■吳立力，孫 暢

一、引言

流動性并不是一個精確的概念，狹義上流動性可由中央銀行貨幣來度量；更廣義上，它應當反映乘數對金融體系的影響；有時候也可以由政策利率水平來衡量（Roger W.Ferguson，2005）。中央銀行是流動性的提供者，而貨幣政策的主要內容就是通過各種政策工具對流動性進行有效管理 （楊子強，2012）。央行一般運用貨幣政策工具進行流動性管理，傳統(tǒng)工具包括數量型工具和價格型工具，另外從金融結構理論（GlodSmith,1969）視角衍生出了結構型工具。而通貨膨脹率和經濟增長水平一般作為流動性管理的中介目標。從各類政策工具的傳導機制來看，價格型調控主要體現了以“利率渠道”為代表的新古典貨幣傳導機制，而數量型調控則更多體現了以“信貸渠道”為代表的非古典貨幣傳導機制；結構型工具則反映出金融行業(yè)內部結構變化對流動性的影響。從我國經濟運行實踐來看，以2003年為基準，到2013年期間廣義貨幣量（M2）與經濟總量（GDP）分別從221222億元、135823萬元上升到了1106509億元和566845億元，絕對額同比分別增長了5倍和4.1倍，而通貨膨脹率（CPI）的年平均增長率為3.05。與之同時，我國央行積極運用政策工具加強流動性管理，在此期間累計調整40次法定存款準備金率，調整金融機構存貸款基準利25次，實施正回購操作累計回收流動性約為18.07萬億。央行通過政策工具組合運用，進行流動性供給雙向調節(jié)，總體上確保了我國價格平穩(wěn)、金融市場穩(wěn)定和宏觀經濟增長。

關于流動性測度及其政策工具效用的問題一直倍受國內學者關注，從業(yè)已存在比較有代表性的文獻來看，在流動性測度方面，中國人民銀行（2006）夏斌、陳道富，許滌龍、葉少波 （2008），彭方平（2008），北京大學中國經濟研究中心宏觀組(2008)，吳曉靈(2009)，盛松成(2011)等學者與機構，基于不同研究視角運用指標體系對流動性進行量化測度，進而分析我國流動性是否存在過剩，貨幣是否存在超發(fā)以及流動性對宏觀經濟影響機制等問題。流動性測度指標選取包括了貨幣供應量（M1、M2）、信貸規(guī)模、外匯儲備、商業(yè)銀行超額準備金、社會融資規(guī)模、金融機構存貸差、貨幣收入比、金融機構貸存比、信貸占比、真實貨幣缺口系數、超額貨幣增長率等。

在政策工具效用評價方面，周小川（2011）指出在流動性管理方面，利率是重點運用工具，要增強匯率靈活性；陳建斌（2011）通過實證分析表明我國中央銀行三大政策工具即公開市場操作、存款準備金率與利率對于流動性管理是有效的；王維安(2011)認為傳統(tǒng)的貨幣政策由于僅關注于貨幣，忽視了金融資產在金融體系以及宏觀經濟運行中的作用，導致貨幣政策操作的有效性大為降低；項衛(wèi)星（2012）認為數量調控仍然是我國貨幣政策的典型特征，中央銀行貨幣政策已具備向利率間接貨幣調控轉型的基本條件；岳娟麗（2014）認為在經濟危機背景下，無論是利率型工具還是存款準備金率工具對物價穩(wěn)定和經濟增長的解釋程度均有限。

現有成果顯示出我國流動性結構性過?；蛘叨倘迸c國內外經濟周期波動密切相關，而中央銀行能夠依據宏觀調控的中介目標和最終目標，運用政策工具進行流動性管理。過去央行更多倚重于存款準備金進行流動性管理，但近年來以利率和匯率為主的價格型工具正在成為央行操作工具主要選擇?，F有研究對于不同類型流動性管理工具實施效果差異性、動態(tài)演化路徑以及傳導機制等方面的分析還略顯不足，尤其是采取時間序列數據運用計量工具進行實證研究的文獻比較少，而這些正是本文關注的重點。本文擬就流動性管理工具與宏觀流動性變量之間動態(tài)相關關系進行計量研究，通過VAR脈沖響應函數圖和方差分解圖，分析價格型變量、數量型變量、金融業(yè)結構變量對流動性水平變量的動態(tài)影響路徑和貢獻程度，從而對流動性管理工具政策效用進行評價。

二、計量模型的選取

向量自回歸模型(VAR)方法目前是廣泛用于衡量宏觀經濟變量之間關系的計量經濟方法，相對于傳統(tǒng)模型而言的優(yōu)越點在于，不需要預先假定各類經濟變量之間存在著理論上的經濟關系。該模型可提供給我們響應函數和方差分解方面的有用信息。脈沖響應函數它解釋了沖擊對某個變量在不同時期的影響效果或如何對各種沖擊做出反映。對解釋變量的方差進行分解，它提供的是在每一個解釋變量的方差中，其他解釋變量所占的所能解釋的比例或者份額，能夠看出某個變量的所有影響因素的重要性。

三、測度指標選取與相關說明

（一）測度指標選取

流動性指標：我們選擇了被歐洲央行等機構廣為采用的測度指標貨幣收入比（M2/GDP）來衡量宏觀流動性，反映貨幣供應量與經濟總量的對應關系。

價格型管理工具指標：貨幣管理當局主要是通過利率政策和匯率政策管控流動性，因此選擇了人民幣實際利率X1、名義有效匯率X2作為價格型管理工具指標。

數量型管理工具指標：公開市場的正回購、逆回購，法定存款準備金，超額存款準備金率、人民幣貸款增量等均是貨幣管理當局重要的數量型調控工具。本文選擇了法定存款準備金，人民幣貸款增量兩個指標，計為X3和X4。

表1 主要指標與數據來源

結構型管理工具指標：目前運用結構性型工具分析流動性并不多見，我們主要以直接和間接兩種融資渠道，從金融業(yè)內部結構的角度來分析結構型管理工具。選擇了債券與股票成交額之比來反映債券市場與股票市場發(fā)的展均衡程度，計為X5；用貸款余額與股票成交額之比來反映銀行信貸與股票市場發(fā)展的均衡程度，計為X6。

（二）變量數據處理說明

從數據可得性和完整性的角度，本文選擇了2003年第1季度到2013年第4季度數據時間序列數據。該時間區(qū)間具有較強代表性，我國經歷加入WTO、美國次貸危機、歐洲主權債務危機、經濟結構轉型升級等經濟順、逆周期，較好反映了我國宏觀流動性總體情況，能夠觀察央行流動性管理工具的實施效果。

本文研究數據均為季度數據，為消除季節(jié)性影響，采用X12季節(jié)調整法對變量數據進行調整,調整后 的 變 量 分 別 記 為 M2/GDP_SA、X1_SA、X2_SA、X3_SA、X4_SA、X5_SA、X6_SA。應用軟件為 Eviews7.0。

四、計量分析過程

（一）平穩(wěn)性檢驗

由于本文選取的數據均為經濟和金融時間序列數據，而時間序列大多是非平穩(wěn)的，VAR模型的建立要求變量具有平穩(wěn)性，因此在對模型進行估計之前，首先要進行單位根檢驗，以判別序列的平穩(wěn)性。本文采用 ADF（Augmented Dickey Fuller test）檢驗來判斷序列的平穩(wěn)性，在檢驗類型（C，T，K）中按照SC準則選澤最優(yōu)滯后期。

表2 各變量的平穩(wěn)性檢驗

從表2單位根檢驗結果可知，原序列M2/GDP_SA、X1_SA、X2_SA、X3_SA、X4_SA、X5_SA、X6_SA 的平穩(wěn)性檢驗在5%的顯著性水平下的ADF值大于相應臨界值，沒通過檢驗，存在單位根，是非平穩(wěn)序列。在對原始序列進行一階差分后，序列DM2/GDP_SA、DX1_SA、DX2_SA、DX3_SA、DX4_SA、DX5_SA、DX6_SA平穩(wěn)性檢驗在5%顯著性水平下的ADF值小于相應的臨界值，均通過平穩(wěn)性檢驗。因此，原序列都為一階單整序列I(1)，差分后則是I(0)為平穩(wěn)的序列，可建立向量自回歸VAR(1)模型。

（二）最優(yōu)滯后階數檢驗

對 M2/GDP_SA、X1_SA、X2_SA、X3_SA、X4_SA、X5_SA、X6_SA建立向量自回歸VAR(1)模型后，我們選擇內生變量滯后階數為1階，但需對其合理性進行檢驗，即進行最優(yōu)滯后階數檢驗。為了保證檢驗結果的可靠性，同時選用 LR、FPE、AIC、SC、HQ 這 5個指標進行檢驗，5個評價統(tǒng)計量各自給出的最小滯后期用“*”表示，如圖1，結果顯示5個統(tǒng)計指標均認為建立1階VAR模型比較合理，說明我們在前文模型設定是合理的，可以進行后續(xù)計算。

圖1 最優(yōu)滯后階數選擇檢驗

（三）協整檢驗

按照建立VAR模型的基本要求，還要對變量是否具有長期穩(wěn)定的均衡關系進行檢驗。如果一組原始時間序列獨立來看是不平穩(wěn)的，而經過一階差分變成平穩(wěn)的，則該組變量的線形關系是平穩(wěn)的，即對該組變量之間進行水平上的回歸，它們就可能存在協整關系。原序列都為一階單整序列I(1)，能夠進行變量間協整檢驗，如圖2，結果顯示通過檢驗，即在5%的顯著性水平下存在一個協整關系。

圖2 協整向量檢驗結果

（四）向量自回歸模型設定

根據對各參數估計，可知經季節(jié)調整的M2_GDP和自身滯后一階變量及與其他經季節(jié)調整的滯后一階的 X1、X2、X3、X4、X5、X6變量之間的關系，相關參數均通過對應檢驗，顯示出VAR(1)擬合度較好，其模型估計式為：

計量結果顯示：（1）從各變量參數估計的符號來看，利率、匯率、存款準備金率、貸款余額與股票成交額之比四個指標與宏觀流動性呈現負向關系，人民幣貸款增量、債券與股票成交額之比兩個指標與宏觀流動性呈現正向關系。（2）從具體影響程度來看，價格型工具如利率、匯率對流動性調控效果最好；數量型工具中的存款準備金調控流動性效果并不理想，人民幣貸款增量有一定效果；金融業(yè)結構指標中，債券規(guī)模相對于銀行信貸對流動性的調節(jié)效果更好。計量分析結果表現為滯后一期的實際利率X1提高1%，M2/GDP平均下降14.48%；滯后一期的匯率X2（一美元折合人民幣）上升1元，M2/GDP下降0.43；滯后一期的存款準備金率X3提高1%，M2/GDP平均下降1.04%；）滯后一期的貸款余額與股票成交額之比X6提高1%，M2/GDP下降0.16%；滯后一期的人民幣貸款增量X4上升1萬億元，M2/GDP上升0.69；滯后一期的債券與股票成交額之比X5提高1%，M2/GDP提高0.1%。

（五）脈沖響應分析

脈沖響應函數描述了來自隨機擾動項的一個標準差大小的新息沖擊對變量當前和未來取值的影響，它能夠形象地刻畫出變量之間動態(tài)作用的路徑變化。模型根的倒數值均落在單位圓之內，VAR（1）模型是平穩(wěn)的，因此可作脈沖響應來進一步觀察變量在不同時期內的變化趨勢與演化路徑，見圖3。

1.價格型管理工具：利率對流動性水平影響在觀察期內呈現出“先反向，后正向”的變動關系。圖中顯示響應數在第2期達到最大值-0.036，提高利率短期內能夠顯著降低流動性，但第5期開始趨于0，此后為正值并逐漸放大，此時提高利率相反又提高流動性水平。這表明提高利率短期內能夠改善流動性過剩，但長期里對實體經濟傳導機制可能導致流動性泛濫。匯率與流動性水平在觀察期內呈現出嚴格反向關系，但較長周期內這種影響作用是緩慢衰減的，從圖中看到響應數在第3期達到最大-0.031，緩慢衰減到第10期的-0.016，匯率和流動性關系比較穩(wěn)定，因此提高匯率即美元升值（人民幣貶值）能夠改善流動性過剩狀況。

圖3 脈沖響應結果

2.數量型管理工具：存款準備金率對流動性水平影響在短期和長期內的效應差異性特征非常突出，在觀察期內呈現出明顯的先弱后強特點。從圖中看到前三期很微弱，從第四期開始影響不斷遞增，到第10期達到0.0403，即短期內提高存款準備金對改善流動性效果甚微，但長期看來影響卻比較顯著。人民幣貸款增量對流動性影響在觀察期內呈現出“先正向，后反向”運行軌跡。從圖中看到，期初呈顯著正方向，響應數在第1期達到峰值0.020，但到第7期后呈反方向且幅度微弱，衰減到第7期的0。

3.結構型管理工具：債券與股票成交額之比在觀察期較長時間內和流動性水平呈穩(wěn)定正向關系，從圖中看到響應數由第1期逐步提升到第6期的峰值，此后緩慢降低，因此債券市場對流動性影響較大，可以將其培育成調控流動性的重要工具。從圖中看到貸款余額與股票成交額之比對流動性水平短期內影響顯著，但長期內效果弱化，趨向于0。結合中國金融結構實際情況，以銀行為主的間接融資比重較高，但以股票市場為主的直接融資比重在提升，其快速發(fā)展對流動性影響正在增強。

（六）方差分解分析

圖4 方差分解結果

從圖4中可觀察到方差分解能夠給出隨機新息的相對重要性信息，看出各變量指標對M2/GDP變化的貢獻度，即反映出觀察期內不同管理工具對流動性的影響程度。（1）價格型工具對流動性水平貢獻度最高。實際利率、匯率從長期來看分別解釋了將近20%和15%的M2/GDP變動水平。隨著金融改革深入推進，尤其是人民幣利率市場化、人民幣國際化以及匯率形成機制改革等政策措施推進，價格型管理工具對流動性水平影響能力大幅提升。（2）金融業(yè)務內部結構對流動性水平貢獻呈現出分化態(tài)勢。債券與股票成交額之比解釋了近20%的M2/GDP變動水平，而貸款余額與股票成交額之比對M2/GDP變動水平影響甚微，債券市場快速發(fā)展對于流動性管理作用非常顯著。根據WIND數據庫顯示，2011～2013年債券融資占直接融資的比重從53%上升到74%，債券市場已逐漸成為反映資金市場供求關系的晴雨表，也成為央行公開市場業(yè)務操作調節(jié)流動性的重要工具。（3）數量型工具對流動性水平影響程度較低。存款準備金率從長期來看解釋了約10%的M2/GDP變動水平，其對流動性影響程度并不突出，近年來央行實踐操作中也很少運用這一工具。人民幣貸款增量對宏觀流動性變動水平貢獻度很低，可解釋為長期以來信貸資金投放存在結構性問題，更多資金投向房地產、國有企業(yè)、地方融資平臺等中長期沉淀資金的領域，資金回流能力不強，而對于中小企業(yè)、民營經濟、新興產業(yè)的支持力度不夠。

五、本文研究結論及啟示

本文研究表明：不同類型的政策工具對于流動性管理的效果存在差異，價格型工具、結構型工具對宏觀流動性影響力在增強，而數量型工具雖能直接調控貨幣供應的總量水平，但對長期宏觀流動性影響趨勢漸進弱化，實證研究表現為利率、匯率、債券對于宏觀流動性的長短期效應以及對總量綜合貢獻度比較突出，而存款準備金率、人民幣貸款增量對流動性影響效果相對較弱。本文啟示及政策建議包括：

一方面在流動性總量管理上，央行要加快從傳統(tǒng)型的數量型調控向價格型和結構型調控的轉變步伐。價格型工具方面：要完善以Shibor為代表的貨幣市場利率形成機制，逐步通過實現存貸款基礎利率定價市場化進行流動性調節(jié)。同時，要增強我國匯率的彈性空間，充分運用貨幣互換、掉期等匯率政策工具，確保外匯占款合理化水平，抵御外部流動性沖擊對我國的不利影響。結構型工具方面：要積極發(fā)展非信貸的直接融資，債券市場要成為流動性總量的“調節(jié)器”和“蓄水池”，鼓勵引導企業(yè)通過債券特別是銀行間債券融資，提升金融資源配置效率。數量型工具方面：人民幣存款準備金率達到20%，操作空間已不大。要發(fā)揮公開市場操作的基礎性調節(jié)作用，央票、國債發(fā)行要優(yōu)化期限結構以及持有者結構，再貸款、再貼現要作為流動性供給新渠道，控制貨幣供應總量的同時，引導資金流向和信貸投放。

另一方面，在流動性期限和結構管理上，央行要相機選擇創(chuàng)新型政策工具進行雙向調節(jié)。要保持貨幣政策“總量穩(wěn)定、結構優(yōu)化”，針對特定領域和行業(yè)實施定向降息和定向降準，通過流動性定向寬松有效支持“三農”、中小企業(yè)和民營經濟等實體經濟的快速發(fā)展，助推經濟結構轉型升級。在已運用短期流動性調節(jié)工具(SLO)、常設借貸便利(SLF)、中期借貸便利（MLF）的基礎上，央行還應探索PSL、PDCF、TSLF、AMLF等創(chuàng)新型流動性管理工具在我國的運用。

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