肖強(qiáng)
(蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué)甘肅經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)量分析研究中心,蘭州730020)
隨著市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不斷完善和深入,貨幣政策對(duì)產(chǎn)出和價(jià)格影響的傳導(dǎo)途徑也越加復(fù)雜和多樣化,貨幣政策對(duì)經(jīng)濟(jì)變量所產(chǎn)生的效應(yīng)存在顯著的差異性。因此,基于不同的經(jīng)濟(jì)狀態(tài)視角,測度我國貨幣政策的非對(duì)稱性,成為了當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)熱點(diǎn)問題。
對(duì)于貨幣政策非對(duì)稱性的研究,大量文獻(xiàn)是基于平滑轉(zhuǎn)移向量自回歸(STVAR)模型來考察其非對(duì)稱性。與此同時(shí),越來越多的文獻(xiàn)開始關(guān)注價(jià)格預(yù)期在貨幣政策對(duì)最終目標(biāo)效應(yīng)分析中的作用,并利用多種計(jì)量方法測度價(jià)格預(yù)期在貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制中的作用,以及通過多個(gè)變量和多種計(jì)量方法構(gòu)建我國的價(jià)格預(yù)期指標(biāo)??v觀現(xiàn)有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),在STVAR模型中,基于經(jīng)濟(jì)理論所選取的轉(zhuǎn)移變量,在實(shí)踐中更有意義??紤]到維持物價(jià)穩(wěn)定是貨幣政策的調(diào)控目標(biāo)之一,本文將采用能較好地測定物價(jià)預(yù)期的物價(jià)預(yù)警綜合指數(shù)(PMG)作為轉(zhuǎn)移變量,表征總體價(jià)格水平的預(yù)期指標(biāo)。另一方面,在貨幣政策的非對(duì)稱性分析中,因子擴(kuò)展的VAR(FAVAR)模型彌補(bǔ)了VAR模型包含信息不足的缺點(diǎn)。本文將利用多個(gè)價(jià)格預(yù)警變量,基于動(dòng)態(tài)因子模型(DFM)構(gòu)建我國物價(jià)預(yù)警綜合指數(shù)(PMG)。并運(yùn)用因子擴(kuò)展的logistic平滑轉(zhuǎn)移的向量自回歸(FALSTVAR)模型,利用PMG表征我國物價(jià)預(yù)期,測度不同價(jià)格預(yù)期下,我國貨幣政策的非對(duì)稱性效應(yīng)。
由粘性信息理論可知,基于前期信息的通脹預(yù)期與當(dāng)期的緊密相關(guān)。進(jìn)一步在不同經(jīng)濟(jì)環(huán)境,將粘性信息理論中所定義的通脹預(yù)期數(shù)量化,得到了如下8個(gè)價(jià)格預(yù)期變量:狹義貨幣供應(yīng)量增速(M1)、生活資料類工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)(PPI_live)、固定資產(chǎn)投資完成額增速(Completed_Invest)、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)、生產(chǎn)資料類工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)(PPI_Produce)、商品零售價(jià)格指數(shù)(RPI)、原材料燃料動(dòng)力購進(jìn)價(jià)格指數(shù)(PPI_Materials)和第二產(chǎn)業(yè)增加值增速(gyzjz)。鑒于這些指數(shù)能有效地測度物價(jià)總水平的變動(dòng)趨勢。因此,本文選取以上8個(gè)指標(biāo)來構(gòu)建PMG。
對(duì)以上變量進(jìn)行趨勢分析可知,CPI的變動(dòng)趨勢與RPI最相近,其次與PPI_Life、gyzjz、PPI_Produce和PPI_Materials的趨勢大致一致。同時(shí),明顯地表現(xiàn)出CPI稍微滯后與它們的變動(dòng)。另外,CPI與Completed_invest和M1趨勢的差別較大。因此,有必要引入綜合以上8個(gè)變量的共同信息的綜合指標(biāo),并將其作為價(jià)格預(yù)期的代理變量。
進(jìn)一步,對(duì)以上所選擇的8個(gè)變量做ADF單位根檢驗(yàn)得,它們均為I(1)的。又由Jahansen協(xié)整檢驗(yàn)可得,在5%顯著性水平下,以上8個(gè)變量至少存在兩個(gè)長期均衡關(guān)系。所以,本文直接針對(duì)原變量來構(gòu)建動(dòng)態(tài)因子模型。
采用最小熵方法,確定因子個(gè)數(shù)為1。并基于卡爾曼濾波的極大似然估計(jì),得到物價(jià)預(yù)警綜合指數(shù)(PMG)。下頁圖1給出了物價(jià)預(yù)警綜合指數(shù)(PMG)和CPI的趨勢圖。
由圖1大致可以看到,物價(jià)預(yù)警綜合指數(shù)(PMG)和CPI整體趨勢基本一致,而且物價(jià)預(yù)警綜合指數(shù)領(lǐng)先于消費(fèi)者價(jià)格指數(shù),這也直觀地說明,PMG是從以上8個(gè)相關(guān)變量中提取的共同變動(dòng)成分,顯著地區(qū)別于CPI,而且可用它表征通脹預(yù)期。
為了構(gòu)建FALSTVAR模型,針對(duì)多個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量,并利用信息準(zhǔn)則,選擇并估計(jì)了4個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)因子(記為F1、F2、F3和F4)。接著對(duì)實(shí)際產(chǎn)出增長率(記作IP)、CPI、M1增長率(仍記作M1)和4個(gè)因子構(gòu)建包含滯后一階的FAVAR模型。數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站或中經(jīng)網(wǎng)。
圖1 PMG和CPI的趨勢圖
對(duì)相關(guān)變量進(jìn)行平穩(wěn)性和協(xié)整性檢驗(yàn)。由ADF檢驗(yàn)可知4個(gè)因子均為I(0)(由因子估計(jì)的過程可知,它們都是通過平穩(wěn)化處理過的),而IP、CPI和M1均為I(1)的,結(jié)果見表1。
表1 相關(guān)變量的ADF檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)的P值
由表2可知,以上變量之間至少存在兩個(gè)協(xié)整關(guān)系。
表2 變量的Johansen檢驗(yàn)
給出原假設(shè),即線性FAVAR模型設(shè)定為:
其中yt=(IPt,CPIt,M1t,F1t,F2t,F3t,F4t),模型(1)的備擇假設(shè)FALSTVAR模型為:
本文選取PMG為轉(zhuǎn)換變量,對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)移函數(shù)為:
利用Granger等(2011)的LM檢驗(yàn)對(duì)式(2)中每個(gè)方程,逐個(gè)進(jìn)行線性檢驗(yàn):
H0:γ=0,H1:γ>0
對(duì)式(1)中的每個(gè)方程,進(jìn)行回歸分析,得到對(duì)應(yīng)的eit和SSR=∑e,i=IP,CPI,M1,F1,F2,F3,F4;接著,將eit對(duì)yit-1和styit-1進(jìn)行回歸分析,得到殘差平方和SSR;然后,對(duì)每個(gè)方程得到LM統(tǒng)計(jì)量:
其中,在H0為真的條件下,LMi服從χ2(pk)。
而且,利用Weise(1999)的LR檢驗(yàn)方法,檢驗(yàn)系統(tǒng)的LR=T{log|Ω0|-log|Ω1|}。在H0為真的條件下,LR漸近服從χ2(pk2)。由表3可知,支持FALSTVAR模型的設(shè)定。
表3 FALSTVAR模型對(duì)應(yīng)的P值
基于R語言的NLS軟件包,調(diào)用nls函數(shù)對(duì)FALSTVAR模型的參數(shù)進(jìn)行相應(yīng)的估計(jì),得到γ和c估計(jì)值為7和1.1。進(jìn)一步,通過LM檢驗(yàn)也能進(jìn)一步佐證所構(gòu)建的FALSTVAR模型是有效的。
PMG=1.1作為門限值的經(jīng)濟(jì)含義:我國貨幣當(dāng)局可以將物價(jià)預(yù)警綜合指數(shù)高于110%的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行判斷為經(jīng)濟(jì)高通脹狀態(tài),將物價(jià)預(yù)警綜合指數(shù)低于110%的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行判斷為經(jīng)濟(jì)低通脹狀態(tài)。
本文基于所估計(jì)的FALSTVAR模型,對(duì)產(chǎn)出和價(jià)格的沖擊效應(yīng),將從兩個(gè)不同視角來考察。一是,不同經(jīng)濟(jì)狀態(tài)(高通脹和低通脹)下貨幣政策的同一沖擊是否具有不同的效應(yīng);二是,同一經(jīng)濟(jì)狀態(tài)下貨幣政策的正負(fù)絕對(duì)值相等的沖擊是否具有不同絕對(duì)值的效應(yīng)。
根據(jù)c=1.1,分為價(jià)格預(yù)期高(PMG>1.1)和價(jià)格預(yù)期低(PMG≤1.1)兩類樣本觀測值。并在兩種通脹預(yù)期下,測度對(duì)應(yīng)的廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)。具體地:在價(jià)格預(yù)期的不同狀態(tài)下,給出貨幣供給量對(duì)產(chǎn)出和價(jià)格的沖擊效應(yīng)。結(jié)果如圖2和圖3所示。
圖2 M1沖擊的產(chǎn)出效應(yīng)
圖3 M1沖擊的價(jià)格效應(yīng)
由圖2可知,我國貨幣政策對(duì)產(chǎn)出的沖擊,在低通脹預(yù)期狀態(tài)下,顯著地大于高通脹預(yù)期狀態(tài)下的沖擊效應(yīng)。由圖3可知,我國貨幣政策對(duì)價(jià)格的沖擊,在低通脹預(yù)期狀態(tài)下,顯著地不同于高通脹預(yù)期狀態(tài)下的沖擊效應(yīng)??傊?,不同通脹預(yù)期狀態(tài)下,貨幣供給量的產(chǎn)出和價(jià)格效應(yīng)是非對(duì)稱的。
基于H-P濾波的方法,對(duì)M1分別以POS和NEG表示貨幣政策的正向和負(fù)向沖擊:
POS=max{cycle,0}; NEG=min{cycle,0}
其中cycle是M1扣除H-P濾波得到的趨勢項(xiàng)后剩余的部分,圖4和圖5給出了兩種狀態(tài)下變量M1的H-P濾波結(jié)果。
圖4 低通脹狀態(tài)下M1的H-P濾波結(jié)果
圖5 高通脹狀態(tài)下M1的H-P濾波結(jié)果
以下基于回歸分析,測度不同貨幣供給沖擊的效應(yīng)。具體表述為:被解釋變量選擇IP(CPI);解釋變量包括正向貨幣沖擊POS、負(fù)向貨幣沖擊NEG以及其他控制變量X(包括投資同比增長率和消費(fèi)同比增長率)。產(chǎn)出和價(jià)格變量所對(duì)應(yīng)模型如下:
對(duì)應(yīng)地,構(gòu)建假設(shè)如下:
當(dāng)拒絕H0,且ρj<θj時(shí),表明緊縮性貨幣政策的效應(yīng)比擴(kuò)張性的更顯著。反之亦然。
在兩種經(jīng)濟(jì)狀態(tài)下分別對(duì)模型(3)和模型(4)進(jìn)行估計(jì),得到相關(guān)參數(shù)的估計(jì)值如表4和表5所示。
表4 低通貨狀態(tài)下的估計(jì)結(jié)果
表5 高通貨狀態(tài)下的估計(jì)結(jié)果
在5%顯著性水平下,當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于低通脹狀態(tài)時(shí),由表4可知,就產(chǎn)出變量而言,當(dāng)期和滯后1期的擴(kuò)張性貨幣政策對(duì)IP影響顯著;針對(duì)緊縮性的政策,滯后1期時(shí)對(duì)IP的沖擊也顯著??傊诘屯洜顟B(tài)下,無論怎樣的貨幣政策對(duì)IP的沖擊均具有非對(duì)稱性效應(yīng)。而且擴(kuò)張性的貨幣政策在短期內(nèi)效應(yīng)更顯著。
類似地,就價(jià)格變量而言,雖然當(dāng)期擴(kuò)張性的貨幣政策對(duì)CPI沖擊效應(yīng)顯著,但滯后1期的擴(kuò)張性的貨幣政策對(duì)CPI沖擊效應(yīng)不顯著;相對(duì)地,緊縮性的貨幣政策對(duì)CPI沖擊更顯著。總之,無論什么形式的政策對(duì)CPI沖擊效應(yīng)均存在非對(duì)稱性。相對(duì)而言,緊縮性的貨幣政策對(duì)CPI的沖擊更顯著。
在5%顯著性水平下,當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于高通脹狀態(tài)時(shí),由表5可知,對(duì)產(chǎn)出變量而言,滯后1期擴(kuò)張性的貨幣政策對(duì)IP效應(yīng)顯著,但緊縮性的貨幣政策對(duì)IP沖擊不顯著。因此,無論什么形式的政策對(duì)IP的沖擊均有非對(duì)稱性。相比而言,擴(kuò)張性的貨幣政策對(duì)IP沖擊更顯著。
對(duì)價(jià)格變量而言,當(dāng)期擴(kuò)張性的貨幣政策對(duì)CPI沖擊不顯著,但滯后1期緊縮性的貨幣政策對(duì)CPI的沖擊顯著。因此,無論什么形式的政策對(duì)CPI的沖擊存在非對(duì)稱性。相比而言,緊縮性的貨幣政策對(duì)CPI的沖擊更顯著。
進(jìn)一步,在價(jià)格預(yù)期的不同狀態(tài)下,分別計(jì)算M1的正負(fù)沖擊對(duì)應(yīng)的廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)。結(jié)果如圖6至圖9所示。
圖6 高物價(jià)預(yù)期下IP的響應(yīng)
圖7 低物價(jià)預(yù)期下IP的響應(yīng)
圖8 高物價(jià)預(yù)期下CPI的響應(yīng)
圖9 低物價(jià)預(yù)期下CPI的響應(yīng)
通過圖5和圖6可以更直接地看到,在同一經(jīng)濟(jì)(高通脹預(yù)期或低通脹預(yù)期)狀態(tài)下,貨幣政策的正沖擊和負(fù)沖擊對(duì)產(chǎn)出和價(jià)格均具有非對(duì)稱效應(yīng)。
本文首先利用DFM構(gòu)建了我國PMG,并將PMG作為我國物價(jià)總水平的預(yù)期變量,接著構(gòu)建了包含M1、IP、CPI和4個(gè)共同宏觀因子FALSTVAR模型。最后,基于物價(jià)預(yù)期視角,利用兩種不同的計(jì)量工具測度了我國貨幣政策的非對(duì)稱性。得到主要結(jié)論如下:在不同的價(jià)格預(yù)期狀態(tài)下,我國貨幣政策具有非對(duì)稱性。相比而言,短期內(nèi)的擴(kuò)張和緊縮貨幣政策,分別對(duì)產(chǎn)出變量和價(jià)格變量的沖擊效應(yīng)更顯著。另外,與高通脹預(yù)期狀態(tài)相比而言,在低價(jià)格預(yù)期狀態(tài)下的貨幣政策效應(yīng)更加顯著。
總之,由于我國貨幣政策的傳導(dǎo)機(jī)制顯著地依賴于我國價(jià)格預(yù)期的變動(dòng)。因此,我國貨幣當(dāng)局在利用貨幣政策的制定和實(shí)施環(huán)節(jié),首先需要構(gòu)建能更好地反映我國通脹預(yù)期的物價(jià)預(yù)警綜合指數(shù),然后基于其有效地確定我國當(dāng)前價(jià)格預(yù)期所處的狀態(tài),同時(shí)明確當(dāng)前政府宏觀調(diào)控的目標(biāo)。這樣才能制定并實(shí)施更加科學(xué)有效的貨幣政策。
參考文獻(xiàn):
[1]Cover J P.Asymmetric Effects of Positive and Negative Money-Supply Shocks[J].The Quarterly Journal of Economics,1992,107(4).
[2]Bai J,Ng S.Determining the number of Primitive Shocks in Factor Models[J].Journal of Business&Economic Statistics,2007,25(1).
[3]Granger C W,Terasvirta T.Modelling Non-Linear Economic Relationships[M].Oxford:Oxford University Press,2011.
[4]Weise C L.The Asymmetric Effects of Monetary Policy:A Nonlinear Vector Autoregression Approach[J].Journal of Money,Credit and Banking,1999,31(1).
[5]Chamberlain G,Rothschild M.Arbitrage,Factor Structure,and Mean-Variance Analysison Large Asset Markets[R].National Bureau of Economic Research,1984.
[6]趙進(jìn)文,閔捷.央行貨幣政策操作政策拐點(diǎn)與開關(guān)函數(shù)的測定[J].經(jīng)濟(jì)研究,2005,(12).
[7]劉金全,隋建利,李楠.基于非線性VAR模型對(duì)我國貨幣政策非對(duì)稱作用效應(yīng)的實(shí)證檢驗(yàn)[J].中國管理科學(xué),2009,(3).
[8]肖強(qiáng).我國貨幣政策的非對(duì)稱性效應(yīng)分析——基于金融狀況視角[J].中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào),2015,(3).
[9]李穎.中國物價(jià)波動(dòng)的特征和影響因素研究[D].大連:東北財(cái)經(jīng)大學(xué)碩士學(xué)位論文,2011.
[10]司穎華.中國通貨膨脹率的非線性特征分析——基于物價(jià)預(yù)警視角[J].西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào):社會(huì)科學(xué)版,2014,(3).
[11]王元.貨幣政策非對(duì)稱效應(yīng)研究[D].北京:中國社會(huì)科學(xué)院研究生院碩士學(xué)位論文,2012.