張 煒，景維民，姜旭男

(1.天津商業(yè)大學經(jīng)濟學院，天津 300134；2.南開大學經(jīng)濟學院，天津 300071)

一、引 言

2018年中國采用多種寬松的定向貨幣政策工具，加快經(jīng)濟逆周期調(diào)節(jié)。從表1數(shù)據(jù)可以看出，特別是二季度后，央行進一步加大貨幣供給力度。一系列定向貨幣政策促使大規(guī)模的資金流入貨幣市場，貨幣政策調(diào)控效果如何?以往眾多學者在研究貨幣政策有效性方面，大多會選擇DSGE模型。貨幣政策有效性受信貸供給摩擦與信貸需求摩擦的影響。供給摩擦主要受到商業(yè)銀行間資本充足率的逆周期調(diào)節(jié)效率的影響；信貸摩擦主要受到信貸市場融資逆周期調(diào)節(jié)效率的影響。供給摩擦與需求摩擦共同決定傳導機制的有效性與貨幣政策的實施效果。如表2所示，DSGE模型基本分析框架主要包括7大模型，不同模型根據(jù)貨幣政策有效性切入點的不同，從貸款價值比、信貸約束、資本充足率、道德風險等方面進行分析。

表1 央行流動性凈投放

續(xù)表

當前，我國貨幣政策希望通過定向貨幣政策工具，降低企業(yè)融資成本，帶動經(jīng)濟活力。因此，本文選取BGG-DSGE模型對貨幣政策效果進行評價，更加符合現(xiàn)實經(jīng)濟。Unsal(2011)利用BGG模型分析資本流動過程中貨幣政策有效性問題，同時引入監(jiān)管溢價(regulation premium)因子，將其釘住總信貸[1]。李天宇與張屹山等(2017)運用BGG模型研究貨幣政策傳導路徑，引入系統(tǒng)風險因素，提出合理確立混合政策規(guī)則系數(shù)可以增強貨幣政策的正向外溢效果[2]。但以往的研究沒有強化借貸成本與借貸收益對貨幣政策傳導機制的影響，也沒有將不同規(guī)則下的貨幣政策實施效果進行細化研究，往往采用單一規(guī)則對貨幣政策效果進行研究，導致刻畫央行行為有偏，且對央行貨幣政策選擇提供的政策建議具有一定局限性[3][4]。同時，由于央行貨幣操作過程中存在經(jīng)濟參與主體行為的不確定性，采用貝葉斯估計法設定參數(shù)先驗分布，更加符合現(xiàn)實經(jīng)濟。在此基礎上，本文引入借貸成本與借貸收益兩種貨幣政策有效性影響因素，并將DSGE模型劃分為利率規(guī)則模型、數(shù)量規(guī)則模型與混合規(guī)則模型，從而細化貨幣政策效果與適用性，為我國貨幣調(diào)控方式轉(zhuǎn)型提供政策依據(jù)。

表2 DSGE模型分析框架

二、定向貨幣政策效果典型事實

(一)發(fā)達國家定向貨幣政策效果典型事實

2018年12月19日，中國央行創(chuàng)設定向中期借貸便利(TMLF)，以精準支持小微民企，降低其融資成本。從模式上看，此項措施類似于歐央行2014年推出的TLTRO，即將資金用于向私人部門放貸的銀行可以獲得歐央行0.25%的超低息貸款，銀行得到的歐央行貸款主要去向為：(1)銀行直接貸款給家庭部門與企業(yè)，形成信貸擴張，刺激經(jīng)濟復蘇，重振實體企業(yè)投資；(2)流向資產(chǎn)購買與直接融資，降低歐元區(qū)銀行融資成本，間接有利于信貸市場。

歐央行希望通過TLTRO定向貨幣政策引導資金流向，擴大家庭與企業(yè)的信貸規(guī)模，重振歐元區(qū)經(jīng)濟。但在2014年6月TLTRO實施后，部分資金還是流入股票和債券市場，TLTRO定向貨幣政策向下傳導受到一定阻礙。在定向貨幣政策的影響下，貸款利率一路走低，銀行存貸利差減小，銀行利潤壓縮。同時中小企業(yè)數(shù)量龐大并且形式繁雜，違約率遠高于大型企業(yè)。銀行面臨大量的呆壞賬，利潤空間進一步壓縮，諸多因素導致銀行執(zhí)行TLTRO的意愿并不強烈。金融信息網(wǎng)數(shù)據(jù)顯示在實施TLTRO定向貨幣政策后的很長一段時間內(nèi)，歐元區(qū)PMI指數(shù)并沒有顯著增長，長期停滯在52～53區(qū)間內(nèi)，甚至在2014年12月回落至51.4的低位。

表3 中國與歐央行定向貨幣政策比較

英國遭受金融危機重創(chuàng)后，又蒙上了歐債危機的陰影，英國信貸市場幾乎陷入停滯狀態(tài)。英國央行推出了為期四年的FLS，一方面希望通過政府債券貸款降低銀行債務融資成本，促使銀行降低資產(chǎn)貸款利率從而降低企業(yè)融成本；另一方面鼓勵銀行與其他存款機構將資金提供給非金融企業(yè)與家庭部門，特別是融資困難的中小企業(yè)，力圖進一步使資金流向?qū)嶓w經(jīng)濟。FLS與TLTRO同屬于信貸類與數(shù)量型定向貨幣政策調(diào)控工具，都是通過降低融資成本鼓勵銀行將資金定向投放到家庭與企業(yè)，從而刺激投資與消費。FLS運作機制相對較完善：首先，F(xiàn)SL的實施涉及英國銀行與信貸機構(包括房屋貸款協(xié)會)、英國銀行與債券回購市場三大金融實體。參與FLS政策的金融實體可以將流動性較低的資產(chǎn)，如小額商貸、家庭與企業(yè)抵押貸款等再次抵押給英國央行，從而增加銀行流動性并擴大信貸規(guī)模。其次，F(xiàn)LS實行雙掛鉤機制，即融資額度與新增貸款規(guī)模正向掛鉤，銀行新增貸款抵押越多，獲得的資金越多，增加信貸供給。雙掛鉤機制還包括交易手續(xù)費與新增貸款量反向掛鉤。基準期內(nèi)，只要金融機構實現(xiàn)信貸擴張，就可繳納最低檔手續(xù)費，反之失去額外融資額度并繳納最高檔交易手續(xù)費。雙掛鉤機制約束銀行惜貸行為，鼓勵金融機構擴大信貸。最后，F(xiàn)LS對于抵押品折價率有明確規(guī)定，英國央行參照貼現(xiàn)窗口就抵押品利率類型和期限長短，賦予國債、貸款組合等抵押品不同折價利率。

英國央行實施的FLS使一年期擔保債券利率、抵押貸款利率與債券融資成本大幅下降。但是，由于銀行向小微企業(yè)和非金融民營企業(yè)的貸款意愿較低，使這些企業(yè)的貸款利率仍然很高。在FLS參與者中，最終受到激勵并進行貸款擴張的并非民營企業(yè)而是建房互助協(xié)會。FLS實施的一年半內(nèi)，按揭貸款利率顯著下降，從而帶動英國住房抵押貸款需求快速攀升。同時，英國大企業(yè)貸款同比增速明顯回升，但中小微企業(yè)貸款增速卻滯緩。FLS定向貨幣政策并沒有實現(xiàn)支持小微企業(yè)融資的初衷。其原因主要為：金融危機期間英國銀行發(fā)行了大量高融資成本的長期信用債券。由于FLS融資成本遠遠低于信用債券的利率水平，在巨大的套利空間下，長期新信用債券到期后，銀行紛紛采用FLS資金進行替換，從而產(chǎn)生對中小企業(yè)融資的 “擠出效應”。FLS定向貨幣政策實施后，效果遠遠低于預期，英國制造業(yè)PMI指數(shù)長期在40附近徘徊。

FLS與TLTRO等定向貨幣政策工具最大的特點是實施過程中引入激勵相容機制。一方面，通過降低融資成本吸引銀行積極參與其中；另一方面，通過融資額度與新增信貸掛鉤，約束銀行惜貸行為。定向貨幣政策工具實施效果依賴于完善的激勵相容機制，只有結構性貨幣政策真正能夠降低融資成本并傳導至貸款利率，疏通貨幣政策傳導機制。歐央行TLTRO與英國央行FLS貨幣政策效果局限性表明，單純依靠定向貨幣政策與數(shù)量型貨幣政策很難有效刺激經(jīng)濟，需要在此基礎上實施更加豐富的寬松政策，以利率市場化為導向，實現(xiàn)數(shù)量型貨幣政策向價格型貨幣政策轉(zhuǎn)型。

(二)中國定向貨幣政策效果典型事實

央行推進逆周期調(diào)節(jié)決心堅定，2018年四次定向降準與多項定向?qū)捤韶泿殴ぞ?，使大量資金流入銀行間。同時，央行數(shù)據(jù)顯示2019年1月7日，即央行宣布開年第一個定向降準政策的第三天，1天期質(zhì)押式回購利率達到1.4337%，比上一個交易日下調(diào)20.99個基點；7天期質(zhì)押式回購利率是2.3409%，比上一個交易日下降7.3%。諸項數(shù)據(jù)表明銀行間資金充足。定向?qū)捤韶泿殴┙o確實降低了商業(yè)銀行間的資金成本，但是否真正實現(xiàn)了逆周期調(diào)節(jié)的效果呢?

表4 社會融資規(guī)模增量 單位：億元

圖1 定向貨幣政策下經(jīng)濟指標走勢

表4數(shù)據(jù)顯示，2018年內(nèi)我國社會融資規(guī)模存量增速連跌3個百分點，年末更是跌穿了10%。社會融資規(guī)模增量從年初3萬多億元下降到年末1萬多億元，其中特別以委托貸款、信托貸款、未貼現(xiàn)銀行承兌匯票與地方政府專項債券的下跌為代表，社會整體融資量快速下滑。無獨有偶，定向貨幣政策不僅沒有帶動社會融資，其他經(jīng)濟指標也表現(xiàn)出疲軟態(tài)勢。從圖1可以看出，社會消費品零售總額同比增長率年末險跌破8%，固定資產(chǎn)投資增速更是大規(guī)模萎縮，從2018年初的21.68%跌到年末的5.9%，縮水四分之三，制造業(yè)PMI指數(shù)2018年內(nèi)跌破榮枯線。

三、定向貨幣政策效果模型

(一)金融摩擦BGG-DSGE模型

本文將含有金融摩擦的DSGE模型作為基礎，引入BGG借款成本與借款收益，作為銀行貨幣政策傳導機制有效性影響因素。整個貨幣政策傳導體系中主要由勞動者家庭消費層面、企業(yè)投資層面與銀行貨幣信貸層面組成。第一，對于家庭而言，勞動者提供勞動獲得報酬進行投資與消費，追求效用最大化，表示為Max(ln Ct+i- ρln Ht+i+ φln Dt+i)，其中，Ct表示家庭在t時期的消費，Ht表示t期勞動，Dt表示儲蓄與投資。0＜β＜1為家庭效用函數(shù)的貼現(xiàn)因子，ρ表示選擇勞動偏好程度，φ表示儲蓄與投資偏好。家庭在勞動收入一定的條件下進行消費與投資，滿足以下約束：Dt+Ct=Wt為家庭工資收入，為上一期投資收益。同時=)，代表性家庭一階條件為

第二，對于企業(yè)而言，假設市場處于完全競爭狀態(tài)，企業(yè)獲得的收益轉(zhuǎn)化為新增資本，企業(yè)家在追求利潤最大化的過程中對貨幣政策作出反應。假設企業(yè)投入人力與資本兩種生產(chǎn)要素，且滿足柯布道格拉斯函數(shù)：Yt=，At為全要素生產(chǎn)率，為資本投入函數(shù)，為勞動投入函數(shù)，資本在生產(chǎn)中的份額為ε，勞動在生產(chǎn)中的份額為1-ε。企業(yè)選擇最優(yōu)勞動力與資本投入滿足Wt=企業(yè)資本回報率為：為資本價格，σ為資本折舊率。在t期企業(yè)i總資產(chǎn)由初期擁有的凈資本與銀行貸款組成：當企業(yè)資本不足以償還銀行貸款時，企業(yè)資本宣布破產(chǎn)退出。企業(yè)投資不僅面臨整體市場風險，還面臨異質(zhì)性生產(chǎn)風險，BGG模型設定異質(zhì)性沖擊閾值?，決定資本回報在銀行與企業(yè)間的分配。企業(yè)資本回報率概率密度函數(shù)為f(ω)，累積回報函數(shù)為F(ω)，異質(zhì)性沖擊均值E(ω)=1，標準差為δ。

第三，對于銀行而言，Π(?)為資本回報中銀行所占部分，包括：(1)異質(zhì)性沖擊高于?的部分企業(yè)需要按照事先約定的貸款利率進行支付；(2)異質(zhì)性沖擊高于?的部分企業(yè)獲得額外剩余價值，表示為：Π(?)=f(ω)dω +(ω)dω。同時，企業(yè)最優(yōu)化參考BGG解法得到：)=。S函數(shù)表示企業(yè)杠桿率，S一階導數(shù)小于零，說明資本回報預期取決于貸款成本與企業(yè)杠桿率。企業(yè)選擇一定條件下，銀行追求利潤最大化，選擇最優(yōu)貸款量與存款量：Max銀行資產(chǎn)負債表滿足約束：Lt=+Dt，一階條件合并得到最優(yōu)信貸供給：+γ ( υ?-)。貨幣政策根據(jù)帶有平滑利率的泰勒公式調(diào)節(jié)貨幣市場利率水平：，其中ρ為利率平滑參數(shù)，π 為泰勒公式通脹參數(shù)，ρ為泰rty勒公式產(chǎn)出參數(shù)，εt為風險沖擊因子。

本文首先通過模型參數(shù)校準方法分別對勞動者家庭消費、企業(yè)投資與銀行貨幣信貸三層面模型進行估計，在通過模型穩(wěn)健方程、脈沖響應函數(shù)與貝葉斯估計模擬結果解釋不同定向貨幣政策對我國經(jīng)濟調(diào)節(jié)效果所產(chǎn)生的影響。與傳統(tǒng)計量參數(shù)估計相比，參數(shù)校準方法獲得的一般動態(tài)均衡模型可以避免由于結構性變化所導致的參數(shù)盧卡斯批判。而基準參數(shù)模型校準一般通過兩種方法：第一種為先驗性校準法，根據(jù)經(jīng)濟實際數(shù)據(jù)或者已有研究結果對現(xiàn)有模型進行參數(shù)校準，在本文中主要包括(β、ρ、φ、σ、E(ω)、δ、f(?)、s、、γ)，貼現(xiàn)因子 β 在大多文獻中取值范圍為0.95～0.99之間。本文借鑒劉斌(2008)與肖爭艷等(2016)的參數(shù)設定依據(jù)，將主觀貼現(xiàn)因子β設定為0.99[12][13]。參考方意(2016)、Da Silva和Divino(2013)與李天宇等(2017)研究，將勞動偏好程度ρ與儲蓄與投資偏好φ設定為1.98與0.021[14][15][2]?？紤]到中國經(jīng)濟受到投資拉動的特點，參照梁璐璐等(2014)將資本折舊率σ設定在0.028水平[16]。企業(yè)破產(chǎn)率f(?)與企業(yè)杠桿率s參考BGG參數(shù)值分別為0.91%與2.1，異質(zhì)性沖擊均值E(ω)與異質(zhì)性沖擊標準差δ分別設為1與0.5。根據(jù)資產(chǎn)負債表平衡原則與孫國峰等(2017)研究結果將銀行凈資產(chǎn)占總資產(chǎn)比例設定為8.5%、將合意銀行凈資產(chǎn)占總資產(chǎn)比例υ?設定為9%、將銀行調(diào)整利率成本 γ 設定為3.2[17]；另一種為計量參數(shù)估計法，(ρr、ρπ、ρy、εt)，本文選用2018年1～12月數(shù)據(jù)，模型所使用的參數(shù)變量主要包括：金融市場貨幣投放量、貨幣市場信貸量、通貨膨脹率、居民消費、企業(yè)利潤、企業(yè)投資與產(chǎn)出(數(shù)據(jù)解釋與來源見下文)。對于泰勒規(guī)則貨幣政策可以通過一階泰勒展開與廣義矩估計處理得到，ρr參數(shù)估計為0.9(5% 的顯著水平)、ρπ參數(shù)估計為1.5(1% 的顯著水平)、ρy參數(shù)估計為0.5(10% 的顯著水平)、εt為0.65。具體數(shù)據(jù)利用一階差分去除趨勢項，參數(shù)校準結果見表5。

表5 模型參數(shù)校準

(二)實證檢驗

基于金融摩擦BGG-DSGE模型，本文引入貨幣投放沖擊，通過脈沖響應分析定向貨幣政策對經(jīng)濟變量的效果。變量選?。篗表示金融市場貨幣投放量，選取2018年1月至2018年12月央行凈投放量數(shù)據(jù)；L表示貨幣市場信貸量，選取2018年1月至2018年12月社會融資規(guī)模增量數(shù)據(jù)；π表示通貨膨脹率，選取2018年1月至2018年12月CPI指數(shù)；C表示消費，選取2018年1月至2018年12月社會消費品零售總額；R表示企業(yè)利潤，選取2018年1月至2018年12月規(guī)模以上企業(yè)利潤；D表示投資，選取2018年1月至2018年12月固定資產(chǎn)投資；Y表示產(chǎn)出，選取2018年1月至2018年12月GDP數(shù)據(jù)。M的數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫，L數(shù)據(jù)來源于中央銀行，其他數(shù)據(jù)均來源于中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫。為消除數(shù)據(jù)中可能存在的異方差，將各變量取自然對數(shù)。

定向貨幣政策沖擊對貨幣市場信貸量影響有限且不具有長期效應，特別是在初期對社會融資規(guī)模帶動性較低，在滯后兩期發(fā)揮效應。與以往融資滯阻不同，此次很大程度由于地方政府融資意愿下降引致。經(jīng)濟下行環(huán)境中，中央銀行出項目和少部分資金，地方政府配套資金，這些資金來源于銀行與非銀行金融機構。中央、地方政府與金融機構共同采取刺激措施，短期內(nèi)效果顯著，帶動信用擴張，但這種刺激方式存在諸多弊端，如效率不高、政府隱性債務攀升、影子銀行盛行、金融風險加劇、資源浪費、公平性欠缺與債務難以持續(xù)。

圖2 各經(jīng)濟指標對貨幣政策脈沖響應

圖2顯示，定向貨幣政策對居民消費的正向帶動作用初期影響較小，主要由于現(xiàn)期在經(jīng)歷過一輪房地產(chǎn)價格攀漲后，居民消費支出與以往相比發(fā)生結構性變化。居民短期消費貸款占比不斷提高，但我國短期居民消費貸款呈現(xiàn)出 “非消費化”特征。汽車、體育娛樂、教育、旅游與耐用品等消費增長放緩，部分可選消費品消費甚至出現(xiàn)負增長，在居民短期消費貸高增的背景下，居民消費與消費貸款表現(xiàn)出相關性不高的特點。這是由于前期過度舉債后，居民往往通過消費貸款的方式借出資金用于前期房屋抵押貸的還款，消費能力被侵蝕，借新還舊的居民更加依賴信貸。同時，疊加經(jīng)濟增速放緩、可支配收入預期降低、居民消費更加謹慎。寬松貨幣政策期望通過寬松銀根，鼓勵居民貸款消費，但結果卻是進一步流向房地產(chǎn)市場，使得房產(chǎn)經(jīng)濟對居民短期信貸消費產(chǎn)生了擠出效應，產(chǎn)生 “消費-消費貸”背離與 “寬信貸-消費”背離的特征。

定向貨幣投放對企業(yè)投資存在短期效應，兩期后正向刺激作用快速衰退，不具有長期影響。主要由于企業(yè)投資意愿低迷：一方面，資產(chǎn)荒造成企業(yè)可選優(yōu)質(zhì)投資項目匱乏，利率債在2018年第四季度與2019年第一季度凈供給整體偏弱，2019年又是城投債、地產(chǎn)債與非標到期的高峰，市場中能夠提供的優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)體量不大。在當前經(jīng)濟下行趨勢下，雖然市場中并不缺乏資產(chǎn)，但是風險-收益匹配的優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)十分稀缺。隨著信用風險增加，經(jīng)濟部門能夠提供的安全高收益資產(chǎn)逐漸縮減，大量理財型資金從地產(chǎn)等傳統(tǒng)部門退出，資產(chǎn)收益率不斷壓縮，負債成本與資產(chǎn)收益率倒掛越來越嚴重，企業(yè)投資性需求銳減。另一方面，企業(yè)對未來經(jīng)濟形勢持審慎態(tài)度，投資意愿疲軟。資金沉淀在銀行體系，最后產(chǎn)生水漫銀行間的現(xiàn)象。

定向貨幣政策沖擊在短期內(nèi)對企業(yè)利潤有一定的帶動作用，但正向促進作用不具有持續(xù)性，在滯后兩期后迅速衰退。在長期，從企業(yè)融資成本來看，降低準備金率、MLF、TMLF、SLF、CBS等定向貨幣政策雖然充盈了銀行間資金卻未能使企業(yè)總體融資成本下降。2018年間，隨著PPI同比下降、非標融資持續(xù)走弱、疊加表內(nèi)信用收縮與金融機構貸款加權平均利率不斷上行，使得企業(yè)實際融資成本再次上升。定向性貨幣工具并未實現(xiàn)降低企業(yè)融資成本的政策目的，也未真正有效促進企業(yè)利潤的回升，特別是對中小、民營企業(yè)資本回報率與企業(yè)利潤方面，定向性貨幣政策效力在長期內(nèi)弱化。

定向貨幣政策對產(chǎn)出的刺激時期很短，長期內(nèi)會導致產(chǎn)出的負向沖擊。與之類似，定向貨幣政策釋放商業(yè)銀行流動性，在短期內(nèi)引致通貨膨脹，對企業(yè)利潤刺激效果較弱且不具有長期影響。定向貨幣政策對消費不具有正向刺激作用且長期作用不明顯?？梢哉f，定向貨幣政策即數(shù)量型貨幣政策效果還未傳導進入實體經(jīng)濟，貨幣傳導機制還不暢通。高頻率的資金市場利率下行與低頻率的實體經(jīng)濟融資成本下降很難及時有效對接。通過實體經(jīng)濟貸款總量數(shù)據(jù)與各經(jīng)濟指標對貨幣政策脈沖響應表明：寬貨幣供給到寬信用再到實體經(jīng)濟寬裕的傳到通道并未打開。央行資產(chǎn)負債表規(guī)模、基礎貨幣余額與廣義貨幣供應量在寬信用作用下收縮，說明貨幣乘數(shù)效應的疲軟與信用派生機制的阻滯。

四、中國貨幣政策調(diào)控方式轉(zhuǎn)型

上文中我們得到貨幣政策根據(jù)帶有平滑利率的泰勒公式調(diào)節(jié)貨幣市場利率水平：，我們進一步借鑒王曦等(2017)混合規(guī)則模型將DEGE模型中數(shù)量型規(guī)則與價格型規(guī)則分離細化：其中，ξ∈ [ 0 ，1]表示利率規(guī)則在混合規(guī)則中所占比重，Mt表示t期貨幣供應量，ρf表示利率政策慣性。ξ為1時，轉(zhuǎn)化為單一價格型貨幣政策，單一泰勒規(guī)則當期利率受到上期利率調(diào)整的影響；ξ為0時，轉(zhuǎn)化為單一數(shù)量型貨幣政策εt，即當期貨幣供應量由上一期貨幣存量與宏觀總量和產(chǎn)出關系對市場調(diào)控的貨幣數(shù)量決定。

貨幣政策規(guī)則三模型中參數(shù)的不確定性，主要是由于BGG-DSGE模型參數(shù)設定無法完美描述經(jīng)濟主體的行為決策和央行進行貨幣政策操作過程中所面對的諸多不確定性因素。模型參數(shù)不確定性方面可以參照先驗分布轉(zhuǎn)化成后驗分布對隨機變量進行估計。為此在貨幣政策規(guī)則的設定方面，本文吸收現(xiàn)有理論的研究成果，同時也結合中國貨幣政策操作實踐的復雜性，利用貝葉斯估計結果考察參數(shù)以及宏觀經(jīng)濟沖擊的不確定對我國貨幣政策操作的影響，使整體研究更加符合現(xiàn)實經(jīng)濟。

表6 三模型下貝葉斯估計結果

三種模型下系數(shù)擬合估計可以看出：(1)混合貨幣政策規(guī)則中ξ為0.4213，利率規(guī)則權重數(shù)據(jù)說明央行更加偏重于采用數(shù)量型貨幣政策對當前經(jīng)濟進行干預，擬合數(shù)據(jù)與經(jīng)濟事實相符；(2)針對經(jīng)濟調(diào)節(jié)目標：生產(chǎn)產(chǎn)出向經(jīng)濟合意值收斂，即向1收斂狀態(tài)下，混合政策更加有利于經(jīng)濟目標的實現(xiàn)(混合貨幣政策下ρf、ρy、ρπ與εt相對較低，ρr相對較高)；(3)三種模型在90%HPD區(qū)間下，混合模型穩(wěn)健性較高，更加適用于對當前經(jīng)濟擬合，混合模型優(yōu)于利率規(guī)則與數(shù)量規(guī)則模型。綜上，混合貨幣政策規(guī)則能夠更好地擬合中國經(jīng)濟實際運行，有選擇地使用利率與數(shù)量工具，可以更加有效地調(diào)節(jié)宏觀經(jīng)濟。這就要求央行進一步完善貸款定價新基準LPR，加強LPR與政策利率的相關性與聯(lián)動性，發(fā)揮LPR的市場引導與參考作用。貨幣政策轉(zhuǎn)型過程中需要考慮融資主體訴求、銀行間風險承受能力與存量貸款定價等問題，實施漸進化與差異化策略。

五、結 論

本文構建含有金融摩擦的BGG-DSGE模型，引入借貸成本與借貸收益兩種貨幣政策有效性影響因素。研究發(fā)現(xiàn)單一數(shù)量型貨幣規(guī)則調(diào)控很難達到有效經(jīng)濟目標。基于此，本文進一步構建貨幣政策混合規(guī)則模型，通過校準與貝葉斯方法估計利率規(guī)則、數(shù)量規(guī)則與混合規(guī)則三個模型參數(shù)。通過模擬發(fā)現(xiàn)，從數(shù)量型向價格型貨幣政策轉(zhuǎn)型不可一蹴而就，混合規(guī)則更加適合中國當前經(jīng)濟環(huán)境。因此，在當前數(shù)量型貨幣政策有效性較低的情況下，不妨加大價格型貨幣政策調(diào)節(jié)力度，在未來貨幣政策選擇上通過結構性混合規(guī)則，加快經(jīng)濟逆周期調(diào)節(jié)步伐。