任康鈺，倪沈逸

（1.北京外國語大學(xué)國際商學(xué)院，北京 100089；2.對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)國際經(jīng)濟貿(mào)易學(xué)院，北京 100029）

一、引言及文獻綜述

2020年新冠肺炎疫情席卷全球，給各國（地區(qū)）經(jīng)濟社會帶來巨大沖擊。在全球生產(chǎn)陷入停滯、經(jīng)濟下行的情況下，中央銀行紛紛采取措施，試圖緩解這場公共衛(wèi)生危機帶來的各種負面影響。例如，2020年2月3日，中國人民銀行（以下簡稱人民銀行）開展公開市場操作投放資金1.2萬億元，使流動性較上一年同期增加9000億元；同年3月3日和15日，美聯(lián)儲分別緊急降息50個基點和100個基點；3月19日，歐央行宣布實施7500億歐元緊急資產(chǎn)購買計劃。

類似的大規(guī)模救市行為也發(fā)生在2008年國際金融危機期間，并引起學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注和深入研究。當時，各國央行大多首先調(diào)整基準利率，從2007年9月到2008年12月底，美聯(lián)儲9次降息，共下調(diào)聯(lián)邦基金利率500個基點；英格蘭銀行、日本央行也多次降息，將利率降至接近零的水平。但是，零利率政策可能會帶來“流動性陷阱”，且引發(fā)消費者信心不足等問題（劉勝會，2010）。因此，各國央行積極探索非常規(guī)貨幣政策，如2008年9月之后，美聯(lián)儲、歐央行等頻繁出臺了許多新的重大救市措施，向金融體系注入大量資金，并引發(fā)央行資產(chǎn)負債表的大幅變化。雖然這些非常規(guī)貨幣政策存在發(fā)展不完善等問題（劉元春等，2017），且未能解決引發(fā)金融危機的深層次問題（朱民和邊衛(wèi)紅，2009），但各國央行仍在不斷探索不同的貨幣政策工具，并持續(xù)關(guān)注自身資產(chǎn)負債表的變化。

因此，國內(nèi)外有許多學(xué)者圍繞央行資產(chǎn)負債表展開研究，探討金融危機中不同國家央行資產(chǎn)負債表的變化及其路徑。彭蕓（2016）指出，美聯(lián)儲在應(yīng)對金融危機的過程中逐漸將其資產(chǎn)負債表作為應(yīng)對危機的貨幣政策工具之一。周海濤（2013）認為，央行擴張資產(chǎn)負債表是市場經(jīng)濟國家應(yīng)對危機的主要手段。美聯(lián)儲超出傳統(tǒng)貨幣政策框架，將資產(chǎn)負債表作為政策工具加以使用，通過對資產(chǎn)負債表的資產(chǎn)進行積極管理不斷向市場釋放大量流動性。人民銀行在2008年國際金融危機期間也進行了擴表，但主要目的是為了通過發(fā)行央行票據(jù)對沖外匯資產(chǎn)增加帶來的流動性壓力（劉華和羅陽，2011）。陳曉燕等（2015）從央行資產(chǎn)負債表視角，選取2005年7月到2012年6月的中國數(shù)據(jù)進行了實證研究，運用狀態(tài)空間模型研究匯率和貨幣供給對國內(nèi)通貨膨脹的動態(tài)影響，發(fā)現(xiàn)外匯占款導(dǎo)致貨幣供應(yīng)量上升是國內(nèi)通貨膨脹率不斷提高的重要原因。

還有一些文獻對不同國家央行的資產(chǎn)負債表進行了比較研究，探討了不同央行資產(chǎn)負債表的特征及其成因。任康鈺（2009）對比2007年1月至2009年3月中美央行資產(chǎn)負債表行為特征的差異，發(fā)現(xiàn)雖然兩國央行總資產(chǎn)都在擴張，但由于兩國經(jīng)濟狀況不同，美聯(lián)儲是通過向問題機構(gòu)提供必要流動性支持的方式度過危機，而人民銀行的應(yīng)對主要體現(xiàn)在利率政策上，是為了應(yīng)對外匯占款引起的過剩流動性。周海濤（2013）分析了2006-2012年中、美、日、歐央行資產(chǎn)負債表的擴張規(guī)模和路徑差異，發(fā)現(xiàn)在2008年國際金融危機中我國央行的擴張機制較為被動，建議改革結(jié)售匯制度等來提高我國央行通過資產(chǎn)負債表調(diào)節(jié)經(jīng)濟運行的主動性。魏曉琴等（2018）對比了2008年國際金融危機背景下中美兩國央行資產(chǎn)負債表擴張的差異、原因以及方式，并運用馬爾可夫區(qū)間轉(zhuǎn)換模型，實證比較兩國央行總資產(chǎn)擴張的金融穩(wěn)定效應(yīng)，進而為優(yōu)化我國央行資產(chǎn)負債表提出對策建議。

從資產(chǎn)負債表的視角研究危機下中央銀行的應(yīng)對是一個十分有效的方法。2008年國際金融危機以后，人民銀行貨幣政策報告對各國央行資產(chǎn)負債表的關(guān)注度在持續(xù)提升，對央行資產(chǎn)負債表和貨幣政策關(guān)系的解讀也逐漸深入。2020年第四季度貨幣政策報告中指出，為應(yīng)對疫情沖擊，美、日、歐央行的資產(chǎn)負債表都出現(xiàn)了十分明顯的擴張，使得全球流動性較為寬裕。因此，對2020年新冠肺炎疫情下諸多央行行為的分析，也可以基于其資產(chǎn)負債表展開。例如，高潔（2020）發(fā)現(xiàn)，疫情期間人民銀行配合使用了降準和再貸款、再貼現(xiàn)等工具應(yīng)對危機，但總資產(chǎn)規(guī)?；颈３址€(wěn)定。郭璐和王進（2020）指出，其他主要經(jīng)濟體央行的資產(chǎn)負債表均呈現(xiàn)出大幅、快速的擴張趨勢，但是不同央行資產(chǎn)負債表結(jié)構(gòu)上的變化存在顯著差異。魏婷（2020）對比了2020年1-5月中美央行資產(chǎn)負債表的擴張情況，認為兩國央行的目標都是為市場提供流動性，但在擴張速度和約束條件等方面存在顯著差異。

目前對2020年新冠肺炎疫情下央行資產(chǎn)負債表的深入研究還較少，更鮮有將其與2008年國際金融危機聯(lián)系在一起的比較研究。盡管2008年國際金融危機和2020年新冠肺炎疫情發(fā)生的原因完全不同，且不同國家央行的應(yīng)對措施也不盡相同，但央行資產(chǎn)負債表的變化存在一定的同質(zhì)性。因此，對比研究兩場危機下中美兩國央行的資產(chǎn)負債表，對于認識特殊時期中央銀行的作為有一定價值。如果能進一步從實證上探究央行資產(chǎn)負債表變化對實體經(jīng)濟和金融市場的沖擊，將有助于加深對央行作為和貨幣政策的理解。

二、2007-2020年中美央行資產(chǎn)負債表的比較分析

（一）中美央行資產(chǎn)負債表的變化趨勢比較

中央銀行的資產(chǎn)負債表由資產(chǎn)、負債和所有者權(quán)益①中央銀行的所有者權(quán)益一般規(guī)模較小且穩(wěn)定，本文不再討論。構(gòu)成。央行資產(chǎn)包括國外資產(chǎn)和國內(nèi)資產(chǎn)，國外資產(chǎn)主要由央行持有的外匯儲備構(gòu)成，國內(nèi)資產(chǎn)是對本國各級政府、金融機構(gòu)或其他部門提供的信用安排。央行負債主要包括流通中的通貨和銀行體系的準備金存款，即基礎(chǔ)貨幣，此外可能還有央行票據(jù)等其他項目。

2007-2020年，中美兩國央行的資產(chǎn)負債表都發(fā)生了較大變化。從總量上看，2007年初至2020年底，人民銀行總資產(chǎn)從13.25萬億元上升到38.76萬億元，增長了近2倍；美聯(lián)儲從8886.08億美元上升到7.44萬億美元，增長了7倍多（見圖1）。圖1上方的兩條虛線是兩國央行總資產(chǎn)的對數(shù)值②中美央行總資產(chǎn)的數(shù)量級統(tǒng)一為百萬元（美元），再取自然對數(shù)。，反映了它們的變化幅度。美聯(lián)儲的曲線在2008年底和2020年初有較為明顯的增幅，顯示其在這兩個階段均經(jīng)歷了跳躍式增長；而人民銀行的曲線則一直較為平滑，表示其資產(chǎn)在平穩(wěn)增長。下方的兩條實線展示了總資產(chǎn)的月度環(huán)比增長率。美聯(lián)儲總資產(chǎn)的環(huán)比增長率在2008年和2020年出現(xiàn)明顯增長，分別較平常高出約40和20個百分點；而人民銀行的月度環(huán)比增長率基本保持在5%以內(nèi)③如無特別說明，文中中美央行資產(chǎn)負債表數(shù)據(jù)均來自人民銀行和美聯(lián)儲官方網(wǎng)站。。

圖1 2007-2020年中美央行的總資產(chǎn)及環(huán)比增長率

央行負債主要由基礎(chǔ)貨幣構(gòu)成，其變化與資產(chǎn)負債規(guī)模的變動同步。類似地，中美央行在基礎(chǔ)貨幣變化的速度和幅度上也有不同的模式。圖2上方的兩條虛線是兩國央行基礎(chǔ)貨幣的對數(shù)值。美聯(lián)儲的曲線相當平滑，表明其基礎(chǔ)貨幣的月度環(huán)比增速較均勻，但是人民銀行的曲線有略微的波動。下方的實線是兩國央行基礎(chǔ)貨幣的月度環(huán)比增長率，美聯(lián)儲的基礎(chǔ)貨幣月度環(huán)比增長率幾乎沒有變動，而人民銀行的基礎(chǔ)貨幣月度環(huán)比增長率較美聯(lián)儲更大且波動更明顯。

圖2 2007-2020年中美央行的基礎(chǔ)貨幣及環(huán)比增長率

中美央行資產(chǎn)負債表變化在總量和結(jié)構(gòu)上存在顯著差異，這源于不同科目的變化。根據(jù)中美央行資產(chǎn)負債表的特征，可以對其簡化后再深入觀察（見表1）。

表1 中美央行的資產(chǎn)負債簡表

（二）人民銀行資產(chǎn)負債表的變化情況

國外資產(chǎn)一直是人民銀行占比最大的資產(chǎn)項目。從圖3可以看出，國外資產(chǎn)占比從2007年初的67.51%不斷上升，在2012年前后達到84%；但在2016年左右明顯下降，之后一直在60%上下波動。國內(nèi)資產(chǎn)中的再貸款再貼現(xiàn)（對其他存款性公司債權(quán)）是通過央行向商業(yè)銀行提供流動性形成的。從圖3可以看出，2014年9月之前再貸款再貼現(xiàn)（對其他存款性公司債權(quán)）占總資產(chǎn)比重較小且變化不大（基本在3%～6%之間波動），此后開始快速增長，尤其是2016年1月占比躍升至15.43%，之后增速放緩；2020年12月這一比重已經(jīng)大于30%，且仍有上升趨勢。通過公開市場操作形成的對政府債權(quán)，其占比一直保持在10%以下，2007年8月和2007年12月有兩次明顯上升，分別從1.86%上升至5.7%、從5.34%上升至9.65%，2007年12月之后占比緩慢下行，2020年底占比在4%左右，其絕對量已保持兩年多不變。

圖3 2007-2020年人民銀行資產(chǎn)項目占比變化

從負債端來看，除了圖2已經(jīng)觀察到的基礎(chǔ)貨幣外，發(fā)行債券的變化也較大。2007-2020年，基礎(chǔ)貨幣占總負債比重最大且持續(xù)上升，發(fā)行債券占比則一直下降。從圖4可以看出，基礎(chǔ)貨幣占總負債比重從2007年1月的55.38%逐年上升，2013-2020年基本保持在85%左右。發(fā)行債券在2007年1月占總負債比重為25.91%，從2007年9月開始下降，截至2020年觀察期，這一比重只有0.27%，幾乎可以忽略。

圖4 2007-2020年人民銀行負債項目占比變化

（三）美聯(lián)儲資產(chǎn)負債表的變化情況

不同于人民銀行資產(chǎn)負債表中的國外資產(chǎn)占比最大，在美聯(lián)儲中最重要的是通過公開市場操作形成的直接持有證券，主要由美國國債構(gòu)成，危機期間還包括大量聯(lián)邦機構(gòu)債券和房地產(chǎn)抵押支持債券。從圖5可以看出，2007年1月至2007年10月，該項目占總資產(chǎn)比重在85%左右，隨后出現(xiàn)明顯下降，2008年12月僅為21.95%，但隨后又開始回升，甚至在2011年下旬超過了90%。在疫情期間該指標占總資產(chǎn)比重的降幅小于金融危機期間，約為10%。此外，國內(nèi)資產(chǎn)中的再貸款再貼現(xiàn)代表美聯(lián)儲在銀行體系出現(xiàn)流動性問題時通過一級信貸、二級信貸和季節(jié)性貸款等方式滿足的流動性需求。該項指標占總負債比重在2007年1月不足0.1%，可在2008年9月已經(jīng)躍升至15.82%，并在次月上升至20.20%，隨后開始下降，2011年1月降至不足1%。在非危機的絕大部分時間里（2013年至2020年2月），美聯(lián)儲的再貼現(xiàn)再貸款占比一直為零，直到2020年3月有所上升，但也只有1%左右。

圖5 2007-2020年美聯(lián)儲資產(chǎn)項目占比變化

從前文表1可以看到，除了較為傳統(tǒng)的央行項目外，美聯(lián)儲在2008年危機中還形成了一些較為特殊的資產(chǎn)項目，包括回購（Repurchase Agreement）和中央銀行流動性互換（Central Bank Liquidity Swap）。它們在兩次危機中都有較明顯的增加，因此將之歸并為“危機中的項目”?；刭徥茄胄信c商業(yè)銀行之間用合格抵押品進行的借貸，這和傳統(tǒng)的利用國債進行的公開市場操作存在區(qū)別；央行間互換是次貸危機后美聯(lián)儲形成的與世界其他央行進行流動性互換的安排，主要用于緩解流動性短缺。如圖5所示，一般情況下危機中的項目占比不大（在次貸危機前一直在5%以下），但是當危機來臨后該項目占總資產(chǎn)的比重迅速上升，并在2008年10月達到峰值30.07%，隨后下降，從2010年1月開始幾乎歸零。2020年新冠肺炎疫情期間該指標又出現(xiàn)回升，占總資產(chǎn)比重最高為11.74%（2020年3月），隨后很快回落至0.12%。美聯(lián)儲的負債主要是由基礎(chǔ)貨幣構(gòu)成，雖然在危機期間其占比出現(xiàn)明顯下滑，但這主要是總資產(chǎn)擴張導(dǎo)致的，其絕對量基本保持穩(wěn)定（見圖6）。

圖6 2007-2020年美聯(lián)儲負債項目占比變化

三、危機下中美央行應(yīng)對的比較分析

（一）中美央行在兩次危機中的應(yīng)對比較

總體來看，在2008年國際金融危機和2020年新冠肺炎疫情兩次危機中，人民銀行的資產(chǎn)負債表變化有較為明顯的區(qū)別，而美聯(lián)儲資產(chǎn)負債表變化的科目和趨勢基本相似（見表2）。

表2 中美央行在兩次危機中資產(chǎn)負債表變化的比較分析

人民銀行在兩次危機中的應(yīng)對差異主要表現(xiàn)在以下幾個方面：第一，公開市場操作總量在2008年國際金融危機前后有較為明顯的躍升，但在疫情期間基本保持穩(wěn)定，這是因為兩次危機中公開市場操作的目的和方式不同。2007年，人民銀行向中國農(nóng)業(yè)銀行等金融機構(gòu)間接購買了財政部發(fā)行的1.55億元10年期“特殊國債”用于成立中國投資有限責任公司，使得“對政府債權(quán)”增加。此后人民銀行主要用回購而不是現(xiàn)券買斷賣斷的方式來調(diào)控流動性，由于操作時間短，所以基本在資產(chǎn)負債表中不體現(xiàn)。第二，再貸款和再貼現(xiàn)的總量和占比上升，主要原因是人民銀行從2013年開始創(chuàng)新結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具并轉(zhuǎn)變流動性投放方式，使2020年新冠肺炎疫情期間該科目波動加劇。第三，國外資產(chǎn)也發(fā)生較大變化。2001年我國加入WTO后經(jīng)常賬戶和資本賬戶呈現(xiàn)雙順差局面，國外資產(chǎn)存量持續(xù)上升；2008年國際金融危機中雖然其增速下降，但總量仍保持上升。近年來，隨著世界經(jīng)濟形勢的變化，我國外匯儲備增速下降，國外資產(chǎn)占比有所減少。第四，與外匯儲備增加相對應(yīng)的是人民銀行通過發(fā)行央行票據(jù)回籠部分流動性。2013年之前發(fā)行債券占總負債比重一直保持在5%以上，2008年國際金融危機前后甚至高達25%。但是隨著國外資產(chǎn)增長減緩，央行票據(jù)規(guī)模出現(xiàn)顯著下滑，目前少量的央行票據(jù)不再用于對沖外匯占款，而是起著優(yōu)化國債收益率曲線、支持商業(yè)銀行發(fā)行次級債補充資本金等作用。

美聯(lián)儲的資產(chǎn)負債表在兩次危機中變化的科目基本相同，但規(guī)模和時間有所不同。第一，公開市場操作的規(guī)模在第二次危機中更大，時間也更為提前。2007年8月美國的次貸危機開始席卷全球的金融市場并逐步發(fā)展成國際金融危機，而美聯(lián)儲直到次年9月才啟動量化寬松。相比而言，2020年3月疫情剛在美國開始有傳播跡象時，美聯(lián)儲立刻開啟無限制量化寬松政策，體現(xiàn)了疫情期間全球經(jīng)濟不確定性的加劇和美聯(lián)儲極力避免經(jīng)濟危機的強大決心。第二，再貸款和再貼現(xiàn)都出現(xiàn)了顯著上升，但疫情期間上升幅度更小，因為該指標的最終規(guī)模取決于商業(yè)銀行的意愿。2008年國際金融危機中，美國實體經(jīng)濟衰退，信用風(fēng)險上升，銀行體系的貸款意愿下降，因此美聯(lián)儲創(chuàng)新了再貸款再貼現(xiàn)的工具體系，通過提升貼現(xiàn)貸款的便利程度來刺激金融機構(gòu)的借款意愿以保持市場流動性。2008年國際金融危機之后，美國各銀行通過加強資產(chǎn)管理、降低信貸集中度、改善風(fēng)險管理等一系列舉措降低了商業(yè)銀行向央行尋求流動性支持的規(guī)模（Bowman，2020）。即便在2020年新冠肺炎疫情期間，公眾的避險意識和對銀行的信心仍然保證了流入銀行體系的存款，使銀行體系降低了對央行的流行性需求（Quarles，2020）。第三，回購和央行間互換均在兩次危機中急劇放大，且在疫情期間反應(yīng)更為迅速，這與其公開市場操作類似。

（二）中美央行在同一危機下的應(yīng)對比較

觀察兩國央行資產(chǎn)負債表在同一時期的行為可以發(fā)現(xiàn)，2008年國際金融危機期間中美央行資產(chǎn)負債表都在擴張，而在2020年新冠肺炎疫情期間，人民銀行沒有較為明顯的擴表，美聯(lián)儲總資產(chǎn)的擴張明顯（見表3）。

表3 中美央行在同一危機下資產(chǎn)負債表變化的比較分析

對2008年國際金融危機期間中美兩國央行資產(chǎn)負債表的變化差異已有較多研究。主要結(jié)論包括：第一，二者的擴張方式不同，美聯(lián)儲集中在資產(chǎn)端，主要通過創(chuàng)新資產(chǎn)項目、購買大量證券化資產(chǎn)擴張央行資產(chǎn)負債表；而人民銀行則較為“被動”，通過發(fā)行票據(jù)等負債方的操作來對沖過多的流動性（任康鈺，2009），人民銀行2020年第三季度的貨幣政策報告也證實了這一觀點，并指出這種擴張實際始于本世紀初。第二，由于金融市場發(fā)展程度不同，美聯(lián)儲可通過創(chuàng)新資產(chǎn)項目或購買證券化資產(chǎn)為其金融機構(gòu)和實體經(jīng)濟提供流動性支持，從而使資產(chǎn)負債表出現(xiàn)明顯擴張（劉華和羅陽，2011）；而中國的金融市場欠發(fā)達，缺乏主動管理資產(chǎn)負債表的能力，并且相對嚴格的資本管制弱化了世界金融危機對國內(nèi)經(jīng)濟的沖擊，因此人民銀行資產(chǎn)負債表基本保持危機前的水平（王志峰，2009）。

2020年新冠肺炎疫情期間中美央行資產(chǎn)負債表變化表現(xiàn)出不同的行為特征，反映了兩國銀行在貨幣政策工具選擇和貨幣政策思路上的差異。第一，貨幣政策工具體系不同。美國近幾年的零利率環(huán)境使美聯(lián)儲經(jīng)常采用非常規(guī)貨幣政策工具如量化寬松來應(yīng)對經(jīng)濟衰退，使其資產(chǎn)負債表快速擴張；而人民銀行主要運用降準和再貸款工具對沖新冠肺炎疫情影響。降準方面，2020年第一季度人民銀行通過降低存款準備金率釋放了1.75萬億元的長期資金；在再貸款再貼現(xiàn)工具的運用方面，3000億元、5000億元和1萬億元三批次面向不同經(jīng)濟主體的再貸款再貼現(xiàn)為支持疫情防控發(fā)揮了積極作用。雖然降準可能只帶來人民銀行資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)調(diào)整，但是在疫情爆發(fā)背景下，降準釋放的長期資金主要用于發(fā)放普惠金融領(lǐng)域的貸款，因此會引起資產(chǎn)負債表的緊縮；而再貸款再貼現(xiàn)政策會引起人民銀行資產(chǎn)負債表的擴張，因此最終使得人民銀行總資產(chǎn)在2020年第一季度下降而流動性卻保持合理充裕。人民銀行在2020年第三季度貨幣政策報告中也指出，降準帶來的縮表和再貸款增加帶來的擴表在央行資產(chǎn)負債表上相互抵消，使總規(guī)模保持基本穩(wěn)定。

第二，貨幣政策思路的不同。2020年新冠肺炎疫情期間，美聯(lián)儲除了采用無限制量化寬松等更大規(guī)模的非常規(guī)貨幣政策，還提出新政策“平均通貨膨脹目標制”（Average-inflation Targeting），即讓美聯(lián)儲一段時間的平均通貨膨脹率保持在2%。但當時美國的經(jīng)濟狀況難以支撐較高水平的通貨膨脹率，因此美聯(lián)儲可能會采取更多靈活的經(jīng)濟政策來達到這一目標值，而這往往會使其通貨膨脹率出現(xiàn)更大幅度的擴張。而同一時期的人民銀行則施行穩(wěn)健的貨幣政策，提出“充分發(fā)揮再貸款再貼現(xiàn)的精準滴灌作用，支持實體經(jīng)濟發(fā)展”。人民銀行采用定向降準和再貸款再貼現(xiàn)相互配合的方式投放流動性，前者縮表后者擴表，使得在流動性合理充裕的前提下資產(chǎn)總量維持在一定范圍。人民銀行創(chuàng)新的結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具使流動性投放由被動轉(zhuǎn)為主動，提高了流動性投放的精準性，因此再貸款再貼現(xiàn)出現(xiàn)較大波動。

（三）兩次危機下中美央行應(yīng)對差異的比較分析

人民銀行在兩次危機期間的差異較美聯(lián)儲的差異更明顯，主要反映在變化科目和總體規(guī)模上。2008年國際金融危機中兩國央行的資產(chǎn)負債表變化差異也有別于2020年新冠肺炎疫情期間，區(qū)別主要體現(xiàn)在總資產(chǎn)變化的驅(qū)動因素上。之所以出現(xiàn)這些變化，主要源于兩國不同的宏觀經(jīng)濟狀況、貨幣政策工具創(chuàng)新等。兩次危機期間，中國的宏觀經(jīng)濟環(huán)境差異較大，導(dǎo)致其應(yīng)對危機的方式也發(fā)生較大變化：2008年國際金融危機期間，人民銀行主要是被動應(yīng)對，資產(chǎn)負債表基本延續(xù)之前的變化趨勢；2020年新冠肺炎疫情期間，人民銀行主要根據(jù)國內(nèi)經(jīng)濟情勢采取較為主動的穩(wěn)健型貨幣政策，穩(wěn)定資產(chǎn)負債表和經(jīng)濟發(fā)展。此外，人民銀行從2013年開始創(chuàng)新結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具，改變流動性投放方式，使兩次危機中人民銀行資產(chǎn)負債表的總資產(chǎn)和具體科目的變化都有所不同。而美聯(lián)儲在兩次危機中都面臨零利率下限、流動性不足、實體經(jīng)濟受到較大沖擊等情況，因而其應(yīng)對方式較為類似，如大規(guī)模資產(chǎn)購買、創(chuàng)新再貸款便利工具等，兩次危機中資產(chǎn)負債表變化的差異也較小。

四、危機下中美央行總資產(chǎn)變化的政策效應(yīng)分析

央行的資產(chǎn)負債表是觀察各國央行行為的窗口，從以上分析中可以發(fā)現(xiàn)，中美兩國央行行為的差異主要反映出兩國宏觀經(jīng)濟環(huán)境和貨幣政策的不同，這些因素最終會對實體經(jīng)濟和金融市場產(chǎn)生不同影響。傳統(tǒng)的貨幣政策理論一般是建立基準利率或貨幣總量對實體經(jīng)濟的作用機制模型并進行效果檢驗。但近年來隨著對央行資產(chǎn)負債表研究的深入，部分學(xué)者嘗試直接建立資產(chǎn)負債表規(guī)模與實際經(jīng)濟指標之間的關(guān)系并進行檢驗。肖衛(wèi)國和蘭曉梅（2017）、徐瀅和孫宇豪（2019）運用TVP-VAR模型實證檢驗了美聯(lián)儲總資產(chǎn)變化對中國經(jīng)濟的外溢效應(yīng)。因此，基于以上研究，本文對2008年國際金融危機和2020年新冠肺炎疫情期間中美央行總資產(chǎn)變化的政策效應(yīng)進行實證分析，進而探討其是否可以作為貨幣政策影響經(jīng)濟體系，增加對中央銀行行為政策效應(yīng)的理解。

（一）研究設(shè)計

央行資產(chǎn)負債表變化的影響會體現(xiàn)在物價、收入、支出、就業(yè)等方面（Ireland，2019），再聯(lián)系實際情況，本文在中國選取的模型變量包括人民銀行總資產(chǎn)、當月環(huán)比消費者價格指數(shù)（CPI）、國民生產(chǎn)總值（GDP）和上證指數(shù)；在美國選取的模型變量是：美聯(lián)儲總資產(chǎn)規(guī)模、當月環(huán)比CPI、失業(yè)率、GDP和道瓊斯指數(shù)。中美的宏觀數(shù)據(jù)分別來自中國國家統(tǒng)計局官網(wǎng)和美國圣路易斯聯(lián)邦儲備銀行網(wǎng)站，股票市場指數(shù)的數(shù)據(jù)來自Wind數(shù)據(jù)庫。GDP是季度數(shù)據(jù)，其余是2007年1月至2020年12月的月度數(shù)據(jù)。

實證分析采用TVP-VAR模型，該模型沒有同方差的假定，和向量自回歸模型相比更加符合實際。其最大的特點在于允許方差—協(xié)方差和系數(shù)隨著時間變化而調(diào)整，從而捕捉非線性結(jié)構(gòu)變動（孫焱林和張倩婷，2016）。TVP-VAR模型定義如下：

其中：yt是被解釋變量，研究中國問題時選取央行總資產(chǎn)、當月環(huán)比CPI、GDP和上證指數(shù)，研究美國問題時選取央行總資產(chǎn)、當月環(huán)比CPI、失業(yè)率、GDP和道瓊斯指數(shù)；解釋變量Xt使用的是被解釋變量的一階滯后項；At和∑t是時變參數(shù)，εt是擾動項。具體的模型設(shè)定可以參考Nakajima（2011）和中國人民銀行廣州分行課題組（2016）。

參考呂煒和劉晨暉（2012）、鄒曉梅（2021）對數(shù)據(jù)的處理方法，將中美兩國的GDP季度數(shù)據(jù)用EViews軟件轉(zhuǎn)換成月度數(shù)據(jù)，與其他變量統(tǒng)一頻數(shù)。對兩國央行總資產(chǎn)取一階對數(shù)差分，對兩國的CPI、GDP、股市指數(shù)以及失業(yè)率進行一階差分。經(jīng)過上述處理的變量均能通過單位根檢驗，其描述性統(tǒng)計如表4所示。

表4 變量描述性統(tǒng)計

（二）參數(shù)估計及檢驗

本文利用中美兩國相關(guān)變量，使用OxMetrics6軟件分別建立TVP-VAR模型。以中國數(shù)據(jù)為例：第一，利用EViews的VAR模型，根據(jù)AIC、SC等指標確定滯后期為2階；第二，利用中國r_lnSIZE、rCPI、rGDP、rSZ四個變量數(shù)據(jù)，建立TVP-VAR模型；第三，利用MCMC（蒙塔卡羅方法和馬爾可夫鏈）算法抽樣10000次。模型的參數(shù)估計結(jié)果如表5上半部分所示。參數(shù)檢驗結(jié)果得到的均值、標準差、置信區(qū)間和Geweke值等證明檢驗是符合后驗分布的，并且無效因子都遠小于10000，符合建立模型的假定。同理，美聯(lián)儲的數(shù)據(jù)如表5下半部分所示，也符合建模要求。

表5 中美兩國TVP-VAR模型參數(shù)估計

（三）脈沖響應(yīng)分析

TVP-VAR模型有兩類脈沖響應(yīng)，分別是等間隔脈沖和不同時點脈沖響應(yīng)。前者是給予自變量正向沖擊后，觀察等間隔時間段后（本文選取2期、4期、6期分別表示極短期、短期、中期）因變量的變化幅度，后者能夠在幾個指定時點動態(tài)地觀察因變量隨時間發(fā)生的變動。

人民銀行和美聯(lián)儲的總資產(chǎn)對本國經(jīng)濟變量的等間隔脈沖響應(yīng)如圖7和圖8所示。由圖7可以看出，人民銀行總資產(chǎn)變化會對不同滯后期的中國經(jīng)濟變量產(chǎn)生時變影響：總資產(chǎn)變化對滯后2期的CPI變化的影響在大部分時期為正，而滯后4期和6期則接近無影響；總資產(chǎn)變化對滯后2期、4期、6期的上證指數(shù)變化基本無影響；總資產(chǎn)變化對滯后2期的中國GDP變化在大部分時期有正向影響，滯后4期的有相對負向影響，而滯后6期的則接近無影響?？傮w而言，人民銀行總資產(chǎn)變化對中國經(jīng)濟變量在極短期內(nèi)有較明顯的影響，且在2015年、2018年和2019年等市場較為異常時期有更為強烈的波動。

圖7 人民銀行總資產(chǎn)變化對中國經(jīng)濟變量的等間隔脈沖響應(yīng)

由圖8可以看出，美聯(lián)儲總資產(chǎn)變化對不同滯后期的美國經(jīng)濟變量也存在時變影響：美聯(lián)儲總資產(chǎn)變化對滯后2期的失業(yè)率變化的影響基本為負值，但滯后4期和6期為正值且逐漸衰弱；總資產(chǎn)變化對滯后2期、4期、6期的道瓊斯指數(shù)變化均有負向影響；總資產(chǎn)變化對滯后2期的美國GDP有正向影響，且滯后4期和6期的影響逐漸衰弱；總資產(chǎn)變化對滯后2期的美國CPI變化有正向影響，但在2019年前后呈顯著負向影響，同時其對滯后4期和6期CPI變化的影響迅速衰弱。

圖8 美聯(lián)儲總資產(chǎn)變化對美國經(jīng)濟變量的等間隔脈沖響應(yīng)

比較中美央行的等間隔脈沖響應(yīng)可以發(fā)現(xiàn)，人民銀行總資產(chǎn)變化對中國實體經(jīng)濟變量僅在極短期內(nèi)有較為顯著的影響，對金融市場的影響不顯著；美聯(lián)儲總資產(chǎn)變化對金融市場的影響在極短期和短期都較為顯著，且有明顯的階段性特征。

由于中美央行在2008年9月和2020年3月這兩個時間點對危機的應(yīng)對措施力度最大，本文選取這兩個時間作為2008年國際金融危機、2020年新冠肺炎疫情的代表時點，比較分析中美央行資產(chǎn)擴張的時點脈沖響應(yīng)。從圖9可以發(fā)現(xiàn)，人民銀行總資產(chǎn)變化在兩個時點對中國CPI增速的影響不同：在2008年國際金融危機期間，中國CPI變化的脈沖響應(yīng)在當期由正值逐漸減弱，隨后逐漸下降并收斂；但在2020年新冠肺炎疫情期間，中國CPI變化的脈沖響應(yīng)在第1期由負轉(zhuǎn)正并收斂。人民銀行總資產(chǎn)變化對上證指數(shù)變化的影響在兩次危機中雖有所不同但最終均逐漸收斂。人民銀行總資產(chǎn)變化對中國GDP變化的脈沖響應(yīng)差異較大：2008年國際金融危機時的脈沖函數(shù)在當期由負值逐漸轉(zhuǎn)正，并逐漸收斂；2020年新冠疫情時的脈沖函數(shù)卻先由正轉(zhuǎn)負，再次轉(zhuǎn)正后趨向收斂。

圖9 人民銀行總資產(chǎn)變化對中國經(jīng)濟變量的時點脈沖響應(yīng)

由圖10可見，在兩次危機中美國各變量受到?jīng)_擊的響應(yīng)函數(shù)較為類似。美國失業(yè)率變化的脈沖響應(yīng)均在第2期由負轉(zhuǎn)正，并逐漸趨向收斂；美聯(lián)儲總資產(chǎn)變化對道瓊斯指數(shù)變化的負向影響均在第3期達到峰值，隨后逐漸上升并逐漸收斂；對美國GDP變化的沖擊效應(yīng)均在第1期由正轉(zhuǎn)負，并在第2期達到峰值后逐漸收斂；美國CPI變化的脈沖響應(yīng)在前5期的波動較為明顯，隨后各期震蕩逐漸降低。

圖10 美聯(lián)儲總資產(chǎn)變化對美國經(jīng)濟變量的時點脈沖響應(yīng)

對比中美兩國的時點脈沖響應(yīng)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，人民銀行總資產(chǎn)變化對中國經(jīng)濟變量的當期沖擊在2008年國際金融危機和2020年新冠疫情時存在較明顯差異，而美聯(lián)儲總資產(chǎn)變化對美國經(jīng)濟變量的當期和后續(xù)沖擊在兩次危機中都較為類似。結(jié)合前文對中美央行資產(chǎn)負債表的比較分析可知，兩次危機中人民銀行的政策措施有較大差異，而美聯(lián)儲的政策措施及其資產(chǎn)負債表變化均比較相似，這與央行總資產(chǎn)變化對經(jīng)濟變量的時點脈沖響應(yīng)結(jié)果對應(yīng)。

傳統(tǒng)的貨幣政策理論多以貨幣供應(yīng)量為中介目標，因此筆者又以中美兩國貨幣供應(yīng)量為自變量進行穩(wěn)健性檢驗⑦在建模過程中由于數(shù)據(jù)特征，中國的貨幣供應(yīng)量直接選取M2，而美聯(lián)儲的貨幣供應(yīng)量處理為lnM2。受篇幅限制，穩(wěn)健性結(jié)果不在文中詳細展示，讀者如有需要可直接與作者聯(lián)系。。結(jié)果表明：以中國貨幣供應(yīng)量變化為自變量的等間隔脈沖響應(yīng)和以人民銀行總資產(chǎn)變化為自變量的等間隔脈沖響應(yīng)區(qū)別較大，前者對經(jīng)濟變量的影響更顯著；但時點脈沖響應(yīng)結(jié)果較為類似，均很快趨于收斂；以美國貨幣供應(yīng)量變化為自變量和以美聯(lián)儲總資產(chǎn)變化為自變量的脈沖響應(yīng)結(jié)果比較類似，且其對GDP的影響幾乎一致。

五、結(jié)論與建議

本文基于央行資產(chǎn)負債表視角，對2008年國際金融危機和2020年全球新冠肺炎疫情下中美兩國央行的政策措施進行了回顧和比較研究，結(jié)果表明：第一，人民銀行總資產(chǎn)的變化基本延續(xù)危機前的趨勢，在2008年國際金融危機時繼續(xù)擴張，在2020年不斷波動但無明顯擴張，而美聯(lián)儲總資產(chǎn)在兩次危機中均有明顯擴張。第二，兩次危機中人民銀行資產(chǎn)負債表各科目的變化存在明顯不同，美聯(lián)儲資產(chǎn)負債表各科目的變化基本類似。第三，中美央行在兩次危機中的政策措施差異也有所不同，具體反映在變化科目、總體規(guī)模、驅(qū)動因素等方面。

在對比分析中美央行的危機應(yīng)對及資產(chǎn)負債表變化的基礎(chǔ)上，本文運用時變參數(shù)向量自回歸模型，實證檢驗了中美央行總資產(chǎn)變化對實體經(jīng)濟和金融市場的影響。結(jié)果表明：第一，危機下美聯(lián)儲總資產(chǎn)變化對實體經(jīng)濟和金融市場的階段性沖擊較人民銀行擴表更為顯著；人民銀行總資產(chǎn)變化對中國經(jīng)濟變量的沖擊在極短期較為明顯，但對金融市場的影響不大。第二，在兩次危機中，美聯(lián)儲總資產(chǎn)變化對美國經(jīng)濟變量在各期的時點沖擊都非常相似，而人民銀行總資產(chǎn)變化對中國經(jīng)濟變量的當期時點脈沖響應(yīng)存在較大差異。

新冠肺炎疫情對各國經(jīng)濟的沖擊還在繼續(xù)，各國央行仍在通過貨幣政策手段積極應(yīng)對危機?；谝陨涎芯浚疚奶岢鋈缦陆ㄗh：

第一，關(guān)注危機中的央行資產(chǎn)負債表規(guī)模變化。央行資產(chǎn)負債表總規(guī)模和重要科目的變化能在一定程度上反映本國貨幣政策大體走向；根據(jù)時點脈沖響應(yīng)圖，央行資產(chǎn)負債規(guī)模和貨幣供應(yīng)量在危機中對實體經(jīng)濟和金融體系的影響類似，但現(xiàn)實中前者的數(shù)據(jù)統(tǒng)計較后者更為及時、準確，因此可以作為觀察貨幣政策的有效補充。

第二，在危機中積極運用貨幣政策工具保持市場流動性合理充裕。創(chuàng)新性貨幣政策工具的使用使得央行在擴張資產(chǎn)負債表的同時保持了基礎(chǔ)貨幣的相對穩(wěn)定，進而對實體經(jīng)濟和金融體系都產(chǎn)生了較為正向的影響。鑒于貨幣政策存在一定時滯且效果有限，一些直接的救助措施，例如美聯(lián)儲在2020年新冠肺炎疫情期間采取的薪資保護計劃（PPP），能更為迅速地救助受到危機沖擊的社會經(jīng)濟。

第三，除了資產(chǎn)負債規(guī)模和貨幣供應(yīng)量等指標，還需要注重對預(yù)期和其他非貨幣政策因素的管理。從中美兩國的脈沖響應(yīng)圖中都可以發(fā)現(xiàn)，并不是所有央行擴表都會對經(jīng)濟變量造成正向影響。很多研究都證實了貨幣政策有效性會受預(yù)期影響，而預(yù)期又受多種因素影響。因此，提升社會綜合治理水平，加強公眾預(yù)期管理，對穩(wěn)定經(jīng)濟發(fā)展、提升貨幣政策效果十分重要。