林未鼎

(蘇州大學(xué)商學(xué)院 江蘇蘇州 215000)

1 引言

2020年初的新冠疫情爆發(fā)后，美國(guó)實(shí)施了極為寬松的財(cái)政政策和貨幣政策，美國(guó)聯(lián)邦儲(chǔ)備委員會(huì)于2020年3月再次將利率降至接近零的水平，旨在鼓勵(lì)借款和消費(fèi)，以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和穩(wěn)定金融市場(chǎng)。同時(shí)，美聯(lián)儲(chǔ)的“無(wú)上限”量化寬松政策，持續(xù)購(gòu)買國(guó)債和抵押貸款支持債券，并向機(jī)構(gòu)、公司和個(gè)人提供援助和貸款，不設(shè)額度上限，使得美國(guó)資產(chǎn)負(fù)債表在短短兩個(gè)月內(nèi)擴(kuò)張了2萬(wàn)多億美元。

在大規(guī)模財(cái)政貨幣刺激的推動(dòng)下，美國(guó)經(jīng)濟(jì)從疫情造成的衰退中迅速?gòu)?fù)蘇。經(jīng)濟(jì)增速顯著高于潛在增速，加上國(guó)內(nèi)消費(fèi)復(fù)蘇快于生產(chǎn)復(fù)蘇，以及2022年2月24日爆發(fā)的俄烏沖突，使得通貨膨脹率進(jìn)一步惡化。美國(guó)CPI同比增速不斷上升，在2022年6月達(dá)到9.1%，創(chuàng)下1981年以來(lái)的新高。在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)強(qiáng)勁、勞動(dòng)力短缺、能源和商品成本上漲及通脹高企等前提下，美聯(lián)儲(chǔ)不得不加快收緊貨幣政策。

在美元的霸權(quán)地位下，美國(guó)的貨幣政策變動(dòng)不僅會(huì)對(duì)本國(guó)經(jīng)濟(jì)造成影響，還會(huì)通過(guò)國(guó)際資金流動(dòng)溢出至世界各國(guó)，給世界經(jīng)濟(jì)前景帶來(lái)明顯的負(fù)面效應(yīng)。因此，我國(guó)應(yīng)全面地認(rèn)識(shí)貨幣政策的外溢效應(yīng)，明確各階段中國(guó)的反應(yīng)機(jī)制，在確保我國(guó)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長(zhǎng)的同時(shí)，有效防范輸入性風(fēng)險(xiǎn)更為關(guān)鍵。

2 文獻(xiàn)綜述

美聯(lián)儲(chǔ)的操作作為市場(chǎng)關(guān)注的重點(diǎn)，國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者對(duì)美國(guó)貨幣政策溢出效應(yīng)的影響和渠道等方面進(jìn)行了分析。

(1)關(guān)于美國(guó)貨幣政策對(duì)中國(guó)存在溢出效應(yīng)的研究。梅冬州和張咪(2023)[1]通過(guò)建立SVAR模型發(fā)現(xiàn)，美國(guó)貨幣政策主要通過(guò)利率平價(jià)條件影響中國(guó)的利率，并在金融加速器的作用下，放大對(duì)中國(guó)產(chǎn)出的溢出效應(yīng)。溫博慧、牛英杰(2021)[2]基于下行ΔCoES、反事實(shí)SVAR和因果中介效應(yīng)模型的角度，得出美國(guó)數(shù)量型貨幣政策的實(shí)施會(huì)對(duì)中國(guó)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)形成正向溢出；劉洋(2021)[3]構(gòu)建TVP-VAR模型得出，相比美聯(lián)儲(chǔ)前三次量化寬松，此次“無(wú)限量”量化寬松通過(guò)貿(mào)易渠道傳導(dǎo)的溢出效應(yīng)無(wú)明顯變異，而通過(guò)匯率傳導(dǎo)的溢出效應(yīng)存在明顯變異；黃禹喆等(2022)[4]進(jìn)一步構(gòu)建MS-VAR模型，得出在短期內(nèi)美國(guó)貨幣政策不確定性沖擊將引起中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)與金融市場(chǎng)造成負(fù)向沖擊。

(2)關(guān)于美國(guó)貨幣政策對(duì)中國(guó)溢出效應(yīng)渠道的研究。許志偉等(2020)[5]采用擴(kuò)展的VAR系統(tǒng)，分析得出美國(guó)的緊縮性貨幣政策通過(guò)匯率傳導(dǎo)效應(yīng)使中國(guó)的進(jìn)口品價(jià)格下降，并引起中國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)成本下降、物價(jià)下跌和產(chǎn)出上升。朱荃等(2022)[6]通過(guò)TVP-SV-VAR模型，分析美國(guó)貨幣政策不確定性對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的溢出影響。實(shí)證結(jié)果表明，美國(guó)貨幣政策不確定性短期內(nèi)作用于人民幣升值、凈出口下降和金融市場(chǎng)波動(dòng)，引起我國(guó)產(chǎn)出下降和通脹緊縮。汪洋等(2023)[7]對(duì)美國(guó)的財(cái)政政策、貨幣政策等對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的動(dòng)態(tài)效應(yīng)進(jìn)行了討論，證明均能通過(guò)利率、匯率及資產(chǎn)價(jià)格等渠道對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生動(dòng)態(tài)溢出效應(yīng)。

3 模型構(gòu)建

3.1 模型介紹

由于模型參數(shù)會(huì)隨著時(shí)間的推移發(fā)生變化，傳統(tǒng)的VA R 模型無(wú)法捕捉這些參數(shù)之間的動(dòng)態(tài)特征。Primiceri(2005)[8]在對(duì)美國(guó)貨幣政策的研究中首次提出了TVP-VAR模型，模型中的參數(shù)是隨時(shí)間變動(dòng)的，這種時(shí)變參數(shù)可以很好地刻畫出模型的時(shí)變特征和非線性特征，從而分析得出貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制的變化。

TVP-VAR模型基本設(shè)定如下：

式(1)中：系數(shù)βt、參數(shù)矩陣At和∑t均隨時(shí)間變化。αt為下三角矩陣At中非0非1的元素拉直為列向量。令ht=(h1t，…，hkt)'，且h1t=logσit2，i=1，…，k，t=s+1，…，n，假設(shè)模型參數(shù)服從下隨機(jī)游走形式：

式(2)中：βs+1～N(μβ0，Σβ0)，αs+1～N(μα0，Σα0)，hs+1～N(μh0，Σh0)。假設(shè)這些時(shí)變參數(shù)不相關(guān)，且Σβ、Σα、Σh為對(duì)角矩陣。式(2)假定所有參數(shù)均符合隨機(jī)游走過(guò)程。張華初、王徐鋮(2023)[9]認(rèn)為，該假設(shè)可以捕捉數(shù)據(jù)量適中的數(shù)據(jù)可能的短期結(jié)構(gòu)性變化；根據(jù)Nakajima(2011)[10]的研究，本文采用馬爾可夫鏈蒙特卡洛(MCMC)方法進(jìn)行估計(jì)。

3.2 變量選取和數(shù)據(jù)來(lái)源

為進(jìn)一步分析美國(guó)貨幣政策對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)外溢的渠道，本文選取以下美國(guó)貨幣政策和中國(guó)經(jīng)濟(jì)變量指標(biāo)，如表1所示。

表1 變量說(shuō)明

由于我國(guó)的存貸利率具有一定的局限性，本文參考錢曉霞(2023)[11]、王金明和楊祚(2023)[12]的方法，選擇七天銀行間同業(yè)拆借利率的月加權(quán)平均值(Shibor)作為貨幣市場(chǎng)的基準(zhǔn)利率進(jìn)行分析。在匯率渠道方面，本文選擇直接標(biāo)價(jià)法下人民幣兌美元的月平均匯率(ER)來(lái)衡量美元加息的溢出效應(yīng)。

本文選擇樣本區(qū)間為2015年1月—2023年7月，數(shù)據(jù)均來(lái)自Choice金融終端對(duì)匯率進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理，實(shí)證部分借助Eviews 11和Matlab R2023a完成。

3.2.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

為避免回歸分析中存在偽回歸，在進(jìn)行模型擬合時(shí)，需要對(duì)每個(gè)系列的數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。因此，本文選取ADF檢驗(yàn)法對(duì)各變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)FR、Shibor、ER和CPI在5%的顯著性水平上為非平穩(wěn)序列，而EP為平穩(wěn)性序列。在進(jìn)行一階差分項(xiàng)后，檢驗(yàn)結(jié)果均為平穩(wěn)。因此，各變量均滿足一階單整。

3.2.2 確定最優(yōu)滯后階數(shù)

由表2可知，SC標(biāo)準(zhǔn)下的最優(yōu)滯后階數(shù)為1階，而LR、FPE、AIC、HQIC標(biāo)準(zhǔn)下的最優(yōu)滯后階數(shù)均為2階，因此本文選取2階作為滯后階數(shù)。

表2 最優(yōu)滯后階數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果

4 實(shí)證分析

4.1 MCMC參數(shù)檢驗(yàn)

為了使TVP- VAR模型估計(jì)更準(zhǔn)確，本文通過(guò)Matlab R2023a進(jìn)行馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法(MCMC)，以估計(jì)后驗(yàn)概率函數(shù)。因此，需要連續(xù)進(jìn)行10000次抽樣，舍棄前1000次預(yù)燒抽樣，所有參數(shù)的Geweke檢驗(yàn)值均小于1.96，表明在5%的顯著性水平上均未拒絕原假設(shè)，且參數(shù)無(wú)效影響因子數(shù)值均未超過(guò)100，最大值僅為31.06，對(duì)后續(xù)模型估計(jì)的有效樣本數(shù)已足夠多。

4.2 等間隔時(shí)變脈沖響應(yīng)分析

本文選擇1個(gè)月、3個(gè)月和6個(gè)月作為滯后期，分別代表美國(guó)貨幣政策變化對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)溢出效應(yīng)的短期、中期和長(zhǎng)期響應(yīng)，脈沖響應(yīng)圖像如圖1所示。

圖1 中國(guó)各經(jīng)濟(jì)變量等間隔脈沖響應(yīng)圖

(1)關(guān)于美國(guó)聯(lián)邦基金利率對(duì)我國(guó)銀行同業(yè)拆借利率的沖擊。在中短期內(nèi)，我國(guó)銀行同業(yè)拆借利率受美國(guó)聯(lián)邦基金利率變動(dòng)的影響并不大，但是長(zhǎng)期內(nèi)影響增大，且在大多數(shù)情況下表現(xiàn)為正向沖擊，說(shuō)明我國(guó)利率會(huì)隨著美國(guó)基準(zhǔn)利率的變化而相應(yīng)變化，但是美國(guó)貨幣政策的溢出效應(yīng)具有一定的時(shí)滯。

(2)關(guān)于美國(guó)聯(lián)邦基金利率地對(duì)人民幣匯率的沖擊。美國(guó)聯(lián)邦基金利率對(duì)人民幣匯率均表現(xiàn)為正向沖擊，說(shuō)明美元加息會(huì)導(dǎo)致人民幣匯率上升，即人民幣貶值。以2015年12月—2018年6月的美元加息周期為例，對(duì)人民幣匯率總體上呈現(xiàn)正向沖擊，影響從短期到長(zhǎng)期逐漸增強(qiáng)。然而，拋補(bǔ)利率平價(jià)理論認(rèn)為，本國(guó)利率上升，超過(guò)利率平價(jià)所要求的水平，本幣將會(huì)預(yù)期貶值。對(duì)此，有學(xué)者認(rèn)為，主權(quán)風(fēng)險(xiǎn)不但是引致遠(yuǎn)期溢價(jià)的主要原因，而且風(fēng)險(xiǎn)上升對(duì)遠(yuǎn)期溢價(jià)的邊際影響大于風(fēng)險(xiǎn)下降的邊際影響[13]。

(3)關(guān)于美國(guó)聯(lián)邦基金利率對(duì)我國(guó)CPI的沖擊。從圖中可以看到，美國(guó)聯(lián)邦基金利率對(duì)我國(guó)CPI總體呈現(xiàn)正向沖擊，其中期影響最為明顯，短期次之，說(shuō)明美元加息對(duì)我國(guó)通貨膨脹的影響有限，并會(huì)隨著時(shí)間的推移逐漸減弱到零。

4.3 特定時(shí)點(diǎn)時(shí)變脈沖響應(yīng)分析

在特定時(shí)點(diǎn)的選取上，本文選擇第13期(2016年1月)、第74期(2020年2月)和第100期(2022年4月)三個(gè)時(shí)點(diǎn)，分別代表2015—2018年的美元加息周期、新冠疫情爆發(fā)后美國(guó)的量化寬松政策和2022年至今的美元加息周期的脈沖響應(yīng)，作為樣本序列的“前段”“中段”和“后段”，既保證了樣本選擇的全面性，又考慮了重要事件的影響，特別是新冠疫情爆發(fā)后各變量之間的聯(lián)系。

如圖2所示，在新冠疫情爆發(fā)前，美國(guó)基準(zhǔn)利率對(duì)我國(guó)銀行同業(yè)拆借利率總體上呈正向沖擊，說(shuō)明我國(guó)貨幣政策會(huì)隨著美國(guó)的變化而變化。在新冠疫情爆發(fā)后，雖然在開(kāi)始的0.5期內(nèi)仍對(duì)我國(guó)的基準(zhǔn)利率有正向影響，但在之后多期內(nèi)的影響轉(zhuǎn)為負(fù)向，說(shuō)明在新冠疫情放開(kāi)之后，中國(guó)經(jīng)濟(jì)慢慢進(jìn)入增長(zhǎng)期，但仍面臨著內(nèi)外部環(huán)境的不確定性和復(fù)雜性。因此，我國(guó)實(shí)行了與美國(guó)相反的較為寬松的貨幣政策，目的是促進(jìn)消費(fèi)和投資，以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長(zhǎng)。

圖2 中國(guó)銀行同業(yè)拆借利率的特定時(shí)點(diǎn)脈沖響應(yīng)圖

總體來(lái)說(shuō)，美國(guó)聯(lián)邦基金利率的改變均會(huì)先對(duì)中國(guó)CPI有一個(gè)正向沖擊，在6～8期后逐漸變?yōu)樨?fù)向沖擊。但是如圖3所示，在新冠疫情放開(kāi)后，美元加息對(duì)我國(guó)的通貨膨脹水平的影響作用明顯小于新冠疫情爆發(fā)之前，說(shuō)明在經(jīng)歷三年疫情之后，我國(guó)并未出現(xiàn)報(bào)復(fù)性消費(fèi)，國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的需求還未完全恢復(fù)。

圖3 中國(guó)CPI的特定時(shí)點(diǎn)脈沖響應(yīng)圖

5 結(jié)語(yǔ)

5.1 結(jié)論

綜上所述，美國(guó)聯(lián)邦基金利率在中短期內(nèi)并不會(huì)顯著影響我國(guó)國(guó)內(nèi)利率的變化，但從長(zhǎng)期來(lái)看，影響逐漸增強(qiáng)。與此同時(shí)，甚至在新一輪的美元加息周期呈現(xiàn)出相反的變化，表明我國(guó)貨幣政策具有相當(dāng)?shù)莫?dú)立性，這與我國(guó)龐大的經(jīng)濟(jì)體量和雙循環(huán)的發(fā)展格局緊密相關(guān)[14]。

美國(guó)聯(lián)邦基金利率對(duì)人民幣匯率和中國(guó)資產(chǎn)價(jià)格的影響基本符合現(xiàn)有理論。同時(shí)，美國(guó)聯(lián)邦基金利率對(duì)中國(guó)CPI基本呈正向影響，從長(zhǎng)期來(lái)看影響有限，并未顯著提升中國(guó)的通貨膨脹水平。結(jié)合特定時(shí)點(diǎn)時(shí)變的脈沖響應(yīng)分析，美元加息甚至在一定程度上抑制了中國(guó)的通貨膨脹現(xiàn)象，很有可能是經(jīng)歷了三年疫情后，國(guó)內(nèi)的儲(chǔ)蓄過(guò)剩，消費(fèi)依舊有所疲軟，未達(dá)到之前的消費(fèi)水平。

5.2 政策建議

維持人民幣匯率在合理區(qū)間內(nèi)，通過(guò)雙向浮動(dòng)的“基準(zhǔn)籃子”匯率體系來(lái)維護(hù)人民幣匯率的穩(wěn)定，基準(zhǔn)籃子匯率由多個(gè)貨幣組成，人民幣圍繞其均衡水平浮動(dòng)，以實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)匯率的穩(wěn)定[15]。保持貨幣政策的獨(dú)立性和針對(duì)性，貨幣政策的目標(biāo)是穩(wěn)定物價(jià)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、充分就業(yè)、平衡國(guó)際收支，不能一味地盯著美元匯率而隨之改變貨幣政策，應(yīng)依據(jù)具體情況確定經(jīng)濟(jì)政策的目標(biāo)和指標(biāo)。