貨幣政策是指中央銀行為實現既定的目標，運用各種工具調節貨幣供應量來調節市場利率，通過市場利率的變化來影響民間的資本投資，影響總需求來影響宏觀經濟運行的各種方針措施。

　　《中國貨幣市場》由中國外匯交易中心暨全國銀行間同業拆借中心主辦。主要內容：宏觀經濟金融管理部門對形勢變化和政策走向的權威評述;全球財經和亞太金融分析;中國宏觀經濟運行的情況;全面詳實的報道中國外匯市場、貨幣市場、黃金市場、票據市場及其他金融市場的政策、理論、實務的新最動態等。

　　貨幣政策的制定和實施是宏觀經濟穩定運行的基本保障,我國連續多年的經常項目和資本、金融項目順差積累了巨額的外匯儲備,央行被迫增發基礎貨幣致使通脹預期上升,貨幣政策在內外失衡時的作用受到影響。本文運用回歸分析和VAR模型驗證貨幣政策對宏觀經濟的影響,從央行資產負債表結構變動實證檢驗外匯儲備增加、央行貨幣沖銷對貨幣政策的作用效果,最后基于實證檢驗結果提出增強我國貨幣政策有效性的措施。

　　貨幣政策的有效性問題,在貨幣經濟學理論文獻中指貨幣當局運用一定的政策工具與政策手段制定的貨幣政策,通過特定的傳導機制對經濟運行的影響程度,即貨幣當局通過貨幣政策的實施能在多大程度上達到預定的貨幣政策目標。

　　現階段我國貨幣政策的最終目標是“保持貨幣幣值的穩定,并以此促進經濟增長”。現階段大規模的短期資本涌入、巨額貿易順差使得我國經常項目和資本、金融項目連續多年持續雙順差,內外失衡時的貨幣政策有效性受到影響,干擾央行貨幣政策工具的選擇和央行貨幣沖銷的效果。

　　為了應對當前形勢,中國人民銀行頻頻利用貨幣政策工具對宏觀經濟進行調控。在金融市場不健全、利率市場化緩慢推進的情況下,中央銀行政策工具的選擇余地很小,必然限制貨幣政策工具的有效性。

　　一、研究文獻回顧

　　對貨幣政策有效性的研究,應考慮在具體貨幣政策操作中,實現最終目標的程度和時滯,及影響貨幣政策有效性的因素。陸軍、舒元(2002)采用兩步OLS方法考察了我國貨幣政策對實際產出的影響,實證研究表明貨幣政策在我國有效,同時預期到的與未預期到的貨幣都影響產出,貨幣政策對產出在10%的顯著水平上存在非對稱性效果[1]。彭方平、展凱、李琴(2008)應用非線性STSV

　　AR模型進行實證研究,實證研究結果表明以金融機構存貸差為流動性過剩度量指標顯示,自2000年以來,我國經濟明顯處于流動性過剩狀態。流動性過剩削弱了央行貨幣政策對物價水平的調控能力,但貨幣政策對實際產出的影響能力,反而有所加強[2]。

　　譚旭東(2008)基于政策時間不一致性模型得出我國貨幣政策的有效性與政策的可信性之間密切相關,隨著貨幣政策可信性的提高其有效性也會相應提高,因此央行實行有規則、透明度高、連貫性強的貨幣政策最優[3]。

　　徐亞平(2009)基于理性預期理論分析得出穩定和引導公眾的通脹預期對于貨幣政策的有效性具有重要意義[4]。殷波(2009)引入投資的時機效應和資產價格波動,對一般最優利率政策模型進行擴展,通過理論分析和經驗檢驗得出近年來我國貨幣政策低效率的原因在于央行制定利率政策時忽略了投資的時機效應和資產價格波動,從而使利率政策對宏觀經濟變量系統性的反應不足,導致反周期的宏觀調控效果不佳[5]。

　　范從來、趙永清(2009)通過Granger因果檢驗表明自1998年以來外匯儲備變動是貨幣數量M1變動的決定性原因,貨幣政策喪失部分自主性,但VEC模型顯示我國貨幣政策自主性并沒受到系統性制約[6]。

　　在貨幣政策有效性研究中,Cover(1972)通過考察美國二戰后的季度數據得出,正的貨幣沖擊對產出的增加幾乎沒有作用,而負的貨幣沖擊對產出則有明顯的減少作用[7]。本文基于央行資產負債表的結構變化與宏觀經濟運行效果,運用VAR模型驗證貨幣政策有效性的影響因素,最后總結歸納優化貨幣政策有效性的建議。

　　二、央行資產負債表結構分析

　　通過分析中央銀行資產負債表可以更好地了解其資產業務和負債業務之間的相互制約關系,進而把握資產業務和負債業務在宏觀經濟調控中如何發揮功效[8];了解央行在連續時間段內,其資產負債業務量上的增減變化及資產和負債項目中子項目變化對各自項目的影響,從而分析貨幣政策工具實施的有效性;通過資產負債表結構和項目的變化,對央行貨幣政策工具的運用狀況及發展變化的未來趨勢加以分析和預測,形成央行貨幣政策規則。

　　基于貨幣當局資產負債表統計數據從資產方分析,外匯儲備構成央行國外資產的主要部分,外匯儲備的積累通過外匯占款的形式表現為國外資產的增加。在國外資產迅速積累的狀況下,央行為了穩定貨幣供給控制其他非國外資產的增加,外匯在央行資產負債表總資產中穩定增長,從1999年占比39.8%積累到2009年的77%;對政府債權在2007年12月占比最高9.65%,通常月份其占比區間在2.6%~7.7%波動;對其他存款性公司債權波動較劇烈,從1999年的43.5%下降到2009年12月份的3.1%,其在央行資產負債表中的變化表明再貸款、再貼現等央行的貨幣政策工具的作用已明顯下降。對其他金融性公司債權的比重也從2007年末逐步遞減,目前在5.1%左右波動。

　　中國人民銀行自1984年行使中央銀行職能共調整存款準備金率32次,從2006年7月至2008年年末央行提高存款類金融機構人民幣存款準備金20次,平均每月公布緊縮性政策措施0.7次,貨幣政策干預頻度較密集。其中2006年調整3次至9%;2007年調整10次至14.5%且每次上漲50個基點;2008年共調整9次存款準備金率。因全球金融危機的影響,央行在2008年下半年為穩定經濟增長水平將其下調至15.5%,2009年我國宏觀經濟穩健運行保持8.7%的增長率,央行為限制信貸規模在2010年初又上調準備金率100個基點。

　　從負債結構分析,最突出的變化集中變現為,貨幣發行在總負債中占比逐步下降,從2000年初的50.4%減少到2009年末的18.3%,央行發行的債權在總負債中占比快速增長。為了沖銷因外匯儲備快速積累而增加的貨幣供給,央行從2003年4月22日開始發行央行票據,央行票據在資產負債表負債方占比從2005年末起在20%左右小幅波動,發行規模逐步增加,在2009年末發行債券量已達42064億元;儲備貨幣在資產負債表中的比例也從2000年初的81%減少到2009年末的60%左右;金融性公司存款因央行近年多次上調存款準備金率而逐步增加,其占央行負債方的比重已達45%。政府存款在負債方的比重波動較劇烈,在區間5.1%~14.8%波動。

　　三、實證檢驗

　　(一)變量選擇及數據處理

　　通過對央行資產負債表結構的分析,本文選擇外匯(FS)、對其他存款性公司債權(LB)、貨幣發行(CU)、金融性公司存款(RE)、政府存款為因變量(GB),將央行票據(DB)、存款利率(RR)、存款準備金率(ZBJ)及貨幣供應量(M2)、居民消費物價水平(CPI)、匯率水平(ER)作為反映貨幣政策有效性的自變量。本文數據來自中國人民銀行統計數據庫及國家統計局歷年統計年鑒,參考中國人民銀行貨幣政策分析小組的貨幣政策執行報告[9]。為保證足夠的樣本,數據選擇從2001年1月至2009年12月共108個樣本。數據分析通過EViews7.0進行。由于數據波動較大,為消除異方差,使單位無量綱化,將部分數據進行對數化處理。本文實證研究通過回歸分析和向量自回歸模型兩種方法驗證貨幣政策實證對央行資產負債表的影響,進而反映貨幣政策有效性的影響因素。

　　(二)回歸分析

　　資產負債表某一科目的變化通常受到多種政策工具的影響,本文首先運用多元線性回歸模型檢驗各貨幣政策工具及貨幣政策目標對央行資產負債表的科目變化的作用。通過將各種貨幣政策工具對資產負債表科目的影響進行線性回歸分析,篩選對資產負債科目影響比較顯著的變量。其次進行回歸分析以此得到最優的回歸分析表達式。

　　最優線性回歸分析結果總結如表1所示,外匯資產變化受存款利率和貨幣供給影響最大,存款準備金率和央行票據發行對其作用效果不明顯;對其他存款性公司債權受存款利率、準備金率、貨幣供給影響較大,央行票據和匯率對其也有明顯效果;貨幣發行主要受貨幣供給和居民消費物價指數影響,央行票據供給與貨幣發行反向變化,即央行票據可以部分回籠貨幣供給量,但作用效果不明顯;金融性公司存款受存款準備金率、貨幣供給影響較大,匯率水平與其同向變化,當人民幣升值時匯率水平下降,金融性公司存款也會隨之下降;政府存款受貨幣供應量作用較大,因政府存款是中央財政的凈收入,呈季節性波動,在每年最后一個月財政支出較多,對政府存款影響較大。

　　(三)向量自回歸模型(VAR)

　　一般的模型僅僅只是描述因變量對自變量變化的反應,向量自回歸模型(vector auto-regression, VAR)把系統中每一個內生變量作為系統中所有內生變量的滯后值的函數來構造模型,從而將單變量自回歸模型推廣到由多元時間序列組成的向量自回歸模型[10]。在某些給定條件下,VAR模型能夠用來確定一個基本的經濟沖擊給其他經濟變量帶來多大影響,即其他經濟變量對該基本經濟沖擊的響應的大小,所以VAR被公認為描述變量間動態關系的一種實用的方法。一般的p階無約束VAR模型(記為VAR(P))具有如下形式: yt=?椎1yt-1+L+?椎Pyt-P+Hxt+?著tt=1,2,L,T(1)

　　式中:yt是k維內生變量列向量;xt是d維外生變量列向量;P是滯后階數;T是樣本個數。k×k維矩陣?椎1、L、?椎P和k×d維矩陣H是待估計的系數矩陣。?著t是k維擾動列向量,同期之間可以相關,但不能有自相關,不能與模型右邊的變量相關。VAR模型中各變量的排序可能影響到它們度量的效應,預期不會或很少對其他變量產生影響的變量應該放到最后。通常用脈沖響應函數衡量來自隨機擾動項的一個標準差沖擊對內生變量當前和未來取值的影響。VAR模型要求序列是平穩的,因此通過單位根檢驗判斷各序列的平穩性,運用EViews7.0分別對各變量的水平值和一階差分值進行平穩性檢驗,檢驗結果顯示各序列一階差分均是平穩的,表2給出了0~5階VAR模型的LR,FPE,AIC,SC和HQ值,并以“*”標記出依據相應準則選擇出來的滯后階數,表中有超過一半的準則選出來的滯后階數為1階,因此將VAR模型的滯后階數定為1階。

　　通過VAR模型的參數估計表分析,可知LNFS受其滯后一期影響最為顯著,準備金率的變化滯后一、二期均顯著,相應央行票據、存款利率、匯率對外匯的影響不明顯;央行票據受其滯后一期影響最為明顯,外匯資產的系數較大但顯著性不高;匯率、準備金和利率顯著性均較差;存款利率受其滯后一、二期影響均顯著;外匯資產、準備金率的作用也較明顯,而相應匯率和央行票據的效果較差;準備金率的滯后一期的效果最大,存款利率滯后一、二期的效果也非常明顯,匯率和外匯資產的變化影響不顯著;匯率對其滯后一期的效果最大,而存款準備金率滯后一、二期的效果均顯著,外匯資產、央行票據和利率滯后的效果不明顯。