货币经济学研究中的货币政策绩效

货币中性与非中性研究是货币政策绩效研究中最基本的问题，也是货币政策绩效研究的第一层面。

（一）货币中性与非中性的概念解析

按照Cagan（1969）的界定，“货币中性”描述的是这样一种状态：货币的供给对实际产出以及资源的再分配不产生任何影响，新的供给层面上的货币冲击完全反映在价格的变动上，且所有（商品）的相对价格不会因此而改变。“货币非中性”则意味着，货币供给量的变动会影响实际产出以及资源的再分配，而不是完全表现为所有商品同比例的价格上涨或所有商品之间相对价格不变。Cagan（1969）指出，由于（现实货币供给导致的价格）调整很少是平稳的，而是缓慢地（有时是剧烈地）把货币冲击传递到经济实体，此时货币就不再是“中性”的了，现实中货币的非中性主要源于货币供给过程中的替代效应^[4]和支出转移效应^[5]。

Saving（1973）的研究表明，只有当工资与商品价格完全弹性且成比例变动、预期是无弹性的、没有货币幻觉及财富再分配效应、债券（即可替代货币的金融资产）是同质的、应付税务完全资本化等条件同时得到满足时，货币才是中性的。

（二）货币中性与非中性的实证检验

诸多学者对货币中性与否展开实证研究，重点考察了货币政策调节对物价水平和实际产出等宏观经济变量的作用效果与作用时滞等。如果货币政策操作主要或完全反映在价格水平的变动上，则认为货币是中性的；如果货币政策操作对实际产出等实际宏观经济变量有作用效果则认为货币是非中性的，其中货币政策变量的系数大小和显著性情况分别被用来揭示货币政策绩效（或者说货币政策有效性强弱）和这一结论的可靠性。

Friedman和Meiselman（1963）的研究是时间序列计量经济方法在货币经济学研究中的最早应用，采用的是多元线性回归模型，通过设立理论模型，并采用时间序列数据进行线性回归以考察货币政策绩效问题。他们采用的模型如（2.1.1）式所示：

其中:为第t期名义收入的对数；A衡量自发性支出，是方程中用以描述财政政策的变量；m是货币总量，是方程中用以描述货币政策的变量；Z是与名义产出相关的其他变量组成的向量。根据ai和b i的大小可以判断财政政策和货币政策对名义产出的作用效果的大小，而分别对应的显著性情况则反映了估计结果的可靠性。

但是，诸多学者的研究也指出了Friedman和Meiselman（1963）的研究中存在的一些问题：首先，没有将货币政策操作中内生决定部分和外生决定部分区分开，当货币政策完全内生决定时，货币操作完全是为了对冲经济体所受到的总冲击，此时货币政策是残差项的简单线性函数，货币供给m和名义产出之间可能完全不相关（Modigliani和Ando，1976等）；其次，没有将货币引起的名义产出变动分解出实际产出变动和物价变动（Walsh，2003等），因而现实中更受关注的货币政策操作对实际产出的作用效果和对物价变动的作用效果未得到有效凸显；其他问题，诸如Z的设计及零条件均值的实现等，也常常为后续研究所批判。

后续诸多研究也经常采用多元线性回归的方法对货币政策绩效问题进行实证检验。例如，Karras（1999）的研究证实了随着经济体对外开放程度的提升，其货币中性程度会随之增大，即货币政策操作的效果越来越多地反映于价格波动而非实体经济^[6]；Ball和Croushor（2003）分别把实际产出与预期产出之差、通胀与预期通胀之差作为被解释变量，货币政策冲击以及其滞后项作为解释变量进行回归，以考察公众预期的理性与否，并以此作为货币政策非中性的论据^[7]；等等。

Sims（1980）之后，VAR（Vector Auto-Regressive，向量自回归）模型、S-VAR（Structure Vector Auto-Regressive，结构向量自回归）模型以及相应的修正逐渐成为货币经济学研究中的重要工具，如Bernanke et al.（1998，2005）等。为方便阐释，我们以两阶滞后的SVAR模型为例，对S-VAR模型在货币政策绩效研究中的一般应用进行简单概述。

如（2.1.2）式所示，Y t表示需要考察的（非货币）宏观经济变量，通常包括实际产出或其对数、通货膨胀率、总投资额或其对数、汇率水平、国际收支等宏观经济变量中的一个或几个^[8]；Xt用来描述货币政策变量，通常选择利率、货币供给量的对数、非借入准备金率等变量中的一个或几个；α为需要估计的各变量的系数矩阵；μyt，μxt为相应的结构性残差序列。对货币政策绩效的判断仍然依靠各变量的系数大小和显著性。

为方便描述，假设（2.1.2）式中Yt仅包含实际产出的对数，Xt仅选择一种货币政策变量形式，此时μyt和μxt分别描述为供给冲击和货币冲击的函数。为进一步考察货币冲击对实体经济的影响，需要将μyt和μxt进一步分解，如（2.1.3）式所示：

然后，通过计算得到（2.1.3）式中右式的具体形式，结合脉冲响应函数方法，即可以获得货币冲击对其他宏观经济变量的作用效果。

通常情况下，S-VAR模型中不同变量采用相同的滞后阶数，即对称的滞后项数，而事实上真实状态下的S-VAR模型滞后项数可能是对称的也可能是非对称的。Keuk-Soo和Mc Millin（2003）借用了蒙特卡洛模拟的方法，将滞后阶数对称的S-VAR模型和滞后阶数非对称的VAR模型分别进行估计并比较，发现通常所采用的滞后阶数对称的S-VAR模型是非“真实”的，而且会导致错误的估计结果。

基于S-VAR模型对货币政策绩效展开的研究，一般都会遇到以下几个问题：首先，学术研究所建立的基准模型中所涵盖的信息量远小于货币当局所需要关注的信息量，因此在对现实情况进行研究时往往本身就存在了模型设定的误差，而且这一误差还可能非常大；其次，经济学理论中的诸多经济概念，尤其是“实际”变量，在现实中很难得到精确、统一的描述；再次，一般基于多变量VAR或者SVAR模型的脉冲响应函数中，只能考察VAR模型中所包含的变量，其他变量对货币政策冲击项的脉冲反应无法获得，而人们可能需要了解更多变量与货币政策冲击之间的联动关系（但如果将太多的变量涵盖在VAR模型中，则必然会面临待估系数过多、估计结果的质量下降等问题）。

对此，Bernanke et al.（2005）提出FA-VAR模型，其基本研究思路可以描述如下：

其中：Yt是由一组可观测宏观经济变量组成的向量，包括货币政策变量、物价水平和实际宏观经济变量等；Ft是由一组不可观测宏观经济变量组成的向量，诸如潜在产出水平等。

Bernanke et al.（2005）总共考虑了美国宏观经济运行的120个经济变量，样本区间为1959—2001年，数据频率为月度。通过引入主成分分析法，并结合Gibbs抽样的方法，对除Yt之外的其他所有宏观经济变量进行处理，然后分别采用两阶段主成分分析法和贝叶斯似然法进行估计，得到的结果基本相同。而且通过研究，作者发现采用FA-VAR法对货币政策绩效进行检验，可以较为有效地解决“价格之谜”的问题。根据Sims（1992）所提出的假说以及后续的诸多相关研究，如果一个变量的加入可以减弱“价格之谜”的程度，那么这个变量一定包含了“通胀预期”的信息，因此Bernanke et al.（2005）认为，FA-VAR模型在估计通胀预期变量时也应该能够起到重要的作用。

部分学者对货币政策操作的非对称性效果展开研究，不仅证实了货币政策非中性的现实存在，而且揭示出相同的经济部门在面对不同类型的货币政策操作以及相同类型的货币政策操作下不同经济部门的反应结果。例如，Barro和Rush（1980），Cochrane（1998）等将货币政策操作分解出预期与非预期部分并分别对其有效性进行考察；Cover（1992），Wong（2000）等将货币政策分成正向冲击和负向冲击并分别考察其有效性；Garrison和Chang（1979）等对货币政策操作在区域间的非对称性效果展开讨论；Bernanke和Gertler（1995）等对货币政策操作在行业间的非对称性效果展开讨论，等等。

（三）基于货币中性与否的我国货币政策绩效研究

基于货币中性、非中性的研究视角，对我国货币政策绩效展开的研究亦是非常丰富的，采用的方法主要包括多元线性回归、协整分析与误差修正模型、VAR或S-VAR模型及脉冲响应函数等。以下仅以较具有代表性的几篇文章为例，对我国货币政策绩效研究的常见思路与方法进行综述。

刘斌（2001）通过构建S-VAR模型，对识别条件施加下三角矩阵形式的约束条件，以对货币政策冲击进行识别，得到我国1987年1月—2000年12月货币政策冲击的脉冲响应函数，并进行了分析。研究表明，我国的货币政策冲击在短期会对实际经济变量（包括实际投资和实际消费）产生影响，作用时长不超过40个月，即短期货币是非中性的，而在长期则主要反映在名义变量的永久性变化，即长期来看货币更趋向于中性。

学界对我国货币政策中性与非中性的关注文献还有很多。崔畅（2007）通过构建S-VAR模型，对不同时段我国货币政策冲击对资产价格的作用效果展开研究。研究结果表明，资产价格膨胀时期可采用利率微调，资产价格出现泡沫时货币供给量调节则会收到即时效果。裴平等（2006）通过分别构建产出增长率与通货膨胀增长率的多元线性回归方程，对我国经济开放度对货币政策绩效的影响展开研究。研究结果表明，开放度的提升同时减弱了我国货币政策的产出效应与价格效应。张琦、徐璋勇（2007）采用协整分析方法，对中国1992—2004年股票市场发展对M1，M2货币供给量变化的影响进行实证分析与检验，发现股票市场对M1，M2有着明显的吸收效应，并建议货币政策目标应该由维持一般物价水平的稳定转向维持广义物价水平的稳定。

学界对我国货币政策绩效的非对称性也展开了广泛的讨论。刘金全和郑挺国（2006）首先采用货币供给方程对货币政策冲击进行识别^[9]，并构建虚拟变量以刻画货币政策冲击的方向与规模，然后采用马尔科夫区制转移模型识别经济周期阶段并采用虚拟变量形式描绘经济周期阶段，接着引入综合虚拟变量并采用区制转移的不可观测成分模型和冲击响应分析，对我国货币政策冲击与实际产出之间的非对称性动态关系展开研究。研究发现，我国货币政策冲击对实际产出的作用效果存在明显的非对称性，货币政策非对称性效果可以由反向冲击与经济衰退进行解释：反向货币政策冲击的效果大于正向冲击的，经济衰退时期的货币政策效果大于经济扩张时期的。

徐涛（2007）首先通过理论推导得出，货币政策在行业间的非对称性效果，源于不同行业中投资对利率的弹性存在差异，继而采用面板数据处理对中国1998—2004年货币政策在行业间的非对称性效果进行实证研究。通过研究发现，我国货币政策绩效在行业间具有显著的非对称性特征，具有更多流动资产的行业以及投入品生产行业相对更容易受到货币政策影响。

孔丹凤等（2007）采用VAR模型对我国1980—2004年货币政策的区域非对称性效果展开研究。他们的研究表明，我国货币政策的作用效果在省际间具有较为显著的非对称性特征，沿海省份对货币政策的反应要比内陆省份强烈，货币政策的区域效应与各省国有企业占比负相关，与工业企业贷款占比、第一产业占GDP的比例正相关。

对我国货币政策绩效区域非对称性展开的研究文献还有许多，例如：曹永琴（2007）通过构建面板模型和S-VAR模型对我国货币政策的区域非对称性效应展开研究，研究发现，总的来看我国经济欠发达地区的货币冲击短期反应强度高于经济发达地区；胡振华、胡绪红（2007）通过构建VAR（2）模型对我国中部六省的货币政策区域非对称性展开研究，研究表明，中部六省存在货币政策的区域非对称性，其原因在于省际间金融结构的差异性。