货币政策、通货膨胀与经济增长关系研究

2012-02-21 05:13
统计与决策 2012年16期
关键词:脉冲响应方差货币政策

杨 毅

(郑州升达经贸管理学院 国际经济与贸易系,郑州451191)

0 引言

经济的长期增长与短期波动,始终是经济学研究的两大核心内容。与这两大核心内容息息相关的一个经济现象就是以高通货膨胀率为标记的经济危机。由于经济行为主体的有限理性、信息的不完全性以及经济条件变化的随机性,导致经济危机的发生很难避免且后果严重。为了应对经济危机,特别是为了减少经济危机对经济系统的严重伤害,凯恩斯提出了以需求管理理论为核心内容的宏观经济学。这一学说的本质是为政府进行经济干预,实施宏观调控政策提供理论基础。但是从凯恩斯经济学诞生的那一天起,政府宏观政策的有用性就成为理论界争论的焦点。特别是在现有政治经济制度之下,货币政策比财政政策有着更快的传导途径,其对经济系统的影响,特别是短期的影响具有更大的作用。那么货币政策的作用如何?它抑制了通货膨胀,还是加重了通货膨胀?最终又会对经济的长期增长具有什么样的影响效应?这些理论问题始终困扰着许多宏观经济学家的思索。因此,对货币政策、通货膨胀和经济增长三者之间的相互作用关系的问题进行研究,具有很高的理论价值。本文尝试从这方面展开分析。

1 SVAR模型框架和数据的选取

现有的研究成果表明,信贷渠道是我国货币政策传导的主要途径。因此本文将以货币政策的银行信贷渠道为理论前提来建立模型。其次,虽然VAR模型在经济政策作用机制检验方面起到了重要作用,但是VAR模型中的方差分解和脉冲响应函数仍然缺乏足够的经济理论支持。因此在研究中我们将采用Bemanke提出的结构向量自回归(SVAR)模型,该模型通过分解不同来源的结构扰动及其脉冲响应,有效地揭示了一组变量的动态行为,这使得其特别适用于比较货币政策冲击对不同地区或不同行业的动态影响。为此,在SVAR模型中我们根据一定的经济假设,给出一个线性动态系统化简化式的可识别条件,然后介绍模型中的数据选取过程。

1.1 SVAR模型理论

假设Yt是由我们所关注的宏观经济变量构成的k维向量,L是一阶滞后算子,这样一个动态线性结构方程系统可以表示为:

经济动态系统具有一般性的自回归结构,即滞后算子多项式B(L)为:

其中Bi,i=0,1,2…p是系数矩阵。为了对结构式方程进行估计,我们需要将其转化为简化式形式,此时Yt的每个分量的当前变量可以表示成为每个变量的具有滞后变量,以及序列不相关的结构式扰动项的线性组合。如果矩阵B0是可逆的,可以在方程(1)两端乘以B0的逆矩阵,得到下述方程表达式:

虽然简化式VAR模型的右端都已经是前定变量,但是模型却发生了两个十分重要的变化。一个是简化式冲击不再具有白噪声性质,即出现了序列相关性,为此普通最小二乘估计已经不再是一致估计了;另一个是从简化式参数估计无法唯一地恢复出结构式参数,这产生了模型的不可识别间题。

为了处理第一个问题,我们需要使用条件异方差下的其他估计方法。此时简化式扰动的协方差矩阵为:

对此我们可以使用工具变量法、二阶段最小二乘法或完全信息极大似然法等,获得VAR模型简化式参数的一致估计,并且获得简化式扰动序列的估计。

SVAR模型另一个重要问题是滞后阶数的确定。在选择滞后阶数p时,一方面想使滞后阶数足够大,以便能完整的反映所构造模型的动态特征;但另一方面滞后阶数越大,需要估计的参数也越多,会减少模型的自由度,从而降低估计的精度。理论上确定滞后阶数的方法有许多种,本文采用Eviews6.0中提供的LM检验、AIC信息准则、SC准则、HQ检验等多种标准来检验滞后阶数p的选择。对这些方法下的检验结果,采取“多数原则”来选择p的取值。

1.2 变量选取、数据来源

根据前面的理论分析,本文选用中国宏观经济的月度数据对货币政策、物价水平和经济增长之间的关系进行实证分析。选取全国金融机构年末贷款余额作为货币政策的指标。这主要是考虑到目前银行信贷渠道仍然是我国货币政策传导的主要途径;选取全国居民消费价格指数CPI的变化度量通货膨胀率的变动;选取全国人均实际GDP来度量经济的增长。样本取自2003年1月到2011年05月,共计101个月度数据的时间序列。数据均来自国家统计局和中国经济景气月报。全国人均实际GDP、全国金融机构年末贷款余额都按可比价格进行整理,然后对这些经过整理后的数据进行对数调整,以避免数据波动过大造成的异方差和多重共线性问题。

2 SVAR模型的建立与数据检验

2.1 SVAR模型的建立

根据上面的理论分析,结合本文研究的需要首先建立3变量的SVAR模型,其结果如下:

即简化式扰动项εt是结构式扰动项μt的线性组合,因此代表一种复合冲击。模型中有k=3个内生变量,因此为了能够获得SVAR模型的可识别条件,必须根据经济理论和所研究的问题对模型施加k(k-1)/2个约束条件。因此对模型施加如下的约束条件:(1)根据总供给函数,即IS曲线方程,假设当期人均实际GDP不受当期贷款规模的影响,-b12=0;(2)由于货币政策冲击的滞后性,假设当期贷款规模对当期通货膨胀的变化没有响应,-b23=0;(3)最后,假设当期的通货膨胀对当期的人均实际GDP变化没有响应,-b31=0。

2.2 模型的平稳性检验

首先对时间序列进行平稳性检验。本文对三个时间序列进行ADF单位根检验,使用AIC和SC信息标准作为最佳滞后长度的选择标准。使用ADF法对时间序列具有时间趋势、截距项和时间趋势以及二者都没有这三种模型分别做了单位根检验。检验结果表明,通货膨胀率CPI是平稳的;货币政策log(DK)、经济增长log(PGDP)是非平稳的,它们的二阶差分是平稳的。这三个时间序列不能构成协整关系。

另一方面,为了判断区域经济波动与货币政策冲击之间的相互作用,还需要估计脉冲响应函数。脉冲响应函数描述了结构式冲击的单位变化对内生变量的动态影响过程,或者内生变量对结构式冲击1个标准差变化所产生的当期或者滞后响应。在估计脉冲响应函数时,我们假设冲击发生的顺序是:人均实际GDP→贷款规模→通货膨胀率,如此冲击发生顺序表明了中央银行的基本响应过程。同时,为了保证脉冲响应函数方法中参数的有效性(例如脉冲响应函数的标准误差),必须进行SVAR模型的平稳性检验,有关结果见表2。根据结果可知SVAR模型所有特征多项式根的倒数都小于1,即位于单位园内,从而模型是平稳的。

表1 所有经济变量序列应用ADF方法进行的平稳性检验

3 实证结果与分析

表2 SVAR模型的平稳性检验

3.1 脉冲响应函数

为了分析货币政策对本轮通货膨胀的影响及其长期效应,我们选用样本区间样本区间2009年1月至2011年5月。通过Eviews6.0软件得出经济增长和通货膨胀对货币政策冲击的响应曲线图。在脉冲响应函数图形中,横轴表示冲击发生的时间间隔;纵轴表示变量变化的百分点,虚线表示1倍标准差的置信范围。脉冲响应函数的滞后数为30个月。

图1 通货膨胀率对货币政策冲击的脉冲响应

图2 人均实际GDP对货币政策冲击的脉冲响应

首先,分析货币政策变量冲击对通货膨胀率的动态作用过程。根据图1可知,当出现1个百分点的货币政策正向冲击之后,通货膨胀率产生了正向的响应效应。在滞后4月后,物价水平达到高峰,然后缓慢开始下降。而且在滞后的30月内都产生正向作用并趋于平稳,验证了货币供给的增长带来物价上涨的观点。

其次,分析货币政策变量冲击对人均实际GDP的动态作用过程。根据图2可知,当出现1个百分点的货币政策正向冲击之后,在前3个月内,对人均实际GDP产生了负向效应。从第4个月开始,人均实际GDP的响应开始转变成正向效应。然后,缓慢上升至第15个月达到最大值0.21个百分点处后趋于平缓。而且在之后的15个月内,稳定在0.18个百分点处。验证了货币政策对经济增长具有真实贡献的观点。

同时,可以看到货币政策对经济增长的作用要滞后与其对通货膨胀的影响。反映了货币政策对产品市场的影响要滞后于其对货币市场的影响,表明实体经济中产品供求的调节滞后于虚拟经济中金融资产价格的波动。

3.2 方差分解

方差分解是通过分析每一个冲击对内生变量变化的贡献度,进一步评价不同冲击的重要性。因此,方差分解给出对SVAR模型中的变量产生影响的每个随机扰动的相对重要性的信息。内生变量变化主要由方差来测度。本文中的SVAR模型在样本期内的方差分解如图4所示。这些曲线显示出源于不同扰动项的变化引起的方差占内生变量总方差的百分比。

图3 货币政策、通货膨胀率对经济增长的贡献程度

由图3可得,除去经济增长滞后值对当期经济增长的影响,货币政策和通货膨胀率对经济增长的贡献率为正,其和约为10%。进一步可以看出,在这一轮通货膨胀过程中,一方面货币政策通过影响货币供给来改变商品交易过程,从而通过促进商品交易直接影响经济增长;另一方面,货币政策通过影响物价总体水平来改变不同商品之间的相对价格,进而导致资源重新配置间接影响经济增长。

4 结论与建议

本文运用SVAR模型对货币政策、通货膨胀和经济增长三者之间的相互影响进行了脉冲响应及方差分解等实证分析,并得出以下结论:

(1)通过实证分析表明,货币供给的增长会带来物价的上涨,并且滞后4个月后达到最大效应。另一方面,货币政策也对经济增长具有真实效应,表现出货币长期非中性。

(2)货币政策对经济增长的影响途径有两条,一种途径是改变商品交易过程;另一种则是引导商品重新配置。最终放大了对经济增长的影响效应。

从上述研究结果可以看到,货币政策通过两种途径对经济产生复杂而深远的影响。政府在制定任何一项货币政策时都应该反复思考,在明确政策目标的基础上,深入研究经济整体运行的动态特征,从影响途径、影响效应及其滞后时间来全面考察相关货币政策的制定。

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