我国货币政策传导机制有效性研究

【摘要】本文立足于货币政策渠道中的资产价格传导机制之一的托宾Q效应途径，收集了2006年至2015年广义货币（M2）的发行量、托宾Q比率、国内生产总值（GDP）以及全社会固定资产投资额（I）等年度时间序列数据，利用单位根检验、协整关系检验和格兰杰因果关系检验等当代主流的统计研究方法，建立向量自回归模型，并运用脉冲响应函数和方差分解对我国货币政策托宾Q效应传导的路径与效果开展长期静态分析和短期动态分析。结果表明：我国货币政策传导的托宾Q效应渠道的有效性较低，该途径在货币政策传导机制中的作用有限。

【关键词】货币政策传导机制 托宾Q VAR模型 脉冲响应

一、研究背景

货币政策是中央银行实现其宏观调控目标的重要手段。故作为一个国家金融体系的核心的中央银行，就必须灵活制定货币政策，并坚决的贯彻执行，从而达到币值稳定和发展经济的双重目的。货币政策工具作为一种调节的桥梁，它并不是对经济最终变量进行简单直接的作用，而是从实施手段转到目标实现之间有一个中间性的传导过程，这个过程及其内在运行机理就被称之为货币政策的传导机制。一项货币政策从最初制定出来到最终实现其预期效果的这段时间里，究竟是通过哪些渠道传导的、如何传导的、效果怎么样，这些都是值得研究的问题。一国货币政策传导机制是否真正畅通有效，直接关系到这个国家货币政策效应能否正常发挥。

鉴于世界各国经济金融环境和研究侧重点不同，产生了多种货币政策传导机制理论。因此分析研究我国当前的货币政策传导机制有效性问题就必须一方面与我国特有的宏观金融背景环境相结合，另一方面也要与我国现行的经济制度相联系。进而研究找出我国货币政策传导机制受到有效性约束的因素与原由，提出提高政策传导有效性的建议，对最终建立起与货币政策间接调控相适应的多渠道、多层次的传导体系，具有深刻的理论意义与现实意义。

二、文献综述

近年来，伴随着针对金融市场进行深度和广度的扩展以及金融改革的不断深人，我国的货币政策传导机制逐渐由单一的信贷渠道扩展到利率渠道、资本市场渠道和汇率渠道等多种不同渠道，国内不少研究人员及学者均对此进行了研究。但是对托宾Q效应的货币政策传导机制，可以发现，针对此类型的相关研讨并不多，大部分都只是在进行此类问题研究中会简单略微地提到托宾Q效应这一种传导路径的存在，并且均基本停留在运用数据进行较为简单的统计阶段。也同样缺少运用系统理论及推断计量方法对Q值与投资、Q值与总产出是否存在相关或者内生影响关系进行分析的文献。胡冬梅（2008）运用了约翰逊协整关系以及格兰杰因果检验对我国1994～2007年第二季度的货币政策传导机制进行了实证分析，分别检验了我国货币政策在利率传导途径、汇率传导途径、托宾的Q效应和居民的财富效应传导途径以及银行信贷渠道中的有效性。实证分析得出的基本结论是：我国货币政策传导机制的有效性较弱，以上四种传导途径在我国都不畅通。程璐璐（2013）采用相关系数、单位根检验、协整理论和格兰杰因果检验对我国转轨经济下2000～2007年季度数据进行实证分析，结果表明货币渠道或信贷渠道它们二者均不能独立地对货币政策的传导发挥作用，应是需要共同作用影响经济总产出，且相比而言货币渠道更为重要。但二者在研究托賓的Q效应时都是采用上证指数来取代Q值的方法，这样一来难免就会出现一定的误差。值得一提的是郭丽君（2015）对托宾Q效应实证检验过程中的方法，托宾Q效应里的“Q”指企业的市场价值除以资本重置的成本，假设，Q=（p1*k/p2*k），其中k为已发售资本的单位，p1表示每一单位现存资本的市场价格，p2表示每一单位资本的替代成本，由此Q=p1/p2即普通股的价格除以新的资本品的价格，选取A股上证综合收盘指数（SZZS）作为普通股价格的代表变量，选取固定资产投资的价格指数（GT）作为新的资本品价格的代表变量。

三、指标变量与统计检验

（一）变量的选取

综合以往的有关货币政策传导机制理论分析，其主要思路可以概括为：货币供应量→利率→股价→Q值→投资→总产出。而本文主要集中立足于研究货币政策传导机制的托宾Q渠道是否流畅有效，在托宾的相关理论当中货币政策通过对普通股价格的影响进而影响投资支出，再进而影响总产出的变化。也就是说从资产的价值与结构的变动角度来分析货币政策的传导机制。鉴于此，本文在变量的选取过程中，并未选择利率指标的数据参与到统计计量的分析当中。于是，本文在分析托宾Q传导机制时可以简化为直接的货币供应量的变化直接作用影响到资本市场的变化，也就是：货币供应量→（股价）→Q值→投资→总产出。所以我们需要研究的变量就应该包括货币供应量、托宾Q、投资和总产出。于是我们便需要选择相对较近的跨越了经济危机前后的2006年至2015年的经济金融相关数据，包括了广义货币发行量（M2）、托宾Q比率、国内生产总值GDP以及全社会固定资产投资额I等年度时间序列数据。其中，放弃了前文中所述的以上证指数来替代Q值的方法。

由于本文研究货币供应量与Q值和投资以及总产出的关系，故选择了中央银行货币政策的主要目标和数量在金融中介机构的资产中占绝大部分的广义货币M2更为合适。另外，本文以全社会固定资产投资额作为度量投资I的指标，国内生产总值GDP作为衡量产出的指标。至于托宾Q的测算，选取A股上证综合收盘指数（SZZS）作为普通股价格的代表变量，选取固定资产投资的价格指数（GT）作为新的资本品价格的代表变量。因此本文的处理是：Q=SZZS/GT。整理来看，最终选取了2006年至2015年这10年间的广义货币发行量（M2）的年度数据、国内生产总值（GDP）的年度数据、全社会固定在资产投资额（I）的年度数据、上证综合收盘指数（SZZS）的年度数据以及固定资产投资价格指数（GT）的年度数据。然后使用上证综合收盘指数（SZZS）在期间每一年的数据除以固定资产投资价格指数（GT）在期间每一年的数据最后得到了处理后的Q值年度时间序列数据。以上所有的原始数据都可以从国家统计局相关网页中获取。

（二）数据检验分析

货币供应量、国内生产总值、固定资产投资额（分别用M2、GDP、I表示）的数据分别绘制出各自的趋势在统计图上（如图1、图2和图3所示），可以看出，货币供应量M2、国内生产总值GDP和固定资产投资额I具有非零均值和上升趋势的特征。同时我们知道，以上数据并不是完全线性变化，那么，异方差必须在序列中得到消除，方法是对M2、Q、I和GDP分别取对数，再把他们分别记为LM2、LQ、LI和LGDP。

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图1 2006～2015年货币供应量（M2）变化趋势

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图2 2006～2015年我国国内生产总值（GDP）趋势

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图3 固定资产投资额趋势

1.ADF单位根检验。检验结果表明，变量LM2、LQ、LI和LGDP所计算出来的τ值在绝对值上甚至明显的小于显著性水平为10%条件下的临界值的绝对值，因此这4个变量的时间序列应是非平稳的。但进一步可以发现，把这几个变量一階差分之后，4个变量的τ检验值在绝对值上均至少高于任何一个显著性水平标准下的临界值的绝对值，所以它们的一阶差分都是平稳的。由此可知LM2、LQ、LI和LGDP这四个变量都是一阶单整序列，这样也就符合了大部分经济时间序列通常都是一阶单整序列这一常识。

表1 ADF单位根检验结果（托宾Q渠道）

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2.约翰逊协整检验。由表2可知，倘若原假设不存在协整关系，则检验结果当中的迹统计量和最大特征值统计量都会大于各自的临界值，即拒绝原假设，即说明变量之间存在着协整关系；倘若原假设至多存在1个协整关系，则检验结果当中的迹统计量和最大特征值统计量都会小于各自的临界值，即接受原假设，即说明变量之间存在1个唯一的协整关系。故LM2、LQ、LI、和LGDP这四个变量之间满足建立VAR模型的条件。

表2 约翰逊协整检验结果（托宾Q渠道）

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3.格兰杰因果关系检验。由表3可知，显著性P值均大于0.1，因此接受原假设，即LQ与LM2、LQ与LI等变量之间均不存在因果关系，这也就是说，一方面无法看出货币供应量的变动是托宾Q变动的格兰杰原因，另一方面也无法看出托宾Q的变动是固定资产投资额变动的格兰杰原因。由此可知，通过货币供应量的变化来控制托宾Q变化，将不太会取得较好的效果，以此类推，通过影响托宾Q变动来影响投资I和总产出GDP的变动的目标效率也不会高。

表3 格兰杰因果关系检验结果（托宾Q渠道）

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四、计量模型与关联分析

（一）向量自回归（VAR）模型

经过计算，滞后1期的AIC值和SC值最小，所以本文模型选择滞后1期是合理的。利用Eviews6.0软件建立托宾Q效应传导渠道的VAR模型，其向量表示形式为：

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其中，■

（二）脉冲响应函数

详细脉冲响应过程和数据值如系列图4所示。

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图4 脉冲响应过程数值与图像

从脉冲响应函数图来看，托宾Q对于货币供应量的1个标准差冲击的脉冲响应值在第1期达到-0.1018，在第2期变为0.0187，而在第3期又恢复到-0.1627，第4期至第6期才有明显变动，此后出现和前三期脉冲反应类似的震荡。这表明我国货币供应量的变化短期内对托宾Q的影响效果比较微弱。在货币供应量的冲击下，托宾Q在前3期基本没有受到任何影响，从第4期开始才逐渐产生影响，短时间内的确可以看到当货币供应量增加，托宾Q值也呈增加状态，但这种同方向变动的影响持续期数并不长，所以整个过程中的影响都非常有限。接着再看投资在托宾Q的冲击下的情况，投资的脉冲响应值在第1期为0.0027，第2期为-0.0147，第3期变为0.0036，直至第7期才最接近0值，之后基本上托宾Q值变动对投资变动没有明显的影响，始终趋于0值，说明托宾Q传导至投资增加这一渠道十分不畅通。最后对于托宾Q的1个标准差冲击，国内生产总值（GDP）的脉冲响应值在第1期为-0，0070，除去第2期之外，每一期始终为负值。这说明随着托宾Q的降低从长远来看仍是会导致产出水平的一定降低，但影响产出水平的幅度其实也并不大，同样在后期会靠近0值。

（三）方差分解

基于托宾Q传导渠道VAR模型的方差分解结果如系列图5所示。

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图5 方差分解系列结果

从方差分解结果图来看，托宾Q的预测误差波动基本上70%左右来自于自身的影响，在第3期以后时高达一直保持稳定态势，而来自货币供应量的信息对预测误差的贡献度一直较低，第10期时也没能突破0.4，这说明我国货币政策操作短期内对托宾Q的传导有效性很低。自身的影响导致固定资产投资额的预测误差波动在第10期稳定在0.8以上，托宾Q对预测误差的影响度仅在前2期呈快速上升状态，此后一直影响微弱，从传导性来看，我国托宾Q的变化对固定资产投资额变化影响很低。与固定资产投资一样，国内生产总值（GDP）的预测误差亦主要受自身信息因素影响，它在第10期时同样始终在0.2以下，仅同货币供应量保持高度密切联系，看出来M2的增长极大影响到了GDP产出的增长。因此，我国货币政策的调节中间目标来进行政策效果传导的这个托宾Q机制作用受限，整体上处于不畅通的状态。

五、小结

从上述统计数据分析的结果来看，基于托宾Q效应的货币政策传导渠道并不畅通，主要体现在中间环节“Q↑→投资I支出↑”的中断。格兰杰因果检验结果表明：Q值不是投资I变动的格兰杰原因，即Q值的上升并不会显著地促进投资I的增加。而从方差分解结果来看，广义货币M2却的确是国内生产总值GDP变动的重要原因，这说明货币供应量能显著地影响产出，货币政策主要可能是是通过其他的传导渠道进而发挥作用。

通过本文的分析，我们可以得出以下主要结论：央行通过调整货币政策操作从而引起货币供应量的变动，但是这一变动很难迅速持久的促成托宾Q的有效变动，这无疑降低了货币政策对托宾Q渠道途径的传导效应。长期来看，固定资产投资额的变动受托宾Q变动的影响较小，这使得中央银行无法通过宏观调节有效控制投资规模。这足以说明我国货币政策的托宾Q效应传导渠道的有效性较低。

至于影响托宾Q效应传导机制的原因，货币政策的托宾Q效应传导渠道之所以不畅通，根本原因在于我国金融市场环境还未达到上佳的市场化程度与状态，同时也必须要看到我国金融市场发展程度还不发达这一事实。

托宾的Q效应传导机制理论的重心就是企业可以在其市场价值适逢上升趋势时选择增加投资、增发股票等手段进行扩张。但是这种战略决策所需要的是一个信息透明、信息尽可能对称、有序发达的资本市场，在这样的市场当中所有的生产要素可以自由的进行流动。基于目前我国的现实情况来看，股票市场发展程度并不高，加之众多不同种类的股票分割，如：法人股、国有股、社会公众股等等。金融理论当中的资本效益规律就无法在这样的市场环境中发挥其应有的有效作用。所以以上证指数为代表的股票价格的变化进而影响托宾Q值的效果就显得十分有限了。因此，在我国，货币政策传导机制托宾Q效应渠道在短期内来看还是很难发挥作用、有所作为的。

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作者简介：施祥（1996-），男，汉族，安徽铜陵人，就读于华东理工大学社会与公共管理学院，研究方向：公共管理，金融学。