基于VAR模型的新常态下政策风险对货币政策选择的影响

吴 龙

（江西财经大学，南昌 330013）

基于VAR模型的新常态下政策风险对货币政策选择的影响

吴 龙

（江西财经大学，南昌 330013）

在全球经济低迷时期，经济发展向新常态转变的过程中，经济系统的风险防御能力下降，调控政策会变得更加敏感，货币政策的制定和实行同样如此，存在潜在的政策风险。在新常态背景下货币政策将有新的约束，经济联系的加强也会使得单一风险易于演变为系统风险。通过分析定向政策的优势，基于VAR模型实证分析货币政策风险的存在性，得出新常态背景下货币政策应该更重视细微性、精准性，即政策定向。

新常态；货币政策；风险传递性；通货膨胀；VAR模型

前 言

2014年，在OPEC峰会上习近平总书记系统的描述了经济发展的新常态，将其总结为3个方面：经济在速度方面向中高演化；经济结构不断优化；由投资驱动向创新驱动转变。在新常态的大环境下，经济增长的速度表现出下降趋势，一些不明显的风险慢慢表现出来。风险在大方向上虽然可以控制，但解决这些风险的过程还将持续。此时的货币政策必然不能沿袭原有的路径。凯恩斯学派的货币理论认为，在经济疲软时期货币政策的效果并不显著。资源的稀缺性在一定程度上都是相对的，在新的经济形势下，大规模的货币政策扩张在某种程度上并不是一项好的选择。采用定向的货币政策使政策资源形成相对稀缺性，物品的稀缺性会形成价值，效果将更好。

定向货币政策是指通过强调政策的针对性，借助一系列的定向操作工具对经济发展进行区域性的调控以实现降低风险、服务经济的一种结构性政策。典型的定向操作工具包括定向降低存款准备金率、定向贷存比要求等。定向策略的具体效果可能存在于两个方面：一是对于防范系统性风险具有积极作用。例如普遍降准等的“一刀切”方法没有考虑到地方或行业的特殊性，在经济危机阴霾并未完全散去的现阶段，脆弱的经济系统的风险承受能力随之下降，单一风险牵一发而动全身，将具有更大的可能演化为系统风险。而定向调控由于只涉及到区域性的调控所以可以有效地防范这一风险；二是货币政策的针对性得到提高，有利于产业结构调整。定向调控也叫做结构性调控，目的是激发市场活力，弥补发展短板，有效支持实体经济。因此对于经济结构转型、产业优化升级、走向高端绿色化的作用尤为明确，是对调控新方法的一种探索。定向调控作为区间调控的重要组成，不仅是一种方法上的创新，更是一种延续。[1]

货币政策从直观上看是调整市场上流动性的措施，国内外有很多学者对货币政策的风险已有大量的研究，主要集中在两个方面：一方面做关系上的定性分析，另一方面做实证数据的定量分析。如刘金全和张鹤[2]研究经济波动带来的经济风险，易刚[3]，刘霖和靳云汇[4]，赵留彦和王一鸣[5]，王宏利[6]，陈彦斌、唐诗磊、李杜[7]，张思成[8]，马方方,田野[9]，黄向梅，夏海勇[10]，王曦、王茜、陈中飞[11]等从不同的角度或实证或定性的分析了物价因素与货币政策的关系，在经济出现新常态的时期，货币政策的制定和实施应区别对待。

一、货币政策的风险传递性

经济系统平稳运行，从项目的角度看，是由很多的子项目所形成的整体，再加上经济运行的复杂和多变性，风险的传递性会更加的复杂。货币政策是维持经济平稳运行的工具之一，它的风险具有传递性。[12]根据经典的相关理论，货币政策拥有一系列的政策手段，大致包括利率政策、法定准备金、公开市场业务和信贷等，这些政策都是诱发风险的因素。

总的来说，贴现率上升，向中央银行借款的利息上升，从而遏制相关金融机构借款动力，进而流动性就会缩减；贴现率下降，货币供应量就会增长。而随着再贴现率的升降，增减货币发行就存在着政策风险。

法定准备金率升降时，商业银行的法定准备金就会增加或缩减，相应的其可用于贷款的资金就会充盈或紧缺，这时市场上的货币量就会变动，存在政策风险。央行通过金融市场公开买卖政府债券，卖出政府债券减少货币供给量，买入政府债券增加货币供给量，这样的买卖证券行为，也会存在政策风险。信贷政策通过调整贷款规模及信贷标准直接为获得流动性设置了一个门槛，引导和调整信贷投向，门槛的高低影响着流动性的大小。

从以上的分析可以看出，虽然存在多种货币政策工具，但从其作用机理来看他们多是通过对货币流动性即供给量的改变来影响经济运行的，从而在实施积极的政策措施的时候也就存在政策风险，从整体上看，大致分为通胀风险和通缩风险，本文以货币供给的通货膨胀风险为例分析货币政策的风险。

二、政策风险实证分析

（一）理论基础分析

关于货币供给的理论基本上是由交易方程转化而来的，其基本原理是根据货币的需求与供给两个方面建立的数学等式，交易方程给定一定时期内社会所需要的货币量等于同时期内通过货币交易的各种商品价值的总和，即：

其中的M意指货币供给量，V意指货币流通速度，P意指物价水平，Y意指国民生产总值，对这一公式取自然对数，求微分可以得到：

（二）实证分析

实证分析中的数据全部来源于中经网统计数据库并经过整理得来，数据的时间阶段为1995-2015年。选取M1代表货币供给量指标，单位亿元；选取GDP近似代表GNP的增长，单位亿元；选取CPI代表通货膨胀，上年为100；对于V，现有文献一般采用GNP与货币供给量的比值，或M1与M2的比值来反映，货币流通速度的影响反映在GNP与供给量中；因此这里的货币流通速度可以由GDP与M1两个变量的组合来表示，对全部变量取对数，得到lncpi、ln m1、 lngdp。

1.ADF检验

为了保证回归的真实性，借助EVIEWS使用ADF方法进行平稳性检验，滞后期依据SIC准则自动选则。

表1 ADF检验结果

从表1可以看出全部变量在10%的显著性水平上都是统计显著的，变量都是平稳的。既然变量是同阶平稳，为确定是否存在某种长期关系需要进行协整检验。

2.EG协整检验

确定协整关系一般通过Johansen检验或EG两步法去进行，文本选择EG两步法进行协整检验，具体过程如下：

首先，对回归方程进行普通OLS回归；

其次，检验回归方程残差的平稳性，这里仍然使用ADF检验，具体见表2。

表2

表2中统计量是显著的，拒绝原假设，所以协整检验结果表明lncpi、lnm1、lngdp之间存在长期稳定的均衡关系。根据AIC、SC最小的准则，基于lncpi、lnm1、lngdp建立VAR(2)模型,方程形式如下式 (4)：

为了确定VAR模型是否稳定，对数据序列进行AR根检验，结果见图1。

图1 AR根检验结果

检验结果表示，单位圆包含了所有的AR根模，所以VAR模型是稳定的，并且为脉冲响应分析的有效性提供了保证。

3.格兰杰因果检验

尽管变量存在协整关系，但这类关系是否构成因果还未可知，在协整检验的基础上，本文对变量之间的动态关系进行格兰杰因果关系检验。

表3 格兰杰因果检验结果

由表3可知，在0.05的显著性水平下，lngdp是lncpi的格兰杰原因，同时lncpi也是lngdp的格兰杰原因；lnm1是lncpi的格兰杰原因，而lncpi不是lnm1的格兰杰原因。货币供给量的增长和国内生产总值的增长会使通货膨胀率上升，但是通货膨胀率的增长与货币供给和国内生产总值增长并没有直接关系，结论与经济理论相契合。通胀率的上升使经济体面临通胀风险，货币供给的增长会增加市场中的流动性，一旦货币超发在一些可能的情况增长总会刺激对货币的交易性需求。

4.脉冲响应分析

脉冲响应函数可以反映VAR模型中一个内生变量对残差冲击的表现。结果如图2和图3。

图2 lngdp对lncpi的冲击图

图3 lnm1对lncpi的冲击图

由于模型有三个变量，因此本文得到六张冲击图，但是本文模型主要研究的是通货膨胀风险，于是只需要分析其中的两张冲击图，即图2和图3。图2说明了lngdp对lncpi的冲击，在第一期冲击并不明显，但是第一期到第二期，国内生产总值的变动的通货膨胀效应越来越明显，并且在第二期达到顶峰，随后影响逐渐缩小。但是冲击效应持续到了第7期，表现出了非常明显的滞后性，第七期后表现出负影响。GDP的增长会引发对货币的交易性需要，也为此提供了货币发行基础，在短期货币供给固定的境况下，货币需求的增长会拉动通货膨胀率的上升。随着时间的推移，货币供给的变化就会满足这种交易性的货币需求，从而GDP增长的影响被削弱，当GDP增长的速度超过了货币需求增长，影响就可能为负。图3说明了lnm1对lncpi的冲击，在第二期通货膨胀效应达到最大，之后会略微减弱。但是由于乘数效应，在第五期出现了第二个峰值，之后影响被时间抵消，货币供给对于通货膨胀的影响在这里看来是存在时间上的滞后性的，所以当期的货币增发一般并不会在当期的通货膨胀中显示出来。随着时间的推移，货币增发的弊端开始显现，在第二期呈现出较为明显的正影响，这也充分说明了影响的滞后性，但是长期来看结果都是收敛的。

三、总结

本文基于经济新常态，从风险的传递性看货币政策的政策风险，借助VAR模型，以通货膨胀为例，认为货币超发会影响物价水平，GDP增长会引发对货币的交易性需求，货币政策的变化对通货膨胀存在滞后性的影响，从而存在风险。模型证实货币政策的实施存在着政策风险，经济低迷复苏时期经济体系稳定性下降，货币政策应该更加精细，并进行定向选择，从而降低政策的风险性。

随着我国经济发展进入新的阶段，经济运行表现出的新常态已经越来越多，新常态背景下追寻的是一种速度适中、结构合理、社会和谐的状态。上文通过实证分析说明了政策风险的存在性。在全球经济缓慢复苏的艰难时期，经济体系的脆弱性越发明显，单一风险演变为系统风险的概率随之变大。作为调控市场流动性的货币政策，在这样的经济形势下不可能维持之前的全国性整体调控方向。此时，定向调控的出现成为了调控政策的一大创新。其对经济发展进行细微精准的调控，有利于降低货币政策的风险性，同时又能满足相关市场主体的流动性需求。但是，定向调控的定向性一定程度上会使得调控效果存在非显著性，因此应该考虑适当扩大政策的实施范围，寻找风险与效果的最佳平衡点。

[1]朱正，陶岚.论新定向调控货币政策的推进前景及细化路径[J].云南社会科学，2015（1）：58-62.

[2]刘金全，张鹤.经济增长风险的冲击传导和经济周期波动的"溢出效应"[J].经济研究，2003（10）：32-39.

[3]易刚.中国的货币供求与通货膨胀[J].经济研究，1995（5）：51-58.

[4]刘霖，靳云汇.货币供应、通货膨胀与中国经济增长--基于协整的实证分析[J].统计研究，2005，22（3）：14-19.

[5]赵留彦，王一鸣.货币存量与价格水平：中国的经验证据[J].经济科学，2005（2）：26-38.

[6]王宏利.中国物价走势分析及其宏观调控[J].世界经济，2005（7）：51-59.

[7]陈彦斌,唐诗磊,李杜.货币供应量能预测中国通货膨胀吗?[J].经济理论与经济管理，2009（2）：22-28.

[8]张成思.外生冲击、货币政策与通胀持久性转变[J].管理世界，2009（7）：26-34.

[9]马方方，田野.中国货币供给量与通货膨胀关系的理论和实践[J].金融理论与实践，2011（9）：13-18.

[10]黄向梅，夏海勇.我国通货膨胀风险与货币供给分析[J].统计与决策，2011（15）：114-116.

[11]王曦,王茜,陈中飞.货币政策预期与通货膨胀管理-基于消息冲击的 DSGE 分析[J].经济研究，2016（2）：16-29.

[12]李存斌,李鹏,陆龚曙.基于MFGM企业项目链风险元传递研究[J].运筹与管理，2013，（4）：241-247.

Research on the Directional Selection of Monetary Policy under the New Normal-Based on VAR Model

WU Long
(Jiangxi University of Finance and Economics,Nanchang Jiangxi 330013,China)

In the global economic downturn,the risk prevention ability of the economic system is decreasing,the regulation policy becomes more sensitive,and the formulation and implementation of monetary policy also exists potential policy risksduring the transformation of the economic development to the new normal.In the context of the new normal,monetary policy will have new constraints,and the strengthening of economic ties will make the single risk easy to evolve into system risk.By analyzing the advantages of orientated policy,this paper empirically analyzes the existence of monetary policy risk based on the VAR model,and draws the conclusion of policy orientationthat monetary policy should pay more attention to finer and precise in the new normal setting.

new normal;monetary policy;risk transfer;inflation;VAR model

F820.1

A

1671-1084（2017）06-0030-05

DOI 10.16221/j.cnki.issn1671-1084.2017.06.007

2017-04-11

2016年江西财经大学研究生创新课题（XS16471）

吴龙，江西财经大学信息管理学院2015级在读硕士研究生，研究方向为经济管理定量分析。