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王洋等 | 中国货币政策价格之谜:信息不足抑或无效识别

王洋等 财贸经济 2024-03-17
立即抢购  2023年




作 者  王 洋 姜 珂 赵宣凯

内容提要  基于传统SVAR模型测度货币政策的实际效果时,经验证据表明紧缩性(扩张性)的货币政策反而导致总体通胀水平持续上升(下降)。这种现象与经济理论不符,被称为货币政策的价格之谜,让人质疑货币政策在实际经济调控中的及时性和有效性。从宏观实证模型的设定看,其原因有两方面:一是不能有效识别货币政策的结构冲击;二是缺少重要的宏观经济信息。基于此,为判断中国货币政策价格之谜的成因,本文从信息含量与识别机制的视角,系统地比较四种不同实证宏观经济模型中通货膨胀对货币政策冲击的动态响应路径。具体而言,第一,从高维宏观经济变量中提取公共因子扩充信息集;第二,基于银行间市场利率高频数据构建外部工具变量识别货币政策的意外冲击。研究发现,宏观经济信息不足是造成价格之谜的主因。扩充信息集可以有效地修正价格之谜,而外部工具变量识别并不能缓解这一问题。总之,本文研究不仅为解决货币政策价格之谜提供科学依据,也为实证宏观经济学分析提供更多的工具选择。关键词  货币政策  价格之谜  识别机制  信息不足

简 介  

王洋,中央财经大学经济学院博士研究生,100081;  

姜珂(通讯作者),山东大学数据科学研究院博士后,250100;  

赵宣凯,中央财经大学经济学院副教授,中央财经大学互联网经济研究院副研究员,100081。

刊  期  《财贸经济》2023年第2期






长摘要


在通胀目标制下,货币政策对价格水平的内在影响机制始终是宏观经济研究的重要问题。然而,实证分析的结论常常与经济学理论认知相悖。在实证中,基于传统SVAR模型的货币政策有效性分析中普遍存在价格之谜现象,即紧缩性(宽松性)的货币政策却导致通货膨胀率或者价格水平上涨(下跌)。而经典经济学教科书的共识是,央行实施紧缩性(扩张性)货币政策时价格水平一般应随之下降(上升)。中国的货币政策调控身兼多重目标,其与价格水平之间的内在联系一直是研究领域的重要问题。作为一个普遍现象,价格之谜也出现在中国货币政策冲击分析之中,影响了货币政策的真实效果的判别。有证据表明,在中国经济剧烈波动阶段,紧缩货币政策导致通货膨胀率显著上升。但遗憾的是,该问题尚未引起学术界的充分重视,现有研究并没有系统地讨论价格之谜形成的原因以及改进方法。

为弥补这一缺陷,本文试图从传统SVAR模型的识别机制和变量信息含量的双重视角系统地辨别中国货币政策价格之谜的成因。本文研究的现实意义有两个层面:研究不仅有助于更准确地衡量中国货币政策调控对通胀的影响,也有助于衡量中国稳健的货币政策对其他经济金融变量的实际影响。事实上,面对复杂严峻的国内外环境,中国是少数实施正常货币政策的主要经济体之一。稳健的货币政策,为控制疫情、复工复产、保证经济正增长提供了有力支撑。随着全球量化宽松和财政刺激政策的持续,经济体系得到修复,未来通胀预期的压力在不断显现,通货膨胀以及预期管理成为未来货币政策调控的重要因素之一。为判别中国货币政策价格之谜的成因,本文从信息不足和识别机制两个角度进行实证分析。首先,针对信息不足,扩大变量信息集合是解决问题的重要途径。本文选取51个月度宏观金融时间序列构建货币政策决策信息结合,具体包括经济活动变量、政策变量、就业与工资变量、国际贸易变量和价格指数变量。从技术角度看,模型需要包含足够多的信息以确保覆盖全部结构性冲击的向量空间,否则从观测变量中所识别的货币冲击并不独立于其他结构性冲击,造成脉冲响应函数的统计推断失效。在具体实践中,可以寻找一组刻画影响货币政策决策的宏观经济信息的高维变量,并提取相应的主成分作为宏观经济因子,然后增加到SVAR的观测变量系统中。这样通过控制更多宏观经济环境,以确保所识别的货币政策冲击是基础性冲击。这是因子增广的向量自回归模型(FAVAR)以及动态因子模型(DFM)的主要思想和构建基础。其次,为改进识别机制,本文基于货币政策的公告构建外部工具变量识别货币政策的基础性冲击。本文人工整理了2003年至2020年央行公布的191条货币政策公告前后银行间7天质押式回购加权利率的短期变化,来识别货币政策的意外冲击。这种工具变量识别机制的优点是,利用了内生经济变量系统之外的信息来识别货币政策的意外变化,这有效地控制了政策工具与其他经济变量之间系统性的内生关联机制,并且不用施加类似于递归识别机制的强约束条件。在实证分析中,本文通过比较不同模型设定下的脉冲响应函数,验证究竟是信息不足还是识别机制导致价格之谜出现。本文分别采用基于Cholesky分解的传统SVAR、基于外部工具变量的SVAR(IV-SVAR)、基于Cholesky分解的DFM以及基于外部工具变量的FAVAR(IV-FAVAR)模型进行实证分析,测度中国货币政策冲击对经济产出、物价水平以及金融市场造成的影响。本文结论表明:第一,DFM模型扩充了模型包含的信息集合,有效解决了价格之谜现象,与理论更加贴近,说明信息不足是SVAR产生价格之谜的主要原因;第二,与SVAR模型相比,IV-SVAR模型在采用外部工具变量识别机制后,依然不能缓解价格之谜,不能从根本上修正该问题。这说明传统递归识别机制本身并非完全无效,而包含较少的信息更容易导致SVAR模型违背基础性冲击的假设,进而使得经济变量对货币政策冲击的脉冲响应出现偏差。扩充信息集使得模型包含足够多的信息来覆盖到结构性冲击所在的空间,从而满足基础性冲击的假设。本文为实证宏观经济学研究带来的启示是:基于宏观经济变量的实证研究要谨慎使用SVAR模型,特别要警惕识别机制以及变量信息缺乏造成的政策冲击偏差。只有充分控制经济决策的宏观信息环境之后,基于Cholesky分解的递归识别机制得到的货币政策冲击才是基础性冲击,相应地其他经济变量的脉冲响应才具有更明确的政策含义。鉴于中国宏观经济在转型阶段的复杂性以及中国货币政策的多目标性,采用动态因子模型从高维的宏观经济变量中提取重要的信息作为控制变量可以更准确地识别货币政策的意外冲击。此外,在信息环境难以控制时,借助外部工具变量能够利用内生经济系统之外的信息,也有助于识别货币政策的意外冲击。本文利用我国央行货币政策公布的短期窗口内的市场利率的变化,构建识别货币政策冲击的外部工具变量。其优点是,不仅能反映关于央行货币政策立场的信息,还可以用该指标来衡量市场对货币政策的预期。

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