流動性調(diào)控有效性比較分析：數(shù)量工具和價格工具

張 云，李寶偉，胡秋陽，苗 春

1 南開大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，天津 300071 2 中國特色社會主義經(jīng)濟建設(shè)協(xié)同創(chuàng)新中心，天津 300071

引言

銀行間債券市場是中國債券市場的主體，根據(jù)中央結(jié)算公司發(fā)布的《中國債券市場概覽(2016年版)》，2016年其成交量占比達到75.89%，托管量占比達90.98%，遠遠超過證券交易所和柜臺債券市場。然而近年來，從錢荒到資產(chǎn)荒不斷出現(xiàn)，中國銀行間債券市場流動性持續(xù)出現(xiàn)波動，2013年債券價格的急跌和2016年年底的大幅殺跌就是這種波動的突出體現(xiàn)。市場流動性是指市場參與者短期內(nèi)以對資產(chǎn)價格影響小的方式低成本地進行大量交易的能力[1]。包括債券市場在內(nèi)的資本市場流動性之所以重要，首先，因為其狀況會影響市場上相關(guān)資產(chǎn)發(fā)行方的籌融資，AMIHUD et al.[2]提出的流動性溢價理論認為，當市場流動性較差時，投資者因不能將證券在市場中輕松交易，會要求更高的收益率作為補償，使發(fā)行方的融資成本增加，這樣就導(dǎo)致發(fā)行方減少融資。中國學(xué)者也實證說明了中國債券市場中存在流動性溢價現(xiàn)象，流動性較差的資產(chǎn)有較高的收益預(yù)期[3]。其次，資產(chǎn)的市場流動性情況直接影響投資者的資金狀況。投資需要資金，一般情況下投資者獲取外界資金需要抵押手中的資產(chǎn)，而抵押物市場流動性變差使其融資變得困難，資金狀況惡化，進而迫使其拋售資產(chǎn)回籠資金，而大量拋售又使資產(chǎn)價格大幅下跌帶來損失，資金狀況進一步惡化[4]。因此，資本市場流動性的穩(wěn)定非常重要，它既影響籌融資活動，也對投資者的資金狀況造成影響。

具體到銀行間債券市場，國債、企業(yè)債和金融債等債券品種的市場流動性直接影響政府、企業(yè)和金融機構(gòu)的融資，同時該市場也是銀行等金融機構(gòu)集中進行資產(chǎn)配置的重要市場，其流動性變化對整個金融體系的資金狀況造成影響。而且銀行間債券市場是央行公開市場操作實施的重要載體，是貨幣政策傳導(dǎo)的重要場所，因此央行非常有必要針對銀行間債券市場流動性進行調(diào)控，綜合運用利率、存款準備金率、公開市場操作等價格工具和數(shù)量工具平衡和管理該市場的流動性。在調(diào)控過程中，不同政策工具的作用效果差異很大，選取合適的工具可以達到事半功倍的效果。因此，很有必要對不同類型的貨幣政策工具的調(diào)控效果進行研究，以便更高效地調(diào)控銀行間債券市場流動性。本研究基于中國銀行間債券市場月度數(shù)據(jù)構(gòu)建非流動性指標，并選擇公開市場操作作為數(shù)量調(diào)控工具的代表，選擇質(zhì)押式回購利率作為價格調(diào)控工具的代表，采用帶隨機波動的時變參數(shù)向量自回歸(TVP-SV-VAR) 模型，實證對比和分析這兩種工具對銀行間債券市場流動性調(diào)控的效果，為更好地實施銀行間債券市場流動性調(diào)控提供理論支持。

1 相關(guān)研究評述

在如何解決市場流動性問題方面，已有研究集中分析了影響市場流動性的因素。BLANKESPOOR et al.[5]以企業(yè)對Twitter的使用數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，研究發(fā)現(xiàn)信息傳播與市場流動性正相關(guān)，企業(yè)可以通過更廣泛地傳播新聞減少信息不對稱，提高市場流動性；LIU[6]認為投資者情緒是市場流動性的格蘭杰原因，當投資者信心指數(shù)上升時，股市的流動性更強；PERANGINANGIN et al.[7]基于印尼證券交易所的貿(mào)易級數(shù)據(jù)進行研究，發(fā)現(xiàn)國外交易對價格發(fā)現(xiàn)過程有很大的貢獻，也有助于提高新興市場流動性。中國學(xué)者還指出最小報價單位[8]、賣空交易[9]和投資者行為[10]也影響股票市場流動性。具體到債券市場流動性影響因素的研究較少，有研究認為透明度對債券市場流動性的影響因債券而異[11]，也有學(xué)者認為債券市場分割的存在影響中國債券市場流動性[12]，還有學(xué)者關(guān)注做市商制度對債券市場流動性的影響，認為中小機構(gòu)做市商提供的流動性要好于五大國有銀行、股份制銀行和外資銀行[13]。

除上述微觀層面影響因素的分析，宏觀層面的貨幣政策對市場流動性的作用和影響越來越受到學(xué)者的關(guān)注，多位學(xué)者基于日本、美國、歐洲和中國等國家的數(shù)據(jù)進行實證分析。CHOI et al.[14]采用VAR模型研究日本后泡沫時期影響股票市場流動的因素，結(jié)果表明貨幣供應(yīng)量和利率工具對股票市場流動性影響都不顯著；GOYENKO et al.[15]用相同實證方法基于美國市場發(fā)現(xiàn)貨幣政策不僅影響債券市場流動性，而且通過債券市場間接影響股票市場流動性；FERNNDEZ-AMADOR et al.[16]實證發(fā)現(xiàn)歐洲央行的擴張性貨幣政策導(dǎo)致德國、法國和意大利市場的總體股票市場流動性增加，同時發(fā)現(xiàn)貨幣政策對單只股票流動性有著非線性影響，對小股票的影響明顯增強；CHU[17]通過動態(tài)SJC-Coupla 模型對中國股市進行分析，發(fā)現(xiàn)流動性較低的股票市場受到緊縮貨幣政策的影響，而高流動性的股票市場則依賴于擴張性的貨幣政策。

此外，也有學(xué)者關(guān)注央行的信息公開和溝通的作用，CHUNG et al.[18]分析貨幣政策發(fā)布對股票市場流動性的影響，發(fā)現(xiàn)貨幣政策發(fā)布后會造成流動性損失，但是該影響持續(xù)性較短；LEE et al.[19]認為央行的溝通在降低對市場流動性損害方面發(fā)揮了重要作用，提高了政策行動的可預(yù)測性，從而緩解了信息不對稱。

中國學(xué)者關(guān)于貨幣政策對市場流動性的影響也展開研究，關(guān)注點主要集中于股票市場。儲小俊等[20]運用VAR實證認為貨幣供應(yīng)量和利率對股票市場流動性都沒有顯著影響；彭小林[21]運用脈沖響應(yīng)和BEKK模型進行實證研究，認為貨幣政策對股票市場流動性造成顯著影響，狹義貨幣供應(yīng)量(M1)對股票市場流動性的沖擊作用更大，而同業(yè)拆借利率的作用周期更長；耿中元等[22]在分析貨幣供應(yīng)量和利率對股票市場流動性的影響時認為，廣義貨幣供應(yīng)量(M2)和7天銀行間同業(yè)拆借利率對其影響更為明顯。

一些中國學(xué)者也關(guān)注到貨幣政策對于市場流動性影響的時變特征。孫彬等[23]基于美國市場數(shù)據(jù)，運用DCC-MVGARCH 模型進行實證研究，結(jié)果表明次貸危機爆發(fā)后，融資流動性與市場流動性的相關(guān)性顯著增強，呈現(xiàn)出流動性螺旋的現(xiàn)象。在基于中國市場數(shù)據(jù)的研究中，方舟等[24]和金春雨等[25]分別利用MS-VAR和TVP-VAR 模型分析貨幣政策對股票市場流動性影響的時變特征，結(jié)果表明貨幣供應(yīng)量和同業(yè)拆借利率對股票市場流動性的影響時變特征明顯；姚登寶等[26]利用DCC-MVGARCH 模型進行實證研究，結(jié)果表明貨幣流動性與股票市場流動性在平穩(wěn)期呈正相關(guān)，在危機期表現(xiàn)為負相關(guān)，也說明了貨幣政策對市場流動性的時變影響。

從已有研究看，國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)關(guān)注到市場流動性問題并對影響它的各種因素進行探究，但關(guān)于貨幣政策對市場流動性的作用的研究結(jié)論不一，且中國學(xué)者多針對股票市場進行研究，缺乏關(guān)于貨幣政策工具對銀行間債券市場流動性的作用的研究。本研究將系統(tǒng)考察數(shù)量工具和價格工具在銀行間債券市場流動性調(diào)控中的表現(xiàn)，以便央行更好地調(diào)控銀行間債券市場流動性，發(fā)揮銀行間債券市場的職能。

本研究選取2005年至2016年中國銀行間債券市場交易、公開市場凈投放和質(zhì)押式回購利率的月度數(shù)據(jù)，采用帶隨機波動的時變參數(shù)向量自回歸模型捕捉非線性時變特征，就公開市場操作和銀行間質(zhì)押式回購利率對銀行間債券市場流動性調(diào)控的效果進行對比分析。公開市場操作作為數(shù)量工具是央行可以直接控制的，而質(zhì)押式回購利率作為價格工具只能被央行間接引導(dǎo)。實踐中央行主要通過公開市場操作盯住貨幣市場短期利率，但這一目標能否實現(xiàn)值得探討。孫國峰等[27]認為，由于貨幣市場流動性需求難以預(yù)測，流動性數(shù)量和利率不具備一一對應(yīng)的關(guān)系，公開市場操作即使可以保證流動性供給水平，也無法穩(wěn)定貨幣市場利率水平。因此，要完整分析價格調(diào)控，不僅需要探究利率能否有效調(diào)控市場流動性，還需要討論央行能否通過公開市場操作引導(dǎo)利率變化。本研究比較公開市場操作和質(zhì)押式回購利率對銀行間債券市場流動性調(diào)控的有效性，以及兩者調(diào)控的特點，實證檢驗公開市場操作作為央行的直接貨幣政策工具能否有效地引導(dǎo)利率。

2 研究設(shè)計

2.1 銀行間債券市場流動性測量

債券市場流動性指在短期內(nèi)，以對債券價格影響小的方式低成本地進行交易的能力。已有研究用價差、交易量、時間指標和價量結(jié)合4 類指標測量流動性，第4 類中的流動性比率指標大多涵蓋市場的深度和寬度兩個方面，從而更加全面也更具有優(yōu)越性。AMIHUD[28]研究中的非流動性指標是金融市場流動性測量指標的典型代表，廣泛應(yīng)用于中國股票市場，但由于學(xué)者對債券市場流動性關(guān)注不多，測量時絕大多數(shù)采用報價價差和換手率等僅反映一個市場單個方面的指標[29]，較為粗略。為了更準確地測量銀行間債券市場流動性，本研究參考王茵田等[30]的研究，用非流動性指標測量銀行間債券市場流動性。計算債券市場月度非流動性的步驟如下。

首先，第d個交易日債券市場的非流動性為

(1)

其次，債券市場的月度非流動性為當月各交易日非流動性的算術(shù)平均數(shù)，即

(2)

其中，m為月，g為1個月內(nèi)交易日的個數(shù)。從(1) 式和(2) 式可以看出，收益率增大，成交量降低，債券市場非流動性值就會變大，即債券市場流動性下降，非流動性值越大，債券市場流動性越小。該指標既涵蓋了價格波動又兼顧成交量，可以更準確地對流動性進行測量。

2.2 貨幣政策工具

公開市場操作以銀行間市場為政策實施載體，是調(diào)控市場流動性中非常重要的貨幣政策工具，主要包括回購交易、現(xiàn)券交易和發(fā)行中央銀行票據(jù)。回購交易中，政府直接與金融機構(gòu)在銀行間回購市場中達成交易，交易帶來的資金量增減會影響金融機構(gòu)的流動性，進而影響它們買賣債券的行為，這一資產(chǎn)調(diào)整又會影響債券市場流動性。現(xiàn)券買賣和央票投放過程中，央行作為主體直接參與債券發(fā)行和交易，通過市場手段構(gòu)成對銀行間債券市場流動性的直接調(diào)控，因此公開市場操作通過量的調(diào)控直接或間接影響銀行間債券市場流動性。基于上述分析，本研究將公開市場操作凈投放量作為貨幣政策對債券市場流動性進行數(shù)量調(diào)控的指標代表。

銀行間回購市場是金融機構(gòu)進行批發(fā)性融資的主要場所之一，與信用貸款融資的同業(yè)拆借市場相比，運用抵押貸款融資的回購市場風(fēng)險更低、交易量更大，所以銀行間市場質(zhì)押式回購利率更具有基準性，并且其基準性也得到了很多研究的支持[31]。作為貨幣市場基準利率，銀行間質(zhì)押式回購利率不僅直接影響金融機構(gòu)的融資流動性，而且通過影響金融機構(gòu)的債券買賣行為對債券市場流動構(gòu)成間接影響，因此央行可以將其視為對債券市場流動性進行價格調(diào)控的合適工具。目前，在實踐中央行正通過央票發(fā)行利率以及回購交易中的招標利率引導(dǎo)銀行間市場質(zhì)押式回購利率[31]，進而調(diào)控銀行間債券市場流動性。

具體選擇中，由于質(zhì)押式回購產(chǎn)品有多種期限，相應(yīng)的也有各個期限的利率，因此需要選擇合適的利率期限。從市場交易規(guī)模看，1天期即隔夜質(zhì)押式回購(R001)的產(chǎn)品交易量占主要部分，且很多學(xué)者也用隔夜質(zhì)押式回購利率作為基準利率指標[32-33]。因此，本研究也選取R001的利率作為質(zhì)押式回購利率，研究價格工具對于銀行間債券市場流動性調(diào)控的效果。

2.3 模型構(gòu)建

已有研究中提到了貨幣政策的時變特征，為了更好地選擇政策工具，高效精確地調(diào)控債券市場流動性，需要將貨幣政策工具調(diào)控的時變特征納入研究中，故本研究采用TVP-SV-VAR 非線性模型分析不同貨幣政策工具對債券市場流動性的調(diào)控效果。PRIMICERI[34]將簡單VAR 模型中的截距、系數(shù)和方差設(shè)定為隨時間變動的參數(shù)，建立隨時間變動的帶隨機波動的時變參數(shù)模型，該模型可以很好地捕捉時變特征；NAKAJIMA[35]研究認為，TVP-SV-VAR 非線性模型優(yōu)于其他固定參數(shù)的VAR模型。

TVP-SV-VAR 模型可以由SVAR模型拓展而來，為使讀者更好地理解TVP-SV-VAR 模型，下面詳細闡述模型的推導(dǎo)過程。最基本的SVAR模型為

Ayt=F1yt-1+… +Fsyt-s+ut

t=s+1,…,n

(3)

(3) 式的等號兩邊同時乘A-1，并將ut改寫為Σεt，(3) 式可以改寫為簡化的VAR模型，即

yt=B1yt-1+… +Bsyt-s+A-1Σεt

(4)

其中，Bi=A-1Fi，i=1,…,s；εt～N(0,Ik)，εt為新息沖擊，Ik為k階單位矩陣，Σεt為(3) 式中的ut，仍然表示結(jié)構(gòu)沖擊。

進一步地，在(4) 式基礎(chǔ)上將Bi按行堆積得到新矩陣β，β為變形后滯后變量影響當期變量的系數(shù)，是k2s×1 維向量。將滯后變量用矩陣Xt表示，令Xt=Ik?(yt-1, …，yt-s)，? 表示兩矩陣進行克羅內(nèi)克積運算。經(jīng)過上述轉(zhuǎn)換，(4) 式轉(zhuǎn)變?yōu)?/p>

yt=βXt+A-1Σεt

(5)

其中，β、A、Σ均為固定值，不隨時間變化。

進一步，允許參數(shù)隨時間變化，則將(5) 式拓展為TVP-SV-VAR 模型，即

(6)

βt+1=βt+υβtat+1=at+ηatht+1=ht+ζht

在上述TVP-SV-VAR 模型中參數(shù)是隨時間變化的，不能用最小二乘法和極大似然估計等傳統(tǒng)的估計方法，需要用貝葉斯估計方法。貝葉斯估計先驗給出參數(shù)的分布情況，然后求解得到其后驗分布。同時，由于模型中被估參數(shù)眾多，求解過程中需要利用馬爾科夫蒙特卡羅模擬(MCMC) 方法。MCMC 算法主要步驟如下。

令ω=(Σβ,Σa,Σh)，同時給定變量β、a、h和ω的初始值，然后進行多次重復(fù)抽樣，一次抽樣過程如下。

①確定a、h、Σβ、y，對β進行抽樣；

②確定β，對Σβ進行抽樣；

③確定β、h、Σa、y，對a進行抽樣；

④確定a，對Σa進行抽樣；

⑤確定β、a、Σh、y，對h進行抽樣；

⑥確定h，對Σh進行抽樣。

以上為TVP-SV-VAR 模型的一般數(shù)理結(jié)構(gòu)推導(dǎo)過程，(6) 式為最終的TVP-SV-VAR 模型，在本研究中，yt是一個三維可觀測變量的向量，這3個可觀測變量為公開市場操作凈投放量(PO)、質(zhì)押式回購利率(R) 和銀行間債券市場非流動性(Ill)。將3個變量代入(6)式，令yt=(POt,Rt,Illt)′，得到本研究的實證模型為

(7)

模型分析過程中，先用MCMC 方法求解得到參數(shù)的后驗分布，然后通過脈沖響應(yīng)圖分析不同類型貨幣政策工具調(diào)控銀行間債券市場流動性的效果。

3 實證研究

3.1 樣本選取和數(shù)據(jù)說明

本研究綜合考慮市場上存量較高的國債、金融債和企業(yè)債這三大類債券，根據(jù)Wind 數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2016 年末三大類債券存量占比總計達65.330%，以此來代表銀行間市場的交易債券。關(guān)于時間段選取，2005 年以前銀行間債券市場成交量比較低，2003 年之前銀行間債券市場全年的成交量不到10 000 億元人民幣，2004 年為24 625.94 億元人民幣，2005 年為58 864.54 億元人民幣，而2005 年至2016 年平均每年的成交量為501 465.80 億元人民幣，這個時間段交易量遠遠大于2005 年之前。本研究以三大類債券的月度數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，鑒于成交量太低會影響數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性，本研究最終將樣本時間段定為2005 年1月至2016 年12 月，通過對這12 年間的債券交易明細數(shù)據(jù)處理可以得到144 個月度數(shù)據(jù)。在對微觀交易數(shù)據(jù)處理中，由于銀行間債券交易不連續(xù)，有些債券在一段時間內(nèi)實際交易日很少，為了保證數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性，本研究剔除交易日較少的債券，僅選取統(tǒng)計期間交易日在365 天以上的債券。計算銀行間債券市場流動性的原始數(shù)據(jù)來源于Wind 數(shù)據(jù)庫。

圖1 債券市場換手率和非流動性Figure 1 Bond Market Turn and Illiquidity

此外，為了進一步說明Ill指標的有效性，本研究將其與很多學(xué)者使用的換手率(Tur)這一流動性測量指標做對比，同樣選擇國債、金融債和企業(yè)債的數(shù)據(jù)計算銀行間債券市場的換手率，計算方法為成交量除以托管量，成交量和托管量的數(shù)據(jù)均源自Wind 數(shù)據(jù)庫。圖1為標準化的換手率和債券市場非流動性的走勢，兩個測量指標呈負相關(guān)，換手率較高時，市場非流動性相應(yīng)地比較低，換手率較低時，市場非流動性相應(yīng)地比較高，這在一定程度上也對本研究的測量結(jié)果進行了檢驗。說明本研究構(gòu)建的指標測量的債券市場流動性變化情況與僅使用換手率測量的流動性變化情況整體上是一致的。另外，圖1還描述了銀行間債券市場流動性變化情況，從圖1展現(xiàn)出來的變化走勢看，可以將樣本時間段劃分為3段，2010年以前和2013年以后這兩個時間段債券市場非流動性波動和數(shù)值都比較大，債券市場流動性明顯比其他時段差很多。2010年至2013年期間，Ill值都比較小，換手率較高，除了2011年1月份出現(xiàn)了債券市場流動性的異常，其余時間債券市場流動性都很好。具體分析，由于受金融危機的影響，2008年前后銀行間債券市場流動性都比較差，隨著中國財政刺激4萬億資金的投放逐漸發(fā)揮作用，2010年初市場流動性得到改善，其后2013年錢荒的爆發(fā)又使銀行間債券市場流動性變小，流動性波動幅度增大。

公開市場操作凈投放量的時間段為2005年1月至2016年12月。由于2006年才開始出現(xiàn)隔夜質(zhì)押式回購品種，因而2005年的隔夜質(zhì)押式回購利率用與之高度同步的隔夜同業(yè)拆借利率代替，2006年1月至2016年12月的數(shù)據(jù)采用隔夜質(zhì)押式回購利率，保證了代表數(shù)量工具的利率數(shù)據(jù)時間段也為2005年1月至2016年12月。公開市場操作凈投放量數(shù)據(jù)和利率數(shù)據(jù)均來自Wind數(shù)據(jù)庫。由于各變量量綱差別很大，為了保證計算以及消除后面分析的不便，本研究先對各變量進行標準化處理，然后對標準化后的變量進行TVP-SV-VAR 模型分析。

3.2 實證分析

3.2.1 模型求解

本研究構(gòu)建一個三變量的TVP-SV-VAR 模型，變量分別為公開市場操作凈投放量、質(zhì)押式回購利率和債券市場非流動性。為了避免虛假回歸，先使用Stata通過ADF對各變量進行單位根檢驗，結(jié)果表明，在1%的顯著水平上均拒絕原假設(shè)，各變量都是平穩(wěn)的時間序列。

使用MATLAB 軟件求解模型，程序代碼參考NAKAJIMA[35]和AMAR[36]的研究。滯后期選擇中，先對3個變量的簡單VAR 模型的滯后項進行檢驗，AIC規(guī)則滯后期為滯后2期，HQIC和SBIC規(guī)則下滯后期均為1期。由于MCMC方法不要求滯后期很大，考慮到充分估計和信息準則的多數(shù)原則，最終滯后期選擇滯后1期，用MCMC方法模擬100 000次，模擬抽取得到有效樣本，MCMC模擬估計結(jié)果見表1， 包括參數(shù)的后驗均值、后驗標準差、95%置信水平、Geweke 的CD收斂檢驗值和無效影響因子。

圖2給出MCMC模擬結(jié)果參數(shù)分布情況，圖2(a)～ 圖2(f) 分別表示參數(shù)(Σβ)1、(Σβ)2、(Σa)1、(Σa)2、(Σh)1和(Σh)2的自相關(guān)函數(shù)圖，圖2(g) ～圖2(l) 分別表示6個參數(shù)的模擬路徑，圖2(m) ～圖2(r) 分別表示6個參數(shù)的后驗分布函數(shù)圖。由圖2可知，自相關(guān)系數(shù)幾乎為0，參數(shù)的模擬路徑也很平穩(wěn)，后驗分布收斂，MCMC 方法可以有效產(chǎn)生不相關(guān)的樣本，模型估計結(jié)果有效。

表1 MCMC模擬結(jié)果Table 1 MCMC Simulation Results

3.2.2 實證結(jié)果和分析

在對TVP-SV-VAR 模型的結(jié)果具體分析時，采用脈沖響應(yīng)圖能夠準確而直觀地展現(xiàn)出變量沖擊傳導(dǎo)關(guān)系，有效地考察政策工具變量沖擊變動對債券市場非流動性的影響。TVP-SV-VAR 模型的脈沖響應(yīng)結(jié)果有兩種類型：一是給定幾個滯后期，觀察這幾個滯后期的脈沖響應(yīng)結(jié)果隨樣本時間推移如何變化，可以用來分析脈沖響應(yīng)的時變特征；二是給定幾個樣本時間點，觀察普通的脈沖響應(yīng)結(jié)果，可以觀察幾個特定樣本時點上脈沖響應(yīng)的變化路徑。結(jié)合兩種類型進行分析，既可以考察沖擊的動態(tài)特征，也可以對響應(yīng)路徑有全面的認識。所以下文在分析公開市場凈投放量、質(zhì)押式回購利率和債券市場非流動性這3 個變量之間相互影響時，給出兩種脈沖響應(yīng)的結(jié)果圖。

圖3為債券市場非流動性對公開市場操作凈投放量沖擊的脈沖響應(yīng)結(jié)果，圖3(a) 給出全樣本期內(nèi)滯后1個月、滯后6個月和滯后12個月脈沖響應(yīng)結(jié)果隨時間變化的動態(tài)演化過程，圖3(b)給出3個具體時點的脈沖響應(yīng)路徑。由圖3(a)可知，銀行間債券市場非流動性對公開市場操作凈投放量沖擊的響應(yīng)比較穩(wěn)定，時變特征不明顯，公開市場操作的調(diào)控效果不取決于債券市場流動性狀態(tài)的好壞。由圖3(b)可知，參考牟敦果等[37]的研究，3個時點的選擇分別代表中國經(jīng)濟繁榮、金融危機和后經(jīng)濟危機3個時期，3條線基本重疊在一起，進一步說明時變特征不明顯。從脈沖響應(yīng)路徑上看，如果公開市場操作凈投放量有1個單位標準差的正向沖擊，會立即引起當期債券市場非流動性下降，下降幅度在滯后1個月時達到最大，隨后沖擊作用逐漸減弱，6個月后影響效果幾乎為0，可見公開市場操作沖擊對于銀行間債券市場流動性的影響期限較短。

圖4為債券市場非流動性對質(zhì)押式回購利率沖擊的脈沖響應(yīng)結(jié)果，圖4(a)給出全樣本期內(nèi)滯后1個月、滯后6個月和滯后12個月脈沖響應(yīng)結(jié)果隨時間變化的動態(tài)演化過程，圖4(b)給出3個具體時點的脈沖響應(yīng)路徑。由圖4(a)可知，與公開市場操作凈投放量相比，質(zhì)押式回購利率沖擊對債券市場非流動性的影響有較為明顯的時變效應(yīng)，在2010年至2013年之間，中期(滯后6個月)和長期(滯后12個月)的沖擊反應(yīng)程度明顯低于其他時間。由圖1可知，這段時間非流動性值比較低，比較平穩(wěn)，這也反向證明，在流動性較差時質(zhì)押式回購利率變動對銀行間債券市場流動性的影響更大。質(zhì)押式回購利率作為短期基準利率，反映了金融機構(gòu)在貨幣市場獲取批發(fā)性融資的難易程度[38]，是金融體系融資流動性的重要指標。BRUNNERMEIER et al.[4]認為在動蕩時期，由于抵押融資形式帶來了保證金螺旋，資產(chǎn)拋售引發(fā)的資產(chǎn)價格大幅降低產(chǎn)生了損失螺旋，資金流動性與資產(chǎn)市場流動性之間的關(guān)系得到加強。圖4表明這一現(xiàn)象在中國銀行間市場中也很顯著，動蕩時期，質(zhì)押式回購利率變動對銀行間債券市場流動性的作用效果更大，央行應(yīng)該更加關(guān)注。

(a)εPO↑→Ill(b)εPO↑→Ill

(a)εR↑→Ill(b)εR↑→Ill

由圖4(b)可知，質(zhì)押式回購利率1個單位標準差的正向沖擊，引起債券市場非流動性上升，并在滯后3個月時沖擊反應(yīng)達到最大值，其后沖擊作用逐漸衰減。但不同于公開市場凈投放量，沖擊作用在滯后12個月仍然很明顯，說明利率變動對于銀行間債券市場流動性的作用維持時間很長。此外，對脈沖響應(yīng)程度進行比較，公開市場操作凈投放量沖擊引起銀行間債券市場流動性響應(yīng)值的絕對值最大超過0.06，而質(zhì)押式回購利率沖擊影響值的絕對值不到0.03，可見質(zhì)押式回購利率對流動性的調(diào)控程度明顯低于公開市場操作。

圖5為質(zhì)押式回購利率對公開市場操作沖擊的脈沖響應(yīng)結(jié)果，圖5(a)給出全樣本期內(nèi)滯后1個月、滯后6個月和滯后12個月脈沖響應(yīng)結(jié)果隨時間變化的動態(tài)演化過程，圖5(b)給出3個具體時點的脈沖響應(yīng)路徑。由圖5(a)可知，質(zhì)押式回購利率對公開市場操作沖擊的脈沖響應(yīng)具有明顯的時變特征，從2005年到2013年初，公開市場操作凈投放量1個單位的正沖擊對質(zhì)押式回購利率的短期(滯后1個月)、中期(滯后6個月)和長期(滯后1年)影響都為負值，并且隨著時間的推移，影響效果逐漸減弱，在2013年年初時基本減為0。2013 年年初開始，沖擊反應(yīng)變?yōu)檎担曳磻?yīng)程度隨著時間的推移逐漸增強。這種時變特征表明在2013年之前，公開市場操作還可以調(diào)控質(zhì)押式回購利率，凈投放量的增加可以起到降低質(zhì)押式回購利率的作用，但這一作用逐漸減弱，在2013年之后，甚至出現(xiàn)了相反的效果。這是因為貨幣市場中參與主體逐漸增加，同業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展迅速，貨幣市場利率市場化程度逐漸增大，受公開市場操作這種量的投放的影響變小，甚至由于公開市場凈投放量釋放出流動性緊缺的信號，在短期內(nèi)引起市場恐慌，從而使回購利率上升。由圖5(b)可知，如果公開市場凈投放量有1個單位標準差的正向沖擊，使當期質(zhì)押式回購利率下降，1個月內(nèi)作用程度逐漸增強，并在滯后1個月達到峰值，其后沖擊作用逐漸減弱。

總體來看，公開市場操作和質(zhì)押式回購利率對于銀行間債券市場流動性都有一定的調(diào)控作用，但也存在較大的差異。①公開市場操作的資金投放量對銀行間債券市場流動性的改善效果較為顯著，作用程度也大，這種調(diào)控效果較為穩(wěn)定，不隨市場流動性的變化而發(fā)生改變，因此可以針對銀行間債券市場流動性使用數(shù)量調(diào)控。但也需要注意，對債券市場流動性進行量的調(diào)控效果是短期的，在6個月后，公開市場操作凈投放量沖擊的影響已經(jīng)基本為0。②存在對于銀行間債券市場流動性的價格調(diào)控渠道，但從調(diào)控的作用程度看，質(zhì)押式回購利率這種價格調(diào)控明顯弱于數(shù)量調(diào)控，這是因為銀行間市場發(fā)展還不夠完善，價格發(fā)現(xiàn)功能不足，市場化進程仍在繼續(xù)，目前數(shù)量調(diào)控的作用效果好于價格調(diào)控。公開市場操作在當期就引起債券市場流動性的變化，而質(zhì)押式回購利率沖擊影響在1個月內(nèi)逐漸增加，相對而言，數(shù)量調(diào)控更加及時，價格調(diào)控存在滯后性。從作用時長的角度看，與公開市場操作這種量的調(diào)控相比，質(zhì)押式回購利率沖擊作用的持續(xù)時間更長，在滯后12個月后，利率沖擊的影響仍然比較明顯，因而價格調(diào)控在中長期的流動性調(diào)控中更有優(yōu)勢。此外，質(zhì)押式回購利率調(diào)控存在較為明顯的非線性作用效果，在流動性動蕩期間，利率的變動對債券市場流動性的作用程度更大，價格調(diào)控工具比平穩(wěn)時期更有效。

(a)εPO↑→R(b)εPO↑→R

考察公開市場操作對質(zhì)押式回購利率的調(diào)節(jié)效果可以發(fā)現(xiàn)，從2005年到2016年，公開市場操作對質(zhì)押式回購利率的調(diào)控作用越來越小，已經(jīng)基本無效，甚至出現(xiàn)反向作用，說明量的調(diào)控已經(jīng)很難有效調(diào)控質(zhì)押式回購利率的變化，這對央行實施價格調(diào)控形成阻礙。隨著貨幣市場市場化程度的加深，銀行間回購市場交易規(guī)模增大，央行簡單的資金量投放已經(jīng)很難調(diào)控貨幣市場利率，需要有新的貨幣政策工具引導(dǎo)短期基準利率，以此實施價格調(diào)控。中國人民銀行營業(yè)管理部課題組[31]提出完善存貸款便利機制和利率走廊機制來實現(xiàn)利率引導(dǎo)，以再貸款利率和超額準備金利率為貨幣市場利率的上下限，同時央票發(fā)行利率和公開市場操作中的招標利率也可以用來有效引導(dǎo)短期基準利率。

3.3 穩(wěn)健性檢驗

為了進一步檢驗本研究實證結(jié)果的穩(wěn)健性，下面用貨幣供給量MO作為數(shù)量工具，已有研究中，楊源源等[39]和周浩[40]也將貨幣供應(yīng)量作為數(shù)量型貨幣工具的代理變量。

對MO進行單位根檢驗，ADF檢驗結(jié)果顯示存在單位根。為了保證數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，對MO進行一階差分，一階差分后的變量dMO變得平穩(wěn)，不存在單位根。因此，用dMO作為數(shù)量型貨幣工具變量，表示貨幣供應(yīng)量的增加量。

穩(wěn)健性檢驗中建立dMO、R、Ill的三變量TVP-SV-VAR 模型進行重新回歸，參數(shù)設(shè)定與上文模型相同。利用MCMC 方法模擬得到參數(shù)的后驗分布，進而得到變量之間的脈沖響應(yīng)圖，結(jié)果見圖6和圖7。圖6給出債券市場非流動性對MO增加量沖擊的脈沖響應(yīng)，圖7給出債券市場非流動性對質(zhì)押式回購利率沖擊的脈沖響應(yīng)。

由圖6可知，MO增加量的1個單位的正向沖擊立刻引起債券市場非流動性的下降，響應(yīng)值的絕對值在滯后1個月時達到最大，接近0.06，沖擊作用隨后逐漸減弱，并在滯后8個月時影響已幾乎為0。由圖7可知，質(zhì)押式回購利率的沖擊影響最大值不到0.03，低于MO增加量的影響，但其帶來的沖擊影響比MO增加量的沖擊更加持久，在滯后12個月后仍然有一定的影響。將這一結(jié)果與上文的脈沖響應(yīng)結(jié)果對比可知，更換MO作為數(shù)量調(diào)控工具并沒有實質(zhì)性地改變數(shù)量工具和價格工具對于債券市場流動性的調(diào)控效果。

εdMO↑→Ill

εR↑→Ill

進一步的，本研究用隔夜銀行間同業(yè)拆借利率IB代替隔夜銀行間質(zhì)押式回購利率作為價格工具進行穩(wěn)健性檢驗，彭小林[21]和方舟等[24]都將同業(yè)拆借利率作為價格工具的代理變量。對隔夜銀行間同業(yè)拆借利率進行ADF檢驗，結(jié)果表明不存在單位根。建立PO、IB、Ill的三變量TVP-SV-VAR 模型進行重新回歸，參數(shù)設(shè)定與上文模型相同。利用MCMC方法模擬得到參數(shù)的后驗分布，進而得到變量之間的脈沖響應(yīng)圖，結(jié)果見圖8和圖9。圖8給出債券市場非流動性對公開市場操作沖擊的脈沖響應(yīng)，圖9給出債券市場非流動性對隔夜銀行間同業(yè)拆借利率沖擊的脈沖響應(yīng)。

由圖8可知，公開市場操作的1個單位的正向沖擊對銀行間債券市場非流動性的影響與圖6基本一致，僅僅是沖擊影響絕對值的最大值略微增加，沖擊作用略微延長，在滯后12個月時沖擊影響大致變?yōu)?。由圖9可知，同業(yè)拆借利率對銀行間債券市場非流動性的影響與質(zhì)押式回購利率也基本一致，只是IB的沖擊對銀行間債券市場非流動性有一定的滯后作用，在當期沖擊影響較小，隨后逐漸增加。IB的沖擊對Ill的影響呈現(xiàn)出先增加后下降的趨勢，而且在滯后12個月仍然存在一定的影響，沖擊影響時間顯著長于dMO。從影響的作用大小看，IB對Ill影響的最大值僅略高于0.01，遠低于PO帶來的影響，這一點與R一樣。因而，更換銀行間同業(yè)拆借利率作為價格型調(diào)控工具并沒有實質(zhì)性地改變數(shù)量型工具和價格型工具對于債券市場流動性的調(diào)控效果。

εPO↑→Ill

εIB↑→Ill

綜合兩次穩(wěn)健性檢驗的結(jié)果看，兩次結(jié)果與先前實證分析結(jié)果基本一致，數(shù)量型貨幣政策工具和價格型貨幣政策工具對銀行間債券市場流動性調(diào)控的不同特征沒有實質(zhì)性改變。本研究考慮到銀行間債券市場流動性測量是數(shù)據(jù)處理的重點，因此，以換手率代替非流動性指標Ill，建立(PO，R，Tur) 的三變量TVP-SV-VAR 模型進行穩(wěn)健性檢驗，參數(shù)設(shè)定與上文模型相同。先對Tur進行ADF檢驗，結(jié)果表明變量在1% 的顯著水平上平穩(wěn)，然后利用MCMC方法模擬得到參數(shù)的后驗分布，進而得到變量之間的脈沖響應(yīng)圖。與圖3、圖4和圖5的脈沖響應(yīng)結(jié)果對比可知，更換債券市場流動性測量方法并沒有實質(zhì)性地改變變量之間的相關(guān)關(guān)系，公開市場操作和質(zhì)押式回購利率對銀行間市場流動性的調(diào)控特征，以及公開市場操作對質(zhì)押式回購利率的影響與先前實證分析結(jié)果基本一致，沒有實質(zhì)性改變。綜上所述，可以認為本研究的實證結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性。

4 結(jié)論

本研究選取2005年1月至2016年12月的中國銀行間債券市場交易的數(shù)據(jù)，探討公開市場操作和質(zhì)押式回購利率對中國銀行間債券市場流動性的調(diào)控效果，以此來研究數(shù)量工具和價格工具哪一種調(diào)控更加有效以及調(diào)控效果的差異，還進一步分析公開市場操作能否有效引導(dǎo)質(zhì)押式回購利率，央行能否通過公開市場操作的資金投放和回籠間接實現(xiàn)價格調(diào)控。研究結(jié)果表明，①數(shù)量工具和價格工具對于銀行間債券市場流動性的調(diào)控都有效，數(shù)量調(diào)控渠道和價格調(diào)控渠道都存在，相比較而言，數(shù)量調(diào)控的作用比價格調(diào)控更大，也更能及時發(fā)揮作用。從作用時長看，公開市場操作對銀行間債券市場流動性的調(diào)控是短期的，質(zhì)押式回購利率對流動性調(diào)控的影響更加持久，可以在中期甚至長期發(fā)揮作用。與此同時，質(zhì)押式回購利率對銀行間債券市場流動性調(diào)控有較為明顯的時變特征，調(diào)控效果在市場流動性動蕩時期更加顯著，中國銀行間債券市場存在較為明顯的流動性螺旋現(xiàn)象。②公開市場操作對于質(zhì)押式回購利率的調(diào)控作用越來越小，已經(jīng)基本無效，甚至出現(xiàn)反向作用，數(shù)量工具很難有效調(diào)控利率變化，這對央行實施價格調(diào)控形成阻礙。

基于上述對不同類型貨幣政策工具對市場流動性調(diào)控效果的實證分析，為了有效維持銀行間債券市場流動性的穩(wěn)定，本研究提出以下幾點政策建議。①數(shù)量工具和價格工具對債券市場流動性都有一定的調(diào)控效果，但數(shù)量調(diào)控更加有效和迅速，在銀行間債券市場流動性調(diào)控中應(yīng)該優(yōu)先選擇，價格調(diào)控在作用時長方面更有優(yōu)勢，適合在中長期流動性調(diào)控中使用。②在銀行間債券市場流動性動蕩時期，由于質(zhì)押式回購利率變化對銀行間債券市場流動性的影響加大，央行應(yīng)該增加對質(zhì)押式回購利率的關(guān)注程度。③隨著銀行間市場的發(fā)展，公開市場操作對質(zhì)押式回購利率的引導(dǎo)作用在下降，為了發(fā)揮價格工具的調(diào)控作用，央行需要創(chuàng)新利率引導(dǎo)機制，考慮使用常備借貸便利、央票利率和利率走廊機制等貨幣政策工具有效引導(dǎo)質(zhì)押式回購利率，保證價格調(diào)控工具傳導(dǎo)的有效性。

本研究的不足之處在于數(shù)量工具和價格工具選擇了最具有代表性的公開市場操作和質(zhì)押式回購利率，然而貨幣政策工具還有很多，后續(xù)研究可以加入其他工具進行全面比較，以得到更富啟發(fā)性的結(jié)果。本研究僅探討銀行間債券市場的流動性調(diào)控問題，后續(xù)研究可以擴大研究范圍，在銀行間債券市場的基礎(chǔ)上，進一步研究其他重要資本市場的流動性調(diào)控問題，以期更好地調(diào)控金融市場流動性，防范金融風(fēng)險。