我國創新型貨幣政策工具有效性分析

崔婧

摘要：在經濟“新常態”背景下，國內外宏觀經濟形勢不斷變化，銀行的流動性不足，系統性金融風險上升等問題紛紛出現，這要求貨幣政策在調節銀行體系流動性的同時也要注重系統性金融風險的防范。在利率市場化背景下，貨幣政策為了穩定市場利率，降低企業融資成本，推出了短期流動性調節工具（slo）、常備借貸便利（slf）、中期借貸便利（mlf）以及抵押補充貸款（psl）等創新型貨幣政策工具。本文以常備借貸便利（slf）為研究對象，構建向量自回歸模型（VAR）研究創新型貨幣政策工具對中介指標的影響。實證分析顯示創新型貨幣政策工具的投放使貨幣供應量增加，市場利率下降且創新型貨幣政策工具對利率的作用要大于貨幣供應量的作用。

關鍵詞：創新型貨幣政策工具;有效性;中介目標

本文基于貨幣政策工具創新的理論基礎和貨幣政策傳導理出發，分析了創新貨幣政策工具的背景、機制、實施效果和不足。在現有理論基礎上選擇合理的貨幣政策工具變量以及中間變量指標構建模型，并對創新貨幣政策工具是否能引起中介變量變化進行實證研究，以檢驗創新貨幣政策工具的有效性。

一、實證分析

根據貨幣政策傳導過程理論，貨幣政策工具是通過對中介變量產生影響進而對宏觀經濟進行調節的。貨幣政策工具的有效性是通過驗證貨幣政策工具的運用怎樣影響中介目標變量來說明的。創新型貨幣政策工具對于宏觀經濟的影響傳導機制是中央銀行和特定的金融機構對符合條件的金融機構進行一對一交易，為其提供流動性和降低資金成本。這種特殊金融機構所提供的信貸行為，會逐步對貨幣供應量、社會融資規模以及利率造成影響，從而對宏觀經濟發揮作用。

本文選取常備借貸便利創新型貨幣政策工具進行研究，基于貨幣政策的傳導理論，選取恰當的貨幣政策工具變量指標，以及中介目標變量指標，建立向量自回歸模型（VAR），對創新型貨幣政策工具有效應性進行實證檢驗。

二、模型選取及構建

本文采用VAR模型分析創新型貨幣政策工具變量以及中介目標變量之間的動態關系，由于當前對于創新型貨幣政策工具的研究文集較少，創新型貨幣政策的傳導機制還不夠明確。因此運用VAR模型進行實證分析更加能夠反映真實的結果。

關于目標變量的選取，本文在貨幣供應量的基礎上，增加了上海銀行間同業拆借利率shibor（期限為一個月）的變量指標，進行實證分析。因此，本文將構建VAR模型檢驗現有創新型貨幣政策工具對中介目標的影響情況，進而了解創新型貨幣政策工具對于經濟的調節作用。創新型貨幣政策工具變量將選取常備借貸便利（slf）。

鑒于數據的可得性，本文選取了2015年5月余額至2021年4月的數字，數據來源與中國人民銀行網站以及上海銀行間同業拆放網站。為了保證的一致性以及統一性，選取的數據都采用月度的期末余額，并且消除季節性因素以及異方差性，對所選的全部數據進行對數處理。

1、單位根檢驗

在建立VAR模型之間，需要先確認時間序列的平穩性，即運用單位根檢驗（ADF）的方法對貨幣供應量（m2）、社會融資規模（sfs）、上海銀行間同業拆借利率（shibor）、常備借貸便利（slf）進行平穩性檢驗。ADF檢驗結果顯示，時間序列存在單位根，但是對以上四個時間序列進行一階差分處理后，其ADF值在1%的置信度水平上是平穩的。因此為構建VAR模型，本文將上述變量進行差分，計為dlnslf、dlnm2、dlnsfs、dlnshibor（見表1）。

2、滯后階數的選擇

在建立VAR模型之前，需要確定最后的滯后階數。因為本文的樣本容量相對較少，所以滯后階數不宜過大，這樣才能夠既保證最優的滯后階數，又滿足足夠的自由度。其檢驗結果可以判斷，VAR（dln2）以及VAR（dlnshibor）的AIC與SC的選擇結果不同，此時需要借助LR 檢驗來判斷最優的滯后階數。LR檢驗結構顯示這兩個模型的最優滯后階數為3。故VAR（dlnm2）、VAR（dlnshibor）這兩個模型的最優滯后階數為3。VAR（dlnsfs）的最優滯后階數為5。

3、脈沖響應分析

在進行脈沖響應分析之前，需要對模型的穩定性進行檢驗，檢驗結果顯示VAR模型的所有特征方程的模均小于1，說明這模型滿足穩定性條件。圖1顯示，slf對于貨幣供應量整體呈現正面響應。前14個響應期m2呈現正、負響應交替現象。第2期以及第4期正向沖擊效果明顯，且于第四期達到最高值0.0016。在第13期正響應達到0.0002時，slf對于m2的影響在零值上下小幅度波動，m2平穩變化。slf對于中介變量m2后期響應期較長，因此，slf的投入量的增加可以較為溫和的調節m2，使其平穩變化。在當期給予slf一個正面沖擊后，sfs在前5期正向，且于第5期達到最大0.0089。第6期開始轉為負向，第8期轉為正向，隨后響應函數的波動幅度逐漸減小且收斂于0。相反，在給定1單位常備借貸便利的沖擊后，利率整體呈現正向響應。第2期到第4期呈現上升趨勢的正向響應，直到第4期達到峰值0.029，第5期轉為負向，且于第6期達到最小值-0.010，之后呈現震蕩趨勢且效果越來越弱，最終趨于0。

4、方差分析

方差分解分析作為VAR模型分析重要的部分，可以有效解釋變量之間的具體影響程度以及發展趨勢。實證分析顯示slf對利率的方差貢獻度最高，第一期達到9.307%，第三期下降到8.23%，隨后下降并穩定在8.15左右。由此可知，slf對于利率的調節作用較好，能夠對價格型目標進行調控。

通過建立VAR模型和實證分析，我們發現創新型貨幣政策工具中slf的有效性從貨幣供給量、社會融資規模以及利率的調控作用上面得到驗證，根據脈沖響應分析，貨幣供應量、社會融資規模以及利率對于創新型貨幣政策工具的沖擊表現均不一致，其都具有一定的波動性和滯后性。根據方差分解結果，slf對于數量型目標以及價格型目標均有長期影響。但是其對于價格型指標的影響程度更大一些。從脈沖響應圖可以看出，slf對于利率這個價格型中介指標的調節效應雖然不是十分穩定，但是其調節力度顯著。說明，常備借貸便利對于價格型中介目標有著良好的調控效果。同時，在市場利率進程加快、創新型貨幣政策工具量化轉型的背景下，創新型貨幣政策的工具推進貨幣政策目標由數量型向價格型轉變。

三、結論及政策建議

實證分析表明常備借貸便利對于利率的調控作用較為明顯，表明了貨幣政策目標由數量型向目標性轉變的趨勢。給予研究結果，本文提出如下政策建議。

第一，加強創新型貨幣政策工具傳導機制的有效性，保證貨幣政策調控中的連續性。推進央行在現有的貨幣市場短期利率中確定貨幣政策的中介目標，以此穩定短期利率水平。

第二，完善并豐富我國的貨幣政策工具，針對不同的情況具體實施創新型貨幣政策工具。在利率市場化進程加快的大環境中，為了更好的疏通央行回購到貨幣市場利率的傳導通道，加大金融市場對回購操作的反應，央行應將不同期限的回購操作常態化。自2018年起，大量投放中期借貸便利使得貨幣供應量增速趨于平穩，這源于創新型貨幣政策工具的應用。但是在投放貨幣政策工具的過程中需注重適度的原則，一旦流動性過度就會對經濟波動產生不利的影響。

第三，當前經濟新常態下，單一的調控方式已經不適用目前的經濟發展需求。在貨幣政策以防經濟過熱的同時，宏觀審慎政策可以防止金融市場的崩潰。因此，我國須保證貸款以及社會融資對實體經濟的支持以及貨幣政策由數量型向價格型轉變。價格型貨幣政策工具的關鍵因素是利率，基于我國實際情況出發，考慮將shibor指標作為價格型中介指標，讓價格型調控機制轉為主要調控機制。

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