不同預期沖擊的疊加效應與預期管理優化

張龍，申瑛琦，尹韋琪

摘要：“預期轉弱”是當前中國經濟高質量發展面臨的難點之一，需要通過優化預期管理來提振預期?，F實經濟中存在不同類型的多樣化預期，然而現有研究大多研究單個預期（特別是貨幣政策預期）沖擊的宏觀經濟效應，對不同預期的疊加效應缺乏系統深入的探討。

本文將預期分為政策預期（基于政府制定、調整及實施宏觀經濟政策產生的預期）和非政策預期（基于社會經濟發展實態等形成的預期），并認為：當政策預期與非政策預期相契合時，兩種預期沖擊疊加會對政策有效性產生“累進（退）”效應;當政策預期與非政策預期錯位時，兩種預期沖擊疊加對政策有效性會產生“抵消”效應。比如，寬松貨幣政策的實施及相應的預期管理操作會使經濟主體產生未來經濟向好的預期，并激勵其采取積極的投資和消費行為，進而提高貨幣政策的有效性;現實經濟中良好的技術進步態勢會使經濟主體形成未來經濟繁榮的預期，并促使采取積極的創新、投資、消費行為，最終表現為貨幣政策有效性提高;兩種正向預期的疊加則會進一步增強寬松貨幣政策的有效性。采用貨幣政策調控指數和全要素生產率來描述貨幣政策和技術進步預期沖擊，運用DSGE模型和SV-TVP-FAVAR模型對“無預期沖擊”“存在貨幣政策預期沖擊”“存在技術進步預期沖擊”“存在貨幣政策和技術進步雙重預期沖擊”4種情形下的貨幣政策有效性進行模擬分析和實證檢驗，結果顯示，兩種預期沖擊均增強了貨幣政策有效性，并在總體上形成疊加“累進”效應。

與現有文獻相比，本文進行了如下改進和拓展：一是基于政策預期與非政策預期的角度探究貨幣政策和技術進步預期沖擊的疊加效應，二是采用貨幣政策調控指數回避以往研究中量價工具“非此即彼”的選擇問題，三是運用SV-TVP-FAVAR模型為貨幣政策和技術進步預期沖擊的宏觀經濟效應提供經驗證據。

本文研究表明，預期管理是一項系統性工程，需要構建和完善宏觀調控預期管理體系。要正確認識政策預期與非政策預期的契合與錯位，利用政策預期增強（弱化）積極（消極）的非政策預期，并優化各種預期管理之間的方式匹配和期限組合;政策預期管理的優化要提高各種政策調整之間的協同性，并完善政策信息傳導機制;非政策預期管理的優化則要完善宏觀經濟信息傳導機制，并改善市場環境。貨幣政策預期管理的改進，需要提高政策調整及工具使用的合理性和適宜性，并不斷完善央行溝通、前瞻指引等預期管理方式，實現政策信息傳導的及時有效。

關鍵詞：預期管理;預期沖擊;貨幣政策;技術進步;政策預期;非政策預期

中圖分類號：F202;F822.1文獻標志碼：A文章編號：1674-8131（2022）04-0011-15

一、引言

2021年末的中央經濟工作會議指出，當前中國經濟正在面臨“需求收縮、供給沖擊、預期轉弱”三重壓力?？梢?，除供需兩側以外，預期已成為影響中國宏觀經濟高質量發展的重要因素。簡單地講，預期就是經濟系統中各經濟主體對未來經濟發展動向、前景、趨勢等的判斷或期望。在其他條件不變時，不同的預期可能導致經濟主體選擇不同的消費和投資等經濟行為，進而導致宏觀經濟發展表現出不同的態勢。比如，貨幣政策預期會對宏觀經濟變量產生重要影響已經成為學術界的共識。因而有效引導、協調、穩定和增強經濟主體預期的“預期管理”逐漸成為配合宏觀經濟政策實現宏觀調控目標的重要工具之一。

隨著中國特色社會主義市場經濟體制改革的不斷深化，加上世界處于百年未有之大變局，經濟系統面臨的各種不確定性不穩定性顯著增強。面對各種不確定不穩定因素的沖擊，宏觀經濟調控政策在維持其固有的穩定性和持續性的同時，也需要具有一定的靈活性，以最大化經濟政策的有效性。進入經濟新常態以來，“三期疊加”效應使中國經濟在長期高速增長后出現拖平長尾增長態勢。為了扭轉宏觀經濟可能發生的“掉頭”增長趨勢，近年來中國的貨幣政策操作日漸頻繁，目的就是要通過維持貨幣信貸資金的流動性來實現宏觀經濟的持續穩定增長。然而，頻繁變動的貨幣政策操作不可避免地會導致貨幣政策不確定性上升，因而能夠反向調和貨幣政策不確定性的預期管理成為提高貨幣政策有效性的一種有效選擇 （張成思 等，2017）[1]。

要做好預期管理，需要深入研究預期沖擊會對宏觀經濟變量產生怎樣的影響及其機制。目前，相關文獻對預期沖擊的宏觀經濟效應研究多集中于政策預期領域，尤其是貨幣政策的預期沖擊，且大多研究主要針對單預期沖擊進行分析。然而，經濟主體的預期形成并不僅僅取決于相關政策的信息釋放及其自身對相關信息的理解與研判，還受到現實經濟運行狀態的影響，比如生產力水平、供需結構、國際經濟關系等。在不同的經濟發展狀態和環境下，同樣的經濟政策不但會產生不同的經濟效應，而且經濟主體對政策效果的預期也可能不同。因而，預期管理不僅僅要引導人們積極正確地理解宏觀經濟政策的意義及其可能產生的經濟效應，還應幫助人們客觀合理地認識當前的經濟發展態勢與潛力。

有鑒于此，本文將基于政府制定、調整及實施宏觀經濟政策產生的預期統稱為政策預期，將基于社會經濟發展實態等形成的預期統稱為非政策預期，并嘗試將政策預期沖擊與非政策預期沖擊納入同一分析框架，分析兩者的宏觀經濟效應及其互動影響。具體來講，選擇貨幣政策預期作為政策預期的代表，非政策預期則從“供給沖擊”角度選擇技術進步預期作為代表。目前，不利的供給沖擊是造成經濟增長乏力的重要因素之一，為了形成經濟增長的長效驅動機制，如何創造有利的供給沖擊成為重點。從歷史證據和現實經驗看，最有利的供給沖擊就是技術進步。技術進步不僅能夠提高供給規模和質量并刺激有效需求，而且，如果經濟主體對社會整體技術進步有良好的預期，則會增強其通過技術創新獲得更大收益的動機和行為，進而提升整體經濟增長效率和發展質量，并強化寬松貨幣政策的有效性。

基于上述思考，本文主要研究貨幣政策預期沖擊和技術進步預期沖擊及雙重預期沖擊對貨幣政策有效性的影響，以期為優化預期管理提供政策啟示。目前，類似的研究還不多見。張龍和隋建利（2020）通過構建包含政策預期和技術預期的雙預期DSGE模型分析不同情形下貨幣政策的宏觀經濟效應，張龍和劉金全（2021）進一步運用包含政策預期、需求預期和供給預期的多預期NK-DSGE模型分析貨幣政策的宏觀經濟效應[2-3]。上述研究均將貨幣政策分為數量型貨幣政策和價格型貨幣政策分別進行研究，同時，盡管運用DSGE模型進行了數值模擬分析，但并未基于相關宏觀經濟數據進行實證檢驗。本文在此基礎上進行如下改進和拓展：一是考慮到混合型貨幣政策規則是當前宏觀調控更為合理的政策手段，且目前中國實施穩健的貨幣政策，本文采用貨幣政策調控指數來刻畫貨幣政策的“松緊”調控取向及其預期沖擊，該指數兼具量價工具雙重屬性，包含的貨幣政策信息更為全面，并能夠有效回避傳統分析中的量價對比篩選問題;二是在采用DSGE模型進行數值模擬的基礎上，進一步基于2001年1季度至2021年2季度中國的相關宏觀經濟變量數據，采用SV-TVP-FAVAR模型進行實證檢驗，為貨幣政策預期沖擊和技術進步預期沖擊產生的宏觀經濟效應提供了經驗證據。

二、理論機制分析

貨幣政策是宏觀調控的重要手段，關于貨幣政策有效性問題的研究也取得了豐碩成果。由于經濟發展階段和政策環境的不同，產生了不同類型的貨幣政策及其實施工具，加上經濟實踐的多樣性和不確定性，貨幣政策的實際宏觀經濟效果具有顯著的異質性表現，貨幣政策的有效性研究相應地也就存在分歧。關于貨幣政策有效性之爭，從其本身的規則類型來看，主要體現在貨幣政策量價中介工具的使用場景和調控效果上。早期的相關研究主要集中于對數量工具“立竿見影”與價格工具“長效熨平”的選擇上，重點關注數量工具和價格工具的對比關系。Galí和Monacelli（2005）的研究表明，價格型工具對宏觀經濟變量的沖擊幅度更小，脈沖響應函數更為平緩，響應周期更為持久[4]。鄭湘明（2011）認為經濟新形勢下數量型工具成為中國宏觀經濟調控的理想選擇[5]。楊源源等（2020）基于名義利率零下限的貨幣政策框架討論貨幣政策的有效性，認為在需求低迷環境下“量主價輔”模式是央行貨幣政策的較優選擇[6]。隨著利率改革的逐步推進，越來越多的研究者認為數量工具的政策效果正在弱化，而價格工具的政策效果逐步提升。2008年國際金融危機后，貨幣政策量價單一型規則的調控弊端顯現，混合型規則的實施受到重視。岳超云和牛霖琳（2014）通過DSGE模型對數量、價格、混合三種規則貨幣政策的調控效果進行比較，發現在通脹和經濟增長目標上數量型與價格型規則之間可以互補，混合型規則優于單一規則[7]。劉金全和張龍（2019）也認為，混合型貨幣政策規則能夠發揮更好的宏觀調控效果[8]。

貨幣政策的有效性不僅僅取決于其自身的科學性和適宜性，還會受到經濟環境和預期等眾多因素的影響。其中，預期沖擊對貨幣政策有效性的影響逐漸受到關注，相關的預期管理也成為重要的非常規貨幣政策工具。本質上看，預期管理是一種基于信息和經驗的占優策略（Attanasio et al，2019）[9]。貨幣政策預期管理的內涵和理論產生于早期貨幣政策的通脹目標盯住制，發展于前瞻指引思潮。目前，貨幣政策是預期管理應用的主要政策依托，其內容極為豐富，涵蓋“指引”“承諾”“協調”“穩定”等方面，目的是通過貨幣政策調整影響預期，并使經濟主體對貨幣政策的調控取向與長短期效果有正確的判斷（形成合理預期），進而對其經濟行為進行前瞻性指引，以更好地實現貨幣政策調控的目標。那么，貨幣政策預期的沖擊在現實經濟中對貨幣政策有效性產生了怎樣的影響？貨幣政策預期管理是否有必要？對此，不同研究者基于不同方法和不同視角進行了探討。多數研究認為包含預期沖擊的貨幣政策會對宏觀經濟產生更強的動態影響，對貨幣政策進行預期管理是必要且可行的，尤其是適當的前瞻預期具有重要的指引功效（鄒甘娜 等，2020）[10]。張偉等（2014）通過跨產業DSGE模型研究貨幣政策預期沖擊與產業結構變遷之間的相關關系和相依機制，發現設計合理的貨幣政策預期具有引導產業發展的功效，貨幣政策調控取向的長期一致有助于產業長期發展，進而加快產業高級化進程[11]。Tamura（2018）考察了央行溝通的宏觀經濟效應，認為有效恰當的央行溝通具有明顯的正向政策信號效應，能夠弱化不利沖擊對宏觀經濟變量的負向影響[12]。

貨幣政策預期的形成主要源自貨幣政策的調控方向、強度和持續性等，因而可以基于綜合的貨幣政策動態調控取向來刻畫貨幣政策預期，而貨幣政策動態調控取向主要在于其穩健性取向和“松緊”取向（張龍，2021）[13]。長期以來，中國實施穩健的貨幣政策，根據經濟發展態勢的變化征兆來適時調整貨幣政策，即當經濟出現衰退跡象時貨幣政策偏向寬松，當經濟出現過熱時貨幣政策偏向緊縮。在目前的經濟形勢下，采取“穩中趨松”的貨幣政策較為適宜。當經濟出現非趨勢性下行風險時，宏觀經濟變量下行壓力增大，為了適度緩和經濟惡化走勢，政府會通過貨幣政策等具有“反向”功效的預期管理手段“逆周期”調控宏觀經濟。政府對貨幣政策進行“穩中趨松”的調整，就是要在刺激經濟增長的同時控制通貨膨脹在合理范圍內;與此同時，貨幣政策“穩中趨松”調整本身釋放出的信息，加上政府進行的前瞻指引、政策承諾等預期管理操作，會引導市場和公眾正確認識和理性看待當前經濟可能存在的下行現象，并形成未來經濟恢復和增長的合理預期，進而促使經濟主體采取積極的投資和消費行為，這將有利于貨幣政策的經濟增長目標實現（莊子罐 等，2018）[14]。因此，貨幣政策預期沖擊會顯著提升貨幣政策的有效性。

值得注意的是，在現實經濟中，預期是一個綜合性的變量，既有政策預期，也存在非政策預期。各經濟主體對未來宏觀經濟發展的預期不僅受宏觀經濟政策變化及實施的影響，還受到其對經濟發展現狀及潛力和趨勢的認知的影響。比如，若微觀經濟主體認為當前實施的宏觀經濟政策對經濟發展實際是適宜的，則會增強其政策有效的信心，進而會對政策作出積極響應，最終提高政策的實際有效性;相反，若微觀經濟主體認為當前實施的宏觀經濟政策是不適宜的，則會對政策的有效性產生疑慮，采取觀望或消極應對的策略，導致政策實施的效果不佳。考慮到創新驅動是經濟高質量發展的關鍵，本文以技術進步預期 實際上，也存在技術進步政策預期，即由教育、科技等與技術進步有關領域的政策變化和實施產生的對未來技術進步和經濟發展態勢的預期。本文不對此進行討論，僅探討基于技術進步實際狀況的非政策預期的作用。 為例來探討非政策預期對貨幣政策有效性的影響。通常情況下，當一個社會處于技術進步較快時期時，新知識、新技術、新產品不斷涌現，不但可以提高供給質量、優化供給結構、擴大消費規模、提升消費層次，還有助于微觀經濟主體形成未來經濟向好、可以通過技術創新擴大收益等良好預期，進而采取積極的創新、投資和消費行為。因此，良好的技術進步預期有利于經濟持續增長，會對宏觀經濟產生正向驅動作用，進而表現為可以增強寬松貨幣政策的有效性。

經濟系統中存在不同類型的多樣化預期，不但共同影響宏觀經濟運行，而且不同預期沖擊之間通常會產生交互效應（張龍 等，2021）[3]。一般來講，樂觀屬性的前瞻指引或政策承諾等政策預期管理大多是以良好的市場形勢為前提，而在運行良好的市場環境中，經濟主體大多會對現實經濟增長持有樂觀預期，此時，政策預期與非政策預期相契合（同為積極預期），二者正向疊加會產相互促進的“累進”效應。類似地，在悲觀的政策預期管理下，經濟主體對現實經濟增長大多也會持有悲觀預期，政策預期與非政策預期負向疊加則會產生“累退”效應。當然，政策預期與非政策預期之間也可能產生一定的“抵消”的效應。從貨幣政策預期與技術進步預期來看：在微觀經濟主體基于現實經濟狀況持有積極樂觀的技術進步預期情形下，若實施寬松的貨幣政策，政策預期與非政策預期相契合，得到政府貨幣政策支持的微觀經濟主體會采取更為積極的經濟行為，進而更有效地促進經濟增長，此時，貨幣政策預期沖擊與技術進步預期沖擊疊加對貨幣政策有效性產生“累進”效應;而若實施緊縮的貨幣政策，政策預期與非政策預期錯位，微觀經濟主體的積極行為雖然受到政府政策的約束，但也受到市場的激勵，此時，貨幣政策預期沖擊與技術進步預沖擊疊加對貨幣政策有效性則會產生“抵消”效應。

綜上所述，在現代市場經濟系統中，預期沖擊的宏觀經濟效應日益凸顯，科學合理、具有前瞻性的預期管理成為促進經濟高質量發展的有效手段和重要工具。在實施穩健貨幣政策的構架下，針對現實經濟問題和趨勢進行的貨幣政策“松緊”取向及強度調整是當前預期管理的主要內容之一。經濟主體的貨幣政策預期（對貨幣政策實施效果的預判）會影響其經濟行為，進而影響貨幣政策的有效性，表現為貨幣政策預期越樂觀政策有效性越高;經濟主體的技術進步預期（對當前和未來技術進步態勢的感知和預判）也會通過影響其經濟行為對貨幣政策有效性產生作用，表現為技術進步預期越樂觀越有利于寬松貨幣政策有效性的提高;同時，貨幣政策預期沖擊與技術進步預期沖擊疊加會對貨幣政策有效性產生“累進”效應或“抵消”效應。

為進一步明確政策預期沖擊和非政策預期沖擊的實際宏觀經濟效應及其疊加效應，下文以貨幣政策預期和技術進步預期為例進行量化分析：基于中國的宏觀經濟數據，通過構建拓展的DSGE模型對“無預期沖擊”“存在貨幣政策預期沖擊”“存在技術進步預期沖擊”“存在貨幣政策和技術進步雙重預期沖擊”4種情形下的貨幣政策有效性進行模擬分析，并運用SV-TVP-FAVAR模型進行實證檢驗，從而形成理論與實證的相互印證。

三、基于DSGE模型的模擬分析

1.DSGE模型構建

本部分采用拓展的動態隨機一般均衡（DSGE）模型進行模擬檢驗。DSGE模型具有堅實的理論基礎和現實依托，并因其較好的理論內嵌屬性和穩定性而被廣泛運用。結合研究需要，本文構建一個包含貨幣政策預期沖擊、技術進步預期沖擊及雙重預期沖擊的DSGE模型。DSGE模型分析的基礎理論涵蓋于行為主體方程設定和一般均衡求解過程中，在具體模擬分析時需要對預期沖擊形式和設定方式進行校準和確定。結合現有經典文獻的做法，參照Smets和Wouters（2007）、莊子罐等（2018）、張龍和隋建利（2020）的預期沖擊方程設定方式[2][14-15]，本文構建并拓展出一個符合中國宏觀經濟系統運行實際、包含多個市場、多個行為主體及多種預期沖擊的DSGE理論模型。DSGE模型的主體框架參考張龍和劉金全（2021）的研究（限于篇幅，詳細過程略，可參閱相關文獻）[3]，需要說明的是技術進步預期沖擊的形式。根據研究需要，本文的技術進步預期沖擊標準差方程設定如式（1）所示：

ηz，t=ηz，未包含技術進步預期

η0z，t+ηhz，t-h，技術進步單預期

η0z，t+η1z，t-1+…+ηhz，t-h，技術進步復合預期 （1）

其中，技術進步變量用全要素生產率表示，ηz代表未預期的技術進步沖擊標準差，ηhz，t-h代表提前h期預期的技術進步沖擊標準差。

類似地，貨幣政策預期沖擊標準差方程如式（2）所示：

ηM，t=ηM，未包含貨幣政策預期

η0M，t+ηHM，t-H，貨幣政策單預期

η0M，t+η1M，t-1+…+ηHM，t-H，貨幣政策復合預期 （2）

其中，貨幣政策變量用貨幣政策調控指數表示 本文中的“貨幣政策調控指數”與張龍（2021）的“貨幣政策調控取向動態指數”同義[13]，具體測算方法詳見《經濟學家》2021年第7期的《中國貨幣政策調控取向的動態演進、微觀變遷與突變識別》一文。 。已有相關研究主要基于利率、貨幣供給量和信貸規模等指標進行貨幣政策的規則設定及“松緊”調控取向分析，雖然同樣取得豐富研究成果，但卻面臨貨幣政策量價分析背離及調控取向模糊等問題。基于貨幣政策調控指數進行貨幣政策有效性分析具有一定優勢性，因為貨幣政策調控指數兼具量價工具雙重屬性，能夠有效回避傳統分析中的量價對比篩選問題，且其中包含的貨幣政策信息更為全面。貨幣政策調控指數越大說明貨幣政策愈發寬松，反之說明貨幣政策愈發從緊。

2.貝葉斯估計與最優預期期限篩選

采用DSGE模型模擬分析經濟問題，不可回避的首要問題是對部分模型參數進行校準和估計，從而更好地擬合宏觀經濟運行狀態。不同類型DSGE模型內嵌參數的設定方法和估計方式有所不同，根據本文模型的參數性質，進行如下設定：借鑒劉金全等（2017）的研究成果[16]，將β、κ、σm和δ校準為0.99、0.80、0.17和0.025;參考莊子罐等（2018）的研究[14]，將σc、σl、α、γw和γp校準為1.2、3.0、0.6、0.16和0.35;沖擊系數均值和標準差設定為0.5和0.1，并假定服從Beta分布;沖擊系數標準差均值設定為0.1，并假定服從Inv. Gamma分布;參照隋建利和張龍（2021）的研究[17]，產出缺口系數及其標準差、通脹系數及其標準差設定為0.25和1.5、0.05和0.15，并假定服從Normal分布;參考莊子罐（2018）的研究[14]，預期通脹系數均值和標準差設定為2.6和0.1，并假定服從Normal分布;其中，εct為偏好沖擊變量，κ為慣性參數，σc為風險厭惡系數，εmt和σm為貨幣需求沖擊和彈性倒數，εlt和σl為勞動供給沖擊和彈性倒數，γw代表工資指數化程度，εwt代表工資加成沖擊，εpt代表價格加成沖擊，εzt代表技術沖擊。

本文DSGE模型模分析的樣本區間為2001年1季度至2021年2季度。為檢驗DSGE模型的適用性和穩健性，借鑒郭豫媚等（2016）的處理辦法[18]，對中國宏觀經濟基本面變量進行擬合，DSGE模型的擬合矩數值與實際數據標準差的對比情況如表1所示。DSGE模型模擬出的數據與同期實際數據比較接近，一定程度上表明本文構建的DSGE模型對中國宏觀經濟基本面變量的模擬效果較好。

進一步借鑒Milani和Treadwel（2012）的研究方法[19]，基于DSGE模型模擬的邊際數據密度大小來選擇最優預期期限。貨幣政策預期沖擊、技術進步預期沖擊及雙重預期沖擊下，預期期限及對應的邊際數據密度如表2所示。其中，EC1代表“無預期沖擊”情形，EC2代表“存在貨幣政策預期沖擊”情形，EC3代表“存在技術進步預期沖擊”情形，EC4代表“存在貨幣政策與技術進步雙重預期沖擊”情形（后文圖表和論述中的EC1、EC2、EC3、EC4同此）。由表2可知：在貨幣政策或技術進步單預期沖擊下，邊際數據密度均呈現“先增加后減小”的變化特征，即存在DSGE模型模擬下的邊際數據密度最大值，且邊際數據密度最大值的出現位置具有較好的穩定性（H=2，EC2;h=2，EC3）;在貨幣政策預期和技術進步預期雙重預期沖擊下，邊際數據密度也呈現“先增加后減小”的變化特征。在貨幣政策預期與技術進步預期“單單”“單復”“復單”“復復”等預期組合沖擊下，DSGE模型模擬出的邊際數據密度不具有單調特征或其他明顯的規律性特征;多情形對比后發現，邊際數據密度最大值為單單預期組合情形（H=2、h=2，EC4）。

為了進一步檢驗DSGE模型的適用性、合理性和優勢性，多種情形下的DSGE模型參數估計如表3所示。由表3可知，模擬數據的數值大小較好地擬合了中國經濟的運行態勢和既有現實。

3.脈沖響應分析

根據DSGE模型的模擬分析結果，本文繪制不同預期沖擊下產出和通貨膨脹的脈沖響應函數如圖1所示。圖中，橫軸表示宏觀經濟的響應周期或衰減周期，縱軸表示宏觀經濟變量（產出和通貨膨脹）的脈沖響應強度;宏觀經濟變量的脈沖響應極大值數值越大，貨幣政策的有效性越強;反之，宏觀經濟變量的脈沖響應極大值數值越小，則貨幣政策的有效性越弱。由圖1可知，在貨幣政策預期沖擊、技術進步預期沖擊及雙重預期沖擊下，產出和通貨膨脹的脈沖響應收斂性均比較理想，基本在15個季度內回歸至穩態附近，但也呈現出一定異質性響應。

進一步通過多重評價指標對比不同情形下產出和通貨膨脹的脈沖響應特征，如表4所示。從響應極值指標來看，產出的脈沖響應程度由弱到強為EC1、EC3、EC4、EC2，通貨膨脹的脈沖響應程度由弱到強為EC3、EC1、EC4、EC2;從短期效應指標來看，產出的脈沖響應程度由弱到強為EC1、EC3、EC2、EC4，通貨膨脹的脈沖響應程度由弱到強為EC3、EC1、EC2、EC4;從中期效應指標來看，產出的脈沖響應程度由弱到強為EC1、EC3、EC2、EC4，通貨膨脹的脈沖響應程度由弱到強為EC1、EC3、EC2、EC4;從長期效應指標來看，產出的脈沖響應程度由弱到強為EC1、EC3、EC2、EC4，通貨膨脹的脈沖響應程度由弱到強為EC1、EC3、EC2、EC4。從總體上的橫縱向對比來看，產出和通貨膨脹的脈沖響應由弱到強的情形依次為EC1→EC3→EC2→EC4。雖然從響應極值指標來看，貨幣政策預期沖擊與技術進步預期沖擊疊加具有一定“抵消”效應，但從短、中、長期效應來看，貨幣政策預期沖擊與技術進步預期沖擊疊加均產生了“累進”效應。因此，可以認為，預期沖擊增強了貨幣政策的調控效果和調控效應的持續性，且最優情形為雙重預期沖擊。

需要注意的是，在不同預期期限結構下預期沖擊的貨幣政策有效性提升效應有所不同，而且貨幣政策與技術進步雙重預期沖擊并不一定對貨幣政策有效性產生“累進”效應，二者之間也可能產生“抵消”效應。原因在于，頻繁的政策預期沖擊可能會帶來“逆向選擇”，使經濟主體產生觀望態度，而現實經濟的不確定不穩定也可能使非政策預期出現波動，導致政策預期與非政策預期錯位，進而在短期內產生“抵消”效應。因此，恰當的預期沖擊組合才能更有效地提高政策有效性。

4.方差分解

參照相關研究的慣用做法（王曦 等，2017）[20]，本文進一步進行DSGE模型的方差分解分析，不同情形下的方差分解結果如表5所示。從表5中不同情形下的方差分解結果來看，貨幣政策和技術進步預期沖擊顯著增強了貨幣政策有效性，這一分析支持并拓展了Huber（2017）、莊子罐等（2018）、張龍和隋建利（2020）的研究結論[2][14][21]。

總之，貨幣政策預期沖擊和技術進步預期沖擊顯著增強了貨幣政策有效性，且雙重預期沖擊的效果最優。此外，本文通過DSGE模型模擬出的不同預期沖擊及雙重預期沖擊下的最優預期期限，對政府在預期管理中篩選最優預期期限組合也具有一定實踐指導意義。

四、基于SV-TVP-FAVAR模型的實證檢驗

本文將中國貨幣政策調控指數、全要素生產率等經濟變量納入SV-TVP-FAVAR模型，基于中國的宏觀經濟數據量化分析貨幣政策和技術進步預期沖擊下的貨幣政策有效性，以進一步檢驗貨幣政策和技術進步預期沖擊的實際宏觀經濟效應。

1.SV-TVP-FAVAR模型構建

首先構建基礎VAR模型，具體形式如式（3）：

yt=c1yt-1+c2yt-2+…+cpyt-p+vt（3）

式（3）中，滿足y′t=[q′t，mt]條件，qt代表觀測指標（M×1），mt代表沖擊指標，ci（i=1，2，…，p） 代表滯后項系數矩陣，vt～N（0，Ω），Ω代表協方差矩陣。

進一步，參照Primicer（2005）的做法[22]，將VAR模型擴展為如式（4）所示的TVP-FAVAR模型：

yt=c1tyt-1+c2tyt-2+…+cptyt-p+vt（4）

y′t=[f′t，q′t，mt]，ft代表共同因子向量（K×1），用以反映所選變量是否合理，是否能夠準確揭示宏觀經濟基本面的運行特征。此外，原始序列xit（i=1，2，…，N，KN）可以通過對ft、qt和mt進行回歸分析得到，具體的回歸方程如式（5）：

xit=fift+qiqt+mimt+uit

uit=bi1uit-1+…+bisuit-s+εit （5）

式（5）中，fi和qi代表（N×K）和（N×M）矩陣，mi代表（N×1）矩陣。

若E（εit，ft）=0和E（εit，εjs）=0對“i，j=1，2，…，N，i≠j，t≠t′”成立，式（5）能夠寫成式（6）：

xt=λfft+λqqt+λmmt+F（L）xt+εt（6）

式（6）中，F（L）=diag[b1（L），…，bn（L）];bi（L）=bi1L1+…+bimLm;λj=[In-F（L）]j;j=f，q，m;Ht=diag[exp（h1t），…，exp（hnt）];t=1，2，…，T;hit=hit-1+ηht，ηht～N（0，σh）。

接下來，將因子誤差的協方差矩陣按式（7）進行分解：

AtΩtA′t=∑t∑′t（7）

式（7）中，∑t? = diag （σ1t ，…，σk + 1t ），At代表如式（8）所示的主對角線元素為1的下三角矩陣：

At=10…0

a21t1

10

ak1t…ak（k-1）t1（8）

將式（8）中參數堆棧在向量Ct=（c′1t，…，c′pt）′、logσt=（logσ′1t，…，logσ′pt）′和at=（a′j1t，…，a′j（j-1）t）′中，“j=1，…，k+1”，且假定參數矩陣服從式（9）的創新型隨機游走：

Ct=Ct-1+Jcitηct

at=at-1+Jaitηat

logσt=logσt-1+Jσitησt （9）

式（9）中，ηt～N（0，Q），Q代表與參數Ct、at和logσt有關的協方差矩陣，“=C，a，logσ”代表新息向量。進一步，構建出完整SV-TVP-FAVAR模型如式（10）和式（11）：

yt=Ct（L）yt+A-1t∑tεyt（10）

gt=Λyt+F（L）gt+Wtεgt（11）

式（10）和式（11）中，y′t=[f′t，q′t，mt]，Wt=diag[exp（h1t）/2，…，exp（hnt）/2，01×M+1]，WtW′t=[H′t，0′1×M+2]，Ct（L）=c1tL1+…+cptLp，g′t=[x′t，q′t，mt]。同時，本文假定模型中的擾動項（εgt，εyt）服從正態分布。由式（10）和式（11），最終得到脈沖響應分析所用的VEM形式如式（12）：

gt=（1-F（L）-1Λ[1-Ct（L）]-1A-1t∑tεyt+[1-F（L）]-1Wtεgt（12）

至此，本文構建出實證分析的SV-TVP-FAVAR模型，并參照Kim和 Nelson（1999）的研究[23]，對模型構建中涉及的相關參數先驗分布進行設定。

2.不同預期沖擊情形下的貨幣政策有效性分析

本部分通過具有動態處理能力的SV-TVP-FAVAR模型量化分析和對比在4種情形下的貨幣政策有效性，并檢驗貨幣政策預期沖擊與技術進步預期沖擊之間在中國經濟實踐中是否產生了疊加效應。具體地：采用貨幣政策調控指數代表貨幣政策變量，運用張龍（2021）的方法進行測算[13];采用全要素生產率代表技術進步變量，運用殷紅等（2020）的方法進行測度[24];其他變量數據來自中經網統計數據庫;研究期間為2001年1季度至2021年2季度。

在不同的預期沖擊下產出和通貨膨脹的脈沖響應函數如圖2所示 由于本文選取的時間跨度較長，且為季度數據，基于SV-TVP-FAVAR模型進行的時間序列分析可以對多組宏觀時間序列數據進行滯后期設定及時點錯位分析，從而實現預期沖擊的脈沖響應檢驗。本質上看，這種做法與DSGE模型中預期沖擊的設定和實現方式類似。當然，本文未對不同滯后階和時點錯位的分析結果進行一一展示，只是展示了一種情形下的實證分析結果。 。由圖2可知，不同情形下產出和通貨膨脹的脈沖響應函數收斂性均比較理想，但響應的強度存在明顯的異質性。結合新時期中國宏觀經濟政策的“跨周期”設計與調控背景 跨周期政策往往關注長期效果，能夠有效防止政府失靈和市場失靈，并能夠進一步釋放和優化宏觀經濟政策的調控空間。，本文借鑒劉金全和張龍（2019）的研究[8]，進一步基于多重指標對比不同預期沖擊下產出和通貨膨脹的脈沖響應情況（見表6）。

根據表6中各評價指標的數值，在不同預期沖擊情形下貨幣政策的宏觀經濟效應存在差異：從響應極值指標看，產出的脈沖響應程度由弱到強為EC1、EC3、EC4、EC2，通貨膨脹的脈沖響應程度由弱到強為EC1、EC3、EC2、EC4;從短期效應指標看，產出的脈沖響應程度由弱到強為EC1、EC3、EC2、EC4，通貨膨脹的脈沖響應程度由弱到強為EC1、EC3、EC2、EC4;從中期效應指標看，產出的脈沖響應程度由弱到強為EC1、EC3、EC2、EC4，通貨膨脹的脈沖響應程度由弱到強為EC1、EC3、EC2、EC4;從長期效應指標看，產出的脈沖響應程度由弱到強為EC1、EC3、EC2、EC4，通貨膨脹的脈沖響應程度由弱到強為EC1、EC3、EC2、EC4。橫縱向對比來看，產出和通貨膨脹的脈沖響應程度由弱到強的情形次序為EC1→EC3→EC2→EC4，表明預期沖擊的引入增強了貨幣政策的動態調控效果和持久性，且最優預期沖擊情形為雙重預期沖擊情形。由此證實，貨幣政策預期與技術進步預期疊加產生了“累進”效應。其原因在于，寬松貨幣政策預期和技術進步預期的提升均具有經濟增長信心增強效應，并正向驅動宏觀經濟發展，兩者的共同作用進一步增強經濟主體對未來經濟增長的信心，進而激勵其消費、投資、創新行為，最終表現為進一步提高貨幣政策有效性的“累進”效應。因此，政府應該關注并重視政策預期與非政策預期之間的組合效應，充分發揮不同預期管理之間的正向互動效應。

五、結論與啟示

當前，中國經濟面臨“預期轉弱”的壓力，通過有效的預期管理提振預期成為經濟工作的重要內容。針對現實經濟中存在的不足和問題以及不良趨勢，通過“反向”政策調整進行“劣周期”調控以增強經濟主體的經濟向好預期，是預期管理的重要手段。但是，有效的預期管理絕不僅僅是政策調整，一方面需要建立和完善政策信息傳導路徑和機制以增強經濟主體的政策有效預期，另一方面還應通過發展環境的改善進一步增強經濟主體的政策有效和經濟向好預期，進而促使政策預期與非政策預期協同提升政策實施的有效性，實現經濟高質量發展。

調整相對頻繁的貨幣政策是預期管理的重要信息載體，經濟主體基于貨幣政策動態調控的取向及強度形成對貨幣政策實施效果的預期，政策有效的預期越強則經濟主體對政策的響應越積極，進而提高貨幣政策的有效性。比如，政府實施寬松貨幣政策以刺激經濟增長，政策力度越大則經濟主體對未來經濟增長的預期越強，也越會采取積極的消費和投資行為，進而促進整體經濟增長。技術進步是經濟增長的核心動力，經濟主體基于現實技術進步狀態形成對未來經濟增長走勢的預期，技術進步高效的預期越強則經濟主體對未來經濟繁榮的預期越強，越會采取積極的創新、消費和投資行為，最終帶來更快的經濟增長。因此，對于寬松貨幣政策來講，貨幣政策預期沖擊和技術進步預期沖擊均會增強貨幣政策有效性，且兩者疊加會產生進一步提高貨幣政策有效性的“累進”效應。

本文采用貨幣政策調控指數和全要素生產率來量化描述貨幣政策預期沖擊和技術進步預期沖擊（貨幣政策調控指數越大則貨幣政策越寬松，全要素生產率越高則技術進步越高效），進而運用DSGE模型和SV-TVP-FAVAR模型對“無預期沖擊（EC1）”“存在貨幣政策預期沖擊（EC2）”“存在技術進步預期沖擊（EC3）”“存在貨幣政策和技術進步雙重預期沖擊（EC4）”4種情形下的貨幣政策有效性進行模擬分析和實證檢驗，結果表明：總體上看，產出和通貨膨脹的脈沖響應由弱到強的情形次序為EC1→EC3→EC2→EC4，預期沖擊增強了貨幣政策的調控效果和調控持續性，且最優情形為雙重預期沖擊情形，驗證了本文提出的理論機制。

本文研究表明，實現經濟高質量發展不能忽視預期管理，而預期管理是一項系統性工程，不但要把握具體工具的適時性、適度性和精準性，更要從整體上進行謀劃和布局，實現宏觀調控預期管理框架體系的構建和完善。在政策預期管理方面：一是要增強政策調整及其工具的合理性和適宜性，促使各經濟主體形成政策有效的預期;二是要完善政策信息傳導機制，讓社會各界對政策調整的背景、必要性、目的、具體措施、預期效果等有清晰科學的認識和理解，引導微觀經濟主體增強政策有效預期和響應政策的積極性;三是提高各種政策調整之間的協調性，形成同向的政策預期，充分發揮政策預期協同的積極效應。在非政策預期管理方面：一是要更多更及時地發布國際國內宏觀經濟信息，并對相關信息進行科學的通俗易懂的解讀，使社會公眾對當前國內外經濟形勢、發展的優勢與潛力以及困難與短板有更為全面的前瞻性的了解;二是要改善市場環境，營造公平競爭、保障完善、積極進取、鼓勵創新的發展氛圍，增強各類微觀經濟主體的經濟向好預期。在政策預期管理與非政策預期管理相協調方面：一是要注意政策預期與非政策預期之間可能存在的錯位，盡量平衡好兩者之間的關系，利用政策預期增強積極的非政策預期、弱化消極的非政策預期，形成和強化社會經濟發展積極向好的綜合預期;二是要優化政策預期管理與非政策預期管理的方式匹配和期限組合 從本文的研究結論看，在貨幣政策與技術進步雙重預期沖擊下，雖然貨幣政策有效性得到提升，但也不是一定優于單一預期沖擊下的貨幣政策有效性，一定程度上說明只有合理的貨幣政策與技術進步預期沖擊組合，才能最大化貨幣政策有效性。 ，通過科學識別不同預期沖擊及其組合對政策有效性的提升空間來準確定位不同預期管理方式和期限的最優組合。

基于本文的分析結果，進一步討論貨幣政策的預期管理改進。面對多重不確定性沖擊，政府必須進一步完善貨幣政策調控框架和信息傳導機制，在通過常規貨幣政策工具調控宏觀經濟平穩運行的基礎上，還要發揮好非常規貨幣政策工具的結構性和定向性調控作用（Meinusch et al，2016）[25]。國際金融危機之后，基于貨幣政策的預期管理受到世界各國的重視，并在經濟實踐中廣泛運用。目前，中國的貨幣政策預期管理工具也較為豐富，貨幣政策預期管理的宏觀調控成效正在逐步顯現，但中國特色貨幣政策預期管理的實踐尚處于探索階段（郭克莎 等，2020）[26]，還需要在以下方面進一步改進：一是與其他政策預期管理的協同。針對不同經濟政策，不但要設計各自的機制合理的預期管理方式，還要構建科學的協同的組合框架，發揮不同經濟政策預期管理的互促效應，保證經濟持續穩定增長。二是不同政策目標之間的動態平衡。貨幣政策的產出目標和通貨膨脹目標既有同方向的協同一致屬性，也存在反方向背離的可能，“松緊”調控取向固定的貨幣政策很難實現多重政策目標之間的動態平衡，需要根據宏觀經濟的發展階段和經濟系統的主要矛盾進行動態調整。三是政策信息傳導的及時有效?？陬^溝通和前瞻指引等是有效的貨幣政策預期引導工具，能夠提升貨幣政策調控效果（王韌 等，2022）[27];而央行模糊的信息溝通對貨幣政策有效性的提升功效不明顯，甚至可能適得其反（林建浩 等，2021）[28]。應不斷完善央行溝通、前瞻指引等貨幣政策預期管理方式，并要把握好信息傳遞時機和頻率;同時，要實時關注市場對貨幣政策信息的反饋，適時修正信息傳導方式和頻率頻次。

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The Superposition Effect of Different Expected Shocks and

the Optimization of Expectation Management：

Taking the Monetary Policy Expectation and

Technological Progress Expectation as ExamplesZHANG Longa， SHEN Ying-qia， YIN Wei-qib

（a. School of Business and Management; b. School of Economics， Jilin University， Changchun 130012， Jilin， China）

Abstract： “Weakening expectations” is one of the difficulties in Chinas high-quality economic development. It is necessary to improve expectations by optimizing the management of expectations. There are different types of expectations in the real economy. However， most of the existing research studies the macroeconomic effects of a single expectation （especially monetary policy expectation） shocks， and lacks a systematic and in-depth discussion on the superposition effect of different expectations.

In this paper， expectations are divided into policy expectations （based on the governments formulation， adjustment and implementation of macroeconomic policies） and non-policy expectations （based on the reality of social and economic development）. It is believed that when policy expectations and non-policy expectations are consistent， the superposition of the two expected shocks will have a “progressive （regressive）” effect on policy effectiveness; when policy expectations and non-policy expectations are misaligned， the superposition of the two expected shocks will have an “offsetting” effect on policy effectiveness. For example， the implementation of the loose monetary policy and the corresponding expectation management will make the economic entities have good expectations for the future economy， and encourage them to take active investment and consumption behaviors， thereby improving the effectiveness of monetary policy; good technological progress in the real economy will make the economic subject form the expectation of future economic prosperity， and promote the adoption of positive innovation， investment， and consumption behavior， which will ultimately be manifested in the improvement of the effectiveness of monetary policy; the superposition of the two positive expectations will further enhance the effectiveness of the loose monetary policy. The monetary policy adjustment index and total factor productivity are used to describe the expected shock of monetary policy and technological progress， and the DSGE model and the SV-TVP-FAVAR model are used to conduct simulation analysis and empirical test on the effectiveness of monetary policy under four scenarios， namely， “no expected shock”， “expected shock of monetary policy”， “expected shock of technological progress” and “dual expected shocks of monetary policy and technological progress”. The results show that both expected shocks enhance the effectiveness of monetary policy and form a superimposed “progressive” effect on the whole.

Compared with the existing literature， this paper has made the following improvements and expansions. Firstly， based on policy expectations and non-policy expectations， this paper explores the superposition effect of monetary policy and expected shocks of technological progress. Secondly， this paper uses the monetary policy regulation index and avoids the “either/or” choice of quantitative and priced instruments in previous studies. Thirdly， the SV-TVP-FAVAR model is applied to provide empirical evidence on the macroeconomic effects of expected shocks to monetary policy and technological progress.

The research in this paper shows that expectation management is a systematic project， and it is necessary to construct and improve the macro-control expectation management system. It is necessary to correctly understand the coincidence and dislocation between policy expectations and non-policy expectations， use policy expectations to strengthen （weaken） positive （negative） non-policy expectations， and optimize the way matching and term combination between various expectations management; the optimization of policy expectation management should improve the synergy between various policy adjustments and improve the policy information transmission mechanism; to optimize the management of non-policy expectations， it is necessary to improve the macroeconomic information transmission mechanism and improve the market environment. Moreover， to improve the management of monetary policy expectations， it is necessary to improve the rationality and appropriateness of policy adjustment and the use of tools， and to continuously improve the central banks communication， forward-looking guidance and other expectations management methods to achieve timely and effective policy information transmission.

Key words： expectation management; expected shock; monetary policy; technological progress; policy expectation; non-policy expectation

CLC number：F202;F822.1Document code：AArticle ID：1674-8131（2022）04-0011-15（編輯：劉仁芳）