基于社会融资总量视角下的我国货币政策中介目标选择优化分析.docx

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基于社会融资总量视角下的我国货币政策中介目标选择优化分析

基于社会融资总量视角下的

我国货币政策中介目标选择优化分析

内容摘要：

本文基于社会融资总量的视角，以泰勒规则、货币主义理论、流动性理论等作为理论基础，采用VAR模型对社会融资总量、货币供应量、经济增长、物价指数做了相关分析，得出货币供应量在短期内对最终目标仍有一定作用，但是长期来看将降低相关性；社会融资总量并没有如期许的那样能够替代货币供应量成为新的中介目标；通货膨胀目标制具有较大的可行性的结论。

并提出对策和建议：

在货币政策中介目标没有更换之前，仍然要增强货币供应量作为中介目标的有效性；加强对其他辅助变量的观测；努力建立通货膨胀目标制的中介目标；加快我国利率市场化进程。

本文通过研究，以期达到优化我国货币政策中介目标选择的目的，更希望引起更多相关的思考与探索。

关键词：

社会融资总量，货币供应量，通货膨胀率，货币政策中介目标

TheoptimizationanalysisofChina'smonetarypolicyintermediarytargetselectionbasedonthetotalsocialfinancingperspective

Abstract：

Inthispaper,Ibasedontheperspectiveofsocialfinancingamount,usedthetheoryofTaylorrule,currency,andthetheoryofliquidityastheoreticalbasis,analysissocialfinancingamount,themoneysupply,economicgrowth,priceindexcorrelationwiththeVARmodel,thencometotheconclusionthatthemoneysupplyintheshorttermfortheultimategoalishavingsomeeffect,butinthelongtermwillreducecorrelation;Totalsocialfinancingisnotasexpectedtoreplacethemoneysupplybecomethenewintermediarygoal;Theconclusionofinflationtargetinghasgreatfeasibility.AndputforwardsomecountermeasuresandSuggestions:

inmonetarypolicyintermediarygoaldidn'tchangebefore,still,toenhancethevalidityofmoneysupplyasintermediatetarget;Tostrengthentheobservationofotherauxiliaryvariables;Effortstoestablishcommunication.

Keywords：

Socialfinancingamount,themoneysupply,inflation,monetarypolicyintermediarygoal

前言

近年来，有关我国货币政策中介目标如何选择的问题，讨论温度不减。

这是因为货币政策中介目标的选择妥当与否，不仅关系到货币政策的实施效果，也关系到我国货币理论的发展。

货币政策中介连接着货币政策工具与最终目标。

货币政策工具的操作无法直接作用于最终目标的身上，因此需要中间指标来体现它的作用。

这个中间指标必须能够灵活反应货币政策的意图，然后根据反应过后产生的变动直接作用于最终指标，从而达到实施货币政策的预期效果。

我国货币政策中介目标经历了从信贷规模到货币供应量的转变过程，在特定时期的经济环境下，这两个指标都完成了自身的使命。

但是，随着时间的推移、经济环境的变化，现阶段的中介指标——货币供应量渐渐疲软，对最终目标的作用效果不断减弱。

这一现象促进了新指标的提出，比如2011年4月14日央行新公布的社会融资总量。

当然，对这一新指标作为我国货币政策中介目标的适用性的讨论相继而来，像一滴水进入油锅。

不止如此，很多其他的指标：

利率、汇率、通货膨胀率等，也早就在新指标提出之前被讨论过。

这些指标大多在国外有过成功应用的经历。

但是，不管是结合国情新提出的指标，还是一些国外成功应用过的指标，到底能不能成熟的作为我国新的货币政策中介目标，还需要打一个大问号。

因此，在这样的背景下，本文展开了研究。

试图在经得起考验的理论基础上，结合数据进行实证分析，以期优化我国货币政策中介目标的选择。

同时，这对发展我国货币理论，提高我国的货币政策操作效果，为我国国民经济的健康发展提供平稳的宏观经济运行环境，都具有十分重要的理论和现实意义。

一、文献综述

我国学者在关于我国货币政策中介目标的选择问题上已经做了大量研究。

在结合经济环境的前提下，基本上形成了以下几种较为成熟的观点：

（一）货币供应量目标制

自1998年以来，货币供应量一直作为我国唯一的货币政策中介目标，即使许多人认为它开始疲软，但是仍然拥有一批坚定的拥护者。

持有货币供应量应继续作为我国货币政策中介目标这一观点的有蒋万进、李文君（2002），他们首先分析了西方国家放弃货币供应量作为中介目标的背景是金融市场和金融创新发展快速且足够成熟，可以重新调整货币政策，但是我国新的经济环境还没有形成，不具备更换货币政策中介目标的条件；其次，他们从货币政策中介目标的选取标准：

可控性、可测性、相关性方面做了详细分析，得出货币供应量作为中介目标对经济和物价的影响仍然有效。

因此，他们认为目前货币供应量应该继续作为我国货币政策中介目标。

范从来（2004）也认为，货币供应量目标制确实存在其局限性，但是在相关性上表现较强，对最终目标的实现也起到实质性作用，因而货币供应量继续作为中介目标具有可行性。

（二）通货膨胀目标制

持这一观点的主要有夏斌、廖强（2001），他们首先从可控性和可测性方面否定了货币供应量继续作为中介目标的可行性，并进一步从结构分析和货币传导机制的角度解释了其可控性与可测性减弱的原因。

然后再突破固有思维，放弃利率、汇率等反复提议的指标，选择通货膨胀率。

并建议目前应当停止使用货币供应量作为中介指标，但是不要立即采用通货膨胀率，而是先观测一段时间。

在此期间可以结合观测利率、货币供应量、汇率等指标的变化来进行货币政策的调整操作。

奚君羊、刘卫江（2002）甚至认为，货币供应量已经对公众预期产生了误导，有必要重新界定我国货币政策中介目标。

并从多个角度分析了通货膨胀目标制的可能性，建议重新构建一个以通货膨胀为主的货币政策操作框架。

（三）利率目标制

王文平（2008）利用普尔模型分析货币供应量与利率并用的可能性，发现实现可能较小；进而利用卡尔斯特曼-福斯特模型解释了利率作为中介目标将优于货币供应量这一论断。

并辅之“美国经验”的案例分析，进一步佐证了利率可以作为中介目标的结论。

最后，他又从选取标准一一分析，得出货币供应量已不适用，而利率具备作为我国货币政策中介目标的可行性。

（四）社会融资总量目标制

聂彦军（2012）认为从中国融资结构的变化来看以社会融资总量作为中介目标是今后探索和选择的方向，但是也指出了其不足之处，并为推动社会融资总量成为中介目标提出许多合理的政策建议。

李沂（2013）通过构建SVAR模型研究发现，比起货币供应量，社会融资总量更适合作为货币政策的中介目标，并对最优货币政策操作选择提出了以社会融资总量为主、短期利率为辅的选择模式。

（五）多目标制

多目标制的赞成者提出了多种方案：

盛松成、吴培新（2008）提出了信贷量和货币供应的二元模式，但他们并没有掩饰这一模式的阶段性，认为我国未来的中介目标选择应该是通货膨胀目标制或者利率目标制。

王鹏（2007）则提出了以利率为主、以货币供应量为辅，并将通货膨胀率和汇率等考虑在内的多目标制，他认为这才是我国现阶段合理的货币政策中介目标选择。

综上，可以看出我国货币政策中介目标的选择呈现多样化，货币调控确实“是一门非常具体而又复杂的艺术”。

二、相关理论介绍

货币政策中介目标的理论是货币政策中介目标选择的前提，只有在理论上是可行的，才有可能发挥中介目标的作用。

因此下文将介绍一下相关理论，为实证分析奠定基础。

（一）货币政策中介目标的内涵

1.货币政策中介目标的含义

货币政策中介目标是中央银行通过货币政策操作和传导后能够以一定的精确度达到的政策变量，处于最终目标和操作指标之间。

中介指标常用的是市场利率和货币供应量，信贷量和汇率也可充当中介指标。

由于中介指标不在中央银行体系之内，而是受到整个金融体系影响，因此，中央银行对中介指标的可控性较弱，但中介指标与最终目标之间的关系十分密切。

下图为货币政策传导过程：

2.作为货币政策中介目标需要满足的要求

作为货币政策中介指标需要满足以下四个要求：

“第一，可测性，指中央银行能够迅速获得资料数据，并进行相应的分析判断；第二，可控性，指这些指标能在足够短的时间内接受货币政策的影响，并按政策设定的方向和力度发生变化；第三，相关性，指该指标与货币政策最终目标有极为密切的关系，控制住这些指标就能基本实现政策目标；第四，抗扰性，指该指标受非政策因素的干扰程度低，能够较好地传递和反映货币政策的作用”。

（二）货币政策中介目标选择的相关理论

依据上述选取要求，以及不同国家在不同时期的特定经济环境，主要有以下几种理论观点：

1.泰勒规则

著名的泰勒规则是由美国经济学家泰勒（Taylor，1993）提出的。

泰勒规则实际上是在综合了传统货币数量论，凯恩斯货币理论及弗里德曼现代货币数量论基本思想的基础上而形成的一个新的理论或新的货币政策规则。

泰勒规则基本公式：

其中，

为短期名义利率；

为长期均衡的实际利率；

为通货膨胀率；

为中央银行的目标通货膨胀率；

表示通货膨胀缺口；

为实际总产出,

为潜在总产出,

实际总产出缺口。

和

分别代表名义利率对通货膨胀率缺口和总产出缺口的系数。

泰勒在长期研究过程中发现，实际利率跟其他影响物价水平和经济增长的因素比较，是唯一能够与物价水平和经济增长保持长期稳定相关关系的变量，因此，实际利率应当作为货币政策的中介目标。

2.货币主义理论

货币主义理论认为：

任何一个社会的货币供给同货币的名义收入之间都存在着直接的因果关系。

也就是说货币供给量的变化对产量和物价都存在一定的影响，货币供应量与经济活动有着直接必然的联系，位于货币政策传导机制中的关键性位置，应当作为货币政策中介目标。

3.整体流动性理论以及金融中介机构理论

整体流动性理论是在《拉德克利夫报告》中提出的，该理论认为对经济真正有影响的应当包括传统意义上的货币供给在内的整个社会的流动性才是；此外能决定货币供给的是整个金融系统，其中包括商业银行和非银行金融机构；而且被货币当局控制的应当是整个社会的流动性。

美国著名经济学家格利和肖提出的金融中介机构理论在金融中介机构包括商业银行和各种非银行金融机构的事实基础上，进一步分析了商业银行在信用创造过程中和其他金融机构的类同性，研究了货币和其他金融资产的类同性以及相互间的替代性，得出货币当局应当同时控制货币、商业银行和其他金融机构、金融资产的结论。

社会融资总量的涵义是一定时期内实体经济从金融体系获得的资金总额，是能够全面反映金融与经济关系、金融对实体经济资金支持的总量指标。

它恰好满足这些理论要求，因而是真正能对经济产生影响的指标，可以作为我国货币政策中介目标。

4.汇率目标制的基本理论

汇率目标制的理论基础是“一价定律”：

如果认为可贸易品的运输成本为零，则同种可贸易品在各个地区的价格应该是一致的。

这条定律意味着汇率取决于以不同货币衡量的两国一般物价水平之比，即

（

是直接标价法的汇率，

、

分别指本国和外国价格水平）。

本国货币可以采取同一大国货币的汇率始终维持在一个特定的水平的措施，来实现抑制通胀、保持物价稳定的货币政策最终目标。

这就是汇率目标制的基本理论。

5.通货膨胀目标制的基本理论

通胀目标制是指货币当局明确价格稳定的主要目的和明确宣布下一段时间内要实现的通胀目标,并通过一定的方法来预测通货膨胀率,根据预测结果和目标之间的差距来调整货币政策,因此实际的通货膨胀率和通胀目标是一致的。

如果预期值高出目标值，应该采取从紧的货币政策，如果预测结果低于目标值，应当采取扩张的货币政策；如果他们是相同的或接近的，货币政策仍不改变。

通过以上的理论介绍，可知利率、货币供应量、社会融资总量、汇率、通货膨胀率这些指标都可以作为我国货币政策中介目标，但是究竟哪一个才是最优选择，需要利用模型、数据进行分析。

因此下文将进行实证分析。

三、模型、变量的选择以及数据的来源和处理

（一）模型的选择

本文要实证检验的是货币供应量、社会融资总量等因素是否适合作为我国货币政策中介目标，并判断出某个变量对其他变量的相对重要性。

因此使用向量自回归模型（VAR）、AR根检验、协整检验、Granger因果检验、脉冲响应函数分析、方差分解等方法进行实证分析。

VAR模型的一般表示是：

t=1,2,…,T

其中

是k维内生变量向量，

是d维外生变量向量，p是滞后阶数，T是样本个数。

、B是等待估计的系数矩阵。

是扰动向量。

现实中，很多时间序列是不平稳的，如果回归的是不平稳序列，会出现谬误回归的现象。

因此，首先应该对变量进行平稳性检验（即ADF检验、AR根检验），只有平稳的时间序列之间才可能存在长期的稳定关系。

在经济变量中有些显著相关，但是意义不大。

Granger因果检验就是为了判断一个变量的变化是否是另一个变量变化的原因。

脉冲响应函数方法分析的是模型受到某种冲击时对系统的动态影响。

方差分解与脉冲响应函数方法不同，是用于分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度，从而评价不同结构冲击的重要性。

（二）变量的选取及理由

上文理论介绍提出了很多因素，在这些因素中，本文选取了货币供应量、社会融资总量、通货膨胀率，此外，根据我国货币政策最终目标的定义，再选取体现经济增长和物价变动的变量。

货币供应量由广义货币量（M2）表示，社会融资总量即人民银行公布的社会融资规模（TSF），通货膨胀率和物价水平都可以用居民消费物价指数（CPI）表示，经济增长可以用国民生产总值（GDP）表示。

选取货币供应量是因为至今它仍然是我国货币政策中介目标，是基本的比较对象。

本文是基于社会融资总量视角下的研究，因此选取这一新指标作为模型变量。

通货膨胀目标制是成功应用且在目前我国经济环境下能够施行的，不像利率，我国利率市场化进程还未能达到相应水平。

（三）数据来源及处理

由于社会融资总量是从2002年1月开始公布的，若使用年度数据，数据量太少，可能说明不了问题，因而采取2002年1月至2013年12月的月度数据。

其他数据则相应采取2002年1月至2013年12月的月度数据。

CPI根据环比，以2002年1月为100，计算出定基数据。

由于GDP没有月度数据，只好用工业增加值替代。

为了消除季节因素影响，所有数据使用X-11方法进行季节调整，处理后记为TSFsa、M2sa、CPIsa、GDPsa，然后对其取对数，记为LnTSFsa、LnM2sa、LnCPIsa、LnGDPsa。

所有数据来源于中华人民共和国国家统计局和中国人民银行官方网站，本文使用的分析软件为EViews6.0。

四、实证检验

（一）AR根检验

在用VAR模型分析之前要求序列平稳，所以先用软件EViews6.0对LnTSFsa、LnM2sa、LnCPIsa、LnGDPsa从2002年至2013年的月度数据进行单位根ADF检验。

检验结果如下：

RootsofCharacteristicPolynomial

Endogenousvariables:

LNCPISALNGDPSALNM2SALNTSFSA 

Exogenousvariables:

C 

Lagspecification:

12

Date:

05/16/14Time:

15:

59

     Root

Modulus

 0.999461

0.9994611137219854

 0.891159

0.891159102896771

 0.789546

0.7895462708422204

 0.593083

0.5930829962538841

-0.452502

0.4525018523845976

-0.341383

0.3413825966439218

 0.116804

0.116804122543792

-0.012246

0.01224633751103247

 Norootliesoutsidetheunitcircle.

 VARsatisfiesthestabilitycondition.

可以看出，没有单位根的模大于1，满足稳定性条件。

用图形表示更加直观，如下图所示，所有根模的倒数都小于1，即都在单位圆内，故该模型是稳定的。

（二）协整检验

由AR根检验结果可知LnTSFsa、LnM2sa、LnCPIsa、LnGDPsa满足协整检验的前提。

本文采用EG两步法。

1.对LnTSFsa、LnM2sa与LnCPIsa进行协整检验

建立回归方程：

LnCPIa=2.1428-0.0102*LnTSFsa+0.2091*LnM2sa+

将残差提取命名为新的序列，并对其进行单位根检验，结果如下。

T值大于10%显著性水平下的临界值，可知残差不平稳。

NullHypothesis:

Bhasaunitroot

Exogenous:

Constant

LagLength:

0（AutomaticbasedonSIC,MAXLAG=13）

t-Statistic

  Prob.*

AugmentedDickey-Fullerteststatistic

-2.191280

0.210434

Testcriticalvalues:

1%level

-3.476471

5%level

-2.881684

10%level

-2.577590

故对该数据作了二阶，再进行ADF检验，如下表所示：

NullHypothesis:

Ahasaunitroot

Exogenous:

Constant

LagLength:

4（AutomaticbasedonSIC,MAXLAG=13）

t-Statistic

  Prob.*

AugmentedDickey-Fullerteststatistic

-9.590509

0.000034

Testcriticalvalues:

1%level

-3.478547

5%level

-2.882589

10%level

-2.578073

得到ADF值为-9.590509，小于在1％显著性水平下的临界值-3.478547，因此LnTSFsa、LnM2sa与LnCPIsa在二阶时是协整的。

2.对LnTSFsa、LnM2sa与LnGDPsa进行协整检验

建立回归方程：

LnGDPsa=5.003-0.005*LnTSFsa-0.0172*LnM2sa+

对残差进行单位根检验，结果如下：

NullHypothesis:

Hhasaunitroot

Exogenous:

Constant

LagLength:

1（AutomaticbasedonSIC,MAXLAG=13）

t-Statistic

  Prob.*

AugmentedDickey-Fullerteststatistic

-5.128725

0.000026

Testcriticalvalues:

1%level

-3.476805

5%level

-2.881830

10%level

-2.577668

可以看出ADF值为-5.128725，小于在1％显著性水平下的临界值-3.476805，因此LnTSFsa、LnM2sa与LnGDPsa协整。

（三）Granger因果检验

首先利用AIC、SC最小准则确定了滞后阶数为2，然后再进行Granger因果关系检验，检验结果如下表所示：

VARGrangerCausality/BlockExogeneityWaldTests

Date:

05/16/14Time:

19:

30

Sample:

2002M012013M12

Includedobservations:

142

Dependentvariable:

LNCPISA

Excluded

Chi-sq

df

Prob.

LNGDPSA

 30.21439

2

 0.0000

LNM2SA

 1.614487

2

 0.4461

LNTSFSA

 0.958938

2

 0.6191

All

 38.89634

6

 0.0000

Dependentvariable:

LNGDPSA

Excluded

Chi-sq

df

Prob.

LNCPISA

 11.20598

2

 0.0037

LNM2SA

 2.775505

2

 0.2496

LNTSFSA

 1.444248

2

 0.4857

All

 22.83831

6

 0.0009

Dependentvariable:

LNM2SA

Excluded

Chi-sq

df

Prob.

LNCPISA

 4.420089

2

 0.1097

LNGDPSA

 0.409230

2

 0.8150

LNTSFSA

 0.629057

2

 0.7301

All

 8.254592

6

 0.2200

Depe