我国货币政策冲击对实际产出周期波动的非对称影响分析

我国货币政策冲击对实际产出周期

波动的非对称影响分析①

刘金全　郑挺国

(吉林大学数量经济研究中心)

【摘要】本文运用马尔可夫转移模型和冲击响应分析等方法,检验了我国货币政策冲击与实际产出之间的动态关系,发现货币政策冲击对产出的影响存在明显的

非对称性,并且产出对货币冲击的反应存在着“低度反应”和“高度反应”区制;

我们通过时变转移概率方法进一步检验描述非对称反应的三种可能形式,即关于货

币政策冲击方向、冲击规模和经济周期阶段的非对称形式。

关键词　非对称　货币政策冲击　区制转移　实际产出

中图分类号　F22410 文献标识码　A

Analysis of Asymmetric E ffects of Monetary

Policy Shocks to Output

Abstract:In t his paper,using regime switching model and imp ulse response

f unction,we investigate t he dynamic relationship between China’s monetary policy

shocks and outp ut1We find t hat significant asymmet ry of monetary policy to outp ut

and t he response of outp ut to t he shocks correspond to“low response”regimes and “high response”regimes respectively1According to t he time varing t ransition probability(TV TP)model,we f urt her examine t hree possible types of asymmet ry

which include such as t he direction,t he size of t he monetary policy and t he p hase of

business cycle1

K ey w ords:Asymmet ric Effect s;Monetary Policy Shocks;Regime Switc2 hing;Outp ut;Imp ulse Response

引 言

货币政策对实际产出水平和经济增长率的作用和影响关系,一直是现代货币政策理论关注的焦点,这不仅涉及到总需求与总供给、名义经济与实际经济之间的关联,还涉及到

①基金项目:吉林大学经济分析与预测哲学社会科学创新基地、国家自然科学基金项目(70471016)、国家社会科学基金项目(05BJL019)和吉林大学人文社会科学精品项目(2003J P005)资助。

货币政策作用机制和传导机制问题(刘金全、范剑青,2001)。早在20世纪大萧条时期,经济学家在对经济形势判断和经济政策行为进行分析时,就已经开始关注货币政策冲击对实际经济运行的作用是否具有非对称性等问题。Morgan(1993)认为,非对称性是许多代表性宏观经济模型中普遍存在的一个特征,例如,具有总需求曲线的凯恩斯模型、流动性陷阱理论、信贷约束模型和菜单成本模型等,都出现了不同类型的非对称性,近年来一些经验研究也发现了货币政策作用具有非对称性。Kandil(1995)发现,非对称工资指数化可能是导致货币政策产生非对称性效应的重要成因;Ravn和Sola(1999)利用M1作为货币政策的工具变量,并将货币政策冲击划分为正向和反向冲击、大规模冲击和小规模冲击及其各种类型的组合冲击,发现只有小规模的反向冲击能够对实际经济行为产生显著影响;陆军和舒元(2002)使用了二阶段最小二乘估计方法研究发现,未预期到的正向货币冲击具有正向的实际影响,反向货币冲击具有反向的实际影响,由此认为货币政策冲击的“紧缩效应”大于“扩张效应”。

货币政策的非对称性意味着实际产出对货币政策冲击的反应具有系数时变性,这种时变性可由描述非对称形式的已观测状态变量(即下面指出的哑变量)来加以解释。本文主要着眼于三种非对称性形式:(1)关于货币政策方向的非对称形式;(2)关于货币政策规模的非对称形式;(3)关于经济周期阶段的非对称形式。目前已经发展起来的一些重要的经济计量模型可以用来描述货币政策作用机制中的这些非对称性形态,例如,具有代表性的Markov区制转移(regime switching)模型、平滑迁移回归(smoot h t ransition regres2 sion)模型和门限自回归(t hreshold autoregressive)模型等,这些非线性模型适用于描述、度量和检验货币政策冲击及其影响状态的非对称性,如Garcia和Schaller(2002)使用Markov区制转移模型研究表明,美国货币政策冲击(如利率变化)在衰退期的作用比扩张期的作用更为显著;Weise(1999)运用平滑迁移门限向量自回归方法(L STVAR)发现,当实际产出增长较低时,货币政策冲击具有更强的产出效应,并且发现方向上存在差别的货币政策冲击并没有显著的非对称效应,而规模上存在差别的货币政策冲击则具有显著的非对称效应。

本文采用的实证方法与Ravn和Sola(1999)、Garcia和Schaller(2002)、Weise (1999)的方法有类似的地方,但不同的是,我们将同时兼顾上述三种可能存在的货币政策冲击作用的非对称形式,并考虑它们的交互形式和组合形式。首先,我们利用名义GDP、物价指数、货币供给(M1)建立以货币供给作为被解释变量的货币供给方程,并获取回归残差作为货币政策冲击的基本度量;其次,我们从货币政策冲击中识别和分离出货币政策冲击方向、规模的虚拟量,并利用Hamilton(1989)的Markov区制转移模型识别我国经济周期波动的阶段性,获得表示经济扩张阶段和衰退阶段的虚拟变量;最后,为了判断实际产出的周期成分①与货币政策冲击之间的动态反应关系,我们分别运用固定转移概率(F TP)模型和时变转移概率(TV TP,Filardo,1994)模型来刻画实际产出对货币政策冲击反应的动态过程,并将控制转移过程的转移概率模拟为一个刻画三种非对称性形式的状态变量函数。这种方法可以判断模型系数时变性是否与某种特殊的非对称形式相对应,进而检验货币政策冲击对实际产出作用非对称效应的主要成因。

①大多数经验研究认为,实际产出由两种不可观测成分构成,包括趋势成分和周期成分。

一、货币政策冲击识别与非对称形式设定

在货币政策冲击方向和规模的识别基础上,我们才能够描述和判断货币政策冲击作用机制的非对称性形式。

11货币政策冲击的识别

货币政策冲击是中央银行为干预和影响实际经济行为而对可控的货币供给、名义利率等工具变量的调整,它的作用目标是作为经济系统变量之一的政策变量。如何识别和表示货币政策冲击,许多宏观经济学派有其不同的观点,也因此产生了不同的识别和检验方法。Mi2 shkin(1982)利用货币供给方程来获取货币政策冲击,并将货币政策冲击作为GDP均衡方程的解释变量,从而检验货币政策冲击与实际经济之间的影响关系。Sims(1980)利用向量自回归(VAR)模型联立多种货币政策变量,进而评价货币政策冲击对实际经济的影响。这种结构VAR模型对经济政策冲击的识别起到了重要作用,至今VAR方法仍然是最普遍的结构模型方法。

本文用货币供给方程来识别货币政策冲击,并假定货币供给当期值依赖于当期GDP产出、当期物价水平和所有内生变量的滞后期水平,通过货币供给方程可以度量其偏离均衡水平的值,即货币政策冲击。假定货币供给方程为:

m t=m0+αg t+βπt+A(L)Z t+x t(1)其中,x t为货币供给方程的残差项,即货币政策冲击,Z t为3×1向量(g t,πt,m t)′,变量g t,πt,m t分别为名义GDP对数、物价指数对数、名义M1货币供给对数。A(L)为p阶滞后算子多项式。这里给出的货币供给方程也可在Weise(1999)与Holmes和Wang (2002)的文献中查到。

21三种非对称形式的设定

一些研究发现,货币政策冲击对实际产出的非对称作用主要与货币政策冲击的方向、规模以及经济周期的阶段有关。根据Ravn和Sola(1999),我们分别构造下述刻画货币政策冲击方向和规模的虚拟变量。

d1t=1,x t<0

0,x t≥0

d2t=

1,|x t|>σ

0,|x t|≤σ

(2)

其中σ为V A R冲击的标准差。d1t和d2t分别为货币政策冲击的方向虚拟变量和货币政策冲击规模的虚拟变量,d1t中标量1代表货币政策冲击方向为反向,d2t中标量1代表货币政策冲击为较高规模。

同时,我们利用Hamilton(1989)关于经济周期阶段性识别的Markov区制转移方法,分别获取样本时期经济是否处于经济周期的扩张期或衰退期,从而得到描述经济周期阶段性的虚拟变量。下面给出识别经济周期阶段性的Markov区制转移模型为:

r t-μS

t =ω(L)(r t-μS

t

)+εt(3)

其中,r t为GDP同比增长率,ω(L)为滞后q阶算子多项式,εt～N(0,σ2)。另外S t 是取值为0和1的变量,分别代表衰退和扩张,它服从一阶Markov过程。

为了刻画经济周期阶段性的非对称,我们考虑了方程(3)估计得到的两个状态滤子概率值,分别为Pr(S t=1|F t)和Pr(S t=0|F t),它们分别刻画了经济处于扩张阶段或衰

退阶段的可能性。我们定义如下关于经济周期阶段性的虚拟变量为:

d 3t =

1,Pr (S t =0|ψt )>0150,Pr (S t =0|ψt )

≤015(4)

其中,d 3t 为刻画经济衰退期的虚拟变量,标量1代表该时刻经济处于衰退期。至此,我们得到了三种描述货币政策冲击方向、规模和经济周期阶段的虚拟变量,又记为D 1、D 2和D 3,都是t ×1维向量。这样就可以检验实际产出相对于这些虚拟变量的动态反应过程。但是,我们还需同时考虑其他非对称性形式的存在,例如某些虚拟变量的交互形式和组合形式也可以表示货币政策冲击的非对称效果,这样一来,我们可以在模型中引入综合虚拟变量z t =(d 1t ,d 2t ,d 3t ,d 1t ×d 2t ,d 1t ×d 3t ,d 2t ×d 3t )′,这个6×1向量代表了货币政策冲击与经济周期阶段性的交互作用和组合作用。

二、货币政策冲击与实际产出波动之间的动态关联模型

识别了货币政策冲击的方向与规模,再分离出实际产出的趋势成分和周期成分,然后就可以检验实际产出波动对货币政策冲击的动态反应过程。

我们考虑一个具有区制转移的不可观测成分模型:

y t =y P

t +y T

t (5)y P

t =μt +y P

t -1+v t

(6)μt =μt -1+w t

(7)<(L )y T t =γ0(L )x t +γ1(L )x t S t +εt

(8)

<(L )=

∑

K

k =0

L k

;<0=1;γi (L )=

∑

J

j =1

γj ,i

L

j

(9)

其中,y t 是产出水平的对数值,x t 是货币政策冲击,S t 是取值0或1的离散变量。<

(L )和γi (L )分别是滞后阶为K 和J 的算子多项式。这里我们假定货币政策冲击不会对

当期的实际产出水平产生影响,即γ0i =0。

忽略方程(8)中的x t ,(5)～(9)模型是不可观测成分的分解,产出可分解为随机趋势成分y P t 和周期成分(或转移成分)y T t ,具体分解过程和理论解释可以参见Wat son

(1986)。

随机趋势被定义为具有时变漂移项μt 的随机游动。这个漂移项用来描述随机趋势的低频新息,例如趋势增长率中的结构突变等。周期成分被模拟为含有冲击项的自回归过程,且<(L )的所有根都位于单位圆外。信息v t 、w t 和εt 均被假定为服从正态分布的独立随机变量。

为了描述实际产出周期成分对货币政策冲击的非对称反应,我们考虑y T t 和x t 之间的系数时变性,我们称之为反应系数。特别地,反应系数在两个区制之间变化,区制状态由离散不可观测变量S t 来表示,它服从一阶Markov 过程。如果状态S t 只依赖于上一个状态S t -1,而与其他信息无关,则可得到固定转移概率(F TP )模型为:

P(S t=0|S t-1=0,S t-2,S t-3…)=P(S t=0|S t-1=0)=p

00

P(S t=1|S t-1=0)=1-p

00

P(S t=1|S t-1=1,S t-2,S t-3…)=P(S t=1|S t-1=1)=p

11

P(S t=0|S t-1=1)=1-p

11

(10)

模型系统(5)～(10)可以描述反应系数中的状态转移现象,并由此记录数据中任何隐非对称性。如果对方程(10)进行推广,并允许状态过程的转移概率具有时变性,即依赖于前面设定的虚拟变量z t,这时转移概率为:

P(S t=0|S t-1=0)=

exp(c0+z′t a0) (1+exp(c0+z′t a0))

P(S t=1|S t-1=1)=

exp(c1+z′t a1)

(1+exp(c1+z′t a1))

(11)

方程(11)为时变转移概率(TV TP)表示法,转移过程的动态性质和系数估计可参见Filardo(1994)。引入虚拟变量z t可以检验并确定货币政策冲击对产出的非对称影响程度,进而判断非对称性的来源。

三、货币政策冲击作用机制非对称性形态的统计检验

下面我们对上述模型采用极大似然估计方法进行参数估计和显著性检验,我们将其表示为状态空间模型的形式,并且应用K im等人提出的滤波方法进行具体估计,细节见K im和Nelson(1999)。

11样本选取与数据说明

我们选取我国月度工业产出增加值作为实际产出y t的表示。对于货币政策冲击x t,我们构建一个基于来自货币供给方程的政策冲击,货币供给方程中共包括三个变量,分别是名义季度GDP、居民消费价格指数和名义货币供给。我们选取上述相关数据并运用X11季节调整方法剔除季节因素,其中月度GDP数据通过插值法得到,样本区间为1990年1月至2004年12月,所有原始数据来自《中国统计年鉴》和《中国经济景气月报》。

表1是关于货币供给方程的滞后阶选择,结果表明A IC准则和SC准则均在滞后一阶时达到最小值,因此我们选取的货币供给方程滞后阶数为一,同时可以获得货币供给方程的残差(1990年2月开始),即本文所指的货币政策冲击,由图1给出。

表1 货币供给方程的滞后阶数选择

滞后阶AIC准则SC准则滞后阶A IC准则SC准则

1-818762-8176947-817755-813380

2-818736-8171288-817411-812470

3-818392-8162399-817058-811547

4-818134-81543210-817081-810994

5-817889-81463411-817219-810552

6-817688-81387512-816931-719679

图1　货币政策冲击路径

注意到在对F TP模型和TV TP模型估计时,由于模型(5)～(9)状态空间表达式的转移方程是非稳定的,所以为初始化Kalman滤波,转移方程的无条件期望不可用。以下所有模型估计均用高方差来初始化滤波,并对5个月以后的数据,即从1990年7月开始计算极大似然函数。

21模型选择和区制转移

式(5)～(10)的固定转移概率(F TP)模型含有滞后算子多项式<(L)和γ(L),模型所含参数个数是不确定的,模型的具体形式尚待进一步确定。因此为确定式(8)的滞后阶数K和J,我们运用A IC准则来筛选滞后阶K和J,并使得A IC值最小。表2给出了该模型的滞后阶J和K选择的统计量,结果表明,当K=1且J=2时,F TP模型的A IC 值和SC值达到最小值,表明固定转移概率模型应该选择为F TP(J=2,K=1),此时似然值为68012724。

表2固定转移概率(F TP)模型的滞后阶J和K选择

模型K=1模型K=2模型K=3

A IC准则SC准则A IC准则SC准则A IC准则SC准则FTP(J=1)-813613-812069FTP(J=1)-813488-811751F TP(J=1)-813362-811432 FTP(J=2)-814311-812381FTP(J=2)-814185-812062F TP(J=2)-814060-811743 FTP(J=3)-812500-810184FTP(J=3)-814689-812180F TP(J=3)-812487-719785 表3给出了该固定转移概率模型的估计结果,结果表明参数估计除p11、σv和γ20不显著

之外,其他参数在5%水平均显著,这就意味着模型可能存在内生性的区制转移或系数时变性。下面主要讨论F TP模型区制转移的显著性,更确切地说,我们检验对所有i=1,2时

γ

i,1=0的原假设。因此我们采用Hansen(1992)以区制转移模型为备选假设、参数稳定性为原假设的似然比检验,其中区制转移由固定转移概率式(10)来刻画。这里我们运用Hansen(1992)似然比来检验方程(5)～(10)给出的F TP模型是否显著,原假设为固定反应系数。首先通过模拟参数稳定或γi,1=0,i=1,2成立时的模型,得到其参数估计(由于该结果并不重要,所以没有给出)和似然对数值61314515。然后通过表3的似然对数值68012724,得到Hansen检验的似然比为6618209,其p值为010000,从而拒绝为固定反应系数的原假设,接受区制转移反应系数模型的事实。同样,对下面将要讨论的TV TP模型,

也为我们提供了支持区制转移模型的证据,其似然比的p值也显著小于0105。

这种系数的显著时变性表明了产出周期成分对货币冲击的非对称反应,我们把这种反应方式称为“低度反应”和“高度反应”,对应的两个区制分别称为“低度反应”区制和“高度反应”区制,由表3中不同区制下的γ绝对值大小来度量,显然在区制0系数值都较小,而在区制1系数绝对值都较大。

表3

固定转移概率(FTP )模型估计结果估计值

标准差

T 值

p 00019558330108741019368p 11

013976115799012516γ10

0155163012902119004γ11-51807533

111933-418666γ2001510701426111987γ21-71804933315775-211816<101108133010302315802σv 00104360σe 010034330100021419922σw 01000233010001316392似然值

68012724

P 值

010000

注:33表示1%水平下显著,3表示5%水平下显著。FTP 模型对应方程(5)～(10)。

31模型估计分析

下面进一步考虑此系数时变性是否对应关于货币政策冲击方向、大小和经济周期阶段的

非对称形式。我们需继续估计方程(5)～(9)和(11)的TV TP 模型,并探讨由这些哑变量表示的非对称形式是否显著。

表3中F TP 模型的估计结果表明S t 在区制1的持续时间很短,一般为2～3个月①,这意味着以向量z t 作为解释变量的时变转移概率P (S t =1|S t -1=1)存在很小变动性,P (S t =1|S t -1=1)应为一个固定参数,因此仍然设定P (S t =1|S t -1=1)=p 11。事实上,对TV TP 模型的估计结果也表明系数向量a 1不显著。因此,在下面讨论的所有TV TP 模型中,a 1都假设为零向量,而且我们只关注转移概率P (S t =0|S t -1=0)中的时变特征,即(11)式中的第二个式子。表4给出了TV TP 模型对单独哑变量、交互哑变量和几种哑变量组合滞后1期拟合后的相关估计量,哑变量系数估计值、S C 值、A I C 值、对数似然值和P 值,其中D 1、D 2和D 3分别代表反向货币冲击、经济衰退和大规模货币冲击,P 值为TV TP 对F TP 的似然比检验结果。由于各种组合形式很多,我们只分析较简单的情形。

首先,我们考虑以哑变量D 1、D 2和D 3的TV TP 模型结果,其中分别以D 2和D 3为哑变量估计的系数a 0均在5%水平下显著,这表明经济衰退和大规模货币冲击可单独作为非对称形式的解释变量,而反向货币冲击不能单独解释非对称效果。也就是说,我国货币政策不仅在经济衰退阶段的效果要大于在扩张阶段的效果,而且大规模货币冲击产生的效果要大于小规模货币冲击产生的效果。因此,根据货币政策非对称性的相关理论,这个结果表明我国总供给曲线是非线性的,关于这种总供给曲线非线性的解释主要有粘性工资假说和刚性价格假说,可参考Morgan (1993)、Thoma (1994)。

①区制i 的持续期计算公式为Duration i =1/(1-p ii ),见K im 和Nelson (1999)。

其次,我们考虑三种哑变量的交互形式,即D1⊙D2、D1⊙D3和D2⊙D3,⊙表示元素与元素相乘,结果表明仅当D1⊙D2时,哑变量系数估计值在5%水平下显著,且参数显著性程度远远大于前面的单独哑变量,说明当经济周期处于衰退期时,反向货币冲击将对产出具有更大影响。前面我们已经得到我国总供给曲线为非线性的事实,因此在经济衰退时期的反向货币冲击对产出的影响将具有加强作用,并且此时反向冲击效果大于其他任何相反形式的效果。我们注意到另外两种交互形式,结果表明当经济处于衰退期时,大规模的货币冲击效果是不显著的,而且大规模的反向货币冲击也没有见效。

表4时变转移概率(TV TP)模型的哑变量选择

哑变量系数a0SC准则A IC准则似然值

D1015468(013155)-813088-81521168814305

D2*******(010420)-813257-81538168917758

D3-1109183(010412)-813127-81525068817395 D1⊙D210114363(010144)-813247-81537068916951 D1⊙D3-015433(011468)-813088-81521168814287 D2⊙D3*******(013514)-813106-81522968815708 D1,D2*******(010473),11983433(010039)-812952-81526868918786 D1,D3014558(012789),-110348(011757)-812817-81513368818111 D2,D3*******(010249),-114172(011930)-813022-81533869014344 D2,D1⊙D2112038+(010540),91540133(010013)-813001-81531769012737 D2,D1⊙D3*******(010312),-017522(011181)-812958-81527468919301 D2,D2⊙D3*******(010290),-01818533(010000)-812951-81526768918750

注:a0表示对应哑变量组合元素的参数向量,其中D1、D2和D3分别代表反向货币冲击、经济衰退和大规模货币冲击的哑变量。⊙表示两个向量的元素相乘,33表示1%水平下显著,3表示5%水平下显著,+表示10%水平下显著。TV TP模型对应方程(5)～(9)和(11)。

最后,我们继续考虑哑变量之间或哑变量与哑变量交互形式组成的几种可能结果。其中除一种组合形式{D1,D3}中所有参数不显著外,其他组合形式可以用来解释货币政策冲击的非对称效果。这里需要指出的是,哑变量组合的概念实际上是一种并集的表示,与前面⊙表示的交集形式相对应。从这些结果可以看出,在考虑与经济衰退的组合时,其他非对称哑变量均表现出不同的解释能力。例如{D1,D2}组合结果表明,反向冲击和经济衰退共同解释了货币政策非对称性,也就是说,货币政策非对称效果一部分可由反向冲击的影响解释,另一部分可由经济衰退的影响解释,进一步表明反向货币冲击效果与正向货币冲击效果的非对称性,且前者大于后者;{D2,D2⊙D3}组合结果则表明,经济衰退与大规模冲击可以解释货币政策冲击的非对称效果,因此也意味着我国货币政策在经济衰退时的大规模冲击效果是显著的。

总之,上述结果表明我国货币政策的非对称效果不仅存在关于冲击方向、经济周期和冲击规模的非对称性,而且存在这些非对称形式的交互、组合的非对称性。特别地,我们在识别关于冲击方向的非对称性时,借助冲击方向与经济周期的交互、组合进行了验证。从理论上分析,这些结果也表明我国货币政策非对称性的形成原因可能是多方面的,既可能是总供给曲线的非线性,也可能是总需求曲线移动的非对称(即前面所指的冲击规模)。理论证明可参考Ball和Mankiw(1994)与Cover(1992)。

表4中给出的SC值和A IC值结果表明,当哑变量为D2和哑变量交互形式为D1⊙D2时,模型是最优的。因此表5给出了当哑变量为D2和哑变量交互形式为D1⊙D2时的TV T P 模型估计,这些结果比表3中F T P模型的估计结果更好,其中,当以哑变量D2为解释变量时模型中反应参数显著性增强,而当以哑变量交互形式D1⊙D2为解释变量时模型中所有参数都变得更为显著。

表5时变转移概率(TV TP)模型估计结果

哑变量D2哑变量交互形式为D1⊙D2参数估计值标准差T值参数估计值标准差T值

c0115049+01978511538c0　01394233010719514807 p11013801017436015112p1121425633014942419078γ1000100120γ1001535433012075215807γ20010033330100021616338γ2001512733012037215168γ1101000233010001417017γ11-51735133019069-613237γ2101102833010276317203γ21-81079533114166-517035 <10154783012844119263<101096733010167517881

σ

v-51797633019044-614101σ

v00100120

σ

e0151133012356211685σ

e010033

330100021618217

σ

w-71937233116966-416782σ

w010002

33010001417928

a D2 0,11196783111316117389a D1D2

0,1

101143633415965212068

似然值68917758似然值68916951

注:a D1D2

0,1

表示以哑变量D1×D2滞后一阶为解释变量所对应的系数,a D20,1则表示以哑变量D2滞后一阶为解释变量所对应的系数。33表示1%水平下显著,3表示5%水平下显著,+表示10%水平下显著。TV TP模型对应方程(5)～(9)和(11)。

另外,在模拟F TP模型和TV TP模型时,还可获得一些重要的不可观测变量的时间序列估计值,如产出的趋势成分和周期成分、不同区制下的平滑概率。图2给出了产出的不可观测成分分解后的周期成分(虚线部分)和货币政策冲击(实线部分),主要为考察产出周期成分与货币政策冲击之间的动态关系。图3给出了F TP模型在区制S t=1时的平滑概率,如果平滑概率值大于015,就表明在该时刻经济系统处于区制1。

图2　货币政策冲击和产出的周期成分

根据前面关于各种非对称形式的分析结果,我们可以容易地对我国货币政策非对称效果进行判断。在图3中,1992年1月的非对称性可解释为关于反向货币冲击的非对称,可从图2的对应点判别。类似地,1996年2～3月的冲击对应于经济扩张期的大规模反向货币冲击,1997年2月的冲击对应于经济衰退时的反向货币冲击,1998年2月的冲击对应于经济衰退时期的大规模反向货币冲击,最后2002年2月的冲击对应于经济衰退期的小规模扩张性货币冲击。这样的结论完全符合我国实际的经济运行状况,首先货币政策非对称性大多发生在经济衰退时期,或是为达到使经济持续降温而实行的紧缩性货币政策(1997年2月),或是为达到促进经济增长而实行的小规模扩张性货币政策(2002年2月);其次是在经济扩张时期,或是为防止经济过热而实行反向货币冲击(1992年1月),或是为使经济快速降温而实行大规模紧缩性货币政策(1996年2～3月)。

41基于冲击响应的进一步分析

通过以上模型的拟合,我们获得了区制转移反应系数γ10,γ20,γ11和γ21的估计值。这些系数估计值显著表明了货币政策冲击对产出的效应有两种不同的聚类,即分别处于区制0和区制1的系数时变性,见图3。

图3　区制S t=1的平滑概率

结合以上参数估计值,我们用逐步向前预测方法模拟了产出周期成分对货币政策冲击状态相依的累积冲击响应函数,见图4。实线部分为区制S1=0时的冲击响应,虚线部分为S1 =1时的冲击响应。从图4可以看出,产出对货币政策冲击的冲击响应路径完全依赖于初始状态。当t=2时刻发生1单位标准差货币政策冲击时,在区制0产出周期成分对该冲击反应的偏离程度比较小,而在区制1产出周期成分对该冲击反应的初始偏离程度比较大。两种初始区制条件下冲击响应路径趋势相同,均表现为向下趋势,最后在t=6时收敛于常数。不仅如此,产出对货币政策冲击的反应在不同初始区制条件下是非对称的,而这种初始区制条件对应了“低度反应”和“高度反应”区制。如果初始区制为S1=0,那么产出对货币冲击的反应就显著低于对初始区制为S1=1时的反应。而对于引起这种“低度反应”和“高度反应”的动因,显然与各种非对称形式相关。

四、基本结论

货币政策冲击、名义经济冲击与实际经济之间的动态关系一直是经济学家研究的焦点,也是我国制定货币政策以促进经济持续稳定发展的依据,而研究货币政策非对称效果对评价货币政策与我国产出增长之间的实际运行效果尤为重要。本文运用马尔可夫转移模型和一般化冲击响应函数来分析探讨货币政策冲击对我国产出的非对称影响关系,并通过时变转移概率(TV TP)方法进一步考察三种非对称形式,即关于货币政策冲击方向的非对称、关于货币政策冲击大小的非对称和关于经济扩张或衰退的非对称,得到两点基本结论:第一,我国产出对货币政策冲击有显著的非对称反应,而且这种反应对应着“高度反应”和“低度反应”区制,更确切地说,这是由于中央银行针对我国宏观经济形势而采取的“相机抉择”货币政策对产出产生不同的作用效果。在文中,“高度反应”指单位货币政策冲击引起的产出变动相对较大,“低度反应”则指单位货币政策冲击引起的产出变动相对较小。

第二,通过三种非对称形式及其交互和组合的分析,我们发现我国货币政策非对称性效果可以主要由货币政策冲击方向、经济周期的具体阶段和货币政策冲击大小来解释。关于这些非对称性的主要结果为:①经济衰退时期的政策效果大于经济扩张时期的政策效果;②大规模货币冲击的效果大于小规模货币冲击的效果;③在与经济衰退组合或交互出现时,反向货币冲击效果大于正向货币冲击效果。因此,这些结果有力地支持了宏观经济理论关于刚性工资、价格粘性引起总供给曲线非线性的结论。不仅如此,我国货币政策的非对称效果表现形式是多样化的,包括单独形式、交互形式和组合形式。文中也验证了这些非对称交互形式的可能存在,并利用这些结果对我国非对称时点进行了解释和说明。

参考文献

[1]刘金全、范剑青:《中国经济周期的非对称性和相关性研究》,《经济研究》2001年第5期。

[2]陆军、舒元:《货币政策无效性命题在中国的实证研究》,《经济研究》2003年第3期。

[3]Cover J1,19921A sy mmet ric ef f ects of positive and negative money sup pl y shocks,Quarterly Jour2 nal of Economics,107(4),1261～12821

[4]Filardo A1J1,19941B usiness cycles phases and thei r t ransitional dy namics,Journal of Business and

Economic Statistics12,299～3081

[5]G arcia,R1and Schaller,H1,20021A re the ef f ects of interest rate changes asy mmet ric?Economic Inquiry,40,102～1191

[6]Hansen,B1E1,19921T he likeli hood ratio test under nonstandard condition:Testing the M arkov sw itching model of GN P,Journal of Applied Econometrics,11,195～1981

[7]Hamilton,J1D1,19891A new a p p roach to the economic anal ysis of nonstationary time series and the business cycle,Econometrica,57(2),357～3841

[8]Kandil,M1,19951A sy mmet ric nominal f lex ibilit y and economic f l uctuations1Southern Economic Journal61,674～6951

[9]K im,C1J1and Nelson,C1R119991S tate S pace Models w ith Regime S w itching,The MIT Press,Cambridge,MA1

[10]Mark Holmes and Ping Wang,20021Do Monetary S hocks Exert N onlinear Real Ef f ects on U K

I ndust rial Production,Economia Internazionale,Vol55(3),351～3641

[11]Mishkin F1,19821Does antici pated policy matter?A n economet ric investi gation,Journal of Politi2 cal Economy,90,22～511

[12]Morgan,D1,19931A sy mmet ric ef f ects of monetary policy1Federal Reserve Bank of Kansas City Economic Review,78,21～331

[13]Ravn,M1and Sola,M119991A sy mmet ric ef f ects of monetary policy in the US:Positive versus negative or bi g versus small?Working Paper,University Pompeu Fabra1

[14]Sims,C1A1,19801M acroeconomics and realit y,Econometrica,48(1),1～481

[15]Thoma,M1A119941S ubsam ple I nstabilit y and A sy mmet ries in Money I ncome Causalit y,Jour2 nal of Econometrics64:279～3061

[16]Weise,C,19991T he asy mmet ric ef f ects of monetary policy:A nonlinear vector autoreg ression ap p roach,Journal of Money Credit and Banking,31,85～1081

[17]Watson,M1W1,19861Univariate det rending methods w ith stochastic t rends,Journal of Mone2 tary Economics,18,49～751

(责任编辑:彭　战)