第四節(jié) 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

利用宏觀時(shí)序數(shù)據(jù)檢驗(yàn)貨幣政策效應(yīng)的另一種常用方法是VAR模型，雖然這一方法因把具體傳導(dǎo)機(jī)制看作“黑箱”而不宜用于結(jié)構(gòu)分析，但是也具有對(duì)理論約束不敏感、更充分考慮內(nèi)生性問(wèn)題和可以動(dòng)態(tài)分析系統(tǒng)對(duì)變量信息沖擊反應(yīng)的優(yōu)勢(shì)。實(shí)際上，Bernanke和Getler（1995）、Bean等（2002）在揭示金融摩擦條件下貨幣政策沖擊的一些基本事實(shí)時(shí)，都用了VAR模型來(lái)分析“伯南克之謎”。為了觀察前面結(jié)構(gòu)線性單方程方法的穩(wěn)健性，這里也擬用VAR模型進(jìn)行對(duì)比。不過(guò)，能夠基于樣本信息直接估計(jì)的VAR模型是一種簡(jiǎn)約式模型，如果由簡(jiǎn)約式模型無(wú)法識(shí)別具有經(jīng)濟(jì)意義的結(jié)構(gòu)式模型，那么VAR模型對(duì)沖擊反應(yīng)的觀察結(jié)果因缺乏經(jīng)濟(jì)意義而具有很強(qiáng)的誤導(dǎo)性。因此，選擇VAR模型首先需要解決模型的識(shí)別性問(wèn)題。識(shí)別包括短期與長(zhǎng)期兩種方法，基于如下原因，我們只對(duì)參數(shù)識(shí)別做短期約束而未涉及長(zhǎng)期約束：一是短期約束的數(shù)量已足以保證結(jié)構(gòu)式模型的可識(shí)別性；二是長(zhǎng)期約束主要是基于名義沖擊對(duì)真實(shí)經(jīng)濟(jì)變量長(zhǎng)期無(wú)效的假設(shè)（Blanchard, Olivier and Quah,1989），但這一結(jié)論成立的前提是名義沖擊僅具有在價(jià)格粘性條件下短期總量效應(yīng)而不具有長(zhǎng)期增長(zhǎng)效應(yīng)，但對(duì)中國(guó)這樣經(jīng)濟(jì)存在嚴(yán)重異質(zhì)性和摩擦的情形，名義需求沖擊不僅會(huì)影響經(jīng)濟(jì)總量而且可能影響經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，因此名義沖擊很可能具有長(zhǎng)期效應(yīng)（林毅夫，2010）。

具體地，盡管普通VAR模型往往存在樣本信息數(shù)量過(guò)少而需估計(jì)參數(shù)過(guò)多的問(wèn)題，但為了保持模型中變量的原始關(guān)系與樣本信息，我們不擬利用FVAR和BVAR模型對(duì)VAR模型進(jìn)行降維或進(jìn)行先驗(yàn)的參數(shù)分布假設(shè)，而是借鑒Bernanke和Blinder（1992）、Afrin（2017）等的方法，采用對(duì)結(jié)構(gòu)式模型進(jìn)行遞歸識(shí)別的SVAR（Recursive SVAR）模型回歸估計(jì)。即首先根據(jù)研究的問(wèn)題與估計(jì)結(jié)果的有效性選擇系統(tǒng)中的變量集，然后基于經(jīng)濟(jì)邏輯事前判斷系統(tǒng)變量的同期因果時(shí)序方向，從而決定系統(tǒng)變量的排序，以及聯(lián)系結(jié)構(gòu)式模型新生沖擊與簡(jiǎn)約式模型預(yù)測(cè)誤差之間的相關(guān)系數(shù)矩陣。

一、遞歸SVAR模型方法

假定貨幣政策與相關(guān)宏觀經(jīng)濟(jì)變量的動(dòng)態(tài)互動(dòng)關(guān)系遵循如下的結(jié)構(gòu)VAR模型過(guò)程：

式中：Y為系統(tǒng)中內(nèi)生變量組成的n×1向量，X是外生變量組成的K×1向量，A（L）和B（L）分別為n×n和n×k滯后算子多項(xiàng)式矩陣，ε為各內(nèi)生變量新生信息組成的n×1向量，均值為0且互不相關(guān)。式（1-12）對(duì)應(yīng)的簡(jiǎn)約式方程為：

聯(lián)系式（1-13）的誤差項(xiàng)與式（1-12）結(jié)構(gòu)信息的關(guān)系式如下：

這里B是可逆矩陣。將式（1-13）兩邊同時(shí)乘以B-1并進(jìn)行一定的變形整理可得：

這里In是n階單位陣。由式（1-13）識(shí)別式（1-12）的關(guān)鍵在于在已知e t的條件下，式（1-14）是可識(shí)別的，即矩陣B各元素與εt的方差向量均有解。

二、遞歸模塊設(shè)計(jì)與模型識(shí)別

在一些開(kāi)放小國(guó)經(jīng)濟(jì)分析中，國(guó)外主要貿(mào)易伙伴的一般價(jià)格水平與原油等主要進(jìn)口原材料價(jià)格分別被看作外部總需求與總供給的外生擾動(dòng)因素，從而作為外生變量被引入模型（Ahmed and Islam,2004; Afrin,2017），但是，中國(guó)是一個(gè)開(kāi)放的大國(guó)且中國(guó)原油價(jià)格與國(guó)際原油價(jià)格波動(dòng)基本不同步（王湘，2014），因此這里不擬將國(guó)外變量作為外生變量引入整體VAR系統(tǒng)。根據(jù)前面的分析，我們選擇將如下變量引入VAR系統(tǒng)：Y1——利率市場(chǎng)化，Y2——貨幣政策，Y3——匯率，Y4——利率，Y5——信貸，Y6——影子銀行，Y7——新增固定資產(chǎn)投資完成額累計(jì)值，Y8——機(jī)器設(shè)備更新改造投資情況，Y9——GDP, Y10——投資結(jié)構(gòu)，Y11——般價(jià)格水平。

由于矩陣B中的元素是否為0表示系統(tǒng)中變量時(shí)序是否影響次序，因此我們按如下原則確定系統(tǒng)中方程遞歸識(shí)別的次序：第一，作為一種制度變遷，利率市場(chǎng)化的變化速度要遠(yuǎn)小于其他變量，因此假定利率市場(chǎng)化會(huì)影響其他變量，但是其他變量在短期內(nèi)不影響利率市場(chǎng)化，故將利率市場(chǎng)化變量排在第一位。第二，借鑒Bhattacharya（2011）和Afrin（2017），將所有的變量分為金融變量與實(shí)際經(jīng)濟(jì)變量?jī)蓚€(gè)模塊，并假定金融變量會(huì)在當(dāng)期影響實(shí)際變量，反之則不成立。其原因是，從企業(yè)微觀決策角度來(lái)看，無(wú)論是匯率、利率還是信貸條件的變化，都會(huì)立即影響企業(yè)的融資成本或信貸配給，從而影響宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。但是，無(wú)論是貨幣當(dāng)局還是金融中介機(jī)構(gòu)的決策變化，通常都是建立在對(duì)實(shí)際經(jīng)濟(jì)變量滯后期的觀察基礎(chǔ)之上。第三，金融變量模塊中的變量排序是：貨幣政策、匯率、利率、信貸、影子銀行。貨幣政策置前的原因是，匯率、利率、信貸與影子銀行在當(dāng)期即受貨幣政策的影響，但貨幣當(dāng)局須在觀察這些變量的幾期變動(dòng)后才會(huì)做出決策，不受后面變量當(dāng)期變動(dòng)的影響。匯率放在金融模塊的第二位，是考慮到中國(guó)的匯率仍是有管理?xiàng)l件下的浮動(dòng)匯率制，變動(dòng)范圍受限且相對(duì)缺乏彈性。按照Afrin（2017）的解釋?zhuān)刨J放在利率后面的原因是，利率的變動(dòng)往往預(yù)示著經(jīng)濟(jì)環(huán)境的好壞變化趨勢(shì)，而無(wú)論是銀行還是企業(yè)，都會(huì)根據(jù)這一指標(biāo)來(lái)決定當(dāng)期信貸的供給與需求，但反過(guò)來(lái)，當(dāng)期信貸的變動(dòng)對(duì)利率的當(dāng)期變動(dòng)影響就要小得多。不過(guò)，除此以外，我們認(rèn)為，這一次序安排也符合信貸變動(dòng)是利率變動(dòng)的引致需求的觀點(diǎn)（Romer and Romer,1989; Kashyap and Stein,1994）。由于影子銀行的存在是一種體制外的規(guī)避監(jiān)管行為，因此它受前面其他所有因素的影響，但不會(huì)在當(dāng)期影響前面的變量，故放最后。第四，實(shí)際變量模塊的變量排序?yàn)椋盒略龉潭ㄙY產(chǎn)投資額、機(jī)器設(shè)備更新改造投資情況、GDP、投資結(jié)構(gòu)。原因是，全社會(huì)新增固定資產(chǎn)投資額變化可能預(yù)示設(shè)備變化情況，故會(huì)影響設(shè)備投資當(dāng)期支出。而無(wú)論是新增固定資產(chǎn)還是設(shè)備投資變化，都會(huì)影響當(dāng)期的GDP，故GDP置于這些變量之后。相對(duì)而言，投資結(jié)構(gòu)變化可能受前面所有變量當(dāng)期變化的影響，但是投資結(jié)構(gòu)變化一般不會(huì)在當(dāng)期即引起其他變量的變化。第五，與Kim和Roubin（2000）、Bhuiyan（2012）一樣，我們也假定一般價(jià)格水平在當(dāng)期即受所有變量的影響，但不會(huì)在當(dāng)期影響其他變量。表1-8構(gòu)成了一個(gè)恰好識(shí)別的遞歸B矩陣設(shè)定。

三、估計(jì)方法

為了識(shí)別不同因素對(duì)脈沖響應(yīng)結(jié)果的影響，這里采用Ramey（1993）、Disyata和Vongsinsirikul（2003）等提出的一種VAR模型比較分離技術(shù)，基本思想是：由于對(duì)于VAR模型來(lái)說(shuō)，脈沖響應(yīng)過(guò)程相當(dāng)于將系統(tǒng)中的內(nèi)生變量寫(xiě)成系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的移動(dòng)平均過(guò)程（VMA），即系統(tǒng)中的每一個(gè)變量可以表示為系統(tǒng)中所有方程隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)加權(quán)移動(dòng)平均形式，因此由求偏導(dǎo)的知識(shí)可知，某個(gè)變量關(guān)于另一個(gè)變量沖擊的脈沖響應(yīng)，相當(dāng)于是剔除（控制）了VAR模型中其他變量的隨機(jī)沖擊在任何時(shí)點(diǎn)的擾動(dòng)影響后，這一變量在任一時(shí)點(diǎn)的波動(dòng)值?？梢?jiàn)，除引起初始擾動(dòng)的關(guān)注變量外，如果某一變量作為內(nèi)生變量被引入VAR模型，則意味著這一變量沖擊的影響被控制，此時(shí)關(guān)注變量的脈沖響應(yīng)值剔除了這一變量沖擊的影響；反之，如果某一變量沒(méi)有以?xún)?nèi)生變量的形式被引入VAR模型，則意味著這一變量沖擊的影響沒(méi)有被控制，即關(guān)注變量的脈沖響應(yīng)值“包含”這一變量沖擊的影響。據(jù)此，通過(guò)在一個(gè)VAR模型中引入與排除某個(gè)變量，求出的關(guān)注變量脈沖響應(yīng)之差即可近似表示這一變量對(duì)關(guān)注變量脈沖響應(yīng)的影響大小。

四、脈沖響應(yīng)結(jié)果

圖1-1至圖1-8給出了控制與不控制其他變量的各種情況下，產(chǎn)出或投資等的對(duì)數(shù)關(guān)于貨幣政策和利率的脈沖響應(yīng)結(jié)果?？偟膩?lái)看，各種情況下的脈沖響應(yīng)結(jié)果與前面的結(jié)構(gòu)式方程ARDL模型結(jié)果基本一致，說(shuō)明ARDL模型結(jié)果是相對(duì)穩(wěn)健的。首先，圖1-1、圖1-2顯示，僅利率本身遠(yuǎn)不能充分反映貨幣政策對(duì)產(chǎn)出的沖擊，即便在遞歸的VAR模型中控制了利率后，圖1-1仍然顯示，貨幣政策對(duì)于產(chǎn)出仍有較大的沖擊作用且其滯后期要長(zhǎng)于利率的滯后斯，說(shuō)明無(wú)論是“伯南克之謎”的時(shí)滯效應(yīng)還是放大效應(yīng)，在我國(guó)都顯著存在。圖1-2在不控制其他變量條件下的脈沖響應(yīng)結(jié)果也表明，雖然貨幣政策對(duì)于設(shè)備投資的沖擊較小，但對(duì)固定資產(chǎn)投資有著顯著的影響，表明“伯南克之謎”的結(jié)構(gòu)效應(yīng)也顯著存在。其次，將圖1-3控制利率市場(chǎng)化條件下的脈沖響應(yīng)結(jié)果與圖1-1對(duì)比來(lái)看，雖然貨幣政策時(shí)滯效應(yīng)仍然存在，但是，貨幣政策對(duì)產(chǎn)出的沖擊有所減小，利率對(duì)產(chǎn)出的沖擊明顯增大，表明利率市場(chǎng)化顯著地弱化了“伯南克之謎”的放大效應(yīng)。類(lèi)似地，對(duì)比圖1-4、圖1-2可知，在控制利率市場(chǎng)化水平后，固定資產(chǎn)投資關(guān)于貨幣政策的脈沖響應(yīng)值大約降低了40%，說(shuō)明利率市場(chǎng)化也顯著弱化了“伯南克之謎”的結(jié)構(gòu)效應(yīng)。再次，將圖1-5、圖1-6控制影子銀行后的結(jié)果與圖1-3、圖1-4對(duì)比易知，在控制影子銀行后，貨幣政策的時(shí)滯效應(yīng)有微弱的弱化，但是放大效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)各減小了約50%與15%，說(shuō)明影子銀行對(duì)于貨幣政策實(shí)施效果產(chǎn)生了比較重大的影響，這與前面的ARDL模型結(jié)果是基本一致的。最后，圖1-7、圖1-8控制經(jīng)濟(jì)產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)的脈沖響應(yīng)結(jié)果與圖1-3、圖1-4對(duì)比表明，在控制投資結(jié)構(gòu)后，貨幣政策時(shí)滯效應(yīng)減小了約1期，放大效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)各減小了約30%和20%，其中固定資產(chǎn)投資減少了約30%，設(shè)備投資減少了約10%，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)中民營(yíng)經(jīng)濟(jì)比重的提高，對(duì)于完善實(shí)體經(jīng)濟(jì)的市場(chǎng)化水平，從而減小整體經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)摩擦的程度和提高貨幣政策傳導(dǎo)與理論預(yù)期的一致性，具有重要意義。