第一節 中國“伯南克之謎”的存在性及其特征

在市場完全的凱恩斯主義IS-LM模型當中，貨幣政策變動通過影響貨幣市場均衡來影響利率的調整，進而在商品市場中通過改變投資品的成本和消費的跨期選擇影響產出。顯然，在這一理論框架中，利率變動是政策變動的完全反映，貨幣政策對真實產出的影響完全可通過利率對產出的影響來體現。但若市場是不完全的，利率價格機制不再是決定企業投資和消費選擇的唯一因素，信息不對稱所產生的道德風險和代理成本等問題，可能使得企業和家庭面臨外部融資或流動性約束。在這種情況下，如果貨幣政策不僅影響利率，而且通過直接或間接的因素影響企業與家庭的外部融資約束，那么企業投資成本調整和家庭消費、儲蓄跨期替代機理不再成立，利率也將不再是貨幣政策的完全反映。于是，僅強調利率作用的貨幣政策“貨幣觀”將面臨如下三大效應謎團：放大效應、時滯效應和結構效應。

一、放大效應與時滯效應

（一）嵌套ARDL模型檢驗方法設計

從信息的利用效率來看，如果利率變動能包含貨幣政策變動的所有信息，那么這意味著在給定利率的條件下，增加貨幣政策變量不會再提供更多的信息。也就是說，包含貨幣政策變量的模型是嵌套于不包含貨幣政策的模型之中的，故可用嵌套模型來檢驗放大效應與時滯效應。考慮到真實經濟中市場摩擦引起的信息傳播的滯后效應和解釋變量內生性導致的模型動態不完備性，以及不對被解釋變量關于解釋變量的反應施加過多的約束，下面采用ARDL模型來刻畫利率與貨幣政策對產出的影響：|，且顯著性也將有所降低。若時滯效應存在，那么貨幣政策變量的引入將減少利率滯后期，即r1＜r2。

式中：lnoutc——產出，R——真實利率水平，MP——貨幣政策變量，Z——其他控制變量組成的向量。由于式（1-1）、式（1-2）的內生性問題主要來自貨幣政策決策因產出波動而改變，而模型的動態完備性分別要求式（1-1）和式（1-2）滿足Md=P×Md（y1, y2, r）和，且在現實當中，貨幣政策當局依據產出波動來調整貨幣政策的行為具有一定的滯后性，因而lnoutc的滯后項可用于控制產出對貨幣政策或利率變動的反向因果關系而導致的隨機擾動項與關注解釋變量的相關性。如果貨幣政策變動的信息被利率所包含，那么，產出關于貨幣政策變動的長期彈性將為0，即式（1-1）中的。由于遺漏變量所引起的關注解釋變量系數估計偏誤，等于遺漏變量與被解釋變量的偏相關系數乘以遺漏變量與模型中關注解釋變量的偏相關系數（即），因而若放大效應存在，則貨幣政策變量的引入將減小產出關于利率的長期彈性系數，即|

（二）變量與數據

1．產出（lnelec）

表示產出的指標通常是GDP，但GDP僅有季度數據而無月度數據。另外，由于統計上加總偏誤等方面的原因，中國這一指標的質量也時常會被國內外學者所質疑。近些年來，以用電量為主要指標的克強指數因更能反映真實經濟波動而被國內外學者所看重（張瀟方，張應應，2014；林春，2016）。據此，本文選用的主要數據頻率為月度，并選擇了月度用電量來表示產出。

2．利率（BR或LAR）

由于中國仍存在較嚴重的金融市場分割，因而利率指標存在多樣化且各種利率指標并不一定等價。不過，從經濟學的角度來看，利率反應的是投資的機會成本，因此利率指標的選擇應當以符合市場競價且能反映市場整體資金供需情況為基本原則。國內的相關研究主要選用的是銀行間同業拆借利率（鄭挺國，宋濤，2011；李旭超，蔣岳祥，2014）。從中國的貨幣政策與利率體系的關系來看，對貨幣政策最敏感的是銀行間同業拆借利率與基準利率。因此參照已有研究并結合本文的研究目的，這一部分選用月度加權平均銀行間同業拆借利率（BR）作為主要的實證指標，同時采用了6個月的短期貸款利率（LAR）作為比較。

3．貨幣政策變量（MP）

在已有文獻中，一些研究選擇了價格型的再貸款利率、再貼現利率和央票利率等作為貨幣政策的代理變量（馬文濤，2011；姚余棟，譚海鳴， 2011），也有一些研究選擇了數量型的貨幣供應量作為貨幣政策的代理變量（Atkeson et al.,2007；宋玉華，李澤詳，2007）。但是，中國的貨幣政策工具具有多樣性，且任何一種工具都難以充分反映貨幣政策的整體變動，因而尋找一個綜合的貨幣政策指標始終是一個困難（Sun,2013）。根據凱恩斯主義的AS-AD模型，雖然貨幣供應量似乎是一個反映貨幣政策的綜合指標，但這一指標的變動并不完全反映貨幣政策的外生供給變化，而且還受產出等需求因素的內生誘致變動影響。因此，選用貨幣供應量作為貨幣政策變量的關鍵，是從觀察到的貨幣供應量數據中剔除由需求因素引起的變動。根據這一思路，假定貨幣政策是滯后而非前瞻的，也就是說，在月度頻率上，貨幣當局僅對過去的宏觀經濟變量的變化做出反應，而對本期及未來的變化不敏感。于是在這種情形下，當期產出（用工業產值表示）和當期利率（如前所定義）的變動引起的是貨幣需求而非貨幣供應的變化。另外，引起貨幣需求變化的又一個重要因素是技術沖擊引起的人們持幣行為變化，對中國來說，近幾年來最重要的技術沖擊來自互聯網金融。例如：移動支付和各種互聯網金融理財改變了人們對現金與儲蓄存款的需求。據此，我們將現實觀察到的貨幣供應量M2的對數關于月度工業產值對數、利率水平和互聯網金融發展（以第三方支付為代理變量）做兩種回歸：一是包含匯率變量，二是不包含匯率變量。然后，將兩種情況下所得的殘差u1和u2作為貨幣政策的代理變量。

4．其他控制變量（Z）

本部分的關注變量是利率和貨幣政策，因而需要控制的是既影響產出，又可能與利率和貨幣政策相關的因素。考慮到中國采取的是有管理的浮動匯率制度，以及貨幣政策與財政政策的聯動性（劉偉，2011），因此這里的控制變量選擇人民幣實際有效匯率（EX）和政府支出（fisl）兩個變量。

為了消除周期因素的影響，所有的月度數據均采用了Eviews9.0中的Census X12或X11方法進行了季節調整，缺失數據均采用考慮預測誤差動態調整的指數平滑（Exponential Smoothing）方法進行了補充。數據來源于國家統計局和Wind資訊。

（三）估計方法討論

雖然加入被解釋變量的滯后分布可以有效控制內生性問題，但是式（1-1）、式（1-2）的估計仍需解決如下幾個問題。一是滯后項階數確定的問題。由于ARDL模型估計仍是通過最小二乘回歸實現的，因此Eveiws9.0程序可以通過標準的Akaike、Schwarz和Hannan-Quinn信息準則對滯后階進行自動最優選擇。二是長期彈性的系數估計及標準誤估計問題。長期彈性（半彈性，以下簡稱彈性）的經濟學含義是經濟處于均衡狀態時的彈性值，而當經濟處于均衡狀態時，各變量的增長率為0，即所有的變量是一個常量，因此式（1-1）、式（1-2）的長期彈性系數的計算公式為：i=1 i=1 i=1 i=1。Eviews9.0給出了這一系數的估計值，并利用德爾塔法（Delta）計算出了系數的標準誤。三是變量的平穩性問題。ARDL模型的平穩性問題源自多項式滯后差分算子方程C（L）=1-δ1L-δ2L2-…-δjLj（j=m1, m2）解的問題，即若C（1）=0或，那么差分算子方程將變得不穩定。所以，模型估計比較理想的條件是模型中的變量是平穩的。但是，Pesaran和Shin（1999）的研究表明，即便模型中的變量是非平穩且單整階數是不同的，通常的OLS估計的參數仍是超一致的，且在經過德爾塔法對參數估計標準誤進行調整后，還可對變量之間是否存在協整關系進行檢驗。Eveiws9.0給出了這些結果。

（四）估計結果

表1-1給出了貨幣政策“伯南克之謎”的放大效應與時滯效應估計結果。為了觀察關注變量指標選擇對結果穩健性的影響，表1-1在將結果分為銀行間同業拆借與6個月期貸款基準利率兩大模塊的基礎之上，又分別估計了兩種貨幣政策代理變量的估計結果，并在兩大模塊內部對比了包含貨幣政策變量與不包含貨幣政策變量兩種情形下，利率的滯后階與利率關于產出長期彈性的估計結果。從模型主要關注變量的估計結果來看，不同情形下的估計結果保持了較好的一致性，不過，從財政支出變量系數顯著性來看，6個月期貸款利率條件下的模型顯著性更高，相對更符合理論預期，因此后面擬以該模塊的估計結果作為分析的依據。首先來看放大效應，根據模塊2，無論貨幣政策代理變量是u1還是u2，在模型中加入貨幣政策代理變量后，代表利率對產出綜合影響的長期彈性系數絕對值均顯著減小，分別由初始的0.0354減小至0.0282和0.0258。由于貨幣政策變量與利率變動負相關，而貨幣政策變量與產出正相關，因而按遺漏變量的誤差判斷公式可知，這一估計結果符合理論預期，表明中國的貨幣政策在傳導過程中同樣存在“伯南克之謎”的放大效應。粗略地來看，利率只能解釋貨幣政策傳導中的約45%，如果僅將利率作為解釋貨幣政策傳導效應的唯一渠道，那么這一解釋將利率的作用放大了大約55%。

從模塊2的LAR滯后值來看，在沒有對貨幣政策進行控制前，LAR的三階滯后值均比較顯著且變化呈馬鞍形，但在對貨幣政策MP加以控制后，兩種貨幣政策代理變量下的估計結果都一致顯示，LAR顯著的滯后期變為只有1期，這說明利率渠道本身不足以解釋貨幣政策的總體時滯效應，即便利率的作用消失，貨幣政策對實體經濟的影響仍會持續一段時間，表明貨幣政策“伯南克之謎”的時滯效應確實存在。另外，利率在第一期的值為正且不顯著，這可能與貨幣政策的逆周期操作且貨幣政策發揮作用需要一個滯后期有關。利率的上升往往意味著貨幣政策的緊縮，但是，由于投資的不可逆性與信貸合約的制度粘性，利率的初始提高通常不會導致投資的立即下降，投資仍會在制度慣性驅使下在初始階段繼續上升。此外需要說明的是，這里MP的增大表示的是寬松的貨幣政策，而一些研究認為，貨幣政策是不對稱的，因此寬松貨幣政策下的估計結果可能并不能反映緊縮條件下的貨幣政策效果。不過，這些研究表明，貨幣政策的不對稱性只影響了貨幣政策的影響程度，并沒有對不對稱性的正負方向產生影響，因此不會對基本判斷產生嚴重沖擊（陳德偉等，2003）。

二、結構效應

（一）嵌套ARDL模型檢驗方法設計

“伯南克之謎”的結構效應指的是總需求的構成部分對于不同期限結構的利率顯示出有異于理論預期的敏感性。具體而言，理論上，由于貨幣政策主要影響的是短期利率，而固定資產投資、住宅投資與耐用消費品的購買主要受長期利率的影響，因此這些支出應當對貨幣政策不敏感。但是，關于美國、歐洲與日本的實證結果卻與此不符，總需求的這些部分表現出對貨幣政策的很強的敏感性（Bernanke and Gertler,1995; Peersman and Smets,2001）。本部分檢驗中國的這一情況。我們通過檢驗如下兩個ARDL模型是否嵌套來達到分析的目的：

式中：lninv——長期投資或耐用消費品購買，LR——真實的長期利率水平。如果結構效應是存在的，那么應當有：式（1-4）嵌套于式（1-3）中，且式（1-4）中的MP長期彈性系數是顯著非0的。同時，由于式（1-4）中可能的遺漏變量偏誤的存在，式（1-3）中的MP長期彈性系數的絕對值會減小，即|，但其仍是顯著的。

（二）變量與數據

1．固定資產投資或耐用消費品購買（inv）

固定資產投資與耐用消費品購買分別反映的是企業與家庭的長期投資。在具體的統計數據中，對于這方面的支出有著不同的分類。考慮到樣本的代表性，以及不同分類的投資主體對于利率與貨幣政策敏感度的差異性，我們選擇“固定資產投資完成額累計值”和“固定資產投資中的設備購置”兩個不同的指標，分別用于反映經濟總體的投資情況和機器設備更新改造投資情況。耐用消費品購買支出選擇“城鎮居民人均年度消費支出中的耐用消費品支出”和“農村居民人均年度消費支出中的家庭設備及服務支出”，分別用以反映城鎮與農村居民的不同消費行為決策。數據來自Wind資訊，所有數據均是月度的，且進行了季度調整。其中，新增固定資產投資完成額累計值和固定資產投資中的設備購置月度樣本數據區間是從2005年1月至2016年12月。需要說明的是，城鎮居民和農村居民利用的是季度數據，樣本區間是2005年到2012年，由于數據樣本較少，估計利用了10個具有代表性的省份（河北省、吉林省、山東省、浙江省、廣東省、湖北省、河南省、陜西省、云南省和四川省）的面板數據。

2．長期利率（LR）

長期利率是企業與家庭在長期投資或消費支出時，需要考慮的資金機會成本。雖然近些年來隨著理財產品、互聯網金融和民間借貸市場的規范化，金融市場的分割性在一定程度上被削弱，但受制于金融監管和借款主體的抵押能力差異，不同市場利率的差異性仍是普遍存在的。但總的來看，金融市場一體化程度的加深意味著市場化的利率指標越來越能反映微觀主體投資或消費的機會成本。在已有的研究中，一些學者選擇了國內較早實行市場化的國債市場利率（楊宇俊，黃卉，2011），但國債一級市場的參與主體是各金融機構，反映的主要是正規金融市場的資金緊缺度與金融機構的投資機會。考慮到民間金融市場與正規金融市場可能會存在一定的分割性，在選擇“10年期標準國債預期收益率”的同時，也選擇數據比較齊全的“廣州小額貸款市場1年期平均利率”作為長期利率的指標。其中，國債預期收益率樣本區間是從2005年1月至2016年12月，廣州小額貸款市場1年期平均利率樣本區間是從2013年4月到2016年12月，以每種利率持續期間為權重由日度數據加權平均轉化為月度數據得到，不過，考慮到樣本區間、變量頻率的一致性與樣本數量，下面僅表1-2的回歸中用到了民間利率。數據也是來自Wind資訊，且均進行了季度調整。

3．控制變量

根據Romer（2012），建立在簡單邊際投資決策基礎上的動態新古典投資模型會產生利率離散降低引起資本存量增長率離散變化的情況，而這與現實中投資是有限的事實相違背，因此一個更有解釋力的投資模型應當加入預期與調整成本因素。據此，這里選擇月度“宏觀經濟景氣先行指數”（IND）來控制預期對企業投資的影響，以及“工業生產者購進價格指數當月同比”（PIRM）作為控制企業投資調整成本的變量。

（三）實證結果

表1-2、表1-3給出了固定資產投資完成額與設備購買投資、城鎮和農村居民家庭設備購買的估計結果。表中對于每一個被解釋變量均同時估計了包含長期利率與不包含長期利率的結果，目的是觀察由此引起的貨幣政策效應的變化。總的來看，根據回歸結果可得到如下幾個結論：一是關注系數MP的長期彈性在不同的情形下估計結果的顯著性有差異，但總的來說，估計結果能在一定程度上證明中國貨幣政策“伯南克之謎”中結構效應的存在。如前所述，如果“伯南克之謎”結構效應存在，那么即便在加入理論上對長期投資與耐用消費品購買有著顯著影響的長期利率后，貨幣政策對于解釋長期投資與耐用消費品購買仍然具有不可忽視的重要性，這一點是通過估計結果中MP系數的顯著性來體現的。據此，比較各種情形下的估計結果可以看出，無論對于哪一個被解釋變量，以u2為貨幣政策代理變量的估計結果都是顯著為正的，但以u1為貨幣政策代理變量的結果雖為正但不顯著，這說明估計結果對于貨幣政策變量的選擇具有一定的敏感性。對此的可能解釋是，這表明維持匯率的波動幅度是央行貨幣政策的重要目標，匯率的波動在相當程度上反映的是諸如央行通過央票發行抵消外匯變化引起的貨幣供應量的變動，這使得u2是一個更好的反映貨幣政策的代理指標。如果上述解釋是成立的，那么表1-2、表1-3以u2為貨幣政策代理變量的回歸結果均表明，擴張性的貨幣政策對于長期投資與耐用消費品購買有著顯著的影響。這為“伯南克之謎”的存在性提供了有力證據。二是與前面的分析相同，貨幣政策的非對稱性不會影響對回歸結果的基本判斷。雖然我們選擇的貨幣政策代理變量u2這一指標的增加表示的是貨幣政策的寬松情形，且一些研究表明，貨幣政策的作用具有非對稱性，但是，各種情形關于利率長短期彈性或乘數的估計結果均表明，大部分情況下，利率對被解釋變量的影響是負的，而且在控制與不控制利率條件下，貨幣政策長期彈性的結果表明，在控制利率后，貨幣政策系數絕對值大多有所增大，這表明長期利率當中很可能包含了反映貨幣政策變動的部分因素。也就是說，這意味著長期利率的提高在某種意義上可反映貨幣政策緊縮的情形，表明緊縮性的貨幣政策對各種固定資產投資和耐用消費品購買的影響是負的。也就是說，無論是擴張性還是緊縮性貨幣政策，“伯南克之謎”的結構效應存在的概率較大。最后，由表1-2國債利率與民間利率的回歸結果來看，國債利率的回歸結果與理論預期更加一致。例如在以國債利率計算長期利率的情況下，反映宏觀經濟景氣情況的IND前面的系數為正，換為民間利率時前面的系數為負，但是從理論上來看，無論是長期投資還是耐用消費品購買，都是順周期變量，因此國債利率可能是一個更好的反映整體金融市場資金成本水平的變量，這可能與國債市場與民間借貸市場的市場范圍與規模差異性有關。

另外，比較采用國債利率和控制長期利率水平的估計結果可知，固定資產投資完成額、設備購買投資、城鎮居民家庭設備購買和農村居民家庭設備購買關于貨幣政策MP 的長期彈性系數分別為：0.4213、0.2998、0.3336和0.2122。從估計結果來看，貨幣政策對于固定資產投資完成額的放大效應最大，其次為城鎮居民家庭設備購買，最后是農村居民家庭設備購買。貨幣政策對固定資產投資完成額的放大效應大于對設備購買投資的影響，主要原因應當是從統計口徑來看，固定資產投資完成額指的是一定期間內購置與建造固定資產形成的費用總和，而設備購買投資指的是完成額中購置各種設備的實際支出，包括前期購置但尚未實際安裝的“需要安裝”項目，因而設備購買投資中的相當一部分取決于前期的決策行為與合約規定，受本期開始的貨幣政策調整影響較小。類似地，從流動性約束的角度來看，由于擁有更多的金融便利，因此城鎮居民受流動性約束更弱，但是也正因如此，通過證券財富效應和流動性融資便利的調整，貨幣政策對城鎮居民的影響也相對較大，而農村居民家庭的支出更受制于以往的儲蓄與當期收入，但這些因素均與貨幣政策的變動關系不大。最后，估計結果另一個比較有意思的結論是，不同于通常認為的投資的波動要遠大于消費的預期（Romer,2012），這里的實證表明，中國居民的消費受到的貨幣政策的影響沒有顯著地小于投資。對此的一個可能解釋是，中國的金融結構或投資結構中存在的一些因素，阻礙了貨幣政策的傳導或改變了企業投資決策的行為特征，這將是后面需進一步證實的內容。