我国货币政策冲击的季度效应

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1、我国货币政策冲击的季度效应口张安宁1，2金德环1(1．上海财经大学金融学院；2．上海市金融信息技术研究重点实验室，上海200433)[摘要]运用季度依赖(Quarter—Dependent)可变系数VAR模型，首次对我国货币政策冲击的季度效应进行了实证分析。结果表明：我国的货币政策冲击存在显著的季度效应，不同季度的货币政策冲击，会对实体经济运行产生不同的影响。我国货币政策冲击存在季度效应，可能是名义工资刚性和价格粘性共同作用的结果。[关键词]货币政策冲击；季度效应；脉冲响应[中图分类号]F822．2[文献标识码]A[文章编号]1003—1154(20

2、14)04—0010—03一、引言对货币政策有效性及其传导机制的研究是宏观经济学的一个重要分支，截至目前，国内外已有大量文献充分证实了货币政策的有效性(BernankeandBlinder_lI；BernankeandGertler_2I；刘金全_3I)。出于简便，绝大多数文献在运用价格粘性(PriceSticky)或工资刚性(WageRigidity)解释货币政策会对实际产出造成影响的同时，都无一例外地使用了名义工资或名义价格的调整在一年内服从均匀分布，或者在不同时点以一个固定不变的概率发生的简单假设(如Taylor_4o；Calvo_5o)。然而

3、现实中的一个有趣现象却是：商品价格的变动或工资合约的设定，往往集中发生在一年中的某个特定季度。如果名义价格变动或名义工资的调整，在一年中并不是均匀和随机的，那么不同季度的货币政策冲击对宏观经济运行的影响，就应该会有不同的效果，即应该存在货币政策的季度效应。在我国，货币政策已成为宏观调控的主要手段。以调整存贷款基准利率和存款准备金率为例，2004年初至2011年底，中国人民银行调整变动金融机构存贷款基准利率和存款类金融机构存款准备金率共计57t．欠。从季度分布来看，第一季度有12次，第二季度、第三季度和第四季度分别有14、11和20次。央行在不同季度出

4、台的货币政策，是否会对宏观经济的运行产生明显不同的影响，即我国是否存在货币政策冲击的季度效应?本文采用季度依赖(Quarter—Dependent)的可变系数VAR模型，首次对我国货币政策的季度效应进行了实证检验。实证结果表明，我国的货币政策冲击确实存在明显的季度效应。第一季度的货币政策冲击对实体经济的作用效果明显大于第二、三季度，第四季度的货币政策作用效果最小。目前由于缺少微观层面的数据支持，造成我国货币政策冲击存在季度效应的原因还不明确。本文认为，名义工资刚性(WageRigidity)或名义价格粘性(PriceSticky)都有可能是造成我国货

5、币政策效果存在季节差异的原因。本文的研究结论对我国货币政策当局的政策制定和执行具有一定的参考意义。考虑到货币政策冲击的季度效应，央行在出台和实施货币政策来对宏观经济进行宏观调控时，不仅要正确认识当前的宏观经济形势，把握好政策调控的方向和力度，还要重视到微观层面的企业活动与行为，充分考虑到企业在不同季度的产品价格变动和工资调整对货币政策效果的不同影响。二、计量模型与数据(一)模型设定本文运用季度依赖(Quarter—Dependent)可变系数VAR模型，模型的基本设定如下：[基金项目]国家社科基金重大项目(08&ZD036)；上海财经大学研究生创新基

6、金项目(cxJJ一2011—392)_囵管理现代化Y：=∑曰(g：)。Y：。+∑c(g：)：。尬。拟，(g：)够(1)丝=∑D。Y：。+∑烈。+w?(2)这个季度依赖的可变系数VAR模型与传统标准VAIl模型最重要的一个区别就在于，该模型中系数矩阵曰(q：)。和C(q：)。中的元素，也就是式(1)中各个滞后解释变量的系数取决于被解释变量L所标示的季度g：，若t期对应的是一年中的第J个季度O=1，2，3，4)，则g：习。季度依赖的关键含义就是货币政策冲击w⋯对实际经济变量L的特定影响取决于政策冲击所发生的季度q：。在上述假设货币政策冲击不影响当期宏观变

7、量的可识别条件下，可以把式(1)和式(2)调整为标准的VAIl简化形式。我们将式(1)带入式(2)，整理可得季度依赖的标准VAIl模型：l，：=∑[I-B(q：)。]～曰(g：)。l，。+∑[I-B(q：)。]“c(g：)。丝一。+[I-B(q：)。]4，(g：)《(3)丝=∑{D。[i-B(q：)。]～曰(g：)。+D。}l，：。+∑{D。[i-B(q：)。厂c(g：)。+岛}丝。+D。[I-B(q：)。厂47(g：)Z+w?(4)缩写成简化形式为：XFF(5，q)X：。+U(5)其中，F(S，q)是一个季度依赖的系数矩阵，这个矩阵中的元素随着被解

8、释变量置所处的特定季度q：(g：弓J=1，2，3，4)的不同而不同。模型(5)即是季度依赖的可变系数VAR模