中国货币冲销操作的动态路径及其影响分析（上）

内容提要：本文对BGT(2002)模型进行修正，基于2004—2010年中国月度数据估计了动态货币冲销系数，探讨了货币冲销水平对中国宏观经济产生的影响以及冲销政策的可持续性。结果发现，近年来中国央行总体上进行了较为充分的货币冲销，但冲销水平短期内存在明显的波动，这种波动对宏观经济产生了显著的影响；以央票利率为代表的冲销成本和国内净资产规模的限制，是造成货币冲销水平波动和冲销政策在长期内难以持续的主要原因。

关键词：冲销系数，冲销成本，规模限制

2002年以来，中国国际收支规模逐年扩大且急剧增加，为了稳定人民币汇率，中央银行被动增加大量外汇储备并向国内市场投放相应数量的人民币，导致基础货币迅猛增加，并通过商业银行的派生存款和货币乘数效应，引发通货膨胀压力和资产泡沫风险。为此，中国央行通过大规模的货币冲销操作来回收银行体系中的过多流动性，但是通货膨胀压力仍然此起彼伏。在这样的背景下，本文分析了中国货币冲销操作在各个时期的动态变化及其对中国宏观经济的影响，讨论了影响中国央行货币冲销操作的主要因素，并基于这些因素来判断中国货币冲销操作的长期可持续性。

论文结构安排如下：第一部分对货币冲销系数和影响货币冲销的因素进行文献梳理和评述，并提出本文的创新之处；第二部分对BGT(2002)模型进行修正和扩展，将资产价格因素引入央行损失函数；第三部分通过滚动回归时货币冲销系数进行测度；第四部分就冲销系数的变化对宏观经济的影响进行检验；第五部分讨论中国货币冲销行为动态变化的主要影响因素；最后是结论和政策建议。

一、问题的提出

关于货币冲销系数的估计，开创性的工作来源于Argy等(1974)和Kouri等(1974)，他们提出了以估计央行国内净资产变化与国外净资产变化之间关系为基础的“抵消系数与冲销系数模型”；Brissimis、Gibson、Tsakalotos(2002)基于中央银行损失函数构建的BGT模型则为货币冲销系数的估计奠定了坚实的理论基础，被称为估计冲销系数的BGT模型，后续研究根据不同的实证研究背景在此基础上加以修正。D.He等人(2005)以国内信贷量和利率水平为控制变量构建了一个四变量向量自回归(VAR)模型，对1998—2004年的月度数据进行检验，认为这一时期中国进行了较为充分的冲销操作，时滞大约在1个月左右；Ouyang等(2006)、Chengying Zhang(2010)分别采取不同的工具变量对联立方程进行估计，并滚动回归出中国央行的动态冲销系数；Aizenman等人(2009)采取普通最小二乘法(OLS)对包括中国在内的亚洲和拉丁美洲发展中国家的货币冲销操作进行了实证研究，认为在全球经济一体化的背景下，新兴市场国家为了在稳定汇率的同时保持货币政策自主性，不得不加大货币冲销力度。徐明东和田素华(2007)采用1994—2007年的季度数据估计了中国央行的动态冲销系数，认为在2004年之前冲销水平在-0.6左右，之后基本达到了充分冲销的水平；黄武俊和陈漓高(2009)基于修正的BGT模型，采用两阶段最小二乘法得出了略低的冲销水平，同样认为2004年以后中国进行了较为充分的货币冲销操作。

在货币冲销操作的限制因素方面，Calvo(1990)提出了冲销操作会导致利率水平上升，诱发巨额的财政成本，使冲销操作难以持续；Christensen(2004)对捷克的货币冲销操作进行分析，提出了可能存在的操作规模限制。在国内，余永定(2003)指出货币冲销的收益成本不对称最终需要财政承担损失；武剑(2005)认为长期使用冲销政策不仅会制约货币政策的操作空间，还将引起国内利率上升，经济结构扭曲，“热钱”套利动机增加，进而引发系统性金融风险；史焕平(2006)认为央行票据的效率会逐渐下降继而不可持续；余明(2010)对央行票据和存款准备金率这两种冲销方式的不可持续性进行了文献梳理。

本文和上述文献主要有两个方面的区别：第一，以往文献对于货币冲销系数的估计大都以季度数据为主，抹平了月度间冲销水平的变化，有可能丢失了部分信息，使得冲销操作的局部特性通过季度数据加总而消失了，此外，从政策操作实践来看，央行的公开市场操作更多是基于月度数据的变化进行动态调整。因此，本文选取月度数据对动态冲销系数进行估计。第二，以往文献无论是采用何种频率的数据，都没有进一步研究货币冲销系数对经济中其他变量的影响，也没有检验货币冲销水平的动态变化受到哪些因素的驱动，本文在估计出冲销系数的基础上对这两个问题进行探索性的研究。

二、理论模型的修正与扩展

本文从两个方面对BGT模型框架进行修正：一是考虑到近年来中国股票市场与房地产市场对国内经济产生的显著影响，避免资产价格的大幅波动也是中央银行关注的重要目标，我们将其纳入央行的损失函数；二是剔除损失函数中的汇率与利率波动项，主要是由于这两个变量在中国的波动幅度较小，同时，经验研究也发现这两个变量在经验检验中均不显著(Chengying Zhang，2010；黄武俊等，2009)。

修正后的中央银行损失函数表示如下：

L_t=α(p_t-p_t^T)2+β(y_t-y_t^T)²+γ(h_t-h_t^T)² (1)

其中，p_t-p_t^T为物价水平与理想物价水平的偏离，y_t-y_t^T为产出缺口(记为gap_t)，h_t-h_t^T为资产价格水平与理想资产价格水平的偏离。假定为保持物价水平稳定，本期物价水平目标的制定与上一期物价水平保持一致，即p_t^T=p_t-1，于是有：p_t-p_t^T=(p_t-p_t-1)-(p_t^T-p_t-1)=Δp_t-(p_t^T-p_t-1)=Δp_t，同理可得h_t-h_t^T=Δh_t，从而央行损失函数可以转化为：

L_t=α(Δp_t)²+β(gap_t)²+γ(Δh_t)² (2)

根据经济学基本理论，我们进行如下简化假设：

1、本期物价水平变动是本期广义货币供应量变动(ΔM2_t)、上一期物价水平变动(Δp_t-1)和本期名义汇率水平变动(Δe_t)的线性函数：

Δp_t=φ₁ΔM2_t+φ₂Δp_t-1+φ₃Δe_t (3)

在国际收支账户中，经常项目余额记为CA_t，净资本流动记为ΔNK_t，可以得到ΔNFA_t=CA_t+ΔNK_t。在此基础上假设CA_t是产出缺口(gap_t)与实际有效汇率变动(Δreer_t)的线性函数：CA_t=η₁gap_t-η₂Δreer_t；根据非抛补利率平价(UIP)理论，ΔNK_t是未预期到的汇率变动(Δ(e_t-E_t-1e_t))和上一期国内外利差(Δ(r_t-1-r_t-1^*))的线性函数：ΔNK_t= Δ[(e_t-E_t-1e_t)+(r_t-1-r_t*-1)]；同时国内利率变动与广义货币供应量变动成反向线性关系：Δr_t=δΔM2_t。因此，可以得到本期物价水平变动的具体表达式：

Δp_t=(φ₁-δ)ΔM2_t+φ₂Δp_t-1+φ₃ωΔNFA_t+φ₃ωη₁gap_t+φ₃ωη₂Δreer_t+φ₃Δ(r_t-1^*+E_t-1e_t) (4)

2、本期产出缺口是本期广义货币供应量变动(ΔM2_t)、上一期产出缺口(gap_t-1)和上一期财政支出变动(Δg_t-1)的函数：

gap_t=λ₁ΔM2_t+λ₂gap_t-1+λ₃Δg_t-1 (5)

3、本期资产价格水平的变动是本期广义货币供应量变动(ΔM2_t)、上一期资产价格水平变动(Δh_t-1)的线性函数：

Δh_t=θ₁ΔM2_t+θ₂Δh_t-1 (6)

广义货币供应量(M2)可以分解为基础货币(MB)与广义货币乘数(mm)的乘积，基础货币(MB)可进一步分解为外汇占款(NFA)和国内信贷(NDA)之和，于是M2的变动可以继续分解为下式：

ΔM2_t=Δ(MB_t·mm_t)=Δ((NFA_t+NDA_t)·mm_t)=(ΔNFA_t+ΔNDA_t)·mm_t+MB_t·Δmm_t (7)

综合(3)—(7)式，可得出中央银行损失函数最小化问题为：

min L_t=α(Δp_t)²+β(gap_t)²+γ(Δh_t)²

s.t. Δp_t=(φ₁-δ)ΔM2_t+φ₂Δp_t-1+φ₃ωΔNFA_t+φ₃ωη₁gap_t+φ₃ωη₂Δreer_t+φ₃Δ(r_t-1^*+E_t-1e_t)

gap_t=λ₁ΔM2_t+λ₂gap_t-1+λ₃Δg_t-1

Δh_t=θ₁ΔM2_t+θ₂Δh_t-1

ΔM2_t=(ΔNFA_t+ΔNDA_t)·mm_t+MB_t·Δmm_t

代入各条件方程并令，可以得到：

ΔNDA_t=μ_0t-μ_1tΔNFA_t-μ_2tΔmm_t-μ_3tΔp_t-₁-μ_4tΔreer_t-μ_5tΔ(r_t-1^*+ E_t-1e_t)-μ_6tgap_t-1-μ_7tΔh_t-1 (8)

其中μ_it(i=0，1，…，7)为求解方程组中各常数系数与t期存量的简化表达式，货币冲销系数定义为一单位央行国外净资产变动引起的央行国内净资产的变化量，即冲销系数，由上式可以得到STER_t=-μ_1t。

冲销系数对于宏观经济的影响主要通过货币供给量的变化来传导(图1)。当外汇储备持续增加时，如果货币冲销力度减弱，基础货币将随着外汇储备的积累出现较大幅度的增长，经过货币乘数放大后引发货币供应量增加。在货币需求稳定的前提下，实际利率水平下降，刺激投资上升，总需求增加，进而引发通货膨胀上升；反之，当货币冲销力度加大，外汇储备积累带来的货币投放量将会下降，从而有利于抑制总需求和通货膨胀。

三、变量选取、数据处理与实证研究

(一)变量选取和数据处理

根据中国央行的资产负债表(表₁)，可以得到国外净资产NfA=A₁-L₃，国内净资产NdA=(A₂+A₃+A₄+A₅+A₆-L₂-L₄-L₆)-L₅，基础货币MB=L₁。考虑到黄金、IMF的储备头寸和特别提款权(SDR)在中国央行持有的国外资产中占比与波动均较小，国外净资产可以近似地表述为人民币计价的外汇储备与国外负债之差，即NfA=A₁-L₃≈eR-L₃。其中e为直接标价法下人民币对美元的名义汇率，R为美元计价的中国外汇储备数量。

表1 简化的中国人民银行资产负债表

注：NfA为净国外资产(A₁-L₃)；NdA为净国内资产(A₂+A₃+A₄+A₅-L₂-L₄)；NoA为净其他资产(A₆-L₆)。

本文参照Ouyang等(2006)和黄武俊等(2009)的方法，在计算国内外净资产的跨期变化量时，考虑由于汇率变动引起的资产重估效应(Valuation Effect)以及持有国外资产所获得收益的收入效应NFA_t-1·r_t-1^*，从国外净资产中剔除掉资产重估效应与收入效应，并且除以基础货币数量(MB)以消除规模因素的影响，可以得到国内净资产和国外净资产的跨期变化量表达式为：

图1 货币冲销水平对主要经济变量的影响机制

                                                                                                                                                                                                                                                                                                     责任编辑：夏雨