1204中国的货币在长期是中性的吗？——基于Fisher-Seater定义的研究

中国的货币在长期是中性的吗?* ———基于 Fisher-Seater 定义的研究 张卫平 李天栋 内容提要:Fisher-Seater 对长期货币中性给出了在实证上具有可操作性的定义。基于 此定义，本文从货币量冲击的分类、“长期关系”和“长期影响”的区别两方面，更进一步地 界定长期货币中性的含义。在此基础上，本文利用 1994 年以来的季度宏观数据，采用时 序回归法和向量自回归法，对中国的长期货币中性是否成立进行检验，实证结果不足以否 定长期货币中性。这对用于中国经验的宏观理论模型的构建以及央行货币政策的制定都 具有一定的参考价值。 关键词:长期货币中性 VAR 模型 中国 * 张卫平、李天栋，复旦大学经济学院，邮政编码:200433，电子邮箱:zhangwp@ fudan． edu． cn，litiandong@ fudan． edu． cn。本 文受国家自然科学基金(71103042)、教育部人文社会科学基金(09YJC790043)和上海市哲学社会科学规划课题(2010EJL003)资 助。作者感谢匿名审稿人细致的评审和诸多富有建设性的修改建议。文责自负。 ① 长期中性对长期超中性而言，是必要但非充分的。 一、引 言 “长期货币中性”(Long Run Monetary Neutrality，简称 LRMN) ，是指一个永久性的外生货币存 量的增加，在长期里只会等比例地提高价格水平或者其他名义变量而不会改变实际变量。它不同 于“长期货币超中性”(Long Run Monetary Super-Neutrality，简称 LRMSN) ，即一个永久性的外生货 币增速的变动，最终只会等比例地改变通货膨胀或者名义利率而不改变实际变量①;也不同于“短 期货币中性”，通常指预料到的货币冲击即便在短期(自然包括长期)也不会影响实际变量，如 Lucas (1996)所说。严格地说，长期货币中性包含两方面的判断，一是货币量对价格水平等名义变 量的影响，二是货币量对产出或就业等实际变量的影响。检验长期货币中性，是对这两方面的联合 检验。然而，经济学家谈及长期货币中性时，通常更多地关注第一个判断。 在大部分宏观经济学家眼里，“长期货币中性”是对现实经济的“准确”描述，也就成为大部分 宏观经济模型中“公理”性质的内容。Lucas(1996)通过引用 McCandless ＆ Weber (1995)给出的 通货膨胀率和货币增长率关系的散点图，强调 LRMN 的成功:“有多少具体的理论能够如此成功地 解释……这样的经验事实……这种货币中性应该是任何值得经验上严肃对待的货币或者宏观理论 的关键特征。”除了在理论上以公理的角色作为模型的基础外，在经验研究中，LRMN 往往也是识别 其他经济特征的先验约束。例如，为了使模型参数可识别，Blanchard ＆ Quah (1989)和 Galí (1992)在利用 SVAR(Structure Vector Auto Regressive)模型研究货币政策对宏观经济的短期影响 时，就把 LRMN 作为识别模型的约束条件。LRMN 公理性质的声誉及其理论上的魅力，使得任何有 悖于长期货币中性的经验证据都会令宏观经济学家感到不安。通常情况下，经济学家倾向于怀疑 98 2012 年第 4 期 那些得出“长期货币非中性”结论的证据或实证方法，而不是怀疑“长期货币中性”这一“公理”。 尽管 LRMN 在理论和经验研究中具有无比的吸引力，但这并不能成为放弃用严谨的统计和计 量方法检验其在现实经济中合理性的理由。相反，正是由于 LRMN 在宏观经济理论和经验研究中 的地位如此的重要，所以明确其具体含义并对其进行合理的检验，就是十分必要的。 LRMN 的含义看似简单，然而要建立一套合理的检验方法却并不容易。对此，Sargent (1971) 在其“短文”末尾强调，“(如果冲击是平稳的，那么)那些(基于简化模型的)估计实际上没有告诉 我们任何关于加速数命题是否正确的信息”。① Sargent 这一判断同样适用于 LRMN(LRMSN)的实 证检验，如果经验数据中没有货币量(货币增速)的永久性变动，那么检验就是徒劳的。因为 LRMN (LRMSN)中所描述的“永久性”的货币量(货币增速)增加在现实中根本不曾发生，也就不可能对 其影响做出任何经验判断。实际上，直到 Fisher ＆ Seater (1993)对长期货币中性给出了在实证上 具有可操作性的定义后，Sargent (1971)所强调的问题才得以解决。② 被广泛引用的支持长期货币中性的研究来自 McCandless ＆ Weber (1995)和 Lucas (1980)。 McCandless ＆ Weber (1995)考虑了 110 多个国家在 1960 年至 1990 年 30 年间的平均货币增速和 平均通货膨胀率的关系，发现这两者的相关系数近似为 1。③ Lucas (1980)采用了类似的方法，除 了给出截面数据的散点图，还给出了美国 1953 年至 1977 年间季度时间序列的货币增速、通胀以及 利率等数据移动平均处理后的散点图，散点落在 45 度线周围“证实”了货币数量论④在长期是成立 的。Berentsen et al． (2008)采用了相似的方法，他们首先对数据进行 HP 滤波，然后对数据中的趋 势部分做散点图，进而讨论变量的长期关系。这些研究均采用散点图(其背后是简单回归)来讨论 LRMN，这种基于相关关系的讨论形象直观，但却因没有给出准确的 LRMN 的定义而缺乏严格性。 严格地检验长期货币中性的方法直到 Fisher ＆ Seater (1993)才出现。他们强调检验本身对数 据平稳性的依赖，并在两变量 VAR 模型中给出了长期中性和长期超中性的具体含义和检验方法， 其结论不支持长期货币中性。此后，Boschen ＆ Mills (1995)讨论了协整方法在检验长期货币中性 的应用，结论支持长期货币中性。King ＆ Watson (1997)运用了与 Fisher ＆ Seater (1993)相似的方 法，他们的贡献在于识别模型所施加约束的方式:不是让某个参数取一个或几个值，而是取一系列 值，通过分析长期中性在这些参数不同取值下的现来获取更多的信息。他们认为长期货币中性 的结论对较宽范围的不同识别假定是稳健的。⑤ 讨论中国长期货币中性问题的研究相对较少。陆军、舒元(2002)基于 Fisher-Seater 定义，对中 国长期货币中性问题进行了开创性的研究。他们的结论支持长期货币中性。然而他们只考虑了一 种特殊的识别约束，即长期货币外生性，而没有讨论其他识别约束的情况;同时也没有对长期货币 中性的含义给出明晰的界定。 对 LRMN 检验的困难主要来自其含义没有得到清晰的界定，这在以往的国内外文献中都没有 得到足够重视。本文将对 LRMN 的具体含义加以阐述，并在此基础上运用 Fisher ＆ Seater (1993) 的方法分析中国的货币在长期是否是中性的。本文后续结构如下:第二部分界定长期货币中性的 09 张卫平、李天栋:中国的货币在长期是中性的吗? ① ② ③ ④ ⑤ Sargent(1971)讨论的是对“Phelps-Friedman accelerationist view”进行实证检验的研究中存在的问题。虽然他没有对 LRMN 进行直接讨论。但实际上，他所说的问题也存在于对 LRMN 的实证检验中。 幸运的是，大部分宏观时间序列包括货币量通常是非平稳的。例如，Nelson ＆ Plosser (1982)运用 ADF 方法对美国 14 个 宏观经济序列进行单位根检验，发现其中的 13 个都含有单位根。 他们考虑了多种口径的货币量，当用 M0 时相关系数为 0. 92，M1 为 0. 96，M2 为 0. 95。 在非严格的语境下，“在长期货币数量论成立”和“长期货币中性”往往被认为是同样的意思，即长期里，通货膨胀率随货 币增速 1 比 1 地增加。然而，下文将指出，如果较为随意地赋予他们通常的含义，他们并非总是等价。 有关长期货币中性检验的综述性文献可以参考 Bullard (1999)或 Walsh (2010)。 “合理”含义，第三部分描述在合理含义下的 LRMN 的检验方法，第四部分是对中国 LRMN 检验的 实证结果，第五部分为结论。 二、长期货币中性的定义及其精确理解 “长期货币中性”最初是用文字定义的。文字定义的缺点在于难以精确地界定内涵，也难以使 其在实证研究中具有可操作性。Fisher ＆ Seater (1993)利用 VAR 模型对长期货币中性进行了超越 文字的界定，从而使得“长期货币中性”的概念在实证检验中具备了可操作性。然而他们并没有展 开论述，这就使长期货币中性的内涵依然容易被扭曲。为了更清晰地界定长期货币中性，澄清对长 期货币中性可能存在的误解，以利于理解长期货币中性实证检验的结果，本文从两方面做进一步的 说明和补充:(1)通过比较说明，水平冲击和增速冲击不是区分货币量冲击类型的好方法，含有两 个参数的方程可以更好地区分货币量冲击类型;(2)通常所说“长期关系”中的影响与 Fisher-Seater 定义的“长期影响”是有区别的，前者度量的是偏效应，而后者度量的是总效应。 (一)Fisher-Seater 定义 Fisher ＆ Seater (1993)在两变量 ARIMA 模型下给出了 LRMN 的定义。用 pt 表示对数化的价 格水平(或者其它名义变量) ，用 yt 表示实际产出(或者其它实际变量) ，用 mt 表示货币量。假定 xt (pt 或者 yt)和 mt 均为 I(1)过程①，其简化方程为: a(L)Δmt = b(L)Δxt + ut (1) d(L)Δxt = c(L)Δmt + wt (2) 其中，ut 表示货币冲击，wt 表示其他非货币冲击，［ut | wt］为均值为零协方差为Σ 的独立同分布过 程。L 为滞后算子，Δ 为差分算子。LRMN 成立等价于: lim k→∞ xt + k /ut mt+k /ut = 1 if x = p;lim k→∞ xt + k /ut mt+k /ut = 0 if x = y (3) 令 c(1) = Σ ∞i = 0 ci，d(1) = Σ ∞ i = 0 di，可得: lim k→∞ xt + k /ut mt+k /ut = c(1) d(1) (4) 用 γ xm表示 c(1)/ d(1) ，则(3)式可以简写为: γ xm = 1 if x = p;γ xm = 0 if x = y (5) Fisher ＆ Seater (1993)强调 LRMN 与货币量单整阶数(order of integration)密切相关。要检验 长期货币中性，货币量至少是 I(1) ;要检验长期货币超中性，货币量至少是 I(2)。 (二)货币量冲击的类型 从表面看，长期货币中性与货币量的“水平冲击”有关，而长期货币超中性与货币量的“增速冲 击”有关。然而，“水平冲击”和“增速冲击”这种分类法实际上并不会给出冲击属性的足够信息，实 际上，两者在某些情况下会对货币量有相同性质的影响。要进行长期中性检验，就要对不同的冲击 进行合理的分类。 用 m 表示货币存量(取自然对数后的水平值) ，假设它遵循如下一阶自回归过程: mt = ρmt－1 + ut (6) 其中，ut 为独立同分布过程;0≤ρ≤1(当 0≤ρ ＜ 1 时 mt 为平稳过程，当 ρ = 1 时 mt 为单位根过程)。 t 期的一次性货币量“水平冲击”可以用{ut = 1，ut + 1 = 0，ut + 2 = 0，…}来表示。方程(6)左边的 mt 19 2012 年第 4 期 ① Fisher ＆ Seater (1993)讨论了各种不同单整阶数(order of integration)的情况下的定义。本文仅讨论与后文经验研究相关 的情况，其它情形不作讨论。 是货币量水平，因此 ut 可以定义为货币量的“水平冲击”。方程(6)两边同时减去 mt － 1可以得到: Δmt = (ρ － 1)mt－1 + ut (7) 方程(7)左边的 Δmt 为货币量增速，因此同样的 ut 也可以视为货币量的“增速冲击”。可见，“水平 冲击”和“增速冲击”都可以用 ut 表示。 然而，冲击对货币量“水平”或者“增速”的影响是暂时的还是永久的却取决于 ρ 的取值。如果 0≤ρ ＜ 1，那么冲击 ut，无论叫它“水平冲击”还是“增速冲击”，它对货币量水平都不会有永久性影 响，对货币量增速也不会有永久性的影响;如果 ρ = 1，那么冲击 ut 对货币量水平会有永久性的影 响，但对货币增速仍旧没有永久性的影响。因此，如果冲击对货币量水平产生了永久的影响，那么 货币量不能是 I(0)过程，至少为 I(1)过程。同样，如果冲击对货币增速产生永久性的影响，那么货 币增速至少为 I(1)过程，此时货币量水平至少为 I(2)过程。 为了更好地区分货币冲击的类型，考虑一个综合处理的简单例子，假设方程(6)中的 ut 不是独 立同分布过程，而是如下自回归过程: ut = λut －1 + et (8) 其中，et 为独立同分布过程，0≤λ≤1。联合方程(6)和方程(8) ，通过让 ρ 和 λ 取不同的值，一次性 冲击{et = 1，et + 1 = 0，et + 2 = 0，…}可以对应各种通常所见的冲击类型:类型 I(0≤ρ ＜ 1，0≤λ ＜ 1) ， 冲击对 m 和 Δm 的影响都是暂时的;类型 II(ρ = 1，0≤λ ＜ 1) ，冲击对 m 的影响是永久的，对 Δm 的 影响是暂时的;类型 III(ρ = 1，λ = 1) ，冲击对 m 和 Δm 的影响都是永久的。图 1 给出了 ρ 和 λ 的几 种不同取值下一次性冲击对 m 和 Δm 的影响。 图 1 不同类型的冲击比较 注:横轴均为时期;对应正文，a 为 I 类冲击，b 和 c 为 II 类冲击，d 为 III 类冲击。 (三)“长期关系”和“长期影响” 通常“货币数量论”(The Quantity Theory of Money)在长期成立和本文开篇所描述的“长期货币 中性”被赋予一致的含义。但某些时候，前者更多强调货币量变动对名义变量的影响，比如 Lucas (1980)。需要注意的是，当某种形式的“长期关系”(比如“协整关系”)被用于描述“货币数量论” 时，这种“长期关系”中的影响系数与方程(5)所定义的“长期影响”并不一致。如果货币量 mt、实 29 张卫平、李天栋:中国的货币在长期是中性的吗? 际产出 y t 和价格水平 pt 都是 I(1) ，那么对货币数量论的检验通常可以进行如下回归:① pt = β0 + β1mt + β2 yt + vt (9) 方程(9)中的几个 I(1)变量之间存在协整关系，并且 β1 = 1 被认为是货币数量论成立的证据 (Friedman ＆ Kuttner，1992;赵留彦、王一鸣，2005)。下面我们通过一个抽象的模型来说明长期货 币数量论成立与 LRMN 成立的关系。在该模型中，总需求方面来自方程(9) ，总供给方面来自方程 (10) ，货币供给遵循方程(11) : yt = ξ t + η t (10) mt = η t + θξ t (11) 方程(10)和(11)中的 ξ t 和 η t 均为 I(1)过程: η t = η t －1 + ut (12) ξ t = ξ t －1 + wt (13) ut 和 wt 为白噪声过程，且相互正交。ξ t 表示产出冲击(它可能来自技术变动，也可能来自生产 要素变动) ，η t 表示外生货币供给冲击。如果 θ≠0，则 θξ t 为货币供给中内生变动成分。如果 ≠ 0，则意味着外生货币冲击对产出会有永久性的影响。 将方程(10)和(11)代入(9) ，可以得到 pt 的“简化方程”: pt = β0 + (β1 + β2)η t + (β1 θ + β2)ξ t + vt (14) 由方程(14)可以看出，外生货币供给冲击 η t 对价格水平的影响为 β1 + β2，这与方程(9)中货 币量前面的系数 β1 不同。方程(9)中度量的是偏效应，即外生货币供给冲击对价格水平的直接影 响;方程(14)度量的是总效应，即除了直接影响外，还包括外生货币供给冲击对产出造成的影响， 进而间接带来的对价格水平的影响。长期货币中性等价于 β1 + β2 = 1 和  = 0，这意味着 β1 = 1; 但反过来，β1 = 1 并不意味长期货币中性成立。认识到这种差异，有助于理解后文基于 Fisher- Seater 定义的实证检验结果。 实际上，经济学家们在应用方程(9)时，往往隐含着“货币对产出没有实际影响”(也就是  = 0)的先验假定。② 当这种先验假定客观成立时，方程(9)中的“偏效应”β1 和方程(14)中的“总效 应”β1 + β2 就是一致的。本文的长期货币中性检验，在这个简单的例子里实际上是对 β1 + β2 = 1 和  = 0 的联合检验。把方程(9)、(10)、(11)和(14)写成差分形式，容易看出方程(9)—(14)构 成的系统完全对应着方程(1)和(2)构成的系统。③ 三、长期货币中性的检验方法 概括地说，LRMN 的检验方法可以为三类:截面回归法、时序回归法和向量自回归法。 (一)截面回归法 截面回归法，就是用多个国家在较长时期里(“长期”的体现)的平均通货膨胀率(产出增长率 等)对平均货币量增速的回归，即: Δxi = β0 + β1Δmi + ei，i = 1，2，…，N (15) 其中 Δx = Σ Tt = 1Δxt / T = (xT － x0)/ T表示某个国家一段时期的平均通货膨胀率(或产出增长 率)。当 x 为价格水平时 β1 = 1，并且当 x 为产出时 β1 = 0 都不能被拒绝，就认为这是长期货币中性 39 2012 年第 4 期 ① ② ③ 该式也可以包含某种形式的利率。检验这些变量中是否有协整关系的文献相当多。Teles ＆ Uhlig (2010)是最近具有代 表性的一篇。 感谢匿名审稿人在此问题上给予的提醒和建议。 关于这一点的具体说明，有需要的读者可以向作者索取。 成立的证据。McCandless ＆ Weber (1995)是采用此方法的典型研究。 (二)时序回归法 长期货币中性的检验也可以采用时间序列数据。为了体现“长期”，通常剔除数据中的短期成 分。用 ΔxL 表示过滤掉短期成分的通货膨胀率(或产出增长率等) ，用 ΔmL 表示过滤掉短期成分的 货币量增速。 ΔxLt = β0 + β1Δ L t + et，t = 1，2，…，T (16) 同样地，方程(16)中，当 x 为价格水平时 β1 = 1，并且当 x 为产出时，β1 = 0 都不能被拒绝，就认 为这是长期货币中性成立的证据。Lucas(1980)采用移动平均法，Berentsen et al． (2008)采用 HP 滤波方法，都可以视为时序回归法。方程(16)实际上是 Δxt 的低频(low frequency)部分(这里用 ΔxLt 表示)对 Δmt 的低频部分(这里用 Δm L t 表示)的回归。在长期货币外生性 b(1)= 0 的假定下， 限定低频部分为零频率，那么利用方程(1)和(2)中［Δmt Δxt］的协方差生成函数，不难看出方程 (16)中的 β1 相当于方程(1)和(2)中定义的 c(1)/ d(1)。 (三)向量自回归法 向量自回归法，则是基于 VAR 模型的检验。采用这种方法的代表性研究为 Fisher ＆ Seater (1993)和 King ＆ Watson (1997)。方程(1)和方程(2)构成的模型可以用滞后阶数为 p 的两变量 VAR 模型来近似，标准化 a0 = d0 = 1，模型可以写为: Δmt = λmxΔxt + Σ p j = 1 ajΔmt－ j + Σ p j = 1 bjΔmt－ j + ut (17) Δxt = λ xmΔmt + Σ p j = 1 cjΔmt－ j + Σ p j = 1 djΔmt－ j + wt (18) 其中 λmx度量了 Δx 对 Δm 的当期影响，λ xm度量了 Δm 对 Δx 的当期影响。容易知道，由方程 (17)和(18)构成的两变量 VAR 模型必须施加 1 个约束，才能恰好识别。通常有两类约束:短期约 束和长期约束。短期约束是对 λmx或 λ xm的约束;长期约束是施加在产出对货币量的长期影响 γmx 或者货币供给对产出的长期影响 γ xm上的约束。 由于本文的目的在于识别 γ xm可能的取值范围，所以我们采用 King ＆ Watson (1997)的方法， 对 λmx、λ xm或者 γmx的约束值并不只是单一值，而是某个“合理”区间上的任意值。在这里，“合理” 性来自先验的判断。对任意给定的识别约束，用 OLS 和工具变量法可以得到方程(17)和方程(18) 中参数的估计值。① 四、中国长期货币中性的检验 (一)数据及其平稳性 本文采用季度数据，数据范围为 1994 年第 1 季度至 2010 年第 2 季度。数据选择从 1994 年开 始，是为了避免引入制度性变化带来的结构变化等复杂因素。考虑的变量包括真实国内生产总值 增速(ΔY)、消费者价格指数度量的通货膨胀(ΔP)和货币量增速(ΔM1 或 ΔM2)。上述变量均由对 应变量的水平值用 X11 方法剔除了季节性因素之后取对数一阶差分得到。对于真实国内生产总 值，由于国家统计局只公布季度名义值和真实同比增长率，不公布真实 GDP，所以本文利用 GDP 真 实同比数据以及中国人民银行公布的 2008 年第 4 季度至 2009 年第 2 季度的真实 GDP 环比数 49 张卫平、李天栋:中国的货币在长期是中性的吗? ① 对于不同的约束情形，参数估计方法略有不同，具体可参考 King ＆ Watson (1997)一文的附录。为节省篇幅，这里不详细 给出估计方法以及具体的估计步骤，有需要者可向本文作者索取。 据①，构造了以 2008 年第 3 季度为基期的真实 GDP 的定基比指数。对于 CPI 数据，统计局公布月 度的同比和环比，以 2008 年 1 月为基期，利用 2008 年 2 月至 2008 年 12 月的环比数据，可以计算 2008 年各月的定基比指数，然后再利用其它月份的同比数据，计算定基比指数序列，随后抽取每个 季度最后一个月的数据作为季度定基比序列。对于货币量，可以们直接利用统计局公布的每个季 度最后一个月的绝对量。 表 1 给出了各个变量的水平序列及其差分序列的单位根检验情况。根据 Hamilton(1994)提供 的选取何种形式的设定进行检验的一般原则，零假设和备择假设之设定最好都能比较好的描述数 据。因此，我们对水平序列采用既含有常数项又含有时间趋势项的检验形式;对差分序列采取只含 有常数项的检验形式。结果表明，水平序列均不能拒绝单位根的零假设，而差分序列均能拒绝单位 根的零假设。因此，P，Y，M 均为 I(1) ，即 ΔP，ΔY，ΔM 均为 I(0)。 表 1 ADF 单位根检验 变量 含有常数项和时间趋势项 变量 只含有常数项 滞后阶数 统计量值 P 值 滞后阶数 统计量值 P 值 P 2 － 2. 0588 0. 5581 ΔP 1 － 5. 1068 0. 0001 Y 0 － 0. 8268 0. 9574 ΔY 0 － 7. 1860 0. 0000 M1 3 － 2. 9973 0. 1413 ΔM1 0 － 5. 6143 0. 0000 M2 3 － 2. 7604 0. 2173 ΔM2 0 － 4. 6194 0. 0004 注:括号内为根据施 AIC 选取的滞后差分项阶数(最大滞后阶数为 8) ，P 值根据 Mackinnon(1996)。 (二)LRMN 检验结果 接下来，我们采用第三部分中的时序回归法和向量自回归法，给出中国 LRMN 检验的结果。② 1. 时序回归法的检验结果 图 2 是经 HP 滤波③剔除了短期成分后的 M2 增速和通货膨胀率的散点图，图中直线为回归 线。对应的是没有经过滤波处理的数据，此时直线的斜率为 0. 48，远小于 1。但当短期成分被剔除 之后，通货膨胀率与货币增长率几乎散落在 45 度线上。图 3 是经过 HP 滤波剔除了短期成分后的 M2 增速与产出增速的散点图，同样图中直线为回归线。图 3 前三幅均表明产出增长率与货币增速 之间为正比例关系，1 单位货币增速带来大约 1 /8 产出增速的提高。这似乎是货币对产出在长期 里有影响的证据，但有两点理由促使我们放弃该证据:(1)图 3 最后一幅图反映出的货币增速对产 出增速影响是微弱的④(斜率为 0. 02) ，即当更多的短期成分被剔除后，货币与产出的关系趋于微 弱;(2)即便认为图 3 中货币对产出在长期有正向的影响，这种影响相对于货币对价格的长期影响 也是微不足道的。 我们没有考虑更多的名义变量或者实际变量，只是选择了名义变量的代表 CPI，以及实际变量 的代表 GDP。但依然可以比较明显地看到 Lucas 当初所展示的关于长期货币中性的经验描述:(1) 长期中通货膨胀几乎随货币增速等比例增加;(2)长期中产出增速几乎与货币增速无关。 根据时序回归法，可以看出经验证据倾向于支持长期货币中性。 2. 向量自回归法的检验结果 方程(17)和方程(18)构成了这里的向量自回归模型。我们考虑两组模型，均为两变量 VAR 59 2012 年第 4 期 ① ② ③ ④ 根据中国人民银行调查统计司 2009 年 7 月 28 日发布的《2009 年二季度宏观经济形势分析》报告。 为了节省篇幅，下文只报告 M2 口径货币量的结果，采用 M1 口径货币量得到的结果类似。 HP 滤波中，参数 λ 反应了对趋势变动的惩罚。λ 越大，得到的趋势变动越小;λ 趋于无穷，趋势趋于线性趋势。 这里，我们关注的不是这些线性关系的显著性以及两种增速的相关性强弱问题，而是直线的斜率大小，两个相关系数为 1 的变量，其回归斜率可能非常小。 图 2 M2 增速与通货膨胀率 图 3 M2 增速与产出增长率 模型:第一组选取货币量(对应 m)和价格水平(对应 x) ，第二组选取货币量(对应 m)和产出(对应 x)。完整的模型设定还需要考虑滞后阶数 p 的选取。通常可以设定一个最大的滞后阶数 pmax，然 后要么从最后一阶依次向前检验每个自回归系数矩阵是否显著地异于零矩阵，要么利用通常的模 69 张卫平、李天栋:中国的货币在长期是中性的吗? 型选取标准，比如 AIC、SC① 等选取。Lütkepohl ＆ Kratzig (2004)建议 pmax不宜选取得过大。因为 如果 pmax较小，可以通过后续对残差的自相关的检验来纠正;但如果 pmax过大，则会对整个模型检验 的第 I 类错误(Type I error，零假设为真却拒绝)产生严重影响。我们按照 Lütkepohl ＆ Kratzig (2004)的建议，对于季度数据通常选取 pmax = 4，并考虑 AIC 和 SC 标准。实践中，AIC 给出的滞后 阶数通常大于 SC 给出的滞后阶数，并且如果变动样本区间，结果会略有差异。在本文考虑的模型 中，我们发现大部分情况下 SC 标准给出的选择为 1，而 AC 标准给出的选择有些时候为 1，有些时 候在 2 到 4 之间。众所周知，VAR 模型会因滞后阶数的增大而严重消耗自由度，从而降低参数的 估计效率。结合 AIC、SC 给出的标准和参数估计效率两方面，我们最终选择 p = 2。② 对季度数据 而言，这相当于半年。 图 4 和图 5 给出了向量自回归方法下中国长期货币中性检验的结果。可以看出，货币对价格 水平的长期影响 γ pm(货币对产出的长期影响 γ ym)的估计值或者置信区间的范围取决于识别约束。 短期约束 λmp或 λ pm(λmy或 λ ym)的不同取值或者长期约束 γmp(γmy)的不同取值，均会影响到 γ pm (γ ym)的估计。如果不借助关于参数的先验信息，我们就很难判断哪种约束下的结果是“正确”的。 反之，考虑某些先验信息，就可以筛选出较为合理的约束，进而使在此约束下得到的结果具有更高 的可信度。 图 4 是有关长期货币中性的一面———货币供给对价格水平的长期影响的展现。当我们施加不 同的识别约束时，可以得到 γ pm的估计值和 95%的置信区间。 第一，考虑 λmp，这是一个反映价格对货币量的当期影响的参数。如果中国经济中的货币当局 面临通胀时倾向于立即紧缩货币或者反应迟钝，至少不会扩张货币的话，就有理由认为 λmp≤0 是 合理约束的范围。第二，考虑 λ pm，这是一个反映货币对价格水平的当期影响的参数。即便认为价 格水平可能存在粘性，价格面对货币量冲击在当期没有反应，也仅仅意味着 λ pm = 0。很难想象，一 个正向的货币量冲击会使得价格水平在当期下降，即 λ pm ＜ 0 不是合理的取值。因此 λ pm≥0 是较 为合理的约束范围。第三，考虑 γmp，这是一个反映价格水平对货币量的长期影响的参数。它包含 了货币当局长期中对通货膨胀的反应，如果货币当局是反通胀的，那么 γmp≤0 是合理的约束范围。 结合前述三点和图 4a—c，可以发现，在大部分合理的约束下，γ pm 95%置信区间均包含 1。这表明， 就价格水平和货币量的关系而言，经验证据没有给出长期货币中性有力的否定。换句话说，单单根 据图 4a—c，很难拒绝长期货币中性在中国的成立。 另一种方法是直接对模型施加长期中性的约束，即施加 γ pm = 1 的约束，反过来看参数 λmp、λ pm 或 γmp的置信区间范围。当施加 γ pm的约束时，得到各个参数 95%的置信区间分别为:－ 3. 21≤λmp ≤ － 3. 31，0. 13≤λ pm≤1. 52，－ 20. 34≤γmp≤11. 55。这些区间均包含相应参数的合理取值。这些 结果同样不能成为否定长期货币中性的证据。图 4—d 给出了长期货币中性的识别假定下，λmp和 λ pm 95%的联合置信区间，同样没有证据表明此结果是小概率事件从而怀疑长期货币中性的假定。 图 5 是有关长期货币中性另一面———货币供给对产出的长期影响的展现。当我们施加不同的 识别约束时，可以得到 γ ym的估计值和 95%的置信区间。 第一，考虑 λmy，它可以理解为是短期产出的货币需求弹性的反映。在 λmy大于零的很宽的范 79 2012 年第 4 期 ① ② AIC(n)= lndet(Σ^ u(n) )+(2 / T)nK 2，SC(n)= lndet(Σ^ u(n) )+ (lnT /T)nK 2。其中，n 为滞后阶数，K 为模型中变量的个 数，Σ^ u(n)= T － 1∑ Tt = 1 u^ t u^' t。 在计量理论上，滞后阶数的选取标准是个很重要的问题。但实践中，大部分研究人员仅仅是根据数据的频率设定 p，比如 季度数据选择滞后 4 阶或 2 阶，月度数据选择滞后 6 阶或 3 阶等。只要滞后阶数的变化对与我们关注的问题没有太大的影响，通 常认为这种选择的“任意”并不会带来严重的危害。 图 4 M2 与 CPI 图 5 M2 与产出 围内，γ ym的 95%置信区间都包含零。第二，考虑 λ ym，这是反映货币对产出短期影响的参数。几乎 所有的经济周期理论都认为 λ ym是非负的。虽然当 λ ym取较大的正值时置信区间内将不含有零，但 如果 0≤λ ym≤0. 20，那么我们依然不能否定长期货币中性。第三，考虑 γmy，它反映的是货币量对 外生产出冲击的长期影响。在图中，－ 3≤γmy≤3 的整个范围内，γ ym的 95% 置信区间都包含零。 这三点都表明没有有力证据否定长期货币中性。 当施加 γ ym = 0 的长期货币中性约束时，仍然可以得到参数 λmy、λ ym和 γmy的 95%置信区间，分 89 张卫平、李天栋:中国的货币在长期是中性的吗? 别是:－ 0. 42≤λmy≤1. 23，－ 0. 60≤λ ym≤0. 21，－ 1. 80≤γmy≤2. 28。它们都包含合理的参数取值。 因此，这也不能成为否定长期货币中性成立的证据。同样地，图 5—d 是在 γ ym = 0 下得到的 λmy和 λ ym 95%的置信椭圆，仍然难以否定长期货币中性。 五、结 论 本文在 Fisher-Seater 长期货币中性定义的基础上，给出了货币量冲击的分类，区分了“长期关 系”和“长期影响”的差异，进一步给出了长期货币中性的精确解释。“水平冲击”和“增速冲击”的 分类法，没有给出冲击属性足够的信息，冲击的本质属性依赖于冲击的随机过程属性。类似于协整 关系的“长期关系”中的影响与 Fisher-Seater 定义的“长期影响”不是一回事，前者度量的是偏效 应，而后者度量的是总效应。 随后，本文运用中国 1994 年以来的季度数据，采用时序回归法和向量自回归法对长期货币中 性在中国是否成立给出了初步的回答。结论是:中国 1994 年以来的经验表明，没有确凿和有力的 证据否定长期货币中性。这意味着，我国任何永久性的货币供给增加，在长期将主要体现在价格水 平的同比例的增加，而对产出的影响有限。 本文经验研究的结论有两方面的意义:(1)任何用于中国经验的宏观模型，如果没有长期货币 中性这一内在性质，那么该模型给出的其它方面的结论就需谨慎对待; (2)央行使用货币量这一政 策工具时，要充分意识到“长期货币中性”这一规律的约束力。 参考文献 陆军、舒元，2002:《长期货币中性:理论及其中国的实证》，《金融研究》第 6 期。 赵留彦、王一鸣，2005:《货币存量与价格水平:中国的经验证据》，《经济科学》第 2 期。 Berentsen，Aleksander，Guido Menzio，and Wright Randall，2008，“Inflation and Unemployment in the Long Run”，NBER Working Paper，No． 13924． Blanchard，Olivier Jean，and Danny Quah，1989，“The Dynamic Effects of Aggregate Demand and Supply Disturbances”，American Economic Review，VOL． 79，655—673． Boschen，John F．，and Leonard O． Mills，1995，“Tests of Long-Run Neutrality Using Permanent Monetary and Real Shocks”， Journal of Monetary Economics，VOL． 35，25—44． Bullard，James，1999，“Testing Long-Run Monetary Neutrality Propositions:Lessons from the Recent Research”，Review，57—77． Fisher，Mark E．，and John J． Seater，1993，“Long-Run Neutrality and Superneutrality in an ARIMA Framework”，American Economic Review，VOL． 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Models;China JEL Classification:E30，E52 (责任编辑:詹小洪) (校对:晓 鸥 檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵 ) (上接第 14 页) Munnell，Alicia H．，1990，“How Does Public Infrastructure Affect Regional Economic Performance?”，New England Economic Review (Sep /Oct) :11—33． Munnell，Alicia H．，1992，“Policy Watch:Infrastructure Investment and Economic Growth”，Journal of Economic Perspectives 6(4) : 189—198． Perkins，D． H．，1998，“Reforming China’s Economic System”，Journal of Economic Literature 26(2) :601—645． Rostow，W． W．，1960，The Stages of Economic Growth:A Non-Communist Manifesto，Cambridge:Cambridge University Press． World Bank，1994，World Development Report 1994:Infrastructure for Development，Oxford:Oxford University Press． Young，Alwyn，2000，“Gold into Base Metals:Productivity Growth in the People’s Republic of China during the Reform Period”， NBRE working paper 7856． The Estimation of China’s Infrastructure Capital Stock Jin Ge (School of Public Finance and Administration，Zhejiang University of Finance and Economics) Abstract:Infrastructure is a number of basic structures needed for a country’s development． And it is needed of a set of national-level and provincial-level data of infrastructure capital stock to study the contribution of infrastructure to economic growth． For this purpose， the paper demarcates the range of infrastructure investment，and then estimates China’s infrastructure capital stock at national-level for 1953—2008 and provincial level for 1993—2008，respectively，using the adjusted official statistical data and perpetual inventory method． Key Words:Infrastructure;Capital Stock;Investment JEL Classification:E22，H54，C82 (责任编辑:詹小洪) (校对:晓 鸥) 001 张卫平、李天栋:中国的货币在长期是中性的吗?