一个改进的金融CGE模型及在分析存款准备金率中的应用，本文主要内容关键词为：存款论文,模型论文,准备金率论文,金融论文,CGE论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
自1984年我国建立存款准备金制度以来，适当地调整准备金率成为我国货币当局宏观调控的主要手段之一。尤其是2007年金融危机爆发到2012年上半年的这段时间，存款准备金率调整的频率更是多达30多次。随着我国货币供应总量的不断扩大，存款准备金率的每一次变动对货币总量变动的数量影响也在不断增加。更为重要的是，存款准备金率这一政策使用的初衷和最终效果均体现在经济活动的各个层面，如何定量描述存款准备金率和我国宏观经济、行业经济之间的传导机制；如何定量评价存款准备金率对我国宏观经济和行业经济的影响等问题是我们正确看待和运用存款准备金率制度的关键。基于上述问题，本文对传统的一般均衡模型进行改进和扩展，通过加入一个金融模块和建立金融—社会平衡账户(FSAM)对存款准备金和宏观经济各变量的关系做出定性和定量描述，并在此基础上对存款准备金率的政策效果进行模拟。文章的具体安排如下：首先，我们对研究货币政策的一般均衡模型做简单的文献回顾；然后，对传统的CGE模型进行改进和扩展，构建一个基于金融社会核算矩阵的、能够模拟存款准备金变动的金融CGE模型；最后模拟存款准备金率变动对我国宏观经济和行业经济的影响，分析我国货币当局对政策工具的运用情况并提出相应的政策建议。
一、国内外金融CGE模型文献综述
金融CGE领域的开创性研究始于Feltenstein(1980)建立的阿根廷贸易自由化模型。在他的研究中，首次将金融资产作为一种初始财富禀赋纳入CGE模型，模拟了关税和货币政策对实际货币供给、价格水平、汇率等因素所产生的影响。Bourguignon等(1989)根据托宾规则，将资产组合理论应用于CGE模型中，分析了20世纪80年代初期全球经济形势面临巨大冲击的背景下，稳健的宏观政策对贫困人口和收入分配的影响。Robinson(1991)在金融CGE模型方面的研究取得了质的进展，他提出的建立金融核算矩阵的思路解决了求解金融CGE模型的数据基础问题，为之后的学者广为接受和采用，推动了CGE模型在金融研究领域的应用。土耳其学者Lewis(1992)根据发展中国家的实际情况，创造性地建立了一个包括利率管制、进口控制、信贷市场分割等具有发展中经济体特征的动态金融CGE模型，以分析土耳其的金融自由化问题。在这之后，研究者们在金融CGE模型的分析框架上基本沿用了Robinson的模型架构，区别主要在于对不同政策的模拟，如Decaluwe和Nsengiyumva(1994)以卢旺达经济为研究背景，利用信贷配给的特点链接了金融和实体模块，分析了货币和非货币政策对信贷的影响型。Yeldan(1997，2007)以土耳其为研究对象，通过构建金融CGE模型分别研究政府举债和央行直接增加货币发行两种融资形式对宏观变量的影响以及土耳其紧缩性货币政策对宏观经济的影响等问题。运用一般均衡思想对中国金融政策和经济问题进行研究的是John和Li(2011，2007)，他们从分析中国的贸易和汇率问题入手，用一个有货币模块的一般均衡模型分析人民币升值对中国宏观经济的影响以及中国的增值税问题。
我国学者开展金融CGE模型研究的时间较晚，相关的文献也较少。周赤非(1998)建立首个中国金融CGE模型，引入“银行”部门和存贷款行为，分析我国的货币政策和能源行业的资本存量。霍丽骊等(2006)以世界银行为分析巴西贫困问题所建立的IMMPA模型(Integrated Macroeconomic Model for Poverty Analysis)为研究基础，结合中国国情，对IMMPA模型进行部分修改，建立了中国动态金融CGE模型。模型模拟利率、汇率、价格水平的变化对居民金融资产如货币、国内存款、国外存款的影响，对2001-2010年中国经济进行动态模拟和预测。此外，李猛(2009)运用金融CGE模型，研究不同的汇率安排下石油价格变动对我国经济的影响。
同之前的研究相比，本文的创新之处为以下三点：一是将存款准备金率作为冲击变量纳入模型分析框架；二是详细刻画了央行和商业银行的资金往来，使模型能够较为准确地模拟存款准备金变动对宏观经济和行业经济的冲击；三是建立了以2007年投入产出表、各个金融机构公布的资产负债表为数据基础的金融—社会核算矩阵。
二、考虑存款准备金率的金融CGE模型
1.模拟存款准备率变动的模块
现代准备金制度的建立始于20世纪初期，目的是为了防止银行无法满足客户提现需求所造成的支付危机和放款过多所造成的流动性风险。1930年的大萧条之后，准备金制度逐渐演化为中央银行控制货币信用创造的政策工具，进而成为各国货币当局进行货币政策操作的重要手段。到目前为止，准备金制度的核心功能仍然是控制货币信用创造。
因此，准备金制度对经济活动的影响主要通过银行贷款这一渠道来实现，即央行在调整法定存款准备金率之后，商业银行缴存的准备金数量将发生变动，进而影响商业银行的放贷水平。而银行贷款数量的变动将导致经济活动中的投资水平的变动，最终影响各部门的产出水平和社会总福利水平。下面我们将沿着上面的分析路径分步分解存款准备金率变动到各部门产出变动的传导过程。
(1)央行的货币发行和存款准备金。根据上述传导机制及传导过程，首先从央行资产负债表出发，给出央行基础货币供应量的变化、商业银行准备金的变化以及再贷款、债券持有等变动的数量关系表达式式(1)。
式(1)中的央行其他金融资产变动、政府存款变动和央行其他金融负债变动为外生变量；而债券持有变动、再贷款变动和商业银行存款准备金变动为能够由货币当局自行决定的政策变量；外汇储备变动为内生变量，由一般均衡模块中的进出口和外汇资本账户决定。
同时，由于模型计算时使用的主要数据来源于2007年的数据，对于法定存款准备金率的变动，我们以2006年为基年，给出如下表达式①：
这样一来，作为冲击变量的存款准备金率被放入方程(2)中。
(2)存款准备金和商业银行的放贷行为。式(1)和式(2)分别描述了央行货币发行量和商业银行缴存的存款准备金之间的数量关系。在商业银行缴存的准备金数量发生变动之后，商业银行的放贷水平将发生变化。根据分析模型中FSAM表中的各个主体资产负债表，商业银行的贷款变动方程由商业银行再贷款、居民和企业的存款的变动以及诸如商业银行准备金、商业银行持有债券及其他资产的变动内生决定，具体形式如下：
商业银行的贷款将投向政府、企业和居民3个主体，在模型中，我们假设商业银行向政府部门发放的贷款数额固定(即商业银行向政府发放的贷款为外生控制变量)，而除去向政府贷款之外的剩余可贷资金将按照既定的比例分别贷款给居民和企业。这一比例由校准法②求得，居民和企业的贷款方程为式(4)和式(5)。
(3)企业和居民的投资行为。居民和企业在取得贷款之后，将进行投资。对于居民和企业的投资行为，Lewis(1992)曾提出两种不同的设定模式：一种是余值化的处理，即在分别决定存款、债券等其他资产的规模后，按照资产负债平衡的原则最后推算出投资总额；另一种是根据凯恩斯主义的流动性偏好理论，将固定资产投资由经济系统的一系列数量和价格变量(如实际利率)内生地决定。考虑我国当前利率市场化程度不高，我们的模型框架内没有考虑利率变动对投资的影响，因此，决定居民和企业的投资行为的方程设定采用余值化处理，即式(6)和式(7)。居民和企业的固定资产投资方程分别为：
表达式(6)和式(7)实际上是根据居民和企业资产负债表，在储蓄、贷款、存款等金融变量发生改变的情况下，居民和企业的投资水平所作出的相应调整。其中，居民和企业的现金持有、其他资产持有以及居民的国债持有均为外生变量。
与此同时，本模型假定居民和企业的存款变动总额和二者的总储蓄保持一定的比例③，由校准的方法，我们可以得出居民和企业的存款变动量，该变量也可以被视为储蓄的“边际存款比率”。也就是说，这一假定认为当总储蓄量增加时，居民和企也会随之增加在银行系统内的存款数额，反之则会减少存款量。
为了保证存款市场、债券市场、国外贷款市场的供需平衡，我们在该模块中增加描述商业银行储蓄、国债以及国外贷款的方程式。此外，为了将金融模块中的投资单元和投入产出表中的投资单元相连接，增加固定资产投资模块，描述属于不同主体的投资如何转化成不同部门的投资过程，在这个模块中，我们有个重要假设，即假设居民的固定资产投资仅投向建筑业，用于模拟近几年对房地产投资过热的情况，这里不作赘述。
2.描述经济活动的一般均衡模块④
本文用到的描述宏观经济和部门经济活动的CGE模型同常用的CGE模型结构相似，包括厂商行为方程、居民行为方程、政府行为方程、投资需求方程、贸易需求方程、价格方程和宏观闭合等几个部分。其中，厂商行为方程主要描述厂商的生产行为和供应行为，即总产出方程使用部门增加值和部门中间投入的CES形式；部门增加值方程则进一步表示成各生产要素的CES形式；部门中间投入表示为简单的比例函数；部门供应方程则用产品的国内供应和出口的CET方程形式表示。居民行为方程主要包括个体居民的收入方程、储蓄方程和消费需求方程等，其中居民的收入来源于工资收入、土地租金、资本回报中属于他们的收入以及政府的转移支付等；居民消费方程使用扩展的线性支出系统模型；居民的储蓄被描述为可支配收入减去居民消费；可支配收入则为居民的收入减去收入所得税。政府行为方程主要描述政府的两种行为，一种是政府的税收行为，另一种是政府的支出行为。政府通过税收形成政府的收入，通过购买公共产品、转移支付、补贴等方式，将这些收入转化成各种支出，节余部分进行储蓄。贸易需求方程采用阿明顿CES方程形式，总投资是产出的比例函数。宏观闭合方程则包括对商品市场供需均衡、要素市场供需均衡，政府账户平衡和国际贸易平衡。
三、数据结构及来源
本文的数据基础是一个包括金融部门资产平衡数据的金融—社会核算矩阵FSAM，描述部门经济活动的部分与常用的SAM矩阵结构基本相同。FSAM矩阵包括农业、工业、建筑业和服务业4个部门及居民、企业、政府、中央银行、商业银行和国外其他主体。其中，FSAM的金融单元主要描述储蓄—投资关系，以及各个主体(居民、企业等)持有的金融资产组合情况。即FSAM中的金融单元由4个子单元组成，包括单独记录储蓄行为的储蓄单元、单独记录固定资产投资的投资单元、记录主体金融资产组合情况的金融资产变动单元、记录主体融资行为的金融负债变动单元。FSAM的机构和总体框架见表1。需要指出的是，由于实体SAM往往是基于年度的流量数据，所以对金融部分进行设定时，必须对其予以调整，将存量(余额)数据进行差分，表示成年度的增量形式。
扩展后的FSAM依然保持着行、列总和相等的特点。其中经常账户为描述宏观经济和部门经济的经济活动而设立的，其行、列的平衡式①+③=①+②，实际上代表经济保持储蓄、投资的总量平衡；而资本账户被分为两部分，第一部分描述各主体的资产变化，第二部分描述各类金融产品的数量变化。其中，行、列的平衡式②+⑤=④，表示各主体在确定自身金融资产组合行为时，遵循着总资产等于总负债的原则，即所有者权益+负债=资产，同时也表明各主体所持有的最大金融资产组合不能超过储蓄总和+融资总和的约束条件；而行、列的平衡式④=③+⑤，恰好体现各种金融产品流入、流出的平衡状态⑤。
FSAM中要素投入、中间投入、最终需求数据均来源于2007年我国的投入产出表；财税数据取自2008年的《中国财政年鉴》；各主体的资产负债表取自2006年和2007年的《中国金融年鉴》。
四、存款准备金率变动对宏观经济和部门经济影响的模拟
2007年，我国央行先后10次上调存款准备金率共计5.5个百分点。2008年的上半年又5次上调法定存款准备金率，下半年4次下调法定存款准备金率，2008年全年准备金率基本与2007年保持平稳。从操作上看，中国人民银行调整准备金率的幅度大多为“阶梯式”的，即每次上调或下调0.5个百分点，也有少数情况一次性调整1个～2个百分点。
在法定存款准备金率的操作模拟上，我们假设5种情形，第一种情形为基准情形，基准数据主要取自2007年的投入产出表。其他4种情形模拟法定存款准备金率分别调整±0.5%和±2%时，各经济指标相对于基准性情的变动情况。模拟结果见表2和表3。其中，表2报告了法定存款准备金率调整对GDP水平、价格水平、总投资等宏观经济变量的影响；表3报告了法定存款准备金率调整对部门产出水平、部门价格水平的影响。
表2中的模拟结果显示，在存款准备金率分别下调2%和0.5%时(模拟情景1和模拟情景2)，信贷系统的流动性得以释放，使得贷款余额分别上升2.33%和0.58%，固定资产投资总额随即增加5.5%和1.36%；居民消费总额分别增加1.34%和0.33%。最终反映到生产能力上，国内生产总值被拉动1.2%和0.29%，宏观经济的刺激作用得以实现。在另一方面，信贷流动性的放松会导致经济体内出现一定水平的价格上升。在降低存款准备金2%和0.5%之后，宏观经济的总体价格水平分别上升0.89%和0.22%。另一方面，信贷总量上的放松使得进出口变量发生改变，在存款准备金下调2%时，进出口总量分别增加(减少)3.8%和1.5%。
其他情景的货币政策模拟所得到的结果可以类似上述的分析结论。如果我们将情景1和情景2为宽松型政策情形，而情景3和情景4为紧缩性政策情形的话，将上述4种政策模拟的结果对比可以发现：当法定存款准备金率的调整幅度不大时(情景2和情景3指分别降低和提高0.5%的情形)，相反方向的政策操作所得到的宏观变量变化的绝对值是相近的，而当调整幅度较大时(情景1和情景4指分别降低和提高2%的情形)，宏观经济变量对两种方向的货币政策反应程度是有区别的。宽松性政策的冲击效果要略大于紧缩性政策的冲击效果。这说明在本文的金融CGE模型框架下，相较于紧缩性政策而言，各种宏观经济变量对宽松型货币政策的反应更加敏感。货币当局在执行宽松型货币政策时更易于实现预定的调控效果⑦。
表3的模拟结果显示，当货币当局将法定存款准备金率下调2个百分点至12.5%时，农业、工业、建筑业和服务业4个行业的产出水平分别上升0.73%、0.60%、6.49%和1.17%。而4个行业的产品价格水平也分别增加0.36%、1.00%、0.93%和1.04%。从结果上来看，由于在本文所建立的金融CGE模型中假定居民的固定资产投资全部最终投入到建筑业部门，因此建筑业产出水平对政策变量的反应最为敏感。存款准备金率的改变影响银行系统提供给居民部门的贷款额度，从而间接地影响居民的不动产投资行为。与之前的分析类似，当法定存款准备金率的调整幅度不大时(情景2和情景3)，相反方向的政策操作所得到的行业经济变量变化的绝对值是相近的，而当调整幅度较大时(情景1和情景4)，行业经济变量对两种方向的货币政策反应程度略有区别。相比较而言，行业变量对宽松型货币政策的反应更加敏感。
五、结论
通过金融CGE模型的情景分析我们发现，该模型在研究存款准备金率对宏观经济冲击效果中给出较为合理的模拟结果。政策模拟的结果表明，下调存款准备金能够释放金融系统的流动性，从而推动固定资产投资的增加，最终拉动GDP和价格水平的上升；而上调准备金率对商业银行系统的流动性进行“冻结”，从而控制商业银行的贷款规模和全体经济的固定资产投资规模，最终对宏观经济产生全局性影响。模拟结果还发现，当存款准备金的调整幅度较小时，方向相反的两组模拟情景所得到宏观变量变化的绝对值较为近似；存款准备金的调整幅度较大时(如提升或降低法定存款准备金率两个百分点或以上)，下调准备金率的政策效果比上调准备金率的政策效果更为明显。从行业部门产出情况看，建筑业对主要货币政策的反应最为敏感，其次为服务业和工业，而农业部门的政策反应相对较小。
注释：
①因为履行职能的货币当局，其调控手段主要是操作法定存款准备金率，而最终使准备金总量及相关的经济金融变量发生变化。
②校准法是一般均衡模型中较为常用和可靠的参数估计方法，它的具体算法是将基期的数据代入方程中的非参数变量，通过解单个方程或联立方程组的方法求解参数。
③按照一般的定义，储蓄是收入减去支出的差额，这一概念与存款并不相同。
④由于传统的一般均衡模型使用的方程大多数为标准方程，并且方程数量较多，这里我们只给出方程的函数，没有给出这些方程的具体函数形式，感兴趣的读者可以直接和作者联系以获得模型的具体方程。
⑤以商业银行向中央银行计提准备金为例，商业银行首先支付“准备金”到单独设立的准备金账户，该准备金账户再将这部分金额支付给中央银行。金融资产、负债单元内的所有行为都要经过这样的两次转移过程。
⑥由于基准情形的数据主要依据《中国投入产出表2007》，因此所列的数据和《中国统计年鉴2008》中的数据并不完全一致。
⑦在模型中反映为以较小的政策变量调整达到同样水平的宏观经济变量变化。
⑧农产品市场价格指数、工业品出厂价格指数、房地产价格指数和服务业价格指数分别指的是农业、工业、建筑业和服务业4个部门最终产品的市场价格水平。在CGE模型的基准情形下，该价格指数为1。举例而言，如果农产品市场价格指数变化为1.10，则代表农业部门最终产品价格上涨10%。
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