中国的货币在长期是中性的吗？——基于Fisher-Seater定义的研究，本文主要内容关键词为：中国论文,货币论文,定义论文,Fisher论文,Seater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。
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”。②Sargent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。③
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。④Lucas(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⑤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表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。⑥
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“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)强调LRMN与货币量单整阶数密切相关。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：
三、长期货币中性的检验方法
概括地说，LRMN的检验方法可以总结为三类：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：
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(Δ
或Δ
)。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环比数据(12)，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，然后再利用其他月份的同比数据，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)。
(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。(13)
1.时序回归法的检验结果
图2是经HP滤波(14)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(15)(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
图5 M2与产出
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他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。
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。
注释：
①长期中性对长期超中性而言，是必要但非充分的。
②Sargent(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。
③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。
④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。
⑤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它们通常的含义，他们并非总是等价。
⑥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)。
⑦Fisher & 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，其他情形不作讨论。
⑧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。
⑨感谢匿名审稿人在此问题上给予的提醒和建议。
⑩关于这一点的具体说明，有需要的读者可以向作者索取。
(11)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。
(12)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。
(13)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。
(14)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。
(15)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I的变量，其回归斜率可能非常小。
(17)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。