金融状况指数的理论设计及应用研究，本文主要内容关键词为：状况论文,指数论文,理论论文,金融论文，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、问题的提出 货币状况指数（Monetary Condition Index，MCI）提出后不久，高盛等著名机构与国际组织认为以资产价格表征的金融工具在货币政策的传导过程中也起着非常重要的作用，因而强调要将股价指标和房价指标纳入MCI当中进行研究，但并未据此提出要构建一个新指数。Goodhart和Hofmann（2001）则站在高盛的肩膀上率先将包含短期利率、实际有效汇率、股票价格和房地产价格四个变量的加权组合指数命名为金融状况指数（Financial Conditions Index，FCI），并编制了G7国家的FCI，由此拉开了研究FCI的帷幕。自此，一些国际组织、中央银行和金融机构加速了对FCI进行研究的步伐，并展开应用分析，如经济合作与发展组织、加拿大银行、花旗银行、彭博金融咨询公司、高盛等都定期编制和发布全球大部分国家和地区的FCI，并据此分析这些国家和地区的经济形势。 学术界对FCI也展开了积极的研究。继Goodhart和Hofmann提出FCI之后，Mayes和Viren（2001）在高盛等机构的研究成果的基础上，提出了包含实际利率、实际汇率、房屋价格和股票价格四个变量的FCI，同时采用IS曲线方程确定权重，构建并分析了1985年第1季度～2000年第3季度的欧洲11个国家的FCI，并据此分析这些国家的货币政策执行情况。随着统计技术的不断加强、经济形势的不断变化，很多学者开始了新的尝试，对FCI组成要素的研究也突破了利率、汇率、房价和股价四个变量的限制。如Holz（2005）增加了信贷增长这一指标，继而编制了欧盟的FCI。也有部分学者认为房地产价格在反映货币政策实施效果方面存在较大的局限性，因而从FCI中剔除房地产价格的做法也大量存在，如Guichard和Turner（2008）基于简化式方程编制的美国FCI就只包括实际短期利率、实际长期利率、高收益债券利差、实际汇率和股票市值；Premsingh（2010）、Shinkai和Kohsaka（2010）、Matheson（2012）分别编制的FCI也均未有涉及房地产价格因素。还有一些学者考虑了更多因素的作用，将FCI合成指标的范围进行了拓展。如Hatzius等（2010）通过分析金融水平与实体经济之间的关系，考虑了更多的调查数据作为合成要素，由此得出与货币政策执行效果关系更加紧密的FCI；Wang等（2012）构建的月度FCI则包括更多的金融变量（如
增长率、房屋价格增长率等），并发现这样构建的FCI更具有经济指示性。由此可见，国外对于FCI的编制研究工作已经全面展开，FCI作为货币政策执行效果指示器的功能也得到一致认可。 相对而言，国内对于FCI的研究则相对较晚，研究体系也很不成熟，在选择FCI合成指标时，基本上是照搬已有的成果模式，几乎都是选取利率、汇率、股价和房价四个变量，或者再添入货币供给因素作为FCI的构建基础，如郭晔和杨娇（2012）、万光彩等（2013）。只是不同学者在构建FCI具体形式时选择不一，有些直接选择的是各指标变量，有的则选择了各变量的缺口值，如陆军和梁静瑜（2007）、巴曙松和韩明睿（2011）、封思贤等（2012）构建的FCI选择的就是5个变量的缺口形式。尽管也有学者对FCI的合成指标进行了改进，如刁节文等（2011）增加了外汇储备指标，徐国祥和郑雯（2013）增加了社会融资规模指标等。但综合来看，已有的FCI研究成果对我国金融运行的特点和金融监管的要求体现不够，对于一些非金融变量的影响也没有得到系统刻画，不足以深刻揭示我国宏观金融状况以及货币政策效果传导途径等问题。国内除了学术界的部分声音之外，只有中国人民银行从2013年才开始编制FCI，且尚未对外公布。 综合考虑，在经济全球化和金融创新日新月异的今天，非常有必要以国外经验和理论为基础，构建符合我国实际的FCI。基于此，本文首先重新分析FCI的内涵，界定FCI的中文含义。接下来，结合产品市场均衡和货币市场均衡等经济理论，从一种全新的角度来构建FCI的理论模式。进一步，结合统计指标本身的经济含义与数据特征，通过一些合理的指标筛选方法来选取FCI的合成指标，以解决已有研究成果当中主观选取指标的随意性问题。在此基础上，运用加权方法进行合成，以期得到更符合中国实际的FCI。 二、FCI的定义与理论设计 1.FCI的定义 目前，国内外尚未对FCI下完整的定义，国内学者对FCI的译法和理解也不统一，如贾德奎（2010）、刁节文和章虎（2012）、卞志村等（2012）等均将FCI定义为金融形势指数；李刚和李放（2012）等则将FCI定义为金融条件指数（货币条件指数）；还有的将FCI定义为金融稳定状态指数，如王雪峰（2010）等。因定义不清致使对FCI的理解存在严重偏差，FCI的功能定位也因此表现出明显的差异性，主要体现在几个方面：反映金融整体状况、判断宏观经济走势、预测投资方向、评估货币政策松紧程度以及指示货币政策执行效果等。事实上，这些功能大部分都是货币政策执行效果的间接表现，因为货币政策的松紧程度是投资的风向标，直接影响宏观经济、金融的发展速度与态势，进而反衬货币政策最终目标的实施效果，因而可以将FCI的基本功能与货币政策联系在一起。 本文在综合分析国内外研究成果的基础上，将FCI定义为综合反映货币政策执行情况或实施效果的统计指数。由此可见，FCI最基本的功能是作为先行指标来指示货币政策执行效果，主要用于评估一个国家在一定时期内所执行的货币政策是否有效，同时预测货币政策最终目标的变动趋势，这对于缩短货币政策的时滞进而提高其执行效率是大有裨益的。 需要注意的是，由于在FCI的基本组成要素中，房地产价格和股票价格等资产价格变量相比利率和汇率等指标具有相对基期较为明显的变动趋势，为消除量纲影响，对指标的处理通常会选用超额需求或缺口等相对形式来表示，以此合成的FCI也将成为一个相对数。以相对数形式来表示的FCI所体现的货币政策实施效果也将是一种相对水平，因而难以将FCI绝对值的大小作为直接反映未来宏观经济形式的晴雨表，判断依据只能取决于FCI偏离均衡值的方向，即FCI究竟是大于0还是小于0。具体而言，当FCI大于0时，表明货币政策处于宽松状态，未来一段时期内经济将趋于繁荣；反之，当FCI小于0时，意味着紧缩性的货币政策在生效，未来一段时期内经济将面临衰退。 2.FCI的设计思路 由于FCI构成指标具体应该包括哪些，学术界迄今为止尚未形成定论，已有的研究成果也没有体现一些非金融变量的影响，难以深刻揭示我国金融运行特点以及货币政策执行效果等问题。因而本文在结合已有研究成果基础上，提出一种全新的观点，认为可以构建一种幅度更宽的FCI，这种宽幅的FCI理论上可以囊括经济系统当中所有影响货币政策执行效果的指标，这些指标可能涉及一些有形资产价格的影响，如不动产、耐用消费品等（许涤龙和欧阳胜银，2014），也可能包含其他一些未曾考虑过的非货币性资产等。 由于具体选择何种经济因素还有待理论支撑与实践检验，本文认为构建宽幅FCI的基本思路是：根据凯恩斯学派和货币主义的经济理论、菲利普斯曲线中描述的通货膨胀与货币增长关系，从产品市场均衡和货币市场均衡的角度出发，选择经典模型中的宏观变量并刻画其与货币政策最终目标的关联性。在此基础上，结合数据来源选择具有稳健性和可操作性的经济指标，并进行加权处理，从而合成最终的FCI。 3.FCI的理论设计 FCI最基本的功能是用于指示货币政策执行效果，效果的好坏主要通过货币政策最终目标的实施情况来判断。《中国人民银行法》明确规定，我国货币政策的目标是保持货币币值稳定，并以此促进经济增长。这一最终目标可以表现为4个具体方面，即促进经济增长、保持物价稳定、实现充分就业与维持国际收支平衡。考虑到核算口径的片面性，充分就业数据在我国本身就存在一定的质疑，国际收支平衡则在极大程度上受制于汇率这一要素的影响，因而在FCI组成要素的实证分析中，很少牵涉就业与国际收支的相关信息，这在已有的研究中也可以得到验证。于是，FCI的基本功能就与通货膨胀和产出联系在一起。通货膨胀是市场中货币供给显著高于货币需求而引起价格持续性上扬的表现，产出稳定则是产品市场均衡的体现。因此，FCI的理论设计可以从产品市场与货币市场的供需均衡视角来考察。
将式（1）展开，关于要素规模求偏导，变形后可表示为：
通常情况下，居民收入与劳动工资成正比关系，则有居民收入：
放宽到宏观经济系统，式（3）也表明国民总收入与产品价格之间的比例关系。国民总收入是所有收入来源之和，即经过多次分配后形成劳动者所得的报酬、政府管理所得的生产税净额、资本所得的营业盈余以及部分固定资本消耗，根据国民经济三方等价核算原理，这些收入总和应该近似等于所有常住单位所新创造出来的经济价值，也即在规模上与按收入要素构成的国内生产总值接近。因此，式（3）中的Y可近似表示为社会总产出。
式（4）中δ=-α/ε，该式说明产出缺口与通货膨胀率存在比例关系，经济偏离均衡水平的大小将决定通货膨胀的高低，如果定义通货膨胀率为社会物价水平的增长率，那么产出缺口与物价水平增长率之间也存在关联。
考虑到国内居民最为重要的物质资产为住宅，因而预期的物质资产的收益率可以用住宅价格即房地产价格的预期收益来替代；而在其他影响货币需求的因素当中，汇率对货币需求的影响较为直接和显著；同时，个人偏好因素在技术上存在一定困难，因而本文对弗里德曼的货币需求理论稍加改进，添入汇率作为影响货币需求的冲击要素。改进后的货币需求理论可表示为：
，其中H表示汇率。 为方便考察各变量对货币需求的干扰行为，也为简化这种影响途径，本文将各项指标均视作货币需求函数的一次函数形式。于是，展开货币市场均衡条件下的货币需求函数关系可以表示为：
假设各变量的均衡水平均可以用下标e表示，如
表示P的均衡值，其余类同。那么：
进行如下处理：[式（5）-式（6）]/式（6），即有：
式（7）的右边表示的是变量缺口形式与误差的组合，下标GAP表示缺口，且有：
根据式（4）可知，产出缺口可以用通货膨胀率的形式表示，因此式（9）也可表示为：
（3）FCI的综合设计。费雪在《货币的购买力》中提出了著名的货币数量论交易方程： MV=PY （11） 其中，M表示市场中为保持商品流通所应具备的货币规模；V表示货币在市场中的流通速度或平均周转次数，其被界定为社会总收入与货币量之比，即一定时期（通常假设为一年）平均每单位货币可以购买最终产品与劳务的次数；P表示商品市场的一般价格水平；Y表示实际收入水平。式（11）左边的含义为市场中流通的货币总量，右边表示为社会总收入水平。 对式（11）两边取自然对数，然后同时关于时间t求微分，整理后即可得：
式（12）表示为差分形式即为：
式（15）即为新古典综合学派改造菲利普斯曲线的出发点。移项即得：
通货膨胀率与经济产出是FCI指示货币政策执行效果的重要变量，而此两者均可以通过上述6个要素来反映，因此，FCI的模型理论上也可主要用这6个要素来解释：
由此可见，本文设计的FCI模型的最大改进之处在于引入了非人力财富比重要素，该要素在以往的研究成果当中都是被忽视的对象。 三、实证分析 1.指标的选择与数据说明 在具体编制指数时，学者们选取指标的方式几乎都是直接从各要素中主观抽取其中的一个变量，而缺乏定量分析，也没有考虑FCI最基本的功能以及与各变量的经济关联，使FCI与各组成要素之间呈现一种相互独立的特性。本文设计的FCI模型是利率、汇率、股票价格、房地产价格、货币供应量和非人力财富比重6个要素的集合，为充分体现要素的经济内涵以及数据获取的便捷性，本文摒弃指标选取惯用的主观做法，而是首先从各要素中分别选取若干有代表性的指标，然后结合指标本身的数据特征进行筛选，再从中筛选出各要素最具代表性的变量。代表性指标的选取过程如下： （1）利率的选择。我国利率种类繁多，但目前来看，只有少数几种利率，如银行间同业拆借市场交易利率和银行间市场债券质押式回购交易利率，可看作是货币政策利率传导渠道中关联度最高的利率。这些利率按交易频率都可分为1天期、7天期、14天期、20天期、30天期、60天期、90天期、120天期、6个月期、9个月期和1年期，共11种。对于以季度为频率的利率指标而言，可以选择前面7种。数据来源于中国人民银行网站。 （2）汇率的选择。随着布雷顿森林体系的瓦解，尤其是美国金融危机的爆发，仅以人民币兑美元汇率分析中国当前的币值特征显得有些片面，应该进一步考察人民币对多种外币的汇率情况。从国际经济局势出发，结合主要经济体与中国对外直接投资情况，本文选取的汇率指标为人民币兑美元、日元、港币、欧元、英镑、澳元、俄国卢布、新西兰元和泰铢的多边汇率，数据来源于国家外汇管理局网站。 （3）股票价格的选择。由于部分指数（如新上证综指和中证全指等）公布时间较晚，同时考虑到实证对样本数据的长度要求，本文选取上证综合指数、上证综合A股指数、上证综合B股指数、上证180指数、沪深300、中证流通、中证100、深证成份指数、深证100、深证综合指数、深证综合A股指数、深证综合B股指数、深证新指数和新上证综指的环比最高价作为股价指数的初选指标。数据来源于国泰安数据库。 （4）房地产价格的选择。本文在房地产价格类指数体系当中，分别选择商品房平均销售价格指数、住宅商品房平均销售价格指数、商业营业用房平均销售价格指数、办公楼商品房平均销售价格指数和国房景气指数；其中，商品房平均销售价格指数、住宅商品房平均销售价格指数、商业营业用房平均销售价格指数和办公楼商品房平均销售价格指数分别用各自的销售额除以各自对应的销售面积，其比值的同比数据即为价格指数。以上数据均来源于中国经济与社会发展统计数据库。 （5）货币供给量的选择。目前，我国的货币供应量指标仍参照《货币与金融统计手册》（MFS）制定，主要分为
、
和
三个层次。为从数量上充分衡量不同口径的货币对宏观金融的整体影响，本文对货币供应量指标的选取分别从
、
和
三个层次同时展开，并通过指标筛选方法确定最终纳入FCI中的货币变量。数据来源于中国人民银行网站。 （6）非人力财富比重的选择。非人力财富在价值规模上主要表现为不动产和耐用消费品。在我国，不动产中当属建筑物具有最高的经济价值，因而可以用建筑业总产值占国内生产总值的比重来表示一部分非人力财富因素；耐用消费品属于家庭消费的一部分，且一直在城镇居民家庭中占较大比重，因此在衡量非人力财富的指标处理上则以城镇居民家庭人均家庭设备用品及消费服务支出比重（城镇居民家庭人均家庭设备用品及消费服务支出与城镇居民人均可支配收入的比重）来替代。此外，社会总财富可以用总产值来诠释，而鉴于不动产和耐用消费品等有形财富主要集中于第二产业，因此，也可以用第二产业比重或用第二产业增加值占国内生产总值的比重来表示非人力财富比重。以上数据均来源于国家统计局网站和中国经济与社会发展统计数据库。 如此一来，本文将FCI的指标范围初步设定为利率因素、汇率因素、房价因素、股价因素、货币因素和非人力财富比重因素6个方面，所有因素共计48项指标。值得注意的是，由于利率、汇率、房价、股价和货币5个要素的直接数据来源均是以月度为频率公布的②，而非人力财富比重则以季度为频率公布，为实现统一，本文将所有月度指标的频率调整为季度。与此同时，考虑到上述部分初选指标数据的公布时期较晚，如我国央行从2006年才开始较为完整地公布7类短期利率③；而部分股价指数也从2005年底、2006年初才完成股权分置改革，因而本文对各指标的研究从2006年第1季度开始，对FCI的编制研究也始于此阶段。 2.指标体系的筛选 本文对于指标筛选方法的选取侧重于客观方面，此外，由于单一的指标筛选方法总会存在不同程度的局限，因而考虑采用组合筛选法可能更有实际价值。具体来说，是以结构方程模型为筛选架构，结合验证性因素分析来进行初选，基于信度检验来保证指标数据的稳定性和可靠性，运用效度检验来巩固指标的一致性，在此基础上，采用类成分法精选。 需要说明的是，验证性因素分析尤其是效度检验中，不允许出现负数，原则上数值为0的也是不允许出现的，否则将导致数据无法匹配模型，检验出现偏误。本文认为数据的缺口形式和原始形式只是指标同一特征的两种不同表现而已，因而在FCI的具体赋权过程当中，对各指标取用缺口形式，而在筛选过程中，则直接采用指标的原始形式。基于此考虑，本文接下来对FCI指标的筛选直接引用指标的原始数据。 （1）信度筛选。信度衡量的是同一个体在不同时期采用相同的测量工具或方法是否能够得到比较一致的结论，是指测量结果具有一致性、稳定性或最小差异的程度。较常用的度量方法是Cronbach提出的信度检验系数，即α值。α值越接近于1，说明指标信度能力越佳，一般要求该值以大于或等于0.7为最好，此时的指标不存在严重的稳定性缺陷。本文对FCI合成指标的筛选也按该方法来进行，以此衡量指标信度水平，筛选结果如表1所示。 对FCI的48个初选指标用SPSS 16.0进行联合信度检验，发现此时的α值为0.932，要高于0.7的临界值，说明指标整体不存在信度问题。但仔细分析后发现，48个指标划分的6个构成因素并非都能通过信度检验。具体来说，9项汇率指标的α值为-0.956，出现负数的原因可能是不同汇率的波动存在较为明显的差异性，而汇率之间也存在交互影响，故需进行逐步筛选。在最终保留人民币对美元、欧元、英镑和新西兰4项汇率指标后，其α值达到0.751，满足检验标准。对于货币供应量和非人力财富指标而言，筛选前的α值分别为0.620和0.478，均小于0.7的临界值水平。因此，依据Amos软件指标筛选模块，在分别剔除
和第二产业比重指标后，货币指标和非人力财富指标的α值分别为0.732和0.875，符合信度检验的标准，指标通过了稳定性检验。
这样一来，将各类指标经过信度检验后保留的指标总数为41项，这41项指标具有一定的可靠性和稳健性，相互间是一致且可比的，没有出现显著差异，可进行后续效度分析。 （2）效度筛选。信度值考虑测量结果是否一致，数据能否为研究人员所信服，这是指标数据分析的基础；效度衡量的是同一个体或不同个体，采用不同的测量工具或测量方法，是否能得到比较可信的结论，评价测量工具能够正确测量出所要测量问题的程度，反映的是所采集的数据是否为我们所需要的符合真实情况的结果。效度筛选可通过Amos软件运行验证性因素分析模块来实现。 经不断调整，逐步删除不显著变量后，效度检验的最终修正结果见表2。检验结果发现，结构方程模型的最后适配度检验统计量基本符合要求：CMIN/DF（卡方自由度比）为1.42441，小于2，说明经修正之后的假设模型与样本数据的能够较好地匹配，整个模型的契合度可以接受；模型的适配标准方面，只有RFI（相对适配指数）略低，但NFI（规准适配指数）、IFI（增值适配指数）、TLI（非规准适配指数）和CFI（比较适配指数）均要高于0.9，说明假设理论模型与观察数据的整体适配度较佳；而模型经简约调整后，其测量值PNFI（简约调整后的规准适配指数）和PGFI（简约适配度指数）均大于0.5，意味着模型得到较好的精简，整个模型在获得较好的拟合效果以及包含充足经济信息的同时，也没有冗余的指标在内。
经模型不断调整之后，最后保留的FCI指标为1天期银行间同业拆借利率和1天期银行间债券质押式回购交易利率两项利率指标，人民币对美元和欧元两项汇率指标，上证综合指数、上证综合A股指数和中证100三项股价指标，商业营业用房平均销售价格指数和国房景气指数两项房价指标，
和
两项货币指标，城镇居民家庭人均家庭设备用品及消费服务支出比重和建筑业总产值占国内生产总值的比重两项非人力财富比重指标。
可以发现，在利率指标体系中，1天期银行间债券质押式回购交易利率的
最低，说明相比1天期银行间同业拆借利率，该指标在FCI中更能反映利率方面的影响因素。汇率方面以人民币对美元汇率的
值最低，意味着在中国，美元仍然是最具影响力的国际货币，人民币对美元汇率依旧是金融市场投资主体最信任的符号。股票价格指数属上证综合A股指数的
值为最低，说明在以季度为频率的宽幅FCI构成要素中，相比上海证券交易所，以国内外资产融资的所有股票中，供境内市场参与者投资的股票更具有联系中国宏观金融市场的数据特征。房地产价格指数当中，国房景气指数更能反映房地产市场的季度信息，因为其
值要比商业营业用房平均销售价格指数小。
在货币供应量中具有较小的
值，暗示着狭义货币供应量包含了更多的经济信息，能更好地反映宏观金融运行的态势。这是因为
比
更具流动性，央行也承认，中国在制定及执行货币政策时，考虑更多的是
而非
。城镇居民家庭人均家庭设备用品及消费服务支出比重在非人力财富比重当中具有较小的
值，说明该指标所含信息量最充足，更适合作为FCI合成要素中的非金融性变量。 这样一来，本文界定的FCI的最终组成指标为6个，分别是：1天期银行间债券质押式回购交易利率、人民币对美元汇率、上证综合A股指数、国房景气指数、
和城镇居民家庭人均家庭设备用品及消费服务支出比重。
3.FCI的合成 （1）权重方法的评价与选择。目前，FCI的赋权方法大体上可归为两类，一类是采用经典方法定权，如因子分析法、主成分分析法、回归方程法、卡尔曼滤波法等；另一类是采用经济模型定权，国际上较为流行的FCI经济模型定权方法主要有三种，VAR模型（或其关联方法，如SVAR模型、VEC模型等）、总需求方程缩减式和大型宏观经济计量模型。经典赋权方法几乎不考虑变量间的经济联系，完全从数据本身角度出发研究指标的相对重要性，这样做的特点是不限于经济理论的约束，但同样也会损失一些重要信息（如主成分分析法），而且在权重选取方面存在较大主观性，研究结论也以静态模式居多；而经济模型定权法要么以强大的经济理论作为支撑，要么以非结构性方法解决变量间的内联问题，着重考察变量间的动态关联，因而更加符合经济现实。但由于很多计量方法内在的复杂性与前提假设的非稳定性，使得很多数据难以保证满足这些方法的假定前提，模型估计结果也难以全部通过显著性检验。因而本文选择理论相对成熟、应用更广的VAR模型法进行FCI的赋权研究。 运用VAR模型确定FCI组成要素权重的基本思路是：组合货币政策最终目标与FCI构成要素为一个新系统，以脉冲响应函数为分析工具，将FCI构成要素视为这个系统的冲击源，货币政策最终目标视为被冲击的对象，当分别给利率、汇率、股价、房地产价格、
和非人力财富比重一个单位的冲击后，分析其在未来一段时期内对货币政策最终目标的脉冲影响力度。一般地，当某一时期所有要素的即时脉冲响应效果均接近于0，那么从冲击开始到这一时期的累积脉冲效果便可作为相应要素赋权的基础。于是可得FCI的6个组成要素的权重分别为：
（
为第i个要素的累积脉冲效果）。 （2）FCI的合成研究。本文在FCI的理论设计部分已经界定了FCI的功能主要是与通货膨胀（CPI）与经济产出（GDP）联系在一起的，但基于货币主义的主要观点，利率、汇率和货币供给等重要因素在短期内是可以影响实际经济产出的，而在长期中，这些因素的主要作用在于影响社会价格体制，影响CPI的走势，而不能影响实际经济产出和国民收入。C-D生产函数告诉我们经济增长的源泉归结于生产要素的增长和技术进步，新古典增长理论进一步认为，只有技术进步才会引起经济的持续增长，而索洛余量提供给我们的信息是技术进步是难以直接衡量的，因而基于GDP产出缺口来确定FCI各组成要素的权重具有内在的缺陷，而使用针对CPI的脉冲响应函数可以得到更为合理的解释与说明。基于此，本文根据FCI的各构成要素建立对CPI的脉冲响应函数。 合成FCI，需要进一步确定样本期内的通货膨胀。CPI数据来源于中国经济与社会发展统计数据库，其计算方法为通过已知的环比CPI数据计算以2006年1月为基期的各月度CPI，然后选取每个季度内3个月CPI的平均值分别作为对应季度的通货膨胀水平。 实证数据需要根据缺口公式对各变量进行缺口值的计算，这要确定各变量的均衡值。本文根据H-P滤波技术提取序列的均衡值，然后计算各变量缺口：变量的缺口值=（变量原始值-变量均衡值）/变量均衡值。计量软件采用Eviews 6.0。 为进一步提高模型估计的有效性，我们希冀建模的各时间序列具有较为明显的平稳性，因而VAR模型的构建首先需要对变量缺口值进行平稳性检验。由ADF检验的结果可知，各原始变量是非平稳的，但是它们的一阶差分都平稳，具有同阶单整的特征，可用于VAR的建模与分析。 VAR模型平稳的条件之一是要求所有AR特征多项式根模的倒数小于1，也就是说单位根的倒数要位于一个单位圆之内，否则模型是不稳定的，其参数拟合不再是有效的，估计结果也将会产生较大偏差。本文所估计的VAR模型的单位根倒数如图1所示，可知模型的14个根的倒数全部位于单位圆之内，说明VAR模型估计结果是稳定的。
由各变量对FCI的脉冲响应可知，各变量对CPI的冲击效果都保持了正反交替的效应，且绝大多数变量在第12期时的冲击力度已经接近于0，可见，外在因素对CPI的影响具有短期特征，12期以后的冲击可以近似不考虑。各变量对CPI的12期脉冲响应累积效果反映的是各变量在FCI中的重要性，据此可计算出各变量的权重，结果如表4所示。其中，利率和汇率是逆向指标，其权重结果为负数，这与王维国等（2011）的研究成果是一致的。逆向指标在赋权时已进行正向处理。
从表4可以看出，汇率是FCI最为重要的影响因素，其权重达到0.37144。其次是短期利率，而房地产价格和货币供应量对FCI的作用效果相对较弱，因此对于货币政策执行效果的考察应该重点关注汇率的波动。此外，城镇居民家庭人均家庭设备用品及消费服务支出比重对FCI的作用力度不可忽视，其权重达到0.12516，系数也非常显著，说明该指标在合成FCI中同样产生着一定的影响。 非人力财富在预示货币政策最终目标效果中的作用是已有的研究都未曾考虑到的，其权重大小甚至高于房地产价格和货币供给，说明这一因素在FCI的具体构建过程中确实需要加以重视。非人力财富比重对货币政策执行效果的重要作用可能是由于城镇居民家庭人均家庭设备用品及消费服务支出的高低反映了消费者的购买意愿，决定着消费品的市场结构，因而在很大程度上制约着消费品价格的走势，也影响着国民经济投资方向，这在复杂经济系统当中是影响产出规模的重要变量，因而可以视作货币政策最终目标的指示因素，理应作为FCI的构成要素。此外，在我国，以非人力财富为代表的真实经济财富主要蕴含在实体经济部门中，而实体经济部门是社会经济平稳发展的重要部门，虽然许多发达国家的实体经济与总体经济规模的比重较低或有下降的趋势，但作为发展中国家，中国实体经济依然是稳健的，对产出的贡献也始终保持强劲，这也是我国能够比较稳健地抵御数次金融风暴冲击的重要因素之一。因此，即便很多经济学家认为，货币政策对实际产出的影响只存在短期效应，而长期影响只作用在物价上，但基于我国实体经济发展的稳健性，货币政策对产出的影响也不容小视，而非人力财富更是在其中扮演着重要的作用，因而将非人力财富包含在FCI构成要素中进而指示实际经济产出的做法也是合理的。 根据FCI组成要素的具体权重，即可计算出FCI的具体值，如表5所示。可以看出，各期FCI的拟合结果基本符合中国经济现实，对于通货膨胀具有一定的指示作用。例如，2008年下半年～2009年第1季度，FCI的拟合数值均高于0，结果是2009年下半年～2010年第1季度的CPI呈现上升态势；2011年第4季度和2012年第1季度的FCI拟合值大于0，而2012年第2季度则出现小于0的情况，对应的经济形势是：2012年下半年～2013年第1季度出现通货膨胀状态，而2013年第2季度经济变得相对紧缩。 （3）FCI的效果分析。将包含非金融变量的FCI与货币政策最终目标进行关联性研究，可以分析FCI的综合效果。观察CPI在样本期内的变动趋势（图略），可以发现其变动方向经历了一个典型的随机性游走过程，环比CPI上升和下降的趋势几乎是频繁交替出现的，而非维持一段长时间的上升或降落状态，也即环比CPI的变动率在0附近稳定波动，大于0和小于0的频数是近似相等的（分别为15和14）。这也意味着我国近几年的货币政策采取的都是相机抉择且稳健型的操作模式，央行在依据经济形势不断进行货币政策微调，以使经济实现平稳、较快发展。因此，如果FCI与CPI具有较强关联，能够指示经济发展方向，那么FCI的变动趋势应该也有类似的特征。基于此，本文以经典的非参数统计方法为依据，运用随机游程方法来检验FCI变动趋势的分布特征。
借助统计软件SPSS 16.0，可以直接计算检验统计量对应的P=0.458，因此不能拒绝原假设，可以认为FCI具有与CPI相同的变动趋势，从而也验证了FCI确实是与货币政策最终目标相关联的。 进一步，从因果检验过程来看，CPI不是FCI的格兰杰原因的概率是0.0785，而FCI不是CPI的格兰杰原因的概率是0.0035。由此说明，在0.05的显著性水平下，更有理由认为FCI的变动可以引起CPI的格兰杰变动，FCI对于通胀具有一定的指示作用。在此基础上，通过验证两者的跨期相关关系可以发现，短期内FCI与CPI的波动关系没有表现出明显的联动性，但领先4期的FCI与CPI则具有最佳的动态关联，其跨期相关系数达到最大值，绝对值为0.694，说明FCI对4个季度之后的CPI具有较好的预测作用。 表6比较的是本文与一些国内学者们研究的FCI与CPI的最大动态相关系数，可知，本文的最大动态相关系数在部分国内学者的研究成果当中是最高的，由此也说明，本文构建的FCI具有较好的拟合效果，可在一定程度上指示通货膨胀的波动特征。动态相关系数的检验结果同时也表征了利率、汇率等因素通过资本市场显著影响到货币政策最终目标的过程并非迅速，其时滞长度大约为1年，这与Goodhart和Hofmann（2001）的研究成果较为相似。
为进一步衡量FCI指示货币政策执行效果的影响，本文接下来构建FCI预测通货膨胀的回归函数。具体形式为：
由表7可知，各回归模型的参数估计结果均符合经济预期，各系数的计量检验结果也都通过0.01的显著性检验，由此说明不同滞后阶数（包括当期）的FCI均能显著影响CPI的变动。总体来看，当取FCI的滞后阶数为4时，
具有最大值，说明此时模型的拟合效果最好，最能体现FCI作为货币政策执行效果指示器的作用。这一结论与FCI和CPI在滞后4阶时的动态相关系数达到最大是一致的，也再一次验证了当期FCI对CPI波动状况的指示效果在4个季度之后将达到最佳。 四、评述性结论 本文通过梳理国内外对FCI的认识，将FCI界定为提前指示货币政策执行情况或实施效果的统计指数，这对于FCI的重新认识与深入研究具有重要意义。在众多学者研究过程当中，多套用既定的模式来选择FCI的合成维度，且以描述性分析方法来选择各维度下的一些常用的指标，而没有考虑到指标本身的经济含义和数值特征，这种不足直接影响了FCI合成结果的科学性。本文以经典经济理论为基础，在产品市场均衡和货币市场均衡条件下，构建了一种全新的FCI模型，认为理论上可以将FCI的组成要素界定为利率、汇率、房价、股价、货币供给和非人力财富比重共六个方面，并在实证研究当中得到验证，说明一些非金融性变量在FCI的组建过程当中起到了重要的作用，这在以往是受到忽视的。 在FCI理论模型的基础上，本文摒弃当前选取FCI指标的一般做法，而是针对FCI组成要素分别选取了若干代表性指标，然后基于信度检验和效度检验等验证性因素分析以及类成分法对指标进行筛选，以此来确定FCI的具体指标。结果发现，6个要素分别选取的是1天期银行间债券质押式回购交易利率、人民币对美元汇率、上证综合A股指数、国房景气指数、
和城镇居民家庭人均家庭设备用品及消费服务支出比重，这与众多学者在指标选取方面存在较大差异，但更符合经济现实和数据特征，这种指标选取方式也更为科学地解释了FCI的内部构成。 以VAR模型作为赋权方法，本文通过实证得到的FCI结果显示，FCI与CPI确实具有一定的关联性，CPI变动的格兰杰原因可以由FCI来解释，表明了FCI对CPI具有一定的先导能力；而FCI与CPI的动态相关系数高达0.694（滞后4期），意味着两者具有较强的联动性，这一系数在国内大多数研究成果当中是较高的，说明本文构建的FCI更符合中国经济实际，一些非金融性变量确实可以作为FCI的构成指标；从FCI预测CPI波动特征来看，滞后4期的FCI具有最佳的预测效果，这一结论也再次验证了FCI对货币政策执行效果具有一定的指示作用，可以运用FCI的相对关系来提前（大约1年）判断货币政策是否有效，以及货币政策在1年后的执行效果是否符合预期。 无论是学术界还是机构组织对FCI的研究都还不成熟，本文对FCI的研究也是一种新的探索。基于本文结论，在进一步探索编制符合中国经济实际的FCI工作中，应该考虑更多的选择。首先，可以尝试构建幅度更广的FCI。国际上公认的货币政策最终目标主要是一些实体经济指标，仅选择“纯”金融性指标来合成FCI显然难以充分发挥其指示器的作用，因而有必要考虑更多的非金融性变量的影响。于是，除了本文筛选后留下的城镇居民家庭人均家庭设备用品及消费服务支出比重，其他指标是否也可以作为FCI的组成要素还值得深究。其次，鉴于中国经济改革与统计发展水平的现实，可以考虑构建不同频率的FCI。FCI是指示货币政策执行效果的指标，其指示作用的强弱不仅要考察FCI能否反映货币政策最终目标的变动，更取决于可以提前多长时间进行预测。基于此，在统计数据允许的前提下，可以尝试构建月度，甚至是日度的FCI。再次，不同赋权方法都存在一定的局限性，理论上可以将不同赋权方法均应用于FCI的编制实践，继而从中选择最符合经济现实的方法来对FCI进行赋权研究。但这些赋权方法可能在不同历史时期具有不同的适用性，因此，在特定的历史时期甄选出最佳的FCI赋权方法也是值得探索的问题。 作者感谢匿名审稿专家提出的宝贵修改意见，文责自负。 ①高鸿业：《西方经济学》[M].中国人民大学出版社，2007。 ②对于不同期限的同业拆借市场交易利率和债券质押式回购交易利率，我国央行均以月度为频率进行编制和对外公布。 ③我国从2002年开始公布银行间同业拆借市场交易利率，但当时只公布了1天期、7天期、20天期、30天期、60天期、90天期和120天期共7种短期利率，从2006年开始才补充14天期的银行间同业拆借市场交易利率；同样，我国早期的银行间市场债券质押式回购交易利率也只公布了从7天期开始的短期利率，而从2006年才开始公布1天期的交易利率。
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