CF40-PIIE交流文章 | 中国及其他国家货币政策的有效性和独立性
原创声明：本文为作者向第五届CF40-PIIE中美经济学家学术交流会提供的交流文章，文章原标题为《Effectiveness and Independence of Monetary Policy in China and Around the World》，由CF40秘书处翻译，本文略去脚注和参考文献，转载请注明出处。文章仅代表作者个人观点，不代表CF40立场。
Joseph E. Gagnon 彼得森国际经济研究所(PIIE)高级研究员
近年来，有很多评论质疑各国央行是否还能在需要时提供更多有效的货币刺激政策。一方面，发达经济体的短期利率已经在零以下，继续下降的空间有限，并且非常规货币政策由于被大量使用，目前已经收效甚微。另一方面，新兴市场的央行货币政策缺乏独立性，容易受到美国等发达国家的影响。那么，上述情况对中国的影响有多大呢？
事实上，如果发达经济体的央行愿意，它们的货币政策其实还有很大的宽松空间，新兴经济体也可以按照自己的意愿推行独立于发达经济体的货币政策。对于中国来说，只要中国政府愿意接受自由浮动的汇率，其货币政策环境就可以进一步宽松。
传统货币政策
传统货币政策工具在于维持一个安全的短期利率，最典型的是隔夜银行拆借利率，短期货币市场利率或者是央行给国内银行提供的短期存款利率。在发达经济体,这些短期利率都在历史低位，接近或低于零。在中国，这些短期利率显著高于发达经济体，但仍然处于历史低位，在大约3%。
一些发达国家的央行第一次将关键短期利率降到了零以下。到目前为止，瑞典央行隔夜存款的最低的利率是-1.1%。然而，在瑞典使用隔夜存款工具的银行很少，他们更偏好利率为-0.5%的七日回购工具。但在瑞士就有很多银行以-0.75%的利率在瑞士中央银行持有存款。
这些负利率正以与正利率相似的方式，传导向债券市场，货币市场和大额存款市场。负利率的下降，也像正利率的下降一样，看上去导致了汇率贬值。这些现象说明负利率作用于经济体系的方式与正利率大致相似。到目前为止，主要的例外似乎是小额零售存款利率,在所有实施负利率政策的国家，小额零售存款利率还未降到负值。虽然这可能是由零售存款利率对政策利率反应迟缓造成的，但更可能的原因是银行非常不愿意让他们的零售客户承担负利率。如果真是如此，这将略微削减负利率的货币刺激效应。
有些评论担心负利率会通过挤压净息差而减少银行利润。虽然有一些一般的证据表明，在那些利率极低的国家，银行的净息差缩窄了，但几乎没有证据表明银行的盈利率下降了。这背后的原因可能是银行通过提高手续费和服务费，抵消了净息差缩窄造成的利润下降。
进一步降低负利率的主要障碍在于现金——纸币是一种非常安全且固定收益率为零的资产。在可以持有现金时，投资者们应当不愿意持有回报率为负的存款或证券。但到目前为止，实行负利率的国家的投资者们还没有将资产配置转向现金，这可能使得政策利率更低，肯定会跌到-1%，甚至可能到-2%。然而，当利率降至某一点时，投资者会转向现金，从而使得后续的降息政策失效。
目前看来，中国距离上述顾虑还很遥远。
非传统货币政策
近年来，有三种非传统货币政策被使用：
央行明确指引未来的利率调控走向，作出长期维持低利率的政策承诺；
央行买入大量证券，这种向市场超常规注入基础货币的方式就是量化宽松政策；
央行将长期贷款利率保持在一个非常低的水平，以扩张整个经济体的信贷规模；
前瞻性指引在很多国家都取得了预期的效果，但因为央行对长远政策利率作出的承诺不可信，所以这种指引的意义仅局限于未来的两到三年。在某种程度上，这反映了经济在未来可能遭受的冲击的不确定性，同时反映了一个现实——央行董事会成员任期有限，无法保证继任者延续前任的货币政策路径。
在大萧条后的发达经济体，量化宽松政策主要通过三种途径发挥作用：
减少由于市场恐慌带来的风险扩散
减少对未来短期政策利率的预期
通过减少市场中长期债券的供给，来减少债券收益中的期限溢价
当市场运行良好，且市场对未来政策利率的预期基本与央行宣布的利率一致时，就只有第三种途径仍然有效，这使得人们感觉量化宽松政策的作用在减小。但证据表明，第三种途径——资产组合平衡效应，并没有减少的趋势。事实上，我们有充足的理由相信这种效应可能还会增长，因为更多的债券买入就可能使得不愿意卖出的投资者持有的债券价格上涨（也即利率下降），但还没有任何央行的QE规模达到足以检验上述“效应增长”假说的程度。
但是，QE债券购买有可能受零利率下限问题的影响。在存在现金的情况下，长期债券收益率不能降到零以下。当然，购买股票和房地产等资产可能就不会遇到这样的问题。
自从2010年以来，学界涌现了大量关注QE对金融市场影响的研究。表1 (Gagnon 2016)给出了很多关于QE买入债券如何影响政府债收益率的研究结果。这些研究近乎一致地指出QE显著降低了政府债收益率，即使仅仅关注投资组合平衡效应时，结论也是如此。表1中的中值估计表明，购买相当于10%GDP的长期债券，预计可以把10年期债券的期限溢价降低50个基点。许多研究还发现，QE买入债券也将降低私募债券和外国债券的收益率，提高股价，以及使汇率贬值。这一点与传统货币政策的效应相似。
要证明QE对经济增长和通胀的影响则更难。但是，各国央行的宏观经济模型表明期限溢价的降低和资产价格的增长确实对增长和通胀有强有力的影响。美联储估计2014年的几轮QE已经使得失业率降低了超过1%，使通胀率增长了超过0.5%。这些效应相当于将短期政策利率（即联邦基金利率）降低250个基点的效果(Engen, Laubach, andReifschneider 2015)。
表2 表明央行还有大量的空间实行QE。第一列是央行最新的资产数据。美联储几乎卖光了短期资产来购买QE资产（这些中央银行均没有开始施行减少QE资产的操作）。在欧元区和英国，几乎四分之三的央行资产反映了QE操作，包括给银行的长期贷款。在日本，大约五分之三的资产反映QE买入。日本银行在这些央行中有最大的资产负债表（按占经济体量的比例算），但是它所持有的证券少于日本证券市场的四分之一。
现在，日本银行是唯一一家在QE中购买股票的央行，其购买量很小，大概占到GDP的2%。目前还没有关于QE进入股市的影响的实证研究，但有文献认为政策驱动的股票购买应该会提高股价。对QE来说，股票市场很大，且流动性好，所以非常有吸引力。更高的股价可以鼓励消费（通过财富效应）和促进投资（通过降低资金成本）。QE应该通过一种中性的方式均衡地进入整个市场，对于私募债券的购买也一样，目标不是挑选出赢家和输家。
在美国，美联储仅限于购买政府和机构担保的证券。在欧元区，对于各成员国间购买量分布和禁止直接从政府购买的规定，可能有效地限制了证券的购买总量。尽管在美国和欧元区有这些限制措施，但是在未来仍然有购买空间。与之相反，英格兰和日本银行扩张QE的操作几乎没有什么法律障碍。
在本币为SDR篮子组成货币的国家中，中国央行资产占GDP的比重仅次于日本，且大部分来源于中国的外汇储备。与表2中的其他国家相比，虽然中国的债券市场更小，及在QE中可购买的证券总量也更小，但是中国QE买入的证券量也是相当可观的。更重要的是，中国也可以选择直接贷款或购买证券化的打包贷款来实行宽松的货币政策，但这些都无法体现在表2 中。
不可能三角与外币债务
根据国际金融领域著名的“不可能三角”理论，一个国家可以同时存在以下三种情形中的任意两条1）独立的货币政策；2）稳定的汇率；3）开放的金融市场。长期以来，中国具备前两个条件，但不具备第三条。近年来，中国开始稳步地开放金融市场，并承诺市场力量将在人民币汇率形成机制中发挥越来越大的作用。
在近几年，有一个观点经常被提到——至少对于那些融入全球金融体系的小经济体来说，上述“不可能三角”是很可能被打破的。即那些开放的小经济体就算不严格地控制本币汇率，也将逐渐失去货币政策的独立性。这种观点的背后其实是一种对实证数据的误读。新兴市场的金融变量与全球发展的关系变得越来越密切，最明显的是与美国经济的关系。但是这种相关性并没有阻碍小型开放经济体的央行实行独立的稳定政策。
货币政策独立性发挥作用的决定性因素是国内居民（包括公共部门）的外币借款程度。高额的外币债务可以显著地限制独立的货币政策。特别的，当一个负面的需求冲击需要宽松的货币政策应对，而同时带来汇率贬值又将进一步提高外汇债务。高额的债务负担可以直接拖累经济体，并且如果它导致更广泛的违约和金融恐慌，结果将非常严重。
幸运的是，中国的外币债务在过去的几年中有所增加，但总体水平依然较低。更重要的是，中国的外债承担主体拥有等值外币资产或以外币计价的出口商品，因此中国的外币债务问题并不严重。
加拿大的货币政策独立性
加拿大的经验为考察相对小型的经济体的独立货币政策空间提供了一个非常好的样本。根据国际标准，加拿大经济体体量适中，与美国经济高度相关，其GDP小于美国GDP的十分之一，加元也不是一种国际储备货币。出口的商品和服务占到了加拿大GDP的30%。这些出口中有四分之三会送到美国。加拿大的金融市场完全开放，但是加拿大居民没有重要的非对冲的外币债务。如果加拿大可以有独立于美国的货币政策，中国就也能。
就像图1中显示的那样，在传统的短期利率方面，加拿大和美国的货币政策有很强的相关性。然而，这种相关性对完全相关的偏离程度也引人注意。从2009年以来，由于美国实行了几轮加总后等效于-3%到-2%的政策利率的QE，这种偏离与图1相比已经越来越大。在2015年，加拿大甚至在美国货币政策紧缩时，实行宽松的货币政策。
Figure 1. Short-terminterest rates in Canada (solid) and United States (dotted)
图2 显示了加拿大和美国的债券收益率的强相关关系，这就回到了丧失货币政策独立性的话题。在2009年后，即使是在两国货币政策不同步时，两国债券收益率也一直高度相关。在2015年，由于油价下跌对加拿大的负面影响比美国要大，两国债券收益率之间的差距才真正拉开。
Figure 2. Long-terminterest rates in Canada (solid) and United States (dotted)
图3 显示了这两国的货币政策尽管有显著的短期同步性，但并不总是同步。在能源价格上涨时，加元相对于美元升值，在能源价格下降时，加元相对于美元贬值。从2012年开始，加元相对于美元贬值超过25%。
Figure 3. Canadian(solid) and US (dotted) exchange rates against the euro
图4 显示加拿大的核心通胀率基本稳定，并且略微低于美元。
Figure 4. Coreinflation rates in Canada (solid) and United States (dotted)
图5显示加拿大失业率虽然略微高于美国，但是更加稳定一些。
Figure 5.Unemployment rates in Canada (solid) and United States (dotted)
总体上讲，图1到5描绘了两个会遭受到各种常见冲击的紧密相连的经济体，但也体现出了两国的显著差别。这种差别的出现主要是因为加拿大是能源净出口国，而美国是能源净进口国。能源并没有像其支配科威特、沙特阿拉伯，或者甚至是挪威经济一样支配加拿大经济。采矿业、石油业和天然气开采业仅占加拿大GDP的8%，而制造业则占了11%。
这些国家之间长短期利率的高度相关性反映了全球的和区域性的金融冲击对这些互联的经济体来说其实很常见。尽管对完全相关的偏移看起来很小，但是它们已经足以产生重要的经济影响。这一点在汇率上已经非常清楚，汇率经历了非常大的波动。事实上，考虑到加拿大制造业与美国市场的高度相关性，20%到30%的偏移已经非常大了。
无论你认为金融变量高度相关（债券收益率）还是高度不相关（汇率），有一点很清楚——加拿大经济产出已经不错，比如低而稳定的通胀率和相对稳定的就业率，至少加拿大已经拥有足够的货币政策独立性来实现可观的经济产出，尽管它经济体量较小且紧挨着美国这个经济大国。
通过使用传统的和非传统的货币政策工具，中国有足够的空间创造宽松的货币环境。中国并非必须与美国货币政策挂钩，除非他自己想要这么做。
作为一种国际储备货币的发行国，中国不可避免地必须开放金融市场。中国有着世界第一的外汇储备额，因此在开放金融市场时就拥有足够的空间来持续调控人民币汇率，从而保持相对独立的货币政策。然而，在开放过程中的某一个时点，中国需要接受更大的汇率灵活性或者承受外汇储备大幅上涨或下跌的风险。
由于中国是世界第二大的经济体，对于中国来说，拥有独立的货币政策比维持稳定的汇率更重要。汇率波动比不恰当的货币政策的伤害更小。中国需要克服对于汇率自由浮动的恐惧。
Table 1 Estimates of effects of QE bond purchases on 10-year yields (purchases normalized to 10 percent of GDP) | |||
Study
| Sample
| Method
| Yield reduction (basis points)
|
United States | |||
Greenwood, Vayanos 20081 | 1952-2005 | time series | 82 |
Gagnon, Raskin Remache Sack 2011 | 2008-09 1985-2007 | event study time series TP only | 78 44 |
Krishnamurthy, Vissing-Jorgensen 2011 | 2008-09 2010-11 | event study event study | 91 47 |
Hamilton, Wu 2011 | 1990-2007 | affine model | 47 |
Swanson 2011 | 1961 | event study | 88 |
D’Amico, King 2013 | 2009-10 | micro event study | 240 |
D’Amico, English, Lopez-Salido, Nelson 2012 | 2002-08 | weekly time series | 165 |
Li, Wei 2012 | 1994-2007 | affine model of TP | 57 |
Rosa 2012 | 2008-10 | event study | 42 |
Neely 2012 | 2008-09 | event study | 53 |
Bauer, Neely 2012 | 2008-09 | event study | 80 |
Bauer, Rudebusch 20112 | 2008-09 | event study TP only | 44 |
Christensen, Rudebusch 20122 | 2008-09 | event study TP only | 26 |
Chadha, Turner, Zampolli 2013 | 1990-2008 | time series TP only | 56 |
Swanson 20152 | 2009-15 | yield curve TP only | 40 |
United Kingdom | |||
Joyce, Lasaosa, Stevens Tong 2010 | 2009 1991-2007 | event study time series | 78 51 |
Christensen, Rudebusch 20122 | 2009-11 | event study TP only | 34 |
Churm, Joyce, Kapetanios ,Theodoris 2015 | 2011-12 | int’l comparison | 42 |
Japan | |||
Fukunaga, Kato, Koeda 2015 | 1992-2014 2013-14 | time series TP only event study | 24 17 |
Euro area | |||
Middeldorp 20153 | 2013-15 | event study | 45-132 |
Altavilla, Carboni, Motto 20154 | 2014-15 | event study | 44 |
Middeldorp, Wood 20163 | 2015 | event study | 41-104 |
Sweden | |||
De Rezende, Kjellberg, Tysklind 2015 | 2015 | event study | 68 |
Source: Gagnon (2016). Note: Most studies present a range of estimates. This table displays the study’s preferred estimate if one exists; if not, it presents the mid-point of the range. For event studies, we normalize by purchases of all long-term bonds, not only government bonds. Some of the non-event studies include non-government bond purchases and others do not. “TP only” denotes studies that attempt to estimate the term premium component of movements in bond yields. For event studies, the normalization is based on GDP in the final year of the event. 1. Greenwood and Vayanos scaled the effect relative to the size of the Treasury market. The estimate here is based on the ratio of Treasury debt to GDP in 2015. 2. These studies further differentiate between signaling effects and portfolio effects. The reported estimate is for the portfolio effect only. 3. The smaller estimate is for German bonds and the larger one is for Italian bonds. 4. The estimate is for an average of euro-area bonds. |
Table 2. Scope for additional QE purchases (percent of GDP)
| |||||
Country | Central bank assets | Domestic Securities | |||
Total | Government | Other Bonds | Equity | ||
China | 48 | 141 | 17 | 41 | 83 |
Euro Area | 26 | 234 | 84 | 91 | 59 |
Japan | 77 | 333 | 182 | 45 | 106 |
UK | 23 | 314 | 97 | 124 | 96 |
US | 25 | 321 | 137 | 53 | 131 |
Note: Central bank assets data refer to 2015:Q4 except for China, which is 2015:Q2 and United Kingdom, which is 2014:Q4. Securities data refer to 2015:Q3 for euro area, Japan, and United States, 2015Q2 for China, and 2014:Q4 for United Kingdom. Government securities exclude bonds that are held within the government sector. Government securities include agency and agency MBS for the United States. Other bonds are based on nonfinancial and financial corporations, including publicly owned corporations. Equity includes only publicly traded shares at market prices. Sources: Bank for International Settlements, Bank of Japan, European Central Bank, Federal Reserve Board, UK Office of National Statistics, IMF World Economic Outlook database, and author’s calculations. |
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