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标题:中国央行可行的货币政策选择

本主题发布时间: 2008-4-28 11:15:56  [管理该贴] 举报该帖    收藏帖子 推荐给朋友看

楼 主

money

 中国央行可行的货币政策选择

 
     模拟结果表明,加息对治理通货膨胀的效果是十分有限的。加快人民币升值速度对降低通货膨胀所产生的作用不仅较小,而且仅出现在长期,无助于短期内对通货膨胀的控制

  采取什么样的货币政策才能有效扼制高通货膨胀,是当前我国宏观调控和货币政策所面临的最重要问题。我们通过采用宏观经济季度模型China_QEM进行政策模拟发现,应对当前的通货膨胀,加息和加快人民币升值的做法都不是可取的政策手段。

  始建于2002年的China_QEM模型是由中国社科院世界经济与政治研究所世界经济统计研究室自主开发的一个小型中国宏观经济季度模型。在过去几年中,更多高频宏观经济数据的相继问世,给我们完善China_QEM模型带来了新的机遇。最近,通过更新原有数据序列和新增部分变量,我们重新估计了China_QEM的行为方程,并通过修订原有的金融模块和新增国际收支模块使其更加适用于货币政策分析。

  在合理假定外生变量取值的前提下,我们得到了模型的基准预测方案。随后我们利用模型给出了五种模拟方案:方案一,2008年二季度起上调贷款利率0.27个百分点,之后保持不变。方案二,2008年二季度起上调存贷款利率各0.27个百分点,之后保持不变。方案三,2008年二季度起上调贷款利率0.54个百分点,之后保持不变。方案四,2008年二季度起人民币汇率升值速度加快为年升值10%,之后保持这一升值速度至预测期末。方案五,2008年二季度起人民币汇率一次性升值20%,之后汇率保持不变。

  从模拟结果看,在当前的宏观经济环境下,调整利率对消除通货膨胀而言并非是一个可取的政策工具。在贷款利率上调0.27个百分点后,通货膨胀率虽然在当季即低于基准预测0.02个百分点,但其在第三个季度达到最大效果,即比基准预测值低0.06个百分点,但其政策效果将止于此。之后,与基准方案相比,通货膨胀率将缓慢回升,到政策推出后的第八个季度通货膨胀率将与基准方案持平。再之后通货膨胀率将逐渐高于基准方案。当对贷款利率和存款利率同时上调0.27个百分点时,其对降低通货膨胀率的作用与仅调整贷款利率相似,只不过相对基准方案而言,双利率的调整对降低通货膨胀率的作用消失得更快些。当对贷款利率的上调幅度调整为0.54个百分点时,在政策推出的第三个季度,相对基准方案而言通货膨胀率将下降0.13个百分点,但其效果约在政策推出的第八个季度消失,并且之后通货膨胀率将略高于基准方案。

  加息对货币供应量(M2)的影响非常之小。上调贷款利率0.27个百分点,对M2的最大影响出现在政策推出后的第五个季度,相对基准方案而言M2增长率仅下降了0.13个百分点,而在三年后政策调整对M2的影响将完全消失。同时上调存贷款利率0.27个百分点对M2增长率的影响几乎可以忽略不计,政策影响的最大值出现在第五、第六两个季度,但仅相对于基准方案下降0.09个百分点。上调贷款利率0.54个百分点对M2增长率的影响的最高峰将出现在第五个季度,M2增长率相对基准方案将下降0.26个百分点。

  升值对抑制通货膨胀在短期也并非一个好的政策工具,但其长期政策效果显然优于加息。当把人民币升值速度由每年5%上调为每年10%时,第一年内几乎对通货膨胀率没有影响,但自第二年起政策效果开始显现,到第八个季度已可使通货膨胀率比基准方案下降0.17个百分点,并且政策效果逐渐加强。相对于渐进式升值,一次性升值20%将导致当季通货膨胀率较基准方案上升0.15个百分点。自第三季度起其对通货膨胀率的抑制作用才开始显露,至政策推出后的第八个季度通货膨胀率相对基准方案将下降0.84个百分点,之后政策效果会缓慢减弱。

  渐进式升值将导致M2同比增长率低于基准方案,而一次性大幅度升值将使M2增长率先低于基准方案增长率后高于基准方案增长率。不过到预测期末,方案四中M2增长率较基准方案也仅下降0.17个百分点,而方案五中M2增长率较基准方案最大的降幅也只有0.4个百分点(出现在第四、第五两个季度)。

  上述模拟结果表明,加息对治理通货膨胀的效果是十分有限的。加快人民币升值速度对降低通货膨胀所产生的作用不仅较小,而且仅出现在长期,无助于短期内对通货膨胀的控制。

  通过对央行资产负债进行分析发现,2007年因央行干预外汇市场而被动增持外汇储备增加的流动性,通过增发央行票据仅冲销了15.3%,通过10次提高存款准备金率冲销了约42.4%,两项相加尚不足60%。因而,央行因干预外汇市场而被动投放的大量货币未能得到充分冲销可能是当前通货膨胀的重要诱因之一。笔者认为,应对当前的通货膨胀,依*数量型货币政策进一步加大冲销力度应该是比较可行的政策选择。

  值得注意的是,由于受制于数据的可得性和数据质量的可*性,加之模型所涉及的变量十分有限,模型模拟结果有不可避免的局限性,读者在引用相关结论时请务必注意到这一点。
 
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