罗清元
（华南理工大学 经济与贸易学院，广东 广州 510006）
摘要：以VAR模型测算美联储数量宽松货币政策对美主要宏观经济指标的影响。建立中国经济联立方程系统进一步分析其传导机制以及对人民币汇率的影响。结果表明，中长期美联储数量宽松货币政策加剧了人民币的升值压力。最后，针对美联储数量宽松货币政策对人民币汇率的影响，提出政策建议。
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关键词 ：数量宽松；人民币汇率；VAR模型
中图分类号：F831；F832文献标志码：A文章编号：1000-8772（2014）19-0267-02
一、引言
2008年美国经济遭遇危机，美联储采用各种非常规货币政策工具，即数量宽松货币政策（QE），向金融体系注入流动性，压低长期利率，刺激消费和投资，增加社会总需求。尽管美联储并不是QE的始作俑者，但其规模和强度却是史无前例的。QE本质上是一种货币冲击，即通过该政策带来美元流动性的迅速宽松，导致美元大幅度贬值。中国与美国经济密切相关，QE必然通过多种传导机制和途径影响到中国经济的方方面面，其中最直接的影响就是人民币汇率。2008年以来，伴随着QE的实施，人民币实际有效汇率指数处于上升趋势而美元实际有效汇率指数则不断下降。
二、实证研究
在经济全球化背景下，QE在短期内导致美元的供应增加[1]，这不仅会对美国经济产生影响，更会通过消费、利率、资本流动、贸易等渠道传导至中国，最终引发人民币汇率的变动。
QE为市场注入大量流动性，一方面拉动美国消费需求的增长，另一方面提振其资本市场。该政策通过大量注入美元并降低利率导致美元贬值，进而间接影响到我国消费、出口、股市、货币供给等方面，最终传导至人民币汇率，造成人民币升值压力；这反过来又会影响我国经济体系，产生多方面的冲击[2]。首先会加速国际游资的流入。中国相对较高的政策利率和经济增速决定中国是过剩美元流入的黄金场所。热钱的加速流入会导致外汇占款大增，使得我国通货膨胀形势更加严峻，冲击我国金融体系，影响我国宏观经济的稳定[3]；第二，侵蚀外汇储备资产。当前我国外汇储备中约有12700 亿美元资产。美元每贬值1%，就意味着外汇储备约损失127 亿美元，美元的持续贬值必然对我国外汇储备造成极大侵蚀；第三，冲击我国出口贸易。中美贸易约占我国对外贸易的17.2%，美元贬值、人民币升值的背景下，我国对美贸易势必受到巨大冲击[4]；最后会挤压我国货币政策空间。QE加剧人民币升值和热钱流入，我国货币政策一方面需要加息以降低通货膨胀压力，另一方面又需要保持利率在合理水平以防更多外资流入。货币政策面临更小的选择空间，更大的操作难度。
（一）以VAR模型测算QE对美主要宏观经济指标的影响
1.VAR模型与数据
为了检验QE对美主要经济指标影响的方向和程度，选择美国国债、机构债券及抵押贷款债券持有量之和（简称为MT_US）、联邦基金利率（R_US）、美元实际有效汇率指数（REER_US）、美国狭义货币存量（M1_US）、美国股指（ST_US）、美国消费总额（Y_US）建立VAR 模型，通过脉冲响应函数了解QE对各指标的作用时间和影响程度。
其中美联储国债、机构债券及抵押贷款债券持有量、消费总额、狭义货币存量、美国股指（道琼斯工业平均指数）的数据来源均为WIND 数据库，联邦基金利率数据来源于聚源终端数据库，美元实际有效汇率指数数据来源为国际清算银行，所有指标数据均为2008 年9月至2014年3月的月度数据，并作如下处理：对美联储国债、机构债券及抵押贷款债券持有量之和用CPI 折实并取对数，表示为MT_US_LN；对美国狭义货币存量用CPI 折实、取对数并进行季节调整，表示为M1_US _LN_SA；对联邦基金利率取对数并表示为R_US_LN；对美国股指取对数并进行季节调整，表示为ST_US _LN_SA；对美国消费用CPI 折实取对数并进行季节调整，表示为Y_US _LN_SA；对美元实际有效汇率指数取对数并进行季节调整，表示为REER_US _LN_SA。
对所有指标进行ADF 检验以检验平稳性，在1%的显著性水平下，所有指标均为一阶单整序列。利用样本数据进行VAR模型滞后期数判断，选择模型VAR（3）。
2.实证结果
通过Eviews软件实现VAR模型的脉冲响应函数，结果表明，MT_US_LN的一个脉冲对自身有明显的正向影响；对M1有持续的影响；对股市反应迅速，有显著的正向冲击，在第5期达到最大，随后有所减弱；对美国消费的正向影响从第2 期开始显现，并逐渐加大，表明QE对资本市场的影响要快于对实体经济的影响；对实际有效汇率指数有持续、显著的负向影响，表明QE导致美元贬值。
（二）QE对人民币汇率的影响
1.模型和数据
为了充分反映和有效衡量经济变量之间的相互作用，检验QE对人民币汇率的影响，建立包括实体经济、虚拟经济、货币市场和汇率市场的联立方程系统：
Y_CH_LN_SAt=α0+α1*Y_CH_LN_SAt-1+α2*EX_CH_LN_SAt+α3*M1_CH_LN_SAt+α4*REER_CH_LN_SAt+α5*R_CH_LNt+ε1t ①
EX_CH_LN_SAt=β0+β1*EX_CH_LN_SAt-1+β2*REER_CH_LN_SAt+β3*Y_US_LN_SAt+β4*Y_CH_LN_SAt+ε2t ②
ST_CH_LN_SAt=δ0+δ1*ST_CH_LN_SAt-1+δ2*M1_CH_LN_SAt+δ3*ST_US_LN_SAt+δ4*R_CH_LNt+δ5*M1_US_LN_SAt+ε3t ③
M1_CH_LN_SAt=φ0+φ1*M1_CH_LN_SAt-1+φ2*Y_CH_LN_SAt+φ3*R_CH_LNt+φ4*ST_CH_LN_SAt+ε4t④
REER_CH_LN_SAt=η0+η1*REER_CH_LN_SA t-1+η2*Y_CH_LN_SAt+
η3*EX_CH_LN_SAt +η4*M1_CH_LN_SAt+η5*R_CH_LNt+η6*R_US_LNt+η7*M1_US_LN_SAt t+ε5 ⑤
其中Y_CH_LN_SA 代表中国的实体经济变量，用社会品消费品零售总额表示，利用CPI 折实并取对数并进行季节调整；EX_CH_LN_SA 代表中国的出口，用出口总额表示，利用CPI 折实取对数并进行季节调整；ST_CH_LN_SA 代表的中国虚拟经济变量，用上证综指表示，取对数并进行季节调整；M1_CH_LN_SA 代表中国的狭义货币供应量，利用CPI 折实取对数并进行季节调整；REER_CH_LN_SA 代表中国的实际汇率，用实际有效汇率指数表示，取对数并进行季节调整；R_CH_LN 代表中国的市场利率，用银行间同业拆借加权平均利率表示，并取对数；REER_US_LN_SA 为美元实际有效汇率指数，取对数并进行季节调整；Y_US_LN_SA 代表美国的消费总额，利用CPI 折实取对数并进行季节调整；ST_US_LN_SA代表美国的虚拟经济，用美国股指表示，取对数并进行季节调整；M1_US_LN_SA 代表美国的货币供应量，数据来源为WIND数据库、聚源终端数据库以及国际清算银行网站，样本区间为2008 年9月至2014 年3月。联立方程①-⑤估计QE对人民币汇率的影响。对所有指标进行平稳性检验，所有美国经济变量和中国经济变量在1%的显著性水平下，均为一阶单整序列。
2.实证结果
由汇率方程⑤的估计结果可以得到，中国实体经济的增长对人民币汇率有正向影响，出口的快速增加和经济的迅速增长是支撑人民币不断升值的重要原因（系数分别为0.054409 和0.071674），QE会通过对其消费和汇率的影响间接影响到我国的出口贸易、经济增长以及人民币汇率。中国的资本市场会通过对货币需求和货币供应的影响间接影响到人民币汇率。中国的货币供给对人民币汇率有显著的负向影响（系数为-0.11503），货币供给的增加会对本币币值形成打压。中国利率对人民币汇率有负向影响，但不显著，同时这也不符合利率的上升会通过吸引资金流入而提升本币币值的经济规律，可能是由于我国目前资本开放程度较低。资本账户管制较为严重的缘故。美国的货币供给对人民币汇率有负向影响，但并不显著。
综上，在开放经济条件下，美国经济与我国经济联系紧密，其货币政策国际传导效应十分明显。QE加剧了人民币的升值压力。
三、结论与建议
结果表明，在经济全球化背景下，QE中长期会增加人民币的升值压力，通过对人民币汇率的影响冲击我国经济，我国需要保持高度的政策灵活性，以应对可能出现的意外政策冲击。对此，提出如下政策建议。
第一，理性应对升值，设置合理波动范围。QE引发全球范围内美元泛滥，热钱加速流入，人民币升值压力加剧。因此，建议加速人民币汇率制度改革，建立灵活的双层人民币汇率目标区。第二，加强资本管制，打击控制热钱流入。在人民币升值预期的推动下，热钱势必会大量流向我国。对此应提高警惕，加强管制，收紧资本流入政策。第三，优化储备结构，减少美元贬值冲击。推进外汇储备多元化，避免持有过多美元资产。第四，推进本币结算，加速推进人民币国际化。在美元大幅贬值的背景下，推进贸易伙伴间的本币结算，减少美元交易，共同抵制美元泛滥。提高人民币的国际地位，稳步推进资本账户的开放，加速人民币国际化进程。
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参考文献：
[1] Krugman，P.R.，Obstfeld，M.，2009，“International Economics：Theory and Policy”，Pretice Hall.
[2] 李娅，温连青.对美国量化宽松货币政策的经济学分析.[J].金融教学与研究，2011（2）.
[3] 霍达、关婷元.国外量化宽松货币政策的实践及对我国的影响.[J].经济纵横，2013 （5）.
[4] 周永峰.发达国家量化宽松货币政策对我国外贸和跨境资金流动影响的定量研究.[J].区域金融研究，2013（9）.
