課題組

（中國人民銀行天津分行營管部 天津 300451；中國人民銀行天津分行 天津 300040）

一、引言

預(yù)期管理是指央行通過披露宏觀經(jīng)濟(jì)形勢、貨幣政策執(zhí)行情況以及對未來貨幣政策及經(jīng)濟(jì)趨勢的展望，與公眾進(jìn)行交流，目的在于提高貨幣政策透明度、引導(dǎo)公眾經(jīng)濟(jì)決策行為，從而達(dá)到宏觀調(diào)控效果。近年來，各國央行都高度重視預(yù)期管理在經(jīng)濟(jì)調(diào)控體系中的作用。例如，美聯(lián)儲對外公布聯(lián)邦公開市場委員會（FOMC）的會議內(nèi)容，對公眾披露FOMC 會議做出的貨幣政策決策及其原因、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行風(fēng)險評估、未來貨幣政策關(guān)注要點(diǎn)等信息。歐央行通過新聞發(fā)布會、發(fā)布預(yù)測信息、前瞻性指引等多渠道多方式與公眾進(jìn)行信息溝通、引導(dǎo)公眾預(yù)期。2020年以來，新冠肺炎疫情的暴發(fā)給全球經(jīng)濟(jì)帶來巨大沖擊，常規(guī)貨幣政策面臨名義利率零下限約束、易引發(fā)金融不穩(wěn)定效應(yīng)等問題，全球各大經(jīng)濟(jì)體紛紛采取前瞻性指引等政策加強(qiáng)預(yù)期管理，引導(dǎo)公眾預(yù)期，提高貨幣政策有效性。

近年來，我國高度重視預(yù)期管理在宏觀調(diào)控體系中的重要作用。2018 年7 月31 日中共中央政治局會議首次提出“六穩(wěn)”的概念，“六穩(wěn)”的最后一項就是“穩(wěn)預(yù)期工作”?！吨泄仓醒腙P(guān)于制定國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》提出，要完善宏觀經(jīng)濟(jì)政策制定和執(zhí)行機(jī)制，重視預(yù)期管理，提高調(diào)控的科學(xué)性。在此背景下，研究預(yù)期管理貨幣政策的傳導(dǎo)機(jī)制，對于央行完善預(yù)期管理機(jī)制，優(yōu)化預(yù)期管理模式，推動貨幣政策宏觀調(diào)控提質(zhì)增效，具有重要理論意義和應(yīng)用價值。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）央行溝通測度

央行的貨幣政策信息披露方式可分為口頭溝通和書面溝通兩種。書面溝通主要媒介是通過人民銀行官網(wǎng)披露的《中國貨幣政策執(zhí)行報告》，而口頭溝通主要內(nèi)容是新聞媒體發(fā)布的人民銀行關(guān)于貨幣政策的論述。書面溝通的內(nèi)容相較口頭溝通語言較為規(guī)范、信息全面，但時效性一般?？陬^溝通時效性較強(qiáng)，但與書面溝通相比，語言規(guī)范性較低且措辭多變，測度難度較大。Rosa 和Verga（2007）采取人工賦值法對央行溝通內(nèi)容進(jìn)行逐個標(biāo)記，由緊縮到寬松賦予－2 到+2 共5個離散值。冀志斌和宋清華（2012）通過事件統(tǒng)計與主觀賦值法量化書面溝通與口頭溝通變量。Heinemann 和Ullrich（2007）以及林建浩和趙文慶（2015）通過方差分析方法，以《中國貨幣政策執(zhí)行報告》為基礎(chǔ)測度央行書面溝通指數(shù)。Jegadeesh 和Wu（2015）綜合運(yùn)用Tetlock（2007）詞庫方法與哈佛社會心理學(xué)、LM 金融兩個詞典，將FOMC 會議的每一分鐘內(nèi)容量化為情緒指標(biāo)。林建浩等（2019）采用有監(jiān)督的詞典分析方法對央行行長口頭信息進(jìn)行量化。張琦等（2019）通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲與文本分析方法結(jié)合網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容與市場利率構(gòu)建貨幣政策松緊度綜合指數(shù)。

（二）預(yù)期管理政策傳導(dǎo)

卞志村和張義（2012）對貨幣政策執(zhí)行報告及城鎮(zhèn)居民儲戶調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析處理，發(fā)現(xiàn)央行信息披露與實(shí)際干預(yù)能夠有效引導(dǎo)居民通脹預(yù)期。冀志斌和宋清華（2012）通過EHARCH 模型實(shí)證分析表明，央行溝通對短期金融市場存在一定影響。馬理等（2013）發(fā)現(xiàn)央行溝通行為對市場利率的波動程度存在顯著影響，且書面溝通比口頭溝通更有效。郭豫媚等（2016）構(gòu)建DSGE 模型，檢驗證明預(yù)期管理能夠引導(dǎo)市場通貨膨脹預(yù)期、減小經(jīng)濟(jì)波動，從而提高貨幣政策有效性。閆先東和高文博（2017）利用SVAR 模型實(shí)證發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)貨幣政策工具、央行信息披露行為等變量對公眾通脹預(yù)期存在一定引導(dǎo)作用。Hansen 和McMahon（2016）通過FAVAR 模型證實(shí)，央行溝通能夠?qū)鹑谑袌龊蛯?shí)際經(jīng)濟(jì)變量造成顯著影響。陳良源等（2021）證實(shí)央行溝通有助于預(yù)測貨幣政策實(shí)際干預(yù)，能夠在一定程度上幫助公眾預(yù)測央行政策。

（三）文獻(xiàn)述評及本文創(chuàng)新點(diǎn)

現(xiàn)有研究對預(yù)期管理的傳導(dǎo)效果研究多集中于從央行信息披露直接傳導(dǎo)到貨幣政策目標(biāo)，較少考慮到公眾預(yù)期的中間作用。部分考慮到公眾預(yù)期的研究成果，對于公眾預(yù)期的測度也大多基于對央行調(diào)查數(shù)據(jù)的分析處理，對公眾在社交平臺上表達(dá)看法的量化及對應(yīng)的量化指標(biāo)與貨幣政策傳導(dǎo)相關(guān)變量的影響分析研究相對較少。大數(shù)據(jù)背景下，社交平臺隱含大量信息，有效提取并分析公眾在社交平臺的言論是厘清預(yù)期管理傳導(dǎo)機(jī)制的重要一環(huán)。本文重點(diǎn)在于通過微博社交平臺量化公眾預(yù)期指數(shù)，進(jìn)而厘清預(yù)期管理的傳導(dǎo)機(jī)制，創(chuàng)新點(diǎn)概括為兩方面。一是借助Python 語言通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)與文本分析，爬取新浪微博中公眾對于貨幣政策的評論，并量化公眾預(yù)期指數(shù)。二是厘清預(yù)期管理的傳導(dǎo)機(jī)制并通過實(shí)證分析予以驗證，為央行更有效地實(shí)施預(yù)期管理提供扎實(shí)的理論及經(jīng)驗支撐。

三、貨幣政策信號披露指數(shù)的構(gòu)建

《中國貨幣政策執(zhí)行報告》 是中國人民銀行公開發(fā)布的有關(guān)貨幣政策執(zhí)行情況的報告。報告深入分析了宏觀經(jīng)濟(jì)金融形勢，闡釋了貨幣政策操作，并披露下一步貨幣政策取向，具有權(quán)威性。本文選取2001 年一季度至2020 年四季度共計80 期《中國貨幣政策執(zhí)行報告》 作為央行書面溝通內(nèi)容來源，參考Heinermann 和Ulrcich（2007）及林建浩等（2015）的方法構(gòu)建貨幣政策信號披露指數(shù)。

（一）關(guān)鍵措辭選擇

按照貨幣政策執(zhí)行報告中貨幣政策執(zhí)行情況劃分政策時期。如果報告涉及降準(zhǔn)、降息、政策寬松、投放流動性等詞匯，則判定處于政策寬松期，相反則判定處于政策縮緊期，如果報告中未涉及利率、存款準(zhǔn)備金率、流動性等相關(guān)描述，則判定為政策中性期。

為描述不同時期貨幣政策特點(diǎn)，本文定義了政策緊縮、政策中性、政策寬松、上調(diào)利率、下調(diào)利率、流動性偏多、流動性偏少共7類關(guān)鍵措辭，將每一種表達(dá)意思相近的描述方式均歸類于以上7 類措辭中。為篩選出具有代表性的關(guān)鍵措辭，本文采用ANOVA 單因素方差分析法與單調(diào)性相結(jié)合的方法，分析各措辭類型的差異性。ANOVA 方差分析法用來分析各措辭類型在政策寬松期與緊縮期的差異性，單調(diào)性用來分析關(guān)鍵措辭在3 個時期是否呈單調(diào)變動，如措辭類型“政策緊縮”在政策緊縮期的均值應(yīng)大于政策中性期，在政策中性期的均值應(yīng)大于政策寬松期。本文借助Python 語言，對三種貨幣政策時期的報告內(nèi)容進(jìn)行分詞并去除部分停用詞后，統(tǒng)計7 類措辭在各個時期出現(xiàn)的頻率。對每類措辭在不同時期的頻率進(jìn)行方差分析，結(jié)果如表1 所示。

表1 貨幣政策措辭ANOVA 方差分析結(jié)果

方差分析結(jié)果表明，除政策中性外，其余6 類措辭類型均滿足單調(diào)性條件，但同時滿足政策寬松期與緊縮期的差異性在10%水平下顯著的措辭類型只有“政策緊縮”“利率下調(diào)”“利率上調(diào)”“流動性偏多”。因此，本文選擇這4 類措辭構(gòu)建貨幣政策信號披露指數(shù)。

（二）貨幣政策信號披露指數(shù)構(gòu)建

本文借鑒Heinemann 和Ulrich（2007）的方法構(gòu)建貨幣政策信號披露指數(shù)，公式如下：

其中，f（d，t）表示措辭類型i 在t 時刻出現(xiàn)的頻率；mean（d）表示措辭類型i 在所有時期出現(xiàn)頻率的平均值；tdv（d）表示措辭類型i 在所有時期出現(xiàn)頻率的標(biāo)準(zhǔn)差；sign（d）表示措辭類型i 的符號，在本文最后選取的4 類措辭類型中，“政策緊縮”“利率上調(diào)”及“流動性偏多”3 類措辭符號為負(fù)，“利率下調(diào)”符號為正；η表示各類措辭在指數(shù)計算過程中的權(quán)重，由組間離差平方和與總離差平方和相除所得。公式（1）表明信號披露指數(shù)絕對值越大，央行傳達(dá)未來市場緊縮或?qū)捤傻男盘柧驮綇?qiáng)烈。本文按照上述方法計算得到的2001 年一季度至2020 年四季度的貨幣政策信號披露指數(shù)如圖1 所示。

圖1 貨幣政策信號披露指數(shù)

從圖1 可以看出，貨幣政策信號披露指數(shù)能夠反映央行不同時期的貨幣政策取向。為緩釋2000 年美國科技股泡沫破滅引發(fā)的經(jīng)濟(jì)影響，央行于2001-2002 年采取寬松的貨幣政策實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)增長目標(biāo)。2003 年我國通脹率快速上升，央行采取緊縮貨幣政策遏制通脹率上漲。2006 年我國經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)過熱現(xiàn)象，房地產(chǎn)價格增長過快，為保證經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展，央行繼續(xù)采取緊縮的貨幣政策。2008年，全球金融危機(jī)給各國經(jīng)濟(jì)造成重創(chuàng)，為恢復(fù)經(jīng)濟(jì)央行實(shí)行寬松的貨幣政策。2010 年我國再次面臨高增長高通脹局面，央行適度上調(diào)利率收緊貨幣政策。2011 年四季度起受全球產(chǎn)能過剩、有效需求不足的影響，中國經(jīng)濟(jì)下行壓力不斷加大，2012 年GDP 增速破“8”，央行采取一系列寬松貨幣政策刺激經(jīng)濟(jì)增長。2015 年經(jīng)濟(jì)增速又進(jìn)一步從“7”字頭進(jìn)入“6”字頭，我國經(jīng)濟(jì)面臨結(jié)構(gòu)性調(diào)整壓力，央行多次采取下調(diào)存貸款基準(zhǔn)利率、開展逆回購操作等寬松貨幣政策。2017年為實(shí)現(xiàn)全面去杠桿，央行適度上調(diào)利率，采取緊縮貨幣政策。2018 年后為激發(fā)市場活力、推動我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，央行降低存款準(zhǔn)備金率、投放中長期流動性，助力實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

四、公眾預(yù)期指數(shù)的構(gòu)建

隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)飛速發(fā)展，信息傳播速度越來越快，傳播途徑越來越廣，各種交互網(wǎng)站為公眾提供了表達(dá)事件看法的平臺，其中新浪微博就是最熱門的信息交互平臺之一。本文選取新浪微博作為構(gòu)建公眾預(yù)期指數(shù)的數(shù)據(jù)來源，同時考慮到2012年起新浪微博逐漸流行，本文選擇爬取2012-2020 年公眾對于“貨幣政策”關(guān)鍵詞的看法。

（一）數(shù)據(jù)爬取流程

本文借助Python 語言的requests 和lxml庫爬取“貨幣政策”關(guān)鍵詞相關(guān)內(nèi)容。由于當(dāng)前的網(wǎng)頁大部分具有反爬蟲功能，本文首先通過模擬新浪微博的cookie 值并設(shè)置網(wǎng)頁訪問間隔時間，克服瀏覽器的反爬措施，之后借助新浪微博的高級搜索功能逐日爬取從2012 年1 月1 日起至2020 年12 月31日的相關(guān)內(nèi)容，并將爬取到的數(shù)據(jù)按照日期存儲到對應(yīng)年度季度的表格中。經(jīng)過22 小時的數(shù)據(jù)爬取，共得到57.1 萬條有關(guān)“貨幣政策”關(guān)鍵詞的公眾言論看法。

（二）微博文本分詞

本文借助Python 與Jieba 包對微博文本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。在得到涉及“貨幣政策”關(guān)鍵詞的文本數(shù)據(jù)后，考慮到公眾在社交平臺發(fā)表的言論相比貨幣政策執(zhí)行報告更加口語化，且數(shù)據(jù)呈非結(jié)構(gòu)化特征，本文首先建立貨幣政策相關(guān)措辭的自定義詞典并通過Jieba 庫的load_userdict 功能加載自定義詞典，之后對各季度微博數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞，并去除標(biāo)點(diǎn)、語氣詞、關(guān)聯(lián)詞等噪聲字符。

（三）公眾預(yù)期指數(shù)構(gòu)建

本文構(gòu)建公眾預(yù)期指數(shù)的原理如公式（2）（3）所示：

其中，S表示季度t 的微博預(yù)期傾向，num表示季度t 內(nèi)爬取到的微博數(shù)，num_ 寬松t 表示季度t 內(nèi)表達(dá)政策寬松預(yù)期的微博數(shù)量，num_ 緊縮t 表示季度t 內(nèi)表達(dá)政策縮緊預(yù)期的微博數(shù)量。判定微博預(yù)期傾向S的方法如下：通過將各季度的各條微博進(jìn)行分詞后，分別將分割后的詞語與貨幣政策寬松詞庫、貨幣政策緊縮詞庫進(jìn)行對比，如果詞語屬于寬松詞庫，則該條微博對應(yīng)的寬松性指標(biāo)count_ 寬松加1，緊縮性指標(biāo)count_ 緊縮同理。如果count_寬松與count_緊縮之差大于0，代表該條微博預(yù)期貨幣政策為寬松，num_ 寬松t 加1，反之則代表預(yù)期為緊縮，num_緊縮t 加1，之后按照公式（2）計算得到該季度微博預(yù)期傾向。在得到各季度微博傾向后，通過公式（3）標(biāo)準(zhǔn)化處理得到最終的公眾預(yù)期指數(shù)。按照上述原理構(gòu)建出的公眾預(yù)期指數(shù)如圖2 所示。

圖2 公眾預(yù)期指數(shù)

將貨幣政策信號披露指數(shù)與公眾預(yù)期指數(shù)進(jìn)行對比，可以看出貨幣政策信號披露指數(shù)與公眾預(yù)期指數(shù)基本呈同趨勢變動，在2013 年及2015-2017 年貨幣政策信號披露指數(shù)下行期，公眾預(yù)期指數(shù)基本保持相同趨勢持續(xù)下降；在2014 年及2018-2020 年，貨幣政策信號披露指數(shù)呈現(xiàn)上行趨勢，公眾預(yù)期指數(shù)快速拔升，同時圖中顯示公眾預(yù)期相較央行信息披露變動幅度更大，表明公眾預(yù)期對央行信息披露變化反應(yīng)較為明顯，進(jìn)一步體現(xiàn)了政策溝通對引導(dǎo)公眾預(yù)期的重要作用。

五、預(yù)期管理傳導(dǎo)機(jī)制實(shí)證分析

傳統(tǒng)貨幣政策傳導(dǎo)渠道研究是通過從貨幣政策傳導(dǎo)到中間變量，再由中間變量影響最終變量的角度對貨幣政策傳導(dǎo)路徑進(jìn)行分析，而預(yù)期管理貨幣政策傳導(dǎo)路徑增加了公眾預(yù)期環(huán)節(jié)，具體運(yùn)行機(jī)制如圖3 所示。央行根據(jù)當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢采取適當(dāng)溝通措施，公眾通過解讀央行溝通內(nèi)容形成公眾預(yù)期，從而相應(yīng)地改變自身的投資、消費(fèi)、儲蓄等行為，進(jìn)而對貨幣政策中間變量造成影響，最終由貨幣政策中間變量傳導(dǎo)至貨幣政策最終變量，而貨幣政策最終變量又是新一輪央行溝通內(nèi)容的來源。本文分別對央行溝通對公眾預(yù)期的傳導(dǎo)、市場預(yù)期對貨幣政策目標(biāo)變量的影響進(jìn)行實(shí)證分析。

圖3 預(yù)期管理傳導(dǎo)機(jī)制

（一）央行溝通對公眾預(yù)期的傳導(dǎo)

本文將貨幣政策信號披露指數(shù)與公眾預(yù)期指數(shù)作為央行溝通與市場預(yù)期的代理變量。本文認(rèn)為，公眾預(yù)期指數(shù)可能與當(dāng)期貨幣政策信號披露指數(shù)及上期貨幣政策信號披露指數(shù)、公眾預(yù)期指數(shù)存在一定聯(lián)系。本文通過參數(shù)檢驗方法和非參數(shù)檢驗方法，對央行溝通行為對公眾預(yù)期的引導(dǎo)作用進(jìn)行驗證。

1.參數(shù)檢驗。本文定義如下回歸模型進(jìn)行指數(shù)之間的參數(shù)檢驗：

其中，Com代表公眾預(yù)期指數(shù)，Signal代表當(dāng)期貨幣政策信號披露指數(shù)，Signal代表上期貨幣政策信號披露指數(shù)，Com代表上期公眾預(yù)期指數(shù)，μ為誤差項，代表除上述變量以外的解釋變量，cons 為常數(shù)項。模型回歸結(jié)果如表2 所示。

表2 信號披露指數(shù)與公眾預(yù)期指數(shù)參數(shù)檢驗結(jié)果

檢驗結(jié)果顯示，當(dāng)期信號披露指數(shù)、上期公眾預(yù)期指數(shù)的系數(shù)分別為1.06、0.61，且分別在5%、1%水平下顯著，而上期信號披露指數(shù)和常數(shù)項沒有通過顯著性檢驗。這表明，公眾預(yù)期指數(shù)與當(dāng)期信號披露指數(shù)、上期公眾預(yù)期指數(shù)有較強(qiáng)相關(guān)性。

2.非參數(shù)檢驗。為進(jìn)一步驗證貨幣政策信號披露指數(shù)與公眾預(yù)期指數(shù)之間的聯(lián)系，本文采取非參數(shù)檢驗方法進(jìn)行驗證。非參數(shù)檢驗適用于對總體分布類型未知的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗，判斷變量之間的關(guān)聯(lián)程度與方向。Spearman 檢驗法是常用非參數(shù)檢驗方法，這種方法通過對數(shù)據(jù)對編秩排序，借助秩次計算秩相關(guān)系數(shù)，可用于分析指數(shù)間變動的一致性。

本文通過Spearman 檢驗法對公眾預(yù)期指數(shù)與其他3 個變量的一致性進(jìn)行分析，檢驗結(jié)果如表3 所示。

表3 信號披露指數(shù)與公眾預(yù)期指數(shù)Spearman 檢驗結(jié)果

檢驗結(jié)果顯示，信號披露指數(shù)、上期公眾預(yù)期指數(shù)、上期信號披露指數(shù)與當(dāng)期公眾預(yù)期指數(shù)的Spearman 相關(guān)系數(shù)值分別為0.7476、0.7317、0.5625，且均在1%的水平下顯著，這表示信號披露指數(shù)、上期公眾預(yù)期指數(shù)與公眾預(yù)期指數(shù)的變化趨勢一致性較強(qiáng)，上期信號披露指數(shù)與公眾預(yù)期指數(shù)的變化一致性相對較弱。

結(jié)合參數(shù)檢驗與非參數(shù)檢驗結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，公眾預(yù)期指數(shù)與貨幣政策信號披露指數(shù)、上期公眾預(yù)期指數(shù)具有較強(qiáng)相關(guān)性，而上期貨幣政策信號披露指數(shù)與公眾預(yù)期指數(shù)相關(guān)性相對較弱。這表明，央行溝通行為與公眾上一期對央行溝通內(nèi)容的解讀，都會對當(dāng)期的公眾預(yù)期產(chǎn)生一定引導(dǎo)作用，同時由于公眾的學(xué)習(xí)行為及量化指數(shù)的頻率相對較低，公眾能夠在當(dāng)季內(nèi)理解央行的溝通內(nèi)容并形成認(rèn)知，因此上期央行溝通內(nèi)容對當(dāng)前公眾預(yù)期不會造成顯著影響。

（二）公眾預(yù)期對貨幣政策目標(biāo)變量的傳導(dǎo)

該部分重點(diǎn)考察公眾預(yù)期對于貨幣政策中間變量、貨幣政策中間變量對貨幣政策最終變量的影響，鑒于傳統(tǒng)的VAR 模型并不能計算變量之間的當(dāng)期關(guān)系，而是將當(dāng)期的關(guān)系隱藏在誤差項中，因此為了驗證公眾預(yù)期對貨幣政策目標(biāo)變量的當(dāng)期關(guān)系，本文通過SVAR 模型對該傳導(dǎo)過程進(jìn)行實(shí)證檢驗。包含k 個變量的SVAR 模型如下所示：

其中，Q 為k 階矩陣，對角線上元素值均為0，反映變量之間的當(dāng)期關(guān)系；μ是白噪聲向量?？梢酝ㄟ^添加約束對矩陣Q 元素進(jìn)行識別，完全估計矩陣Q 需要添加k個約束，而現(xiàn)有方程的殘差協(xié)方差矩陣只能提供k*（k+1）/2 個約束，因此需要根據(jù)實(shí)際經(jīng)濟(jì)意義添加k*（k-1）/2 個約束。

1.變量選取與數(shù)據(jù)處理。貨幣政策中間變量的選取主要包括社會融資規(guī)模（熊禮慧等，2020；付彤杰和張銜，2021）、貨幣供應(yīng)量（曾令華和李紅光，2007；呂昊旻和李成，2020）、市場利率（張輝和黃澤華，2011；張琛，2020）等，考慮到最新研究中更加重視社會融資規(guī)模與利率的傳導(dǎo)效果，因此本文選取這兩項指標(biāo)作為貨幣政策數(shù)量與價格中間變量。為量化經(jīng)濟(jì)增長、穩(wěn)定物價兩大目標(biāo)，選取GDP 增速、通貨膨脹率作為貨幣政策最終變量，以公眾預(yù)期指數(shù)作為核心變量、貨幣供應(yīng)量作為控制變量，具體介紹見表4。

表4 主要變量及來源

考慮到SVAR 模型需要各變量符合平穩(wěn)性條件，對各個變量進(jìn)行ADF 平穩(wěn)性檢驗結(jié)果如表5 所示。

表5 變量平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

檢驗結(jié)果表明，通貨膨脹率、GDP 實(shí)際增速、廣義貨幣供應(yīng)量增速的P 值均小于1%，表示序列平穩(wěn)且在1%水平下顯著，社會融資規(guī)模增速在5%顯著水平下序列平穩(wěn)，而對公眾預(yù)期指數(shù)、Shibor 各期限利率進(jìn)行一階差分后P 值小于1%。

2.實(shí)證分析。（1）公眾預(yù)期對貨幣政策中間變量的實(shí)證分析。選取公眾預(yù)期指數(shù)Com、廣義貨幣供應(yīng)量環(huán)比增速M(fèi)2、社會融資規(guī)模環(huán)比增速、30 天期Shibor 利率、一年期Shibor 利率進(jìn)行SVAR 模型實(shí)證分析，根據(jù)實(shí)際經(jīng)濟(jì)情況添加約束條件如下：

①公眾預(yù)期指數(shù)對社會融資規(guī)模、貨幣供應(yīng)量、利率變化的反應(yīng)存在時滯；

②公眾預(yù)期、社會融資規(guī)模對貨幣供應(yīng)量不存在當(dāng)期效應(yīng)；

③公眾預(yù)期對社會融資規(guī)模、利率的傳導(dǎo)存在時滯。

其中，30 天期、一年期Shibor 利率對各變量的脈沖響應(yīng)分別如圖4、5 所示。

圖4 30 天期Shibor 利率對各變量的脈沖響應(yīng)

來自M2 的一個正標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊對30天期和一年期Shibor 均會在一個季度后造成負(fù)向沖擊，沖擊持續(xù)大概一個季度，于第二季度衰減為0，但短期利率對M2 沖擊的響應(yīng)程度更為明顯，表明M2 增速的提高會增加市場貨幣供應(yīng)量，導(dǎo)致貨幣供給大于需求，進(jìn)而降低市場利率。

公眾預(yù)期的提高能夠?qū)崿F(xiàn)降低短期和長期利率的效果，但對于長期利率，來自公眾預(yù)期的正向標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊在滯后一個季度后便達(dá)到最大負(fù)向沖擊，且沖擊效果只持續(xù)一個季度，而對于短期利率的負(fù)向沖擊持續(xù)兩個季度，且第二個季度沖擊最強(qiáng)。表明當(dāng)央行溝通表達(dá)寬松傾向時，公眾會通過對央行溝通內(nèi)容的解讀預(yù)期未來政策寬松，并通過調(diào)整自身市場行為（如增加投資等）提高市場流動性，從而引導(dǎo)利率下降，且對短期利率的影響更為顯著。

圖5 一年期Shibor 利率對各變量的脈沖響應(yīng)

來自社會融資規(guī)模的一個正標(biāo)準(zhǔn)差沖擊會對短期和長期利率造成正向沖擊，其中對30 天期Shibor 利率于第一季度形成最大負(fù)向沖擊，第二季度便衰減為0，對一年期Shibor 利率的負(fù)向沖擊效果從第一季度持續(xù)至第二季度，且第二季度的沖擊更劇烈。這說明社會融資規(guī)模增速的提高會導(dǎo)致市場對貨幣的需求大于供給，進(jìn)而提高資產(chǎn)價格，拉升市場利率。

社會融資規(guī)模對各變量的響應(yīng)如圖6所示。從圖6 中可以發(fā)現(xiàn)，M2 對社會融資規(guī)模的沖擊效果并不顯著，而利率的沖擊效果最為明顯，30 天期Shibor 利率的正向沖擊能夠在當(dāng)季有效抑制社會融資規(guī)模增長，一年期Shibor 利率的沖擊相對滯后，在一個季度后起到抑制效果，證實(shí)利率提高能夠顯著降低社會融資規(guī)模增速。來自公眾預(yù)期的沖擊能夠?qū)ι鐣谫Y規(guī)模造成正向影響，沖擊強(qiáng)度效果從當(dāng)季起持續(xù)兩個季度，在第三個季度轉(zhuǎn)負(fù)后衰減為0，表明公眾預(yù)期政策寬松時，會增加股票、債券等投資，進(jìn)而增加直接融資，促進(jìn)社會融資規(guī)模增長。

圖6 社會融資規(guī)模對各變量的脈沖響應(yīng)

（2）貨幣政策中間變量對貨幣政策最終變量的實(shí)證分析。選取廣義貨幣供應(yīng)量環(huán)比增速M(fèi)2、社會融資規(guī)模環(huán)比增速、30 天期和一年期Shibor 利率、實(shí)際GDP 環(huán)比增速、CPI環(huán)比增速進(jìn)行SVAR 模型實(shí)證分析，根據(jù)實(shí)際經(jīng)濟(jì)意義添加約束條件如下：

①貨幣供應(yīng)量、社會融資規(guī)模增速、短期及長期Shibor 利率對GDP、CPI 的變化具有時滯性，在當(dāng)期不受影響；

②假設(shè)兩期利率間不存在當(dāng)期影響；

③社會融資規(guī)模增速變化對M2 的影響存在一定滯后性。

實(shí)際GDP 增速、CPI 增速對各變量的脈沖響應(yīng)分別如圖7、8 所示。結(jié)果顯示，來自短期與長期利率的正標(biāo)準(zhǔn)差沖擊在當(dāng)季均伴隨實(shí)際GDP 的增長，而在一個季度后對實(shí)際GDP 的增長起到抑制作用，之后沖擊逐漸衰減，與預(yù)期相符；短期利率會對CPI 在一個季度后形成正向沖擊，在第二季度沖擊轉(zhuǎn)向為負(fù)，可能的解釋是利率對CPI 的影響面臨其他因素的沖擊，例如短期利率的提高會導(dǎo)致國外資金涌入，短期內(nèi)沖釋利率對CPI產(chǎn)生調(diào)節(jié)作用，而長期利率受短期資金涌入的影響較小，因而在當(dāng)期就能對CPI 產(chǎn)生抑制作用。

圖7 實(shí)際GDP 增速對各變量的脈沖響應(yīng)

來自社會融資規(guī)模的沖擊在當(dāng)季會對實(shí)際GDP 造成負(fù)向沖擊，第一季度負(fù)向沖擊衰減后在第二季度形成正向沖擊，在當(dāng)季會對CPI 造成正向沖擊，之后沖擊效果衰減，這表明社會融資規(guī)模的增長短期內(nèi)會提高通貨膨脹率，因而并不能有效提高實(shí)際GDP，而在通貨膨脹的影響消失后，社會融資規(guī)模對實(shí)際GDP 的拉動作用才逐漸得到體現(xiàn)。

六、結(jié)論與政策建議

（一）主要結(jié)論

圖8 CPI 增速對各變量的脈沖響應(yīng)

本文借助Python 語言與文本分析方法，基于《中國貨幣政策執(zhí)行報告》構(gòu)建貨幣政策信號披露指數(shù)，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)爬取新浪微博2012-2020 年有關(guān)“貨幣政策”關(guān)鍵詞的公眾言論并構(gòu)建公眾預(yù)期指數(shù)。之后，將預(yù)期管理政策傳導(dǎo)路徑劃分為三個階段并分別通過實(shí)證進(jìn)行驗證。本文得到以下主要結(jié)論：

1.貨幣政策信號披露指數(shù)與公眾預(yù)期數(shù)變化趨勢基本一致。實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，央行信息披露程度及公眾上期對央行溝通內(nèi)容的解讀與當(dāng)期的公眾預(yù)期具有較強(qiáng)的相關(guān)性，表明預(yù)期管理能夠在一定程度上引導(dǎo)公眾預(yù)期，驗證了預(yù)期管理機(jī)制的重要性。

2.公眾預(yù)期對于貨幣政策中間變量會產(chǎn)生一定影響且具有時滯性。通過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，公眾預(yù)期與社會融資規(guī)模具有正相關(guān)關(guān)系，寬松的公眾預(yù)期能夠在當(dāng)季對社會融資規(guī)模產(chǎn)生拉動作用且效果持續(xù)兩個季度；公眾預(yù)期會對市場利率產(chǎn)生一定程度的引導(dǎo)作用，寬松的市場預(yù)期能夠有效引導(dǎo)短期和長期利率下行。實(shí)證結(jié)果驗證了公眾預(yù)期能夠有效影響貨幣政策中間變量的假設(shè)，進(jìn)一步表明了加強(qiáng)預(yù)期管理的重要意義。

3.貨幣政策中間變量能夠顯著影響貨幣政策最終變量。通過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，短期與長期利率會對實(shí)際GDP、CPI 造成顯著影響，提高利率能夠控制通貨膨脹率、抑制GDP 增速，其中長期利率對CPI 的控制效果更為明顯、短期利率對GDP 的影響更為顯著；社會融資規(guī)模對于實(shí)際GDP 增長具有推動作用，但存在滯后性，這與短期內(nèi)社會融資規(guī)模的增長會提高通貨膨脹率有一定關(guān)系。實(shí)證結(jié)果還表明，利率市場化改革背景下，價格型貨幣政策中間變量比數(shù)量型貨幣政策中間變量更有效，未來應(yīng)更加重視利率調(diào)控在促經(jīng)濟(jì)穩(wěn)增長方面的積極作用。

（二）政策建議

“十四五”時期，我國面臨的國內(nèi)外經(jīng)濟(jì)形勢更加復(fù)雜，國內(nèi)矛盾和外部沖擊因素相互交織加大經(jīng)濟(jì)下行壓力，需要更加注重引導(dǎo)市場預(yù)期，增強(qiáng)公眾信心。本文提出以下政策建議：

一是優(yōu)化央行溝通方式。密切關(guān)注貨幣政策信息傳導(dǎo)媒介與信息溝通方式，細(xì)化溝通維度，合理選擇溝通方式和溝通策略，結(jié)合經(jīng)濟(jì)周期不同階段實(shí)時調(diào)整央行溝通內(nèi)容，綜合運(yùn)用多種溝通工具，提高央行信息傳遞效率，及時、迅速、準(zhǔn)確地將央行溝通內(nèi)容傳遞給公眾，使公眾正確理解貨幣政策意圖，實(shí)現(xiàn)對市場預(yù)期的有效管理。

二是構(gòu)建央行溝通反饋機(jī)制。充分利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)，完善預(yù)期管理反饋體制機(jī)制建設(shè)，密切關(guān)注預(yù)期管理實(shí)時與長期效果，實(shí)時追蹤市場動態(tài)，根據(jù)形勢對下一步的預(yù)期管理政策進(jìn)行調(diào)整，保證政策效果的持續(xù)性，同時將風(fēng)險防控與化解納入央行溝通機(jī)制，豐富宏觀調(diào)控框架，高效支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

三是暢通貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制。進(jìn)一步推進(jìn)利率市場化改革，形成以利率等價格型貨幣政策中間目標(biāo)為主、數(shù)量型貨幣政策中間目標(biāo)為輔的貨幣政策傳導(dǎo)體系，通過數(shù)量型指標(biāo)監(jiān)測價格型貨幣政策變量傳導(dǎo)效果，構(gòu)建傳導(dǎo)和監(jiān)測協(xié)同配合的傳導(dǎo)路徑，提高貨幣政策有效性。