货币政策冲击效应的分析工具演绎及优化探讨

在分析货币政策冲击对产出“效应的影响程度”问题时，首要需要解决的是采取何种研究工具。自凯恩斯革命创立宏观经济学以来，随着数学与计算机技术的发展，以宏观经济学模型为基石的量化演绎分析愈发成为主流的研究方式，从时间上看经历了结构性(Structure)模型、伦敦学派(LSE)模型、向量自回归(VAR)模型以及随机动态一般均衡(DSGE)模型的阶段。

(一)考尔斯结构性模型的兴起

早期的宏观经济学模型种类繁多且缺乏统一的评价体系及标准，直至1932年考尔斯(Alfred Cowles)成立了考尔斯委员会，专注于以数学及统计学方法解决经济学问题。20世纪50年代，考尔斯委员会(Cowles Commission Approach，CC)在佳林·库普曼斯(Tjalling C.Koopmans)等经济学家的引领下，以服务政府对策为中心，进一步将建模与实际相结合，不仅率先建立了结构性模型的分析方法，并同时制定了模型识别、估计及验证的标准及完整体系，开创了计量经济学的时代。

在此之后，以考尔斯委员会标准为范式的结构性模型纷纷兴起，一段时间内成为经济分析的首选，美联储、英格兰银行、德国中央银行等纷纷发展各自的宏观经济模型，以作为制定货币政策的重要参照工具。

考尔斯结构性模型的最大特点是基于数理经济学的先验理论，通过构建联立方程组描述现实经济。针对不同的研究侧重点又可分解为相应的局部市场模块、部门模块或行为主体模块，“结构性”特征极为明显，尤其适用于对某些特定条件下宏观经济现象的描述。此外，为易于识别，模型构建过程中内生变量和外生变量有严格的界定。早期结构模型在参数估计上主要使用的是普通最小二乘法(OLS)，后期随着统计学的不断发展，间接最小二乘法、工具变量、全信息最大似然估计、限定信息最大似然估计也在此类模型中广泛使用。

尽管考尔斯结构性模型的开发对西方现代宏观经济学的发展起到了极大的促进作用，但不可否认该范式本身存在诸如先验决定的内生及外生型、先验可识别结构方程、动态稳定系统等一系列严格的假定条件，给完全模拟现实经济运行造成了一定的困难，尤其就长期而言模型的拟合效果值得推敲。

最初的反对声来自现实经济的实践。20世纪70年代石油危机席卷全球，美国经济出现滞涨现象，使以分析预测见常的考尔斯结构性模型在新的宏观经济问题面前显得苍白能力，部分模型的结论甚至完全与实际发生的经济现象背道而驰。学术界对结构型模型进行重新审视与批判，主要集中于参数估计与约束条件两个方面。卢卡斯认为，结构性模型的参数设定过于简化，无法体现出诸如经济、政体、预期等外部环境变化时的动态调整过程，尤其是在模拟长期经济运行状态时显得先天不足。克里斯托弗·阿尔伯特·西姆斯(Christopher A.Sims)则指出结构性模型的参数识别过于先验与随意，尤其是为了促成联立方程组的求解往往人为添加诸多约束条件，这并不必然符合经济运行本身的规律，且缺乏缜密的微观基础，因此结构性模型无法真正做到对现实宏观经济的拟合。正是在实践与理论的双重否定下，结构性模型虽依然在某些具体领域运用，但对于长期宏观经济预测而言失去了作用，慢慢退出了西方宏观经济学的舞台。

(二)伦敦学派模型的修正

针对考尔斯结构性模型的不足，来自伦敦政治经济学院的丹尼斯·萨根(Denis Sargan)、大卫·亨得利(David Forbes Hendry)和斯蒂夫·吉尔伯特(Steve Gilbert)等经济学家提出宏观经济学模型不仅要考虑到经济学理论，还应注重数据本身的生成过程，体现“一致性”原则。由于最初的创立者均来自伦敦政治经济学院，故而该模型被称为LSE形式模型^[10]。澳大利亚中央银行的小型宏观模型就是采用了这种方式构建。

与考尔斯结构性模型先演绎后归纳的路径相比，LSE学派分析宏观经济问题时并不倾向于运用先验理论，而是假定包容性较强的一般模型，然后通过数据检验模型的适应性，通过反复的修改、论证、再修改、再论证过程，构建出最符合条件的模型，最后再基于此分析实际经济问题，体现了从实践中归纳，再由理论演绎到实践的完整过程。

其中充分尊重并运用数据是LSE模型分析的关键，正是通过不断的诊断性、外生性检验以及模型相容性检验等才将原来的一般模型不断修正简化成所需的模型，每一步均需做到数据与理论的一致性，由此极大克服了考尔斯结构性模型设定的随意性问题。若是能继续通过超外生性检验，则可避免卢卡斯批判，更有助于对政策制定进行预测分析。

当然，LSE模型并非完美无缺。对于其专注数据生成过程，体现一致性的优点反而被部分经济学家认为矫枉过正，偏离了经济学理论的初衷而演变为单纯的数据挖掘过程，使宏观经济学失去了“灵魂”。另一方面，整个建模过程极为复杂与烦琐，需保证检验的每一环节均通过才可完成，不仅对数据要求较高，也在某种程度上限制了模型的规模，制约了分析现实经济问题的广度。

(三)向量自回归检验的发展

针对考尔斯结构性模型及LSE模型在分析经济现实问题方面的缺陷，美国经济学家西姆斯并未仅停留在批判层面，而是另辟蹊径，以整体经济系统本身的动态性为着眼点，淡化经济理论的先验影响，专注于最基础变量间动态关系变动的分析，创立了向量自回归(VAR)模型，后经罗伯特·利特曼(Robert Litterman)在1986年进一步完善。由于其“以系统惯性及动态特征为核心”的建模原则，VAR模型相比于传统方法在预测及政策模拟方面的优势极为明显，因此在20世纪80年代迅速普及，大量应用于宏观政策研究，成为主要发达国家央行的首选决策分析工具。另一方面，VAR模型本身也随着实践的需要不断发展完善，从最初不加约束的VAR，到为提高参数估计准确度运用贝叶斯方法的BVAR，再到嵌入经济学理论作为约束条件的SVAR，直至最新着眼于全局变量的GVAR。以揭示宏观经济现实为核心的VAR模型及其变化形式已成为当今宏观经济学研究重要的分析范式之一，应用面较广。

本质上分析，VAR模型是自回归(AR)模型在向量空间的扩展，通过将所有变量内生化，通过最精简的经济假设发掘时间序列的变化规律，因此运用于动态性的预测分析具有先天的优势。此外，VAR及其变化模型的另一特点是便于进行政策模拟。由于建模过程的相对开放性，针对所研究问题的不同，VAR易于通过施加识别约束的方式赋予模型一定的经济学含义，使新合成的模型(SVAR)对现实经济的模拟效果大大增强。如利用SVAR系列模型建立价格冲击、技术冲击、财政政策冲击、货币政策冲击的响应函数，可以更加深入的分析变量间的相互影响关系，以解释宏观经济波动的内部过程，为政策调控提升分析的精度和准度。

模型设定和估计方式上，VAR模型基本沿用了传统结构性模型和LSE模型的统计学方法，普通二乘法、最大似然法均可用于估计参数。(https://www.xing528.com)

虽然VAR模型以其相对突出的预测及模拟能力广受好评并应用广泛，但不可否认其依然存在一定的缺陷。首先是对数据的过分依赖及对经济学理论因果传导机制的弱化，尽管通过嵌入冲击构建SVAR的方式可以在一定程度上缓解，但从根本上而言，VAR的分析逻辑依然是归纳式，较为随意，侧重于检验理论，而并非是通过演绎的方式描述现实经济现象本身。所以基于实证主义经济学方法本身而言，VAR系列模型无法单独使用，需要与其他方法相结合才能形成完整统一的分析逻辑。另一方面，即使放宽经济学研究方法的要求，VAR模型本身的规模同样受制于变量和滞后项的数目，如果赋值过多，模型本身也是无法求解的。

(四)随机动态一般均衡模型(DSGE)的崛起

与VAR系列模型几乎同时代起步的DSGE模型，起初并未受到重视，但在近10年却异军突起，不仅愈发为宏观经济学家所关注，在实践层面更是迅速普及，大有取代VAR系列模型成为当代主流宏观经济学模型的趋势。尤其对于制定货币政策的中央银行而言，广泛应用DSGE模型辅助于决策已成为首选。这其中不仅包括力推DSGE模型发展及应用的欧洲央行、美联储、IMF，其他各主要发达国家，甚至部分发展中国家央行也纷纷效仿，建立符合自身特点的DSGE模型用于宏观经济的决策分析。

表2.1　随机动态一般均衡模型的主要范式

资料来源：陈旭升，汤茹茵.动态随机一般均衡(DSGE)模型在货币政策制定上的应用：一个带有批判性的回顾[R].台北：台湾大学，2011.

由上表不难看出DSGE模型并不是某一个具体的特定模型，而是采用共同范式的一系列模型的总称。回顾历史，DSGE的建模思想最早要追溯到真实周期RBC理论。虽然依旧属于新古典宏观经济学的框架，但RBC理论对于跨期最优选择、一般均衡、理性预期以及技术冲击的强调可视为DSGE范式的萌芽。随后，新凯恩斯学派进一步发展将价格黏性等因素融入RBC理论中，创建了新凯恩斯模型，正是典型的DSGE建模思路。理查德·克拉里达(Richard Clarida)、霍尔迪·加利(Jordi Gali)、马克·莱昂内尔·格特勒(Mark Lionel Gertler)在1999年对货币政策的分析框架可视为现代DSGE的雏形。进入21世纪后，DSGE模型得到了进一步的发展，2001年劳伦斯·克里斯蒂阿诺(Lawrence J.Christiano)等人将黏性工资、习惯形成、资本调整成本等因素嵌入之前的新凯恩斯框架，形成了CEE模型，被视为现代DSGE的模板。2003年，弗兰克·斯密茨(Frank Smets)和拉夫·沃特斯(Raf Wouters)则更进一步，通过引入更多冲击及贝叶斯估计方法形成了SW模型。SW模型由于其在数据预测能力方面优于VAR、BVAR的突出特点，被欧洲中央银行广泛应用于决策。以SW模型为基础，经济学家在近些年将描述新古典银行均衡的CCE模型(1995)和企业家部门均衡的BGG模型(1998)融入DSGE分析框架，从而形成了更加完善的CMR模型以及考虑国际市场的NAWM模型。至此，DSGE模型在各国进一步推广并形成具备自身特色的范式。

DSGE模型的最大特色在于以一般均衡理论为依据并充分考虑信息、技术、资源等客观约束，运用动态的方式考察了市场各行为主体的最优决策均衡状态，从而形成了对实际经济的最“真实”模拟。这种建模逻辑保证了理论与模型的内在一致性，在分析方法上既描述了微观市场，又考虑了宏观系统，既考察了短期调整，又着眼于长期均衡，研究角度较为全面。模型本身的显性结构框架使其在分析冲击影响时具备天然优势，尤其适合于政策评价。具体而言，DSGE模型的特点如下：

1.坚实的理论基础及微宏观、长短期分析的结合

相比于VAR模型，DSGE模型的首要优势表现在以经济学理论为基础对各行为主体最优化自身均衡的描述，不仅基于微观视角放大了均衡形成的内在过程，更重要的是以此揭示了各变量间的因果传导机制，这是作为经济学理论研究不可缺少的灵魂基石。此外，该模型还通过方程系统有效地将各个微观市场的局部均衡与宏观经济的总量变化特征有机结合形成统一框架，就时间角度则融合了对短期调整波动及长期均衡的共同考察。

2.结构性参数及显性的分析框架

与传统模型相比，DSGE模型各行为方程的参数大部分并非静态不变，而是一个相对复杂的函数，具备结构性特征，取决于具体偏好或其他因素的动态调整过程，能够在某种程度上避免卢卡斯评判。而且模型显性的框架使冲击易于识别，兼具长期新古典均衡及短期新凯恩斯波动的特征，更有利于决策分析。

在参数估计的方法上，DSGE模型主要使用校准、最大似然估计以及贝叶斯估计三种方式。相较而言，校准方法的计算量较少，但有时精度会有所影响。一般在构建相对复杂及大型的DSGE模型时，后两者估计方法鉴于其突出的统计学优势运用较广。当然最大似然法以及贝叶斯估计在DSGE模型的普及要在很大程度上归功于计算机技术的发展，正是Matlab软件以及可内嵌入式软件包Dynare的出现，大幅提高了DSGE模型的求解效率，为其应用提高了技术支持。

当然，DSGE模型并非毫无缺点。以新凯恩斯分析框架为基础演绎的现代DSGE模型不可避免考虑了价格黏性等因素，某种意义上说依赖于先验的假设，如此嵌入DSGE框架是否真正回避了卢卡斯评判，值得追问。另一方面，毕竟受制数学方法等各方面因素，DSGE对现实经济的拟合也是一种近似，无法实现真正的完全拟合。因此尽管理论框架上接近于内在一致性的统一，但实际经济运用必然还有诸多难于预测的影响因素，DSGE模型在长期预测及分析方面的适用性依然需要不断检验。

沿着时间维度，现代宏观经济学研究在模型选择上经历了考尔斯结构性模型、LSE模型、VAR系列模型、DSGE模型等不同阶段。尽管都可以用作宏观经济的预测，但不可否认基于理性预期前提的DSGE模型在最大限度上将“动态”“随机”及“一般均衡”的特征相综合，具有较为全面的优势，是模拟实际宏观经济运行，尤其是货币政策冲击的首选工具。