复杂网络视角下的货币政策多目标体系研究
中图分类号：F832 文献标识码：A 文章编号：1003-3890（2014）05-0038-07
一、引言及文献综述
货币政策是各国政府调控经济的重要手段之一，在宏观经济调控过程中发挥着举足轻重的作用[1]。特别是2008年以来，受金融危机影响，货币市场和信贷市场一度出现全球性的流动性短缺现象。为此，各国政府各自实行量化宽松的货币政策，以期通过增强市场流动性带动经济增长。从我国来看，为抗击金融危机的负面影响，中国人民银行采取了适度宽松的货币政策，如降低法定存款准备金率等，有效遏制了经济下行趋势，使中国经济实现“保8”增长[2]。而针对货币政策实施、传导过程的复杂性，货币政策如何实施，进而如何有效影响宏观经济运行一直是各国政府及中央银行最为关注的问题，也成为学术界研究的重点和热点问题。通过对先前文献的梳理发现，国内学者对货币政策的研究重心主要集中在两个方面：一是货币政策目标体系选取方面的研究，包括对最终目标、中间目标及操作目标的选取；二是对货币政策有效性问题的研究，其中大多数集中在对货币政策传导机制的研究方面。
针对货币政策目标体系方面。（1）货币政策最终目标。传统理论认为货币政策存在五大目标：经济增长、物价稳定、充分就业、国际收支平衡和金融稳定。目标之间存在着比较复杂的关系，既有相互一致的一面，又彼此之间存在着矛盾[3]。针对此方面，范从来（2010）也提出相同看法，同时，他还针对不同国家货币政策的实践情况，提出货币政策目标具有由多目标转向单一目标收敛的特征，我国货币政策最终目标经历了经济增长向物价稳定的转变[4]。1995年，《中国人民银行法》将我国货币政策目标确立为“保持货币币值稳定，并以此促进经济增长”，以法律的形式界定了目前中国货币当局的首要目标[5]。（2）货币政策中间目标。中间目标作为央行衡量货币政策效果的短期目标变量，必须满足相关性、可控性和可测性三个要求。各国在货币政策实施过程中通常选用利率、汇率、货币供应量和通货膨胀率作为中间目标[6]。而对于已经建立起来的中间目标，随着经济体制、调控目标等经济环境的变化，其对货币政策传导的适宜性也会遭受不同的挑战。因此，对于中间目标的选取也应该根据经济形势的变化适时做出调整。早在20世纪60年代，国外学者就曾提出类似观点。Poole（1970）提出，在经济收缩期，宜采用利率作为中间目标，而在经济扩张期则倾向于货币供应量[7]。我们所要关注的是所选取中间目标与宏观经济的关系是否稳定。1993年，中国人民银行开始采用货币供应量（M2）作为我国货币政策的中间目标。而在中国处于金融体制改革和通货紧缩时期的背景下，王劲松（2000）指出，传统的利率和货币供应量作为货币政策中间目标的局限性已愈加明显，应该采取通货膨胀率作为中间目标。同时期，徐涛（2001）也提出相同的看法。卢宝梅（2009）通过对比汇率目标制、货币目标制和通货膨胀目标制在不同时期对各国经济的调整作用和存在的问题，特别针对我国长期在内外经济不平衡的背景下，需对货币政策的调整方式做出调整，进而采取通货膨胀目标制的货币政策框架[8]。而针对货币供应量不再适合作为我国货币政策的中间目标，部分学者提出相反意见。曾华等（2007）为研究货币供应量和利率对经济增长的影响，通过对我国1998―2005年相关数据进行单位根检验等验证方法进行实证研究，得出目前我国把货币供应量作为货币政策中间目标具有合理性，而利率则不具备[9]。而徐亚平等（2013）通过比较分析利率、汇率、货币供应量和通货膨胀率作为我国货币政策中间目标的合理性和不稳定性，指出我国货币政策中间目标的选取不应该是某个单一目标制，而应是一个目标体系[10]。
针对货币政策有效性方面的研究。货币政策的有效性指的是货币政策是否能够有效地对产出、就业、消费等真实的经济变量产生影响，从而促进经济的持续稳定发展。而对货币政策有效性方面的研究主要集中在货币政策传导机制方面。货币政策传导机制是指中央银行运用货币政策工具影响中间目标，进而最终实现既定政策目标的传导途径与作用机理。不同学派对货币政策传导机制的不同看法可以归纳为两大类：货币途径（包括利率传导、非货币资产价格传导和回避传导）和信贷途径[11]。我国货币政策传导机制及有效性问题一直是国内众多学者研究的重点和热点。通过运用不同的研究视角和研究方法，学者们对我国货币政策的传导机制进行了实证研究，也引起了新的争论热潮。徐厦楠（2004）通过深度解读利率传导机制和我国经济发展的现状，从理论角度指出利率机制是我国货币政策最重要的传导机制，但对利率的行政管制严重制约着利率机制的有效性[12]。李琼等（2006）运用单位根检验、协整检验、Granger因果检验等检验方法，通过对1994―2004年我国M2、GDP等季度数据进行实证研究，得出我国当前主要是货币渠道作为货币政策的传导机制，相比之下信贷渠道尚未建立起来[13]。与此同时，盛朝晖（2006）运用实证研究提出相反意见，他指出由于我国尚未完全实现利率市场化，因而在货币政策传导过程中，信贷渠道明显优于货币渠道，而且随着利率市场化改革的推进，利率传导渠道正逐渐发挥作用[14]。这与张辉等（2011）得出的结论不谋而合，他认为利率传导机制在我国货币政策传导中具有局部有效性，究其原因在于我国的利率管制尚未完全开放，而且随着我国利率市场化的不断深入，利率传导机制将会起到更加重要的作用[15]。总的来讲，由于研究方法、样本数据选取及处理方法等不同，学者们对我国货币政策传导机制方面的研究产生了一定的分歧。 此外国内还有一些学者针对某一具体市场变量与货币政策有效性之间的关系展开了研究。王松涛等（2009）运用自回归模型对住房市场对货币政策的传导效果进行了定量研究，由此认为住房市场是货币政策信号传导的重要载体[16]。孙飞（2012）选取了2001―2010年宏观经济的相关变量，通过构建结构因子向量自回归模型对市场预期是否能够影响货币政策传导效果进行了实证研究，结果显示：市场预期在我国货币政策传导过程中起到了“催化剂”的作用，并就此结果提出了相关的政策建议。在这方面，张强等（2010）也得出相同的结论[17]。
从以上研究来看，国内众多学者对货币政策的相关问题进行了大量的研究，并取得了很大进展。但总的来说，学者们更多的是针对货币政策某个目标或传导机制的某一个侧面进行理论和实践研究，且实证方法单一，从而使得研究结论具有一定的片面性。相比之下，复杂网络模型能够对较为复杂的社会、经济系统内主体之间的交互进行全面系统地研究，通过对系统网络特定参数的分析，实现对系统运行现状及优化路径的深入剖析（刘超，2013）[18]。对此，本文试图将复杂网络系统科学方法引入到货币政策研究中，同时运用灰色关联度模型，通过构建货币政策目标体系网络对相关内容展开实证研究，以期对整个货币政策目标体系和传导机制进行宏观上把握。
二、实证研究方法
（一）灰色关联度
灰色关联分析是一种系统分析方法，是对系统变化发展态势的定量描述和比较的方法。灰色关联分析的目的就是寻求系统中各因素之间的主要关系、找出影响目标值的重要因素，从而掌握事物的主要特征，促进和引导系统迅速而有效地发展。
灰色关联分析的主要思想是根据系统动态过程发展态势，即系统以前有关统计数据的几何关系及相似的程度，来判断其联系是否紧密。曲线越接近，相应序列之间的关联度越大，反之越小。灰色关联分析实质上是关联系数的分析。先是求各个方案与由最佳指标组成的理想方案的关联系数，由关联系数得到关联度，再按关联度的大小进行排序、分析、得出结论。该方法突破了传统精确数学绝不容许模棱两可的约束，具有原理简单、易于掌握、计算简便、对数据分布类型及变量之间的相关类型无特殊要求等特点，具有极大的实际应用价值。例如：在经济研究方面，肖楠等（2008）就曾运用灰色关联分析的方法，实证分析了资本市场和经济增长之间的相关关系[19]。
运用灰色关联度分析方法主要包括以下步骤：
1. 确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列，并收集相关数据。
2. 对参考数列和比较数列进行无量纲化处理。目前，原始数据的无量纲化处理有均值化变换、初值化变换、标准化变换等。一般情况下，对于较稳定的社会经济系统数列作动态序列的关联度分析时，多采用初值化变换，因为这样的数列多数是增长的趋势。
3. 求关联度。因为关联系数是比较数列与参考数列在各个时刻的关联程度，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较，因此将各个时刻的关联系数集中为一个值，即求平均值。具体计算方法如下：
记初值化后的参考数列为X0，比较数列为Xi（i=1，2，……N），且
X0={X0（1），X0（2），X0（3），…X0（N）}
Xi={Xi（1），Xi（2），Xi（3），…Xi（N）}（i=1，2，……N）
y（X0（k），Xi（k））=■（1）
y为X0与Xi在第k点的关联系数。式（1）中，X0（k）-Xi（k）=Vi（k），表示X0数列与Xi数列在第k点的绝对差；■■X0（k）-Xi（k）成为2级最小差，其中■X0（k）-Xi（k）为第1级最小差，表示找Xi数列对应点的差值中的最小值，而■■X0（k）-Xi（k）是第2级最小差，表示在第1级最小差的基础上，再找出其中的最小差；■■X0（k）-Xi（k）称为第2级最大差，其含义与最小差相似，？孜为分辨系数，在0～1之间取值，一般取？孜=0.5。
4. 排列关联度与结果分析。通过关联度的大小排序可以看出比较数列与参考数列的联系紧密程度以及影响大小。
（二）复杂网络
现实世界中个体之间复杂的相互作用关系可以用网络来描述。系统中的各个个体由网络中的各个节点表示，而网络中抽象的连边可以表示个体之间的相互作用，这样就可以用复杂网络来描述现实世界中的许多系统。
在本文研究中，创造性地将货币政策多目标体系中的每个目标变量看作一个主体，变量之间的灰色关联度值量化主体间的连边，以此构成货币政策多目标体系网络。
在深入研究复杂网络特性时，须借助于网络的一些特性复杂网络参数，该部分所涉及到的网络参数有：
1. 集聚系数（密度）。一个复杂网络的集团化程度可以用集聚系数来衡量，它也是表征网络性质的一个重要的特征参数[20]。网络中与该节点直接相连的节点之间的连接关系可以用节点i的聚散系数Ci来描述，将其定义为：假设节点i与其他ki个节点相连接是通过ki条边，而且如果这ki个节点之间都相互连接，那么它们之间就应该存在着ki（ki-1）/2条边，而在这ki个节点之间如果实际存在的边数只有Ei条的话，那么它与ki（ki-1）/2之比就是节点i的集聚系数，即：
Ci=■（2）
因此，所有节点集聚系数的算数平均值便是整个网络的集聚系数，即：
C=■■Ci（3）
在式（3）中，网络的规模大小用N表示，其中C∈[0，1]，所有的节点均为孤立点时有C=0，网络中任意两个节点直接相连时有C=1。因此可以说，复杂网络中的一个非常重要的全局几何量就是平均集聚系数。
2. 度。网络的一个重要的统计特性就是节点的度分布[21]。一个节点连接的其他节点的数目即为该节点的度。一般来说，无权有向图的一条连边对节点度的贡献为2，此时网络的平均度可以表示成： ■D=■■CD（i）=■（4）
其中m和n分别表示网络的边数和顶点数。而在相关网络分析软件中，对于赋权值网络的边对节点度的贡献与该边的权值有关，即若主体间存在边连接，且根据“边”的具体含义赋予其较高的权值，这样会相应增加两端节点的度数（大于甚至远大于网络节点数），进而也会增加网络的平均度数。
3. 平均路径的长度（距离）。平均路径长度指的是复杂网络中所有节点对之间的平均最短的距离。从一个节点到另一个节点所有经历的边的最小数目即为节点间的最短距离，而网络的直径是指所有节点对之间的最大距离。直径和平均路径长度衡量的是网络的传输效率与性能。若L为平均路径长度，那么平均路径长度L的计算公式为：
L=■■dij（5）
研究复杂网络过程中，一般地将连接这两个节点的最短路径的边的数目定义为两节点间的距离，任意两点间的最大距离为网络的直径，所有节点对之间距离的平均值则为网络的平均路径长度，它描述了网络有多小，即网络中节点间的分离程度。而平均最短路径的取值范围为（1，+∞），当且仅当网络为全连接网络时，平均路径L为1。绝大多数大规模的真实网络中的平均路径的长度比想象的要小得多，这是复杂网络研究中的一个重要的发现，我们称之为小世界的效应[22]。我们所研究货币政策多目标体系网络就是典型的全连接网络。
三、货币政策多目标体系网络的实证研究
货币政策目标体系具体分为：最终目标、中间目标和操作目标。该目标体系也系统反映了货币政策如何对经济活动产生影响的整个过程，即政策工具使用――操作目标得以控制――调节中间目标――最终目标得以实现的传导机制。在实证研究中，分别选取若干真实的经济变量代表最终目标变量、中间目标变量、操作目标变量，通过构建复杂网络来考察整个变量体系内部的相互关系，如图1所示。
（一）变量设定与样本数据
1. 货币政策最终目标变量。传统理论认为货币政策存在五大目标：经济增长、物价稳定、充分就业、国际收支平衡和金融稳定，多目标的相对重要性随经济体制、市场化程度和国际经济金融环境的变化而不同。为此，本文分别选取GDP增长率、CPI、就业率、经常项目和资本与金融项目差额之和、主要商业银行不良贷款率分别作为经济增长、物价稳定、充分就业、国际收支平衡和金融稳定的代理变量。
2. 货币政策中间目标变量。中央银行在执行货币政策时，以货币政策工具首先影响利率、货币供应量等经济变量，通过这些变量的变动，进而影响产出、就业、物价和国际收支等最终目标变量。因此，利率、货币供应量被称为货币政策的中间变量。同时，由于我国金融市场发展仍然相对比较缓慢，企业直接融资的规模难以在短期内大幅度地增长，以银行信贷为主导的金融结构难以在短期内得到根本性的扭转，因此关注信贷增长的变化对我国的货币政策而言具有重要的意义。因此，我们选用货币供应量、利率和信贷作为货币政策的中间目标。在本文中，我们分别以广义货币供应量M2、全国银行间7天同业拆借利率和信贷规模作为上述中间目标的代理变量。
3. 货币政策操作目标变量。当中间目标不受中央银行货币工具直接影响时，可以根据操作指标判断政策工具是否准确，通常采用基础货币和存款准备金率作为我们的操作目标。
该部分实证选取1993―2012年时间区间内的相关数据变量。
（二）实证结果分析
1. 货币政策最终目标子网络。以五个最终目标作为网络的节点，以每个最终目标对其他目标的灰色相关度作为连边的权重组成货币政策多目标体系网络的子网络――最终目标子网络。对应的网络矩阵如表1。将该网络进行可视化操作，如图2。
（1）货币政策最终目标子网络的节点度值。从表2数据可以得到：CPI作为物价稳定目标的代理变量，在整个网络中的度数最高，表明其在网络中居于核心的位置，说明该变量可以最大程度的影响其他指标的变动。按照度分布的大小，不良贷款率、GDP增长率、就业率、国际收支差额的排序也代表了目前金融稳定、经济增长、充分就业和国际收支平衡在整个最终目标体系中的重要性。
现实中，我们通常把经济增长、物价稳定、充分就业、国际收支平衡以及金融稳定作为我国货币政策的五大最终目标，但基于五大目标之间的既相互对立又统一的辩证关系，五大目标不可能同时实现。因此，必须立足于内外经济环境发展变化的需要，对最终目标体系进行总体的权衡或选择。而针对目前我国经济发展的现状，周小川指出：在货币政策五个目标中，“绝大多数情况下中央银行最强调的还是物价稳定的目标”。这与我们通过数据分析得到的结论是一致的。
另一方面，随着我国金融体制改革的不断深化，特别是在利率市场化不断推进的背景下，我国金融市场保持快速健康发展的态势，市场规模迅速扩大，市场结构不断优化，金融市场的稳定性对我国经济平稳健康发展的重要性愈加突出，也逐渐成为我国货币政策重点调控的对象。
（2）货币政策最终目标子网络节点距离值。
Average distance=1.300①
Distance-based cohesion（“Compactness”）=0.850
（range 0 to 1； larger values indicate greater cohesiveness）
从以上数据可以看出：最终目标子网络各指标节点之间的平均距离为1.30，建立在距离基础上的凝聚力为0.85，该数据表明，最终目标子网络五个指标之间的关系紧密，任何一个指标的变动都会对其他指标产生重大影响。
2. 货币政策多目标体系网络。以货币政策多目标体系的所有目标作为网络的节点，以每个目标对其他目标的灰色相关度作为连边的权重组成货币政策多目标体系网络。对应的网络矩阵如表3。
（1）网络密度及距离。货币政策多目标体系网络密度的运行结果如下： Density（matrix average）=0.853 9
Standard deviation=0.108 1
通过密度值运行结果，我们可以看出货币政策目标体系网络的密度较大，整体网络对某一具体目标主体的变动能够产生很大影响，这在一定程度上说明我国当前货币政策目标体系的传导是相对有效的：货币政策工具实际实施后，会沿着运用政策工具――控制操作目标――调节中间目标――影响政策最终目标的路径有效地进行传导。
（2）网络节点度。货币政策多目标体系网络节点度的运行结果如表4：
通过以上度分布运行结果，我们可以看出：1）最终目标CPI、主要商业银行不良贷款率、GDP增长率、就业率在整个货币政策多目标体系中度数最大，在整个网络中处于核心、支配地位，表明这四个最终目标在网络中与其他目标主体存在较多链接，即：可通过多种途径实现对这四大目标的调控，同时，这四大目标参数的改变会对整个目标体系网络造成重大影响。对比之下，另一最终目标――经常项目和资本与金融项目差额之和的度数较小，在整个目标体系网络中发生的链接最少。2）中间目标变量按度数由大到小依此为全国银行间7天同业拆借利率、信贷规模、M2，利率的代表变量――银行间同业拆借利率在中间目标中度数最大（存在对多的链接），这充分表明伴随我国金融改革的不断深化，利率市场化的不断推进，利率传导机制在货币政策实施过程中越来越发挥主导作用，对比之中基于货币供应量、信贷量的传导机制所发挥的作用逐步淡化，即对货币政策总体绩效的贡献度相对较小，这与张辉等人（2011）的实证研究结果相一致[15]。
（3）网络距离。
Average distance=1.000
Distance-based cohesion（“Compactness”）=1.000
（range 0 to 1； larger values indicate greater cohesiveness）
货币政策多目标体系网络节点间的平均距离为1。现实中，各层次目标之间存在着绝对的联系，与该实证结果显示的全连接网络相一致，且属于典型的小世界网络。这表明货币政策多目标之间的传导是高效的，也就是表明我国当前货币政策传导机制的有效性。
四、结论及政策建议
（一）结论
通过以上实证分析可知：
1. 当前，我国货币政策的实施及传导机制是相对有效的。货币政策多目标体系网络的小世界特性表明在该网络中，对其中某一目标参数的调控及任一目标参数随经济、社会环境的改变而发生的变动都会对整个目标体系（各个参数）产生影响。这一结果深层次表明当前我国货币政策的传导机制是相对有效的，而且经济、社会环境的改变能明显反映在某一或某几个货币参数的变动上，进而为下一步的政策决策提供参照。
2. 与其他货币传导机制相比，利率传导机制已突显出其在当前经济发展环境中的有效性和优越性。通过对比货币政策多目标体系网络中诸多中间目标的度分布，以同业拆借利率为代表的利率度数相对较高，与最终目标体系、操作目标体系发生最多的链接，进而表明操作目标的调整会明显反映在利率的变动中，利率的变动也会使得最终目标发生相应的变动和调整，即利率在操作目标和最终目标之间的“桥梁”作用最为明显，一定程度上印证了利率传导机制的高效性和合理性。
3. 当前我国货币政策目标应以“物价稳定”作为首要目标。在货币政策最终目标子网络中，CPI变动率的度值最高，充分体现物价稳定在当前经济发展环境中的重要地位。这表明货币政策的目标表现出从多目标向单一目标收敛的特征，中国货币政策的最终目标也经历了经济增长向稳定价格的转变[15]。为此，中国人民银行法明确了我国货币政策的最终目标是“保持币值的稳定，并以此促进经济增长”，这说明在理论上，我们已经解决了货币政策体系的最终目标问题[23]。
（二）政策建议
基于以上实证研究结论，进而提出以下建议：
加快推进利率市场化改革，使得利率能够更好地反映资本市场资金的供求现状，充分发挥利率传导机制的优越性和高效性，进而提高货币政策中间目标与操作目标和最终目标的相关性和传导性，便于央行及时有效地进行货币政策宏观调控。
在货币政策实施、调整过程中，相关当局应以通货膨胀作为盯住目标，以此为依据，结合其他经济参量，对货币政策操作参量实行微调和预调，较大程度维持物价稳定，在此基础之上实现对整体货币政策目标的宏观把控。
注释：
①平均距离（Average distance）数值的取值范围为d？叟1，d越接近1，表明指标节点之间的距离越短，联系越紧密。而距离基础上的凝聚力的取值范围为（0，1），较大的值表明更大的凝聚力。
