政策不确定性的宏观经济后果2365

1、政策不确定性的宏观经济后果 2365经济理论与经济管理 2014年第 2 期政策不确定性的宏观经济后果金雪军钟 意王义中 (浙江大学经济学院，杭州 310027) 提要 本文采取贝克的政策不确定 性指数，运用 FAVAR方法分析政策不确定性冲击对中国宏观经济的影响。 经验结 果发现，政策不确定性冲击对 GDP、投资、消费、出口和价格变动会带来负向影 响，导致实际有效汇率贬值，促使股票价格和房地产价格下跌。同时发现，政策 不确定性作用于宏观经济的主要机制为预期渠道。 该结论表明， 政府应当尽量保 持宏观经济政策的稳定性和持续性， 并加强引导公众合理预期。 关键词 政策不 确定性 FAVAR模型;

2、政策不确定性指数 中图分类号 F822.0 文献标识码 A 文 章编号1000-596X (2014) 02 一 0017-10 这种反向关系在不同国家 (例如发达国 家和发展中国家 ) 和不同时间都是稳健的。因一、引言一直以来，不确定性对经 济的影响被学术界所经济萧条的一个最突出的特征就是不确定性的关注。 5J 尤 其是 2007 年爆发的美国次贷危机，使得普遍蔓延。 IJ 美国联邦公开市场委员 会一再强调不政府层面和学术界更加关注这一问题。 经济主体面确定性是导致美 国 2001年以及 2007-2009 年经济对的不确定性水平突然变化已经被视为驱动美 国商 J 衰退的一个关键因素。 由斯

3、托克和沃森 (Stock 业周期的一个重要的冲击。 6J 布卢姆(Bloom)7and 使 Watson)3J 也认为美国在 2007-2009 年经济衰退用 一个简单的简约式 (Reduced-form)VAR 模型，期间，产出和就业下降的主要原因 来自金融和不确估计不确定性冲击会减少大约 1%的美国工业产定性冲击。大量 证据显示不确定性是反经济周期出。 并且初始下降以后， 工业产出迅速恢复， 随 后的，在经济萧条时剧烈增加而在经济繁荣时下降， 产生超调， 超过其总体趋势 大约 1%。古里奥等人并且不确定性强烈影响经济衰退和复苏程度。 4J 不(Gourio et al) 间的研究发现， 当

4、全球不确定性突确定性和 GDP增长率之间存在显著的反 向关系，然增加， G7成员也遭遇相似的动态变化。 收稿时间 2013 一 09-22 基金项目 国家社会科学基金重大招标项目 (10zdand034); 国家社会科学基金项目 (12CJY115); 浙江省哲学社会科学规划项目 ;之江青年课题 ;(11ZJQN037YB) 作 者简介金雪军(1958 一) ，男，浙江绍兴人，浙江大学经济学院教授，博士生导 师; 钟意(1986-) ，男，湖北黄冈人，浙江大学经济学院博士研究生 ;王义中 (1978-) ，男，安徽岳西人，浙江大学经济学院副教授，经济学博士。感谢匿名 评审人提出的修改建议，笔者

5、已做了相应修改，本文文责自负。 17经济理论与经济管理 2014年第 2 期大量的 VAR模型被应用到宏观经济层面 分析性对投资影响的理论分析可以总结为技资不可逆性不确定性冲击的影响。 田 但是，近期发展起来的扩效应 12J 、管理风险厌恶的增加阿以及调整成本的增因 子向量自回归模型 CFactor-AugmentedVector 存在。 勾当受到较大的经济不确 定性冲击，企业技 Autoregression, FAVAR) 却已经证明，由于模资行为变得更 为谨慎，从而减少投资和雇佣。 5J12J 型设定和参数估计要求的限制， 传统 VAR 模型所此外， 宏观经济中未预期到的经济不确定性增加，

6、 捕获的信息只是整个经 济信息系统的一部分， 可能导致预防性储蓄增加， 因此会抑制消费开 VAR模型很 难将全部经济信息包含在模型中，而支。口 4J 关于经济不确定性对产出增长的 负向关系最基于部分信息得出的实证结论不能让人信服。口。 为早可以追溯到 凯恩斯 CKeynes)，他认为当企业家了克服传统 VAR模型在全面捕获信息方面的 缺估计他们的投资回报， 就会考虑经济行为的波动情陷， 通过引人广义信息集合 增强向量， FAVAR模况。J5J 因为更大的经济不确定性， 产生更高的投资型可以 更为全面地捕获经济系统所涵盖的信息， 进项目感知风险， 同时导致更低的投资 需求和产出增而更加准确地描述

7、经济变量之间的真实影响关系。 长率。同样的思 路也被伯南克 CBernanke) 5J 和平基于所涵盖的相当广泛的经济信息，通过分 析大量狄克 CPindyck)16J 提出，经济不确定性降低平均的宏观经济指标， 就可 以提炼出反映宏观经济运行产出增长率成为可以验证的结论。 的最重要的基本因 素。尽管每个基本因素并不能单相对而言， 当前文献对政策不确定性的关注有独 反映某一个经济指标， 但是基本因素的集合则能限。 政策不确定性的主要研究困 难在于许多政策变够构造出反映所有经济指标的线性组合。 同时，化不易通过标 准随机过程进行建模， 部分原因在于 FAVAR模型还能够利用不可观测因子测度经 济

8、变主要制度变迁的 ;稀有事件;较少发生。口7J 关于政量之间的间接传导关系， 识别外部冲击的真实传导策不确定性，学者研究的焦点集中在政策不确定性路 径。此外，当前文献对准确测度政策不确定性存对经济增长、通货膨胀、贸易和 技资的影响。可以在不一致， 111 政策不确定性代理变量的选取并不能证明， 当宏观经济政策有效性涉及政策不确定性的准确描述宏观经济背景下存在的政 策不确定性问存在，理性经济主体将会抑制他们的投资决定 ( 考题。直到最近， 贝克等人 CBaker et al) 阳发展一虑这些技资或者全部或者部分不可挽回 )，直 到政个与经济政策相关的政策不确定性指数 cpun，策不确定性消除。然

9、而，普 遍的共识是政策不确定有效解决了这个问题。 性对于经济增长率和投资具有负面 的影响，潘欧斯国内目前还缺乏相关文献研究政策不确定性对和帕帕尼科拉乌 CPanousiand Papanikolaou) 口 3J 建宏观经济的影响。 本文的研究目的有助于探 讨政策立模型发现政策不确定性冲击逆向影响产出和技不确定性对宏观经济的 影响，尤其是利用贝克等资。另一方面，巴克曼等人 CBachmanne t al) l8J 人 阳设计的政策不确定性指数， 通过建立 FAVAR发现部分实证证据支持这一因果关 系，并且推断出模型分析政策不确定性对中国宏观经济的影响， 模经济萧条孕育 政策不确定性。 根据琼斯

10、和奥尔森型涉及的范围不仅包括经济增长、 通货膨胀和 技 (J ones and Olson) 町的研究，政策不确定性对于资，同时也包含消费、出 口、汇率、股价等，更加通货膨胀的影响相对不明确，依赖于国际冲击，例准确 地刻画政策不确定性对宏观经济变量的真实影如石油价格冲击。 响关系，得出更 为丰富的结论。弗里德曼 CFriedman) 口町、罗德里克 CRodrik) 圳和希格斯 CHiggs)阳的研究表明，货币政策、财二、文献回顾政政策和监管政策不确定性都能够对宏观经济产生不利影响。近些年来，波恩和普法伊费尔 CBornJ 不确定 性可以分为两类 : 经济不确定性和政策 and Pfeifer

11、)22 使用动态的 DSGE模型研 究政策不不确定性。 时关于经济不确定性冲击的研究主要集确定性的影响， 发现 政策不确定性对宏观经济产生中在对投资、 消费和经济增长的影响。 经济不确定 一定的负面影响，而帕斯特和韦罗内西 CPastor经济理论与经济管理 2014年第2期and Veronesi) 23J 建立一个一般均衡 理论模型分析以通过 VAR模型来表示。该模型可以表示为 :FI 丑 F- 卫广丑卫 商业周期、政策不确定性和股票市场波动性之间的 lIll-l|1llL/ 飞L飞 /+一 U (1) 联系，他们的研究发现政策不确定性导致股票市场 波动剧烈。 从政策不确定性的实证研究来看，

12、 胡里 Y，为 MXC维可观测的政策不确定性指数， F，为奥和约克 (Julio and Y ook) 24J发现临近国家选举， KX1维不可观测的宏观经济变量向量。 (L) 是 d 公司投资就会下降。杜尔涅夫 (Durnev)25J 发现 在选举年，公司投资对于股票价格的敏感度小于阶滞后多项式矩阵，误差项v，N(0，2:) 是均 40%。布罗加德和德策尔 (Brogaardand DetzeD 叫值为 O 并且 方差矩阵为 2:0 笔者假定一个 (Nv 表明政策不确定性会减少资产收益。汉德利 和莱蒙 X1)维宏观经济时间序列 X，能够被一个线性组 (Handley and Lim?o【) 1

13、7J 证明了贸易政策不确定 d 性合的 KX1维不可观测因子 F，(K 相对较小， K< 会 延误企业进入决定，并且格伦和艾恩 (GulenN) ，同时可观察因子 Y，可以被政策 不确定性指数 and Ion ) 27J 发现政策不确定指数会减少公司投资。变量表示， 例如: 此外，政策不确定性冲击的影响在不同国家之 X, = .I ':./F, + A.YY ， 十 E: ， (2) 间 存 在 差 异 。 加 里 瑞 和 塞 佩 蒂 斯 (Carri?re-Swal low and C?spedes) 6J 发现，新兴市场国家面对不确 A/ '和 iP

14、 分别为 NXK和 NX1 因子载荷矩阵，同定性冲击，投资和私人消费都会遭遇显著的下降，时。为 NX1 维误差项，其均值为 O并且连续和相但是发达国家居民却可以平滑他们的消费，因此可互弱相关。式 （2） 表明向量 X，中每一个动态时以避免效用的下降。对此 差异的可能解释是新兴市间序列都可以有公共因子 （ 丑，R，） 驱动，并且已场消 费者进入金融市场存在抑制， 或者社会保障网也可能部分包含度量误差。 络在每 一个国家都存在差异。私人消费的下降和伯不可观测因子F，的估计值即 F，是整个 FA?南克 5J 的结论一致，他认为在较高的不确定性时 VAR模型估计的关键。 一旦估计出适当的丑， 然期，耐

15、用品消费应该和商业固定资产投资一起下后代入 式 （1） 就变成一个标准的 VAR模型。本降。它附属于类似程度的不可逆性，会导 致消费者文采用斯托克和沃森 （Stockand Watson）28J 提出推迟他们的购买决 定，直到不确定性平息。 作为政的两步主成分分析法来估计 FAVAR模型。 在第策 不确定性冲击的结果，新兴市场私人消费下降表一步的分析中，公共静态因子 C（F;R，） 通过使明消费者可能遭受暂时性福利损失。用向量 X，中所有时间序列 的第一个 （K十 1）主成分。因此，每一个线性组合都成为ê （F; 且）的三、经验分析 基础，也包含了可观测因子丑，但是不可能使用 VAR

16、模型对ê（F;R ，）和 y，进行 估计。因此， （ 一） 计量模型对主成分 C（丑， R，） 的估计将不得不被可观测因宏 观经济运行中存在许多因素或大或小、 直接子 Y，的直接影响所修正。 为此目的， X，中的所有或者间接与政策不确定性产生关联，因此笔者需要经济因素分为两 组，即;慢速变化 ; 和; 快速变建立一个包含所有可能因素的提炼机制，形成对政 化;的经济变量。对 ; 慢速变化 ; 的经济变量进行策不确定性长期和短期影响机制 的描述。借鉴 FA?主成分分析，一个新的主成分向量开会从之前的 VAR模型， 可以有效解决在标准 VAR模型中所分类中提取。 自从这些因子根据定义不能与

17、可 观测遇到的有限信息问题，为基于全视角研究政策不确因子Y，同时相关， Y，的影响可以基于以下的多元定性对宏观经济的影响提供了一个较好的计量回归 进行测度 :框架。口。 C（ 丑， Y， ）=bsF:+byY ，+E: ，（3） 本文遵循伯南克等人 （Bernankeet aD 阳的方法。宏观经济变量及其政策不确定性的动态变化可而 b 作为估计因子 F的系数矩阵， b 是可观测因 sy经济理论与经济管理 2014 年第 2 期子 Y，的系数向量， E: ，是随机变量向 量，并且均值 二)变量选取和数据处理本文使用贝克等人 9J 构建的一个与政策 相关的为 O并且方差矩阵为 2。通过从ê

18、;( 丑，Y，) 中政策不确定性指数 (PUD作为 度量政策不确定的提取 byY; 不可观测因子且可以被估计，换句话代理变量，中 国政策不确定性指数时间序列来自说， 通过消除ê(丑，Y，) 对 Y，的直接依赖。 ; 经济政策不确定性 ;网站 C/.poli? 在第二步的分析中，式 (1) 可以被估计，通 cyuncertainty. com/) 。构建该指数基于三个组成部过在第一步的估计中替换真 实的不可观测因子 F，: 分: 第一部分就是集中量化与政策相关的经济政策 rP,l 不确定性的消息报道 ; 第二部分反映了在今后年份 r(L)1 .1= u, LY,J税务代码规定设定为到期

19、的数量 ; 第三部分使用经 P，和 Y，的脉冲响应函数由式 (4) 给出: 济预测者之间意见分歧作为政策不确定性的代理变量。 图 l 显示了政策不确定指 数的演变情况，基于 (4) 贝克等人 9J 构建的指数，其中的凸起区域代表了宏 C= 立。机 =立。吼 町观经济遭遇到政策不确定性冲击。尤其值得注意，而二 o'lJl 'jV = c?(L)-l 。最后，结合式 (2) 在 2001 年 9 月至 11 月， 2008 年 8 月至 2009 年 2 月以及 2011 年 10 月之后，政策不确定性指数大幅和式 (3) ， 再通过下面的转换， X，中每个变量 i 攀升，这也和外

20、部不利冲击密切相关，比 如 2001的脉冲响应函数可以被估计 : 年的;911; 事件以及 2007年下半年的美国次 贷危_ _ rP, l X俨=机及其之后欧洲主权债务危机， 都增加了中国政策 AA ly: J 不确定性。=?门(二 o'lJl 'jut-j) (5) 政策不确定性指数 400 350 300 250 200 150 100 50 O SP e 乒乒乒矿护。 P护矿 J 矿矿乒乒。乒 e 乒乒 f 铲矿 PP卢萨伸伸 67SJ E 扩;y ;y ;y ;y ;y ;y ;y ' ìì勺勺吵吵吵时间图 1 经济政策不确定性指

21、数 (PUI) 资料来源 : 经济政策不确定 性网站 C/.policyuncertainty4>>/) 。由于政策不确定性对宏观经济的影响是 短期获得性， 笔者选取了 105个宏观经济变量， 这些变的， 因此要对其进行较为 准确的分析，数据的频率量涵盖了产出、消费、股价、房价、技资、进出应该较 高，同时利用 FAVAR模型对宏观经济进口、 货币供应量、 利率、汇率、价格指数、 同业拆行分析时， 需要大量的数据集。 实证中， FAVAR解 利率等几乎所有的宏观 经济指标，变量的样本区的宏观经济信息集的构建主要依据斯托克和沃间为 1996年第 1 季度到 2011年第 4季度，部分季

22、森间的数据集，涵盖了宏观经济的 各方面重要信度数据是通过季度累计数或月度数据进行相应推导息。 基于斯托克 和沃森28J 、伯南克等人口 oJ 和我国计算出来的，对于实际产出类、实际消费 和零售类宏观经济数据资源的现实情况以及考虑到数据的可和价格类的大部分 变量，本文主要使用实际数量序经济理论与经济管理 2014年第 2 期列和基于同比和环比数据计算的定基比 序列，对其一直在持续。 因此，未预期的政策不确定性冲击对中需要进行价格调 整的序列，统一使用 CPI 的定于 GDP的影响是负向的，这和布卢姆 7J 的结论保 基比序列进行价格调整。对需要进行季节调整的原持一致。 (2) 固定资产技资 CI

23、FA)和出口(EX)始序列，本文采用 X-12 方法消除季节影响因素。 面对未预期到 的政策不确定性冲击， 脉冲响应都始所有的原始数据均来源于国际货币基金组织 的 IFS 终为负。关于政策不确定性对投资的负向影响可以数据库、 BvD 系列 Co 旧 ltryData 统计数据库、 中国从 ; 实物期权 ; 的不可逆性效应 12J 以及企业调整 资讯行 (ChinaInfo Bank) 以及和讯网 (/ 成本由来进行解释。由于政策不确定性 会增加证明 .hexun>/) 。技资合理的资本边际产品与证明收回投资的资本边由于 FAVAR要求经济信息集合 X，的所有变际产品之间的分离。 企业更加

24、喜欢 ; 等待和 观察; 量都是(0) 并且均值为 0，因此本文还需对所有胜过在政策不确定性情况 下承担成本高昂的行为， 的序列进行如下的处理 : 第步，根据各序列的含因此， 企业对投资行为变得更加谨慎。 因布卢姆等义和单位根检验的结果， 综合运用取 对数和差分的人 (Bloomet al) 田和布卢姆 7J 证明了当企业受到变换使之平稳化。对产出类和价格类的定基比和实较大的政策不确定性冲击的打击， 由于调整 成本的际数量序列， 通过取对数后一阶差分的变换使之成存在， 企业减少了技资 和雇佣。 而出口的减少是因为平稳的季度环比增长率。 对不平稳的利率序列， 为 政策不确定性的出现尤其是贸易政策

25、不确定性的直接差分使之平稳化。 对消费者 信心和预期指数以产生， 会创造一个等待进人外国市场的实物期权价及大部分的 短期利率序列等， 由于本身是平稳数据值， 直到获得更多出口市场的信息， 交易 成本增加而不用变换。 第二步，对经过上述处理后的数据进往往会抑制企业出口。 口 7J 此外，政策不确定性的增行标准化，即减去样本均值并除以样本标准差， 将加也会减少企业再投资的欲望，对企业出口产生不每个序列处理成均值为 O 标准差为 1的标准化序利影响。 (3) 政策不确定性冲击对于居民消费的总列。由 于维数太大， 本文省略了全部 105维序列、体影响也是负向的。 面对未预期到的 政策不确定性每个序列的

26、数据处理方式和 ADF检验结果的详细冲击， 社会消费品 零售总额 (TRS)的初始影响说明。为正，此后迅速下降，并且在第 3 期转为负面 影(三)经验结果与分析响，并且负向影响一直在持续。显然不确定冲击对1. 政策不确定性对宏观经济的影响于居民消费十分不利， 这是因为宏观经济中未预期 为了描述政策不确定性对宏观经济变量的影到的政策不确定性增加， 可能导致预 防性储蓄增响，本文使用 FAVAR模型估计宏观经济变量对加， 叫因此会抑制消 费开支。也可能是因为中国消政策不确定冲击的脉冲响应函数。 图 2 显示一系列 费者进入金融市场存在金融抑制， 或者中国社会保主要宏观经济变量面对未预期 的政策确定

27、性冲击估障网络不健全， 导致消费者推迟他们的购买决定， 计出的脉 冲响应函数图。本文使用一个标准的直到政策不确定性消除。 Bootstrap 方法， 分别进行 1000 次迭代，估算出政策不确定性对重要价格变量的影响取决于冲相 应的 90%置信区间。在模型中，本文定义政策击力度和持续时间。具体来说(1)股价指数不确定性冲击作为政策不确定性指数 (Pun100 (SP) 面对未预期到的政 策不确定性冲击，存在明个基点的新息。此外， PUIgd表示政策不确定显的 反转效应，初始影响为负，但在第 10期以后，性对 GDP冲击的响应， PUI股价 (SP) ，PUI 影响开始由负转正，正向影响在第 1

28、3 期达到最大，房价指数 (HPD 等意义类似。之后正向影响不断下降并趋近于 0。之所以出现先总体来说，从脉 冲响应图 2 可以看出，政策不负面后正向的影响， 可能是投资者面对未预期到的 确定性对实体经济的影响是负向的。具体来说 : 政策不确定性，首先卖出自己的 风险资产 (股票), (1) 面对未预期到 1个标准差的政策不确定性冲之后产生对风 险溢价的需求。 (2) 房价指数击，GDP的脉冲反应是逐渐下降， 其后负面影响 (HPI) 面对未预期到的政策不确定性冲击的影响和经济理论与经济管理 2014年第 2 期股价类似，初始影响为正，之后迅速转 为负向影响，内政策不确定性的不断增加，无论是本

29、国投资者还但是在第 11 期 以后，又转为正向影响， 正向影响在是外国投资者都对国内投资前景预期感到悲 观，因第 15 期达到最大， 之后正向影响不断下降并趋近于此国内资本大量流出， 导致本币不断贬值，实际有 0。总体来说，房价指数面对未预期的政策不确定性 效汇率不断下降。 (4) 政策不确定性 (PUD冲击冲击的影响为负。这可能是因为房 地产属于耐用品， 对通货膨胀 (IR) 的影响有正有负， 但是整体来看面对高的政策 不确定性， 耐用品消费会和商业固定是负向的。 显然， 宏观政策不确定性对通货 膨胀的资产技资一起下降， 5 而房地产需求的减少不可避免影响存在混合效应， 但整体为负。 l1J

30、 这和霍兰地导致房价下降，以实现新的均衡。 (3) 面对未预 (Holland) 间的结论保持一致，他认为由于中央银行期的政策不确定性冲击，实 际有效汇率 (REER)拥有保持长期价格稳定的义务， 面对较高的政策不的初始影响 为正，之后迅速下降， 从第 5期以后转确定性， 采取紧缩性货币政策减小平均通 货膨胀率，为负向影响， 且负面影响一直在持续。 这是因为国使政策不确定性产 生的成本降到最小。 PUlE PUlPUI HPI SP 0.4 0.5 。.2 。:lKFi 乌; 二二 二-0.2 -0.4-1'3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 3 6 9

31、12 15 1821 24 27 30 33 36 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36期数期数期数 PUl REERPUI IR PUI IFA 0.5 0.4 ,r -:7;- - 一一句, 0.2f 目，目，0(;' 啪L 二刃之;二;二飞。飞飞、巴 ;- ，- - 仇 -一一J - 斗 0.2 !Vr- 飞二一一一 -' ;-一: ，.-' 一-0.4 36 9 12 15 18 21 24 27 30 33 品 l3 691215182l M 2730% 是 3 6 9 12 15 18 21 纠 27

32、30 3 如最 PUl TRS PUI EX PUI PUl 0.5 1.5 -. , 0.5t. ? , 01、-0.5 f '- -O.5f 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 -1 L'3-6-9-12-15:-1;':-8 公约约约扫 363 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 期数期数期数图 2宏观经济变量对政策不确定性冲击的脉冲晌应图 2. 方差分 解 var(Yt+k-Y' 十是 It I e; ' UI ) var(Y ， +是 Y'+klt) 除了

33、脉冲 响应函数， 笔者还需要定量估计变量间的影响关系， 通过采用方差分解的方法获 取不同 FAVAR框架下的方差分解衡量一个结构性冲击的相对重要性， 其结果是部 分变量被公共因素解方程的冲击反应对各个变量波动的方差贡献率构释。 对于 X 的方差分解可以表示为 :it 成。方差分解可以通过分析每一个结构性冲击对内生 变量变化的贡献度，以进一步评价不同结构冲击 AivarCC. 什 K-C 什 K!z|EfUI)AFZAivar(C. 什 K-C计 KI，)A'i 的相对重要性。政策不确定性冲 击(e; 'UI ) 而产生的部分方差可以表示为 :从表 1可以发现，除了各宏

34、观经济 变量自身变 zz经济理论与经济管理 2014 年第 2 期化的贡献率以外，政策不确定性 CPUl) 对各宏观 12.970 5%和 13.088%。上述结果同样表明政策经济变量的方差贡献程 度有高有低。 其中，政策不不确定性冲击对房价、 投资以及出口变动产生十分确 定性冲击对实际有效汇率和通货膨胀率的方差贡显著的作用， 并且在中长期依旧 影响显著。最后，献率最高，截止到第 12 期，对实际有效汇率政策不确定性冲 击对 GDPCgd纠、股价 CSP)以 CREER和) 通货膨胀率 (IR) 的方差贡献率都超及社会消费品零售总额 CTRS变） 动的方差贡献率过 19%，分别为 19.391

35、6%和 19.1822%。 这说相对较小，均没有超过 10%，分别为 8.4659%, 明了汇率和通货膨胀率受到 政策不确定性冲击的影 4.5486%和 6.9089%。方差分解的结果可以表明， 响最大， 在中长期均有重要影响。 此外，政策不确政策不确定冲击会对整个宏观经济变量 产生影响， 定性冲击对房价指数、 固定资产投资和出口的方差但是影响程度存在 差异。相对来说，政策不确定性贡献率也较大，截止到第12 期，对房价指数冲击对汇率和通货膨胀的影响最为显著， 对房价、 CHPl）、固定资产投资 （IFA） 和出 口 CEX）的投资与出口的影响次之，而对 GDP、股价和消费的方差贡献率都超过 1

36、2%，分别达到 13.5587%、影响相对较小，和脉冲响应分析结果相一致。表 1 宏 观经济变量的方差分解结果一方差分解结果 2 变量 R1 2 4 8 12 gd 7.390 7 8.537 4 8.345 9 8.445 8.465 9 0.3502 SP 3.0283 1. 932 9 0.818 1 2.795 4 4.5486 0.933 4 HPI 7.4667 8.7032 10.549 5 12.591 3 13.5587 0.5179 REER 16.201 1 17.2898 18.260 5 19.1701 19.391 6 O. 617 9 IR 1. 956 2 5.

37、412 2 10.4809 17.148 19. 182 2 0.619 2 IFA 2.3086 9.095 8 12.883 9 12.968 12.970 5 0.4566 TRS 5.939 3 7.387 7 7.107 8 6.921 2 6.9089 0.4174 EX 0.0467 11. 574 3 12.752 8 13.027 7 13.088 0.6594 3.政策不确定性影响宏观经济变量的预期渠道家和消费者对宏观经济表现情况的心理预期程度。泰勒和麦克纳布 CTaylorand McNabb）30 的之后，使用 FAVAR模型估计宏观经济变量面对研究表 明，公众信心往往

38、具有顺周期性，而政策不经济主体预期行为的脉冲响应函数， 脉冲响应结果确定性是反经济周期的， 41 因此政策不确定性与经如图 3 所示。 其中 CIC 信心指数 ）是通过主成分分析法对企业家信心指数 CECl）和消费信心指 数济主体预期行为存在反向联系。也就是说，政策不 CCCl）提取的公共因子而组 建的时间序列，代表确定性增加， 会导致经济主体对宏观经济的预期感经济主体 对宏观经济的预期。脉冲响应结果发现，到悲观，因此公众信心会下降。为检验 预期渠道，笔者的处理方法是，若引人经济主体的预期对宏观企业家信心指数CECl）和消费信心指数 CCCI）经济变量的影响和政策不确定性冲击对宏观经济变变动对

39、宏观经济的影响和政策不确定性冲击对宏观量的脉冲响应相一致， 则认为 政策不确定性冲击是经济的影响十分类似。 当政策不确定性增加， 经济通过预期 渠道起作用。 主体对宏观经济的预期十分悲观， 导致公众信心指本文选取企业家 信心指数 CECl）和消费信心数下降，这会对 GDP、股价、房价、实际有效汇指数 CCCl）作为经济主体预期行为的代理变量，率、通货膨胀率、固定资产投资、居 民消费以及出数据来源于 中国经济景气月报 ） ，用以反映企业口产生显著的负 面影响。脉冲响应结果证明了政经济理论与经济管理 2014年第 2 期策不确定性可以通过预期渠道影响宏观 经济变的政策不确定性冲击， 就必须重视经济

40、主体的量， 因此政府或者货币当局 制定政策以应对外在预期。 CI gQ 伊 CJ .SP Cl HPI 0.5 0.5。.40.2 , l '- 、, , 。伊宁。 1卜一一 J:V ，?三 1-0.51 -0.51 -0.4 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 3 6 9 12 15 18 2124 27 30 33 36 期数期数期数 CI REER Cl一.I R CJ. IFA 2 0.5 0.4 , ,同-. 屿; 民二二二二 ! 仲严工1 1-1-0.4 3 6 9 12 15

41、18 21 24 27 30 33 363 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36期数期数期数 CJ .TRS CI EX 0.2 , 、, 、' 。;L40.5f -! 斗 F7 30 33 36 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 期数期数图 3 宏观经济变量面对经济主体预期行 为的脉冲晌应图结果表明， 政策不确定性冲击对汇率和通货膨胀的四、 结论影响 最为显著，对房价、投资和出口的影响次之，而对 GDP、股价和消费的影响相对 较小。进一步本文采取贝克等人阳的政策不

42、确定性指数， 利检验政策不确定冲击 的作用渠道，发现预期因素起用 FAVAR方法分析政策不确定性冲击对中国宏观作 用。经济的影响。为了更加准确地描述政策不确定性对上述结论对于我国制定和 实施宏观经济政策具宏观经济变量的真实影响关系， 这个方法要求笔者有重要的 启示意义。一方面政策不确定性对实体经使用大量宏观经济变量的数据集构建脉冲响应函数。济的负向影响， 要求尽量保持宏观经济政策的稳定脉冲响应结果表 明，政策不确定性冲击会对实性和持续性。 另一方面， 政策不确定性通过预期渠 体经济产生负向影响 （ 即导致 GDP、技资、消费道起作用，要求增强宏观经济政 策的透明度，并加和出口下滑 ） ，而对重

43、要价格变量 （房地产价格、 强与公众信息 沟通，引导公众合理预期。另外，需股票价格、汇率和通货膨胀率 ） 的影响取决 于冲击要进一步增强实体经济应对外部冲击的能力， 使得的力度和持续时间， 总 体来看是负向的。 方差分解政策不确定性对宏观经济的不利影响降到最低。 参考 文献 1J E. Albagli. Ampl出 cationof Uncertainty in Illiquid MarketsZ/OL. /.igier.unibocconi.it/files/ Am?plification _ of _ Uncertainty 1J. pdf, 2013 一 09 一 12.24经济理论与经

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