“通脹目標制”的教訓
    2010-06-18    作者:袁東    來源:上海證券報

    目標者,只能存在於未來預期之中。一旦實現,就不再成其為目標,只能是確定和實現新目標的基礎。目標和預期不可分割。改變預期,就意味着調整目標;調整目標,也意味着預期發生了變化。預期是意識和信念的反映,意識和信念則取決於歷史經驗的累積。從這個意義説,預期就是基於過去而對未來的推斷和預測。一方面,這種推斷和預測不可避免地有着某種程度的隨意性,另一方面,它們又影響甚至決定着人們的當前行為。依此認知,將有助於正確理解包括貨幣政策在內的很多事情。
  1995年4月在哈佛大學舉辦的第一屆阿爾文漢森公共政策論壇上,圍繞着MIT教授索洛和斯坦福大學教授泰勒提交的有關貨幣政策是相機抉擇還是按照既定規則決策的主題論文,學者們展開了針鋒相對的討論。
  在索洛等人看來,央行只能根據實際經濟形勢,嘗試性地謹慎地,但又不失靈活地確定和調整貨幣政策。而泰勒等人認為,基於時間不一致性、預期、可信度等因素,央行應確定一系列規則,針對某些關鍵經濟變量設定相應的目標水平,以此為央行提供一套標準化的行為程序。能夠設定量化目標水平的指標包括通脹率、失業率、貨幣供應量,甚至利率。其中,最為有名的是“通貨膨脹目標制”。比如,一旦超過2%的容忍水平,央行就可以實施緊縮政策。這被經濟學界稱為“泰勒規則”。
  其實,今天看來,這種爭論沒有多大意義。在最早也最有力倡導財政政策與貨幣政策的凱恩斯經濟理論中,作為宏觀調控的兩種政策均是相機抉擇的,無非是經濟過熱時採取緊縮政策,衰退時實施擴張政策,只不過,對過熱和衰退的判斷,不同的人有不同的標準,每個特定的歷史階段,判定的依據也不同。
  自上個世紀70年代起,貨幣主義的領軍人物弗裏德曼,就試圖為貨幣政策制定“規則”。最典型的是,他主張為每年的貨幣供應量增長率設定一個目標幅度,比如4%,超過時則施以緊縮政策。如此,就可以由一台計算機代替中央銀行眾多官員,自動對貨幣水龍頭施加調控。
  所謂新派的“泰勒規則”,猶如弗裏德曼的巨型計算機,都屬於“規則制”:試圖以預設的參數目標,作為貨幣政策調整的依據,依此減少人為隨意因素,進而防止貨幣政策的偏差。可是,現實中,不僅難以確定一個作為客觀標準的參數變量及其目標水平,而且依此行事,反而增加了不確定性和偏差。無論是弗裏德曼的貨幣供應量目標,還是泰勒的通貨膨脹率目標,抑或是實際GDP與潛在GDP的缺口,以及失業率目標,所有這些可能被盯住的經濟參數計算及其目標水平的確定,無不以某些特定的假設為前提。問題是,這些假設合理嗎?況且,將盯住參數的目標水平定為多大才符合客觀形勢,也難免有着很大隨意性。所以,完全按照“規則制”來確定貨幣政策,很可能導致央行的低效甚至失職,結果與預期恰好相反。
  最近的教訓是,在以美國為首的發達國家紛紛按照“通貨膨脹目標制”作為貨幣政策調整標準沒幾年後,便發生“次貸危機”並蔓延成全球性金融危機。儘管作為傳統上衡量通脹水平的指標,美國CPI在危機前處於相對穩定狀態,以此為目標規則的貨幣政策也就處於相對寬鬆狀態,但二戰以來最大規模的金融危機證明,美聯儲貨幣政策失誤,對危機的形成難辭其咎。如果不是大量流動性的氾濫,怎麼會有房地産泡沫及其破滅所帶來的危機呢?只不過,膨脹的貨幣被廣度和深度越來越大的資産市場所吸納而已。
  因此,僅僅將CPI衡量的通貨膨脹目標作為美聯儲行為的依據,極大地忽略了金融資産市場對過多流動性的吸附,以及這種資産膨脹對實體經濟的影響;更忽略了金融衍生市場對貨幣流動性的創造能量:當今的貨幣創造,不僅來自傳統存款類金融機構的存貸款業務,也日益來自名目繁多的金融衍生市場,比如,抵押貸款的多次證券化,無疑擴張了貨幣流動性的派生創造能力。其結果是,CPI,即美聯儲盯住的通脹率,倒是在既定目標範圍內,但超級資産泡沫及其帶起的經濟過熱如火如荼地升起,只是不在央行的視野之內,非但沒有採取任何抑制舉措,反而在政策措施和信號上一再放縱,直到泡沫破滅並帶來了比惡性通脹還要嚴重的經濟衰退。可見,央行如若遵循所謂的“完全規則制”,不是刻舟求劍,就是削足適履。
  實際上,在紙幣本位時代,貨幣界於國家和市場之間,不可能只依賴一頭。作為現代紙幣管理機構的中央銀行,其所作所為,只能是一種在國家和市場之間尋求均衡的政府行為,肯定不是純粹的市場行為。確定和調整貨幣政策的基本行為,也只能是央行根據對市場和經濟形勢的分析判斷,謹慎而嘗試性地相機抉擇。當然,政府行為的屬性,又決定着央行是在既定政治框架約束下行動,因而,隨着經驗的積累,也就會形成一些行為規範,但這並不能否定貨幣政策是央行相機抉擇的結果。
  隨着經濟系統,特別是金融資産市場的擴張和深化,經濟受到外來“突發事件”的衝擊越來越頻繁,作為貨幣政策制定者的央行,視野應不斷放寬,在更加謹慎的同時,理應根據新變化及時靈活地確定和調整貨幣政策。

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