宏观锂济研定2012年第9期
中央银行沟通的金融市场效应冰
基于中国数据的实证分析
冀志斌 宋清华
内容提要 本文利用我国2006年 10月至2011
年 6月的数据，对中央银行沟通的短期金融市场效
应进行了考察。结论表明，我国中央银行沟通对短
期收益率和汇率具有显著的、合意的影响，但小于
货 币政策决定的效应。沟通有助于金融市场的稳
定，但不足以抵消政策决定中意外成分引起的波动
性。沟通对资产价格水平和波动性的影响均是非对
称 的 ，紧缩 意图沟通的效应 大于宽松 意 图沟通。进
一 步的分析表明，口头沟通的效应强于书面沟通，
货币政策意图沟通的效应强于宏观经济展望沟通。
关键词 中央银行沟通 货 币政策决定 资产
价格 EGARCH模型
一
、引言
20世纪90年代之前 ，由于受到“理性预期”理
论和“时间不一致性”理论的影响，多数中央银行在
货币政策实践中秉持着一种“神秘主义”的操作风
格——外界对货币政策的相关信息知之甚少。随着
理论和实践的发展，2O世纪90年代之后，货币政策
操作 目标由货币供应量转向了短期利率①，货币政
策的操作风格也逐渐由“神秘主义”转向了“透明主
义”，其主要表现就是中央银行不断加强与金融市
场和公众的沟通——举行新闻发布会 、货币政策委
员会成员接受采访或演讲 、定期发布报告等。货币
政策操作风格的转变主要反映了如下的经济学原
理 ：在以短期利率为操作 目标的策略下，引导公众
形成合理的预期能够增强货币政策效力②，而沟通
则是引导预期的有效工具(Eggertsson和Woodford，
2004；Woodford，2005)。
然而 ，货币政策操作归根结底是一种实践 ，现
实中的中央银行沟通能够引导金融市场形成合理
的预期 ，进而增强货币政策的有效性吗?针对这一
问题 ，学术界试图对中央银行的沟通效应进行评
估。坦率地讲 ，准确衡量中央银行的沟通效应并非
易事 ，因为中央银行在与公众进行沟通时，同时追
求不同的目标 。从长期看 ，中央银行试图稳定住公
众预期，尤其是通胀预期 ；而从短期看 ，又试图改变
市场对未来政策走势的预期。比较而言 ，对短期效
应的衡量更容易实现 ，因为在很短的时间窗 口里 ，
资产价格只对中央银行的沟通作出反应，通过金融
资产价格的即时变化可以对沟通效应进行确认。出
于可操作性的考虑，关于中央银行沟通效应评估的
研究，主要集中在了短期上。
围绕发达经济体中央银行的沟通实践，已经出
现了大量经验研究成果。Kohn和Sack(2004)较早
地 考 察 了美 联 储 (Fed)联 邦 公 开 市 场 委员 会
(FOMC)声明和前主席格林斯潘的国会证词对金融
市场的影响，结果表明FOMC的声明对短期和中期
收益率有影响，格林斯潘的国会证词对整个收益率
曲线都有影响，但他的其他演讲对金融市场的影响
却不 显著 。Lucca和 Trebbi(2009)也表 明美 联储
FOMC声明中的未来货币政策意图是长期收益率
的重要决定因素。Reeves和Sawicki(2007)考察英格
兰银行(BoE)沟通后发现，货币政策委员会会议纪
要和通货膨胀报告能够显著地影响到金融市场，但
委员会成员的演讲却不能。以上这些研究不仅表明
本文得到2011年教育部人文社科研究项 目(11YJC790309)、2012年国家社科基金青年项 目(12CJY110)和新世纪优秀人才支
持计~J(NCET一10—0778)的资助，论文入选2012中国金融国际年会(2012年7月9日一12日，重庆)。
45
宏观锂济研 2012年第9期
沟通对金融市场具有影响，还似乎反映了书面沟通
效应强于口头沟通。不过，其他一些研究却发现政
策制定者的口头沟通对金融市场也有显著影响。比
如 ，Andersson et a1．(2006)发现 ，瑞典中央银行除
了利率决定公告外，决策者的口头言论对收益率的
影响在统计上和经济上都是显著 的；Ehrmann和
Fratzscher(2007)也 表 明 Fed、BoE和 欧 洲 央 行
(ECB)决策者的演讲和采访对金融市场上短期到
五年期之间绝大多数收益率均有影响 ；Ranaldo和
Rossi(2010)表明瑞士国民银行官员的演讲以及货
币政策决定公告都能够显著地影响到货币市场上
资产价格的变动 。之所以出现结论不太一致 的情
况，有可能是各项研究在确定沟通时间的方法上有
所不同，最终导致结论的差异。
同时，经验研究还分析了不同的沟通内容对金
融市场的影响。总的来看，未来政策利率沟通对短
期收益率的影响最为显著并且影响方向与沟通意
图一致；对长期收益率也具有重要作用 ，甚至对收
益率曲线中端的影响有时强于对短端的影响；对汇
率 的 影 响 并 不 像 对 收 益 率 影 响 那 样 一 致
(Andersson et a1．，2006；Ehrmann和 Fratzscher，
2007；Jansen和De Haan。2007)。与未来政策利率沟
通相比，宏观经济展望沟通对短期收益率的影响程
度较小 ；对长期收益率的效应在不同的国家表现不
同 ；对 汇率 具 有 一 定 影 响 (Musard—Gies，2006；
Ehrmann和Fratzscher，2007；Rozkrut et a1．，2007)。
近年来 ，我国中央银行也顺应了国际中央银行
界不断加强沟通 、增强透明性这一潮流 ，在货币政
策信息披露和沟通交流方面做了大量工作，比如定
期发布货币政策执行报告 、择时召开新闻发布会
等。但我国货币政策的操作策略⑧以及金融市场的
发达程度与发达经济体相比有很大不同，专门对我
国央行的沟通效应进行研究，对于改进货币政策操
作策略、提高政策有效性，不仅必要而且重要。我国
学者谢平 、程均丽(2005)、徐亚平(2006)、张鹤等
(2009)等围绕货币政策透明度与货币政策有效性
进行了研究，但他们强调的是货币政策目标、反应
函数等信息的公布对货币政策的影响，并未涉及新
闻发布会、演讲等经常性沟通事件的效应。李云峰、
李仲飞(2011)、冀志斌、周先平(2011)等较早地涉
足了这一领域，但他们的研究还是相当初步的。因
此 ，本文的研究动机就是，在前人的基础上对我国
中央银行的沟通效应进行全面考察，为改进我国货
币政策操作策略、增强政策有效性提供一些理论借
鉴。
本文除引言外分为四部分：第二部分是我国中
央银行沟通事件的确定和分类；第三部分介绍了经
验分析使用的变量、数据和模型；计量结果在第四
部分列出；最后是结论和政策建议。
二、我国央行沟通事件的确定和分类
首先将我国央行的沟通事件按照渠道分为书
面沟通和口头沟通 ，前者主要包括每季度发布的货
币政策执行报告、货币政策委员会会议公告，后者
指新闻媒体刊登的中国人民银行行领导④个人关于
货币政策和宏观经济前景的演讲 、采访等言论。之
所以关注央行领导的言论—— 国外文献一般关注
货币政策委员会成员，是因为我国的货币政策委员
会没有决策权，它仅仅是央行制定货币政策的议事
机构 ，并且委员会中除央行领导以外的其他成员很
少公开发表关于货币政策的言论。其次，根据内容
将沟通分为未来货币政策沟通和宏观经济展望沟
通，前者指未来利率、存款准备金率变化的信息 ，后
者包括央行对未来通货膨胀和经济增长所做的预
测。最后 ，确定这些沟通事件所暗含的货币政策意
图，分为紧缩的、中性的和宽松的三类。
考虑到数据的可得性⑤，我们选择沟通事件的
区间为 2006年 1O月到2011年6月。书面沟通信息
直接从央行网站获得。至于口头沟通，在确定人行
行领导及其任期后，利用百度搜索在互联网上进行
检索。具体方法是使用他们的姓名和“货币政策”、
“利率”、“存款准备金率”、“通货膨胀”或“经济增
长”等关键词，在样本区间及每个人的任职期间内
进行检索。由于我们要检验沟通事件对最近期的金
融市场是否有影响，所以只选择了关于这些沟通的
第一次报道。
关于沟通事件所暗含的货币政策意图分类，有
两点需要说明：第一，分类完全取决于我们对这些
报道的解读 ，不可避免地具有一定的主观性。为了
保证分类准确，我们首先分别独立地进行分类，如
果结果相同，则直接进行确认 ；若不同，则重新检索
宏观锃济研 2012年第9期
其随后的相关报道 ，根据这些后续报道再进行分
类 ；如果还无法明确进行 ，则将其直接排除。第二，
我们没有对书面宏观经济展望沟通进行分类，原因
在于 ：我国中央银行没有专门书面形式的宏观经济
展望沟通 ，仅仅在货币政策执行报告和货币政策委
员会会议公告中与未来货币政策取向一起提及，由
于货币政策取 向的沟通对市场预期的影响比宏观
经济展望沟通更加直接，所以可以忽略掉书面宏观
经济展望沟通。
利用上面的方法 ，在 2006年 10月到 2011年 6
月的区间内，我们对 中国人民银行的沟通事件进行
了检索和分类，结果见表 1。
表 1 我国央行沟通及其货币政策意图类型统计
(2006．10— 2O1 1．06)
书面沟通
未来货币政策取 向
合计 紧缩 中性 宽松
货币政策执行报告 19 6 8 5
货币政策委员会会议决议 19 6 8 5
合计 38 12 16 1O
占比 10O％ 32％ 42％ 26％
口头沟通
未来货币政策取 向 宏观经济展望
合计 紧缩 中性 宽松 合计 紧缩 中性 宽松
周小川I① 65 36 17 12 22 13 6 3
吴晓灵② 9 3 6 0 3 3 0 O
苏宁③ 20 3 12 5 8 4 3 l
易纲④ 38 16 14 8 12 6 6 0
刘士余⑤ 5 2 2 1 0 0 O 0
马德伦⑥ 6 2 1 3 2 2 O O
胡晓炼⑦ 8 7 1 O 3 3 O O
合计 15l 69 53 29 50 3l l5 4
占比 100％ 46％ 35％ 19％ 1OO％ 62％ 3O％ 8％
注 ：①2002年 12月起任行长。②2001年 4月一2o07年 12月
任副行 长。③ 2003年 1 1月一2010年 6月任副行 长。④
2004年 7月起任行长助理 ，2007年 12月起任 副行长 ，
2009年 7月起兼任外管局局长。⑤2006年 6月起任副行
长。⑥2007年 12月起任副行长。⑦2009年 7月起任专职
副行长
具体来看，货币政策执行报告、货币政策委员
会会议公告等书面沟通事件38次，其中紧缩、中性
和宽松意图的分别有 12次、16次 、10次 ，各占总书
面沟通次数的32％、42％、26％，值得注意的是，货币
政策执行报告沟通中政策意图的类型与货币政策
委员会会议通告中的完全一样，反映了我国央行在
书面沟通方面的一致性。货币政策委员会成员或／
和中国人民银行行领导以新闻发布会 、讲话 、演讲 、
采访等方式进行的口头沟通，共计 201次 ，其中货
币政策取 向沟通和宏观经济展望沟通分别为 151
次和50次。显然，政策取向沟通是我国央行沟通的
主要内容 ，其中宽松 、中性和紧缩意图各有 69、53
和29次，分别占比为46％、35％和 19％。与书面沟通
相 比，口头货币政策取向沟通更加保守。在宏观经
济展望口头沟通中，紧缩、中性与宽松意图的分别
有 31、15和4次 ，分别 占62％、30％和 8％，可以看出
宏观经济展望所透露的政策意图更为保守。在所有
口头沟通中，中央银行行长周小川I的沟通次数远远
高于其他行领导，他一人的货币政策取向沟通 占比
为43％，宏观经济展望的沟通 占比为44％，表明我
国央行行长承担着主要的口头沟通任务。
三、变量、数据与方法
(一)金 融市场变量与数据
出于研究的全面性 ，我们选择了短期同定收益
市场、长期固定收益市场 、股票市场和外汇市场上
的代表性资产价格。所有数据均是 日数据。
在短期固定收益率市场中，选择 1个月、3个月
和 1年的上海银行间同业拆放利率 (Shibor)，分别
用 Sh_lm、Sh一3m和sh-lv表示 。数据来 自上海银行
间同业拆放利率网站。由于我们重点要考察沟通对
收益率变化的影响 ，因此进入回归方程的变量为
Shibor的 日变化 ，即给定交易 日的Shibor与上一交
易 13的Shibor之间的差分 ，用D(Sh)表示。上海银行
问同业拆借 中心每一交 易 t3的 1 1：30向外公布
Shibor数据，因此D(Sh )反映的是 t交易 日11：30与
t一1交易 El 11：30之间的信息效应。我们选择待偿期
为2年、5年、10年的银行间固定利率国债即期收益
率代表长期固定收益率市场的情况，分别用B一2y、
B
一 5y和 B一10y表示。同样 ，进入回归方程的变量是
收益率的变化量 D(B)，即给定交易 El收益率与前
一 交易 El收益率的差分。债券市场于交易 日的16：
30停止交易 ，因此D(B )反映的是t交易 日16：30与
t-1交易 日16：30之问的信息效应。国债收益率数据
47
宏巩谨济研宏2012年第9期
来源于中国债券信息网。
对于股票收益率，我们选择了上证综合指数收
益率，因为无论从上市股票数量还是市值来看，上
海股票市场代表着中国股票市场的整体情况。股票
收益率通过上证收盘指数自然对数的差分得到，即
Stock =Ln(P )一Ln(Pl_1)。数据来 自巨灵金融数据库。
股市于交易 El的 15：00收盘，因此股票收益率反映
的是给定交易 日15：00与上一交易 日15：00之间的
信息效应。在外汇市场上，选择美元／人民币汇率中
间价为考察对象，因为这一汇率仍是目前中国外汇
市场上最重要的价格。汇率变动率通过给定交易 Et
与上一交易 日中间汇率 自然对数的差分获取 ，即
ER =Ln(E )一Ln(E 一。)，数据来 自中国外汇交易中心
网站。我国外汇市场上美元汇率采用的是直接标价
法，因此汇率的负值变化率意味着人民币升值，为
了和其他金融变量统一，我们将所有汇率变动率乘
以一1。另外 ，由于外汇交易市场在2010年 l2月 13
日之前于交易日当天的17：30收盘，而之后为16：30
收盘 ，所以给定交易 日的汇率变动率是当天收盘前
与上个交易日收盘后的信息效应。进入回归方程的
金融市场变量基本统计结果见表 2。
表2 金融市场变量的基本统计结果
变量 观测值 均值(百分点) 标准差 偏度 峰度
D(Sh— lm) 1184 O．oo43 0．2434 -7．9222 167．1095
D(Sh一 3m) 1l84 O．()o32 0．0404 —1．5690 84．3635
D(Sh—ly) l184 0．0018 0．0260 —21．438 641．1 146
D(Bd
_
2y) l184 0．0011 0．0343 —1．861O 26．726l
D(B
一
5y) 1184 0．0OH08 0．0387 O．1243 13．3362
D(B—lOy) 1l84 O．o008 0．0359 -0．2368 10．6702
Stock 1152 0．0378 2．0732 -0．3950 5．1758
ER 1l52 0．O174 0．0869 0．5976 5．9876
(二)控制 变量
短期内除了中央银行沟通可以影响到资产价
格变化外，还有其他一些因素也会影响金融市场，
其中比较重要的是货币政策决定和宏观经济数据
发布。为了分离中央银行的沟通效应，货币政策决
定和宏观经济数据发布应当作为控制变量进人回
归方程中。将货币政策决定也进一步分为紧缩和宽
松两类 ，由于中国人民银行的货币政策决定通常在
晚间公布，所以其中的意外成分对下一交易 日的金
融价格有影响。
就宏观经济数据发布来看 ，2009年上半年以
前 ，国家统计局定期发布季度、半年度和年度国民
经济主要指标数据 ，另外单独发布每月的CPI数
据 ；而 2009年下半年以来 ，调整为发布包括CPI在
内的月度主要经济指标数据。我们将 CPI和其他主
要经济指标 的发布作为统一的控制变量 ，由于宏
观经济数据发布对金融市场的影响不是我们考察
的重点 ，因此不再对其进行分类 ，仅仅将此作为回
归模型的一个哑变量。国家统计局通常在上午 以
新闻发布会 的方式进行主要经济数据发布 ，所 以
我们将严格按照金融市场各个变量数据的生成时
间 ，确定宏观经济数据发布事件进入回归方程 日
期。
(三)计量方法
通常来讲 ，金融市场上的时间序列分布与正态
分布相比，表现出有偏、尖峰厚尾的特征。从表 2基
本统计结果可以看到，各变量的偏度不为零，峰度
均大于5，表明这些变量不服从正态分布，其回归
误差项可能具异方差性。对具有这种特征的数据拟
合某种类型的ARCH模型，比方差相等的标准回归
模型能够更好地刻画回归方程误差项的异方差性，
估计 的结果也更加有效 。按照 Nelson(1991)的建
议，我们选择使用标准的EGARCH模型，因为它不
仅可以修正偏态、尖峰态和资产价格随时间变动的
波动性 ，而且在方差方程中不需要对右端系数施加
非负的限制。
r,=Ot+z~rt—l C +6 + (1)
fI I 、
m If 『一 ，薷 +
(2)
均值方程(1)中， 表示t时刻的资产收益率或
汇率变化 ，oz为常数项，C 表示中央银行沟通哑变量
向量 ，咒为控制变量哑变量向量， 为误差项 ，且在
t一1时刻的信息集下服从均值为0，方差为h 的正态
分布。方差方程(2)中，CD 、XD 也分别表示 中央银
行沟通和控制变量哑变量向量，但由于沟通和政策
决定具有方 向性的不同，均值方程中要体现方向
性，而方差方程中衡量波动性 ，不存在方向性的差
异，所以同一事件进入方程的方式有所不同(详见
实证结果部分)，使用的向量符号也不同。
宏观锃济研充2012年第9期
四、计量结果
(一)沟通的总体效应及对称性分析
1、沟通的总体效应
我们不区分沟通的渠道和内容，而是将所有沟通
看作一个哑变量进入模型。但由于沟通所暗含的未来
政策意图是有方向性区别的，其对市场的预期影响不
同进而对收益率或 [率的影响方向也不同，所以对进
入均值方程的沟通变量根据其所含意图方向进行赋
值，即紧缩政策意图的沟通事件为+l，宽松的为一1，其
他为O。方差方程衡量的是各个因变量对收益率或汇
率波动性的影响，因此不需要对事件变量进行方向性
分类，即非中性的沟通事件为1，其他为0。另外，我们
还非常感兴趣 目前阶段中央银行沟通和货币政策决
定对金融市场效应的比较，由于货币政策决定也有方
向性，所以进入均值方程的政策决定变量也根据松紧
进行赋值，宽松的为一1，紧缩的为+1。由于宏观经济数
据发布事件不是我们关注的重点，因此不论在均值方
程还是方差方程中均不做方向性区分。用Comm代表
沟通事件 ，用Deci表示货币政策决定声明事件，用
Macr表示宏观经济数据发布事件。
表 3是中央银行沟通总体效应的实证结果 ，其
中省略掉了常数项和宏观经济数据发布事件变量的
估计值。从均值方程看，中央银行沟通在长短期收益
率方程和汇率方程中的系数均是正值，在股票收益
率方程中的系数为负。这表明含有货币政策紧缩意
图的沟通，导致收益率上升、本币汇率升值、股票收
益率下降 ；而含有宽松意图的沟通 ，使得收益率下
降、本币贬值以及股票收益率上升。这表明中央银行
沟通对金融市场的影响与其期望的方向相同，也与
对 发 达 经 济 体 的 研 究 结 论 一 致 (ghrmann和
Fratzscher，2007等)。从显著性来看，只有 1个月、3个
月的Shibor和汇率方程中，沟通系数显著不为零，说
明沟通对短期收益率市场以及汇率市场的水平影响
显著，而对长期收益率市场和股票市场则没有显著
影响。另一方面，货币政策决定在各收益率方程和{[
率方程中系数均为正，表明紧缩的政策决定引起了
收益率和汇率的上升。从显著性来看 ，在收益率方程
中的系数绝大多数显著不为零，而在汇率方程中的
系数却不显著，股票收益率方程中系数为正，且不显
著。通过比较显著的沟通和政策决定在收益率方程
中的系数，我们发现政策决定的系数明显大于沟通
的，表明虽然沟通已经能够在正确的方向上引导预
期 ，但程度还远远不够，政策出台仍给市场带来了相
当程度的意外。这也说明我国中央银行沟通的效应
还有相当大的提升空间。从方差方程看，沟通在收益
率方程(除待偿期为 1O年期的国债收益率方程外)
和汇率方程中的系数均为负值，且在 l％的显著性水
平下显著 ，表明央行沟通减少了金融市场的波动性。
货币政策决定在除股票收益率方程之外的所有方程
中，系数均为正，且显著不为零，表明政策决定中的
意外成分引起了资产价格的波动。从数量级上看，沟
通减少的波动性不足以抵消政策决定引起的，这再
一 次印证了我国央行的沟通并未完全使得货币政
策出台达到“水到渠成”的效果。
表 3 沟通的总体效应
均值方程
—
D(Sh_lm) D(Sh一3m) D(SILly) D(B一2y) D(B～5y) D(B一10y) Stock ER
0．0032* 0．0025* O．O00O 0．0007 0．0Ol3 0．0000 -0．2254 0．008l
Comm
．oooo) fO．00861 rO．72581 (0．5652) rO．49131 (0．9770) (0．1 134) f0．00001
I 。eci 0．0349* 0．0139* 0．0051 0．0364* 0．0298* 0．0285 0．1530 O．0OHD4
rO．00001 (0．0000) (0．4887) fO 00001 (0．0000) (0．0000) (O．5499) (0．2553)
方差方程
一 1．6251 —0．8375* 一0．6898* -0．2468* -03411 O．2601$ O．0()o5 -0．54oo
Comm
(0．0000) fO．00001 (0．0000) m．oooo) rO．0000) rO．00001 rO．99091 f0．00001
0．8717 3．5712" 6．0806* 1．2500* 0．9242* 1．42l8 O．1O9l O．6O15
DCCi
f0．oooo) (0．0000) (0．0000) (0．0000) f0．00001 ．00001 fO．20881 fO．00001
注 ：括号里的数值为P值 ，“ 表示该系数在 1％的水平下显著。
49
宏观锃济研完2012年第9期
2、沟通效应的对称性分析
中央银行沟通所暗含的未来政策意图有松紧
之别，它们的效应是对称的吗?为了回答这一问题，
我们需要分别考察紧缩和宽松沟通各 自的效应。具
体做法是 ，将沟通分为紧缩沟通和宽松沟通两个哑
变量 ，用 Comm—tight、Comm
_ loose表示。同时为了与
政策决定的效应比较，我们也将政策决定分成紧缩
决定和宽松决定两个哑变量 ，分别用 Deci—tight和
Deci
_ loose表示 。宏观经济数据发布事件进入方程
的方式不变。
表4给出了实证检验的结果。紧缩沟通在各收
益率方程和汇率方程中的系数均是正值，而在股票
收益率方程中为负值，宽松的沟通系数正好相反。
这与上述沟通总体效应分析是一致的，紧缩的沟通
引起了收益率上升、汇率升值、股票收益率下降，宽
松的沟通相反。然而我们更加关注的是，两类系数
的显著性和数量大小。紧缩的沟通同样只对短期收
益率和汇率影响显著 ，但宽松沟通 的效应却不显
著。这表明紧缩和宽松沟通的效应是不对称的，紧
缩沟通的效应更加明显。宽松和紧缩货币政策决定
对各期国债收益率的影响方向都符合理论逻辑，但
很明显，紧缩的政策决定对资产价格的影响更加明
显，同样表明了不对称性 ，这与沟通的效应一致。政
策决定对股票收益率和汇率的影响方向不符合直
觉，且也不显著。在方差方程中，紧缩沟通和宽松沟
通在收益率和汇率方程中系数多数为负 ，且显著不
为零 ，表明两类沟通都有助于减少市场的波动性 ，
但从数量上考察，紧缩沟通的系数总体上大于宽松
沟通的，同样具有不对称性 ，即紧缩沟通对金融市
场稳定性的作用更大一些。无论哪个方向的政策决
定都增加了银行间国债市场收益率的波动性 ，并且
对波动性的效应大小基本相当，但与紧缩性沟通的
效应相比，其影响程度要大一些。
(二)不 同渠道沟通的效应及对称性分析
1、不同渠道沟通的效应
在此，我们将沟通变量分为书面沟通和口头沟
通 两 个 单 独 的 变 量 ，分 别 用 Comm_written和
Comm
_ verbal表示。与考察沟通的总体效应时相同，
在均值方程中，各个变量根据所暗含的未来政策意
图方向赋值 ，即紧缩意图为+1，宽松意图为一1，中
表4 沟通效应的对称性分析
均值方程
_ _
D(Sh—lm) D(Sh一3m) O(Sh—ly) D(B一2y) D(B_5y) D(B一1 Oy) Stock ER
0．0085 O．o006* 0．0000 0．0012 O．0001 0．0022 —0．16l1 0．0069***
Comm
—
tight
(0．0000) f0．00061 f0．7175、 f0．485 11 rO．94851 f(】．41541 fO．37581 (0．0562)
- 0．0003 -0．0006 -0．0006* ～0．0002 -0．0021 0．0022* 0．3964 0．0058*
Comm loose
(0．5767) (0．1 156) (0．0009) (O．94191 (0．7055) (0 0000) (0．0983) (0．0001)
0．0437* O．O130* O．0044 0．0320* 0．0291 0．0285* 0．0039 -0．O016
Deei
～
tight
f0．00001 r0．00001 (0．2848) f0．0000) 旧．00001 ．00001 rO．98831 (o．8059)
0．O170 -0．02854 -0．0394 一O．1522* -0．0760* -0．0612 一1．7185 -0．0078
f Deci loose
f0．4356、 f0．62031 fO．40601 f0．00001 f0．06341 f0．02771 『(】．16761 r0．9005、
I 方差方程
一 1．6407* -0．8131} 一1．1 l85* -0．1490" 一0．4128* 0．1646"* 0．0176 -0．2195"
Comm
—
tight
fU．00001 fO．0000、 (0．0000) rO．0044、 (0．0000) f0．0209、 fO．7358、 (O．00001
一 1．7573* -0．7384* -0．2084* -0．0697 O．023l O．3123* -0．019】 -0 6768*
Comm loose
f0．00001 f0．00001 (0．0220) f0．41531 f0．7578、 (0．0004) rO．7668、 f0．0000、
0．8456* 3．0061 4．8308* 0．6343* 1．0507* 1．5110" 0．0596 -0．0828
Deci
—
tight
fO．oooo) (0．oooo) fO．oooo) (0．oooo) rO．oooo) f0．oooo) (0．585 4) rO．34801
0．8258* 4．8518 6．6437* 2．3757* 1．3651 0．8272 0．2666 0．8255
Deci 1oose
(0．0000) f0．0000、 (0．oooo) (0．0001) fO．00401 f0．36691 (0．3054) f0．00001
注：括号里的数值为p值，“ 、“ 、“ 分别表示该系数在1％、5％、lo％ff9水平下显著。
50
宏巩锂济研定2012年第9期
表5 不同渠道沟通的效应
均值方程
D(Sh 1in) D(Sh一3m) D(Sh—ly) D(B一2y) D(B一5y) D(B一1Oy) Stock ER
0．0039 0．0006 一O．O003 -0．0025 0．0009 0 0072 -0．5373 -0．O148*
Cornrn written
rO．57551 (0．1463) (O．2160) (0．6276) fO．89l41 r0．09941 (0．1805) (0．0000)
0．0033 0．0021 0．0000 O．0O13 O．OO12 -0．0017 一O．1718 0．0038*
l Comm—verbal
．oooo) (0．0217) f0．85661 f0．25841 (0．5471) (0．5373) f0．2606] (0．0262)
方差方程
0．5084* -0．7874* -0．7322* 0．1635 —0．6021 -0．9332* -0．0050 -0．8925*
Comm written
fO．00291 (0．0000) (0．0091) (0．3 145) f0．00001 (O．0001) fO．96931 f0．00001
— 1．74l9 -0．759l —0．8087* -03l46* -0．2982* 0．3926* 0．0009 -0．3087*
Comm verbal
fO．00001 (0．0000) (0．0000) (0．0000) (0．0000) f0．00001 rO．98681 (0．0000)
注 ：括号里的数值为P值 ，“ 、“ 分别表示该系数在 1％、5％的水平下显著。
性为0。而在考察波动性 的方差方程 中，不再根据
方 向赋值，将非中性意图沟通事件赋值为 1，其他
为0，控制变量作为一般虚拟变量进入方程。
计量结果见表5。书面沟通在各个方程中的系
数有正有负，且不显著 ，而 口头沟通对 1个月 、3个
月 Shibor和汇率的影响系数为正 ，与前面分析沟通
整体效果时系数符号相同，并且在 5％的显著性水
平下都是显著的。这表明，发挥作用的沟通主要是
通过口头渠道进行的，这可能是由于口头沟通较书
面沟通更具及时、灵活 、频繁的特点 ，更能引起市场
参与者的注意。从方差方程来看 ，无论是书面沟通
还是 口头沟通在所有方程中的系数基本上都是负
值 ，且显著，说明两个渠道的沟通都有助于减少资
产价格的波动性 ，并且影响程度不相上下。同时也
表明，即使书面沟通对收益率和汇率水平的影响是
不显著的，但对金融市场的稳定却发挥了一定的积
极作用。
2、不同渠道沟通效应的对称性分析
我们将书面沟通和 口头沟通分别进一步分为
单独的变量 ，来考察不同渠道沟通效应是否是对称
的。具体来说，紧缩意图的书面沟通 、口头沟通和宽
松意图的书面沟通 、口头沟通分别作为哑变量 ，用
Comm
—
written
_
tight、Cornm
—
verbal
—
tight、Comm
—
writ—
ten
_ loose和 Comm— verbal 1oose来表示 ，当有沟通发
生时为 1，其他情况为O。控制变量进入方程的方式
不变，进入均值方程和方差方程的哑变量类型也是
相同的。
限于篇幅，未列出估计值的结果 。从均值方程
来 ，无论是紧缩的还是宽松的书面沟通系数在各个
方程中基本上都是不显著的，这与上边书面沟通效
应的考察结果是一致 的。而将 口头沟通分为紧缩
型 、宽松型变量进入方程后 ，均对短期国债收益率
的影响变得不显著了，这可能是由于数据观测值减
少造成的。不过对汇率的影响却还是显著的，但宽
松 口头沟通的系数符号与直觉不符。方差方程表
明，紧缩和宽松书面沟通在各个方程中的系数基本
上为负 ，表明有助于降低市场的波动性，但从显著
性和程度上看 ，紧缩书面沟通的影响要大一些，即
具有不对称性。而两类 口头沟通在减少各类资产价
格波动性方面大多是显著的，并且影响程度相当，
没有反映出明显的不对称性。
(三)不 同内容 沟通的效应及对称性分析
1、不同内容沟通的效应
同样 ，我们先从总体上考察这两类沟通各 自的
效 应 ，然后 再考察 各 自效应 的对称 性 。分别 用
Comm
— policy和 Comm
— prospect代表政策意 图沟通
和宏观经济展望沟通 ，进入均值方程的变量 ，根据
所暗含意图的方向，分别赋值+1、一1和0，而进入方
差方程的则不再进行方向性区分。
表6只报告了沟通变量的估计值。从均值方程
看，政策意图沟通对收益率、汇率的影响系数为正，
而股票收益率的影响系数为负，这符合直觉逻辑 ，
并且与前边的实证分析相一致。但从显著性来看 ，
只有短期收益率和汇率方程中的系数显著，这也与
51
宏巩锂济研 2012年第9期
前面的结论一致。而宏观经济展望沟通在各个方程
中的系数有正有负 ，且大多不显著 ，表明宏观经济
展望沟通对金融市场的效应微乎其微。这可能是因
为，经济展望沟通中所暗含的政策意图是间接的，
相对于央行的政策取向沟通 ，无论是从清晰．1生还是
可信性看，都不如后者。这一结论与已有研究结论
一 致 (Rozkrut et a1．，2007；Musard—Gies，2006等 )。
方差方程中，无论是政策意图沟通还是经济展望沟
通 ，都能够显著减少资产价格的波动性。特别是经
济展望沟通 ，虽然它对收益率水平没有影响，但对
降低市场波动性方面却发挥着合意的作用。
2、不同内容沟通效应的对称性分析
与前面的分析思路一致，我们对政策意图和经
济展望沟通的对称性也比较感兴趣。将这两个变量
根 据 所 包 含 的 政 策 意 图 分 成 独 立 的 变 量
Comm
—
policy
_
tight、Comm policy
_
loose、Comm
_ pros—
pect_tight和 Comm—prospect
— loose分别进入到 回归
模型中，当有沟通发生时为1，其他情况为0。同样，
控制变量进入方程的方式不变，进入均值方程和方
差方程的哑变量类型也是相同的。
限于篇幅，未列出估计结果。从均值方程可以看
到，将两类不同内容的沟通根据政策意图方向分类
独立进入方程后，从总体上说均变得不显著了。一方
面可能是由于数据减少的原因，另一方面也反映了
不同内容的沟通对资产价格水平的影响并不存在非
对性的差别。再从方差方程来看，沟通变量在各方程
中的系数基本上为负，且显著，但并不存在数量级别
上的明显差别，表明不论是政策意图沟通还是经济
展望沟通，在减少市场波动性方面均是对称的。
五、结论及政策建议
20世纪90年代以来 ，中央银行沟通成为一种
国际流行趋势。在此背景下 ，衡量中央银行沟通效
应成 为学术界 的一个热 门研究话题 。本文利用
2006年 l0月到2011年 6月的数据，对我国中央银
行沟通效应进行的全面评估 ，得到的结论如下 ：
我国中央银行沟通对短期收益率和汇率水平
具有显著的影响，并且影响方向与央行期望的一
致 ，但与货币政策决定的效应相比，沟通的影响程
度要小很多。货币政策决定不仅对短期收益率有影
响，其对长期收益率的作用也是显著的。目前我国
货币政策还主要是通过政策行动而非沟通来影响
金融市场，进而传导到宏观经济。沟通对各期收益
率及汇率的波动性影响是显著的，并且有助于金融
市场的稳定，但却不足以抵消货币政策决定中的意
外成分引起的市场波动。在短期收益率和外汇市场
上，紧缩意图的沟通无论是对资产价格水平的影响
还是对波动性的影响 ，均比宽松意图的沟通要大，
表明了我国央行沟通的效应并不是对称的。从沟通
的渠道看，口头沟通比书面沟通对资产价格水平的
影响大，但两者的影响都是对称的，两者在减少市
场波动性方面没有程度上的明显差别 ，书面沟通对
波动性的影响具有非对称性。从沟通内容来看 ，货
表6 不同内容沟通的效应
均值方程
D(Sh一1H D(Sh一3m) D(Sh—ly) D(B_2y) D(BJy) D(Bd～1Oy) Stock ER
0．0o14" 0．O011 0．0000 0．0008 0．0006 0．0016 -0．2395 O．O137*
Comm
_
policy
(0．0052) (0．o004) (0．6366) f0．53421 (0．7329) (0．5170) f0．1317、 (0．0048)
0．000l —O．00O5 0．0002 —0．0026 0．0008 0．0060*** -0．20OH0 0．0017
Comm _ prospect
r0．9733) (0．1787) (0．2127) fO．4162、 f0．87521 (0．095O) r0．4913) (0．8685)
方差方程
- 0．5309* -0．9879* -0．562O —0．2969* -0．3835* O．1l26 -0．o570 -0．oo38*
Comm — policy
f0．oooo) f0．oooo) f0．oooo) f0．oooo) 『o．oooo) (0．10701 f0．6190) (0．oooo)
- 0．6146* 一0．1889** 一1．4223* -0．0158 —0．1131 -0．5375* 0．5 102"* -0．0018
Comm— 。prospect
rO．0000、 f0．O3941 (0．0000) (0．8707) f0．2301、 (0．0001) (0．0336) f0．0000)
注：括号里的数值为p值，“ 、“术术”、“ 分别表示该系数在1％、5％、10％的水平下显著。
52
宏观锃济研宏2012年第9期
币政策意图沟通对短期收益率和汇率的水平影响
显著 ，并且影响是对称的，经济展望沟通则没有影
响。两者对波动性的影响显著 ，且是对称的。
为了使沟通发挥更好的作用，货币当局可以在
以下三个方面做一些改进。一是资产价格的市场
化。中央银行沟通发挥作用的直接渠道是金融市
场 ，市场越是有效 ，资产价格对中央银行所传递的
信息才越敏感，而资产价格的市场化是增强市场有
效性的必要条件之一。在条件逐渐成熟的情况下 ，
应当尽快实现利率 、汇率的市场化。二是提高经济
预测的准确性。在货币政策 目标函数和反应函数确
定的条件下，未来货币政策的走向完全取决于经济
前景 ，经济前景了然于胸，未来货币政策走向才能
成竹在胸，沟通的意图也就更加明确。三是提高公
众的经济金融素养。对于中央银行所传递的信息 ，
社会公众只有正确地理解并融入到 自己的预期才
能发挥其理想的作用，因此公众对政策意图的解读
能力直接影响到了沟通效应的发挥。中央银行应当
借助 自己的权威和影响向公众普及经济金融知识 ，
不断提高整个社会的经济金融素养。
注释：
① 比如，美 国、日本货币政策操作利率为隔夜利率 ，欧
元 区为短期投标利率 (bid interest)，英 国为 30～9O天的短
期利率。
② 中央银行直接操控的短期利率并不是经济主体进行
支出决策的依据 ，真正影响投资或消费支出的是金融市场上
的长期利率。根据利率期限结构的预期理论 ，长期利率是由
当期的短期利率和未来利率预期共同决定的。引导市场形成
未来短期政策利率的预期，就可以影响到长期利率的形成。
③ 比如 ，西方发达国家央行多将利率作为中间目标 ，而
我国将货币供应量作为 中间 目标；西力‘央行的政策工具主
要是公开市场操作，而我国则主要是存款机构的存贷款基
准利率和存款准备金率等。
④包括中国人民银行行长、副行长和行长助理。
⑤本文使用到的金融市场数据包括上海银行问同业拆
借利率 、银行间债券市场收益等数据 ，前者从 2006年 10月
开始发布，后者 自2006年 3月开始发布 ，为了统一期间，本
文确定时间区间从 2006年 10月开始。
②李云峰 、李仲飞：《中央银行沟通 、宏观经济信息与货
币政策有效性》，《财贸经济))2ol1年第1期。
③谢平、程均丽：《货币政策透明度的基础理论分析》，
《金融研究))2005年第 1期。
④徐亚平：《货币政策的有效性 与货币政策透明制度的
兴起》，《经济研究))2006年第9期。
⑤张鹤 、张代强 、姚远、张鹏 ：《货币政策透明度 与反通
货膨胀》，《经济研究}2009年第 7期。
⑥ Andersson，M．，H．Dill6n and P Sellin，Monetary Policy
Signaling and Movelnents in the Term Structure of Interest Rates．
Journal of Monetary Economics，2006，53(8)．
( Eggertsson，G．B．And M．Woodford，Policy Options in a
Liquidity Trap．American Economic Review，2004，94(2)．
⑧Ehrmann M．and M．Fratzscher，Communication by Cen—
tral Bank Committee Members：Different Strategies，Same Effee—
tiveness?Journal of Money，Credit，and Banking，2007，39(2—3)．
( Jansen，D．J and J．De Haan，Were Verbal Efforts to Sup—
port The Euro Effective?A High—frequency Analysis of ECB
Statements．European Journal ofPolitical Economy，2007，23(1)．
⑩Kohn D．L．and B．Sack，Central Bank Talk：Does it Matter
and Why?In Maeroeeonomies，Monetary Policy，and Financial
Stability，eds．by Bank of Canada，2004．
Lucca，D．O．and F．Trebbi，Measuring Central Bank Com—
munication：An Automated Approach with Application to FOMC
Statements．NBER Working Paper，2009 No．15367．
⑥Musard—Gies，M，Do ECB’S Statements Steer Short—Term
and Long——Term Interest Rates in the Euro——Zone?The Manches——
ter School，2006，74(Supplement)．
⑩ Ranaldo，A．and Rossi，E，The Reaction of Asset Markets
to Swiss National Bank Communication，Journal of International
Money and Finance，2010，29．
Reeves．R．and M．Sawicki，Do Financial Markets React to
Bank of England Communication?European Journal of Political
Economy，2007，23(1)．
⑩Rozkrut，M．，K．Rybinski，L．Sztaba，and R．Szwaja，Quest
for Central Bank Communication．Does It Pay To Be“Talkative?”
European Journal ofPolitical Economy，2007，23(1)．
⑩Woodford，M，Central—Bank Communication and Policy
Effectiveness，In The Greenspan Era：Lessons for the Future，Kan—
sas City：Federal Reserve Bank ofKansas City，2005．
(作者单位：冀志斌：中国社会科学院数量经济
参考文献： 与技术经济研究所博士后流动站、中南财经政法大
①冀志斌、周先平：《中央银行沟通可以作为货币政策工具 学金融学院，宋清华：中南财经政法大学金融学院)
吗——基于中国数据的分析》，《国际金融研究》20I1年第2期。 责任编辑 王晓红
53
