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一、引言

隨著我國貨幣市場漸趨成熟，在貨幣政策傳導機制中通過央行改變價格( 利率) 與數量( 基礎貨幣數量) 指標影響貨幣市場、資本市場，進而向各種長期與短期資產市場傳導貨幣調控意圖，最終影響實體經濟運行成為可能。債券市場由于到期日時間分布連續并連接短期和長期市場，可以由之得到的收益率曲線同時觀察貨幣市場與長期資本市場收益率相對變動。在眾多的債券收益率曲線中，由于國債存量規模大，交易活躍，國債價格( 收益率) 對市場資金供求變動以及經濟景氣變化反應敏感，國債收益率曲線對于前瞻金融市場走向以及市場經濟主體預期尤為重要。國債收益率曲線所包含的利率期限結構特征既可以為金融市場的資產定價提供無風險基準利率信息，也可以為經濟決策部門預期通貨膨脹以及未來宏觀經濟形勢提供有用的信息。

目前，國內外已有大量文獻對國債收益率曲線的長短期利差對宏觀經濟先行作用進行研究。過往研究表明，長短期利差對通貨膨脹和經濟增長具有預測能力。莫迪利亞尼( Modigliani) 和薩奇( Sutch) 通過將費雪方程式和收益率曲線的期限偏好理論聯系起來，從而形成長短期利差預測宏觀經濟的理論基礎。［1］其中，費雪方程式將名義利率分解為實際利率和預期通貨膨脹率。收益率曲線的期限偏好理論認為基于套利條件，在風險調整后，將到期期限n 年的債券持有1 年所獲得的預期回報率應該等于1 年期債券的回報率。

特桑瓦利斯( Tzavalis) 和威肯斯( Wickens) 將該理論進一步模型化，得到如下表達式( 1) :Ｒ( n，t) = Et r( n，t) + Etπ( n，t) + φ( n，t) ( 1)其中，Ｒ( n，t) 表示到期期限n 年的債券在t 期的即期利率，Et r( n，t) 表示在t 期所預期的未來n 年內的平均實際利率，Etπ( n，t) 表示在t 期所預期的未來n 年內的平均通貨膨脹率，φ( n，t) 表示期限n 年的債券持有到期的平均風險溢價。

公式( 1) 可以看作是一個n 期的費雪方程式。用公式( 1) 減去一個m 期的費雪方程式，就可以得到n 期和m 期之間的收益率曲線斜率。當m = 1 時，得到如下表達式( 2) :Ｒ( n，t) － Ｒ( 1，t) = Et［r( n，t) － r( 1，t) ］+ Et［π( n，t) － π( 1，t) ］+ φ( n，t ) － φ( 1，t) ( 2)其中，Ｒ( n，t ) － Ｒ( 1，t ) 表示n 年期債券的即期利率與1 年期債券的即期利率之差，即收益率曲線的長短期利差; Et［r( n，t ) － r( 1，t) ］表示預期的n 年期與1 年期實際利率的利差; Et［π( n，t ) － π( 1，t) ］表示市場預期的未來通貨膨脹率的變動; φ( n，t) － φ( 1，t ) 表示風險溢價的變動。［2］米什金( Mishkin) 提出收益率曲線的斜率可以準確地測量市場的預期通貨膨脹路徑，當且僅當以下3個限制性假設滿足時，假設一: 預期實際利率是固定的，不隨時間變化; 假設二: 預期是理性的; 假設三: 期限溢價是固定的，不隨時間變化。假設一使得公式( 2) 等號右邊第一項為0，假設二意味著由理性預期產生的某一時期的通貨膨脹預測誤差是不可預測的，即在債券存續期內，t 期預期通貨膨脹率的預測誤差不相關，假設三使得公式( 2) 等號右邊最后一項為0。上述3 個假設中任何一個不成立，都會使得收益率曲線的解釋力更加復雜化，也會降低收益率曲線在預測未來通貨膨脹率變動中的價值。［3］在上述假設和模型框架下，如果價格水平是瞬時調整的，那么收益率利差對經濟增長沒有預測能力。

如果是另一種極端情況，即價格水平具有剛性，那么收益率利差的變動實際上反映了實際利率差的變動，因此，在這種情況下，收益率利差包含未來實際經濟活動信息。

埃斯特雷亞( Estrella) 和哈多維利斯( Hardouvelis) 發現長短期利差中包含未來經濟變動的信息，長短期利差對未來4 年內的實際經濟變量有較強解釋能力。［4］埃斯特雷亞和米什金通過對比分析美國、德國、英國、意大利和法國等國的利率期限結構與貨幣政策工具變量、通貨膨脹率和真實經濟活動之間的關系，發現利率期限結構對未來1—2 年的國民生產總值的增長率有較強的預測能力。［5］大部分研究結果表明，國債收益率曲線中的長短期利差對預測主要宏觀經濟指標具有重要作用。這種預測能力為市場預期未來經濟走勢和央行制定貨幣政策提供了有效的參考指標。王媛研究得出，收益率曲線對未來的經濟增長有顯著的預測能力，長短期利差擴大1 個百分點，意味著未來GDP 增長會加速1 個百分點。［6］宋福鐵、陳浪南運用格蘭杰( Granger) 因果檢驗證實收益率曲線斜率和央行的基準利率在預測經濟增長時有較多的獨立信息。同央行基準利率相比，收益率曲線的斜率在預測產出增長和通貨膨脹時顯然均具有較強的預測能力。脈沖響應函數結果表明，收益率曲線斜率能夠早于央行基準利率1 個月體現出產出的增長變動，能夠早于央行基準利率6 個月反映出通脹率的變動。［7］伴隨貨幣經濟學理論發展以及政策層面對研判市場前景的要求逾益深入，會進一步提出問題: 為什么長短期利差能夠預測未來經濟活動? 是什么因素導致長短期利差具有宏觀經濟先行指標的作用? 目前，有兩種主流的理論對這一問題進行解釋: 一種是認為長短期利差中包含的預期信息是影響其對未來宏觀經濟預測能力的主要因素。例如，漢密爾頓( Hamilton) 和基姆( Kim) 發現，利率預期和期限溢價對未來經濟活動均具有統計上顯著的預測能力，但無論從系數大小還是從統計顯著性上看，前者對未來經濟活動的預測能力都超過后者; ［8］昂( Ang) 、皮亞澤西( Piazzesi) 和魏( Wei) 則認為，長短期利差對未來經濟活動的預測能力主要來自對未來利率的預期，期限溢價的系數在統計上并不顯著。［9］也有學者認為貨幣政策信息是影響長短期利差對未來經濟預測能力的主要因素，例如，勞倫特( Laurent) 分析了期限利差如何反映貨幣政策立場的問題; ［10］普羅索( Plosser) 和盧文赫斯特( Ｒouwenhorst) 證明了長短期利差中所包含的未來經濟增長的信息依賴于當前和未來的貨幣政策。［11］此外，國內學者對于這方面的研究也有所涉及，例如，紀志宏分析了宏觀經濟政策變動和國債收益率曲線之間的一般理論聯系，剖析了宏觀經濟政策變動對國債收益率曲線的影響機制，他認為中央銀行應該把國債收益率曲線作為貨幣政策制定和執行的重要中介。［12］劉海東研究表明，我國貨幣政策的實施會對國債收益率曲線產生顯著的影響，但是貨幣政策對不同期限利率的影響不同，對短中期利率的影響要顯著大于對長期利率的影響。以受貨幣政策直接影響的銀行間7 天回購利率為代表，其變動對3 年、4 年期利率的影響要大于對9 年、10 年期利率的影響。［13］何運信通過實證分析，認為貨幣供給量變動會對收益率曲線的動態特征產生影響，主要是收益率曲線的斜率，而且貨幣政策變動持續的時間越長，影響效果越明顯。貨幣政策的不同模式導致了不同國家在執行貨幣政策時會產生不一樣的效應。［14］杜金岷、郭紅兵的實證檢驗表明，超額存款準備金利率對較短期收益率曲線斜度有較小的反向影響，對較長期收益率曲線斜度有較大的反向影響。當央行實施緊縮的貨幣政策( 提高超額存款準備金利率) 時，其結果是使長短期即期利率之差變小，基準收益率曲線變得平坦。［15］本文從政策反饋的角度出發分析國債長短期利差預測未來經濟活動的能力，即貨幣政策與國債長短期利差之間存在雙向反饋。由此首先將分析的問題界定為: 貨幣政策信息及其變動是否影響國債長短期利差預測未來經濟活動的能力? 并將研究指向具體到: 中國貨幣政策沖擊是否影響國債長短期利差預測未來經濟活動的能力? 下文結構如下: 第2 節通過線性回歸模型評估國債收益率曲線的長短期利差是否對未來宏觀經濟增長具有預測能力; 第3 節運用涉及4 個內生變量的VAＲ 模型獲取貨幣政策沖擊的具體信息; 第4 節將長短期利差分解為貨幣政策沖擊因素和其他( 非政策沖擊) 因素，并考察貨幣政策沖擊因素在預測未來宏觀經濟增長中的作用; 第5 節為結論和政策建議。

二、長短期利差對未來宏觀經濟增長的預測能力

本節采用線性回歸模型檢驗長短期利差對宏觀經濟增長是否有顯著預測能力。為了考察長短期利差對宏觀經濟增長的預測能力，我們選取了2006 年3 月至2014 年10 月的月度數據作為樣本。其中，長短期利差用中央國債登記結算有限責任公司發布的銀行間市場10 年期國債的即期利率與3 個月期國債的即期利率之差的月度算術平均值表示; 宏觀經濟增長變量( 預期值) 用宏觀經濟景氣指數中的一致合成指數表示。國債即期利率和宏觀經濟景氣指數的數據分別來源于Wind 數據庫和國家統計局。

借鑒埃斯特雷亞和哈多維利斯的關于檢驗長短期利差對宏觀經濟增長的方法［4］，建立如下模型:Δykt= α0 + α1 spreadst + et( 3)Δykt= ykt－ ykt－ 1spreadst = i10t － i1 /4t其中: ykt表示( t + k) 期的宏觀經濟景氣指數，k = 1，2，3……表示預測范圍; Δykt表示( t + k) 期的宏觀經濟景氣指數變動值，若該值為正數則表示( t + k) 期的宏觀經濟增長處于上升趨勢，若該值為負數則表示( t + k) 期的宏觀經濟增長處于下降趨勢。spreadst表示t 期的長短期利差; i10t表示t 期的10 年期固定利率國債即期利率月度均值; i1 /4t表示t 期的3 個月固定利率國債即期利率月度均值; α0和α1是回歸方程的待估系數; et是隨機誤差項。

通過設定模型的預測范圍k，分別取k = 1，2，…，考察長短期利差對未來k 期宏觀經濟增長的預測能力。利用OLS 方法對模型( 3) 的參數進行估計，并用Newey －West 異方差和自相關一致標準誤進行顯著性檢驗，模型的估計和檢驗結果如下:

表1 模型估計結果

預測范圍k( 月) α0 SE p 值α1 SE p 值Ｒ21 －0．569 0 0．221 5 0．011 6 0．394 2 0．151 9 0．010 9 0．188 32 －0．606 0 0．227 8 0．009 1 0．417 4 0．155 8 0． 008 6 0．209 33 －0．594 3 0． 212 4 0． 006 2 0． 405 6 0． 152 8 0． 009 3 0． 196 44 － 0． 488 5 0． 197 6 0． 015 1 0． 325 1 0． 155 0 0． 038 6 0． 125 75 － 0． 408 3 0． 194 7 0． 038 6 0． 265 9 0． 154 3 0． 088 0 0． 084 06 － 0． 362 3 0． 198 2 0． 070 7 0． 232 5 0． 157 6 0． 143 4 0． 064 27 － 0． 338 7 0． 197 7 0． 090 0 0． 216 1 0． 152 9 0． 161 0 0． 055 58 － 0． 306 5 0． 198 4 0． 125 7 0． 191 4 0． 149 6 0． 203 9 0． 043 59 － 0． 275 7 0． 192 6 0． 155 6 0． 168 5 0． 138 7 0． 227 3 0． 033 810 － 0． 232 6 0． 187 8 0． 218 6 0． 130 0 0． 126 3 0． 305 8 0． 020 111 － 0． 157 3 0． 177 1 0． 376 7 0． 071 5 0． 107 6 0． 508 0 0． 005 812 － 0． 054 9 0． 168 1 0． 744 8 － 0． 005 4 0． 095 2 0． 954 6 0． 000 013 0． 093 9 0． 187 3 0． 617 4 － 0． 112 1 0． 111 2 0． 316 1 0． 013 614 0． 220 0 0． 211 2 0． 300 6 － 0． 202 1 0． 135 6 0． 139 8 0． 043 115 0． 302 2 0． 215 1 0． 163 6 － 0． 260 4 0． 149 9 0． 085 8 0． 069 716 0． 313 5 0． 206 0 0． 131 7 － 0． 266 2 0． 151 2 0． 081 9 0． 069 017 0． 302 8 0． 211 3 0． 155 6 － 0． 257 2 0． 152 3 0． 094 9 0． 059 618 0． 195 5 0． 197 6 0． 325 4 － 0． 183 8 0． 132 5 0． 168 9 0． 030 1注: a． 當p≤0． 01 時，表明模型的估計系數在1%的水平下顯著異于0; 當0． 01 ＜ p≤0． 05 時，表明模型的估計系數在5%的水平下顯著異于0; 當0． 05 ＜ p≤0． 10 時，表明模型的估計系數在10% 的水平下顯著異于0。b． 由于k ＞ 18時，系數α1在統計上不顯著異于0，因此省略后面的估計結果。c． SE 和p 值是經過Newey － West 異方差自相關一致標準誤方法修正后的結果。

通過觀察模型估計結果中估計系數對應的p 值，我們發現當k∈［1，5］和k∈［15，17］時，變量spreadst前面的系數α1在統計上顯著異于0; 而當k 取其他值時，系數α1不能拒絕異于零的原假設。計量結果表明，長短期利差對未來1—5 個月和未來15—17 個月的宏觀經濟增長變動具有顯著預測能力，①揭示出長短期利差對未來的宏觀經濟增長具有顯著的短期和中期預測能力。此外，我們也發現對于k∈［1，5］時，系數α1全部為正值，這表明長短期利差與未來的短期宏觀經濟增長趨勢成正向關系。而當k∈［15，17］時，系數α1全部為負值，表明長短期利差與未來的中期宏觀經濟增長變動趨勢成負向關系。

三、貨幣政策對長短期利差預測能力沖擊的估計

為了研究貨幣政策沖擊因素對長短期利差預測能力的貢獻程度，首先需要估計出貨幣政策沖擊。我們通過對貨幣政策相關的多個經濟變量建立VAＲ 模型獲取貨幣政策沖擊因素。

由于債券回購與同業拆借市場對央行利率和基礎貨幣調節所表征的貨幣政策意圖反應最為敏感，允許我們選取銀行間同業拆借加權平均利率( r) 表示傳導貨幣政策的間接變量，并將其與廣義貨幣供應量( M2) 、宏觀經濟景氣指數的一致合成指數( y) 和居民消費價格指數( CPI) 環比增長率( △CPI) 等變量共同納入VAＲ 模型中，從而估計出貨幣政策沖擊。計量分析以2006 年3 月至2014 年10 月的月度數據為樣本，數據來源于中經網數據庫。

在設定變量和模型的具體形式之前對模型所涉及的所有內生變量進行單位根檢驗，檢驗結果見表2。

表2 ADF 單位根檢驗變量檢驗類型( c，t，p) ADF 統計P 值r ( c，0，0) － 3． 979 2 0． 002 2In( M2) ( c，0，5) － 1． 836 9 0． 360 8y ( c，0，3) － 2． 159 4 0． 222 4ΔCPI ( c，0，0) － 7． 927 7 0． 000 0ΔIn( M2) ( c，0，4) － 5． 060 6 0． 000 0Δy ( c，0，2) － 4． 570 4 0． 000 3注: 檢驗形式( c，t，p) 中的c，y，p分別表示檢驗方程中的常數項、時間趨勢項和滯后階數，檢驗形式標準以各形式回歸方程的AIC 和SIC 準則確定; 滯后階數的選擇根據修正的SIC 準則確定; 各變量名前“Δ”代表一階差分序列。

單位根檢驗的結果表明，變量r 和△CPI 在1%的顯著性水平下是平穩序列。而變量In( M2) 和y 則是非平穩序列，但這兩個變量的一階差分序列在1% 的顯著性水平下是平穩的。因此，可以利用平穩的時間序列建立如下的VAＲ( p) 模型: ．

ΔytΔCPItΔln( M2)træçççççèö÷÷÷÷÷øt= Φ1Δyt － 1ΔCPIt － 1Δln( M2)t － 1rtæçççççèö÷÷÷÷÷ø－ 1+ Φ2Δyt － 2ΔCPIt － 2Δln( M2)t － 2rtæçççççèö÷÷÷÷÷ø－ 2… + ΦpΔyt － pΔCPIt － pΔln( M2)t － prt －æçççççèö÷÷÷÷÷øp+ε1tε2tε3tε4æçççççèö÷÷÷÷÷øt( 4)其中，Δyt是變量y 的一階差分形式，表示t 期的宏觀經濟增長狀況; ΔCPIt表示t 期居民消費價格指數環比增長率; Δln( M2)t是廣義貨幣供應量( M2) 取自然對數后的一階差分形式，表示廣義貨幣供應量增長率; rt表示t 期銀行間同業拆借加權平均利率; Φi表示系數矩陣，εit表示VAＲ 模型中的新息，i = 1，2，3，4，5; t 表示時期數，t = 1，2，3…T。

由于各內生變量都是平穩的時間序列，可以直接用OLS 法來估計方程( 4) ，并根據AIC 準則選取了最優的向量自回歸滯后階數為4 階，從而得到VAＲ( 4) 模型的參數估計結果及各變量的殘差估計值。由于我們主要關注的是貨幣政策沖擊ε4t，即影響短期利率的不可觀測的部分，因此用模型估計的殘差^ε4t來表示貨幣政策沖擊ε4t。

四、貨幣政策沖擊對長短期利差預測能力的影響

( 一) 將長短期利差分解為貨幣政策沖擊因素和其他因素

為了考察貨幣政策沖擊是否影響長短期利差預測能力的主要因素，必須先從長短期利差中分離出表示貨幣政策沖擊的變量。為此，首先用OLS 法將當期的長短期利差對當期和滯后期的貨幣政策沖擊進行回歸，回歸模型如下:spreadst = β0 + β1^ε4t + β2^ε4t － 1 + β3^ε4t － 2 +… + βp + 1^ε4t － p + ηt( 5)其中，βi表示回歸系數; ηt表示誤差項; p 表示滯后階數。

為了確定準確的模型滯后階數，我們對上述模型中的p 分別取1，2，3…，然后利用AIC 準則并結合模型估計系數的顯著性，最終確定最優的滯后階數為7( 模型回歸結果省略) ，AIC 統計量的結果如表3。

表3 AIC 統計量結果滯后階數p 1 2 3 4 5 6 7 8 9AIC 統計值1． 744 9 1． 617 6 1． 517 3 1． 405 1 1． 314 1 1． 237 4 1． 208 0 1． 209 9 1． 219 7在確定了模型的具體形式之后，可以將長短期利差分解為兩個部分: 一是貨幣政策沖擊因素，用speardst =^β 0 +^β1^ε4t +… +^β 8^ε4t － 7表示，即spreadst的擬合值; 二是貨幣政策沖擊之外的其他因素，用^ηt表示，即回歸方程的殘差。

( 二) 貨幣政策沖擊因素對長短期利差預測能力的作用

在將長短期利差分解成貨幣政策沖擊因素和其他因素之后，可以利用第二節中的線性回歸模型估計貨幣政策沖擊因素和其他因素對宏觀經濟增長的預測效果，從而得到貨幣政策沖擊是否影響長短期利差預測能力的信息。

將表示宏觀經濟增長的變量Δykt對貨幣沖擊因素變量spreadst和其他因素變量^η t進行OLS 回歸，從而獲得長短期利差預測能力的影響因素信息，模型形式如下:Δykt= γ0 + γ1 spreadst + γ2^ηt + vt( 6)其中，vt表示回歸方程的誤差項。

通過設定模型的預測范圍k，分別取k = 1，2，…，考察長短期利差中的貨幣沖擊因素和其他因素對未來宏觀經濟增長變動的預測能力。利用OLS 方法對模型( 6) 的參數進行估計，并用Newey-West 異方差和自相關一致標準誤進行顯著性檢驗，模型的估計和檢驗結果如下:表4 模型估計結果預測范圍k( 月) γ0 p 值γ1 p 值γ2 p 值Ｒ21 － 0． 452 9 0． 042 3 0． 293 0 0． 063 4 0． 590 0 0． 012 9 0． 222 62 － 0． 549 9 0． 012 8 0． 364 9 0． 020 3 0． 534 3 0． 021 7 0． 227 53 － 0． 621 7 0． 003 7 0． 419 6 0． 008 8 0． 392 5 0． 059 9 0． 204 44 － 0． 607 7 0． 004 2 0． 412 3 0． 014 7 0． 165 3 0． 384 1 0． 146 55 － 0． 552 0 0． 011 1 0． 373 3 0． 040 6 0． 054 2 0． 777 0 0． 110 86 － 0． 511 0 0． 016 6 0． 342 5 0． 064 2 0． 009 5 0． 961 4 0． 091 27 － 0． 463 7 0． 023 5 0． 303 2 0． 089 2 0． 036 2 0． 874 5 0． 072 48 － 0． 441 8 0． 033 7 0． 284 7 0． 110 4 0． 001 7 0． 994 4 0． 063 09 － 0． 405 5 0． 066 3 0． 254 8 0． 162 5 － 0． 004 9 0． 984 6 0． 050 410 － 0． 364 8 0． 110 9 0． 221 4 0． 230 2 － 0． 043 5 0． 864 3 0． 037 611 － 0． 312 1 0． 150 3 0． 186 9 0． 268 2 － 0． 154 2 0． 506 5 0． 033 212 － 0． 224 8 0． 210 3 0． 130 6 0． 315 5 － 0． 283 8 0． 221 2 0． 040 613 － 0． 166 1 0． 370 7 0． 098 0 0． 401 4 － 0． 531 6 0． 052 6 0． 108 714 － 0． 038 2 0． 839 7 0． 005 0 0． 966 0 － 0． 600 3 0． 047 3 0． 132 415 0． 019 6 0． 918 0 － 0． 044 2 0． 731 9 － 0． 629 3 0． 045 0 0． 150 016 0． 149 5 0． 393 6 － 0． 145 1 0． 269 6 － 0． 457 3 0． 080 0 0． 093 217 0． 173 5 0． 357 0 － 0． 163 3 0． 259 1 － 0． 391 4 0． 103 4 0． 072 518 0． 129 0 0． 510 2 － 0． 130 1 0． 352 4 － 0． 270 7 0． 229 1 0． 036 7注: a． 當p≤0． 01 時，表明模型的估計系數在1%的水平下顯著異于0; 當0． 01 ＜ p≤0． 05 時，表明模型的估計系數在5%的水平下顯著異于0; 當0． 05 ＜ p≤0． 10 時，表明模型的估計系數在10%的水平下顯著異于0。b． 由于k ＞18 時，系數α1在統計上不顯著異于0，因此省略后面的估計結果。c． p 值是經過Newey －West 異方差自相關一致標準誤方法修正后的結果。通過觀察模型估計結果中估計系數對應的p 值，我們發現當k∈［1，7］時，變量spreadst前面的系數γ1在統計上顯著異于0; 而當k 取其他值時，系數γ1不能拒絕異于零的原假設。這一結果表明長短期利差中包含的貨幣政策沖擊因素對未來的短期宏觀經濟增長變動具有顯著的預測能力，但是不具備中長期的預測能力。此外，當k∈［1，7］時，變量spreadst前面的系數γ1 ＞ 0，表明貨幣政策沖擊因素與未來的短期宏觀經濟增長變動成正向關系。當k∈［1，3］和k∈［13，16］時，變量^ηt前面的系數γ2在統計上顯著異于0; 而當k 取其他值時，系數γ2不能拒絕異于零的原假設。該結果表明，長短期利差中包含的其他因素對未來的短期和中期宏觀經濟增長變動具有顯著的預測能力，但是不具備長期的預測能力。此外，當k =［1，3］時，變量^ηt前面的系數γ2 ＞ 0，而當k =［13，16］時，系數γ2 ＜ 0，這一結果表明其他因素與未來的短期宏觀經濟增長變動成正向關系，而與未來的中期宏觀經濟增長變動成負向關系。

以上實證分析揭示出長短期利差的短期預測能力是受貨幣政策沖擊因素和其他因素共同作用的結果，其中，貨幣政策沖擊因素可以預測未來1—7 個月的宏觀經濟增長變動，而其他因素僅能預測未來1—3 個月的宏觀經濟增長變動，因此長短期利差的短期預測能力主要受貨幣政策沖擊因素的影響。非貨幣政策沖擊因素可以預測未來13—16 個月的宏觀經濟增長變動，而貨幣政策沖擊因素對未來8 個月以上的宏觀經濟增長變動沒有預測能力，因此長短期利差的中期預測能力主要受非貨幣政策沖擊因素的影響。

五、結論和政策建議

通過實證檢驗得出以下結論:

1． 利用線性回歸分析發現，國債收益率曲線的長短期利差對未來1—5 個月和未來15—17 個月的宏觀經濟增長具有顯著的預測能力。將預期期限劃分為短期( 12 個月以內) 、中期( 12—36 個月)和長期( 36 個月以上) ，實證結果表明長短期利差對未來的宏觀經濟增長變動具有顯著的短期預測能力，當時間尺度超過18 個月( 含18 個月) 時預測能力未能通過檢驗。此外，也發現長短期利差與未來的短期宏觀經濟增長變動趨勢成正向關系，而長短期利差與未來的中期宏觀經濟增長變動趨勢成負向關系。

2． 用銀行間同業拆借加權平均利率變動表示貨幣政策意向( 或行動) ，并將其與廣義貨幣供應量、宏觀經濟景氣指數的一致合成指數和居民消費價格指數( CPI) 環比增長率等變量共同納入VAＲ模型中，從而估計出貨幣政策沖擊。貨幣政策沖擊因素與未來的短期宏觀經濟增長變動成正向關系。

長短期利差中包含的非貨幣政策沖擊因素對未來短期和中期宏觀經濟增長變動具有顯著預測能力，但是不具備長期預測能力。非貨幣政策沖擊因素與未來短期宏觀經濟增長變動成正向關系，而與未來中期宏觀經濟增長變動成負向關系。

長短期利差的短期預測能力是受貨幣政策沖擊因素和非貨幣政策沖擊因素共同作用的結果。其中，貨幣政策沖擊因素可以預測未來1—7 個月的宏觀經濟增長變動，非貨幣政策沖擊因素僅能預測未來1—3 個月的宏觀經濟增長變動。因此可以判斷，長短期利差的短期預測能力主要受貨幣政策沖擊因素影響; 非貨幣政策沖擊因素可以預測未來13—16 個月的宏觀經濟增長變動，而貨幣政策沖擊因素對未來8 個月以上的宏觀經濟增長變動沒有預測能力，因此長短期利差的中期預測能力主要受非貨幣政策沖擊因素影響。

本文計量結果證實，在價格具有粘性的前提下，長短期利差中包含的貨幣政策信息與未來經濟增長具有關聯性。其原因在于，短期內價格無法迅速調整，通脹預期穩定，貨幣政策對名義利率調控會影響實際利率變化，進而引起社會投資和經濟增長率變化; 當期限延長，價格會調整至供求平衡水平，會改變通脹預期，貨幣政策對名義利率調控將完全反映在通脹預期中，無法影響實際利率。這一作用過程反映在收益率曲線中，表現為由貨幣政策變動引起的長短期利差變化與短期經濟增長關聯性大，與長期經濟增長無關聯性。上述分析為貨幣政策預期管理提供了可供思考的角度。

第一，貨幣當局可以將收益率曲線作為預期管理工具。由于長短期利差變化與未來短期經濟增長具有較強相關性，市場會將長短期利差作為預測經濟狀況的指標。當經濟處于上升周期時，若長短期利差持續擴大，經濟部門會預期未來經濟進一步向好，加快投資支出。此時，貨幣當局可以利用政策工具調節市場利率，緩和長短期利差的上升趨勢，穩定市場的樂觀預期，防止經濟過熱; 當經濟處于下行周期時，若長短期利差持續縮小，經濟部門會預期未來經濟進一步走弱，減少投資支出。此時，貨幣當局可以利用政策工具調節市場利率，改變長短期利差的下降趨勢，轉變市場悲觀預期，防止經濟衰退。

第二，貨幣當局應該重視管理通脹預期。長短期利差能夠預測短期經濟增長的前提是短期通脹預期保持穩定。如果短期內通脹預期波動較大，會影響長短期利差對經濟增長的預測效果，降低長短期利差作為預期管理工具的可行性。可進一步考慮，如果通脹預期在長期內能保持穩定，長短期利差對經濟增長的預測期限可能延長。若此假設成立，貨幣當局利用利率期限結構( 收益率曲線) 進行預期管理的時間范圍將更廣，有利于加強貨幣政策對經濟的長期影響能力。貨幣當局可以從增強政策可信度、穩定貨幣供應量增速，加強市場溝通與前瞻性引導等方面著手完善通脹預期管理，在條件成熟時，可將“通貨膨脹目標制”引入貨幣政策框架。

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