中国央行沟通渠道中的信号差异

《Economic Systems》:Signal Differences in Chinese Central Bank Communication Channels

【字体: 时间:2026年02月23日 来源:Economic Systems 3.3

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  本研究通过定量分析对比中国人民银行书面与口头沟通渠道的货币政策信号(CBS)特性,发现书面信号更具持久性、解释力强,且预期管理效果受市场情绪显著影响,而口头信号波动大且无显著预期管理效果。

  
李正辉|徐艳婷|邹文莉
广州大学经济与统计学院;广州大学国际金融研究所,中国广州

摘要

不同央行沟通渠道中的货币政策信号有何差异?本研究通过系统比较中国人民银行(PBC)通过书面和口头沟通传递的信号,提供了新的证据。我们根据货币政策执行报告、货币政策委员会会议记录(2003Q1–2023Q4)以及从百度新闻收集的PBC行长口头声明,构建了定量信号衡量指标。然后使用回归和向量自回归模型来评估这些信号在不同渠道中的即时性、持久性和预期管理效果。研究结果揭示了明显的渠道异质性:书面信号更强且更持久,而口头信号则更具波动性。尽管两种信号都能迅速反映在政策行动中,但书面信号具有更强的解释力,并对未来操作具有更持久的预测价值。此外,书面信号的预期管理效果取决于市场情绪状态,在市场情绪低迷时减弱,在情绪高涨时增强。相比之下,口头信号没有显著的预期管理效果。

引言

近年来,全球经济面临多重冲击,包括美中贸易紧张关系的长期升级、英国脱欧引发的市场动荡,以及俄乌战争导致的能源危机和供应链中断。同时,主要央行(如美联储)货币政策的不确定性加剧了金融市场的波动性,进一步增加了新兴和发展中国家的脆弱性。在全球增长放缓和外部不确定性加剧的背景下,央行的沟通已成为稳定预期和抵御外部冲击的关键工具。政策沟通是理解未来货币政策意图的关键渠道,为金融市场、企业和公众提供了重要参考,吸引了投资者、市场参与者和更广泛社会的关注。例如,在中国,与央行相关的搜索和新闻指数在货币政策会议、利率调整或经济预测发布等关键事件期间会激增,表明央行信号(CBS)受到了公众的广泛关注。1 然而,央行沟通并非单一的、孤立的行为,而是一个涵盖多种渠道的复杂系统。多种渠道的共存自然引出了一个核心问题:通过不同沟通渠道传递的CBS在特征和功能上是否存在差异?更具体地说,口头和书面CBS在引导当前货币政策行动方面是否存在差异?这些渠道在提供持续政策信息方面的能力是否不同?它们在管理市场预期方面的有效性又有何不同?
现有文献大多关注CBS的效果,特别是它们对外汇和股市的影响。关于外汇和股市的研究揭示了几种相似的模式,有三个关键发现。首先,CBS通过减少与回报相关的不确定性来稳定市场(Beine等人,2009年;Dewachter等人,2014年;Papadamou等人,2014年;Brzeszczynski和Kutan,2015年;Smales和Apergis,2017年;McCredie,2018年)。其次,CBS对市场的影响因个体和时间而异(Bulír等人,2013年;Lombardi等人,2017年;Anand等人,2021年;Du等人,2023年;Jyoti等人,2024年)。例如,Anand等人(2021年)发现,欧洲央行的信号影响了大多数欧元区国家的股市,但法国除外。同样,Jyoti等人(2024年)表明,CBS对能源股票的影响随时间而变化,在欧元区具有长期效应,在英国具有短期效应。最后,CBS对市场的影响受到沟通渠道、经济状况和市场情绪的影响。清晰透明的沟通、经济衰退和悲观情绪都会增强其降低波动性的效果(Papadamou等人,2014年;Smales和Apergis,2017年;Gardner等人,2022年;Du等人,2023年;Vyshnevskyi等人,2024年;Li等人,2025年)。
与此相关的研究探讨了央行沟通策略如何影响家庭的通胀预期。先前的研究表明,简化的语言信息和多媒体渠道的使用可以提高家庭的货币政策理解,并显著影响通胀预期(Bholat等人,2019年;Kryvtsov和Petersen,2021年;Ash等人,2024年)。
尽管这些研究在理解CBS方面发挥了重要作用,但仍有一些值得关注的问题尚未得到充分解决。首先,大多数文献仅使用单一属性(如清晰度)来衡量CBS,忽视了政策沟通的多维度性质。这种简化使得难以捕捉CBS在实践中的复杂性。其次,以往的研究主要依赖于书面文本,而口头沟通受到的关注较少。然而,书面和口头渠道在传递方式、目标受众和政策功能上存在差异。关于这些渠道差异是否转化为信号属性的系统性差异的直接证据仍然有限。第三,基于家庭的研究通常假设家庭理解和预期的变化足以代表宏观层面的沟通效果。然而,央行沟通的目的是引导市场预期并减少金融市场不确定性,而家庭和金融市场在信息获取能力、响应速度和决策约束方面存在差异。因此,仅基于家庭反应的证据无法完全确定CBS是否在宏观层面上实现了预期的预期管理目标。解决这些差距至关重要。在现实金融市场环境中,对CBS属性的更精确描述可以解释市场反应的异质性。
基于这些考虑,本研究在上述因素的基础上进行了扩展。此外,鉴于现有文献主要关注发达市场的央行,而这些发现可能不直接适用于发展中国家,我们选择中国作为研究对象。作为正在经历制度转型的大型开放型新兴经济体,中国提供了一个具有代表性的案例,可以为其他中等至大型新兴市场提供特定情境的借鉴。我们利用货币政策执行报告、货币政策委员会会议记录(2003Q1–2023Q4)以及通过百度新闻收集的中国人民银行行长的口头沟通,定量衡量了书面和口头CBS。首先,我们使用时间序列图和描述性统计来分析基本信号属性,包括清晰度、波动性和历史依赖性。其次,我们使用回归模型分析即时性的差异,量化CBS实现的速度。第三,我们利用向量自回归(VAR)模型研究持久性的差异,以反映信号对后续货币政策操作的影程度。最后,我们评估预期管理效果的差异,衡量CBS如何影响市场参与者对货币政策意图的认知,同时考虑投资者情绪的调节作用。
实证结果证实,CBS的效果在不同沟通渠道中存在差异。书面信号具有历史持久性和清晰度,而口头信号更具波动性,两者都与货币政策行动高度同步。除此之外,本研究还发现了两个新发现。首先,虽然书面和口头信号都传递了关于当前货币政策的重要信息,但其背后的机制不同。口头信号的信息价值主要归因于其与书面沟通的一致性,而其独立成分提供的政策指导有限。其次,在中国背景下,书面信号的预期管理效果受到市场情绪的强烈调节,而口头信号则没有显著引导预期的作用。
本研究在三个方面为文献做出了贡献。首先,我们超越了一维度量,开发了一个多维度框架来量化CBS属性。其次,我们提供了直接的经验证据,证明书面和口头沟通传递的系统不同信号。第三,我们评估了预期管理效果,并明确考虑了情境条件。这一选择是基于央行沟通的主要目的是引导市场预期,其效果本质上取决于市场环境(Chen等人,2024年)。这些贡献也具有实际意义。通过对CBS的多维度评估,本研究加深了对口头和书面沟通在政策传递中运作方式的理解。研究结果为政策制定者提供了优化沟通策略、增强预期管理和降低市场波动性的实证指导,同时帮助市场参与者提高信息解读和定价效率。此外,我们的结果为具有类似制度和市场条件的其他新兴经济体提供了实际参考,有助于设计更有效的沟通框架。
本文的其余部分安排如下。第2节概述了研究设计,包括假设和实证策略。第3节探讨了书面和口头CBS的即时性、持久性和预期管理效果。第4节总结了主要发现、实际意义和未来研究的方向。

部分摘录

理论分析

以往的文献通常将CBS简化为沟通是否清晰或是否立即引发市场反应(Beine等人,2009年;Bulír等人,2013年;Dewachter等人,2014年;Papadamou等人,2014年;Brzeszczynski和Kutan,2015年;Smales和Apergis,2017年;McCredie,2018年;Vyshnevskyi等人,2024年)。然而,这种一维视角不足以捕捉央行沟通在不同时间范围和行为考量下的复杂影响。

央行信号的基本特征

图1展示了央行口头和书面信号随时间的动态演变,以及它们与不同货币政策(紧缩、扩张和中性/稳健)的关系。
虽然这两种信号传递的货币政策信息总体上是一致的,但波动性存在差异。口头沟通信号表现出更高的波动性,在特定时间点有快速且显著的调整(例如,

结论与讨论

本研究使用2003Q3至2023Q4期间中国央行的数据,对口头和书面CBS的差异进行了实证分析。分析分为三个部分。第一部分探讨了信号在不同沟通渠道中的基本特征差异。结果表明,口头和书面信号主要在波动性、强度和连续性方面存在差异。具体而言,口头信号往往更具波动性,而

出版同意

所有作者均同意提交和发表本手稿。

未引用的参考文献

(Arce-Alfaro和Blagov,2023年;Augustin和Tédongap,2021年;Ehrmann等人,2019年;Yang和Wu,2021年)

资助

本研究得到了广州大学研究生创新培训计划(基础创新项目)的支持(授权号JCCX2024-001)。

CRediT作者贡献声明

邹文莉:写作——审稿与编辑、监督、概念化。徐艳婷:写作——初稿撰写、正式分析、数据整理。李正辉:写作——审稿与编辑、监督、概念化。

写作过程中未使用生成式AI或AI辅助技术

本研究的写作过程中未使用任何生成式AI或AI辅助技术。

利益冲突

作者声明没有利益冲突。
李正辉是广州大学经济与统计学院的副院长,同时担任广州国际金融研究所所长和广东金融发展与数据科学研究中心主任。他在知名期刊上发表了100多篇论文,并领导了五个由中国国家社会科学基金资助的项目。他入选了多个学者排名,包括斯坦福大学全球科学家前2%榜单。
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