货币政策不确定性对宏观经济的非对称影响效应——基于经济周期视角

李成，于海东，李一帆

（西安交通大学 经济与金融学院，陕西 西安 710061）

近期世界经济整体处于“康波周期”后半场，拖拽国内经济增长承受下行压力，在结果上表现为GDP增速缓慢下滑。货币政策在“稳增长”的同时，还要兼顾“去杠杆”和“控通胀”等多重任务，政策发力在多个目标之间徘徊。2018年4月中国人民银行表态“已做好迎接货币政策收紧的准备”言犹在耳，2019年货币政策基调又转变为“适时适度逆周期调节，保持流动性合理充裕”。回顾2010年以来的货币政策实践，其导向不断调整，而立场经历了“偏紧”“稳健偏紧”“稳健中性”“稳健偏松”直至当前宽松力度边际加大的过程。此间①统计时间为2010年1月1日—2019年12月31日。，人民银行综合运用多种工具，累计调整存贷款基准利率28次，调整存贷款基准利率18次②含贷款市场报价利率LPR调整。，部分年份调整次数之多令市场记忆犹新。在立足于传统数量型和价格型工具之外，央行还增加了抵押补充贷款（Pledged Supplementary Lending，PSL）、常备借贷便利（Standing Lending Facility，SLF）、中期借贷便利（Medium-term Lending Facility，MLF）和信贷资产质押再贷款等新型货币政策工具的使用，种种措施都在一定程度上提振了经济增长。但是，在经济周期下行的整体趋势下，企业融资难融资贵、居民消费积极性不足等固有问题仍旧以不同形式存在，经济增速下滑惯性并未消弭，曾被誉为“经济良药”的货币政策似乎遭遇阻力。由此不免思考：货币政策导向不断变化和货币政策工具频繁使用是否会对宏观经济产生合意调控之外的不确定性影响，从而扰动货币政策调控有效性？在经济周期不同阶段，货币政策应如何把握逆周期调控节奏？回答上述问题对提高货币政策调控效力进而推动经济高质量发展，具有重要的理论和现实意义。

一、文献回顾

已有研究中，与政策导向变化和调整频率有关的一个重要研究方向就是政策不确定性。奈特[1]最早将不确定性定义为“未来事件发生的可能性难以预知”。Gulen和Ion[2]将不确定性研究拓展至经济政策领域，认为市场主体无法准确预知有关部门是否、何时以及如何改变当前经济政策即为经济政策不确定性。换言之，政策调整频率越快、方向变动越大，市场主体对政策调整的预测难度则越大，政策不确定性程度也就越高。随后围绕政策不确定性的研究主要分为两个方面：其一，对政策不确定性指标进行量化测度，通过构建政策不确定性衡量指标将政策不确定性的定性表述转化为定量分析。Baker等[3]认为人们对经济政策的主观分析会借助媒体端呈现，因而通过统计经济类报刊的关键词报道频率构建经济政策不确定性指数。Sheen和Wang[4]利用卡尔曼滤波算法构建基于状态空间混合频率的经济不确定性模型。Huang和Luk[5]4采用关键词对经济政策不确定性指数进一步细化，分类构建财政、货币、贸易、外汇等政策不确定性指数。国内学者中，贾倩等[6]基于区域经济政策连续性受当地政府换届影响的事实，根据地方政府官员换届情况衡量区域经济政策的不确定性。朱军[7]结合标准指数构建方法和汉语语境特征设计了中国财政政策不确定性指数。其二，侧重考察政策不确定性对经济运行的影响，Dima等[8]发现经济政策不确定性的增加显著加剧美国经济产出的波动性。Gholipour[9]分析欧美等19个经济体的经济政策不确定性，认为经济政策不确定性对企业投资、房地产活动和金融市场活动均具有明显的抑制作用。Prüser和Schlösser[10]通过对11个欧盟国家的研究指出，经济政策不确定性对金融市场和实体经济产生负向影响，而投资者对经济政策不确定性冲击的反应比消费者更加敏感。Chen等[11]利用美国宏观数据发现经济政策不确定性的提高导致投资、产出和就业的下降。国内方面，黄宁和郭平[12]研究发现经济政策不确定性对中国的经济增长、投资、消费和通货膨胀不仅会产生短期负向作用，还会表现出区域差异。张成思和刘贯春[13]认为经济政策不确定性升高能够降低固定资产投资，钟意和刘家鹏[14]的研究结论对此也表示支持。

将不确定性延伸至货币政策领域，Herro和Murray[15]指出较高的货币政策不确定性引致较大的通胀和失业波动。Husted等[16]运用美联储指数研究发现货币政策不确定性在提高信贷利差的同时降低产出。Balcilar等[17]分析货币政策不确定性对多国经济的影响，认为货币政策不确定性导致投资回报率、产出以及通货膨胀的收缩。王博等[18]指出货币政策不确定性增加造成违约风险上升和产出下降，当违约风险较高时，货币政策不确定性对产出的负向冲击更强。杨鸣京等[19]揭示了货币政策不确定性加剧股权质押对上市公司创新活动的抑制作用。邝雄等[20]考察中国货币政策不确定性对银行信贷决策的影响，发现其对银行信贷供给存在显著抑制作用。

梳理已有文献发现，国内外研究对经济政策不确定性的影响基本达成共识——经济政策不确定性对消费、投资和就业存在负面作用，不利于经济平稳增长。进一步地，现有研究大多立足于总体经济政策不确定性，囊括了对货币、财政和外贸等政策不确定性的综合分析，对于货币政策不确定性的针对性细化研究仍然不足。此外，如果现有共识“政策不确定性会对宏观经济产生负面影响”成立，那么一个显然推论是“中央银行对待货币政策不确定性可以‘去其糟粕，取其精华’”。具体而言，在经济增长加速阶段中央银行利用紧缩性货币政策降温经济过热时，可以采取“小幅度、高频次”的调整模式适度提高政策调整频率，引导货币政策不确定性水平上升，从而叠加货币政策本身与货币政策不确定性对经济的紧缩效应，达到预防或平抑经济过热的政策目标；在经济增长减速阶段中央银行则需避免频繁调整货币政策，采取“大幅度、低频次”的调整模式以防不确定性对经济的负面影响抵消宽松货币政策的调控效力。然而，这一推论却与货币政策实践截然相反，在经济下行期中央银行对货币政策的调整频率远高于经济上行期，那么，究竟是货币政策操作仍有改善空间，还是货币政策不确定性影响宏观经济的研究共识尚不完善？针对这一理论与现实的矛盾，本文着重展开研究，从而引出“在经济周期不同阶段，货币政策不确定性对宏观经济影响存在非对称效应”的创新性结论。

事实上，货币政策不确定性对宏观经济的影响与经济周期所在阶段密切相关，在研究过程中不能忽视经济周期不同阶段经济发展的内在动力、市场环境和公众预期的异质效应。本文构建包括货币政策不确定性、经济产出、价格水平、投资和消费等五变量在内的随机波动时变参数向量自回归 （Time Varying Parameters-Stochastic Volatility-Vector Autoregression，TVP-SV-VAR）模型，研究在经济周期不同阶段货币政策不确定性对宏观经济的影响是否相同，以期对上文所提矛盾做出解答。实证结果显示，在不同经济形势下货币政策不确定性对宏观经济的影响具有“马太效应”，即货币政策不确定性在经济上行期对宏观经济存在正面促进作用，在经济下行期对宏观经济具有负面抑制作用，最终形成“火上浇油，雪上加霜”的螺旋反馈式影响结果。根据研究结论，现有理论和政策实践均具有可改善之处，理论层面上，货币政策不确定性对宏观经济的影响并非单一而负面的，而是时变且复杂的，从而难以成为货币当局可以利用的政策工具；实践层面上，在经济周期任何阶段都应尽量降低货币政策不确定性的程度，避免货币政策不确定性对经济形势推波助澜以致削弱货币政策逆周期调控效力。

二、实证模型与数据选取

（一）实证模型构建

在经济周期不同阶段，由于经济形势、市场预期等因素不断变化，导致传统结构向量自回归（Structural Vector Autoregression，SVAR）模型无法精确捕捉模型参数的变动情况。如果采用随机波动时变参数的TVP-SV-VAR模型，能够将VAR系数和误差方差的时变性纳入研究，有利于刻画参数的动态特征，从而得到更为准确的研究结果。因此，本文借鉴Primiceri等[21]823的模型构建和Nakajima[22]226的参数估计方法，采用TVP-SV-VAR模型对货币政策不确定性、通货膨胀和经济产出的关系进行实证研究。

1.SVAR模型

SVAR模型的一般形式可以表示为

其中，yt为t时刻解释变量与被解释变量构成的n维列向量；C0表示各变量间的同期相关性；Ci为变量滞后项对各变量影响的n×n参数矩阵。本文中有五个变量（n=5），即货币政策不确定性、通货膨胀、投资、消费和经济产出。假设C0是主对角线元素为1的下三角矩阵，则式（1）中的模型为递归SVAR模型，并可以改写为

进一步对模型形式进行整理

2.TVP-SV-VAR模型

对于SVAR模型

设定系数 βt、参数 Ct和∑tεt均随时间变化，令 ct表示矩阵 Ct中下三角元素的堆积向量，ht=（h1t，…，hnt）′表示对数随机波动率矩阵，且对于所有的 j=1，…，n，t=p+1，…，k，都有，即构建了具有随机波动时变参数的TVP-SV-VAR模型，且模型中所有的系数和参数均服从随机游走过程

（二）数据选取与处理

在货币政策不确定性指标上，本文借鉴Huang和Luk[5]21构建的中国货币政策不确定性指数（Monetary Policy Uncertainty，MPU），该指数采用文本挖掘法，统计媒体报道中有关“货币政策”“调整”“不确定性”等关键词语的报道次数，据此量化建立指数。相较于已有文献关于货币政策不确定性测度的代理指标（如利率波动率、货币供给增速的标准差）[23-26]，该指数能够更为全面地反映货币政策调整频率的整体情况。宏观经济指标方面，分别选取国内生产总值（GDP）、居民消费价格指数（CPI）、固定资产投资完成额（I）和社会消费品零售总额（C）作为经济产出、价格水平、投资以及消费的代理变量，相关数据来自国家统计局网站和国泰安数据库，样本区间为2003年第一季度到2019年第二季度的66组季度数据。为提高数据可比性，对固定资产投资完成额、社会消费品零售总额、国内生产总值和居民消费价格指数计算同比增长率，并进行X12季节调整以消除季节因素影响。货币政策不确定性指数与中央银行政策调整有关，属于外生性较强的季节无关变量，不作季节调整。居民消费价格指数同比增长率和货币政策不确定性指数原始数据为月度数据，取算数平均值转化为季度数据，对各变量进行对数化处理以消除可能存在的异方差问题。变量选取及指标说明如表1所示。

表1 变量选取及指标说明

三、实证结果分析

本文利用OxMetrics6软件实证检验TVP-SV-VAR模型，模型的变量顺序为货币政策不确定性、价格水平、经济产出、消费和投资。依据AIC信息准则以及避免出现过度参数化原则，将模型的滞后阶数设定为1。为避免出现欠拟合和过拟合问题，将MCMC的抽样次数设定为10 000次。

（一）平稳性检验

数据平稳性是宏观经济变量建模的重要基础，如果一个时间序列非平稳，则无法通过序列样本揭示序列总体的随机性。因此在时变参数估计之前对各个序列的平稳性进行检验。由表2可以看出，除通货膨胀率外其余四个变量原序列均不平稳，但所有变量的一阶差分序列平稳，即货币政策不确定性、价格水平、经济产出、消费和投资五个序列为I（1）过程。为此，使用差分后的变量构建TVP-SV-VAR模型。

表2 变量单位根检验

表3 参数估计结果

（二）参数估计结果分析

图1a～图1c中依次展示了MCMC方法的样本自相关函数、抽样取值路径和后验分布密度函数。可以看出，舍弃前期作为预烧值（Burn-in Period Sample）的数据，样本的自相关程度很低并保持稳定，抽样取值路径也较为平稳，表明使用MCMC方法生成的样本不相关，不相关样本包含的样本信息较多，能够保证参数估计有效性。如表3所示，在5%的显著性水平下，所有参数的CD统计量均小于1，表明无法拒绝统计量趋于后验分布的原假设；无效因子数值均小于100，表明为各参数所生成的样本都足够有效。

（三）变量间相互影响关系的时变参数特征分析

本文研究的核心内容是考察经济周期不同阶段货币政策不确定性的影响效果差异，因而先行对经济增长阶段进行划分，采用区间划分法，以2010年作为经济长周期转折点，即2003—2010年为经济周期上行阶段，2011—2019年为经济周期下行阶段，划分依据有二：一是根据经济增长的内生动力分析，蔡昉[27]的研究指出，中国劳动年龄人口比例从2010年开始出现下滑，原有经济高速增长所依赖的人口红利逐渐消失，依靠资本快速积累和劳动力充分供给的增长模式难以持续，中国经济增长前沿课题组[28]也提出中国劳动年龄人口增长速度在2010年出现拐点，同时，叠加资本累积速度下降、“干中学”技术进步效应消减等因素导致中国经济增长速度放缓；二是根据对经济的总体增长速度观察，2003—2007年中国经济增速不断加快，尽管受金融危机影响，2008年和2009年经济增速出现回落，但在宏观调控作用下2010年再次反弹，2010年后经济增速下滑趋势明显，GDP增长率从2010年的10.6%逐年下降至2019年的6.1%，与2003—2010年11%的GDP年均增速相比明显呈现出两个层次。综上，以2010年作为经济长周期的分割点能够鲜明刻画中国经济增长的周期性特征。

图2分别反映了货币政策不确定性对经济产出、投资、消费和价格水平影响的时变特征。从图2a中可以看出，货币政策不确定性对通货膨胀率的影响系数a（MPU→CPI）始终为正值，但是其数值随时间有明显变动：2003—2007年a（MPU→CPI）的数值稳定在0.4左右，表明这一时期货币政策不确定性对通货膨胀的影响较为稳定；从2008年开始该影响系数明显减小，至2015年达到最小值0.1附近，随后有回升趋势，但仍处在相对较低的水平。2008年正值全球金融危机期间，受国际形势影响中国经济增速有所下滑，随后从2010年开始，中国逐渐进入经济周期的减速阶段。显然，货币政策不确定性对通货膨胀的影响效果与经济形势密切相关，经济增速下降会削弱货币政策不确定性对通货膨胀的正向作用。一个直观的理解是：在经济增长的减速阶段，市场注意力大多集中关注经济形势是否有所改善，中央银行加大货币政策调控力度应对经济下行压力也被认为“理所当然”，与经济稳速增长阶段相比，货币政策调整频率蕴含的不确定性受关注程度下降，加之经济下行期经济主体行为更加谨慎，市场交易的活跃程度下降，货币政策不确定性对通货膨胀的影响效应因此“水波不兴”。

图2b反映的是货币政策不确定性对经济产出的同期影响，影响系数a（MPU→GDP）的数值在2007年之前一直为正，2008—2010年在趋近于0的正负线附近震荡，2010年之后突破正负线呈下降趋势，2019年达到极小值点-0.5。以2010年作为分界线，可以发现影响系数a（MPU→GDP）的数值在2010年之前基本位于正值区间，在2010年之后进入负值区间，表明货币政策不确定性在经济上行期对经济产出具有正向的同期影响，在经济下行期对经济产出具有负向的同期影响。将图2b与图2c（货币政策不确定性对消费的同期影响）以及图2d（货币政策不确定性对投资的同期影响）进行对比，不难看出影响系数a（MPU→GDP）与a（MPU→c）、a（MPU→i）的变化趋势非常相似，表明货币政策不确定性对投资和消费也具有“上行积极、下行消极”的同期影响“马太效应”。图2b～图2d三幅图互为印证，既从不同角度验证了货币政策不确定性影响宏观经济的非对称效应，又表明货币政策不确定性通过投资和消费渠道对经济产出造成影响。

对图2中货币政策不确定性影响宏观经济变量的时变特征进行总结：在经济上行期，货币政策不确定性对通货膨胀、经济产出、投资和消费具有“火上浇油”的正向促进作用；在经济下行期，货币政策不确定性对经济产出、投资和消费具有“雪上加霜”的负向抑制作用，对通货膨胀的影响效应减弱，但仍保持正向。这一结果表明，货币政策不确定性并不能成为货币当局能够利用的经济调控手段，在经济周期的任何阶段，都应避免货币政策不确定性对该阶段经济形势的推波助澜。尤其需要注意的是，在经济下行期，货币政策不确定性在抑制经济产出的同时，仍对通货膨胀有一定程度的推动作用，从而可能会助长“滞胀”现象出现。

（四）时变脉冲响应分析

为进一步验证在经济周期的不同阶段，货币政策不确定性对宏观经济影响具有“马太效应”，提高实证结果的稳健性，对模型进行时变脉冲响应分析。图3和图4分别刻画了TVP-SV-VAR模型中两种不同的时变脉冲响应函数，图3为等时间间隔的脉冲响应函数，反映了不同提前期货币政策不确定性单位正向冲击产生的脉冲响应，提前期分别选取一期、二期和三期；图4为特定时点的脉冲响应函数，反映了在不同时点上货币政策不确定性冲击形成的脉冲响应，分别选取2005年第四季度、2010年第四季度和2015年第四季度作为在经济上行期、经济转折期和经济下行期代表时点，选取依据是以2010年作为经济长周期转折点，按等时间间隔原则前后分别寻找上行期和下行期的代表时点，同时注意避开全球金融危机、中美贸易摩擦等重大外部冲击可能带来的扰动影响。

1.等时间间隔的脉冲响应时变特征分析

图3指出，不同提前期的货币政策不确定性冲击产生的脉冲响应在变化趋势上具有相似之处，但脉冲响应强度有所不同。通货膨胀对货币政策不确定性冲击的滞后响应值在2008年以前基本保持稳定，贴合该阶段中国经济快速稳定增长的现实，2008年以后，货币政策不确定性对通货膨胀的影响程度逐渐下降，这与金融危机冲击和中国经济增长进入减速阶段有关，通货膨胀脉冲响应函数的斜率在金融危机阶段更大，表明在突发外部冲击条件下，货币政策不确定性对通货膨胀的影响衰减更快。从不同提前期的角度分析，通货膨胀对货币政策不确定性提前一期冲击形成的脉冲响应最强，提前二期冲击的脉冲响应次之，提前三期冲击的脉冲响应最弱，表明受到冲击后通货膨胀响应迅速，货币政策不确定性的影响在短期内即可达到最大，并随时间发展逐渐减弱，这一结果提示货币政策不确定性并非通过改变经济产出或市场供求等方式影响价格水平，而是直接作用于经济主体的短期通胀预期从而较快地改变实际通胀率。

经济产出、投资和消费对货币政策不确定性的脉冲响应具有相似特征：2003—2008年脉冲响应方向为正，但强度逐渐下降，并在2008年接近于0，随后脉冲响应呈现低位震荡特征，2012年开始由正转负，随后从2015年开始快速下降。图3b～图3d三幅脉冲响应函数图像的走势和方向与中国经济发展周期的阶段性特征关系密切，2003—2008年在经济蓬勃发展阶段中脉冲响应函数为正值，2008年全球金融危机期间脉冲响应函数虽下降至0值附近，但中国经济周期仍处于上行阶段，经济增长内生动力尚足使得响应函数保持在正值区间，金融危机过后，中国经济增速反弹，脉冲响应也有所恢复。在经济增长进入减速阶段后，经济产出等变量对货币政策不确定性冲击的脉冲响应由正转负，并且随着中国经济增速不断下滑，负向响应愈发强烈。和图2中变量同期关系的时变参数图像对比容易发现，图3和图2的图形在走势与方向上十分相似，等时间间隔的时变脉冲响应函数也较为明显地呈现了货币政策不确定性对宏观经济的非对称影响效应。从不同提前期的角度进行分析：2015年以前，不同提前期的货币政策不确定性冲击产生的脉冲响应基本一致，表明货币政策不确定性对投资、消费和总产出的影响在较长时间内持续存在，中央银行应对货币政策不确定性进行主动调控，否则其对经济的负面效果难以自行减弱；2015年以后，不同提前期的货币政策不确定性冲击形成的脉冲响应在方向上相同，但强度上有所差异，较早提前期的冲击产生的响应强度更大，原因可能是2015年10月中国在名义上正式完成利率市场化进程，货币政策利率传导机制逐步发挥作用，短期政策利率向市场利率传导存在滞后期，此外，从2014年开始中国人民银行调控过程中更加倾向TLF、SLF、MLF等新型货币政策工具。公众对利率市场化后的调控模式以及新型货币政策工具的调控效果需要一定的认识过程，从而对货币政策调整方式及效果仍需观察，因此，货币政策不确定性的冲击作用过程的时滞性显现，较早提前期的货币政策不确定性对宏观经济的影响更加显著。

2.特定时点的脉冲响应时变特征分析

图4指出，通货膨胀对不同时点货币政策不确定性冲击的脉冲响应表现有所差异，尽管三个时点上通货膨胀对货币政策不确定性的脉冲响应均为正向，但2005年第四季度的脉冲响应强度最大，2010年第四季度的脉冲响应强度稍弱，2015年第四季度的脉冲响应强度则明显降低。结合不同时点的经济形势来看，2005年第四季度、2010年第四季度和2015年第四季度中国经济增速分别为12.4%、9.9%和6.8%，显然，货币政策不确定性对通货膨胀的影响与经济形势密切相关：经济增长的加速阶段影响程度较大，经济增长的减速阶段影响程度较小，这一结论与上文分析结果一致。从变化趋势看， 三个特定时点的通货膨胀响应均在冲击当期达到最大值，随后呈现持续下降态势，并于第五期后维持在0值附近，这表明货币政策不确定性对通货膨胀的短期正向影响非常显著，但影响效果随时间逐渐衰减，中长期影响则消失殆尽。

对于不同时点上的货币政策不确定性冲击，经济产出的脉冲响应也表现出明显的非对称效应：在经济周期的上行阶段（2005年第四季度和2010年第四季度），经济产出的脉冲响应始终为正值，且正向响应强度从第一期开始逐渐上升，在第四期达到最大值，随后表现为稳定缓慢下降，但在长期内仍具有一定的响应强度。在经济周期的下行阶段（2015年第四季度），经济产出的脉冲响应始终为负值，变化趋势与其他两个时点的脉冲响应相似。特定时点的经济产出时变脉冲响应函数再次表明，货币政策不确定性对经济产出具有“上行期正向，下行期负向”的非对称影响。货币政策不确定性的非对称影响效应同样体现在消费和投资方面。如图4c和图4d所示，尽管投资和消费的脉冲响应函数略有不同，但货币政策不确定性对两者的影响方向是显然的，在2005年第四季度和2010年第四季度，货币政策对投资和消费具有持续的正向影响；在2015年第四季度，货币政策对投资和消费具有持续的负向影响。从脉冲响应函数的数值变化趋势上看，三个不同时点上货币政策不确定性对投资和消费的影响效果在中长期持续存在。

综上，TVP-SV-VAR模型的变量同期关系时变特征曲线、等时间间隔时变脉冲响应函数和特定时点时变脉冲响应函数表现出较为一致的结果，均显著地反映出在经济周期的不同阶段，货币政策不确定性对宏观经济的影响具有非对称效应，也可称之为“马太效应”：在经济周期上行阶段，货币政策不确定性对投资、消费、经济产出和价格水平产生正向促进作用；在经济周期下行阶段，货币政策不确定性对投资、消费、经济产出产生负向抑制作用，且对价格水平的正向促进作用减弱。在影响时间方面，货币政策不确定性对通货膨胀主要表现为短期影响，对投资、消费和经济产出则兼具短期影响和中长期影响。因此，无论在经济周期何种阶段，货币政策不确定性对宏观经济的影响效果都与货币政策本身的逆周期调控目标相违背，从而弱化货币政策的调控效力，需要尽可能降低货币政策不确定性程度，减少货币政策不确定性对宏观经济的影响。

四、结论与政策建议

本文在中国经济下行压力不断增加，频繁的货币政策调整仍不能明显改善经济环境的背景下，研究在经济周期的不同阶段中，货币政策不确定性对宏观经济的非对称影响效果。考虑到不同时期经济发展的内在动力、市场氛围和公众预期等因素发生较大变化，本文采取具有随机波动时变参数的TVP-SV-VAR模型研究货币政策不确定性对消费、投资、经济产出和价格水平等宏观经济变量的动态作用，并对货币政策不确定性非对称影响宏观经济的实证结果进行分析。

（一）研究结论

通过以上分析，本文发现货币政策不确定性对宏观经济的影响效果并非唯一，在经济周期不同阶段，货币政策不确定性对宏观经济的影响具有“马太效应”，即在经济上行期对经济产生正面促进作用，在经济下行期对经济产生负面抑制作用。以往研究认为货币政策不确定性对经济的影响是单一而负面的，然而其影响效果是时变而复杂的。

1.货币政策不确定性对价格水平的影响。根据TVP-SV-VAR模型的实证结果，货币政策不确定性会对通货膨胀率产生正向影响，但在经济周期的不同阶段，其影响强度有差异，经济上行期货币政策不确定性对通货膨胀率的正向影响强度较大，经济下行期的正向作用则显著降低。从作用时间上看，通货膨胀对货币政策不确定性冲击的脉冲响应在当期达到最大值，随后逐步下降，并在第五期之后趋近于0，表明货币政策不确定性对通货膨胀主要产生短期影响，中长期影响效果比较微弱。

2.货币政策不确定性对投资和消费的影响。实证结果显示，在经济周期不同阶段货币政策不确定性对投资和消费的影响效果截然相反：在经济上行期，货币政策不确定对投资和消费具有正向促进作用；在经济下行期，货币政策不确定对投资和消费具有负向抑制作用。从作用时间上看，货币政策对投资和消费的影响具有滞后性，并且其影响效果在中长期内持续存在。此外，新型货币政策工具的使用会延长货币政策不确定性影响的滞后期。

3.货币政策不确定性对经济产出的影响。在受到货币政策不确定性冲击后，经济产出的变量间同期关系时变参数曲线、等时间间隔以及特定时点的时变脉冲响应函数图像沿袭了受到冲击后投资和消费的对应图像特征，表明货币政策不确定性通过作用于投资和消费，进而对经济产出造成影响，货币政策不确定性对经济产出同样形成了“经济上行期正向促进，经济下行期负向抑制”的非对称影响。在影响时间方面，货币政策不确定性对经济产出影响的滞后期约为四期，且影响效果的持续时间较长。

（二）政策建议

货币政策不确定性作为货币政策调控过程中的“高阶矩”，蕴含在货币政策方向变动和调整频率之中，在政策制定过程中容易被忽略，但其对宏观经济的影响却不容忽视。而且由于其影响具有非对称特征，会对经济形势产生“火上浇油，雪上加霜”的影响效果，因此更加需要关注货币政策不确定性对货币政策本身调控效力的削弱。为此，本文提出以下建议。

1.注重货币政策的调整频率管理。货币政策调整频率是影响货币政策不确定性程度的重要因素，货币当局为实现短期经济目标而频繁调整货币政策，容易导致市场预期紊乱，反而引发市场主体决策与货币政策导向相悖。因此，中央银行应准确把握经济形势，注重中长期经济目标，审慎调整货币政策，提高货币政策立场的一致性和连续性，尽可能地降低货币政策频繁调整带来的不确定性。

2.提高货币政策透明度，合理引导公众预期。中央银行应加强与其他经济主体的沟通交流，主动传递货币政策的调整意图，帮助公众解读货币政策操作行为。借鉴“前瞻性指引”政策工具，向公众发布关于未来货币政策调整的趋势预测，引导市场预期向货币政策目标靠拢，增强货币政策的可信度和透明度，降低未来货币政策路径的不确定性。

3.统筹协调不同宏观经济政策，构建货币政策、财政政策、产业政策和外贸政策等多种经济政策的协作搭配体系，避免货币政策对宏观经济调控的“越俎代庖”。同时，还应重视市场“无形之手”的自发调节机制，减少对货币政策“有形之手”的过度依赖，增强市场主体抵抗风险的能力，保证经济高质量可持续发展。