斯蒂芬·羅奇：非常規量化寬鬆的教訓和啟示

2018 年11月將是量化寬鬆10周年。

毫無疑問，量化寬鬆是現代中央銀行史上最大膽的政策實驗。唯一一個能與之相提並論的政策是美聯儲在1979-1980 年間由時任主席保羅·沃爾克（Paul Volcker）主持採取的反通脹政策。但這一反通脹政策是通過常規貨幣政策大幅調整利率。相反，美聯儲的量化寬鬆資產負債表調整則是非常規的，因此從一開始就是未經測試的。

美國企業研究所（American Enterprise Institute，AEI）最近舉行了一場研討會紀念量化寬鬆這一重要里程碑，量化寬鬆的締造者本·伯南克（Ben Bernanke）也親臨盛會。我在一場量化寬鬆教訓研討會上做了一些評論。

最重要的教訓在於牽引（traction）——即美聯儲政策與其就業最大化及物價穩定的國會法定目標之間的聯繫。從這個角度看，量化寬鬆褒貶參半：第一輪（QE1）非常成功地遏制了2008 年金融危機。隨後兩輪（QE2 和QE3）效果要差得多。美聯儲錯誤地認為，在危機中起作用的政策，在危機後也同樣會起作用。但是，這一想法被前所未有的疲軟復甦（過去九年多年增長率大約2%，而此前的周期一般可以達到4%）打臉了。不管復甦萎靡的原因是什麼（日本式的危機後資產負債表衰退也好，20 世紀30 年代式的流動性陷阱也好），量化寬鬆的回報都令人失望。

從2008 年9 月到2014 年11 月，連續多輪量化寬鬆令美聯儲資產負債表膨脹了3.6 萬億美元，比同期名義GDP 的擴張幅度2.9 萬億美元多了近25%。

近期質疑量化寬鬆和十年期美國國債收益率的 「事件研究」則反映了同樣令人失望的利率效應。

第二個教訓是成癮，即實體經濟依賴量化寬鬆對資產市場的支持。美聯儲擴表所帶來的過剩流動性不但溢出到了股市，也支撐了債券市場。如此，貨幣政策，而不是基於市場的基本面，開始日益影響資產價格。

在收入增長低迷的時代，量化寬鬆通過資產市場繁榮而產生的財富效應為飽受危機重創的美國消費者提供了抵消性支持。不幸的是，與這一強心劑一起降臨的是退出之痛。這方面不僅依賴資產的美國消費者和企業是如此，依賴被量化寬鬆扭曲的息差所帶來的資本流入的外國經濟體也是如此。2013 年的退出恐慌和眼下阿根廷、巴西和其他新興經濟體的陣痛都是因為量化寬鬆的起伏所導致的跨市場溢出蔓延所致。

第三個教訓是日益加劇的收入不平等。財富效應有利於富人，富者越富，不管其原因是市場基本面還是量化寬鬆。據國會預算辦公室（CBO）的統計，量化寬鬆時期（2009~2014 年）幾乎所有家庭稅前收入增長全部發生在美國收入分布的頂層10%，而美聯儲自己的消費者金融調查表明，股票持有量的大部分非常集中。毋庸諱言，量化寬鬆加劇了美國已然非常不平均的收入。

第四，量化寬鬆模糊了財政和貨幣政策的區分。美聯儲購買政府證券的操作削弱了基於市場的聯邦支出紀律。在持續低利率抑制了債務維持成本的情況下，這算不了什麼，但在2008~2017 年間，公眾所持有的聯邦債務幾近翻番（從佔GDP 的39% 增加到76%），未來幾年可能還將進一步增加，今天無關緊要的事情，如果遇到了不再有量化寬鬆補貼國債融資時，就有可能會變成一件大事。

第五個教訓是戰術和戰略之分。作為最後貸款人，美聯儲在危機的浩劫中站出來力挽狂瀾值得讚美。當然，問題在於美聯儲在縱容危機前的泡沫中也發揮了關鍵作用，這種泡沫將金融體系推向了邊緣。那麼問題來了，我們想要的是專註於在危機爆發後收拾殘局的響應式央行？還是在過剩引發危機前就採取動作的預防式央行？

究竟是「未雨綢繆還是收拾殘局？」在政策和學術圈激起了激烈爭論。其中有一個重要的政治經濟學要素：獨立央行願意迫使社會犧牲增長以保護金融穩定嗎？另一個爭論是泡沫識別爭論。但這些問題固然很難，與美國萎靡的危機後復甦所導致的產出損失相比仍然不值一提。

由此又引出了另外兩個問題：預防式的美聯儲有可能在一開始讓危機不發生嗎？以及，它應該更加積極地實施利率正常化嗎？

21世紀初和現在，美聯儲都更傾向於緩慢正常化，這導致在緊急狀況過去很久之後，貨幣政策仍保持在緊急狀態。這引起了一個可能：當下一場衰退不可避免地來臨時，美聯儲將彈盡糧絕。而這可能導致上面所提到的種種教訓給美國經濟造成更大的問題。

當然，伯南克在AEI 研討會上就上述問題提出異議並不讓人感到意外。他指出，美聯儲資產負債表工具只是其傳統方法的延伸，強調「常規和非常規貨幣政策通過同樣的渠道，依靠同樣的機制起作用」。

這顯然值得商榷。伯南克混淆了量化寬鬆帶來的財富效應和常規渠道導致的借貸成本效應，「方便」地解決了前文所述的風險——特別是資產泡沫和過度槓桿。

10周年紀念是反思和問責的良機。但願我們不會遇到再一次需要量化寬鬆這樣的非常規貨幣實驗的場合。但如果發生新危機，留心量化寬鬆的不足將讓我們獲益良多。和伯南克的觀點不同，我覺得我們有很好的理由應該擔心下一次實驗無法像這一次那麼表現出色。

（本文作者系耶魯大學教員，摩根士丹利亞洲前主席。Copyright: Project Syndicate, 2018.）

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