央行数字货币的宏观经济与金融效应研究

吕江林 郭珺莹 张斓弘

江西财经大学 金融学院，江西 南昌 330013 上海财经大学 浙江学院，浙江 金华 321013

一、引言

近几年来，金融科技在国内外发展迅猛。根据金融稳定理事会(FSB)的定义，金融科技主要是指由人工智能、区块链、云计算和大数据等新兴前沿技术带动，对金融市场以及金融服务业务供给产生重大影响的新兴业务模式、新技术应用和新产品服务等。在这一背景下，数字货币(Digital Currency，DIGICCY)应运而生。数字货币是基于区块链技术，依托节点网络，通过复杂的加密算法而产生的一种虚拟货币。数字货币又区分为私人数字货币(又称民间数字货币)和央行数字货币(又称法定数字货币)。私人数字货币已经涌现出一些典型代表，如比特币、以太坊、莱特币和瑞波等，但私人数字货币一个最为重要的特征是去中心化，其明显存在着无法稳定履行货币应有职能、影响货币政策传导以及难以监管等问题，对金融体系的安全与稳定构成威胁。因此，探索央行数字货币的推出将是各国货币当局一个无法绕开的艰辛之路。在这里，中国央行走在了前列，计划推出的数字货币将是基于区块链技术做出的全新加密电子货币体系。中国央行在2014年组建了专门的研究团队；2017年1月正式成立数字货币研究所；2018年9月搭建了贸易金融区块链平台；2019年7月国务院正式批准央行数字货币的研发。

2019年10月24日，中共中央政治局就区块链技术发展现状和趋势进行了第十八次集体学习。会上，习近平总书记强调，区块链技术的集成应用在新的技术革新和产业变革中起着重要作用，要把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口，明确主攻方向，加大投入力度，着力攻克一批关键核心技术，加快推动区块链技术和产业创新发展。至此，发展区块链技术上升为国家战略，在此战略的催化下，可以预料中国的央行数字货币推出指日可待。

对于中国央行数字货币的推出，国内外学术界主流的观点是肯定的、期待的。国外有学者较早侧重技术层面分析了比特币不可能成为一种通货，从而推断其他私人数字货币同样不能成为通货(Murali，2013[1])。一些学者通过两类数字货币的比较，论证了央行数字货币的可行性。汪洋(2016)[2]认为，私人数字货币类似于过去的金银，不构成中央银行的资产和负债，缺乏供给弹性，价值波动大，数量有限且不可控，而央行数字货币相当于现在的纸币，属于央行的负债，有足够供给弹性且数量可控，因此央行数字货币值得期待。盛松成和蒋一乐(2016)[3]进一步指出，如果私人数字货币被大众接受，而货币当局不能通过调节机制控制币值，其币值波动必将影响货币体系，央行发行的数字货币本质上不影响央行的货币发行和货币政策，是真正意义上的货币，并具有本位币的所有特征。

一些学者探讨了区块链技术与央行数字货币的兼容问题。姚前和汤莹玮(2017)[4]认为，虽然区块链技术的应用能改善央行的支付结算业务，但其存在的缺陷不容忽视，如技术瓶颈问题、法律问题、隐私问题等，所以央行数字货币的设计不能只盯这一个技术，还要关注其他成熟技术，如可信可控云计算等。徐忠和邹传伟(2018)[5]研究指出，区块链技术的核心是“去中心化”，并被应用于各种私人数字货币的设计，可密码学赋予数字货币的“匿名性”在“去中心化”的背景下为偷税漏税等违法行为提供了便利，而央行设计数字货币的初衷就是为加强此类违法行为的监管，所以央行数字货币的设计不能基于完全“去中心化”；但这并非意味着区块链技术不能用于央行数字货币的设计，区块链有“公有链”“私有链”“联盟链”等分类，中央银行能基于“联盟链”或“私有链”发行“中心化”的法定数字货币以实现完全“中心化”或部分“中心化”。

与央行数字货币具体形态密切相关的是其发行框架。央行数字货币发行框架主要有两种，一种是央行直接向公众发放央行数字货币，另一种是基于银行体系发放货币，采用的是“中央银行—商业银行”的二元模式。Koning(2016)[6]主张美联储备币(Fedcoin)应该由美联储直接向公众发行。周永林(2017)[7]认为，应该基于区块链的央行数字货币体系架构，建立一个由白名单节点组成的联盟链，包括中央银行、商业银行、消费者等组成要素。迄今为止，支持二元模式的学者占多数。

除了央行数字货币发行技术方面的研究，其发行的宏观经济与金融效应越来越受到学术界关注。部分学者认为央行数字货币的引入将对经济产生正面效应。Blakstad and Robert(2018)[8]指出，发行央行数字货币能减少交易成本及财政政策的使用，提高货币的使用效率，从而增加货币流通速度，提高存款和贷款数量，产生刺激GDP 的效果。Raskin and David (2018)[9]研究认为，区块链技术有可能改善中央银行的支付和结算业务，并可能成为中央银行推出自己的数字货币的平台；而且，主权数字货币可能对银行体系产生深远的影响，缩小公民与中央银行之间的距离，减少公众对商业银行存款的需求。Bordo and Andrew(2017)[10]认为，发行央行数字货币能降低系统性风险，因为当下支付体系逐渐出现垄断格局，而其又具有显著的外部性，一旦出现风险将迅速传递至整个经济，央行数字货币的出现将缓解这一问题。一些学者探讨了央行数字货币发行对货币乘数和货币政策传导效率的影响。谢星和封思贤(2019)[11]等指出，发行央行数字货币后，货币乘数会变大，且难以控制，而利率水平不会有太大波动，因此价格型货币政策会更具有优势；而且价格型货币政策的传导效率会提高，引入付利息的央行数字货币后，通过调节其利率，可以直接影响消费者和投资者的经济活动从而实现货币政策目标。 Williamson(2019)[12]的研究表明，央行数字货币对私人银行的激励机制也能增加社会福利。姚前(2019)[13]在DSGE模型中加入央行数字货币及利率走廊机制进行模拟分析，发现引入央行数字货币对经济有正面影响。张阳(2019)[14]认为法定数字货币具有正外部性，能优化支付清算体系，减少清算时间和成本耗费，还能有效控制洗钱、偷漏税等违法行为。学者们认为，货币政策传导效率的提高实际上是由资金转化速度提高导致的，但此加速机制也会使风险传递速度加快；由于现金向存款的转化速度提高，若发生金融恐慌，情况将加速恶化(范一飞，2016[15]等)。央行数字货币对货币政策的影响还表现在可产生新型货币政策工具。孙国峰和何晓贝(2017)[16]指出，发行央行数字货币是存款利率突破零下限的关键，且可通过调节其利率至零以下实现负利率政策目标。张伟等(2019)[17]的研究显示，央行数字货币的利率可作为利率走廊的下限，控制短期利率还可作为实现负利率政策的工具。姚前(2017；2018[18]；2019)认为，法定数字货币有助于优化传统法币支付功能，减少央行监管负担和压力，其发行还可解决货币政策传导不畅、逆周期调控困难和货币“脱实向虚”现代货币政策困境；若基于合理的机制设计，央行数字货币可成为一种新的货币政策工具，增强货币政策有效性；可以通过增加银行存款向央行数字货币转化的摩擦和成本，避免“狭义银行”的影响；同时，发行央行数字货币对中国银行系统和金融结构的冲击可控，长期看有助于提高经济产出，也有利于引入新的利率工具，在宏观调控上发挥作用。

综上所述，国内外文献对央行数字货币的多视角、多层面研究取得了较多成果，但仍然不够系统；尤其是在央行数字货币的宏观经济与金融效应方面，研究还总体停留在定性程度，缺乏较为深入的理论模型分析，缺乏定量分析。姚前(2018)曾构建了一个DSGE模型来模拟分析央行数字货币的经济效应，得出了若干有意义的结论，但是并未能回答至关重要的几个关键的宏观经济及金融效应问题：央行数字货币冲击是否会给宏观经济带来较大波动，带来负面影响？央行发行数字货币是否确定能产生某种新型货币政策工具，这种政策工具在何种条件下能以何种方式增强货币政策的有效性？央行发行数字货币对货币乘数、商业银行存款究竟产生何种影响？本文试图解决上述问题。

本文借鉴姚前(2019)的研究并予以改进，引入央行数字货币影响经济的关键机制，即构建央行数字货币转化程度指数(当期银行存款与消费占收入的比例)，从而将其家庭部门的一个预算方程约束予以细化，同时更加合理地调整其利率走廊机制部分的方程，构建一个包含家庭、厂商、商业银行及中央银行四部门的DSGE模型，进行仿真模拟，来探究发行央行数字货币对中国宏观经济及金融体系的影响。

二、DSGE模型构建

(一)家庭部门

家庭部门由一个代表性家庭表示，假设其生命周期为无穷大，其效用函数可表示为：

(1)

(2)

家庭面临两个约束，第一个约束为预算约束：

(3)

从现有文献可知，未来的央行数字货币将替换全部现金，并存储于商业银行子账户“央行数字货币钱包”，其支付与收取为电子化操作(范一飞，2016)。假设央行数字货币为计息货币，且其利率为Rt。预算约束方程右边表示家庭部门当期可获得的收入由劳动收入、上一期存款与央行数字货币在当期的收益以及厂商的利润转移构成；方程左边表示家庭部门将当期收入用于消费、存款和以央行数字货币的形式持有。

预算约束两边同时除以价格水平，得到预算约束的实际水平：

(4)

(5)

(6)

引入央行数字货币意味着所有现金转化为央行数字货币(存放于商业银行的子账户“央行数字货币钱包”)，考虑到活期存款与央行数字货币都具有高流动性特点，有一定的替换性，活期存款可能向央行数字货币转移，表现为存款(包括活期和定期存款，可视为一篮子银行理财产品)占收入的比例下降，本文将此变化的比例定义为流动性替换度，流动性替换度由家庭资产分配偏好决定。假设家庭部门对消费收入比的偏好稳定，对存款收入比的偏好由流动性替换度决定。由《中国家庭财富调查报告(2018)》和《2018年居民收入和消费支出情况》可知，人均收入中消费占70%、现金占3%、活期存款占9%以及定期存款占18%(1)参见《中国家庭财富调查报告(2018)》(http://www.gov.cn/xinwen/2018-12/28/content_5352858.htm)以及《2018年居民收入和消费支出情况》(http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/201901/t20190121_1645791.html)。。引入央行数字货币后，在不考虑支付方式便捷度提高的前提下，存款占收入的比值在18%～27%内(活期存款完全转化为央行数字货币是18%，活期存款完全没转化为央行数字货币是27%，区间之内为不完全转化)。因此，α0的取值范围在88%～97%。

在两个约束条件下家庭部门选择ct、nt、dt、bt以达到效用最大化，一阶条件为：

(7)

(8)

(9)

(10)

其中，λt、ξt分别为两个约束条件的拉格朗日乘子。

(二)厂商部门

厂商部门细分为两类：最终厂商和中间厂商，其中最终厂商处于完全竞争市场，以中间厂商生产的产品为要素生产最终产品。最终产品生产函数形式：

(11)

其中，yt(i)为第i家中间厂商(i∈[0,1] );μ 为中间产品的替代弹性。

由最终厂商的利润最大化问题可得中间产品的需求函数：

(12)

还可得出最终产品价格水平表达式：

(13)

中间厂商处于垄断竞争市场，中间厂商i的生产函数为：

yt(i)=Atkr(i)γnt(i)1-γ

(14)

假设厂商i雇佣劳动力及投资需要向银行借款，则名义借款额为：

Lt(i)=Wtnt+Ptit(i)

(15)

等式两边同时除以价格水平Pt得到实际借款表达式：

lt(i)=wtnt+it(i)

(16)

通过成本最小化，中间厂商i可选择最优劳动和资本需求水平，即：

(17)

s.t.yt(i)=Atkt(i)γnt(i)(1-γ)

(18)

得到一阶条件：

(19)

(20)

其中，ηt为生产约束的拉格朗日乘子。

由于中间厂商处于垄断竞争市场，每个厂商都有定价能力，本文价格粘性采用Rotemberg(1982)[19]形式，即假设厂商存在价格调整成本。

中间厂商i的实际利润可表示为：

(21)

其中，Cp(i) 、Ck(i) 分别表示价格及资本调整成本：

(22)

(23)

资本积累方程为：kt+1(i)=it(i)+(1-δ)kt(i)

(24)

中间厂商i为最大化实际利润确定最优价格，即将中间商品的需求函数带入下式，并对其求Pt(i) 的一阶导：

(25)

可得式(26)：

(26)

均衡条件下Pt(i)=Pt，yt(i)=yt，kt(i)=kt，nt(i)=nt，即上述三个一阶条件可化为：

(27)

(28)

(29)

(三)商业银行

(30)

商业银行的当期实际利润可表示为：

(31)

(32)

在商业银行资产负债表的约束条件下，其优化问题的一阶条件可表示为：

(33)

(34)

(35)

(四)中央银行

(36)

引入付息资产央行数字货币，其利率为Rt，意味着此利率可作为一种新的货币政策工具，假定该货币政策服从泰勒规则，则Rt可由以下式表示：

(37)

(38)

(39)

其中，X1t为存款利率相对于央行数字货币利率的溢价部分；X2为常备借贷便利利率相对于存款利率的溢价部分。X1t服从AR(1)过程：

X1t=(1-ρX1)X10+ρX1X1t-1+εX1

(40)

(五)市场出清

市场出清条件为总产出等于总供给：

(41)

三、参数校准与贝叶斯估计

(一)参数校准

本文的参数集为{h、γ、δ、μ、θ、φl、α0、Rz、R0、X10、X2、X、β、ω、φd、φp、φk、φpi、φy、ρf、σf、ρA、σA、ρr、σr、ρX1、σX1}，共计27个，其中h、γ、δ、μ、θ、φl、α0、Rz、R0、X10、X2、X、β、ω14个参数采用校准法估计，其余13个参数使用贝叶斯估计法确定。

家庭消费惯性h取值为0.7(孙国峰和何晓贝，2017)；生产函数中资本份额γ取值为0.5(姚前，2019)；资本折旧率δ取值为0.025(Gertler and Karadi，2011[20])；中间产品需求弹性μ取值为6(姚前，2019)；商业银行贷款业务成本φl取值为0.006(姚前，2019)。

央行数字货币转换程度稳态值α0根据《中国家庭财富调查报告(2018)》及《2018年居民收入和消费支出情况》数据确定。由计算可知人均收入中消费占70%；现金占3%；活期存款占9%；定期存款占18%。假设发行央行数字货币后活期存款没有转化为央行数字货币，则α0可确定为97%。法定存款准备金率θ校准为16%(2)姚前(2019)中存款准备金率定为17%，由于超额存款准备金约为1%，从而法定存款准备率为16%。，法定存款准备金利率Rz校准为0.405%(年利率1.62%)(3)模型中使用的是季度数据，因此利率均换算为季度利率，即年利率/4。。超额存款准备金利率稳态值为0.18%(年利率0.72%)(4)数据来源：https://baike.baidu.com/item/超额存款准备金利率/1531180?fr=aladdin。，因此央行数字货币稳态值R0校准为0.18%(年利率0.72%)。2018年超额存款准备金率约为1%(5)数据来源：http://www.caixin.com/hot/chaoecunkuanzhunbeijinlv.html。，以此校准存款利率稳态值为0.875%(年利率3.5%)(6)此处校准需结合若干模型稳态方程并使用Matlab求解，由于篇幅所限，不详细说明，如有需要请联系作者，下文中X及ω校准说明同此。。根据存款利率的稳态值可校准β约为0.9915。2018年一个月的常备借贷便利年利率为3.9%(7)数据来源：http://www.mnw.cn/news/cj/1970196.html。，从而可校准X10、X2分别为0.6958%、0.09915%。通常一天24小时中工作8小时，从而劳动率l稳态值为0.33(8/24)，因此可校准X为1.86。根据央行公布的数据可知2018年人民币存款增加额为13.4万亿元(8)数据来源：http://www.haolietou.com/n_52545。，常备借贷便利余额增加0.06852万亿元(9)数据来源：http://www.pbc.gov.cn/zhengcehuobisi/125207/125213/125443/125857/17096/index2.html。，即2018年新增常备借贷便利占新增存款约为0.51%，以此校准ω为0.00000277。

(二)数据处理及贝叶斯估计

本文选取2001年第1季度至2019年第2季度GDP、M0、M2-M0的数据，进行对数化处理、X-12季节调整、HP滤波处理得到的波动水平近似表示产出、央行数字货币(流通中的现金)以及存款的波动。

27个参数中除上述14个用校准法确定，剩下的13个参数采用贝叶斯估计法确定，参数φd、φp、φk、ρX1先验分布参考姚前(2019)，其余参考李霜(2011)[21]等文献的做法设置先验分布，并结合处理后的数据使用Dynare工具包进行贝叶斯估计(表1)。

表1 贝叶斯参数估计值

(三)稳态模拟

根据上述参数赋值，模型稳态情况下，主要经济指标与2018年实际数据基本吻合(表2)。

表2实际数据中，考虑到中国工、农、中、建、交五大行的存、贷款占全部商业银行存、贷款的比例虽然在逐渐下降，但仍接近50%，作为近似，因此存贷比根据这五大行的存贷比取算术平均值得到；央行数字货币占存款比例由2018年四个季度的M0/(M2-M0)(因为央行数字货币替代的是现金，所以对应的实际数据用M0表示)算术平均数表示，其余根据国家统计局及中国人民银行公布的数据得到。由表2可知，消费产出比、投资产出比、存贷比、超额存款准备金率以及常备借贷便利占存款比例的模型稳态值与实际数据高度吻合，但存款利率和贷款利率与实际值有较大偏差。其中，存款利率实际数据为2018年一年期存款基准利率，而何东等(2013)[22]指出中国利率市场化后存款利率会上浮约2%～2.5%，模型的设定又是建立在利率市场化的假设上，因此本文存款利率稳态水平合理。贷款利率实际数据为2018年一年期贷款基准利率，而银行贷款利率往往高于基准利率，因此贷款利率稳态值合理。总体而言，模型能较好地反映现实经济情况。

四、仿真模拟分析

(一)央行数字货币冲击

1. 对主要经济变量及若干金融变量的影响。假设发行央行数字货币后，所有活期存款都没有转化为央行数字货币，即参数α0为97%。各主要宏观经济变量对央行数字货币技术一个单位标准差的正向冲击(视为央行数字货币的引进带来支付便捷度提高)的脉冲反应情况如图1所示。

由图1可知，在央行数字货币技术一个单位标准差的正向冲击下，各宏观经济指标均波动不大。消费、投资、产出及通货膨胀率在t=1时刻偏离稳态水平分别约为0.000021%、0.000019%、0.000018%和0.000006%，然后向稳态恢复，并在较短时间内均能回到稳态水平附近。该结果符合理论上的预期结果。因为中国经历了多年的互联网支付技术发展过程，目前该技术已处于稳定发展阶段，支付便捷度提高释放的消费能力便遇瓶颈；若发行央行数字货币，在支付便捷度上虽将上一个台阶，但是考虑到当前人均现金持有量较小，央行数字货币带来的支付便捷度对消费和投资的刺激作用有限，从而影响GDP以及CPI的能力也有限。总体而言，央行数字货币的引入对消费、投资和GDP在短期里有微弱的正向影响，对CPI在短期里也有微弱的抑制作用，但均可忽略不计，不会使经济产生较大波动。

虽然发行央行数字货币后，在一个单位标准差央行数字货币技术冲击下，多数宏观经济变量波动不大，但是央行资产负债表结构与规模会有较大变动，相应地央行数字货币等若干重要金融变量会有较大反应(图2)。

由图2可见，在一个单位标准差央行数字货币技术冲击下，除存款及超额准备金反应非常小(t=1时，存款小幅上升0.000011%；超额准备金小幅下降0.000047%)外，t=1时，常备借贷便利下降0.008%，后有轻微波动，最终保持在稳态水平以下；央行数字货币下降1.37%，央行净资产(除去法定存款准备金、超额存款准备金和常备借贷便利的净资产)下降0.35%。央行资产负债表看似出现“缩表”现象，其实这是央行被动释放流动性的过程，部分央行数字货币向消费及存款转移，导致银行部门流动性增加。长期来看，商业银行存款持续增加，增加幅度大于常备借贷便利减少幅度(10)图2反映的是变量变化的相对值，而此结论是从存款和常备借贷便利绝对值变化情况得出的。，从而增加银行体系流动性。但在理论模型中，商业银行增加的流动性大多以超额存款准备金的形式保留在银行体系内(11)由图2可知，超额存款准备金最终保持在稳态水平以上，从绝对值水平来看，其数值始终与存款、常备借贷便利变动之差相近，从而可得此结论。，没有流入实体经济，从而呈现图1的结果，即央行数字货币技术冲击对主要经济变量的影响较小。但在现实中，银行体系流动性增加很可能导致贷款发放增加，因此需加强对银行的监管，防止银行体系过度放贷引发系统性风险；此外，银行部门流动性增加会导致货币乘数难以衡量，使数量型货币政策失控，所以应当加快利率市场化，以保证央行数字货币发行后的货币政策的有效性。

图3中，在一个单位标准差的央行数字货币技术冲击下以及α0分别为88%、92.5%和97%的情况下，货币乘数变化走势基本一致。三种情况下，第一期货币乘数高出稳态水平的百分比分别为0.15%、0.19%和0.27%，后迅速下降至零附近，约第5期后均回落至稳态水平。由此可知，当活期存款完全不转化为央行数字货币，即α0为97%时，货币乘数对央行数字货币技术冲击的反应最大；随着活期存款向央行数字货币转化的程度提高，即α0变小，货币乘数对央行数字货币技术冲击的反应变小。

接着本文分析不同α0的情况下货币乘数绝对值的变化情况。根据Dynare工具包的数值模拟，当α0分别为88%、92.5%和97%的情况下，货币乘数的稳态值分别为2.99256、3.62604和4.68043。由此可知，随着α0变小，货币乘数稳态值变小。

综上所述，发行央行数字货币后，影响货币乘数的不确定性因素主要来自央行数字货币技术冲击和活期存款向央行数字货币转化程度。而且随着活期存款向央行数字货币转化程度的提高，货币乘数将下降，货币乘数对央行数字货币技术冲击的反应将变小，而正向央行数字货币技术冲击下，货币乘数将上升，所以在这两种主要不确定性因素的作用下，货币乘数最终将变大还是变小无法判断。

但是发行央行数字货币后，货币乘数的不确定性并非无法降低，提高活期存款利率与央行数字货币利率之间的利差(活期存款利率高于央行数字货币利率)能抑制活期存款向央行数字货币转化，从而能够有效控制货币乘数的波动。当活期存款完全不转化为央行数字货币，即α0为97%时，在一个标准差的央行数字货币技术冲击下，货币乘数仅上升0.27%，货币乘数受不确定性因素干扰的波动幅度降低。

(二)利率冲击

发行央行数字货币并为其设定利息，可视为引入了一种新的货币资产，且其利率可作为央行货币政策工具。因为央行数字货币与超额存款准备金同属于中央银行负债，且其流动性高，故在本模型中假定两者的利率一致。考虑到商业银行信用低于国家信用，存款的利率必将高于央行数字货币利率，因而央行数字货币利率成为存款利率下限；而且除了吸收存款外，商业银行还可通过常备借贷便利向央行借款获取放贷资金，因此常备借贷便利利率就成为银行存款利率的上限。在政策利率可以无摩擦地传递至存款利率的假设下，央行数字货币利率与常备借贷便利利率能够构成利率走廊机制，将存款利率控制在两者之间。

不过，其背后反映的银行资产结构变化尚不明晰，所以接下来本文将分析不同利率走廊宽度对银行资产结构等金融变量的影响。图5显示了利率施加一个单位标准差的负向冲击，造成的若干金融变量的脉冲反应。

这说明，在负利率冲击下，资金成本降低，商业银行贷款需求上升，存款供给大大下降，商业银行为应对可贷资金减少的状况，不得不降低超额存款准备金以及增加常备借贷便利。又因超额存款准备金基数较小，无法作为补充可贷资金的主要来源，所以商业银行主要通过增加常备借贷便利缓解流动性降低的困境。在理论模型的无摩擦假设下，商业银行在流动性受到冲击后能迅速获取资金，从而使货币政策的效果发挥到最大；而在现实中，商业银行如果面临存款大幅下降，可能难以及时缓解流动性不足的问题，难以满足上涨的贷款需求，从而使货币政策传导受阻。因此，为保证货币政策传导效率，加快利率市场化进程，保证银行在银行间市场融资渠道通畅，并且灵活使用宏观调节工具，应对银行流动性不足显得十分重要；同时，商业银行要加大理财产品创新力度，防止流动性受到较大冲击。

(三)生产技术冲击

本文DSGE模型的“家庭部门”行为方程中涉及的央行数字货币转化程度αt，根据2018年家庭资产分配情况可确定其稳态值α0介于88%～97%之间，其中88%是指所有活期存款转化为央行数字货币的情况，97%是指所有活期存款都没有转化为央行数字货币的情况。为研究发行央行数字货币后，活期存款转化为央行数字货币的程度施加于主要宏观经济变量对生产技术冲击的影响，本文将α0分别设置为88%、92.5%、97%三种情形进行脉冲响应分析。主要经济金融变量对生产技术一个单位标准差负向冲击响应结果见图6。

由图6可见，活期存款向央行数字货币转化程度越高，即α0越小，受生产技术一个单位标准差负向冲击后，产出、消费、通胀率及存款偏离稳态程度越大。这是因为越多的活期存款转化为央行数字货币意味着银行体系的流动性减弱；当经济受到负向冲击，银行体系流动性减弱导致的信用紧缩会影响货币政策传递效率，从而使经济复苏变得缓慢。而且经济受到负向冲击后，银行存款的下降程度不容小觑；当α0=88%时，存款下降幅度将超过2.6%，且有持续下降的趋势。银行流动性将受到一定冲击。因此，为保持银行体系充足的流动性，防止发行央行数字货币后大量活期存款和定期存款转移，各商业银行应适当提高活期存款利率，并积极创新理财产品，提高竞争力。

五、结论及建议

本文引入央行数字货币影响经济的关键机制，即构建央行数字货币转化程度指数，同时合理引入利率走廊机制，通过构建一个包含家庭、厂商、商业银行和中央银行等四个部门的DSGE模型，分析中国在央行数字货币技术冲击、利率冲击以及生产技术冲击下的宏观经济与金融效应，得到三点结论。第一，央行数字货币的引入不会给宏观经济带来较大波动，但会对央行数字货币等若干重要金融变量产生较明显影响，并且会导致货币乘数不确定性增加。严格讲，央行数字货币的引入能给消费、投资和产出等宏观经济变量带来正面影响，但效应非常微弱，可以忽略不计。发行央行数字货币后，货币乘数不确定性的增加主要由央行数字货币技术冲击和家庭资产配置偏好(活期存款向央行数字货币转移程度)的不确定性所致。随着活期存款向央行数字货币转移程度提高，货币乘数变小，货币乘数对央行数字货币技术冲击的反应变小；而正向央行数字货币技术冲击将使货币乘数变大，故无法判断货币乘数变大还是变小。第二，若给央行数字货币设定利率，其可以作为一种新型货币政策工具以更有效地调节经济。央行数字货币设定利率与常备借贷便利可形成利率走廊机制，将存款利率限定在两者之间；在利率走廊机制传导畅通的前提下，施加较小的利率负向冲击对经济有明显的刺激作用；银行资产结构对利率走廊宽度变动十分敏感。因此央行数字货币的利率可以成为一种新型货币政策工具。第三，在利率走廊机制下，商业银行存款受到负向生产技术冲击后有持续下降的趋势。在央行数字货币推出后客观形成的利率走廊机制下，当经济受到负向生产技术冲击时，产出、消费和通胀率在偏离稳态后能在短期内回到稳态值附近；但银行存款会持续下降且下降幅度较大。

根据上述结论，本文提出五点政策建议。第一，配合央行数字货币的发行，进一步加快利率市场化进程，提高价格型货币政策的有效性，以更好地熨平宏观经济波动。第二，央行在调节利率走廊宽度时应充分考虑到银行流动性问题，不宜频繁调节利率走廊宽度，并且应谨慎调节，以免经济发生较大波动。第三，配合央行数字货币的发行，为防止过度放贷引发系统性风险，需要加强对商业银行的监管。第四, 发行央行数字货币后，当经济受到生产技术等负向冲击时，央行使用的宽松货币政策工具要以能直接提高银行体系流动性为主，如SLF、MLF等。第五，随着商业银行活期存款向央行数字货币转化程度的提高，商业银行应积极采取措施吸收存款，提高竞争力。