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    異質(zhì)空間資本流動視角下的貨幣政策區(qū)域效應(yīng)研究

    2013-12-10 05:35:26楚爾鳴馬永軍
    關(guān)鍵詞:增長率省份貨幣政策

    楚爾鳴,馬永軍

    一、引 言

    改革開放以來,我國經(jīng)濟(jì)增長取得了舉世矚目的成就,業(yè)已成為僅次于美國的世界第二大經(jīng)濟(jì)體。然而,在經(jīng)濟(jì)快速增長的同時卻存在一系列的結(jié)構(gòu)扭曲現(xiàn)象,其中區(qū)域結(jié)構(gòu)的非均衡發(fā)展便是這一現(xiàn)象的典型表現(xiàn)。統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示①,1978年,廣東省與貴州省的GDP之比為3.99,到2012年,該比值已經(jīng)上升為8.39,區(qū)域差距擴(kuò)大態(tài)勢明顯。如果無法有效處理和解決這一問題,區(qū)域發(fā)展過度失衡勢必會阻礙中國經(jīng)濟(jì)的持久、協(xié)調(diào)、高效發(fā)展,并引起一系列嚴(yán)重的社會問題。因此,深入研究經(jīng)濟(jì)增長中區(qū)域發(fā)展不協(xié)調(diào)、不均衡的現(xiàn)象和作用機(jī)理,并找出促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的政策措施,是我國理論工作者亟待研究的重要理論與現(xiàn)實課題。

    解釋區(qū)域發(fā)展差距的理論較多,但貨幣政策的區(qū)域效應(yīng)是重要的理論視角之一。這是因為貨幣政策不僅是宏觀經(jīng)濟(jì)總量調(diào)控的重要手段,對于熨平經(jīng)濟(jì)周期,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定健康發(fā)展起到了巨大的作用,而且,對于發(fā)展中的大國來說,由于存在各區(qū)域自然條件、歷史背景、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和金融結(jié)構(gòu)等方面的異質(zhì)性,統(tǒng)一的貨幣政策會產(chǎn)生不同的區(qū)域效應(yīng),并可能擴(kuò)大區(qū)域之間的發(fā)展差距。

    關(guān)于貨幣政策區(qū)域效應(yīng)的研究,自Scott(1955)②首開先河之后,眾多學(xué)者探討了這一問題。首先,從研究方法來看,大致可分為三類:一是向量自回歸(VAR),該方法由于不需要先驗的理論分析和可避免“盧卡斯批判”而被廣泛應(yīng)用于貨幣政策的區(qū)域效應(yīng)研究。Fielding和 Shield(2006)③、劉玄和王劍(2006)④、丘斌和鄧佑甜(2009)⑤等。二是結(jié)構(gòu)向量自回歸(SVAR),SVAR模型基于VAR系統(tǒng)參數(shù)附加結(jié)構(gòu)性的約束條件,并考慮了當(dāng)期的影響,得出的研究結(jié)論也就更加可靠。如Giacinto(2002)⑥、曹永琴(2007)⑦、Georgopoulos(2009)⑧、Todd Potts(2010)⑨等。三是其他方法,如 Clausen 和 Hayo(2002)⑩采用半結(jié)構(gòu)動態(tài)模型;劉金全、鄭挺國(2006)?應(yīng)用 Markov模型;趙書楊和康宇虹(2011)?采用CRS和VRS方法等。雖然上述文獻(xiàn)大多數(shù)都證明貨幣政策對不同區(qū)域的影響確實存在顯著的差異,但文獻(xiàn)所采用的VAR、SVAR等方法都是基于線性假設(shè),未曾考慮復(fù)雜經(jīng)濟(jì)變量之間的非線性關(guān)系。

    其次,從區(qū)域效應(yīng)形成的原因研究來看,基于VAR與SVAR模型的研究,事實上是將貨幣政策的傳導(dǎo)系統(tǒng)看成一個“黑箱”來對待的,很難打開“黑箱”分析貨幣政策區(qū)域效應(yīng)的形成機(jī)理,即使將某些因素引入模型,也只能形成零碎的個因分析,難形成系統(tǒng)的解釋框架。如宋旺和鐘正生(2006)、曹永琴(2007)等從貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制差異的角度來解釋貨幣政策區(qū)域效應(yīng)的成因;Montagnoli(2007)、周孟亮和李明賢(2009)?等研究認(rèn)為金融結(jié)構(gòu)的空間差異是產(chǎn)生貨幣政策區(qū)域效應(yīng)的重要原因;而Arnold和Vrugt(2002)、Georgopoulos(2009)等證明經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的區(qū)域非均衡是導(dǎo)致貨幣政策區(qū)域效應(yīng)的根本原因。

    最后,從對我國的區(qū)域劃分來看,主要有三分法、四分法和八分法三種。三分法為東部、中部、西部;四分法為東部、中部、西部和東北;八分法為東北、北部、東部、南部、黃河中游、長江中游、大西南、大西北。這些劃分雖然都有一定的理論依據(jù)和道理,但在研究之前先入為主,事先圈定一個貨幣政策效應(yīng)區(qū)域,似乎有違研究的邏輯性。

    本文區(qū)別于國內(nèi)同類研究,主要有三點不同之處:(1)在研究方法選擇上,基于省級行政的相對獨立性和復(fù)雜經(jīng)濟(jì)綜合體,對VAR模型進(jìn)行了必要的非線性檢驗,對于存在非線性關(guān)系的數(shù)據(jù),采用LSTVAR模型進(jìn)行分析,從而提高研究結(jié)論的可靠性和準(zhǔn)確性?;(2)在區(qū)域劃分上,先就省級經(jīng)濟(jì)對統(tǒng)一貨幣政策的廣義脈沖結(jié)果進(jìn)行分析,然后歸類進(jìn)行區(qū)域劃分,使區(qū)域結(jié)構(gòu)更加科學(xué)和更具有現(xiàn)實意義;(3)基于不同區(qū)域的空間異質(zhì)性(包括自然結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)),從資本流動角度對貨幣政策區(qū)域效應(yīng)的形成機(jī)理進(jìn)行科學(xué)、合理的理論解釋,并給出相應(yīng)的政策建議。

    二、異質(zhì)空間與資本流動的理論分析

    一般來說,如果系統(tǒng)或系統(tǒng)屬性在空間分布上具有不均勻性及其復(fù)雜性,那么這樣的空間稱之為異質(zhì)空間。系統(tǒng)屬性可以是空間所涉及的任何變量,復(fù)雜性涉及系統(tǒng)屬性的定性或類型描述。我國區(qū)域遼闊,各區(qū)域歷史條件、自然環(huán)境差異顯著,不同區(qū)域的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同,異質(zhì)性顯著。根據(jù)柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù):

    (1)式中Qi表示產(chǎn)出,Ai表示綜合技術(shù)水平,Li表示投入的總勞動,Ki表示投入的總資本,α、β分別表示勞動和資本的產(chǎn)出彈性系數(shù),μi表示隨機(jī)干擾的影響,μ≤1,i表示不同的區(qū)域。(1)式不僅表明不同區(qū)域的產(chǎn)出是不同資本和勞動投入量的函數(shù),而且在異質(zhì)空間的假定條件下,不同空間還存在著不同的生產(chǎn)函數(shù)。由于本文立足于分析貨幣政策,從而主要考察資本要素,或在資本勞動比率(工資)存在差異的條件下,將勞動看成是被資本動員或隨資本流動的要素。

    資本流動受多種因素影響?,在異質(zhì)空間概念下,本文將這些因素劃分為自然結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)兩個方面。自然結(jié)構(gòu)主要是指與人類生活要求密切相關(guān)的自然條件,在投資者追求生活幸福指數(shù)的驅(qū)動下,即使不同區(qū)域的投資邊際成本等于邊際收益,即邊際資本收益率相等甚至略有降低的條件下,資本也會從自然結(jié)構(gòu)差的區(qū)域流往自然結(jié)構(gòu)好的區(qū)域。經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)主要是指產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、金融結(jié)構(gòu)、制度結(jié)構(gòu)等經(jīng)濟(jì)條件,正是由于這些條件的不同,使不同區(qū)域存在不同的投資邊際成本與邊際收益,從而導(dǎo)致資本從邊際收益率低的區(qū)域流往邊際收益率高的區(qū)域。需要特別強調(diào)的是,當(dāng)自然結(jié)構(gòu)差的區(qū)域存在某種投資機(jī)會使資本邊際收益率高于投資者追求生活幸福指數(shù)的心理界限時,資本會從自然結(jié)構(gòu)好的區(qū)域流往自然結(jié)構(gòu)差的區(qū)域。這種逆自然結(jié)構(gòu)的資本流動將使該區(qū)域的資本凈流量減少甚至趨向于零,從而出現(xiàn)“資本凈流動粘性”。

    雖然影響資本收益的因素較多,但最主要的是利率,而且為考察投資機(jī)會成本的變化,本文以實際利率為分析的主要指標(biāo)。李志赟(2002)?曾構(gòu)建了企業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)如下:

    其中,Wi為企業(yè)的總收益,此時仍為在i地區(qū)進(jìn)行生產(chǎn)的最低資本投入,它包括廠房、設(shè)備、勞動力工資等。由于通貨膨脹率高的地區(qū),這些費用比較高。所以可以看作通貨膨脹率πi的增函數(shù),又由于實際利率計算公式為名義利率(R)減去通貨膨脹率:r=R-π。所以投資成本為實際利率ri的減函數(shù),即d ri<0;Rj代表企業(yè)在 j地區(qū)貸款的貸款利率。

    在(3)式中,Wi對 rj求偏導(dǎo)可得:

    這說明企業(yè)收益率Wj是關(guān)于ri的增函數(shù)。因此,在假定其他條件不變的前提下,如果ri〉rj(i,j代表兩個不同地區(qū)),則Wi〉Wj,資本會從j地區(qū)流往i地區(qū),從而實現(xiàn)利潤最大化。

    在(2)式中,Wj對 I求偏導(dǎo)可得:

    Wi就是企業(yè)收益率,只有當(dāng)Wi〉0時,企業(yè)才會進(jìn)行生產(chǎn)。并且Wi的值越大,企業(yè)進(jìn)行生產(chǎn)的積極性越高。因此,在假定其他條件不變的前提下,如果Wi〉Wj(i,j代表兩個不同地區(qū)),資本會從j地區(qū)流往i地區(qū),從而實現(xiàn)利潤最大化。

    基于以上兩個方面,本文可以得出如下兩個假設(shè):

    假設(shè)1:在統(tǒng)一貨幣政策的持續(xù)沖擊下,由于存在空間異質(zhì)性,資本將從實際利率低的地區(qū)流往實際利率高的地區(qū),從而使實際利率高的地區(qū)實現(xiàn)較快增長,產(chǎn)生貨幣政策的區(qū)域非對稱性。

    假設(shè)2:在統(tǒng)一貨幣政策的持續(xù)沖擊下,由于存在空間異質(zhì)性,資本將從資本收益率低的地區(qū)流往資本收益率高的地區(qū),從而使資本收益率高的地區(qū)實現(xiàn)較快增長,產(chǎn)生貨幣政策的區(qū)域非對稱性。

    三、貨幣政策區(qū)域效應(yīng)的實證分析

    1.研究設(shè)計

    本文實證分析的基礎(chǔ)方法主要是VAR模型,但為了處理異質(zhì)空間的復(fù)雜性而導(dǎo)致的不同區(qū)域中可能存在的非線性問題,考慮引入Weise在1999年提出的邏輯函數(shù)平滑轉(zhuǎn)移向量自回歸模型(Logistic Smooth Transition Vector Autoregression)模型,簡稱 LSTVAR 模型?。LSTVAR模型是多方程非線性模型,并且以邏輯函數(shù)為轉(zhuǎn)移函數(shù)。LSTVAR模型以VAR模型為基礎(chǔ),因此首先定義一個VAR模型:

    根據(jù)Weise(1999)原假設(shè)(1)的備擇假設(shè),LSTVAR模型為:

    其中,Xt=(Xit…Xkp),邏輯函數(shù)F(zt)介于0到1之間。zt表示經(jīng)濟(jì)狀態(tài)的轉(zhuǎn)移變量,參數(shù)c是門限值,γ〉0是平滑參數(shù)。如果γ接近0,那么F(zt)收斂到一個常數(shù),模型變?yōu)榫€性的。如果γ趨向無窮大,則模型動態(tài)離散性跳躍變化依賴轉(zhuǎn)移變量zt是否大于門限值的門限自回歸模型。參數(shù)δz是轉(zhuǎn)移變量zt的標(biāo)準(zhǔn)差,通過除以δz使zt對門限值的偏離標(biāo)準(zhǔn)化,以利于平滑參數(shù)的解釋。

    在(8)式中,當(dāng)γ→∞時,門檻變量是兩種線性方程相交替時的轉(zhuǎn)折點;當(dāng)γ→0時,LSTVAR 模型均成為一個線性模型。因此,判斷模型線性的原假設(shè)和備擇假設(shè)為:H0∶γ=0,H1∶γ〉0。

    其次,通過LM檢驗考察模型的非線性特征。步驟如下:對方程(4)進(jìn)行逐步回歸,根據(jù)回歸結(jié)果獲得殘差擬合值 εit,并計算每個方程的殘差平方和 SSRi1=∑εit2;對每一個 εit關(guān)于 Xit-1,…,Xit-p,ztXit-1,…,Xit-p,進(jìn)行回歸獲得殘差擬合值μit,并計算殘差平方和SSRi2=∑μit2;對每個i計算LM統(tǒng)計量LMi=T(SSRi1-SSRi2)/SSRi1,其中T是樣本觀測值個數(shù)。在原假設(shè)下LMi服從χ2(pk)分布。在小樣本中,等價的F統(tǒng)計量是:F=[(SSRi1-SSRi2)/pk]/[(T-(2pk+1))]。通過F統(tǒng)計量或者χ2統(tǒng)計量的觀察值與臨界值判斷是否拒絕原假設(shè),考察模型的非線性特征。

    最后,利用T-O-O網(wǎng)格點搜索法(Grid Search)選出最優(yōu)的轉(zhuǎn)移函數(shù),采用非線性O(shè)LS法估計LSTVAR模型的各項參數(shù)。

    2.數(shù)據(jù)的選取與處理

    根據(jù)凱恩斯貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制和我國貨幣政策傳導(dǎo)過程中相關(guān)數(shù)據(jù)的可獲得性,本文選擇30個省份(西藏除外)的實際產(chǎn)出增長率(y)、貨幣供應(yīng)增長率(m)、投資增長率(i)、信貸增長率(l)和實際利率(r)5個變量。由于各地區(qū)沒有公布GDP的月度數(shù)據(jù),從而實際產(chǎn)出增長率(y)選用月度工業(yè)增加值同比增長率來衡量;貨幣供應(yīng)量增長率(m)以M 2月度同比增長率來衡量;投資增長率(i)以全社會固定資產(chǎn)投資月度同比增長率來衡量;信貸增長率(l)以金融機(jī)構(gòu)各項貸款月度同比增長率來衡量;實際利率(r)等于基準(zhǔn)利率與月度CPI同比增長率的差值,而基準(zhǔn)利率按一年期存款基準(zhǔn)利率計算。樣本區(qū)間為2004年1月至2011年12月的月度數(shù)據(jù)。以上這些原始數(shù)據(jù),M 2月度同比增長率數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計局網(wǎng)站;一年期存款基準(zhǔn)利率來自中國人民銀行網(wǎng)站;CPI同比增長率、金融機(jī)構(gòu)各項貸款月度同比增長率、社會固定資產(chǎn)投資月度同比增長率均來自萬得數(shù)據(jù)庫;工業(yè)增加值月度同比增速數(shù)據(jù)來自中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫?。

    3.單位根檢驗以及滯后期的確定

    為保證各數(shù)據(jù)序列的平穩(wěn)性,本文分別對30個省份的實際產(chǎn)出增長率、貨幣供應(yīng)增長率、投資增長率、信貸增長率和實際利率5個變量進(jìn)行了ADF單位根檢驗和PP檢驗,部分難以通過ADF檢驗的序列,可以通過PP檢驗(見表1)。單位根檢驗結(jié)果表明:各省份增長率指標(biāo)的5個變量均為平穩(wěn)序列。因而可以根據(jù)貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制,分別對每一個省份構(gòu)建5變量的VAR模型,并根據(jù)AIC和SC準(zhǔn)則確定VAR模型的滯后期。通過Eviews6.0軟件測試,確定這30個省份均為VAR(1)模型?。

    4.模型的非線性檢驗

    為確定模型是具有非線性特征,本文對每一個省份的VAR模型分別進(jìn)行LM檢驗。由于每一個省份都有一個對應(yīng)的(7)式模型,而轉(zhuǎn)移變量zt有pk種選擇。根據(jù)LM檢驗步驟,將每一個轉(zhuǎn)移變量進(jìn)行LM檢驗。檢驗結(jié)果如表1所示:安徽、廣西、河北、遼寧、內(nèi)蒙古、上海、浙江和重慶存在明顯的非線性特征。

    5.LSTVAR模型估計

    借鑒Terasvirta&Anderson(1992)的判斷標(biāo)準(zhǔn),即用拒絕線性假設(shè)且具有最大F值的轉(zhuǎn)移變量作為LSTVAR模型的轉(zhuǎn)移變量。根據(jù)LM檢驗結(jié)果,對安徽、廣西、河北、遼寧、內(nèi)蒙古、浙江和重慶7省市區(qū),將rt-1作為轉(zhuǎn)移變量帶入LSTVAR模型;對于上海,將it-1作為轉(zhuǎn)移變量帶入LSTVAR模型,然后利用T-O-O網(wǎng)格點搜索法,便得到它們各自的轉(zhuǎn)移函數(shù)(見表2)。然后,將轉(zhuǎn)移函數(shù)帶入LSTVAR模型,利用非線性最小二乘法便可得到這8個省份的LSTVAR模型各項參數(shù)。

    表1 具有非線性特征的各省份的LM檢驗結(jié)果

    表2 LSTVAR模型的轉(zhuǎn)移函數(shù)

    6.脈沖響應(yīng)分析

    對安徽、廣西、河北、遼寧、內(nèi)蒙古、上海、浙江和重慶8個省份,采用Koop,Pesaran,and Potter(1996)提出的廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)的計算方法,定義如下:

    其中GIX為變量X的廣義脈沖響應(yīng)函數(shù),n為預(yù)測期限,vt是產(chǎn)生響應(yīng)的沖擊,wt-1是“歷史”或模型中變量的初始值。E[·]是期望算子。對于其他20個省份,則利用一般VAR模型計算其脈沖響應(yīng)函數(shù)。從而得到30個省份的產(chǎn)出增長率y對于一個標(biāo)準(zhǔn)差貨幣供應(yīng)量增長率m沖擊的廣義脈沖響應(yīng)圖。通過脈沖響應(yīng)圖可以發(fā)現(xiàn),這些省份可以大致分為3種不同的類型:

    類型I共包括20省:安徽、北京、福建、廣東、廣西、河北、河南、黑龍江、湖北 、湖南、吉林、江西、遼寧、內(nèi)蒙古、山東、山西、陜西、上海、四川、重慶。對貨幣供應(yīng)增長率施加一個標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊之后,類型I各省的產(chǎn)出增長率y的響應(yīng)均存在一個月的滯后期且基本上是在第二個月達(dá)到最大值(廣西在第8個月達(dá)到最大),之后開始下降,最后趨近于0。該類型各省的產(chǎn)出增長率對m的響應(yīng)最大值均為正值且數(shù)值較大,按脈沖響應(yīng)最大值進(jìn)行排名后,前三位省份為:山西(1.351 257)、山東(1.296 415)和四川(0.996 418),排名倒數(shù)三位為福建(0.284 505)、湖南(0.279 438)和河北(0.240 071)??偟膩碚f,該類型各省產(chǎn)出增長率y對于貨幣供應(yīng)增長率m的正向沖擊響應(yīng)強烈,m的正向沖擊可以促進(jìn)該類省份的經(jīng)濟(jì)增長,為貨幣政策操作的正效應(yīng)區(qū)。

    類型II共包括5個省份:甘肅、新疆、青海和寧夏。該類型中各省的產(chǎn)出增長率對于貨幣供應(yīng)增長率m的沖擊響應(yīng)較弱。當(dāng)對m施加一個標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊之后,該類型中的各省雖然也存在一定的正向響應(yīng),或一定時滯后有一定的負(fù)向效應(yīng),但響應(yīng)值都很低。響應(yīng)最強的省份為甘肅(最大響應(yīng)值0.177 575),最弱的為寧夏(最大響應(yīng)值0.065 369)。與類型I相比,m的正向沖擊基本上對該類省份的經(jīng)濟(jì)增長起不到多大的促進(jìn)作用,為貨幣政策操作的平效應(yīng)區(qū)。

    類型III共包括5個省份:貴州、云南、海南、天津、江蘇和浙江。該類型中的各省對m施加一個標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊之后,均存在一個月的滯后期且均在第二個月達(dá)到最小值,之后開始上升,最后趨近于0。該類型中的各省,在前5個月產(chǎn)出增長率y對于m的響應(yīng)均為負(fù)值,其中,貴州省的最小響應(yīng)值為-0.516 32,浙江最小響應(yīng)值僅為-1.081 79。表明該類型各省m的正向沖擊并沒有促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的作用,為貨幣政策操作的負(fù)效應(yīng)區(qū)?。

    為了進(jìn)一步考察貨幣政策對這三個不同類型省份以及全國產(chǎn)生的不同效應(yīng),本文又構(gòu)建了這三個類型以及全國的VAR模型。并做出相應(yīng)的產(chǎn)出增長率對一個標(biāo)準(zhǔn)差的脈沖響應(yīng)圖(圖4)。類型Ⅰ,全國和類型Ⅱ的脈沖圖均為正效應(yīng),并且最大脈沖值以次遞減。類型Ⅲ為負(fù)效應(yīng)。這與本文之前單獨分析各個省份的結(jié)果一致。這說明本文對于各個省份進(jìn)行新的區(qū)域劃分是完全合理的、可信的。

    圖1 類型I各省y對來自一個標(biāo)準(zhǔn)差的m的脈沖響應(yīng)

    圖2 類型II各省y對來自一個標(biāo)準(zhǔn)差的m的脈沖響應(yīng)

    圖3 類型III各省y對來自一個標(biāo)準(zhǔn)差的m的脈沖響應(yīng)

    圖4 不同類型省份以及全國y對來自一個標(biāo)準(zhǔn)差的m的脈沖響應(yīng)

    四、異質(zhì)空間資本流動機(jī)制的檢驗

    上述實證結(jié)果表明,統(tǒng)一的貨幣政策下,不同的省份存在不同的產(chǎn)出增長效應(yīng),并可根據(jù)這種效應(yīng)的不同劃分為正效應(yīng)區(qū)、平效應(yīng)區(qū)、負(fù)效應(yīng)區(qū)三種不同的類型。那么,這三種不同的類型是不是由于空間異質(zhì)性而產(chǎn)生的資本流動所導(dǎo)致的呢?在此,可以對資本流動機(jī)制的理論假設(shè)進(jìn)行檢驗。

    1.對假設(shè)1的檢驗

    本文分別計算了樣本區(qū)間內(nèi)類型I、類型II、類型III和全國的平均實際利率(ri)(見表3)。結(jié)果發(fā)現(xiàn),類型I的省份平均實際利率(-0.508 75)高于全國平均水平(-0.651 9),類型II(-1.321 53)和類型III(-0.717 42)的省份低于全國平均水平。這表明類型I省份在樣本期m的正向沖擊下吸收了外部資本而使貨幣政策的區(qū)域效應(yīng)為正,類型Ⅱ、III省份在樣本期m的正向沖擊下輸出了內(nèi)部資本而使貨幣政策的區(qū)域效應(yīng)為負(fù)。值得注意的是類型Ⅱ省份的實際利率很低,甚至低于類型III省份,且從自然結(jié)構(gòu)來看,新疆、甘肅、寧夏、青海等省的自然條件差,理應(yīng)流出更多的資本,但樣本期卻維持了貨幣政策正向沖擊的平效應(yīng),說明該類型省份可能由于自身的資本量不多,可流出的資本量更少,與貨幣政策正向沖擊增加的資本量產(chǎn)生沖銷效應(yīng),即存在資本凈流動粘性。以上分析證明假設(shè)1在中國是成立的。

    2.對假設(shè)2的檢驗

    本文利用地區(qū)生產(chǎn)總值除以固定資產(chǎn)投資表示資產(chǎn)收益率(記為Si)來大致折算各省份的資本收益率。計算結(jié)果表3表明,類型I省份的資本收益率分別高于類型Ⅱ省份和類型III省份;類型Ⅱ省份的資本收益率與全國水平十分接近(僅僅相差0.003771),這說明類型Ⅱ省份有一定的資本流動粘性,類型III為資本凈流出省份。

    表3 不同類型省份資本流動分析

    另外,由于資本收益率與固定資產(chǎn)投資增長率具有明顯的同步趨勢,因此本文還利用固定資產(chǎn)投資增長率度量區(qū)域間的資本流動情況。通過計算樣本期內(nèi)類型I、類型Ⅱ、類型III和全國的平均全社會固定資產(chǎn)投資增長率(Ki)(見表3)可以發(fā)現(xiàn),類型I、類型Ⅱ、類型III的Ki值依次遞減,分別為31.51492、27.79555、26.95507,類型I的Ki值高于全國平均水平29.9818,表明類型I為資本凈流入省份,類型II省份存在一定的資本凈流動粘性,類型III為資本凈流出省份。以上分析表明假設(shè)2在中國是成立的。

    五、結(jié)論及政策建議

    經(jīng)過以上分析,本文可得到如下三個結(jié)論:(1)包含自然結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的異質(zhì)空間,是造成資本在區(qū)域間流動的深層原因,而資本在區(qū)域間的流動將使統(tǒng)一貨幣政策產(chǎn)生區(qū)域非對稱性效應(yīng)。(2)貨幣政策的區(qū)域非對稱性效應(yīng)并非可以簡單地劃分為東中西部三部分,即使東部沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)也可能存在資本凈流出而使貨幣政策正向沖擊效應(yīng)為負(fù),廣大中西部地區(qū)也可能改變制度環(huán)境而存在資本凈流入,使貨幣政策的正向沖擊效應(yīng)為正,當(dāng)然也可能出現(xiàn)在自然結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)相互作用下,陷入資本凈流入粘性而使貨幣政策的正向沖擊效應(yīng)不明顯。(3)實際利率和資本收益率是資本在不同空間流動的導(dǎo)向標(biāo),只有提高經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)省份的實際利率和資本收益率,促進(jìn)資本向經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)省份流入,才可能實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)均衡發(fā)展。

    正因為如此,作為中央銀行來說,降低欠發(fā)達(dá)地區(qū)的通貨膨脹率,提高實際利率;采用差別存款準(zhǔn)備金率、差別再貼現(xiàn)率、差別央票等工具,降低欠發(fā)達(dá)地區(qū)銀行信貸資金成本,提高企業(yè)資本收益率,促進(jìn)金融機(jī)構(gòu)資本和社會資本向欠發(fā)達(dá)地區(qū)配給和流動,從而拉動欠發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)快速增長。作為中央和地方政府來說,應(yīng)擴(kuò)大對經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的轉(zhuǎn)移支付,加快基礎(chǔ)設(shè)施投資和重點項目投資,改善投資制度環(huán)境和人居自然環(huán)境,調(diào)整優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和金融結(jié)構(gòu),促進(jìn)市場化資本自由流動機(jī)制的形成,從而推動經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)快速增長,最后實現(xiàn)全國各區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)均衡穩(wěn)定發(fā)展。

    注 釋:

    ①該數(shù)據(jù)來自中國統(tǒng)計局網(wǎng)站。

    ②ScottIO:“Theregionalimpactofmonetarypolicy”,TheQuarterlyJournalofEconomics,1955,(69).

    ③Fielding,Shields:“Regionalasymmetriesinmonetarytransmission:ThecaseofSouthAfrica”,Journalofpolicymodeling,2006,28.

    ④劉玄、王劍:《貨幣政策傳導(dǎo)地區(qū)差別:實證檢驗及政策含義》,《財經(jīng)研究》2006年第5期。

    ⑤丘斌、鄧佑甜:《基于VAR模型的中國貨幣政策區(qū)域不對稱效應(yīng)研究》,《南方金融》2009年第2期。

    ⑥Giacinto V:“Differential Regional Effects of Monetary Policy:A Geographical SVAR Approach”,Bancad’Italia Working Paper,2002(5).

    ⑦曹永琴:《中國貨幣政策效應(yīng)的區(qū)域差異研究》,《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》2007年第9期。

    ⑧Georgo Poulos:“Measuring Regional Effects of Monetary Policy in Canada”,University of Toronto Working Paper,2001.

    ⑨Todd Potts,David Yerger:“Variations across Canadian Regions in the Sensitivity to US Monetary Policy”,Atlantic Economic Journal,2010,38(4).

    ⑩Clausen,Hayo:“Asymmetric Monetary policy effects in EMU”,Working Paper,2002.

    ?劉金全、鄭挺國:《我國貨幣政策沖擊對實際產(chǎn)出周期波動的非對稱影響分析》,《數(shù)量經(jīng)濟(jì)與技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》2006年第10期。

    ?趙書揚、康宇虹:《我國貨幣政策的區(qū)域效應(yīng)》,《哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報》2011年第13期。

    ?周孟亮、李明賢:《中國金融機(jī)構(gòu)布局區(qū)域差異與貨幣政策效應(yīng)研究》,《金融與經(jīng)濟(jì)》2009年第20期。

    ?在已有文獻(xiàn)中,王立勇、張代強、劉文革(2010)利用LSTVAR模型研究了我國貨幣政策的非對稱效應(yīng),證明了LSTVAR模型的可靠性和準(zhǔn)確性要比VAR、SVAR模型好。

    ?彭小林、龔仰樹:《貨幣流動性對股票市場流動性的影響研究》,《上海財經(jīng)大學(xué)學(xué)報》(哲學(xué)社會科學(xué)版)2012年第5期。

    ?李志赟:《銀行結(jié)構(gòu)與中小企業(yè)融資》,《經(jīng)濟(jì)研究》2002年第6期。

    ?Charles L Weise:“The Asymmetric Effects of Monetary Policy:A Nonlinear Vector Auto regression Approach”,Journal of Money,Credit and Banking,1992,31(1).

    ?在收集數(shù)據(jù)的過程中發(fā)現(xiàn),2005年12月份新疆自治區(qū)和2008年2月至5月份海南省的金融機(jī)構(gòu)各項貸款數(shù)據(jù)存在缺失,本文通過查詢新疆統(tǒng)計局網(wǎng)站和海南統(tǒng)計局網(wǎng)站進(jìn)行了補充;2005年2月至12月份湖南省金融機(jī)構(gòu)各項貸款數(shù)據(jù)存在錯誤,本文通過查詢湖南省統(tǒng)計局網(wǎng)站公布的數(shù)據(jù)進(jìn)行了糾正。

    ?限于篇幅,詳細(xì)結(jié)果可向作者本人索取。

    ?近年來,《海南日報》、《東方早報》等媒體關(guān)于天津、海南、浙江、江蘇等省的資本流出報道,間接證明了這種效應(yīng)的存在性。

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