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    貨幣政策波動(dòng)對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的區(qū)域與結(jié)構(gòu)效應(yīng)研究

    2017-04-18 15:40:28邱靖平
    金融發(fā)展研究 2016年12期
    關(guān)鍵詞:貨幣政策

    邱靖平

    摘 要:本文基于空間距離權(quán)重矩陣,選取我國(guó)31省市三次產(chǎn)業(yè)1980—2014年增加值構(gòu)建GVAR模型,實(shí)證研究了貨幣政策波動(dòng)對(duì)我國(guó)三次產(chǎn)業(yè)發(fā)展的區(qū)域與結(jié)構(gòu)效應(yīng)。研究結(jié)果表明:貨幣政策波動(dòng)對(duì)我國(guó)三次產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在區(qū)域和結(jié)構(gòu)非均衡效應(yīng)。我國(guó)八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)第一產(chǎn)業(yè)對(duì)貨幣政策波動(dòng)在響應(yīng)程度和趨勢(shì)上存在明顯的區(qū)域差異;第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)對(duì)貨幣政策波動(dòng)響應(yīng)趨勢(shì)大體一致,但響應(yīng)程度存在明顯的區(qū)域和結(jié)構(gòu)差異;擴(kuò)張型貨幣政策對(duì)我國(guó)第二產(chǎn)業(yè)的沖擊大于第三產(chǎn)業(yè),因此緊縮性貨幣政策有利于我國(guó)第二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。

    關(guān)鍵詞:貨幣政策;三次產(chǎn)業(yè);GVAR模型

    中圖分類(lèi)號(hào):F830.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1674-2265(2016)12-0025-07

    一、引言

    貨幣政策是指央行運(yùn)用貨幣政策工具調(diào)節(jié)市場(chǎng)利率、影響企業(yè)生產(chǎn)投資和居民消費(fèi)行為,最終達(dá)到穩(wěn)定物價(jià)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和促進(jìn)就業(yè)目的而采取的宏觀(guān)調(diào)控措施。作為宏觀(guān)調(diào)控的重要手段,貨幣政策通過(guò)中介目標(biāo)對(duì)微觀(guān)主體的投資消費(fèi)行為產(chǎn)生影響,從而達(dá)到調(diào)控宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)的目的。傳統(tǒng)的貨幣政策理論假設(shè)貨幣政策對(duì)整個(gè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的影響是均衡的,各個(gè)行業(yè)對(duì)貨幣政策的反應(yīng)是一致的,然而這種假設(shè)忽略了行業(yè)內(nèi)在屬性、行業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)特征、地域特征等方面的差異?,F(xiàn)有研究文獻(xiàn)的研究結(jié)果,也表明貨幣政策對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展顯示出區(qū)域和結(jié)構(gòu)非對(duì)稱(chēng)性。在促增長(zhǎng)、調(diào)結(jié)構(gòu)的重要經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型時(shí)期,對(duì)貨幣政策產(chǎn)業(yè)效應(yīng)進(jìn)行研究,深入了解貨幣政策波動(dòng)對(duì)三次產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響,為制定針對(duì)性的貨幣政策、有效地促進(jìn)我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和升級(jí)提供經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)無(wú)疑具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。

    國(guó)外學(xué)者對(duì)貨幣政策區(qū)域效應(yīng)的研究較少。Taylor(1995)選取歐元區(qū)國(guó)家檢驗(yàn)了貨幣政策區(qū)域效應(yīng),發(fā)現(xiàn)統(tǒng)一的貨幣政策在歐元區(qū)國(guó)家產(chǎn)生了異質(zhì)影響。Michael 等(2006)選取美國(guó)各州為研究對(duì)象,研究發(fā)現(xiàn)貨幣政策區(qū)域非均衡效應(yīng)普遍存在。國(guó)外學(xué)者對(duì)貨幣政策產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)的研究始于20世紀(jì)90年代末期,Bernanke和Gertler(1995)首先對(duì)貨幣政策產(chǎn)業(yè)效應(yīng)作了開(kāi)創(chuàng)性研究,他們基于VAR模型實(shí)證研究了貨幣政策沖擊對(duì)不同行業(yè)的影響,研究結(jié)果表明貨幣政策沖擊在不同行業(yè)間產(chǎn)生非均衡影響。Ganley和Salmon(1997)選取英國(guó)9個(gè)行業(yè)檢驗(yàn)了貨幣政策產(chǎn)業(yè)非對(duì)稱(chēng)性效應(yīng),發(fā)現(xiàn)建筑業(yè)對(duì)貨幣政策沖擊反應(yīng)最敏感,其次是制造業(yè)和服務(wù)業(yè)。Hayo和Uhlenbrock(2000)考察了英國(guó)和德國(guó)貨幣政策產(chǎn)業(yè)效應(yīng),發(fā)現(xiàn)貨幣政策波動(dòng)對(duì)不同行業(yè)的影響是非對(duì)稱(chēng)的。Raddatz和Rigobon(2003)研究發(fā)現(xiàn)耐用品消費(fèi)和房地產(chǎn)行業(yè)等對(duì)利率敏感的行業(yè)受到貨幣政策波動(dòng)的影響大,而設(shè)備與軟件行業(yè)受到貨幣政策波動(dòng)的影響較小。Georgopoulos和Hejazi(2009)認(rèn)為貨幣政策對(duì)行業(yè)產(chǎn)出的影響主要通過(guò)資本成本渠道和信貸渠道。對(duì)這兩個(gè)渠道的實(shí)證研究證實(shí)了貨幣政策行業(yè)效應(yīng)是非對(duì)稱(chēng)的,并指出行業(yè)企業(yè)的不同財(cái)務(wù)特征是導(dǎo)致貨幣政策行業(yè)效應(yīng)出現(xiàn)非對(duì)稱(chēng)性的主要因素。

    近年來(lái),我國(guó)學(xué)者從區(qū)域和結(jié)構(gòu)兩個(gè)視角對(duì)貨幣政策異質(zhì)性效應(yīng)作了積極的研究。從區(qū)域的視角對(duì)貨幣政策異質(zhì)性的研究,證實(shí)貨幣政策對(duì)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展效應(yīng)是存在區(qū)域差異的。丁文麗(2006)、陳安平(2007)等學(xué)者運(yùn)用VAR模型檢驗(yàn)了我國(guó)貨幣政策區(qū)域非對(duì)稱(chēng)效應(yīng),實(shí)證研究結(jié)果表明貨幣政策區(qū)域非對(duì)稱(chēng)效應(yīng)確實(shí)存在。申俊喜(2011)等首先闡述了貨幣政策區(qū)域差異性影響的形成機(jī)制,然后通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)了貨幣政策區(qū)域差異性效應(yīng),發(fā)現(xiàn)貨幣配給機(jī)制和外匯管理機(jī)制是導(dǎo)致我國(guó)貨幣政策區(qū)域差異性的主要因素。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的視角對(duì)貨幣政策的研究同樣表明貨幣政策產(chǎn)業(yè)效應(yīng)是有差異的。閆紅波和王國(guó)林(2008)基于我國(guó)制造業(yè)30個(gè)次級(jí)行業(yè)的實(shí)證研究結(jié)果表明,貨幣政策在我國(guó)制造業(yè)各次級(jí)行業(yè)中存在著非對(duì)稱(chēng)效應(yīng),并提出行業(yè)資本存量、行業(yè)投資行為、行業(yè)規(guī)模、行業(yè)財(cái)務(wù)杠桿、行業(yè)對(duì)外依賴(lài)性和政府對(duì)行業(yè)支持力度是造成我國(guó)貨幣政策行業(yè)非對(duì)稱(chēng)效應(yīng)的主要因素。何靜和李村璞(2009)從我國(guó)微觀(guān)經(jīng)濟(jì)主體的視角檢驗(yàn)了貨幣政策產(chǎn)業(yè)非均衡影響,并指出利率渠道與其他貨幣政策傳導(dǎo)渠道相比,對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響更大。王君斌和郭新強(qiáng)(2011)運(yùn)用SVAR模型從產(chǎn)業(yè)投資結(jié)構(gòu)和流動(dòng)性效應(yīng)的視角考察了貨幣政策對(duì)產(chǎn)業(yè)傳導(dǎo)的差異性,發(fā)現(xiàn)擴(kuò)張型貨幣政策增加了第二和第三產(chǎn)業(yè)的流動(dòng)性,但對(duì)第一產(chǎn)業(yè)的流動(dòng)性影響不大,貨幣政策沖擊對(duì)第一產(chǎn)業(yè)投資波動(dòng)影響最大,對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的投資波動(dòng)影響最小。張輝(2013)同樣采用SVAR模型,選取利率、信貸、資產(chǎn)價(jià)格和匯率四種貨幣政策傳導(dǎo)渠道考察了我國(guó)貨幣政策產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng),發(fā)現(xiàn)提高利率水平有助于提高我國(guó)第一產(chǎn)業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的比重;提高信貸規(guī)模短期內(nèi)有助于提高第三產(chǎn)業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的比重,但長(zhǎng)期會(huì)使得第二產(chǎn)業(yè)的比重得到提升;匯率上升會(huì)降低第二產(chǎn)業(yè)的比重,但增加了第三產(chǎn)業(yè)的比重;資產(chǎn)價(jià)格傳導(dǎo)渠道對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整沒(méi)有顯著影響。吉紅云和干杏綈(2014)利用我國(guó)上市公司微觀(guān)層面數(shù)據(jù)研究后發(fā)現(xiàn)第二產(chǎn)業(yè)內(nèi)部不同要素密集行業(yè)對(duì)貨幣政策傳導(dǎo)效應(yīng)存在顯著差異,具體表現(xiàn)為貨幣政策對(duì)資本密集型行業(yè)影響最大,其次是技術(shù)密集型行業(yè)、勞動(dòng)密集型行業(yè),同時(shí)指出相對(duì)緊縮的貨幣政策對(duì)我國(guó)技術(shù)密集型行業(yè)發(fā)展有利。

    以往對(duì)貨幣政策產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)的研究大多采用的是VAR模型和SVAR模型,或者通過(guò)微觀(guān)層面數(shù)據(jù)建立面板模型的方法來(lái)考察,忽略了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、資源稟賦、需求結(jié)構(gòu)方面存在的差異和地區(qū)之間的關(guān)聯(lián)性,即忽視了貨幣政策的區(qū)域非均衡效應(yīng)。已有的研究也表明貨幣政策存在區(qū)域異質(zhì)性效應(yīng)特征。本文將貨幣政策區(qū)域差異因素考慮進(jìn)來(lái),同時(shí)研究貨幣政策對(duì)產(chǎn)業(yè)的區(qū)域和結(jié)構(gòu)效應(yīng)。本文選取我國(guó)31個(gè)省市為研究樣本,選取省市的三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值作為因變量,選取貨幣政策和財(cái)政政策作為自變量,首先建立各個(gè)地區(qū)的VAR模型,然后利用我國(guó)各省市地理空間距離權(quán)重矩陣將各省市聯(lián)系起來(lái),構(gòu)建GVAR模型,最后利用廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)來(lái)考察貨幣政策沖擊對(duì)我國(guó)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的動(dòng)態(tài)影響。

    二、貨幣政策對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的傳導(dǎo)機(jī)制

    現(xiàn)有研究認(rèn)為,貨幣政策傳導(dǎo)渠道主要是利率、信貸、匯率和資產(chǎn)價(jià)格渠道。

    (一)利率渠道

    貨幣政策影響利率,利率變動(dòng)影響居民和企業(yè)投資,進(jìn)而影響總產(chǎn)出。以擴(kuò)張型貨幣政策為例,增加貨幣供應(yīng)量會(huì)降低利率,利率變動(dòng)關(guān)系著行業(yè)企業(yè)資金成本。當(dāng)利率下降時(shí),企業(yè)獲得資金成本低,從而刺激企業(yè)擴(kuò)大貸款規(guī)模、增加投資行為,最終使得產(chǎn)出增加。不同行業(yè)對(duì)利率具有不同的敏感性。以資本密集型和勞動(dòng)密集型行業(yè)為例,資本密集型行業(yè)對(duì)資本需求量大、對(duì)利率敏感度高,勞動(dòng)密集型行業(yè)對(duì)勞動(dòng)力需求大、對(duì)資本需求相對(duì)少,因而勞動(dòng)密集型行業(yè)對(duì)利率敏感度低。因此,同樣的貨幣政策在利率敏感度不同的行業(yè)間產(chǎn)生非均衡影響。由于地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)存在差異,地區(qū)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)不同,意味著各地區(qū)資本密集存在差異,因此貨幣政策利率渠道會(huì)在不同地區(qū)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生異質(zhì)性效應(yīng)。

    (二)信貸渠道

    貨幣政策影響商業(yè)銀行信貸規(guī)模,從而影響企業(yè)投資,最終影響總產(chǎn)出。以緊縮性貨幣政策為例,降低貨幣供應(yīng)量,使得商業(yè)銀行可貸資金規(guī)模降低。在我國(guó)以間接融資為主導(dǎo)的融資格局中,企業(yè)可獲得的信貸資金減少,從而影響到企業(yè)的投資行為,最終使得產(chǎn)出減少。在緊縮性貨幣政策實(shí)施以后,商業(yè)銀行的可貸資金規(guī)模下降,有限的信貸資金會(huì)流向規(guī)模大、信用好以及政策性扶持的行業(yè)企業(yè)。那些融資渠道單一、嚴(yán)重依賴(lài)信貸資金的小規(guī)模企業(yè)無(wú)法得到貸款,導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性效應(yīng)出現(xiàn)。在我國(guó),國(guó)有企業(yè)相對(duì)于非國(guó)有企業(yè)而言,會(huì)比較容易獲得商業(yè)銀行貸款。若行業(yè)中國(guó)有企業(yè)比重高,信貸規(guī)模緊縮對(duì)該行業(yè)的影響就小。我國(guó)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡。東南部經(jīng)濟(jì)發(fā)展快速,帶動(dòng)投資需求旺盛,而西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后,導(dǎo)致投資需求小,因此信貸資金更多地流向投資需求旺盛的地區(qū),而投資需求少的地區(qū)獲得的信貸資金有限,從而貨幣政策信貸渠道對(duì)地區(qū)行業(yè)發(fā)展產(chǎn)生區(qū)域差異影響。

    (三)匯率渠道

    以擴(kuò)張性貨幣政策為例, 增加貨幣供應(yīng)量,使得本國(guó)真實(shí)利率下降,本國(guó)貨幣名義利率也跟著下降。本幣貶值,本國(guó)商品相較于國(guó)外商品便宜,有利于出口增加,從而增加了行業(yè)產(chǎn)出。相較于商品,服務(wù)可貿(mào)易性較低,因此服務(wù)受到匯率變動(dòng)沖擊影響比商品小。當(dāng)匯率降低時(shí),有利于商品出口,從而有助于第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展,而服務(wù)行業(yè)受到的影響相對(duì)較小。由于地理環(huán)境因素,我國(guó)東南部沿海地區(qū)商品出口擁有天然地理優(yōu)勢(shì),而中西部地區(qū)出口受阻,從而貨幣政策匯率渠道在不同地區(qū)產(chǎn)生差異性影響。

    (四)資產(chǎn)價(jià)格渠道

    貨幣政策影響股票、房地產(chǎn)等資產(chǎn)價(jià)格,從而影響企業(yè)和居民投資以及消費(fèi),最終影響總產(chǎn)出。以擴(kuò)張性貨幣政策為例, 擴(kuò)張性貨幣政策使得利率下降,股票、房地產(chǎn)等資產(chǎn)價(jià)格提高,資產(chǎn)價(jià)格通過(guò)托賓Q理論對(duì)企業(yè)投資產(chǎn)生影響,通過(guò)財(cái)富效應(yīng)論影響居民消費(fèi)。托賓Q理論認(rèn)為當(dāng)企業(yè)市值高于重置成本時(shí),企業(yè)會(huì)通過(guò)發(fā)行價(jià)格相對(duì)高的股票來(lái)籌集資金,購(gòu)買(mǎi)相對(duì)便宜的設(shè)備,于是投資會(huì)增加;當(dāng)企業(yè)市值低于重置成本時(shí),企業(yè)會(huì)用相對(duì)便宜的價(jià)格直接收購(gòu)另一家企業(yè),投資支出會(huì)減少。財(cái)富效應(yīng)論認(rèn)為股票價(jià)格對(duì)經(jīng)濟(jì)主體財(cái)富產(chǎn)生影響,進(jìn)而影響到經(jīng)濟(jì)主體的消費(fèi)意愿。不同行業(yè)股票價(jià)格對(duì)貨幣政策反應(yīng)不同造成不同行業(yè)間貨幣政策資產(chǎn)價(jià)格渠道非均衡影響,鄒昆侖(2013)的研究也證明了這一點(diǎn)。當(dāng)資產(chǎn)價(jià)格低時(shí),居民財(cái)富少,居民消費(fèi)支出主要集中在生活必需品上;當(dāng)資產(chǎn)價(jià)格高時(shí),居民財(cái)富多,從而對(duì)高端商品和服務(wù)的需求增加,需求最終影響著行業(yè)發(fā)展。各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異導(dǎo)致地區(qū)之間居民收入存在差異,從而地區(qū)居民消費(fèi)需求存在差異,貨幣政策通過(guò)財(cái)富效應(yīng)論對(duì)行業(yè)發(fā)展產(chǎn)生差異影響。

    三、模型構(gòu)建

    (一)GVAR模型

    2004年,Pesaran在VAR模型和VECM模型基礎(chǔ)上提出了全局向量自回歸模型(Global Vector Autoregression Model,GVAR模型)。GVAR模型是VAR模型和VECM模型的拓展,它首先建立各個(gè)地區(qū)的VAR模型或者VECM模型,然后通過(guò)權(quán)重矩陣轉(zhuǎn)換成為GVAR模型,最后通過(guò)脈沖函數(shù)沖擊來(lái)探究?jī)?nèi)生變量和外生變量沖擊對(duì)內(nèi)生變量的動(dòng)態(tài)影響。GVAR模型避免了VAR模型多參數(shù)估計(jì)偏差的問(wèn)題,同時(shí)量化了變量之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性,構(gòu)建一個(gè)具有內(nèi)生聯(lián)系的完整經(jīng)濟(jì)系統(tǒng),有助于更好地分析變量間的動(dòng)態(tài)影響。

    假設(shè)有[N]個(gè)地區(qū),用[i]表示某一特定地區(qū),[i=1,2,…,N],該地區(qū)變量不僅受到其自身滯后值的影響,同時(shí)會(huì)受到其他地區(qū)的溢出效應(yīng)影響,建立包含其他地區(qū)變量的[VARX*(pi,qi)]模型如下:

    [Xit=ai0+ai1t+Φi1Xi,t-1+…+ΦipiXi,t-pi+Λi0X*i,t+Λi1X*i,t-1+…+ΛiqiX*i,t-qi+uit](1)

    其中,[Xit]為[i]地區(qū)[t]時(shí)期[ki]個(gè)內(nèi)生變量組成的列向量;[ai0]和[ai1]分別為截距項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng)組成的矩陣;[X*i,t]為除[i]地區(qū)外其他地區(qū)內(nèi)生列向量與權(quán)重矩陣乘積得到的[ki]維列向量;[X*i,t]=[WiXjt(i≠j)];[pi]和[qi]分別表示內(nèi)生變量和其他地區(qū)與權(quán)重矩陣組成的弱外生變量的滯后階數(shù);[Φi1]、[Φipi]、[Λi0]、[Λi1]、[Λiqi]分別為內(nèi)生變量和弱外生變量的[ki×ki]系數(shù)矩陣;[uit]為殘差矩陣。令[Zit=XitX*it],為簡(jiǎn)化推導(dǎo),假設(shè)[pi=qi],則(1)式轉(zhuǎn)換為:

    [Αi0Zit=ai0+ai1t+Αi1Zi,t-1+…+ΑipiZi,t-pi+uit] (2)

    其中[Αi0=Iki,-Λi0,Αij=Φij,Λij,j=1,2,…,pi]

    將全部地區(qū)[t]時(shí)期內(nèi)生變量組成一個(gè)[k]維列向量[Xt],其中[k=i=1Nki];[Xt=X'1t,X'2t,…,X'Nt'];可得[Zit=WiXt],其中[Wi]為地區(qū)關(guān)聯(lián)權(quán)重矩陣。則(2)式可變換為:

    [Αi0WiXt=ai0+ai1t+Αi1WiXt-1+…+ΑipiWiXt-pi+uit] (3)

    [令G0=Α00W0Α10W1 ?ΑN0WN,Gj=Α0jW0Α1jW1 ?ΑNjWN,j=1,2,…,p,a0=a10a20?aN0,a1=a11a21?aN1,ut=u0tu1t?uNt]

    (4)式變換為:

    [G0Xt=a0+a1t+G1Xt-1+…+GpXt-p+ut] (5)

    由于[G0]是可知的滿(mǎn)秩矩陣,因此(5)式兩邊同乘[G0-1],就可得到GVAR模型:

    [Xt=b0+b1t+F1Xt-1+…+FpXt-p+εt] (6)

    其中,[b0=G0-1a0,b1=G0-1a1];[Fj=G0-1Gj,εt=G0-1ut]。方程(6)可以通過(guò)逐步回歸求解。在建立[VARX*(pi,qi)]模型中還可以加入對(duì)所有地區(qū)具有影響的外生變量:

    [Xit=ai0+ai1t+Φi1Xi,t-1+…+ΦipiXi,t-pi+Λi0X*i,t+Λi1X*i,t-1+…+ΛiqiX*i,t-qi+Γi1dt+Γi2dt-1+…+Γi,t-zdt-zi+uit (7)]

    假設(shè)[pi=qi=zi],得到GVAR模型如下,

    [Xt=b0+b1t+F1Xt-1+…+FpXt-p+H1dt+…+Ht-pdt+εt]

    (8)

    其中[H1=G0-1Γ11Γ21?ΓN1,Ht-p=G0-1Γ1,t-pΓ2,t-p ?ΓN,t-p],在逐步求解回歸方程后,運(yùn)用脈沖響應(yīng)函數(shù)來(lái)分析內(nèi)生變量和弱外生變量沖擊對(duì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響。

    (二)變量與數(shù)據(jù)來(lái)源

    本文選取我國(guó)31個(gè)省市第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)增加值作為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的代理變量,影響產(chǎn)業(yè)發(fā)展的外生變量包括貨幣政策和財(cái)政政策,貨幣政策代理變量可以分為價(jià)格型和數(shù)量型,在以往學(xué)者的相關(guān)文獻(xiàn)中,價(jià)格型變量往往選取的是利率,數(shù)量型變量往往選取的是貨幣供應(yīng)量、信貸規(guī)模。由于我國(guó)利率并未完全市場(chǎng)化,并且利率和貨幣供應(yīng)量的前期數(shù)據(jù)不容易獲得,所以本文選取信貸規(guī)模作為貨幣政策的代理變量,用金融機(jī)構(gòu)貸款余額表示;選取國(guó)家財(cái)政支出作為財(cái)政政策的代理變量。選取樣本的時(shí)間區(qū)間為1980—2014年,所有數(shù)據(jù)來(lái)自于《新中國(guó)60年統(tǒng)計(jì)資料匯編》和中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)。為了消除通貨膨脹對(duì)數(shù)據(jù)的影響,本文選取1980年為樣本基期,通過(guò)定基價(jià)格指數(shù)調(diào)整數(shù)據(jù)。為消除數(shù)據(jù)的異方差,對(duì)所有數(shù)據(jù)采取自然對(duì)數(shù)化處理。

    (三)區(qū)域關(guān)聯(lián)權(quán)重

    區(qū)域關(guān)聯(lián)權(quán)重用來(lái)量化區(qū)域之間的關(guān)聯(lián)程度。本文采用各省省會(huì)城市之間空間距離的倒數(shù)來(lái)表示。設(shè)[wij]為[i]省和[j]省的關(guān)聯(lián)權(quán)重,[dij]為[i]省和[j]省的空間距離,則有[wij=1dij(i≠j)]。對(duì)于相同的省份,我們定義[wij=0(i=j)]。區(qū)域之間的空間距離越遠(yuǎn),表明受到的影響越小,權(quán)重也就越小;相反,區(qū)域之間的空間距離越近,表明受到的影響越大,權(quán)重也就越大;鑒于篇幅,表1展示了各省空間距離權(quán)重矩陣的一部分①。

    表 1:區(qū)域空間關(guān)聯(lián)權(quán)重矩陣

    [ anhui beijing chongqing fujian gansu … zhejiang anhui 0 0.00098 0.00083 0.00177 0.00058 … 0.00412 beijing 0.00098 0 0.00068 0.00064 0.00079 … 0.00080 chongqing 0.00083 0.00068 0 0.00084 0.00097 … 0.00077 fujian 0.00177 0.00064 0.00084 0 0.00050 … 0.00258 gansu 0.00058 0.00079 0.00097 0.00050 0 … 0.00052 … … … … … … … … zhejiang 0.00412 0.00080 0.00077 0.00258 0.00052 … 0 ]

    四、實(shí)證研究

    (一)模型統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

    采用GVAR模型需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)、協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)以及弱外生性檢驗(yàn)。分別對(duì)樣本省份第一產(chǎn)業(yè)增加值、第二產(chǎn)業(yè)增加值、第三產(chǎn)業(yè)增加值、全國(guó)財(cái)政支出和金融機(jī)構(gòu)貸款余額進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)。[VARX*(pi,qi)]模型的滯后階數(shù)根據(jù)AIC準(zhǔn)則和實(shí)際情況,選取滯后階數(shù)為1階。根據(jù)ADF檢驗(yàn)結(jié)果,有些省份變量不平穩(wěn)。

    由于截面眾多,鑒于篇幅,本文僅以我國(guó)安徽省、北京市、重慶市和福建省為例,給出它們的協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)以及弱外生性matlab軟件檢驗(yàn)結(jié)果。表2給出了變量協(xié)整關(guān)系跡檢驗(yàn)結(jié)果,可以看出安徽省具有1個(gè)協(xié)整關(guān)系、北京市有2個(gè)協(xié)整關(guān)系、重慶市有1個(gè)協(xié)整關(guān)系、福建省有1個(gè)協(xié)整關(guān)系,其他省份也至少有1個(gè)協(xié)整關(guān)系,雖然數(shù)據(jù)具有不平穩(wěn)性,但滿(mǎn)足協(xié)整關(guān)系要求,所以可以建立GVAR模型來(lái)考察貨幣政策產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)。

    表2:協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

    [ ANHUI BEIJING CHONGQING FUJIAN 臨界值(5%) r=0 100.96 126.25 82.24 134.51 78.52 r=1 38.52 61.56 49.46 46.92 50.72 r=2 14.49 20.62 17.54 19.17 26.24 ]

    表3給出了我國(guó)四個(gè)省市外生變量弱外生性檢驗(yàn)結(jié)果,從表中可以看出所有的外生變量都滿(mǎn)足弱外生性假設(shè),符合建立GVAR模型的弱外生性要求。

    表3:外生變量的弱外生檢驗(yàn)結(jié)果

    [ F 檢驗(yàn) 臨界值(5%) One s Sec s Thi s Fin Loan ANHUI F(1,22) 4.30 0.00 0.01 0.03 0.08 0.32 BEIJING F(2,21) 3.47 1.87 0.76 0.81 1.43 0.82 CHONGQING F(1,22) 4.30 2.30 0.53 0.53 0.24 0.15 FUJIAN F(1,22) 4.30 0.92 0.22 0.36 0.49 0.08 ]

    (二)結(jié)果分析

    按照八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)劃分標(biāo)準(zhǔn),來(lái)考察我國(guó)31個(gè)省市貨幣政策產(chǎn)業(yè)區(qū)域的非均衡效應(yīng),經(jīng)濟(jì)區(qū)根據(jù)省市2012—2014年消除通脹因素后的GDP加權(quán)匯總,采用廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)來(lái)考察變量間動(dòng)態(tài)影響,采用這種脈沖響應(yīng)函數(shù)能夠消除變量順序?qū)ψ罱K結(jié)果的影響。

    1. 各經(jīng)濟(jì)區(qū)第一產(chǎn)業(yè)對(duì)貨幣政策波動(dòng)的響應(yīng)。圖1顯示了我國(guó)八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)第一產(chǎn)業(yè)對(duì)貨幣政策沖擊的響應(yīng)結(jié)果。在給我國(guó)金融機(jī)構(gòu)信貸規(guī)模一個(gè)正標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后,我國(guó)大西北、大西南和南部沿海地區(qū)在第一期出現(xiàn)正向響應(yīng),其他地區(qū)出現(xiàn)負(fù)向響應(yīng);在前七期我國(guó)八大經(jīng)濟(jì)區(qū)對(duì)貨幣政策沖擊的響應(yīng)呈現(xiàn)波動(dòng)狀態(tài),七期以后響應(yīng)趨于平穩(wěn)。從圖1中可見(jiàn)我國(guó)八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)第一產(chǎn)業(yè)對(duì)貨幣政策沖擊存在顯著地域差異。在給貨幣政策一個(gè)正標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后,我國(guó)大西南地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)在十五期內(nèi)都是正向響應(yīng),第一期增加0.0036,并且在第二期達(dá)到最大增加值0.0039,其他地區(qū)則呈現(xiàn)正負(fù)響應(yīng)交替狀態(tài)。從增加幅度來(lái)看,我國(guó)八大經(jīng)濟(jì)區(qū)對(duì)貨幣政策沖擊的響應(yīng)也存在著很大差異。我國(guó)大西北地區(qū)、南部沿海地區(qū)分別在第一期達(dá)到最大增加值,分別為0.0164和0.0142;大西南地區(qū)在第二期達(dá)到最大增加值為0.0039,是貨幣政策沖擊最敏感的三大地區(qū);貨幣政策沖擊最不敏感的地區(qū)為長(zhǎng)江中游地區(qū)和東部沿海地區(qū),長(zhǎng)江中游地區(qū)在第三期達(dá)到最大增加值0.0018,東部沿海地區(qū)在第二期達(dá)到最大增加值0.0011。從各地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)對(duì)貨幣政策的沖擊來(lái)看,造成我國(guó)第一產(chǎn)業(yè)增加值存在顯著地域差異的原因可能是我國(guó)農(nóng)業(yè)仍然以分散經(jīng)營(yíng)為主,并且地理環(huán)境差異導(dǎo)致我國(guó)第一產(chǎn)業(yè)各次級(jí)行業(yè)內(nèi)存在地域結(jié)構(gòu)上的失衡,另外一個(gè)可能的原因是我國(guó)政府的財(cái)政補(bǔ)貼。

    2. 各經(jīng)濟(jì)區(qū)第二產(chǎn)業(yè)對(duì)貨幣政策波動(dòng)的響應(yīng)。圖2顯示了我國(guó)八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)第二產(chǎn)業(yè)對(duì)貨幣政策沖擊的響應(yīng)結(jié)果。在給我國(guó)金融機(jī)構(gòu)信貸規(guī)模一個(gè)正標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后,我國(guó)八大經(jīng)濟(jì)區(qū)第二產(chǎn)業(yè)對(duì)貨幣政策沖擊的響應(yīng)趨勢(shì)基本相同。在前兩期都為正向響應(yīng),但第二期響應(yīng)程度有所減弱,在第三期到第七期呈現(xiàn)波動(dòng)狀態(tài),在第七期以后趨于平穩(wěn)。從圖中可看出我國(guó)八大經(jīng)濟(jì)區(qū)對(duì)貨幣政策沖擊的響應(yīng)趨勢(shì)大體一致。從響應(yīng)程度來(lái)看,我國(guó)北部沿海、長(zhǎng)江中游、大西南、東北、東部沿海、黃河中游、南部沿海地區(qū)都在貨幣政策沖擊后第一期達(dá)到最大增加幅度;我國(guó)大西北地區(qū)在第二期達(dá)到最大增加幅度。我國(guó)八大經(jīng)濟(jì)區(qū)對(duì)貨幣政策沖擊響應(yīng)程度呈現(xiàn)出較大差異。對(duì)貨幣政策沖擊敏感的三大地區(qū)為大西北地區(qū)、南部沿海地區(qū)和東北地區(qū),正向增加值分別為0.0614、0.0308、0.0278;對(duì)貨幣政策沖擊最不敏感的區(qū)域?yàn)辄S河中游地區(qū)、北部沿海和長(zhǎng)江中游地區(qū),最大增加值分別為0.0126、0.0174、0.0196。從前十五期累積響應(yīng)結(jié)果來(lái)看,在給貨幣政策一個(gè)正標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后,我國(guó)八大經(jīng)濟(jì)區(qū)第二產(chǎn)業(yè)增加值均表現(xiàn)為正向響應(yīng),說(shuō)明實(shí)施擴(kuò)張性貨幣政策有利于我國(guó)第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展,累積響應(yīng)最大的為南部沿海地區(qū),累積響應(yīng)值為0.1520;累積響應(yīng)值最小的為東部地區(qū),累積響應(yīng)值為0.0106。

    3. 各經(jīng)濟(jì)區(qū)第三產(chǎn)業(yè)對(duì)貨幣政策波動(dòng)的響應(yīng)。圖3顯示了我國(guó)八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)第三產(chǎn)業(yè)對(duì)貨幣政策沖擊的響應(yīng)結(jié)果。在給我國(guó)金融機(jī)構(gòu)信貸規(guī)模一個(gè)正標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后,我國(guó)八大經(jīng)濟(jì)區(qū)第三產(chǎn)業(yè)對(duì)貨幣政策沖擊的響應(yīng)趨勢(shì)基本相同。在前一到二期為正向響應(yīng),在二到七期呈現(xiàn)波動(dòng)狀態(tài),在第七期以后趨于穩(wěn)定。從響應(yīng)程度來(lái)看,我國(guó)北部沿海、長(zhǎng)江中游、大西南、東北、大西北、黃河中游、南部沿海地區(qū)均在貨幣政策沖擊后一期達(dá)到最大值,東部沿海地區(qū)在第二期達(dá)到最大值。對(duì)于統(tǒng)一的貨幣政策沖擊,我國(guó)八大經(jīng)濟(jì)區(qū)對(duì)貨幣政策的響應(yīng)程度存在著地域差異。其中,正向響應(yīng)值最大的前三大地區(qū)分別為東北地區(qū)、東部沿海地區(qū)和南部沿海地區(qū),最大增加值分別為0.0146、0.0192、0.0108;正向響應(yīng)值最小的三大地區(qū)分別為北部沿海、大西北和大西南地區(qū),增加值分別為0.0029、0.0070、0.0040。從前十五期累積響應(yīng)看,我國(guó)北部沿海地區(qū)和大西北地區(qū)對(duì)貨幣政策沖擊累積響應(yīng)值為負(fù)值,其他六大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)累積響應(yīng)值均為正值。累積響應(yīng)值最大的地區(qū)為東部沿海地區(qū),累積響應(yīng)值為0.0413,說(shuō)明實(shí)施擴(kuò)張性貨幣政策對(duì)北部沿海和大西北地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展不利,而對(duì)我國(guó)其他六大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)發(fā)展有利,受益最大的是我國(guó)東部沿海地區(qū)。

    4. 各經(jīng)濟(jì)區(qū)三次產(chǎn)業(yè)對(duì)貨幣政策波動(dòng)的響應(yīng)比較分析。從第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)對(duì)貨幣政策沖擊響應(yīng)的結(jié)果來(lái)看,擴(kuò)張性貨幣政策對(duì)我國(guó)八大經(jīng)濟(jì)區(qū)第二產(chǎn)業(yè)沖擊響應(yīng)要高于第三產(chǎn)業(yè)沖擊響應(yīng),這可能是貨幣政策匯率傳導(dǎo)機(jī)制在第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)間造成的差異導(dǎo)致的。擴(kuò)張性貨幣政策有利于商品出口,而出口作為推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“三駕馬車(chē)”之一,推動(dòng)了我國(guó)第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展。但由于服務(wù)可貿(mào)易性低于商品,從匯率傳導(dǎo)渠道來(lái)說(shuō),擴(kuò)張性貨幣政策促進(jìn)我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的作用相對(duì)有限。與國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家相比,我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中占比較低,因此與擴(kuò)張性貨幣政策相比,實(shí)施穩(wěn)健的貨幣政策有助于第二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,提升第三產(chǎn)業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的比重。

    五、研究結(jié)論

    本文選取我國(guó)31個(gè)省市的第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)增加值為研究樣本,利用各省市的空間距離權(quán)重矩陣建立GVAR模型,實(shí)證考察了貨幣政策波動(dòng)對(duì)三次產(chǎn)業(yè)的區(qū)域和結(jié)構(gòu)非均衡效應(yīng),結(jié)果表明:貨幣政策波動(dòng)對(duì)我國(guó)三次產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有顯著的區(qū)域和結(jié)構(gòu)非均衡效應(yīng),具體表現(xiàn)在八大經(jīng)濟(jì)區(qū)第一產(chǎn)業(yè)對(duì)貨幣政策波動(dòng)的響應(yīng)程度和響應(yīng)趨勢(shì)存在著顯著的地域差異,八大經(jīng)濟(jì)區(qū)第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)對(duì)貨幣政策波動(dòng)的響應(yīng)趨勢(shì)大致相同,但響應(yīng)程度存在明顯的區(qū)域和結(jié)構(gòu)差異。

    由于我國(guó)地區(qū)發(fā)展不平衡、金融服務(wù)水平各異和各產(chǎn)業(yè)的特有屬性差異,在穩(wěn)增長(zhǎng)和調(diào)結(jié)構(gòu)的政策背景下,總量貨幣政策忽略了我國(guó)各經(jīng)濟(jì)區(qū)的資源稟賦差異和需求結(jié)構(gòu)差異,難以有效地促進(jìn)我國(guó)各經(jīng)濟(jì)區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整。因此,實(shí)施“一刀切”的貨幣政策不利于我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,而應(yīng)該針對(duì)區(qū)域三大產(chǎn)業(yè)對(duì)貨幣政策沖擊的反應(yīng),制定差異化的貨幣政策,為了保證貨幣政策的有效性,貨幣政策實(shí)施過(guò)程中必須和財(cái)政政策、投資政策結(jié)合起來(lái),引導(dǎo)信貸資金流量,在達(dá)成總量經(jīng)濟(jì)目標(biāo)的同時(shí),促進(jìn)我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化。

    注:

    ①數(shù)據(jù)來(lái)源于https://ideas.repec.org/c/boc/bocode/s457059.html。

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