毛玲玲
摘要:以近十年來(lái)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展變化以及貨幣政策執(zhí)行情況為出發(fā)點(diǎn),對(duì)貨幣政策在實(shí)施過(guò)程中產(chǎn)生的影響進(jìn)行深入分析。研究發(fā)現(xiàn):第一,確實(shí)存在貨幣政策行業(yè)非對(duì)稱現(xiàn)象,即對(duì)于同一貨幣政策,各行業(yè)對(duì)其敏感度不同;第二,財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)是影響企業(yè)對(duì)貨幣政策敏感程度差異的重要原因;第三,不同財(cái)務(wù)指標(biāo)在貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制中所起的作用效果不同,營(yíng)運(yùn)資本的作用較小,總資產(chǎn)規(guī)模和負(fù)債率的作用較大,資產(chǎn)規(guī)模較小的企業(yè)比資產(chǎn)規(guī)模較大的企業(yè)更易受到貨幣政策沖擊的影響。
關(guān)鍵詞:貨幣政策;行業(yè)非對(duì)稱效應(yīng);面板數(shù)據(jù);脈沖影響分析
文章編號(hào):2095-5960(2018)01-0057-07;中圖分類號(hào):F015;文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
一、引 言
研究貨幣政策的行業(yè)非對(duì)稱性問(wèn)題對(duì)促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)良性發(fā)展、積極實(shí)行供給側(cè)改革具有很強(qiáng)指導(dǎo)意義。理論上而言,貨幣政策作為一種總量調(diào)節(jié)工具,旨在調(diào)整物價(jià)、控制通貨膨脹、促進(jìn)就業(yè)以及實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),其對(duì)于各行業(yè)價(jià)格和產(chǎn)出應(yīng)是對(duì)稱的。但國(guó)內(nèi)外大量研究表明,貨幣政策具有非對(duì)稱性,它對(duì)各行業(yè)的影響是有差異的。雖然央行實(shí)施的是總量貨幣政策,但不同行業(yè)受到的影響會(huì)有所不同,進(jìn)而使得政府貨幣政策的實(shí)施在一定程度上偏離它的預(yù)期目標(biāo),在嚴(yán)重時(shí)可能會(huì)導(dǎo)致資源配置和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)扭曲。
鑒于此,本文首先使用VAR模型以及脈沖影響檢驗(yàn)了貨幣政策行業(yè)非對(duì)稱性的存在性和各行業(yè)對(duì)同一貨幣政策的反應(yīng)時(shí)間與反應(yīng)程度的不同。其次,選取A股上市公司十個(gè)行業(yè)的季度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),包括資產(chǎn)負(fù)債率、營(yíng)運(yùn)資本、總資產(chǎn)規(guī)模等建立面板數(shù)據(jù)模型,將財(cái)務(wù)變量與貨幣供給量形成交互作用變量,并運(yùn)用它來(lái)分析財(cái)務(wù)變量在貨幣政策傳導(dǎo)中的作用。
二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)
一般而言,貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制分為以下兩階段:第一階段為貨幣政策對(duì)中介目標(biāo)的傳導(dǎo),這又可分為兩部分:數(shù)量體系(M0,M1,M2)和價(jià)格體系(SHIBOR,公開(kāi)市場(chǎng)利率、存貸款利率以及其他新型貨幣政策工具,如SLF,MLF和SLO);第二階段為貨幣政策中間變量對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的傳導(dǎo)。本文所研究的非對(duì)稱效應(yīng)屬于第二階段的范疇。
(一)貨幣政策行業(yè)非對(duì)稱性的存在性研究
早在20世紀(jì)90年代,國(guó)外學(xué)者就實(shí)證檢驗(yàn)了貨幣政策非對(duì)稱性問(wèn)題。Thoma(1994)認(rèn)為企業(yè)規(guī)模會(huì)對(duì)貨幣政策有效性產(chǎn)生影響,負(fù)向貨幣政策沖擊對(duì)大公司產(chǎn)生的影響較弱,主要是因?yàn)榇蠊驹谫Y本市場(chǎng)的融資渠道較為廣泛,而小公司的融資渠道相對(duì)單一,嚴(yán)重依賴銀行信貸渠道,當(dāng)銀行實(shí)行信貸緊縮時(shí),規(guī)模較小的企業(yè)不得不減少產(chǎn)出[1]。國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)貨幣政策行業(yè)非對(duì)稱性也做了大量研究。戴金平和金永軍(2006)研究表明第一、二產(chǎn)業(yè)以及房地產(chǎn)業(yè)對(duì)利率沖擊反應(yīng)靈敏度最大,第三產(chǎn)業(yè)中的餐飲和批發(fā)貿(mào)易零售業(yè)的貨幣政策利率彈性最小[2]。馬艷、嚴(yán)金強(qiáng)(2009)在兩大部類的資本有機(jī)構(gòu)成都提高且第一部類的資本有機(jī)構(gòu)成高于第二部類的資本有機(jī)構(gòu)成的前提條件下,運(yùn)用實(shí)證方法證明了生產(chǎn)資料優(yōu)先增長(zhǎng)原理[3]。齊新宇、徐志駿(2010)認(rèn)為政府通過(guò)稅收和直接投資政策對(duì)第一部類進(jìn)行強(qiáng)制性的積累,即讓社會(huì)總積累大于資本家的積累,從而加快第一部類的增長(zhǎng)速度[4]。
為便于分析,我們將各行業(yè)按馬克思兩大部類理論進(jìn)行分類,第Ⅰ部類分為采掘、原材料以及勞動(dòng)資料部門。例如:采掘和原材料,包括煤炭、鐵礦石、鋼鐵、化工等行業(yè)。勞動(dòng)資料部門為采掘和原材料部門提供勞動(dòng)工具,主要為機(jī)械和通用設(shè)備行業(yè)。第Ⅱ部類主要對(duì)應(yīng)的是食品飲料、紡織服裝和醫(yī)藥等行業(yè)。
基于上述分析,本文提出如下細(xì)分假設(shè):
假設(shè)1:擴(kuò)張的貨幣政策存在時(shí)滯。首先體現(xiàn)為第一部類生產(chǎn)資料和勞動(dòng)力價(jià)格的上漲,緊接著由第一部類向第二部類傳導(dǎo)。
假設(shè)2:資本有機(jī)構(gòu)成較高的行業(yè)往往對(duì)于貨幣政策反應(yīng)度較大。這表現(xiàn)為相關(guān)行業(yè)產(chǎn)出變動(dòng)更劇烈。
(二)貨幣政策行業(yè)非對(duì)稱性的微觀傳導(dǎo)機(jī)制研究
對(duì)于貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制行業(yè)非對(duì)稱的研究,國(guó)內(nèi)外學(xué)者側(cè)重從宏觀層面分析其存在性,對(duì)于其微觀傳導(dǎo)機(jī)制的研究較少。Dedola and Lippi(2005)對(duì)21個(gè)行業(yè)的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)企業(yè)規(guī)模、財(cái)務(wù)負(fù)擔(dān)、融資等因素是引起各行業(yè)利率敏感性差異的重要原因[5]。曹永琴(2011)利用30個(gè)行業(yè)面板數(shù)據(jù)從銀行信貸、企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表和相對(duì)價(jià)格角度驗(yàn)證貨幣政策形成機(jī)理[6]。有別于現(xiàn)有研究,本文直接從不同行業(yè)微觀個(gè)體企業(yè)出發(fā),來(lái)考察微觀個(gè)體異質(zhì)性在貨幣政策傳導(dǎo)中所起的作用。
其中Io,t是在沒(méi)有任何借貸約束以及其他約束情況下的投資額。γ為利率沖擊對(duì)公司投資活動(dòng)的影響程度。新增借貸是企業(yè)依據(jù)自身的能力從資本市場(chǎng)獲得的融資額。
由于市場(chǎng)存在信息不對(duì)稱,資金供給方無(wú)法獲得融資方真實(shí)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)情況,只能依據(jù)企業(yè)對(duì)外披露的信息對(duì)企業(yè)進(jìn)行評(píng)價(jià),此時(shí)企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)則成為一個(gè)非常重要的指標(biāo)。企業(yè)的財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)越健康合理,則越容易從資本市場(chǎng)獲得融資;反之,其融資能力將受到限制。
由此,到該行業(yè)總產(chǎn)出的模型,其行業(yè)總產(chǎn)出依舊受到宏觀經(jīng)濟(jì)以及貨幣政策的影響。
假定要素的貢獻(xiàn)度a和β以及技術(shù)水平A等短期內(nèi)均不發(fā)生變化。那么,貨幣政策沖擊對(duì)企業(yè)的影響主要是通過(guò)自主投資It和外部融資Bt實(shí)現(xiàn)的。其影響程度的差異主要體現(xiàn)在利率對(duì)投資的彈性γ以及貨幣供給對(duì)外部融資Bt的影響程度這兩個(gè)方面。因此,貨幣政策效應(yīng)的行業(yè)異質(zhì)性主要是由不同行業(yè)微觀主體之間的差異加總而成。
瘙 窞 為體現(xiàn)企業(yè)財(cái)務(wù)特征變量的指標(biāo),為了研究不同財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)政策渠道產(chǎn)生的影響,本文擬引入三個(gè)財(cái)務(wù)變量,即總資產(chǎn)規(guī)模(TA)、營(yíng)運(yùn)資本(WC)和資產(chǎn)負(fù)債率(DR),并且與M2組成交互變量的形式引入到模型之中。通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)觀察,可得出這三個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)如何影響貨幣政策,進(jìn)而影響企業(yè)產(chǎn)出的公式:
式(10)中,變量CFi,t對(duì)應(yīng)的是不同的財(cái)務(wù)指標(biāo),即營(yíng)運(yùn)資本,資產(chǎn)負(fù)債率以及資產(chǎn)總規(guī)模。另外,季節(jié)的不同也可能對(duì)公司的財(cái)務(wù)變量產(chǎn)生影響,故本文在模型中加入有關(guān)季節(jié)的虛擬變量,擬去除季節(jié)性因素。
基于上述分析,本文提出如下研究假設(shè):
假設(shè)3:總資產(chǎn)規(guī)模對(duì)公司的融資能力存在著正向的促進(jìn)作用,即β4為正值。
假設(shè)4:營(yíng)運(yùn)資本對(duì)公司的融資能力也存在著正向的促進(jìn)作用。
假設(shè)5:資產(chǎn)負(fù)債率的正向變動(dòng)對(duì)公司整體的融資能力有負(fù)反饋,即β4小于0。
三、貨幣政策行業(yè)非對(duì)稱性的存在性檢驗(yàn)
(一)變量選擇
本文采用VAR以及脈沖影響函數(shù)來(lái)分析我國(guó)貨幣政策的行業(yè)非對(duì)稱效應(yīng),所選取的變量依次為:(1)10年國(guó)債收益率Yield;(2)廣義貨幣供給量M2;(3)通脹指數(shù)CPI;(4)各行業(yè)工業(yè)增加值同比增速(IVAi);(5)各行業(yè)PPI價(jià)格指數(shù)。
在行業(yè)的選取上,本文經(jīng)過(guò)綜合考量,最終選取了10個(gè)具有代表性的工業(yè)細(xì)分行業(yè),分別為:煤炭采選業(yè)、黑色金屬礦采選業(yè)、食品制造業(yè)、紡織服裝業(yè)、家具制造業(yè)、造紙及紙制品業(yè)、化學(xué)原料及制造業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)、通用設(shè)備制造業(yè)以及電力、熱力的生產(chǎn)及制造業(yè)。為方便起見(jiàn),下文用IVAi表示各行業(yè)工業(yè)增加值,PPIi表示各行業(yè)的價(jià)格指數(shù)。
(二)樣本與數(shù)據(jù)處理
考慮到宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量以及樣本的可獲得性,本文選取的變量數(shù)據(jù)為2006年2月至2015年12月的月度數(shù)據(jù),共計(jì)110個(gè)樣本,數(shù)據(jù)來(lái)源為wind數(shù)據(jù)庫(kù)。為防止出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象,本文進(jìn)行了ADF單位根檢驗(yàn)。單位根檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),初始狀態(tài)下,某些經(jīng)濟(jì)變量為趨勢(shì)平穩(wěn),另一些經(jīng)濟(jì)變量為非平穩(wěn)序列。鑒于此,本文繼續(xù)對(duì)各經(jīng)濟(jì)變量進(jìn)行HP濾波處理,濾掉趨勢(shì)部分,取其周期波動(dòng)部分,并再一次進(jìn)行單位根檢驗(yàn),經(jīng)過(guò)濾波后的各變量均為平穩(wěn)序列。進(jìn)一步對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行格蘭杰檢驗(yàn),結(jié)果表明所有M2_c對(duì)IVAi_c的Granger關(guān)系均被拒絕,也就是說(shuō)M2_c是引起IVAi_c變化的格蘭杰原因。另外,M2_c對(duì)ppi_c的Granger關(guān)系均被拒絕,說(shuō)明貨幣政策對(duì)行業(yè)的影響不僅存在產(chǎn)出效應(yīng),還存在價(jià)格效應(yīng)。
(三)實(shí)證分析
貨幣政策沖擊對(duì)各行業(yè)產(chǎn)出的影響均不同,具體反映為各個(gè)工業(yè)細(xì)分行業(yè)對(duì)貨幣政策的反應(yīng)時(shí)間和反應(yīng)程度上有所不同。從貨幣政策沖擊的脈沖影響上看,影響程度最大的行業(yè)是通用設(shè)備制造業(yè)、煤炭開(kāi)采與采選業(yè)和黑色金屬礦采選業(yè),分別為0.850、0.790和0.612。影響程度較小的行業(yè)為醫(yī)藥制造業(yè)、紡織服裝業(yè)。從響應(yīng)時(shí)間看,家具制造業(yè)和通用設(shè)備制造業(yè)達(dá)到響應(yīng)最大值所需的時(shí)間為9期,為各個(gè)細(xì)分行業(yè)之最。煤炭開(kāi)采與采選業(yè)的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)的響應(yīng)時(shí)間最短,為2期。
由以上分析可得出結(jié)論,對(duì)貨幣政策沖擊反應(yīng)較大的往往是一些周期性的行業(yè),如煤炭和通用設(shè)備制造等,這兩個(gè)行業(yè)均為重資產(chǎn)行業(yè),生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中都需要較大資本投入。家具業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r與房地產(chǎn)行業(yè)息息相關(guān),而作為順周期的地產(chǎn)業(yè)是政府調(diào)控的目標(biāo),故家具制造業(yè)對(duì)貨幣政策的沖擊較為敏感。相反,醫(yī)藥制造業(yè)、紡織服裝對(duì)政策沖擊反應(yīng)最小,分別為0.08和0.236,這兩個(gè)行業(yè)具有較強(qiáng)的抗周期性,其行業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)周期的相關(guān)性較弱。電力、熱力行業(yè)的影響低于預(yù)期,主要是因?yàn)槠渫ǔJ钦畨艛嗖块T,業(yè)務(wù)具有一定的非盈利性質(zhì),一定程度上受到政府的財(cái)政支持,所以其對(duì)于貨幣政策的沖擊也不大。
四、貨幣政策行業(yè)非對(duì)稱性的存在性檢驗(yàn)
(一)模型設(shè)定
本文所采用的模型為非平衡面板,其突出優(yōu)點(diǎn)在于,它對(duì)于數(shù)據(jù)的完整性要求并沒(méi)有平衡面板要求那么高,因此,它比平衡面板更加符合現(xiàn)實(shí)生活中經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的規(guī)律。另外,本文在模型中運(yùn)用交互作用變量來(lái)分析財(cái)務(wù)變量在貨幣政策傳導(dǎo)中所起的作用。模型如下:
(二)樣本與數(shù)據(jù)來(lái)源
本文從2800多家上市公司篩選出1500家符合條件的上市公司,再按照行業(yè)進(jìn)行分門別類。所選的行業(yè)具有兩個(gè)特征,上市公司較多,行業(yè)具有代表性。最終,從二級(jí)市場(chǎng)選取了10個(gè)行業(yè),分別是采掘、紡織服裝、化工、食品飲料、農(nóng)林牧漁、商業(yè)貿(mào)易、醫(yī)藥生物、輕工制造、鋼鐵以及機(jī)械設(shè)備,最終樣本量在700家左右。
(三)變量與實(shí)證分析
由式(11)至(14)可知,整個(gè)模型變量按性質(zhì)可分成兩類,第一類是宏觀經(jīng)濟(jì)變量和貨幣政策變量;第二類是微觀企業(yè)數(shù)據(jù),主要為各行業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)。其中,對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)變量,仍將M2當(dāng)作政策代理變量;為了研究利率傳導(dǎo)機(jī)制引起的貨幣政策行業(yè)效應(yīng),本文引入SHIBOR作為貨幣政策的利率變量;由于行業(yè)總產(chǎn)出會(huì)受到各行業(yè)價(jià)格的影響,所以模型中引入了各行業(yè)的PPI指數(shù)。微觀數(shù)據(jù)引入總資產(chǎn)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率和營(yíng)運(yùn)資本。
在建模之前,需要對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。由于模型中加入了季節(jié)虛擬變量,我們認(rèn)為變量存在個(gè)體效應(yīng)。我們以LM檢驗(yàn)判斷模型的選擇,結(jié)果顯示p值強(qiáng)烈拒絕原假設(shè),所以我們選取固定效應(yīng)非平衡面板數(shù)據(jù)模型。限于篇幅原因,我們對(duì)各行業(yè)的非平衡面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了總結(jié)。其中,(11)式是對(duì)行業(yè)效應(yīng)的存在性檢驗(yàn),并不涉及公司具體的財(cái)務(wù)變量。式(12)、式(13)以及式(14)分別引入財(cái)務(wù)指標(biāo)DR、WC、TA與貨幣M組成交互變量。
通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)可得出結(jié)論,不管是數(shù)量渠道還是利率渠道,貨幣政策對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)均產(chǎn)生了不同程度的影響,且同一貨幣政策變量對(duì)不同行業(yè)產(chǎn)生的影響差異顯著。以下我們將從財(cái)務(wù)角度來(lái)解釋產(chǎn)生這些差異的原因。
1.總資產(chǎn)規(guī)模
總資產(chǎn)(TA)與M2交互作用變量系數(shù)β4顯著大于0。按大小排列依次是食品、醫(yī)藥、商業(yè)貿(mào)易、采掘、機(jī)械、農(nóng)林牧漁、輕工業(yè)、化工、紡織業(yè)和鋼鐵。受貨幣政策影響最大的是食品和醫(yī)藥,這可能是因?yàn)槭称泛歪t(yī)藥領(lǐng)域多為民營(yíng)企業(yè),而且多為輕資產(chǎn)行業(yè),行業(yè)整體的資產(chǎn)規(guī)模本身不大,這種行業(yè)通常要求較高的資金周轉(zhuǎn)率,而規(guī)模較大的企業(yè)通常具有較為穩(wěn)定的現(xiàn)金流,經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)較小。另外鋼鐵行業(yè)的交互作用變量系數(shù)較小,主要因?yàn)樾袠I(yè)上市公司的資產(chǎn)規(guī)模普遍較大,且多為央企和地方國(guó)有企業(yè),通常都會(huì)獲得一定政府財(cái)政支持。
2.營(yíng)運(yùn)資本
對(duì)于上文的式(13)來(lái)說(shuō),醫(yī)藥、紡織、商業(yè)貿(mào)易行業(yè)的營(yíng)運(yùn)資本規(guī)模對(duì)貨幣政策傳導(dǎo)效率的影響較大。這可能與行業(yè)本身的特性有關(guān),上述行業(yè)均為輕資產(chǎn)行業(yè),主要依靠快速的存貨周轉(zhuǎn)和高的資產(chǎn)周轉(zhuǎn)來(lái)擴(kuò)大其盈利空間。營(yíng)運(yùn)資本的交互作用變量值的大小相較于其他兩個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)資產(chǎn)規(guī)模和資產(chǎn)負(fù)債率來(lái)說(shuō),明顯偏小。這說(shuō)明營(yíng)運(yùn)資本并不是解釋企業(yè)對(duì)外融資能力的很好的指標(biāo)。究其原因,本文認(rèn)為銀行等金融機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)放款時(shí),會(huì)更多地考慮企業(yè)本身的規(guī)模、實(shí)力和盈利能力等,而對(duì)營(yíng)運(yùn)資本只要維持在一個(gè)合理范圍即可。
3.資產(chǎn)負(fù)債率
由上述實(shí)證分析可知,只有在采掘業(yè)和鋼鐵行業(yè),模型中資產(chǎn)債率(DR)與M2交互作用變量的系數(shù)值β4顯著小于0。而商業(yè)貿(mào)易的系數(shù)卻大于0。進(jìn)一步分析來(lái)看,采掘業(yè)和鋼鐵行業(yè)的負(fù)債率在所有行業(yè)里面處于比較高的位置,基本上達(dá)到70%的負(fù)債率。與此相反,商業(yè)貿(mào)易行業(yè)具有較高的周轉(zhuǎn)率,因而通常具備較好的現(xiàn)金生成能力,負(fù)債較少。債務(wù)杠桿越高的的公司對(duì)于貨幣政策沖擊的反應(yīng)越敏感。而債務(wù)杠桿較低的公司,在融資環(huán)境不利的情形下,可以適當(dāng)提高債務(wù)杠桿進(jìn)行融資,所以資產(chǎn)負(fù)債率的不同對(duì)于這類企業(yè)的貨幣政策沖擊敏感度的影響并不大。另外,商貿(mào)行業(yè)對(duì)于其他行業(yè)來(lái)說(shuō),行業(yè)壁壘較低,基本上等同于充分競(jìng)爭(zhēng)行業(yè)。但近年來(lái),商貿(mào)行業(yè)的集中度有不斷加強(qiáng)的趨勢(shì),涌現(xiàn)出許多優(yōu)秀的行業(yè)龍頭,例如豫園商城、新世界等。這些企業(yè)將會(huì)提高財(cái)務(wù)杠桿來(lái)進(jìn)行資產(chǎn)整合,進(jìn)而擁有較高的負(fù)債率。這也部分解釋了β4系數(shù)大于0的現(xiàn)象。
五、研究結(jié)論與政策建議
(一) 研究結(jié)論
第一,貨幣政策行業(yè)非對(duì)稱效應(yīng)確實(shí)存在,生產(chǎn)生產(chǎn)資料的部門所受貨幣政策影響程度要比生產(chǎn)消費(fèi)資料的部門大,如貨幣政策對(duì)采掘業(yè)和通用設(shè)備制造業(yè)的響應(yīng)程度明顯要大于其他行業(yè)。第二,貨幣政策的價(jià)格和產(chǎn)出效應(yīng)在不同的行業(yè)存在不同的時(shí)滯。其傳導(dǎo)路徑為:擴(kuò)張的貨幣政策首先帶動(dòng)勞動(dòng)力和生產(chǎn)資料價(jià)格的上漲,其次帶動(dòng)消費(fèi)資料價(jià)格的上漲,同時(shí)生產(chǎn)生產(chǎn)資料的部門進(jìn)行擴(kuò)產(chǎn),引起下游生產(chǎn)消費(fèi)資料部門的產(chǎn)出擴(kuò)大。進(jìn)一步細(xì)分可知,第一部類中,生產(chǎn)勞動(dòng)資料的部門對(duì)貨幣政策敏感程度要高于原材料部門。
第三,從微觀個(gè)體角度來(lái)看,財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)是影響企業(yè)對(duì)貨幣政策敏感程度的重要原因。具體而言,總資產(chǎn)規(guī)模的影響最大,負(fù)債率次之,營(yíng)運(yùn)資本的影響最小。第四,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、外部支持亦會(huì)影響貨幣政策的作用效果。雖然電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)屬于第一部類的行業(yè),但其對(duì)于貨幣政策的沖擊反應(yīng)低于我們的預(yù)期,這可能與其通常是政府壟斷部門,業(yè)務(wù)具有一定的非盈利性質(zhì),一定程度上受到政府的財(cái)政支持有關(guān)。
(二) 政策建議
第一,應(yīng)進(jìn)一步加快深化國(guó)有企業(yè)改革,硬化企業(yè)的預(yù)算約束。鋼鐵作為典型的過(guò)剩行業(yè),其對(duì)于貨幣政策的敏感性低于預(yù)期,這很可能與當(dāng)?shù)卣畬?duì)企業(yè)的支持有關(guān)。故應(yīng)減少政府對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)的直接干預(yù),阻斷政府補(bǔ)助企業(yè)、干預(yù)銀行信貸等不合理途徑,減少企業(yè)預(yù)算軟約束預(yù)期,增強(qiáng)其投資對(duì)資金成本的敏感性,提高資金使用效率。
第二,貨幣政策宜保持松緊有度,向精細(xì)化發(fā)展,為經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)型提供相對(duì)穩(wěn)定的貨幣金融環(huán)境。貨幣政策雖然屬于總量調(diào)控工具,但事實(shí)上存在著行業(yè)非對(duì)稱性,過(guò)度寬松的貨幣政策會(huì)使得經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)短期繁榮,但大量資金依舊會(huì)流入上游過(guò)剩行業(yè),對(duì)經(jīng)濟(jì)的潛在危害在中長(zhǎng)期必然會(huì)顯現(xiàn)出來(lái)。對(duì)于此種情況,可采取一些補(bǔ)充性的貨幣政策工具,如房地產(chǎn)貸款信用管制、消費(fèi)貸款信用管制、央行窗口指導(dǎo)、道義勸告等,也可以建立一些配套的產(chǎn)業(yè)建設(shè)基金,從而促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。
第三,應(yīng)加快完善利率市場(chǎng)化以及利率走廊的建立,強(qiáng)化價(jià)格型貨幣政策的有效性。根據(jù)本文的分析來(lái)看,資本密集型行業(yè)對(duì)于資本價(jià)格的波動(dòng)受到的影響較大,央行可以適當(dāng)提升利率中樞,來(lái)抑制房地產(chǎn),鋼鐵等資本密集型的產(chǎn)能,從而形成通過(guò)影響資金成本進(jìn)而影響微觀企業(yè)投資決策的市場(chǎng)化傳導(dǎo)機(jī)制。
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Abstract:This article based on the change of economic developments and the monetary policy implementation of past decade, detailed analysis for the impact generated during the implementation of monetary policy.There are several conclusions as follows:firstly, The presence of the industry asymmetry mean that various industry have different sensitivity for the same monetary policy;secondly, financial structure is an important reason for its impact on the monetary policy of sensitivity;finally, Different financial indicators play different role in monetary policy transmission mechanism, The effect of working capital is small but total assets and debt ratio are bigger,Smaller scale enterprises are more vulnerable to the impact of monetary policy than bigger scale.
Key words:monetary policy; asymmetric effect; panel data model; impulse impact analysis
責(zé)任編輯:張士斌 吳錦丹 蕭敏娜 常明明 張士斌