林孝文

(福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院， 福建福州 350116)

一、引言

實(shí)體經(jīng)濟(jì)與虛擬經(jīng)濟(jì)相對(duì)均衡發(fā)展是當(dāng)代宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控面臨的最重要任務(wù)。金融危機(jī)以來(lái)，國(guó)內(nèi)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展不景氣，房地產(chǎn)市場(chǎng)、互聯(lián)網(wǎng)金融等為代表的新興金融工具卻逐漸走俏，實(shí)體經(jīng)濟(jì)“脫實(shí)向虛”的現(xiàn)象日益嚴(yán)重。由于虛擬經(jīng)濟(jì)的發(fā)展使貨幣政策的傳導(dǎo)變得更加復(fù)雜，大量貨幣性強(qiáng)且兼具安全性和盈利性的金融衍生產(chǎn)品的出現(xiàn)使部分資金脫離銀行系統(tǒng)進(jìn)入體外循環(huán)。因此，以往僅僅關(guān)注實(shí)體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的通貨膨脹和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)問(wèn)題的貨幣政策已經(jīng)不能夠適應(yīng)當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)，加強(qiáng)對(duì)貨幣政策在實(shí)體經(jīng)濟(jì)與虛擬經(jīng)濟(jì)二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)下的政策效應(yīng)的研究，具有重要的理論價(jià)值和實(shí)踐意義。

關(guān)于貨幣政策與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的研究由來(lái)已久，國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要針對(duì)貨幣政策的結(jié)構(gòu)效應(yīng)、價(jià)格效應(yīng)和收入效應(yīng)等對(duì)資產(chǎn)價(jià)格和實(shí)際產(chǎn)出的影響展開(kāi)研究，如Clausen和Hayo運(yùn)用半結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)模型對(duì)貨幣政策在歐元區(qū)不同國(guó)家間傳導(dǎo)的不對(duì)稱性進(jìn)行研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)即使研究對(duì)象在金融體系和市場(chǎng)結(jié)構(gòu)方面存在差距，貨幣政策在這些國(guó)家的傳導(dǎo)機(jī)制仍是大致相同的。[1]Tena和Tremayne以及Peersman和Smets利用利率、貨幣供應(yīng)量、CPI和各產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值構(gòu)建向量自回歸模型，通過(guò)脈沖響應(yīng)分析歐洲部分國(guó)家不同產(chǎn)業(yè)對(duì)貨幣政策的響應(yīng)情況，認(rèn)為利率敏感性強(qiáng)的產(chǎn)業(yè)對(duì)貨幣政策沖擊的反應(yīng)比利率敏感性弱的產(chǎn)業(yè)來(lái)得強(qiáng)烈。[2][3]王君斌等通過(guò)實(shí)證模型對(duì)貨幣政策對(duì)實(shí)際產(chǎn)出、消費(fèi)和價(jià)格的沖擊進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，結(jié)果顯示實(shí)際產(chǎn)出在貨幣政策的沖擊下先后經(jīng)歷駝峰形和倒駝峰形的反應(yīng)過(guò)程，而價(jià)格受政策沖擊后通脹率上升且慣性很強(qiáng)。關(guān)于貨幣政策與虛擬經(jīng)濟(jì)的研究主要側(cè)重于股票市場(chǎng)對(duì)貨幣政策的影響，以及不同貨幣政策工具對(duì)股票市場(chǎng)的沖擊效果。[4]例如，陳浪南、 田磊在SVAR框架下運(yùn)用混合識(shí)別法對(duì)不同貨幣政策工具的沖擊效果進(jìn)行研究，證明緊縮性貨幣政策會(huì)對(duì)價(jià)格和產(chǎn)出產(chǎn)生負(fù)影響，并且指出利率是調(diào)控效果較好的貨幣政策工具。[5]綜上所述，目前關(guān)于貨幣政策、實(shí)體經(jīng)濟(jì)與虛擬經(jīng)濟(jì)的綜合研究較少，僅有的少數(shù)文獻(xiàn)也只是停留在理論層面，未將模型應(yīng)用于實(shí)際分析，也沒(méi)有針對(duì)不同貨幣政策工具對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)的具體政策效果展開(kāi)研究。鑒于此，本文選取2003-2014年代表我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的相關(guān)月度數(shù)據(jù)，運(yùn)用誤差修正模型(VECM)和脈沖響應(yīng)分析等方法，對(duì)不同貨幣政策工具對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)的影響展開(kāi)實(shí)證研究。

二、模型構(gòu)建

(一)變量選取和數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文選取工業(yè)增加值(X)的月度數(shù)據(jù)作為衡量我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的代表變量；選取狹義貨幣供應(yīng)量(M1)、金融機(jī)構(gòu)一年期貸款利率(R)和銀行各項(xiàng)貸款總額(LOAN)作為貨幣政策的代表變量。在代表貨幣政策的三個(gè)變量中，筆者將貨幣供應(yīng)量歸為數(shù)量型貨幣政策變量，將利率歸為價(jià)格型貨幣政策工具。

本文采用劉駿民的劃分標(biāo)準(zhǔn)，將虛擬經(jīng)濟(jì)的研究范疇界定為狹義虛擬經(jīng)濟(jì)，包括銀行、股票、債券、期貨、基金等金融體系內(nèi)所有的金融活動(dòng)和房地產(chǎn)的虛擬部分。[6]此外，本文借鑒劉駿民、王國(guó)忠等的研究[7]，構(gòu)建加權(quán)的虛擬經(jīng)濟(jì)指數(shù)(FIC)作為虛擬經(jīng)濟(jì)的代表變量，公式如下：

其中:A表示國(guó)房景氣指數(shù)，B表示上證綜合指數(shù)，C表示深圳綜合指數(shù)，D表示上證國(guó)債指數(shù)，四個(gè)指標(biāo)的基期均為100；a表示商品房銷售額，b表示上證成交額，c表示深證成交額，d表示國(guó)債成交額，四個(gè)指標(biāo)的單位均為億元。

綜上所述，本文實(shí)證部分采用的變量主要如表1。

本文的實(shí)證研究主要選取從2003年1月份至2014年12月份代表我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)、虛擬經(jīng)濟(jì)和貨幣政策的144組月度數(shù)據(jù)。有關(guān)虛擬經(jīng)濟(jì)和貨幣政策的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于2003-2014年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)證券期貨統(tǒng)計(jì)年鑒》和中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)，有關(guān)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于2003-2014年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。為了使實(shí)證結(jié)果更為客觀、合理和具有可比性，兼顧時(shí)間序列消除原始變量異方差影響的目標(biāo)，本文將表1中的變量分別取對(duì)數(shù)，取完對(duì)數(shù)后的工業(yè)增加值記為L(zhǎng)NX，虛擬經(jīng)濟(jì)指數(shù)記為L(zhǎng)NFIC，貨幣供應(yīng)量記為L(zhǎng)NM1，貸款量記為L(zhǎng)NLOAN。

(二)模型假定

由于本文的主要研究目的在于分析和比較不同貨幣政策變量對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的調(diào)節(jié)效果，因此，結(jié)合前文對(duì)不同變量的設(shè)定，本文假定存在以下兩個(gè)基本模型：

LNX=α1LNM1+α2LNLOAN+α3R+μ

(2)

LNFIC=β1LNM1+β2LNLOAN+β3R+μ

(3)

其中:公式(2)代表貨幣政策與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的關(guān)系模型，公式(3)代表貨幣政策與虛擬經(jīng)濟(jì)的關(guān)系模型。

三、實(shí)證分析

(一)單位根檢驗(yàn)

進(jìn)行時(shí)間序列分析的前提是序列的平穩(wěn)性，對(duì)非平穩(wěn)的時(shí)間序列建模會(huì)導(dǎo)致偽回歸現(xiàn)象。因此，首先對(duì)經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理后的各時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，本文采用ADF單位根檢驗(yàn)法，實(shí)證結(jié)果如表2所示。

根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果，各原始變量的時(shí)間序列在5%的顯著性水平下均含有單位根，即原始變量的時(shí)間序列為非平穩(wěn)時(shí)間序列。其次，對(duì)原始變量的時(shí)間序列進(jìn)行一階差分后，各變量的差分序列在5%的顯著性水平下都能夠通過(guò)檢驗(yàn)，即一階差分后的各時(shí)間序列都是平穩(wěn)的時(shí)間序列，各序列都屬于一階單整序列，記為I(1)。

表2 ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果

注：c表示截距，t表示趨勢(shì)項(xiàng)，k表示滯后階數(shù)。

(二) 協(xié)整檢驗(yàn)

本文采用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)的方法對(duì)處理后的原始時(shí)間序列進(jìn)行協(xié)整分析。考慮到本文的數(shù)據(jù)頻率為月度類型，參照高鐵梅的方法[8]，滯后期設(shè)定為“1，11”。根據(jù)跡統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)結(jié)果與最大特征值的檢驗(yàn)結(jié)果不一致時(shí)，跡統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)結(jié)果更為有效的判斷依據(jù)，結(jié)果顯示實(shí)體經(jīng)濟(jì)模型的變量之間存在3個(gè)協(xié)整關(guān)系(表3)，虛擬經(jīng)濟(jì)模型的變量之間存在1個(gè)協(xié)整關(guān)系(表4)。

表3 實(shí)體經(jīng)濟(jì)模型Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

表4 虛擬經(jīng)濟(jì)模型Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

(三)脈沖響應(yīng)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)描述的是當(dāng)內(nèi)生變量受到來(lái)自隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊后，它的當(dāng)前值和未來(lái)值相應(yīng)的變化情況。通過(guò)觀察脈沖響應(yīng)函數(shù)圖能夠直觀地了解變量之間的交互作用和動(dòng)態(tài)變化。基于前文建立的VECM基礎(chǔ)，本文將通過(guò)不同貨幣政策變量與實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)之間的脈沖響應(yīng)函數(shù)來(lái)分析它們相互之間的短期動(dòng)態(tài)關(guān)系。首先，進(jìn)行AR根平穩(wěn)性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如圖1所示，所有根的倒數(shù)均落在單位圓內(nèi)，證明實(shí)體經(jīng)濟(jì)與虛擬經(jīng)濟(jì)模型均具有平穩(wěn)性，滿足進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析的條件。

基于脈沖響應(yīng)函數(shù)分析的主要功能，本文預(yù)期通過(guò)該實(shí)證主要檢驗(yàn)三個(gè)問(wèn)題：第一，實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)在不同貨幣政策工具的沖擊下是否發(fā)生反應(yīng)；第二，實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)對(duì)不同貨幣政策工具沖擊的反應(yīng)強(qiáng)度大??；第三，實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)對(duì)不同貨幣政策工具沖擊的反應(yīng)時(shí)滯長(zhǎng)短。本文設(shè)定脈沖響應(yīng)函數(shù)的沖擊期限為10期，由此得到實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)對(duì)三個(gè)貨幣政策變量的單獨(dú)沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖2和圖4?？v軸表示對(duì)相應(yīng)變量沖擊作用的反應(yīng)強(qiáng)度(單位：百分?jǐn)?shù))，橫軸表示對(duì)相應(yīng)變量沖擊作用的滯后期間(單位：月)。

a 實(shí)體經(jīng)濟(jì)

b 虛擬經(jīng)濟(jì)

a 實(shí)體經(jīng)濟(jì)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的沖擊

b 貸款量對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的沖擊

c 貨幣供應(yīng)量對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的沖擊

d 利率對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的沖擊

1. 實(shí)體經(jīng)濟(jì)對(duì)貨幣政策沖擊的脈沖響應(yīng)分析

實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率受到貸款量增長(zhǎng)率的一個(gè)正的沖擊后，10期以內(nèi)圍繞0值小幅波動(dòng)，幾乎沒(méi)有產(chǎn)生任何效應(yīng)，此實(shí)證結(jié)果與林毅夫的研究結(jié)論[9]一致。

就我國(guó)而言，企業(yè)的資金來(lái)源很大部分來(lái)自銀行貸款，然而貸款的增加卻沒(méi)能拉動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的提高，筆者認(rèn)為主要存在以下幾方面原因：(1)國(guó)有銀行占銀行體系的主導(dǎo)地位以及國(guó)有銀行的國(guó)有制偏向?qū)е隆Ｔ谖覈?guó)以銀行體系為代表的金融結(jié)構(gòu)中，四大國(guó)有銀行長(zhǎng)期占據(jù)主導(dǎo)地位，這些銀行往往傾向于將貸款發(fā)放給國(guó)有企業(yè)，而多數(shù)國(guó)有企業(yè)存在效率低下和資金軟約束問(wèn)題，從而降低了銀行信貸本應(yīng)發(fā)揮的對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用。(2)信貸資金沒(méi)有進(jìn)入實(shí)體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。近年來(lái)實(shí)體經(jīng)濟(jì)缺乏有利的增長(zhǎng)點(diǎn)，實(shí)體經(jīng)濟(jì)與虛擬經(jīng)濟(jì)之間的利潤(rùn)率差距懸殊，導(dǎo)致許多實(shí)體經(jīng)濟(jì)假借貸款等名義籌集資金變相進(jìn)入虛擬經(jīng)濟(jì)。(3)貨幣政策的時(shí)滯以及實(shí)體經(jīng)濟(jì)本身問(wèn)題。貨幣政策到達(dá)最終社會(huì)變量的過(guò)程中存在一個(gè)時(shí)滯問(wèn)題，況且新常態(tài)下的實(shí)體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域受三期疊加的影響，本身存在許多包括結(jié)構(gòu)、營(yíng)商環(huán)境等問(wèn)題，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)遭遇瓶頸，存在政策消化的過(guò)程。

實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率受到貨幣供應(yīng)量增長(zhǎng)率一個(gè)正的沖擊后，第3期起產(chǎn)生正的效應(yīng)，并逐漸遞減且向零收斂，但總體而言，在0-0.3的區(qū)間內(nèi)小幅波動(dòng)。說(shuō)明貨幣供給量的增加可以緩解實(shí)體企業(yè)的資金壓力，鼓勵(lì)實(shí)體企業(yè)擴(kuò)大再投資、提高生產(chǎn)規(guī)模和生產(chǎn)水平，從而帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；貨幣流通性的增強(qiáng)也能夠通過(guò)刺激消費(fèi)和投資，從而拉動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)總額的增長(zhǎng)。但是貨幣供應(yīng)量對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的影響程度總體來(lái)說(shuō)相對(duì)較小并且迅速向零收斂，說(shuō)明當(dāng)前貨幣供應(yīng)量的增加對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)作用有限，筆者認(rèn)為在虛擬經(jīng)濟(jì)膨脹時(shí)期，貨幣資金可能更多地流入虛擬經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)，因而貨幣供應(yīng)量的增加非但沒(méi)有刺激實(shí)體經(jīng)濟(jì)，反而助長(zhǎng)虛擬經(jīng)濟(jì)的投機(jī)氣氛。關(guān)于該判斷筆者將在文章后續(xù)部分結(jié)合虛擬經(jīng)濟(jì)模型的實(shí)證結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。

實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率受到利率增長(zhǎng)率一個(gè)正的沖擊后產(chǎn)生負(fù)的效應(yīng)，并且迅速在第二期達(dá)到最低值-0.85，此后負(fù)向效應(yīng)有所減小，并保持在-0.5的位置小幅波動(dòng)。說(shuō)明利率對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的控制是有效的，提高利率會(huì)引起實(shí)體經(jīng)濟(jì)較為強(qiáng)烈且持久的反應(yīng)。這是因?yàn)槔实奶岣邥?huì)導(dǎo)致實(shí)體經(jīng)濟(jì)投融資成本的增加，而實(shí)體經(jīng)濟(jì)的價(jià)格體系受成本支撐，于是成本的增加抑制了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。該結(jié)論不同于Uhlig、Rafiq和Mallick從對(duì)發(fā)達(dá)國(guó)家的研究中得到的貨幣中性結(jié)論[10][11]，也不同于Maino從對(duì)我國(guó)貨幣政策實(shí)踐研究中得出的利率政策對(duì)我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)影響較小的結(jié)論。[12]事實(shí)上，在居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)中以房地產(chǎn)信貸消費(fèi)和汽車消費(fèi)為代表的高利率敏感性消費(fèi)在過(guò)去的十余年中比例不斷上升。與此同時(shí)，非國(guó)有企業(yè)產(chǎn)值占工業(yè)增加值的比重在2001年為81.9%，而2009年該比值超過(guò)91.7%。與國(guó)有企業(yè)相比，非國(guó)有企業(yè)對(duì)利率的敏感性更高。在我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中，消費(fèi)、投資和政府支出是拉動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的三駕重要馬車，因而，在對(duì)利率高度敏感的消費(fèi)和投資的刺激下，我國(guó)過(guò)去十年的利率政策能夠通過(guò)影響總需求進(jìn)而對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的發(fā)展發(fā)揮重要作用。

將貸款量、貨幣供應(yīng)量及利率對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的沖擊結(jié)果進(jìn)行橫向比較(圖3)。由圖3可見(jiàn)，從三種貨幣政策工具作用力度的角度來(lái)說(shuō)，利率對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的沖擊效果最強(qiáng)，貨幣供應(yīng)量次之，作用效果最小的是貸款量。給一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，利率能夠引起實(shí)體經(jīng)濟(jì)約0.8的負(fù)向變化，貨幣供應(yīng)量能夠引起虛擬經(jīng)濟(jì)約0.2的正向變化。從作用的時(shí)滯長(zhǎng)短來(lái)說(shuō)，實(shí)體經(jīng)濟(jì)對(duì)利率的反應(yīng)最為靈敏，其次是貨幣供應(yīng)量，最后是貸款量。實(shí)體經(jīng)濟(jì)對(duì)利率的反應(yīng)在第2期迅速達(dá)到最小值，而實(shí)體經(jīng)濟(jì)對(duì)貸款量的沖擊幾乎沒(méi)有反應(yīng)。從作用的持久性來(lái)說(shuō)，虛擬經(jīng)濟(jì)對(duì)利率沖擊的反應(yīng)最為持久，對(duì)貨幣供應(yīng)量的沖擊從第3期起逐漸下行并向零收斂。

圖3 實(shí)體經(jīng)濟(jì)受貸款余額、貨幣供應(yīng)量和利率沖擊的反應(yīng)對(duì)比

2. 虛擬經(jīng)濟(jì)對(duì)貨幣政策沖擊的脈沖響應(yīng)分析

虛擬經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率受到貸款量增長(zhǎng)率一個(gè)正的沖擊后，第三期起對(duì)虛擬經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生正效應(yīng)，并且保持一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的正效應(yīng)作用。首先，虛擬經(jīng)濟(jì)對(duì)貸款量的反應(yīng)存在一個(gè)時(shí)滯作用，這個(gè)時(shí)滯的期限在1-2期之間。其次，短期來(lái)看，貸款量的增長(zhǎng)會(huì)起到拉升虛擬經(jīng)濟(jì)的作用。尤其在當(dāng)前實(shí)體經(jīng)濟(jì)不景氣而虛擬經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅猛的時(shí)候，貨幣資金容易被虛擬經(jīng)濟(jì)所吸引，并在虛擬經(jīng)濟(jì)內(nèi)部形成金融窖藏效應(yīng)，從而進(jìn)一步刺激虛擬經(jīng)濟(jì)的膨脹。

虛擬經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率受到貨幣供應(yīng)量增長(zhǎng)率一個(gè)正的沖擊后，從第一期開(kāi)始產(chǎn)生正效應(yīng)，并在第二期達(dá)到最大值，此后逐漸遞減并向零收斂，但總體保持正向作用。說(shuō)明虛擬經(jīng)濟(jì)對(duì)貨幣供應(yīng)量的反應(yīng)較為靈敏，短期來(lái)看，貨幣供應(yīng)量的增加能夠促進(jìn)投資者增加虛擬資產(chǎn)的配置，尤其在當(dāng)前虛實(shí)背離的情況下，投資者普遍預(yù)期虛擬經(jīng)濟(jì)的資產(chǎn)收益率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的資產(chǎn)收益率，因而一旦貨幣供應(yīng)量增加，流動(dòng)性較為寬松時(shí)，投資者就會(huì)傾向于將貨幣資金投向虛擬經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)，因而貨幣供應(yīng)量的增加迅速引起虛擬經(jīng)濟(jì)規(guī)模的擴(kuò)張。此實(shí)證結(jié)果與前文關(guān)于貨幣供應(yīng)量對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)影響的分析相吻合。

a 虛擬經(jīng)濟(jì)對(duì)虛擬經(jīng)濟(jì)的沖擊

b 貸款量對(duì)虛擬經(jīng)濟(jì)的沖擊

c 貨幣供應(yīng)量對(duì)虛擬經(jīng)濟(jì)的沖擊

d 利率對(duì)虛擬經(jīng)濟(jì)的沖擊

虛擬經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率受到實(shí)際利率一個(gè)正的沖擊后，第一期過(guò)后會(huì)下行產(chǎn)生負(fù)效應(yīng)，并于第四期達(dá)到最小值，此后這種負(fù)效應(yīng)逐漸減弱。說(shuō)明利率的上升會(huì)對(duì)虛擬經(jīng)濟(jì)的發(fā)展形成一定的抑制作用，隨著利率的上升，這種效用會(huì)傳導(dǎo)至股票市場(chǎng)、債券市場(chǎng)，造成股價(jià)和債券價(jià)格的下跌，傳遞至房地產(chǎn)市場(chǎng)時(shí)，會(huì)提高房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)成本，抑制房市泡沫的滋生，從而在一定程度上降低虛擬經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)速度。

將貸款量、貨幣供應(yīng)量及利率對(duì)虛擬經(jīng)濟(jì)的沖擊結(jié)果進(jìn)行橫向比較(圖5)。由圖5可見(jiàn)，三種貨幣政策工具從作用力度的角度來(lái)說(shuō)，貨幣供應(yīng)量對(duì)虛擬經(jīng)濟(jì)的沖擊效果最強(qiáng)，利率次之，作用效果最小的是貸款量。分別給予一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，貨幣供應(yīng)量能夠引起虛擬經(jīng)濟(jì)約0.11的變化，利率能夠引起虛擬經(jīng)濟(jì)約0.05的變化。從作用的時(shí)滯長(zhǎng)短來(lái)說(shuō)，虛擬經(jīng)濟(jì)對(duì)貨幣供應(yīng)量的反應(yīng)最為靈敏，其次是利率，最后是貸款量。虛擬經(jīng)濟(jì)對(duì)貨幣供應(yīng)量的反應(yīng)在第2期迅速達(dá)到最大值，而虛擬經(jīng)濟(jì)對(duì)貸款量的反應(yīng)從第3期起才開(kāi)始逐漸產(chǎn)生微弱反應(yīng)。從作用的持久性來(lái)說(shuō)，虛擬經(jīng)濟(jì)對(duì)利率沖擊的反應(yīng)最為持久，對(duì)貨幣供應(yīng)量的沖擊從第4期起逐漸下行并向零收斂。總體來(lái)說(shuō)，利率沖擊對(duì)虛擬經(jīng)濟(jì)的影響明顯小于貨幣供應(yīng)量對(duì)虛擬經(jīng)濟(jì)的影響，但是提高利率對(duì)虛擬經(jīng)濟(jì)沖擊所產(chǎn)生的負(fù)向效應(yīng)仍然十分明顯和持久。

圖5 虛擬經(jīng)濟(jì)受貸款量、貨幣供應(yīng)量及利率沖擊的反應(yīng)對(duì)比

(四)方差分解

在脈沖響應(yīng)的基礎(chǔ)上，方差分解主要分析的是不同隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的沖擊對(duì)函數(shù)中的內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)程度，通過(guò)方差分解能夠幫助研究者獲得不同變量沖擊對(duì)所構(gòu)建的VECM模型的重要程度的信息。因此，本文進(jìn)一步采用方差分解方法分析我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)、虛擬經(jīng)濟(jì)與貨幣政策變量之間的關(guān)系。

實(shí)體經(jīng)濟(jì)的方差分解結(jié)果表明(表5)，利率和貨幣供應(yīng)量對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的沖擊比貸款量的沖擊擁有一個(gè)更大的長(zhǎng)期限預(yù)測(cè)方差份額，利率水平波動(dòng)的貢獻(xiàn)度約為30%，貨幣供應(yīng)量波動(dòng)水平的貢獻(xiàn)度約為1.37%，而貸款量對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的貢獻(xiàn)率不足0.1%，此結(jié)果說(shuō)明由利率工具實(shí)施的貨幣政策對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響更為顯著。

表5 實(shí)體經(jīng)濟(jì)模型的方差分解結(jié)果

虛擬經(jīng)濟(jì)的方差分解結(jié)果(表6)顯示，貨幣供應(yīng)量和利率對(duì)虛擬經(jīng)濟(jì)的沖擊擁有更大的長(zhǎng)期限預(yù)測(cè)方差份額，貨幣供應(yīng)量波動(dòng)水平的貢獻(xiàn)度約為20.79%，利率水平波動(dòng)的貢獻(xiàn)度約為7.79%，而貸款量對(duì)虛擬經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的貢獻(xiàn)率最低，不足2%，此結(jié)果說(shuō)明貨幣供應(yīng)量和利率對(duì)虛擬經(jīng)濟(jì)的影響更為顯著。

表6 虛擬經(jīng)濟(jì)模型的方差分解結(jié)果

四、結(jié)論

本文采用2003-2014年的月度數(shù)據(jù)構(gòu)建實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)的VECM模型，分別考察以貨幣供應(yīng)量、貸款量和利率為代表的不同貨幣政策變量對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)的影響，實(shí)證結(jié)果如表7。

表7 貨幣政策沖擊實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)的分析結(jié)果

(1)實(shí)證結(jié)果基本符合傳統(tǒng)理論觀點(diǎn)。從總體上來(lái)看，VECM檢驗(yàn)下的貨幣供應(yīng)量與實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)正相關(guān)，利率與實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)負(fù)相關(guān)。也就是說(shuō)，增加貨幣供應(yīng)量能夠促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，提高利率會(huì)降低實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)速度。雖然，三種貨幣政策對(duì)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)的脈沖響應(yīng)形狀大致相似，但是影響力度的大小和反應(yīng)時(shí)間的長(zhǎng)短均存在區(qū)別。

(2)利率是影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素。實(shí)證中給予實(shí)體經(jīng)濟(jì)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差利率的正向沖擊，實(shí)體經(jīng)濟(jì)在第2期迅速降至-0.8的最低點(diǎn)，虛擬經(jīng)濟(jì)也在第4期達(dá)到最低點(diǎn)-0.4，但是反應(yīng)強(qiáng)度比實(shí)體經(jīng)濟(jì)的反應(yīng)強(qiáng)度小。實(shí)體經(jīng)濟(jì)的價(jià)格體系受成本的支撐，對(duì)利率更為敏感，提高利率會(huì)增加實(shí)體經(jīng)濟(jì)的投融資成本，壓縮實(shí)體經(jīng)濟(jì)的利潤(rùn)空間，進(jìn)一步加重實(shí)體經(jīng)濟(jì)的低迷形勢(shì)。此外，在投機(jī)氣氛濃重的時(shí)候，投資者普遍預(yù)期虛擬經(jīng)濟(jì)具有高額的投資回報(bào)率，在這種情況下，只要利率增長(zhǎng)的幅度沒(méi)有超過(guò)他們對(duì)于虛擬經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)的回報(bào)率預(yù)期，那么利率的上升對(duì)虛擬經(jīng)濟(jì)的抑制作用是十分有限的。因此，利率的提高不但會(huì)給實(shí)體經(jīng)濟(jì)造成沖擊、抑制實(shí)體經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，而且還有可能反過(guò)來(lái)助長(zhǎng)虛擬經(jīng)濟(jì)的投機(jī)活動(dòng)。

(3)貨幣供應(yīng)量是助推虛擬經(jīng)濟(jì)膨脹的重要原因。對(duì)虛擬經(jīng)濟(jì)施加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差貨幣供應(yīng)量的正向沖擊，虛擬經(jīng)濟(jì)在第2期迅速上升至最高點(diǎn)1.2。說(shuō)明虛擬經(jīng)濟(jì)對(duì)貨幣供應(yīng)量較為敏感，增加貨幣供應(yīng)量會(huì)加速虛擬經(jīng)濟(jì)的膨脹。一方面，其表明貨幣超發(fā)是加劇實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)失衡的原因，另一方面，當(dāng)前我國(guó)虛實(shí)背離的情況下，央行應(yīng)控制貨幣供應(yīng)量，抑制虛擬經(jīng)濟(jì)的過(guò)度膨脹。

(4)銀行信貸沒(méi)有發(fā)揮對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支撐作用。給予實(shí)體經(jīng)濟(jì)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的信貸沖擊，實(shí)體經(jīng)濟(jì)并沒(méi)有發(fā)生反應(yīng)，說(shuō)明銀行信貸沒(méi)有發(fā)揮對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)應(yīng)有的支撐作用。這是由于本應(yīng)進(jìn)入實(shí)體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的部分信貸的確通過(guò)不明目的消費(fèi)貸款或者委托貸款等形式變相流入以股票、房地產(chǎn)市場(chǎng)等為代表的虛擬經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)，存在前文分析中所強(qiáng)調(diào)的信貸資源錯(cuò)配現(xiàn)象，從而大大削弱了銀行信貸對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支撐效果。因此，銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)應(yīng)該優(yōu)化信貸結(jié)構(gòu)、提高監(jiān)管水平，防止本應(yīng)運(yùn)用于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的信貸資金變相流入虛擬經(jīng)濟(jì)。

(5)價(jià)格型貨幣政策工具比數(shù)量型貨幣政策工具具有更好的調(diào)控效果。根據(jù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)的方差分解結(jié)果，以利率為代表的價(jià)格型貨幣政策工具對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)的方差變化貢獻(xiàn)度均較高，分別達(dá)到30%和7.79%。而數(shù)量型貨幣政策變量中貨幣供應(yīng)量對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)的方差變化貢獻(xiàn)度分別達(dá)1.37%和20.79%，銀行信貸對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)的方差變化貢獻(xiàn)率均不足2%。該結(jié)論與當(dāng)前各國(guó)的貨幣政策實(shí)踐相吻合，即以價(jià)格型貨幣政策工具的調(diào)節(jié)為主。

注釋：

[1] Clausen V.，Hayo B．，“Asymmetric Monetary Policy Effects in EMU”，ZMIWorkingPaper，no.3(2012) ，pp.20-57．

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[4] 王君斌、郭新強(qiáng)、蔡建波：《擴(kuò)張性貨幣政策下的產(chǎn)出超調(diào), 消費(fèi)抑制和通貨膨脹慣性》，《管理世界》2011年第3期。

[5] 陳浪南、田 磊：《基于政策工具視角的我國(guó)貨幣政策沖擊效應(yīng)研究》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)》(季刊)2014年第1期。

[6] 劉駿民：《虛擬經(jīng)濟(jì)的理論框架及其命題》，《南開(kāi)學(xué)報(bào)》(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)2003 年第2期。

[7] 劉駿民、王國(guó)忠、王小平：《虛擬經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)分離條件下的貨幣政策研究——虛擬資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)與貨幣政策工具的選擇》，見(jiàn)《開(kāi)放進(jìn)程中的中國(guó)虛擬經(jīng)濟(jì)——第四屆中國(guó)虛擬經(jīng)濟(jì)研討會(huì)論文集》，2008年，第48-33頁(yè)。

[8] 高鐵梅：《計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模Eviews應(yīng)用及實(shí)例》，北京：清華大學(xué)出版社，2006年。

[9] 林毅夫、孫希芳：《銀行業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)》，《經(jīng)濟(jì)研究》2008年第3期。

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[11] Rafiq M. S.，Mallick S K．，“The effect of monetary policy on output in EMU3：a sign restriction approach”，JournalofMacroeconomics，vol.30，no.4(2008)，pp.1756-1791．

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