冉渝 張弘瀅

【摘要】以2004～2016年我國滬深兩市A股上市公司作為研究對象，將信貨投入分解為緊縮型和寬松型，并利用PVAR模型及脈沖響應函數考察信貨投入對企業(yè)投資的傳導效應，研究發(fā)現：信貨政策對不同產業(yè)企業(yè)產生的影響存在非對稱性，其對第二產業(yè)的投資傳導效應最強，第三產業(yè)次之，第一產業(yè)最弱。從產業(yè)內部看，第二產業(yè)和第三產業(yè)內部不同行業(yè)的企業(yè)投資對信貨投入的反應存在顯著差異，信貨投入對第二產業(yè)制造業(yè)沖擊最強，采礦業(yè)次之，對電力、熱力、燃氣及水生產和供應業(yè)以及建筑業(yè)的傳導效應最弱，對第三產業(yè)傳統(tǒng)服務業(yè)的沖擊要強于現代服務業(yè)。央行可以在宏觀層面進一步做好金融機構對第一產業(yè)和第三產業(yè)現代服務業(yè)的貨款投向指導，加強信貨調控與產業(yè)政策和貨幣政策的協(xié)調配合，努力發(fā)揮定向資金在各產業(yè)之間的引導作用，推動產業(yè)結構的轉型升級。

【關鍵詞】PVAR模型;脈沖響應;信貨投入;企業(yè)投資

【中圖分類號】F832.4 【文獻標識碼】A 【文章編號】1004-0994（2019）06-0144-9

一、引言

改革開放四十年，我國經濟快速發(fā)展，經濟總量己躍居世界第二位，我國經濟發(fā)展的目標已不再局限于貨幣供給的總量調控。近年來，金融創(chuàng)新、信貸調控對實體企業(yè)的影響越來越大，我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發(fā)展階段，正處在轉變發(fā)展方式、優(yōu)化經濟結構、轉換增長動力的攻關期，產業(yè)結構調整的任務更加緊迫。因此，如何推動三次產業(yè)協(xié)調發(fā)展，優(yōu)化產業(yè)內部結構實現供給側結構性改革，成為宏觀管理面臨的突出問題。國外已有研究表明，信貸市場在將貨幣政策傳導至實體經濟方面起到了關鍵作用[1-3]。同時，隨著我國經濟體制改革的深化和金融市場的發(fā)展，不少學者研究發(fā)現，我國貨幣政策是通過貨幣渠道和信貸渠道共同發(fā)揮作用，相比之下信貸渠道占主導地位[4，5]。近幾年來央行給予的信貸政策工作指導意見中也都將促進產業(yè)結構轉型升級作為信貸調控的一項重要任務，由此可見信貸調控對新時期我國產業(yè)結構調整的重要性。我國現階段的著力點在于用新發(fā)展理念進行供給側產業(yè)結構優(yōu)化調整，實現經濟的高質量發(fā)展，建設現代化經濟體系。郭明[6]研究銀行信貸對我國三次產業(yè)的貢獻度發(fā)現，其在三次產業(yè)之間存在明顯差異。張強[7]也發(fā)現我國信貸政策對產業(yè)結構的影響存在顯著的門限效應，其對第三產業(yè)的影響明顯弱于第一、第二產業(yè)。

產業(yè)結構優(yōu)化升級是提高我國企業(yè)綜合競爭力的關鍵舉措。第二產業(yè)作為我國工業(yè)體系的核心，其生產效率直接影響我國經濟增長的速度和質量。然而曹森等[8]認為以第二產業(yè)為代表的傳統(tǒng)行業(yè)積累了大量的信貸資源，阻礙了新興行業(yè)的發(fā)展。進入21世紀以后，全球經濟的發(fā)展越來越注重產業(yè)間的協(xié)調發(fā)展。我國央行為進一步增強金融機構促進結構調整的能力，提出大力推動服務業(yè)發(fā)展，著力培育戰(zhàn)略性新興產業(yè)，積極培育新業(yè)態(tài)和新商業(yè)模式，構建現代產業(yè)發(fā)展新體系，加快實施“中國制造2025”，加快發(fā)展先進制造業(yè)，推進工業(yè)化和信息化融合。同時加大對農業(yè)的支持力度，推動農業(yè)供給側結構性改革，實現農業(yè)的綠色發(fā)展。已有研究表明，外部信貸沖擊會影響公司抵押資產價值和外部融資能力，使企業(yè)的內外部融資成本存在差異，進而影響公司的投資行為[1-3]，從而導致全要素生產率下滑。三大產業(yè)作為推動我國經濟發(fā)展的三大主力，信貸政策對其微觀主體發(fā)揮的傳導效應是否達到預期，且在不同產業(yè)之間是否存在差異是本文將要探討的重要內容。以往關于信貸政策與產業(yè)結構的研究大多是基于宏觀層面的，主要探討信貸投入與產業(yè)經濟總量之間的關系[6，7，9，10]，缺乏信貸投入對微觀經濟主體傳導效應的經驗證據。而宏觀經濟政策作為微觀企業(yè)決策不可控的重要外部環(huán)境因素，其對調控微觀企業(yè)行為以及影響宏觀經濟走勢具有重要作用。因此，本文試圖從三大產業(yè)視角研究我國信貸投入對企業(yè)投資的傳導效應。

本文試圖從三個方面對現有研究進行完善：第一，采用PVAR的方法，探究信貸投入對企業(yè)投資的微觀傳導機制，深入了解信貸投入對企業(yè)投資的影響，從而為信貸渠道能夠對企業(yè)投資產生促進作用提供依據。第二，由于信息不對稱、代理問題等使得處于不同產業(yè)的企業(yè)面臨的外部信貸約束存在明顯差異，本文基于不同產業(yè)分組進行實證檢驗，研究信貸投入在不同產業(yè)之間的效應差異，試圖為信貸投入的微觀傳導效應提供實證數據支持。第三，現有研究主要集中于宏觀信貸調控與產業(yè)層面，本文將信貸投入與微觀主體投資相結合，不僅豐富了信貸調控的微觀傳導效應研究，對政府完善相關信貸政策也具有現實意義。

二、文獻綜述及理論分析

1.信貨規(guī)模對產業(yè)結構的影響。早期宏觀金融調控影響產業(yè)結構的研究主要集中于貨幣政策對產業(yè)結構的非對稱性影響。Ganley、Salmon[11]通過VAR模型研究英國1970～1995年貨幣政策產生的產業(yè)效應發(fā)現，制造業(yè)的利率敏感性強于服務業(yè)與農業(yè)。我國學者曹永琴[12]運用ARMA和VAR模型考察了我國1978～2005年在統(tǒng)一的貨幣政策沖擊下三大產業(yè)的不同反應，發(fā)現第一產業(yè)反應最為強烈，第三產業(yè)次之，第二產業(yè)最小。此外，呂光明[13]、侯杜娟[14]、龐念偉[15]等學者也都證實了我國貨幣政策在不同產業(yè)間存在非對稱效應。從20世紀80年代開始，西方學者對貨幣政策的信貸渠道研究逐漸重視起來，相關理論研究也非常豐富，量化寬松的宏觀貨幣措施能夠通過信貸投放作用于投資，進而影響經濟增長[16，17]。在宏觀上對信貸投入的研究大多集中在其對經濟增長的影響，曾令華等[18]、姜琳[19]、章晟等[20]、潘敏等[21]認為，信貸規(guī)模對經濟增長具有顯著的影響。也有學者提出了不同觀點，認為我國的信貸增長與經濟增長之間的關聯(lián)度很小甚至是負相關的[22-24]。

部分學者從不同產業(yè)視角出發(fā)，認為在我國當前信貸主導型的金融模式下，金融機構主要通過信貸渠道進行產業(yè)的結構優(yōu)化調整[25，26]，同時信貸投入對經濟產出在不同產業(yè)間也存在非對稱性影響[6，9]。根據信貸配給理論，信貸市場上普遍存在由于信息不對稱等因素所引發(fā)的信貸配給現象。信貸配給主要有兩種可能的形式：銀行在信息不對稱的情形下主動實施的信貸配給與銀行在政府政策壓力下實施的信貸配給。在我國，這兩種信貸配給形式同時存在。

當金融機構的可貸資金增加時，銀行貸款增加，在資本市場融資困難的企業(yè)獲得貸款的難度降低，從而促進產業(yè)發(fā)展，增加產業(yè)投資。從儲蓄到投資的轉換過程中，金融機構按照市場化原則給不同的經濟部門確定不同的貸款額度。因此，金融機構的信貸供給對不同產業(yè)的投向依賴程度存在差異。對于第一產業(yè)，一方面其為勞動密集型產業(yè)，資本需求較小，因此企業(yè)投資受信貸波動的影響也相對較小;另一方面，由于金融機構的商業(yè)性行為與國家宏觀調控目標之間不完全相合，金融機構會優(yōu)先考慮自身利益，相對于資金回收慢、獲利少的第一產業(yè)農業(yè)，其更愿意將資金投向能獲取更大利潤的第二產業(yè)。第二、第三產業(yè)資金密集度均較高，同時第三產業(yè)中中小企業(yè)相對更多，其融資難題導致第三產業(yè)企業(yè)獲取銀行信貸較第二產業(yè)企業(yè)要更加困難。郭明等[6]研究銀行信貸對三次產業(yè)增長作用時發(fā)現，我國銀行信貸對第二產業(yè)增長的貢獻度大于對第一產業(yè)的貢獻度。鄧奇志[9]也發(fā)現我國信貸投入對三大產業(yè)的增加值存在明顯的非對稱性，其對第一、第二產業(yè)的影響強于第三產業(yè)。

2.信貨投入對企業(yè)投資的影響。上述文獻及理論分析主要集中于宏觀經濟政策的產業(yè)效應研究，多使用宏觀數據進行實證分析，而微觀企業(yè)受到宏觀政策的作用機理與影響途徑少有文獻關注。早期的新古典投資理論和托賓Q理論中皆沒有考慮融資因素對投資行為的影響，然而現實的資本市場不完美，企業(yè)的內部融資和外部融資成本存在的差異越大，企業(yè)投資受到的融資約束就越強，甚至面臨信貸配給[27-29]。不少研究表明，信貸約束會影響公司抵押資產價值和融資能力，進而影響公司的投資行為卜3]，從而導致全要素生產率下降。金融機構提供的信貸供給可以緩解企業(yè)的融資約束，大部分企業(yè)是愿意借錢投資的，但能否順利獲得信貸支持就取決于金融機構的意愿。因此，適當增加金融機構信貸投入能夠弱化企業(yè)外部融資約束，緩解企業(yè)的融資壓力，降低交易成本，促進企業(yè)投資，實現有效資源配置。近年來一些研究也開始使用企業(yè)層面貸款數據研究信貸供給波動對企業(yè)投資行為的影響[30，31]。Bo、Ivashina[31]對美國上市公司融資方式選擇進行了研究，發(fā)現信貸供給政策變化確實對企業(yè)投資行為具有重要影響。由此提出本文的核心假設：

H：信貸投入對企業(yè)投資具有傳導效應。

3.文獻評述。綜上所述，信貸市場在將貨幣政策傳導到實體經濟方面起到了橋梁作用。在宏觀層面上，鑒于我國金融體系的特征，銀行在配置金融資源的過程中發(fā)揮主導作用，金融機構主要通過信貸渠道進行產業(yè)結構的調整優(yōu)化。而由于信貸配給特征，金融機構會根據市場化原則對不同產業(yè)的信貸額度進行決策，同時不少學者也證實了信貸沖擊對產業(yè)結構傳導效應的非對稱性。從微觀視角來看，由于信息不對稱和代理問題的存在，信貸沖擊會使企業(yè)內外融資成本產生差異，進而影響公司的投資行為。分清信貸投入對不同產業(yè)中企業(yè)投資的傳導差異，有利于相關部門有針對性地根據不同產業(yè)特征制定不同的信貸政策，以差別、有效的政策及手段促進產業(yè)間的協(xié)調、可持續(xù)發(fā)展。因此，本文試圖從不同產業(yè)視角探討信貸投入對企業(yè)投資行為的結構性傳導效應。

三、研究設計

1.數據來源與變量定義。本文選取的研究樣本為滬深兩市A股上市公司，樣本期間為2004～2016年，為了盡可能保證數據的有效性，剔除了ST公司和存在數據缺失的公司。據此在整個樣本期間本文共獲得24173個觀測值的非平衡面板數據。本文所采用的微觀企業(yè)數據來源于CSMAR數據庫，信貸規(guī)模數據來自于中國人民銀行發(fā)布的各省《區(qū)域金融運行報告》。為了避免極端值可能對實證結果產生的影響，本文對模型中的變量采用上下1%的Winsorize縮尾處理，并使用STATA 14.0進行實證分析。

信貸調控是對金融機構的貸款增量、投向及質量進行適當引導、調節(jié)與監(jiān)督的政策[32]，銀行對某些部門貸款數額的改變會直接影響到這些部門的生產能力和產業(yè)規(guī)模，并打破原有的產業(yè)結構，形成新的產業(yè)結構[7]。因此，本文使用信貸余額增長率來衡量信貸投入，采用HP濾波方法去除長期趨勢，將信貸投入區(qū)分為緊縮型和支持型，分別記為Ecredit和Scredit，即取Excredit=Max（ECreditr 0），Slcredit=Min（Scredit，0）。Excredit表示信貸投入的寬松程度，Slcredit表示信貸投入的緊縮程度。同時，本文使用“購建固定資產無形資產和其他長期資產支付的現金/期初資產總額”作為企業(yè)投資（Invest）的代理變量。

2.模型構建。面板向量自回歸（PVAR）模型沿襲了向量自回歸（VAR）模型的優(yōu)點，將各個變量都視為內生變量，分析各個變量及其滯后變量對模型中其他變量的影響[33]。相對于傳統(tǒng)的VAR模型，PVAR模型兼具時間序列和面板數據的優(yōu)點，可以多層次、直觀地觀察企業(yè)投資對信貸沖擊的動態(tài)反應。

本文首先在保證模型各變量平穩(wěn)的條件下，利用BIC，HQIC，AIC信息準則指標值最小的原則來選擇模型最優(yōu)的滯后階數。然后根據每個產業(yè)最優(yōu)的滯后期選擇相應的PVAR模型，采用均值差分的方法去掉個體時間效應和向前均值差分Hermlet轉換的方法消除固定效應。最后通過廣義矩估計方法（GMM）得到系數的有效估計和脈沖響應圖進行相關分析。本文構建信貸投入對不同產業(yè)的企業(yè)投資傳導效應影響的PVAR模型如下：

Y為三元向量，即Y=（Invests，Excreditt，Slcreditt），i代表省級單位，t代表第t時刻，Y代表p階滯后項。此外，Γ為待估的滯后效應矩陣，f代表區(qū)域個體效應，e反映每一時期特定沖擊的時間效應。μ為干擾項。前已述及，Invest代表企業(yè)投資，Excredit代表支持型信貸，Slcredit代表緊縮型信貸。

四、實證分析

1.平穩(wěn)性檢驗。為了避免出現偽回歸，我們需要對變量企業(yè)投資、支持型信貸、緊縮型信貸進行平穩(wěn)性檢驗，本文采用Fisher—八DF檢驗和Fisher—PP檢驗方法分別對第一產業(yè)、第二產業(yè)和第三產業(yè)的面板數據進行單位根檢驗。結果如表I所示，從檢驗結果來看，各變量均在1%的置信水平上拒絕存在單位根的原假設。由此可以判斷各序列是平穩(wěn)序列，可以進行進一步檢驗。

2.描述性統(tǒng)計。表2中列示了變量的描述性統(tǒng)計結果，從表中可以看出，樣本公司在2004～2016年期間第一產業(yè)、第二產業(yè)和第三產業(yè)的企業(yè)投資均值分別為0.0797、0.0729和0.0547，說明三大產業(yè)之間企業(yè)投資是存在差異的，其中第三產業(yè)差異較大。同時，在不同產業(yè)中，支持型信貸的均值分別為0.0108、0.0090和0.0088，緊縮型信貸的均值分別為-0.0169、-0.0183和-0.0173，可見信貸投入在不同產業(yè)之間的寬松和緊縮程度也存在明顯差異。由此可初步判斷，信貸投入對不同產業(yè)的企業(yè)投資可能存在非對稱性影響。

3.PVAR檢驗與結果。本文采用AIC、BIC和HQIC準則來進行PVAR模型滯后階數的選擇，各變量滯后階數如表3所示，根據表中結果，確定最優(yōu)滯后階數為1。

表4給出了滯后一期的PVAR估計結果。從表4中可以看出，我國支持型信貸和緊縮型信貸都沒有對第一產業(yè)產生顯著的正向和負向影響，系數分別為0.0134和-0.1708這也從側面說明了信貸投入對第一產業(yè)的企業(yè)投資活動沒有發(fā)揮影響作用。再觀察第二產業(yè)，滯后一期的支持型信貸和緊縮型信貸對企業(yè)投資的影響都在1%水平上顯著，系數分別為0.2852和-0.3111，說明支持型信貸和緊縮型信貸分別對第二產業(yè)起到了促進和抑制作用，有利于央行指導微觀企業(yè)進行產業(yè)優(yōu)化升級。對于第三產業(yè)來說，滯后一期的支持型信貸對企業(yè)投資起到了顯著的促進作用，系數為0.4553，而緊縮型信貸對企業(yè)投資的影響雖然系數為負但并不顯著，說明不同類型的信貸政策對第三產業(yè)起到的影響作用存在差異。相對于緊縮型信貸，支持型信貸對第三產業(yè)的企業(yè)投資影響作用更明顯，從而有利于促進產業(yè)結構的優(yōu)化升級。

接下來我們利用脈沖響應函數追蹤8期對PVAR模型估計的結果做進一步檢驗，其反映了模型中某一變量受到一個外生沖擊后的動態(tài)變化。本文利用蒙特卡洛（Monte-Carlo）模擬1000次來估計脈沖響應函數。由于本文的研究重點在于信貸政策沖擊對企業(yè)投資的影響，因此只保留支持型信貸和緊縮型信貸對企業(yè)投資的脈沖響應圖。

圖1～圖3為支持型信貸和緊縮型信貸分別對三大產業(yè)的企業(yè)投資的動態(tài)影響情況，中間線表示脈沖響應函數，上下兩條線分別表示95%和5%置信區(qū)間的上限和下限。從圖1來觀察第一產業(yè)，上下兩條置信區(qū)間曲線都包圍住零，可見信貸政策對第一產業(yè)的企業(yè)投資沒有產生顯著影響。就圖2第二產業(yè)來看，當期支持型信貸的一個正向沖擊會引起企業(yè)投資規(guī)模的迅速擴大，并在第一期達到峰值0.0025左右，在第4期左右正沖擊開始不顯著。同時，企業(yè)投資受到緊縮型信貸的一個標準差的負向沖擊作用時，其在第一期達到峰值0.003左右，在第8期收斂于零。這說明第二產業(yè)的企業(yè)對信貸反應敏感，而隨著時間的推移，這種效應會逐漸減弱，逐漸趨于常態(tài)。相對于支持型信貸，緊縮型信貸對企業(yè)投資的沖擊作用更持久。再觀察第三產業(yè)，從圖3可見，企業(yè)投資對支持型信貸一個單位的正向沖擊反應顯著，其在第一期達到峰值0.0025左右，之后逐漸下降并在第8期收斂為零。而第三產業(yè)企業(yè)受到緊縮型信貸一個負向沖擊后，其在第一期峰值達到-0.0015左右，然而上下兩條置信區(qū)間曲線與脈沖響應曲線的收斂情況不好，在統(tǒng)計上不顯著，因此緊縮型信貸對第三產業(yè)的企業(yè)投資沒有明顯的抑制作用。

一個需要金融政策制定者關注的現實問題是其制定的信貸政策的實際效果與產業(yè)結構性調整預期是否相一致。通過上述分析可見，信貸投入對不同產業(yè)的企業(yè)投資產生的影響存在明顯的非對稱性。支持型信貸和緊縮型信貸對第二產業(yè)企業(yè)具有明顯的促進和抑制作用，而第三產業(yè)企業(yè)只對支持型信貸沖擊做出反應，對第一產業(yè)來說，信貸政策沖擊并沒有對企業(yè)投資行為產生明顯影響?？梢姡刨J政策對第二產業(yè)的傳導效應最強，第三產業(yè)次之，第一產業(yè)最弱。

原因主要表現在以下幾個方面：第一，由于我國信貸結構較為單一、信貸投向的政策扶持意圖不明確、與產業(yè)政策缺乏協(xié)調配合[7]，使得信貸政策在推進第三產業(yè)服務業(yè)發(fā)展和扶農建設等問題中，沒有完全發(fā)揮出結構調整的優(yōu)勢作用。第二，在第二產業(yè)中固定資產占資產比重較大，對經濟增長的促進作用更加明顯，政府為取得更好的經濟業(yè)績更傾向于投資回收期短、收益高的第二產業(yè)。第三，雖然央行有對重點產業(yè)的扶持計劃，但也不能忽視金融機構的商業(yè)化因素，其貸款對象往往會偏向回報率較高、資金流動性較強的企業(yè)，而對回收周期長、回報率低的行業(yè)如農業(yè)、林業(yè)、漁業(yè)等第一產業(yè)通常不愿意提供貸款。相對于投入產出效率較低、周期較長的第一產業(yè)，各金融機構更偏好于投資信貸效率較高的第二產業(yè)。同時，第二產業(yè)受到自然條件等因素的影響較小，該產業(yè)的投入一產出可預期性高于其他兩個產業(yè)，更加符合銀行信貸厭惡風險的特性。而第三產業(yè)中中小企業(yè)相對較多，其銀行信貸融資渠道受到較大限制。因此，信貸投入強度對第二產業(yè)企業(yè)的投資活動的帶動作用強于第二、第三產業(yè)的企業(yè)。

（1）信貸政策沖擊對第二產業(yè)結構調整影響。為了明確產業(yè)內不同行業(yè)對信貸投入沖擊的反應，本文按照證監(jiān)會2012年修訂的《上市公司行業(yè)分類指引》將第二產業(yè)劃分為采礦業(yè)，制造業(yè)，電力、熱力、燃氣及水生產和供應業(yè)，建筑業(yè)四大行業(yè)，表5給出了第二產業(yè)內部不同行業(yè)對信貸沖擊的PVAR模型估計結果。支持型信貸對采礦業(yè)企業(yè)投資的影響系數為0.4551，但不顯著;緊縮型信貸與其企業(yè)投資具有顯著的負相關關系，系數為-0.5991。再觀察制造業(yè)企業(yè)，企業(yè)投資對支持型和緊縮型信貸的影響都具有顯著的反應，系數分別為0.2722和-0.3175。然而就電力、熱力、燃氣及水生產和供應業(yè)以及建筑業(yè)這兩個行業(yè)來看，支持型和緊縮型信貸對這兩個行業(yè)企業(yè)投資的影響作用都不顯著。

圖4～圖7分別為信貸政策對第二產業(yè)內部四個行業(yè)的脈沖響應圖，可以看出不同行業(yè)對信貸政策的沖擊存在顯著差異。首先觀察圖4的采礦業(yè)，支持型信貸政策對企業(yè)投資的脈沖響應曲線與其置信區(qū)間曲線收斂情況并不好，其在統(tǒng)計上不顯著，說明采礦業(yè)企業(yè)對支持型信貸政策沖擊反應不敏感。而采礦業(yè)企業(yè)對緊縮型信貸的負向沖擊會迅速做出反應，在第一期達到峰值-0.010左右。從圖5制造業(yè)來看，支持型信貸和緊縮型信貸都對企業(yè)投資起到了明顯的沖擊作用，企業(yè)迅速做出反應并都在第一期達到峰值0.0022和-0.0042左右，其中相對于緊縮型信貸，支持型信貸對制造業(yè)企業(yè)的沖擊作用在時間上更持久。再觀察圖6電力、熱力、燃氣及水生產和供應業(yè)以及圖7建筑業(yè)脈沖響應圖的收斂情況，可以得出這兩個行業(yè)都沒有受到信貸投入的有效沖擊的結論。

綜上所述，第二產業(yè)內部不同行業(yè)對信貸投入的沖擊存在顯著差異，其對制造業(yè)沖擊最強，采礦業(yè)次之，對電力、熱力、燃氣及水生產和供應業(yè)以及建筑業(yè)的傳導效應最弱。制造業(yè)作為我國工業(yè)體系的核心，是我國經濟發(fā)展的強大支柱，央行強調要充分發(fā)揮金融機構在支持制造業(yè)轉型升級中的作用，該結論與近年來我國制造業(yè)的發(fā)展目標相吻合。然而近年來我國在進行經濟結構性調整中對能源和資源的需求放緩，資金緊張、經營困難等問題在采礦業(yè)和能源企業(yè)中依然突出，因此僅僅依靠信貸調控并不能較好地實現這些行業(yè)的結構性升級目標。

（2）信貸政策沖擊對第三產業(yè)結構調整影響。表6給出了第三產業(yè)服務業(yè)內部不同行業(yè)對信貸政策沖擊的PVAR模型估計結果，可以看出傳統(tǒng)服務業(yè)和現代服務業(yè)之間存在明顯差異。對于傳統(tǒng)服務業(yè)（從表6中批發(fā)和零售業(yè)可見），信貸投入對其企業(yè)投資的影響在1%水平上顯著，系數分別為0.4178和-0.3872，說明支持型信貸和緊縮型信貸都對批發(fā)和零售行業(yè)的企業(yè)投資產生了顯著影響。再觀察交通運輸、倉儲和郵政業(yè)，支持型信貸與企業(yè)投資存在顯著的正相關關系，系數為0.3454，而緊縮型信貸對企業(yè)投資沒有產生顯著影響。觀察住宿和餐飲業(yè)，緊縮型信貸起到了顯著抑制作用，其系數為-0.8471，而支持型信貸與企業(yè)投資雖然存在正相關關系，但并不顯著。對于現代服務業(yè)，除了金融業(yè)企業(yè)投資受到支持型信貸政策顯著的促進作用，房地產和其他服務業(yè)都沒有通過顯著性檢驗。

本文利用脈沖響應函數進行進一步檢驗。圖8一圖13分別為信貸政策沖擊對第三產業(yè)內部六個行業(yè)企業(yè)投資的脈沖響應圖。

從圖8傳統(tǒng)服務業(yè)來看，支持型信貸和緊縮型信貸都對批發(fā)和零售業(yè)企業(yè)投資起到了明顯的沖擊作用，分別在第一期達到峰值0.004和-0.007左右，之后作用逐漸減弱分別在第5期和第8期沖擊作用變得不顯著，企業(yè)投資對緊縮型信貸沖擊響應比支持型信貸政策更持久。從圖9交通運輸、倉儲和郵政業(yè)來看，信貸投入對企業(yè)投資脈沖響應曲線的95%和5%置信區(qū)間都包括零，說明交通運輸、倉儲和郵政業(yè)企業(yè)投資沒有受到信貸沖擊的作用，其反應不敏感。從圖10住宿和餐飲業(yè)來看，支持型信貸沖擊沒有影響到企業(yè)投資行為，而緊縮型信貸對企業(yè)投資的負向沖擊在第一期達到峰值-0.015左右，之后作用逐漸減弱在第8期收斂于零。再觀察現代服務業(yè)，圖11金融業(yè)企業(yè)投資受到支持型信貸的正向沖擊后，企業(yè)投資迅速增長并在第一期達到峰值0.0014左右，之后逐漸減弱在第3期沖擊作用不顯著。觀察圖12房地產業(yè)和圖13其他服務業(yè)可知，這兩個行業(yè)都沒有對信貸沖擊做出敏感反應。

結合上述分析發(fā)現，信貸投入對傳統(tǒng)服務業(yè)的沖擊要強于現代服務業(yè)。這是由于行業(yè)間的非對稱性在信貸市場金融加速器作用下會被進一步放大，信貸政策通過企業(yè)面臨的外部融資約束來影響企業(yè)的投資決策，如果信貸投入不能明顯改變企業(yè)面臨的融資約束，那么這個行業(yè)對信貸投入的反應就不敏感。傳統(tǒng)服務業(yè)中的大部分行業(yè)與人們生活息息相關，這些行業(yè)的發(fā)展如果失去了金融機構的雄厚資金支持，就很難獲得足夠的發(fā)展空間，從而導致傳統(tǒng)服務業(yè)更容易受到信貸調控的沖擊。而現代服務業(yè)主要依靠高新技術和金融發(fā)展，相對于傳統(tǒng)服務業(yè)，現代服務業(yè)擁有的融資渠道更加多樣化，因此并沒有受到央行信貸投入的強烈沖擊。

五、研究結論和政策啟示

本文通過HP濾波將我國31個省份貸款增長率按趨勢差異分解為支持型信貸和緊縮型信貸，并基于PVAR模型和脈沖響應分析我國信貸投入對企業(yè)投資結構性傳導效應，研究發(fā)現：信貸投入對不同產業(yè)企業(yè)投資的影響存在非對稱性，其對第二產業(yè)的傳導效應最強，第三產業(yè)次之，第一產業(yè)最弱。從第二產業(yè)內部看，信貸投入對制造業(yè)的沖擊要強于其他行業(yè)，其對制造業(yè)沖擊最強，采礦業(yè)次之，對電力、熱力、燃氣及水生產和供應業(yè)以及建筑業(yè)的傳導效果最弱。從第三產業(yè)內部來看，信貸投入對傳統(tǒng)服務業(yè)的沖擊要強于現代服務業(yè)。這說明信貸政策在產業(yè)內部結構調整中的作用具有一定的局限性，單純的信貸政策不能實現產業(yè)間的結構優(yōu)化調整。

央行可以通過信貸調控手段對第二產業(yè)結構進行優(yōu)化升級，而對于第一產業(yè)和第三產業(yè)，則可以在宏觀層面上進一步加強金融機構對農業(yè)和現代服務業(yè)貸款投向的指導，通過不斷創(chuàng)新和完善調控工具并鼓勵銀行加大金融服務創(chuàng)新力度，實行行業(yè)差異化的信貸政策。在制定信貸政策時需充分考慮時滯所帶來的影響，依據不同行業(yè)時滯差異，把握差別化信貸政策的出臺時機。同時，加強信貸調控與產業(yè)政策及貨幣政策的協(xié)調配合，共同推動產業(yè)結構的轉型升級。

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