货币政策传导机制有效性的实证研究——基于我国利率传导渠道的VAR模型分析＊

高 山，黄 杨，王 超

(1.北京工商大学经济学院，北京 100048;2.上海财经大学金融学院，上海 200433;3.上海财经大学应用数学系，上海 200433)

一、绪 论

货币政策作为调节经济的两大支柱之一，在宏观经济调控过程中发挥着举足轻重的作用，而货币政策传导机制作为货币政策的核心内容，是连接货币因素与实体经济活动的中介，直接关系到货币政策对实体经济的作用效果。从理论上讲，货币政策传导机制是指导央行选择货币政策的理论基础。从实践上看，货币政策传导机制是金融调控中最复杂的问题，涉及到宏观经济政策和微观经济主体，决定着货币政策的有效性。因此，加强对我国货币政策传导机制的研究，不仅可以为央行完善宏观调控提供比较清晰的理论依据，而且有助于加深对我国宏观经济运行中的许多现实问题的认识，从而为进一步深化经济金融体制改革奠定坚实的基础。

对货币政策传导机制的研究，由于各国经济背景、金融环境和研究侧重点的不同，产生了多种货币政策传导机制理论。西方货币金融学中关于货币政策传导机制的诸多理论对研究我国货币政策传导机制问题都有着一定的借鉴作用。但是，目前我国金融体制改革在不断深化，货币政策的宏观环境和微观基础正处于不断变革之中，金融环境和金融结构具有很大的不确定性，政府、金融机构、企业和居民的行为方式也在不断发生改变。西方货币金融理论中的任何理论都与我国的实际情况存在着一定的差距。因此，结合我国自身经济体制和金融环境的特点，分析研究我国当前的货币政策传导机制有效性问题，探究影响和制约货币政策传导机制有效性的因素，发掘提高货币政策传导机制有效性的途径，对最终建立起与货币政策间接调控相适应的多渠道、多层次的传导体系，对提高货币政策调控宏观经济的有效性具有深刻现实意义。

当前技术进步、金融创新、全球化浪潮的层出不穷以及人们日益增长的金融服务需要都给传统的货币政策传导机制带来了空前的挑战，从而决定了货币政策传导机制将是一个常研常新的课题。近年来，西方一些经济学者开始重新界定货币与实体经济变量之间的函数关系，其中许多问题都涉及到货币政策传导机制。因此，作为一个研究课题，货币政策传导机制表现出较强的生命力和前沿性。

本文在实证分析过程中，以利率传导渠道为视角，在实证研究方法上采用主流的分析金融时间序列的计量经济方法 (主要包括CensusX12季节调整、ADF单位根检验、约翰逊协整检验、和格兰杰因果关系检验等)，从长期的角度对货币政策传导机制的有效性进行分析，在此基础上建立当代研究货币政策传导机制问题时广泛采用的向量自回归 (VAR)模型，而且还利用脉冲响应函数和方差分解对货币政策的具体传导过程进行短期动态分析，使得在实证研究的方法上更加科学和严谨。

二、文献综述

从实证研究方面来看，计量经济学的不断发展推动了计量经济方法在货币政策应用领域里的深入研究。1980年，西姆斯将向量自回归(VAR)模型引入到计量经济学中，推动了经济系统动态分析的广泛应用。此后，VAR模型便被广泛地运用于货币政策的研究之中。Dhakal等［1］运用VAR模型考察了美国股票价格和货币供给之间的关系，结果表明货币供应量的变动通过资产替代效应对股票价格有显著的冲击。Kamin和Rogers［2］建立包括实际汇率、产出和通货膨胀3个变量的VAR模型对墨西哥的经济数据进行研究，发现产出的改变主要是由自身冲击得以解释，但永久性汇率贬值对产出的不利影响具有持久性。从我国对货币政策传导机制的研究来看，总体上定性分析多于定量分析。仅从定量分析方法来看，20世纪90年代的基本研究方法还是采用简单回归分析，2000年以来运用现代计量经济学的研究成果开始出现，最近几年大量的实证研究基本上都采用了高等计量模型。盛朝晖［3］研究了我国1994—2004年货币政策主要传导渠道效应，认为信贷渠道在货币政策传导渠道中发挥主要作用，利率传导渠道的作用得到发挥，资本市场传导渠道效应开始显现。楚尔鸣［4］对2000—2005年我国货币政策利率传导有效性进行了实证分析，结果表明货币供应量很难引起利率的变动，而且利率也不是引起投资和消费变动的主要原因，从而说明我国货币政策的利率传导渠道存在梗阻。孙敬祥［5］实证检验了1996—2007年我国货币政策利率传导机制的有效性，得出了这段时间内我国的利率传导机制有效性相对较弱的结论。研究表明利率对各经济变量产生了一定的影响，但对宏观经济变量的解释能力偏弱，而货币供给可以跨过利率直接影响消费、投资和产出水平。江群等［6］对1993—2007年我国货币政策信贷传导渠道进行了动态分析，结果表明我国货币政策信贷传导渠道有不断弱化的趋势，认为我国货币政策信贷传导渠道的变迁有其特定的微观基础和制度环境，是适应我国经济金融体制改革的必然结果。柳明花和李虹墨［7］对我国1998年第1季度至2007年第3季度的季度数据进行实证检验，结果表明货币政策传导机制的货币渠道与信贷渠道虽然都作用于经济，但信贷渠道效果更加显著。董亮和胡海鸥［8］对我国货币政策资产价格传导渠道进行了实证研究，结果表明资产价格虽然可以影响投资和消费，但是投资的托宾q效应和消费的财富效应都很不明显，以致资产价格传导渠道在我国不够通畅。蒋科［9］选取1998年1月—2008年12月我国贷款总额增长率、货币供应量增长率、实际产出增长率以及通货膨胀率等月度数据，研究我国货币政策传导渠道，发现在我国货币政策能够同时通过货币渠道和信贷渠道影响通货膨胀率，但只能通过货币渠道影响经济增长率。王振杰和陶士贵［10］比较分析了1994—2008年我国货币政策主要传导渠道效应，认为信贷渠道和货币渠道共同发挥作用，但信贷渠道起主要作用，而货币渠道只是作为辅助机制而存在。

可见，我国学者在货币政策传导机制的研究方面已经做了许多工作，积累了丰富的经验，也产生了不少前沿成果。但遗憾的是这些研究并没有选取具有真正市场含义的经济变量来测度我国货币政策传导机制的有效性。本文在研究利率传导渠道时，没有选用银行存贷款利率这个指标，主要是因为银行存贷款利率还受到较多管制，不能准确及时地反映货币市场的变化。因此，本文选取银行隔夜拆借利率作为利率水平的度量指标，使得在实证研究的指标选取方面更加合理和新颖。本文从长期静态分析和短期动态分析两个方面对货币政策传导机制的有效性进行研究。在实证分析过程中，不仅利用约翰逊协整检验和格兰杰因果关系检验等方法从长期的角度对货币政策传导机制的有效性进行分析，而且还利用脉冲响应函数和方差分解对货币政策的具体传导过程进行短期动态分析，使得在实证研究的方法上更加科学和严谨。

三、变量选择

央行货币政策利用利率的杠杆作用，通过货币政策影响货币供应量，货币供应量的变化使得利率发生变化，进一步影响消费和投资的变化，并最终作用于生产环节，使产出水平发生变化。主要思路可以概括为：货币供应量→利率→投资和消费→产出。鉴于此，在分析利率传导机制时一般需要研究的变量应包括货币供应量、利率、消费、投资和产出。

货币供应量可供选取的指标有M0、M1和M2，一般来说，我国央行在实施货币政策时是以广义货币供应量M2作为中介指标的，因此本文选择M2代表货币供应量的变化。相对于货币供应量来说，可以代表利率变化的变量很多，主要有商业银行存贷款利率、银行间同业拆借利率、银行间债券回购利率和央行票据利率等。从市场化角度考虑，我国商业银行存贷款利率尚未完全市场化，而银行间同业拆借市场较早地实现了利率市场化，因此，选择商业银行存贷款利率衡量利率变化无法反映真实情况，同业拆借利率却可以较准确地代表利率变化，并且其中的隔夜拆借是交易量最大的品种，因此本文选择银行间隔夜拆借利率r作为市场利率的度量指标。另外，考虑到统计数据的可获得性，本文选用城镇固定资产投资额k作为衡量投资的指标，用社会消费品零售总额h作为衡量消费的指标。而对于产出而言，一般可以用GDP来衡量，但是鉴于我国目前统计机构只公布GDP的季度数据，而加工之后所获得的月度数据将影响数据的客观性和准确性，因此本文借鉴了大多数学者所选用的方法，即选用工业增加值q来替代GDP作为产出的度量指标。从数据来源来看，货币供应量M2和银行间隔夜拆借利率r的数据来源于中国人民银行网站，城镇固定资产投资额k、社会消费品零售总额h和工业增加值q的数据来源于国家统计局网站。所有数据都为2002年1月—2010年12月的月度数据。

四、数据处理与检验

我们将货币供应量、隔夜拆借利率、固定资产投资额、社会消费品零售总额和工业增加值(分别用M2、r、k、h和q表示)的数据绘制在曲线图上 (如图1、图2和图3所示)，便可以清晰地看出，货币供应量M2、固定资产投资额k、社会消费品零售总额h和工业增加值q具有非零均值和上升趋势的特征，同时表现出明显的季节波动性。鉴于此，本文对这4个时间序列变量进行季节性调整，所选用的方法是CensusX12，将调整后的序列分别记为M2x、kx、hx和qx。从图1、图2和图3可以看出，隔夜拆借利率r不具有以上4个变量的特征，因此不需要进行季节性调整。同时我们知道，以上数据并不是完全线性变化，那么，异方差必须在序列中得到消除，方法是对M2x、r、kx、hx和qx取对数，分别记为 LM2x、Lr、Lkx、Lhx 和 Lqx［3］。

图1 广义货币供应量的变动情况

图3 固定资产投资、消费品零售总额和工业增加值的变动情况

(一)单位根检验

VAR模型要求变量之间具有协整关系或是平稳时间序列，所以，在建立VAR模型之前，对模型中的变量进行平稳性检验必不可少。对于平稳时间序列的变量，可以直接运用VAR模型进行检验;否则，必须进行协整检验，判断变量是否具有协整关系。对于存在协整关系的变量也可以建立附加协整约束的VAR模型。

在众多平稳性检验的方法中，ADF单位根检验是最常用的一种检验方法。本文选用的软件是Eviews6.0，将各个变量的水平值和一阶方差进行ADF单位根检验，从而确定各序列的单整阶数。本文后续工作中将用到约翰逊协整检验和格兰杰因果关系检验，而这两个检验对变量所取的滞后期长度异常敏感，所以本文在滞后阶数的选择上注意使回归式的残差符合白噪声状态。①滞后阶数的选择满足使AIC取值最小，以保证残差符合白噪声状态。具体检验结果如表1所示。

表1 ADF单位根检验结果 (利率渠道)

检验结果表明，变量LM2x、Lr、Lkx、Lhx和Lqx所计算出来的τ值在绝对值上甚至低于显著性水平为10%的临界τ值，因此这5个变量的时间序列是非平稳的。但进一步可以发现，在对它们进行一阶差分后，5个变量的τ检验值在绝对值上均大于显著性水平为1%的临界τ值，它们的一阶差分都是平稳的。由此可知LM2x、Lr、Lkx、Lhx和Lqx都是一阶单整序列，这也符合大部分经济时间序列通常都是一阶单整序列这一情况。

(二)约翰逊协整检验

直接通过VAR模型进行参数估计，要求所分析的数据是平稳时间序列，而本文所分析经济数据并非平稳时间序列，但是具有相同单整阶数的非平稳时间序列之间的某种线性组合可能是平稳的，因此可知这些数据序列之间存在协整关系，从而满足建立VAR模型的条件。我们知道，多变量的协整检验需要采用约翰逊协整检验法来检验。①协整检验主要有格兰杰检验法和约翰逊检验法，格兰杰检验法适用于双变量数据序列的协整检验，约翰逊检验法适用于多变量数据序列的协整检验。通过表2可以看出检验结果。

表2 约翰逊协整检验结果 (利率渠道)

由检验结果可知，如果原假设不存在协整关系，则迹统计量和最大特征值统计量都大于各自的临界值，即拒绝原假设，说明变量之间存在协整关系;如果原假设至多存在1个协整关系，迹统计量和最大特征值统计量都小于各自的临界值，即接受原假设，说明变量之间存在1个唯一的协整关系。由此可知，变量LM2x、Lr、Lkx、Lhx和Lqx之间满足建立VAR模型的条件。

(三)格兰杰因果关系检验

如果变量之间存在协整关系，仅仅可以从长期看出这些变量的均衡关系，短期内即使受到随机因素的干扰而有可能偏离均值，但是随着时间推移也将逐渐回到均衡状态;然而变量之间存在协整关系，无法说明他们存在因果关系，因此为了客观准确地测评货币政策利率渠道的传导效果，引入格兰杰检验就变得十分必要。格兰杰因果关系检验结果如表3所示。

表3 格兰杰因果关系检验结果 (利率渠道)

由表3可知，P值均大于0.10，因此接受原假设，Lr与LM2x、Lkx和Lhx之间均不存在因果关系，既无法看出货币供应量的变动是隔夜拆借利率变动的格兰杰原因，也无法看出隔夜拆借利率的变动是固定资产投资和社会消费品零售总额变动的格兰杰原因。由此可知，从我国来看，用货币供应量变化来控制隔夜拆借率变化，将不会取得较好效果，以此类推，通过控制隔夜拆借率变动来影响投资和消费的效率也不高。

五、建立模型与相关分析

(一)VAR模型

VAR模型建立的关键问题在于确定滞后期，滞后期不能太小也不能太大，若太小则误差项的自相关性可能会比较严重，从而导致模型参数估计的误差过大;若太大则会使模型的自由度减小，直接影响参数估计量的有效性［4］。利用AIC准则和SC准则确定VAR模型的滞后期。②关于VAR模型滞后期的决定方法，一般是采用AIC准则和SC准则来确定，根据AIC和SC的最小值来选择。经过计算滞后2期的AIC值和SC值最小，故模型选择滞后2期是合理的。利用Eviews6.0软件建立利率传导渠道的VAR模型，其向量表示形式为：

(二)脉冲响应函数

在实际应用中，由于VAR模型是一种非理论性的模型，它无需对变量做任何先验性的约束，因此在分析VAR模型时，往往不分析一个变量的变化对另一个变量的影响，而是分析当一个误差项发生变化，或者说模型受到某种冲击时对系统的动态影响，这种分析方法称为脉冲响应函数方法。脉冲响应函数描述了来自随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前值和未来值的影响情况，它能够形象地刻画出变量之间动态作用的路径变化。因此，为了更具体地展现货币政策利率渠道的传导过程，以及更为形象地说明货币供应量、利率、投资、消费和产出之间的动态关系，下面将利用利率传导渠道VAR模型的脉冲响应函数来分析它们的短期动态特征。用Eviews6.0软件生成的脉冲响应过程如图4所示。图中横轴表示冲击作用的滞后期数，纵轴表示因变量对解释变量的响应程度，实线为脉冲响应函数的计算值，两侧的虚线为脉冲响应函数值两倍标准差的偏离带。

图4 脉冲响应过程 (利率渠道)

从脉冲响应函数图来看，隔夜拆借利率对于货币供应量的1个标准差冲击的脉冲响应值在第1期达到0.006，在第2期变为－0.004，而在第3期又恢复到0.002，之后基本保持稳定。这表明我国货币供应量的变化短期内对市场利率的影响效果比较微弱。对于隔夜拆借利率的1个标准差冲击，投资在前3期基本没有受到任何影响，从第4期开始才逐渐产生影响，但整个过程中的影响都非常有限，至第12期脉冲响应值仅为－0.008，而消费对隔夜拆借利率的脉冲响应值在第1期为0.004，到第4期降为0.000，之后呈现下降的趋势，至第12期达到－0.005。这说明市场利率的降低在短期能够导致投资和消费一定程度的增长，但这种影响程度总体来说比较小。最后对于隔夜拆借利率的1个标准差冲击，工业增加值的脉冲响应值在第1期为－0.003，并始终为负值，至第12期达到－0.007。这说明随着市场利率的降低短期内会导致产出水平的一定增长，但产出水平的增长幅度并不大。

(三)方差分解

脉冲响应函数描述的是VAR模型中的一个内生变量的冲击给其他内生变量所带来的影响。而方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。因此，方差分解能够给出对VAR模型中的变量产生影响的各个随机扰动的相对重要性的信息。基于利率传导渠道VAR模型的方差分解结果如图5所示。图中横轴表示冲击的滞后期数，纵轴表示每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度。

图5 方差分解结果 (利率渠道)

从方差分解结果图来看，隔夜拆借利率的预测误差波动完全来自于自身的影响，在第12期时高达0.991，而来自货币供应量的信息对预测误差的贡献度一直很低，第12期时只有0.002，这说明我国货币政策操作短期内对市场利率的传导有效性很低。自身的影响导致固定资产投资的预测误差波动在第12期达到0.704，隔夜拆借利率对预测误差的影响度仅为0.074，从传导性来看，我国市场利率变化对固定资产投资变化影响很低［5］。对社会消费品零售总额来说，其预测误差波动同样主要来自于自身的影响，在第12期时达0.691，而隔夜拆借利率对预测误差的影响度为0.129，可见市场利率虽然对社会消费品零售总额的影响度不大，只是在短期内具有一定的传导效应。与固定资产投资一样，工业增加值的预测误差亦主要受自身信息因素影响，这一影响度在第12期时达到0.727［6］。

六、利率渠道有效性的影响因素分析

(一)存贷款利率未完全市场化

西方经济理论中所研究的货币政策利率传导渠道都是以利率市场化为前提的，尽管近年来我国的利率市场化改革已经取得了很大进展，包括同业拆借利率、债券回购利率和央行票据利率等都已完全市场化，但利率市场化主要在货币市场中展开，而在金融机构与企业和居民之间的信贷活动中，银行存贷款利率仍然受到一定的管制，还没有完全实现利率的市场化。货币市场利率是由市场供求决定的，而银行存贷款利率是受央行控制，两者具有不同的形成机制，这就直接导致货币市场利率与金融机构存贷款利率之间不能形成有效的联动机制。由于利率对经济的影响最终需要通过银行存贷款利率进行传导，这种脱节就必然降低了货币市场利率的导向作用，同时还削弱了银行存贷款利率对社会资金供求状况的反应。在整个社会资金运行中，央行通过货币市场利率引导银行存贷款利率来调节社会资金运行的机制并未真正形成，央行通过市场化的利率传导货币政策的渠道尚未打通。这就导致目前的利率形成机制不能完全反映真实的社会资金供求状况，难以灵活有效地带动经济主体对其行为进行调整，从而大大降低了货币政策传导的有效性。

(二)利率调节经济的内在机制遭到破坏

央行对利率的调节只有服从于货币政策目标才有利于货币政策的传导，但利率对宏观经济的调节作用是多方面的，并且直接涉及到各个经济主体的经济利益。在我国，央行往往不能简单地从调节货币供求的角度出发来确定利率，其主要原因是受到诸多制度性因素的制约。一是我国央行独立性不高，对利率的调整权利有限。这使央行在利率调整的决策过程中经常需要考虑多方面的因素，不可能只从货币政策的需要出发。二是我国货币市场不发达，货币市场利率与金融机构存贷款利率之间的联动机制尚未形成，央行难以找到准确的利率参考指标，经常被动地调节利率以适应宏观经济运行中出现的各种变化。三是利率不仅可以影响货币和资金的供求关系，同时也影响到收入分配问题。利率水平涉及国家的财政收入、企业的经营成本以及居民的利息收支等方面。在我国目前国家财力不足、企业经营效益不高以及居民的资产负债结构不尽合理的情况下，利率的变动经常需要考虑到不同经济主体的收入分配关系，从而在一定意义上偏离了货币政策目标的要求。这些因素都在很大程度上降低了利率在宏观调控方面的作用效果，阻碍了对货币政策的有效传导。

(三)利率机制缺乏发挥作用的微观基础

利率机制要能够发挥作用不仅取决于央行调节利率的方法，而且取决于金融机构、企业和居民等微观经济主体对利率变化的反应。利率政策发挥作用的基础是经济主体对利率变化保持比较高的敏感度。只有经济主体对利率调整保持足够的敏感度，才能在央行调整利率后改变自己的经济行为，并使利率政策的调整效果传导到实体经济中去。在我国，国有企业是主要的资金运用者，由于预算软约束和企业治理结构等方面的问题，国有企业对利率调整的敏感性并不强，央行的利率政策很难对国有企业的经营行为产生影响。同时，我国企业的融资方式主要是间接融资，资产负债率普遍比较高，难以承受利率大幅度变动对企业经营造成的影响，从而限制了利率政策操作的空间。从居民的角度来看，资产结构不尽合理，主要表现为储蓄多而负债少，这使得利率的变化不能有效调节居民收支。金融机构作为货币政策传导的主体，由于其市场化程度不高，信贷行为在一定程度上受到国家政策的制约，信贷条件的限制使许多企业和居民被排除出贷款对象的范围，特别是国有商业银行把资金主要投向了国有企业，由于体制机制和经济波动等因素的影响，最终形成不良资产，从而制约了利率调整的作用。同时由于传统的存贷款业务仍然是商业银行的主要利润来源，导致在利率调整中存贷款利差的变动对商业银行等金融机构的经营绩效会产生很大影响，当央行调整货币政策导致利率变化时，金融机构从自身的利益出发，并不会完全按照货币政策的意图调整其经济行为，最终必然影响利率传导货币政策的效果。

(四)利率机制不能有效协调国内经济与国际经济的关系

在开放经济条件下，国内利率的调整需要考虑到国际利率的变化以及其他国际经济因素的影响。目前我国经济的对外依存度已经很高，人民币实现了经常项目的自由兑换，并形成了以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制。因此，国内利率的调整必须从实现经济内部平衡和外部平衡两个方面进行权衡，尽可能地考虑到国际经济因素变化对国内经济产生的影响。但目前我国资本项目的自由流动并没有完全放开，这在很大程度上切断了国内利率水平与国际金融市场的联系，也限制了利率对汇率的影响，从而制约了汇率变动在国际收支方面对货币政策的传导。从制定政策方面来看，对国际经济因素的忽视有时会导致调节利率的货币政策效果在对内和对外两个方面不能协调统一。因此，利率机制不能有效协调国内经济与国际经济的关系，同样不利于对货币政策的传导。

七、主要结论及政策建议

通过本文的分析，我们可以得出以下主要结论：央行通过调整货币政策操作从而引起货币供应量的变动，但是这一变动很难促成市场利率的有效变动，这无疑降低了货币政策对市场利率的传导效应。长期来看，固定资产投资和社会消费品零售总额的变动受市场利率变动的影响较小，而在短期内，投资和消费受市场利率的影响也较小，这使得央行无法通过利率调节有效控制投资和消费规模［7］。这足以说明我国货币政策的利率传导渠道的有效性较低。

央行货币政策的有效性很大程度取决于货币政策利率传导渠道是否畅通。从本文的分析来看，我国货币政策效应的不明显很大程度上是因为货币政策传导渠道的堵塞。本文提出如下改善货币政策传导机制、提高传导效率的政策建议。第一，从稳定宏观经济、培育金融市场和金融机构制度建设三个方面改革入手，创造进一步推动利率市场化的条件。从国际上已经实现利率市场化国家的经验来看，如果一个国家经济稳定增长、物价水平保持稳定、金融市场稳健运行、金融机构经营管理效率高，则利率市场化会明显地促进金融市场的发展和国民经济的增长;否则就会给宏观经济运行带来较大的冲击。第二，完善央行利率调控机制。经济发展到新的阶段，政策实施的效果将受到综合因素的影响。央行对于利率的调控也不可循规蹈矩，必须完善利率调控体系。货币政策引起市场利率变化，市场利率变化最终引起金融机构存贷利率变化，央行的调控政策要遵循这一规律。在此基础上逐步建立健全利用货币政策工具引导市场利率的制度体系。第三，完善金融机构定价机制。利率市场化的微观基础是金融机构完善的利率定价机制和风险管理机制，金融机构利率定价技术及风险管理能力的提高使金融机构的经营活动更加规范，有利于配合央行的货币政策的实施。第四，构建完整合理的收益率曲线。收益率曲线是商业银行中长期固定利率贷款定价的重要参考。形成完整合理的收益率曲线，不仅需要优化国债期限结构，逐步完善国债的滚动发行和余额管理制度，而且要加快金融产品创新，推出更加丰富的金融产品，增强直接融资的发展力度，特别是要重点发展公司债券和证券投资基金，引导金融市场向纵深发展。第五，稳步推进存贷款利率市场化。实现存贷款利率市场化是利率市场化改革的重要环节，也是商业银行等金融机构运用价格手段主动开展资产负债管理的前提条件［8］。为进一步推进存贷款利率市场化的进程，需要认真研究存贷款利率市场化的有效形式，按照先长期大额、后短期小额的原则，逐步放松对存款利率上限和贷款利率下限的管理，采取渐进方式实现存贷款利率的市场化。

［1］Dhakal，D.，Kandil，M.，Shamia，S.C.Causality between the Money Supply and Share Prices：A VAR Investigation［J］.Quarterly Journal of Business and E-conomics，1993，(32)：52－74.

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