货币政策的工业非对称效应实证研究

■ 丁 涛（1、华侨大学数量经济研究院 福建厦门 361021 2、东北电力大学经济管理学院 吉林省吉林市 132012）

货币政策作为政府宏观调控的主要手段之一，在经济发展过程中起着举足轻重的作用。本文采用1999年1季度至2012年2季度的钢铁、汽车、石化、轻工纺织、有色金属、装备制造、电子信息七个产业的应收帐款净额、产成品资金占用、流动资产年平均余额、资产总计、负债合计、产品销售收入、产品销售成本、产品销售费用、产品销售税金及附加、管理费用、利润总额、税金总额、全部从业人员年平均人数13个变量，提取这些能反映产业全貌的存量指标和流量指标的公共因子，并用这些公共因子和货币政策变量建立结构因子增强向量自回归模型，对影响上述各个产业公共因子的各种因素进行结构分解，定量分析货币冲击对产业的影响机制。

模型估计

（一）数据和变量的选取

本文的SFAVAR模型涉及7个产业91个主要财务效益指标变量季度数据以及狭义货币供给量（M1）月末数同比增速总计92个变量，样本期间为1999年一季度至2012年二季度。本文变量数据来源均中经网数据库。

本文选取的七个产业是参照耿鹏、赵昕东（2009）所采用的产业划分标准，将国务院提出的十大振兴产业中可获取数据的七个产业作为分析对象。

（二）模型的建立

本文首先针对91个经济变量所属产业进行分类，再依据各项变量的产业分组群提取出各产业分组的单一公共因子，包含：钢铁产业因子、汽车产业因子、船舶产业因子、石化产业因子、轻工纺织产业因子、有色金属产业因子、装备制造产业因子、电子信息产业因子。

这样91个变量就分成了7个分组，然后分别对这7组数据进行因子分析，以提取公共因子，在此本文应用主成分法确定因子负荷，通过对由随机变量所分成的7个组群，分别进行主成分分析，把对总方差解释比例超过80%的一个主成分提取出来作为公共因子（钢铁产业因子占其所代理变量组群的总方差比例为79.233%，已经比较接近80%，本文也将其作为公共因子看待）。这7个公共因子基本包括了其所代理的7个组群91个时间序列的总信息量。由于本文以M1月末数同比增速作为货币政策变量，所以对所提取的7个公共因子也进行同比增速变换，并将公共因子的同比增速作为本文研究的对象，再依据7个组群的经济分类对七个公共因子进行命名，且将其与货币政策变量相结合做定量分析。

（三）结构向量自回归分析

首先，建立如下形式的p阶简化式向量自回归模型：

（1）式中Xt是包含y1t、y2t、△y3t、y4t、y5t、y6t、y7t和mt的向量，其中yit（i=1、2、3、4、5、6、7），依次表示汽车、电子信息、石化、钢铁、轻工纺织、有色金属子、装备制造七个公共因子，mt表示货币供给增长率；C0是常数向量。Aj（j=1…p）是8×8自回归参数矩阵，Et是一个8×1白噪声向量，并且有：E（Et）=0及E（Et，E`S）=Σ。VAR模型要求时间序列是平稳的，经过检验本文对y3t进行一阶差分处理。

笔者计算得到各个冲击的响应函数和脉冲响应图。货币冲击对七个产业公共因子的影响结果如图1至图7所示。

货币政策产业效应影响因素实证结果分析

脉冲响应函数证实了货币政策的传导在钢铁、汽车、石化、轻工纺织、有色金属、装备制造、电子信息七个产业存在显著的差异，下文对此作进一步的理论解释。

（一）石油化工产业

通过脉冲响应图3可以看出，一个标准差的货币政策冲击对石油化工产业因子的影响在2个季度后达到最大极值，使得汽车产业的因子增加0.009%，可以说货币政策冲击对石油化工产业的影响较小。石油化工产业的扩张速度较慢，是导致石化产业因子对货币政策冲击振幅较小的一个重要原因。

（二）汽车产业

通过脉冲响应图1可以看出，一个标准差的货币政策冲击对汽车产业因子的影响在5个季度后达到最大极值，使得汽车产业的因子增加0.013%，汽车产业因子对货币政策冲击的反应适中。这是由于汽车产业受到各种原因的综合影响。利润空间较大，受益于我国居民可支配收入的增加、城镇化水平的提高、客运需求增长和旅游业的发展，汽车市场呈现出“需求刚性”的特征，是我国汽车产销的高速增长阶段，自由资金充足，许多大的汽车集团纷纷成立财务有限公司，对集团内部的结余资金进行管理，这使得货币冲击对汽车产业的冲击较小。

但是同时还应注意到，国内微型客车与自主品牌轿车产能结构性扩张，以及新型节能汽车的研发和投产，使该产业整体保持了较快的扩张速度。同时产业链上游的钢材、橡胶等主要原材料价格的上涨和油价的持续走高，无论是对前期的制造成本还是后期的使用成本都造成了负面影响，使得汽车消费需求受到抑制，这些对于汽车产业而言都增加了货币冲击的影响。

（三）钢铁、有色金属产业

通过脉冲响应图4可以看出，一个标准差的货币政策冲击对钢铁产业因子的影响在5个季度后达到最大极值，使得钢铁产业的因子增加0.021%；而通过脉冲响应图6可以看出，一个标准差的货币政策冲击对有色金属产业因子的影响在5个季度后达到最大极值，使得钢铁产业的因子增加0.03%。可见货币政策冲击对有色金属产业与钢铁产业的影响都较大。有色金属产业与钢铁产业处于产业链的中游或上游阶段，汽车、轻工等与消费者关系密切的产业处于产业链的下游阶段，与钢铁和有色金属联系较为密切的产业之一，就是其产业链下游的房地产与建筑业，而这两个产业是资本密集型产业，涉及到大量金额巨大、结构复杂的融资项目以及银行借贷等方面的金融活动，故货币政策的变化对房地产与建筑业的影响较大。货币供应量和银行利率的轻微波动都会对房地产与建筑业的资金供给、资金成本以及市场需求产生重大影响，而通过产业链条的逆向传导，有色金属产业与钢铁产业也必须对货币政策信号作出及时的响应。

同时，有色金属产业因子比钢铁产业因子对货币政策的冲击更为敏感，这是因为与钢铁行业相比，目前有色金属需求更为旺盛，有色企业势必要加大矿山资源投入力度。参股或者控股海外矿山、企业，都需要大量的资金作为基础，所以有色金属产业对于货币的依赖性较钢铁产业更高。

（四）电子信息产业

通过脉冲响应图2可以看出，一个标准差的货币政策冲击对电子信息产业因子的影响在2.5个季度后达到最大极值，使得电子信息产业因子增加0.025%。可见货币政策冲击对电子信息产业因子的影响较大。进入新世纪以来我国电子信息行业投资规模持续扩大，仅2011年全年，电子信息产业500万元以上项目完成固定资产投资8183亿元， 电子信息产业的新兴领域和基础领域投资增长快速。电子信息产业成为投资最密集、增长最快的产业领域之一，这就增加了该产业对货币的依赖程度。

（五）轻工产业

通过脉冲响应图5可以看出，一个标准差的货币政策冲击对轻工产业因子的影响在5个季度后达到最大极值，使得轻工产业因子增加0.008%,货币政策冲击对轻工产业因子的影响是七个产业中最小的。轻工产业包括食品，纺织，烟草家具制造等行业多是劳动密集型产业，这类产业对于不可逆的人力价格上升更为敏感，而对于资本的价格变化相对其他行业更迟钝一些。另外，我国劳动者收入占GDP的比重不断下降，居民的可支配收入不足，严重制约了消费支出；同时，消费信贷、社会保障等一系列问题使消费环境不佳，这些都是轻工产业对货币政策影响反应较弱的重要原因。

（六）装备制造产业

通过脉冲响应图7可以看出，一个标准差的货币政策冲击对装备制造产业因子的影响在5个季度后达到最大极值，使得装备制造产业因子增加0.0125%。这是因为装备制造产业受益于积极财政政策的实施、保障性住房的建设、中西部地区城市化发展，以及国家对重大基础设施建设的投资，同时，我国核电、风电和水电等新能源和清洁能源发展迅猛，进而拉动发电机组产量持续增长，需求的大幅增加，使得装备制造业的利润余额也不断增长，自有资金不断增加，这使得装备制造产业对货币政策改变的敏感度降低。

1.赵昕东，耿鹏.中国通货膨胀成因分解研究.数量经济技术经济研究，2010（10）

2.赵昕东.基于SVAR模型的中国产出缺口估计与应用.经济评论，2008（10）

3.耿鹏，赵昕东.基于GVAR模型的产业内生联系与外生冲击分析.数量经济技术经济研究，2009（12）

4.王剑，刘玄.货币政策传导的行业效应研究.财经研究，2005（5）

5.Stock J. H. and M.W.Watson.Vector Autoregressions.Journal of Economic Perspectives,2001,15（4）