我国货币政策传导机制问题的实证分析

彭明生

安徽财经大学金融学院,安徽蚌埠，233030



我国货币政策传导机制问题的实证分析

彭明生

安徽财经大学金融学院,安徽蚌埠，233030

摘要：为了研究当前我国货币政策传导机制问题，运用单位根检验、协整关系检验、格兰杰因果检验等实证方法,对2010-2015年第三季度的货币政策传导效率问题进行了分析。结果表明，狭义货币供应量与国内生产总值的相关性要强于信贷总量与国内生产总值的相关性，并且货币供应量与国内生产总值互为格兰杰原因，而信贷总量与国内生产总值之间不存在格兰杰因果关系。这一结果说明我国货币政策在传导过程中，货币渠道比信贷渠道的作用效果更好，货币渠道较信贷渠道对实体经济产生的作用也更加明显。

关键词：货币政策；货币渠道；信贷渠道

1问题的提出

从2010年开始，我国经济的增长速度逐年放缓，国内生产总值累计同比增长率也从12.1%下降到7%左右。我国经济下行压力十分明显：一是经济增长速度下滑回归到7%左右的常态水平；二是我国经济增长结构逐渐变化，第三产业特别是服务业比重上升迅速，居民消费需求比重也在逐年增加；三是经济增长方式的转变，我国经济增长方式逐步从外延型增长方式向创新型增长方式转变。另外，近年来互联网金融的飞速发展，使得我国货币供给的结构发生变化，货币供给的内生性得到增强，可能会导致我国货币政策中介指标失真，从而影响货币政策的有效传导,而货币政策对一国经济的发展与稳定有着重要的支持作用。随着经济新常态的到来，我国在过去高速增长过程中的一些问题开始显现出来：一是外汇占款的波动制约了我国货币政策的有效实施，从而使得我国基础货币投放渠道面临难题；二是虽然我国货币供给不断增加，但是2014 年以来我国出现了消费物价水平持续下降、企业融资难、股票市场背离经济周期波动等一系列问题，这些都增加了经济持续增长的压力。期间，中国人民银行也在试图对货币政策进行调整，多次下调存款准备金率和基准利率，试图以此增强市场的流动性，带动国内信贷的增长，解决中小企业融资难题，促进实体经济乃至整个国民经济的增长。但是，从运行效果来看，收效甚微，经济增速持续下滑明显，那么大量的流动性释放出来为什么不能有效改变现状?在货币政策传导过程中遇到了哪些问题都亟须探讨。本文试图通过实证分析，以揭晓我国货币政策传导机制的内在效率和通畅性问题。

2有关理论

2.1经典理论

目前，经济金融界普遍认为货币政策的传导途径主要分为两种，即货币渠道和信贷渠道。人们通常所称的货币渠道主要包括利率途径、托宾q传导效应、汇率传导途径等。利率传导途径：若以央行扩张性货币政策为例，货币供给增加会导致实际利率水平的下降，这会降低厂商的筹资成本，使得企业的投资支出增加，最终导致社会总产出的增加。反之，当央行实施紧缩性的货币政策，一般会降低社会总产出水平。托宾q效应[1]将q设定为企业的市值与企业资产的重置成本的比率，简单地说，当采取扩张性货币政策时，居民货币持有量增加超过意愿持有额时，他们愿意进行投资，购买企业的股票，从而增加对股票的需求，抬高企业的市场价值。这样，q值就会上升，投资支出就会增加，产出也就随之增加。相反，投资意愿下降，社会总产出也随之下降。汇率水平作用方式：当货币供给增加时，利率会下降，本币贬值，这样会增加出口，抑制进口，导致净出口增加，总产出也会随之增加。反之，则会抑制总产出的增长。信贷渠道：若采用扩张性货币政策，会增加商业银行的准备金，从而增加银行对外贷款的资金。银行对外贷款增加，整个社会投资支出也会随之增加，这样最终引起社会总产出的增加。相反，如果央行实施紧缩性货币政策，那么银行的可贷资金就会减少，贷款规模下降，从而整个社会的投资支出下降，进而导致社会总产出的下降。信贷渠道中的资产负债表是指一国的货币政策可以通过多种途径来影响企业的资产负债表。如若实施扩张性货币政策，会导致股票价格的升高，从而使企业的净资本增加。企业净资本的增加会进一步刺激投资支出和社会总需求，这样最终导致社会总产出的增加。相反，企业投资下降，社会总产出也会随之降低。

2.2货币政策传导机制效率的研究

近年来，虽然国内很多学者对我国货币政策传导途径都进行了大量的实证分析和研究，但是对不同渠道的货币政策传导效果的分析却存在许多分歧。李斌[2]通过实证分析，研究了1992-2000年间的季度数据，结果表明，货币政策目标和信贷规模以及货币供应量之间都有很大的相关性，但是信贷规模对政策目标的影响更大一些。周英章和蒋振声[3]运用计量分析方法，对1993-2001年间的季度数据进行了实证分析，结果表明，信贷渠道和货币渠道在货币政策的传导过程中都发挥着重大作用，但是信贷途径更重要一点。谢平[4]从长、短期两个方面分析了货币供应量对经济增长和物价水平的影响，认为短期内货币供应量会对经济增长产生影响；而从长期角度看，货币供应量不会对产出产生永久性的影响，反而对物价的变化产生永久性的作用。盛朝晖[5]通过实证分析了1994-2004年间的数据，认为信贷渠道和货币渠道对货币政策传导途径都产生重要作用，并具体分析了利率途径、资本市场途径、汇率途径的具体传导效果，同时给出了原因分析。胡冬梅[6]运用协整分析方法对我国1994-2007年第二季度的货币政策传导机制进行了实证分析，结果表明，我国货币政策传导机制的有效性很弱，传导途径很不通畅。朱世香、荣晨[7]分析了互联网金融对货币政策变量的影响，认为互联网金融会增加货币供给的内生性，进而对货币政策的传导机制产生影响。

3变量和数据处理

研究货币政策传导机制的效率问题，在处理变量和数据时，需要考虑以下几个方面。

(1)传导效应最终结果的衡量标准。大多数情况下，学者是用国内生产总值(GDP)来衡量货币政策最终的传导结果，而本文采用2010-2015年间第三季度的国内生产总值数据，作为货币政策最终效果的衡量指标，具有一定的代表性。

(2)货币渠道的变量和数据选择。因为长期以来我国都是用货币供应量作为货币政策的主要中介目标，所以本文采用2010-2015年间第三季度广义货币供应量M2(或者狭义货币供应量M1)的季度末的累计数据，作为货币传导机制的指示变量。

(3)信贷渠道的变量和数据选择。货币政策能够影响银行的准备金，进而影响整个社会的信贷规模；而社会的信贷规模的高低又会进一步影响到实体经济。本文选用2010-2015年间第三季度的社会信贷总量的每季度末的累计数值，作为信贷传导途径的指示变量。

(4)季度性数据的处理。通常情况下，季度性数据受到季节性的影响，故需要对这些受季节性影响的变量进行季节性调整，再对所有的变量取对数，以减小误差值， 从而尽量避免时间序列数据的大幅波动。本文将国内生产总值、狭义货币供应量、广义货币供应量、信贷总量取对数后，依次命名为L0、L1、L2、L3。

注：本文所用到的未作说明的数据，均来自于国家统计局网站(http://www.stats.gov.cn/)和中国人民银行网站(http://www.pbc.gov.cn/)。

4实证分析

4.1实证方法

运用计量经济学软件EViews对2010-2015年间第三季度的相关数据进行分析，检验我国货币政策的传导效率。所用到的检验方法主要有单位根检验、Johansen协整检验、Granger因果检验。

首先，选取ADF检验方法进行单位根检验，主要是用来分析上述各时间序列数据的平稳性。

其次，用Johansen协整检验方法检验变量之间是否存在长期稳定关系。需要注意的是，实际情况中的时间序列数据大多是不平稳的，需要通过差分运算使其平稳，但是差分会丧失一些必要的信息，而这些信息却能对研究结果产生重要影响，或者说这些在运算中丢失的信息在实证中又是不可或缺的，因此要用协整检验方法来处理。

最后，对时间序列数据进行Granger因果检验，但是，运用Granger因果检验方法对时间序列的分析结果，并不意味着这些数据之间是真正意义上的因果关系，具体是否存在因果关系，需要根据具体的理论和经验来判断。

具体分析步骤：首先对预处理好的数据进行单位根检验，判断这些时间序列数据是否具有平稳性。然后在明确了各变量同阶单整的情况下，再进行协整检验，检验它们的长期稳定关系。最后进行Granger因果检验，得出变量的Granger因果关系。

4.2实证检验4.2.1变量的平稳性检验

表1　单位根检验的结果

注：用于检验变量及其一阶差分的在1%显著性水平下的Mackinnon临界值分别为-3.831511与-3.808546。

对于时间序列数据来说，检验这些变量数据的平稳性是进行实证分析的前提。因为对非平稳的时间序列数据来说，容易产生虚假回归问题，所以要对每个变量进行平稳性检验，主要采用单位根检验方法(ADF检验)[8]。表1列出了我国货币供应量(L1、L2)、信贷总量(L3)和国内生产总值(L0)的单位根检验结果以及对这些变量一阶差分后的单位根检验结果。由表1可知，在1%的显著性水平下，上述4个变量一阶差分后的数据都是平稳的，因此可知上述4个变量都是一阶单整序列。为进一步分析这些变量之间的相互关系，需要用到协整检验方法。

4.2.2变量间的协整关系检验

如果两个或两个以上的时间序列是不平稳的，但是它们之间存在某种平稳的线性组合，则可以认为这些变量之间存在长期稳定关系。从本文的时间序列来看，尽管这些变量有的是非平稳的时间序列，但是这些变量间或许存在着平稳的线性组合，也就是所谓的协整关系。为此，需要对L1、L3和L0以及L2、L3和L0之间的关系进行了Johansen协整检验，检验结果分别见表2和表3所示。

表2　L1、L3和L0的Johansen协整检验结果

表3　L2、L3和L0的Johansen协整检验结果

从表2和表3可以看出，在1%的显著性水平下，L1、L3和L0以及L2、L3和L0之间分别存在一个协整关系方程。其对应方程如(1)式和(2)式，每个等式下方的第一行为标准差，第二行为t统计量值。

L0=-36.5887+6.8681L1-2.8064L3

(1)

(21.5451)(3.8729)(2.1769)

(-1.6982)(1.7734)(-1.2892)

L0=0.5138-1.2041L2+1.3615L3

(2)

(7.6757)(5.9314)(5.8836)

(0.5138)(-1.2041)(1.3615)

由(1)式可以得出，狭义货币供应量与国内生产总值成正相关关系，而信贷总量与国内生产总值呈负相关。从系数上看，狭义货币供应量与国内生产总值的相关关系要强于信贷总量与国内生产总值的相关关系。而(2)式的结论却相反，广义货币供应量与国内生产总值的相关关系要弱于信贷总量与国内生产总值的相关关系。为了进一步确定哪种变量对国内生产总值的影响更显著，以下进行Granger因果关系检验。

4.2.3Granger因果关系检验

在明确了L1、L3和L0以及L2、L3和L0之间分别存在一个协整关系方程的情况下，需要进一步采用格兰杰因果检验方法，检验L1(或L2)、L3的变动能否引起L0的变化。变量间的格兰杰因果关系检验结果分别见表4和表5所示。

表4和表5表明，在1%的显著性水平下，上述变量两两之间存在格兰杰因果关系有(L1，L0)，(L3,L1)，(L2，L0)。这一结果说明我国货币政策传导机制的货币渠道较信贷渠道的作用效果更加明显。两条途径相较而言，货币渠道效果更好一些。

5结果分析

根据Johansen协整检验和Granger因果检验可以看出，在我国经济增速放缓以及互联网金融飞速发展的大背景下，我国货币政策传导机制效率低下，信贷渠道不通畅。狭义货币供应量或者说货币渠道较信贷渠道传导效果更好，货币供给的内生性增加。

表4　L1、L3和L0的Granger因果关系检验结果

表5　L2、L3和L0的Granger因果关系检验结果

(1)货币传导途径。本文选取的是货币供应量M1(或M2)作为货币途径的变量，但是从检验结果看，货币供应量是国内生产总值真正意义上的格兰杰原因，说明我国货币传导途径是比较通畅的。但是，广义货币供应量却与国内生产总值负相关。这一检验结果似乎没有超出预料，因为我国近年来一直存在货币政策如何落实到实处的问题，各种流动性工具释放的货币量很难直接传导到实体经济中；再加上互联网金融的发展，货币供给的内生性增强，严重影响了货币政策的独立性，使得货币政策的出台到作用于社会产出之间产生了巨大的不确定性。这也说明在经济新常态的背景下，现行的货币传导途径的传导效果仍然存在局限性。

(2)信贷传导途径。从检验结果来看，信贷总量不是国内生产总值的格兰杰原因，国内生产总值也不是信贷总量的格兰杰原因。同样的，信贷总量不是货币供应量的格兰杰原因，货币供应量也不是信贷总量的格兰杰原因。因此，可以说明我国信贷渠道是不通畅的。

(3)信贷渠道与货币渠道的比较。从检验结果来看，相较而言，我国货币渠道比信贷渠道的作用效果要好一些,或者说，货币渠道的通畅性好于信贷渠道。因为我国长期存在中小企业融资难的问题，信贷机制还不完善，庞大的贷款规模其实没有很好地作用于实体经济。尽管如此，我国货币政策传导的货币渠道的通畅性问题依然有待研究。另外,随着互联网金融的发展，它会从货币供给和货币需求两个角度影响最终的货币供应量，使得货币供给的内生性增强，并进一步影响到我国货币政策的传导机制[9]。

6结 论

基于我国经济下滑的背景，通过实证分析，研究了我国货币政策传导机制的效率问题。在我国信贷渠道将货币政策作用到最终的产出效果不明显，货币渠道的通畅性似乎更好一些，但是从作用的效果来看，其有效性也是有局限的。

货币渠道作用效果存在差异的原因主要是因为我国的金融市场体系不完善，利率没有完全市场化。再者，互联网金融的不断创新，改变了我国金融市场经济主体的行为，使货币需求和资产结构处于复杂多变状态，货币政策传导易变、传导时间难以把握、不确定性增强，进一步弱化了央行的货币政策的效率[10]。为此，我国需要完善金融体制，提高市场的自由竞争水平，并且要对互联网金融进行有效监管，使这一虚拟平台更好地服务于实体经济。

信贷渠道也不通畅，主要原因在于我国在控制信贷总量时往往带有一定的行政垄断性，长期以来中小企业融资难的问题一直没有得到有效解决。另外，大型商业银行在经济下行的情况下，都在重点把控信贷风险，在投资放贷方面也十分地小心谨慎，从而使得信贷渠道受阻。因此，在宏观经济低迷的情况下，政府和央行应该适时出台各项金融政策法规，规范金融市场的发展，促进现有大型商业银行的内部体制改革，减少货币政策的时滞性和传导中的阻力。并在有效利用货币渠道的同时，要优化信贷渠道，充分利用好互联网这一平台，使金融政策更好地服务于实体经济。

参考文献：

[1]Tobin,James.A General Equilibrium Approach to Monetary Theory[J].Journal of Money,Credit and Banking，1969(1):15-29

[2]李斌.中国货币政策有效性的实证研究[J].金融研究,2001(7):10-16

[3]周英章,蒋振声.货币渠道、信用渠道与货币政策有效性[J].金融研究,2002(9):34-43

[4]谢平.中国货币政策分析[J].金融研究,2001(8):1-20

[5]盛朝晖.中国货币政策传导渠道效应分析[J].金融研究,2006(7):22-29

[6]胡冬梅.我国货币政策传导机制实证研究[J].经济学研究,2008(5):54-59

[7]朱世香，荣晨.互联网金融对货币政策变量的影响研究[J].中国物价,2015(6):13-15

[8]史代敏,谢小燕.应用时间序列分析[M].北京:高等教育出版社,2011:168-191

[9]郭娟娟.互联网金融对我国货币政策的影响[J].商,2015(23):192-193

[10]邹新月,罗亚南,高杨.互联网金融对我国货币政策影响分析[J].经济管理,2014(4):85-89

(责任编辑：周博)

中图分类号：F822.1

文献标识码：A

文章编号：1673-2006(2016)02-0007-05

作者简介：彭明生(1992-)，安徽潜山人，在读硕士研究生，主要研究方向：金融投资。

收稿日期：2015-11-25

doi:10.3969/j.issn.1673-2006.2016.02.003