楚爾鳴，馬永軍

一、引 言

改革開放以來，我國經(jīng)濟(jì)增長取得了舉世矚目的成就，業(yè)已成為僅次于美國的世界第二大經(jīng)濟(jì)體。然而，在經(jīng)濟(jì)快速增長的同時(shí)卻存在一系列的結(jié)構(gòu)扭曲現(xiàn)象，其中區(qū)域結(jié)構(gòu)的非均衡發(fā)展便是這一現(xiàn)象的典型表現(xiàn)。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示①，1978年，廣東省與貴州省的GDP之比為3.99，到2012年，該比值已經(jīng)上升為8.39，區(qū)域差距擴(kuò)大態(tài)勢明顯。如果無法有效處理和解決這一問題，區(qū)域發(fā)展過度失衡勢必會阻礙中國經(jīng)濟(jì)的持久、協(xié)調(diào)、高效發(fā)展，并引起一系列嚴(yán)重的社會問題。因此，深入研究經(jīng)濟(jì)增長中區(qū)域發(fā)展不協(xié)調(diào)、不均衡的現(xiàn)象和作用機(jī)理，并找出促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的政策措施，是我國理論工作者亟待研究的重要理論與現(xiàn)實(shí)課題。

解釋區(qū)域發(fā)展差距的理論較多，但貨幣政策的區(qū)域效應(yīng)是重要的理論視角之一。這是因?yàn)樨泿耪卟粌H是宏觀經(jīng)濟(jì)總量調(diào)控的重要手段，對于熨平經(jīng)濟(jì)周期，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定健康發(fā)展起到了巨大的作用，而且，對于發(fā)展中的大國來說，由于存在各區(qū)域自然條件、歷史背景、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和金融結(jié)構(gòu)等方面的異質(zhì)性，統(tǒng)一的貨幣政策會產(chǎn)生不同的區(qū)域效應(yīng)，并可能擴(kuò)大區(qū)域之間的發(fā)展差距。

關(guān)于貨幣政策區(qū)域效應(yīng)的研究，自Scott（1955）②首開先河之后，眾多學(xué)者探討了這一問題。首先，從研究方法來看，大致可分為三類：一是向量自回歸（VAR），該方法由于不需要先驗(yàn)的理論分析和可避免“盧卡斯批判”而被廣泛應(yīng)用于貨幣政策的區(qū)域效應(yīng)研究。Fielding和 Shield（2006）③、劉玄和王劍（2006）④、丘斌和鄧佑甜（2009）⑤等。二是結(jié)構(gòu)向量自回歸（SVAR），SVAR模型基于VAR系統(tǒng)參數(shù)附加結(jié)構(gòu)性的約束條件，并考慮了當(dāng)期的影響，得出的研究結(jié)論也就更加可靠。如Giacinto（2002）⑥、曹永琴（2007）⑦、Georgopoulos（2009）⑧、Todd Potts（2010）⑨等。三是其他方法，如 Clausen 和 Hayo（2002）⑩采用半結(jié)構(gòu)動態(tài)模型；劉金全、鄭挺國（2006）?應(yīng)用 Markov模型；趙書楊和康宇虹（2011）?采用CRS和VRS方法等。雖然上述文獻(xiàn)大多數(shù)都證明貨幣政策對不同區(qū)域的影響確實(shí)存在顯著的差異，但文獻(xiàn)所采用的VAR、SVAR等方法都是基于線性假設(shè)，未曾考慮復(fù)雜經(jīng)濟(jì)變量之間的非線性關(guān)系。

其次，從區(qū)域效應(yīng)形成的原因研究來看，基于VAR與SVAR模型的研究，事實(shí)上是將貨幣政策的傳導(dǎo)系統(tǒng)看成一個(gè)“黑箱”來對待的，很難打開“黑箱”分析貨幣政策區(qū)域效應(yīng)的形成機(jī)理，即使將某些因素引入模型，也只能形成零碎的個(gè)因分析，難形成系統(tǒng)的解釋框架。如宋旺和鐘正生（2006）、曹永琴（2007）等從貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制差異的角度來解釋貨幣政策區(qū)域效應(yīng)的成因；Montagnoli（2007）、周孟亮和李明賢（2009）?等研究認(rèn)為金融結(jié)構(gòu)的空間差異是產(chǎn)生貨幣政策區(qū)域效應(yīng)的重要原因；而Arnold和Vrugt（2002）、Georgopoulos（2009）等證明經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的區(qū)域非均衡是導(dǎo)致貨幣政策區(qū)域效應(yīng)的根本原因。

最后，從對我國的區(qū)域劃分來看，主要有三分法、四分法和八分法三種。三分法為東部、中部、西部；四分法為東部、中部、西部和東北；八分法為東北、北部、東部、南部、黃河中游、長江中游、大西南、大西北。這些劃分雖然都有一定的理論依據(jù)和道理，但在研究之前先入為主，事先圈定一個(gè)貨幣政策效應(yīng)區(qū)域，似乎有違研究的邏輯性。

本文區(qū)別于國內(nèi)同類研究，主要有三點(diǎn)不同之處：（1）在研究方法選擇上，基于省級行政的相對獨(dú)立性和復(fù)雜經(jīng)濟(jì)綜合體，對VAR模型進(jìn)行了必要的非線性檢驗(yàn)，對于存在非線性關(guān)系的數(shù)據(jù)，采用LSTVAR模型進(jìn)行分析，從而提高研究結(jié)論的可靠性和準(zhǔn)確性?；（2）在區(qū)域劃分上，先就省級經(jīng)濟(jì)對統(tǒng)一貨幣政策的廣義脈沖結(jié)果進(jìn)行分析，然后歸類進(jìn)行區(qū)域劃分，使區(qū)域結(jié)構(gòu)更加科學(xué)和更具有現(xiàn)實(shí)意義；（3）基于不同區(qū)域的空間異質(zhì)性（包括自然結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)），從資本流動角度對貨幣政策區(qū)域效應(yīng)的形成機(jī)理進(jìn)行科學(xué)、合理的理論解釋，并給出相應(yīng)的政策建議。

二、異質(zhì)空間與資本流動的理論分析

一般來說，如果系統(tǒng)或系統(tǒng)屬性在空間分布上具有不均勻性及其復(fù)雜性，那么這樣的空間稱之為異質(zhì)空間。系統(tǒng)屬性可以是空間所涉及的任何變量，復(fù)雜性涉及系統(tǒng)屬性的定性或類型描述。我國區(qū)域遼闊，各區(qū)域歷史條件、自然環(huán)境差異顯著，不同區(qū)域的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同，異質(zhì)性顯著。根據(jù)柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)：

（1）式中Qi表示產(chǎn)出，Ai表示綜合技術(shù)水平，Li表示投入的總勞動，Ki表示投入的總資本，α、β分別表示勞動和資本的產(chǎn)出彈性系數(shù)，μi表示隨機(jī)干擾的影響，μ≤1，i表示不同的區(qū)域。（1）式不僅表明不同區(qū)域的產(chǎn)出是不同資本和勞動投入量的函數(shù)，而且在異質(zhì)空間的假定條件下，不同空間還存在著不同的生產(chǎn)函數(shù)。由于本文立足于分析貨幣政策，從而主要考察資本要素，或在資本勞動比率（工資）存在差異的條件下，將勞動看成是被資本動員或隨資本流動的要素。

資本流動受多種因素影響?，在異質(zhì)空間概念下，本文將這些因素劃分為自然結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)兩個(gè)方面。自然結(jié)構(gòu)主要是指與人類生活要求密切相關(guān)的自然條件，在投資者追求生活幸福指數(shù)的驅(qū)動下，即使不同區(qū)域的投資邊際成本等于邊際收益，即邊際資本收益率相等甚至略有降低的條件下，資本也會從自然結(jié)構(gòu)差的區(qū)域流往自然結(jié)構(gòu)好的區(qū)域。經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)主要是指產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、金融結(jié)構(gòu)、制度結(jié)構(gòu)等經(jīng)濟(jì)條件，正是由于這些條件的不同，使不同區(qū)域存在不同的投資邊際成本與邊際收益，從而導(dǎo)致資本從邊際收益率低的區(qū)域流往邊際收益率高的區(qū)域。需要特別強(qiáng)調(diào)的是，當(dāng)自然結(jié)構(gòu)差的區(qū)域存在某種投資機(jī)會使資本邊際收益率高于投資者追求生活幸福指數(shù)的心理界限時(shí)，資本會從自然結(jié)構(gòu)好的區(qū)域流往自然結(jié)構(gòu)差的區(qū)域。這種逆自然結(jié)構(gòu)的資本流動將使該區(qū)域的資本凈流量減少甚至趨向于零，從而出現(xiàn)“資本凈流動粘性”。

雖然影響資本收益的因素較多，但最主要的是利率，而且為考察投資機(jī)會成本的變化，本文以實(shí)際利率為分析的主要指標(biāo)。李志赟（2002）?曾構(gòu)建了企業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)如下：

其中，Wi為企業(yè)的總收益，此時(shí)仍為在i地區(qū)進(jìn)行生產(chǎn)的最低資本投入，它包括廠房、設(shè)備、勞動力工資等。由于通貨膨脹率高的地區(qū)，這些費(fèi)用比較高。所以可以看作通貨膨脹率πi的增函數(shù)，又由于實(shí)際利率計(jì)算公式為名義利率（R）減去通貨膨脹率：r＝R-π。所以投資成本為實(shí)際利率ri的減函數(shù)，即d ri＜0；Rj代表企業(yè)在 j地區(qū)貸款的貸款利率。

在（3）式中，Wi對 rj求偏導(dǎo)可得：

這說明企業(yè)收益率Wj是關(guān)于ri的增函數(shù)。因此，在假定其他條件不變的前提下，如果ri〉rj（i，j代表兩個(gè)不同地區(qū)），則Wi〉Wj，資本會從j地區(qū)流往i地區(qū)，從而實(shí)現(xiàn)利潤最大化。

在（2）式中，Wj對 I求偏導(dǎo)可得：

Wi就是企業(yè)收益率，只有當(dāng)Wi〉0時(shí)，企業(yè)才會進(jìn)行生產(chǎn)。并且Wi的值越大，企業(yè)進(jìn)行生產(chǎn)的積極性越高。因此，在假定其他條件不變的前提下，如果Wi〉Wj（i，j代表兩個(gè)不同地區(qū)），資本會從j地區(qū)流往i地區(qū)，從而實(shí)現(xiàn)利潤最大化。

基于以上兩個(gè)方面，本文可以得出如下兩個(gè)假設(shè)：

假設(shè)1：在統(tǒng)一貨幣政策的持續(xù)沖擊下，由于存在空間異質(zhì)性，資本將從實(shí)際利率低的地區(qū)流往實(shí)際利率高的地區(qū)，從而使實(shí)際利率高的地區(qū)實(shí)現(xiàn)較快增長，產(chǎn)生貨幣政策的區(qū)域非對稱性。

假設(shè)2：在統(tǒng)一貨幣政策的持續(xù)沖擊下，由于存在空間異質(zhì)性，資本將從資本收益率低的地區(qū)流往資本收益率高的地區(qū)，從而使資本收益率高的地區(qū)實(shí)現(xiàn)較快增長，產(chǎn)生貨幣政策的區(qū)域非對稱性。

三、貨幣政策區(qū)域效應(yīng)的實(shí)證分析

1.研究設(shè)計(jì)

本文實(shí)證分析的基礎(chǔ)方法主要是VAR模型，但為了處理異質(zhì)空間的復(fù)雜性而導(dǎo)致的不同區(qū)域中可能存在的非線性問題，考慮引入Weise在1999年提出的邏輯函數(shù)平滑轉(zhuǎn)移向量自回歸模型（Logistic Smooth Transition Vector Autoregression）模型，簡稱 LSTVAR 模型?。LSTVAR模型是多方程非線性模型，并且以邏輯函數(shù)為轉(zhuǎn)移函數(shù)。LSTVAR模型以VAR模型為基礎(chǔ)，因此首先定義一個(gè)VAR模型：

根據(jù)Weise（1999）原假設(shè)（1）的備擇假設(shè)，LSTVAR模型為：

其中，Xt=（Xit…Xkp），邏輯函數(shù)F（zt）介于0到1之間。zt表示經(jīng)濟(jì)狀態(tài)的轉(zhuǎn)移變量，參數(shù)c是門限值，γ〉0是平滑參數(shù)。如果γ接近0，那么F（zt）收斂到一個(gè)常數(shù)，模型變?yōu)榫€性的。如果γ趨向無窮大，則模型動態(tài)離散性跳躍變化依賴轉(zhuǎn)移變量zt是否大于門限值的門限自回歸模型。參數(shù)δz是轉(zhuǎn)移變量zt的標(biāo)準(zhǔn)差，通過除以δz使zt對門限值的偏離標(biāo)準(zhǔn)化，以利于平滑參數(shù)的解釋。

在（8）式中，當(dāng)γ→∞時(shí)，門檻變量是兩種線性方程相交替時(shí)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)；當(dāng)γ→0時(shí)，LSTVAR 模型均成為一個(gè)線性模型。因此，判斷模型線性的原假設(shè)和備擇假設(shè)為：H0∶γ=0，H1∶γ〉0。

其次，通過LM檢驗(yàn)考察模型的非線性特征。步驟如下：對方程（4）進(jìn)行逐步回歸，根據(jù)回歸結(jié)果獲得殘差擬合值 εit，并計(jì)算每個(gè)方程的殘差平方和 SSRi1=∑εit2；對每一個(gè) εit關(guān)于 Xit-1，…，Xit-p，ztXit-1，…，Xit-p，進(jìn)行回歸獲得殘差擬合值μit，并計(jì)算殘差平方和SSRi2=∑μit2；對每個(gè)i計(jì)算LM統(tǒng)計(jì)量LMi=T（SSRi1-SSRi2）/SSRi1，其中T是樣本觀測值個(gè)數(shù)。在原假設(shè)下LMi服從χ2（pk）分布。在小樣本中，等價(jià)的F統(tǒng)計(jì)量是：F=[（SSRi1-SSRi2）/pk]/[（T-（2pk+1））]。通過F統(tǒng)計(jì)量或者χ2統(tǒng)計(jì)量的觀察值與臨界值判斷是否拒絕原假設(shè)，考察模型的非線性特征。

最后，利用T-O-O網(wǎng)格點(diǎn)搜索法（Grid Search）選出最優(yōu)的轉(zhuǎn)移函數(shù)，采用非線性O(shè)LS法估計(jì)LSTVAR模型的各項(xiàng)參數(shù)。

2.數(shù)據(jù)的選取與處理

根據(jù)凱恩斯貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制和我國貨幣政策傳導(dǎo)過程中相關(guān)數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選擇30個(gè)省份（西藏除外）的實(shí)際產(chǎn)出增長率（y）、貨幣供應(yīng)增長率（m）、投資增長率（i）、信貸增長率（l）和實(shí)際利率（r）5個(gè)變量。由于各地區(qū)沒有公布GDP的月度數(shù)據(jù)，從而實(shí)際產(chǎn)出增長率（y）選用月度工業(yè)增加值同比增長率來衡量；貨幣供應(yīng)量增長率（m）以M 2月度同比增長率來衡量；投資增長率（i）以全社會固定資產(chǎn)投資月度同比增長率來衡量；信貸增長率（l）以金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款月度同比增長率來衡量；實(shí)際利率（r）等于基準(zhǔn)利率與月度CPI同比增長率的差值，而基準(zhǔn)利率按一年期存款基準(zhǔn)利率計(jì)算。樣本區(qū)間為2004年1月至2011年12月的月度數(shù)據(jù)。以上這些原始數(shù)據(jù)，M 2月度同比增長率數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站；一年期存款基準(zhǔn)利率來自中國人民銀行網(wǎng)站；CPI同比增長率、金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款月度同比增長率、社會固定資產(chǎn)投資月度同比增長率均來自萬得數(shù)據(jù)庫；工業(yè)增加值月度同比增速數(shù)據(jù)來自中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫?。

3.單位根檢驗(yàn)以及滯后期的確定

為保證各數(shù)據(jù)序列的平穩(wěn)性，本文分別對30個(gè)省份的實(shí)際產(chǎn)出增長率、貨幣供應(yīng)增長率、投資增長率、信貸增長率和實(shí)際利率5個(gè)變量進(jìn)行了ADF單位根檢驗(yàn)和PP檢驗(yàn)，部分難以通過ADF檢驗(yàn)的序列，可以通過PP檢驗(yàn)（見表1）。單位根檢驗(yàn)結(jié)果表明：各省份增長率指標(biāo)的5個(gè)變量均為平穩(wěn)序列。因而可以根據(jù)貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制，分別對每一個(gè)省份構(gòu)建5變量的VAR模型，并根據(jù)AIC和SC準(zhǔn)則確定VAR模型的滯后期。通過Eviews6.0軟件測試，確定這30個(gè)省份均為VAR（1）模型?。

4.模型的非線性檢驗(yàn)

為確定模型是具有非線性特征，本文對每一個(gè)省份的VAR模型分別進(jìn)行LM檢驗(yàn)。由于每一個(gè)省份都有一個(gè)對應(yīng)的（7）式模型，而轉(zhuǎn)移變量zt有pk種選擇。根據(jù)LM檢驗(yàn)步驟，將每一個(gè)轉(zhuǎn)移變量進(jìn)行LM檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示：安徽、廣西、河北、遼寧、內(nèi)蒙古、上海、浙江和重慶存在明顯的非線性特征。

5.LSTVAR模型估計(jì)

借鑒Terasvirta&Anderson（1992）的判斷標(biāo)準(zhǔn)，即用拒絕線性假設(shè)且具有最大F值的轉(zhuǎn)移變量作為LSTVAR模型的轉(zhuǎn)移變量。根據(jù)LM檢驗(yàn)結(jié)果，對安徽、廣西、河北、遼寧、內(nèi)蒙古、浙江和重慶7省市區(qū)，將rt-1作為轉(zhuǎn)移變量帶入LSTVAR模型；對于上海，將it-1作為轉(zhuǎn)移變量帶入LSTVAR模型，然后利用T-O-O網(wǎng)格點(diǎn)搜索法，便得到它們各自的轉(zhuǎn)移函數(shù)（見表2）。然后，將轉(zhuǎn)移函數(shù)帶入LSTVAR模型，利用非線性最小二乘法便可得到這8個(gè)省份的LSTVAR模型各項(xiàng)參數(shù)。

表1 具有非線性特征的各省份的LM檢驗(yàn)結(jié)果

表2 LSTVAR模型的轉(zhuǎn)移函數(shù)

6.脈沖響應(yīng)分析

對安徽、廣西、河北、遼寧、內(nèi)蒙古、上海、浙江和重慶8個(gè)省份，采用Koop，Pesaran，and Potter（1996）提出的廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)的計(jì)算方法，定義如下：

其中GIX為變量X的廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)，n為預(yù)測期限，vt是產(chǎn)生響應(yīng)的沖擊，wt-1是“歷史”或模型中變量的初始值。E[·]是期望算子。對于其他20個(gè)省份，則利用一般VAR模型計(jì)算其脈沖響應(yīng)函數(shù)。從而得到30個(gè)省份的產(chǎn)出增長率y對于一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差貨幣供應(yīng)量增長率m沖擊的廣義脈沖響應(yīng)圖。通過脈沖響應(yīng)圖可以發(fā)現(xiàn)，這些省份可以大致分為3種不同的類型：

類型I共包括20?。喊不?、北京、福建、廣東、廣西、河北、河南、黑龍江、湖北 、湖南、吉林、江西、遼寧、內(nèi)蒙古、山東、山西、陜西、上海、四川、重慶。對貨幣供應(yīng)增長率施加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊之后，類型I各省的產(chǎn)出增長率y的響應(yīng)均存在一個(gè)月的滯后期且基本上是在第二個(gè)月達(dá)到最大值（廣西在第8個(gè)月達(dá)到最大），之后開始下降，最后趨近于0。該類型各省的產(chǎn)出增長率對m的響應(yīng)最大值均為正值且數(shù)值較大，按脈沖響應(yīng)最大值進(jìn)行排名后，前三位省份為：山西（1.351 257）、山東（1.296 415）和四川（0.996 418），排名倒數(shù)三位為福建（0.284 505）、湖南（0.279 438）和河北（0.240 071）?？偟膩碚f，該類型各省產(chǎn)出增長率y對于貨幣供應(yīng)增長率m的正向沖擊響應(yīng)強(qiáng)烈，m的正向沖擊可以促進(jìn)該類省份的經(jīng)濟(jì)增長，為貨幣政策操作的正效應(yīng)區(qū)。

類型II共包括5個(gè)省份：甘肅、新疆、青海和寧夏。該類型中各省的產(chǎn)出增長率對于貨幣供應(yīng)增長率m的沖擊響應(yīng)較弱。當(dāng)對m施加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊之后，該類型中的各省雖然也存在一定的正向響應(yīng)，或一定時(shí)滯后有一定的負(fù)向效應(yīng)，但響應(yīng)值都很低。響應(yīng)最強(qiáng)的省份為甘肅（最大響應(yīng)值0.177 575），最弱的為寧夏（最大響應(yīng)值0.065 369）。與類型I相比，m的正向沖擊基本上對該類省份的經(jīng)濟(jì)增長起不到多大的促進(jìn)作用，為貨幣政策操作的平效應(yīng)區(qū)。

類型III共包括5個(gè)省份：貴州、云南、海南、天津、江蘇和浙江。該類型中的各省對m施加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊之后，均存在一個(gè)月的滯后期且均在第二個(gè)月達(dá)到最小值，之后開始上升，最后趨近于0。該類型中的各省，在前5個(gè)月產(chǎn)出增長率y對于m的響應(yīng)均為負(fù)值，其中，貴州省的最小響應(yīng)值為-0.516 32，浙江最小響應(yīng)值僅為-1.081 79。表明該類型各省m的正向沖擊并沒有促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的作用，為貨幣政策操作的負(fù)效應(yīng)區(qū)?。

為了進(jìn)一步考察貨幣政策對這三個(gè)不同類型省份以及全國產(chǎn)生的不同效應(yīng)，本文又構(gòu)建了這三個(gè)類型以及全國的VAR模型。并做出相應(yīng)的產(chǎn)出增長率對一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的脈沖響應(yīng)圖（圖4）。類型Ⅰ，全國和類型Ⅱ的脈沖圖均為正效應(yīng)，并且最大脈沖值以次遞減。類型Ⅲ為負(fù)效應(yīng)。這與本文之前單獨(dú)分析各個(gè)省份的結(jié)果一致。這說明本文對于各個(gè)省份進(jìn)行新的區(qū)域劃分是完全合理的、可信的。

圖1 類型I各省y對來自一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的m的脈沖響應(yīng)

圖2 類型II各省y對來自一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的m的脈沖響應(yīng)

圖3 類型III各省y對來自一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的m的脈沖響應(yīng)

圖4 不同類型省份以及全國y對來自一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的m的脈沖響應(yīng)

四、異質(zhì)空間資本流動機(jī)制的檢驗(yàn)

上述實(shí)證結(jié)果表明，統(tǒng)一的貨幣政策下，不同的省份存在不同的產(chǎn)出增長效應(yīng)，并可根據(jù)這種效應(yīng)的不同劃分為正效應(yīng)區(qū)、平效應(yīng)區(qū)、負(fù)效應(yīng)區(qū)三種不同的類型。那么，這三種不同的類型是不是由于空間異質(zhì)性而產(chǎn)生的資本流動所導(dǎo)致的呢？在此，可以對資本流動機(jī)制的理論假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。

1.對假設(shè)1的檢驗(yàn)

本文分別計(jì)算了樣本區(qū)間內(nèi)類型I、類型II、類型III和全國的平均實(shí)際利率（ri）（見表3）。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，類型I的省份平均實(shí)際利率（-0.508 75）高于全國平均水平（-0.651 9），類型II（-1.321 53）和類型III（-0.717 42）的省份低于全國平均水平。這表明類型I省份在樣本期m的正向沖擊下吸收了外部資本而使貨幣政策的區(qū)域效應(yīng)為正，類型Ⅱ、III省份在樣本期m的正向沖擊下輸出了內(nèi)部資本而使貨幣政策的區(qū)域效應(yīng)為負(fù)。值得注意的是類型Ⅱ省份的實(shí)際利率很低，甚至低于類型III省份，且從自然結(jié)構(gòu)來看，新疆、甘肅、寧夏、青海等省的自然條件差，理應(yīng)流出更多的資本，但樣本期卻維持了貨幣政策正向沖擊的平效應(yīng)，說明該類型省份可能由于自身的資本量不多，可流出的資本量更少，與貨幣政策正向沖擊增加的資本量產(chǎn)生沖銷效應(yīng)，即存在資本凈流動粘性。以上分析證明假設(shè)1在中國是成立的。

2.對假設(shè)2的檢驗(yàn)

本文利用地區(qū)生產(chǎn)總值除以固定資產(chǎn)投資表示資產(chǎn)收益率（記為Si）來大致折算各省份的資本收益率。計(jì)算結(jié)果表3表明，類型I省份的資本收益率分別高于類型Ⅱ省份和類型III省份；類型Ⅱ省份的資本收益率與全國水平十分接近（僅僅相差0.003771），這說明類型Ⅱ省份有一定的資本流動粘性，類型III為資本凈流出省份。

表3 不同類型省份資本流動分析

另外，由于資本收益率與固定資產(chǎn)投資增長率具有明顯的同步趨勢，因此本文還利用固定資產(chǎn)投資增長率度量區(qū)域間的資本流動情況。通過計(jì)算樣本期內(nèi)類型I、類型Ⅱ、類型III和全國的平均全社會固定資產(chǎn)投資增長率（Ki）（見表3）可以發(fā)現(xiàn)，類型I、類型Ⅱ、類型III的Ki值依次遞減，分別為31.51492、27.79555、26.95507，類型I的Ki值高于全國平均水平29.9818，表明類型I為資本凈流入省份，類型II省份存在一定的資本凈流動粘性，類型III為資本凈流出省份。以上分析表明假設(shè)2在中國是成立的。

五、結(jié)論及政策建議

經(jīng)過以上分析，本文可得到如下三個(gè)結(jié)論：（1）包含自然結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的異質(zhì)空間，是造成資本在區(qū)域間流動的深層原因，而資本在區(qū)域間的流動將使統(tǒng)一貨幣政策產(chǎn)生區(qū)域非對稱性效應(yīng)。（2）貨幣政策的區(qū)域非對稱性效應(yīng)并非可以簡單地劃分為東中西部三部分，即使東部沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)也可能存在資本凈流出而使貨幣政策正向沖擊效應(yīng)為負(fù)，廣大中西部地區(qū)也可能改變制度環(huán)境而存在資本凈流入，使貨幣政策的正向沖擊效應(yīng)為正，當(dāng)然也可能出現(xiàn)在自然結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)相互作用下，陷入資本凈流入粘性而使貨幣政策的正向沖擊效應(yīng)不明顯。（3）實(shí)際利率和資本收益率是資本在不同空間流動的導(dǎo)向標(biāo)，只有提高經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)省份的實(shí)際利率和資本收益率，促進(jìn)資本向經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)省份流入，才可能實(shí)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)均衡發(fā)展。

正因?yàn)槿绱?，作為中央銀行來說，降低欠發(fā)達(dá)地區(qū)的通貨膨脹率，提高實(shí)際利率；采用差別存款準(zhǔn)備金率、差別再貼現(xiàn)率、差別央票等工具，降低欠發(fā)達(dá)地區(qū)銀行信貸資金成本，提高企業(yè)資本收益率，促進(jìn)金融機(jī)構(gòu)資本和社會資本向欠發(fā)達(dá)地區(qū)配給和流動，從而拉動欠發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)快速增長。作為中央和地方政府來說，應(yīng)擴(kuò)大對經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的轉(zhuǎn)移支付，加快基礎(chǔ)設(shè)施投資和重點(diǎn)項(xiàng)目投資，改善投資制度環(huán)境和人居自然環(huán)境，調(diào)整優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和金融結(jié)構(gòu)，促進(jìn)市場化資本自由流動機(jī)制的形成，從而推動經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)快速增長，最后實(shí)現(xiàn)全國各區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)均衡穩(wěn)定發(fā)展。

注 釋：

①該數(shù)據(jù)來自中國統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。

②ScottIO：“Theregionalimpactofmonetarypolicy”，TheQuarterlyJournalofEconomics，1955，（69）.

③Fielding，Shields：“Regionalasymmetriesinmonetarytransmission：ThecaseofSouthAfrica”，Journalofpolicymodeling，2006，28.

④劉玄、王劍：《貨幣政策傳導(dǎo)地區(qū)差別：實(shí)證檢驗(yàn)及政策含義》，《財(cái)經(jīng)研究》2006年第5期。

⑤丘斌、鄧佑甜：《基于VAR模型的中國貨幣政策區(qū)域不對稱效應(yīng)研究》，《南方金融》2009年第2期。

⑥Giacinto V：“Differential Regional Effects of Monetary Policy：A Geographical SVAR Approach”，Bancad’Italia Working Paper，2002（5）.

⑦曹永琴：《中國貨幣政策效應(yīng)的區(qū)域差異研究》，《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》2007年第9期。

⑧Georgo Poulos：“Measuring Regional Effects of Monetary Policy in Canada”，University of Toronto Working Paper，2001.

⑨Todd Potts，David Yerger：“Variations across Canadian Regions in the Sensitivity to US Monetary Policy”，Atlantic Economic Journal，2010，38（4）.

⑩Clausen，Hayo：“Asymmetric Monetary policy effects in EMU”，Working Paper，2002.

?劉金全、鄭挺國：《我國貨幣政策沖擊對實(shí)際產(chǎn)出周期波動的非對稱影響分析》，《數(shù)量經(jīng)濟(jì)與技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》2006年第10期。

?趙書揚(yáng)、康宇虹：《我國貨幣政策的區(qū)域效應(yīng)》，《哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》2011年第13期。

?周孟亮、李明賢：《中國金融機(jī)構(gòu)布局區(qū)域差異與貨幣政策效應(yīng)研究》，《金融與經(jīng)濟(jì)》2009年第20期。

?在已有文獻(xiàn)中，王立勇、張代強(qiáng)、劉文革（2010）利用LSTVAR模型研究了我國貨幣政策的非對稱效應(yīng)，證明了LSTVAR模型的可靠性和準(zhǔn)確性要比VAR、SVAR模型好。

?彭小林、龔仰樹：《貨幣流動性對股票市場流動性的影響研究》，《上海財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》（哲學(xué)社會科學(xué)版）2012年第5期。

?李志赟：《銀行結(jié)構(gòu)與中小企業(yè)融資》，《經(jīng)濟(jì)研究》2002年第6期。

?Charles L Weise：“The Asymmetric Effects of Monetary Policy：A Nonlinear Vector Auto regression Approach”，Journal of Money，Credit and Banking，1992，31（1）.

?在收集數(shù)據(jù)的過程中發(fā)現(xiàn)，2005年12月份新疆自治區(qū)和2008年2月至5月份海南省的金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款數(shù)據(jù)存在缺失，本文通過查詢新疆統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站和海南統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站進(jìn)行了補(bǔ)充；2005年2月至12月份湖南省金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款數(shù)據(jù)存在錯(cuò)誤，本文通過查詢湖南省統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站公布的數(shù)據(jù)進(jìn)行了糾正。

?限于篇幅，詳細(xì)結(jié)果可向作者本人索取。

?近年來，《海南日報(bào)》、《東方早報(bào)》等媒體關(guān)于天津、海南、浙江、江蘇等省的資本流出報(bào)道，間接證明了這種效應(yīng)的存在性。