楚爾鳴，馬永軍

一、引 言

改革開放以來，我國經(jīng)濟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)濟體。然而，在經(jīng)濟快速增長的同時卻存在一系列的結構扭曲現(xiàn)象，其中區(qū)域結構的非均衡發(fā)展便是這一現(xiàn)象的典型表現(xiàn)。統(tǒng)計數(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)濟的持久、協(xié)調、高效發(fā)展，并引起一系列嚴重的社會問題。因此，深入研究經(jīng)濟增長中區(qū)域發(fā)展不協(xié)調、不均衡的現(xiàn)象和作用機理，并找出促進區(qū)域協(xié)調發(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)域效應是重要的理論視角之一。這是因為貨幣政策不僅是宏觀經(jīng)濟總量調控的重要手段，對于熨平經(jīng)濟周期，促進經(jīng)濟持續(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)濟基礎、產(chǎn)業(yè)結構和金融結構等方面的異質性，統(tǒng)一的貨幣政策會產(chǎn)生不同的區(qū)域效應，并可能擴大區(qū)域之間的發(fā)展差距。

關于貨幣政策區(qū)域效應的研究，自Scott（1955）②首開先河之后，眾多學者探討了這一問題。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的理論分析和可避免“盧卡斯批判”而被廣泛應用于貨幣政策的區(qū)域效應研究。Fielding和 Shield（2006）③、劉玄和王劍（2006）④、丘斌和鄧佑甜（2009）⑤等。二是結構向量自回歸（SVAR），SVAR模型基于VAR系統(tǒng)參數(shù)附加結構性的約束條件，并考慮了當期的影響，得出的研究結論也就更加可靠。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采用半結構動態(tài)模型；劉金全、鄭挺國（2006）?應用 Markov模型；趙書楊和康宇虹（2011）?采用CRS和VRS方法等。雖然上述文獻大多數(shù)都證明貨幣政策對不同區(qū)域的影響確實存在顯著的差異，但文獻所采用的VAR、SVAR等方法都是基于線性假設，未曾考慮復雜經(jīng)濟變量之間的非線性關系。

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

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，事先圈定一個貨幣政策效應區(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，主要有三點不同之處：（1）在研究方法選擇上，基于省級行政的相對獨立性和復雜經(jīng)濟綜合體，對VAR模型進行了必要的非線性檢驗，對于存在非線性關系的數(shù)據(jù)，采用LSTVAR模型進行分析，從而提高研究結論的可靠性和準確性?；（2）在區(qū)域劃分上，先就省級經(jīng)濟對統(tǒng)一貨幣政策的廣義脈沖結果進行分析，然后歸類進行區(qū)域劃分，使區(qū)域結構更加科學和更具有現(xiàn)實意義；（3）基于不同區(qū)域的空間異質性（包括自然結構和經(jīng)濟結構），從資本流動角度對貨幣政策區(qū)域效應的形成機理進行科學、合理的理論解釋，并給出相應的政策建議。

二、異質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雜性，那么這樣的空間稱之為異質空間。系統(tǒng)屬性可以是空間所涉及的任何變量，復雜性涉及系統(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)濟結構和經(jīng)濟發(fā)展水平不同，異質性顯著。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?，在異質空間概念下，本文將這些因素劃分為自然結構與經(jīng)濟結構兩個方面。自然結構主要是指與人類生活要求密切相關的自然條件，在投資者追求生活幸福指數(shù)的驅動下，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，資本也會從自然結構差的區(qū)域流往自然結構好的區(qū)域。經(jīng)濟結構主要是指產(chǎn)業(yè)結構、金融結構、制度結構等經(jīng)濟條件，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。需要特別強調的是，當自然結構差的區(qū)域存在某種投資機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，資本會從自然結構好的區(qū)域流往自然結構差的區(qū)域。這種逆自然結構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，而且為考察投資機會成本的變化，本文以實際利率為分析的主要指標。李志赟（2002）?曾構建了企業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)如下：

其中，Wi為企業(yè)的總收益，此時仍為在i地區(qū)進行生產(chǎn)的最低資本投入，它包括廠房、設備、勞動力工資等。由于通貨膨脹率高的地區(qū)，這些費用比較高。所以可以看作通貨膨脹率πi的增函數(shù)，又由于實際利率計算公式為名義利率（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求偏導可得：

這說明企業(yè)收益率Wj是關于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)，從而實現(xiàn)利潤最大化。

在（2）式中，Wj對 I求偏導可得：

Wi就是企業(yè)收益率，只有當Wi〉0時，企業(yè)才會進行生產(chǎn)。并且Wi的值越大，企業(yè)進行生產(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代表兩個不同地區(qū)），資本會從j地區(qū)流往i地區(qū)，從而實現(xiàn)利潤最大化。

基于以上兩個方面，本文可以得出如下兩個假設：

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

假設2：在統(tǒng)一貨幣政策的持續(xù)沖擊下，由于存在空間異質性，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)域效應的實證分析

1.研究設計

本文實證分析的基礎方法主要是VAR模型，但為了處理異質空間的復雜性而導致的不同區(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)為轉移函數(shù)。LSTVAR模型以VAR模型為基礎，因此首先定義一個VAR模型：

根據(jù)Weise（1999）原假設（1）的備擇假設，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)濟狀態(tài)的轉移變量，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是轉移變量zt的標準差，通過除以δz使zt對門限值的偏離標準化，以利于平滑參數(shù)的解釋。

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

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

最后，利用T-O-O網(wǎng)格點搜索法（Grid Search）選出最優(yōu)的轉移函數(shù)，采用非線性OLS法估計LSTVAR模型的各項參數(shù)。

2.數(shù)據(jù)的選取與處理

根據(jù)凱恩斯貨幣政策傳導機制和我國貨幣政策傳導過程中相關數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選擇30個省份（西藏除外）的實際產(chǎn)出增長率（y）、貨幣供應增長率（m）、投資增長率（i）、信貸增長率（l）和實際利率（r）5個變量。由于各地區(qū)沒有公布GDP的月度數(shù)據(jù)，從而實際產(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）以金融機構各項貸款月度同比增長率來衡量；實際利率（r）等于基準利率與月度CPI同比增長率的差值，而基準利率按一年期存款基準利率計算。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)計局網(wǎng)站；一年期存款基準利率來自中國人民銀行網(wǎng)站；CPI同比增長率、金融機構各項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個省份的實際產(chǎn)出增長率、貨幣供應增長率、投資增長率、信貸增長率和實際利率5個變量進行了ADF單位根檢驗和PP檢驗，部分難以通過ADF檢驗的序列，可以通過PP檢驗（見表1）。單位根檢驗結果表明：各省份增長率指標的5個變量均為平穩(wěn)序列。因而可以根據(jù)貨幣政策傳導機制，分別對每一個省份構建5變量的VAR模型，并根據(jù)AIC和SC準則確定VAR模型的滯后期。通過Eviews6.0軟件測試，確定這30個省份均為VAR（1）模型?。

4.模型的非線性檢驗

為確定模型是具有非線性特征，本文對每一個省份的VAR模型分別進行LM檢驗。由于每一個省份都有一個對應的（7）式模型，而轉移變量zt有pk種選擇。根據(jù)LM檢驗步驟，將每一個轉移變量進行LM檢驗。檢驗結果如表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

借鑒Terasvirta&Anderson（1992）的判斷標準，即用拒絕線性假設且具有最大F值的轉移變量作為LSTVAR模型的轉移變量。根據(jù)LM檢驗結果，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作為轉移變量帶入LSTVAR模型；對于上海，將it-1作為轉移變量帶入LSTVAR模型，然后利用T-O-O網(wǎng)格點搜索法，便得到它們各自的轉移函數(shù)（見表2）。然后，將轉移函數(shù)帶入LSTVAR模型，利用非線性最小二乘法便可得到這8個省份的LSTVAR模型各項參數(shù)。

表1 具有非線性特征的各省份的LM檢驗結果

表2 LSTVAR模型的轉移函數(shù)

6.脈沖響應分析

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

其中GIX為變量X的廣義脈沖響應函數(shù)，n為預測期限，vt是產(chǎn)生響應的沖擊，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個省份，則利用一般VAR模型計算其脈沖響應函數(shù)。從而得到30個省份的產(chǎn)出增長率y對于一個標準差貨幣供應量增長率m沖擊的廣義脈沖響應圖。通過脈沖響應圖可以發(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。對貨幣供應增長率施加一個標準差的正向沖擊之后，類型I各省的產(chǎn)出增長率y的響應均存在一個月的滯后期且基本上是在第二個月達到最大值（廣西在第8個月達到最大），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的響應最大值均為正值且數(shù)值較大，按脈沖響應最大值進行排名后，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對于貨幣供應增長率m的正向沖擊響應強烈，m的正向沖擊可以促進該類省份的經(jīng)濟增長，為貨幣政策操作的正效應區(qū)。

類型II共包括5個省份：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增長率m的沖擊響應較弱。當對m施加一個標準差的正向沖擊之后，該類型中的各省雖然也存在一定的正向響應，或一定時滯后有一定的負向效應，但響應值都很低。響應最強的省份為甘肅（最大響應值0.177 575），最弱的為寧夏（最大響應值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)濟增長起不到多大的促進作用，為貨幣政策操作的平效應區(qū)。

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

為了進一步考察貨幣政策對這三個不同類型省份以及全國產(chǎn)生的不同效應，本文又構建了這三個類型以及全國的VAR模型。并做出相應的產(chǎn)出增長率對一個標準差的脈沖響應圖（圖4）。類型Ⅰ，全國和類型Ⅱ的脈沖圖均為正效應，并且最大脈沖值以次遞減。類型Ⅲ為負效應。這與本文之前單獨分析各個省份的結果一致。這說明本文對于各個省份進行新的區(qū)域劃分是完全合理的、可信的。

圖1 類型I各省y對來自一個標準差的m的脈沖響應

圖2 類型II各省y對來自一個標準差的m的脈沖響應

圖3 類型III各省y對來自一個標準差的m的脈沖響應

圖4 不同類型省份以及全國y對來自一個標準差的m的脈沖響應

四、異質空間資本流動機制的檢驗

上述實證結果表明，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，并可根據(jù)這種效應的不同劃分為正效應區(qū)、平效應區(qū)、負效應區(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性而產(chǎn)生的資本流動所導致的呢？在此，可以對資本流動機制的理論假設進行檢驗。

1.對假設1的檢驗

本文分別計算了樣本區(qū)間內(nèi)類型I、類型II、類型III和全國的平均實際利率（ri）（見表3）。結果發(fā)現(xiàn)，類型I的省份平均實際利率（-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)域效應為負。值得注意的是類型Ⅱ省份的實際利率很低，甚至低于類型III省份，且從自然結構來看，新疆、甘肅、寧夏、青海等省的自然條件差，理應流出更多的資本，但樣本期卻維持了貨幣政策正向沖擊的平效應，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，即存在資本凈流動粘性。以上分析證明假設1在中國是成立的。

2.對假設2的檢驗

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。計算結果表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2在中國是成立的。

五、結論及政策建議

經(jīng)過以上分析，本文可得到如下三個結論：（1）包含自然結構與經(jīng)濟結構的異質空間，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。（2）貨幣政策的區(qū)域非對稱性效應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)濟發(fā)達地區(qū)也可能存在資本凈流出而使貨幣政策正向沖擊效應為負，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為正，當然也可能出現(xiàn)在自然結構與經(jīng)濟結構相互作用下，陷入資本凈流入粘性而使貨幣政策的正向沖擊效應不明顯。（3）實際利率和資本收益率是資本在不同空間流動的導向標，只有提高經(jīng)濟欠發(fā)達省份的實際利率和資本收益率，促進資本向經(jīng)濟欠發(fā)達省份流入，才可能實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟均衡發(fā)展。

正因為如此，作為中央銀行來說，降低欠發(fā)達地區(qū)的通貨膨脹率，提高實際利率；采用差別存款準備金率、差別再貼現(xiàn)率、差別央票等工具，降低欠發(fā)達地區(qū)銀行信貸資金成本，提高企業(yè)資本收益率，促進金融機構資本和社會資本向欠發(fā)達地區(qū)配給和流動，從而拉動欠發(fā)達地區(qū)經(jīng)濟快速增長。作為中央和地方政府來說，應擴大對經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)的轉移支付，加快基礎設施投資和重點項目投資，改善投資制度環(huán)境和人居自然環(huán)境，調整優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構和金融結構，促進市場化資本自由流動機制的形成，從而推動經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)經(jīng)濟快速增長，最后實現(xiàn)全國各區(qū)域經(jīng)濟的協(xié)調均衡穩(wěn)定發(fā)展。

注 釋：

①該數(shù)據(jù)來自中國統(tǒng)計局網(wǎng)站。

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

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

④劉玄、王劍：《貨幣政策傳導地區(qū)差別：實證檢驗及政策含義》，《財經(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：《中國貨幣政策效應的區(qū)域差異研究》，《數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究》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際產(chǎn)出周期波動的非對稱影響分析》，《數(shù)量經(jīng)濟與技術經(jīng)濟研究》2006年第10期。

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

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

?在已有文獻中，王立勇、張代強、劉文革（2010）利用LSTVAR模型研究了我國貨幣政策的非對稱效應，證明了LSTVAR模型的可靠性和準確性要比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》，《上海財經(jīng)大學學報》（哲學社會科學版）2012年第5期。

?李志赟：《銀行結構與中小企業(yè)融資》，《經(jīng)濟研究》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構各項貸款數(shù)據(jù)存在缺失，本文通過查詢新疆統(tǒng)計局網(wǎng)站和海南統(tǒng)計局網(wǎng)站進行了補充；2005年2月至12月份湖南省金融機構各項貸款數(shù)據(jù)存在錯誤，本文通過查詢湖南省統(tǒng)計局網(wǎng)站公布的數(shù)據(jù)進行了糾正。

?限于篇幅，詳細結果可向作者本人索取。

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