黎 齊

(中國(guó)人民銀行重慶營(yíng)業(yè)管理部,重慶 401147)

中國(guó)央行定向降準(zhǔn)政策的有效性
——基于雙重差分模型的實(shí)證研究

黎 齊

(中國(guó)人民銀行重慶營(yíng)業(yè)管理部,重慶 401147)

采用雙重差分模型對(duì)定向降準(zhǔn)政策效果、持續(xù)實(shí)施效果以及政策傳遞途徑和政策失效原因進(jìn)行實(shí)證研究。研究結(jié)果表明:定向降準(zhǔn)政策釋放的流動(dòng)性未精確流入目標(biāo)企業(yè)、行業(yè);持續(xù)實(shí)施的定向降準(zhǔn)政策也未改善原有政策的效果;定向降準(zhǔn)政策以商業(yè)銀行作為定向引導(dǎo)的途徑效果不佳。最后從實(shí)施配套政策、改變定向調(diào)控思路、激活引導(dǎo)途徑等方面提出了建議。

定向降準(zhǔn);貨幣政策;“三農(nóng)”;小微企業(yè);雙重差分模型

一、引 言

為實(shí)現(xiàn)“保增長(zhǎng)、促改革、調(diào)結(jié)構(gòu)、惠民生”的政策目標(biāo),自2014年4月25日起,中國(guó)人民銀行通過定向下調(diào)存款準(zhǔn)備金率的方式對(duì)“三農(nóng)”以及小微企業(yè)實(shí)施定向調(diào)控政策,2015年度又進(jìn)一步增加了定向降準(zhǔn)的頻率和力度,至2015年末，定向降準(zhǔn)已達(dá)7次,其中2015年度5次。定向調(diào)控的貨幣政策并非中國(guó)央行首創(chuàng),英國(guó)的貨幣政策當(dāng)局和美聯(lián)儲(chǔ)在金融危機(jī)后不久便開始實(shí)施定向調(diào)控的貨幣政策。他們主要是通過降低利率的方式進(jìn)行定向操作,而中國(guó)央行主要是通過降準(zhǔn)方式進(jìn)行數(shù)量調(diào)控。無論采用哪一種方式,各國(guó)央行都希望通過定向操作來增強(qiáng)現(xiàn)有貨幣政策的精準(zhǔn)性和針對(duì)性,進(jìn)一步提高貨幣政策效果。

定向降準(zhǔn)的貨幣政策在現(xiàn)有貨幣政策調(diào)控思路中能否發(fā)揮“定向引導(dǎo)”的作用？定向降準(zhǔn)釋放的流動(dòng)性是否能夠準(zhǔn)確流入目標(biāo)企業(yè),這是政策制定者無法掌控的。對(duì)定向降準(zhǔn)的貨幣政策能否起到精準(zhǔn)調(diào)控和精確引導(dǎo)的作用,社會(huì)各界的看法也比較謹(jǐn)慎。如果定向降準(zhǔn)釋放的流動(dòng)性更多流向傳統(tǒng)的房地產(chǎn)行業(yè)、鋼鐵行業(yè),那么不僅政策效果無法顯現(xiàn),而且與“調(diào)結(jié)構(gòu)”、“去產(chǎn)能”的目標(biāo)背離。因此,定向降準(zhǔn)的貨幣政策能否引導(dǎo)資金精確流向“三農(nóng)”和小微企業(yè),政策持續(xù)實(shí)施效果如何,是一個(gè)極其重要的問題。

本文的研究?jī)r(jià)值在于:首次從實(shí)證角度定量分析了定向降準(zhǔn)政策的實(shí)際效果,豐富了定向調(diào)控方面的研究,對(duì)于央行未來繼續(xù)實(shí)施定向類型工具具有重要的參考價(jià)值。

二、文獻(xiàn)綜述

國(guó)外央行貨幣政策的定向調(diào)控主要從資金價(jià)格層面著手。美聯(lián)儲(chǔ)的扭轉(zhuǎn)操作(OT)便是其中一種。Joyce et al. (2011)認(rèn)為,美聯(lián)儲(chǔ)的扭轉(zhuǎn)操作可以通過對(duì)利率期限結(jié)構(gòu)的調(diào)整以及對(duì)人們預(yù)期的改變來影響資金價(jià)格,最終降低實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融資成本,并使投資長(zhǎng)期化[1]。Ehlers(2012)認(rèn)為扭轉(zhuǎn)操作會(huì)對(duì)商業(yè)銀行的資產(chǎn)組合產(chǎn)生一定影響,并最終影響到市場(chǎng)資金的價(jià)格[2]。Krishnamurthy and Jorgensen(2011)的研究表明,美聯(lián)儲(chǔ)大量購(gòu)買長(zhǎng)期國(guó)債的行為導(dǎo)致其他長(zhǎng)期資產(chǎn)名義利率的大幅下降,從而促進(jìn)投資的長(zhǎng)期化[3]。歐洲央行推出的長(zhǎng)期再融資操作(TLTRO)也是十分典型的定向調(diào)控政策。Boeckx et al.(2014)通過對(duì)歐元區(qū)的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn),定向長(zhǎng)期再融資計(jì)劃將能夠刺激產(chǎn)出的增加,且本國(guó)銀行的資本化程度越高,定向調(diào)控政策的傳導(dǎo)機(jī)制越有效[4]。Praet(2014)則認(rèn)為,有約束的定向調(diào)控政策不會(huì)導(dǎo)致流動(dòng)性的濫用,因而可以發(fā)揮定向調(diào)控的作用[5]。Draghi(2014)將TLTRO交易與二級(jí)市場(chǎng)的資產(chǎn)證券化結(jié)合起來進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)在二級(jí)市場(chǎng)的支持下,TLTRO交易可以降低商業(yè)銀行融資成本并最終促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展[6]。國(guó)內(nèi)學(xué)者在定向調(diào)控貨幣政策的研究上還處于起步階段。汪仁潔(2014)認(rèn)為定向調(diào)控貨幣政策在有效性、精準(zhǔn)性上還存在實(shí)施困難[7]。理論上,定向調(diào)控政策在解決當(dāng)前突出問題的定向精準(zhǔn)微調(diào)方面仍具有明顯優(yōu)勢(shì)[8][9]。馬理等(2015)在理論模型和數(shù)值模擬的基礎(chǔ)上提出,定向降準(zhǔn)的貨幣政策具有一定的“調(diào)結(jié)構(gòu)”功能,但商業(yè)銀行對(duì)“三農(nóng)”貸款的發(fā)放仍然會(huì)受到一定的限制[10]。

此外,也有部分學(xué)者對(duì)于定向調(diào)控的貨幣政策效果持懷疑態(tài)度。Swanson(2010)認(rèn)為扭轉(zhuǎn)操作并不能影響長(zhǎng)期利率的走勢(shì),因而無法影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)的信貸需求[11]。Eichengreen(2014)提出歐洲央行的定向長(zhǎng)期再融資計(jì)劃對(duì)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)所能產(chǎn)生的影響并不是確定的[12]。另外,針對(duì)英國(guó)央行的融資換貸款計(jì)劃(FLS),Lea(2014)的研究表明,FLS釋放的流動(dòng)性并沒有進(jìn)入銀行體系而是更多地進(jìn)入了建房互助協(xié)會(huì),沒有達(dá)到預(yù)期的政策效果[13]。

與歐美央行的定向價(jià)格調(diào)控思路不同,中國(guó)央行的貨幣政策目前主要以數(shù)量調(diào)控為主。自定向調(diào)控政策實(shí)施以來,關(guān)于其政策效果的實(shí)證研究尚屬空白,僅有的理論分析也無法充分證明定向降準(zhǔn)政策的實(shí)際效果。本文采用雙重差分模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),分析定向降準(zhǔn)政策效果、持續(xù)實(shí)施效果以及政策傳遞途徑和政策失效原因。

三、方法、變量與數(shù)據(jù)

(一)估計(jì)方法

自然科學(xué)實(shí)驗(yàn)中,實(shí)驗(yàn)者通常對(duì)一部分實(shí)驗(yàn)對(duì)象進(jìn)行某種處理,而對(duì)另一部分實(shí)驗(yàn)對(duì)象則不加處理,以分析“處理”所產(chǎn)生的影響。經(jīng)過處理的實(shí)驗(yàn)對(duì)象稱為“實(shí)驗(yàn)組”,未經(jīng)過處理的則稱為“對(duì)照組”?！皩?shí)驗(yàn)組”和“對(duì)照組”的差異可以作為分析實(shí)驗(yàn)效果的依據(jù)。類似于自然實(shí)驗(yàn),如果一項(xiàng)公共政策的實(shí)施使得社會(huì)中的部分群體受到影響而其他部分的群體不受影響或者受到的影響很小,那么這項(xiàng)公共政策的實(shí)施就可以稱之為“實(shí)驗(yàn)”或者“準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)”[14][15]。因此可以通過對(duì)“實(shí)驗(yàn)組”和“對(duì)照組”進(jìn)行觀察比較來分析政策效果。

2014年第二季度以后,央行的降準(zhǔn)政策主要分為定向降準(zhǔn)和普遍降準(zhǔn)。定向降準(zhǔn)政策僅針對(duì)經(jīng)濟(jì)體中的部分個(gè)體,其他經(jīng)濟(jì)個(gè)體不受該政策直接影響,因此本文采用雙重差分模型來研究實(shí)際政策效果。雙重差分模型中的政策是僅對(duì)特定樣本產(chǎn)生影響而不會(huì)對(duì)其他樣本產(chǎn)生影響的政策,進(jìn)行實(shí)證分析時(shí),只需要考慮對(duì)特定樣本產(chǎn)生影響的政策。定向降準(zhǔn)政策僅針對(duì)“三農(nóng)”和小微企業(yè),所以可以將定向降準(zhǔn)政策作為雙重差分模型中的政策;普遍降準(zhǔn)政策會(huì)對(duì)所有行業(yè)產(chǎn)生影響,在實(shí)證分析時(shí)不需要單獨(dú)考慮。雙重差分模型將普遍降準(zhǔn)政策的影響通過模型的差分消除,從而得到定向降準(zhǔn)的政策效果。

(1)

(2)

(3)

(4)

為分析政策實(shí)施前后貸款增速是否發(fā)生顯著變化,分別用(3)式減去(1)式、(4)式減去(2)式可得:

(5)

(6)

這便是一重差分,反應(yīng)不同組別在定向降準(zhǔn)政策實(shí)施前后的變化,屬于時(shí)間的差分,但這種變化究竟是由于自身趨勢(shì)的影響還是由于政策實(shí)施造成的,需要通過分析不同組別趨勢(shì)變化的個(gè)體差異,因此繼續(xù)進(jìn)行差分。此時(shí)用(6)式減去(5)式得到的結(jié)果便可以同時(shí)體現(xiàn)出政策實(shí)施所帶來的個(gè)體差異和時(shí)間差異,進(jìn)而分析政策效果。在具體的模型設(shè)計(jì)中,雙重差分模型可用(7)式表示:

yit=β1+β2xit+β3dumi+β4dumt+β4h+εit

(7)

其中,yit表示因變量,xit表示自變量,εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。dumi表示個(gè)體的虛擬變量,dumt表示時(shí)間的虛擬變量,時(shí)間虛擬變量和個(gè)體虛擬變量的乘積h則表示雙重差分的估計(jì)量,即作為判斷定向降準(zhǔn)政策的實(shí)施對(duì)因變量的影響是否顯著的依據(jù)。

(二)變量設(shè)計(jì)

1.被解釋變量。本文的被解釋變量為“三農(nóng)”和小微企業(yè)的信貸可得性,以“三農(nóng)”和小微企業(yè)貸款同比增速衡量。央行定向降準(zhǔn)的政策目標(biāo)是支持“三農(nóng)”以及小微企業(yè)的發(fā)展,因此將“三農(nóng)”和小微企業(yè)的信貸可得性作為衡量定向降準(zhǔn)政策的效果。其中“三農(nóng)”的信貸可得性用農(nóng)林牧漁業(yè)的貸款同比增速表示,小微企業(yè)的信貸可得性用小微企業(yè)貸款同比增速表示。

2.解釋變量。本文的解釋變量為雙重差分的估計(jì)變量,由時(shí)間的虛擬變量和個(gè)體的虛擬變量乘積得來。其中,如果貸款的性質(zhì)屬于“三農(nóng)”貸款或者小微貸款,則將其賦值為1;由于央行的定向降準(zhǔn)政策從2014年4月25日開始實(shí)施,因此時(shí)間變量從2014年第二季度開始后將其賦值為1。

3.控制變量。本文的控制變量主要為宏觀經(jīng)濟(jì)變量。企業(yè)的信貸需求與宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)緊密相關(guān),GDP增長(zhǎng)率可以直接反映宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)。企業(yè)的信貸需求也與央行的全局性貨幣政策有關(guān)。因此本文章將GDP增長(zhǎng)率、M2增長(zhǎng)率和一年期貸款的基準(zhǔn)利率作為控制變量。

(三)數(shù)據(jù)描述

本文數(shù)據(jù)來自WIND數(shù)據(jù)庫(kù),涵蓋自2010年以來的銀行信貸季度數(shù)據(jù)。在貸款性質(zhì)分類上,本文根據(jù)企業(yè)規(guī)模將貸款流向分為小微企業(yè)貸款、中型企業(yè)貸款以及大型企業(yè)貸款;根據(jù)行業(yè)將貸款流向分為“三農(nóng)”貸款、輕工業(yè)、重工業(yè)等類型的貸款,數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)量

從數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)量看,分企業(yè)規(guī)模的貸款增速波動(dòng)性要小于分行業(yè)的貸款增速波動(dòng)性,其最大值較小,最小值較大。另外，從貸款流向趨勢(shì)圖可進(jìn)一步分析主要變量趨勢(shì)。

圖1 分企業(yè)規(guī)模貸款流向趨勢(shì)

從圖1可知,整體上小微企業(yè)的貸款同比增長(zhǎng)率呈不斷下降趨勢(shì),進(jìn)入2013年以后,其貸款同比增長(zhǎng)率結(jié)束了之前的快速下降趨勢(shì),維持在一個(gè)相對(duì)平穩(wěn)的狀態(tài);中型企業(yè)的貸款同比增長(zhǎng)率走勢(shì)與小微企業(yè)類似,但仍然處于下降趨勢(shì)中;大型企業(yè)的貸款同比增長(zhǎng)率一直維持在平穩(wěn)的水平,受經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響較小。大型企業(yè)相對(duì)于中小企業(yè)有更多的抵押品,更容易獲得銀行信貸支持。而中小企業(yè)的貸款則極大地受經(jīng)濟(jì)走勢(shì)的影響,經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí),中小企業(yè)的貸款需求容易得到滿足,一旦發(fā)生危機(jī),銀行首先減少的就是中小企業(yè)的貸款供給[16]。

圖2 分行業(yè)貸款流向趨勢(shì)

圖2表明,房地產(chǎn)貸款的同比增長(zhǎng)率在經(jīng)歷了快速下跌之后正處于反彈過程中,而“三農(nóng)”的貸款同比增長(zhǎng)率卻正處在一個(gè)緩慢的下跌趨勢(shì)中。尤其是2015年之后,“三農(nóng)”的貸款同比增長(zhǎng)率出現(xiàn)了一定的加速下滑現(xiàn)象。

以上數(shù)據(jù)說明定向降準(zhǔn)的貨幣政策效果并不明顯,但真實(shí)情況是否如此,需要通過進(jìn)一步的實(shí)證分析進(jìn)行檢驗(yàn)。

四、計(jì)量結(jié)果與分析

(一)基本回歸分析

表2展示了以貸款增速為因變量的基本回歸結(jié)果。(1)至(3)是以企業(yè)規(guī)模分類的計(jì)量結(jié)果,(4)至(6)是以行業(yè)類別分類的計(jì)量結(jié)果。(1)和(4)采用基本的OLS回歸,(2)和(5)采用混合面板數(shù)據(jù)回歸,(3)和(6)采用隨機(jī)效應(yīng)回歸。

首先,從企業(yè)規(guī)模分類的回歸結(jié)果來看,個(gè)體變量和交互變量都具有穩(wěn)定的顯著性,其中個(gè)體變量顯著為正,交互變量顯著為負(fù),時(shí)間變量雖然為負(fù)但是不具備顯著性。回歸結(jié)果說明,小微企業(yè)的貸款增速在同期是顯著高于中型企業(yè)和大型企業(yè)的,但時(shí)間變量不具顯著性。小微企業(yè)這種高于同期其他類型企業(yè)貸款增速的現(xiàn)象，是由于自身貸款增速變化的趨勢(shì)產(chǎn)生，還是由于國(guó)家的政策刺激呢？從雙重差分的估計(jì)量h可以看到,h為負(fù)的顯著性,說明國(guó)家的定向降準(zhǔn)政策不僅沒有幫助小微企業(yè)貸款增速更大幅度領(lǐng)先其他類型企業(yè),反倒降低了增長(zhǎng)速度的相對(duì)優(yōu)勢(shì),即定向降準(zhǔn)的政策并沒有達(dá)到預(yù)期的政策效果,反而使得大中型企業(yè)受益。

其次,從分行業(yè)類別的回歸結(jié)果來看,個(gè)體變量和時(shí)間變量都具有正的系數(shù),但不顯著。同時(shí),雙重差分的估計(jì)量h則為穩(wěn)定的負(fù)顯著。與分企業(yè)規(guī)模回歸的結(jié)果類似,時(shí)間變化對(duì)企業(yè)貸款的增速無顯著影響,個(gè)體的不同也未導(dǎo)致貸款增速的差異。但雙重差分的估計(jì)量h卻表明,定向降準(zhǔn)政策的實(shí)施同樣沒有起到刺激“三農(nóng)”貸款的作用,政策效果依然沒有達(dá)到。

基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果與中國(guó)央行定向降準(zhǔn)政策預(yù)期效果不符,定向降準(zhǔn)政策沒有起到提振“三農(nóng)”和小微企業(yè)貸款增速的作用,反而使得小微企業(yè)、“三農(nóng)”與其他企業(yè)、行業(yè)貸款增速的差距加大。定向降準(zhǔn)政策釋放的流動(dòng)性并沒有準(zhǔn)確流入“三農(nóng)”和小微企業(yè),可能大部分流入了其他行業(yè)和企業(yè),政策的預(yù)期效果并沒有達(dá)到。

表2 基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果

注:* 、** 、*** 分別表示在10%、5%、1%的顯著性水平下顯著,括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差。下同。

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為進(jìn)一步增強(qiáng)檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性,本文在上述基準(zhǔn)回歸結(jié)果的基礎(chǔ)上加入相關(guān)的控制變量進(jìn)行回歸,回歸結(jié)果如表3所示。

表3的(1)至(3)為分企業(yè)規(guī)模的回歸結(jié)果,(4)至(6)為分行業(yè)類別的回歸結(jié)果。GDP表示GDP增長(zhǎng)率,M2表示廣義貨幣增長(zhǎng)率,R表示一年期貸款利率。

表3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

首先,從表3的(1)至(3)可以看到,企業(yè)貸款增速與GDP增長(zhǎng)速度具有高度的相關(guān)性,經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的好壞對(duì)于企業(yè)信貸擴(kuò)張有極大的影響。但貨幣數(shù)量的增長(zhǎng)速度和利率并沒有表現(xiàn)出顯著性。從解釋變量來看,回歸結(jié)果與基準(zhǔn)回歸方程的結(jié)果相似,說明回歸結(jié)果具有很強(qiáng)的穩(wěn)健性,也進(jìn)一步說明定向降準(zhǔn)政策的效果沒有實(shí)現(xiàn)。

其次,從表3的(4)至(6)可以看到,不論是反映宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的GDP增長(zhǎng)速度,還是反應(yīng)貨幣政策的M2增長(zhǎng)率和貸款基準(zhǔn)利率都與各行業(yè)的貸款同比增速具有很強(qiáng)的相關(guān)性。其中,GDP增長(zhǎng)率的提高可以引起行業(yè)貸款增速的增長(zhǎng),貨幣數(shù)量的加速增加同樣可以起到相同的作用,而且被解釋變量受經(jīng)濟(jì)形勢(shì)影響更大。從貸款基準(zhǔn)利率來看,貸款利率的提高會(huì)使行業(yè)的貸款增長(zhǎng)下降,這與理論原理一致。從解釋變量來看,反映政策效果的雙重差分估計(jì)量h同樣為負(fù)的顯著性,說明對(duì)于“三農(nóng)”來講,定向降準(zhǔn)的貨幣政策并沒有增強(qiáng)貸款的可得性。

(三)持續(xù)定向降準(zhǔn)的政策效果分析

上面的分析將定向降準(zhǔn)的貨幣政策看做是一次性的。事實(shí)上,中國(guó)央行的定向降準(zhǔn)政策是連續(xù)的,從2014年到2015年末共實(shí)施了七次定向降準(zhǔn)政策。前面的實(shí)證研究表明,一次性的定向降準(zhǔn)并沒有達(dá)到預(yù)期的政策效果,那么后續(xù)的定向降準(zhǔn)政策是糾正了這種偏差還是擴(kuò)大了這種偏差？為分析持續(xù)定向降準(zhǔn)的政策效果,我們對(duì)時(shí)間變量的賦值進(jìn)行重新定義,若當(dāng)季度出現(xiàn)新的定向降準(zhǔn)政策,則其后續(xù)的季度變量賦值在原來的基礎(chǔ)上加1。我們希望通過這種方法可以較為客觀地分析持續(xù)定向降準(zhǔn)所帶來的影響。調(diào)整后的回歸結(jié)果見表4。

表4回歸結(jié)果中各變量的顯著性與前面的回歸結(jié)果相似,但雙重差分的估計(jì)量h反應(yīng)的則是持續(xù)實(shí)施的定向降準(zhǔn)政策效果。表4的h依然為負(fù)顯著性,但取值比表2、表3要小很多,說明后續(xù)的定向降準(zhǔn)政策進(jìn)一步擴(kuò)大了預(yù)期政策效果和實(shí)際政策效果之間的偏差,定向增加的流動(dòng)性沒有流入“三農(nóng)”和小微企業(yè)。

表4 持續(xù)定向降準(zhǔn)的效果分析

(四)定向降準(zhǔn)政策失效原因探析

根據(jù)央行定向降準(zhǔn)政策,七次定向降準(zhǔn)的政策載體和政策目標(biāo)如表5。

表5 央行定向降準(zhǔn)政策的載體和目標(biāo)

綜合上述定向降準(zhǔn)政策可以發(fā)現(xiàn),七次定向降準(zhǔn)的政策目標(biāo)基本上都是針對(duì)“三農(nóng)”和小微企業(yè),而七次定向降準(zhǔn)的載體基本上是以農(nóng)村商業(yè)銀行以及農(nóng)信社為主,因此為進(jìn)一步分析央行的定向降準(zhǔn)政策釋失效的原因,本文從定向降準(zhǔn)政策的傳導(dǎo)途徑出發(fā),以不同性質(zhì)銀行的貸款增速為被解釋變量進(jìn)一步進(jìn)行分析。鑒于數(shù)據(jù)的可得性,本次回歸的樣本范圍截至2014年第四季度,而央行2014年度的定向降準(zhǔn)政策僅針對(duì)城市商業(yè)銀行和非縣域農(nóng)村商業(yè)銀行等小型商業(yè)銀行,因此我們將小型銀行作為本次回歸的“實(shí)驗(yàn)組”,因變量仍然為貸款增速。實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果見表6。

表6 分金融機(jī)構(gòu)回歸結(jié)果

由表6可知,中小商業(yè)銀行的貸款增速確實(shí)高于同期其他類型商業(yè)銀行的貸款增長(zhǎng)速度,但這更多是由其他因素造成,因?yàn)榉磻?yīng)雙重差分效應(yīng)的估計(jì)量h并沒有表現(xiàn)出顯著性,即中小商業(yè)銀行存款準(zhǔn)備金率的降低并沒有引起他們信貸的擴(kuò)張,這就說明定向降準(zhǔn)釋放的流動(dòng)性沒有通過信貸渠道流入實(shí)體經(jīng)濟(jì),而可能是通過其他方式進(jìn)入經(jīng)濟(jì)。這也在一定程度上說明,定向降準(zhǔn)的貨幣政策沒有產(chǎn)生預(yù)期效果的原因在于政策釋放的流動(dòng)性本身就沒有進(jìn)入信貸渠道,也即定向降準(zhǔn)政策預(yù)期的政策傳遞途徑?jīng)]有發(fā)揮作用。

前面實(shí)證結(jié)果已經(jīng)證明,定向降準(zhǔn)的貨幣政策沒有引導(dǎo)額外釋放的流動(dòng)性通過信貸渠道定向流入“三農(nóng)”和小微企業(yè)。實(shí)證結(jié)果又表明,小微企業(yè)的貸款增速顯著地高于同期其他類型企業(yè)的貸款增速,但這種貸款增速的差異究竟是源于自身趨勢(shì)的優(yōu)勢(shì),還是源于小微企業(yè)從其他途徑獲得的信貸支持呢？同樣對(duì)于“三農(nóng)”貸款,其貸款增速在定向降準(zhǔn)之后的增速顯著地高于降準(zhǔn)之前的增速,這種貸款增速的時(shí)間差異是否也源于“三農(nóng)”的其他融資渠道的支持呢？為此,本部分引入民間借貸變量,以考察定向降準(zhǔn)釋放的流動(dòng)性是否通過其他渠道流入目標(biāo)企業(yè),以分析定向降準(zhǔn)政策的隱性傳遞渠道。

企業(yè)融資以銀行貸款為主,由于銀行信貸的可得性受限以及資本市場(chǎng)的高門檻,民間借貸市場(chǎng)便成為“三農(nóng)”和小微企業(yè)的另一個(gè)主要融資渠道。基于此,為進(jìn)一步分析定向降準(zhǔn)政策失效的原因,將民間借貸變量引入方程,作為定向降準(zhǔn)政策隱性傳遞渠道的變量。

表7 引入民間借貸的檢驗(yàn)

表7的回歸結(jié)果中,wz代表民間借貸市場(chǎng)的利率指數(shù),以溫州民間借貸綜合指數(shù)表示,g代表溫州指數(shù)與h的交互項(xiàng),表示定向降準(zhǔn)釋放的流動(dòng)性是否通過民間借貸流入目標(biāo)企業(yè)。根據(jù)分企業(yè)規(guī)?；貧w結(jié)果,民間借貸利率與企業(yè)貸款規(guī)模呈正的顯著相關(guān)性,即民間借貸利率越高,企業(yè)更傾向于銀行借款。另外,從交互變量來看,g為正但不具有顯著性,可見定向降準(zhǔn)釋放的流動(dòng)性既沒有通過銀行系統(tǒng)注入小微企業(yè)，也沒有通過民間借貸的方式進(jìn)入小微企業(yè)。行業(yè)分類回歸結(jié)果表明,提高民間借貸利率會(huì)減少企業(yè)對(duì)銀行的貸款需求,也說明定向降準(zhǔn)釋放的流動(dòng)性確實(shí)可以通過民間借貸的方式注入“三農(nóng)”。

依據(jù)表6和表7得到如下結(jié)論:(1)定向降準(zhǔn)釋放的流動(dòng)性既沒有通過銀行體系也沒有通過民間借貸體系流入小微企業(yè)。對(duì)小微企業(yè)而言,缺乏引導(dǎo)資金流入的途徑;(2)定向降準(zhǔn)釋放的流動(dòng)性通過民間借貸流入“三農(nóng)”,但民間借貸市場(chǎng)的利率普遍較高,這無疑會(huì)加重“三農(nóng)”的資金負(fù)擔(dān)。對(duì)“三農(nóng)”而言,信貸引導(dǎo)途徑無效,而民間借貸途徑有效。

五、總結(jié)及建議

創(chuàng)新宏觀調(diào)控手段,引導(dǎo)資金支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展,加強(qiáng)貨幣政策對(duì)國(guó)家產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的支持,無疑是中國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入“新常態(tài)”以后央行的重要職責(zé)。針對(duì)“三農(nóng)”和小微企業(yè)的定向降準(zhǔn)政策是央行為支持國(guó)家戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的重要宏觀調(diào)控手段。這種新型的宏觀調(diào)控手段是否能有效發(fā)揮政策效果尚存爭(zhēng)議。本文利用雙重差分模型,對(duì)定向降準(zhǔn)政策的政策效果以及政策失效的原因進(jìn)行了較為深入的研究。

從基本的計(jì)量分析結(jié)果來看,三種估計(jì)方法都表明定向降準(zhǔn)政策效果與政策預(yù)期存在較大的偏差。定向降準(zhǔn)的政策非但沒有將釋放的流動(dòng)性注入目標(biāo)企業(yè),反而導(dǎo)致更多的流動(dòng)性流入其他企業(yè)和行業(yè)。穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了基本計(jì)量分析的結(jié)論。從持續(xù)定向降準(zhǔn)的政策效果來看,后續(xù)實(shí)施的定向降準(zhǔn)政策非但沒有糾正之前的實(shí)際政策效果與預(yù)期政策效果的偏離,反而使得偏離的程度加劇。從定向降準(zhǔn)的政策引導(dǎo)途徑分析來看,定向降準(zhǔn)政策實(shí)施的載體——中小商業(yè)銀行并沒有向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)發(fā)放更多的貸款,說明定向降準(zhǔn)政策釋放的流動(dòng)性沒有通過信貸渠道進(jìn)入實(shí)體經(jīng)濟(jì),即傳導(dǎo)途徑是失效的。從定向降準(zhǔn)政策的替代效應(yīng)分析來看,只有“三農(nóng)”得到了資金支持。因此本文推測(cè)定向降準(zhǔn)政策釋放的流動(dòng)性大部分沒有流向目標(biāo)企業(yè),政策預(yù)期效果沒有達(dá)到。

根據(jù)實(shí)證研究的結(jié)論,提出如下政策建議:(1)建立配套政策體系,引導(dǎo)資金精準(zhǔn)流入。定向降準(zhǔn)政策向經(jīng)濟(jì)社會(huì)釋放了額外的流動(dòng)性,這種流動(dòng)性的使用權(quán)由商業(yè)銀行控制,如何引導(dǎo)商業(yè)銀行將資金用于支持“三農(nóng)”和小微企業(yè)的發(fā)展是發(fā)揮政策效果的關(guān)鍵。政府應(yīng)建立相關(guān)的配套政策,以確保資金有效流向“三農(nóng)”和小微企業(yè)等實(shí)體經(jīng)濟(jì)。例如通過建立相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償機(jī)制,對(duì)“三農(nóng)”貸款和小微企業(yè)貸款制定更寬容的不良貸款容忍度等。(2)在實(shí)施數(shù)量型定向調(diào)控政策的同時(shí),注重價(jià)格型定向調(diào)控政策的作用。數(shù)量型定向調(diào)控政策雖然提供了更多的流動(dòng)性,但無法直接降低資金成本。建議參考?xì)W美國(guó)家定向調(diào)控的經(jīng)驗(yàn),在向政策目標(biāo)釋放流動(dòng)性的同時(shí),注重貸款利率的降低,從而使釋放的流動(dòng)性能真正支持目標(biāo)企業(yè)的發(fā)展。(3)加強(qiáng)監(jiān)管,確保定向降準(zhǔn)釋放資金的專用性。之前的定向降準(zhǔn)政策無法監(jiān)控額外釋放的流動(dòng)性的最終去向。因此,可以考慮要求符合降準(zhǔn)條件的商業(yè)銀行對(duì)額外增加的可貸金額建立專門的管理賬簿,記錄資金流向,確保定向降準(zhǔn)釋放的流動(dòng)性不進(jìn)入產(chǎn)能過剩行業(yè),為“三農(nóng)”和小微企業(yè)獲得流動(dòng)性建立專門的渠道。

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(責(zé)任編輯:原 蘊(yùn))

The Effect of China’s Targeted Reserve Adjustment Policy——The Empirical Study Using the DID Model

LI Qi

(Chongqing Operations Office of PBC, Chongqing 401147, China)

This paper uses the difference in difference(DID) model to analyze the effect of targeted reserve adjustment policy, and based on it, explores the lasting effect and transition mechanism of such policy. The results are as follows: (1) Extra liquidity released by targeted RRR cut policy hasn’t precisely flown into target enterprises or industries. (2) Continuous implementation of the policy hasn’t improved the effect of the original policy. (3) Using the targeted reserve adjustment policy to conduct targeted guidance via commercial banks proves to be invalid. In the last part, this paper puts forward several suggestions regarding the supporting policies, the change of the targeted regulation concept and positive guidance, etc.

Targeted Reserve Adjustment; Monetary Policy; Three Agriculture; Small Business; DID Model

2016-01-19

黎齊(1989-),男,江西九江人,中國(guó)人民銀行重慶營(yíng)業(yè)管理部經(jīng)濟(jì)師。

F822.0

A

1004-4892(2017)04-0037-10