張旭渡

內(nèi)容摘要：2012年以后，我國(guó)經(jīng)濟(jì)步入“新常態(tài)”，貨幣供給減少，經(jīng)濟(jì)增速放緩。經(jīng)濟(jì)增速放緩是否與貨幣供給減少相關(guān)聯(lián)、中央銀行的貨幣政策是否會(huì)沖擊實(shí)體經(jīng)濟(jì)等問(wèn)題引起了學(xué)界對(duì)我國(guó)銀行“信貸渠道”的重新思考。本文依據(jù)傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)的理論，提出兩個(gè)假說(shuō)，即中央銀行的信貸緊縮減少商業(yè)銀行的信貸資金供給和商業(yè)銀行信貸資金供給的減少對(duì)企業(yè)投資的影響。利用我國(guó)有融資需求的上市公司為樣本，建立適當(dāng)?shù)哪Ｐ停?yàn)證了兩個(gè)假說(shuō)的適當(dāng)性。結(jié)果表明：當(dāng)前我國(guó)貨幣政策的商業(yè)銀行“信貸渠道”依然顯著的存在。與宏觀層面或銀行層面研究“信貸渠道”不同，在嚴(yán)格區(qū)控制需求變量時(shí)，從微觀的企業(yè)層面展開(kāi)“信貸渠道”研究，證實(shí)了銀行“信貸渠道”的存在結(jié)論。

關(guān)鍵詞：信貸渠道 貨幣政策 企業(yè)融資

相關(guān)文獻(xiàn)綜述

貨幣政策沖擊可能存在“信貸可得性渠道”的研究可追朔至19世紀(jì)50年代（Roosa，1951），直到布蘭德（1988）、Bernanke和Gertler（1995）、伯南克（2007）正式將這一研究拓展為貨幣政策傳導(dǎo)的“信貸渠道”。國(guó)內(nèi)外對(duì)該問(wèn)題的研究主要從宏觀層面、商業(yè)銀行層面以及微觀的公司層面展開(kāi)。

宏觀層面，學(xué)者運(yùn)用美國(guó)1961-1989年29年的數(shù)據(jù)，Bernank和Blinder（1992）對(duì)商業(yè)銀行的“信貸渠道”進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)貨幣政策緊縮后的半年內(nèi)，商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)并沒(méi)有發(fā)生明顯的變化，但商業(yè)銀行儲(chǔ)備資產(chǎn)債券卻減少了；半年后，商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)逐步下降，伴隨美國(guó)失業(yè)率的上升。據(jù)此他們認(rèn)為，貨幣緊縮影響了實(shí)體經(jīng)濟(jì)需求，銀行“信貸渠道”對(duì)于美國(guó)是存在的。承接Bernank和Blinder（1992）的研究，Oliner和Rudebusch（1995、1996）認(rèn)為，Bernank和Blinder（1992）的研究并不能證明“信貸渠道”的存在，相反，可能是“利率渠道”在發(fā)揮作用。因?yàn)樨泿啪o縮導(dǎo)致利率上升，降低實(shí)體經(jīng)濟(jì)的需求，引起失業(yè)率的增加。Bernank和Blinder（1992）的研究中沒(méi)有能夠有效識(shí)別銀行信貸資產(chǎn)變化是來(lái)自貨幣政策沖擊，還是來(lái)自需求沖擊成為受到質(zhì)疑的重要原因。Kashyap，Stein和Wilcox（1993）創(chuàng)造性地解決了這個(gè)問(wèn)題，其思路是對(duì)來(lái)自企業(yè)外部的融資，分為商業(yè)銀行的信貸資金提供和金融市場(chǎng)上債券等資金提供兩部分。其觀察貨幣政策沖擊，對(duì)兩類資金在外部融資中的占比變化來(lái)判斷銀行信貸是否受到影響，確定“信貸渠道”是否存在。具體來(lái)說(shuō)，如果信貸額度的變化來(lái)自需求，則債券的額度也會(huì)發(fā)生相應(yīng)的變化，但兩類融資所占比例基本不變；如果信貸額度變化來(lái)自貨幣政策沖擊（如緊縮），則對(duì)資金的需求會(huì)轉(zhuǎn)向債券市場(chǎng)，減少信貸在融資中所占的比例，但這一研究還是遭到了Oliner和Rudebusch（1996）的質(zhì)疑。Kashyap，Stein和Wilcox（1993）使用宏觀加總數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)存在如下問(wèn)題：一是相比于大企業(yè)，小企業(yè)的融資更加依賴于商業(yè)銀行信貸；二是小企業(yè)對(duì)資金需求較之于大企業(yè)更為敏感。因此需求減少可能導(dǎo)致小企業(yè)信貸比重的大幅度下降，從而影響宏觀加總數(shù)據(jù)，即使商業(yè)銀行信貸比重減少也不一定是貨幣政策緊縮造成的。

銀行層面，Kashyap和Stein（1995）意識(shí)到使用宏觀數(shù)據(jù)的缺陷，便轉(zhuǎn)而從個(gè)體銀行層面研究銀行“信貸渠道”問(wèn)題。他們認(rèn)為，貨幣政策的緊縮，導(dǎo)致商業(yè)銀行可獲得的存款減少，減少信貸資產(chǎn)。不同特征的商業(yè)銀行其信貸資產(chǎn)減少的規(guī)模是不一樣的。Kishan和Opiela（2000）、Altunbas（2009）的研究表明，商業(yè)銀行的規(guī)模、流動(dòng)性、資本充足率等微觀特征，影響商業(yè)銀行對(duì)貨幣政策沖擊的反應(yīng)。實(shí)際上這類研究關(guān)注的是商業(yè)銀行差異與貨幣供給之間的關(guān)系，著重點(diǎn)在商業(yè)銀行，不是實(shí)體經(jīng)濟(jì)中的企業(yè)投資和家庭消費(fèi)需求。因此對(duì)“信貸渠道”的研究就轉(zhuǎn)向微觀層面的企業(yè)。

企業(yè)層面，從企業(yè)的融資行為來(lái)研究“信貸渠道”問(wèn)題。Jimenez（2012）等的研究揭示了貨幣政策緊縮降低了企業(yè)從商業(yè)銀行獲得信貸批準(zhǔn)的概率，還受到了資本充足率等商業(yè)銀行因素的影響；Becker和Ivashina（2014）的研究發(fā)現(xiàn)信貸供給對(duì)企業(yè)投資決策有重要影響。本文從企業(yè)層面對(duì)“信貸渠道”展開(kāi)研究，與已有的企業(yè)層面的研究形成互補(bǔ)；同時(shí)本文的研究采用了Kashyap，Stein，Wilcox（1993）類似的研究方法，數(shù)據(jù)來(lái)源于獲得融資需求的上市公司。實(shí)際是研究有資金需求背景下，商業(yè)銀行信貸比重是否受到貨幣政策沖擊，規(guī)避了Oliner和Rudebusch的批評(píng)。

理論預(yù)期與研究思路

“銀行信貸”是否存在？按照Bernank和Blinder（1988）等建立的研究模型，至少依賴于兩個(gè)環(huán)節(jié)。首先是貨幣政策沖擊能夠有效傳導(dǎo)到商業(yè)銀行；其次是商業(yè)銀行對(duì)貨幣政策沖擊的反應(yīng)能夠有效影響企業(yè)的投資決策。這兩個(gè)環(huán)節(jié)缺一不可。結(jié)合到我國(guó)金融運(yùn)行的實(shí)際，一般來(lái)說(shuō)，央行的貨幣政策沖擊（如提高法定存款準(zhǔn)備金率，發(fā)售票據(jù)等公開(kāi)市場(chǎng)操作等），會(huì)引起商業(yè)銀行資金供給緊張。因此提出以下預(yù)期：

預(yù)期一：貨幣政策沖擊能夠影響商業(yè)銀行信貸供給。緊縮性的貨幣政策導(dǎo)致商業(yè)銀行信貸資金的減少，迫使部分企業(yè)融資轉(zhuǎn)向債券、票據(jù)等直接融資工具。表現(xiàn)為信貸融資在整個(gè)企業(yè)融資中的比重下降。為了驗(yàn)證這一預(yù)期的合理性，需要關(guān)注兩個(gè)指標(biāo)：

一是貨幣政策沖擊的測(cè)度。本文采用張雪蘭、何德旭（2012）使用“實(shí)際利率對(duì)Talor ruler擬合值的偏離代表貨幣政策松緊”的方法。具體來(lái)說(shuō)，就是用Shibior與CPI的差值代表實(shí)際利率；對(duì)季度GDP使用HP濾波的方法，獲得季度潛在GDP，獲得季度GDP的產(chǎn)出缺口。考慮到我國(guó)央行貨幣政策實(shí)施過(guò)程中，對(duì)物價(jià)上漲和金融市場(chǎng)利率同樣關(guān)注，在獲取Taylor擬合值時(shí)，各賦予50%，50%的權(quán)重，獲得了代表貨幣政策沖擊的Pt值。

二是資金來(lái)源的測(cè)度。本文借鑒Becker，Ivashina（2014）的研究方法，對(duì)公司融資設(shè)定一個(gè)虛擬的二元指標(biāo)。把獲得外部信貸融資記為Fi=1，獲得債券、票據(jù)等直接融資記為Fi=0；結(jié)合以上數(shù)據(jù)，本文建立線性回歸模型（1）：endprint

Fit=Ci+a1Pt+a2Xi，t-1+εi，t （1）

其中，Pt為貨幣政策沖擊。Pt越小，表示貨幣政策越寬松，Pt越大，貨幣政策緊縮的程度越大。Xi，t-1為公司個(gè)體層面的控制變量，如企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)收益率等，處理方法參考王義中、宋敏等（2014）。

如果回歸的結(jié)果Pt的系數(shù)ai為正數(shù)，Pt增大，則Fit的取值越趨向1，說(shuō)明企業(yè)越容易獲得商業(yè)銀行信貸支持；Pt的系數(shù)a1為負(fù)數(shù)，Pt增大，則Fit的取值越趨向0，說(shuō)明企業(yè)更容易獲得債券、票據(jù)等融資。即a1為負(fù)數(shù)，說(shuō)明緊縮的貨幣政策將迫使企業(yè)融資更多的轉(zhuǎn)向債券市場(chǎng)，預(yù)期一的假定成立。

“貨幣渠道”的存在，還依賴于商業(yè)銀行信貸資金變化是否會(huì)影響企業(yè)與家庭的投資、消費(fèi)。一般來(lái)說(shuō)，商業(yè)銀行信貸充裕，企業(yè)或者家庭從商業(yè)銀行獲取信貸資金越容易；反之，商業(yè)銀行資金緊張，較難獲得商業(yè)銀行信貸資金。因此得到預(yù)期二：

預(yù)期二：銀行信貸資金的可得性影響企業(yè)的投資。如果企業(yè)越容易獲得商業(yè)銀行信貸支持，則投資率就越高；反之，投資率較低。為了驗(yàn)證這一預(yù)期，需要關(guān)注兩個(gè)指標(biāo)：

一是商業(yè)銀行信貸資金的可得性。本文使用模型（1）中的擬合值Fit來(lái)表示。Fit越大，表示越容易從商業(yè)銀行獲得貸款。這一思路也是參考了Konchitchki和Patatoukas（2014）。不直接帶入變量值1或者0，為了防止內(nèi)生性問(wèn)題帶來(lái)的困擾。

二是企業(yè)投資率的衡量。本文采用新增投資額與初始固定資產(chǎn)的比值作為企業(yè)投資率的指標(biāo)。

在上述兩個(gè)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，本文建立模型（2）：

Iit=C2+b1Fit+b2Xi，t-1+εi，t （2）

其中，Iit為企業(yè)的投資率；Fit為信貸資金的可得性。Fit其取值來(lái)自于模型（1）擬合的結(jié)果，而不是初始值0或1。其他變量與模型（1）相同。

如果回歸的結(jié)果Fit的系數(shù)b1為正，說(shuō)明隨著Fit的增加（商業(yè)銀行信貸可得性增加），Iit就會(huì)增加，即投資增加。則預(yù)期二結(jié)論成立；反之，預(yù)期二不成立。

如果a1為負(fù)數(shù)，b1為正數(shù)可以獲得顯著驗(yàn)證，則可以認(rèn)為“貨幣渠道”在我國(guó)是真實(shí)存在的。

數(shù)據(jù)來(lái)源與實(shí)證分析

（一）樣本數(shù)據(jù)來(lái)源

本文樣本來(lái)自于上海和深圳交易所掛牌交易、有外部融資（債券或銀行信貸）的上市企業(yè)（金融企業(yè)除外）?？紤]到數(shù)據(jù)的可得性和經(jīng)濟(jì)周期等因素，采用上市公司的季度數(shù)據(jù)。我國(guó)傳統(tǒng)金融體系一直以商業(yè)銀行為主體，企業(yè)資金來(lái)源一直依賴商業(yè)銀行信貸，直到2005年第2季度，上市公司才被允許以市場(chǎng)發(fā)行方式進(jìn)入銀行間債券市場(chǎng)獲取債務(wù)融資；2008年，放開(kāi)了上市公司的中期票據(jù)和超短期融資券。至此企業(yè)才有可能在商業(yè)銀行信貸與債券市場(chǎng)融資中做出調(diào)整和轉(zhuǎn)換。因此，樣本選擇期間為2005年第2季度-2015年第4季度。本文使用的數(shù)據(jù)來(lái)自于CSMAR銀行貸款數(shù)據(jù)庫(kù)、Wind數(shù)據(jù)庫(kù)和上市公司的相關(guān)財(cái)務(wù)報(bào)表。

（二）樣本數(shù)據(jù)處理

融資數(shù)據(jù)處理。首先，從CSMAR銀行貸款數(shù)據(jù)庫(kù)中篩選出我國(guó)A股上市公司中非金融類企業(yè)的信貸記錄，對(duì)于同一季度有多次信貸記錄的企業(yè)，只記一次，整理出公司-季度的貸款面板數(shù)據(jù)。共計(jì)獲得了14995個(gè)觀測(cè)值。

其次，從Wind數(shù)據(jù)庫(kù)中獲得2005年第2季度-2015年第4季度的債券融資記錄（不含金融類企業(yè)）2931次，債券融資包括企業(yè)債、公司債、定向發(fā)行工具、超短期融資券、中期票據(jù)等非銀行信貸融資。對(duì)于同一季度，有多次非銀行信貸融資記錄的，只記錄一次；這樣獲得了2411個(gè)公司-季度面板數(shù)據(jù)。

最后，把前面兩次獲得的數(shù)據(jù)，按照公司-季度整合成為一個(gè)面板數(shù)據(jù)集，獲得14023個(gè)公司-季度觀察值。注意，在同一季度中既有信貸融資，又有債券融資的樣本，直接剔除。

因?yàn)檫@類企業(yè)基本不受到融資約束，即不受到貨幣政策沖擊的影響。在模型中，可能涉及到的固定資產(chǎn)規(guī)模（PPE）、資產(chǎn)回報(bào)率（ROA）等數(shù)據(jù)來(lái)源于上市公司財(cái)務(wù)報(bào)表或是Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。參考大多數(shù)學(xué)者的處理方法，固定資產(chǎn)規(guī)模取固定資產(chǎn)凈值的自然對(duì)數(shù)（LnPPE），資產(chǎn)回報(bào)率取單季度資產(chǎn)收益率（ROA），在模型回歸模型中，上述兩個(gè)變量也均取滯后一期處理（Becker和Ivashina，2014）。

（三）描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

對(duì)模型中的相關(guān)變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。Fit的均值為0.86，意味著企業(yè)86%采用商業(yè)銀行信貸融資，而14%左右采用了債券等直接融資方式，反映出我國(guó)上市公司融資以商業(yè)銀行信貸融資為主。Iit的均值為1.4%，反映了我國(guó)投資率水平。

（四）模型回歸結(jié)果分析

本文對(duì)模型（1）的回歸結(jié)果如表2所示，貨幣政策沖擊變量的系數(shù)為負(fù)值，且該估計(jì)量在1%的水平下是顯著的。說(shuō)明貨幣緊縮時(shí)，上市公司獲得商業(yè)銀行信貸的概率會(huì)下降，轉(zhuǎn)向債券融資的概率會(huì)上升。值得注意的是，由于回歸采用的樣本都是有融資需求的，所以可以證明這種轉(zhuǎn)向不是需求造成的，而是貨幣政策沖擊帶來(lái)的，充分證實(shí)預(yù)期一是合理的。

貨幣政策沖擊系數(shù)的大小同樣也具有一定經(jīng)濟(jì)含義。Tayor rule擬合的真實(shí)利率每偏離一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，從商業(yè)銀行獲得貸款的概率下降0.29%。

在回歸模型（1）中，加入公司層面的控制變量，如資產(chǎn)回報(bào)率、固定資產(chǎn)規(guī)模等因子也會(huì)顯著影響商業(yè)銀行信貸的可得性。這與實(shí)際情況相符合。如規(guī)模大的企業(yè)容易獲得商業(yè)銀行信貸，而中小企業(yè)相對(duì)較難。但這不是本文研究的重點(diǎn)，在此不再贅述。

考慮到結(jié)論的嚴(yán)謹(jǐn)性，提出一種可能：貨幣緊縮政策沖擊，導(dǎo)致債券市場(chǎng)資金供給面更加寬松，而不是商業(yè)銀行信貸資金供給緊張，是否會(huì)促使企業(yè)融資轉(zhuǎn)向債券融資？張夢(mèng)云、雷文妮等（2016）的研究認(rèn)為這與企業(yè)投資率下降和債券市場(chǎng)利率走高是互相矛盾的，否認(rèn)了這種假設(shè)的合理性。

本文對(duì)模型（2）的回歸結(jié)果如表3所示。Fit是模型（1）回歸的擬合值。其系數(shù)在5%的水平下顯著為正值，說(shuō)明商業(yè)銀行信貸獲得可能性增加，引起企業(yè)的投資率增加；反之緊縮貨幣政策沖擊將導(dǎo)致企業(yè)投資率的下降。這也反證了緊縮性貨幣政策并沒(méi)有導(dǎo)致債券市場(chǎng)資金寬松和企業(yè)融資偏好的改變，否則，企業(yè)投資率就不會(huì)下降。

Fit的系數(shù)值為0.085，意味著商業(yè)銀行信貸融資可能性每上升一個(gè)點(diǎn)，則企業(yè)增加投資的可能性上升8.5個(gè)點(diǎn)。反映了商業(yè)銀行信貸融資的確能夠影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)企業(yè)投資。預(yù)期二也是合理的。

結(jié)論

貨幣政策沖擊對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響是通過(guò)“利率渠道”還是“貨幣渠道”發(fā)揮作用，對(duì)貨幣政策的制定至關(guān)重要。本文在綜合分析國(guó)內(nèi)外對(duì)貨幣傳導(dǎo)“信貸渠道”研究發(fā)現(xiàn)：從宏觀層面、銀行層面和企業(yè)層面展開(kāi)的研究雖多，但都沒(méi)有權(quán)威的結(jié)論。本文立足于企業(yè)層面，從我國(guó)A股上市公司中挑選出具有融資需求的非金融企業(yè)作為樣本，建立相應(yīng)的公司-季度面板數(shù)據(jù)。在理論分析基礎(chǔ)上，提出兩個(gè)預(yù)期，闡述商業(yè)銀行“信貸渠道”可能是存在的。而實(shí)證的檢驗(yàn)支持了這一結(jié)論。即貨幣政策沖擊，影響商業(yè)銀行信貸資金供給，進(jìn)而影響企業(yè)投資。

參考文獻(xiàn)：

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