李海央

(西南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院， 重慶 400715)

一、前 言

2008年金融危機(jī)爆發(fā)至今，世界經(jīng)濟(jì)步入深度調(diào)整和轉(zhuǎn)型發(fā)展期，在這一期間，金融危機(jī)前期累積的泡沫和風(fēng)險(xiǎn)在緩慢消化，同時(shí)拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的新舊動(dòng)力面臨轉(zhuǎn)換接續(xù)，整體來(lái)看，世界經(jīng)濟(jì)仍處于弱復(fù)蘇周期內(nèi)。加之國(guó)際貿(mào)易格局持續(xù)分化、金融市場(chǎng)動(dòng)蕩、地緣政治局勢(shì)緊張、恐怖主義威脅等不確定性因素都將影響消費(fèi)者和投資者的信心，抑制國(guó)際間經(jīng)貿(mào)往來(lái)進(jìn)而導(dǎo)致世界經(jīng)濟(jì)持續(xù)低迷的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，在此背景下中國(guó)的出口貿(mào)易形勢(shì)不容樂(lè)觀，此為“外患”；與此同時(shí)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)也面臨粗放式投資型增長(zhǎng)模式不可持續(xù)、資源環(huán)境約束持續(xù)增強(qiáng)、結(jié)構(gòu)調(diào)整壓力不斷加大等嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。近年來(lái)，我國(guó)各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)宏觀參數(shù)在外需疲軟、內(nèi)需不足及深層次結(jié)構(gòu)扭曲等力量的聯(lián)合作用下持續(xù)回落，經(jīng)濟(jì)總體下行壓力面臨持續(xù)加大態(tài)勢(shì)，此乃“內(nèi)憂(yōu)”?！皟?nèi)憂(yōu)外患”語(yǔ)境下中國(guó)經(jīng)濟(jì)趨冷態(tài)勢(shì)的紓困解難之法在于經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)引擎的合理調(diào)協(xié)與轉(zhuǎn)換，消費(fèi)驅(qū)動(dòng)型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式的核心在于提振消費(fèi)以穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)?；诖?，央行順應(yīng)市場(chǎng)之舉——消費(fèi)信貸政策的研究廣受關(guān)注，本文將研究視角定位于消費(fèi)信貸政策的實(shí)施對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)型的傳導(dǎo)效應(yīng)如何，以圖為消費(fèi)信貸政策的制定與實(shí)施提供一定的借鑒與參考。

二、文獻(xiàn)綜述

對(duì)消費(fèi)信貸政策傳導(dǎo)及其相關(guān)效應(yīng)的研究，國(guó)內(nèi)外學(xué)者多是基于貨幣政策傳導(dǎo)中的信貸傳導(dǎo)渠道的角度展開(kāi)的。最早的研究可以追溯到Roosa Roosa,R.V., ,in , , : ,New York:Macmillan,1951,pp.270-295. 提出的信貸可得性理論，他論證了利率政策的有效性及作用于經(jīng)濟(jì)的途徑(影響借款人成本和改變貸款人信貸可得性)。1957年，為全面調(diào)查貨幣和信用體系的作用及運(yùn)行狀況，以便為貨幣政策提供理論證據(jù)，英國(guó)成立了貨幣體系運(yùn)行研究委員會(huì)，該委員會(huì)于1959年發(fā)布的《拉德克里夫報(bào)告》中，進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了利率變動(dòng)的流動(dòng)性效應(yīng)，直接把流動(dòng)性作為貨幣政策傳遞的中介變量，報(bào)告提出新的傳導(dǎo)機(jī)制可以如下表述：貨幣供應(yīng)量↑→利率↓→流動(dòng)性↑→社會(huì)支出總規(guī)?！a(chǎn)出↑。Stiglitz & Weiss Stiglitz,J.E.,Weiss,A.,“Credit Rationing in Markets with Imperfect Information”, ,Vol.71,No.3,1981,pp.393-410.提出，利率渠道和資產(chǎn)價(jià)格渠道的前提假設(shè)是健全的市場(chǎng)機(jī)制與信息對(duì)稱(chēng)，然而實(shí)際上市場(chǎng)是存在缺陷并且信息不對(duì)稱(chēng)的，因而在一般的利率傳導(dǎo)渠道之外還存在其他貨幣政策傳導(dǎo)渠道，并據(jù)此提出了均衡信貸配給理論。Bernanke & Blinder Bernanke,B.S.,Blinder,A.S.,“Credit, Money, and Aggregate Demand”, ,Vol.78,No.2,1988,pp.435-439. 拓展了傳統(tǒng)的IS-LM模型，將信貸要素加入到傳統(tǒng)的IS-LM模型中。研究發(fā)現(xiàn)，中央銀行通過(guò)提高或降低商業(yè)銀行存款準(zhǔn)備金的方式來(lái)調(diào)整貨幣政策，商業(yè)銀行可貸資金受到影響，導(dǎo)致依賴(lài)銀行貸款進(jìn)行生產(chǎn)的企業(yè)與個(gè)人受到流動(dòng)性約束，最后影響至實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出。Bernanke & Blinder的研究強(qiáng)調(diào)了銀行在信貸市場(chǎng)中發(fā)揮的作用，這種渠道便是銀行信貸渠道。在銀行信貸渠道的研究基礎(chǔ)上，Bernanke & Gertler Bernanke,B.S.,Gertler,M.,“Agency Costs, Net Worth, and Business Fluctuations”, ,Vol.79,No.1,1989,pp.14-31. 進(jìn)一步提出了資產(chǎn)負(fù)債表渠道，該渠道下貨幣政策通過(guò)影響借款人的資產(chǎn)凈值和授信能力，從而影響到銀行對(duì)其給予的授信，并影響到借款人的生產(chǎn)和消費(fèi)活動(dòng)，達(dá)到貨幣政策傳導(dǎo)作用。

從實(shí)證分析與計(jì)量方法的應(yīng)用角度看，可以歸納為以下幾種：第一，多元線性回歸模型。Friedman & Schwartz Friedman,M.,Schwartz,A.J., ,1867-1960,Princeton: Princeton University Press,1963,pp.592-638. 通過(guò)對(duì)美國(guó)1867—1960年間的數(shù)據(jù)進(jìn)行傳統(tǒng)的計(jì)量回歸分析，研究結(jié)論認(rèn)為貨幣供應(yīng)量增長(zhǎng)率的變動(dòng)是造成經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)的主要因素，并認(rèn)為貨幣政策的傳導(dǎo)過(guò)程直接且迅速。Karras Karras,G.,“Openness and the Effects of Monetary Policy”, ,Vol.18,No.1,1999,pp.13-26.等學(xué)者也從不同角度運(yùn)用多元線性回歸模型對(duì)貨幣政策的傳導(dǎo)效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。第二，VAR模型、擴(kuò)展模型及脈沖響應(yīng)函數(shù)。Granger Granger,C.W.J.,“Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-Spectral Methods”,,Vol.37,No.3,1969,pp.424-438. 從計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度提出了因果關(guān)系的定義，在此基礎(chǔ)上，Sims Sims,C.A.,“Money, Income, and Causality”, ,Vol.62,No.4,1972,pp.540-552. Sims,C.A.,“Macroeconomics and Reality”,,Vol.48,No.1,1980,pp.1-48. 進(jìn)一步應(yīng)用了向量自回歸模型(VAR)于貨幣政策變量對(duì)實(shí)際產(chǎn)出變量的作用效率研究，區(qū)別于傳統(tǒng)計(jì)量回歸分析模型的是，VAR模型不假設(shè)變量之間先驗(yàn)的理論關(guān)系，可以直接使用真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而使該方法的易用性大大提升。而且，在VAR模型一般分析的基礎(chǔ)上還可以計(jì)算脈沖響應(yīng)函數(shù)，進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析，以此考察來(lái)自隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊對(duì)內(nèi)生變量當(dāng)前和未來(lái)取值的影響，以及可以結(jié)合方差分解分析各信息對(duì)模型內(nèi)生變量的解釋度與貢獻(xiàn)率。具有代表性的研究是Bernanke & Blinder Bernanke,B.S.,Blinder,A.S.,“The Federal Funds Rate and the Channels of Monetary Transmission”, ,Vol.82,No.4,1992,pp.901-921.運(yùn)用VAR模型探討美國(guó)貨幣政策的傳導(dǎo)機(jī)制，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，聯(lián)邦基金利率對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的動(dòng)態(tài)影響最為明顯。此外，Dhakal et al. Dhakal,D.,Kandil,M.,Sharma,S.C.,“Causality between the Money Supply and Share Prices: A VAR Investigation”, ,Vol.32,No.3,1993,pp.52-74. 、Kamin & Rogers Kamin,S.B.,Rogers,J.H.,“Output and the Real Exchange Rate in Developing Countries: An Application to Mexico”, ,Vol.61,No.1,2000,pp.85-109. 等學(xué)者的研究中都應(yīng)用了VAR模型。近年的研究中，VAR擴(kuò)展模型成為貨幣政策傳導(dǎo)效率研究的重要工具，其中包括結(jié)構(gòu)向量自回歸模型(SVAR)、貝葉斯向量自回歸模型(BVAR)、面板向量自回歸模型(PVAR)、時(shí)變參數(shù)向量自回歸模型(TVP-VAR)和因子增廣向量自回歸模型(FAVAR)等。第三，動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡模型。Kydland & Prescott Kydland,F.E.,Prescott,E.C.,“Time to Build and Aggregate Fluctuations”,,Vol.50,No.6,1982,pp.1345-1370.構(gòu)造動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡模型(DSGE)對(duì)經(jīng)濟(jì)周期予以研究，新凱恩斯DSGE框架下該模型采用優(yōu)化各行為主體決策的方法，即在家庭最大化其效用、廠商最大化其利潤(rùn)的假設(shè)下得到各主體行為方程，該模型逐漸完善并成為了分析宏觀經(jīng)濟(jì)的有力工具。Mccallum & Nelson Mccallum,B.T.,Nelson,E.,“Nominal Income Targeting in an Open-Economy Optimizing Model”, ,Vol.43,No.3,1999,pp.553-578. 等學(xué)者在貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制的相關(guān)研究中應(yīng)用了此模型。

國(guó)內(nèi)研究中，蔣瑛琨等指出20世紀(jì)90年代以來(lái)穩(wěn)定物價(jià)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)逐步被確定為中國(guó)貨幣政策的最終目標(biāo)，貨幣供應(yīng)量逐步被確立為中國(guó)貨幣政策的中介目標(biāo)，但信貸規(guī)模仍然起到重要的中介目標(biāo)作用，實(shí)證研究結(jié)論表明貸款對(duì)通貨膨脹率和產(chǎn)出增長(zhǎng)目標(biāo)的影響最為顯著。王振山、王志強(qiáng)和朱正等也認(rèn)為信貸渠道是貨幣政策的主要傳導(dǎo)渠道，其傳導(dǎo)效率要優(yōu)于其他傳導(dǎo)渠道。陸虹應(yīng)用STR模型和LM統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法對(duì)信貸傳導(dǎo)渠道的非對(duì)稱(chēng)效應(yīng)和對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)影響進(jìn)行研究，結(jié)論認(rèn)為，信貸傳導(dǎo)渠道存在明顯不對(duì)稱(chēng)性特征，這種不對(duì)稱(chēng)性對(duì)我國(guó)不同地區(qū)的影響也差異顯著。姚余棟和李宏瑾利用總量融資結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)分析，提出中國(guó)確實(shí)存在貨幣政策傳導(dǎo)的信貸渠道，這一渠道存在的必要條件是金融市場(chǎng)信息不完全。同時(shí)，在貨幣條件趨緊的情形下，宏觀經(jīng)濟(jì)放緩過(guò)程中銀行信貸供給相對(duì)不足是客觀存在的。在計(jì)量模型的選擇上，隨著計(jì)量方法應(yīng)用的發(fā)展，更具科學(xué)性與適用性的模型越來(lái)越被學(xué)者所重視。有將基于經(jīng)濟(jì)、金融理論的變量之間的結(jié)構(gòu)性關(guān)系引入VAR模型的SVAR模型，用以捕捉整個(gè)傳導(dǎo)過(guò)程中的模型系統(tǒng)內(nèi)各個(gè)變量之間的即時(shí)結(jié)構(gòu)性關(guān)系(黃飛雪、王云；謝啟超；王曉芳等)。為了更好地刻畫(huà)我國(guó)貨幣傳導(dǎo)機(jī)制的時(shí)滯特征，可以應(yīng)用TVP-VAR模型，研究貨幣政策沖擊作用下傳導(dǎo)機(jī)制的動(dòng)態(tài)響應(yīng)(易曉溦；陳創(chuàng)練等)。為考量宏觀經(jīng)濟(jì)中更完整的經(jīng)濟(jì)信息，采用FAVAR模型便可以解決傳統(tǒng)VAR模型中的信息缺失而導(dǎo)致結(jié)果不可靠等問(wèn)題(沈悅等；尹力博、韓立巖；陶士貴、陳建宇)。為了更好地避免盧卡斯批判和政策的動(dòng)態(tài)不一致等問(wèn)題，則可以采用DSGE模型進(jìn)行傳導(dǎo)效率的分析(李松華；楊雪等)。

從現(xiàn)有研究對(duì)信貸傳導(dǎo)渠道的實(shí)證分析來(lái)看，應(yīng)用的計(jì)量模型較為多樣化，但仍然存在幾個(gè)問(wèn)題。第一，研究視角固化?，F(xiàn)有研究過(guò)度注重對(duì)何種渠道產(chǎn)生作用的貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制研究，而忽視了單一渠道更深層次的研究；并且多是將信貸政策納入到貨幣政策傳導(dǎo)的框架中予以研究，認(rèn)為信貸政策屬于貨幣政策的有機(jī)組成部分，包括央行、金融中介機(jī)構(gòu)、居民和企業(yè)三層經(jīng)濟(jì)主體，研究也多是針對(duì)三層經(jīng)濟(jì)主體的代理變量進(jìn)行實(shí)證分析。這也導(dǎo)致在研究中普遍將“信貸政策”乃至“消費(fèi)信貸政策”作為貨幣政策的構(gòu)成元素看待，勢(shì)必造成對(duì)研究細(xì)節(jié)的把控不足。這也導(dǎo)致對(duì)消費(fèi)信貸政策傳導(dǎo)機(jī)制的研究雖多，但是沒(méi)有形成統(tǒng)一且獨(dú)立的體系。在全新經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的挑戰(zhàn)與機(jī)遇下，我國(guó)消費(fèi)信貸政策的實(shí)施必然遇到更多的阻礙因素，因此更為深入地研究勢(shì)在必行。第二，研究方法單一。從實(shí)證方法上看，現(xiàn)有研究選擇較多的仍是傳統(tǒng)的VAR模型，近年來(lái)VAR擴(kuò)展模型、DSGE等模型雖然得到重視，但是應(yīng)用相對(duì)較少，研究方法的單一與固化不利于對(duì)相關(guān)研究的深入探討。第三，考察不夠全面。這主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面，其一是在現(xiàn)有研究中較少考慮信貸政策通過(guò)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、政治環(huán)境的影響，從而作用于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的過(guò)程，這也導(dǎo)致在現(xiàn)有研究中忽視了“傳導(dǎo)環(huán)體”這一重要信息，信息的缺失也使得實(shí)證結(jié)果缺乏可靠性；其二是現(xiàn)有研究中多是對(duì)信貸政策的代理變量與居民消費(fèi)行為的代理變量作相關(guān)關(guān)系檢驗(yàn)，僅僅從消費(fèi)信貸政策與居民消費(fèi)行為的相關(guān)關(guān)系方面考察消費(fèi)信貸政策傳導(dǎo)機(jī)制的有效性有失偏頗，消費(fèi)信貸政策最終作用于實(shí)體經(jīng)濟(jì)應(yīng)該是多方面的，從實(shí)體經(jīng)濟(jì)中不同方面的具體效應(yīng)來(lái)評(píng)價(jià)消費(fèi)信貸政策傳導(dǎo)機(jī)制的有效性顯然才更加準(zhǔn)確。第四，研究樣本過(guò)時(shí)?，F(xiàn)有研究多集中于1999年至2010年，研究數(shù)據(jù)的獲取年份也大多在2010年以前，研究斷層明顯，對(duì)當(dāng)前新常態(tài)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下的信貸政策制定是否仍有指導(dǎo)意義值得商榷。

三、概念辨析

經(jīng)濟(jì)金融領(lǐng)域“傳導(dǎo)機(jī)制”的概念是借鑒物理學(xué)原理并加以應(yīng)用的。對(duì)政策傳導(dǎo)機(jī)制的定義存在狹義與廣義兩種觀點(diǎn)：狹義觀點(diǎn)中，政策傳導(dǎo)機(jī)制是指為實(shí)現(xiàn)特定調(diào)控目標(biāo)，啟動(dòng)后的政策要素在一定環(huán)境下與各類(lèi)社會(huì)經(jīng)濟(jì)媒介體變量之間相互作用的過(guò)程，它側(cè)重于時(shí)間維度上政策要素的有序傳導(dǎo)，故也把它稱(chēng)為政策的時(shí)間傳導(dǎo)機(jī)制；廣義觀點(diǎn)中，政策傳導(dǎo)機(jī)制還應(yīng)包含空間維度上政策制定者向系列政策執(zhí)行者的縱向信息傳導(dǎo)過(guò)程，把它稱(chēng)為政策主體間的空間傳導(dǎo)機(jī)制(毛燕玲、肖教燎)。要對(duì)政策傳導(dǎo)機(jī)制進(jìn)行比較全面、深刻的認(rèn)識(shí)，應(yīng)首先對(duì)其傳導(dǎo)特性的機(jī)理進(jìn)行剖析(劉超等)，政策傳導(dǎo)機(jī)制概念模型根據(jù)動(dòng)力學(xué)理論可以作如下表述：

Inm

+1=

f

(

P

,

R

,

Tar

)

(1)

R

=

m

(

P

,

E

,

Inm

)

(2)

其中，

P

指政策變量集，如貨幣供應(yīng)年度計(jì)劃、信貸投向計(jì)劃等；

R

指政策媒介體變量集，為政策的具體負(fù)載和受體，如貸款額度、利率等；

Tar

指政策最終期望目標(biāo)集，是政策最終作用于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的變量變化呈現(xiàn)，如GDP、CPI、物價(jià)水平等；

Inm

指政策中介目標(biāo)集，具體含義是介于政策媒介體變量和終端目標(biāo)之間的各種社會(huì)經(jīng)濟(jì)響應(yīng)變量，如市場(chǎng)需求、房產(chǎn)購(gòu)置、勞動(dòng)力就業(yè)等；

E

是指政策環(huán)境系統(tǒng)，特指在政策實(shí)施過(guò)程中所涉及的社會(huì)經(jīng)濟(jì)宏觀條件；

m

和

f

分別表示媒介體反應(yīng)函數(shù)和政策傳導(dǎo)機(jī)制；

n

代表政策傳導(dǎo)環(huán)節(jié)，

n

=1,2,…,

N

；

Inm

=

Φ

，表示在政策傳導(dǎo)初始環(huán)節(jié)政策中介目標(biāo)集為空。

該政策傳導(dǎo)機(jī)制概念模型的深層含義可以理解為：消費(fèi)信貸政策的傳導(dǎo)系統(tǒng)可以解構(gòu)為傳導(dǎo)主體、傳導(dǎo)客體、傳導(dǎo)媒介體、傳導(dǎo)載體、傳導(dǎo)環(huán)體五種組分，本文將其傳導(dǎo)機(jī)制歸納為：在傳導(dǎo)環(huán)體(政治、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)環(huán)境等)下，傳導(dǎo)媒介體(信貸條件、消費(fèi)信貸貸款量、貸款強(qiáng)度等)貫通政策傳導(dǎo)各環(huán)節(jié)和其他組分，消費(fèi)信貸政策的制定主體(央行)借由傳導(dǎo)載體(法規(guī)、規(guī)章、規(guī)范性文件等)啟動(dòng)政策，消費(fèi)信貸政策的執(zhí)行主體(金融中介機(jī)構(gòu))調(diào)整貸款行為對(duì)傳導(dǎo)客體(居民)的作用引導(dǎo)，傳導(dǎo)客體調(diào)整自身市場(chǎng)行為實(shí)現(xiàn)中期目標(biāo)(消費(fèi))并最終作用于實(shí)體經(jīng)濟(jì)(經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng))。

四、計(jì)量模型

Sims提出的非限制性向量自回歸模型也稱(chēng)為簡(jiǎn)約式VAR模型，可以表述為：

Y

=

φ

(

L

)

Y

-1+

ν

(3)

上式中，

L

為滯后算子，

φ

(

L

)為滯后多項(xiàng)式矩陣。這一模型大量應(yīng)用于貨幣政策各傳導(dǎo)渠道的效率分析，但根據(jù)Sims Sims,C.A.,“Interpreting the Macroeconomic Time Series Facts: The Effects of Monetary Policy”, ,Vol.36,No.5,1992,pp.975-1000. 應(yīng)用于貨幣政策沖擊的實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，利用VAR模型的分析會(huì)出現(xiàn)“價(jià)格之謎”，這主要是囿于該模型中存在著變量缺失。變量缺失難以避免造成的信息損失使得估計(jì)結(jié)果一定程度上反映不完全，同時(shí)模型(3)還存在過(guò)度參數(shù)化的潛在問(wèn)題，導(dǎo)致估計(jì)的參數(shù)不穩(wěn)定，從而使得結(jié)果不穩(wěn)定。前文提到，消費(fèi)信貸政策傳導(dǎo)機(jī)制是作用于傳導(dǎo)環(huán)體(主要是經(jīng)濟(jì)環(huán)境)下的，從傳導(dǎo)環(huán)體的宏觀經(jīng)濟(jì)信息中提取共同因子，對(duì)因子建立VAR模型，相對(duì)而言能更好地平衡VAR模型(3)的過(guò)度參數(shù)化和信息不足問(wèn)題。Bernanke et al. Bernanke,B.S.,Boivin,J.,Eliasz,P.,“Measuring the Effects of Monetary Policy: A Factor-Augmented Vector Autoregressive (FAVAR) Approach”, ,Vol.120,No.1,2005,pp.387-422. 提出的FAVAR模型也正是基于這種思想，具體而言，假設(shè)

M

×1維的

Y

是研究者根據(jù)相關(guān)理論或研究目的選擇的可觀測(cè)關(guān)注變量；關(guān)注變量未包括，但富含經(jīng)濟(jì)信息且與

Y

的動(dòng)態(tài)變化相關(guān)的其他因素由不可觀測(cè)的

K

×1維共同因子

F

表征。因此，F(xiàn)AVAR模型可以具體表述為：

(4)

式(4)中，

Φ

(

L

)為

p

階滯后算子多項(xiàng)式，

ν

是均值為零、協(xié)方差矩陣為正定矩陣

Q

的擾動(dòng)向量，

Y

代表可觀測(cè)關(guān)注經(jīng)濟(jì)變量的向量，

F

表示不可觀測(cè)經(jīng)濟(jì)變量的向量?，F(xiàn)實(shí)中存在大量的經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列

X

，設(shè)其維數(shù)為

N

且

N

=

K

+

M

，如果其信息可以由維數(shù)較低的

F

和

Y

捕捉，那么由

F

和

Y

構(gòu)成的FAVAR模型則構(gòu)成一個(gè)完整的系統(tǒng)，但

F

的不可觀測(cè)性質(zhì)導(dǎo)致模型(4)不能被直接估計(jì)。鑒于此，假設(shè)時(shí)間序列

X

的信息可由不可觀測(cè)因子

F

和可觀測(cè)因子

Y

表述：

X

=

Λ

F

+

Λ

Y

+

e

(5)

五、實(shí)證分析

(一)變量選取與數(shù)據(jù)處理

由于2008年金融危機(jī)沖擊，盡管我國(guó)央行順應(yīng)形勢(shì)對(duì)貨幣政策、信貸政策基調(diào)進(jìn)行調(diào)整，但因?yàn)槲C(jī)沖擊強(qiáng)度、政策結(jié)果時(shí)滯性等多種因素影響，我國(guó)消費(fèi)信貸發(fā)展增速跌入低谷。2009年我國(guó)消費(fèi)信貸顯現(xiàn)復(fù)蘇跡象，各種消費(fèi)鼓勵(lì)政策組合出擊，我國(guó)消費(fèi)信貸政策正式邁入創(chuàng)新發(fā)展階段?；诖耍疚牡臉颖酒陂g選為2009年1月至2017年8月，數(shù)據(jù)資料來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、中經(jīng)網(wǎng)、WIND資訊、國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。

參照郭乃鋒等和He et al. He,Q.,Leung,P.H.,Chong,T.T.L.,“Factor-Augmented VAR Analysis of the Monetary Policy in China”, ,Vol.25,2013,pp.88-104. 的做法，宏觀經(jīng)濟(jì)信息集

X

的構(gòu)成中首先選擇79個(gè)國(guó)內(nèi)外宏觀經(jīng)濟(jì)變量的月度數(shù)據(jù)作為與關(guān)注變量相關(guān)的其他因素，對(duì)各項(xiàng)變量分類(lèi)為以下群組：(1)實(shí)際產(chǎn)出類(lèi)，包括汽車(chē)產(chǎn)量、原鹽產(chǎn)量和發(fā)電量等共26類(lèi)；(2)居民消費(fèi)類(lèi)，包括社會(huì)消費(fèi)品零售總額、商品零售總額和消費(fèi)者滿(mǎn)意指數(shù)等共7類(lèi)；(3)政府公共財(cái)政類(lèi)，包括公共財(cái)政收入和公共財(cái)政支出共2類(lèi)；(4)國(guó)際貿(mào)易類(lèi)，包括出口額、進(jìn)口額等共8類(lèi)；(5)股票市場(chǎng)類(lèi)，包括上證綜合收盤(pán)指數(shù)、深證綜合收盤(pán)指數(shù)等共4類(lèi)；(6)利率類(lèi)，包括同業(yè)拆借利率、間接債券回購(gòu)交易成交額等共6類(lèi)；(7)匯率類(lèi)，包括美元兌人民幣匯率、日元兌人民幣匯率和歐元兌人民幣匯率共3類(lèi)；(8)貨幣與信貸類(lèi)，包括流通中貨幣、狹義貨幣和廣義貨幣等共7類(lèi)；(9)通貨膨脹類(lèi)，包括居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、商品零售價(jià)格指數(shù)等共6類(lèi)；(10)建筑與房地產(chǎn)類(lèi)，包括房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)投資完成額、國(guó)房景氣指數(shù)等共4類(lèi)；(11)國(guó)際調(diào)查指數(shù)，包括亞洲五國(guó)、歐元區(qū)、美國(guó)工業(yè)信心指數(shù)與消費(fèi)者信心指數(shù)共6類(lèi)。除以上表征實(shí)體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀態(tài)的重要變量外，根據(jù)研究?jī)?nèi)容、目的與數(shù)據(jù)可得性，本文著重關(guān)注及構(gòu)造以下10個(gè)表征消費(fèi)信貸政策傳導(dǎo)過(guò)程與傳導(dǎo)結(jié)果的代理變量指標(biāo)(見(jiàn)表1)，與以上11組變量共同組成89維宏觀經(jīng)濟(jì)信息集

X

。

表1 變量的選取

表1中，分別選擇消費(fèi)信貸強(qiáng)度與借貸利差為代理變量表征消費(fèi)信貸傳導(dǎo)過(guò)程中信貸條件的變動(dòng)。其中，消費(fèi)信貸強(qiáng)度的構(gòu)建參照劇錦文、常耀中的計(jì)算方式：

CCI

=個(gè)人平均信貸/個(gè)人平均可支配收入，由于數(shù)據(jù)可得性的限制，本文中編制的

CCI

=(短期消費(fèi)性貸款+長(zhǎng)期消費(fèi)性貸款)/城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入。借貸利差在本文中的深層含義為對(duì)信貸條件的放寬，其構(gòu)建參照樊向前、戴國(guó)海的計(jì)算方法：

CS

=5年期住房貸款利率-銀行間2個(gè)月同業(yè)拆借加權(quán)平均利率。表征消費(fèi)信貸傳導(dǎo)結(jié)果中經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的代理變量為克強(qiáng)指數(shù)、工業(yè)增加值,表征經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式的代理變量由三大需求貢獻(xiàn)率與拉動(dòng)的季度數(shù)據(jù)經(jīng)頻率轉(zhuǎn)換而成。FAVAR模型中假定宏觀經(jīng)濟(jì)信息集

X

的分量為

x

～

I

(0)，且處理成均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)序列(王少平)，那么需對(duì)文中數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理：第一，對(duì)需要進(jìn)行季節(jié)調(diào)整的序列以

X

-12方法消除季節(jié)影響因素；第二，對(duì)非平穩(wěn)序列取對(duì)數(shù)或進(jìn)行差分轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)序列，盡量對(duì)同類(lèi)別序列采用相同處理方法；第三，出于估計(jì)因子和建立FAVAR模型的需要，對(duì)處理后的平穩(wěn)序列數(shù)據(jù)再進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

(二)FAVAR模型的構(gòu)建與估計(jì)

遵循Bernanke et al.的敏感性分析思路，逐次增加

F

的因子個(gè)數(shù)并對(duì)式(5)計(jì)算共同因子，直到

F

的個(gè)數(shù)(

K

)對(duì)共同因子不產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性影響，即可以作為最終確定的不可觀測(cè)因子個(gè)數(shù)(黃先明)。本文在因子分析過(guò)程提取的因子個(gè)數(shù)為8個(gè)時(shí)累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為78.533%，為9個(gè)時(shí)累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為79.494%，因此認(rèn)為將因子個(gè)數(shù)確定為8個(gè)是適宜選擇。同時(shí)根據(jù)LR、AIC、SC準(zhǔn)則綜合評(píng)判FAVAR模型的滯后階數(shù)，相應(yīng)的滯后階數(shù)選擇2階。

(6)

(三)脈沖響應(yīng)分析結(jié)果

1.消費(fèi)信貸強(qiáng)度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)及增長(zhǎng)方式的影響

FAVAR模型中經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)及增長(zhǎng)方式對(duì)

CCI

的脈沖響應(yīng)結(jié)果顯示詳見(jiàn)圖1，脈沖響應(yīng)結(jié)果的應(yīng)有之義為給予

CCI

一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，對(duì)

KQI

、

VA

、

CCR

、

ICR

、

ECR

、

CP

、

IP

、

EP

的影響效應(yīng)，下文同。

從圖1的(1)、(2)中可以看出：

總體而言，消費(fèi)信貸強(qiáng)度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，受到

CCI

一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差新息的沖擊后，

KQI

和

VA

皆呈現(xiàn)明顯的正向響應(yīng)，正向響應(yīng)持續(xù)周期較長(zhǎng)，以上結(jié)果意味著消費(fèi)信貸強(qiáng)度的提高對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有明顯的促進(jìn)作用。具體而言，

KQI

在受到

CCI

一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息的沖擊后，立即作出正向響應(yīng)并迅速提升至第2期達(dá)到最高值(0.58)，正向響應(yīng)持續(xù)約20個(gè)周期，其后呈一定程度的負(fù)向響應(yīng)且36個(gè)周期內(nèi)仍未能收斂至均衡狀態(tài)。而

VA

在受到

CCI

一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息的沖擊后，同樣作出正向響應(yīng)并提升至第2期達(dá)最高值(6.6)，其后迅速下降至第7期但仍呈平緩正向響應(yīng)趨勢(shì)，至第36期已收斂至接近均衡狀態(tài)。

從圖1的(3)～(8)中可以看出：

CCR

、

CP

對(duì)

CCI

一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息沖擊的響應(yīng)在第1期即為正，在第2期可達(dá)到最高值(3.5、0.27)，主要反應(yīng)維持6個(gè)周期左右，其后仍呈現(xiàn)微弱正相關(guān)。受到

CCI

一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息沖擊后，

ICR

、

IP

同樣立即作出反應(yīng)并于第2期達(dá)到最高值(3.4、0.26)，但與

CCR

、

CP

的響應(yīng)有所不同的是第5期后開(kāi)始呈現(xiàn)負(fù)向反應(yīng)并持續(xù)較長(zhǎng)周期。而

CCI

對(duì)

ECR

、

EP

一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息的沖擊在初期則產(chǎn)生負(fù)向影響，于第2期下降至最低值(-0.76、-0.061)，全部負(fù)向反應(yīng)在5個(gè)周期內(nèi)結(jié)束，其后呈較長(zhǎng)周期的正向反應(yīng)。

圖1 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)及增長(zhǎng)方式對(duì)CCI的脈沖響應(yīng)

2.借貸利差對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式的影響

從圖2的(1)、(2)中可以看出：

借貸利差變動(dòng)即信貸條件的放寬對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生正向影響效應(yīng)。具體而言，

KQI

在受到

CS

一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息的沖擊后，初期即作出反應(yīng)且為最高值(1.47)，其后緩慢下降至第28期才開(kāi)始轉(zhuǎn)向微弱的負(fù)向反應(yīng)。

VA

在受到

CS

一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息的沖擊后，同樣立即作出反應(yīng)并達(dá)到最高值(8.4)，正向反應(yīng)持續(xù)大約18個(gè)周期。

從圖2的(3)～(8)中可以看出：

CS

對(duì)

CCR

和

CP

一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息的沖擊皆可產(chǎn)生正向影響效應(yīng)。給予

CS

一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差增量后，對(duì)

CCR

在初期沖擊達(dá)到最高值(4.2)，下降至第9周期開(kāi)始呈現(xiàn)微弱負(fù)向影響，在第36個(gè)周期已經(jīng)接近收斂至均衡狀態(tài)。同樣對(duì)

CP

的沖擊效應(yīng)在初期為正向關(guān)系且達(dá)最高值(0.35)，其后緩慢下降至第19周期已經(jīng)收斂至均衡狀態(tài)。

ICR

、

IP

在受到

CS

一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差新息的沖擊后，立即作出正向反應(yīng)并分別持續(xù)22和31個(gè)周期才收斂至均衡狀態(tài)。而受到

CS

一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差新息沖擊后，

ECR

和

EP

則作出負(fù)向響應(yīng)并持續(xù)15個(gè)周期，其后呈現(xiàn)微弱正向反應(yīng)后于第36期收斂至均衡狀態(tài)。

圖2 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)及增長(zhǎng)方式對(duì)CS的脈沖響應(yīng)

六、結(jié)論與啟示

深入剖析消費(fèi)信貸政策傳導(dǎo)效應(yīng)對(duì)于實(shí)施宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控有著重要的啟示意義。本文將信貸政策的傳導(dǎo)機(jī)制視作一套獨(dú)立且完整的“多種元素相互作用的系統(tǒng)”，并將其解構(gòu)為傳導(dǎo)主體、傳導(dǎo)客體、傳導(dǎo)載體、傳導(dǎo)媒介體與傳導(dǎo)環(huán)體，以89維的宏觀經(jīng)濟(jì)信息集表征傳導(dǎo)環(huán)體，應(yīng)用提取共同因子的方法，提取8個(gè)不可觀測(cè)的共同因子，與傳導(dǎo)媒介體(信貸條件)的表征變量——消費(fèi)信貸強(qiáng)度和借貸利差共同構(gòu)建FAVAR模型，采用兩步主成分分析法對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)并進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析，通過(guò)結(jié)果剖析我國(guó)消費(fèi)信貸政策對(duì)傳導(dǎo)結(jié)果(經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式)的影響效應(yīng)。本文的主要結(jié)論可以概括為：第一，對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而言，消費(fèi)信貸強(qiáng)度的提升、借貸利差的放寬變動(dòng)皆對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有促進(jìn)作用，因?yàn)橄M(fèi)信貸強(qiáng)度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響效應(yīng)于第2期達(dá)到最高值，因此認(rèn)為消費(fèi)信貸強(qiáng)度變動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用具有兩個(gè)月的政策時(shí)滯，而經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)借貸利差的放寬變動(dòng)則表現(xiàn)得更為敏感；第二，對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式而言，消費(fèi)信貸強(qiáng)度的增加、借貸利差的放寬變動(dòng)對(duì)最終消費(fèi)支出貢獻(xiàn)率與最終消費(fèi)支出拉動(dòng)的傳導(dǎo)效應(yīng)主要為正向關(guān)系，且影響周期較長(zhǎng)，主要影響在半年以?xún)?nèi)完成，持續(xù)影響則可達(dá)到三年以上。

綜上所述，在消費(fèi)信貸政策傳導(dǎo)過(guò)程的促動(dòng)下，信貸條件的完善即消費(fèi)信貸強(qiáng)度的提升與借貸利差的改變可以推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)與增長(zhǎng)方式的調(diào)整。根據(jù)以上結(jié)論，本文建議在消費(fèi)信貸政策的具體制定與實(shí)施中，應(yīng)著重考量以下因素：首先，應(yīng)該對(duì)消費(fèi)信貸的強(qiáng)度予以把控，在增加消費(fèi)信貸供應(yīng)量的同時(shí)，也不應(yīng)忽視居民收入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的正面效應(yīng)，二者的合理比值才是實(shí)現(xiàn)以消費(fèi)驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式的長(zhǎng)久之道；其次，應(yīng)該注意消費(fèi)信貸政策的傳導(dǎo)時(shí)滯，以本文研究結(jié)果來(lái)看，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)消費(fèi)信貸強(qiáng)度變動(dòng)沖擊的反應(yīng)較為遲緩，滯后期約為兩個(gè)月，而對(duì)借貸利差變動(dòng)的反應(yīng)則較為敏感，通過(guò)對(duì)政策作用時(shí)滯的分別考量可以更好地運(yùn)用消費(fèi)信貸政策調(diào)整工具；最后，消費(fèi)信貸政策對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式的持續(xù)影響可達(dá)三年甚至更久，可以視為居民借貸行為后還貸期與消費(fèi)行為調(diào)整對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)構(gòu)成的影響，以此周期性調(diào)整信貸政策更能適應(yīng)居民消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢(shì)。本文通過(guò)FAVAR模型的應(yīng)用揭示了消費(fèi)信貸政策傳導(dǎo)機(jī)制的影響效應(yīng)，并提出了具體的建議，但是在具體建議階段，未能測(cè)算消費(fèi)信貸強(qiáng)度的合理比值，這是未來(lái)值得予以深入研究的方向。