張曉莉

內(nèi)容摘要：基于相關(guān)學(xué)者對(duì)我國(guó)貨幣政策成本渠道的驗(yàn)證，本文采用線性面板模型對(duì)企業(yè)層面上的微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，再次證明了我國(guó)貨幣政策中存在成本渠道。文章得出如下結(jié)論：企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本和勞動(dòng)力資本受貨幣政策的影響，使得貨幣政策與企業(yè)產(chǎn)品出廠價(jià)格之間存在顯著的正向關(guān)系；由于成本渠道的存在，緊縮的貨幣政策無(wú)法在短時(shí)間內(nèi)抑制通貨膨脹，反而會(huì)促使通貨膨脹更加嚴(yán)重。

關(guān)鍵詞：貨幣政策 成本渠道 通貨膨脹

為有效應(yīng)對(duì)下一輪金融危機(jī)的到來(lái)可能對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的負(fù)面影響，各國(guó)政府相繼出臺(tái)了各自的貨幣政策，這雖然能夠在一定程度上延長(zhǎng)金融危機(jī)的爆發(fā)周期，但由此引發(fā)的通貨膨脹問(wèn)題卻日益嚴(yán)重。因此，央行期望通過(guò)提高貸款基準(zhǔn)利率的方式抑制通貨膨脹，但是這種方法無(wú)法在短期內(nèi)有效抑制通貨膨脹。相關(guān)學(xué)者通過(guò)VAR模型的脈沖響應(yīng)證明了緊縮的貨幣政策會(huì)帶來(lái)短期的通貨膨脹，并采用GMM模型驗(yàn)證了成本渠道顯著存在于我國(guó)的貨幣政策傳導(dǎo)中，但這一驗(yàn)證方法具有兩點(diǎn)缺陷：一方面，VAR模型并沒(méi)有充分考慮到成本渠道和貨幣政策傳導(dǎo)過(guò)程中的時(shí)滯效應(yīng)；另一方面，GMM模型的估計(jì)方式很難將貨幣政策的總供給和總需求效應(yīng)進(jìn)行區(qū)分。因此，本文以企業(yè)層面的微觀數(shù)據(jù)為檢測(cè)樣本，根據(jù)單個(gè)企業(yè)勞動(dòng)力資本所占的比例和企業(yè)的外部融資利率作為判斷成本渠道存在的標(biāo)準(zhǔn)，分析貨幣政策利率對(duì)產(chǎn)品價(jià)格變化的影響。

中國(guó)貨幣政策成本渠道再驗(yàn)證

（一）含成本渠道的企業(yè)微觀價(jià)格模型

其中，具有上方點(diǎn)符號(hào)的變量表示原始變量經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)處理，γ表示原材料成本所占總成本的比例，h表示運(yùn)營(yíng)資本所占總成本的比例，Δrt表示利率，其對(duì)產(chǎn)品價(jià)格變動(dòng)的影響取決于γ和h的數(shù)值大小，同時(shí)產(chǎn)品價(jià)格的變動(dòng)也受到生產(chǎn)率的影響。在KM和KN固定不變的條件下，通過(guò)成本加成定價(jià)法，由公式（3）和公式（4）所得出的產(chǎn)品價(jià)格表示模型分別為：

在公式（5）中，下標(biāo)i表示截面效應(yīng)，下標(biāo)t表示時(shí)間效應(yīng)，Pi，t表示產(chǎn)品價(jià)格變化；wi，t表示合同工資變化；Vi，t表示物資投入變化；Δri，t表示銀行利率變化；CUi，t表示實(shí)際產(chǎn)出和潛在的產(chǎn)出缺口大小。其中系數(shù)a1、a2、a3及a6預(yù)期為正值，而a4和a5表示成本渠道的作用存在性和大小，由于供給效應(yīng)的存在將會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)品價(jià)格的上升，使得a4和a5顯著性均大于0。在公式（6）中，ULCi，t表示勞動(dòng)力成本變化；UMCi，t表示投入成本變化。系數(shù)b1、b2及 b5的預(yù)期均為正值，同理，b3、b4的預(yù)期顯著性均大于0。

（二）變量和數(shù)據(jù)說(shuō)明

1.數(shù)據(jù)來(lái)源。中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)是本文變量數(shù)據(jù)的主要來(lái)源，所使用數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)時(shí)間跨度為2007—2016年。由于文中部分?jǐn)?shù)據(jù)存在缺失和異常，以及相關(guān)變量的計(jì)算存在滯后階的問(wèn)題，通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)的修改整理，得到N=27128和T=8的非平衡面板數(shù)據(jù)。

2.變量處理。產(chǎn)品價(jià)格變化：由于四位數(shù)行業(yè)劃分較細(xì)，所以文中產(chǎn)品價(jià)格變化的替代變量為四位數(shù)行業(yè)就業(yè)價(jià)格指數(shù)。原材料投入比例：本文采用1-增加值/總銷(xiāo)售作為原材料投入比例的替代變量，其中總銷(xiāo)售是中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的工業(yè)銷(xiāo)售產(chǎn)值。利率變化：由于缺少變量，所以本文采用利息支出與總負(fù)債的比值作為融資利率的替代變量，但是這種方法無(wú)法分析企業(yè)不同的貸款類(lèi)型對(duì)融資成本的影響。運(yùn)營(yíng)資本比率：本文中運(yùn)營(yíng)資本比率的替代變量為存貨與工業(yè)銷(xiāo)售產(chǎn)值的比值。單位產(chǎn)品勞動(dòng)成本：本文采用Δln（應(yīng)付工資總額）—Δln（實(shí)際工業(yè)銷(xiāo)售產(chǎn)值）的方法進(jìn)行估算單位產(chǎn)品的勞動(dòng)成本，其中實(shí)際工業(yè)銷(xiāo)售產(chǎn)值通過(guò)工業(yè)品的出廠價(jià)格指數(shù)獲得。設(shè)備利用率：由于數(shù)據(jù)庫(kù)中缺少相關(guān)的企業(yè)實(shí)際產(chǎn)能指標(biāo)，因此本文采用實(shí)際工業(yè)銷(xiāo)售值與總資產(chǎn)的比值作為設(shè)備利用率的替代變量。

3.變量的描述性統(tǒng)計(jì)。表1為主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)，為了控制異常值和統(tǒng)計(jì)錯(cuò)誤對(duì)分析結(jié)果的影響，本文在對(duì)原數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的時(shí)候刪除了有誤差的觀察值。

由表1可知，運(yùn)營(yíng)資本比率的樣本均值為0.2885，說(shuō)明存貨需大約3個(gè)月的運(yùn)營(yíng)成本；標(biāo)準(zhǔn)差為0.1915，在區(qū)間0-2.0192中，運(yùn)營(yíng)資本比率的截面變差較大，表示不同企業(yè)的勞動(dòng)力資本差距顯著。原材料投入比率的均值為0.7001，標(biāo)準(zhǔn)差為0.0722，說(shuō)明樣本期內(nèi)企業(yè)的原材料投入比率相對(duì)較低。設(shè)備利用率的均值為1.7115，標(biāo)準(zhǔn)差為4.2019，說(shuō)明工業(yè)企業(yè)設(shè)備總體上利用率較高。企業(yè)的融資利率均值為0.0301，標(biāo)準(zhǔn)差為0.0511，說(shuō)明不同企業(yè)之間的融資成本有較大差異。

由表2可知，工業(yè)企業(yè)的銀行融資利率水平與產(chǎn)品的價(jià)格變化呈正相關(guān)，這說(shuō)明緊縮性貨幣政策會(huì)導(dǎo)致企業(yè)產(chǎn)品的價(jià)格上升。此外，變量之間的相關(guān)性系數(shù)和膨脹因子較小，說(shuō)明變量之間多重共線性不明顯。

（三）計(jì)量回歸結(jié)果分析

本文通過(guò)線性模型檢驗(yàn)微觀層面上我國(guó)貨幣政策傳導(dǎo)過(guò)程中成本渠道的存在性，充分考慮了不同利率的當(dāng)期情形。

表3驗(yàn)證了貨幣政策傳導(dǎo)的時(shí)滯效應(yīng)，并進(jìn)一步證明了成本渠道的存在性，回歸分析引入了rRi，t、rBi，t、rIi，t的滯后一期變量rRi-t、rBi-t、rIi-t。由表中數(shù)據(jù)可知，rRi-t項(xiàng)的系數(shù)不顯著，其原因在于實(shí)際的利率已經(jīng)反映了企業(yè)當(dāng)期的融資狀況，不再需要使用滯后期項(xiàng)表示貨幣政策傳導(dǎo)的時(shí)滯效應(yīng)；rBi-t和rIi-t系數(shù)的顯著性相對(duì)較高，這說(shuō)明貨幣政策的調(diào)整對(duì)企業(yè)層面的融資成本存在時(shí)滯效應(yīng)。

成本渠道作用條件下央行最優(yōu)貨幣政策

（一）含有總供給效應(yīng)貨幣政策目標(biāo)函數(shù)

當(dāng)z*=0時(shí)，貨幣政策福利缺口由Yt—Zt組成，這表明福利損失與產(chǎn)品的彈性價(jià)格均衡水平的波動(dòng)有關(guān)。因此，為保持通貨膨脹處于平穩(wěn)狀態(tài)并使福利最大化，貨幣政策應(yīng)使得產(chǎn)出水平維持在完全性的價(jià)格均衡水平上。但由于貨幣政策成本渠道與財(cái)政政策可能存在沖突，使得貨幣政策在抑制通貨膨脹方面的效果大打折扣。因此，為最大化降低政府部門(mén)的稅費(fèi)對(duì)居民福利水平的影響，使產(chǎn)出缺口波動(dòng)可能是最優(yōu)的選擇。

（二）最優(yōu)隨意性政策

根據(jù)Ravenna and walsh 處理方法，當(dāng)企業(yè)面臨生產(chǎn)率的正向沖擊時(shí)，最優(yōu)的隨意性貨幣政策將使得產(chǎn)出在長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)保持快速增長(zhǎng)的趨勢(shì)，同時(shí)會(huì)使通貨膨脹水平下降。但是，如果央行不能快速對(duì)產(chǎn)出缺口出臺(tái)相應(yīng)的貨幣政策，而只是通過(guò)調(diào)整利率抑制通貨膨脹，那么犧牲產(chǎn)出抵消通貨膨脹帶來(lái)的影響是最優(yōu)的選擇。在面臨經(jīng)濟(jì)外生沖擊時(shí)，為保持穩(wěn)定的產(chǎn)出缺口和通貨膨脹，央行需接受產(chǎn)出和通貨膨脹帶來(lái)的一定幅度的波動(dòng)。

（三）最優(yōu)承諾規(guī)則

假設(shè)δ=1，則成本渠道存在，χt的斜率kη

結(jié)論與政策建議

綜上所述，本文得出如下結(jié)論：企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本和勞動(dòng)力資本受我國(guó)貨幣政策的影響，使得貨幣政策與企業(yè)產(chǎn)品出廠價(jià)格之間具有顯著的正向關(guān)系，并由此證明了成本渠道存在于我國(guó)的貨幣政策中；傳統(tǒng)貨幣政策理論通過(guò)加息的貨幣政策來(lái)抑制通貨膨脹，但是由于成本渠道的存在，使得加息無(wú)法在短時(shí)間內(nèi)抑制通貨膨脹，反而會(huì)使通貨膨脹的問(wèn)題更加嚴(yán)重。當(dāng)經(jīng)濟(jì)面臨強(qiáng)大外生沖擊時(shí)，央行通常因?yàn)槌杀厩赖淖饔枚鴻?quán)衡通貨膨脹和產(chǎn)出缺口帶來(lái)的影響，其結(jié)果很可能對(duì)自身產(chǎn)生不利的影響，在隨意性貨幣政策下，通貨膨脹和政策利率響應(yīng)的方向相反。為制定最優(yōu)承諾規(guī)則，央行通常選擇降低名義利率的方式抑制通貨膨脹，但這樣會(huì)使產(chǎn)出的缺口增加。

因此，央行應(yīng)采取緊縮性貨幣政策降低通貨膨脹帶來(lái)的不利影響，但由于受融資成本的影響，貨幣政策通過(guò)總供給效應(yīng)抵消了總需求效應(yīng)導(dǎo)致的價(jià)格水平下降的影響，央行在制定最優(yōu)貨幣政策時(shí)，需考慮貨幣政策的總需求和總供給效應(yīng)。央行作為專業(yè)的金融機(jī)構(gòu)，應(yīng)當(dāng)引導(dǎo)公眾更好地把握通脹預(yù)期，從而使經(jīng)濟(jì)維持在均衡的發(fā)展水平，實(shí)現(xiàn)抑制宏觀經(jīng)濟(jì)大幅波動(dòng)的目的。

參考文獻(xiàn)：

1.張茜，張永剛.中國(guó)貨幣政策的效應(yīng)——基于伯南克-米霍夫半結(jié)構(gòu)向量自回歸模型的實(shí)證分析[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2017（8）

2.王國(guó)松，孫自勝.我國(guó)貨幣政策區(qū)域非對(duì)稱效應(yīng)分析——基于區(qū)域異質(zhì)性信貸渠道的實(shí)證研究[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2016（2）

3.吳瓊，張影.貨幣政策的結(jié)構(gòu)性效應(yīng)與結(jié)構(gòu)性貨幣政策研究述評(píng)——基于貨幣政策的銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)傳導(dǎo)渠道視角[J].東岳論叢，2016，37（8）

4.傅江蘊(yùn).貨幣政策、資本充足率與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的實(shí)證研究——基于我國(guó)上市商業(yè)銀行的經(jīng)驗(yàn)研究[J].中國(guó)市場(chǎng)，2016（49）

5.張建平，范致鎮(zhèn)，曹禎庭等.貨幣政策向制造業(yè)傳導(dǎo)梗阻的機(jī)制研究——基于信貸渠道的貨幣政策產(chǎn)業(yè)傳導(dǎo)效應(yīng)探討[J].經(jīng)濟(jì)問(wèn)題探索，2017（1）

6.代軍勛，李俐璇.貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的中國(guó)實(shí)證——基于商業(yè)銀行的視角[J].中南大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2016，22（2）