張永輝 宋美霖 陳 亮 金 鑫 邵 洋

一、引言

當(dāng)前，我國(guó)已進(jìn)入全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國(guó)家、向第二個(gè)百年奮斗目標(biāo)進(jìn)軍的新發(fā)展階段，經(jīng)濟(jì)由高速增長(zhǎng)轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展。為應(yīng)對(duì)新發(fā)展階段經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展面臨的巨大的新機(jī)遇和挑戰(zhàn)，2023 年10 月召開(kāi)的中央金融工作會(huì)議強(qiáng)調(diào)：“始終保持貨幣政策的穩(wěn)健性，更加注重做好跨周期和逆周期調(diào)節(jié)，充實(shí)貨幣政策工具箱。”貨幣政策傳導(dǎo)作為影響貨幣政策實(shí)施效果的重要環(huán)節(jié)，其暢通與否對(duì)中央銀行調(diào)控實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效果有著至關(guān)重要的影響。

貨幣政策實(shí)施的區(qū)域差異效應(yīng)影響貨幣政策傳導(dǎo)效果，一直以來(lái)是政策制定者和學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點(diǎn)話題。貨幣政策調(diào)控的區(qū)域差異效應(yīng)源于區(qū)域發(fā)展不平衡，造成貨幣政策調(diào)控在區(qū)域?qū)用娴男?yīng)分化。當(dāng)前，我國(guó)經(jīng)濟(jì)正處于由高速增長(zhǎng)轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，貨幣政策調(diào)控要綜合施策，支持區(qū)域經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)協(xié)同發(fā)展。特別是針對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，貨幣政策調(diào)控如何有效發(fā)揮總量和結(jié)構(gòu)的雙重作用，暢通經(jīng)濟(jì)金融良性循環(huán)，成為新形勢(shì)下亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。因此，本文重點(diǎn)分析量化貨幣政策傳導(dǎo)中區(qū)域差異效果，厘清貨幣政策調(diào)控中區(qū)域融資分布不均衡的內(nèi)在原因，探究欠發(fā)達(dá)地區(qū)有效提升貨幣政策傳導(dǎo)效果的途徑。

與以往文獻(xiàn)相比，本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于：從欠發(fā)達(dá)地區(qū)入手，將研究視角聚焦于我國(guó)貨幣政策傳導(dǎo)的區(qū)域差異，從貨幣政策的信貸傳導(dǎo)、利率傳導(dǎo)、結(jié)構(gòu)性貨幣政策傳導(dǎo)三個(gè)維度研究欠發(fā)達(dá)地區(qū)貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制，為欠發(fā)達(dá)地區(qū)繼續(xù)實(shí)施精準(zhǔn)有效的貨幣政策提供參考。與以往研究不同，本文劃分欠發(fā)達(dá)地區(qū)與發(fā)達(dá)地區(qū)時(shí)，既未使用GDP 增長(zhǎng)率等單一指標(biāo)作為劃分依據(jù)，也未使用簡(jiǎn)單的東、中、西部地理劃分，而是基于近5年的人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值將29 個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）劃分為欠發(fā)達(dá)地區(qū)和發(fā)達(dá)地區(qū)。

二、文獻(xiàn)綜述

關(guān)于貨幣政策傳導(dǎo)的研究一直以來(lái)都是宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)研究重點(diǎn)，其有助于政策制定者根據(jù)實(shí)際情況制定對(duì)應(yīng)的貨幣政策，從而促進(jìn)宏觀經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展。國(guó)內(nèi)外學(xué)者基于這一思考展開(kāi)了多方位的研究。

（一）貨幣政策傳導(dǎo)有效性相關(guān)研究

從研究視角維度看，一部分學(xué)者從分析政策最終效果展開(kāi)研究，另一部分學(xué)者從政策實(shí)現(xiàn)的時(shí)滯性切入研究。貨幣政策有效性的直接研究主要是比對(duì)一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的貨幣供應(yīng)量與該地制定的貨幣政策最終實(shí)現(xiàn)情況。受歷史、地域、社會(huì)形態(tài)等因素的影響，不同地區(qū)制定實(shí)施類似的貨幣政策，其效果可能存在顯著差異（Rafiq和Mallick，2008）。Hristov 等（2014）運(yùn)用面板VAR 方法研究得知，歐元區(qū)成員國(guó)在2008 年金融危機(jī)暴發(fā)前貨幣政策利率渠道總體有效，但危機(jī)暴發(fā)之后利率傳導(dǎo)機(jī)制被顯著扭曲。關(guān)于貨幣政策產(chǎn)生效果的時(shí)滯性研究有助于政府針對(duì)政策效果改變政策，從而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)得到有效發(fā)展。肖衛(wèi)國(guó)和劉杰（2013）基于對(duì)各貨幣政策工具的產(chǎn)出時(shí)滯性進(jìn)行測(cè)度，提出應(yīng)當(dāng)結(jié)合當(dāng)前貨幣政策目標(biāo)選擇合適的貨幣政策工具。

針對(duì)我國(guó)貨幣政策有效性問(wèn)題，學(xué)者們從信貸渠道、利率渠道和結(jié)構(gòu)性貨幣政策渠道等角度進(jìn)行了有益探索。一方面，部分學(xué)者指出我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體系不發(fā)達(dá)，利率等還沒(méi)有完全放開(kāi)，金融市場(chǎng)開(kāi)放的深度和廣度不足，信貸傳導(dǎo)機(jī)制對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的影響顯著，因而信貸渠道是我國(guó)貨幣政策傳導(dǎo)的主要渠道（周英章和蔣振聲，2002；盛松成和吳培新，2008；Koivu，2009；鄭挺國(guó)和王霞，2011；莊子罐等，2016）。另一方面，也有部分學(xué)者認(rèn)為利率渠道是貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制的主要渠道，利率傳導(dǎo)效果優(yōu)于信貸傳導(dǎo)（Ramírez，2004；李瓊和王志偉，2006；Iddrisu 和Alagidede，2020）。李宏瑾等（2015）運(yùn)用 DSGE 模型分析指出，放開(kāi)存款利率后我國(guó)貨幣政策有效性會(huì)顯著提高，利率渠道將更為通暢。此外，還有部分學(xué)者認(rèn)為結(jié)構(gòu)性貨幣政策渠道能夠立足我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)際進(jìn)行有效調(diào)控（隋建利等，2021；朱民和彭道菊，2022）。2018 年至今，中國(guó)人民銀行通過(guò)結(jié)構(gòu)性貨幣政策渠道，大力支持普惠金融、綠色發(fā)展、科技創(chuàng)新等國(guó)民經(jīng)濟(jì)重點(diǎn)領(lǐng)域和薄弱環(huán)節(jié)，逐步構(gòu)建了適合中國(guó)國(guó)情的政策工具體系（殷興山等，2020）。

（二）貨幣政策傳導(dǎo)區(qū)域異質(zhì)性相關(guān)研究

國(guó)外學(xué)者基于各國(guó)實(shí)施貨幣政策的效果，證實(shí)貨幣政策傳導(dǎo)存在顯著的區(qū)域異質(zhì)性（Clausen 和Hayo，2006；Fielding 和Shields，2006）。Anagnostou和Papadamou（2016）研究測(cè)度歐洲央行貨幣政策傳導(dǎo)對(duì)歐元區(qū)的異質(zhì)性差異，結(jié)果顯示利率渠道的傳導(dǎo)對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的影響尤為突出。Pizzuto（2020）認(rèn)為貨幣政策收緊導(dǎo)致了區(qū)域經(jīng)濟(jì)持續(xù)下降，區(qū)域間不對(duì)稱效應(yīng)被空間溢出效應(yīng)放大。

對(duì)于貨幣政策傳導(dǎo)的異質(zhì)性研究，我國(guó)開(kāi)始的時(shí)間相對(duì)較晚。通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，我國(guó)的貨幣政策也存在顯著的區(qū)域異質(zhì)性。張輝和王征（2013）認(rèn)為企業(yè)結(jié)構(gòu)差異、政府行為差異和金融結(jié)構(gòu)差異是影響貨幣政策區(qū)域不對(duì)稱性的三個(gè)重要因素。李文韜（2021）通過(guò)分析利率、信貸、匯率、股票市場(chǎng)和房地產(chǎn)市場(chǎng)等貨幣政策傳導(dǎo)變量對(duì)我國(guó)八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和物價(jià)的影響發(fā)現(xiàn)，我國(guó)貨幣政策傳導(dǎo)存在明顯的區(qū)域非對(duì)稱效應(yīng)。李文樂(lè)（2021）的研究表明我國(guó)東、中、西部地區(qū)存在貨幣政策區(qū)域差異效應(yīng)。

三、理論分析與研究假設(shè)

（一）欠發(fā)達(dá)地區(qū)貨幣政策的信貸傳導(dǎo)

信貸傳導(dǎo)是貨幣政策通過(guò)影響信貸市場(chǎng)，進(jìn)而對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響的過(guò)程。Bernanke 和Gertler（1995）指出，銀行信貸傳導(dǎo)機(jī)制是貨幣政策傳導(dǎo)的重要渠道之一。當(dāng)貨幣政策寬松時(shí)，央行通過(guò)降低利率或放松準(zhǔn)備金要求來(lái)刺激銀行系統(tǒng)的信貸供給，信貸供給的增加促進(jìn)企業(yè)和個(gè)人的投資與消費(fèi)，進(jìn)而刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。針對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，康立和曹湃（2018）以湖北省恩施土家族苗族自治州為例，研究發(fā)現(xiàn)欠發(fā)達(dá)地區(qū)貨幣政策傳導(dǎo)的信貸渠道基本有效，信貸供給促進(jìn)欠發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。陳忱等（2023）的研究表明，我國(guó)貨幣政策傳導(dǎo)信貸渠道存在區(qū)域異質(zhì)性。究其原因，欠發(fā)達(dá)地區(qū)信貸資源相對(duì)緊缺，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)較慢，信貸資源使用效率不高，一定程度上限制了貨幣政策信貸傳導(dǎo)（戰(zhàn)明華等，2023）。一方面，信貸資源多集中于發(fā)達(dá)地區(qū)，欠發(fā)達(dá)地區(qū)信貸資源相對(duì)緊缺，金融發(fā)展水平相對(duì)較低，產(chǎn)業(yè)升級(jí)進(jìn)程相對(duì)較慢（劉顏等，2019）。另一方面，欠發(fā)達(dá)地區(qū)產(chǎn)能過(guò)剩，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整滯后，市場(chǎng)化程度較低，信貸資源使用效率低于發(fā)達(dá)地區(qū)（易信和劉鳳良，2015）。這些因素交織作用，導(dǎo)致欠發(fā)達(dá)地區(qū)信貸供給對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)效果較弱。

基于上述分析，本文提出如下研究假設(shè)H1。

H1：總量貨幣政策調(diào)控的信貸渠道對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有正向促進(jìn)效果，但相較于發(fā)達(dá)地區(qū)這種促進(jìn)作用較弱。

（二）欠發(fā)達(dá)地區(qū)貨幣政策的利率傳導(dǎo)

利率傳導(dǎo)是貨幣政策通過(guò)影響市場(chǎng)利率，進(jìn)而對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響的過(guò)程。央行通過(guò)調(diào)整政策利率或市場(chǎng)操作來(lái)引導(dǎo)整體市場(chǎng)的利率變動(dòng)（Bernanke 和Blinder, 1992）。央行降低政策利率時(shí)，傾向于降低市場(chǎng)上的長(zhǎng)期和短期利率，從而鼓勵(lì)借款和投資，刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。相反，央行升高政策利率可能導(dǎo)致市場(chǎng)利率上升，抑制借款和投資，以應(yīng)對(duì)通脹壓力。

相較于發(fā)達(dá)地區(qū)，欠發(fā)達(dá)地區(qū)地方法人銀行的定價(jià)能力更弱。一方面，欠發(fā)達(dá)地區(qū)地方法人銀行缺乏靈活、有效、科學(xué)的利率定價(jià)機(jī)制，資產(chǎn)定價(jià)缺乏人才和技術(shù)支持，信貸產(chǎn)品創(chuàng)新明顯不足，在利率市場(chǎng)化競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈的背景下，過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)會(huì)抬高欠發(fā)達(dá)地區(qū)地方法人銀行的風(fēng)險(xiǎn)管控成本，影響銀行機(jī)構(gòu)盈利能力水平（李璐，2023）。另一方面，欠發(fā)達(dá)地區(qū)金融信用環(huán)境較差，貸款違約風(fēng)險(xiǎn)高，地方法人銀行利率風(fēng)險(xiǎn)管理意識(shí)不強(qiáng)，缺乏貸款利率成本核算、風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償、風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)的有效運(yùn)行操作，特別是農(nóng)村信用社等法人銀行機(jī)構(gòu)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力弱，融資渠道單一，內(nèi)部定價(jià)機(jī)制不完善，貸款定價(jià)能力較弱，內(nèi)外部利率傳導(dǎo)不暢（陸軍和黃嘉，2021）。基于上述分析，本文提出如下研究假設(shè)H2。

H2：相較于發(fā)達(dá)地區(qū)，總量貨幣政策調(diào)控的利率渠道對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的促進(jìn)效果更弱。

（三）欠發(fā)達(dá)地區(qū)結(jié)構(gòu)性貨幣政策傳導(dǎo)

結(jié)構(gòu)性貨幣政策是貨幣當(dāng)局向特定對(duì)象、特定領(lǐng)域等，在特殊時(shí)期制定的貨幣政策調(diào)控措施，目的是實(shí)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)目標(biāo)。在這一傳導(dǎo)機(jī)制中，結(jié)構(gòu)性貨幣政策如支農(nóng)再貸款、支小再貸款等具有定向和直達(dá)的特征，資金精準(zhǔn)投向“三農(nóng)”、小微企業(yè)等重要領(lǐng)域和薄弱環(huán)節(jié)（張明等，2023）。針對(duì)小微企業(yè)的支小再貸款政策傳導(dǎo)旨在推動(dòng)小微企業(yè)的發(fā)展，促進(jìn)就業(yè)增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化（唐文進(jìn)和丁賽杰，2020）。

針對(duì)“三農(nóng)”領(lǐng)域的支農(nóng)再貸款政策傳導(dǎo)是實(shí)現(xiàn)農(nóng)村現(xiàn)代化和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要途徑。央行引導(dǎo)地方法人銀行機(jī)構(gòu)通過(guò)設(shè)定優(yōu)惠的利率、提供有利的貸款條件以及增加農(nóng)村金融服務(wù)機(jī)構(gòu)的覆蓋范圍，可以促進(jìn)農(nóng)村居民增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入、改善生產(chǎn)條件和增加農(nóng)業(yè)附加值，降低“三農(nóng)”融資成本（萬(wàn)里鵬等，2019）。欠發(fā)達(dá)地區(qū)多為農(nóng)業(yè)大省，基層地區(qū)支農(nóng)再貸款政策對(duì)涉農(nóng)貸款存在正向作用，且政策效果具有長(zhǎng)期性，傳導(dǎo)效率更高（龍建平，2018；楊寧寧，2019；陳磊等，2020）。由于支農(nóng)再貸款政策數(shù)據(jù)采集年限較長(zhǎng)，各省數(shù)據(jù)較全，而支小再貸款的省級(jí)數(shù)據(jù)缺失值較多，且支農(nóng)再貸款對(duì)于欠發(fā)達(dá)地區(qū)更為典型，具有較好的研究?jī)r(jià)值，本文以支農(nóng)再貸款政策為例展開(kāi)研究。

基于上述分析，本文提出如下研究假設(shè)H3。

H3：相較于發(fā)達(dá)地區(qū)，結(jié)構(gòu)性貨幣政策調(diào)控的支農(nóng)再貸款政策渠道對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的調(diào)控效率更高。

四、特征事實(shí)分析與研究模型設(shè)計(jì)

（一）欠發(fā)達(dá)地區(qū)貨幣政策傳導(dǎo)

1. 欠發(fā)達(dá)地區(qū)的信貸規(guī)模增速較低

深入分析區(qū)域貨幣信貸規(guī)模變化趨勢(shì)，有助于金融發(fā)揮區(qū)域資源配置和宏觀調(diào)控作用。為助力區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展，本文分析欠發(fā)達(dá)地區(qū)的典型省份①，促進(jìn)欠發(fā)達(dá)地區(qū)信貸規(guī)模的健康發(fā)展。本文用銀行機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款增速表示信貸規(guī)模增速趨勢(shì)變化情況，具體如圖1 所示。從圖1 可知，欠發(fā)達(dá)地區(qū)省份信貸規(guī)模增速位于全國(guó)趨勢(shì)線之下。這表明，欠發(fā)達(dá)地區(qū)數(shù)量型貨幣政策撬動(dòng)貸款速度相對(duì)較慢，導(dǎo)致信貸規(guī)模增速低于全國(guó)平均水平。

圖1 欠發(fā)達(dá)地區(qū)各項(xiàng)貸款增速趨勢(shì)

從欠發(fā)達(dá)地區(qū)視角分析信貸規(guī)模增速較低的原因，分為全國(guó)性銀行資產(chǎn)配置不均衡、地方法人銀行投放能力不足和金融配套政策不健全三個(gè)層面。一方面，全國(guó)性銀行機(jī)構(gòu)出于風(fēng)險(xiǎn)管理的考慮，在全國(guó)范圍內(nèi)配置資產(chǎn)時(shí)，往往更傾向于優(yōu)先滿足發(fā)達(dá)地區(qū)和優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)的融資需求，這在一定程度上削弱了擴(kuò)張性貨幣政策對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)信貸投放的激勵(lì)作用。另一方面，欠發(fā)達(dá)地區(qū)地方法人銀行機(jī)構(gòu)規(guī)模普遍較小，且經(jīng)營(yíng)指標(biāo)較差，受資本充足率、不良貸款率、流動(dòng)性等監(jiān)管指標(biāo)約束，部分信貸業(yè)務(wù)受限，對(duì)當(dāng)?shù)匦刨J支持能力不足。此外，欠發(fā)達(dá)地區(qū)信貸投放的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施缺失，如缺乏部分行業(yè)項(xiàng)目庫(kù)和企業(yè)庫(kù)、政務(wù)數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域運(yùn)用不夠、產(chǎn)權(quán)交易平臺(tái)發(fā)展滯后等，導(dǎo)致在貨幣政策傳導(dǎo)過(guò)程中存在阻滯。

2.欠發(fā)達(dá)地區(qū)的利率下降空間有限

自LPR 公布以來(lái)，LPR 歷經(jīng)了11 次下調(diào)，1年期LPR 由4.25%下降至3.45%，5 年期由4.85%下降至4.2%，分別下降80 BP 和65 BP（數(shù)據(jù)來(lái)源為中國(guó)人民銀行官網(wǎng)）。一方面，為了深化利率市場(chǎng)化改革，推動(dòng)實(shí)際貸款利率明顯下行，2019年8 月，人民銀行改革完善LPR 報(bào)價(jià)形成機(jī)制，形成了“MLF 利率→LPR →貸款利率”的貸款市場(chǎng)利率傳導(dǎo)機(jī)制。另一方面，為避免成本剛性影響貸款利率市場(chǎng)化的效果，2022 年4 月，我國(guó)建立存款利率的市場(chǎng)化調(diào)節(jié)機(jī)制，形成“國(guó)債利率/LPR →存款利率”的存款市場(chǎng)利率傳導(dǎo)機(jī)制。

為更好地反映欠發(fā)達(dá)地區(qū)企業(yè)貸款加權(quán)平均利率變化情況，本文根據(jù)欠發(fā)達(dá)地區(qū)人民銀行利率報(bào)備系統(tǒng)數(shù)據(jù)，通過(guò)企業(yè)貸款發(fā)生額與對(duì)應(yīng)的利率加權(quán)平均后計(jì)算得出欠發(fā)達(dá)地區(qū)和發(fā)達(dá)地區(qū)的企業(yè)貸款加權(quán)平均利率。從圖2 可知，全國(guó)企業(yè)貸款加權(quán)平均利率隨著LPR 下調(diào)而下降，企業(yè)貸款加權(quán)平均利率由5.33%下降至3.95%，逐步接近1 年期LPR水平；發(fā)達(dá)地區(qū)企業(yè)貸款加權(quán)平均利率由5.33%下降至3.72%，降幅達(dá)161 BP；欠發(fā)達(dá)地區(qū)企業(yè)貸款加權(quán)平均利率由5.89%下降至4.59%，降幅達(dá)130 BP，利率水平逐步接近5 年期LPR。

圖2 欠發(fā)達(dá)地區(qū)利率變化情況

但隨著LPR 逐步下降，發(fā)達(dá)地區(qū)企業(yè)貸款加權(quán)平均利率持續(xù)低于全國(guó)平均水平，而欠發(fā)達(dá)地區(qū)企業(yè)貸款加權(quán)平均利率持續(xù)高于全國(guó)平均水平，且兩者之間的差距逐步擴(kuò)大。主要原因是欠發(fā)達(dá)地區(qū)金融機(jī)構(gòu)特別是地方中小法人銀行負(fù)債端成本較高，內(nèi)部資金轉(zhuǎn)移定價(jià)能力較弱，導(dǎo)致存款期限結(jié)構(gòu)不均衡，成本收入比較高，當(dāng)企業(yè)貸款利率下降過(guò)快時(shí)，資金成本、管理成本居高不下，會(huì)阻礙企業(yè)貸款利率進(jìn)一步下降，繼續(xù)讓利實(shí)體經(jīng)濟(jì)空間受限。

3.欠發(fā)達(dá)地區(qū)支農(nóng)再貸款余額增速較快

支農(nóng)再貸款自1999 年起向地方法人銀行機(jī)構(gòu)發(fā)放，發(fā)放對(duì)象包括城市商業(yè)銀行、農(nóng)村合作銀行、農(nóng)村信用社和村鎮(zhèn)銀行。對(duì)符合要求的貸款，按貸款本金的100%予以資金支持。欠發(fā)達(dá)地區(qū)支農(nóng)再貸款余額增速情況見(jiàn)圖3，近三年支農(nóng)再貸款余額增速相比于發(fā)達(dá)地區(qū)較快，欠發(fā)達(dá)地區(qū)支農(nóng)再貸款的余額增速顯著高于發(fā)達(dá)地區(qū)。

圖3 欠發(fā)達(dá)地區(qū)支農(nóng)再貸款余額增速情況

（二）研究模型設(shè)計(jì)

1.模型構(gòu)建

本文實(shí)證研究分為兩個(gè)部分：第一部分是總量貨幣政策傳導(dǎo)渠道檢驗(yàn)，運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型對(duì)信貸渠道、利率渠道的貨幣政策傳導(dǎo)效果進(jìn)行評(píng)估；第二部分是結(jié)構(gòu)性貨幣政策傳導(dǎo)渠道檢驗(yàn)，采用PVAR 模型對(duì)支農(nóng)再貸款政策傳導(dǎo)機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)。

第一部分面板數(shù)據(jù)分析可以解決遺漏變量的問(wèn)題，有效降低模型的偏差。同時(shí)，面板數(shù)據(jù)的樣本容量大，增加了自由度，減少了解釋變量的共線性，可以提高估計(jì)的精確度。本文重點(diǎn)關(guān)注欠發(fā)達(dá)地區(qū)的貨幣政策傳導(dǎo)。因此，構(gòu)建面板數(shù)據(jù)貨幣政策調(diào)控效果的多元回歸模型。

式（1）中，gdp表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，lr表示基準(zhǔn)利率，cre表示信貸供給，l表示人力投入，edu表示受教育程度，urb表示城鎮(zhèn)化率，tra表示對(duì)外依存度，i代表省級(jí)行政區(qū)，t代表年度，cons、β分別為模型中的常數(shù)項(xiàng)和待估計(jì)的參數(shù)，μit表示與時(shí)間無(wú)關(guān)的個(gè)體固定效應(yīng)，εit為殘差。

增加第二部分實(shí)證檢驗(yàn)的原因是支農(nóng)再貸款政策渠道與信貸渠道、利率渠道不同，其政策傳導(dǎo)存在滯后期，各地區(qū)支農(nóng)再貸款、涉農(nóng)貸款與農(nóng)業(yè)發(fā)展等指標(biāo)可能存在相互影響，存在內(nèi)生性（萬(wàn)里鵬等，2019）。PVAR 模型集合了面板數(shù)據(jù)分析和VAR 模型的優(yōu)點(diǎn)，不僅考慮到所有變量存在內(nèi)生性，各地區(qū)間不可觀測(cè)的異質(zhì)性，可以分析每個(gè)變量及其滯后變量對(duì)其他變量的影響，還降低了傳統(tǒng)VAR 方法對(duì)時(shí)間序列長(zhǎng)度的限制性要求，能更好地反映變量之間的關(guān)系。

前文理論研究表明支農(nóng)再貸款傳導(dǎo)渠道是指通過(guò)支農(nóng)再貸款政策撬動(dòng)金融機(jī)構(gòu)涉農(nóng)貸款投放，最終影響農(nóng)業(yè)真實(shí)產(chǎn)出。結(jié)合特征事實(shí)分析，使用欠發(fā)達(dá)地區(qū)和發(fā)達(dá)地區(qū)數(shù)據(jù)分別構(gòu)建PVAR 模型檢驗(yàn)支農(nóng)再貸款政策的傳導(dǎo)渠道是否暢通有效，分析結(jié)構(gòu)性貨幣政策傳導(dǎo)渠道是否存在區(qū)域差異性。PVAR 模型如式（2）所示。

其中，i代表省級(jí)行政區(qū)，t代表年度，AOVit代表i省在t時(shí)刻的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平，ALit代表i省在t時(shí)刻的涉農(nóng)貸款，ASRit代表i省在t時(shí)刻的支農(nóng)再貸款，p代表p階滯后項(xiàng)，?p為系數(shù)矩陣，γt表示序列的時(shí)間效應(yīng)，ηi表示截面的個(gè)體固定效應(yīng)，vit為干擾項(xiàng)。

2.變量選取及來(lái)源

第一部分實(shí)證檢驗(yàn)采用2004—2022 年的29個(gè)省、市、自治區(qū)（不包括重慶、西藏、臺(tái)灣、香港特別行政區(qū)及澳門特別行政區(qū)②）的年度數(shù)據(jù)。第二部分實(shí)證檢驗(yàn)選取支農(nóng)再貸款、涉農(nóng)貸款和農(nóng)業(yè)發(fā)展水平作為研究指標(biāo)，因?yàn)樯孓r(nóng)貸款指標(biāo)中國(guó)人民銀行官網(wǎng)只披露到2020 年數(shù)據(jù)，故數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為2013—2020 年。數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站、《中國(guó)區(qū)域金融運(yùn)行報(bào)告》和WIND 數(shù)據(jù)庫(kù)，變量選取見(jiàn)表1。

表1 變量定義與指標(biāo)說(shuō)明

第一部分面板數(shù)據(jù)回歸模型中，選取人均GDP 增速作為被解釋變量，記為gdp。本文重點(diǎn)測(cè)度貨幣政策傳導(dǎo)效果，貨幣政策如何推動(dòng)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而人均GDP 增速是衡量一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要指標(biāo)。

選取中國(guó)人民銀行公布的中長(zhǎng)期基準(zhǔn)利率、各省年末貸款余額實(shí)際增長(zhǎng)率作為核心解釋變量，分別記為lr、cre。

面板數(shù)據(jù)分析的控制變量為人力投入、受教育程度、城鎮(zhèn)化率和對(duì)外依存度，分別參考童玉芬和王靜文（2017）、杜育紅和趙冉（2018）、王婷（2013）、孫愛(ài)軍和方先明（2010）的研究，分別記為l、edu、urb和tra，計(jì)算方法見(jiàn)表1 中的指標(biāo)說(shuō)明。

第二部分PVAR 模型中，選取支農(nóng)再貸款作為結(jié)構(gòu)性貨幣政策傳導(dǎo)渠道的解釋變量，主要原因有：一是結(jié)構(gòu)性貨幣政策中，支農(nóng)再貸款政策能夠同時(shí)滿足限定機(jī)構(gòu)、限定投向、降低成本和控制規(guī)模四個(gè)約束條件，代表性較強(qiáng)（萬(wàn)沖和朱紅，2017）。二是支農(nóng)再貸款實(shí)施時(shí)間較長(zhǎng)，占再貸款規(guī)模的比重較大，這在欠發(fā)達(dá)地區(qū)尤為明顯，是中國(guó)人民銀行在欠發(fā)達(dá)地區(qū)實(shí)施結(jié)構(gòu)性貨幣政策的重要政策工具種類。

關(guān)于欠發(fā)達(dá)地區(qū)與發(fā)達(dá)地區(qū)的劃分原則，本文與以往研究不同，主要考慮如下因素：一是以GDP 增長(zhǎng)率等單一指標(biāo)作為劃分依據(jù)，過(guò)于片面；二是摒棄單純以地理區(qū)域作為劃分標(biāo)準(zhǔn)，即以中、西部作為欠發(fā)達(dá)地區(qū)，東部作為發(fā)達(dá)地區(qū)。因此，本文以各省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平這一綜合指標(biāo)作為劃分依據(jù)，選取2018—2022 年我國(guó)29 個(gè)?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）的人均GDP 作為劃分發(fā)達(dá)地區(qū)與欠發(fā)達(dá)地區(qū)的分界線，各省人均GDP 在平均值以上為發(fā)達(dá)地區(qū)，在平均值以下為欠發(fā)達(dá)地區(qū)。

五、貨幣政策傳導(dǎo)效果的面板數(shù)據(jù)分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

本文使用Stata 16.0 軟件對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)和欠發(fā)達(dá)地區(qū)的變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果匯總見(jiàn)表2。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

通過(guò)對(duì)比表2 中的數(shù)據(jù)可知，欠發(fā)達(dá)地區(qū)的人均GDP 增速、城鎮(zhèn)化率以及對(duì)外依存度的均值均低于發(fā)達(dá)地區(qū)，表明欠發(fā)達(dá)地區(qū)的發(fā)展水平低于發(fā)達(dá)地區(qū)。

（二）貨幣政策的信貸傳導(dǎo)效果檢驗(yàn)

下面以信貸供給作為核心解釋變量，實(shí)證檢驗(yàn)欠發(fā)達(dá)地區(qū)和發(fā)達(dá)地區(qū)貨幣政策的信貸傳導(dǎo)效果，結(jié)果見(jiàn)表3。

檢驗(yàn)結(jié)果表明，每增加1%的信貸供給，欠發(fā)達(dá)地區(qū)人均GDP 增速會(huì)增加0.047%，發(fā)達(dá)地區(qū)人均GDP 增速會(huì)增加0.130%；同樣1%的信貸增長(zhǎng)，對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的拉動(dòng)作用遠(yuǎn)高于欠發(fā)達(dá)地區(qū)。也就是說(shuō)，要想獲得相同的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，需要給予欠發(fā)達(dá)地區(qū)比發(fā)達(dá)地區(qū)更多的信貸支持。一方面，這一現(xiàn)象說(shuō)明欠發(fā)達(dá)地區(qū)由于受金融抑制程度更深、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低等因素影響，金融資源利用效率低于發(fā)達(dá)地區(qū)。另一方面，這一現(xiàn)象也表明欠發(fā)達(dá)地區(qū)更迫切地需要通過(guò)有效疏通政策傳導(dǎo)渠道，提升信貸資源對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的支撐作用，避免與發(fā)達(dá)地區(qū)的差距不斷拉大。

信貸傳導(dǎo)的前半程，在商業(yè)銀行以營(yíng)利為經(jīng)營(yíng)目標(biāo)的作用下，信貸資源更多地配置到發(fā)達(dá)地區(qū)，欠發(fā)達(dá)地區(qū)與發(fā)達(dá)地區(qū)的信貸資源獲得不均衡；在信貸傳導(dǎo)的后半程，欠發(fā)達(dá)地區(qū)信貸對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的拉動(dòng)作用遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)地區(qū)，信貸傳導(dǎo)前半程中的不均衡被進(jìn)一步拉大。雙重因素作用下，全國(guó)統(tǒng)一的貨幣政策在信貸傳導(dǎo)渠道中，欠發(fā)達(dá)地區(qū)與發(fā)達(dá)地區(qū)傳導(dǎo)效果差異明顯。假設(shè)H1得到驗(yàn)證。

（三）貨幣政策的利率傳導(dǎo)效果檢驗(yàn)

下面以基準(zhǔn)利率作為核心解釋變量，實(shí)證檢驗(yàn)欠發(fā)達(dá)地區(qū)和發(fā)達(dá)地區(qū)貨幣政策的信貸傳導(dǎo)效果，結(jié)果見(jiàn)表4。

對(duì)比欠發(fā)達(dá)地區(qū)與發(fā)達(dá)地區(qū)的結(jié)果，利率每上升1%，欠發(fā)達(dá)地區(qū)和發(fā)達(dá)地區(qū)人均GDP 增速分別降低0.168%和1.587%，利率與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，利率降低將推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而利率走高將對(duì)經(jīng)濟(jì)起到抑制作用。這表明對(duì)于欠發(fā)達(dá)地區(qū)而言，雖然利率提高對(duì)經(jīng)濟(jì)的抑制作用弱于發(fā)達(dá)地區(qū)，但利率的下降對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的推動(dòng)作用也遠(yuǎn)不及發(fā)達(dá)地區(qū)。

利率市場(chǎng)化賦予了金融機(jī)構(gòu)自主權(quán)，但由于利率定價(jià)管理機(jī)制不健全，欠發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)對(duì)利率的敏感性較弱。從經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境看，發(fā)達(dá)地區(qū)金融組織體系高效、金融市場(chǎng)較為發(fā)達(dá)，小微企業(yè)數(shù)量多且活躍度較高，對(duì)于利率政策的敏感性更強(qiáng)，而欠發(fā)達(dá)地區(qū)企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況欠佳，融資渠道相對(duì)單一，對(duì)利率的敏感性相對(duì)較弱。

總體來(lái)看，欠發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)利率政策的敏感程度相對(duì)較弱，從利率政策中獲得的政策紅利相對(duì)較少，利率政策效果的區(qū)域非對(duì)稱性也使欠發(fā)達(dá)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展難度增加。綜上，假設(shè)H2 得到驗(yàn)證。

六、支農(nóng)再貸款政策傳導(dǎo)機(jī)制的PVAR 分析

（一）PVAR 模型預(yù)檢驗(yàn)

1.平穩(wěn)性檢驗(yàn)

為避免出現(xiàn)偽回歸，對(duì)支農(nóng)再貸款（ASR）、涉農(nóng)貸款（AL）、農(nóng)業(yè)發(fā)展水平（AOV）序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。為消除模型中的個(gè)體效應(yīng)，不改變變量的相關(guān)關(guān)系，對(duì)數(shù)據(jù)先取對(duì)數(shù)，再使用前向均值差分法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，采用LLC、IPS 方法對(duì)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表5。結(jié)果表明，各變量均在1%的置信水平下拒絕存在單位根的原假設(shè)，均為平穩(wěn)序列。

表5 面板數(shù)據(jù)主要變量單位根檢驗(yàn)結(jié)果

2.滯后期選擇

PVAR 模型滯后階數(shù)的選擇采用AIC 信息準(zhǔn)則、BIC 信息準(zhǔn)則和QIC 信息準(zhǔn)則，檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表6。檢驗(yàn)結(jié)果表明，確定模型最優(yōu)滯后階數(shù)為滯后1 期。

表6 PVAR 模型滯后階數(shù)選擇

3.模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)

欠發(fā)達(dá)地區(qū)、發(fā)達(dá)地區(qū)的政策傳導(dǎo)機(jī)制穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果分別見(jiàn)圖4、圖5。結(jié)果表明，所有特征根均在單位圓內(nèi)，PVAR 模型系統(tǒng)穩(wěn)定。

圖4 欠發(fā)達(dá)地區(qū)模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果

圖5 發(fā)達(dá)地區(qū)模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果

（二）面板數(shù)據(jù)格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

結(jié)合系統(tǒng)GMM 估計(jì)的變量滯后項(xiàng)系數(shù)的顯著性，進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表7。檢驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)于欠發(fā)達(dá)地區(qū)，支農(nóng)再貸款在10%的顯著水平下拒絕原假設(shè)，支農(nóng)再貸款是涉農(nóng)貸款的格蘭杰因，涉農(nóng)貸款在1%顯著性水平下拒絕原假設(shè)，涉農(nóng)貸款是農(nóng)業(yè)發(fā)展的水平的格蘭杰因；對(duì)于發(fā)達(dá)地區(qū)，支農(nóng)再貸款在10%的顯著水平下拒絕原假設(shè)，支農(nóng)再貸款是涉農(nóng)貸款的格蘭杰因，涉農(nóng)貸款在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，涉農(nóng)貸款是農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的格蘭杰因?？梢?jiàn)無(wú)論是欠發(fā)達(dá)地區(qū)還是發(fā)達(dá)地區(qū)，支農(nóng)再貸款政策通過(guò)中間變量傳導(dǎo)至實(shí)體經(jīng)濟(jì)時(shí)均渠道通暢。

表7 面板數(shù)據(jù)格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果

（三）脈沖響應(yīng)結(jié)果分析

從支農(nóng)再貸款到實(shí)體經(jīng)濟(jì)的傳導(dǎo)效率層面分析，圖6、圖7 分別為欠發(fā)達(dá)地區(qū)和發(fā)達(dá)地區(qū)傳導(dǎo)效率響應(yīng)圖，分別顯示欠發(fā)達(dá)地區(qū)與發(fā)達(dá)地區(qū)支農(nóng)再貸款沖擊對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展水平脈沖響應(yīng)函數(shù)。對(duì)于欠發(fā)達(dá)地區(qū)，圖6 顯示給定支農(nóng)再貸款增速一個(gè)正向沖擊，農(nóng)業(yè)發(fā)展水平增速表現(xiàn)為正向趨強(qiáng)響應(yīng)，響應(yīng)強(qiáng)度在滯后1 期達(dá)到最大值，農(nóng)業(yè)發(fā)展水平增速正向增加0.239 個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差，直到第四期趨于平穩(wěn)。對(duì)于發(fā)達(dá)地區(qū)，圖7 顯示給定支農(nóng)再貸款增速一個(gè)正向沖擊，農(nóng)業(yè)發(fā)展水平增速表現(xiàn)為先負(fù)向減弱再正向趨強(qiáng)響應(yīng)，但響應(yīng)結(jié)果并不顯著。這表明支農(nóng)再貸款在欠發(fā)達(dá)地區(qū)的傳導(dǎo)效率更顯著，貨幣政策調(diào)控的結(jié)構(gòu)性貨幣政策渠道對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的調(diào)控效果較為明顯。

圖6 欠發(fā)達(dá)地區(qū)傳導(dǎo)效率響應(yīng)圖

圖7 發(fā)達(dá)地區(qū)傳導(dǎo)效率響應(yīng)圖

從支農(nóng)再貸款到實(shí)體經(jīng)濟(jì)的傳導(dǎo)路徑層面分析，分為兩個(gè)響應(yīng)階段。第一階段表現(xiàn)為中國(guó)人民銀行的支農(nóng)再貸款政策對(duì)金融機(jī)構(gòu)涉農(nóng)貸款的“撬動(dòng)效應(yīng)”。圖8、圖9 分別為欠發(fā)達(dá)地區(qū)和發(fā)達(dá)地區(qū)第一階段響應(yīng)路徑圖，分別顯示欠發(fā)達(dá)地區(qū)與發(fā)達(dá)地區(qū)支農(nóng)再貸款沖擊對(duì)涉農(nóng)貸款脈沖響應(yīng)函數(shù)。從圖8、圖9 可知，無(wú)論是欠發(fā)達(dá)地區(qū)還是發(fā)達(dá)地區(qū)，給定支農(nóng)再貸款增速一個(gè)正向沖擊，涉農(nóng)貸款增速都迅速正向響應(yīng)，并在滯后1 期達(dá)到峰值。但欠發(fā)達(dá)地區(qū)的撬動(dòng)峰值比發(fā)達(dá)地區(qū)低60%，這是由于支農(nóng)再貸款主要投向中國(guó)人民銀行批準(zhǔn)的地方法人銀行機(jī)構(gòu)，如農(nóng)村信用社、農(nóng)村合作社、農(nóng)村商業(yè)銀行和村鎮(zhèn)銀行，欠發(fā)達(dá)地區(qū)此類銀行機(jī)構(gòu)央行評(píng)級(jí)較低，高風(fēng)險(xiǎn)金融機(jī)構(gòu)較多，合格抵押品不足，滿足支農(nóng)再貸款使用條件的地方法人銀行機(jī)構(gòu)相對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)較少，導(dǎo)致結(jié)構(gòu)性貨幣政策支持的獲得能力相對(duì)較弱，造成欠發(fā)達(dá)地區(qū)支農(nóng)再貸款的“撬動(dòng)效應(yīng)”不強(qiáng)。

圖8 欠發(fā)達(dá)地區(qū)第一階段響應(yīng)路徑

圖9 發(fā)達(dá)地區(qū)第一階段響應(yīng)路徑

第二階段表現(xiàn)為地方法人銀行的涉農(nóng)貸款對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的“增長(zhǎng)效應(yīng)”。圖10、圖11 分別為欠發(fā)達(dá)地區(qū)和發(fā)達(dá)地區(qū)第二階段響應(yīng)路徑圖，分別顯示欠發(fā)達(dá)地區(qū)與發(fā)達(dá)地區(qū)涉農(nóng)貸款沖擊對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展水平脈沖響應(yīng)函數(shù)。無(wú)論是欠發(fā)達(dá)地區(qū)還是發(fā)達(dá)地區(qū)，給定涉農(nóng)貸款增速一個(gè)正向沖擊，農(nóng)業(yè)發(fā)展水平增速都迅速正向響應(yīng)，并在滯后1期達(dá)到峰值。但欠發(fā)達(dá)地區(qū)的“增長(zhǎng)效應(yīng)”在第3 期之后變?yōu)椴伙@著，這是因?yàn)榍钒l(fā)達(dá)地區(qū)銀行機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理能力和定價(jià)能力不足，使得涉農(nóng)小微企業(yè)貸款利率顯著高于發(fā)達(dá)地區(qū)，使用支農(nóng)再貸款的銀行機(jī)構(gòu)向部分涉農(nóng)小微企業(yè)發(fā)放貸款需要大幅降低貸款利率以滿足政策支持條件，導(dǎo)致欠發(fā)達(dá)地區(qū)結(jié)構(gòu)性貨幣政策難以通過(guò)銀行貸款持續(xù)有效傳導(dǎo)，對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的刺激作用表現(xiàn)為后勁不足。

圖10 欠發(fā)達(dá)地區(qū)第二階段響應(yīng)路徑

圖11 發(fā)達(dá)地區(qū)第二階段響應(yīng)路徑

脈沖響應(yīng)結(jié)果均收斂，說(shuō)明PVAR 模型穩(wěn)健、結(jié)果可信。通過(guò)脈沖響應(yīng)分析可知，雖然欠發(fā)達(dá)地區(qū)支農(nóng)再貸款傳導(dǎo)效率更為顯著，但由于欠發(fā)達(dá)地區(qū)結(jié)構(gòu)性貨幣政策支持的獲得能力和地方法人銀行風(fēng)險(xiǎn)管理能力、定價(jià)能力弱于發(fā)達(dá)地區(qū)，支農(nóng)再貸款到涉農(nóng)貸款以及涉農(nóng)貸款到實(shí)體經(jīng)濟(jì)的傳導(dǎo)路徑受阻，在一定程度上限制了結(jié)構(gòu)性貨幣政策的傳導(dǎo)。假設(shè)H3 得到驗(yàn)證。

七、主要結(jié)論與政策建議

（一）主要結(jié)論

本文分別對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)和發(fā)達(dá)地區(qū)的信貸渠道、利率渠道和結(jié)構(gòu)性貨幣政策渠道進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，采用面板數(shù)據(jù)分析和PVAR 模型實(shí)證，研究發(fā)現(xiàn)我國(guó)存在顯著的貨幣政策傳導(dǎo)區(qū)域效應(yīng)，這種差異性主要表現(xiàn)為欠發(fā)達(dá)地區(qū)貨幣政策傳導(dǎo)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的拉動(dòng)效果顯著低于發(fā)達(dá)地區(qū)。具體結(jié)果表明：一是由于欠發(fā)達(dá)地區(qū)與發(fā)達(dá)地區(qū)信貸資源獲得的不均衡，信貸供給增加對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用還較弱，一定程度上限制了貨幣政策傳導(dǎo)。二是雖然利率市場(chǎng)化改革賦予了金融機(jī)構(gòu)越來(lái)越多的自主定價(jià)權(quán)，但欠發(fā)達(dá)地區(qū)地方法人銀行利率定價(jià)管理機(jī)制不健全，利率渠道對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的調(diào)控效果不夠顯著，對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的刺激作用有待提高。三是欠發(fā)達(dá)地區(qū)支農(nóng)再貸款傳導(dǎo)效率更為顯著，但由于欠發(fā)達(dá)地區(qū)符合政策支持條件的銀行機(jī)構(gòu)較少，地方法人銀行機(jī)構(gòu)降低貸款利率以滿足政策條件的成本較高，導(dǎo)致結(jié)構(gòu)性貨幣政策渠道傳導(dǎo)路徑受阻。

（二）政策建議

針對(duì)上述研究結(jié)論，本文提出如下政策建議：

一是優(yōu)化實(shí)施欠發(fā)達(dá)地區(qū)差異化信貸政策。一方面，優(yōu)化全國(guó)性銀行對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的信貸資源調(diào)配和內(nèi)部政策安排，強(qiáng)化信貸政策對(duì)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的針對(duì)性支持，可探索設(shè)立欠發(fā)達(dá)地區(qū)專項(xiàng)信貸規(guī)模，在授信標(biāo)準(zhǔn)、權(quán)限下放、考核激勵(lì)、人力調(diào)配等方面給予適度放寬與傾斜。另一方面，提升欠發(fā)達(dá)地區(qū)地方法人金融機(jī)構(gòu)信貸投放能力，建立多渠道資本補(bǔ)充長(zhǎng)效機(jī)制，有效化解農(nóng)合機(jī)構(gòu)金融風(fēng)險(xiǎn)，全面提升整體資產(chǎn)質(zhì)量，著力運(yùn)用金融科技提升風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、產(chǎn)品創(chuàng)新能力。

二是完善欠發(fā)達(dá)地區(qū)地方法人銀行機(jī)構(gòu)的內(nèi)部定價(jià)管理機(jī)制。一方面，要加強(qiáng)考核引導(dǎo)，鼓勵(lì)銀行機(jī)構(gòu)建立健全內(nèi)部定價(jià)管理的組織架構(gòu)、機(jī)制建設(shè)、信息系統(tǒng)和決策執(zhí)行等定價(jià)機(jī)制，充分發(fā)揮內(nèi)部資金轉(zhuǎn)移定價(jià)體系作用，提升地方法人銀行機(jī)構(gòu)差異化、精細(xì)化的自主定價(jià)能力，使欠發(fā)達(dá)地區(qū)地方法人銀行更好地適應(yīng)利率市場(chǎng)化改革要求。另一方面，加強(qiáng)數(shù)據(jù)集成建設(shè)和專業(yè)人才的培養(yǎng)、儲(chǔ)備。引導(dǎo)地方法人銀行優(yōu)化利率管理人員隊(duì)伍，構(gòu)建包括資金成本信息、歷史客戶信息、產(chǎn)品信息、成本分?jǐn)傂畔ⅰL(fēng)險(xiǎn)信息等系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)，及時(shí)對(duì)市場(chǎng)利率的變化趨勢(shì)作出預(yù)測(cè)和分析，不斷提升資產(chǎn)負(fù)債精細(xì)化定價(jià)管理能力。

三是完善針對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的結(jié)構(gòu)性貨幣政策調(diào)控機(jī)制。一方面，建議中國(guó)人民銀行總行根據(jù)貨幣政策宏觀調(diào)控需要，將城市商業(yè)銀行納入支農(nóng)再貸款發(fā)放對(duì)象，支持更多涉農(nóng)貸款獲得支農(nóng)再貸款政策支持，擴(kuò)大再貸款政策的受眾面。另一方面，建議第三方信貸資產(chǎn)評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)優(yōu)化信貸資產(chǎn)評(píng)級(jí)方式，完善信貸資產(chǎn)評(píng)級(jí)模型，將個(gè)體工商戶和小微企業(yè)主納入信貸資產(chǎn)質(zhì)押品范圍，提高再貸款信貸資產(chǎn)質(zhì)押品審核通過(guò)率。

注釋：

① 國(guó)家統(tǒng)計(jì)局按照經(jīng)濟(jì)地帶劃分原則，將全國(guó)劃分為東部、中部、西部和東北地區(qū)，本文按照該劃分原則在欠發(fā)達(dá)地區(qū)選取代表省份進(jìn)行分析。

② 缺失值嚴(yán)重，故剔除。