史依銘

(安徽大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,合肥 230601)

一、問題的提出

數(shù)字金融的快速發(fā)展不僅為我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長帶來了新的動(dòng)力,也深刻的影響了傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的經(jīng)營模式。數(shù)字金融作為信息技術(shù)與金融服務(wù)相結(jié)合的新興產(chǎn)物,其業(yè)務(wù)范圍涉及支付、貸款與保險(xiǎn)等領(lǐng)域。這些新興金融服務(wù)一方面沖擊了傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的表內(nèi)業(yè)務(wù)與中間業(yè)務(wù)[1],另一方面也助推了現(xiàn)有金融體系的變革,同時(shí)也影響了貨幣政策的傳導(dǎo)機(jī)制以及實(shí)施效果[2]。

貨幣政策作為銜接宏觀政策與微觀運(yùn)行的重要橋梁[3],能否有效傳導(dǎo)至實(shí)體經(jīng)濟(jì),對經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)運(yùn)行以及高質(zhì)量發(fā)展有著舉足輕重的作用[4]。貨幣政策目標(biāo)的實(shí)現(xiàn),主要取決于貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制的實(shí)施效果[5],不同傳導(dǎo)機(jī)制通過不同的傳導(dǎo)渠道會引起不同的反應(yīng)[6]。而數(shù)字金融的發(fā)展將會對貨幣政策的傳導(dǎo)機(jī)制,即對銀行等傳導(dǎo)中介造成巨大沖擊,由此進(jìn)一步影響貨幣政策的實(shí)施效果。學(xué)術(shù)界尚未達(dá)成統(tǒng)一的數(shù)字金融與貨幣政策有效性的研究結(jié)論。一部分學(xué)者認(rèn)為,數(shù)字金融的發(fā)展將會弱化貨幣政策的實(shí)施效果。這主要是因?yàn)閿?shù)字金融對貨幣供給端和需求端的沖擊會降低貨幣控制的有效性,因此需要中央銀行發(fā)明新的政策工具來強(qiáng)化貨幣政策的有效性[7]。何劍等[3]研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融會通過削弱銀行信貸這一傳導(dǎo)渠道來弱化貨幣政策的有效性。但另一部分學(xué)者認(rèn)為,數(shù)字金融的發(fā)展會強(qiáng)化貨幣政策的實(shí)施效果。主要是因?yàn)閿?shù)字金融與傳統(tǒng)金融相互競爭,將會推動(dòng)金融結(jié)構(gòu)變革和金融效率的提升[8]。隨著金融市場的不斷完善,貨幣政策有效性也會得到提升[9]。并且數(shù)字金融的快速發(fā)展也會給銀行等金融機(jī)構(gòu)帶來服務(wù)質(zhì)量提高和技術(shù)水平升級的機(jī)遇[10]。戰(zhàn)明華等[11]基于拓展的IS-LM-CC模型研究發(fā)現(xiàn),整體上看數(shù)字金融提高了貨幣政策有效性,具體表現(xiàn)為放大了產(chǎn)出效應(yīng)并減少了時(shí)滯。

上述問題的討論引發(fā)了關(guān)于我國在數(shù)字化背景下數(shù)字金融發(fā)展與貨幣政策有效性問題的思考,基于此引出了本文將要研究的問題:數(shù)字金融發(fā)展是否影響了我國貨幣政策的有效性?是強(qiáng)化還是弱化?哪種傳導(dǎo)路徑更有效?動(dòng)態(tài)影響效果又如何?

貨幣政策作為金融宏觀調(diào)控的核心,對實(shí)現(xiàn)全社會總供求均衡以及促進(jìn)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展具有重要作用,而貨幣政策有效性又是實(shí)現(xiàn)貨幣政策目標(biāo)的主要判斷依據(jù)。當(dāng)前我國數(shù)字金融發(fā)展迅猛,數(shù)字化技術(shù)與金融行業(yè)的結(jié)合不僅重塑了傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的經(jīng)營模式,而且還影響到了貨幣政策工具的實(shí)施效果。基于已有文獻(xiàn)的研究成果,學(xué)者們主要是從數(shù)字金融影響貨幣政策的銀行信貸渠道視角進(jìn)行研究,鮮有學(xué)者關(guān)注數(shù)量型貨幣政策與價(jià)格型貨幣政策兩種方式的比較效果,以及數(shù)字金融對貨幣政策中介目標(biāo)和最終目標(biāo)的影響效果,并且缺少數(shù)字金融對貨幣政策有效性的動(dòng)態(tài)效應(yīng)觀察。因此,本文的貢獻(xiàn)之處在于:第一,實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字金融發(fā)展對貨幣政策最終目標(biāo)經(jīng)濟(jì)增長和物價(jià)穩(wěn)定的影響效果,并比較了數(shù)量調(diào)控和價(jià)格調(diào)控在傳導(dǎo)過程中的有效性。第二,基于時(shí)變參數(shù)的向量自回歸模型,考察了數(shù)字金融發(fā)展對貨幣政策有效性的預(yù)期動(dòng)態(tài)影響,分析了利率和貨幣供應(yīng)量在數(shù)字金融對貨幣政策有效性的時(shí)變影響中所扮演的角色。探討數(shù)字化背景下數(shù)字金融發(fā)展對貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制的影響,并進(jìn)一步分析貨幣政策有效性問題,不僅有利于我國抓住數(shù)字金融迅猛發(fā)展帶給宏觀政策調(diào)控的機(jī)遇,還有利于提升我國貨幣政策的實(shí)施效果。

二、理論分析

(一)數(shù)字金融與貨幣政策中介目標(biāo)

貨幣政策有效性對我國宏觀政策調(diào)控和經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)運(yùn)行具有重要意義,而貨幣供應(yīng)量和利率等傳導(dǎo)中介又是考量貨幣政策有效性的重要指標(biāo)。因此,若要分析數(shù)字金融對貨幣政策有效性的影響,則需先分析數(shù)字金融對貨幣供應(yīng)量和利率的作用效果。

1.數(shù)字金融與貨幣供應(yīng)量

基于以往學(xué)者們的研究來看,數(shù)字金融的快速發(fā)展會促進(jìn)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)新金融產(chǎn)品并提高服務(wù)水平[12]。一方面是從替代效應(yīng)的角度來看,Franklin et al.[13]研究發(fā)現(xiàn)電子金融可以利用自身的信息技術(shù)等優(yōu)勢,通過對傳統(tǒng)金融服務(wù)的替代來實(shí)現(xiàn)去中介化,從而提高金融供給水平。另一方面是從互補(bǔ)效應(yīng)的角度來看,傳統(tǒng)金融供給和數(shù)字金融發(fā)展互相補(bǔ)充,兩者是相互依賴、相互促進(jìn)的關(guān)系,不僅傳統(tǒng)金融供給會促進(jìn)數(shù)字金融的發(fā)展,數(shù)字金融的發(fā)展也會提高傳統(tǒng)金融的供給[14]。賈麗平等[15]基于VAR模型分析發(fā)現(xiàn)電子貨幣的增加可以提高貨幣供應(yīng)量,兩者呈正相關(guān)關(guān)系。劉瀾飚等[2]研究發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融顯著提高了廣義貨幣供應(yīng)量的增長效應(yīng)。并且劉生福[16]也發(fā)現(xiàn)第三方支付會提高貨幣供給量。

數(shù)字金融提高貨幣供應(yīng)量不僅可以從上述學(xué)者們的研究可知,還可以通過對貨幣創(chuàng)造過程即貨幣乘數(shù)公式的分析而發(fā)現(xiàn)。根據(jù)貨幣乘數(shù)的定義:

(1)

式(1)中,M2是廣義貨幣供應(yīng)量,k是現(xiàn)金漏損率,t是定期存款占活期存款的比例(以下簡稱定活比),rd是活期的法定存款準(zhǔn)備金率,re是超額準(zhǔn)備金,rt定期的法定存款準(zhǔn)備金率。具體來看,數(shù)字金融主要是通過現(xiàn)金漏損率和定活比兩個(gè)渠道來影響貨幣乘數(shù)進(jìn)而影響貨幣供應(yīng)量。

第一,數(shù)字金融對現(xiàn)金漏損率的影響。數(shù)字金融的快速發(fā)展給居民生活的方方面面帶來了深刻的影響,小到日常生活購物等小額支出,大到外出旅游等大額消費(fèi)。因?yàn)榫€上支付具有速度快、成本低等便利性優(yōu)點(diǎn),所以居民在支付方式上均傾向選擇線上支付。根據(jù)Wind數(shù)據(jù)庫的第三方支付數(shù)據(jù)顯示,我國第三方支付的市場規(guī)模已從2009年0.54萬億元增長到2017年154.9萬億元,年均增幅高達(dá)87.53%。由于居民手中所持有的現(xiàn)金在逐漸減少,所以現(xiàn)金的漏損率也在逐漸降低。并且根據(jù)式(2)可知,當(dāng)我們使用貨幣乘數(shù)公式對現(xiàn)金漏損率求偏導(dǎo)時(shí)可以發(fā)現(xiàn):

(2)

分母是平方的形式,所以我們只需判斷分子的符號即可。因?yàn)槲覈呢泿懦藬?shù)長期以來一直保持在3以上的水平。根據(jù)圖1可知,我國貨幣乘數(shù)在樣本期間2008—2020年一直大于1,故我們基于式(1)可以判斷出,分子大于分母,而式(2)的分子可以看作式(1)分母對分子的減法,故式(2)的分子應(yīng)為負(fù)數(shù),即式(2)整體為負(fù)數(shù)。這說明現(xiàn)金漏損率與貨幣乘數(shù)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,數(shù)字金融的發(fā)展使得現(xiàn)金漏損率變小,由此導(dǎo)致貨幣乘數(shù)變大和貨幣供應(yīng)量增加。

圖1 2008—2020年貨幣乘數(shù)

第二,數(shù)字金融對定活比的影響。數(shù)字金融發(fā)展不僅影響到居民消費(fèi)領(lǐng)域,而且也遍布在居民的投資領(lǐng)域中。其中互聯(lián)網(wǎng)平臺的理財(cái)產(chǎn)品便是層出不窮,這些理財(cái)產(chǎn)品不僅投資門檻低,而且普遍具有較高的收益率和流動(dòng)性。一方面增加了居民存款的機(jī)會成本,另一方面也對銀行的存款業(yè)務(wù)產(chǎn)生了較大沖擊,相對于定期存款來看,活期存款資金下降的更多,進(jìn)而提高了定活比。由此,我們使用貨幣乘數(shù)公式對定活比進(jìn)行求偏導(dǎo):

(3)

從式(3)中不難看出,該式的分子為正數(shù),即式(3)整體大于0。由此說明數(shù)字金融通過提高定活比來擴(kuò)大貨幣乘數(shù),進(jìn)而增加貨幣供應(yīng)量。

2.數(shù)字金融與利率

一方面,參考陳創(chuàng)練等[17]研究的真實(shí)貨幣供給函數(shù)可知,貨幣供給量受到產(chǎn)出和利率的影響。

(4)

式(4)中的m表示貨幣實(shí)際供給,M表示貨幣名義供給,P表示物價(jià)水平,y表示產(chǎn)出,l表示貨幣供給對產(chǎn)出的敏感系數(shù),i表示利率,h表示貨幣供給對利率的敏感系數(shù),經(jīng)式(4)變換可得式(5)。

(5)

從式(5)中不難看出,在其他條件不變的情況下,貨幣供給與利率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,即貨幣供給量越大,利率越低。在本文中,當(dāng)數(shù)字金融快速發(fā)展時(shí),通過貨幣乘數(shù)這一作用增加了貨幣供應(yīng)量,由此降低了利率,即基于“數(shù)字金融-貨幣供應(yīng)量-利率”的分析視角發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融發(fā)展會降低利率水平。

另一方面,數(shù)字金融發(fā)展對利率的影響還可以通過弱化金融摩擦以及完善金融市場等途徑,其中戰(zhàn)明華等[11]基于理論模型分析發(fā)現(xiàn),數(shù)字金融發(fā)展會顯著降低金融市場的信息不對稱程度,通過競爭效應(yīng)來弱化金融摩擦并完善利率在金融市場中的傳導(dǎo)機(jī)制,進(jìn)而增強(qiáng)了價(jià)格型貨幣政策的有效性。劉瀾飚等[18]根據(jù)微觀銀行學(xué)理論分析發(fā)現(xiàn),數(shù)字金融發(fā)展通過規(guī)模替代效應(yīng)及網(wǎng)絡(luò)外部效應(yīng)顯著提高了利率與市場之間的相關(guān)性和敏感性,增強(qiáng)了利率等價(jià)格型貨幣政策傳導(dǎo)渠道的有效性。

(二)數(shù)字金融與貨幣政策有效性

有關(guān)數(shù)字金融與貨幣政策有效性的研究主要是從以下兩個(gè)角度進(jìn)行探討。一是基于金融發(fā)展理論的角度,King &Levine[19]運(yùn)用內(nèi)生增長模型發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。數(shù)字金融作為金融的一種,當(dāng)然也具備金融的特性,王永倉和溫濤[20]認(rèn)為不僅要從金融發(fā)展深度來探討對經(jīng)濟(jì)增長的影響,也要關(guān)注金融發(fā)展廣度對經(jīng)濟(jì)增長的作用。比如數(shù)字金融,以其低成本、廣范圍、普惠性等特點(diǎn)為我國經(jīng)濟(jì)增長注入了新的活力。荊文君和孫寶文[21]研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融可以通過微觀和宏觀兩個(gè)層面促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長,微觀上是構(gòu)建規(guī)模經(jīng)濟(jì)、范圍經(jīng)濟(jì)與長尾效應(yīng)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境,宏觀上是通過三條路徑,即新的要素投入、資源配置效率和全要素生產(chǎn)率。丁志帆[22]則是進(jìn)一步基于“微觀-中觀-宏觀”框架研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融有利于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長。二是基于弱化金融摩擦的角度,代表性的研究便是戰(zhàn)明華等[11]運(yùn)用IS-LM-CC模型分析發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融可以通過“金融摩擦弱化效應(yīng)”來擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出,同時(shí)弱化貨幣政策的“價(jià)格之謎”。特別是在發(fā)展中國家,數(shù)字金融的快速發(fā)展可以不斷完善金融市場,提高利率渠道傳導(dǎo)效率,從而強(qiáng)化貨幣政策有效性[9]。戰(zhàn)明華和李歡[6]研究發(fā)現(xiàn)利率市場化的發(fā)展不僅弱化了金融摩擦而且還提高了利率的傳導(dǎo)效率,進(jìn)而強(qiáng)化了貨幣政策有效性。

總體來看,無論是基于金融發(fā)展理論還是弱化金融摩擦的角度,數(shù)字金融均會提高貨幣政策有效性,進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。雖然數(shù)字金融的發(fā)展會對貨幣政策的傳導(dǎo)機(jī)制產(chǎn)生影響,甚至影響貨幣政策的實(shí)施效果,但只要中央銀行根據(jù)現(xiàn)狀適時(shí)應(yīng)對,仍然是可以保持貨幣政策的有效性[2]。并且根據(jù)IS模型可知,經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出受到消費(fèi)、投資、政府購買等因素的影響。其中利率與產(chǎn)出呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,當(dāng)利率下降時(shí)會促進(jìn)產(chǎn)出的增加。具體到本文的數(shù)字金融與貨幣政策有效性來看,一方面,因?yàn)閿?shù)字金融發(fā)展會增加貨幣供給量,從而促使居民增加消費(fèi),并且由于利率的降低,投資也會隨之增加,由此說明數(shù)字金融的發(fā)展會放大貨幣政策的產(chǎn)出效應(yīng)。但另一方面,因?yàn)閿?shù)字金融的發(fā)展增加了貨幣供給量,也在一定程度上提高了通貨膨脹水平。

三、數(shù)字金融對貨幣政策有效性的實(shí)證分析

(一)模型設(shè)定與變量選取

1.模型設(shè)定

關(guān)于模型的選擇問題,一方面是由于宏觀數(shù)據(jù)主要以時(shí)間序列數(shù)據(jù)居多,面板數(shù)據(jù)較少,并且相對于VAR模型和SVAR模型,TVP-SV-VAR模型在非線性關(guān)系和時(shí)變特征分析方面具有顯著優(yōu)勢;另一方面是為了考察數(shù)字金融發(fā)展對貨幣政策的非對稱性和動(dòng)態(tài)變化的影響效果,故本文選擇帶有隨機(jī)波動(dòng)的TVP-SV-VAR模型進(jìn)行分析。

其中TVP-SV-VAR模型最早是由Primiceri[23]引入時(shí)變參數(shù)形成時(shí)變VAR模型,然后由Nakajima et al.[24]在此基礎(chǔ)上引入隨機(jī)波動(dòng),最終形成帶有隨機(jī)波動(dòng)的TVP-SV-VAR模型。相對于VAR模型,TVP-SV-VAR模型能更好的識別變量間的時(shí)變特征和非線性變化。

首先,基本的結(jié)構(gòu)性VAR模型如下:

Ayt=F1yt-1+…+Fsyt-s+μt,t=s+1,…,n.

(6)

式(6)中,yt是k*1維向量,A和F1…Fs均為k*k維參數(shù)矩陣,擾動(dòng)t項(xiàng)μ為k*1維的結(jié)構(gòu)性沖擊,并且μt-N(0,∑∑)。

其次,將式(6)兩邊同時(shí)乘以A-1,此時(shí)定義B=A-1Fi,然后把B堆疊寫成k2s*1維向量β,并且令Xt=Is?(yt-1,…yt-s),其中?表示克羅內(nèi)克乘積,那么此時(shí)模型可以寫作:

yt=Xtβ+A-1∑εt.

(7)

最后,假定式(7)中所有參數(shù)都是時(shí)變的,那么式(7)可以動(dòng)態(tài)擴(kuò)展寫成:

(8)

βt+1=βt+μβt.

(9)

αt+1=αt+μαt.

(10)

ht+1=ht+μht.

(11)

(12)

其中t=s+1,…,n。βs+1～N(μβ0,∑β0),αs+1～N(μα0∑α0),hs+1～N(μh0,∑h0)。接下來本文將使用MCMC方法進(jìn)行估計(jì)。

2.變量選取

為研究數(shù)字金融發(fā)展對我國貨幣政策有效性的影響,需要構(gòu)建一個(gè)包含數(shù)字金融、貨幣政策中介目標(biāo)和貨幣政策最終目標(biāo)的TVP-SV-VAR模型,故本文的變量選取如下:

首先是數(shù)字金融變量,目前學(xué)者們對于數(shù)字金融指標(biāo)的選取主要是基于北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù),雖然該指標(biāo)應(yīng)用廣泛并具有較高的可靠性,但該指數(shù)的時(shí)間跨度較短且為年度數(shù)據(jù),與時(shí)變參數(shù)隨機(jī)波動(dòng)率向量自回歸模型要求的樣本頻率有較大差異。故本文參考戰(zhàn)明華等[11]和許月麗等[25]的做法,選擇第三方支付(季度)作為數(shù)字金融(inf)的代理變量,其中我們選取數(shù)據(jù)年份跨度更長的第三方互聯(lián)網(wǎng)支付數(shù)據(jù),因?yàn)樵摂?shù)據(jù)的起始年份為2007年,并對該數(shù)據(jù)計(jì)算季度同比增長率。為驗(yàn)證第三方支付數(shù)據(jù)是否可以代表數(shù)字金融變量,故對2011年至2020年的北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)和第三方互聯(lián)網(wǎng)支付數(shù)據(jù)作了相關(guān)性統(tǒng)計(jì),結(jié)果顯示相關(guān)性系數(shù)為0.954 9,可見兩者具有高度的相關(guān)性。

其次是貨幣政策中介目標(biāo),數(shù)量調(diào)控方面選取廣義貨幣M2的季度同比增長率作為貨幣供應(yīng)量的代理變量(m2),價(jià)格調(diào)控方面選取7日的銀行間同業(yè)拆借利率月度同比增長率并轉(zhuǎn)換為季度同比增長率作為利率的代理變量(shibor)。

最后是貨幣政策最終目標(biāo),產(chǎn)出水平方面選取國內(nèi)生產(chǎn)總值的季度同比增長率作為經(jīng)濟(jì)增長的代理變量(gdp),物價(jià)水平方面選取居民消費(fèi)指數(shù)的季度同比增長率作為通貨膨脹率的代理變量(cpi)。本文的數(shù)據(jù)樣本期間為2008年1季度到2020年4季度,所有變量均做了Census X-12季節(jié)調(diào)整,數(shù)據(jù)來源為中國人民銀行網(wǎng)站、Wind數(shù)據(jù)庫和國泰安數(shù)據(jù)庫。

(二)模型的初步估計(jì)

1.平穩(wěn)性檢驗(yàn)與滯后期數(shù)選擇

由于進(jìn)行VAR模型實(shí)證檢驗(yàn)之前需要驗(yàn)證各變量是否平穩(wěn),所以本文使用了ADF單位根進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。根據(jù)表1的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果可知,各變量均是顯著平穩(wěn)的。

表1 國有企業(yè)相關(guān)變量定義

為確定TVP-SV-VAR模型的最優(yōu)滯后期數(shù),所以本文計(jì)算了多個(gè)信息準(zhǔn)則,具體結(jié)果詳見表2。根據(jù)表2的結(jié)果不難看出,選擇最優(yōu)滯后期數(shù)為1有三種信息準(zhǔn)則,選擇最優(yōu)滯后期數(shù)為3和4的分別只有一種信息準(zhǔn)則,因此本文最終選取的最優(yōu)滯后期數(shù)為1。

表2 滯后期數(shù)的選擇

2.參數(shù)估計(jì)檢驗(yàn)

根據(jù)表3的參數(shù)估計(jì)結(jié)果可知,主要關(guān)注Geweke和無效因子兩項(xiàng)。首先是表3中的Geweke值均小于1.96,說明在5%水平上顯著。其次是表3中的無效因子大部分均小于100,只有一個(gè)超過100,為205.09。但經(jīng)過10 000次重復(fù)抽樣后也可以得到約49個(gè)無關(guān)樣本,已足夠進(jìn)行后驗(yàn)判斷。

表3 參數(shù)估計(jì)結(jié)果

(三)實(shí)證結(jié)果分析

本文使用TVP-SV-VAR模型中等間隔的脈沖響應(yīng)函數(shù),其中將不同提前期分別設(shè)定為4個(gè)季度(短期)、6個(gè)季度(中期)和8個(gè)季度(長期)。

1.不同提前期數(shù)字金融通過貨幣供應(yīng)量影響產(chǎn)出與物價(jià)水平

根據(jù)圖2可知,不同提前期的脈沖響應(yīng)函數(shù)的趨勢基本一致,這說明本文的估計(jì)結(jié)果具有穩(wěn)健性。具體來看,圖2第一排顯示的是貨幣供應(yīng)量對數(shù)字金融沖擊的脈沖響應(yīng),面對數(shù)字金融的正向沖擊,貨幣供應(yīng)量的響應(yīng)在短、中以及長期均相似為正,并且在2015年左右達(dá)到最高點(diǎn)。這與前文的理論分析基本一致,數(shù)字金融的發(fā)展會通過貨幣乘數(shù)效應(yīng)來增加貨幣供應(yīng)量。并且由于業(yè)界普遍認(rèn)為數(shù)字金融的元年為2013年,所以數(shù)字金融的迅速發(fā)展應(yīng)該是在2013年之后,正好與本文的實(shí)證結(jié)果2015年左右達(dá)到最高點(diǎn)相符合。

圖2 不同提前期inf通過m2影響gdp、cpi的變量圖

圖2第二排顯示的是經(jīng)濟(jì)增長和通貨膨脹對貨幣供應(yīng)量沖擊的脈沖響應(yīng)。面對貨幣供應(yīng)量的正向沖擊,經(jīng)濟(jì)增長的響應(yīng)趨勢和強(qiáng)度在不同提前的表現(xiàn)比較相似,響應(yīng)均為正值。這表明貨幣供應(yīng)量的增加會促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長,但在2017至2018年響應(yīng)強(qiáng)度有所減弱,直至2019年后才逐漸增強(qiáng),這與貨幣供應(yīng)量對數(shù)字金融的響應(yīng)趨勢不相符,說明可能存在一定的時(shí)滯。而通貨膨脹的響應(yīng)強(qiáng)度整體為正,并且不同提前期的響應(yīng)強(qiáng)度有所不同,對提前4個(gè)季度的響應(yīng)強(qiáng)度最大,提前8個(gè)季度的響應(yīng)強(qiáng)度最小,說明在短期內(nèi)貨幣供應(yīng)量增加所帶來的通貨膨脹更加明顯。

圖2第三排顯示的是經(jīng)濟(jì)增長和通貨膨脹對數(shù)字金融沖擊的脈沖響應(yīng),經(jīng)濟(jì)增長和通貨膨脹對數(shù)字金融的正向沖擊所表現(xiàn)的響應(yīng)強(qiáng)度均為正值,并且響應(yīng)趨勢與圖2第二排基本一致,這雖然表明數(shù)字金融的發(fā)展會促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長,但也帶來了一定程度的通貨膨脹。并且圖2第三排和第二排的響應(yīng)趨勢均與第一排的響應(yīng)趨勢有較大差異,這說明貨幣供應(yīng)量的傳導(dǎo)效果不佳,可能是由于數(shù)字金融的發(fā)展加強(qiáng)了貨幣供給的內(nèi)生性,放大了貨幣乘數(shù)的作用,減弱了貨幣供給的可測性和可控性,進(jìn)而弱化了數(shù)量型貨幣政策的傳導(dǎo)效果[26]。

2.不同提前期數(shù)字金融通過利率影響產(chǎn)出與物價(jià)水平

圖3第一排顯示的是利率對數(shù)字金融沖擊的脈沖響應(yīng),面對數(shù)字金融的正向沖擊,不同提前期的利率均是先呈下降趨勢,響應(yīng)為負(fù),在2013至2014年達(dá)到最低點(diǎn),直至2015年后才逐步上升并轉(zhuǎn)為正向響應(yīng)。這表明數(shù)字金融的發(fā)展會降低利率,這與上文的理論分析:“數(shù)字金融通過增加貨幣供應(yīng)量從而達(dá)到降低利率的效果”基本一致。但在2015年后,利率對數(shù)字金融沖擊的響應(yīng)逐漸轉(zhuǎn)正,并持續(xù)增強(qiáng)。

圖3 不同提前期inf通過shibor影響gdp、cpi的變量圖

圖3第二排顯示的是經(jīng)濟(jì)增長和通貨膨脹對利率沖擊的脈沖響應(yīng)。面對利率的正向沖擊,經(jīng)濟(jì)增長的響應(yīng)情況在短、中、長期均為先正后負(fù),但響應(yīng)強(qiáng)度有所不同,其中短期的正向響應(yīng)強(qiáng)度最大,長期的正向響應(yīng)強(qiáng)度最小。這表明在短期內(nèi)正向的利率沖擊對經(jīng)濟(jì)增長促進(jìn)效果更加明顯。而對于利率的沖擊,通貨膨脹的響應(yīng)頻率波動(dòng)性較大,其中短期的波動(dòng)程度較小,長期的波動(dòng)程度較大,整體上來看利率與通貨膨脹呈負(fù)相關(guān)關(guān)系較多,這說明利率對通貨膨脹的影響穩(wěn)定性較差。

圖3第三排顯示的是經(jīng)濟(jì)增長和通貨膨脹對數(shù)字金融沖擊的脈沖響應(yīng),不同提前期下經(jīng)濟(jì)增長和通貨膨脹對數(shù)字金融的正向沖擊所表現(xiàn)的響應(yīng)強(qiáng)度均為正值,不過由于數(shù)字金融對利率的影響不夠穩(wěn)定,并且利率作為價(jià)格型貨幣政策對經(jīng)濟(jì)增長與通貨膨脹的影響也存在較大的波動(dòng)性,由此使得利率的傳到效果穩(wěn)定性較差,這可能是因?yàn)閿?shù)字金融的快速發(fā)展使得貨幣需求對利率更加敏感,導(dǎo)致整體穩(wěn)定性下降[26]。

3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文研究結(jié)果的可靠性,本文進(jìn)行了如下兩種穩(wěn)健性檢驗(yàn):一是參考徐國祥和周昀[27]的研究,通過更換模型,即使用VAR模型對數(shù)字金融與貨幣政策中介目標(biāo)和最終目標(biāo)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。二是參考劉強(qiáng)和陶士貴[28]的研究,通過改變模型中變量的順序,即將數(shù)字金融發(fā)展變量分別與數(shù)量型貨幣政策以及價(jià)格型貨幣政策交換順序然后再次進(jìn)行實(shí)證分析。兩種方法的實(shí)證結(jié)果均與上述研究結(jié)論基本一致,這表明本文的研究結(jié)論是可靠的。

四、進(jìn)一步分析

鑒于上文已經(jīng)檢驗(yàn)了數(shù)字金融發(fā)展對貨幣政策有效性的時(shí)變特征及其傳導(dǎo)機(jī)制,但在數(shù)字金融發(fā)展對貨幣政策有效性的貢獻(xiàn)程度以及變化強(qiáng)度還有待考察,故本部分將使用方差分解方法來分析變量間變動(dòng)時(shí)的相互影響程度,該方法有利于分析數(shù)字金融發(fā)展對貨幣政策有效性的重要程度以及具體的貢獻(xiàn)率,其中我們選擇將滯后期設(shè)置為20期,這樣有助于我們了解數(shù)字金融對經(jīng)濟(jì)增長和通貨膨脹的長期影響變化情況,具體的方差分解結(jié)果見表4。

表4 方差分解結(jié)果

根據(jù)表4的方差分解結(jié)果可知,首先在經(jīng)濟(jì)增長方面,對經(jīng)濟(jì)增長變量貢獻(xiàn)最大的因素是其自身,到第10期和第20期分別有77.34%和66.75%,這表明我國的經(jīng)濟(jì)增長將會在沒有其他外界沖擊下會長期持續(xù)平穩(wěn)的增長。然后數(shù)字金融發(fā)展和數(shù)量型貨幣政策對經(jīng)濟(jì)增長變量的貢獻(xiàn)度是持續(xù)上升的,從具體數(shù)值方面來看,數(shù)字金融發(fā)展和數(shù)量型貨幣政策對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)度在第10期和第20期分別為12.10%、10.56%以及19.81%、13.44%,由此看出數(shù)字金融發(fā)展的貢獻(xiàn)率上升幅度較大且比較穩(wěn)定,這說明數(shù)字金融發(fā)展對我國經(jīng)濟(jì)增長的影響存在持續(xù)增強(qiáng)的效果。其次,在通貨膨脹方面,對通貨膨脹變量貢獻(xiàn)最大的因素是其自身,并且在第20期依然保持了78.40%的貢獻(xiàn)率,這表明通貨膨脹變量是遵循自身規(guī)律發(fā)展,且變化情況較為穩(wěn)定。數(shù)字金融發(fā)展對通貨膨脹的貢獻(xiàn)度在第10期已達(dá)到20%以上,且在第10期以后數(shù)值保持穩(wěn)定,這說明數(shù)字金融發(fā)展也帶來了一定程度上的通貨膨脹,但在第10期以后的貢獻(xiàn)率較為平穩(wěn)?？傮w上看,數(shù)字金融發(fā)展對我國貨幣政策有效性的影響依然是持續(xù)增強(qiáng)的。

五、結(jié)論與政策建議

本文基于2008年1季度到2020年4季度的季度數(shù)據(jù)分析了數(shù)字金融發(fā)展對我國貨幣政策有效性的影響效果,并使用TVP-SV-VAR模型檢驗(yàn)了兩者之間的時(shí)變特征。研究結(jié)論如下:第一,數(shù)字金融增強(qiáng)了貨幣政策有效性,并且對貨幣政策的中介目標(biāo)和最終目標(biāo)均具有明顯的時(shí)變效應(yīng)。第二,數(shù)字金融通過貨幣乘數(shù)效應(yīng)增加了貨幣供應(yīng)量,但降低了數(shù)量型貨幣政策的傳導(dǎo)效率;并且利率對數(shù)字金融沖擊的響應(yīng)呈現(xiàn)先負(fù)后正的趨勢,產(chǎn)出對利率沖擊的響應(yīng)呈現(xiàn)先正后負(fù)的變化,增加了價(jià)格型貨幣政策傳導(dǎo)的不穩(wěn)定性。第三,數(shù)字金融發(fā)展對貨幣政策有效性的影響效果是持續(xù)增強(qiáng)的?；谏鲜鼋Y(jié)論,提出如下政策建議:

第一,優(yōu)化貨幣政策傳導(dǎo)渠道,提高貨幣政策傳導(dǎo)效率。央行在制定和實(shí)施數(shù)量型貨幣政策時(shí)應(yīng)著重考慮數(shù)字金融發(fā)展對貨幣乘數(shù)、貨幣供應(yīng)量的影響,針對數(shù)字金融影響貨幣乘數(shù)和貨幣供應(yīng)量的途徑提出相應(yīng)的解決方案,提高數(shù)量型貨幣政策的傳導(dǎo)效率。在價(jià)格型貨幣政策方面,要充分考慮利率對數(shù)字金融發(fā)展的敏感程度,完善利率調(diào)控機(jī)制,強(qiáng)化利率傳導(dǎo)渠道的穩(wěn)定性。綜合來看,不僅要提高中介目標(biāo)的傳導(dǎo)效率,也要加強(qiáng)中介目標(biāo)的可控性和可測性,最終達(dá)到金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的目標(biāo)。

第二,保持貨幣政策穩(wěn)定性,提高貨幣政策有效性。雖然數(shù)字金融總體上促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長,強(qiáng)化了貨幣政策有效性,但也存在不同提前期影響效果和持續(xù)時(shí)間的差異性,所以保持貨幣政策制定和實(shí)施的穩(wěn)定性是極為必要的。新時(shí)代我們應(yīng)繼續(xù)推行和完善穩(wěn)健的貨幣政策,保證貨幣政策實(shí)施的穩(wěn)定性、持續(xù)性和有效性。實(shí)踐證明,我國的特色穩(wěn)健貨幣政策調(diào)控體系,取得了顯著成就[29]。

第三,完善數(shù)字金融監(jiān)管體系,防范數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)?；跀?shù)字金融發(fā)展的速度和趨勢,以及數(shù)字金融對貨幣政策中介目標(biāo)、最終目標(biāo)的影響情況,完善數(shù)字金融監(jiān)管體系顯得尤為重要。在注意到數(shù)字金融發(fā)展帶來優(yōu)勢的同時(shí),也不能忽視數(shù)字金融發(fā)展所帶來的金融風(fēng)險(xiǎn)。我們要借助監(jiān)管科技,重點(diǎn)關(guān)注數(shù)字金融的數(shù)字化、多元化以及智能化等特點(diǎn),盡快推出針對數(shù)字金融的相關(guān)監(jiān)管框架,完善防范數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)的法律法規(guī),建立健全數(shù)據(jù)化、全方位的數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制。