●李士巖

一、引言

我國各行業(yè)在發(fā)展中一直存在著結構失衡的問題。自20世紀80年代以來，在我國固定資產投資結構中，占比不斷下降的是制造業(yè)，占比不斷上升的是房地產業(yè)和基礎投資產業(yè)。我國現(xiàn)代化工業(yè)與世界先進水平相比較為落后，特別是一些高科技產業(yè)和新興產業(yè)的投資能力較發(fā)達的國家有較大差距。并且隨著行業(yè)結構間規(guī)模的變化，最終使得經濟總量發(fā)生失衡，進一步影響我國經濟的可持續(xù)發(fā)展能力。從一般意義上講，資金的供給是影響產業(yè)結構的最直接因素。這種影響主要取決于投資的總量和投資的結構。在我國明顯存在的結構失衡就是因為對高新技術產業(yè)的投資明顯不足，而過度投資普通加工業(yè)。這也就是為何我國加工業(yè)擴張迅速而我國高新技術產業(yè)等發(fā)展緩慢的緣故之一。而貨幣政策直接影響到各行業(yè)的投資情況，但是我國的貨幣政策目前只是從總量上調控貨幣供應量，而較容易忽略對各個行業(yè)的具體效應。對于正處于轉型期的我國，產業(yè)結構的調整不能全由市場承擔，政府在過渡時期依然承擔著對產業(yè)結構調整的責任。也即關注各行業(yè)對貨幣政策的反應程度，在此基礎上提高貨幣政策的針對性、靈活性和有效性，使政策能有效地抑制對貨幣政策敏感性高的行業(yè)，同時提高那些對貨幣政策反應較弱的行業(yè)的貨幣政策效應。

2019年央行工作會議中確定今年人民銀行工作的總體要求之一是實施穩(wěn)健的貨幣政策，并強調著力提高政策的針對性、靈活性和有效性。要求按照“區(qū)別對待、有扶有控”的原則，積極引導金融機構加大對國家重點產業(yè)的調整振興、經濟社會薄弱環(huán)節(jié)、就業(yè)、消費、節(jié)能環(huán)保、戰(zhàn)略性新興產業(yè)等的支持，嚴格控制對高耗能、高排放和產能過剩行業(yè)的貸款。有必要也需要對貨幣政策行業(yè)效應進行研究。

二、文獻述評

國外學者在20世紀90年代末開始對貨幣政策的行業(yè)效應進行研究。這個時期的研究主要是針對貨幣政策是否存在行業(yè)效應以及其產生的原因進行研究。

Bemanke＆Gentler(1995) 通過建立VAR模型研究關于信貸渠道的貨幣政策對各種支出的影響，包括居民投資支出、商業(yè)投資支出、耐用品和非耐用品消費支出等。

Carlino和Defina(1998)利用美國不同區(qū)域的行業(yè)數(shù)據(jù)進行研究，發(fā)現(xiàn)美國的貨幣政策在各個洲的實施效果存在顯著的異質性，其中的重要原因是在美國不同洲其行業(yè)結構存在很大差異，這也從側面反映出美國實施的貨幣政策具有顯著的行業(yè)效應。

Halo＆Uhlenbrock(1999)認為更多學者偏向于研究貨幣政策總體效應，而往往忽略了由于各行業(yè)間的異質性而引起的貨幣政策行業(yè)效應的不同，在此基礎上，通過建立VAR模型，中介變量為利率，以德國不同的制造業(yè)為研究樣本，研究得出貨幣政策對不同行業(yè)的影響存在顯著差異，其中重工業(yè)行業(yè)比非耐用品行業(yè)對利率的敏感性就要高很多。

Raddatz和Rigobon(2003)使用美國的相關數(shù)據(jù)建立向量自回歸（VAR）模型，實證分析研究發(fā)現(xiàn)美國貨幣政策不僅存在顯著的行業(yè)效應，而且還存在顯著的行業(yè)差異性。發(fā)現(xiàn)投資、行業(yè)規(guī)模和利息負擔等因素都對貨幣政策行業(yè)效應有顯著影響。

Jean&Andrea（2001）利用四個最大的投資歐元區(qū)國家(德國、法國、意大利和西班牙)從1985至1999年的數(shù)據(jù)進行研究，結果表明四個國家的投資對貨幣政策的敏感度都較高，且反應不盡相同，意大利小公司的現(xiàn)金流運動反應比大公司要敏感，這說明了投資因素是影響貨幣政策行業(yè)效應的重要因素。

Peersman&Smets（2005）利用歐元區(qū)國家 11個行業(yè)從1980到1998年間的數(shù)據(jù)實證分析，得出每個國家貨幣政策行業(yè)效應的具體效應受到投資傾向、企業(yè)規(guī)模、產品生產期限、企業(yè)利息負擔能力、借款能力等多方面的影響。另外，金融結構的差異性，特別是債務結構、保險比、財務杠桿等指標也是導致貨幣政策行業(yè)效應存在差異性的原因，這表明金融加速器部分解釋了貨幣政策行業(yè)效應的差異性。

張旭和伍海華(2002)認為金融政策可以促使產業(yè)結構升級，其作用渠道是通過促進資金形成、導向和催化來促使產業(yè)結構升級，指出存在著兩種金融結構調整模式，一種是通過銀行，另外一種就是通過資本。目前我國是通過銀行來自主導金、以實現(xiàn)產業(yè)結構順利升級。這里表明了貨幣政策對產業(yè)升級的作用。

劉金全（2002）通過實證分析了貨幣政策的效用性能，得出結論即擴張型政策的實施效用比緊縮性政策效果小，即我國的貨幣政策存在非對稱性效應。周逢民(2004)以黑龍江的工業(yè)產業(yè)作為案例研究對象，研究了貨幣政策的實施效用，并指出貨幣政策在進行總量調控時，應兼顧考慮我國各地區(qū)之間的經濟和行業(yè)差異。

三、變量選取與模型設立

在（1）式中，Qj,t為因變量，yt、(ms)t、Lj,t、Ij,t和Kj,t-1為自變量，誤差項 uj,t滿足零均值、等方差且相互獨立的假設。j表示各工業(yè)行業(yè)，t表示T個觀測期。因本文著重研究的是各工業(yè)行業(yè)的效應差異性，故對模型只需考慮截面成員的方程式。為使數(shù)據(jù)更加容易平穩(wěn)，對數(shù)據(jù)取對數(shù)。在（1）式上調整得到：

對式（2）中的變量 Q、y、L、I分別選取指標：工業(yè)行業(yè)銷售產值Q、國內生產總值、各工業(yè)行業(yè)的從業(yè)人員年平均數(shù)L、各工業(yè)行業(yè)的城鎮(zhèn)固定資產投資I?？紤]到在現(xiàn)實中，貨幣政策的實施往往并不是立即就會顯現(xiàn)出效應的，而是存在一段時間間隔，即所謂的貨幣政策效應“時滯”。故采用滯后一期的M1作為模型變量。廣義的資本包含很多方面。其中按照是否包括累計折舊，將資本存量分為固定資產毛值和固定資產凈值。本文選取固定資產凈值K作為模型變量。在此得到模型的具體形式為：

面板數(shù)據(jù)（Panel Data）是指由變量y關于N個不同對象的T個觀測期內所得到的二維結構數(shù)據(jù)，記為yit，其中N代表了截面成員的個數(shù)，T代表了不同截面上的成員數(shù)量。i表示N個不同對象（如國家、地區(qū)、行業(yè)、企業(yè)或消費者等），t表示T個觀測期。

四、實證結果

在理論分析的基礎上，利用已搜集的面板數(shù)據(jù)，在EVIEWS5.0中操作，對式（3）進行估計。利用形式設定檢驗方法（N=39，k=5，T=7），得到的兩個F統(tǒng)計量分別為：

查F分布表，在給定5%的顯著性水平下，得到相應的臨界值為：

顯然，大于1.72，所以拒絕；又大于1.70，所以也拒絕，即認為此處實證模型應采用變系數(shù)的形式。在一定程度上肯定本文中所要研究的行業(yè)效應系數(shù)對不同截面是不同的，即貨幣政策行業(yè)效應存在差異性。

表1 各工業(yè)行業(yè)對貨幣政策的反應系數(shù)及其顯著性檢驗值

又因本文中所選取的工業(yè)行業(yè)較全，所以采用固定影響的變系數(shù)模型，而不考慮隨機影響。在EVIEWS5.0中操作，最后得到各工業(yè)行業(yè)對貨幣政策的反應系數(shù)及其顯著性檢驗值，見表1。

為了更清晰地說明貨幣政策行業(yè)效應的差異性，本文對表1通過了顯著性檢驗的貨幣政策行業(yè)影響系數(shù)進行聚類分析，利用的是歐氏距離平方、組間類平均法，將其分為四類：影響系數(shù)大于0.8；影響系數(shù)介于0.4至0.8；影響系數(shù)在0至0.4；影響系數(shù)為負的。聚類分析結果見表2。

通過表2，可以得到以下兩個結論：

第二，有兩個工業(yè)行業(yè)的影響系數(shù)大于1，說明銷售收入的變化幅度比貨幣供應量的變化幅度大。在所有行業(yè)中，由于黑色金屬礦采選業(yè)、廢棄資源和廢舊材料回收加工業(yè)、燃氣生產和供應業(yè)、煤炭開采和洗選業(yè)這四個行業(yè)可以作為其他行業(yè)的能源提供，投入其他行業(yè)，故貨幣政策對這四類行業(yè)影響最大，影響系數(shù)達到0.8以上。有7個行業(yè)的影響系數(shù)在0.4到0.8之間，13個行業(yè)影響系數(shù)在0到0.4之間。而受貨幣政策影響較小的，如家具制造業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)、造紙及紙制品業(yè)這類消費行業(yè)，影響系數(shù)低于平均水平，小于0.26。類別間的影響系數(shù)相差甚大，而各類別中，影響系數(shù)也是不一致的，這恰恰說明了各行業(yè)對貨幣政策的反應是不同的。

表2 各工業(yè)行業(yè)對貨幣政策反應系數(shù)的聚類結果

本文利用反映行業(yè)中企業(yè)財務狀況指標的資產負債率（AR）、流動資產比率（LR）和投資/工業(yè)銷售收入（Invval），反映行業(yè)中企業(yè)規(guī)模指標的資產（Asset）與利潤（Profit），以及反映行業(yè)自身特征指標的資本密集度（Capin）和代表投入品的虛擬變量（D）作為模型的解釋變量，以本文在我國貨幣政策行業(yè)效應的實證分析中得到的貨幣政策對各工業(yè)行業(yè)的影響系數(shù)作為因變量，并剔除其中不顯著的系數(shù)，所以選取通過檢驗的26個行業(yè)進行研究。將各自變量與因變量代入，得到本文關于我國貨幣政策行業(yè)效應影響因素的多元線性回歸模型，表示如下：

其中，當D=1時，代表投入品行業(yè)；D=0時，為非投入品行業(yè)。

利用各自變量2003年至2009年的平均值作為觀測值，因為是截面數(shù)據(jù)，對除虛擬變量D以外的各自變量取對數(shù)，以減少異方差的存在。本文在SPSS11.0中操作以得到關于我國貨幣政策行業(yè)效應影響因素的實證結果。

在多變量的情況下，很有可能存在著多重共性，在此需要計算各自變量之間的相關系數(shù)，在SPSS11.0中操作得到各自變量之間的皮爾遜相關系數(shù)，見表3。

在模型進行估計的時候，檢驗得到其方差膨脹因子（VIF）明顯大于10，存在嚴重的多重共線性，對模型進行調整。同時用White檢驗模型存在異方差，采用加權最小二乘法估計，以殘差序列的絕對值作為權，進行估計得到參數(shù)估計量。最后確定模型的參數(shù)估計結果，見下式。

表3 各自變量之間的皮爾遜相關系數(shù)

五、結論建議

關于我國貨幣政策行業(yè)效應差異性分析的實證結論有以下兩點：

目前隨著我國生豬養(yǎng)殖由散養(yǎng)模式向集約化養(yǎng)殖模式的快速轉變，集約化養(yǎng)殖中寄生蟲造成的危害越來越突出，主要表現(xiàn)為重治療輕預防、用藥單一、缺乏合理用藥概念及忽視寄生蟲耐藥性產生，從而導致寄生蟲感染普遍，但癥狀和危害緩慢導致一部分養(yǎng)殖戶對驅蟲工作不重視，本文主要闡述集約化養(yǎng)豬場常見寄生蟲的調查成因和藥物控制效果評價。

貨幣政策對各工業(yè)行業(yè)的影響存在差異，這種差異不僅表現(xiàn)在數(shù)值上，同時也表現(xiàn)在方向上。在26個通過顯著檢驗的工業(yè)行業(yè)中，有24個行業(yè)受到顯著的正向影響，影響系數(shù)從0.187997到1.128712大小不一，相差0.940715；2個行業(yè)受到顯著的負向影響，影響系數(shù)分別為-0.451205和-0.391099。

關于我國貨幣政策行業(yè)效應影響因素分析的實證結論：

第一，流動資產比率（LR）、投資（Invval）這兩個財務變量，和虛擬變量（D）這一個行業(yè)自身性質變量，是造成貨幣政策行業(yè)效應差異性的影響因素。這三個變量通過了顯著性檢驗，且系數(shù)都為正，與之前的理論假設一致。特別是流動資產比率（LR），變動系數(shù)最大，達到1.728，變動量要大于因變量?？梢娏鲃淤Y產比率（LR）是造成貨幣政策行業(yè)效應差異性的重要影響因素。投資（Invval）和是否為投入品行業(yè)虛擬變量（D）的系數(shù)分別為 0.338、0.292。

第二，資產負債比率（AR）這一財務變量、資產（Assset）與利潤（Profit）這兩個規(guī)模變量以及資本密集度（Capin）這一行業(yè)自身性質變量對我國貨幣政策行業(yè)效應并沒有顯著影響。這四個變量都未能通過模型檢驗，表明其對我國貨幣政策行業(yè)效應并無影響或者影響微弱。

本文實證檢驗我國貨幣政策對不同行業(yè)的影響是不同的，有強有弱，有正向影響也有負向影響。所以我國的貨幣政策對不同行業(yè)不能只是“一刀切”，而應該根據(jù)不同行業(yè)的反應，制定相應政策，以推動我國產出的有效增加，促進經濟有效發(fā)展。而在對我國貨幣政策行業(yè)效應影響因素的實證研究中，發(fā)現(xiàn)流動資產比率（LR）、投資（Invval）這兩個財務變量，和是否為投入品行業(yè)虛擬變量（D）這一個行業(yè)自身性質變量，是造成貨幣政策行業(yè)效應差異性的主要影響因素。在這里可以得到一些啟示，企業(yè)在不斷擴大自身規(guī)模和追逐利潤的同時，也應該關注資產的質量以及貨幣政策動向，以便在需要時及時獲得資金支持。

（一）央行需繼續(xù)保持貨幣政策決策的規(guī)范化和科學化

加大貨幣政策委員會中研究人員的比例，提高央行的經濟分析和預測能力。應根據(jù)最新貨幣政策的調整，及時更新各行業(yè)相關數(shù)據(jù)，研究各行業(yè)對貨幣政策的反應力度。及時準確地掌握各行業(yè)對不同貨幣政策工具的調整所作出的不同反應。根據(jù)這些最新分析，調整下一輪的貨幣政策。

目前，我國人民銀行在對金融數(shù)據(jù)的公布上，基本符合國際貨幣基金組織數(shù)據(jù)公布標準的要求。但目前央行并未對貨幣政策決策的具體過程進行說明，且對貨幣政策實行之后對各行各業(yè)所起的具體效果未作說明?？梢詫⑺嫉慕鹑诜矫婺甓葦?shù)據(jù)和月度數(shù)據(jù)建立一個數(shù)據(jù)庫，方便民眾了解和使用，供有關學者在第一時間作出相關分析。

（二）提高我國貨幣政策的靈活性

在力度上體現(xiàn)我國貨幣政策的靈活性。在那些對貨幣政策反應比較弱的消費品行業(yè)上，如食品制造業(yè)、飲料制造業(yè)和醫(yī)藥制造業(yè)等，加大扶持力度。而在那些對貨幣政策反應比較大的行業(yè)上，如金屬采礦業(yè)、煤炭行業(yè)等，根據(jù)宏觀調控目標和總體要求，保持或者適當約束扶持力度。

在貨幣政策實施時，央行應該針對不同行業(yè)的特征，使用具有差別的貨幣政策工具，可以是在力度上的，也可以是在多樣性上的，使得貨幣政策工具是最適合此行業(yè)的，從而提高貨幣政策的行業(yè)效應。

（三）加強貨幣政策與產業(yè)政策的合作

往往貨幣政策的執(zhí)行并不是單一的，而是配合其他經濟政策而執(zhí)行的。目前我國的經濟結構與世界工業(yè)化和新興工業(yè)化國家和地區(qū)相比，存在明顯差異。而我國貨幣政策的實施不僅僅是為了穩(wěn)定幣值、增加產出，同時也肩負著優(yōu)化我國產業(yè)結構的重任。而且從貨幣政策本身來看，貨幣是否穩(wěn)定，與產業(yè)結構的升級有著密切關系，因為一個國家經濟的可持續(xù)發(fā)展與產業(yè)結構有關，產業(yè)結構的形成是國家經濟的基本內涵之一，對于貨幣政策的傳導效果有著決定性因素。因此，在未來一定時期內，我國貨幣政策在調控貨幣供應總量的同時，仍然要適當兼顧產業(yè)結構的調整，貨幣政策與產業(yè)政策協(xié)調就必然是一個重要課題，這是由我國市場經濟的現(xiàn)狀和體制所決定的。基于此，就更加需要研究我國貨幣政策的行業(yè)效應，并根據(jù)研究結果來制定相應的貨幣政策，以此優(yōu)化我國的產業(yè)結構。

加大對中小企業(yè)的金融服務。在對我國貨幣政策行業(yè)效應影響因素的研究中發(fā)現(xiàn)，投資力度是貨幣政策行業(yè)效應的重要因素之一，且為正向影響。在其他條件不變時，調整后的投資（Invval）變量變動一個單位，因變量影響系數(shù)Y變動0.338個單位。當我國貨幣政策發(fā)生擴張或緊縮時，投資較多的企業(yè)會很容易感受到政策的變化，從而較大地影響到企業(yè)規(guī)模、策略的調整。相應地，對中小企業(yè)而言，他們沒有足夠的資本去投資，貨幣政策對其的影響不是那么強烈。這類企業(yè)若是想得到進一步的發(fā)展，沒有銀行的資助是不可能的。為了我國企業(yè)的發(fā)展，銀行應加大對我國中小企業(yè)的資助。適當增加對中小企業(yè)的再貸款，特別是要加大對民營企業(yè)的信貸支持力度，加大對中小企業(yè)特別是科技型中小企業(yè)的金融服務。

建立行業(yè)信貸風險評估標準和評價體系。運用銀行信貸登記咨詢系統(tǒng)，對銀行貸款的行業(yè)分布進行適時監(jiān)控，對行業(yè)信貸風險進行全面分析，積累分行業(yè)的還款違約率、貸款損失率、利息收回率等數(shù)據(jù)。對于行業(yè)的結構性調整和區(qū)域間遷移，要制定、形成較為合理可行的行業(yè)信貸組合，防范調整結構帶來的風險。

人民銀行要加強對兩大政策協(xié)調配合的引導。發(fā)揮再貼現(xiàn)對于信貸資金流向引導調控和調整產業(yè)結構的積極作用，根據(jù)不同時期國家產業(yè)政策的要求，制定一定時期中央銀行再貼現(xiàn)票據(jù)的對象、行業(yè)和總量，以此引導銀行業(yè)機構對不同行業(yè)商業(yè)票據(jù)的承兌和貼現(xiàn)，適時發(fā)布信貸政策指引，運用再貼現(xiàn)政策調整和引導地區(qū)信貸結構和產業(yè)結構的調整，協(xié)調、督促、指導銀行業(yè)機構建立和完善信貸風險預警控制體系，不斷優(yōu)化信貸投向。

在對我國貨幣政策行業(yè)效應影響因素的實證研究中，發(fā)現(xiàn)流動資產比率（LR）、投資（Invval）這兩個財務變量，和是否為投入品行業(yè)虛擬變量（D）這一行業(yè)自身性質變量，是造成貨幣政策行業(yè)效應差異性的主要影響因素。在這里可以得到一些啟示，企業(yè)在不斷擴大自身規(guī)模和追逐利潤的同時，也應該關注資產的質量以及貨幣政策動向，以便在需要時能夠及時獲得資金支持?！?/p>