黃 晶

(安徽財經大學 經濟學院，安徽 蚌埠 233030)

一、引言

貨幣政策傳導機制是指中央銀行使用貨幣政策工具作用于各中介目標，并最終影響宏觀經濟指標變化的渠道和機理。理論界公認的貨幣政策傳導機制包括利率渠道、信貸渠道、信用渠道(資產負債表渠道)、資產價格渠道、匯率渠道等。貨幣政策有效性是指通過貨幣政策調節(jié)手段實現宏觀經濟預定政策目標的能力。

在我國，匯率尚不能自由浮動，財政預算“以支定收”的模式決定了財政支付存在剛性，這使得貨幣政策成為短期穩(wěn)定經濟的重要工具。傳統(tǒng)理念認為，只要貨幣政策工具與總需求的簡單關系保持穩(wěn)定，就大可不必關心政策傳導過程。然而，隨著我國金融改革與創(chuàng)新加快，貨幣供應量的可控性和可測性下降，貨幣需求函數可變性增強，貨幣政策工具與總需求的簡單關系也變得不再穩(wěn)定。與此同時，我國貨幣政策盯住核心通貨膨脹已成為大勢所趨，在這一背景下，保證利率渠道暢通，使貨幣政策變化快速且充分地傳導至市場利率和宏觀經濟指標將變得更為重要。

“十三五”期間，我國貨幣政策框架向價格型調控轉軌是宏觀經濟調控模式改革的一項重要任務。只有貨幣政策的變化能夠快速且充分地傳導至市場利率，市場利率的變化能夠快速且充分地傳導至國內需求，實體經濟才能夠更為迅速地做出響應(Mishkin，1995)[1]。反之，如果市場利率具有粘性，貨幣政策目標則需要較長時間才能夠實現甚至無法達成。

利率傳導渠道不暢是近年來國內始終面臨的難題，在幾乎高達12%的貨幣年增長率下，全社會融資規(guī)模僅為7%左右。由于“貨幣幻覺”和預防性儲蓄動機，公眾對利率變動不敏感；銀行體系中占絕對優(yōu)勢的國有商業(yè)銀行并未完全市場化，存貸行為缺乏理性，貨幣政策很難通過利率渠道有效傳遞至實體經濟?！把胄邢抡{政策利率，銀行間市場利率隨之下行，但實體企業(yè)融資成本仍居高不降”的局面屢次出現，因而十分有必要了解中央銀行政策工具向總需求傳導的具體過程，強化利率等價格型目標的作用(何德旭和馮明，2019)[2]。疏通利率傳導機制將是決定新貨幣政策框架有效性的重要環(huán)節(jié)。

本文擬采用交互式向量自回歸(Interacted VAR，簡稱IVAR)模型分析影響利率渠道有效性的因素，并比較影響因素在不同分位數下宏觀經濟指標對貨幣政策調整的響應差別，找到疏通利率渠道的關鍵環(huán)節(jié)。文章剩余部分安排如下：第二部分對文獻進行總結與評述；第三部分介紹IVAR模型和交互變量的選擇；第四部分為數據選取說明和計量模型分析；第五部分為主要結論及政策建議。

二、文獻綜述

面對后危機時代通脹壓力抬頭和貨幣政策框架轉型的需要，學者們重拾對貨幣政策傳導機制有效性問題的關注。主流研究方法有對數線性回歸模型、向量自回歸(VAR)模型、動態(tài)隨機一般均衡(DSGE)模型三種：

一是采用對數線性回歸模型。該方法通常將GDP、CPI等宏觀經濟指標作為被解釋變量，將貨幣政策中介指標(如：信貸額、利率、股票價格等)作為解釋變量，同時加入金融結構、利率市場化指標、匯率彈性等反映傳導機制有效性的因素作為控制變量。

二是采用VAR模型。該方法一般遵循從“貨幣政策操作目標到中介目標再到最終目標”的建模方式，通過格蘭杰因果檢驗、脈沖響應模擬、方差分解等，分析貨幣政策松緊對中間變量和實體經濟變量的影響方向及程度。多數研究認為利率傳導渠道受阻導致貨幣政策有效性降低。楚爾鳴(2008)[3]對我國2000—2005 年數據的實證分析表明，貨幣政策的利率傳導渠道存在梗阻，貨幣供應量很難引起利率變動，利率也并非引起投資和消費變動的主要原因。孫敬祥(2008)[4]對1996—2007年的研究也表明，利率對宏觀經濟變量的解釋能力偏弱。岳意定和謝文(2009)[5]研究發(fā)現，雖然貨幣政策通過貨幣供給能夠有效傳導至貨幣市場，但是對資本市場和信貸市場的后續(xù)傳導受阻，信貸市場對投資的傳導環(huán)節(jié)不暢通，由投資傳導至最終產出的傳導途徑亦受阻滯。汪宗俊和郭婉婷(2018)[6]研究發(fā)現，貨幣供應量變化對市場利率幾乎沒有影響，利率變化對產出的影響不僅效果較小而且存在較長的時滯，導致利率政策傳導受阻。類承曜和魏開朗(2018)[7]也發(fā)現，從長期來看央行利率變動對金融市場利率的變動影響不大。雖然部分金融市場利率，如：DR007、SHIBOR3M和10年期國債收益率具有先導性，其變化導致CPI、PPI和固定資產投資等經濟指標的變動，但是這種傳導機制較弱?；糇魏?2019)[8]的分析也顯示，貨幣政策對短期市場利率雖然具有引導作用，但是起效遲緩，市場利率向實體經濟傳導效率較低。

三是采用植入金融因素的DSGE模型。該方法從消費者、廠商、銀行的動態(tài)決策行為出發(fā)，在給定系統(tǒng)參數的情況下，模擬內生變量對貨幣政策變動的脈沖響應。金中夏等(2013)[9]發(fā)現，利率市場化增強了利率渠道的作用并強化了貨幣政策對實體經濟影響的持續(xù)性。馬駿等(2016)[10]研究發(fā)現，貸存比限制、對貸款的數量限制、高存款準備金率會不同程度地弱化和扭曲政策利率傳導，削弱貨幣政策對實體經濟的影響。孫國峰和何曉貝(2017)[11]研究認為，存款利率下調粘性嚴重影響了負利率政策傳導機制的有效性。盡管后兩篇論文將一些影響利率渠道暢通性的因素加入模型中，但是其研究僅限于理論推導和數值模擬，并未結合經濟數據進行實證分析。

影響貨幣政策傳導有效性因素的研究主要分為四類：

一是居民消費和企業(yè)投資對利率波動的敏感性。高山等(2011)[12]認為，預算軟約束和企業(yè)治理結構方面存在的問題使得國有企業(yè)對利率調控的敏感性降低，居民儲蓄多而負債少使得利率變化不能有效調節(jié)居民收支，金融機構市場化程度不高和利潤來源單一也制約了央行利率調控的作用。黃正新和舒芳(2012)[13]實證研究發(fā)現，投資和消費對實際基準利率變動的反應彈性較低，適應市場經濟運行的貨幣政策利率傳導機制尚未真正形成。

二是利率市場化程度。戰(zhàn)明華和李歡(2018)[14]研究認為，利率市場化改革減少了金融摩擦并完善了市場化利率體系，對貨幣政策利率渠道產生了顯著且最大的正向影響，從而提高了貨幣政策通過利率這一價格機制傳導的效率。Funke 等(2015)[15]在利率市場化改革背景下分析了影子銀行對中國貨幣政策傳導的影響，并得出結論：利率管制會誘發(fā)影子銀行的繁榮，并由此弱化貨幣政策的傳導，利率市場化將有助于提高信貸與投資之間的關聯(lián)度。

三是金融市場結構與銀行業(yè)競爭度。馮科和何理(2011)[16]針對我國商業(yè)銀行微觀數據的實證分析發(fā)現，銀行規(guī)模與貨幣政策效果之間存在著反向關系，銀行信貸渠道的傳導作用有限。尹雷(2013)[17]的研究表明，銀行業(yè)集中度較高對利率傳導渠道產生了負向作用，抑制了利率傳導的效果。董華平和干杏娣(2015)[18]構建了銀行業(yè)結構影響貨幣政策傳導效率的古諾模型，發(fā)現銀行業(yè)競爭程度越高，銀行對貨幣政策利率的沖擊越敏感，有助于提高貨幣政策銀行貸款渠道的傳導效率。劉增印和徐曉偉(2015)[19]的分析顯示，銀行業(yè)競爭度的提高能夠增強信貸渠道的產出傳導效果，并且這種增強作用會隨著競爭度的提高越來越顯著，但是銀行業(yè)競爭度的提高會減弱信貸傳導渠道的物價傳導效果。

四是匯率彈性。楊柳和黃婷(2015)[20]采用增廣因子向量自回歸模型(FAVAR)的分析顯示，人民幣匯率制度改革之后數量型貨幣政策的效果并不理想，而價格型貨幣政策的有效性得以增強，利率沖擊將導致實際經濟和通貨膨脹相對于改革之前有更大幅度的反向變動。吳曉芳等(2017)[21]的研究也發(fā)現，人民幣匯率彈性增強將提高利率政策的有效性。胡小文(2017)[22]認為，匯改能夠提升數量型和價格型貨幣政策的有效性，同時又能夠增強價格型貨幣政策的獨立性，但是會降低數量型貨幣政策的獨立性。

綜上所述，已有研究在以下幾個方面仍然較為薄弱：一是對數線性回歸模型直接將作為操作目標的利率與經濟變量進行回歸，缺少貨幣政策傳導的過程分析，也無法刻畫變量之間相互影響的動態(tài)關系。線性回歸在預測、經濟解釋和敏感性分析方面都劣于VAR模型和DSGE模型。二是模型設定缺乏利率渠道的中間傳導環(huán)節(jié)，特別是不同期限結構的利率、不同風險結構的利率之間的關聯(lián)與傳導。三是受限于研究方法，采用VAR模型的文獻大多側重于比較利率傳導渠道與其他傳導渠道的相對有效性，而未將影響利率渠道暢通性的因素嵌入模型中，因而較難對阻滯因素進行量化分析。

總體上看，關于我國貨幣政策傳導的理論與實證研究還有待深入，一個重要的原因是現有成熟理論大多是針對發(fā)達國家的研究，而我國“利率雙軌制”下的貨幣政策框架與之有顯著區(qū)別。以金融市場化程度較高的發(fā)達國家為背景的模型并不完全適用于我國。盡管已有研究發(fā)現了若干典型事實，但是利率與其他重要經濟變量的聯(lián)系有待進一步考察。短期利率的變化能否順利通過金融市場傳導至收益率曲線的中長端，也是價格型調控成功與否的重要條件。從實證研究角度看，市場短期利率到中長期利率的傳導是否順暢、有風險利率到無風險利率的傳導是否順暢、產出和物價能否及時對市場利率變化做出響應、貨幣政策利率傳導渠道受阻的因素有哪些、如何量化利率渠道受阻對實體經濟的影響等，這些具體問題仍然需要探討。

三、IVAR模型

(一)模型設定

IVAR模型在經典VAR模型基礎上引入了交互變量，交互變量不僅直接影響內生變量，而且還影響內生變量之間的動態(tài)關系。與VAR模型相比，IVAR模型在捕捉外生變量對內生變量的影響方面具有更高的靈活性，能夠在外生變量(包括交互變量或交互變量的組合)不同的分位數上估計得到一系列脈沖響應函數。IVAR模型與FAVAR模型較為接近，但是FAVAR模型中嵌入的因子項很難賦予經濟學解釋，在這一點上，FAVAR模型略遜于IVAR模型。

參考Towbin和Weber(2013)[23]的研究，將IVAR結構模型表示為：

(1)

Alt=Dl+BlXt

(2)

除交互項Alt由式(2)定義外，式(1)符合常規(guī)的VAR模型形式。將式(2)代入式(1)，同時引入交互項對內生變量的同期影響，可得：

(3)

其中,Yt表示內生變量的q向量。Xt表示交互項，它除了直接影響內生變量外，還影響內生變量之間的動態(tài)關系，即交互項會影響VAR模型的系數變化。C0表示截距的q向量。Dl和Bl表示自回歸系數。C1表示交互變量系數的q×q維矩陣。ut表示結構誤差。L表示滯后階數。A0t表示遞歸IVAR系數，它是一個q×q維的下三角矩陣，主對角線元素為1。式(3)兩端同時乘以A0t- 1，可以得到簡化形式的IVAR模型：

簡化型IVAR的擾動項εt與結構誤差項ut之間的關系為：

ut=A0εt

在IVAR模型中，變量的排序仍然很重要：第一個變量不對同期發(fā)生的沖擊做出反應；第一個變量之后的變量可以對同期的沖擊做出反應，并且影響其之前的變量，但是不影響排序在其之后的其他變量。

(二)內生變量

將貨幣政策的傳導路徑表示為：貨幣供應量變化→銀行間市場短期利率→短期國債利率→長期國債利率→投資→產出→通脹。在該設定下，貨幣政策在貨幣市場中借助利率渠道傳導的過程可以分為二個階段：第一階段為從短期風險利率到短期無風險利率，兩者之差反映了貨幣市場上的風險溢價；第二階段為從短期無風險利率到長期無風險利率，兩者之差反映了利率的期限溢價。上述設定基于以下考慮：

一是考慮到當前央行的政策利率可能更多的是根據市場情況進行調整而非引導市場(類承曜和魏開朗，2018)[7]，并且利率雙軌制導致了貨幣政策操作目標和中介目標的界限弱化，使得數量型工具在發(fā)揮調節(jié)流動性作用的同時又承擔了引導形成市場化利率的任務(劉金全和石?？?，2017)[24]，因此以央行改變貨幣供應量作為貨幣政策的操作目標。

二是貨幣市場作為金融市場的重要組成部分，是整個金融體系運行的樞紐。中央銀行實行價格調控必須建立在一個發(fā)達的貨幣市場基礎之上。現實中的貨幣市場主要是指銀行間市場。貨幣政策向價格型調控轉軌的條件之一是要求政策利率能夠在不同市場、不同品種和不同期限的利率之間有效傳導，因此將利率傳導過程分為前述兩個階段。

三是《中華人民共和國中國人民銀行法》規(guī)定：“中國的貨幣政策目標是保持貨幣幣值的穩(wěn)定，并以此促進經濟增長?！币虼耍谠u價貨幣政策傳導效果時，考慮了對經濟增長和通貨膨脹兩方面的影響。

(三)交互變量

貨幣政策傳導過程是在特定的金融組織結構前提下進行的。金融組織結構不同，貨幣政策傳導的有效性也不同。金融組織結構主要是指各類金融機構(包括銀行業(yè)、證券業(yè)、保險業(yè))的內部市場份額結構。銀行業(yè)比重高而證券業(yè)比重低將導致信貸渠道傳導有效性高而利率渠道傳導有效性差。為此，選擇銀行資產與股票市場市值之比作為反映金融結構指標的交互變量。

銀行業(yè)內部的競爭程度也會影響利率渠道傳導的有效性。當銀行業(yè)競爭程度較低時，少數相對較大的銀行或國有銀行往往具有市場利率定價權，貨幣政策的變化更可能被轉化為利差的變動，而不是市場利率的變動。為此，選擇銀行業(yè)凈息差反映銀行業(yè)內部競爭程度的交互變量。

在開放經濟條件下，利率渠道傳導的有效性還受到匯率市場化程度和匯率彈性的影響。根據利率平價理論，匯率的改變會通過資本跨國流動影響不同市場上的資金供求關系，進而影響利率。此外，只有當政策利率變化被視為中央銀行貨幣政策立場的可信信號時，貨幣政策獨立于匯率政策，利率渠道傳導才更有效。Saborowski和Weber(2013)[25]認為，當匯率缺乏靈活性時，貨幣政策易受到匯率調控的掣肘，政策利率無法作為貨幣政策的可靠中間目標，導致利率傳導機制被弱化。為此，選擇匯率彈性作為一個可能影響中央銀行政策信號有效性的交互變量。

四、數據說明與計量分析

(一)數據指標

1.貨幣政策中介目標

近年來，我國央行不斷擴大M2的口徑，M2基數增大。當M1發(fā)生變動時，央行能夠及時調控廣義貨幣供應量，M2的可測度和可控度進一步提升。因此，選取M2作為央行貨幣政策中介目標。

2.利率

盡管我國仍然存在市場利率和管制利率兩條利率傳導路線，但是考慮到央行管制利率更接近貨幣政策工具，貨幣市場利率更接近傳導機制變量，因而在對利率傳導機制的分析中，采用貨幣市場利率更適合(張輝和黃澤華，2011)[26]。貨幣市場利率是金融機構之間形成的利率，包括回購市場利率、同業(yè)市場利率和國債市場利率等?？紤]到部分利率或代表性不強、或缺少較長的時間序列，因此選擇三種典型的利率進行分析。就同業(yè)市場而言，通常會參考銀行間同業(yè)拆借利率，其能夠較為準確地反映同業(yè)資金成本。考慮到銀行間同業(yè)融資的期限偏短，因此以同業(yè)拆借利率(1天)作為短期金融市場利率指標。國債交易靈活、流動性好，其收益率是無風險利率較合適的選擇，因此選擇銀行間國債到期收益率(1年期)作為短期無風險市場利率指標，選擇銀行間國債到期收益率(10年期)作為長期無風險市場利率指標。

3.宏觀經濟指標

為了提高數據頻度，采用月度工業(yè)增加值增速數據測算產出缺口。采用固定資產投資環(huán)比增長率數據作為投資增長率指標。采用CPI環(huán)比增長率數據作為通貨膨脹率指標。

4.交互變量

選擇“銀行資產/股票市場市值”表示金融結構指標。選擇“銀行業(yè)凈息差”(利息凈收入/生息資產平均余額)表示銀行業(yè)內部的競爭程度指標。匯率彈性計算方法參考劉曉輝等(2018)[27]的方法，將匯率變化和儲備變化在一定期間內進行平滑：

其中，匯率S是以本幣表示的一單位外幣的價格，FR表示外匯儲備，H表示基礎貨幣。采用該式估計人民幣匯率制度彈性時，n值取11，匯率采用人民幣兌美元雙邊匯率。

如果無特殊說明，原始數據均來源于CEIC數據庫，樣本時間跨度從1995年第1季度至2019年第4季度。數據均經過X-13季節(jié)調整。

(二)實證分析

1．數據平穩(wěn)性檢驗

使用IVAR模型時，為了得到置信區(qū)間誤差最小的估計量，需要保證所有變量(包括交互變量)是平穩(wěn)的。為此，采用增廣迪基-福勒方法對變量的平穩(wěn)性進行檢驗。結果顯示：貨幣供應量(M2)增長率、同業(yè)拆借利率、固定資產投資增長率、工業(yè)增加值增速缺口、通貨膨脹率(CPI)、金融結構指標平穩(wěn)；國債到期收益率(1年期和10年期)、匯率彈性、商業(yè)銀行凈息差數據一階差分平穩(wěn)(詳見表1)。

表1 相關變量的單位根檢驗結果

2．加入金融結構的IVAR模型

加入金融結構交互項(X1t)的IVAR回歸方程表示為：

按照變量的內生性強度從低到高依次排列，將Yt記為：

其中，M2GROW表示M2增長率，BANRA表示同業(yè)拆借利率(1天)，ΔTRB1Y表示1年期國債收益率的一階差分，ΔTRB10Y表示10年期國債收益率的一階差分，INV表示投資增長率，INDUSGAP表示產出增速缺口，CPI表示通貨膨脹率。

使用IVAR模型時，還需要設定哪些交互變量以及哪些交互變量與內生變量之積影響內生變量。在IVAR模型中，這類約束表示為Nvar×(Nvar×(Nint+1))維矩陣的形式，其中，Nvar為內生變量個數，Nint為交互變量個數。對于包含1個交互變量和7個內生變量的IVAR模型，約束項表示為7×14維的矩陣。參考Towbin和Weber(2013)[23]的研究，約束矩陣的第i行(i=1,2,…,7)表示對第i個內生變量的約束，第m列(m=1,3,5,7,9,11,13)表示第j個(j=1,2,…,7)內生變量的滯后項是否影響第i個內生變量，第k列(k=2,4,6,8,10,12,14)表示第j個內生變量的滯后項與交互項的乘積是否影響第i個內生變量。

考慮到IVAR模型本質上仍然屬于VAR模型，因此設定所有內生變量都受到其自身滯后項的影響，排序在后的內生變量的滯后項不影響排在其前面的內生變量。由于風險利率和長端利率的變動主要受貨幣市場套利活動的影響，而金融結構只影響貨幣政策通過信貸或利率渠道傳導的相對有效性，并非直接影響市場利率的形成，因此設定金融結構交互項影響銀行間同業(yè)拆借利率之后的所有內生變量，但是第k列(k=2,4,6,8,10,12,14)的交互項不影響排序在其之前的內生變量。交互項約束矩陣表示為如下形式：

其中，0表示無約束(即無影響)，1表示有約束(即有影響)。

模擬IVAR模型脈沖響應函數(以下簡稱IRF)的期數選擇18個月。下文還同時估計了無交互項VAR模型的IRF，用于比較分析。圖1給出了金融結構分別位于3/4和1/4分位數上時內生變量對一個正標準差的M2增長率沖擊的IRF。

M2增速上升，貨幣供應量增加，銀行間同業(yè)拆借利率呈負向反應。由于假設金融結構不影響銀行間同業(yè)拆借利率，因而交互項在3/4和1/4分位數上時，同業(yè)拆借利率對貨幣政策沖擊的反應相同，也同于無交互項VAR的IRF。

圖1 加入金融結構的IVAR模型的IRF

1年期國債收益率一階差分的IRF先下降后上升。金融結構位于3/4分位數時，1年期國債收益率在沖擊發(fā)生之后的第1個月相對于上一期降幅較大但快速上升，第2-11個月期間反應為正，第12個月左右回到沖擊發(fā)生之前的穩(wěn)態(tài)。1年期國債收益率一階差分的反應程度略強于無交互項VAR的反應。金融結構位于1/4分位數上時，1年期國債收益率相對于上一期下降，但是很快回到穩(wěn)態(tài)。融資方式對銀行業(yè)的依賴越高，短期無風險利率變化對擴張型貨幣政策的反應越強且越持久，但是存在一段超調期，原因是短期風險利率在沖擊發(fā)生之后不斷上升，帶動短期無風險利率也上升，因而其一階差分為正，表現為1年期國債收益率相對于上一期上升。

10年期國債收益率一階差分的IRF先上升后下降。金融結構位于3/4分位數時，10年期國債收益率一階差分的反應始終為正，而金融結構位于1/4分位數上時的反應在第3-13個月期間為負。從反應程度上看，M2增速上升對長期無風險利率的影響甚微，相對于穩(wěn)態(tài)的偏離僅為10-3個標準差左右，貨幣政策變化對利率市場的影響主要體現在短期。融資方式對銀行業(yè)的依賴越低，擴張型貨幣政策使長期無風險利率下降的效果越明顯，表明長期無風險利率的決定更多地受資本市場套利的影響，貨幣政策向長端利率的傳導并不會過多地借助于銀行中介和利率渠道。

投資增速的IRF先上升后下降。與短期風險利率直接影響投資的情形相比(1)筆者還分析了“貨幣供應量變化→銀行間市場短期利率→投資→產出→通脹”的貨幣政策傳導路徑，即包含5個內生變量和1個金融結構交互項的IVAR模型。模型估計結果和IRF可以向筆者索取。，經過“短期風險利率到無風險利率再到長期無風險利率”的傳導環(huán)節(jié)之后，貨幣政策沖擊對投資增速的影響時效變長，表明貨幣市場短期利率對投資的影響有限，投資決策更多地受到長期利率(或長期投資回報率)的影響。金融結構位于3/4分位數時，投資增速對擴張型貨幣政策沖擊的響應比金融結構位于1/4分位數時的情形更弱，表明該傳導路徑存在阻塞。在利率還未完全市場化的情況下，貨幣政策更多地借助于銀行信貸而非利率影響投資。

金融結構位于3/4分位數時，產出增速缺口反應為正但是響應程度微弱。金融結構交互項位于1/4分位數時，產出增速缺口反應為負但是響應程度較強。金融結構顯著影響了貨幣政策的利率渠道傳導效果，融資方式越依賴于銀行業(yè)，擴張型貨幣政策通過利率渠道傳導至產出的效果越好。

M2增速上升之后，通脹率的最初反應為負。金融結構位于3/4分位數時，通脹率的反應在第9個月變?yōu)檎⑶以谥缶S持高于沖擊發(fā)生之前的穩(wěn)態(tài)水平。金融結構位于1/4分位數時，通脹率的反應始終為負，在第18個月回到沖擊發(fā)生之前的穩(wěn)態(tài)水平。銀行業(yè)在金融結構中的比重越大，擴張型貨幣政策越會引起持久性的價格上漲，但是對市場利率以及實際變量(投資增速和產出增速缺口)均無長期影響。

3．加入銀行業(yè)競爭度的IVAR模型

加入銀行業(yè)競爭程度交互項的IVAR回歸方程表示為：

其中,X2t表示銀行業(yè)凈息差。

由于銀行業(yè)競爭程度決定了大型銀行對存貸利率的設定擁有自主性，因而貨幣政策變化更可能無法被轉化為市場利率的變動，而是銀行業(yè)競爭程度的高低會影響市場利率的形成。為此，設定銀行業(yè)競爭程度交互項影響M2增長率之后的所有內生變量，但第k列(k=2,4,6,8,10,12,14)的交互項不影響排序在其之前的內生變量。交互項約束矩陣表示為如下形式：

圖2給出了銀行業(yè)凈息差分別位于3/4和1/4分位數上時內生變量對一個正標準差的M2增長率沖擊的IRF。

圖2 加入銀行業(yè)凈息差的IVAR模型的IRF

M2增速上升，貨幣供應量增加，銀行間同業(yè)拆借利率表現出同向反應，不同于無交互項VAR的IRF。在不考慮銀行業(yè)壟斷特征的情況下，擴張型貨幣政策會降低同業(yè)拆借利率。如果銀行業(yè)集中度較高，在寬松貨幣政策推高未來通脹率預期的引導下，大型銀行可能會憑借壟斷定價權提高名義利率，以便維持較為穩(wěn)定的實際利率，從而導致同業(yè)拆借利率與M2增速同向變化。

除沖擊發(fā)生之后的第2個月以外，1年期國債收益率一階差分的反應均為負值，即相對于前一期下降，與無交互項VAR的反應方向相反。銀行業(yè)凈息差位于1/4分位數時IRF的負向偏離大于銀行業(yè)凈息差位于3/4分位數時的IRF。銀行業(yè)競爭度越高，1年期國債收益率的一階差分對擴張型貨幣政策沖擊的反應程度越強。

銀行業(yè)凈息差位于3/4分位數時，10年期國債收益率一階差分的IRF先下降后上升，第2-8個月反應為正。銀行業(yè)凈息差位于1/4分位數時，除沖擊發(fā)生后的第3個月以外，10年期國債收益率一階差分的反應為負。銀行業(yè)競爭度越高，長期無風險利率下降幅度越大，擴張型貨幣政策借助利率渠道向長端利率的傳導效果越好。

貨幣供應量增加之后，盡管短期市場利率上升，但是長期利率最初下降使得投資增速的最初反應為正。銀行業(yè)存在壟斷但不足以改變擴張型貨幣政策對投資的擴張效應，原因在于投資決策主要受長期回報率的影響，短期利率波動對投資增速的影響有限。IVAR模型中投資增速的反應程度弱于無交互項VAR模型，但銀行業(yè)凈息差位于3/4分位數時投資增速的反應程度在第2-8個月期間略強于凈息差位于1/4分位數上時的反應程度，表明銀行業(yè)存在壟斷會減弱貨幣政策的利率渠道傳導效果。然而，銀行業(yè)競爭度越高，投資增速上升得反而越慢，原因可能是國有大型銀行目前仍然是投資型信貸投放(特別是固定資產和基建項目投資)的主體，而中小商業(yè)銀行的業(yè)務范圍、資金規(guī)模和風險承受能力有限，其信貸投放是以滿足中小企業(yè)和居民的融資需求為主。

銀行業(yè)凈息差位于3/4分位數時，產出增速缺口的反應為正，IRF先上升后下降并在沖擊發(fā)生之后的第10個月以后回到穩(wěn)態(tài)。銀行業(yè)凈息差位于1/4分位數時，產出增速缺口的最初反應為正，但第2個月之后轉為負直到第10個月回到穩(wěn)態(tài)。銀行業(yè)的集中度較高時，由于投資增速上升較快，使得擴張型貨幣政策在短期對產出增速具有微弱擴張效應，但無長期影響。

銀行業(yè)凈息差位于1/4分位數時，通脹率的反應在第10個月之前始終為正，在第10個月之后回到穩(wěn)態(tài)。銀行業(yè)凈息差位于3/4分位數時，通脹率的最初反應為正向但第2個月之后轉為負向。銀行業(yè)競爭度越高，擴張型貨幣政策越容易在短期推高通脹，原因是投資增速和產出增速缺口在沖擊發(fā)生之后都向上偏離穩(wěn)態(tài)，拉動需求在短期內上升。

4．加入匯率彈性的IVAR模型

加入匯率彈性交互項的IVAR回歸方程表示為：

其中，X3t表示匯率彈性。

鑒于匯率彈性影響貨幣政策與匯率政策的獨立性，匯率彈性不同，貨幣政策受匯率變動的掣肘程度也不同，因此設定匯率彈性影響所有內生變量，但第k列(k=2,4,6,8,10,12,14)的交互項不影響排序在其之前的內生變量，交互項約束矩陣表示為如下形式：

圖3給出了匯率彈性分別位于3/4和1/4分位數上時內生變量對一個正標準差的M2增長率沖擊的IRF。

圖3 加入匯率彈性的IVAR模型的IRF

匯率彈性位于3/4分位數時，M2增速上升之后同業(yè)拆借利率的反應為正，IRF先上升后下降，第12個月之后回到穩(wěn)態(tài)。匯率彈性位于1/4分位數時，同業(yè)拆借利率的反應為負，且IRF不斷上升，第15個月之后回到穩(wěn)態(tài)。與無交互項的VAR相比，當擴張型貨幣政策受到匯率政策的約束時，短期風險利率下降的幅度越小。匯率彈性越大，匯率政策對貨幣政策的約束越弱，M2增長率上升越容易使短期風險利率在沖擊發(fā)生之后同步上揚。

1年期國債收益率一階差分在沖擊發(fā)生之后的第1個月相對于之前出現較大降幅，但低于無交互項VAR的IRF降幅。匯率彈性位于3/4分位數時，1年期國債收益率一階差分的IRF小幅上升之后保持微弱的負向反應。匯率彈性位于1/4分位數時，1年期國債收益率一階差分的IRF大幅上升之后保持正向反應。匯率彈性越高，擴張型貨幣政策越容易使短期無風險利率保持較長的下降期，利率渠道的傳導效果越好。

10年期國債收益率一階差分的IRF雖然正向偏離穩(wěn)態(tài)但是反應程度微弱，并很快(第5個月)回到沖擊發(fā)生之前的穩(wěn)態(tài)。無論是否考慮匯率彈性，貨幣政策變動的影響都集中體現在短期，對長期無風險利率的影響微乎其微。

M2增速上升之后，投資增速的反應為正，IRF先小幅上升然后下降，并且在沖擊發(fā)生之后的第10個月以后回到穩(wěn)態(tài)。盡管匯率彈性位于1/4分位數時IRF的響應程度略強于匯率彈性位于3/4分位數時的反應，但是與無交互項的VAR相比，IVAR模型中投資增速在沖擊發(fā)生之后的反應程度更低?？紤]到匯率政策對貨幣政策的約束，擴張型貨幣政策對投資的刺激效果會被削弱。

匯率彈性位于3/4分位數時，產出增速缺口為正，IRF先上升后下降。匯率彈性位于1/4分位數時，產出增速缺口反應為負，直到第15個月之后回到穩(wěn)態(tài)。匯率彈性越高，M2增長率上升時產出增速的正向缺口越大，擴張型貨幣政策通過利率渠道刺激產出的效果越好。

匯率彈性位于3/4分位數時，通脹率的反應為正。匯率彈性位于1/4分位數時，除了沖擊發(fā)生之后的第1個月以外，通脹率的反應為負且IRF逐漸上升。無交互項VAR的IRF響應方式與匯率彈性位于1/4分位數時類似，但響應程度更強，表明在我國匯率尚不能自由浮動的情況下，匯率彈性越高，擴張型貨幣政策越容易導致通脹率的永久性上升。匯率自由浮動未必能夠釋放人民幣貶值壓力，不能自由浮動的匯率對于遏制由貨幣超發(fā)引起的通脹具有積極作用。

五、結論及建議

采用IVAR模型，研究在分別考慮金融結構、銀行業(yè)競爭度、匯率彈性三種因素時，M2增速上升通過利率渠道對宏觀經濟變量的影響，脈沖響應分析結果顯示：

第一，融資方式對銀行業(yè)的依賴性越高，短期無風險利率的變化對擴張型貨幣政策的反應越強且越持久，但長期無風險利率下降的效果越不明顯，貨幣政策向長端利率的傳導并不會過多地借助銀行中介與利率渠道。融資方式越依賴銀行業(yè)，在短期內，擴張型貨幣政策通過利率渠道傳導至產出的效果越好，但是對投資增速和產出增速缺口均無長期影響，同時還會引起持久性價格上漲。

第二，銀行業(yè)集中度較高時，M2增速上升之后，大型銀行可能會憑借壟斷定價權提高名義利率，以便維持較穩(wěn)定的實際利率，從而導致同業(yè)拆借利率同向變化。銀行業(yè)競爭度較低時，投資增速上升反而更快，進而使得產出增速的正向缺口增大，產生短期擴張效應。銀行業(yè)競爭度越高，擴張型貨幣政策越容易在短期推高通脹，原因是投資增速和產出增速缺口在沖擊發(fā)生之后都向上偏離穩(wěn)態(tài)，拉動短期需求上升。

第三，匯率制度具有一定彈性時，貨幣政策通過利率渠道影響短期無風險利率、投資增速、產出增速缺口的效果更好，但是匯率自由浮動會助長由貨幣超發(fā)引起的通貨膨脹，更容易導致通脹率永久性上升。

總體上看，金融結構偏向銀行業(yè)、銀行業(yè)內部具有一定集中度、一定彈性的匯率制度將有利于提高貨幣政策利率渠道傳導的有效性。在利率并未完全市場化的情況下，貨幣政策更多地借助于銀行信貸而非利率影響投資。因此，在強調大力發(fā)展資本市場的同時，也應該重視銀行中介的融資功能，推動金融供給側結構性改革，優(yōu)化銀行部門組織體系、技術體系、管理體系、服務體系和產品體系，不斷提高銀行服務實體經濟的能力。應鼓勵銀行業(yè)內部適度競爭，中小商業(yè)銀行與國有大型商業(yè)銀行共謀生存、共同發(fā)展，滿足國民經濟發(fā)展對金融服務的多樣化需求。國有大型商業(yè)銀行應充分體現大行擔當，服務于國家發(fā)展的重大戰(zhàn)略，發(fā)揮其在PPP融資項目和國家重點支持領域的信貸投放優(yōu)勢，保證投資托底實體經濟。人民幣匯改應堅持主動性、可控性和漸進性三原則。在考慮匯率自由浮動問題時，需要權衡促增長和抑通脹兩方面的因素，有管理的浮動仍然是當前較為適合的選擇。