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      貨幣政策利率傳導研究:基于法定數字貨幣前瞻條件觸發(fā)機制

      2022-08-09 12:21:50周毓萍朱辰雅
      關鍵詞:法定傳導貨幣政策

      周毓萍,朱辰雅,高 麗

      (1.武漢理工大學 經濟學院,湖北 武漢 430070;2.中國地質大學 經濟管理學院,湖北 武漢 430074)

      黨的十九大指出中國經濟已由高速增長階段轉向高質量發(fā)展階段,要求優(yōu)化經濟結構、轉換增長動力,同時,要求貨幣政策從“大水漫灌”向“精準滴灌”轉變,因而,以價格型調控利率為主來配置市場資源不可或缺。貨幣政策調控轉型不僅體現在政策工具和政策目標的轉變上,更重要的是落實到貨幣政策傳導機制上[1]。貨幣政策轉型實施效果較大程度取決于貨幣政策利率傳導是否有效,尤其體現在政策利率到貸款利率的傳導過程。然而,改革過渡期內,信貸市場存在一定程度的利率扭曲和市場分割[2],導致市場利率向貸款利率傳導存在淤堵[3,4]。利率市場化改革雖弱化了利率雙軌問題,但政策利率向市場利率傳導不順暢、政策利率錨定不清晰、市場利率市場化程度較低等諸多問題仍阻礙著利率調控[5]。此外,在超低利率環(huán)境下,經濟環(huán)境面臨較大不確定性,資金滯留于經濟體系而未流向實體經濟[6]。因此,結合貨幣政策利率傳導存在的問題對癥下藥,從而完善貨幣政策利率傳導的重要性日益顯現。

      伴隨著數字經濟的蓬勃發(fā)展和金融科技的不斷突破,法定數字貨幣登上歷史舞臺,一方面克服了私人數字貨幣和紙幣的缺陷,另一方面通過設計前瞻條件觸發(fā)機制為破解貨幣政策利率傳導困境提供機遇。法定數字貨幣兼收多種成熟技術,應用分布式賬本技術、加密技術、智能合約等支撐運行[7],能夠提高市場資金流動性,降低金融體系利率水平,使利率期限結構更加平滑,貨幣政策利率傳導更順暢[8]。在相關技術中,智能合約能夠根據發(fā)行、流通、儲藏等運行規(guī)律預設可靠的算法與規(guī)則,促使法定數字貨幣的發(fā)行與回收更加智能[9]。以審慎加載的智能合約為基礎,前瞻條件觸發(fā)機制根據央行意志提前設定觸發(fā)條件,對現行貨幣政策困境可以起到緩解作用[10],能夠通過預期渠道和信貸渠道對投資、消費等產生前瞻性影響[11]。其中,信貸利率條件觸發(fā)機制可保證基準利率實時有效傳導至信貸利率,流向主體條件觸發(fā)機制能夠補足金融短板,促進實體經濟發(fā)展[12]。前瞻條件觸發(fā)機制使得法定數字貨幣具備更強的前瞻指引功能,從而提高貨幣政策利率傳導效果。

      現有研究以貨幣政策調控轉型和利率市場化為背景,得出貨幣政策利率傳導不暢的一致結論,但未提出具體解決辦法。同時,多數學者認為法定數字貨幣的前瞻條件觸發(fā)機制具備前瞻功能,能夠完善貨幣政策傳導,但研究不夠深入。針對貨幣政策利率傳導的現有困境,從法定數字貨幣前瞻條件觸發(fā)機制出發(fā),探究該機制對貨幣政策利率傳導的作用,在分析兩者契合性的基礎上研究基于前瞻條件觸發(fā)機制的貨幣政策利率傳導路徑,有利于暢通貨幣政策利率傳導,提高傳導效率,對加強貨幣政策前瞻指引作用,強化精準調控以及推進貨幣政策調控成功轉型具有較強的理論價值和現實意義。

      1 貨幣政策利率傳導現狀

      利率是宏觀貨幣政策發(fā)揮作用的直接途徑。隨著市場化改革的步伐加快,貨幣政策利率傳導機制愈發(fā)重要。作為轉軌經濟體,中國貨幣政策著力點及政策工具的作用效果隨著不同時期而發(fā)生變化,影響著利率傳導效果。2019年8月,央行公告改革貸款報價利率(LPR)形成機制,將存量浮動利率貸款定價基準轉換為LPR報價,以中期借貸便利(MLF)利率為基礎加點形成。此次改革選取的MLF利率具備較大市場規(guī)模,能夠根據政策目標靈活調整,帶有一定的市場化特征。政策利率通過LPR與貸款利率掛鉤,增強了對貸款利率的引導作用。

      隨著中國利率市場化逐漸加深,市場資源配置和資金傳遞模式發(fā)生變化,貨幣政策框架受到沖擊,數量型調控效果日益弱化,貨幣政策傳導途徑向價格型調控轉變是大勢所趨,其區(qū)別如表1所示??芍泿耪哒{控轉型是全方位的,關鍵和核心是傳導機制。價格型調控的主要傳導機制為利率傳導,政策工具和政策目標的改善均能對其產生積極影響。自2013年起,央行逐步展開政策工具創(chuàng)新,持續(xù)推出短期流動性調節(jié)工具(SLO)、常備借貸便利(SLF)、MLF、抵押補充貸款(PSL)等新型工具,以促進市場利率的有效形成。同時,央行有意培養(yǎng)政策利率,引導構建利率走廊。根據2021年第3季度《中國貨幣政策執(zhí)行報告》顯示,政策利率中樞作用有所強化,政策調控機制不斷完善。利率走廊方面,中國已形成以SLF利率為上限、超額準備金率為下限、逆回購利率和MLF利率等對不同期限利率發(fā)揮“錨”作用的走廊模式,具備清晰的貨幣政策規(guī)則,便于更好引導公眾預期,為短期市場利率向中長期利率傳導提供條件。

      2 貨幣政策利率傳導存在的問題

      LPR改革、政策利率培養(yǎng)及利率走廊構建從不同層面完善了貨幣政策利率傳導,同時,中國屬于銀行主導型金融體系,貸款優(yōu)先級較高,利率在信貸市場上的傳導效果很大程度決定了貨幣政策的傳導效果。因此,應從政策利率傳導至市場利率再到貸款利率的市場化機制所存在的癥結出發(fā),達到提高貨幣政策利率傳導有效性的目的。

      表1 數量型調控與價格型調控區(qū)別

      2.1 貨幣政策利率傳導存在時滯

      央行需從整體把握宏觀經濟,提升貨幣政策操作當下性,然而,貨幣政策時滯一直被詬病。其中,內部時滯是指從認識到經濟波動到制定出政策并實施的時間,外部時滯主要指政策傳導時間。不同經濟體所表現的政策時滯一般為4~20個月不等[13]。

      內部時滯方面,囿于信息來源限制,央行多數情況下只能從歷史數據入手,無法及時制定并實施政策;商業(yè)銀行與公眾之間的信息不對稱程度較高,阻礙市場對利率形成穩(wěn)定預期,產生決策時滯。

      外部時滯方面,選用2013年1月—2021年6月中國銀行間質押式回購市場7天加權平均利率(Repo_7d)月度數據和金融機構貸款加權平均利率(LR)季度數據,數據來源于國泰安數據庫和前瞻數據庫。將季度數據處理為月度數據后,通過Stata16進行實證。ADF檢驗結果顯示,Repo_7d和LR的一階差分均表現平穩(wěn),并確定最優(yōu)滯后階數為6,從而構建向量自回歸模型(VAR),可得單位圓如圖1所示,脈沖響應如圖2所示,可知利率傳導至少存在6個月的時滯。這主要源于商業(yè)銀行“惜貸”行為,貸款利率不能及時作用至企業(yè)。此外,市場利率傳導不暢也是導致外部時滯的原因之一,是利率傳導中亟待解決的重要問題。

      圖1 穩(wěn)定性檢驗

      圖2 脈沖響應

      2.2 市場利率向信貸利率傳導不暢

      據前瞻數據庫數據繪制中美市場利率與信貸利率走勢對比圖,如圖3所示,可知2017年后,市場利率波動幅度較大,信貸利率先上升后下降,兩者聯動性較低,利率傳導效果弱化。導致市場利率向信貸利率傳導不暢的根本原因是利率雙軌制[14,15],貨幣市場與債券市場利率已經實現市場化,但商業(yè)銀行考慮自身利益以貸款基準利率的一定倍數設定貸款利率隱形下限,阻礙著信貸市場利率市場化。而且,LPR改革形成的LPR報價類似于貸款基準利率直接影響貸款利率[15],所錨定的MLF利率與市場利率之間仍存在差距,信貸市場利率市場化程度仍然較低。此外,由于信貸市場交易是非標準化的,受主觀因素影響較多,存在很多市場摩擦直接影響著市場之間的互動效應[16]。反觀美國,自1994年美聯儲將LPR利率固定為聯邦基金目標利率加300個基點后,貸款利率能夠與聯邦基金利率保持同步,聯邦基金利率對貸款利率的先期引導作用比較顯著,能夠較好引導市場經濟運行方向。

      圖3 中美市場利率與信貸利率走勢對比

      2.3 貨幣“脫實向虛”

      衡量貨幣“脫實向虛”的指標之一是M2與GDP的比值,其大小既能反映金融服務實體經濟的狀況,又具備良好的可測性、可控性和可操作性,如果M2規(guī)模大于實際產出GDP,則意味著金融體系未能發(fā)揮融資創(chuàng)造本位職能支持實體經濟[17]。據國家統計局數據繪制M2/GDP、M2增速與GDP增速走勢圖,如圖4所示,可知近十年中國GDP增速處于下降趨勢,2017年后與M2增速走勢分化,社會資金使用效率降低。2011—2020年,M2/GDP整體從1.78增至2.15,說明貨幣“脫實向虛”明顯。這源于資本的逐利動機,金融資產與房地產價格的迅速上升增強了對資金的吸引力,而實體經濟受產業(yè)結構升級步伐緩慢、核心競爭力不足等問題束縛,無法與虛擬經濟抗衡,導致資金流向虛擬經濟。

      圖4 M2/GDP、M2增速與GDP增速走勢

      3 基于法定數字貨幣前瞻條件觸發(fā)機制的貨幣政策利率傳導分析

      前瞻條件觸發(fā)機制為完善貨幣政策利率傳導帶來了契機,可以從技術層面解決利率傳導所面臨的問題?;谪泿耪邆鲗窂降姆治?,探索前瞻條件觸發(fā)機制對貨幣政策利率傳導的作用,同時,通過分析法定數字貨幣前瞻條件觸發(fā)機制與貨幣政策利率傳導機制的契合性,研究基于前瞻條件觸發(fā)機制的貨幣政策利率傳導路徑,以提高利率傳導效率。

      3.1 貨幣政策利率傳導路徑

      貨幣政策利率傳導機制以利率作為核心,央行執(zhí)行貨幣政策影響利率,進而影響投資和產出。在凱恩斯的利率傳導機制理論中,并未區(qū)分短期利率和長期利率,隨著研究的深入,逐漸明確短期利率對長期利率的影響起關鍵作用。因此,貨幣政策利率傳導機制可進一步概括為貨幣政策操作引起短期利率變化進而帶動長期利率變化。

      與發(fā)達經濟體相比,中國以間接融資為主,加上利率雙軌制問題,導致貨幣政策利率傳導存在多條路徑。一方面央行通過債券收益率實現目標,另一方面通過影響商業(yè)銀行存款利率使得銀行負債成本發(fā)生變化,經內部轉移定價機制(FTP)傳導至貸款利率,影響實體經濟。而且,債券市場與信貸市場存在替代效應,債券收益率的變動能影響可貸資金規(guī)模繼而影響貸款利率。

      3.2 法定數字貨幣前瞻條件觸發(fā)機制

      在只考慮法定數字貨幣發(fā)行的情況下,以區(qū)塊鏈可追蹤性、智能合約可編程性為基礎,以智能合約條件觸發(fā)流程為運作方式,設計前瞻條件觸發(fā)機制。即央行在法定數字貨幣發(fā)行前設定商業(yè)銀行放貸時點、信貸利率形成規(guī)則及目標企業(yè)類型,并編程存入法定數字貨幣系統內,貨幣投放后觸發(fā)生效,形成時點條件觸發(fā)機制、信貸利率條件觸發(fā)機制和流向主體條件觸發(fā)機制,以發(fā)揮貨幣政策前瞻性作用。

      3.3 法定數字貨幣前瞻條件觸發(fā)機制對貨幣政策利率傳導的作用

      (1)時點條件觸發(fā)機制縮短傳導時滯,減少貨幣空轉。央行在法定數字貨幣系統內預先設定商業(yè)銀行發(fā)放貸款的時點,若商業(yè)銀行放貸時點符合條件,則法定數字貨幣生效。時點條件觸發(fā)機制可以在商業(yè)銀行向企業(yè)發(fā)放貸款過程中起到貸款保證作用,督促商業(yè)銀行按時放貸,在一定程度上約束“惜貸”行為發(fā)生,避免貨幣空轉。而且,法定數字貨幣可控匿名性、可追蹤性等特征能夠降低信息不對稱性,提高利率可控性,縮短貨幣政策利率傳導時間。

      (2)信貸利率條件觸發(fā)機制促進利率聯動,暢通利率傳導。央行在法定數字貨幣系統內事先設定商業(yè)銀行對企業(yè)的貸款利率形成規(guī)則,即信貸利率等于“貸款發(fā)生的基準利率”加減“貨幣發(fā)行時信貸拍賣確定的信貸基差”。放貸后,若實際貸款利率符合預設規(guī)則,則法定數字貨幣生效,促進政策利率實時有效地傳導至貸款利率。而且,加入的信貸拍賣機制具備透明性,在降低交易成本的同時,保證商業(yè)銀行效益最大化。

      (3)流向主體條件觸發(fā)機制實現精準傳導,防止“脫實向虛”。央行預先設定商業(yè)銀行貸款流向主體,如果實際貸款主體符合設定的條件,則法定數字貨幣生效。例如,央行可以將小微、民營企業(yè)設定為貸款主體,從而阻隔貨幣過度流向資本市場,有助于減少資金空轉,防止“脫實向虛”,緩解融資難問題。此外,在流向主體條件觸發(fā)機制的作用下,商業(yè)銀行貸款更加明晰化和可控化,助力央行較大程度地實現對貨幣市場和貨幣流通的監(jiān)管,有效防范洗錢行為。

      若實際放貸滿足所設定的3個前瞻條件,則法定數字貨幣生效,可以保證商業(yè)銀行以合理并符合經濟變化的信貸利率給實體企業(yè)發(fā)放貸款,從而疏通利率傳導渠道,縮短利率傳導時間,改善貸款流向偏離實體經濟的問題。

      3.4 法定數字貨幣前瞻條件觸發(fā)機制與貨幣政策利率傳導機制的契合性

      應用維度上,法定數字貨幣是智能貨幣,無論是用戶體驗方面,還是貨幣政策執(zhí)行方面都將更加智能化[18],這種智能化的體現必定離不開技術的支持與驅動。大數據、區(qū)塊鏈等金融科技核心技術賦能法定數字貨幣及前瞻條件觸發(fā)機制,滿足解決貨幣政策利率傳導存在問題的相應需求,主要體現在縮減時滯、引導貸款利率及資金流向實體等3個方面,如圖5所示。

      圖5 前瞻條件觸發(fā)機制與貨幣政策利率傳導機制的契合性

      內部時滯方面,應保證央行獲取實時數據,及時做出決策,同時,減少商業(yè)銀行與公眾之間的信息不對稱。法定數字貨幣采取中心化的雙層運營體系,即央行保持中心地位,并以“央行-商業(yè)銀行-公眾”模式維持貨幣政策傳導機制可靠性。在此基礎上,運用大數據技術,央行能夠實時獲取海量數據,建立龐大數據庫,從中汲取價值信息,加快貨幣政策制定與實施。

      外部時滯方面,需要盡可能縮減傳導時間。智能合約作為一種以信息化方式傳播、驗證或執(zhí)行合同的計算機協議,能夠對用戶各方的權利和義務以及觸發(fā)合約自動執(zhí)行的條件進行電子化編程,通過P2P網絡將代碼存入區(qū)塊鏈中并擴散至各個節(jié)點。若事件滿足觸發(fā)條件,智能合約會將該事件推送至待驗證隊列中,驗證節(jié)點對事件簽名認證,等多數驗證節(jié)點達成共識,智能合約便成功執(zhí)行。在智能合約自動執(zhí)行方式下,通過加快傳導時間,以緩解傳導時滯問題。除此之外,結合智能合約可編程性,設定放貸時間,督促商業(yè)銀行按時放貸,有利于縮減時滯。

      引導利率水平方面,為促進信貸市場利率市場化發(fā)展,貸款利率的形成需要市場化引導,意味著所錨定的利率應是市場化利率。法定數字貨幣中,央行設置智能合約的中心賬本以實現全面可編程性,根據央行的規(guī)制意志編寫代碼,精準調控宏觀經濟[19]。通過編程利率形成規(guī)則,選擇合適的市場化利率作為“錨”,合理加點形成貸款利率,與引導市場利率向貸款利率傳導所需相契合。

      資金流向方面,從技術層面講,由于區(qū)塊鏈中每一個區(qū)塊都會被添加時間戳產生時間印記,按照先后順序不斷拓展,可以根據時間的唯一性追蹤查詢。法定數字貨幣投放后,央行能夠充分利用區(qū)塊鏈可追蹤性的特征獲得貨幣流轉信息,結合智能合約可編程性,將利率傳導目標主體設置為實體企業(yè),以強制方式引導資金流向,精準放貸,緩解貨幣“脫實向虛”問題。

      3.5 基于法定數字貨幣前瞻條件觸發(fā)機制的貨幣政策利率傳導路徑

      基于前瞻條件觸發(fā)機制的貨幣政策利率傳導路徑如圖6所示,可知前瞻條件觸發(fā)機制能夠嵌入至貨幣政策利率傳導路徑中并發(fā)揮作用。首先,央行通過操作政策工具調控短期市場利率。在政策利率體系不斷完善的情況下,政策工具引導市場利率作用增強,進一步利用時點條件觸發(fā)機制促進商業(yè)銀行及時放貸,將貸款信息發(fā)送至法定數字貨幣系統,使系統較好地判斷信貸利率條件以及流向主體條件,有利于市場利率引導貸款利率,并落實到主體。

      圖6 基于前瞻條件觸發(fā)機制的貨幣政策利率傳導路徑

      其次,通過改變市場利率影響貸款利率,其過程的有效性是貨幣政策利率傳導暢通的決定因素。隨著利率市場化的深入改革,貸款利率受市場利率的影響逐漸變大,但從價格型調控的角度仍不夠完善。商業(yè)銀行需要對政策利率作出敏感反應,才能較快形成與之配合的貸款利率。將信貸利率條件觸發(fā)機制融入此過程中,不僅能減少貸款利率形成因商業(yè)銀行反應較慢而產生的時滯,而且,通過合理規(guī)則增強基準利率與貸款利率之間的聯動效應,反映央行貨幣政策意圖與邏輯,確保利率順暢傳導。

      最后,貸款利率需要有效作用至實體企業(yè)。由于銀行貸款是企業(yè)獲得融資的主要渠道,區(qū)塊鏈將監(jiān)測追蹤功能融入貨幣,方便央行獲取與實際資金流向和使用情況相關的具體信息,同時依靠智能合約設定主體形成流向主體條件觸發(fā)機制,能促使貸款利率準確作用至實體企業(yè)。

      4 結論

      貨幣政策調控轉型與利率市場化改革作用下,貨幣政策利率傳導效率得到提高,但仍存在傳導時滯、傳導不暢和“脫實向虛”等問題。法定數字貨幣前瞻條件觸發(fā)機制的設計能夠與貨幣政策利率傳導實現較好的契合,并嵌入利率傳導過程中,有助于解決貨幣政策利率傳導存在的問題。其中,時點條件觸發(fā)機制能夠縮短傳導時滯,信貸利率條件觸發(fā)機制能夠暢通利率傳導,流向主體條件觸發(fā)機制能夠助力貨幣“脫虛向實”。法定數字貨幣前瞻條件觸發(fā)機制在促進金融服務實體經濟的基礎上,提高貨幣政策利率傳導的有效性。為減少前瞻條件觸發(fā)機制應用風險,增強其解決貨幣政策利率傳導問題的效果,提出以下對策和建議。

      (1)引入獎懲機制,科學構建時點條件觸發(fā)機制,減少外部時滯。為發(fā)揮時點條件觸發(fā)機制對貨幣政策傳導時間的縮減作用,央行在內部引入獎懲機制。此外,加強監(jiān)管,既保證貸款質量,又盡可能減少外部時滯。

      (2)借力大數據技術,運用信貸利率條件觸發(fā)機制,促進有效傳導。借助大數據技術,將不同資質的貸款主體及其對應的貸款利率形成規(guī)則編碼存入智能合約,若大數據技術識別到貸款主體資質變化,法定數字貨幣系統及時調整貸款利率。

      (3)創(chuàng)建指標模型,完善流向主體條件觸發(fā)機制,助力“脫虛向實”。將M2/GDP作為核心指標,構建貨幣“脫實向虛”模型度量資金流向偏離實體企業(yè)的風險大小。將該模型作為審慎監(jiān)管工具,編碼存入智能合約內,在商業(yè)銀行貸款到達主體之前,通過數值分析及時提醒風險較大的商業(yè)銀行及實體企業(yè),引導資金回歸正軌。若實際情況表明貸款流向虛擬經濟,央行可強制收回貸款或對相關企業(yè)做出處罰。

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