货币政策传导机制中的行业非对称性研究
作者:毛玲玲
来源:《贵州财经大学学报》2018年第01期
摘要:以近十年来我国经济发展变化以及货币政策执行情况为出发点,对货币政策在实施过程中产生的影响进行深入分析。研究发现:第一,确实存在货币政策行业非对称现象,即对于同一货币政策,各行业对其敏感度不同;第二,财务结构是影响企业对货币政策敏感程度差异的重要原因;第三,不同财务指标在货币政策传导机制中所起的作用效果不同,营运资本的作用较小,总资产规模和负债率的作用较大,资产规模较小的企业比资产规模较大的企业更易受到货币政策冲击的影响。
关键词:货币政策;行业非对称效应;面板数据;脉冲影响分析
文章编号:2095-5960(2018)01-0057-07;中图分类号:F015;文献标识码:A 一、引 言
研究货币政策的行业非对称性问题对促进我国经济良性发展、积极实行供给侧改革具有很强指导意义。理论上而言,货币政策作为一种总量调节工具,旨在调整物价、控制通货膨胀、促进就业以及实现经济增长,其对于各行业价格和产出应是对称的。但国内外大量研究表明,货币政策具有非对称性,它对各行业的影响是有差异的。虽然央行实施的是总量货币政策,但不同行业受到的影响会有所不同,进而使得政府货币政策的实施在一定程度上偏离它的预期目标,在严重时可能会导致资源配置和经济结构扭曲。
鉴于此,本文首先使用VAR模型以及脉冲影响检验了货币政策行业非对称性的存在性和各行业对同一货币政策的反应时间与反应程度的不同。其次,选取A股上市公司十个行业的季度财务数据,包括资产负债率、营运资本、总资产规模等建立面板数据模型,将财务变量与货币供给量形成交互作用变量,并运用它来分析财务变量在货币政策传导中的作用。 二、文献回顾与研究假设
一般而言,货币政策传导机制分为以下两阶段:第一阶段为货币政策对中介目标的传导,这又可分为两部分:数量体系(M0,M1,M2)和价格体系(SHIBOR,公开市场利率、存贷款利率以及其他新型货币政策工具,如SLF,MLF和SLO);第二阶段为货币政策中间变量对实体经济的传导。本文所研究的非对称效应属于第二阶段的范畴。 (一)货币政策行业非对称性的存在性研究
早在20世纪90年代,国外学者就实证检验了货币政策非对称性问题。Thoma(1994)认为企业规模会对货币政策有效性产生影响,负向货币政策冲击对大公司产生的影响较弱,主要
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是因为大公司在资本市场的融资渠道较为广泛,而小公司的融资渠道相对单一,严重依赖银行信贷渠道,当银行实行信贷紧缩时,规模较小的企业不得不减少产出[1]。国内学者对货币政策行业非对称性也做了大量研究。戴金平和金永军(2006)研究表明第一、二产业以及房地产业对利率冲击反应灵敏度最大,第三产业中的餐饮和批发贸易零售业的货币政策利率弹性最小[2]。马艳、严金强(2009)在两大部类的资本有机构成都提高且第一部类的资本有机构成高于第二部类的资本有机构成的前提条件下,运用实证方法证明了生产资料优先增长原理[3]。齐新宇、徐志骏(2010)认为政府通过税收和直接投资政策对第一部类进行强制性的积累,即让社会总积累大于资本家的积累,从而加快第一部类的增长速度[4]。
为便于分析,我们将各行业按马克思两大部类理论进行分类,第Ⅰ部类分为采掘、原材料以及劳动资料部门。例如:采掘和原材料,包括煤炭、铁矿石、钢铁、化工等行业。劳动资料部门为采掘和原材料部门提供劳动工具,主要为机械和通用设备行业。第Ⅱ部类主要对应的是食品饮料、纺织服装和医药等行业。 基于上述分析,本文提出如下细分假设:
假设1:扩张的货币政策存在时滞。首先体现为第一部类生产资料和劳动力价格的上涨,紧接着由第一部类向第二部类传导。
假设2:资本有机构成较高的行业往往对于货币政策反应度较大。这表现为相关行业产出变动更剧烈。
(二)货币政策行业非对称性的微观传导机制研究
对于货币政策传导机制行业非对称的研究,国内外学者侧重从宏观层面分析其存在性,对于其微观传导机制的研究较少。Dedola and Lippi(2005)对21个行业的面板数据进行研究,发现企业规模、财务负担、融资等因素是引起各行业利率敏感性差异的重要原因[5]。曹永琴(2011)利用30个行业面板数据从银行信贷、企业资产负债表和相对价格角度验证货币政策形成机理[6]。有别于现有研究,本文直接从不同行业微观个体企业出发,来考察微观个体异质性在货币政策传导中所起的作用。
其中Io,t是在没有任何借贷约束以及其他约束情况下的投资额。γ为利率冲击对公司投资活动的影响程度。新增借贷是企业依据自身的能力从资本市场获得的融资额。
由于市场存在信息不对称,资金供给方无法获得融资方真实的生产经营情况,只能依据企业对外披露的信息对企业进行评价,此时企业的财务数据则成为一个非常重要的指标。企业的财务结构越健康合理,则越容易从资本市场获得融资;反之,其融资能力将受到限制。 由此,到该行业总产出的模型,其行业总产出依旧受到宏观经济以及货币政策的影响。
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假定要素的贡献度a和β以及技术水平A等短期内均不发生变化。那么,货币政策冲击对企业的影响主要是通过自主投资It和外部融资Bt实现的。其影响程度的差异主要体现在利率对投资的弹性γ以及货币供给对外部融资Bt的影响程度这两个方面。因此,货币政策效应的行业异质性主要是由不同行业微观主体之间的差异加总而成。
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瘙窞为体现企业财务特征变量的指标,为了研究不同财务指标对政策渠道产生的影响,本文拟引入三个财务变量,即总资产规模(TA)、营运资本(WC)和资产负债率(DR),并且与M2组成交互变量的形式引入到模型之中。通过实证检验观察,可得出这三个财务指标如何影响货币政策,进而影响企业产出的公式:
式(10)中,变量CFi,t对应的是不同的财务指标,即营运资本,资产负债率以及资产总规模。另外,季节的不同也可能对公司的财务变量产生影响,故本文在模型中加入有关季节的虚拟变量,拟去除季节性因素。
基于上述分析,本文提出如下研究假设:
假设3:总资产规模对公司的融资能力存在着正向的促进作用,即β4为正值。 假设4:营运资本对公司的融资能力也存在着正向的促进作用。
假设5:资产负债率的正向变动对公司整体的融资能力有负反馈,即β4小于0。 三、货币政策行业非对称性的存在性检验 (一)变量选择
本文采用VAR以及脉冲影响函数来分析我国货币政策的行业非对称效应,所选取的变量依次为:(1)10年国债收益率Yield;(2)广义货币供给量M2;(3)通胀指数CPI;(4)各行业工业增加值同比增速(IVAi);(5)各行业PPI价格指数。
在行业的选取上,本文经过综合考量,最终选取了10个具有代表性的工业细分行业,分别为:煤炭采选业、黑色金属矿采选业、食品制造业、纺织服装业、家具制造业、造纸及纸制品业、化学原料及制造业、医药制造业、通用设备制造业以及电力、热力的生产及制造业。为方便起见,下文用IVAi表示各行业工业增加值,PPIi表示各行业的价格指数。 (二)样本与数据处理
考虑到宏观经济数据的质量以及样本的可获得性,本文选取的变量数据为2006年2月至2015年12月的月度数据,共计110个样本,数据来源为wind数据库。为防止出现伪回归现象,本文进行了ADF单位根检验。单位根检验发现,初始状态下,某些经济变量为趋势平稳,另一些经济变量为非平稳序列。鉴于此,本文继续对各经济变量进行HP滤波处理,滤掉趋势部分,取其周期波动部分,并再一次进行单位根检验,经过滤波后的各变量均为平稳序列。进一步对数据进行格兰杰检验,结果表明所有M2_c对IVAi_c的Granger关系均被拒绝,也就是说M2_c是引起IVAi_c变化的格兰杰原因。另外,M2_c对ppi_c的Granger关系均被拒绝,说明货币政策对行业的影响不仅存在产出效应,还存在价格效应。
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(三)实证分析
货币政策冲击对各行业产出的影响均不同,具体反映为各个工业细分行业对货币政策的反应时间和反应程度上有所不同。从货币政策冲击的脉冲影响上看,影响程度最大的行业是通用设备制造业、煤炭开采与采选业和黑色金属矿采选业,分别为0.850、0.790和0.612。影响程度较小的行业为医药制造业、纺织服装业。从响应时间看,家具制造业和通用设备制造业达到响应最大值所需的时间为9期,为各个细分行业之最。煤炭开采与采选业的生产和供应业的响应时间最短,为2期。
由以上分析可得出结论,对货币政策冲击反应较大的往往是一些周期性的行业,如煤炭和通用设备制造等,这两个行业均为重资产行业,生产经营过程中都需要较大资本投入。家具业的发展状况与房地产行业息息相关,而作为顺周期的地产业是政府调控的目标,故家具制造业对货币政策的冲击较为敏感。相反,医药制造业、纺织服装对政策冲击反应最小,分别为0.08和0.236,这两个行业具有较强的抗周期性,其行业发展与经济周期的相关性较弱。电力、热力行业的影响低于预期,主要是因为其通常是政府垄断部门,业务具有一定的非盈利性质,一定程度上受到政府的财政支持,所以其对于货币政策的冲击也不大。 四、货币政策行业非对称性的存在性检验 (一)模型设定
本文所采用的模型为非平衡面板,其突出优点在于,它对于数据的完整性要求并没有平衡面板要求那么高,因此,它比平衡面板更加符合现实生活中经济运行的规律。另外,本文在模型中运用交互作用变量来分析财务变量在货币政策传导中所起的作用。模型如下: (二)样本与数据来源
本文从2800多家上市公司筛选出1500家符合条件的上市公司,再按照行业进行分门别类。所选的行业具有两个特征,上市公司较多,行业具有代表性。最终,从二级市场选取了10个行业,分别是采掘、纺织服装、化工、食品饮料、农林牧渔、商业贸易、医药生物、轻工制造、钢铁以及机械设备,最终样本量在700家左右。 (三)变量与实证分析
由式(11)至(14)可知,整个模型变量按性质可分成两类,第一类是宏观经济变量和货币政策变量;第二类是微观企业数据,主要为各行业上市公司的财务指标。其中,对于宏观经济变量,仍将M2当作政策代理变量;为了研究利率传导机制引起的货币政策行业效应,本文引入SHIBOR作为货币政策的利率变量;由于行业总产出会受到各行业价格的影响,所以模型中引入了各行业的PPI指数。微观数据引入总资产规模、资产负债率和营运资本。
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在建模之前,需要对面板数据进行检验。由于模型中加入了季节虚拟变量,我们认为变量存在个体效应。我们以LM检验判断模型的选择,结果显示p值强烈拒绝原假设,所以我们选取固定效应非平衡面板数据模型。限于篇幅原因,我们对各行业的非平衡面板数据进行了总结。其中,(11)式是对行业效应的存在性检验,并不涉及公司具体的财务变量。式(12)、式(13)以及式(14)分别引入财务指标DR、WC、TA与货币M组成交互变量。
通过实证检验可得出结论,不管是数量渠道还是利率渠道,货币政策对实体经济均产生了不同程度的影响,且同一货币政策变量对不同行业产生的影响差异显著。以下我们将从财务角度来解释产生这些差异的原因。 1.总资产规模
总资产(TA)与M2交互作用变量系数β4显著大于0。按大小排列依次是食品、医药、商业贸易、采掘、机械、农林牧渔、轻工业、化工、纺织业和钢铁。受货币政策影响最大的是食品和医药,这可能是因为食品和医药领域多为民营企业,而且多为轻资产行业,行业整体的资产规模本身不大,这种行业通常要求较高的资金周转率,而规模较大的企业通常具有较为稳定的现金流,经营风险较小。另外钢铁行业的交互作用变量系数较小,主要因为行业上市公司的资产规模普遍较大,且多为央企和地方国有企业,通常都会获得一定政府财政支持。 2.营运资本
对于上文的式(13)来说,医药、纺织、商业贸易行业的营运资本规模对货币政策传导效率的影响较大。这可能与行业本身的特性有关,上述行业均为轻资产行业,主要依靠快速的存货周转和高的资产周转来扩大其盈利空间。营运资本的交互作用变量值的大小相较于其他两个财务指标资产规模和资产负债率来说,明显偏小。这说明营运资本并不是解释企业对外融资能力的很好的指标。究其原因,本文认为银行等金融机构对企业放款时,会更多地考虑企业本身的规模、实力和盈利能力等,而对营运资本只要维持在一个合理范围即可。 3.资产负债率
由上述实证分析可知,只有在采掘业和钢铁行业,模型中资产债率(DR)与M2交互作用变量的系数值β4显著小于0。而商业贸易的系数却大于0。进一步分析来看,采掘业和钢铁行业的负债率在所有行业里面处于比较高的位置,基本上达到70%的负债率。与此相反,商业贸易行业具有较高的周转率,因而通常具备较好的现金生成能力,负债较少。债务杠杆越高的的公司对于货币政策冲击的反应越敏感。而债务杠杆较低的公司,在融资环境不利的情形下,可以适当提高债务杠杆进行融资,所以资产负债率的不同对于这类企业的货币政策冲击敏感度的影响并不大。另外,商贸行业对于其他行业来说,行业壁垒较低,基本上等同于充分竞争行业。但近年来,商贸行业的集中度有不断加强的趋势,涌现出许多优秀的行业龙头,例如豫园商城、新世界等。这些企业将会提高财务杠杆来进行资产整合,进而拥有较高的负债率。这也部分解释了β4系数大于0的现象。
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五、研究结论与政策建议 (一) 研究结论
第一,货币政策行业非对称效应确实存在,生产生产资料的部门所受货币政策影响程度要比生产消费资料的部门大,如货币政策对采掘业和通用设备制造业的响应程度明显要大于其他行业。第二,货币政策的价格和产出效应在不同的行业存在不同的时滞。其传导路径为:扩张的货币政策首先带动劳动力和生产资料价格的上涨,其次带动消费资料价格的上涨,同时生产生产资料的部门进行扩产,引起下游生产消费资料部门的产出扩大。进一步细分可知,第一部类中,生产劳动资料的部门对货币政策敏感程度要高于原材料部门。
第三,从微观个体角度来看,财务结构是影响企业对货币政策敏感程度的重要原因。具体而言,总资产规模的影响最大,负债率次之,营运资本的影响最小。第四,产业结构、外部支持亦会影响货币政策的作用效果。虽然电力、热力的生产和供应业属于第一部类的行业,但其对于货币政策的冲击反应低于我们的预期,这可能与其通常是政府垄断部门,业务具有一定的非盈利性质,一定程度上受到政府的财政支持有关。 (二) 政策建议
第一,应进一步加快深化国有企业改革,硬化企业的预算约束。钢铁作为典型的过剩行业,其对于货币政策的敏感性低于预期,这很可能与当地政府对企业的支持有关。故应减少政府对企业经营的直接干预,阻断政府补助企业、干预银行信贷等不合理途径,减少企业预算软约束预期,增强其投资对资金成本的敏感性,提高资金使用效率。
第二,货币政策宜保持松紧有度,向精细化发展,为经济发展转型提供相对稳定的货币金融环境。货币政策虽然属于总量调控工具,但事实上存在着行业非对称性,过度宽松的货币政策会使得经济出现短期繁荣,但大量资金依旧会流入上游过剩行业,对经济的潜在危害在中长期必然会显现出来。对于此种情况,可采取一些补充性的货币政策工具,如房地产贷款信用管制、消费贷款信用管制、央行窗口指导、道义劝告等,也可以建立一些配套的产业建设基金,从而促进产业结构调整。
第三,应加快完善利率市场化以及利率走廊的建立,强化价格型货币政策的有效性。根据本文的分析来看,资本密集型行业对于资本价格的波动受到的影响较大,央行可以适当提升利率中枢,来抑制房地产,钢铁等资本密集型的产能,从而形成通过影响资金成本进而影响微观企业投资决策的市场化传导机制。 参考文献:
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[2]戴金平,金永军.“货币政策的行业非对称性效应[J].世界经济,2006(7):46-96. [3]马艳,严金强.马克思主义两部类经济增长关系模型探讨[J].财经研究,2009,35(5):30-41.
[4]齐新宇,徐志俊.政府行为对两大部类增长率的影响——基于一个扩大的马克思再生产模型[J].马克思主义研究,2010(3):41-49.
[5]Dedola,L.and F.,Lippi,2005,“The Monetary Transmission Mechanism:Evidence from the Industries of Five OECD Countries”,European Economic Review,49(6):1543-1569. [6]曹永琴.“中国货币政策行业非对称效应研究”[J].上海经济研究,2011(1):3-15. [7]Ulf Von Kalckreuth.Firm Investment and Monetary Policy Transmission in the Euro Area[J].Oxford Review of Economic Policy,2003,Vol.19(1):1-11.
Abstract:This article based on the change of economic developments and the monetary policy implementation of past decade, detailed analysis for the impact generated during the implementation of monetary policy.There are several conclusions as follows:firstly, The presence of the industry asymmetry mean that various industry have different sensitivity for the same monetary policy;secondly, financial structure is an important reason for its impact on the monetary policy of sensitivity;finally, Different financial indicators play different role in monetary policy transmission mechanism, The effect of working capital is small but total assets and debt ratio are bigger,Smaller scale enterprises are more vulnerable to the impact of monetary policy than bigger scale.
Key words:monetary policy; asymmetric effect; panel data model; impulse impact analysis
责任编辑:张士斌 吴锦丹 萧敏娜 常明明 张士斌
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