楚爾鳴 曹策 許先普

(湘潭大學(xué)商學(xué)院，湖南湘潭411105)

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定向降準(zhǔn)對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)調(diào)控是否達(dá)到政策預(yù)期

楚爾鳴 曹策 許先普

(湘潭大學(xué)商學(xué)院，湖南湘潭411105)

為了彌補(bǔ)“三農(nóng)”的短板，央行多次實(shí)施了定向降準(zhǔn)政策，以此來(lái)促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。本文利用2001—2015年季度相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，運(yùn)用Qual VAR模型實(shí)證分析了定向降準(zhǔn)對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)調(diào)控的效果。研究結(jié)果顯示:定向降準(zhǔn)的實(shí)施對(duì)農(nóng)業(yè)貸款和農(nóng)業(yè)投資具有一定的正向效應(yīng),其效果并不是很明顯,表明央行釋放的流動(dòng)性并沒(méi)有得到有效地配置；定向降準(zhǔn)并沒(méi)有促成通貨膨脹，從時(shí)間效應(yīng)看只是具有振蕩作用;定向降準(zhǔn)的潛在變量對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值具有正向沖擊部分解釋了農(nóng)業(yè)的發(fā)展，促進(jìn)了農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和農(nóng)民收入的增加。

定向降準(zhǔn)； 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)； Qual VAR

一、引言與文獻(xiàn)回顧

改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)農(nóng)業(yè)取得了舉世矚目的成就，不但解決了13億多人的溫飽問(wèn)題，而且為城鎮(zhèn)化、工業(yè)化以及出口做出了巨大的貢獻(xiàn)。但近些年來(lái)，面臨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)下滑風(fēng)險(xiǎn)，結(jié)構(gòu)失衡，農(nóng)業(yè)貸款成本居高不下、風(fēng)險(xiǎn)大等問(wèn)題，央行多次實(shí)施了定向降準(zhǔn)，以鼓勵(lì)金融結(jié)構(gòu)將更多資金投向“三農(nóng)”等國(guó)民經(jīng)濟(jì)重點(diǎn)領(lǐng)域。同時(shí)面對(duì)貧富差距、工農(nóng)差距不斷擴(kuò)大的趨勢(shì)，以及優(yōu)質(zhì)、安全的農(nóng)產(chǎn)品所帶來(lái)的消費(fèi)需求結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變，使得我國(guó)深層次農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的矛盾不斷顯現(xiàn)，各種類型的供給因素不斷積累。為更好地解決這些問(wèn)題，2016年中央一號(hào)文件首次提出了“農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革”，這也是中央一號(hào)文件自2004年以來(lái)連續(xù)十三年關(guān)注三農(nóng)問(wèn)題。從擴(kuò)張性的總需求管理政策來(lái)促進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)改革，更好地解決農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)性問(wèn)題，從而加快發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)增產(chǎn)和農(nóng)民持續(xù)增收，更好地在“十三五”時(shí)期補(bǔ)上“三農(nóng)”的短板。在需求端促進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)改革的背景下，探討定向降準(zhǔn)政策的實(shí)施對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的效果具有非常重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。

為了支持“三農(nóng)”發(fā)展，我國(guó)先后實(shí)施了差別存款準(zhǔn)備金率制度和定向降準(zhǔn)政策①差別存款準(zhǔn)備率制度主要是在調(diào)整準(zhǔn)備金率時(shí)對(duì)信用社等中小型金融機(jī)構(gòu)實(shí)行了較低的準(zhǔn)備金率，因此本文把差別存款準(zhǔn)備金率制度認(rèn)同為定向降準(zhǔn)。，理論界和實(shí)務(wù)界對(duì)這政策的實(shí)踐效果討論頗多。一

方面許多學(xué)者對(duì)定向調(diào)控類貨幣政策的實(shí)施效果給予了肯定，F(xiàn)rancis等(2012)認(rèn)為英國(guó)的量化寬松QE政策通過(guò)“證券組合平衡”渠道顯著降低了政府債券收益率，從而間接降低了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的資金成本[1]。Boeckx等(2014)認(rèn)為定向長(zhǎng)期再融資計(jì)劃TLTRO對(duì)歐元區(qū)國(guó)家有效刺激了產(chǎn)出，且對(duì)銀行具有資本體系資金充足的國(guó)家，貨幣政策傳導(dǎo)至實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效果越好[2]。陳彥斌等(2014)認(rèn)為通過(guò)定向?qū)捤蓵?huì)幫助弱勢(shì)部門承受結(jié)構(gòu)調(diào)整的陣痛，有效引導(dǎo)信貸資金的投向[3]。朱正和陶嵐(2015)認(rèn)為定向降準(zhǔn)作用明顯，提振了市場(chǎng)信心，有利于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整，推動(dòng)了三農(nóng)和資本市場(chǎng)的發(fā)展[4]。另一方面也有不少學(xué)者對(duì)定向調(diào)控類貨幣政策的實(shí)施效果提出了質(zhì)疑。例如Eichengreen(2014)認(rèn)為歐洲央行的定向長(zhǎng)期再融資計(jì)劃的政策效果有限[5]，Lea(2014)發(fā)現(xiàn)英格蘭銀行的定向調(diào)控政策融資換貸款計(jì)劃實(shí)施后的貸款更多地流入了建房互助協(xié)會(huì)而不是商業(yè)銀行體系，所以不能有效地促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展[6]，汪仁潔(2014)[7]和馬理等(2015)[8]同樣認(rèn)為定向降準(zhǔn)實(shí)施后的資金并沒(méi)有充分流入到三農(nóng)領(lǐng)域，而是轉(zhuǎn)向高收益、高回報(bào)的行業(yè)。Oxana等(2016)發(fā)現(xiàn)非常規(guī)貨幣政策實(shí)施使得匯率反應(yīng)相當(dāng)迅速，歐元區(qū)國(guó)家的實(shí)體經(jīng)濟(jì)減慢和受到限制[9]。馬方方和谷建偉(2016)分析了定向降準(zhǔn)貨幣政策的傳導(dǎo)機(jī)制以及定向降準(zhǔn)目標(biāo)實(shí)施的效果并不明顯，從而提出了完善定向資金流向監(jiān)督機(jī)制、降低操作風(fēng)險(xiǎn)和綜合運(yùn)用多種宏觀調(diào)控供給等措施[10]。

通過(guò)文獻(xiàn)疏理發(fā)現(xiàn)許多學(xué)者都是分析了定向調(diào)控的具體實(shí)施比較困難、對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響和發(fā)揮的作用效果是否明顯進(jìn)行論證分析，并沒(méi)有明確探討定向降準(zhǔn)對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)調(diào)控的影響程度，也尚未定性評(píng)估定向降準(zhǔn)政策實(shí)施下農(nóng)業(yè)貸款的增加對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的效果究竟如何。本文首先總結(jié)了定向降準(zhǔn)政策實(shí)施的時(shí)間，以及回顧了近十五年來(lái)我國(guó)農(nóng)業(yè)貸款和農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的基本情況。由于定向降準(zhǔn)實(shí)施的時(shí)間比較短、對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的影響評(píng)估比較匱乏，同時(shí)定向降準(zhǔn)政策實(shí)施是作為二元信息變量，不能簡(jiǎn)單地運(yùn)用虛擬變量進(jìn)行描述，因此運(yùn)用Qual VAR模型，以定性評(píng)估定向降準(zhǔn)政策的實(shí)施對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)調(diào)控的影響程度，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行了穩(wěn)定性檢驗(yàn)，從而確保結(jié)論的有效性。

二、理論機(jī)理與事實(shí)狀況分析

根據(jù)配第—克拉克定理，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，勞動(dòng)力將會(huì)從第一產(chǎn)業(yè)逐漸向第二、第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。在我國(guó)農(nóng)村勞動(dòng)力也遵循著這樣的演進(jìn)路徑，農(nóng)村人多地少的現(xiàn)狀下，勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移順應(yīng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和國(guó)際化的歷史趨勢(shì)。因此在從事農(nóng)業(yè)的農(nóng)村勞動(dòng)力不變的條件下，由C—D函數(shù)Q=F(A，K，L)可知，定向降準(zhǔn)政策的實(shí)施會(huì)增加農(nóng)業(yè)貸款和農(nóng)業(yè)投資，即農(nóng)業(yè)資本存量K提高，一方面貸款增加使農(nóng)民可以購(gòu)買更多的農(nóng)藥、化肥、飼料等農(nóng)業(yè)投入要素，同時(shí)借貸成本的降低，會(huì)抑制農(nóng)產(chǎn)品成本“地板”的抬升，從而會(huì)增加農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和農(nóng)民收入；另一方面有利于將更多資金投入到農(nóng)業(yè)技術(shù)研發(fā)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)的進(jìn)步，同時(shí)也可以優(yōu)化各類農(nóng)業(yè)資源的合理配置以及規(guī)模經(jīng)濟(jì)的形成，提高全要素生產(chǎn)率，進(jìn)一步提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)出。因此從理論上看來(lái)，定向降準(zhǔn)政策的實(shí)施，即從需求促進(jìn)供給管理方面的改變，將會(huì)促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出及其產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)優(yōu)化，提高農(nóng)業(yè)供給的質(zhì)量和效率。

為了鼓勵(lì)和支持“三農(nóng)”的發(fā)展，央行在調(diào)整存款準(zhǔn)備金率時(shí)仍對(duì)農(nóng)村信用社等金融機(jī)構(gòu)實(shí)施了較低的存款準(zhǔn)備金率政策以及在后金融危機(jī)時(shí)期實(shí)施了定向降準(zhǔn)政策，以鼓勵(lì)銀行加大涉農(nóng)貸款，這項(xiàng)政策在實(shí)施的時(shí)候我們把其作為二元信息變量，我們把這些季度設(shè)定為1，其他季度為0。通過(guò)央行發(fā)布的《貨幣政策執(zhí)行報(bào)告》整理得出，央行在如下季度進(jìn)行了存款準(zhǔn)備金率的相應(yīng)調(diào)整。

定向降準(zhǔn)是一種具有中國(guó)特色的精準(zhǔn)調(diào)控流動(dòng)性的貨幣政策操作工具，通過(guò)降低符合條件的金融機(jī)構(gòu)的法定存款準(zhǔn)備金率，增加貨幣供給，擴(kuò)大金融機(jī)構(gòu)的信貸規(guī)模，將更多的資金投向“三農(nóng)”等國(guó)民經(jīng)濟(jì)重點(diǎn)領(lǐng)域和薄弱環(huán)節(jié)，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)定向目標(biāo)的貨幣投放，促進(jìn)信貸資金的結(jié)構(gòu)優(yōu)化，改善農(nóng)村金融服務(wù)，進(jìn)而刺激投資，推動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)和農(nóng)民持續(xù)增收，促使貨幣政策更有效地傳導(dǎo)到實(shí)體經(jīng)濟(jì)，從而起到穩(wěn)增長(zhǎng)和惠民生的作用。

表1 定向降準(zhǔn)政策的宣布

圖1 農(nóng)業(yè)貸款與農(nóng)業(yè)投資及其增長(zhǎng)率

可以從圖1看出，近十五年以來(lái)，我國(guó)農(nóng)業(yè)貸款一直是在增加的，但是其增長(zhǎng)率并沒(méi)有顯著提高，甚至在2008年金融危機(jī)之后出現(xiàn)了顯著下降，這也說(shuō)明了銀行并不愿意將貸款投向農(nóng)業(yè)等高風(fēng)險(xiǎn)、低利潤(rùn)的行業(yè)。在農(nóng)業(yè)投資方面，總體上一直處于增長(zhǎng)趨勢(shì)，在金融危機(jī)前，農(nóng)業(yè)投資一直存在一定比例的較快增長(zhǎng)，同時(shí)進(jìn)入危機(jī)后，4萬(wàn)億投資加大了對(duì)農(nóng)業(yè)的投入，但在2012年經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)以來(lái)，由于經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇緩慢，政府對(duì)農(nóng)業(yè)的投資有所減慢。通過(guò)對(duì)農(nóng)業(yè)貸款和農(nóng)業(yè)投資增長(zhǎng)比較分析可得出，農(nóng)業(yè)貸款與農(nóng)業(yè)投資并不是同比例上升，這也說(shuō)明了政府更傾向于運(yùn)用財(cái)政政策等手段投資補(bǔ)貼農(nóng)業(yè)，而不是采用貨幣政策等手段來(lái)投資發(fā)展農(nóng)業(yè)。

圖2 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值及其增長(zhǎng)率與CPI

通過(guò)圖2可知，我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值一直處于增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，但是增長(zhǎng)速度并不相同，其中在2004年、2007年、2008年、2010年和2011年出現(xiàn)了較大的增幅，其中2004年大幅增加的主要原因是中央在2003年第四季度對(duì)農(nóng)業(yè)問(wèn)題給予了高度重視，在2004年中央一號(hào)文件開(kāi)始密切關(guān)注“三農(nóng)”，并采取了一系列重要的措施，加強(qiáng)和支持了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。其他年份的大幅增長(zhǎng)主要是由于政府加大了對(duì)農(nóng)業(yè)的投資，從而使農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增速加快。從圖中我們可以看出農(nóng)村CPI與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增速存在同步的趨勢(shì)，通貨膨脹與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出存在相互影響關(guān)系。同時(shí)可以看出農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重一直處于下滑態(tài)勢(shì)，這說(shuō)明我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展正在轉(zhuǎn)型，第二、第三產(chǎn)業(yè)迅速增加，且占GDP的比重越來(lái)越大，而農(nóng)業(yè)產(chǎn)出并沒(méi)有出現(xiàn)同比例的增長(zhǎng)，從而促使農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重越來(lái)越低。農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、CPI、農(nóng)業(yè)貸款與投資受到多種因素的影響，定向降準(zhǔn)政策的實(shí)施對(duì)其影響效果到底如何，需要對(duì)其做出進(jìn)一步的準(zhǔn)確評(píng)估。

三、評(píng)估方法說(shuō)明——研究設(shè)計(jì)

運(yùn)用Dueker(2005)Qual VAR的模型[11]，該模型是非常有用的方法對(duì)于研究貨幣政策。這個(gè)模型有以下3個(gè)優(yōu)點(diǎn)：第一，它能同時(shí)處理多種政策工具，把政策公布時(shí)期為1，其他時(shí)期為0，這不能簡(jiǎn)單地作為虛擬變量來(lái)進(jìn)行回歸，這個(gè)模型用潛在變量總結(jié)貨幣政策工具的寬松或緊縮程度。第二，該模型包含了VAR模型的重要特色。在政策沖擊方面通過(guò)在VAR模型中利用適當(dāng)?shù)南拗苼?lái)解讀未預(yù)料到的政策實(shí)施，也就是說(shuō)一個(gè)沖擊能夠引起潛在政策立場(chǎng)迅速改變，從而影響產(chǎn)出和通貨膨脹。第三，貨幣政策的沖擊被作為內(nèi)生變量，可以通過(guò)VAR動(dòng)態(tài)沖擊來(lái)反饋于政策效應(yīng)。

ξt～N(0，1)

公式中Xt-1是一系列解釋變量，α和β都是系數(shù)向量，ξt是隨機(jī)誤差項(xiàng)服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，t=1，…T是時(shí)間指標(biāo)。Qual VAR模型包括其他內(nèi)生變量的方程，具有k個(gè)內(nèi)生變量和p階滯后期，如下

Φ(L)Yt=μ+ξt

VAR系數(shù)～正態(tài)分布

協(xié)方差矩陣～逆Wishart

潛在變量～截尾正態(tài)分布

即就是服從三個(gè)分布假設(shè)：第一，y*、Σ、VAR系數(shù)Φ都假設(shè)服從正態(tài)分布。第二，對(duì)于協(xié)方差矩陣Σ，假設(shè)服從逆Wishart分布。第三，當(dāng)yt是等于1時(shí)，潛在變量y*是正的，當(dāng)yt是等于0時(shí)，潛在變量y*是非正的，并假設(shè)服從截尾正態(tài)分布。

參照Annette Meinusch(2016)[13]、Peter Tillmann(2016)[14]和Hongyi Chen(2016)[15]方法，運(yùn)用MCMC抽樣總共迭代10 000次，其中最初的2 000次迭代被遺棄，這樣對(duì)于樣本更好地獨(dú)立于初始值，從而有助于樣本后驗(yàn)分布收斂。另外由于在MCMC和吉布斯抽樣中產(chǎn)生的潛在變量是平穩(wěn)序列，所以沒(méi)必要進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。

四、實(shí)證分析

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

本文運(yùn)用的是2001—2015年的季度數(shù)據(jù)，二元信息變量yt是通過(guò)對(duì)央行發(fā)布的《貨幣政策執(zhí)行報(bào)告》整理而成，分別是2003年第三季度、2004年第二季度、2006年第二、三季度、2008年第一、二、三、四季度、2010年第一、二季度、2014年第二季度和2015年第一、二、三季度公布了差別存款準(zhǔn)備金率的調(diào)整或定向降準(zhǔn)政策的實(shí)施，這些季度把它設(shè)定為1，其它季度都為0。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值(gdp)、農(nóng)業(yè)投資(invest)、農(nóng)村居民人均現(xiàn)金收入(income)、農(nóng)村居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(cpi)和農(nóng)業(yè)貸款(loan)的數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局和《中國(guó)經(jīng)濟(jì)景氣月報(bào)》，由于農(nóng)業(yè)貸款在2010年后不再公布在金融機(jī)構(gòu)貸款投向統(tǒng)計(jì)報(bào)告，因此2010年以后的數(shù)據(jù)來(lái)自于《貨幣政策執(zhí)行報(bào)告》整理而得。以農(nóng)村cpi每季度三個(gè)月均值表示通貨膨脹。除yt和cpi外，對(duì)其它數(shù)據(jù)用EViews 8.0軟件進(jìn)行Tramo/Seats季節(jié)調(diào)整以消除季節(jié)波動(dòng)，然后取對(duì)數(shù)差分得到序列數(shù)據(jù)。

為了得到定向降準(zhǔn)的潛在變量y*沖擊對(duì)于農(nóng)業(yè)貸款、農(nóng)業(yè)投資、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的響應(yīng)，這些沖擊應(yīng)該得到估計(jì)的VAR模型新息的識(shí)別。為了達(dá)到識(shí)別，采用Cholesky分解，這也意味著需要用一個(gè)特定的順序來(lái)表述變量的反應(yīng)。變量順序?yàn)椋簓*→Δlgloan→Δlginvest→cpi→Δlggdp。因此，定向降準(zhǔn)政策實(shí)施增加了貨幣供給，擴(kuò)大了商業(yè)銀行的信貸規(guī)模，加大了銀行對(duì)農(nóng)業(yè)的貸款，刺激了投資和消費(fèi)，從而提高了農(nóng)業(yè)產(chǎn)出。

在標(biāo)準(zhǔn)VAR模型中，一般采用信息準(zhǔn)則AIC和SC來(lái)決定適當(dāng)?shù)臏笃?。由于這些準(zhǔn)則僅僅只適合非二元變量數(shù)據(jù)，因此這在Qual VAR模型中沒(méi)有意義Annette Meinusch(2016) 和Peter Tillmann(2016)。由于可利用的樣本時(shí)間比較短，為了保持合理的自由度，使模型具有較好的解釋能力，并消除誤差項(xiàng)的自相關(guān)，經(jīng)過(guò)多次嘗試，最終選擇了滯后2期。

(二)實(shí)證檢驗(yàn)與分析

Qual VAR的結(jié)果估計(jì)主要通過(guò)三步進(jìn)行分析，首先探析了在定向降準(zhǔn)政策實(shí)施之后來(lái)估計(jì)潛在變量，如圖3，然后分析了潛在變量對(duì)其他變量的脈沖響應(yīng)函數(shù)，最后在VAR模型中通過(guò)方差分解用來(lái)解釋說(shuō)明政策實(shí)施之后的沖擊效果。

1．潛在變量的估計(jì)

圖3表明了估計(jì)的潛在變量對(duì)于定向降準(zhǔn)的后驗(yàn)均值，陰影部分表示的是政策實(shí)施時(shí)期，這與實(shí)際的政策實(shí)施是一致的。最重要的是，潛在變量是內(nèi)生VAR相互作用的結(jié)果，是基于政策的過(guò)去只和所有經(jīng)濟(jì)變量包括在內(nèi)的估計(jì)值，同時(shí)從圖中可以看出在每一次政策實(shí)施前具有很大壓力，當(dāng)政策實(shí)施時(shí)，它反映了潛在變量在當(dāng)期迅速增加。這是Qual VAR的主要優(yōu)點(diǎn)能夠用單一變量總結(jié)政策實(shí)施的實(shí)施，當(dāng)定向降準(zhǔn)貨幣政策實(shí)施時(shí)，潛在變量的后驗(yàn)均值會(huì)迅速增加并大于0，而其他時(shí)期小于0。

圖3 政策實(shí)施(陰影部分)和潛在變量的后驗(yàn)均值

2．脈沖響應(yīng)函數(shù)

脈沖響應(yīng)函數(shù)主要用于描述系統(tǒng)內(nèi)一個(gè)變量對(duì)其他變量的沖擊所產(chǎn)生的影響，基于本文建立的五變量VAR(2)模型，圖4是定向降準(zhǔn)政策實(shí)施的潛在變量y*沖擊對(duì)農(nóng)業(yè)貸款、農(nóng)業(yè)投資、通貨膨脹、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖。圖中橫坐標(biāo)表示滯后期數(shù)，縱坐標(biāo)表示變量之間沖擊的響應(yīng)程度。

從圖4中可以看出，定向降準(zhǔn)政策實(shí)施的潛在變量y*沖擊對(duì)農(nóng)業(yè)貸款具有正向效應(yīng)，在第2期達(dá)到最大值為0.25，然后逐漸收斂，這說(shuō)明了定向降準(zhǔn)政策的實(shí)施會(huì)促進(jìn)農(nóng)業(yè)貸款的增加。潛在變量y*沖擊對(duì)農(nóng)業(yè)投資也存在正向響應(yīng)，并在第2期達(dá)到最大值0.7，隨后波動(dòng)并逐漸收斂，這說(shuō)明了定向降準(zhǔn)政策實(shí)施對(duì)農(nóng)業(yè)的投資也有一定的正向影響。定向降準(zhǔn)政策實(shí)施的潛在變量y*沖擊對(duì)通貨膨脹首先產(chǎn)生了負(fù)向響應(yīng)，在第4期達(dá)到最小值為-0.17，在第6期后響應(yīng)由負(fù)轉(zhuǎn)正，在第10期達(dá)到最大值為0.15，這充分說(shuō)明了定向降準(zhǔn)的實(shí)施并不會(huì)促成嚴(yán)重的通貨膨脹。對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值也存在正向響應(yīng)，并在第7期達(dá)到最大值0.14，其正向應(yīng)持續(xù)了相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間，然后逐漸下降收斂，這充分說(shuō)明定向降準(zhǔn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的增加是有利的，達(dá)到了一定的政策調(diào)控預(yù)期目標(biāo)。

圖4 潛在變量的沖擊分別對(duì)各經(jīng)濟(jì)變量的脈沖響應(yīng)

時(shí)期潛在變量y*農(nóng)業(yè)貸款農(nóng)業(yè)投資通貨膨脹農(nóng)業(yè)產(chǎn)值10.64871300099.35129022.4014370.2454289.9972741.5707785.7850932.1289840.2262527.8177673.49518386.33181042.6071690.4005279.2252893.88770883.87931052.5652880.4683359.0352326.80706481.124080102.9667690.8749108.4039428.47778779.276590152.9731000.9073958.3546869.18452278.580300202.9952490.9123008.3246599.20258878.565200

3．方差分解

為了更好地分析潛在變量對(duì)各變量沖擊的重要性，對(duì)此進(jìn)一步采用方差分解的方法，獲得各經(jīng)濟(jì)變量對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的方差貢獻(xiàn)率。表2是方差分解的結(jié)果，表中數(shù)字為百分比貢獻(xiàn)率。

從表2中可以看出，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值對(duì)自身的解釋力度最大，達(dá)到78.565 2%， 其次是通貨膨脹對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的貢獻(xiàn)率隨著時(shí)間的延長(zhǎng)逐漸增大，到第20期達(dá)到穩(wěn)定值為9.20%，這說(shuō)明通貨膨脹可以影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)，具有潛在的同步性，這與Apergis(2004)[16]、周文和趙果慶(2012)[17]的研究結(jié)果是一致的。農(nóng)業(yè)投資對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的貢獻(xiàn)率最初具有波動(dòng)性，在第10期后逐漸趨穩(wěn)并維持在8.3%，體現(xiàn)了農(nóng)業(yè)投資對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的長(zhǎng)期支撐作用。定向降準(zhǔn)的潛在變量對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的貢獻(xiàn)比較小，在第10期后趨穩(wěn)并保持在3%左右，說(shuō)明了定向降準(zhǔn)一定程度上促進(jìn)了農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的增長(zhǎng)并具有滯后性和持續(xù)性。農(nóng)業(yè)貸款對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的貢獻(xiàn)程度最小，貢獻(xiàn)率僅為1%左右，說(shuō)明了農(nóng)業(yè)貸款對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的效果并不明顯，原因在于銀行并不是很愿意貸款給農(nóng)業(yè)等利潤(rùn)低或風(fēng)險(xiǎn)大的行業(yè)，而為了追求銀行自身的利益而降低風(fēng)險(xiǎn)，依然會(huì)把更多的信貸資金貸給強(qiáng)勢(shì)行業(yè)和利潤(rùn)更高的領(lǐng)域，這與汪仁潔(2014)、馬理(2015)等學(xué)者的觀點(diǎn)是一致。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)解釋變量的變化是否對(duì)潛在變量有所變化，用農(nóng)村居民人均現(xiàn)金收入代替農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值，進(jìn)而用同樣的方法估計(jì)出潛在變量，然后通過(guò)潛在變量的沖擊對(duì)農(nóng)業(yè)貸款、農(nóng)業(yè)投資、通貨膨脹、農(nóng)村居民人均現(xiàn)金收入進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析，如圖5。定向降準(zhǔn)政策實(shí)施的潛在變量對(duì)農(nóng)業(yè)貸款的沖擊具有正向響應(yīng)，在第3期達(dá)到最大值0.17，并逐漸收斂，在第10期收斂為0，對(duì)農(nóng)業(yè)投資首先也具有正沖擊，在第2期達(dá)到最大值為0.8，隨后波動(dòng)收斂。同時(shí)對(duì)通貨膨脹的沖擊也具有上下波動(dòng)效應(yīng)，對(duì)農(nóng)村居民的現(xiàn)金收入存在正向沖擊，在第2期達(dá)到最大值為0.3，并逐漸收斂，這說(shuō)明了定向降準(zhǔn)的實(shí)施提高了農(nóng)村居民的現(xiàn)金收入并沒(méi)有促成通貨膨脹。這說(shuō)明了定向降準(zhǔn)政策的實(shí)施達(dá)到了一定的政策預(yù)期調(diào)控目標(biāo)，進(jìn)一步驗(yàn)證了實(shí)證結(jié)果，從而說(shuō)明了模型是比較穩(wěn)健的。

圖5 潛在變量的沖擊分別對(duì)各經(jīng)濟(jì)變量的脈沖響應(yīng)

六、結(jié)論與建議

本文采用了一個(gè)新的方法來(lái)評(píng)估定向降準(zhǔn)對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的影響。目標(biāo)是提供一個(gè)盡可能接近標(biāo)準(zhǔn)VAR模型的框架，Qual VAR模型的結(jié)果是能提取潛在變量關(guān)于定向降準(zhǔn)實(shí)施的二元信息變量。相對(duì)于其他方法估計(jì)定向降準(zhǔn)的潛在變量，新的模型提出了幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)，尤其是模型識(shí)別定向降準(zhǔn)作為一個(gè)內(nèi)生變量，基于脈沖響應(yīng)函數(shù)，定向降準(zhǔn)的潛在變量動(dòng)態(tài)反應(yīng)于農(nóng)業(yè)貸款、農(nóng)業(yè)投資、通貨膨脹和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值，達(dá)到了政策實(shí)施的預(yù)期目標(biāo)。VAR模型是常用的工具用來(lái)分析貨幣政策的實(shí)施效果，而Qual VAR模型結(jié)合了標(biāo)準(zhǔn)的VAR模型的優(yōu)點(diǎn)，因此Qual VAR模型是一個(gè)更好的方法來(lái)評(píng)估定向降準(zhǔn)對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)調(diào)控的效果。

通過(guò)利用Qual VAR模型實(shí)證分析，研究結(jié)果表明：定向降準(zhǔn)政策的實(shí)施對(duì)農(nóng)業(yè)貸款和農(nóng)業(yè)投資具有一定的正向效應(yīng)，農(nóng)業(yè)貸款對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的貢獻(xiàn)程度僅為1%左右，其效果并不是很明顯，表明央行釋放的流動(dòng)性并沒(méi)有得到有效地配置；同時(shí)定向降準(zhǔn)并沒(méi)有帶來(lái)嚴(yán)重的通貨膨脹，從脈沖響應(yīng)時(shí)間效應(yīng)來(lái)看具有振蕩作用；定向降準(zhǔn)的潛在變量對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值具有正向沖擊部分解釋了農(nóng)業(yè)的發(fā)展，促進(jìn)了農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和農(nóng)民收入的增加，但對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出貢獻(xiàn)程度并不高，僅為3%。

鑒于上述研究結(jié)果，為了提高定向降準(zhǔn)對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的效率，應(yīng)該從如下幾個(gè)方面著手：(1)放寬對(duì)農(nóng)業(yè)貸款的抵押擔(dān)保條件，降低對(duì)農(nóng)業(yè)貸款的約束要求，增加商業(yè)銀行對(duì)農(nóng)業(yè)貸款的供給動(dòng)力，提高農(nóng)業(yè)貸款和農(nóng)業(yè)投資，以使定向降準(zhǔn)更好地落到實(shí)處。(2)完善有效的貸款監(jiān)督機(jī)制，對(duì)定向資金流向進(jìn)行有效科學(xué)的監(jiān)督，引導(dǎo)央行釋放的流動(dòng)性對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)進(jìn)行合理有效的配置。(3)綜合運(yùn)用多種政策工具發(fā)展農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)，進(jìn)一步推進(jìn)財(cái)政金融體制改革，建立有效的激勵(lì)機(jī)制，同時(shí)依靠技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模經(jīng)濟(jì)促進(jìn)生產(chǎn)效率的提高?？傊?，需要從農(nóng)業(yè)需求管理方面進(jìn)行深入了解、精確定位、精準(zhǔn)發(fā)力，不斷改善農(nóng)業(yè)供給、提升農(nóng)業(yè)供給，推動(dòng)農(nóng)業(yè)供給的結(jié)構(gòu)性改革，促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，對(duì)于中國(guó)經(jīng)濟(jì)提質(zhì)增效和優(yōu)化升級(jí)具有積極的現(xiàn)實(shí)意義。

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責(zé)任編輯 廖筠

CHU Er-ming, CAO Ce, XU Xian-pu

(Business School, Xiangtan University, Xiangtan 411105, China)

In order to solve the problem of agriculture, rural area and peasant, from the demand side to promote reform of agricultural supply side, the central bank implemented the targeted adjustment of reserve-requirement to encourage financial institutions to loan to the agriculture, so that it can promote the sustainable development of agricultural economy. This paper applies the Qual VAR model by taking advantage of 2001～2015 quarterly statistics to carry on the empirical analysis, and found that the targeted adjustment had a positive influence on agricultural loans and investment, but the effect is not very significant, while the targeted adjustment had improved the agricultural production and income and meanwhile did not lead to serious inflation. Finally, it put forward several policy suggestions so as to better implement the targeted adjustment．

targeted adjustment; agricultural economy; Qual VAR

2016-07-31

楚爾鳴，男，湘潭大學(xué)商學(xué)院教授，博士，主要從事金融理論與政策、農(nóng)村金融研究；曹策，男，湘潭大學(xué)商學(xué)院碩士生，主要從事金融理論與政策研究；許先普，男，湘潭大學(xué)商學(xué)院講師，博士，主要從事金融理論與政策、結(jié)構(gòu)宏觀計(jì)量研究。

F320

A

1005-1007(2016)11-0003-8