冉 渝（教授），張弘瀅

一、引言

改革開放四十年，我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，經(jīng)濟(jì)總量已躍居世界第二位，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的目標(biāo)已不再局限于貨幣供給的總量調(diào)控。近年來，金融創(chuàng)新、信貸調(diào)控對(duì)實(shí)體企業(yè)的影響越來越大，我國(guó)經(jīng)濟(jì)已由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，正處在轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)換增長(zhǎng)動(dòng)力的攻關(guān)期，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的任務(wù)更加緊迫。因此，如何推動(dòng)三次產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，成為宏觀管理面臨的突出問題。國(guó)外已有研究表明，信貸市場(chǎng)在將貨幣政策傳導(dǎo)至實(shí)體經(jīng)濟(jì)方面起到了關(guān)鍵作用[1-3]。同時(shí)，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)體制改革的深化和金融市場(chǎng)的發(fā)展，不少學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，我國(guó)貨幣政策是通過貨幣渠道和信貸渠道共同發(fā)揮作用，相比之下信貸渠道占主導(dǎo)地位[4，5]。近幾年來央行給予的信貸政策工作指導(dǎo)意見中也都將促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)作為信貸調(diào)控的一項(xiàng)重要任務(wù)，由此可見信貸調(diào)控對(duì)新時(shí)期我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的重要性。我國(guó)現(xiàn)階段的著力點(diǎn)在于用新發(fā)展理念進(jìn)行供給側(cè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展，建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系。郭明[6]研究銀行信貸對(duì)我國(guó)三次產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)度發(fā)現(xiàn)，其在三次產(chǎn)業(yè)之間存在明顯差異。張強(qiáng)[7]也發(fā)現(xiàn)我國(guó)信貸政策對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響存在顯著的門限效應(yīng)，其對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的影響明顯弱于第一、第二產(chǎn)業(yè)。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)是提高我國(guó)企業(yè)綜合競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵舉措。第二產(chǎn)業(yè)作為我國(guó)工業(yè)體系的核心，其生產(chǎn)效率直接影響我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的速度和質(zhì)量。然而曹森等[8]認(rèn)為以第二產(chǎn)業(yè)為代表的傳統(tǒng)行業(yè)積累了大量的信貸資源，阻礙了新興行業(yè)的發(fā)展。進(jìn)入21世紀(jì)以后，全球經(jīng)濟(jì)的發(fā)展越來越注重產(chǎn)業(yè)間的協(xié)調(diào)發(fā)展。我國(guó)央行為進(jìn)一步增強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)促進(jìn)結(jié)構(gòu)調(diào)整的能力，提出大力推動(dòng)服務(wù)業(yè)發(fā)展，著力培育戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，積極培育新業(yè)態(tài)和新商業(yè)模式，構(gòu)建現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)發(fā)展新體系，加快實(shí)施“中國(guó)制造2025”，加快發(fā)展先進(jìn)制造業(yè)，推進(jìn)工業(yè)化和信息化融合。同時(shí)加大對(duì)農(nóng)業(yè)的支持力度，推動(dòng)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的綠色發(fā)展。已有研究表明，外部信貸沖擊會(huì)影響公司抵押資產(chǎn)價(jià)值和外部融資能力，使企業(yè)的內(nèi)外部融資成本存在差異，進(jìn)而影響公司的投資行為[1-3]，從而導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率下滑。三大產(chǎn)業(yè)作為推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的三大主力，信貸政策對(duì)其微觀主體發(fā)揮的傳導(dǎo)效應(yīng)是否達(dá)到預(yù)期，且在不同產(chǎn)業(yè)之間是否存在差異是本文將要探討的重要內(nèi)容。以往關(guān)于信貸政策與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的研究大多是基于宏觀層面的，主要探討信貸投入與產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量之間的關(guān)系[6，7，9，10]，缺乏信貸投入對(duì)微觀經(jīng)濟(jì)主體傳導(dǎo)效應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。而宏觀經(jīng)濟(jì)政策作為微觀企業(yè)決策不可控的重要外部環(huán)境因素，其對(duì)調(diào)控微觀企業(yè)行為以及影響宏觀經(jīng)濟(jì)走勢(shì)具有重要作用。因此，本文試圖從三大產(chǎn)業(yè)視角研究我國(guó)信貸投入對(duì)企業(yè)投資的傳導(dǎo)效應(yīng)。

本文試圖從三個(gè)方面對(duì)現(xiàn)有研究進(jìn)行完善：第一，采用PVAR的方法，探究信貸投入對(duì)企業(yè)投資的微觀傳導(dǎo)機(jī)制，深入了解信貸投入對(duì)企業(yè)投資的影響，從而為信貸渠道能夠?qū)ζ髽I(yè)投資產(chǎn)生促進(jìn)作用提供依據(jù)。第二，由于信息不對(duì)稱、代理問題等使得處于不同產(chǎn)業(yè)的企業(yè)面臨的外部信貸約束存在明顯差異，本文基于不同產(chǎn)業(yè)分組進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，研究信貸投入在不同產(chǎn)業(yè)之間的效應(yīng)差異，試圖為信貸投入的微觀傳導(dǎo)效應(yīng)提供實(shí)證數(shù)據(jù)支持。第三，現(xiàn)有研究主要集中于宏觀信貸調(diào)控與產(chǎn)業(yè)層面，本文將信貸投入與微觀主體投資相結(jié)合，不僅豐富了信貸調(diào)控的微觀傳導(dǎo)效應(yīng)研究，對(duì)政府完善相關(guān)信貸政策也具有現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)綜述及理論分析

1.信貸規(guī)模對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響。早期宏觀金融調(diào)控影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的研究主要集中于貨幣政策對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的非對(duì)稱性影響。Ganley、Salmon[11]通過VAR 模型研究英國(guó)1970～1995年貨幣政策產(chǎn)生的產(chǎn)業(yè)效應(yīng)發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)的利率敏感性強(qiáng)于服務(wù)業(yè)與農(nóng)業(yè)。我國(guó)學(xué)者曹永琴[12]運(yùn)用ARMA 和VAR 模型考察了我國(guó)1978～2005年在統(tǒng)一的貨幣政策沖擊下三大產(chǎn)業(yè)的不同反應(yīng)，發(fā)現(xiàn)第一產(chǎn)業(yè)反應(yīng)最為強(qiáng)烈，第三產(chǎn)業(yè)次之，第二產(chǎn)業(yè)最小。此外，呂光明[13]、侯杜娟[14]、龐念偉[15]等學(xué)者也都證實(shí)了我國(guó)貨幣政策在不同產(chǎn)業(yè)間存在非對(duì)稱效應(yīng)。從20世紀(jì)80年代開始，西方學(xué)者對(duì)貨幣政策的信貸渠道研究逐漸重視起來，相關(guān)理論研究也非常豐富，量化寬松的宏觀貨幣措施能夠通過信貸投放作用于投資，進(jìn)而影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[16，17]。在宏觀上對(duì)信貸投入的研究大多集中在其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，曾令華等[18]、姜琳[19]、章晟等[20]、潘敏等[21]認(rèn)為，信貸規(guī)模對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著的影響。也有學(xué)者提出了不同觀點(diǎn)，認(rèn)為我國(guó)的信貸增長(zhǎng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)聯(lián)度很小甚至是負(fù)相關(guān)的[22-24]。

部分學(xué)者從不同產(chǎn)業(yè)視角出發(fā)，認(rèn)為在我國(guó)當(dāng)前信貸主導(dǎo)型的金融模式下，金融機(jī)構(gòu)主要通過信貸渠道進(jìn)行產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整[25，26]，同時(shí)信貸投入對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出在不同產(chǎn)業(yè)間也存在非對(duì)稱性影響[6，9]。根據(jù)信貸配給理論，信貸市場(chǎng)上普遍存在由于信息不對(duì)稱等因素所引發(fā)的信貸配給現(xiàn)象。信貸配給主要有兩種可能的形式：銀行在信息不對(duì)稱的情形下主動(dòng)實(shí)施的信貸配給與銀行在政府政策壓力下實(shí)施的信貸配給。在我國(guó)，這兩種信貸配給形式同時(shí)存在。

當(dāng)金融機(jī)構(gòu)的可貸資金增加時(shí)，銀行貸款增加，在資本市場(chǎng)融資困難的企業(yè)獲得貸款的難度降低，從而促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，增加產(chǎn)業(yè)投資。從儲(chǔ)蓄到投資的轉(zhuǎn)換過程中，金融機(jī)構(gòu)按照市場(chǎng)化原則給不同的經(jīng)濟(jì)部門確定不同的貸款額度。因此，金融機(jī)構(gòu)的信貸供給對(duì)不同產(chǎn)業(yè)的投向依賴程度存在差異。對(duì)于第一產(chǎn)業(yè)，一方面其為勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，資本需求較小，因此企業(yè)投資受信貸波動(dòng)的影響也相對(duì)較?。涣硪环矫?，由于金融機(jī)構(gòu)的商業(yè)性行為與國(guó)家宏觀調(diào)控目標(biāo)之間不完全相合，金融機(jī)構(gòu)會(huì)優(yōu)先考慮自身利益，相對(duì)于資金回收慢、獲利少的第一產(chǎn)業(yè)農(nóng)業(yè)，其更愿意將資金投向能獲取更大利潤(rùn)的第二產(chǎn)業(yè)。第二、第三產(chǎn)業(yè)資金密集度均較高，同時(shí)第三產(chǎn)業(yè)中中小企業(yè)相對(duì)更多，其融資難題導(dǎo)致第三產(chǎn)業(yè)企業(yè)獲取銀行信貸較第二產(chǎn)業(yè)企業(yè)要更加困難。郭明等[6]研究銀行信貸對(duì)三次產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)作用時(shí)發(fā)現(xiàn)，我國(guó)銀行信貸對(duì)第二產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度大于對(duì)第一產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)度。鄧奇志[9]也發(fā)現(xiàn)我國(guó)信貸投入對(duì)三大產(chǎn)業(yè)的增加值存在明顯的非對(duì)稱性，其對(duì)第一、第二產(chǎn)業(yè)的影響強(qiáng)于第三產(chǎn)業(yè)。

2.信貸投入對(duì)企業(yè)投資的影響。上述文獻(xiàn)及理論分析主要集中于宏觀經(jīng)濟(jì)政策的產(chǎn)業(yè)效應(yīng)研究，多使用宏觀數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，而微觀企業(yè)受到宏觀政策的作用機(jī)理與影響途徑少有文獻(xiàn)關(guān)注。早期的新古典投資理論和托賓Q 理論中皆沒有考慮融資因素對(duì)投資行為的影響，然而現(xiàn)實(shí)的資本市場(chǎng)不完美，企業(yè)的內(nèi)部融資和外部融資成本存在的差異越大，企業(yè)投資受到的融資約束就越強(qiáng)，甚至面臨信貸配給[27-29]。不少研究表明，信貸約束會(huì)影響公司抵押資產(chǎn)價(jià)值和融資能力，進(jìn)而影響公司的投資行為[1-3]，從而導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率下降。金融機(jī)構(gòu)提供的信貸供給可以緩解企業(yè)的融資約束，大部分企業(yè)是愿意借錢投資的，但能否順利獲得信貸支持就取決于金融機(jī)構(gòu)的意愿。因此，適當(dāng)增加金融機(jī)構(gòu)信貸投入能夠弱化企業(yè)外部融資約束，緩解企業(yè)的融資壓力，降低交易成本，促進(jìn)企業(yè)投資，實(shí)現(xiàn)有效資源配置。近年來一些研究也開始使用企業(yè)層面貸款數(shù)據(jù)研究信貸供給波動(dòng)對(duì)企業(yè)投資行為的影響[30，31]。Bo、Ivashina[31]對(duì)美國(guó)上市公司融資方式選擇進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)信貸供給政策變化確實(shí)對(duì)企業(yè)投資行為具有重要影響。由此提出本文的核心假設(shè)：

H：信貸投入對(duì)企業(yè)投資具有傳導(dǎo)效應(yīng)。

3.文獻(xiàn)評(píng)述。綜上所述，信貸市場(chǎng)在將貨幣政策傳導(dǎo)到實(shí)體經(jīng)濟(jì)方面起到了橋梁作用。在宏觀層面上，鑒于我國(guó)金融體系的特征，銀行在配置金融資源的過程中發(fā)揮主導(dǎo)作用，金融機(jī)構(gòu)主要通過信貸渠道進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整優(yōu)化。而由于信貸配給特征，金融機(jī)構(gòu)會(huì)根據(jù)市場(chǎng)化原則對(duì)不同產(chǎn)業(yè)的信貸額度進(jìn)行決策，同時(shí)不少學(xué)者也證實(shí)了信貸沖擊對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)傳導(dǎo)效應(yīng)的非對(duì)稱性。從微觀視角來看，由于信息不對(duì)稱和代理問題的存在，信貸沖擊會(huì)使企業(yè)內(nèi)外融資成本產(chǎn)生差異，進(jìn)而影響公司的投資行為。分清信貸投入對(duì)不同產(chǎn)業(yè)中企業(yè)投資的傳導(dǎo)差異，有利于相關(guān)部門有針對(duì)性地根據(jù)不同產(chǎn)業(yè)特征制定不同的信貸政策，以差別、有效的政策及手段促進(jìn)產(chǎn)業(yè)間的協(xié)調(diào)、可持續(xù)發(fā)展。因此，本文試圖從不同產(chǎn)業(yè)視角探討信貸投入對(duì)企業(yè)投資行為的結(jié)構(gòu)性傳導(dǎo)效應(yīng)。

三、研究設(shè)計(jì)

1.數(shù)據(jù)來源與變量定義。本文選取的研究樣本為滬深兩市A 股上市公司，樣本期間為2004～2016年，為了盡可能保證數(shù)據(jù)的有效性，剔除了ST 公司和存在數(shù)據(jù)缺失的公司。據(jù)此在整個(gè)樣本期間本文共獲得24173 個(gè)觀測(cè)值的非平衡面板數(shù)據(jù)。本文所采用的微觀企業(yè)數(shù)據(jù)來源于CSMAR 數(shù)據(jù)庫(kù)，信貸規(guī)模數(shù)據(jù)來自于中國(guó)人民銀行發(fā)布的各省《區(qū)域金融運(yùn)行報(bào)告》。為了避免極端值可能對(duì)實(shí)證結(jié)果產(chǎn)生的影響，本文對(duì)模型中的變量采用上下1%的Winsorize縮尾處理，并使用STATA 14.0進(jìn)行實(shí)證分析。

信貸調(diào)控是對(duì)金融機(jī)構(gòu)的貸款增量、投向及質(zhì)量進(jìn)行適當(dāng)引導(dǎo)、調(diào)節(jié)與監(jiān)督的政策[32]，銀行對(duì)某些部門貸款數(shù)額的改變會(huì)直接影響到這些部門的生產(chǎn)能力和產(chǎn)業(yè)規(guī)模，并打破原有的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，形成新的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[7]。因此，本文使用信貸余額增長(zhǎng)率來衡量信貸投入，采用HP濾波方法去除長(zhǎng)期趨勢(shì)，將信貸投入?yún)^(qū)分為緊縮型和支持型，分別記為Ecredit 和Scredit，即取Excredit=Max（Ecredit，0），Slcredit=Min（Scredit，0）。Excredit 表示信貸投入的寬松程度，Slcredit 表示信貸投入的緊縮程度。同時(shí)，本文使用“購(gòu)建固定資產(chǎn)無形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金/期初資產(chǎn)總額”作為企業(yè)投資（Invest）的代理變量。

2.模型構(gòu)建。面板向量自回歸（PVAR）模型沿襲了向量自回歸（VAR）模型的優(yōu)點(diǎn)，將各個(gè)變量都視為內(nèi)生變量，分析各個(gè)變量及其滯后變量對(duì)模型中其他變量的影響[33]。相對(duì)于傳統(tǒng)的VAR 模型，PVAR 模型兼具時(shí)間序列和面板數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)，可以多層次、直觀地觀察企業(yè)投資對(duì)信貸沖擊的動(dòng)態(tài)反應(yīng)。

本文首先在保證模型各變量平穩(wěn)的條件下，利用BIC、HQIC、AIC 信息準(zhǔn)則指標(biāo)值最小的原則來選擇模型最優(yōu)的滯后階數(shù)。然后根據(jù)每個(gè)產(chǎn)業(yè)最優(yōu)的滯后期選擇相應(yīng)的PVAR 模型，采用均值差分的方法去掉個(gè)體時(shí)間效應(yīng)和向前均值差分Hermlet 轉(zhuǎn)換的方法消除固定效應(yīng)。最后通過廣義矩估計(jì)方法（GMM）得到系數(shù)的有效估計(jì)和脈沖響應(yīng)圖進(jìn)行相關(guān)分析。本文構(gòu)建信貸投入對(duì)不同產(chǎn)業(yè)的企業(yè)投資傳導(dǎo)效應(yīng)影響的PVAR模型如下：

Yit為三元向量，即Yit=（Investt，Excreditt，Slcreditt），i 代表省級(jí)單位，t 代表第t 時(shí)刻，Yit-p代表p 階滯后項(xiàng)。此外，Γ0為待估的滯后效應(yīng)矩陣，fi代表區(qū)域個(gè)體效應(yīng)，ei反映每一時(shí)期特定沖擊的時(shí)間效應(yīng)。μit為干擾項(xiàng)。前已述及，Invest 代表企業(yè)投資，Excredit 代表支持型信貸，Slcredit代表緊縮型信貸。

四、實(shí)證分析

1.平穩(wěn)性檢驗(yàn)。為了避免出現(xiàn)偽回歸，我們需要對(duì)變量企業(yè)投資、支持型信貸、緊縮型信貸進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，本文采用Fisher—ADF檢驗(yàn)和Fisher—PP檢驗(yàn)方法分別對(duì)第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。結(jié)果如表1所示，從檢驗(yàn)結(jié)果來看，各變量均在1%的置信水平上拒絕存在單位根的原假設(shè)。由此可以判斷各序列是平穩(wěn)序列，可以進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn)。

表1 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

2.描述性統(tǒng)計(jì)。表2 中列示了變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，從表中可以看出，樣本公司在2004～2016年期間第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的企業(yè)投資均值分別為0.0797、0.0729 和0.0547，說明三大產(chǎn)業(yè)之間企業(yè)投資是存在差異的，其中第三產(chǎn)業(yè)差異較大。同時(shí)，在不同產(chǎn)業(yè)中，支持型信貸的均值分別為0.0108、0.0090 和0.0088，緊縮型信貸的均值分別為-0.0169、-0.0183 和-0.0173，可見信貸投入在不同產(chǎn)業(yè)之間的寬松和緊縮程度也存在明顯差異。由此可初步判斷，信貸投入對(duì)不同產(chǎn)業(yè)的企業(yè)投資可能存在非對(duì)稱性影響。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

3.PVAR 檢驗(yàn)與結(jié)果。本文采用AIC、BIC 和HQIC 準(zhǔn)則來進(jìn)行PVAR 模型滯后階數(shù)的選擇，各變量滯后階數(shù)如表3所示，根據(jù)表中結(jié)果，確定最優(yōu)滯后階數(shù)為1。

表4 給出了滯后一期的PVAR 估計(jì)結(jié)果。從表4 中可以看出，我國(guó)支持型信貸和緊縮型信貸都沒有對(duì)第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生顯著的正向和負(fù)向影響，系數(shù)分別為0.0134和-0.1708，這也從側(cè)面說明了信貸投入對(duì)第一產(chǎn)業(yè)的企業(yè)投資活動(dòng)沒有發(fā)揮影響作用。再觀察第二產(chǎn)業(yè)，滯后一期的支持型信貸和緊縮型信貸對(duì)企業(yè)投資的影響都在1%水平上顯著，系數(shù)分別為0.2852和-0.3111，說明支持型信貸和緊縮型信貸分別對(duì)第二產(chǎn)業(yè)起到了促進(jìn)和抑制作用，有利于央行指導(dǎo)微觀企業(yè)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級(jí)。對(duì)于第三產(chǎn)業(yè)來說，滯后一期的支持型信貸對(duì)企業(yè)投資起到了顯著的促進(jìn)作用，系數(shù)為0.4553，而緊縮型信貸對(duì)企業(yè)投資的影響雖然系數(shù)為負(fù)但并不顯著，說明不同類型的信貸政策對(duì)第三產(chǎn)業(yè)起到的影響作用存在差異。相對(duì)于緊縮型信貸，支持型信貸對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的企業(yè)投資影響作用更明顯，從而有利于促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)。

表3 PVAR模型滯后階數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果

表4 PVAR模型的GMM估計(jì)結(jié)果

接下來我們利用脈沖響應(yīng)函數(shù)追蹤8 期對(duì)PVAR 模型估計(jì)的結(jié)果做進(jìn)一步檢驗(yàn)，其反映了模型中某一變量受到一個(gè)外生沖擊后的動(dòng)態(tài)變化。本文利用蒙特卡洛（Monte-Carlo）模擬1000次來估計(jì)脈沖響應(yīng)函數(shù)。由于本文的研究重點(diǎn)在于信貸政策沖擊對(duì)企業(yè)投資的影響，因此只保留支持型信貸和緊縮型信貸對(duì)企業(yè)投資的脈沖響應(yīng)圖。

圖1 第一產(chǎn)業(yè)脈沖響應(yīng)

圖2 第二產(chǎn)業(yè)脈沖響應(yīng)

圖3 第三產(chǎn)業(yè)脈沖響應(yīng)

圖1～圖3 為支持型信貸和緊縮型信貸分別對(duì)三大產(chǎn)業(yè)的企業(yè)投資的動(dòng)態(tài)影響情況，中間線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，上下兩條線分別表示95%和5%置信區(qū)間的上限和下限。從圖1來觀察第一產(chǎn)業(yè)，上下兩條置信區(qū)間曲線都包圍住零，可見信貸政策對(duì)第一產(chǎn)業(yè)的企業(yè)投資沒有產(chǎn)生顯著影響。就圖2 第二產(chǎn)業(yè)來看，當(dāng)期支持型信貸的一個(gè)正向沖擊會(huì)引起企業(yè)投資規(guī)模的迅速擴(kuò)大，并在第一期達(dá)到峰值0.0025 左右，在第4 期左右正沖擊開始不顯著。同時(shí)，企業(yè)投資受到緊縮型信貸的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的負(fù)向沖擊作用時(shí)，其在第一期達(dá)到峰值0.003 左右，在第8 期收斂于零。這說明第二產(chǎn)業(yè)的企業(yè)對(duì)信貸反應(yīng)敏感，而隨著時(shí)間的推移，這種效應(yīng)會(huì)逐漸減弱，逐漸趨于常態(tài)。相對(duì)于支持型信貸，緊縮型信貸對(duì)企業(yè)投資的沖擊作用更持久。再觀察第三產(chǎn)業(yè)，從圖3可見，企業(yè)投資對(duì)支持型信貸一個(gè)單位的正向沖擊反應(yīng)顯著，其在第一期達(dá)到峰值0.0025左右，之后逐漸下降并在第8 期收斂為零。而第三產(chǎn)業(yè)企業(yè)受到緊縮型信貸一個(gè)負(fù)向沖擊后，其在第一期峰值達(dá)到-0.0015左右，然而上下兩條置信區(qū)間曲線與脈沖響應(yīng)曲線的收斂情況不好，在統(tǒng)計(jì)上不顯著，因此緊縮型信貸對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的企業(yè)投資沒有明顯的抑制作用。

一個(gè)需要金融政策制定者關(guān)注的現(xiàn)實(shí)問題是其制定的信貸政策的實(shí)際效果與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)性調(diào)整預(yù)期是否相一致。通過上述分析可見，信貸投入對(duì)不同產(chǎn)業(yè)的企業(yè)投資產(chǎn)生的影響存在明顯的非對(duì)稱性。支持型信貸和緊縮型信貸對(duì)第二產(chǎn)業(yè)企業(yè)具有明顯的促進(jìn)和抑制作用，而第三產(chǎn)業(yè)企業(yè)只對(duì)支持型信貸沖擊做出反應(yīng)，對(duì)第一產(chǎn)業(yè)來說，信貸政策沖擊并沒有對(duì)企業(yè)投資行為產(chǎn)生明顯影響?？梢?，信貸政策對(duì)第二產(chǎn)業(yè)的傳導(dǎo)效應(yīng)最強(qiáng)，第三產(chǎn)業(yè)次之，第一產(chǎn)業(yè)最弱。

原因主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：第一，由于我國(guó)信貸結(jié)構(gòu)較為單一、信貸投向的政策扶持意圖不明確、與產(chǎn)業(yè)政策缺乏協(xié)調(diào)配合[7]，使得信貸政策在推進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)服務(wù)業(yè)發(fā)展和扶農(nóng)建設(shè)等問題中，沒有完全發(fā)揮出結(jié)構(gòu)調(diào)整的優(yōu)勢(shì)作用。第二，在第二產(chǎn)業(yè)中固定資產(chǎn)占資產(chǎn)比重較大，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用更加明顯，政府為取得更好的經(jīng)濟(jì)業(yè)績(jī)更傾向于投資回收期短、收益高的第二產(chǎn)業(yè)。第三，雖然央行有對(duì)重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)的扶持計(jì)劃，但也不能忽視金融機(jī)構(gòu)的商業(yè)化因素，其貸款對(duì)象往往會(huì)偏向回報(bào)率較高、資金流動(dòng)性較強(qiáng)的企業(yè)，而對(duì)回收周期長(zhǎng)、回報(bào)率低的行業(yè)如農(nóng)業(yè)、林業(yè)、漁業(yè)等第一產(chǎn)業(yè)通常不愿意提供貸款。相對(duì)于投入產(chǎn)出效率較低、周期較長(zhǎng)的第一產(chǎn)業(yè)，各金融機(jī)構(gòu)更偏好于投資信貸效率較高的第二產(chǎn)業(yè)。同時(shí)，第二產(chǎn)業(yè)受到自然條件等因素的影響較小，該產(chǎn)業(yè)的投入—產(chǎn)出可預(yù)期性高于其他兩個(gè)產(chǎn)業(yè)，更加符合銀行信貸厭惡風(fēng)險(xiǎn)的特性。而第三產(chǎn)業(yè)中中小企業(yè)相對(duì)較多，其銀行信貸融資渠道受到較大限制。因此，信貸投入強(qiáng)度對(duì)第二產(chǎn)業(yè)企業(yè)的投資活動(dòng)的帶動(dòng)作用強(qiáng)于第二、第三產(chǎn)業(yè)的企業(yè)。

表5 PVAR模型的GMM估計(jì)結(jié)果

（1）信貸政策沖擊對(duì)第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整影響。為了明確產(chǎn)業(yè)內(nèi)不同行業(yè)對(duì)信貸投入沖擊的反應(yīng)，本文按照證監(jiān)會(huì)2012年修訂的《上市公司行業(yè)分類指引》將第二產(chǎn)業(yè)劃分為采礦業(yè)，制造業(yè)，電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，建筑業(yè)四大行業(yè)，表5 給出了第二產(chǎn)業(yè)內(nèi)部不同行業(yè)對(duì)信貸沖擊的PVAR模型估計(jì)結(jié)果。支持型信貸對(duì)采礦業(yè)企業(yè)投資的影響系數(shù)為0.4551，但不顯著；緊縮型信貸與其企業(yè)投資具有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，系數(shù)為-0.5991。再觀察制造業(yè)企業(yè)，企業(yè)投資對(duì)支持型和緊縮型信貸的影響都具有顯著的反應(yīng)，系數(shù)分別為0.2722 和-0.3175。然而就電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)以及建筑業(yè)這兩個(gè)行業(yè)來看，支持型和緊縮型信貸對(duì)這兩個(gè)行業(yè)企業(yè)投資的影響作用都不顯著。

圖4 采礦業(yè)脈沖響應(yīng)

圖5 制造業(yè)脈沖響應(yīng)

圖6 電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)脈沖響應(yīng)

圖7 建筑業(yè)脈沖響應(yīng)

圖4～圖7 分別為信貸政策對(duì)第二產(chǎn)業(yè)內(nèi)部四個(gè)行業(yè)的脈沖響應(yīng)圖，可以看出不同行業(yè)對(duì)信貸政策的沖擊存在顯著差異。首先觀察圖4的采礦業(yè)，支持型信貸政策對(duì)企業(yè)投資的脈沖響應(yīng)曲線與其置信區(qū)間曲線收斂情況并不好，其在統(tǒng)計(jì)上不顯著，說明采礦業(yè)企業(yè)對(duì)支持型信貸政策沖擊反應(yīng)不敏感。而采礦業(yè)企業(yè)對(duì)緊縮型信貸的負(fù)向沖擊會(huì)迅速做出反應(yīng)，在第一期達(dá)到峰值-0.010左右。從圖5制造業(yè)來看，支持型信貸和緊縮型信貸都對(duì)企業(yè)投資起到了明顯的沖擊作用，企業(yè)迅速做出反應(yīng)并都在第一期達(dá)到峰值0.0022和-0.0042左右，其中相對(duì)于緊縮型信貸，支持型信貸對(duì)制造業(yè)企業(yè)的沖擊作用在時(shí)間上更持久。再觀察圖6 電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)以及圖7 建筑業(yè)脈沖響應(yīng)圖的收斂情況，可以得出這兩個(gè)行業(yè)都沒有受到信貸投入的有效沖擊的結(jié)論。

綜上所述，第二產(chǎn)業(yè)內(nèi)部不同行業(yè)對(duì)信貸投入的沖擊存在顯著差異，其對(duì)制造業(yè)沖擊最強(qiáng)，采礦業(yè)次之，對(duì)電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)以及建筑業(yè)的傳導(dǎo)效應(yīng)最弱。制造業(yè)作為我國(guó)工業(yè)體系的核心，是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的強(qiáng)大支柱，央行強(qiáng)調(diào)要充分發(fā)揮金融機(jī)構(gòu)在支持制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)中的作用，該結(jié)論與近年來我國(guó)制造業(yè)的發(fā)展目標(biāo)相吻合。然而近年來我國(guó)在進(jìn)行經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)性調(diào)整中對(duì)能源和資源的需求放緩，資金緊張、經(jīng)營(yíng)困難等問題在采礦業(yè)和能源企業(yè)中依然突出，因此僅僅依靠信貸調(diào)控并不能較好地實(shí)現(xiàn)這些行業(yè)的結(jié)構(gòu)性升級(jí)目標(biāo)。

（2）信貸政策沖擊對(duì)第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整影響。表6給出了第三產(chǎn)業(yè)服務(wù)業(yè)內(nèi)部不同行業(yè)對(duì)信貸政策沖擊的PVAR 模型估計(jì)結(jié)果，可以看出傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)之間存在明顯差異。對(duì)于傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)（從表6 中批發(fā)和零售業(yè)可見），信貸投入對(duì)其企業(yè)投資的影響在1%水平上顯著，系數(shù)分別為0.4178和-0.3872，說明支持型信貸和緊縮型信貸都對(duì)批發(fā)和零售行業(yè)的企業(yè)投資產(chǎn)生了顯著影響。再觀察交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)，支持型信貸與企業(yè)投資存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，系數(shù)為0.3454，而緊縮型信貸對(duì)企業(yè)投資沒有產(chǎn)生顯著影響。觀察住宿和餐飲業(yè)，緊縮型信貸起到了顯著抑制作用，其系數(shù)為-0.8471，而支持型信貸與企業(yè)投資雖然存在正相關(guān)關(guān)系，但并不顯著。對(duì)于現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，除了金融業(yè)企業(yè)投資受到支持型信貸政策顯著的促進(jìn)作用，房地產(chǎn)和其他服務(wù)業(yè)都沒有通過顯著性檢驗(yàn)。

本文利用脈沖響應(yīng)函數(shù)進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn)。圖8～圖13 分別為信貸政策沖擊對(duì)第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部六個(gè)行業(yè)企業(yè)投資的脈沖響應(yīng)圖。

從圖8 傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)來看，支持型信貸和緊縮型信貸都對(duì)批發(fā)和零售業(yè)企業(yè)投資起到了明顯的沖擊作用，分別在第一期達(dá)到峰值0.004 和-0.007 左右，之后作用逐漸減弱分別在第5期和第8期沖擊作用變得不顯著，企業(yè)投資對(duì)緊縮型信貸沖擊響應(yīng)比支持型信貸政策更持久。從圖9交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)來看，信貸投入對(duì)企業(yè)投資脈沖響應(yīng)曲線的95%和5%置信區(qū)間都包括零，說明交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)企業(yè)投資沒有受到信貸沖擊的作用，其反應(yīng)不敏感。從圖10 住宿和餐飲業(yè)來看，支持型信貸沖擊沒有影響到企業(yè)投資行為，而緊縮型信貸對(duì)企業(yè)投資的負(fù)向沖擊在第一期達(dá)到峰值-0.015 左右，之后作用逐漸減弱在第8 期收斂于零。再觀察現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，圖11金融業(yè)企業(yè)投資受到支持型信貸的正向沖擊后，企業(yè)投資迅速增長(zhǎng)并在第一期達(dá)到峰值0.0014 左右，之后逐漸減弱在第3 期沖擊作用不顯著。觀察圖12 房地產(chǎn)業(yè)和圖13 其他服務(wù)業(yè)可知，這兩個(gè)行業(yè)都沒有對(duì)信貸沖擊做出敏感反應(yīng)。

結(jié)合上述分析發(fā)現(xiàn)，信貸投入對(duì)傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)的沖擊要強(qiáng)于現(xiàn)代服務(wù)業(yè)。這是由于行業(yè)間的非對(duì)稱性在信貸市場(chǎng)金融加速器作用下會(huì)被進(jìn)一步放大，信貸政策通過企業(yè)面臨的外部融資約束來影響企業(yè)的投資決策，如果信貸投入不能明顯改變企業(yè)面臨的融資約束，那么這個(gè)行業(yè)對(duì)信貸投入的反應(yīng)就不敏感。傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)中的大部分行業(yè)與人們生活息息相關(guān)，這些行業(yè)的發(fā)展如果失去了金融機(jī)構(gòu)的雄厚資金支持，就很難獲得足夠的發(fā)展空間，從而導(dǎo)致傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)更容易受到信貸調(diào)控的沖擊。而現(xiàn)代服務(wù)業(yè)主要依靠高新技術(shù)和金融發(fā)展，相對(duì)于傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)擁有的融資渠道更加多樣化，因此并沒有受到央行信貸投入的強(qiáng)烈沖擊。

表6 PVAR模型的GMM估計(jì)結(jié)果

圖8 批發(fā)和零售業(yè)脈沖響應(yīng)

圖9 交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)脈沖響應(yīng)

圖10 住宿和餐飲業(yè)脈沖響應(yīng)

圖11 金融業(yè)脈沖響應(yīng)

圖12 房地產(chǎn)業(yè)脈沖響應(yīng)

圖13 其他服務(wù)業(yè)脈沖響應(yīng)

五、研究結(jié)論和政策啟示

本文通過HP濾波將我國(guó)31個(gè)省份貸款增長(zhǎng)率按趨勢(shì)差異分解為支持型信貸和緊縮型信貸，并基于PVAR模型和脈沖響應(yīng)分析我國(guó)信貸投入對(duì)企業(yè)投資結(jié)構(gòu)性傳導(dǎo)效應(yīng)，研究發(fā)現(xiàn)：信貸投入對(duì)不同產(chǎn)業(yè)企業(yè)投資的影響存在非對(duì)稱性，其對(duì)第二產(chǎn)業(yè)的傳導(dǎo)效應(yīng)最強(qiáng)，第三產(chǎn)業(yè)次之，第一產(chǎn)業(yè)最弱。從第二產(chǎn)業(yè)內(nèi)部看，信貸投入對(duì)制造業(yè)的沖擊要強(qiáng)于其他行業(yè)，其對(duì)制造業(yè)沖擊最強(qiáng)，采礦業(yè)次之，對(duì)電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)以及建筑業(yè)的傳導(dǎo)效果最弱。從第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部來看，信貸投入對(duì)傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)的沖擊要強(qiáng)于現(xiàn)代服務(wù)業(yè)。這說明信貸政策在產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)調(diào)整中的作用具有一定的局限性，單純的信貸政策不能實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)間的結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整。

央行可以通過信貸調(diào)控手段對(duì)第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化升級(jí)，而對(duì)于第一產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)，則可以在宏觀層面上進(jìn)一步加強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)對(duì)農(nóng)業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)貸款投向的指導(dǎo)，通過不斷創(chuàng)新和完善調(diào)控工具并鼓勵(lì)銀行加大金融服務(wù)創(chuàng)新力度，實(shí)行行業(yè)差異化的信貸政策。在制定信貸政策時(shí)需充分考慮時(shí)滯所帶來的影響，依據(jù)不同行業(yè)時(shí)滯差異，把握差別化信貸政策的出臺(tái)時(shí)機(jī)。同時(shí)，加強(qiáng)信貸調(diào)控與產(chǎn)業(yè)政策及貨幣政策的協(xié)調(diào)配合，共同推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。