○張 煒 潘紫媗

一 引 言

為支持農(nóng)業(yè)、中小微企業(yè)的發(fā)展，降低社會(huì)的融資實(shí)際成本，確?！笆奈濉遍_(kāi)好局、起好步，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)行穩(wěn)致遠(yuǎn)，中國(guó)人民銀行出臺(tái)了一系列定向貨幣政策，如提出定向降準(zhǔn)，定向再貸款，以及再貸款質(zhì)押等，以寬貨幣為基礎(chǔ)，達(dá)到寬信用，在保證流動(dòng)充裕基礎(chǔ)上，保證企業(yè)信用供求，解決兩端存在的錯(cuò)配和梗阻，疏通定向貨幣政策傳導(dǎo)渠道。

定向貨幣政策并非是中國(guó)首創(chuàng)，一些發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體在經(jīng)歷金融危機(jī)后，就開(kāi)始實(shí)行非常規(guī)貨幣政策來(lái)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇，比如美國(guó)的QE(量化寬松政策)、英國(guó)央行的融資換貸款等(1)Bernanke B S,Gertler M,Gilchrist S.The Financial Accelerator in a Quantitative Business Cycle Framework.Handbook of Macroeconomics,1999, (1),pp.1 341-1 393.(2)James C, Ryland T, Alex T, et al.An Empirical Sectoral Model of Unconventional Monetary Policy: The Impact of QE.The Manchester School, 2015,(83),pp.51-82.(3)Clarida R, Gali J, Gertler M.Monetary Policy Rules and Macroeconomic Stability: Evidence and Some Theory.Quarterly Journal of Economics, 2000, 115,(1),pp.147-180.。相較于傳統(tǒng)貨幣政策而言，定向貨幣政策具有精準(zhǔn)性和針對(duì)性，可以進(jìn)一步提高貨幣政策效果。但定向貨幣政策需要更嚴(yán)格地把控方向與力度，從而才能處理好恢復(fù)經(jīng)濟(jì)與防范風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。定向降準(zhǔn)是定向貨幣政策中成本最低，覆蓋最廣，期限較長(zhǎng)的一項(xiàng)具有中國(guó)特色的創(chuàng)新政策工具，能夠有效改善融資環(huán)境，降低成本。截至目前，央行已經(jīng)發(fā)布了13輪的定向降準(zhǔn)的新型貨幣政策，具體發(fā)布時(shí)間內(nèi)容如表1所示。

表1 定向降準(zhǔn)政策發(fā)布

從表1中可以看出，央行是針對(duì)不同的商業(yè)銀行進(jìn)行多輪的小額定向降準(zhǔn)，鼓勵(lì)信貸資金流入三農(nóng)領(lǐng)域和小微企業(yè)，以達(dá)到保持增長(zhǎng)與結(jié)構(gòu)調(diào)整的目標(biāo)。定向降準(zhǔn)是通過(guò)“精準(zhǔn)滴灌”的方式來(lái)刺激符合標(biāo)準(zhǔn)企業(yè)的發(fā)展，盡管每次釋放的資金量相對(duì)較小，但是多輪累加后的流動(dòng)性就相對(duì)較大，再加派生存款效應(yīng)，由此產(chǎn)生的貨幣供應(yīng)量就更加巨大，由此，研究定向降準(zhǔn)對(duì)目標(biāo)對(duì)象和非目標(biāo)對(duì)象的影響，對(duì)下一步制定措施具有參考性意義，對(duì)維護(hù)我國(guó)經(jīng)濟(jì)環(huán)境的穩(wěn)定也具有重要作用。

圖1分別是不同規(guī)模企業(yè)在降準(zhǔn)前后貸款數(shù)量的同比增長(zhǎng)，貸款需求指數(shù)以及企事業(yè)單位新增人民幣貸款的變化。從貸款數(shù)量看，三種企業(yè)都呈現(xiàn)較為相似的波動(dòng)下降趨勢(shì)，包含一定季節(jié)性。小微企業(yè)波動(dòng)得較為劇烈，在銀行貸款上，小微企業(yè)不易得到銀行的信任，從波動(dòng)趨勢(shì)看，尚不能得出定向降準(zhǔn)的實(shí)施效果。從貸款需求指數(shù)可以看出，小微企業(yè)的需求是最高的，中型企業(yè)次之，大型企業(yè)貸款需求是最小的。在2014年，三種規(guī)模企業(yè)的貸款需求都有所下降，2015年后，貸款需求逐漸有所提高，這不排除定向降準(zhǔn)政策的影響，但具有一定的時(shí)滯性，政策作用的效果也沒(méi)有充分顯示；從企事業(yè)新增人民幣貸款看，2014年后，貸款明顯增多，尤其是在2018年以后，并在2020年3月達(dá)到峰值，可以看出，定向降準(zhǔn)政策的實(shí)施在整體上拉高了貸款水平。

圖1 定向降準(zhǔn)前后，大中小型企業(yè)貸款及貸款需求的變化

圖2 定向降準(zhǔn)前后各行業(yè)貸款的變化

圖2(4)農(nóng)業(yè)、工業(yè)、服務(wù)業(yè)貸款均以2010年數(shù)據(jù)為基期折算。資料來(lái)源：wind萬(wàn)得數(shù)據(jù)系統(tǒng)。指出定向降準(zhǔn)前后各行業(yè)貸款的變化，可以看出，農(nóng)業(yè)、工業(yè)和服務(wù)業(yè)都保持了穩(wěn)定增長(zhǎng)的趨勢(shì)，其中，服務(wù)業(yè)貸款增長(zhǎng)的最快，工業(yè)和農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的較為相似，但定向降準(zhǔn)釋放的流動(dòng)性更多流向的是否是農(nóng)業(yè)，從圖中并未看出，精準(zhǔn)調(diào)控和引導(dǎo)的作用大小，也并未充分表現(xiàn)出來(lái)。

關(guān)于定向貨幣政策的調(diào)控作用及其有效性，諸多學(xué)者都對(duì)此進(jìn)行了研究，在理論研究上：Taylor等(5)Taylor J B,Williams J C.A Black Swan in the Money Market.American Economic Journal: Macroeconomics, 2009, (1)，pp.58-83.使用無(wú)套利定價(jià)框架和各種風(fēng)險(xiǎn)衡量標(biāo)準(zhǔn)對(duì)比研究金融危機(jī)中美聯(lián)儲(chǔ)采取的降低隔夜聯(lián)邦基金和長(zhǎng)期銀行同業(yè)拆借之間持續(xù)大幅上漲所帶來(lái)利差的多項(xiàng)措施；封北麟、孫家希(6)封北麟、孫家希：《結(jié)構(gòu)性貨幣政策的中外比較研究——兼論結(jié)構(gòu)性貨幣政策與財(cái)政政策協(xié)調(diào)》，《財(cái)政研究》2016年第1期，第34—40頁(yè)。對(duì)中國(guó)和歐美國(guó)家的“結(jié)構(gòu)性”貨幣政策在政策內(nèi)涵、出臺(tái)背景、適用條件、政策效果與操作方式等方面入手進(jìn)行了對(duì)比分析；張遠(yuǎn)(7)張遠(yuǎn)：《論進(jìn)一步改進(jìn)和完善我國(guó)結(jié)構(gòu)性貨幣政策》，《價(jià)格理論與實(shí)踐》2016年第1期，第122—125頁(yè)。從宏觀環(huán)境和特點(diǎn)方面分析了當(dāng)前中國(guó)選擇定向貨幣政策的必要性以及實(shí)施結(jié)構(gòu)性貨幣政策的路徑。在實(shí)證分析上，Churm等(8)Rohan C,Michael J,George K,et al.Unconventional monetary policies and the macroeconomy: The impact of the UK’s QE2 and funding for lending scheme.The Quarterly Review of Economics and Finance,2018(prepublish).試圖估計(jì)量化寬松(QE)和貸款融資計(jì)劃(FLS)對(duì)長(zhǎng)期利率和銀行融資成本的影響，并結(jié)合大型貝葉斯向量自回歸(VAR)的模擬追蹤其對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的更廣泛影響，林朝穎(9)林朝穎、黃志剛、楊廣青，等：《基于企業(yè)視角的定向降準(zhǔn)政策調(diào)控效果研》，《財(cái)政研究》2016年第8期，第91—103，65頁(yè)。實(shí)證研究了定向降準(zhǔn)政策頒布對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)及信貸方面的影響，郭曄等(10)郭曄、徐菲、舒中橋：《銀行競(jìng)爭(zhēng)背景下定向降準(zhǔn)政策的“普惠”效應(yīng)——基于A股和新三板三農(nóng)、小微企業(yè)數(shù)據(jù)的分析》，《金融研究》2019年第1期，第1—18頁(yè)。采用DID方法檢驗(yàn)定向降準(zhǔn)貨幣政策的實(shí)施是否對(duì)A股和新三板企業(yè)的信貸資源產(chǎn)生了作用，我國(guó)最早使用DID模型衡量一項(xiàng)政策影響的是周黎安和陳燁(11)周黎安、陳燁：《中國(guó)農(nóng)村稅費(fèi)改革的政策效果:基于雙重差分模型的估計(jì)》，《經(jīng)濟(jì)研究》2005年第8期，第44—53頁(yè)。，作者利用其估計(jì)農(nóng)村稅費(fèi)改革對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)所產(chǎn)生的政策影響，基于此，越來(lái)越多的學(xué)者將此方法運(yùn)用于政策有效性的評(píng)價(jià)，該方法比較簡(jiǎn)單易用，運(yùn)用也較為成熟，因此，本文選擇此方法研究定向降準(zhǔn)政策對(duì)目標(biāo)對(duì)象是否起到預(yù)期作用。

就定向貨幣政策的積極作用方面：馬勇(12)馬勇、陳點(diǎn)點(diǎn)：《經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)與中央銀行的多種政策工具研究》，《世界經(jīng)濟(jì)》2021年第7期，第55—78頁(yè)。分析經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)過(guò)程中傳統(tǒng)和定向貨幣政策單獨(dú)使用或協(xié)調(diào)搭配的效果，發(fā)現(xiàn)包含狀態(tài)轉(zhuǎn)變的政策能更快地熨平經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，其中定向降準(zhǔn)政策可以較好地兼顧經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定和產(chǎn)業(yè)升級(jí)兩個(gè)目標(biāo)；江振龍(13)江振龍：《破解中小企業(yè)融資難題的貨幣政策選擇與宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定》，《國(guó)際金融研究》2021年第4期，第23—32頁(yè)。證實(shí)“總量貨幣政策+結(jié)構(gòu)性貨幣政策”通過(guò)穩(wěn)住中小企業(yè)，平抑了供給沖擊和需求沖擊對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)造成的波動(dòng)，增強(qiáng)了經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定性，提高了社會(huì)福利。不少學(xué)者也發(fā)現(xiàn)其作用存在一定的局限性：楚爾鳴(14)楚爾鳴、曹策、許先普：《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》，《現(xiàn)代財(cái)經(jīng)(天津財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào))》，2016年第11期，第3—10，63頁(yè)。運(yùn)用QualVAR模型發(fā)現(xiàn)定向降準(zhǔn)的實(shí)施對(duì)農(nóng)業(yè)貸款和農(nóng)業(yè)投資的效果并不是很明顯，央行釋放的流動(dòng)性并未得到有效地配置；劉惠好等(15)劉惠好、焦文妞：《基于企業(yè)債務(wù)融資的定向降準(zhǔn)政策效果研究——兼論宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性的影響》，《現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)探討》2021年第7期，第56—67頁(yè)。實(shí)證得出經(jīng)濟(jì)不確定性會(huì)抑制定向降準(zhǔn)政策的實(shí)施效果。

本文的研究?jī)?nèi)容主要是利用雙重差分法和VAR模型實(shí)證檢驗(yàn)定向貨幣政策對(duì)目標(biāo)對(duì)象的有效性和對(duì)非目標(biāo)對(duì)象的溢出作用，結(jié)合多輪定向貨幣政策發(fā)布，探究其對(duì)目標(biāo)對(duì)象和非目標(biāo)對(duì)象的疊加作用，其中融入了企業(yè)貸款需求指數(shù)，從企業(yè)角度探究企業(yè)是否真正需要相應(yīng)貸款，對(duì)央行未來(lái)制定的定向貨幣政策有綜合參考作用。

二 理論分析與數(shù)據(jù)說(shuō)明

定向降準(zhǔn)政策是央行對(duì)特定金融機(jī)構(gòu)(主要是中小銀行)降低存款準(zhǔn)備金，釋放出強(qiáng)烈的結(jié)構(gòu)性改革信號(hào)，從而引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)支持小微企業(yè)、農(nóng)戶、個(gè)體工商戶生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)貸款和創(chuàng)業(yè)擔(dān)保，激活經(jīng)濟(jì)微觀層面的細(xì)胞活力。因此，其作用渠道區(qū)別于傳統(tǒng)的貨幣政策，從理論上厘清定向降準(zhǔn)政策的傳導(dǎo)機(jī)制，是系統(tǒng)探究其有效性及效果累加作用的重要基礎(chǔ)。

(一)理論分析

央行負(fù)責(zé)制定并執(zhí)行定向降準(zhǔn)政策，由于定向降準(zhǔn)政策的指向性，其政策的制定與目標(biāo)對(duì)象的發(fā)展息息相關(guān)，因此，結(jié)合泰勒規(guī)則(16)Scantee R,Stoica O.Evaluation of the European Central Bank’s Monetary Policy in Terms of Taylor Rule.Accounting and Finance Research, 2013, 2(4),pp.104.(17)Rahman S, Maryam S, Alireza M.Taylor Rule: A Model for the Mechanism of Monetary Policy and Inflation Control in the Framework of the Interest-Free Banking Act.Advances in Mathematical Finance and Applications, 2016, 1(2),pp.29-41.(18)周磊、孫寧華、張舒蕾，等：《貨幣政策不確定性、金融摩擦與經(jīng)濟(jì)緊縮效應(yīng)——基于BGG-DSGE模型的分析》，《經(jīng)濟(jì)問(wèn)題探索》2021年第4期，第145—156頁(yè)。，定向降準(zhǔn)政策的制定規(guī)則可為：

(1)

對(duì)于定向降準(zhǔn)政策微觀層面?zhèn)鲗?dǎo)機(jī)制而言，本文選擇從目標(biāo)企業(yè)出發(fā)，探究定向降準(zhǔn)政策傳導(dǎo)中企業(yè)所受的影響。假設(shè)市場(chǎng)是完全競(jìng)爭(zhēng)且封閉的，生產(chǎn)函數(shù)為：

(2)

其中，變量A、K、L、E依次代表的是目標(biāo)企業(yè)在t時(shí)刻的技術(shù)水平、資本、勞動(dòng)力以及產(chǎn)出，K與L的指數(shù)α、β則依次代表各生產(chǎn)要素的貢獻(xiàn)水平。在保證效率的情況下，設(shè)A為常量，對(duì)式(2)取對(duì)數(shù)之后，得到式(3):

et=Ut+αkt+βIt

(3)

投資與利率呈反比，那么目標(biāo)企業(yè)的投資函數(shù)為:

I0,t=Ip,t-γIt

(4)

貨幣供給量為M，總產(chǎn)出為Y會(huì)影響目標(biāo)企業(yè)財(cái)務(wù)，即假設(shè):

Bt=λY+(φ+η)×M

(5)

其中，λ為Y對(duì)目標(biāo)企業(yè)融資能力的影響，φ是目標(biāo)企業(yè)融資能力的其他影響因素，假設(shè)t時(shí)期的資本主要由t-1時(shí)期的累計(jì)資本和當(dāng)期投資構(gòu)成，即：

Kt=Kt-1+It′，It=I0,t+Bt

(6)

將(2)(3)(4)(5)聯(lián)合，得到：

et=α1+α1×ln[Kt-1,1+I0,t,1-γ1it+λ1×Yt+(η1+φ1)Mt]+β1It1

(7)

可以看到，目標(biāo)企業(yè)的產(chǎn)出et不僅受到宏觀經(jīng)濟(jì)GDP(Yt)的影響，也受到定向降準(zhǔn)政策M(jìn)t的影響。進(jìn)一步，我們?cè)O(shè)目標(biāo)行業(yè)產(chǎn)出為EI，那么EI就是目標(biāo)行業(yè)里各目標(biāo)企業(yè)產(chǎn)出的加總，即:

EI=Et1+Et2+…+Etn

(8)

結(jié)合(7)(8)，得到行業(yè)受定向降準(zhǔn)政策的影響：

EI=exp{α1+α1×ln[Kt-1,1+I0,t,1-γ1it+λ1×Yt(η1+φ1)Mt]β1It1}+…

+exp{αn+αn×ln[Kt-1,n+I0,t,n-γnit+λn×Yt(ηn+φn)Mt]βnItn+…}

(9)

由此，得到目標(biāo)行業(yè)總產(chǎn)出的模型，其總產(chǎn)出依舊受到宏觀經(jīng)濟(jì)以及定向降準(zhǔn)政策的影響。

(二)定向降準(zhǔn)政策現(xiàn)實(shí)傳導(dǎo)效果

從表1可看出中國(guó)定向降準(zhǔn)政策的目標(biāo)對(duì)象是農(nóng)業(yè)和小微企業(yè)，但定向降準(zhǔn)帶來(lái)的流動(dòng)性是否能準(zhǔn)確流入目標(biāo)對(duì)象？政策實(shí)施者又持有怎樣落實(shí)態(tài)度？就目標(biāo)對(duì)象而言：不可否認(rèn)，在政策制定者和監(jiān)督者作用下，部分流動(dòng)性會(huì)定向流入目標(biāo)對(duì)象，但由于金融機(jī)構(gòu)仍然有權(quán)自主選擇信貸對(duì)象，認(rèn)為農(nóng)業(yè)和小微企業(yè)自身的風(fēng)險(xiǎn)性較大、對(duì)其貸款難以監(jiān)控、無(wú)法清晰判斷能否按時(shí)還款時(shí)，以及農(nóng)業(yè)和小微企業(yè)對(duì)政策抱有懷疑態(tài)度、對(duì)政策的限定和流程的復(fù)雜不夠了解、自身的局限性、承擔(dān)不了后期還款風(fēng)險(xiǎn)等，都會(huì)對(duì)政策的實(shí)施造成一定的阻礙，這就導(dǎo)致定向降準(zhǔn)政策釋放的流動(dòng)性未必會(huì)精確流入目標(biāo)企業(yè)、行業(yè)的結(jié)果，同時(shí)由于派生存款的作用，流入市場(chǎng)的資金就會(huì)進(jìn)一步增加，因此定向貨幣政策就有可能對(duì)非目標(biāo)企業(yè)和行業(yè)產(chǎn)生溢出作用，即定向降準(zhǔn)傳導(dǎo)過(guò)程會(huì)產(chǎn)生對(duì)目標(biāo)對(duì)象定向流入和非目標(biāo)對(duì)象溢出影響兩種作用結(jié)果，如圖3所示。不僅如此，現(xiàn)實(shí)生活中，往往是通過(guò)發(fā)布多輪定向降準(zhǔn)政策去縮小偏差，從而達(dá)到政策預(yù)期目標(biāo)，但不可否認(rèn)，多輪政策的疊加作用也可能擴(kuò)大對(duì)目標(biāo)對(duì)象的偏差，從而增強(qiáng)對(duì)非目標(biāo)對(duì)象的溢出作用，由此可看出，研究定向貨幣政策有效性以及多輪政策的疊加作用具有重要意義。

圖3 定向降準(zhǔn)政策現(xiàn)實(shí)傳導(dǎo)效果

(三)指標(biāo)數(shù)據(jù)的選擇與說(shuō)明

1.DID模型變量的選取。被解釋變量：本次實(shí)證模型是研究政策實(shí)施前后農(nóng)業(yè)貸款增長(zhǎng)、小微企業(yè)貸款增長(zhǎng)的變化，因此采用農(nóng)業(yè)貸款同比增長(zhǎng)、小微企業(yè)貸款(20)龍安芳、安淑新：《貨幣政策變化與小微型企業(yè)貸款需求關(guān)系研究——基于VAR模型的實(shí)證分析》，《宏觀經(jīng)濟(jì)研究》2021年第2期，第60—67，98頁(yè)。同比增長(zhǎng)。解釋變量：本次實(shí)證模型的解釋變量是雙重差分的估計(jì)變量，用個(gè)體虛擬變量treat和時(shí)間虛擬變量post的乘積treat×post表示，在政策實(shí)施前賦值為0，政策實(shí)施后賦值為1，農(nóng)業(yè)為2014年4月政策實(shí)施，小微企業(yè)為2014年6月政策實(shí)施，并考慮到政策的時(shí)滯性，因此農(nóng)業(yè)在2014年第二季度及以前賦值為0，第二季度以后為1，小微企業(yè)在2014年第三季度及以前賦值為0，第三季度以后賦值為1。模型中，賦值為0表示控制組，在本實(shí)驗(yàn)中為政策實(shí)施時(shí)間前，行業(yè)包括工業(yè)與服務(wù)業(yè)，企業(yè)類型為中型企業(yè)與大型企業(yè)，賦值為1表示實(shí)驗(yàn)組，在本實(shí)驗(yàn)中為政策實(shí)施時(shí)間后，行業(yè)為農(nóng)業(yè)，企業(yè)類型為小微企業(yè)。

控制變量的選取。本次模型為證明定向降準(zhǔn)政策的有效性，但宏微觀層面的因素也會(huì)對(duì)目標(biāo)變量產(chǎn)生一定影響，因此，為提高實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性，宏觀層面，選擇GDP同比增長(zhǎng)率、M2增長(zhǎng)率作為控制變量；微觀層面，參考錢水土、吳衛(wèi)華等(21)錢水土、吳衛(wèi)華：《定向降準(zhǔn)能否有效緩解小微企業(yè)融資難？——來(lái)自銀行微觀數(shù)據(jù)準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的證據(jù)》，《浙江社會(huì)科學(xué)》2020年第11期，第14—22，155頁(yè)。的做法，選取資產(chǎn)收益率(roa)、總資產(chǎn)規(guī)模(size)、撥備覆蓋率(pcratio)作為控制變量。

2.VAR模型指標(biāo)的選取。在分析定向降準(zhǔn)政策對(duì)非目標(biāo)企業(yè)的影響時(shí)，基于數(shù)據(jù)的可得性和連續(xù)性，不同行業(yè)分別選擇工業(yè)、服務(wù)業(yè)的中長(zhǎng)期貸款余額，產(chǎn)出增加值、價(jià)格指數(shù)，不同規(guī)模企業(yè)分別選擇中、大型企業(yè)貸款需求指數(shù)、PMI、企業(yè)景氣指數(shù)表示，企業(yè)的貸款需求與貸款余額是呈現(xiàn)弱負(fù)相關(guān)關(guān)系，即貸款增加，貸款需求將減少，因此將貸款需求指數(shù)取倒數(shù)，指標(biāo)數(shù)據(jù)具體見(jiàn)表2。

3.描述性統(tǒng)計(jì)。定向降準(zhǔn)政策目標(biāo)對(duì)象和非目標(biāo)對(duì)象的指標(biāo)數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表3。其中(1)至(5)為分行業(yè)指標(biāo)，即農(nóng)業(yè)、工業(yè)，服務(wù)業(yè)。(6)至(10)為分企業(yè)規(guī)模指標(biāo)，即小、中、大型指標(biāo)。數(shù)據(jù)來(lái)源于wind金融終端系統(tǒng)，季度數(shù)據(jù)。就行業(yè)而言：農(nóng)業(yè)較工業(yè)、服務(wù)業(yè)的發(fā)展還是有所落后，在貸款規(guī)模和產(chǎn)出上都有所差距；就企業(yè)規(guī)模而言：相較于大中型企業(yè)，小微企業(yè)2010至2018年貸款平均值是大于中、大型企業(yè)的，成長(zhǎng)性較強(qiáng)。

表2 主要指標(biāo)選取

表3 各變量描述性統(tǒng)計(jì)

三 實(shí)證結(jié)果與分析

(一)基于DID模型的實(shí)證結(jié)果與分析

1.基本估計(jì)結(jié)果與分析。單輪政策作用下雙重差分法估計(jì)結(jié)果具體見(jiàn)表4的(1)(2)，其中(1)為行業(yè)分類，(2)為企業(yè)規(guī)模分類。

首先，從行業(yè)類別看，交互變量和個(gè)體變量具有顯著性，其中，交互變量為負(fù)，個(gè)體變量為正，時(shí)間變量為負(fù)但不具備顯著性，結(jié)果說(shuō)明：定向降準(zhǔn)的實(shí)施并沒(méi)有使農(nóng)業(yè)貸款規(guī)模的同比增長(zhǎng)達(dá)到要求，反而在一定程度上貸款增速有所降低，即定向降準(zhǔn)政策并沒(méi)有達(dá)到預(yù)期效果；其次，從企業(yè)規(guī)?？矗挥薪换プ兞烤哂酗@著性，其中，交互變量和時(shí)間變量都為負(fù)，只有個(gè)體變量為正，但時(shí)間變量和個(gè)體變量都不具備顯著性，結(jié)果說(shuō)明：時(shí)間變化和個(gè)體差異并未導(dǎo)致企業(yè)貸款增速的變化，定向降準(zhǔn)的效果并未達(dá)到預(yù)期，對(duì)刺激小微企業(yè)貸款增速的增長(zhǎng)較弱?？傮w而言：定向降準(zhǔn)政策并未起到預(yù)期作用，對(duì)目標(biāo)對(duì)象農(nóng)業(yè)和小微企業(yè)，傳導(dǎo)受阻，即定向降準(zhǔn)的流動(dòng)性并未精確地流入目標(biāo)對(duì)象，可能流入了非目標(biāo)行業(yè)與企業(yè)中。

表4 單輪與多輪政策作用下的基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果

2.平行趨勢(shì)檢驗(yàn)。雙重差分方法有效的前提是平行趨勢(shì)假定，結(jié)合謝朝武等(22)謝朝武、賴菲菲、黃銳:《中外旅游年對(duì)合作國(guó)家旅游經(jīng)濟(jì)的影響——雙重差分模型的實(shí)證檢驗(yàn)》，《華僑大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)》2021年第4期，第46—61頁(yè)。的方法使用下式檢驗(yàn)處理組與對(duì)照組在政策實(shí)施前的平行趨勢(shì)：

(10)

注：橫坐標(biāo)上的值pre_1表示實(shí)施定向降準(zhǔn)政策的前1年; post_1表示實(shí)施定向降準(zhǔn)政策的后1年; current 表示當(dāng)年實(shí)施了定向降準(zhǔn)政策。

3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)。為進(jìn)一步分析是否是定向降準(zhǔn)影響目標(biāo)對(duì)象的貸款增速，而非宏觀經(jīng)濟(jì)等其他因素的影響，在基本估計(jì)基礎(chǔ)上加入相關(guān)控制變量，進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，具體結(jié)果見(jiàn)表5。其中(1)至(3)為不同行業(yè)檢驗(yàn)結(jié)果，(4)至(6)為不同企業(yè)規(guī)模檢驗(yàn)結(jié)果，(1)和(4)是加入宏觀因素，從宏觀層面進(jìn)行考量，(2)和(5)是加入微觀因素，從微觀層面進(jìn)行分析，(3)和(6)是加入宏微觀因素，進(jìn)行綜合分析。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

首先，就行業(yè)而言，宏觀層面上，農(nóng)業(yè)的貸款增速與貨幣量密切相關(guān)，貨幣量的增加會(huì)引起農(nóng)業(yè)貸款的增速的增加；微觀層面上，資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)規(guī)模密切影響農(nóng)業(yè)的貸款增速，資產(chǎn)收益率的降低和總資產(chǎn)規(guī)模的減小都會(huì)引起農(nóng)業(yè)貸款規(guī)模的降低。綜合而言，在控制變量后，數(shù)值未發(fā)生較大改變，只有撥備覆蓋率由不顯著變成了顯著，說(shuō)明在綜合影響下，其提高會(huì)引起農(nóng)業(yè)貸款規(guī)模下降，而雙重差分估計(jì)量仍然為負(fù)，且數(shù)值并未發(fā)生改變，說(shuō)明估計(jì)模型的穩(wěn)健性很強(qiáng)，也表明定向降準(zhǔn)政策對(duì)農(nóng)業(yè)并未達(dá)到預(yù)期效果，具有一定的時(shí)滯性；其次，就不同規(guī)模企業(yè)而言，宏、微觀層面上，與農(nóng)業(yè)類似，都是貨幣供應(yīng)量、資產(chǎn)收益率，總資產(chǎn)規(guī)模對(duì)小微企業(yè)的貸款有較大影響。綜合而言，雙重差分估計(jì)量仍然為負(fù)，其他數(shù)值也并未有較大改變，顯示穩(wěn)健性很強(qiáng)，也進(jìn)一步說(shuō)明定向降準(zhǔn)政策對(duì)小微企業(yè)產(chǎn)生的作用效果不理想。

4.多輪定向降準(zhǔn)政策估計(jì)結(jié)果與分析。為進(jìn)一步分析多輪定向政策對(duì)目標(biāo)對(duì)象的影響是否有進(jìn)一步引導(dǎo)或擴(kuò)大誤差的作用，分別進(jìn)行多輪政策作用下的基準(zhǔn)估計(jì)分析與穩(wěn)健性檢驗(yàn)，若當(dāng)季度出現(xiàn)新的定向降準(zhǔn)政策，則將時(shí)間虛擬變量賦值在前一季度的基礎(chǔ)上加1。估計(jì)結(jié)果如表4的(3)(4)和表6所示。

從表4、表6可以看出，多輪的定向降準(zhǔn)政策對(duì)農(nóng)業(yè)起到了糾正偏差的作用，雖然did仍是負(fù)數(shù)，但數(shù)值變小，對(duì)小微企業(yè)同樣也起到了一定的糾正偏差作用。但總體而言，多輪降準(zhǔn)政策所釋放的流動(dòng)性并未精準(zhǔn)流入目標(biāo)對(duì)象，且對(duì)目標(biāo)對(duì)象的貸款增速還具有時(shí)滯性。

表6 多輪政策作用下的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(二)基于VAR模型的實(shí)證結(jié)果與分析

基于DID模型，我們已經(jīng)得出了定向降準(zhǔn)政策對(duì)目標(biāo)對(duì)象即農(nóng)業(yè)和小微企業(yè)貸款的影響，以及多輪定向降準(zhǔn)政策的疊加作用對(duì)其的影響，但是否降準(zhǔn)政策所釋放的流動(dòng)性流入到了非目標(biāo)對(duì)象，對(duì)非目標(biāo)對(duì)象又起到了怎樣的作用尚未可知，因此，本文選擇建立VAR模型，利用脈沖響應(yīng)分析直觀描述出降準(zhǔn)政策對(duì)非目標(biāo)企業(yè)的影響程度。

1.單位根檢驗(yàn)。VAR模型要求樣本時(shí)間序列是平穩(wěn)的，因此需要對(duì)原數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，對(duì)不平穩(wěn)的序列進(jìn)行差分處理，結(jié)果如表7、表8所示，工業(yè)和服務(wù)業(yè)均為一階差分平穩(wěn)，中、大型企業(yè)貸款需求倒數(shù)為一階差分平穩(wěn)，其他均為水平平穩(wěn)，這表明各變量適合構(gòu)建VAR模型，可保證模型分析的有效性。

2.脈沖響應(yīng)分析。圖5展示了降準(zhǔn)政策發(fā)布對(duì)工業(yè)、服務(wù)業(yè)貸款余額、產(chǎn)出值、價(jià)格指數(shù)的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖，就貸款余額而言，降準(zhǔn)政策對(duì)工業(yè)、服務(wù)業(yè)的貸款余額均具有正向沖擊，對(duì)工業(yè)的沖擊較大，第3期就已達(dá)到峰值，對(duì)服務(wù)業(yè)的沖擊短期會(huì)使得貸款余額增長(zhǎng)，但在第2期達(dá)到峰值后便開(kāi)始下降到負(fù)數(shù)，第4期才有所回升，對(duì)比看定向降準(zhǔn)對(duì)非目標(biāo)行業(yè)的影響，政策的發(fā)布，有利于工業(yè)的發(fā)展，這也與銀行偏好信貸支持工業(yè)發(fā)展息息相關(guān)；就產(chǎn)出而言，降準(zhǔn)政策對(duì)非目標(biāo)行業(yè)的產(chǎn)出值影響較為微弱，震蕩波動(dòng)的幅度較小，就價(jià)格指數(shù)而言，降準(zhǔn)政策發(fā)布對(duì)工業(yè)生產(chǎn)者購(gòu)進(jìn)價(jià)格指數(shù)先是產(chǎn)生負(fù)向影響，之后慢慢回歸為正向影響，對(duì)服務(wù)業(yè)的沖擊較為震蕩，1、2期為負(fù)向影響，3、4期為正向影響，第5期又變?yōu)樨?fù)向影響，可見(jiàn)定向降準(zhǔn)短期內(nèi)會(huì)降低工業(yè)、服務(wù)業(yè)的價(jià)格，但長(zhǎng)期價(jià)格仍舊會(huì)有所上升。

圖6展示了降準(zhǔn)政策發(fā)布對(duì)中、大型企業(yè)貸款需求指數(shù)倒數(shù)、采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)、企業(yè)景氣指數(shù)的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖。就貸款需求指數(shù)的倒數(shù)來(lái)看，降準(zhǔn)政策發(fā)布會(huì)促進(jìn)中型企業(yè)的貸款，對(duì)大型

表7 行業(yè)單位根檢驗(yàn)

表8 企業(yè)單位根檢驗(yàn)

圖5 定向降準(zhǔn)對(duì)非目標(biāo)行業(yè)沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)

圖6 定向降準(zhǔn)對(duì)非目標(biāo)企業(yè)沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)

企業(yè)也起到微弱的負(fù)向作用；就PMI而言，降準(zhǔn)政策對(duì)中型企業(yè)的PMI沖擊較為劇烈，波動(dòng)性較大，第3期達(dá)到峰值，對(duì)大型企業(yè)的PMI構(gòu)成負(fù)向影響，同樣在第3期達(dá)到負(fù)值的最大值；就企業(yè)景氣指數(shù)來(lái)看，短期內(nèi)會(huì)降低中型企業(yè)的發(fā)展，負(fù)向影響較為劇烈，在第2期負(fù)的影響達(dá)到最大，之后有所回升，對(duì)大型企業(yè)會(huì)先是正向影響，到第3期變成微弱的負(fù)向影響。

3.多輪降準(zhǔn)政策作用下脈沖響應(yīng)分析。圖7為多輪定向降準(zhǔn)對(duì)工業(yè)、服務(wù)業(yè)貸款余額、產(chǎn)出值、價(jià)格指數(shù)的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖。多輪降準(zhǔn)政策的實(shí)施短期內(nèi)會(huì)降低工業(yè)和服務(wù)業(yè)的貸款規(guī)模，第3期對(duì)工業(yè)的貸款就會(huì)產(chǎn)生正向影響，對(duì)服務(wù)業(yè)的沖擊較為微弱，影響不強(qiáng)；就產(chǎn)出而言，多輪降準(zhǔn)政策實(shí)施對(duì)工業(yè)的產(chǎn)出會(huì)產(chǎn)生負(fù)向作用，對(duì)服務(wù)業(yè)產(chǎn)生正向作用，且影響較為劇烈，第4期達(dá)到峰值，考慮到服務(wù)業(yè)一般是輕資產(chǎn)行業(yè)，存量的固定資產(chǎn)規(guī)模小于工業(yè)，因此定向降準(zhǔn)溢出作用會(huì)對(duì)服務(wù)業(yè)的產(chǎn)出有較大影響；就價(jià)格指數(shù)看，多輪定向降準(zhǔn)的實(shí)施會(huì)降低工業(yè)生產(chǎn)者購(gòu)進(jìn)價(jià)格指數(shù)，降低工業(yè)生產(chǎn)成本，負(fù)向影響在第3期達(dá)到峰值，對(duì)服務(wù)業(yè)產(chǎn)生一定的正向影響，居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)隨著多輪降準(zhǔn)政策實(shí)施會(huì)有所提高。

圖7 多輪定向降準(zhǔn)對(duì)非目標(biāo)行業(yè)沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)

圖8 多輪定向降準(zhǔn)對(duì)非目標(biāo)企業(yè)沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)

圖8為多輪定向降準(zhǔn)對(duì)中、大型企業(yè)貸款需求指數(shù)倒數(shù)、采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)、企業(yè)景氣指數(shù)的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖。就貸款需求指數(shù)的倒數(shù)來(lái)看，降準(zhǔn)政策發(fā)布短期內(nèi)會(huì)促進(jìn)中、大型企業(yè)的貸款，但第3期都變成了負(fù)向作用，長(zhǎng)期看，對(duì)大型企業(yè)的貸款還是具有負(fù)向影響的，因?yàn)榇笮推髽I(yè)相較而言有更多的抵押品，更易獲得銀行信貸支持，但當(dāng)定向降準(zhǔn)政策發(fā)布實(shí)施后，銀行的信貸支持會(huì)有考慮性從大型企業(yè)轉(zhuǎn)向中小企業(yè)；就PMI而言，降準(zhǔn)政策對(duì)中型企業(yè)的PMI具有加大的正向影響，第4期達(dá)到峰值，對(duì)大型企業(yè)的PMI先是正向影響，到第3期就構(gòu)成負(fù)向影響；就企業(yè)景氣指數(shù)來(lái)看，多輪降準(zhǔn)政策實(shí)施不利于中型企業(yè)的發(fā)展，且影響較為劇烈，在第2期負(fù)的影響達(dá)到最大，之后有所回升，對(duì)大型企業(yè)具有一定的正向作用，中小企業(yè)的發(fā)展前景極大地受經(jīng)濟(jì)走勢(shì)、政策支持的影響，而大型企業(yè)由于自身的發(fā)展實(shí)力和穩(wěn)定性較強(qiáng)，可以快速應(yīng)對(duì)各種影響因素，轉(zhuǎn)危為安。

四 結(jié)論及建議

本文以泰勒規(guī)則與定向降準(zhǔn)政策傳導(dǎo)機(jī)制為基礎(chǔ)，利用雙重差分法與VAR模型，分析定向降準(zhǔn)對(duì)目標(biāo)對(duì)象的有效性和非目標(biāo)企業(yè)的溢出作用，并探討多輪定向降準(zhǔn)政策發(fā)布對(duì)目標(biāo)對(duì)象和非目標(biāo)對(duì)象的疊加作用。

第一，就政策有效性而言，定向降準(zhǔn)政策具有一定的時(shí)滯性，企業(yè)貸款意愿不足，傳導(dǎo)機(jī)制受阻，加入控制變量后，結(jié)果并未發(fā)生較大變化，模型穩(wěn)健性較強(qiáng)；

第二，就政策溢出效應(yīng)而言：降準(zhǔn)政策對(duì)工業(yè)、服務(wù)業(yè)的貸款余額均具有正向沖擊，對(duì)工業(yè)的沖擊較大，對(duì)產(chǎn)出值影響較為微弱，震蕩波動(dòng)的幅度較小，短期內(nèi)會(huì)降低工業(yè)、服務(wù)業(yè)的價(jià)格，但長(zhǎng)期價(jià)格仍舊會(huì)有所上升，會(huì)促進(jìn)中型企業(yè)的貸款，但對(duì)其的PMI沖擊較為劇烈，波動(dòng)性較大，短期內(nèi)企業(yè)景氣指數(shù)也有所下降，對(duì)大型企業(yè)也有微弱的負(fù)向作用；

第三，基于上述的基準(zhǔn)估計(jì)與穩(wěn)健性檢驗(yàn)，本文重新定義時(shí)間虛擬變量，進(jìn)一步分析多輪定向政策累加效應(yīng)對(duì)目標(biāo)對(duì)象與非目標(biāo)對(duì)象的影響作用，研究發(fā)現(xiàn)：多輪的定向降準(zhǔn)政策對(duì)農(nóng)業(yè)、小微企業(yè)起到了糾正偏差的作用，長(zhǎng)期看，對(duì)非目標(biāo)行業(yè)貸款會(huì)產(chǎn)生正向影響，會(huì)降低工業(yè)生產(chǎn)者購(gòu)進(jìn)價(jià)格指數(shù)，降低工業(yè)生產(chǎn)成本，居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)隨著多輪降準(zhǔn)政策實(shí)施也會(huì)有所提高。降準(zhǔn)政策發(fā)布短期內(nèi)會(huì)促進(jìn)中、大型企業(yè)的貸款，長(zhǎng)期看，對(duì)大型企業(yè)的貸款還是具有負(fù)向影響的，對(duì)中型企業(yè)的PMI具有加大的正向影響，對(duì)大型企業(yè)的PMI先是正向影響，到第3期就構(gòu)成負(fù)向影響，企業(yè)景氣指數(shù)顯示多輪降準(zhǔn)政策實(shí)施不利于中型企業(yè)的發(fā)展，但對(duì)大型企業(yè)具有一定的正向作用。

根據(jù)上述實(shí)證研究結(jié)論，提出如下政策建議(23)孔丹鳳、陳志成：《結(jié)構(gòu)性貨幣政策緩解民營(yíng)、小微企業(yè)融資約束分析——以定向中期借貸便利為例》，《中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》2021年第2期，第89—101頁(yè)。(24)何劍、祝林、鄭智勇：《結(jié)構(gòu)性貨幣政策與金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)——基于TVP-VAR模型的實(shí)證研究》，《金融發(fā)展研究》2020年第9期，第3—12頁(yè)。(25)費(fèi)兆奇、楊曉龍：《2020年貨幣政策的著力點(diǎn)分析》,《中國(guó)金融》2020年第5期，第49—51頁(yè)。：

第一，加大結(jié)構(gòu)性貨幣政策實(shí)施力度，著重疏通金融機(jī)構(gòu)至實(shí)體經(jīng)濟(jì)的定向貨幣傳導(dǎo)機(jī)制，積極結(jié)合其他宏觀政策，充分發(fā)揮定向貨幣政策的作用，進(jìn)一步提高貨幣政策有效性；

第二，立足信貸市場(chǎng)現(xiàn)狀，深入了解目標(biāo)對(duì)象貸款需求，優(yōu)化流動(dòng)性結(jié)構(gòu)，進(jìn)一步提高定向降準(zhǔn)政策制定的合理性與科學(xué)性，找準(zhǔn)有效性和溢出效應(yīng)的平衡點(diǎn)，實(shí)施低成本高效用的定向降準(zhǔn)政策；

第三，建立配套監(jiān)管體系，如設(shè)立相關(guān)部門，追蹤資金流向，確保資金精準(zhǔn)流入目標(biāo)對(duì)象，防止定向降準(zhǔn)釋放的流動(dòng)性流入產(chǎn)能過(guò)剩企業(yè)，嚴(yán)格制定考核標(biāo)準(zhǔn)，動(dòng)態(tài)評(píng)估金融機(jī)構(gòu)的合理性，對(duì)符合標(biāo)準(zhǔn)的給予大力支持，增強(qiáng)其建立促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展長(zhǎng)效機(jī)制的動(dòng)力。