貨幣政策效應(yīng)的行業(yè)非對(duì)稱性
——基于貨幣政策周期和我國八大產(chǎn)業(yè)的再檢驗(yàn)

宋繼紅，劉松濤

（1.重慶市大渡口融興村鎮(zhèn)銀行，重慶400030；2.中國人民銀行重慶營業(yè)管理部，重慶401147）

貨幣政策效應(yīng)的行業(yè)非對(duì)稱性
——基于貨幣政策周期和我國八大產(chǎn)業(yè)的再檢驗(yàn)

宋繼紅1，劉松濤2

（1.重慶市大渡口融興村鎮(zhèn)銀行，重慶400030；2.中國人民銀行重慶營業(yè)管理部，重慶401147）

對(duì)于貨幣供應(yīng)量沖擊的累計(jì)響應(yīng)，制造業(yè)為正且最大，然后依次是農(nóng)林牧漁業(yè)、建筑業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)，住宿餐飲業(yè)最小，金融業(yè)為負(fù)。對(duì)于實(shí)際利率沖擊的累計(jì)響應(yīng)，交通運(yùn)輸業(yè)為正且最大，然后依次是制造業(yè)、建筑業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)，金融業(yè)最小，批發(fā)零售業(yè)為負(fù)且最大，住宿餐飲業(yè)次之；對(duì)于有效匯率沖擊的累計(jì)響應(yīng)，制造業(yè)為負(fù)且最大，然后依次是交通運(yùn)輸業(yè)、住宿餐飲業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)，建筑業(yè)最小，金融業(yè)為正且最大，房地產(chǎn)業(yè)次之。

貨幣政策；傳導(dǎo)效應(yīng)；行業(yè)；非對(duì)稱性

一、問題的提出

以1997年東南亞金融危機(jī)為分水嶺，我國的貨幣政策操作經(jīng)歷了“穩(wěn)健（1997—2007.5）→從緊（2007.6—2008.6）→寬松（2008.7—2010）→穩(wěn)健（2011—）”周期性變化，積累了“防過熱、促增長”和“反通脹、反通縮”正反兩方面的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，中央銀行在貨幣政策上成功實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型并漸進(jìn)走向成熟，金融宏觀調(diào)控能力不斷提高，貨幣政策已經(jīng)成為我國宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控的重要手段，在國民經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮著越來越重要的作用。當(dāng)前，我國貨幣政策繼續(xù)延續(xù)“穩(wěn)健”基調(diào)，更加注重調(diào)控的針對(duì)性、靈活性和前瞻性，更加突出預(yù)調(diào)微調(diào)，更加強(qiáng)調(diào)對(duì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整、轉(zhuǎn)型升級(jí)和穩(wěn)定增長的支持力度。因此，研究我國貨幣政策效應(yīng)的行業(yè)非對(duì)稱性，分析不同行業(yè)對(duì)貨幣政策沖擊的反應(yīng)力度、方向和節(jié)奏，檢驗(yàn)不同行業(yè)經(jīng)濟(jì)增長是否符合貨幣政策調(diào)控的預(yù)期目標(biāo)，對(duì)于提高中央銀行宏觀調(diào)控的針對(duì)性、靈活性和前瞻性，支持經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整、轉(zhuǎn)型升級(jí)和穩(wěn)定增長，具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

早期的貨幣政策理論注重從總量角度研究貨幣政策對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響，認(rèn)為貨幣政策效應(yīng)是對(duì)稱的。隨著貨幣政策研究和實(shí)踐的不斷深入，世界各國的經(jīng)濟(jì)學(xué)家發(fā)現(xiàn)貨幣政策在實(shí)施和傳導(dǎo)過程中存在多重的非對(duì)稱性，主要體現(xiàn)在貨幣政策作用力度的非對(duì)稱性（Friedman和Schwartz,1963[1]；Mankiw和Romer,1991[2]；Morgan,1993[3]；Kandil,1995[4]；Senda, 2001[5]；黃先開和鄧述慧，2000[6]；劉斌，2001[7]；馮春平，2002[8]；劉金全，2002；陳德偉等，2003；胡海鷗和虞偉榮，2003），貨幣政策效應(yīng)的區(qū)域非對(duì)稱性（Taylor,1995;Dornbusch、Favero和Giavazzi,1998;Carlino和Defina,1999;Owyang和Wall,2006;Henry、Rob和Todd,2008;Georgopoulos,2009;Ulrike,2012；焦瑾璞等，2006；于則，2006；張晶，2006；李敬等，2007；陳仁渠和閆紅波，2008；郭評(píng)生和吳偉軍，2009；李寶仁等，2011）和貨幣政策效應(yīng)的行業(yè)非對(duì)稱性。對(duì)于貨幣政策效應(yīng)的行業(yè)非對(duì)稱性的研究起始于Bernanke和Gertler（1989），他們運(yùn)用VAR模型分析了貨幣政策對(duì)最終支出結(jié)構(gòu)及其相應(yīng)產(chǎn)業(yè)具有不同的影響。此后大量文獻(xiàn)更加詳細(xì)地研究了貨幣政策效應(yīng)的這種行業(yè)非對(duì)稱性。Ganlty和Salmon（1997）對(duì)美國9個(gè)行業(yè)的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，建筑業(yè)對(duì)貨幣政策沖擊作出的反應(yīng)最大，其后依次是制造業(yè)、服務(wù)業(yè)和農(nóng)業(yè)。Hayo和Uhlenbrock（1999）對(duì)德國制造業(yè)部門28個(gè)次級(jí)行業(yè)的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，重工業(yè)對(duì)利率的沖擊反應(yīng)程度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于服裝和食品工業(yè)。Dedola和Lippi（2005）對(duì)德、意、法、英和美國的21個(gè)制造業(yè)部門的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，不同行業(yè)對(duì)貨幣政策的反應(yīng)程度存在顯著差異，汽車制造業(yè)對(duì)利率沖擊反應(yīng)程度最大，而食品制造業(yè)的反應(yīng)程度最小。Fares和Srour（2001）對(duì)加拿大各行業(yè)部門的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，緊縮性貨幣政策對(duì)生產(chǎn)耐用品的行業(yè)的影響要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于生產(chǎn)半耐用品行業(yè)，對(duì)生產(chǎn)非耐用品的行業(yè)沒有影響；緊縮性貨幣政策會(huì)使建筑業(yè)首先進(jìn)入經(jīng)濟(jì)周期的谷底，雖然制造業(yè)受到的影響時(shí)間是漸進(jìn)的，但它受的影響是建筑行業(yè)的兩倍，服務(wù)業(yè)的反應(yīng)也是顯著的，但滯后于制造業(yè)。Raddatz和Rigobon（2003）對(duì)美國不同的行業(yè)的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，意在穩(wěn)定產(chǎn)出和價(jià)格的貨幣政策對(duì)不同行業(yè)存在非對(duì)稱性的影響，利率敏感度較高的行業(yè)部門經(jīng)歷更大的周期性波動(dòng)。Peersman和Smets（2005）研究發(fā)現(xiàn)，貨幣政策效應(yīng)在不同產(chǎn)業(yè)中存在異質(zhì)性，貨幣政策沖擊對(duì)生產(chǎn)耐用品產(chǎn)業(yè)的影響是對(duì)生產(chǎn)非耐用商品產(chǎn)業(yè)影響的3倍，短期債務(wù)比例較高、抵押比率較低、財(cái)務(wù)杠桿較高和由更多小公司組成的產(chǎn)業(yè)會(huì)對(duì)貨幣政策變動(dòng)更加敏感。國內(nèi)對(duì)貨幣政策效應(yīng)行業(yè)非對(duì)稱性的研究較少。王劍和劉玄（2005）研究發(fā)現(xiàn)，貨幣政策沖擊對(duì)中國各行業(yè)存在非對(duì)稱性影響，行業(yè)間的投入產(chǎn)出聯(lián)系形成了貨幣政策傳導(dǎo)的隱形渠道，建筑、電力、機(jī)械等行業(yè)成為其中主要環(huán)節(jié)。戴金平和金永軍（2006）實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)對(duì)利率政策的沖擊反應(yīng)明顯，住宿和餐飲業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)對(duì)利率政策的沖擊反應(yīng)較小。徐濤（2007）實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，中國的貨幣政策效應(yīng)存在行業(yè)非對(duì)稱性，行業(yè)的產(chǎn)品特征和財(cái)務(wù)狀況是形成貨幣政策行業(yè)非對(duì)稱性影響的主要原因。閆紅波和王國林（2008）實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，統(tǒng)一的貨幣政策對(duì)不同產(chǎn)業(yè)存在非對(duì)稱性影響，這種非對(duì)稱性可以由行業(yè)的資本密集度和對(duì)外依存度解釋。何靜和李村璞（2009）實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，貨幣供應(yīng)量和利率對(duì)不同產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的影響不同，利率對(duì)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的影響更大，不同行業(yè)中企業(yè)金融結(jié)構(gòu)的差異是貨幣政策傳導(dǎo)過程中非對(duì)稱性形成的主要原因。曹永琴（2011）實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，貨幣政策在行業(yè)間的傳導(dǎo)效應(yīng)存在顯著差異，行業(yè)運(yùn)營資本比重、信貸依賴程度、財(cái)務(wù)杠桿水平和勞動(dòng)密集度越高以及行業(yè)內(nèi)企業(yè)平均規(guī)模越小，受貨幣政策沖擊的影響越大。

在現(xiàn)實(shí)的宏觀經(jīng)濟(jì)中，大多數(shù)時(shí)間序列是非平穩(wěn)的，經(jīng)典回歸模型是建立在平穩(wěn)數(shù)據(jù)變量的基礎(chǔ)之上的，對(duì)于非平穩(wěn)變量，不能使用經(jīng)典回歸模型，否則會(huì)出現(xiàn)虛假回歸等諸多問題，通常采用差分方法消除序列中含有的非平穩(wěn)趨勢(shì)，使得序列平穩(wěn)化后建立模型，但是變換后的序列限制了所討論經(jīng)濟(jì)問題的范圍，并且有時(shí)變換后的序列由于不具有直接的經(jīng)濟(jì)意義，使得化為平穩(wěn)序列后所建立的時(shí)間序列模型不便于解釋。本文的創(chuàng)新之處在于，在檢驗(yàn)和估計(jì)各行業(yè)與貨幣政策之間協(xié)整關(guān)系的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步引入誤差修正模型，從而克服了單純差分VAR模型的不足，不僅消除了變量可能存在的趨勢(shì)因素和多重共線性問題，而且誤差修正項(xiàng)的引入同時(shí)保證了變量水平值的信息沒有被忽視，可以更好地解釋各變量短期非均衡誤差在長期穩(wěn)定均衡關(guān)系約束下的動(dòng)態(tài)過程，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析并探討貨幣政策效應(yīng)行業(yè)非對(duì)稱性及其產(chǎn)生的主要原因，因而減少了模型設(shè)定造成的偏差，更加客觀和有效。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）變量選擇與數(shù)據(jù)來源

（1）貨幣政策變量的選擇。在理論和實(shí)務(wù)中，貨幣政策中介目標(biāo)經(jīng)常被作為觀測(cè)貨幣政策環(huán)境變化的重要信號(hào)。貨幣政策中介目標(biāo)可分為數(shù)量型指標(biāo)和價(jià)格型指標(biāo)兩大類。數(shù)量型指標(biāo)包括貨幣供應(yīng)量、基礎(chǔ)貨幣、信貸規(guī)模等，價(jià)格型指標(biāo)包括利率、匯率等。考慮到我國從1996年開始就將貨幣供應(yīng)量作為貨幣政策中介目標(biāo)，代表了過去的貨幣政策操作實(shí)踐，且近年來我國利率和匯率形成機(jī)制改革不斷深入，利率和匯率的市場(chǎng)化程度不斷提高，代表著未來的貨幣政策轉(zhuǎn)型方向，因此本文選擇貨幣供應(yīng)量（M2）、實(shí)際利率（INTE）、有效匯率（EXCH）作為貨幣政策的代理變量（如圖1所示），其中實(shí)際利率由一年期貸款基準(zhǔn)利率剔除通貨膨脹率后取得。為消減可能存在的異方差，對(duì)貨幣供應(yīng)量（M2）取對(duì)數(shù)，記為LNM2。

（2）行業(yè)產(chǎn)出變量的選擇。鑒于增加值是以貨幣形式度量的經(jīng)濟(jì)單位生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)的最終成果，本文選擇行業(yè)增加值作為行業(yè)產(chǎn)出的代理變量，并用季度GDP平減指數(shù)轉(zhuǎn)換為以1996年第1季度為基期的可比價(jià)。為比較貨幣政策效應(yīng)的行業(yè)非對(duì)稱性，本文選擇了國民經(jīng)濟(jì)總量和農(nóng)林牧漁業(yè)、制造業(yè)、建筑業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、住宿餐飲業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、金融業(yè)等8個(gè)行業(yè)，其增加值分別記為GDP0-GDP8。由于國內(nèi)生產(chǎn)總值和行業(yè)增加值均存在明顯的季節(jié)性特征，采用X-12方法對(duì)季度數(shù)據(jù)進(jìn)行季節(jié)調(diào)整，以褪去季節(jié)趨勢(shì)；然后取對(duì)數(shù)，以消減可能存在的異方差。經(jīng)過處理后，分別記為LNGDP0-LNGDP8。

（3）數(shù)據(jù)來源說明。1978年后的相當(dāng)長一段時(shí)間里，中國貨幣政策操作一直處于經(jīng)驗(yàn)探索階段，直至1995年3月以法律形式確立了中國人民銀行作為中央銀行的地位，一系列貨幣政策才逐步出臺(tái)。在數(shù)據(jù)頻率上，相對(duì)高頻的季度數(shù)據(jù)有助于擴(kuò)大樣本容量，進(jìn)而提高模型估計(jì)的自由度和沖擊刻畫的精確度。鑒此，本文研究的樣本區(qū)間為1996年1季度至2013年2季度。其中，貨幣供應(yīng)量（M2）、實(shí)際利率（INTE）來源于中國人民銀行網(wǎng)站，有效匯率（EXCH）、國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP0）和8個(gè)行業(yè)增加值（GDP1-GDP8）來源于WIND資訊數(shù)據(jù)庫。

圖1 各變量時(shí)間序列圖

（二）模型選擇與檢驗(yàn)方法

第一步，對(duì)各變量序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。單位根檢驗(yàn)是針對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)序列、貨幣金融數(shù)據(jù)序列中是否具有平穩(wěn)性而提出的一種檢驗(yàn)方法。單位根檢驗(yàn)方法有很多種，包括DF檢驗(yàn)（Dickey和Fuller，1976）、ADF檢驗(yàn)（Dickey和Fuller，1979）、PP檢驗(yàn)（Phillips和Perron，1988）、KPSS檢驗(yàn)（Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin，1992）、ERS檢驗(yàn)（Elliot-Rothenberg-Stock，1996）、NP檢驗(yàn)（Ng和Perron，2001）等，其中最為常見的是ADF檢驗(yàn)，本文也采用這種檢驗(yàn)方法。

第二步，運(yùn)用協(xié)整模型對(duì)各產(chǎn)業(yè)增加值與貨幣政策變量進(jìn)行長期穩(wěn)定均衡關(guān)系估計(jì)和檢驗(yàn)。Engle和Granger（1987）提出了協(xié)整理論，即非平穩(wěn)序列的線性組合有可能是平穩(wěn)序列，這種平穩(wěn)的線性組合被稱為協(xié)整方程，且可解釋為變量之間的長期穩(wěn)定均衡關(guān)系。對(duì)于這種協(xié)整關(guān)系，常用的檢驗(yàn)方法有EG檢驗(yàn)（Engle和Granger，1987）、JJ檢驗(yàn)（Johansen和Juselius，1990）等，前者適用于兩變量協(xié)整檢驗(yàn)，后者適用于多變量協(xié)整檢驗(yàn)。為檢驗(yàn)各產(chǎn)業(yè)增加值與貨幣政策變量之間的長期穩(wěn)定均衡關(guān)系，本文依次建立9個(gè)協(xié)整模型：

其中，i=0~9，(1,-ai,1,-ai,2,-ai,3)為協(xié)整向量，記為B。

第三步，運(yùn)用誤差修正模型對(duì)各產(chǎn)業(yè)增加值與貨幣政策變量進(jìn)行短期動(dòng)態(tài)調(diào)整關(guān)系估計(jì)和檢驗(yàn)。本文依次建立9個(gè)誤差修正模型：

其中，Yi,t=(LNGDPi,LNM2,INTE,EXCH)，i=0~9。為檢驗(yàn)各產(chǎn)業(yè)增加值與貨幣政策變量之間的短期動(dòng)態(tài)調(diào)整關(guān)系，提取各產(chǎn)業(yè)增加值的誤差修正方程：

第四步，脈沖響應(yīng)方程的估計(jì)與分析。脈沖響應(yīng)函數(shù)是用于衡量隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對(duì)內(nèi)生變量當(dāng)前和未來取值的影響。本文依次建立9個(gè)脈沖響應(yīng)模型：

本文的估計(jì)和檢驗(yàn)過程通過計(jì)量軟件EVIEWS7.0實(shí)現(xiàn)。

三、實(shí)證分析

（一）單位根檢驗(yàn)

首先，對(duì)各變量數(shù)據(jù)序列進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)類型包括含常數(shù)項(xiàng)、常數(shù)項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng)、無常數(shù)項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng)，滯后項(xiàng)按照AIC準(zhǔn)則自動(dòng)選擇，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

由表1的檢驗(yàn)結(jié)果可知，在1%、5%、10%的顯著性水平下，各變量原始水平序列均不能拒絕存在單位根的原假設(shè)；在1%的顯著性水平下，各變量一階差分序列均可以拒絕存在單位根的原假設(shè)。因此，各變量數(shù)據(jù)序列均服從一階單整過程，都是一階差分平穩(wěn)的。

（二）協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

下面來檢驗(yàn)國內(nèi)生產(chǎn)總值（LNGDP0）、各產(chǎn)業(yè)增加值（LNGDP1-LNGDP8）與貨幣政策變量（LNM2、INTE、EXCH）之間是否存在協(xié)整關(guān)系。檢驗(yàn)方法為JJ檢驗(yàn)，檢驗(yàn)形式包含常數(shù)項(xiàng)，無常數(shù)項(xiàng)，滯后階數(shù)按照AIC準(zhǔn)則自動(dòng)選擇為2階，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

由表1的檢驗(yàn)結(jié)果可知，不論是跡統(tǒng)計(jì)量還是最大特征值統(tǒng)計(jì)量，都表明在5%的顯著性水平下，國內(nèi)經(jīng)濟(jì)總量（LNGDP0）和制造業(yè)（LNGDP2）、建筑業(yè)（LNGDP3）、交通運(yùn)輸業(yè)（LNGDP4）、批發(fā)零售業(yè)（LNGDP5）、住宿餐飲業(yè)（LNGDP6）、房地產(chǎn)業(yè)（LNGDP7）與貨幣政策變量（LNM2、INTE、EXCH）之間存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系，農(nóng)林牧漁業(yè)（LNGDP1）、金融業(yè)（LNGDP8）與貨幣政策變量（LNM2、INTE、EXCH）之間存在兩個(gè)協(xié)整關(guān)系。

表2 協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

下面估計(jì)國內(nèi)生產(chǎn)總值、各產(chǎn)業(yè)增加值與貨幣政策變量之間的協(xié)整方程，估計(jì)結(jié)果如下：

由以上協(xié)整方程可知，各行業(yè)增加值與貨幣政策變量之間具有以下長期穩(wěn)定均衡關(guān)系：（1）從貨幣供應(yīng)量來看，除住宿餐飲業(yè)外，國內(nèi)生產(chǎn)總值和其他7個(gè)行業(yè)在5%顯著性水平上與貨幣供應(yīng)量之間均存在顯著的長期穩(wěn)定均衡關(guān)系，金融業(yè)反應(yīng)最強(qiáng)，然后高于國內(nèi)生產(chǎn)總值反應(yīng)程度的依次是房地產(chǎn)業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)、建筑業(yè)和制造業(yè)，低于國內(nèi)生產(chǎn)總值平均反應(yīng)程度的依次是批發(fā)零售業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)。（2）從實(shí)際利率來看，國內(nèi)生產(chǎn)總值和8個(gè)行業(yè)在5%顯著性水平上與實(shí)際利率之間存在顯著的長期穩(wěn)定均衡關(guān)系，金融業(yè)正向反應(yīng)最強(qiáng)，然后高于國內(nèi)生產(chǎn)總值反應(yīng)程度的依次是交通運(yùn)輸業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、制造業(yè)和農(nóng)林牧漁業(yè)，低于國內(nèi)生產(chǎn)總值平均反應(yīng)程度的依次是建筑業(yè)、批發(fā)零售業(yè)，住宿餐飲業(yè)為負(fù)向反應(yīng)。（3）從有效匯率來看，國內(nèi)生產(chǎn)總值和農(nóng)林牧漁業(yè)、建筑業(yè)、住宿餐飲業(yè)與有效匯率之間不存在顯著的長期穩(wěn)定均衡關(guān)系，制造業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)在5%顯著性水平上和金融業(yè)在10%顯著性水平上與有效匯率之間存在顯著的長期穩(wěn)定均衡關(guān)系，其中金融業(yè)負(fù)向反應(yīng)最強(qiáng)，然后依次是交通運(yùn)輸業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)和制造業(yè)，批發(fā)零售業(yè)為正向反應(yīng)。

（三）誤差修正分析

下面進(jìn)一步估計(jì)國內(nèi)生產(chǎn)總值、各產(chǎn)業(yè)增加值與貨幣政策變量之間的誤差修正方程，考慮到樣本容量T相對(duì)較小，AIC和SIC信息準(zhǔn)則的可靠性較低，且選擇的滯后階數(shù)K通常不宜超過T^(1/4)，同時(shí)為了避免模型設(shè)定差異引起的比較結(jié)論偏誤，對(duì)所有的誤差修正方程取相同的滯后階數(shù)。就本文而言，K=70^(1/4)≈2.89，根據(jù)經(jīng)濟(jì)事實(shí)或者既往研究，我們把所有的誤差修正方程的滯后階數(shù)確定為2。估計(jì)結(jié)果如下所示：

從短期來看，由于以上各誤差修正方程的誤差修正項(xiàng)系數(shù)-1<ρi<0，這表明當(dāng)國內(nèi)生產(chǎn)總值、各產(chǎn)業(yè)增加值對(duì)長期穩(wěn)定均衡關(guān)系的偏離為正時(shí)，誤差修正項(xiàng)為負(fù)，從而使得國內(nèi)生產(chǎn)總值、各產(chǎn)業(yè)增加值減少；當(dāng)對(duì)長期穩(wěn)定均衡關(guān)系的偏離為負(fù)時(shí)，誤差修正項(xiàng)為正，從而使得國內(nèi)生產(chǎn)總值、各產(chǎn)業(yè)增加值增加。這種誤差修正機(jī)制體現(xiàn)了國內(nèi)生產(chǎn)總值、各產(chǎn)業(yè)增加值與貨幣政策變量之間的短期非均衡誤差受到長期穩(wěn)定均衡關(guān)系的控制，從而確保了短期非均衡誤差從長期來看具有平穩(wěn)性。分行業(yè)看，農(nóng)林牧漁業(yè)、制造業(yè)和建筑業(yè)誤差修正系數(shù)的t統(tǒng)計(jì)量大于5%顯著性水平的臨界值，說明存在顯著的誤差修正機(jī)制，且從修正速度來看，建筑業(yè)最快，農(nóng)林牧漁業(yè)次之，制造業(yè)最慢；其他行業(yè)的誤差修正機(jī)制顯著性較低。考慮到誤差修正模型主要用于考察變量之間的短期動(dòng)態(tài)關(guān)系，對(duì)系數(shù)的顯著性要求不高，我們沒有剔除不顯著的貨幣政策變量回歸系數(shù)和重新估計(jì)各誤差修正方程。

（四）脈沖響應(yīng)分析

下面進(jìn)一步估計(jì)和比較國內(nèi)生產(chǎn)總值、各產(chǎn)業(yè)增加值對(duì)貨幣政策變量沖擊的脈沖響應(yīng)，結(jié)果如下：

（1）LNGDP0-LNGDP8對(duì)LNM2的脈沖響應(yīng)分析。如圖2和表3所示，對(duì)于LNM2的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息，建筑業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)、制造業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)直接做出正向響應(yīng)，并依次于第2期、第3期、第4期、第7期達(dá)到正向響應(yīng)峰值；交通運(yùn)輸業(yè)、住宿餐飲業(yè)、批發(fā)零售業(yè)初期做出負(fù)向反應(yīng)，且均于第2期達(dá)到負(fù)向響應(yīng)峰值，隨后逐漸減弱并轉(zhuǎn)為正向響應(yīng)，依次于第4期、第5期、第6期達(dá)到正向響應(yīng)峰值；金融業(yè)則直接做出負(fù)向響應(yīng)，于第5期達(dá)到負(fù)向響應(yīng)峰值。從響應(yīng)的正向峰值來看，農(nóng)林牧漁業(yè)最大，然后依次是制造業(yè)、建筑業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)，住宿餐飲業(yè)最小。從響應(yīng)的負(fù)向峰值來看，金融業(yè)最大，然后依次是住宿餐飲業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)，批發(fā)零售業(yè)最小。從響應(yīng)的累計(jì)效應(yīng)來看，制造業(yè)為正且最大，然后依次是農(nóng)林牧漁業(yè)、建筑業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)，住宿餐飲業(yè)最小，金融業(yè)為負(fù)。這種非對(duì)稱性與行業(yè)的資本密集度、投資活躍度、財(cái)務(wù)杠桿率、利潤模式、產(chǎn)業(yè)政策等因素密切相關(guān)，如農(nóng)林牧漁業(yè)通常由大量小規(guī)模經(jīng)營主體構(gòu)成，小企業(yè)從金融機(jī)構(gòu)獲得資金的能力較弱，對(duì)貨幣供應(yīng)量沖擊的反應(yīng)更加強(qiáng)烈。制造業(yè)和建筑業(yè)通常具有較高的資本密集度和流動(dòng)資金及固定資產(chǎn)投資需求，貨幣供應(yīng)量沖擊直接關(guān)系到行業(yè)投資的資金籌集難易程度，加之生產(chǎn)經(jīng)營對(duì)資本的依賴性較高，從而使得行業(yè)對(duì)貨幣供應(yīng)量沖擊的反應(yīng)相對(duì)敏感。房地產(chǎn)業(yè)長期受到宏觀政策的調(diào)控和抑制，貨幣供應(yīng)量寬松或緊張難以充分得到傳導(dǎo)和體現(xiàn)，從而對(duì)貨幣供應(yīng)量沖擊的反應(yīng)不是十分顯著。住宿餐飲業(yè)可能是由于經(jīng)營收入的現(xiàn)金比率較高，流動(dòng)資金和固定資產(chǎn)投資需求較低，從而對(duì)貨幣供應(yīng)量沖擊的反應(yīng)相對(duì)溫和。金融業(yè)則可能是由于貨幣供應(yīng)量沖擊產(chǎn)生的貸款規(guī)模增長效應(yīng)小于利率下降效應(yīng)，從而對(duì)行業(yè)增加值最終產(chǎn)生負(fù)向影響。

圖2 LNGDP0-LNGDP8對(duì)LNM2的脈沖響應(yīng)過程

表3 LNGDP0-LNGDP8對(duì)LNM2的脈沖響應(yīng)特征

（2）LNGDP0-LNGDP8對(duì)INTE的脈沖響應(yīng)分析。如圖3和表4所示，對(duì)于INTE的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息，房地產(chǎn)業(yè)、建筑業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)、制造業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)初期做出負(fù)向反應(yīng)，并分別于第2期、第2期、第2期、第3期、第3期達(dá)到負(fù)向響應(yīng)峰值，隨后逐漸減弱并轉(zhuǎn)為正向響應(yīng)，分別于第5期、第11期、第10期、第9期、第10期達(dá)到正向響應(yīng)峰值；批發(fā)零售業(yè)、住宿餐飲業(yè)直接做出負(fù)向響應(yīng)，分別于第3期、第4期達(dá)到負(fù)向響應(yīng)峰值；金融業(yè)則直接做出正向響應(yīng)，于第12期達(dá)到正向響應(yīng)峰值。從響應(yīng)的正向峰值來看，房地產(chǎn)業(yè)最大，然后依次是金融業(yè)、制造業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)，建筑業(yè)最小。從響應(yīng)的負(fù)向峰值來看，農(nóng)林牧漁業(yè)最大，然后依次是建筑業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、住宿餐飲業(yè)、制造業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)最小。從響應(yīng)的累計(jì)效應(yīng)來看，交通運(yùn)輸業(yè)為正且最大，然后依次是制造業(yè)、建筑業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)，金融業(yè)最小，批發(fā)零售業(yè)為負(fù)且最大，住宿餐飲業(yè)次之。這種非對(duì)稱性與行業(yè)的資本密集度、投資活躍度、財(cái)務(wù)杠桿率、利潤模式、產(chǎn)業(yè)政策等因素密切相關(guān)，如農(nóng)林牧漁業(yè)由大量小規(guī)模經(jīng)營主體構(gòu)成，小企業(yè)在向金融機(jī)構(gòu)融資時(shí)議價(jià)能力較弱，正向利率沖擊可能帶來導(dǎo)致利息支出更快增長，從而對(duì)正向利率沖擊的反應(yīng)更加強(qiáng)烈。建筑業(yè)和批發(fā)零售業(yè)的財(cái)務(wù)杠桿率通常較高，對(duì)信貸融資的依賴性較強(qiáng)，正向利率沖擊對(duì)行業(yè)產(chǎn)出的負(fù)向影響也相應(yīng)較大。制造業(yè)往往以大型企業(yè)居多，利率議價(jià)能力較強(qiáng)，可以在一定程度上消化正向利率沖擊對(duì)行業(yè)產(chǎn)出的負(fù)向影響。交通運(yùn)輸業(yè)對(duì)正向利率沖擊的負(fù)向響應(yīng)峰值較小，則可能與該行業(yè)財(cái)務(wù)杠桿率相對(duì)較低有關(guān)。房地產(chǎn)業(yè)對(duì)正向利率沖擊的負(fù)向響應(yīng)峰值最小，但正向響應(yīng)峰值最大，與常識(shí)理解相悖，其原因可能是正向利率沖擊導(dǎo)致金融資產(chǎn)價(jià)格縮水，在一定程度上導(dǎo)致房地產(chǎn)投資保值需求增長，從而對(duì)行業(yè)產(chǎn)出產(chǎn)生正向影響，但這種傳導(dǎo)效應(yīng)有待檢驗(yàn)。金融業(yè)對(duì)正向利率沖擊直接做出正向響應(yīng)且峰值較大，其原因可能與金融業(yè)以凈利差收入為主的利潤結(jié)構(gòu)有關(guān)，正向利率沖擊產(chǎn)生了凈利息收入增長效應(yīng)。值得思考的是，農(nóng)林牧漁業(yè)、制造業(yè)、建筑業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)在長期對(duì)正向利率沖擊的累計(jì)響應(yīng)為正，這與傳統(tǒng)利率傳導(dǎo)機(jī)制的預(yù)期效應(yīng)相悖，一個(gè)可能的解釋是我國企業(yè)投資對(duì)利率的敏感性較低，提高利率對(duì)投資的抑制作用有限，加之利率政策調(diào)控在大多數(shù)時(shí)候是出于抑制通貨膨脹預(yù)期，其最終效果可能是抑制了原材料價(jià)格的過快上漲，創(chuàng)造了平穩(wěn)的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境，從而對(duì)行業(yè)產(chǎn)出增長起到了促進(jìn)作用。

圖3 LNGDP0-LNGDP8對(duì)INTE的脈沖響應(yīng)過程

表4 LNGDP0-LNGDP8對(duì)INTE的脈沖響應(yīng)特征

圖4 LNGDP0-LNGDP8對(duì)EXCH的脈沖響應(yīng)過程

（3）LNGDP0-LNGDP8對(duì)EXCH的脈沖響應(yīng)分析。如圖4和表5所示，對(duì)于EXCH的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息，農(nóng)林牧漁業(yè)和建筑業(yè)初期做出正向反應(yīng)，并分別于第3期和第2期達(dá)到正向響應(yīng)峰值，隨后逐漸減弱并轉(zhuǎn)為負(fù)向響應(yīng)，分別于第6期和第3期達(dá)到負(fù)向響應(yīng)峰值；制造業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、住宿餐飲業(yè)直接做出負(fù)向響應(yīng)，分別于第7期、第3期、第4期、第3期達(dá)到負(fù)向響應(yīng)峰值；房地產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)則直接做出正向響應(yīng)，分別于第4期、第3期達(dá)到正向響應(yīng)峰值。從響應(yīng)的正向峰值來看，金融業(yè)最大，然后依次是房地產(chǎn)業(yè)、建筑業(yè)，農(nóng)林牧漁業(yè)最小。從響應(yīng)的負(fù)向峰值來看，制造業(yè)最大，然后依次是交通運(yùn)輸業(yè)、住宿餐飲業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)，建筑業(yè)最小。從響應(yīng)的累計(jì)效應(yīng)來看，制造業(yè)為負(fù)且最大，然后依次是交通運(yùn)輸業(yè)、住宿餐飲業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)，建筑業(yè)最小，金融業(yè)為正且最大，房地產(chǎn)業(yè)次之。這種非對(duì)稱性與行業(yè)的對(duì)外依存度、金融資產(chǎn)規(guī)模、投資資金來源等因素密切相關(guān)。例如，制造業(yè)增加值對(duì)出口的依賴程度最大，其他行業(yè)增加值也在不同程度上對(duì)國際業(yè)務(wù)有所依賴。金融業(yè)直接做出正向響應(yīng)且峰值較大，可能與正向匯率沖擊引起的外資流入進(jìn)而推動(dòng)金融資產(chǎn)價(jià)格上漲有關(guān)。房地產(chǎn)業(yè)也直接做出正向響應(yīng)且峰值較大，可能與正向匯率沖擊引起的外資流入進(jìn)而推動(dòng)房地產(chǎn)價(jià)格上漲和投資增加有關(guān)。

表5 LNGDP0-LNGDP8對(duì)EXCH的脈沖響應(yīng)特征

四、結(jié)論與建議

本文選擇了國民經(jīng)濟(jì)總量和農(nóng)林牧漁業(yè)、制造業(yè)、建筑業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、住宿餐飲業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、金融業(yè)等8個(gè)行業(yè)，運(yùn)用協(xié)整模型和誤差修正模型比較和分析了各行業(yè)與貨幣政策變量之間的長期穩(wěn)定均衡關(guān)系和短期動(dòng)態(tài)調(diào)整關(guān)系，并運(yùn)用脈沖響應(yīng)模型，分析和探討了各產(chǎn)業(yè)對(duì)貨幣政策變量沖擊反應(yīng)的非對(duì)稱性。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，對(duì)于貨幣供應(yīng)量沖擊的累計(jì)響應(yīng)，制造業(yè)為正且最大，然后依次是農(nóng)林牧漁業(yè)、建筑業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)，住宿餐飲業(yè)最小，金融業(yè)為負(fù)。對(duì)于實(shí)際利率沖擊的累計(jì)響應(yīng)，交通運(yùn)輸業(yè)為正且最大，然后依次是制造業(yè)、建筑業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)，金融業(yè)最小，批發(fā)零售業(yè)為負(fù)且最大，住宿餐飲業(yè)次之；對(duì)于有效匯率沖擊的累計(jì)響應(yīng)，制造業(yè)為負(fù)且最大，然后依次是交通運(yùn)輸業(yè)、住宿餐飲業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)，建筑業(yè)最小，金融業(yè)為正且最大，房地產(chǎn)業(yè)次之。總體來看，這種非對(duì)稱性與行業(yè)的企業(yè)規(guī)模、資本密集度、投資活躍度、融資依賴度、對(duì)外依存度、經(jīng)營利潤結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)政策導(dǎo)向等密切相關(guān)。

分析和掌握貨幣政策效應(yīng)的行業(yè)非對(duì)稱性，對(duì)于提高我國貨幣政策有效性、引導(dǎo)各行業(yè)按照宏觀調(diào)控預(yù)期的軌道持續(xù)健康發(fā)展具有重要的參考意義。第一，在制定貨幣政策時(shí)，要充分考慮貨幣政策在不同渠道與不同行業(yè)之間的非對(duì)稱效應(yīng)，加強(qiáng)相關(guān)信息的監(jiān)測(cè)和分析，為評(píng)估和預(yù)測(cè)貨幣政策傳導(dǎo)的行業(yè)效應(yīng)、強(qiáng)化和提高貨幣政策操作的前瞻性提供必要的參考。第二，在執(zhí)行貨幣政策時(shí)，應(yīng)充分考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)的宏觀經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略和方向，根據(jù)不同行業(yè)對(duì)不同貨幣政策中介目標(biāo)反應(yīng)的非對(duì)稱性，探索和加強(qiáng)優(yōu)惠利率、差別準(zhǔn)備金率、窗口指導(dǎo)、道義勸告等具有結(jié)構(gòu)調(diào)整功能的補(bǔ)充性貨幣政策工具，進(jìn)一步提高貨幣政策的針對(duì)性。第三，在執(zhí)行貨幣政策時(shí)，應(yīng)探索和加強(qiáng)與信貸政策、財(cái)政政策和產(chǎn)業(yè)政策等的協(xié)調(diào)與合作，充分發(fā)揮其他宏觀經(jīng)濟(jì)政策的杠桿和指導(dǎo)作用，凝聚政策合力，有針對(duì)性地改善支持性行業(yè)的融資環(huán)境，彌補(bǔ)貨幣政策在結(jié)構(gòu)調(diào)整方面的劣勢(shì)，確保各行業(yè)發(fā)展始終保持在宏觀調(diào)控預(yù)期的軌道上。第四，加快利率和匯率形成機(jī)制改革進(jìn)程，暢通貨幣政策的利率和匯率傳導(dǎo)渠道，為實(shí)現(xiàn)既定的貨幣政策調(diào)控總量目標(biāo)并兼顧貨幣政策傳導(dǎo)的行業(yè)效應(yīng)，提供更加豐富的工具選擇。

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（責(zé)任編輯：賈偉）

1003-4625（2014）10-0009-08中圖分類號(hào)：F832.0文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

2014-08-09

宋繼紅（1979-），女，河南浚縣人，重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院工商管理碩士，研究方向：商業(yè)銀行戰(zhàn)略管理；劉松濤（1979-），男，河南鶴壁人，重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院博士研究生，經(jīng)濟(jì)師，研究方向：數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和貨幣金融學(xué)。