三重壓力下央行預期引導對企業投資的影響研究*

2022-03-16 07:10:24徐亞平

江淮論壇 2022年6期

徐亞平張波

（安徽大學經濟學院，合肥 230601）

一、引言

當前，全球經濟下行壓力增加，2021 年12 月的中央經濟工作會議明確指出我國經濟形勢面臨“需求收縮、供給沖擊、預期轉弱”的三重壓力。在“三期疊加”與“三重壓力”并行的復雜形勢下，實體部門的企業預期進一步趨緊，加之外部沖擊，未來企業預期存在諸多不確定性，而企業預期將直接影響企業投資水平。［1］在宏觀調控有效性下降的背景下，更加需要重視預期引導的作用。［2］因此，新時期將預期引導納入宏觀調控框架之中，防范“三重壓力”帶來的緊縮效應成為當前亟待解決的重要難題。近年來，中國人民銀行愈發注意到加強與公眾溝通的重要性，旨在提升預期引導的有效性。可以預見，預期引導將是未來我國宏觀調控的一種常態，中國人民銀行預期引導也必然會加入發達國家預期管理的前沿政策實踐中。作為預期引導的工具之一，中國人民銀行信息披露能否有效引導企業預期，進而影響企業投資并提振總需求水平？中國人民銀行的信息披露與實際行動相互配合時，是否進一步提升貨幣政策傳導至實體經濟的有效性？中國人民銀行信息披露對企業投資的影響是否因企業性質不同而存在異質性？這些問題都值得深入分析。

因此，在理論上探討央行預期引導如何影響企業預期進而影響企業投資，為實現預期引導作為各項宏觀調控政策的統領和重要抓手，將具有重要意義。本文的邊際貢獻在于：一是豐富現有文獻對于央行信息披露的刻畫，本文依據我國《貨幣政策執行報告》的權威性以及上市公司年報的真實性，利用文本提取和LDA 建模構建中國人民銀行的溝通指數、行動指數，進一步梳理情感詞匯構建中國人民銀行的樂觀指數。此外，對上市公司年報進行分詞梳理構建微觀企業的預期指數。二是基于微觀企業預期視角，在“三重壓力”背景下，考察中國人民銀行的信息披露如何影響微觀企業預期，進而影響企業的投資水平，為保障貨幣政策有效傳導至實體經濟奠定基礎。三是依據微觀企業的特征，從企業性質、財務杠桿等角度前瞻性提出促進央行引導微觀企業預期的組合策略，助力提升企業投資水平。

二、文獻綜述

2008 年以來，國際金融形勢跌宕起伏，在零利率下限附近，傳統貨幣政策工具逐漸乏力，以歐美為代表的發達國家中央銀行相繼采用央行溝通等非常規貨幣政策工具進行調控，旨在促進經濟穩定發展。前美聯儲副主席耶倫曾指出，央行溝通在當今社會不可或缺，因為只有依靠市場信心和公眾支持，貨幣當局才能有效地履行其使命。［3］關于央行溝通作為新型貨幣政策預期管理方式，其溝通的預期引導效果已得到國內外大量證實。［3－5］此外，央行溝通的內容、方式、時間等都會直接或間接地影響主體預期和經濟活動水平，即中央銀行利用其自身權威地位，通過發布政策導向與信息披露等能夠降低中央銀行與公眾的信息不對稱，形成央行溝通的預期引導效應，進而影響公眾消費、投資等行為。［6－8］

關于央行溝通與實際行動的影響，學界尚未形成一致結論。一部分研究認為，央行溝通與實際行動的預期引導能夠顯著提升貨幣政策的有效性或金融市場的穩定性。［3，9］劉淼和呂思圓（2022）進一步發現央行溝通通過商業銀行渠道傳導至微觀企業。［4］劉文翠和許艷霞（2022）研究表明央行溝通的預期引導不僅通過商業銀行渠道提升了貨幣政策定向調節功能，還顯著提升了小微企業的融資能力與貸款獲得性，但政策效果存在滯后效應。［6］此外，在央行溝通對金融市場的影響層面，王博與高青青（2022）基于自然語言處理方法構建的中國人民銀行溝通指數能夠助力金融穩定，且清晰的語義溝通可降低金融市場的不確定性，然而央行溝通與實際行動的預期引導對于股票市場和債券市場的影響存在顯著異質性。［5］另一部分研究認為，央行在事前干預以及事后信息披露的處理方式，會在一定程度上形成信息不對稱，容易導致噪聲增加。［10］égert（2014）通過對捷克、波蘭以及匈牙利進行匯率預期引導，發現在金融危機前預期引導并不顯著。此外，針對地震、新冠疫情等突發事件沖擊，王琳與劉宏雅（2022）發現央行溝通效果良好，尤其是在2020年新冠疫情時期的預期引導顯著提升了貨幣政策的有效性。［11］然而對于“實際行動”相對于“口頭或書面溝通”，Siklos & Bohl（2008）發現實際利率變動對匯率的影響大于口頭干預，表明中央銀行實際行動效果更好。［12］企業往往會根據央行的“實際行動” 來判斷其溝通引導的內容是否值得信任［13］，如果中央銀行實際行動與貨幣當局信息披露的內容相互配合，則能顯著提升預期引導效力。因此央行信息披露的準確度越高［7］、透明度越高［8］，信息披露的方式越豐富［13］，對公眾預期的影響效果就越強［5］。此外，陳良源等（2021）考察央行溝通對實際政策干預的預測能力，結果發現對于存款準備金率和基準利率的信息披露具有相同方向，即實際干預與信息披露相互協作有助于公眾理解政策意圖，積極引導公眾預期的形成。在樂觀態度上，徐亞平與朱力（2019）基于信心渠道發現企業家信心能顯著提升貨幣政策對投資的影響，并且信心提升是對當前乃至未來經濟形勢的良好預判，能夠助力企業預期進一步增加投資。何啟志與高歌（2021）均發現寬松的央行溝通能夠防范企業金融化并增加企業投資，這里的寬松實則也為一種樂觀的態度。［14］此外，中國人民銀行實施的信息披露也會因企業的性質差異產生異質性。同時，企業的微觀特征也能夠影響中國人民銀行溝通的有效性。［6,13,14］總而言之，相關研究的觀點和結論由于研究對象、理論范式和研究時間而莫衷一是。

綜上，已有的文獻對央行溝通研究較為充足，并且均從不同角度分析了央行溝通的預期引導效應，但目前多數文獻分析仍局限于兩個方面：一方面，多數文獻分析宏觀政策預期引導對金融市場或貨幣政策的影響，較少文獻針對宏觀到微觀的實體企業角度進行闡述。另一方面，多數文獻均在理性預期條件下，將投資者情緒或企業家信心等宏觀指標代替微觀企業預期，這與現實發展情形并不相符，如何構建好微觀企業預期，切實體現微觀企業的真實預期是實現預期引導的關鍵。［15］因此，選擇制造業企業作為研究對象，制造業不僅代表微觀實體企業的發展主體，也是未來經濟高質量發展的重要動力。進一步基于制造業企業上市公司年報的真實性，通過文本挖掘技術與情感詞匯構建微觀企業預期指數，進而基于企業預期渠道分析中國人民銀行預期引導對制造業企業投資的影響將具有重要理論和現實意義。

三、研究設計

本部分將依據央行溝通的預期引導以及企業投資的影響渠道，針對性提出相關研究假設，進一步在企業預期渠道上構建基準回歸與中介效應模型，對相關變量定義并給出數據來源。

（一）研究假設

1.中國人民銀行信息披露對企業投資的影響

央行溝通可以向公眾傳達信息來形成對預期的引導，進而影響其消費、投資等行為［6,8，13］。和央行溝通一樣，實際行動同樣也是一種公共信息。王宇偉等（2019）發現中央銀行進行信息披露與實際行為相互配合時，可積極引導企業投資的增加。［13］如果中央銀行信息披露的內容愈及時、精準、透明，并與實際行動相互協作，愈能提升貨幣政策預期引導的效果，助力企業提升投資水平。［5］因此，本文提出：

假設1 中國人民銀行信息披露與實際行動均能顯著影響企業投資。

2.中國人民銀行信息披露對企業預期的影響

一方面，央行溝通對經濟形勢的樂觀態度有助于企業形成積極預期，進而提升總需求［16］；另一方面，正確解讀貨幣政策與提升貨幣政策透明度可以引導企業預期的形成，降低經濟的波動。何啟志和高歌（2021）認為央行寬松的溝通能夠促進企業投資。［14］王博、高青青（2022）發現央行溝通語義清晰，更容易被市場所接受。這里的寬松信號、語義清晰，實則為央行信息披露中對未來經濟形勢的準確研判。［5］據此提出：

假設2：中國人民銀行信息披露影響企業預期，進而影響企業投資，并且信息披露的內容愈樂觀、清晰，預期引導效果愈好。［17］

3.企業的微觀特征對中國人民銀行信息披露效果的影響

貨幣政策對企業的影響一直存在異質性。［4］此外，“三重壓力”背景下中國人民銀行信息披露等也會受到企業的財務水平、發展戰略、財務杠桿等特征影響。［4，13，14］據此提出：

假設3：中國人民銀行信息披露對不同企業的影響存在異質性，也受到企業微觀特征的影響。［18］

（二）模型構建

本文選擇滬深A 股制造業實體企業微觀數據進行分析，對于微觀企業面板數據，借鑒王宇偉等（2019）相關研究采用固定效應模型較為適宜，本文建立如下面板模型：

上述（1）中下標i 和t 分別代指不同企業和相關年份，其中被解釋變量Invest 為企業投資水平，解釋變量EM 為中國人民銀行信息披露的溝通指數（CBCI）、行動指數（AI）、樂觀指數（PI），Control 為控制變量集［19］，借鑒王宇偉等（2019）［13］研究控制變量主要包含現金持有、財務杠桿、托賓Q 值、凈資產收益率等。 ui為個體固定效應，λt為時間固定效應，εit為隨機誤差項。

此外，借鑒盧建新和羅百棠（2021）采用逐步回歸法來分析企業預期作為中介變量對企業投資的影響研究。［20］按照逐步法的檢驗步驟，設定中國人民銀行“溝通指數”“行動指數”與“樂觀指數”的總效應回歸與上述（1）基準回歸一致。中介變量為企業預期，進一步對其進行檢驗并設定模型為：

方程（2）用于檢驗中國人民銀行預期引導是否對企業預期起作用，即驗證中介效應的第二步是否可行。

方程（3）則用于檢驗中介效應的最后一步，即企業預期是否會影響企業投資水平，如果上述方程（2）與（3）相關系數均顯著為正，則中介效應顯著成立。

（三）變量說明

1.被解釋變量：投資水平（Invest）。借鑒王宇偉等（2019）［13］研究選擇將企業現金流量表中當季“購建固定資產、無形資產和其他長期資產支付的現金”與“期初總資產”的比值來衡量。

2.核心解釋變量：央行溝通（EM）。主要包含中國人民銀行信息披露的 “溝通指數”“行動指數”“樂觀指數”，借鑒徐亞平等（2022）［8］研究構建的央行溝通指數，同時利用我國《貨幣政策執行報告》，在上述研究的基礎上增加至十四個主題詞，即經濟、增長、貸款、LPR、積極、穩健、降準、利率、價格、匯率、增速、銀行、金融、流動性十四個關鍵詞，選擇2010—2020 年《貨幣政策執行報告》通過LDA 模型訓練生成不同內容主題來概括。

3.中介變量：企業預期指數（Exp）。借鑒張成思等（2021）對滬深A 股制造業上市公司年報利用Python 中的Jieba 詞塊進行分割詞語，對企業經營、投資策略、未來展望等相關詞匯分詞處理之后，統計每個句子中含有涉及企業投資預期詞匯的數量。［21］基于BosonNLP 語義情感詞典中的詞匯與年報文中所提取的詞匯進行匹配，計算整個文本的企業預期指數。

4.控制變量：企業投資受到企業規模等特征影響，借鑒王宇偉（2019）［13］、何啟志和高歌（2021）［14］等將可能影響的指標納入其中，主要包含凈資產收益率（Roe）、企業規模（Size）、管理費用（Adms）、前十大股東持股比例（Top10）、企業杠桿（Lev）、托賓Q（q）、企業年齡（Age）與現金持有（Cash）等，為分析企業微觀特征的影響奠定基礎。

（四）數據來源與描述性統計

通過分析實體部門企業的投資影響，選擇2010—2020 年滬深A 股制造業上市公司的季度數據，同時剔除“ST”企業，得到樣本企業271 家，共44 個季度的平衡面板數據，總計11924 個觀測值，上市公司的財務數據來自國泰安數據庫。此外，為了降低極端異常值的影響，對所有公司財務數據進行了99%的Winsorize 縮尾處理。各個變量的描述性統計如表1 所述，以企業預期指數為例，不同微觀企業預期指數的最大值與最小值之間差異較大，體現了不同企業在預期上的差異性。同時不同溝通指數的差異也體現央行溝通內容的變化，為央行預期引導企業投資水平奠定基礎。此外，上述不同變量的數據均平穩，進一步表明選取變量較為適應。

表1 各個變量描述性統計

四、實證分析

基于計量模型及相關數據，本部分通過基準回歸、中介效應、內生性檢驗及異質性分析，對研究假設進行了實證分析，旨在揭示央行預期引導對企業投資的影響。

（一）基準回歸結果分析

根據表2 的（1）—（6）看出，中國人民銀行的“溝通指數”“行動指數”及“樂觀指數”均對企業投資產生正向作用，這也驗證了前文的假設1。根據王宇偉等人（2019）［13］，將“溝通指數”與“行動指數”標準化后相減并取絕對值，得到偏離程度（Gap）。同時，構建兩者與偏離程度的交互性，結果發現偏離程度在中國人民銀行預期引導的“溝通指數”與“行動指數”下對企業投資的影響不顯著，且在1%的顯著性水平下為負，表明中國人民銀行信息披露與實際行動相互配合時，能夠進一步提升預期引導對企業投資的影響效應。結合現實情形，貨幣政策實際操作對經濟運行的影響具有一定的時滯性，而中國人民銀行信息披露則能夠較快傳導至微觀經濟主體。因此，當貨幣政策實際操作與央行信息披露相互配合時，能夠進一步提升貨幣政策的有效性。

表2 央行預期引導的溝通、行動、樂觀指數對企業投資的影響

（二）中介效應分析

在中介指標選擇分析上，部分文獻選擇企業家信心［14］抑或投資者情緒作為中介變量，為更加貼近現實［22］，利用文本分析法對企業年報進行分詞處理構建微觀企業預期指數，根據表3 中（1）（3）（5）三種指數前面相關系數均顯著為正，尤其是“樂觀指數”的系數遠大于“溝通指數”與“行動指數”的系數，這也表明中國人民銀行信息披露的內容愈樂觀，愈有利于穩定企業預期，促進企業投資水平增加。企業預期在上述三種指數逐步回歸中均顯著，表明企業預期在央行“溝通指數”“行動指數”及“樂觀指數”中發揮了中介作用，即假設2 得到驗證。此外，依據表2 中（1）（2）、（4）（5）列及表3 中（1）（3）列，發現企業投資的回歸結果“溝通指數”均大于“行動指數”的前面系數，這也進一步驗證了“行動指數”相對弱于“溝通指數”對企業預期影響的效果，表明央行信息披露更能有效改善企業預期，促進企業投資的增加。

表3 中介效應分析

（三）內生性檢驗

根據上述回歸結果，中國人民銀行信息披露對企業預期以及企業投資產生影響，為進一步保障模型設計的穩健性，考慮到基準回歸中的內生性問題，降低內生性問題產生的估計偏誤，借鑒王宇偉等（2019）［13］研究，進一步采用中國人民銀行“溝通指數”滯后一期作為工具變量，利用2SLS進行檢驗。根據表4 顯示，一方面不論是否增加控制變量，結果發現 “溝通指數”“行動指數”及“樂觀指數” 等主要解釋變量對企業投資的影響系數仍舊顯著為正，增加控制變量之后，只是在系數的大小上存在差異，相關系數方向與初始基準回歸結果保持一致；另一方面，采用工具變量之后利用2SLS 進行檢驗，結果發現中國人民銀行的“溝通指數”“行動指數”及“樂觀指數”均能夠通過企業預期渠道正向促進企業投資水平，并在1%的顯著性水平上顯著。因此，可以得出在克服內生性影響后，模型回歸結果均穩健顯著。

表4 穩健性檢驗：內生性檢驗

（四）異質性分析

根據表5 進一步對假設3 驗證，結果發現三種指數對企業投資均呈現正向影響。此外，根據表5 中（1）—（3）及（7）—（9）列，發現三種指數與企業現金持有交互項在非國有企業上能夠提升“溝通指數”與“樂觀指數”系數，而“行動指數”上只有國有企業顯著；在三種指數與企業杠桿的交互項上，企業杠桿沒有降低三種指數對企業投資的影響，表現在表5 中（4）—（6）及（10）—（12）列三種指數與企業杠桿的交互項均不顯著。但對比國有企業與非國有企業，非國有企業的三種指數與企業杠桿的交互項前面系數均為負數，盡管在統計上不顯著，但仍有可能降低三種指數對企業投資的影響。這與王宇偉（2019）［13］等人的研究結論相符。一般而言，國有企業受當地政府等扶持，在資金及信貸獲取上相對穩定，而非國有企業受限制于自身的信貸能力，當企業現金持有增加能夠保障好企業的積極運作時，方能提升投資水平。因此，中國人民銀行在實施相關信貸政策時要結合企業杠桿并積極配合企業的現金持有，引導企業預期并助力企業增加投資水平。

表5 非國有企業與國有企業分析

五、結論與建議

在經濟下行壓力背景下貨幣政策通過預期引導改善微觀企業預期，對提升企業投資水平具有重要現實意義。以2010—2020 年滬深A 股制造業上市公司數據為樣本，對研究假設進行完備和穩健的實證檢驗。研究發現，三種指數均能促進企業投資增加，企業預期作為中國人民銀行實施貨幣政策的預期傳導渠道，顯著地提高央行預期引導的效力。當貨幣政策信息披露的內容愈樂觀，愈能提升預期引導對企業投資的有效性。此外，央行的預期引導不僅存在異質性，也受到微觀企業特征的影響。至此，通過預期引導并防范“三重壓力” 下的緊縮效應成為當前亟待解決的重要難題，基于以上結論，提出以下建議。

（一）進一步提升中國人民銀行預期引導的及時性、一致性與有效性。在實施預期引導時，注意信息披露與實際行動的相互配合并提升中國人民銀行的可信度，進而增強貨幣政策預期引導效果。互聯網與大數據的快速發展使得公眾在獲取信息的形式上更加多樣化，中國人民銀行應該準確把握溝通途徑和溝通時機，將不同的公眾、企業進行分類，實施針對性的預期引導，讓公眾、企業理解到宏觀經濟環境的發展形勢，旨在引導公眾、企業更好地理解央行的貨幣政策意圖，維持信心和預期的穩定，降低預期轉弱的自我強化。［23］

（二）建立科學的微觀企業家信心反饋制度。在制定貨幣政策時，中國人民銀行應及時加強與實體企業的溝通，注意到企業預期的微觀變化，根據企業家信心反饋及時做出政策預期引導，拓寬貨幣政策對實體經濟的投資效應。從央行溝通與企業的投資行為來看，針對不同的企業，央行在進行預期引導時不僅要考慮到企業預期變化的不確定性，也需通過金融領域的供給側結構性改革來改善市場的融資環境，激發企業主體活力，提升貨幣政策實施預期效果的能力，從而更好地實現政策目標。［24］

（三）加強央行溝通與多種貨幣政策工具搭配使用。協調搭配使用能夠有效縮短外部時滯，提升貨幣政策預期引導的有效性。央行溝通作為一種新型貨幣政策工具單獨使用在一定程度上會受到限制，同時傳統貨幣政策工具在進行調節的傳導時間較長，傳導效果具有時滯性。因此，中國人民銀行需要更加注意溝通的科學性、有效性與及時性，通過實施多種貨幣政策工具與央行溝通協調搭配，以期在最短的時間內達到最優的目的。

（四）健全我國貨幣政策預期管理框架。我國貨幣政策預期管理的宏觀調控成效正在逐步顯現，但中國特色貨幣政策預期管理的實踐尚處于探索階段，需要與其他政策預期管理協同操作，并且在對微觀主體調控時，需要注重微觀實體企業的特征與性質，在發布溝通信息時，保持適度、有規律的信息披露，給予企業較為明確的政策信號，引導企業形成積極預期，扭轉“三重壓力”的局面，切實將貨幣政策傳導至實體經濟，實現貨幣政策對企業投資的定向調節。