貨幣政策調(diào)控怎樣有效支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)？*
——數(shù)量型與價(jià)格型工具的微觀效應(yīng)分析

□ 張炎炎 丁志國(guó) 任浩鋒

內(nèi)容提要 新發(fā)展格局下，貨幣政策調(diào)控是否有效促進(jìn)企業(yè)投資推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵。本文以2010—2020年A 股上市公司為樣本，利用面板VAR 模型檢驗(yàn)數(shù)量型和價(jià)格型貨幣政策的微觀效應(yīng)，辨別貨幣政策有效支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的傳導(dǎo)路徑。研究發(fā)現(xiàn)，價(jià)格型貨幣政策工具主要通過(guò)影響企業(yè)融資約束和調(diào)節(jié)抵押品價(jià)值的變化影響企業(yè)固定資產(chǎn)投資，而數(shù)量型貨幣政策工具則通過(guò)緩解企業(yè)融資約束發(fā)揮作用，并且影響幅度是價(jià)格型工具的3 倍。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)貨幣政策傳導(dǎo)表現(xiàn)出明顯的異質(zhì)性特征。信貸歧視的存在使得貨幣政策對(duì)非國(guó)有企業(yè)的影響具有延遲性，年輕企業(yè)和西部地區(qū)企業(yè)對(duì)貨幣政策沖擊更為敏感。本文研究表明，提高貨幣政策向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)的傳導(dǎo)效率，一定不能忽視數(shù)量型和價(jià)格型工具的調(diào)控效果差異，科學(xué)把握“量?jī)r(jià)轉(zhuǎn)換”節(jié)奏、政策工具協(xié)同并重，才能有的放矢地推動(dòng)企業(yè)投資，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

一、引言

健全現(xiàn)代貨幣政策框架是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在需要。在高速增長(zhǎng)時(shí)期，總量性貨幣政策能夠在短時(shí)間為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提供充足動(dòng)力，然而在新發(fā)展格局下，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展成為中國(guó)貨幣當(dāng)局進(jìn)行政策調(diào)控的目標(biāo)之一。此時(shí)，結(jié)構(gòu)性貨幣政策成為央行實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)滴灌的必然選擇。2020年，全社會(huì)固定資產(chǎn)投資為GDP 貢獻(xiàn)了51.90%，構(gòu)成經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)重要驅(qū)動(dòng)力。企業(yè)的投資水平是企業(yè)規(guī)模擴(kuò)張、維持增長(zhǎng)動(dòng)力以及實(shí)現(xiàn)企業(yè)價(jià)值最大化不可缺少的條件，同時(shí)也是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵（方紅星和金玉娜，2013）。2021年政府工作報(bào)告提出，要拓展投資空間，加快內(nèi)需體系的建設(shè)。貨幣政策作為優(yōu)化金融資源配置效率的重要手段，政策沖擊對(duì)企業(yè)投資的作用效果也是貨幣政策調(diào)控效率的微觀反映。因此，厘清貨幣政策對(duì)企業(yè)投資的傳導(dǎo)機(jī)制，探究現(xiàn)有的貨幣政策調(diào)控體系能否有效支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，有助于為完善貨幣政策框架提供理論邏輯和科學(xué)依據(jù)。

從現(xiàn)實(shí)狀況來(lái)看，無(wú)論是數(shù)量型工具，還是價(jià)格型工具，中國(guó)的寬松貨幣政策均能帶來(lái)固定資產(chǎn)投資的增加（見(jiàn)圖1）。其中，數(shù)量型貨幣政策對(duì)投資的調(diào)節(jié)效應(yīng)更明顯。2008年之前，固定資產(chǎn)投資增速在利率下調(diào)和M2 增速提高后表現(xiàn)出明顯的上升趨勢(shì)，寬松的貨幣政策為固定資產(chǎn)投資注入強(qiáng)有力的增長(zhǎng)動(dòng)能。金融危機(jī)以來(lái)，企業(yè)投資增速放緩，尤其是2015年供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革以后，經(jīng)濟(jì)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段，貨幣政策在提供基礎(chǔ)貨幣的同時(shí)，加大對(duì)重點(diǎn)行業(yè)和薄弱環(huán)節(jié)的信貸支持，發(fā)揮結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具精準(zhǔn)滴灌的作用。但是，貨幣政策寬松對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)刺激變?nèi)?，M2增加和利率下調(diào)釋放的資金并未形成固定資產(chǎn)投資的動(dòng)力，貨幣政策傳導(dǎo)渠道受阻。由此可見(jiàn)，在現(xiàn)有的貨幣政策體系下，測(cè)度貨幣政策對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支持效率，判別貨幣政策傳導(dǎo)的堵點(diǎn)是中國(guó)貨幣政策轉(zhuǎn)型需要關(guān)注的重點(diǎn)。

圖1 中國(guó)貨幣政策和固定資產(chǎn)投資現(xiàn)狀①

貨幣政策對(duì)企業(yè)投資的傳導(dǎo)渠道主要包括信貸渠道和資產(chǎn)負(fù)債表渠道兩種路徑。一方面，貨幣政策影響商業(yè)銀行可貸資金和信貸成本，影響企業(yè)的投資決策。劉海明和李明明（2020）發(fā)現(xiàn)，緊縮貨幣政策會(huì)提高銀行對(duì)企業(yè)貸款風(fēng)險(xiǎn)的謹(jǐn)慎度，降低商業(yè)銀行的信貸意愿，增加對(duì)企業(yè)的信貸限制，降低企業(yè)投資水平。另一方面，貨幣政策通過(guò)資產(chǎn)負(fù)債表渠道的財(cái)富效應(yīng)影響企業(yè)投資決策，這種效應(yīng)在“金融加速器”作用下被放大（Gertler et al.，2007）。貨幣供應(yīng)量的變化改變企業(yè)的資產(chǎn)價(jià)格，增加或減少企業(yè)抵押品價(jià)值，影響企業(yè)投資決策。貨幣政策傳導(dǎo)效率問(wèn)題還涉及到政策工具的選擇，伴隨著利率市場(chǎng)化的推進(jìn)，貨幣政策中介目標(biāo)由數(shù)量型向價(jià)格型政策工具轉(zhuǎn)變，政策的傳導(dǎo)渠道發(fā)生改變（錢(qián)雪松等，2015）。而數(shù)量型和價(jià)格型政策對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的調(diào)控效率究竟如何？ 如何疏通政策傳導(dǎo)的阻點(diǎn)？ “量?jī)r(jià)轉(zhuǎn)換”時(shí)應(yīng)如何實(shí)現(xiàn)流動(dòng)性的精準(zhǔn)釋放？ 這不僅是評(píng)估貨幣政策傳導(dǎo)效率的關(guān)鍵，也是政策當(dāng)局精準(zhǔn)施策所關(guān)心的核心問(wèn)題。

基于此，本文選取2010—2020年中國(guó)A 股非金融企業(yè)數(shù)據(jù)，采用面板VAR 模型，研究貨幣政策對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的動(dòng)態(tài)影響效應(yīng)，測(cè)度了價(jià)格型和數(shù)量型貨幣政策工具對(duì)企業(yè)投資的調(diào)控效率，并從融資約束和抵押品價(jià)值兩個(gè)渠道分析了政策傳導(dǎo)至微觀企業(yè)的內(nèi)在邏輯和影響效果。本文的研究貢獻(xiàn)在于： 一是本文率先系統(tǒng)地對(duì)比了數(shù)量型和價(jià)格型貨幣政策的微觀效應(yīng)，量化了不同政策工具支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效率，為貨幣政策“量?jī)r(jià)轉(zhuǎn)換”提供數(shù)據(jù)支持； 二是本文從微觀層面解釋了貨幣政策調(diào)控支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)的傳導(dǎo)渠道，識(shí)別了“貨幣政策→融資約束→企業(yè)投資”和“貨幣政策→抵押品價(jià)值→企業(yè)投資”兩條路徑的存在性，并對(duì)此給出了實(shí)證證據(jù)； 三是本文辨別了貨幣政策作用于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的異質(zhì)性效果，考慮到貨幣政策的影響效果可能會(huì)因?yàn)槠髽I(yè)特征的不同而有所區(qū)別，基于企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、年齡和所在地區(qū)進(jìn)行分組，探究了貨幣政策傳導(dǎo)效率的差異，為政策調(diào)控的精準(zhǔn)施策給出科學(xué)依據(jù)。

二、文獻(xiàn)回顧

固定資產(chǎn)投資既是企業(yè)可持續(xù)增長(zhǎng)和發(fā)展壯大的引擎，亦是管理層實(shí)現(xiàn)私人收益的重要途徑（Jensen & Meckling，1976），但無(wú)論企業(yè)的投資決策是基于何種目的，都需要以充裕的資金為保障，其中貨幣政策的調(diào)控至關(guān)重要。貨幣政策主要通過(guò)兩個(gè)渠道影響企業(yè)投資決策。一是資金供給渠道，通過(guò)改變企業(yè)資金供給的外部環(huán)境，調(diào)節(jié)企業(yè)獲得投資資金支持的難易程度和融資成本。當(dāng)貨幣政策環(huán)境由緊縮變?yōu)閷捤桑髽I(yè)更容易獲得外部資金支持，融資約束降低。二是資產(chǎn)價(jià)格渠道，通過(guò)調(diào)整外部投資者對(duì)企業(yè)未來(lái)收益的預(yù)期，改變企業(yè)估值，進(jìn)而影響企業(yè)的抵押品價(jià)值。

關(guān)于貨幣政策沖擊對(duì)企業(yè)投資決策的影響，學(xué)者們主要從資金供給渠道展開(kāi)討論。黃志忠和謝軍（2013）的研究發(fā)現(xiàn)，貨幣政策會(huì)通過(guò)緩解企業(yè)融資約束，刺激企業(yè)投資。融資約束越強(qiáng)的企業(yè)，投資行為受貨幣政策的影響越大，貨幣政策從緊會(huì)使企業(yè)融資約束增強(qiáng)，企業(yè)投資行為受到更強(qiáng)的抑制。張西征等（2012）和劉星等（2014）的研究都認(rèn)為，貨幣政策對(duì)企業(yè)投資的影響同時(shí)存在需求效應(yīng)和供給效應(yīng)，對(duì)于受融資約束程度較低的企業(yè)而言，貨幣政策對(duì)企業(yè)投資影響的需求效應(yīng)強(qiáng)于高融資約束企業(yè)，但其供給效應(yīng)弱于高融資約束企業(yè)。劉星等（2014）還發(fā)現(xiàn)，貨幣供給量對(duì)融資約束較強(qiáng)企業(yè)的投資-現(xiàn)金流敏感性產(chǎn)生更顯著的影響，而貨幣價(jià)格則對(duì)融資約束較弱企業(yè)的影響更顯著，這揭示了在融資約束較弱的條件下，投資需求是影響企業(yè)投資對(duì)內(nèi)部現(xiàn)金流敏感度的重要因素。徐光偉和孫錚（2015）研究發(fā)現(xiàn)，央行可以通過(guò)信息披露引導(dǎo)企業(yè)投資行為，當(dāng)貨幣政策信號(hào)與實(shí)際貨幣政策一致時(shí)，貨幣政策的調(diào)控效果越明顯，如果不一致則調(diào)控效果不明顯。

資產(chǎn)價(jià)格渠道是貨幣政策向企業(yè)投資決策傳導(dǎo)的另一重要渠道。Kiyotaki & Moore（1997）認(rèn)為，企業(yè)往往以抵押貸款的形式獲得銀行的信貸支持。由于抵押貸款中的抵押品價(jià)值會(huì)受到宏觀經(jīng)濟(jì)變量的影響，企業(yè)所獲得的信貸資源也會(huì)隨宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的變化而不同。在這種情況下，外生的貨幣政策沖擊會(huì)通過(guò)改變企業(yè)的抵押品價(jià)值來(lái)增加或減少企業(yè)所獲得的貸款數(shù)量，進(jìn)而影響其投資水平。在企業(yè)外部融資代理成本理論的基礎(chǔ)上，Gertler et al.（2007）提出了金融加速器模型（BGG 模型），認(rèn)為由于銀行和金融市場(chǎng)的放大作用，面臨較高外部融資代理成本的借款者受到明顯的經(jīng)濟(jì)下行沖擊時(shí)，借款者將減少支出、生產(chǎn)和投資，使已經(jīng)進(jìn)入衰退的經(jīng)濟(jì)更加惡化。Bernanke & Gertler（1999）通過(guò)構(gòu)建一般動(dòng)態(tài)均衡模型，進(jìn)一步揭示了金融加速器機(jī)制對(duì)經(jīng)濟(jì)周期動(dòng)態(tài)過(guò)程的顯著影響，認(rèn)為借款者的資產(chǎn)凈值隨經(jīng)濟(jì)周期正向變動(dòng)，外部融資代理成本隨經(jīng)濟(jì)周期反向變動(dòng)，由此帶來(lái)企業(yè)投資、支出和生產(chǎn)變動(dòng)。企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表渠道之所以重要，正是由于存在明顯的金融加速器效應(yīng)，金融加速器一般通過(guò)企業(yè)、家庭甚至銀行的資產(chǎn)負(fù)債表渠道發(fā)生作用，這就是兩種理論的重要紐帶。貨幣政策的資產(chǎn)價(jià)格渠道主要是通過(guò)政策調(diào)整引導(dǎo)企業(yè)和居民的財(cái)富水平，改變企業(yè)投資和居民消費(fèi)決策（何德旭和余晶晶，2019）。這些研究在一定程度上找到了貨幣政策存在資產(chǎn)負(fù)債表微觀傳導(dǎo)效應(yīng)的證據(jù)。Ottonello & Winberry（2020）發(fā)現(xiàn)，貨幣政策可能會(huì)通過(guò)增加現(xiàn)金流或提高抵押品價(jià)值等方式使邊際成本曲線變平，從而放大受影響企業(yè)的投資反應(yīng)。與高違約風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)的投資相比，低違約風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)的投資對(duì)貨幣政策的反應(yīng)顯著且穩(wěn)健。還有研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)對(duì)貨幣政策的反應(yīng)也取決于規(guī)模 （Gertler & Gilchrist，1994）、流動(dòng)性（Jeenas，2018）或年齡（Cloyne et al.，2018）。

無(wú)論是從理論角度還是實(shí)證角度，貨幣政策操作均會(huì)影響企業(yè)投資決策，國(guó)內(nèi)外學(xué)者也對(duì)此給出證據(jù)。盡管已有文獻(xiàn)對(duì)貨幣政策與企業(yè)投資的關(guān)系做了細(xì)致的研究，但遺憾的是目前鮮有人關(guān)注貨幣政策與企業(yè)投資之間的動(dòng)態(tài)影響效應(yīng)，多數(shù)研究是構(gòu)建面板模型檢驗(yàn)貨幣政策變化與企業(yè)投資決策的關(guān)系，只能估計(jì)出樣本期內(nèi)的平均影響系數(shù)，難以刻畫(huà)貨幣政策傳導(dǎo)的動(dòng)態(tài)效果。與本文研究相似的張西征等（2012），同樣采用了面板VAR 模型擬合了數(shù)量型貨幣政策對(duì)企業(yè)投資的影響效果，但是他們?nèi)鄙賹?duì)貨幣政策傳導(dǎo)渠道和貨幣政策異質(zhì)性影響效果的分析，也缺乏對(duì)數(shù)量型和價(jià)格型貨幣政策工具的效果對(duì)比。而中國(guó)目前貨幣政策調(diào)控模式由數(shù)量型向價(jià)格型轉(zhuǎn)變，亟需對(duì)不同政策工具的效率進(jìn)行檢驗(yàn)，以適應(yīng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展階段新要求。本文對(duì)數(shù)量型和價(jià)格型政策工具的調(diào)控效果進(jìn)行測(cè)度，從信貸渠道和資產(chǎn)負(fù)債表渠道對(duì)貨幣政策傳導(dǎo)的微觀效應(yīng)給出解釋?zhuān)⑦M(jìn)一步對(duì)貨幣政策調(diào)控的異質(zhì)性效果進(jìn)行識(shí)別。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型設(shè)定

為了識(shí)別企業(yè)投資決策對(duì)貨幣政策沖擊反映的時(shí)間效應(yīng)特征，本文構(gòu)建面板向量自回歸（PVAR）模型，試圖厘清貨幣政策沖擊對(duì)企業(yè)投資的傳導(dǎo)效率。PVAR 模型將面板數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)VAR 模型結(jié)合，綜合考慮一定時(shí)間序列長(zhǎng)度下，經(jīng)濟(jì)變量之間的動(dòng)態(tài)響應(yīng)過(guò)程，跳出傳統(tǒng)面板模型對(duì)變量間平均相關(guān)性的討論，更加全面、準(zhǔn)確地量化各變量之間的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系。p 階滯后的PVAR 模型設(shè)定如下：

其中，Yi，t表示第i 個(gè)企業(yè)在第t 期由內(nèi)生變量組成的向量，包括貨幣政策（R 或M2）、融資約束 （SA）、抵押品價(jià)值 （Collater） 以及投資水平（Inv）；αj為待估的滯后項(xiàng)系數(shù)矩陣，反映了各內(nèi)生變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系；λi和μt分別代表個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)；εi，t為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

（二）變量定義

1.貨幣政策。參照李雙建和田國(guó)強(qiáng)（2020）的研究，采用7 天銀行間同業(yè)拆借利率（R）作為價(jià)格型貨幣政策沖擊的代理變量； 參照蘇治等（2017）的研究，使用廣義貨幣M2 的同比增長(zhǎng)率（M2）作為數(shù)量型貨幣政策沖擊的代理變量。

2.融資約束?，F(xiàn)有文獻(xiàn)大多使用投資現(xiàn)金流敏感性、KZ 指數(shù)、WW 指數(shù)以及SA 指數(shù)等指標(biāo)衡量企業(yè)的融資約束程度。為了避免內(nèi)生性財(cái)務(wù)特征指標(biāo)的干擾，本文選擇使用SA 指數(shù)衡量企業(yè)融資約束。SA 指數(shù)與其他指標(biāo)相比的優(yōu)勢(shì)在于，指標(biāo)的計(jì)算僅涉及到企業(yè)規(guī)模和年齡兩個(gè)隨時(shí)間變化不大的非內(nèi)生性特征變量。參照吳秋生和黃賢環(huán)（2017）的處理方式，SA=-0.737*ln（Asset/100）+0.043*（ln（Asset/100））2-0.04*age。其中，Asset 為總資產(chǎn)，單位為萬(wàn)元；age 為企業(yè)的上市年齡。SA指數(shù)越大，企業(yè)的融資約束程度越低。

3.抵押品價(jià)值。參照Manova（2012），使用有形資產(chǎn)與總資產(chǎn)的比值衡量抵押品價(jià)值。

4.投資水平。基于已有研究（靳慶魯?shù)龋?012），采用現(xiàn)金流量表中的“構(gòu)建固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金”減去“處置固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)收回的現(xiàn)金凈額”，再除以總資產(chǎn)以剔除企業(yè)規(guī)模的影響，衡量企業(yè)投資水平。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本選擇

本文的初始樣本選擇2010年第一季度至2020年第四季度的中國(guó)A 股上市公司，研究中涉及到的數(shù)據(jù)來(lái)自于WIND 數(shù)據(jù)庫(kù)。在進(jìn)行實(shí)證研究之前，本文對(duì)樣本進(jìn)行了如下處理：（1）由于PVAR模型對(duì)平衡面板樣本的要求，剔除了在2010年以后上市的企業(yè)樣本；（2）為了保證觀測(cè)值的數(shù)量，對(duì)于樣本中缺失的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，采用插值法進(jìn)行補(bǔ)足；（3）剔除金融行業(yè)和房地產(chǎn)行業(yè)企業(yè)的樣本；（4）剔除在樣本期內(nèi)被ST、*ST 的上市公司樣本；（5）為了保證數(shù)據(jù)的可比性，回歸分析時(shí)，對(duì)R 和M2 進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，而對(duì)SA、Collater 以及Inv 企業(yè)層面數(shù)據(jù)進(jìn)行行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化處理，以控制行業(yè)特征；（6）對(duì)研究中涉及到的連續(xù)變量進(jìn)行1%和99%的縮尾處理以削弱極端值的影響。處理完以后，剩余1383 家樣本公司，表1為對(duì)未標(biāo)準(zhǔn)化的核心變量進(jìn)行的描述性統(tǒng)計(jì)。

表1 核心變量描述性統(tǒng)計(jì)

四、貨幣政策對(duì)企業(yè)投資的調(diào)控效果

（一）單位根檢驗(yàn)與滯后階數(shù)確定

PVAR 模型的數(shù)據(jù)既有時(shí)序數(shù)據(jù)又包含截面層面數(shù)據(jù)，為了防止出現(xiàn)“偽”回歸現(xiàn)象，在進(jìn)行模型估計(jì)之前，需要檢驗(yàn)各變量的平穩(wěn)性。表2列示了分別利用LLC、IPS 以及Hadri 檢驗(yàn)方法的單位根檢驗(yàn)結(jié)果。結(jié)果顯示，使用三種方法均基本顯著，通過(guò)了檢驗(yàn)，PVAR 模型中的各變量序列均為平穩(wěn)序列，適用于PVAR 的回歸分析。為了更準(zhǔn)確地估計(jì)PVAR 模型，本文根據(jù)AIC、BIC 以及HQIC準(zhǔn)則確定PVAR 模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為3 階。

表2 單位根檢驗(yàn)

（二）格蘭杰因果檢驗(yàn)

本部分采用格蘭杰因果檢驗(yàn)驗(yàn)證各變量之間存在怎樣的因果關(guān)系。根據(jù)表3可知，貨幣政策、融資約束和抵押品價(jià)值均會(huì)影響企業(yè)投資，檢驗(yàn)結(jié)果為本文的理論分析提供支撐。

（三）PVAR 的模型估計(jì)結(jié)果

基于模型最優(yōu)滯后階數(shù)，建立滯后3 階的PVAR 模型，對(duì)模型（1）進(jìn)行廣義矩估計(jì)（GMM）得到R、M2、SA、Collater 以及Inv 之間的回歸系數(shù)估計(jì)結(jié)果（見(jiàn)表4）。其中PanelA 為包含價(jià)格型貨幣政策工具估計(jì)結(jié)果，PanelB 為包含數(shù)量型貨幣政策工具估計(jì)結(jié)果。

表4 PVAR 參數(shù)的GMM 估計(jì)結(jié)果

PanelA 的結(jié)果顯示，滯后一期和滯后二期的緊縮價(jià)格型貨幣政策會(huì)對(duì)企業(yè)投資決策產(chǎn)生負(fù)向沖擊，即加息政策能夠降低企業(yè)的投資，主要通過(guò)降低抵押品價(jià)值來(lái)實(shí)現(xiàn)政策調(diào)控效果。反之，降息通過(guò)提高抵押品價(jià)值為企業(yè)投資提供充足資金。值得注意的是，盡管滯后一期降息政策增加了企業(yè)融資約束程度，但滯后三期的降息政策能夠顯著緩解企業(yè)融資約束，這也說(shuō)明價(jià)格型貨幣政策傳導(dǎo)具有延遲性。

根據(jù)PanelB 估計(jì)結(jié)果，滯后一期和滯后三期的寬松數(shù)量型貨幣政策對(duì)企業(yè)投資決策有顯著負(fù)向影響，而滯后二期的政策對(duì)企業(yè)投資決策為顯著正向影響。短期來(lái)看，只有滯后二期的寬松數(shù)量型貨幣政策帶來(lái)了企業(yè)投資的正向調(diào)整。這可能是因?yàn)?，一方面，貨幣政策?duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的傳導(dǎo)由于信息摩擦的存在，無(wú)法將資金立即有效地傳導(dǎo)至企業(yè)；另一方面，企業(yè)管理者出于投資機(jī)會(huì)和資金使用成本的考慮，在進(jìn)行投資決策調(diào)整時(shí)，往往比較謹(jǐn)慎（張學(xué)勇和廖理，2011），同時(shí)管理層的有限理性特征，也使得他們?cè)诙唐趦?nèi)只能對(duì)部分信息作出反應(yīng)，因此其投資決策調(diào)整存在反應(yīng)時(shí)間。另外，實(shí)證結(jié)果顯示，滯后一期和滯后二期的寬松數(shù)量型貨幣政策，均能緩解企業(yè)的融資約束，且在1%水平上顯著，其中滯后一期貨幣政策的融資約束緩解效果更好。即短期內(nèi)寬松數(shù)量型貨幣政策能顯著緩解企業(yè)融資約束，但對(duì)企業(yè)抵押品價(jià)值無(wú)顯著影響。主要原因在于，與價(jià)格型貨幣政策相比，數(shù)量型貨幣政策主要通過(guò)影響企業(yè)信貸供給和信貸成本改變企業(yè)投資，而抵押品價(jià)值對(duì)價(jià)格型貨幣政策更為敏感。

（四）脈沖響應(yīng)分析

由于PVAR 模型的估計(jì)參數(shù)較多，難以直觀地觀察到各變量之間的關(guān)系，并且無(wú)法考察其長(zhǎng)期影響，因此本文采用脈沖響應(yīng)圖分析各變量之間的動(dòng)態(tài)影響。脈沖響應(yīng)函數(shù)是在其他變量當(dāng)期和以前期不變的情況下，衡量解釋變量一單位標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對(duì)其他變量短期和長(zhǎng)期的影響，能夠較為準(zhǔn)確清晰地刻畫(huà)各變量之間的長(zhǎng)期影響關(guān)系。本部分對(duì)7 天銀行間同業(yè)拆借利率、廣義貨幣M2同比增長(zhǎng)率、融資約束、抵押品價(jià)值以及企業(yè)投資各一單位標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，進(jìn)行Monte-Carlo 模擬200 次，觀察各變量的動(dòng)態(tài)反應(yīng)。圖2為PVAR 模型中總體樣本的脈沖響應(yīng)結(jié)果，最大滯后期數(shù)為20 個(gè)季度，置信區(qū)間為5%-95%。其中，（a）～（c）為各個(gè)經(jīng)濟(jì)變量對(duì)R 沖擊的脈沖響應(yīng)圖；（d）～（f）為經(jīng)濟(jì)變量對(duì)M2 沖擊的脈沖響應(yīng)圖。

圖2 總體樣本脈沖響應(yīng)圖

價(jià)格型貨幣政策對(duì)企業(yè)投資、融資約束以及抵押品價(jià)值有顯著影響。R 一單位標(biāo)準(zhǔn)差的正向

沖擊對(duì)Inv 的影響是先正后負(fù)的，在第2 期即轉(zhuǎn)為負(fù)向影響，而影響強(qiáng)度在第3 個(gè)季度達(dá)到最大值0.013，之后逐漸減弱，在第10 個(gè)季度時(shí)收斂至零。即寬松價(jià)格型貨幣政策對(duì)企業(yè)投資決策具有顯著正向影響，能夠有效支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。同時(shí)，寬松價(jià)格型貨幣政策在政策實(shí)施初期對(duì)抵押品價(jià)值有顯著正向影響效果，R 一單位標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊對(duì)Collater 的影響強(qiáng)度在第4 期達(dá)到最大值0.014，隨后開(kāi)始收斂。而R 一單位標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊卻提高了SA，影響強(qiáng)度在第3 期達(dá)到最大值0.0025。這與寬松貨幣政策緩解企業(yè)融資約束的理論相反，可能是由于企業(yè)異質(zhì)性使得政策效果具有差別，后文中將分樣本研究?jī)r(jià)格型貨幣政策的調(diào)控效果。脈沖響應(yīng)圖（d）～（f）結(jié)果顯示，首先，M2 一單位標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊顯著促進(jìn)了Inv。這種促進(jìn)作用在沖擊初期效果不明顯，在第3期，影響強(qiáng)度達(dá)到最大值0.032。即在沖擊后的第3 個(gè)季度，企業(yè)的投資決策調(diào)整幅度達(dá)到最大，隨后調(diào)整幅度開(kāi)始減弱。其次，M2 的正向沖擊顯著提高了SA，影響效果在第6 期達(dá)到最大值（0.016）后，逐漸減弱。最后，M2 一單位標(biāo)準(zhǔn)差沖擊在短期內(nèi)對(duì)Collater 有正向影響，長(zhǎng)期內(nèi)影響不顯著，說(shuō)明企業(yè)資產(chǎn)價(jià)格對(duì)數(shù)量型貨幣政策的敏感程度更低。

總之，無(wú)論是價(jià)格型貨幣政策還是數(shù)量型貨幣政策，均對(duì)企業(yè)投資具有較為明顯的動(dòng)態(tài)效果。這種動(dòng)態(tài)影響效果，主要是通過(guò)融資約束和企業(yè)抵押品價(jià)值兩個(gè)路徑起作用。一方面，寬松的貨幣政策為企業(yè)帶來(lái)更多的融資渠道和更低的融資成本，極大緩解了企業(yè)的融資約束，同時(shí)這種影響在長(zhǎng)期依舊顯著；另一方面，更多的貨幣供給或者更低的政策利率，引起企業(yè)資產(chǎn)價(jià)格高漲，進(jìn)而提高抵押品的價(jià)值。融資約束的緩解和抵押品價(jià)值的提高，放松了企業(yè)的借貸限制，為企業(yè)投資提供了更充足的資金，企業(yè)的投資動(dòng)機(jī)增強(qiáng)。一般而言，企業(yè)投資過(guò)程具有長(zhǎng)周期特征。由于市場(chǎng)中信息摩擦的存在和管理者有限理性，同時(shí)貨幣政策的實(shí)施對(duì)企業(yè)管理者決策具有信號(hào)作用，政策的寬松或者緊縮向企業(yè)部門(mén)傳遞了經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的信號(hào)，使得政策傳導(dǎo)對(duì)企業(yè)決策的影響往往不是瞬間完成的，面對(duì)貨幣政策的沖擊，企業(yè)投資決策的調(diào)整表現(xiàn)為明顯的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)。

（五）貨幣政策的傳導(dǎo)路徑識(shí)別

前文的脈沖響應(yīng)圖顯示，貨幣政策調(diào)控主要通過(guò)融資約束和企業(yè)抵押品價(jià)值兩個(gè)路徑作用實(shí)體經(jīng)濟(jì)。為了進(jìn)一步驗(yàn)證貨幣政策支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資的傳導(dǎo)機(jī)制，借鑒溫忠麟等（2004）的中介效應(yīng)分析方法，分別檢驗(yàn)貨幣政策是否通過(guò)影響企業(yè)融資約束和抵押品價(jià)值而對(duì)企業(yè)投資施加作用，構(gòu)建中介效應(yīng)模型如下：

其中，Invi，t為企業(yè)的投資水平；MPt為貨幣政策操作（R 或M2）；Medi，t為中介變量，分別代表了融資約束指標(biāo)（SAi，t）和抵押品價(jià)值（Collateri，t）；Xi，t為控制變量；參照現(xiàn)有研究（Gulen et al.，2016；聶輝華等，2020），控制變量包括：杠桿率、托賓Q、總資產(chǎn)收益率以及企業(yè)規(guī)模。模型同時(shí)控制了個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)。本部分著重關(guān)注模型中α1、β1、γ1和γ2的參數(shù)估計(jì)結(jié)果。當(dāng)系數(shù)α1、β1、γ2均顯著時(shí)，說(shuō)明MP→Med→Inv 存在中介效應(yīng)。此時(shí)，若γ1顯著，則存在部分中介效應(yīng)；若γ1不顯著，說(shuō)明存在完全中介效應(yīng)。

表5報(bào)告了中介效應(yīng)模型的系數(shù)估計(jì)結(jié)果，其中PanelA 和PanelB 分別列示了價(jià)格型貨幣政策和數(shù)量型貨幣政策工具對(duì)企業(yè)投資的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。表5中PanelA 的回歸結(jié)果顯示，在價(jià)格型貨幣政策工具通過(guò)融資約束和企業(yè)抵押品價(jià)值渠道影響企業(yè)投資的過(guò)程中，Sobel 檢驗(yàn)中的Z統(tǒng)計(jì)量分別為-22.567 和-5.628，且均在1%水平上顯著，因而存在以融資約束和抵押品價(jià)值為中介變量的中介效應(yīng)。依據(jù)PanelB 的回歸結(jié)果，融資約束作為中介變量時(shí)，Z 檢驗(yàn)值為22.573，在1%水平上顯著，存在完全中介效應(yīng)；而抵押品價(jià)值這個(gè)傳導(dǎo)路徑并不顯著。綜上，對(duì)于價(jià)格型貨幣政策而言，在政策傳導(dǎo)過(guò)程中存在“貨幣政策→融資約束→企業(yè)投資”或者“貨幣政策→抵押品價(jià)值→企業(yè)投資”兩種路徑，而數(shù)量型貨幣政策的實(shí)施主要通過(guò)影響企業(yè)融資約束的程度發(fā)揮作用。

表5 中介效應(yīng)檢驗(yàn)

五、進(jìn)一步研究：異質(zhì)性檢驗(yàn)

考慮到貨幣政策對(duì)企業(yè)的影響效果可能會(huì)因?yàn)槠髽I(yè)特征的不同而有所區(qū)別，具體而言，國(guó)有企業(yè)、年長(zhǎng)企業(yè)以及位于東部地區(qū)的企業(yè)，其獲取金融資源的優(yōu)勢(shì)更強(qiáng)，投資決策受貨幣政策變化的影響較小；而非國(guó)有企業(yè)、年輕企業(yè)或位于中西部地區(qū)的企業(yè)面臨較為嚴(yán)重的融資約束，因而其投資決策受貨幣政策的影響可能會(huì)更大。鑒于此，本文分別檢驗(yàn)上述企業(yè)特征對(duì)貨幣政策傳導(dǎo)效果的影響。②

（一）基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的分樣本檢驗(yàn)

就企業(yè)投資的資金來(lái)源而言，國(guó)有企業(yè)的投資資金主要依賴(lài)于政府補(bǔ)貼，而非國(guó)有企業(yè)的投資資金很大比例需要靠社會(huì)融資渠道。當(dāng)國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)面對(duì)同樣的貨幣政策沖擊時(shí)，決策調(diào)整可能會(huì)有所差異。研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)國(guó)有企業(yè)而言，R 一單位標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊對(duì)Inv 具有顯著持續(xù)負(fù)向作用，即寬松或者緊縮的價(jià)格型貨幣政策使得企業(yè)投資增加或減少。同時(shí)，價(jià)格型貨幣政策通過(guò)緩解融資約束顯著影響企業(yè)投資。而M2一單位標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊對(duì)國(guó)有企業(yè)Inv 的影響效果短期內(nèi)顯著為正，最大值達(dá)到0.24，長(zhǎng)期轉(zhuǎn)為負(fù)向影響。SA 和Collater 對(duì)M2 一單位標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊呈現(xiàn)顯著的正向響應(yīng)。以寬松的數(shù)量型貨幣政策為例，貨幣增長(zhǎng)釋放的流動(dòng)性顯著地緩解了國(guó)有企業(yè)的融資約束程度，且提高了企業(yè)的抵押品價(jià)值，進(jìn)而使得企業(yè)投資決策發(fā)生改變。

對(duì)于非國(guó)有企業(yè)而言，R 一單位標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊對(duì)Inv 的影響是負(fù)向的，在第3 期達(dá)到強(qiáng)度最大值0.008，隨后逐漸減弱，在第10 期開(kāi)始影響效果轉(zhuǎn)為正向。說(shuō)明緊縮的價(jià)格型貨幣政策先抑制企業(yè)投資，隨后對(duì)企業(yè)投資決策影響效果減弱。與此同時(shí)，R 一單位標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊對(duì)Collater 具有顯著負(fù)向影響，這種影響在第4 期達(dá)到最大值（0.016）后，逐漸減弱，并收斂于零。這說(shuō)明抵押品價(jià)值渠道是價(jià)格型貨幣政策工具影響非國(guó)有企業(yè)投資的重要渠道。R 一單位標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊對(duì)SA 具有顯著正向影響，表示與國(guó)有企業(yè)不同，降息反而加劇了非國(guó)有企業(yè)的融資約束，這也恰恰反映出價(jià)格型貨幣政策工具實(shí)施過(guò)程中的信貸歧視問(wèn)題。給企業(yè)一單位標(biāo)準(zhǔn)差正向的M2沖擊，企業(yè)的SA、Collater 和Inv 均表現(xiàn)出顯著正向的動(dòng)態(tài)響應(yīng)。這說(shuō)明寬松的數(shù)量型貨幣政策顯著緩解了非國(guó)有企業(yè)的融資約束，同時(shí)提高了企業(yè)的抵押品價(jià)值，進(jìn)而提高了其資產(chǎn)投資。

總之，無(wú)論是價(jià)格型貨幣政策沖擊還是數(shù)量型貨幣政策沖擊，國(guó)有企業(yè)的投資決策、融資約束和抵押品價(jià)值的短期調(diào)整速度和受影響幅度均高于非國(guó)有企業(yè)，甚至價(jià)格型貨幣政策對(duì)非國(guó)有企業(yè)的融資約束存在反向的作用效果。同時(shí)，非國(guó)有企業(yè)投資決策、融資約束以及抵押品價(jià)值對(duì)政策沖擊的響應(yīng)過(guò)程更持久。貨幣政策對(duì)不同所有權(quán)企業(yè)作用效果差異的原因在于，非國(guó)有企業(yè)很難獲得持續(xù)穩(wěn)定的資金供給，往往因產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)的原因受到信貸歧視（陳林等，2016），企業(yè)的融資約束程度較高，投資決策對(duì)貨幣政策調(diào)控的敏感度更高（王建斌，2019）。這使得非國(guó)有企業(yè)在面對(duì)貨幣政策沖擊時(shí)，盡管政策初期投資決策反應(yīng)滯后，但貨幣政策對(duì)非國(guó)有企業(yè)作用效果更持久。

（二）基于企業(yè)年齡的分樣本檢驗(yàn)

不同生命周期企業(yè)面臨的融資約束情況不同，經(jīng)營(yíng)目標(biāo)也有所差異，貨幣政策的松緊變化對(duì)不同年齡企業(yè)決策的沖擊可能會(huì)呈現(xiàn)有差別的動(dòng)態(tài)效應(yīng)。③研究發(fā)現(xiàn)，緊縮的價(jià)格型貨幣政策對(duì)年輕企業(yè)投資產(chǎn)生先正后負(fù)的作用效果。其中，抵押品價(jià)值充當(dāng)了支持企業(yè)投資的主要渠道。年輕企業(yè)往往缺乏穩(wěn)定的現(xiàn)金流，尚未形成長(zhǎng)期的借貸歷史（Davis & Haltiwanger，2019），融資約束程度高。企業(yè)的債務(wù)主要依靠資產(chǎn)抵押擔(dān)保，寬松的貨幣政策提高企業(yè)的抵押品價(jià)值（Kiyotaki & Moore，1997），放松了年輕企業(yè)的信貸約束，對(duì)企業(yè)投資的促進(jìn)效果更顯著。M2 一單位標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊，對(duì)年輕企業(yè)的Inv 表現(xiàn)為持續(xù)正向的影響。Inv在第2 期就迅速對(duì)沖擊作出反應(yīng)，第5 期達(dá)到強(qiáng)度最高值，之后逐漸正向收斂。同時(shí)可以看到，M2一單位標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊對(duì)年輕企業(yè)SA 和Collater 均有顯著正向影響，分別在第10 期和第8 期達(dá)到強(qiáng)度最高值。上述結(jié)果說(shuō)明寬松的數(shù)量型貨幣政策對(duì)年輕企業(yè)的融資約束、抵押品價(jià)值和投資決策均有顯著正向影響。對(duì)于年輕企業(yè)而言，相比于價(jià)格型貨幣政策，數(shù)量型貨幣政策對(duì)企業(yè)投資的影響幅度更大，政策持續(xù)時(shí)間更久。

而對(duì)于年長(zhǎng)企業(yè)而言，價(jià)格型貨幣政策對(duì)企業(yè)投資的作用短期內(nèi)呈現(xiàn)出一定的波動(dòng)性，并在第6 期以后政策效果趨近于零。而M2 一單位標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊對(duì)年長(zhǎng)企業(yè)Inv 的影響為正，在第4 期達(dá)到強(qiáng)度最高值約0.054，第20 期收斂至零附近。同時(shí)M2 一單位標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊對(duì)企業(yè)SA 呈正向影響，強(qiáng)度在第9 期達(dá)到最高值約0.037，隨后開(kāi)始收斂，說(shuō)明寬松的數(shù)量型貨幣政策對(duì)年長(zhǎng)企業(yè)的融資約束能夠產(chǎn)生顯著緩解作用。而面臨M2 一單位標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊，年長(zhǎng)企業(yè)的Collater 呈現(xiàn)小幅度負(fù)向變動(dòng)，這是由于年長(zhǎng)企業(yè)的資產(chǎn)價(jià)格趨于穩(wěn)定的區(qū)間范圍，受到貨幣政策的影響幅度較小，故融資約束成為了數(shù)量型貨幣政策工具支持年長(zhǎng)企業(yè)投資的重要渠道。

綜上，寬松的價(jià)格型和數(shù)量型貨幣政策沖擊，對(duì)年輕企業(yè)和年長(zhǎng)企業(yè)的投資決策均具有顯著正向的影響，而年輕企業(yè)的投資決策受到政策的影響更大，政策持續(xù)時(shí)間更久。這主要是由于，年輕企業(yè)處于生命周期的成長(zhǎng)期，具有提升自己競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和追求成長(zhǎng)性的需求，但往往由于規(guī)模小、信用記錄不足、具有信息劣勢(shì)，企業(yè)的信貸限制較為嚴(yán)格，企業(yè)對(duì)寬松或者緊縮的貨幣政策更為敏感。

（三）基于企業(yè)所在地區(qū)的分樣本檢驗(yàn)

為厘清貨幣政策對(duì)不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的調(diào)控效果，本文將樣本劃分為東部、中部和西部地區(qū)三組，④分別討論貨幣政策調(diào)控的作用效果。首先，對(duì)于東部地區(qū)企業(yè)，緊縮價(jià)格型貨幣政策對(duì)企業(yè)投資產(chǎn)生先正后負(fù)的影響，R 一單位標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊在第2 期以后開(kāi)始對(duì)Inv 產(chǎn)生負(fù)向作用，調(diào)整幅度在第3 期達(dá)到強(qiáng)度最大值0.014，且抵押品價(jià)值是價(jià)格型貨幣政策支持東部地區(qū)企業(yè)投資的重要渠道。數(shù)量型貨幣政策沖擊對(duì)企業(yè)投資的影響始終顯著為正，在M2 一單位標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊下，Inv 第3 期達(dá)到最大值0.028，之后緩慢收斂。東部地區(qū)企業(yè)的融資約束指標(biāo)和抵押品價(jià)值對(duì)數(shù)量型貨幣政策沖擊均作出正向響應(yīng)，但抵押品價(jià)值支持企業(yè)投資的渠道不顯著。其次，寬松價(jià)格型貨幣政策對(duì)中部地區(qū)企業(yè)投資呈現(xiàn)促進(jìn)作用，面臨R 一單位標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊，Inv 在第4期達(dá)到強(qiáng)度最大值0.014，之后減小至接近于零。同時(shí)寬松價(jià)格型貨幣政策緩解了企業(yè)的融資約束，提高了企業(yè)的抵押品價(jià)值，而其中抵押品價(jià)值充當(dāng)更顯著的政策支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)的渠道。數(shù)量型貨幣政策對(duì)企業(yè)投資也存在促進(jìn)作用，面臨M2一單位標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊，Inv 在第3 期達(dá)到最大值0.035，但從第4 期開(kāi)始不再顯著。M2 一單位標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊導(dǎo)致的SA 第4 期達(dá)到最大值0.013，第9 期開(kāi)始不顯著?？梢?jiàn)數(shù)量型貨幣政策對(duì)中部地區(qū)企業(yè)的投資決策影響持續(xù)時(shí)間較短，且融資約束為政策傳導(dǎo)的主要渠道。最后，寬松價(jià)格型貨幣政策對(duì)西部地區(qū)企業(yè)投資有顯著正向的影響，即降息政策會(huì)使得西部地區(qū)企業(yè)投資增加，同時(shí)寬松價(jià)格型貨幣政策也提高了企業(yè)抵押品價(jià)值。而寬松數(shù)量型貨幣政策對(duì)企業(yè)投資決策也具有顯著正向影響，在M2 一單位標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊下，Inv 在第2 期達(dá)到強(qiáng)度最大值（0.042），從第5 期開(kāi)始政策影響效果開(kāi)始不顯著。M2 一單位標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊在短期內(nèi)顯著提高了西部企業(yè)的SA，第2 期達(dá)到最大幅度0.017，說(shuō)明緩解融資約束是寬松數(shù)量型貨幣政策發(fā)揮作用的主要渠道。

基于上述分析發(fā)現(xiàn)，以寬松政策調(diào)整為例，面對(duì)寬松價(jià)格型或數(shù)量型貨幣政策沖擊，東部、中部和西部地區(qū)企業(yè)的投資水平、融資約束以及抵押品價(jià)值表現(xiàn)出不同的動(dòng)態(tài)特征。R 和M2 的一單位標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對(duì)西部地區(qū)企業(yè)的Inv 影響幅度最大，最大值分別為0.018 和0.042。而抵押品價(jià)值充當(dāng)了價(jià)格型貨幣政策傳導(dǎo)的重要渠道，融資約束充當(dāng)了數(shù)量型貨幣政策傳導(dǎo)的重要渠道。與東部和中部地區(qū)相比，西部地區(qū)的企業(yè)大多盈利能力不足，內(nèi)部現(xiàn)金流很難滿足他們的融資需求，債務(wù)融資往往成為他們的主要資金來(lái)源（連玉君和蘇治，2009），西部地區(qū)企業(yè)融資約束程度較高，對(duì)政策和宏觀經(jīng)濟(jì)變化敏感度高。寬松的貨幣政策沖擊對(duì)信貸約束的放松，使得西部地區(qū)的企業(yè)投資能迅速作出反應(yīng)，但企業(yè)自身的內(nèi)生動(dòng)力的缺陷，使得政策效果維持時(shí)間較短，價(jià)格型貨幣政策效果維持了3 期，數(shù)量型貨幣政策效果維持了5 期。

六、研究結(jié)論與政策建議

貨幣政策作為優(yōu)化金融資源配置效率的重要手段，政策的精準(zhǔn)實(shí)施對(duì)于維持實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的內(nèi)生動(dòng)力十分重要。隨著中國(guó)利率市場(chǎng)化進(jìn)程逐漸完善和貨幣政策調(diào)控方式轉(zhuǎn)變，貨幣政策能否有效促進(jìn)企業(yè)投資推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的問(wèn)題亟需給出科學(xué)的判別依據(jù)。本文以企業(yè)固定資產(chǎn)投資為主要研究對(duì)象，分別基于“貨幣政策→融資約束→企業(yè)投資”和“貨幣政策→抵押品價(jià)值→企業(yè)投資”兩種路徑，考察價(jià)格型貨幣政策工具和數(shù)量型貨幣政策工具對(duì)企業(yè)投資的調(diào)控效率。同時(shí)本文進(jìn)一步區(qū)分不同特征的企業(yè)，考察政策沖擊對(duì)不同組別企業(yè)的動(dòng)態(tài)影響效果。本研究不僅能夠給出貨幣政策對(duì)企業(yè)投資影響效率的客觀證據(jù)，還為政策層疏通貨幣政策服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)傳導(dǎo)渠道提供理論依據(jù)。

本文研究結(jié)論如下：第一，價(jià)格型貨幣政策工具主要通過(guò)緩解企業(yè)融資約束和調(diào)節(jié)抵押品價(jià)值變化影響企業(yè)固定資產(chǎn)投資，而數(shù)量型貨幣政策工具則通過(guò)緩解企業(yè)融資約束發(fā)揮作用。整體上看，數(shù)量型貨幣政策對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)調(diào)控效果更好，是價(jià)格型貨幣政策工具調(diào)控效果的3 倍，并且數(shù)量型貨幣政策對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響持續(xù)時(shí)間更久。第二，面對(duì)同樣的貨幣政策沖擊，國(guó)有企業(yè)的投資決策的短期調(diào)整速度和調(diào)整幅度更大，但非國(guó)有企業(yè)投資決策對(duì)貨幣政策沖擊的響應(yīng)過(guò)程更持久。國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)貨幣政策效果差異的原因在于，無(wú)論是價(jià)格型還是數(shù)量型貨幣政策在調(diào)控實(shí)體經(jīng)濟(jì)時(shí)，國(guó)有企業(yè)均能獲得更多的信貸資源。以利率為代表的價(jià)格型貨幣政策實(shí)施時(shí)，非國(guó)有企業(yè)往往因產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)的原因受到信貸歧視，融資約束難以緩解，因此價(jià)格型貨幣政策對(duì)非國(guó)有企業(yè)的調(diào)控存在明顯的滯后性。而以貨幣供應(yīng)量為代表的數(shù)量型貨幣政策對(duì)非國(guó)有企業(yè)調(diào)控效果更好，非國(guó)有企業(yè)受到融資約束的限制，使得他們對(duì)貨幣政策松緊變化更為敏感，在面對(duì)貨幣政策沖擊時(shí)，投資決策調(diào)整效果更為顯著且持久。第三，對(duì)比貨幣政策對(duì)不同年齡企業(yè)的調(diào)控效果發(fā)現(xiàn)，貨幣政策調(diào)控對(duì)年輕企業(yè)投資的影響更大，政策效果持續(xù)的時(shí)間更久。而貨幣政策調(diào)控對(duì)不同年齡企業(yè)影響的差異在于，年輕企業(yè)處于生命周期的成長(zhǎng)期，具有提升自己競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和追求成長(zhǎng)性的需求，但往往由于缺少信貸市場(chǎng)所需的歷史記錄，企業(yè)規(guī)模小，尋求外部融資時(shí)面臨的融資約束程度更高。年輕企業(yè)大多依靠資產(chǎn)抵押擔(dān)保為投資支出獲得資金支持，對(duì)價(jià)格型貨幣政策的松緊變化表現(xiàn)出更為明顯的反應(yīng)。同時(shí)正向數(shù)量型貨幣政策沖擊釋放的流動(dòng)性，緩解了年輕企業(yè)的融資約束，貨幣政策對(duì)企業(yè)投資的調(diào)控效率更高。第四，價(jià)格型和數(shù)量型貨幣政策對(duì)西部地區(qū)企業(yè)的投資決策影響幅度最大，西部地區(qū)企業(yè)對(duì)貨幣政策調(diào)整的響應(yīng)速度更快。貨幣政策對(duì)西部地區(qū)傳導(dǎo)效率高的原因在于，與東部和中部地區(qū)相比，西部地區(qū)企業(yè)大多盈利能力不足，內(nèi)部現(xiàn)金流很難滿足他們的融資需求，企業(yè)融資約束程度較高，對(duì)宏觀環(huán)境變化的敏感度高。寬松的貨幣政策有效支持了西部地區(qū)企業(yè)的發(fā)展，但企業(yè)自身內(nèi)生動(dòng)力的缺陷，使得政策效果維持時(shí)間較短。

基于上述研究結(jié)論，本文認(rèn)為在貨幣政策調(diào)控手段“量?jī)r(jià)轉(zhuǎn)換”的過(guò)程中疏通政策支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)的渠道，提高貨幣政策調(diào)控效率至關(guān)重要。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)量型貨幣政策工具對(duì)企業(yè)投資的影響幅度是價(jià)格型貨幣政策工具的3 倍，目前來(lái)看價(jià)格型貨幣政策的實(shí)施主要改變了上市公司的資產(chǎn)價(jià)格，貨幣市場(chǎng)利率的下行并未有效緩解實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融資約束程度，流動(dòng)性的寬松為企業(yè)帶來(lái)固定資產(chǎn)投資動(dòng)能有限，并且政策作用時(shí)間短，價(jià)格型貨幣政策傳導(dǎo)不暢。對(duì)于政策當(dāng)局而言，貨幣政策“量?jī)r(jià)轉(zhuǎn)換”過(guò)程中，數(shù)量型貨幣政策工具的有效性正在逐漸降低，而價(jià)格型貨幣政策支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的渠道并未真正疏通，適度放慢政策轉(zhuǎn)變的節(jié)奏，避免價(jià)格型貨幣政策對(duì)虛擬經(jīng)濟(jì)的強(qiáng)刺激帶來(lái)的虛擬經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)背離，才能更好發(fā)揮貨幣政策在支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展中的作用。同時(shí)，貨幣政策的實(shí)施，還應(yīng)該堅(jiān)持精準(zhǔn)施策的原則。雖然國(guó)有企業(yè)能獲得更多的政策資源，但非國(guó)有企業(yè)卻能維持更持久的政策調(diào)控效果。貨幣政策調(diào)控時(shí)應(yīng)抑制金融中介的信貸歧視行為，提高信貸資源配置效率。另外，貨幣政策對(duì)西部地區(qū)企業(yè)的短期作用效果較為顯著，政策當(dāng)局發(fā)揮了有效的區(qū)域信貸資源配置功能，但由于西部地區(qū)企業(yè)自身盈利能力不足，很難維持貨幣政策調(diào)控效果。貨幣政策的調(diào)控既要把握短期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)成效，還要重視對(duì)企業(yè)長(zhǎng)期高質(zhì)量發(fā)展的動(dòng)能支持。尤其在利率市場(chǎng)化改革不斷完善的背景下，貨幣政策對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的調(diào)控應(yīng)該堅(jiān)持效率優(yōu)先的原則，精準(zhǔn)施策，構(gòu)建多層次的金融市場(chǎng)，讓非國(guó)有企業(yè)、年輕企業(yè)以及西部地區(qū)企業(yè)也能在市場(chǎng)中找到合適的融資路徑，從根本上解決融資難的問(wèn)題。

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①數(shù)據(jù)來(lái)源：作者根據(jù)中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)整理得到。

②限于篇幅，未報(bào)告異質(zhì)性分組的脈沖響應(yīng)圖，如讀者需要，可向作者索取。

③為了保證最終篩選出來(lái)的樣本組為平衡面板，首先依據(jù)樣本首年（2010年）各企業(yè)上市年齡的三分之一和三分之二分位數(shù)，篩選出年輕企業(yè)（上市年齡低于三分之一分位數(shù)）和年長(zhǎng)企業(yè)（上市年齡高于三分之二分位數(shù)）的樣本。

④參照丁志國(guó)等（2020）的研究，將中國(guó)的各省份區(qū)域劃分為東部、中部和西部地區(qū)三組。其中，東部包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東以及海南11 個(gè)省（直轄市），中部包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南8 個(gè)省，西部地區(qū)包括陜西、甘肅、寧夏、青海、新疆、西藏、重慶、廣西、內(nèi)蒙古、四川、貴州以及云南12 個(gè)?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）。