我國貨幣政策的區域效應
——基于面板分位數回歸模型分析

劉靜超，吳文泉

（福建師范大學 經濟學院，福州 350108）

【經管索微】

我國貨幣政策的區域效應
——基于面板分位數回歸模型分析

劉靜超，吳文泉

（福建師范大學 經濟學院，福州 350108）

基于我國28個省份2000－2012年的年度樣本數據，運用面板分位數回歸模型對我國貨幣政策在東中西部地區的效應進行檢驗，分析我國貨幣政策的即期效應和滯后性對各省經濟發展的影響。結果顯示：東中西部貨幣政策的區域效應較為明顯。貨幣政策的即期效應對東部沿海省份沖擊較大，對中西部省份沖擊不太明顯；而其滯后性對中部省份沖擊較大，東部次之，西部最弱。建議疏通貨幣政策傳導渠道，完善信貸供給，加快利率市場化等。

貨幣政策；區域效應；固定效應變系數；面板數據分位數回歸

中共十八屆三中全會提出了深化金融體制改革、加快推進利率市場化的重要議題，進一步鞏固了貨幣政策作為宏觀調控手段的基礎地位。歷史發展經驗表明，貨幣政策的寬松與否直接關系到貨幣市場流動性的強弱，進而影響到資本的配置效率。貨幣政策作用的發揮離不開貨幣政策傳導機制，這一機制是否暢通，常常成為影響貨幣政策效果的關鍵。受地方省份自身利益追求、產業結構、金融集中度及對外開放程度不同的制約，我國貨幣政策的傳導通道并不通暢，往往呈現時間上的滯后和執行上的誤差，形成各地區經濟協調發展的非對稱性政策空間，進而直接造成了我國貨幣政策的區域差異化效應；區域效應的差異化反過來制約著我國貨幣政策的貫徹實施，造成市場主體對資金的需求和供給不匹配，以及國家對整個金融市場的宏觀調控力削弱等。不能有效調整經濟發展中存在的貨幣結構問題，將導致資金資源配置不合理，損害市場運行效率。因此，有必要對我國貨幣政策的區域效應進行研究，從中發現制約區域貨幣政策傳導的顯性或隱性因素。有針對性地執行區域貨幣政策，不僅有利于滿足不同區域對經濟政策的需求，促進地區經濟協同發展，同時也可以形成良好的政策運行環境，保障我國貨幣政策的實施效率，有效應對其他國家貨幣政策可能產生的“溝壑效應”，促進我國經濟的持續健康發展。

一、文獻回顧

當前，國內外學者對一國貨幣政策的區域效應已有不少研究。在實證研究方面，主要側重于貨幣政策區域效應的存在性研究和貨幣政策區域效應產生的原因研究。主要研究方法及思路為使用向量自回歸模型（VAR）及其脈沖響應函數（IRF）和結構向量自回歸模型（SVAR）來分析統一性貨幣政策對一國不同經濟區域及不同國家間的影響。

在存在性研究方面，于則運用VAR模型和聚類分析對我國貨幣政策的效果進行了實證分析，結果表明我國存在貨幣政策的區域效應；［1］王劍、孔丹鳳以VAR模型為基礎，從國家、區域、省份層面分析貨幣政策傳遞的區域效應，發現東部區域或沿海省份對我國貨幣政策傳遞的反應程度大于中西部區域或者內陸省份；［2－3］Georgopoulos直接使用VAR分析了加拿大不同行業可能對貨幣政策傳遞的反應情況，并指出了以第一產業為主的紐芬蘭、以第三產業為主的安大略湖二者存在明顯的經濟區域效應。［4］Carlino和DeFina通過使用SVAR模型研究美國核心和非核心經濟區域在經濟發展過程中對貨幣政策的反應一致性大小來判斷美國是否存在貨幣政策的區域效應；［5］Giacinto使用空間計量和SVAR相結合的方法研究了美國貨幣政策的區域效應。［6］

在貨幣政策區域效應產生原因方面。宋旺和鐘正生運用VAR和IRF模型對我國貨幣政策區域效應的存在性進行驗證，指出了我國目前并未滿足最優貨幣區的構成標準，認為利率渠道和信貸渠道是導致我國貨幣區域效應差異性存在的主要原因；［7］張晶運用同樣的方法，采用月度數據對我國東中西部的貨幣政策效應進行實證分析，指出區域間的產業結構、企業規模以及產值構成等方面的差別在一定程度上導致了貨幣政策的區域效應。［8］Peersman使用分塊SVAR模型研究了歐洲央行的貨幣政策對歐盟主要經濟主體可能存在的影響，以及貨幣政策傳導機制對不同國家的影響；［9］蔣益民和陳璋利用SVAR模型及其脈沖效應的分析方法，研究了我國不同經濟區域對貨幣政策傳遞的反應，發現東部經濟區域反應最強烈，同時也指出了這很可能是東部地區的金融結構較為完善的緣故。［10］

另外，也有學者在保持研究內容不變的基礎上引入新的研究方法，如高云峰使用面板數據模型分析了東部和西部可能存在的貨幣政策的區域性影響差異；［11］李寶仁基于面板數據模型分析了全國29個省份對貨幣政策的敏感度差異。［12］

上述幾方面在研究內容和方法上為本文提供了借鑒，但VAR模型及其脈沖效應分析更多地注重貨幣政策對單一地區的影響，缺少地區間的影響分析，也沒有顯著檢驗各個脈沖效應的統計性；SVAR模型能一定程度揭示出區域效應的結構影響因素，但對問題分析時可能存在過多的約束識別條件，分析結果不夠準確；而使用面板數據模型分析在一定程度上只是解釋了自變量對因變量的均值函數影響，并沒有根據因變量條件分布在不同位置時可能存在的和自變量不同的線性約束關系。基于此，本文使用面板數據模型的分位數回歸進行我國貨幣政策的區域效應分析，不僅考慮了研究對象時間和截面數據上的異質信息，而且進一步深入分析了貨幣政策傳遞影響的區域經濟在不同條件分布位置點時可能受到哪些主要因素的影響，進而推進這一領域研究的不斷發展，為我國貨幣政策的有效實施提供了理論參考。

二、變量選取、數據說明和研究方法

（一）變量選取

本文借鑒高云峰對貨幣政策區域效應的變量選取方法，引入GDP、M2、信貸額度和固定資產投資幾個變量。

其一，GDP可以作為衡量一個區域經濟發展的重要指標。

其二，貨幣政策中間變量M2的選取，主要考慮到三方面內容：當前我國信貸結構的不對稱性造成信貸投資對利率的敏感性較低；資本市場發展程度較低造成居民儲蓄對利率不敏感；利率的非市場化運作使得我國經濟產出總額對利率的彈性較低。M2是一個累積的過程，通過長期累積和短期累積形成對經濟的“累積效應”，當它到達一定規模時就比較容易保持市場的流動性進而對經濟產生影響，如投資者把多余流動性資金注入到房地產行業等。

其三，貨幣傳導一般通過信貸機制進行，主要是滿足固定資產投資的貨幣信貸需求，實現以信貸投資拉動區域經濟發展的目標。當各省份行使不同的信貸驅動模式時，便逐漸形成不一致的經濟“投資效應”。這對解釋我國貨幣政策的區域效應也有很大幫助。

（二）數據說明

M2主要是以各省份的現金投放或回籠加上存款為主，用HB表示；信貸供應量主要是金融機構的本外幣貸款，用XD表示；固定資產投資用IK表示。本文選取了2000－2012年包括東部（北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東）、中部（山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南）、西部（內蒙古、廣西、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆）共28個省份相關數據（數據均來源于各省的統計年鑒）。考慮到貨幣因素可能存在的累積效應，引入HB滯后一階項（表示為HBZ）。為了消除數據的異方差性，對各變量分別取對數為：LNGDP、LNHB、LNHBZ、LNIK、LNXD。

（三）研究方法

本文采用的是面板數據分位數回歸方法，目的是區分經濟增長條件分布在不同位置時貨幣政策究竟對各省經濟的區域效應產生怎樣的影響。Koenker和Bassett于1978年最早提出了分位數回歸方法，表示被解釋變量y在不同條件分布點上可能與解釋變量x存在的函數關系，隨著分布點在［0－1］的變化，所有y在x基礎上形成的條件分布軌跡是一簇曲線。該方法有效地克服了OLS估計或面板數據的均值回歸；同時，分位數方法沒有對誤差項的分布作出具體的假定，對于極端值的敏感度也小于均值回歸，可以在數據集合分布中選取任一分位點進行參數回歸，因此分位數回歸正好滿足了本文的要求。下面將對分位數作簡要介紹。

假設隨機變量Y的概率分布為F（y）＝Prob（Y≤y），Y的τ分位數定義為滿足F（y）≥τ的最小y值，即q（τ）＝inf（y：F（y）≥τ），0＜τ＜1。F（y）的τ分位數q（τ）可以由關于ξ的目標函數最小化得到，即

式中，argminξ｛Λ｝函數表示取函數最小值時ξ的取值，ρτ（u）＝u（τ－I（u＜0））稱為檢查函數，依據u取值符號進行非對稱的加權。我們考察此最小化問題的一階條件為

即F（ξ）＝τ，也就是說F（y）的第τ個分位點值是上述優化問題的解。

現假設Y的條件分位數由k個解釋變量組成的矩陣x線性表示：

q（τ｜xi，β（τ））＝xi／β（τ），式中，xi＝（x1i，x2i，．．．．．xki）／為解釋變量向量，β（τ）＝（β1，β2，．．．．．βk）是τ分位數下的系數向量。當τ在（0，1）上變動時，求解下面的最小化問題就可以得到分位數回歸不同的參數估計：

與最小二乘法提供的平均數字相比，分位數回歸能夠提供許多不同分位數的估計結果，因變量的整個分配效果就得以清晰地闡釋，甚至可以對數據異質性問題進行處理。基于面板數據的分位數回歸，更能充分利用面板數據來控制不可觀測的地區特定效應和時間特定效應，度量自變量對因變量的某個特定分位數的邊際效果。

三、實證分析

（一）模型構建

1.單位根和協整檢驗

首先，對數據序列進行單位根檢驗，以保證序列的平穩性。同時，要進行變量之間協整關系的檢驗，看變量間是否存在計量線性關系。考慮到我國各省不同的經濟狀況，可以進行異質性單位根檢驗，在IPS法、ADF-Fisher法和PP法中選取ADF法進行檢驗。

由表1可知：變量LNGDP、LNHB、LNHBZ、LNIK、LNXD在異質性單位根檢驗ADF法中均沒有通過平穩性檢驗，而對上述變量一階差分后，P值顯著變小，通過了5%的顯著水平檢驗，說明了變量均是一階單整序列I（1），變量間有可能存在協整性長期關系，故下面有必要對面板數據進行協整檢驗，結果如下（表2）：

由表2可知：28個省份的面板數據協整檢驗除Panel v、Panel rho和Group rho沒有通過協整性檢驗外，其他方法均認為面板數據的殘差項為平穩序列，說明我國28個省份的經濟增長和貨幣因素、固定資產投資與信貸變量間存在長期的協整關系，可以建立回歸方程。

2.模型判定與建模

構建面板模型前應弄清楚截面個體受隨機效應影響還是受固定效應影響，同時也要弄清楚面板的混合、變截距、變系數的類別，故進行如下檢驗。

其中，F2、F1表示實際計算值，括號內表示臨界值，Hausman檢驗表示Chi平方，括號內表示P值。由表3可知：F2、F1實際值均大于其臨界值，可以用變系數模型模擬面板數據；而Hausman檢驗的P值均小于5%，說明了個體受固定效應的影響，故面板數據可用固定效應的變系數模型分析。

根據上述協整性分析以及已確定的固定效應變系數模型，可以建立下述面板數據方程：

其中，Ci為固定影響，β1，i、β2，i、β3，i和β4，i是彈性系數，εit為隨機誤差項。

（二）實證分析

由表4可知：在固定效應模型下，貨幣供應、貨幣供應滯后一階、固定資產投資均顯著正相關于東部各省份的經濟發展，說明了貨幣政策的“累積效應”和“投資效應”較為明顯，而信貸均值顯著負相關于經濟發展，這可能和貨幣傳導機制的不完善有關。通過對面板數據的分位數回歸，可以明顯地看到，在2000－2012年間：第一，當東部各省份經濟增長條件分布在分位點較低時（τ≤0．25），不管貨幣供應是否發生滯后效應，貨幣政策因素的“累積效應”均不明顯，此時的經濟增長主要依靠信貸渠道有效率地傳導和固定資產的投資需求來推動，“投資效應”較為明顯，彈性系數大于固定效應模型；第二，當經濟發展條件分布在0.5分位點時，貨幣因素和投資、信貸等因素均發生顯著作用，“累積效應”擴散明顯，“投資效應”接近峰值，有力地促進了東部省份的經濟增長。其中貨幣的即期作用為負，貨幣的滯后期作用為正，說明貨幣滯后期效應大于即期效應。固定資產投資對經濟的促進作用接近于最大值，而信貸由于受即期貨幣供應的負影響略小于較低分位點時對經濟的正相關作用；第三，當分位點提高到0. 75時，貨幣供應即期和滯后一期均不顯著，而分位點為0.9的高水平時，貨幣即期效應不明顯，滯后一期的貨幣供應較為明顯地影響經濟增長，但在這兩分位點下信貸彈性系數變為負，絕對值大于分位點0.5及以下的系數，說明了東部10個省份中經濟規模處于條件分布的0.75和0.9分位點的省份權重較大，這些省份的信貸拉動經濟邊際效應不明顯，信貸堆積過大卻沒有提高貨幣－信貸的傳導效率，容易造成信貸－經濟的負相關現象；此時固定資產投資仍然對經濟顯著正相關，說明了固定資產投資和GDP增長具有內在的一致性。

由表5可知：在固定效應模型下，貨幣供應滯后一期顯著正相關于中部各省份的經濟發展，說明貨幣政策的即期效應較為明顯，而貨幣供應即期、固定資產投資均沒有明顯地影響經濟增長，“投資效應”不明顯，并且信貸均值顯著負相關于經濟發展，這可能和貨幣－信貸傳導處于不同的階段有關。通過對面板數據的分位數回歸可以明顯地看到，在2000－2012年間：第一，當中部地區各省份經濟增長條件分布在分位點較低時（τ≤0．5），不管貨幣供應是否發生滯后效應，貨幣政策因素的“累積效應”均不明顯，此時的經濟增長主要依靠信貸渠道有效率地傳導，較弱的固定資產投資需求并沒有明顯地促進中部省份的經濟增長，彈性系數最大為0.057，“投資效應”不明顯，很可能是貨幣資金仍停留在信貸渠道的傳遞上而沒有直接在固定資產投資等實體投資領域發揮資本配置作用的緣故，而LNIK和LNXD的彈性系數遠大于固定效應模型下的系數；第二，當分位點提高到0.75甚至0.9的高水平時，貨幣因素和投資、信貸等因素均發生顯著作用，“累積效應”擴散明顯，“投資效應”接近峰值，有力地促進了中部省份的經濟增長。其中貨幣的即期作用為負，貨幣的滯后期作用為正，說明貨幣滯后期效應大于即期效應，并且彈性系數幾乎為固定效應模型的1.5倍。另外，在這兩分位點下固定資產投資和信貸的彈性系數均顯著正相關于中部的經濟增長，彈性系數也遠大于固定效應模型，由彈性系數大小可看出中部地區的8個省份中經濟規模處于條件分布的0.75和0.9分位點的省份權重也較大。但LNIK和LNXD彈性系數在分位數回歸中一致為正，在固定效應分析下卻為負，這很可能是和個體固定效應模型沒有包含時間上的固定效應有關。當然，中部省份的固定資產投資此時仍然對經濟顯著正相關，二者的內在一致性依然存在。

由表6可知：在固定效應模型下，貨幣供應滯后一期、固定資產投資顯著正相關于西部各省份的經濟發展，說明了貨幣政策的“累積效應”和“投資效應”較明顯；而貨幣供應即期均沒有明顯地影響經濟增長，并且信貸均值顯著負相關于經濟發展，這可能和貨幣－信貸傳導機制的效率有關。而通過對面板數據的分位數回歸，可以明顯地看到，在2000－2012年間：第一，當西部地區各省份經濟增長條件分布在不同分位點時，即期的貨幣供應（除τ＝0．9外）均沒有顯著作用于當地的經濟，而滯后一期的貨幣供應（除τ＝0．75外）均顯著正相關于區域經濟，彈性系數在τ＝0．1分位點下達到最大值0.715，說明貨幣的滯后效應大于即期效應，貨幣政策因素的“累積效應”明顯。第二，當西部省份的經濟條件分布的分位點較低時（τ≤0．5），固定資產投資作用不明顯，而信貸資本弱正相關于GDP，這很可能是因為西部省份經濟發展程度較低時，固定資產投資未能形成規模效應，信貸資金的資本處于邊際報酬遞增的階段。第三，當西部省份的經濟條件分布在分位點較高時（τ≥0．5），固定資產投資影響區域經濟發展較為顯著，信貸資本未能明顯促進經濟的增長，這說明了固定資產投資已逐漸形成規模，規模效應明顯，而信貸資本處于邊際報酬遞減階段，同時貨幣信貸資本的傳遞也可能出現了效率上的差異，直接導致了貨幣政策在不同條件分布的分位點的經濟區域實施上出現區域效應。

綜合上述分析，東中西部的貨幣政策區域效應差異較為明顯。進一步對比可知，貨幣政策即期上對東部沿海省份沖擊較大，對中西部省份的經濟沖擊不太明顯；而貨幣政策的滯后性容易對中部省份造成沖擊，彈性系數為0.288，其次是東部，最弱的是西部。在固定效應模型中，東部地區的貨幣供應即期效應大于滯后效應；與西部相比，中部地區貨幣政策的滯后性更明顯，說明不同地區的貨幣政策傳導機制特點不同，會不同程度地影響貨幣政策的區域實施。而面板數據的分位數回歸則更顯著地細化了貨幣政策在東中西區域傳遞的特點，表現為：東部地區各省份經濟增長在不同條件分布的分位點下，貨幣政策的即期效應和滯后效應均因受到各省異質的經濟環境因素的影響而呈現顯著或不顯著性；中部地區各省以τ＝0．5為分界點，分位點小于0.5時貨幣政策的即期效應和滯后性均不顯著，而大于0.5時均顯著，并且滯后性大于即期效應；西部地區各省份在不同分位點下均表現為貨幣政策影響該省經濟發展的滯后效應大于即期效應。

四、結論與建議

（一）結論

通過上述實證模型，可以得出以下結論：

一方面，我國確實存在較為顯著的貨幣政策區域效應差異。主要表現在：貨幣政策在即期上對東部沿海省份沖擊較大，對中西部省份的沖擊則不太明顯；而貨幣政策的滯后性對中部省份沖擊最大，其次是東部，最弱的是西部。

另一方面，從原因上看，我國貨幣政策在東中西部的區域效應與每個地區的經濟發展水平、經濟產業結構以及金融市場信貸引導配置的機制密切相關。東部地區的產業結構層次較為分明，金融市場的信息不對稱所造成的逆向選擇和道德風險相對于中西部來說弱一些，這些因素有助于提高信貸資金在區域發展上的配置水平。而信貸結構的差異，如經濟發達地區和不發達地區對于貸款和存款的搭配比例不一樣，造成通過金融資源轉移來彌補其缺口的現象，長期來看，信貸資本在實體經濟領域的配置中表現出不平衡性，而信貸是貨幣傳導機制中影響經濟的重要一環，地區信貸的非效率性往往制約地區貨幣政策的調控效果。

（二）政策建議

首先，疏通貨幣政策的傳導渠道。信貸渠道是貨幣政策傳導的主要途徑，銀行可貸款供給的充足性和可得性直接影響信貸作用的發揮，進而影響貨幣政策的實施效果。各地區不妨從信貸供給角度出發，深化國有商業銀行體制改革，鼓勵引進外資銀行，大力發展直接融資，多渠道緩解中小企業融資難問題，擴寬中小企業的融資渠道，促進地區經濟的發展。此外，央行還應充分重視利率在貨幣政策傳導中的作用，不斷加快利率市場化，充分發揮利率的市場調節作用，這樣不僅有利于提高央行的政策操作水平，發揮貨幣政策的有效性，而且有助于我國金融市場的發育及功能發揮。

其次，國家在制定貨幣政策時還應考慮各地區對貨幣政策的差別反應，即考慮貨幣政策對地區經濟發展的即期沖擊和滯后期沖擊，預測貨幣政策的可能實施效果，從而加強貨幣政策實施的有效性，減少貨幣政策的區域效應，尤其要防止因地方政府對經濟過度干預而制約貨幣政策實施的有效性。

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An Empirical Analysis on Regional Effects of M onetary Policy in China——Based on Quantile Regression in Panel Data Modeling

LIU Jing-chao，WUWen-quan
（School of Economics Fujian Normal University，Fuzhou 350108，China）

By adopting the fixed effectsmodel and quantile regression in panel datamodeling and based on the sample data from 2002 to 2012，this article analyze the spot effect and hysteresis effect ofmonetary policy in China.It indicates that the monetary policy in China does have an obvious regional effect.The monetary policy’s spot effect in eastern region ismore stronger than the other regions，while its hysteresis effect is easy to affect the central region，followed by the eastern region and the western region the least.Therefore，the healthy development of the economy have been left starved for amonetary policy with regional differencemoderately，a smooth transmission mechanism ofmonetray policy and a good finance circumstance.

monetary policy；regional effects；fixed effects model；quantile regression based on panel datamodeling

F822.0

：A

：1670－3910（2014）01－0084－07

2013－12－8

國家社科基金項目（11BZW072）

劉靜超（1991－），女，河南新鄉人，碩士生，主要從事經濟計量與預測研究；吳文泉（1986－），男，廣西玉林人，碩士，主要從事宏觀經濟與金融計量研究。