中國貨幣政策區域異質性效應實證研究
——基于空間地理加權回歸模型的估計*

陳 亮,劉亦文,胡宗義

(1.湖南大學 經濟與貿易學院,湖南 長沙 410079； 2.湖南大學 金融與統計學院,湖南 長沙 410079；3.湖南商學院 國際教育學院,湖南 長沙 410205)

中國貨幣政策區域異質性效應實證研究
——基于空間地理加權回歸模型的估計*

陳 亮1,劉亦文2,3,胡宗義2?

(1.湖南大學 經濟與貿易學院,湖南 長沙 410079； 2.湖南大學 金融與統計學院,湖南 長沙 410079；3.湖南商學院 國際教育學院,湖南 長沙 410205)

運用空間地理加權回歸模型的估計方法，對中國2001～2010年31個省域貨幣政策的執行效應進行了實證分析.通過貨幣政策測度變量M2的Moran指數值及散點圖，直觀地刻畫出中國貨幣政策的執行效果在各省域上存在著空間自相關性和異質性.在回歸模型中，納入空間效應的GWR估計更優于傳統的OLS估計.實證結果表明：經濟增長、物價水平和固定資產投資在一定程度上對貨幣政策區域異質性效應的形成都有影響，并且物價水平是其最主要的影響因素，進一步強調在貨幣政策調控時應將穩定物價總水平放在更加突出的位置.

地理加權回歸模型；貨幣政策；空間異質性；時間序列；優化；動態模型

作為政策當局的有力宏觀調控工具，貨幣政策在一國經濟發展中扮演關鍵角色.通常情況下，貨幣當局主要依托貨幣供應量、利率這兩種貨幣政策傳導渠道來對宏觀經濟進行調控.除了上述的兩種主要貨幣政策傳導渠道外，還有諸多的其他形式，如匯率傳導渠道、資產負債渠道等.然而，貨幣政策的傳導是一個極其復雜的過程，整個過程環節多、渠道廣，而且還會受到每個不同區域經濟發展水平、金融資源分布、金融結構差異等不同要素的異質性影響，每一項統一的貨幣政策在傳導過程中往往都會產生區域差異，形成貨幣政策區域異質性效應.如果不考慮貨幣政策的區域異質性效應，不僅會影響貨幣政策的有效性，也會對經濟平穩發展帶來沖擊，進而加劇區域經濟非均衡發展.作為一個發展中大國，自改革開放以來，伴隨經濟騰飛的同時，中國區域之間經濟發展差距在逐步拉大，各區域間的金融發展水平和金融資源配置差距也隨之擴大，貨幣政策在中國不同地區、不同省份的調控效率效果差異越來越明顯.因此，在研究貨幣政策在中國各地區的執行情況以及對經濟運行的影響時，就必須充分考慮各地區的異質性.

Beare(1976)認為貨幣政策之所以會產生區域異質性效應，是由于其傳導渠道所導致[1].Ridhwan等(2008)研究了貨幣政策對區域經濟發展的影響，認為貨幣政策和金融市場可以促進區域發展，特別是在欠發達的國家更可以發揮重要潛在的作用[2].Chappel Jr等(2008)分析了地區經濟狀況對貨幣政策制定者的影響，認為區位條件影響央行行長的政策偏好[3].Yang 等(2010)基于1991～2002年瑞典數據分析了貨幣政策對瑞典區域房價的影響，研究結果表明貨幣政策對瑞典房地產市場具有顯著的區域效應[4].Mamoru(2010)基于企業微觀數據研究發現，后危機時代量化寬松貨幣政策對日本47個地區借貸市場產生了異質性影響[5].Massimo等(2013)研究貨幣政策對地區債務融資的影響[6].

國內對貨幣政策區域異質性效應的研究起步較晚，始于20世紀90年代.葛兆強、郝繼倫(1995)基于貨幣政策區域化角度探尋解決中國區域經濟發展非均衡問題[7].國內大多數學者是在借鑒國外研究成果的基礎上利用向量回歸模型(包括VAR和SVAR模型)對中國貨幣政策區域異質性效應的存在性進行實證研究，代表性文獻見文[8-11].

不難發現，國內外學者對貨幣政策區域效應的異質性研究是廣泛而深入的，但多數有關貨幣政策區域效應的研究并沒有將區域之間的空間關聯性和依賴性納入分析體系.貨幣政策效應不僅受本地經濟基礎、金融結構等影響，同時還會受到周邊地區諸如金融活動的溢出效應等影響.因此，將空間效應納入貨幣政策的有效性分析更加準確、更具說服力.現有研究表明，納入了空間效應的GWR模型是一種比傳統的OLS估計更適應于分析貨幣政策執行效果的空間特征[12-15].對此，本文采用地理加權回歸模型來估計中國貨幣政策產生區域差異性效應的影響因素，進而從實證分析的結果提出關于貨幣政策實施的建議和對策.

1 模型構建、指標選取及數據說明

1.1 GWR模型與本文的技術處理

由于中國各地區經濟發展水平、金融結構存在明顯的差異性，貨幣政策效應在各地區相同時期的有效性也存在著較大的差異性，這從空間計量經濟學的角度可以用空間異質性(Spatial Heterogeneity)來闡釋.處理空間異質性的一個主要方法是非參數局域線性回歸模型，即英國學者Fotheringham提出的地理加權回歸(GWR)模型，該模型是用于研究空間關系的一種新方法.中國貨幣政策區域執行效果的空間差異正好具有這一特征.地理加權回歸模型的一般表達式為：

i=1,2,…,n．

(1)

式中：y為n×1維被解釋變量；xij為n×k維解釋變量矩陣；αj(ui,vi)代表變量j在回歸點i的回歸系數；系數αj的下標表示與觀測值相聯系k×1 維待估計參數向量，是關于空間地理位置(ui,vi)的k+1元函數.GWR 可以對每個觀測值估計出n個參數向量的估計值，ε是n×1維空間地理位置的隨機誤差向量，服從正態分布、常數方差、相互獨立等球形擾動假定.

Brunshdon等(1996)依據“接近位置i的觀察數據比那些離位置i遠一些的數據對i的估計有更多的影響”的思想[16]，利用加權最小二乘法來估計地理加權回歸模型的參數,得到：

(2)

其中:W(ui,vi)是空間權重矩陣.在實證分析中，常用的權重函數主要有式(3)和式(4)：

ωij=exp[-(dij/b)2]．

(3)

(4)

其中，式(3)為高斯函數，式(4)為雙重平方(bi-square)函數.b是帶寬，dij是樣本點i和j的距離.

本文在計算中國貨幣政策空間異質性效應帶寬b時仍沿用目前國內外學術界常用的交叉確認方法，即：

(5)

1.2 指標、數據的選取

綜合考慮貨幣政策的傳導機制，其基本的傳導過程可為貨幣當局的貨幣政策首先作用于金融體系及各類金融市場，并沿著貨幣供應量和利率兩個途徑傳導，進而影響投資需求、消費需求，并通過總需求與總供給的相互作用，最終影響價格和產出.中國是一個發展中國家，市場經濟體制還在不斷地完善，利率市場化改革仍處在漸進的推進過程中，因而以利率指標作為貨幣政策變量還有待商榷，國內學者的研究中多以貨幣供應量或金融機構信貸量作為貨幣政策變量.與信貸量相比，貨幣供應量是現階段中國貨幣政策的中介目標，以它作為貨幣政策變量更具有代表性，且信貸規模與貨幣供應量之間存在高度相關關系，信貸量在很大程度上由貨幣供應量決定，因此本文選取廣義貨幣供應量M2作為貨幣政策變量.由于部分省市缺乏省域層面的貨幣供應量M2的統計數據，且流通中的現金相對于存款來說所占比重較小，故本文借鑒前人研究*郎雯(2011)詳細闡述了省域層面以金融機構存款余額數據來代替貨幣供應量M2的合理性[18].，以該省市金融機構存款余額數據來代替貨幣供應量M2.

為研究貨幣政策區域異質性效應，還需明確貨幣政策調整的目標，進而對貨幣政策在各區域的效應進行比較.因此本文選取居民消費物價指數CPI和經濟增長變量GDP來度量貨幣政策調控的“穩物價，保增長”這兩大目標.此外，由于央行采取預調微調的貨幣政策需要根據經濟運行環境來實施寬松或緊縮的貨幣政策，當微觀經濟層面面臨資金困難，內需乏力等問題時，應采取適度寬松的貨幣政策，增加貨幣供應量，引導市場預期和信心，刺激擴大企業的投資.反之可采用緊縮貨幣政策.可見，企業投資的需求變化主要依賴于貨幣供應量的變化，本文還將選取固定資產投資總額I指標來反映貨幣政策的異質性效應.

本文選取的變量M2，I，CPI和GDP的原始數據來源于歷年《中國區域經濟統計年鑒》、《中國統計年鑒》和各省市統計年鑒，時間跨度為2002～2011年，實證結果利用SAM4.0軟件實現.

2 實證分析

2.1 2001～2010年中國各省域的貨幣政策變量M2的Moran指數

本文選取2001～2010年中國31個省域的貨幣政策測度變量M2為統計指標，并對其取自然對數，對M2進行數據變換以減小變幅，利用SAM空間計量軟件得到歷年的貨幣供應量M2的Moran指數值，結果如表1所示.Moran指數的檢驗是建立在正態分布假設之上的，從結果顯示看出，在0.1的顯著水平下各年份的統計量均顯著.自2001年以來，貨幣供應量M2的Moran指數略顯上升趨勢，其顯著性水平也有增強的趨勢.這表明中國各省域的貨幣供應量M2表現出小幅度擴大的空間集聚現象，但整體上這一指數的數值在0.2附近波動，為正的空間自相關性.同時貨幣供應量是非均勻分布的，正是這種空間上的非均勻或非隨機分布導致了貨幣政策效應的空間區域異質性.

表1 2001～2010年貨幣政策變量M2的全域Moran’s I指數

Tab．1 Global Moran’s indexes of M2 (monetary policy variable )from 2001 to 2010

年份Moran’sIP值年份Moran’sIP值20010.1670.09420060.2010.05220020.170.09120070.2030.05020030.1890.06520080.1960.05720040.1970.05520090.2000.05320050.2010.05120100.2010.051

同時，圖1分別描繪了2001和2010年中國31個省域貨幣供應量M2的Moran散點圖.在這兩個年份的Moran散點圖中，可以發現，第一、三象限內分布的散點明顯多于其他兩個象限，且第三象限(高高類型)又多于第二象限(低低類型)，這從總體上揭示出中國貨幣政策效應的區域非均質性.通過貨幣政策測度變量M2的Moran指數值及散點圖，可以直觀地反映出中國貨幣政策的執行效果在各省域上存在著空間自相關性和異質性.

圖1 2001和2010年貨幣供應量M2的Moran散點圖

2.2 基于OLS與GWR模型的回歸估計比較分析

本文分析了中國31個省域2010年貨幣政策執行效果情況，得到如表2所示的OLS估計結果.根據OLS回歸結果，模型擬合優度達到0.941，表明模型整體上是顯著的.但回歸模型 OLS 只對參數進行平均意義上的全域估計，不能反映參數在不同空間的空間非穩定性.由于貨幣政策變量在空間上表現出自相關性和異質性，而傳統的回歸模型是建立在最小二乘法基礎上對參數進行估計的，其估計系數是一個常數，故無法揭示中國貨幣政策效應的空間區域異質性.因此，忽視空間效應的OLS估計會導致研究得出的各種結果和推論缺乏應有的解釋力.

采用地理加權回歸模型(GWR)進行估計，以局部系數10%使用Gaussian核函數得到如表3估計結果.

表2 OLS估計結果

Tab．2 Estimation results of OLS

Variable系數T統計量概率值Constant60.4291.7490.092***LNCPI-12.562-1.6930.102LNI-0.897-5.113<.001*LNGDP1.67210.508<.001*n=31R=0.972Sigma=0.242R2adj=0.941F=155.534殘差平方和=1.58P<0.001

注： ***表示 0.1顯著性水平； **表示0.05顯著性水平； *表示0.01顯著性水平.

表3 GWR系數估計結果

Tab．3 Estimated values of GWR coefficient

變量最小值1/4分位數中位數3/4分位數最大值C22.839145.635057.239273.156789.7728LNCPI-18.8761-15.2801-11.7602-9.3427-4.47LNI-1.6064-1.2766-1.1265-0.9305-0.0512LNGDP0.85581.70971.89411.98172.3166n=31R=0.986Sigma=0.048R2adj=0.955F=50.395殘差平方和=0.86P<0.001

可見，模型使用地理加權回歸的方法時， GWR在統計上非常顯著，它可以解釋貨幣政策效應總變異的95.5%.與OLS的結果相比，殘差平方和也由1.58下降到0.86，Sigma值也出現了顯著的下降.GWR 估計結果顯示，處于不同分位點時各個解釋變量對每一空間樣本點的貨幣政策變量都有特定的回歸擬合估計值，且分位數的參數估計值差異比較顯著， 直觀地刻畫出省域層面上貨幣政策的實施效果存在一定程度的異質性，這也說明各解釋變量對區域內貨幣政策作用的影響是異質的.

表2和表3列出了OLS和GWR估計的回歸系數，從所取的3個影響因子OLS估計來說，固定資產投資總額I和GDP在0.01的顯著性水平下都是顯著的，而居民消費物價指數指標則需將顯著性水平放大到0.15的情況下才顯著.利用GWR進行局部參數估計得出的系數可以很好地揭示出貨幣供應量和各影響因子之間復雜的關系，每一個影響因子對貨幣供應量的影響是隨著區位的變化而變化，但所有的影響因子在不同程度上有著一致的影響.居民消費物價指數和固定資產投資總額對貨幣供應量有負向影響，而GDP對貨幣供應量有正向作用，物價指數上漲，在宏觀經濟中表現出為了抑制通脹，國家將采取適度的緊縮貨幣政策，從而減少貨幣供應量，反之亦然．而當微觀經濟層面的固定投資總額不斷擴大時，意味著其流通資金充足，在流通過程中將收縮貨幣供應量.相反，區域內經濟基礎越占優勢，金融結構越優化，則金融機構的存款及流通中的現金也會越多，意味著貨幣供應量也就越多，從而進一步刺激社會經濟的發展，促進良性循環的形成.這一點可以從中國貨幣政策調整長期偏向于東部沿海經濟發達地區得到反映.經濟增長、物價水平和企業投資都在一定程度上對貨幣政策區域異質性效應的形成產生了影響，其中最重要的影響因素是居民消費物價指數，這也說明了中央將穩定物價總水平放在更加突出的位置原因所在，不同地區的物價持續上漲或下跌以及自身經濟條件基礎，會進一步加深貨幣政策實施效果的差異化.

3 結 論

本文利用Moran指數和Moran散點圖完整地描述了2001～2010年間中國31個省區貨幣政策測度變量M2的空間分布特征.空間自相關分析結果表明，自2001年以來，貨幣供應量M2的Moran指數呈上升趨勢，這表明中國各省域的貨幣供應量M2表現出小幅度擴大的空間集聚現象，但整體上這一指數的數值在0.2附近波動，為正的空間自相關性.通過貨幣政策測度變量M2的Moran指數值及散點圖，直觀地刻畫出中國貨幣政策的執行效果在各省域上存在著空間自相關性和異質性.

實證分析發現，經濟增長、物價水平和企業投資都在一定程度上對貨幣政策區域異質性效應的形成產生了影響，其中最重要的影響因素是物價水平.由于經濟與金融發展和消費水平的區域差異導致了貨幣政策的區域異質性效應，故統一的貨幣政策并不能協調區域之間的經濟發展，對部分地區的經濟發展甚至會產生負面影響，進而阻礙整體宏觀經濟目標的實現.

結合中國的具體國情和政策實踐經驗，本文認為要緩解中國貨幣政策區域異質性效應問題，第一，應實行差異化的區域性貨幣政策.比如通過貨幣政策制定權的適度下放和貨幣政策工具的區域差別化等操作，以減緩中國貨幣政策的區域異質性效應.目前的差別化存款準備金率政策實踐已取得了一定的成效，但差別化區域貨幣政策的貫徹落實仍任重道遠.第二，從貨幣政策的傳導機制來看，深化金融體制改革，優化欠發達地區的金融結構、促進產業升級，把握好“流動性”這個總閘門，將信貸資金更多投向實體經濟特別是“三農”和中小企業，提高貨幣資金的傳導效率，從而弱化貨幣政策執行效果的區域差異.

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The Regional Heterogeneity Effects of Monetary Policy in China——An Empirical Analysis Based on Geographically Weighted Regression model

CHEN Liang1,LIU Yi-wen2,3,HU Zong-yi2?

(1. School of Economies and Trade,Hunan Univ,Changsha,Hunan 410079,China;2.College of Finance and Statistics,Hunan Univ,Changsha,Hunan 410079,China;3.School of International Studies, Hunan Univ of Commerce, Changsha,Hunan 410205,China)

This paper presented an empirical analysis of the effect of the monetary policy based on China's 31 provincial data from 2001 to 2010, relying on GWR model. It reveals directly that there exist a spatial autocorrelation and disparity in all provincial effect of monetary policy implementation, through the local Moran autocorrelation statistics and Moran scatter plot of the measurable variable M2. Among the regression models, GWR model considering spatial effects is superior to the traditional OLS model. The empirical result shows that economic growth, commodity price level and investment in the fixed assets have impact on the regional heterogeneity effects of monetary policy, especially the price level. It further stresses that we should adopt stable commodity price level in a more prominent place in monetary policy control.

geographically weighted regression model; monetary policy; spatial heterogeneity effects;time series; optimization; dynamic models

2014-09-19

國家社科基金資助項目(15BJY040)；教育部人文社會科學研究青年基金資助項目(15YJC790062)；中國博士后科學基金資助項目 (2014M552128);湖南省博士后科研資助專項計劃(2014RS4015);湖南省社科基金資助項目(14YBB002)

陳 亮(1964-)，男，湖南漢壽人，湖南大學博士研究生

?通訊聯系人，E-mail:zongyihu@163.com

1674-2974(2015)11-0139-06

F822．0

A