貨幣政策、存貨投資和經(jīng)濟增長關(guān)系研究

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基于貝葉斯時變參數(shù)結(jié)構(gòu)向量自回歸（TVPSV-SVAR）模型，對中國1996—2017年產(chǎn)成品存貨投資、工業(yè)增長值、利率和M2的季度數(shù)據(jù)進行分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：利率和產(chǎn)成品存貨投資存在著當期的正向關(guān)系，而M2和產(chǎn)成品存貨投資當期正向關(guān)系不明顯，出現(xiàn)貨幣政策對存貨投資影響的“符號之謎”；從多個時間節(jié)點來看，利率變動導(dǎo)致產(chǎn)成品存貨投資短期內(nèi)正向變動，而4期后轉(zhuǎn)為負向影響，脈沖響應(yīng)圖像均存在“雙峰效應(yīng)”；利率變動對工業(yè)增長值滯后2期負向影響；不同提前期的脈沖響應(yīng)圖像表明“雙峰效應(yīng)”是比較穩(wěn)健的，且用M2序列進行穩(wěn)健性檢驗得到類似的結(jié)果。可以得出：利率對存貨投資的影響存在著兩條時滯不一的途徑，導(dǎo)致出現(xiàn)利率變動對存貨投資影響的“雙峰效應(yīng)”，而且由于存貨有平滑生產(chǎn)和避免售罄兩大作用，存貨投資對貨幣政策變動的反應(yīng)時滯比工業(yè)增長值更長。

一、引 言

在2015年中央財經(jīng)領(lǐng)導(dǎo)小組第十一次會議上，習近平總書記提出了“供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革”的概念，指出“在適度擴大總需求的同時，著力加強供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，著力提高供給體系質(zhì)量和效率，增加經(jīng)濟持續(xù)增長動力”，為了更好地完成供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，提出了“三去一降一補”的政策。其中“去產(chǎn)能”和“去庫存”這一短期首要的任務(wù)，要求各企業(yè)進行產(chǎn)能庫存優(yōu)化管理。

存貨投資作為國民核算中投資的一部分，對宏觀經(jīng)濟周期波動有著巨大的影響。根據(jù)中國1978—2017年的數(shù)據(jù)，存貨投資占GDP的比重只有2.63%，卻解釋了22.18%的GDP波動。［1］可見，存貨投資的變動對GDP的影響顯著，研究存貨投資能夠加深對供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的理論認識，對進一步進行存貨管理提出建議。影響存貨投資波動的因素有三種——成本沖擊、需求沖擊以及金融沖擊，其中金融沖擊主要指貨幣政策的變動對存貨投資的影響，表現(xiàn)為利率波動導(dǎo)致存貨投資發(fā)生相應(yīng)的變化。［2］在供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的背景下，存貨投資對經(jīng)濟周期的影響將日益明顯，而存貨投資和貨幣政策之間的動態(tài)關(guān)系在學術(shù)界一直未能達成共識。本文由此出發(fā)，通過描述性統(tǒng)計建立兩者之間動態(tài)關(guān)系的初步經(jīng)驗事實，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建貝葉斯時變參數(shù)結(jié)構(gòu)向量自回歸（TVPSV-SVAR）模型以得到存貨投資和貨幣政策之間較為穩(wěn)健的關(guān)系。

目前，國內(nèi)外關(guān)于存貨投資的研究主要傾向于解決兩大難題：傳統(tǒng)的難題是研究存貨投資、產(chǎn)出和銷售之間的波動幅度與相關(guān)性［3-5］，以及這些變量和其他潛在決定因素之間持久聯(lián)動的關(guān)系［1］［6］；第二個難題則聚焦于研究貨幣政策對存貨投資的影響機制，如考慮利率和存貨投資之間的關(guān)系，嘗試建立上述兩個變量之間的一種模型關(guān)系以確定利率對經(jīng)濟影響的傳導(dǎo)機制［7］［8］。

根據(jù)經(jīng)濟理論可知，利率作為持有存貨的機會成本，在利率上升時，存貨投資應(yīng)該下降，即利率對存貨投資存在著負向影響。但Blinder和Maccini觀察到一個重要的經(jīng)驗事實：在對存貨投資的實證分析中，實際利率對存貨投資的影響并不顯著。［7］這個問題在過去幾十年并沒有得到很好的解決，利率和存貨投資負向關(guān)系不顯著的問題成為一個未解之“謎”。對此學界做了大量的研究，其中Maccini等對此進行分析后發(fā)現(xiàn)，由于在短期企業(yè)存在著融資約束，所以短期的利率和存貨投資之間不存在結(jié)構(gòu)性的相關(guān)性，并由區(qū)位轉(zhuǎn)換模型發(fā)現(xiàn)長期利率和存貨投資存在一定的負向關(guān)系。［9］Jones和Tuzel從代理變量的角度入手，發(fā)現(xiàn)如果考慮加總數(shù)據(jù)、分行業(yè)數(shù)據(jù)以及企業(yè)層面數(shù)據(jù)，相比利率與存貨投資關(guān)系不明顯的結(jié)論而言，風險溢價與未來存貨的增長有強烈的負向關(guān)系。［10］而Benati和Lubik運用貝葉斯參數(shù)時變向量自回歸模型分析了美國不同時期利率和存貨投資的不同關(guān)系，發(fā)現(xiàn)利率和存貨投資的相關(guān)性隨條件變動。［8］

從國內(nèi)學者的研究來看，范陽陽總結(jié)了前人的研究并對中國數(shù)據(jù)進行了分析，將中國實際利率與存貨投資呈負向關(guān)系的不顯著稱為存貨的“金融沖擊之謎”。他認為實際利率對存貨投資的影響主要有三條路徑：直接效應(yīng)路徑、固定投資效應(yīng)路徑以及負債效應(yīng)路徑［2］。陳曉珊和匡賀武分析了貨幣政策和利率市場化對產(chǎn)成品庫存的影響，發(fā)現(xiàn)在短期內(nèi)利率對產(chǎn)成品庫存有顯著的正沖擊。［11］

本文采用了貝葉斯時變參數(shù)結(jié)構(gòu)向量自回歸模型 (Time-varing Parameter with Stochastic Volatility Structural Vector Autoregression Model，TVPSV-SVAR)，該模型最早是由Sargent、Sims和Litterman等人提出，并從固定參數(shù)逐漸發(fā)展為時變參數(shù)的一種新型計量經(jīng)濟學建模技術(shù)，目前發(fā)展已經(jīng)較為成熟，被大量運用于宏觀經(jīng)濟研究。國外已有大量學者采用該方法來研究宏觀經(jīng)濟波動。［12］也有學者運用該方法對中國經(jīng)濟問題進行研究，孫焱林認為相對一般傳統(tǒng)的VAR模型，時變參數(shù)的VAR模型更加符合中國實際，并用此方法解釋了中國通脹率對供給沖擊和需求沖擊的脈沖響應(yīng)方向不符合經(jīng)濟直覺的“斜率之謎”。［13］方興和郭子睿將其用于研究第三方支付對我國貨幣流通速度以及貨幣政策有效性的影響。［14］陶士貴和范佳奕將其用于研究QFII、人民幣匯率與股票價格之間的動態(tài)關(guān)系。［15］但是，國內(nèi)常規(guī)研究利率對存貨投資以及宏觀經(jīng)濟影響的文獻，采取的是簡單的面板多元回歸模型或是面板向量自回歸模型，其忽視了沖擊的時滯作用和向量之間的聯(lián)動影響。

總結(jié)前人的研究可以發(fā)現(xiàn)，大部分學者均觀測到了利率和存貨投資之間出現(xiàn)了這一謎團，對此的解釋也是角度各異。與此同時，對于存貨投資以及利率變動的研究文獻國外較為成熟，但國內(nèi)此類研究卻比較匱乏。一方面，很多國內(nèi)相關(guān)研究多只是進行規(guī)范分析，鮮有運用計量模型進行實證分析的論文；另一方面，國內(nèi)研究存貨投資的文獻多從微觀企業(yè)層次上聚焦于其需求沖擊和供給沖擊，而對于中國利率和存貨投資之間并不顯著的負向關(guān)系，理論上的解釋卻少之又少。

本文的主要學術(shù)貢獻體現(xiàn)在以下三個方面：一是創(chuàng)新性地以存貨投資為切入點，探究貨幣政策對經(jīng)濟影響的傳導(dǎo)機制，理清了存貨投資和貨幣政策之間的關(guān)系。二是首次使用貝葉斯時變參數(shù)結(jié)構(gòu)向量自回歸模型來研究中國的存貨投資和貨幣政策之間的關(guān)系，與前人的研究相比，該模型很好地捕捉到了存貨投資和貨幣政策之間關(guān)系的時變性質(zhì)，所假設(shè)的時變參數(shù)和時變誤差方差更為一般地反映了中國近年來溫和改革的經(jīng)濟事實。三是使用宏觀數(shù)據(jù)進行實證分析，較為可靠地解釋了中國存貨投資和貨幣政策之間存在的“謎團”，較之于前人的規(guī)范性分析而言更具有說服力，并通過對謎團的分析，解釋了貨幣政策影響存貨投資的傳導(dǎo)機制。

二、經(jīng)驗事實

本文使用中國1996—2017年的季度數(shù)據(jù)，其中銀行同業(yè)拆借利率 （China Interbank Offered Rate，Chibor）由銳思數(shù)據(jù)庫獲取，產(chǎn)成品存貨同比增速、M2同比增速以及工業(yè)增長值數(shù)據(jù)來源于中國國家統(tǒng)計局。由于沒有季度銀行間同業(yè)拆借利率，所以使用隔周拆借利率，并用季度內(nèi)時點數(shù)據(jù)的加權(quán)平均作為該季度利率的代理變量。由于中國總的存貨投資數(shù)據(jù)時限比較短，且只有年度數(shù)據(jù)，難以捕捉到時變特征，因此采取的是產(chǎn)成品存貨投資作為存貨的代理變量。產(chǎn)成品存貨投資主要影響的是工業(yè)增長值，故采取工業(yè)增長值作為產(chǎn)出的代理變量。

中國在1996年建立全國銀行間拆借市場，同年中央銀行取消了拆借利率上限管理，至此中國銀行間同業(yè)拆借利率基本放開，初步成為中國第一個市場化的利率。本文采用Chibor中交易最為活躍一周的期限利率作為市場利率的代理變量。取各個季度所有數(shù)據(jù)進行加權(quán)平均，得到季度利率數(shù)據(jù)。圖1給出了Chibor和產(chǎn)成品存貨投資同比增速的時序圖：

從圖1中可以看到，右邊刻度軸代表Chibor的值，左邊刻度軸代表產(chǎn)成品存貨投資同比增速。由于1996—1999年中國經(jīng)歷了高通脹時期，中國銀行同業(yè)拆借利率自1996年后大幅度下跌，在2000年之后相對穩(wěn)定。而產(chǎn)成品存貨投資同比增速在2008年金融危機出現(xiàn)大幅度的下降，之后又繼續(xù)爬升到了高位，近年來波動比較大，整體呈現(xiàn)下降的趨勢。從兩者的即期關(guān)系來看，利率與產(chǎn)成品存貨投資同比增長之間不存在明顯的負向關(guān)系。計算兩者之間的即期相關(guān)系數(shù)為0.26，存在正向關(guān)系，表現(xiàn)出存貨投資和貨幣政策的“符號之謎”。但是進一步考慮利率的時滯效應(yīng)，以利率作為前定變量，發(fā)現(xiàn)在第4期之后，利率與存貨投資開始呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系，隨著滯后期數(shù)的增大，負相關(guān)越來越明顯。在第8-9期的時候負相關(guān)系數(shù)達到最大后開始衰減。

M2同時反映現(xiàn)實和潛在購買力，若M2增速較快，則投資和中間市場活躍。企業(yè)投資也受到M2變化所代表的貨幣政策變化的影響，通過M2的變化來調(diào)節(jié)自身投資水平。根據(jù)傳統(tǒng)理論可知，貨幣供應(yīng)量將影響利率水平，進而影響到存貨投資。但是，我國自2013年后才逐步完成利率市場化，之前的利率波動較為穩(wěn)定，因此研究金融沖擊對存貨投資的影響，采取貨幣供應(yīng)量這一波動量更大的指標或許能得到更為一般的結(jié)果。本文同樣給出M2和產(chǎn)成品存貨投資同比增速的時序圖，如圖2所示。

在圖2中，右邊刻度軸代表M2的同比增速，左邊刻度軸代表產(chǎn)成品存貨投資同比增速。可以看出，除了1996年后的高通脹時期外，M2同比增速在2008年后經(jīng)歷了大幅度的上升，并在2010年又經(jīng)歷大幅度下降。從即期影響上來看，產(chǎn)成品存貨投資和M2同比增速兩者之間存在較為明顯的負向關(guān)系，尤其是2002年之后的序列，也存在一定的存貨投資和貨幣政策的“符號之謎”。計算得到整個時間段相關(guān)系數(shù)為0.18，雖然為正數(shù)，但是考慮2002年后的序列，計算的相關(guān)系數(shù)便明顯為負數(shù)。進一步考慮滯后效應(yīng)，在第5期的時候達到正相關(guān)最大，相關(guān)系數(shù)為0.4，存在較為明顯的正相關(guān)，“符號之謎”開始消失。

總而言之，不管是從Chibor還是從M2的角度，如果考慮即期的影響，“符號之謎”都是比較明顯的，但是如果考慮滯后效應(yīng)，“符號之謎”都開始消失，說明貨幣政策對存貨投資的影響存在“滯后之謎”，用兩個變量得出同樣的結(jié)論表明結(jié)果具有穩(wěn)健性。本文以下部分首先通過建立利率模型對此進行說明，再通過M2序列建立同樣的模型進行穩(wěn)健性檢驗。鑒于篇幅原因，M2的檢驗只給出脈沖響應(yīng)圖像。

三、實證分析

（一）變量平穩(wěn)性檢驗

本文選取工業(yè)增長值△outputt，產(chǎn)成品存貨投資的變動△invt，以及銀行同業(yè)拆借利率rt三個變量。采取ADF單位根檢驗方法對所選取的變量數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗，檢驗結(jié)果如表1所示。

表1 搖ADF單位根檢驗結(jié)果

輸出結(jié)果顯示，在10%的顯著性水平下，產(chǎn)成品存貨投資同比增速序列、Chibor序列以及工業(yè)增長值增速序列是平穩(wěn)的，說明可以進一步建立TVPSV-SVAR模型。

（二）格蘭杰因果檢驗

在估計模型之前，也需要對變量進行格蘭杰因果檢驗，以探討自變量的滯后期對因變量的影響。選取滯后4期，估計結(jié)果如表2所示。

表2 搖格蘭杰因果檢驗結(jié)果

根據(jù)輸出結(jié)果可知，在10%的顯著性水平下，利率對產(chǎn)成品存貨投資具有單向滯后影響，其他變量滯后期對其他變量都相互存在一定的滯后影響，因此可建立變量之間的滯后回歸模型。

（三）時變參數(shù)結(jié)構(gòu)向量自回歸模型

建立時變參數(shù)結(jié)構(gòu)向量自回歸模型，將工業(yè)增長值波動、產(chǎn)成品存貨投資及利率的變動整合為一個向量。建立模型如下：

其中，Yt=［△invt,rt,△outputt］′。根據(jù)公式，有X′t=［1,Yt-1,…,Yt-p］。Ct為一個3×1的常系數(shù)向量，由于參數(shù)的時變性，系數(shù)Bp,t表示不同時刻t下的參數(shù)值，θt=［Ct,B1,t,…,Bp,t］′。ut代表殘差項向量，其服從協(xié)方差隨時間變化的多維正態(tài)分布。

模型假設(shè)ut的方差隨時間變動而變動，令其協(xié)方差矩陣為Ωt。由于協(xié)方差矩陣Ωt包含著時變的因素，難以估計出來，因此對協(xié)方差矩陣進行喬勒斯基分解，得到：

漂移系數(shù)將捕捉模型滯后結(jié)構(gòu)中可能出現(xiàn)的非線性和時變性質(zhì)，對模型的參數(shù)和殘差方差同時做時變性的假設(shè)具有一般性。此種做法讓數(shù)據(jù)決定線性結(jié)構(gòu)的時變性，究竟是來自沖擊大小的變化和其帶來變量之間相互的影響，還是來自于傳導(dǎo)機制的變化。現(xiàn)將At中下三角中的元素組成為一個向量，令其為向量at=［a21,t,a31,t,a32,t］′，同樣的，將Ht的對角元素提取組成向量ht=［h1,t,h2,t,h3,t］′。參照Primiceri［12］的做法，設(shè)θt、at滿足隨機游走模型，hi,t滿足對數(shù)隨機游走模型。

所有的隨機沖擊項假設(shè)服從均值為0的正態(tài)分布，且有：

因為模型參數(shù)比較多，為了簡化起見，我們構(gòu)建了一個分塊對角矩陣結(jié)構(gòu)的V。參照Primiceri的做法，本文采用分塊對角矩陣結(jié)構(gòu)構(gòu)建，有：

其中，S1=Var(ξ21,t),S2=Var［ξ31,t,ξ32,t］′，這表明矩陣At中不同行非零元素所構(gòu)成的向量之間是獨立的。

（四）模型估計結(jié)果

由于樣本量較少，用訓練樣本的方式計算先驗分布會損失較多的自由度，參照Nakajima［16］的做法，本文對模型參數(shù)設(shè)定既定的先驗分布，使用MATLAB建立TVPSV-VAR模型，設(shè)立滯后期為4期，MCMC抽樣設(shè)定為50000次。模型參數(shù)估計輸出結(jié)果如表3所示。

表3 搖參數(shù)估計結(jié)果

從Geweke概率來看，包含Chibor、存貨投資同比增速以及工業(yè)增長值增速三變量的時變參數(shù)結(jié)構(gòu)向量自回歸模型中各個參數(shù)都低于1.96，因此在5%的顯著性水平下都是顯著的，均不能拒絕模型收斂域后驗分布的原假設(shè)。50000次MCMC抽樣得出的無效因子比較小，表明在模型中進行參數(shù)估計的樣本是有效的，可以通過MCMC算法進行估計。

（五）脈沖響應(yīng)分析

TVPSV-VAR模型具有兩類脈沖響應(yīng)函數(shù)：一類是特定時點沖擊的脈沖響應(yīng)，比較幾個特定時點下受到外部沖擊時各個變量的滯后反映圖像，反映了該模型的穩(wěn)定性質(zhì)；另一類是不同提前期沖擊的脈沖響應(yīng)，比較不同提前期下變量響應(yīng)的動態(tài)變化過程，其反映了該模型的時變特征。

1.不同時點沖擊的脈沖響應(yīng)時變特征。2001年12月中國正式加入世貿(mào)組織，2008年9月，雷曼兄弟倒閉引發(fā)全球金融危機。2015年6月，我國股票市場爆發(fā)股災(zāi)，三個時點都具有重要的階段代表性，因此本文選取2001年第四個季度、2008年第三季度、2015年第二季度作為沖擊時點，繪制三個時點下沖擊的脈沖響應(yīng)圖形如圖3所示。

從脈沖響應(yīng)圖像中可以看出，不管是2001年中國加入世貿(mào)組織、2008年的金融危機還是2015年的股災(zāi)，對于每一單位的利率正沖擊，存貨投資的脈沖響應(yīng)函數(shù)都是先上升，在滯后第3期達到峰值。到達峰值之后開始下降，大概在第4期后開始變?yōu)樨撓蛴绊懀笤诘?期達到負向峰值，最后在第12期收斂為零。三個時點的脈沖響應(yīng)函數(shù)較為一致，都出現(xiàn)了Maccini等［17］所描述的貨幣政策沖擊對存貨投資脈沖響應(yīng)的“雙峰效應(yīng)”。對工業(yè)增長值的影響，在第1期開始達到最大，之后變?yōu)樨撚绊憽２⑶遥蕸_擊對存貨投資以及工業(yè)增長值的負向影響最后都收斂為零。可以看出，三個時點的利率沖擊對產(chǎn)成品存貨投資負向影響的滯后期較之于對工業(yè)增加值負向影響的滯后期更長。

對此，本文認為寬松的貨幣政策在短期內(nèi)導(dǎo)致企業(yè)對經(jīng)濟產(chǎn)生積極的預(yù)期，市場需求也因?qū)捤傻呢泿耪咴龃蟆Ｓ捎诋a(chǎn)能變化緩慢，在需求增加的情況下，為了平滑銷售以及避免缺貨，企業(yè)開始消除存貨，出現(xiàn)了存貨投資和利率正向變動較為反常的“符號之謎”。但是，如果考慮貨幣政策的滯后效應(yīng)，低利率也意味著企業(yè)持有存貨的成本下降，利率和貨幣政策又開始重新出現(xiàn)符合理論預(yù)期的負向關(guān)系，而在滯后8期負向關(guān)系達到最大，出現(xiàn)了利率影響存貨投資的“時滯之謎”。經(jīng)濟變量對政策反應(yīng)均存在一定的時滯，由于存貨投資在短期內(nèi)作為平滑銷售的工具還表現(xiàn)為和利率的同向關(guān)系，因此存貨投資和利率變動出現(xiàn)負相關(guān)的時滯會比工業(yè)增長值出現(xiàn)負相關(guān)的時滯更長。

2.不同提前期沖擊的脈沖響應(yīng)時變特征。為了分析時變參數(shù)結(jié)構(gòu)下上述的“雙峰效應(yīng)”是否仍然存在。分別選取提前2期、提前4期、提前8期以及提前12期做不同提前期沖擊的脈沖響應(yīng)圖像，輸出結(jié)果如圖4所示：

從圖4可以看出，如果考慮提前2期的脈沖響應(yīng)，利率受到一個正的沖擊后，導(dǎo)致產(chǎn)成品存貨投資的變化為正，對應(yīng)著圖3中脈沖響應(yīng)圖像正向變化的階段。提前4期的脈沖響應(yīng)關(guān)系不是非常明顯，幾乎為零，對應(yīng)著圖3中脈沖響應(yīng)圖像由正向轉(zhuǎn)為負向的階段。提前8期的脈沖響應(yīng)表現(xiàn)為負影響，對應(yīng)著圖3中負向關(guān)系達到最大的階段。提前12期的脈沖響應(yīng)和提前4期一樣同樣不明顯，對應(yīng)著圖3中負向關(guān)系收斂到零的階段。從不同提前期的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖像上來看，如果考慮模型的時變特征，產(chǎn)成品存貨投資對利率變化的脈沖響應(yīng)圖像存在著“雙峰效應(yīng)”，時變下的結(jié)果仍然比較穩(wěn)健。與此同時，在利率和工業(yè)增長值的關(guān)系上，不管是考慮2期、4期還是8期的脈沖響應(yīng)，三者的走向一致且均表明利率和工業(yè)增長值之間存在著負向關(guān)系，且對產(chǎn)成品存貨投資的負向影響滯后期較長。

從不同提前期的沖擊響應(yīng)圖像差別來看，由于利率上升在短期表現(xiàn)出比較消極的經(jīng)濟環(huán)境，企業(yè)傾向于增加自身存貨投資。當經(jīng)歷大概8期(2年)的時滯后，利率的上升更多表現(xiàn)為持有存貨投資的機會成本上升，所以提前2期的存貨投資的脈沖響應(yīng)函數(shù)表現(xiàn)為正相關(guān)，出現(xiàn)了存貨投資和利率變動的“符號之謎”。而由提前4期、提前8期以及提前12期的脈沖響應(yīng)圖像上來看，利率對存貨投資的負向影響大概在兩年后達到最大，也出現(xiàn)了“時滯之謎”。

3.穩(wěn)健性檢驗。使用M2增長值作為貨幣政策變化的響應(yīng)變量，同樣建立和產(chǎn)成品存貨投資同比增速以及工業(yè)增加值增長率做時變參數(shù)結(jié)構(gòu)向量自回歸的模型，設(shè)立MCMC取樣為50000次，滯后期為4次，得到模型的脈沖響應(yīng)圖像如圖5所示。

根據(jù)圖5所示，三個時點上M2同比增速的一單位變化，在前4期都導(dǎo)致了存貨投資的負向變化，并在第4期后開始上升，大概在第8期達到最大后在第12期收斂到零，仍然出現(xiàn)了“雙峰效應(yīng)”。這表明M2的上升，同樣使得存貨投資減少。在第5期后影響開始為正，逐漸出現(xiàn)符合經(jīng)典理論的影響。同樣，對于一單位的M2增速變化，工業(yè)增長值的變化始終為正，這說明工業(yè)增長值對M2變化的時滯仍然比存貨投資對M2變化的時滯短。

進一步繪制不同提前期的脈沖響應(yīng)圖像，如圖6所示。提前8期的脈沖響應(yīng)明顯為正，而提前2期的脈沖響應(yīng)為負，提前4期和提前12期在0刻度周圍波動，這說明在考慮時變參數(shù)的情況下，存貨投資和M2之間仍然存在著 “雙峰效應(yīng)”。在短期比較寬松的貨幣政策導(dǎo)致企業(yè)對經(jīng)濟預(yù)期較好，企業(yè)消除庫存的行為導(dǎo)致出現(xiàn)了“符號之謎”，在提前8期的提前脈沖響應(yīng)時，M2的增加開始表現(xiàn)為機會成本的下降，存貨投資響應(yīng)為正相關(guān)達到最大導(dǎo)致出現(xiàn)“時滯之謎”。而關(guān)于M2變動與工業(yè)增長值的關(guān)系上，則基本上表現(xiàn)出正向相關(guān)性。

綜合來看，使用M2作為貨幣政策的指示變量得到了與利率變化相類似的結(jié)果，這在一定程度上說明，貨幣政策與存貨投資行為之間的關(guān)系具有一定的穩(wěn)健性。值得注意的是，由于存貨投資和M2在短期存在著負向關(guān)系，M2對工業(yè)增長值的影響時滯更短。

四、結(jié) 論

寬松的貨幣政策在短期導(dǎo)致了企業(yè)對經(jīng)濟產(chǎn)生積極的預(yù)期，同時由于產(chǎn)能存在時滯，需求的增加導(dǎo)致企業(yè)出現(xiàn)消除庫存的行為，出現(xiàn)了存貨投資和利率正向變動以及存貨投資和M2反向變動較為反常的“符號之謎”。長期內(nèi)由于持有存貨的成本在下降，存貨投資又會隨之上升，利率和存貨投資表現(xiàn)出了滯后的負向關(guān)系。本文通過時變參數(shù)結(jié)構(gòu)向量自回歸模型得到，中國利率與存貨投資在短期內(nèi)主要表現(xiàn)為正向相關(guān)性，只有在大約4期滯后開始逐漸表現(xiàn)為負向相關(guān)性，在8期滯后負向關(guān)系達到最大，且在12期的時候逐漸收斂為零。而與工業(yè)增長值的負向關(guān)系在2期滯后比較明顯。由與存貨投資作為平滑生產(chǎn)和避免售罄的工具，因此當發(fā)生貨幣政策變動的時候，由于利率上升，存貨投資減少的時滯將會比工業(yè)產(chǎn)值減少的時滯更長。使用M2做穩(wěn)健性檢驗得到了較為類似的結(jié)果。

本文分析認為，由于存貨分為意愿存貨與非意愿存貨，利率對存貨投資的影響存在兩條不同時滯的路線。短期利率下降反映了寬松的貨幣政策，造成消費者對經(jīng)濟產(chǎn)生了積極預(yù)期從而導(dǎo)致企業(yè)被動減少存貨，出現(xiàn)正向關(guān)系；而中長期的利率持續(xù)走低反映了較低的存貨持有成本，所以企業(yè)會主動增加持有的存貨。因此，當政府通過采取貨幣政策來刺激經(jīng)濟“去庫存”“去產(chǎn)能”的時候，短期下由于緊縮的貨幣政策導(dǎo)致需求減少以及企業(yè)對經(jīng)濟的消極預(yù)期，企業(yè)的庫存可能反而會增加，而經(jīng)歷一年之后去庫存的政策效果才會慢慢顯示出來，并在兩年的時候達到最大。而由于時滯較短，“去產(chǎn)能”的效果則會比“去庫存”的效果首先表現(xiàn)出來。

結(jié)合我國的經(jīng)濟現(xiàn)狀，2011—2016年是消化上個經(jīng)濟周期過熱帶來的產(chǎn)能過剩問題的周期。2010年左右貨幣政策開始收緊，M2同比增速大幅度下降，同時利率上升，產(chǎn)成品存貨投資同比增速在經(jīng)歷一段的上漲后持續(xù)下降。去存貨的過程抑制了產(chǎn)出和投資，使得經(jīng)濟增長緩慢，GDP增長率持續(xù)回落。為了提振經(jīng)濟，央行在2015年開始實行“穩(wěn)健偏松”的貨幣政策，幾次采取了降利率的措施。自2017年開始，存貨周期進入“補存貨”階段，導(dǎo)致了經(jīng)濟增長的略微回升，存貨對GDP的增速拉動作用開始凸顯，這表明前一階段略微寬松的貨幣政策收到了一定的成效。央行現(xiàn)階段從緊的貨幣政策，勢必對存貨投資和GDP產(chǎn)生一定的影響，但由于前一階段的持續(xù)“去庫存”、需求減少以及企業(yè)對經(jīng)濟的消極預(yù)期等原因，存貨投資將在短期內(nèi)增加。而根據(jù)“雙峰效應(yīng)”，長期來看利率的上升又將導(dǎo)致存貨投資的減少，逐步達到“去庫存”的政策目標。總體來看，由于當前存貨還處于補庫存的趨勢中，實體經(jīng)濟短期向好，這可能有利于對沖近期的信用違約潮，為央行貨幣政策操作保留空間。盡管央行的政策基調(diào)將由“穩(wěn)增長，降杠桿”轉(zhuǎn)向“穩(wěn)增長，調(diào)結(jié)構(gòu)”，但預(yù)計并不會輕易地大量釋放流動性，而是繼續(xù)維持流動性偏緊的局面。

五、進一步的研究方向

在本文的基礎(chǔ)上，提出三個可能的進一步研究方向。首先，在針對貨幣政策的指示變量上，有學者指出，如果將存貨投資看做企業(yè)的風險資產(chǎn)，用風險溢價來作為貨幣政策的指示變量能夠更好地解釋 “符號之謎”。［10］本文在選取代理變量的時候，只從貨幣政策比較直觀的兩個指示變量——利率和M2供應(yīng)量上來考慮，尚沒有采用風險溢價這一指標進行相關(guān)解釋。因此，后續(xù)的研究方向可以從此出發(fā)，對存貨投資和貨幣政策的關(guān)系進行進一步的解釋。其次，在貝葉斯時變參數(shù)結(jié)構(gòu)向量自回歸方法上，本文采用的短期約束條件是對結(jié)構(gòu)參數(shù)進行等號約束，即設(shè)置結(jié)構(gòu)矩陣為下三角矩陣限定某個沖擊對某個變量的短期影響為零，而等號約束的缺點在于比較嚴格，帶有一定的主觀評判。為解決結(jié)構(gòu)向量自回歸約束條件過緊這一缺點發(fā)展而來的新一類符號約束方法，使用比較寬松的不等號約束條件，較之于等號約束而言可能更加合理。最后，本文只使用時變參數(shù)結(jié)構(gòu)向量自回歸模型從數(shù)據(jù)上證實了中國數(shù)據(jù)也存在著存貨投資對于利率變動響應(yīng)的“雙峰效應(yīng)”，沒有通過邏輯完整的理論模型對此加以解釋。因此，下一步的研究可以構(gòu)造關(guān)于存貨投資和利率變動的一個動態(tài)隨機一般均衡模型（DSGE模型），從理論角度上進一步闡述存貨投資對利率變動沖擊的響應(yīng)圖像出現(xiàn)“雙峰效應(yīng)”的原因。