基于貨幣政策融資傳導渠道的金融周期對企業融資情況 影響實證分析

梁極

摘要：本文基于實證數據，采用向量自回歸模型，探索我國貨幣政策調控、金融周期和企業融資情況三者之間的共生關系，研究發現數量型手段較價格型手段對金融周期具有更加強烈的正向作用;金融周期向好對融資情況具有一定程度的正向積極作用;同時金融周期受自身影響較大，具有較強的周期疊加效應。并提出鼓勵金融創新，豐富經濟融資模式;提升調控水平，完善“雙支柱”調控框架;關注周期波動，防范化解重大金融系統風險的積極建議。為推動經濟發展，促進金融改革，防范重大風險作出有益嘗試。

關鍵詞：貨幣政策;金融周期;企業融資

一、文獻綜述及要素定義

（一）貨幣政策

社會上對貨幣政策具有較為一致的定義觀點：認為其指代由中央銀行實施，為達到最終目標，針對貨幣供應量實施調控的一種政策手段。主流學界認為：央行實施貨幣政策調控后，將通過不同傳導機制渠道作用于經濟個體，并不斷傳導、相互影響（陳雨露等，2012;蔣瑛琨等，2005）。其傳導過程為：初次操作目標—中介目標—最終政策目標。一般依據不同傳導介質，劃分為利率渠道和信貸渠道等，這兩者也是主要傳導渠道（徐琳，2014）。

（二）金融周期

主流學術界認為：在內部或外部沖擊情況下，金融活動將通過金融體系，引起金融市場變化，該具有周期性的持續變化概括為金融周期（潘長春，2017）。核心在于研究金融因素和金融市場周期波動之間的關聯。為解決金融周期定義和計算問題，國際貨幣基金組織等國際機構嘗試通過運用社會經濟建設周期的實證研究方法進行構建中國金融周期，比較金融周期與經濟周期的波動變化，分析實體經濟波動變化的影響（ Claudio Borio，2014）。

近幾年來，相關研究對中國金融周期進行了有益的探索（陳雨露等，2016）。目前，在指標選擇這樣的研究和設計方法中遇到的挑戰是如何結合國際學術研究成果和實際情況，中國的經濟和金融發展，以制度環境改善的結論的合理性和有效性研究。

（三）金融周期指標評價

在指標選取和實證方法上，近年來國外關于最常用的是采用帶通濾波法或轉折點法，對多個金融變量之間進行一個周期波動分析，并建立金融周期指數，進而考察其與實體經濟等的內在關聯（朱太輝等，2018）。

目前主要學術界對于金融周期構建的具體指標存在較大爭議，但都選擇杠桿因素、信貸因素和價格因素考量，其中的代表就是選擇廣義信貸、廣義信貸/ GDP和房地產價格這三者指標來代表上述因素。本文也采用上述三個方面的指標，通過實證方式建立金融周期指數，從而探討金融周期性波動影響，并進行進一步研究分析。

二、研究內在機理

貨幣政策的傳導機制是一個復雜的聯動機制：貨幣政策的實施是作用于貨幣供應和利率這兩種中介目標，引起其變化并沿著利率渠道和信貸渠道等作用于市場主體經濟行為的變化（在本文中主要研究投融資行為），最終將引起整個金融周期變化（徐琳，2014）。

基于貨幣政策—金融周期—企業融資這一政策傳導渠道，本文將分析貨幣政策對金融周期以及金融周期對企業融資的傳導影響。

三、貨幣政策、金融周期和融資情況相互影響的實證研究

如前文所述，本文將基于貨幣政策的傳導渠道，分別構建我國貨幣政策對金融周期的向量回歸VAR模型，探討我國貨幣政策對金融周期的影響，分析貨幣政策有效性;構建金融周期對我國企業融資情況的向量回歸VAR模型，探討我國金融周期對企業融資情況的影響，并探討貨幣政策在其中的傳導效應。

（一）數據選取、處理和模型選擇

貨幣政策：本文選取央行發布的（廣義貨幣供應）M2余額同比增長率衡量我國供給量情況，記為M2。選取7天銀行間同業拆借加權平均利率衡量我國市場利率水平，記為RR。

金融周期：目前國內對我國金融周期的研究較為豐富，主要選取信貸情況、價格指數和宏觀經濟杠桿因素三者作為金融周期子指標來衡量金融周期情況。本文選取我國金融機構貸款同比增速、我國房地產價格（國房景氣指數）和信貸/GDP三者作為上述子指標的代表。并對三個子指標進行BP濾波方法處理后，再通過主成分分析法對三者提取主成分，并選取累計貢獻率達標的主成分合成綜合指標，以衡量我國金融周期情況，記為JR。

融資情況：本文選取A股上市企業的“籌資活動現金流”作為融資情況衡量指標。數據采集區間為自上市以來，未曾標注ST，且在研究區間具有可得數據，共719家上市企業籌資活動現金流情況綜合分析所得，記為RZ。

基于數據可得原則，本文全部數據均采用自Wind數據庫或央行發布數據，并采用Eviews7.0和SPSS軟件進行分析研究。對上述數據分別進行季節調整或對數化處理，分別記為M2_SA、RR_SA、JR和LNRZ_SA。本文選用VAR模型進行進一步研究。

（二）平穩性檢驗、穩定性檢驗和協整檢驗

本文采用ADF方法對上述數據進行單位根檢驗，發現上述數據在原序列的基礎上進行一階差分后，在5%的臨界值上拒絕原假設，序列平穩，因此上述數據均為一階單整序列。本文依據各種檢驗標準確定模型VAR（A）的滯后階數為5階，模型VAR（B）的滯后階數為2階。

為確保VAR模型的有效性，本文對該模型的AR根的穩定性進行驗證，發現所有的值都小于1，因此選取的滯后階數是合理的，VAR（A）和VAR（B）模型是穩定的。

根據上文檢驗結果，本文通過JOHANSEN方法對上述數據進行協整檢驗，檢驗結果發現在5%臨界值下，本文選取的數據和變量符合VAR模型建立條件，可以進行下一步研究。

（三）脈沖響應函數和方差分解

基于VAR（A）和VAR（B）模型，分別選取滯后區間10期和50期，得到變量脈沖響應函數圖，結果如圖1所示①。

根據圖1分析可得，M2（貨幣供應）沖擊對JR（金融周期）的影響在1期開始呈現，并在第3期后逐步回落，在第6期減至負值，并持續影響。表明我國貨幣供應量的增多，在短期內推動金融周期向好發展，并具有長期正向作用，但是作用會隨時間逐漸減弱。

根據圖1分析可得，RR（市場利率）對JR自第1期開始后便呈現降低態勢，在第3期去到谷底，后逐漸反彈回升并趨近零值。表明我國市場利率上升會造成金融市場短期內劇烈波動下行，長期持續的負面影響。

根據圖2分析可得，JR（金融周期）對自身沖擊響應短期內波動，但長時間處于正向影響區間。表明金融周期具有較大慣性，受持續向好的周期影響較大，呈現出疊加的推動作用。

根據圖2分析可得，JR（金融周期）對RZ（融資情況）沖擊在短期內處于正向影響，然后逐步趨于零值。表明金融周期對企業融資情況具有一定正向影響，持續期間較短。

根據圖3分析可得，JR（金融周期）主要受自身影響，具有較強的順周期性，周期助推作用較強;M2（貨幣供應）受自身影響逐步下降，受金融周期和利率影響逐步上升，表明未來貨幣供應將受到較大的金融周期影響，金融周期將反作用于貨幣供應。

（四）小結

貨幣政策調控方面，數量型手段較價格型手段對金融周期具有更加強烈的正向作用;金融周期向好對融資情況具有一定程度的正向積極作用;同時金融周期受自身影響較大，具有較強的周期疊加效應。

四、政策建議

（一）鼓勵金融創新，豐富經濟融資模式

鼓勵各市場主體發揮主觀能動性開展金融創新，針對過度依賴銀行融資的模式開發新型金融產品，逐步過渡改善;積極引導市場主體根據市場具體情況進行投融資決策，高效進行資金配置;優化信貸期限結構、區域結構和產業分布結構，正向激勵引導資金向薄弱環節流動。

（二）提升調控水平，完善“雙支柱”調控框架

統一協調貨幣政策長短期目標，短期內應營造穩定環境，長期內應以促經濟增長為目標;探索創新“雙支柱”調控框架對經濟發展的支持，逐步向實體經濟傾斜，以提高對實體經濟融資的支持能力;改善貨幣政策傳導渠道依賴，充分發揮好信貸政策、窗口指導對于資金流動的積極作用，提高貨幣政策信道渠道傳導效果。

（三）關注周期波動，防范化解重大風險

建立全生命周期的資產價格監測機制，關注在貨幣政策調控影響下，金融周期的波動影響;加強對企業投融資的引導，加強對信貸規模和具體流向的監督，對融資渠道實現全方位監督檢測;嚴防系統性風險的爆發，要配合“雙支柱”調控框架，合理減低逆周期融資成本，充分發揮對企業的審慎監管作用，進一步推動實體經濟健康發展。

注釋：

①實線表示脈沖響應函數，虛線表示正負兩倍標準差偏離帶。

參考文獻：

[1]Claudio Borio. The financial cycle and macroeconomics： What have we learnt？[J]. Elsevier B.V.，2014，45.

[2]陳雨露，馬勇，阮卓陽.金融周期和金融波動如何影響經濟增長與金融穩定？[J].金融研究，2016（2）：1-22.

[3]陳雨露，馬勇.泡沫、實體經濟與金融危機：一個周期分析框架[J].金融監管研究，2012（1）：1-19.

[4]朱太輝，黃海晶.中國金融周期：指標、方法和實證[J].金融研究，2018（12）：55-71.

[5]潘長春. 經濟周期、金融周期與貨幣政策關聯機制的理論分析與計量研究[D].長春：吉林大學博士論文，2017.

[6]徐琳.我國貨幣政策利率傳導機制研究[D].福州：福建師范大學博士論文，2014.

[7]蔣瑛琨，劉艷武，趙振全.貨幣渠道與信貸渠道傳導機制有效性的實證分析——兼論貨幣政策中介目標的選擇[J].金融研究，2005（5）：70-79.