應對疫情沖擊的貨幣政策調控機制研究?

(武漢大學經濟與管理學院 湖北武漢 430072)

一、引言與文獻綜述

疫病的爆發與流行對人類文明與社會進步產生的重大影響，體現在人身健康、心理創傷、經濟發展、政治穩定等各個方面。利用日益改善的醫療水平與醫療手段可以盡量降低疫情對人身健康的影響，但要應對疫情對社會其他方面的影響，還需要更多部門的積極配合與防范。在此過程中，中央銀行扮演著非常重要的角色。實踐證明，適當的貨幣政策可以向社會提供有效的流動性，幫助受到疫情影響的地區與行業盡快恢復生產與生活秩序，緩解疫情對經濟的影響，因此中央銀行提供的貨幣是促進經濟發展的不可或缺的潤滑劑。但是貨幣經濟學一般認為貨幣政策是總量調節政策，因此如何讓央行提供的流動性順利進入受到疫情傷害的行業與地區，促進受到疫情傷害的經濟復蘇，是擺在政府部門面前的一個難題。由此可見，充分發揮結構性貨幣政策的職能，積極應對疫情對經濟造成的巨大傷害，是一個非常有意義的研究課題。

有學者研究了疫情爆發對經濟的影響，例如:Kim 等(2013) 估算了H1N1 流感爆發對于韓國經濟產生的影響，發現此疫情造成了10.9 億美元的經濟損失，約占韓國當年GDP 的0.14%；Macciocchi 等(2016) 發現寨卡病毒的爆發對于股市的影響相對較小，并不會對股票收益產生持續和持久的影響；Lee 和Cho (2016) 發現流行病爆發后30 歲和40 歲年齡組的勞動力市場的脆弱性有所增加；楊翠紅和陳錫康(2003) 對中國2003年的非典疫情損失進行了估算，認為第三產業中的旅游業、交通運輸業、餐飲業等行業收入下降較快；朱明龍(2003) 認為，非典短期會導致防疫相關產品價格上漲，長期會導致各種經濟活動減少，從而出現通貨緊縮的壓力。

在促進受疫情損害的特定行業與地區經濟復蘇的過程中，結構性貨幣政策可能可以起到較好的作用。有學者研究了發達國家結構性貨幣政策的傳導機理與作用，例如Havrylchyk (2016) 認為英格蘭銀行的FLS 可以為銀行提供一個穩定的低成本資金來源，以支持向實體經濟提供信貸。Churm 等(2018) 使用BVAR 模型研究了英國的量化寬松和FLS 對宏觀經濟的影響，認為FLS 實施一年以后GDP 增加了0.8%，通脹率增加了0.6 個百分點，FLS 對通脹具有正向的影響效應并表現為U 形。Gifunig (2019) 研究了證券市場計劃、長期再融資操作和OMT 的宣布對宏觀經濟的影響效應，發現OMT 導致了所考察國家的價格上漲、市場波動加大以及公共債務壓力加大。有學者研究了國內的結構性貨幣政策，例如:彭俞超和方康(2016) 通過研究在DSGE 中引入定向降準、再貸款和常備借貸便利等結構性貨幣政策工具，發現非對稱地實施結構性貨幣政策更能兼顧經濟穩定和產業結構升級。胡育蓉和范從來(2017) 發現結構性貨幣政策可以應對經濟體不對稱沖擊、改善常規貨幣政策的局限性，并能促進經濟結構調整。郭曄等(2019)發現，我國定向降準政策可以促進農業企業和小微企業獲取信貸資源，發揮普惠效應，銀行競爭可以在一定程度上對定向降準政策的普惠效應表現出正向調節作用。李建強和高宏(2019) 引入異質性企業模擬分析結構性貨幣政策的傳導機理，發現結構性貨幣政策可以對沖緊縮性貨幣政策的溢出效應。

以往學者的相關研究主要分為以上兩大類。關于疫情的研究偏實證，主要檢驗疫情對經濟的影響并提出政策建議，較少深度解析疫情影響的傳導機理，雖然能夠基于已有的數據判斷疫情對經濟造成了多大的影響，但是無法說明清楚疫情傳導至經濟的渠道與路徑。關于結構性貨幣政策的研究則沒有與疫情相結合，缺乏針對疫情沖擊的特定行業與領域的應用研究。從目前已獲取的數據來看，這次的新冠肺炎疫情確實對宏觀經濟造成了負面影響，尤其對中小型企業與消費行業企業沖擊巨大。那么，疫情影響的傳導機理到底是什么樣子? 為什么會對特定行業與領域影響更大? 如果使用結構性貨幣政策，到底應向哪些行業哪類企業傾斜? 如何讓結構性貨幣政策發揮最大的功效? 針對以上問題，本文對以往學者的相關研究進行了拓展，論文的創新之處在于:構建包含異質性代理人的動態隨機一般均衡方程模型(DSGE)，深度解析疫情對差異化企業，尤其是對中小型企業的影響，引入結構性貨幣政策改善常規貨幣政策的傳導效果，有的放矢地提出政策建議，從而為降低疫情的負面沖擊和促使受損經濟盡快復蘇提供決策參考。

二、構建經濟體系

(一) 家庭部門以及疫情對家庭部門的影響

我們使用復合的外生沖擊來表示疫情對家庭部門的沖擊。外生沖擊分為兩個方面:第一，疫情抑制了居民的外出消費需求，導致消費行業與中小企業受到劇烈的負面沖擊，典型的受沖擊行業為旅游、酒店、餐飲等；第二，疫情沖擊外生性降低了勞動供給。因此，我們將疫情的負面沖擊分為對消費需求和勞動力供給的沖擊兩個部分。為了使理論模型更符合疫情發生時家庭經濟行為變化的特征，我們借鑒Iacoviello (2005) 的設定，通過動態調整消費和勞動產生的效用在家庭效用函數中的權重值，將疫情的影響強度和影響時滯參數化，構建復合的外生沖擊來研究疫情對經濟的影響。在疫情發生條件下，定義家庭的效用函數為式(1)。

該式意味著家庭通過選擇消費、勞動、儲蓄來實現效用的最大化。其中，Et是期望算子；β是貼現因子，反映未來效用與當期效用之間的替代彈性；C1，t為大型企業生產的消費品，C2，t為中小型企業生產的消費品；Nt代表家庭的勞動供給；為家庭消費大企業產品、中小企業產品以及勞動供給產生效用的權重系數，代表家庭的偏好程度；μ為大企業產品替代彈性的倒數，η為中小企業產品替代彈性的倒數。在模型中我們假定消費品替代彈性倒數μ＞η，以此來擬合大企業和中小企業的產品特征。這是由于大企業的產品通常具有較高的市場競爭力甚至壟斷勢力，而中小企業數量眾多，產品競爭激烈，生產的產品相對來說具有更高的替代彈性。

假定Jt滿足AR(1)對數自回歸過程，如式(2) 所示。其中，為外生沖擊的穩態值，代表家庭在經濟處于常態時的偏好；ρJ為外生沖擊的一階自相關系數，代表沖擊可能持續的時間，ρJ滿足0≤ρJ＜1，表示隨著時間的推移，外生沖擊將減弱對家庭偏好的影響，最終經濟將重新回到穩態；代表所有可能影響家庭偏好的隨機事件，服從均值為0、方差為σJ的正態分布。我們通過對自回歸過程Jt施加負標準差的外生沖擊σJ＝[σJe，σJb，σJn](σJ＜0)，來達到模擬疫情沖擊對經濟造成負面影響的目的。

家庭的預算約束條件為式(3)，該式意味著家庭在本期的消費金額以及儲蓄金額的總和必須小于工資收入和上期儲蓄本息的總和。其中，i＝[1，2]T，下標1 表示大企業，下標2 表示中小企業；Ci，t代表家庭消費i企業產品的數量，Pi，t表示i企業產品的實際價格，滿足；Bt表示家庭在t期的實際儲蓄額；Ni，t為家庭在i企業的勞動供給；Wi，t表示i企業的實際工資率；It表示名義利率；Πt表示通貨膨脹率。

參考Horvath (2000) 的設定，勞動總供給Nt為中小企業的勞動供給和大企業的勞動供給復合而成，表示如式(4)。τ為不同部門間勞動的替代彈性，ξ1為穩態時大企業勞動供給占總勞動供給的比例。家庭實際工資率Wt由式(5) 計算可得。構建拉格朗日方程，可得家庭效用最大化的一階條件。①因篇幅所限，本文省略了家庭終身效用最大化的一階條件，感興趣的讀者可在《經濟科學》 官網論文頁面“附錄與擴展”欄目下載。

(二) 企業部門以及疫情對企業家行為的影響

本文的企業分為大型企業和中小型企業兩類，大企業和中小企業均分別由中間品廠商及最終品廠商兩個部分組成。大企業和中小企業的不同在于:首先，大企業一般規模龐大，有較強的市場勢力甚至是壟斷能力，而中小型企業則普遍規模較小，數量眾多，產品競爭激烈，生產的產品相對來說具有更高的替代彈性。其次，大企業的信用等級相對較高，容易從銀行獲得信貸資源，融資難度與成本相對較小，而中小企業缺乏有資質的抵押品與擔保人，導致融資與償債能力較弱，可變成本和融資成本都較高。最后，大企業資本產出彈性高于中小企業，當疫情發生時，大企業具有較強的抗風險能力，而中小企業的資金鏈容易斷裂陷入運營困境，破產或者退出市場的概率較大。

1.中間品廠商的最優化問題

每個類型的企業的中間品廠商均向家庭雇用勞動力、向企業家租賃資本，企業的中間品廠商的產量受到外生技術沖擊的影響。假設中間品廠商的生產函數為柯布-道格拉斯生產函數，形式如式(6)。

其中，α∈(0，1)表示資本在產出貢獻中的份額，Y(j)i，t表示i類型企業的中間品廠商j在t期的總產量，K(j)i，t表示i類型企業的中間品廠商j在t期向企業家租賃的資本數量，N(j)i，t表示i類型企業的中間品廠商j在t期向家庭雇用的勞動數量。At代表技術水平，且滿足AR(1)過程如式(7)，Ass為技術沖擊的穩態值，ρA為技術沖擊的一階自相關系數，vA，t為隨機變量，滿足正態分布，σA，j為技術沖擊的標準差。

大企業和中小企業的中間品廠商在生產函數一定的情況下，追求成本最小化如下式。構建拉格朗日方程，求解企業的最優化問題可得中間品廠商的一階條件。①企業成本最小化的一階條件請見《經濟科學》 官網“附錄與擴展”。

2.最終品廠商的最優化問題

兩類企業的最終品廠商均向各自的中間品廠商購買商品，按照CES 生產函數進行生產如式(9)，該式意味著不同的中間品廠商生成的產品不能夠完全替代，因此中間品廠商具有壟斷特征。其中Yi，t為i類型最終品廠商在t期的產出，Y(j)i，t為i類型企業的中間品廠商j在t期的產出，εi為i類型企業的中間品廠商產品的替代彈性。

i類型的最終品廠商在生產函數和支出約束下，通過利潤最大化優化自己的行為，最終可以得到i類型企業的中間品廠商j所面臨的需求曲線，如式(10) 所示，該式體現了i類型企業的中間品廠商j的產品價格Pi，t(j)與產量Y(j)i，t的相關性。其中，Pi，t為i部門最終產品的名義價格指數，由該部門所有中間品廠商產品價格復合而成，如式(11) 所示。

3.中間品廠商的最優定價問題

基于Gali 和Gertler (1999) 的新凱恩斯菲利普斯曲線，定價滿足的條件為式(12)，其中πi，t＝Pi，t/Pi，t-1，代表i企業產品的名義價格增長率，θ代表價格黏性。

4.資本品生產者

本文假設由資本生產者向最終商品廠商購買invi，t單位的最終商品，并采用式(13)所示的技術來為i企業生產資本invi，t。

其中，F(Ki，t-1，invi，t)代表資本生產者的調整成本，借鑒Christiano 等(2005) 的設定，我們將資本調整函數設定為式(14)。其中，決定調整成本的大小，滿足設定0 ＜S(·) ＜1，S(1) ＝S′(1) ＝0 且S″(1) ＞0。

資本生產者通過選擇購買最終商品invi，t的數量，來最大化自己的利潤，如式(15)所示。其中，λt/λ0代表t期的名義貼現因子，Qt代表資本品出售的實際價格。資本生產者關于invi，t的一階條件為式(16)。

5.企業家融資約束與投資行為決策

相對于大企業，中小企業數量龐大、規模較小，存在缺乏抵押物及信息不透明等問題，因此中小企業與商業銀行之間存在著更大的信息不對稱。為了盡量防范信息不對稱帶來的風險，商業銀行將加大對中小企業的監控力度，所以商業銀行會對中小企業付出更高的監管成本。監管成本的提升促漲了中小企業的融資難、融資貴，因此本文認為影響監管成本的相關因素是導致中小企業融資難、融資貴的重要原因。在模型中，我們將監管成本分為逆向選擇帶來的成本和道德風險帶來的成本。具體設定如下:

企業家分為兩類，分別使用下標i＝[1，2]T表示，下標1 表示大企業的企業家，下標2 表示中小企業的企業家。企業家i在t期期末的凈資產為Vi，t，為了向資本生產者購買生產所需的資本品，企業家需要向銀行貸款，貸款數量為式(17)。

借鑒Bernanke 和Gertler (2001) 的設定，假設企業家i會受到隨機沖擊ψi，只能將一單位的資本品轉化為ψi單位的最終資本。假設所有企業家都有相同的概率分布F(ψi)并且不隨時間改變，則企業家的最終收益為。其中，代表企業家i擁有一單位資本的預期收益，表示為式(18)，該式意味著企業家通過資本獲得的收益由生產獲得的收益和資產價格波動導致的收益兩種因素決定。

借鑒Christensen 和Dib (2008) 的關于企業家與銀行融資的假定，經過推導可得企業i貸款利率與無風險利率間關系為式(19)。①企業貸款利率與無風險利率間關系的推導請見《經濟科學》 官網“附錄與擴展”。其中代表企業貸款實際利率對企業杠桿率的彈性，代表企業的風險溢價。假定在相同杠桿率下，大企業的風險溢價小于中小企業的風險溢價。

借鑒Christensen 和Dib (2008) 的假定，企業家i通過選擇資本存量Ki，t來平衡貸款時的邊際收益與邊際成本，當企業家利潤最大化時，貸款的邊際收益與邊際成本應滿足相等關系，如式(20)。其中，為貸款利率，表示新增一單位貸款的邊際成本。

在t期期末，違約企業家i的凈資產Vi，t為零，將退出市場。未違約的企業家中只有γ比例的企業家存活到下一期，(1 -γ) 比例的企業家將退出市場并將財富轉移給家庭，記為，并假設其為常數。因此，企業家i在t期期末的凈資產Vi，t由式(21) 表示。大企業與中小企業相比，融資約束相對寬松，能夠低成本融得更多資金，因此抗擊疫情沖擊的能力更強，而中小企業規模較小，缺乏有資質的抵押品與擔保人，導致融資與償債能力較弱，當疫情發生時，資金鏈容易斷裂陷入運營困境，破產或者退出市場的概率較大。

(三) 中央銀行

為了應對疫情帶來的巨大負面沖擊，我們構建了兩種貨幣政策組合:一種是常規的貨幣政策，不限制資金流向用途；另外一種是結構性貨幣政策，附帶有資金流向的要求。

1.常規貨幣政策

假定宏觀政府按照標準的泰勒規則形式進行利率調整，如式(22)。該式中Iss為名義利率的穩態值，It為名義利率，πt為通貨膨脹率，πss為通貨膨脹穩態值，φπ為貨幣政策對通貨膨脹穩態偏離的反應系數。Yt為實際GDP，該式中Yss為總產出的穩態值，φY為貨幣政策對總產出水平穩態偏離的反應系數。vt為貨幣政策沖擊，滿足AR(1)過程如式(23)，ρv為外生貨幣沖擊的自相關系數，evt為隨機變量，滿足正態分布，σv，j為貨幣隨機沖擊的標準差。

2.結構性貨幣政策

為了盡量降低疫情對中小企業的負面影響，中央銀行可以嘗試實施結構性貨幣政策，例如可以定向降低中小企業貸款利率，降低中小企業獲取資金的成本以緩解資金鏈難題，定向支持中小企業的發展，幫助中小企業渡過難關等。借鑒彭俞超和方康(2016) 以及李建強和高宏(2019) 等的設定，中小企業貸款名義利率表示為式(24)，其中，代表中小企業貸款名義利率的穩態偏離，代表政策外生隨機沖擊，滿足式(25)。其中，ρu代表政策調整的一階自相關系數，代表結構性貨幣政策的盯住變量，?代表政策對盯住變量的反應系數，為隨機變量，滿足正態分布，σU為結構性貨幣政策沖擊的標準差。

(四) 出清條件

消費品市場的出清條件為式(26)，意味著總產出由大企業產出和小企業產出決定，同時也等于投資和消費之和。

三、參數校準與貝葉斯估計

(一) 參數校準

借鑒Iacoviello 和Neri (2010) 等相關研究，家庭的主觀貼現率β取值為0.99。借鑒林仁文和楊熠(2014) 的研究，大企業和中小企業中勞動收入彈性α1和α2分別取0.4和0.55。Eichenbaum 等(2020) 認為疫情沖擊下家庭與企業的價格預期的調整都會慢于正常的經濟環境下，我們借鑒其設定，將價格黏性系數θ校準為0.98。參考陳昆亭和龔六堂(2006) 等的相關研究，我們將資本折舊率δi按照年度資本折舊率進行換算，得到季度的資本折舊率為0.025。借鑒周菲等(2019) 的研究，我們將中小企業產出在總產出中的穩態占比設定為0.6。借鑒Merkl 和Gali (2008) 的研究，我們將貨幣政策對通貨膨脹的穩態偏離φπ和對產出的穩態偏離的反應系數φY設定為1.5 和0.5。借鑒肖爭艷等(2013) 的研究，我們將大企業和中小企業最終品替代彈性的倒數μ和η設定為1和4。根據中國人民銀行與銀保監會等部門發布的《中國小微企業金融服務報告2018》，中小企業和大企業的存活率γ1和γ2分別取0.65 和0.95。根據《中國工業經濟統計年鑒》 提供的大企業與中小企業的資產和負債數據，我們將大企業和中小企業的穩態資產杠桿率ρ1和ρ2設定為2.3 和2.4。

(二) 貝葉斯估計

借鑒Christiano 等(2005) 的研究，我們將資本調整成本參數的先驗均值設定為5。借鑒Horvath (2000) 的研究，我們將行業間勞動供給替代彈性的倒數的先驗均值設定為1。借鑒潘敏和周闖(2019) 的研究，我們將勞動供給替代彈性的倒數φ的先驗均值設定為2。參照李建強和高宏(2019) 的研究，大企業和中小企業風險溢價的先驗均值分別取1.02 和1.26。由于本次疫情的爆發與2003 年非典疫情爆發對我國經濟的影響有很大的相似之處，我們借鑒楊翠紅和陳錫康(2003) 以及朱明龍(2003) 的研究，將疫情沖擊的一階自相關系數的先驗均值設定為0.2，將疫情沖擊的標準差的先驗均值設定為0.2，將結構性貨幣政策的一階自相關系數的先驗均值和標準差的先驗均值都設定為0.2，將結構性貨幣政策對中小企業產出的反應系數?先驗均值設定為0.5。借鑒以往學者的設定，我們將利率沖擊的一階自相關系數ρv、技術沖擊的一階自相關系數ρA先驗均值設定為0.9，將其對應標準差的先驗均值設定為1。在以上先驗均值的基礎上，貝葉斯估計的結果如表1 所示，我們同時根據MCMC 多變量收斂性診斷方法進行了檢驗，結果顯示參數的均值、方差和三階矩均收斂至常數，再次驗證了貝葉斯估計結果的合理性和可信度。

四、脈沖響應與經濟學解釋

(一) 疫情爆發對我國宏觀經濟及企業的影響

1.對宏觀經濟的影響

對經濟系統施加標準差為σJ的疫情沖擊Jt，我們得到疫情爆發對于宏觀經濟的影響。圖1 顯示，疫情沖擊對我國宏觀經濟產生了較大的負面影響。數據顯示，消費和勞動供給相比于穩態在第1 期分別下降了14.8%和17.0%，巨幅的下降一直到四期以后才緩慢恢復。企業投資在第1 期下降2.7%，然后開始大幅波動，到第11 期才收斂到常態。產出在第1期相對于穩態損失了大約12%，需要持續四期才能回到正常值。疫情的沖擊導致了一定的通貨緊縮效果，同時資產價格會下跌。在企業層面，受疫情影響，資本存量、凈資產、貸款量都有一定程度的下降，說明疫情導致企業的經營風險上升與產出下降。整體來看，疫情對我國宏觀經濟造成了負面影響。

2.對大企業和中小企業的影響

圖2 為疫情沖擊對大企業和中小企業的影響，我們將兩者放在一幅圖中進行比較分析。數據顯示:第一，疫情爆發對所有的企業都造成了即時的負面影響，因為初始沖擊都是負值。第二，在所有變量方面，疫情對中小企業的影響遠遠超過了對大企業的影響。例如疫情爆發后，大企業的投資下降1.2%，而中小企業下降7.3%；大企業的產出下降4.6%，中小企業下降18.3%；大企業的凈資本下降3.0%，中小企業下降11.3%；大企業的資本存量下降0.03%，中小企業下降0.18%；大企業的貸款量下降1.8%，中小企業下降14.9%。這說明疫情對中小企業影響巨大，可能會有非常多的中小企業在疫情中降低生產與投資，甚至被迫退出市場。

圖1 疫情沖擊對宏觀經濟的影響

圖2 疫情沖擊對企業的影響

(二) 結構性貨幣政策的調控作用

1.結構性貨幣政策對宏觀經濟的影響

圖3 為結構性貨幣政策對宏觀經濟的影響。數據顯示:結構性貨幣政策整體上對經濟有正面的促進作用，在增加消費、投資、GDP、貸款量、資本存量，以及降低通脹等方面都產生了積極的影響。

圖3 結構性貨幣政策對宏觀經濟的影響

2.結構性貨幣政策分別對大企業和中小企業的影響

圖4 給出了結構性貨幣政策對大企業和中小企業的影響。數據顯示:針對中小企業降低融資利率可以引導中小企業的貸款量相對于穩態值有較大增加，隨著中小企業獲得更多的金融支持，中小企業的產出、投資、凈資產、資本存量都出現了大幅度的提升。中小企業與大企業在各類指標上體現出非常明顯的同升同降的趨勢，而且中小企業相關指標的提升幅度大于大企業相關指標的提升幅度，說明中小企業終于享受到了和大企業幾乎同等的待遇，結構性貨幣政策實實在在地緩解了疫情對中小企業的沖擊。

圖4 結構性貨幣政策對大企業和中小企業的影響

(三) 家庭福利分析

基于Woodford 和Walsh (2005)，我們設置福利損失函數如式(27)。其中，Ut代表t期效用，Uss代表居民獲得效用的穩態值，Ucss代表居民消費的穩態值，Css代表居民的穩態消費，W 代表居民的終生消費損失，將效用函數Ut(C1，t，C2，t，Nt)以及其他穩態變量值代入式(27) 可以求解福利損失，得到公式(28)。其中表示通脹穩態偏離的方差、表示產出穩態偏離的方差，參數?π和?y代表相應變量在福利損失函數中的權重值。

式(28) 把代表性家庭的福利損失函數簡化為產出缺口方差和通貨膨脹穩態缺口方差的線性組合。我們借鑒以往學者的研究(Angelini 等，2011；李天宇等，2017)，將?π和?y分別取1 和0.5。在參數校準和貝葉斯估計了變量系數之后，得到三種宏觀經濟情景下的福利損失，如表2 所示。其中，情形一為疫情沖擊下的家庭福利損失；情形二為疫情沖擊下央行實施常規貨幣政策的家庭福利損失；情形三為疫情沖擊下央行實施常規貨幣政策與結構性貨幣政策的家庭福利損失。

表2 福利分析與福利改善

情形一的福利分析顯示，疫情發生后，家庭的福利水平相對于穩態時的福利水平出現了大幅下降。主要原因是:第一，疫情導致家庭消費減少，而消費減少降低了家庭的福利水平；第二，疫情減少了家庭的勞動供給，導致家庭的勞動收入降低，由此降低了家庭未來的消費水平，從而減少了家庭的福利水平。情形二的福利分析顯示，常規的貨幣政策減少了疫情沖擊給家庭帶來的福利損失。主要原因是，常規的貨幣政策通過降低利率，釋放了大量的流動性，促進了企業的生產和居民的消費，從而改善了疫情沖擊下家庭的福利狀況。情形三的福利分析顯示，相對于常規貨幣政策而言，結合了結構性貨幣政策工具的政策組合可以降低更多的家庭福利損失。主要原因是，結構性貨幣政策工具降低了中小企業獲取資金的成本，增加了中小企業的可貸資金量，幫助中小企業在疫情沖擊下快速恢復，促進了家庭的就業，增加了勞動收入，從而改善了家庭福利。

結合脈沖響應和福利分析的結果發現，常規的貨幣政策是緩解疫情沖擊負面作用的有效政策，而結構性貨幣政策工具作為常規貨幣政策的有益補充，可以改善疫情沖擊導致的結構難題。由于中小企業天然的融資劣勢，商業銀行基于收益最大化與控制風險的考慮，可能會對中小企業收取更高的利息或者中止貸款回收流動性。疫情導致中小企業的融資需求上升，而商業銀行為了控制風險，加大了對大企業信貸配給的程度，因此疫情會進一步加劇我國中小企業的融資困境。盡管常規貨幣政策可以有效緩解疫情沖擊的負面影響，但是如果僅實施常規貨幣政策，那么釋放的流動性可能會選擇進入大企業，而較少進入中小企業。為了盡量降低疫情對中小企業的負面影響，央行應當在常規貨幣政策的基礎上，加大結構性貨幣政策的實施力度，定向幫助中小企業渡過難關。

五、結論與政策建議

本文通過構建異質性多部門的動態隨機一般均衡方程模型(DSGE)，對比分析了常規貨幣政策和結構性貨幣政策在緩沖疫情影響時的不同效果。基于技術結論，我們提出政策建議如下:

第一，建議央行通過寬松貨幣政策釋放流動性，緩解疫情帶來的總體負面沖擊。防控疫情需要避免人口外出流動和聚集，因此大幅降低了居民的消費需求；人流物流受阻與復工復產延遲，導致人力資源密集型行業基本停滯；疫情在全球迅速蔓延，降低了國外需求，導致我國的進出口面臨巨大的不確定性。央行釋放流動性，可以刺激消費需求，減輕企業負擔，引導投資預期，促使經濟更快地復蘇。

第二，建議央行向受損嚴重的中小企業定向釋放流動性或者定向降低融資利率，緩解中小企業在疫情沖擊中的不利處境，促進中小企業的復蘇與發展。由于需求驟減和勞動力供給受限，企業普遍受到沖擊。相比于大型企業，中小企業規模較小，可變成本和融資成本都較高，由于缺乏有資質的抵押品與擔保人，中小企業融資與償債能力較弱，當疫情發生時，資金鏈容易斷裂陷入運營困境，破產或者退出市場的概率較大。由于銀行更偏好于財務指標更好的企業，因此疫情沖擊可能會加劇中小企業的融資難融資貴，并且有可能導致中小企業的“三角債”問題。常規的貨幣政策可能導致金融資源錯配，受損更嚴重的中小企業不一定能夠得到充分的資金支持；而針對中小企業的結構性貨幣政策工具可以改善中小企業的融資困境，幫助中小企業快速復蘇，是常規貨幣政策的有益補充。

第三，由于央行的寬松貨幣政策并不能從本質上改進銀行與中小企業的信息不對稱困境，寬松貨幣政策可能僅有短期效果。當疫情消退，經濟和貨幣政策回到常態后，中小企業仍然面臨著較高的融資成本和融資門檻。因此從長遠來看，僅通過貨幣政策來改善中小企業融資難、融資貴可能是不夠的，可以通過構建完善金融服務體系和大力發展金融科技，來盡量解決中小企業的信息不對稱困境。一方面，建議改善銀行業結構，降低中小企業貸款資本占用的法定要求，推動中小銀行的發展，緩解中小企業的融資約束。另一方面，建議推動金融科技的發展，消除中小企業的信息不對稱，緩解中小企業融資難、融資貴問題。