貨幣政策調控怎樣有效支持實體經濟？*
——數量型與價格型工具的微觀效應分析

□ 張炎炎 丁志國 任浩鋒

內容提要 新發展格局下，貨幣政策調控是否有效促進企業投資推動實體經濟發展，是經濟高質量發展的關鍵。本文以2010—2020年A 股上市公司為樣本，利用面板VAR 模型檢驗數量型和價格型貨幣政策的微觀效應，辨別貨幣政策有效支持實體經濟發展的傳導路徑。研究發現，價格型貨幣政策工具主要通過影響企業融資約束和調節抵押品價值的變化影響企業固定資產投資，而數量型貨幣政策工具則通過緩解企業融資約束發揮作用，并且影響幅度是價格型工具的3 倍。進一步研究發現，中國貨幣政策傳導表現出明顯的異質性特征。信貸歧視的存在使得貨幣政策對非國有企業的影響具有延遲性，年輕企業和西部地區企業對貨幣政策沖擊更為敏感。本文研究表明，提高貨幣政策向實體經濟的傳導效率，一定不能忽視數量型和價格型工具的調控效果差異，科學把握“量價轉換”節奏、政策工具協同并重，才能有的放矢地推動企業投資，實現經濟高質量發展。

一、引言

健全現代貨幣政策框架是推動經濟高質量發展的內在需要。在高速增長時期，總量性貨幣政策能夠在短時間為經濟增長提供充足動力，然而在新發展格局下，實現經濟高質量發展成為中國貨幣當局進行政策調控的目標之一。此時，結構性貨幣政策成為央行實現精準滴灌的必然選擇。2020年，全社會固定資產投資為GDP 貢獻了51.90%，構成經濟增長重要驅動力。企業的投資水平是企業規模擴張、維持增長動力以及實現企業價值最大化不可缺少的條件，同時也是實現經濟高質量發展的關鍵（方紅星和金玉娜，2013）。2021年政府工作報告提出，要拓展投資空間，加快內需體系的建設。貨幣政策作為優化金融資源配置效率的重要手段，政策沖擊對企業投資的作用效果也是貨幣政策調控效率的微觀反映。因此，厘清貨幣政策對企業投資的傳導機制，探究現有的貨幣政策調控體系能否有效支持實體經濟高質量發展，有助于為完善貨幣政策框架提供理論邏輯和科學依據。

從現實狀況來看，無論是數量型工具，還是價格型工具，中國的寬松貨幣政策均能帶來固定資產投資的增加（見圖1）。其中，數量型貨幣政策對投資的調節效應更明顯。2008年之前，固定資產投資增速在利率下調和M2 增速提高后表現出明顯的上升趨勢，寬松的貨幣政策為固定資產投資注入強有力的增長動能。金融危機以來，企業投資增速放緩，尤其是2015年供給側結構性改革以后，經濟進入高質量發展階段，貨幣政策在提供基礎貨幣的同時，加大對重點行業和薄弱環節的信貸支持，發揮結構性貨幣政策工具精準滴灌的作用。但是，貨幣政策寬松對實體經濟刺激變弱，M2增加和利率下調釋放的資金并未形成固定資產投資的動力，貨幣政策傳導渠道受阻。由此可見，在現有的貨幣政策體系下，測度貨幣政策對實體經濟的支持效率，判別貨幣政策傳導的堵點是中國貨幣政策轉型需要關注的重點。

圖1 中國貨幣政策和固定資產投資現狀①

貨幣政策對企業投資的傳導渠道主要包括信貸渠道和資產負債表渠道兩種路徑。一方面，貨幣政策影響商業銀行可貸資金和信貸成本，影響企業的投資決策。劉海明和李明明（2020）發現，緊縮貨幣政策會提高銀行對企業貸款風險的謹慎度，降低商業銀行的信貸意愿，增加對企業的信貸限制，降低企業投資水平。另一方面，貨幣政策通過資產負債表渠道的財富效應影響企業投資決策，這種效應在“金融加速器”作用下被放大（Gertler et al.，2007）。貨幣供應量的變化改變企業的資產價格，增加或減少企業抵押品價值，影響企業投資決策。貨幣政策傳導效率問題還涉及到政策工具的選擇，伴隨著利率市場化的推進，貨幣政策中介目標由數量型向價格型政策工具轉變，政策的傳導渠道發生改變（錢雪松等，2015）。而數量型和價格型政策對實體經濟的調控效率究竟如何？ 如何疏通政策傳導的阻點？ “量價轉換”時應如何實現流動性的精準釋放？ 這不僅是評估貨幣政策傳導效率的關鍵，也是政策當局精準施策所關心的核心問題。

基于此，本文選取2010—2020年中國A 股非金融企業數據，采用面板VAR 模型，研究貨幣政策對實體經濟的動態影響效應，測度了價格型和數量型貨幣政策工具對企業投資的調控效率，并從融資約束和抵押品價值兩個渠道分析了政策傳導至微觀企業的內在邏輯和影響效果。本文的研究貢獻在于： 一是本文率先系統地對比了數量型和價格型貨幣政策的微觀效應，量化了不同政策工具支持實體經濟的效率，為貨幣政策“量價轉換”提供數據支持； 二是本文從微觀層面解釋了貨幣政策調控支持實體經濟的傳導渠道，識別了“貨幣政策→融資約束→企業投資”和“貨幣政策→抵押品價值→企業投資”兩條路徑的存在性，并對此給出了實證證據； 三是本文辨別了貨幣政策作用于實體經濟的異質性效果，考慮到貨幣政策的影響效果可能會因為企業特征的不同而有所區別，基于企業產權性質、年齡和所在地區進行分組，探究了貨幣政策傳導效率的差異，為政策調控的精準施策給出科學依據。

二、文獻回顧

固定資產投資既是企業可持續增長和發展壯大的引擎，亦是管理層實現私人收益的重要途徑（Jensen & Meckling，1976），但無論企業的投資決策是基于何種目的，都需要以充裕的資金為保障，其中貨幣政策的調控至關重要。貨幣政策主要通過兩個渠道影響企業投資決策。一是資金供給渠道，通過改變企業資金供給的外部環境，調節企業獲得投資資金支持的難易程度和融資成本。當貨幣政策環境由緊縮變為寬松，企業更容易獲得外部資金支持，融資約束降低。二是資產價格渠道，通過調整外部投資者對企業未來收益的預期，改變企業估值，進而影響企業的抵押品價值。

關于貨幣政策沖擊對企業投資決策的影響，學者們主要從資金供給渠道展開討論。黃志忠和謝軍（2013）的研究發現，貨幣政策會通過緩解企業融資約束，刺激企業投資。融資約束越強的企業，投資行為受貨幣政策的影響越大，貨幣政策從緊會使企業融資約束增強，企業投資行為受到更強的抑制。張西征等（2012）和劉星等（2014）的研究都認為，貨幣政策對企業投資的影響同時存在需求效應和供給效應，對于受融資約束程度較低的企業而言，貨幣政策對企業投資影響的需求效應強于高融資約束企業，但其供給效應弱于高融資約束企業。劉星等（2014）還發現，貨幣供給量對融資約束較強企業的投資-現金流敏感性產生更顯著的影響，而貨幣價格則對融資約束較弱企業的影響更顯著，這揭示了在融資約束較弱的條件下，投資需求是影響企業投資對內部現金流敏感度的重要因素。徐光偉和孫錚（2015）研究發現，央行可以通過信息披露引導企業投資行為，當貨幣政策信號與實際貨幣政策一致時，貨幣政策的調控效果越明顯，如果不一致則調控效果不明顯。

資產價格渠道是貨幣政策向企業投資決策傳導的另一重要渠道。Kiyotaki & Moore（1997）認為，企業往往以抵押貸款的形式獲得銀行的信貸支持。由于抵押貸款中的抵押品價值會受到宏觀經濟變量的影響，企業所獲得的信貸資源也會隨宏觀經濟形勢的變化而不同。在這種情況下，外生的貨幣政策沖擊會通過改變企業的抵押品價值來增加或減少企業所獲得的貸款數量，進而影響其投資水平。在企業外部融資代理成本理論的基礎上，Gertler et al.（2007）提出了金融加速器模型（BGG 模型），認為由于銀行和金融市場的放大作用，面臨較高外部融資代理成本的借款者受到明顯的經濟下行沖擊時，借款者將減少支出、生產和投資，使已經進入衰退的經濟更加惡化。Bernanke & Gertler（1999）通過構建一般動態均衡模型，進一步揭示了金融加速器機制對經濟周期動態過程的顯著影響，認為借款者的資產凈值隨經濟周期正向變動，外部融資代理成本隨經濟周期反向變動，由此帶來企業投資、支出和生產變動。企業資產負債表渠道之所以重要，正是由于存在明顯的金融加速器效應，金融加速器一般通過企業、家庭甚至銀行的資產負債表渠道發生作用，這就是兩種理論的重要紐帶。貨幣政策的資產價格渠道主要是通過政策調整引導企業和居民的財富水平，改變企業投資和居民消費決策（何德旭和余晶晶，2019）。這些研究在一定程度上找到了貨幣政策存在資產負債表微觀傳導效應的證據。Ottonello & Winberry（2020）發現，貨幣政策可能會通過增加現金流或提高抵押品價值等方式使邊際成本曲線變平，從而放大受影響企業的投資反應。與高違約風險企業的投資相比，低違約風險企業的投資對貨幣政策的反應顯著且穩健。還有研究發現，企業對貨幣政策的反應也取決于規模 （Gertler & Gilchrist，1994）、流動性（Jeenas，2018）或年齡（Cloyne et al.，2018）。

無論是從理論角度還是實證角度，貨幣政策操作均會影響企業投資決策，國內外學者也對此給出證據。盡管已有文獻對貨幣政策與企業投資的關系做了細致的研究，但遺憾的是目前鮮有人關注貨幣政策與企業投資之間的動態影響效應，多數研究是構建面板模型檢驗貨幣政策變化與企業投資決策的關系，只能估計出樣本期內的平均影響系數，難以刻畫貨幣政策傳導的動態效果。與本文研究相似的張西征等（2012），同樣采用了面板VAR 模型擬合了數量型貨幣政策對企業投資的影響效果，但是他們缺少對貨幣政策傳導渠道和貨幣政策異質性影響效果的分析，也缺乏對數量型和價格型貨幣政策工具的效果對比。而中國目前貨幣政策調控模式由數量型向價格型轉變，亟需對不同政策工具的效率進行檢驗，以適應經濟高質量發展階段新要求。本文對數量型和價格型政策工具的調控效果進行測度，從信貸渠道和資產負債表渠道對貨幣政策傳導的微觀效應給出解釋，并進一步對貨幣政策調控的異質性效果進行識別。

三、研究設計

（一）模型設定

為了識別企業投資決策對貨幣政策沖擊反映的時間效應特征，本文構建面板向量自回歸（PVAR）模型，試圖厘清貨幣政策沖擊對企業投資的傳導效率。PVAR 模型將面板數據和傳統VAR 模型結合，綜合考慮一定時間序列長度下，經濟變量之間的動態響應過程，跳出傳統面板模型對變量間平均相關性的討論，更加全面、準確地量化各變量之間的動態影響關系。p 階滯后的PVAR 模型設定如下：

其中，Yi，t表示第i 個企業在第t 期由內生變量組成的向量，包括貨幣政策（R 或M2）、融資約束 （SA）、抵押品價值 （Collater） 以及投資水平（Inv）；αj為待估的滯后項系數矩陣，反映了各內生變量之間的動態關系；λi和μt分別代表個體效應和時間效應；εi，t為隨機擾動項。

（二）變量定義

1.貨幣政策。參照李雙建和田國強（2020）的研究，采用7 天銀行間同業拆借利率（R）作為價格型貨幣政策沖擊的代理變量； 參照蘇治等（2017）的研究，使用廣義貨幣M2 的同比增長率（M2）作為數量型貨幣政策沖擊的代理變量。

2.融資約束。現有文獻大多使用投資現金流敏感性、KZ 指數、WW 指數以及SA 指數等指標衡量企業的融資約束程度。為了避免內生性財務特征指標的干擾，本文選擇使用SA 指數衡量企業融資約束。SA 指數與其他指標相比的優勢在于，指標的計算僅涉及到企業規模和年齡兩個隨時間變化不大的非內生性特征變量。參照吳秋生和黃賢環（2017）的處理方式，SA=-0.737*ln（Asset/100）+0.043*（ln（Asset/100））2-0.04*age。其中，Asset 為總資產，單位為萬元；age 為企業的上市年齡。SA指數越大，企業的融資約束程度越低。

3.抵押品價值。參照Manova（2012），使用有形資產與總資產的比值衡量抵押品價值。

4.投資水平。基于已有研究（靳慶魯等，2012），采用現金流量表中的“構建固定資產、無形資產和其他長期資產支付的現金”減去“處置固定資產、無形資產和其他長期資產收回的現金凈額”，再除以總資產以剔除企業規模的影響，衡量企業投資水平。

（三）數據來源與樣本選擇

本文的初始樣本選擇2010年第一季度至2020年第四季度的中國A 股上市公司，研究中涉及到的數據來自于WIND 數據庫。在進行實證研究之前，本文對樣本進行了如下處理：（1）由于PVAR模型對平衡面板樣本的要求，剔除了在2010年以后上市的企業樣本；（2）為了保證觀測值的數量，對于樣本中缺失的財務數據，采用插值法進行補足；（3）剔除金融行業和房地產行業企業的樣本；（4）剔除在樣本期內被ST、*ST 的上市公司樣本；（5）為了保證數據的可比性，回歸分析時，對R 和M2 進行標準化處理，而對SA、Collater 以及Inv 企業層面數據進行行業標準化處理，以控制行業特征；（6）對研究中涉及到的連續變量進行1%和99%的縮尾處理以削弱極端值的影響。處理完以后，剩余1383 家樣本公司，表1為對未標準化的核心變量進行的描述性統計。

表1 核心變量描述性統計

四、貨幣政策對企業投資的調控效果

（一）單位根檢驗與滯后階數確定

PVAR 模型的數據既有時序數據又包含截面層面數據，為了防止出現“偽”回歸現象，在進行模型估計之前，需要檢驗各變量的平穩性。表2列示了分別利用LLC、IPS 以及Hadri 檢驗方法的單位根檢驗結果。結果顯示，使用三種方法均基本顯著，通過了檢驗，PVAR 模型中的各變量序列均為平穩序列，適用于PVAR 的回歸分析。為了更準確地估計PVAR 模型，本文根據AIC、BIC 以及HQIC準則確定PVAR 模型的最優滯后階數為3 階。

表2 單位根檢驗

（二）格蘭杰因果檢驗

本部分采用格蘭杰因果檢驗驗證各變量之間存在怎樣的因果關系。根據表3可知，貨幣政策、融資約束和抵押品價值均會影響企業投資，檢驗結果為本文的理論分析提供支撐。

（三）PVAR 的模型估計結果

基于模型最優滯后階數，建立滯后3 階的PVAR 模型，對模型（1）進行廣義矩估計（GMM）得到R、M2、SA、Collater 以及Inv 之間的回歸系數估計結果（見表4）。其中PanelA 為包含價格型貨幣政策工具估計結果，PanelB 為包含數量型貨幣政策工具估計結果。

表4 PVAR 參數的GMM 估計結果

PanelA 的結果顯示，滯后一期和滯后二期的緊縮價格型貨幣政策會對企業投資決策產生負向沖擊，即加息政策能夠降低企業的投資，主要通過降低抵押品價值來實現政策調控效果。反之，降息通過提高抵押品價值為企業投資提供充足資金。值得注意的是，盡管滯后一期降息政策增加了企業融資約束程度，但滯后三期的降息政策能夠顯著緩解企業融資約束，這也說明價格型貨幣政策傳導具有延遲性。

根據PanelB 估計結果，滯后一期和滯后三期的寬松數量型貨幣政策對企業投資決策有顯著負向影響，而滯后二期的政策對企業投資決策為顯著正向影響。短期來看，只有滯后二期的寬松數量型貨幣政策帶來了企業投資的正向調整。這可能是因為，一方面，貨幣政策對實體經濟的傳導由于信息摩擦的存在，無法將資金立即有效地傳導至企業；另一方面，企業管理者出于投資機會和資金使用成本的考慮，在進行投資決策調整時，往往比較謹慎（張學勇和廖理，2011），同時管理層的有限理性特征，也使得他們在短期內只能對部分信息作出反應，因此其投資決策調整存在反應時間。另外，實證結果顯示，滯后一期和滯后二期的寬松數量型貨幣政策，均能緩解企業的融資約束，且在1%水平上顯著，其中滯后一期貨幣政策的融資約束緩解效果更好。即短期內寬松數量型貨幣政策能顯著緩解企業融資約束，但對企業抵押品價值無顯著影響。主要原因在于，與價格型貨幣政策相比，數量型貨幣政策主要通過影響企業信貸供給和信貸成本改變企業投資，而抵押品價值對價格型貨幣政策更為敏感。

（四）脈沖響應分析

由于PVAR 模型的估計參數較多，難以直觀地觀察到各變量之間的關系，并且無法考察其長期影響，因此本文采用脈沖響應圖分析各變量之間的動態影響。脈沖響應函數是在其他變量當期和以前期不變的情況下，衡量解釋變量一單位標準差沖擊對其他變量短期和長期的影響，能夠較為準確清晰地刻畫各變量之間的長期影響關系。本部分對7 天銀行間同業拆借利率、廣義貨幣M2同比增長率、融資約束、抵押品價值以及企業投資各一單位標準差的沖擊，進行Monte-Carlo 模擬200 次，觀察各變量的動態反應。圖2為PVAR 模型中總體樣本的脈沖響應結果，最大滯后期數為20 個季度，置信區間為5%-95%。其中，（a）～（c）為各個經濟變量對R 沖擊的脈沖響應圖；（d）～（f）為經濟變量對M2 沖擊的脈沖響應圖。

圖2 總體樣本脈沖響應圖

價格型貨幣政策對企業投資、融資約束以及抵押品價值有顯著影響。R 一單位標準差的正向

沖擊對Inv 的影響是先正后負的，在第2 期即轉為負向影響，而影響強度在第3 個季度達到最大值0.013，之后逐漸減弱，在第10 個季度時收斂至零。即寬松價格型貨幣政策對企業投資決策具有顯著正向影響，能夠有效支持實體經濟發展。同時，寬松價格型貨幣政策在政策實施初期對抵押品價值有顯著正向影響效果，R 一單位標準差的正向沖擊對Collater 的影響強度在第4 期達到最大值0.014，隨后開始收斂。而R 一單位標準差的正向沖擊卻提高了SA，影響強度在第3 期達到最大值0.0025。這與寬松貨幣政策緩解企業融資約束的理論相反，可能是由于企業異質性使得政策效果具有差別，后文中將分樣本研究價格型貨幣政策的調控效果。脈沖響應圖（d）～（f）結果顯示，首先，M2 一單位標準差的正向沖擊顯著促進了Inv。這種促進作用在沖擊初期效果不明顯，在第3期，影響強度達到最大值0.032。即在沖擊后的第3 個季度，企業的投資決策調整幅度達到最大，隨后調整幅度開始減弱。其次，M2 的正向沖擊顯著提高了SA，影響效果在第6 期達到最大值（0.016）后，逐漸減弱。最后，M2 一單位標準差沖擊在短期內對Collater 有正向影響，長期內影響不顯著，說明企業資產價格對數量型貨幣政策的敏感程度更低。

總之，無論是價格型貨幣政策還是數量型貨幣政策，均對企業投資具有較為明顯的動態效果。這種動態影響效果，主要是通過融資約束和企業抵押品價值兩個路徑起作用。一方面，寬松的貨幣政策為企業帶來更多的融資渠道和更低的融資成本，極大緩解了企業的融資約束，同時這種影響在長期依舊顯著；另一方面，更多的貨幣供給或者更低的政策利率，引起企業資產價格高漲，進而提高抵押品的價值。融資約束的緩解和抵押品價值的提高，放松了企業的借貸限制，為企業投資提供了更充足的資金，企業的投資動機增強。一般而言，企業投資過程具有長周期特征。由于市場中信息摩擦的存在和管理者有限理性，同時貨幣政策的實施對企業管理者決策具有信號作用，政策的寬松或者緊縮向企業部門傳遞了經濟形勢的信號，使得政策傳導對企業決策的影響往往不是瞬間完成的，面對貨幣政策的沖擊，企業投資決策的調整表現為明顯的動態趨勢。

（五）貨幣政策的傳導路徑識別

前文的脈沖響應圖顯示，貨幣政策調控主要通過融資約束和企業抵押品價值兩個路徑作用實體經濟。為了進一步驗證貨幣政策支持實體經濟投資的傳導機制，借鑒溫忠麟等（2004）的中介效應分析方法，分別檢驗貨幣政策是否通過影響企業融資約束和抵押品價值而對企業投資施加作用，構建中介效應模型如下：

其中，Invi，t為企業的投資水平；MPt為貨幣政策操作（R 或M2）；Medi，t為中介變量，分別代表了融資約束指標（SAi，t）和抵押品價值（Collateri，t）；Xi，t為控制變量；參照現有研究（Gulen et al.，2016；聶輝華等，2020），控制變量包括：杠桿率、托賓Q、總資產收益率以及企業規模。模型同時控制了個體效應和時間效應。本部分著重關注模型中α1、β1、γ1和γ2的參數估計結果。當系數α1、β1、γ2均顯著時，說明MP→Med→Inv 存在中介效應。此時，若γ1顯著，則存在部分中介效應；若γ1不顯著，說明存在完全中介效應。

表5報告了中介效應模型的系數估計結果，其中PanelA 和PanelB 分別列示了價格型貨幣政策和數量型貨幣政策工具對企業投資的中介效應檢驗結果。表5中PanelA 的回歸結果顯示，在價格型貨幣政策工具通過融資約束和企業抵押品價值渠道影響企業投資的過程中，Sobel 檢驗中的Z統計量分別為-22.567 和-5.628，且均在1%水平上顯著，因而存在以融資約束和抵押品價值為中介變量的中介效應。依據PanelB 的回歸結果，融資約束作為中介變量時，Z 檢驗值為22.573，在1%水平上顯著，存在完全中介效應；而抵押品價值這個傳導路徑并不顯著。綜上，對于價格型貨幣政策而言，在政策傳導過程中存在“貨幣政策→融資約束→企業投資”或者“貨幣政策→抵押品價值→企業投資”兩種路徑，而數量型貨幣政策的實施主要通過影響企業融資約束的程度發揮作用。

表5 中介效應檢驗

五、進一步研究：異質性檢驗

考慮到貨幣政策對企業的影響效果可能會因為企業特征的不同而有所區別，具體而言，國有企業、年長企業以及位于東部地區的企業，其獲取金融資源的優勢更強，投資決策受貨幣政策變化的影響較小；而非國有企業、年輕企業或位于中西部地區的企業面臨較為嚴重的融資約束，因而其投資決策受貨幣政策的影響可能會更大。鑒于此，本文分別檢驗上述企業特征對貨幣政策傳導效果的影響。②

（一）基于產權性質的分樣本檢驗

就企業投資的資金來源而言，國有企業的投資資金主要依賴于政府補貼，而非國有企業的投資資金很大比例需要靠社會融資渠道。當國有企業和非國有企業面對同樣的貨幣政策沖擊時，決策調整可能會有所差異。研究發現，對國有企業而言，R 一單位標準差的正向沖擊對Inv 具有顯著持續負向作用，即寬松或者緊縮的價格型貨幣政策使得企業投資增加或減少。同時，價格型貨幣政策通過緩解融資約束顯著影響企業投資。而M2一單位標準差的正向沖擊對國有企業Inv 的影響效果短期內顯著為正，最大值達到0.24，長期轉為負向影響。SA 和Collater 對M2 一單位標準差的正向沖擊呈現顯著的正向響應。以寬松的數量型貨幣政策為例，貨幣增長釋放的流動性顯著地緩解了國有企業的融資約束程度，且提高了企業的抵押品價值，進而使得企業投資決策發生改變。

對于非國有企業而言，R 一單位標準差的正向沖擊對Inv 的影響是負向的，在第3 期達到強度最大值0.008，隨后逐漸減弱，在第10 期開始影響效果轉為正向。說明緊縮的價格型貨幣政策先抑制企業投資，隨后對企業投資決策影響效果減弱。與此同時，R 一單位標準差的正向沖擊對Collater 具有顯著負向影響，這種影響在第4 期達到最大值（0.016）后，逐漸減弱，并收斂于零。這說明抵押品價值渠道是價格型貨幣政策工具影響非國有企業投資的重要渠道。R 一單位標準差的正向沖擊對SA 具有顯著正向影響，表示與國有企業不同，降息反而加劇了非國有企業的融資約束，這也恰恰反映出價格型貨幣政策工具實施過程中的信貸歧視問題。給企業一單位標準差正向的M2沖擊，企業的SA、Collater 和Inv 均表現出顯著正向的動態響應。這說明寬松的數量型貨幣政策顯著緩解了非國有企業的融資約束，同時提高了企業的抵押品價值，進而提高了其資產投資。

總之，無論是價格型貨幣政策沖擊還是數量型貨幣政策沖擊，國有企業的投資決策、融資約束和抵押品價值的短期調整速度和受影響幅度均高于非國有企業，甚至價格型貨幣政策對非國有企業的融資約束存在反向的作用效果。同時，非國有企業投資決策、融資約束以及抵押品價值對政策沖擊的響應過程更持久。貨幣政策對不同所有權企業作用效果差異的原因在于，非國有企業很難獲得持續穩定的資金供給，往往因產權結構的原因受到信貸歧視（陳林等，2016），企業的融資約束程度較高，投資決策對貨幣政策調控的敏感度更高（王建斌，2019）。這使得非國有企業在面對貨幣政策沖擊時，盡管政策初期投資決策反應滯后，但貨幣政策對非國有企業作用效果更持久。

（二）基于企業年齡的分樣本檢驗

不同生命周期企業面臨的融資約束情況不同，經營目標也有所差異，貨幣政策的松緊變化對不同年齡企業決策的沖擊可能會呈現有差別的動態效應。③研究發現，緊縮的價格型貨幣政策對年輕企業投資產生先正后負的作用效果。其中，抵押品價值充當了支持企業投資的主要渠道。年輕企業往往缺乏穩定的現金流，尚未形成長期的借貸歷史（Davis & Haltiwanger，2019），融資約束程度高。企業的債務主要依靠資產抵押擔保，寬松的貨幣政策提高企業的抵押品價值（Kiyotaki & Moore，1997），放松了年輕企業的信貸約束，對企業投資的促進效果更顯著。M2 一單位標準差的正向沖擊，對年輕企業的Inv 表現為持續正向的影響。Inv在第2 期就迅速對沖擊作出反應，第5 期達到強度最高值，之后逐漸正向收斂。同時可以看到，M2一單位標準差的正向沖擊對年輕企業SA 和Collater 均有顯著正向影響，分別在第10 期和第8 期達到強度最高值。上述結果說明寬松的數量型貨幣政策對年輕企業的融資約束、抵押品價值和投資決策均有顯著正向影響。對于年輕企業而言，相比于價格型貨幣政策，數量型貨幣政策對企業投資的影響幅度更大，政策持續時間更久。

而對于年長企業而言，價格型貨幣政策對企業投資的作用短期內呈現出一定的波動性，并在第6 期以后政策效果趨近于零。而M2 一單位標準差的正向沖擊對年長企業Inv 的影響為正，在第4 期達到強度最高值約0.054，第20 期收斂至零附近。同時M2 一單位標準差的正向沖擊對企業SA 呈正向影響，強度在第9 期達到最高值約0.037，隨后開始收斂，說明寬松的數量型貨幣政策對年長企業的融資約束能夠產生顯著緩解作用。而面臨M2 一單位標準差的正向沖擊，年長企業的Collater 呈現小幅度負向變動，這是由于年長企業的資產價格趨于穩定的區間范圍，受到貨幣政策的影響幅度較小，故融資約束成為了數量型貨幣政策工具支持年長企業投資的重要渠道。

綜上，寬松的價格型和數量型貨幣政策沖擊，對年輕企業和年長企業的投資決策均具有顯著正向的影響，而年輕企業的投資決策受到政策的影響更大，政策持續時間更久。這主要是由于，年輕企業處于生命周期的成長期，具有提升自己競爭優勢和追求成長性的需求，但往往由于規模小、信用記錄不足、具有信息劣勢，企業的信貸限制較為嚴格，企業對寬松或者緊縮的貨幣政策更為敏感。

（三）基于企業所在地區的分樣本檢驗

為厘清貨幣政策對不同地區經濟發展的調控效果，本文將樣本劃分為東部、中部和西部地區三組，④分別討論貨幣政策調控的作用效果。首先，對于東部地區企業，緊縮價格型貨幣政策對企業投資產生先正后負的影響，R 一單位標準差的正向沖擊在第2 期以后開始對Inv 產生負向作用，調整幅度在第3 期達到強度最大值0.014，且抵押品價值是價格型貨幣政策支持東部地區企業投資的重要渠道。數量型貨幣政策沖擊對企業投資的影響始終顯著為正，在M2 一單位標準差的正向沖擊下，Inv 第3 期達到最大值0.028，之后緩慢收斂。東部地區企業的融資約束指標和抵押品價值對數量型貨幣政策沖擊均作出正向響應，但抵押品價值支持企業投資的渠道不顯著。其次，寬松價格型貨幣政策對中部地區企業投資呈現促進作用，面臨R 一單位標準差的正向沖擊，Inv 在第4期達到強度最大值0.014，之后減小至接近于零。同時寬松價格型貨幣政策緩解了企業的融資約束，提高了企業的抵押品價值，而其中抵押品價值充當更顯著的政策支持實體經濟的渠道。數量型貨幣政策對企業投資也存在促進作用，面臨M2一單位標準差的正向沖擊，Inv 在第3 期達到最大值0.035，但從第4 期開始不再顯著。M2 一單位標準差的正向沖擊導致的SA 第4 期達到最大值0.013，第9 期開始不顯著。可見數量型貨幣政策對中部地區企業的投資決策影響持續時間較短，且融資約束為政策傳導的主要渠道。最后，寬松價格型貨幣政策對西部地區企業投資有顯著正向的影響，即降息政策會使得西部地區企業投資增加，同時寬松價格型貨幣政策也提高了企業抵押品價值。而寬松數量型貨幣政策對企業投資決策也具有顯著正向影響，在M2 一單位標準差的正向沖擊下，Inv 在第2 期達到強度最大值（0.042），從第5 期開始政策影響效果開始不顯著。M2 一單位標準差的正向沖擊在短期內顯著提高了西部企業的SA，第2 期達到最大幅度0.017，說明緩解融資約束是寬松數量型貨幣政策發揮作用的主要渠道。

基于上述分析發現，以寬松政策調整為例，面對寬松價格型或數量型貨幣政策沖擊，東部、中部和西部地區企業的投資水平、融資約束以及抵押品價值表現出不同的動態特征。R 和M2 的一單位標準差沖擊對西部地區企業的Inv 影響幅度最大，最大值分別為0.018 和0.042。而抵押品價值充當了價格型貨幣政策傳導的重要渠道，融資約束充當了數量型貨幣政策傳導的重要渠道。與東部和中部地區相比，西部地區的企業大多盈利能力不足，內部現金流很難滿足他們的融資需求，債務融資往往成為他們的主要資金來源（連玉君和蘇治，2009），西部地區企業融資約束程度較高，對政策和宏觀經濟變化敏感度高。寬松的貨幣政策沖擊對信貸約束的放松，使得西部地區的企業投資能迅速作出反應，但企業自身的內生動力的缺陷，使得政策效果維持時間較短，價格型貨幣政策效果維持了3 期，數量型貨幣政策效果維持了5 期。

六、研究結論與政策建議

貨幣政策作為優化金融資源配置效率的重要手段，政策的精準實施對于維持實體經濟增長的內生動力十分重要。隨著中國利率市場化進程逐漸完善和貨幣政策調控方式轉變，貨幣政策能否有效促進企業投資推動實體經濟發展的問題亟需給出科學的判別依據。本文以企業固定資產投資為主要研究對象，分別基于“貨幣政策→融資約束→企業投資”和“貨幣政策→抵押品價值→企業投資”兩種路徑，考察價格型貨幣政策工具和數量型貨幣政策工具對企業投資的調控效率。同時本文進一步區分不同特征的企業，考察政策沖擊對不同組別企業的動態影響效果。本研究不僅能夠給出貨幣政策對企業投資影響效率的客觀證據，還為政策層疏通貨幣政策服務實體經濟傳導渠道提供理論依據。

本文研究結論如下：第一，價格型貨幣政策工具主要通過緩解企業融資約束和調節抵押品價值變化影響企業固定資產投資，而數量型貨幣政策工具則通過緩解企業融資約束發揮作用。整體上看，數量型貨幣政策對實體經濟調控效果更好，是價格型貨幣政策工具調控效果的3 倍，并且數量型貨幣政策對實體經濟的影響持續時間更久。第二，面對同樣的貨幣政策沖擊，國有企業的投資決策的短期調整速度和調整幅度更大，但非國有企業投資決策對貨幣政策沖擊的響應過程更持久。國有企業和非國有企業貨幣政策效果差異的原因在于，無論是價格型還是數量型貨幣政策在調控實體經濟時，國有企業均能獲得更多的信貸資源。以利率為代表的價格型貨幣政策實施時，非國有企業往往因產權結構的原因受到信貸歧視，融資約束難以緩解，因此價格型貨幣政策對非國有企業的調控存在明顯的滯后性。而以貨幣供應量為代表的數量型貨幣政策對非國有企業調控效果更好，非國有企業受到融資約束的限制，使得他們對貨幣政策松緊變化更為敏感，在面對貨幣政策沖擊時，投資決策調整效果更為顯著且持久。第三，對比貨幣政策對不同年齡企業的調控效果發現，貨幣政策調控對年輕企業投資的影響更大，政策效果持續的時間更久。而貨幣政策調控對不同年齡企業影響的差異在于，年輕企業處于生命周期的成長期，具有提升自己競爭優勢和追求成長性的需求，但往往由于缺少信貸市場所需的歷史記錄，企業規模小，尋求外部融資時面臨的融資約束程度更高。年輕企業大多依靠資產抵押擔保為投資支出獲得資金支持，對價格型貨幣政策的松緊變化表現出更為明顯的反應。同時正向數量型貨幣政策沖擊釋放的流動性，緩解了年輕企業的融資約束，貨幣政策對企業投資的調控效率更高。第四，價格型和數量型貨幣政策對西部地區企業的投資決策影響幅度最大，西部地區企業對貨幣政策調整的響應速度更快。貨幣政策對西部地區傳導效率高的原因在于，與東部和中部地區相比，西部地區企業大多盈利能力不足，內部現金流很難滿足他們的融資需求，企業融資約束程度較高，對宏觀環境變化的敏感度高。寬松的貨幣政策有效支持了西部地區企業的發展，但企業自身內生動力的缺陷，使得政策效果維持時間較短。

基于上述研究結論，本文認為在貨幣政策調控手段“量價轉換”的過程中疏通政策支持實體經濟的渠道，提高貨幣政策調控效率至關重要。研究發現，數量型貨幣政策工具對企業投資的影響幅度是價格型貨幣政策工具的3 倍，目前來看價格型貨幣政策的實施主要改變了上市公司的資產價格，貨幣市場利率的下行并未有效緩解實體經濟的融資約束程度，流動性的寬松為企業帶來固定資產投資動能有限，并且政策作用時間短，價格型貨幣政策傳導不暢。對于政策當局而言，貨幣政策“量價轉換”過程中，數量型貨幣政策工具的有效性正在逐漸降低，而價格型貨幣政策支持實體經濟發展的渠道并未真正疏通，適度放慢政策轉變的節奏，避免價格型貨幣政策對虛擬經濟的強刺激帶來的虛擬經濟與實體經濟背離，才能更好發揮貨幣政策在支持實體經濟高質量發展中的作用。同時，貨幣政策的實施，還應該堅持精準施策的原則。雖然國有企業能獲得更多的政策資源，但非國有企業卻能維持更持久的政策調控效果。貨幣政策調控時應抑制金融中介的信貸歧視行為，提高信貸資源配置效率。另外，貨幣政策對西部地區企業的短期作用效果較為顯著，政策當局發揮了有效的區域信貸資源配置功能，但由于西部地區企業自身盈利能力不足，很難維持貨幣政策調控效果。貨幣政策的調控既要把握短期經濟增長成效，還要重視對企業長期高質量發展的動能支持。尤其在利率市場化改革不斷完善的背景下，貨幣政策對實體經濟的調控應該堅持效率優先的原則，精準施策，構建多層次的金融市場，讓非國有企業、年輕企業以及西部地區企業也能在市場中找到合適的融資路徑，從根本上解決融資難的問題。

注釋：

①數據來源：作者根據中經網數據庫整理得到。

②限于篇幅，未報告異質性分組的脈沖響應圖，如讀者需要，可向作者索取。

③為了保證最終篩選出來的樣本組為平衡面板，首先依據樣本首年（2010年）各企業上市年齡的三分之一和三分之二分位數，篩選出年輕企業（上市年齡低于三分之一分位數）和年長企業（上市年齡高于三分之二分位數）的樣本。

④參照丁志國等（2020）的研究，將中國的各省份區域劃分為東部、中部和西部地區三組。其中，東部包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東以及海南11 個省（直轄市），中部包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南8 個省，西部地區包括陜西、甘肅、寧夏、青海、新疆、西藏、重慶、廣西、內蒙古、四川、貴州以及云南12 個省（直轄市、自治區）。