融資成本能評價新型貨幣政策工具的有效性嗎

王少林 符號亮

一、引言

上個世紀90年代中期后，通過不斷優化宏觀經濟調控能力，我國經濟避免了高速增長伴隨的劇烈波動，保持著高位平穩的增長態勢。由于相對財政政策更經常被使用和更具靈活性(戰明華等，2020)，貨幣政策有效性及其不斷優化對實現我國經濟良好發展具有舉足輕重的作用。然而，2012年后，我國經濟增長從高速向中高速切換。同時，大量典型事實也表征貨幣政策的調控能力明顯下降，即使貨幣政策不斷寬松，投資增長率依然大幅下降(高蓓等，2020)。在此背景下，我國在多屆的黨中央全體會議、政府工作報告以及中央經濟工作會議等重要會議的戰略部署中都強調提高宏觀經濟調控能力，疏通貨幣政策傳導機制。而如何優化與評價貨幣政策傳導的有效性成為理論界與實務界核心關切。實踐中，央行在2019年8月開始改革了LPR形成機制，并強化了LPR對信貸利率形成的決定性地位。另一方面，央行在2020年第1季度的《中國貨幣政策執行報告》的專欄1中明確指出，“評價政策效果關鍵看能否增加實體經濟融資支持總量和降低融資成本?！痹诶碚撗芯恐校跤罋J、吳嫻(2019)則檢驗了新LPR形成中作為重要貨幣政策工具的中期借貸便利(MLF)對融資成本的影響，發現以中期借貸便利為代表的貨幣政策有效地降低了融資成本。由此可知，能否降低融資成本成為現有評價貨幣政策傳導有效性的重要指標。

然而，根據吉布遜謎團，寬松型貨幣政策可能伴隨著的是物價與利率同步提升的現象。吉布遜謎團存在的原因是，雖然寬松型貨幣政策短期通過增加貨幣供給量，進而降低利率，但是這僅是貨幣供給的流動性效應。貨幣供給還將通過提升收入、物價、通脹預期等效應增加人們的貨幣需求(我們把這些效應統稱為“貨幣需求效應”)，提高利率。寬松型貨幣政策后最終利率如何變化將取決了流動性效應與貨幣需求效應孰強孰弱。在流動性效應低于貨幣需求效應的情形下，寬松型貨幣政策最終將提升物價的同時提高利率。此外，寬松型貨幣政策往往也帶來實際產出的上升。換而言之，寬松型貨幣政策后可能同時出現實際產出與利率上升。作為貨幣政策傳導有效性的評價標準而言，貨幣政策對實際產出的影響與能否降低融資成本存在沖突。由于貨幣政策傳導有效性最終體現在對實際產出的作用，此時以能否降低融資成本作為貨幣政策傳導機制有效性的評價標準將有失偏頗，甚至是錯誤的結論。那么，我國新型貨幣政策是否如吉布遜謎團一般，導致利率上升？降低融資成本是不是評估新型貨幣政策有效性的合理指標？

這些問題的答案是央行貨幣政策決策的重要基石，也是新型貨幣政策工具是否有效平復宏觀經濟波動的依據。因此，如何正確評價新型貨幣政策工具的有效性有賴于基于我國經濟現狀深入的理論分析與實證檢驗，這對于合理判斷政策效果與未來貨幣政策決定具有重要意義?；诖?，本文構建了符合新型貨幣政策工具的理論模型，并實證檢驗了以中期借貸便利為代表的新型貨幣投放工具對利率的傳導路徑以及對實際產出調控的有效性，為合理評價新型貨幣政策工具的有效性提供理論與經驗證據。

二、文獻綜述

有關貨幣政策有效性問題的研究由來已久，其相關文獻已汗牛充棟?，F有文獻主要沿著以利率、貨幣供應量為代表的傳統貨幣政策工具對目標調控效力與傳導路徑有效性兩條主線來展開的。從對目標調控效力方面來講，已有文獻主要分析了不同貨幣政策工具對金融市場與宏觀經濟的調節能力：前者包括金融市場的利率彈性與配置效率(Gertler and Karadi，2013)；后者主要指對實際產出與通脹的調節作用(Primiceri，2005；Chan and Eisenstat，2018)。在貨幣政策傳導路徑方面，早期對貨幣政策傳導機制主要有利率渠道(又稱貨幣渠道)、匯率渠道、資產價格渠道等，但是各個理論之間相互交叉，很大程度上都可歸結為利率渠道?？紤]到金融系統中廣泛存在的金融摩擦與信息不對稱，Bernanke and Blinder(1988)在IS-LM模型中考慮了信貸市場，將CC曲線替代了IS曲線，并基于CC-LM模型提出了貨幣政策信貸傳導機制。此后，貨幣政策的利率渠道與信貸渠道成為貨幣政策傳導機制研究的爭論核心。此外，以往研究還從商業銀行行為(Hristov et al.，2014)、企業規模(Bougheas et al.，2006)、金融穩定(Acharya and Plantin，2018)、金融創新(Funke et al.，2015)等角度探討了貨幣政策傳導路徑的影響因素。

然而，2008年全球性金融危機重創了全球經濟的同時，也挑戰了傳統貨幣政策框架。危機后，傳統貨幣政策工具的有效性明顯下降。Bernanke(2020)更明確指出，以往的貨幣政策工具是無效的，如果貨幣政策要保持有效性，決策者將必須采用新工具、策略和框架。Kiley and Roberts(2017)通過應用美聯儲的宏觀經濟指標模型模擬表明，危機后，如果美聯儲繼續使用危機前制定的政策規則，這將導致美國貨幣政策在危機后多達三分之一的時間被利率零下限所限制，并造成嚴重的經濟后果。為此，以美國為代表的主要經濟體都推出了量化寬松(QE)、前瞻性指引等新型貨幣政策工具，以彌補傳統貨幣政策工具效力不足。與之相伴隨的是，新型貨幣政策工具的有效性問題也日益成為國外貨幣政策的重要研究領域(Krishnamurthy and Vissing-Jorgenson，2011；Gertler and Karadi，2013；Bernanke，2020)。

對于中國的研究，Fernald et al.(2014)研究表明中國貨幣政策傳導機制與西方發達國家相似，因此與國外研究相比，對中國貨幣政策有效性的研究也經歷了大體上類似發展過程，僅在研究重點與結論存在一定差異。由于不管在金融市場發展程度還是貨幣政策框架，中國與西方發達國家還是具有較大差異。一方面，由于我國股票、債券等直接融資市場不夠發達，銀行業占據了金融行業的絕對重要地位(高蓓等，2020)。相應地，大量研究表明，信貸渠道是我國貨幣政策的主要傳導渠道(盛松成、吳培新，2008；戰明華等，2018)。另一方面，我國貨幣政策中間變量依然是貨幣供應量。發達國家在2008年金融危機后紛紛推出新型貨幣政策工具的一個重要背景是，這些國家普遍選擇利率作為貨幣政策中間變量。在零下限的限制下，價格型貨幣政策無法應對經濟衰退。這與我國以貨幣供應量為中間變量的貨幣政策框架存在本質差異。因此國內研究主要關注數量型貨幣政策有效性(高蓓等，2020；王少林等，2015；等等)。

此外，與國外經濟發展一致的是，2008年金融危機后，中國貨幣政策有效性也出現了明顯下降，并從2013年陸續推出了短期流動性調節工具(SLO)、常備借貸便利(SLF)、中期借貸便利(MLF)、抵押補充貸款(PSL)、定向中期借貸便利(TMLF)等新型貨幣政策工具。這些新型貨幣政策工具不僅彌補了國際收支日趨平衡下依靠外匯結算方式投放基礎貨幣的下降，穩定了我國貨幣供應，而且改變了以往貨幣投放中央行的被動流動性投放行為，獲得了主動供給和調節流動性的地位(張曉慧，2017)。2019年8月后，中期借貸便利利率進一步確定為LPR定價的基礎，對我國銀行信貸利率具有決定性作用。在間接融資依然占據絕對重要地位背景下，LPR新利率形成機制對中國經濟具有深遠影響。然而，國內對新型貨幣政策工具的有效性研究極為匱乏。從已有的少量文獻來看，王永欽、吳嫻(2019)基于央行在2018年6月1日擴大中期借貸便利擔保品范圍政策的準自然實驗，采用三重差分法得出，新型貨幣政策工具能夠降低融資成本。李成等(2019)則關注了新型貨幣政策工具對宏觀經濟的影響，并指出，新型貨幣政策工具僅在短期存在刺激效果，但是欠缺長期影響能力。郭曄、房芳(2021)基于央行將綠色信貸資產納入央行合格擔保品范圍為準自然實驗，分析了我國新型貨幣政策對綠色信貸企業融資的可得性和信貸成本的影響。

基于此，本文從以下幾個方面拓展現有研究：第一，將中期借貸便利為代表的新型貨幣政策工具納入了經典的CC-LM模型，從理論上創新性地研究新型貨幣政策工具影響宏觀經濟與金融市場利率的機制路徑；第二，結合我國中期借貸便利利率與LPR形成的現狀，還進一步討論了中期借貸便利利率與LPR報價市場的市場化程度對新型貨幣政策工具有效性的影響；第三，基于新型貨幣政策工具對利率與宏觀經濟影響路徑差異比較，解釋了我國吉布遜謎團的現象，并對降低融資成本能否成為評價貨幣政策效果的指標這一重要問題給予了明確回答。

三、理論模型

鑒于間接融資依然是我國目前主要的融資方式，本部分將以CC-LM模型為基礎，在信貸市場中考慮以中期借貸便利為代表新型貨幣投放方式(以下簡稱“質押式貨幣投放”)，構建質押式貨幣投放方式作用于實際產出與信貸利率的理論模型。

(一)信貸市場

銀行將吸納的存款與質押而來的資金分配于信貸與債券購買，因而銀行的信貸供給受到存款數量、質押式資金數量、信貸利率以及債券利率的影響。企業對銀行信貸的需求則跟信貸利率與產出相關。因此，信貸市場的均衡條件可具體化為(1)與存款資金需要保留部分準備金不同的是，商業銀行質押而來的資金能夠全部用于放貸，因此通過質押而來的資金貨幣創造能力更強。：

(1)

其中RE為準備金，τ為法定準備金率，B為央行通過債券質押投放新增基礎貨幣的數量；Rl為信貸利率，Rb為債券利率；αi>0，其下標i=1,2,3,4。κ(0≤κ≤1)表示新增基礎貨幣的創造能力，其依賴于報價市場的市場化程度(包括中期借貸便利市場報價與貸款市場報價的市場化程度)(2)在報價市場的市場化程度不高的情形下，有資格參與報價的銀行對央行一定量的貨幣投放的資金報價不能反映市場資金的緊缺程度，并不能有效降低報價利率，進而降低了企業貸款意愿與貨幣創造能力。；κ=1表示報價市場能充分反映市場當中資金的緊缺程度，Rl對央行新增基礎貨幣反應靈敏，進而信貸需求能夠最大限度提升，直至新的均衡；κ=0則表示Rl并不對央行新增基礎貨幣做出反應，因此信貸需求將不變，即均衡點并不變。

由式(1)可知，式(1)左式為銀行的信貸供給，其受到原有的貨幣發行數量、銀行通過質押而來的新發行貨幣數量、信貸利率的正向影響，而與債券利率成反比(3)參考現有研究的普遍做法，我們假定現金漏損率與超額準備金率為0，因此存款導致的貸款總額可用RE*(τ-1)/τ度量，而新增貨幣造成的貸款總額增加量可用B*κ/τ表示。新增貨幣造成的貸款總額增加量B*κ/τ的分子中并無(τ-1)，主要是因為銀行通過質押而來的資金在首次貨幣創造過程中并不需要繳納存款準備金，可全額用于放貸。；式(1)右式為銀行的信貸需求，其與產出成正比，而與信貸利率成反比。

(二)貨幣市場

假定經濟體通貨數量由存量貨幣與通過債券質押從央行獲取的新增基礎貨幣B兩部分構成，同時假定不存在超額準備金與人們不持有現金，因此貨幣市場均衡條件為：

(2)

我們可以將上式具體化為：

(3)

其中，βi>0，其下標i=1,2。式(3)中κ與式(1)中的κ相等，這是因為新增基礎貨幣的創造能力同步存在于新增信貸與新增存款的創造過程中。

(三)商品市場

與CC-LM一致，假定信貸的變化將影響企業的投資，因此假定商品市場均衡條件為：

Y=Y(Rl,Rb)

(4)

進一步，我們將IS方程具體化為：

(5)

(四)均衡狀態與假說提出

1.貨幣政策有效性分析

信貸均衡利率(Rl)與債券均衡利率(Rb)將由式(1)與式(3)內生決定。將求解出的Rl與Rb代入式(5)，可以得到在央行投放新增貨幣數量B情形下均衡產出：

(6)

(7)

(8)

質押式貨幣投放的增加將正向作用于產出，而報價市場的市場化程度提升能夠強化這一作用關系。

2.貨幣政策對銀行信貸利率的影響

根據式(3)，我們可以得到貨幣市場局部均衡時的債券利率Rb：

(9)

(10)

由式(10)可得到：

(11)

(12)

因此，僅從流動性效應角度來看，增加貨幣投放能夠降低信貸利率，我們把這個界定為貨幣投放的短期利率效應。然而，貨幣投放不僅具有流動性效應，還將通過促進企業投資帶來均衡產出的上升，而根據式(1)右式可知，產出上升將帶來企業貨幣需求的增加，并造成利率上升。將式(6)得到的Y*帶入到Rl中，得到均衡時的信貸利率：

(13)

由式(13)可知：

(14)

(15)

質押式貨幣投放的增加能夠降低短期信貸利率，但是對長期均衡信貸利率的影響方向不確定。而報價市場的市場化程度提升將強化這一作用關系。

由此可見，質押式貨幣投放在報價市場的市場化程度較高的情況下有利于提升實際產出，但不必然帶來均衡信貸利率的下降。換而言之，新型貨幣政策工具能否降低企業融資成本并不是判斷新型貨幣政策工具有效性的標準，也不是界定貨幣政策傳導暢通性的依據。這是因為企業債務融資成本是資金供求雙方均衡結果。雖然新型貨幣政策工具能夠帶來貨幣供給的增加，降低資金成本，但是新型貨幣政策工具將提升產出，帶來貨幣需求增加，進而提高資金成本。因此，企業債務融資成本不應成為新型貨幣政策工具有效性與傳導暢通性的依據，產出的變化才是新型貨幣政策工具有效性與傳導暢通性判斷的重要指標。

四、實證設計與數據來源

(一)TVP-SV-VAR模型

宏觀經濟變量之間的作用關系具有明顯的滯后性、內生性與錯綜復雜性等特征，而VAR模型本質就是刻畫了內生變量之間的滯后關系(當然也允許部分變量之間存在同期關系)，并且通過外生沖擊的方式揭示內生變量之間的復雜傳導關系。因此，VAR模型也成為宏觀經濟研究中的經典范式。然而，傳統的VAR模型并不能滿足我們的研究目的，這是因為傳統VAR模型隱含了兩個條件：第一，宏觀經濟變量之間作用關系與外生沖擊并未發生結構性改變；第二，所有的關注變量具有可測性。這兩個條件在本研究中很顯然難以滿足。從第一條件來講，2019年底開始的新冠疫情帶來的外生沖擊顯然異于以往的經濟常態。從關注變量的可測性角度來講，中期借貸便利市場報價與貸款市場報價的市場化程度并無直接獲取的數據，也較難以測度(4)雖然通過以典型事件為節點分階段回歸也能分析某缺失變量對其他變量的影響，但是對于本文而言，樣本量較少難以滿足分階段回歸。。而具有參數時變性的TVP-SV-VAR模型則能夠克服這兩個問題。在報價市場的市場化程度數據缺失背景下，通過觀察變量之間的時變性作用關系與缺失數據重要變化節點之間的鍥合度，可以判斷報價市場的市場化程度對宏觀經濟變量之間作用關系的影響。鑒于此，我們將應用TVP-SV-VAR模型實證檢驗理論分析的結論。在存在M個內生變量和p階滯后的情形下，TVP-SV-VAR模型可表述為：

Yt=ct+B1,tYt-1+…Bp,tYt-p+εt

(16)

其中ct、Bi,t(i=1,…,p)分別為M×1維的截距項和M×M系數矩陣；εt為M×1維的隨機干擾項，并滿足εt～N(0,Ωt)。與傳統VAR主要差異在于，TVP-SV-VAR模型允許ct、Bi,t(i=1,…,p)和Ωt具有時變性，其中Ωt滿足：

(17)

其中At用于刻畫各隨機干擾項之間的同期聯動關系，且是下三角矩陣；Ht為對角陣，其表示各隨機干擾項的方差陣。Cogley and Sargent(2005)對At施加了較強的約束，假定At為恒定矩陣，而Primiceri(2005)則放松了這一約束，允許At也具有時變性。將式(17)加入式(16)中，可以得到：

(18)

其中μt～N(0,IM)。

bt=bt-1+K1νt

(19)

at=at-1+K2υt

(20)

loght=loght-1+K3ζt

(21)

Primiceri(2005)假定了參數具有絕對時變性，即K1=K2=K3=1。而Koop et al.(2009)則放松了這一設定，將參數設定依概率時變，相鄰兩期參數并不一定會發生改變，例如在K1=0的情形下，bt=bt-1。這在一定程度上減少了待估參數的維度，同時更符合宏觀經濟變量之間的作用關系并未時刻變化的客觀現實。同時，為了便于對結構沖擊進行解釋(Primiceri，2005)，νt、υt與ζt三者之間僅允許各模塊內部參數存在相關性，而各模塊之間被設定為不相關。

雖然通過上述設定極大地降低了參數維度，但是經典的極大似然估計方法依然不可行。這是因為模型參數依然高維化且具有非線性特征，使得似然函數難以求取解析表達式，或參數高維化與非線化相伴隨的多峰問題使得最大化過程極為困難。因此，對于此類模型，研究者一般轉向貝葉斯方法進行估計。同時鑒于TVP-SV-VAR模型的后驗密度函數沒有易于處理的閉式表達式以及聯合后驗分布的抽樣方式較為困難，馬爾科夫鏈蒙特卡羅方法(MCMC)被廣泛使用。這是因為MCMC采取的是序貫抽樣，將參數分為多個模塊，分模塊進行抽樣，較好地解決了這類高維參數模型的估計問題。具體過程可參考Primiceri(2005)、Koop et al.(2009)等。

(二)數據來源與處理

本文涉及的核心關注數據包括質押式貨幣投放、銀行信貸利率、CPI和GDP增長率數據。CPI與GDP增長率數據來源國家統計局網站(5)由于GDP增長率與銀行信貸利率都是季度數據，因此我們將以月度頻率公布的質押式貨幣投放與CPI通過簡單算術平均得到季度數據。。然而，質押式貨幣投放與銀行信貸利率早期數據公布并不規范，且需要手動收集。

對于銀行信貸利率而言，央行以季度頻率發布的《中國貨幣政策執行報告》包含了銀行信貸利率數據，但是從2004年第3季度開始公布金融機構的加權利率以來，統計口徑與數據名稱并不統一，出現“商業銀行1年期固定利率人民幣貸款加權平均利率”、“金融機構人民幣1年期固定利率貸款加權平均利率”、“商業銀行1年期貸款加權平均利率”等不同的表述。央行從2009年第1季度才統一統計口徑，并且規范地表述為“非金融性公司及其他部門人民幣貸款加權平均利率”(6)我們通過2009年第1季度后發布的《中國貨幣政策執行報告》還推論得到2008年第3季度與第4季度的數據。。由于不同貸款類型與期限的利率差異較大，有必要使用統一規范的名稱與數據。因此，我們以《中國貨幣政策執行報告》中公布的“非金融性公司及其他部門人民幣貸款加權平均利率”作為銀行信貸利率的代理變量(7)非金融性公司及其他部門人民幣貸款加權平均利率是各期限利率以貸款規模為權重加權平均得到。由于我們主要關心中期借貸便利這一數量型貨幣政策對利率的綜合效應，因此選擇某一期限的利率不能較全面地測度中期借貸便利對利率的整體影響。而非金融性公司及其他部門人民幣貸款加權平均利率則能夠較好地契合我們的研究需要。。

對于質押式貨幣投放而言，我國是2014年9月開始開展中期借貸便利，但是央行從2015年6月起才以月度頻率公布中期借貸便利規模與利率數據。同時在2017年6月之前，央行每月開展中期借貸便利的期限并不一致，期限在3個月、6個月和1年之間不等。2017年6月后，央行才規律性地開展中期借貸便利操作，且僅開展1年期中期借貸便利。此外，為了與CPI和GDP增長率的數據頻率與數據類別一致，我們還需要計算中期借貸便利增長率數據，且通過簡單算術平均得到季度數據。這將進一步減少數據的樣本量，難以滿足計量分析。為了擴大樣本量，我們以央行“貨幣當局資產負債表”中的“對其他存款性公司債權”擴展中期借貸便利的數據，其理由是：第一，央行對其他存款性公司債權與中期借貸便利發揮的作用機制類似，都是金融機構通過有價證券向央行質押得到基礎貨幣；第二，根據后文實證分析，以2018年第3季度為節點，這兩種數據對其他變量的影響并未發現明顯的突變(8)由于2017年6月后央行才規律性地開展中期借貸便利操作，我們只能得到從2018年第3季度開始的季度同比增長率數據。。

鑒于數據可得性，我們的樣本期間從2008年第3季度至2020年第4季度。同時，根據ADF單位根檢驗，以上4個變量都滿足平穩性檢驗，結果見表1。

表1 各變量的ADF單位根檢驗

五、實證結果分析

(一)參數具體設定說明

與傳統VAR一致，TVP-SV-VAR模型也是通過估計擾動項之間的互動關系分析內生變量之間的影響機制?？紤]到識別問題，Primiceri(2005)等也是遵循傳統VAR的經典做法，將擾動項的協方差陣進行Cholesky分解，只允許擾動項之間存在下三角或上三角的同期關系。由于宏觀經濟變量之間普遍存在滯后性，只允許部分內生變量之間存在同期關系這種弱約束一般并不影響結果，這也是有效估計協方差陣的普遍做法(Smith and Kohn，2002；Primiceri，2005)。參考這一做法，我們對變量之間施加了下三角的同期關系，即允許排序在前的變量同期與滯后影響排序在后的變量，而排序在后的變量對排序在前的變量只存在滯后影響關系，并且依據“政策在前，宏觀經濟變量在后”的做法。因此，我們TVP-SV-VAR模型中內生變量的排序為質押式貨幣投放、信貸利率、CPI與GDP增長率。

除此之外，借鑒現有研究的普遍做法，我們將滯后期設定為2,脈沖響應圖只展示每年第1季度的結果以及抽樣次數為12000(其中前2000為預燒次數)(9)為了避免抽樣次數對結果的影響，我們在穩健性檢驗中還進一步將抽樣次數翻倍，即總抽樣次數為24000(其中前4000為預燒次數)。。

(二)實證結果分析

1.質押式貨幣投放對GDP增長率的影響

圖1展示了質押式貨幣增加對GDP增長率的影響。其中，底面中[0,20]表示質押式貨幣投放增加1%對GDP增長率的當期及滯后影響期數；底面中[2005,2020]表示年份；縱軸表示質押式貨幣投放增加1%對GDP增長率的影響強度(以下三維圖的含義相同)。如圖1所示，質押式貨幣投放增加1%將導致同期GDP增長率增加0.02%左右，在滯后1季度達到最大的0.025%左右，隨后逐步衰減，呈現典型的“勺子型”脈沖響應；從時間縱向比較來看，脈沖響應圖在整個樣本期間變化并不大(10)如圖1所示，雖然新冠疫情對我國經濟帶來較大沖擊，但是這并未明顯改變新型貨幣政策工具對實際產出的作用機制。。

圖1 質押式貨幣投放增加1%對GDP增長率的影響

圖1的結果驗證了假說1中質押式貨幣增加將正向作用于GDP增長率的理論分析結論。然而，與假說1不同的是，雖然2013年貸款基準利率管制的放開、2015年存款利率上限管制的放開、2019年8月對LPR利率形成機制的優化等重要金融改革提升了我國信貸利率的市場化程度，但是質押式貨幣投放增加對實際產出的正向作用卻沒有得到相應強化。我們對此的解釋是，雖然2019年8月LPR新的利率形成機制打破了存貸利率管制放開后貸款利率依然存在隱性下限的現象，但是我國自從2019年8月優化LPR利率形成機制以來LPR市場化程度依然較低。

在說明我國LPR市場化程度較低之前，有必要介紹一下我國LPR的形成機制。根據我國央行網站介紹，中期借貸便利(MLF)是符合宏觀審慎管理要求的商業銀行、政策性銀行，以國債、央行票據、政策性金融債、高等級信用債等優質債券作為合格質押品，通過招標方式開展。有資格參與競價的商業銀行在招標形成的中期借貸便利利率基礎上，通過上海銀行間同業拆借市場報價形成每一個月的LPR。而商業銀行再根據每月的LPR加點形成信貸利率。然而在此LPR形成過程中，LPR市場化程度依然較低主要體現在兩個方面：

第一，LPR報價市場化程度低。根據規定，18家有資格參與競價的商業銀行在中期借貸便利利率的基礎上報價形成LPR。然而，自從2019年8月(當月除外)以來，一年期的LPR與一年期的中期借貸便利利率之間的利差始終保持在0.9%。

第二，中期借貸便利的市場化程度尚未明顯改善。根據在數據來源中的中期借貸便利說明，我們以這些重要事件以及2019年8月LPR形成機制改革為節點，分別統計2015年6月至2021年3月、2017年6月至2021年3月、2019年8月至2021年3月三個時間段內中期借貸便利規模與利率之間的關系。根據市場化的招標機制，中期借貸便利操作規模較大時，中標的利率應該較低。換而言之，在市場化程度較高的情形下，中期借貸便利操作規模與利率應該呈現反比關系。為了度量中期借貸便利的量價關系，我們分別統計了中期借貸便利每月期末余額、當期操作、凈投放三個層面的規模與利率之間的相關性，如表2所示(11)由于2015年6月至2017年5月，央行開展的中期借貸便利期限并不一致，而不同期間的中期借貸便利利率又不相同。因此，我們采用以每個期限操作量為權重加權得到2015年6月至2017年5月之間的中期借貸便利利率。同時，央行在2017年6月后也存在個別月份會開展兩次的中期借貸便利(比如2017年12月)，我們也是通過以操作量為權重加權得到相應月份的中期借貸便利利率。。

表2 我國中期借貸便利的操作量與中標利率之間的相關關系

數據來源：中國人民銀行網站。

如表2所示，從期末余額來看，中期借貸便利的操作量與中標利率之間的互動關系在2019年8月LPR形成機制改革后得到顯著改善，并且呈現明顯的負向關系。從這個角度來講，2019年8月后我國中期借貸便利的利率市場化程度得到提升。但是從當期操作與凈投放來看，中期借貸便利的操作量與中標利率之間的互動關系不僅沒有改善，反而朝著不相關的方向發展，甚至呈現正向關系。此外，2020年4月后，雖然中期借貸便利每月期末余額保持增長態勢，但是中期借貸便利的利率卻始終保持在2.95%的水平。因此，我國中期借貸便利的市場化程度并未得到全面提升。在利率市場化程度尚未明顯改善的現實背景下，市場化程度微弱的差異并不能有效傳導至信貸利率，而傳導至最終目標時更是微乎其微。

2.質押式貨幣投放對信貸利率的影響

圖2展示了質押式貨幣投放對信貸利率的影響。如圖2所示，質押式貨幣增加1%將首先降低信貸利率，在滯后1期達到最低-0.002%左右，然后逐步上升，在滯后5季度左右達到最高的0.007%左右，再后在滯后9個季度回至原有水平。這與假說2的結論一致，貨幣投放短期將降低信貸利率，而貨幣投放對信貸利率長期影響方向卻不一定。從圖2結果來看，質押式貨幣投放對信貸利率長期利率影響是正向的，表明貨幣投放后貨幣需求增加將造成的利率上升效應，我們將其界定為收入效應。我們將滯后9季度之前的利率變化累積，得到質押式貨幣投放增加1%后利率將累積上升0.02%左右。也就是說，質押式貨幣投放對信貸利率的綜合影響是正向的，即質押式貨幣投放的收入效應帶來的利率上升要強于質押式貨幣投放的流動性效應帶來的利率下降。

這一結論與現有研究結論存在較大差異。王永欽、吳嫻(2019)研究得出，中期借貸便利能夠降低銀行間債券市場利率；郭曄、房芳(2021)通過分析央行將綠色信貸資產納入合格擔保品范圍，也得出新型貨幣政策顯著地降低了綠色信貸企業的融資成本。究其原因：第一，本文不僅關注了新型貨幣政策對企業融資成本的同期影響，還分析了其長期影響。僅從同期或短期影響來看，本文結論也支持質押式貨幣投放能夠降低企業融資成本，然而從長期影響來看，這一結論并不成立。第二，與現有研究主要關注直接融資市場不同的是，本文主要關心以商業銀行為代表的間接融資。同時，本文結論也表明，如果從間接融資的角度來看，央行《中國貨幣政策執行報告》中的“評價政策效果關鍵看能否……降低融資成本”這一表述就并不嚴謹，至少從長期的角度來講并非如此。

從時間縱向比較來看，質押式貨幣投放對信貸利率的滯后脈沖響應隨著時間變化總體并不大。然而，與質押式貨幣投放對GDP增長率影響不同的是，質押式貨幣投放對信貸利率的滯后脈沖響應隨著時間的推移有所增強，這不僅體現在短期，也表現在長期反應：在2009年第1季度，質押式貨幣投放增加1%將最大降低滯后1季度信貸利率-0.0014%，而在2020年第1季度，這一作用關系增強至-0.0024%；在2009年第1季度，質押式貨幣投放增加1%將最大提升滯后5季度信貸利率0.0066%，而在2020年第1季度，這一作用關系增強至0.007%。正如假說2所強調，報價市場的市場化程度提升將強化質押式貨幣投放對信貸利率的長短期關系。

對比圖1與圖2可知，雖然質押式貨幣投放有效地提升了實際產出，但是這不是以質押式貨幣投放降低信貸利率為條件。因此，貨幣政策的效果評價不能以降低企業融資成本的程度作為標準。相反地，如果質押式貨幣投放綜合來講是降低了信貸利率，這反而表明了企業信貸需求疲軟，是貨幣政策效果較差的表現。此時，以降低企業融資成本作為標準將認定貨幣政策有效，進而未來的貨幣政策操作可能偏緊，使得原本疲軟的經濟雪上加霜，加劇經濟波動。

3.質押式貨幣投放對物價的影響

結合質押式貨幣投放對利率與物價的影響，我們可以判斷我國是否存在吉布遜謎團的現象。圖3展示了質押式貨幣投放后CPI的表現：質押式貨幣投放增加1%將降低同期CPI大約-0.005%，存在一定“價格之謎”現象，然后迅速上升，在滯后4季度達到最大提升0.014%左右；從時間縱向比較來看，脈沖響應并未隨時間推移發生明顯改變。

對比圖2與圖3中質押式貨幣投放對利率與物價的影響，我們可以發現，質押式貨幣投放對利率的最大降低與最大提升作用都僅比對CPI的最大降低與最大提升作用滯后1個季度，表現出明顯的同方向、同步影響的特征。這表明，我國貨幣投放存在吉布遜謎團的現象，而其解釋正是上文中所強調，貨幣投放將提升實際產出，進而刺激貨幣需求與提升利率，且貨幣需求效應超過了貨幣投放帶來的流動性效應。

圖2 質押式貨幣投放增加1%對信貸利率的影響圖3 質押式貨幣投放增加1%對CPI的影響

(三)穩健性檢驗

1.控制結匯式貨幣投放的影響

雖然自從2013年以來，央行陸續推出的MLF等期限長短不一、創新性貨幣政策工具有效地彌補了外匯結算式貨幣投放的下降(張曉慧，2017)，但從存量角度來看，通過外匯結算投放基礎貨幣依然是我國基礎貨幣投放占比最高的方式。因此，我們進一步控制結匯式貨幣投放，檢驗結果的穩健性。根據前文分析的“政策在前，宏觀經濟變量在后”的邏輯，加入結匯式貨幣投放控制變量后，我們變量排序為質押式貨幣投放、結匯式貨幣投放、信貸利率、CPI與GDP增長率，圖4-圖6分別表示質押式貨幣增加1%對GDP增長率、信貸利率與CPI的影響。如圖4-6所示，圖4-圖6與圖1-圖3的結果只能存在些許差異，以上的結論依然成立。

2.改變質押式貨幣數據的處理方式

由于質押式貨幣投放在2015年后出現井噴式增長，尤其是2016年下半年增長率一度達到300%，這可能對結果產出產生一定的影響。故而，我們通過對數差分的方式計算質押式貨幣投放的增長率，以控制異常值的影響。圖7-圖9分別表示質押式貨幣投放增加1%對GDP增長率、信貸利率與CPI的影響。圖7-圖9與圖1-圖3的結果差異甚微。

圖4 質押式貨幣投放增加1%對GDP增長率的影響圖5 質押式貨幣投放增加1%對信貸利率的影響

圖6 質押式貨幣投放增加1%對CPI的影響圖7 質押式貨幣投放增加1%對GDP增長率的影響

圖8 質押式貨幣投放增加1%對信貸利率的影響圖9 質押式貨幣投放增加1%對CPI的影響

3.增加抽樣次數

對于TVP-SV-VAR模型的估計，現有文獻中的抽樣次數并不一致，其中Primiceri(2005)的抽樣次數為10000(其中前2000為預燒次數)、劉金全、畢振豫(2019)的抽樣次數為11000(其中前1000為預燒次數)、陳創練等(2016)和陳守東等(2014)的抽樣次數為20000(其中前2000為預燒次數)、Cross and Nguyen(2018)的抽樣次數為25000(其中前15000為預燒次數)。因此，我們將抽樣次數(包括預燒次數)增加至24000(其中前4000為預燒次數)。圖10-圖12展示了質押式貨幣投放增加1%對GDP增長率、信貸利率與CPI的估計結果，這些結果基本支持上文中的結論。值得注意的是，如圖10所示，質押式貨幣投放增加對GDP增長率的影響在近年來有所增強，這還進一步支撐了假說1中所強調的，報價市場的市場化程度提升有利于強化質押式貨幣投放對產出的正向作用。

圖10 質押式貨幣投放增加1%對GDP增長率的影響圖11 質押式貨幣投放增加1%對信貸利率的影響

圖12 質押式貨幣投放增加1%對CPI的影響

六、研究結論與政策建議

基于LPR新的形成機制及其對我國融資成本定價的決定性作用，有必要構建符合我國經濟現狀的理論模型，并實證檢驗中期借貸便利這一重要貨幣政策工具的有效性。為此，本文在經典的CC-LM模型中考慮了中期借貸便利這一新型的貨幣投放方式，構建了質押式貨幣投放作用于實際產出與信貸市場利率的理論模型，并考察了中期借貸便利報價市場的市場化程度對貨幣政策傳導及其有效性的影響。此外，我們進一步應用了兼具系數時變與波動率時變的TVP-SV-VAR模型驗證理論分析的結論。

理論分析與實證檢驗的結論一致得出：第一，從對實際產出的影響來看，基于質押式貨幣投放的貨幣政策是有效的；第二，從對信貸利率的影響來講，質押式貨幣投放只能降低短期貨幣市場與信貸市場利率，對于長期信貸市場利率的影響方向并不確定，甚至是提升長期信貸市場利率；第三，中期借貸便利報價市場的市場化程度提升將強化質押式貨幣投放的政策有效性與對信貸利率的傳導能力。同時，在實證檢驗中，我們還發現，質押式貨幣投放還將造成吉布遜謎團的現象。

由此可知，以是否降低信貸利率或融資成本并不能作為貨幣政策有效性的評價標準。信貸利率的高低是信貸市場供求雙方共同作用的結果。在信貸需求疲軟的情形下，貨幣投放將造成信貸利率的下降，此時以是否降低信貸利率作為評價標準時，政策是有效的。然而，從實際產出的影響角度來講，信貸需求疲軟意味著消費者與企業將資金轉化為消費與投資的意愿不強，進而貨幣投放并不能帶來實際產出提升，即貨幣政策是無效的。由于對實際產出的影響才是貨幣政策有效性的最終指標，降低信貸利率或融資成本作為貨幣政策有效性的評價標準可能帶來錯誤的判斷與政策。因此，為了提升貨幣政策有效性與疏通貨幣政策傳導，我們更應該關注貨幣政策對實際產出的影響?；诒疚牡难芯拷Y論，我們認為：第一，應該優化報價市場的市場化程度，包括中期借貸便利市場與LPR市場。這不僅需要提升中期借貸便利市場報價制度，還需要擴大中期借貸便利的參與者以及合格質押品的認定范圍。此外，還需要提高報價市場的透明度，例如官方只是說明中期借貸便利的參與者是符合宏觀審慎管理要求的商業銀行與政策性銀行，但是具體是哪些銀行不得而知。第二，從長期來講，構建以短期利率為對象、央行能夠通過市場化方式調控的貨幣政策中間目標才是我國貨幣政策制度改革的最終目標。根據央行的介紹，中期借貸便利利率是通過招標的方式形成，是央行給予一定規模資金下有資質的銀行競標的結果。這表明，央行對利率并沒有絕對的調控能力。這顯然違反了貨幣政策中間變量的可控性要求。同時，中期借貸便利利率屬于中長期利率，對其直接調控雖然能夠減少貨幣政策工具對最終融資成本的傳導路徑，但是也帶來了中長期利率與短期利率之間關系的不明確傳導關系，甚至出現利率倒掛，影響不同金融市場之間的聯動關系，進而影響貨幣政策的最終效果。