我國貨幣政策與產業結構優化升級
——基于非線性調控的新視角

許澤想

（華中科技大學文華學院，武漢 430074）

引 言

伴隨著改革開放40余年帶來的重大變革，得益于相應產業政策支持與自身要素稟賦優勢，我國在全球產業鏈分工中把握機遇，產業結構得到了全面、持續的發展。但隨著我國向經濟新常態階段縱深發展，經濟高速增長模式已經轉變為新的高質量增長模式，原有的產業結構在新時期與現實經濟狀況出現了一些不協調。具體而言，目前我國產業結構發展不充分、不均衡問題突出，總體發展水平不及同期西方發達經濟體。在資源、要素、環境等多方面問題約束下，我國產業結構轉型優化形勢依然艱巨。2008年全球經濟危機以來，我國外部環境動蕩，內部環境面臨升級換代，經濟承壓向下，為應對外部經濟不穩定對我國經濟系統造成過大沖擊，貨幣政策需要進行同步配合，適時的逆周期調控可以起到撫平經濟的作用，盡量避免經濟出現劇烈波動［1］。2019年7月19日央行印發的 《中國區域金融運行報告》中也將穩健的貨幣政策實施作為調節經濟的重要工具，強調為適應現實經濟增長以及價格形勢變化，貨幣政策實施要更加靈活，發揮預調、微調作用。“報告”特別指出，“促改革、調結構”是貨幣政策在未來一段時間的實施目標之一，要在新常態背景下適應不同的經濟增長及價格變化模式，更精確的發揮貨幣政策前瞻性調節功能，促進各產業協調有效發展，對當前的貨幣政策實施提出了更嚴峻的考驗。那么應該如何定義我國的產業結構優化情況？貨幣政策對不同產業是否具有非對稱影響？以及如何實施貨幣政策更有利于引導我國產業結構升級？這些問題關系到我國的貨幣金融環境能否為高質量發展提供有效支持，是關于貨幣政策實施效果中亟待解決的問題之一。

宏觀經濟學致力于研究經濟增長與經濟波動兩大主題， 早在 20世紀， Clark （1940）［2］提出的克拉克定理即預言，若生產要素不能合理的分布在不同產業間，會造成經濟發展緩慢。Solow （1956）［3］在新古典宏觀經濟學的框架內構建了索洛模型，首次將經濟結構與經濟增長納入統一的考量框架。隨后一系列研究關于如何配置生產要素在行業間分布，能夠對長期經濟發展起到促進作用的文獻陸續發表，這些研究成果一致認為，隨著經濟生活的不斷推進，消費升級的內部需求會要求產業向高級化發展，但受制于外部經濟環境、要素稟賦、內在需求等多重約束，產業結構若能跟隨消費需求實現優化升級，那么經濟會實現同步增長；反之，落后的產業結構則會成為經濟持續增長的阻力，不利于經濟社會的長足發展，甚至使不能順利完成這一過程的國家或地區陷入 “中等收入陷阱”［4－6］。

“高級的產業結構能夠推動經濟增長”這一觀點已經被各國研究者普遍接受，那么怎樣的產業結構能被稱為是 “高級”的呢？為回答這一問題，各國研究者通過不同研究方式基本得出了統一的結論，即認為生產資料在生產率越高的部門越集中，那么顯然此時的生產率越高，意味著產業結構越高級［7－9］。 白瑞雪和翟珊珊 （2012）［10］從新古典經濟學角度出發，認為在不同時期，不同產業間有著差異性回報率，因此經濟持續增長的要求促使要素資本從生產率低的部門，轉移向生產率高的部門。在轉移過程中經濟增速放緩，轉移完成后經濟回暖，生產資料在回報率和生產率更高的部門聚集，即完成了產業結構升級。儲德銀和建克成 （2014）［11］通過將與三次產業相關的指標，按照不同層次定義為目標層、領域層、指標層，并按照生產資料在不同產業間的分布現狀，為不同層次的數據賦予不同權重，由此得到的產業高級化指數可以避免單一指標有失偏頗，可以更加客觀的反映我國真實產業結構狀況。李子倫 （2014）［12］用因子分析法對金磚五國和OECD國家不同層次的生產要素進行分析，選取創新能力、資本積累和利用率等相關指標構建了產業結構升級指數，實證結果表明構建的產業結構升級指數能很好衡量不同國家的產業高級化程度。

貨幣政策進行宏觀經濟調控時更加方便，央行可以及時根據需要在公開市場上進行買賣，對產業結構調整能夠起到更明顯的效果。貨幣政策能夠調節生產要素在不同產業間的分布，進而拉動產業結構優化，根源在于不同產業對貨幣政策有不同的敏感性［13，14］。但貨幣政策對產業結構的優化升級到底起到了何種作用，學術界尚未取得統一定論。一部分學者認為，寬松的貨幣政策環境更有利于產業結構升級。Christiano等 （1997）［15］的研究結果表明，利率降低會促使生產資料從傳統制造業向新興服務業流動，客觀上促進了產業結構升級。 Hayo 和 Uhlenbrock （1999）［16］研究了德國貨幣政策對不同產業的影響，發現增發貨幣能夠引導經濟中盈余的這部分資金向電子、金融、通信等產業流動，對產業結構優化有積極作用。但另一部分學者卻認為適度緊縮的信貸環境更有助于產業結構優化。曹永琴 （2010）［17］認為第一產業集中了信貸約束較強，以及金融摩擦較大的行業，金融加速器效應更強，因而擴張的貨幣政策會對第一產業造成最大幅度的沖擊。第一產業和第二產業對量化寬松的數量型貨幣政策產生正向反應，第三產業產生負向反應，即寬松的信貸環境反而會對產業結構升級產生消極作用。另一些學者則認為，貨幣政策需要根據不同時期的經濟特點加以調節，依次保證貨幣政策對產業結構升級的積極推動作用。張龍等 （2020）［18］研究發現，在經濟下滑周期內，短期寬松價格型貨幣政策搭配長期收緊數量型貨幣政策，對產業結構優化有正向作用；在經濟上升周期內，短期收緊價格型和數量型貨幣政策更有助于產業升級。劉東坡 （2018）［19］發現緊縮的數量型貨幣政策搭配適度收緊的價格型貨幣政策，能夠引導我國不同地區的產業結構優化，同時在金融危機期間，貨幣政策調控效果下降，在金融危機后經濟反彈時期，貨幣政策對產業結構的調控作用重新回升，表現出了明顯的動態效應。

1 模型構建

1.1 模型設定

早期Sims（1980）［20］提出的向量自回歸模型回避了模型解釋變量內生性問題，在因素間相互影響明顯的經濟問題中得到廣泛應用。隨后Hamilto（1990）［21］提出既能處理變量間內生性問題，又能將經濟劃分為不同區制再進行討論的模型，被稱為馬爾科夫區制轉移向量自回歸模型（MSVAR）。本文構建的MSFAVAR模型結合了MSVAR模型和因子模型的優點而來。經典的VAR模型形式如下：

β1，β2，…，βp為系數， y1，y2，…，yp是 yt的 p階滯后項， α是截距， vt～N（0，Ωt）。 在經典 VAR模型的基礎上添加狀態變量，使模型具有馬爾科夫鏈特性：

St為狀態變量，st∈｛1，2，…，M｝，M表示經濟的不同狀態。對于區制轉移概率服從以下條件：

式 （2）的系數、截距項及擾動項的方差是區制依賴的，因此可以描述在不同區制下，貨幣政策對產業結構的沖擊非對稱效應，擾動項有vt～N［0，Ω（st）］。 模型可變形為：

MSVAR模型雖然剔除了線性假設，但仍然與經典VAR模型一樣，在處理高維問題時力不從心，對涉及眾多經濟變量的復雜系統會出現代理不足問題。因此進一步在模型中納入因子增強思想［21］，構建MSFAVAR模型。因子提取方程如下：

式中Xt是（N×1）維信息集，包括實施貨幣政策過程中可能涉及到的眾多因素，Ft和Yt分別對模型的不可觀測部分及可觀測部分進行刻畫，Λf和Λy指（N×K）、 （N×M）維因子載荷矩陣，K指提取出的共同因子數，由分析的具體問題決定；M指政策指標數，取決于模型設定的代理指標數量， 有N?K＋M，εt～N（0，Ωt）。

1.2 變量和數據描述

經典VAR模型的局限在于無法處理多維數據，但是在處理低維數據內生性方面有天然優勢。為解決經典模型代理不足的問題同時保留VAR的原有優勢，本文構建的MSFAVAR模型通過迭代將數據集中的眾多數據抽象為不可觀測的共同因子，避免變量共生。數據集通過參考經典論文以及綜合數據的可得性，主要采用以下幾個方面的數據：（1）實際經濟層面，包括了我國實際經濟活動時涉及的變量，如國內生產總值、各類產出消費等；（2）價格消費層面，包含了按照不同層次劃分的貨幣供應量、各種期限結構的利率等； （3）供需層面，涉及了貨幣政策實施過程中各種存量及流量數據；（4）宏觀經濟層面，包含了各種股票指數、消費者物價指數以及生產價格指數等； （5）國際貿易層面，包含了我國進出口數額、外匯儲備以及利用外資余額等。

對貨幣政策的代理變量選取，分為價格型和數量型兩方面進行考慮。因我國短期融資市場較活躍，采用銀行間7天同業拆借利率作為價格型貨幣政策的代理變量；考慮M0只包含經濟系統中的現金，M1在M0基礎上添加了活期存款，但總體來看M0與M1的口徑都較窄，由此選擇M2作為數量型貨幣政策的代理變量。

對產業結構的代理變量選擇，將三次產業增加值作為代理變量。在衡量產業結構是否高級方面，為盡可能全面考慮，本文采用分層構建方法［21，11］構建產業結構高級指標，指標的數值越大，代表產業結構愈合理與高級。

以上3個層面的數據皆來自于中經網和Wind兩個數據庫。對于具有明顯季節性的數據，采用X－12方法季節調整；對數據進行對數差分處理，所有經過處理后的數據都滿足Bernanke和Boivin（2005）［22］要求的 Code6 條件。

2 實證分析

2.1 貨幣政策對產業高級化的區制轉換影響

本文采用四共同因子模型擬合我國數量型和價格型貨幣政策對產業結構的影響，采樣區間為2004年第1季度到2020年第4季度①，參數估計結果如表1。

表1 參數估計結果

從檢驗結果可以看出，當經濟狀態處于區制一時，常數項與相對應的標準差分別是0.2928和0.0476，說明在區制一時，產業處于優化程度較高，但波動較大時段；在與之對應的區制二時，常數項與對應的標準差分別為0.1333和0.0390，顯示區制二時，產業優化程度有所降低，但相應的經濟波動也比區制一時小。從區制一的三次產業增加值對寬松的數量型貨幣政策反應來看，貨幣供應量增加造成三次產業增加值負向響應，三次產業對量化寬松的數量型貨幣政策，反應程度由強到弱依次是第三產業、第二產業、第一產業。其中三次產業增加值的標準差也按同樣順序排列，說明在區制一時，第三產業對提高貨幣供應量最敏感，反應的波動幅度和響應強度都最大。在區制一時，提高銀行間7天同業拆借利率對應的情況是較為緊縮的價格型貨幣政策，從模型檢驗結果來看，緊縮的價格型貨幣政策實施，會造成第一產業、第二產業正向響應，與第三產業負向響應，其中第一產業反應最弱，系數值僅為0.4875，第二產業的響應系數為8.5386，要高于第三產業的－7.1294，但第三產業對價格型貨幣政策反應的標準差更高，證明在區制一時，無論采用哪一種貨幣政策工具，第三產業的波動都是三次產業中最大的。在區制一分別采用寬松的數量型貨幣政策與緊縮的價格型貨幣政策時，產業高級化指數所對應的系數值為－0.9441和15.7765，即相對收緊的貨幣政策有利于產業結構進一步優化，并且可以明顯看出，相比于數量型貨幣政策，價格型貨幣政策在區制一時對產業結構作用更大。在區制二時，三次產業的一階滯后值對數量型貨幣政策作用的響應結果系數分別為－0.0100、0.1118和0.0099，與之對應的三次產業增加值的標準差依次為0.0671、0.0630和0.1346，此時除第一產業以外，第二產業和第三產業對量化寬松的貨幣政策均表現出正向反應。與區制一明顯不同的是，區制二的三次產業增加值由強到弱變成了第二產業、第三產業和第一產業，其中波動最大的仍然是第三產業，說明我國貨幣政策在經濟處于不同狀態時，對產業結構的作用表現出顯著的非對稱性。價格型貨幣政策在區制二時作用于產業結構，造成三次產業增加值的反應系數依次為－0.5150、2.1079和3.9841，對應的標準差為3.2763、3.0804和6.5784。對比可以看出，第一產業的反應強度仍然是最小的，第三產業反應強度最大，波動也最大，區制二時第三產業對價格型貨幣政策工具調控最敏感。另外，在區制二時，產業高級化指標對數量型與價格型貨幣政策的響應系數分別為0.4726和4.8576，標準差為0.1512和7.3871，即在經濟狀態位于區制二時，量化寬松的數量型貨幣政策和相對縮緊的價格型貨幣政策，都有利于我國產業結構優化升級，其中價格型貨幣政策對三次產業結構，以及產業高級化指數的沖擊強度更大，表明在區制二時選用價格型貨幣政策更加有效。

此外，模型同時給出了區制一和區制二的轉換概率與區制屬性（見表2）。可以看出在觀測期內，處于區制一的樣本數有30個，處于區制二的樣本數有28個，經濟狀態分別位于區制一與區制二的平均持續期為5.83期和5.56期，總體而言，經濟處于區制一的時間在樣本期內更多。當經濟處于區制一時，下一期同樣處于區制一的概率為0.8286，而在下一期經濟轉換為區制二的概率僅有0.1797；與之對應的，當經濟初始狀態位于區制二時，下一期經濟仍然處于區制二的概率為0.8203，經濟由區制二轉換到區制一的概率為0.1714。由此可見，經濟體初始狀態位于哪個區制，下一期則大概率保持原狀。由模型的實證結果可知，區制一對應我國經濟產業優化程度較高，同時波動也較大的時期，區制二對應產業結構相對優化程度較低，同時波動也較小的時期。經濟初始處于何種狀態決定了下一期經濟大概率處于哪個區制，經濟初始處于區制一和區制二的轉移概率稍有區別，但差異不大，經濟處于區制一的概率與時間在樣本期內略高。

表2 不同區制轉換概率與區制屬性

實證分析結果可以發現，區制一大部分時間位于經濟周期中的下滑階段，區制特征顯示為量化寬松的數量型貨幣政策對產業結構優化有負向影響，緊縮的價格型貨幣政策對產業結構優化有正向影響，第三產業在經濟低迷時期對貨幣政策變化反應波動最大；區制二的絕大部分時間位于經濟上升周期，對應我國經濟高漲階段，表現為信貸環境寬松、貨幣政策偏緊。這一階段產業結構優化程度較低，產業結構對價格型貨幣政策變動敏感性更高。兩區制的貨幣政策與產業結構間的非對稱效應顯著，分析結果與經濟事實基本一致。當經濟狀態位于低迷期時，總需求下降，引起總需求曲線向左移動，同時區制一對應的全球經濟危機以及經濟進入新常態時段，外部環境動蕩倒逼經濟低迷時期產業結構轉型。第一產業是典型的勞動力密集行業，資本并不豐富，并且大部分時間資金流出大于資金流入，這對貨幣政策進行宏觀調控都是不利的，因而與其他兩個產業相比，第一產業在經濟低迷期的相應幅度與波動程度都較小；在區制一時，信貸緊縮、經濟低迷，公眾對經濟前景預期悲觀，因而采用增發貨幣的方式來刺激經濟達不到預期效果，公眾傾向于認為這一階段增發的貨幣并不持久，增加的貨幣量也只是由于 “貨幣幻覺”，并沒有提高需求的動力，多于經濟系統實際需要的貨幣量反而會促使物價上升，企業經營成本上升，投資意愿進一步下降，產業增加值減少，表現為三次產業對量化寬松的貨幣政策都出現負向響應。同時公眾會進一步減少需求，但第一產業和第二產業包含了大部分國民經濟生活所必須的資料，減少的幅度有限，第三產業的服務業則需求價格彈性較大，當預期經濟會持續惡化時，對第三產業的需求減少最多，表現為第三產業的負向響應幅度及波動最大。區制一時我國經濟增長乏力，為促進經濟回暖，一系列量化寬松經濟政策相機出臺，對應相關經濟變量中的利率大幅減少等情況。但寬松的價格型貨幣政策在推動經濟走出下降通道時，也帶來了一些 “不良”的增長，依次可以看到在區制一時適當使用稍緊縮的貨幣政策，反而能促進企業優勝劣汰，抵消貨幣超發可能帶來的通貨膨脹，有利于產業結構升級。當經濟處于區制二時，我國經濟大部分位于高速增長以及全球經濟危機后快速反彈時期，這一階段經濟回暖，表現為除了第一產業外，第二、第三產業都對寬松的數量型貨幣政策產生正向沖擊，意味著在預期好轉以及財富效應的情況下，總需求提高拉動了產業增加值上升；在區制二階段，前期為刺激經濟回暖實施的一系列量化寬松政策，如我國的 “四萬億計劃”等，多數集中于扶持傳統制造業發展，從某種程度上造成了資本的浪費，因此表現為適度緊縮的價格型貨幣政策能夠帶動產業結構優化。注意到在區制二時，實施緊縮的貨幣政策，第三產業所受的沖擊及波動都最大，這源于第三產業集中了風險與回報率都較高的產業，當經濟回暖信貸又縮緊時，資本在逐利的動機驅動下，更傾向流入第三產業，造成了第三產業增加值在經濟高漲期的響應幅度與波動幅度同步上升，與經濟事實相吻合。

2.2 貨幣政策對典型時期產業高級化的影響

為進一步分析貨幣政策對產業結構升級的推動作用，根據經濟周期趨勢和共同因子走勢分別選取2005年第1季度、2008年第4季度、2015年第1季度作為區制一的典型時期，2006年第2季度、2011年第1季度、2013年第3季度作為區制二的典型時期，繪制一單位貨幣政策正向沖擊對產業結構高級化指數的動態沖擊響應圖。

圖1顯示了數量型貨幣政策對典型時期產業高級化指數的沖擊響應，前3個子圖為經濟低迷期的典型時期，后3個子圖為經濟高漲期的典型時期。如圖所示，在大部分選取出的典型經濟時期，一單位正向數量型貨幣政策的沖擊對產業結構高級化指數的影響效果表現為，在當期反應幅度很小，存在一定的時滯；動態沖擊響應幅度隨著滯后期數的增加不斷收斂，直到恢復到沖擊發生前的水平。對比不同時期產業高級化指數對數量型貨幣政策一個標準差正向沖擊的脈沖響應結果，可以發現，在經濟處于低迷期時寬松的數量型貨幣政策對產業高級化指標產生負向響應，與經濟處于高漲期產業高級化指標的負向響應幅度相比，前者的沖擊響應幅度更大，且指標波動也較大。進一步印證了當經濟處于區制一時，收緊的經濟狀態使公眾預期悲觀，產業結構受數量型貨幣政策作用效果更明顯。

圖1 數量型貨幣政策對典型時期產業高級化指數的沖擊響應圖

圖2顯示了價格型貨幣政策對典型時期產業高級化指數的沖擊響應，同樣的，前3個子圖為經濟低迷期的典型時期，后3個子圖為經濟高漲期的典型時期。可以發現，當緊縮的價格型貨幣政策作用于產業結構高級化指數時，與數量型貨幣政策作用效果相似，表現為當期幾乎沒有反應。在所有選取出的典型時期，價格型貨幣政策對產業結構高級化指數的作用都不具有長期效應，經過一段時間，產業高級化指數都會回到初始狀態。對比經濟低迷期與經濟高漲期價格型貨幣政策對產業高級化指數的動態脈沖響應可以發現，在經濟低迷期，利率波動對產業高級化指數的影響更大；而在經濟高漲時，融資環境也相對寬松，企業投資熱情高，對利率的正向沖擊相對不敏感。因此在經濟處于低迷期時，價格型貨幣政策對產業結構高級化指數造成的沖擊效果更顯著。

圖2 價格型貨幣政策對典型時期產業高級化指數的沖擊響應圖

3 研究結論

如果原有的產業結構無法適應現階段的經濟特點，那么落后的產業結構將成為經濟持續健康增長的阻礙因素之一。由于李嘉圖等價的存在，財政政策在引導產業升級方面比貨幣政策效果要弱，適宜的貨幣政策是協調產業結構優化與經濟持續增長的重要宏觀調控手段。由于貨幣政策在調節經濟過程中涉及到的因素眾多，并且在不同經濟狀況下貨幣政策對產業結構的作用效果有差異，因此采用傳統的線性計量模型無法解決代理不足問題，也無法刻畫不同經濟時期貨幣政策對產業結構的動態作用。因此本文將馬爾科夫區制轉換和因子增強思想引入經典向量自回歸模型，對48個不同的MAFAVAR模型進行擬合，選擇MSIAH（2）－FA（4）－VAR（4）模型研究我國 2004年第1季度到2020年第4季度期間，貨幣政策對產業結構及產業結構優化的作用。得到以下結論：

（1）貨幣政策對我國產業結構影響存在顯著非對稱性。在不同經濟區制下，我國經濟狀態呈現出明顯差異性，區制一對應經濟低迷期，這段時期公眾對經濟前景預期悲觀，采用增發貨幣的方式來刺激經濟達不到預期效果，三次產業在區制一對量化寬松的貨幣政策都表現出負向響應。第一產業和第二產業包含了大部分國民經濟生活所必需的資料，減少的幅度有限，第三產業的服務業則需求價格彈性較大，當預期經濟會持續惡化時，第三產業的負向響應幅度及波動最大。寬松的價格型貨幣政策在推動經濟走出下降通道時，也帶來了一些 “不良”的增長，在區制一時適當使用稍緊縮的貨幣政策能促進企業優勝劣汰，抵消超發貨幣可能帶來的通貨膨脹。區制二對應經濟高漲期，這一階段經濟回暖，表現為除了第一產業外，第二、第三產業都對寬松的數量型貨幣政策產生正向沖擊，意味著在預期好轉以及財富效應的情況下，總需求提高拉動了產業增加值上升。由于第三產業集中了風險與回報率都較高的產業，當經濟回暖，信貸又縮緊時，資本在逐利的動機驅動下傾向流入第三產業，在區制二時受貨幣政策影響波動最大的仍然是第三產業，與經濟事實相吻合。而前期為刺激經濟回暖實施的一系列量化寬松政策，多集中于扶持傳統制造業發展，從某種程度上造成了資本的浪費，因此表現為適度緊縮的價格型貨幣政策能夠帶動產業結構優化。

（2）我國經濟在選取的樣本期內多處于區制一，即經濟低迷期。區制轉換概率表明經濟系統存在維持原有經濟狀態的慣性，但隨著轉換期數的增加，經濟系統處于原有狀態與轉移到另一區制狀態的概率逐漸逼近。區制一對應的全球經濟危機以及經濟進入新常態時段，外部和內部壓力倒逼經濟低迷時期產業結構轉型，期間的產業結構優化程度與波動幅度都較大。區制二對應經濟快速增長與金融危機后經濟反彈階段，集中于傳統工業的扶持計劃與過于寬松信貸的環境造成的不良增長，導致這一階段產業結構優化程度和波動率都較低。由此可見，要適應經濟不同狀態相機決定引導產業結構升級的貨幣政策。

綜上所述，貨幣政策對產業結構的影響具有明顯非線性作用。根據不同區制特點，配合不同貨幣政策工具使用，能夠更精確的促進產業結構優化目標，實現貨幣政策預調、微調的實施要求。具體而言，在經濟處于低迷期時緊縮的數量型及價格型貨幣政策更有利于經濟走出泥淖，在經濟處于高漲期時，寬松的數量型貨幣政策與緊縮的價格型貨幣政策搭配使用，更有助于產業結構優化升級。如今國際經濟體間交流頻繁，金融協同程度提高，外部沖擊越發頻繁、人口紅利逐漸消失等事實對我國新常態時期貨幣政策實施與產業結構調整都提出了更高要求，探究產業結構對貨幣政策宏觀調控的非線性效應，有利于認識我國貨幣政策合理實施方式和在全球產業鏈中的競爭力，同時，具有針對性的產業結構優化可以促進我國經濟長期健康發展。

注釋：

①由于本文研究的是區制轉換模型，因此2020年由于新冠肺炎疫情導致的經濟波動并不影響本文分析結果。