貨幣政策、上市公司籌資與投資者收益交互影響研究

摘 要：貨幣政策多久能傳遞到資本市場并影響投資者財富是宏微觀交叉研究中的重要問題之一。本文選取2020年1月至2021年4月我國滬深兩市A股上市公司為研究對象，通過采用PVAR模型實證檢驗新冠感染疫情下貨幣政策、上市公司籌資行為與投資者收益的交互影響。研究發現：疫情沖擊下，我國貨幣政策對上市公司籌資凈現金流影響的時滯時長為2個月；資本市場投資者收益在貨幣政策和籌資決策影響下存在一定的動量效應（1個月）與反轉效應（2個月）。本研究豐富了已有重大公共安全衛生事件下貨幣政策對上市公司財務行為時滯影響的相關文獻，對政府與企業如何應對突發事件具有一定啟示意義。

關鍵詞：新冠感染疫情；面板向量自回歸；貨幣政策；時滯效應；投資者收益

中圖分類號：F275.1 文獻標識碼：A 文章編號：1001-4225（2022）09-0069-10

引" 言

2020年初，突如其來的新冠感染疫情在我國暴發，國內經濟受到疫情的嚴重沖擊。為緩解下行經濟形勢的負面影響，央行開始施行較為寬松的貨幣政策，使得市場中貨幣供給量大幅度增加。貨幣政策調整是政府宏觀調控的重要手段，其可以通過貨幣政策的傳導機制影響微觀經濟體[1-3]。在此背景下，新冠感染疫情的負面沖擊與貨幣政策寬松利好的疊加將會如何影響上市公司財務政策及投資者利益值得深入研究。近年來，國內關于重大公共衛生事件對實體經濟影響的相關研究明顯增加。巴曙松認為，受疫情影響，小微企業受到的負面影響較大，面臨嚴峻的融資困境，現金流斷裂和融資能力差是小微企業面臨的最主要困難之一[4]；肖土盛等從現金持有角度，認為企業現金持有的預防價值在企業現金流壓力較大和融資困境下更為凸顯[5]；李仲澤等就疫情危機下企業融資約束與公司價值的關系做出研究，發現受疫情影響越嚴重的地區，其融資約束程度與公司價值之間的負向關系越強[6]。

以上文獻較多從截面數據角度，分析了疫情對實體經濟的靜態影響，但基于疫情背景下的宏觀貨幣政策、上市公司籌資行為及市場投資者收益的動態交互影響的研究還較為少見?？紤]到貨幣政策具有時滯效應，已有文獻更多關注宏觀貨幣政策對國民生產總值GDP、物價水平CPI的有效性[7-11]，而在探究貨幣供應量影響上市公司財務行為的時滯問題上尚存在較大不足。值得注意的是，由于貨幣供應傳遞到資本市場上市公司需要一定時間，而該具體時滯時長是具有重要的實踐指導價值的問題。同時，由于市場投資者對上市公司的投融資行為較為敏感，通常也由此存在動量效應與反轉效應，因此，本文聚焦于研究疫情背景下的貨幣政策如何與企業籌資決策和市場投資者投資收益交互影響，具有重要的理論價值和實踐意義。

本文可能的貢獻在于：一是將公共衛生事件因素納入考察宏觀政策與微觀企業經濟行為的動態模型中，豐富了疫情對公司財務決策及其資本市場經濟后果的研究；二是實證評估了疫情期間貨幣政策的調控效果，發現貨幣松緊政策影響企業財務決策存在相隔2個月的時滯效應，彌補了已有文獻在探究貨幣供應量影響上市公司籌資現金流上關注不足的缺憾。同時，本文也發現投資者對公司財務決策在1個月時長內存在動量效應而在2個月的時長內存在反轉效應。上述發現在豐富資本市場理論文獻的同時，也為政府進一步制定合理的疫情防控政策提供了有益的借鑒。

一、理論分析與研究假說

1. 時滯效應與逆周期調控。貨幣政策調整是國家實施宏觀審慎政策的重要抓手和手段，中央政府通常會通過對貨幣政策的逆周期調控來對沖宏觀經濟的周期性波動，從而影響企業的投資及其融資約束[12]，促使經濟平穩發展[13]。然而，由于傳導需要時間，貨幣政策通常具有時滯性。在實踐中，時滯性是指從經濟運行中產生影響貨幣政策目標實現的事件或趨勢起，到新的貨幣政策表現出明顯效果的時間距離[13]。貨幣時滯包含了內部時滯與外部時滯。前者通常是指從經濟形勢發生變化，需要中央銀行調整貨幣政策開始，到貨幣政策的調整對國民經濟產生效力為止的時間過程；后者則是貨幣政策時滯的主要部分，是指從中央銀行采取行動到貨幣政策對經濟過程產生影響所耗費的時間[14]。

已有的文獻表明，在宏觀層面，美國貨幣增長率變化到名義收入變化需要6～9個月，而在我國，狹義貨幣M1對GDP的作用時滯為7個月，信貸規模對GDP的作用時滯為4個月，利率對GDP的作用時滯為8個月[8]。也有學者以1990—1997年月度數據的研究認為，貨幣供應量對GDP的作用時滯為4個月，對物價的作用時滯為8個月[7]；以1998—2003年月度數據的研究認為，貨幣供應量對GDP作用的時滯為5個月[9]。閆力等的研究也表明，GDP和CPI對貨幣供給波動的脈沖響應基本在4～7個月時達到最大，也即貨幣政策存在半年左右的時滯[10]。在微觀層面，王任考察貨幣政策中的利差縮小對企業成本行為的影響，通過理論研究和模擬分析表明，貨幣政策沖擊不僅會從需求面，也會通過成本傳導機制從供給面對企業的產出和進入市場行為產生影響，其通過時滯為1個季度的數值模擬發現貨幣供給影響微觀企業實際工資、勞動力水平和融資成本[15]?？梢?，宏觀貨幣政策影響微觀企業經營活動的時滯約為1個季度。近期的文獻也表明，當地貨幣的支付時滯會加劇通脹風險和經濟波動，降低貨幣政策效果并增加貨幣政策調控難度[11]，并且，貨幣供應量對經濟增長和物價水平依然有效，其中狹義貨幣M1的穩定增長對GDP增速的提高具有顯著長期影響，M0和央行的資金投放對居民消費價格指數有著直接影響，廣義貨幣M₂對資產價格的影響并沒有能夠反映到通貨膨脹度量體系中[16-17]。

本文研究的重點之一是要考察貨幣政策影響上市公司籌資行為的時滯時長問題。我們認為，在新冠感染疫情暴發的情境下，受疫情影響，公司業務萎縮，內源現金流不足，融資約束會進一步加強。與此同時，受到宏觀寬松貨幣政策的影響，外源融資環境變寬，上市公司籌資凈現金流會適度增加，但其應該在一定時滯發生后才會與廣義貨幣增長率M₂（為簡化表述，本文廣義貨幣和廣義貨幣增長率均以符號M₂表示）呈現正相關關系，而當期及滯后一期則更可能與M₂呈負相關關系（此時疫情帶來的融資約束可能占據主導地位）。上述理論預期基于以下兩個原因：首先，盡管受到現實各種因素的影響，貨幣供應量從原則上仍是由市場自身需求所決定。但是，當經濟波動較大或市場機制失靈時，中央政府更多地將采用逆周期調控來決定貨幣供應量[3，13]。在經濟趨冷時期，政府通常采取寬松的貨幣政策將經濟拉回上升通道，在經濟過熱時期，政府通常采取緊縮性貨幣政策以維持宏觀經濟的穩定運行[18-19]。面對疫情危機給我國社會經濟帶來的嚴重負面沖擊，政府傾向并在實際上也采取了寬松貨幣政策即增加其供應量。寬松的貨幣政策能減輕企業負債融資難度，促使企業籌資活動現金流量的增加[20]。然而，由于新冠感染疫情的突發性及不確定性，疫情期間的融資問題具有特殊性，使得企業仍存在一定的融資困境[21]。因此，我們預期，上市公司籌資凈現金流的消減在當期及滯后一期內仍可能高于M₂的增加，從而導致疫情初期存在負相關關系。其次，由于貨幣政策的傳導需要一定的時間，在內部時滯與外部時滯的共同作用下，貨幣供應量M₂的增加在初期不會對上市公司籌資立刻產生正向影響，而只有貨幣政策傳導一定的時長后，該影響才可能呈現，從而使上市公司籌資增長。

2. 融資約束與投資者收益。在不完美的資本市場里，融資約束主要是由于信息不對稱以及代理問題而產生[22]。在相同的環境下，有貸款續新的企業其投資效率增量更明顯[23]。由于上市公司的籌資主要包括債權籌資（銀行借款為主）和股權籌資，其籌資的能力越強，則融資約束越弱。當公司外部環境面對的是寬松的貨幣政策時，公司代理成本更可能得以下降，從而緩解了融資約束，進而能夠更好地獲得貸款續新，提高投資效率。在此預期下，市場投資者會更看好公司未來發展，增加交易頻次，推動股價上升，從而整體上提升投資者收益。在此情形下，宏觀層面的廣義貨幣增長率M₂能夠通過緩解公司融資約束而為公司帶來更多投資資金，從而和市場投資者的投資收益率之間存在正相關關系。由此，我們預期，廣義貨幣增長率M₂對投資收益率存在正向影響且其具有一定的滯后性。

3. 動量效應與反轉效應。本文研究的另一個重點是要考察疫情下寬松貨幣政策帶來的投資者收益增加是否具有持續性的問題。為此，我們將考察投資者收益是否存在動量效應和（或）反轉效應問題。動量效應是指在一段時間內，市場投資者的投資收益率延續其原來的運動方向，從而對其自身產生正向影響[24]。在動量效應下，投資者通常出于追漲心理而進行投資，因此投資收益率對其自身有正向影響。反轉效應則是指在給定的一段時間內，表現優秀股票傾向于在其后面的時間內出現糟糕的表現[25]，即投資收益率因為慣性上漲而偏離其基本面，從而在后期當投資收益率向其基本面的價值回歸時，投資收益率下降。在此情形下，投資收益率對其自身會存在滯后負向影響。我們預期，由于貨幣寬松政策帶來企業籌資增長，可能短期提振了市場投資者信心而增加其收益，具有一定動量效應，然而，該短期刺激容易因其持續性難以為繼，從而可能帶來后續的收益反轉。

二、研究設計

1. 模型設定及研究方法。本研究使用面板向量自回歸（PVAR）模型來實證檢驗廣義貨幣增長率M₂、上市公司籌資凈現金流和市場投資者投資收益率三者之間的動態交互作用。PVAR模型由Holtz-Eakin等最先提出，它能夠將面板數據（Panel）與傳統時間序列向量自回歸方法（VAR）相結合，從而達到解決變量系統內生性問題[26]、提高估計效率的效果[27-28]。PVAR模型基于廣義矩估計（GMM）方法構建模型并測算結果，可以放松對樣本數據統計分布特征的要求，具有較強的模型穩健性。值得注意的是，由于PVAR模型的脈沖響應函數在采用Choleski分解過程中會對變量沖擊進行正交化分解，從而需要對變量間的相對內生性做出假設。考慮到M₂主要受經濟狀況影響，其總量取決于銀行系統的存貸款規模，故其相對外生性最強?；I資凈現金流則需要依據公司經營狀況而定，更容易受到外部貨幣松緊政策因素影響。資本市場投資者作為信息的接收方，通常其投資收益率會受到公司經營狀況和籌資約束的共同作用，因而在因果鏈的位置中相對靠后。所以，我們確定的PVAR模型中變量的排序依次為廣義貨幣增長率M₂、上市公司籌資凈現金流、投資收益率。本文設置的二階PVAR模型如下：

Z_it＝Γ₀＋Γ₁Z_it－1＋Γ₂Z_it－2＋f_i+ξ_it

式中，Γ₀為PVAR模型的常數項向量；Γ₁為PVAR模型中變量的滯后一期系數向量；Γ₂為PVAR模型中變量的滯后二期系數向量；f_i為公司的個體效應；ξ_it為隨機擾動項向量；Z_it為廣義貨幣增長率（M₂）、籌資凈現金流（RFNCF）和投資收益率（RETURN）三個變量的向量。

2. 變量定義及數據來源。本研究涉及的主要變量如表1所示。其中：M₂是廣義貨幣增長率，表示貨幣政策松緊程度，使用月度貨幣與準貨幣發行的增長率度量[13]；RFNCF表示籌資凈現金流，使用上市公司季度籌資活動產生的現金流量凈額除以3（月度化）并以公司最近一期總資產進行標準化；RETURN表示投資收益率，使用考慮現金紅利再投資的月個股投資收益率度量。

3. 樣本選擇。本文以我國滬深兩市A股的非金融類上市公司為研究對象，樣本數據均來自CSMAR數據庫。為保持樣本數據的連續性和有效性，本文選擇的研究時間段為新冠感染疫情前期的2020年1月—2021年4月，最終得到研究公司樣本2165個。

三、實證結果及分析

1. 廣義貨幣供應量統計分析。圖1報告了2018年起至2021年4月期間廣義貨幣M₂的月度供給量和增長率走勢。由圖1可看出，廣義貨幣M₂同比增幅在2018年和2019年都在8.5%左右上下波動。受疫情沖擊，我國于2020年開啟了貨幣政策寬松周期。2020年1月，廣義貨幣供應量M₂余額首次突破了200萬億，同比增速8.4%。同年3月，M₂余額208.09萬億，廣義貨幣M₂同比增速重返雙位數，達到10.1%，增速分別比上月末和上年同期高1.3個和1.5個百分點。而2020年4—6月，M₂同比增速達到11.1%，成為本輪貨幣寬松的高點，之后其則呈逐漸回落態勢，2021年4月M₂同比增速回落至8.1%。由此可見，貨幣供給政策與疫情初期的疫情防控發展具有較強的關聯性。

表2是對主要變量的描述性統計。由統計結果可知，在2020年3月—2021年3月份期間，M₂總體呈大幅度增長態勢，而在2021年4月M₂迅速回落到疫情前水平。同時，2020年4—8月，投資者的投資收益率有所提高，其中7月份投資收益率為13.3%，為這一期間的高點。而在10月到次年的4月投資收益率隨著M₂的增減而相應變動。2020年4—5月，籌資凈現金流明顯下降，而從當年6月起籌資凈現金流則開始小幅度增加，并于次年4月增加至高點。

2. 以面板向量自回歸（PVAR）模型來考察廣義貨幣增長率M₂、籌資凈現金流和投資收益率之間的交互影響關系。表3報告了基于全樣本非金融類上市公司根據PVAR模型的System GMM估計結果。

由表3可以看出，在因變量為M₂的模型中，M₂受到自身t-1期（滯后一期，下同）的顯著正向影響和t-2期的顯著負向影響，系數在1%的水平上顯著。M₂也受到投資收益率t-1期的顯著負向影響和t-2期（滯后二期）的顯著正向的影響，系數均在1%的水平上顯著。這表明，宏觀貨幣政策的松緊程度既延續其自身滯后一期的影響，又受到滯后二期的負向影響，具有自身逆周期調節的特征；此外，市場投資者收益也影響了宏觀貨幣政策松緊程度，即投資者滯后一期的虧損會增加宏觀貨幣政策寬松的行為，表明宏觀貨幣政策調整吸收了資本市場微觀投資者的利益得失因素。

在因變量為籌資凈現金流模型中，籌資凈現金流受到自身t-1期的顯著正向影響。籌資凈現金流也受到t-1期的M₂顯著負向影響，受到t-2期的M₂顯著正向影響，且系數均在1%的水平上顯著。后者的證據表明，M₂在t-1期并未能正向影響企業籌資，在t-2期則符合政策預期方向，即寬松的貨幣政策流入企業并發揮正向作用。該作用時滯為2個月度時長，其有利于緩解企業融資約束，提高籌資水平。

已有的研究發現，貨幣供應量影響宏觀層面GDP、CPI的時滯為4～8個月，即時滯為半年左右[7-10]，且其作用具有長期性[16-17]。王任的研究則發現，貨幣供應量影響微觀公司行為的時滯則大致為1個季度（理論研究和數值模擬）[15]?？紤]到上市公司接觸銀行系統等金融機構的速度相較于一般企業更快，且貨幣供應量對上市公司籌資活動相對于運營、投資活動的流入速度更快，因此，本文發現的貨幣政策影響上市公司籌資凈現金流時滯為2個月具有較強的合理性。

在因變量為投資收益率模型中，投資收益率主要受到t-1期的M₂顯著正向影響，系數在1%的水平上顯著；且其受到籌資凈現金流的t-1期的顯著正向影響，而系數僅在10%的水平上顯著，t-2期籌資凈現金流對投資收益率影響則不顯著，顯示其影響持續性較差。這表明短期內M₂和企業籌資凈現金流量對投資收益率具有正面效應，符合融資約束的緩解有助于提高投資者收益的理論預期。然而，放寬時長考察，投資收益率則不受到M₂和企業籌資凈現金流量的顯著影響。此外，投資收益率受到自身t-1期的顯著正向影響和t-2期的顯著負向影響，系數均在1%的水平上顯著。這表明，投資者收益在1個月的時長上存在動量效應，而在2個月的時長上則出現反轉效應，與本文的理論預期一致。

3. 脈沖影響分析。圖2報告了貨幣政策、籌資水平與投資者收益之間相應的脈沖響應函數，以及該脈沖響應在進行蒙特卡羅1000次模擬得到的（5%水平誤差范圍內）反映保持其他變量沖擊不變條件下，一個變量在另一個變量的正交化沖擊下的響應變化情況。圖2中橫軸表示沖擊作用的響應期數，縱軸代表不考慮其他變量對自身變量沖擊反應下，單個變量對自身變量沖擊的響應程度。

在廣義貨幣增長率M₂的脈沖響應圖中（第一行），當期的M₂對來自自身的沖擊為正向反應，且隨著滯后期數的增加，正向反應量級有所增加，響應持續時間較長且并未收斂。M₂對當期籌資凈現金流的沖擊沒有反應，而隨著滯后期數的增加，則呈負向反應且其反應量級隨之增加且并未消失。M₂對當期投資收益率的沖擊同樣沒有反應，但隨著滯后期數的增加，其呈負向反應，而區間量級變化不大。從上述反應可以看到，M₂受自身及外界沖擊的反應且長期處于動態變動中而未見收斂，表明宏觀層面的廣義貨幣增長調整一直在因應企業財務政策和投資者市場行為的變化，就此而言，宏觀貨幣操作的逆周期效應得到了經驗證據的支持。

在籌資凈現金流的脈沖響應圖中（第二行），籌資凈現金流對當期M₂的沖擊顯現出正向反應，且隨著滯后期數的增加，正向反應的量級有所下降，在滯后三期后的反應量級保持穩定。籌資凈現金流對來自自身當期的沖擊呈現出正向反應，但隨著滯后期數的增加，正向反應逐步減弱，至滯后三期時反應趨近于0并轉為量級不大的負向反應而保持穩定?；I資凈現金流對當期投資收益率的沖擊沒有反應，而隨著滯后期數的增加，其則呈現出一定程度的負向反應，且該效應在滯后三期時相對較大，之后略有收窄。從上述反應可以看到，籌資凈現金流主要受到宏觀貨幣政策及上市公司籌資活動自身的正向影響，但該影響在滯后三期后逐步消失或保持較低水平的穩定關系，這與基于商業實踐的認知直覺保持一致。

在投資收益率的脈沖響應圖中（第三行），投資收益率對當期M₂的沖擊沒有反應，而隨著滯后期數的增加，其則呈現出快速增長的正向反應，且該效應在滯后三期后有所下降而保持穩定（并未消失）。投資收益率對當期籌資凈現金流的沖擊開始表現為負向反應（盡管量級不大），隨之在滯后二期和滯后三期反轉為一定程度的正向反應，但在滯后四期往后又轉為負向反應，整體而言受籌資現金流沖擊影響的量級不大。當期的投資收益率對來自自身的沖擊呈現出正向反應，對其自身滯后二期的沖擊則快速反轉為負向反應，且該負向效應在滯后五期時逐步消失，整體而言上述反應呈現出慣性動量效應和反轉效應，與理論預期一致。

4. 方差分解分析。表4報告了PVAR模型主要變量的方差分解結果，展示了M₂、籌資凈現金流與投資收益率這三者間的相互影響程度。從表4各行的信息可以看出，廣義貨幣增長率M₂、籌資凈現金流與投資收益率這三個變量的波動性主要受其自身的波動性影響。在表4中，我們可以看到：M₂的波動的95.86%來自于自身波動，受籌資凈現金流波動影響（0.2%）、投資收益率波動影響（3.9%）的程度均較小。籌資凈現金流波動的75.70%來自于其自身波動，而受M₂的波動影響占據22.7%的解釋力度，受投資收益率波動影響則僅占據1.6%的解釋力度。投資收益率波動的61.70%來自于其自身波動，而受M₂的波動影響占據34.2%的解釋力度，受籌資凈現金流波動影響則僅占據4.1%的解釋力度。

上述結果既顯示各主要變量的波動主要受到其自身影響，又顯示了M₂在影響籌資凈現金流波動、投資收益率波動時擁有約1/4和1/3解釋力度情形，體現出宏觀貨幣政策對公司財務政策及投資者財富收益的重要影響。

5. 穩健性檢驗。本文分別逐步以廣義貨幣供應量M1增長率替代M₂增長率反映貨幣供應松緊程度（M₂由M₁加上準貨幣構成，M₁是由流通于銀行體系以外的現鈔和商業活期存款構成，準貨幣由銀行的定期存款、儲蓄存款、外幣存款以及各種短期信用工具如銀行承兌匯票、短期國庫券等。貨幣當局可以操作貨幣政策工具主要包括貨幣發行量、法定存款準備金率、再貸款利率和再貼現率、公開市場業務等），以營業收入替代總資產作為籌資凈現金流的標準化基準，以不考慮現金紅利再投資的月收益率替代已有的收益率，對上述PVAR模型重新進行運算，研究結果沒有發生實質性變化，支持了已有結論的穩健性。

四、結論與政策建議

我國政府為促進資本市場健康有序發展，會在遵循市場經濟規律的基礎上采用一定的宏觀政策對市場進行調控。在疫情期間，政府通過實施積極的貨幣政策對資本市場進行了有形的調控，力求達到穩定市場，促進經濟健康平穩發展的目的。從資本市場情況看，疫情初期的股市市值運行區間保持相對穩定，支持了貨幣政策維穩著資本市場的基本初衷。在上述情境下，本文運用PVAR模型，通過分析廣義貨幣增長率M₂、籌資凈現金流與投資收益率三者之間的交互作用，探討貨幣政策的傳遞時長及資本市場動量效應、反轉效應等問題，研究發現：我國貨幣松緊政策對上市公司籌資凈現金流影響的時滯為2個月；資本市場投資者收益在貨幣政策和籌資決策影響下存在一定的動量效應（1個月）與反轉效應（2個月）；除受到自身波動影響外，廣義貨幣增長率對籌資凈現金流、投資收益率波動影響的解釋力度分別約達到1/4和1/3，顯示出宏觀政策對微觀經濟運行具有重要影響。

根據研究結果，我們提出如下政策建議：一是政府應繼續發揮貨幣政策逆周期調節作用，維持資本市場股價在合理區間內運行。資本市場是吸收宏觀貨幣供給的重要平臺，政府要繼續發揮金融服務和中介的基礎功能，促使資金在合理時長內切實流向實體經濟，支撐宏觀調控效果。二是要繼續完善金融市場機制建設。針對內部時滯性，一行兩會（中國人民銀行、中國銀保監會、中國證監會）應加強政策協調，提高對疫情下經濟形勢發展的預判能力，提升內部對策制定的效率，縮短決策到實施時間。三是要更好運用前饋控制。針對外部時滯性，宏觀決策者需要進一步提高對經濟環境的敏感度及其反應能力，完善貨幣政策工具箱，重點疏通貨幣政策傳導通道，更好促使貨幣政策作用于資本市場穩健發展，保護投資者利益。

參考文獻：

［1］張西征，劉志遠，王靜.貨幣政策影響公司投資的雙重效應研究[J].管理科學，2012（10）：108-119.

［2］祝繼高，王春飛.金融危機對公司現金股利政策的影響研究——基于股權結構的視角[J].會計研究，2013（2）：38-44.

［3］陳名芹，劉星.制度、信息與公司股利平穩性[M].北京：科學出版社，2019.

［4］巴曙松.關于解決當前小微經營者融資難問題的政策建議[J].人民論壇·學術前沿，2020（12）：22-30.

［5］肖土盛，孫瑞琦，袁淳.新冠肺炎疫情沖擊下企業現金持有的預防價值研究[J].經濟管理，2020（4）：175-191.

［6］李仲澤，陳欽源，王躍堂.新冠肺炎疫情沖擊下融資約束與公司價值的關系[J].河海大學學報（哲學社會科學版），2021（1）：41-49.

［7］王志強.我國金融政策作用時滯測算[J].預測，2000（3）：41-44.

［8］卞志村.我國貨幣政策外部時滯的經驗分析[J].數量經濟技術經濟研究，2004（3）：38-41.

［9］郝雁.對中國貨幣政策效應時滯的實證分析[J].南開經濟研究，2004（3）：109-112.

［10］閆力，劉克宮，張次蘭.貨幣政策有效性問題研究——基于1998～2009年月度數據的分析[J].金融研究，2009（12）：59-71.

［11］鄧貴川，謝丹陽.支付時滯、匯率傳遞與宏觀經濟波動[J].經濟研究，2020（2）：68-83.

［12］謝軍，黃志忠.宏觀貨幣政策和區域金融發展程度對企業投資及其融資約束的影響[J].金融研究，2014（11）：64-78.

［13］王國剛.中國貨幣政策調控工具的操作機理：2001—

2010[J].中國社會科學，2012（4）：62-82.

［14］麥元勛，田曄.我國貨幣政策效應時滯的實證研究[J].商業研究，2004（5）：91-94.

［15］王任.成本傳導機制、企業行為與貨幣政策[J].金融研究，2014（4）：17-29.

［16］卞志村，張義.央行信息披露、實際干預與通脹預期管理[J].經濟研究，2012（12）：15-28.

［17］范從來，張宏亮.貨幣供應量作為貨幣政策中介目標的有效性研究[J].金融論壇，2022（3）：5-14.

［18］陳文，史小坤.宏觀經濟不確定視域下貨幣政策的逆周期調控作用研究[J].金融與經濟，2020（10）：7-15.

［19］許艷霞.逆周期銀政企信用關系構建問題研究——基于市場失靈、政府失靈和差別準備金動態調整機制視角[J].金融理論與實踐，2016（4）：14-20.

［20］陸宇建，洪義曼.貨幣緊縮政策對上市公司投資行為的影響[J].經濟問題探索，2013（1）：180-185.

［21］胡恒松，董慧穎.紓解疫情形勢下民營企業融資難題[J].國際經濟合作，2020（3）：153-160.

［22］BERNANKER B， GERTLER M. Agency costs， net worth and business fluctuations[J]. American Economic Review， 1989： 14-31.

［23］黃新建，張余.貨幣政策、企業貸款續新與投資效率[J].審計與經濟研究，2016（2）：111-119.

［24］JEGADEESH N， TITMAN S. Returns to buying winners and selling losers： Implications for stock market efficiency[J]. Journal of Finance， 1993， 48（1）： 65-91.

［25］DEBONDT W， THALER R. Does the stock market overreact[J]. Journal of Finance， 1985， 40： 793-805.

［26］HOLTZ-EAKIN D， NEWEY W， ROSEN H S. Estimating vector autoregressions with panel data[J]. Econometrica， 1998， 56（6）： 1371-1395.

［27］LOVE I， ZICCHINO L. Financial development and dynamic investment behavior： Evidence from panel VAR[J]. Quarterly Review of Economics amp; Finance， 2007， 46（2）： 190-210.

［28］韓立巖，婁靜.經營、投資和籌資現金流動態交互影響分析[J].中國管理科學，2010（4）：1-7.