貨幣政策的結構性效應與政策啟示：基于商業銀行異質性視角的述評

■ 陸怡舟 婁 峰

一、引言

貨幣政策的傳統基調是整體性的總量控制（卜振興，2023），尤其在經濟“高增長、低通脹”的大緩和時期，形成了以泰勒規則為代表的貨幣政策單一調控規則的“新共識”（隋建利等，2021）。次貸危機以來，由于傳統的常規貨幣政策在資產價格與銀行信貸信心的交互影響、螺旋下滑等局面下“失靈”（隋建利等，2021；特納，2016），各國嘗試創新了流動性借貸便利等一系列新型非常規貨幣政策工具。隨著我國經濟進入新常態，我國新型貨幣政策工具的“結構性”特征逐步凸顯，通過貨幣政策定向引導資金流向特定部門，“精準滴灌”直接作用于經濟中的重點領域，正向推動經濟的結構性調整。

但由于經濟系統的復雜性，貨幣政策未必能始終符合政策調節意圖。由于各類摩擦因素的存在，貨幣政策的總量調節會因傳導渠道中不同主體的異質性特征而產生內生的結構性效果（郭強等，2021）。實際上，定向降準、定向再貸款等結構性貨幣政策出臺以來，便一直伴隨著政策能否真正實現結構性調節的爭論。因此，貨幣政策在執行過程中的結構性效應如何？貨幣政策傳導過程中的金融機構側、企業側的各類異質性因素如何導致貨幣政策的結構性效應？金融資源能否向重點和薄弱領域傾斜，實現經濟結構調整和產業升級？這些問題成為相關部門關心的重點。

國內外近年的相關研究主要集中于結構性貨幣政策的內涵與分類、傳導機制、調控效果等（王利輝和袁航，2022）。對貨幣政策結構性效應的研究散見于以貨幣政策為主題的相關文獻，且以單一的實證研究居多。述評性研究中，黃憲和沈悠（2015）從理論和實證層面總結了貨幣政策的產業和區域結構性效應，但沒有注意到貨幣政策結構性效應與銀行風險渠道之間的關聯；吳瓊和張影（2016）關注了銀行的風險承擔渠道與貨幣政策結構性效應的關系，但并沒有進一步總結商業銀行的風險偏好差異等異質性特征。

與以往研究不同，本文從商業銀行視角出發，關注貨幣政策的結構性效應以及銀行渠道對結構性效應的影響機制。具體的邊際貢獻體現為：第一，歸納了散見于各研究文獻的實證結論，總結了總量貨幣政策、結構性貨幣政策的空間和時間結構性效應，分析了具體的行業、區域、股權特征等異質性因素下的政策效果差異。第二，在當前以銀行融資為主的國內金融環境下，著重分析了商業銀行分層結構、風險偏好等異質性特征對貨幣政策結構性效應的影響機制。

二、貨幣政策工具的發展歷程

我國傳統總量性貨幣政策工具實施近四十年。自1984 年開始，人民銀行專司中央銀行職責，進行法定存款準備金率（以下簡稱法準率）、存款基準利率管理。1985—2015 年間，央行共調整法定存款準備金率44 次，調整存款基準利率38次、貸款基準利率41 次（黃憲和王旭東，2015）。2006 年以來貨幣政策的單次調整力度降低，但調整頻率加快，對經濟的響應更加迅速。

次貸危機之后，“多目標單工具”的貨幣政策新共識受到了沖擊（隋建利等，2021）。2013 年以來，我國創設了諸多新型貨幣政策工具（見表1），包括滿足金融機構大額流動性需求的常備借貸便利（Standing Lending Facility, SLF）、提供中期基礎貨幣的中期借貸便利（Medium-term Lending Facility,MLF）、支持重點經濟領域的大額融資工具抵押補充貸款（Pledged Supplementary Lending, PSL）等。2014 年以來，央行增設了創新型結構性貨幣政策，如針對普惠金融信貸考核達標機構實施了十余次定向降準，通過抵押補充貸款落實棚戶區改造專門資金（陳長石和劉晨暉，2019）；允許小微、綠色和“三農”金融債等作為中期借貸便利抵押品（王永欽和吳嫻，2019）；創設定向中期借貸便利（TMLF）支持小微和民企貸款增量達標機構，進一步擴充了貨幣政策工具箱。2020 年以來，支農、支小、普惠、養老、科創、交通、設備更新等各類再貸款結構性貨幣政策繼續擴容。

表1 我國央行貨幣政策工具

部分研究將借貸便利類工具（SLF、MLF）也歸為結構性貨幣政策工具，但考慮到創設借貸便利類政策工具的目的以提供流動性為主，更側重于促進利率市場化，在構建利率走廊功能方面與價格型政策更類似。因此本文討論的結構性貨幣政策工具范疇包括了定向再貸款、差別化準備金（即“定向降準”）、定向借貸便利、PSL，但未包括SLF、MLF 等一般化的借貸便利工具。2022 年9 月末，央行結構性貨幣政策工具余額5.54 萬億，占基礎貨幣余額的16.2%。

國際上的非常規新型貨幣政策中，一類以量化寬松等目的為主，如美聯儲的期限拍賣便利（Term Auction Facility，TAF）、歐洲央行的定向長期再融資操作（Targeted Long-Term Refinancing Operation，TLTRO）、英格蘭銀行的定向調控政策融資換貸款計劃（Funding for Lending Scheme，FLS）、日本央行的貸款支持計劃和長期再融資操作等。另一類以新冠疫情暴發后的定向寬松工具為代表，如美聯儲推出的一級市場信貸工具（Primary Market Corporate Credit Facility,PMCCF）、二級市場信貸工具（Secondary Market Corporate Credit Facility, SMCCF）和員工薪資保護計劃（Paycheck Protection Program Lending Facility,PPPLF）等（朱民和彭道菊，2022）。

與國外新型貨幣政策工具相比，我國創設新型貨幣政策工具的背景是經濟中存在結構性矛盾，信貸資源與經濟轉型升級不匹配（彭俞超和方意，2016）。歐美國家的主要目的是打破零利率約束，為進一步的量化寬松提供空間，屬于短期臨時性危機救助政策（金成曉和姜旭，2021）。

三、貨幣政策的空間結構性效應

貨幣政策的結構性效果既來源于政策自身的結構性，也來源于貨幣政策傳導過程的結構性。前者體現了政策制定當局的政策意圖和政策導向，即外生結構性效應；后者來源于要素不完全流動、區域產業結構差異、地區資源稟賦和比較優勢差異（陸磊，2004），即內生結構性效應。

貨幣政策傳導過程的內生結構性效應與政策傳導渠道中的金融機構、企業、經濟部門的異質性密切相關，是本文研究的重點，具體可以進一步區分為在不同區域間（李文樂，2021）、產業間或者行業間體現出的非對稱空間結構性效應，以及在不同經濟階段的非對稱時間結構性效應（曹永琴和李澤祥，2007）。

（一）總量性貨幣政策工具的空間結構性效應

貨幣政策從供給和需求兩方面影響企業的投融資決策（Boivin 等，2010），包括對企業的融資約束和融資成本的影響，以及對企業面臨的市場環境以及投資機會的影響，最終影響實體經濟產出。長期以來，實體經濟主要面對融資約束和融資成本等金融供給側問題，內生結構性效應則往往體現為不同行業、區域、所有制的企業在融資約束和利率敏感度等方面的差異。

就企業融資約束而言，其一方面受政策和金融體系的直接影響，另一方面與企業的資本規模（Kiyotaki 和 Moore，1997；陳彥斌等，2018）、經營規模（楊陽和干杏娣，2019 ；Gertler 和 Gilchrist，1994）、流動性（Jeenas，2018）、所有權、信用等級、盈利能力、企業家信心（溫博慧等，2019）、高管年齡（Cloyne 等，2018）、管理能力（韓東平和張鵬，2015）、所處行業和技術類型、所在地區等一系列異質性特征均有關系（閆先東和朱迪星，2018）。

一是從行業特征看。上下游行業面臨不同的融資約束，例如電力、煙草、石油和天然氣開采、黑色金屬冶煉等行業處于產業鏈上游，資本密集程度高，國有經濟成分比重大，其產品主要用于下游企業的中間投入和投資，融資約束相對較低；而食品、紡織、服裝、飲料等行業位于下游，產品主要用于消費，融資約束相對較高（梅冬州等，2022）。不同類型的行業之間，因資本、規模、風險等特征差異，也存在不同的融資約束狀態。如制造業企業對資本的依賴性更高，受融資約束的抑制作用更大，對貨幣政策變動的影響更敏感（陳胤默等，2018）；“三農”、小微企業由于經營風險和自身信用等原因，給銀行帶來的利潤較低，一直是銀行信貸投向的弱勢部門（郭曄等，2019）。

二是從區域因素看。我國并不滿足“最優貨幣區”假設（周佰成等，2020），單一的貨幣政策在我國存在區域結構效應。具體而言，信貸配給所帶來的融資約束在不同地區的效應不同（申俊喜等，2011），經濟不發達地區對貨幣政策的反應強度較大，經濟發達地區的反應強度較小（曹永琴，2010）。進一步細究單一貨幣政策下、不同特征區域內，企業融資約束、金融化水平和貨幣政策敏感性的差異，則有以下結論：金融發展水平較低地區的企業受到的約束相對較高，金融發展水平較高地區的企業受到的約束相對較低（王彥超，2009；沈紅波等，2010）。在國有銀行占比較低的東部省份、市場化程度高的省份，銀行的經營管理相對更積極，企業的融資約束差異更大，企業之間的借貸關系更多，影子金融體系更發達，企業金融化水平更高（彭俞超和黃志剛，2018）；西部省份企業對貨幣政策沖擊更為敏感（張炎炎等，2022）。

三是從企業股權特征看。單一貨幣政策下，對不同類型企業的金融資源配置存在差異：國有公司面臨的融資約束相對較低，而民營公司受到的約束相對較高（屈文洲等，2011）。在同為上市公司的情形下，國有公司和民營公司的融資渠道寬窄呈現差異（方軍雄，2010；李斌和孫月靜，2013），銀行更有可能向國有上市公司授信，民營上市公司的信貸融資則受到限制（饒品貴和姜國華，2011）。對于一般的非上市民營企業，商業銀行對其信用償還能力、經營狀況等信息的了解存在不對稱，存在較大的信貸摩擦（梅冬州等，2022 ）。

就企業利率敏感度而言，一是鋼鐵、汽車、房地產等資本密集型企業因為擴大再生產、技術更新改造的需要，財務杠桿都較高，對利率的敏感性也較強；服裝、紡織、家具制造業等勞動密集型產業對利率的敏感性則相對較低（高波和王先柱，2009）。二是小微企業、“三農”、科技創新企業等“定向部門”的貸款利率往往高于國有企業、大型上市公司等“非定向部門”，且由于兩部門間的利率彈性差異，普遍降準還會小幅收窄“定向部門”利差，說明普遍降準政策也存在內生結構性效應（馮明和伍戈，2018）。

（二）結構性貨幣政策的空間結構性效應

以定向降準為代表的結構性貨幣政策，也顯示出結構性的政策實施效果，但定向降準政策的結構性主要源于信號效應而非直接效應。

一是以定向降準為代表的結構性貨幣政策能夠起到一定的政策效果。根據2017 年—2019 上半年定向降準、再貸款等政策對江西省金融機構信貸投放影響的分析可知，定向降準工具、信貸支持再貸款工具有類似的結構性促進作用，能夠明顯提升受惠金融機構的信貸投放總量以及小微企業和涉農信貸的投放量（張智富，2020）。根據對2003 年第一季度—2018 年第一季度A 股上市公司季度數據的雙重差分分析可知，農業企業的信貸融資在定向降準之后有明顯增加，同時業績明顯改善，說明定向政策對受扶持企業質量的提升有推動作用（林朝穎和黃志剛，2020）。

二是定向降準的政策信號效應值得關注。分析表明，定向降準的直接效應有限，定向降準政策實施后，受扶持企業的信貸可得性有所提高，但獲得長期信貸投放仍然困難（陳書涵等，2019）。不過，定向降準政策的宣示和引導效應不容忽視（林朝穎等，2016）。王曦等（2017）針對2012 年第一季度—2015 年第三季度A 股制造業上市公司季度數據進行雙重差分分析，發現定向降準刺激了汽車企業的投資，增加了汽車供給，雖然未能對需求產生顯著影響，但改變了汽車企業對于行業前景的判斷，側面支持了定向降準政策存在的較強信號效應。在定向投放過程中，商業銀行風險渠道也發揮了作用，高風險的農業企業較難獲得額外投放（林朝穎和黃志剛，2020），對其他產業產生了溢出效應（馬理等，2017）。

三是定向降準的政策效果還受到信用環境、競爭、利率等因素的影響。錢水土和吳衛華（2020）基于2012—2015 年蘇、浙兩省地市級季度數據，利用合成控制法研究發現地方信用環境建設對定向降準政策起到正面的協同作用，信用環境的改善有助于銀行主動增加信貸投放，放大政策效果。此外，銀行競爭也可以在一定程度上正向調節定向降準政策惠及“弱勢部門”的普惠效應（郭曄等，2019），但商業銀行行為選擇的趨利特征在一定程度上影響了定向降準的政策效果。如果農業貸款的利率上限較高，商業銀行會加大投放；如果利率上限較小，則會反過來加大對非農業企業的貸款投放（馬理等，2015）。

四、貨幣政策的時間結構性效應

（一）商業銀行的階段性行為偏好差異

銀行金融中介在不同經濟周期階段存在著行為偏好差異。在擴張期，銀行的風險偏好明顯趨向高風險客戶（周晶和陶士貴，2019）；在緊縮期，商業銀行收縮風險偏好，更傾向于參與委托貸款活動。不同類型銀行的階段性行為偏好也有所差別。小銀行相比于大銀行對緊縮性貨幣政策更敏感，當準備金率提高時，小銀行會通過增發理財產品來應對（戰明華等，2018）。在貨幣政策緊縮時，規模小、流動性差、資本存量低、風險相對較高、公司治理和現代風險管理體制不夠成熟的銀行將會受到更大沖擊，風險承擔對貨幣政策的敏感性更大（余麗霞等，2022；肖流波，2008）。

（二）時間結構性效應在企業層面的表現

受金融中介階段性偏好差異的影響，貨幣政策的結構性效應也存在著時變特征，影響資本配置效率（尹雷等，2017）。

一方面，企業的杠桿率及融資成本與經濟周期密切相關。在經濟下行期，信貸規模減少，企業杠桿率下降，市場預期不良率上升。銀行對企業的杠桿約束收緊，需擴大信貸利差加以補償（李建強等，2018），企業融資風險溢價明顯上升（王雄元等，2015；馬駿等，2016），以補償貸款人額外承受的風險和增加的費用。擔保資產價值下跌會進一步增加金融約束（何怡瑤和潘士遠，2014）。此外，面臨更大金融摩擦的企業，在下行期會面對更嚴重的融資不足問題（羅時空和龔六堂，2014）。

另一方面，異質企業面臨不同融資約束時，受貨幣政策沖擊影響的次序也有所不同。銀根收縮時，高成長、高風險的企業最先受到影響。研究表明，在貨幣政策緊縮時，小企業遭受的損失更大（Gertler 和 Gilchrist，1994），其投資策略會回歸保守，以降低自身的運行風險（李義舉和侯合心，2018；戰明華等，2021）。信貸資金傾向于流向國有企業和勞動密集型企業，而非國有企業受到信貸擠出的影響（喻坤等，2014），其融資行為更容易受到抑制，融資成本實質性增大。可能的原因是，在貨幣緊縮過程中，企業會計信息質量下降，增加了信息不對稱，從而提高了融資溢價水平（王銘利，2015）。規模小、私營、信用等級低以及盈利能力弱的企業，利用信用額度的比例更高（Campello 等，2012）。經濟擴張期與之相反，企業對外直接投資的可能性更大（陳胤默等，2018），因此高成長行業更有可能得到信貸融資（葉康濤和祝繼高，2009），高成長、高風險的企業更早獲益于寬松的貨幣政策。

綜上，由于銀行端和企業端都受到經濟周期的影響，貨幣政策的長短期結構性效應存在顯著的非對稱性（Dell'Ariccia 等， 2017）。其中，銀行風險渠道起主導作用。從銀行端看，由于銀行風險承擔因素的存在，資本約束阻礙了弱資本實力銀行的信貸供給（Chiuri 等，2002）。短期內，銀行無法迅速改變資本結構，只能尋求外部股權融資，而長期來看，銀行資本結構取決于內生變量。對商業銀行而言，緊縮貨幣政策產生的風險約束較擴張政策產生的激勵要弱（蔣海等，2021）。如果貨幣政策長期寬松，銀行有可能擴大對高違約風險企業的信貸規模（申琳等，2019）。從企業端看，受風險渠道的影響，金融機構往往傾向于投資融資約束并不嚴重的大型企業和國有企業，加重了小微民營企業的資金壓力（閆先東和朱迪星，2018）。

五、商業銀行異質性導致貨幣政策結構性效應的機制分析

我國金融體系以間接融資為主，銀行體系融資余額占比超過三分之二①，結合前文貨幣政策空間和時間結構性效應表現可知，貨幣政策的內生結構性效應主要來源于銀行異質性特征。異質性銀行在風險承擔（馬理等，2012）、客戶服務、信息獲取能力和成本管理等方面存在較大差異，會產生不同程度的金融摩擦，對企業和家庭的融資約束和融資成本而言，呈現出時間和空間結構性效應。歸納來看，銀行異質性特征與利差、風險溢價等金融摩擦因素之間存在如下影響機制。

首先，銀行體系內形成了分層結構，造成風險承擔和風險偏好的差異。我國銀行業以大型銀行為主導，大型銀行更容易獲得央行釋放的流動性，逐漸形成了“央行—大型銀行—銀行間市場—中小銀行”的流動性分層結構。這拉長了貨幣政策傳導的過程（劉沖等，2022），造成不同銀行風險承擔能力的差距，在一定程度上造成了信用供給分層（劉喜和和霍振先，2022），產生客戶選擇偏好差異，最終體現為：規模越大、資本存量越高、流動性越強的銀行，風險承擔意愿越低、償付能力越強（Altunbas 等，2012；于一和何維達，2011）。

其次，分層結構下銀行對授信客戶的信息獲取能力存在差別，加之風險承擔和風險偏好的不同，產生了有差異的信貸配給和融資約束。Stiglitz和 Weiss（1981）指出，銀行服務企業、獲取企業信息的能力以及解決信息不對稱問題的能力存在區別，從而形成差別化的信貸配給，銀行信貸投放時逆向選擇成為占優策略，“不敢貸、不愿貸”（錢水土和吳衛華，2020 ），由此帶來了對小微企業、新型產業的融資約束（黃憲，2018）。雖然中小銀行服務中小微企業的能力更強（林毅夫和李永軍，2001），在獲取本地中小微企業的“軟信息”方面具有信息優勢（姜旭和金成曉，2022），但中小銀行在資金成本等風險承擔能力方面與大型銀行存在客觀差距，大型銀行在貨幣政策傳導中的中介作用仍更為重要（唐文進和黃玲，2021）。

最后，在監管指標限制下，信貸配給的差異性還會受到銀行資本充足率、杠桿率等內稟因素的影響，將進一步作用于利差、風險溢價等金融摩擦因素。從對利差的影響來看，資本充足率實際水平較高時，資本無效占用較大，這將推高信貸利差；同時，杠桿約束收緊時，放貸意愿下降，也會推升信貸利差（李建強等，2018）。從對風險溢價的影響來看，資本金要求越高，銀行杠桿率越低，可貸資金規模越小，銀行傾向于壓降風險權重大、資本消耗多的信貸資產，導致這類信貸資產的利率水平抬升，在無風險利率水平不變的前提下，提高了風險溢價水平。若資本充足率要求進一步提高，短期內資本充足率水平較低的銀行會通過壓縮信貸規模以達到政策要求，但這也增加了相應信貸資產的風險溢價。此外，受監管較嚴的商業銀行存在通過影子銀行業務觸達風險較高客戶的動機（于澤等，2015）。

此外，其他商業銀行主客觀因素也會對貨幣政策結構性效應產生影響。銀行管理者面對外部環境的認知和心理偏差會對商業銀行風險容忍度造成影響，進而導致貨幣政策出現異質性效果（張迎春等，2019）。銀行的商業模式和產品結構也會在一定程度上影響風險摩擦因素，例如：銀行衍生產品占比越高，貸款利差就越小（Norden 等，2014）；住房信貸結構性摩擦放大了貨幣政策經由房價對宏觀經濟產生的影響，使“耐心家庭”和“缺乏耐心家庭”②面臨不同的信貸約束（吳智華和楊秀云，2017）。

總而言之，銀行的異質性特征產生了不同程度的金融摩擦因素，差異化地影響銀行自身、企業和家庭對貨幣政策變化的敏感度，從而影響貨幣政策傳導的效率（郭豫媚等，2018；溫信祥和蘇乃芳，2018）。

六、金融發展視角下貨幣政策面臨的新挑戰

貨幣政策傳導可以視為政策沖擊在金融結構中的動態傳播，因此政策傳導有效性與金融結構密切相關（Agenor 和Montiel，2015）。我國經濟金融體系仍將處于持續的結構轉型階段，金融結構的長期演進過程會對貨幣政策傳導機制產生深遠影響。隨著經濟進入新常態，數字經濟、綠色經濟的發展在形成新的經濟增長引擎的同時，也給貨幣政策帶來了新的挑戰。

（一）影子銀行等金融深化現象給總量性貨幣政策帶來新挑戰

次貸危機以來，非銀行金融機構快速發展，出現了“從事金融中介活動，具有與傳統銀行類似的信用、期限或流動性轉換功能，但未受《巴塞爾協議III》或同等監管程度的實體或準實體”。同時，隨著理財、信托等替代性投資產品快速創新，商業銀行的信托理財、資產證券化產品也表現出影子銀行的初步特征，同業渠道已成為僅次于貸款的貨幣供給來源（李斌和伍戈，2014）。

我國影子銀行的發展還伴隨著軟約束和結構性較為突出的經濟背景，并同步伴隨著企業金融化現象。當企業對外投資回報低于貸款收益，或當軟約束企業對外投資低于委托貸款收益時，企業將傾向于減少投資，轉向金融活動獲取金融收益。并且由于軟預算約束的存在，企業不必承擔決策失誤應承擔的風險，企業對政策導向的敏感度下降。

這樣的環境下，宏觀總量政策實際上難以應對結構性問題，政策邊際效果下降。例如，近年“融資難、融資貴”問題也是經濟背景模式在金融領域的自然映射（李斌和伍戈，2014）。經濟中的結構性問題，需要各方面政策的綜合協調施策來解決。因此，新型貨幣政策最重要的任務之一是在金融深化背景下為經濟結構性調整和轉型升級創造穩定的貨幣環境。

（二）數字金融的發展給貨幣政策“精準施策”帶來新挑戰

以第三方支付、互聯網金融、互聯網理財等為特征的數字金融自2013 年以來進入發展快車道。近年來數字貨幣也方興未艾，成為數字金融的重要組成。通過設定合理機制，央行數字貨幣可以成為新型貨幣政策工具（姚前，2019）。有學者提出，可以利用數字貨幣實施負利率政策，使數字貨幣利率低于現金的隱含利率下限，重新構建現有利率調控體系等（張偉等，2019）。

但是數字金融對貨幣政策效果的影響還有待觀察。一方面，數字金融的發展減小了金融摩擦，完善了金融市場，從而強化了利率價格機制，但同時削弱了數量型信貸供給機制，弱化了信貸渠道效應。另一方面，目前有部分證據表明，在信貸渠道中數字金融政策對異質性企業的傳導效果并無較大差異（戰明華等，2020）。換言之，以數字金融為基礎的貨幣政策結構性效應并不明顯，“精準施策”可能需要新的政策創新。

（三）綠色金融的發展對結構性貨幣政策工具創新提出新要求

自2016 年七部委聯合發布《關于構建綠色金融體系的指導意見》（銀發〔2016〕228 號）以來，綠色信貸、綠色債券、碳金融等綠色金融工具迅猛發展，綠色金融監管要求也不斷推陳出新。但綠色金融發展過程中仍然存在金融摩擦，對綠色企業的準確識別需要額外的管理投入，調整綠色信貸結構需要承擔額外的成本。為了解決綠色金融市場尚不健全、氣候風險和碳信息不完全、綠色金融標準不統一等問題，推動社會低碳轉型，貨幣政策需要在考慮碳中和對經濟結構性影響的基礎上，將碳中和目標納入政策體系（NGFS，2019；NGFS，2020）。有研究表明，低碳轉型過程中，統一的宏觀審慎政策配合結構性貨幣政策工具，能夠顯著提升社會福利，增強政策的有效性（藍天，2022）。央行可以利用金融機構風險信息收集監測等專業優勢，通過實施與氣候風險、綠色金融相關的結構性貨幣政策，充分發揮金融配置資源作用（朱民和彭道菊，2022）。

七、總結與政策建議

既往研究對貨幣政策的結構性效應及其成因有如下洞見：第一，貨幣政策對實體經濟的調節效果受到經濟周期、企業財務和治理狀況等因素的影響，表現為由政策意圖和導向決定的外生結構性效應，以及由金融機構、企業和經濟部門異質性因素決定的內生結構性效應。第二，實證研究證實了各種貨幣政策工具的空間結構性效應。總量性貨幣政策的結構性效應體現為不同行業、區域、所有制企業在利率敏感度和融資約束等方面的差異。結構性貨幣政策可以促進受惠金融機構的信貸投放，特別是小微和涉農信貸投放。然而其實施效果更多地源于信號效應，而非直接效應。第三，政策的時間結構性效應來源于不同經濟周期下銀行和企業表現出的不同行為偏好和融資約束，貨幣政策的長短期結構性效應存在顯著的非對稱性。第四，金融機構的分層結構、信息獲取能力、監管約束產生了不同程度的金融摩擦，是貨幣政策結構性效應的主要來源。第五，貨幣政策傳導與金融結構密切相關，影子銀行和數字金融的快速發展給總量性貨幣政策帶來新挑戰，而綠色金融的發展則對結構性貨幣政策工具提出新要求。

總體上看，企業風險特征差異疊加金融放大器效應，是貨幣政策在實體經濟層面呈現出結構性效果的重要原因。由于經濟體系中仍然存在大量財務軟約束部門，金融資源會不平衡地流向這些“多抵押物+低生產率”的部門，如房地產及建筑行業（Cecchetti 和 Kharroubi，2015），對其他經濟主體形成“擠出”。加之我國以銀行為主的金融體系還處于持續改革發展的過程中，風險管理能力、信息獲取能力和授信決策能力仍處在不斷提升的過程中，金融機構之間的能力差異較大，金融機構的異質性和實體經濟部門的異質性共同造成了貨幣政策的結構性效應。

這種內生結構性效應在某些時期可能會對經濟發展形成阻礙。例如，可能對產能過剩行業形成倒逼，對朝陽產業形成限制，對中小企業形成“麥克米倫缺口”，即由于貨幣供給方不愿意提供資金而存在的缺口（何怡瑤和潘士遠，2014）。這些問題的存在也說明出經濟發展模式中的深層問題不能完全交由金融體系來解決，而是應當通過穩定政策來穩定經濟預期，通過貨幣政策與其他宏觀政策的協調來解決新時代經濟發展中的矛盾。

結合前文分析，本文提出以下政策建議：

一是考慮政策的結構性效應，更加精準有效施策。現階段貨幣政策應以數量型和價格型相結合的綜合施策為主，發揮貨幣政策的總體調控作用（莊子罐等，2018）；同時非對稱地實施結構性貨幣政策，尤其是在經濟下行時采取更嚴格的政策措施（彭俞超和方意，2016）。例如，采取數量型政策降低物價，促進經濟發展，輔以價格型政策刺激產出增長，提高就業水平，推動金融市場發展（張龍和金春雨，2018）。

二是加快金融經濟領域改革發展，減少金融摩擦因素。為降低信息不對稱、預算軟約束等金融摩擦因素對貨幣政策傳導渠道的影響，需要經濟領域配套實施治本之策，盡可能降低金融摩擦成本。具體措施包括通過健全征信體系、利用現代數據技術降低銀行管理成本，改變國有企業預算軟約束等措施（馮明和伍戈，2018），改善信息不對稱困境，降低金融摩擦成本，增強貨幣政策傳導渠道有效性。

三是深化金融市場改革，提高直接融資占比。推動銀行等傳統機構的市場化改革，規范影子銀行等非傳統融資途徑，減少非金融企業的金融化現象（彭俞超和黃志剛，2018）。發展直接融資，通過擴大公開金融市場的覆蓋面，拓寬企業融資渠道，解決“融資難”問題（王銘利，2015）。

四是面向新時代金融發展趨勢，創新貨幣政策工具。針對數字金融，可以利用數字貨幣、碳賬戶等新手段，創設直達企業或個人的貨幣政策工具。針對綠色金融，可以將綠色資產納入央行資產或抵押品框架，在貨幣政策框架中創立面向綠色、碳中和的再貸款、專項流動性便利等政策工具，并向綠色金融機構發放專項貸款，為清潔能源行業企業尤其是中小微企業提供支持（朱民和彭道菊，2022）。

注釋：

① 數據來源：中國人民銀行（www.pbc.gov.cn），為2023年6 月末各項貸款及貼現（信托貸款除外）數據。

② 耐心家庭指進行儲蓄以平滑消費的家庭，缺乏耐心家庭指以住房為抵押獲得貸款以維持預算平衡的家庭。