货币政策传导对区域金融发展差异性效应研究.doc

1、货币政策传导对区域金融发展差异性效应研究内容摘要：本文基于货币政策区域效应差异性理论和货币政策传导理论，以小西北地区和长三角地区为例，分析了统一的货币政策条件下两地区金融发展现状和货币政策传导差异。将货币供给量作为货币政策传导的中介变量，资本投资率、科教水平、商品市场交易效率、金融市场交易效率和产业利率弹性五个变量作为反映金融发展水平的最终变量建立 VAR 模型，并进行脉冲响应分析。结果显示，长三角地区各内生因素对货币政策的反应敏感程度快于小西北地区，且长三角地区货币政策冲击的强度也较大。最后，本文根据研究结果提出相关建议。 关键词：货币政策传导 区域金融发展 货币供给量 差异性 引言 长期以

2、来，我国实行的是统一的全国性货币政策，这种统一的货币政策忽视了区域经济发展不平衡的现实，不能满足不同地区对货币政策的不同需求，造成了显著的货币政策效应的区域差异，在一定程度上加剧了区域经济金融发展的不平衡。总体表现为东部沿海地区金融发展水平高，西部地区金融水平落后。基于此，本文样本区域选取发展较为落后的小西北地区（甘、宁、青）和东部较发达地区（苏、浙、沪） ，首先对两地区金融发展情况和货币政策传导渠道进行对比研究，然后建立面板数据模型，分析货币政策传导对金融发展的内生变量的影响。本文通过分析各个金融发展差异成因对货币的冲击响应，为区域货币政策效应的差异性研究提供一个新的视角。 区域金融发展差异

3、性现状比较 （一）区域金融发展差异指标的衡量 本文将小西北地区和长三角地区共六个省、自治区及直辖市作为研究样本，这样既能有效反映出各行政区内的金融发展状况，又更好地表明行政区之间的金融差异。同时选取 2002-2011 年近 10 年的统计数据，数据来源为中国金融年鉴及各省份的统计年鉴（2003-2012） 。 金融相关比率是衡量一个区域金融结构和金融发展水平的基本指标体系。金融相关比率的变动反映的是金融上层结构与经济基础结构之间在规模上的变化关系，这是衡量金融发展水平的重要指标。由于在一定的国民资产水平上，金融发展水平的提高将会导致金融相关系数的升高，因此，随着经济金融的不断发展，金融相关比

4、将会不断提高，用金融相关比来衡量金融发展的程度是科学合理的。基于金融相关比率的计算公式，得出结果如表 1 所示。 从表 1 可以看出，长三角地区金融深化程度明显高于小西北地区，且各地区近 10 年来金融深化程度均有不同程度的增长。在小西北地区，自 2009 年开始青海的金融发展程度超过宁夏位列首位，而甘肃省金融发展程度缓慢，且来回波动较大，在三个地区中，只有青海省金融相关比率近两年里突破了 3.0；长三角地区中，上海金融深化程度最高，金融相关比率近三年来连续超过 4.0，而江苏和浙江的金融相关比率均高于3.0。造成这种金融发展失衡的结果是多方面的，其中资本在各地区间的配置和流动是造成差异增大的

5、主要原因，资本回报率高的地方吸引资金的能力强，经济起飞所需要的原始积累充裕，所以经济发展迅速，金融化水平高。 而地区间经济和人口分布失衡，导致了这种差距仍在扩大，自改革开放以来，在国内外投资和产业持续向沿海地区转移的拉动下，经济布局也呈现向沿海地区集中地态势，形成一些支撑全国经济增长的经济密集区。从国际经验来看，经济总量集聚的地区，同样应该是就业机会多、人口相应集中地地区。京津冀、长三角、珠三角三大经济圈 15%的人口拥有 35%的经济总量。随着市场配置资源功能的强化，我国打破了人口固化的格局，出现了外地劳动力大量流入发达地区打工这种“异地转移”的情况。这种人口流动对支撑经济增长和缩小区域差距

6、和城乡差距起着积极地作用。但由于体制和政策制约，我国绝大部分转移人口还未能本地化，从而使人口流动促进区域差距缩小的机制难以发挥。经济总量大、经济高增长的地区没能相应吸纳更多的人口，而广大的中西部地区由于没有资金、企业的集聚，经济增长缓慢，因此没有增加就业和收入的机会。这样人口与经济分布的不平衡，直接的结果是地区差距过大，区域间不协调性增强，区域矛盾突出。 （二）地区金融机构发展结构差异性分析 在货币政策传导的过程中，中央银行通过调节存款准备金率、再贴现率和利率等，来达到对商业银行资产结构的控制，从而进一步调控市场上货币供给量，用以实现其货币政策的目的。由此可以看出，商业银行等金融机构在货币当局

7、实行货币政策过程中，起着举足轻重的作用，是传导过程中的重要环节。地区金融机构的发展水平决定着货币政策有效性的实现，其金融结构的不同导致了货币政策效应的差异。 本文通过对两地区六个省、自治区和直辖市 2002-2011 年的银行存、贷款量进行统计，并根据各地区历年的人口数量进行整理，计算出各地区人均存贷款和存贷款增长率的指标。表 2 结果表明，各地区人均存款均呈现逐年扩大趋势，尤其是实行西部大开发政策后，小西北地区人均存款量增长明显，甘肃、青海和宁夏增长幅度达到 4.6 至 6.2 倍，但是在西部存款扩大的同时，东部地区也在迅速增长，除上海增幅为 3.0 倍外，其他两省增幅均在 5.0 以上。并

8、且由于长三角地区人均存款基数较大，在各地区同时增长的情况下，差距进一步拉大。 与人均存款量变化相似，人均贷款量自 2002 年以来也呈逐年增长的态势。其中，小西北地区甘肃省增幅最低，为 3.67 倍，青海和宁夏增幅较大，为 4.68 倍和 4.87 倍；长三角地区中，由于上海市人均贷款基数大，所以增速较慢，为 2.46 倍，而江苏和浙江由于金融业的飞速发展，增幅达到了 5.5 和 5.6 倍。从总量上来看，上海市以 130543 元遥遥领先，而甘肃省人均贷款最低，为 21327 元（见表 3） 。 区域货币政策传导渠道差异性的表现 在我国货币政策传导的过程中，由于区域地理、文化和历史的差异，我

9、国自上而下垂直实行的统一货币政策在各个地区产生了不同影响。本文对货币政策传导渠道的差异性进行研究，基于货币政策传导的过程：货币供给量=贷款供给=投资 =产出，可以从传导的区域环境、区域传导主体和传导的中介三方面对货币政策传导渠道差异性进行分析。 （一）货币政策传导环境的差异性 货币政策传导首先取决于不同的环境差异，这种环境差异主要指区域产业结构的不同。基于此，本文对这种环境差异进行对比分析，这将会有助于进一步研究货币政策在各地区的传导时滞性和传导效果差异性。各地区产业结构的特点，主要决定于其资源的特点，资金、人力、市场和自然资源等资源都是决定产业结构的重要条件，这使得不同产业有着不同的资本密集

10、度，在对资本需求弹性上表现也不尽相同，在垂直的货币政策下，各地区的反应出现了差异。相比于第一产业和第三产业，第二产业对货币政策反应较为敏感，对资本需求最迫切。所以在第二产业占比较大的地区，其对资本的需求较高，容易受到货币政策传导渠道的影响。 两地区的第二产业均占据了较大的比重，第一产业的占比则相对较小。而从两个地区比较上看，小西北地区的第一产业占比偏大，青海和宁夏的比率接近 10%，长三角地区的第一产业占比很小，均维持在 5%以下，尤其是上海市近年来的第一产业占比连续不足 1%。从历年二、三产业占比的情况看，小西北地区三省的第三产业占比逐年下降，第二产业则发展势头良好，在国家政策和资金的扶持下

11、，成为重点建设对象；长三角地区自 2002 年以来第二产业占比略有下降，第三产业则逐年上升，这在上海市表现的尤为明显，其第三产业的占比一直高于第二产业，成为拉动其经济增长的龙头。 由此可以得出，相比于长三角地区，小西北地区对货币政策的反应比较敏感，容易受货币政策渠道变化的影响。在当前稳健的货币政策环境下，甘肃、青海和宁夏地区随着其第二产业的比重不断增大，其货币政策传导的效应表现随着传导渠道的变化将产生较大的差异性；而长三角地区则传导效果比较稳定，这是因为其经济资产雄厚，经济结构稳定，对抗经济中不确定风险的能力较强，所以对货币政策传导过程中渠道变化的反应也比较小，自身的结构优化能力强。 （二）货

12、币政策传导主体发展不平衡 货币政策通过投资和消费作用于各地的实体经济，而作为其传导的主体，区域投资水平决定了货币政策传导产生的差异性。对于区域投资水平，本文将采用资本投资率来表示，即固定资产投资量与 GDP 之比。 由于资源流向高回报率地区的作用，导致了东部地区资产投资量明显高于西部地区，且这种差距还在不断拉大，经济发达地区不断削弱不发达地区经济发展的起飞条件，逐渐形成了“马太效应” 。在小西北地区，甘肃地区的资产投资量要领先于青海和宁夏地区，2002 至 2011 年间，三个省份的投资量增长了 7-8 倍，其增长幅度要比长三角地区的增长幅度大。 在实施西部大开发政策以来，国家的政策性投资一直

13、在西部各地区总体投资量中占较大比重，而由于民间金融资本的不发达，导致民间投资占有率很小。导致民间投资不足的关键性约束是西部地区的预期收益率低和投资环境不健全，考虑到资本在全国范围内自由流动的现实性，除政府投资之外的民间投资似乎只有在高收益率地区投资饱和、回报率下降到临界点以下时，才可能向西部转移；即便出于地域因素，当地民间资本愿意留在本地市场，但西部本来就属于资本稀缺的地区，如何动员当地民间资本形成又是一项难题。因此，西部吸引投资的关键在于根据地区经济比较优势和投资者的需要通过多种手段减少投资的成本和风险，同时要注意平衡各种促进手段，因地制宜，各有侧重。 从总体上来说，小西北地区由于投资量较低

14、，存在一定的货币政策传导渠道的主体的缺失，在深化和广化传导渠道上不如长三角地区，对货币政策的反应也比较慢，其政策传导达不到理想的效果。 （三）小西北地区和长三角地区货币政策传导中介存在差异 在我国，中央银行通过运用货币政策工具，控制商业银行信贷规模，从而将货币政策作用于整体经济。在此过程中，商业银行作为传导中介，其经济行为影响着货币政策传导的效果，而其他金融机构同样也会通过信贷行为对政策传导产生作用。商业银行等金融机构作为货币政策传导中的重要环节，其发展状况的好坏决定着政策实施的效果。本文首先分析各地区金融机构的数量，然后对各地区金融机构的交易效率进行比较。在金融机构的数量方面，以金融机构总体

15、数量来说，小西北地区三省相对落后，地区中的甘肃省 2012 年金融机构总数以 5715 个位列第一，比另外两省高出了四倍左右，而其中商业银行的数量也明显高于青海和宁夏的总量；长三角地区的金融机构总量除上海地区由于土地面积的限制外，其他两省均突破了一万，说明东西两地区商业银行等金融机构在数量和结构上存在一定的不平衡性，这使得小西北地区由于金融业的不发达导致了货币政策的传导效应不能更好的发挥，落后的商业银行和其他金融结构的发展状况更凸显了小西北地区金融效率运行的低下，对于资金向该地区转移更为不利，限制了金融市场资金的流动性，制约了当地经济的发展。 在金融机构的交易效率方面，本文采用银行贷款与银行存

16、款之比来表现银行的交易效率。从总体上看，小西北地区三省的金融交易效率从2002 年开始呈现出逐年下降的趋势，甘肃、青海和宁夏分别下降了0.162、0.267 和 0.057，说明小西北地区金融系统发展缓慢，导致了金融市场的萎缩，在货币政策传导中，由于金融交易效率的低下，使得信贷传导渠道所发挥的作用不明显，将会削弱货币政策的区域效应。而长三角地区除上海以外，江苏和浙江的金融市场交易效率均得到了提升，上海主要是地区金融资本饱和，其资金逐渐流向了周边的江浙一带，虽然自身贷存比下降，但是带动了周边地区金融市场效率的提高。 通过对传导中介的对比可以看出，小西北地区由于经济基础落后，金融机构不仅数量少而且

17、交易效率低下，再加上信用体制的缺失，使得货币政策传导渠道对区域经济作用并不显著，弱化了商业银行等作为传导中介在货币政策传导过程中的影响。 货币政策传导对区域金融发展差异性影响分析 为了分析区域金融发展的内生因素对货币政策效应的影响，本文建立面板数据模型，对影响区域金融发展的内生因素和反映货币政策效应的货币供给量进行格兰杰因果检验，并对其脉冲反应进行分析。 中央银行可以通过调控货币供给量直接作用于商业银行，从而对商业银行的资产规模产生影响，进而对社会上的信贷量进行调控。由此可见，广义货币供给量 M2 可以作为反映商业银行对货币政策敏感程度的指标。但是由于我国目前的统计资料中缺失广义货币供给量 M

18、2 的数据，并且因为在货币传导过程中，中央银行基本是对商业银行贷款规模进行控制，所以本文选取了各地区金融机构的年末各项贷款余额 L 作为货币政策传导的中介变量来进行实证研究。对于反映区域金融发展水平的最终变量，本文利用上文的研究结果，选取五个变量来进行实证研究，其分别为资本投资率 i，科技教育水平 Edu，商品市场发展水平 g，金融市场交易效率 k 和产业利率弹性 w。 （一）平稳性检验与协整检验 为了避免虚假回归的存在，首先对各项贷款余额 L、资本投资率 i、科技教育水平 Edu、商品市场发展水平 g、金融市场交易效率 k、产业利率弹性 w 六个变量进行单位根检验，本文选取 ADF 检验方法

19、对各个变量进行面板数据单位根检验。经检验发现，各项贷款余额 L、资本投资率i、科技教育水平 Edu，商品市场发展水平 g，金融市场交易效率 k，产业利率弹性 w 均在 1%或 5%水平下显著，其水平值上均无单位根，六个变量都同时通过了 ADF 检验，说明它们都是同阶单整的。检验结果如表 4 所示。 通过对各项贷款余额 L、资本投资率 i、科技教育水平 Edu、商品市场发展水平 g、金融市场效率 k、产业利率弹性 w 进行的单位根检验，各变量都表现为同阶单整，因此变量间存在长期协整关系的可能。对于两变量的时间序列模型，通常运用 Engle-Granger 两步法进行变量间的协整检验，而对于多变量

20、的面板数据模型，其检验方法并不能解释变量间存在协整关系。基于 Engle-Granger 的方法，Kao 利用推广的 DF 和 ADF检验提出了检验面板协整的方法，这种方法零假设是没有协整关系，并且利用静态面板回归的残差来构建统计量。因此，进一步利用 Kao 检验来判断它们之间是否存在协整关系。检验结果如表 5 所示。结果显示，ADF 统计量检验显著（在 1%的置信水平下） ，表明变量之间存在协整关系。（二）格兰杰因果检验 变量之间有协整关系只能告诉我们变量之间在长期存在因果关系，但不知道因果关系的方向，因此有必要对变量之间进行因果关系检验，即运用面板格兰杰因果检验。由于各项贷款余额与资本投资

21、率、科技教育水平、商品市场发展水平、金融市场效率和产业利率弹性之间是协整的。也就是说，各项贷款余额与各变量之间有因果关系，但是不知道是单向因果关系还是互为因果关系。为此，本文运用基于面板的误差修正模型来解决这一问题，可以用标准的 F 检验来判断系数的显著性，从而检验变量间的因果关系。 判别方法为：首先，对于短期因果关系，如果 H0j=0 被拒绝，则短期因果关系成立，反之则不存在短期因果关系；接下来，对于长期因果关系，如果 H0=0 被拒绝，说明误差修正机制产生，存在长期因果关系。表 6 为检验结果。 对表 6 进行分析，无论从长期还是短期看，各项贷款余额与资本投资率、科技教育水平、商品市场发展水平、金融市场效率和产业利率弹性均互为因果关系。说明这五个因素对银行贷款水平产生着影响，而反过来银行贷款又作用于以上五个因素。