货币政策与经济政策精选(九篇)

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第1篇：货币政策与经济政策范文

作者简介：郭 婧（1990-），女，河北人，主要从事宏观经济、财政理论研究。E-mail：

摘要：本文首先考察了战后美国经济周期波动和货币政策的演变历史，并利用HP滤波法分离出20世纪60年代以来美国GDP和广义货币供应量的波动成分，通过对比分析发现，在更多的时候，反周期的货币政策反而成为经济波动的触发因素之一。因此，在利用货币政策熨平经济周期性波动的同时要注意处理好短期和长期的关系，特别是要避免因调控产生新的市场扭曲，从而引发新一轮的经济波动。

关键词：经济周期波动；货币政策；HP滤波法

中图分类号：F112.2 文献标识码：A 文章编号：1000-176X（2011）06-0111-05

工业革命以来，在世界各国的经济发展过程中普遍存在这样一种现象：现实经济活动（主要表现为经济系统中的宏观总量）总是围绕着其自身稳定的增长趋势呈现循环往复的起伏波动，换句话说，经济增长是在经济扩张和收缩的交替运动中实现的。这就是通常所说的“经济周期”［1］。虽然不同历史时期的不同理论流派的学者对经济周期的定义不尽相同，但概括起来讲，古典经济周期时期强调的是经济总量的扩张和收缩，而现代经济周期时期则强调经济增长率上升与下降的交替变动。现在普遍认为，经济周期是经济变量对经济增长的一般趋势或长期趋势的偏离。在长期中，随时间的推移，经济沿着一种稳固的GDP增长趋势运行，这种趋势基本上由技术进步、资本积累等供给方面的因素决定。而在短期，经济将围绕这种增长趋势波动，这种波动既可能来自总需求，也可能来自总供给的冲击。

自凯恩斯之后，反周期的宏观政策开始在世界各地流行。货币政策的设计与实施旨在应对经济周期，熨平经济波动：利率、储备金率和贴现率等主要货币政策工具逆经济周期而动。当经济增长过快、通胀压力加大时，就实行从紧的货币政策，提高利率或者法定存款准备金率，紧缩货币供给与信贷；反之，当经济增长率下滑，或者有衰退风险的时候，货币政策则要降低利率，增加货币供应量和信贷总量，刺激投资和消费，为经济增长提供相对宽松的金融环境。由此观之，货币政策工具完全是逆经济周期的走向使用的。大多数国家都试图通过货币政策进行需求管理，以期达到对宏观经济运行的调控，熨平经济波动。然而，货币政策的有效性却一直存在争议。货币主义的代表人物弗里德曼就认为，由于货币供应量反复无常的变动，是造成经济周期的根本性原因［2］。本文将从美国经济周期波动和货币政策的演变以及美国GDP和广义货币供应量的波动两个方面来考察其经济周期波动和货币政策的关系。

一、经济时间序列波动的测度方法

Taylor和Woodford［3］提出，衡量一个国家宏观经济波动的方法就是看总产出和其他相应经济指标的时间序列对于它们长期趋势的偏离程度。可是，这类指标相当多，如何选取其中最重要的指标是关键。美国国家经济研究局（NBER）经济波动周期确定委员会使用了总产出、收入、就业和贸易等等指标来测度经济波动周期，但是其中最基本的指标就是GDP，对于其他指标的研究一般需要建立在对GDP指标的研究分析基础之上。所以，在判断宏观经济波动是否出现时，我们主要考察实际GDP偏离潜在GDP的程度。因此，测度经济波动的关键是估计经济时间序列的长期趋势。然而应用何种方法进行估计，经济学家们众说纷纭。

总的来说，根据不同经济理论对于长期趋势概念的理解，大致可以将估计经济时间序列长期趋势的方法分为两类：一类是统计分解趋势法，另一类是经济结构关系估计法。前者试图把经济时间序列分解为趋势性成分和周期性成分，而经济周期表现为周期性的成分偏离长期趋势后的波动；而后者则试图用经济理论分离出结构性和周期性因素对产出的不同影响，解释经济周期就是结构性因素决定的潜在产出的运动和周期性因素决定的各种冲击共同作用下的表现结果。统计分解趋势方法不需要经济理论的支持，数据容易获得，计算相对简单，因此很多学者利用这类方法对经济时间序列的长期趋势进行近似估计。

综合考虑各种方法的利弊，本文将利用统计分解趋势方法中的HP滤波法来估计经济时间序列的长期趋势。这种方法是Hodrick和Prescott于1980年分析战后美国商业循环的论文中第一次使用［4］。从上个世纪末开始，HP滤波法得到了日益广泛的应用，其原理是把样本点的趋势值当作潜在GDP，通过最小化实际GDP和样本点的趋势值，来估算出潜在GDP，即：

由此可以得到趋势成分：

Tt［1+λ（1－L2）2（1－L－1）2］Yt

目前对于HP滤波法存在的最大争议就是λ的取值。λ0时，满足最小化问题的趋势等于序列Yt；λ增加时，估计趋势中的变化总数相对于序列中的变化减少，即λ越大，估计趋势越光滑；λ趋于无穷大时，估计趋势将接近线性函数。一般经验地，λ的取值如下：当使用季度数据时，经济学研究者们一般都认同Hodrick和Prescott［5］的意见（λ取1 600），但是当使用年度数据时，学术界对λ的取值存在着不同观点，Backus和Kehoe［6］认为应当取100，而OECD则提出应当取25。

二、美国经济周期波动的演变

从20世纪50年代到80年代，美国经济的主要推动力量是工业经济的繁荣和发展，固定资本更新是导致美国经济周期波动的基础性原因［7］。由于受到自然资源、生产规模、管理手段和信息化程度等的影响，美国经济在20世纪80年代以前供求背离比较明显，经济波动幅度比较大。而在20世纪90年代以来，科技进步使主导技术的更替日益加速，成为导致新经济条件下经济周期波动的基础性因素。在信息及通信技术革命的驱动下，经济增长率较高而通货膨胀率较低，并持续了整整10年。投入要素的知识化减少了自然资源稀缺对经济发展的制约，知识要素的边际收益递增为经济增长提供了强大的动力，网络化管理和柔性化生产增强了经济增长的稳定性。正因为如此，1990年以来，美国经济运行具有了明显的内在稳定机制，保持着相对适度、稳定的增长。但是，信息及通信技术的发展也为虚拟经济的迅速膨胀提供了技术支持，在金融创新的不断驱动下，美国虚拟经济严重背离了实体经济的发展状况，直至2007年次贷危机爆发引起美国历史上又一次经济大衰退。

为了准确刻画美国这一历史时期的经济波动状况，我们利用HP滤波法对美国1960―2009年GDP进行分解，得到经过HP滤波过的经济增长趋势和周期波动图。

从图1中可以看出，20世纪60年代以来美国出现了3次较大的经济衰退：第一次始于1973年，由于第四次中东战争爆发，中东主要石油输出国为打击以色列及其支持国，决定收回石油定价权，将油价提高两倍之多，从而引发了全球的经济危机，美国首当其冲。第二次始于1978年，由于伊朗政局动荡以及随后爆发的两伊战争，石油输出量锐减，引发油价出现暴涨走势，再次造成西方国家经济的全面衰退。第三次始于2007年，由于因次级抵押贷款机构破产、投资基金被迫关闭、股市剧烈震荡引起的金融风暴，致使西方国家出现严重的衰退，至今还未完全复苏。资料来源：历年GDP数据来源于美国经济分析局网站（bea.gov）。

从20世纪80年代中期到2007年金融风暴发生之前，美国曾持续20多年的时间没有出现严重的衰退或通货膨胀，这一时期被美国经济学界一度称为“大稳定”［8］时期。在这种背景下，很多学者提出了美国经济波动微波化问题并探讨背后的原因［9-10］。有的学者则将这种现象归因于货币政策，认为沃尔克和格林斯潘时期的货币政策成功地熨平了经济波动［11］。可是，次贷危机引发的经济危机表明，美国的货币政策在很大程度上只是延缓而非熨平了经济波动。

三、美国货币政策的演变

1952年以前美国实行钉住利率政策，财政部成为主体在操纵货币政策，而朝鲜战争爆发后引发的通货膨胀最终使钉住利率被放弃［12］。艾森豪威尔上台后美联储才能够完全自由地操纵货币政策。此后直至20世纪60年代中期，美国的货币政策是以反经济周期和刺激经济增长为显著特点的。20世纪60年代中期至80年代初期，由于该时期经济状况的复杂性，导致政府政策目标变换不定，货币政策时紧时松，使经济基本处于“松―胀―紧―滞―停滞”的恶性循环中。20世纪80年代里根执政以来，美国的货币政策以现代货币主义为指导，使货币政策较充分地发挥了稳定币值和物价的作用，为经济增长提供了稳定的宏观政策环境。但“里根经济学”经济政策执行的结果同时也带来了高赤字、高利率和高汇率等严重的“三高”现象，直接导致了美国20世纪90年代初的经济衰退。1987年上台的美联储主席格林斯潘在1993年放弃了执行了十多年的以货币主义为理论基础的货币政策操作体系，转而力求实行以泰勒规则为基础的、以联邦基金利率为操作目标的中性货币政策。2005年伯南克接替格林斯潘担任美联储新主席后，提出了美国货币政策的发展方向：基于货币政策的透明度和一致性与一贯性的要求，实行通货膨胀目标制。

美国货币政策的转变，既有货币政策在实践中遇到的困难而迫使它转变的客观因素，也有大量的实证研究与纯规范理论的发展为货币政策的转变提供了理论上的准备，每一次货币政策的转变其实都对应着一个理论认识上的发展。虽然美国货币政策的演变有时看似是对以前货币政策的回归，但实际上却是货币政策理念上的根本转变，是美联储对经济运行规律认识螺旋式上升的过程［13］。

货币供应量是货币当局重要的货币政策操作工具，它的变化也反映了货币当局的货币政策变化。本文用广义货币供应量（M2）作为反映货币政策变动的指标，并利用HP滤波法对美国1960―2009年货币供应量进行分解，得到经过HP滤波过的货币供应量趋势和周期波动，如图2所示。从图2可以看出，与经济波动一样，美国的货币供应量也存在着周期波动的现象。20世纪60年代以来美国出现了3次大的货币供应增长高峰：第一次是1970年代末，货币供应增幅大幅上扬引发了严重的通货膨胀（1978年的通货膨胀率为9%，1979年为12%）。第二次是20世纪80年代末和90年代初，为了应对美国20世纪90年代初的经济衰退。第三次是2004年，美联储出于对经济陷入衰退的担忧，加大了货币供应量。2008年次贷危机发生以来，美联储通过直接注资、降低利率等手段加大了货币投放量，使得货币供应量扭转了之前的向下波动的趋势，进而掉头向波峰挺进。资料来源：历年M2数据来源于美联储网站（federalreserve.gov）。

四、美国货币政策与经济周期波动的关系

关于货币政策和经济周期波动的关系已经有学者进行过研究和考察，但还没达成共识。Friedman和Schwartz［14］指出货币增长能引起经济周期变动，且前者对后者的影响有长而可变的滞后；Tobin［15］认为，总产出的变动引起货币增长率的变动，但反之则不然；而且正是这样一种逆向因果关系导致出现Friedman和Schwartz［14］所发现的那种时间序列关系；Hodrick和Prescott［5］的研究认为没有证据表明货币和经济周期存在上述关系。

为了定量考察美国货币政策和经济周期波动的关系，我们将20世纪60年代以来的美国经济波动和货币供应量波动进行了比对，如图3所示。从图3可以看出，货币流通量的增长并不是呈直线式上升，而是螺旋式上升，呈现出一定的周期规律。2000年以前，美国经济波动与货币供应量的波动具有很大的相似性，每个货币周期都对应着一个经济周期，只是存在一定1―2年的滞后或超前期。2000年以后，美国货币供应量的波动才具有明显的反周期特征。尽管货币政策具有反周期的特性，但在实际执行过程中，由于各种因素的影响，货币政策并不总能达到熨平经济波动的效果。更多的时候，货币政策的频繁变动成反而为经济波动的触发因素之一。

上世纪末，美国曾经历了技术进步主导的“高增长、低通胀”的新经济周期，同时也滋生了美国股市较长时期的非理性繁荣。然而，2001年由高科技泡沫破灭引发的美国股市繁荣的终结，加上“9・11”事件，美国经济笼罩着衰退的阴影。为阻止经济下滑，美国政府采取了激进的经济政策。2001―2003年美联储连续十余次降息，将联邦基金的目标利率由6.5%降至1%，贴现利率由6.0%降至2%的历史性低水平，并在此基础上维持了近一年时间，2004年中起才逐步加息，恢复到正常化水平。长期的低利率，刺激了房地产投资，而房地产市场上涨抵补了股市下跌的负财富效应，继续支撑了美国居民的过度消费，推动了美国经济的快速复苏。而事后看来，美国政府对上次高科技泡沫破灭的救赎，埋下了次贷危机的隐患。甚至有人将此次危机归为前美联储主席格林斯潘的政策遗产［16］。正是由于他在任上采取先发制人的货币政策，长期实行低利率，延缓了经济周期的正常调整，用一个泡沫弥补另一个泡沫，结果酿成了一个更大的泡沫，最终难以维系以致崩溃。另外，美国长期的扩张性经济政策，还导致了美国乃至全球的流动性过剩。在市场投资风险溢价普遍低估的情况下，金融创新层出不穷，进一步对美国房地产泡沫起到了推波助澜的作用。

五、结论与启示

本文考察了第二次世界大战后美国经济周期波动和货币政策的演变历史，并利用HP滤波法分离出20世纪60年代以来美国GDP和广义货币供应量的波动成分，分析了二者之间的关系。本文的分析表明，宏观经济调控的代价不菲，特别是美国反周期的货币政策在很多时候并不是真正反经济周期的，而是为下一次经济波动埋下了隐患。由此提醒我们，政府在利用货币政策熨平经济周期性波动的同时，尤其要注意处理好短期和长期的关系，特别是要避免因调控产生新的市场扭曲，从而引发新一轮的经济波动。

回顾2008年9月爆发金融危机之后，我国货币政策的变化，值得深思。当时，货币政策从“从紧”突然转变为“适度宽松”，银行存贷利率全面下调、信贷规模放松、按揭贷款利率过度优惠等。在这些政策引导下，2009年我国银行业全年新增贷款高达近9.5万亿元，差不多相当于2006―2008年3年的信贷增长总和（为10.52万亿元）。这实质上属于“过度宽松”的货币政策，必将引起新一轮经济过热和通货膨胀。尽管在2009年下半年，我国货币当局意识到问题的严重性并立即采取一定信贷规模管制政策，但其对中国对经济的负面影响（主要表现为资产价格泡沫和严重的通货膨胀）依然存在。

因此，在实施反周期的货币政策时，货币当局至少要注意以下两点：第一，要慎用货币政策，过度频繁的货币政策调整反而会干扰正常的经济运行次序；第二，要轻用货币政策，不要低估经济的自我恢复能力，货币政策用得太猛反而会成为经济过热或低迷的重要原因。

参考文献：

［1］ 姚庆彬.我国经济周期波动的测度研究［D］.青岛：中国海洋大学硕士学位论文，2008.

［2］ 董铁峰.反经济周期的货币政策［J］.中国软科学，1996，（6）：44-47.

［3］ Taylor，J.B.，Woodford，M.Handbook of Macroeconomics［M］.MIT Press, 1999.

［4］ Hodrick，R.J.，Prescott，E.C.Post-War U.S. Business Cycles: An Empirical Investigation［R］.Carnegie University Working Pager, 1980.

［5］ Hodrick，R.J.，Prescott，E.C.Post-War U.S. Business Cycles: An Empirical Investigation［J］.Journal of Money, Credit and Banking, 1997, 29（1）: 1-16.

［6］ Backus，D.K.，Kehoe，P.J.International Evidence on the Historical Properties of Business Cycles［J］.American Economics Review, 1992, 82（4）: 864-888.

［7］ 陈继勇，彭斯达.新经济条件下美国经济周期的演变趋势［J］.国际经济评论，2003，（11）：38-44.

［8］ James，H.S.，Mark，W.，Watson，S.Has the Business Cycle Changed and Why？ ［J］.NBER Macroeconomics Annual, 2002,（17）:159-218.

［9］ Weber, S.The End of the Business Cycle？［J］.Foreign Affairs, 1997, 76（4）: 1-9.

［10］ McConel, M.，Perez，Q.G.Output Fluctuations in the United States：What Has Changed since the Early 1980s［J］.American Economic Review，2000, 90（5）: 1464-1476.

［11］ 曹永福.美国经济周期稳定化研究述评［J］.经济研究，2007，（7）：152-158.

［12］ 秦嗣毅.美国货币政策的演变轨迹研究［J］.学术交流，2003，（3）：87-90.

［13］ 彭兴韵，施华强.伯南克变革的基本方向――兼论美国货币政策的演化［J］.国际经济评论，2007，（3）：57-62.

［14］ Friedman，M.，Scbwartz，A.Money and Business Cycles［J］.Review of Economics and Statistics.1963，45（1）: 32-64.

第2篇：货币政策与经济政策范文

内容摘要：本文以外推型预期理论为基础，结合我国20年来的历史数据变动情况，就不同时期、不同货币政策环境下的数据变化特征建立变参数虚拟变量回归模型，并对其结果进行检验。然后，应用回归结果的特殊结构，对政府采取干预政策的时机问题提出了建议。

关键词：外推型预期 变参数 震荡收敛 政策建议

通货膨胀是每个国家必须面对的重要问题。对于通货膨胀的应对方法，凯恩斯主义者主张通过一系列的“货币政策”、“财政政策”实现政府对经济的干预。预期学派以理性预期为代表，则反对政府“相机抉择”的财政金融政策。两个学派各有成功之处。什么样的模型能够描述我国近20年来的通货膨胀率变动情况呢？本文在外推型预期理论的基础上建立模型，对这一问题进行了探究。

模型的建立及检验

（一）外推型预期理论

外推型预期理论最早于1941年由经济学家梅茨勒提出。他主张对未来的预期不仅要以经济变量的过去水平为基础，还要综合考虑变量未来的变化趋势。以此为基础，可以建立通货膨胀率的外推型预期模型：

该模型的关键之处在于α值的选择。处于不同信息环境下的预测者对于α有不同的判断，此模型没有考虑这一点，而假定α值是固定不变的，与现实状况不符，因此对现实的解释能力有限。

（二）模型的建立

本文对原有外推型预期模型进行了改进，建立新的模型为：

当t =1991.04～1995.08或2009.02～2010.03时：

，当t =1995.09～2009.01时：

其中∏t为第t期通货膨胀率，εt为预测误差，DSt为第t期的政策变量，

新的模型对原有外推型预期模型的改进主要体现在以下几个方面：

1.假定人们的预期参数α的选择基于政府的货币政策，即宽松的货币政策和紧缩的货币政策下人们的预期参数是不同的，本文采用加入虚拟变量的方法，宽松货币政策下预期参数为α1+α2、β1+β2，紧缩的货币政策下预期参数为α2、β2，更符合现实。

2.假定下一期的通货膨胀率可以完全由外推型预期解释，政府的各种政策最终也是通过影响人们的预期的作用机制来影响通货膨胀率。因此可以将∏et+1直接表示成为∏t+1的形式，再在模型后加上εt项表示预测误差，使得模型数据易得，且更具实用性。

3.绘制通货膨胀率趋势变化图（图1），图1中可以很明显地看出以1995年9月和2009年2月两个点为分界，模型的结构有着很大的变化。回顾历史我们发现，1996年以前，我国金融业处于无序混乱的状态。由于微观经济主体的制度分割以及银行的制度局限，致使这一阶段的货币政策表现出了在过度投放货币与过度紧缩货币供应之间大幅摇摆的特征。中央政府在1993年夏开始实行紧缩性货币政策，并开始整顿金融秩序，直到1996年基本成功地实现了经济的软着陆。2009年2月，通货膨胀率突然有了一个大逆转，这反映了政府强有力的刺激经济政策使人们凭借以往的经验无法得出正确的结论，是一种结构突变。由于这两个时期都是在金融危机的时期内，反映了人们在金融危机环境下考虑政府强有力的政策的预期状态，所以认为这两个时期回归参数取值是相同的。而政策力度相对缓和的中间时期我们假设回归参数与前者取值不同，因而分段进行回归建立模型。

（三）模型的估计和检验

利用1991年1月至2010年3月的数据对模型参数进行最小二乘估计，得到模型如下：

当t =1991.01～1995.08或2009.02～2010.03时：

对残差εt的JB正态性检验结果显示JB=2.523，P值为0.283，不能拒绝服从正态分布的假设，因此t检验是有效的。由t检验的P值可知，α1在5%的显著性水平下显著，而α2在5%的显著性水平下是不显著的。这说明在这一阶段，政府采取宽松的货币政策与紧缩的货币政策对人们预期的影响无差异，人们利用上一期与本期通胀率差的0.315倍来修正对下期的预期。

当t =1995.09～2009.01时：

对残差εt的JB正态性检验结果显示JB=1.865，P值为0.394，不能拒绝服从正态分布的假设，因此t检验是有效的。由t检验的P值可知，α1、α2在5%的显著性水平下都是显著的。这说明在这一阶段，当政府采取紧缩的货币政策时，人们利用上一期与本期通胀率差的0.481倍来修正对下期的预期；当政府采取宽松的货币政策时，人们利用上一期与本期通胀率差的0.481-0.501=-0.02倍来修正对下期的预期。即人们在紧缩货币政策下会更多地（预期参数为0.481）考虑前期通货膨胀率来预期下一期的通货膨胀率，而宽松的货币政策下则更倾向于直接利用本期通货膨胀率作为下一期的预期值，很少（预期参数为-0.02）考虑前一期的情况。

对比两个时期的模型发现，在政府政策力度比较大的时期，人们相对较少地（预期参数为0.315）考虑前一期的值，更多地考虑前一期的变动值可能造成预测误差；而在政策力度比较小的时期的紧缩政策下，每年的通胀率变动量差别不大或者变动相对平缓，人们会相对较多地（预期参数为0.481）考虑前一期的变动值，而宽松政策下则基本不考虑前期的变动。由此可以看出我们针对不同时期采用两种回归参数是有充分依据的，更加准确的预测得益于对人们在不同政策下的行为的恰当区分。

上述模型称为外推型分段变参数预期调整模型。

模型说明的问题与政策建议

将模型变形，得到如下形式：

称为预期调整函数。将预期调整函数在直角坐标系中画出（图2），以45°线作为映射辅助线，可以很容易地实现前一期的输出值作为下期输入值的转换。

图2中的均衡点代表一种可预期的均匀的通货膨胀，这种通货膨胀除影响名义变量外不会对实体经济造成任何冲击。真正对经济造成损害的是不可预期的通货膨胀，即模型中的εt部分。本模型均衡点位于原点，即均衡时通货膨胀率的变化为0。由前文估计结果，预期调整函数的参数α

参考文献：

第3篇：货币政策与经济政策范文

关键词：货币政策；债务融资；会计稳健性

文章编号：1003-6636（2013）02-0055-08；中图分类号：F230；文献标识码：A

一、引言

会计稳健性（Conservatism），即会计谨慎性（Prudence），指在不确定的条件下， 需要运用判断作出必要估计时包含的一定程度的审慎， 比如资产或收益不可高估，负债或费用不可低估（IASB，2008）。早在中世纪，会计稳健性作为一项计量原则，在商业活动中得到了广泛的应用。在14世纪早期，Henley在其著作《家政》中建议从事庄园账目审计的人员保持“忠诚和谨慎”。Bliss（1924）[1]最早完整给出稳健性的定义，他将稳健性表述为“预见所有可能的损失，但不预期任何不确定的收益”。我国2006年2月新颁布的《企业会计准则》对稳健性的定义如下：稳健性要求企业对交易或者事项进行会计确认、计量和报告时保持应有的谨慎，不应高估资产或者收益、低估负债或者费用。Watts（2003）[2]认为，稳健性是会计政策的基本特征之一，其起源就是为了满足企业债权人对会计报告可靠性的需要。有关会计稳健性的研究主要集中在四个方面：第一，会计稳健性存在性研究；第二，会计稳健性形成动因的研究；第三，会计稳健性计量方法的研究；第四，会计稳健性经济后果的研究。在我国，国有经济占主导地位，且我国经济尚处于新兴与转轨时期，在此背景下，对会计稳健性动因及经济后果的研究显得很重要。有关稳健性形成动因的研究，Watts（2003）[3]294根据大量的实证研究结果将稳健性形成的原因归为四个方面：契约、股东诉讼、管制及税收，其中契约因素对稳健性的需求正成为国内外研究的焦点，尤其是债务契约。

货币政策是各国政府干预和调节宏观经济的重要手段。Gertler and Gilchrist（1994）[4]指出当货币政策发生变化时，企业面临的宏观经济环境随之发生变化，企业、债权人及股东的行为也将发生变化。本文将进一步丰富宏观经济政策① ①宏观经济政策包括经济周期、财政政策、货币政策、收入分配政策、对外经济政策、汇率政策、产业政策、信贷政策等。与微观企业行为② ②微观企业行为包括公司治理、商业模式、财务管理、会计政策、内部控制、税务筹划、融资活动及投资活动等。关系的研究，借鉴宏观经济政策研究的成果，在微观层面上分析宏观经济政策的微观传导机制。[5]选取宏观经济政策如货币政策研究对会计稳健性的影响是学术界探讨得比较少的领域，本文意在探究宏观经济政策之货币政策与微观企业行为之会计政策即会计稳健性的关系，之所以将货币政策、债务融资与会计稳健性放在一起进行研究，是基于这样的设想即当货币政策进入紧缩期时，往往经济发展速度放缓，企业面临的风险和不确定性因素增加，经营困难的可能性也将提高。此时，一方面企业增加银行信贷，另一方面银行对企业未来的盈利及偿债能力更加难以判断，导致放贷意愿减弱。在此情况下，企业为了获取银行贷款，会选择更加稳健的会计政策，向银行传递自身盈利能力和偿债能力的信号。[5]52可见，在货币政策紧缩期，作为债权人的银行和作为债务人的企业之间存在信贷方面的博弈，而这种博弈导致了企业会计稳健性的选择。

二、文献回顾、理论分析与研究假设

饶品贵，姜国华（2011）[6]56采用Khan and Watts（2009）[7]136公司层面会计稳健性模型验证了货币政策紧缩阶段，企业会计稳健性更高。货币经济学研究证据表明货币政策在对实体经济的作用上存在非对称性，即扩张性货币政策在拉动经济增长方面乏力，而紧缩性货币政策对遏制经济过热效果显著。[8]基于此，学者们较多研究紧缩性货币政策对实体经济的影响，本文也不例外。就理论分析而言，货币政策紧缩期经济增长速度放缓，企业将会面临更大不确定性，且使投资者与企业的信息不对称增加，促使企业采用更加稳健的会计政策；另一方面，银根紧缩将使得企业的借款成本增加，而稳健性高的企业其借款成本较低（Ahmed，2002）。[9]融资成本是企业生存和发展的关键因素，因此，在货币政策紧缩期企业愿采取更稳健的会计政策以降低其融资成本。综上，提出如下假设：

假设1：货币政策紧缩期企业会选择更稳健的会计政策。

Watts（2003）[3]294指出契约特别是债务契约① ①债务契约指债权人与企业之间存在信息不对称，债权人会通过在债务合约中加入一些限制性条款，如要求企业的盈利能力、资产负债率比重、利息保障倍数等达到一定水平，限制现金股利发放等，以此限制企业对债权人的不利行为。是会计稳健性产生的最主要原

因。债务融资是借贷双方的契约行为，当债务方债务比例比较高的时候，债权方就更有约束债务方的动力。当债务比例越高时，作为举债方的企业面临破产的风险增加，此时债权人越发关注债务人的履约情况，对盈利能力的关注让位于对偿债能力的关注，从而迫使企业采用更稳健的会计政策。Khan and Watts（2009）[7]137研究表明债务比例高则会计稳健性强。春，孙林岩（2006）[10]实证研究表明银行债务比例上升，则会计稳健性增强。徐昕，沈红波（2010）[11]通过我国A股上市公司的数据研究表明银行贷款比例与会计稳健性显著正相关。饶品贵，姜国华（2011）[6]64采用Khan and Watts会计稳健性模型实证研究发现债务多的企业其会计稳健性更高。但赵春光（2004）[12]认为我国上市公司会计稳健性是制度和监管造成的，上市公司并未自愿提高会计稳健性；他还认为在我国债务主要来自国有商业银行，受行政制约，而不受债务契约限制，所以，债务因素在中国并不能引起自愿的会计谨慎要求。孙铮、刘凤委、李增泉（2005）[13]认为在我国债权人法律保护意识不够健全，以政府干预为主的声誉机制是企业贷款行为的主要外部履约机制。声誉较好的企业因具有“政治关系”往往能够获得更多贷款，即获得更多银行信贷的企业往往是那些有“政治关系”、有较好声誉的企业。因此，银行可能会对贷款金额较大的企业进行债务约束的力度降低，这样反而对会计稳健性的要求降低了，从而导致债务人在进行会计政策选择时，放松了自身谨慎性会计选择。综上，提出如下研究假设：

假设2：债务人债务比例越高，其会计稳健性反而降低。

三、研究设计

（一）模型选择及变量定义

1.应计-现金流模型

纵观会计稳健性的度量方法，国外使用比较多的是盈余-股票回报模型（Basu，1997） 和应计-现金流模型（Ball和Shivakumar，2005），这两种方法在国内有关会计稳健性实证研究中也广为采用。不过，我国证券市场在2007年至2011年间波动较大，使得我国上市公司的股票回报率波动较大，特别是在2008、2009年间，比如大盘上证综合指数从2007年的最高点612404跌至2008年的最低点166493，后又反弹至2009年的最高点347801，又到2010年最低点231974，后至2011年的最高点306746，绝大多数上市公司的股价均剧烈波动，因此使用盈余-股票回报模型可能会带来偏差。另外，我国资本市场发展时间不长，还不是很完善，特别在2005年9月股权分置改革全面推行的背景下，股票的价格掺杂着诸多噪音，不能及时有效的反映企业的好消息和坏消息，即Basu计量模型未必适应当前的中国资本市场，因此，综上两方面的原因，本文采用应计-现金流模型，即：

Acci，t=α0+α1CFOi，t+α2DCFOi，t+α3CFOi，t×DCFOi，t+εi，t

ACCt，t表示i公司t期的应计项除以期初总资产，其值等于t期营业利润② ②根据夏立军（2003）的实证研究结果表明采用线下项目前总应计项更能有效揭示盈余管理，因此这里在计算总应计项时使用营业利润，而不是净利润。减t期经营活动现金净流量。CFOi，t表示i公司t期经营现金净流量除以期初总资产。DCFOi，t为虚拟变量，当CFOi，t小于0时，DCFOi，t取1，反之取0。CFOi，t*DCFOi，t为交互项目，表示应计项目对负经营现金净流量的关系。εi，t为i公司t年残差项。Ball and Shivakumar（2005）[14]认为应计项目在该模型中主要起到两个作用：一是减少现金流的“噪音”；二是对未实现的收益和损失进行不对称的确认。基于第一个作用，应计项目与现金流间呈负相关关系，α1预期为负；第二个作用表明损失比收益更能及时得到反应，或者说坏消息（负经营现金流）在应计项目中得到及时反映，若α3系数显著为正，则应计项目与负经营现金流间的正相关性会更强，该模型不但能够检验应计项目减少经营现金流的“噪音”，而且能够验证会计稳健性的存在性。模型中的α1为“好消息”的反应系数，α1+α3为“坏消息”的反应系数，若α3显著为正，则α1+α3大于α1，表示应计项更及时反应“坏消息”，且α3系数越大，则会计稳健性越强。

2修正Jones模型

Healy（1985）[15]根据应计项是否容易受企业管理人员主观判断的影响将应计项区分为操控性应计项和非操控性应计项，基于此，本文对Ball和Shivakumar（2005）的应计-现金流模型进行修改，即将应计项区分为操控性应计项和非操控性应计项，而操控性应计项正是学术界对盈余管理度量采用比较多的指标，这样首先便将论题转到对盈余管理度量模型的选择上来。国内外学术界衡量盈余管理程度的模型使用比较多的是修正Jones模型，夏立军（2003）[16]认为分行业估计并采用线下项目① ①以营业利润为界限，将营业利润之上的项目称为线上项目，它们被认为大都是经常性的；营业利润之下的项目称为线下项目，它们被认为大都是偶然性的。线下项目前总应计项=营业利润-经营活动现金流量；包括线下项目总应计项=净利润-经营活动现金流量。前总应计利润作为因变量估计特征参数的截面Jones模型最能够有效揭示出盈余管理。刘大志（2011）[17]通过实证检验的方法验证在中国的资本市场中采用分年度、分行业的修正Jones模型最能有效度量盈余管理。Subramanyam（1996）[18]通过实证研究结果表明截面Jones模型和修正截面Jones模型比时间序列模型更能有效揭示盈余管理行为。因此本文在求解盈余管理程度时建立修正Jones模型，并分年度、分行业求解，模型如下：

GTAi，tAi，t-1=a11Ai，t-1+α2ΔREVi，t-ΔRECi，tAi，t-1+α3PPEi，tAi，t-1+εi，t

NDAi，tAi，t-1=α11Ai，t-1+α2ΔREVi，t-ΔRECi，tAi，t-1+α3PPEi，tAi，t-1

DAi，t=GTAi，t/Ai，t-1-NDAi，t/Ai，t-1

GTAi，t 为i公司t年总应计项，其值等于营业利润减经营活动现金流量净额；Ai，t-1为i公司t-1年总资产；REVi，t为i公司t年的营业收入变化量；RECi，t为i公司t年应收账款净额变化量；PPEi，t为i公司t年的固定资产价值② ②因我国2006年2月15日的新《企业会计准则》规定资产负债表对固定资产金额的披露只披露净值，因此基于数据的可获取性，Jones模型及其修正模型中的固定资产价值均取净值。；NDAi，t为i公司t年非操控性应计项目；DAi，t为i公司t年操控性应计项目。α1，α2，α3为行业特征参数；εi，t为i公司t年残差。

在对修正Jones模型进行行业分类时，行业分类标准按照中国证监会2001年4月的《上市公司行业分类指引》，该《指引》将上市公司分13大类，因考虑到C类制造业数量众多，基于此，本文对制造业按照二级代码进一步分类，考虑到需要的C2样本数量过少（2008-2011年各年度均少于10），因此将其合并到C9其他制造业中；L类传播与文化产业样本量过少（各年度均小于10），直接将该类剔除，经过这样处理后共分19个行业。综合后面样本选择中的剔除原则，各年样本具体分布情况见表1。

3修正的应计现金流模型

本文实证研究部分基本思路是采用Ball和Shivakumar（2005）的应计-现金流模型，但将该模型中的应计项分为操控性应计项和非操控性应计项，为了验证我国资本市场中会计稳健性的存在性及其产生的根本原因，因此在应计-现金流原始模型的基础上另外增加包含操控性应计项和非操控性应计项的模型，另外为了检验前面提出的研究假设是否成立，因此模型的建立阐述如下：

（1）货币政策与会计稳健性之模型建立

为了检验假设1，并检验我国资本市场中会计稳健性形成的原因，特分别建立模型1、模型2和模型3：

Acci，t=α0+α1CFOi，t+α2DCFOi，t+α3CFOi，t×DCFOi，t+α4MPTC+α5MPTC×CFO×DCFO+αx（x=6，7，…，24）INDUSTRy（y=1，2，…，19）+αm（m=25，26，27，28）YEARn（n=2008-2011）+εi，t

①

OperAcci，t=α0+α1CFOi，t+α2DCFOi，t+α3CFOi，t×DCFOi，t+α4MPTC+α5MPTC×CFO×DCFO+αx（x=6，7，…，24）INDUSTRy（y=1，2，…，19）+αm（m=25，26，27，28）YEARn（n=2008-2011）+εi，t

②

NoperAcci，t=α0+α1CFOi，t+α2DCFOi，t+α3CFOi，t×DCFOi，t+α4MPTC+α5MPTC×CFO×DCFO+αx（x=6，7，…，24）INDUSTRy（y=1，2，…，19）+αm（m=25，26，27，28）YEARn（n=2008-2011）+εi，t

③

2008年受美国次贷危机的影响，央行9月份开始下调存款准备金率，表明该年央行执行适度宽松的货币政策。2009年金融危机波及国内，经济发展出现不景气局面，该年央行继续实行宽松的货币政策。2010年国内经济开始慢慢复苏，央行利用货币政策调控宏观经济发展，6次上调存款准备金率，表明该年央行执行的是紧缩性货币政策。2011年虽然央行6次上调存款准备金率，但是该年11月又下调存款准备金率，因此严格意义上，2011年不能认为是从紧的货币政策。因此，2008年至2011年4年间，2010年为货币政策紧缩期① ①货币政策紧缩期的判断根据中国人民银行官方网站数据。。

在模型1、模型2和模型3中，OperAcci，t为操控性应计项，NoperAcci，t为非操控性应计项。MPTC货币政策紧缩期的虚拟变量，若在2010年，MPTC取1，否则取0。MPTC*CFOt*DCFOt为MPTC与CFOt*DCFOt的交互项，α5表示在货币政策紧缩阶段，会计盈余对“坏消息”反应系数的增量，若该系数显著为正，表明在货币政策紧缩阶段，应计项对“坏消息”的反应更为及时，即说明会计稳健性更强。若假设1成立，该模型中的系数α5显著为正，表明货币政策紧缩期要求会计稳健性越强。考虑到不同的行业、不同年份，会计稳健性可能差别较大或存在差异，所以模型中加入年度变量YEARn和行业变量INDUSTRy，变量含义：若样本为当年度取1，其余年度取0；样本为某行业时取1，其余行业为0。3个模型中的其余变量定义同前文介绍的应计-现金流模型一致。

（2）债务融资与会计稳健性之模型建立

为了检验假设2，并验证我国资本市场中会计稳健性形成的原因，特分别建立模型4、模型5和模型6：

Acci，t=α0+α1CFOi，t+α2DCFOi，t+α3CFOi，t×DCFOi，t+α4LOAN+α5LOAN×CFO×DCFO+αx（x=6，7，…，24）INDUSTRy（y=1，2，…，19）+αm（m=25，26，27，28）Yearn（n=2008-2011）+εi，t

④

OperAcci，t=α0+α1CFOi，t+α2DCFOi，t+α3CFOi，t×DCFOi，t+α4LOAN+α5LOAN×CFO×DCFO+αx（x=6，7，…，24）INDUSTRy（y=1，2，…，19）+αm（m=25，26，27，28）Yearn（n=2008-2011）+εi，t

⑤

NoperAcci，t=α0+α1CFOi，t+α2DCFOi，t+α3CFOi，t×DCFOi，t+α4LOAN+α5LOAN×CFO×DCFO+αx（x=6，7，…，24）INDUSTRy（y=1，2，…，19）+αm（m=25，26，27，28）Yearn（n=2008-2011）+εi，t

⑥

模型4、模型5和模型6中，LOAN为资产负债率，其值等于负债总额与资产总额之比，用来表示企业总体负债水平，LOAN*CFOt*DCFOt为交互项，α5表示贷款比例提高时，应计项对“坏消息”反应系数的增量，若该系数显著为正，表明贷款比例提高时，应计项对“坏消息”的反应更为及时，即说明会计稳健性更强。相反，该系数显著为负，则表明负债比例越高，则会计稳健性反而降低了。模型中控制变量分别为年度变量YEARn和行业变量INDUSTRy，其含义：若样本为当年度取1，其余年度取0；样本为某行业时取1，其余行业为0。模型中其余变量的定义同前文介绍的应计-现金流模型。

（二）样本选择

2006年2月15日国家财政部颁布新的《企业会计准则》，要求所有上市公司于2007年1月1日执行新的《企业会计准则》，新准则与旧准则有很大不同，考虑到选取的模型中需要上期资产指标，为了使数据具有可比性，因此本文拟选择2008年-2011年共4年的沪深A股上市公司作为研究样本。在样本筛选过程中，对如下样本进行剔除：（1）因金融行业的性质和采用的会计准则与其他行业有很大的差异，剔除金融类上市公司；（2）由于首次发行股票公司当年的会计盈余和其他年份有很大的差异，剔除当年IPO公司；（3）为了使数据更具有可比性，因此剔除ST类公司；（4）剔除ACC及CFO异常值的样本，具体做法是剔除了其最大及最小部分1%的样本；（5）剔除数据不全的公司。并综合前文行业分类情况，最后选取样本公司分布如下：2008年1022个样本，2009年1105个样本，2010年1176个样本，2011年834个样本，共4137个样本。所用财务数据及上市公司基本资料均来自国泰安CSMAR中国证券市场研究数据库，本文模型采用SPSS190统计软件进行多元回归。

四、实证检验结果及分析

（一）描述性统计分析

对模型主要变量进行描述性分析，结果见表2。由表2统计结果显示，ACC的均值为-00004，说明就平均而言，样本公司获得了负的应计项目，最小值、最大值分别为-07152、13002，表明不同公司间的应计项目差别较大；OperAcc均值为00782，说明就平均而言，样本公司的操控性应计项为正值，最小值、最大值分别为803216×10-6、12617，表明不同样本公司操控性应计项差别较大。NoperAcc均值为-00785，说明就平均而言，样本公司的非操控性应计项为负值，最小值、最大值分别为-14062、03223，表明不同公司间的非操控性应计项有一定差异。CFO均值为00593，说明就平均而言样本公司获得了正的经营净现金流量，最小值、最大值分别为-07321、10747，表明不同公司间的经营活动净现金流量差别较大，DCFO均值为02219，该变量为虚拟变量，说明有2219%的样本公司经营现金净流量为负；MPTC为货币政策紧缩期的虚拟变量，其均值为02843，表明有2843%的样本公司处于货币政策紧缩期；LOAN均值为04926，说明多数样本公司资产负债率处于1∶2，最小值、最大值分别为00071、12624，表明不同公司间的资产负债率差别较大。

（二）多元回归结果与分析

模型1、模型2和模型3回归结果见表3，现将各模型回归结果分析如下：1模型1回归结果中，CFO系数显著为负，与应计-现金流原始模型一致，验证了应计项抵减经营现金流“噪音”的作用，但是CFO*DCFO交互项系数却显著为负，与应计-现金流模型矛盾；2模型2回归结果中，CFO系数显著为正，该结论与应计-现金流模型的符号相反，且CFO*DCFO交互项系数显著为负，与应计-现金流模型矛盾；3模型3回归结果中，CFO的系数显著为负，验证了应计项（确切的说是应计项中的非操控性应计项）抵减经营现金流“噪音”的作用，且CFO*DCFO交互项系数在1%显著水平为正，进一步验证了应计项更及时确认“坏消息”，即我国资本市场中会计稳健性得到检验。根据模型3的回归结果，可以得出这样的结论：我国会计稳健性是存在的，不过稳健性既不是应计项造成的，也不是操控性应计项产生的，而根源于非操控性应计项。这一结论的原因在于应计项（非操控性应计项）能够及时确认经济损益，但主要是出于对未来情况的预测，而非操控性应计项主要是对公司未来损益的预测，因此，非操控性应计项更能够体现及时确认经济损益的作用。基于此，继续分析模型3的回归结果：在模型3的回归结果中，在验证我国上市公司中会计稳健性存在的前提下，MPTC*CFO*DCFO交互项系数为00467，且在1%显著水平上为正，表明在货币政策紧缩阶段，应计项对“坏消息”的反应更为及时，即说明会计稳健性更强，假设1得到检验。

模型4、模型5和模型6回归结果见表4，各模型回归结果分析如下：1模型4回归结果中，CFO系数显著为负，验证了应计项抵减经营现金流“噪音”的作用，但CFO*DCFO交互项系数显著为负，与应计-现金流模型矛盾；2模型5回归结果中，CFO系数显著为正，且CFO*DCFO交互项系数显著为负，均与应计-现金流模型矛盾；3模型6回归结果中，CFO系数显著为负，验证了应计项抵减经营现金流“噪音”的作用，且CFO*DCFO交互项系数在1%显著水平上为正，表明应计项对“坏消息”的反应更为及时，进一步验证了我国资本市场中会计稳健性是存在的，不过其是由非操控性应计现造成的。而且在模型6的回归结果中，LOAN*CFO*DCFO交互项系数在5%显著水平上为负，说明非操控性应计项对“坏消息”的反应系数增量为负增量，表明负债比例越高，使非操控性应计项确认“坏消息”（负经营现金流）没有确认“好消息”及时，则会计稳健性反而降低了。这一回归结果验证了假设2的正确性。

五、敏感性测试

为了使研究结论更可靠、更真实，现对模型进行敏感性测试。前面已经分年度、分行业通过Jones模型求解了操控性应计项、非操控性应计项，但在实证研究中采用了面板数据检验假设1和假设2。结果也验证了我国上市公司中会计稳健性的存在，并证实了假设1和假设2的正确性。但在敏感性测试中将采用截面数据即分年度对2008-2011年各年数据分别进行多元回归，这里需要说明的一点是：前面已经通过模型3和模型6验证了会计稳健性的存在性，且产生于非操控性应计项，此外也验证了假设1和假设2的正确性。在敏感性测试中主要就是进一步检验模型3和模型6回归结果的真实性，因此这里选择3和模型6作敏感性分析（其实对模型1、模型2、模型4和模型5选取截面数据进行多元回归，其结果与前面结论是一致的，因篇幅关系，该部分内容省略）。现将模型6的回归结果列于表5：

现对表5分析如下：12008—2011年各年度CFO的系数均在1%显著水平上为负，验证了应计项（非操控性应计项）抵减经营现金流“噪音”的作用；22008—2011年各年度，CFO*DCFO交互项系数均在1%显著水平上为正，验证了应计项（非操控性应计项）更能及时确认“坏消息”（负经营现金流），即检验了我国资本市场中会计稳健性的存在性。而且CFO*DCFO交互项系数从2008年到2011年依次为03536、03643、05963和05162，这一回归结果说明我国会计稳健性不但是存在的，而且2007年1月1日上市公司执行新会计准则后，会计稳健性总体逐年在增加，不过在2010年交互项系数为05963，在4个年度中是最大的，不但大于2008年、2009年的，而且大于2011年的。为什么会出现这种情况，可能的原因就在于2010年为货币政策紧缩期，这一回归结果无疑进一步证实在货币政策紧缩期，会计政策更加稳健；32008—2011年各年度，除2009年LOAN*CFO*DCFO交互项系数为负但不显著外，其余3年中LOAN*CFO*DCFO交互项系数均在1%或5%显著水平上为负，这进一步验证了负债比例越高，使得非操控性应计项更加不能及时确认“坏消息”（负经营现金流），即会计稳健性反而降低了。以上进行的敏感性测试，不但进一步证实了我国会计稳健性的存在性，且是非操控性应计项造成的，而且回归结果有力地检验了假设1和假设2的正确性。

六、研究结论与启示

本文采用2008—2011年沪深A股上市公司数据作为研究样本，通过Ball和Shivakumar（2005）的应计-现金流修正模型实证检验了货币政策、债务融资与会计稳健性之间的相关性。实证研究结果表明：我国上市公司的会计政策具有稳健性，且稳健性根源于应计项中的非操控性应计项；货币政策紧缩期因企业面临更大的不确定性，潜在的风险增加，在此情况下，企业将会采取更加稳健的会计政策。根据Watts（2003）的实证研究结果表明稳健性产生的原因主要有债务契约、股东诉讼、管制及税收，而且其认为债务契约是会计稳健性形成的最主要原因，但本文实证研究结论并未验证Watts的说法，而是得出相反的结论：债务比例越高、会计稳健性却降低了。也许正如赵春光（2004）所言：我国上市公司会计盈余稳健性是制度和监管造成的；我国债务融资受行政制约，而不受债务契约限制，债务契约在中国并不能引起自愿的谨慎要求。

本文从宏观经济角度并结合债务融资研究其与会计稳健性的关系，基于该视角研究会计稳健性，研读现有文献发现并不多见，且选取的样本为新的《企业会计准则》颁布后的上市公司数据，无疑更具有现实意义。可以考虑从宏观经济角度研究会计稳健性，此为本文启示一；在实证研究上，为了避免股价波动的影响，对稳健性的计量没有采用Basu模型（盈余/股票回报模型），而是采用了Ball和Shivakumar（2005）的应计-现金流计量模型，目的是探索该模型在我国资本市场中的应用。但具体使用该模型时应将应计项区分为操控性应计项和非操控性应计项，此为启示二。

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Monetary Policy， Bebt Financing and Accounting Conservatism Research：Based on

the Empirical Evidence of Ashares’ Listed Companies in China

WANG Meng

（School of Economics and Management，Zhejiang Industry Polytechnic College，Shaoxing，Zhijiang，312000，China）

第4篇：货币政策与经济政策范文

关键词：经济周期；货币政策；不对称性

一、货币政策在经济下行周期中作用的特征

无论是弗里德曼“固定规则”的货币政策规则，还是凯恩斯主义“相机抉择”的货币政策规则，其最终目标都是一致的，即实现宏观经济平稳运行。现代各国实践中的货币政策实际上都是两者的折衷，即在经济上行和下行时期，或多或少分别采取紧缩和放松的政策，以实现宏观调控目标。在实际操作中，我们发现货币政策的作用力在经济上行和下行两个不同阶段具有不对称性。在抑制经济过热过程中更要采取微调措施，防止超调；但经济下行时期，货币政策在操作上力度要更强，更要防止政策不到位。

货币政策对消费投资的抑制作用强于刺激作用。从货币政策的传导机制看，信贷与资产市场是货币政策两个重要传导渠道。资产市场价格上升或下降对消费投资存在不对称的刺激作用，决定了货币政策的紧缩和扩张对消费投资的作用力具有不对称性。从股票市场对货币政策的传导机理看，存在流动性效应、财富效应和投资的托宾Q效应。从房地产市场对货币政策的传导机理看，除了它作为资产市场存在的这些共性效应外，由于其与信贷关联度更高，特别是我国是一个以不动产抵押制度占主导地位的贷款担保体系，这就势必形成双重的传导效应。信贷的顺周期行为在很大程度上掣肘了货币政策的逆经济风向调控。

我们用M2增长率这个中间目标来代表货币政策的紧缩或放松，以1998年为界分两个阶段来分析。1991年至1998年，股市、M2增长率总体处于下降阶段，即经济总体处于下行周期，货币政策总体也处于放松阶段；1999年至2007年，经济总体处于上行周期，货币政策总体也处于紧缩阶段。在1991年至1998年经济下行阶段。M2增长率与上证综指增长率相关系数为17.45％。而1998年至2007年经济上行阶段。两者相关系数为6.85％。即货币政策在抑制经济过热的效果明显高于刺激经济增长的效果。

货币政策所作用的经济变量具有非同步性从另一方面决定了货币政策作用力的非对称性。货币政策所作用的经济变量既包括商品价格，也影响资产价格。相对于商品价格来说，资产价格是一个快变量。在经济上行周期中。由于紧缩货币对商品价格的影响存在时滞。容易形成超调，而资产价格急剧下跌形成对经济的紧缩作用明显；在经济下行周期中，由于资产价格的不对称反应，不仅对商品价格的影响产生时滞，而且对资产价格的影响也有时滞，从而引起货币政策对经济的刺激作用力度不足。

我们同样用M2增长率这个中间目标来代表货币政策的紧缩或放松来考察这种时滞影响。1991年至2007年的M2增长率与1992年至2008年9月末的上证综指增长率的相关系数为14.76％；而同期情况下M2增长率与上证综指增长率的相关系数为11.43％。这说明货币政策在滞后一年的情况下，其发挥的作用高于当期的作用。进一步分析，在经济下行的1991-1998年间。M2增长率与上证综指增长率的相关系数为17.45％。而与滞后一年的上证综指增长率的相关系数为39.02％，说明货币政策在经济下行周期中作用的时滞特征更明显。

二、经济下行周期下的货币政策建议

(一)改造风险机制，克服信贷的顺周期倾向

为了克服信贷的顺周期倾向，短期来看，应着力于增强市场信心，通过政府投资配套的信贷投入，充分发挥政策性贷款的引导作用，保障总量投入。同时，为长远计，应着力于风险机制的改造。一是对商业银行贷款风险准备金实施一定比例的统筹。通过风险统筹基金对符合信贷政策导向中小企业和“三农”贷款实施风险补偿。为防止道德风险，对风险补偿贷款设定必要的条件。如在征信系统中无不良记录、贷款额度不超过企业净资产的40％等。二是推行资产证券化。尽管不少人认为资产证券化也是美国金融危机的原因之一，但作为一项金融创新本身，它的风险特征也因所处经济周期的不同而有差别。在经济高涨期间，风险会隐藏起来，人的机会主义和有限理性加剧了“繁荣预期”，对风险和收益的评价有失客观，如对次贷资产进行的证券化，在打包售卖的过程中便存在对于风险理解的差异以及严重的信息不对称：而在经济下行期间，风险已经得到充分的揭示，市场在预期的作用下甚至更多地存在过度反应，在这种背景下，不失时机地推动资产证券化是优化金融结构、促进金融服务业可持续发展的可行选择。三是大力发展动产抵(质)押融资，促进信贷便利化。在《物权法》的框架下充分发挥政府部门和中介机构的作用，积极发展供应链金融，探索应收账款的信用增级措施，着力构建便捷、高效的动产金融制度。四是要拓宽非信贷融资渠道。鼓励创新融资工具，加大委托贷款、资金信托贷款等非信贷融资业务的比重。推动金融体系的进一步完善。

(二)立足于扩大消费需求。加大消费信贷支持力度

促进消费信贷的发展，首先是要进一步完善个人征信体系，建立起个人信用专业评估机构。构建适合我国实际的个人资信评估模型，通过定性判断和定量分析相结合的方法评定消费者信用的等级。以有效解决消费信贷中金融机构和消费者之间信息不对称的问题。同时，要建立健全消费信贷法制环境。推进信贷保险制度和消费者个人破产制度建设，既保护消费者权益，又建立失信惩罚机制。形成信用良好的市场经济运行秩序。从供给角度来看。要进一步拓展消费信贷供给渠道，特别是增加农村消费信贷供给渠道，形成多层次的、竞争性的消费信贷供给市场。要以市场需求为导向，推进消费信贷产品的创新，针对消费者的多元化需求，在利率、期限、还款方式等方面实行差别化信贷服务。有针对性地设计和推出消费信贷业务品种，通过多样化的产品来最大限度地满足不同类型、不同层次的消费者的需求。

(三)做好做深担保，促进中小企业发展

在间接融资为主要渠道的融资体系下，建立良好的担保制度是非常有必要的。为调动地方政府和企业扩大发展中小企业担保体系的积极性，同时防止银行的道德风险，可考虑推行有限担保形式，由政府、银行和企业共同来承担损失风险。以解决当前中小企业的融资问题。根据贷款的金额、期限以及贷款人的具体情况，由政府主导成立专门的担保机构，为银行贷款提供50-80％的担保，同时还可允许借贷企业享有六个月还款宽限期，在此期间可以只还利息。以纾缓中小企业资金压力。这种以政府为主、风险共担的有限担保制度，既发挥了政府对信贷资金的引导作用，也

防止了银行、担保机构、企业的道德风险，同时还减弱了信贷“顺周期”倾向带来的信贷收缩现象，增加银行审批贷款的信心，为中小企业的营运资金提供更多弹性和方便，有助于中小企业维持业务及拓展新市场。

同时。可运用公共财政资金支持建立、健全中小企业社会化服务体系，组建独立于政府之外、承担政府及其部门交办事务的服务机构，为中小企业提供全方位的社会化服务工作，并引导社会各类中介服务机构的服务行为，形成覆盖全社会的服务网络。建立破产企业圆桌会议机制，由往来银行(即企业主要贷款银行)、担保机构、行业协会等组织共同对拟破产企业进行讨论，分析原因，寻找可能的解决方案，尽量避免企业大面积破产。

(四)进一步发挥债券市场的融资功能

在我国宏观经济背景及以银行为主体的金融体系下。大力发展企业债、公司债、短期融资券和中期票据等非金融企业债务融资工具，是优化资本市场结构，多渠道提高直接融资比重的切入点。根据我国的实际情况，发展债券市场必须减少行政控制，消除政府对债券设计、发行乃至交易环节的过度控制，使市场主体在自由交易、平等博弈的基础上真正建立起相互的信任，从而有力地推动信用债券市场的发展。但市场自的回归并不意味着政府监管的弱化，相反，市场化进程更需要建立和完善信用债券的外部监管体制，只是监管的重心不再是对市场主体微观决策的干预，而是转向提高市场主体行为透明度、强化市场主体的信誉约束、防范市场机会主义行为、保护市场主体自发形成的合作制衡机制等方面。要加大债券产品创新力度，优化市场结构，在继续发行担保债券的同时扩大信用债券，提高信用债券的比例；积极发展企业债券性质的市政项目债或收益类项目债，为城市基础设施建设提供有效的融资渠道；发展中小企业集合式债券，通过分摊方式降低规模较小企业的债券发行成本，为中小企业的直接融资提供通道。

(五)抓住机遇，积极推进股权投资基金发展

在当前背景下，发展股权投资基金是深化投资体制和金融改革比较好的结合点和选择。

为此，一是要制定私募股权投资的相关法律法规，保证私募股权投资在遵循法律规范的基础上有效运行。结合北京、天津、上海、宁波等地已经开展的试点。明确私募股权投资基金在注册登记和税收方面的有关规定。二是要加强对私募股权投资的政府引导，通过设立引导基金等方式，增强民间资本的投资积极性，并引导其流向符合经济发展和产业结构升级要求的项目和企业。三是以稳健发展为宗旨，建立私募股权投资基金备案制度，坚持适度监管，探索建立行业自律体系；建立合格的投资者管理制度，把培育合格的GP和LP作为首要任务，形成私募股权投资与银行信贷行为的“防火墙”。四是要加快发展多层次资本市场。完善PE退出机制。

(六)推出放贷人条例，引导非正规金融发挥积极作用

第5篇：货币政策与经济政策范文

关键词：货币政策；有效性；传导机制；区域差异性

中图分类号：F127 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2013）06-0134-02

货币政策的有效性很大程度上取决于货币政策的传导机制，也即从运用货币政策工具到实现货币政策目标这一过程的传导途径，具体来说，就是中央银行制定货币政策—启动货币政策工具—调整货币政策操作目标—监测货币政策中间目标—实现货币政策最终目标这一过程。有效的货币政策从中央银行开始，在金融市场上通过“传导机制”程序，影响居民和企业的非金融决策，从而实现货币政策的调控目标。

一、货币政策传导中的区域差异原因分析

中国整个经济发展已表现出显著的区差异性，在此基础上发展起来的各区域金融的结构差异越来越明显，经济改革进程差异和地区经济金融发展程度不同，使得不同地区对货币政策的反应不同。特别是在经济下行风险加大和适度宽松货币政策背景下，各地经济发展水平不一，经济结构特点差异较大，另外地区之间金融结构、市场发育程度都不相同，对货币政策承受能力和执行效果存在较大的差异。

（一）区域间经济发展水平差异较大

在经济发展方面客观上存在东部、中部和西部三大经济区域，东部地区市场化程度较高，外资投入数量大。因此，东部地区在资本需求上明显高于中西部地区。在投资和产出水平上，东部地区的资本积累多，而中西部地区由于原始资本积累少，投资效率上仍明显低于东部地区。因此，中国经济发展状况很大程度上决定于东部地区经济发展东部地区经济发展，货币政策也主要是以东部地区经济发展情况作为参考依据。

不同区域在同一时期所处经济发展阶段不同，因而区域之间的经济金融发展水平也不同。从经济周期来看，沿海发达地区发展快，当其经济发展到达顶峰的时候，内地偏远地区往往还处于发展起步甚至恢复阶段。区域之间的经济发展呈现严重的不平衡性，导致在实行统一货币政策时不同区域出现不同的效果。

（二）区域间金融体系发展程度不同

当前中国金融体系在各区域间发展极不平衡，从东、中、西部地区金融发展差异看，国有银行在东部的分支机构占其全部分支机构的50%，中部占31%，西部占19%；城市商业银行东部占55%，而中、西部占45%；外资金融机构东部占96%，中、西部占4%。另外，中国国有商业银行、股份制商业银行、外资商业银行的总行或总部都设在东部地区，以及各类商业性金融机构主要业务市场都在东部发达地区和大中城市。

商业银行作为货币政策传导机制的主体，是货币政策的最初接受者和传递者，因而对货币政策的有效性发挥着重要作用。而商业银行在中国东中西部地区分布和发展的巨大差异使得不同地区商业银行的运行效率存在很大差距，东部地区商业银行的运行效率和市场化程度明显高于西部地区。在市场经济条件下，金融机构市场化程度越高，对货币政策信号反应就越灵敏，货币政策传导就越顺畅，政策效果也就越明显。

（三）区域间产业发展、行业结构和企业规模差异较大

经济发达地区都具备较为合理的产业结构，使得各种产业相互搭配、相互促进，形成了互动的良性循环。按照发达国家标准，中国东部地区的产业比例发展比较协调，而中西部地区的农业在整个国民经济中比重较大，在高新技术行业及服务业的发展水平等方面，与东部地区存在明显差距。不同产业、不同行业和不同规模的企业对货币政策的反应不同，具体来说，原本不受银行关注的作为第一产业的农业和传统低附加值行业以及中小企，在紧缩货币政策背景下获取贷款的难度将进一步增大。从中国来看，高新技术行业和大多数的有竞争力的大企业较多分布在东部发达地区以及中心城市，欠发达地区传统行业占主流，由于中国商业银行“爱大嫌小”，导致发达地区信贷可得性比欠发达地区强；而且上文中分析，相对于中西部欠发达地区，东部地区金融体系相对完善，当货币政策趋紧影响到信贷供应时，对不同地区冲击不同，对欠发达地区的较大，对发达地区冲击相对较小，这就进一步加剧货币政策在区域之间的传导差异。

（四）区域间微观主体结构与发展速度差异较大

企业是金融市场上最主要的资金需求者。近年来，非国有经济发展迅速，在国民经济中的比重不断增长，由于其自主经营、自负盈亏、自我约束和自我发展能力较强，其融资渠道主要是商业银行贷款，因此与国有企业相比，它们对于货币政策变化具有较强的敏感性。从区域间来看，东部非国有企业的发展程度要远高于中西部地区，到2010年东部地区非国有经济总产值占其全部总产值的3/4，而中、西部地区其比重还不到1/2。当货币政策放宽时，在东部地区，对利率比较敏感的非国有企业数量众多，从而对商业银行贷款需求量大，而对中、西部地区货币需求影响不会很大。当货币政策趋紧时，东部地区非国有企业会利用地区优势，通过改进生产降低管理成本、拓宽融资渠道如利用外资或民间资本，来应对资金供给不足。由此可见，东部地区非国有经济发展非常活跃，并积极向银行申请贷款来谋求自身发展，而西部地区非国有企业所处地区生产技术水平相对落后，金融市场发展也不完善。因此，东部地区对货币政策的反应相对于中西部地区更为敏感。

二、货币政策有效性的区域差异表现

由于同一货币金融政策的实施在不同地区会产生不同的效果，当货币政策趋紧时，东部地区由于金融组织体系完善，企业向银行等金融机构融资时有更多的选择，因此紧缩性货币政策对东部企业资金来源影响相对较小，而且东部地区是商业银行总行所在地，面对中央银行紧缩的货币政策会将信贷权限进一步上收，导致信贷投放向东部地区集中。这时如果不注意中国东部地区和中西部地区的金融发展差异，这种统一的紧缩性货币政策会对中西部地区经济造成过度紧缩，压制了正常的资金需求。因为中西部地区特别是西部地区的国有商业银行贷款权限较小，而且贷款十分谨慎，在强调风险防范的情况下，只能不加区别地对企业贷款需求一概回绝，通过惜贷、慎贷消极地回避风险，在加上中西部地区金融市场发展落后，融资渠道少，使中西部地区正常的资金需求得不到满足。因此中央银行旨在避免或压制经济过热的紧缩性货币政策是以东部地区为参考，客观上对西部地区却产生了过度紧缩的作用，不利于区域经济的协调发展。

当货币政策放宽时，在东部地区，由于金融机构体系全面、多样化，而且又是总行所在地，贷款权限很大，金融机构贷款会较快地通过各种类型金融机构流向实体经济，而且贷款数量较大。特别是在经济形势较好、金融机构利润预期较好的时期，出于追逐利润和自身福利最大化的动机，各类金融机构会想尽办法向企业贷款，这样金融机构贷款会迅速进入到实体经济领域，货币政策传导速度较快。而在中西部地区，金融机构比较单一的区域，金融机构种类主要以国有商业银行分支机构为主，近年来随着一系列体制改革和防范金融风险措施的相继推出，国有商业银行出现了不利于货币政策传导的机构撤并和信贷集中化的趋势。国有银行的机构撤并在西部地区最为严重，信贷权限集中化，实行贷款终身责任制，采取严格的授权授信制度，授信条件收紧，流动性约束加强，这样使国有商业银行分支机构转向寻求信贷安全最大化或稳定、被动地完成任务，不再追求自身福利最大化和利润最大化。在此背景下，这些地区的国有商业银行分支机构主要表现为存款竞争而贷款谨慎，这样使金融体系的资金不能顺畅地流向实体经济，宽松货币政策的传导速度较慢。

三、结论与建议

本文研究表明，由于中国经济金融地区发展的巨大差异，导致货币政策在不同地区呈现显著的不对称性效应，从而影响货币政策的有效发挥。其中，货币政策在东部发达地区传导较快，效应显著，对该地区经济增长解释力较强；中部地区和经济发展最落后的西部地区对货币政策的敏感度较低，货币政策效应呈明显的滞后性。因此，在统一货币政策的目标前提下，央行可针对各地区不同的经济发展状况采取有所区分的政策措施，增强货币政策在不发达地区的有效性，促使各地区经济平衡发展。

首先，在全国统一性的货币政策的基础上，实行地区差别化的货币政策。根据各地区的经济发展水平，金融市场发育程度，产业结构及微观主体结构等发展差异来设置各地区具体的货币政策目标，从而使各地方都能对货币政策的变化及时有效地作出反应和调整。同时实施具有一定差异的金融监管政策，例如适当降低中西部地区的金融机构准入要求，以促进金融机构发展和金融市场机制畅通。

第6篇：货币政策与经济政策范文

关键词：货币政策;资产价格传导机制;金融加速器

中图分类号：F830.31 文献标识码：B 文章编号：1674-0017-2015（11）-0010-06

一、资产价格传导机制的实证研究回顾

国外学者对资产价格传导机制的各个环节的研究相对比较成熟，已经形成了较为系统的理论基础，并运用了较为完善的实证分析方法。向量自回归模型（VAR）通常被用于衡量宏观经济变量之间的动态关系，最早由Sims（1980）提出。该模型无需假设经济变量之间存在先验关系，也无需区分经济变量的内外生性，可以通过脉冲响应分析经济变量如何对外部冲击做出反应，并通过方差分解了解各个经济变量对某一特定变量变化的解释程度。

在国外文献中，Dhakal， Kandil & Sharma（1993）采用VAR模型研究美国货币供给与股票价格之间关系，发现货币供应量对股票价格有显著冲击。Giuliodori（2005）基于VAR模型，发现在欧盟国家，特别是在借贷市场和房地产市场相比较发达的国家，房地产价格能够将利率调整有效地传导至消费水平上。Carlos Vargas-Silva（2008）采用符号约束向量自回归模型分析货币政策对房地产市场的影响，发现货币政策对于房地产市场的影响会受到约束条件的限制而变得不确定。Calza， Monacelli & Stracca（2009）采用附带价格粘性及担保约束的两阶段DSGE模型，分析房地产首付比率、利率抵押贷款结构如何影响货币政策对消费和住宅投资的冲击，结果显示消费和住宅投资对货币政策冲击的敏感度在浮动利率抵押贷款结构中更高一些，并随着首付比率的下降而增加。

在国内文献中，陈德伟、金戈（2005）构建VAR模型，并利用Granger因果检验和方差分解，发现利率与股票价格之间存在着长期均衡关系，且前者是后者的格兰杰原因。陈平、张宗成（2008）采用VAR、VECM模型对中国1998-2007年间的月度数据进行分析，发现股票市场已经成为货币政策传导的重要途径。吴江、韩鑫韬（2009）采用VAR、GARCH模型分析货币供应量与房地产价格之间关系，结果显示两者之间的动态关联性、波动溢出效应并不显著。戴国强、张建华（2009）采用结构向量自回归模型（SVAR）实证货币政策的房地产价格传导机制，发现该机制的总体效率不高，其中从货币政策到房地产价格的传导比较顺畅，但房地产价格到消费支出的传导存在阻塞。周晖（2010）利用GARCH、BEKK模型对中国1997-2008年间的季度数据进行分析，发现货币供应量增长率与GDP增长率之间正相关，且货币供应量与GDP之间呈现出明显的波动溢出效应。

综上，检验货币政策资产价格传导机制的文献主要采用VAR模型及其扩展形式，例如结构化向量自回归模型（SVAR）、向量误差修正模型（VECM）等，以及GARCH、DSGE、BEEK等模型。在实证结果方面，现有研究主要有三个方面结论：一是整体来看，资产价格在货币政策传导机制过程中发挥重要作用，其中短期内作用较小，而在长期，资产价格的作用较大且比较显著;二是分别从房地产价格和股票价格来看，不同资产对实体经济影响并不对称，房地产价格对货币政策的传导比较显著，且对GDP、通货膨胀等的影响比较持久，而股票价格对货币政策的传导或者不显著，或者只在短期内有效，与GDP等经济变量的联系也没有那么紧密;三是分别研究货币政策资产价格传导机制的两个阶段，如实证货币政策对资产价格的影响效果、资产价格的财富效应、投资效应以及托宾Q效应等，但这方面研究的结论并不一致。

当然，还有一些文献指出资产价格对货币政策的传导机制并无效果，例如，Mishkin（2001）指出货币政策与股票价格之间并无较强的关联性，通过货币政策来调控股票价格基本是行不通的。

经过比较也可以发现，资产价格对货币政策传导的有效性取决于一系列因素，包括微观要素如资产的流动性（Muellbauer & Lattimore， 1999）、投资者的心理预期、居民资产结构等，以及宏观要素如制度条件、金融市场结构、股票市场发达程度、社会财富分配、区域经济结构等。在这些因素制约下，货币政策的资产价格传导效果大打折扣。

二、金融加速器与资产价格传导机制

为了更细致地分析资产价格如何通过金融加速器机制传导货币政策，本文结合现有研究，将资产价格引入包含银行、企业、零售商、家庭和中央银行的一般均衡框架之中，并结合“泰勒规则”构建联立方程式进行分析。企业拥有资产的价格上涨会提高企业净资产进而增加可获取的银行信贷，从而将资产价格波动与企业融资结合起来。

假定经济环境中不存在税收，企业按照柯布-道格拉斯函数进行生产

Y■=AK■■L■■ （1）

其中，Y■、A、K■、L■分别表示总产出、技术系数、资本投入和劳动力投入;则企业的总资本存量可表示为

K■=Φ（■）K■+（1-δ）K■ （2）

其中，I■为企业总投资量;δ为资本折旧率;Φ（・）K■为资本品的生产函数，Φ（0）=0，Φ■（・）>0，Φ■（・）<0;假定资本品的价格为Q■，则资本品生产企业的目标收入函数为Q■K■-I■，进而可得资本品价格

Q■=Φ■■■ （3）

假设企业将资本品出售给零售商，同时假设价格标准化为1，若零售商涨价幅度为X■，则企业销售资本品的相对价格为■。此时，企业持有单位资产的期望收益为

E（R■■）=E■ （4）

假设企业存在破产风险，其存活概率为，则企业净值可表示为

N■=γR■■Q■K■-R■+s■（Q■K■-N■） （5）

其中，N■为企业净值;s■=■，为外部融资风险升水，s■（・）<0、s（1）=1，即企业资产净值占比越高，外部融资风险升水越小，当企业净值等于总资产时，风险升水为零，预期回报率等于无风险利率。

对于零售商，假定其在定价方面具有垄断势力，并于每期以1-θ的概率改变价格;令P*为t时期设定的价格，则价格水平P■=θP■■+（1-θ）P■■■，根据Ichiro（2002），此时通货膨胀率可表示为

π■=λX■+βE■（π■） （6）

其中，λ=■。

假设代表性家庭永续生存，通过提供劳动力获取工资、储蓄获取利息收入;假设家庭效用主要取决于消费和闲暇时间，则家庭的目标函数可表示为

maxE■∑■■βk1n（C■）+ρ1n（1-L■）

约束条件为C■=W■L■+R■D■-D■ （7）

其中，β为贴现系数;C■、W■、L■分别为家庭消费、实际工资和劳动力供给;R■、D■分别为存款利率和家庭存款。构建拉格朗日函数，并分别对C■、L■、C■、L■和D■求导，可得到一阶条件

■=E■（■）R■ （8）

■=■ （9）

对于银行部门，假定只经营传统存、贷款业务，银行按固定利率从家庭部门获取存款、按无风险利率加信贷风险升水向企业发放贷款，详细设定参见Townsend（1979）。本节进而对上述模型线性化处理（崔光灿，2006），可得

总需求方程：

y■=α■c■+α■i■ （10）

c■=E■c■-R■ （11）

E■r■■=r■-υ（n■-q■-k■） （12）

r■■=y■-k■-x■+（1-δ）q■-q■ （13）

q■ =ψ（i■-k■） （14）

总供给方程：

y■=α■k■+（1-α）l■ （15）

l■=■（y■-c■-x■） （16）

π■=λx■+βE■π■ （17）

状态变量方程：

k■=δi■+（1-δ）k■ （18）

n■=γ■（r■■-r■）+r■+n■+Φ■■ （19）

其中，小写字母表示各变量对稳态值的偏离程度;（10）式为总需求方程，α■和α■分别为消费、投资在总需求中的占比;（11）式为（8）式的线性化;ν=s■（・），为信贷风险升水，（12）式为E（R■■）=s（■）R■的线性化，表示信贷风险升水受企业净值占比n■-q■-k■的影响，体现了金融加速器效应;（13）式为（4）式的线性化，表示企业的预期收益率受资产的边际产出收益y■-k■-x■和资产价格q■、q■;（14）式表示资产价格与投资i■边际产出的关系，ψ为资产价格的投资弹性;（15）为（1）式的线性化;（16）为劳动力供给方程，τ表示劳动力供给的工资弹性;（17）为通货膨胀变化路径;（18）、（19）式分别为资产、企业净值的动态变化路径，Φ■■=Φ（q■，k■，y■），且Φ■>0，r■■-r■，为企业资产收益率，k/n为总资产/净资产。假设央行主要关注通货膨胀、产出及资产价格，并按照“泰勒规则”制定货币政策：

r■■=α■π■+α■y■+α■q■+α■r■■ （20）

其中，r■■为央行的利率工具;α■、α■、α■分别为货币政策对通货膨胀率、产出和资产价格的反应系数;α■为利率平滑系数。结合模型及现有研究，本节梳理了各参数变量的取值（表2）。

结合模型及参数值，大量文献对我国改革开放之后的数据进行模拟分析，本文无意于重复这些程序，而是着重分析上述联立方程中资产价格如何通过金融加速器效应有效传导货币政策。在经济繁荣阶段，资产价格上涨，当超过“阈值”，中央银行将会收紧货币政策（如提高利率水平），从而降低资产价格，进而通过（19）式影响企业净值，一方面降低了企业内部融资的能力，另一方面通过（12）式提高了企业外部融资的风险升水，使得银行“惜贷”、“贵贷”，受融资约束，企业将会减缓投资和扩张节奏，影响实体经济;反之，当资产价格下降超过“阈值”，中央银行将会采取扩张性货币政策，从而推高资产价格，进而增加企业净值，一方面扩大了企业内部融资来源，另一方面会降低外部融资风险升水、提高银行信贷能力和愿望，刺激投资和消费。

三、我国资产价格传导机制的阻碍因素

综上所述，货币政策的资产价格传导机制通常受一系列宏、微观因素影响，对于我国而言，区域金融发展不平衡、以银行主导的金融结构、利率市场化尚未完成，以及近些年愈演愈烈的“影子银行”、互联网金融等，均对资产价格传导机制形成了约束;而在微观方面，消费者、投资者、金融机构等市场主体的行为偏差也在一定程度上影响了资产价格在货币政策传导中的作用。

（一）银行主导的金融结构

金融结构一般划分为银行主导型（bank-based system）和市场主导型（market Cbased system），金融结构不同，货币政策的传导途径及有效性也不同。

在银行主导型金融结构中，商业银行是金融市场上最主要的金融中介，银行信贷是社会融资的主要资金来源，居民的投资组合中最重要的部分也是存款及现金，而股票、房地产等资产的比重较小;而在市场主导型金融结构中，情况与之相反。可以看到，金融结构不同，居民、银行等市场主体在资本市场、货币市场等的行为有所不同，资产价格对货币政策的传导效果也迥然不同。

尽管当前商业银行仍是我国金融体系的核心，但随着我国金融市场不断完善，股票市场、债券市场、衍生品市场、房地产市场等规模逐年增长，非银行金融机构占比也在逐年上升，我国金融结构逐步由银行主导型向市场主导型过渡，可以预期，资产价格将会在我国货币政策传导过程中发挥更大作用。

（二）利率形成机制尚未完全市场化

利率是金融市场上资金的价格，也是一种财富再分配机制。在管制情况下，利率一是作为货币政策工具不能充分发挥职能，二是容易扭曲市场价格机制，三是加剧社会财富再分配不均衡。目前，我国利率市场化工作已经取得突破性进展，其中贷款利率已经市场化，但存款利率仍然实行上限管制（基准利率的1.1倍）。利率尚未完全市场化是制约我国采用价格型政策工具的关键因素，目前中国人民银行仍然主要采用数量型政策工具，由于存在利率管制，货币政策并不能有效地影响利率水平，也无法充分反映货币市场的真实需求，更难以发挥资金配置的功能。近年来涌现出来的民间融资、“影子银行”业务、乃至非正规的地下钱庄等都在一定程度上反映了这一问题。

（三）区域金融发展不均衡

尽管我国整体金融市场快速增长，但地区间的金融发展并不均衡。通常情况下，判断区域金融发展情况的指标包括储蓄存款规模、金融机构数量、金融机构类别、贷款规模、保费收入、股票市值等，以这些指标衡量的我国东、中、西地区的金融发展状况差异较大。货币政策传导能否产生预期效果，很大程度上依赖于传导过程处于的区域金融环境。不同区域金融环境下的市场主体具有不同的经济特征及行为偏好，对货币政策的反应也并不一致;同时，不同的金融环境，货币政策可依赖的传导机制、渠道也不相同。在我国东部地区，资本市场、货币市场均比较发达，金融机构类型比较完善，市场主体对政策的反应比较灵敏，货币政策能够通过多个渠道进行传导;而在西部地区，金融市场发展普遍落后，市场化程度较低，市场主体对货币政策的反应也比较迟钝，严重制约了资产价格传导货币政策的有效性，而只能以传统的信贷渠道传导货币政策。

大量研究表明，中央银行实施货币政策需要考虑区域金融发展差异性。部分学着提出我国区域经济发展的差异性与中央银行采取的统一的货币政策存在冲突，应该针对局部地区经济发展提供特殊的货币政策。事实上，针对地区差异而实施特殊的货币政策，或在统一的货币政策框架下利用货币政策工具区别对待，在国际上并不少见，如20世纪80年代初的法国等。从长期来看，实施区域差别化货币政策也是我国未来发展的方向。

（四）市场主体行为偏差

根据前文提及的传导机制可知，货币政策对资产价格的影响最终要通过改变市场主体的行为来刺激或抑制实体经济，在很多情况下，由于市场信息不对称、预期效应、赚钱效应（示范效应）等因素，市场主体并非总是对资产价格波动做出预期反应，而是经常会存在一定程度的行为偏差。

对于投资者来说，最直观的案例便是“羊群效应”。通常情况下，股票、债券、房地产等市场的需求包括两层含义，一是投资需求，二是投机需求，其中，资产的投资需求与资产价格之间一般呈现正相关性，但是投机需求却容易对资产价格形成“追涨杀跌”压力。以股票市场为例，在信息不对称的情况下，投资者搜寻信息的成本较高，其最优选择往往是采用跟随策略，从而导致对股票市场形成超额需求，致使出现泡沫现象，而一旦市场出现悲观情绪，“羊群效应”又将使股票市场价格加速下跌。羊群效应等投资者行为偏差使得资产价格在货币政策传导中的作用大大减弱。

对于企业而言，在信息不对称情况下，通过一些财务手段改善资产负债情况，一方面可能引发投资者的超额购买，人为推高企业的资产价格，另一方面可以获取更多的银行信贷，降低市场配置资源的效率。以房地产市场为例，由于信息不对称，房地产企业可以通过“囤积土地”、“捂盘惜售”等手段人为制造房地产供求矛盾、抬高房价，使房地产价格难以有效针对货币政策做出反应，致使实体经济运行偏离中央银行的政策意图。

对于金融机构来说，最主要的行为偏差便是“逆向选择”问题。我国仍是间接融资占主导地位的金融结构，商业银行是国内企业，尤其是房地产企业融资的最主要渠道。当中央银行收紧信贷政策，商业银行还是可以通过一些手段，例如“通道”业务、银信、银证合作等“影子银行”业务，来向企业提供信贷支持，从而使得货币政策调控的有效性受到较大影响，也使得股票价格、房地产价格等市场“信号”不能准确反映出货币政策意图。

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ZHANG Xu1 PENG Jie ZHAO Changchuan2

（1LingNan University College，Guangdong Guangzhou 510275;

2Financial Research lnstitute of the people's Bank of China，Beijing 100800）

第7篇：货币政策与经济政策范文

【关键词】宏观经济；货币政策；商业银行；不良贷款率

一、引言

美国次贷危机显示了不良贷款率与宏观经济和货币政策之间的关系——低迷的CPI使美联储调低利率刺激需求，也使银行放松贷款审核，导致信贷快速扩张，信贷高增长会引起未来不良贷款大量积聚的风险。趋势反转时，美联储为抑制资产价格增长调高利率、收紧银根，企业资金链断裂，偿债能力出现困难，大量不良暴露。货币政策在我国宏观调控中的作用日益显著，前些年为促进复苏我国采取4万亿投资和宽松货币政策，这些政策会影响信贷质量。因此，分析宏观经济、货币政策与不良贷款的关系意义重大。

二、文献综述

关于宏观经济与不良贷款的关系，Gambera（2000）[1]and Fofack（2005）[2]分别研究美国和非洲银行，发现不良贷款主要受经济波动的影响。周忠明（2005）以江苏省379户企业为样本进行调查，得出约70%不良贷款的形成与宏观经济波动有关。[3]李思慧（2007）[4]和李麟（2009）[5]分别采用主成分回归和VAR进行实证分析，研究表明不良贷款与宏观经济指标呈强负相关。

对于货币政策与不良贷款的关系，Jimenez（2008）and Ioannidou（2009）分别研究西班牙与玻利维亚银行的“风险效应”，研究表明扩张性货币政策将带来更高的信贷风险。于一（2011）采用1999-2009年50家银行数据考察货币政策的影响，研究发现扩张性货币政策会刺激银行风险，风险的动态性将其延续到货币政策紧缩阶段。[6]

由此可知，大多文章忽略了经济运行中货币政策调控的影响。实际上，不良贷款率在随

经济波动而变化的同时，货币政策也会影响信贷质量，本文将同时考虑两者的作用。

三、机理分析

经济增长会对不良贷款产生两方面影响。一方面，不良贷款率会随着宏观经济波动而波动。随着经济增长，企业盈利能力提高，有足够多资金偿还贷款，可降低信贷风险，即宏观经济状况与不良贷款率呈负相关。另一方面，国家往往会采用宏观调控来熨平经济波动，央行会收紧流动性，这将增大银行风险暴露，不良率上升。

货币政策对不良贷款率的影响具体可分析如下：当经济低迷时，央行采用扩张性货币政策，这时银行放松贷款准入条件，扩大信贷规模，使得一些盈利能力较差的项目也获得贷款，企业财务状况变好，拥有足够多的资金用于还贷，使得当期不良贷款率下降。但实际上信贷高增长会降低贷款质量，引起未来银行不良贷款大量积聚的风险。等到经济形势发生变化，央行采用紧缩性货币政策，通货紧缩的出现使得大量不良贷款开始逐渐暴露。由此可见，货币政策会对宏观经济对不良贷款率的影响产生一定程度上的削弱，两种效应究竟哪一种效应占主导，需要采用实证的方法加以研究。

四、实证分析

1.变量选取、样本选择

本文选取实际GDP增长率（GDPR）反映经济景气程度，采用M2增长率（M2R）、1年期贷款基准利率（BIR）和存款准备金率（RE）作为货币政策变量，被解释变量为不良贷款率（NPLR）。采用2004年Q1至2012年Q4的数据来进行分析，样本对象为我国商业银行。为使结果更准确，本文采用施华强（2005）的方法[7]将银监会网上的不良率数据加以变换，计算剔除剥离的不良率，即NPLR。

2.实证研究过程

首先采用ADF方法进行平稳性检验，所有变量都是I（1）序列。其次进行Johnson协整检验，结果表明，（NPLR，GDPR，M2R，BIR，RE）之间存在协整关系。

本文选用VAR模型来具体分析各宏观经济变量对不良贷款的影响，滞后阶数由LR、FPE、AIC、SC和HQ值确定为2。由脉冲响应函数可知GDPR对NPLR的冲击为负，这表明宏观经济形势与不良贷款率呈负相关；M2R对NPLR的冲击为负，BIR和RE对NPLR的冲击为正，这表明紧缩性的货币政策会带来不良贷款率的上升。当经济形势良好时，虽然货币当局采取的紧缩性货币政策会抵消一部分不良贷款率的下降，但总体而言银行面临的信贷风险还是下降的。根据方差分解，可得出NPLR受其自身影响最大，其次为GDPR和M2R，而受BIR、RE的影响较小。这也说明货币政策只可以从一定程度上抵消宏观经济对不良贷款率的影响，并且BIR和RE对不良贷款率的影响较小，与脉冲响应结论相一致。

五、结论及建议

1.结论

（1）GDP增长率与不良贷款率呈负相关，这表明虽然货币政策会从一定程度上削弱经济增长对不良贷款率的影响，但这种影响相对较小。M2增长率与不良贷款率呈负相关，利率与存款准备金率与不良贷款率呈正相关，故扩张性货币政策会降低不良贷款率。

（2）在货币政策工具中，M2对不良贷款率的影响最大，而利率与存款准备金率的影响较小，这与我国实际情况相一致。由于我国利率尚未完全市场化，而存款准备金率这一数量型工具较为猛烈，故我国常采用货币供应量作为中介目标。

2.政策建议

（1）由于货币政策会影响信贷质量，所以央行要对其风险效应做出前瞻性和系统性把握。在衰退时，当期扩张性货币政策能够较快带来经济企稳回升的效果，但这一过程积累的风险会在随后几期释放，为随后经济复苏中的风险埋下隐患。

（2）不良贷款大部分都是在贷款增长较快时期投放出去的，因此为保证银行稳健运行，在实施经济刺激计划的同时，央行有必要抑制信贷过快投放。

参考文献：

[1]Gambera M. Simple Forecasts of Bank Loan Quality in the Business Cycle [J].Federal Reserve Bank of Chicago，2000.

[2]Fofack， Non-performing loans in sub-Saharan Africa：Causal Analysis and Macroeconomic Implications[J].World Bank Policy Research Working，2005.

[3]周忠明.不良贷款与经济增长关系分析[J].银行业监管，2005，6：45-46.

[4]李思慧，颜向农.商业银行不良贷款与宏观经济因素相关性实证分析[J].时代金融，2007，5：45-46.

[5]李麟，索彦峰.经济波动、不良贷款与银行业系统性风险[J].国际金融研究，2009，6：55-63.

[6]于一，何维达.货币政策、信贷质量与银行风险偏好的实证检验[J].国际金融研究，2011，

12：59-68.

第8篇：货币政策与经济政策范文

关键词：宏观经济政策；投资行为；投资效率

企业的投资活动既是公司权益价值创造的驱动力（Modigliani & Miller，1958），也是我国经济整体经济增长的驱动力。其投资效率的高低既关乎企业的成败，也关乎一个国家的整体经济发展水平。

企业的投资效率受到内外部环境的双重影响，目前的大多数研究集中在内部环境。例如公司治理水平、公司特征等等。改革开放以来我国经济取得了跨越式的巨大发展，对于微观企业的投资效率，国家层面的宏观经济政策发挥了一定的作用。宏观经济政策是国民经济的“调节器”，尤其是我国正处于转型时期，宏观经济政策更是发挥着巨大的导向作用。然而目前对于宏观经济政策是如何影响微观企业投资效率的研究不是很多，出现了一定的割裂现象。本文基于国内外的文献，对于宏观经济政策如何影响微观企业投资效率的文献进行了综述。

一、宏观经济政策

（一）宏观经济政策的定义

宏观经济政策是一个国家采取的对经济进行干预的手段，是政府为了协调和发展整个国民经济而制定和实施的一系列政策。主要有经济周期、财政政策、货币政策、信贷政策、税收政策、汇率政策、产业政策、监管政策以及收入分配政策等。

（二）宏观经济政策的作用

国家实行宏观经济政策就是为了实现经济的长期稳定发展、稳定物价水平、平衡国际收支以及实现充分就业。为应对2008全球金融危机对我国经济的巨大冲击，缓和惨淡的经济局面，我国当局实施了积极的财政政策以及宽松的货币政策，推出了4万亿救市计划并取得了预期效果，我国经济逐渐实现复苏。自2010年以来我国GDP增速逐渐回落，进入经济发展新常态的重要战略时期，宏观经济政策正逐渐引领中国经济向集约型、质量型转变，不断刺激需求，调整经济结构。

二、企业投资效率

在新古典经济学中，企业的投资取决于投资项目的边际价值，只有边际收益大于边际成本，企业的投资活动才是有效率的。在Modigliani等的完美市场假设中，投资机会是企业投资效率的决定性因素。抓住好的投资机会可以使企业获得巨大的竞争优势。但是我国并不存在完美的市场机制，现实中的投资并不完全取决于投资机会，企业中的非效率投资即过度投资和投资不足现象也广泛存在，影响企业价值最大化的实现，从长远利益上不利于企业的生存和发展。根据资本成本的锚定效应，企业进行投资项目的选择应以资本成本为取舍率，只有企业的投资项目的预期报酬率大于企业的资本成本，投资才是有效率的，才应被管理层采纳。改善投资效率是企业财务管理的主要目标，所以投资效率问题至关重要，引起了国内外学者和实务界的广泛关注。

（一）企业投资效率的衡量

投资效率的衡量是投资决策的核心问题。近年来国内外学者运用数学、计量经济学等原理对企业投资效率的的衡量方法和测度模型进行了不断地探索，主要有：（1）Fazzari等（1988）从融资约束角度提出的投资-现金流敏感度测量模型，基于信息不对称理论，外源融资成本大于内源融资成本。模型中的敏感性程度可以反映企业所受的外部融资约束情况。（2）Vogt（1994）在Fazzari等的测量模型基础上提出了现金流与投资机会交互项测量模型，通过该模型中交互项的符号可以判断企业是受融资约束出现了投资不足还是由于问题出现了过度投资情况。（3）Richardson（2006）基于自由现金流与过度投资的关系提出的残差项度量模型，通过模型中残差项的符号可以判断企业非效率投资的类型。（4）Biddle等（2009）提出的无条件测试模型，首先通过模型测度企业的预期投资水平，然后分行业逐年进行回归，再把残差项按照小到大的顺序分成四组，第一组是投资不足，中间两组为正常的基准组，最后一组为投资多度，再采用Multinomial Logit模型来测度企业投资出现在投资不足或过度投资组的概率，以此来衡量企业的投资效率。

（二）企业投资效率的影响因素

对于企业投资效率影响因素的研究可以分为公司内部因素和外部宏观经济环境因素两部分。

对于内部环境因素，目前的研究主要有公司信息披露状况、会计稳健性、董事会以及管理者特征、公司治理水平、公司异质性等方面。国内外学者比较注重企业内部对于其投资效率的研究，出现了一定程度的宏观经济环境与微观企业投资行为的割裂现象，然而随着金融危机的爆发以及国家相关政策的颁布，宏观经济政策对企业投资效率的影响越来越得到理论界以及实务界的重视。外部宏观环境对于企业投资效率的影响主要有环境不确定性、外部治理水平、经济周期、货币政策，信贷政策、以及财政政策等因素。

三、宏观经济政策与企业投资效率

（一）宏观经济政策对企业投资效率影响的传导路径

一个国家的宏观经济政策对微观企业投资效率影响的传导路径主要有两条：（1）通过宏观经济政策导向作用改变企业对国家经济、行业经济的整体判断和预期进而影响投资机会来影响企业投资行为（2）通过宏观经济政策对利率等的影响进而改变企业的资本成本来以及融资约束影响企业投资行为

（二）宏观经济政策对企业投资效率的影响

不同的发展阶段，国家为了更好地促进企业的发展，采取了不同的宏观经济政策来实施调控，但是这对企业的投资效率的影响效果到底如何，引起了学者的关注和研究。该部分依据划分的宏观经济政策影响微观企业投资效率的两条传导路径分别进行了梳理。

1.路径一：宏观经济政策通过改变企业对国家经济、行业经济的整体判断和预期进而影响投资机会来影响企业投资行为

宏观经济周期的变化会加大企业对未来预期的不确定性，影响企业投资机会的发现，加大企业对未来经济活动状况以及信息的判断的难度，进而影响企业的投资支出。经济周期反映了一个国家总体经济发展的波动状况，一般我们可把它划分为扩张和紧缩两个阶段。在经济危机阶段，一般来说企业对经济前景预期会比较差，国家就会相应实施宽松的财政货币政策来刺激投资和需求，缓解投资不足。在经济繁荣阶段，一般来说企业对国家的经济前景预期会比较乐观，国家也会相应实施紧缩的宏观经济政策来抑制盲目以及过度投资来提高企业的投资效率。此外宏观经济政策也会通过影响企业的资本成本和融资能力等因素来间接影响企业的投资机会。

Bloom 等（2007）研究认为宏观环境的不确定性会影响企业管理层对企业信息的判断能力，会更加保守和谨慎，从而影响投资。应惟伟（2008）通过研究证实了经济周期与企业投资的相关关系，不同阶段不同的财政货币政策会影响企业的经营活动和融资环境进而影响企业的投资-现金流敏感性。陈艳（2013）通过实证研究发现企业的投资机会和投资支出与经济危机负相关，而宽松的宏观货币政策会增加企业投资机会以及投资支出从而起到正的调节作用。邱静（2014）实证研究证实了当货币政策比较宽松时，会有较好的投资机会，进而企业投资效率也会比较高。张超等（2015）研究了经济增长平稳时期，货币供给和信贷供给与非效率投资的相关关系，货币政策会提高企业的投资效率。刘放等（2015）实证检验了投资效率的顺周期效应，并且国有企业和处于低经济发展水平地区企业的投资效率的顺周期效应更强。

2.路径二：宏观经济政策通过对利率等的影响进而改变企业的资本成本来以及融资约束来影响企业投资行为

资本成本是企业在投资时所考虑的必须要达到的最低报酬率，也是企业通过有效的管理必须应该达到的价值创造能力。国家的宏观经济政策可以通过影响企业的资本成本来影响投资。而且企业投资与其外部融资能力密切相关，宏观经济政策也会通过缓解企业的融资约束来影响投资效率，其中我国货币政策主要通过企业的货币渠道（又称利率渠道或资本成本渠道）和信用渠道来发挥作用，这两种渠道都是通过影响企业的融资成本以及融资规模来对企业投资效率产生影响。

Mojon 等（2002）通过对欧盟中的法国、德国、意大利和西班牙的研究发现利率政策会通过影响资本成本影响企业的投资行为。我国的彭方平等（2007）研究发现宏观经济政策通过改变政策利率和国债到期收益率等来影响企业的资本使用成本来影响投资，进而说明了我国宏观经济政策微观传导机制的有效性。但是对于我国的资本成本与投资行为敏感性的问题却一直存在着争议，其投资行为与资本成本的敏感性关系并不十分明显，特别是在国有企业中。徐明东等（2012）研究发现货币政策通过资本成本影响企业投资决策的的作用比较微弱，而国有企业对资本成本不敏感。喻坤等（2014）揭示了我国的投资效率之谜，认为我国货币政策加大了国有与非国有企业融资约束的不同，从而非国有企业的信贷资源被国有企业挤出，我国非国有企业的投资效率因此而降低。贺京同等（2015）通过对宽松的货币政策与企业非效率投资行为之间的关系进行的研究得出，宽松的货币政策是否对企业非效率投资行为有抑制作用要取决于企业的产权性质和投资机会。

四、评述与展望

对于企业投资效率的影响因素，目前国内外研究大多还是基于微观层面，从而出现了一定程度的宏观经济政策和微观企业投资行为的割裂现象，但是对于宏观经济政策的微观效应也逐渐得到了学者们的重视与深入研究。鉴于此本文对宏观经济政策影响微观企业投资效率的传导路径内分为两条分别进行了梳理。未来对企业行为的研究应该更加注重宏观政策的调控作用，并且应该在宏观经济政策的具体传导路径方面应该更加明确与深化。

对于企业投资效率的衡量模型方面，目前大多采用投资-现金流敏感度测量模型，投资-投资机会敏感度模型以及Richardson的残差项模型，但是这些模型都各有利弊，能否真正测度企业的投资效率，其合理性和准确性都有待于探讨，期待能够建立更加科学的测量模型。

对于企业来说，资本成本是其投资决策时必定要考虑的与其将担负的风险相对应的必要报酬率率，其投资支出对资本成本的敏感性可以检验货币政策的资本成本传导路径是否顺畅。资本成本在公司财务决策中具有锚定作用，但是在我国尤其是国有企业中，资本成本敏感性并不高。因此要深化我国国有企业改革，并且加强我国宏观政策传导的通畅性和落实的有效性。

宏观经济政策要指导转变经济发展方式的的同时要提高投资效率而不是投资率。在宏观经济政策影响企业投资效率的同时，企业的投资效率也会影响宏观经济的波动和宏观经济政策的制定，所以在研究时也应注意投资效率的反作用机制。

宏观经济政策在一定程度上会抑制或刺激企业的投资支出，从而影响企业的投资效率。由于我国正处于经济转型的特殊阶段，针对不同产权性质的企业、不同类型的行业、不同的市场化程度的地区以及不同的现实宏观环境，宏观经济政策的制定和实施不应出现“一刀切”的现象，而是应更加细化。同时中央和地方更应该有效的协调和配合，更好的建设服务型政府，更好地发挥财政政策和货币政策等的宏观调控作用，以促进我国企业投资效率的提高，实现我国宏观经济政策与微观企业投资行为的更好融合以及协调运转。

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第9篇：货币政策与经济政策范文

关键词：宏观经济政策； 经济增长；向量自回归模型

改革开放以来，中国经济持续增长。尽管出现了五次较大水平的经济周期，但从整体上来说，我国经济总量连上新台阶。1979-2012年，中国以每年9.8%的经济增长率俯视全球，而在同一时期，世界平均经济增长率仅为2.8%。2010年，我国国内生产总值（GDP）超过日本，一跃成为世界第二大经济体，仅次于美国，这引起了成千上万的中国人深思：到底是什么力量令中国的经济实现质的飞跃，政府在这场经济华丽转变的舞台上扮演者什么样角色，政府的宏观经济政策到底对经济增长起着怎么样的作用？本文建立计量经济学模型，考察改革开放以来宏观经济政策，即财政政策和货币政策对国内生产总值的影响。

一、变量的选取与数据的来源

本文研究的重点是财政政策和货币政策对GDP增长的作用分析，因此选用国内生产总值（GDP）作为衡量经济增长的总量指标，以广义货币供应量（M2）作为衡量货币政策的经济指标，以政府的财政支出作为衡量财政政策的经济指标。选取样本期（1978年―2012年）的变量数据，所有变量取对数，数据均来源于中国统计年鉴。

二、单位根检验与协整关系检验

本文把国内生产总值，即GDP计为Y，把广义货币供应量（M2）计为M，把财政支出计为F，价格指数计为P。通过ADF单位根检验可知，即LNGDP、LNF、LNM都是二阶单整序列。同时采用Johamson（1988）提出的协整检验方法来检验这3个时间序列是否存在长期协整关系。在运用Johamson协整检验方法时，本文运用了包括截距和有趋势的加以限制的模型， Johamson协整似然比（LR）检验法显示LNY、LNM、LNF存在长期的协整关系。

三、VAR模型（Vector Atuo-Regression Model）

本文采用VAR模型进行研究，分析财政政策与货币政策对GDP增长的作用关系，采用LNGDP、LNF、LNM这三个变量作为VAR系统模型。根据AIC和SC最小值的原则，选取VAR模型的最优滞后阶数为2。VAR模型的所有特征根的倒数都小于1，即都在单位圆内，说明此模型是稳定的。脉冲响应和方差分解图如下。

脉冲响应和方差分解图

图的上半部分从左到右分别是GDP的变化量对GDP自身的变化，货币供应量的增减，财政支出的增减的脉冲响应。下半部分从左到右分别是GDP自身的增减，货币供应量的增减，财政支出的增减对GDP的变化的贡献度。从图中可以很明显地看出，GDP增加一个标准误差，会使第二年的GDP增加0.05，并达到最大，而后趋于下降趋势，而在第二年内，货币供应量则会增加0.02，财政支出会增加0.008，二者分别在第三年，第五年达到最大。同样，在方差分解的图中，第二年的GDP增加0.05，GDP做了85%的贡献，货币供应量做了17%的贡献，财政支出做了3%的贡献。从上述的两幅图中，可以看出，短期内财政政策和货币政策对GDP的增长都有一定的促进作用，且货币政策对GDP的增长作用比较明显。

四、VECM模型（Vector Error Correct Models）

采用向量误差修正模型来研究关于货币供应量M、财政支出F和经济增长之间的关系。向量误差修正模型一阶差分项的使用不仅消除了变量之间可能存在的趋势因素，避免了伪回归的出现，也消除了模型有可能出现多重共线性问题。为了研究分析关于财政支出（F）、货币供应量（M）对国内生产总值（GDP）的影响，把第一个模型独立出来：

D（LNY）=-0.159640397176*CointEq1+ 0.0519867932071*D（LNY（-1）） + 0.0618339643823*D（LNY（-2）） + 0.365183809368*D（LNM（-1）） + 0.0384847038705*D（LNM（-2）） + 0.120542902673*D（LNF（-1）） - 0.209792665299*D（LNF（-2）） + 0.038698324352其中，CointEq1=LNY（-1） - 0.588224926437*LNM（-1） - 0.301681548449*LNF（-1） - 1.07214719594 。

从上面的方程中可以看出，广义货币供应量（M）、财政支出（F）和国内生产总值（Y）之间不但存在着长期均衡关系，而且在短期内，误差修正项的系数为- 0.159，表明误差修正项对GDP的一阶差分值具有明显的负作用，而财政支出的一阶滞后项的系数为0.120，由于数值较小，这表明财政政策对GDP的增长作用并不是很显著，而货币供应量的一阶滞后项的系数为0.365，大于财政支出的一阶滞后项系数，这表明了货币政策对GDP的增长作用较明显。从估算的长期均衡关系看，政府支出和广义货币供应量对GDP具有正影响。从上述分析中，可以很明确地得出如下结论：与财政政策相比，货币政策对经济增长的作用更明显，更能推动GDP的显著增长。为什么改革开放以来货币政策对经济增长的有效性更加明显呢？随着改革开放，特别是社会主义市场经济体制的初步建立和政府职能的转变，我国财政和金融的基本格局从“大财政，小金融”向“大金融，小财政”转变，政府在经济转型期间更加注重金融货币市场对经济发展的作用，这表明了金融货币的增长在我国经济发展中的地位日渐显著。据资料记载，平均来说每增加1个百分点的货币供应量，就会使GDP增长0.4个百分点，这说明了金融市场在国民经济的舞台上发挥着举足轻重的作用。

五、结论

从上述的两个计量经济学模型，即向量自回归模型和向量误差修正模型，并对此进行实证分析，本文得出了改革开放以来（1978年至2012年）宏观经济政策对经济的增长具有明显推动作用的结论，说明了政府所制定的宏观经济政策对国民经济具有重要影响力。从作用力大小来看，货币政策在短期和长期内对经济增长的作用较财政政策来说更显著些，由此中国政府更注重货币政策对经济的拉动作用。

参考文献：