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深度贫困地区货币政策工具扶贫成效实证及路径选择

2018-12-11李平辉

时代金融 2018年32期
关键词:货币政策贫困地区工具

李平辉

(中国人民银行怒江州中心支行,云南 怒江 673299)

一、问题提出与文献评述

(一)问题提出

党的十八大以来,党中央把贫困人口脱贫作为全面建成小康社会的底线任务和标志性指标,在全国范围全面打响了脱贫攻坚战,其力度之大、规模之广、影响之深,前所未有。整体来看,我国脱贫攻坚成绩显著,每年农村贫困人口减少都超过1000万人,累计脱贫5500多万人;贫困发生率从2012年底的10.2%下降到2016年底的4.5%,下降5.7个百分点;贫困地区农村居民收入增幅高于全国平均水平,贫困群众生活水平明显提高,贫困地区面貌明显改善。并且值得关注的是深度贫困地区贫困发生率依旧较高,特别是西藏和四省藏区、南疆四地州、四川凉山、云南怒江、甘肃临夏等地区,生存环境恶劣,致贫原因复杂,基础设施和公共服务缺口大,贫困发生率普遍在20%左右。

与此同时,相对于庞大的贫困人口基数、复杂的致贫原因以及多样化的深度贫困地区及贫困人口而言,我国相配套的货币政策还存在一系列问题和挑战,尚无法有效满足贫困地区产业发展和扶贫对象多样化的需求,其中一个表现就是普惠金融服务体系尚未建立,深度贫困地区的金融机构和网点较少,金融服务覆盖面和参透率偏低。为此《意见》明确指出综合运用货币政策工具助推深度贫困地区经济结构转型升级,进一步加强深度贫困地区货币政策工具管理,加大对深度贫困地区的专项货币政策工具倾斜力度,完善贫困户直接补贴机制,保障各类补贴资金安全及时足额发放到位,为深度贫困地区农户提供安全可靠的投资渠道,提高财产性收入水平。本文旨在研究货币政策工具对深度贫困地区贫困发生率的实际影响程度,并分析其影响是否存在地区差异。

(二)文献评述

第一,关于贫困地区货币政策区域化问题的研究。国外学者使用地区失业数据和FOMC会议记录的数据来验证货币政策制定者受其所代表地区经济状况影响的假设。该分析证实,地区条件影响着储备银行行长的政策偏好,即不同地区经济发展的差异会导致货币政策导向的不同(Henry W.ChappellJr.、Rob RoyMcGregor and Todd A.Vermilyea,2008)。近年来,我国学者在贫困地区货币政策区域化方面也做了诸多研究,并对少数民族贫困地区货币政策区域化提出了构想,学者认为要使货币政策在贫困地区有效发挥作用,不能只考虑货币政策工具的区域化,而必须从改变贫困地区目前的经济金融环境出发,健全货币政策传导环节,完善政策传导机制,提高政策实施效应。贫困地区要实现这一目标应选择“供给领先”的政策性金融扶植发展模式,其第一阶段的主要任务是完善政策性扶植体系,提高现有商业金融和合作金融的运作效益,积极争取国际金融机构援助性贷款等;第二阶段是大力发展其他金融组织(黄正权,1990;赵晓芳和王亦龙,2010)。

第二,关于贫困地区货币政策执行效果的研究。国外学者使用了代表整个收入分配的不平等指标,在不同频率数据的情况下,评价了货币政策的分配效果,为了识别货币政策冲击,采用了现代和长期的识别方法。研究结果表明,收入不平等的动态主要是由收入分配前1%人群的变化所驱动的,紧缩货币政策降低了收入不平等(Karen Davtyan,2017)。国内学者认为随着经济金融发展,基层央行货币政策工具箱日渐丰富,初步拥有了差别存款准备金率、再贷款、利率政策、窗口指导等工具,通过及时、有效的综合运用,引导金融机构加大了对贫困农牧户改善生活、发展生产的基本资金需求的支持力度,促进了农牧区新兴产业和经济组织的发展,在有效缓解贫困群体贷款难的同时也促进了贫困地区产业结构调整,达到了综合运用货币政策工具助力脱贫攻坚的预期效果。其货币政策工具运用效果的特点为:一是差别存款准备金率有效提升贫困地区信贷投入效果;二是再贷款运用有效促进贫困地区经济发展;三是利率政策有效降低贫困群体发展负担;四是窗口指导实现与产业政策紧密对接(潘邦强和钟晖,2004;中国人民银行甘孜州中心支行课题组,2012;王秀清和索少康,2017)。

第三,关于货币政策在贫困地区传导过程中面临的困难及难点的研究。国外学者认为在抵押贷款取消抵押品赎回权,货币政策变得更加难以描述,因为转向了一种以私人部门信贷为重点、依赖于传统商业银行战略的新信贷政策。新的信贷政策打破了美联储信贷与其有效货币基础 (影响货币总量的货币基础)之间存在的紧密联系。美联储已经采取了退出策略,但它所遵循的自由裁量权仍然存在,就像在超额准备金付息方面的错误政策一样(John A.Tatom,2014)。搜集国内相关文献,通过整理和提炼发现大部分学者认为货币政策在贫困地区传导过程中面临的困难有:一是货币政策的统一性与区域经济发展现实性的差异直接影响了货币政策在贫困地区的有效实施;二是货币政策传导“慢半拍”,也在一定程度上影响了金融对当地经济的有效支持;三是商业银行在经营管理体制的改革和“转轨”过程中所带来的一些负面影响,对货币政策传导增加了一定难度;四是社会信用体系建设滞后,信用环境差,也在一定程度上影响了金融机构信贷投入的积极性;五是基层央行调控手段较弱,致使传导乏力。并对贫困地区货币政策传导提出建议,学者认为要解决好贫困地区货币政策传导,切实改善金融生态环境,构筑贫困地区金融经济和谐发展,必须要上下齐动,才能实现真正意义上的贫困地区大开发。首先制定出符合区域特点的货币政策,切实处理好统一性和差异性、全面性和区域性关系。进而增强贫困地区货币政策传导的实效性;其次加快经济结构调整,走出恶性循环的怪圈,为区域经洲央速发展提供有力的金融保障;再次做好商业银行的改革,促使商业银行以积极的态度适应中小企业和产业经济调整的不断发展、变化的经济形势,为基层央行货币政策传导构建良好的效能机制;最后完善基层央行的货币政策运作机制,疏通传导渠道,真正发挥窗口指导作用(潘百寿,1987;刘继武和陈淑平,1999;周尚平,2001;人民银行临夏州中心支行课题组,2002;人民银行南宁中心支行课题组,2002;人民银行临夏州中心支行课题组,2002;杨双平,2004;拉孜克·买买提和张玉民,2005;许立新,2011)。

本文的可能贡献在于:第一,首先从国家层面研究分析七大货币政策工具对国家贫困发生率的影响以及选择影响程度较深的变量,避免因深度贫困地区部分货币政策工具缺乏而主观选择变量,得到的分析结论较为可靠;第二,本文选用“三州”地区相关数据,“三州”属于国家层面的深度贫困地区,其地区经济发展差异较小,为深入分析深度贫困地区货币政策工具对贫困发生率的影响以及作用机制提供了一个全新的视角。本文研究结论为有关部门科学和各地区贯彻落实脱贫攻坚任务提供了更细致和有针对性的参考。

本文余下部分安排如下:第二部分说明相关数据,并介绍实证方法;第三部分首先从国家层面分析七大货币政策工具对贫困发生率的影响程度,并选择影响程度较深的货币政策工具为自变量,为下一步研究做好变量选择,其次从“三州”角度看货币政策工具对贫困发生率的影响,并报告实证结果,包括平稳性检验、协整性检验和面板数据模型评比;第四部分为全文结论。

二、数据说明和计量方法

(一)变量说明

1.货币政策工具说明。货币政策工具是中央银行为达到货币政策目标而采取的手段,根据《中国人民银行法》第三条规定,中国货币政策最终目标为“保持货币币值的稳定,并以此促进经济的增长。”货币政策工具分为一般性工具和选择性工具。一般性货币政策工具包括公开市场操作、存款准备金和再贴现;选择性货币政策工具包括贷款规模控制、特种存款、对金融企业窗口指导等。一般性货币政策工具多属于间接调控工具,选择性货币政策工具多属于直接调控工具。在过去较长时期内,中国货币政策以调控为主,即采取信贷规模、现金计划等工具。1998年以后,取消了货币规模控制,主要采取间接货币政策工具调控货币供应量。现阶段,中国的货币政策工具主要有公开市场操作、存款准备金、再贷款与再贴现、利率政策、常备借贷便利、中期借贷便利和抵押补充贷款等。

表1 货币政策工具作用及意义

2.货币政策工具数据整理。本文选用2010-2017年年度存量数据,用公开市场货币投放余额表示公开市场操作、存款准备金余额表示存款准备金、再贷款余额表示中央银行贷款、金融机构贷款余额表示贷款利率政策、常备借贷便利余额表示常备借贷便利、中期借贷便利余额表示中期借贷便利、抵押补充贷款余额表示抵押补充贷款,为减少数据波动影响,将各个变量进行对数化,详细情况见下表2所示。

表2 变量说明

3.数据来源。上述全国货币政策工具数据来源于wind数据库,全国贫困发生率数据来源于国家统计局公布的相关信息;深度贫困地区货币政策工具数据由中国人民银行临夏州、凉山州和怒江州中心支行提供,深度贫困地区贫困发生率数据来源于各地州统计局公布的相关信息。

(二)计量方法

本文首先提出以下有待实证检验的假说:

假说1:七大货币政策工具不全对贫困发生率有深度影响。

假说2:所选择出的货币政策工具与贫困发生率之间呈现负相关关系,即货币政策工具对贫困发生率的影响是抑制。

假说3:所选择出的货币政策工具在深度贫困地区执行效果无明显差异,即同一货币政策工具在不同地区影响程度大致相同。

本文采用主成分分析方法对假说1进行验证,采用面板数据分析方法对假说2和3进行验证,其相关实证报告见第三部分。

1.主成分分析方法。第一步计算相关系数矩阵。本文令为相关系数矩阵,其表达形式为:

第二步计算特征根与特征向量。首先解特征方程|λI-R|=0,通常用雅克比法(Jacobi)求出特征值,并使其按大小顺序排列;然后分别求出对应特征值λi的特征向量,要求即其中eij表示向量ei的第j个向量。

第三部步计算主成分贡献率及累计贡献率,其表达式分别为:

一般情况下取累计贡献率为85%-95%的特征值λ1,λ2,…,λm所对应的第一、第二、...、第m(m<p)个主成分。

第四步计算主成分载荷和主成分得分。主成分载荷是反映主成分Fi与原变量zj之间的关联程度,其计算公式为:

根据参数αi的不同限制,可将面板数据单位根检验方法分为两大类:一类是具有相同单位根过程情形下的检验,即参数αi满足包括LLC检验和Breitung检验;另一类是不同单位根过程情形下的检验,即允许参数ρi跨截面变化,包括IPS检验、ADF-Fisher检验和PP-Fisher检验。

第二步面板数据协整性检验。为了进一步验证序列间长期均衡关系,本文基于Fisher协整检验法对序列进行了协整检验。检验统计量P值为:

其中pi是第i个截面Johansen协整检验的P值;N同上。若样本检验统计量值大于临界值,则拒绝不存在协整关系的原假设,即存在协整关系。

第三步面板数据模型分类。根据对截距项和解释变量系数的不同假设,可将面板数据回归模型分为:混合回归模型、固定效应模型和随机效应模型3种类型。

混合回归模型:从时间上看,不同个体之间不存在显著性差异;从界面上看,不同截面之间也不存在明显差异,可以将所有的数据混合在一起,其表达式为:

固定效应模型:如果对于不同的截面或不同的时间序列,只是模型的截距项是不同的,而模型的斜率系数相同,则称之为固定效应模型。固定效应模型又分为三类,分别是个体固定效应模型、时间固定效应模型和时间个体固定效应模型,其表达式分别为:

随机效应模型:如果式子混合效应模型(8)中丢失了一些随个体和时间变化的不可观测的随机性因素时,可以对误差项进行分解来描述这种信息的缺失,将uit分解为3个分量:

其中ui、vt和wit分别表示个体随机误差分量,时间随机误差分量和混合随机误差分量。同时,这3个分量互不相关,也不存在截面自相关、时间自相关和混合自相关。

材料二为60个由两个高频汉字随机组合而成的假词(频级800~1000;课题组,2008),所有假词末尾均加上“的”作为结尾以模仿形容词,如“阿敢的”“象组的”“例退的”。

第四步面板数据模型选定。为了检验面板数据模型的类型:混合回归模型、变截距回归模型还是变系数回归模型,经常使用的检验是协方差分析检验(F检验)。以混合回归模型和固定效应模型为例,设定两个假设:H0:选用混合回归模型;H1:选用固定效应模型。构造并计算统计量:

其中S1为混合回归模型的残差平方和;S2为固定效应模型的残差平方和;N为样本容量,k为被估参数个数。

三、实证结果

(一)主成分分析的实证结果

从全国层面看,各货币政策工具对扶贫效果不一,见下表3,分类较为明显,存款准备金、中央银行贷款和金融机构贷款对扶贫成效负相关系数为0.9以上,其他货币政策工具相关性较弱。

表3 相关性

结合主成分分析方法进一步确定影响程度较深的因素,从表4中可以看出,提取了特征根大于1的1个主成份,该主成份F的方差贡献率为83.46%,累计方差贡献率为83.46%,特征根为3.842。

表4 总方差解释表

提取引资截荷矩阵数据,记为“A”,得分记为“U”,根据公式:,计算结果见下表8,得主成份表达式:

从式1中可以看出,从大到小排序变量LNZ2、LNZ3、LNZ4系数值较大,其他因素系数值较小,则说明从全国层面来看主要影响扶贫成效的货币政策工具为存款准备金、中央银行贷款和金融机构贷款。因此验证了假说1:七大货币政策工具不全对贫困发生率有深度影响。

表5 主成份得分表

(二)面板数据模型的实证结果

1.平稳性及协整检验。为了避免出现伪回归现象,本文首先对数据进行平稳性检验,检验方法采用上述介绍的面板数据单位根检验方法,结果见表6所示,原值序列LNY、LNZ2、LNZ3和LNZ4没有在同一检验形式下均拒绝原假设,综合来看原值序列为非平稳序列。一阶差分序列中,所有序列在LLC检验形式下通过了1%的显著水平检验,这充分表明一阶差分序列是平稳单整的序列。

表6 面板数据平稳性检验

由于各系列都是同阶单整序列,即满足进行协整检验的前提条件,因此,本文采用Fisher方法进行协整检验。在检验过程中采用原序列存在线性趋势,而协整方程中含有截距项的检验形式,见表7所示。Fisher检验的原假设:检验结果不存在协整关系。根据表7,LNY、LNZ2、LNZ3和LNZ4两两之间的关系分别在1%的显著水平下(P值均小于0.01)拒绝原假设,这表明LNY、LNZ2、LNZ3和LNZ4两两之间存在协整关系,即存在长期的稳定均衡关系。

表7 面板数据协整检验

2.面板数据模型建立与选定。为了更准确地解释变量对被解释变量的影响,本文采用F检验同时借助hausman检验,L-L检验以及从核心变量系数具有实际意义的角度选取相应的模型,首先检验各货币政策工具对扶贫效果影响的显著性,该模型采用混合模型,模型1形式为其次从地区角度看货币政策工具的差异性,该模型采用变截距不变系数个体固定效应模型,模型2形式为最后从时间角度看货币政策工具的递进性,该模型采用的是变系数不变截距时点固定效应模型,模型3形式

根据实证结果显示,整体来看,3个回归模型检验结果良好,拟合效果均在0.9以上,F值在5%水平下通过显著性检验,DW值显示不存在明显的残差自相关。

表8是混合模型的实证结果,模型1表达式:

表8 模型1回归结果

从表8可以看出,存款准备金、中央银行贷款和金融机构贷款对扶贫效果有着显著的影响。存款准备金、中央银行贷款和金融机构贷款对贫困发生率的影响均通过5%显著性检验,系数为负说明存款准备金、中央银行贷款、金融机构贷款对贫困发生率均为负相关,与实际意义相符合。因此验证了假说2:所选择出的货币政策工具与贫困发生率之间呈现负相关关系,即货币政策工具对贫困发生率的影响是抑制。

表9是变截距不变系数个体固定效应模型,模型2表达式:

从表9中可以看出,存款准备金、中央银行贷款、金融机构贷款对深度贫困地区贫困发生率系数差距相对较小,且中央银行贷款普适性低,作为脱贫攻坚主要运用的货币政策工具目前效果尚未发挥出来。由模型2可以看出:一是该模型为变截距不变系数,说明各地区货币政策工具扶贫成效差异性小;二是观察发现中央银行贷款对“三州”贫困发生率的负影响系数为0.07,其他货币政策工具负影响系数均在0.3以下,即中央银行贷款作为脱贫攻坚的主要货币政策工具,运用效果并不理想;三是从截距看,临夏州、凉山州、怒江州的截距系数分别为6.68、7.01、6.51,由此可见,怒江州扶贫成效为最快。因此验证了假说3:所选择出的货币政策工具在深度贫困地区执行效果无明显差异,即同一货币政策工具在不同地区影响程度大致相同。

表9 模型2回归结果

表10是变系数不变截距时点固定效应模型,模型3表达式:

从表10中可以看出,2010-2017年货币政策工具扶贫绩效逐渐明显,并发现2014-2015年为成效节点。由模型3可以看出:2010-2017年深度贫困地区货币政策工具差异性较小,深度贫困地区综合运用货币政策工具,结合各地区的特点积极创新扶贫模式。

表10 模型3回归结果

四、结语

本文基于2010-2017年全国及深度贫困地区面板数据,对深度贫困地区货币政策工具与贫困发生率之间的关系进行了分析研究。结论表明:第一,从全国层面看,货币政策工具与贫困发生率存在深度相关关系的有存款准备金、中央银行贷款、金融机构贷款;第二,上述三种货币政策工具在深度贫困地区与贫困发生率之间存在显著负相关,深度贫困地区综合运用上述三种货币政策工具会对贫困发生率增长产生明显的负面效应,从而抑制贫困发生率增长;第三,上述三种货币政策工具在深度贫困地区扶贫效果不存在明显差异,但中央银行贷款作为支持深度贫困地区脱贫攻坚的主要货币政策工具,其运用效果并不理想。总体来看,存款准备金、中央银行贷款、金融机构贷款和贫困发生率之间存在显著负效应,并发现中央银行贷款对贫困发生率产生的负效应最小,加强运用中央银行贷款工具将会对贫困发生率增长产生较大程度的偏离,进而抑制贫困发生率增长。

综合运用货币政策工具,引导金融机构扩大深度贫困地区信贷投放,是深度贫困地区打赢脱贫攻坚战的重要支撑。结合对深度贫困地区货币政策工具运用的观察,提出如下建议:一是增强深度贫困地区货币政策执行的针对性。首先,基层央行要发挥货币信贷政策的导向作用,通过信贷结构优化和信贷结构调整,更好地支持转方式调结构,服务实体经济发展;其次,基层央行要鼓励支持金融机构自主创新,充分发挥市场在资源配置中的决定性作用,引导和鼓励金融机构开展金融创新,不断推出新的信贷产品,提高深度贫困地区金融运行效率和服务实体经济的能力;再次,基层央行要指导金融机构认真贯彻执行区别对待、有扶有控的信贷投放原则,抓好产业扶贫与易地搬迁金融政策措施落实工作,开发适合贫困群体和实体经济的需求特点的融资产品,支持新型农牧业专业合作组织、特色文化旅游、农牧区基础设施建设等发展;最后,基层央行要积极引导督促金融机构加大对经济薄弱环节,尤其是弱势群体的支持,避免部分人群重新返贫。二是进一步完善扶贫再贷款政策规定。首先,进一步拓宽再贷款发放对象,除地方法人金融机构外,将扶贫再贷款发放对象扩展到社会责任心强、扶贫意愿强烈的其他金融机构,引导更多的金融机构参与扶贫工作中来;其次,适度增加扶贫再贷款的期限档次,建议增加3年、5年两个档次的扶贫再贷款期限,使得扶贫再贷款使用期限与生产周期更加契合、匹配,更便于贷款主体使用贷款脱贫致富;最后,适当放宽扶贫再贷款的投放时间,将投放时间由1个月放宽至3个月,缓解金融机构完成运用扶贫再贷款发放扶贫的工作压力,避免因期限内无法完成发放任务回收扶贫再贷款现象。三是以信用体系建设破解贫困户融资难的问题。首先,建立建档立卡贫困户的信息网络体系,强化基层农村组织作用,为信用体系建设和优化深度贫困地区金融生态营造良好的环境;其次建立贫困户专项信用评级机制,建立以信用履约为核心,以道德水平、劳动能力、未来产出能力等为指标的贫困户信用评级理念,在制度设计上围绕评级对象、工作流程、评级标准、授信额度等范围对建档立卡贫困户信用评级给予倾斜;再次,提升金融扶贫精准度,加强商业银行在保证信贷资金安全的前提下,辨别贫困户脱贫的能力,通过信贷投放启动示范和带动效应,激发贫困群体的内生发展能力,从而实现可持续脱贫和发展,最后,建立以财政资金为主的担保基金或风险补偿基金,完善管理制度,解决金融扶贫的后顾之忧和借款担保抵押不足的问题。

注释

①《意见》:为深入贯彻党的十九大精神,重点攻克深度贫困地区脱贫任务,打好精准脱贫攻坚战,按照《中共中央办公厅国务院办公厅印发<关于支持深度贫困地区脱贫攻坚的实施意见〉的通知》(厅字【2017】41号)相关要求,2017年12月人民银行、银监会、证监会、保监会联合印发《关于支持深度贫困地区脱贫攻坚的实施意见》(以下简称《意见》)。

②三州:临夏州、凉山州和怒江州。

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