货币政策信号影响企业投资吗？——兼论我国货币政策预期管理的完善

■宋连方，李生海

一、引言与文献综述

从亚当·斯密“看不见的手”论述开始，“预期”就一直是经济理论的重要概念。随着理性预期理论的发展，货币政策预期管理受到经济学家越来越多的关注。Krugman（1998）针对由于预期导致流动性陷阱从而造成扩张性货币政策无效问题，提出的解决办法就是通过政策承诺对公众的预期进行管理，改变公众的预期。Woodford（2001）正式提出预期管理的概念，指出预期管理将会对有效的货币政策更加重要。Morris&Shin（2008）指出货币政策的核心就是管理和引导预期。国内对预期管理的研究始于20世纪80年代末，李拉亚（1991、1995）在其两本专著中研究了预期对我国通货膨胀的影响。马文涛（2014）梳理了相关文献，指出预期管理理论的形成和演变经历了从规则与相机抉择的摇摆到融合政策承诺与中央银行沟通并形成前瞻性引导的过程。随着预期管理理论逐渐受到官方和学术界的重视，央行沟通和货币政策规则作为央行影响公众预期的手段，受到了越来越多的关注。郭豫媚和周璇（2018）证明央行沟通能够有效促进公众向理性预期均衡收敛，显著提高货币政策有效性。卞志村和张义（2012）比较了央行信息披露和实际干预对通货膨胀预期的政策效果，认为信息披露的政策时滞较短，实际干预长期影响程度较大。闫先东和高文博（2017）研究表明央行信息披露对通货膨胀预期的影响效果优于传统货币政策工具。Woodford（2003）指出，央行实行利率规则的一个重要目标就是能够引导公众合理预期，从而有助于经济增长趋于长期均衡。丁晓峰（2019）认为货币政策相机调整在解决短期流动性问题上是有效的，但由于存在短期均衡和长期均衡的不一致问题，反而会加剧经济波动。

针对货币政策预期管理有效性的文献，主要集中于预期管理对宏观经济指标如通货膨胀率和经济增速等领域的影响，鲜有涉及货币政策预期管理与微观企业关系的文献。近年来，货币政策与微观企业行为相互关系的研究，逐渐成为经济金融理论研究的前沿课题。闫先东和朱迪星（2018）对相关国内外文献进行了较为全面的述评，这些文献较少涉及货币政策预期管理影响微观企业行为角度。徐光伟和孙峥（2015）分析了货币政策信号对企业投资的影响。王宇伟等（2019）指出，我国央行沟通和实际行动一致宽松仍然无法有效增加企业投资，可能与资金“脱实向虚”有关，但并未提供进一步证明。

本文构建了我国的央行沟通和货币政策规则信号指数，在分析预期管理影响企业投资的理论机制的基础上，以A股制造业上市公司为样本，对央行沟通和货币政策规则信号影响企业投资的效果进行了实证检验。全文的边际贡献在于：一是丰富了宏观调控政策影响微观企业行为的研究成果，已有文献主要是针对传统货币政策工具影响微观企业的情况进行研究，鲜有从货币政策预期管理与微观企业关系角度开展的研究，笔者将央行沟通和政策规则作为现代货币政策预期管理手段引入到宏微观相结合的理论框架中，丰富了相关研究成果。二是研究结果表明沟通信号和规则信号能够显著影响企业的投资行为，弱化了金融投资对实业投资的挤出效应，肯定了货币政策预期管理在稳定经济增长和抑制资金“脱实向虚”中的作用，对我国当前货币政策制定具有现实参考意义。

二、理论机制和研究假设

货币政策预期管理影响微观企业的机理在于，信息的不完备性导致微观主体的预期有较大的不确定性，而透明高效的央行沟通和明确的货币政策规则传递的信息有助于公众对未来货币政策趋势的理解，从而有助于政策制定者根据政策意图影响公众形成一致的政策预期——包括银行家的预期和企业家的预期，从而影响到企业的投融资水平。货币政策预期管理的微观传导链条可以归纳如下：

图1 货币政策预期管理的微观传导图

为便于分析，对银行和非金融企业的资产负债表进行简化。银行的资产包含对非金融企业的贷款loan和存放中央银行准备金存款Res，负债为住户和企业存款deposit。非金融企业的资产包含实业资产Rea和金融资产Fin，负债为银行贷款loan。根据资产负债平衡原理，有如下等式关系：loan+Res=deposit；Rea+Fin=loan。

在宽松政策初期，从银行家预期角度看，当央行释放宽松政策信号时，银行预期将来降准、增加再贷款等政策会导致Res增加，根据银行的资产负债平衡关系，在存款deposit不变的情况下，银行会减少准备金存款Res同时增加对非金融企业的贷款loan，即将超额准备金存款转化为收益较高的贷款。根据企业的资产负债平衡关系，负债方贷款loan增加，企业会相应增加资产方Rea和Fin的配置，即企业的实业投资和金融投资都会增加。从企业家预期角度看，当央行释放宽松政策信号时，企业家预期未来利率下降，融资成本降低，企业会主动增加融资规模，负债方loan增加，从而资产方Rea和Fin增加。在宽松政策的后期，由于受到储蓄总量的约束，贷款loan增长存在上限，表现为loan增加到一定量之后，将不再增加，在过于宽松的预期下，公众甚至会减少储蓄增加消费，即deposit会下降，从而导致loan开始回落，相应的企业资产负债表上，Rea和Fin下降。

假设1a：央行沟通信号与企业实业投资呈倒U型关系；

假设1b：政策规则信号与企业实业投资呈倒U型关系。

近年来，随着我国金融市场逐渐发展成熟，金融投资成为企业投资的重要组成部分，部分实业企业甚至出现了过度投资金融而忽视主业经营的问题，实体经济虚拟化现象引起了较大关注。根据以往研究，将金融投资对实业投资的影响概括为“蓄水池”和“投资替代”两种效应，在“蓄水池”效应下，金融投资会补充和助推实业投资增加，在“投资替代”效应下金融投资会挤出实业投资。企业的金融化普遍以市场套利的挤出效应为主，而不是通过资金储备动机的“蓄水池”效应反哺主业（谢获宝等，2020）。张成思和张步昙（2016）指出货币政策会增强金融化对实体经济的挤出效应。那么与传统货币政策传导和作用方式相异的预期管理是否也会强化金融投资对实业投资的挤出？基于此，提出如下假设：

假设2a：央行沟通信号强化了企业金融投资对实业投资的挤出效果。

假设2b：政策规则信号强化了企业金融投资对实业投资的挤出效果。

三、央行沟通信号指数

央行沟通包括书面沟通和口头沟通，书面沟通结构规范、措辞严谨，适合构建政策指数。中国人民银行自2001年起开始对外按季度定期发布货币政策执行报告，本文以2001年一季度至2020年一季度货币政策执行报告为样本区间构建央行沟通信号指数。

（1）重视手段忽视内在教学内容的改革。近年城乡规划相关学科的课程设置与教学模式上更多的是强调教学手段的信息化，如微博信息平台互动教学的利用、微课教学形式的增加等，而对信息化时代大数据对本学科发展的积极作用以及对今后城乡规划职业的影响探讨较少。

（一）措辞初选

参考郑忱阳和刘园（2018）、林建浩和赵文庆（2015）等的方法筛选结果，从货币政策报告中初步选取易对公众预期产生影响的22个措辞，并分别统计每类措辞在每个季度政策报告中出现的次数。

（二）政策类型划分

根据货币政策执行报告中的三大政策工具利率、准备金率、公开市场操作确定各个季度的货币政策类型。下调利率、准备金率和公开市场操作增加流动性则视为宽松政策，反之为紧缩政策，若无操作或投放流动性水平不变视为中性政策。各个季度政策类型见表1。

表1 各季度货币政策类型

（三）ANOVA单因素方差分析

以货币政策三种类型分为三组，对所有措辞在三个分组中的频次进行ANOVA单因素方差分析，排除频次无显著不同的措辞，对显著的措辞进行单调性筛选，结果如表2所示，得出以下七个措辞用于构建央行沟通指数，包括下调、降准、降息、通胀、政策紧缩、上调、流动性偏多。

表2 单调性筛选结果

（四）指数构建公式

按照Heinemann&Ullrich（2007）的公式构建央行沟通指数。

其中，nobs（xi，t）表示措辞xi在t时刻出现的频次，meanobs（xi）表示措辞xi在所有时刻出现频次的均值，stdv（xi）是措辞xi在所有时刻出现频次的标准差，sign（xi）是指标xi的方向符号，1类措辞即宽松措辞符号为正，3类措辞即紧缩措辞符号为负。η2（xi）是措辞xi的权重，即单因素方差分析中各个措辞的组间离差平方和与总平方和的比值。相关基础变量值见表3。

表3 沟通指数基础变量值

根据政策沟通指数的公式和相关基础变量的数值，计算得到各个季度的货币政策沟通信号指数。央行沟通信号指数越大，表明央行释放出的宽松信号强烈，企业将增加投资。预计央行沟通指数对企业投资的影响系数为正。

四、政策规则信号指数

央行会根据前期的GDP增速和CPI水平来调整下一期的货币政策，当实际GDP低于潜在产出、CPI低于目标值时，表明经济存在衰退和紧缩的风险，宏观政策就会倾向于宽松，以此促进经济增长；反之，则采取较为紧缩的宏观政策，以抑制过热和通胀。为便于分析，使货币政策规则信号指标跟前述央行沟通信号指标符号方向一致，采用潜在产出（目标CPI）指标减去实际产出（实际CPI）的差值来表示。

Rule=（潜在产出-实际产出）+（目标CPI-实际CPI）

真实GDP以不变价GDP表示，由于国家统计局从2007年开始公布季度不变价GDP数据，本文以此计算了2007年一季度到2020年一季度的货币政策规则信号指数。规则指数为负，表明经济超过预期，存在过热趋势，宏观政策倾向于从紧；反之，指数为正，宏观政策倾向于宽松；指数为0，宏观政策应为稳健中性。货币政策规则信号指数越大，表明政策宽松预期越强，企业将增加投资。

上述货币政策规则信号指数能否体现我国货币当局的政策制定思路，可以通过比较规则信号和货币政策报告下一阶段货币政策思路来进行判断。计算出货币政策规则信号指数的标准差，将在0值上下一倍标准差范围内的货币政策规则信号值确定为稳健中性，大于一倍标准差小于两倍标准差的货币政策规则信号值确定为稳健略宽松，将大于两倍标准差的货币政策规则信号值确定为适度宽松，小于负的一倍标准差大于负的两倍标准差的货币政策规则信号值确定为稳健略紧缩，小于负的两倍标准差的货币政策规则信号值确定为紧缩，结果如表4所示。

从表4中可以看出，大部分时间货币政策规则信号与下一阶段政策思路一致，说明构建的货币政策规则信号指标一定程度上解释了我国货币政策制定的思路，央行大体是按照此规则来制定货币政策。

表4 货币政策规则信号与实际政策表述

五、实证分析

（一）样本和数据

本文选取我国沪深交易所A股上市公司季度面板数据进行研究，由于新的会计准则于2007年开始实施，为保障数据口径的连贯统一，本文研究的上市公司样本数据期限为2007年1季度—2020年1季度。对样本进行如下筛选：剔除金融行业上市公司和ST等风险警示的公司，并剔除存在缺失值的样本，最后得到1046家公司53个季度的观测值。对样本连续变量进行1%~99%的Winsorize处理，消除异常值影响。数据来源于Wind数据库。

（二）变量选择

1.投资变量

企业的投资分为实业投资和金融投资。实业投资指当年购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金与总资产的比值。金融投资指用于购建各类金融资产的资金，金融资产主要包括货币资金、交易性金融资产、可供出售金融资产、衍生金融资产、持有至到期投资等。考虑到企业为了日常经营活动也会产生货币资金，因此不将货币资金纳入狭义的金融投资中，只将其纳入广义金融投资指标中作为替代变量进行稳健性检验。此外，投资性房地产是指为了赚取租金或资本增值而持有的房地产，当前大量资金进入房地产领域是为了赚取升值差价，而非为了企业经营生产，因此也将投资性房地产纳入到金融投资中。

2.宏观经济变量

本文的核心解释变量为央行沟通信号指数和货币政策规则信号指数。根据相关经济理论，投资还受到利率和经济增速等宏观经济变量的影响，因此引入贷款利率、GDP增速指标作为宏观经济解释变量。

3.公司特征变量

根据公司金融和企业投资相关理论，企业投资在微观层面受到托宾Q值、经营现金流、资产负债率、资产收益率、资产规模，股权集中度（第一大股东持股比例）、董事会规模、经济增速等指标的影响，为增强模型的稳健性和解释力，将这些指标作为控制变量引入模型中。资产规模指标采用资产总计的自然对数来表示，各个指标含义和计算公式如表5。

表5 变量释义

续表5

（三）模型设计及实证结果

基于徐光伟和孙铮（2015）的模型，引入构建的央行沟通信号指数和货币政策规则信号指标，确定模型如下：

其中，invest是被解释变量企业投资，x是核心解释变量央行沟通信号指数和货币政策规则信号指数，考虑到政策效果存在一定的政策时滞，对核心解释变量进行滞后一期处理；为检验被解释变量与核心解释变量之间的非线性关系，引入核心解释变量的二次项x2；control为宏观经济解释变量和控制变量，包括经济增速、利率、资产收益率、资产负债率、公司规模、营业收入增长率、托宾Q值、股权集中度、董事会规模等指标，根据已有文献研究，对资产收益率、资产负债率和托宾Q值进行滞后一期处理。λ为横截面效应，δ为时期效应，μ为随机误差项。所有变量的描述性统计如表6所示。

表6 描述性统计分析

以企业实业投资为被解释变量，以央行沟通信号指数为解释变量做多元回归分析，模型结果如表7所示。

表7 基准模型结果

续表7

从F检验结果看，模型整体都较为显著。模型（1）和模型（2）分别是对公司层面特征变量不控制和控制情况下的回归结果。两个模型中的解释变量央行沟通信号指数和货币政策规则信号指数的二次项的系数都显著为负，说明央行沟通信号指数和货币政策规则信号指数与实业投资存在倒U型关系，验证了本文提出假设1a、1b。表明央行沟通和货币政策规则释放宽松信号，初期时会促进企业的实业投资和金融投资上升，增长到一定程度后，投资会受到储蓄的制约而无法持续增长，投资增长出现拐点，后期投资水平会下降。宏观经济解释变量经济增速gdp系数为正，但不显著；利率rate的系数为负且通过显著性检验，利率较高时，企业的投资会下降。

进一步对模型结果进行稳健性检验。一是替代变量稳健性检验。更换被解释变量，检验模型结果的稳健性。用构建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金扣减处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金与总资产的比值作为实业投资的替代变量，进行稳健性检验。二是对子样本稳健性检验。工业是实体经济的重要组成部分，采用包含采矿业，制造业，电力、热力及水的生产供应业在内的工业企业作为子样本，对央行沟通信号和货币政策规则信号影响实业投资的效应进行检验，检验结果与前文结果基本相同，进一步证明实证分析的结果稳健可靠。①限于篇幅，结果留存备索。

六、货币政策信号对“投资替代”效应的影响

在基准模型中引入金融投资变量以及货币政策信号变量与金融投资变量的交互项作为解释变量，其他控制变量保持不变。如果金融投资的系数符号为负，表明金融投资对实业投资的“投资替代”效应强于“蓄水池”效应；如果交互项系数与金融投资系数相同，表明货币政策信号增强了“投资替代”效应。表8模型1和模型2分别报告了对公司特征变量不控制和控制情况下的回归结果，两个模型中的核心解释变量系数和显著性变化不大。金融投资的系数显著为负，证明了金融投资对实业投资的“投资替代”效应大于“蓄水池”效应，企业开展金融投资挤出了部分实业投资，这与相关文献研究的结论相符。央行沟通信号指标与金融投资的交互项系数为正，与金融投资的系数相反，即交互项弱化了金融投资指标对实业投资指标的负向影响，说明通过央行沟通进行货币政策预期管理，可以抑制金融投资对实业投资的替代效应，拒绝了假设2a；货币政策规则信号指数与金融投资的交互项系数为正，但不显著，无法拒绝假设2b。总体看，货币政策信号没有增强金融投资对实业投资的替代效应，而是在某种程度上抑制了这种效应，这与张成思和张步昙（2016）的研究结论并不相符。

表8 “投资替代”效应检验

企业进行金融投资的动机包括预防性动机和逐利性动机。预防性动机主要是企业配置一定量的风险较小、易于变现的短期金融资产，以降低未来的不确定性给企业持续经营造成的冲击；逐利性动机是指企业为了追求高额回报，使得利润最大化而进行的金融投资。出于预防性动机进行的金融投资，主要受到未来不确定性的影响。未来不确定性越高，出于预防性动机持有的金融资产越多。通过政策沟通和明确政策规则释放信号对公众预期进行管理能够同时降低预防性和逐利性动机的金融投资。首先，货币政策预期管理通过释放信号稳定市场预期，降低未来的不确定性，从而降低了金融投资对实业投资的挤出。其次，货币政策预期管理工具具有“无实操、低成本、高效率”的优点，其仅仅是向市场传递信息、稳定市场预期，而不会直接改变货币市场利率、货币供应量和信贷可获得量，对市场的影响力度相对较为温和，较少激发企业管理者的逐利性投机心理。而在传统宽松货币政策环境下，企业管理者投机心理增强，将资金投向金融、房地产领域的概率将增大。货币政策预期管理释放宽松信号的刺激作用较为温和，使企业更倾向于关注确定性较高的实业投资，从而降低了金融投资对实业投资的挤出效应。

七、结论和启示

通过理论机制分析，构建央行沟通信号指数和货币政策规则信号指数，并对央行沟通信号、货币政策规则信号与A股上市公司的投资行为的关系进行实证研究，得出以下结论：央行沟通信号和货币政策规则信号能够对微观企业投资行为产生较为显著的影响，即货币当局通过沟通和政策规则进行预期管理的微观传导机制是有效的。央行沟通信号、货币政策规则信号与微观企业投资之间并非简单的线性关系，而是存在倒U型关系。预期管理的作用是有效的，同时也是有限的。在宽松政策的初期，宽松政策信号能够增加企业投资；在后期，企业投资可能不增反降。企业的金融投资对实业投资存在替代效应，货币政策预期管理能够抑制这种替代效应。货币政策预期管理相比传统政策工具较为温和，能够稳定预期、降低不确定性，上述特点决定了其能够抑制金融投资对实业投资的替代效应。

本文研究表明央行沟通和货币政策规则信号能够有效影响企业投资，对经济“脱实向虚”有一定的抑制作用，因此应从以下两个方面对当前的预期管理政策进行完善，以提升政策效力。

第一，强化政策沟通。含混的货币政策容易使市场形成困惑，让市场和微观主体无所适从。透明度高的货币政策有助于稳定市场信心，引导市场形成有效预期，提升货币政策操作的效力。近年来，我国的货币政策沟通力度不断提高，央行按季度发布货币政策执行报告，定期发布公开市场操作公告，市场对政策沟通的关注度也在不断提升。继续推动货币政策系统化、透明化、科学化，通过发布政策报告、官员讲话、统计数据解读、举办参与研讨会等形式，加强与金融市场的沟通，有效引导市场预期。提升信息披露标准国际化程度，加快与国际货币基金组织数据公布特殊标准（SDDS）的接轨，使货币政策方向和政策工具的指向性更加明确。提升信息沟通的前瞻性，加大对经济的研究和预测分析力度，通过对经济指标的解读，向市场传递未来货币政策操作的相关信息，合理引导社会预期。

第二，明晰政策规则。货币政策缺乏明确规则，容易引发外界的无端猜测，造成预期混乱，导致经济波动，也不利于树立央行公信力。长期以来，我国央行在相机决策方面已经积累了丰富经验，而在规则决策方面涉及的较少，缺乏可供参考的量化规则。近年来，这些问题已经多次对我国货币政策实践造成困扰。未来应在充分研究和实践检验的基础上，逐步探索和建立适合中国实情的、透明的、可追踪、可检验的货币政策量化规则。适时适度向公众公开货币政策委员会的决策程序和决策规则，对宏观分析所采用的模型和规则进行详细解释说明。这既有助于提高货币政策当局的公信力，也有助于引导市场预期，维护金融市场稳定。