货币政策调控怎样有效支持实体经济？*——数量型与价格型工具的微观效应分析

□ 张炎炎 丁志国 任浩锋

内容提要 新发展格局下，货币政策调控是否有效促进企业投资推动实体经济发展，是经济高质量发展的关键。本文以2010—2020年A 股上市公司为样本，利用面板VAR 模型检验数量型和价格型货币政策的微观效应，辨别货币政策有效支持实体经济发展的传导路径。研究发现，价格型货币政策工具主要通过影响企业融资约束和调节抵押品价值的变化影响企业固定资产投资，而数量型货币政策工具则通过缓解企业融资约束发挥作用，并且影响幅度是价格型工具的3 倍。进一步研究发现，中国货币政策传导表现出明显的异质性特征。信贷歧视的存在使得货币政策对非国有企业的影响具有延迟性，年轻企业和西部地区企业对货币政策冲击更为敏感。本文研究表明，提高货币政策向实体经济的传导效率，一定不能忽视数量型和价格型工具的调控效果差异，科学把握“量价转换”节奏、政策工具协同并重，才能有的放矢地推动企业投资，实现经济高质量发展。

一、引言

健全现代货币政策框架是推动经济高质量发展的内在需要。在高速增长时期，总量性货币政策能够在短时间为经济增长提供充足动力，然而在新发展格局下，实现经济高质量发展成为中国货币当局进行政策调控的目标之一。此时，结构性货币政策成为央行实现精准滴灌的必然选择。2020年，全社会固定资产投资为GDP 贡献了51.90%，构成经济增长重要驱动力。企业的投资水平是企业规模扩张、维持增长动力以及实现企业价值最大化不可缺少的条件，同时也是实现经济高质量发展的关键（方红星和金玉娜，2013）。2021年政府工作报告提出，要拓展投资空间，加快内需体系的建设。货币政策作为优化金融资源配置效率的重要手段，政策冲击对企业投资的作用效果也是货币政策调控效率的微观反映。因此，厘清货币政策对企业投资的传导机制，探究现有的货币政策调控体系能否有效支持实体经济高质量发展，有助于为完善货币政策框架提供理论逻辑和科学依据。

从现实状况来看，无论是数量型工具，还是价格型工具，中国的宽松货币政策均能带来固定资产投资的增加（见图1）。其中，数量型货币政策对投资的调节效应更明显。2008年之前，固定资产投资增速在利率下调和M2 增速提高后表现出明显的上升趋势，宽松的货币政策为固定资产投资注入强有力的增长动能。金融危机以来，企业投资增速放缓，尤其是2015年供给侧结构性改革以后，经济进入高质量发展阶段，货币政策在提供基础货币的同时，加大对重点行业和薄弱环节的信贷支持，发挥结构性货币政策工具精准滴灌的作用。但是，货币政策宽松对实体经济刺激变弱，M2增加和利率下调释放的资金并未形成固定资产投资的动力，货币政策传导渠道受阻。由此可见，在现有的货币政策体系下，测度货币政策对实体经济的支持效率，判别货币政策传导的堵点是中国货币政策转型需要关注的重点。

图1 中国货币政策和固定资产投资现状①

货币政策对企业投资的传导渠道主要包括信贷渠道和资产负债表渠道两种路径。一方面，货币政策影响商业银行可贷资金和信贷成本，影响企业的投资决策。刘海明和李明明（2020）发现，紧缩货币政策会提高银行对企业贷款风险的谨慎度，降低商业银行的信贷意愿，增加对企业的信贷限制，降低企业投资水平。另一方面，货币政策通过资产负债表渠道的财富效应影响企业投资决策，这种效应在“金融加速器”作用下被放大（Gertler et al.，2007）。货币供应量的变化改变企业的资产价格，增加或减少企业抵押品价值，影响企业投资决策。货币政策传导效率问题还涉及到政策工具的选择，伴随着利率市场化的推进，货币政策中介目标由数量型向价格型政策工具转变，政策的传导渠道发生改变（钱雪松等，2015）。而数量型和价格型政策对实体经济的调控效率究竟如何？ 如何疏通政策传导的阻点？ “量价转换”时应如何实现流动性的精准释放？ 这不仅是评估货币政策传导效率的关键，也是政策当局精准施策所关心的核心问题。

基于此，本文选取2010—2020年中国A 股非金融企业数据，采用面板VAR 模型，研究货币政策对实体经济的动态影响效应，测度了价格型和数量型货币政策工具对企业投资的调控效率，并从融资约束和抵押品价值两个渠道分析了政策传导至微观企业的内在逻辑和影响效果。本文的研究贡献在于： 一是本文率先系统地对比了数量型和价格型货币政策的微观效应，量化了不同政策工具支持实体经济的效率，为货币政策“量价转换”提供数据支持； 二是本文从微观层面解释了货币政策调控支持实体经济的传导渠道，识别了“货币政策→融资约束→企业投资”和“货币政策→抵押品价值→企业投资”两条路径的存在性，并对此给出了实证证据； 三是本文辨别了货币政策作用于实体经济的异质性效果，考虑到货币政策的影响效果可能会因为企业特征的不同而有所区别，基于企业产权性质、年龄和所在地区进行分组，探究了货币政策传导效率的差异，为政策调控的精准施策给出科学依据。

二、文献回顾

固定资产投资既是企业可持续增长和发展壮大的引擎，亦是管理层实现私人收益的重要途径（Jensen & Meckling，1976），但无论企业的投资决策是基于何种目的，都需要以充裕的资金为保障，其中货币政策的调控至关重要。货币政策主要通过两个渠道影响企业投资决策。一是资金供给渠道，通过改变企业资金供给的外部环境，调节企业获得投资资金支持的难易程度和融资成本。当货币政策环境由紧缩变为宽松，企业更容易获得外部资金支持，融资约束降低。二是资产价格渠道，通过调整外部投资者对企业未来收益的预期，改变企业估值，进而影响企业的抵押品价值。

关于货币政策冲击对企业投资决策的影响，学者们主要从资金供给渠道展开讨论。黄志忠和谢军（2013）的研究发现，货币政策会通过缓解企业融资约束，刺激企业投资。融资约束越强的企业，投资行为受货币政策的影响越大，货币政策从紧会使企业融资约束增强，企业投资行为受到更强的抑制。张西征等（2012）和刘星等（2014）的研究都认为，货币政策对企业投资的影响同时存在需求效应和供给效应，对于受融资约束程度较低的企业而言，货币政策对企业投资影响的需求效应强于高融资约束企业，但其供给效应弱于高融资约束企业。刘星等（2014）还发现，货币供给量对融资约束较强企业的投资-现金流敏感性产生更显著的影响，而货币价格则对融资约束较弱企业的影响更显著，这揭示了在融资约束较弱的条件下，投资需求是影响企业投资对内部现金流敏感度的重要因素。徐光伟和孙铮（2015）研究发现，央行可以通过信息披露引导企业投资行为，当货币政策信号与实际货币政策一致时，货币政策的调控效果越明显，如果不一致则调控效果不明显。

资产价格渠道是货币政策向企业投资决策传导的另一重要渠道。Kiyotaki & Moore（1997）认为，企业往往以抵押贷款的形式获得银行的信贷支持。由于抵押贷款中的抵押品价值会受到宏观经济变量的影响，企业所获得的信贷资源也会随宏观经济形势的变化而不同。在这种情况下，外生的货币政策冲击会通过改变企业的抵押品价值来增加或减少企业所获得的贷款数量，进而影响其投资水平。在企业外部融资代理成本理论的基础上，Gertler et al.（2007）提出了金融加速器模型（BGG 模型），认为由于银行和金融市场的放大作用，面临较高外部融资代理成本的借款者受到明显的经济下行冲击时，借款者将减少支出、生产和投资，使已经进入衰退的经济更加恶化。Bernanke & Gertler（1999）通过构建一般动态均衡模型，进一步揭示了金融加速器机制对经济周期动态过程的显著影响，认为借款者的资产净值随经济周期正向变动，外部融资代理成本随经济周期反向变动，由此带来企业投资、支出和生产变动。企业资产负债表渠道之所以重要，正是由于存在明显的金融加速器效应，金融加速器一般通过企业、家庭甚至银行的资产负债表渠道发生作用，这就是两种理论的重要纽带。货币政策的资产价格渠道主要是通过政策调整引导企业和居民的财富水平，改变企业投资和居民消费决策（何德旭和余晶晶，2019）。这些研究在一定程度上找到了货币政策存在资产负债表微观传导效应的证据。Ottonello & Winberry（2020）发现，货币政策可能会通过增加现金流或提高抵押品价值等方式使边际成本曲线变平，从而放大受影响企业的投资反应。与高违约风险企业的投资相比，低违约风险企业的投资对货币政策的反应显著且稳健。还有研究发现，企业对货币政策的反应也取决于规模 （Gertler & Gilchrist，1994）、流动性（Jeenas，2018）或年龄（Cloyne et al.，2018）。

无论是从理论角度还是实证角度，货币政策操作均会影响企业投资决策，国内外学者也对此给出证据。尽管已有文献对货币政策与企业投资的关系做了细致的研究，但遗憾的是目前鲜有人关注货币政策与企业投资之间的动态影响效应，多数研究是构建面板模型检验货币政策变化与企业投资决策的关系，只能估计出样本期内的平均影响系数，难以刻画货币政策传导的动态效果。与本文研究相似的张西征等（2012），同样采用了面板VAR 模型拟合了数量型货币政策对企业投资的影响效果，但是他们缺少对货币政策传导渠道和货币政策异质性影响效果的分析，也缺乏对数量型和价格型货币政策工具的效果对比。而中国目前货币政策调控模式由数量型向价格型转变，亟需对不同政策工具的效率进行检验，以适应经济高质量发展阶段新要求。本文对数量型和价格型政策工具的调控效果进行测度，从信贷渠道和资产负债表渠道对货币政策传导的微观效应给出解释，并进一步对货币政策调控的异质性效果进行识别。

三、研究设计

（一）模型设定

为了识别企业投资决策对货币政策冲击反映的时间效应特征，本文构建面板向量自回归（PVAR）模型，试图厘清货币政策冲击对企业投资的传导效率。PVAR 模型将面板数据和传统VAR 模型结合，综合考虑一定时间序列长度下，经济变量之间的动态响应过程，跳出传统面板模型对变量间平均相关性的讨论，更加全面、准确地量化各变量之间的动态影响关系。p 阶滞后的PVAR 模型设定如下：

其中，Yi，t表示第i 个企业在第t 期由内生变量组成的向量，包括货币政策（R 或M2）、融资约束 （SA）、抵押品价值 （Collater） 以及投资水平（Inv）；αj为待估的滞后项系数矩阵，反映了各内生变量之间的动态关系；λi和μt分别代表个体效应和时间效应；εi，t为随机扰动项。

（二）变量定义

1.货币政策。参照李双建和田国强（2020）的研究，采用7 天银行间同业拆借利率（R）作为价格型货币政策冲击的代理变量； 参照苏治等（2017）的研究，使用广义货币M2 的同比增长率（M2）作为数量型货币政策冲击的代理变量。

2.融资约束。现有文献大多使用投资现金流敏感性、KZ 指数、WW 指数以及SA 指数等指标衡量企业的融资约束程度。为了避免内生性财务特征指标的干扰，本文选择使用SA 指数衡量企业融资约束。SA 指数与其他指标相比的优势在于，指标的计算仅涉及到企业规模和年龄两个随时间变化不大的非内生性特征变量。参照吴秋生和黄贤环（2017）的处理方式，SA=-0.737*ln（Asset/100）+0.043*（ln（Asset/100））2-0.04*age。其中，Asset 为总资产，单位为万元；age 为企业的上市年龄。SA指数越大，企业的融资约束程度越低。

3.抵押品价值。参照Manova（2012），使用有形资产与总资产的比值衡量抵押品价值。

4.投资水平。基于已有研究（靳庆鲁等，2012），采用现金流量表中的“构建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金”减去“处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金净额”，再除以总资产以剔除企业规模的影响，衡量企业投资水平。

（三）数据来源与样本选择

本文的初始样本选择2010年第一季度至2020年第四季度的中国A 股上市公司，研究中涉及到的数据来自于WIND 数据库。在进行实证研究之前，本文对样本进行了如下处理：（1）由于PVAR模型对平衡面板样本的要求，剔除了在2010年以后上市的企业样本；（2）为了保证观测值的数量，对于样本中缺失的财务数据，采用插值法进行补足；（3）剔除金融行业和房地产行业企业的样本；（4）剔除在样本期内被ST、*ST 的上市公司样本；（5）为了保证数据的可比性，回归分析时，对R 和M2 进行标准化处理，而对SA、Collater 以及Inv 企业层面数据进行行业标准化处理，以控制行业特征；（6）对研究中涉及到的连续变量进行1%和99%的缩尾处理以削弱极端值的影响。处理完以后，剩余1383 家样本公司，表1为对未标准化的核心变量进行的描述性统计。

表1 核心变量描述性统计

四、货币政策对企业投资的调控效果

（一）单位根检验与滞后阶数确定

PVAR 模型的数据既有时序数据又包含截面层面数据，为了防止出现“伪”回归现象，在进行模型估计之前，需要检验各变量的平稳性。表2列示了分别利用LLC、IPS 以及Hadri 检验方法的单位根检验结果。结果显示，使用三种方法均基本显著，通过了检验，PVAR 模型中的各变量序列均为平稳序列，适用于PVAR 的回归分析。为了更准确地估计PVAR 模型，本文根据AIC、BIC 以及HQIC准则确定PVAR 模型的最优滞后阶数为3 阶。

表2 单位根检验

（二）格兰杰因果检验

本部分采用格兰杰因果检验验证各变量之间存在怎样的因果关系。根据表3可知，货币政策、融资约束和抵押品价值均会影响企业投资，检验结果为本文的理论分析提供支撑。

（三）PVAR 的模型估计结果

基于模型最优滞后阶数，建立滞后3 阶的PVAR 模型，对模型（1）进行广义矩估计（GMM）得到R、M2、SA、Collater 以及Inv 之间的回归系数估计结果（见表4）。其中PanelA 为包含价格型货币政策工具估计结果，PanelB 为包含数量型货币政策工具估计结果。

表4 PVAR 参数的GMM 估计结果

PanelA 的结果显示，滞后一期和滞后二期的紧缩价格型货币政策会对企业投资决策产生负向冲击，即加息政策能够降低企业的投资，主要通过降低抵押品价值来实现政策调控效果。反之，降息通过提高抵押品价值为企业投资提供充足资金。值得注意的是，尽管滞后一期降息政策增加了企业融资约束程度，但滞后三期的降息政策能够显著缓解企业融资约束，这也说明价格型货币政策传导具有延迟性。

根据PanelB 估计结果，滞后一期和滞后三期的宽松数量型货币政策对企业投资决策有显著负向影响，而滞后二期的政策对企业投资决策为显著正向影响。短期来看，只有滞后二期的宽松数量型货币政策带来了企业投资的正向调整。这可能是因为，一方面，货币政策对实体经济的传导由于信息摩擦的存在，无法将资金立即有效地传导至企业；另一方面，企业管理者出于投资机会和资金使用成本的考虑，在进行投资决策调整时，往往比较谨慎（张学勇和廖理，2011），同时管理层的有限理性特征，也使得他们在短期内只能对部分信息作出反应，因此其投资决策调整存在反应时间。另外，实证结果显示，滞后一期和滞后二期的宽松数量型货币政策，均能缓解企业的融资约束，且在1%水平上显著，其中滞后一期货币政策的融资约束缓解效果更好。即短期内宽松数量型货币政策能显著缓解企业融资约束，但对企业抵押品价值无显著影响。主要原因在于，与价格型货币政策相比，数量型货币政策主要通过影响企业信贷供给和信贷成本改变企业投资，而抵押品价值对价格型货币政策更为敏感。

（四）脉冲响应分析

由于PVAR 模型的估计参数较多，难以直观地观察到各变量之间的关系，并且无法考察其长期影响，因此本文采用脉冲响应图分析各变量之间的动态影响。脉冲响应函数是在其他变量当期和以前期不变的情况下，衡量解释变量一单位标准差冲击对其他变量短期和长期的影响，能够较为准确清晰地刻画各变量之间的长期影响关系。本部分对7 天银行间同业拆借利率、广义货币M2同比增长率、融资约束、抵押品价值以及企业投资各一单位标准差的冲击，进行Monte-Carlo 模拟200 次，观察各变量的动态反应。图2为PVAR 模型中总体样本的脉冲响应结果，最大滞后期数为20 个季度，置信区间为5%-95%。其中，（a）～（c）为各个经济变量对R 冲击的脉冲响应图；（d）～（f）为经济变量对M2 冲击的脉冲响应图。

图2 总体样本脉冲响应图

价格型货币政策对企业投资、融资约束以及抵押品价值有显著影响。R 一单位标准差的正向

冲击对Inv 的影响是先正后负的，在第2 期即转为负向影响，而影响强度在第3 个季度达到最大值0.013，之后逐渐减弱，在第10 个季度时收敛至零。即宽松价格型货币政策对企业投资决策具有显著正向影响，能够有效支持实体经济发展。同时，宽松价格型货币政策在政策实施初期对抵押品价值有显著正向影响效果，R 一单位标准差的正向冲击对Collater 的影响强度在第4 期达到最大值0.014，随后开始收敛。而R 一单位标准差的正向冲击却提高了SA，影响强度在第3 期达到最大值0.0025。这与宽松货币政策缓解企业融资约束的理论相反，可能是由于企业异质性使得政策效果具有差别，后文中将分样本研究价格型货币政策的调控效果。脉冲响应图（d）～（f）结果显示，首先，M2 一单位标准差的正向冲击显著促进了Inv。这种促进作用在冲击初期效果不明显，在第3期，影响强度达到最大值0.032。即在冲击后的第3 个季度，企业的投资决策调整幅度达到最大，随后调整幅度开始减弱。其次，M2 的正向冲击显著提高了SA，影响效果在第6 期达到最大值（0.016）后，逐渐减弱。最后，M2 一单位标准差冲击在短期内对Collater 有正向影响，长期内影响不显著，说明企业资产价格对数量型货币政策的敏感程度更低。

总之，无论是价格型货币政策还是数量型货币政策，均对企业投资具有较为明显的动态效果。这种动态影响效果，主要是通过融资约束和企业抵押品价值两个路径起作用。一方面，宽松的货币政策为企业带来更多的融资渠道和更低的融资成本，极大缓解了企业的融资约束，同时这种影响在长期依旧显著；另一方面，更多的货币供给或者更低的政策利率，引起企业资产价格高涨，进而提高抵押品的价值。融资约束的缓解和抵押品价值的提高，放松了企业的借贷限制，为企业投资提供了更充足的资金，企业的投资动机增强。一般而言，企业投资过程具有长周期特征。由于市场中信息摩擦的存在和管理者有限理性，同时货币政策的实施对企业管理者决策具有信号作用，政策的宽松或者紧缩向企业部门传递了经济形势的信号，使得政策传导对企业决策的影响往往不是瞬间完成的，面对货币政策的冲击，企业投资决策的调整表现为明显的动态趋势。

（五）货币政策的传导路径识别

前文的脉冲响应图显示，货币政策调控主要通过融资约束和企业抵押品价值两个路径作用实体经济。为了进一步验证货币政策支持实体经济投资的传导机制，借鉴温忠麟等（2004）的中介效应分析方法，分别检验货币政策是否通过影响企业融资约束和抵押品价值而对企业投资施加作用，构建中介效应模型如下：

其中，Invi，t为企业的投资水平；MPt为货币政策操作（R 或M2）；Medi，t为中介变量，分别代表了融资约束指标（SAi，t）和抵押品价值（Collateri，t）；Xi，t为控制变量；参照现有研究（Gulen et al.，2016；聂辉华等，2020），控制变量包括：杠杆率、托宾Q、总资产收益率以及企业规模。模型同时控制了个体效应和时间效应。本部分着重关注模型中α1、β1、γ1和γ2的参数估计结果。当系数α1、β1、γ2均显著时，说明MP→Med→Inv 存在中介效应。此时，若γ1显著，则存在部分中介效应；若γ1不显著，说明存在完全中介效应。

表5报告了中介效应模型的系数估计结果，其中PanelA 和PanelB 分别列示了价格型货币政策和数量型货币政策工具对企业投资的中介效应检验结果。表5中PanelA 的回归结果显示，在价格型货币政策工具通过融资约束和企业抵押品价值渠道影响企业投资的过程中，Sobel 检验中的Z统计量分别为-22.567 和-5.628，且均在1%水平上显著，因而存在以融资约束和抵押品价值为中介变量的中介效应。依据PanelB 的回归结果，融资约束作为中介变量时，Z 检验值为22.573，在1%水平上显著，存在完全中介效应；而抵押品价值这个传导路径并不显著。综上，对于价格型货币政策而言，在政策传导过程中存在“货币政策→融资约束→企业投资”或者“货币政策→抵押品价值→企业投资”两种路径，而数量型货币政策的实施主要通过影响企业融资约束的程度发挥作用。

表5 中介效应检验

五、进一步研究：异质性检验

考虑到货币政策对企业的影响效果可能会因为企业特征的不同而有所区别，具体而言，国有企业、年长企业以及位于东部地区的企业，其获取金融资源的优势更强，投资决策受货币政策变化的影响较小；而非国有企业、年轻企业或位于中西部地区的企业面临较为严重的融资约束，因而其投资决策受货币政策的影响可能会更大。鉴于此，本文分别检验上述企业特征对货币政策传导效果的影响。②

（一）基于产权性质的分样本检验

就企业投资的资金来源而言，国有企业的投资资金主要依赖于政府补贴，而非国有企业的投资资金很大比例需要靠社会融资渠道。当国有企业和非国有企业面对同样的货币政策冲击时，决策调整可能会有所差异。研究发现，对国有企业而言，R 一单位标准差的正向冲击对Inv 具有显著持续负向作用，即宽松或者紧缩的价格型货币政策使得企业投资增加或减少。同时，价格型货币政策通过缓解融资约束显著影响企业投资。而M2一单位标准差的正向冲击对国有企业Inv 的影响效果短期内显著为正，最大值达到0.24，长期转为负向影响。SA 和Collater 对M2 一单位标准差的正向冲击呈现显著的正向响应。以宽松的数量型货币政策为例，货币增长释放的流动性显著地缓解了国有企业的融资约束程度，且提高了企业的抵押品价值，进而使得企业投资决策发生改变。

对于非国有企业而言，R 一单位标准差的正向冲击对Inv 的影响是负向的，在第3 期达到强度最大值0.008，随后逐渐减弱，在第10 期开始影响效果转为正向。说明紧缩的价格型货币政策先抑制企业投资，随后对企业投资决策影响效果减弱。与此同时，R 一单位标准差的正向冲击对Collater 具有显著负向影响，这种影响在第4 期达到最大值（0.016）后，逐渐减弱，并收敛于零。这说明抵押品价值渠道是价格型货币政策工具影响非国有企业投资的重要渠道。R 一单位标准差的正向冲击对SA 具有显著正向影响，表示与国有企业不同，降息反而加剧了非国有企业的融资约束，这也恰恰反映出价格型货币政策工具实施过程中的信贷歧视问题。给企业一单位标准差正向的M2冲击，企业的SA、Collater 和Inv 均表现出显著正向的动态响应。这说明宽松的数量型货币政策显著缓解了非国有企业的融资约束，同时提高了企业的抵押品价值，进而提高了其资产投资。

总之，无论是价格型货币政策冲击还是数量型货币政策冲击，国有企业的投资决策、融资约束和抵押品价值的短期调整速度和受影响幅度均高于非国有企业，甚至价格型货币政策对非国有企业的融资约束存在反向的作用效果。同时，非国有企业投资决策、融资约束以及抵押品价值对政策冲击的响应过程更持久。货币政策对不同所有权企业作用效果差异的原因在于，非国有企业很难获得持续稳定的资金供给，往往因产权结构的原因受到信贷歧视（陈林等，2016），企业的融资约束程度较高，投资决策对货币政策调控的敏感度更高（王建斌，2019）。这使得非国有企业在面对货币政策冲击时，尽管政策初期投资决策反应滞后，但货币政策对非国有企业作用效果更持久。

（二）基于企业年龄的分样本检验

不同生命周期企业面临的融资约束情况不同，经营目标也有所差异，货币政策的松紧变化对不同年龄企业决策的冲击可能会呈现有差别的动态效应。③研究发现，紧缩的价格型货币政策对年轻企业投资产生先正后负的作用效果。其中，抵押品价值充当了支持企业投资的主要渠道。年轻企业往往缺乏稳定的现金流，尚未形成长期的借贷历史（Davis & Haltiwanger，2019），融资约束程度高。企业的债务主要依靠资产抵押担保，宽松的货币政策提高企业的抵押品价值（Kiyotaki & Moore，1997），放松了年轻企业的信贷约束，对企业投资的促进效果更显著。M2 一单位标准差的正向冲击，对年轻企业的Inv 表现为持续正向的影响。Inv在第2 期就迅速对冲击作出反应，第5 期达到强度最高值，之后逐渐正向收敛。同时可以看到，M2一单位标准差的正向冲击对年轻企业SA 和Collater 均有显著正向影响，分别在第10 期和第8 期达到强度最高值。上述结果说明宽松的数量型货币政策对年轻企业的融资约束、抵押品价值和投资决策均有显著正向影响。对于年轻企业而言，相比于价格型货币政策，数量型货币政策对企业投资的影响幅度更大，政策持续时间更久。

而对于年长企业而言，价格型货币政策对企业投资的作用短期内呈现出一定的波动性，并在第6 期以后政策效果趋近于零。而M2 一单位标准差的正向冲击对年长企业Inv 的影响为正，在第4 期达到强度最高值约0.054，第20 期收敛至零附近。同时M2 一单位标准差的正向冲击对企业SA 呈正向影响，强度在第9 期达到最高值约0.037，随后开始收敛，说明宽松的数量型货币政策对年长企业的融资约束能够产生显著缓解作用。而面临M2 一单位标准差的正向冲击，年长企业的Collater 呈现小幅度负向变动，这是由于年长企业的资产价格趋于稳定的区间范围，受到货币政策的影响幅度较小，故融资约束成为了数量型货币政策工具支持年长企业投资的重要渠道。

综上，宽松的价格型和数量型货币政策冲击，对年轻企业和年长企业的投资决策均具有显著正向的影响，而年轻企业的投资决策受到政策的影响更大，政策持续时间更久。这主要是由于，年轻企业处于生命周期的成长期，具有提升自己竞争优势和追求成长性的需求，但往往由于规模小、信用记录不足、具有信息劣势，企业的信贷限制较为严格，企业对宽松或者紧缩的货币政策更为敏感。

（三）基于企业所在地区的分样本检验

为厘清货币政策对不同地区经济发展的调控效果，本文将样本划分为东部、中部和西部地区三组，④分别讨论货币政策调控的作用效果。首先，对于东部地区企业，紧缩价格型货币政策对企业投资产生先正后负的影响，R 一单位标准差的正向冲击在第2 期以后开始对Inv 产生负向作用，调整幅度在第3 期达到强度最大值0.014，且抵押品价值是价格型货币政策支持东部地区企业投资的重要渠道。数量型货币政策冲击对企业投资的影响始终显著为正，在M2 一单位标准差的正向冲击下，Inv 第3 期达到最大值0.028，之后缓慢收敛。东部地区企业的融资约束指标和抵押品价值对数量型货币政策冲击均作出正向响应，但抵押品价值支持企业投资的渠道不显著。其次，宽松价格型货币政策对中部地区企业投资呈现促进作用，面临R 一单位标准差的正向冲击，Inv 在第4期达到强度最大值0.014，之后减小至接近于零。同时宽松价格型货币政策缓解了企业的融资约束，提高了企业的抵押品价值，而其中抵押品价值充当更显著的政策支持实体经济的渠道。数量型货币政策对企业投资也存在促进作用，面临M2一单位标准差的正向冲击，Inv 在第3 期达到最大值0.035，但从第4 期开始不再显著。M2 一单位标准差的正向冲击导致的SA 第4 期达到最大值0.013，第9 期开始不显著。可见数量型货币政策对中部地区企业的投资决策影响持续时间较短，且融资约束为政策传导的主要渠道。最后，宽松价格型货币政策对西部地区企业投资有显著正向的影响，即降息政策会使得西部地区企业投资增加，同时宽松价格型货币政策也提高了企业抵押品价值。而宽松数量型货币政策对企业投资决策也具有显著正向影响，在M2 一单位标准差的正向冲击下，Inv 在第2 期达到强度最大值（0.042），从第5 期开始政策影响效果开始不显著。M2 一单位标准差的正向冲击在短期内显著提高了西部企业的SA，第2 期达到最大幅度0.017，说明缓解融资约束是宽松数量型货币政策发挥作用的主要渠道。

基于上述分析发现，以宽松政策调整为例，面对宽松价格型或数量型货币政策冲击，东部、中部和西部地区企业的投资水平、融资约束以及抵押品价值表现出不同的动态特征。R 和M2 的一单位标准差冲击对西部地区企业的Inv 影响幅度最大，最大值分别为0.018 和0.042。而抵押品价值充当了价格型货币政策传导的重要渠道，融资约束充当了数量型货币政策传导的重要渠道。与东部和中部地区相比，西部地区的企业大多盈利能力不足，内部现金流很难满足他们的融资需求，债务融资往往成为他们的主要资金来源（连玉君和苏治，2009），西部地区企业融资约束程度较高，对政策和宏观经济变化敏感度高。宽松的货币政策冲击对信贷约束的放松，使得西部地区的企业投资能迅速作出反应，但企业自身的内生动力的缺陷，使得政策效果维持时间较短，价格型货币政策效果维持了3 期，数量型货币政策效果维持了5 期。

六、研究结论与政策建议

货币政策作为优化金融资源配置效率的重要手段，政策的精准实施对于维持实体经济增长的内生动力十分重要。随着中国利率市场化进程逐渐完善和货币政策调控方式转变，货币政策能否有效促进企业投资推动实体经济发展的问题亟需给出科学的判别依据。本文以企业固定资产投资为主要研究对象，分别基于“货币政策→融资约束→企业投资”和“货币政策→抵押品价值→企业投资”两种路径，考察价格型货币政策工具和数量型货币政策工具对企业投资的调控效率。同时本文进一步区分不同特征的企业，考察政策冲击对不同组别企业的动态影响效果。本研究不仅能够给出货币政策对企业投资影响效率的客观证据，还为政策层疏通货币政策服务实体经济传导渠道提供理论依据。

本文研究结论如下：第一，价格型货币政策工具主要通过缓解企业融资约束和调节抵押品价值变化影响企业固定资产投资，而数量型货币政策工具则通过缓解企业融资约束发挥作用。整体上看，数量型货币政策对实体经济调控效果更好，是价格型货币政策工具调控效果的3 倍，并且数量型货币政策对实体经济的影响持续时间更久。第二，面对同样的货币政策冲击，国有企业的投资决策的短期调整速度和调整幅度更大，但非国有企业投资决策对货币政策冲击的响应过程更持久。国有企业和非国有企业货币政策效果差异的原因在于，无论是价格型还是数量型货币政策在调控实体经济时，国有企业均能获得更多的信贷资源。以利率为代表的价格型货币政策实施时，非国有企业往往因产权结构的原因受到信贷歧视，融资约束难以缓解，因此价格型货币政策对非国有企业的调控存在明显的滞后性。而以货币供应量为代表的数量型货币政策对非国有企业调控效果更好，非国有企业受到融资约束的限制，使得他们对货币政策松紧变化更为敏感，在面对货币政策冲击时，投资决策调整效果更为显著且持久。第三，对比货币政策对不同年龄企业的调控效果发现，货币政策调控对年轻企业投资的影响更大，政策效果持续的时间更久。而货币政策调控对不同年龄企业影响的差异在于，年轻企业处于生命周期的成长期，具有提升自己竞争优势和追求成长性的需求，但往往由于缺少信贷市场所需的历史记录，企业规模小，寻求外部融资时面临的融资约束程度更高。年轻企业大多依靠资产抵押担保为投资支出获得资金支持，对价格型货币政策的松紧变化表现出更为明显的反应。同时正向数量型货币政策冲击释放的流动性，缓解了年轻企业的融资约束，货币政策对企业投资的调控效率更高。第四，价格型和数量型货币政策对西部地区企业的投资决策影响幅度最大，西部地区企业对货币政策调整的响应速度更快。货币政策对西部地区传导效率高的原因在于，与东部和中部地区相比，西部地区企业大多盈利能力不足，内部现金流很难满足他们的融资需求，企业融资约束程度较高，对宏观环境变化的敏感度高。宽松的货币政策有效支持了西部地区企业的发展，但企业自身内生动力的缺陷，使得政策效果维持时间较短。

基于上述研究结论，本文认为在货币政策调控手段“量价转换”的过程中疏通政策支持实体经济的渠道，提高货币政策调控效率至关重要。研究发现，数量型货币政策工具对企业投资的影响幅度是价格型货币政策工具的3 倍，目前来看价格型货币政策的实施主要改变了上市公司的资产价格，货币市场利率的下行并未有效缓解实体经济的融资约束程度，流动性的宽松为企业带来固定资产投资动能有限，并且政策作用时间短，价格型货币政策传导不畅。对于政策当局而言，货币政策“量价转换”过程中，数量型货币政策工具的有效性正在逐渐降低，而价格型货币政策支持实体经济发展的渠道并未真正疏通，适度放慢政策转变的节奏，避免价格型货币政策对虚拟经济的强刺激带来的虚拟经济与实体经济背离，才能更好发挥货币政策在支持实体经济高质量发展中的作用。同时，货币政策的实施，还应该坚持精准施策的原则。虽然国有企业能获得更多的政策资源，但非国有企业却能维持更持久的政策调控效果。货币政策调控时应抑制金融中介的信贷歧视行为，提高信贷资源配置效率。另外，货币政策对西部地区企业的短期作用效果较为显著，政策当局发挥了有效的区域信贷资源配置功能，但由于西部地区企业自身盈利能力不足，很难维持货币政策调控效果。货币政策的调控既要把握短期经济增长成效，还要重视对企业长期高质量发展的动能支持。尤其在利率市场化改革不断完善的背景下，货币政策对实体经济的调控应该坚持效率优先的原则，精准施策，构建多层次的金融市场，让非国有企业、年轻企业以及西部地区企业也能在市场中找到合适的融资路径，从根本上解决融资难的问题。

注释：

①数据来源：作者根据中经网数据库整理得到。

②限于篇幅，未报告异质性分组的脉冲响应图，如读者需要，可向作者索取。

③为了保证最终筛选出来的样本组为平衡面板，首先依据样本首年（2010年）各企业上市年龄的三分之一和三分之二分位数，筛选出年轻企业（上市年龄低于三分之一分位数）和年长企业（上市年龄高于三分之二分位数）的样本。

④参照丁志国等（2020）的研究，将中国的各省份区域划分为东部、中部和西部地区三组。其中，东部包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东以及海南11 个省（直辖市），中部包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南8 个省，西部地区包括陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆、西藏、重庆、广西、内蒙古、四川、贵州以及云南12 个省（直辖市、自治区）。