我国货币政策与产业结构优化升级——基于非线性调控的新视角

许泽想

（华中科技大学文华学院，武汉 430074）

引 言

伴随着改革开放40余年带来的重大变革，得益于相应产业政策支持与自身要素禀赋优势，我国在全球产业链分工中把握机遇，产业结构得到了全面、持续的发展。但随着我国向经济新常态阶段纵深发展，经济高速增长模式已经转变为新的高质量增长模式，原有的产业结构在新时期与现实经济状况出现了一些不协调。具体而言，目前我国产业结构发展不充分、不均衡问题突出，总体发展水平不及同期西方发达经济体。在资源、要素、环境等多方面问题约束下，我国产业结构转型优化形势依然艰巨。2008年全球经济危机以来，我国外部环境动荡，内部环境面临升级换代，经济承压向下，为应对外部经济不稳定对我国经济系统造成过大冲击，货币政策需要进行同步配合，适时的逆周期调控可以起到抚平经济的作用，尽量避免经济出现剧烈波动［1］。2019年7月19日央行印发的 《中国区域金融运行报告》中也将稳健的货币政策实施作为调节经济的重要工具，强调为适应现实经济增长以及价格形势变化，货币政策实施要更加灵活，发挥预调、微调作用。“报告”特别指出，“促改革、调结构”是货币政策在未来一段时间的实施目标之一，要在新常态背景下适应不同的经济增长及价格变化模式，更精确的发挥货币政策前瞻性调节功能，促进各产业协调有效发展，对当前的货币政策实施提出了更严峻的考验。那么应该如何定义我国的产业结构优化情况？货币政策对不同产业是否具有非对称影响？以及如何实施货币政策更有利于引导我国产业结构升级？这些问题关系到我国的货币金融环境能否为高质量发展提供有效支持，是关于货币政策实施效果中亟待解决的问题之一。

宏观经济学致力于研究经济增长与经济波动两大主题， 早在 20世纪， Clark （1940）［2］提出的克拉克定理即预言，若生产要素不能合理的分布在不同产业间，会造成经济发展缓慢。Solow （1956）［3］在新古典宏观经济学的框架内构建了索洛模型，首次将经济结构与经济增长纳入统一的考量框架。随后一系列研究关于如何配置生产要素在行业间分布，能够对长期经济发展起到促进作用的文献陆续发表，这些研究成果一致认为，随着经济生活的不断推进，消费升级的内部需求会要求产业向高级化发展，但受制于外部经济环境、要素禀赋、内在需求等多重约束，产业结构若能跟随消费需求实现优化升级，那么经济会实现同步增长；反之，落后的产业结构则会成为经济持续增长的阻力，不利于经济社会的长足发展，甚至使不能顺利完成这一过程的国家或地区陷入 “中等收入陷阱”［4－6］。

“高级的产业结构能够推动经济增长”这一观点已经被各国研究者普遍接受，那么怎样的产业结构能被称为是 “高级”的呢？为回答这一问题，各国研究者通过不同研究方式基本得出了统一的结论，即认为生产资料在生产率越高的部门越集中，那么显然此时的生产率越高，意味着产业结构越高级［7－9］。 白瑞雪和翟珊珊 （2012）［10］从新古典经济学角度出发，认为在不同时期，不同产业间有着差异性回报率，因此经济持续增长的要求促使要素资本从生产率低的部门，转移向生产率高的部门。在转移过程中经济增速放缓，转移完成后经济回暖，生产资料在回报率和生产率更高的部门聚集，即完成了产业结构升级。储德银和建克成 （2014）［11］通过将与三次产业相关的指标，按照不同层次定义为目标层、领域层、指标层，并按照生产资料在不同产业间的分布现状，为不同层次的数据赋予不同权重，由此得到的产业高级化指数可以避免单一指标有失偏颇，可以更加客观的反映我国真实产业结构状况。李子伦 （2014）［12］用因子分析法对金砖五国和OECD国家不同层次的生产要素进行分析，选取创新能力、资本积累和利用率等相关指标构建了产业结构升级指数，实证结果表明构建的产业结构升级指数能很好衡量不同国家的产业高级化程度。

货币政策进行宏观经济调控时更加方便，央行可以及时根据需要在公开市场上进行买卖，对产业结构调整能够起到更明显的效果。货币政策能够调节生产要素在不同产业间的分布，进而拉动产业结构优化，根源在于不同产业对货币政策有不同的敏感性［13，14］。但货币政策对产业结构的优化升级到底起到了何种作用，学术界尚未取得统一定论。一部分学者认为，宽松的货币政策环境更有利于产业结构升级。Christiano等 （1997）［15］的研究结果表明，利率降低会促使生产资料从传统制造业向新兴服务业流动，客观上促进了产业结构升级。 Hayo 和 Uhlenbrock （1999）［16］研究了德国货币政策对不同产业的影响，发现增发货币能够引导经济中盈余的这部分资金向电子、金融、通信等产业流动，对产业结构优化有积极作用。但另一部分学者却认为适度紧缩的信贷环境更有助于产业结构优化。曹永琴 （2010）［17］认为第一产业集中了信贷约束较强，以及金融摩擦较大的行业，金融加速器效应更强，因而扩张的货币政策会对第一产业造成最大幅度的冲击。第一产业和第二产业对量化宽松的数量型货币政策产生正向反应，第三产业产生负向反应，即宽松的信贷环境反而会对产业结构升级产生消极作用。另一些学者则认为，货币政策需要根据不同时期的经济特点加以调节，依次保证货币政策对产业结构升级的积极推动作用。张龙等 （2020）［18］研究发现，在经济下滑周期内，短期宽松价格型货币政策搭配长期收紧数量型货币政策，对产业结构优化有正向作用；在经济上升周期内，短期收紧价格型和数量型货币政策更有助于产业升级。刘东坡 （2018）［19］发现紧缩的数量型货币政策搭配适度收紧的价格型货币政策，能够引导我国不同地区的产业结构优化，同时在金融危机期间，货币政策调控效果下降，在金融危机后经济反弹时期，货币政策对产业结构的调控作用重新回升，表现出了明显的动态效应。

1 模型构建

1.1 模型设定

早期Sims（1980）［20］提出的向量自回归模型回避了模型解释变量内生性问题，在因素间相互影响明显的经济问题中得到广泛应用。随后Hamilto（1990）［21］提出既能处理变量间内生性问题，又能将经济划分为不同区制再进行讨论的模型，被称为马尔科夫区制转移向量自回归模型（MSVAR）。本文构建的MSFAVAR模型结合了MSVAR模型和因子模型的优点而来。经典的VAR模型形式如下：

β1，β2，…，βp为系数， y1，y2，…，yp是 yt的 p阶滞后项， α是截距， vt～N（0，Ωt）。 在经典 VAR模型的基础上添加状态变量，使模型具有马尔科夫链特性：

St为状态变量，st∈｛1，2，…，M｝，M表示经济的不同状态。对于区制转移概率服从以下条件：

式 （2）的系数、截距项及扰动项的方差是区制依赖的，因此可以描述在不同区制下，货币政策对产业结构的冲击非对称效应，扰动项有vt～N［0，Ω（st）］。 模型可变形为：

MSVAR模型虽然剔除了线性假设，但仍然与经典VAR模型一样，在处理高维问题时力不从心，对涉及众多经济变量的复杂系统会出现代理不足问题。因此进一步在模型中纳入因子增强思想［21］，构建MSFAVAR模型。因子提取方程如下：

式中Xt是（N×1）维信息集，包括实施货币政策过程中可能涉及到的众多因素，Ft和Yt分别对模型的不可观测部分及可观测部分进行刻画，Λf和Λy指（N×K）、 （N×M）维因子载荷矩阵，K指提取出的共同因子数，由分析的具体问题决定；M指政策指标数，取决于模型设定的代理指标数量， 有N≫K＋M，εt～N（0，Ωt）。

1.2 变量和数据描述

经典VAR模型的局限在于无法处理多维数据，但是在处理低维数据内生性方面有天然优势。为解决经典模型代理不足的问题同时保留VAR的原有优势，本文构建的MSFAVAR模型通过迭代将数据集中的众多数据抽象为不可观测的共同因子，避免变量共生。数据集通过参考经典论文以及综合数据的可得性，主要采用以下几个方面的数据：（1）实际经济层面，包括了我国实际经济活动时涉及的变量，如国内生产总值、各类产出消费等；（2）价格消费层面，包含了按照不同层次划分的货币供应量、各种期限结构的利率等； （3）供需层面，涉及了货币政策实施过程中各种存量及流量数据；（4）宏观经济层面，包含了各种股票指数、消费者物价指数以及生产价格指数等； （5）国际贸易层面，包含了我国进出口数额、外汇储备以及利用外资余额等。

对货币政策的代理变量选取，分为价格型和数量型两方面进行考虑。因我国短期融资市场较活跃，采用银行间7天同业拆借利率作为价格型货币政策的代理变量；考虑M0只包含经济系统中的现金，M1在M0基础上添加了活期存款，但总体来看M0与M1的口径都较窄，由此选择M2作为数量型货币政策的代理变量。

对产业结构的代理变量选择，将三次产业增加值作为代理变量。在衡量产业结构是否高级方面，为尽可能全面考虑，本文采用分层构建方法［21，11］构建产业结构高级指标，指标的数值越大，代表产业结构愈合理与高级。

以上3个层面的数据皆来自于中经网和Wind两个数据库。对于具有明显季节性的数据，采用X－12方法季节调整；对数据进行对数差分处理，所有经过处理后的数据都满足Bernanke和Boivin（2005）［22］要求的 Code6 条件。

2 实证分析

2.1 货币政策对产业高级化的区制转换影响

本文采用四共同因子模型拟合我国数量型和价格型货币政策对产业结构的影响，采样区间为2004年第1季度到2020年第4季度①，参数估计结果如表1。

表1 参数估计结果

从检验结果可以看出，当经济状态处于区制一时，常数项与相对应的标准差分别是0.2928和0.0476，说明在区制一时，产业处于优化程度较高，但波动较大时段；在与之对应的区制二时，常数项与对应的标准差分别为0.1333和0.0390，显示区制二时，产业优化程度有所降低，但相应的经济波动也比区制一时小。从区制一的三次产业增加值对宽松的数量型货币政策反应来看，货币供应量增加造成三次产业增加值负向响应，三次产业对量化宽松的数量型货币政策，反应程度由强到弱依次是第三产业、第二产业、第一产业。其中三次产业增加值的标准差也按同样顺序排列，说明在区制一时，第三产业对提高货币供应量最敏感，反应的波动幅度和响应强度都最大。在区制一时，提高银行间7天同业拆借利率对应的情况是较为紧缩的价格型货币政策，从模型检验结果来看，紧缩的价格型货币政策实施，会造成第一产业、第二产业正向响应，与第三产业负向响应，其中第一产业反应最弱，系数值仅为0.4875，第二产业的响应系数为8.5386，要高于第三产业的－7.1294，但第三产业对价格型货币政策反应的标准差更高，证明在区制一时，无论采用哪一种货币政策工具，第三产业的波动都是三次产业中最大的。在区制一分别采用宽松的数量型货币政策与紧缩的价格型货币政策时，产业高级化指数所对应的系数值为－0.9441和15.7765，即相对收紧的货币政策有利于产业结构进一步优化，并且可以明显看出，相比于数量型货币政策，价格型货币政策在区制一时对产业结构作用更大。在区制二时，三次产业的一阶滞后值对数量型货币政策作用的响应结果系数分别为－0.0100、0.1118和0.0099，与之对应的三次产业增加值的标准差依次为0.0671、0.0630和0.1346，此时除第一产业以外，第二产业和第三产业对量化宽松的货币政策均表现出正向反应。与区制一明显不同的是，区制二的三次产业增加值由强到弱变成了第二产业、第三产业和第一产业，其中波动最大的仍然是第三产业，说明我国货币政策在经济处于不同状态时，对产业结构的作用表现出显著的非对称性。价格型货币政策在区制二时作用于产业结构，造成三次产业增加值的反应系数依次为－0.5150、2.1079和3.9841，对应的标准差为3.2763、3.0804和6.5784。对比可以看出，第一产业的反应强度仍然是最小的，第三产业反应强度最大，波动也最大，区制二时第三产业对价格型货币政策工具调控最敏感。另外，在区制二时，产业高级化指标对数量型与价格型货币政策的响应系数分别为0.4726和4.8576，标准差为0.1512和7.3871，即在经济状态位于区制二时，量化宽松的数量型货币政策和相对缩紧的价格型货币政策，都有利于我国产业结构优化升级，其中价格型货币政策对三次产业结构，以及产业高级化指数的冲击强度更大，表明在区制二时选用价格型货币政策更加有效。

此外，模型同时给出了区制一和区制二的转换概率与区制属性（见表2）。可以看出在观测期内，处于区制一的样本数有30个，处于区制二的样本数有28个，经济状态分别位于区制一与区制二的平均持续期为5.83期和5.56期，总体而言，经济处于区制一的时间在样本期内更多。当经济处于区制一时，下一期同样处于区制一的概率为0.8286，而在下一期经济转换为区制二的概率仅有0.1797；与之对应的，当经济初始状态位于区制二时，下一期经济仍然处于区制二的概率为0.8203，经济由区制二转换到区制一的概率为0.1714。由此可见，经济体初始状态位于哪个区制，下一期则大概率保持原状。由模型的实证结果可知，区制一对应我国经济产业优化程度较高，同时波动也较大的时期，区制二对应产业结构相对优化程度较低，同时波动也较小的时期。经济初始处于何种状态决定了下一期经济大概率处于哪个区制，经济初始处于区制一和区制二的转移概率稍有区别，但差异不大，经济处于区制一的概率与时间在样本期内略高。

表2 不同区制转换概率与区制属性

实证分析结果可以发现，区制一大部分时间位于经济周期中的下滑阶段，区制特征显示为量化宽松的数量型货币政策对产业结构优化有负向影响，紧缩的价格型货币政策对产业结构优化有正向影响，第三产业在经济低迷时期对货币政策变化反应波动最大；区制二的绝大部分时间位于经济上升周期，对应我国经济高涨阶段，表现为信贷环境宽松、货币政策偏紧。这一阶段产业结构优化程度较低，产业结构对价格型货币政策变动敏感性更高。两区制的货币政策与产业结构间的非对称效应显著，分析结果与经济事实基本一致。当经济状态位于低迷期时，总需求下降，引起总需求曲线向左移动，同时区制一对应的全球经济危机以及经济进入新常态时段，外部环境动荡倒逼经济低迷时期产业结构转型。第一产业是典型的劳动力密集行业，资本并不丰富，并且大部分时间资金流出大于资金流入，这对货币政策进行宏观调控都是不利的，因而与其他两个产业相比，第一产业在经济低迷期的相应幅度与波动程度都较小；在区制一时，信贷紧缩、经济低迷，公众对经济前景预期悲观，因而采用增发货币的方式来刺激经济达不到预期效果，公众倾向于认为这一阶段增发的货币并不持久，增加的货币量也只是由于 “货币幻觉”，并没有提高需求的动力，多于经济系统实际需要的货币量反而会促使物价上升，企业经营成本上升，投资意愿进一步下降，产业增加值减少，表现为三次产业对量化宽松的货币政策都出现负向响应。同时公众会进一步减少需求，但第一产业和第二产业包含了大部分国民经济生活所必须的资料，减少的幅度有限，第三产业的服务业则需求价格弹性较大，当预期经济会持续恶化时，对第三产业的需求减少最多，表现为第三产业的负向响应幅度及波动最大。区制一时我国经济增长乏力，为促进经济回暖，一系列量化宽松经济政策相机出台，对应相关经济变量中的利率大幅减少等情况。但宽松的价格型货币政策在推动经济走出下降通道时，也带来了一些 “不良”的增长，依次可以看到在区制一时适当使用稍紧缩的货币政策，反而能促进企业优胜劣汰，抵消货币超发可能带来的通货膨胀，有利于产业结构升级。当经济处于区制二时，我国经济大部分位于高速增长以及全球经济危机后快速反弹时期，这一阶段经济回暖，表现为除了第一产业外，第二、第三产业都对宽松的数量型货币政策产生正向冲击，意味着在预期好转以及财富效应的情况下，总需求提高拉动了产业增加值上升；在区制二阶段，前期为刺激经济回暖实施的一系列量化宽松政策，如我国的 “四万亿计划”等，多数集中于扶持传统制造业发展，从某种程度上造成了资本的浪费，因此表现为适度紧缩的价格型货币政策能够带动产业结构优化。注意到在区制二时，实施紧缩的货币政策，第三产业所受的冲击及波动都最大，这源于第三产业集中了风险与回报率都较高的产业，当经济回暖信贷又缩紧时，资本在逐利的动机驱动下，更倾向流入第三产业，造成了第三产业增加值在经济高涨期的响应幅度与波动幅度同步上升，与经济事实相吻合。

2.2 货币政策对典型时期产业高级化的影响

为进一步分析货币政策对产业结构升级的推动作用，根据经济周期趋势和共同因子走势分别选取2005年第1季度、2008年第4季度、2015年第1季度作为区制一的典型时期，2006年第2季度、2011年第1季度、2013年第3季度作为区制二的典型时期，绘制一单位货币政策正向冲击对产业结构高级化指数的动态冲击响应图。

图1显示了数量型货币政策对典型时期产业高级化指数的冲击响应，前3个子图为经济低迷期的典型时期，后3个子图为经济高涨期的典型时期。如图所示，在大部分选取出的典型经济时期，一单位正向数量型货币政策的冲击对产业结构高级化指数的影响效果表现为，在当期反应幅度很小，存在一定的时滞；动态冲击响应幅度随着滞后期数的增加不断收敛，直到恢复到冲击发生前的水平。对比不同时期产业高级化指数对数量型货币政策一个标准差正向冲击的脉冲响应结果，可以发现，在经济处于低迷期时宽松的数量型货币政策对产业高级化指标产生负向响应，与经济处于高涨期产业高级化指标的负向响应幅度相比，前者的冲击响应幅度更大，且指标波动也较大。进一步印证了当经济处于区制一时，收紧的经济状态使公众预期悲观，产业结构受数量型货币政策作用效果更明显。

图1 数量型货币政策对典型时期产业高级化指数的冲击响应图

图2显示了价格型货币政策对典型时期产业高级化指数的冲击响应，同样的，前3个子图为经济低迷期的典型时期，后3个子图为经济高涨期的典型时期。可以发现，当紧缩的价格型货币政策作用于产业结构高级化指数时，与数量型货币政策作用效果相似，表现为当期几乎没有反应。在所有选取出的典型时期，价格型货币政策对产业结构高级化指数的作用都不具有长期效应，经过一段时间，产业高级化指数都会回到初始状态。对比经济低迷期与经济高涨期价格型货币政策对产业高级化指数的动态脉冲响应可以发现，在经济低迷期，利率波动对产业高级化指数的影响更大；而在经济高涨时，融资环境也相对宽松，企业投资热情高，对利率的正向冲击相对不敏感。因此在经济处于低迷期时，价格型货币政策对产业结构高级化指数造成的冲击效果更显著。

图2 价格型货币政策对典型时期产业高级化指数的冲击响应图

3 研究结论

如果原有的产业结构无法适应现阶段的经济特点，那么落后的产业结构将成为经济持续健康增长的阻碍因素之一。由于李嘉图等价的存在，财政政策在引导产业升级方面比货币政策效果要弱，适宜的货币政策是协调产业结构优化与经济持续增长的重要宏观调控手段。由于货币政策在调节经济过程中涉及到的因素众多，并且在不同经济状况下货币政策对产业结构的作用效果有差异，因此采用传统的线性计量模型无法解决代理不足问题，也无法刻画不同经济时期货币政策对产业结构的动态作用。因此本文将马尔科夫区制转换和因子增强思想引入经典向量自回归模型，对48个不同的MAFAVAR模型进行拟合，选择MSIAH（2）－FA（4）－VAR（4）模型研究我国 2004年第1季度到2020年第4季度期间，货币政策对产业结构及产业结构优化的作用。得到以下结论：

（1）货币政策对我国产业结构影响存在显著非对称性。在不同经济区制下，我国经济状态呈现出明显差异性，区制一对应经济低迷期，这段时期公众对经济前景预期悲观，采用增发货币的方式来刺激经济达不到预期效果，三次产业在区制一对量化宽松的货币政策都表现出负向响应。第一产业和第二产业包含了大部分国民经济生活所必需的资料，减少的幅度有限，第三产业的服务业则需求价格弹性较大，当预期经济会持续恶化时，第三产业的负向响应幅度及波动最大。宽松的价格型货币政策在推动经济走出下降通道时，也带来了一些 “不良”的增长，在区制一时适当使用稍紧缩的货币政策能促进企业优胜劣汰，抵消超发货币可能带来的通货膨胀。区制二对应经济高涨期，这一阶段经济回暖，表现为除了第一产业外，第二、第三产业都对宽松的数量型货币政策产生正向冲击，意味着在预期好转以及财富效应的情况下，总需求提高拉动了产业增加值上升。由于第三产业集中了风险与回报率都较高的产业，当经济回暖，信贷又缩紧时，资本在逐利的动机驱动下倾向流入第三产业，在区制二时受货币政策影响波动最大的仍然是第三产业，与经济事实相吻合。而前期为刺激经济回暖实施的一系列量化宽松政策，多集中于扶持传统制造业发展，从某种程度上造成了资本的浪费，因此表现为适度紧缩的价格型货币政策能够带动产业结构优化。

（2）我国经济在选取的样本期内多处于区制一，即经济低迷期。区制转换概率表明经济系统存在维持原有经济状态的惯性，但随着转换期数的增加，经济系统处于原有状态与转移到另一区制状态的概率逐渐逼近。区制一对应的全球经济危机以及经济进入新常态时段，外部和内部压力倒逼经济低迷时期产业结构转型，期间的产业结构优化程度与波动幅度都较大。区制二对应经济快速增长与金融危机后经济反弹阶段，集中于传统工业的扶持计划与过于宽松信贷的环境造成的不良增长，导致这一阶段产业结构优化程度和波动率都较低。由此可见，要适应经济不同状态相机决定引导产业结构升级的货币政策。

综上所述，货币政策对产业结构的影响具有明显非线性作用。根据不同区制特点，配合不同货币政策工具使用，能够更精确的促进产业结构优化目标，实现货币政策预调、微调的实施要求。具体而言，在经济处于低迷期时紧缩的数量型及价格型货币政策更有利于经济走出泥淖，在经济处于高涨期时，宽松的数量型货币政策与紧缩的价格型货币政策搭配使用，更有助于产业结构优化升级。如今国际经济体间交流频繁，金融协同程度提高，外部冲击越发频繁、人口红利逐渐消失等事实对我国新常态时期货币政策实施与产业结构调整都提出了更高要求，探究产业结构对货币政策宏观调控的非线性效应，有利于认识我国货币政策合理实施方式和在全球产业链中的竞争力，同时，具有针对性的产业结构优化可以促进我国经济长期健康发展。

注释：

①由于本文研究的是区制转换模型，因此2020年由于新冠肺炎疫情导致的经济波动并不影响本文分析结果。