摘要：本文以泛长三角地区为例，结合该地区的具体产业结构特征，研究我国货币政策变动对泛长三角各地区产出和各产业部门产出的具体影响。本文运用VAR模型和多因素方差分析实证检验得出：我国货币政策的区域效应表现明显并且与各地区的产业结构有关。而且，在货币政策的变动的过程中，产业部门的影响效果要突出于地区影响效果。最后本文提出政策建议，以期为提高货币政策的合意性提供参考。
关键词：货币政策 区域效应 产业结构
相关研究概述
统一或单一货币政策的理论前提是经济的均质化（Homogeneity）和经济周期的一致性（Synchronization），货币政策在货币区内有着一致性的效应。但是货币政策传导是一个由众多环节、渠道和因素构成的复杂过程，各个地区由于在资源禀赋、产业结构、经济金融发展水平等方面的异质性（Heterogeneity），导致单一的货币政策在传导过程中产生区域差异性，甚至会对部分地区造成较大的负面影响，进而损害整体宏观经济目标的实现。此即单一货币政策的区域效应。
国外关于货币政策区域效应的研究最早始于1955年，Scott发现美国的信贷政策在区域间的传导过程中明显存在时滞差异。蒙代尔（1961）最优货币区理论（The Theory Of Optimum Currency Areas）提出，如果若干国家或地区满足经济的同质性标准就可以组成最优货币区，在最优货币区内实施统一的货币政策就不会产生货币政策效应的区域差异。随后货币政策区域效应研究的方向拓展到各国国内，Carlino & DeFina（1998）对美国48个州进行了货币政策区域效应的实证分析，结果表明利率渠道是导致货币政策区域效应的重要原因。Amold & Vrugt（2002）分析了荷兰1973-1993年货币政策冲击对各地区和部门的影响，发现货币政策在传导的过程中存在较大的区域和部门差异。
随着我国区域经济的发展，区域差异日益显现，国内学者也开始关注我国的货币政策的区域效应。柯冬梅（2001）应用最优货币区的各项标准检验我国作为单一货币区的最优性，结果表明我国还不是最优货币区。宋旺、钟正生（2006）利用VAR模型和IRF检验证实了货币政策存在显著的区域效应，并从货币政策传导机制的角度分析得出信贷渠道和利率渠道是产生货币政策区域效应的主要原因。
本文以泛长三角地区为具体分析对象，将产业结构作为一个重要解释变量，来分析产业结构差异在我国货币政策区域传导过程中所具有的重要作用。
产业结构影响货币政策传导的相关机理分析
产业结构是指各产业的构成及各产业之间的联系和比例关系。各产业部门的构成及相互之间的联系、比例关系不尽相同，对经济增长的贡献大小也就不同。统一货币政策的执行往往对不同的产业部分具有不同的影响，加上各地区产业集中度的不同，统一的货币政策必然具有区域效应。产业结构影响货币政策传导的机制是：各地不同的产业结构导致了不同的投融资规模，投融资规模越大，则受利率或信贷的影响越大，因此受货币政策变动的影响越大。第一产业对货币政策的反应程度较小，因为第一产业的收益率低，银行的主要贷款对象为工业和商业。第二产业主要包括建筑业和工业。工业尤其是重工业是资本密集型的产业，所以对货币政策的变动更加敏感。建筑业的资金需求量大，往往涉及数额巨大、结构复杂的融资决策，所以货币供给量和利率的轻微波动都会对该行业的资金供给、资金成本和市场需求产生重大的影响，从而要求该行业能够对货币政策做出迅速而灵敏的反应。第三产业总体规模较小，受道德风险和逆向选择的影响，中小企业融资较难，获得的贷款较少，所以该产业对货币政策的反应程度较小。
综上所述，不同产业对货币政策传导的影响各不相同。资本密集型行业和生产耐用消费品的行业，面临紧缩性货币政策时受到的冲击更大，而劳动和资源密集型行业对货币政策的敏感度相对较低。一般而言，各国的第一产业和第三产业的资本密集度较小，而第二产业的资本密集度较大，所以，第一产业和第三产业集中度较高的区域受货币政策影响的程度较低，而第二产业集中度较高的区域受货币政策影响的程度较高。
基于产业结构角度实证分析我国货币政策区域效应
（一）模型设计和数据说明
本文实证研究包括两个部分：第一部分是建立VAR模型来度量货币政策区域效应存在性；第二部分是利用多因素方差分析检验各地区产业结构的不同是否足以解释产出变动的差异。其中VAR模型主要由5个变量所组成：选取信贷供应量（Credit）作为货币政策传导机制的货币渠道；选择全国居民消费价格总指数（CPI）作为总的价格水平，并作为货币当局的信息集中的一个要素；以区域（某地、某行业、某地某行业）GDP作为衡量货币政策对该区域、行业和该地某行业的影响；选取固定资产投资额（I）作为货币政策传导的中介变量；最后一个变量是全国的GDP，选取该变量加入VAR模型是为了提高货币政策对不同行业和区域影响的相似性。
本文采用的数据为1979-2009年的年度数据，全国性变量（CPI、CREDIT、I和GDP）数据来自于国家统计数据库；地区性变量包括一个区域整体、四个分地区和八个产业部门，其数据分别来自四个省市的统计年鉴。CPI采用以上年同期为基期的居民消费价格指数，其余4个变量均采用剔除价格因素的实际值年增长率，所以得到VAR模型如下：
其中Yt=（△GDPst，△I，△Credit，CPI，△GDP），A为系数向量，K为模型的滞后阶数，εt为白噪声误差。各变量在VAR模型中的先后顺序依次为△Credit，△I，△GDPst，CPI，△GDP。其中△代表增长率，s代表区域，t代表行业。
（二）区域效应存在性实证检验
构建VAR模型之前，首先需要对原序列的平稳性进行检验，本文通过ADF单位根检验，得出模型各序列在10%的显著水平下均平稳，因此不需要再进行协整分析。
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