一、变量选取、数据说明和研究方法
(一)变量选取
本文借鉴高云峰对货币政策区域效应的变量选取方法，引入GDP、M2、信贷额度和固定资产投资几个变量。其一，GDP可以作为衡量一个区域经济发展的重要指标。其二，货币政策中间变量M2的选取，主要考虑到三方面内容:当前我国信贷结构的不对称性造成信贷投资对利率的敏感性较低;资本市场发展程度较低造成居民储蓄对利率不敏感;利率的非市场化运作使得我国经济产出总额对利率的弹性较低。M2是一个累积的过程，通过长期累积和短期累积形成对经济的“累积效应”，当它到达一定规模时就比较容易保持市场的流动性进而对经济产生影响，如投资者把多余流动性资金注入到房地产行业等。其三，货币传导一般通过信贷机制进行，主要是满足固定资产投资的货币信贷需求，实现以信贷投资拉动区域经济发展的目标。当各省份行使不同的信贷驱动模式时，便逐渐形成不一致的经济“投资效应”。这对解释我国货币政策的区域效应也有很大帮助。
(二)数据说明
M2主要是以各省份的现金投放或回笼加上存款为主，用HB表示;信贷供应量主要是金融机构的本外币贷款，用XD表示;固定资产投资用IK表示。本文选取了2000－2012年包括东部(北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东)、中部(山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南)、西部(内蒙古、广西、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆)共28个省份相关数据(数据均来源于各省的统计年鉴)。考虑到货币因素可能存在的累积效应，引入HB滞后一阶项(表示为HBZ)。为了消除数据的异方差性，对各变量分别取对数为:LNGDP、LNHB、LNHBZ、LNIK、LNXD。(三)研究方法本文采用的是面板数据分位数回归方法，目的是区分经济增长条件分布在不同位置时货币政策究竟对各省经济的区域效应产生怎样的影响。Koenker和Bassett于1978年最早提出了分位数回归方法，表示被解释变量y在不同条件分布点上可能与解释变量x存在的函数关系，随着分布点在［0－1］的变化，所有y在x基础上形成的条件分布轨迹是一簇曲线。该方法有效地克服了OLS估计或面板数据的均值回归;同时，分位数方法没有对误差项的分布作出具体的假定，对于极端值的敏感度也小于均值回归，可以在数据集合分布中选取任一分位点进行参数回归，因此分位数回归正好满足了本文的要求。下面将对分位数作简要介绍。假设随机变量Y的概率分布为F(y)=Prob(Y≤y)，Y的τ分位数定义为满足F(y)≥τ的最小y值，即q(τ)=inf(y:F(y)≥τ)，0＜τ＜1。F(y)的τ分位数q(τ)可以由关于ξ的目标函数最小化得到，即q(τ)=argminξ{τy＞ξ|y－ξ|dF(y)+(1－τ)y＞ξ|y－ξ|dF(y)}=argminξ{ρτ(y－ξ)dF(y)}式中，argminξ{}函数表示取函数最小值时ξ的取值，ρτ(u)=u(τ－I(u＜0))称为检查函数，依据u取值符号进行非对称的加权。我们考察此最小化问题的一阶条件为0=－τy＞ξdF(y)+(1－τ)y＞ξdF(y)=－τ(1－F(ξ))+(1－τ)F(ξ)=－τ+F(ξ)即F(ξ)=τ，也就是说F(y)的第τ个分位点值是上述优化问题的解。现假设Y的条件分位数由k个解释变量组成的矩阵x线性表示:q(τ|xi，β(τ))=xi/β(τ)，式中，xi=(x1i，x2i，．．．．．xki)/为解释变量向量，β(τ)=(β1，β2，．．．．．βk)是τ分位数下的系数向量。当τ在(0，1)上变动时，求解下面的最小化问题就可以得到分位数回归不同的参数估计:βN(τ)=argminβ(τ){∑Ni=1ρτ(y－x*β(τ))}［13］与最小二乘法提供的平均数字相比，分位数回归能够提供许多不同分位数的估计结果，因变量的整个分配效果就得以清晰地阐释，甚至可以对数据异质性问题进行处理。基于面板数据的分位数回归，更能充分利用面板数据来控制不可观测的地区特定效应和时间特定效应，度量自变量对因变量的某个特定分位数的边际效果。三、实证分析(一)模型构建1．单位根和协整检验首先，对数据序列进行单位根检验，以保证序列的平稳性。同时，要进行变量之间协整关系的检验，看变量间是否存在计量线性关系。考虑到我国各省不同的经济状况，可以进行异质性单位根检验，在IPS法、ADF–Fisher法和PP法中选取ADF法进行检验。由表1可知:变量LNGDP、LNHB、LNHBZ、LNIK、LNXD在异质性单位根检验ADF法中均没有通过平稳性检验，而对上述变量一阶差分后，P值显著变小，通过了5%的显著水平检验，说明了变量均是一阶单整序列I(1)，变量间有可能存在协整性长期关系，故下面有必要对面板数据进行协整检验，结果如下(表2):由表2可知:28个省份的面板数据协整检验除Panelv、Panelrho和Grouprho没有通过协整性检验外，其他方法均认为面板数据的残差项为平稳序列，说明我国28个省份的经济增长和货币因素、固定资产投资与信贷变量间存在长期的协整关系，可以建立回归方程。2．模型判定与建模构建面板模型前应弄清楚截面个体受随机效应影响还是受固定效应影响，同时也要弄清楚面板的混合、变截距、变系数的类别，故进行如下检验。
二、结论与建议
(一)结论
通过上述实证模型，可以得出以下结论:一方面，我国确实存在较为显著的货币政策区域效应差异。主要表现在:货币政策在即期上对东部沿海省份冲击较大，对中西部省份的冲击则不太明显;而货币政策的滞后性对中部省份冲击最大，其次是东部，最弱的是西部。另一方面，从原因上看，我国货币政策在东中西部的区域效应与每个地区的经济发展水平、经济产业结构以及金融市场信贷引导配置的机制密切相关。东部地区的产业结构层次较为分明，金融市场的信息不对称所造成的逆向选择和道德风险相对于中西部来说弱一些，这些因素有助于提高信贷资金在区域发展上的配置水平。而信贷结构的差异，如经济发达地区和不发达地区对于贷款和存款的搭配比例不一样，造成通过金融资源转移来弥补其缺口的现象，长期来看，信贷资本在实体经济领域的配置中表现出不平衡性，而信贷是货币传导机制中影响经济的重要一环，地区信贷的非效率性往往制约地区货币政策的调控效果。
(二)政策建议
首先，疏通货币政策的传导渠道。信贷渠道是货币政策传导的主要途径，银行可贷款供给的充足性和可得性直接影响信贷作用的发挥，进而影响货币政策的实施效果。各地区不妨从信贷供给角度出发，深化国有商业银行体制改革，鼓励引进外资银行，大力发展直接融资，多渠道缓解中小企业融资难问题，扩宽中小企业的融资渠道，促进地区经济的发展。此外，央行还应充分重视利率在货币政策传导中的作用，不断加快利率市场化，充分发挥利率的市场调节作用，这样不仅有利于提高央行的政策操作水平，发挥货币政策的有效性，而且有助于我国金融市场的发育及功能发挥。其次，国家在制定货币政策时还应考虑各地区对货币政策的差别反应，即考虑货币政策对地区经济发展的即期冲击和滞后期冲击，预测货币政策的可能实施效果，从而加强货币政策实施的有效性，减少货币政策的区域效应，尤其要防止因地剪纸艺术论文方政府对经济过度干预而制约货币政策实施的有效性。
作者：刘静超 吴文泉 单位：福建师范大学
