货币政策、企业融资约束与宏观审慎政策——基于动态面板系统GMM模型的实证分析

袁洋，杨柳，廖佑晶

货币政策、企业融资约束与宏观审慎政策——基于动态面板系统GMM模型的实证分析

袁洋1，杨柳2，廖佑晶2

（1. 华东交通大学 外国语学院，江西 南昌 330013；2. 江西财经大学 经济学院，江西 南昌 330013）

基于动态面板系统GMM模型实证，文章利用中国沪深上市企业在2008—2020年间的微观数据研究发现，中国人民银行的货币政策调整对企业融资约束具有显著影响，并且这种影响会因企业的产权性质、资产规模等的不同而呈现出异质性的特征。同时，宏观审慎政策与货币政策的协调使用，有利于在双支柱调控框架下缓解货币政策对企业融资约束的负向影响。因此，中国人民银行在制定货币政策时，根据各微观主体对其政策的不同反应有针对地采取动态化和结构化的调控机制，加强货币政策与宏观审慎政策之间的协调作用，大力增强双支柱调控框架的政策效果，着力打造促进货币金融更好地服务实体经济的长效机制。

货币政策；企业融资约束；宏观审慎政策；动态面板系统GMM模型

一、引言

现阶段，中国实体经济发展面临着金融风险的累积问题，例如资产价格快速上升，影子银行游离于监管之外，银行金融业承担过高风险等。中国人民银行如何有效防范系统性金融风险，精准支持宏观经济发展，日益成为当前货币金融政策改革的重要环节。一直以来，关于中央银行所实施的货币政策是否能够应对金融风险并且作出及时且正确的反应这一问题，学术界争论不休。一部分学者认为，货币政策是总量型调控政策，应该只以通货膨胀为政策目标，因为多重目标容易导致其政策实施效果的下降。另一部分学者则认为货币政策的传导渠道越来越广泛，中央银行应该在通货膨胀可控的基础上，更多地关注资产价格和金融风险。2007年爆发的美国次贷危机及其蔓延而来的国际金融危机验证了这一观点。为了解决传统货币政策应对金融风险调控日显乏力的困境，中国人民银行在2019年开启宏观审慎政策，并且探索健全货币政策和宏观审慎政策的双支柱调控框架，旨在维护货币金融稳定，促进实体经济发展。因此，文章基于动态面板系统GMM模型，从企业融资约束的微观角度探讨货币政策的实施效应及其与宏观审慎政策的协调效应。

二、国内外相关文献述评

在现有的国内外研究文献中，关于货币政策对企业融资约束的影响主要是基于投资-现金流敏感性框架进行分析的。究其原因是货币政策调控通过信贷渠道向实体经济的传导情况，更能反映出货币金融政策对于实体经济及其微观个体的影响程度。作为宏观调控的重要手段，货币政策调整在很大程度上影响了微观企业的融资约束能力[1]。相对于紧缩型，宽松型货币政策更倾向于降低民营企业的融资约束[2]，并且这种政策效力对于有较强融资约束的企业表现得更为显著[3]。同时，不同的产权性质与规模大小的企业对货币政策调整的反应也具有异质性的特征，这尤其表现为中小企业融资约束对其政策调整的反应更加敏感[4]。同时，货币政策的变化对国有企业和非国有企业融资约束所产生的影响，体现出明显的非对称性[5]，这主要是因为无论是从融资规模上，还是从融资成本上进行比较，国有企业相较于非国有企业会更加占据优势[6]。不仅如此，不同区域间金融市场化程度，在一定程度上也会放大货币政策调整对企业融资约束的缓解作用[7]。此外，还有研究表明，虽然货币政策调整会影响企业的融资约束，但是这种政策效力是暂时性的[8]。

基于现有文献分析可知，货币政策调整对企业融资约束的影响的理论研究还是比较成熟的，但是基于企业层面的微观数据进行量化分析的研究还较少。因此，文章在现有理论与实证研究的基础上，采用动态面板系统GMM模型实证探讨货币政策对企业融资约束的异质性影响，进而拓展基准模型分析货币政策与宏观审慎政策所构建的协调效应对企业融资约束的影响大小，从而为构建双支柱调控政策的长效机制提供丰富的理论基础与实证依据。

三、模型设定与方法说明

（一）实证模型的构建和拓展

1. 企业融资约束的基准模型构建

文章借鉴现有文献成果，构建了货币政策调整影响企业融资约束的基本模型：

2. 考虑产权性质差异的模型拓展

由于企业产权性质的不同，货币政策调整对企业融资约束产生差异性影响。于是，文章通过引入虚拟变量产权性质（）来考察国有企业和非国有企业融资约束的异质性影响，构建了拓展模型如下：

其中，交叉项系数4是拓展模型（Ⅱ）的主要考察对象，以此来分析货币政策调控对不同产权性质的企业融资约束所产生的影响。

3. 考虑企业个体特征差异的模型拓展

在上述模型（Ⅰ）的基础上，文章引入货币政策变量与不同公司个体特征变量的乘积项*和*，以此来研究企业融资约束受货币政策工具的影响及其与企业个体特征的关系，构建了拓展模型如下：

其中，交叉项系数5和6是拓展模型（Ⅲ）的主要考察对象，以此来分析货币政策调整对不同个体特征的企业融资约束所产生的影响。

4. 考虑货币政策与宏观审慎政策间协调作用的模型拓展

此外，在模型（Ⅰ）的基础上，文章还引入宏观审慎政策变量与货币政策变量的交叉项*，以此来研究企业融资约束受货币政策工具和宏观审慎政策工具二者协同作用的影响，构建了拓展模型如下：

（二）变量说明和数据来源

1. 变量说明

（2）核心解释变量为货币政策和宏观审慎政策。当前，中国货币政策主要分为价格型和数量型两种政策工具。因此，文章选择利率（）和M2增长率（2）作为各自的代理变量。同时，中国宏观审慎政策主要分为差别准备金动态调整机制、债务收入比（）和贷款价值比（）等政策工具，因此文章采用和作为主要的代理变量。

（3）控制变量。企业个体特征变量（）：其一是用企业的纯利润与企业的总资产量的比重来表征企业的盈利能力（）；其二是通过对企业总资产量取对数来表征企业的规模大小（）。宏观经济环境（）的代理变量用经济增长率（）和金融结构（）来表征。其中，实际增长指数是以2000年=100为基数计算出来的。通常而言，盈利能力越强、规模越大的企业在宏观经济环境状况较好时的融资能力越强、融资渠道越广泛，因此其面临的融资约束就越小。

（4）交叉项。文章引入货币政策与企业个体特征变量的交叉项*，以便研究货币政策在企业个体特征差异性情况下对企业融资约束影响的异质性。同时，引入宏观审慎政策变量与货币政策变量的乘积项*，以便研究企业融资约束是否受货币政策和宏观审慎政策二者之间协调效应的影响。

（5）虚拟变量。文章将产权性质（）设定为虚拟变量，国有=1，非国有=0。

2. 数据来源

文章的研究样本是2008—2020年中国沪深上市企业的面板微观数据，数据来源于国泰安数据库，货币政策和宏观审慎政策的代理变量数据来源于中国人民银行官网，宏观经济变量增长率和金融结构等数据来源于中经网统计数据库和Wind资讯数据库。文章中变量的描述性统计如表1所示。

表1 变量的描述性统计

四、实证分析与结果说明

（一）货币政策与企业融资约束的基础检验

表2列出了货币政策工具（M2增长率2和利率）对企业融资约束（股利支付率RZYS）所产生影响的检验结果。根据AR(2)和Sargan的输出结果值可知，在5%的显著性水平下验证出该模型的随机扰动项无二阶自相关，并且模型工具变量的选取是合适的。

表2 货币政策对企业融资约束的异质性影响

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。

首先，从表2的估计结果可知货币政策调控对企业融资约束的影响。模型(1)与(2)分别考察了价格型和数量型两种货币政策工具对企业融资约束所产生的差异性影响。两种货币政策工具代理变量的估计系数值都至少在5%的水平上为负，这说明M2增长率的上升会增加货币供给，银行更愿意承担风险以提供更多信贷，那么企业更容易获取贷款，从而缓解企业的融资约束。因此，企业融资约束的代理变量会随着M2增长率的上升而下降。此外，在同等条件下，企业融资约束对数量型货币政策的调整反应更加强烈，这可能与中国货币政策调控以数量型政策工具为主的事实密切相关。

其次，从表2的估计结果可知企业个体特征对企业融资约束的影响。从企业个体特征层面的控制变量来看，企业盈利能力与融资约束之间是负相关的，这可能是因为企业盈利能力越强，意味着现金流越丰裕，企业融资需求越低；相反，企业融资约束压力更大。此外，企业规模代理变量的系数至少在5%的显著性水平上为正，这反映了规模越大的企业融资约束压力越小，因为随着企业规模的不断扩大，企业自有资产越雄厚，能为其融资提供更多的担保，那么其外部融资能力也逐步增强。这与当前许多中国企业在努力扩大规模和提高盈利能力以便应对日益严峻的融资难题的事实相一致。

然后，从表2的估计结果可知宏观经济变量对企业融资约束的影响。经济增长率的系数在5%的显著性水平上为负，这说明经济增长越快，企业融资约束越小。这是因为整体经济发展状况良好，企业面临更好的外部融资环境，获得更多的融资渠道，所以企业融资约束压力就越小。另外，在同样的显著性水平下，金融结构变量的系数也与企业融资约束呈现出明显的负相关关系。因为银行放松借贷标准使得信贷供给增加，企业获得贷款的机会更大，所以企业融资约束就越宽松。

（二）企业融资约束的异质性检验

文章通过产权性质虚拟变量及其与货币政策代理变量的乘积项来检验国有企业相对于非国有企业在融资约束上的差异性，进一步将企业个体特征代理变量和货币政策工具变量的乘积项引入基准模型中，以便检验融资约束与企业个体特征的关系。另外，通过选择不同的企业融资约束和货币政策代理变量进行实证检验，从而保证检验结果的可靠性和稳健性。表3是对货币政策对企业融资约束异质性特征影响的检验结果。

从模型(3)和模型(4)的检验结果来看，虚拟变量产权性质的系数在1%的显著性水平上为正，这说明国有企业与非国有企业之间确实存在的融资约束的差异，并且非国有企业受到的融资约束明显要高于国有企业，这也反映出中国国有企业的融资约束较小，主要得益于国有产权性质和预算软约束。货币政策代理变量与虚拟变量产权性质的交叉项系数在1%的显著性水平上都为负，这意味着在货币政策收紧的情况下，国有企业的融资约束压力受货币政策的影响会比非国有企业更小。

从模型(5)和模型(6)的检验结果来看，企业盈利能力与货币政策变量的乘积项系数在1%的显著性水平上为正，意味着企业盈利能力的增强会降低货币政策调整对其融资约束的影响，这就说明盈利能力强的企业在面临宽松货币政策时不会急于考虑增加外部融资。此外，企业自身规模代理变量与货币政策代理变量的乘积项的估计系数值也在1%的显著性水平上为正，这意味着规模越大的企业越能缓解货币政策收紧对企业融资约束所带来的不利影响，也说明规模越大的企业在面对货币政策紧缩时会表现得更稳健。

表3 企业融资约束异质性影响的检验结果

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。

（三）货币政策与宏观审慎政策的协调效应对企业融资约束的影响

通过在基准模型中引入宏观审慎政策代理变量，文章研究宏观审慎政策是否能单独对企业融资约束产生影响，进一步引入货币政策代理变量和宏观审慎政策代理变量的乘积项分析二者的协调作用对企业融资约束的影响。从表4可知，在不考虑企业个体特征差异情况下，货币政策与宏观审慎政策的协调作用对企业融资约束影响的检验结果。宏观审慎政策工具变量与货币政策工具变量乘积项的系数估计值都至少在5%的显著性水平上为正，这说明宏观审慎政策会对企业的融资约束产生影响，例如最大贷款价值比要求限定了企业的最大贷款量，进而限制了企业的融资需求使其面临的融资约束压力增大。同时，宏观审慎政策的引入会削减货币政策调整对企业融资约束所带来的不利影响，例如紧缩型宏观审慎政策配合宽松型货币政策，不仅会使资产规模较小和盈利较差的企业所面临的融资约束压力得到更大程度的缓解，而且还能降低企业所承担的过多债务风险。

表4 货币政策与宏观审慎政策的协调作用对企业融资约束影响的检验结果

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。

（四）稳健性检验的结果与分析

考虑到选取不同的代理变量表示企业融资约束可能会对模型检验结果的可靠性和稳健性有影响，文章以企业融资约束的另一个代理变量资产负债率替代股利支付率对上述拓展模型进行估计，稳健性检验结果如表5所示。在融资约束资产负债率代理变量情况下，融资约束仍存在滞后一期的持续性，即具有粘性特点，并且其代理变量的系数估计值、宏观审慎政策工具变量与货币政策工具变量的乘积项的系数在5%的显著性水平上为正，这也再次验证了宏观审慎政策会对企业的融资约束产生影响。同时，货币政策和宏观审慎政策的协调作用对企业融资约束的影响，不会随着融资约束代理变量的变化而变化。而其他变量的系数符号也与上述检验结果一致，进而表明文章所设定的模型是可靠稳健的。此外，文章基于非平衡面板数据，运用系统GMM估计方法对模型所有工具变量选择的有效性问题和残差项的自相关性问题进行检验。根据AR(2)和Sargan的输出结果P值可知，该模型不存在工具变量选择无效的问题，并且随机干扰项无二阶自相关。因此，该模型通过了稳健性检验，这也证明了文章所构建的模型设定是合理的。

表5 稳健性检验结果

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。

五、结论与启示

文章通过建构动态面板系统GMM基准模型，实证检验了货币政策调整对企业融资约束的影响，再通过拓展该模型分析了因企业个体特征和宏观经济环境的不同而导致的企业融资约束的异质性影响，最后引入宏观审慎政策代理变量来分析货币政策工具与宏观审慎政策工具之间的协调效应对企业融资约束的影响。研究结果表明：（1）中国人民银行所推行的货币政策调控和企业融资约束之间存在显著的负相关关系。相对于紧缩型，宽松型货币政策能够缓解企业融资约束压力。（2）货币政策调整对企业融资约束的影响会因企业个体特征和宏观经济环境的不同而呈现异质性特征。货币政策对国有产权性质、资产规模较大和盈利能力更强的企业的融资约束较小，反之则较大。同时，良好的经济发展状况会弱化紧缩型货币政策对企业融资约束的负向影响。（3）宏观审慎政策的引入，有利于减弱货币政策调整对企业融资约束缓解作用所带来的不利影响。

基于上述结论，文章从实体经济微观数据的角度来研究中国人民银行所实施的宏观调控效果，从而为宏观调控部门制定合适的货币金融政策提供一定的理论支持与实证检验：第一，由于货币政策调控对企业融资约束所产生的影响，企业应综合考虑自身的产权性质及其所处的宏观经济环境等因素，积极应对宏观经济政策调整给其融资约束所带来的差异性影响，不断提高自身的盈利能力，合理扩张自身的发展规模，降低自身的融资成本；第二，鉴于货币政策调整对企业融资约束的异质性特征，中国人民银行在制定政策时，应更多地关注微观主体的个体特征，灵活地运用差异化与动态化的调控工具，提高货币政策的实施效果，确保微观主体、宏观政策与实体经济之间的良性运转；第三，考虑到宏观审慎政策与货币政策在缓解企业融资约束上的协调效应，中国人民银行必须加强货币政策与宏观审慎政策的沟通与配合，大力增强双支柱调控框架的政策效果，促进货币金融政策更好地服务实体经济。

[1] HU, C.X. Leverage, monetary policy, and firm investment[J]. Economic review, 1999, 2(2), 32—39.

[2] 靳庆鲁, 孔祥, 侯青川. 货币政策、业投资效率与公司期权价值[J]. 经济研究, 2012(5) : 96—106.

[3] 章贵桥, 陈志红. 宏观货币政策、融资约束与现金——现金流敏感性[J]. 金融经济学研究，2013，28(3): 43—54.

[4] Cooley T F, Quadrini V, Monetary policy and the financial decisions of firms[J]. Economics Theory, 2006, 27(1) : 243—270.

[5] 王去非, 易振华, 陈一稀, 等. 我国货币政策非对称效应下调控工具的选择与搭配[J]. 金融研究, 2015(6) : 30—47.

[6] 洪昊. 产权异质、产能失衡和货币政策非对称效应研究[D].杭州：浙江工商大学, 2018.

[7] 黄志忠, 谢军. 宏观货币政策、区域金融发展和企业融资约束——货币政策传导机制的微观证据[J]. 会计研究, 2013(1) : 63—69.

[8] 张西征.货币政策、融资约束与公司投资决策[D]. 天津：南开大学, 2010.

[9] Fazzari, S. M., Hubbard, R. G., Petersen, B. C., 1988. Financing constraints and corporate investment. Brook-ings Papers on Economic Activity 1,141—195.

[10] 伍利娜, 陆正飞. 企业投资行为与融资结构的关系——基于一项实验研究的发现[J]. 管理世界, 2005(4) : 99—105．

Monetary Policy, Corporate Financing Constraints and Macro Prudential Management——Empirical Analysis Based on Dynamic Panel System GMM Model

YUAN Yang1, YANG Liu2, LIAO You-jing2

（1. School of Foreign Languages, East China Jiaotong University, Nanchang, Jiangxi 330013, China;2. School of Economics, Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang, Jiangxi 330013, China）

Based on the empirical study of dynamic panel system GMM model, using the micro data of listed enterprises in Shanghai and Shenzhen from 2008 to 2020, this paper finds that the monetary policy adjustment of the People’s Bank of China has a significant impact on corporate financing constraints, and this impact will show the characteristics of heterogeneity due to the different property rights and asset scale of enterprises. At the same time, the coordinated use of macro prudential policy and monetary policy is conducive to alleviating the negative impact of monetary policy on corporate financing constraints under the framework of two pillar regulation. Therefore, when formulating monetary policy, the People’s Bank of China adopts a dynamic and structured regulation mechanism according to the different reactions of various micro entities to their policies, strengthens the coordination between monetary policy and macro prudential policy, vigorously enhances the policy effect of the two pillar regulation framework, and strives to create a long-term mechanism to promote monetary finance to better serve the real economy.

monetary policy; corporate financing constraints; macro prudential policy; dynamic panel system GMM model

F822.0

A

2095-9249（2022）02-0030-06

2022-01-04

江西省高校人文社会科学研究项目（JJ19201）

袁洋（1984—），女，湖北荆门人，讲师，博士，研究方向：宏观经济理论与政策。

〔责任编校：王中兰〕