浅谈我国货币政策效果的城乡差异

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1、浅谈我国货币政策效果的城乡差异摘要:中国城乡经济发展不平衡,具有典型的二元经济结构特征,应该重视统一货币政策效果的城乡差异问题。本文采用改革开放后的年度数据,运用VAR模型和脉冲响应分析,通过对中国货币政策效应的实证研究表明,尽管货币政策对城乡经济的影响方向基本相同,但是影响程度以及时滞效应仍然存在明显差异。城乡收入差距以及金融系统发展水平的不同能够在一定程度上给予解释。  关键词:货币政策;城乡差异;VAR模型  一、文献回顾  一般情况下,在地区经济结构有明显差距的国家实行统一的货币政策,其政策效果必然在各地区产生较大的差异,这就是货币政策的差别

2、效应。国外研究货币政策差别效应的相关文献比较丰富,货币学派的Beare[1]利用简约式模型对加拿大平原地区的三个省份进行分析,指出各地区产品需求的收入弹性差异能够解释货币对不同区域造成的不同影响;新古典凯恩斯学派的Fishkind[2]利用大型区域宏观模型分析,证实美联储的货币政策对印第安纳州经济的影响与对全美的影响相比存在差异,认为这主要是由印第安纳州的相对经济结构造成的;Rochoff[3]等人对区域利率差异和区域信贷可得性差异进行分析,认为地区间存在的成本和风险差异是最主要的原因;Karras[4]等人对欧洲国家货币政策不对称效应进行了研究;C

3、arlino和Defina[5]等人通过国家货币政策对区域经济周期波动的影响来鉴  收稿日期:2008-09-01  简介:李善燊(1980-),陕西省平利县人,国际商务师,陕西师范大学国际商学院硕士研究生,研究方向:区域经济理论与政策;何炼成(1928-),湖南省浏阳市人,陕西师范大学国际商学院名誉院长,教授,博士生导师,研究方向:政治经济学、发展经济学。  别货币政策的区域效应,指出经济结构的地区差异导致货币政策出现区域非对称效应。截至目前,国外已发展起来运用结构向量自回归模型来分析货币政策影响的区域差异。  相对来说,国内关于货币政策差异性的研

4、究起步比较晚,而且多采用描述性研究、一般回归、因果分析等方法的居多。如张志军[6]等国内学者,在一定程度上研究了区域金融发展不平衡问题并一致认为应该实施差别化的货币政策,特别要向欠发达地区倾斜。最近几年国内学者也尝试采用国际流行的VAR,SVAR等计量模型来研究,如李成[7]、周好文[8]、丁文莉[9]、张晶[10]、杨开忠[11]等,但他们只局限于研究统一的货币政策在不同行政区域或者东、中、西地理区域间的差别效应研究。  本文在借鉴国内外研究成果基础上,尝试用向量自回归的研究方法,结合我国城乡二元经济结构特征,研究我国统一货币政策的城乡差别效应。本

5、文分三部分论述,首先通过实证研究证实统一货  币政策对城乡经济影响的差异化存在以及这种影响的程度,然后分析产生差异性效果的原因,最后提出消除这种差异性后果的建议。  二、差异性影响的计量模型分析  1980年,西姆斯(Sims)针对大型宏观经济计量模型存在的不足,首次提出了非约束性向量自回归(VAR)模型,这种模型以多方程联立的形式出现,系统内每个方程右边的变量是相同的,包括了所有内生变量的滞后值,然后通过模型中所有内生当期变量对它们的若干滞后值进行回归,进而估计出全部内生变量的动态关系。一个VAR(p)模型的数学形式是[12]:  yt=Atyt-

6、1+…+Apyt-p+Bxt+εt  这里yt是一个k维的内生变量,xt是一个d维的外生变量。A1,…,Ap和B是要被估计的系数矩阵,εt是扰动向量,它们相互之间可以是同期相关,但不与自己的滞后值相关即不与等式右边的变量相关。本文基于VAR模型计量分析步骤  (一)数据的选取与处理  本文对货币政策城乡效应的分析主要立足于从货币政策中介目标(货币供应量)到最终目标(经济增长)这一过程,指标选取1978~2004年度数据,具体为:1、狭义货币供应量指标m1;2、城乡经济产出指标,cy表示城市居民人均可支配收入,ny表示农村居民人均纯收入。以上数

7、据是以1978年为基期,核算出年度CPI,年度城镇CPI,年度农村CPI,将名义货币供应量和城乡名义收入转化为实际值。数据于《新中国五十五年统计资料汇编》以及部分年度《金融统计年鉴》和《中国统计年鉴》。然后对这些经过整理后的数据进行对数调整,经过处理以后的变量序列分为3个序列组。  需要指出的是,根据已有的对货币政策传导机制的研究结果,我国货币政策的利率传导机制是低效的,利率市场化程度不高[13],因此模型中未选取利率指标。  (二)数据的检验  1.数据的平稳性检验  对时间序列数据如果直接讨论各变量序列之间的关系往往会得出错误的判断,根据计量经济

8、学理论应该先进行平稳性检验,本文采用ADF方法检验,若原始序列非平稳,需要对数据再求一阶、二阶差分,直至其平

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