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央行的言辞沟通、实际行动与企业投资行为

分类:(二) 发表时间:2019-08-02

一、问题提出 近年来, 随着经济步入新常态, 中国的企业投资增长率出现了较为明显的下滑。中国人民银行 (后文简称央行) 能否通过合理的政策手段改善企业预期, 有效提升企业的投资

一、问题提出

近年来, 随着经济步入新常态, 中国的企业投资增长率出现了较为明显的下滑。中国人民银行 (后文简称央行) 能否通过合理的政策手段改善企业预期, 有效提升企业的投资水平是一个十分重要的问题。2018年7月31日召开的中共中央政治局会议将稳预期作为“六稳”中的一项重要要求提出, 这进一步明确了预期管理的重要性。目前, 在传统的货币政策行动以外, 言辞沟通作为一种新兴的预期管理工具, 其作用已得到来自国内外大量研究 (如Woodford, 2005;Morris and Shin, 2008;郭豫媚等, 2016;庄子罐等, 2018) 的支持。央行的言辞沟通能否有效管理企业预期, 进而影响其投资行为?货币政策实际行动又能产生怎样的效果?这些问题的答案对提高货币政策的有效性具有重要的参考价值。

言辞沟通通常被认为是货币当局进行预期管理的核心工具。近年来, 央行明显加强了与公众的沟通, 充分体现了其对预期管理的重视。这其中既有全球货币政策发展趋势的影响, 也与中国现实的需要有关。中国的货币政策框架属于典型的多目标制, 近几年多变的宏观经济形势使得央行的货币政策操作难度加大, 言辞沟通的重要性凸显。尤其是经济进入新常态, 处于“三期叠加”阶段的中国经济遭遇诸多困难, 货币政策在稳定增长和严控杠杆之间存在两难选择。虽然货币政策的主基调自2011年转为“稳健”以来并无变动, 但政策操作在不同年份间仍存在一定的区别。此时, 加强言辞沟通有利于央行向公众传递更多的货币政策信息, 提高预期管理的效果。央行越来越重视言辞沟通还与中国复杂的货币金融环境有关。在中国, 一些理论上具有很强告示效应的货币政策工具, 在现实中的运用目的往往偏离了其通常所包含的政策内涵, 其中最为典型的就是准备金政策。自中国2005年实行汇率体制改革以来, 双顺差导致外汇储备激增, 倒逼基础货币投放不断加速。在此背景下, 央行在短短两年间 (2006年第3季度至2008年第2季度) 连续18次上调存款准备金率, 其中虽不乏抑制通货膨胀、防止经济过热的动机, 但调整频率之高、累积调整幅度之大已远远超出紧缩目的, 体现出很强的对冲意图。2013年以后, 外汇储备由上升转为下降趋势, 基础货币的投放机制开始转变为央行通过各类创新型工具主动投放。此时, 高企的准备金率有了下调空间。而且, 央行还可以通过差别性的降准来实现其货币政策的结构性调整功能。这一背景下, 准备金率的下调并非意味着大幅宽松。央行有必要通过言辞沟通让公众充分了解这一变化, 从而实现更为精准的预期管理。从操作实践看, 央行明确意识到了这一问题。在2018年4月和10月的两次降准中, 央行在其网站强调了“降准置换中期借贷便利”的目的;2017年9月和2018年6月的两次降准则强调了“定向降准”以实现货币政策结构性调整的功能。综上可见, 通过言辞沟通向公众传递更多货币政策方面的信息, 具有很强的现实需求。这也是央行日益加强言辞沟通的现实背景。

虽然言辞沟通的重要性日益显著, 但央行实际行动对公众预期及其行为的影响同样不容忽视。央行发布的2010年第1季度《货币政策执行报告》在介绍通货膨胀预期管理的专栏中谈到:“在管理通胀预期时……一是做好与公众的沟通和引导工作, 增强社会公众对稳定价格的信心……二是通过适当的政策操作切实管理好流动性和货币信贷总量, 发挥货币政策工具在管理通货膨胀预期中的作用。”Morris and Shin (2008) 也指出, 传统的预期管理更关注实际行动, 现代的预期管理更关注言辞沟通。可见, 预期管理在广义上同时包含了实际行动与言辞沟通。沟通重要还是行动更重要, 这是一个尚存争议的问题。Morris and Shin (2008) 认为, 货币当局的言辞沟通更重要, 通过沟通进行预期管理是现代货币政策的核心。而时任美国联邦储备委员会理事的Bernanke在2003年2月3日美国纽约大学货币市场从业人员协会的一次演讲中1则明确强调了行动的重要性, 他将行动和沟通两类不同的政策工具归纳为“What You Do”和“What You Say”, 并指出, 虽然很多货币当局把沟通作为一种有价值的工具, 但“What You Do”在两者中显然更重要。Mishkin (2011) 也认为, 强调言辞沟通不会降低行动的重要性, 因为行动胜于言辞 (Actions Speak Louder than Words) 。只有货币当局的实际行动和沟通的方向一致时才会被信任。可见, 对言辞沟通的研究离不开实际行动这一传统的预期管理工具。

从中国的情况看, 央行的言辞沟通是否能够影响经济主体的行为?言辞沟通与实际行动哪个发挥了更大的作用?如何进一步优化言辞沟通的效果?这些问题都值得探讨。郭豫媚等 (2016) 指出, 中国的货币政策面临数量型政策有效性大幅下降而价格型政策尚不健全的困境, 他们通过DSGE模型证明了货币政策行动有效性下降时, 以沟通为主的预期管理政策发挥了重要作用。这为上述问题提供了理论上的回答。那么, 事实是否如理论所预期?仅从现有实证研究结果看, 还没有非常明确的答案。卞志村和张义 (2012) 闫先东和高文博 (2017) 关注了言辞沟通对居民预期的影响, 前者认为央行信息披露在引导居民预期时比传统货币政策工具时滞更短, 但从长期看利率工具对通胀预期的影响程度更大, 这表明两者各有优势;后者更肯定言辞沟通的作用, 认为央行的信息披露行为显著影响了通胀预期, 且效果优于传统的货币政策工具。徐光伟和孙峥 (2015) 研究了货币政策信号对企业投资的影响, 这里的政策信号与言辞沟通有相近之处, 其结论认为信号的影响效果依赖于货币政策工具的实施, 这意味着行动的作用更大。林建浩等 (2017) 考察了实际行动和言辞沟通在宏观经济不同频域的政策效果, 发现言辞沟通和价格型政策在某些频域发挥了一定作用, 而数量型政策的整体表现不理想。邹文理和王曦 (2018) 则认为, 货币当局的沟通与货币政策实际操作同等有效。可见, 学术界对央行的行动与沟通哪个更有效尚未达成一致。此外, 深入分析已有文献后本文认为, 构建沟通和行动指标的方法仍有改进空间, 对言辞沟通这一预期管理工具的研究还不够深入。例如, 现有指数的构建未考虑到沟通文本的特征和中文表达的特点;已有研究未在言行一致或不一致情境下对言辞沟通的影响效果进行进一步探讨, 也未研究央行对言辞沟通的重视程度是否会影响沟通效果, 以及宽松和紧缩的言辞沟通是否存在非对称性的影响。考虑到管理预期的最终目的并非预期本身, 而是预期影响下的行为。企业投资行为通常对货币政策较为敏感, 对其进行研究能较好地体现预期管理的政策效果, 而且目前企业投资增速下滑是中国经济面临的主要困难之一, 在此背景下研究企业的投资行为具有较强的现实意义。本文将从企业投资行为的角度对央行的言辞沟通和实际行动效果进行全面研究。与已有文献相比, 本文的边际贡献主要表现在以下四个方面: (1) 讨论并完善了现有文献对言辞沟通和实际行动的刻画, 并比较了两者对企业投资行为的影响; (2) 研究了“言行是否一致”对言辞沟通效果的影响, 并分时段、分区制 (宽松或紧缩) 对预期管理政策的效果进行了研究; (3) 深入挖掘了言辞沟通自身特征对其作用效果的影响, 深化了对言辞沟通这一新兴货币政策工具的研究; (4) 在回归模型中引入了周期性因素, 并利用门槛效应模型进行了研究, 强化和丰富了相关的研究结论。接下来, 本文将在回顾已有文献基础上分析央行预期管理政策对企业投资行为的影响机制, 并提出相应研究假设;然后, 在构建言辞沟通和实际行动指数的基础上, 结合上市公司财务数据进行实证研究;最后是结论和建议。

二、理论分析与研究假设

1. 预期管理中的“言”和“行”对企业投资行为的影响

学术界对货币政策实际行动影响企业投资的关注由来已久, 经典的文献主要来自传统的货币政策传导渠道研究。理论上, 货币政策行动既可以通过利率、资产价格等渠道从需求角度影响企业投资 (凯恩斯, 2009;Tobin, 1969) , 也可以通过信贷渠道影响银行的信贷供给, 进而影响企业投资 (Bernanke et al., 1996) 。国内大量文献从不同角度对上述问题展开了实证研究 (杨兴全和尹兴强, 2017;王曦等, 2017) , 结论基本肯定了货币政策对企业投资的影响。这些研究通常使用虚拟变量 (区分宽松或紧缩) 或者准备金率、利率、货币供应量增长率、信贷增长率等来代理货币政策。本文认为, 用虚拟变量表示货币政策的方法可能混合了行动与沟通的影响;选择某一货币政策工具或者中介指标作为代理变量则只能从一个角度体现货币政策行动, 无法反映其全貌。因此, 有必要选择更为合理的货币政策行动指标对上述问题展开进一步研究。

更重要的是, 中国的货币政策在转型过程中有效性有所下降, 言辞沟通开始发挥重要的作用 (郭豫媚等, 2016) 。理论上, 央行可以通过言辞沟通向公众提供公共信息以管理其预期 (Morris and Shin, 2002) , 进而影响其行为。众所周知, 中国的货币政策具有明显的相机决策特征, 政策方向的调整较为频繁。特别是在近期, 受某些特定因素影响, 中国的货币政策行动所包含的信息未必能准确体现央行的政策立场, 这增加了公众对货币政策的理解难度。例如, 以准备金政策为代表的数量型工具常被用来对冲外汇储备的变动, 降准并非意味着政策转向大幅宽松;再如, 在美国联邦储备系统 (美联储) 退出量化宽松政策并重启加息后, 2017年以来, 中国央行曾数次在货币市场象征性跟随加息, 调高常备借贷便利利率, 但这并不意味着货币政策转向紧缩。此时, 充分的言辞沟通对公众正确理解未来的货币政策方向和力度至关重要。站在企业的角度, 当货币政策行动的信息内涵不够稳定和透明时, 其对企业投资行为的影响将变弱。此时, 央行的言辞沟通更为明确地体现了货币政策的取向, 宽松 (紧缩) 的言辞沟通意味着企业未来将面临更为宽松 (紧缩) 的货币信用环境, 理论上将刺激 (抑制) 其投资行为。据此, 本文提出:

假设1:央行的言辞沟通显著影响企业投资, 实际行动对企业投资的影响较弱。

实际行动所包含的信息与货币当局真实立场不一致导致的另一个问题, 是货币当局的言行一致性下降。Kydland and Prescott (1977) 提出的货币政策时间不一致问题, 让人们首次认识到货币当局“守信”的重要性。货币当局“守信”要求其实际行动必须与言辞沟通方向一致, 这样才能更好发挥沟通的作用。从言辞沟通影响公众预期的理论机制看, 公众的决策受到其拥有的公共信息和私人信息的共同影响 (Morris and Shin, 2002) , 言辞沟通作为一种公共信息, 其可信度越高、越精确, 对公众预期的影响能力就越强 (卞志村和张义, 2012) 。货币政策实际行动同样属于公共信息, 因此, 若言辞沟通与实际行动一致, 表明言辞沟通可信且精确, 这将有利于言辞沟通作用的发挥;若言辞沟通与实际行动未能保持一致, 不仅会降低言辞沟通的可信度, 还会使公众在两种不同的公共信息中迷失, 最终同时影响了沟通和行动的政策效果。目前, 国内已有一些理论研究证明了央行“言行一致”对中国货币政策的重要性 (王曦等, 2016) , 但实证性研究还较少。据此, 本文提出:

假设2:央行“言行一致”前提下言辞沟通对企业投资行为的影响将显著强于“言行不一致”。

2. 言辞沟通的特征对其调控效果的影响

无论假设1成立与否, 言辞沟通作为现代预期管理的主要工具, 如何优化其影响效果都是一个十分重要的问题。目前, 相关问题的研究在国内的实证性文献中还少有涉及。

(1) 央行对言辞沟通重视程度的影响。如前所述, 在复杂的经济体系中, 经济主体的决策依赖其获得的公共信息以及自己掌握的个人信息。当经济主体缺乏足够的公共信息时, 多元化的个人信息将发挥更大的作用, 公众预期将变得混乱。央行的预期管理就是要通过释放货币政策方面的公共信息, 来推动公众形成一致性的预期。要达到这一目的, 央行首先需要通过各种方式明确体现出其对言辞沟通的重视, 以充分吸引公众对央行沟通信息的关注, 进而推动该类信息在个体决策中发挥更大的作用。也就是说, 央行对言辞沟通的重视程度是影响言辞沟通效果的重要方面。在中国, 2009年10月21日召开的国务院常务会议上首次明确提出“管理好通胀预期”的概念。接着, 央行发布的各类官方文件中开始出现类似表述, 并通过《货币政策执行报告》等渠道向社会公众介绍预期管理的相关知识, 明确言辞沟通在预期管理中的重要性。可见, 2010年前后是言辞沟通重要性上升的关键时点, 从时间上区分央行对言辞沟通的重视程度是一个可行的选择。此外, 从具体措施看, 央行可以在各类官方文件和口头沟通中更高频率地提及“预期管理”相关词汇, 以此引起公众的注意, 提示公众更多关注央行在言辞沟通中的措辞变化。此外, 还可以通过增加言辞沟通的频数来体现其重视程度。这些从理论上都有可能提高言辞沟通的有效性。据此, 本文提出:

假设3a:在央行明确加强与公众的言辞沟通之后, 言辞沟通对企业投资的影响更显著。

假设3b:央行沟通中“预期管理”相关词汇的词频越高, 沟通对企业投资的影响越显著。

假设3c:央行言辞沟通的频数越高, 对企业投资的影响越显著。

(2) 不同方向言辞沟通对企业投资影响的非对称性。早在凯恩斯提出流动性陷阱理论时, 学术界就关注到了货币政策效应的非对称性。通常的观点认为, 紧缩的货币政策与宽松的货币政策相比具有更强的效力。有人形象地把货币政策比作“风筝”, 货币当局则是放风筝的人———货币当局可以通过拉绳子让风筝下降, 却很难通过推绳子让风筝上升。国内不少实证研究 (陈建斌, 2006;刘明宇, 2013) 都证明了中国的货币政策同样存在非对称性, 但他们关注的都是实际行动。目前还少有文献对言辞沟通是否存在非对称性进行研究。言辞沟通对企业投资的作用需要通过影响企业的预期来实现。在经济相对萧条的时期, 即使央行通过偏宽松的言辞沟通表达刺激经济的意愿, 企业受悲观情绪的支配, 可能依然不愿主动增加投资。而且, 央行在表达宽松意愿时, 往往会对当时经济的萧条状况有所描述 (诸如增长乏力、价格低迷等) , 这或会进一步强化人们的悲观情绪, 使得偏宽松方向的言辞沟通难以取得理想效果。而偏紧缩的言辞沟通意味着央行提高利率、紧缩货币的可能性上升, 这对企业的投融资将产生硬性的约束。企业不得不通过减少投资来应对已经或即将发生的政策调整。与此同时, 央行对过度繁荣状况的描述 (物价过快上涨、经济过热) 也容易引起人们的警觉, 从而降低企业的投资意愿。综上可见, 偏向宽松的言辞沟通理论上较难影响经济主体的行为, 甚至不排除对经济低迷状况的强调还可能起到相反的作用。相比较而言, 偏紧缩的言辞沟通更容易达到抑制投资的效果。近期央行始终保持稳健偏宽松的沟通倾向和现实经济运行中企业持续低迷的投资意愿并存, 即可印证上述猜测。当然, 这还需要通过实证研究来进一步证实。据此, 本文提出:

假设4a:紧缩的言辞沟通能显著抑制企业投资, 宽松的言辞沟通刺激企业投资的效果较弱。

现有文献大多认为, 货币政策对异质性企业的影响存在差异 (王婷和李成, 2017;杨兴全和尹兴强, 2017) 。预期管理政策可能也存在类似特征。目前学术界已有较多研究关注了企业所有权差异造成的影响。Allen et al. (2005) 、陆正飞等 (2009) 等国内外研究都发现, 非国有企业比国有企业更难获得贷款, 且贷款金额更少、贷款成本更高。也就是说, 非国有企业的投资行为面临更强的融资约束, 导致其更易受到货币政策的影响。因此, 在紧缩的货币政策周期, 融资约束对非国有企业投融资行为的影响将更显著 (饶品贵和姜国华, 2013;杨兴全和尹兴强, 2017) 。按照这一逻辑, 紧缩的言辞沟通对非国有企业可能会产生更大的影响。那么, 宽松方向的言辞沟通是否同样对非国有企业影响更大呢?本文认为, 这未必成立。近年来的研究显示, 受信贷资金配置效率低下等原因的影响, 中国的宽松货币政策对国有企业形成了更明显的影响 (刘海明和曹廷求, 2017;王婷和李成, 2017) , 民营企业的投资规模甚至被削减 (韩东平和张鹏, 2015) 。尤其是2008年以来, 经济刺激政策绝大部分是政府推动的投资项目, 其中近90%的项目被国有大中型企业所承担, 民营企业则很难参与其中 (孙晓华和李明珊, 2016) 。而且, 在经济低迷时期, 商业银行的低风险偏好使其更愿意将贷款投放给国有企业 (王宇伟等, 2018) 。综上, 本文提出:

假设4b:紧缩方向的言辞沟通对非国有企业投资的影响更显著, 宽松方向的言辞沟通则更容易引起国有企业的投资变动。

三、央行言辞沟通与实际行动指数构建

要研究央行言辞沟通和实际行动的效果, 首先需要对预期管理政策进行合理度量。本文将基于央行提供的信息构建言辞沟通和实际行动指数, 并据此开展后续实证研究。

1. 央行言辞沟通指数的构建

要准确度量言辞沟通, 既要区分其立场方向, 还要量化其强度。综合国内外已有文献, 文本分析法是目前度量货币当局言辞沟通的主流方法, 具体的实现方式有两种: (1) Lucca and Trebbi (2009) 提出的基于网络搜索的赋值方法。邹文理和王曦 (2018) 采用该方法, 通过摘取央行货币政策委员会例会会议纪要中描述货币政策的语句, 利用百度搜索引擎, 分别搜索该语句和“扩张”与“紧缩”这对反义词联合出现的命中数并据此计算沟通指数。该方法的问题是, 搜索命中的结果中可能含有大量历史新闻和无关内容, 而且受中文表达习惯的影响, 还可能包含否定含义 (如“不转向紧缩”、“不采取扩张”等) 的内容, 时效性和准确性难以保证。此外, 中文的用词远比英文丰富, 与扩张相近的还有宽松、放松等, 这也会影响命中数的准确性。 (2) Heinemann and Ullrich (2007) 提出的关键词词频法。国内研究 (如卞志村和张义, 2012;林建浩和赵文庆, 2015) 大多借鉴该方法构建了央行的言辞沟通指数。从原理上看, 基于关键词词频的方法更为合理;但从编制细节看, 国内已有研究未充分考虑央行的沟通特征。本文对其进行了改进, 具体步骤如下:

第一步, 收集整理沟通文本。这里要注意两个问题: (1) 目标文本的选择。现有国内研究大多只关注了央行发布的《货币政策执行报告》, 忽略了其他的沟通手段。这本质上假定单次沟通和多次沟通无差异, 与基于词频构建指数的基本原理矛盾。因此, 除《货币政策执行报告》外, 本文还收集了央行网站公布的重要新闻、货币政策解读、在线访谈、图文直播等栏目中与货币政策有关的沟通内容。 (2) 沟通文本的发生时间。现有研究大多未注意到《货币政策执行报告》的实际发布时间通常在报告期的下一个季度。例如, 2017年第4季度的报告发布日期为2018年2月14日。因此, 本文按照沟通实际发生的时间对文本进行了归类。

第二步, 选择关键词。卞志村和张义 (2012) 选择了物价、货币政策基调和货币政策工具三方面的措词, 并按照货币政策实际操作区分了中性、紧缩和宽松三种区制, 最后通过检验这些措词在不同区制下是否存在显著差异对措词进行了筛选, 并以词频的区分度为权重将措辞词频加权相加。本文认为, 这样的做法可能产生三个问题: (1) 在央行的沟通文本中, 货币政策工具方面的关键词都是对过去货币政策行动的回顾, 并非前瞻式沟通。用回顾性措辞衡量央行当季的言辞沟通不够恰当, 且模糊了言辞沟通和实际行动的界限。 (2) 用预先设定的货币政策区制来判断措词的词频区分度忽略了央行可能存在的言行不一致问题。而且, 公众是根据央行措词中透露的信息来判断未来的货币政策走向, 不会因货币政策区制的不同选择性关注。统计不同区制下的词频差异没有明显的意义。 (3) 上述区分度的计算未考虑中文表达习惯和文本内容带来的影响, 可能形成过度筛选。《货币政策执行报告》中既有对中国货币金融形势的讨论, 也有对全球其他主要经济体的讨论;既有对当前形势的讨论, 也有对历史状态和以往货币政策操作的回顾。因此, 措辞的词频区分度低不代表它不能反映有用的信息。综上所述, 本文在剔除沟通文本中与中国经济无关内容的基础上, 结合央行的政策目标 (维持币值稳定, 以此促进经济的增长) , 选择四个方面的措词进行词频统计:一是表示货币政策基调的措词;二是反映货币信贷环境的措词;三是关于物价水平的措词;四是表示经济增长的措词。并且, 按照措词的方向及强度的不同进行赋值, 具体如表1所示。同时, 本文还通过手工筛选的方式, 对各关键词前后文字的语境进行了分析判断, 并考虑到中文表达的复杂性特征, 将与表1所列措辞词义相近的措辞也列入了统计范围2, 以确保关键词词频统计的准确性。

第三步, 沟通指数CI的构建。本文以Heinemann and Ullrich (2007) 的研究为基础构建了言辞沟通指数CI, 具体如 (1) 式所示:

表1货币政策措词及赋值    下载原表

表1货币政策措词及赋值

 

其中, fre (xit) 表示措词i在t时期出现的频率 (出现次数/文本总词数) ;mean (xi) 和sd (xi) 分别表示措词i在各时期出现频率的均值和标准差, αi是措辞i的权重。与Heinemann and Ullrich (2007) 选择权重的方法不同, 本文按各措辞的方向和强度将其区分为-1、-0.5、0、0.5、1五个量级, 并按量级为权重进行加权相加。将货币政策分成五个量级的做法最早来自Boschen and Mills (1991) , 不同措辞的权重设定如表1所示。其中, 量级越高表示宽松倾向越强。因此, 沟通指数CI越大, 意味着该时段央行的言辞沟通越偏向宽松, 反则反之。

2. 央行行动指数的构建

央行网站货币政策栏目下的货币政策工具子栏目给出了目前其动用的操作工具, 包括利率政策、存款准备金政策、中央银行贷款、公开市场操作、常备借贷便利 (以下简称SLF) 、中期借贷便利 (以下简称MLF) 和抵押补充贷款 (以下简称PSL) 。本文尝试结合各类货币政策工具的特征, 构建中国的货币政策行动指数。

在上述七种货币政策工具中, 利率政策和准备金政策告示效应强, 也易于理解, 能较好地反映当期的货币政策行动。央行贷款政策的使用总体较少, 这类政策往往含有某种政策导向 (例如支农、扶贫等) 且规模有限, 并非常规性的政策工具。公开市场操作通常重在调节短期流动性, 其特点是使用频繁且告示效应较弱, 较难依据其对货币政策的方向进行判断。SLF、MLF和PSL是2013年以来央行先后创设的创新型货币政策工具。其中, SLF和MLF的核心作用同样是调节流动性, 随着2013年以来中国货币投放机制发生转变, 两者在基础货币供给上发挥的作用越来越大;PSL主要用于支持国家开发银行、进出口银行和农业发展银行发放棚改贷款、重大水利工程贷款等具有政策性含义的贷款。这三类工具的余额变动对判断货币政策的力度与方向有一定价值, 但总体上缺乏明确标准, 不易被公众理解。值得注意的是, 随着利率市场化的不断推进, 央行传统的利率政策使用频率明显下降。最近一次调息发生在2015年10月, 同时存款利率上限放开。此前, 在2015年第1季度的《货币政策执行报告》中央行首次提到“探索常备借贷便利利率发挥货币市场利率走廊上限的功能”。自此, 央行曾数次调整该利率, 并对货币市场形成了影响, 具备一定的政策含义。理论上, 在构建行动指数时应考虑该利率水平的调整3。从具体的时间节点看, 2015年11月20日央行调整了SLF利率并在其网站进行了公告, 其中再次强调此次调整是为了“探索常备借贷便利利率发挥利率走廊上限的作用”。而这一时点与放开存款利率上限的利率市场化改革是衔接的, 标志着中国利率调整方式的转型。因此, 本文将2015年11月20日以后的SLF利率调整与传统的存贷款利率调整以及准备金率调整一起纳入行动指数的计算, 记为AI。具体计算方法如 (2) 式所示:

 

其中, AIt表示t时期的实际行动指数;sit表示t时期第i种货币政策工具的操作幅度;βi表示第i种货币政策工具的类型信息, 紧缩类型时βi取值-1, 宽松取值+1;maxi表示第i种货币政策操作工具在样本期内调整幅度绝对值的最大值。AIt大于0意味着该时间段内央行通过行为干预反映出的货币政策偏宽松, 数字越高货币政策越宽松。否则, 反之。

图1所示是本文编制的言辞沟通指数和实际行动指数。可以看出, 两种指数总体上变动方向接近, 在不同时点, 波动的幅度有所差异。此外, 当实际行动指数等于0时, 沟通指数往往仍具某种倾向;偶尔两者符号还会相反。总体上看, 两种指数体现出的央行货币政策立场与已有研究 (饶品贵和姜国华, 2013;王婷和李成, 2017等) 基本一致:2006年、2007年、2010年和2011年是偏紧缩的年份, 2009年和2012年是偏宽松的年份, 而且2009年金融危机期间的宽松力度明显较大。2013年以后, 央行的预期管理力度有所减弱, 言辞沟通保持相对偏宽松的状态, 力度略有波动。行动指数的表现相对不太稳定。这些与现实情况是较为吻合的。需要说明的一点是, 自2015年底中央经济工作会议提出“三去一降一补”以来, 去杠杆对中国的货币金融环境形成了重要的影响, 必然会影响到企业的投资行为。但是, 在货币政策言辞沟通和实际行动中均较难体现该影响。本文后续通过设置虚拟变量控制了这一因素。

图1 2006年第4季度至2018年第3季度沟通和行动指数

图1 2006年第4季度至2018年第3季度沟通和行动指数   下载原图

 

四、实证分析结果

1. 变量定义与数据选择

为了检验前文提出的假设, 本文建立如下面板数据计量模型:

 

其中, 被解释变量Investit表示t期i企业的投资水平, 本文参考张成思和张步昙 (2016) 等文献的做法, 将企业现金流量表中当季“购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金”除以期初总资产获得企业的投资水平, 记为Inv。解释变量EM表示央行的预期管理政策, 包括CI和AI两种指数。考虑到货币政策效应具有一定时滞, 同时为减少可能存在的内生性问题 (不能完全排除企业行为影响央行货币政策选择的可能性) , 沟通和行动指数都选择了滞后一期值。Control为控制变量, 其中, 企业层面的控制变量包括企业经营现金流Cf、企业规模Size、现金持有Cash、财务杠杆Lev、托宾Q值Tq、净资产收益率Roe和销售收入增长率Sale。参考王义中和宋敏 (2014) , Cf、Size、Sale采用当期值, 其余均取滞后一期值。其他控制变量包括反映经济不确定性的过去三个月综合日市场回报率的标准差MV, 以及反映“去杠杆”政策的虚拟变量DL。去杠杆政策于2015年底的中央经济工作会议提出, 因此, 2015年第4季度后DL取值为1, 否则为0。

本文选用2007年第1季度至2018年第3季度沪深两市A股上市公司的平衡面板数据为研究样本。以2007年作为研究起点是考虑到2006年中国的会计准则进行过较大调整, 这样选择保证了数据的可比性, 同时较长的时间跨度有利于比较不同时期的言辞沟通效果。在剔除样本期内被“PT”或者“ST”过的公司和金融业上市公司后, 得到样本企业995家, 共47个季度的平衡面板数据, 总计46765个观测值。上市公司的财务数据来自Wind数据库, 综合日市场回报率数据来自国泰安数据库, 计算货币政策行动指数和沟通指数的数据及文本资料来自中国人民银行网站。为降低极端异常值的影响, 本文对所有上市公司连续的财务数据进行了Winsorize缩尾处理, 将其调整到1%—99%的取值范围内。变量的描述性统计显示, 企业各项变量的波动较大。进一步计算变量间的相关系数后发现, 解释变量间的相关性均在允许范围4 (附1)

2. 计量模型和回归结果

(1) 言辞沟通、实际行动对企业投资的影响。对于企业的面板数据, 通常来说固定效应模型较为适合。Hausman检验的结果支持了这一判断。表2的前两列给出了所有样本的回归结果5 (附2) 不管是单独回归还是一同进入实证模型, 言辞沟通指数和行动指数都对企业投资产生了显著的正向影响, 即宽松 (紧缩) 方向的沟通与行动均刺激 (抑制) 了企业的投资行为。从整个样本期的回归结果看, 货币政策行动的有效性未出现明显下降的迹象。假设1暂时只有前半部分能得到验证。

表2第3至第6列给出了按言行是否一致进行分组的回归结果。本文设定行动指数与上一期沟通指数方向一致 (同号或同为0) 时为言行一致;否则为言行不一致6 (附3) 结果显示, 言行一致时, 行动和沟通指数均对企业投资形成显著的正向影响;而言行不一致时, 两者对企业投资的影响均不显著。这充分说明, 言行一致有利于提高言辞沟通的可信度, 增强公共信息对企业投资行为的影响, 提高货币政策的有效性。言行不一致时, 不仅沟通的可信度下降, 实际行动对企业投资的影响也被弱化。假设2得到初步验证。

为进一步探讨言行一致程度对沟通和行动有效性的影响, 本文将沟通和行动指数标准化后相减并求其绝对值, 得到沟通与行动之间的偏离程度Gap。Gap越大, 沟通和行动的差异越大, 言行不一致的程度就越大。本文在模型中依次加入CI×Gap和AI×Gap7。表2结果显示, AI×Gap前系数显著为负, 表明偏离程度上升将弱化货币政策行动对企业投资的影响。CI×Gap前系数不显著则意味着偏离程度对言辞沟通的影响较小。可见, 当行动与言辞沟通差异较大时, 行动对企业投资的影响变小, 沟通的效果则未受影响。从这一结果看, 沟通的作用已强于行动, 间接支持了假设1的观点。

(2) 央行对言辞沟通重视程度的影响。图2显示了央行2001年以来的季度沟通频数Count, 以及在言辞沟通中提及“预期管理”相关关键词 (包括管理预期、预期管理、稳定预期、引导预期等) 的词频Word。可以看到, 2008年之前货币政策沟通次数较少, 央行也较少提及预期管理。2010年第2季度, 央行在当年第1季度的《货币政策执行报告》中设置专栏向公众介绍了预期管理的有关知识。这是央行对言辞沟通重视程度上升的重要标志。自此, 央行言辞沟通的频数和各类沟通文本中“预期管理”相关关键词的词频都有显著上升。因此, 本文以2010年第3季度为节点进行分段回归, 结果见表3左半部分。比较2010年第3季度前后, 言辞沟通对企业投资的影响由不显著变为显著, 这表明央行重视言辞沟通有利于货币政策信号的传递, 增强了言辞沟通的效果。与此同时, 行动的有效性发生明显下降, 这进一步验证了假设1。除分段回归, 本文还构建了时间虚拟变量Td, 并在模型中加入Td与CI和AI的交叉项。Td在2010年第3季度之前取值为0, 之后为1。结果显示, CI×Td前系数显著为正, 而AI×Td前系数不显著, 支持了分段回归的结果。假设3a得到验证。

表2预期管理与企业投资行为    下载原表

表2预期管理与企业投资行为

注:括号中是稳健性标准误, ***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著;时间效应包括了年度和季度效应。以下各表同。

图2 2001年以来央行对言辞沟通的重视程度

图2 2001年以来央行对言辞沟通的重视程度   下载原图

 

表3右半部分给出了按言行是否一致分时段分组回归的结果, 模型中加入言行偏离程度与沟通指数的交叉项。结果显示, 在全样本下, 交叉项前系数在言行一致时显著为负, 不一致时不显著。2010年第3季度后, 言行一致时, 言行偏离程度上升仍然弱化了沟通的效果;而言行不一致时, 言行偏离程度上升却强化了沟通的效果。本文认为, 若考虑到中国货币政策的现实情况, 上述结论有其一定的合理性。在言行一致和不一致两种情况下, 言行偏离程度在内涵上存在区别。当言行方向一致时, 言行偏离程度小意味着言行高度一致, 沟通的可信度很高, 政策效应较强;言行偏离程度大时, 实际行动和沟通的政策力度表现出较大差异, 这降低了沟通的可信度, 导致其对企业投资的影响被弱化。当言行方向不一致时, 言行偏离程度小意味着央行的政策方向较为模糊 (行动与沟通一方微弱宽松一方微弱紧缩, 或者一方中性, 一方微弱非中性) , 此时反而很难向公众传递有效的公共信息;言行偏离程度大则意味着行动与沟通南辕北辙, 通常来说, 此时沟通的可信度会更低。但是如前所述, 近年来中国货币政策行动表面所包含的信息与央行的真实立场经常不一致, 在央行重视言辞沟通的背景下, 公众意识到沟通的重要性后, 反而更倾向于接受沟通所释放的公共信息。因此, 表3的结果再次佐证了2010年第3季度后言辞沟通影响力的上升和实际行动有效性的下降, 假设1和假设3a均得到进一步的验证。

表3 央行对言辞沟通的重视程度与言辞沟通有效性:分段回归    下载原表

表3 央行对言辞沟通的重视程度与言辞沟通有效性:分段回归

考虑到按时间分组的办法不能排除是否有其他因素导致2010年第3季度以后言辞沟通效果的增强, 本文利用图2中两个指标进一步检验央行对言辞沟通的重视程度是否有助于增强其效果。理论上, 央行沟通的次数越多、提到预期管理的频率越高, 表明其越重视言辞沟通。因此, 本文在实证模型中加入CI与Count以及Word的交叉项。表4结果显示, CI×Word前系数显著为正, 说明央行在沟通中更多提及预期管理有关的关键词显著改善了言辞沟通的效果, 假设3b得到验证。CI×Count前系数均不显著, 说明沟通次数的增加并未改善沟通效果, 假设3c被拒绝。本文推测, 这一结果或许与沟通具有逆风向的特征有关。增加沟通次数虽然引起公众更多关注, 但在经济低迷 (繁荣) 时沟通次数太多可能会强化公众的悲观 (乐观) 预期, 反而形成推动投资顺周期变化的力量, 抵消了言辞沟通逆周期调整的效果。后续本文将对此猜测进行验证。

(3) 言辞沟通影响企业投资的非对称性。本文通过分组回归的办法, 定义言辞沟通指数大于0时为宽松, 否则为紧缩, 检验了宽松和紧缩的言辞沟通在影响企业投资行为上是否存在差异。表5报告了两种不同沟通方向下的企业投资行为。结果表明, 紧缩的言辞沟通显著抑制了企业投资, 而宽松的言辞沟通对企业投资的影响不显著, 表明央行的言辞沟通存在非对称性。假设4a得到验证。按照企业的实际控制人性质, 本文设定了虚拟变量Soe。企业的实际控制人为国有性质时, Soe等于1, 否则为0。在模型中加入CI与Soe的交叉项后得到的回归结果显示, 当采用宽松的言辞沟通时, CI×Soe前系数显著为正, 说明国有企业的投资受到了宽松政策的刺激, 而民营企业投资受到的影响不显著;采用紧缩的言辞沟通时, CI×Soe前系数为负但不显著, 紧缩性沟通在不同产权性质企业中暂未体现出区别。假设4b只有后半部分得到了验证。此外, 为了验证言辞沟通的逆周期特征是否是CI×Count前系数不显著的原因, 本文还在分区制的实证模型中加入了沟通频数和言辞沟通指数的交叉项。表5中回归结果显示, 宽松沟通下的交叉项前系数在1%水平上显著为负, 紧缩沟通下为负但不显著。这验证了本文之前的猜测, 即宽松的言辞沟通频数过多可能恶化了企业的预期, 并削弱了言辞沟通的效果。可见, 在经济低迷期, 频繁沟通未必能起到好的效果。提高紧缩的言辞沟通频数对沟通效果的影响不明显。总体看, 央行提高言辞沟通的频数对改善言辞沟通的效果是没有帮助的, 有时还会起到反作用。保持有规律的定期沟通, 提高沟通信息的准确性更有价值。

表4央行对言辞沟通的重视程度与言辞沟通有效性:调节效应    下载原表

表4央行对言辞沟通的重视程度与言辞沟通有效性:调节效应

表5宽松和紧缩区制下言辞沟通对企业投资的影响    下载原表

表5宽松和紧缩区制下言辞沟通对企业投资的影响

3. 言辞沟通影响企业投资行为的进一步检验8

(1) 引入周期性因素后的言辞沟通效果。之前的研究发现, 宽松环境下沟通频数的上升反而弱化了沟通效果, 这可能与沟通的逆风向特征有关。上述猜测与本文对货币政策非对称性的研究结论存在一定关联。正常情况下, 企业的投资行为往往具有顺周期性, 而货币政策是逆周期的。因此, 在模型中引入周期性变量有助于巩固上述观点。央行的企业家问卷调查是1992年建立起的一项季度调查, 调查对象为全国 (除西藏外) 5700余户工业企业。其中, 给出的企业经营指数PI可较好反映企业家对周期的判断。该指数是在全部调查企业中先分别计算认为企业总体经营状况“较好”与“一般”的占比, 再分别赋予权重1.0和0.5后求和得出。指数取值范围在0%—100%之间。本文在实证模型中引入该指数, 并加入PI与CI、Count的交叉项以考察变量间的交互作用。

表6第1列报告了整个样本期的回归结果, CI×Count前符号为负表示沟通频数的增加削弱了沟通的作用, 这与之前的研究结论是一致的。CI×Count×PI前系数显著为正则表明, PI的大小可以调节CI×Count前系数的大小。具体来说, 经济越低迷 (此时PI较低, 沟通方向通常更趋于宽松) , 增加沟通频数对改善沟通效果的作用越小, 甚至可能起到反作用;经济越繁荣, 增加沟通频数更有可能增强沟通的效果。这进一步验证并丰富了本文之前的结论。表6第2列是2010年第3季度后的回归结果, CI×Count×PI前系数的显著度有所提高, 意味着央行对言辞沟通的重视程度提高后, 在经济低迷时期提高言辞沟通次数反而不利于沟通效果的现象更为明显。表6后两列是不同货币政策沟通区制下的回归结果。在宽松的言辞沟通背景下, 沟通对企业投资的直接影响不显著, 企业家对周期的感知显著影响了投资水平, 企业投资有明显的顺周期倾向。CI×PI前系数显著为负表明宽松方向沟通的力度越大, 越弱化了企业投资的顺周期现象。可见, 宽松政策有一定的逆风向调节作用。CI×Count×PI前系数显著为正则表明宽松的沟通频数过多可能反而强化了企业的顺周期倾向, 降低了言辞沟通的效果。在紧缩的言辞沟通区间, CI前系数显著为正, PI前系数显著为负, 说明紧缩的言辞沟通抑制了企业投资, 使投资表现出逆周期性。总体而言, 引入周期性因素的回归结果巩固并丰富了本文的观点。

(2) 采用门槛效应回归模型对言辞沟通非对称性的再检验。前文在讨论言辞沟通的非对称影响时采用的是人为分组的形式, 具有一定主观性。为提高结论稳健性, 本文选择利用门槛效应面板数据回归模型进行稳健性检验。以双重门槛为例, 模型如式 (4) 所示。

 

其中, TH为门槛变量, X是主要解释变量, ξ1和ξ2是门槛值。本文先以CI和CI×Soe为主要解释变量, CI和PI为门槛变量进行门槛回归, 以考察不同的言辞沟通以及经营景气度环境下, 言辞沟通对企业投资行为的影响是否存在门槛效应, 以及这种门槛效应在不同所有制企业中是否存在区别。在回归前, 本文先依据Hansen (1999) 提出的方法进行门槛效应检验, 结果见表7。CI为门槛变量时, 在5%的显著性水平上存在双重门槛, 这表明之前仅以0为分界点将言辞沟通划分为紧缩和宽松两个区制不够精准。以PI为门槛变量时, 门槛检验的结果显示只存在单一门槛。

根据表7确定的门槛数进行门槛回归, 结果见表8。以CI为门槛变量时, 双重门槛回归获得的门槛值小于0。其中, 第二重门槛值为-0.60, 相对CI的取值范围而言十分接近09 (附4) 这表明, 双重门槛形成的三个区制中, 前两个属于紧缩区制, 第三个基本属于宽松区制。进一步观察变量前系数, 以CI为门槛变量时, 在CI≤-2.81的区制 (强紧缩区制) , 言辞沟通产生了显著的紧缩效应, 且在国有和非国有企业间没有显著差异;在-0.60≥CI>-2.81的区制 (弱紧缩区制) , 紧缩的言辞沟通对非国有企业产生了更大影响;当CI>-0.60, 即言辞沟通逐渐转向宽松后, 言辞沟通开始对国有企业产生更大的影响。综上, 门槛回归结果表明, 强紧缩的言辞沟通对国有和非国有企业投资均形成了紧缩效应, 且差异较小。弱紧缩的言辞沟通对非国有企业影响更显著。这表明, 受融资约束的非国有企业对紧缩的言辞沟通更敏感, 即便是轻微的紧缩沟通, 也会显著抑制其投资行为。国有企业面对的融资环境更宽松, 对紧缩沟通的反应更为迟缓。只有当紧缩沟通的强度大过一定阈值时, 才有可能影响到国有企业。而在偏宽松的区间, 言辞沟通总体上更容易扩张国有企业的投资水平, 这与之前分区制的研究结论一致。总体而言, 门槛回归的结果验证且进一步细化了假设4b。以PI为门槛变量进行单一门槛回归获得的门槛值为63.70%, 以此为标准, 2008年第4季度至2009年第3季度以及2012年第3季度以后为低景气度区制, 此时沟通指数的取值基本大于0;反之, 在高景气度区制, 沟通指数基本小于0。这再次表明沟通具有明显的逆周期特征。从回归系数看, 低景气度时, 沟通对国有企业更有效;高景气度时, 沟通对企业投资均产生显著影响, 且对非国有企业的影响更大。这与分组回归的结果保持一致。

表6引入周期性变量的回归结果    下载原表

表6引入周期性变量的回归结果

注:在紧缩区间, CI与PI的交叉项和CI的相关系数高达0.9861, 将它们一同放入模型将产生多重共线性, 影响变量前系数的显著性。因此, 本文对紧缩区间的实证模型作了精简。

表7门槛效应检验结果    下载原表

表7门槛效应检验结果

注:BS次数指“自助抽样法” (Bootstrap) 抽样次数。

表8门槛效应回归结果    下载原表

表8门槛效应回归结果

注:单一门槛时, 区制0和1分别表示TH<ξ1和TH≥ξ1两种不同区制, 双重门槛时, 区制0、1和2分别表示TH<ξ1、ξ1≤TH<ξ2和TH≥ξ2三种不同区制。

4. 稳健性检验10 (附5)

(1) 更换言辞沟通指数进行稳健性检验: (1) 把所有措辞区分为紧缩、适度紧缩、中性、适度宽松、宽松五种不同立场并赋予其不同权重具有一定主观性。为了避免主观区分措辞强度可能带来的影响, 本文仅按照货币政策立场的方向将货币政策措辞区分为紧缩、中性、宽松三个区间, 分别赋予-1、0、1的权重, 重新计算言辞沟通指数CI2, 并进行了稳健性检验。 (2) 根据 (1) 式可见, 在将措辞的词频加权相加前, 先对其进行了标准化。本文按照直接加权相加的方法计算了沟通指数CI3, 并进行了稳健性检验。所有的检验结果显示, 不管采用哪种言辞沟通指数, 各项系数前符号和显著性均基本保持稳定。

(2) 采用动态面板数据模型进行稳健性检验。企业的当期投资会受到过去投资水平的影响, 可在模型中加入投资水平的滞后项, 但这样会带来内生性问题。一个通常的办法是运用Blundell and Bond (1998) 提出的系统GMM方法进行回归。在进行系统GMM估计之前需确定模型中的内生变量、外生变量和前定变量。本文将DL、MV、Soe、Count设定成外生变量, 其他采用当期值的解释变量设定为内生变量, 采用滞后1期值的解释变量 (包括由滞后值构建的交叉项) 设定为前定变量。模型采用两阶段估计法, 并用纠偏后的稳健性标准误进行相关统计推断。检验结果显示, 各变量前系数符号都保持稳定且显著;各模型都通过了判断残差是否存在二阶自相关的AR (2) 检验以及工具变量是否过多的Hansen检验。综上所述, 本文的实证结果是稳健的。

五、结论与启示

本文研究了作为现代预期管理工具的言辞沟通对企业投资行为的影响, 同时关注了传统预期管理工具———货币政策实际行动的影响, 并对两者进行了对比。结果发现: (1) 在样本期内, 包括言辞沟通和实际行动在内的预期管理政策总体上对企业投资呈现显著正向影响, 即宽松的预期管理政策刺激了企业投资, 紧缩的政策抑制了企业投资。进一步分时段回归的结果显示, 受央行对言辞沟通重视程度上升的影响, 言辞沟通的有效性有明显提升的迹象, 而实际行动的有效性出现了较为明显的下降。这印证了郭豫媚等 (2016) 做出的“货币政策有效性下降后言辞沟通发挥了更大作用”的判断。 (2) 央行在言辞沟通中更多提及“预期管理”有助于提高言辞沟通对企业投资的影响, 但增加沟通次数的方式却未必能改善沟通的效果, 这一点在宽松的言辞沟通中更明显。本文认为, 这与言辞沟通的逆周期性特征有关———经济低迷时期宽松倾向的沟通反而可能强化了企业的悲观预期。 (3) 言行一致能显著提高言辞沟通对企业投资行为的影响, 言行不一致总体上降低了言辞沟通的可信度, 弱化了沟通对企业投资的影响。但近年来, 随着货币政策行动所传递的信息有效性下降, 沟通对企业的影响逐渐增强, 特别是当言行的方向明显不一致时, 言与行的偏离程度加大反而有利于沟通发挥更大的作用。 (4) 央行的言辞沟通在影响企业投资行为中表现出明显的非对称性。总体来说, 紧缩方向的言辞沟通抑制了企业的投资行为。越强的紧缩方向沟通, 其政策效应越强, 能对不同所有制的企业都形成影响;较弱的紧缩方向沟通仅对非国有企业形成了显著影响。宽松的言辞沟通对企业投资的促进作用整体较弱, 相对而言, 国有企业的投资行为更易受到宽松方向言辞沟通的影响, 这与紧缩方向的沟通效果形成了鲜明反差。上述结论带来如下两方面的启示。

(1) 在中国当前较为复杂的经济和金融形势背景下, 货币政策实际行动的信号作用在下降, 言辞沟通的重要性凸显。特别是随着央行的货币政策逐渐由数量型目标向价格型目标转型, 过去人们熟知的一些政策手段, 使用频率和实际作用都将下降。此时, 央行应保持与公众进行必要的沟通, 防止公众预期出现不合理的波动。从本文的研究结论看, 央行保持言行一致能明显改善预期管理的作用;通过更多提及预期管理的方式强化公众对预期管理政策的关注有助于提高政策的效果;而片面追求提高沟通频数并非改善沟通效果的有效方法。因此, 本文建议央行应尽快建立定期沟通的制度, 提高沟通质量, 并注重言辞沟通与实际行动保持高度的一致性。

(2) 虽然央行的言辞沟通整体上影响了企业的投资行为, 但研究结论显示, 在不同的政策周期以及针对不同类型的企业, 言辞沟通的作用仍存在不确定性。这在现实的经济运行中也有所体现。近年来, 受各类因素的影响, 微观企业面临较大压力, 其中, 民营企业的经营困难问题尤为突出。从宏观数据看, 全社会固定资产投资的累计名义增速持续下滑, 其中, 民间投资增速下滑是主因。民间投资占全社会固定资产投资的比重在2014年之前一直保持上升趋势, 2014年6月达到65.14%, 此后开始出现下降, 到2018年初已降至60.48%。究其原因, 除了民营企业自身经营状况欠佳以外, 还有金融机构的顺周期行为以及资金层面的“脱实向虚”。虽然2012年以来央行的言辞沟通始终保持宽松倾向;实际行动方面, 2014年第4季度至2016年第1季度期间也数次降息降准, 保持宽松, 但总体收效甚微。2017年后, 随着金融监管的加强和房地产调控政策的收紧, 资金“脱实向虚”的状况有所改善。2017年7月召开的全国金融工作会议提出要把国有企业降杠杆作为重中之重, 中央开始重视民营企业的投融资问题。2018年以来, 市场的信用环境持续改善, 民间投资的累计增速以及占全社会固定资产投资的比重均有所回升。可见, 在目前的经济形势下, 单纯依靠央行偏向宽松的言辞沟通很难达到刺激投资需求的作用。只有通过金融领域的供给侧结构性改革才能真正有效地改善市场的融资环境, 从而激发各类经济主体, 尤其是民营企业的投资欲望。

 


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