784 浏览摘要:2008年全球性金融危机的爆发证明了居于主导地位的实际经济周期理论(RBC)存在显著缺陷。传统的货币经济理论和新凯恩斯主义均侧重于对利率和汇率等宏观经济变量的调控，往往忽视了银行信贷因素对实体经济发展及经济波动的影响。党的十九大要求我国金融体系建设应服务于实体经济，同时防范化解重大金融风险,推动我国经济转型和高质量增长。一方面尽力发挥金融市场的资源配置功能，另一方面最大程度地降低金融市场波动对宏观经济产生的负面影响。基于此背景，本文在推导信贷供给对宏观经济的微观影响机制的基础上，进一步从总量调控、结构优化、价格传导、风险累积四个维度展开实证分析，最后从宏观经济政策视角探究了信贷监管政策对货币政策调控“经济增长、物价稳定和金融稳定”三大目标有效性的异质性影响。本文的主要研究结论如下：
首先，本文基于动态随机一般均衡模型从微观视角探究了信贷供给波动对宏观经济影响的传导机制，发现信贷供给增加能够短期内带动投资水平迅速上升并促进资本存量的长期积累，信贷供给对投资存在扩张性影响，但会对消费形成挤岀效应，使得短期内经济增长主要依靠投资驱动，在长期主要依靠消费拉动。在理论分析的基础上，本文进一步应用基于GAS过程的时变转移概率马尔科夫区制转移回归(MS-GAS-TVTP)模型对我国信贷供给波动和产出波动进行阶段性变迁识别和时变转移分析发现，在经济衰退初期，信贷供给波动表现出强烈的“顺周期”特征，经济环境恶化会在短期内导致信贷紧缩，但随着信贷扩张政策的逐步实施，信贷供给对产出的引导效应逐渐显现。基于时变协整模型对信贷供给与产出的动态联动关系进行检验发现，我国信贷供给与产岀之间同向动态联动，信贷扩张能够带动我国经济增长，信贷收缩会进一步加剧经济的衰退程度，信贷供给对产岀的时变影响系数在长期基本趋于稳定，二者趋于长期均衡。
其次，考虑到商业银行的信贷扩张和收缩对宏观经济可能存在非对称影响效应，本文进一步从产出增长和物价稳定的角度出发应用非线性自回归分布滞后(NARDL)模型展开探究。研究发现，在经济衰退期，可以通过扩张信贷的方式增强企业投资积极性、促进实体经济恢复平稳增长；在经济扩张期，信贷扩张对产出的带动效果会随着产出总量的不断积累而逐渐减弱，并加剧通货膨胀；信贷收缩虽然能够降低通货膨胀水平，但无法完全抵消信贷扩张带来的通胀风险，并且会对经济增速产生强烈的负面影响。在此基础上，本文进一步从期限结构视角应用SV-TVP-FAVAR模型探究了推动我国产出增长和通货膨胀水平上升的信贷供给根源。研究发现，我国中长期信贷供给增加虽然能够显著拉动我国经济增长，但同时对通货膨胀也具有强烈的促进作用，非金融企业中长期信贷供给在促进经济增长方面未能占据优势；相较于中长期信贷，我国短期信贷供给在促进经济增长方面不具优势，我国短期住户消费信贷供给增加对经济增长存在逐渐减弱的负向影响，并且不会引起强烈的通货膨胀效应，证实了扩大内需是推动我国经济增长、降低通货膨胀损失的可行路径之一。
随后，本文进一步基于价格传导视角运用贝叶斯估计的平滑迁移向量自回归(ST-BVAR)模型分析了不同经济状态下信贷价格波动对宏观经济的影响效应，并探讨不同时期我国信贷价格政策的有效性。结果发现，在经济衰退期，信贷价格下调能够引导第二、三产业投资和消费增加，进而从需求侧驱动经济增长,信贷价格政策的传导渠道基本畅通，政策基本有效。在经济扩张期，我国利率市场化尚不完全且居民储蓄率水平相对较高，存在“金融抑制”和“消费抑制”双重抑制现象，因此我国信贷价格下调仅能通过促进第三产业投资的方式对经济增长产生正向影响，第二产业投资和消费的传导渠道均存在梗阻，极大地降低了信贷价格调控政策的有效性。
接下来，本文进一步基于风险累积视角运用多元方向分位数向量自回归(MDQVAR)模型分析了信贷风险累积对我国宏观经济及信贷调控有效性的影响效应。研究发现，信贷风险累积在不同经济状态下对产出、通货膨胀和金融稳定均呈现出抑制效应，但影响强度随经济下行程度加深逐渐增强，并且信贷风险累积对金融稳定的负面影响最为强烈。信贷供给对产出、通货膨胀和金融稳定的影响效应在不同信贷风险累积程度下表现出显著的异质性。当以“经济增长”作为主要的经济目标时，信贷风险累积水平应当控制在一定范围内，既不能为了追求低不良水平过分惜贷，也不能为了投资扩张过度放贷。当以“稳定物价、促进货币流通”和“金融稳定”为主要目标时，应全力避免过度放贷和过度负债，同时加强贷款发放前后的审慎监管，尽量减少非理性的竞争行为和代际遗忘，尽可能降低银行资产中的不良资产规模，并加快不良资产的处置流程。
最后，本文基于宏观经济政策视角运用多元方向分位数向量自回归(MDQVAR)模型探究了信贷监管政策对货币政策调控“经济增长、物价稳定和金融稳定”三大目标有效性的异质性影响，为更好地完善“双支柱”框架提供参考。研究发现，在经济下行期，流动性类的信贷监管政策能够显著增强数量型货币政策对经济增长的调控效果，但会形成通货膨胀问题，因此，需要在“促增长”和“稳通胀”目标中进行取舍。在经济平稳期，价值类的信贷监管政策虽然会在一定程度上削弱数量型货币政策对经济增长的促进效果，但信贷监管政策的动态调整不会对数量型货币政策有效性产生显著影响，二者可以各自调控，能够同时实现“稳增长、稳通胀、稳金融”三大目标。在经济过热期，价值类的信贷监管政策与价格型货币政策存在“政策冲突”，二者难以在动态调控中同时实现“金融稳定”与“价格稳定”。流动性类的信贷监管政策能够增强价格型货币政策对通货膨胀的抑制效果，两政策配合能够同时实现“稳金融、降通胀”的目标，并且在一定程度上“保增长”，是经济过热期最优的政策协调模式。除此之外，货币政策在金融稳定目标的调控上不具优势，维持金融市场稳定还是应以信贷监管政策为主。
关键词：信贷供给传导机制；宏观经济效应；信贷价格；信贷风险；信贷监管政策
第1章绪论 1
1.1选题背景与研究意义 1
1.1.1选题背景 1
1.1.2研究意义 2
1.2国内外文献综述 3
1.2.1信贷供给总量的经济效应 3
1.2.2信贷供给结构的经济效应 7
1.2.3信贷供给价格的经济效应 11
1.2.4信贷风险累积的经济效应 14
1.2.5信贷供给监管对货币政策有效性的影响效应 18
1.3主要研究目标、论文结构及主要内容 22
1.3.1主要研究目标 22
1.3.2论文结构及主要内容 23
1.4研究方法与主要贡献 26
1.4.1研究方法 26
1.4.2主要贡献 26
第2章信贷供给宏观经济效应的理论基础 29
2.1信贷供求理论 29
2.1.1宏观信贷供求理论 29
2.1.2微观信贷供求理论 33
2.2信贷价格理论 34
2.2.1可贷资金理论 34
2.2.2金融抑制理论 35
2.3 信贷风险理论 37
2.3.1Fisher的“债务一通货紧缩”理论 37
2.3.2金融脆弱性理论 39
2.4信贷配给与信贷传导理论 42
2.4.1均衡配给理论 42
2.4.2银行信贷渠道传导理论 45
2.4.3资产负债表渠道传导理论 48
第3章我国信贷供给传导机制及其与产出的动态关联分析 53
3.1基于DSGE模型我国信贷供给的微观传导机制分析 53
3.1.1模型设定 53
3.1.2模型均衡 58
3.1.3参数校准与模拟分析 59
3.2我国信贷供给与产出的波动特征及动态关联性分析 61
3.2.1MS-GAS-TVTP模型与TVP-VECM模型原理 61
3.2.2我国产出与信贷波动的阶段性变迁识别及时变转移分析 64
3.2.3动态关联性分析 70
3.3本章小结 73
第4章我国信贷供给总量与期限结构的宏观经济效应分析 75
4.1信贷供给总量对宏观经济影响的理论机制分析 75
4.2我国信贷总量扩张与收缩对宏观经济的非对称影响效应分析 76
4.2.1非线性自回归分布滞后(NARDL)模型原理 76
4.2.2变量选取、数据处理及平稳性检验 79
4.2.3我国信贷总量扩张与收缩对产出的非对称影响效应 80
4.2.4我国信贷总量扩张与收缩对通货膨胀的非对称影响效应 83
4.3我国信贷供给期限结构的宏观经济效应分析 87
4.3.1SV-TVP-FAVAR模型原理 87
4.3.2我国信贷供给期限结构对产出和通货膨胀的时变效应分析 88
4.3.3我国信贷供给短期结构对产出和通货膨胀的时变效应分析 92
4.3.4我国信贷供给中长期结构对产出和通货膨胀的时变效应分析......96
4.4本章小结 101
第5章我国信贷供给价格传导机制及其非线性效应分析 103
5.1信贷供给对宏观经济增长的价格传导机制分析 103
5.1.1投资渠道传导机制分析 103
5.1.2消费渠道传导机制分析 104
5.2 ST-BVAR模型原理 105
5.2.1ST-BVAR模型设定 105
5.2.2ST-BVAR模型的非线性检验 106
5.3不同经济周期下信贷价格对经济增长的两阶段传导效应分析 106
5.3.1变量选取、数据处理与经济周期波动区制识别 106
5.3.2第一阶段信贷价格对投资与消费的非线性影响效应 109
5.3.3第二阶段投资与消费对产出的非线性影响效应 112
5.4本章小结 116
第6章信贷风险对宏观经济及信贷调控有效性的异质性影响效应分析.........117
6.1多元方向分位数向量自回归(MDQVAR)模型 118
6.2不同经济周期下信贷风险对宏观经济的异质性影响效应分析 119
6.2.1理论机制分析 119
6.2.2变量选取及数据处理 122
6.2.3分位数脉冲响应分析 123
6.3不同信贷风险水平下信贷调控宏观经济有效性分析 128
6.3.1变量选取及数据处理 128
6.3.2分位数脉冲响应分析 128
6.4本章小结 132
第7章我国信贷监管对货币政策有效性的影响效应分析 133
7.1理论背景与影响机制分析 134
7.2信贷监管的不同强度对货币政策有效性的异质性影响分析 135
7.2.1变量选取及数据说明 135
7.2.2经济增长目标下信贷监管对货币政策有效性的影响分析 136
7.2.3物价稳定目标下信贷监管对货币政策有效性的影响分析 139
7.2.4金融稳定目标下信贷监管对货币政策有效性的影响分析 142
7.3本章小结 145
结论 147
参考文献 151
第1章绪论
1.1选题背景与研究意义
1.1.1选题背景
党的十九大要求我国金融体系建设应服务于实体经济，同时防范化解重大金融风险，推动我国经济转型和高质量增长。一方面尽力发挥金融市场的资源配置功能，另一方面最大程度地降低金融市场波动对实体经济产生的负面影响。
我国经济在进入“新常态”前主要采取的是粗放型经济发展模式，通过较为宽松的货币、财政政策刺激投资和消费进而拉动经济增长。为了防止经济过热，央行多次上调利率及准备金率以减少通货膨胀压力并对冲多余的货币市场流动性。但随着2008年全球性金融危机的蔓延加深，我国又紧急出台了“四万亿”的货币信贷供给政策以刺激经济复苏。由于当面临危机冲击时货币当局经常通过调整法定存款准备金率及存贷款利率调节全社会信贷供给总量，而银行信贷又是我国企业主要的间接融资方式，因此，信贷宽松程度将对企业的融资约束条件产生重要影响，进而影响社会总产岀，并导致经济波动。同时，长期且较为持续的货币和信贷供给的强刺激还会给实体经济带来高杠杆、产能过剩等问题，严重制约了我国经济的可持续发展。
党中央深刻认识到这一点，积极推进实行供给侧结构性改革，着力完成“去杠杆、去产能、去库存、降成本和补短板”五项主要任务。银行系统作为货币信贷政策的执行者、连接金融体系和实体经济的纽带，其信贷供给情况直接影响我国企业投融资成本、效率以及企业技术革新，进而影响供给侧结构性改革进程和经济增长。并且，基于历史经验，信贷扩张和货币供给量增加带来的资产泡沫膨胀会积累大量的系统性风险，进而导致宏观经济异常波动甚至危机。因此，银行信贷供给变动对我国宏观经济的重要性不言而喻。除此之外，我国银行信贷期限结构逐渐向中长期化转变，不同期限贷款由于用途不同，对宏观经济波动可能存在差异性影响。我国银行贷款主要分为消费贷款与经营贷款两类，从中长期角度分析，中长期消费贷款主要集中在房地产消费领域，中长期经营贷款主要集中在实体经济部门扩张及研发领域，二者均对我国经济发展具有促进作用，即便如此，当前环境下我国经济是较多依赖以房地产业为主的“泡沫型”经济，还是较多依赖以生产性企业为主的实体经济仍是我们需要关注的重点。因此，探究不同期限、不同种类银行信贷对经济波动的作用效果并探讨信贷中长期化的利弊具有重要意义,也有助于我国深入推进供给侧结构性改革，解决好“去杠杆、去产能、去库存、降成本和补短板”五大问题。
从学术背景角度看，在2008年全球性金融危机爆发前，经济学家在研究经济周期波动时鲜少考虑银行部门，而2008年经济危机在非预期情形下爆发恰恰证明居于主导地位的实际经济周期理论(RBC)存在显著缺陷，传统的货币经济理论和新凯恩斯主义均过于侧重于
对利率和汇率等宏观经济变量的调控，往往忽视了银行信贷因素对实体经济发展及经济波动的影响。2008年全球性金融危机恰恰证明，银行信贷是驱动实体经济波动的重要因素。基于此，国际清算银行将信贷作为衡量全球流动性的重要指标，各国央行及学者也逐渐增强对信贷总量及存贷比等相关信贷指标的关注，并试图通过改变利率和法定准备金率等方法调控信贷供给，本文也将基于此背景从总量调控、结构优化、价格传导、风险累积四个维度对我国信贷供给与宏观经济的关系展开深入研究，并基于“经济增长、物价稳定和金融稳定”三大目标探究我国信贷监管政策与货币政策的协调及二者的最优政策组合形式。
1.1.2研究意义
从理论意义来看，“信用媒介论”和“信用创造论”认识到了银行信用的媒介职能，发现了信用同货币一样具备购买力并能够促进资本的流通和转移，并且银行存在超出其存款规模超额发放信用的可能，由此揭示了信用的派生机制，但该理论将信用与货币完全等价，夸大了信用的能力，仍存在一定缺陷。随后，凯恩斯经济学的“信用调节论”，强调通过适当扩张或收缩信用调控社会货币供给量，以实现干预经济周期的目的，比较接近现阶段实施的政策调控方式。随着信息经济学的兴起，学者们逐渐将信息不对称、逆向选择、道德风险等因素纳入到信贷理论的分析框架下，逐渐形成了“可贷资金理论”、“金融脆弱性理论”、“均衡配给理论”、“金融加速器理论”等现代信用理论。
以上理论虽然揭示了信贷在宏观经济中的乘数效应,并且考虑到了借贷双方的信息不对称及违约问题，但这些理论均是以发达国家的信贷市场和货币市场为背景提出的，而我国是发展中国家，金融体系尚不完善，利率市场化程度尚不完全，企业仍以银行信贷为主要融资方式，居民储蓄率相对较高消费需求被抑制，无论是市场机制还是市场环境均与发达经济体存在很大差异，因此这些理论能否适用于我国仍有待检验。除此之外，以往的理论研究大多应用的都是静态方法和线性方法，难以捕捉不同经济周期下、不同时点信贷供给的经济效应，因此无法针对不同的经济发展状态提出有针对性的信贷供给调控建议。为此，本文结合我国的信贷供给环境以及经济事实，从信贷供给的总量调控、结构优化、价格传导以及风险累积四个维度运用时变计量模型和非线性计量模型深入探究了信贷供给在我国的宏观经济效应，以期检验和丰富相关信贷理论成果。
从现实意义来看，信贷供给增加会促使企业投资扩张，并进一步提高居民收入和推动经济上行；信贷供给收缩会加剧企业融资困境，降低经济增速并导致失业率增加，严重时还会爆发经济危机。因此，信贷供给波动对实体经济稳定增长十分重要，大规模的信贷紧缩往往是经济危机的前兆。1997年，东南亚地区由于商业银行向房地产行业过度放贷，使得房地产库存严重，大量企业难以及时回笼资金致使银行贷款违约逾期，甚至形成坏账，严重损害了商业银行的资产流动性并引发大规模金融危机。2008年，美国因为前期过度依赖金融衍生品和并不完善的信用评级体系导致信用供给过度扩张，房地产市场过度负债随后引致流动性紧缺，降低了银行供贷可能性，导致大规模信贷紧缩，进一步推动美国“次贷危机”不断深化
并逐渐蔓延至全球,形成全球性金融危机，危害巨大，还引发了2012年的欧洲主权债务危机。这是继20世纪30年代美国经济“大萧条”以来最为严重的一次经济危机，无论是欧美等发达经济体，还是以我国为首的发展中经济体，投资、消费、产出等均受到不同程度的负面冲击，因此信贷供给波动既能够短期内促进经济快速增长，也能够推动经济持续下滑，对实体经济波动具有重要影响。探究信贷供给周期波动规律，揭示信贷供给对宏观经济的作用机制并探索相应的调控政策对促进我国经济稳增长和防范化解重大金融风险具有重要的现实意义。
1.2国内外文献综述
1.2.1信贷供给总量的经济效应
2008年全球性金融危机的爆发使得学者们意识到了古典经济学中M-M定理的假设条件存在缺陷，并逐渐开始将银行部门纳入到动态宏观经济模型分析系统，以探究金融市场波动及信贷波动对实体经济波动的影响。然而，在此之前，Townsend(1979)就从资产方信息不对称的角度进行了初步探索，指出这种信息不对称现象会增加监督成本(CostlyStateVerification，即CSV)。后续学者通过在宏观经济建模过程中引入“CSV”，发现信息不对称产生的额外成本对经济波动具有显著影响，并将这种代理成本称为“金融摩擦”。
银行作为主要的金融中介，同时兼具“存款吸收者”和“贷款发放者”的双重身份，因此存在双重的金融摩擦，这导致了银行信贷波动对经济波动存在显著影响。并且，Bernanke和Blinder(1988)、Kashyap和Stein(1994)指出当经济体满足以下三个条件时，银行信贷波动会对实体经济波动产生重要影响：(1)商品价格调整存在粘性；(2)银行信贷是企业的主要融资来源且不可被完全替代；(3)货币当局能够在一定程度上对银行的信贷供给进行调控。这是因为，经济体在受到外部负向冲击时，银行的准备金规模会急剧减少，并且由于市场环境恶化和金融摩擦的存在，银行获取融资和吸收存款的难度增大，因此导致其可贷资金规模缩减(Brissimis和Magginas，2005)。为了防范流动性风险，银行将提高贷款利率、压缩信贷规模或者实施信贷配给对企业施加融资约束(Morris和Selion,1995)，导致企业借贷成本上升，融资压力增大，迫使企业降低投资规模，从而导致社会总产出下降，影响经济波动(Bernanke和Gertler， 1989；Bernanke等，1998；Korajczyk和Levy， 2003)。
Kashyap和Stein(2000)基于美国1976~1993年的银行业数据分析发现货币政策调控会对商业银行的借贷行为产生显著影响，且对资产流动性相对较弱的商业银行信贷供给影响更为强烈，由此证实了“银行信贷渠道”的存在性。lacoviello(2005)将信贷约束引入新凯恩斯模型并以非金融企业为主要研究对象，探讨了针对非金融企业施加信贷约束对整个宏观经济波动的影响。Gilchrist等(2009)基于1990~2008年的非金融企业融资数据发现，银行信贷会对非金融企业的金融资产价格产生重要影响，进而影响实体经济波动。Mimir(2012)、Bahadir和Gumus(2016)也通过依托RBC模型构建宏观经济动态均衡模型分析发现，银行
3
信贷显著影响实体经济波动，并且各类信贷冲击对经济波动的影响存在差异。Tomas(2017)基于立陶宛的经济数据研究发现，信贷供给冲击会对房地产市场和产岀均产生显著影响，但对房地产市场的影响更为强烈。
在此基础上，Gertler和Karadi(2011)意识到银行等金融中介机构是信贷供给变化和信息不对称等金融摩擦问题产生的根源，因此将银行部门纳入到经济周期波动的分析框架中，分析发现银行信贷行为具有显著的“金融加速器”效应。Goodfriend和McCallum(2007)、Gertler和Kiyotaki(2010)、Jermann和Quiadrini(2012)通过研究也发现，信贷摩擦的存在会通过金融市场将外部负向冲击层层放大，最终导致宏观经济的大幅度波动，并且企业的外部融资依赖性越强，所面临的融资约束越大，信贷摩擦问题越严重，外部负向冲击放大的效果越明显，受经济波动的影响也越大。Popp和Zhang(2016)基于ST-FAVAR模型分析发现，当实体经济和金融市场受到负向的不确定性冲击时，信贷市场在传递不确定性冲击和加速衰退方面发挥了重要作用°Mian等(2017)基于20世纪80年代美国的经济数据发现，信贷供给扩张正是由于刺激了需求而非提高生产率才导致了经济周期性波动的放大。Manaresi和Pierri(2018)基于意大利的企业数据从供给侧角度分析发现，信贷扩张会促进企业投资增加并带动产出增长，但信贷紧缩也同样会导致企业生产率水平的下降oMamonov等(2020)也基于信贷周期的计量模型证实了“金融加速器”机制的存在以及对经济冲击的放大效应。
还有一些学者基于计量模型从顺周期和非对称等角度探究了银行信贷与宏观经济之间的关系，普遍认为虽然金融系统的不完备性和信息不对称性是导致银行信贷驱动实体经济波动的重要原因，但真正加剧产出和实体经济波动幅度的根本原因在于银行信贷的顺周期特征。Gertler和Gilchrist(1991、1993)和Mishkin(1996)发现银行信贷供给量会随着经济周期发生变动，在经济衰退或低迷时期，银行会紧缩信贷供给，反之在经济繁荣时期银行会扩张信贷。Eickmeier等(2009)和Craig等(2006)对欧盟、亚洲等世界各国的研究同样显示，银行信贷具有很强的顺周期性。Dib(2010)通过构建包含银行部门及信贷市场的DSGE模型发现，银行信贷管理具有典型的“亲周期性”特征，商业银行能够通过影响信贷供给量及信贷供给条件作用于产出，并对经济周期波动产生重要影响，并且危机时期适度宽松有助于稳定经济波动。Collier和Babich(2019)以发展中国家和新兴经济体为主要研究对象，发现信贷供给总量存在很强的顺周期性，经济体产出水平的下降会通过贷款预期回报和资本约束两方面影响信贷供给总量，并导致信贷紧缩。Davanzati和Forges(2016)分析发现，信贷紧缩会导致总需求下降进而引发经济危机。除此之外，Burger等(2017)基于面板向量自回归模型探究了信贷供给、产出与研发支出三者之间的联动关系，结果发现信贷供给与研发支出均表现出顺周期特征，研发支出与信贷供给高度正相关。Sedgley等(2018)进一步研究发现经济衰退加剧了信贷冲击对研发支出的影响。
进一步地，Bliss和Kaufman(2003)通过构建一个简明的静态模型证实了资本约束对货币政策信贷渠道存在显著的非对称影响。Camero等(2018)研究发现信贷供给条件和信贷市场环境会使得货币供应和利率变动对宏观经济存在非对称性影响oBouvatier等(2014)基于不同国家的经济数据研究发现，在不同经济波动周期下银行信贷增长的顺周期性存在显著的非线性特征。Alfaro等(2017)通过构建外生信贷供给冲击模型分析发现，信贷供给冲击在整个经济周期内对投资和产出均具有较大的直接和下游传播效应，下游传播效应相对较大，且在经济的繁荣阶段和衰退阶段，信贷冲击的实际作用效果有所不同，表现出非对称性。
由于我国的经济事实符合Bernanke和Blinder(1988)、Kashyap和Stein(1994)提出的三方面要求，因此我国银行信贷波动也可能对实体经济波动产生显著影响，为此，我国学者针对银行信贷对经济波动的影响展开了丰富的研究。周英章和蒋振声(2002)通过分析我国的货币供给、信贷供给、通货膨胀及产出之间的协整关系和因果关系发现，银行信贷供给是我国货币政策发挥效用的重要途径。盛松成等(2008)进一步应用SVAR模型实证分析发现，银行信贷是我国货币政策作用实体经济的主要中介目标，而货币供应量主要用于调控金融市场。李琼和王志伟(2008)基于单方程回归和向量自回归模型实证分析发现，银行信贷是解释实际GDP变动的格兰杰原因，并且银行对实体经济具有拉动作用。许伟和陈斌开(2009)基于1993年第1季度到2005年第4季度的数据发现，信贷波动与产出缺口之间存在较强的正相关性，并通过引入银行贷款渠道和价格粘性的DSGE模型实证分析发现信贷冲击对我国实体经济波动具有很强的解释能力。潘敏和缪海斌(2010)选取CPI、GDP及银行信贷三个经济变量构建了包含结构突变的SVAR模型以检验我国信贷供给对经济波动的影响，发现信贷供给对经济增长存在正向影响，且影响效应随时间推移呈递减趋势。陈晓光和张宇麟(2010)通过建立引入面临信贷约束的异质性消费者和厂商的RBC模型，实证分析信贷约束对我国经济波动的影响，并发现信贷约束对我国经济波动具有很强的解释能力。韩玲(2014)基于面板模型分析了我国31个省份银行信贷与经济增长之间的关系，结果发现，银行信贷对经济增长具有显著的促进作用，但贡献程度存在地区差异。张梦云等(2016)基于微观视角证实了我国货币政策信贷渠道的存在性，并指出紧缩的货币政策会导致银行信贷供给不足，进而收紧企业的融资约束并作用于实体经济。
从金融摩擦角度，杜清源和龚六堂(2005)剔除价格粘性对模型分析结果的影响后，在传统RBC模型中引入金融和信贷市场，并分析了我国“金融加速器”对宏观经济的影响效应。刘斌(2008)通过建立开放经济条件下包含金融中介部门的DSGE模型，实证分析了货币政策、政府支出、劳动供给等冲击经“金融加速器”后对实际产出波动的影响。汪川等(2011)运用DSGE模型讨论了货币政策通过银行信贷渠道对我国经济波动的影响，并发现经济波动会通过债务融资过程被银行信贷渠道放大，具有显著的金融加速器效应。康立和龚六堂(2013、2014)通过构建纳入银行部门与金融摩擦的DSGE模型并基于房地产业和制造业数据实证分析了银行部门和金融摩擦的存在对经济波动及其传导的影响。实证结果表明，金融摩擦会导致外生冲击对以制造业为代表的实体经济的影响加大，但合理的信贷政策可以缓和经济波动。王琳璘等(2018)通过构建包含金融加速器机制的DSGE模型并将金融摩擦内生化，实证分析发现恰当的信贷政策有助于缓解金融危机带来的负面影响，具有稳定经济波动的作用。
同样有一些学者探究了银行信贷的顺周期特征。陈磊(2004)测度了我国经济转轨期信贷与宏观经济的波动特征，并利用峰、谷对应法、时差相关分析方法及Granger因果关系检验法考察了二者的时差关系和因果关系，结果发现,我国信贷波动对经济波动存在显著影响，信贷波动与经济波动的时差关系由基本同步逐渐转变为信贷波动略微滞后，信贷变动的内生性逐渐增强，因此央行应对信贷总量和扩张收缩行为密切监管，及时调控。段军山和周婕(2010)基于我国1987〜2009年的经济数据研究发现，我国信贷供给与实体经济波动存在显著的协整关系，银行信贷表现出明显的顺周期特征，且银行信贷可能是经济波动的主要原因之一。滑静和肖庆宪(2007)、袁吉伟(2012)分别基于GARCH模型和协整分析方法对我国银行信贷与宏观经济之间的长期协整关系进行实证分析，并发现我国银行信贷具有顺周期性。但也有学者认为我国银行信贷变动的方向与经济周期方向相反，刘惠好和杜小伟(2015)通过构建VAR模型并分别以影子银行信贷和商业银行信贷作为非金融机构信贷和金融机构信贷的代表，分别探究二者对经济增长的冲击效应。实证结果表明，二者均对经济增长及其变动产生显著影响，但银行信贷总量的变动对经济增长的冲击作用更强，并且影子银行具有顺周期性，但我国银行信贷具有逆周期特征。隋建利和龚凯林(2018)利用附加结构转变点的非线性MS模型深入挖掘并揭示了新兴市场国家经济波动与信贷波动之间的内在联系及动态关系，并发现二者均在2008年前后表现出显著的结构差异，银行信贷呈现出阶段性的顺周期和逆周期特征。
进一步地,我国部分学者发现银行信贷具有顺周期性的同时对宏观经济的影响也呈现出显著的非对称性特征。金春雨和王薇(2020)指出，金融市场发展状况会对我国实体经济产生非对称影响。赵振全等(2007)通过构建四变量非线性TVAR模型并基于脉冲响应函数分析发现信贷是货币政策的重要传导渠道，信贷紧缩条件下经济波动程度相对较大，信贷紧缩引起的金融摩擦对经济波动具有显著的金融加速器效应。江曙霞和何建勇(2011)研究了银行资本、银行信贷与宏观经济波动之间的关系，结果表明银行资本和银行信贷具有顺周期特征，并且资本松约束和资本紧约束对宏观经济波动的影响具有非对称性。李育峰和李仲飞(2015)基于STR模型实证分析发现我国商业银行信贷增长的顺周期性具有非对称性，这主要体现在经济增长的不同时期经济增速对银行信贷的影响，且研究结果表明经济增速放缓时，其对银行信贷增长的影响更加显著。龙少波等(2015)基于MSVAR模型研究了我国银行信贷、股市融资和FDI对经济增长的非线性影响，结果表明，2008年以前，银行信贷与我国经济增长之间存在负相关关系，但在2008年以后，银行信贷对经济增长的促进作用逐渐增强。杨长汉(2017)通过构建TVP-VAR模型分析发现信贷投放主要通过扩大投资规模、提高投资效率促进经济增长，但持续期相对较短，且在不同时期信贷刺激政策的效用强度并不完全一致。陈雨柯和吕介民(2019)基于我国制造业企业的数据分析发现，信贷干预在不同经济周期对企业研发投入的影响存在显著差异性，除此之外企业经营性质和融资约束也会影响信贷干预的作用效果。
以上文献从总量、金融摩擦、顺周期和非对称角度广泛地讨论了银行信贷供给对宏观经济的影响效应及传导机制，但在以下方面仍缺乏讨论：首先，许多学者虽然关注到银行等金融中介在经济波动中所起的作用，但大多是从货币政策的银行信贷渠道存在摩擦和信息不对称角度展开分析的，较少地将信贷供给冲击纳入到均衡框架下。鉴于我国利率市场化程度并不完全，货币政策对货币市场的利率调控并不能完全决定信贷供给水平，为此，本文在动态随机一般均衡(DSGE)模型的框架下，将信贷冲击引入包含“金融加速器”及异质不确定性的风险冲击的实际经济周期(RBC)模型中，构建了包含家庭、厂商、企业家、资本品生产者与金融中介的五部门DSGE模型，以期揭示我国信贷供给对宏观经济的微观影响机制。其次，上述文献大多运用的是静态分析方法，难以精确地揭示各个时点变量间的动态关系，为此本文在普通的马尔可夫区制转移回归(MSR)模型的基础上应用MS-GAS-TVTP模型赋予区制转移概率时变特性，使得我国信贷供给与产出波动的阶段性变迁特征识别更为精确；基于切比雪夫多项式平滑刻画时变参数，构建时变协整模型以精确探究各个时点下信贷供给与产出之间的动态联动关系。最后，由上述文献可知，信贷供给扩张和收缩对宏观经济存在非线性影响，但以往地非线性研究并未对影响效应进行长期效应和短期效应的划分，为此，本文通过将自变量分解为正向变动累积变量和负向变动累积变量，构建了非线性自回归分布滞后(NARDL)模型同时捕捉信贷供给与宏观经济之间长期和短期的非对称关系，该方法对序列同阶单整的假设相对放宽，只要经济变量序列不是二阶单整序列，均可以应用该模型进行分析，而且在小样本情形下具有良好的稳健性。
1.2.2信贷供给结构的经济效应
关于信贷结构对经济波动的影响，由于发达国家拥有相对完善的金融市场，间接融资占比相对较小，因此银行信贷结构对实体经济波动的影响的研究相对较少oMckinnon(1973)和Shaw(1973)基于信贷供给影响宏观经济的微观机制理论研究发现，信贷供给的期限结构会对经济增长产生重要影响，当政府和中央银行过度干预和管制商业银行的贷款行为时，会导致商业银行的信贷供给期限结构与企业需求的错配，形成“金融抑制”现象，并对经济增速和增长质量产生强烈的负面影响。Gertler和Simon(1994)也通过研究发现，央行实施的货币调控政策往往会因为商业银行的“惜贷”行为或信贷资源在不同规模企业间的配给行为降低有效性。Diamond和Rajan(2006, 2011)通过构建理论模型将银行纳入到货币政策的传
导过程中发现，银行流动性紧缩会影响信贷供给及产岀水平。在经济下行期货币紧缩时，银行基于利益最大化目标考虑会通过改变短期和中长期贷款配置的方式尽可能减少长期的贷款项目，以保证充足的资产流动性来维持存款客户的稳定性，因此银行的信贷供给结构对金融稳定至关重要。Tasic和Valev(2010)也认为当央行通过抬高利率的方式实施紧缩性政策时，会导致中长期贷款比例减少、短期贷款比例增加，银行更倾向于流动性更强的信贷结构配置。Black和Rosen(2016)的研究也发现，紧缩的货币政策会通过减少贷款期限、影响信贷期限结构影响商业银行的信贷供给，进而影响经济增长。Fisher(1999)基于一般均衡模型进一步分析发现中小企业受到的信贷约束更强，由此解释了信贷供给结构不合理弱化货币政策调控有效性的原因。Atanasova和Wilson(2003)进一步研究发现，借贷双方的信息不对称问题和激励问题使得这种不合理的信贷供给结构和对中小企业的信贷约束会因为货币政策紧缩而有所加剧，对经济的负面影响随之增强。
Haan等(2007)和Buch等(2014)进一步从信贷资源的行业分配角度研究发现，商业银行贷款供给结构在货币紧缩时期和经济下行时期对产岀、消费和利率存在显著的差异性影响，货币政策会通过改变以工业和商业贷款为主的短期贷款与以房地产贷款和消费贷款为主的中长期贷款的分配情况影响实体经济波动。Chava等(2013)、Hsu等(2014)和Diamond等(2014)从创新驱动的角度研究发现，银行信贷期限结构与企业贷款需求的期限结构错配会对全社会的技术创新产生抑制效应，进而影响经济增速和生产率水平提升。进一步地，Xin等(2017)基于中国的经济数据研究发现，商业银行中长期贷款比例的提升有助于促进相关产业的技术创新和研发，进而提高生产效率。
在我国，银行信贷仍是企业的主要融资方式，因此探讨信贷资源配置结构对于稳定经济波动、促进经济增长具有一定的实际意义。对此，国内学者也从不同方面开展了丰富的研究。谈儒勇(1999)指出，我国的金融发展主要分为两部分，一部分是以银行为主体的金融中介机构发展，主要作为企业的间接融资来源；另一部分是股票市场的发展，主要作为企业的直接融资来源。其中，我国的金融中介机构发展与经济增长之间存在很强的正向协同效应，银行的良好高效运行能够有效促进经济增长，反之银行业危机及银行发展滞后均会对经济增长产生抑制效应。梁琪和滕建州(2005)也基于向量自回归方法和协整分析方法证实，我国银行业发展对经济增长具有很强的驱动效应。李健(2007)指出银行业在我国金融体系中占据主体地位，金融资产结构中货币占比近90%，因此执行资产职能的准货币比例上升使得货币政策总量调控的影响效应逐渐减弱，货币结构变化对货币政策传导及宏观经济的影响逐渐增强。曲迎波(2006)指出我国信贷资源在不同期限、不同地区、不同行业的配置结构不合理严重制约了我国的经济增长和金融稳定。曾令华和蔡洋萍(2008)则以消费信贷为例探究了我国信贷结构与经济增长之间的协整关系，发现信贷结构变动会对经济增长产生显著影响。张富祥和张颖(2014)基于非均衡理论模型分析发现，我国信贷结构调整是金融抑制和货币政策紧缩后短期滞胀的主要来源。吴智华和杨秀云(2017)以住房市场为例基于DSGE模型分析发现，信贷结构摩擦会加剧了宏观经济波动，不利于金融市场和宏观经济的稳定发展。卢盛荣等(2019)基于反映我国“二元”经济结构的DSGE模型分析发现，信贷资源错配阻滞了我国民营企业的融资渠道，降低了我国信贷资源的供给效率，这在一定程度上推动了影子银行的规模扩张，加剧了金融体系和实体经济的脆弱性，并削弱了货币政策有效性。
一些学者针对我国信贷供给的期限结构展开了研究。韩瑾和韩翌飞(2011)基于浙江省的经济数据分析发现，信贷供给结构趋于短期化和信贷投向集中于第二产业弱化了信贷供给调整对产业结构优化升级的促进作用，因此合理的信贷供给期限结构和产业投向结构对产业发展尤为重要。范从来等(2012)通过构建一个小型DSGE模型实证分析发现不同期限信贷对宏观经济的影响存在显著差异，短期贷款能在短期内促进经济增长，但却会形成通胀压力，中长期贷款能够促进经济长期增长，并且可以抑制通货膨胀。宋典典等(2014)首先指出当前我国商业银行的信贷资产占比仍然较高，且信贷结构存在中长期化、产业集中及中小企业融资难等失衡现象，因此我国商业银行应注重平衡不同期限、不同行业之间的信贷结构，并加大对中小企业的扶持力度。李炳和袁威(2015)实证分析发现，货币结构与信贷期限结构均对我国宏观经济存在机理性影响，我国央行在实施货币政策调控过程中应注重总量与结构并行，以期提高货币政策有效性。盛天翔等(2017)指出，信贷期限结构对发挥信贷供给政策的效用十分关键。此外，贷款基准利率上升会促使短期贷款占信贷总量比重随之上升，但上升幅度受到短期贷款与中长期贷款利率之差的负向影响，利差越大，贷款基准利率对短期贷款占比的正向影响越弱。张杰和居杨雯(2017)基于我国的省际面板数据从经济增速和经济增长质量两个维度检验了银行信贷期限结构的宏观经济效应。他们发现，我国的长期信贷资源由于体制因素更容易流向生产效率相对较低的国有企业部门和存在投机扩张的房地产部门，因此当中长期贷款占比相对较低、短期贷款占比相对较高时，会导致能够提高生产效率的私营部门和制造业部门获得中长期贷款可能性进一步降低，对我国的创新研发产生了抑制效应，进而抑制了我国的经济增长速度和增长质量水平的提升。胡金焱和张强(2018)以424家小额贷款公司为主要研究对象分析发现，信贷供给的期限结构也会通过影响小额贷款公司的盈利能力和资金周转能力对经济社会产生影响。吴尧和沈坤荣(2020)基于微观企业数据研究发现，信贷供给结构的中长期化有助于促进企业技术创新，尤其是面临融资约束相对较弱的国有企业和大型企业，因此提高中长期贷款在信贷供给结构中所占比例有助于增强我国的创新实力，提高经济增长质量和增长速度。
一些学者则从信贷供给的投向主体结构和区域结构角度展开了丰富的研究。张军(2006)基于我国29个省市的面板数据分析发现，银行部门的信贷资源在国有企业和非国有企业之间分配不均削弱了我国银行业发展对经济增长的刺激作用，又由于私营企业获得银行信贷有助于促进我国生产率提高和促进经济增长，因此我国商业银行在配置信贷资源时应适当向非国有企业倾斜。刘涛雄和王伟(2013)研究发现，我国商业银行信贷资源在大型企业和中小企业之间的配置不均导致货币政策的信贷传导渠道不畅通，弱化了货币政策对投资、消费和产出的刺激效果。张建波和杨国颂(2010)通过探究我国农村经济发展和农业信贷供给结构的协整关系发现，农村信贷的投向结构和主体结构会对农村经济发展产生差异性影响，提高乡镇企业贷款占比和减少对农村信用社的贷款依赖均有助于促进经济增长。曹凤崎和杨乐(2014)基于我国31个省份的三大产业的产值数据和银行信贷数据分析发现，2007〜2011年间我国信贷供给的区域分配结构会对区域经济增长和第二产业发展产生显著影响，因此为缓
解区域经济发展不平衡问题，应合理分配信贷资源。李富有和郭小叶(2016)以农村经济为主要研究对象发现，农村信贷供给结构的优化同样能够提高农村信贷资源的利用效率，并对经济增长产生促进作用。谢朝华等(2020)基于面板数据模型从总量和结构角度分析了我国信贷供给对区域经济增长的影响，发现信贷期限结构、产业结构等均会影响信贷供给对实体经济的作用效果，并且不同区域信贷供给的影响效应存在差异，要改善我国信贷资源配置条件并提高信贷资源利用率，应重点考虑在不同地区实施差异化和结构化的信贷供给政策。
还有一些学者针对我国信贷供给的产业或行业分配结构展开了研究。程凤朝等(2012)指出，我国信贷供给结构应适当降低房地产行业贷款、地方政府贷款和部分风险较高行业贷款所占比例，合理配置信贷资源，引导信贷资金流向附加值相对较高的产业部门。范立夫等(2019)基于LA-VAR模型研究发现，我国信贷供给的行业结构优化有助于提高信贷资源的分配效率，并促进产业结构优化升级。邢天才和倪殿鑫(2019)基于我国三大产业的产值数据和商业银行不同期限的信贷数据实证分析发现，我国信贷供给结构具有很强的顺周期特征，信贷期限结构与产业结构之间存在典型的协整关系，可以针对不同的产业发展目标调整信贷供给的期限结构。
一些学者则针对信贷供给结构的改善提出了宝贵的政策建议。刘莉亚等(2017)实证分析发现，利率市场化会强化银行业竞争和商业银行的信贷扩张需求，为了提高资产流动性和资本充足率，商业银行会积极调整信贷供给结构并对经济增长产生积极影响。王刚等(2019)针对我国的信贷供给实际情况指出，当前我国信贷资源对房地产行业的投入力度仍相对较大，所以未来应适当削减房地产贷款占比以防范信贷风险，同时加大信贷资源对民营企业和中小微企业的扶持力度，优化信贷供给投向结构和期限结构，提高信贷资源对实体经济的促进作用。孙旭然等(2020)基于我国商业银行2013〜2018年的数据分析发现，金融科技的发展和银行业竞争会改善我国信贷供给的期限结构与信用结构，同时增加商业银行抵御金融风险的能力，有助于促进我国经济平稳健康增长。
以上文献虽然从信贷供给的期限结构、区域结构、行业结构等多方面展开研究，但应用的大多是静态分析方法，研究结论难以精确到特定时点，并且针对不同期限的信贷供给结构缺乏细致分类与讨论。当前我国信贷供给的期限结构主要分为短期与中长期两类，每一期限的信贷供给投向又分为住户和非金融企业两类，其中住户信贷供给又分为消费信贷与经营信贷两类。从整体看我国信贷供给正趋于中长期化，从短期看住户短期消费贷款的增加一定程度上反映了我国的内需潜力，从中长期看住户中长期贷款与非金融企业中长期贷款的配置反映的是当前我国实体经济发展的侧重点。为此，本文考虑到我国不同期限的信贷供给由于用途不同，信贷供给的结构变化对宏观经济可能存在差异性影响，应用具有时变特点和降维优势的SV-TVP-FAVAR模型探究了不同期限、不同种类信贷供给结构对宏观经济的动态影响效应，并探讨了信贷中长期化的利弊，以期为推进我国供给侧结构性改革、实现经济稳定增长提出可行性建议。
1.2.3信贷供给价格的经济效应
由于西方国家的利率市场化程度相对较高，因此信贷利率与货币市场利率存在很强的联动特征，国外学者往往统一地讨论利率对产出、投资、消费等实体经济变量的影响，很少单独讨论信贷利率的影响效应。
一些学者从需求角度展开分析，认为利率变动影响了信贷需求，在信贷市场追求均衡的条件下，信贷需求会影响信贷供给，进而作用于实体经济oFase(1995)和Calza等(2001)认为利率决定了企业的融资成本高低，融资成本的上升或下降又会反向作用信贷供给量，进而影响经济增长。Hofmann(2001)也基于16个工业化国家的经济数据分析发现，实际利率与信贷供给存在负向协整关系，信贷供给与经济总量存在正向协整关系。Domac和Fem(1999)从贷款利率和无风险利率的视角出发分析了马来西亚等国的信贷供给情况，并将其作为判定信贷紧缩的依据。Woo(1999)将新增贷款的名义利率作为解释变量纳入到面板回归模型中并用于解释日本的信贷紧缩现象。Blundell和Gizycki(1991)基于澳大利亚信贷市场的数据研究发现，利率上升会在信贷紧缩背景下减少信贷供给总量的错配现象，优化了信贷资源配置。Pazarbasioglu(1996)在非均衡框架下实证分析发现，贷款利率上升会导致信贷需求下降，而信贷需求又与预期通货膨胀存在正相关关系。Nehls和Schmidt(2003)基于德国的经济数据研究发现长期利率上升将导致信贷需求的下降和信贷供给的上升oAisen和Franken(2009)基于80个国家的面板数据分析发现利率变动能够在很大程度上解释信贷波动的原因。Giovane等(2017)基于银行的贷款和利率数据从供需角度分析发现，贷款利率上升会影响到贷款的供给数量，在金融市场环境相对较差的时期甚至存在信贷配给现象。
一些学者直接考虑了利率对宏观经济的调控效应。Gelb(1989)基于34个发展中国家的面板数据研究发现，发展中国家普遍存在“金融抑制”现象，其利率长期被抑制在均衡水平以下，提高利率有助于促进经济增长oTaylor(1993)考察了以美国为首的七个发达国家利率变动的实际影响效应发现，相较于名义利率，投资、消费、产出及物价与实际利率的关联度更强也更加稳定，货币当局应考虑将实际利率作为调控宏观经济的主要工具。Levy和Halikias(1997)基于理论模型阐述了利率变动对实体经济的作用机制及影响效应。他们发现，当经济中仅存在债券和货币两种金融资产时，利率水平提升会降低商业银行的资产储备量和债券持有量，并促使家庭减少货币持有并增加债券购买量，通过价格传导最终导致经济社会的总投资和总消费减少，进而降低了总产出水平。
一些学者则比较分析了以货币供给为主的数量型政策和以利率调控为主的价格型政策对宏观经济的调控效应，以此揭示数量调控和价格调控的优劣。McCallum(1985)基于一般均衡方法分析发现，数量型政策在调控名义收入方面具有显著优越性。Estrella和Mishkin(1997)却指出，数量型政策在传导过程中存在滞后现象，而以利率调控为主的价格型货币政策却不存在这一问题，因此价格型货币规则相对有效。进一步地，Gali和Monacelli(2005)分析发现在宏观经济调控过程中实施价格型规则能降低福利损失。针对我国的经济状况，Zhang(2009)指出由于中国的货币乘数和速度显著提高，因此以货币供应量为主的数量型规则对宏观经济的影响在逐渐减弱，而以利率为主的价格型规则在管控宏观经济方面相对有效，且随着利率与通货膨胀水平关联程度的加深，利率变动对经济波动的影响相对较小。Dickinson和Liu(2007)指出货币政策主要通过利率渠道和信贷渠道发挥效用，市场化程度的加深逐渐改变了货币政策影响实体经济的方式，利率对产出的影响越来越大。
目前银行信贷仍是我国企业主要的融资方式，因此我国学者也针对利率的调控效应展开了丰富的研究。王召(2001)实证研究发现，利率管制背景下我国利率对投资的调控效应相对较弱，且呈正向影响效应，随着市场化水平的提升，利率与投资逐渐表现负相关关系，利率下调有助于刺激投资增长。岳意定(2007)进一步分析发现，相较于投资，我国消费和进出口对利率变动的反应均不敏感。万解秋(2011)基于我国1年期贷款利率与产出的季度数据研究发现，我国贷款利率上升会引起产出水平下降，但时间上略微滞后。还有部分学者基于我国利率市场化程度不完全的考虑,从信贷资源的供给结构和区域间分配角度展开了研究。文远华(2004)和何建明等(2007)指出，理论上信贷资源会更倾向于流向城市和发达地区，因为这样可以获得更高的收益。杨国中(2004)、穆争社(2005)、姜海军等(2008)和宋文昌等(2009)基于信息不对称理论和均衡理论也实证分析发现，我国的信贷资源倾向于从落后地区流向发达地区，表现出信贷配给特征并加剧了经济的周期性波动。彭兴韵等(2009)基于我国2008年金融危机前后的信贷供给数据分析发现，利率变动不仅影响了信贷供给规模，更改变了信贷的供给结构。
也有许多学者探究了针对不同的经济调控目标下价格型调控和数量型调控的优劣。孙敬祥(2008)基于协整分析方法分析发现，目前我国利率调控宏观经济的有效性仍显著弱于增加货币供给。卞志村和胡恒强(2015)以通货膨胀和产出为主要经济调控目标通过构建DSGE模型实证分析发现，价格型政策能够在短期熨平经济波动，数量型政策更倾向于抑制通货膨胀。闫先东和张炎涛(2016)通过构建三部门DSGE模型针对不同经济目标对比分析了价格型和数量型政策的作用效果，结果发现，数量型政策在调控产出方面占据绝对优势，但在调控通胀和就业方面，价格型政策更具优势。刘金全和解瑶姝(2016)通过实证分析发现，价格型政策和数量型政策在调控实体经济过程中存在不同偏好，价格型政策在缓解通货紧缩方面效果较好，数量型政策则更有利于抑制通货膨胀和刺激产出。张龙和金春雨(2018)通过构建TVP-FAVAR模型实证分析发现在不同时期针对不同经济目标数量型和价格型政策的有效性存在显著差异，以利率调控为主的价格型政策在经济萧条期能够显著促进经济增长并提高就业水平，但在经济高涨期，价格型货币政策在稳定物价和经济波动方面发挥的作用更大。陈创练等(2018)以房地产价格和杠杆率为宏观经济目标对比了数量型和价格型政策的有效性，结果发现在管控房价和杠杆率目标方面，数量型政策更为有效，价格型政策因为传导渠道不畅通有效性相对较弱。庄子罐等(2018)基于引入预期的新凯恩斯DSGE模型针对不同经济调控目标对比分析了数量型和价格型政策的有效性，结果发现：相较于数量型政策，以利率调控为主的价格型政策仅能引起通货膨胀水平的显著变动，对产出、投资等宏观经济层面的影响相对较弱。王胜等(2019)发现，利率作为价格型政策的主要操作目标，其上升和下降会通过改变企业的抵押担保约束对我国宏观经济产生非对称影响，这有利于我国政策调控方式由数量型向价格型转变。
针对我国价格型调控政策有效性相对较弱的现象，许多学者研究发现形成这一现象的原因一方面在于我国过度依赖于数量型调控手段，造成价格型政策调控力度不足，另一方面在于我国利率市场化程度不完全，金融市场存在多重摩擦造成利率传导渠道受阻。例如，李文溥和李鑫(2010)分析了利率市场化基本完成前我国的利率调控政策，发现我国的利率调控存在小心试错、力求平滑化的操作倾向，且在面临重大宏观调控需要时较多依赖于数量型调控手段，这严重阻滞了经济体制转轨的进程也增加了政策调控成本。因此，增强利率调控有效性对于提高我国宏观经济调控质量具有重要意义。刘金全和石睿柯(2017)基于理论和实证分析的角度指出，我国当前尚未形成完善的价格型调控框架，市场利率与管制利率双轨并行又扭曲了信贷资金的配置效率，这弱化了货币政策的调控效果，只有深入推进利率市场化改革，才可能进一步提高货币政策的传导效率。梁斯(2018)通过分析货币政策利率传导机制的具体逻辑，指岀现阶段我国利率传导渠道仍存在阻碍，使得金融市场中存在多重摩擦，直接降低了资金供需双方对利率变动的敏感程度，影响了价格型政策的有效性。
许多学者研究发现利率市场化的深入有助于提高我国价格型政策有效性。韩雍和刘生福(2017)基于一般均衡模型和四变量SVAR模型实证分析发现，数量型政策在我国仍占据主导地位，但随着利率市场化水平的提升，利率传导渠道的疏通，价格型政策的有效性逐渐增强，并且相对于数量型政策，价格型货币具有时滞短、调控力度温和等优点。李成等(2018)通过构建马尔科夫区制转移向量自回归模型实证分析了利率“双轨制”体制转换前后价格型政策有效性的变化，结果发现推进利率市场化进程有助于增强价格型政策的调控效果。战明华和李欢(2018)分析了利率市场化对以信贷规模变动为主的数量型政策和以利率水平变动为主的价格型政策有效性的影响，结果发现，利率市场化进程的推进虽然强化了利率渠道的政策有效性，同时减少了对数量型政策的依赖，但我国长期存在的数量型政策调控效应强于价格型政策的局面并未发生根本性的改变，这与我国整体经济市场化不完全且存在金融摩擦密切相关。徐忠(2018)也指出，我国的政策调控应逐渐从以数量型为主转化为以价格型为主，完成市场利率机制，深化金融市场化程度，缓解各类融资约束，进而推动我国实体经济由高速增长向高质量增长转变。姚余栋和谭海鸣(2013)以通货膨胀预期作为宏观经济的主要调控目标构建“新共识”宏观经济模型实证分析发现，以央行票据利率为操作目标的价格型政策调控效果相对较好。而高惺惟和谷牧青(2016)指出，随着利率市场化程度的不断加深，以基础货币为主要操作目标的数量型政策适用性逐渐降低，而以Shibor利率为主要操作目标的价格型政策在市场性、稳定性和可控性等方面具备优势，“利率走廊”的完善更会强化这一优势。方先明(2015)从构建利率走廊的角度探索了增强我国价格型政策有效性的路径，他指出，利率走廊的存在能够在货币市场流动性过大时，促使价格型政策分别进行资金价格调控和资金数量调控，极大地提高了货币政策的针对性和有效性。欧阳志刚和薛龙(2017)基于微观视角运用面板数据货币组合FAVAR模型分析发现，不同价格型政策工具对农业企业、民营企业、小型企业、房地产企业、信息技术企业和制造业企业等不同类型的企业作用效果存在显著差异，在具体利率调控过程中应根据不同目标进行定向调控。
综上所述，许多学者已经发现当前我国价格型政策有效性要弱于数量型政策，利率市场化水平的提升有助于提升利率调控效率。但现有研究大多集中于货币市场利率的调控效应，以及货币市场利率向信贷市场利率传导的渠道畅通性问题，针对信贷市场利率向宏观经济传导有效性的研究相对较少。鉴于间接融资在我国融资体系中占比较高，因此探讨信贷市场利率的调控效应、探索利率传导渠道梗阻的原因十分必要。为此，本文基于信贷价格调控效率视角进一步对价格型货币政策的调控“黑箱”进行拆解，并基于ST-BVAR模型分析不同经济周期下信贷价格对宏观经济的非线性影响，进而为疏通我国价格型政策传导渠道提供建议。ST-BVAR模型能够基于门限变量和转移变量的设定决定转移区制的划分并基于转移函数刻画内生变量在不同区制状态下的非线性关系，并且该模型通过将冲击变量至于内生变量首位，并对残差协方差矩阵进行Cholesky分解得到结构冲击向量，解决了STVAR模型中存在的自由度损失和模型内生性问题，避免了参数冗余，增加了估计精度。
1.2.4信贷风险累积的经济效应
通常来讲，当宏观经济处于增速放缓且相对紧缩的下行阶段时，许多企业面临的融资约束相对较强且经营环境相对恶劣，企业经营利润下降使得其资产净值小于借款债务，无法按期偿还银行贷款导致贷款违约逾期，进而推动全社会不良贷款水平上升和信贷风险的累积。许多国外学者也已证实，新增坏账增加了信贷风险并降低了银行体系的内部稳定性，进而对宏观经济产生不利影响。他们基于货币流量视角探讨了不良贷款增长对宏观经济的影响，认为经济萧条期债务增长或不良贷款率水平上升将使得银行资产结构恶化，引发银行大规模惜贷行为，进而导致货币供给量大幅减少，影响企业融资活动，最终使得经济形势进一步恶化甚至发生经济危机。Fisher(1933)的“债务一通货紧缩”理论、Minsky(1992)的“金融不稳定性”理论均指出，不良贷款增长会降低社会增速甚至导致经济危机的发生。Fisher(1933)通过研究1983〜1979年和1929〜1933年美国经济两格衰退阶段的经济事实指出，“过度负债”背景下经济整体运行环境的恶化会导致金融机构的脆弱性，金融体系的脆弱性会仅一步加剧经济的衰退程度。Krugman(1979，1998)、Obstfeld(1996)和Kaminsky等(1999)均先后证
实银行体系的高不良率会抑制一国的经济增长水平，甚至导致经济衰退和金融危机的发生。Lauridsen(1998)和Hamada(2002)均指出银行不良贷款的增加是经济长期衰退及金融危机爆发的重要诱因。Hoshi和Kashyap(2000)、Gower和Wilson(2000)解释了这一现象，他们认为，不良贷款水平的上升恶化了银行的资产结构，使得银行的信贷供给能力被削弱，商业银行为了保证充足的资产流动性不得不减少信贷供给，普遍“惜贷”，这就紧缩了企业的融资条件，恶化了企业的经营环境并导致产出水平下降，最终导致经济危机和金融危机的爆发。Lis(2000)基于西班牙的贷款数据分析发现，不良贷款对经济增长和银行信贷供给存在显著的负向影响，且作用强度受到抵押品价值、利率等因素的影响。Kent和Arcy(2001)基于澳大利亚150年间的经济周期性波动发现，金融体系的不稳定是经济周期性波动的重要诱因。金融体系的稳健程度直接影响银行信贷供给的松紧程度，信贷供应的松紧又会反过来作用实体经济。并且，经济扩张期的过度放贷和盲目乐观将导致经济波动程度被放大，因此金融部门应注意信贷供给的审慎监管，避免因过度放贷导致系统性风险过度累积。Atlmam和Brady(2001)也基于1990~2000年的经济数据实证对比分析发现，在整个时间周期内，1993~1998年的经济繁荣时期信贷违约率相对较低，2000年以后的经济衰退期信贷违约率大幅上升，甚至超过10%。Salas和Saurina(2002)进一步发现政府干预行为均会对不良贷款水平产生影响，但总体来讲，在经济扩张期，商业银行为了扩大市场份额、提高利润会盲目扩张信贷，使得许多信用条件较差的借款者较为容易地获得贷款，这就导致了经济衰退期商业银行不良贷款率的上升。Aikman和Vlieghe(2005)在模型构建过程中充分考虑了银行与存款者及借款企业之间存在的信息不对称问题及道德风险问题，并比较分析了在面临经济下行或银行资产净值减少的负向冲击时，银行信贷约束存在与否对实体经济的差异性影响，结果发现银行信贷约束的存在加剧了产出波动。Demyanyk和Hemert(2008)研究发现，次级贷款市场作为不良贷款的主要来源，其波动特征与信贷和宏观经济的周期性波动极为相似，均会因为过度增长导致整个市场体系的崩溃，即次贷危机°Goldstein和Pauzner(2004)、Mistrulli(2012)、Bech和Garratt(2012)研究发现，银行不良贷款会基于资产负债渠道、同业拆借渠道、挤兑现象和羊群行为等引起信贷风险区域性传染。Macedo和Troster(2019)研究发现，不良贷款增加对资产负债表的负面影响，超过存款外逃，并且信贷市场竞争不仅破坏了银行间市场作为流动性提供者的作用，而且加剧了流动性短缺，从而增加了金融不稳定性。Adjognon等(2019)研究发现，不利的生产率冲击会进一步加剧贷款违约程度。
我国学者通过研究也发现，不良贷款通过影响货币供给、投资和国民经济均衡对经济波动和金融系统稳定性产生影响(卢静，2006；陈学彬，1997)。王国静(2014)指出，金融冲击能够解释我国近80%的经济波动，并且银行信贷是经济波动的重要影响因素。夏斌(2003)基于计量模型分析发现,较高的不良贷款水平会严重制约经济增长，不良贷款率下降10%将促进银行增加14%的信贷供给，进而推动经济发展。尹志超和甘犁(2011)指出，道德风险问题和逆向选择问题同时存在于信贷市场并导致了信贷风险的发生，银行要求提供抵押品虽然降低了高信用企业的信贷违约率，但却加剧了低信用企业的违约风险，因此并不能完全规避信贷风险。黄惠春等(2014)、陈伟平和冯宗宪(2015)发现，不良贷款约束导致了农村商业银行全要素生产率的退步。姜永宏和蒋伟杰(2014)也发现，不良贷款会降低商业银行的全要素生产率。针对不同类型的商业银行，他们还指出，国有银行应对风险冲击的能力相对较强，但对不良贷款缺乏高效监管，城商行和股份制银行分别具有地域优势和灵活优势，能够有效降低不良贷款的增长，因此应根据不同银行的特点进行针对性管理。李婧等(2015)基于农村信用社的信贷数据和经营数据实证研究发现，不良贷款会降低农村信用社的经营效率和全要素生产率，因此应优化资产质量以提高农村信用社经营绩效。刘刚和卢燕峰(2015)基于我国商业银行的面板数据实证分析发现，存贷比上升和资本账户开放水平上升会导致我国国有商业银行信贷风险增加，因此应当注意适当降低存贷比和资本账户开放度。武春桃(2016)基于我国17家商业银行的信贷数据分析发现，金融市场竞争加剧和金融改革深化背景下，信息不对称现象会导致商业银行信贷风险不断加剧。于博和吴菡虹(2020)指出，银行业同业负债和同业杠杆率攀升会导致影子信贷规模扩张，使得中小规模的商业银行信贷风险大幅增加，同时降低了货币政策信贷渠道有效性，不利于经济稳定和可持续增长。肖梓光(2013)指出，不良贷款对经济波动的影响会因为区域间经济发展状况和制度的差异呈现出不同的效果，并且不良贷款在区域间存在溢出效应。银行间关联程度越高，发生风险传染的概率越大，大规模的区域间金融关联将会放大不良贷款对经济的负向冲击(沈丽等，2018)。
也有部分学者从我国的经济体制出发，考虑了不良贷款形成的原因及途径，认为高不良率不一定导致经济低增长。樊纲(2002)和张宁(2005)认为，政府对部分信贷供给往往存在一种隐性担保关系，这种关系使得在经济增长目标下商业银行难免形成不良贷款的累积问题，但我国依旧可以在较高不良率下取得经济的高速增长。还有部分学者基于资本资产定价理论认为不良资产属于商业探索过程中风险暴露的结果，高风险伴随着较高的超额收益，因此对经济增长具有推动作用。张汉飞和李宏瑾(2014)基于制度经济学理论从微观视角以166个经济体的截面数据为基础，探索了不良贷款率与经济增长之间的关系，结果表明微观金融中的风险收益理论在宏观领域同样适用，经济增长与银行体系的不良贷款率具有显著正向因果关系,过度追求低不良率可能会挤出风险高但收益也高的贷款，会降低经济增长速度，并且通过建立相对完善的制度可以有效分散不良贷款风险。但他们的研究结果是基于截面数据，无法考察数据的动态特征，并不具有一般性。
还有一些学者从政府干预角度讨论了不良贷款形成的原因，以期规避信贷风险。通常地方政府会为了保证考核业绩通过职务变动和财政补贴等方式干预银行信贷，以期保证信贷的稳定增长、降低不良率并且保障危机时期地方重点项目的建设(周黎安，2007；俞乔和赵昌文，2008；王珏等，2015)。地方政府的盲目支持和干预虽然在一定程度上降低了不良贷款率，保证了经济的稳定增长，但却弱化了商业银行对贷款风险的判断能力，使得商业银行在政府指令性贷款和自身利润最大化双重约束的夹缝中求生存，银行道德风险加剧且信贷资源被过度利用，潜在金融风险不断上升(王连军，2011)。易宪容(2003)进一步指出，不良贷款的恰当处置尤为重要，处置不当不仅会诱发金融危机，还会破坏我国经济自改革开放以来取得的丰硕成果。谭劲松等(2012)基于我国转轨时期的经济数据研究发现，政府干预在很大程度上催生了不良贷款，营造良好的地方法制环境能够在一定程度上抑制不良贷款增长和信贷风险扩散。刘冲和郭峰(2017)通过研究发现，地方政府为了追求政绩会过度干预商业银行的信贷供给，以期促进经济增长，但这种过度放贷的行为导致银行信贷风险过度累积，不利于金融稳定。银行业监管部门的介入会在一定程度上约束地方政府的过度投资行为，降低信贷风险并维持金融稳定发展。王海军(2017)指出，政府对商业银行和企业的不当干预是不良贷款周期性爆发的根源。孙光林等(2017)指出，政府对信贷资源配置的过度干预会扭曲金融效率，降低信贷资源的利用效率，还会形成产能过剩等问题，降低企业生产绩效，导致信贷资源难以回收并形成违约，因此应尽量发挥市场对信贷资源的配置功能，以期降低不良贷款率和信贷风险。郭晓蓓等(2020)指出，货币紧缩、增速放缓及银行风险过度集中均是信贷风险增加的主要诱因，不良资产的处置不当和银行内部管理不善也会从内部导致银行脆弱性增加，因此，应强化逆周期调节机制、优化不良资产处置方式并完善信贷监管措施，竭力防范化解信贷风险。除此之外，央行也会出于避险需要通常通过增加基础货币的方式补充流动性，并实施相对宽松的货币信贷政策。地方政府和央行的干预政策的确有助于稀释不良贷款占比，并且能够增强金融机构对中小企业的支持和发展,促进经济增长(钱小安,2000；肖浩，2015；胡修林和陈红丽，2019)，但却可能带来通货膨胀等问题并影响货币政策的调控效果。
基于信贷风险的来源和危害的相关研究，我国学者进一步从银行竞争、供给侧结构性改革等方面探讨了如何防范信贷风险。黄立新和郑建明(2012)指出，在实施宽松或紧缩的货币政策时，应兼顾银行信贷质量和银行体系的稳定性。王秀丽等(2014)实证研究发现，提高地区的金融发展水平有助于降低地区金融机构的贷款集中度，提高信贷供给效率，降低不良贷款风险。钱龙(2015)从银企关系和银行竞争的角度探究了降低信贷风险的可行性路径，并发现银行竞争能够避免企业被银行套牢，在一定程度上缓解了信贷风险，而银企关系的深化则会导致信贷风险的不断加剧。张乐和韩立岩(2016)指出，大力引入民营资本、深化银行业混合所有制改革有助于降低不良贷款比率，防范信贷风险。曹国华和刘睿凡(2016)认为，在经济新常态和供给侧结构性改革的背景下，一方面我国商业银行要充分重视提高有效信贷比例以降低不良贷款增速，另一方面要推动商业银行的供给侧结构性改革，推动信贷经营转型升级，提高信贷资源的配置效率，并将信贷经营转型与不良资产处置合理结合，防控信贷风险。林雅娜等(2017)进一步以农村信用社为研究对象并基于动态面板模型实证分析发现，存款竞争会加剧银行的不良贷款水平，贷款竞争会在一定程度上缓解信贷风险。方意等(2017)针对我国新常态时期的经济发展特点研究发现，新常态时期经济增速放缓会通过引起信贷需求摩擦导致信贷风险，但影响程度相对有限，货币政策和宏观审慎政策均有助于抑制银行风险的蔓延。管衍锋和徐齐利(2019)进一步指出，货币政策的适度宽松会在一定程度上降低信贷风险，而政策紧缩则会加剧信贷风险。王蕾等(2019)基于我国上市银行的信贷配置数据分析发现,银行内部控制质量的提升有助于信贷资源流向低风险高质量的部门，减少对高风险部门的信贷供给，进而从根源上降低不良贷款的发生，防范信贷风险。他们进一步指出，内部控制质量对银行信贷风险的抑制效应是通过代理成本发挥作用的。孙光林等(2017)基于我国各省市的面板数据模型分析发现，经济波动和产能过剩均会刺激不良贷款增长，但不具有持续性，不良贷款对自身增长也具有显著的正向影响，因此应尽量降低不良贷款水平，防止信贷风险的进一步扩散。
目前学界关于以不良贷款为主的信贷风险的经济效应持有两种观点，一种是基于金融稳定视角认为不良贷款对经济增长存在负向影响，另一种基于资本资产定价理论认为不良资产属于商业探索过程中风险暴露的结果，风险高超额收益也高，对经济增长具有推动作用。当前学界关于不良贷款的经济效应研究从正反两方面均进行了理论阐述，但仍存在以下两点不足：一是现有研究大多是基于均值回归模型，并未考虑数据的分布特征，因此在极端情形下模型的估计结果并不精确；二是不良贷款增加可能导致信贷资源配置低效率，进而影响信贷对宏观经济的调控效果，但现有研究却并未考虑。因此，为了揭示信贷风险对宏观经济与信贷调控有效性的异质性影响以及信贷监管对货币政策有效性的异质性影响，本文应用多元方向分位数向量自回归(MDQVAR)模型展开了实证分析，MDQVAR模型通过引入向量方向分位数(VDQ)能在变量个数增加至三个时保证多元分位数函数的唯一性，而本文应用的解决了这一问题，保证了多元分位数函数的唯一性，使得分析结果更加精确。
1.2.5信贷供给监管对货币政策有效性的影响效应
目前国外学者许多学者从银行资本监管、贷款价值比、准备金要求等多方面展开研究，发现宏观审慎政策与货币政策协调配合能够有效实现金融稳定并降低经济波动(Rubio和Carrasco， 2014；Woodford， 2012；Tavman， 2015)。但也有一些学者认为，在面对不同的
调控目标时，货币政策与宏观审慎政策的协调方式存在差异，应灵活配合(Fiore和Tristani，2013)。Suh(2012)也基于BGG-DSGE模型讨论了宏观审慎政策与货币政策之间的相互作用，发现逆周期的宏观审慎监管应以稳定信贷周期为主，货币政策调控目标应以稳定通胀为主，由于二者用于调控不同的经济目标，因此分开使用并不会增加福利损失。Cecchetti和Kohler(2014)使用简单宏观经济模型研究发现，以利率调控为主的货币政策和以资本充足率要求为主的宏观审慎政策在实现以稳定产出波动和价格波动为主的常规调控目标时，二者
可以相互替代，原则上均可以实现金融稳定目标，但当宏观审慎政策以稳定金融市场波动为主、货币政策以稳定产出和物价波动为主时，二者目标不一致会导致出现政策冲突问题。
还有一些学者基于冲击来源视角展开了丰富的研究。例如,Beau等(2011)研究发现，在常规冲击下，货币政策能够有效稳定产出和价格波动，但在应对资产价格泡沫等金融冲击时，货币政策与宏观审慎政策应针对各自的目标分开调控，货币政策主要关注价格，宏观审慎政策主要关注金融市场。Quint和Rabanal(2014)通过估计欧元区两国家模型研究了货币政策与宏观审慎政策的最优组合发现，在面对信贷冲击时，引入宏观审慎规则有助于减少宏观经济波动，改善社会福利水平；在面对技术冲击时，宏观审慎政策与货币政策存在冲突，宏观审慎政策可能通过增加贷款利差的反周期行为降低借款人的福利水平。Tayler和Zilberman(2016)通过构建DSGE模型评估了以银行资本监管为主的宏观审慎政策和和货币政策在稳定金融市场和宏观经济波动方面的调控效果，并指出，在设计宏观审慎监管政策和货币政策时，应首先确定经济冲击来源，当面临的是信贷冲击时，宏观审慎政策在调物价、稳金融方面的作用效果要优于货币政策；当面临的是供给冲击时，宏观审慎政策与货币政策结合能够达到最优的调控效果。
我国一些学者也针对宏观审慎监管的重要性及有效性展开了研究。李妍(2009)指出，加强宏观审慎监管对维护我国金融稳定十分重要。冯科等(2012)指出金融市场和宏观经济波动主要源于金融市场顺周期累积的金融失衡的大量释放，逆周期资本监管有助于改善这一状况。高国华(2013)也基于定量分析方法构建了多层次的风险度量体系并识别了宏观系统性风险状态，以期为我国的逆周期资本监管提供建议。黄宪和熊启跃(2014)基于100个国家的非平衡面板数据分析发现，商业银行的资本缓冲具有顺周期特征，其本身并不具备逆周期调节能力，因此监管部门应合理运用逆周期资本缓冲工具进行监管，避免宏观经济波动的进一步加剧。乐玉贵(2014)在防范金融风险的基础上进一步考虑了宏观审慎监管对实体经济的影响，并针对实现“金融稳定、经济发展、货币政策有效”三个目标提岀了政策建议。金鹏辉(2014)指出实施宽松的货币政策会通过影响银行风险承担冲击金融稳定，宏观审慎政策能够在一定程度上弥补货币政策的不足。梁琪等(2015)基于我国商业银行的微观数据分析发现，存款准备金率工具和贷款价值比工具能够显著逆周期调控我国商业银行的信贷规模和杠杆率水平，以这两种工具为主的宏观审慎政策在抑制银行信贷扩张和杠杆率攀升方面相对有效。方意(2016)指出，我国盯住贷款价值比、存贷比的宏观审慎政策相对有效。陈守东和张丁育(2016)基于LT-TVP-VAR模型实证分析发现，逆周期资本监管限制了金融系统性风险的顺周期蔓延，有助于维持金融稳定。许坤和苏扬(2016)通过构建双重差分模型研究发现，逆周期资本监管有助于促进商业银行的贷款结构向抵押贷款、个人贷款和长期贷款倾斜，能够有效防范信贷风险，并促进信贷规模的合理增长。胡利琴等(2018)进一步研究发现，盯住资产价格和信贷增速的宏观审慎政策具有最低的福利损失，并能够最大限度平抑经济波动。王擎等(2019)发现房地产贷款趋势缺口等可作为我国信贷逆周期资本监管的锚定指标，以便提高我国信贷监管效率。
还有许多学者探究了宏观审慎政策与货币政策的协调问题。研究发现，政策互补能够尽可能规避单一政策调控过程中的缺陷，有助于经济体更好地应对外生冲击(张都，2019；金春雨等，2021)。周小川(2011)指出，宏观审慎政策通过对银行资本、流动性、杠杆率等目标进行逆周期监管以实现金融稳定的目标。宏观审慎管理与货币政策“双支柱”框架的形成有助于稳定经济和金融市场，并且脱离单一政策导致的多目标困境，但在实际操作过程中可能由于“政策冲突”和“政策叠加”问题导致政策实施成本增加，政策实施效果被削弱，甚至对调控目标产生非预期影响(马勇和陈雨露，2013)。王爱俭和王璟怡(2014)也通过构建动态随机一般均衡模型发现，在面对金融市场冲击时，宏观审慎政策能够辅助货币政策尽快稳定实体经济，并减少福利损失，但在面对技术冲击时，二者存在冲突的可能，因此应酌情使用政策工具。梁璐璐等(2014)通过建立一个包含通胀冲击、利率冲击、固定资产偏好冲击和生产率冲击的新凯恩斯DSGE模型实证发现，在传统冲击如生产率冲击下宏观审慎管理不会对货币政策调控目标产生积极影响，但在非传统冲击如固定资产偏好冲击下，宏观审慎政策与货币政策协调能够有效维持金融市场和宏观经济的稳定。卜林等(2016)指出，宏观审慎政策能够降低不连续财政政策引起的经济波动，但会降低财政政策有效性。在财政扩张背景下，宏观审慎政策与货币政策更适合分开调控。郭子睿和张明(2017)指出，在应对信贷扩张导致的金融失衡时，包含金融稳定目标的货币政策应与宏观审慎政策协调使用。闫先东和张鹏辉(2017)指出，货币政策无法单独同时实现金融稳定目标与传统经济目标，需与宏观审慎政策协调配合，传统目标下的货币政策和逆周期的宏观审慎监管配合能够兼顾经济增长、物价稳定和金融稳定目标。李天宇等(2016、2017)通过构建DSGE模型实证分析发现，货币政策和宏观审慎监管政策通过逆周期调控均可以熨平经济波动。由于货币政策是以调控物价为主，宏观审慎监管是以维护金融稳定为主，货币政策与宏观审慎政策均可以通过作用信贷市场工具降低信贷杠杆率，实现金融稳定的目标，但二者的政策工具可能存在相互干扰问题。为了避免两种政策相互干扰，应尽量由中央银行统一监管实施政策，合理确立政策规则系数，则二者联合使用能够显著增强逆周期调控效果。李建强等(2018)指出，宏观审慎政策与货币政策在经济周期与金融周期不同步时，可能出现“政策冲突”或“政策叠加”的现象。李斌和吴恒宇(2019)指出，宏观审慎政策与货币政策配合有助于同时实现金融稳定和货币稳定，防范金融市场顺周期性形成的系统性风险。方意等(2012、2019)指出宏观审慎政策能够从时间维度上消除货币政策导致的风险溢出，进而维持金融稳定，但货币政策与宏观审慎政策的协调效应取决于银行的资本充足率，即银行的风险承担情况。宋科等(2019)指出，宏观审慎政策能够显著抑制商业银行的风险承担水平，且抑制效应在经济下行期更为强烈。叶思晖和樊明太(2019)基于DSGE模型分析发现，货币政策无论是选择数20
量型还是价格型，构建货币政策与宏观审慎政策协同的“双支柱”政策框架均有助于防范金融风险并降低经济波动程度。陈国进等(2020)从银行风险承担的角度探究了货币政策与宏观审慎政策的协调，发现宏观审慎政策与货币政策双双收紧更有助于降低银行系统风险。徐卓和刘冬冬(2021)指出，央行在制定政策时应同时考虑实体经济波动风险和金融市场风险，健全宏观审慎政策与货币政策协调搭配的双支柱政策调控体系。
一些学者基于房地产市场展开了研究。黄志刚和许伟(2017)以住房市场为主要研究对象指出，在实施宽松的货币政策促进消费和投资时，辅以宏观审慎政策能够有效减少产出和生产投资波动，避免了福利损失。罗娜和程方楠(2017)以房地产市场为研究对象指出，宏观审慎政策应以房价稳定为主要目标，货币政策应以物价稳定为主要目标，二者协调配合能够最大限度减少福利损失并实现政策有效性。程方楠和孟卫东(2017)在DSGE模型中引入了房价波动并考察了我国“双支柱”调控框架的有效性。结果发现，货币政策应盯住物价水平，宏观审慎政策应根据信贷对象和条件差别化处理，二者的协调搭配能够彼此互补，提高政策调控效率，但要注意调控方向和力度，避免出现“政策叠加”和“政策冲突”问题。郭娜和周扬(2019)从房地产市场价格波动的角度出发指出，传统的货币政策仅能够实现物价稳定，并不能实现金融稳定，盯住房价的货币政策与宏观审慎监管协调配合能够在降低房价的同时稳定经济波动。司登奎等(2019)基于房价波动对金融稳定影响的视角展开了研究，他们发现，以贷款价值比为主的宏观审慎政策有助于应对住房需求冲击，以资本充足率为主的宏观审慎政策有助于应对房地产部门和最终产品部门的生产率冲击，合理选择宏观审慎政策工具能够最大限度地维持金融稳定。何玉洁和赵胜民(2019)指出，以房地产审慎监管为主的宏观审慎政策与货币政策之间相互存在溢出效应，房地产审慎监管在抑制信贷规模扩张的同时会导致通货膨胀效应，影响紧缩的货币政策调控效果；反之，宽松的货币政策在促进经济增长的同时会导致资产价格泡沫扩张，影响金融稳定。因此，货币政策应与控制住房信贷增长的宏观审慎政策协调，同时调控“金融稳定、经济增长和物价稳定”三大目标。
进一步地，一些学者从风险冲击来源的角度展开了研究。范从来和高洁超(2018)通过分析不同来源的金融冲击对经济的影响，探讨了我国货币政策工具与宏观审慎政策工具的协调运用。结果发现，当经济体面临由衰退引起的外源性金融冲击时，需要以货币政策为主，宏观审慎政策为辅；当经济体面对的是金融市场内部波动时，以宏观审慎政策为主能够更好地平抑波动。苏嘉胜和王曦(2019)在新凯恩斯DSGE框架下同时引入了央行货币政策部门和宏观审慎管理部门，着重考察了我国宏观审慎管理的有效性并再次证实我国货币政策与宏观审慎政策协调施行能够有效避免经济体的福利损失。马骏和何晓贝(2019)指出，宏观经济冲击的类别、风险来源、金融体制的差异和不同的经济周期阶段，均会对货币政策与宏观审慎政策的协调性产生影响。岑磊和谷慎(2016)、徐海霞和吕守军(2019)指出，以贷款价值比为主要工具的宏观审慎政策能够有效维持金融稳定，并能够与货币政策互动对房价进行
调控以增强金融体系和宏观经济稳定性，但两种政策是协调互补还是彼此冲突取决于经济体面临的是需求冲击还是供给冲击。
综上所述，探究我国宏观审慎政策与货币政策的协调性十分必要。由于我国实行宏观审慎政策管理的时间相对较短，其与货币政策的协调性仍有待考察，二者的协调配合程度将直接影响我国“双支柱”调控政策对实体经济和金融稳定的作用效果。但目前针对货币政策与宏观审慎政策协调的研究大多是在原有的仅包含货币政策的动态随机一般均衡(DSGE)模型基础上引入宏观审慎政策变量，并对比分析了仅包含货币政策的基准模型与引入宏观审慎政策的“双支柱”模型在调控政策目标和应对外源冲击上的优劣，证实了货币政策与宏观审慎政策协调的必要性。虽然这些研究成果极大地丰富了“双支柱”调控框架的理论内容，但仍存在以下两点不足：首先，DSGE模型中参数校准结果的不同可能会导致最终结论出现差异；其次，现有DSGE分析框架中仅考虑纳入宏观审慎变量后对货币政策有效性的改变，并未考察宏观审慎政策实施强度发生变化时，对货币政策有效性的差异性影响，无法深层次地反映我国货币政策和宏观审慎政策在不同政策实施强度下可能存在的“政策协调”或“政策冲突”问题，难以给出能够与货币政策相协调的宏观审慎政策调控范围。为此，本文以与信贷监管相关的宏观审慎政策为例，重点考虑与信贷监管相关的贷款价值比与法定存款准备金率两类分别代表贷款价值与贷款流动性的工具，并基于多元方向分位数向量自回归(MDQVAR)模型探究信贷监管强度处于不同分位数水平时，货币政策调控“经济增长、物价稳定、金融稳定”三大目标有效性的动态变化，据此针对不同的经济调控目标提出最优的货币政策与信贷监管政策组合形式，为更好地调控宏观经济、稳定金融市场、完善“双支柱”框架提供建议。
1.3主要研究目标、论文结构及主要内容
1.3.1主要研究目标
随着2008年全球性金融危机的爆发，信贷因素成为影响经济波动的又一重要原因。在此背景下，本文立足于信贷领域相关理论，在总结和梳理信贷供给对宏观经济影响的国内外文献的基础上，结合我国的信贷供给环境以及经济事实，从信贷供给总量调控、结构调整、价格传导以及风险累积四个维度深入探讨我国信贷供给对宏观经济的作用机制及影响效应，进一步从政策调控的角度探究信贷监管对货币政策有效性的影响并探索构建信贷监管与货币政策相结合的“双支柱”调控框架。本文具体的研究目标如下：
(1)梳理和总结信贷供给总量、结构、价格及风险的宏观经济效应、信贷监管及其与货
币政策协调的相关理论及国内外研究现状。
(2)基于动态随机一般均衡(DSGE)模型揭示信贷供给对宏观经济的微观影响机制，并对我国信贷与产出波动进行阶段性变迁识别和时变转移分析，检验信贷供给与产出之间的动22
态关联性。
(3)基于总量视角探究我国银行信贷供给的扩张与收缩对宏观经济的非对称影响效应，基于结构视角探究我国信贷供给的长短期分配及同一期限的信贷供给在住户与企业间的分配对宏观经济的时变影响效应。
(4)基于信贷价格一投资、消费一产岀的传导机制讨论经济衰退期和经济扩张期我国信贷价格对经济增长的非线性影响，对价格型货币政策的调控“黑箱”进行进一步拆解，以期为疏通我国价格型政策传导渠道提供建议。
(5)探究不同经济周期状态下信贷风险累积对产出、通货膨胀和金融稳定的异质性影响效应，以及信贷风险水平对信贷调控政策有效性的异质性影响。
(6)探究我国信贷监管的不同强度对货币政策调控“经济增长、物价稳定、金融稳定”有效性的异质性影响，提出针对不同经济调控目标的最优政策组合建议。
1.3.2论文结构及主要内容
本文共分七章对我国信贷供给的宏观经济效应及政策调控展开研究，论文的基本逻辑框架如图1.1所示，各章具体内容如下：
第1章为绪论。通过梳理和总结我国信贷供给环境及政策的变迁，揭示信贷在我国宏观经济发展中占据的重要地位，结合当前我国经济发展面临的挑战和要求，提炼本文研究的历史背景和现实背景，并从理论和实际的角度总结本文研究的理论意义和现实意义。随后，从信贷供给总量、结构、价格及风险的宏观经济效应、信贷监管及其与货币政策协调五方面梳理和总结国内外的研究现状。最后，对本文的研究目标、研究内容、逻辑框架、研究方法以及主要创新进行详细阐述。
第2章为信贷供给影响宏观经济的理论基础。本章将首先从信贷供求、信贷价格及信贷风险三方面揭示信贷供给对宏观经济的直接作用机制，接下来基于信贷配给与信贷传导的相关理论揭示信贷供给对宏观经济的间接影响及“金融加速器”机制的放大效应。
第3章为我国信贷供给传导机制及与产出的动态关联性分析。本章首先在动态随机一般均衡(DSGE)模型的框架下，分别参考Bernanke等(1999)和Christiano等(2014)的研究，将“金融加速器”及异质不确定性的风险冲击引入到实际经济周期(RBC)模型中，使得RBC模型兼具金融加速器机制与随机波动两个特征，并进一步引入信贷冲击变量，构建了包含家庭、厂商、企业家、资本品生产者与金融中介的五部门DSGE模型，以期从理论上揭示信贷供给的不确定性冲击对宏观经济的作用效果。随后，本章基于具有时变转移概率的马尔科夫区制转移回归(MS-GAS-TVTP)模型对我国产出和信贷波动进行阶段性识别，并应用时变协整(TVP-VECM)模型探究了我国信贷供给与产出之间的动态关联性。
第4章为我国信贷供给总量与期限结构的宏观经济效应分析。本章首先在阐述我国信贷供给总量对宏观经济作用机制的基础上，运用非线性自回归分布滞后(NARDL)模型探究了我国银行信贷扩张与收缩对经济波动的非对称影响。随后考虑到由于我国不同期限的信贷供给用途不同，信贷供给的结构变化对宏观经济可能存在差异性影响，进一步应用SV-TVP-FAVAR模型探究了不同期限信贷供给对宏观经济的作用效果并探讨了信贷中长期化的利弊，以期为推进我国供给侧结构性改革、实现经济稳定增长提出可行性建议。
第5章为我国信贷供给价格传导机制及非线性效应分析。本章在当前我国经济处于“三期叠加”状态、价格型货币政策调控效应相对较弱、利率传导渠道受阻的背景下，着重考察了利率传导渠道中信贷市场利率向宏观经济的传导过程。基于信贷价格调控效率视角进一步对价格型货币政策的调控“黑箱”进行拆解，并鉴于不同经济状态下利率对经济增长的作用效果可能存在差异，本章在阐述利率对经济增长的作用机制的基础上，基于平滑迁移贝叶斯向量自回归(ST-BVAR)模型分析了不同经济周期下信贷价格对宏观经济的非线性影响，以期为疏通我国价格型政策传导渠道提供建议。
第6章为信贷风险对宏观经济及信贷调控有效性的异质性影响效应分析。本章考虑到不同信贷风险水平对宏观经济及信贷调控政策有效性的影响可能存在差异，因此基于相关理论应用多元方向分位数向量自回归(MDQVAR)模型首先探究了不同经济周期状态下信贷风险累积对产出、通货膨胀和金融稳定的异质性影响效应，其次探究了不同信贷风险累积程度下信贷调控政策有效性的动态变化，并给出相应的政策建议。
第7章为我国信贷监管对货币政策有效性的影响效应分析。本章基于当前我国“双支柱”政策调控背景，选取了贷款价值比与法定存款准备金率两类与信贷监管相关且分别代表贷款价值与贷款流动性的工具，探究了我国信贷监管对数量型及价格型货币政策调控宏观经济有效性的影响，寻求不同经济目标下的最优政策组合，以期为解决当下疫情引起的经济衰退问题以及未来如何更好地维持金融稳定、物价稳定和促进经济增长提供部分参考。我国信贷供给对宏观经济的影响效应信贷供给监管对宏观经济政策的影响效应第7章我国信贷监管对货币政策有效性的影响效应分析
图1-1本文的逻辑框架图
1.4研究方法与主要贡献
1.4.1研究方法
本文在梳理和评述银行信贷对宏观经济波动影响的相关理论及文献的基础上，结合我国现实经济数据，实证分析与理论分析并重，借助于MATLAB、GausslO、OxMetrics6、Rstudio、Eviews9等软件对我国信贷供给的周期波动及对宏观经济的动态调控效应的作用机制和实际影响进行了实证分析。
第3章分别基于DSGE模型、MS-GAS-TVTP模型和时变协整模型揭示了我国信贷供给对宏观经济的微观影响机制以及信贷供给与产出之间的动态关联性。其中，MS-GAS-TVTP模型是在普通的马尔可夫区制转移回归(MSR)模型的基础上，利用广义自回归得分(GAS)模型框架赋予区制转移概率时变特性，使得我国信贷供给与产出波动的阶段性变迁特征识别更为精确；时变协整模型基于似然比统计量对常系数协整模型的原假设进行检验，并基于切比雪夫多项式平滑刻画时变参数，以探究各个时点下信贷供给与产出之间的动态联动关系。
第4章和第5章分别基于非线性模型探究了我国信贷供给对宏观经济的总量调控效应、期限结构效应和价格传导效应。第4章首先运用NARDL模型探究了我国银行信贷扩张与收缩对产出及通货膨胀的非对称影响，随后基于SV-TVP-FAVAR模型探究了我国信贷供给期限结构变化对我国宏观经济的时变效应。其中，NARDL模型通过将自变量分解为正向变动累积变量和负向变动累积变量，可以同时捕捉经济变量之间长期和短期的非对称关系，且该方法对序列同阶单整的假设相对放宽，只要经济变量序列不是二阶单整序列，均可以应用该模型进行分析，且在小样本情形下具有良好的稳健性；SV-TVP-FAVAR模型同时涵盖了TVP-VAR模型的时变特点和FAVAR模型的降维优势，在保证自由度的前提下尽可能多地囊括经济信息，保证了模型结果的稳健性，同时又刻画了变量间的动态影响机制。第5章基于ST-BVAR模型从理论和实证角度分析了信贷价格对经济增长在不同经济波动状态下的非线性影响效应。ST-BVAR模型能够基于门限变量和转移变量的设定决定转移区制的划分并基于转移函数刻画内生变量在不同区制状态下的非线性关系，并且该模型通过将冲击变量置于内生变量首位，并对残差协方差矩阵进行Cholesky分解得到结构冲击向量，解决了STVAR模型中存在的自由度损失和模型内生性问题，避免了参数冗余，增加了估计精度。
第6章和第7章基于MDQVAR模型分别探究了不同经济周期状态下信贷风险对宏观经济及信贷调控的异质性影响效应及我国信贷监管对货币政策有效性的异质性影响效应。其中MDQVAR模型通过引入的向量方向分位数解决了QVAR模型变量个数增加至三个会导致多元分位数函数不唯一的问题，保证了多元分位数函数的唯一性。
1.4.2主要贡献
本文立足于信贷供给对宏观经济影响的相关理论和国内外丰富的研究成果，首先，探究
了我国信贷供给对宏观经济的微观影响机制及信贷供给与产出之间的动态关联性;进一步从总量和结构的角度探究了我国信贷供给对宏观经济的非对称影响效应和时变影响效应;基于价格传导的角度从理论和实证两方面分析了不同经济周期下信贷价格对经济增长的非线性影响效应；随后从防风险的角度实证分析了不同经济周期下我国信贷风险对宏观经济及信贷调控政策有效性的异质性影响效应；最后基于“促增长、稳物价、防风险”目标探究我国信贷监管对货币政策有效性的异质性影响。本文对于理解信贷供给的经济效应、提高信贷资源利用效率、疏通价格型政策调控渠道、防范化解重大金融风险以及减少不必要的政策冲突和政策重叠损失具有重要意义。具体来看，本文的主要创新有：
第一，关于银行等金融中介在经济波动中的作用，现有研究大多是从货币政策的银行信贷渠道存在摩擦和信息不对称角度展开分析的，较少地将信贷供给冲击纳入到均衡框架下。为此，本文在动态随机一般均衡(DSGE)模型的框架下，将信贷冲击引入包含“金融加速器”及异质不确定性的风险冲击的实际经济周期(RBC)模型中，构建了包含家庭、厂商、企业家、资本品生产者与金融中介的五部门DSGE模型，揭示了我国信贷供给对宏观经济的微观影响机制。研究发现，信贷供给增加能够短期内带动投资水平迅速上升并促进资本存量的长期积累，进而从供给要素角度驱动经济增长。信贷供给冲击对投资的扩张性影响会在短期对消费形成挤岀效应，使得短期内经济增长主要依靠投资驱动，但投资驱动的持续时间相对较短；在长期主要依靠消费拉动，且持续时间相对较长。
第二，相较于常系数的马尔可夫区制转移模型，本文应用的MS-GAS-TVTP模型利用广义自回归得分(GAS)模型框架赋予了区制转移概率时变特性，对我国信贷供给与产出波动的阶段性变迁特征进行精确识别，发现我国产出缺口对区制1衰退状态的持续能力相对较强，对区制2复苏状态的维持能力相对较弱，我国信贷缺口对区制1紧缩状态的维持能力强于区制2扩张状态的维持能力，信贷供给能够长期且持续处于相对紧缩状态。基于ST-BVAR模型对我国经济周期波动区制进行划分，并刻画不同经济周期下信贷价格对宏观经济的非线性影响效应，该模型通过将冲击变量至于内生变量首位，并对残差协方差矩阵进行Cholesky分解得到结构冲击向量，解决了STVAR模型中存在的自由度损失和模型内生性问题，避免了参数冗余，增加了估计精度。研究发现，在经济衰退期，信贷价格下调能够通过增加第二、三产业投资和消费带动经济增长并促进实体经济逐步回温，信贷价格调整政策基本有效；在经济扩张期信贷价格下调仅能通过促进第三产业投资的方式对经济增长产生正向影响，第一阶段信贷价格对第二产业投资和消费的传导均存在梗阻，使得通过作用第二产业投资和消费以实现经济增长预期目标的信贷价格调整政策失去有效性。
第三，在宏观经济政策调控层面，许多学者已经证实了信贷监管政策与货币政策协同调控宏观经济的必要性，但并未考察信贷监管强度变化对货币政策有效性的影响，难以深层次地反映我国信贷监管政策与货币政策在不同监管强度下可能存在的“政策协调”或“政策冲突”问题。为此，本文基于多元方向分位数向量自回归(MDQVAR)模型对这一问题展开了深入探索，并针对不同经济调控目标提出最优的信贷监管政策与货币政策的组合形式。多元方向分位数向量自回归(MDQVAR)模型解决了QVAR模型变量个数增加至三个时多元分位数函数不唯一的问题。研究发现，在经济下行期，数量型货币政策与流动性类的信贷监管政策配合能够促进经济增长，但会形成通货膨胀问题，需要在“促增长”和“稳通胀”目标中进行取舍；在经济平稳期，数量型货币政策与价值类的信贷监管政策配合，能够同时实现“稳增长、稳通胀、稳金融”三大目标，是最优的政策协调模式；在经济过热期，当货币当局将“降低通货膨胀水平”作为宏观经济调控的主要目标时，价格型货币政策的调控效果显著优于数量型货币政策；价格型货币政策与价值类的信贷监管政策存在“政策冲突”，二者难以在动态调控中实现“金融稳定”与“价格稳定”的共赢；价格型货币政策与流动性类的信贷监管政策配合能够增强对通货膨胀的抑制效果，两政策配合能够同时实现“稳金融、降通胀”的目标，并且在一定程度上“保增长”，是经济过热期最优的政策协调模式。
