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三、實證結(jié)果

我們在表2中報告了使用完整樣本評估的2019年9月定向降準對中小微企業(yè)貸款的影響，并且進一步將中小微企業(yè)分為小微企業(yè)（第2列）和中型企業(yè)（第3列）。

盡管中小微企業(yè)貸款和小微企業(yè)貸款關(guān)鍵解釋變量（Post*Treat）的估計系數(shù)為正，但統(tǒng)計上并不顯著。因此，定向降準并未有效激勵城市商業(yè)銀行向中小微企業(yè)提供更多貸款，無論是中小微企業(yè)，還是小微企業(yè)和中型企業(yè)。

表2還顯示，不良貸款率和核心一級資本充足率較高的銀行更不愿意向中小微企業(yè)貸款。中小微企業(yè)和小微企業(yè)的平行趨勢檢驗均被拒絕，只有中型企業(yè)的平行趨勢檢驗未被拒絕，因此雙重差分法的發(fā)現(xiàn)可能并不穩(wěn)健。

表2 定向降準對中小微企業(yè)信貸可得性的影響：

2019年9月政策

注：括號中為標準差；*p<0.10，**p<0.05，***p<0.01，分別表示在10%，5%和1%的顯著性水平上顯著。所有回歸均控制了個體和時間固定效應。

此外，評估的政策期過長可能會導致短期內(nèi)政策出現(xiàn)的顯著性被抵消。而且，樣本期內(nèi)發(fā)生了兩次定向降準，使用全樣本可能會混淆政策效果。

因此我們采用另外兩組回歸進行穩(wěn)健性檢驗：分別計算政策實施后兩個月至六個月的政策效果。

表3報告了2019年定向降準政策后從兩個月到六個月等不同窗口期影響，其中不同行報告了不同窗口期的平均處理效應。可以看到，在兩個月到六個月的窗口期內(nèi)，2019年定向降準未對中小微企業(yè)貸款產(chǎn)生顯著影響（第（1）列）。進一步細分樣本為小微企業(yè)貸款（第（2）列）和中型企業(yè)貸款（第（2）列），仍未發(fā)現(xiàn)顯著影響。

表3 定向降準對中小微企業(yè)信貸可得性的短期影響：

2019年9月政策

注：括號中為標準差；*p<0.10，**p<0.05，***p<0.01，分別表示在10%，5%和1%的顯著性水平上顯著。所有回歸均控制了個體和時間固定效應。

表4報告了2020年4月定向降準政策實施后，兩個月到六個月等不同窗口期的影響。類似的，政策實施后兩個月至六個月內(nèi)，定向降準政策對中小微企業(yè)、小微企業(yè)和中型企業(yè)的貸款占比均未產(chǎn)生顯著正向影響。

表4 定向降準對中小微企業(yè)信貸可得性的短期影響：

2020年4月政策

注：括號中為標準差；*p<0.10，**p<0.05，***p<0.01，分別表示在10%，5%和1%的顯著性水平上顯著。所有回歸均控制了個體和時間固定效應。

上述實證結(jié)果需要應對兩方面的質(zhì)疑。

一是本文目前報告的是平均處理效應，但政策對不同銀行的影響可能存在差異。比如，定向降準可能會對一些銀行產(chǎn)生顯著的正向影響，但這些影響在平均處理效應中被相互抵消，因此結(jié)果不顯著。

二是基于DID的發(fā)現(xiàn)的可信度取決于平行趨勢假設(shè)是否成立，但上述文中平行趨勢假定對應的檢驗的發(fā)現(xiàn)并不總是支持該假定，因此DID可能并不穩(wěn)健。

因此，我們使用Hsiao, Ching and Wan (2012)提出的面板數(shù)據(jù)方法(PDA)評估政策影響，對實驗組87家城市商業(yè)銀行的政策效果進行逐一估計，以便充分觀察政策效果的異質(zhì)性。PDA方法不依賴于平行趨勢假定，并且可以觀察到每一個微觀個體的政策效果，因此可以充分解決上述問題。

我們采用排序方法進行統(tǒng)計推斷：我們以控制組的銀行作為安慰組，估計如果這些銀行實際得到了定向降準額外釋放的流動性，是否會增加中小微企業(yè)貸款，并將這些安慰組的結(jié)果與實際結(jié)果進行比對。

在圖5中，我們報告了實驗組4家資產(chǎn)規(guī)模最大的城市商業(yè)銀行的結(jié)果。由于實驗組銀行的政策效果（黑色）混雜在安慰組（淺灰）中難以區(qū)分，因此政策效果統(tǒng)計上都不顯著。

圖5 定向降準對中小微企業(yè)信貸可得性影響的

穩(wěn)健性檢驗：2020年4月

結(jié)合雙重差分法和面板數(shù)據(jù)方法，我們發(fā)現(xiàn)2019年和2020年的定向降準并沒有顯著促進中小微企業(yè)貸款的增長。這種不顯著，對估計方法中平行趨勢假定是否成立穩(wěn)健，也對不同銀行的異質(zhì)性影響穩(wěn)健。

結(jié)論

結(jié)構(gòu)性貨幣政策是一項貨幣政策創(chuàng)新，中國人民銀行在該政策工具的啟動時間、應用的政策工具的種類和總規(guī)模等方面，均處于創(chuàng)新前沿。由于在農(nóng)業(yè)、中小微企業(yè)、創(chuàng)新等領(lǐng)域，傳統(tǒng)貨幣政策的傳導機制似乎不太有效，中國人民銀行希望通過“精準滴灌”來支持這類活動。其他全球主要央行也采取了類似的措施，但大多數(shù)是用于危機時期應對貨幣政策傳導不暢問題。

中國人民銀行2014年首次正式啟動結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具支持中小微企業(yè)時，對其適用性特別是涵蓋范圍和持續(xù)時間方面持謹慎態(tài)度；但隨著時間的推移，結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具成為近年來的政策重點，也成為中國人民銀行的主要政策成就。

本研究的估計顯示，截至2022年底，結(jié)構(gòu)性貨幣政策相對于基礎(chǔ)貨幣的占比達到17.9%（窄口徑）和27.9%（寬口徑）。近年來，結(jié)構(gòu)性貨幣政策的支持領(lǐng)域也迅速多樣化。

這就引出了中國人民銀行結(jié)構(gòu)性貨幣政策是否成功的問題，這需要從兩個角度探討，一是有效性，另一個是可持續(xù)性。有效性由中央銀行的監(jiān)管和執(zhí)行能力決定，但由于銀行必須基于信用風險分析來分配資金，央行的監(jiān)督并不容易推行。而對可持續(xù)性而言，如果沒有中央銀行或政府額外提供的財政補貼，政策效果也是難以維系的。

如果銀行能按照當前市場條件向目標行業(yè)提供足夠的信貸，那么就不需要執(zhí)行結(jié)構(gòu)性貨幣政策。因此，從本質(zhì)上來說，結(jié)構(gòu)性貨幣政策是政策性貸款，其成本必須由中央銀行或商業(yè)銀行承擔。這可能就是為什么其他主要中央銀行的結(jié)構(gòu)性貨幣政策，大多是暫時的“危機應對”措施。

本文不僅對中國的結(jié)構(gòu)性貨幣政策進行全面梳理、介紹主要政策工具并估算其總規(guī)模，還以定向降準工具為案例研究對象，研究銀行信貸是否流向了定向扶持的領(lǐng)域。總體而言，2019年和2020年的定向降準政策均未顯著提升中小微企業(yè)貸款。

需要注意的是，定向降準已不再被官方列為中國人民銀行實施的結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具。當然，可能是因為更易于監(jiān)管，抵押補充貸款等更為直接的結(jié)構(gòu)性貨幣政策可能更容易產(chǎn)生預期的政策效果，但此時結(jié)構(gòu)性貨幣政策與財政政策并沒有太大的區(qū)別。因此，在金融危機或新冠疫情等困難時期，使用結(jié)構(gòu)性貨幣政策可能才更為合適。

要推測結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具對銀行資產(chǎn)負債表的影響可能并不是太困難，當然，更細致的結(jié)果需要結(jié)合銀行貸款數(shù)據(jù)和財務數(shù)據(jù)實證分析。盡管銀行的平均不良貸款率保持相對穩(wěn)定，但2020年至2022年間商業(yè)銀行每年仍注銷了超過1萬億元的不良貸款。不良資產(chǎn)上升雖然會受到多重因素的影響，但疫情期間實施的包括結(jié)構(gòu)性貨幣政策在內(nèi)的促進中小微企業(yè)貸款的各項政策，恐怕是不能忽視的重要因素。

由于不少結(jié)構(gòu)性貨幣政策本質(zhì)是政策性貸款，故而負面的財務影響本身可能不是問題，而真正的問題在于多少成本恰當，以及誰應該來承擔。

我們認為，在特定情況和特定目的下，結(jié)構(gòu)性貨幣政策是有用的創(chuàng)新。但當其達到基礎(chǔ)貨幣的四分之一的規(guī)模的時候，就需要仔細研究該政策是否成功。在實施結(jié)構(gòu)性貨幣政策時，不能忘記貨幣政策的主要使命，并嚴格評估結(jié)構(gòu)性貨幣政策的有效性。此外，對結(jié)構(gòu)性貨幣政策的規(guī)模也要保持謹慎，并在一開始就制定明確的退出策略。

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