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本文作者
張旭 /危瑋肖
摘要
為何COVID-19疫情中的結構性貨幣政策居多？這是因為結構性政策的作用更精準，可以在不明顯增加流動性總量的前提下，實現流動性的精準滴灌和信用的精準供給。
2月21日政治局會議強調要“提供精準金融服務”、“救助政策要精準落地”，這與精準發力的結構性政策更匹配。
如果用總量型政策對異質性主體進行調控，不免會遇到一些問題。
結構性工具無論是在對中小微企業復工復產的金融支持中，還是在對疫情防控重點保障企業 的資金支持中，都發揮了重要的作用。
在大量使用結構性工具的當前，DR007和R007仍保持穩定。
1、COVID-19疫情之下的貨幣政策
在COVID-19疫情出現至今，貨幣政策一直積極應對，不僅全力支持疫情的防控，而且採取了針對性措施支持企業復工復產。我們發現在這些政策中，結構性政策佔據了大多數，例如設立了3000億元專項再貸款；增加了再貸款、再貼現額度5000億元；將支農、支小再貸款利率下調了25bp；允許發放符合條件的小微企業貸款後申請再貸款資金；此外還有將擇機實施的普惠金融定向降準。
與上述諸多結構性政策相比，總量型政策運用得較少，大抵只有目前已經收回了的OMO投放以及對MLF、LPR降息的引導。為何近一階段的貨幣政策會呈現出上述特徵？我們認為，這是因為結構性政策的作用更精準，可以在不明顯增加流動性總量的前提下，實現流動性的精準滴灌和信用的精準供給。與此相比，總量工具不容易達到這個效果，因為其面對的被調控對象是異質的：不同經濟主體所需要的政策“支持”是異質的，不同主體對相同政策的反應也是異質的。很顯然，用總量型政策對異質性主體進行調控，不免會遇到一些問題。也許，要實現2月21日政治局會議中提出的“穩健的貨幣政策要更加靈活適度，緩解融資難融資貴，為疫情防控、復工復產和實體經濟發展提供精準金融服務”，可能還需要更多地依賴於結構性工具的發力。事實上，結構性工具無論是在對中小微企業復工復產的金融支持中，還是在對疫情防控重點保障企業的資金支持中，都發揮了重要的作用。
2、結構性政策加大了對中小微企業復工復產的金融支持
在COVID-19疫情衝擊之下總量政策與異質性主體之間的錯位顯得更為突出。一方面，本階段中小微企業、受疫情影響較大和防疫重點地區的企業（我們統稱為“受困企業”）的資金狀況有所惡化，因此急需外源性資金的補充，在下圖中表現為D1向右平移至D1'。但另一方面，正是由於其資金狀況惡化、信用風險提高，因此銀行對其供給資金的意願也出現了下降，進一步造成了資金供需的失衡。
總量型政策無差別地對待“受困企業”和大型國企、融資平臺這類具有隱性的政府信用背書的主體（我們統稱“優勢企業”）。很顯然，此時銀行更願意將資金提供給“優勢企業”，從而推動S2大幅右移至S2’，而S1向右移動的幅度非常有限，即△S1<如果使用結構性工具引導金融機構向“受困企業”供給資金，則可以將S1向右推至S1’’，“受困企業”得到的信貸從Q1顯著提升至Q1’’，而信貸成本從i1下降至i1’’，政策效果更為精準和明顯。
3、結構性政策強化了對疫情防控重點保障企業資金支持
人民銀行於1月31日下發了《關於發放專項再貸款 支持防控新型冠狀病毒感染的肺炎疫情有關事項的通知》（銀髮〔 2020 〕28 號），緊接著財政部和人民銀行等五部委於2月7日聯合下發了《關於打贏疫情防控阻擊戰 強化疫情防控重點保障企業資金支持的緊急通知》（財金〔2020〕5號）。根據這兩個文件精神，人民銀行會向主要全國性銀行和湖北等 10個重點省（市）的部分地方法人銀行提供總計 3000 億元低成本專項再貸款資金，對直接參與防疫的重點醫用物品和生活物資的生產、運輸和銷售重點企業實行名單制管理，支持金融機構向名單內的企業提供優惠利率信貸支持。專項再貸款發放利率為上月一年期LPR減250基點。
金融機構向相關企業提供優惠利率的信貸支持，貸款利率上限為貸款發放時最近一次公佈的一年期LPR減100基點。此外，中央財政按企業實際獲得貸款利率的50%進行貼息。上述即是我們常說的“專項再貸款+財政貼息”的政策組合。
很顯然，這個結構性政策組合的效果明顯好於總量型工具的調控。傳統總量型政策傳導至實體經濟的時滯較長，且外溢性較大，不容易做到流動性的快速精準投放。
在COVID-19疫情來臨時，疫情防控重要醫用物資和生活必需品的生產、運輸、銷售企業（即疫情防控重點保障企業，我們簡稱“重點企業”）對於金融資源的需求迅速提高，下圖中D3向右移動至D3'。而且，由於這部分資金是用來“救急救命”的，因此需求曲線非常陡峭。
總量工具不容易控制資金的流向，在總量上放鬆的結果是S3和S4同時向右移動。當達到均衡水平後，“普通企業”獲得的信貸資金由Q4提高至了Q4’，且利率由i4下降至了i4’。在這種情況下，“普通企業”容易形成過度加槓桿的傾向，這是我們不願意看到的。與此相對的是，因為重點企業的需求曲線非常陡峭，所以在S3右移後i3仍然上升至了i3’。也就是說，不僅政策效果出現了明顯的外溢，而且我們希望支持的重點企業仍需要支付較高的利息成本。
在結構性政策的框架下結果便非常不一樣。 此時，“重點企業”可以在短時間內以非常低的資金成本獲得全部資金（如“專項再貸款+財政貼息”政策中的3000億元），同時政策的外溢性也降到了最低。
4、結構性政策可以避免“後遺症”
似乎貨幣政策經常面臨“兩難”的抉擇：一方面，經濟下行壓力加大，需要貨幣政策加強逆週期調節；另一方面，宏觀槓桿率仍處在高位，放鬆貨幣政策會放大金融風險和固化結構扭曲。但是，單靠傳統的總量型貨幣政策不容易協調好上述這兩方面的關係，可能會帶來推高宏觀槓桿率等“後遺症”。如果通過總量工具提供“適量”的流動性，那麼金融體系的資金會首先被大型國企、融資平臺等“優勢部門”所攫取，此時小微企業和民營企業等“薄弱環節”不容易獲得足夠的金融支持。如果通過加大資金供給量的辦法提高 “薄弱環節”的資金可得性，那麼又無法做到貨幣政策的鬆緊適度。孫國峰司長在《2019年貨幣政策回顧與2020年展望》中寫道：“宏觀槓桿率仍處在高位，放鬆貨幣政策會放大金融風險和固化結構扭曲。”
2019年，我國宏觀槓桿率為200.5%，較2018年的198.7%略有上升，但是相差不大，實現了宏觀槓桿率的基本穩定。（注：宏觀槓桿率=M2/GDP。）事實上，宏觀槓桿率的變動與R001的波動呈現出顯著的負相關，2004-2019年間上述兩個變量的Pearson相關係數為-0.58。很顯然，如果R001持續處於低位，則不利於宏觀槓桿率的穩定。
此外，過低的利率水平有可能放大金融風險。我們找出了每家發行人的首隻違約債券，發現其發行日期與10Y國債收益率之間存在這樣的關係：10Y國債收益率越低，該階段發行的首隻違約債越多，兩個變量之間的Pearson相關係數為-0.53。（注：發行人的某隻債券違約後，該發行人後續到期的債券大概率也會違約，故我們更為關注首隻違約債。）例如，16年下半年10Y國債收益率的均值為2.83%，這半年所發行的債券中有23只成為了首隻違約債。顯然，持續過低的利率環境會使企業忽視未來的再融資風險，併產生過度融資、過快擴張的衝動，從而累積下風險。
結構性工具對流動性總量的影響較小，更容易將流動性控制在合理充裕的狀態，因此也更容易避免上述“後遺症”的出現。事實上，在大量使用結構性工具的當前，DR007和R007仍保持穩定，分別運行於[2.0%,2.2%]和[2.2%,2.4%]區間內。
5、風險提示
我們堅信，在黨中央的堅強領導下，充分發揮中國特色社會主義制度優勢，這場疫情防控阻擊戰必然可以打贏。但同時也需要清醒地認識到，疫情的發展具有不確定性，要密切監測經濟運行狀況，聚焦疫情對經濟運行帶來的衝擊和影響。
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