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内容提要 本文基于上市公司面板数据和系统GMM等方法，研究了货币政策对制造业27个行业是否存在非对称性影响。结果表明：货币政策的影响是非对称的，这与行业特征有关；资本密集型行业和耐用品行业受货币政策影响较大，技术密集型行业和非耐用品行业受货币政策影响较小；此外，行业长期借款率、企业规模、产权属性、资产负债率也影响其对货币政策的敏感程度；资源密集性和产品耐用性能够解释货币政策变异的52％，是引起货币政策行业非对称效应的主要原因。本文建议探索使用结构性货币政策工具，以避免统一货币政策带来的结构性失衡，同时引导产业结构优化升级。由于行业资源密集性和产品耐用性不仅具有较强的解释力而且相对稳定，能够为结构性货币政策提供一定的理论依据。 本文来自织梦

关键词 货币政策 产业结构 非对称效应

一、引言及研究背景 dedecms.com

货币政策宏观总量效应一直是学术界的研究热点（Dedola和Lippi，2005），但这意味着假设货币政策对整个经济内部各行业的影响是相同的。然而，各个行业在规模等特征上均表现出一定的差异，所以货币政策对不同行业的影响可能是非对称的。这里的非对称主要指货币政策对不同行业具有不同影响，或者说各个行业对货币政策反应程度的差异性（张淑娟和王晓天，2016）。Bernanke和Gertler（1995）、Ganley和Salmon（1997）、Hayo和Uhlenbrock（1999）、Fares和Srour（2002）、Ibrahim（2005）、Alam和Waheed（2006）、Carlos和David（2008）、Ghosh（2009）的研究表明，美国、英国、德国、加拿大、马来西亚、巴基斯坦、西班牙和印度的货币政策均对不同行业有非对称性影响。 本文来自织梦

货币政策行业（产业）效应非对称性之所以备受关注，是因为其蕴含着结构调整功能。产业结构调整和优化升级的关键在于调整和优化资源在不同行业（产业）之间的分布，而货币政策是引导资源配置的重要变量（战明华，2015）。中国货币政策目标包括维护低通胀、推动经济合理增长、保持较为充分的就业与维护国际收支平衡等（周小川，2013），而上述目标均与产业结构有着千丝万缕的联系（张辉，2013；卢阳，2016）。事实上，中国政府历来重视货币政策在产业结构调整中的重要作用：早在2003年，中国人民银行第四季度货币政策执行报告就提出运用金融调控手段促进产业结构调整；近年来的《信贷政策指导意见》也均将产业结构转型升级目标纳入货币政策体系；经济新常态下，央行更是通过积极推出定向降准、再贷款和常备借贷便利等结构性货币政策工具促进产业结构优化升级（彭俞超和方意，2016）。

现有研究表明，货币政策行业（产业）效应非对称性在中国也是存在的（闫红波和王国林，2008；郭晔，2010；吕光明，2013；干杏娣和吉红云，2014；张淑娟和王晓天，2016；李海海和苏钰，2017），所以货币政策具有结构调整功能（吉红云和干杏娣，2014；战明华，2015；彭俞超和方意，2016；龙薇和颜铭佳，2017；刘东坡，2018）。然而从目前的研究现状来看：（1）现有研究普遍采用的定性分析方法难以明确非对称效应产生的主要原因。（2）虽然也有少数学者进行了定量研究，但他们缺乏对行业要素密集性和产品耐用性的分析。从本文的第二部分可知，两者可能是引起非对称性效应的重要因素。本文的实证检验也表明，两者能够解释货币政策效应变异的52％。（3）现有研究多基于行业总量数据。由于央行往往会基于总量运行态势对货币政策进行调整，所以政策变量的内生性便难以避免，进而可能导致估计结果偏误。而且行业（企业）特征也可能是内生变量。企业往往会根据盈利状况调整其负债、借贷、投资甚至是规模，后者反过来又会影响企业盈利。这也可能会导致估计结果偏误。（4）现有文献一般在逐个估计货币政策变量对各行业的影响后，通过比较系数大小的方式说明非对称效应是否存在。由于存在统计误差，所以有必要加强稳健性检验以提高结论的可靠性。 dedecms.com

基于以上分析，本文主要研究的问题和创新点有二：

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（1）较为深入地研究了货币政策非对称效应产生的行业原因。特别地，本文分析了要素密集性和产品耐用性在非对称效应中的作用。本文的结果表明：行业要素密集性、产品耐用性和长期借款率是引起非对称效应的主要原因，三者能够解释货币政策行业影响变异的63％。其中，要素密集性和产品耐用性能够解释政策变异的52％。

（2）本文的上述结论通过上市公司面板数据和系统GMM方法而得，更具可靠性。一方面，央行一般不会根据单个上市公司的盈利状况调整货币政策，所以可以解决政策变量内生性问题。另一方面，通过合理地设定工具变量，系统GMM方法可以解决行业（企业）特征之内生性。

二、机制分析 dedecms.com

货币政策主要通过利率渠道、信贷渠道、货币渠道和资产负债表渠道对企业产生影响。由于不同企业（行业）对上述渠道的敏感程度不同，所以货币政策对不同企业（行业）具有非对称影响。以下的分析表明：企业资本密集性或技术密集性程度越高、产品耐用性越强、规模越小、对银行系统的依赖程度越高，对货币政策的敏感程度就越高；资产负债率、资产流动性和财务费用率影响企业对货币政策的敏感程度，但无法从理论上判断其影响方向。

1.利率渠道。货币政策一般通过调整短期名义利率引导长期名义利率。在此过程中，由于价格粘性从而导致实际利率变化（张成思，2011）。这一方面通过调节融资成本从供给侧影响企业，另一方面通过改变市场主体的消费结构从需求侧对企业产生影响。由于要素密集性、产品耐用性不同，不同行业对同样的利率冲击反应各异。Ganley和Salmon（1997）对英国的研究表明，建筑业对利率最敏感、制造业次之、服务业和农业最不敏感。Hayo和Uhlenbrock（1999）对德国的研究表明，重工业比消费品行业对利率敏感。一般而言，行业资本密集性越高，对利率的敏感度也越高（Peersman和Smets，2005）。Dedola和Lippi（2005）、Peersman和Smets（2005）、Hay0和Uhlenbrock（1999）将经合组织国家及欧元区国家货币政策产出弹性对耐用性虚拟变量的回归结果表明，耐用品行业对利率变动比非耐用品行业更敏感。这除了消费者对耐用品的支出受利率影响明显外，还因为生产耐用品的企业由于资金需求量大、周转慢，需要依赖金融部门的多期持续融资支持（Dedola和Lippi，2005）。所以，资源密集性和产品耐用性差异导致不同行业对货币政策的敏感度不同。

2.信贷渠道。该渠道源于信贷市场的代理问题（张成思，2011），主要表现为金融机构由于信息不对称而实施的信贷配给。宽松的货币政策增加了银行用于放贷的资金数量，使得原本难以获得融资支持的企业得到贷款。紧缩的货币政策限制了银行的放贷能力，这在提高企业融资难度的同时，也将“资质不良”的企业排挤出信贷市场。 织梦好，好织梦

（1）平均而言，企业规模越小对信贷渠道越敏感。信息不对称使得金融机构无法有效区分各类借款者。与大企业相比，小企业的借贷风险更难度量。这一方面使小企业面临更大的融资约束（Ganley和Salmon，1997；曹永琴，2017），也使其不得不依赖作为“信贷风险评估专家”的银行。而大企业不同，由于其信息披露制度完善、信用等级高、商誉好，所以相对更易进入资本市场或债券市场融资进而减轻了对银行信贷的依赖程度（Georgopoulosh和Hejazi，2009）。而且在与银行的借贷关系中，小企业往往也要支付更高的利息，这也提高了其对货币政策的敏感度。（2）对银行的依赖程度越高，对货币政策越敏感。由于产业成熟程度、风险高低、创新程度和规模差异，不同行业对银行系统的依赖程度是不同的（龚强、张一林和林毅夫，2014）。Hayo和Uhlenbrock（1999）、Ganley和Salmon（1997）、Peersman和Smets（2005）、Dedola和Lippi（2005）、Georgopoulos和Hejazi（2009）的研究均表明，规模越小的企业对货币政策越敏感。其中后三份研究还表明，对银行依赖程度越高的企业对货币政策越敏感。（3）就中国而言，企业的产权属性也会影响其对货币政策的敏感程度：相对于民营企业，国有企业对货币政策不敏感。这是因为政府的隐性担保缓解了信息不对称对国有企业的融资约束，甚至造成了预算软约束。而且政府对国有企业的支持能够在一定程度上缓解货币政策冲击。曹永琴（2010）、吕光明（2013）、战明华（2015）、张淑娟和王晓天（2016）等皆有类似的论述。所以，企业规模、对银行系统的依赖程度、产权属性差异影响行业对信贷渠道的敏感程度。 织梦内容管理系统

3.货币渠道。该渠道是指货币政策通过直接影响市场主体投资组合中的资产相对数量而导致资产相对价格变化，并最终对企业产生影响（张成思，2011）。货币渠道主要通过财富效应和托宾q效应发挥作用（张淑娟和王晓天，2016）。财富效应是指货币供应量变化通过资产价格影响居民财富进而影响其消费结构。货币供给增加，居民财富一般也会增加。在基本消费需求刚性的条件下，家庭会增加耐用品、技术密集型产品或资本密集型产品消费（张辉，2013）。q指企业的市场价格与重置成本的比率。q效应指货币供给增加提高了企业的市场价格，市场价格相对于重置成本的提高激发了企业投资意愿，企业就有动力购买和重置作为耐用品、资本密集型产品或技术密集型性产品的厂房和设备（张淑娟和王晓天，2016）。所以，产品的耐用程度越高、资本密集程度或技术密集程度越高，对货币政策越敏感。 dedecms.com

4.资产负债表渠道。根据Bernanke和Gealer（1995）的论述，货币政策通过影响企业现金流和抵押品价值而影响其资产负债表中的净值，这又会通过影响企业的财务状况并最终影响其投资和生产决策。影响货币政策效应的资产负债表项目一般包括： 织梦内容管理系统

（1）资产负债率。资产负债率是衡量企业资产负债状况的最基础指标，然而从理论上无法判断其对货币政策效应的影响方向。一方面，资产负债率越高的企业越难以获取新的融资支持，所以其对货币政策越敏感（Peersman和Smets，2005）。另一方面，资产负债率体现了企业的借贷能力，资产负债率越低的企业面临的融资约束越大（Fisher，1999），所以对货币政策越敏感。（2）资产流动性。直觉上，企业的资产流动性越高，其资产变现流通的能力就越强，所以对货币政策的敏感程度越低。然而这取决于流动性所传递的信息：由于“好”企业经营稳定、商誉较高、面临的经营风险较小、从金融市场获取融资的概率较大，故其倾向于持有较少的流动性资产（Bemanke和Gertler，1995）。“差”企业正好相反，对内源性融资依赖较大，故其相应地持有较大比例的流动资产。从该角度讲，流动性越高的行业对货币政策的反应越敏感。（3）财务费用率。由于成本效应，财务费用率较高的企业面对紧缩的货币政策冲击时，倾向于提高其产品相对价格（Barth和Ramey，2000）。而且作为利息负担，紧缩的货币政策提高了企业的财务费用，降低了企业的现金流，恶化了企业的财务状况。所以，企业财务费用率越高对货币政策越敏感（Dedola和Lippi，2005）。但是，财务费用率也可以视为企业借贷能力强弱的标识。此时，财务费用率越高，企业对货币政策越不敏感（Peersman和Smets，2005）。 织梦好，好织梦

三、模型构建与变量选取 dedecms.com

（一）模型构建

在该部分，本文首先构建模型（1）—（3）以评估货币政策的行业非对称效应是否存在；然后构建模型（4）和模型（5）以评估行业特征是否影响货币政策行业效应；最后基于模型（6）估计引起货币政策非对称效应的主要行业特征因素。 本文来自织梦

遵循现有文献的一般思路，本文首先以如下模型估计货币政策行业效应：

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其中，Yi,t为行业i在t时期的收入变量。Mt-n为t-n时期的货币政策变量。n为货币政策时滞。η=1时，Mt为数量型货币政策变量；η=2时，Mt为价格型货币政策变量。CONTt为t时期的控制变量。ui为个体效应；Фi测度货币政策对i行业的影响，由于扩张性货币政策一般而言至少能在短期刺激产出，所以：η=1时，其符号预期为正；η=2时，其符号预期为负。 织梦内容管理系统

虽然（1）式能够估计货币政策对各行业的影响方向和程度，但是由于存在统计误差，仅基于此而就货币政策行业效应是否存在非对称性进行判断并不严谨和可靠。本文进而基于以下模型进行稳健性检验：货币政策对行业i的影响是否异于其他行业。

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其中，Hi为第i个行业的虚拟变量。η=1时，若Фi＞0，则与其他所有行业相比，货币政策对i行业的影响较大；η=2时，若Фi＞0，则与其他所有行业相比，货币政策对i行业的影响较小。本文再选定某行业作为基组来衡量货币政策对基准行业与其他各行业的影响差异： 内容来自dedecms

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其中，I为基组。η=1时，若Фi＞0，则与基组相比，货币政策对i行业的影响较大；η=2时，若Фi＞0，则与基组相比，货币政策对i行业的影响较小。若货币政策对各行业的影响存在非对称性，则模型（1）—（3）的估计结果应保持一致性。以上模型设定并未包含滞后因变量，这隐含着假设企业收入在每期均能达到长期均衡水平。一个可能性是收入的调整是渐进的，这时就需包含其滞后项。本文亦对包含滞后因变量的上述模型使用系统GMM方法进行了估计，结论与上述模型一致。根据模型从简的规则，不再报告其模型形式和估计结果。 内容来自dedecms

借鉴Georgopoulos和Hejazi（2009）的方法，使用如下模型估计行业特征是否影响货币政策行业效应： 织梦内容管理系统

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我们在该部分明确地加入因变量的滞后项Yi,t-1。CHAj,t-n表示t-n时期的第j个行业特征。λi为特征变量与政策变量的交互项系数：η=1时，若λj＞0，则该特征加强了货币政策效应；η=2时，若λj＞0，则该特征削弱了货币政策效应。Georgopoulos和Hejazi（2009）指出，行业特征可能并不是在货币政策冲击发生时产生影响，而是在冲击之后。作为稳健性检验，本文一并估计模型（5）。除使用与因变量同期的企业特征变量外，模型（5）与模型（6）其他部分解释相同。

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根据豪斯曼检验，模型（1）—（3）应使用随机效应方法估计。如前所述，模型（4）—（5）的适当估计方法为系统GMM法，本文使用内生变量的滞后项作为工具变量。最后，借鉴徐涛（2007）的研究方法，以模型（6）研究各行业特征对货币政策效应的影响程度。

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其中，下标i代表行业，下标J代表行业特征。模型（6）的因变量为模型（1）中货币政策对各行业的影响系数，使用OLS进行估计。 织梦好，好织梦

（二）数据与变量选取

本文所用货币政策变量和控制变量来源于中经网统计数据库，并将月度原始数据加总转化为季度数据。上市公司季度数据来源于国泰安数据库，时间区间为2003年第一季度至2016年第三季度。

本文的研究对象为制造业企业，这主要是因为同一行业特征对货币政策效应的影响在不同行业间存在异质性，但在对制造业各次级行业的影响中具有较好的稳健性和统一性（Georgopoulos和Hejazi，2009）。而且制造业是一国经济发展的基础和重点（Hayo和Uhlenbrock，1999），所以国内外现有文献大多以制造业为对象。根据证监会2012年《上市公司行业分类指引》和各上市公司披露数据确定行业分类及各公司所属行业。 dedecms.com

本文的因变量为企业营业收入增长率，以营业收入季度同比值的自然对数表示。营业收入是衡量企业地位和发展水平的重要指标。“规模以上工业企业”是政府部门的重要统计对象，也经常见诸政府工作报告和经济规划。而企业营业收入则是纳入规模以上工业企业统计范围的起点（万鹏和曲晓辉，2012）。企业世界500强排名以营业收入作为标准，财务人员也以营业收入衡量企业发展潜力（梁晓琳和田茂再，2016）。所以现有文献经常以营业收入增长率衡量企业绩效和成长能力（鲁桐和党印，2014）。

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本文的货币政策变量包含数量型和价格型两类。前者大多以货币供应量表示，后者一般指利率。现有文献大多选择市场化程度较高的银行间同业拆借7天加权平均利率作为价格型货币政策变量，本文亦遵循该传统。由于M1主要执行交易媒介职能，它的变化直接影响市场供求，所以其对经济的影响比M2更直接、迅速。而且选择M2需要控制货币流通速度（王晓天和张淑娟，2007）。此外，吴吉林和张二华（2015）的研究表明，央行通过调控M1增长率能够有效抑制通货膨胀、促进经济增长和保持汇率稳定。所以本文选择狭义货币M1增长率作为数量型货币政策变量。 本文来自织梦

本文所选行业特征变量依次为：（1）资产负债率（LR）。以总负债/总资产表示。（2）资产流动性（LDB）。以流动资产/流动负债表示。该值越大，资产流动性越好。（3）财务费用率（CF）。以财务费用/营业收入表示。（4）企业规模（SIZE）。以企业总资产表示。（5）长期借款率（IND）。以长期借款/总资产表示。该值越大，对银行体系的依赖程度越高。（6）是否为国家控制（STATE），1代表是。非民营企业为1。民营企业中实际控制人类型若为国家控制也为1。上述特征变量取行业所属企业相应特征变量均值。（7）产品耐用性虚拟变量（DUR）。分为耐用品和非耐用品行业，耐用品行业为1。耐用品行业代码为：C25、C26、C28、C29、C33、C34、C35、C36、C37、C38、C39、C40。其余为非耐用品行业（张顺葆，2015）。（8）按资源密集性将各行业分为劳动密集型、资本密集型和技术密集型三类，构造劳动密集型（DUMM1）和资本密集型（DUMM2）两个虚拟变量。劳动密集型行业代码为：C13、C14、C17、C18、C19、C20、C21、C24、C29、C30、C33，资本密集型行业代码为：C15、C22、C25、C26、C28、C31、C32（吉红云和干杏娣，2014）。

最后，本文的控制变量为政府财政支出（GEX）、实际利用外资规模（FI）、进出口总额（IE）。使用控制变量及企业规模的对数形式。 织梦好，好织梦

四、实证检验

（一）非对称效应是否存在 内容来自dedecms

首先估计模型（1）以大体判断货币政策对各行业的影响方向和影响程度。现有文献一般将货币政策滞后期大致设为2—4个季度，其中数量型货币政策滞后期约为2个季度，价格型约为4个季度。表1第2列和第5列分别报告了政策变量为狭义货币供给增速和同业拆借利率时的估计结果。1、从影响方向上看，狭义货币供给增速系数为正，同业拆借利率系数为负。由于两种货币政策变量的估计结果大体相当，本文在以下部分集中论述前者。从影响程度来看，除少数行业不显着外，狭义货币供给增速对行业C15的影响最小为0.0051，对行业C31的影响最大为0.0241，两者相差近5倍。这初步说明货币政策对不同行业的影响存在非对称性。

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为增强上述结论的可信度，本文继续估计模型（2）。由模型（1）的估计结果可知，狭义货币增速系数均值为0.0099。根据模型（2）的构建原理可知：若某行业在模型（1）中的系数小于0.0099，则其在模型（2）中的交互项系数应小于0。若大于0.0099，则交互项系数应大于0。表1第3列的估计结果大体符合这种规律性。2、继续估计模型（3）。当η=1时，我们以行业C26为基组。根据模型（3）的构建原理：若模型（1）中某行业的估计系数小于0.012，则其在模型（3）中的交互项系数应为负。若大于0.012，交互项系数应为正。表1第4列的结果也大体遵循上述规律。3、综上，模型（1）至模型（3）的估计结果具有一致性。本文的结论表明货币政策对制造业各行业的影响存在非对称性，而且该结论在不同的模型设定下均保持稳健。

（二）行业特征是否影响货币政策行业效应 织梦内容管理系统

为求证行业特征与货币政策行业效应之间的关系，表2报告了模型（4）的估计结果。作为稳健性检验，表3同时报告了模型（5）的估计结果。

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表2和表3第1行为货币政策变量系数估计值，第2行为相应的货币政策变量和滞后期，以下各行为相应滞后期下企业特征变量与货币政策变量交互项系数估计值。结合模型（4）和模型（5）估计结果，总体来看：（1）绝大多数变量均较为显着。（2）各滞后期狭义货币增长率系数均为正、同业拆借利率系数均为负，这与预期一致。（3）各企业特征与不同滞后期的货币政策变量交互项系数符号和显着性基本相同，同一企业特征与不同货币政策变量交互项系数符号基本相反。这表明本文的估计具有合理性和稳健性。具体来讲：（1）与非耐用品行业相比，耐用品行业对货币政策更敏感。（2）与技术密集型行业相比，资本密集型行业对货币政策更敏感。而劳动密集型行业表现相反。（3）流动性越差，对货币政策越敏感。（4）资产负债率越低，对货币政策越敏感。（5）长期借款率越高，对货币政策越敏感。（5）规模越小，对货币政策越敏感。（6）行业国有企业比重越低，对货币政策越敏感。所以，行业特征是影响货币政策行业效应的重要因素。 织梦好，好织梦

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（三）影响货币政策非对称效应的主要行业特征是什么

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哪些行业特征导致了货币政策的非对称效应?我们首先排除CF。这是因为根据表2和表3的估计，其系数太小，因而对政策效应影响有限。图1为根据表1第2列的货币政策系数（纵轴）与各行业的CF、LR、SIZE、STATE（横轴）绘制的散点图。显然，CF与货币政策系数的趋势线（虚线）为一条平行于横轴的直线。其次，LR、SIZE和STATE也不是。因为根据理论分析及（或）经验估计结果，三者与货币政策系数负相关。但是根据图1相应散点图之趋势线，其与货币政策效应正相关。之所以如此，可能是因为LR、SIZE和STATE背后的因素（而非三者本身）主导了其与货币政策效应的简单线性关系。本文在以下部分主要借鉴徐涛（2007）的研究方法，利用表1第2列的货币政策系数对行业特征变量进行回归分析。

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表4首先报告了各行业特征的相关系数矩阵。可见，各行业特征之间存在较为普遍的相关性。我们发现，上文排除的4个变量均与DUMM2显着相关。而且在表4中排除这4个变量以后，余下的相关系数绝大部分不再显着。这进一步表明上述排除法的合理性。

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表5报告了模型（6）的回归结果。我们通过在模型（6.1）—模型（6.4）中逐个加入剩余的5个特征变量发现：（1）模型的R2及A-R2总体呈上升趋势，而且A-R2在模型4中达到了0.62。这说明本文所保留的特征变量能够解释货币政策效应的大部分变异。（2）控制IND以后，LDB对因变量并没有显着的解释能力，这是由于IND和LDB存在相关关系。这也说明主要是IND而非LDB影响货币政策效应。（3）劳动密集型虚拟变量（DUMMI）并不显着，这说明其对因变量的影响与基组技术密集型变量并无差异。在模型（6.5）中，我们依然加入了所排除的4个变量。虽然与模型（6.4）相比，R2有所上升，但A-R2却降低了。这再次说明排除上述变量的合理性。模型（6.6）表明，长期借款率（IND）、行业资源密集性（DUMM1、DUMM2）和产品耐用性能够解释货币政策效应变异的63％；由于企业长期借款率可能随时间而变，模型（6.7）仅考虑了行业资源密集性和产品耐用性，结果表明两者能够解释货币政策变异的52％。 dedecms.com

五、结论

本文首先使用上市公司面板数据解决了货币政策变量内生性问题，在此基础上以制造业为例严格检验了货币政策对各行业的影响是否存在非对称性。然后基于系统GMM方法探讨了行业特征是否影响货币政策效应。最后分析了导致货币政策行业非对称效应的主要因素。

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本文的结果表明：货币政策对各行业的影响是非对称的，这与行业特征有关；资本密集型行业和耐用品行业受货币政策影响较大，技术密集型行业和非耐用品行业受货币政策影响较小；行业长期借款率、企业规模、产权属性和资产负债率均影响其对货币政策的敏感程度；资源密集性和产品耐用性能够解释货币政策变异的52％，是引起货币政策行业非对称效应的主要原因。

上述结论具有明显的政策含义。由于货币政策的非对称效应是客观存在的，这就要求货币政策要切实考虑对各行业的非对称影响，这样才能平衡各行业的福利损益，从而提高货币政策贯彻力度和执行效果。应积极探索结构性的货币政策工具，一方面平抑各行业对常规工具反应冷热不均而引发的经济波动，另一方面避免一刀切可能带来的结构性失衡，同时引导产业结构优化升级。由于资源密集性和产品耐用性具有较强的解释能力，而且两者对特定行业而言具有相对稳定性，所以能够为结构性货币政策制定提供一定的理论依据。

注释：

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1、由于滞后期的选择并不影响结论，本文仅报告n分别为2和4时的估计结果。

2、同业拆借利率的估计结果报告在第6列。

3、η=2时以C25为基组，结果报告在最后一列。 内容来自dedecms

4、0表示绝对值小于0.0001。 织梦内容管理系统

参考文献：

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