三、实证结果

我们在表2中报告了使用完整样本评估的2019年9月定向降准对中小微企业贷款的影响，并且进一步将中小微企业分为小微企业（第2列）和中型企业（第3列）。

尽管中小微企业贷款和小微企业贷款关键解释变量（Post*Treat）的估计系数为正，但统计上并不显著。因此，定向降准并未有效激励城市商业银行向中小微企业提供更多贷款，无论是中小微企业，还是小微企业和中型企业。

表2还显示，不良贷款率和核心一级资本充足率较高的银行更不愿意向中小微企业贷款。中小微企业和小微企业的平行趋势检验均被拒绝，只有中型企业的平行趋势检验未被拒绝，因此双重差分法的发现可能并不稳健。

表2 定向降准对中小微企业信贷可得性的影响：

2019年9月政策

注：括号中为标准差；*p<0.10，**p<0.05，***p<0.01，分别表示在10%，5%和1%的显著性水平上显著。所有回归均控制了个体和时间固定效应。

此外，评估的政策期过长可能会导致短期内政策出现的显著性被抵消。而且，样本期内发生了两次定向降准，使用全样本可能会混淆政策效果。

因此我们采用另外两组回归进行稳健性检验：分别计算政策实施后两个月至六个月的政策效果。

表3报告了2019年定向降准政策后从两个月到六个月等不同窗口期影响，其中不同行报告了不同窗口期的平均处理效应。可以看到，在两个月到六个月的窗口期内，2019年定向降准未对中小微企业贷款产生显著影响（第（1）列）。进一步细分样本为小微企业贷款（第（2）列）和中型企业贷款（第（2）列），仍未发现显著影响。

表3 定向降准对中小微企业信贷可得性的短期影响：

2019年9月政策

注：括号中为标准差；*p<0.10，**p<0.05，***p<0.01，分别表示在10%，5%和1%的显著性水平上显著。所有回归均控制了个体和时间固定效应。

表4报告了2020年4月定向降准政策实施后，两个月到六个月等不同窗口期的影响。类似的，政策实施后两个月至六个月内，定向降准政策对中小微企业、小微企业和中型企业的贷款占比均未产生显著正向影响。

表4 定向降准对中小微企业信贷可得性的短期影响：

2020年4月政策

注：括号中为标准差；*p<0.10，**p<0.05，***p<0.01，分别表示在10%，5%和1%的显著性水平上显著。所有回归均控制了个体和时间固定效应。

上述实证结果需要应对两方面的质疑。

一是本文目前报告的是平均处理效应，但政策对不同银行的影响可能存在差异。比如，定向降准可能会对一些银行产生显著的正向影响，但这些影响在平均处理效应中被相互抵消，因此结果不显著。

二是基于DID的发现的可信度取决于平行趋势假设是否成立，但上述文中平行趋势假定对应的检验的发现并不总是支持该假定，因此DID可能并不稳健。

因此，我们使用Hsiao, Ching and Wan (2012)提出的面板数据方法(PDA)评估政策影响，对实验组87家城市商业银行的政策效果进行逐一估计，以便充分观察政策效果的异质性。PDA方法不依赖于平行趋势假定，并且可以观察到每一个微观个体的政策效果，因此可以充分解决上述问题。

我们采用排序方法进行统计推断：我们以控制组的银行作为安慰组，估计如果这些银行实际得到了定向降准额外释放的流动性，是否会增加中小微企业贷款，并将这些安慰组的结果与实际结果进行比对。

在图5中，我们报告了实验组4家资产规模最大的城市商业银行的结果。由于实验组银行的政策效果（黑色）混杂在安慰组（浅灰）中难以区分，因此政策效果统计上都不显著。

图5 定向降准对中小微企业信贷可得性影响的

稳健性检验：2020年4月

结合双重差分法和面板数据方法，我们发现2019年和2020年的定向降准并没有显著促进中小微企业贷款的增长。这种不显著，对估计方法中平行趋势假定是否成立稳健，也对不同银行的异质性影响稳健。

结论

结构性货币政策是一项货币政策创新，中国人民银行在该政策工具的启动时间、应用的政策工具的种类和总规模等方面，均处于创新前沿。由于在农业、中小微企业、创新等领域，传统货币政策的传导机制似乎不太有效，中国人民银行希望通过“精准滴灌”来支持这类活动。其他全球主要央行也采取了类似的措施，但大多数是用于危机时期应对货币政策传导不畅问题。

中国人民银行2014年首次正式启动结构性货币政策工具支持中小微企业时，对其适用性特别是涵盖范围和持续时间方面持谨慎态度；但随着时间的推移，结构性货币政策工具成为近年来的政策重点，也成为中国人民银行的主要政策成就。

本研究的估计显示，截至2022年底，结构性货币政策相对于基础货币的占比达到17.9%（窄口径）和27.9%（宽口径）。近年来，结构性货币政策的支持领域也迅速多样化。

这就引出了中国人民银行结构性货币政策是否成功的问题，这需要从两个角度探讨，一是有效性，另一个是可持续性。有效性由中央银行的监管和执行能力决定，但由于银行必须基于信用风险分析来分配资金，央行的监督并不容易推行。而对可持续性而言，如果没有中央银行或政府额外提供的财政补贴，政策效果也是难以维系的。

如果银行能按照当前市场条件向目标行业提供足够的信贷，那么就不需要执行结构性货币政策。因此，从本质上来说，结构性货币政策是政策性贷款，其成本必须由中央银行或商业银行承担。这可能就是为什么其他主要中央银行的结构性货币政策，大多是暂时的“危机应对”措施。

本文不仅对中国的结构性货币政策进行全面梳理、介绍主要政策工具并估算其总规模，还以定向降准工具为案例研究对象，研究银行信贷是否流向了定向扶持的领域。总体而言，2019年和2020年的定向降准政策均未显著提升中小微企业贷款。

需要注意的是，定向降准已不再被官方列为中国人民银行实施的结构性货币政策工具。当然，可能是因为更易于监管，抵押补充贷款等更为直接的结构性货币政策可能更容易产生预期的政策效果，但此时结构性货币政策与财政政策并没有太大的区别。因此，在金融危机或新冠疫情等困难时期，使用结构性货币政策可能才更为合适。

要推测结构性货币政策工具对银行资产负债表的影响可能并不是太困难，当然，更细致的结果需要结合银行贷款数据和财务数据实证分析。尽管银行的平均不良贷款率保持相对稳定，但2020年至2022年间商业银行每年仍注销了超过1万亿元的不良贷款。不良资产上升虽然会受到多重因素的影响，但疫情期间实施的包括结构性货币政策在内的促进中小微企业贷款的各项政策，恐怕是不能忽视的重要因素。

由于不少结构性货币政策本质是政策性贷款，故而负面的财务影响本身可能不是问题，而真正的问题在于多少成本恰当，以及谁应该来承担。

我们认为，在特定情况和特定目的下，结构性货币政策是有用的创新。但当其达到基础货币的四分之一的规模的时候，就需要仔细研究该政策是否成功。在实施结构性货币政策时，不能忘记货币政策的主要使命，并严格评估结构性货币政策的有效性。此外，对结构性货币政策的规模也要保持谨慎，并在一开始就制定明确的退出策略。

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