影子銀行與正規(guī)金融雙重結(jié)構(gòu)下中國貨幣政策規(guī)則比較研究

劉喜和 郝 毅 田 野

天津財(cái)經(jīng)大學(xué) 中國濱海金融協(xié)同創(chuàng)新中心，天津 300222

一、引言

2008年以來，中國影子銀行規(guī)模迅速膨脹，形成了影子銀行系統(tǒng)與正規(guī)金融系統(tǒng)的雙重運(yùn)行結(jié)構(gòu)，對金融市場和實(shí)體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行產(chǎn)生了越來越深刻的影響。針對雙重運(yùn)行結(jié)構(gòu)所出現(xiàn)的問題，Kashyap et al．(1993)［1］較早發(fā)現(xiàn)，在緊縮貨幣政策的實(shí)施中，銀行貸款減少了，但是商業(yè)銀行票據(jù)融資明顯增加，這就意味著可能存在銀行信貸融資的替換機(jī)制。Gertler and Kiyotaki(2010)［2］研究發(fā)現(xiàn)，非銀行金融機(jī)構(gòu)在宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊的傳導(dǎo)過程中具有放大效應(yīng)功能。Fabio Verono et al．(2011)［3］將影子銀行納入到DSGE模型中，研究了影子銀行部門的行為動(dòng)機(jī)與貨幣政策周期之間的關(guān)系，結(jié)果表明影子銀行的行為嚴(yán)重沖擊了貨幣政策目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。中國的影子銀行系統(tǒng)與發(fā)達(dá)國家相比雖然存在很大差異，但是它的產(chǎn)生模糊了中央銀行貨幣政策的窗口指導(dǎo)口徑，放大了市場的貨幣供給量或者改變了貨幣供給渠道(王增武，2010)［4］;它的信用創(chuàng)造功能通過金融穩(wěn)定渠道對貨幣政策產(chǎn)生系統(tǒng)性影響，直接沖擊了貨幣政策工具的效力，(李波和伍戈，2011)［5］;它的發(fā)展也改變了中國傳統(tǒng)的貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制，大大削弱了貨幣政策的效果(駱振心和馮科，2012)［6］。于是，在雙重結(jié)構(gòu)下如何完善貨幣政策操作目標(biāo)體系和優(yōu)化各種貨幣政策工具，使得包含影子銀行在內(nèi)的社會(huì)融資總量和結(jié)構(gòu)處于合理水平，有效引導(dǎo)其流量和方向與貨幣政策目標(biāo)一致，切實(shí)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的戰(zhàn)略性調(diào)整和經(jīng)濟(jì)增長方式的轉(zhuǎn)變，自然成為當(dāng)前迫切需要解決的問題。本文試圖回答在影子銀行體系和正規(guī)金融體系雙重結(jié)構(gòu)下，數(shù)量型和價(jià)格型貨幣政策規(guī)則與外部沖擊和實(shí)體經(jīng)濟(jì)之間具有何種動(dòng)態(tài)響應(yīng)關(guān)系，進(jìn)而比較分析其最優(yōu)特征。

縱觀貨幣政策工具規(guī)則問題的最新研究文獻(xiàn)，基本上是按照如下視角展開:一是基于特定的經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境，比較數(shù)量型貨幣政策工具與價(jià)格型貨幣政策工具的優(yōu)劣。李遠(yuǎn)航(2013)［7］分析了貨幣政策規(guī)則的有效性。李成、王彬和馬文濤(2010)［8］分析了數(shù)量型和價(jià)格型貨幣工具的調(diào)控績效，認(rèn)為在價(jià)格型工具調(diào)控下，通貨膨脹預(yù)期偏差沖擊對一定時(shí)期的宏觀經(jīng)濟(jì)具有顯著的正向效應(yīng)，而在數(shù)量型工具調(diào)控下，通貨膨脹預(yù)期偏差沖擊對一定時(shí)期的宏觀經(jīng)濟(jì)有明顯的負(fù)面影響，在短期內(nèi)抑制經(jīng)濟(jì)的擴(kuò)張。胡志鵬(2012)［9］證明了當(dāng)貨幣需求函數(shù)的波動(dòng)性超過利率調(diào)控的波動(dòng)性、總需求波動(dòng)性和總供給波動(dòng)性時(shí)，價(jià)格型貨幣規(guī)則將優(yōu)于數(shù)量型貨幣規(guī)則。楚爾鳴和許先普等(2012)［10］進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，在技術(shù)沖擊和政府支出沖擊下，利率規(guī)則能使實(shí)體經(jīng)濟(jì)平滑地趨于穩(wěn)定水平。張杰平(2012)［11］基于開放經(jīng)濟(jì)的DSGE模型框架的研究認(rèn)為，相對于單一使用貨幣供應(yīng)量規(guī)則或利率規(guī)則，混合規(guī)則下的貨幣政策能夠更有效地影響產(chǎn)出和通貨膨脹。項(xiàng)衛(wèi)星和李宏瑾(2012)［12］指出，中央銀行貨幣政策已具備了向利率間接貨幣調(diào)控轉(zhuǎn)型的基本條件。而王立勇、張良貴和劉文革(2012)［13］則認(rèn)為在開放條件下，中國貨幣政策的混合使用使得政府很難掌控調(diào)控力度和節(jié)湊，應(yīng)減少利率規(guī)則的使用而要借助于信貸和貨幣供應(yīng)量的調(diào)控。王曦和鄒文理(2012)［14］也認(rèn)為在研究貨幣政策對實(shí)體經(jīng)濟(jì)(消費(fèi)、投資和產(chǎn)出)的作用時(shí)，M2是最優(yōu)的貨幣政策度量指標(biāo);在研究貨幣政策對通貨膨脹的作用時(shí)，M1是最優(yōu)的貨幣政策度量指標(biāo)。二是針對特定的貨幣政策最終目標(biāo)，討論最終目標(biāo)與貨幣政策工具之間的動(dòng)態(tài)響應(yīng)關(guān)系和工具實(shí)施的具體條件。Mehrotra et al．(2011)［15］構(gòu)建了中國的 McCallum－Taylor規(guī)則，并對其適用性進(jìn)行了分析。Yuan and Miller(2011)［16］在伴隨持續(xù)沖擊的動(dòng)態(tài)新凱恩斯模型下，運(yùn)用兩階段博弈模型，確定了與社會(huì)損失函數(shù)不同的變量值和權(quán)重系數(shù)，實(shí)現(xiàn)了其政策規(guī)則的最優(yōu)性。Timothy et al．(2011)［17］研究了穩(wěn)健性最優(yōu)工具規(guī)則(robustly optimal instrument rules)的運(yùn)用條件。朱孟楠和劉林(2011)［18］認(rèn)為中國的最優(yōu)貨幣規(guī)則應(yīng)關(guān)注的焦點(diǎn)依次是資產(chǎn)價(jià)格、物價(jià)、匯率、貨幣供給的增速以及產(chǎn)出缺口。趙偉、朱永行和王宇雯(2011)［19］針對貨幣政策工具的特點(diǎn)分析了中國貨幣政策工具的具體選擇。黃炎龍、陳偉忠和龔六堂(2011)［20］研究了在Ramsey最優(yōu)均衡下匯率穩(wěn)定與最優(yōu)貨幣政策之間的關(guān)系。周炎和陳昆亭(2012)［21］將存款準(zhǔn)備金等新型貨幣政策量化工具嵌入模擬中國經(jīng)濟(jì)的DSGE模型系統(tǒng)，分析了利差、準(zhǔn)備金、貨幣增長率和利率等變量之間的關(guān)系。

以上研究文獻(xiàn)分別從規(guī)范和實(shí)證的角度論證了數(shù)量型規(guī)則、價(jià)格型規(guī)則和混合型規(guī)則的最優(yōu)性，盡管政策建議尚未形成一致意見，但也形成了一個(gè)共同的研究指向和趨勢，那就是貨幣政策工具的設(shè)計(jì)必須密切關(guān)注經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境的變化，厘清最終目標(biāo)與工具之間的動(dòng)態(tài)響應(yīng)關(guān)系。本文將影子銀行體系納入經(jīng)濟(jì)運(yùn)行系統(tǒng)中，建立了影子銀行與正規(guī)金融雙重結(jié)構(gòu)下的DSGE模型，比較分析價(jià)格型貨幣政策規(guī)則與數(shù)量型貨幣政策規(guī)則的沖擊效果。

二、影子銀行與正規(guī)金融雙重結(jié)構(gòu)下的DSGE模型

為了細(xì)致刻畫影子銀行與正規(guī)金融雙重結(jié)構(gòu)下的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，本文參照Christiano(2010)［22］的方法，在系統(tǒng)中設(shè)定如下經(jīng)濟(jì)主體:家庭、商業(yè)銀行、影子銀行、廠商、中央銀行。

(一)家庭部門

假定經(jīng)濟(jì)體中的家庭部門由可存活無限期的無異質(zhì)家庭構(gòu)成，它們選擇消費(fèi)Ct、商業(yè)銀行存款Dt、影子銀行投資CBt、持有貨幣Mt、勞動(dòng)Lt實(shí)現(xiàn)效用最大化。效用函數(shù)為:

約束條件:

得到一階條件為:

(二)商業(yè)銀行

在市場均衡條件下，廠商的收益應(yīng)等于商業(yè)銀行的收益，因此，廠商和商業(yè)銀行間的最優(yōu)債務(wù)合約為:

其中，Zt為商業(yè)銀行的貸款利率，為廠商的資本收益率。凈資產(chǎn)，與廠商存活率κ、廠商資本收益率和貸款成本有關(guān):

為了刻畫借貸雙方對真實(shí)資本回報(bào)率信息不對稱的問題，本文引入Townsend(1979)［23］的“有成本的狀態(tài)識別”問題(CSV):銀行必須付出監(jiān)管成本，才能觀察到異質(zhì)性沖擊，而企業(yè)家可以無成本的觀察到。監(jiān)管成本占廠商總收益的比例為?。廠商和商業(yè)銀行的標(biāo)準(zhǔn)債務(wù)合約由貸款數(shù)量和臨界風(fēng)險(xiǎn)水平來刻畫。

上式左邊第一項(xiàng)是貸款給異質(zhì)性生產(chǎn)力沖擊在臨界值以上的廠商所獲得的收益，左邊第二項(xiàng)是貸款給臨界值以下的廠商扣除銀行監(jiān)督成本?之后的收益，右邊是銀行支付給家庭的資金。

結(jié)合(9)和(10)，得到:

最優(yōu)合同問題在商業(yè)銀行零利潤約束下可寫為:

最優(yōu)合同問題的一階條件為:

(三)影子銀行體系

本文所指的影子銀行體系包含兩部分，一部分主要包括以銀信合作為主要代表的銀行業(yè)內(nèi)不受監(jiān)管的證券化活動(dòng)，包括委托貸款、小額貸款公司、擔(dān)保公司、信托公司、財(cái)務(wù)公司和金融租賃公司等進(jìn)行的“儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)投資”業(yè)務(wù);另一部分為不受監(jiān)管的民間金融，主要包括地下錢莊、民間借貸、典當(dāng)行等。它們的共同特征是吸收家庭部門的投資，然后借貸給廠商，無數(shù)的影子銀行分布在［0，1］區(qū)間內(nèi)。假定家庭部門向這些銀行存款的市場是完全競爭的，并且排除投資銀行退出和進(jìn)入的可能性。每一個(gè)影子銀行z在開展中介服務(wù)時(shí)有一定的市場力量。

可以看出，影子銀行的貸款利率是在其融資成本利率基礎(chǔ)上進(jìn)行加價(jià)。假定對資金需求的利率彈性是恒定的，反映了影子銀行部門的貸款定價(jià)權(quán)，ε數(shù)值越高，則式(20)數(shù)值越低，定價(jià)權(quán)越小，意味著更低的貸款利率。

(四)廠商

廠商在商業(yè)銀行和影子銀行間選擇融資機(jī)會(huì)。將求解如下優(yōu)化問題:

其中，φ為廠商的選擇偏好，η為需求彈性。二者均大于0。求解上述優(yōu)化問題可得:

廠商的成本最小化問題:

一階條件下，得到邊際成本和勞動(dòng)供給函數(shù)如下:

(五)中央銀行

中央銀行將采用數(shù)量型貨幣政策工具和價(jià)格型貨幣政策工具。McCallum(2000)［25］將貨幣供給量作為數(shù)量型貨幣政策的代理變量，具體形式為:

該設(shè)定考慮了利率濾波、預(yù)期通脹已經(jīng)當(dāng)期產(chǎn)出，υr，t為價(jià)格型貨幣政策沖擊。

(六)一般均衡條件

本文構(gòu)建的DSGE差分方程組共有18個(gè)方程組成，分別是(3)、(4)、(5)、(8)、(9)、(10)、(15)、(20)、(21)、(23)、(24)、(25)、(26)、(28)、(29)、(30)、(31)和(32))。內(nèi)生變量包括{Ct、、πt、Mt、Lt、Wt、Bt、Qt、、、RBt、MCt、Yt}，參數(shù)包括{σc、σm、σL、γ、δ、v、γ、κ、α、β、ε、Φ、η、ρr、ρm、Φ1、Φ2、Φ3、Φ4}，外生沖擊變量包括{υm，t、υr，t}。

三、數(shù)值模擬及脈沖響應(yīng)分析

(一)數(shù)據(jù)來源與處理

本文采用季度數(shù)據(jù)，樣本區(qū)間從2010年1季度到2012年4季度。其中，消費(fèi)額采用社會(huì)消費(fèi)品零售總額，產(chǎn)出采用實(shí)際GDP數(shù)據(jù)，通貨膨脹采用CPI指數(shù)，工資采用CPI調(diào)整后的人均工資，以上變量數(shù)據(jù)均來自統(tǒng)計(jì)年鑒;中央銀行基準(zhǔn)利率采用中央銀行一年期存款基準(zhǔn)利率;實(shí)際貨幣余額數(shù)據(jù)來自中央銀行網(wǎng)站對貨幣供應(yīng)量M2的統(tǒng)計(jì);基于委托貸款和信托貸款占中國影子銀行系統(tǒng)融資額的82%，本文選用委托貸款和信托貸款總規(guī)模的環(huán)比增長率作為影子銀行的測度數(shù)據(jù)。以上數(shù)據(jù)都經(jīng)過季節(jié)調(diào)整和HP濾波處理。

(二)參數(shù)校準(zhǔn)

在校準(zhǔn)過程中，參數(shù)來源于兩個(gè)渠道:一是參考現(xiàn)有的研究成果;二是利用中國的現(xiàn)實(shí)宏觀數(shù)據(jù)，使模型所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)能夠基本符合中國宏觀經(jīng)濟(jì)的基本狀況。家庭部門，效用函數(shù)中的相關(guān)參數(shù)σc、σm、σL的校準(zhǔn)值，本文采用了劉斌(2008)［26］的估計(jì)值 2．1、6．16、0．55;主觀貼現(xiàn)因子 β 取值 0．96;根據(jù)黃頤琳(2005)［27］，將實(shí)物資本折舊率定為2．5%;資本收入占總收入的比例α，文獻(xiàn)通常都將其設(shè)置為0．3～0．5之間，本文校準(zhǔn)為0．4;資金需求的利率彈性參考Fabio Verono(2011)的校準(zhǔn)方法，考慮到中國影子銀行系統(tǒng)現(xiàn)階段的特點(diǎn)，將ε校準(zhǔn)為0．54(表1)。

表1 部分參數(shù)校準(zhǔn)值

(三)參數(shù)估計(jì)

1．貝葉斯估計(jì)方法。本文使用貝葉斯方法對模型進(jìn)行估計(jì)。首先設(shè)定參數(shù)的先驗(yàn)分布p(θA|A)，這取決于對參數(shù)的先驗(yàn)信息的了解，一般是根據(jù)前人的研究成果或模型穩(wěn)態(tài)條件。先驗(yàn)分布設(shè)定了參數(shù)的可能取值。然后使用卡爾曼濾波方法，得到觀測時(shí)間序列的似然函數(shù)，由似然函數(shù)和先驗(yàn)分布聯(lián)合得到后驗(yàn)分布p(θA|YT，A)=

2．先驗(yàn)分布。對于中國而言，無論貨幣政策的松緊，國有大中型企業(yè)比較容易獲得商業(yè)銀行貸款，小微企業(yè)普遍面臨貸款難的問題，一般需要通過民間金融等途徑獲得資金，而房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)、政府融資平臺類企業(yè)一般是通過設(shè)計(jì)信托產(chǎn)品取得資金。這意味著廠商從影子銀行體系和商業(yè)銀行獲得的兩類資本的替代彈性不大。為了使估計(jì)值更加準(zhǔn)確，本文設(shè)兩類資本替代率η服從Gamma(1，0．5)分布，擴(kuò)大先驗(yàn)分布涵蓋的波動(dòng)范圍;按照Elikdag et al．(2006)［28］的估計(jì)結(jié)果，外部融資升水彈性設(shè)定為0．3;根據(jù)仝冰(2010)［29］，設(shè)定企業(yè)存活率κ服從均值為0．9的Gamma分布，標(biāo)準(zhǔn)差為0．05，資本調(diào)整成本參數(shù)服從均值為3的Gamma分布，標(biāo)準(zhǔn)差為0．5;根據(jù)馬文濤(2011)［30］的估計(jì)，設(shè)定數(shù)量型貨幣政策沖擊系數(shù)ρm為0．6，價(jià)格型貨幣政策沖擊系數(shù)ρr為0．51，數(shù)量型貨幣政策規(guī)則中預(yù)期通脹權(quán)重φ1為0．31，數(shù)量型貨幣政策規(guī)則中產(chǎn)出缺口權(quán)重Φ2為0．06，價(jià)格型貨幣政策規(guī)則中預(yù)期通脹權(quán)重Φ3為0．08，價(jià)格型貨幣政策規(guī)則中產(chǎn)出缺口權(quán)重Φ4為0．06，都服從Beta分布，標(biāo)準(zhǔn)差為0．05。

模型待估計(jì)參數(shù)是{v、κ、Φ、η 、γ 、ρr、ρm、Φ1、Φ2、Φ3、Φ4、υm，t、υr，t}(表2)。

表2 部分參數(shù)估計(jì)值

(四)脈沖響應(yīng)分析

1．相應(yīng)變量對價(jià)格型貨幣政策規(guī)則沖擊的響應(yīng)。給定中央銀行基準(zhǔn)貸款利率降低1%的沖擊，圖1顯示國內(nèi)產(chǎn)出受到正向沖擊，在第2期偏離穩(wěn)態(tài)值至最高點(diǎn)6．5×10－3后快速回落，在第7期后穩(wěn)定在2．5×10－3的水平;圖2顯示國內(nèi)通貨膨脹受到正向沖擊，在第2期偏離穩(wěn)態(tài)值至最高點(diǎn)0．065后快速回落，在達(dá)到最低點(diǎn)－0．02后又快速回升到穩(wěn)態(tài)值，在第5期后基本穩(wěn)定在穩(wěn)態(tài)值附近;圖3顯示影子銀行貸款利率受到負(fù)向沖擊，快速偏離穩(wěn)態(tài)值后在第2期達(dá)到最低點(diǎn)－11．7×10－3，在第10期后恢復(fù)到穩(wěn)態(tài)值附近;圖4顯示影子銀行貸款額受到正向沖擊，在第2期偏離穩(wěn)態(tài)值至最高點(diǎn)0．45后又快速回落到最低點(diǎn)－0．12，在第5期后恢復(fù)到穩(wěn)態(tài)值。比較而言，價(jià)格型貨幣政策規(guī)則對影子銀行貸款額的影響最大，其次是國內(nèi)通貨膨脹和影子銀行貸款利率，對國內(nèi)產(chǎn)出的影響相對較弱。

2．相應(yīng)變量對數(shù)量型貨幣政策規(guī)則沖擊的響應(yīng)。給定貨幣供應(yīng)量增加1%的沖擊，圖5顯示國內(nèi)產(chǎn)出受到正向沖擊，在第1期偏離穩(wěn)態(tài)值至最高點(diǎn)0．024后快速回落，至第2期恢復(fù)到穩(wěn)態(tài)值后回升，在第5期后之后維持在［0．005，0．006］區(qū)間內(nèi);圖6顯示國內(nèi)通貨膨脹受到正向沖擊，在第1期偏離穩(wěn)態(tài)值至最高點(diǎn)0．07后回落，第3期回落到最低點(diǎn)－0．02后又快速回升，在第5期恢復(fù)到穩(wěn)態(tài)值附近;圖7顯示影子銀行貸款額受到正向沖擊，在第2期偏離穩(wěn)態(tài)值至最高點(diǎn)0．2后回落，在第2期回落到最低點(diǎn)－0．14后快速回升，第5期后恢復(fù)到穩(wěn)態(tài)值;圖8顯示影子銀行貸款利率受到負(fù)向沖擊，在第1期偏離穩(wěn)態(tài)值至最低點(diǎn)－0．035后快速回升，第4期回升到最高點(diǎn)0．009后回落，第10期后恢復(fù)到穩(wěn)態(tài)值。比較而言，數(shù)量型貨幣政策規(guī)則對影子銀行貸款額的影響最大，其次是影子銀行貸款利率，然后是國內(nèi)產(chǎn)出和通貨膨脹。

四、結(jié)論與政策建議

從價(jià)格型與數(shù)量型貨幣政策規(guī)則對影子銀行體系的沖擊效果的比較看，首先，二者都對影子銀行的貸款額產(chǎn)生重要影響，這印證了從2010～2012年中國影子銀行規(guī)模的快速膨脹與貨幣政策變動(dòng)的因果關(guān)系。2010年開始，中國房地產(chǎn)行業(yè)開始實(shí)施包括限購限貸在內(nèi)的調(diào)控政策，與新增人民幣貸款相對平穩(wěn)形成鮮明對比的是，信托貸款、委托貸款等影子銀行提供的資金快速增長。數(shù)據(jù)顯示，這些貸款大部分是商業(yè)銀行通過理財(cái)產(chǎn)品變相延續(xù)給房地產(chǎn)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等行業(yè)貸款，把規(guī)避監(jiān)管的表外業(yè)務(wù)作為主營業(yè)務(wù)“轉(zhuǎn)型”。此現(xiàn)象進(jìn)一步說明了銀監(jiān)會(huì)規(guī)范商業(yè)銀行理財(cái)業(yè)務(wù)投資“非標(biāo)準(zhǔn)化債權(quán)資產(chǎn)”的迫切性與必要性。其次，影子銀行貸款利率對數(shù)量型和價(jià)格型貨幣政策變動(dòng)沖擊呈負(fù)向響應(yīng)，說明利率工具還是調(diào)節(jié)影子銀行發(fā)展的有效工具。隨著利率市場化的推進(jìn)，利率工具的調(diào)控效應(yīng)會(huì)更加明顯。

從價(jià)格型與數(shù)量型貨幣政策規(guī)則對產(chǎn)出和通貨膨脹的沖擊效應(yīng)比較看，在樣本區(qū)間內(nèi)，價(jià)格型貨幣政策規(guī)則對產(chǎn)出的影響明顯弱于數(shù)量型貨幣政策規(guī)則的影響，而通貨膨脹對價(jià)格型貨幣政策規(guī)則沖擊的響應(yīng)與對數(shù)量型的響應(yīng)基本相同。此結(jié)果一方面表明現(xiàn)階段中國貨幣政策工具從數(shù)量型向價(jià)格型的轉(zhuǎn)變已經(jīng)具備了一定的基礎(chǔ)且凸顯了相應(yīng)的效果，另一方面也昭示，如果貨幣政策的目標(biāo)是解決經(jīng)濟(jì)增長問題，那么數(shù)量型貨幣政策規(guī)則要強(qiáng)于價(jià)格型規(guī)則。

現(xiàn)階段中國正處于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵時(shí)期，迫切需要進(jìn)一步增強(qiáng)貨幣政策的前瞻性、針對性和靈活性，通過貨幣政策操作與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整目標(biāo)的有效結(jié)合，尋求經(jīng)濟(jì)增長與結(jié)構(gòu)調(diào)整的平衡。因此，當(dāng)前應(yīng)在保持貨幣信貸總量和社會(huì)融資規(guī)模平穩(wěn)適度增長的基礎(chǔ)上，適時(shí)推進(jìn)利率市場化，充分發(fā)揮價(jià)格型貨幣政策工具的功能。

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