信贷增长研究

信贷增长研究（共9篇）

信贷增长研究 篇1

投资是推动经济增长的“三驾马车”之一。在我国现阶段的经济发展状况下，民间金融由于其脆弱性和监管难度较大等原因尚未得到充分发展，国内银行信贷则成为投资的主要资金来源之一，也是推动经济增长核心动力。

一、银行信贷与经济增长关系

（一）银行信贷规模与经济增长

1998年我国中央银行宣布不再对银行信贷的规模额度进行直接控制，这项规定有利于完善和发展银行信贷市场, 使银行信贷在经济发展中所起的作用更为突出，从而起到促进经济增长的积极作用。金融机构信贷余额并不是反映信贷行为最适合的变量，而新增信贷可以不计偿还信贷的对冲量，能够更为直观地表现金融机构的信贷行为。金融机构信贷规模的扩张与收缩几乎都与当时的经济环境合拍，也可以说银行为了追求自身利益不自觉的顺应了宏观经济周期。

（二）银行信贷结构与经济增长

银行信贷结构是指信贷资金在投放过程中，其总量资产在产品结构、区域结构、行业结构、客户结构、期限结构、币种结构上的组合方式。其结构不仅取决于商业银行自身，更有社会经济、政策、市场、环境、投资者等多重因素的影响。商业银行作为信贷结构调整的主导，既想要做好风险防范，更想要实现收益最大化。我国商业银行目前的信贷结构还不尽合理，面临着信贷投放的产业结构倾斜，贷款期限结构不匹配，信贷地区结构性倾斜，信贷品种结构和客户结构单一等问题，导致经济结构和产品结构的不合理，阻碍信贷收支平衡和经济的稳步健康发展。

（三）银行信贷资源配置效率与经济增长

商业银行进行信贷资源配置的时候会受到许多因素的影响，如宏观的经济环境、政府的金融政策、银行与客户之间信息不对称等因素的影响，因而其信贷资源配置只能在多种因素的影响下，实现最大的效益。如若商业银行信贷资源使用效率不高，大量的资金不能得到有效使用，大量闲置的资金，或是银行信贷资产质量较差，不良贷款率较高，都不利于投资活动的顺利进行，从而阻碍社会经济的增长。

二、我国经济增长与银行信贷的现状

（一）我国GDP增长的现状

一国经济增长的状况可以用GDP(国内生产总值)的增长状况来衡量。根据国家统计局公布的数字，可以得出我国1978～2012年间GDP增长率的变化趋势，如图所示：

单位:%数据来源:中华人民共和国国家统计局网站

改革开放以来，我国经济增长迅速。国内生产总值由1978年的3 645亿元增加到2012年的519 322亿元，可见增幅之大。此外，通过对GDP增长率的分析可以看出，我国GDP保持了较高的增长速度，其中1994年达到36.4%，当然期间也发生了几个阶段的波动。在经济危机的后续影响及复杂严峻的经济形势下，2012年我国的GDP增长率达到了7.8%。在介绍2012年国民经济运行情况时，国家统计局长马建堂表示可以用“四个稳”、“四个新”来评价，其中即包含了经济增长的总体平稳。

（二）国内银行信贷的增长状况

贷款一直以来都是商业银行传统的核心业务，商业银行所提供的贷款在经济发展、投资扩张等方面都发挥着极为重要的作用。银行业金融机构贷款余额可以用来反映截至某日以前银行已发放的贷款总和。如图所示，我国银行业金融机构各项贷款余额由1978年的1 890亿元增加到2012年的62.99万亿元。这表明我国的国内生产总值和银行贷款都实现了快速的增长，这两者之间的阶段性波动和变化趋势也基本一致，虽然在经济理论和经验检验方面对银行信贷与经济增长之间的关系长期一直存在着不一致的观点，但不能否认二者之间存在明显的相关关系。另有相关分析指出，我国工业与商业贷款的平均增长率同第二、三产业的平均增长率趋于一致，但是信贷资金效率偏低的农业贷款增长率与第一产业平均增长率相比相差甚远。总之，在我国以间接融资为主导的金融市场上，银行信贷对经济增长的积极作用是无法忽视的。虽然如此，我国银行信贷仍然存在着各种纷繁复杂的问题，影响了银行信贷资金的效率，降低了银行信贷对经济增长的贡献作用。

三、我国银行信贷存在的问题对经济增长的负面影响

（一）金融深化

政府对银行信贷分配的直接干预，这对经济增长有显著的积极影响。但在我国，金融发展对经济增长的正向关系并不十分牢靠。在吸引外商直接投资方面，我国近年来一直保持着世界第二大外商投资吸收国的地位，多年来一直是世界上最大的吸收外商直接投资的发展中国家，外商直接投资越来越成为我国经济增长不可缺少的动力。相比之下，银行部门的发展对于经济的贡献还不够显著。更多的原因在于更多的信贷分配给了低效率的国有企业。这意味着，非国有企业获得信贷增长总体上有助于经济增长，其获得的信贷越多，对经济增长的贡献就应该越显著。但事实是，随着改革开放的不断深入，经济不断发展，非国有经济对银行贷款的依赖程度逐渐减弱，这种银行信贷配给的不合理导致了资金使用效率低下，从而不利于实现经济增长。

（二）我国银行信贷结构及资金的配置不合理

2012年全年贷款投向呈现以下特点：企业贷款增速放缓，短期贷款和票据融资增长较快;小微企业贷款增长快于各项贷款，年末增速有所放缓;工业和服务业中长期贷款增速减缓;“三农”贷款增速回落;房地产贷款增速回升，其中个人购房贷款、地产开发贷款增加;住户贷款增速回升。值得引起注意的是，房地产贷款与平台贷款被看作是未来影响银行资产质量的最重要两类贷款。房地产贷款增长加速，其潜藏的风险不容忽视。一旦风险爆发，银行将面临着严重的不良贷款危险。

四、健全银行信贷促进经济增长的建议

（一）调节信贷配给，提高信贷资金利用效率

在我国现阶段, 对非国有企业的银行信贷还相对较少，主要集中在国有企业。一些学者通过研究，认为非国有经济的效率明显高于国有经济，因此在信贷政策方面应适当向非国有企业倾向，做到信贷资源的合理配置，提高资金利用效率。

（二）维持银行信贷规模，调整银行信贷结构

我国在经济发展中应继续维持信贷的规模，防止信贷萎缩，使其稳步健康的增长，以实现对经济增长的推动。同时通过银行信贷结构的调整，实现资金的优化配置。合理的资金配置会使产业结构做出相应调整，经济增长方式做出相应转变。因此，为提高银行信贷的贡献率，银行信贷应该向高效益、高效率产业倾斜，对于重复建设和盲目投资予以杜绝，从而实现我国经济增长方式的转变。

（三）鼓励民间金融发展，进一步建立为中小企业服务的中小金融机构

作为一个发展中国家，我国当前和今后相当长的一段时期内经济发展的主要动力之一仍然是大量地方性的中小企业，这些中小企业也需要有人为其提供金融服务。从现实来看，只有土生土长的民间金融机构能够充分利用地方的信息，用最低的成本了解中小企业的经营状况和信用水平，最大程度的克服信息不对称这一金融服务业的普遍缺陷。因此，作为整个银行信贷结构的补充，在做好监管的前提下，应该鼓励发展为民营企业服务的民营金融机构，如非国有的投资公司、民营银行、保险公司、金融中介机构等等。

参考文献

[1]许伟, 陈斌开.银行信贷与中国经济波动:1993-2005[J].经济学 (季刊) , 2009 (3) .

[2]张军.中国的信贷增长为什么对经济增长影响不显著[J].学术前沿, 2006 (7) .

[3]宋海林, 刘澄.中国货币信贷政策理论与实证[M].北京:中国金融出版社, 2003.

[4]蒋瑛琨, 刘艳武, 赵振全.货币渠道与信贷渠道传导机制有效性的实证分析——兼论货币政策中介目标的选择[J].金融研究, 2005 (5) .

信贷增长研究 篇2

国际金融危机导致全球经济放缓，也给我国银行业带来双重挑战：一方面必须加大信贷投放力度，大力支持经济增长，一方面应审慎调控贷款规模，防范信用风险。全球金融危机背景下国内商业银行将如何在“两难”中把好“信贷关”?

支持经济与防控风险：银行业面临的双重任务

当前，国际金融危机正逐步传导至实体经济，全球陷入衰退边缘，企业融资难成为全球问题，亟须银行的金融支持。在我国以间接融资为主的模式下，经济增长很大程度上更需要银行信贷的推动。

不过，经济下行时，银行往往会出于自身风险控制的需要，控制和减少贷款规模，把更多的资产配置到超额准备金和短期票据一类准现金类资产上，银行常常出现“惜贷”行为。

近来我国经济出现明显的减速迹象，企业利润水平也正从2007年的峰值水平快速下滑。国家发展与改革委员会主任张平近日指出，由于企业亏损增加、利润减少，银行体系经营压力加大，潜伏着资产质量下降的风险。

同时，由于金融危机导致全球经济增速放缓，国际拖欠明显增加，出口坏账上升使已身处经营困境中的外贸出口企业雪上加霜。

银行业的风险一定程度上是建立在客户的健康状态之上的，在整个经济面临下行风险时，不少客户的现金流量为负，势必造成银行的风险。但是，中国银监会有关负责人指出，在困难时期，如果银行不支持企业，企业倒闭会使银行风险加大，银行需要与客户共同渡过难关。

唇亡齿寒：保增长也是保银行

专家指出，在目前的经济情况下，银行的利益和企业乃至整个宏观经济实际上是一种唇亡齿寒的关系。

中央财经大学中国银行业研究中心主任郭田勇说：“对银行来讲，保增长是一大局，如果银行纯粹基于风险而畏缩不前的话，就会影响工业增长，从而使经济下滑的问题变得更严重，银行自身的存量贷款也将受到影响，最后受危害的自然也包括银行业。”

事实上，从提出适度宽松的货币政策，到促进经济发展的九项金融措施，再到进一步细化金融促进经济发展的三十条意见，中央近几个月来出台了一系列保增长的金融政策和措施，促进货币信贷总量的合理稳定增长，为经济航船保驾护航。其中特别指出，“在鼓励银行业金融机构在风险可控前提下，对基本面比较好、信用记录较好、有竞争力、有市场、有订单但暂时出现经营或财务困难的企业给予信贷支持。”

央行更是在3个月的时间内五次下调利率，四次下调存款准备金率，同时取消了对商业银行信贷规模总量的控制。

此后，银行业也迅速行动起来：中国银行、农业银行、建设银行、国家开发银行和工商银行等先后公布其落实扩大内需政策的措施，重点支持“三农”、中小企业、基础设施建设、保障性安居工程等。

央行数据显示，去年11月银行贷款明显增长，其中人民币各项贷款按可比口径增加4769亿元，同比多增了3895亿元。

严控风险：“救急”“救穷”但绝不“救乱”

从国际经验来看，银行不良贷款的上升与GDP的增速下行存在密切关系。从2008年三季度末各家银行的不良贷款状况来看，都比2008年年初略有下降，但是比第二季度末已经略有上升。在增加贷款规模的同时，严控信贷风险同样是银行必须重视的问题。

银监会主席刘明康近日指出，特别在当前经济处于下行时期，要根据“有保有压，区别对待”的原则，不但要“救急”，而且要“救穷”，但绝不能“救乱”。坚决限制对“两高”行业、产能过剩行业、劣质企业的贷款，防止低水平重复建设。

中国社会科学院世界政治与经济研究所副研究员张斌认为，银行对那些方向对头、公司治理状况良好、不盲目跨业扩张、产品适应力较强的大中小企业，不可因目前一两年困难就停贷、收贷或变相增加信贷成本；而对那些风险很高，不满足贷款条件或不符合国家产业调整政策方向的企业，则应严格限制。

有关专家同时建议，在弱经济周期下，政府有关部门应在税收、贷款核销政策等方面尽量给予银行更多的优惠政策。同时，多方位、多渠道解决生产资金紧张，通过完善配套政策措施和创新体制机制，形成银行、证券、保险等多方面扩大融资、分散风险的合力，更好地发挥金融支持经济增长和促进结构调整的作用。

信贷增长研究 篇3

1 研究的依据与以往研究的成果

1.1 流动性调控与货币增长关系研究的依据

在经历了世界金融危机和亚洲金融危机之后, 我国前所未有地提出了流动性对于金融体系的重要性。保持流动性才能保证金融体系的正常运转。现如今, 流动性已经成为了人们在谈论经济问题时的一个重要概念, 这一概念的影响不仅仅在于投资者的决策方面, 还在于政府的宏观调控方面。早在2007年, 温家宝在政府工作报告中就曾经指出资金流动性与信贷问题之间的重要关系。因此, 近几年中国人民银行对货币的操作也都围绕对流动性的调控来进行。

然而, 什么是流动性?对流动性的调控和信贷增长关系之间的研究又要基于哪些依据和理论?在本文正式开始论述之前, 我们在此强调一下几个依据:第一, 基础货币的变化会导致金融机构流动性的增长或减少;第二, 调节金融体系流动性、吞吐基础货币的主要工具为公开市场操作;第三, 货币信贷增长的基础是合理的流动性;第四, 中央银行可以通过控制流动性来控制贷款的倾向。

但是, 在实际操作中由于具体数量关系和经济周期的不同, 会导致流动性与信贷增长的关系在每个时期有不同的特点。在经济上升时期, 由于前景较好, 信贷风险降低, 因此银行的超额准备金会维持在较低的水平上;在经济不景气的时期, 因为信贷风险的增加, 银行会将超额准备金维持在一个较高的水平上。

1.2 国内外对流动性和货币信贷的研究成果

翻阅多篇国外文献, 我们很难找到系统的关于货币流动性的研究, 但在国内, 关于这一方面的研究却屡见不鲜。我国关于流动性和信贷的研究主要以1996年为一个分割线, 我们仅以1996年之后的研究报告作为参考, 来对现代流动性和信贷的关系进行研究。自1996年以来, 我国的货币流动情况基本保持稳定。而造成我国货币流动性出现小幅震动的主要原因在于实际利率、商品市场、资本主义市场等方面的影响。有学者认为, 我国的货币流动性和信贷增长与实际的国内生产总值有着必然的联系。但纵观历史文献, 我们认为, 现阶段我国在这一领域的研究还存在如下不足:文献大多以研究为主, 缺乏实例验证;研究所选择的样本时间跨度较短, 缺乏说服力。因此, 本文将针对上述两点不足, 对流动性和信贷的关系做出进一步的研究。

2 流动性调控与货币增长的关系

2.1 银行意愿持有的流动性水平的决定因素

现如今, 金融机构的超额备付率成为了衡量流动性的重要指标。银行的流动性管理水平、货币市场的发展情况、支付系统的工作效率、金融市场的宏观状况, 还有对流动性未来发展的预测都是影响银行意愿保持备付率的重要因素。因此, 商业备付率并不是一个固定不变的量。随着近几年经济的发展和银行流动性管理水平的提高, 银行的备付率逐年下降。例如, 对于商业银行来说, 在每一年的年初和年底, 为了保证银行的支付需求, 会相应地提高备付率。2012年, 金融机构的平均备付率在2.96到3.68之间波动。到了2013年, 这一波动范围缩小到了2.94到3.55之间。通常来说, 国有商业银行的备付率要低于股份制商业银行和农村信用社。金融机构备付率的下降通常伴随着货币市场利率的上升, 相反, 金融机构备付率的提升就代表着货币市场利率的下降。

2.2 影响中央银行对银行体系流动性的主要控制因素

外汇的占有率、财政存款、现金投放及回笼状况是影响流动性控制的三个主要外生因素。这三个因素在金融体系中都占据了较大的份额, 并且波动比较剧烈, 因此, 这就给商业银行流动性公平的管理提出了巨大的挑战。

2.2.1 外汇占款成为了增加流动性的主流手段

在2010年, 中国人民银行外汇占款每月投放流动性就超过了2500亿元, 2014年超过了3000亿元, 在原来的基础上仅一年时间就增加了20%。在现行的汇率计算方式之下, 我国外汇占有率的增长处于一个刚性增长的阶段, 外汇占款也成为了我国银行体系提高流动性的主要手段。

2.2.2 现金的投放以及回笼对流动性调控受季节性影响

通常来说, 我国现金回笼、金融体系流动性增加、公开市场提供的流动性减少主要集中在五一和十一等重要节日之后。在五一、十一和春节前, 金融体系会适当减少其流动性, 而公开市场操作会增加其流动性。其中, 春节前后的资金投放和回笼最为突出, 通常在春节之前的一周内, 资金会大量投放, 在春节后的一周内, 又会大量回笼。我国自2000年制定了相关的节假日放假法规后, 我国十一前后现金投放与回流的力度远远大于五一前后。并且在2005年度尤为明显。总的来说, 随着我国经济的发展, 银行卡的普及, 居民持大量现金过节的现象已经显著减少。

2.2.3 货币增长对流动性的影响呈上升趋势

在这里我们所指出的财政性存款并不涉及中央银行负债的总变化, 但却导致基础货币和财政存款之间的变动。早在2004年, 中央银行的基础货币投放量就在450亿元, 但由于财政性存款的增加, 导致中央银行的实际资金回笼为803亿元, 这一增长额说明了财政存款的增加会对货币的回笼造成很大程度的影响, 也对中央银行的基础货币投放形成了对冲。

不仅如此, 我国国债的发行、国债的兑换、股票的购买都会在短时间内对流动性造成很大的冲击, 因此, 我们需要通过公开市场操作来应对流动性的波动。

3 流动性调控和货币信贷增长之间的关系变化带来的影响

3.1 外汇占款导致了银行贷款的快速扩张

中央银行通过外汇占款的方式来为商业银行提供基础货币, 商业银行又通过汇款等方式, 将资金发放到企业和个人的账户中, 并由此反复派生。这一系列的程序都会在企业存款和储蓄款增长方面有所表现。因为外汇占款数量的急剧增加, 因此, 在2012和2013两年时间, 因为外汇占款而导致了基础货币的投放较大, 商业银行的资金状况也较为宽松。仅2013年的第一个季度, 金融机构人民币的贷款就比去年一季度增长了9000多个亿。

3.2 财政存款的随机性对货币信贷的均衡性造成影响

若财政存款在某个月份中突然迅猛增长, 则会导致银行该月份的超额准备金率急剧下降。通过近年来的经济分析报告, 我们不难看出, 每年的12月我国财政支出都会大量增加, 但如果财政支出过分增加, 则会导致银行整体流动性明显提高。财政存款是货币政策调控的一个外生因素, 财政存款的大幅度波动也会给流动性的调控带来极大的难度。

3.3 超额准备金需求量下降为信贷提供了流动性条件

2013年上半年, 金融机构的贷款比2012年同期增长了2.98万亿元, 与2012年相比, 广义货币得到增长, 基础货币明显下降, 金融机构的储备金明显减少。在2013年基础货币和金融体系流动性纷纷下降的情况下, 货币的信贷增长主要通过金融机构降低其准备金来实现。

自2005年以来, 人民银行将金融机构超额准备金的利率调整为年利率0.99%, 比之前的1.62%下降了0.63个百分点。如果按照所得税占总存款的0.33%来计算, 那么实际得到的利益只有0.66%。目前来看, 即使是成本最低的活期存款, 其利率也达到了0.72%, 这一数值也要高于0.66%, 这样看来, 超额准备金实际意味着负收益, 由此就会导致超额准备金投资方向的变化。银行将超额准备金的大部分资金通过贷款投放到市场中, 这样就能够增加银行的收益。

3.4 财政存款增加导致货币总量和货币信贷增速下降

截至2004年, 我国的广义货币同比增长了13.5%, 与上个月相比, 约下降了0.5%, 货币信贷的增长速度在稳步上升一个阶段之后, 于九月出现一个小幅的反弹之后再次回落, 这个月也成为了该年度增加额最少的月份。广义货币和货币信贷增长速度下降的主要原因在于财政存款的增长。

财政存款与中央银行公开市场的操作投放形成了对冲。在去年, 我国的货币乘数与前年相比稍有下降, 但幅度不大, 在货币乘数基本保持不变的情况下, 回避供应量的下降只能是基础货币回笼的结果。在去年的八月, 我国的财政存款就完全地对冲了我国公开市场操作的投放量。

财政存款会对银行体系可贷款资金造成影响。当财政存款增加时, 企业的存款就会必然的减少, 商业银行的资金来源也就会大大的降低, 在这种情况下, 我国商业银行的存款就会放慢增长速度, 贷款的发放能力也就会随之下降。

因此, 我国中央银行主要通过发行央行票据、调整法定存款准备金利率和货币掉期的方法来对流动性进行调控。但流动性的调控并不是中央银行能够独自承担起的重任, 因此, 要达到货币信贷与流动性调控更完美的结合, 就要求国家提出更为合理的方案, 解决现存的问题。展望未来, 我国的经济正在飞速发展, 我国的货币信贷在未来也将会朝着更加活跃的方向发展。未来我国的支付系统将进一步的优化, 居民的金融资产也会越来越多元化。未来我国的储蓄制度也会发生一定的改变, 这些都有可能给我国的流动性调控和货币信贷的增长造成很大的影响。对这些变化进行深入分析, 就能够帮助我国宏观经济获得更有价值的信息, 为国家提出更好的调控方案打好基础。

4 结语

经济的发展离不开货币调控方案的干预, 而流动性调控在货币信贷增长过程中起到了至关重要的作用。只有重视两者之间的关系, 才能够把握经济形态, 在经济竞争中立于不败之地。

摘要：在经济全球一体化的今天, 流动性调控与货币信贷增长一直为金融界不断研究的课题, 本文从流动性调控与货币增长关系研究的依据出发, 逐步论述了流动性调控与货币信贷增长之间的关系以及带来的影响。

关键词：流动性,信贷增长,调控,货币政策

参考文献

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[3]王先柱, 赵晨.货币政策抑制了房地产需求吗——基于消费需求和投资需求比较视角[J].财贸研究, 2014 (04) .

[4]蔡宗鹏, 郑学高.金融危机后我国货币供给量与经济增长、通货膨胀关系实证研究[J].商业时代, 2014 (22) .

信贷增长研究 篇4

关键词：信贷 金融发展 经济波动

引言

随着城市化进程的不断深入，市场经济的不断成熟和完善。国民对经济的接触和意识逐渐白热化，越来越多的人开始关注国家的宏观经济。近些年不断优化、升级的信贷和金融发展令人们对世界经济危机后的国内宏观经济波动产生了疑虑。了解信贷增长和金融发展给宏观经济波动带来的影响可以更加冷静客观的对待信贷和金融发展，从而保证社会经济稳定健康的持续发展。

1、宏观经济波动的有关因素

宏观经济波动是指宏观经济在运行过程中出现时高时低的生产力水平和忽上忽下经济增长率的一种经济增长常态，当将这些因素形象化时就出现了宏观经济发展的波形，即宏观经济波动。经济波动的出现是建立在波动的不可测且无规律可循、多数宏观变量同时波动以及社会产量减少失业增加的三事实基础上的。从经济波动的定义可以看出，经济增长率与宏观经济的波动密切相关。经济增长的影响因素包括财政政策、调整利率政策、税收政策以及汇率政策。而除去税收政策，信贷和金融发展贯穿于其他三类政策，是宏观经济运行中起调整、补充作用的杠杆。因此，信贷增长及金融发展对宏观经济的波动会起到或多或少的作用。以下对二者与宏观经济波动的关系其进行分析阐述。

2、信贷增长对宏观经济波动的作用

信贷作为一种调控经济的工具，近年来其增长对于经济的贡献一直处于上升势态。故，信贷增长的变化情况对宏观经济的波动具有一定的影响。

2.1、信贷增长对宏观经济波动的基本原理

这里采用2014年张晓玫和罗鹏博士有关文献中所用信贷增长对经济波动影响的基本模型进行研究。即：Volit=β0+β1Gcit+βjGcit×Zjit+Xit+εit，其中Vol表示宏观经济波动，Gc表示信贷增长比率，Zj（j=1，2，3）分别表示短贷比、国有经济比及房地产投资比，X为可控变量，i表示地区，t表示年份。通过此基本模型可分析出信贷增长可能在一定的值域范围内对经济波动存在影响。且期间为了明晰信贷增长干预宏观经济波动的渠道，引入短贷、国有经济以及房地产投资三项比率加以讨论。

2.2、信贷增长与宏观经济波动的相互关系

依据上述文献的论证，假设信贷增长干预经济波动的约束条件是名义产出波动的影响，则可以看出信贷增长对于经济组成中的名义产出、实际产出的波动影响呈现正相关，即信贷增长是宏观经济产生波动的根源。而信贷增长对潜在产出及其缺口的波动影响的结果表明其对潜在产出波动上呈现正相关，在潜在产出缺口波动则刚好相反。这进一步表明信贷增长对实际产出的波形干预是它对潜在产出和产出缺口叠加作用的结果。客观上也印证了信贷增长的某种程度上展现的鼓励潜在产出波动、控制产出缺口波动的货币职能。而期间为明晰信贷增长渠道而引入的房地产投资比、国有经济比的交互项，其系数为正且显著说明信贷增长以房地产泡沫、国有企业实现对宏观经济波动干预。当房地产投资比上升，信贷增长干预经济波动的效果越显著；国有企业在某区域所占比重越大，其对区域经济拖累效能越大，由于国有经济表现疲软，因此信贷资金投放至国有经济引起的供需方面冲击表现为非对称，从而导致信贷增长干预经济波动明显。信贷增长同短贷比交互系数为，也表明信贷比越大，信贷增长干预经济波动越强。限定产出波动为约束时，信贷增长低于某一特定值时，可以发挥其货币平滑经济波动的职能，但当超出某一特定值后，信贷增长反而表现出加大宏观经济波动振幅的效果。这现暗示在一定范围内，可以实现信贷增长的宏观经济波动调节功能，但超出某一值域后则存在加大经济风险的可能。

3、金融发展对宏观经济波动的作用

金融发展是指短期或长期金融结构的变化，这种变化是动态的，既可以对短时间内的不同时点金融结构的变化进行比较，也可以对各连续时期内的金融交易流量变化进行比较。金融发展涵盖了包括信贷在内的所有金融手段，同样对宏观经济的波动起到了补充和干预的作用。金融发展对宏观经济波动的基本原理是建立在信贷增长基本模型之上的，其假设是将产出波动这个约束变量替换成金融发展指标（即信贷总值与国民生产总值之比）。仍可通过有关文献分析出金融发展与信贷增长对经济波动干预效果呈现反向性。就是说，在一定系数值范围内，信贷增长的经济波动干预效果优于金融发展；超出该系数值后，金融发展进入更高层面，此时信贷增长的干预效果反而受到金融发展的抑制，对经济波动影响效果减弱。

4、结论

综上所述，当信贷增长不超过某特定比值时，其干预名义、实际及潜在产出波动的影响效果较佳，此时信贷增长对经济波动具有一定的调节作用；当信贷增长超过某特定比值时，其干预名义及实际产出波动的影响力变低，对潜在产出波动的影响也变为负数，此时金融发展有助于降低信贷增长带给产出波动的干预效果，充当补充调节经济波动的角色。通过这一规律可以实现对宏观经济波动平滑与否的控制。国家可以监控信贷增长，令其保持与经济增长尽量一致的特定比率水平内，这样可以充分稳定和调节经济波动。若地区实行多货币政策，需要高信贷增长率来支撑经济增长，可相应采取金融发展等相关手段来缓解信贷增长带来较强的经济波动冲击。如鼓励中小企业、民营企业进入行业垄断以此瓜分国有经济的占有比重、进行降低垄断行业的进入标准、降低房地产投资比、引导金融市场融资向直接融资市场转变等。

参考文献：

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[2]范从来，盛天翔，王宇伟.信贷量经济效应的期限结构研究[J].经济研究.2012（1）80-91.

信贷增长研究 篇5

1 VEC模型(向量误差修正模型)

VEC(Vector Error Correction)模型是含有协整约束的VAR(Vector Autoregressive)模型,VAR模型是将系统中的所有内生变量当作它们的滞后值的函数,常用于预测相互联系的时间序列系统及分析随机扰动对变量系统的动态分析,用于解释各种经济冲击对经济变量形成的影响[9]。VEC模型表达了在短时期内模型中时间序列变量偏离了长期均衡趋势之后的调整进度和调整方向,是一种探索短期内变量之间动态关系的有效模型[10],由于房地产市场、金融系统和经济发展三者之间有可能存在滞后影响,因此,本研究尝试运用VEC模型研究福建省房地产价格、银行信贷与经济增长三者之间的动态关系。

VEC模型的建模步骤:①单位根(ADF)检验,用于判断时间序列的平稳性;②最优滞后阶数确定;③协整检验;④建立VEC模型;⑤稳定性检验;⑥分析模型,包括格兰杰因果关系检验,脉冲响应函数和方差分解,格兰杰因果关系可以用来检验某个变量的滞后值是否影响另一个变量的当期值;脉冲响应函数可以反映在来自随机误差项冲击后对某一内生变量的影响程度;方差分解可以将模型系统内一个变量的方差分解到各个干扰项上,通过分析各个结构变量对内生变量变化的贡献度来评价不同结构冲击的重要性。

一个滞后阶数为p的VAR模型结构式为:

其中,是n维内生变量向量,是n维常数向量,为n维白噪声误差向量,Bi是n×n维待估计的系数矩阵,t为时间趋势项。

则相对应的VEC模型为:

其中,ecmt-1=β′yt-1是VEC模型的误差修正项,可以反映变量之间的长期均衡关系,系数向量λ可以反映变量间的均衡关系偏离长期均衡的状态时,将其调整到均衡状态的调整力度。所有作为解释变量的差分项的系数反映了各变量短期波动对被解释变量的短期变化的影响[11]。

2 研究区概况与数据来源

福建地处中国东南沿海,是海上丝绸之路的重要起点,是连接台湾海峡两岸的重要通道,是太平洋西岸航线南北通衢的必经之地,也是海外侨胞和台港澳同胞的主要祖籍地,历史辉煌,区位独特,经济发展迅速。图1为福建省房地产发展情况图,1993-2014年福建省房地产呈平稳健康的发展态势,商品房销售额和商品房销售面积在2014年有所下降,但滞后于房地产竣工面积,房地产开发国内贷款总体发展水平较为缓慢,2009年以后福建省的房地产开发投资额大幅度上升,商品房销售额也大幅上升,2014年房地产开发投资4 567.4亿元,增长23.34%,占固定资产投资总额的25.18%,全省商品房销售面积4 119.48万平方米,商品房销售额3 763.52亿元,房地产开发国内贷款752.62亿元,占房地产开发资金来源的13.14%。本文主要研究福建省房地产价格、银行信贷和经济增长之间的动态关系,采用福建省商品房平均销售价格(HP/元/平方米)作为房地产价格的样本数据;商品房平均销售价格等于商品房销售金额除以商品房销售面积,选取福建省金融机构中长期贷款年末余额(L/亿元)作为银行信贷的样本数据;选取福建省地区生产总值(GDP/亿元)作为经济增长的样本数据,数据均来源于《福建省统计年鉴》(1993-2014年)。

为了消除可能存在的异方差影响,保证序列的平稳性,本文对所有变量取对数(图2),从图1可以看出,房地产价格、银行信贷和地区生产总值逐年增加,银行信贷的增长幅度最大,房地产价格增长比较缓慢,2011年以后趋于平稳。

3 结果与分析

3.1 单位根(ADF)检验

回归模型要求时间序列是平稳的,否则会出现“伪回归”现象,因此必须先进行变量平稳性的单位根检验,表1显示房地产价格、银行信贷与经济增长序列在5%的显著水平上是非平稳的,而进行一阶差分以后的房地产价格、银行信贷与经济增长序列是平稳的,说明这3个变量都是一阶单整的,满足进行协整检验的前提条件。

3.2 最优滞后期确定

建立回归模型,要解决的一个重要问题是最优滞后阶数的确定,如果滞后期数选择不当,会影响到模型的适用性。根据信息准则法(表2),滞后1期时SC值、AIC值和HQ值是最小的,由此判断模型的最大滞后阶数是1。

注:表中△表示一阶差分;检验类型(C,T,K)中的C、T、K分别表示单位根检验方程中包含常数项、时间趋势项和滞后阶数;0表示检验方程中没有对应的该项。

注:*表示滞后项数选择的标准;LogL:对数似然函数值;LR:似然比检验法;AIC、SC、HQ:信息准则法。

3.3 协整(Johansen)检验

由于房地产价格、银行信贷与经济增长序列都是一阶单整的非平稳序列,因此,进一步运用Johansen检验判断变量之间是否具有协整关系以及协整关系的个数。由Johansen协整检验结果(表3)可以看出,在5%的显著性水平下,房地产价格、银行信贷与经济增长之间存在着1个协整关系,说明房地产价格、银行信贷与经济增长之间存在长期的均衡关系。

注:*表示在5%的显著性水平下拒绝原假设。

3.4 银行信贷与房地产价格之间的动态关系

VEC模型适用于含有协整关系的非平稳时间序列建模,通过上文分析可知房地产价格、银行信贷与经济增长是非平稳序列,且存在协整关系,因此可以建立VEC模型,以期探讨房地产价格、银行信贷与经济增长之间的动态关系,模型结果为:

其中,,Coint Eq为VEC模型中的误差修正项,形式为Coint Eq=LnHP+0.2056LnL-1.1419LnGDP+0.3471,误差修正项的三个调整系数都为负,调整方向符合误差修正机制[1],第一个系数为-0.695 0,表示在银行信贷和经济增长不变的情况下,福建省房地产价格在第t期的变化可以消除前一期69.5%的非均衡误差;第二个系数为-0.470 1,表示在房地产价格和经济增长不变的情况下,福建省银行信贷在第t期的变化可以消除前一期47.01%的非均衡误差;第三个系数为-0.004 9,表示在房地产价格和银行信贷不变的情况下,福建省经济增长在第t期的变化可以消除前一期0.49%的非均衡误差。

如果建立的VEC模型不具稳定性的话,那么这个模型是不合理的,需要对模型进一步修正。本文利用AR根图示法[12]验证模型的稳定性,从验证结果(图3)中可以看出,模型特征方程根模的倒数都位于单位圆内,说明VEC模型是稳定的,即构建的模型是合理有效的。

由于VEC模型中系数比较多,无法通过系数一一研究变量之间的关系,因此需要借助格兰杰因果关系检验、脉冲响应函数和方差分解等方法。

3.5 格兰杰(Granger)因果检验

为了进一步探讨福建省房地产价格、银行信贷与经济增长之间的因果关系,对这3个变量进行格兰杰因果检验。如果一个变量的滞后值可以提高另一个变量的被解释程度,则称它们具有格兰杰因果关系。格兰杰因果关系检验结果(表4)表明,银行信贷与房地产价格存在显著的单向格兰杰成因,银行信贷的滞后期能够解释或预测房地产价格,而房地产价格的滞后期不能够解释或预测银行信贷;经济增长与房地产价格之间存在双向格兰杰因果关系,经济增长的滞后值显著地影响房地产价格,而房地产价格的滞后值较弱影响着经济的增长;经济增长与银行信贷存在显著的单向格兰杰因果关系,经济增长的变化不会影响银行信贷的变化,但是银行信贷的滞后值对经济增长的变化有显著的影响。一方面,在经济繁荣时期,银行信贷中的中长期贷款大部分是房地产业贷款,当银行信贷大量流向房地产业时,势必会对房地产价格产生影响,因此在一定程度上通过控制银行信贷和经济增长的规模来控制房地产价格变动是可行的;另一方面,影响银行信贷的因素很多,银行信贷的发放不能简单依据房地产价格变动和经济增长变化来决定,而银行信贷通过影响人民的消费推动经济的增长。

总之,格兰杰因果检验较好的提供了银行信贷、经济增长与房地产价格之间的因果作用方向,这种方向是从银行信贷到房地产价格和经济增长的,从而反过来并不成立,这意味着双向因果关系在经验上很可能是不存在的。

注:**表示在5%的显著性水平下拒绝原假设,*表示在10%的显著性水平下拒绝原假设。

3.6 脉冲响应函数和方差分解

脉冲响应函数用于衡量一个内生变量当前值和未来值受到其他内生变量随机误差冲击后产生的影响,它能比较直观地刻画出变量之间的动态交互作用及其效应。基于已建立的VEC模型,进一步分析3者之间的短期动态关系,脉冲响应函数(IRF)结果见图4,指定考察脉冲响应的响应时期数为10。

1)房地产价格、银行信贷与经济增长对房地产价格的脉冲响应函数:图4(a)表示分别给银行信贷、经济增长与房地产价格一个标准差大小的冲击后对房地产价格的脉冲响应函数图,三者均是正向反应。房地产价格对来自自身冲击的响应从第1期到第5期快速下降,第6期之后开始平在2.5%左右,说明房地产价格具有自促进能力,且这种影响在短期内是显著的。房地产价格对来自经济增长的冲击的响应逐渐上升,在第4期时超过房地产价格的影响并维持在5%的较高水平上,说明经济增长对房地产价格有正向冲击作用,且能够在4年(第4期)左右达到冲击的峰值。在受到银行信贷一个冲击后,房地产价格的脉冲轨迹变化较平缓,说明银行信贷对房地产价格的影响程度小于房地产价格和经济增长对房地产价格的影响程度。

2)房地产价格、银行信贷与经济增长对银行信贷的脉冲响应:图4(b)表示分别给银行信贷、经济增长与房地产价格一个标准差大小的冲击后,对银行信贷的脉冲响应函数。银行信贷对来自经济增长和其自身冲击的响应方向为正,但经济增长对银行信贷的影响逐渐收敛于0,说明从长期来看银行信贷对来自经济增长冲击的响应是不显著的,而对房地产价格冲击呈现负向响应,说明经济增长受外部某一正向冲击后,会导致银行信贷的减少。

3)房地产价格、银行信贷与经济增长对经济增长的脉冲响应:图4(c)表示分别给银行信贷、经济增长与房地产价格一个标准差大小的冲击后对经济增长的脉冲响应函数,三者均是正向反应。经济增长对来自自身冲击的响应最大,正向响应在前期逐渐增加,到第6期最大,说明经济增长具有自促进作用。房地产价格受外部某一冲击后,对经济增长影响的强度先增强后减弱,到第3期后各期响应值逐渐减小并趋于1.3%,银行信贷对经济增长的影响在第4期后超过了房地产价格对经济增长的影响。

进一步利用方差分解方法分析对各变量对房地产价格、银行信贷与经济增长的贡献度。图5横轴为滞后期数,纵轴为贡献率,图5(a)表明房地产价格的冲击对其自身变化的贡献度逐渐减小,而经济增长冲击对房地产价格变化的贡献度逐渐增大,长期来看二者对房地产价格变动方差解释能力都维持在45%的高水平。图5(b)表明银行信贷的冲击对其自身变化的贡献占绝大部分,从长期来看,银行信贷变化中约80%由其自身决定,房地产价格变化的冲击能解释银行信贷变化的18%左右,而经济增长解释银行信贷变化的贡献度几乎为零。图5(c)表明大约60%的经济增长变动方差由其自身变动解释,银行信贷的冲击对经济增长变化的贡献度在第2期后稳定在28%左右,房地产价格解释经济增长变化的贡献度先增加后较小,从长期来看能解释经济增长变化的12%左右。

4 结论与讨论

本文利用1993-2014年福建省房地产价格、银行信贷和经济增长3个变量的时间序列数据,建立VEC模型,分析了三者之间的动态关系。研究结果表明:福建省房地产价格、银行信贷与经济增长存在着长期均衡关系。短期中银行信贷对房地产价格的影响占主导地位,反之不然;不仅经济规模的扩大会促进房地产价格的增长,而且房地产价格的增长也影响经济的发展;福建省经济增长与银行信贷的因果关系是从银行信贷到房地产价格的单向推动。从长期来看福建省经济增长对房地产价格的影响程度大于房地产价格和银行信贷对房地产价格的影响程度;福建省银行信贷存在正向自我促进作用,而房地产价格对银行信贷存在长期的抑制作用,经济增长对银行信贷的影响程度几乎没有;福建省银行信贷对经济增长的影响高于房地产价格对经济增长的影响。

VEC模型常被运用于几个具有协整关系的经济变量之间的动态关系研究,本文的经济变量是基于年度区间的离散数据,构建的模型借助格兰杰因果关系检验,脉冲响应函数和方差分解来分析,在一定程度上有效的解释了福建省房地产价格、银行信贷和经济增长之间的动态关系。另外,改革开放以来,福建省经济,房地产业,银行系统持续稳定发展,房地产业的发展影响经济增长,经济发展影响房地产业和银行信贷系统的发展,所以福建省应制定适当的宏观政策和房地产行业政策来协调和促进三者共同发展。

参考文献

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[11]李国柱,刘德智.计量经济学实验教程[M].北京:中国经济出版社,2010:215-218.

信贷增长研究 篇6

当前, 在全球金融危机的背景下, 各国经济都出现大幅下滑。我国为了尽快从危机中复苏, 采取了大量刺激经济的政策, 其中就包括宽松的信贷政策。在2009年第1季度, 人民币贷款增加4.58万亿元, 已经完成了全年信贷总量指标的90%以上。大量信贷的投放在很大程度上满足了实体经济发展的资金需求。投放的巨额信贷能否有效地拉动经济增长, 带动整个经济系统复苏, 就非常具有现实意义, 值得我们加以研究。信贷作为我国货币政策的传导途径之一, 可以影响到我国货币政策的有效性, 也在很大程度上制约着我国经济增长。之前不少学者对我国信贷与经济增长进行了一定的研究, 得到了两者之间的相关关系。陈飞、赵昕东、高铁梅 (2002) 采用1991-2000年的季度数据, 在VAR模型的基础上, 通过脉冲响应分析与方差分解分析, 得到货币政策工具变量的冲击导致实际国内生产总值GDP的上下波动, 其中信贷增加对GDP增长有着显著的促进作用。曾令华、王朝军 (2004) 以1976-2001年数据为样本, 通过点估计、协整检验等方法得出银行贷款是经济增长的原因, 且两者之间存在着协整关系。孙连友、胡海鸥 (2005) 研究证明商业银行的信贷行为即信用具有明显的亲周期性, 这种亲周期性能推动经济周期的形成和加剧经济周期的波动。姜琳 (2006) 运用年度数据, 在VAR的框架下, 得到信贷与经济增长存在着单向的Granger因果关系, 信贷总量是经济增长的Granger因, 信贷与经济增长存在着长期的稳定关系, 信贷扩张可以带来经济增长。由于经济变量的时间序列通常表现出不平稳性, 不同的样本区间、不同的实证方法都可能得产生不一样的结果。为了更确切地得到两者之间的相关关系, 本文将研究区间延伸到2008年, 选取2000年以来的季度数据, 运用协整检验、误差修正模型、脉冲响应和Granger因果检验等实证方法, 分析在当前的经济背景下, 信贷规模的扩张能否带来相应的经济增长。最后, 本文得到结论:信贷能够在一定程度上带来经济增长且一般滞后两个季度, 但拉动作用却不是非常明显, 需要国家在信贷配给与信贷质量上进一步调控。

二、实证分析

(一) 数据处理

本文选取GDP作为反映经济增长的衡量指标。信贷规模则选取短期的人民币贷款增加额来衡量。所用数据为2000-2008年的季度数据, 均来自于中经网数据库。为了消除物价因素的影响, 先对数据按基于2000年第1季度的消费物价指数进行调整。考虑到变量会受季节性因素的影响, 继而对经物价调整后的数据进行X11季节调整。最后, 为了消除异方差的问题, 本文对所有数据取对数且分别表示为LGDP、LLOAN。本文的计量过程均通过EVIEWS5.1软件处理。

(二) ADF检验

在进行基于VAR框架的分析时, 必须检验所有变量的平稳性, 即对各变量进行单位根检验。本文采用ADF检验。从表1的检验结果可以看出, 零阶变量存在着单位根, 但一阶差分变量是平衡的, 即为一阶单整变量。这符合下文继续进行分析的前提条件。

(三) 协整检验

在完成变量序列的平衡性检验后, 我们得知变量是一阶单整的, 故继续进行协整检验。协整方程反映了变量之间的长期均衡关系。本文使用Johnansen&Juselius极大似然估计, 根据变量表现出的数据特征, 估计时含有截距项和时间趋势项, 最佳滞后项由AIC值最小确定, 即最后滞后阶数为2。从JJ检验的结果可知, 在5%的显著性水平下, 无论是迹统计量还是最大特征值统计量都显示变量之间存在着一个协整关系。

注:检验形式中的c和t分别表示带有常数项和趋势项, k表示滞后阶数;滞后期k的选择以AIC和SC值最小为准则;D表示变量序列的一阶差分

协整方程为:LGDP=0.191847LLOAN+0.059116T-12.83706 (1)

从式 (1) 中可知, LGDP和LLOAN之间存在着长期的均衡关系, 当LLOAN增加1%时, LGDP会增加0.191847%, 即信贷的产出弹性为0.191847。这反映出信贷对经济增长的促进作用并非特别明显, 对经济的推动作用还有待进一步提高。

(四) 误差修正模型

根据Granger表述定理, 若变量之间存在着协整关系, 则它们的短期非均衡关系总能由误差修正模型表述出来。协整关系反映的是变量间的长期均衡关系, 而误差修正模型则反映出了变量之间的一种短期动态关系, 其中误差修正项系数反映了系统对于偏离长期均衡的一种调整力度。误差修正模型结果见式 (2) 。根据t统计量显著与否, 在模型结果中, 本文只选取了显著性的变量作为解释变量。从表2中可知, 滞后一期的LGDP的变化、滞后一期、二期的LLOAN的变化都对LGDP的变化有一定的影响作用, 但系数都不是比较大。而误差修正项ECM的系数却相对比较大, 说明了系统的短期调整力度是比较明显的。

D (LGDP) =0.314989D (LGDP (-1) ) +0.420614D (LLOAN (-1) ) +0.210825D (LLOAN (-2) ) -1.241603-1.651813ECM (2)

(五) 脉冲响应分析

通过误差修正模型, 可以看到一个比较具体的短期动态关系。本文通过脉冲响应分析, 进一步形象地反映变量之间的短期动态关系。脉冲响应分析刻画了VAR系统内一个内生变量对冲击给其他内生变量所带来的影响。从脉冲响应效果图反映出来的情况来看, 当给LGDP增长一个百分点的正向冲击时, 第一期就会给LGDP有一个明显的正向影响, 这种冲击在第二期就明显减弱, 然后逐渐收敛于零, 这说明我国的经济增长受自身的冲击影响相对还是较小的;当给LLOAN增长一个百分点的冲击时, 第一期就会对LGDP产生一个正的冲击, 这种冲击效应在第二期达到最大值, 然后慢慢收敛于零, 但总体来看, 冲击反应不是很强烈, 这说明我国信贷对经济增长的促进作用会滞后一期, 在第二季才会明显地表现出来, 但促进作用却不是特别大。这与之前的误差修正模型所反映出来的结果基本是吻合的。

(六) Granger因果关系检验

上文的实证分析了变量之间的短期和长期的关系, 为了进一步解释这种关系是否具有因果性, 引入Granger因果关系检验。从表2中可以看到, 在滞后三期内, LLOAN都是LGDP的Granger因, 但LGDP却不是LLOAN的Granger因, 这说明信贷与GDP之间存在着单向的因果关系, 即信贷能够影响GDP, 但GDP的增长却并未带来信贷总量的增长。从滞后期来看, 滞后一期、二期、三期, LLOAN都能明显的影响LGDP, 这也正好印证了前面的实证检验, 在短期内信贷都能拉动经济增长。总的来看, 我国信贷总量主要还是受经济政策的影响, 而且对经济增长起着一定的推动作用。

三、结论与政策建议

本文从短期动态与长期均衡两个方面分析了我国信贷与经济增长的关系。首先对两者进行协整检验, 得到长期的均衡关系, 然后通过建立误差修正模型与脉冲响应分析, 阐述了其动态关系, 最后运用Granger因果关系检验了两者之间的相互因果关系。得到的结论如下:一是我国信贷与经济增长存在着单向的Granger因果关系, 信贷能够引起经济增长。这说明了我国信贷增长是能够促进经济增长的, 但这种信贷增长更多的是由经济政策所主导的。二是在短期来看, 我国信贷能够在一定程度上促进经济增长且一般在滞后两季显现出最大的拉动作用, 但总体的拉动作用有些偏弱。这在误差修正模型与脉冲响应分析中都得到了很好的证明。信贷的扩张反映的是货币投放的增加, 是能够加速经济流通, 迅速刺激经济增长的, 但现实中却没有显现出相应的效果, 这说明了我国的信贷投放的效率是比较低的, 需要进一步分析并解决信贷供给中存在着的问题。三是在长期来看, 我国信贷与经济增长存在着稳定的均衡关系, 且信贷的产出弹性为0.191847, 但信贷所反映出来的对经济增长的促动作用依旧不显著, 相比短期还要偏弱一些。这说明了我国的信贷具有一定的短期性, 信贷资金投放后并未得到充分有效的利用。四是信贷的增长是能够带来一定的经济增长的, 但所能带来的作用有限。在金融危机的背景下, 国家放松信贷政策, 通过扩大货币投放, 在一定程度上是会带来经济增长的。这在2009年第1季度的经济运行情况中就能够体现出来。但另一方面, 信贷的经济效率并不高, 信贷的投放并未带来相应的经济增长。这需要国家不仅从信贷供给角度寻找问题根源, 合理配置信贷资金, 也要通过各种调控手段, 保证信贷质量, 提高资金的运用效率。

参考文献

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[4]、姜琳.我国信贷总量与经济增长的实证研究[J].统计与决策, 2006 (10) .

信贷增长研究 篇7

20世纪以来, 经济发展突飞猛进, 呈波动上升趋势, 经济波动贯穿于经济发展, 有规律的经济波动可以称之为经济周期。任何一个国家和地区的经济发展, 实际上都是一个波浪式、周期性演进过程。西方经济学家一般把经济周期划分为四个阶段:繁荣、衰退、萧条、复苏。但也有人认为描述经济周期各阶段最简单的方法是把它划分为以下四个阶段:谷底, 扩张, 高峰, 收缩。

从我国GDP增长趋势看, 中国经济增长存在比较明显的波动趋势, 其周期长度大概为9年, 属于“朱格拉周期”:1981年———1990年、1991年———1999年、2000年———2009年分别形成三个周期, 并先后在1987、1994、2007年形成三次波峰, 在1990、1999、2009年附近形成三次波谷。

2 经济发展与不良信贷形成:基于实证的分析

2.1 2003年以来各季经济统计数据 (此处略, 详见国家统计局网站) 可看出, 2 006年3季度至2 008年4季度, GDP增长额大多在1 万亿元以上, 2 009年1、2季度, 增长额下降到原来的40%;此后, GDP增长额缓步上升, 至2 0 11年4季度达2.28万亿元高点后, 2 0 1 2 年1季度又迅速回落到上季的50%。

2.2 2003年以来各季不良贷款数据。

由于2003年以后采用五级分类法统计不良贷款, 因此, 我们采用2003年以后各季的不良贷款统计数据, 对GDP绝对额及其变化对不良贷款的影响进行实证分析。根据银监会统计数据, 考虑到目前商业银行不良贷款的数据统计受不良资产剥离的影响很大, 我们通过还原不良贷款真实值计算调整后的不良贷款余额。其中, 2003年第四季度起加1969亿元中行、建行损失类贷款, 2004年第二季度起加3428亿元建行、中行、交行剥离给资产公司的可疑类贷款, 2005年第二季度起加7050亿元工行剥离的不良贷款, 2008年第二季度起加140亿元光大银行剥离不良贷款, 2008年第四季度起加8156.95亿元农行剥离不良贷款。从调整后的不良贷款数据 (略) 可以看出, 2006年4季度、2008年4季度、2011年4季度是不良贷款的三个拐点, 其走势与GDP绝对额、变化额相关。因此, 将不良贷款余额作为被解释变量, GDP当季绝对额、同比变化额作为解释变量, 建立方程如下:

BLBH=C (1) *GDPBH+C (2) *GDPDJ+C (3) , 其中:Blbh为不良贷款余额, gdpbh为GDP同比变化额, gdpdj为GDP当季绝对额, 通过eviews回归, 得出如下结果:

其中:R方为0.56, 需要进一步优化。根据检验参数情况, 发现其有较强的自相关性, 故更改方程为:BLBH=C (1) *GDPBH+C (2) *GDPDJ+C (3) *BLBH (-1) +C (4) , 通过eviews回归, 得出如下结果:

通过参数显著性检验, R方为0.907接近于1, t-prob均小于0.05, 拟合较好。

3 有关建议

上述结果表明, 不良贷款余额主要受上季不良贷款额影响, 即由银行的内部信用风险管理水平决定;同时, 不良贷款额与GDP同比变化额负相关, 与GDP当季绝对额正相关。

通过对不良贷款影响因素的分析, 银行应不断提升信用风险管理水平, 同时密切关注经济增速放缓对不良贷款的影响, 这样, 才能保证不良贷款保持平稳, 从而促进我国经济发展。

参考文献

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信贷增长研究 篇8

关键词：县域经济,信贷投放,实证分析

一、金融发展与经济增长关系理论背景

金融发展是指金融资产相对规模的扩大或占GDP份额的上升, 同时伴随着金融机构和金融市场效率的提升和金融体系功能完善的过程, 是一个动态的概念。无论国内还是国外, 关于金融发展与经济增长之间的关系是一个有争议的话题。

金融发展对经济增长影响产生分歧的原因主要有两个方面, 首先选取数据时间段及样本不同, 使得不同的金融结构、经济体制、经济发展水平及所处阶段、制度等对研究金融发展与经济增长关系产生影响。其次是指标选择、研究方法的差异。不同的实证分析中, 选择不同的相关指标及分析方法会产生不同的结果。国家连续几年提出要将县域内各金融机构新增存款用于本地贷款投放的背景下, 本文选取金融机构贷款这一金融发展主要指标, 利用2005年-2008年数据, 研究辽宁省县域贷款投放与经济增长间的关系。

二、辽宁省县域金融机构贷款投放与经济增长关系实证分析

(一) 贷款投放与经济增长关系分析数据及指标选择

在贷款投放对于经济增长传导机制分析基础上, 我们选择地区生产总值 (GDP) 代表各县域经济发展状况, 以社会消费品零售总额 (shls) 代表个人消费水平, 以固定资产投资完成额 (gdzc) 代表企业及政府的投资水平, 由于各县域经济发展相对封闭, 除个别县域外, 整体上对外净出口较少, 因此这里假设各县域经济处于封闭经济状态中, 不考虑净出口影响因素, 以年末贷款余额 (dk) 代表贷款投放水平, 考虑到数据可得性, 这里利用2005年--2008年辽宁省44个县的数据, 对辽宁省县域贷款投放与经济增长关系进行研究。

在作实证分析之前, 我们先看一下各变量间的相关性, 具体相关系数见表1

注:表中各指标后面数字代表年份, 如GDP5代表2005年GDP, GDPJ代表4年GDP均值。

从表中我们可以看到, 2005---2008年各年GDP与社会消费品零售总额、固定资产投资总额的相关系数均大于0.8, 且检验p值均为0.000, 说明在95%置信水平下检验结果显著, 相关程度较高, 且都为正向影响。各年贷款余额与各变量的相关系数也都大于0.7, 相关程度较高, 说明贷款通过投资、消费等渠道对地区生产总值影响较为明显, 且贷款的投放总量变化与地区经济呈现正向相关关系。

(二) 辽宁省县域贷款投放与经济增长呈正相关关系

通过对贷款投放与经济增长的影响途径分析, 我们可以首先将贷款投放与固定资产投资、社会消费品零售总额建立面板数据模型, 再将固定资产投资、社会零售消费品总额与地区生产总值建立面板数据模型, 之后具体分析贷款投放对与经济增长的影响程度。

在建模检验前, 对各变量取对数以消除数据的异方差性, 变量gdp、shls、gdzc、dk取对数后分别记为lgdp、lshls、lgdzc、ldk。在建模过程中, 我们利用Hausman检验与F检验最终确定采用个体固定效应模型, 这与实际经济状况相吻合, 因省内各县域社会消费品零售总额、固定资产投资对地区经济增长, 贷款投放对社会消费品零售总额、固定资产投资的影响差异较小, 可以忽略即各变量的斜率是相同的, 只是由于各地区经济发展水平不同, 使得各地区截距项有所差异。

影响固定资产投资、社会消费品零售总额的因素除贷款外还有其他因素, 同时企业、个人除受特殊外界因素影响外, 其投资与消费均具有一定的惯性, 因此模型中分别引入了各自的滞后项, 以消除残差序列自相关。具体建模过程及各模型截距项变动系数对所研究问题影响较小就不再一一列出, 这里仅将重要模型结果列示出来:

固定资产投资与贷款投放的面板数据模型:

其中:C1i为各县截距变动项

社会消费品零售总额与贷款投放的面板数据模型:

其中:C2i为各县截距变动项

地区经济增长与固定资产投资、社会消费品零售总额的面板数据模型:

其中:C3i为各县截距变动项

将模型 (1) 、 (2) 代入模型 (3) 中, 可得最终模型:

上述模型描述了贷款投放分别通过投资途径、消费途径, 最终传导至经济增长的过程, 最终模型贷款的回归系数为正, 说明辽宁省县域贷款投放与经济增长成正相关关系, 这与前面的相关系数分析结果一致, 其回归系数为0.1878, 说明贷款每增长一个百分点, 会使得GDP增长0.1878个百分点。

三、县域贷款投放与经济增长关系分析

从前面计量分析的结果看, 贷款投放增长通过促进固定资产投资和消费需求增长, 对县域经济的增长有正向的推动作用。长期来看, 社会消费需求与县域地区生产总值有稳定的正相关关系, 相关程度高于固定资产投资。

(一) 2010年货币政策处于结构调整期, 中长期贷款的持续增长是县域保持经济稳定增长的关键从地区生产总值与固定资产投资和信贷的模型看, 当期地区生产总值与上期固定资产投资规模和本期信贷投入相关, 从相关系数看, 上期固定资产投资略高于本期信贷投入。2009年受国家宏观调控政策和适度宽松货币政策拉动, 县域固定资产投资增幅较高, 由于固定资产投资项目建设周期较长, 因此, 在2010年压缩信贷投放规模和调整信贷结构的政策背景下, 通过保持中长期贷款的持续增长, 使已开工固定资产投资项目顺利完成, 是2010年县域经济保持健康稳定增长的关键因素之一。

(二) 运用信贷政策拉动消费增长, 促进经济增长方式的转变是县域经济稳定增长的长期目标拉动县域经济增长的“三架马车”中, 在固定资产投资受政策影响波动较大和出口比重较小的情况下, 消费需求与经济增长有着稳定的相关关系, 从计量分析结果看, 相关系数明显高于固定资产投资的相关系数, 因此通过财政、货币政策措施降低居民在教育、医疗、养老、住房等方面的预期支出, 扩大城乡消费需求, 会逐渐达到缩小投资消费增幅差距、转变经济增长方式的长期目标。

(三) 增加信贷资金对出口企业或出口项目的支持, 培养县域经济新的增长点

信贷增长研究 篇9

长期以来, 陕西省最为重要的融资渠道是间接融资, 因而以银行为主导的金融体系决定了银行信贷是陕西省投资的主要来源。在此背景下, 考察银行信贷与经济增长之间的关系, 对陕西省具有重要的政策含义。本文选取银行信贷中的贷款余额来检验陕西省银行信贷与经济增长的相关关系与因果关系, 从而提出相应的政策建议, 以使信贷政策能够更好的为经济发展服务。

二、文献综述

国内近年来有不少学者对银行信贷与经济增长的关系进行了实证分析。其中针对于陕西的研究有:钟世和 (2007) 对陕西省1981—2005年间的数据进行实证分析后得出, 陕西省经济增长与银行信贷之间存在着明显的正相关, 但陕西省银行信贷对经济增长的贡献度很低且不稳定, 具体表现为, 1981—1998年间陕西省银行信贷与经济增长的相关性系数为0.7946, 而1990—2005年间, 二者的相关性系数提高到0.9155[1]。韦艳宁 (2010) 指出, 陕西省金融机构贷款额的系数为0.444, 说明金融机构贷款对于陕西省经济增长具有一定的推动作用[2]。

对于整个西北地区来说, 经济发展水平相当, 因此, 针对于西部其他地区的研究对于陕西省有借鉴意义。何初阳等 (2008) 得出青海省1978—2005年鉴贷款与经济增长之间存在稳定的动态均衡关系, 且贷款余额每增加1个单位, 引起GDP增加0.258个单位[3]。高树棠和周雪梅 (2009) [4]、付海龙 (2009) [5]认为, 甘肃省1978—2007年间信贷投放规模与经济增长之间存在长期稳定关系, 在其他条件不变时, 信贷投放每增加1个单位, 将拉动经济增长0.6634个单位, 而贷款余额与经济增长有单向的格兰杰因果关系, 即甘肃省信贷投放对经济增长具有推动作用, 而甘肃省经济增长对信贷市场的推动作用则不明显。另外还得出, 甘肃省信贷投放对经济增长的作用存在一定的滞后效应, 滞后期大约为4年。

综上所述, 针对于陕西省的研究成果中, 多数学者都将信贷作为金融发展的一个指标, 来研究其与经济增长之间的相关性, 而直接针对陕西省银行信贷与经济增长之间关系的研究较少, 且就二者之间关系的结论没有一个统一的认识, 因此很难看出, 陕西省银行信贷与经济增长之间的关系到底是什么, 以及二者之间是否存在因果关系。在针对于西部其他地区的研究中, 普遍得出结论, 银行信贷支出与经济增长之间是长期稳定相关的, 并且二者之间存在单向的因果关系, 这一结果将对本文的研究具有借鉴意义。因此, 本文将重点研究陕西省的银行信贷与经济增长之间是否具有长期相关性以及二者具有怎样的因果关系。

三、数据、模型和实证分析

(一) 指标选取、样本数据及处理

本文采用陕西省国内生产总值 (下文以GDP表示) 衡量陕西经济发展水平, 采用陕西省金融机构贷款余额表示信贷的投放总量, 数据均来源于《陕西省统计年鉴 (1991-2011) 》和《陕西省金融年鉴 (1986-2009) 》。

由于年鉴中的统计数据多是以当年价格的形式公布的, 为了更好的让数据表现宏观经济运行情况, 本文对数据进行以下处理:首先, 将名义数据转换为实际数据。根据年鉴中公布的环比价格指数, 将1978—2010年间的名义GDP转换为以上一年为基期价格计算的实际GDP;贷款余额也根据《陕西省统计年鉴》公布的居民消费价格环比指数, 将1978—2010年度的贷款余额转换为以上一年为基期价格计算的实际贷款余额。由于处理后的数据具有异方差性, 为了消除数据的异方差性, 对处理后的GDP和贷款余额取对数形式, 以ln gdp和lnloan表示。将ln gdp作为被解释变量y, 以lnloan作为解释变量x, 建立模型, 运用Eviews6.0, 得到以下回归模型:

R2=0.972235, 说明模型的拟合优度比较好, 变量x的系数的统计量为32.94698, 表明信贷支出对GDP增长有较为明显的影响。而方程F=1085.503, 表示方程总体通过检验。

(二) 单位根检验和协整检验

本节采用的ln gdp和lnloan两组数据均为时间序列数据, 需要先判断这两个数列的平稳性。本文用ADF单位根检验法对ln gdp和ln loan进行平稳性检验, 最佳滞后阶数根据AIC和SC准则判定。

由表1可以看出, ln gdp和lnloan为非平稳数列, 而在一阶差分情况下, GDP和贷款余额的检验值都拒绝单位根假设, 即dln gdp和dlnloan均为平稳的时间序列, 说明ln gdp和lnloan为一阶单整序列。

由于这两个变量均为一阶单整变量, 因此可以对其进行协整检验, 本文将采用Johansen检验法。须先确定合理的滞后阶数, 采用AIC信息准则和SC准则对滞后阶数进行选择, 当二者同时为最小时的阶数即为最优滞后阶数, 根据该准则得到最优滞后阶数为1。在确定了滞后阶数后, 对ln gdp和lnloan这两个变量进行Johansen极大似然估计检验, 得到JJ协整关系检验值如表2所示。

表2的结果表明, 不管是迹检验还是极大特征值检验都表明, 信贷增长和经济增长之间存在协整关系, 即ln gdp和lnloan之间存在长期的均衡关系。

(三) Granger因果检验

由上述分析可得, 陕西省贷款余额与经济增长之间具有长期的均衡关系, 但是到底是经济增长带动信贷扩张, 还是信贷扩张引起经济增长, 尚需要做进一步的分析。所以下面将对变量ln gdp和ln loan进行格兰杰因果检验。由前面的协整检验结果表明, 确定格兰杰因果检验的最佳滞后期应为滞后1期, 因此格兰杰因果检验的结果如表3所示。

由表3可以看出, 在样本区间为1978—2010年的情况下, 在置信度为95%的水平下, 陕西省贷款余额与经济增长之间存在单向的格兰杰原因, 即在之后1期时, 接受“经济增长不是贷款余额的Granger原因”的假设, 其正确率为75.93%, 同时接受“贷款余额不是经济增长的Granger原因”的假设, 正确率为0.18%, 即认为贷款余额是经济增长的Granger原因的正确率为99.82%。这一结果表明, 陕西省贷款余额是经济增长的Granger原因, 而陕西省的经济增长对贷款余额的促进作用不显著。

四、结论及政策建议

本文利用协整关系检验和格兰杰因果关系检验分别对陕西省信贷支出与经济增长之间的相关关系和因果关系进行了检验, 检验结果如下:

第一, 协整关系检验结果显示, 陕西省银行信贷支出与经济增长之间存在显著的长期关系。且其他条件不变, 贷款余额每增加1个单位, 经济将增长0.585246个单位。这表明, 在陕西省的经济增长中, 信贷支出的增长占有非常重要的地位, 银行信贷发展与经济增长之间关系密切, 其联系也是全方位的。

第二, 通过格兰杰因果检验不难看出, 陕西省银行信贷支出与经济增长之间的因果关系是单向的, 即陕西省信贷支出是经济增长的格兰杰原因, 而经济增长对信贷支出的促进作用并不显著。原因可能在于陕西省经济环境和金融生态环境不佳, 造成金融积聚功能弱、金融效率低, 缺乏一个良好的信贷环境。要保持陕西省经济的稳定增长就必须深入进行银行业的改革, 更好地发挥银行业的信用中介作用, 保证金融资源进入实体经济渠道的顺畅。

第三, 通过检验结果可以看出, 陕西省银行信贷对经济增长的影响作用具有滞后效应, 且滞后期大概为1年。这说明, 贷款对当期经济增长和后面第1年的影响较大, 并且第1年的影响大于当年的影响, 说明信贷投放对经济增长的作用具有一定的时间间隔性。

为促进陕西省能够更好地在西部地区崛起, 提出以下建议:

第一, 陕西省经济欠发达, 信贷资金投放的边际收益率较低, 导致有效信贷需求无法得到满足。因此, 实施信贷支持政策, 建立稳定增长的信贷投放长效机制, 对于增强金融发展动力具有重大意义。将信贷支持政策的扶持重点放在中小企业贷款和农业贷款, 鼓励股份制商业银行的服务网点拓展到县域甚至农村, 积极引导它们向中小企业和农村经济融资。改革现有的城市商业银行和农村信用社, 使它们逐步建立针对小额贷款的经营架构。鼓励引导商业银行向陕西省的新兴行业融资, 促进经济的多元化发展。

第二, 防止信贷萎缩, 保持信贷支出平稳适度增长。实证结果表明, 陕西省信贷支出对经济增长具有较强的推动作用, 且伴随着经济增长方式的转变, 信贷支出对经济增长的贡献度势必也会加强, 因此, 防止信贷萎缩将是实现经济稳定发展的重要前提。较大的存贷款差额将导致大量社会资金闲置, 严重影响了资金的利用效率, 因此可以从缩小存贷款差着手, 从金融机构内部发掘信贷资源, 对合理的资金保持必要的信贷支持力度。

第三, 近几年, 中长期贷款的迅速增长挤占了短期贷款的信贷规模, 导致短期贷款的即时效应无法体现, 从而使得贷款支出对经济增长的影响具有滞后性。因此要缩短贷款支出对经济增长影响的滞后期, 必须加大短期贷款的投放力度, 减少中长期贷款的投入。

参考文献

[1]钟世和.陕西省银行信贷对经济增长的贡献度分析[J].西安金融, 2007 (2) , 42-43.

[2]韦艳宁.陕西省金融支持与经济增长实证分析[J].经济纵横, 2010 (9) , 81.

[3]何初阳, 袁春力, 鞠海龙.青海省贷款与经济增长实证研究—协整分析与误差修正模型[J].经济研究导刊, 2008 (21) , 154-155.

[4]高树棠, 周雪梅.甘肃省信贷投放与经济增长关系的实证分析[J].广西财经学院学报, 2009 (3) , 24-26.