经济信用规模
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摘要：本文以中国经济改革和金融发展为背景，运用协整检验和误差纠正模型对中国信用规模与经济增长的长期稳定关系进行研究。协整分析结果表明，GDP与信用总规模之间存在协整关系，信用总规模对经济增长的拉动作用明显；CDP与金融信用、企业信用和政府信用规模之间同样存在协整关系，GDP与金融信用和企业信用规模有较强的正向关系，但是GDP与政府信用规模之间存在负向关系。此外，误差纠正模型结果表明，校正作用较为明显。
关键词：信用；经济增长；协整分析；误差纠正模型
引言
信用在现代市场经济中有着十分重要的作用，其主要功能在于促进储蓄向投资转化，提高社会资金的利用效率。信用活动能有效地动员资金剩余单位的资金并补充资金不足单位的资金，成为社会资金循环的调节器。同时，信用活动通过创造金融资产的方式，使原本分离的储蓄行为和投资行为重新结合起来。这既提高了储蓄和投资的社会总水平，又将储蓄在各种投资机会中进行了有效分配，从而推动整个社会生产的发展，形成对经济的引致增长效应。
随着市场经济体系的逐步建立，中国经济进入了新一轮的扩张阶段，以改善住、行条件和提高服务性消费为代表的第三次消费结构升级已经开始。根据发达国家的经验，居民消费结构进入第三次消费升级，信用开发利用程度对国民经济良性增长将起到非常重要的作用。党的十六大也提出了“整顿和规范市场经济秩序，健全现代市场经济的社会信用体系”的战略任务。本文以中国经济改革和金融发展为背景，运用协整理论和误差纠正模型对中国信用规模与经济增长的关系问题进行研究，旨在探索信用总规模与经济增长关系以及金融信用规模、企业信用规模和政府信用规模与经济增长关系的稳定性，为经济良性发展提供政策建议。
一、文献回顾
在信用与GDP的关系问题上，国外许多学者进行了卓有成效的研究。20世纪80年代初，美国学者B.M.Friedman选取国内非金融债务总额、非联邦债务、私人非金融债务、总债务和银行信贷作为负债类指标，以及基础货币、M、E、T和净资产总额作为资产类指标，运用简单比率分析、VAR等方法分析了美国在1946～1980年间信用规模变量与GDP之间的稳定关系，得到了美国所有非金融借款人的信用活动与美国非金融经济活动之间有密切的相关性、非金融负债与经济的相关性显示出很强的稳定性、提供给私人和公众的两种负债之间有着此消彼长的替代关系等三个主要结论。Fackler采用VAR方法估计了不同信用总量，包括基础货币、联邦信用、私人信用对美国宏观经济变量的效应，发现三者对实际产出波动均有显著影响，其中联邦信用影响最大。Fink，Haiss，Hristoforova(2006)运用协整和Granger因果检验对美国、英国、法国、意大利、德国、日本、荷兰等七个发达国家1950～2001年间的数据研究表明，发现除德国外，其他六国的信贷量增长、债券市场发展和股票市场发展都是GDP增长的原因。
国内学者吴晶妹(2002)也做了相关方面的研究，她运用最小二乘法对中国信用总规模和GDP年增长进行了相关分析，结果是信用总规模低于10万亿元时，即1987～1994年，信用总规模是经济增长的原因，信用总规模每增长1亿元，带来GDP年增长3100万元，而在信用总规模处于10万亿-25万亿元之间时，Granger因果检验证明信用总规模增大导致经济增长减缓，相关系数达－0.99。
还有许多学者对中国信用结构的主要组成部分——金融中介或股市的发展——与中国经济增长的关系进行了研究，成果颇丰。谈儒勇(1999)利用1993～1998年中国金融发展和经济增长的季度数据进行OLS回归研究表明，金融中介发展与经济增长有显著的、很强的正相关关系。王振山、王志强(2000)运用协整和格兰杰因果检验模型，分别对1981～1998年间的年度数据进行实证分析，表明信用渠道在我国是货币政策的主要传导途径，而货币渠道的传导作用不明显。周英章、蒋振声(2001)以及王雪标、王志强(2001)同样运用协整和格兰杰因果模型，分别对中国1993～2001、1984～1995年间的货币政策进行实证分析，认为货币政策是通过货币和信用渠道同时起作用的，但无法区分哪一个重要。梁妤等(2003)对中国银行信贷量、GDP进行Pearson、双尾检验，结果表明二者存在显著的正相关关系，但1998年央行取消信贷计划后银行信贷量对GDP的影响力减弱，相关系数从1952～1997年的0．995减小到1998~2001年的0.971。冉茂盛、莫高琪(2003)运用协整检验与基于VAR模型的Granger因果检验对货币供给、银行信贷与总产出的关系分别进行了检验，并采用OLS法对1994～2002年体制转轨时期货币供给和银行信贷对宏观经济的影响进行了比较研究。结果表明，货币供给和银行信贷是中国货币政策传导的重要途径，GDP对货币的弹性系数为0.5576，对贷款的弹性系数为0.6549。韩廷春、夏金霞(2005)运用中国1981～2002年度数据进行OLS回归和Granger因果检验表明，1981～1992年间的金融和经济增长的因果关系不明显，而1992～2002年间，金融发展成为经济增长的直接原因。唐继军等(2005)使用协整分析探讨了中国、日本和韩国的金融发展与GDP增长的长期关系，结果反映中国和日本的金融中介和股市发展的水平值与GDP水平值有长期稳定的正向关系，而韩国的金融中介和股市发展的水平值与GDP水平值则有长期负向关系。从以上研究结果看，国内大多学者研究的注意力主要放在金融中介或股市发展与经济增长的关系上，而对信用与GDP实证关系的直接研究较少。同已有相关文献相比，本文运用协整分析和误差纠正模型，基于信用发展的角度，将研究范围拓宽到债券市场，除探讨中国信用总规模与经济增长之间的长期关系外，还进一步更具体地对金融信用、企业信用和政府信用规模与经济增长之间的关系进行了实证分析。
二、变量选择和样本数据来源
本文首先从总量上讨论信用规模与经济增长之间的协整关系，其中以GDP作为经济增长的代表变量，以金融机构贷款余额、企业债券余额与国债余额＝三者之和作为信用总规模CS的代表变量。接着进一步讨论信用交易的三个具体形式，即金融信用规模、企业信用规模和政府信用规模与经济增长之间的协整关系，以金融机构贷款余额FL作为金融信用规模的代表变量，以企业债券余额CB作为企业信用规模的代表变量，以国债余额TB作为政府信用规模的代表变量。对于所有变量，都先用GDP平减指数p将名义变量调整为实际变量，再对其取对数形式，分别令。
由于中国自1986起发行企业债券，本文选择的样本区间为1986～2004年，变量采用的各项指标均为年度数据。GDP及其平减指数资料来源于《中国统计年鉴》，国债、企业债券数据来源于《中国证券期货统计年鉴》，金融机构贷款数据来源于《中国金融年鉴》和《中国统计年鉴》。
三、模型分析与实证检验
(一)单位根检验
在具体应用协整等理论进行分析时，需要首先对变量序列进行单位根检验，以确定是否有必要采用协整分析方法。本文运用ADF检验法分别对各变量序列进行单位根检验，具体检验结果见表1。本文的计量分析均利用Eviews4.0软件完成。
检验结果显示，各变量的数据生成过程均为非平稳序列。对于这些非平稳的变量，为避免“伪回归”问题，不能采用传统的线性回归分析方法检验它们之间的相关性，而应采用协整方法。
(二)协整检验结果及其分析
本文将运用Johansen极大似然估计法，分别对LGDP与LCS组成的变量组合以及LGDP、LFL、LCB、LTB组成的变量组合进行协整分析，以验证各变量之间是否存在长期均衡关系。两组变量选取的滞后期为1，协整检验结果如表2所示。
根据表2结果：
1．在1％的显著性水平上可以认定LGDP与LCS之间存在明显的协整关系，这说明信用规模的发展与经济增长之间具有长期稳定的均衡关系。
依据极大似然估计法，得到以LGDP为被解释变量的、与LCS之间的协整方程如(a)所示，误差纠正模型如(b)所示，其中系数下面的圆括号与方括号内数值分别为相应系数的标准差和t值：
协整方程(a)说明，LGDP与LCS之间存在显著的正相关关系，并且社会信用总规模扩大1个百分点，相应经济总量将增长0.7254个百分点。GDP对CS的弹性较大，说明从长期来看，信用总规模的发展对经济增长的拉动作用是比较明显的。同时从误差纠正模型(h)中可以看出，LGDP与LCS之间的协整关系和对应的调节向量对ALGDP。产生显著以及较明显的校正作用-(误差纠正系数为－0.3423，其t值为－3.6716)。
2．在5％1％及1％的显著性水平上都可以认定，GDP与金融信用规模、企业信用规模和政府信用规模之间具有长期稳定关系，并且LGDP、LFL、LCB、LTB之间存在两个协整向量。
依据极大似然估计法，得到四变量之间的两个协整向量分别如(c)和(d)所示：
以上两个估计结果决定了协整空间，具体的四变量之间的协整关系还要根据误差纠正模型、并施加一定的约束条件来得到。误差纠正模型显示，协整向量(c)的误差纠正系数为－0.352641，协整向量(d)的误差纠正系数为0.156644。根据误差纠正模型的估计结果，并将LGDP的系数设定为1，得到以LGDP为被解释变量的、四变量之间的协整方程如(e)所示，误差纠正模型如(f)所示：
观察协整方程(e)可以发现，LGDP与LFL之间具有正相关关系，并且金融信用规模扩大1％，经济总量将增长0.44％。在三种信用类型之中，金融机构信用规模的发展对经济增长的长期拉动作用最为明显。这与中国企业融资渠道以间接融资渠道为主有关，金融信用规模的扩大对于促进企业投资、拉动经济增长有积极影响，符合大多数国内学者的研究结论。LGDP与LCB之间同样具有正相关关系，企业信用规模扩大1％，经济总量将增长0.28％。这说明融资效率相对较高的企业直接信用规模的发展，对经济有着积极的作用。LGDP与LTB之间具有负相关关系，政府信用规模扩大1％，经济总量将减少0.09％。这一结果反映出由于政府投资效率低于民间投资效率、公共投资增加可能挤出民间投资、投资边际效率递减规律等原因所导致的公共投资效率低下的问题。
此外，根据误差纠正模型(f)，误差纠正系数为－0.3526，说明四变量之间的协整关系和对应的调节向量对ALGDP产生较明显的校正作用。
四、简要结论
1．信用总规模与GDP之间的协整关系表明，信用总规模的发展与经济增长存在长期稳定的均衡关系，GDP对信用总规模的弹性系数达到0.7254。表明中国信用规模的发展对经济增长有很强的带动作用，中国应尽快从软件与硬件方面健全社会信用体系，促进信用规模的进一步发展。
2．四变量之间的协整关系表明，中国经济增长与金融信用规模、企业信用规模和政府信用规模同样存在长期稳定关系。在三个信用交易的具体形式中，金融信用规模发展对经济增长的贡献最大，GDP对其弹性系数达到0.44。周立(2004)指出，这是因为20世纪90年代以来，中国金融中介机构不仅发挥了金融功能，而且发挥了财政功能。如果排除中国金融中介特有的财政功能，其对经济增长影响将明显小于实证结果。如何提高金融机构效率，充分发挥金融信用交易渠道的资源配置功能，成为一个长期课题。
3．企业信用规模发展对经济增长也有突出贡献，GDP对其弹性系数达到0.28，但政府信用规模与经济增长却存在负向关系，这反映出了中国企业直接融资效率较高以及公共投资效率较低的现象，中国应重视企业债券市场的发展，同时从各方面提高公共投资效率。
