劉納新 伍中信

( 1.湖南大學(xué) 工商管理學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410079；2.湖南財(cái)政經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410205)

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銀行信貸對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響效應(yīng)分析

劉納新1,2伍中信1,2

( 1.湖南大學(xué) 工商管理學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410079；2.湖南財(cái)政經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410205)

通過(guò)建立短期貸款、GDP、CPI三變量的VAR模型，及中長(zhǎng)期貸款、GDP和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)三變量的VAR模型，分析了短期貸款(SLOAN)和中長(zhǎng)期貸款(MLLOAN)的沖擊對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)目標(biāo)GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)及物價(jià)水平(CPI)產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)影響，研究結(jié)果表明：短期貸款和中長(zhǎng)期貸款的沖擊對(duì)于GDP帶來(lái)的影響較大，且持續(xù)期較長(zhǎng)；中長(zhǎng)期貸款對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的貢獻(xiàn)作用明顯，但銀行在促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型方面沒(méi)有充分發(fā)揮自身的優(yōu)勢(shì)；銀行信貸對(duì)物價(jià)水平的沖擊影響較小。

銀行信貸；宏觀經(jīng)濟(jì)；向量自回歸(VAR)模型

當(dāng)前，我國(guó)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行總體平穩(wěn)，但結(jié)構(gòu)性矛盾依然突出，經(jīng)濟(jì)運(yùn)行環(huán)境較為復(fù)雜，金融危機(jī)的影響仍然存在，加上我國(guó)銀行的特殊地位，對(duì)銀行信貸的運(yùn)行效果產(chǎn)生新的影響。據(jù)中國(guó)人民銀行統(tǒng)計(jì)，截止 2015年6月底，我國(guó)社會(huì)融資規(guī)模存量達(dá)到131.58萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)11.9%。其中，對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)放的人民幣貸款余額為88.07萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)13.8%。但社會(huì)融資總量大幅且快速的增長(zhǎng)，并沒(méi)有對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生明顯的推動(dòng)作用。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)增加值只占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的46.59%，而同一比重發(fā)達(dá)國(guó)家則達(dá)到近65%以上。然而，金融機(jī)構(gòu)資金分布的不合理將不會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和轉(zhuǎn)型升級(jí)起到支持作用。Michael Hume(2009)對(duì)信貸高峰與宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)之間進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果表明，信貸增長(zhǎng)沒(méi)有對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來(lái)強(qiáng)勁的促進(jìn)作用，同時(shí)也沒(méi)有引起通貨膨脹[1]。不同歷史時(shí)期中，由于金融環(huán)境、政策等因素的變化，各國(guó)銀行信貸的影響效果表現(xiàn)不同。因此，檢驗(yàn)當(dāng)前環(huán)境下我國(guó)銀行信貸對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響效果，具有深刻的理論與現(xiàn)實(shí)意義。

銀行信貸與宏觀經(jīng)濟(jì)的關(guān)系尤為密切，穩(wěn)增長(zhǎng)、調(diào)結(jié)構(gòu)、促轉(zhuǎn)型、惠民生，需要銀行信貸發(fā)揮重要作用；金融業(yè)主要為實(shí)體經(jīng)濟(jì)提供服務(wù)與支持，而實(shí)體經(jīng)濟(jì)又是宏觀經(jīng)濟(jì)的重要支撐。由于實(shí)體經(jīng)濟(jì)在國(guó)家經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中的地位，決定其在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中起核心支撐的作用，同時(shí)也成為銀行信貸最主要的經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)來(lái)源。銀行應(yīng)緊密結(jié)合國(guó)家發(fā)展規(guī)劃，在加大金融支持的同時(shí)，提高金融服務(wù)能力，成為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、宏觀經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展的重要主力軍。

一、文獻(xiàn)綜述與變量選取

1、文獻(xiàn)綜述

近幾年，銀行信貸影響宏觀經(jīng)濟(jì)的問(wèn)題引起了國(guó)內(nèi)學(xué)者關(guān)注。周英章(2002)基于向量自回歸(VAR)模型,采用1993-2001年間數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)的貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn)，我國(guó)貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制中，主要的傳導(dǎo)渠道依然是信用渠道，同時(shí)他也認(rèn)為貨幣政策不應(yīng)該簡(jiǎn)單的依賴信貸渠道[2]。蔣瑛琨(2005)選用1992-2004我國(guó)調(diào)控轉(zhuǎn)軌時(shí)期的季度數(shù)據(jù)，運(yùn)用協(xié)整檢驗(yàn)等計(jì)量模型對(duì)貨幣政策的傳導(dǎo)機(jī)制進(jìn)行相關(guān)分析，研究結(jié)果表明，貸款對(duì)產(chǎn)出及物價(jià)等宏觀經(jīng)濟(jì)目標(biāo)的影響最為顯著[3]。盛松成等(2008)選取1998年1月至2006年6月的月度數(shù)據(jù)，運(yùn)用VAR模型對(duì)中國(guó)貨幣政策傳導(dǎo)渠道及中介目標(biāo)進(jìn)行了分析，結(jié)果表明，我國(guó)貨幣的主要傳導(dǎo)渠道為銀行貸款，實(shí)體經(jīng)濟(jì)主要受信貸規(guī)模的影響，金融市場(chǎng)主要受貨幣供應(yīng)量的影響[4]。許偉、陳彬開(kāi)(2009)建立一個(gè)動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡模型，根據(jù)1993-2005年季度數(shù)據(jù)研究了銀行信貸與中國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)間的關(guān)系，結(jié)果表明，在模型中加入銀行貸款渠道可以增加對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的解釋能力，也說(shuō)明信貸沖擊對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)有著重要影響[5]。潘敏、繆海斌(2010)運(yùn)用結(jié)構(gòu)向量自回歸(SVAR)模型，選用2003年1月至2009年9月期間的月數(shù)據(jù)對(duì)銀行信貸及宏觀經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)之間的關(guān)系進(jìn)行了分析，結(jié)果顯示，信貸規(guī)模的增長(zhǎng)成為了穩(wěn)定宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要?jiǎng)恿?，而且信貸規(guī)模的增長(zhǎng)在短期內(nèi)不會(huì)導(dǎo)致物價(jià)水平的提高；另外，隨著時(shí)間的推移，其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的沖擊效應(yīng)逐漸減小[6]。崔小濤(2010)運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，選用2000-2009年季度數(shù)據(jù)，對(duì)金融危機(jī)前后銀行信貸對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響進(jìn)行了分析，研究認(rèn)為，中長(zhǎng)期貸款對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響相對(duì)其他類型貸款較為顯著，并且受金融危機(jī)的影響，銀行信貸對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響效應(yīng)有所下降[7]。宋媛等(2011)根據(jù)不良貸款率及資本充足率完成了銀行危機(jī)指標(biāo)的構(gòu)建，并建立面板數(shù)據(jù)模型，對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、貸款擴(kuò)張以及銀行危機(jī)三者之間的關(guān)系進(jìn)行了研究，證明了通貨膨脹率與銀行危機(jī)之間的正相關(guān)關(guān)系[8]。徐靈超(2012)采用中長(zhǎng)期貸款、短期貸款、其他貸款和GDP、CPI等變量并采用1992-2010年的季度數(shù)據(jù)，運(yùn)用VAR和VEC模型分析中國(guó)信貸結(jié)構(gòu)與GDP、CPI之間的關(guān)系，結(jié)果表明，信貸供給結(jié)構(gòu)變量并不會(huì)導(dǎo)致CPI變化，但 GDP波動(dòng)的主要原因是由其他貸款引起[9]。

2、變量選取與數(shù)據(jù)說(shuō)明

由上述文獻(xiàn)，不難看出，各位學(xué)者的大多數(shù)研究表明，銀行信貸對(duì)我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)存在非常重要的影響。筆者選取短期貸款(SLOAN)和中長(zhǎng)期貸款(MLLOAN)的增加量來(lái)論述考量銀行信貸；同時(shí)選擇經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(GDP)、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值比重(IS)三個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量宏觀經(jīng)濟(jì)及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

隨著經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)化態(tài)勢(shì)的發(fā)展，宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)于各個(gè)經(jīng)濟(jì)主體表現(xiàn)的越來(lái)越重要?；跀?shù)據(jù)的可得性，筆者在考慮月度數(shù)據(jù)的詳細(xì)、復(fù)雜及穩(wěn)定性與年度數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單易處理之余，折中選擇了季度數(shù)據(jù)，選用2003年第1季度至2014年第2季度數(shù)據(jù)，并對(duì)各指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行季節(jié)調(diào)整，記為SLOANSA、MLLOANSA、GDPSA、CPISA和ISSA；在不改變變量協(xié)整關(guān)系的前提下，對(duì)各時(shí)間序列指標(biāo)進(jìn)行相應(yīng)數(shù)變換處理，以消減可能存在的異方差現(xiàn)象。所得新變量序列記為：LNSLOANSA、LNMLLOANSA、LNGDPSA、LNCPISA和LNISSA。原始數(shù)據(jù)來(lái)自于中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局及中國(guó)人民銀行官方網(wǎng)站。

二、銀行信貸與宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的因果關(guān)系檢驗(yàn)

在進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)之前，首先應(yīng)對(duì)相關(guān)季度數(shù)據(jù)平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)。首要考慮是否存在“虛假回歸”問(wèn)題，也就是兩列數(shù)據(jù)之間即便沒(méi)有任何有意義的相關(guān)性，在進(jìn)行普通最小二乘法(OLS)檢驗(yàn)時(shí)也能得到較高的可決系數(shù)。筆者對(duì)單位根檢驗(yàn)采用ADF檢驗(yàn)法，結(jié)果如表1所示。

表1 變量的單位根檢驗(yàn)

依據(jù)表1的檢驗(yàn)結(jié)果可知，各變量的原序列均不平穩(wěn)，但所有變量在一階差分后表現(xiàn)為平穩(wěn)序列(均以5%的顯著性水平為參照)。

1、協(xié)整檢驗(yàn)

根據(jù)前文分析可知，所有變量都是同階單整關(guān)系，因此可以實(shí)施協(xié)整檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示。

表2 變量間的協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

根據(jù)表2可知，變量均通過(guò)了協(xié)整檢驗(yàn)，同時(shí)可看到各變量之間存在3個(gè)協(xié)整關(guān)系，且存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，因此各變量可被其他變量的線性組合解釋(均以5%的顯著性水平為參照)。

2、格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

對(duì)于VAR模型來(lái)講，只有變量X和Y互為因果時(shí)，才能有效進(jìn)行VAR模型分析。表3所示短期信貸及中長(zhǎng)期信貸與宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間是否存在格蘭杰因果關(guān)系。

表3 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

從表3可以看出，在10%和15%的顯著性下，短期貸款(SLOAN)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(GDP)、短期貸款與居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)、中長(zhǎng)期貸款(MLLOAN) 與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(GDP)、中長(zhǎng)期貸款與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)兩兩之間互為格蘭杰因果關(guān)系。同時(shí)也可得出，短期貸款與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)之間、中長(zhǎng)期貸款與居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)之間不存在格蘭杰因果關(guān)系，可見(jiàn)在關(guān)注銀行信貸對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響時(shí)，必須關(guān)注信貸結(jié)構(gòu)問(wèn)題，對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響較大的主要為中長(zhǎng)期貸款，而短期貸款對(duì)貨幣供應(yīng)量產(chǎn)生即時(shí)響應(yīng)，從而影響CPI。

三、銀行信貸與宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的動(dòng)態(tài)效應(yīng)分析

1、構(gòu)建向量自回歸(VAR)模型

向量自回歸模型是處理多個(gè)相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的分析與預(yù)測(cè)最容易操作的模型之一，常用于分析變量之間動(dòng)態(tài)關(guān)系及隨機(jī)擾動(dòng)對(duì)變量系統(tǒng)的影響，且不帶任何約束條件。在此，筆者分別建立短期信貸、中長(zhǎng)期信貸與宏觀經(jīng)濟(jì)變量間的VAR模型，稱為短期信貸VAR模型和中長(zhǎng)期信貸VAR模型。構(gòu)建VAR模型之前先要確定最佳滯后階數(shù)。

表4 VAR模型滯后階數(shù)的選擇標(biāo)準(zhǔn)(上部分為短期信貸VAR模型)

在滯后期的選擇上，筆者主要參考SC、AIC和LR三種準(zhǔn)則，同時(shí)結(jié)合Eviews軟件所采用的HQ和FPE準(zhǔn)則(如表4所示)。根據(jù)多數(shù)原則，可得到短期信貸VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為3，由此建立VAR(3)模型；中長(zhǎng)期信貸VAR模型選擇最優(yōu)滯后階數(shù)為2，由此建立VAR(2)模型。

2、脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)(IRF)用于衡量系統(tǒng)內(nèi)部所有變量與變量之間相互影響情況。具體是指，在隨機(jī)誤差項(xiàng)上給予一個(gè)來(lái)自系統(tǒng)內(nèi)部或系統(tǒng)外部標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，脈沖響應(yīng)函數(shù)可用于分析該沖擊對(duì)系統(tǒng)的影響及沖擊的持久性。進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析時(shí)，應(yīng)將全部變量納入同一個(gè)系統(tǒng)中，經(jīng)過(guò)系統(tǒng)內(nèi)部全部信息的相互作用后得到分析結(jié)果。

圖1 AR特征方程根的倒數(shù)值(上圖描述短期信貸VAR的穩(wěn)定性檢驗(yàn))

根據(jù)圖1的VAR模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)可知，建立的短期信貸VAR(3)模型和中長(zhǎng)期信貸VAR(2)模型的全部特征方程根的倒數(shù)值均未超出單位圓，因此模型是穩(wěn)定的進(jìn)而能開(kāi)展后續(xù)的脈沖響應(yīng)函數(shù)分析。采用廣義脈沖方法可避免由于輸入變量順序的不同對(duì)脈沖輸出結(jié)果造成的影響。脈沖響應(yīng)分析結(jié)果如圖2-圖4所示。

如圖2所示，給短期貸款一個(gè)正向沖擊后， GDP在第一期開(kāi)始明顯增長(zhǎng)，至五期到最大值，接下來(lái)短期貸款受到GDP的正向沖擊影響逐漸減弱，這也能證明GDP對(duì)短期貸款能產(chǎn)生較強(qiáng)的沖擊作用；但也可以看出，中長(zhǎng)期貸款受到GDP的正向沖擊后，前四期的沖擊效果出現(xiàn)了波動(dòng)，且沖擊效果自第三期開(kāi)始逐漸減弱，但沖擊的持續(xù)期較長(zhǎng)。從上面分析初步得出，相對(duì)于中長(zhǎng)期貸款的沖擊來(lái)說(shuō)，GDP對(duì)于短期貸款的沖擊的影響較大，并且持續(xù)期較長(zhǎng)。

圖2 銀行信貸沖擊引起GDP的響應(yīng)函數(shù)

圖3 銀行信貸沖擊引起產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)的響應(yīng)函數(shù)

如圖3所示，銀行信貸受到一個(gè)正向沖擊后，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在第一期就開(kāi)始產(chǎn)生正向沖擊影響，并在當(dāng)期達(dá)到最大沖擊效果，隨后沖擊效應(yīng)開(kāi)始減弱；但在第6期又開(kāi)始出現(xiàn)上升趨勢(shì)，可以看出銀行信貸對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的沖擊呈現(xiàn)U型特征，總體看產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)中長(zhǎng)期貸款的沖擊效應(yīng)還是比較強(qiáng)的。

圖4 銀行信貸沖擊引起物價(jià)水平(CPI)的響應(yīng)函數(shù)

根據(jù)圖4所示，短期貸款受到一個(gè)正向沖擊后，物價(jià)水平(CPI)在第一期就開(kāi)始出現(xiàn)上升趨勢(shì)，在第六期左右達(dá)到了最大值，然后沖擊效應(yīng)開(kāi)始減弱，這不難看出CPI對(duì)于短期貸款的沖擊帶來(lái)的影響還是明顯的，反應(yīng)也比較迅速。

3、VAR模型的方差分解分析

通過(guò)方差分解(variance decomposition)可分析每種結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)程度，進(jìn)而可通過(guò)貢獻(xiàn)度衡量每一種結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。在宏觀經(jīng)濟(jì)目標(biāo)的支持下，隨著時(shí)間推移可知短期貸款和中長(zhǎng)期貸款對(duì)其貢獻(xiàn)度，具體結(jié)果見(jiàn)表5。

表5 短期貸款及中長(zhǎng)期貸款對(duì)GDP的方差分解

由表5可知，短期信貸與長(zhǎng)期信貸的VAR模型結(jié)果均顯示出GDP自身的沖擊是其方差的最主要來(lái)源。盡管其貢獻(xiàn)度隨時(shí)間的推移有所減弱，但其影響依然處于主導(dǎo)地位，說(shuō)明我國(guó)經(jīng)濟(jì)存在穩(wěn)定發(fā)展的內(nèi)生動(dòng)力。同時(shí)也可以看到，在短期信貸VAR模型中，短期貸款對(duì)GDP的貢獻(xiàn)率隨時(shí)間的推移，處于一個(gè)上升的趨勢(shì)，持續(xù)期較長(zhǎng)；隨著時(shí)間的推移，在中長(zhǎng)期VAR模型中，中長(zhǎng)期貸款對(duì)GDP的貢獻(xiàn)率逐漸增加，在第5期達(dá)到最大值約為8%。

同時(shí)，在中長(zhǎng)期信貸VAR模型中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)GDP的貢獻(xiàn)率也處于一個(gè)上升趨勢(shì)，持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)。表明促升級(jí)、調(diào)結(jié)構(gòu)是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的可持續(xù)發(fā)展的動(dòng)力，也是我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)政策的重點(diǎn)。

從表6可以看出，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)本身的沖擊是其方差的最主要來(lái)源，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)；中長(zhǎng)期貸款對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的貢獻(xiàn)是在逐期增加的，效果也是較明顯的。從上面的分析可知，銀行信貸對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的貢獻(xiàn)是存在的，其貢獻(xiàn)也是在逐漸增強(qiáng)；目前的貢獻(xiàn)較小，也反映出銀行部門(mén)沒(méi)有充分發(fā)揮自身在服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型方面的優(yōu)勢(shì)和能力。

表6 中長(zhǎng)期貸款對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)的方差分解

表7 短期貸款對(duì)物價(jià)水平(CPI)的方差分解

從表7可知，CPI自身的沖擊也是其方差的最主要來(lái)源，但也可以看到其貢獻(xiàn)率逐漸下降的趨勢(shì)，并且下降的幅度也較大，這表明，CPI的上漲在一定程度上來(lái)源于市場(chǎng)對(duì)物價(jià)水平上漲的預(yù)期。同時(shí)我們看到，短期貸款沖擊對(duì)CPI的影響逐漸增大，說(shuō)明信貸增長(zhǎng)能夠?qū)PI的變動(dòng)產(chǎn)生沖擊，但沖擊效應(yīng)不是很明顯。這與其他學(xué)者的分析有所不同，潘敏、繆海斌(2010)認(rèn)為，在CPI的變化中，信貸規(guī)模的沖擊發(fā)揮主導(dǎo)作用[6]。我國(guó)進(jìn)行大規(guī)模信貸的投放，能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定增長(zhǎng)，但也會(huì)帶來(lái)CPI的上升，對(duì)CPI的調(diào)控工作面臨著較大壓力。出現(xiàn)信貸增長(zhǎng)對(duì)CPI的沖擊效應(yīng)不是很明顯，這也說(shuō)明了我國(guó)對(duì)于CPI的調(diào)控工作是卓有成效的。

四 結(jié)論及建議

1、結(jié)論

通過(guò)構(gòu)建銀行信貸與宏觀經(jīng)濟(jì)的向量自回歸(VAR)模型，分析短期貸款(SLOAN)和中長(zhǎng)期貸款(MLLOAN)的沖擊對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)目標(biāo)GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)及物價(jià)水平(CPI)產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)影響。通過(guò)格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)，建立短期貸款、GDP、CPI三個(gè)變量的VAR模型，及中長(zhǎng)期貸款、GDP和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)三變量的VAR模型。研究結(jié)果表明：第一，短期貸款與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、中長(zhǎng)期貸款與居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)沒(méi)有因果關(guān)系，短期貸款、中長(zhǎng)期貸款與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間、中長(zhǎng)期貸款與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間、短期貸款與居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)之間存在并互為因果關(guān)系。第二，對(duì)于信貸結(jié)構(gòu)的變動(dòng)，相對(duì)而言，GDP對(duì)于短期貸款沖擊的影響較大，并且持續(xù)期較長(zhǎng)；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)中長(zhǎng)期貸款的沖擊效應(yīng)較強(qiáng)；CPI對(duì)于短期貸款的沖擊較強(qiáng)，反應(yīng)也較為迅速。第三，不論是短期信貸還是中長(zhǎng)期信貸的VAR模型結(jié)果均顯示出GDP對(duì)其自身的沖擊是方差的最主要來(lái)源。在短期信貸VAR模型中，短期貸款對(duì)GDP的貢獻(xiàn)率隨時(shí)間的推移處于一個(gè)上升的趨勢(shì)，持續(xù)期較長(zhǎng)。而在中長(zhǎng)期VAR模型中，中長(zhǎng)期貸款對(duì)GDP的貢獻(xiàn)率隨著時(shí)間的推移，在逐漸的增加，在第5期達(dá)到最大值，約為8%；同時(shí)，在中長(zhǎng)期信貸VAR模型中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)GDP的貢獻(xiàn)率也處于一個(gè)上升的趨勢(shì)，持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)。

2、建議

鑒于目前我國(guó)銀行信貸中的各種貸款對(duì)經(jīng)濟(jì)變量產(chǎn)生的影響存在差異，這對(duì)制定我國(guó)有關(guān)信貸政策起到重要的啟示作用。

(1)應(yīng)加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整應(yīng)該從各個(gè)方面進(jìn)行著手，如稅收等。中長(zhǎng)期貸款對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的貢獻(xiàn)作用顯著，貢獻(xiàn)持續(xù)期也較長(zhǎng)，銀行部門(mén)在促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型方面應(yīng)充分發(fā)揮自身的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)有的作用，抓住中長(zhǎng)期貸款在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整中的積極作用。中長(zhǎng)期貸款期限長(zhǎng)、利率高、風(fēng)險(xiǎn)大，且其投資項(xiàng)目貸款具有一定的產(chǎn)業(yè)導(dǎo)向作用，能有效促進(jìn)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)重組和升級(jí)。政府部門(mén)應(yīng)加大中長(zhǎng)期貸款的政策支持和產(chǎn)業(yè)傾斜力度，不斷引導(dǎo)相關(guān)行業(yè)合理使用中長(zhǎng)期貸款，以促進(jìn)中長(zhǎng)期貸款與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間良性發(fā)展，尤其是要促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展。

(2)銀行應(yīng)該嚴(yán)把短期信貸的期限關(guān)

短期貸款的發(fā)放對(duì)象主要為企業(yè)，作為周轉(zhuǎn)資金對(duì)其流動(dòng)資金進(jìn)行補(bǔ)充，或者滿足小部分居民的消費(fèi)缺口，能及時(shí)保證企業(yè)的生產(chǎn)供給，并為居民生活消費(fèi)提供便利，主要影響短期需求，短期內(nèi)對(duì)CPI影響顯著。銀行應(yīng)嚴(yán)格控制短期貸款期限，確保短期貸款在促進(jìn)內(nèi)需、保證企業(yè)良好運(yùn)轉(zhuǎn)、平滑居民消費(fèi)的同時(shí)不至于產(chǎn)生通貨膨脹壓力。

[1]Michael Hume, Andrew Sentence. The global credit boom: challenges for macroeconomics and policy[J].Journal of International Money and Finance,2009,(8):1426-1461.

[2]周英章,蔣振聲.貨幣渠道、信用渠道與貨幣政策有效性：中國(guó)1993-2001年的實(shí)證分析和政策含義[J].金融研究,2002,(9):34-43．

[3]蔣瑛琨,劉艷武,趙振全.貨幣渠道與信貸渠道傳導(dǎo)機(jī)制有效性的實(shí)證分析：兼論貨幣政策中介目標(biāo)的選擇[J].金融研究,2005,(5):70-79．

[4]盛松成,吳培新.中國(guó)貨幣政策的二元傳導(dǎo)機(jī)制:“兩中介目標(biāo)，兩調(diào)控對(duì)象”模式研究[J].經(jīng)濟(jì)研究,2008,(8):37-51．

[5]許 偉,陳斌開(kāi).銀行信貸與中國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng):1993-2005[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊),2009,(3):969-994．

[6]潘 敏,繆海斌.銀行信貸與宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng):2003-2009[J].財(cái)貿(mào)研究,2010,(4):83-89.

[7]崔小濤.我國(guó)銀行信貸對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響效應(yīng)研究[J].農(nóng)村金融研究,2010,(5):40-46.

[8]宋 媛，周 欣，高 宇.信貸擴(kuò)張、宏觀經(jīng)濟(jì)與銀行危機(jī):基于中國(guó)數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].北京工商大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2011,(1):85-90.

[9]徐靈超.1992-2010 年中國(guó)信貸供給結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)波動(dòng)——基于VAR 模型分析[J].華東經(jīng)濟(jì)管理,2012,(4):49-57.

(編輯：周亮；校對(duì)：余華)

Analysis on Effect of Bank Credit to Macroeconomic

LIU Na-xin1,2WU Zhong-xin1,2

(1.SchoolofBusiness,HunanUniversity,ChangshaHunan410079;2.HunanUniversityofFinanceandEconomics，ChangshaHunan410205)

This paper builds three variables VAR model of short-term loan，GDP and CPI, and three variables VAR model of medium and long term loans，GDP and CPI, then analyses the dynamic effects of short-term loans and long-term loans on macroeconomic objectives. The macroeconomic objectives include GDP，industrial structure(IS) and the price level (CPI). The results show that: Short-term loans and long-term loans have great impact on GDP, and the duration is longer; the medium and long term loan is of great significance for the readjustment of industrial structure, but the bank sector did not give full play to their own advantages in promoting the transformation of industrial structure; bank credit’s contribution to CPI is relatively low.

bank credit; macroeconomic; VAR Model

2016-07-13

湖南省科技計(jì)劃項(xiàng)目“湖南科技型小微企業(yè)投融資協(xié)同創(chuàng)新理論與實(shí)踐研究”(項(xiàng)目編號(hào)：2014FJ6011)、湖南省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“信息化推動(dòng)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的環(huán)境要素及對(duì)策研究”(項(xiàng)目編號(hào)：2010YB044)

劉納新(1970- )，男，湖南新邵人，湖南財(cái)政經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授，湖南大學(xué)博士研究生，研究方向：企業(yè)信息化、技術(shù)創(chuàng)新、企業(yè)戰(zhàn)略管理

10.16546/j.cnki.cn43-1510/f.2016.05.007

F832.4

A

2095-1361(2016)05-0053-07