信贷量经济效应的期限结构研究，本文主要内容关键词为：信贷论文,期限论文,效应论文,结构论文,经济论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
虽然中国人民银行从1998年起就已明确取消对商业银行的贷款规模控制，并转向以货币供应量为中介目标的货币政策体系，但考虑到间接融资一直是我国资金融通最主要的渠道，因此，信贷量仍然是货币当局十分关注的总量指标之一，与此同时，信贷量对宏观经济的影响自然也是人们关注的焦点。尤其是2008年爆发全球性金融危机后，我国实施的积极财政政策和宽松货币政策直接导致了2009年“天量信贷”的形成，这再度引发了人们关于信贷对宏观经济影响的讨论。从已有的研究来看，国内学者大多认为信贷总量对经济增长和价格水平存在显著的影响，但对具体的影响强度甚至影响方向却有不同的结论。而从现实经济数据来看，考虑到信贷总量和货币存量之间的密切联系，我国近年来货币超额发行的同时价格却相对稳定的“中国货币之谜”背后，必然暗含着信贷量超额增长与价格稳定的“悖论”：在1998-2010年间，我国各类贷款余额增长达571%，同期的实际GDP增长为315%，而CPI仅增长22.4%，这表明信贷投放在促进经济增长的同时的确未对价格水平产生很大的影响。
究竟是什么原因造成了信贷扩张对经济增长和通货膨胀不同的影响效应？目前国内从信贷总量层面开展的研究显然并未能给出令人满意的答案，而且，相关研究的结论存在着较大的差异。根据信贷量影响的强度和方向不同，国内学者的观点大致分为三类：第一类观点认为信贷量对经济增长和通货膨胀有长期的正向作用。例如，刘涛(2005)、盛松成和吴培新(2008)。第二类观点认为信贷量对经济增长有长期正向作用，但是对价格水平在短期和长期却是有不同的影响方向。例如，蒋瑛琨等(2005)认为信贷在短期内造成通货膨胀，在长期内则导致通货紧缩；章晟和李其保(2009)、潘敏和缪海斌(2010)则认为信贷短期内对CPI的影响为负，在长期则会引起通货膨胀。第三类观点认为信贷对经济增长和通货膨胀的影响较弱且时效较短。例如，许伟和陈斌开(2009)发现负向的信贷冲击导致产出在当期小幅下降，然后逐步回升稳态，导致通货膨胀率在当期小幅下降，然后迅速回到稳态。
我们发现，中国在信贷总量快速增长的同时，信贷结构也发生了较大的变化，包括信贷的持有部门结构和信贷的期限结构，现有的总量研究无法深入分析信贷的作用机制。在实证分析中，采用不同阶段的数据时，信贷结构很可能不一致，从而导致不同的结论，单纯地分析信贷总量显得过于模糊。因此，我们必须进一步剖析信贷总量，对信贷结构进行深入研究。国外学者在研究信贷结构对宏观经济影响时，主要按照信贷的持有部门来划分信贷结构，例如区分公司贷款与居民贷款，区分工商业类贷款与房地产、消费类贷款等，进而分析不同信贷结构的经济效应。Ludvigson(1998)认为居民消费贷款的减少将会降低全社会的消费量，从而减少产出量。Safaei&Cameron(2003)以加拿大为例，发现居民信贷在短期内对真实产出的解释力要明显强于企业信贷。De Haan et al.(2007)对美国的银行贷款组合数据进行分析，发现在货币紧缩的冲击下，房地产和消费贷款大幅减少，但是商业贷款和工业贷款却增加了，这导致产出水平下降，而价格总水平却上升。Pereira(2008)发现在企业信贷约束和居民信贷约束同时存在的情况下，企业信贷约束的解除有利于经济增长，而居民信贷约束的解除却不能起到同样的作用。Markidou&Nikolaidou(2008)以希腊为例，发现居民贷款比企业贷款更容易受到约束，但是居民贷款对经济未能产生显著影响。值得一提的是，相关研究的对象主要为欧美发达国家，其直接融资渠道相当发达，信贷作为间接融资手段，对其结构效应的分析并没有得到广泛关注。国内目前少数有关信贷结构的分析也往往是从信贷持有主体的角度出发。例如，张军(2006)的研究认为，信贷过度向缺乏效率的国有企业分配，导致了信贷增长对经济增长的作用不显著。
应该说，从信贷持有结构开展研究，关注了不同信贷主体的信贷行为对宏观经济的影响差异，这具有一定的现实意义。但我们认为，这类研究往往很难将不同主体的信贷行为纳入到一个统一的分析框架下，部门之间的联系度较低，在分析各部门信贷的总叠加效应时，大多数只是采取实证的方法进行计量检验，一定程度上存在着理论基础的缺失，也难以分析清楚信贷的具体作用方式。同时，发达国家的居民类贷款比重较大，中国的居民类贷款虽然近十年增长较快，但余额占比依然不足20%，而且中国从2007年才开始按信贷使用的部门统计信贷余额，时间跨度较短，难以进行相关实证检验。因此，就国内状况而言，按信贷持有主体的不同进行结构层面的研究并非最佳选择。
按照中国人民银行现有的信贷统计方式，我国的信贷余额统计中包括了短期贷款、中长期贷款、委托贷款、票据融资和其他贷款。我们发现，1998-2010年，短期贷款余额和中长期贷款余额①平均约占贷款总余额的90%，与此同时，在总信贷规模不断扩张的前提下，长短期贷款之间的相对比重则发生了显著变化。考虑到不同期限的贷款在宏观经济运行中的使用范围存在显著差异，两者或许会对宏观经济产生不同的影响效应，如果能够把这两类贷款的传导机制分析清楚，则可以为厘清我国信贷总量扩张的宏观经济效应提供一个全新的视角。因此，我们在考察信贷结构的宏观经济效应时，将重点从期限结构的角度展开，即将信贷分为短期贷款和中长期贷款进行研究。
从实际的银行信贷审批来看，我们发现，整体上而言，短期贷款和中长期贷款的投向在中国是有明显区别的：短期贷款主要用于借款人生产、经营中的流动资金需要，而中长期贷款则主要用于技术改造、基础设施建设、新建固定资产项目等。我们将按照两类贷款不同的投向领域，探讨其对经济增长及价格水平的影响途径。
短期贷款可能会影响企业的生产经营和居民的消费。我国金融机构的短期贷款主要用于企业的经营周转，一般用于企业生产过程中的原材料采购、生产型服务的购买等等，所以短期贷款很可能对企业当期的资本投入产生影响，进而影响最终的企业产出和工业品出厂价格。同时，企业经营效益的改变，可能会影响到企业内职工的预期收入，万广华等(2001)、申朴和刘康兵(2003)均指出预期收入的不确定性影响居民消费。因此，企业生产经营的改变可能影响到居民的家庭消费情况，而居民消费的调整则会对经济增长和价格总水平产生一定的冲击作用。
中长期贷款可能会改变企业未来的长期生产经营情况。一方面，从企业内部的生产经营来看，改造更新设备、研发改进技术、扩大产能后的规模效应等都属于企业全要素生产率的提高，相关方面的投资，一般需要一年以上才能收回成本，创造效益，因此其需要的不是短期流动资金支持，而是中长期的项目贷款。另一方面，从影响企业经营效率的宏观外部环境来看，基础设施建设是一个非常重要的因素。周晓艳和韩朝华(2009)认为基础设施水平对全要素生产率的增长具有正面影响，刘秉镰等(2010)指出交通基础设施对中国的全要素生产率有着显著的正向影响，2001-2007年铁路和公路基础设施的增加共带动中国全要素生产率增长11.075%。基础建设的投资周期一般至少3年以上，因而支持我国基础设施建设的贷款主要为中长期贷款。所以，我们认为无论是从企业内部经营还是外部环境，中长期贷款的投向领域都有利于促进企业的全要素生产率，进而降低单位产出的成本，促进产出效率，调整企业的长期经营行为，最终影响到经济增长和价格总水平。
综上所述，我们可以初步总结出短期贷款和中长期贷款影响经济增长及价格总水平的传导机制，并以图1来表示。接下来，我们将运用理论模型深入分析这一传导机制，并利用我国相关的宏观经济数据进行实证检验。具体内容安排如下：第二节应用一个小型DSGE模型，通过模拟的方式从理论上探讨不同期限的贷款对经济增长和价格总水平产生怎样的影响；第三节通过FAVAR模型，以1998-2010年的季度数据为例，对第二节得出的结论进行实证检验；第四节是结论和政策建议。
图1 短期贷款和中长期贷款的作用传导机制
二、DSGE模型的构建与结果分析
由于动态随机一般均衡(DSGE)模型能够兼顾微观分析和宏观分析，具有理论上的严谨性和一致性，因此本文应用一个小型规模的DSGE模型，将短期贷款和长期贷款的冲击作为外生变量，考察其对经济增长和价格总水平的不同影响。
(一)家庭部门
该冲击假设的理由在上一节的理论探讨中进行过简单的阐述，我们在此对该假设再次进行深入分析。短期贷款可能通过两条渠道影响居民消费。第一条渠道是短期贷款直接拉动家庭消费，由于统计数据的可得性限制，以2007-2010年为例，在短期贷款中，居民类短期贷款平均占比约为18%，其中居民消费类约为4%，经营类约为14%，整体的占比较低，并且受到中国传统消费观念和消费习惯的影响，居民通过短期借贷进行消费的比例目前依然较小，因此我们认为居民类短期贷款对短期消费的直接拉动效应较低，即短期贷款的第一条渠道效应较弱。第二条渠道是短期贷款对企业的生产经营产生影响，从而间接拉动了家庭消费。由于企业获得短期贷款后，对短期经营可以有正向促进，有利于提高企业的经营效益。尽管居民工资在当期存在粘性，甚至在下一期也未必会有显著提高，但是企业良好的经营状况却可以大大减弱居民未来预期收入的不确定性。Leland(1968)提出储蓄主要是为了避免未来不确定性收入所带来的冲击，万广华等(2001)、申朴和刘康兵(2003)也均以中国的实际数据证明了不确定性对消费有显著的负效应。因此，我们认为未来收入不确定性的减弱，将会降低当期储蓄，提高当期的家庭消费，即短期贷款主要通过第二条渠道促进居民消费。
代表性家庭部门在最大化其跨期效用时，将受到跨期预算约束，我们假设家庭收入全部来源于工资收入，不考虑财产性收入等其他收入，则具体的约束条件如下：
(四)参数校准及求解
(3)—(7)、(9)—(11)式加上短期贷款和中长期贷款的冲击函数，构成了本模型完整的动态系统，对各方程求其稳态，并在稳态附近进行对数线性化。在此基础上，利用校准后的参数，进行数值近似模拟，本文将借助Dynare4.2.0版本软件包来完成相应的计算。
首先我们对模型的参数值进行校准，大部分参数的赋值借鉴相关研究文献中的参数值，少数参数利用中国实际数据进行计量估计后调整得到。
参考许伟和陈斌开(2009)的总结，对折现因子β取值0.99；陈晓光和张宇麟(2010)认为民营企业的资本收入份额为0.35，国有企业的资本收入份额为0.55，因此本文对资本在产出中的贡献份额α设定为0.45。Smets&Wouters(2003)将投资调整成本和资本利用成本设定为0.148和0.17，因此本文将资本成本
校准为0.15；参考Ngalawa&Viegi(2010)的赋值，并结合许伟和陈斌开(2009)、陈晓光等(2010)的折算值，设定闲暇ф在家庭效用中的权重为0.3，真实货币余额在家庭效用中的权重γ为0.4。
所有参数校准赋值汇总见表1。
(五)模拟结果分析
为验证此模型的解释力，我们采用1998-2010年的GDP、全社会消费品零售总额、短期贷款余额、中长期贷款余额的季度数据，使用X-11方法进行季节调整，对相关变量取对数，通过H-P滤波方法去除相应变量中的增长趋势，最后分别计算出这些数据的标准差，用来代表其波动性，将实际数据与模型模拟值的波动性进行对比。资本与产出波动比的实际值，我们直接借鉴使用陈晓光和张宇麟(2010)的结果。相关结果见表2。
据表2所示，虽然消费水平的模拟结果与现实结果存在一定差距，但总的来说，本文建立的模型能够在较大程度上反映实际经济情况。
为了考察短期贷款和中长期贷款对宏观经济的影响，本文检查了产出和价格总水平对两类贷款的脉冲响应情况。图2表示短期贷款对产出和价格总水平的冲击效应，图3表示中长期贷款对产出和价格总水平的冲击效应，图中横轴表示时间，纵轴表示变量在冲击后对稳态的偏离。
图2 短期贷款对产出和价格总水平的冲击
图3 中长期贷款对产出和价格总水平的冲击
从图2和图3可以发现，短期贷款与中长期贷款对经济增长均有正向作用，相比而言，短期贷款影响的时效性要远小于中长期贷款。在价格总水平方面，短期贷款带来通货膨胀的压力，而中长期贷款仅在短期对价格产生正向冲击，长期来看却能够对价格总水平产生负向作用，抑制通货膨胀，主要可能是因为中长期贷款主要通过提高全要素生产率来抑制价格上涨，而中长期贷款投放的项目通常建设时间较长，其建成投产需要一定时间，所以对价格水平的抑制有滞后性，但是有长期性。
三、基于FAVAR模型的实证检验
在第三部分，我们利用DSGE模型作为基础，从理论上探讨了信贷期限结构对经济增长和价格总水平的作用。但是，刘斌(2008)指出DSGE模型尚不能完全替代传统的计量经济模型，开发一个能对现实拟合度较高的模型存在着一定的难度。因此，为更好地检验现实情况，本文将通过非理论性的FAVAR计量模型再次对之前的结论进行检验。
(一)FAVAR模型简单介绍
现有的文献在分析信贷冲击效应的时候绝大部分采用的是VAR或SAVR模型。Bernanke et al.(2005)指出，用VAR模型研究货币政策存在一些缺陷：VAR模型中的变量非常有限，在选取上也有一定的随意性，无法反映所有的经济信息，难以满足全面分析货币政策效应的需要。基于此，Bernanke et al.(2005)、Boivin&Giannoni(2008)将传统的VAR分析和因子分析相结合，建立了FAVAR计量模型来解决这种信息不充分的问题。
FAVAR计量模型简单描述如下：
(二)变量选取及数据处理
本文认为，在考察信贷期限结构对经济增长及价格总水平的影响时，应在相对市场化的宏观金融环境下进行分析。1998年1月1日起，中国人民银行取消了贷款限额的控制，货币信贷调控由直接控制转为间接控制，因此本文的实证检验数据全部选用1998-2010年的季度数据，除短期贷款余额，中长期贷款余额、GDP、CPI以外，我们借鉴Bernanke et al.(2005)、顾标和周纪恩(2009)、沈悦等(2011)的研究，结合我们需要考察的问题和实际数据的可得性，选取了43种经济指标，作为描述宏观经济的变量。大致分为四组：一是反映金融和财政收支的变量，包括外汇储备、M1、M2、股票市值、财政支出和收入等等；二是反映房地产和固定资产投资的变量，包括房地产开发投资总额、房地产销售价格指数、固定资产新建投资额、固定资产投资本年施工项目计划等等；三是反映国民经济发展的变量，包括农林牧渔业总产值、第一、二、三产业增加值及进出口总额等等；四是反映人民生活和就业的变量，包括全部在岗职工数、在岗职工工资总额、社会消费品零售额等等。
本文的全部数据主要来源于中经网，部分来源于高校财经数据库和中国人民银行网站。我们对相关数据作以下预处理：所有数据中，如果公布数据为月度数据的，将每季度三个月的数据进行平均，得到当季的数据值，个别季度的缺失数据，本文采用插值估算得出。由于缺少1998-2000年的CPI环比数据，我们以2001年的环比数据和1998-2000年的同比数据进行折算，得到1998-2000年的环比数据，再结合2001-2010年的环比数据，计算出以1998年为基础的CPI定基比价格。再以此价格为基础，对各类数据消除价格因素的影响，然后利用X-11的方法进行季节调整，最后再对所有数据取对数。④
(三)脉冲响应分析
短期贷款和中长期贷款对GDP和CPI的冲击影响见图4和图5。
图4 短期贷款冲击效应
图5 中长期贷款冲击效应
从图4我们可以看出，短期贷款对CPI有正向的冲击，并且持续期间较长，对经济增长造成将近两年的正向促进作用，但是效果逐渐减弱，随着时间进一步推移，甚至转变为负向作用。整体而言，该检验结果与我们之前的理论探讨是一致的，都得出了短期贷款将带来通胀压力，对经济增长只有短期的正效益。但是，为何在更长的期限内短期贷款会对经济增长形成负向作用，我们认为有两种可能性：一是计量模型本身可能会存在一定的问题，随着时间的推移，结果可能并不完全准确；二是短期贷款投放过多导致的通货膨胀，可能在将来造成经济的衰退。从图5我们可以看出，中长期贷款对CPI存在明显的负向冲击，而对经济增长则造成较长期的正向作用，并且对两者的影响都是持续的。虽然在收敛性和产生作用的时点上与第四节的结论略有差别，但是在整体方向性的判断上是较为一致的。
总体来说，FAVAR计量检验的结果与我们在第二节模型分析的结果较为一致，由于FAVAR模型本身并不带有理论性，在设立模型时无需做任何先验性的假设约束，因此，我们认为FAVAR模型的检验结果能够较好地支持我们在第二节的结论。⑤
四、结论及启示
(一)研究结论
本文应用了一个包含家庭和企业的小型动态随机一般均衡(DSGE)模型，为分析中国的信贷期限结构与经济增长和通货膨胀的关系提供了一个框架。我们将短期贷款和中长期贷款的作用途径引入其中，深入分析了两类贷款的传导机制，通过数值模拟得出了探索性的结论，并且使用FAVAR计量模型，以1998-2010年的季度数据证实了相应的结论。
研究结论表明，信贷总量中的短期贷款和中长期贷款对经济增长和价格总水平的影响存在着明显差异。短期贷款对经济增长仅有短期的促进效应，但是却会带来通货膨胀的压力；而中长期贷款能够促进经济的持续增长，同时从长期来看，对价格总水平有抑制作用。
对于短期贷款，在整体市场需求较好的情况下，资金的短期投入很容易增加企业短期产出，提高销售收入，进而对我国经济增长产生正向促进作用。对于长期贷款，我们分析了中长期贷款能够促进全要素生产率的提高，提升产出水平，并且，全要素生产率的提高降低了单位产出的成本，促进了产出效率，这对降低价格总水平是有正向作用的。一些学者的研究结果也证实了我们的推理(徐惠儿等，2008；万光彩、刘莉，2007)
按照本文的分析，短期贷款对经济增长有短期的促进作用，中长期贷款对经济增长有较长时间的促进作用，如果我们将效果进行简单叠加，这与大量学者们认为的信贷总量对经济增长有正向影响是一致的。短期贷款将带来通货膨胀，而中长期贷款却能够抑制价格总水平的上涨，这就解释了为什么学者们在研究信贷总量对价格总水平的影响时会有不同的结论。因为采用不同时间段的数据，短期贷款和中长期贷款的组合不同，最终的叠加效果也将会不同。
(二)相关启示
上述的研究结论也给我们带来如下两方面的启示：
1.信贷政策及其监管应关注信贷的期限结构
按照两类贷款的不同传导机制，我们认为，在经济过热和通胀压力较大时，如果不加区分地简单压缩贷款规模，将不利于经济增长，也未必能够起到抑制通货膨胀的效果；在经济衰退时，如果只是随意地投向那些产能过剩，短期受益于财政刺激的行业，发放远远超出生产经营的资金贷款，只能对经济带来短暂的促进，却会极大增加未来通胀的压力。
对于短期贷款，主要应关注其对通货膨胀的影响，尤其是偏离了真实性交易背景的短期贷款，只会造成更大的通胀预期，对经济增长却毫无益处，但是其对通货膨胀的冲击不容小觑。2010年出台的《流动资金贷款管理暂行办法》对于规范短期贷款的流向起到了较好的效果，未来还应当出台更多的监管规定。
中长期贷款促进经济的持续增长、抑制物价上涨的前提是中长期贷款能够促进全要素生产率的提高，否则非但无法促进经济增长，还会带来通胀的危险。应当通过市场化与监管手段相结合的方式，进一步改善商业银行公司治理结构，强化其市场化经营理念，同时依靠政策法规来规范其信贷行为，逐步引导中长期贷款的投向。
2.中长期贷款/短期贷款的大幅提高解释了“中国货币之谜”
中国M2/GDP快速增长时，通货膨胀率却较为稳定的“货币之谜”，引起了国内外众多研究者的兴趣，他们从多方面对该问题进行了研究。从目前来看，对该问题的解释总结起来主要有以下几个视角：经济货币化程度(易纲，1995等)、资本市场发展(马明和、王宇伟，2005等)、商业银行不良贷款(谢平、张怀清，2007等)以及持币主体结构内在调整(王宇伟，2007，2009)。毋庸置疑，这些观点对我们理解中国的“货币之谜”都有十分积极的意义，不过，货币化、资本市场发展两方面的观点很难解释中国M2/GDP高于美国、英国的原因。谢平和张怀清(2007)提出的“银行主导的金融系统和商业银行巨额不良资产”虽然解释了中国M2/GDP高于其他国家的原因，却未能对通货膨胀率的稳定做出明确解释。在本文中，我们尝试将我国信贷期限结构的变化特征和长短期信贷对宏观经济的不同影响结合起来，对“货币之谜”进行解释。我们注意到，1998-2010年，我国中长期贷款/短期贷款的比值从0.29提高到1.78，增长了6倍多，具体见图6。我们认为从整个银行体系来看，M2属于负债方，而信贷属于资产方，本外币信贷余额占M2的比例尽管在逐步下降，但目前依然可以达到65%，所以我们可以考虑从资产方的角度，以信贷期限结构来对M2的使用情况进行分析，从另一个角度去部分解释“货币之谜”。大量的信贷投放带来了货币量的超额供应，但是中长期贷款余额占贷款比重的大幅上升却抑制了通货膨胀水平，因此在M2/GDP快速增长的同时，通货膨胀率依然保持相对稳定。从图6我们还可以看出，2010年二季度开始，中长期贷款/短期贷款的增长速度明显放慢，同时，从2010年第四季度开始，通货膨胀率显著提高，考虑信贷对价格总水平的滞后效应，这在一定程度上直观验证了我们的观点。
图6 1998-2011年中长期贷款/短期贷款的变化趋势(季度)
当然，值得注意的是，本文将信贷作为外生变量，没有细致分析银行经营行为对信贷造成的影响。同时，本文未考虑“影子银行”⑥问题，“影子银行”可能大大提高全社会总的贷款投放规模。这都是未来值得进一步深入研究的问题。
注释：
①短期贷款是指期限在一年以下(含一年)的贷款，中长期贷款是指贷款期限在一年以上(不含一年)的贷款。
②在此，对热心提供现实经验数据的银行信贷审批人表示衷心感谢！
③对于该方法的具体讲解，本文在此不详细展开，详见Bernanke et al.(2005)、Boivin&Giannoni(2008)的描述。
④处理后的各变量经过ADF检验，都符合I(1)序列，并通过了Johansen协整检验，FAVAR模型整体也通过了稳定性检验，由于涉及的变量较多而篇幅有限，具体检验结果不再列出。
⑤本文同时也使用了传统VAR模型进行检验，得出了与FAVAR模型一致的结论，也说明了结论的稳定性，但是从方法上比较，FAVAR在计量思想上更加全面，因此本文最终仍然采用了FAVAR模型。
⑥美国太平洋投资管理公司创始人比尔·格罗斯于2007年11月首次使用了这一名词，主要指那些行使着银行功能却不受监管或少受监管的非银行金融机构，包括其开发的金融工具和金融产品，例如通过商业银行发售的信贷类信托理财产品就属于影子银行产品。
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