中国货币政策信贷渠道有效性实证研究*
□陶雄华，吕 建
[摘 要] 选取中国1998～2017年的宏观经济数据，运用VAR 模型考察了货币与信贷、信贷与产出及通胀之间的相互作用关系。研究发现，信贷规模与M2均是产出和CPI的格兰杰原因；信贷规模是M2的格兰杰原因，而M2并不是信贷规模的格兰杰原因。进一步研究发现，新增贷款数量对中国经济有显著的正效应，M2对实体经济的产出也存在正效应。在一定时期内，M2增加而贷款规模反而下降。
[关键词] 货币政策；信贷渠道；有效性；VAR 模型
一、问题的提出
货币政策信贷传导渠道及其有效性问题一直以来都是世界各国货币当局和学术界研究的重点。在经济形势新常态的背景下，中国提出了“三去一降一补”的供给侧改革方案，对货币政策调控产生了重大影响，使得货币政策信贷传导渠道也不可避免地复杂化。在供给侧改革背景下货币政策信贷渠道有效吗?供给侧改革对信贷渠道产生什么影响?为了回答这些问题，本文在供给侧改革背景下对信贷渠道开展更具系统性和前瞻性的研究，可以更有针对性地提高中国货币政策效力，为供给侧改革营造适宜的货币金融环境，实现中长期内结构调整、促进转型和谋求区域平衡发展的战略目标。
从中国经济发展和货币操作历程来看，银行主导型的金融机构特征决定了信贷渠道在货币政策传导中的基础性地位。从目前经济发展形势来看，货币政策信贷传导渠道面临的内外部环境错综复杂，国内经济供给侧结构性改革对实施多年的量化宽松货币政策产生了新的调控诉求。近年来，为了配合供给侧改革的有效推进，中国人民银行积极探索经济新常态条件下的货币政策操作新机制，疏通货币政策向实体经济的信贷传导渠道。金融是现代经济发展的核心，供给侧改革的成效取决于货币政策是否能提供一个与之相适应的金融环境。因此，探讨货币政策传导的有效性对于解决目前国内供求的结构性矛盾具有重要意义。
有些学者从宏观视角研究信贷渠道在中国货币政策传导中的重要作用。周英章和蒋振生认为信贷渠道在中国货币政策传导中占主导地位，其次为货币渠道。[1]蒋瑛琨等认为自20世纪90年代以来，银行信贷对产出和物价的影响更为显著。[2]盛朝晖对中国货币政策的传导渠道进行对比分析后，结果显示，虽然利率渠道发挥的作用开始显现，但信贷渠道仍是中国货币政策传导的关键。[3]赵振全等利用TVAR 模型对中国经济波动与信贷市场之间的非线性关系进行了实证检验，结果发现中国金融加速器效应十分显著。[4]盛松成和吴培新利用VAR 模型对1998～2006年间的月度数据展开实证分析，结果显示，银行信贷是中国货币政策传导的主要渠道，而货币传导渠道基本不存在。[5]黄宪等基于IS-LM 拓展模型的理论分析，指出银行资本约束会对银行信贷渠道产生影响，从而引起货币政策的非对称性效果。[6]熊启跃和黄宪则认为中央银行的货币政策能够对商业银行的信贷行为产生显著的影响，资本监管举措不利于货币政策信贷渠道传导效果的实现。[7]
优化全额拨款事业单位的资产管理工作对于事业单位实现其价值有重要的意义，本文发现强化财务管理理念、建立固定资产问责制、严格资产对外投资活动以及构建预算和财务管理学结合的财务管理框架是重要的提高措施。希望这一系列的手段可以保障国有资产，提高资产使用效率。
国内也有些学者从微观视角探究中国货币政策信贷渠道的存在性。索彦峰和陈继明基于异质性模型，利用微观数据对信贷渠道的存在性进行了研究。[8]徐明东和陈学彬利用动态面板估计方法对中国货币政策影响银行信贷供给是否取决于银行的资产负债表进行了实证检验。[9]姚余栋和李宏瑾利用由中国短期融资券和短期贷款构成的金融市场总量融资结构数据实证检验了货币政策传导信贷渠道的存在。[10]张梦云等分别对中国货币政策冲击对银行信贷供给的影响以及信贷供给变化对企业投资支出的影响进行分析，并指出当前货币政策的银行信贷渠道仍然有效。[11]杜勇和胡海鸥利用中国2005～2015年间短期融资券发行数据，从企业所有权性质的角度对中国货币政策传导信贷渠道进行研究。结果显示，中国货币政策传导渠道依靠民营企业实现，国有企业并未发挥显著作用。[12]
含氟制剂的应用对防止釉质脱矿及促进再矿化具有积极作用；有研究证实，唾液中的矿物质离子也可促进釉质的早期再矿化[1]。奥威尔脱敏剂含有生物活性成分，已被证实其具有再矿化及抑制釉质脱矿的作用[2]；绿茶也具有防龋的作用[3]，且方便安全；碳酸氢钠溶液可促进早期龋的再矿化[4]。本研究旨在寻求日常生活中防止釉质脱矿及再矿化更方便、经济、有效的方法，采用体外模拟口腔环境，探讨绿茶浸提液、碳酸氢钠液、多乐氟、奥威尔牙膏对釉质再矿化的作用及脱矿抑制效果，以期为临床应用提供理论依据。
国内学者在研究货币政策信贷传导渠道时，通常直接以金融机构信贷总量作为信贷渠道的代理变量，然而这类做法往往是隐含了信贷本身能够影响经济增长的假设，从而忽略了对信贷渠道是否存在的前提进行关键性检验。本文研究视角与以往的文献不同，主要结合了供给侧改革“三去一降一补”的背景，对货币政策信贷渠道有效性展开进一步探索，具有一定的前瞻性与实践价值。
二、信贷渠道在货币政策传导中的有效性分析
虽然在供给侧改革的背景下，结构性货币政策起到越来越大的作用，但是从总量上考察货币政策的传导机制的有效性也是很有必要的。要验证中国货币政策传导信贷渠道的有效性，实际上包含了两个部分的内容：一是，信贷规模是否能够显著地影响产出、通货膨胀等货币政策的最终目标。如果信贷规模不能够显著地对这些变量产生影响，那么中国货币政策的信贷传导渠道必然是不存在的。二是，在验证了信贷规模能够影响产出、通胀的最终目标的基础上，还需要验证的是信贷是否受到中央银行货币政策的调控，如果信贷规模仅仅是对产出、通胀等指标产生影响，但不受货币供给量调控的影响，那么说明信贷的变化是独立于货币政策的，在这种情况下，央行应当对信贷直接进行调控。
(一)变量选取及数据来源
为检验GY、M2、CR、CPI之间是否存在因果关系。本文采用格兰杰因果检验，检验结果如表4。
他虽然孤零零的一个人，却没有迷路。他知道，再往前去，就会走到一个小湖旁边，那儿有许多极小极细的枯死的枞树，当地的人把那儿叫作“提青尼其利”——意思是“小棍子地”。而且，还有一条小溪通到湖里，溪水不是白茫茫的。
(二)模型设定
本文采用VAR 模型来检验货币政策信贷渠道的有效性，可以表示为：
其中，yt为nx1阶内生变量向量，c为nx1阶常数向量，Ap为nxn阶矩阵，εt为nx1阶误差向量。本文yt 是由工业增加值同比增速GY、居民消费价格指数CPI、广义货币量M2和金融机构贷款同比增速CR 组成的向量。
(三)实证分析
VAR 建模的前提是序列具有平稳性。因此，本文对GY、M2、CR、CPI四个变量进行单位根检验。检验结果如表1。
1.单位根检验
由表4可以看出，在5%显著性水平下，可以拒绝CR 不是GY 的格兰杰原因的假设，说明金融机构贷款余额同比增速CR 是工业增加值同比增速GY 的格兰杰原因。在5%显著性水平下，可以拒绝CR 不是CPI的格兰杰原因的假设，说明信贷规模的确可以影响货币政策最终目标：产出和通胀。而反过来，GY 不能成为CR 的格兰杰原因。
表1 ADF检验结果
2.滞后阶数确定
6.脉冲响应函数分析
表2 最大滞后阶数选择结果
3.协整检验
从表3可以看到，迹检验结果在5%显著性水平下均拒绝不存在协整关系的假设，但无法拒绝至多存在一个协整关系、至多存在两个协整关系和至多存在三个协整关系的假设。表明工业增加值同比增长率、M2同比增长率、金融机构贷款余额同比增长率存在唯一的长期的协整关系。
电力电缆大多是都布置在地下的，由于地下环境比较特殊，土壤的酸碱性有所不同，这就使得电缆线在不同的自然条件下发生变化。比如，工厂附近的电缆，其保护层就受到侵蚀和破坏。其次，有的地方土壤温度要高于周围的环境，电缆线在这样的环境下最容易发生膨胀，因此，在安装电缆的过程中，一定要排出接头处的安全隐患，尤其是在较为湿润的地方，很容易造成电缆线的接头处发生浸水而漏电。城市的道路上，经常会有无数车辆经过，在多次碾压与振动下，布置在马路下面的电缆线也会发生极大的破坏。
表3 迹检验结果
由ADF检验结果可知，GY、M2、CR、CPI均为一阶单整序列。为了进一步检验这些变量之间是否存在稳定的均衡关系，采用Johansen检验对变量之间的长期协整关系进行检验。迹检验结果如表3。
4.格兰杰因果检验
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本文选取的变量共有4个：GDP(国内生产总值)同比增长率、M2(广义货币量)同比增长率、CR(金融机构贷款余额同比增长率)、CPI(居民消费价格指数)。以M2作为货币政策代理变量，CR 代表信贷传导渠道。由于GDP数据为季度数据，而M2与金融机构贷款余额为月度数据，为统一起见，以工业增加值月同比增长率作为GDP同比增长率的代理变量，记作GY。数据选取的范围是1998～2017年的宏观经济数据，数据来自中经网统计数据库。
表4 格兰杰因果检验结果
由表1可以看到，四个原始变量的ADF统计量均大于10%显著性水平下的临界值，说明在10%的显著性水平下，不能拒绝序列存在单位根的假设，即序列是非平稳的。而在对序列进行一阶差分后，ADF统计量小于1%显著性水平下的临界值，即在1%的显著性水平下拒绝序列存在单位根的假设，说明原始数据一阶差分后的序列是平稳的，四组数据均是一阶单整序列。
在5%显著性水平下，M2是GY 的格兰杰原因，而GY 不是M2的格兰杰原因。这一点不难理解，M2通过各种渠道对产出产生影响。M2不是CR 的格兰杰原因，而CR 是M2的格兰杰原因。说明贷款规模CR是独立于货币政策M2之外的变量，而信贷规模的变化引起M2的变化。
5.模型稳定性检验
只有模型是稳定的才能进行脉冲响应。特征根分布如图1所示，由图1可以看到，方程所有特征根均位于单位圆内。因此，模型满足稳定性条件，可以进行脉冲响应。
图1 VAR 模型特征根分布图
图2 GY 对CR 脉冲响应图
进行各种检验之前最为关键的一点是确定VAR 模型的滞后阶数。滞后阶数太大，模型的自由度将会降低，直接影响参数估计量的有效性。滞后阶数太小又会导致误差项的自相关严重，造成参数的非一致性估计。因此，确定滞后阶数时，本文综合考虑滞后期和自由度。由表2可知，LR、FPE、AIC、SC 和HQ 准则确定的最优滞后阶数分别为8、5、5、3、3。根据AIC准则，最终确定VAR 模型的最优滞后阶数为5。
变量进入模型的顺序影响cholesky分解的结果，从而影响脉冲响应函数分析的结果。依据格兰杰检验的结果，本文确定变量顺序为CR、GY、CPI、M2。脉冲响应分析结果如图2和图3所示。脉冲响应采用各个变量进行差分后的平稳序列。
10月24日，在海洋钻井公司举办的“企业开放日”活动中，新胜利五号钻井平台副经理袭润祥指着平台设备间里的一个大家伙告诉前来参观的记者说：“这是我们投入100多万元购置的一体化污水处理设备。平台上产生的污水通过不同的管道收集起来，经过处理达到国家排放标准后排海。连落在平台上的雨水我们也有专门的回收系统，不仅避免了雨水将平台上的污染物带进大海，也实现了雨水的循环利用。”至今，海洋钻井公司已累计投资千万元对所有钻井平台实施了“零排放”改造，效果显著。
从图2和图3可以看出：(1)CR 的一个标准差的冲击对工业增加值月同比增长率GY 产生了正向的影响，这种正向的影响在前8期处于波动的状态，在第9期之后渐趋于稳定。表明金融机构的信贷规模可以显著地对实体经济产出产生正向影响，并且这种影响是在一个较长的时期持续存在的。这与中国当前的现状基本符合，中国是银行主导型的国家，银行信贷传导是中央银行实施货币政策调控宏观经济的主要手段。由于资本市场和货币市场不发达，除了银行贷款，企业没有其他的替代品。这就造成一部分贷款需求者只能从银行获取贷款，中央银行通过对银行贷款的控制来间接地控制企业所贷资金的数量，从而控制经济的总产出。(2)M2对于GY 的影响呈现正负交替的变化。说明货币供应量的增加并不一定引起产出的增加，宽松的货币政策未必能够对经济增长起到积极的拉动作用。
CR 对M2的脉冲响应分析结果如图4所示。
图3 GY 对M2脉冲响应图
图4 CR 对M2的脉冲响应图
从图4可以看出，M2对CR 存在着一定时期内的负向影响，而这种影响在第5期达到最大。这一结果乍看令人费解，但是也有其现实依据。宽松的货币政策增加了货币供应量，引起银行和其他金融机构的可贷资金的增加，但这并不意味着银行和其他金融机构贷款意愿的增强。大量产能过剩、效率低下的国有企业未来发展必然会受到政策的限制，而这些企业正是之前银行放贷的重点对象。一些有发展潜力的企业又因为信用水平相对较低使得金融机构不愿意放贷。因此，可能呈现M2增加而贷款反而下降的现象。
三、结论
基于1998～2017年中国宏观经济数据，研究发现，信贷规模与M2均是产出和CPI的格兰杰原因；信贷规模是M2的格兰杰原因，而M2并不是信贷规模的格兰杰原因。表明信贷规模不受货币政策调控影响。进一步研究发现，新增贷款数量对国民经济有显著的正效应，M2对实体经济的产出也存在正效应。在一定时期内，M2增加而贷款规模反而下降，主要原因可以围绕以下三点展开。
大面积烧伤患者合并高钠血症后的治疗非常困难,死亡率极高,在Leblanc M等[5]的报道中,死亡率达80%,所以积极预防高钠血症,休克期进行补液,预防感染事件,及时处理创面,可以预防高钠血症。
首先，从供给端来看，中国经济增长速度放缓，市场竞争加剧使大量劣质企业倒闭，而新兴企业的发展速度较慢，即使中央银行增加货币供给，但由于合适的放款对象不多，也会导致金融机构贷款意愿不强，引起贷款规模受货币政策的影响不明显。
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作为当代的小学数学教师需要具备一定的创新能力，在实际的教学中需要保留传统教学中的一些优点，同时根据现在的学生的认知水平将一些先进的教学思想有效地融合到自己的课堂中。通过全新的信息技术手段不断地对自己的教学形式进行创新，通过教学模式的创新，促使学生在学习数学中得到全面发展。比如说在学习人教版五年级数学下册有关长方体和正方体的知识时，因为小学生的年龄特点，他们的抽象思维能力和空间能力还相对较弱，那么这时候我们就可以融入信息技术手段，通过直观的方式展示这些立体图形，方便学生进行理解和学习。让学生的学习效率得到大大的提升。
其次，从需求端来看，以前中国的放贷对象大多为传统产业，随着供给侧结构性改革的发展，中国产业结构将不断优化，落后的传统产业难以发展，其信贷受限，降低了贷款余额增速对M2增速的反应程度。
最后，中国以银行为主导的金融体系对放贷对象要求较高，以国有企业、大型企业为主，经过发展这些企业对资金的需求已经趋于饱和，在经济低迷情况下这些企业的资金利用效率较低，而一些新兴中小企业在起步阶段对资金的需求旺盛，发展潜力无限，但是由于各种原因难以获得银行贷款，这也使得总量意义上的货币政策对贷款增速产生的影响不大。
[参 考 文 献]
[1]周英章，蒋振声.货币渠道、信用渠道与货币政策有效性——中国1993-2001年的实证分析和政策含义[J].金融研究，2002(9).
[2]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).
[3]盛朝晖.中国货币政策传导渠道效应分析：1994-2004[J].金融研究，2006(7).
[4]赵振全，于震，刘淼.金融加速器效应在中国存在吗?[J].经济研究，2007(6).
[5]盛松成，吴培新.中国货币政策的二元传导机制——“两中介目标，两调控对象”模式研究[J].经济研究，2008(10).
[6]黄宪，王露璐，马理，等.货币政策操作需要考虑银行资本监管吗[J].金融研究，2012(4).
[7]熊启跃，黄宪.资本监管下货币政策信贷渠道的“扭曲”效应研究——基于中国的实证[J].国际金融研究，2015(1).
[8]索彦峰，陈继明.资产规模、资本状况与商业银行资产组合行为——基于中国银行业面板数据的实证分析[J].金融研究，2008(6).
[9]徐明东，陈学彬.中国微观银行特征与银行贷款渠道检验[J].管理世界，2011(5).
[10]姚余栋，李宏瑾.中国货币政策传导信贷渠道的经验研究：总量融资结构的新证据[J].世界经济，2013(3).
[11]张梦云，雷文妮，曹玉瑾，等.信贷供给与经济波动：我国货币政策银行信贷渠道的微观检验[J].宏观经济研究，2016(1).
[12]杜勇，胡海鸥.转轨经济背景、所有权性质与货币政策信贷渠道——从我国短期融资券视角[J].国际金融研究，2016(9).
Empirical Study on the Effectiveness of Credit Channel of Monetary Policy
TAO Xiong-hua，LV Jian
(Zhongnan University of Economics and Law ，Wuhan 430073，China )
Abstract： Based on the macroeconomic data from 1998 to 2017，this paper employs VAR model to examine the interrelationship between money and credit，credit and output，as well as credit and inflation.The results show that firstly credit scale and M2 are both Granger causes of output and CPI；secondly credit scale is the Granger cause of M2；and thirdly M2 is not the Granger cause of credit scale.Further research reveals that the number of new loans has a significant positive effect on China's economy，so does M2 on the output of real economy.In a certain period of time，when M2 increases，the loan scale unexpectedly decreases.
Key Words： monetary policy；credit channel；effectiveness；VAR Model
[中图分类号] F830
[文献标识码] A
[文章编号] 1673-8179(2019)03-0194-06
* 收稿日期 2019-02-01
基金项目： 教育部哲学社会科学研究重大攻关项目“供给侧结构性改革过程中的货币政策调控研究”(编号：16JZD017)；中国— 东盟区域发展协高创新中心科研专项和教育部长江学者和创新团队发展计划联合资助(合同编号：CWZD201508)。
[责任编辑 秦红增][专业编辑 刘金林][责任校对 石彬筠]
[作者简介] 陶雄华(1968～ )，湖北仙桃人，中南财经政法大学金融学院教授，博士生导师，主要从事货币理论与政策研究；吕建(1982～ )，河南驻马店人，中南财经政法大学金融学院博士研究生，主要从事货币理论与政策研究。湖北武汉，邮编：430073。
标签：货币政策论文; 信贷渠道论文; 有效性论文; var模型论文; 中南财经政法大学金融学院论文;