北京信贷增长与经济发展相关关系的实证研究

北京信贷增长与经济发展相关关系的实证研究

摘要：本文对北京信贷增长与经济发展的关系进行了具体的实证分析，选取

反映北京市经济发展水平最具代表性的GDP 和货币政策决策的重要信息变量之一的信贷规模作为研究对象，对1978年至2010年间的时间序列数据进行了单位根检验，协整检验和Granger因果关系检验，结果表明：1978年以来北京市信贷增长和经济发展之间存在长期稳定关系，地区生产总值增长是引起信贷增长的Granger的原因，信贷增长也是引起地区生产总值增长的Granger的原因，且前者影响作用更大一些，最后根据检验结果提出了相应的政策建议。 关键词：信贷增长；经济发展；ADF检验；协整检验；Granger因果检验

一、问题的提出

在市场经济条件下，信贷增长和经济发展应该是相互协调、相互促进的。一方面，信贷增长能够加快经济的发展；另一方面，经济的发展在一定程度上也能够促进信贷进一步的增长。但是，现在社会种种因素影响和制约着两者的协调发展。因此，找出制约两者协调发展的原因、提出相应的政策建议，以促进经济和金融的快速、协调发展是至关重要的。国内外众多学者对该问题进行了理论和实证方面的研究，但大多属于实证分析，他们得出的结论也不尽相同。至今主要形成以下观点: 信贷增长促进经济发展、经济发展导致信贷增长、信贷增长对经济发展有阻碍作用、信贷增长与经济发展是平行关系、信贷增长和经济发展之间互为因果关系等。

近年来，国内学者对此问题进行了大量的研究。王小平等（2003）以甘肃省为个案，对西部地区的信贷与经济增长进行了实证分析，得出西部地区信贷增长与经济增长呈负相关关系。张军和胥晞（2005）对山东省的研究结果表明：1978年以来山东省信贷增长和经济增长之间存在长期的稳定关系，信贷扩张则区域经济繁荣，信贷紧缩则经济萎缩，信贷是经济增长的Granger原因。郑兰祥等（2006）得出安徽省银行信贷对经济增长具有较显著的促进作用。杨庆祥和赵杉（2006）得出陕西省信贷增长与经济增长存在长期稳定关系，信贷扩张是经济增长加速的Granger原因，然而与张军( 2005) 对山东省相关问题所作的分析结论相比，陕西

省的信贷扩张对经济增长的作用没有山东省的作用明显。付亚斌等（2007）利用我国1981至 2004 年的数据进行实证分析，发现我国银行信贷对经济增长的贡献度极低。也有部分学者对中、东、西部地区银行信贷对经济增长的作用分别进行研究，李成等（2007）发现我国银行信贷对经济增长的贡献度从东向西依次递减，而闫章秀（2008）得出了经济发展水平决定了金融发展水平，区域经济发展的差异会导致区域金融发展也存在差异。唐娟娟（2008）研究表明青海省银行信贷与经济增长之间存在强烈的正相关关系，且具有一定的促进作用，但与其他省份相比，还存在一定的差距。李继翠等（2009）综合考虑银行信贷发展与经济增长长期和短期两者之间的关系，研究发现目前我国经济的发展仍主要靠信贷扩张刺激投资拉动经济增长，而信贷利用效率和利率应该成为长期影响经济发展的因素。林东阳（2010）对福建省的信贷投放和经济增长的相关关系进行了实证分析，并得出促进经济增长的一个重要因素是信贷投放量的同步提高。郭研（2010）通过对内蒙古自治区1952 年~2008 年的贷款余额和地区生产总值进行计量分析，得出经济增长和信贷投放之间存在长期稳定的均衡关系。王冬生（2010）以中国信贷市场发展与经济增长关系为研究对象，并得出：中国信贷市场发展促进了中国经济增长，中国经济增长促进了中国信贷市场发展。卢仲青赟和杨谦（2012）对陕西省进行了研究，结论表明，陕西省信贷支出与经济增长之间存在长期的稳定关系，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作用并不显著。

终上所述，不少学者对西部和偏远地区的情况进行了研究，那么对于比较发达的地区却很少触及，以北京市为代表，探讨发达地区的信贷增长和经济发展是否协调发展，了解两者关系的真实情况，提出具有针对性的政策和建议，对北京地区进一步的经济发展和金融发展都是至关重要的。

二、样本数据

本文选取1978~2010年北京市信贷总额（LOAN）来衡量信贷增长，北京市国内生产总值（GDP）来衡量经济发展，数据主要来源于《北京统计年鉴》（2011年）。由于统计数据多是以当年价格的形式公布的，为了剔除价格因素的影响，要将名义数据转化为实际数据。对GDP和LOAN进行平减，并取对数，减少原数据中可能存在的异方差，且对数形式分别记为LNGDP和LNLOAN。

三、模型设定及时间序列分析过程

考虑到信贷和经济增长这些宏观数据大多是非平稳的，为了更好的研究变量

间的关系，本文模型设定结构如下：（1）数据平稳性检验。（2）协整检验。（3）误差修正模型。（4）Granger因果检验。 （一）数据平稳性检验

计量经济学家们经常假定时间序列数据都是平稳的，但是当用两个时间序列做回归时，即使它们之间没有任何有意义的经济关系，也有可能得到一个很高的拟合优度，即：产生谬误回归。这是因为当两个时间序列都显示强劲的趋势时，我们得到的拟合优度是由相对趋势造成的，而不是它们之间的真实关系，而像GDP等宏观数据往往是不平稳的，这就可能产生所谓的谬误回归，所以我们必须对1978年至2010年GDP和信贷增长的时间序列进行单位根检验，以验证它们是平稳还是不平稳的。

图1：LNGDP和LNLOAN的曲线图

由图1可知，信贷余额和地区生产总值有很明显的相关性，显然信贷余额LNLOAN和地区生产总值LNGDP都是带有趋势的非平稳序列，明显存在某种均衡关系。

图2：DLNGDP和DLNLOAN的曲线图

由图2可知，取对数后的数据较为平稳。为了确定这些数据是否具有平稳性,

基于增广Dickey- Fuller( ADF) 方法对以上数据进行单位根检验, 其中的滞后阶数根据AIC赤池信息准则和DW值来确定, 检验结果如表1 所示。这里我们采用Eviews4.0 中ADF( Augmented Dickey-Fuller) 方法( 检验结果见表①) 。

表①：为ADF检验结果

变量 DLNGDP DLNLOAN ADF统计值 1%临界值 5%临界值 10%临界值 -3.2901 -4.0658 -3.6576 -3.6576 -2.9591 -2.9591 -2.6181 -2.6181 D.W统计值 AIC信息标准 2.0792 1.9205 -5.6190 3.4329 滞后阶 0 0 经过反复试探，发现检验式中不包括趋势项，但包括截距项，此时得出的结果是最令人满意的。

此时ADF的统计值均小于各个显著水平的临界值，则拒绝此时的时间序列具有单位根的零假设。认为此时的两序列为平稳序列，则可以说明LNGDP和LNLOAN两序列同为I(1)(一阶单整序列)，我们知道同阶单整序列可以运用协整检验来进行研究，下面我们来做协整检验。 （二）协整检验

LNGDP和LNLOAN这两个时间序列是非平稳的，但是由于两序列同为I（1），那么两序列可能存在着长期稳定的关系。我们利用计量软件Eviews4.0中的Johansen极大似然协整检验, 取一阶滞后可以得到表②和表③的结果。 表②：迹检验结果 协整方程个数 无 最多一个 特征值 0.37 0.22 Trace统计值 5%临界值 1%临界值 21.77 7.62 15.41 3.76 20.04 6.65 表③：最大特征值检验结果 协整方程个数 无 最多一个 特征值 0.37 0.22 Trace统计值 5%临界值 1%临界值 14.15 7.62 14.07 3.76 18.63 6.65 结果显示：无论是迹检验还是最大特征值检验，都表明信贷增长和经济增长具有长期稳定的关系。我们通过计量软件Eviews4.0还可以得到协整方程：

LNGDP=0.5594*LNLOAN