中国信用规模与经济增长关系的实证研究论文

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1、中国信用规模与经济增长关系的实证研究论文.freelan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

2、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

3、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

4、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

5、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

6、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

7、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

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