中国信用规模与经济增长关系的实证研究

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1、中国信用规模与经济增长关系的实证研究摘要:本文以中国经济改革和金融发展为背景,运用协整检验和误差纠正模型对中国信用规模与经济增长的长期稳定关系进行研究。协整分析结果表明,GDP与信用总规模之间存在协整关系,信用总规模对经济增长的拉动作用明显;CDP与金融信用、企业信用和政府信用规模之间同样存在协整关系,GDP与金融信用和企业信用规模有较强的正向关系,但是GDP与政府信用规模之间存在负向关系。此外,误差纠正模型结果表明,校正作用较为明显。关键词:信用;经济增长;协整分析;误差纠正模型引言信用在现代市场经济中有着十分重要的作用,其主要功能在于促进储蓄向投资转化

2、,提高社会资金的利用效率。信用活动能有效地动员资金剩余单位的资金并补充资金不足单位的资金,成为社会资金循环的调节器。同时,信用活动通过创造金融资产的方式,使原本分离的储蓄行为和投资行为重新结合起来。这既提高了储蓄和投资的社会总水平,又将储蓄在各种投资机会中进行了有效分配,从而推动整个社会生产的发展,形成对经济的引致增长效应。随着市场经济体系的逐步建立,中国经济进入了新一轮的扩张阶段,以改善住、行条件和提高服务性消费为代表的第三次消费结构升级已经开始。根据发达国家的经验,居民消费结构进入第三次消费升级,信用开发利用程度对国民经济良性增长将起到非常重要的作用。

3、党的十六大也提出了“整顿和规范市场经济秩序,健全现代市场经济的社会信用体系”的战略任务。本文以中国经济改革和金融发展为背景,运用协整理论和误差纠正模型对中国信用规模与经济增长的关系问题进行研究,旨在探索信用总规模与经济增长关系以及金融信用规模、企业信用规模和政府信用规模与经济增长关系的稳定性,为经济良性发展提供政策建议。一、文献回顾在信用与GDP的关系问题上,国外许多学者进行了卓有成效的研究。20世纪80年代初,美国学者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

4、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,发现三者对实际产出波动均有显著影响,其中联邦信用影响最大。Fink,Haiss,Hristoforova(XX)运用协整和Granger因果检验对美国、英国、法国、意大利

5、、德国、日本、荷兰等七个发达国家1950〜n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(XX)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,相关系数达一。还有许多学者对中国信用结构的主要组成部分融中介或股

6、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(XX)以及王雪标、王志强(XX)同样运用协整和格兰杰因果模型,分别对中国1993〜XX>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

7、道同时起作用的,但无法区分哪一个重要。梁妤等(XX)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〜XX年的。冉茂盛、莫高琪(XX)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0LS法对1994〜XX年体制转轨时期货币供给和银行信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

8、系数为,对贷款的弹性系数为。韩廷春、夏金霞(XX)运用中国1981

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