我国信贷资金分布与经济增长关系的实证研究

朱天星， 高丽峰， 王 赫， 王 昭

(1. 沈阳工业大学 经济学院， 沈阳 110870； 2. 大连理工大学 经济与管理学部， 辽宁 大连 116025)

资本、劳动力和技术是推动经济增长的主要因素，在技术进步过程中，经济增长经历了由劳动密集型到资本密集型的转变，资本投入与我国经济增长之间存在密切关系[1]。深入研究贷款资金分布与经济增长的关系，对于贷款资源的合理调配以及促进区域经济增长具有重要意义。

一、文献回顾

西方经济学家在上个世纪开始关注信贷资金分布与经济增长间的互动关系、金融资源分布与区域经济增长差异的研究。帕特里克[2](1966)提出了金融发展的原因及在经济发展中的地位和作用，为后来金融发展理论的演进奠定了基础。麦金农和肖[3](1973)提出的“金融抑制”和“金融深化”理论被认为是发展经济学和货币金融理论的重大突破。在这些理论背景下，国外众多文献进行了实证分析，Arestis和Demetrades[4](1997)研究了美国与德国的银行信贷与经济增长的关系，结果表明：在德国，信贷投放促进了经济增长，而逆向关系不成立；在美国，信贷投放对经济增长影响不显著，实际GDP对银行体系的发展有明显的促进作用。Levine[5](1997)运用80个国家的1960—1989年的数据，发现金融深化与经济增长之间存在显著的正相关关系。Kul和Mosahid[2](1999)运用VAR模型和协整关系检验的方法，对10个国家的样本进行研究，结果表明金融发展与经济增长间存在双向因果关系。

信贷资金分布与经济发展关系的研究也得到了很多国内学者的关注。白钦先[6]10-12(2001)研究指出，金融是一国最基本的战略资源，具有一般性和特殊性，是客观的、稀缺的，通过一定机制决定着其他实际经济资源的配置。曾令华、王朝军[7](2004)运用1976—2001年的GDP和贷款余额数据进行分析，发现二者存在协整关系，而且贷款余额是GDP的格兰杰原因。赵振全、薛丰慧[8](2004)以1994—2002年的数据为基础，通过修正后的GJ模型深入探究了金融发展对经济增长的作用机理，结果表明我国信贷市场通过信贷总量的扩张而对经济增长有明显的促进作用。韩爱华[9](2006)对上海市1996—2004年的GDP和各项贷款余额进行分析发现，2000年前后的贷款增速和GDP增速间存在显著差别，贷款对经济增长的促进作用存在滞后效应。高霞、王然[10](2007)以1986—2004年的数据为基础，运用协整与误差修正模型研究中国信用规模与经济增长的长期稳定关系，结果表明GDP与信用总规模间存在协整关系，信用总规模对经济增长的拉动作用明显。李明贤、李学文[11](2009)通过ESTR模型得到了我国信贷数据与经济增长关系的非线性函数，认为存在信贷资金投放与经济增长的单向格兰杰因果关系，而且金融机构信贷资金投放与经济增长的函数关系随着资金投放数额的不同而不同。潘再见[12](2009)研究发现，信贷资金的各个部分对宏观经济有不同的效应，信贷资金的分布与经济增长率的周期性波动存在明显的内在联系。王书华、孔祥毅[13](2010)对我国的实证研究发现，经济发达地区占用较多的金融资源，而经济落后地区的金融资源相对较少，我国居民的收入分配结构与金融资源分布结构密切相关。

从国内外的研究来看，学者们一致认为金融发展特别是信贷资金投放在经济发展中具有积极作用。一方面，信贷资金投放对经济增长有一定的促进作用；另一方面，在我国的不同地区，信贷资金投放与经济增长间的关系存在差别。基于这种考虑，本文深入分析了信贷资金总量与经济增长的关系，并研究了八大经济区信贷资金投放与经济增长的关系。

二、数据选取与计量方法

1. 数据选取

本文的数据分为两部分：第一部分为经济增长和信贷资金的总量数据，用国内生产总值(GDP)表示经济增长，用金融机构贷款表示贷款资源，选取1978—2009年共32年的数据。第二部分数据为全国八大经济区国内生产总值与金融机构贷款资金数据，考虑数据的可获得性，这一部分选取1995—2009年的数据。数据来源为1978—2009年《中国统计年鉴》以及《新中国五十五年统计年鉴汇编(1949—2004)》。考虑到经济增长与金融机构贷款资金的特点，本文取二者的原始数据，没有对数据进行价格平减，同时其增长率取自然增长率。

2. 计量方法

(1) 单位根检验。ADF检验是改进的DF检验，保证了高阶情况下的残差项仍然服从白噪声过程，其模型为

yt-i+εt

(1)

式中：c——截距趋势；

T——时间趋势；

P——滞后参数，其选取应该保证εt是最小的白噪声。

(2)格兰杰因果检验。对于稳定序列xt和yt，如果yt可被其自身滞后值解释，在引入xt的滞后值之后可以明显提高yt的被解释程度，则称序列xt是yt的格兰杰原因，具体模型为[14]52-60

(2)

式中，k为滞后阶数。

通过检验原假设β1=β2=…=βk=0来判断xt是否为yt的格兰杰原因。

(3) 面板数据模型。面板数据模型通常是用来估计包含N个个体成员和T个时间截面的数据模型的估计方法，其模型的一般形式为[15-16]

yit=α+xitβ+uit
(t=1，2，…，T； i=1，2，…，N)

(3)

式中：xit——1×K维解释变量向量；

β——K×1维系数向量，可分为确定效应和随机效应模型。

三、我国GDP与贷款资金总量的关系分析

1978—2009年，我国的GDP从3 645.22亿元增长到34.05万亿元，32年间增长了92.41倍，年均增长15.23%(未扣除物价上涨因素)，其中2002年增长超过10万亿元，2006年超过20万亿元，2008年超过30万亿元。中国经济总量在2007年超过德国，成为继美国、日本之后的世界第三大经济体。同期，全国贷款余额由1978年的1 850亿元增长到2009年的39.99万亿元，32年间增长了215.05倍，年均增长18.59%，明显高于全国的GDP增长速度。1998年之前，全国贷款余额小于GDP总量，1998年超过当年GDP，此后两者之间的差额逐渐扩大，贷款余额与GDP的比例(贷款/GDP)1997年为0.95，2009年为1.17(见图1)。

图1 我国1978—2009年经济增长与贷款余额

从1979—2009年30年间全国GDP和贷款增长率的变化情况来看，贷款增长率除几个年份(1988年、1993年、1994年、1995年、2000年、2004—2007年)略低外，一般都高于GDP的增速，这也从一个侧面反映出目前我国经济增长主要是靠投资拉动的，而贷款是投资的主要来源，在GDP增长中扮演着重要角色(见图2)。

图2 我国1979—2009年GDP增长率和贷款增长率

下面深入分析二者间的因果关系，首先检验二者的稳定性，本文采用ADF检验，结果如表1所示。

表1 ADF检验结果

从表1的结果可以看出，我国1979—2009年GDP增长率和贷款增长率序列都是稳定的。既然是稳定序列，就可以分析二者间的因果关系。二者间格兰杰因果关系分析的结果如表2所示。

表2 格兰杰因果关系检验结果

注：**、***分别表示在5%、10%的水平上显著。

从表2的结果可以看出，贷款增长率分别在滞后1阶和4阶情况下是GDP增长率的格兰杰原因；而GDP增长率在滞后2阶的情况下是贷款增长率的格兰杰原因。从该因果关系检验表可以看出，贷款增长率对经济增长率有一定的引导作用，即贷款对经济增长有一定的促进作用。

四、八大经济区贷款与经济增长的关系分析

1. 八大经济区GDP与贷款情况

本文参考国务院发展研究中心“十一五”期间推行的八大经济区的划分方法，把我国分为南部沿海地区、东部沿海地区、北部沿海地区、东北地区、长江中游地区、黄河中游地区、西南地区以及西北地区。下面结合该划分方法，并把1995—2009年这一区间进一步细分为两个小区间：1995—2001年和2002—2009年，分别研究八大经济区在这3个区间中GDP和贷款的平均增长率(见表3)。

表3 八大经济区分区间GDP和贷款平均增长率情况 %

从表3可以看出，在3个时间段内，1995—2009年八大经济区的平均GDP增长率基本小于平均贷款增长率，二者相差做和为10.6%，说明总体而言贷款平均增长率比平均GDP增长率高10.6%；1995—2001年八大经济区的平均GDP增长率都小于平均贷款增长率，二者相差做和为23%，说明总体而言贷款平均增长率比平均GDP增长率高23%；2002—2009年八大经济区的平均GDP增长率与平均贷款增长率之间互有起伏，东北地区、长江中游地区、黄河中游地区以及西南地区的平均GDP增长率大于平均贷款增长率，二者相差做和为-0.2%，说明总体而言平均GDP增长率与平均贷款增长率之间大体相等。从以上分析可以看出，从全阶段看平均GDP增长率小于平均贷款增长率，这一现象在第一阶段(1995—2001年)表现得尤为明显，在第二个阶段内二者间的差距明显缩小，说明相应区域经济的自身发展能力明显增强。

2. 八大经济区GDP增长率和贷款增长率的面板模型估计

上面的分析仅对3个时间段内GDP增长和贷款增长的平均增长率进行了总量分析，为了深入研究八大经济区之间二者关系的显著差别，考虑采用面板数据模型进行估计。因为八大经济区之间GDP增长和贷款增长的显著差异，本文应用变截距、变系数模型进行分析，同时，为了控制异方差的影响，用面板数据广义最小二乘法估计，结果如表4所示。

表4 八大经济区GDP增长率和贷款增长率的面板模型估计结果

注：*、**、***分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。

从表4的回归结果可以看出，面板回归数据结果的常数项可看作该地区经济的自发增长(或者称为内生增长)，排在经济自发增长前3位的是南部沿海地区、北部沿海地区和长江中游地区，说明这3个地区的经济内生增长能力较强。贷款增长率系数表示贷款增长率对经济增长的作用程度，结果发现，除了东北地区的贷款增长率与经济增长率负相关外，其余地区的贷款增长率与经济增长率均成显著正相关，排在前3位的是西南地区(相关系数为0.460)、长江中游地区(相关系数为0.450)和北部沿海地区(相关系数为0.267)。这一结果印证了表3的结论，即东北地区的GDP平均增长率大于贷款增长率，同时反映出信贷资金分布存在配给现象。

五、结 论

本文根据1979—2009年的数据深入研究了我国经济增长与贷款增长之间的关系，发现我国经济增长与贷款增长之间存在较强的相关关系，贷款增长率是经济增长率的1阶和4阶格兰杰原因。根据1995—2009年数据分阶段深入分析八大经济区经济增长与贷款增长之间的关系，结果发现，贷款增长率领先于经济增长率在1995—2001年这一区间内最为明显，二者增长率之差的和为26%，但是这一趋势在2002—2009年这一时间段表现不如第一阶段明显，全阶段来看贷款增长率高于经济增长率。面板数据估计结果表明，贷款增长率与经济增长率之间的相关程度排在前3位的依次为西南地区、长江中游地区和北部沿海地区，结合这些地区的自发增长率来看，我国部分地区的信贷资金分布存在配给现象。

从以上结论可以看出，作为一种重要的资源，国家应该从宏观上调控信贷资金的流向，对于欠发达地区应该增加信贷资金扶持力度，尽量避免信贷资金投向的配给现象，在保证我国各个地区经济均衡增长的同时提高信贷资金的使用效率。

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