摘要:今年復(fù)雜的宏觀經(jīng)濟(jì)體現(xiàn)了前兩年政策調(diào)整天量信貸的“后勁”,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和升級成為我國當(dāng)前和今后相當(dāng)一段時期面臨的重要任務(wù)。因此,對信貸配給機(jī)制和信貸投放效應(yīng)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的內(nèi)在聯(lián)系和變動特征形成一個客觀而深入的認(rèn)識是非常必要的。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整目標(biāo)出發(fā),以產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)的視角分析了天量信貸對宏觀經(jīng)濟(jì)的作用機(jī)制,及我國特殊的非均衡信貸投放對我國產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生的非對稱性影響,明確貨幣政策在支持我國產(chǎn)業(yè)發(fā)展策略中起到的差別作用。
關(guān)鍵詞:信貸可得性;產(chǎn)業(yè)發(fā)展;結(jié)構(gòu)調(diào)整;非對稱性
中圖分類號:F83
文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A
文章編號:1672-3198(2010)13-0208-02
1 引言
2008年9月以來,世界經(jīng)濟(jì)遭受了上世紀(jì)大蕭條以來最為嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。為應(yīng)對國際金融危機(jī)的嚴(yán)重沖擊,我國及時調(diào)整宏觀經(jīng)濟(jì)政策取向,實施“適度寬松”的貨幣政策,08年終在5.087萬億元信貸的天量增長處劃下句號;今年1月央行工作會議數(shù)據(jù)顯示,2009年1至11月新增人民幣貸款9.21萬億元。今年第一季度銀行信貸量慣性作用下新增人民幣貸款2.6萬億元,增長仍處于歷史高位,顯示出當(dāng)前實體經(jīng)濟(jì)對資金的旺盛需求。
2 文獻(xiàn)綜述
信貸可得性是各國資金配置中重要概念之一,一直是學(xué)術(shù)界的一個重要研究領(lǐng)域。信貸可得性問題的研究可以追溯到英國古典政治經(jīng)濟(jì)學(xué)家亞當(dāng)·斯密,到目前已歷經(jīng)兩百多年。
西方關(guān)于信貸可得性對經(jīng)濟(jì)影響的研究中,安特尤拉塔斯(Antzoulatos,1994)將信貸配給約束作為外生變量引入對最優(yōu)消費和儲蓄行為以及社會福利影響的研究,認(rèn)為信貸約束影響取決于短期收入水平預(yù)期和不確定性、實際利率水平、資產(chǎn)數(shù)量等參數(shù),并指出信貸配給加強、信貸條件提高不一定降低收入水平處于低端或高端群體儲蓄率,但中等收入群體則會受信貸松緊影響;霍特里(Hawtrey,1950)研究表明信貸配給增強會放大經(jīng)濟(jì)整體遇到的沖擊,且信貸配給增強比利率上升更可能導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)活動的周期性下落。
貨幣政策的傳導(dǎo)機(jī)制一直是宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中較有爭議的問題之一。支持信貸渠道理論的經(jīng)典模型是Bernanke和Blinder(1988)將貸款供求函數(shù)引入傳統(tǒng)的IS-LM模型而建立的。該模型用CC曲線代替IS曲線,表示商品市場和信貸市場同時出清利率和產(chǎn)出的組合。通過該模型可得到與IS-LM模型不同的結(jié)論:即使存在凱恩斯所述的流動性陷阱,貨幣政策仍可以通過信用供給的變動造成CC曲線的從而繼續(xù)發(fā)揮作用;斯蒂格利茨和韋斯(StiglitzWeiss,1992)進(jìn)一步討論了信貸配給對貨幣政策有效性的影響:在平均實際利率變化很小或甚至上升時,貨幣政策也可以是擴(kuò)張的,因此,貨幣供給量或利率作為貨幣政策的中介目標(biāo)并不合適。
西方信貸配給理論自20世紀(jì)末引入我國以來,國內(nèi)許多學(xué)者根據(jù)我國存在的信貸現(xiàn)狀對該理論進(jìn)行了實證檢驗,涌現(xiàn)出了較多的成果。白欽先、王偉(2004)從金融資源市場配置的失衡和政府介入的視角,探析了政策性金融的生成機(jī)制,認(rèn)為政策性金融作為政府介入金融資源配置領(lǐng)域的重要手段,是信貸配給政策的或有效實施主體載體。關(guān)于信貸可得性與貨幣政策的文獻(xiàn)中,王振山、王志強(2000)對我國1981至1998年期間的年度數(shù)據(jù)和1993至1998年期間的季度數(shù)據(jù)進(jìn)行了實證分析而得出結(jié)論:兩個時間段內(nèi)信貸渠道都是我國貨幣政策傳導(dǎo)的主要途徑,貨幣渠道的作用則不明顯。國內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與信貸關(guān)系的研究,主要側(cè)重點位產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的信貸支持問題,采取產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷為角度的較少。潘文卿(2001)認(rèn)為,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)交替與更迭是一直伴隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展而不斷進(jìn)行的動態(tài)過程,因此銀行的信貸投資結(jié)構(gòu)也需不斷的調(diào)整與定位。許焱(2006)以安徽省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與銀行信貸關(guān)系為研究對象,得出了經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)是決定并引導(dǎo)信貸投入的基礎(chǔ)之一的判斷,因此調(diào)整和改善現(xiàn)有的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)是增加信貸有效投入的根本所在。
3 我國產(chǎn)業(yè)信貸結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀
實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)間的協(xié)調(diào)發(fā)展的重要途徑之一是勞動和資本的轉(zhuǎn)移,金融機(jī)構(gòu)的信貸資金分配方式恰恰滿足了這種流動的實現(xiàn)——通過信貸結(jié)構(gòu)的調(diào)整和貸款增量的傾向以此適應(yīng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整要求。
1978年至2007年,我國信貸市場發(fā)展非常迅速,金融機(jī)構(gòu)人民幣存款余額從1978年的1135億元增加到2007年的389371億元,同期貸款額由1850億元增加到261691億元。金融機(jī)構(gòu)貸存比穩(wěn)步下降,存差從1995年開始轉(zhuǎn)正并且逐年擴(kuò)大,于2007年末達(dá)127680億元,為存款余額的32.8%;存量的貸存比為67.2%,新增量的貸存比為67.4%。
進(jìn)一步分析金融機(jī)構(gòu)信貸資金的流向結(jié)構(gòu),可以發(fā)現(xiàn),我國金融機(jī)構(gòu)的信貸活動存在明顯的貸款偏向,而這正是近年來我國信貸供給突出的表現(xiàn)。據(jù)圖3.2和3.3,在第一二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占總體的比例大體在11.5%,40.5%和48%左右的情況下,農(nóng)業(yè)貸款比例有大幅提高,從2000年11%提升至2009年28%;而商業(yè)貸款比例卻從2000年45%下降至2009年24%。
4 實證分析
為了比較信貸投放量對三大產(chǎn)業(yè)GDP的影響,選取2000年1季度至2009年4季度各產(chǎn)業(yè)的增加值與貸款量數(shù)據(jù),并用消費物價指數(shù)其進(jìn)行調(diào)整。分別對三個產(chǎn)業(yè)信貸投放量和產(chǎn)業(yè)增加值的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行檢驗,以分別量化三個產(chǎn)業(yè)信貸投放量對產(chǎn)業(yè)增加值的影響關(guān)系,并對比產(chǎn)業(yè)間信貸渠道對實體經(jīng)濟(jì)影響程度的不同。
對三個產(chǎn)業(yè)GDPi和LOANi分別取對數(shù)得LNGDPi和LNLOANi,并分別行穩(wěn)定性檢驗,發(fā)現(xiàn)LNGDPi和LNLOANi六個數(shù)據(jù)序列一階單整。
首先進(jìn)行圖形分析(見圖1),從趨勢圖中每個產(chǎn)業(yè)LNGDPi和LNLOANi的走勢顯示,農(nóng)業(yè)增加值和貸款,以及工業(yè)增加值和貸款之間可能存在某種長期相關(guān)關(guān)系,而對商業(yè)增加值和貸款來說可能不存在明顯相關(guān)關(guān)系。
對三個產(chǎn)業(yè)GDP與LOAN數(shù)量關(guān)系檢驗,考慮建立以下回歸方程:
LNGDP1 = C(1)*LNOAN1 + C(2)(1)
對農(nóng)業(yè)信貸量和農(nóng)業(yè)增加值進(jìn)行協(xié)整分析時,有回歸結(jié)果:
LNGDP1 =0.710689974*LLOAN1 + 1.982448166(2)
t=5.498660, R2=0.443103, F=30.23527
對回歸方程1的殘差A(yù)DF單位根檢驗結(jié)果顯示,殘差平穩(wěn)。因此LNGDP1和LNOAN之間存在協(xié)整關(guān)系。由方程(2)可以看出,農(nóng)業(yè)貸款對實體經(jīng)濟(jì)影響效率較高,農(nóng)業(yè)貸款增加1%將助推農(nóng)業(yè)增加值上升0.71%。
依照相同思路,對工業(yè)和商業(yè)中貸款對產(chǎn)業(yè)增加值的影響進(jìn)行分析。工業(yè)增加值和貸款量的對數(shù)LNGDP2和LNLOAN2之間也存在著協(xié)整關(guān)系(殘差平穩(wěn)),也即兩者長期相關(guān),回歸結(jié)果如下:
LNGDP2 = 1.550999078*LNLOAN2 - 5.771954049(3)
t=23.05624, R2=0.933285, F=531.5902
也即工業(yè)貸款增加1%,將會助長工業(yè)增加值增加1.55%。且該傳導(dǎo)效果十分顯著。
商業(yè)增加值和貸款量的對數(shù)LNGDP3和LNLOAN3之間不存在明顯的協(xié)整關(guān)系(t=0.408191, R2=0.004366)。
進(jìn)一步對三個產(chǎn)業(yè)的GDP和LOAN的對數(shù)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行Granger因果檢驗,結(jié)果表明:第一產(chǎn)業(yè)對數(shù)貸款是三階滯后期下第一產(chǎn)業(yè)對數(shù)增加值的顯著的格蘭杰原因,第二產(chǎn)業(yè)對數(shù)貸款是一階滯后期下第二產(chǎn)業(yè)對數(shù)增加值的格蘭杰原因,且解釋程度都達(dá)到99.9%以上;而第三產(chǎn)業(yè)對數(shù)貸款與第三產(chǎn)業(yè)增加值之間無顯著格蘭杰因果關(guān)系。
總結(jié)實證分析結(jié)果,可以看出雖然貸款的行業(yè)分布密集程度基本不變,但是貸款的相對比例卻經(jīng)歷了較大變化:農(nóng)業(yè)貸款的比例從2000年至2009年有較大提升,而同期商業(yè)貸款比例卻經(jīng)歷了較大幅度下降。
經(jīng)實證研究還發(fā)現(xiàn)不同產(chǎn)業(yè)貸款對產(chǎn)業(yè)增加值的貢獻(xiàn)不同。因我國農(nóng)業(yè)受政策和自然因素影響較大,農(nóng)業(yè)貸款和農(nóng)業(yè)增加值的變化較其他產(chǎn)業(yè)波動幅度較大,因此貸款影響力系數(shù)也有較大的波幅。
具體而言,第一產(chǎn)業(yè)增加值對信貸量的敏感系數(shù)為0.71,第二產(chǎn)業(yè)增加值對信貸量的敏感系數(shù)為1.55,但對第三產(chǎn)業(yè)來說,商業(yè)信貸量對其無顯著影響。這可能是由于我國對商業(yè)信貸更為嚴(yán)格的控制和商業(yè)信貸較其他行業(yè)信貸有自身特殊的向行業(yè)外部流動的性質(zhì)——每年商業(yè)信貸中有非常大的比例流向了非商業(yè)部門,例如房地產(chǎn)市場和股票市場。
5 信貸控制措施建議
銀行信貸資金應(yīng)避免投向產(chǎn)能過剩、高耗能、高污染項目。信貸資金應(yīng)及時從衰退產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,實現(xiàn)資源在產(chǎn)業(yè)間的重新配置,從而加速產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換。
進(jìn)一步增加農(nóng)業(yè)信貸投放,配合我國農(nóng)業(yè)政策,加快農(nóng)業(yè)發(fā)展和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化步伐。對農(nóng)業(yè)的資金支持不僅是有利于我國資金配置結(jié)構(gòu)的優(yōu)化,更是惠農(nóng)利農(nóng)的政策需要;適度控制對工業(yè)信貸投放,特別是對產(chǎn)能過剩行業(yè)要控制資金的供給和用途,提升資源的使用效率。
對于商業(yè)銀行等信貸的直接供給者來說,應(yīng)把握信貸投放節(jié)奏,切實防范各類信貸風(fēng)險。密切跟蹤宏觀經(jīng)濟(jì)走勢和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整趨勢,在五級分類的基礎(chǔ)上,加強信貸結(jié)構(gòu)監(jiān)測評估,加強風(fēng)險管理的制度和機(jī)制建設(shè),落實國家各項宏觀調(diào)控和產(chǎn)業(yè)政策,在支持國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時,繼續(xù)保持銀行業(yè)的穩(wěn)健運行。要加強行業(yè)研究,制定同國家產(chǎn)業(yè)政策相協(xié)調(diào)的行業(yè)信貸政策,加強對宏觀經(jīng)濟(jì)、行業(yè)發(fā)展的分析和研究,提高適應(yīng)政策變化和市場變化的能力,使信貸政策更具有適應(yīng)性和指導(dǎo)性。
參考文獻(xiàn)
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