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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，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
中图分类号：F832.4； F224 文献标识码：A doi:10.3969/j.issn.1672-3309（z）.2012.03.03 文章编号：1672-3309（2012）03-06-03
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。
近年来，国内学者对此问题进行了大量的研究。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。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 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，以验证它们是否平稳。
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。
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)，而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。
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
（0.1778） （括号里为标准差）
上述方程表明信贷增长和经济增长存在长期稳定的关系，且两者是正相关的，这说明信贷扩张，经济发展加速；信贷收缩，经济发展减慢。具体来说，经济增长对信贷增长的弹性系数是0.5594，信贷每变动一单位，经济增长同时同方向变动0.5594单位。 （三）误差修正模型
Engle和Granger（1987）提出，如果两个变量是协整的，它们之间的短期非均衡关系一定可以用一个误差修正模型来表示。上面的分析可以证明序列 LNGDP 和 LNLOAN 之间存在协整关系, 故可以建立 ECM( 误差修正模型)。我们运用Eviews4.0得到关于信贷增长和经济增长的误差修正模型如下：
D(LNGDP)=-0.0579*(LNGDP(-1)-0.4334*LNLOAN(-1)-1.122474341)+0.6364*D(LNGDP(-1))+0.1804*D(LNGDP(-2))+0.0795*D(LNLOAN(-1))-0.0159*D(LNLOAN(-2))+0.00067 （1）
D(LNLOAN)=0.4567*( LNGDP(-1)-0.4334*LNLOAN(-1)-1.1225 )+0.4579*D(LNGDP(-1))- 1.4099*D(LNGDP(-2))+0.2195*D(LNLOAN(-1))-0.3581*D(LNLOAN(-2))+0.1102 （2）
从上面两个方程，我们可以看出，短期内，前一期信贷增长变动一单位，经济增长同方向变动0.0795单位；前一期经济增长变动一单位，信贷增长同方向变动0.4579单位，信贷增长受经济增长的影响程度更大。
（四）Granger因果检验
通过上面的分析，我们很清楚经济增长和信贷增长之间存在着长期稳定的关系，那么对于两者之间的因果关系我们有待进一步研究，需要借助Granger因果检验来加以说明。
通过Eviews4.0对LNGDP和LNLOAN进行Granger因果检验，我们得到下表：
拒绝D(LNGDP)不是D(LNLOAN)的格兰杰原因，即说明经济增长是引起信贷增长的原因；拒绝D(LNLOAN)不是D(LNGDP)的格兰杰原因，即说明信贷增长是经济增长的原因。
四、结论及政策建议
通过以上分析可以得到以下结论：（1）北京市1978～2010年的信贷投放和经济增长之间存在长期稳定的均衡关系。（2）地区生产总值增长是引起信贷增长的Granger的原因，经济增长带来了信贷的扩张；信贷增长也是引起地区生产总值增长的Granger的原因，即经济增长在一定程度上是由信贷扩张引起的。（3）银行信贷增长率对地区经济增长率的影响不显著，而地区经济增长率对银行信贷增长率的影响显著，且两者之间的影响相对滞后。
因此，针对以上情况，提出以下政策建议：（1）创新信贷方式，加快其对经济增长的促进作用，同时信贷规模决策要慎重，充分考虑其带来的对经济的滞后效应。（2）完善和建立金融体系，优化信贷流向，规划信贷规模，转变经济增长方式，确保经济健康、稳步、持续的发展。
参考文献：
[1]付亚斌、黄顺绪、李成.我国银行信贷对经济增长的贡献测度[J].统计与决策，2007，(04）:70-72.
[2]李成、袁静文、黄顺绪.我国信贷对经济增长贡献度的地区差异研究[J].统计与决策，2007，(08):92-93.
[3]闫章秀.经济发展对信贷增长促进作用的实证分析[J].当代经济科学，2008，(01):55-58.
[4]唐娟娟.西部地区银行信贷与经济增长关系实证研究-基于青海省数据的分析[J].中国财经政法大学研究生学报，2008，(04):42-47.
[5]李继翠、葛沙沙.信贷增长与经济增长关系的实证研究[J].求索，2009，(07):11-13.
[6]林东阳.信贷投放对经济增长影响的实证分析-以泉州市为例[J].福建金融，2011，(03):16-19.
[7]王冬生.中国信贷市场与经济增长：1981-2007[J].统计与决策，2010，(03):141-144.
[8]卢仲青赟、杨谦.陕西省银行信贷支出与经济增长相关性分析[J].时代金融，2012，(03):137-138.
关键词：信贷增长；经济发展；ADF检验；协整检验；Granger因果检验
中图分类号：F832.4； F224 文献标识码：A doi:10.3969/j.issn.1672-3309（z）.2012.03.03 文章编号：1672-3309（2012）03-06-03
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。
近年来，国内学者对此问题进行了大量的研究。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。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 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，以验证它们是否平稳。
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。
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)，而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。
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
（0.1778） （括号里为标准差）
上述方程表明信贷增长和经济增长存在长期稳定的关系，且两者是正相关的，这说明信贷扩张，经济发展加速；信贷收缩，经济发展减慢。具体来说，经济增长对信贷增长的弹性系数是0.5594，信贷每变动一单位，经济增长同时同方向变动0.5594单位。 （三）误差修正模型
Engle和Granger（1987）提出，如果两个变量是协整的，它们之间的短期非均衡关系一定可以用一个误差修正模型来表示。上面的分析可以证明序列 LNGDP 和 LNLOAN 之间存在协整关系, 故可以建立 ECM( 误差修正模型)。我们运用Eviews4.0得到关于信贷增长和经济增长的误差修正模型如下：
D(LNGDP)=-0.0579*(LNGDP(-1)-0.4334*LNLOAN(-1)-1.122474341)+0.6364*D(LNGDP(-1))+0.1804*D(LNGDP(-2))+0.0795*D(LNLOAN(-1))-0.0159*D(LNLOAN(-2))+0.00067 （1）
D(LNLOAN)=0.4567*( LNGDP(-1)-0.4334*LNLOAN(-1)-1.1225 )+0.4579*D(LNGDP(-1))- 1.4099*D(LNGDP(-2))+0.2195*D(LNLOAN(-1))-0.3581*D(LNLOAN(-2))+0.1102 （2）
从上面两个方程，我们可以看出，短期内，前一期信贷增长变动一单位，经济增长同方向变动0.0795单位；前一期经济增长变动一单位，信贷增长同方向变动0.4579单位，信贷增长受经济增长的影响程度更大。
（四）Granger因果检验
通过上面的分析，我们很清楚经济增长和信贷增长之间存在着长期稳定的关系，那么对于两者之间的因果关系我们有待进一步研究，需要借助Granger因果检验来加以说明。
通过Eviews4.0对LNGDP和LNLOAN进行Granger因果检验，我们得到下表：
拒绝D(LNGDP)不是D(LNLOAN)的格兰杰原因，即说明经济增长是引起信贷增长的原因；拒绝D(LNLOAN)不是D(LNGDP)的格兰杰原因，即说明信贷增长是经济增长的原因。
四、结论及政策建议
通过以上分析可以得到以下结论：（1）北京市1978～2010年的信贷投放和经济增长之间存在长期稳定的均衡关系。（2）地区生产总值增长是引起信贷增长的Granger的原因，经济增长带来了信贷的扩张；信贷增长也是引起地区生产总值增长的Granger的原因，即经济增长在一定程度上是由信贷扩张引起的。（3）银行信贷增长率对地区经济增长率的影响不显著，而地区经济增长率对银行信贷增长率的影响显著，且两者之间的影响相对滞后。
因此，针对以上情况，提出以下政策建议：（1）创新信贷方式，加快其对经济增长的促进作用，同时信贷规模决策要慎重，充分考虑其带来的对经济的滞后效应。（2）完善和建立金融体系，优化信贷流向，规划信贷规模，转变经济增长方式，确保经济健康、稳步、持续的发展。
参考文献：
[1]付亚斌、黄顺绪、李成.我国银行信贷对经济增长的贡献测度[J].统计与决策，2007，(04）:70-72.
[2]李成、袁静文、黄顺绪.我国信贷对经济增长贡献度的地区差异研究[J].统计与决策，2007，(08):92-93.
[3]闫章秀.经济发展对信贷增长促进作用的实证分析[J].当代经济科学，2008，(01):55-58.
[4]唐娟娟.西部地区银行信贷与经济增长关系实证研究-基于青海省数据的分析[J].中国财经政法大学研究生学报，2008，(04):42-47.
[5]李继翠、葛沙沙.信贷增长与经济增长关系的实证研究[J].求索，2009，(07):11-13.
[6]林东阳.信贷投放对经济增长影响的实证分析-以泉州市为例[J].福建金融，2011，(03):16-19.
[7]王冬生.中国信贷市场与经济增长：1981-2007[J].统计与决策，2010，(03):141-144.
[8]卢仲青赟、杨谦.陕西省银行信贷支出与经济增长相关性分析[J].时代金融，2012，(03):137-138.