信贷期限结构的通货膨胀效应分析

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  摘 要:本文基于2010年至2013年山东省的短期贷款、中长期贷款和居民消费物价总指数的月度数据,采用协整检验、误差修正模型、脉冲响应分析和方差分解法对山东省信贷期限结构的通货膨胀效应进行实证分析。结果发现:短期贷款对物价水平产生负效应,具有抑制通货膨胀的作用,而中长期贷款会导致物价上涨,形成通货膨胀压力。
  关键词:短期贷款;中长期贷款;通货膨胀; 效应;实证分析
  中图分类号: F830.5 文献标识码:B 文章编号:1674-2265(2014)07-0017-04
  一、引言
  目前,由于我国股票、债券等资本市场的融资工具相对于银行贷款发展较晚,我国的主融资渠道仍是银行信贷,信贷对地区的经济增长起发动机和助推器的作用。单纯从信贷总量的角度分析对经济的影响,结论过于模糊,因此本文从信贷结构入手深入剖析。信贷结构是指信贷资金投放在不同区域、不同行业、不同产业以及不同期限上的配置。按照时间期限划分,贷款期限在一年以下(包含一年)的贷款为短期贷款,期限在一年以上(不含一年)五年以下(含五年)的贷款为中期贷款。贷款期限在五年以上(不含五年)的贷款为长期贷款。国内学者大多是从经济增长和价格水平两方面对信贷期限结构进行研究,并且都是重点研究了信贷期限结构对经济增长的影响,对通货膨胀的影响没有做专门的、具体的研究。因此,本文以山东省为例,具体分析信贷期限结构对通货膨胀的影响方向以及影响力度。
  二、文献综述
  国外关于信贷结构的研究,主要是从信贷持有部门的角度来分析信贷结构的经济效应。卢德维格松(Ludvigson,1998)阐释了居民消费贷款的经济效应。萨法伊和卡梅伦(Safaei和Cameron,2003) 比较分析了加拿大短期居民信贷和企业信贷的经济效应。德阿诺泰尔(De Haanetal,2007)研究了在货币紧缩的冲击下,美国的消费贷款、商业贷款和工业贷款对产出水平和价格总水平的影响。马奇托和尼古拉杜(Markidou和Nikolaidou,2008)发现:在希腊,相对企业贷款而言,居民贷款更容易受到约束;但是对经济的影响,居民贷款的作用却不如企业贷款显著。
  国内关于信贷期限结构的研究,大多集中在信贷期限结构对经济增长的影响方面上。曹源芳(2011)从信贷的规模、结构和效率的角度研究了中国信贷与经济增长之间的关系,发现中国信贷在规模扩张、结构调整和效率变化三个层面均与经济增长存在长期关系和双向的因果关系。傅建源(2012)对银行信贷期限结构与资产价格的关系进行了分析,研究发现,短期信贷与房产价格、股票价格负相关,中长期信贷与房产价格、股票价格正相关。章晟、李其保(2009)对信贷规模与经济增长、物价变动的关系进行实证分析,结果发现,短期信贷和长期信贷都会促进经济增长,但长期信贷会使物价水平上升。范从来、盛天翔、王宇伟(2012)运用小型DSGE模型研究了信贷期限结构的经济效应,发现短期、中长期贷款对经济增长都有促进作用,但短期贷款会形成通货膨胀压力,中长期贷款对通货膨胀却有一定的抑制作用。这与李其保(2009)的研究结论相反。
  综上所述,国内学者对信贷期限结构的研究大多数集中于对经济增长的影响方面,较少分析信贷期限结构对通货膨胀的影响。所以本文以山东省为例,具体分析信贷期限结构的通货膨胀效应。
  本文实证部分首先运用ADF单位根检验各变量(短期贷款、中长期贷款、消费物价指数)的平稳性,然后运用协整检验来检验不同期限的贷款与消费物价指数之间的长期均衡关系,用误差修正模型来反映变量间的短期动态变化,最后用脉冲响应函数和方差分解来具体分析山东省信贷期限结构对通货膨胀的影响。
  三、实证分析
  目前,我国金融机构统计的贷款种类主要有短期贷款和中长期贷款,虽然委托贷款、票据贷款以及其他贷款的数量也有统计,但相对于短期和中长期贷款数量极少,因此,本文按照贷款的期限结构,选取短期贷款(用X1表示)和中长期贷款(用X2表示)两个指标来分析山东省信贷期限结构对通货膨胀的影响。本文的数据选用2010年1月至2013年9月的月度数据,共45个有效样本,数据来源于山东省统计年鉴。为消除时间序列数据的异方差,对数据进行对数处理,分别用lnX1,lnX2,lnCPI表示。
  (一)单位根检验
  由于选取的数据均为时间序列数据,而大多数时间序列数据是非平稳的,若直接进行回归,会出现“伪回归”问题。所以通常采用单位根检验平稳性,本文采用ADF进行检验。
  单位根检验结果显示:山东省短期贷款(X1)、中长期贷款(X2)以及居民消费物价指数(CPI)序列数据取对数后都不平稳,一阶差分后,在5%的显著性水平下均平稳。这说明以上序列数据均为I(1)序列,可以进行协整检验。
  (二)协整检验
  为了确定山东省信贷期限结构对通货膨胀的影响,下面对短期贷款、中长期贷款、居民消费物价指数进行协整检验,以判断变量之间是否具有长期协整关系。协整检验主要采取Johansen方法和E-G两步法两种方法,本文采用Johansen方法来研究山东省信贷期限结构与通货膨胀的关系。根据AIC、SC信息准则确定短期贷款、中长期贷款、居民消费物价指数最佳滞后期为1期。
  协整检验结果显示:迹统计量和最大特征值统计量均表明,在5%的显著性水平下,短期贷款、中长期贷款、居民消费物价指数之间至少存在1个协整关系。这表明山东省信贷期限结构与通货膨胀之间存在长期稳定的均衡关系。
  (三)格兰杰因果关系检验
  虽然,短期贷款、中长期贷款与通货膨胀之间具有协整关系,但贷款与物价之间究竟是否存在因果关系,需进一步进行因果关系检验。检验结果显示:在滞后5期时,在10%的显著性水平下,短期贷款与通货膨胀不存在因果关系;而中长期贷款是通货膨胀的格兰杰原因,通货膨胀不是中长期贷款的格兰杰原因。   (四)误差修正模型
  Johansen协整检验表明,短期信贷、中长期信贷与物价消费指数之间存在长期协整关系,现在运用误差修正模型进一步分析变量之间的短期动态关系。结果如公式(1):
  该式表明短期贷款对物价指数有负效应,中长期贷款对物价指数存在正效应,且效应比较明显。即短期贷款能抑制通货膨胀,中长期贷款能导致通货膨胀。
  (五)脉冲响应分析
  脉冲响应函数反映了随机干扰项的一个标准差的冲击对内生变量当前和未来值的影响。图1是短期贷款、中长期贷款对居民消费物价指数的脉冲反应函数曲线,横轴是滞后阶数,纵轴是CPI对长短期贷款单位冲击的反应程度。
  从图1可以看出物价指数(CPI)受到短期贷款的冲击后,前2期表现出微弱的正效应,第3期之后负效应比较明显,且具有较长时间的持续性。这表明短期贷款对通货膨胀有抑制作用。中长期贷款对物价指数(CPI)的冲击一直是正效应,并且时间越久,效应越明显,在第7期时效应达到最大。这表明中长期贷款能加速通货膨胀。这可能是由于中长期贷款使货币在流通中的时间增加,货币供应量过大造成流动性过剩问题突出,结果形成通货膨胀。
  (六)方差分解
  脉冲响应函数反映了一个内生变量的冲击对其他内生变量的影响程度,但为了进一步判断每一个结构变量对内生变量的贡献度,需要进行方差分解,以反映短期、中长期信贷在经济增长和物价水平变动中的贡献度。方差分解结果如表1。
  居民消费物价总指数(CPI)的方差分解结果表明:最初几期CPI自身的冲击为其方差的主要组成部分,直到第7期贡献率一直在55%以上,这说明山东省居民物价消费指数(CPI)上涨最初是因为市场自身对物价持续上涨的预期。但随着时间推移,CPI自身冲击的贡献率逐渐下降,直到到35%左右并逐渐趋于稳定。短期贷款和中长期贷款对CPI的贡献率呈逐渐递增趋势,并且中长期贷款的贡献率上升迅速,在第5期超过20%,到16期以后贡献率逐渐稳定在52%左右,成为CPI上升的最主要来源;短期贷款的贡献率也呈上升趋势,相对于中长期贷款的贡献率而言增长缓慢,最终贡献率维持在11%左右。方差分解结果表明山东省中长期贷款是影响CPI的主要因素,随着时间的推移,对省内消费物价水平发挥着越来越重要的作用。
  四、结论
  本文将山东省的贷款按期限划分为短期贷款、中长期贷款,经过协整检验、误差修正、方差分解等实证分析后,发现不同期限的贷款对物价指数的影响明显不同。得出以下结论:短期贷款的冲击对物价上涨具有抑制作用;中长期贷款的冲击会导致物价上涨,形成通货膨胀压力,并且这种作用的产生具有滞后效应。基于此实证分析得出的结论,金融机构在发放贷款时要充分考虑贷款的期限结构,结合经济形势和物价水平做出决策。
  参考文献:
  [1]曹源芳.中国信贷规模、结构、效率与经济增长关系的经验分析[J].上海金融,2011,(1).
  [2]傅建源.银行信贷期限结构与资产价格的联动性分析——基于中国市场数据的实证分析[J].价格月刊,2012,(11).
  [3]范从来,盛天翔,王宇伟.信贷量经济效应的期限结构研究[J].经济研究,2012,(1).
  [4]潘敏,缪海斌.银行信贷、经济增长与通货膨胀压力[J].经济评论,2010,(2).
  [5]章晟,李其保.信贷规模对经济增长与物价变动影响的实证分析[J].财贸经济,2009,(12).
  [6]Ludvigson,S.1998.The Channel of Monetary Transmission to Demand: Evidence from the Market for Automobile Credit[J].Journal of Money,Credit,and Banking,(3).
  [7]Safaei,J.and N.E.Cameron.2003.Credit Channel and Credit Shocks in Canadian Macro-dynamics: A Structural VAR Approach[J].Applied Financial Economics,(4).
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