货币经济学新范式下我国货币政策对信贷的影响

摘要：本文首先介绍并对比了传统货币经济学与新范式所持的观点，指出在由货币政策到信贷的传导过程中两者观点的主要不同之处在于传导方式和影响程度，新范式认为银行行为决定信贷总量并且在货币政策向信贷的传导过程中存在多种效应。其次基于VAR模型对我国货币政策对信贷量的影响进行了实证研究，结果表明新范式观点在我国现阶段基本正确。最后提出了相应的政策建议：在法定存款准备金政策的运用上，要把握“稳、准、狠”的原则；在利率政策的运用上，要着重强调对存贷利差的调节，引导银行的贷款行为。

关键词：货币经济学新范式；信贷配给；信贷；VAR模型

中图分类号：F830.5　文献标识码：A　文章编号：1000-176X(2010)04-0080-06

货币政策是指中央银行通过调节货币供应量及利率以影响投资和消费，进而影响宏观经济的方针和措施的总和。当然，这主要是凯恩斯主义者的观点，大致也是西方目前的主流观点。当中央银行实施紧缩性货币政策时，货币供应量M下降导致实际贷款利率r上升，企业的融资成本升高、贷款需求下降，引起企业投资I下降，最终使总需求和产出下降。这一过程可以表示为：MrIY。21世纪初，Stiglitz和Greenwald提出的货币经济学新范式理论以信息经济学为基础，指出传统货币经济学理论存在的严重缺陷，着重研究信贷在广义经济活动中的媒介职能，将信贷纳入了经典的一般均衡模型框架之中。

一、货币经济学新范式关于货币政策传导的理论观点

首先，新范式理论认为银行在货币政策传导中占据主要地位。

以紧缩性货币政策为例，央行紧缩性货币政策导致银行收缩信贷，信贷量L下降，企业可获得的贷款资金下降，进而引起企业投资的下降和总产出的下降。这一过程可以表示为：货币政策紧缩一银行收缩信贷LIY。

新范式理论指出，银行在货币政策到信贷量的传导过程中之所以占据主要地位，是因为信贷市场上普遍存在着信贷配给。Jaffee和Stiglitiz在《信贷配给》一文中具体阐述了信贷配给对信贷市场的影响。信贷配给是指借款人中有些人能得到贷款，而另外一些人得不到，即使这些人愿意支付更高的利率。导致信贷配给的根本原因就是借款人与贷款人间的信息不对称(如图1所示)。

当市场上存在信贷配给时，在均衡利率r*水平上，贷款的供给小于需求。原因在于，借款者可以分为两类：一类是“安全”的借款人，他们会在较高的利率水平r上选择退出；一类是“不安全”的借款人，他们愿意支付较高的利率r，但是信用和还款能力低下。如果银行选择使得贷款供给等于需求的利率，那么一部分“安全”的借款人将会退出，从而留下的是“不安全”的借款人，银行的预期收益也将会随着风险的扩大而变得更加不确定。因此，银行宁愿在相对低的利率水平r*上拒绝一部分贷款需求，而不愿意选择在高利率水平r上满足所有借款需求。可见，信贷配给将导致借款人资金的可得性下降，信贷量主要由信贷资金的供给者――银行决定。

其次，在货币政策对信贷量的影响途径上，新范式理论认为存在以下几个重要效应：

(1)一般均衡效应，即从整个银行体系分析，当考虑所有银行对货币政策(特别是存款准备金政策)做出同样反应时，货币政策对信贷量的影响程度远大于只考虑单个银行对货币政策的反应程度。以提高法定存款准备金率为例，由于存款准备率提高，银行现在必须保留更多的准备金，所以银行的可用资金就减少，贷款量也减少，这是局部均衡。随着时间的推移(时间可能会比较长)，当所有银行都做出同样类似反应时，贷款量的大幅下降导致企业效益降低，国民收入下降，进而使贷款的违约率上升，预期平均收益下降，风险加大，银行进一步减少贷款。

(2)资产价格效应，即货币政策会影响到银行所持有的资产价值的变化，进而影响贷款量。以利率政策(提高利率)为例，利率的上升不仅会导致银行持有的债券价值下降，而且会加大银行对存款人的利息支出，加大贷款还息额进而使贷款违约率上升等等，这些影响都会使银行资产缩水，迫使银行收紧信贷。

(3)资产组合风险效应，即货币政策或一些其他外界环境的变化使得银行资产组合的风险加大，间接引起银行净值的变化进而影响信贷量。这些风险主要是利率不确定给银行带来的新增贷款风险、敞口风险和道德风险等等。

(4)特许权效应，即利率和信贷可获得性的变化导致银行和公司预期利润贴现值的变化，进而影响破产成本，贷款行为发生变化。一般来说，当紧缩性货币政策发生时，银行经营者担心一旦银行破产，他们将不能卖出其持有的特许权，因此他们会避免选择增加风险的组合，采取较为谨慎的经营策略，这最终会使银行减少贷款活动。

在由货币政策工具到信贷量的传导过程中，传统经济学和新范式主要存在以下两点分歧：一是传导方式的区别。传统经济学强调信贷资金的需求者――企业的行为，而新范式则强调信贷资金的供给者――银行的行为。其实可以将两种观点的货币政策传导过程用同一个式子表示，即：货币政策LIY。不同之处在于，传统货币经济学中L是L(需求)，即认为信贷量是由企业的信贷需求决定的；而新范式中L是L(供给)，即认为信贷量是由银行的信贷供给决定的。二是传导效应的区别。新范式认为，不仅存在传统货币理论所强调的渠道传导效应，还应强调一般均衡效应、资产价格效应、资产组合效应和特许权效应等几方面的综合作用，这些效应都会使得货币政策对信贷量的影响程度扩大，而由于利率政策变动带来的银行贷款行为变化也是贷款量变化的一个重要原因。

二、我国货币政策对信贷量影响的实证分析

在我国银行主导型的金融体系当中，信贷量无疑是货币政策的重要调控指标。从1998年1月1日起，中国人民银行对商业银行贷款增加量的管理，取消指令性计划，改为指导性计划，成为我国货币政策由直接调控转向间接调控的重要标志。近年来货币政策对于信贷量的调控效果如何，我国的信贷量主要取决于银行的信贷供给还是企业的信贷需求呢?本文尝试对此问题的回答提供一些实证依据。我国目前的货币政策工具主要包括公开市场业务、存款准备金政策、再贷款(再贴现)和利率政策，近年来伴随外汇占款在中央银行资产中的比重大幅上升，再贷款(再贴现)的比重已由2003年的17％下降到2008年的4％，而公开市场业务主要用于对冲外汇占款，因此，在这里我们主要讨论存款准备金政策和利率政策对信贷量的影响。

1.变量选择及数据处理

本文将金融机构各项贷款总额L作为信贷量的变量，将法定存款准备金率e作为存款准备金政策的变量。上述选取的信贷量L和法定存款准备金率e都是名义变量。在利率政策变量的选取上，同时考虑贷款的供给者银

行和需求者企业：存贷利差决定银行的利润进而影响银行的贷款供给，贷款利率决定企业的融资成本进而影响企业的贷款需求，因此本文选择实际存贷利差t和实际贷款利率r作为代表利率政策的变量。在实际利率的计算上，本文采用周荣芳指出的标准计算公式，即：实际利率=名义利率一通货通胀率，其中通货膨胀率=消费者物价指数CPI/100-1 。

鉴于我国货币政策操作的特点和数据的可得性，样本区间采用的是2003年1月-2009年7月共79期的月度数据，所有数据均来源于中国人民银行网站和中经网终端。在数据使用之前我们先用X11乘数法对信贷量L进行季节性调整，同时，考虑到各数据序列并非是完全的线性变化，为消除数据序列存在的异方差，将各变量做对数变换，分别计lnL、lne、lnr和Int。

为具体研究利率政策和存款准备金政策对信贷量的影响，我们利用EViews 5.0对上述三个变量进行单位根检验、协整检验、格兰杰因果检验和脉冲反应。

2.单位根检验

由于以上四个变量都是时间序列，在进行协整检验和格兰杰因果检验之前，必须要对数据的平稳性进行检验，也即检验序列是否服从单位根的过程。如果变量不能拒绝有单位根，那么就可以认为该变量序列存在随即趋势，也即非平稳的。本文采用的单位根检验方法是常用的ADF(Augmented Dickey-Fuller)检验。

从表1可以看出，各变量的ADF值均小于1％临界值的绝对值，单位根检验显示在1％的显著性水平上都是非平稳的过程，而它们一阶差分的ADF绝对值都大于1％临界值的绝对值，拒绝原假设，因此，各变量的一阶差分构成平稳的时间序列，即时间序列InL、lnr和lne都是一阶单整过程。常数项、时间趋势和滞后阶数；②临界值是在相应显著性水平下得到的Mackinnon值，表示一阶差分；③**表示在1％置信水平下显著。

3.协整分析

如果两个变量或两个以上的时间序列变量是非平稳的，但它们某种线性组合却表现出平稳性，则这些变量表现出长期稳定关系，即协整关系。本文采用Johansen提出的向量自回归检验方法，对上述四个变量进行协整检验。

从表2可以看出，lnL和lnr在1％的显著性水平上拒绝了无协整的原假设，接受了最大协整方程数为1的原假设，也即两者之间存在着一个长期稳定的关系；同理，lnL和lne，lnL和lllt也存在一个协整关系，lnL、lne、lnr和Int间在1％显著水平上存在两个协整关系，在5％水平上存在三个协整关系。

4.格兰杰因果关系检验

从上述协整分析的结果可知，信贷量与法定存款准备金，贷款利率和存贷利差都存在着显著的稳定关系，因此，我们可以运用格兰杰因果检验进一步分析研究它们之间的因果关系。

由表3的检验结果可以看出：在1％显著水平下存在着由利率r到信贷量L的Granger因果关系，但不存在由信贷量到利率的Granger因果关系，所以利率是信贷量的Granger原因，利率的变化导致了信贷量的变化；同样，在10％显著水平下存款准备金e和存贷利差t也是信贷量L变化的原因，但是由于P值较大，所以这种原因较弱。

5.脉冲响应函数分析

脉冲响应函数描述了在对扰动项加上一个一次性冲击后，对内生变量当前和未来值所带来的影响。为了具体衡量存款准备金e、贷款利率r和存贷利差t的变化对信贷量L的影响程度，我们通过建立VAR模型进行脉冲响应函数分析。

首先进行数据处理，由于L、e、r和t都是一阶单整变量，所以取这四个变量的一阶差分DlnL、Dlne、Dlnr和DInt，这样所有变量时问序列就具有平稳性，然后建立VAR模型。将脉冲响应函数以图形和表格形式表示如图2和表4所示。

图2为3个变量间的脉冲响应函数(共有-16个函数，本部分根据所需只选了3个，分别是信贷量对法定存款准备金率、贷款利率和存贷利差的响应函数)。图2(A)中，当法定存款准备金率e正方向变动一个单位时，信贷量L在前两期无明显反应，但接下来响应逐渐变大，并在第五期达到负向最大，为0.0017，随后逐步下降，到第10期的时候为一0.0004；图2(B)-中，当贷款利率r正向变动一个单位时，信贷量L在第三期达到最大，为0.0017，随后逐步下-到第10期为0.0003；图2(C)中，当存贷利差t正向变动一个单位时，信贷量L在第三期达到最大，约为0.0021，然后在第四期迅速下降至接近0，随后对信贷量的影响微乎其微。

三、结　论

本文采用了VAR模型，检验了我国货币政策对信贷量的影响。

第一，协整检验的结果表明了我国法定存款准备金率、贷款利率和存贷利差都与信贷量有着长期稳定的关系；格兰杰检验的结果表明了法定存款准备金率、贷款利率和存贷利差的变化直接导致了信贷量的变化，是其变化的原因。这两点表明了我国货币政策能有效地控制信贷量。

第二，通过脉冲响应函数，可以清楚地看到法定存款准备金率、贷款利率和存贷利差对信贷量的影响时间和程度。信贷量的显著变化所能持续的时间，显著变化是信贷量的变动程度的绝对值大于0.0005；程度代表信贷量达到最大值时的数值；②鉴于现实情况，在信贷量对存贷利差的反应程度上，本文只考虑两者的同向变动，即只选取正的数值。

从表5中可以得出以下结论：

第一，法定存款准备金率、贷款利率与信贷量反向变化，存贷利差与信贷量正向变化。当存款准备金率提高时，银行的可用资金减少，贷款量会下降；当贷款利率上升时，企业的融资成本上升贷款需求降低，贷款量会下降；当存贷利差上升时，银行的贷款利润增大贷款供给提升，贷款量会上升。

第二，法定存款准备金政策要达到最大效果需要花费的时间较长(5期)，而利率政策则相对较短(3期)。新范式观点指出，存款准备金政策具有重要的一般均衡效应，能对信贷量造成大幅影响，但是实现这种效应的时间却比较长。当存款准备金率发生变动时，首先发生的会是局部反应和局部均衡，这时贷款量会小幅变化，随着时间推移，一般均衡效应才会逐渐显现。

第三，从对贷款量冲击的持续时间来看，法定存款准备金>贷款利率>贷款利差。存款准备金政策的一般均衡效应对贷款量会有一个长时间持续的影响，利率政策的冲击持续时间相对较短，而利率政策中的存贷利差又是冲击持续时间最短的。

第四，从对贷款量冲击程度的大小来看，存贷利差>法定存款准备金>贷款利率。由于存在着信贷配给，信贷量主要会由银行的贷款供给决定，因此存贷利差对贷款量的冲击最大；相比之下，企业的贷款需求对信贷量的影响甚微，贷款利率对贷款量的冲击偏小，这也印证了新范式理论中银行的贷款供给决定信贷量的观点。

四、对我国货币政策的建议

基于上述结论可以看出，在由货币政策工具到信贷量的传导过程中，新范式的观点在我国现阶段基本正确，由此笔者对我国货币政策提出以下几点建议：

第一，当前我国货币政策是有效的，中央银行要善于运用货币政策来引导银行的行为，尽量避免对信贷规模实施变相的直接控制，在实现货币政策目标的同时减少对经济的伤害。

第二，法定存款准备金政策要发挥最大作用需要较长的时间，但其对信贷冲击的持续时间和程度却较大。法定存款准备金率作为中央银行的强力货币政策工具，其威力巨大，但却有较长的时滞，所以中央银行在运用这一政策时不宜频繁调整，在某些关键时刻(比如经济过热)可以适当运用。简单来说，就要把握“稳、准、狠”的原则：“稳”是指不宜过“频”，“准”是指要适时，“狠”是指要下大力度。

第三，在我国，由于信贷配给的原因，大部分中小企业的贷款需求得不到满足，因此银行的贷款行为直接决定了我国信贷总额，所以中央银行在运用利率政策时要注重对存贷利差的控制，比如当中央银行实施宽松性货币政策时，不仅仅要降低基准利率，更要注重对利率结构的调节，扩大存贷利差，这样才能使货币政策收到更好的效果。