我国信贷市场顺周期性实证探究

1、我国信贷市场顺周期性实证探究内容摘要：本文从微观角度分析在微观信贷市场 上，即企业层面中是否存在金融加速器效应，通过面板回归 模型和面板向量自回归(pvar)模型考察企业资产负债状况 对企业投资支出的影响。结果表明：我国信贷市场确实存在 金融加速器效应，但是不如其它研究中观测到的强烈。尽管 如此，随着我国金融系统的不断完善，金融加速器效应将会 日益显著，因此仍然有必要通过政策手段对信贷市场的顺周 期性进行正向的引导，从而为熨平经济周期、保持经济健康 增长起到良好的促进作用。关键词：金融加速器信贷市场经济周期引言改革开放之后，我国改变了 '大一统”模式，建立了以 中央银行为核心、以专业银

2、行为主体、多种金融机构并存的 金融组织体系。银行体系形成政策性银行、国有商业银行、 股份制银行、地方性银行以及农信社等多种银行机构并存的 结构，极大地促进了我国信贷市场的发展。2002年我国加 入世贸组织之后，外资银行逐步进入我国，形成对原有银行 结构的有效补充。在国有商业银行进行股份制改革之后，四 大国有商业银行陆续上市，提高了这些银行的运营效率， 完善了商业银行的竞争机制，我国银行体系的发展日益成 熟，银行在经济发展中起到的作用越来越大。如今，我国的 信贷规模已达到gdp的1. 16倍，为金融与经济的顺周期联 动性提供了条件。文献综述(%1) 国外研究随着金融加速器理论的发展，许多学者将其

3、拓展到新的 研究领域，主要有开放经济下的金融加速器和不同市场的金 融加速器效应分析。gerlter、gilchrist 和 fabio (2007) 建立了开放条件下名义价格刚性的小国经济一般均衡模型， 分析了金融加速器机制和汇率制度之间的关系。研究结果发 现在固定汇率制度下，金融加速器的传导效应比浮动汇率 制度要大。gatti和ga.llega.ti (2010)构建了包含上下游 企业和银行的一般均衡模型，研究发现下游企业的资产净值 水平变动可能引发整个经济体系的波动。nadeau和 wasmer (2010)分析了美国劳动力市场中的金融加速器效应, 发现工资和劳动需求的波动具有金融加速器的

4、放大效应。(%1) 国内研究国内对金融顺周期性的研究起步较晚，到2000年以后 才开始有学者开始对金融加速器理论进行研究，并对我国的 情况进行分析。袁申国、刘兰凤(2009)对制造业30个子 类行业的货币政策金融加速器效应进行分析，认为有15个 子行业没有表现出明显的金融加速器效应，另外15个行业 则表现出行业层面的金融加速器效应，其中金属制造业表现 出的效应最大。杨胜刚、侯坤(2011)运用中国宏观经济1994年第一 季度至2010年第三季度的数据对金融加速器传导机制的非 对称性进行了实证研究，结果表明我国的金融加速器传导机 制具有明显的非对称性，负面冲击加速经济衰退的作用明显 大于证明冲击

5、对经济增长的作用。研究设计(一)研究假设与模型建立本文做出如下假设并对其分别进行验证：假设一：企业资产负债表的状况是企业投资支出状况的 重要决定因素。这个假设是金融加速器效应存在的前提条 件。本文用企业投资与企业总资产的比率ikit来衡量企业 投资支出，用企业的资产负债率dait来衡量资产负债表的 状况，当企业资产净值恶化时，dait将会随之下降。为验证 假设一，本文建立如下模型：ikit= a + b ldait-l+ b 2pait-l+ b 3dsit-l+e sl=l b 4icon trollit+et+fi+ e it其中，被解释变量ikit表示企业投资支出与总资产的 比值，解释变

6、量dait表示企业的资产负债率，pait表示企 业当期总利润与总资产的比值，dsit表示企业的债务结构， 即流动负债占总负债的比值，controllit是一组控制变量， 包括货币供应量的增速m2t, gdp同比增长率gdpto考虑到 金融加速器的作用机制有滞后效应，即本期的财务指标影响 企业下期的信贷和投资，因此将与企业财务状况有关的解释 变量作滞后一期的处理。检验中重点关注系数b1,如果假 设一成立，则b1应当显著为负。假设二：经济衰退时期企业资产负债表状况对企业投资 的影响程度比经济繁荣时期大。这是金融加速器传导机制的 非对称性。为检验经济周期中不同时期的影响，本研究设立虚拟变 量down

7、t,经济上行时期downt=0,经济下行时期downt=lo 加入虚拟变量后模型设定为：如果假设二成立，则b1和b 2应存在明显的差异。假设三：资产负债表状况对小企业投资支出的影响程度 大于对大企业的影响。为验证这一假设，本研究仍使用假设一中的模型，并设 置虚拟变量scalei,令大企业scalei=l,小企业scalei=0, 建立模型：如果假设三成立，则b1和b 2应存在明显的差异。（二）数据说明本文的数据来自国泰君安经济、金融数据研究服务中心 的数据库和中国统计年鉴。根 据财务报表季度数据的连续 性和数据完整性，选取2003年第一季度起至2011年第三季 度作为样本区间、847个企业作为

8、样本的面板数据。根据企 业的投资支出、总资产、总负债、流动负债、总利润等财务 指标分别计算出ik、da、pa、ds等指标作为变量。实证分析（一）平稳性检验本研究使用adf-fisher单位根检验来进行数据的平稳 性检验，假设变量存在单位根，结果如表1所示。从结果可见，6个变量全部在99%的置信水平上拒绝存 在单位根的原假设，通过了单位根检验，都是平稳序列。（二）模型选择首先对变量进行bp检验以确定使用混合模型还是面板 模型。表2的bp检验结果显示p值接近于零，因此拒绝原假 设，认为个体效应十分显著，不能使用混合模型。其次进行hausman检验以确定使用固定效应模型还是随机效应 模型，检验结果如

9、下：chi2 （6） =108. 73prob>chi2=0. 0000检验结果显示p值接近于零，因此拒绝原假设，认为应 该使用固定效应模型。在进行固定效应模型的估计之后，本 研究对结果进行了 wooldridge检验以确定固定效应模型的 残差项是否存在一阶序列相关，原假设是不存在一阶序列相 关，检验结果如下：f (1846) =915. 723prob>f=0. 0000结果拒绝原假设，因此认为残差序列存在一阶自相关， 因此需要考虑动态面板模型。(%1) 实证结果根据检验结果，本研究选择构建固定效应模型和动态面 板模型，在假设一的检验上使用的数据为全部847家企业 的面板数据，被

10、解释变量为ik,解释变量为滞后一期的da、 ds、ca以m2增速和gdp同比增速。动态面板模型中还包含 ik的滞后项。模型回归结果如表3所示。从表3可以看出，三个模型的系数都十分显著，均通过 了 1%的显著性检验，且除被解释变量的滞后项以外系数符号 方向均相同，结果较为稳健。固定效应模型通过了 f检验， 模型是显著的。动态模型的sargan检验值大于0.05,可以 认为不存在过度约束，工具变量是有效的。在相关性的 arellano-bond检验上，两个动态面板模型的一阶差分残差 项均存在一阶自相关，而不存在二阶自相关，因此通过了 arellano-bond检验，认为模型的残差不存在自相关。动态

11、 面板模型中还包含了被解释变量ik的滞后三期项。根据前 人的研究，在有限样本下，系统广义矩估计比差分广义矩估 计的偏差更小，效率更高。而且对比差分gmm方法和系统gmm 方法的系数估计值，可以发现差分gmm法的三个滞后项系数 均为负，且滞后期数越多系数绝对值越大，而系统gmm法滞 后一阶项的系数为正，且滞后项对当期的影响程度随着滞后 期数的增加而减少，因此认为系统gmm法的结果比较符合真 实情况。接下来以系统gmm的估计结果为准进行分析。实证结果表明，所有解释变量对被解释变量都具有显著 性的影响。解释变量da的系数为-0. 0652,是小于0的，因 此可以认为我国的信贷市场上确实存在金融加速器

12、效应，企 业的资产负债率对企业投资支出有显著性的影响。资产负债 情况的恶化，也就是资产负债率上升，使得企业外部融资成 本的上升，进而使得企业投资减少。解释变量ds的系数为 -0. 1490,小于0,这反映了企业负债结构对企业投资支出的 影响是负向的，即持有流动负债越多的企业对投资支出的意 向越低，可以解释为流动负债的偿还期限较短，而企业往往 倾向于用偿还期限长的长期负债进行企业投资，因此流动负 债率越高，企业的投资支出越少。解释变量pa的系数为 0. 1086,大于0,说明企业上期的利润对本期的投资支出有 正向影响，上期的利润越大，则企业本期的财务报表状况越 好，更加愿意扩大投资规模。可见，企

13、业上一期的财务状况 确实对企业本期的投资支出产生显著的影响，这是金融加速 器机制的前提条件。在对假设二的检验中，为研究经济周期不同阶段的情 况，本研究使用虚拟变量down来区分经济的不同周期，值 为1表示经济的下行周期，值为0则表示经济的上行周期。 被解释变量仍然为ik,解释变量则为滞后一至三期的ik, 滞后一期的 down*da、(1-down) *da、ds、pa 以及当期的 m2 增速和gdp同比增速。模型回归结果如表4所示。实证结果表明，模型所有的系数均通过了 1%的显著性检 验，因此所有解释变量对被解释变量都具有显著性的影响。 在假设一的检验基础上将da变量拆分为down*da和 (

14、1-down) *da, down*da 变量系数为-0. 0670, (1-down) da 变量系数为-0. 0521,二者均小于0且通过了 t检验，因此 这个虚拟变量的加入是显著的。且down*da变量系数的绝对 值大于(1-down) *da,这说明在经济周期的不同时期，资 产负债表对企业投资的影响程度存在显著的不同：在经济周 期的上行期间，资产负债率对企业投资支出的影响系数是 -0. 0521,而在经济的下行期间，资产负债率对企业投资支 出的影响系数是-0. 0670,在下行期间资产负债状况对投资 支出的影响程度大于经济的上行期间。因此，这个结果验证了假设二，由此可见金融加速器的 传

15、导机制具有非对称性，在经济下行期间的作用强于在经济 上行期间的作用。在对假设三的验证中，本研究按照与验证 假设二类似的方法，设定虚拟变量，大企业的值为1,小企 业的值为0。被解释变量为ik,解释变量则为滞后一至三期 的 ik,滞后一期的 scale*da、(1-scale) da、ds、pa 以及 当期的m2增速和gdp同比增速。模型回归结果如表5所示。实证结果表明，模型所有的系数均通过了 1%的显著性检 验，因此所有解释变量对被解释变量都具有显著性的影响。 在假设一的检验基础将变量da拆分为scale*da和 (1-scale) *da, scale*da 的系数为 0. 1613, (1-

16、scale) *da的系数为-0. 3076,二者都通过了 t值的显著性检验，因 此虚拟变量scale的加入对模型有显著性影响。从系数可以看出，对于大企业而言，资产负债率对企业 投资支出的影响为0. 1613,显著大于0,而对于小企业而言, 资产负债率对企业投资支出的影响为-0. 3076,显著小于0o 因此资产负债率对大企业和小企业的影响是明显不同的，小 企业体现出强烈的金融加速器效应，而大企业不仅未体现出 金融加速器效应，反而出现资产负债率越高则下期的投资支 出越大的反金融加速器现象。综上可以看出：尽管模型结果与假设三的系数设想有些 出入，但也从侧面验证了假设三，说明金融加速器效应在企 业

17、规模上存在非对称性，小企业的金融加速器效应强于大企 业。大企业出现反金融加速器现象，这可能是因为在经济转 轨期间我国的金融机制并不十分完善，未能做到完全的市 场化，而大企业中国有企业较多，国有企业在融资方面较民 营企业有着天然的优势，在资产负债状况较差的时候有足够 的能力从外部获得更多融资，从而进行投资以期改善资产负 债状况，这也是我国金融加速器效应的特点。结论本研究从微观角度通过847家上市公司从2003年第一 季度到2011年第三季度的面板数据对我国金融加速器效应 进行研究，发现企业资产负债表的状况对企业投资支出产生 显著的影响，并且也观察到了经济周期和企业规模上的非对 称性，金融加速器在经济下行周期中更加显著。且从企业规 模上看，仅在小企业中存在金融加速器效应，而大企业中则 出现了逆金融加速器效应。这与其他学者的研究结果相类 似，认为我国信贷市场确实表现出具有特点的金融加速器效 应。结果表明我国信贷市场确实存在金融加速器效应，但是 不如其它研究中观测到的强烈。尽管如此，随着我国金融系 统的不断完善，金融加速器效应将会日益显著，因此仍然有 必要通过政策手段对信贷市场的顺周期性进行正向的引导， 从而为熨平经济周期，保持经济健康增长起到良