轉(zhuǎn)軌時(shí)期區(qū)域貸款需求決定模型的估計(jì)及應(yīng)用

1、轉(zhuǎn)軌時(shí)期區(qū)域貸款需求決定模型的估計(jì)及應(yīng)用歐振坤內(nèi)容摘要由于樣本容量有限和觀測(cè)值趨向高度相關(guān)，人們?cè)谶\(yùn)用時(shí)間序列估計(jì)轉(zhuǎn)軌時(shí)期貸款需求模型時(shí)往往會(huì)面臨無效的尷尬。但是，利用時(shí)間序列與截面結(jié)合數(shù)據(jù)來估計(jì)貸款需求模型，不僅較好地解決了估計(jì)無效問題，而且可以利用估計(jì)結(jié)果對(duì)區(qū)域貸款需求進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，從而提高對(duì)區(qū)域信貸運(yùn)行趨勢(shì)判斷的前瞻性。對(duì)于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)軌時(shí)期我國(guó)貸款需求決定模型的估計(jì)，一般的做法是利用這一時(shí)期的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸（謝平，2002年），但這樣做也會(huì)遇到一些難以克服的困難。首先，由于樣本容量有限，當(dāng)解釋變量又存在滯后期時(shí)，常常會(huì)出現(xiàn)自由度不夠的問題；其次，在時(shí)間序列資料中，解釋變量的觀測(cè)值之間

2、趨向高度相關(guān)，導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)無效。為了克服上述困難，我們借鑒國(guó)際上流行的做法，利用轉(zhuǎn)軌時(shí)期大區(qū)行轄區(qū)各?。ㄊ小^(qū)）歷年資料組成的時(shí)間序列與截面結(jié)合數(shù)據(jù)來估計(jì)模型中的參數(shù)，由此得出大區(qū)行轄區(qū)各?。ㄊ小^(qū)）貸款需求決定模型。利用上述計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，我們不僅可以對(duì)大區(qū)行轄區(qū)貸款需求滿足情況進(jìn)行估計(jì)，而且可以根據(jù)大區(qū)行轄區(qū)各?。ㄊ小^(qū)）經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)計(jì)劃，對(duì)未來若干年的貸款需求進(jìn)行預(yù)測(cè)。一、理論說明按照現(xiàn)代宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)創(chuàng)始人凱恩斯對(duì)“有效需求”的定義，我們可以從宏觀層面上對(duì)貸款有效需求進(jìn)行定義。所謂“貸款有效需求”，是指貸款的總供給函數(shù)與總需求函數(shù)相等（或基本相等）時(shí)的總需求，即它是貸款的總供給函數(shù)與總需求函數(shù)的

3、交點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的均衡貸款數(shù)量。如果不特別注明，下面將要研究的貸款需求均指貸款有效需求。實(shí)證研究表明（謝平，2002年），在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)軌過程中，影響貸款需求的因素主要有經(jīng)濟(jì)規(guī)模（GDP）、利率、資本邊際效率、總投資、居民消費(fèi)、貸款使用效率、資本市場(chǎng)、居民收入和傳統(tǒng)與習(xí)慣等九個(gè)方面，其中在統(tǒng)計(jì)上影響顯著的則只有GDP、資金利稅率和固定資產(chǎn)投資這三個(gè)因素。但在這三個(gè)因素中，GDP與固定資產(chǎn)投資具有十分明顯的相關(guān)關(guān)系，不能同時(shí)作為貸款需求的解釋變量。比較這兩個(gè)指標(biāo)，GDP與貸款需求的關(guān)系更為密切，且能在一定程度上涵蓋固定資產(chǎn)投資指標(biāo)的信息，因此，二者中我們只選用GDP作為一個(gè)解釋變量。此外，在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)軌以來的很

4、長(zhǎng)一段時(shí)期，我國(guó)企業(yè)軟預(yù)算約束問題相當(dāng)嚴(yán)重，加之上世紀(jì)90年代中后期以來央行八次降息，貸款利率水平不斷下降，企業(yè)決定投資與否基本不考慮資本邊際效率如何，盡管這種情況近些年來有所變化，但對(duì)長(zhǎng)期數(shù)據(jù)來說影響不大。因此，如果我們從過去長(zhǎng)期的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)出發(fā)，來擬合貸款需求決定模型，只能選擇GDP作為解釋變量。這樣，就可以得到如下的貸款需求決定模型：Y=a+b1X+b2X(-1)+U (1)其中：Y為貸款需求。在現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)生活中，實(shí)際發(fā)放的貸款數(shù)量與均衡貸款數(shù)量常常是不一致的。假定從長(zhǎng)期來說，信貸市場(chǎng)是趨于均衡的，那么，我們就可以根據(jù)現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)生活中一定時(shí)期內(nèi)（如一年）實(shí)際發(fā)放的貸款去估計(jì)均衡貸款，即Y為一定

5、時(shí)期內(nèi)（如一年）的新增人民幣貸款。X為國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDPX(-1)為上期國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP（1）U為剩余誤差項(xiàng)，這里假定它滿足慣用的假定我們可以直接采用普通最小平方法對(duì)模型(1)中的參數(shù)a、b1和b2進(jìn)行估計(jì)，然后將估計(jì)得到參數(shù)代入模型(1)，用以檢驗(yàn)歷年的貸款需求滿足情況，并對(duì)未來的貸款需求進(jìn)行預(yù)測(cè)。然而，我們?cè)诶媚Ｐ?1)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)時(shí)，會(huì)遇到一些難以克服的困難。首先，由于樣本容量有限，當(dāng)解釋變量又存在滯后期時(shí)，常常會(huì)出現(xiàn)自由度不夠的問題。一方面，模型中包括兩個(gè)解釋變量會(huì)失去3個(gè)自由度；另一方面，解釋變量滯后1期會(huì)使我們可利用的觀測(cè)值失去1個(gè)，總共要失去4個(gè)自由度。其次，在經(jīng)濟(jì)金融時(shí)間序

6、列資料中，解釋變量的觀測(cè)值之間趨向高度相關(guān)。如在模型(1)中，這種序列相關(guān)問題就轉(zhuǎn)化為解釋變量的多重共線性問題。也就是說，GDP、GDP（1）之間可能是高度線性相關(guān)的，參數(shù)估計(jì)因而是無效的。由于上述問題的存在，模型(1)的應(yīng)用受到了很大限制。那么，對(duì)上述問題是否有較好的解決辦法呢？答案是肯定的，即采用時(shí)間序列與截面結(jié)合數(shù)據(jù)（簡(jiǎn)稱TS/CS數(shù)據(jù)）來建立模型（杭斌，1993）。這類數(shù)據(jù)是對(duì)截面上N個(gè)個(gè)體觀測(cè)T年而形成的。在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)軌20多年的歷程中，我國(guó)有效時(shí)間序列資料十分缺乏。就年度新增貸款和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值指標(biāo)來說，樣本充其量只能取到20多個(gè)。但是，我國(guó)的TS/CS數(shù)據(jù)卻是相當(dāng)豐富的，如轉(zhuǎn)軌時(shí)期我國(guó)

7、各地區(qū)歷年新增貸款和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值指標(biāo)都是TS/CS數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)綜合了時(shí)間序列和截面兩方面的信息，具有許多優(yōu)點(diǎn)，因而上一世紀(jì)80年代以來在國(guó)際上倍受重視。如果我們采用的不是單一時(shí)間序列資料，而是TS/CS數(shù)據(jù)，則模型(1)的一般形式為Yit=ai+b1Xit+b2Xi,t-1+Uit i=1,2,N，t=1,2,T (2)其中Yit為第i個(gè)個(gè)體在時(shí)間t的新增貸款Xit、Xi,t-1為第i個(gè)個(gè)體在時(shí)間t、t1的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）ai表示第i個(gè)地區(qū)的截距項(xiàng)，假定其不是隨機(jī)變量Uit為剩余誤差項(xiàng)這些變量都是雙向變量，它們既隨時(shí)間變化而變化，又因個(gè)體不同而改變。對(duì)于這類模型，原則上可以直接用普通最

8、小平方法估計(jì)其參數(shù)，這是因?yàn)?，采用TS/CS數(shù)據(jù)后，一方面樣本容量由T擴(kuò)大到NT，在很大程度上解決了時(shí)間序列長(zhǎng)度不夠帶來的自由度太少問題；另一方面，模型中N個(gè)不同個(gè)體均有不同的X值，利用不同個(gè)體在X值上的差異，可以緩解甚至避免多重共線性問題。二、貸款需求決定模型的估計(jì)下面我們以某大區(qū)行轄區(qū)A、B二省為個(gè)體，利用模型(2)對(duì)該大區(qū)行轄區(qū)貸款需求決定模型進(jìn)行估計(jì)。在對(duì)該大區(qū)行轄區(qū)貸款需求決定模型進(jìn)行估計(jì)之前，先對(duì)模型進(jìn)行簡(jiǎn)單的差分變換，得到： (3)其中：Yit表示第i個(gè)地區(qū)在第t年的新增貸款Xit表示第i個(gè)地區(qū)在第t年的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值Uit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，這里假定它滿足慣用的假定，, i=1,2,，

9、N (4)為分析簡(jiǎn)便起見，某大區(qū)行轄區(qū)A、B二省的新增貸款取19942003年的數(shù)據(jù)，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）取19932003年的數(shù)據(jù)（見表1），則公式(4)為，, i=A，B表1 某大區(qū)行轄區(qū)GDP、新增貸款情況單位：億元年份GDP實(shí)際新增貸款全轄合計(jì)A省B省全轄合計(jì)A省B省19934443278016631994609638722224779441338199580055002300310746094651996963059603670122472949519971073066504080146280665619981149271624330100144355819991222776624

10、5658745733012000136688542512613419204212001150839438564515159815342002167131055061632165152064520031945612430702630552191864資料來源：根據(jù)中國(guó)金融年鑒19932003年的有關(guān)數(shù)據(jù)整理計(jì)算。由于這里把某大區(qū)行轄區(qū)每一個(gè)省作為一個(gè)個(gè)體，雖然只用了10年數(shù)據(jù)，但樣本容量為TN10×2=20，因而不存在自由度不足的問題，多重共線性問題也得到緩解甚至避免。依據(jù)某大區(qū)行轄區(qū)A、B二省19932003年新增貸款和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值統(tǒng)計(jì)資料，應(yīng)用普通最小平方法，可得到模型（3）中參數(shù)

11、的最佳無偏估計(jì)：、， =0.9639，取顯著性水平0.05，經(jīng)回歸顯著性檢驗(yàn)，顯示回歸效果均是顯著的。再由 ，可求得模型（2）中某大區(qū)行轄區(qū)A、B二省截距項(xiàng)的估計(jì)值分別為，。將上述估計(jì)值代入模型（2）中，便得到某大區(qū)行轄區(qū)由GDP決定的貸款需求模型。三、貸款需求決定模型的應(yīng)用根據(jù)上述參數(shù)估計(jì)結(jié)果，可以計(jì)算出某大區(qū)行轄區(qū)A、B二省及全轄由GDP決定的貸款需求（見表2）。將1993年以來的實(shí)際新增貸款與由GDP決定得貸款需求估計(jì)值進(jìn)行比較，不難發(fā)現(xiàn)它們的變動(dòng)基本一致，這不僅反映出模型的擬合效果較好，而且說明近十年來銀行貸款投放基本上滿足了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的需要。表2 某大區(qū)行轄區(qū)新增貸款與由GDP決定的貸

12、款需求單位：億元年份全轄合計(jì)A省B省實(shí)際新增貸款貸款需求實(shí)際新增貸款貸款需求實(shí)際新增貸款貸款需求1994779773 441472 338301 199510741106 609631 465475 199612241194 729698 495496 199714621404 806767 656637 19981001979 443450 558529 1999874913 573605 301308 200013411390 920957 421433 200115151563 9811002 534561 200221652104 15201482 645622 200330553005 21912082 864923 資料來源：根據(jù)中國(guó)金融年鑒19942003年和有關(guān)參數(shù)估計(jì)值整理計(jì)算。將參數(shù)和截距項(xiàng)的估計(jì)值以及某大區(qū)行轄區(qū)A、B二省未來若干年的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)計(jì)劃，代入前面建立的大區(qū)行貸款需求決定模型，還可以對(duì)今后若干年某大區(qū)行轄區(qū)A、B二省及全轄的貸款需求情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，由于一時(shí)難以取到該大區(qū)行轄區(qū)A、B二省未來若干年的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)計(jì)劃指標(biāo)，這里就從略了。按照目前人民銀行的機(jī)構(gòu)設(shè)置和職能定位，今后大區(qū)行、省會(huì)城市中心支行甚至地市中心支行在實(shí)施貨幣政策和宏觀調(diào)控當(dāng)中，都可以應(yīng)用時(shí)間序列與截面數(shù)據(jù)結(jié)合貸款