消費信貸政策與經(jīng)濟增長質(zhì)量
——基于第一主成分合成指數(shù)和FAVAR模型的實證

李海央

(西南大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，重慶　400715)

世界經(jīng)濟自2008年金融危機爆發(fā)步入深度調(diào)整和轉(zhuǎn)型發(fā)展的弱復(fù)蘇周期，前期累積的泡沫和風(fēng)險緩慢消化，加之國際貿(mào)易格局持續(xù)分化、金融市場動蕩、恐怖主義威脅和地緣政治局勢緊張等不確定性因素，對投資者和消費者信心產(chǎn)生負面影響，抑制國際間經(jīng)貿(mào)往來進而導(dǎo)致中國出口貿(mào)易形勢不容樂觀。與此同時，中國經(jīng)濟也面臨粗放式投資型增長模式不可持續(xù)、資源環(huán)境約束持續(xù)增強、結(jié)構(gòu)調(diào)整壓力不斷加大等嚴峻挑戰(zhàn)。近年來，中國各項經(jīng)濟指標(biāo)宏觀參數(shù)在外需疲軟、內(nèi)需不足及深層次結(jié)構(gòu)扭曲等力量聯(lián)合作用下持續(xù)回落，經(jīng)濟總體下行壓力面臨持續(xù)加大態(tài)勢。消費、投資和出口需求被視為拉動經(jīng)濟增長的三大動力引擎，在投資驅(qū)動與出口驅(qū)動績效持續(xù)弱化的困境下，經(jīng)濟驅(qū)動新舊動力面臨轉(zhuǎn)換與接續(xù)——由過度依賴投資和出口驅(qū)動型轉(zhuǎn)為消費驅(qū)動型的均衡發(fā)展模式。

為推進消費驅(qū)動經(jīng)濟增長的作用力，在政府和市場關(guān)系的協(xié)調(diào)處理中，通過利好政策支持消費信貸是“十三五”規(guī)劃期間的著力點。“十三五”時期中國經(jīng)濟同處三期疊加：前期刺激政策消化期、結(jié)構(gòu)調(diào)整陣痛期和增長速度換擋期，在這一階段中提升經(jīng)濟增長質(zhì)量尤為重要[1]。那么，在二者耦合關(guān)系中，消費信貸政策是否能良性影響經(jīng)濟增長質(zhì)量？本文將研究視角定位于這一問題的解答，打破以往研究中對消費信貸與經(jīng)濟增長關(guān)系從單一“數(shù)量”擴張的維度進行評價的固有范式，梳理消費信貸政策作用于經(jīng)濟增長“質(zhì)”與“量”不同維度的作用機理，以主成分分析法測度能夠代表中國經(jīng)濟增長質(zhì)量的相關(guān)指數(shù)，再通過更具科學(xué)性與適用性的FAVAR模型實證測算消費信貸政策與經(jīng)濟增長質(zhì)量的影響關(guān)系，得出相應(yīng)結(jié)論。

一、綜述與作用機理

經(jīng)濟增長質(zhì)量的概念具有如下兩種解釋：其一是狹義層面的理解，認為經(jīng)濟增長質(zhì)量即經(jīng)濟增長效率。卡馬耶夫[2]提出，經(jīng)濟增長質(zhì)量包括產(chǎn)品質(zhì)量、消費效果以及生產(chǎn)資料的效率。沈利生、王恒[3]認為，增加值率作為度量經(jīng)濟體投入產(chǎn)出效益的指標(biāo)在一定程度上反映了中國經(jīng)濟質(zhì)量。其二是廣義層面的界定，認為經(jīng)濟增長質(zhì)量是經(jīng)濟數(shù)量增長到一定階段的產(chǎn)物，這種觀點認為經(jīng)濟增長質(zhì)量是一種復(fù)合概念。托馬斯[4]認為，經(jīng)濟增長質(zhì)量作為發(fā)展速度的補充，其內(nèi)涵包括經(jīng)濟、社會和環(huán)境等內(nèi)容。Barro[5]也指出，經(jīng)濟增長質(zhì)量的內(nèi)涵包括與經(jīng)濟增長緊密相關(guān)的社會、政治、宗教等方面的因素。遵照廣義層面的界定思路，本文認為國內(nèi)學(xué)者郝穎、辛清泉和劉星[6]對經(jīng)濟增長質(zhì)量內(nèi)涵與外延的判定較為適宜：經(jīng)濟增長質(zhì)量是經(jīng)濟增長的一系列固有特性滿足經(jīng)濟發(fā)展特定要求的程度的反映。在數(shù)量擴張的基礎(chǔ)上，經(jīng)濟增長從效率改進、結(jié)構(gòu)優(yōu)化和資源成本等特性規(guī)律方面規(guī)定經(jīng)濟質(zhì)量的優(yōu)劣，并內(nèi)涵于經(jīng)濟發(fā)展的進程之中。

參照鈔小靜和任保平[7]、馬軼群和史安娜[8]相關(guān)研究的有益元素，本文將經(jīng)濟增長質(zhì)量劃分為經(jīng)濟增長方式質(zhì)量、過程質(zhì)量和結(jié)果質(zhì)量三個維度，依此三個維度確定評價指標(biāo)體系，探討消費信貸政策作用于經(jīng)濟增長質(zhì)量的內(nèi)在機理。

(一)消費信貸政策作用于經(jīng)濟增長方式質(zhì)量

要揭示經(jīng)濟增長的動力機制，可以從資本要素、勞動要素和資源要素投入對經(jīng)濟增長的外延式推動三個方面進行考量，因而本文將資本生產(chǎn)率、勞動生產(chǎn)率和資源生產(chǎn)率作為衡量經(jīng)濟增長方式質(zhì)量的指標(biāo)。

King 和Levine[9]、Levine[10]等指出，金融體系的完善可以識別并將資本配置于更具競爭力的行業(yè)，從而提高效率。消費信貸政策通過緩解流動性約束，引導(dǎo)消費行為將資金要素配置流向邊際收益更高的產(chǎn)業(yè)部門，有助于提高資本配置效率。根據(jù)理論上資本與勞動資源要素配置的互補性內(nèi)涵，通過對資本配置效應(yīng)的影響同樣會對勞動要素的構(gòu)成形成導(dǎo)向影響[11]。同時，資本生產(chǎn)率與勞動生產(chǎn)率的提升也會帶動技術(shù)進步，技術(shù)進步則可以有效降低產(chǎn)出單位經(jīng)濟量的能耗，提高資源生產(chǎn)率[12]，經(jīng)濟增長方式質(zhì)量得以提升。

(二)消費信貸政策作用于經(jīng)濟增長過程質(zhì)量

經(jīng)濟增長過程中其穩(wěn)定性、協(xié)調(diào)性和持續(xù)性相互影響與制約，可作為衡量過程質(zhì)量的評價標(biāo)準。

第一，經(jīng)濟增長過程的穩(wěn)定性是指經(jīng)濟增長中保持適度的增長速度、通脹程度與就業(yè)率。Bernanke和Gertler[13-14]、Garlstrom 和Fuerst[15]等以“金融加速器”理論研究了信貸與經(jīng)濟波動的關(guān)系，認為信貸市場摩擦的沖擊對經(jīng)濟波動具有放大作用。許偉和陳斌開[16]以DSGE模型也證實了信貸和消費對中國產(chǎn)出波動、通貨膨脹存在重要影響，由此可見，消費信貸政策可能會對經(jīng)濟增長穩(wěn)定性造成負面影響。另外，消費信貸政策的出發(fā)點為擴大社會有效需求，Keynes[17]指出有效需求的變動是解決就業(yè)問題的核心因素，而平穩(wěn)就業(yè)亦是推動經(jīng)濟平穩(wěn)增長的先決條件。

第二，經(jīng)濟增長過程的協(xié)調(diào)性是指宏觀經(jīng)濟運行進程中的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和收入結(jié)構(gòu)的協(xié)調(diào)發(fā)展。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的協(xié)調(diào)發(fā)展指在結(jié)構(gòu)性矛盾突出的背景下，由第一產(chǎn)業(yè)向以第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)為主體的經(jīng)濟發(fā)展方式進行轉(zhuǎn)變，在此進程中，勞動力隨之轉(zhuǎn)移，對城鄉(xiāng)居民收入結(jié)構(gòu)產(chǎn)生不同程度的影響[18]。就消費信貸政策而言，通過解決不同產(chǎn)業(yè)需求約束，調(diào)節(jié)信用資源在不同產(chǎn)業(yè)部門之間重新分配和流動，對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化產(chǎn)生影響，同時擴大需求并向農(nóng)村居民提供更多生產(chǎn)機會，生產(chǎn)機會與收入之間是必然存在聯(lián)系的[19]。

第三，經(jīng)濟增長過程的持續(xù)性可以表示為需求與供給層面雙重經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的協(xié)調(diào)、合理。長期以來，中國經(jīng)濟被廣泛詬病的一大問題是以高投資和低消費為特征的結(jié)構(gòu)失衡，其造成的資源錯配對經(jīng)濟增長過程質(zhì)量負面影響明顯[20]。消費信貸政策作為政府構(gòu)建消費驅(qū)動型經(jīng)濟增長的能動舉措之一，引導(dǎo)居民合理消費在一定程度上使市場消費和供給達到均衡，進而保障經(jīng)濟增長的可持續(xù)性發(fā)展。具體而言，消費信貸政策主要從以下渠道影響中國居民消費行為：渠道一是通過減弱當(dāng)前的流動性約束以刺激并促進當(dāng)期的消費增長[21-22]；渠道二是消費信貸在一定程度上發(fā)揮消費保險作用，降低居民對于收入不確定性所產(chǎn)生的謹慎程度，使得居民不傾向積累更高比例的預(yù)防性儲蓄，從而刺激當(dāng)期消費水平[23]。

(三)消費信貸政策作用于經(jīng)濟增長結(jié)果質(zhì)量

學(xué)術(shù)界多以人均GDP作為經(jīng)濟增長結(jié)果質(zhì)量的評判指標(biāo)，已有研究中總體上肯定了消費信貸政策對經(jīng)濟增長的正向作用。Cohen[24]認為，消費信貸對消費需求增長的作用要甚于收入的作用，是美國經(jīng)濟增長的重要推動力。國內(nèi)學(xué)者萬廣華等[25]、蔡浩儀和徐忠[26]等也認為消費信貸政策正向影響經(jīng)濟增長。

二、經(jīng)濟增長質(zhì)量指數(shù)測算

(一)評價指標(biāo)的確定

根據(jù)前述分析可知，測算消費信貸政策與經(jīng)濟增長單一“量”的擴張的維度并不全面，經(jīng)濟增長質(zhì)量的內(nèi)涵還應(yīng)包含“質(zhì)”的提升。因此本文在已有研究的基礎(chǔ)上，首先確定經(jīng)濟增長質(zhì)量的評價指標(biāo)體系(見表1)，各基本指標(biāo)計算方式如下。

資本生產(chǎn)率=GDP/全社會固定投資總額；勞動生產(chǎn)率=GDP/經(jīng)濟活動人口；資源生產(chǎn)率=能源消耗量/GDP；產(chǎn)出波動率=當(dāng)期經(jīng)濟增長率/前期經(jīng)濟增長率(絕對值)；價格波動率=當(dāng)期消費價格指數(shù)/前期消費價格指數(shù)(絕對值)；失業(yè)波動率=當(dāng)期失業(yè)率/前期失業(yè)率(絕對值)；產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重=各產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值/GDP；城鄉(xiāng)收入比=城鎮(zhèn)居民人均可支配收入/農(nóng)村人均純收入；投資消費比=全社會固定投資總額/居民消費總額；人均GDP=GDP/人口總數(shù)。

表1　經(jīng)濟增長質(zhì)量評價指標(biāo)體系

(二)評價指標(biāo)的指數(shù)

根據(jù)研究需要，本文處理的數(shù)據(jù)范圍為2007年第1季度至2016年第4季度，本節(jié)數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局、中經(jīng)網(wǎng)。

考慮到數(shù)據(jù)可得性與可比性，在基本指標(biāo)計算階段作如下處理：(1)數(shù)據(jù)頻度轉(zhuǎn)換，經(jīng)濟活動人口、能源消耗量、農(nóng)村人均純收入和人口總數(shù)由低頻年度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換而得；(2)缺失數(shù)據(jù)的處理通過建立回歸進行估測；(3)將經(jīng)濟增長率和居民消費價格指數(shù)換算為以2007年第1季度為固定時期的定基比數(shù)據(jù)。

本文采用主成分分析法對評價指標(biāo)權(quán)重進行計算，因無法對不同屬性和量綱量級的指標(biāo)直接合成，參照鈔小靜和任保平[7]31的作法，按以下步驟進行處理：(1)指標(biāo)屬性代表評價經(jīng)濟指標(biāo)優(yōu)劣的判斷，對不同屬性指標(biāo)直接合成會破壞合成指數(shù)的作用效力體現(xiàn)，因此對逆指標(biāo)取倒數(shù)處理使其正向化；(2)以均值化方法處理多指標(biāo)綜合評價，可以將各指標(biāo)之間變異程度的差異得以更完整地保留，因此本文對原始指標(biāo)無量綱化處理選用均值化方法較為適宜；(3)選擇協(xié)方差矩陣作為主成分分析的輸入，能夠更優(yōu)良地控制指標(biāo)離散程度；(4)原始數(shù)據(jù)的信息在第一主成分中表現(xiàn)力最強也較完整，因此將第一主成分系數(shù)除以其相應(yīng)的特征根開根后所得的單位特征向量作為基本指標(biāo)的權(quán)重(表2)*由于經(jīng)濟增長過程質(zhì)量持續(xù)性、經(jīng)濟增長結(jié)果質(zhì)量為單一指標(biāo)，可直接做后續(xù)處理與分析，因此不予計算。，由此計算不同評價維度的指數(shù)，再次重復(fù)以上方法，可對各評價維度指數(shù)的權(quán)重予以計算，進一步可求得總體層面的經(jīng)濟增長質(zhì)量指數(shù)。

由表2可見：各評價維度指數(shù)的第一主成分方差貢獻率均達85%左右，經(jīng)濟增長質(zhì)量指數(shù)的第一主成分方差貢獻率也達75%，綜合原始信息的能力較強，表明采用第一主成分方法確定相應(yīng)權(quán)重具有較高的解釋力。經(jīng)濟增長方式質(zhì)量中資本生產(chǎn)率和資源生產(chǎn)率的權(quán)重為0.724 893 150、0.426 088 739，這意味著2007年第1季度至2016第4季度間中國經(jīng)濟增長方式質(zhì)量的變化更多體現(xiàn)在資本生產(chǎn)率和資源生產(chǎn)率兩方面，相應(yīng)的經(jīng)濟增長過程穩(wěn)定性的變化主要體現(xiàn)在失業(yè)波動率上(0.997 766 576)，經(jīng)濟增長過程協(xié)調(diào)性的變化主要體現(xiàn)在第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重(0.240 979 582)和城鄉(xiāng)收入比上(0.211 929 773)，這兩個方面的貢獻大小基本相當(dāng)，而總體層面經(jīng)濟增長質(zhì)量的變化由經(jīng)濟增長過程協(xié)調(diào)性、持續(xù)性和經(jīng)濟增長結(jié)果質(zhì)量均衡體現(xiàn)，權(quán)重分別為0.293 918 208、0.253 779 316和0.283 756 476。

表2　指標(biāo)的統(tǒng)計特征與權(quán)重計算

根據(jù)以上操作方法，可求得各評價維度經(jīng)濟增長質(zhì)量指數(shù)值和總體層面的經(jīng)濟增長指數(shù)值，由所得測度結(jié)果(圖1)可見，在2007年第1季度至2016年第4季度期間，中國經(jīng)濟增長方式質(zhì)量呈現(xiàn)波動中下降的態(tài)勢，探究緣由可能是資本生產(chǎn)率的下降使然，也印證了中國投資驅(qū)動經(jīng)濟增長模式梗阻的特性。經(jīng)濟增長過程穩(wěn)定性態(tài)勢平穩(wěn)，表明中國政府在宏觀經(jīng)濟運行中對經(jīng)濟波動總體控制較好，但由于過程穩(wěn)定性指數(shù)的變化由失業(yè)波動率體現(xiàn)，因此并不能說明產(chǎn)出波動率和價格波動率也維持了穩(wěn)定態(tài)勢。根據(jù)近年來的研究，中國產(chǎn)出波動與價格波動仍然是客觀存在的[27-28]，因此本文計算的經(jīng)濟增長過程穩(wěn)定性指數(shù)只代表該指數(shù)總體水平的基本穩(wěn)定。經(jīng)濟增長過程協(xié)調(diào)性和和經(jīng)濟增長過程持續(xù)性在波動中呈緩慢上升趨勢，表明中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、收入結(jié)構(gòu)調(diào)整和供給側(cè)改革初見成效。經(jīng)濟增長結(jié)果質(zhì)量平穩(wěn)上升，說明中國人民生活質(zhì)量也在穩(wěn)步提高?？傮w層面的經(jīng)濟增長質(zhì)量水平呈現(xiàn)波動中上升的態(tài)勢，其得以提高的貢獻主要是由經(jīng)濟增長過程協(xié)調(diào)性、過程持續(xù)性和經(jīng)濟增長結(jié)果質(zhì)量的改善帶來的。

圖1　經(jīng)濟增長質(zhì)量指數(shù)測度

三、實證分析

(一)計量模型

1.模型的選擇與構(gòu)建

要測算消費信貸政策與經(jīng)濟增長質(zhì)量之間的關(guān)系，可以選擇線性模型或向量自回歸(VAR)模型進行檢驗，其中由于Sims[29-30]提出的VAR模型不假設(shè)變量之間先驗的理論關(guān)系，是更為適宜的選擇。然而Sims[31]指出VAR模型存在一大缺陷即實證分析中可處理經(jīng)濟變量偏少，要全面反映政策對經(jīng)濟系統(tǒng)作用的真實效力就應(yīng)考慮更多維度的宏觀經(jīng)濟變量。在此基礎(chǔ)上，Bernanke等[32]提出了因子增廣向量自回歸模型(FAVAR)，該模型適宜分析多變量、大規(guī)模數(shù)據(jù)，研究政策變量對經(jīng)濟系統(tǒng)的沖擊問題，有效解決了VAR、SVAR及DSGE等模型無法克服的變量過少、信息有限的問題，從而全面捕捉現(xiàn)實中的經(jīng)濟信息，更加真實地反映變量之間相互影響的動態(tài)關(guān)系[33]。就本文的研究問題而言，F(xiàn)AVAR模型是更具科學(xué)性、適用性的選擇，其構(gòu)建思路如下。

VAR模型記為：

Yt=φ(L)Yt-1+νt

(1)

其中，L為滯后算子，φ(L)為滯后多項式矩陣。

假定M×1維的Yt為存在的可觀測關(guān)注變量，由不可觀測的K×1維共同因子Ft表征與Yt動態(tài)變化相關(guān)的其他因素，可以將FAVAR模型表述為：

(2)

式(2)中，Φ(L)為p階滯后算子多項式，Φ(L)=φ1+φ2L+φ3L2…+φpLp-1；νt是均值為零、協(xié)方差矩陣為正定矩陣Q的擾動向量。要對該模型進行估計，首先假定存在經(jīng)濟信息集合Xt且其信息可由Ft、Yt線性表出，記為式(3)：

Xt=ΛfFt+ΛyYt+et

(3)

其中，Λf和Λy分別是N×K和N×M因子載荷矩陣，N為經(jīng)濟信息集合Xt變量個數(shù)，且N?K+M，誤差項et是白噪聲序列，為N×1維具有零均值、服從正態(tài)分布的擾動項。

2.模型的估計與應(yīng)用

估計FAVAR模型中不可觀測因子Ft是關(guān)鍵步驟，主要有反復(fù)迭代法、吉布斯抽樣法和兩步主成分分析法三種方法。Bernanke等[32]認為三種方法估計結(jié)果不存在明顯優(yōu)劣，Hwang[34]認為兩步主成分分析法進行估計的效果優(yōu)良，Gupta等[35]則認為吉布斯抽樣的估計效果不理想。本文采用兩步主成分分析法，基本思路如下。

(4)

(5)

(6)

(7)

(二)數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文以消費信貸余額作為消費信貸政策的表征變量，與經(jīng)濟增長質(zhì)量指數(shù)共同組成FAVAR模型的可觀測變量。參照Belviso 和 Milani[36]、郭乃鋒等[37]、He等[38]的研究，選擇實際產(chǎn)出、居民消費、政府公共財政等12個組別共92個指標(biāo)構(gòu)成與消費信貸政策和經(jīng)濟增長質(zhì)量動態(tài)相關(guān)的信息集，與可觀測變量共同構(gòu)成99維宏觀經(jīng)濟信息集Xt。

由于中國消費信貸余額數(shù)據(jù)自2007年開始公布，對應(yīng)上一節(jié)計算的經(jīng)濟增長質(zhì)量指數(shù)數(shù)據(jù)范圍，樣本期間定為2007年至2016年，數(shù)據(jù)頻度為季度，本節(jié)數(shù)據(jù)資料來源于國家統(tǒng)計局、中國人民銀行官網(wǎng)、中經(jīng)網(wǎng)。

FAVAR模型中假定宏觀經(jīng)濟信息集Xt的分量xt～I(0)且處理成均值為0、標(biāo)準差為1的標(biāo)準序列[39]，因此對文中數(shù)據(jù)進行如下處理：第一，對缺漏數(shù)據(jù)采用插值法補全；第二，轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)頻度求得當(dāng)季數(shù)據(jù)值；第三， 以X12方法對包含季節(jié)因素的序列進行季節(jié)性調(diào)整；第四，以2007年為基年對同比數(shù)據(jù)進行定基比轉(zhuǎn)換；第五，運用取對數(shù)或者差分變換將非平穩(wěn)序列變換為平穩(wěn)變量；第六，對數(shù)據(jù)作標(biāo)準化處理去量綱。

(三)脈沖響應(yīng)結(jié)果

結(jié)合本文的數(shù)據(jù)處理與研究內(nèi)容，將實際產(chǎn)出、國際貿(mào)易、政府公共財政、股票市場、匯率和國際調(diào)查指數(shù)組別設(shè)置為慢行變量，其他組別設(shè)置為快行變量。根據(jù)敏感性分析思路，以估計結(jié)果變化對提取主成分的個數(shù)進行判定，最終選擇提取3個主成分。因為本文使用數(shù)據(jù)頻度為季度，滯后階數(shù)選擇1階。圖2反映了消費信貸政策對經(jīng)濟增長各評價維度的質(zhì)量指數(shù)與經(jīng)濟增長質(zhì)量總體指數(shù)一個標(biāo)準差新息的沖擊產(chǎn)生的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖。

圖2(1)是經(jīng)濟增長方式質(zhì)量對消費信貸政策一個標(biāo)準差新息沖擊的響應(yīng)。結(jié)果可見，經(jīng)濟增長方式質(zhì)量對于消費信貸政策標(biāo)準差的擾動呈正向反應(yīng)，第1期即為正0.028，存在1年左右的上升周期并在第4期達到最高值0.092，其后開始緩慢下降，于第10期收斂于均衡狀態(tài)。

圖2(2)是經(jīng)濟增長過程穩(wěn)定性對消費信貸政策一個標(biāo)準差新息沖擊的響應(yīng)?？梢钥闯?，經(jīng)濟增長過程穩(wěn)定性對消費信貸政策的新息沖擊過程比較敏感，第1期即為負響應(yīng)達最低值-0.19，負響應(yīng)周期為5期，其后呈現(xiàn)微弱正響應(yīng)至第11期收斂于均衡狀態(tài)。

圖2(3)是經(jīng)濟增長過程協(xié)調(diào)性對消費信貸政策一個標(biāo)準差新息沖擊的響應(yīng)。在受到單位沖擊后，經(jīng)濟增長過程協(xié)調(diào)性立刻產(chǎn)生正向反應(yīng)，至第3期正向反應(yīng)結(jié)束，開始呈現(xiàn)微弱負向反應(yīng)，至第8期再次緩趨于零。

圖2(4)為經(jīng)濟增長過程持續(xù)性對消費信貸政策一個標(biāo)準差新息沖擊的響應(yīng)。由結(jié)果呈現(xiàn)可見，消費信貸政策一個標(biāo)準差的沖擊對經(jīng)濟增長過程持續(xù)性帶來顯著的正向沖擊，從沖擊效果看，維持周期較短，至第3期漸近平穩(wěn)，第4—第8期仍有微弱正向沖擊，但效果并不明顯。

圖2(5)是經(jīng)濟增長結(jié)果質(zhì)量對消費信貸政策一個標(biāo)準差新息沖擊的響應(yīng)。對于消費信貸政策一個標(biāo)準差的沖擊，經(jīng)濟增長結(jié)果質(zhì)量在第1期為負向響應(yīng)-0.029，其后迅速提升且于同期已經(jīng)呈現(xiàn)正向反應(yīng)，整體反應(yīng)變動幅度較大，至第3期達0.095且維持一個周期于第4期達最高值0.096，其后開始下滑并于第9期收斂于均衡狀態(tài)。

圖2(6)是總體層面的經(jīng)濟增長質(zhì)量對消費信貸政策一個標(biāo)準差新息沖擊的響應(yīng)結(jié)果。可以發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟增長質(zhì)量對于消費信貸政策標(biāo)準差的擾動第1期為零響應(yīng)，其后提升至第3期達0.025，總體反應(yīng)持續(xù)7個周期。

圖2　 脈沖響應(yīng)結(jié)果

四、研究結(jié)論與建議

打破當(dāng)前研究中消費信貸政策與經(jīng)濟增長“量”的維度進行測算的單一范式，應(yīng)該全面考量經(jīng)濟增長的“質(zhì)”的特性。本文結(jié)合已有研究測算消費信貸政策與經(jīng)濟增長質(zhì)量的關(guān)系，試圖探尋二者耦合關(guān)系中的作用效力。基于此，本文從作用機理出發(fā)構(gòu)建測度經(jīng)濟增長質(zhì)量的評價指標(biāo)體系，使用均值化方法對基本指標(biāo)進行無量綱化處理，采用第一主成分分析法并以協(xié)方差矩陣作為輸入，確定各基本指標(biāo)的系數(shù)與特征根，進一步測算經(jīng)濟增長方式質(zhì)量指數(shù)、經(jīng)濟增長過程穩(wěn)定性指數(shù)、經(jīng)濟增長過程協(xié)調(diào)性指數(shù)、經(jīng)濟增長過程持續(xù)性指數(shù)、經(jīng)濟增長結(jié)果質(zhì)量指數(shù)和總體層面的經(jīng)濟增長質(zhì)量指數(shù)?？紤]到傳統(tǒng)VAR模型的測算結(jié)果難以全面反映宏觀經(jīng)濟運行的真實情況，采用更具科學(xué)性的因子增廣向量自回歸模型(FAVAR)對消費信貸政策與各合成指數(shù)進行脈沖響應(yīng)分析，通過以上分析內(nèi)容得出以下結(jié)論。

(一)在經(jīng)濟增長質(zhì)量測度方面

第一，中國經(jīng)濟增長方式質(zhì)量呈現(xiàn)波動中下降態(tài)勢，由于該指數(shù)的測算中資本生產(chǎn)率的權(quán)重較高，是變動的主要體現(xiàn)，由此認為中國投資驅(qū)動經(jīng)濟增長模式效率下滑亟待解決。第二，經(jīng)濟增長過程穩(wěn)定性變動幅度不大，但誠如前文所述，該指數(shù)的變動主要由失業(yè)波動率體現(xiàn)，所以測算結(jié)果有兩個方面的涵義，一方面表明中國就業(yè)波動較低，另一方面也不能否認中國在2007—2016年間產(chǎn)出波動和價格波動客觀存在的問題。第三，從經(jīng)濟增長過程協(xié)調(diào)性指數(shù)的測算結(jié)果看，該指數(shù)的變動主要由第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重和城鄉(xiāng)收入比體現(xiàn)，表明中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和收入分配調(diào)整已經(jīng)初顯成效。第四，從經(jīng)濟增長過程持續(xù)性和經(jīng)濟增長結(jié)果質(zhì)量的測算結(jié)果可見，中國的供需結(jié)構(gòu)日趨合理，而且經(jīng)濟產(chǎn)出對人民福利水平提升的貢獻在逐步提高。第五，中國總體層面上的經(jīng)濟增長質(zhì)量處于波動中逐步提升態(tài)勢，該指數(shù)的變動主要體現(xiàn)在經(jīng)濟增長過程協(xié)調(diào)性、經(jīng)濟增長過程持續(xù)性和經(jīng)濟增長結(jié)果質(zhì)量上，說明在此期間中國經(jīng)濟增長質(zhì)量的提高主要是由以上三個方面的改善所帶來的，但這并不必然意味著經(jīng)濟增長過程協(xié)調(diào)性、經(jīng)濟增長過程持續(xù)性和經(jīng)濟增長結(jié)果質(zhì)量已經(jīng)處于非常好的狀態(tài)，只代表在原有基礎(chǔ)水平上進行了提升。

(二)在消費信貸政策對經(jīng)濟增長質(zhì)量的影響方面

從總體上看，消費信貸政策對經(jīng)濟增長方式質(zhì)量、經(jīng)濟增長過程協(xié)調(diào)性、經(jīng)濟增長過程持續(xù)性、經(jīng)濟增長結(jié)果質(zhì)量和總體層面的經(jīng)濟增長質(zhì)量呈現(xiàn)正向影響關(guān)系，對經(jīng)濟增長過程穩(wěn)定性呈現(xiàn)負向影響關(guān)系。分別來看：第一，消費信貸政策對經(jīng)濟增長方式質(zhì)量和經(jīng)濟增長結(jié)果質(zhì)量的正向作用效力更加顯著，持續(xù)周期較長，達2至3年；第二，消費信貸政策對經(jīng)濟增長過程協(xié)調(diào)性和經(jīng)濟增長過程持續(xù)性的正向影響效應(yīng)在第1期即迅速呈現(xiàn)，但正向影響周期較短，均為3個季度；第三，消費信貸政策對經(jīng)濟增長過程穩(wěn)定性在第1期的負向影響作用最高，負向作用持續(xù)時間為5個季度；第四，消費信貸政策對經(jīng)濟增長質(zhì)量的正向影響存在一定的滯后性，持續(xù)周期為6個季度，但作用效力并不十分顯著。以上分析結(jié)果與作用機理基本吻合，我們認為，中央銀行以消費信貸政策對居民消費行為進行引導(dǎo)，進一步以消費驅(qū)動經(jīng)濟增長的方式是切實可行的，而且有益于中國經(jīng)濟增長質(zhì)量的提升。

根據(jù)以上分析，提出以下兩點政策建議：其一，宏觀調(diào)控中國經(jīng)濟運行，一方面要規(guī)范中國消費信貸外部環(huán)境，另一方面應(yīng)該重視經(jīng)濟增長結(jié)構(gòu)失衡的矯正，要不斷調(diào)整和優(yōu)化經(jīng)濟增長的結(jié)構(gòu)，促進經(jīng)濟均衡發(fā)展；其二，推動消費信貸政策健康有序發(fā)展，完善消費信貸政策作用于實體經(jīng)濟層面的傳導(dǎo)機制。具體來說，對消費信貸政策傳導(dǎo)機制中的上級主體中央銀行而言，應(yīng)完善頂層制度安排；對下級主體各金融機構(gòu)而言，應(yīng)強化信貸風(fēng)險控制；對消費信貸政策的調(diào)控客體居民來說，應(yīng)從觀念和供給角度合理引導(dǎo)消費行為。

本文研究中仍然存在問題，對經(jīng)濟增長質(zhì)量評價指標(biāo)的選擇具有一定程度的主觀性，這應(yīng)是以后研究的完善方向。

參考文獻：

[1]任保平,魏語謙.“十三五”時期我國經(jīng)濟質(zhì)量型增長的戰(zhàn)略選擇與實現(xiàn)路徑[J].中共中央黨校學(xué)報,2016(2):31-39.

[2]卡馬耶夫.經(jīng)濟增長的速度和質(zhì)量[M].陳華山,譯.武漢:湖北人民出版社,1983.

[3]沈利生,王恒.增加值率下降意味著什么[J].經(jīng)濟研究,2006(3):59-66.

[4]托馬斯,等.增長的質(zhì)量[M].增長的質(zhì)量翻譯組,譯.北京:中國財政經(jīng)濟出版社,2001.

[5]BARRO R J.Quantity and quality of economic growth[J].Economia Chilena,2002,5(2):17-36.

[6]郝穎,辛清泉,劉星.地區(qū)差異、企業(yè)投資與經(jīng)濟增長質(zhì)量[J].經(jīng)濟研究,2014(3):110-114,189.

[7]鈔小靜,任保平.中國經(jīng)濟增長質(zhì)量的時序變化與地區(qū)差異分析[J].經(jīng)濟研究,2011(4):26-40.

[8]馬軼群,史安娜.金融發(fā)展對中國經(jīng)濟增長質(zhì)量的影響研究——基于VAR模型的實證分析[J].國際金融研究,2012(11):30-39.

[9]KING R G,LEVINE R.Finance and growth:Schumpeter might be right[J].The Quarterly Journal of Economics,1993,108(3):717-737.

[10]LEVINE R.Financial development and economic growth:Views and agenda[J].Journal of Economic Literature,1997,35(2):688-726.

[11]陳曉玲,連玉君.資本—勞動替代彈性與地區(qū)經(jīng)濟增長——德拉格蘭德維爾假說的檢驗[J].經(jīng)濟學(xué)(季刊),2012(1):93-118.

[12]尚紅云,蔣萍.中國能源消耗變動影響因素的結(jié)構(gòu)分解[J].資源科學(xué),2009(2):214-223.

[13]BERNANKE B S,GERTLER M.Agency costs,net worth,and business fluctuations[J].The American Economic Review,1989,79(1):14-31.

[14]BERNANKE B S,GERTLER M.Inside the black box:The credit channel of monetary policy transmission[J].The Journal of Economic Perspectives,1995,9(4):27-48.

[15]CARLSTROM C T,FUERST T S.Agency costs,net worth,and business fluctuations:A computable general equilibrium analysis[J].The American Economic Review,1997,87(5):893-910.

[16]許偉,陳斌開.銀行信貸與中國經(jīng)濟波動:1993—2005[J].經(jīng)濟學(xué)(季刊),2009(3):969-994.

[17]KEYNES J M.The general theory of employment,interest and money[M].London:Macmillan,1936.

[18]穆懷中,吳鵬.城鎮(zhèn)化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與城鄉(xiāng)收入差距[J].經(jīng)濟學(xué)家,2016(5):37-44.

[19]MCKINNON R I.Money and capital in economic development[M].Washington:The Brookings Institution,1973.

[20]魏婕,任保平,李勇.雙重結(jié)構(gòu)扭曲下的經(jīng)濟失衡:理論與經(jīng)驗證據(jù)[J].南開經(jīng)濟研究,2016(5):89-109.

[21]ZELDES S P.Consumption and liquidity constraints:An empirical investigation[J].Journal of Political Economy,1989,97(2):305-346.

[22]LUDVIGSON S.Consumption and credit:A model of time-varying liquidity constraints[J].The Review of Economics and Statistics,1999,81(3):434-447.

[23]COCHRANE J H.A simple test of consumption insurance[J].Journal of Political Economy,1991,99(5):957-976.

[24]COHEN M J.Consumer credit,household financial management,and sustainable consumption[J].International Journal of Consumer Studies,2007,31(1):57-65.

[25]萬廣華,張茵,牛建高.流動性約束、不確定性與中國居民消費[J].經(jīng)濟研究,2001(11):35-44.

[26]蔡浩儀,徐忠.消費信貸、信用分配與中國經(jīng)濟發(fā)展[J].金融研究,2005(9):63-75.

[27]張曉孜,羅鵬.信貸增長、金融發(fā)展與宏觀經(jīng)濟波動[J].國際金融研究,2014(5):14-23.

[28]王國靜,田國強.金融沖擊和中國經(jīng)濟波動[J].經(jīng)濟研究,2014(3):20-34.

[29]SIMS C A.Money,income,and causality[J].The American Economic Review,1972,62(4):540-552.

[30]SIMS C A.Macroeconomics and reality[J].Econometrica,1980,48(1):1-48.

[31]SIMS C A.Interpreting the macroeconomic time series facts:The effects of monetary policy[J].European Economic Review,1992,36(5):975-1000.

[32]BERNANKE B S,BOIVIN J,ELIASZ P.Measuring the effects of monetary policy:A factor-augmented vector autoregressive (FAVAR) approach[J].The Quarterly Journal of Economics,2005,120(1):387-422.

[33]沈悅,李善燊,馬續(xù)濤.VAR宏觀計量經(jīng)濟模型的演變與最新發(fā)展——基于2011年諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎得主Sims研究成果的拓展脈絡(luò)[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究,2012(10):150-160.

[34]HWANG H S.Two-step estimation of a factor model in the presence of observable factors[J].Economics Letters,2009,105(3):247-249.

[35]GUPTA R,JURGILAS M,KABUNDI A.The effect of monetary policy on real house price growth in South Africa:A factor-augmented vector autoregression (FAVAR) approach[J].Economic Modelling,2010,27(1):315-323.

[36]BELVISO F,MILANI F.Structural factor-augmented VARs(SFAVARs) and the effects of monetary policy[J].The B.E. Journal of Macroeconomics,2006,6(3):1-46

[37]郭乃鋒,林祝吉,劉名寰,等.情緒因子在貨幣政策傳遞過程中所扮演的角色——結(jié)構(gòu)因子擴充向量自回歸模型之應(yīng)用[J].臺灣金融財務(wù)季刊,2010(4):67-103.

[38]HE Q,LEUNG P H,CHONG T L.Factor-augmented VAR analysis of the monetary policy in China[J].China Economic Review,2013,25(1):88-104.

[39]王少平,朱滿洲,胡朔商.中國CPI的宏觀成分與宏觀沖擊[J].經(jīng)濟研究,2012(12):29-42.