信贷渠道的困境及我国信贷渠道的存在性证明

金永军  陈柳钦 刘斌

（上海证券交易所，上海，200120）（天津社会科学院，天津，300191）（天津银行，天津，300222）

内容摘要：本文首先剖析西方“信贷渠道”的理论内涵和经验证明上的困境和国内学者对信贷渠道理论的理解偏差，在此基础上，笔者视信贷渠道为价格效应和数量效应的综合作为克服西方信贷渠道实证困境的方法，然后从信贷渠道存在的三个条件和计量模型证实了我国货币政策信贷传导渠道的存在性。

关键词：信贷渠道  货币政策  传导机制  困境 

The Puzzle of Credit Channel and Practice in China

Abstract: This paper firstly analyzes the puzzle of “credit channel” and misunderstandings in China, then discusses the three conditions that credit channel exists in China and concludes: China does exist the credit channel.

Keywords: monetary policy, credit channel, transmission mechanism, puzzle

一、引  言

1996年之前，我国并不存在真正意义上的货币政策。国家宏观经济调控基本依靠直接的信贷控制，包括现金投放和信贷规模控制，因此鲜有人质疑我国货币政策的传导机制。直至1999年，这一状况才得以彻底改变，原因是：①1996年我国引入货币供应量作为中介目标，而且，1998年放弃信贷规模控制以及开始有规模地进行公开市场业务等事件标志着我国货币政策逐步步入规范化、法制化、市场化的间接调控阶段；② 1998-2002年货币政策的低效是引起货币政策传导机制之争的现实基础。1996-1999年我国先后8次下调利率（包括利息税征收），两次大幅下调法定存款准备金率（从1998的13%下调至1999年的6%），改变再贴现率的形成机制，调低存款准备金利率、调整信贷政策和再贷款政策，加强商业银行的“窗口指导”，然货币政策效果并不理想。在此背景下，学者开始怀疑国内货币政策传导机制及其是否通畅问题；③谢平和廖强（1997）等学者引入的信贷传导理论为我国货币政策传导机制之争奠定了理论基础。然而有关我国“货币渠道”和“信贷渠道”之争的文献存在诸多问题，严重曲解了市场经济意义下的信贷渠道理论，其实证所得结果值得商榷。为此，笔者视信贷渠道为价格效应和数量效应的综合作为克服西方信贷渠道实证困境的方法，然后从信贷渠道存在的三个条件和计量模型证实了我国货币政策信贷传导渠道的存在性。

 二、信贷渠道及国内的理解偏差

1、西方信贷渠道理论及国内的理解偏差。西方国家对信贷渠道的研究最早可溯至Roosa的信贷可得性理论（availability doctrine），但是由于早期的信贷理论主要侧重于没有理论基础的信贷配给论和受当时占据绝对优势的货币传导机制的影响，信贷理论并未引起太大关注。直到奠定信贷渠道理论基础的三篇经典文献问世，信贷传导理论才在西方货币经济学界引发轩然大波。这三篇经典文献及理论内容分别为：①Stiglitz和 Weiss(1981)提出的“均衡信贷配给论（equilibrium rationing theory）”①，该理论从非对称信息和不完全竞争市场的基础上克服了银行利润最大化的理性人行为与信用配额行为的矛盾，奠定了信贷配给②存在的理论基础。该理论认为：由于银行与借款人之间存在信息的不完全和非对称性，信贷市场存在逆向选择和道德风险，进而产生信贷配给。通过信贷配给，货币政策可经不完全的信贷市场而不是货币渠道所需要的完全竞争和信息对称的货币和资本市场进行传导；②Bernanke 和Blinder(1988)的CC-LM模型。该理论摒弃了IS-LM模型所假设的银行贷款和债券可替代的假设，将银行贷款、企业和政府债券以及货币三种金融资产同时加以分析得到了信贷渠道中“银行贷款渠道”(bank lending theory)。该理论认为：即使不存在信贷配给行为或存在流动性陷阱的情形下，货币政策也可通过信用供给的变动造成贷款利率③与债券利率的相对变动影响CC(类似IS曲线)曲线的移动，从而传导货币政策效应。其传导机制如下：R↓（准备金）→D↓（银行可贷资金）→L↓（贷款供给）→ρ↑（贷款利率）→I↓（投资）→Y↓（产出）；③Bernanke 和 Gertler(1989)的信贷渠道中的“资产负债表渠道”。该理论认为：由于市场的不完全和信息的不对称，引起利率上升和实际经济下滑的货币紧缩政策会导致企业资产负债表的恶化，引起包括代理成本在内的企业融资成本的上升，造成企业投资减少。Bernanke 和 Gertler(1995)进一步提出了外部融资溢价（external finance premium）概念④和金融加速器（financial accelerator）理论，完善了资产负债表理论。其传导机制如下：

      直接影响 i↑→NCF↓, MV↓→NW↓(净价值)→EFP↑(外部融资溢价)→I↓→Y↓

R↓→D↓→     （利率）(净现金流)(抵押品市场价值)

间接影响 CP↓(消费者支出)→SR↓(企业销售收入)→NW↓→EFP↑→I↓→Y↓

此外他们利用外部融资溢价概念进一步阐释了银行贷款渠道。Bernanke, Gertler和Gilchrist(1996, 1999)将外部融资溢价和金融加速器理论分别融入局部均衡模型和一般均衡模型，从数理模型上严格证明了信贷渠道的存在性和重要性。

上述分析说明信贷渠道包括三种形式：信贷配给渠道、银行贷款渠道和资产负债表渠道。信贷配给渠道是信贷数量的传导，银行贷款渠道和资产负债表渠道是信贷“价格”的传导。但现实中，西方学者对信贷渠道存在两种不同划分：主流观点认为信贷渠道仅包括银行贷款渠道和资产负债表渠道(Bernanke和Blinder,1992; Bernanke,1993; Bernanke和 Gertler,1995; Gertler和Gilchrist,1994; Hubbard,1995; Kashyap和Stein, 1994,2000)（下称狭义的信贷渠道）或将信贷配给作为信贷渠道的充分条件而非必要条件(Kashyap 和Stein,1993)；非主流观点认为信贷渠道包括狭义的信贷渠道和信贷配给渠道(Walsh,2003)。然而国内众多学者在介绍信贷渠道理论和论证我国是否存在信贷渠道时，往往错误地将狭义的信贷渠道理解为一种数量传导①即由中央银行信号变化而产生的脉冲引起企业可得贷款的变化，进而影响投资和产出，其传导过程如下：R↓→(……) →L↓→I↓→Y↓(谢平和廖强,1997；郭晔,2000；孙明华,2004； 周英章、蒋振声,2002②)。不过夏德仁等（2003）对狭义的信贷渠道做了正确的诠释。

2、信贷渠道的经验研究及存在的问题。信贷渠道的理论基础得到夯实后，西方学者开始利用各种数据企图证实或证伪信贷渠道的存在性，继而挑起了货币政策传导机制是“货币渠道”还是“信贷渠道”之争。

在验证狭义信贷渠道时，国外有两类文献：第一类文献专门验证狭义信贷渠道的存在性即货币政策对商业银行信贷能力的影响，其特点是论证视角多样，研究方法成熟。采用的方法有：①验证银行贷款渠道存在的三大条件如Kashyap和Stein(1993)以及Kashyap, Stein和Wilcox(1993)；②利用VAR模型验证货币政策对银行所持有的资产组合(主要是证券和贷款)的影响如Bernanke和Blinder(1992)；③利用银行面板数据验证规模不同的银行，其贷款对货币政策的反应如Kashyap和Stein (1994, 2000)；④验证债券发行评级不同的公司对货币政策的反应如Kashyap, Lamont和Stein(1992)。这些文献均得到：货币政策能有效影响商业银行的信贷能力。

第二类文献试图验证狭义信贷渠道的效力。验证信贷渠道效力最理想的方法是回归既抓住货币渠道特点又抓住信贷渠道特点的完全可识别(fully-specified)的结构模型并以此模拟紧缩性货币政策效应，然而这样的模型是不存在的(Kashyap和Stein, 1993)。因此这类文献数目少，计量方法不成熟，研究结论不一。国外主要存在三种方法：① Kashyap, Stein和Wilcox(1993)采用的方法。他们利用Romer和Romer(1989)③指出的美国紧缩货币政策时期和Bernanke和Blinder(1992)所推荐的利率指标来识别紧缩性货币政策对Mix①和Prime-CP spread(银行优惠贷款利率与商业票据利率之差)的因果关系强弱，试图验证中央银行对商业银行贷款及贷款成本的控制力，紧接着分别估计Mix、Prime-CP spread与实体变量如耐用品存货的回归强度，试图验证贷款和贷款成本对实体经济的解释力，从而验证信贷渠道的效力。Oliner和Rudebusch(1995,1996)也做过类似研究，但结论不同；②Gertler和Gilchrist(1994)采用的方法。他们利用Romer和Romer(1989)指出的美国紧缩货币政策时期来识别紧缩性货币政策对大小企业短期贷款规模的影响，接着利用双变量及多变量的VAR模型验证短期贷款等变量对存量和销售额的影响，从而验证信贷渠道的有效性；③反证法即通过验证货币传导渠道作用的有限性来反正信贷渠道的效力。Bernanke(1983)利用该方法发现信贷渠道的效力。然而验证信贷渠道效力的文献均不同程度地存在以下问题：

（1）验证信贷效力时均有贷款总量的影子，这不符合狭义的信贷渠道理论。因为狭义信贷渠道为“价格效应”，而非“数量效应”，该理论本身并没有暗示信贷总量对实体经济的预测能力。Bernanke 和 Gertler(1995)②指出，用信贷总量来检验信贷渠道理论，不仅犯了错误的假设前提即将信贷总量作为独立、临时地(casual)对经济产生影响的因素，而且信贷总量与外部融资溢价变化方向相反。因为信贷需求是反周期的：当实行紧缩性货币政策时，信贷需求往往会扩张而非缩小，因为企业和家庭希望在货币政策紧缩前尽量多借款，以平滑企业生产和家庭的支出，然而此时外部融资溢价却在上升，因此他们主张应用外部融资溢价而非信贷总量来刻画实体经济对货币政策的动态响应过程。但是如果用价格因素而非总量因素来模拟，又难以获得代表信贷因素的价格型替代变量：①外部融资溢价的替代变量难以获得；②企业具体的贷款成本数据难以获得。因为企业的贷款成本不仅包括显性的贷款利率，也包括难以获知的隐形成本③。因此国外学者要么无奈地将贷款总量作为信贷因素的替代变量如Gertler和Gilchrist(1994)；要么千方百计绕开贷款总量但又无法完全避开如Kashyap, Stein和Wilcox(1993)。另外采用贷款总量指标时必须解释：信贷总量的变化是因信贷需求变化所致还是因信贷供给变化所致，如果是由信贷供给变化所致，那么信贷供给变化是否起因于货币政策变化。这些问题的存在不仅使得量化的信贷渠道效力的验证至今并未取得成功(Bernanke和Blinder,1992;Kashyap和Stein,1993)，而且信贷渠道也失去了在20世纪90年代后期在货币政策传导机制理论中应有的地位。

（2）由于在验证信贷效力时均有贷款总量的影子，因此无法区分所验证的信贷渠道效力是因狭义信贷渠道所致还是因信贷配给渠道所致。倘若认为信贷渠道为狭义的信贷渠道，则实证结果需进一步细化，但这几乎是不可能的。因此这些文献只能默认信贷渠道效力主要源自狭义的信贷渠道。

国内，对狭义信贷渠道理论的错误理解使得部分学者在检验我国货币政策传导机制时，无视货币政策能否导致信贷量的变化以及信贷总量的变化是因信贷需求变化所致还是因信贷供给变化所致等问题，简单地选用信贷总量和货币总量(M₁或M₂)与代表实体经济的GDP或GNP进行协整回归或向量自回归继而进行Grange因果检验，以验证货币变量和信贷总量对实体经济的影响，从而得出我国货币政策传导机制是货币渠道还是狭义的信贷渠道的结论。这不仅没有解决西方文献存在的问题，而且还存在：

（1）计量方法上的问题即货币总量与信贷总量之间存在的严重的多重共线性，该问题直接导致系数估计的不准确，因此不应从系数大小上判断货币政策的传导机制。

（2）国内学者所验证的信贷渠道效力不仅没有解决狭义信贷渠道与信贷配给渠道的区分，而且还①忽略了在我国显著存在的数量性的中央银行行政性的信贷干预现象。

三、我国信贷渠道的存在条件

狭义信贷渠道验证的困境虽有实证方法和统计数据方面的问题，但更多的是因为信贷渠道理论过分细化。Kashyap和Stein(1993)指出定量化的信贷渠道效力的验证至今并未取得成功来自于不存在一个囊括多种重要信贷渠道且被广为接受的理论模型，尤其在Bernanke 和 Gertler(1995)将信贷渠道定性为“价格”渠道后，信贷渠道的验证就更加困难，这也直接导致了20世纪90年代后信贷渠道理论在西方学界的黯然失色。鉴于此，本文根据Kashyap和Stein(1993)的逻辑，视信贷渠道为价格效应和数量效应的综合②¹²。因为在贷款需求不变时，贷款供给量变化就会引起信贷“价格”变化包括银行贷款利率ρ以及由此引发的外部融资溢价的变化，因此可将信贷供给量或信贷供给量的替代变量如Kashyap, Stein和Wilcox(1993)所使用的Mix指标作为难以获知的信贷价格的替代变量。为验证我国信贷渠道的存在性，本文分别从信贷渠道存在的三大条件③和计量模型上加以论证。

 信贷渠道存在的三大条件为：①价格粘性，②经济中存有依赖银行贷款的企业，③货币政策能影响银行的信贷供给。第一个条件意味着价格不会立即调整从而抵消名义货币供给量的变化，也就是保证货币政策的非中性，由于该条件对任何货币政策传导机制都是必要的，在此不再赘述。第二个条件意味着银行贷款必须在企业资产负债表的负债方中不可替代，换言之，M-M的资本结构无关理论不成立，否则企业通过发行证券来弥补由于紧缩性货币政策而导致的银行贷款额的下降。第三个条件实际上包含两方面的内容：一方面是银行资产负债表的负债方缺乏存款负债较为接近的替代品，否则当中央银行实行紧缩性货币政策时，商业银行通过发行存单或其他票据将抵消或缓解货币紧缩对银行可贷资金的影响；另一方面是银行资产负债表的资产方的银行贷款与证券和超额储备不能够完全相互替代。只有这样，货币政策才能够影响银行贷款的变化，否则银行通过调整证券持有额来调整可贷资金，那么货币政策就达不到目的。

1、我国经济中是否存有银行贷款依赖型的企业。从理论上讲，作为专业的信贷机构，银行具有有效获取、储存和分析企业私人信息的能力和专业监督的能力，这些能力不仅能有效地降低信贷市场上由于非对称信息和不完全竞争所产生的逆向选择和道德风险问题所带来的高昂的监督成本，而且能较好地解决政府和私人机构所不能有效解决的免费搭便车问题。同时银行没有像证券市场那么严格的门槛限制。因此一些需要高额监督成本的中小型企业对银行贷款具有很强的依赖性。此外，Kashyap和Stein(1993)认为企业可能习惯性地依赖其往来银行的金融服务(包括贷款)而产生的锁定效应 (lock-in effect)将会使得银行信贷渠道更为有效。

表1说明我国确实存在银行贷款依赖型企业。我国非金融企业的融资结构中，间接融资占绝对比重：1998-2004年贷款资金平均占我国非金融企业资金来源的69%，远远超过企业债券的1%、股票的7.3%和直接投资的21%，这意味着我国企业对银行贷款资金的依存度非常高，资本市场价格变化对企业影响非常微小，换言之，我国信贷渠道的资产负债表效应不明显。

表1  我国非金融企业资金来源构成

资料来源：根据《中国人民银行统计季报》相关年份资金流量表中的有关数据的整理

2、货币政策能否影响银行的信贷供给。从表2看出，1998-2005年非金融机构的各类存款占比年均达到82%以上，且呈年增态势；对央行负债和国外负债的占比逐年下降，分别从1998年的11.02%和3.61%下降至2005年的0.81%和0.37%；债券融资占比年均不到0.5%，由于受统计口径的变化和商业银行开始上市筹资行为的影响, 其他负债在2002年出现拐点且逐年递增，说明存款仍是我国存款货币银行资金的主要来源，金融债券和票据融资比例非常低，这意味着货币政策能通过存款负债的变动影响商业银行的可贷资金来源。

从表3看出，1998-2005年商业银行对非金融机构的债权年均占比达到65%以上，如果不考虑2002年以来“其他资产”指标的设置，这一比例将达71%以上，说明贷款仍然是我国存款货币银行主要资产业务；虽然储备资产占比年均稳居在10%以上，但超额储备资产占比从1998年的7%下降至2005年3.3%，一直被商业银行视为优质资产而束之高阁的政府债券的持有比例较低，年均不到6%，同时考虑到银行资产的流动性、安全性和政府债券等短期投资工具的稀缺性和收益性，商业银行利用政府债权或超额储备的持有额来缓解银行可贷资金变化的可能性较小。

表2 我国存款货币银行的负债结构

                                                                 单位：%

表3 我国存款货币银行的资产结构

                                                                 单位：%

资料来源：根据《中国人民银行统计季报》国有商业银行、其他商业银行、城市商业银行、城市信用社和农村信用社相关年份的资产负债表的有关数据合并计算而成。注：这里存款货币银行排除了中国农业发展银行和财务公司；储备资产栏中的括号项为法定存款准备金与总资产的比率。

面临货币政策冲击时，商业银行既不能通过其资产负债表的负债方也不能完全通过资产方调整货币政策冲击造成的可贷资金变化，而且我国企业对银行贷款的依赖性很高，这说明我国满足信贷渠道存在性的三大条件。

四、我国存在信贷渠道的证明

根据前文的论述，验证信贷渠道存在性应包括两个层次：货币政策冲击对信贷价格和信贷供给量的替代变量的影响和该替代变量对实体经济的影响。因此涉及三个变量的选择，即货币政策冲击变量、信贷价格和信贷供给量的替代变量以及实体经济变量；两个关系的估计，即货币政策冲击变量对信贷价格和信贷供给量的替代变量产生的影响力以及由货币政策冲击变量对信贷价格和信贷数量的替代变量产生影响的部分（剔除信贷需求变化对信贷量的影响）对实体经济变量的影响力，也就是说，货币政策冲击是否影响了银行的信贷供给量以及由此引发的信贷价格，信贷供给量和信贷价格的替代变量是否影响了实体经济。前一个影响实则是验证：当出现货币政策冲击时，商业银行能否通过发行存单或其他票据和能否通过调整证券和超额储备的持有额来抵消或缓解货币政策冲击对可贷资金来源的影响，后一个影响实则是验证是否存在贷款依赖性的企业，即企业的银行贷款融资和非银行贷款融资是否存在替代性。

1、变量与数据处理分析。国际上，就货币政策冲击的模拟变量的选择并未达成一致。在美国，主要有三种选择：一是货币存量指标，如货币供应量M₀、M₁和M₂等；二是货币政策的描述性指标，即通过阅读美国联邦储备的货币政策报告和公开市场业务操作报告，判定中央银行的货币政策意向，进而量化为指标。较著名的主要有Romer 和 Romer指标和Boschen 和 Mills指标；三是利用货币政策操作各种重要信息以及VAR计量技术模拟某些货币政策变量和实体经济变量间关系而发展起来的指标。最著名主要有Bernanke和Blinder(1992)等推荐的联邦基金利率、Christiano和Eichenbaum(1992)等推荐的非借入储备指标以及Bernanke和Mihov(1998)融合联邦基金利率和非借入储备而发展起来的Bernanke-Mihov指标。上述这些指标各有优缺点：货币存量不仅反映中央银行货币供给量的变动，而且也内含社会货币需求量的影响，独立性差；描述性指标除过于主观性外，还存在无法反映货币政策内生变化与外生变化的问题。考虑到我国债市规模有限及不存在第二类指标等因素，本文选用储备货币的增长率、货币供应量M₂的增长率。1992-2006年的储备货币、货币供应量数据均来自中国人民银行季报。储备货币是对货币当局资产负债表中的“货币发行”与“对金融机构负债”两项加总后的值。 

贷款供给量与贷款价格的替代变量的选择主要有：一是衡量不同规模企业或银行的贷款总额对同一货币政策冲击的不同反应，如Kashyap和Stein(2000)以及Gertler和Gilchrist(1994)。原因是认为小银行或小企业对货币政策尤其是紧缩性货币政策的敏感性更大；二是选择替代变量如Kashyap,Stein和Wilcox(1993)采用的Mix指标和Prime-CP指标；三是银行贷款总量与其他解释变量的估计式中加入代表信贷需求的解释变量如GDP、失业率等，从而剔除信贷需求对银行贷款需求的影响，如Bernanke 和 Lown(1991)。考虑到我国统计数据的局限性①和Mix指标的诸多优势，本文拟用Mix作为贷款供给量和贷款价格的替代变量。Mix等于企业的银行贷款/（企业的银行贷款和企业票据融资额）。原理是，当中央银行实行紧缩性货币政策时，如果企业银行贷款和非银行贷款融资（即企业票据融资额）都下降，则企业资金需求下降是导致Mix变化的重要原因；如果企业的银行贷款量下降，而非银行贷款融资却上升，Mix下降，说明企业贷款需求没变，紧缩性货币政策冲击造成的银行贷款供给减少是导致Mix下降的重要原因，信贷渠道存在。计算1992-2005年的Mix指标所需的企业银行贷款数据和企业票据融资数据分别来自于中国统计年鉴中的资金流量表（金融交易账户）中的非金融企业的贷款额和证券融资额（包括股票融资和企业债券融资）。

实体经济变量选择固定资产投资序列。1992-2005年固定资产投资数据来自各期《中国人民银行统计季报》，并加以1992年为基期的零售物价指数处理。

2、货币政策冲击与Mix。该部分需刻画出货币政策冲击对Mix具有很强的控制力，也就是说货币政策至少是Mix变化的重要原因之一。显然，Granger因果关系检验法成为首选。其基本思想是：如果货币政策变化引起Mix变化，则货币政策变化应当发生在Mix变化之前。具体说“货币政策是引起Mix变化的原因”，必须满足两个条件：（1）货币政策冲击变量应该有助于预测Mix。即在Mix关于Mix的过去值的回归中，添加货币政策冲击变量的过去值作为独立变量应当显著地增加回归的解释能力；（2）Mix不应当有助于预测货币政策冲击变量，原因是如果货币政策有助于预测Mix，Mix也有助于预测货币政策冲击变量，则很可能存在一个或几个其他的变量，它们既是引起货币政策变化的原因，也是引起Mix变化的原因。要检验这两个条件是否成立，需要检验一个变量对预测另一个变量没有帮助的虚拟假设。例如，要想检验“货币政策不是引起Mix变化的原因”的虚拟假设，我们把Mix对Mix的滞后值以及货币政策冲击变量的滞后值进行回归(“无限制条件”模型)，再将Mix只对Mix的滞后值(“有限制条件”模型) 进行回归，然后就能用一个简单的F 检验来确定货币政策冲击变量的滞后值是否对第一个回归的解释能力有显著的贡献。如果贡献显著、我们就能拒绝虚似假设，认为数据与货币政策冲击变量是Mix的原因相一致。“Mix不是引起货币政策变化的原因”的虚拟假设也用同样的方法检验。货币政策冲击变量与Mix的滞后阶数选择遵循AIC最小原则。

为防止虚假回归问题，做因果关系检验前需要检验各变量数据的平稳性。考虑到国内年度数据的有限性，平稳性检验时将结合ADF单位根检验方法与相关图与偏相关图的经验判别方法。

货币供应量增长率指标均通过了5%的ADF的零阶平稳性检验，而储备货币增长率指标与Mix虽难以通过10%的零阶平稳性检验，但是相关图和偏相关图（图1和图2）说明二者可近似地看作平稳性变量。

图1  储备货币增长率的相关图和偏相关图

图2 Mix的相关图和偏相关图

货币政策冲击变量与Mix的Granger因果关系检验结果表4。表4表明，货币政策冲击变量对Mix都存在很强的单向因果关系，原因是：（1）拒绝原假设的概率都很大，（2）各货币政策变量的滞后阶显著地（T检验的P值很小）单向影响Mix，储备货币增长率、货币供应量每增加1%，Mix将分别正向变化0.45%、0.82%。说明我国货币政策能有效地正向影响与银行信贷密切相关的非金融企业的融资结构Mix。

表4  Mix的Granger因果关系检验

注：“系数”是指货币政策冲击变量各滞后阶系数的简单加总；T检验的P值取自各滞后阶中，系数最大项的P值。

3、Mix与实体经济变量。验证了货币政策冲击变量是Mix的重要原因之后，应验证Mix是固定资产投资变化的重要原因之一。但是否需要验证两者的单向因果关系呢？答案是否定的。事实上只需验证Mix对固定资产投资变化具有很强的解释力就能说明信贷渠道的存在。因为货币政策冲击变量是引起Mix变化的重要原因，Mix对固定资产投资变化又具有很强的解释力，显然货币政策冲击变量是固定资产投资变化的重要原因。该想法与Kashyap,Stein和Wilcox(1993)做法一致。由于影响固定资产投资的因素很多①，数据又很有限②，本文只能建立简单的Mix与固定资产投资增速的双变量回归模型以说明问题。模型形式如下：

 

其中 为固定资产投资增速，经检验服从零阶平稳。该模型实际上企图将影响固定资产投资的所有其它变量用固定资产投资增速的滞后变量代替，忽视其他因素对固定资产投资增速的当期影响而可能出现 系数上偏的情形。此外，为尽量消除因此而出现的 自相关现象，我们将酌情增加固定资产增速的滞后阶数。 模型估计结果如下：

    R²=0.1820 S.E.=0.2917 LM₁=1.67 LM₂=1.69

（0.1042 ）(0.0375)

模型估计结果说明一阶滞后固定资产增速基本上消除自相关，LM₁和LM₂都小于临界值。拟和优度低是因为一阶差分消除了固定资产投资间许多相关信息。Mix对固定资产投资增速存在显著正向影响，符合理论解释。但是影响系数不大，小于0.2521，这可能与商业银行自身意愿所决定的实际信贷供给量及其去向有关。

总之，上述分析表明我国货币政策的信贷渠道是存在的，尽管由于数据和计量技术等方面的问题无法从数值上说明信贷渠道的效力。但是随着金融市场和金融创新的发展，非银行金融工具、商业票据以及非银行金融机构可以提供比银行贷款成本更低的金融替代物的出现，“银行依赖者”的企业将会减少，而且，随着商业银行融资来源如股票、次级债券和金融债券等日益广泛化和商业银行中间业务和表外业务的逐步开展，银行贷款业务的比重将下降，信贷渠道存在条件的满足程度将降低，中央银行影响商业银行的信贷能力会减弱。因此，未来，应将货币渠道尤其是规范化的利率传导渠道作为货币政策传导的主体，而将信贷传导途径应作为货币政策传导的“辅助性”机制。所以，深入利率市场化改革，加大货币市场和资本市场的培育力度，将是完善我国货币政策传导机制、提高货币政策有效性的关键。

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（21）Gertler, M. and Gilchrist, S. The Role of Credit Market Imperfections In The Monetary Transmission Mechanism: Arguments and Evidence, The Scandinavia Journal of Economics, 1993, 95 (1),43 - 64.

（22）Joseph E. Stiglitz, and Andrew Weiss,"Credit Rationing in Markets with Impefect Information"[J]. American Economic Review(June), 1981, Vol. 71, No. 3.

（23）Kashyap, A. K., Stein, J. C. and Wilcox, D. W., Monetary Policy and Credit Conditions: Evidence from the Composition of External Finance, The American Economic Review,1993, 83 (1), 78 - 98.

（24）Kashyap, A. K., Stein, J. C., Monetary Policy and Banking Lending, NBER Working Paper No.4317, April, 1993.

（25）Kashyap, A. K., Stein, J. C., Why Do a Million Observations on Banks Say About the Transmission of Monetary Policy, The American Economic Review, 2000, 90 (3), 407 - 428.

（26）Romer, D. C., Romer, H. D., “Does Monetary Policy Matter? A New Test in the Spirit of Friedman and Schwartz. ” in Olivier Jean Blanchard and Stanley Fisher, eds., NBER macroeconomics annual: 1989, Cambridge, MA: MIT Press,1989. pp 121-170.

（27）Stephen D. Oliner, Glenn D. Rudebusch, "Is them a broad credit channel of monetary policy?"[ J ], FRBSF Economic Review,1996, No. I, pp21 - 26.

 （28）Walsh E. Carl, Monetary Theory and Policy(second edition),周继忠译, 上海财经大学出版社，2004版。