一、问题的提出
改革开放以来，河南省的经济持续高速增长，经济规模不断扩大，从1978年的162.92亿元增加到2011年的26931.03亿元，同时信贷投入从1978年的99.99亿元增长到2011年的17506.24亿元，如图一，可以清晰的看到银行信贷与经济增长呈现大体相同的变化趋势，这种现象究竟是信贷增长拉动经济增长还是经济增长拉动信贷增长，还是两者互为影响？这些问题的探究在中部崛起、建设中原经济区的大背景下，对河南金融的发展规划具有一定的参考意义。
三、模型的设定及时间序列分析过程
由于经济时间序列一般是不平稳序列，为了较好研究变量间的关系，本文设定模型如下：（1）检验单个时间序列的平稳性；（2）分析时间序列间的协整关系；（3）建立误差修正模型；（4）为避免为相关，对序列进行Granger因果关系的研究。
（一）ADF检验
当用两个非平稳时间序列做回归时，发现即使它们之间没有任何有意义的经济关系，也有可能得到一个很高的拟合优度，即：产生谬误回归。这是因为当两个时间序列都显示强劲的趋势时，我们得到的拟合优度是由相对趋势造成的，而不是它们之间的真实关系，而像GDP
等宏观数据往往是不平稳的，这就可能产生所谓的谬误回归，所以我们必须对1978
年至2011年GDP
和信贷增长的时间序列进行单位根检验，以验证它们是否平稳。
由图二可知，信贷余额和地区生产总值有很明显的相关性，显然信贷余额LNLOAN1
和地区生产总值LNGDP1都是带有趋势的非平稳序列，明显存在某种均衡关系。
LNGDP1、LNDK1序列不平稳，对LNGDP1、LNDK1进行一阶差分，得到D(LNGDP1)、D(LNDK1)。经过多次试探，发现检验式中不包括趋势项，但包括截距项，此时得出的结果是最令人满意的，且此时ADF
的统计值小于5%、10%显著水平的临界值，拒绝零假设，此时的两序列为平稳序列，说明LNGDP1和LNDK1一阶差分均稳定，因此可以进行协整检验。
（二）协整检验
为了验证GDP与贷款之间是否存在这种长期稳定关系，我们采用EG两步法对对变量进行协整检验。检验一组变量之间是否存在协整关系等价于检验回归方程的残差是否是一个平稳序列。
第一步：用OLS估计回归模型:
LNGDP1=0.95LNDK1-0.002
(
T=58.55 R2=0.99 D-W=0.39)
LNDK1=1.05LNGDP1+0.03
(T=58.55 R2=0.99 D-W=0.39
)
从模型的回归估计结果来看，回归方程拟合得很好。
第二步：对上式的残差进行进行ADF检验：
得到如下结果：1%、5%和10%的临界值分别是-
2.6392、-1.9516和-1.6105,由于在绝对值上所估计的t值-2.0913大于5%和10%的临界值,结论是所估计的残差是平稳的,
两个变量有协整关系。
从前面的分析中可以看到LNGDP1、LNDK1之间可能存在协整关系,亦即信贷与GDP之间存在长期均衡关系。
（三）误差修正模型
根据ENGLE和GRANGER提出的理论，如果两个变量是协整的，它们之间的短期非均衡关系一定可以用一个误差修正模型来表示。为了描述GDP和贷款之间的短期关系，我们建立自回归分布回归模型（ADL模型）。
从估计的结果可以知道在考察期内,在5%的显著性水平下,金融发展和经济增长存在一个协整关系,即金融发展和经济增长之间存在长期稳定的均衡关系。
得到如下结果:
ΔLNGDP1=0.95ΔLNDK1+0.2702(LNGDP(-1)-0.95LNDK1(-1)-0.002)
(1)
ΔLNDK1=1.05ΔLNGDP1+
0.4579(LNDK1(-1)-1.05LNGDP1(-1))
(2)
从上面两个方程，我们可以看出，短期内，前一期信贷增长变动一个单位，经济增长同方向变动0.2702个单位，前一期经济增长变动一个单位，信贷增长同方向变动0.4579个单位，信贷增长受经济增长的程度更大。
（四）格兰杰因果关系检验
由表一的结可以看出，贷款不是GDP的Granger原因的原假设，拒绝犯第一类错误的概率为0.2158，表明信贷不是GDP的Granger原因的概率非常大，不能拒绝原假设；第二个检验的相伴概率为0.0996，表明至少在90%的置信水平下认为，GDP是信贷的Granger原因，即经济增长引起信贷投放增加（见表一）。
结论表明，河南省信贷支出与经济增长之间存在长期的稳定关系，信贷投放不是经济增长的格兰杰原因，而经济增长对信贷投放的作用较为显著。
参考文