隋新，何健敏

(東南大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，江蘇南京，210096)

一、引言

自二十世紀五十年代第一家融資租賃公司在美國成立以來，融資租賃在全球范圍內(nèi)迅速發(fā)展，融資租賃業(yè)務(wù)逐步擴展到歐洲、亞洲、大洋洲等地，目前已成為僅次于銀行信貸的第二大融資方式，近些年來，在主要的發(fā)達國家中，設(shè)備滲透率大都處于15%～30%之間[1]。相比之下，我國融資租賃業(yè)起步較晚，雖經(jīng)多年的發(fā)展，但是我國融資租賃業(yè)仍未達到應(yīng)有的規(guī)模與發(fā)展水平，和發(fā)達國家相比，具有較大的差距。一般而言，一國融資租賃業(yè)發(fā)達程度主要采用租賃交易額及其增長率以及市場滲透率等指標來衡量，由于目前我國關(guān)于租賃交易額以及市場滲透率的數(shù)據(jù)尚沒有權(quán)威的統(tǒng)計，理論研究中常常以“租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)固定資產(chǎn)投資”表示租賃交易額(見圖1)，以“租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)固定資產(chǎn)投資占設(shè)備工器具購置額的比重”表示市場滲透率(見圖2)[1]。

由圖1可知，在1981—1993年間(除1989年外)，租賃交易額不斷增長，而此后3年租賃交易額逐年下降，且1999年融資租賃交易額也有下降(2000—2002年的數(shù)據(jù)缺失)；而自2005年以來，租賃交易額發(fā)展迅猛。圖2顯示，80年代初期，融資租賃市場滲透率不足1%，1986—1994年間，我國融資租賃市場滲透率在4%～10%之間，且4%左右的年份較多，隨后市場滲透率下降到3%左右，2009年和2010年達到4%左右的水平，但與世界上主要發(fā)達國家 15%～30%的市場滲透率水平相比，我國融資租賃業(yè)發(fā)展水平還較低。從有關(guān)數(shù)據(jù)亦可以發(fā)現(xiàn)，融資租賃交易額從2007年的700億—800億到2008年的1 500億，從2010年的超過4 200億到再到2011年底的融資租賃合同余額約9 300億②。因此，可以看出，近年來，中國融資租賃市場發(fā)展迅猛，融資租賃業(yè)已初具規(guī)模，在此背景下，對融資租賃在經(jīng)濟發(fā)展和技術(shù)進步等方面的影響的揭示，為融資租賃的發(fā)展提供理論支撐，有利于增加發(fā)展融資租賃業(yè)的積極性和自信心，促進融資租賃業(yè)進一步發(fā)展，具有一定的學(xué)術(shù)價值與現(xiàn)實意義。

圖1 租賃交易額圖

圖2 融資租賃市場滲率①

二、文獻綜述

目前，國內(nèi)關(guān)于融資租賃的實證研究尚少，主要因為我國融資租賃業(yè)尚處于發(fā)展的初級階段，加之相對經(jīng)濟總量而言相對較小的融資租賃規(guī)模，培植良好的融資租賃市場運營環(huán)境顯得更為重要。因而，現(xiàn)有的研究成果主要集中于融資租賃外部環(huán)境構(gòu)建與完善方面。杜朝運和鄧秋燕在介紹國外融資租賃業(yè)發(fā)展初期所采取稅收支持政策的基礎(chǔ)上，對如何完善我國融資租賃稅收政策提出了自己的觀點[2]；邵琦和文利對融資租賃業(yè)務(wù)立法規(guī)范和法律監(jiān)管等方面做了有益的探索[3]；王剛和王玲則在考察增值稅和所得稅對我國融資租賃業(yè)影響的基礎(chǔ)上，提出了相關(guān)的完善措施[4]；而在融資租賃的實證分析方面，主要集中于企業(yè)融資租賃決策行為的影響因素的探析，如魏浩軒提出影響企業(yè)融資租賃決策的八大假設(shè)因素，利用A股上市制造業(yè)企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)實證檢驗得出流動性風(fēng)險、負債結(jié)構(gòu)、營運能力、成長性和所有權(quán)結(jié)構(gòu)等因素與企業(yè)融資租賃決策存在正相關(guān)關(guān)系[5]；文斌實證研究發(fā)現(xiàn)國內(nèi)租賃決策影響因素與國外研究結(jié)論存在一定差異，這主要同國內(nèi)租賃稅收政策、租賃業(yè)發(fā)展階段、企業(yè)融資偏好、融資環(huán)境等因素有關(guān)，由此對國內(nèi)租賃理論的發(fā)展和政策制定提出相關(guān)建議[6]。但是，目前針對融資租賃經(jīng)濟影響的實證研究方面的相關(guān)文獻還較少。王曉耕認為有必要及時對開始步入迅速發(fā)展軌道的我國融資租賃業(yè)進行研究，基于此，在探討國內(nèi)外融資租賃業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀和特點基礎(chǔ)上，運用誤差修正模型實證檢驗了融資租賃業(yè)對全社會固定資產(chǎn)投資的影響，發(fā)現(xiàn)長期時間內(nèi)，租賃增長與固定資產(chǎn)投資明顯正相關(guān)[7]；劉通午等對融資租賃宏觀經(jīng)濟效應(yīng)的作用機制進行了分析，并實證分析了濱海新區(qū)融資租賃業(yè)與全社會固定資產(chǎn)投資、融資租賃與 GDP 的關(guān)系。結(jié)果說明融資租賃具有明顯的宏觀經(jīng)濟效應(yīng)， 融資租賃投資越高，經(jīng)濟增長率越高[8]。從相關(guān)融資租賃研究文獻中可以看到，目前對融資租賃的研究多集中于企業(yè)微觀視角，對融資租賃于整體經(jīng)濟影響的宏觀視角研究不夠。在我國融資租賃市場發(fā)展迅猛且已初具規(guī)模的背景下，從對整體經(jīng)濟影響的宏觀視角對其進行研究，更利于融資租賃業(yè)的發(fā)展。

三、實證分析

(一)誤差修正模型(ECM)

誤差修正模型具有許多的優(yōu)良特性，其模型的參數(shù)估計具有良好的漸進性，使用最小二乘法估計誤差修正模型的時候，不存在虛假回歸，且模型既能反映變量間的長期趨勢，又能反映短期相互作用，能夠全面反映經(jīng)濟問題的靜態(tài)與動態(tài)特征[9]，因此成為眾多學(xué)者常用的計量模型[10，11]。

張曉峒教授給出了一階誤差修正模型結(jié)構(gòu)：若Yt、Xt～I(1)，且存在協(xié)整關(guān)系，則：

式中：ECMt?1=Yt?a?bXt，是均衡誤差項；Yt=a+bXt，表示變量間的長期趨勢，a、b為長期系數(shù)；β0、β1為短期系數(shù)；β1ECMt?1為誤差修正項。誤差修正模型為一個負反饋過程，β1應(yīng)為負，其大小表示誤差修正項對DYt的修正速度；μt是非自相關(guān)的，如存在自相關(guān)，可在模型中加入DYt與DXt的滯后項來消除自相關(guān)[9]。

一般來說，運用誤差修正模型進行建?？梢园凑找韵聨讉€步驟進行：① 變量的選取，這是建模的前提；② 獲取樣本數(shù)據(jù)；③ 變量單整檢驗，確定單整階數(shù)。如果只含有兩個變量，則二者的單整階數(shù)應(yīng)相同；④ 格蘭杰因果關(guān)系檢驗，去除偽相關(guān)關(guān)系；⑤ 協(xié)整檢驗，進行殘差序列平穩(wěn)性檢驗；⑥ 誤差修正模型參數(shù)估計。

(二)數(shù)據(jù)及實證結(jié)果

本文選取全國技術(shù)市場成交額(Transaction Value Technical Market)作為衡量技術(shù)進步的指標，用TVTM來表示，其數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》。由于數(shù)據(jù)可獲得性的限制，本文擬選取1989—2010年間的相關(guān)數(shù)據(jù)作為樣本。融資租賃(Financial Lease)交易額的數(shù)據(jù)由于目前沒有權(quán)威的統(tǒng)計，1989—1999年的數(shù)據(jù)利用史燕平教授的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2000—2002年的數(shù)據(jù)缺失，2003年以后利用“租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)固定資產(chǎn)投資”數(shù)據(jù)，用FL來表示③。出于數(shù)據(jù)的連貫性目的，本文利用 1989—1998年的數(shù)據(jù)進行指數(shù)平滑從而獲得1999—2002年的數(shù)據(jù)(史教授1999年的數(shù)據(jù)按奇異值處理)。為確保趨勢呈線性，故對TVTM和FL取自然對數(shù)，分別用LnTVTM和LnFL表示。本文所使用的軟件為Eviews 6.0。

1.單位根檢驗

首先，對LnTVTM和LnFL分別進行ADF檢驗，以確定其是否是平穩(wěn)序列，并進而確定各變量的單整階數(shù)，檢驗結(jié)果如表1所示。

表1 變量的單位根檢驗結(jié)果

由表1可知，對序列LnTVTM和LnFL進行ADF檢驗，查ADF臨界值表，顯示ADF值均大于顯著水平為0.01、0.05、0.1時候的臨界值，由此判定，兩個序列中均存在單位根；對序列LnTVTM和LnFL的一階差分進行ADF檢驗，在顯著水平為0.05、0.1的情況下，ADF值小于臨界值，由此判定，序列LnTVTM和LnFL的一階差分序列是平穩(wěn)的。序列LnTVTM和LnFL都是一階單整，滿足協(xié)整檢驗前提(在協(xié)整檢驗之前，首先要檢驗時間序列的單整階數(shù)。如果只含兩個變量，則要求兩個變量的單整階數(shù)相同[9])。

2.格蘭杰因果關(guān)系檢驗

由于經(jīng)濟時間序列常常會出現(xiàn)偽相關(guān)關(guān)系，即經(jīng)濟意義上幾乎沒有聯(lián)系的序列可能在計量中存在顯著的相關(guān)關(guān)系，而格蘭杰因果檢驗是考察兩個時間序列波動的領(lǐng)先與滯后的有效方法，“格蘭杰因果”檢驗的正式名稱應(yīng)該是“格蘭杰非因果性”檢驗。如果x是y的格蘭杰原因，表明x中包含預(yù)測y的信息。有必要在進行協(xié)整檢驗前對變量進行格蘭杰因果檢驗[12]，以消除變量間可能存在的偽相關(guān)關(guān)系(見表2)。

接下來對F統(tǒng)計量進行檢驗。在格蘭杰因果關(guān)系檢驗中，構(gòu)造的F統(tǒng)計量為F(k,T?2k?1)，k為最大滯后階數(shù)，在本例中，k=2，T=20。在顯著水平為 0.05的情況下，統(tǒng)計量F(2, 15)=3.68。由表2的檢驗結(jié)果可知，在滯后階數(shù)為2的前提下，3.628 96＜3.68，故，接受原假設(shè)“LNTVTM does not Granger Cause LNFL”，即，LnTVTM不是引起LnFL變化的Granger原因；而8.653 01＞3.68，故，拒絕原假設(shè)“LNFL dose not Granger Cause LNTVTM”，即，LnFL是引起LnTVTM變化的Granger原因。

表2 格蘭杰因果檢驗

3.協(xié)整檢驗與誤差修正模型

用最小二乘法估計LnFL和LnTVTM之間的長期均衡關(guān)系，估計結(jié)果如下：

R2=0.887 976，說明方程整體擬合效果較好，方程括號中數(shù)字為相應(yīng)系數(shù)的t檢驗統(tǒng)計量，其中常數(shù)項未通過t檢驗，去掉常數(shù)項，重新估計得新的均衡方程為：

R2=0.887 803，方程擬合效果較好。

令 ECM 表示上述回歸方程的估計殘差，對殘差序列進行單位根檢驗，檢驗結(jié)果見表3。

表3 殘差序列平穩(wěn)性檢驗

由表3可知，在5%與10%的顯著性水平下，ADF值小于相對應(yīng)的臨界值，可以認為殘差序列是平穩(wěn)的，所以LnTVTM和LnFL之間也存在著協(xié)整關(guān)系[16]。根據(jù)格蘭杰定理，如果若干個非平穩(wěn)變量存在著協(xié)整關(guān)系，則這些變量必有誤差修正模型表達式的存在[9]。因而可得誤差修正模型為式(4)：

表4 誤差修正項回歸式

R2=0.598 757，DW=1.933 643，殘差相關(guān)和偏相關(guān)圖表明不存在自相關(guān)問題，且在10%的顯著水平下，各個解釋變量的相應(yīng)系數(shù)也比較顯著。結(jié)果表明：長期內(nèi)，融資租賃與技術(shù)進步明顯正相關(guān)。LnTVTM對LnFL的彈性為1.104 8。對數(shù)融資租賃額每增長1%，對數(shù)全國技術(shù)市場成交額就會增長1.104 8%；而短期內(nèi)，均衡有所改變，融資租賃額(DLnFLt)每變動1個百分點，技術(shù)市場成交額(DLnTVTMt)便會變動0.102 6個百分點，且當(dāng)融資租賃額與技術(shù)成交額偏離均衡點時，系統(tǒng)會以這種偏離的0.074 738倍的強度在下一期朝著均衡點調(diào)整。

四、結(jié)論及政策建議

融資租賃作為集融資與融物、技術(shù)與貿(mào)易于一體的新型金融創(chuàng)新，不僅在解決企業(yè)融資難題和推動固定資產(chǎn)投資等方面具有積極的作用，而且從長期角度來看，融資租賃還與促進技術(shù)進步之間存在著顯著的正相關(guān)關(guān)系，融資租賃的發(fā)展有利于促進技術(shù)進步。

融資租賃一方面使得承租方無需采用全額付款購買的方式而僅僅在支付一定租金的情況下便可獲得租賃設(shè)備的使用權(quán)，為那些技術(shù)需求性較高的先進設(shè)備使用企業(yè)降低了所面臨的由于技術(shù)進步所引起的設(shè)備無形損失；另一方面由于前述的優(yōu)越性所在，必然會促使企業(yè)增加對先進設(shè)備的需求，促進設(shè)備的更新?lián)Q代，由此給先進設(shè)備的生產(chǎn)者帶來了巨大的商機，生產(chǎn)者也必然會擴大先進設(shè)備的生產(chǎn)，加大先進設(shè)備的研發(fā)力度，提高其技術(shù)含量，憑此來吸引先進設(shè)備的準使用者?？傊捎谌谫Y租賃具有低成本融資功能、風(fēng)險規(guī)避功能、資產(chǎn)管理功能等功能優(yōu)勢，加之先進設(shè)備需求者與先進設(shè)備生產(chǎn)者之間的相互作用、相互促進，自然而然地推動了一個行業(yè)的技術(shù)進步。這也就從定性的角度解釋了技術(shù)進步與融資租賃的長期顯著正相關(guān)關(guān)系。然而，從短期角度來看，對于先進設(shè)備生產(chǎn)者而言，先進設(shè)備的研發(fā)需要一定的周期；對先進設(shè)備使用者而言，先進設(shè)備的技術(shù)折舊也要經(jīng)過一定的周期。所以，二者的短期作用不十分顯著。然而，從長期來看，先進設(shè)備生產(chǎn)者對先進設(shè)備的研發(fā)必然會促進設(shè)備的更新?lián)Q代，先進設(shè)備需求者因為采用升級的先進設(shè)備、先進技術(shù)進而促進行業(yè)或產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進步。這一點也可以從長期方程與短期方程的擬合中看出。在技術(shù)進步與融資租賃長期關(guān)系擬合中，R2=0.887 803，擬合效果較好，融資租賃對技術(shù)進步的解釋能力較強。而在誤差修正模型中，R2=0.598 757，擬合效果較前者要差，融資租賃對技術(shù)進步的解釋能力較前者變小。這與前面的定性分析是相符的。也說明了本文建立的誤差修正模型的正確性。

既然融資租賃對技術(shù)進步具有顯著促進作用，則應(yīng)該采取相關(guān)有效措施來促進我國融資租賃業(yè)的發(fā)展。

(1)在財政稅收方面給予融資租賃交易充分的政策扶持。如加強細化融資租賃稅收立法工作，加快實現(xiàn)融資租賃流轉(zhuǎn)稅制度改革，增加融資租賃相關(guān)財稅扶持力度等。在此過程中，必須一貫地堅持稅收法定原則、稅收效率原則、稅收公平原則和實質(zhì)課稅原則等稅收的基本原則；

(2)要加快有關(guān)融資租賃立法工作，完善融資租賃法律法規(guī)體系建設(shè)，為融資租賃的發(fā)展提供有法可依的良好的運營環(huán)境；

(3)加大融資租賃人才的培養(yǎng)力度，為融資租賃的進一步發(fā)展、跨國發(fā)展提供人才儲備。融資租賃不僅涉及金融、法律、稅收、投資等通用知識，同時對于不同的行業(yè)，還需要相對應(yīng)的行業(yè)專業(yè)知識，為此，融資租賃行業(yè)需要復(fù)合型人才，必須加大這方面的人才培養(yǎng)與儲備；

(4)大力促進融資租賃保險行業(yè)的發(fā)展。融資租賃合同期限較長，金額較大，協(xié)議期間存在著較大的不確定性風(fēng)險，為防止違約事件的發(fā)生，可以通過購買保險，將風(fēng)險進行有效地轉(zhuǎn)移；

(5)官方與民間通力合作，進一步促進融資租賃行業(yè)的內(nèi)部合作與交流。如每年定期舉行的中國融資租賃年會，對融資租賃產(chǎn)業(yè)前沿政策、融資手段、租賃業(yè)務(wù)運作模式和未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向等問題進行研討。通過參加這樣的行業(yè)內(nèi)部合作與交流活動，既可以了解行業(yè)前沿動向，亦可提升自身的經(jīng)營管理水平，同時也可以有效促進融資租賃行業(yè)的發(fā)展；

(6)大力發(fā)展資本市場，為融資租賃公司的發(fā)展壯大提供籌資渠道。

注釋：

① 數(shù)據(jù)來源：圖1和圖2所有所用數(shù)據(jù)中，部分來自現(xiàn)代租賃網(wǎng)，部分取自中國統(tǒng)計年鑒，并經(jīng)過計算與調(diào)整。其中，1981—1999年的數(shù)據(jù)來源于現(xiàn)代租賃網(wǎng)(www.chinaleasing.org/zhu1.htm)，2000—2003年的數(shù)據(jù)缺失；2004年以后的數(shù)據(jù)取自中國統(tǒng)計年鑒(www.stats.gov.cn)，經(jīng)過相關(guān)的計算與整理。

② 數(shù)據(jù)來源：2012中國融資租賃行業(yè)發(fā)展趨勢分析及融資租賃案例(www.docin.com/p-428172227.html)。

③ 數(shù)據(jù)來源: 1981—1999年的數(shù)據(jù)來源于現(xiàn)代租賃網(wǎng)(www.chinaleasing.org/zhu1.htm)，2000年以前的數(shù)據(jù)是對外經(jīng)貿(mào)大學(xué)的史燕平教授統(tǒng)計的數(shù)據(jù)；2000—2002年的數(shù)據(jù)無法取得； 2003年以后的數(shù)據(jù)取自中國統(tǒng)計年鑒(www.stats.gov.cn)。

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