楊彩云

（新疆財經(jīng)大學(xué)，新疆烏魯木齊830012）

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社會融資對實體經(jīng)濟發(fā)展影響的實證研究

楊彩云

（新疆財經(jīng)大學(xué)，新疆烏魯木齊830012）

摘 要：近年來，隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展，社會融資規(guī)模也不斷擴大。為進一步研究社會融資對實體經(jīng)濟發(fā)展的影響，選取2012年1月至2015年1月的月度數(shù)據(jù)，利用社會融資結(jié)構(gòu)與實體經(jīng)濟的各相關(guān)變量構(gòu)造VAR模型進行實證分析，得出直接融資促進實體經(jīng)濟發(fā)展，而間接融資則抑制實體經(jīng)濟發(fā)展的結(jié)論。

關(guān)鍵詞：社會融資；實體經(jīng)濟；直接融資；間接融資

社會融資，是指貸款人通過非傳統(tǒng)銀行貸款渠道籌集資金的活動。目前，除了銀行貸款和政府直接投入的資金，都認為是社會融資。社會融資是經(jīng)濟實體融資的重要補充形式，社會融資規(guī)模是全面反映金融與經(jīng)濟關(guān)系以及金融對實體經(jīng)濟資金支持的總量指標。

一、文獻綜述

大部分對金融發(fā)展與經(jīng)濟增長關(guān)系的研究認為金融發(fā)展促進了經(jīng)濟增長，而對于社會融資如何影響實體經(jīng)濟發(fā)展則有很多不同的看法。郭麗虹、張祥建和徐龍炳以中國31個省份的月度數(shù)據(jù)為樣本，針對社會融資規(guī)模和融資結(jié)構(gòu)對實體經(jīng)濟的影響進行了研究，得出社會融資規(guī)模的增加顯著促進了實體經(jīng)濟發(fā)展，其中銀行貸款和股票融資對實體經(jīng)濟增長有顯著的促進作用，而票據(jù)融資則對其有顯著的負面影響，債券融資的影響并不顯著。牛潤盛深入研究社會融資結(jié)構(gòu)變遷對實體經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的動態(tài)影響，發(fā)現(xiàn)銀行信貸市場對實體經(jīng)濟的作用在減弱，而債券、股票、保險市場以及民間借貸市場的作用逐步提高。盛松成實證分析了我國的貨幣政策能有效影響社會融資規(guī)模。費劍通過研究社會融資規(guī)模和融資結(jié)構(gòu)對實體經(jīng)濟的影響，得出社會融資規(guī)模和融資結(jié)構(gòu)要依據(jù)實體產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟狀況有針對性地進行改變與構(gòu)建，促進二者的有機結(jié)合，進而大大促進了我國經(jīng)濟的全面發(fā)展。以上觀點從不同的角度分析社會融資規(guī)模與實體經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系，認為社會融資規(guī)模的不同構(gòu)成部分對實體經(jīng)濟有不同的影響。

二、我國社會融資發(fā)展現(xiàn)狀

近年來，隨著股票市場和證券市場的發(fā)展，我國社會融資呈現(xiàn)多元化發(fā)展趨勢，其中，直接融資所占比重不斷提高，企業(yè)債券發(fā)行尤為迅速，從2002年的367億元人民幣增加到2014年的23817億元，增長了近65倍。與此同時，人民幣貸款占比大幅下降，2002年人民幣貸款占同期社會融資規(guī)模的91.9%，到2013年僅占51.3%。2015年3月末，我國社會融資存量達到127.52萬億元人民幣，同比增長12.9%，其中對實體經(jīng)濟發(fā)放的人民幣貸款同比增長14%，信托貸款同比增長4.6%，企業(yè)債券同比增長24.3%，非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資同比增長13.7%，對實體經(jīng)濟發(fā)放的外幣貸款同比下降了7.2%?？傮w來說，社會融資在一定程度上促進了我國經(jīng)濟的發(fā)展（見圖1）。

圖1　2002—2014年我國企業(yè)債券與非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資情況（單位：億元人民幣）

三、變量選擇與模型建立

社會融資分為直接融資和間接融資，而實體經(jīng)濟的發(fā)展主要通過融資來維系，本文的研究思路主要是直接融資和間接融資分別對實體經(jīng)濟的發(fā)展產(chǎn)生的影響。分別選取新增固定資產(chǎn)投資、企業(yè)債券、非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資、外幣貸款（折合成人民幣）以及信托貸款等變量構(gòu)造VAR模型，分析社會融資結(jié)構(gòu)對實體經(jīng)濟的影響。

（一）變量選擇

根據(jù)中國人民銀行和國家統(tǒng)計局的相關(guān)數(shù)據(jù)，選取2012年1月至2015年1月的月度數(shù)據(jù)，因變量為新增固定資產(chǎn)投資（將其處理成流量數(shù)據(jù)，即為GDZC），是表示固定資產(chǎn)投資成果的價值指標，也能反映建設(shè)進度，計算固定資產(chǎn)投資效果，用來表示企業(yè)層面的投資行為，衡量實體經(jīng)濟的發(fā)展狀況。

解釋變量則選取社會融資的結(jié)構(gòu)變量，直接融資（ZJ）主要選取非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資（GPRZ）以及企業(yè)債券（QYZQ）兩個變量，間接融資（JJ）主要選取外幣貸款（折合人民幣，WDK）、信托貸款（XTDK）兩個變量。由于數(shù)據(jù)有限，為了能更好地說明社會融資結(jié)構(gòu)對實體經(jīng)濟發(fā)展的影響，本文把直接融資處理為非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資與企業(yè)債券之和，間接融資則處理為外幣貸款與信托貸款之和。

（二）模型設(shè)定

本文構(gòu)建新增固定資產(chǎn)投資與直接融資和間接融資的VAR模型，分析直接融資和間接融資總體對實體經(jīng)濟發(fā)展的影響（模型1）；新增固定資產(chǎn)投資與股票融資、企業(yè)債券、外幣貸款、信托貸款的VAR模型，分析直接融資與間接融資中各部分對實體經(jīng)濟發(fā)展的影響（模型2）。

四、實證分析

本文主要采用向量自回歸（VAR）模型對社會融資結(jié)構(gòu)與實體經(jīng)濟之間的關(guān)系進行研究，VAR模型采用多方程聯(lián)立的形式，不以經(jīng)濟理論為基礎(chǔ)，在模型的每一個方程中，內(nèi)生變量對模型的全部內(nèi)生變量的滯后項進行回歸，從而估計全部內(nèi)生變量的動態(tài)關(guān)系，進而解釋各種經(jīng)濟沖擊對經(jīng)濟變量形成的影響。

（一）變量的平穩(wěn)性檢驗

VAR模型中每一個變量都應(yīng)是平穩(wěn)的，若序列非平穩(wěn)，則必須具有協(xié)整關(guān)系。因此做VAR模型前要先對各個變量的平穩(wěn)性進行檢驗，判斷各個序列是否平穩(wěn)。變量GDZC、ZJ、JJ、GPRZ、QYZQ、WDK以及XTDK的時序圖如圖2所示：

從時序圖可以初步判斷各個變量是平穩(wěn)的，再進行ADF檢驗，檢驗結(jié)果如表1。

表1　各變量單位根檢驗結(jié)果

從表1可以判斷，各個變量都平穩(wěn)，即這些變量都是I（0）過程，因此可以直接構(gòu)造VAR模型。

（二）VAR模型滯后階次的確定

構(gòu)造VAR模型，首先要確定模型的滯后階次。在選擇滯后階數(shù)時，一方面要盡量使滯后階數(shù)足夠大，以便能完整反映模型的動態(tài)特征。另一方面，滯后階數(shù)越大，需要估計的參數(shù)也就越多，模型的自由度就減少。所以最終選擇的滯后階數(shù)要綜合考慮各種滯后階數(shù)的檢驗方法，選出最優(yōu)的滯后階數(shù)。通過各個檢驗方法，確定出模型1、2的滯后階數(shù)都為1。

圖2　各變量的時序圖

滯后階數(shù)確定后，要看VAR模型的AR根圖，判斷模型是否穩(wěn)定，若模型不穩(wěn)定，則有些檢驗結(jié)果就無效，兩個模型的AR根分別如圖3所示。

從圖3可以看出，模型的所有單位根都位于單位圓內(nèi)，即都小于1，可判定這兩個VAR模型都是穩(wěn)定的。

（三）VAR模型的脈沖響應(yīng)分析與方差分解

1.脈沖響應(yīng)

脈沖響應(yīng)是分析當(dāng)一個誤差項發(fā)生變化，或者模型受到某種沖擊時對系統(tǒng)的動態(tài)影響，能夠比較直觀地刻畫出變量之間的動態(tài)交互作用及效應(yīng)。模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)如圖4所示，其中橫軸表示沖擊作用的滯后期間數(shù)（單位：月度），這里到第10期；縱軸表示新增固定資產(chǎn)投資對各個自變量沖擊的響應(yīng)大小，實線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，代表了對自變量的沖擊的反應(yīng)，虛線表示正負兩倍標準差偏離帶。

正的沖擊，在第1期對新增固定資產(chǎn)投資波動有正的影響，在第2期達到最大，隨后開始逐漸減弱，到第6期逐漸趨于零，但其影響都是正的；給間接融資一個正的沖擊，在第一期對固定資產(chǎn)投資波動有逐漸增大的負影響并達到最大，隨后逐漸減弱，并在第6期以后趨于零，其對固定資產(chǎn)投資的影響是負的。對模型2而言，企業(yè)債券則對其有正的影響，促進實體經(jīng)濟的發(fā)展，而股票融資、外幣貸款和信托貸款對固定資產(chǎn)投資有負的影響。

圖3　各個模型的AR根圖

圖4　兩個模型中的脈沖響應(yīng)函數(shù)

2.方差分解

脈沖響應(yīng)函數(shù)描述的是VAR模型中的一個內(nèi)生變量的沖擊給其他內(nèi)生變量所帶來的影響，而方差分解是通過分析每一個結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化（通常用方差來度量）的貢獻度，進一步評價不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。三個模型的方差分解如圖5所示，其中橫軸表示滯后期間數(shù)（單位：月度），縱軸表示各個變量對新增固定資產(chǎn)投資的貢獻率。

從圖5可以看出，不考慮固定資產(chǎn)投資自身的貢獻率，對模型1來說，間接融資對固定資產(chǎn)投資的貢獻率最大，達到9.6%，直接融資對固定資產(chǎn)投資的貢獻率最大，達到4.77%，直接融資與間接融資對固定資產(chǎn)投資的貢獻率都是逐漸增加并最終趨于穩(wěn)定的；模型2中的股票融資和企業(yè)債券對固定資產(chǎn)投資的貢獻率比較小，外幣貸款和信托貸款對固定資產(chǎn)投資的貢獻率最大，都在7%左右。社會融資結(jié)構(gòu)的各個變量對固定資產(chǎn)投資的貢獻率都是逐漸增加并最終趨于穩(wěn)定的。

圖5　三個模型中GDZC的方差分解

四、結(jié)論

從以上實證分析中可知，社會融資中的直接融資能夠促進實體經(jīng)濟的發(fā)展，而間接融資則在一定程度上阻礙了實體經(jīng)濟的發(fā)展。作為直接融資的企業(yè)債券能夠促進實體經(jīng)濟的發(fā)展，而非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資則在一定程度上阻礙實體經(jīng)濟的發(fā)展，但它們對實體經(jīng)濟的影響并不顯著。間接融資中所選取的外幣貸款和信托貸款都在一定程度上對實體經(jīng)濟的發(fā)展產(chǎn)生負影響，但影響程度不大。

從方差分解圖可以看出企業(yè)債券與非金融企業(yè)股票融資對固定資產(chǎn)投資的貢獻率較小，都低于5%，說明它們對實體經(jīng)濟的影響并不顯著。間接融資同直接融資比較，突出特點是比較靈活，在直接融資中，融資的風(fēng)險由債權(quán)人獨自承擔(dān)，而在間接融資中，由于金融機構(gòu)的資產(chǎn)、負債多樣化，融資風(fēng)險可由多樣化的資產(chǎn)和負債結(jié)構(gòu)分散承擔(dān)，從而安全性較高。因此間接融資比直接融資對固定資產(chǎn)投資的貢獻率高。雖然社會融資總量在增長，但真正投入實體經(jīng)濟的資金并不多，在金融改革服務(wù)實體經(jīng)濟的進程中，優(yōu)勝劣汰的市場環(huán)境機制缺失。從而使得間接融資對實體經(jīng)濟的發(fā)展呈現(xiàn)負影響。

企業(yè)債券和非金融企業(yè)股票融資總額在社會融資規(guī)模的占比都呈不斷上升的趨勢，這對優(yōu)化企業(yè)融資結(jié)構(gòu)、緩解融資難等問題起到非常重要的作用，同時也說明了證券市場的直接融資方式正成為服務(wù)我國實體經(jīng)濟發(fā)展的重要力量。由于證券市場對實體經(jīng)濟的發(fā)展產(chǎn)生的作用較為獨特，而且市場本身的發(fā)展還存在一些問題，因此要促進實體經(jīng)濟發(fā)展，不僅要重視債券市場，推進債券融資的進一步發(fā)展，還要強化股票市場對實體經(jīng)濟的服務(wù)，調(diào)整和優(yōu)化社會融資結(jié)構(gòu)，加大對實體經(jīng)濟的支持力度。只有正確地落實相關(guān)的政策措施，堅持金融業(yè)服務(wù)實體經(jīng)濟，才能從容應(yīng)對復(fù)雜多變的金融形勢，最終能促進實體經(jīng)濟的長期健康穩(wěn)定發(fā)展。

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（責(zé)任編輯：梁宏偉）

［作者簡介］楊彩云，女，碩士研究生，研究方向：金融計量。

中圖分類號：F832

文獻標識碼：A

文章編號：2095－3283（2016）01－0093－04