楊彩云

（新疆財(cái)經(jīng)大學(xué)，新疆烏魯木齊830012）

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社會(huì)融資對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的實(shí)證研究

楊彩云

（新疆財(cái)經(jīng)大學(xué)，新疆烏魯木齊830012）

摘 要：近年來，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，社會(huì)融資規(guī)模也不斷擴(kuò)大。為進(jìn)一步研究社會(huì)融資對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)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(huì)融資結(jié)構(gòu)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的各相關(guān)變量構(gòu)造VAR模型進(jìn)行實(shí)證分析，得出直接融資促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而間接融資則抑制實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的結(jié)論。

關(guān)鍵詞：社會(huì)融資；實(shí)體經(jīng)濟(jì)；直接融資；間接融資

社會(huì)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(dòng)。目前，除了銀行貸款和政府直接投入的資金，都認(rèn)為是社會(huì)融資。社會(huì)融資是經(jīng)濟(jì)實(shí)體融資的重要補(bǔ)充形式，社會(huì)融資規(guī)模是全面反映金融與經(jīng)濟(jì)關(guān)系以及金融對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)資金支持的總量指標(biāo)。

一、文獻(xiàn)綜述

大部分對(duì)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的研究認(rèn)為金融發(fā)展促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而對(duì)于社會(huì)融資如何影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)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(guó)31個(gè)省份的月度數(shù)據(jù)為樣本，針對(duì)社會(huì)融資規(guī)模和融資結(jié)構(gòu)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響進(jìn)行了研究，得出社會(huì)融資規(guī)模的增加顯著促進(jìn)了實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，其中銀行貸款和股票融資對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有顯著的促進(jìn)作用，而票據(jù)融資則對(duì)其有顯著的負(fù)面影響，債券融資的影響并不顯著。牛潤(rùn)盛深入研究社會(huì)融資結(jié)構(gòu)變遷對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)影響，發(fā)現(xiàn)銀行信貸市場(chǎng)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的作用在減弱，而債券、股票、保險(xiǎn)市場(chǎng)以及民間借貸市場(chǎng)的作用逐步提高。盛松成實(shí)證分析了我國(guó)的貨幣政策能有效影響社會(huì)融資規(guī)模。費(fèi)劍通過研究社會(huì)融資規(guī)模和融資結(jié)構(gòu)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響，得出社會(huì)融資規(guī)模和融資結(jié)構(gòu)要依據(jù)實(shí)體產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)狀況有針對(duì)性地進(jìn)行改變與構(gòu)建，促進(jìn)二者的有機(jī)結(jié)合，進(jìn)而大大促進(jìn)了我國(guó)經(jīng)濟(jì)的全面發(fā)展。以上觀點(diǎn)從不同的角度分析社會(huì)融資規(guī)模與實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系，認(rèn)為社會(huì)融資規(guī)模的不同構(gòu)成部分對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)有不同的影響。

二、我國(guó)社會(huì)融資發(fā)展現(xiàn)狀

近年來，隨著股票市場(chǎng)和證券市場(chǎng)的發(fā)展，我國(guó)社會(huì)融資呈現(xiàn)多元化發(fā)展趨勢(shì)，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(zhǎng)了近65倍。與此同時(shí)，人民幣貸款占比大幅下降，2002年人民幣貸款占同期社會(huì)融資規(guī)模的91.9%，到2013年僅占51.3%。2015年3月末，我國(guó)社會(huì)融資存量達(dá)到127.52萬億元人民幣，同比增長(zhǎng)12.9%，其中對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)放的人民幣貸款同比增長(zhǎng)14%，信托貸款同比增長(zhǎng)4.6%，企業(yè)債券同比增長(zhǎng)24.3%，非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資同比增長(zhǎng)13.7%，對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)放的外幣貸款同比下降了7.2%。總體來說，社會(huì)融資在一定程度上促進(jìn)了我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展（見圖1）。

圖1　2002—2014年我國(guó)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(huì)融資分為直接融資和間接融資，而實(shí)體經(jīng)濟(jì)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(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)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(huì)融資結(jié)構(gòu)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響。

（一）變量選擇

根據(jù)中國(guó)人民銀行和國(guó)家統(tǒng)計(jì)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(jià)值指標(biāo)，也能反映建設(shè)進(jìn)度，計(jì)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(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?fàn)顩r。

解釋變量則選取社會(huì)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(gè)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(gè)變量。由于數(shù)據(jù)有限，為了能更好地說明社會(huì)融資結(jié)構(gòu)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)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(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)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(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響（模型2）。

四、實(shí)證分析

本文主要采用向量自回歸（VAR）模型對(duì)社會(huì)融資結(jié)構(gòu)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系進(jìn)行研究，VAR模型采用多方程聯(lián)立的形式，不以經(jīng)濟(jì)理論為基礎(chǔ)，在模型的每一個(gè)方程中，內(nèi)生變量對(duì)模型的全部?jī)?nèi)生變量的滯后項(xiàng)進(jìn)行回歸，從而估計(jì)全部?jī)?nèi)生變量的動(dòng)態(tài)關(guān)系，進(jìn)而解釋各種經(jīng)濟(jì)沖擊對(duì)經(jīng)濟(jì)變量形成的影響。

（一）變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

VAR模型中每一個(gè)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(duì)各個(gè)變量的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，判斷各個(gè)序列是否平穩(wěn)。變量GDZC、ZJ、JJ、GPRZ、QYZQ、WDK以及XTDK的時(shí)序圖如圖2所示：

從時(shí)序圖可以初步判斷各個(gè)變量是平穩(wěn)的，再進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表1。

表1　各變量單位根檢驗(yàn)結(jié)果

從表1可以判斷，各個(gè)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(shí)，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(dòng)態(tài)特征。另一方面，滯后階數(shù)越大，需要估計(jì)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(yàn)方法，選出最優(yōu)的滯后階數(shù)。通過各個(gè)檢驗(yàn)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(shí)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(yàn)結(jié)果就無效，兩個(gè)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(gè)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(gè)誤差項(xiàng)發(fā)生變化，或者模型受到某種沖擊時(shí)對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響，能夠比較直觀地刻畫出變量之間的動(dòng)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(duì)各個(gè)自變量沖擊的響應(yīng)大小，實(shí)線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，代表了對(duì)自變量的沖擊的反應(yīng)，虛線表示正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶。

正的沖擊，在第1期對(duì)新增固定資產(chǎn)投資波動(dòng)有正的影響，在第2期達(dá)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(gè)正的沖擊，在第一期對(duì)固定資產(chǎn)投資波動(dòng)有逐漸增大的負(fù)影響并達(dá)到最大，隨后逐漸減弱，并在第6期以后趨于零，其對(duì)固定資產(chǎn)投資的影響是負(fù)的。對(duì)模型2而言，企業(yè)債券則對(duì)其有正的影響，促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，而股票融資、外幣貸款和信托貸款對(duì)固定資產(chǎn)投資有負(fù)的影響。

圖3　各個(gè)模型的AR根圖

圖4　兩個(gè)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(gè)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(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化（通常用方差來度量）的貢獻(xiàn)度，進(jìn)一步評(píng)價(jià)不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。三個(gè)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(gè)變量對(duì)新增固定資產(chǎn)投資的貢獻(xiàn)率。

從圖5可以看出，不考慮固定資產(chǎn)投資自身的貢獻(xiàn)率，對(duì)模型1來說，間接融資對(duì)固定資產(chǎn)投資的貢獻(xiàn)率最大，達(dá)到9.6%，直接融資對(duì)固定資產(chǎn)投資的貢獻(xiàn)率最大，達(dá)到4.77%，直接融資與間接融資對(duì)固定資產(chǎn)投資的貢獻(xiàn)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(duì)固定資產(chǎn)投資的貢獻(xiàn)率比較小，外幣貸款和信托貸款對(duì)固定資產(chǎn)投資的貢獻(xiàn)率最大，都在7%左右。社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的各個(gè)變量對(duì)固定資產(chǎn)投資的貢獻(xiàn)率都是逐漸增加并最終趨于穩(wěn)定的。

圖5　三個(gè)模型中GDZC的方差分解

四、結(jié)論

從以上實(shí)證分析中可知，社會(huì)融資中的直接融資能夠促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，而間接融資則在一定程度上阻礙了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。作為直接融資的企業(yè)債券能夠促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)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(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，但它們對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)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(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展產(chǎn)生負(fù)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(duì)固定資產(chǎn)投資的貢獻(xiàn)率較小，都低于5%，說明它們對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響并不顯著。間接融資同直接融資比較，突出特點(diǎn)是比較靈活，在直接融資中，融資的風(fēng)險(xiǎn)由債權(quán)人獨(dú)自承擔(dān)，而在間接融資中，由于金融機(jī)構(gòu)的資產(chǎn)、負(fù)債多樣化，融資風(fēng)險(xiǎn)可由多樣化的資產(chǎn)和負(fù)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(duì)固定資產(chǎn)投資的貢獻(xiàn)率高。雖然社會(huì)融資總量在增長(zhǎng)，但真正投入實(shí)體經(jīng)濟(jì)的資金并不多，在金融改革服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的進(jìn)程中，優(yōu)勝劣汰的市場(chǎng)環(huán)境機(jī)制缺失。從而使得間接融資對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展呈現(xiàn)負(fù)影響。

企業(yè)債券和非金融企業(yè)股票融資總額在社會(huì)融資規(guī)模的占比都呈不斷上升的趨勢(shì)，這對(duì)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(shí)也說明了證券市場(chǎng)的直接融資方式正成為服務(wù)我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量。由于證券市場(chǎng)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展產(chǎn)生的作用較為獨(dú)特，而且市場(chǎng)本身的發(fā)展還存在一些問題，因此要促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，不僅要重視債券市場(chǎng)，推進(jìn)債券融資的進(jìn)一步發(fā)展，還要強(qiáng)化股票市場(chǎng)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的服務(wù)，調(diào)整和優(yōu)化社會(huì)融資結(jié)構(gòu)，加大對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支持力度。只有正確地落實(shí)相關(guān)的政策措施，堅(jiān)持金融業(yè)服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)，才能從容應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的金融形勢(shì)，最終能促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期健康穩(wěn)定發(fā)展。

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（責(zé)任編輯：梁宏偉）

［作者簡(jiǎn)介］楊彩云，女，碩士研究生，研究方向：金融計(jì)量。

中圖分類號(hào)：F832

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：2095－3283（2016）01－0093－04