杜龍波

(1.山東工商學(xué)院 金融學(xué)院，山東 煙臺(tái) 264005;2.金融服務(wù)轉(zhuǎn)型升級(jí)協(xié)同創(chuàng)新中心，山東 煙臺(tái) 264005)

一、引言

隨著金融改革的不斷深入，金融產(chǎn)品和金融工具的創(chuàng)新活動(dòng)不斷增強(qiáng)，導(dǎo)致我國金融總量迅速擴(kuò)張，尤其是隨著滬深交易所的成立，各種新型的融資方式在我國逐一展開，像企業(yè)債券、非金融企業(yè)境內(nèi)的股票融資、銀行承兌匯票和信托貸款等非傳統(tǒng)融資方式的總量正在迅速擴(kuò)大。據(jù)央行數(shù)據(jù)顯示，2002年時(shí)，我國新增人民幣貸款在我國社會(huì)融資規(guī)模中占據(jù)絕對主導(dǎo)地位，其比例高達(dá)91.9%，其他融資方式的規(guī)模則極小。然而，僅僅經(jīng)過十幾年的時(shí)間，我國社會(huì)融資結(jié)構(gòu)卻發(fā)生了巨大變化，非銀行信貸融資方式的融資規(guī)?？焖僭鲩L，并且其占比在2013年時(shí)達(dá)到了頂峰，其中，新增企業(yè)債券、信托貸款、非金融企業(yè)的股票融資、銀行承兌匯票和委托貸款的總?cè)谫Y規(guī)模達(dá)到7.2萬億元，占社會(huì)融資規(guī)模的比例達(dá)到了41.55%，而新增人民幣貸款的規(guī)模占比卻下降到了51.34%，下降的幅度高達(dá)40.56%。近年來，鑒于風(fēng)險(xiǎn)防控的需求，非銀行信貸融資方式的融資規(guī)模雖有下降，但仍維持較高比例，截止到2019年末，非銀行信貸融資規(guī)模占社會(huì)融資規(guī)模的比例仍達(dá)34%。

面對社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的巨大改變，新增人民幣貸款已不能完整地反映金融與經(jīng)濟(jì)的關(guān)系, 也不能全面地反映實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融資規(guī)模，同時(shí)，貨幣與信貸的關(guān)系也變得日益模糊，兩者越來越不相匹配[1-3]。金融宏觀調(diào)控如果只盯著原來的社會(huì)融資結(jié)構(gòu)，必然會(huì)造成顧此失彼的結(jié)果。因此，有必要花更多的時(shí)間去研究社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的變化以及對貨幣政策有效性的影響。

二、文獻(xiàn)綜述

社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的研究是社會(huì)融資研究的核心問題，也是難點(diǎn)問題。綜合看來，對社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的研究主要集中在以下四個(gè)方面：

第一，社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的變化對貨幣政策中介目標(biāo)與貨幣發(fā)行的影響。例如，盛松成(2011)、黃雋(2011)和趙倩(2014)認(rèn)為，長期以來，貨幣政策重點(diǎn)監(jiān)測和調(diào)控的中間目標(biāo)是廣義貨幣M2和新增人民幣貸款，但由于近年來社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的巨大變化，新增人民幣貸款已不能準(zhǔn)確反映實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融資規(guī)模。因此，貨幣當(dāng)局應(yīng)該采用新的貨幣政策中介目標(biāo)，例如社會(huì)融資規(guī)模指標(biāo)。另外，姚依明(2014)和Silva(2019)認(rèn)為，盡管貨幣發(fā)行主要是通過商業(yè)銀行的信貸渠道實(shí)現(xiàn)的，但是直接融資等金融市場產(chǎn)品對貨幣發(fā)行會(huì)產(chǎn)生間接的影響，這會(huì)形成高杠桿和加大銀行信貸需求的壓力，從而形成新的貨幣發(fā)行[4-10]。

第二，社會(huì)融資結(jié)構(gòu)與通貨膨脹之間的關(guān)系。例如，Huang等(2010)、莢超強(qiáng)(2015)以及李俊成和蔡春春(2015)利用月度數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建VAR模型，對社會(huì)融資結(jié)構(gòu)和通貨膨脹之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析[11-13]。分析發(fā)現(xiàn)，社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的變化對物價(jià)指數(shù)有顯著的影響，這種影響具體表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：第一，新增人民幣貸款會(huì)影響居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的波動(dòng)，貨幣當(dāng)局應(yīng)當(dāng)掌控好經(jīng)濟(jì)發(fā)展和物價(jià)穩(wěn)定之間的關(guān)系；第二，長期來看，直接融資對物價(jià)波動(dòng)具有顯著影響，但在影響時(shí)具有一定滯后性；第三，在程度方面，影子銀行對物價(jià)的影響雖然沒有新增人民幣貸款那么強(qiáng)烈，但影子銀行卻可以在某種程度上引起系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，所以貨幣當(dāng)局需要對影子銀行加以監(jiān)控。

第三，社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的變化對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。例如，張麗萍(2012)認(rèn)為，社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的優(yōu)化能促進(jìn)社會(huì)消費(fèi)力的增長，并有利于促進(jìn)我國由投資驅(qū)動(dòng)型經(jīng)濟(jì)向消費(fèi)驅(qū)動(dòng)型經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變。另外，李建軍等(2011)、周國富和宋保慶(2016)、馬宇與安曉慶(2018)和Benczur等(2019)認(rèn)為，社會(huì)融資結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出產(chǎn)生重要影響，但是影響的角度會(huì)由于生產(chǎn)要素的不同而有所差異，如在資本要素方面，表內(nèi)融資、表外融資和直接融資均能顯著提高資本要素的產(chǎn)出效率，但在勞動(dòng)要素方面，能提高勞動(dòng)要素產(chǎn)出效率的部分只有表外融資、直接融資，而表內(nèi)融資反而會(huì)抑制勞動(dòng)要素產(chǎn)出效率的提高?；诖耍坪屯鹾Ｑ?2018)認(rèn)為，從政府角度來說，應(yīng)實(shí)行差別化金融政策，如差異化的法定存款準(zhǔn)備金制度與差別化的利率政策[14-19]。

第四，社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的變化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響。例如，周宗安和王顯暉(2014)以及高嵩(2015)認(rèn)為，地區(qū)社會(huì)融資結(jié)構(gòu)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)具有顯著影響，但此種影響具有區(qū)域性差異，具體表現(xiàn)在三個(gè)方面：第一，表內(nèi)業(yè)務(wù)融資能促進(jìn)我國東、西部的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，但對中部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)沒有顯著影響；第二，表外業(yè)務(wù)融資與表內(nèi)業(yè)務(wù)融資相反，表外業(yè)務(wù)融資能夠促進(jìn)我國中部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，卻對東、西部的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)沒有顯著影響；第三，直接融資對我國東、中、西部的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)均有顯著的促進(jìn)作用。另外，劉小瑜和彭瑛琪(2019)雖部分贊同上述的觀點(diǎn)，但卻存在不同的看法，他們認(rèn)為，除了表內(nèi)信貸、表外業(yè)務(wù)能在一定程度上促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，由于我國資本市場還處于不成熟階段，社會(huì)融資中的其他部分與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)系并不明確[20-22]。

綜上所述，對社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的研究已取得一定成果，但令人遺憾的是，本文發(fā)現(xiàn)在過往研究中，代表社會(huì)融資結(jié)構(gòu)效應(yīng)的指數(shù)往往過于簡單，例如多數(shù)研究都只是利用融資結(jié)構(gòu)中的單個(gè)指標(biāo)或占比指標(biāo)來代替社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的整體效應(yīng)，這是有失偏頗的，研究結(jié)果也就變得不那么可信。另外，對于社會(huì)融資結(jié)構(gòu)與貨幣政策有效性關(guān)系的研究還少有涉及。因此，對于社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的研究還需要深入下去。本文首先將利用因子分析法構(gòu)建出社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的整體效應(yīng)指數(shù)以準(zhǔn)確反映社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的變化。在此基礎(chǔ)上，本文將深入檢驗(yàn)社會(huì)融資結(jié)構(gòu)變化對貨幣政策有效性的影響。

三、社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的指數(shù)化

當(dāng)研究社會(huì)融資規(guī)模在貨幣政策傳導(dǎo)過程中的作用時(shí)，一個(gè)重要的研究課題就是測量社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的變化對貨幣政策有效性的影響。但是，就目前已有的研究成果來說，對社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的劃分和整合還存在一定問題，例如徐亞平和江璇(2014)以及劉小二(2015)在反映社會(huì)融資結(jié)構(gòu)時(shí)采用的僅僅是單項(xiàng)指標(biāo)或占比指標(biāo)，并沒有構(gòu)建出一個(gè)反映社會(huì)融資結(jié)構(gòu)整體變化的指標(biāo)[23-24]，因此，在檢驗(yàn)社會(huì)融資結(jié)構(gòu)對貨幣政策有效性的影響前，有必要先探索一個(gè)新的指標(biāo)來反映社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的整體變化。

1.因子分析法[25]

如果僅僅利用社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的各個(gè)指標(biāo)來反映社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的整體效應(yīng)，那么這個(gè)效應(yīng)往往是不夠全面的，是有失偏駁的。所以，為了反映社會(huì)融資規(guī)模的整體效應(yīng)，本文將采用多元統(tǒng)計(jì)分析中的因子分析法把整個(gè)社會(huì)融資結(jié)構(gòu)指數(shù)化。

因子分析法是從研究相關(guān)矩陣內(nèi)部的依賴關(guān)系出發(fā)，把一些具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個(gè)綜合因子的一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法。它能把多個(gè)變量指標(biāo)化為少數(shù)幾個(gè)綜合變量，而這幾個(gè)綜合變量可以反映原來多個(gè)變量的大部分信息，而且使用這種方法得出的結(jié)果更具客觀性，能一定程度上避免賦值的主觀性。

因子分析的主要思想是：根據(jù)相關(guān)性大小把變量分組，使得同組內(nèi)的變量之間相關(guān)性較高，不同組的變量之間相關(guān)性較低。每組變量代表一個(gè)基本結(jié)構(gòu)，這個(gè)基本結(jié)構(gòu)稱為公共因子。觀測中的每一分量可用最少個(gè)數(shù)且不可測的公共因子的線性函數(shù)與特殊因子之和來描述。

因子模型為：Xi=αi1F1+αi2F2+αi3F3+……+αimFm+εi(i=1,2,3,……,n)

上式中Xi代表第i個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化變量，F(xiàn)1、F2、F3、……、Fm代表X的m個(gè)公因子，αij代表因子載荷，εi代表第i個(gè)變量的特殊因子。

模型中的因子載荷矩陣需要運(yùn)用適當(dāng)?shù)姆椒ㄟM(jìn)行估計(jì)，使得各個(gè)公共因子之間相互獨(dú)立，且在必要的情況下，可以分別計(jì)算各公因子Fj的得分，當(dāng)然這里指的是公因子Fj的估計(jì)值fj：fj=βj1X1+βj2X2+……+βjnXn(j=1,2,3,……,m)

上式中的X1、X2、X3、……、Xn代表的是標(biāo)準(zhǔn)化變量，βj1、βj2、……、βjn為因子得分系數(shù)，fj亦稱為第j個(gè)公因子的因子得分。最后，把各因子的貢獻(xiàn)率作為權(quán)數(shù)進(jìn)行線性加權(quán)求和并計(jì)算樣本的綜合得分。

2.指標(biāo)體系的選擇

在社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的指數(shù)化過程中，指標(biāo)的選擇將直接影響社會(huì)融資結(jié)構(gòu)整體效應(yīng)的客觀性和準(zhǔn)確性，不同的指標(biāo)將會(huì)得到不同的結(jié)果。本文在遵循全面性、科學(xué)性、代表性和可得性等原則下，選取八個(gè)融資指標(biāo)，構(gòu)成反映社會(huì)融資結(jié)構(gòu)整體效應(yīng)的指標(biāo)體系(詳見下頁表1)。

表1 反映社會(huì)融資結(jié)構(gòu)整體效應(yīng)的指標(biāo)體系

3.數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化

為了減弱指標(biāo)量綱對分析結(jié)果的影響，在對樣本數(shù)據(jù)分析之前，首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理以獲取新的指標(biāo)(變化率)，處理的方法為：

其中，i=1,2,3,……,12; j=1,2,3,……,8

在上式中，Yij代表第j個(gè)指標(biāo)中第i個(gè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后得到的新數(shù)值；而Xi-1, j代表第j個(gè)指標(biāo)中第i個(gè)數(shù)據(jù)的原數(shù)值；代表第j個(gè)指標(biāo)中第i-1個(gè)數(shù)據(jù)的原數(shù)值。其中，缺少的數(shù)據(jù)本文用同一指標(biāo)下的其他數(shù)據(jù)平均值代替。

4.可行性檢驗(yàn)

通過SPSS的數(shù)據(jù)分析，本文得到相關(guān)數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)矩陣(詳見表2)與KMO 和 Bartlett 的檢驗(yàn)結(jié)果(詳見表3)。相關(guān)系數(shù)矩陣若是單位矩陣則表明不適合作因子分析，而所得相關(guān)系數(shù)矩陣并非單位矩陣，所以初步認(rèn)為可以作因子分析。KMO值是用于檢驗(yàn)因子分析是否適用的指標(biāo)值，若在 0.5～1.0之間，表示適合，小于0.5表示不適合。由表3可得KMO的值為0.620，所以因子分析法是適用的。另外，Bartlett 的球形度檢驗(yàn)是通過轉(zhuǎn)換為χ2檢驗(yàn)來完成的，它的檢驗(yàn)結(jié)果會(huì)顯示變量之間是否相互獨(dú)立。其中，若統(tǒng)計(jì)量的數(shù)值越大，則表示這些數(shù)據(jù)越適合做因子分析。從表3可知，表中的χ2值為1 387.978，相應(yīng)的顯著性概率為0.000<0.001，因此，本文所用的數(shù)據(jù)是適合做因子分析的。

表2 相關(guān)系數(shù)矩陣

子分析是否適用的指標(biāo)值，若在 0.5～1.0之間，表示適合，小于0.5表示不適合。由表3可得KMO的值為0.620，所以因子分析法是適用的。另外，Bartlett 的球形度檢驗(yàn)是通過轉(zhuǎn)換為χ2檢驗(yàn)來完成的，它的檢驗(yàn)結(jié)果會(huì)顯示變量之間是否相互獨(dú)立。其中，若統(tǒng)計(jì)量的數(shù)值越大，則表示這些數(shù)據(jù)越適合做因子分析。從表3可知，表中的χ2值為1 387.978，相應(yīng)的顯著性概率為0.000<0.001，因此，本文所用的數(shù)據(jù)是適合做因子分析的。

表3 KMO 和 Bartlett 的檢驗(yàn)

5.確定公因子數(shù)量

根據(jù)SPSS數(shù)據(jù)分析結(jié)果，可以得到表4解釋的總方差。從表4可以看出，在成份1、2、3時(shí)，所獲得的特征根是大于1的，因此，可以確定因子分析中確定了三個(gè)公因子，并且可以得到累計(jì)的解釋總方差為86.311，解釋程度較高。

表4 解釋的總方差

6.綜合得分

根據(jù)分析原理，本文對所有的因子載荷矩陣進(jìn)行了正交旋轉(zhuǎn)，并計(jì)算出因子得分，最后以各因子的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)匯總，得到了各年社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的整體效應(yīng)指數(shù)。

首先，根據(jù)成份得分系數(shù)矩陣計(jì)算因子得分：Zi1=-0.21zi1-0.21zi2+0.258zi3+0.026zi4-0.033zi5+0.282zi6+0.031zi7+0.276zi8；Zi2=-0.396zi1+0.262zi2+0.004zi3+0.08zi4+0.519zi5-0.024zi6+0.2zi7-0.023zi8；Zi3=-0.038zi1+0.229zi2+0.075zi3+0.45zi4-0.117zi5-0.099zi6-0.541zi7+0.094zi8.

然后，根據(jù)如下公式計(jì)算社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的整體效應(yīng)指數(shù)：

Ei代表第i年的社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的整體效應(yīng)指數(shù)，V代表各公因子的方差貢獻(xiàn)率，Zij代表各因子得分，V代表累計(jì)解釋總方差。

四、實(shí)證分析

1.變量選擇和數(shù)據(jù)來源

通常情況下，貨幣政策的最終目標(biāo)在于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長和保持物價(jià)的穩(wěn)定。為了選取能夠反映穩(wěn)定幣值和服務(wù)于經(jīng)濟(jì)增長的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，本文選取國內(nèi)生產(chǎn)總值的增長率來反映貨幣政策的有效性。另外，為了充分揭示經(jīng)濟(jì)增長的有效性，本文還選取了若干經(jīng)濟(jì)指標(biāo)(國家財(cái)政決算支出增長速度、工業(yè)增加值增長速度、房地產(chǎn)業(yè)增加值增長速度)作為模型中的控制變量。

對于影響因素的選擇，除了選取上文中所獲得的社會(huì)融資結(jié)構(gòu)整體效應(yīng)指數(shù)之外，本文還選取了新增人民幣貸款占比、新增外幣貸款占比、新增委托貸款占比、新增信托貸款占比、新增未貼現(xiàn)的銀行承兌匯票占比、新增企業(yè)債券占比、新增非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資占比和新增其他融資占比等變量的數(shù)據(jù)來深入分析社會(huì)融資結(jié)構(gòu)各個(gè)部分的變動(dòng)對貨幣政策有效性的影響。

因變量和控制變量的數(shù)據(jù)來自于RESSET宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫，自變量的數(shù)據(jù)來自于中國人民銀行官方網(wǎng)站。此外，為了滿足進(jìn)一步分析的條件，本文對因變量和控制變量進(jìn)行了CPI調(diào)整。

2.變量解釋

模型中有關(guān)變量的解釋詳見下頁表5。

表5 模型變量說明

從表6可以看出，近年來我國的GDP平均增長速度達(dá)到了9.76%，這個(gè)增長速度是相對較高的，但是地區(qū)之間的差距還是比較大，需要在以后多加注意地區(qū)間的平衡發(fā)展。其次，國家財(cái)政決算支出的增長速度、工業(yè)增加值的增長速度和房地產(chǎn)業(yè)增加值的增長速度都很大，這有利于控制社會(huì)融資結(jié)構(gòu)以外的因素對國內(nèi)生產(chǎn)總值的影響。最后，新增人民幣貸款占比、新增外幣貸款占比、新增委托貸款占比、新增信托貸款占比、新增未貼現(xiàn)的銀行承兌匯票占比、新增企業(yè)債券占比、新增非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資占比和新增其他融資占比都挺高，這充分說明了社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的發(fā)展越來越多元化。

表6 模型變量的描述性統(tǒng)計(jì)

3.模型的構(gòu)造

在研究社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的變動(dòng)對貨幣政策有效性的影響時(shí)，本文除了構(gòu)建能夠反映社會(huì)融資結(jié)構(gòu)整體變動(dòng)情況的社會(huì)融資結(jié)構(gòu)整體效應(yīng)指數(shù)之外，還在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了能夠反映社會(huì)融資結(jié)構(gòu)變動(dòng)和貨幣政策有效性之間關(guān)系的計(jì)量模型。具體模型如下：

在上式中，gdp指的是經(jīng)濟(jì)的增長率；sfs指的是社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的整體效應(yīng)指數(shù)；xit指的是控制變量，包括fe、iva和rei；yjt指的是社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的各個(gè)組成部分，包括rmb、fcl、lbm、tl、ba、bie、sf和qt；另外，α0、α1、σi和ρj是模型中的系數(shù),其中，α1衡量的是社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的變化對貨幣政策有效性的影響，本文根據(jù)先前的研究成果預(yù)期它的符號(hào)為負(fù)；σi衡量的是國家財(cái)政決算支出的增長速度、工業(yè)增加值的增長速度和房地產(chǎn)業(yè)增加值的增長速度對經(jīng)濟(jì)增長率的貢獻(xiàn)，本文預(yù)期它的符號(hào)為正，即控制變量的增長能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長；ρj衡量的是社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的各組成部分的單獨(dú)變動(dòng)對貨幣政策有效性的影響，本文預(yù)期它的符號(hào)也為負(fù)，即新增人民幣貸款、新增外幣貸款、新增委托貸款、新增信托貸款、新增未貼現(xiàn)的銀行承兌匯票、新增企業(yè)債券、新增非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資和新增其他融資的增長并不能直接促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長率的提高。

4.實(shí)證結(jié)果與分析

由于本文所采用的經(jīng)濟(jì)變量都是時(shí)間序列數(shù)據(jù)，因此在利用這些經(jīng)濟(jì)變量做回歸分析之前就有必要對這些經(jīng)濟(jì)變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，因?yàn)槿绻@些經(jīng)濟(jì)變量是“非平穩(wěn)的”，則回歸分析可能會(huì)造成“偽回歸”。下面，本文將利用ADF方法對相關(guān)的經(jīng)濟(jì)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示。

從表7中可以看出，只有個(gè)別變量的原序列通過了檢驗(yàn)，即接受了不存在單位根的原假設(shè)，這些變量有tl、ba和sf。其他變量的原序列都沒有通過檢驗(yàn)，因此，本文接著對這些變量的一階差分進(jìn)行檢驗(yàn)，從表7可以看出，這些變量在一階條件下都通過了檢驗(yàn)，即不存在單位根的原假設(shè)。這其中，dgdp、dfe、diva、drei、drmb、dfcl、dlbm、dbie和dqt是在1%的檢驗(yàn)水平上通過了檢驗(yàn)，dsfs和tl是在5%的檢驗(yàn)水平上通過了檢驗(yàn)，而ba和sf是在10%的檢驗(yàn)水平上通過了檢驗(yàn)。在此情況下，模型中的13個(gè)變量都滿足了進(jìn)行下一步研究的條件。

表7 各變量的單位根檢驗(yàn)結(jié)果

在平穩(wěn)性檢驗(yàn)中，本文已經(jīng)得出模型中的13個(gè)變量都是可以進(jìn)行回歸分析的?，F(xiàn)在，本文以dgdp作為被解釋變量，dfe、diva、drei、drmb、dfcl、dlbm、dbie、dqt、dsfs、tl、ba和sf作為解釋變量分別進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果見表8。由表8中可以看出，本文對模型進(jìn)行了七次回歸，得到了七個(gè)回歸結(jié)果，從這些回歸結(jié)果中可以看到，各回歸分析中的F統(tǒng)計(jì)值均在1%、5%或10%的顯著性水平上顯著。并且，各個(gè)回歸分析中的調(diào)整R方都大于0.1，這說明模型的數(shù)據(jù)擬合效果較好，研究結(jié)果具有一定可信度。另外，從所有回歸分析中的DW值和NR2的概率值可以看出，所有的回歸分析模型中都不存在自相關(guān)性和異方差性的，也就是說這些模型是不需要修正的。具體的回歸分析結(jié)果如下。

表8 模型回歸結(jié)果

首先，在回歸分析一中，解釋變量只包含社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的整體效應(yīng)指數(shù)；在回歸分析二中，解釋變量在包含社會(huì)融資結(jié)構(gòu)整體效應(yīng)指數(shù)的基礎(chǔ)上加入了控制變量；在回歸分析三中，解釋變量在包含社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的整體效應(yīng)指數(shù)的基礎(chǔ)上加入了社會(huì)融資結(jié)構(gòu)中的分變量；在回歸分析四中，解釋變量并未包含社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的整體效應(yīng)指數(shù)，而只是包含了控制變量和社會(huì)融資結(jié)構(gòu)中的分變量；在回歸分析五中，解釋變量只包含控制變量；在回歸分析六中，解釋變量只包含社會(huì)融資結(jié)構(gòu)中的分變量；在回歸分析七中，本文把所有變量都加入到了回歸分析中，即回歸分析中不僅包含社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的整體效應(yīng)指數(shù)，而且還包含所有的控制變量以及社會(huì)融資結(jié)構(gòu)中的分變量。

其次，在回歸分析一、回歸分析二、回歸分析三和回歸分析七中可以發(fā)現(xiàn)，社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的整體效應(yīng)指數(shù)與經(jīng)濟(jì)增長率之間具有正相關(guān)的關(guān)系，且在5%和10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著相關(guān)。這說明實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門融資渠道的多元化有助于經(jīng)濟(jì)的增長，即有助于貨幣政策有效性的提高。該結(jié)論與本文之前的預(yù)期相反。雖然這一結(jié)果說明了社會(huì)融資結(jié)構(gòu)多元化的重要性，但是經(jīng)濟(jì)因素之間往往是相互交叉影響的，因此在制定經(jīng)濟(jì)政策時(shí)，也要考慮其他因素的影響。

再次，在回歸分析二、回歸分析四、回歸分析五和回歸分析七中可以發(fā)現(xiàn)，財(cái)政支出的增長率、工業(yè)增加值的增長率和房地產(chǎn)業(yè)增加值的增長率與經(jīng)濟(jì)增長率都呈正相關(guān)的關(guān)系，且在1%、5%和10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著相關(guān)。這說明財(cái)政支出、工業(yè)增加值和房地產(chǎn)業(yè)增加值的增長都能夠顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長，即能夠有效提高貨幣政策的有效性。這一結(jié)果和本文之前的預(yù)期是一致的。

最后，在回歸分析三、回歸分析四、回歸分析六和回歸分析七中可以發(fā)現(xiàn)，在社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的分變量中，新增人民幣貸款、新增外幣貸款、新增委托貸款、新增企業(yè)債券和新增非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資與經(jīng)濟(jì)增長率也呈正相關(guān)的關(guān)系，且在5%和10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著相關(guān)。這說明新增人民幣貸款、新增外幣貸款、新增委托貸款、新增企業(yè)債券和新增非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資的提高能夠顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長，即有助于貨幣政策有效性的提高。但是，在社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的分變量中，新增信托貸款、新增未貼現(xiàn)的銀行承兌匯票和新增其他融資卻與經(jīng)濟(jì)增長率呈負(fù)相關(guān)的關(guān)系，并且只有新增信托貸款在10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。這說明新增信托貸款、新增未貼現(xiàn)的銀行承兌匯票和新增其他融資的提高并不能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長，也無助于貨幣政策有效性的提高。

另外，本文還對回歸結(jié)果進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示本文的回歸結(jié)果穩(wěn)健，但限于篇幅，檢驗(yàn)過程略。

五、結(jié)論與政策建議

基于因子分析法，本文構(gòu)建了社會(huì)融資結(jié)構(gòu)整體效應(yīng)指數(shù)。在此基礎(chǔ)上，本文選取了十三個(gè)經(jīng)濟(jì)變量，構(gòu)建了回歸模型，實(shí)證檢驗(yàn)了社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的變化對貨幣政策有效性的影響。研究結(jié)果顯示：社會(huì)融資結(jié)構(gòu)的多元化有助于經(jīng)濟(jì)的增長，即有助于貨幣政策有效性的提高；財(cái)政投資、工業(yè)支出和房地產(chǎn)投資仍然是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的重要力量；人民幣貸款、外幣貸款、委托貸款、企業(yè)債券和股票融資的擴(kuò)大對經(jīng)濟(jì)增長具有正影響，但信托貸款和未貼現(xiàn)的銀行承兌匯票的增加卻對經(jīng)濟(jì)增長沒有正影響。

基于以上結(jié)論，為了提高貨幣政策的有效性，以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長，本文有以下建議：

第一，面對實(shí)體經(jīng)濟(jì)融資難、融資貴的問題，必須更加重視融資渠道的多元化，以提高服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力和水平。目前，我國資本市場發(fā)展較不成熟，間接融資在實(shí)體經(jīng)濟(jì)融資過程中仍占主導(dǎo)地位，但間接融資具有間接性、集中性、監(jiān)管嚴(yán)格等特點(diǎn)，因此間接融資在社會(huì)融資規(guī)模中占比過高并不利于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。我國在未來更應(yīng)該重視直接融資市場的發(fā)展，只有這樣才能降低實(shí)體企業(yè)的融資成本，擴(kuò)寬實(shí)體企業(yè)的融資渠道。

第二，消費(fèi)、投資和出口是拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的“三駕馬車”，但是由于中美貿(mào)易摩擦的存在，我國的出口貿(mào)易受到極大影響，未來充滿了不確定性，出口貿(mào)易在我國經(jīng)濟(jì)增長中所能作出的貢獻(xiàn)必然受到限制。而在消費(fèi)端，由于新冠疫情的影響，雖然我國的經(jīng)濟(jì)相較其他國家恢復(fù)速度較快，但是社會(huì)中仍存在大量的企業(yè)倒閉與人員失業(yè)等問題，人們口袋中的錢并不寬裕，因此消費(fèi)拉動(dòng)我國經(jīng)濟(jì)增長的力量也必然受到限制。在消費(fèi)和出口都不能正常發(fā)揮作用的前提下，我國更應(yīng)該關(guān)注投資在經(jīng)濟(jì)中的作用。在條件允許下，我國應(yīng)該加大財(cái)政投入，加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資，同時(shí)，在不違背“房住不炒”的政策下，可適當(dāng)增加房地產(chǎn)投資的規(guī)模。

第三，融資渠道的多樣化是經(jīng)濟(jì)成熟的重要標(biāo)志，但融資渠道的多樣化只是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)，要想徹底解決實(shí)體經(jīng)濟(jì)融資難、融資貴的問題，還需要貨幣政策的精準(zhǔn)“滴灌”。然而，我國目前存在貨幣政策傳導(dǎo)不暢的問題，嚴(yán)重制約了貨幣政策作用的發(fā)揮。為了破解貨幣政策傳導(dǎo)不暢難題，我國應(yīng)該做好配套政策，構(gòu)建政策組合，使貨幣政策和財(cái)政政策協(xié)同作戰(zhàn)。另外，在增加流動(dòng)性的同時(shí)，應(yīng)定向降準(zhǔn)，使資金投放到真正缺錢的地方，降低實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融資成本。最后，可以針對中小企業(yè)設(shè)計(jì)專屬的債權(quán)形式，增加資金來源。