徐維軍，陳樹(shù)堅(jiān)，鐘薇薇

（1.華南理工大學(xué)工商管理學(xué)院，廣東廣州 510641；2.廣州金融服務(wù)創(chuàng)新與風(fēng)險(xiǎn)管理研究基地，廣東廣州 510641；3.廣東省節(jié)能中心政策研究部，廣東廣州 510030）

融資租賃作為最貼近實(shí)體經(jīng)濟(jì)資金需求的融資工具，圍繞租賃物為實(shí)體企業(yè)開(kāi)展專(zhuān)業(yè)化融資服務(wù)，對(duì)于穩(wěn)增長(zhǎng)、調(diào)結(jié)構(gòu)、促轉(zhuǎn)型具有重要作用。隨著國(guó)家及廣東省市的政策利好，廣州融資租賃業(yè)發(fā)展迅速，集聚了廣東省超過(guò)1/2和全國(guó)1/5的融資租賃企業(yè)，截至2020年年末共有融資租賃公司2 458家［1］，反超上海和天津，廣州現(xiàn)在已經(jīng)成為產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)上千億元的華南地區(qū)融資租賃的集聚中心。然而，在融資租賃業(yè)規(guī)模經(jīng)歷爆發(fā)式增長(zhǎng)的同時(shí)，一些弊端也逐漸顯露出來(lái)，如廣州市的融資租賃機(jī)構(gòu)存在明顯的分化和發(fā)展不均衡，兩千多家融資租賃企業(yè)中實(shí)際有或者能開(kāi)展業(yè)務(wù)的只有幾百家，且這幾百家多為資信較好的大型企業(yè)。2021年1月，廣州市專(zhuān)門(mén)就促進(jìn)融資租賃業(yè)高質(zhì)量發(fā)展印發(fā)了《關(guān)于促進(jìn)廣州市融資租賃業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)施意見(jiàn)》?？梢?jiàn)推動(dòng)融資租賃業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，以更好服務(wù)實(shí)體經(jīng)是現(xiàn)階段發(fā)展融資租賃的重要議題。在此背景下，本研究從實(shí)證的角度，以廣州市重點(diǎn)引領(lǐng)融資租賃服務(wù)的三大領(lǐng)域（即重大基礎(chǔ)設(shè)施、先進(jìn)制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)）為研究對(duì)象，主要研究廣州市融資租賃發(fā)展是否促進(jìn)了基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和先進(jìn)制造業(yè)投資，以及融資租賃發(fā)展對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用效果，從而為廣州市融資租賃更高質(zhì)量發(fā)展及服務(wù)粵港澳大灣區(qū)建設(shè)提供政策啟示和建議。

1 文獻(xiàn)回顧

融資租賃是一種資源配置的契約安排，是經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物，它在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和設(shè)備更新升級(jí)的壓力刺激下應(yīng)運(yùn)而生，在經(jīng)濟(jì)社會(huì)投融資需求的驅(qū)動(dòng)下發(fā)展并壯大起來(lái)。融資租賃被業(yè)內(nèi)認(rèn)為是工程機(jī)械行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要影響因素之一［2］，是傳統(tǒng)制造業(yè)升級(jí)最為重要的融資方式，與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)融資也有很高的契合度。

關(guān)于融資租賃和設(shè)備投資關(guān)系的實(shí)證研究沒(méi)有得出一致性結(jié)論且成果相對(duì)較少，主要是受限于融資租賃數(shù)據(jù)獲取困難等原因，由此造成指標(biāo)選取針對(duì)性不強(qiáng)、樣本量不足等問(wèn)題。如，王曉耕［3］對(duì)1987—2008年我國(guó)融資租賃業(yè)對(duì)固定資產(chǎn)投資的影響做了實(shí)證研究，結(jié)果表明，固定資產(chǎn)投資與融資租賃額存在協(xié)整關(guān)系，兩者相互促進(jìn)；然而，朱成科等［4］基于2004—2013年我國(guó)省級(jí)的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)融資租賃對(duì)設(shè)備投資的促進(jìn)作用在東部區(qū)域并不顯著；周凱等［5］采用2013—2014年我國(guó)31個(gè)省份的截面數(shù)據(jù)研究融資租賃業(yè)快速發(fā)展的驅(qū)動(dòng)因素，得到設(shè)備投資對(duì)融資租賃行業(yè)規(guī)模增長(zhǎng)的影響顯著為負(fù)的結(jié)果?？梢?jiàn)，以不同的國(guó)家和地區(qū)作為研究對(duì)象，選取的變量指標(biāo)和時(shí)間跨度不同，得到的結(jié)論可能不同，固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用因地區(qū)稟賦不同而顯示出異質(zhì)性。

中外眾多研究表明，固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有正的相關(guān)性。如，He等［6］通過(guò)提出一種新的非參數(shù)技術(shù)變系數(shù)路徑識(shí)別方法，驗(yàn)證了設(shè)備投資因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的決定性作用；De Long 等［7］研究發(fā)現(xiàn)設(shè)備投資增加1個(gè)百分點(diǎn)，將帶動(dòng)地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）增長(zhǎng)3個(gè)百分點(diǎn)；Madsen［8］進(jìn)一步研究設(shè)備投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的格蘭杰因果關(guān)系，發(fā)現(xiàn)設(shè)備投資受供應(yīng)驅(qū)動(dòng)作用于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；Wang等［9］運(yùn)用VAR模型分析1991—2017年我國(guó)固定資產(chǎn)投資與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系，認(rèn)為固定資產(chǎn)投資通過(guò)形成資本存量和需求影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，第二產(chǎn)業(yè)增加值與固定資產(chǎn)投資具有正的雙向因果關(guān)系。近期有較多學(xué)者研究了基礎(chǔ)設(shè)施投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，但有關(guān)制造業(yè)投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的實(shí)證研究還比較少。多數(shù)研究表明，基礎(chǔ)設(shè)施投資對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著的正向促進(jìn)作用，但影響效應(yīng)因地區(qū)的不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平表現(xiàn)出差異，如，王立平等［10］實(shí)證表明基礎(chǔ)設(shè)施完善助推了地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；胡晨光等［11］在研究大城市基礎(chǔ)設(shè)施、城市規(guī)模與城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系時(shí)發(fā)現(xiàn)，城市規(guī)模構(gòu)成基礎(chǔ)設(shè)施促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的中介變量,但這一中介效應(yīng)在環(huán)渤海、長(zhǎng)三角、華南三大都市帶存在差異；孫早等［12］以我國(guó)2003—2012年間的面板數(shù)據(jù)估計(jì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資與地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系，結(jié)果表明，與東、中部地區(qū)的實(shí)證結(jié)果相反，西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資的關(guān)系之間不存在倒“U”型關(guān)系，高強(qiáng)度的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生了抑制作用。此外，也有學(xué)者對(duì)比研究了基礎(chǔ)設(shè)施投資和制造業(yè)投資對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，如，邱東陽(yáng)等［13］基于我國(guó)2013—2017年省級(jí)面板數(shù)據(jù)，探討在創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)背景下固定資產(chǎn)投資結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，研究發(fā)現(xiàn)制造業(yè)投資對(duì)當(dāng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著的積極作用，而基礎(chǔ)設(shè)施投資則未表現(xiàn)出顯著的促進(jìn)作用。

綜上所述，現(xiàn)有相關(guān)實(shí)證研究對(duì)融資租賃與固定資產(chǎn)投資、固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)影響的單方面研究均取得較為豐富的成果，但鮮有從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)角度將融資租賃對(duì)不同產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資及經(jīng)濟(jì)影響進(jìn)行系統(tǒng)分析。本研究將基于廣州市2011—2019年的有關(guān)數(shù)據(jù)，以月度為基本時(shí)間頻度，分別從融資租賃發(fā)展、先進(jìn)制造業(yè)投資與工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系和融資租賃發(fā)展、基礎(chǔ)設(shè)施投資與第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系兩條主線展開(kāi)實(shí)證研究，以期豐富關(guān)于融資租賃與實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資關(guān)系研究，同時(shí)為廣州市融資租賃服務(wù)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量發(fā)展提供政策參考。

2 模型方法與指標(biāo)選取

2.1 模型方法

首先通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)探討變量之間是否存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。如果存在協(xié)整關(guān)系，則可以構(gòu)造協(xié)整方程，得到誤差修正項(xiàng)，通過(guò)構(gòu)建估計(jì)誤差修正模型(ECM)考察變量間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。為清晰探討研究變量之間的關(guān)系，對(duì)時(shí)間序列變量?jī)蓛蛇M(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)并建立二元ECM。本研究的實(shí)證結(jié)果均由R軟件運(yùn)行給出。

2.1.1 協(xié)整方程

采用EG-ADF兩步法或Johansen的最大似然估計(jì)進(jìn)行檢驗(yàn)。

2.1.2 誤差修正模型

式（3）模型有兩個(gè)因果關(guān)系的來(lái)源，一個(gè)是來(lái)自差分滯后動(dòng)態(tài)項(xiàng)時(shí)反映短期關(guān)系，通過(guò)F檢驗(yàn)對(duì)誤差修正模型中各方程滯后項(xiàng)系數(shù)的顯著性進(jìn)行聯(lián)合檢驗(yàn)，可以判定各變量之間的短期Granger因果關(guān)系；另一個(gè)來(lái)自滯后誤差修正項(xiàng)反映長(zhǎng)期關(guān)系，采用弱外生性檢驗(yàn)來(lái)識(shí)別，即通過(guò)似然比統(tǒng)計(jì)量對(duì)調(diào)節(jié)系數(shù)施加零約束進(jìn)行檢驗(yàn)。

2.2 變量說(shuō)明與數(shù)據(jù)來(lái)源

2.2.1 變量指標(biāo)選取

（1）融資租賃交易額（FL）。融資租賃額交易額采用融資租賃貸款作為其代理變量，該指標(biāo)于2011 年開(kāi)始增設(shè)于金融機(jī)構(gòu)本外幣存貸款主要項(xiàng)目表中。與以往學(xué)者采用的租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)固定資產(chǎn)投資額作為其代理變量相比，采用融資租賃貸款額更能體現(xiàn)融資租賃業(yè)務(wù)的交易特征，即融資租賃交易合同中的租金屬于債務(wù)部分（租賃負(fù)債），也符合金融租賃交易額占融資租賃交易總額較大比重的實(shí)際。

（2）基礎(chǔ)設(shè)施投資（BI）?；A(chǔ)設(shè)施投資用基礎(chǔ)設(shè)施固定資產(chǎn)投資額表示，由電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)供應(yīng)業(yè)，交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)，信息傳輸、軟件和信息服務(wù)技術(shù)服務(wù)業(yè)，水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)四大行業(yè)固定資產(chǎn)投資額構(gòu)成。

（3）先進(jìn)制造業(yè)投資（MI）。根據(jù)2017年國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(lèi)，先進(jìn)制造業(yè)包括裝備制造業(yè)、鋼鐵冶煉及加工和石油及化學(xué)三大行業(yè)，同樣采用相關(guān)行業(yè)固定資產(chǎn)投資作為其代理變量。

（4）工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（IDP）和第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(GDP3)。工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)分別采用規(guī)上工業(yè)增加值和第三產(chǎn)業(yè)增加值作為其代理變量。

2.2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及說(shuō)明

運(yùn)用廣州市2011—2019年的數(shù)據(jù)，實(shí)證融資租賃發(fā)展對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。

融資租賃貸款、先進(jìn)制造業(yè)投資與工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的實(shí)證中，由于廣州市裝備制造業(yè)和鋼鐵冶煉的固定資產(chǎn)投資額目前只能獲取到年度數(shù)據(jù)，考慮樣本量大小及保持?jǐn)?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑統(tǒng)一，采用汽車(chē)制造業(yè)、電子信息制造業(yè)和石油化工制造業(yè)的固定資產(chǎn)投資之和作為先進(jìn)制造業(yè)投資代表。事實(shí)上，汽車(chē)制造業(yè)、電子信息制造業(yè)和石油化工制造業(yè)是廣州市制造業(yè)的三大支柱。2014年廣州《關(guān)于加快推進(jìn)融資租賃業(yè)發(fā)展的實(shí)施意見(jiàn)》就將先進(jìn)制造業(yè)作為融資租賃業(yè)主要支持發(fā)展的領(lǐng)域之一，涉及汽車(chē)、精細(xì)化工、電子信息、裝備制造等制造業(yè)的改造提升。時(shí)間頻度為月度，共計(jì)108個(gè)觀測(cè)值。

（2）在融資租賃貸款、基礎(chǔ)設(shè)施投資與第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的實(shí)證中，由于第三產(chǎn)業(yè)增加值只有季度數(shù)據(jù)，與之相關(guān)實(shí)證模型中相關(guān)變量統(tǒng)一轉(zhuǎn)換成季度時(shí)間序列，并取自然對(duì)數(shù)值，依次用lnFLQ、lnBIQ和lnGDP3表示。

融資租賃貸款額數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)人民銀行廣州分行發(fā)布的廣東省本外幣貸款運(yùn)用項(xiàng)目下的融資租賃，其他變量指標(biāo)數(shù)據(jù)均來(lái)自廣州市統(tǒng)計(jì)局的進(jìn)度報(bào)表。基礎(chǔ)設(shè)施固定資產(chǎn)投資和先進(jìn)制造業(yè)固定資產(chǎn)投資額由原始月度累計(jì)值轉(zhuǎn)換為當(dāng)月值，各年的1月份缺失值由第一季度(即原始數(shù)據(jù)中的3月累計(jì)值)均值填充，2015年2月份累計(jì)值缺失，采用當(dāng)年3月份的累計(jì)同比增長(zhǎng)率計(jì)算得到；規(guī)上工業(yè)增加值2017年12月數(shù)據(jù)缺失，采用當(dāng)年11月的累計(jì)同比增長(zhǎng)率計(jì)算得到12月累計(jì)值，再減去11月份的累計(jì)值，得到當(dāng)年12月份的當(dāng)月值。數(shù)據(jù)單位均統(tǒng)一為億元。

在以上所選取數(shù)據(jù)指標(biāo)中，除融資租賃貸款無(wú)季節(jié)特征外，其他指標(biāo)均顯著存在季節(jié)特征。首先采用國(guó)際公認(rèn)的最合理的季節(jié)調(diào)整方法X-12-ARIMA對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行季節(jié)調(diào)整，接著進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)及相互作用關(guān)系分析，結(jié)果均通過(guò)R軟件運(yùn)行得到。

3 實(shí)證分析

3.1 時(shí)間序列的單位根檢驗(yàn)

為避免“偽回歸”，在進(jìn)行協(xié)整回歸和建立誤差修正模型前需對(duì)各時(shí)間序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，確定它們的單整階數(shù)以及是否同階單整。單位根檢驗(yàn)過(guò)程及結(jié)果如表1所示，從表1可知，各有關(guān)時(shí)間序列均為一階單整過(guò)程，可進(jìn)行下一步協(xié)整分析。

表1 各變量時(shí)間序列的單位根檢驗(yàn)結(jié)果

表1 （續(xù)）

3.2 融資租賃貸款、基礎(chǔ)設(shè)施投資與第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

3.2.1 融資租賃貸款對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施投資的影響分析

（1）協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)。根據(jù)各類(lèi)信息準(zhǔn)則選擇最優(yōu)滯后階數(shù)4進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示，融資租賃貸款和基礎(chǔ)設(shè)施投資存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系，得到協(xié)整向量為(1,-0.09)，即融資租賃貸款每增加一個(gè)單位，基礎(chǔ)設(shè)施固定資產(chǎn)投資將增加0.09個(gè)單位。

表2 變量的Johansen協(xié)整秩次檢驗(yàn)結(jié)果

（2）誤差修正模型及因果關(guān)系分析。如表3和表4所示，在以ΔFL為響應(yīng)變量的方程中，除常數(shù)項(xiàng)外沒(méi)有一個(gè)系數(shù)是在5%水平下顯著的，且關(guān)于ΔBI滯后項(xiàng)系數(shù)的聯(lián)合檢驗(yàn)在5%水平下也是不顯著的；在以ΔBI為響應(yīng)變量的方程中，誤差修正項(xiàng)的系數(shù)（調(diào)節(jié)系數(shù)）估計(jì)為-0.818，相應(yīng)的t統(tǒng)計(jì)量為-4.272，在5%的顯著水平下顯著，同時(shí)也通過(guò)了弱外生性LR檢驗(yàn)，但關(guān)于ΔFL滯后項(xiàng)系數(shù)及其聯(lián)合檢驗(yàn)在5%水平下均不顯著。由此說(shuō)明，在短期內(nèi)融租租賃貸款和基礎(chǔ)設(shè)施投資不存在互動(dòng)因果關(guān)系，這與基礎(chǔ)設(shè)施固定資產(chǎn)投資周期長(zhǎng)特點(diǎn)相匹配。長(zhǎng)期來(lái)看，融資租賃貸款顯著促進(jìn)了基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，但不會(huì)對(duì)其與基礎(chǔ)設(shè)施固定資產(chǎn)投資之間的不均衡作出調(diào)整，即融資租賃發(fā)展是導(dǎo)致基礎(chǔ)設(shè)施投資增長(zhǎng)的原因，但不存在基礎(chǔ)設(shè)施投資是導(dǎo)致融資租賃貸款變化的原因。

表3 變量的Johansen誤差修正模型參數(shù)估計(jì)

表3 （續(xù)）

表4 變量的Granger因果關(guān)系和弱外生性檢驗(yàn)結(jié)果

3.2.2 融資租賃貸款對(duì)第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響分析

（1）協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)。各類(lèi)信息準(zhǔn)則均選擇最優(yōu)滯后階數(shù)4，選擇帶常數(shù)項(xiàng)的協(xié)整模型進(jìn)行協(xié)整秩次檢驗(yàn)。跡檢驗(yàn)結(jié)果顯示存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系，協(xié)整向量或，融資租賃貸款每增長(zhǎng)1個(gè)百分點(diǎn)，將帶動(dòng)第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)0.8個(gè)百分點(diǎn)。

（2）誤差修正模型及因果關(guān)系分析。如表3和表4所示，兩個(gè)方程的誤差修正項(xiàng)系數(shù)估計(jì)t統(tǒng)計(jì)量均在5%的顯著水平下顯著，同時(shí)也均通過(guò)了弱外生性LR檢驗(yàn)；而有關(guān)差分滯后項(xiàng)系數(shù)的聯(lián)合檢驗(yàn)在5%水平下均不顯著，說(shuō)明融資租賃貸款發(fā)展與第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在相互作用的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，但短期內(nèi)兩者的動(dòng)態(tài)變化不存在相互因果關(guān)系。

3.2.3 基礎(chǔ)設(shè)施投資對(duì)第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響分析

（1）協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)。各類(lèi)信息準(zhǔn)則均選擇最優(yōu)滯后階數(shù)3，選擇帶常數(shù)項(xiàng)的協(xié)整模型進(jìn)行協(xié)整秩次檢驗(yàn)。跡檢驗(yàn)結(jié)果顯示存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系，協(xié)整向量或，融資租賃貸款每增長(zhǎng)1個(gè)百分點(diǎn)，將帶動(dòng)第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)0.8個(gè)百分點(diǎn)，該作用強(qiáng)度與融資租賃貸款對(duì)第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用強(qiáng)度非常接近。

（2）誤差修正模型及因果關(guān)系分析。在以ΔlnBIQ為響應(yīng)變量的方程中，除ΔlnBIQ自身滯后項(xiàng)外沒(méi)有一個(gè)系數(shù)是在5%水平下顯著的，且關(guān)于ΔlnBIQ滯后項(xiàng)系數(shù)的聯(lián)合檢驗(yàn)在5%水平下也是不顯著的；而以ΔlnGDP3為響應(yīng)變量的方程中，調(diào)節(jié)系數(shù)估計(jì)為-0.134，相應(yīng)的t統(tǒng)計(jì)量在5%的顯著水平下顯著，同時(shí)也通過(guò)了弱外生性LR檢驗(yàn)，但ΔlnBIQ差分滯后項(xiàng)系數(shù)的聯(lián)合檢驗(yàn)在5%水平下不顯著，說(shuō)明短期內(nèi)基礎(chǔ)設(shè)施投資與第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不存在動(dòng)態(tài)因果關(guān)系。長(zhǎng)期來(lái)看，基礎(chǔ)設(shè)施投資是第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的原因，而不存在第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是基礎(chǔ)設(shè)施投資增長(zhǎng)的原因。

綜合以上分析結(jié)果，可以得到結(jié)論：短期內(nèi)融資租賃發(fā)展與基礎(chǔ)設(shè)施投資和第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間不存在動(dòng)態(tài)因果關(guān)系，這與基礎(chǔ)設(shè)施固定資產(chǎn)投資周期長(zhǎng)特點(diǎn)相匹配；但長(zhǎng)期來(lái)看，廣州市融資租賃發(fā)展通過(guò)促進(jìn)基礎(chǔ)設(shè)施投資進(jìn)而促進(jìn)了第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

3.3 融資租賃貸款、先進(jìn)制造業(yè)投資與工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

3.3.1 融資租賃發(fā)展對(duì)先進(jìn)制造業(yè)投資的影響研究

MI和FL所組成的二元VAR在各參數(shù)下各信息準(zhǔn)則下選擇的最優(yōu)滯后階數(shù)均為1。運(yùn)用EGADF兩步法進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。第一步運(yùn)用OLS來(lái)估計(jì)協(xié)整系數(shù)，采用不帶截距項(xiàng)的回歸結(jié)果為（調(diào)整后的擬合優(yōu)度為0.885）或?qū)懗伞５诙綄?duì)做帶漂移項(xiàng)的單位根檢驗(yàn)，得到的ADF檢驗(yàn)值 -4.40小于5%臨界值-1.95，可以拒絕其“含有單位根”的原假設(shè)，從而判斷FL和MI之間存在協(xié)整關(guān)系，即融資租賃貸款和先進(jìn)制造業(yè)投資之間存在一個(gè)長(zhǎng)期均衡，融資租賃貸款每增加1個(gè)單位，先進(jìn)制造業(yè)固定資產(chǎn)投資將增加0.03個(gè)單位。與基礎(chǔ)設(shè)施投資相比，融資租賃對(duì)先進(jìn)制造業(yè)投資的作用要小得多。

構(gòu)建誤差修正模型，觀察融資租賃貸款和基礎(chǔ)設(shè)施投資之間的短期動(dòng)態(tài)變化關(guān)系。將誤差修正項(xiàng)的滯后項(xiàng)加到ΔMI和ΔFL的分布滯后模型（ADL）中，相應(yīng)誤差修正模型估計(jì)為:

式（4）中兩個(gè)方程的殘差均通過(guò)單位根檢驗(yàn)，即殘差平穩(wěn)。在第一個(gè)方程中，除截距項(xiàng)外，其他變量均未通過(guò)t檢驗(yàn)5%顯著水平；在第二個(gè)方程中，誤差修正項(xiàng)系數(shù)估計(jì)為-0.025，t統(tǒng)計(jì)量-0.284在5%顯著水平下顯著，但差分項(xiàng)ΔFL系數(shù)不顯著，說(shuō)明短期內(nèi)融資租賃貸款增長(zhǎng)不是促使先進(jìn)制造業(yè)投資增長(zhǎng)的Granger原因，但長(zhǎng)期來(lái)看，融資租賃貸款對(duì)先進(jìn)制造業(yè)投資具有正向的促進(jìn)作用；而先進(jìn)制造業(yè)投資增長(zhǎng)無(wú)論從短期還是長(zhǎng)期來(lái)看，都不是導(dǎo)致融資租賃貸款額增長(zhǎng)的原因。

3.3.2 融資租賃與工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

按照選擇最優(yōu)滯后階數(shù)、協(xié)整檢驗(yàn)和估計(jì)誤差修正模型的的步驟，相關(guān)結(jié)果如下：（1）采用3階滯后帶常數(shù)項(xiàng)的Johansen協(xié)整秩次檢驗(yàn)結(jié)果表明，F(xiàn)L和IDP之間存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系，協(xié)整向量為，即融資租賃發(fā)展與工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在正向的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，融資租賃貸款每增加1個(gè)單位，將促進(jìn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)0.1個(gè)單位。（2）響應(yīng)的誤差修正模型及因果關(guān)系檢驗(yàn)表明，短期內(nèi)融資租賃貸款增長(zhǎng)與工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不是彼此的Granger原因，長(zhǎng)期來(lái)看融資租賃發(fā)展與工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在單向的因果關(guān)系，融資租賃貸款促進(jìn)了工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)融資租賃貸款增長(zhǎng)沒(méi)有顯著的調(diào)節(jié)作用。

3.3.3 先進(jìn)制造業(yè)投資與工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

下面探討先進(jìn)制造業(yè)投資與工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，或者說(shuō)先進(jìn)制造業(yè)投資對(duì)工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。根據(jù)AIC、Hannan-Quinn信息準(zhǔn)則(HQIC)和最終預(yù)測(cè)誤差(FPE)選擇3階滯后進(jìn)行Johansen協(xié)整秩次檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)無(wú)論選擇帶常數(shù)項(xiàng)還是趨勢(shì)項(xiàng)或是均不帶，檢驗(yàn)結(jié)果均為MI和IDP之間不存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系；采用EG-ADF兩步法檢驗(yàn)，OLS回歸的方程和系數(shù)檢驗(yàn)均無(wú)法通過(guò)5%顯著性水平，可以認(rèn)為先進(jìn)制造業(yè)投資與工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之前不存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，一定程度上驗(yàn)證了朱成科等［4］的研究結(jié)論，即設(shè)備投資沒(méi)有對(duì)東部起到促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用。竇子欣等［14］也研究指出先進(jìn)制造業(yè)新產(chǎn)品市場(chǎng)化程度較低，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)性沒(méi)有體現(xiàn)，銷(xiāo)售渠道難以擴(kuò)寬，這樣設(shè)備投資轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)效益的作用就受到了制約。

綜合以上分析，可以得到：廣州市融資租賃發(fā)展同時(shí)促進(jìn)了先進(jìn)制造業(yè)的固定資產(chǎn)投資和工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但先進(jìn)制造業(yè)的固定資產(chǎn)投資沒(méi)有轉(zhuǎn)化為工業(yè)經(jīng)濟(jì)增加值，工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也不依賴(lài)于先進(jìn)制造業(yè)的固定資產(chǎn)投資。由此可以說(shuō)明：（1）廣州市的融資租賃發(fā)展?jié)M足了資金約束企業(yè)購(gòu)置設(shè)備等固定資產(chǎn)的需求，發(fā)揮了對(duì)先進(jìn)制造業(yè)的投資功能，同時(shí)通過(guò)融資租賃的促銷(xiāo)功能增加了設(shè)備供貨方的銷(xiāo)售商收入，由此帶動(dòng)工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。（2）廣州市工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)已不是主要受供應(yīng)驅(qū)動(dòng)，在行業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩的情況下，增加固定資產(chǎn)投資對(duì)促進(jìn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)沒(méi)有顯著作用。

4 結(jié)論與建議

本研究運(yùn)用協(xié)整檢驗(yàn)和建立誤差修正模型，從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)角度實(shí)證研究廣州市的融資租賃發(fā)展對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響，基于2011—2019年的數(shù)據(jù)，分別探討了融資租賃發(fā)展、基礎(chǔ)設(shè)施投資與第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系和融資租賃發(fā)展、先進(jìn)制造業(yè)投資與工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系。主要研究結(jié)論如下：（1）長(zhǎng)期來(lái)看，廣州市融資租賃發(fā)展對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響存在這樣一個(gè)作用傳導(dǎo)機(jī)制，即融資租賃發(fā)展通過(guò)促進(jìn)基礎(chǔ)設(shè)施投資進(jìn)而促進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。（2）廣州市融資租賃發(fā)展促進(jìn)了先進(jìn)制造業(yè)投資，但相對(duì)于促進(jìn)基礎(chǔ)設(shè)施投資的強(qiáng)度要弱得多；融資租賃發(fā)揮了其促銷(xiāo)功能，帶動(dòng)了工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。（3）廣州市先進(jìn)制造業(yè)的固定資產(chǎn)投資沒(méi)有轉(zhuǎn)化為工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，說(shuō)明在當(dāng)前行業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩的情況下，增加固定資產(chǎn)投資對(duì)促進(jìn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不顯著，應(yīng)同時(shí)增加需求消費(fèi)將工業(yè)投入轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)增加值。

根據(jù)以上研究結(jié)論，為廣州市融資租賃更高質(zhì)量服務(wù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展及粵港澳大灣區(qū)建設(shè)提供以下對(duì)策建議：第一，總結(jié)并推廣廣州市融資租賃服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的成功經(jīng)驗(yàn)，繼續(xù)引導(dǎo)城市軌道交通的建設(shè)、海運(yùn)和航運(yùn)、醫(yī)療衛(wèi)生設(shè)施等設(shè)備租賃，服務(wù)粵港澳大灣區(qū)內(nèi)基礎(chǔ)設(shè)施互聯(lián)互通和“一帶一路”建設(shè)，提高貿(mào)易便利化水平，為促進(jìn)“走出去”和“引進(jìn)來(lái)”提供重要支撐。第二，融資租賃提升先進(jìn)制造水平要精準(zhǔn)發(fā)力，擴(kuò)大有效投資需求；在粵港澳大灣區(qū)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行仍存在產(chǎn)能過(guò)剩的情況，同時(shí)還要增強(qiáng)發(fā)揮廣州國(guó)際商貿(mào)中心功能，暢通“雙循環(huán)”，通過(guò)促進(jìn)出口消費(fèi)帶動(dòng)投資轉(zhuǎn)化為工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。第三，完善現(xiàn)代服務(wù)體系為融資租賃發(fā)展提供配套支持。以打造南沙粵港澳全面合作示范區(qū)為契機(jī)，與香港共建專(zhuān)業(yè)服務(wù)機(jī)構(gòu)，促進(jìn)會(huì)計(jì)審計(jì)、法律、管理咨詢等專(zhuān)業(yè)服務(wù)發(fā)展，促成跨境融資租賃交易，以鞏固融資租賃行業(yè)領(lǐng)先地位，充分彰顯融資租賃在粵港澳大灣區(qū)的特色金融地位。