我國GDP、CPI對社會融資規(guī)模的影響研究——基于VAR模型的實證分析

李錦旋，尹宗成，劉滿丹

(安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院, 安徽 合肥 230036)

我國GDP、CPI對社會融資規(guī)模的影響研究——基于VAR模型的實證分析

李錦旋，尹宗成，劉滿丹

(安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院, 安徽 合肥 230036)

摘要：2011年中國金融宏觀調(diào)控引入了一個新的監(jiān)測分析指標(biāo)——社會融資規(guī)模，并將其作為我國貨幣政策的中間目標(biāo).在理論綜述的基礎(chǔ)上，選取2002年第一季度至2014年第三季度的社會融資規(guī)模(SFS)、國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)和居民消費(fèi)價格指數(shù)(CPI)數(shù)據(jù)，建立VAR模型，通過協(xié)整檢驗、格蘭杰因果檢驗分析、脈沖響應(yīng)函數(shù)分析和方差分解分析的方法對我國GDP、CPI對社會融資規(guī)模的影響進(jìn)行實證分析.結(jié)果表明，國內(nèi)生產(chǎn)總值對社會融資規(guī)模有一定的正向作用，而居民消費(fèi)價格指數(shù)對社會融資規(guī)模有顯著的負(fù)向作用，三者之間存在長期均衡關(guān)系.

關(guān)鍵詞：社會融資規(guī)模；GDP；CPI；VAR模型

社會融資總量是指一定時期內(nèi)實體經(jīng)濟(jì)從金融體系獲得的全部資金總額，從機(jī)構(gòu)看，包括銀行、證券、保險等金融機(jī)構(gòu)；從市場看，包括信貸市場、債券市場、股票市場、保險市場以及中間業(yè)務(wù)市場等；社會融資總規(guī)模是全面反映金融與經(jīng)濟(jì)關(guān)系以及金融對實體經(jīng)濟(jì)資金支持的總量指標(biāo)，自2011年推出以來便引起了社會各界的廣泛關(guān)注[1].

我國社會融資規(guī)模從2002年的20112億元增長至2013年的173168億元，年均增長率為25.6%，同期與國內(nèi)生產(chǎn)總值之比也由2002年的16.71%上升至2013年的30.34%.從融資結(jié)構(gòu)可以發(fā)現(xiàn)，間接融資在逐年下降，信貸融資所占比重由2002年的91.86%下降到2013年的51.35%，說明社會融資規(guī)?？焖僭鲩L的同時，金融結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)多元化發(fā)展，非銀行金融機(jī)構(gòu)在社會融資活動中的作用明顯增強(qiáng)，簡單地用人民幣貸款數(shù)額這一指標(biāo)已經(jīng)不能準(zhǔn)確地解釋金融市場對實體經(jīng)濟(jì)的作用，所以社會融資規(guī)模這一金融宏觀調(diào)控指標(biāo)應(yīng)運(yùn)而生.

1文獻(xiàn)綜述

關(guān)于社會融資規(guī)模與實體經(jīng)濟(jì)的關(guān)系研究，林毅夫等[2]運(yùn)用雙向固定效應(yīng)模型的估計結(jié)果顯示，在中國現(xiàn)階段，中小金融機(jī)構(gòu)市場份額的上升對經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的正向影響；潘敏等[3]通過構(gòu)建反映宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間內(nèi)在聯(lián)系的向量自回歸模型，說明了銀行信貸對經(jīng)濟(jì)增長有正向的促進(jìn)作用；武志[4]采用戈式指標(biāo)考察我國金融發(fā)展水平并提出了一種新的理論假設(shè)：金融增長能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，但金融發(fā)展的內(nèi)在只能依據(jù)經(jīng)濟(jì)增長；張嘉為等[5]建立了動態(tài)隨機(jī)一般均衡模型，分析表明：社會融資規(guī)模指標(biāo)能更好地反映貨幣政策調(diào)整對資金供給的影響；花馥翔等[6]認(rèn)為相對于新增人民幣貸款和廣義貨幣供給量，社會融資總量對國內(nèi)生產(chǎn)總值的貢獻(xiàn)度更大，并提出了將社會融資總量作為我國今后宏觀調(diào)控中間目標(biāo)的政策建議；牛潤盛[7]基于狀態(tài)空間模型研究了社會融資結(jié)構(gòu)變化對中國實體經(jīng)濟(jì)的影響，發(fā)現(xiàn)銀行信貸市場對實體經(jīng)濟(jì)的作用在減弱.

關(guān)于社會融資規(guī)模與居民消費(fèi)價格指數(shù)的關(guān)系研究，潘敏等[3]指出短期內(nèi)銀行信貸對物價水平的影響為負(fù)，但長期來看，銀行信貸對物價的影響將趨于正；盛松成[8]指出，衡量一個指標(biāo)能否作為調(diào)控的中間目標(biāo)，有兩個重要標(biāo)準(zhǔn)，一是它與最終目標(biāo)的關(guān)聯(lián)性，二是它的可調(diào)性.實證分析表明，與新增人民幣貸款相比，社會融資規(guī)模與居民消費(fèi)價格指數(shù)CPI的關(guān)系更為緊密，且溫家寶總理在《政府工作報告》中強(qiáng)調(diào)提出：當(dāng)前要把穩(wěn)定物價總水平作為宏觀調(diào)控首要任務(wù).同時社會融資規(guī)模的范圍是可以不斷修訂的，這也符合其第二個標(biāo)準(zhǔn)；周先平等[9]采用隨機(jī)波動的時變參數(shù)結(jié)構(gòu)向量回歸模型，考察了社會融資規(guī)模與消費(fèi)者價格指數(shù)的關(guān)系；元惠萍等[10]考察了三個備選的金融宏觀指標(biāo)——社會融資規(guī)模、人民幣貸款和廣義貨幣M2，發(fā)現(xiàn)社會融資規(guī)模表現(xiàn)最好，且金融宏觀調(diào)控政策對物價指數(shù)的影響時滯為2~3年.

但是作為一個新興的概念與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，影響社會融資規(guī)模的因素有哪些？GDP、CPI與社會融資規(guī)模之間有什么關(guān)系？這些都是值得我們思考的問題.

2模型建立與數(shù)據(jù)選取

2.1模型建立

本文采取向量自回歸(VAR)模型來分析社會融資規(guī)模、國內(nèi)生產(chǎn)總值、居民消費(fèi)價格指數(shù)三者之間的相互關(guān)系，VAR模型通常用于多變量時間序列系統(tǒng)的預(yù)測和描述隨機(jī)擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)影響.模型如下：

yt=A1yt-1+…+Apyt-p+B1xt+…+Brxt-r+εt

式中，yt是m維內(nèi)生變量向量；xt是d維外生變量向量；A1…Ap和B1…Br是待估計的參數(shù)矩陣，內(nèi)生變量和外生變量分別有p和r階滯后期；εt是隨機(jī)擾動項[11].

2.2　數(shù)據(jù)選取與處理

2.2.1數(shù)據(jù)來源

本文選取的原始數(shù)據(jù)是2002-2014年的社會融資規(guī)模(SFS)、國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)、居民消費(fèi)價格指數(shù)(CPI)；其中，GDP代表我國實體經(jīng)濟(jì)增長水平，SFS代表我國社會融資規(guī)模的增長，CPI代表我國的物價總水平.由于社會融資規(guī)模的數(shù)據(jù)只能追蹤到2002年，為了統(tǒng)一數(shù)據(jù)分析時間范圍及增加樣本容量，所以選取2002年第一季度至2014年第三季度的季度數(shù)據(jù)，社會融資規(guī)模數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行網(wǎng)站，國內(nèi)生產(chǎn)總值和居民消費(fèi)價格指數(shù)數(shù)據(jù)來源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫.

2.2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理

由于CPI的原始數(shù)據(jù)只有同比和環(huán)比數(shù)據(jù)，這兩者均不能準(zhǔn)確代表2002年至2014年以來我國物價水平變化的總趨勢，所以本文以2000年12月為基期，設(shè)定當(dāng)月的居民消費(fèi)價格指數(shù)為100，將2002年至2014年的CPI月度環(huán)比數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為定基發(fā)展速度，再將每季度三個月的數(shù)據(jù)平均幾何得到該季度CPI的代表值.

文中的社會融資規(guī)模、國內(nèi)生產(chǎn)總值與居民消費(fèi)價格指數(shù)均為季度數(shù)據(jù)，與年度數(shù)據(jù)不同，構(gòu)成季度數(shù)據(jù)的時間序列往往在正常年度中會受氣候條件、生產(chǎn)周期、假期和銷售情況等影響而出現(xiàn)有規(guī)律的周期變化，這種季節(jié)變化會掩蓋其他數(shù)據(jù)特性，所以本文運(yùn)用Eviews6.0統(tǒng)計分析軟件集成的Census X12自動化模塊對數(shù)據(jù)進(jìn)行季節(jié)調(diào)整；為了消除其存在的異方差現(xiàn)象，對三者時間序列取其自然對數(shù)(LNSFS,LNGDP,LNCPI)，使其趨勢線性化，有利于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析.

3實證分析

3.1　單位根檢驗

VAR模型要求序列是平穩(wěn)的，由于時間序列大多存在非平穩(wěn)的現(xiàn)象，會出現(xiàn)“偽回歸”，所以先檢驗序列的平穩(wěn)性，分析結(jié)果見表1.

表1　 ADF單位根檢驗

從表1的單位根檢驗結(jié)果可以看出，LNSFS、LNGDP、LNCPI的檢驗在10%的臨界值上是不通過的，所以這三個序列是非平穩(wěn)的.通過對其差分的方法，LNSFS、LNGDP、LNCPI在一階差分后通過檢驗，在5%臨界值下是平穩(wěn)的.盡管LNSFS、LNGDP、LNCPI是非平穩(wěn)的一階單整序列，但從長遠(yuǎn)來看這些變量之間可能具有均衡關(guān)系.

3.2　協(xié)整關(guān)系檢驗

在運(yùn)用Johansen協(xié)整分析方法來檢驗他們之間是否存在協(xié)整關(guān)系之前，還要確定VAR模型的最優(yōu)滯后期，結(jié)果見表2.從表中可以看出，根據(jù)AIC和SC信息準(zhǔn)則來確定，二者最小值所對應(yīng)的階數(shù)是不同的，但有超過一半的準(zhǔn)則選出來的滯后階數(shù)為4，所以將VAR模型的滯后階數(shù)定義為4階.

表2　VAR模型最佳滯后期篩選表

表3　Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果

本文用Johansen和Juselius一起提出的基于VAR模型的檢驗回歸系數(shù)的方法對各個變量之間的協(xié)整關(guān)系進(jìn)行檢驗，結(jié)果如表3所示.實證結(jié)果顯示，在5%顯著水平下，社會融資規(guī)模(SFS)、國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)和居民消費(fèi)價格指數(shù)(CPI)的對數(shù)的協(xié)整檢驗拒絕了無協(xié)整方程的假設(shè)，所以三者的對數(shù)之間存在且存在唯一的協(xié)整關(guān)系.由標(biāo)準(zhǔn)化后協(xié)整方程可以看出，GDP的增長對社會融資總量有明顯的促進(jìn)作用，GDP每增加1%，SFS相應(yīng)地增加18.92647%；而CPI卻對SFS有較大的反作用影響，CPI每增加1%，SFS會減少93.19767%.

Engle和Granger將協(xié)整和誤差修正模型結(jié)合起來建立的向量誤差修正模型可以由自回歸分布滯后模型寫出誤差修正模型，VECM模型的整體檢驗對數(shù)似然值較高為342.7844，同時AIC和SC值比較小，分別為-13.05466和-11.63752，說明模型的整體解釋能力較強(qiáng).

3.3因果關(guān)系檢驗

由于社會融資規(guī)模(SFS)、國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)和居民消費(fèi)價格指數(shù)(CPI)的對數(shù)之間存在協(xié)整關(guān)系，所以我們可以對它們進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗，需要注意的是，格蘭杰因果關(guān)系檢驗是檢驗統(tǒng)計上的時間先后順序，并不表示它們存在真正因果關(guān)系，因此格蘭杰因果關(guān)系檢驗對滯后階數(shù)是非常敏感的，基于上文VAR模型最佳滯后階數(shù)檢驗，我們選取滯后階數(shù)為3，結(jié)果見表4.從表中我們可以看出，社會融資總量(SFS)與國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)是互為格蘭杰因果關(guān)系的，GDP與CPI也互為格蘭杰因果關(guān)系，但是GDP是SFS的單向格蘭杰因果關(guān)系，SFS并不是GDP的格蘭杰因果關(guān)系.

表4　Granger 檢驗結(jié)果

3.4　廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)分析及方差分解分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)是用來描述系統(tǒng)對某個內(nèi)生變量的沖擊或新生所做出的反應(yīng)，方差分解分析則是將這種反應(yīng)分解成系統(tǒng)中各個變量所做沖擊的貢獻(xiàn)，評價不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性.由于VAR模型是基于實證數(shù)據(jù)統(tǒng)計意義的模型，模型本身并不具備經(jīng)濟(jì)解釋能力，所以我們運(yùn)用脈沖響應(yīng)函數(shù)分析各個解釋變量對被解釋變量的沖擊效應(yīng)，運(yùn)用方差分解分析各解釋變量的貢獻(xiàn)度，三者結(jié)果是互相對應(yīng)和補(bǔ)充的[12].

3.4.1VAR模型平穩(wěn)性檢驗

圖1　AR特征根單位圓

由圖1可以看出，這些根的模均小于1，落在單位圓內(nèi)，說明模型是穩(wěn)定的，可以對其進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析和方差分解，分析各變量之間的動態(tài)關(guān)系.

3.4.2廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

圖2是模擬的脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線，橫軸代表滯后階數(shù)，縱軸代表信息沖擊的響應(yīng)程度.圖中實線部分為計算值，虛線部分為響應(yīng)函數(shù)值加或減兩倍標(biāo)準(zhǔn)差的置信帶.由于三者之間存在較明顯的滯后關(guān)系，所以文章追蹤期為20.

(1)社會融資規(guī)模的脈沖響應(yīng)分析.在本期給自身一個沖擊后，社會融資規(guī)模在當(dāng)期明顯上升，產(chǎn)生了2%的正向沖擊，然后再第1至7期內(nèi)大幅度波動，并在第7期回到原來的水平并逐漸趨于平穩(wěn).它說明在觀察期內(nèi)，給社會融資規(guī)模一個正向沖擊會引起社會融資規(guī)模正向變動，滯后期為7個月；在本期給國內(nèi)生產(chǎn)總值一個沖擊后，社會融資規(guī)模在當(dāng)期明顯上升并在第4期達(dá)到最高點(diǎn)后逐漸降低，在第10期回到原來水平，隨后趨于平穩(wěn)并保持在較低水平.這說明短期內(nèi)，國內(nèi)生產(chǎn)總值對社會融資規(guī)模的影響強(qiáng)度較大，但長期來看影響是逐漸減弱的；在本期給居民消費(fèi)價格指數(shù)一個沖擊后，社會融資規(guī)模在開始一直為負(fù)且波動較大，在第4期達(dá)到最低點(diǎn)之后開始穩(wěn)步上升，第11期回到原來水平后轉(zhuǎn)為持續(xù)為負(fù).這說明短期內(nèi)，居民消費(fèi)價格指數(shù)對社會融資規(guī)模的影響是顯著為負(fù)的且影響較大，長期持續(xù)為負(fù)影響，但逐漸平穩(wěn).這與協(xié)整方程中社會融資規(guī)模與CPI呈現(xiàn)負(fù)向均衡關(guān)系是吻合的.

(2)國內(nèi)生產(chǎn)總值的脈沖響應(yīng)分析.在本期給國內(nèi)生產(chǎn)總值自身一個沖擊后，國內(nèi)生產(chǎn)總值在當(dāng)期是上升的，然后持續(xù)下降至第3期的最低點(diǎn)，隨后持續(xù)上升在第10期后趨于平穩(wěn)，這說明給國內(nèi)生產(chǎn)總值自身一個沖擊會引起國內(nèi)生產(chǎn)總值的正向變動；在本期給社會融資規(guī)模一個沖擊，國內(nèi)生產(chǎn)總值雖然有短暫的波動，但是持續(xù)為負(fù)且影響作用非常??；在本期給居民消費(fèi)價格指數(shù)一個沖擊，國內(nèi)生產(chǎn)總值在前4期是正向變化的，隨后轉(zhuǎn)為負(fù)向影響在第10期到達(dá)最低點(diǎn)，這說明物價水平的提高和通貨膨脹在一定程度上必然會阻礙經(jīng)濟(jì)發(fā)展.

(3)居民消費(fèi)價格指數(shù)的脈沖響應(yīng)分析：在本期給居民消費(fèi)價格指數(shù)自身一個沖擊，居民消費(fèi)價格指數(shù)在當(dāng)期是上升的，然后從第7期轉(zhuǎn)為負(fù)向影響并有所回升，但總體的影響是非常小的；在本期給社會融資規(guī)模一個沖擊，居民消費(fèi)價格指數(shù)在第3至9期是為負(fù)的，但影響效果非常?。辉诒酒诮o國內(nèi)生產(chǎn)總值一個沖擊，居民消費(fèi)價格指數(shù)在當(dāng)期是為負(fù)的，自第5期開始轉(zhuǎn)為正向變動并趨于平穩(wěn)；總體來看，居民消費(fèi)價格指數(shù)的脈沖響應(yīng)數(shù)值是非常小的.

圖2　脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線

3.4.3方差分解分析

從方差分解圖可以看出，社會融資規(guī)模增長自身的沖擊是其方差的一個主要來源，社會融資規(guī)模增長的變化受自身擾動項的沖擊影響是呈現(xiàn)逐步遞減趨勢的，從開始的100%下降至24.36709%；國內(nèi)生產(chǎn)總值增長對社會融資規(guī)模增長的貢獻(xiàn)度是持續(xù)增長的，但是同居民消費(fèi)價格指數(shù)的貢獻(xiàn)度和社會融資規(guī)模自身的貢獻(xiàn)度相比是比較低的，在觀察期內(nèi)最高達(dá)到14.82436%，尤其同居民消費(fèi)價格指數(shù)相比有顯著差異，這與協(xié)整方程中國內(nèi)生產(chǎn)總值、居民消費(fèi)價格指數(shù)對社會融資規(guī)模的影響系數(shù)的數(shù)值大小是相一致的；居民消費(fèi)價格指數(shù)增長對社會融資規(guī)模增長的貢獻(xiàn)度隨時間的推移快速增長，在第13期達(dá)到46.58662%，超過了社會融資規(guī)模自身沖擊的貢獻(xiàn)度之后一直是主導(dǎo)因素.

圖3　方差分解圖

4結(jié)論

本文選取2002年第一季度至2014年第三季度的社會融資規(guī)模(SFS)、國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)和居民消費(fèi)價格指數(shù)(CPI)數(shù)據(jù)，建立VAR模型，通過協(xié)整檢驗、 格蘭杰因果檢驗分析、脈沖響應(yīng)函數(shù)分析和方差分解分析的方法對我國GDP、CPI對社會融資規(guī)模的影響進(jìn)行實證分析.實證分析表明：(1)社會融資規(guī)模的變動與國內(nèi)生產(chǎn)總值的變動呈正向變動，而與居民消費(fèi)價格指數(shù)的變動呈反向變動，且居民消費(fèi)價格指數(shù)變動對社會融資規(guī)模的影響程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了國內(nèi)生產(chǎn)總值對其的影響程度.這是因為隨著我國國內(nèi)生產(chǎn)總值不斷增長，實體經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，必然會帶來更多的社會財富，促進(jìn)社會融資規(guī)模的不斷擴(kuò)大；但是隨著物價水平的不斷上升，會造成鈔票貶值，通貨膨脹，社會融資規(guī)模必然會收到負(fù)面影響.相對的，社會融資規(guī)模的變動反過來也會影響我國的國內(nèi)生產(chǎn)總值和居民消費(fèi)價格指數(shù)，但這種變動對國內(nèi)生產(chǎn)總值的影響是比較不明顯的.(2)國內(nèi)生產(chǎn)總值和居民消費(fèi)價格指數(shù)的變動對社會融資規(guī)模的影響是收斂的，隨著時間的推移，二者對社會融資規(guī)模的作用會越來越小，影響會越來越弱.(3)我國的經(jīng)濟(jì)政策目標(biāo)是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長、增加就業(yè)、保持物價穩(wěn)定和保持國際收支平衡，而其中最主要的是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長和保持物價穩(wěn)定.目前我國實行穩(wěn)健的貨幣政策，社會融資規(guī)模作為我國貨幣政策的中間目標(biāo)同比增速有所回落，這對于保持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)健發(fā)展，保持物價穩(wěn)定是有顯著效果的.通過上述分析可以看出社會融資規(guī)模和國內(nèi)生產(chǎn)總值、居民消費(fèi)價格指數(shù)是密切聯(lián)系，相互影響的，社會融資規(guī)模對GDP、CPI有所影響，反過來GDP、CPI的變化也會引起社會融資規(guī)模的變化.社會融資規(guī)模這一新的監(jiān)測分析指標(biāo)是我國貨幣政策的理論和實踐創(chuàng)新，我們要充分利用這一指標(biāo)來度量我國金融市場的發(fā)展態(tài)勢，進(jìn)一步推進(jìn)金融宏觀調(diào)控向市場方向轉(zhuǎn)變.

參考文獻(xiàn)：

[1]盛松成.社會融資規(guī)模指標(biāo)符合金融宏觀調(diào)控市場方向[J].資本市場,2011,(4)：38-40.

[2]林毅夫，孫希芳.銀行業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長[J].經(jīng)濟(jì)研究，2008，(9)：31-45.

[3]潘敏,謬海斌.銀行信貸、經(jīng)濟(jì)增長與通貨膨脹壓力[J].經(jīng)濟(jì)評論,2010,(2)：62-70.

[4]武志.金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長:來自中國的經(jīng)驗分析[J].金融研究,2010,(5)：58-68.

[5]張嘉為,趙琳,鄭桂環(huán).基于DSGE模型的社會融資規(guī)模與貨幣政策傳導(dǎo)研究[J].財務(wù)與金融,2012,(1)：1-7.

[6]花馥翔，周昭雄，丁順浩.社會融資總量與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的實證分析——基于我國宏觀調(diào)控新指標(biāo)的探索[J].管理現(xiàn)代化,2013,(3)：4-6.

[7]牛潤盛.社會融資結(jié)構(gòu)變遷對實體經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的動態(tài)影響——基于狀態(tài)空間模型研究[J].海南金融,2013,(5)：19-22.

[8]盛松成.社會融資規(guī)模與貨幣政策傳導(dǎo)[J].金融研究,2012,(10)：1-14.

[9]周先平,冀志斌,李標(biāo).社會融資規(guī)模適合作為貨幣政策中間目標(biāo)嗎[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2013,(10)：79-93.

[10]元惠萍,劉颯.社會融資規(guī)模作為金融研究調(diào)控中介目標(biāo)的適用性分析[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2013,(10)：94-108.

[11]易丹輝.數(shù)據(jù)分析與Eviews應(yīng)用[M].北京：中國統(tǒng)計出版社,2002.

[12]鄧媛，李瑞光.基于VAR模型實證分析云南省教育投入與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究,2009,(4)：18-21.

(責(zé)任編校：晴川)

The Impact of GDP and CPI on Social Financing Scale in China

LI Jinxuan, YIN Zongcheng，LIU Mandan

(School of Economics and Management, Anhui Agricultural University, Hefei Anhui 230036, China)

Abstract：In 2011, Chinese financial macro-control system introduces social financing scale, which is then used as the intermediate target of Chinese monetary policies as well as a new monitoring analysis index. Based on previous theoretical studies, we constructe a VAR model with data concerning social financing scale (SFS), GDP and CPI, ranging from the first quarter in 2002 to the third quarter in 2014. By co-integration test analysis, Granger causality test, impulse response function and variance decompose analysis, we examine the impact of GDP and CPI on social financing scale for empirical research. The results suggest that SFS is positively related with GDP, while negatively related with CPI. In addition, a long-term equilibrium relationship among these three factors does exist, which indicates that it is reasonable to set SFS as the intermediate target of monetary policies.

Key Words：social financing scale;GDP;CPI;VAR model

作者簡介：李錦旋(1991— )，女，安徽阜陽人，安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院碩士生.研究方向：會計學(xué).

收稿日期：2015-01-23

中圖分類號:F831

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1008-4681(2015)02-0088-05