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(jì)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(jì)的快速發(fā)展,社會融資規(guī)模也不斷擴(kuò)大。為進(jìn)一步研究社會融資對實體經(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),利用社會融資結(jié)構(gòu)與實體經(jīng)濟(jì)的各相關(guān)變量構(gòu)造VAR模型進(jìn)行實證分析,得出直接融資促進(jìn)實體經(jīng)濟(jì)發(fā)展,而間接融資則抑制實體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的結(jié)論。
關(guān)鍵詞:社會融資;實體經(jīng)濟(jì);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(rèn)為是社會融資。社會融資是經(jīng)濟(jì)實體融資的重要補(bǔ)充形式,社會融資規(guī)模是全面反映金融與經(jīng)濟(jì)關(guān)系以及金融對實體經(jīng)濟(jì)資金支持的總量指標(biāo)。
大部分對金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的研究認(rèn)為金融發(fā)展促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長,而對于社會融資如何影響實體經(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(jì)的影響進(jìn)行了研究,得出社會融資規(guī)模的增加顯著促進(jìn)了實體經(jīng)濟(jì)發(fā)展,其中銀行貸款和股票融資對實體經(jīng)濟(jì)增長有顯著的促進(jìn)作用,而票據(jù)融資則對其有顯著的負(fù)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(jì)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(jì)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(jì)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(jì)狀況有針對性地進(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)了我國經(jīng)濟(jì)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(jì)發(fā)展的關(guān)系,認(rèn)為社會融資規(guī)模的不同構(gòu)成部分對實體經(jīng)濟(jì)有不同的影響。
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(dá)到127.52萬億元人民幣,同比增長12.9%,其中對實體經(jīng)濟(jì)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(jì)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(jìn)了我國經(jīng)濟(jì)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)
社會融資分為直接融資和間接融資,而實體經(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實體經(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,分析社會融資結(jié)構(gòu)對實體經(jīng)濟(jì)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(biāo),也能反映建設(shè)進(jìn)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(jì)的發(fā)展?fàn)顩r。
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(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實體經(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實體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響(模型2)。
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(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),在模型的每一個方程中,內(nèi)生變量對模型的全部內(nèi)生變量的滯后項進(jìn)行回歸,從而估計全部內(nèi)生變量的動態(tài)關(guān)系,進(jìn)而解釋各種經(jīng)濟(jì)沖擊對經(jīng)濟(jì)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(jìn)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(jìn)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(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)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(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(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,其對固定資產(chǎn)投資的影響是負(fù)的。對模型2而言,企業(yè)債券則對其有正的影響,促進(jìn)實體經(jīng)濟(jì)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(fù)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(xiàn)度,進(jìn)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(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,對模型1來說,間接融資對固定資產(chǎn)投資的貢獻(xiàn)率最大,達(dá)到9.6%,直接融資對固定資產(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固定資產(chǎn)投資的貢獻(xiàn)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(xiàn)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
從以上實證分析中可知,社會融資中的直接融資能夠促進(jìn)實體經(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體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,但它們對實體經(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實體經(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)股票融資對固定資產(chǎn)投資的貢獻(xiàn)率較小,都低于5%,說明它們對實體經(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(jī)構(gòu)的資產(chǎn)、負(fù)債多樣化,融資風(fēng)險可由多樣化的資產(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固定資產(chǎn)投資的貢獻(xiàn)率高。雖然社會融資總量在增長,但真正投入實體經(jīng)濟(jì)的資金并不多,在金融改革服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)的進(jìn)程中,優(yōu)勝劣汰的市場環(huán)境機(jī)制缺失。從而使得間接融資對實體經(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(jì)發(fā)展的重要力量。由于證券市場對實體經(jīng)濟(jì)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(jìn)實體經(jīng)濟(jì)發(fā)展,不僅要重視債券市場,推進(jìn)債券融資的進(jìn)一步發(fā)展,還要強(qiáng)化股票市場對實體經(jīng)濟(jì)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(jì)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(jì),才能從容應(yīng)對復(fù)雜多變的金融形勢,最終能促進(jìn)實體經(jīng)濟(jì)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(xiàn)標(biāo)識碼:A
文章編號:2095-3283(2016)01-0093-04