融資規(guī)模與經(jīng)濟增長協(xié)調(diào)關系研究：總量與行業(yè)結構

周玉琴+張華

摘 要：基于上市公司分行業(yè)融資規(guī)模與增加值的實證結果表明：融資規(guī)模與經(jīng)濟增長之間在總量和行業(yè)結構的協(xié)調(diào)程度較好，但兩者趨勢未保持一致，說明社會融資規(guī)模的統(tǒng)計還需細分到行業(yè)層次；其次，各行業(yè)結構偏離度有著不同的演變趨勢，相比較于行業(yè)增加值，金融體系對房地產(chǎn)等行業(yè)存在過度資金支持，而對科學研究和技術服務等行業(yè)的資金支持嚴重不足。因此，政府部門應根據(jù)偏離度的方向?qū)Σ煌袠I(yè)制定與之對應的資金扶持政策，以促進資金供給結構改革。

關鍵詞： 融資規(guī)模；增加值；協(xié)調(diào)度；結構偏離度；行業(yè)結構

中圖分類號：F830 文獻標識碼： A 文章編號：1003-7217（2017）03-0027-06

一、引 言

金融與經(jīng)濟的關系一直受到學術界的重點關注，就金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間關系而言，理論文獻資料主要有四種結論，分別為金融發(fā)展對經(jīng)濟增長有正向促進作用[1]、實體經(jīng)濟帶動了金融發(fā)展[2]、金融發(fā)展與經(jīng)濟增長是雙向因果關系[3]和金融發(fā)展與經(jīng)濟增長不相關性[4]。理論界的分歧使得實證研究興起，眾多學者通過選擇指標分別反映金融體系與實體經(jīng)濟發(fā)展狀況，實證研究兩者之間的關系。Goldsmith和Gregorio等分別將金融中介資產(chǎn)的價值/GNP和私營部門銀行信貸/GDP作為一國的金融發(fā)展指標，研究發(fā)現(xiàn)其與GDP之間存在同向發(fā)展關系，但后者研究表明這種同向關系在拉丁美洲國家并不適用[5，6]；Beck等和Apergis等實證結果表明，股票市場的發(fā)展對經(jīng)濟增長具有正向促進作用，前者選用交易成本（股票市場換手率）和金融深化（銀行對私人貸款/GDP）代表金融發(fā)展，后者分別選取兩個銀行信貸指標與三個股票市場指標代表金融發(fā)展與股票市場[7，8]；Al-Malkawi等選用貨幣化比率（M2/GDP）和金融中介比率兩個指標探究金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的關系，研究發(fā)現(xiàn)兩個變量之間存在雙向因果關系[9]，而Arcand等對跨國數(shù)據(jù)的研究表明，金融部門的過度膨脹會制約經(jīng)濟增長[10]。

國內(nèi)學者對我國金融體系與經(jīng)濟增長之間的關系也進行了大量研究。談儒勇進行線性回歸后認為金融中介與經(jīng)濟增長之間相互促進[11]；周立和王子明運用金融相關比率（某一時點上現(xiàn)存金額資產(chǎn)總額/國民財富）和金融深化比率（M2/GDP）代表金融發(fā)展程度，實證發(fā)現(xiàn)我國各地區(qū)金融發(fā)展與經(jīng)濟增長密切相關[12]；王志強和孫剛從我國金融總體發(fā)展的效率變化、結構調(diào)整和規(guī)模擴張三個方面，檢驗我國經(jīng)濟增長與金融發(fā)展之間的因果關系和相關關系，結果表明兩者之間存在顯著的雙向因果關系[13]；王晉斌研究結果顯示，不同金融控制強度下經(jīng)濟增長與金融發(fā)展之間存在不同的關系，在金融控制強的區(qū)域，兩者之間沒有顯著的促進作用，而在金融控制弱的區(qū)域，兩者之間可能表現(xiàn)一種“中性”作用[14]；袁云峰和曹旭華研究了我國金融發(fā)展與經(jīng)濟增長效率之間的關系，研究發(fā)現(xiàn)兩者的關系具有明顯的時空特征，金融發(fā)展并未促進我國技術效率的全面提升[15]；楊友才以金融發(fā)展水平（各項貸款余額/GDP）作為門檻變量考察了我國金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的非線性關系[16]；李靜萍基于“從誰到誰”資金流量表方法估計了我國部門間的資金流量，研究表明金融部門向非金融企業(yè)部門提供的金融阻礙了我國非金融企業(yè)部門增加值的增長[17]。

以上文獻多從金融規(guī)模角度考察金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的關系，事實上金融結構也是影響金融發(fā)展的重要因素，雖然也有文獻從金融結構角度考察[18-21]，但多從融資方式結構（內(nèi)源融資和外源融資、直接融資和間接融資）或金融機構結構（金融中介和金融市場）出發(fā)。雖然學術界對金融體系與經(jīng)濟發(fā)展之間的關系已經(jīng)進行了相當深入的研究，但無論是從經(jīng)驗證據(jù)還是從理論依據(jù)看，金融體系與實體經(jīng)濟之間的關系并未達成一致，這是由于他們在研究角度、研究方法和數(shù)據(jù)選擇等方面存在較大差異。已有文獻僅通過選擇指標分別代表金融體系與實體經(jīng)濟，并未從金融與實體之間連接渠道（資金）出發(fā)研究兩者之間的關系。目前學術界在金融體系與實體經(jīng)濟之間的平衡關系關注較少，尤其缺乏定量研究；金融活動主要通過金融系統(tǒng)改善資源在投資者中的分配[22]而對經(jīng)濟增長產(chǎn)生影響[23]，這種分配是否有效，金融體系對各行業(yè)的資金支持是否與經(jīng)濟增長相匹配，尚未有學者對其進行系統(tǒng)性分析；學者多通過選擇單個或多個指標研究金融體系與實體經(jīng)濟之間的相互影響，但在當前金融經(jīng)濟“虛實分離”的背景下[24]，金融體系該如何通過資金供給的調(diào)整以更好地支持實體經(jīng)濟的發(fā)展還有待深入挖掘。

二、融資規(guī)模與經(jīng)濟增長總量協(xié)調(diào)度分析

由于我國只公布了社會融資規(guī)?？偭浚醇毞值礁餍袠I(yè)，為與后續(xù)分析資金在各行業(yè)之間的配置合理性一致，本文以上交所和深交所的非金融類上市公司為例，分別對各公司的股權融資、債權融資和總?cè)谫Y以及公司增加值進行分析。企業(yè)融資來源主要分為內(nèi)源性融資和外源性融資，由于內(nèi)源性融資不是從金融體系融資，而是企業(yè)用自身留存收益進行融資，因此本文只考慮外源性融資部分，外源性融資又分為債權融資和股權融資兩大類[25]。本文采用公司現(xiàn)金流量表里披露的“吸收權益性投資所收到的現(xiàn)金”來表示股權融資，將“取得借款收到的現(xiàn)金”與“發(fā)行債券收到的現(xiàn)金”之和表示債權融資[26]。上市公司在現(xiàn)有會計制度下并未直接披露增加值指標，因此，只能運用公開財務報表數(shù)據(jù)以及收入法測算增加值，包括勞動者報酬、營業(yè)稅及附加、期間累計折舊和營業(yè)盈余四部分[27]，其中，采用公司現(xiàn)金流量表披露的“支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金”表示勞動者報酬，采用利潤表披露的“營業(yè)稅及附加”表示營業(yè)稅及附加，采用財務指標中的“累計折舊”當年與上年的差額表示期間累計折舊，營業(yè)盈余為利潤表中披露的“營業(yè)利潤”與“投資收益”之和，數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)樣本為2001—2015年。

為使指標更簡單反映變量間的協(xié)調(diào)關系，對張曉東和朱德海[28]依據(jù)灰色系統(tǒng)理論提出的度量經(jīng)濟與環(huán)境的協(xié)調(diào)度公式①進行少許修改（見式1）以度量融資規(guī)模與增加值的協(xié)調(diào)度（R）。其中，x和y分別為融資規(guī)模和增加值的增長速度；當兩者增長率同方向變化且兩者相等時，協(xié)調(diào)度指標取得最小值，即R=0，說明兩者完全匹配，共同協(xié)調(diào)發(fā)展。當兩者增長率反方向變動時，融資規(guī)模與生產(chǎn)規(guī)模的協(xié)調(diào)程度要差于同方向變化時，R越接近0，說明兩者協(xié)調(diào)程序越好，反之越差。

將所有上市公司的融資總和作為融資變量，增加值總和代表經(jīng)濟增長。融資規(guī)?？偭颗c增加值總量都處于上升趨勢，基本趨勢保持一致，但增加值總量在金融危機期間（2008年）有小幅度下降，此外，明顯發(fā)現(xiàn)我國上市公司融資主要來源于債權融資，股權融資相對總?cè)谫Y的占比較小。在公式（1）中的增長速度，運用公式y(tǒng)t-yt-1/yt-1計算以上一期為基期的增加值或融資規(guī)模增長速度，其中yt、yt-1分別為第t期、t-1期的增加值或融資規(guī)模，以此計算出協(xié)調(diào)度R。

總體看，股權融資與債權融資兩者與增加值之間的協(xié)調(diào)度趨勢并不一致，并且總量之間的協(xié)調(diào)度的波動性較大。具體而言，非金融危機期間（去除2007—2010年）股權融資總量與增加值總量之間的協(xié)調(diào)度都大于債權融資總量，間接說明相較于債權融資，2007—2010年間股權融資總量與增加值總量更協(xié)調(diào)。此外，總?cè)谫Y總量與增加值總量的協(xié)調(diào)度在2008年和2006年分別達到最大值和最小值，說明金融危機時融資與增加值存在嚴重的不協(xié)調(diào)，這是由于2008年的債權融資增長速度較大，使得總?cè)谫Y相對于上一年增長超過30%，但增加值總量卻下降9%；除去總?cè)谫Y與增加值增長速度反向的2008年，2005年和2012年總?cè)谫Y與增加值之間的協(xié)調(diào)度值相對比較高；2013年至今，總?cè)谫Y總量與增加值總量協(xié)調(diào)度值不斷上升，兩者之間匹配度越來越差，這是由于股權融資總量與增加值總量之間的高度不協(xié)調(diào)導致的，因此，現(xiàn)今需對股權融資更多的關注，避免融資量過大，導致資金效率降低。

三、我國融資行業(yè)結構與增加值行業(yè)結構偏離度和協(xié)調(diào)系數(shù)分析

為反映分行業(yè)的融資規(guī)模以及相對應的增加值規(guī)模，選取各行業(yè)上市公司每年的融資規(guī)模總和以及增加值總和作為替代指標。按照《證監(jiān)會行業(yè)分類》（2012版）將行業(yè)分成18個行業(yè)，分別是農(nóng)林牧漁業(yè)（49）、采礦業(yè)（80）、制造業(yè)（1910）、電力熱力燃氣及水生產(chǎn)和供應業(yè)（97）、建筑業(yè)（83）、批發(fā)和零售業(yè)（173）、交通運輸倉儲和郵政業(yè)（97）、住宿和餐飲業(yè)（13）、信息傳輸軟件和信息技術服務業(yè)（168）、房地產(chǎn)業(yè)（156）、租賃和商務服務業(yè)（32）、水利環(huán)境和公共設施管理業(yè)（33）、科學研究和技術服務業(yè)（22）、居民服務修理和其他服務業(yè)（0）、教育（1）、衛(wèi)生和社會工作（5）、文化體育和娛樂業(yè)（38）、綜合（37）②。此外，截至2015年底，住宿和餐飲業(yè)、居民服務修理和其他服務業(yè)、教育業(yè)、衛(wèi)生和社會工作的上市公司都低于20個，因此，我們將這幾個行業(yè)合并成其他服務業(yè)，即最后分為15個行業(yè)。

（一）我國融資行業(yè)結構與增加值行業(yè)結構偏離度分析

行業(yè)結構合理化指各行業(yè)增加值比重與資金在行業(yè)間分配的一致性，用結構偏離度衡量行業(yè)結構合理化指標，它也是常用的衡量協(xié)調(diào)關系的指標和分析工具。將結構偏離度定義為各行業(yè)融資（融資總額、股權融資和債權融資）所占比重除以各行業(yè)增加值所占比重減去1。當結構偏離度為零時，意味著各行業(yè)增加值所占比重和各行業(yè)融資比重數(shù)值相等，即金融體系的資金在各行業(yè)間達到最優(yōu)配置，融資行業(yè)結構和增加值行業(yè)結構完全匹配。因此，結構偏離度越遠離0，融資行業(yè)結構與增加值行業(yè)結構協(xié)調(diào)性越差；結構偏離度越接近0，融資行業(yè)結構與增加值行業(yè)結構匹配越合理。若某行業(yè)結構偏離度大于0，即此行業(yè)融資所占總?cè)谫Y比重大于增加值所占比重，存在著資金流出的潛力；反之，則存在資金流入的潛力。

從我國總?cè)谫Y行業(yè)結構偏離度看，農(nóng)林牧漁業(yè)、制造業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)，水利環(huán)境和公共設施管理業(yè)、綜合業(yè)的總?cè)谫Y結構偏離度始終基本為正值，說明這些行業(yè)存在資金流出的潛力，需提高資金運用效率增加產(chǎn)出。其中值得一提的是房地產(chǎn)業(yè)自2011年以來，結構偏離度一直處于上升趨勢，若其產(chǎn)生的增加值不能提升，應控制對它的資金支持力度；而電力熱力燃氣及水生產(chǎn)供應業(yè)、租賃和商務服務業(yè)、科學研究和技術服務業(yè)、文化體育和娛樂業(yè)、其他服務業(yè)存在資金流入的潛力，尤其是科學研究和技術服務業(yè)，雖然其偏離度絕對值近幾年處于下降趨勢，但離平衡狀態(tài)還是較遠?？茖W研究是創(chuàng)新的主要來源，應對其給予更多的資金支持。其余行業(yè)總?cè)谫Y結構偏離度都經(jīng)歷了正負的不斷轉(zhuǎn)換，也呈現(xiàn)出不同的趨勢。

表1顯示是我國股權融資和債權融資行業(yè)結構偏離度從中可以看出，各行業(yè)的兩種融資行業(yè)結構偏離度并不保持相同的趨勢，有些行業(yè)還相差比較遠，尤其是建筑業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、科學研究和技術服務業(yè)、文化體育和娛樂業(yè)、綜合的股權融資和債權融資行業(yè)結構偏離度的方向都未保持一致。其中科學研究和技術服務業(yè)、文化體育和娛樂業(yè)所表現(xiàn)的總?cè)谫Y結構不協(xié)調(diào)，主要是由于債權融資所占比重較低；建筑業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)分別是債權融資，股權融資行業(yè)結構與增加值行業(yè)結構相對更協(xié)調(diào)；農(nóng)林牧漁業(yè)、制造業(yè)、信息傳輸軟件和信息技術服務業(yè)、水利環(huán)境和公共設施管理業(yè)的股權融資和債權融資結構偏離度基本都為正值，兩種融資都存在流出潛力；而電力熱力燃氣及水生產(chǎn)和供應業(yè)恰恰相反；其余行業(yè)的股權融資和債權融資行業(yè)結構偏離度在正負之間不斷轉(zhuǎn)換。

（二）我國融資行業(yè)結構與增加值行業(yè)結構協(xié)調(diào)系數(shù)分析

結構偏離度僅可反映出各行業(yè)各自的融資行業(yè)結構協(xié)調(diào)情況，為從整體上更加直觀地考察我國的結構協(xié)調(diào)程度，以及反映兩種結構之間的相似程度，本文引入“協(xié)調(diào)系數(shù)”指標。根據(jù)聯(lián)合國工業(yè)發(fā)展組織在1989年為衡量不同地區(qū)產(chǎn)業(yè)結構相似程度提出的產(chǎn)業(yè)結構相似計算公式③，本文通過改變變量的定義，可以衡量某個時間的融資行業(yè)結構與增加值行業(yè)結構的相似程度，即融資行業(yè)結構與增加值行業(yè)結構協(xié)調(diào)系數(shù)C（0≤C≤1），具體計算公式為式（2）。其中，Ij為第j行業(yè)融資所占總?cè)谫Y比重，Ej為第j行業(yè)增加值所占比重。C越接近1，表明融資行業(yè)結構與增加值行業(yè)結構協(xié)調(diào)程度越好，二者之間越均衡。

根據(jù)式（2）分別計算出總?cè)谫Y、債權融資和股權融資行業(yè)結構與增加值行業(yè)結構協(xié)調(diào)系數(shù)（圖1）。結果表明，總體上三者的協(xié)調(diào)系數(shù)都大于0.99，說明融資行業(yè)結構與增加值行業(yè)結構協(xié)調(diào)程度較好。其中債權融資行業(yè)結構與增加值行業(yè)結構的協(xié)調(diào)程度好于股權融資行業(yè)結構，可以通過進一步優(yōu)化股權融資行業(yè)結構使得總?cè)谫Y在各行業(yè)中的配置更合理。值得一提的是，2008年以來，雖然股權融資行業(yè)結構協(xié)調(diào)系數(shù)有所上升，但債權融資和總?cè)谫Y行業(yè)結構的協(xié)調(diào)系數(shù)一直處于下降趨勢，說明總?cè)谫Y行業(yè)結構與增加值行業(yè)結構之間的協(xié)調(diào)關系處于惡化狀態(tài)，金融體系資金在實體經(jīng)濟的配置變得越來越不合理。為避免其繼續(xù)惡化，應加強對債權融資行業(yè)結構的監(jiān)管。

四、我國融資行業(yè)結構滯后增加值行業(yè)結構調(diào)整的時間測度

由于融資行業(yè)結構與增加值行業(yè)結構的互動演變是一個動態(tài)調(diào)整過程，融資行業(yè)結構的優(yōu)化帶動增加值行業(yè)結構的優(yōu)化升級，增加值行業(yè)結構的調(diào)整也會反過來影響融資行業(yè)結構的優(yōu)化。但偏離度和協(xié)調(diào)系數(shù)指標僅對一個國家結構協(xié)調(diào)程度的比較靜態(tài)分析，因此，引用Moore結構值、時間平移方法以及灰色關聯(lián)分析法來確定融資行業(yè)結構是否滯后增加值行業(yè)結構及具體的滯后時間。若融資行業(yè)結構滯后于增加值行業(yè)結構，并且滯后時間過長，則說明一個國家的融資行業(yè)結構調(diào)整緩慢，資金不能充分流動，不利于增加值行業(yè)結構的優(yōu)化升級，也就減慢了經(jīng)濟增長速度。本文借鑒Moore[29]提出的產(chǎn)業(yè)變動的Moore結構變化值來衡量不同時期行業(yè)結構的變動程度，其計算公式為：

式（3）中，Iit1和Iit2分別為第t1期和第t2期第i行業(yè)增加值比重；Moore值r表示t2期和t1相比行業(yè)結構的變化程度，r取值越大，表明兩個時期內(nèi)行業(yè)結構變動越劇烈，反之表明兩個時期內(nèi)行業(yè)結構變化程度越小。根據(jù)式（1），以1年為時間間隔，以2001年為起始年，分別計算出2002—2015年我國融資行業(yè)結構和增加值行業(yè)結構的Moore結構值（見圖2）。

從圖2可以看出，從各結構r值的方差看，我國總?cè)谫Y行業(yè)結構變化速率波動很小，而股權融資行業(yè)結構變化速率波動最大；從各結構r平均值看，增加值行業(yè)結構、總?cè)谫Y行業(yè)結構和債權融資行業(yè)結構變化速率都比較高，均高于0.999。增加值、總?cè)谫Y和債權融資行業(yè)結構的r值明顯大于股權融資行業(yè)結構的r值，說明股權融資行業(yè)結構的變化速度明顯小于其他行業(yè)結構變化程度，側(cè)面反映股權融資行業(yè)結構變化太慢，未能跟上增加值行業(yè)結構的變化。相比較于增加值行業(yè)結構達到峰值的時間（2005年、2008年和2011年），融資總額行業(yè)結構（2006年、2011年和2013年）、債權融資行業(yè)結構（2006年、2012年和2013年）和股權融資行業(yè)結構（2007年、2011年和2013年）都有一定的滯后，但具體的融資結構滯后時間可以根據(jù)灰色關聯(lián)度定量測算。

通過對融資行業(yè)結構與增加值行業(yè)結構的r值的絕對關聯(lián)度計算發(fā)現(xiàn)，增加值行業(yè)結構與滯后一期的總?cè)谫Y行業(yè)結構關聯(lián)度高達0.999997，債權融資行業(yè)結構和股權融資行業(yè)結構與增加值行業(yè)結構的絕對關聯(lián)度分別在T=1和T=2時達到最大值。從某種意義上講，總?cè)谫Y行業(yè)結構、債權融資行業(yè)結構和股權融資行業(yè)結構分別滯后增加值行業(yè)結構1年、1年和2年，這說明增加值行業(yè)結構的轉(zhuǎn)變未能迅速地引起總?cè)谫Y行業(yè)結構、債權融資行業(yè)結構和股權融資行業(yè)結構相應的轉(zhuǎn)變。同時發(fā)現(xiàn)，債權融資行業(yè)結構與增加值行業(yè)結構的灰色關聯(lián)度大于股權融資行業(yè)結構，說明債權融資行業(yè)結構與增加值行業(yè)結構的關聯(lián)程度優(yōu)于股權融資行業(yè)結構。

五、結 論

以上研究顯示：各行業(yè)結構偏離度表現(xiàn)出不同的趨勢，其中金融體系給予房地產(chǎn)業(yè)和制造業(yè)等行業(yè)更多的資金支持，而作為創(chuàng)新主要的來源行業(yè)（科學研究和技術服務業(yè)）從金融體系所得到的資金嚴重不足。從資金供給改革角度看，應將更多的資金分配到偏離度為負的行業(yè)，促進行業(yè)結構合理化升級。就股權融資和債權融資而言，兩者在行業(yè)間的配置不一致，且在某些行業(yè)中表現(xiàn)出不同的潛在資金流動方向。此外，債權融資行業(yè)結構自身變化速度快于股權融資，并與增加值行業(yè)結構表現(xiàn)出更優(yōu)的關聯(lián)程度?？?cè)谫Y、債權融資和股權融資行業(yè)結構分別滯后增加值行業(yè)結構1年、1年和2年，但還需更長的數(shù)據(jù)進行檢驗。

總體而言，雖然融資規(guī)模與經(jīng)濟增長在總量和行業(yè)結構上都能存在較好的協(xié)調(diào)關系，但兩者并未保持一致的趨勢，如金融危機發(fā)生后（2008—2011年），總量協(xié)調(diào)關系不斷優(yōu)化，而結構協(xié)調(diào)關系卻相反，這說明就社會融資規(guī)模統(tǒng)計而言，不應僅從總量上考慮，更應分行業(yè)對社會融資規(guī)模進行統(tǒng)計，以便能更充分了解金融體系資金在各行業(yè)間的配置。

本文僅對融資規(guī)模與經(jīng)濟增長之間的協(xié)調(diào)關系進行了簡單描述，未對其影響因素進行深入分析，政府對融資的調(diào)控是否會影響總量和結構的協(xié)調(diào)關系，以市場為主的經(jīng)濟體系的融資規(guī)模與經(jīng)濟增長的協(xié)調(diào)關系是否會更優(yōu)，以及其他相關因素的分析將在后續(xù)研究中作進一步補充。

注釋：

①張曉東和朱德海[28]據(jù)灰色系統(tǒng)理論提出的協(xié)調(diào)度公式為Cxy=（x+y）/x2+y2，其中x和y分別代表兩者的提高速度。由于此公式并不能說明C越大或越小越好，而是要根據(jù)x和y的方向而定，因此，本文對此進行少許修改，以便更易觀察兩者之間的協(xié)調(diào)關系。

②括號內(nèi)為截至2015年12月各行業(yè)在上交所和深交所上市公司數(shù)量。

③產(chǎn)業(yè)結構相似系數(shù)計算公式為：Sij=∑nk=1（xik-xjk）/∑nk=1x2ik∑nk=1x2jk，其中xik和xjk分別是i、j區(qū)域k產(chǎn)業(yè)GDP所占比重，Sij是i區(qū)域和j區(qū)域的產(chǎn)業(yè)結構相似系數(shù)，Sij越趨近與1，則說明兩區(qū)域產(chǎn)業(yè)結構越趨于相同。

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（責任編輯：王鐵軍）

Abstract：The empirical results based on financing scale and the added value of listed companies show that the coordination between financing scale and economic growth is good，but the trend of total amount and industry structure are different. The statistics of social financing scale need to be subdivided into industry-wide ones. Second，the evolution trend of industrial structure deviation is different.Compared with the value added，the financial system provides excessive funding in real estate industry，while the scientific research and technical services industry faces serious shortage of money.The government department should make different funds supporting policy according to the direction of the deviation to promote money supply structural reforms.

Key words：Financing scale；Added value；Coordination；Structural deviation degree；Industrial structure