社會融資結構對貨幣政策有效性的影響研究

杜龍波

(1.山東工商學院 金融學院，山東 煙臺 264005;2.金融服務轉型升級協(xié)同創(chuàng)新中心，山東 煙臺 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)新活動不斷增強，導致我國金融總量迅速擴張，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大。據(jù)央行數(shù)據(jù)顯示，2002年時，我國新增人民幣貸款在我國社會融資規(guī)模中占據(jù)絕對主導地位，其比例高達91.9%，其他融資方式的規(guī)模則極小。然而，僅僅經(jīng)過十幾年的時間，我國社會融資結構卻發(fā)生了巨大變化，非銀行信貸融資方式的融資規(guī)模快速增長，并且其占比在2013年時達到了頂峰，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融資規(guī)模達到7.2萬億元，占社會融資規(guī)模的比例達到了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40.56%。近年來，鑒于風險防控的需求，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)模占社會融資規(guī)模的比例仍達34%。

面對社會融資結構的巨大改變，新增人民幣貸款已不能完整地反映金融與經(jīng)濟的關系, 也不能全面地反映實體經(jīng)濟的融資規(guī)模，同時，貨幣與信貸的關系也變得日益模糊，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融資結構，必然會造成顧此失彼的結果。因此，有必要花更多的時間去研究社會融資結構的變化以及對貨幣政策有效性的影響。

二、文獻綜述

社會融資結構的研究是社會融資研究的核心問題，也是難點問題。綜合看來，對社會融資結構的研究主要集中在以下四個方面：

第一，社會融資結構的變化對貨幣政策中介目標與貨幣發(fā)行的影響。例如，盛松成(2011)、黃雋(2011)和趙倩(2014)認為，長期以來，貨幣政策重點監(jiān)測和調(diào)控的中間目標是廣義貨幣M2和新增人民幣貸款，但由于近年來社會融資結構的巨大變化，新增人民幣貸款已不能準確反映實體經(jīng)濟的融資規(guī)模。因此，貨幣當局應該采用新的貨幣政策中介目標，例如社會融資規(guī)模指標。另外，姚依明(2014)和Silva(2019)認為，盡管貨幣發(fā)行主要是通過商業(yè)銀行的信貸渠道實現(xiàn)的，但是直接融資等金融市場產(chǎn)品對貨幣發(fā)行會產(chǎn)生間接的影響，這會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，社會融資結構與通貨膨脹之間的關系。例如，Huang等(2010)、莢超強(2015)以及李俊成和蔡春春(2015)利用月度數(shù)據(jù)，通過構建VAR模型，對社會融資結構和通貨膨脹之間的關系進行了實證分析[11-13]。分析發(fā)現(xiàn)，社會融資結構的變化對物價指數(shù)有顯著的影響，這種影響具體表現(xiàn)在以下幾個方面：第一，新增人民幣貸款會影響居民消費價格指數(shù)的波動，貨幣當局應當掌控好經(jīng)濟發(fā)展和物價穩(wěn)定之間的關系；第二，長期來看，直接融資對物價波動具有顯著影響，但在影響時具有一定滯后性；第三，在程度方面，影子銀行對物價的影響雖然沒有新增人民幣貸款那么強烈，但影子銀行卻可以在某種程度上引起系統(tǒng)性風險，所以貨幣當局需要對影子銀行加以監(jiān)控。

第三，社會融資結構的變化對經(jīng)濟發(fā)展的影響。例如，張麗萍(2012)認為，社會融資結構的優(yōu)化能促進社會消費力的增長，并有利于促進我國由投資驅動型經(jīng)濟向消費驅動型經(jīng)濟轉變。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)認為，社會融資結構對經(jīng)濟產(chǎn)出產(chǎn)生重要影響，但是影響的角度會由于生產(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，但在勞動要素方面，能提高勞動要素產(chǎn)出效率的部分只有表外融資、直接融資，而表內(nèi)融資反而會抑制勞動要素產(chǎn)出效率的提高?；诖?，胡浩和王海燕(2018)認為，從政府角度來說，應實行差別化金融政策，如差異化的法定存款準備金制度與差別化的利率政策[14-19]。

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

綜上所述，對社會融資結構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，代表社會融資結構效應的指數(shù)往往過于簡單，例如多數(shù)研究都只是利用融資結構中的單個指標或占比指標來代替社會融資結構的整體效應，這是有失偏頗的，研究結果也就變得不那么可信。另外，對于社會融資結構與貨幣政策有效性關系的研究還少有涉及。因此，對于社會融資結構的研究還需要深入下去。本文首先將利用因子分析法構建出社會融資結構的整體效應指數(shù)以準確反映社會融資結構的變化。在此基礎上，本文將深入檢驗社會融資結構變化對貨幣政策有效性的影響。

三、社會融資結構的指數(shù)化

當研究社會融資規(guī)模在貨幣政策傳導過程中的作用時，一個重要的研究課題就是測量社會融資結構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，對社會融資結構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)在反映社會融資結構時采用的僅僅是單項指標或占比指標，并沒有構建出一個反映社會融資結構整體變化的指標[23-24]，因此，在檢驗社會融資結構對貨幣政策有效性的影響前，有必要先探索一個新的指標來反映社會融資結構的整體變化。

1.因子分析法[25]

如果僅僅利用社會融資結構的各個指標來反映社會融資結構的整體效應，那么這個效應往往是不夠全面的，是有失偏駁的。所以，為了反映社會融資規(guī)模的整體效應，本文將采用多元統(tǒng)計分析中的因子分析法把整個社會融資結構指數(shù)化。

因子分析法是從研究相關矩陣內(nèi)部的依賴關系出發(fā)，把一些具有錯綜復雜關系的變量歸結為少數(shù)幾個綜合因子的一種多變量統(tǒng)計分析方法。它能把多個變量指標化為少數(shù)幾個綜合變量，而這幾個綜合變量可以反映原來多個變量的大部分信息，而且使用這種方法得出的結果更具客觀性，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)相關性大小把變量分組，使得同組內(nèi)的變量之間相關性較高，不同組的變量之間相關性較低。每組變量代表一個基本結構，這個基本結構稱為公共因子。觀測中的每一分量可用最少個數(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個標準化變量，F(xiàn)1、F2、F3、……、Fm代表X的m個公因子，αij代表因子載荷，εi代表第i個變量的特殊因子。

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

上式中的X1、X2、X3、……、Xn代表的是標準化變量，βj1、βj2、……、βjn為因子得分系數(shù)，fj亦稱為第j個公因子的因子得分。最后，把各因子的貢獻率作為權數(shù)進行線性加權求和并計算樣本的綜合得分。

2.指標體系的選擇

在社會融資結構的指數(shù)化過程中，指標的選擇將直接影響社會融資結構整體效應的客觀性和準確性，不同的指標將會得到不同的結果。本文在遵循全面性、科學性、代表性和可得性等原則下，選取八個融資指標，構成反映社會融資結構整體效應的指標體系(詳見下頁表1)。

表1 反映社會融資結構整體效應的指標體系

3.數(shù)據(jù)的標準化

為了減弱指標量綱對分析結果的影響，在對樣本數(shù)據(jù)分析之前，首先對數(shù)據(jù)進行標準化處理以獲取新的指標(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個指標中第i個數(shù)據(jù)標準化后得到的新數(shù)值；而Xi-1, j代表第j個指標中第i個數(shù)據(jù)的原數(shù)值；代表第j個指標中第i-1個數(shù)據(jù)的原數(shù)值。其中，缺少的數(shù)據(jù)本文用同一指標下的其他數(shù)據(jù)平均值代替。

4.可行性檢驗

通過SPSS的數(shù)據(jù)分析，本文得到相關數(shù)據(jù)的相關系數(shù)矩陣(詳見表2)與KMO 和 Bartlett 的檢驗結果(詳見表3)。相關系數(shù)矩陣若是單位矩陣則表明不適合作因子分析，而所得相關系數(shù)矩陣并非單位矩陣，所以初步認為可以作因子分析。KMO值是用于檢驗因子分析是否適用的指標值，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 的球形度檢驗是通過轉換為χ2檢驗來完成的，它的檢驗結果會顯示變量之間是否相互獨立。其中，若統(tǒng)計量的數(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 相關系數(shù)矩陣

子分析是否適用的指標值，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 的球形度檢驗是通過轉換為χ2檢驗來完成的，它的檢驗結果會顯示變量之間是否相互獨立。其中，若統(tǒng)計量的數(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

5.確定公因子數(shù)量

根據(jù)SPSS數(shù)據(jù)分析結果，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，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公因子，并且可以得到累計的解釋總方差為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行了正交旋轉，并計算出因子得分，最后以各因子的方差貢獻率作為權重進行加權匯總，得到了各年社會融資結構的整體效應指數(shù)。

首先，根據(jù)成份得分系數(shù)矩陣計算因子得分：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)如下公式計算社會融資結構的整體效應指數(shù)：

Ei代表第i年的社會融資結構的整體效應指數(shù)，V代表各公因子的方差貢獻率，Zij代表各因子得分，V代表累計解釋總方差。

四、實證分析

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在于促進經(jīng)濟的增長和保持物價的穩(wěn)定。為了選取能夠反映穩(wěn)定幣值和服務于經(jīng)濟增長的經(jīng)濟指標，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)濟增長的有效性，本文還選取了若干經(jīng)濟指標(國家財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融資結構整體效應指數(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)來深入分析社會融資結構各個部分的變動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，為了滿足進一步分析的條件，本文對因變量和控制變量進行了CPI調(diào)整。

2.變量解釋

模型中有關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平均增長速度達到了9.76%，這個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，這有利于控制社會融資結構以外的因素對國內(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，這充分說明了社會融資結構的發(fā)展越來越多元化。

表6 模型變量的描述性統(tǒng)計

3.模型的構造

在研究社會融資結構的變動對貨幣政策有效性的影響時，本文除了構建能夠反映社會融資結構整體變動情況的社會融資結構整體效應指數(shù)之外，還在此基礎上構建了能夠反映社會融資結構變動和貨幣政策有效性之間關系的計量模型。具體模型如下：

在上式中，gdp指的是經(jīng)濟的增長率；sfs指的是社會融資結構的整體效應指數(shù)；xit指的是控制變量，包括fe、iva和rei；yjt指的是社會融資結構的各個組成部分，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衡量的是社會融資結構的變化對貨幣政策有效性的影響，本文根據(jù)先前的研究成果預期它的符號為負；σi衡量的是國家財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)濟增長率的貢獻，本文預期它的符號為正，即控制變量的增長能夠促進經(jīng)濟的增長；ρj衡量的是社會融資結構的各組成部分的單獨變動對貨幣政策有效性的影響，本文預期它的符號也為負，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經(jīng)濟增長率的提高。

4.實證結果與分析

由于本文所采用的經(jīng)濟變量都是時間序列數(shù)據(jù)，因此在利用這些經(jīng)濟變量做回歸分析之前就有必要對這些經(jīng)濟變量進行平穩(wěn)性檢驗，因為如果這些經(jīng)濟變量是“非平穩(wěn)的”，則回歸分析可能會造成“偽回歸”。下面，本文將利用ADF方法對相關的經(jīng)濟變量進行單位根檢驗，檢驗結果如表7所示。

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

表7 各變量的單位根檢驗結果

在平穩(wěn)性檢驗中，本文已經(jīng)得出模型中的13個變量都是可以進行回歸分析的?，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行回歸，回歸結果見表8。由表8中可以看出，本文對模型進行了七次回歸，得到了七個回歸結果，從這些回歸結果中可以看到，各回歸分析中的F統(tǒng)計值均在1%、5%或10%的顯著性水平上顯著。并且，各個回歸分析中的調(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。具體的回歸分析結果如下。

表8 模型回歸結果

首先，在回歸分析一中，解釋變量只包含社會融資結構的整體效應指數(shù)；在回歸分析二中，解釋變量在包含社會融資結構整體效應指數(shù)的基礎上加入了控制變量；在回歸分析三中，解釋變量在包含社會融資結構的整體效應指數(shù)的基礎上加入了社會融資結構中的分變量；在回歸分析四中，解釋變量并未包含社會融資結構的整體效應指數(shù)，而只是包含了控制變量和社會融資結構中的分變量；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融資結構中的分變量；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融資結構的整體效應指數(shù)，而且還包含所有的控制變量以及社會融資結構中的分變量。

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)，社會融資結構的整體效應指數(shù)與經(jīng)濟增長率之間具有正相關的關系，且在5%和10%的統(tǒng)計水平上顯著相關。這說明實體經(jīng)濟部門融資渠道的多元化有助于經(jīng)濟的增長，即有助于貨幣政策有效性的提高。該結論與本文之前的預期相反。雖然這一結果說明了社會融資結構多元化的重要性，但是經(jīng)濟因素之間往往是相互交叉影響的，因此在制定經(jīng)濟政策時，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)濟增長率都呈正相關的關系，且在1%、5%和10%的統(tǒng)計水平上顯著相關。這說明財政支出、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經(jīng)濟的增長，即能夠有效提高貨幣政策的有效性。這一結果和本文之前的預期是一致的。

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)，在社會融資結構的分變量中，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)濟增長率也呈正相關的關系，且在5%和10%的統(tǒng)計水平上顯著相關。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經(jīng)濟的增長，即有助于貨幣政策有效性的提高。但是，在社會融資結構的分變量中，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)濟增長率呈負相關的關系，并且只有新增信托貸款在10%的統(tǒng)計水平上顯著。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經(jīng)濟的增長，也無助于貨幣政策有效性的提高。

另外，本文還對回歸結果進行了穩(wěn)健性檢驗，檢驗結果顯示本文的回歸結果穩(wěn)健，但限于篇幅，檢驗過程略。

五、結論與政策建議

基于因子分析法，本文構建了社會融資結構整體效應指數(shù)。在此基礎上，本文選取了十三個經(jīng)濟變量，構建了回歸模型，實證檢驗了社會融資結構的變化對貨幣政策有效性的影響。研究結果顯示：社會融資結構的多元化有助于經(jīng)濟的增長，即有助于貨幣政策有效性的提高；財政投資、工業(yè)支出和房地產(chǎn)投資仍然是促進經(jīng)濟增長的重要力量；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大對經(jīng)濟增長具有正影響，但信托貸款和未貼現(xiàn)的銀行承兌匯票的增加卻對經(jīng)濟增長沒有正影響。

基于以上結論，為了提高貨幣政策的有效性，以促進經(jīng)濟的增長，本文有以下建議：

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

第二，消費、投資和出口是拉動經(jīng)濟增長的“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)濟增長中所能作出的貢獻必然受到限制。而在消費端，由于新冠疫情的影響，雖然我國的經(jīng)濟相較其他國家恢復速度較快，但是社會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，因此消費拉動我國經(jīng)濟增長的力量也必然受到限制。在消費和出口都不能正常發(fā)揮作用的前提下，我國更應該關注投資在經(jīng)濟中的作用。在條件允許下，我國應該加大財政投入，加強基礎設施建設投資，同時，在不違背“房住不炒”的政策下，可適當增加房地產(chǎn)投資的規(guī)模。

第三，融資渠道的多樣化是經(jīng)濟成熟的重要標志，但融資渠道的多樣化只是經(jīng)濟發(fā)展的基礎，要想徹底解決實體經(jīng)濟融資難、融資貴的問題，還需要貨幣政策的精準“滴灌”。然而，我國目前存在貨幣政策傳導不暢的問題，嚴重制約了貨幣政策作用的發(fā)揮。為了破解貨幣政策傳導不暢難題，我國應該做好配套政策，構建政策組合，使貨幣政策和財政政策協(xié)同作戰(zhàn)。另外，在增加流動性的同時，應定向降準，使資金投放到真正缺錢的地方，降低實體經(jīng)濟的融資成本。最后，可以針對中小企業(yè)設計專屬的債權形式，增加資金來源。