社会融资对实体经济发展影响的实证研究

杨彩云

（新疆财经大学，新疆乌鲁木齐830012）



社会融资对实体经济发展影响的实证研究

杨彩云

（新疆财经大学，新疆乌鲁木齐830012）

摘 要：近年来，随着我国经济的快速发展，社会融资规模也不断扩大。为进一步研究社会融资对实体经济发展的影响，选取2012年1月至2015年1月的月度数据，利用社会融资结构与实体经济的各相关变量构造VAR模型进行实证分析，得出直接融资促进实体经济发展，而间接融资则抑制实体经济发展的结论。

关键词：社会融资；实体经济；直接融资；间接融资

社会融资，是指贷款人通过非传统银行贷款渠道筹集资金的活动。目前，除了银行贷款和政府直接投入的资金，都认为是社会融资。社会融资是经济实体融资的重要补充形式，社会融资规模是全面反映金融与经济关系以及金融对实体经济资金支持的总量指标。

一、文献综述

大部分对金融发展与经济增长关系的研究认为金融发展促进了经济增长，而对于社会融资如何影响实体经济发展则有很多不同的看法。郭丽虹、张祥建和徐龙炳以中国31个省份的月度数据为样本，针对社会融资规模和融资结构对实体经济的影响进行了研究，得出社会融资规模的增加显著促进了实体经济发展，其中银行贷款和股票融资对实体经济增长有显著的促进作用，而票据融资则对其有显著的负面影响，债券融资的影响并不显著。牛润盛深入研究社会融资结构变迁对实体经济和产业结构的动态影响，发现银行信贷市场对实体经济的作用在减弱，而债券、股票、保险市场以及民间借贷市场的作用逐步提高。盛松成实证分析了我国的货币政策能有效影响社会融资规模。费剑通过研究社会融资规模和融资结构对实体经济的影响，得出社会融资规模和融资结构要依据实体产业的经济状况有针对性地进行改变与构建，促进二者的有机结合，进而大大促进了我国经济的全面发展。以上观点从不同的角度分析社会融资规模与实体经济发展的关系，认为社会融资规模的不同构成部分对实体经济有不同的影响。

二、我国社会融资发展现状

近年来，随着股票市场和证券市场的发展，我国社会融资呈现多元化发展趋势，其中，直接融资所占比重不断提高，企业债券发行尤为迅速，从2002年的367亿元人民币增加到2014年的23817亿元，增长了近65倍。与此同时，人民币贷款占比大幅下降，2002年人民币贷款占同期社会融资规模的91.9%，到2013年仅占51.3%。2015年3月末，我国社会融资存量达到127.52万亿元人民币，同比增长12.9%，其中对实体经济发放的人民币贷款同比增长14%，信托贷款同比增长4.6%，企业债券同比增长24.3%，非金融企业境内股票融资同比增长13.7%，对实体经济发放的外币贷款同比下降了7.2%。总体来说，社会融资在一定程度上促进了我国经济的发展（见图1）。

图1　2002—2014年我国企业债券与非金融企业境内股票融资情况（单位：亿元人民币）

三、变量选择与模型建立

社会融资分为直接融资和间接融资，而实体经济的发展主要通过融资来维系，本文的研究思路主要是直接融资和间接融资分别对实体经济的发展产生的影响。分别选取新增固定资产投资、企业债券、非金融企业境内股票融资、外币贷款（折合成人民币）以及信托贷款等变量构造VAR模型，分析社会融资结构对实体经济的影响。

（一）变量选择

根据中国人民银行和国家统计局的相关数据，选取2012年1月至2015年1月的月度数据，因变量为新增固定资产投资（将其处理成流量数据，即为GDZC），是表示固定资产投资成果的价值指标，也能反映建设进度，计算固定资产投资效果，用来表示企业层面的投资行为，衡量实体经济的发展状况。

解释变量则选取社会融资的结构变量，直接融资（ZJ）主要选取非金融企业境内股票融资（GPRZ）以及企业债券（QYZQ）两个变量，间接融资（JJ）主要选取外币贷款（折合人民币，WDK）、信托贷款（XTDK）两个变量。由于数据有限，为了能更好地说明社会融资结构对实体经济发展的影响，本文把直接融资处理为非金融企业境内股票融资与企业债券之和，间接融资则处理为外币贷款与信托贷款之和。

（二）模型设定

本文构建新增固定资产投资与直接融资和间接融资的VAR模型，分析直接融资和间接融资总体对实体经济发展的影响（模型1）；新增固定资产投资与股票融资、企业债券、外币贷款、信托贷款的VAR模型，分析直接融资与间接融资中各部分对实体经济发展的影响（模型2）。

四、实证分析

本文主要采用向量自回归（VAR）模型对社会融资结构与实体经济之间的关系进行研究，VAR模型采用多方程联立的形式，不以经济理论为基础，在模型的每一个方程中，内生变量对模型的全部内生变量的滞后项进行回归，从而估计全部内生变量的动态关系，进而解释各种经济冲击对经济变量形成的影响。

（一）变量的平稳性检验

VAR模型中每一个变量都应是平稳的，若序列非平稳，则必须具有协整关系。因此做VAR模型前要先对各个变量的平稳性进行检验，判断各个序列是否平稳。变量GDZC、ZJ、JJ、GPRZ、QYZQ、WDK以及XTDK的时序图如图2所示：

从时序图可以初步判断各个变量是平稳的，再进行ADF检验，检验结果如表1。

表1　各变量单位根检验结果

从表1可以判断，各个变量都平稳，即这些变量都是I（0）过程，因此可以直接构造VAR模型。

（二）VAR模型滞后阶次的确定

构造VAR模型，首先要确定模型的滞后阶次。在选择滞后阶数时，一方面要尽量使滞后阶数足够大，以便能完整反映模型的动态特征。另一方面，滞后阶数越大，需要估计的参数也就越多，模型的自由度就减少。所以最终选择的滞后阶数要综合考虑各种滞后阶数的检验方法，选出最优的滞后阶数。通过各个检验方法，确定出模型1、2的滞后阶数都为1。

图2　各变量的时序图

滞后阶数确定后，要看VAR模型的AR根图，判断模型是否稳定，若模型不稳定，则有些检验结果就无效，两个模型的AR根分别如图3所示。

从图3可以看出，模型的所有单位根都位于单位圆内，即都小于1，可判定这两个VAR模型都是稳定的。

（三）VAR模型的脉冲响应分析与方差分解

1.脉冲响应

脉冲响应是分析当一个误差项发生变化，或者模型受到某种冲击时对系统的动态影响，能够比较直观地刻画出变量之间的动态交互作用及效应。模型的脉冲响应函数如图4所示，其中横轴表示冲击作用的滞后期间数（单位：月度），这里到第10期；纵轴表示新增固定资产投资对各个自变量冲击的响应大小，实线表示脉冲响应函数，代表了对自变量的冲击的反应，虚线表示正负两倍标准差偏离带。

正的冲击，在第1期对新增固定资产投资波动有正的影响，在第2期达到最大，随后开始逐渐减弱，到第6期逐渐趋于零，但其影响都是正的；给间接融资一个正的冲击，在第一期对固定资产投资波动有逐渐增大的负影响并达到最大，随后逐渐减弱，并在第6期以后趋于零，其对固定资产投资的影响是负的。对模型2而言，企业债券则对其有正的影响，促进实体经济的发展，而股票融资、外币贷款和信托贷款对固定资产投资有负的影响。

图3　各个模型的AR根图

图4　两个模型中的脉冲响应函数

2.方差分解

脉冲响应函数描述的是VAR模型中的一个内生变量的冲击给其他内生变量所带来的影响，而方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化（通常用方差来度量）的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。三个模型的方差分解如图5所示，其中横轴表示滞后期间数（单位：月度），纵轴表示各个变量对新增固定资产投资的贡献率。

从图5可以看出，不考虑固定资产投资自身的贡献率，对模型1来说，间接融资对固定资产投资的贡献率最大，达到9.6%，直接融资对固定资产投资的贡献率最大，达到4.77%，直接融资与间接融资对固定资产投资的贡献率都是逐渐增加并最终趋于稳定的；模型2中的股票融资和企业债券对固定资产投资的贡献率比较小，外币贷款和信托贷款对固定资产投资的贡献率最大，都在7%左右。社会融资结构的各个变量对固定资产投资的贡献率都是逐渐增加并最终趋于稳定的。

图5　三个模型中GDZC的方差分解

四、结论

从以上实证分析中可知，社会融资中的直接融资能够促进实体经济的发展，而间接融资则在一定程度上阻碍了实体经济的发展。作为直接融资的企业债券能够促进实体经济的发展，而非金融企业境内股票融资则在一定程度上阻碍实体经济的发展，但它们对实体经济的影响并不显著。间接融资中所选取的外币贷款和信托贷款都在一定程度上对实体经济的发展产生负影响，但影响程度不大。

从方差分解图可以看出企业债券与非金融企业股票融资对固定资产投资的贡献率较小，都低于5%，说明它们对实体经济的影响并不显著。间接融资同直接融资比较，突出特点是比较灵活，在直接融资中，融资的风险由债权人独自承担，而在间接融资中，由于金融机构的资产、负债多样化，融资风险可由多样化的资产和负债结构分散承担，从而安全性较高。因此间接融资比直接融资对固定资产投资的贡献率高。虽然社会融资总量在增长，但真正投入实体经济的资金并不多，在金融改革服务实体经济的进程中，优胜劣汰的市场环境机制缺失。从而使得间接融资对实体经济的发展呈现负影响。

企业债券和非金融企业股票融资总额在社会融资规模的占比都呈不断上升的趋势，这对优化企业融资结构、缓解融资难等问题起到非常重要的作用，同时也说明了证券市场的直接融资方式正成为服务我国实体经济发展的重要力量。由于证券市场对实体经济的发展产生的作用较为独特，而且市场本身的发展还存在一些问题，因此要促进实体经济发展，不仅要重视债券市场，推进债券融资的进一步发展，还要强化股票市场对实体经济的服务，调整和优化社会融资结构，加大对实体经济的支持力度。只有正确地落实相关的政策措施，坚持金融业服务实体经济，才能从容应对复杂多变的金融形势，最终能促进实体经济的长期健康稳定发展。

［参考文献］

［1］许雯，刘行.社会融资总量变化及与实体经济的关系［J］.经济论坛（财经界），2013（1）：22－23.

［2］牛润盛.社会融资结构变迁对实体经济和产业结构的动态影响——基于状态空间模型研究［J］.理论探讨，2013（5）：19－22.

［3］郭丽红，张祥建，徐龙炳.社会融资规模和融资结构对实体经济的影响研究［J］.金融市场，2014（6）：66－74.

［4］盛松成.社会融资规模与货币政策传导［J］.金融研究，2012（10）：1－13.

［5］费剑.社会融资规模和融资结构对实体经济的影响研究［J］.现代经济信息，2014（23）：359.

［6］莫仲宁，张惠.金融支持实体经济发展成效不显著［J］.银行家，2013（11）：46－49.

［7］陈素.金融业支持实体经济发展路径研究——基于社会融资规模的实证分析［J］.时代金融，2014（5）：52－58.

（责任编辑：梁宏伟）

［作者简介］杨彩云，女，硕士研究生，研究方向：金融计量。

中图分类号：F832

文献标识码：A

文章编号：2095－3283（2016）01－0093－04