巴州社会融资规模对经济增长影响的实证性分析

侯天宇

[摘 要] 从区域差异性角度出发，研究地区经济中各因素及社会融资规模对经济增长的影响程度，判断目前巴州地区社会融资规模是否对经济增长影响显著。选取巴州地区1996-2016年社会融资规模和GDP以及能影响经济增长的相关因素的年度数据，构造一元回归模型和VAR模型来研究巴州地区社会融资规模对经济增长的影响。通过分析得出巴州地区社会融资规模对经济增长的影响显著，且影响程度大于其他因素对巴州经济的影响的结论。因此，保持社会融资规模连续稳定的增长是必要之举，从而避免因为社会融资规模的收缩引起经济的大起大落。

[关键词] 社会融资规模；VAR模型；经济增长

[中图分类号] F127 [文献标识码] A [文章编号] 1009-6043（2017）08-0116-03

Abstract： From the perspective of regional differences， analyzing the impact of the various factors and social financing scale on economic growth， so as to judge whether Bazhou social financing scale has significant effects on economic growth. Selecting 1996-2016 annual data of Bazhou social financing scale and GDP and relevant influence factors， the study constructed the simple regression model and VAR model. It is concluded that social financing scale has significant effects on economic growth， and its impact is greater than other factors. Therefore， it is necessary to maintain the steady growth of social financing， so as to avoid the economic fluctuations caused by the contraction of social financing scale.

Key words： social financing scale， VAR model， economic growth

一、引言

（一）研究背景及意义

近年来，随着我国经济体制的不断改革，金融市场的不断完善以及金融结构的多元化，各类新生金融产品、证券、保险机构等对实体经济的融资起到了愈发重要的作用。商业银行的表外业务对贷款的替代逐渐增强，新增人民币贷款已经不能完全反映金融与经济的关系，更不能完整的反映实体经济的融资规模。随着直接融资在融资渠道中逐渐占主导地位的背景下，“社会融资规模”这个2010年中央经济工作会议提出的新概念逐渐引起人们的注意。

地区社会融资规模是反映一定区域内实体经济从金融体系中获得的融资总额，反映了地区金融对地区经济的关系。我国目前的地区经济存在较大的差异，经济发展和金融体系极不均衡，货币政策在不同的地区也起到了不同的作用。从东、中、西部来看，东部社会融资规模占全国一半以上，融资规模最多的前六个地区属于东部，这就导致了地区社会融资结构的失衡。西部地区（尤其是新疆）的金融市场发展尚未跟上东部地区，且仍处于过度依赖银行贷款等间接融资。巴州地处新疆中部，石油储备资源丰富，经济相对发达。因此，巴州地区的社会融资对地区经济的影响以及通过多个影响经济因素的变量与社会融资一起对经济进行影响因素分析是值得研究的问题。

（二）数据来源及研究特色

1.数据来源

选取1996-2016年巴州地区社会融资规模和剔除价格因素后的实际GDP，收集1996-2016年的社会消费品零售总额、社会固定资产投资以及工业增加值（均剔除了价格因素）。（RZ：巴州地区社会融资规模，GDP：巴州地区实际GDP，SHXF：巴州地区社会消费品零售总额，SHGD：社会固定资产投资，GYZJ：巴州地区工业增加值。）

2.研究特色

以往的研究在分析地区社会融资规模与对地区经济的影响时仅仅利用一元模型对社会融资规模进行实证分析。这要建立一个假设条件，即影响实際GDP的变化的两类因素，一个是社会融资规模，另一个是其他的各种因素。对其他各种因素进行简化的同时认为其他各种因素的作用是默认存在的。本文在此基础上将其他因素细化为多种解释变量，建立VAR模型并研究各个经济因素（包括社会融资规模）对经济的影响。

二、社会融资规模与GDP的现状描述分析

（一）变量定义

（二）社会融资规模的发展趋势分析

从图1中可以看出，社会融资规模发展趋势具有如下特点：

除了1998年、1999年、2005年和2008年的社会融资规模为负之外，其余年份社会融资规模均为正值，而且在2008年之前融资规模波动较为平缓。

从2008年起出现急剧上升的趋势，且在之后的几年均在较高的趋势波动。

从2010年-2013年，社会融资规模再次呈现出平缓趋势，而从14年起开始迅速下滑，增速有所放缓。

融资规模为负值的原因是间接融资中的人民币各项贷款与前一年相比减少，而直接融资的增加量不足以弥补贷款减少的量。而2008年之后融资规模的飞速增长来源于我国实施宽松的货币政策，为了应对环球金融危机，政府加大了对实体经济的支持。

（三）GDP的发展趋势分析

GDP的发展趋势具有如下特点：

1996年-2008年呈现出快速上升的趋势。

2008年因为环球金融危机的影响使得GDP稍有下滑。

2009年之后又恢复为快速上升的趋势。

从图2看大致可以认为，当融资规模为负值时，GDP开始下降；而当社会融资规模为正值时，GDP开始上升。故可以认为两者之间可能存在滞后效应。

三、社会融资规模对实际GDP的影响实证分析

（一）单变量回归模型分析

1.相关性分析

通过Pearson相关性分析得出，GDP与各自变量之间的相关性都十分显著。工业增加值与GDP的关系最为相关，说明巴州的GDP与巴州的工业密切相关。而社会融资规模与GDP的相关性最低，但也通过检验，可认为巴州地区实际GDP与社会融资规模RZ之间有较强的线性关系。

2.平稳性检验

如表2所示，对GDP、RZ、SHXFP、SHGDZC、GYZJ这些变量进行ADF检验，从之前的描述分析中可以看出，五个变量的变动存在着一定的趋势，故可认为时间序列为非平稳序列。再通过单位根检验得出所有变量均为非平稳序列，故对各变量进行差分后继续检验。检验结果显示所有变量在一阶差分后均为平稳序列（取对数处理不影响原变量的协整关系），故可认为所有变量为一阶单整序列。

3.（EG两步法）协整检验

通过EG两步法来判断变量之间是否存在长期关系，为了研究社会融资规模对GDP是否具有影响，故将GDP作为因变量，RZ作为自变量建立相应模型。得出协整方程：

GDP=2012945+1.99585RZ+e

（6.315936） （2.575541）

R2=0.25878 R2=0.219768 F=6.633409

从上述协整方程可以看出，社会融资规模与GDP之间具有长期的均衡关系（系数均通过检验，且残差序列不存在单位根，其ADF检验值为-6.221435，在1%的水平下显著，GDP与RZ是（1，1）阶协整）。从经济意义看，在其他条件不变情况下，社会融资规模增加1个单位时，国内生产总值平均增加1.99585个单位。说明融资规模对GDP产生正的影响。

4.误差修正模型

从短期看，可能会出现失衡。为了增强模型精度，把回归时的残差作为均衡误差，建立误差修正模型，将地区GDP增长的短期行为与长期行为联系起来，故建立误差修正模型。

d（GDP）=218711.3+1.99585d（RZ）-0.057340e（-1）

（12.06103） （2.587706） （-2.922484）

R2=0.467563 R2=0.404923 F=7.464323

误差修正模型的估计结果表明，GDP的短期变动取决于短期社会融资波动的影响及偏离长期均衡的影响。误差项e（-1）估计系数-0.057340体现了对长期偏离的修正力度，当短期波动偏离长期均衡时，以-0.057340的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态。

（二）多变量回归模型分析

通过上述的单位根检验结果可知，所有变量在取对数后进行一阶差分后均为平稳序列，故我们确认：对于dlngdp、dlnrz、dlnshxfp、dlngyzj、dlnshgdzc这五个变量将进入模型。

1.建立VAR模型

构建无约束的VAR模型，并判断滞后阶数，后为防止误差项之间存在相关性，还要进行特征根检验，如果模型不稳定，则在脉冲响应分析中就会得出无效的结果。故需要建立由非平稳变量lngdp、lnrz、lnshxfp、lngyzj、lnshgdzc构成的VAR模型，并确定滞后期k。通过AIC、SC等最优滞后阶数选择法，最终确定模型中的最佳滞后期k为2。

从图3中可以看出，图中的黑点为AR特征多项式的根的倒数，均在单位圆内，因此可以认为VAR模型是稳定的。

2.脉冲响应分析

从图4可以看出，社会消费品零售额、社会固定资产投资、工业增加值和社会融资规模对GDP的脉冲响应图都没有纵向的截距，因此对GDP没有即期的影响。给工业增加值一个标准差的冲击，GDP的反应路径在第一期到第二期呈现负向趋势，随后自第三期开始上升，到第四期达到最大值后趋于均衡。尽管GDP反应时间具有较长的持续性，但其反应程度微弱（反应系数不到0.01个标准差）；给定一个标准差的社会融资冲击，使得GDP的反應路径从第一期到第二期逐渐增强且在第二期达到最高峰随后开始逐渐减弱，在第五期开始呈现负影响，直至第七期达到负的最大值后逐渐收敛，且反应程度高于工业增加值的冲击；给定一个标准差的社会固定资产冲击，使得GDP的反应路径从第一期到第二期之间呈现负效应，之后开始上升且在第三期达到最大值，随后从第三期开始逐渐减弱并达到均衡值；给定社会消费品零售额一个标准差的冲击，使得GDP的反应路径一直呈现负向趋势（但不扩大），随后在之后时期趋于平稳。

综上所述，所有变量的脉冲效应收敛，除了社会消费品零售额对GDP的冲击效应产生了负向影响外其余变量均对GDP的冲击效应产生了正向的影响，社会融资规模对GDP的冲击效应在方向上符合经济规律，且其脉冲效应收敛，说明社会融资规模能在总量上能够有效地带动经济增长。

3.方差分解

从图5可以看出，不考虑GDP自身的贡献率，社会融资规模对GDP的贡献最大，在第十七期达到最高21.8%，随后趋于稳定；其次是社会固定资产投资对GDP的贡献，在第九期达到最大为3.3%，随后趋于稳定；社会消费品零售额对GDP的贡献在第十五期达到最大为2.6%；而社会消费品零售额对GDP的贡献率最小。

综上所述，社会融资规模对GDP的贡献最大，这可能是因为融资规模随着金融市场的不断改革而在经济行为上涵盖更广，且总量上的优势超过了其他经济因素。

四、结论

从上面的分析中可以看出，单从社会融资规模与巴州GDP的关系并不能分析出融资规模对经济增长的影响有多大，将其他因素合并且默认存在的这個假设从理论上来说较为可行，但是在实证分析中还是需要严谨考虑，将其他影响经济的因素细分并与社会融资规模一起去研究与经济增长之间的关系是必要的。

从巴州社会融资规模与实际GDP的单一影响中可以看出，社会融资规模对GDP产生正的影响，且两者之间具有长期均衡与短期动态关系。

从整体经济因素（包括社会融资规模）对GDP的影响可以看出，社会融资规模的变化不仅能引起GDP的变化还能够有效的带动经济的增长，且与其他经济影响因素一样对GDP构成长期稳定的动态关系；从方差分解中可以看出，社会融资规模对GDP的贡献率最大，说明了目前社会融资规模涉及更多的金融机构和金融业务，包含更多的融资渠道和金融工具，能够更加全面反映实体经济的情况。同时也说明了目前巴州地区的金融市场正在不断完善，且实体经济的充分扩大和成熟带动了经济的增长。

综上所述，目前巴州地区社会融资规模对经济增长的影响显著。保持社会融资规模连续稳定的增长是必要之举，从而避免因为社会融资规模的收缩引起经济的大起大落。

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[责任编辑：高萌]