融资租赁对广州市实体经济的影响

徐维军，陈树坚，钟薇薇

（1.华南理工大学工商管理学院，广东广州 510641；2.广州金融服务创新与风险管理研究基地，广东广州 510641；3.广东省节能中心政策研究部，广东广州 510030）

融资租赁作为最贴近实体经济资金需求的融资工具，围绕租赁物为实体企业开展专业化融资服务，对于稳增长、调结构、促转型具有重要作用。随着国家及广东省市的政策利好，广州融资租赁业发展迅速，集聚了广东省超过1/2和全国1/5的融资租赁企业，截至2020年年末共有融资租赁公司2 458家［1］，反超上海和天津，广州现在已经成为产业规模达上千亿元的华南地区融资租赁的集聚中心。然而，在融资租赁业规模经历爆发式增长的同时，一些弊端也逐渐显露出来，如广州市的融资租赁机构存在明显的分化和发展不均衡，两千多家融资租赁企业中实际有或者能开展业务的只有几百家，且这几百家多为资信较好的大型企业。2021年1月，广州市专门就促进融资租赁业高质量发展印发了《关于促进广州市融资租赁业高质量发展的实施意见》。可见推动融资租赁业高质量发展，以更好服务实体经是现阶段发展融资租赁的重要议题。在此背景下，本研究从实证的角度，以广州市重点引领融资租赁服务的三大领域（即重大基础设施、先进制造业和现代服务业）为研究对象，主要研究广州市融资租赁发展是否促进了基础设施建设和先进制造业投资，以及融资租赁发展对实体经济增长的作用效果，从而为广州市融资租赁更高质量发展及服务粤港澳大湾区建设提供政策启示和建议。

1 文献回顾

融资租赁是一种资源配置的契约安排，是经济发展到一定阶段的产物，它在产业结构转型和设备更新升级的压力刺激下应运而生，在经济社会投融资需求的驱动下发展并壮大起来。融资租赁被业内认为是工程机械行业转型升级的重要影响因素之一［2］，是传统制造业升级最为重要的融资方式，与基础设施建设融资也有很高的契合度。

关于融资租赁和设备投资关系的实证研究没有得出一致性结论且成果相对较少，主要是受限于融资租赁数据获取困难等原因，由此造成指标选取针对性不强、样本量不足等问题。如，王晓耕［3］对1987—2008年我国融资租赁业对固定资产投资的影响做了实证研究，结果表明，固定资产投资与融资租赁额存在协整关系，两者相互促进；然而，朱成科等［4］基于2004—2013年我国省级的数据，发现融资租赁对设备投资的促进作用在东部区域并不显著；周凯等［5］采用2013—2014年我国31个省份的截面数据研究融资租赁业快速发展的驱动因素，得到设备投资对融资租赁行业规模增长的影响显著为负的结果。可见，以不同的国家和地区作为研究对象，选取的变量指标和时间跨度不同，得到的结论可能不同，固定资产投资对经济增长的作用因地区禀赋不同而显示出异质性。

中外众多研究表明，固定资产投资对经济增长具有正的相关性。如，He等［6］通过提出一种新的非参数技术变系数路径识别方法，验证了设备投资因素对经济增长的决定性作用；De Long 等［7］研究发现设备投资增加1个百分点，将带动地区生产总值（GDP）增长3个百分点；Madsen［8］进一步研究设备投资与经济增长的格兰杰因果关系，发现设备投资受供应驱动作用于经济增长；Wang等［9］运用VAR模型分析1991—2017年我国固定资产投资与产业结构之间的关系，认为固定资产投资通过形成资本存量和需求影响产业结构，第二产业增加值与固定资产投资具有正的双向因果关系。近期有较多学者研究了基础设施投资与经济增长的关系，但有关制造业投资与经济增长关系的实证研究还比较少。多数研究表明，基础设施投资对区域经济增长具有显著的正向促进作用，但影响效应因地区的不同经济发展水平表现出差异，如，王立平等［10］实证表明基础设施完善助推了地区经济增长；胡晨光等［11］在研究大城市基础设施、城市规模与城市经济增长关系时发现，城市规模构成基础设施促进城市经济增长的中介变量,但这一中介效应在环渤海、长三角、华南三大都市带存在差异；孙早等［12］以我国2003—2012年间的面板数据估计基础设施建设投资与地区经济增长之间的关系，结果表明，与东、中部地区的实证结果相反，西部地区经济增长与基础设施建设投资的关系之间不存在倒“U”型关系，高强度的基础设施建设投资对经济增长产生了抑制作用。此外，也有学者对比研究了基础设施投资和制造业投资对我国经济增长的影响，如，邱东阳等［13］基于我国2013—2017年省级面板数据，探讨在创新驱动背景下固定资产投资结构对经济增长的影响，研究发现制造业投资对当期经济增长具有显著的积极作用，而基础设施投资则未表现出显著的促进作用。

综上所述，现有相关实证研究对融资租赁与固定资产投资、固定资产投资对经济影响的单方面研究均取得较为丰富的成果，但鲜有从产业结构角度将融资租赁对不同产业固定资产投资及经济影响进行系统分析。本研究将基于广州市2011—2019年的有关数据，以月度为基本时间频度，分别从融资租赁发展、先进制造业投资与工业经济增长关系和融资租赁发展、基础设施投资与第三产业经济增长关系两条主线展开实证研究，以期丰富关于融资租赁与实体经济投资关系研究，同时为广州市融资租赁服务产业转型升级和实现更高质量发展提供政策参考。

2 模型方法与指标选取

2.1 模型方法

首先通过协整检验探讨变量之间是否存在长期均衡关系。如果存在协整关系，则可以构造协整方程，得到误差修正项，通过构建估计误差修正模型(ECM)考察变量间的动态关系。为清晰探讨研究变量之间的关系，对时间序列变量两两进行协整检验并建立二元ECM。本研究的实证结果均由R软件运行给出。

2.1.1 协整方程

采用EG-ADF两步法或Johansen的最大似然估计进行检验。

2.1.2 误差修正模型

式（3）模型有两个因果关系的来源，一个是来自差分滞后动态项时反映短期关系，通过F检验对误差修正模型中各方程滞后项系数的显著性进行联合检验，可以判定各变量之间的短期Granger因果关系；另一个来自滞后误差修正项反映长期关系，采用弱外生性检验来识别，即通过似然比统计量对调节系数施加零约束进行检验。

2.2 变量说明与数据来源

2.2.1 变量指标选取

（1）融资租赁交易额（FL）。融资租赁额交易额采用融资租赁贷款作为其代理变量，该指标于2011 年开始增设于金融机构本外币存贷款主要项目表中。与以往学者采用的租赁和商务服务业固定资产投资额作为其代理变量相比，采用融资租赁贷款额更能体现融资租赁业务的交易特征，即融资租赁交易合同中的租金属于债务部分（租赁负债），也符合金融租赁交易额占融资租赁交易总额较大比重的实际。

（2）基础设施投资（BI）。基础设施投资用基础设施固定资产投资额表示，由电力、燃气及水的生产供应业，交通运输、仓储和邮政业，信息传输、软件和信息服务技术服务业，水利、环境和公共设施管理业四大行业固定资产投资额构成。

（3）先进制造业投资（MI）。根据2017年国民经济行业分类，先进制造业包括装备制造业、钢铁冶炼及加工和石油及化学三大行业，同样采用相关行业固定资产投资作为其代理变量。

（4）工业经济增长（IDP）和第三产业经济增长(GDP3)。工业经济增长和第三产业经济增长分别采用规上工业增加值和第三产业增加值作为其代理变量。

2.2.2 数据来源及说明

运用广州市2011—2019年的数据，实证融资租赁发展对实体经济投资及经济增长的影响。

融资租赁贷款、先进制造业投资与工业经济增长的实证中，由于广州市装备制造业和钢铁冶炼的固定资产投资额目前只能获取到年度数据，考虑样本量大小及保持数据统计口径统一，采用汽车制造业、电子信息制造业和石油化工制造业的固定资产投资之和作为先进制造业投资代表。事实上，汽车制造业、电子信息制造业和石油化工制造业是广州市制造业的三大支柱。2014年广州《关于加快推进融资租赁业发展的实施意见》就将先进制造业作为融资租赁业主要支持发展的领域之一，涉及汽车、精细化工、电子信息、装备制造等制造业的改造提升。时间频度为月度，共计108个观测值。

（2）在融资租赁贷款、基础设施投资与第三产业经济增长关系的实证中，由于第三产业增加值只有季度数据，与之相关实证模型中相关变量统一转换成季度时间序列，并取自然对数值，依次用lnFLQ、lnBIQ和lnGDP3表示。

融资租赁贷款额数据来源于中国人民银行广州分行发布的广东省本外币贷款运用项目下的融资租赁，其他变量指标数据均来自广州市统计局的进度报表。基础设施固定资产投资和先进制造业固定资产投资额由原始月度累计值转换为当月值，各年的1月份缺失值由第一季度(即原始数据中的3月累计值)均值填充，2015年2月份累计值缺失，采用当年3月份的累计同比增长率计算得到；规上工业增加值2017年12月数据缺失，采用当年11月的累计同比增长率计算得到12月累计值，再减去11月份的累计值，得到当年12月份的当月值。数据单位均统一为亿元。

在以上所选取数据指标中，除融资租赁贷款无季节特征外，其他指标均显著存在季节特征。首先采用国际公认的最合理的季节调整方法X-12-ARIMA对时间序列进行季节调整，接着进行平稳性检验、协整检验及相互作用关系分析，结果均通过R软件运行得到。

3 实证分析

3.1 时间序列的单位根检验

为避免“伪回归”，在进行协整回归和建立误差修正模型前需对各时间序列进行单位根检验，确定它们的单整阶数以及是否同阶单整。单位根检验过程及结果如表1所示，从表1可知，各有关时间序列均为一阶单整过程，可进行下一步协整分析。

表1 各变量时间序列的单位根检验结果

表1 （续）

3.2 融资租赁贷款、基础设施投资与第三产业经济增长

3.2.1 融资租赁贷款对基础设施投资的影响分析

（1）协整关系检验。根据各类信息准则选择最优滞后阶数4进行Johansen协整检验，结果如表2所示，融资租赁贷款和基础设施投资存在一个协整关系，得到协整向量为(1,-0.09)，即融资租赁贷款每增加一个单位，基础设施固定资产投资将增加0.09个单位。

表2 变量的Johansen协整秩次检验结果

（2）误差修正模型及因果关系分析。如表3和表4所示，在以ΔFL为响应变量的方程中，除常数项外没有一个系数是在5%水平下显著的，且关于ΔBI滞后项系数的联合检验在5%水平下也是不显著的；在以ΔBI为响应变量的方程中，误差修正项的系数（调节系数）估计为-0.818，相应的t统计量为-4.272，在5%的显著水平下显著，同时也通过了弱外生性LR检验，但关于ΔFL滞后项系数及其联合检验在5%水平下均不显著。由此说明，在短期内融租租赁贷款和基础设施投资不存在互动因果关系，这与基础设施固定资产投资周期长特点相匹配。长期来看，融资租赁贷款显著促进了基础设施建设，但不会对其与基础设施固定资产投资之间的不均衡作出调整，即融资租赁发展是导致基础设施投资增长的原因，但不存在基础设施投资是导致融资租赁贷款变化的原因。

表3 变量的Johansen误差修正模型参数估计

表3 （续）

表4 变量的Granger因果关系和弱外生性检验结果

3.2.2 融资租赁贷款对第三产业经济增长的影响分析

（1）协整关系检验。各类信息准则均选择最优滞后阶数4，选择带常数项的协整模型进行协整秩次检验。迹检验结果显示存在一个协整关系，协整向量或，融资租赁贷款每增长1个百分点，将带动第三产业经济增长0.8个百分点。

（2）误差修正模型及因果关系分析。如表3和表4所示，两个方程的误差修正项系数估计t统计量均在5%的显著水平下显著，同时也均通过了弱外生性LR检验；而有关差分滞后项系数的联合检验在5%水平下均不显著，说明融资租赁贷款发展与第三产业经济增长存在相互作用的长期均衡关系，但短期内两者的动态变化不存在相互因果关系。

3.2.3 基础设施投资对第三产业经济增长的影响分析

（1）协整关系检验。各类信息准则均选择最优滞后阶数3，选择带常数项的协整模型进行协整秩次检验。迹检验结果显示存在一个协整关系，协整向量或，融资租赁贷款每增长1个百分点，将带动第三产业经济增长0.8个百分点，该作用强度与融资租赁贷款对第三产业经济增长的作用强度非常接近。

（2）误差修正模型及因果关系分析。在以ΔlnBIQ为响应变量的方程中，除ΔlnBIQ自身滞后项外没有一个系数是在5%水平下显著的，且关于ΔlnBIQ滞后项系数的联合检验在5%水平下也是不显著的；而以ΔlnGDP3为响应变量的方程中，调节系数估计为-0.134，相应的t统计量在5%的显著水平下显著，同时也通过了弱外生性LR检验，但ΔlnBIQ差分滞后项系数的联合检验在5%水平下不显著，说明短期内基础设施投资与第三产业经济增长不存在动态因果关系。长期来看，基础设施投资是第三产业经济增长的原因，而不存在第三产业经济增长是基础设施投资增长的原因。

综合以上分析结果，可以得到结论：短期内融资租赁发展与基础设施投资和第三产业经济增长之间不存在动态因果关系，这与基础设施固定资产投资周期长特点相匹配；但长期来看，广州市融资租赁发展通过促进基础设施投资进而促进了第三产业经济增长。

3.3 融资租赁贷款、先进制造业投资与工业经济增长

3.3.1 融资租赁发展对先进制造业投资的影响研究

MI和FL所组成的二元VAR在各参数下各信息准则下选择的最优滞后阶数均为1。运用EGADF两步法进行协整检验。第一步运用OLS来估计协整系数，采用不带截距项的回归结果为（调整后的拟合优度为0.885）或写成。第二步对做带漂移项的单位根检验，得到的ADF检验值 -4.40小于5%临界值-1.95，可以拒绝其“含有单位根”的原假设，从而判断FL和MI之间存在协整关系，即融资租赁贷款和先进制造业投资之间存在一个长期均衡，融资租赁贷款每增加1个单位，先进制造业固定资产投资将增加0.03个单位。与基础设施投资相比，融资租赁对先进制造业投资的作用要小得多。

构建误差修正模型，观察融资租赁贷款和基础设施投资之间的短期动态变化关系。将误差修正项的滞后项加到ΔMI和ΔFL的分布滞后模型（ADL）中，相应误差修正模型估计为:

式（4）中两个方程的残差均通过单位根检验，即残差平稳。在第一个方程中，除截距项外，其他变量均未通过t检验5%显著水平；在第二个方程中，误差修正项系数估计为-0.025，t统计量-0.284在5%显著水平下显著，但差分项ΔFL系数不显著，说明短期内融资租赁贷款增长不是促使先进制造业投资增长的Granger原因，但长期来看，融资租赁贷款对先进制造业投资具有正向的促进作用；而先进制造业投资增长无论从短期还是长期来看，都不是导致融资租赁贷款额增长的原因。

3.3.2 融资租赁与工业经济增长

按照选择最优滞后阶数、协整检验和估计误差修正模型的的步骤，相关结果如下：（1）采用3阶滞后带常数项的Johansen协整秩次检验结果表明，FL和IDP之间存在一个协整关系，协整向量为，即融资租赁发展与工业经济增长之间存在正向的长期均衡关系，融资租赁贷款每增加1个单位，将促进工业经济经济增长0.1个单位。（2）响应的误差修正模型及因果关系检验表明，短期内融资租赁贷款增长与工业经济增长不是彼此的Granger原因，长期来看融资租赁发展与工业经济增长存在单向的因果关系，融资租赁贷款促进了工业经济增长，但工业经济增长对融资租赁贷款增长没有显著的调节作用。

3.3.3 先进制造业投资与工业经济增长

下面探讨先进制造业投资与工业经济增长的关系，或者说先进制造业投资对工业经济增长的影响。根据AIC、Hannan-Quinn信息准则(HQIC)和最终预测误差(FPE)选择3阶滞后进行Johansen协整秩次检验，发现无论选择带常数项还是趋势项或是均不带，检验结果均为MI和IDP之间不存在一个协整关系；采用EG-ADF两步法检验，OLS回归的方程和系数检验均无法通过5%显著性水平，可以认为先进制造业投资与工业经济增长之前不存在长期均衡关系，一定程度上验证了朱成科等［4］的研究结论，即设备投资没有对东部起到促进经济增长的作用。窦子欣等［14］也研究指出先进制造业新产品市场化程度较低，市场竞争性没有体现，销售渠道难以扩宽，这样设备投资转化为经济效益的作用就受到了制约。

综合以上分析，可以得到：广州市融资租赁发展同时促进了先进制造业的固定资产投资和工业经济增长，但先进制造业的固定资产投资没有转化为工业经济增加值，工业经济增长也不依赖于先进制造业的固定资产投资。由此可以说明：（1）广州市的融资租赁发展满足了资金约束企业购置设备等固定资产的需求，发挥了对先进制造业的投资功能，同时通过融资租赁的促销功能增加了设备供货方的销售商收入，由此带动工业经济增长。（2）广州市工业经济增长已不是主要受供应驱动，在行业产能过剩的情况下，增加固定资产投资对促进工业经济增长没有显著作用。

4 结论与建议

本研究运用协整检验和建立误差修正模型，从产业结构角度实证研究广州市的融资租赁发展对实体经济的影响，基于2011—2019年的数据，分别探讨了融资租赁发展、基础设施投资与第三产业经济增长关系和融资租赁发展、先进制造业投资与工业经济增长关系。主要研究结论如下：（1）长期来看，广州市融资租赁发展对实体经济的影响存在这样一个作用传导机制，即融资租赁发展通过促进基础设施投资进而促进第三产业经济增长。（2）广州市融资租赁发展促进了先进制造业投资，但相对于促进基础设施投资的强度要弱得多；融资租赁发挥了其促销功能，带动了工业经济增长。（3）广州市先进制造业的固定资产投资没有转化为工业经济增长，说明在当前行业产能过剩的情况下，增加固定资产投资对促进工业经济增长不显著，应同时增加需求消费将工业投入转化为经济增加值。

根据以上研究结论，为广州市融资租赁更高质量服务产业发展及粤港澳大湾区建设提供以下对策建议：第一，总结并推广广州市融资租赁服务基础设施建设的成功经验，继续引导城市轨道交通的建设、海运和航运、医疗卫生设施等设备租赁，服务粤港澳大湾区内基础设施互联互通和“一带一路”建设，提高贸易便利化水平，为促进“走出去”和“引进来”提供重要支撑。第二，融资租赁提升先进制造水平要精准发力，扩大有效投资需求；在粤港澳大湾区经济运行仍存在产能过剩的情况，同时还要增强发挥广州国际商贸中心功能，畅通“双循环”，通过促进出口消费带动投资转化为工业经济增长。第三，完善现代服务体系为融资租赁发展提供配套支持。以打造南沙粤港澳全面合作示范区为契机，与香港共建专业服务机构，促进会计审计、法律、管理咨询等专业服务发展，促成跨境融资租赁交易，以巩固融资租赁行业领先地位，充分彰显融资租赁在粤港澳大湾区的特色金融地位。