牛嵩

摘 要：本文選取2002—2016年的月度數(shù)據(jù)，分析社會(huì)融資規(guī)?？偭亢徒Y(jié)構(gòu)與貨幣供應(yīng)量的相互作用關(guān)系。研究結(jié)果表明，社會(huì)融資規(guī)模與貨幣供應(yīng)量間關(guān)系密切，其中人民幣貸款對(duì)貨幣供應(yīng)量增加的促進(jìn)作用較強(qiáng)，而債券融資可以在不虛增貨幣的同時(shí)達(dá)到融資需求，有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

關(guān)鍵詞：社會(huì)融資規(guī)模；融資結(jié)構(gòu)；貨幣供應(yīng)量；VAR模型

中圖分類號(hào)：F830 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B 文章編號(hào)：1674-2265（2017）07-0078-05

一、引言

隨著金融創(chuàng)新加快，我國金融業(yè)規(guī)模持續(xù)增長，金融結(jié)構(gòu)多元發(fā)展，金融產(chǎn)品和融資工具層出不窮，商業(yè)銀行表外業(yè)務(wù)迅猛發(fā)展，證券保險(xiǎn)類金融機(jī)構(gòu)大力注資實(shí)體經(jīng)濟(jì)，信托市場和民間資本迅速崛起，融資渠道和手段多樣化，跨市場、跨部門大一統(tǒng)的金融格局逐漸形成，以往依賴于銀行信貸的融資方式早已被打破，新增人民幣貸款已不能充分體現(xiàn)金融與經(jīng)濟(jì)的關(guān)系，貨幣供應(yīng)量已經(jīng)不能完全涵蓋市場上所有流動(dòng)性范疇，其政策導(dǎo)向性地位正在逐步降低。貨幣供應(yīng)量和人民幣貸款作為傳統(tǒng)的貨幣政策中間目標(biāo)，已經(jīng)不能全面反映金融對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支持力度，無法很好地解釋經(jīng)濟(jì)與金融背離現(xiàn)象。在此背景下，社會(huì)融資規(guī)模應(yīng)運(yùn)而生。

社會(huì)融資規(guī)模和貨幣供應(yīng)量，是貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制的信用觀點(diǎn)理論和貨幣觀點(diǎn)理論在中國實(shí)踐的具體體現(xiàn)，研究二者間關(guān)系豐富了貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制理論研究框架，為我國日后貨幣政策轉(zhuǎn)型提供理論支持。社會(huì)融資規(guī)?；竞w了整個(gè)金融市場和金融機(jī)構(gòu)，是反映金融發(fā)展程度的總體量化指標(biāo)，彌補(bǔ)了我國長久以來缺乏金融總量指標(biāo)的缺憾，有助于衡量商業(yè)銀行表外業(yè)務(wù)和非銀行金融機(jī)構(gòu)的經(jīng)營運(yùn)轉(zhuǎn)情況，有助于分析金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)負(fù)債傳導(dǎo)效應(yīng)，有助于測算金融促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度，有助于我國發(fā)展直接融資市場，改善企業(yè)融資結(jié)構(gòu)，有助于優(yōu)化金融資源配置，防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)。為央行實(shí)施逆周期的宏觀審慎管理提供數(shù)據(jù)支持，為國家大力開展供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提供信息來源。因此，研究我國社會(huì)融資規(guī)模與貨幣供應(yīng)量之間的關(guān)系具有理論和實(shí)踐意義。

二、文獻(xiàn)綜述

目前專門研究我國社會(huì)融資規(guī)模與M2關(guān)系的文獻(xiàn)比較少。余永定（2011）認(rèn)為貨幣供應(yīng)量和社會(huì)融資規(guī)模是經(jīng)濟(jì)的內(nèi)生變量，與通貨膨脹沒有直接聯(lián)系，雖然M1與通貨膨脹關(guān)系緊密，但卻不是必要的內(nèi)生變量。儀超（2012）對(duì)社會(huì)融資規(guī)模與M2進(jìn)行了比較，認(rèn)為M2政策地位不斷下降，社會(huì)融資規(guī)模統(tǒng)計(jì)口徑有待完善，可測性、可控性、相關(guān)性問題有待進(jìn)一步解決。有的文獻(xiàn)在研究社會(huì)融資規(guī)模和貨幣政策有效性問題過程中，與貨幣供應(yīng)量產(chǎn)生聯(lián)系，間接研究二者間影響。盛松成（2012）論證了我國的貨幣政策能有效影響社會(huì)融資規(guī)模，社會(huì)融資規(guī)模也對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生較大影響，社會(huì)融資規(guī)模是反映金融與經(jīng)濟(jì)關(guān)系的良好指標(biāo)。張嘉為、趙琳和鄭桂環(huán)（2012）建立了動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡模型框架，分析社會(huì)融資規(guī)模與貨幣政策傳導(dǎo)關(guān)系，將模型結(jié)構(gòu)劃分為家庭、廠商和金融部門，其中金融部門區(qū)分為銀行信貸市場和直接融資市場，對(duì)參數(shù)進(jìn)行貝葉斯校準(zhǔn)，研究表明，社會(huì)融資規(guī)模對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響要大于銀行信貸，當(dāng)貸款難度加大時(shí)，銀行信貸將會(huì)向直接融資轉(zhuǎn)移。張春生（2013）對(duì)廣義貨幣供應(yīng)量、人民幣貸款和社會(huì)融資規(guī)模作為貨幣政策中間目標(biāo)的效果進(jìn)行實(shí)證研究比較，研究發(fā)現(xiàn)社會(huì)融資規(guī)模作為中介目標(biāo)的可控性最高，而貨幣供應(yīng)量的相關(guān)度最高，在利率未完全市場化的條件下，社會(huì)融資規(guī)模并不適合作為貨幣政策中介目標(biāo)，貨幣供應(yīng)量仍是中介目標(biāo)比較理想的選擇，同時(shí)強(qiáng)調(diào)社會(huì)融資規(guī)模的作用，可以作為重要的宏觀監(jiān)測指標(biāo)以彌補(bǔ)貨幣供應(yīng)量的不足。盛松成（2015）對(duì)社會(huì)融資規(guī)模存量進(jìn)行了系統(tǒng)分析，研究表明，與增量數(shù)據(jù)相比，2002年以來社會(huì)融資規(guī)模存量增速波動(dòng)較為平穩(wěn)，與實(shí)體經(jīng)濟(jì)存在顯著的因果關(guān)系，與利率和基礎(chǔ)貨幣之間的相關(guān)性較高。盛松成和謝潔玉（2016）利用2002年—2014年的月度數(shù)據(jù)，構(gòu)建SVAR模型，比較了社會(huì)融資規(guī)模增量、新增人民幣貸款的貨幣政策中介目標(biāo)或監(jiān)測指標(biāo)屬性，研究發(fā)現(xiàn)社會(huì)融資規(guī)模增量對(duì)貨幣政策的最終目標(biāo)通貨膨脹率、工業(yè)增加值有顯著正向影響，并且總體影響效應(yīng)大于新增人民幣貸款。在社會(huì)融資規(guī)模存量和M2中介目標(biāo)屬性的研究中，發(fā)現(xiàn)二者對(duì)貨幣政策最終目標(biāo)的影響以及對(duì)操作目標(biāo)的反應(yīng)高度一致。

三、模型構(gòu)建與分析

（一）變量選取

社會(huì)融資規(guī)?？梢愿爬閷?shí)體經(jīng)濟(jì)（非金融企業(yè)和住戶）從金融體系獲得的資金總額?！敖鹑隗w系”包括市場上的全部機(jī)構(gòu)以及金融市場，是整體金融的概念。簡單來看，包括直接融資和間接融資。具體來分，包括人民幣貸款、外幣貸款、委托貸款、信托貸款、未貼現(xiàn)的銀行承兌匯票、企業(yè)債券、非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資等。

選取2002—2016年的月度數(shù)據(jù)，利用VAR模型，對(duì)社會(huì)融資規(guī)模與貨幣供應(yīng)量進(jìn)行實(shí)證分析，數(shù)據(jù)來源于人民銀行網(wǎng)站。由于社會(huì)融資規(guī)模是增量概念，貨幣供應(yīng)量是累計(jì)值，為了觀察二者之間關(guān)系，本文統(tǒng)一使用增量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。將貨幣供應(yīng)量一階差分后得到每月增量值。將社會(huì)融資規(guī)模指標(biāo)細(xì)分后，設(shè)定模型變量分別為社會(huì)融資規(guī)?？偭?、貨幣供應(yīng)量增量、人民幣貸款、外幣貸款、委托貸款、信托貸款、未貼現(xiàn)的銀行承兌匯票、企業(yè)債券、非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資，剔除季節(jié)擾動(dòng)后盡可能保留原始數(shù)據(jù)信息，經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的變量分別記為TAFRE、TM2、TRMBL、TFL、TENTRUSTL、TTRUSTL、TBILL、TBOND和TSTOCK。

（二）各變量的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

1. 單位根檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明，各變量的原始數(shù)據(jù)序列是非平穩(wěn)的，一階差分后全部通過5%的顯著性水平檢驗(yàn)，變量均為一階單整I（1），從長遠(yuǎn)來看這些變量之間可能具有均衡關(guān)系，可以進(jìn)行 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)。

2. 模型最佳滯后期選擇。從表1中可以看出，由于AIC 和 SC最小值所對(duì)應(yīng)的階數(shù)是不同的，無法判斷滯后階數(shù)，因此根據(jù)LR和絕大多數(shù)準(zhǔn)則確定最優(yōu)滯后階數(shù)。五個(gè)指標(biāo)中有三個(gè)建議最優(yōu)滯后階數(shù)為3，因此該模型的最優(yōu)滯后階數(shù)定義為 3。endprint

4. 格蘭杰因果檢驗(yàn)。遵照上文VAR模型最優(yōu)滯后階數(shù)選擇，對(duì)變量進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)關(guān)系。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，社會(huì)融資規(guī)模、人民幣貸款、委托貸款和未貼現(xiàn)的銀行承兌匯票與貨幣供應(yīng)量互為格蘭杰因果關(guān)系，貨幣供應(yīng)量是企業(yè)債券的格蘭杰原因，它們可以作為VAR模型的內(nèi)生變量；外幣貸款、信托貸款和非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資與貨幣供應(yīng)量因果檢驗(yàn)結(jié)果不通過，只能作為模型的外生變量。

5. 模型平穩(wěn)性檢驗(yàn)。由圖1可以看出，所有根的模均小于 1，落在單位圓內(nèi)，說明模型是穩(wěn)定的，可以進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析和方差分解，以分析各變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。

（三）廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

廣義脈沖分析可以消除因變量進(jìn)入系統(tǒng)順序不同而造成的干擾，直觀地體現(xiàn)各沖擊帶來的變量反映。脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線的橫軸代表滯后階數(shù)，縱軸代表信息沖擊的響應(yīng)程度。圖中實(shí)線部分為計(jì)算值，虛線部分為響應(yīng)函數(shù)值加或減兩倍標(biāo)準(zhǔn)差的置信帶。由于各變量之間存在較明顯的滯后關(guān)系，且樣本區(qū)間較長，所以追蹤期定義為 30。

1. 社會(huì)融資規(guī)模和貨幣供應(yīng)量。從圖2可以看出，在本期給貨幣供應(yīng)量1個(gè)正向沖擊，社會(huì)融資規(guī)模響應(yīng)為正，且在第1期波動(dòng)效果最大，此后波動(dòng)幅度縮窄，貨幣供應(yīng)量的沖擊能持續(xù)近一年時(shí)間。在本期給社會(huì)融資規(guī)模1個(gè)正向沖擊，貨幣供應(yīng)量表現(xiàn)為正，第1期響應(yīng)為大幅增長，然后快速回落，不到半年的時(shí)間沖擊效果基本失效。從數(shù)值來看，由社會(huì)融資規(guī)模引起的沖擊，對(duì)貨幣供應(yīng)量當(dāng)期影響效果非常大；從持續(xù)時(shí)間來看，由貨幣供應(yīng)量引起的沖擊，對(duì)社會(huì)融資規(guī)模的影響持續(xù)時(shí)間長，面對(duì)貨幣供應(yīng)量的沖擊，社會(huì)融資規(guī)模需要更長的時(shí)間消化處理才能回到均衡水平，社會(huì)融資規(guī)模和貨幣供應(yīng)量沖擊的相互影響基本沒有時(shí)滯。

2. 人民幣貸款和貨幣供應(yīng)量。從圖3可以看出，人民幣貸款對(duì)貨幣供應(yīng)量的沖擊響應(yīng)始終為正，在本期給貨幣供應(yīng)量1個(gè)正的標(biāo)準(zhǔn)差沖擊，人民幣貸款立即表現(xiàn)出增加，隨后振蕩幅度不斷縮窄至平穩(wěn)，貨幣供應(yīng)量沖擊的影響效果是收斂的。貨幣供應(yīng)量對(duì)人民幣貸款的沖擊響應(yīng)始終為正。在本期給人民幣貸款1個(gè)正的標(biāo)準(zhǔn)差沖擊，貨幣供應(yīng)量立即表現(xiàn)出增加，隨后振蕩幅度不斷縮窄至平穩(wěn)，人民幣貸款沖擊的影響效果是收斂的。人民幣貸款和貨幣供應(yīng)量沖擊的相互影響基本沒有時(shí)滯，沖擊帶來的波動(dòng)能維持在3個(gè)季度以內(nèi)。

3. 委托貸款和貨幣供應(yīng)量。由貨幣供應(yīng)量沖擊引起的委托貸款的響應(yīng)函數(shù)顯示，當(dāng)在本期給貨幣供應(yīng)量1個(gè)正沖擊后，委托貸款表現(xiàn)出正向響應(yīng)，在第3期沖擊影響最明顯，此后小幅調(diào)整后，不斷回落。而由委托貸款沖擊引起的貨幣供應(yīng)量的響應(yīng)函數(shù)顯示，當(dāng)在本期給委托貸款1個(gè)正沖擊后，貨幣供應(yīng)量表現(xiàn)出正向響應(yīng)，歷經(jīng)3個(gè)月后上漲，此后不斷振蕩，9個(gè)月后趨于穩(wěn)定。脈沖響應(yīng)函數(shù)顯示，貨幣供應(yīng)量和委托貸款之間大概有3個(gè)月的時(shí)滯。

4. 未貼現(xiàn)的銀行承兌匯票和貨幣供應(yīng)量。由貨幣供應(yīng)量沖擊引起的未貼現(xiàn)的銀行承兌匯票響應(yīng)函數(shù)顯示，當(dāng)在本期給貨幣供應(yīng)量1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的正沖擊后，未貼現(xiàn)的銀行承兌匯票先是表現(xiàn)為正向響應(yīng)，后表現(xiàn)為負(fù)向響應(yīng)，從初期的高點(diǎn)不斷下降直至負(fù)值，最后在負(fù)值區(qū)間內(nèi)小幅波動(dòng)趨于穩(wěn)定，沖擊的影響持續(xù)時(shí)間較長。由未貼現(xiàn)的銀行承兌匯票沖擊引起的貨幣供應(yīng)量的響應(yīng)函數(shù)顯示，當(dāng)在本期給未貼現(xiàn)的銀行承兌匯票1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的正沖擊后，貨幣供應(yīng)量呈現(xiàn)下降趨勢，響應(yīng)由正變?yōu)樨?fù)，不到半年的時(shí)間內(nèi)，沖擊影響基本消除。

5. 企業(yè)債券和貨幣供應(yīng)量。圖6顯示，在貨幣供應(yīng)量增量1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的作用下，企業(yè)債券融資始終表現(xiàn)出正向響應(yīng)，在第1期沖擊引起的增長幅度最大，此后不斷降低回調(diào)，直至影響消除，從觀察期內(nèi)看貨幣供應(yīng)量對(duì)債券融資的沖擊能夠維持在一定水平上。在企業(yè)債券1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的作用下，在1個(gè)月的時(shí)間內(nèi)貨幣供應(yīng)量增量由正向響應(yīng)快速轉(zhuǎn)為負(fù)向響應(yīng)，此后緩慢回調(diào)至均衡水平之上，趨于穩(wěn)定。債券對(duì)貨幣供應(yīng)量沖擊的影響表現(xiàn)為收斂，沖擊影響反應(yīng)迅速短暫。

（四）方差分解分析

從貨幣供應(yīng)量的方差分解圖中可以看出，貨幣供應(yīng)量增長自身的沖擊是其方差的一個(gè)主要來源，貨幣供應(yīng)量增長的變化受自身擾動(dòng)項(xiàng)的沖擊影響呈現(xiàn)逐步遞減趨勢，從開始的100%逐步下降至79%；人民幣貸款的貢獻(xiàn)度僅次于貨幣供應(yīng)量自身沖擊，短期增長到11.4%，并維持在這個(gè)水平上；社會(huì)融資規(guī)?？偭亢臀匈J款的貢獻(xiàn)度隨著時(shí)間的推移穩(wěn)步上漲，在觀察期內(nèi)分別達(dá)到2.7%和4.1%，并且繼續(xù)呈現(xiàn)增長態(tài)勢；未貼現(xiàn)的銀行承兌匯票和企業(yè)債券的貢獻(xiàn)度最低，前期表現(xiàn)出快速上漲趨勢，在第5期分別達(dá)到2.02%和1.02%。

四、研究結(jié)論

本文將社會(huì)融資結(jié)構(gòu)中的各組成部分拆分成本外幣貸款、影子銀行、企業(yè)債券、股票市場等因素，分析其與貨幣供應(yīng)量的相互作用機(jī)理。實(shí)證結(jié)果表明，社會(huì)融資規(guī)模與貨幣供應(yīng)量間關(guān)系密切，沖擊的響應(yīng)不存在時(shí)滯。人民幣貸款與貨幣供應(yīng)量的影響程度要強(qiáng)于社會(huì)融資規(guī)模，人民幣貸款對(duì)貨幣供應(yīng)量增長的貢獻(xiàn)程度較高，可能的原因是社會(huì)融資規(guī)模涵蓋了直接融資的作用，間接融資對(duì)貨幣供應(yīng)量增加的促進(jìn)作用較強(qiáng)。實(shí)證結(jié)果表明，貨幣供應(yīng)量的增加促進(jìn)委托貸款的增長，貨幣供應(yīng)量對(duì)委托貸款沖擊的響應(yīng)存在時(shí)滯，這說明影子銀行的存在確實(shí)使貨幣被動(dòng)超發(fā)。債券融資作為目前主要的直接融資形式對(duì)貨幣供應(yīng)量的增長有抑制作用，脈沖響應(yīng)結(jié)果表明企業(yè)選擇債券融資時(shí)，可以在不虛增貨幣的同時(shí)達(dá)到融資需求，這意味著債券融資可以直接轉(zhuǎn)化為投資資金進(jìn)入到實(shí)體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，因此應(yīng)該大力提倡發(fā)展債券市場融資。

遺憾的是由于月度數(shù)據(jù)波動(dòng)較大，實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果顯示外幣貸款、信托貸款和非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資只能作為模型的外生變量，不能進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解動(dòng)態(tài)分析，無法從實(shí)證上對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行證實(shí)。社會(huì)融資規(guī)模對(duì)貨幣供應(yīng)量的影響是社會(huì)融資結(jié)構(gòu)各部分相互作用的綜合結(jié)果，人民幣貸款和貨幣增長基本同步，影子銀行確實(shí)能夠促使貨幣超發(fā)，直接融資可以在不增加貨幣供給的同時(shí)達(dá)到支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效果，但現(xiàn)階段我國債券和股票市場的融資作用并未得到很好的發(fā)揮，銀行貸款依然是企業(yè)融資的主要方式。

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