地區社會融資規模比較分析與實證研究

摘 要：本文利用2013—2015年中國31個省區市的季度和年度數據，分析了地區社會融資規模和融資結構差異和造成差異的原因。造成地區社會融資規模在總量和結構上差異的原因有經濟規模、物價、企業規模、金融發展創新等。面板數據模型的實證結果表明，總量上，經濟增長和物價水平對地區社會融資規模的影響顯著，東部地區比中、西部地區自發性的社會融資規模更大；結構上，經濟規模的擴大和增速提高，企業規模的擴大，金融業自身發展與創新，都對優化社會融資結構影響顯著，而產業結構和企業股權結構（國有或非國有）的影響不顯著；區域上，東部比中、西部的社會融資結構更為合理。

關鍵詞：地區社會融資規模；區域經濟；股權結構；產業結構；金融創新

中圖分類號：F830 文獻標識碼：A 文章編號：1674-2265（2016）12-0069-04

一、引言

社會融資規模作為宏觀金融指標從2011年4月公布以來，受到的關注度逐漸增加。2016年社會融資規模余額增長目標首次在《政府工作報告》中被明確提出，標志著其與M2一起成為貨幣政策的調控指標。

中國人民銀行對地區社會融資規模統計數據從2013年開始，按季度定期公布。地區社會融資規模能更全面地反映當地實體經濟從整個金融體系獲得的資金支持，有利于加大金融對區域經濟的支持力度，有助于監測區域金融發展規模和結構變化，加強區域金融風險的監測，及時防范和化解區域性金融風險。 因此，深入研究地區社會融資規模差異，找出差異背后的經濟社會原因和規律，具有重要的理論價值和現實意義。

二、地區社會融資規模的相關研究

對社會融資規模的研究主要集中在社會融資規模的概念、宏觀金融調控機制以及地區社會融資規模等方面。盛松成（2011a、2011b）借鑒國際經驗和理論分析了社會融資規模概念，強調其對金融宏觀調控市場化的重要性，并研究了社會融資規模與貨幣政策的傳導關系。在宏觀調控機制研究方面，周小川（2013）認為復雜多變的經濟目標要求采用多種政策工具進行組合性、前瞻性調控，必須豐富貨幣政策工具箱，綜合評價政策調控效果。牛潤盛（2013a）的研究結果表明，數量型工具對銀行信貸、債券市場、股市的調控更有效，價格型工具則對未承兌票據、委托貸款、信托貸款等影子銀行業務更有效。

在社會融資規模與經濟關系的研究方面，張嘉為等（2012）認為，社會融資規模比單純的銀行信貸對實體經濟的影響更大，其作為貨幣政策中間目標是可行的。牛潤盛（2013b）利用狀態空間可變參數模型的研究結果表明，銀行信貸市場對實體經濟及產業結構的作用在減弱，而債券市場、股票市場、保險市場以及民間信貸市場的作用在增大。郭麗虹、張祥建和徐龍炳（2014）的研究結果表明，社會融資規模的增加顯著促進了實體經濟發展，且存在門檻水平；銀行貸款和股票融資對實體經濟的增長作用顯著，票據融資對實體經濟增長存在負效應，而債券融資效應不顯著。

在地區社會融資規模的研究方面，王振興和鄭其敏（2014）在測算2006—2012 年海南省社會融資規模的基礎上，運用回歸模型、脈沖效應分析了海南省社會融資規模對實體經濟的影響。王兆華（2015）詳細研究了2006—2014年陜西省社會融資規模趨勢和結構變化對經濟增長的作用，并提出改善社會融資結構、大力發展資本市場、合理引導民間資金等建議。

有關地區社會融資規模比較的研究文獻較少，且主要關注單一省市的社會融資規模和實體經濟的關系。與現有文獻不同，本文利用2013—2015年地區社會融資規模數據，較全面地分析地區社會融資規模和融資結構上的差異和造成差異的可能性原因，然后運用面板數據模型計量分析引起地區社會融資規模和結構差異的原因，最后有針對性地提出相關建議。

三、地區社會融資規模比較分析

（一）總量上，各地社會融資規模與GDP關聯性較強

如圖1所示，2015年地區社會融資規模較大的省市有北京、天津、上海、廣東、江蘇、山東、浙江和福建，均為東部沿海省市，社會融資規模在7000億元以上；地區社會融資規模較小的省區分別是寧夏、西藏、青海、海南、寧夏和內蒙古，多為西部地區或經濟規模較小省區，社會融資規模在2800億元以下。地區社會融資規模與GDP規模密切關聯，反映了經濟發展水平決定金融發展水平的客觀規律。

（二）結構上，各地貸款占社會融資規模比重的差異較大

各地直接融資與間接融資、正規金融與民間金融、銀行表內業務與表外業務比例關系和結構優化程度可以表現在社會融資規模各子指標變量的變化中。其中，人民幣新增貸款占地區社會融資規模比重的變化，可以反映以銀行為主的金融體系向多元化、多層次金融體系轉變的過程。人民幣新增貸款占比越大，說明當地金融發展仍然以銀行體系為主，融資渠道單一；人民幣新增貸款占比越小，說明當地金融業發展越多元化、多層次，融資渠道和金融產品越豐富。

為簡便起見，本文以人民幣新增貸款占地區社會融資規模的比重，來反映各地社會融資結構的變化。如圖2所示，2015年人民幣新增貸款占地區社會融資規模比重較小的省市有北京、上海、天津、遼寧、陜西、貴州和西藏，比重多在65%以下；比重較大的省市分別是河北、湖北、黑龍江、吉林、內蒙古、寧夏、安徽和江西，比重多在95%以上，而GDP規模最大的兩個省份廣東、江蘇，人民幣貸款占比也較大，說明各地社會融資結構與經濟不一定正相關，還受其他因素的影響。

（三）引起地區社會融資規模差異的原因分析

社會融資規模不僅與經濟發展水平、物價水平相關，還與地域位置、金融生態環境、企業股權結構和規模大小，以及金融組織體系、金融產品創新、金融中心城市建設等金融自身的發展水平相關。各省區市經濟金融發展條件差異較大，客觀上造成地區社會融資規模在總量、結構上的差異。

四、實證分析

（一）數據說明

本文數據來源于中國人民銀行、國家統計局網站。根據相關數據公開和公布情況，選取2013—2015年季度數據或年度數據。計量分析軟件使用Eviews8.0。

為方便起見，地區社會融資規模用X表示，社會融資結構用人民幣貸款占比XJG替代；地方經濟規模GDP、增速分別用Y、YG表示，產業結構用二、三產業之和占比YJG替代；金融業發展和創新水平用金融業增加值JR替代；企業股權結構用國企控股資產合計占規模以上企業資產合計GQ替代；企業規模結構用大中規模企業資產合計占比GM替代；通貨膨脹用季度固定資產投資價格指數P替代。為避免異方差，對規模數據進行對數化處理。

為考查區域特征，設置2個區域虛擬變量。東部地區[D1=1，]其他地區為0；中部地區[D2=1，]其他地區為0；[D1=0，D2=0]即代表西部地區。其中，東部包括遼寧、河北、北京、天津、山東、江蘇、浙江、上海、福建、廣東、廣西、海南等12個省區市；中部包括黑龍江、吉林、內蒙古、山西、河南、湖北、江西、安徽、湖南等9個省區市；西部包括陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、四川、重慶、云南、貴州、西藏等10個省區市。

（二）地區社會融資規模的面板數據回歸分析

本文用2013—2015年的季度面板數據，采用橫截面加權回歸方法，得到混合效應模型。回歸結果如表1所示，C表示常數截距項。自變量系數在1%的水平上顯著，表明經濟增長、物價水平對地區社會融資規模有顯著影響，并且東部地區比中、西部地區自發性的社會融資規模更大。

（三）地區社會融資結構的面板數據回歸分析

受部分指標變量的數據限制，本文采用年度數據分析社會融資結構情況。用2013年和2014年面板數據，采用橫截面加權回歸方法，得到混合效應模型，回歸結果如表2所示。產業結構YJG和企業股權結構GQ系數不顯著，刪除；其他自變量系數在1%的水平上顯著，系數均為負值，結果與經濟預期判斷吻合。這表明經濟規模的擴大和增速提高，需要多元化融資滿足金融需求；企業規模的擴大，可以比較容易獲取到銀行信貸以外的債券融資、股權融資等；金融創新發展，能夠豐富金融產品、融資形式，這都使人民幣貸款比重下降，優化社會融資結構。

虛擬變量D1、D2為負值，且D1絕對值更大，表明東、中、西部地區自發性的人民幣貸款占比依次上升，東部比中西部的社會融資結構更為合理，這與東部地區的上海、北京、廣深等金融中心和長三角、京津唐、珠三角的經濟金融增長有密切關系。

（四）結論

地區社會融資規模在總量和結構方面的差異原因包括經濟規模、物價、企業規模、金融發展創新等多種因素。總量上，經濟增長和物價水平對地區社會融資規模的影響顯著；結構上，經濟規模的擴大和增速提高、企業規模的擴大、金融業自身發展與創新，都對優化社會融資結構影響顯著，而產業結構和企業股權結構（國有或非國有）對優化社會融資結構的影響不顯著；區域上，東部地區比中、西部地區的自發性社會融資規模更大、社會融資結構更為合理。

五、政策建議

（一）引導地方政府將關注點從貸款規模轉向社會融資規模

社會融資規模增加和結構優化，既有助于金融業的健康發展，又有助于促進地方實體經濟發展。一是加強信息溝通，讓地方政府、專家學者和社會公眾及時了解地區社會融資規模相關數據，合理引導預期。二是逐步引導地方政府將關注點從貸款規模轉向社會融資規模，更加關注直接融資、資本市場、民間融資、互聯網金融等融資渠道，促進地方金融業全面、協調、可持續發展。

（二）因地制宜，不斷推動地方金融體系多元化、多層次、特色化發展

一是因地制宜，準確定位，科學制訂本地金融發展長期規劃。根據各地經濟金融發展情況，選擇性地發展科技金融、綠色金融、普惠金融、國際金融等特色金融。充分利用信貸市場、資本市場的金融杠桿撬動金融資源和社會資本，有力支持地方實體經濟并有效防范金融風險。同時，合理定位區域金融中心，避免重復建設和惡性競爭，充分發揮資源集聚和輻射功能。二是創新驅動。利用好資本市場，特別是銀行間債券市場，建立區域性權益交易中心；促進互聯網金融、產業投資基金、私募股權基金 （PE）、風險投資基金 （VC）健康發展；降低準入門檻，引導社會資本和民間資本積極參與，促進民營銀行、村鎮銀行、小貸公司、信托公司、融資租賃公司等發展。三是市場主導，充分發揮市場在金融資源配置中的決定性作用。進一步完善公司治理結構，加強融資主體的財務硬約束，發揮利率調節和優化金融資源配置的作用，使金融資源流向使用效率高的行業、企業，提高資金利用效率。

（三）主動適應，不斷完善社會融資規模和金融業綜合統計

一是進一步完善社會融資規模指標，開展標準化、綜合性金融統計。推動金融業綜合統計和金融統計標準化，在金融監管協調部際聯席會議框架下，加強部門間的溝通合作，完善金融監管信息共享和金融業綜合統計協調機制，合并報表、編制金融業資產負債表和金融概覽、開展跨機構和跨市場統計監測。二是完善地區社會融資規模統計機制，加強與地方金融辦、統計局，銀行、證券、保險監管地方派出機構和自律組織等相關部門的協調配合，完善信息共享機制。

（四）以地區社會融資規模為突破口，加強系統性、區域性金融風險監測和完善宏觀審慎評估體系

一是充分挖掘已有地區社會融資規模數據信息，監測區域性金融風險。充分挖掘地區社會融資規模的各類融資數據，監測分析區域金融的問題和風險點。二是將社會融資規模和金融業綜合統計監測與宏觀審慎評估體系（Macro Prudential Assessment， MPA）相結合。利用社會融資規模和金融業綜合統計數據查找區域性風險點，結合宏觀審慎評估系統查找區域性、重要性機構和潛在風險對象。重點監測金融機構表外業務風險和傳染及逆周期風險，建立和完善風險預測預警，及時有效化解風險。三是加強互聯網金融統計監測，以“互聯網金融專項整治”為契機，在2016年以來開展的銀行業金融機構互聯網金融業務統計的基礎上，加強與中國互聯網金融協會、地方政府相關部門的信息共享和協作，逐步將互聯網金融納入社會融資規模和金融業綜合統計監測范圍。

參考文獻：

[1]陳雨露.社會融資規模與金融業綜合統計[J].中國金融，2016，（9）.

[2]盛松成.社會融資規模概念的理論基礎與國際經驗[J].中國金融，2011，（8）.

[3]盛松成.社會融資規模符合金融宏觀調控市場化方向[J].中國金融家，2011，（3）.

[4]盛松成.社會融資規模與貨幣政策傳導[J].金融研究，2012，（10）.

[5]周小川.新世紀以來中國貨幣政策的主要特點[J].中國金融，2013，（2）.

[6]周小川.宏觀調控的經濟描述與工程描述[J].金融研究，2013，（1）.

[7]牛潤盛.金融脫媒背景下社會融資規模的貨幣政策工具選擇[J].金融監管研究，2013，（9）.

[8]牛潤盛.社會融資結構變遷對實體經濟和產業結構的動態影響[J].海南金融，2013，（5）.