侯天宇
[摘 要] 從區域差異性角度出發,研究地區經濟中各因素及社會融資規模對經濟增長的影響程度,判斷目前巴州地區社會融資規模是否對經濟增長影響顯著。選取巴州地區1996-2016年社會融資規模和GDP以及能影響經濟增長的相關因素的年度數據,構造一元回歸模型和VAR模型來研究巴州地區社會融資規模對經濟增長的影響。通過分析得出巴州地區社會融資規模對經濟增長的影響顯著,且影響程度大于其他因素對巴州經濟的影響的結論。因此,保持社會融資規模連續穩定的增長是必要之舉,從而避免因為社會融資規模的收縮引起經濟的大起大落。
[關鍵詞] 社會融資規模;VAR模型;經濟增長
[中圖分類號] F127 [文獻標識碼] A [文章編號] 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)研究背景及意義
近年來,隨著我國經濟體制的不斷改革,金融市場的不斷完善以及金融結構的多元化,各類新生金融產品、證券、保險機構等對實體經濟的融資起到了愈發重要的作用。商業銀行的表外業務對貸款的替代逐漸增強,新增人民幣貸款已經不能完全反映金融與經濟的關系,更不能完整的反映實體經濟的融資規模。隨著直接融資在融資渠道中逐漸占主導地位的背景下,“社會融資規模”這個2010年中央經濟工作會議提出的新概念逐漸引起人們的注意。
地區社會融資規模是反映一定區域內實體經濟從金融體系中獲得的融資總額,反映了地區金融對地區經濟的關系。我國目前的地區經濟存在較大的差異,經濟發展和金融體系極不均衡,貨幣政策在不同的地區也起到了不同的作用。從東、中、西部來看,東部社會融資規模占全國一半以上,融資規模最多的前六個地區屬于東部,這就導致了地區社會融資結構的失衡。西部地區(尤其是新疆)的金融市場發展尚未跟上東部地區,且仍處于過度依賴銀行貸款等間接融資。巴州地處新疆中部,石油儲備資源豐富,經濟相對發達。因此,巴州地區的社會融資對地區經濟的影響以及通過多個影響經濟因素的變量與社會融資一起對經濟進行影響因素分析是值得研究的問題。
(二)數據來源及研究特色
1.數據來源
選取1996-2016年巴州地區社會融資規模和剔除價格因素后的實際GDP,收集1996-2016年的社會消費品零售總額、社會固定資產投資以及工業增加值(均剔除了價格因素)。(RZ:巴州地區社會融資規模,GDP:巴州地區實際GDP,SHXF:巴州地區社會消費品零售總額,SHGD:社會固定資產投資,GYZJ:巴州地區工業增加值。)
2.研究特色
以往的研究在分析地區社會融資規模與對地區經濟的影響時僅僅利用一元模型對社會融資規模進行實證分析。這要建立一個假設條件,即影響實際GDP的變化的兩類因素,一個是社會融資規模,另一個是其他的各種因素。對其他各種因素進行簡化的同時認為其他各種因素的作用是默認存在的。本文在此基礎上將其他因素細化為多種解釋變量,建立VAR模型并研究各個經濟因素(包括社會融資規模)對經濟的影響。
二、社會融資規模與GDP的現狀描述分析
(一)變量定義
(二)社會融資規模的發展趨勢分析
從圖1中可以看出,社會融資規模發展趨勢具有如下特點:
除了1998年、1999年、2005年和2008年的社會融資規模為負之外,其余年份社會融資規模均為正值,而且在2008年之前融資規模波動較為平緩。
從2008年起出現急劇上升的趨勢,且在之后的幾年均在較高的趨勢波動。
從2010年-2013年,社會融資規模再次呈現出平緩趨勢,而從14年起開始迅速下滑,增速有所放緩。
融資規模為負值的原因是間接融資中的人民幣各項貸款與前一年相比減少,而直接融資的增加量不足以彌補貸款減少的量。而2008年之后融資規模的飛速增長來源于我國實施寬松的貨幣政策,為了應對環球金融危機,政府加大了對實體經濟的支持。
(三)GDP的發展趨勢分析
GDP的發展趨勢具有如下特點:
1996年-2008年呈現出快速上升的趨勢。
2008年因為環球金融危機的影響使得GDP稍有下滑。
2009年之后又恢復為快速上升的趨勢。
從圖2看大致可以認為,當融資規模為負值時,GDP開始下降;而當社會融資規模為正值時,GDP開始上升。故可以認為兩者之間可能存在滯后效應。
三、社會融資規模對實際GDP的影響實證分析
(一)單變量回歸模型分析
1.相關性分析
通過Pearson相關性分析得出,GDP與各自變量之間的相關性都十分顯著。工業增加值與GDP的關系最為相關,說明巴州的GDP與巴州的工業密切相關。而社會融資規模與GDP的相關性最低,但也通過檢驗,可認為巴州地區實際GDP與社會融資規模RZ之間有較強的線性關系。
2.平穩性檢驗
如表2所示,對GDP、RZ、SHXFP、SHGDZC、GYZJ這些變量進行ADF檢驗,從之前的描述分析中可以看出,五個變量的變動存在著一定的趨勢,故可認為時間序列為非平穩序列。再通過單位根檢驗得出所有變量均為非平穩序列,故對各變量進行差分后繼續檢驗。檢驗結果顯示所有變量在一階差分后均為平穩序列(取對數處理不影響原變量的協整關系),故可認為所有變量為一階單整序列。
3.(EG兩步法)協整檢驗
通過EG兩步法來判斷變量之間是否存在長期關系,為了研究社會融資規模對GDP是否具有影響,故將GDP作為因變量,RZ作為自變量建立相應模型。得出協整方程:
GDP=2012945+1.99585RZ+e
(6.315936) (2.575541)
R2=0.25878 R2=0.219768 F=6.633409
從上述協整方程可以看出,社會融資規模與GDP之間具有長期的均衡關系(系數均通過檢驗,且殘差序列不存在單位根,其ADF檢驗值為-6.221435,在1%的水平下顯著,GDP與RZ是(1,1)階協整)。從經濟意義看,在其他條件不變情況下,社會融資規模增加1個單位時,國內生產總值平均增加1.99585個單位。說明融資規模對GDP產生正的影響。
4.誤差修正模型
從短期看,可能會出現失衡。為了增強模型精度,把回歸時的殘差作為均衡誤差,建立誤差修正模型,將地區GDP增長的短期行為與長期行為聯系起來,故建立誤差修正模型。
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
誤差修正模型的估計結果表明,GDP的短期變動取決于短期社會融資波動的影響及偏離長期均衡的影響。誤差項e(-1)估計系數-0.057340體現了對長期偏離的修正力度,當短期波動偏離長期均衡時,以-0.057340的調整力度將非均衡狀態拉回到均衡狀態。
(二)多變量回歸模型分析
通過上述的單位根檢驗結果可知,所有變量在取對數后進行一階差分后均為平穩序列,故我們確認:對于dlngdp、dlnrz、dlnshxfp、dlngyzj、dlnshgdzc這五個變量將進入模型。
1.建立VAR模型
構建無約束的VAR模型,并判斷滯后階數,后為防止誤差項之間存在相關性,還要進行特征根檢驗,如果模型不穩定,則在脈沖響應分析中就會得出無效的結果。故需要建立由非平穩變量lngdp、lnrz、lnshxfp、lngyzj、lnshgdzc構成的VAR模型,并確定滯后期k。通過AIC、SC等最優滯后階數選擇法,最終確定模型中的最佳滯后期k為2。
從圖3中可以看出,圖中的黑點為AR特征多項式的根的倒數,均在單位圓內,因此可以認為VAR模型是穩定的。
2.脈沖響應分析
從圖4可以看出,社會消費品零售額、社會固定資產投資、工業增加值和社會融資規模對GDP的脈沖響應圖都沒有縱向的截距,因此對GDP沒有即期的影響。給工業增加值一個標準差的沖擊,GDP的反應路徑在第一期到第二期呈現負向趨勢,隨后自第三期開始上升,到第四期達到最大值后趨于均衡。盡管GDP反應時間具有較長的持續性,但其反應程度微弱(反應系數不到0.01個標準差);給定一個標準差的社會融資沖擊,使得GDP的反應路徑從第一期到第二期逐漸增強且在第二期達到最高峰隨后開始逐漸減弱,在第五期開始呈現負影響,直至第七期達到負的最大值后逐漸收斂,且反應程度高于工業增加值的沖擊;給定一個標準差的社會固定資產沖擊,使得GDP的反應路徑從第一期到第二期之間呈現負效應,之后開始上升且在第三期達到最大值,隨后從第三期開始逐漸減弱并達到均衡值;給定社會消費品零售額一個標準差的沖擊,使得GDP的反應路徑一直呈現負向趨勢(但不擴大),隨后在之后時期趨于平穩。
綜上所述,所有變量的脈沖效應收斂,除了社會消費品零售額對GDP的沖擊效應產生了負向影響外其余變量均對GDP的沖擊效應產生了正向的影響,社會融資規模對GDP的沖擊效應在方向上符合經濟規律,且其脈沖效應收斂,說明社會融資規模能在總量上能夠有效地帶動經濟增長。
3.方差分解
從圖5可以看出,不考慮GDP自身的貢獻率,社會融資規模對GDP的貢獻最大,在第十七期達到最高21.8%,隨后趨于穩定;其次是社會固定資產投資對GDP的貢獻,在第九期達到最大為3.3%,隨后趨于穩定;社會消費品零售額對GDP的貢獻在第十五期達到最大為2.6%;而社會消費品零售額對GDP的貢獻率最小。
綜上所述,社會融資規模對GDP的貢獻最大,這可能是因為融資規模隨著金融市場的不斷改革而在經濟行為上涵蓋更廣,且總量上的優勢超過了其他經濟因素。
四、結論
從上面的分析中可以看出,單從社會融資規模與巴州GDP的關系并不能分析出融資規模對經濟增長的影響有多大,將其他因素合并且默認存在的這個假設從理論上來說較為可行,但是在實證分析中還是需要嚴謹考慮,將其他影響經濟的因素細分并與社會融資規模一起去研究與經濟增長之間的關系是必要的。
從巴州社會融資規模與實際GDP的單一影響中可以看出,社會融資規模對GDP產生正的影響,且兩者之間具有長期均衡與短期動態關系。
從整體經濟因素(包括社會融資規模)對GDP的影響可以看出,社會融資規模的變化不僅能引起GDP的變化還能夠有效的帶動經濟的增長,且與其他經濟影響因素一樣對GDP構成長期穩定的動態關系;從方差分解中可以看出,社會融資規模對GDP的貢獻率最大,說明了目前社會融資規模涉及更多的金融機構和金融業務,包含更多的融資渠道和金融工具,能夠更加全面反映實體經濟的情況。同時也說明了目前巴州地區的金融市場正在不斷完善,且實體經濟的充分擴大和成熟帶動了經濟的增長。
綜上所述,目前巴州地區社會融資規模對經濟增長的影響顯著。保持社會融資規模連續穩定的增長是必要之舉,從而避免因為社會融資規模的收縮引起經濟的大起大落。
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