社會融資規模與貨幣供應量關系研究

牛嵩

摘 要：本文選取2002—2016年的月度數據，分析社會融資規模總量和結構與貨幣供應量的相互作用關系。研究結果表明，社會融資規模與貨幣供應量間關系密切，其中人民幣貸款對貨幣供應量增加的促進作用較強，而債券融資可以在不虛增貨幣的同時達到融資需求，有效促進經濟發展。

關鍵詞：社會融資規模；融資結構；貨幣供應量；VAR模型

中圖分類號：F830 文獻標識碼：B 文章編號：1674-2265（2017）07-0078-05

一、引言

隨著金融創新加快，我國金融業規模持續增長，金融結構多元發展，金融產品和融資工具層出不窮，商業銀行表外業務迅猛發展，證券保險類金融機構大力注資實體經濟，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金融與經濟的關系，貨幣供應量已經不能完全涵蓋市場上所有流動性范疇，其政策導向性地位正在逐步降低。貨幣供應量和人民幣貸款作為傳統的貨幣政策中間目標，已經不能全面反映金融對實體經濟的支持力度，無法很好地解釋經濟與金融背離現象。在此背景下，社會融資規模應運而生。

社會融資規模和貨幣供應量，是貨幣政策傳導機制的信用觀點理論和貨幣觀點理論在中國實踐的具體體現，研究二者間關系豐富了貨幣政策傳導機制理論研究框架，為我國日后貨幣政策轉型提供理論支持。社會融資規模基本涵蓋了整個金融市場和金融機構，是反映金融發展程度的總體量化指標，彌補了我國長久以來缺乏金融總量指標的缺憾，有助于衡量商業銀行表外業務和非銀行金融機構的經營運轉情況，有助于分析金融機構資產負債傳導效應，有助于測算金融促進實體經濟發展程度，有助于我國發展直接融資市場，改善企業融資結構，有助于優化金融資源配置，防范化解金融風險。為央行實施逆周期的宏觀審慎管理提供數據支持，為國家大力開展供給側結構性改革提供信息來源。因此，研究我國社會融資規模與貨幣供應量之間的關系具有理論和實踐意義。

二、文獻綜述

目前專門研究我國社會融資規模與M2關系的文獻比較少。余永定（2011）認為貨幣供應量和社會融資規模是經濟的內生變量，與通貨膨脹沒有直接聯系，雖然M1與通貨膨脹關系緊密，但卻不是必要的內生變量。儀超（2012）對社會融資規模與M2進行了比較，認為M2政策地位不斷下降，社會融資規模統計口徑有待完善，可測性、可控性、相關性問題有待進一步解決。有的文獻在研究社會融資規模和貨幣政策有效性問題過程中，與貨幣供應量產生聯系，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融資規模，社會融資規模也對實體經濟發展產生較大影響，社會融資規模是反映金融與經濟關系的良好指標。張嘉為、趙琳和鄭桂環（2012）建立了動態隨機一般均衡模型框架，分析社會融資規模與貨幣政策傳導關系，將模型結構劃分為家庭、廠商和金融部門，其中金融部門區分為銀行信貸市場和直接融資市場，對參數進行貝葉斯校準，研究表明，社會融資規模對宏觀經濟的影響要大于銀行信貸，當貸款難度加大時，銀行信貸將會向直接融資轉移。張春生（2013）對廣義貨幣供應量、人民幣貸款和社會融資規模作為貨幣政策中間目標的效果進行實證研究比較，研究發現社會融資規模作為中介目標的可控性最高，而貨幣供應量的相關度最高，在利率未完全市場化的條件下，社會融資規模并不適合作為貨幣政策中介目標，貨幣供應量仍是中介目標比較理想的選擇，同時強調社會融資規模的作用，可以作為重要的宏觀監測指標以彌補貨幣供應量的不足。盛松成（2015）對社會融資規模存量進行了系統分析，研究表明，與增量數據相比，2002年以來社會融資規模存量增速波動較為平穩，與實體經濟存在顯著的因果關系，與利率和基礎貨幣之間的相關性較高。盛松成和謝潔玉（2016）利用2002年—2014年的月度數據，構建SVAR模型，比較了社會融資規模增量、新增人民幣貸款的貨幣政策中介目標或監測指標屬性，研究發現社會融資規模增量對貨幣政策的最終目標通貨膨脹率、工業增加值有顯著正向影響，并且總體影響效應大于新增人民幣貸款。在社會融資規模存量和M2中介目標屬性的研究中，發現二者對貨幣政策最終目標的影響以及對操作目標的反應高度一致。

三、模型構建與分析

（一）變量選取

社會融資規模可以概括為實體經濟（非金融企業和住戶）從金融體系獲得的資金總額。“金融體系”包括市場上的全部機構以及金融市場，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、未貼現的銀行承兌匯票、企業債券、非金融企業境內股票融資等。

選取2002—2016年的月度數據，利用VAR模型，對社會融資規模與貨幣供應量進行實證分析，數據來源于人民銀行網站。由于社會融資規模是增量概念，貨幣供應量是累計值，為了觀察二者之間關系，本文統一使用增量數據進行實證研究。將貨幣供應量一階差分后得到每月增量值。將社會融資規模指標細分后，設定模型變量分別為社會融資規模總量、貨幣供應量增量、人民幣貸款、外幣貸款、委托貸款、信托貸款、未貼現的銀行承兌匯票、企業債券、非金融企業境內股票融資，剔除季節擾動后盡可能保留原始數據信息，經標準化處理后的變量分別記為TAFRE、TM2、TRMBL、TFL、TENTRUSTL、TTRUSTL、TBILL、TBOND和TSTOCK。

（二）各變量的統計檢驗

1. 單位根檢驗。檢驗結果表明，各變量的原始數據序列是非平穩的，一階差分后全部通過5%的顯著性水平檢驗，變量均為一階單整I（1），從長遠來看這些變量之間可能具有均衡關系，可以進行 Johansen協整檢驗。

2. 模型最佳滯后期選擇。從表1中可以看出，由于AIC 和 SC最小值所對應的階數是不同的，無法判斷滯后階數，因此根據LR和絕大多數準則確定最優滯后階數。五個指標中有三個建議最優滯后階數為3，因此該模型的最優滯后階數定義為 3。endprint

4. 格蘭杰因果檢驗。遵照上文VAR模型最優滯后階數選擇，對變量進行格蘭杰因果檢驗關系。檢驗結果顯示，社會融資規模、人民幣貸款、委托貸款和未貼現的銀行承兌匯票與貨幣供應量互為格蘭杰因果關系，貨幣供應量是企業債券的格蘭杰原因，它們可以作為VAR模型的內生變量；外幣貸款、信托貸款和非金融企業境內股票融資與貨幣供應量因果檢驗結果不通過，只能作為模型的外生變量。

5. 模型平穩性檢驗。由圖1可以看出，所有根的模均小于 1，落在單位圓內，說明模型是穩定的，可以進行脈沖響應分析和方差分解，以分析各變量之間的動態關系。

（三）廣義脈沖響應函數分析

廣義脈沖分析可以消除因變量進入系統順序不同而造成的干擾，直觀地體現各沖擊帶來的變量反映。脈沖響應函數曲線的橫軸代表滯后階數，縱軸代表信息沖擊的響應程度。圖中實線部分為計算值，虛線部分為響應函數值加或減兩倍標準差的置信帶。由于各變量之間存在較明顯的滯后關系，且樣本區間較長，所以追蹤期定義為 30。

1. 社會融資規模和貨幣供應量。從圖2可以看出，在本期給貨幣供應量1個正向沖擊，社會融資規模響應為正，且在第1期波動效果最大，此后波動幅度縮窄，貨幣供應量的沖擊能持續近一年時間。在本期給社會融資規模1個正向沖擊，貨幣供應量表現為正，第1期響應為大幅增長，然后快速回落，不到半年的時間沖擊效果基本失效。從數值來看，由社會融資規模引起的沖擊，對貨幣供應量當期影響效果非常大；從持續時間來看，由貨幣供應量引起的沖擊，對社會融資規模的影響持續時間長，面對貨幣供應量的沖擊，社會融資規模需要更長的時間消化處理才能回到均衡水平，社會融資規模和貨幣供應量沖擊的相互影響基本沒有時滯。

2. 人民幣貸款和貨幣供應量。從圖3可以看出，人民幣貸款對貨幣供應量的沖擊響應始終為正，在本期給貨幣供應量1個正的標準差沖擊，人民幣貸款立即表現出增加，隨后振蕩幅度不斷縮窄至平穩，貨幣供應量沖擊的影響效果是收斂的。貨幣供應量對人民幣貸款的沖擊響應始終為正。在本期給人民幣貸款1個正的標準差沖擊，貨幣供應量立即表現出增加，隨后振蕩幅度不斷縮窄至平穩，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量沖擊的相互影響基本沒有時滯，沖擊帶來的波動能維持在3個季度以內。

3. 委托貸款和貨幣供應量。由貨幣供應量沖擊引起的委托貸款的響應函數顯示，當在本期給貨幣供應量1個正沖擊后，委托貸款表現出正向響應，在第3期沖擊影響最明顯，此后小幅調整后，不斷回落。而由委托貸款沖擊引起的貨幣供應量的響應函數顯示，當在本期給委托貸款1個正沖擊后，貨幣供應量表現出正向響應，歷經3個月后上漲，此后不斷振蕩，9個月后趨于穩定。脈沖響應函數顯示，貨幣供應量和委托貸款之間大概有3個月的時滯。

4. 未貼現的銀行承兌匯票和貨幣供應量。由貨幣供應量沖擊引起的未貼現的銀行承兌匯票響應函數顯示，當在本期給貨幣供應量1個標準差的正沖擊后，未貼現的銀行承兌匯票先是表現為正向響應，后表現為負向響應，從初期的高點不斷下降直至負值，最后在負值區間內小幅波動趨于穩定，沖擊的影響持續時間較長。由未貼現的銀行承兌匯票沖擊引起的貨幣供應量的響應函數顯示，當在本期給未貼現的銀行承兌匯票1個標準差的正沖擊后，貨幣供應量呈現下降趨勢，響應由正變為負，不到半年的時間內，沖擊影響基本消除。

5. 企業債券和貨幣供應量。圖6顯示，在貨幣供應量增量1個標準差沖擊的作用下，企業債券融資始終表現出正向響應，在第1期沖擊引起的增長幅度最大，此后不斷降低回調，直至影響消除，從觀察期內看貨幣供應量對債券融資的沖擊能夠維持在一定水平上。在企業債券1個標準差沖擊的作用下，在1個月的時間內貨幣供應量增量由正向響應快速轉為負向響應，此后緩慢回調至均衡水平之上，趨于穩定。債券對貨幣供應量沖擊的影響表現為收斂，沖擊影響反應迅速短暫。

（四）方差分解分析

從貨幣供應量的方差分解圖中可以看出，貨幣供應量增長自身的沖擊是其方差的一個主要來源，貨幣供應量增長的變化受自身擾動項的沖擊影響呈現逐步遞減趨勢，從開始的100%逐步下降至79%；人民幣貸款的貢獻度僅次于貨幣供應量自身沖擊，短期增長到11.4%，并維持在這個水平上；社會融資規模總量和委托貸款的貢獻度隨著時間的推移穩步上漲，在觀察期內分別達到2.7%和4.1%，并且繼續呈現增長態勢；未貼現的銀行承兌匯票和企業債券的貢獻度最低，前期表現出快速上漲趨勢，在第5期分別達到2.02%和1.02%。

四、研究結論

本文將社會融資結構中的各組成部分拆分成本外幣貸款、影子銀行、企業債券、股票市場等因素，分析其與貨幣供應量的相互作用機理。實證結果表明，社會融資規模與貨幣供應量間關系密切，沖擊的響應不存在時滯。人民幣貸款與貨幣供應量的影響程度要強于社會融資規模，人民幣貸款對貨幣供應量增長的貢獻程度較高，可能的原因是社會融資規模涵蓋了直接融資的作用，間接融資對貨幣供應量增加的促進作用較強。實證結果表明，貨幣供應量的增加促進委托貸款的增長，貨幣供應量對委托貸款沖擊的響應存在時滯，這說明影子銀行的存在確實使貨幣被動超發。債券融資作為目前主要的直接融資形式對貨幣供應量的增長有抑制作用，脈沖響應結果表明企業選擇債券融資時，可以在不虛增貨幣的同時達到融資需求，這意味著債券融資可以直接轉化為投資資金進入到實體經濟領域，有效促進經濟發展，因此應該大力提倡發展債券市場融資。

遺憾的是由于月度數據波動較大，實證檢驗結果顯示外幣貸款、信托貸款和非金融企業境內股票融資只能作為模型的外生變量，不能進行脈沖響應函數和方差分解動態分析，無法從實證上對分析結果進行證實。社會融資規模對貨幣供應量的影響是社會融資結構各部分相互作用的綜合結果，人民幣貸款和貨幣增長基本同步，影子銀行確實能夠促使貨幣超發，直接融資可以在不增加貨幣供給的同時達到支持實體經濟的效果，但現階段我國債券和股票市場的融資作用并未得到很好的發揮，銀行貸款依然是企業融資的主要方式。

參考文獻：

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