朱啸
(湖北工业大学经济与管理学院 湖北武汉 430068)
社会融资规模在2012年被官方提及，它是统计金融对于实体经济支持情况的一个指标，包含的范围较广，考虑了众多因素。社会融资规模的数据从2012年起持续在公开网站上发布，但2012—2014年央行仅发布了社会融资规模的增量指标，直到2015年，央行才完成了增量统计和存量统计共同发布的目标。对于社会融资规模相关的研究包括两个方面，一方面是从替代角度对社会融资规模和货币供应量进行研究；
另一方面则是从对立的角度对其进行研究。然而，社会融资规模和货币供应量都是统计流动性的指标，前者是从资产方的角度，后者是从负债方的角度，分别基于总供给和总需求，两者可以作为金融机构的两端，但不是替代或对立的关系。因此，将两者对立起来研究或否定一者都存在绝对性。
在对于社会融资规模的研究中，盛松成(2012)说明了我国货币政策可以对社会融资的规模产生影响，社会融资的统计不仅对实体经济发展有重大影响，还能对金融和经济之间的关系进行解释[1]。随后，高玉强等(2019)对不同经济时期社会融资规模和货币供应量的有效性进行测试，研究得出在经济运行平稳时期，货币供应量依旧是我国重要的中间目标，但在经济情况不景气时，社会融资规模更能传达货币政策的目的，可与货币供应量一起作为有效的调控工具，促进货币政策目标的实现[2]；
杜龙波(2021)对社会融资结构与货币政策目标两者之间的联系展开了研究，得出社会融资结构与经济增长之间是一种正向联系[3]。
当前，社会融资规模已经被应用到货币政策分析中，两者之间是一种动态关系，探究两者之间的联系可以丰富货币政策传导机制的理论研究，并为今后货币政策的实施给予理论支撑。
2.1 数据来源
为了分析社会融资规模与货币政策的联系，同时为我国政府拟定货币政策提供科学的借鉴依据，本文采取2012年1月—2021年11月的月份数据开展实证研究，采用的软件是Eviews9.0。因此，构建社会融资规模(RZ)，基础货币(B)，M2，7天银行间同业拆借利率(CFLL)为变量的VAR模型分析四者的动态关系，数据来自中国人民银行网站数据调查统计，除了银行同业拆借利率，其他变量的单位均是亿元人民币。
2.2 变量平稳性检验及Johansen协整检验
由于选择的数据均为时间序列，时间序列存在非平稳的现象，为了防止数据非平稳带来伪回归的情况，因此采用ADF检验法对LNRZ_SA，LNB_SA，LNM2_SA，CFLL_SA变量进行单位根检验。通过检验可知，一阶差分后的时间序列在5%的显著水平下平稳，得到DLNRZ_SA，DLNB_SA，DLNM2_SA，DLNCFLL_SA。
随后对处理后的四个变量进行协整检验，检验变量之间是否存在长期稳定关系。由检验结果可知，在5%的显著水平下，DLNRZ_SA，DLNB_SA，DLNM2_SA，DLNCFLL_SA四个变量存在四个协整关系。
2.3 VAR模型构建
VAR模型采用多方程联立的形式，剔除了传统模型中的较多假设，在进行变量研究时将所有的内生变量纳入模型进行回归，模型中包括滞后项，对变量之间的影响进行估计。表达式如式(1)所示：
因此，带入DLNRZ_SA，DLNB_SA，DLNM2_SA，DLNCFLL_SA变量，VAR模型如式(2)所示：
3.1 最优滞后阶数选择
建立VAR模型后，需进行模型最优滞后阶数的检验。一般是采用信息准则(AIC、SC等)确定滞后阶数。采取滞后6阶数的检验结果，选择*最多的阶数即为最优滞后阶数。由检验可知，*最多的一阶是第3阶，因此，时间序列的最优滞后阶数为3，随之建立VAR(3)模型。
3.2 模型平稳性检验
确定最优滞后阶数后，需考虑所建立模型的平稳性，在模型平稳后才能进行后续的实证分析。因此，需将建立的模型展开AR单位根检验，如图1所示，全部的点都在圆内，可得VAR(3)模型平稳。
图1 VAR(3)模型的单位根分布
3.3 格兰杰因果检验
本文进行因果检验的原因是不同变量之间会表现出关联的联系，然而不一定是具有经济意义的，因此需判断RZ与B、M2、CFLL之间是否具有经济学意义上的因果关系。
由检验结果可知，DLNB_SA不是DLNRZ_SA的格兰杰原因和DLNCFLL_SA不是DLNRZ_SA的格兰杰原因的P值分别为0.0439和0.0085，因此在10%的显著水平下拒绝原假设，从而得出基础货币和利率是社会融资规模的格兰杰原因。出现以上结论的原因主要是数量型货币政策实施起来较为容易，央行对于基础货币的操控较为容易，基础货币的变动又会引起M2和利率变动。而M2是我国货币政策的中间目标，央行根据M2的高低对基础货币和利率进行调整，因此，从检验结果可以得到，基础货币，M2以及拆借利率对于社会融资规模都有一定的直接或间接影响。
3.4 脉冲响应分析
对所建立的模型进行动态研究，研究不同组变量在特定的滞后期的动态变化，分析变量之间的关系。Response of A to B表示由B冲击引起的A的响应函数。图2中的研究结果显示，受到来自DLNB_SA的冲击后，会使社会融资规模在1期以后呈现负响应，从第二期开始出现正响应，增加到峰值后，开始下降且趋于平稳，说明基础货币在短期内对社会融资规模有一定影响。当本期给M2正向冲击后，社会融资规模做出正向响应，先上升后下降，一直趋于平稳，说明M2对于社会融资规模的影响不显著。受到来自CFLL的冲击后，社会融资规模在1期以后做出负响应，第三期开始出现正向响应，之后趋于平稳，说明CFLL对于社会融资规模在短期内会有一定影响。
图2 社会融资规模对各变量的脉冲响应函数
3.5 方差分解
方差分解是分析自变量对标准差的贡献比率，并继续评估各种结构冲击的重要性。因此，方差分解能对每个干扰因素影响的相对程度进行解释。由表1可知，随着期间的增加，社会融资规模对自身变化的解释逐渐减少，基础货币、M2及CFLL对社会融资规模的解释程度逐渐增加，基础货币对于社会融资规模的解释程度在10期内的最高值为7.77%，M2对其解释程度的最高值为2.99%，CFLL对其解释程度的最高值为5.30%。因此，基础货币比CFLL对社会融资规模的影响更大，M2的影响最小。
表1 DLNRZ_SA的方差分解
4.1 主要结论
在实现货币政策最终目标的过程中，社会融资规模与基础货币的变化趋势相同，与银行间贷款利率发生相反变化。从短期来看，同业拆借利率对社会融资规模的影响更大，这也进一步说明了价格型货币政策工具对社会融资规模的调节更加迅速，从长期来看，基础货币对社会融资规模的影响程度更大，说明运用基础货币对社会融资规模进行调节时期较长。社会融资规模与M2有明显的正向关系，然而社会融资规模的变化逐渐与M2的变化产生了偏离，M2的变化带动社会融资规模的变化并不强烈。由此可知，社会融资规模与货币政策之间是动态的联系，随着经济的发展，社会融资规模可能会成为央行制定和实施货币政策的灵活工具，央行可以善用。
4.2 建议
4.2.1 推动利率市场化改革
我国利率市场化的过程是渐进性的，将市场利率与管制利率一起应用，力争以较小的成本和阻力逐步促进利率的市场化。社会融资规模指标的出现，有利于促进存款利率的自由化，有利于建立市场化的利率传导机制，同时还有利于完善央行的利率监管机制。目前，利率市场化进程加快，银行等金融机构金融创新力度加大，对利率敏感度更高的金融资产占社会融资规模的比重将会继续提高。通过社会融资规模的变化，央行能够发现跨市场、跨机构的系统性风险，从而增强对影子银行的有效监管，促进金融服务向多样化和市场化健康发展。
4.2.2 充实货币政策工具
社会融资规模与M2、基础货币及利率都有一定的关联，若央行需要改变社会贷款资金的流动性，则可通过货币供应量指标和利率来实现。若基于短期调整的目的，央行可以考虑调节利率，若基于长期目的，则可以考虑调节货币供应量。因此，在实践中，中央银行必须根据监管目标和目的选择适当的政策工具，灵活和综合地运用货币政策工具，以尽量减少使价格效应最小化，增加产出效应。
4.2.3 促进金融监管
社会融资规模的存在，可以推进金融监管体制的改革。第一，社会融资规模包含多样化的社会贷款，加强该指标的监测可以有效防止金融风险的产生，尤其是金融创新带来的跨市场、跨机构和跨区域的风险；
第二，社会融资规模的存在使金融支持实体经济的资金逐渐透明化，央行可通过统计的数据对可能发生的风险及风险的传播范围和渠道进行全面分析，以掌控金融风险，做好金融风险的预防和控制工作；
第三，社会融资规模指标在实质上可以督促相关金融监管部门去积极预防和发现风险，可以加强金融监管的协调能力，共同完善金融监管体制。