我國社會融資規模的指數化構建分析

曹 昱 許 言

（中國人民銀行大連市中心支行，遼寧大連 116001）

一、引言

（一）社會融資規模出現的背景

2010年12月，中央經濟工作會議首次提出要“保持合理的社會融資規模”，隨后“社會融資規模”這一概念多次出現在官方關于經濟宏觀調控的政策言論中：溫家寶總理在2011年3月5日的政府工作報告中兩次強調“保持合理的社會融資規模”；人民銀行在2011年1月5日召開的年度工作會議和1月30日發布的《2010年第四季度貨幣政策執行報告》中也提出“保持合理的社會融資規模”，“在宏觀調控中需要更加注重貨幣總量的預期引導作用，更加注重從社會融資總量的角度來衡量金融對經濟的支持力度”，并公布了社會融資規模及其構成情況。

2011全年，人民銀行建立了從全國到地方的社會融資規模統計體系和監測框架，按季度發布全國數據。社會融資規模較完整地反映了金融對實體經濟的支持，較好地彌補了傳統總量指標難以反映金融創新的缺撼，為綜合運用多種工具加強金融宏觀調控提供有力支持。社會融資規模也已連續兩年寫進中央經濟工作會議文件和《政府工作報告》。

（二）對社會融資規模指數化探討的意義

2014年2月20日，央行公布了地區社會融資規模統計并回答了新聞媒體的問題。這是中國央行自2011年公布全國社會融資規模統計數據后，首次公開地區社會融資規模，進一步深化社會融資規模的統計。在金融脫媒加速的環境下，社會融資規模是一項比新增貸款更為全面的貨幣政策中介指標，能夠反映人民幣貸款體現不出來的問題，2011年至今社會融資規模統計已臻于成熟，但其仍有很多可以完善的空間。金融市場交易模式的改變、金融交易鏈條的拉長，對社會融資規模的總量產生影響；而新金融的發展，也降低了貨幣供應量的可監測性，對貨幣政策的傳導機制和利率市場化的推進都會產生影響。

那么，在現階段社會融資規模統計中，是否可以將其以總量的波動來反映金融對經濟的支持力度；轉而以指數形式展現，金融對經濟的支持力度的波動、及不同金融因素對經濟的支持作用量化反映，從而更好地發揮金融對經濟的支持。因此，本文根據社會融資規模的編制原則，借鑒國際上金融條件指數的構建，對我國社會融資規模進行指數化構建探討，可為后續的金融研究提供量化波動的基礎數據及資料。

二、社會融資規模的指數化構建

（一）模型選擇

本文借鑒金融條件指數的構建方法，利用因子分析法來推導金融變量的線性加權組合，根據社會融資規模計算方法來看，簡單的為各權重為1的相加，指數化過程中，本文將分別求出各指標的權重。通過研究各項貸款、委托貸款、信托貸款、投資性房地產、股票融資、保險賠償測算指標之間的內在依存關系，探求觀測數據的基本結構，用因子來反映這些金融變量所代表的信息，來解釋這些變量之間的相互依存關系。該方法最大優點是不依賴于任何模型，利用因子分析方法可以消除變量不規則變化所形成的“噪聲”，但需要解釋變量的數據較多。由于本文的時間序列從2002年1月至2013年12月的各項貸款、委托貸款、信托貸款、投資性房地產、股票融資、保險賠償測算指標全部具有，因此符合因子分析法的相關要求。

（二）模型設計

構建我國t時刻的社會融資規模，應將各項貸款、委托貸款、信托貸款、投資性房地產、股票融資、保險賠償作為解釋變量如下：

在社會融資規模中，相對于基期而言，各項貸款、委托貸款、信托貸款、投資性房地產、股票融資、保險賠償越大，則社會融資規模越大，反之社會融資規模越小。

（三）權重構建

本文用因子分析法構建社會融資規模中各指標的權重，減少對模型的依賴性，側重于各指標權重的計算，符合理論產生條件，較為簡潔又不失研究的連續性。

選取上述各項貸款、委托貸款、信托貸款、投資性房地產、股票融資、保險賠償的月度指標作為解釋變量VAR00001-VAR00006。首先進行統計檢驗，檢驗結果如表1所示：

表1 統計檢驗結果KMO and Bartlett's Test

巴特德球形檢驗統計量為90.907，相應的概率Sig為0.000，因此可以認為相關系數矩陣與單位陣有顯著差異。

表2為因子分析的初始解，顯示了所有變量的共同方差數據。“Initial”列是因子分析初始解下的變量共同方差。它表示，對原有6個變量如果采用主成分分析法提取所有特征值（6個），那么原有變量的所有方差都可被解釋，變量的共同方差均為1（原有變量標準化后的方差為1）。“Extraction”列是在按指定提取條件提取特征值時的共同方差。可以看到，所有變量的共同方差均較高，各個變量的信息丟失都較少。因此本次因子分析提取的總體效果較理想。

表2 因子分析初始解Communalities

表3中，第一列為因子編號，以后三列組成一組，每組中的數據項的含義依次為特征根值，方差貢獻率和累計方差貢獻率。

第一組數據項描述了因子初始解的情況。可看到，第1個因子即利率的特征值是1.842，解釋原有6個變量總方差的69.273%（1.842÷6×100），累計方差貢獻率為30.700%；其余數據含義類似。

第二組數據描述了因子解的情況。可看到，由于經最大旋轉后提取3個因子（各項貸款、委托貸款、信托貸款），3個因子共解釋了原有變量總方差的70.845%。總體上，3個因子反映了原有變量的大部分信息，因子分析效果較理想，即間接融資仍為社會融資規模的主要來源。

第三組數據描述了經過旋轉后最終因子解的情況，變量特征值均大于1。因子旋轉后累計方差比沒有改變，但重新分配了各個因子解釋變量原有變量的方差，改變了各個因子的方差貢獻使得因子更易于解釋，有較好的分析結果。

表3 因子分析效果Total Variance Explained

根據以上關系，以6個因子方差貢獻率的比重作為相應各項貸款、委托貸款、信托貸款、投資性房地產、股票融資、保險賠償的權重。構建社會融資規模的權重如下：

通過旋轉后得出的主要解釋變量，以直接融資（項貸款、委托貸款、信托貸款）為主的社會規模的權重如下：

它只可以解釋70.85%的社會融資規模，可見社會融資規模的構成有其合理的理論依據，各項指標必不可少，缺少其中幾項，對于社會融資規模的解釋意義會有影響。

三、社會融資規模指數構建結果及意義描述

本文社會融資規模的測算時間從2002年1月至2013年12月，基期為2002年1月的相關指標，各期的指數如下公式所計算得出。同時，將2002年1月作為基期的社會融資規模進行標準化，使2002年1月的社會融資規模指數為100。本文根據因子分析法中各公共因子最大方差旋轉后的累計方差貢獻率來確定各公共因子的權重，構建以2002年1月為基礎的社會融資規模指數。社會融資規模指數化體系中包含各個變量，可反映相對過去某一時期而言的金融支持經濟的程度，可作為指示器，使貨幣當局在制定和實施政策時，更好地預測其對實體經濟的作用。

通過社會融資規模的指數構建，可以看出社會融資規模的構成有其合理的理論依據，各項指標占比均在5%以上，若缺少其中幾項，會對社會融資規模的解釋意義有所影響。除間接融資外，股票融資、投資性房地產、保險賠償變對經濟形勢變化起到了非常重要的作用。這種情況是我國深化經濟體制改革的結果，各種金融變量都較好的發揮了各自的作用，雖然很多方面未完全市場化，但其在政策目標中的干預力度與實施效果均有較好表現。從社會融資規模指數化分析可以看出，70.85%的社會融資規模可用銀行的間接融資解釋，現階段銀行間接融資仍為實體經濟獲取資金的主要手段。社會融資規模中間接融資占有較大一部分，其中委托貸款隨著近年來商業銀行業務創新的發展，有較大的擴張趨勢，在社會融資規模中占有重要作用。信托貸款雖未占比較大，但其發展速度更為迅速。在商業銀行經營日趨多元化的今天，通過其它渠道的貸款也為間接融資提供更好的條件。■