基于VAR模型下社會融資規模與貨幣政策研究

朱嘯

(湖北工業大學經濟與管理學院 湖北武漢 430068)

1 引言

社會融資規模在2012年被官方提及，它是統計金融對于實體經濟支持情況的一個指標，包含的范圍較廣，考慮了眾多因素。社會融資規模的數據從2012年起持續在公開網站上發布，但2012—2014年央行僅發布了社會融資規模的增量指標，直到2015年，央行才完成了增量統計和存量統計共同發布的目標。對于社會融資規模相關的研究包括兩個方面，一方面是從替代角度對社會融資規模和貨幣供應量進行研究；另一方面則是從對立的角度對其進行研究。然而，社會融資規模和貨幣供應量都是統計流動性的指標，前者是從資產方的角度，后者是從負債方的角度，分別基于總供給和總需求，兩者可以作為金融機構的兩端，但不是替代或對立的關系。因此，將兩者對立起來研究或否定一者都存在絕對性。

在對于社會融資規模的研究中，盛松成(2012)說明了我國貨幣政策可以對社會融資的規模產生影響，社會融資的統計不僅對實體經濟發展有重大影響，還能對金融和經濟之間的關系進行解釋[1]。隨后，高玉強等(2019)對不同經濟時期社會融資規模和貨幣供應量的有效性進行測試，研究得出在經濟運行平穩時期，貨幣供應量依舊是我國重要的中間目標，但在經濟情況不景氣時，社會融資規模更能傳達貨幣政策的目的，可與貨幣供應量一起作為有效的調控工具，促進貨幣政策目標的實現[2]；杜龍波(2021)對社會融資結構與貨幣政策目標兩者之間的聯系展開了研究，得出社會融資結構與經濟增長之間是一種正向聯系[3]。

當前，社會融資規模已經被應用到貨幣政策分析中，兩者之間是一種動態關系，探究兩者之間的聯系可以豐富貨幣政策傳導機制的理論研究，并為今后貨幣政策的實施給予理論支撐。

2 模型的建立

2.1 數據來源

為了分析社會融資規模與貨幣政策的聯系，同時為我國政府擬定貨幣政策提供科學的借鑒依據，本文采取2012年1月—2021年11月的月份數據開展實證研究，采用的軟件是Eviews9.0。因此，構建社會融資規模(RZ)，基礎貨幣(B)，M2，7天銀行間同業拆借利率(CFLL)為變量的VAR模型分析四者的動態關系，數據來自中國人民銀行網站數據調查統計，除了銀行同業拆借利率，其他變量的單位均是億元人民幣。

2.2 變量平穩性檢驗及Johansen協整檢驗

由于選擇的數據均為時間序列，時間序列存在非平穩的現象，為了防止數據非平穩帶來偽回歸的情況，因此采用ADF檢驗法對LNRZ_SA，LNB_SA，LNM2_SA，CFLL_SA變量進行單位根檢驗。通過檢驗可知，一階差分后的時間序列在5%的顯著水平下平穩，得到DLNRZ_SA，DLNB_SA，DLNM2_SA，DLNCFLL_SA。

隨后對處理后的四個變量進行協整檢驗，檢驗變量之間是否存在長期穩定關系。由檢驗結果可知，在5%的顯著水平下，DLNRZ_SA，DLNB_SA，DLNM2_SA，DLNCFLL_SA四個變量存在四個協整關系。

2.3 VAR模型構建

VAR模型采用多方程聯立的形式，剔除了傳統模型中的較多假設，在進行變量研究時將所有的內生變量納入模型進行回歸，模型中包括滯后項，對變量之間的影響進行估計。表達式如式(1)所示：

因此，帶入DLNRZ_SA，DLNB_SA，DLNM2_SA，DLNCFLL_SA變量，VAR模型如式(2)所示：

3 實證分析

3.1 最優滯后階數選擇

建立VAR模型后，需進行模型最優滯后階數的檢驗。一般是采用信息準則(AIC、SC等)確定滯后階數。采取滯后6階數的檢驗結果，選擇*最多的階數即為最優滯后階數。由檢驗可知，*最多的一階是第3階，因此，時間序列的最優滯后階數為3，隨之建立VAR(3)模型。

3.2 模型平穩性檢驗

確定最優滯后階數后，需考慮所建立模型的平穩性，在模型平穩后才能進行后續的實證分析。因此，需將建立的模型展開AR單位根檢驗，如圖1所示，全部的點都在圓內，可得VAR(3)模型平穩。

圖1 VAR(3)模型的單位根分布

3.3 格蘭杰因果檢驗

本文進行因果檢驗的原因是不同變量之間會表現出關聯的聯系，然而不一定是具有經濟意義的，因此需判斷RZ與B、M2、CFLL之間是否具有經濟學意義上的因果關系。

由檢驗結果可知，DLNB_SA不是DLNRZ_SA的格蘭杰原因和DLNCFLL_SA不是DLNRZ_SA的格蘭杰原因的P值分別為0.0439和0.0085，因此在10%的顯著水平下拒絕原假設，從而得出基礎貨幣和利率是社會融資規模的格蘭杰原因。出現以上結論的原因主要是數量型貨幣政策實施起來較為容易，央行對于基礎貨幣的操控較為容易，基礎貨幣的變動又會引起M2和利率變動。而M2是我國貨幣政策的中間目標，央行根據M2的高低對基礎貨幣和利率進行調整，因此，從檢驗結果可以得到，基礎貨幣，M2以及拆借利率對于社會融資規模都有一定的直接或間接影響。

3.4 脈沖響應分析

對所建立的模型進行動態研究，研究不同組變量在特定的滯后期的動態變化，分析變量之間的關系。Response of A to B表示由B沖擊引起的A的響應函數。圖2中的研究結果顯示，受到來自DLNB_SA的沖擊后，會使社會融資規模在1期以后呈現負響應，從第二期開始出現正響應，增加到峰值后，開始下降且趨于平穩，說明基礎貨幣在短期內對社會融資規模有一定影響。當本期給M2正向沖擊后，社會融資規模做出正向響應，先上升后下降，一直趨于平穩，說明M2對于社會融資規模的影響不顯著。受到來自CFLL的沖擊后，社會融資規模在1期以后做出負響應，第三期開始出現正向響應，之后趨于平穩，說明CFLL對于社會融資規模在短期內會有一定影響。

圖2 社會融資規模對各變量的脈沖響應函數

3.5 方差分解

方差分解是分析自變量對標準差的貢獻比率，并繼續評估各種結構沖擊的重要性。因此，方差分解能對每個干擾因素影響的相對程度進行解釋。由表1可知，隨著期間的增加，社會融資規模對自身變化的解釋逐漸減少，基礎貨幣、M2及CFLL對社會融資規模的解釋程度逐漸增加，基礎貨幣對于社會融資規模的解釋程度在10期內的最高值為7.77%，M2對其解釋程度的最高值為2.99%，CFLL對其解釋程度的最高值為5.30%。因此，基礎貨幣比CFLL對社會融資規模的影響更大，M2的影響最小。

表1 DLNRZ_SA的方差分解

4 結論及建議

4.1 主要結論

在實現貨幣政策最終目標的過程中，社會融資規模與基礎貨幣的變化趨勢相同，與銀行間貸款利率發生相反變化。從短期來看，同業拆借利率對社會融資規模的影響更大，這也進一步說明了價格型貨幣政策工具對社會融資規模的調節更加迅速，從長期來看，基礎貨幣對社會融資規模的影響程度更大，說明運用基礎貨幣對社會融資規模進行調節時期較長。社會融資規模與M2有明顯的正向關系，然而社會融資規模的變化逐漸與M2的變化產生了偏離，M2的變化帶動社會融資規模的變化并不強烈。由此可知，社會融資規模與貨幣政策之間是動態的聯系，隨著經濟的發展，社會融資規模可能會成為央行制定和實施貨幣政策的靈活工具，央行可以善用。

4.2 建議

4.2.1 推動利率市場化改革

我國利率市場化的過程是漸進性的，將市場利率與管制利率一起應用，力爭以較小的成本和阻力逐步促進利率的市場化。社會融資規模指標的出現，有利于促進存款利率的自由化，有利于建立市場化的利率傳導機制，同時還有利于完善央行的利率監管機制。目前，利率市場化進程加快，銀行等金融機構金融創新力度加大，對利率敏感度更高的金融資產占社會融資規模的比重將會繼續提高。通過社會融資規模的變化，央行能夠發現跨市場、跨機構的系統性風險，從而增強對影子銀行的有效監管，促進金融服務向多樣化和市場化健康發展。

4.2.2 充實貨幣政策工具

社會融資規模與M2、基礎貨幣及利率都有一定的關聯，若央行需要改變社會貸款資金的流動性，則可通過貨幣供應量指標和利率來實現。若基于短期調整的目的，央行可以考慮調節利率，若基于長期目的，則可以考慮調節貨幣供應量。因此，在實踐中，中央銀行必須根據監管目標和目的選擇適當的政策工具，靈活和綜合地運用貨幣政策工具，以盡量減少使價格效應最小化，增加產出效應。

4.2.3 促進金融監管

社會融資規模的存在，可以推進金融監管體制的改革。第一，社會融資規模包含多樣化的社會貸款，加強該指標的監測可以有效防止金融風險的產生，尤其是金融創新帶來的跨市場、跨機構和跨區域的風險；第二，社會融資規模的存在使金融支持實體經濟的資金逐漸透明化，央行可通過統計的數據對可能發生的風險及風險的傳播范圍和渠道進行全面分析，以掌控金融風險，做好金融風險的預防和控制工作；第三，社會融資規模指標在實質上可以督促相關金融監管部門去積極預防和發現風險，可以加強金融監管的協調能力，共同完善金融監管體制。