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摘要：由于社会融资规模可以全面反映金融与经济关系以及金融对实体经济资金支持的力度，因此，本文从社会融资规模的内涵出发，根据2002年-2012年3月国内生产总值、各项贷款、非金融机构股票融资、非金融机构企业债券、保险赔偿的季度数据进行单位根检验、协整检验、因果检验，定量分析金融与实体经济的关系，从而得到有意义的结论并提出相关建议。
关键词：社会融资规模；金融体系；实体经济
一、引言
金融是现代经济的核心，是国家管理、监督和调控国民经济运行的重要杠杆和手段。第四次全国金融工作会议鲜明提出的“五个坚持”原则中，“坚持金融服务实体经济的本质要求”被放在首要位置。近年来，随着我国金融结构多元化和金融产品和融资工具不断创新，传统的货币应量、新增人民币贷款等指标已不能全面反映实体经济的融资总量。在这样的宏观背景下，2011年4月14日，央行在召开的第一季度金融数据说明会上首次对外发布了“社会融资规模”。从此，社会融资规模作为完整的反映金融与实体经济之间关系的全新指标而备受关注。
中国人民银行相关统计数据显示，从2002年到2010年，我国社会融资总量由2万亿元扩大到14.27万亿元，年均增长27.8%，比同期人民币各项贷款年均增速高9.4个百分点。2010年社会融资总量与GDP之比为35.9%，比2002年提高19.2个百分点。此外，2012年一季度融资规模为3.88万亿元。其中，人民币贷款增加2.46万亿元，外币贷款折合人民币增加1327亿元，委托贷款增加2809亿元，信托贷款增加1721亿元，未贴现的银行承兑汇票增加2271亿元，企业债券净融资3960亿元，非金融企业境内股票融资875亿元。我国社会融资总量快速扩张，金融对经济的支持力度明显加大。基于此，从社会融资规模角度去研究金融与实体经济之间的关系也显得尤为迫切。
二、文献综述
自21世纪以来，越来越多的学者对金融与实体经济之间的关系进行探讨。
Husam-Aldin N. Al-MalkawiHazem A. MarashdehNaziruddin Abdullah（2012）
选用货币化比率（M2/GDP）和金融中介比率两个指标对阿拉伯联合酋长国金融发展和经济增长之间的关系进行探究，发现两个变量之间的存在着双向因果关系。Noureddine Khadraoui（2012）使用动态面板数据的GMM系统估计法对70个国家的数据进行估计，得出资本流动加剧宏观经济的波动的结论。在国内，高松成（2011）采用2002-2010年的月度和季度数据得出与新增人民币贷款相比，我国社会融资规模与GDP、社会消费品零售总额、城镇固定资产投资、工业增加值、CPI的关系更紧密；王伟,郑月明(2011) 以中国各省1985-2007年数据为样本,建立动态面板数据模型进行实证研究,结果表明中国的金融发展对经济增长具有显著的促进效应,并且由于中国各地区经济与金融发展的不平衡,这一效应存在明显的地区差异。朱庆（2011）采用2002-2010年江苏省盐城市的相关数据对模型进行验证，表明了区域融资总规模与经济增长存在明显的相互作用、相互影响的关系。
结合前人研究的经验，本文立足于全国宏观环境去分析，考虑社会融资规模这个新指标的内涵，通过收集全国社会融资规模各组成部分与GDP的数据，进行单位根检验和 Johansen协整检验，考察是否存在长期稳定的均衡关系，最后通过 Granger因果检验分析它们之间是否存在因果关系，并判断因果关系的方向。
三、实证分析与检验
（一）变量和数据
本文采用的是季度数据，考虑数据的完整性与可获性，将样本区间设定为2002年第一季度至2012年第一季度。从央行公布的社会融资总量的具体统计口径来看， 社会融资总量 = 人民币各项贷款 + 外币各项贷款 + 委托贷款 + 代客理财及资金信托产品资金运用（贷款部分） + 银行承兑汇票 + 企业债券 + 非金融企业股票融资 + 保险公司赔偿 + 保险公司投资性房地产 + 其他（包括小额贷款公司贷款、 贷款公司贷款等）,本文以DK表示金融机构贷款在量，代表信贷市场融资，其数据来源于《中国金融年鉴》和中国经济信息网；以GPRZ代表非金融企业股票融资，以ZQRZ代表非金融机构企业融资总量，其数据均来源于每季度的《中国货币政策执行报告》；以BXRZ表示保险赔偿额，代表保险市场融资规模。最后，以GDP表示实体经济发展情况。以上5个变量的单位均统一为亿元，为减少数据的波动幅度和异方差性，对各数据进行自然对数变换，最后得到5个变量： LNGDP、LNDK、LNGPRZ、LNZQRZ、LNBXRZ。
（二）ADF单位根检验
时间序列的数据可能是平稳的，也可能是不平稳的，为了防止伪回归，必须在时间序列的数据进行回归之前对其进行单位根检验。在本文中我们以 ADF的方法对 上述5个变量分别进行单位根检验。检验结果如表1：
注：检验类型（ C，T，K）中的 C、T分别表示单位根检验模型中含有的常数项、时间趋势，n表示不含常数项和趋势项。K表示滞后阶数，其中滞后阶数以 AIC准则为准。
从表1中可以看出： LNGDP、LNDK、LNQPRZ、LNZQRZ和 LNIM都是非平稳序列，而 DLNGDP、DLNDK、DLNQPRZ、DLNZQRZ和DLNBXRZ和都是平穩序列，即这些变量的一阶差分序列是平稳的，从而国内生产总值、各项贷款、非金融机构股票融资及债券融资、保险赔偿之间有可能存在长期的协整关系。下面，通过建立 VAR模型判断其滞后阶数，再通过 Johansen检验来分析是否存在协整关系。
（三）Johansen检验
Johansen协整检验由于协整检验是对无约束的 VAR模型施加向量协整约束后的VAR模型，因此进行协整检验选择的滞后项应该等于无约束的 VAR模型的最佳滞后阶数减 1，经过反复试验，按照 VAR模型的 LR、AIC、 SC等准则可以得出 VAR的滞后数为 3，所以可以判断协整检验的最有滞后数为 2，其检验结果如表 2所示。 从该表达式中可知，在5%的显著性水平下，所有变量均通过了t检验。从总体来看，国内生产总值、总贷款、非金融机构股票融资及债券融资、保险赔偿都与国民经济增长存在长期稳定的正相关关系。国内生产总值与总贷款的弹性为 0.432，也就是说当总贷款变动 1%，那么地区 GDP则变动 0.432%。同样，GDP与非金融机构股票融资的弹性为 0.127， GDP与非金融机构债券融资的弹性为 0.0036， GDP与保险赔偿额的弹性为 0.0036。可见，信贷对于实体经济的贡献对最大，符合社会实际。
（四）Granger因果检验
由协整检验结果可知，这五个变量间存在长期均衡的关系，这种关系是否构成因果关系以及因果关系的方向如何，还需做出进一步的分析。 Granger因果检验的检验式是 VAR模型的一个方程，因此， VAR模型的最佳滞后期便是 Granger因果检验的最佳滞后期，前面已经得出 VAR的最佳滞后期为 3，因此 Granger因果检验的最佳滞后期也为 3。检验结果见表 3。
从表 3可以看出， LNDK、LNQPRZ、LNZQRZ、 LNIM不是LNGDP的格兰杰原因的概率非常接近为 0，这说明这四个变量对经济增长有影响。反过来，在5%的显著性水平下， LNGDP不是 LNZQRZ的格兰杰原因的概率为 0.1105，说明经济增长对股票融资和债券融资的作用不太明显，而实体经济与银行信贷市场、保险市场相互影响，联系紧密。
四、结论与对策
（一）本文结论本文利用计量经济学分析方法对居民消费和固定资产投资与经济增长的关系进行了协整检验和因果分析，得到以下结论：
（1）从长期趋势上来考察，银行贷款、非金融机构股票融资及债券融资、保险赔偿额与经济增长都存在长期的正向协整关系，进而也能说明社会融资规模的确对实体经济的发展有促进作用。
（2）根据格兰杰因果关系显示，银行贷款、非金融机构股票融资及债券融资、保险赔偿额是经济增长的动力。国民经济的快速增长又能在一定程度上为金融的发展创造良好地宏观条件，二者具有较高的关联性，特别是经济增长对信贷市场和保险市场发展的作用更加明显。
（二）政策性建议
本文根据以上结论提出以下几点建议：
（1）优化信贷结构，力助经济转型
信贷结构调整中，必须坚持“有进有退、有保有压、有扶有控”的原则， 继续巩固前期宏观调控效果，把握好贷款投放进度和节奏，把握好信贷资金的投向，特别是加大多中小企业以及保障性住房建设等薄弱环节的支持力度，在现有信贷额度下，尽最大可能让信贷资金流入经济活动中最需要的地方。大力发展中小银行和地方性金融机构，形成各具特色的经营模式，开拓国有商业银行不愿涉足的中小企业信贷市场，填补国有商业银行退出的县域信贷市场和欠发达地区信贷市场，促进信贷结构的均衡。
(2) 发展资本市场，构造多元融资体系
充分利用股权融资的优势，增加债权性资金供给；大力发展债券市场，积极鼓励大型企业发行企业债券。同时，扩大保险投资性业务，完善保险融资服务体系。通过发展资本市场，从体制上增加长期资金市场的竞争者，增加资本供给，相对减少市场对银行债务性资金的有效需求，从而压缩银行长期信贷市场，减少间接融资比例，构建多元化融资平台。由于股票、债券、保险等各市场特点不一，应该确立不同市场的角色定位，实现不同市场的差异化合作，改变监管思路，实现金融体系各市场差异化发展。
（3）加快金融改革，以创新促发展
2012年以来，温州的金融综合改革试验、深圳的金融完善意见和人民币汇率扩大浮动范围、《深圳证券交易所创业板股票上市规则》等政策在短时间内集中出台，可谓金融改革大举措，为把握好实体与虚拟经济的发展关系提供良好的环境。在中国经济转型的大背景下，大力推进金融改革和创新，应该来说是经济中速增长时期较好的选择。当然，在改革创新过程中要始终坚持以市场为导向和服务实体经济需求这些根本要求，不能逾越创新的界限。
（4）转变中央银行政策调控方式，推动利率市场化
社会融资总量是实体经济从金融体系获得的全部资金，这些资金是通过各種类型的市场进入经济领域的。在利率与社会融资总量有密切相关性的条件下，中央银行的货币政策调控方式应该要尽快转变，从过去的数量型为主转向价格型为主，综合考虑资源配置、生产能力及市场需求等多角度、多层面数据乃至基础支持，加快中国利率市场化的实现，以引导实现市场供求决定价格水平方式。参考文献： [1]Noureddine Khadraoui； Capital Movements and Economic Growth Fluctuations: The Threshold Effect of Financial Development；International Journal of Economics and Finance；2012, 4(4)[2]Husam-Aldin N. Al-MalkawiHazem A. MarashdehNaziruddin Abdullah；Financial Development and Economic Growth in the UAE: Empirical Assessment Using ARDL Approach to Co-integration，International Journal of Economics and Finance；2012, 4(5)[3]盛松成；社会融资规模符合金融宏观调控市场化方向；中国人民银行网站[4]王伟；郑月明；中国区域金融发展与经济增长关系的实证研究——基于动态面板数据模型的分析；现代经济信息[J];2011年21期[5]朱庆；区域融资总规模与经济增长——基于2002-2010年江苏省盐城市数据的实证检验[J]; 区域经济与金融；2011年第5期
关键词：社会融资规模；金融体系；实体经济
一、引言
金融是现代经济的核心，是国家管理、监督和调控国民经济运行的重要杠杆和手段。第四次全国金融工作会议鲜明提出的“五个坚持”原则中，“坚持金融服务实体经济的本质要求”被放在首要位置。近年来，随着我国金融结构多元化和金融产品和融资工具不断创新，传统的货币应量、新增人民币贷款等指标已不能全面反映实体经济的融资总量。在这样的宏观背景下，2011年4月14日，央行在召开的第一季度金融数据说明会上首次对外发布了“社会融资规模”。从此，社会融资规模作为完整的反映金融与实体经济之间关系的全新指标而备受关注。
中国人民银行相关统计数据显示，从2002年到2010年，我国社会融资总量由2万亿元扩大到14.27万亿元，年均增长27.8%，比同期人民币各项贷款年均增速高9.4个百分点。2010年社会融资总量与GDP之比为35.9%，比2002年提高19.2个百分点。此外，2012年一季度融资规模为3.88万亿元。其中，人民币贷款增加2.46万亿元，外币贷款折合人民币增加1327亿元，委托贷款增加2809亿元，信托贷款增加1721亿元，未贴现的银行承兑汇票增加2271亿元，企业债券净融资3960亿元，非金融企业境内股票融资875亿元。我国社会融资总量快速扩张，金融对经济的支持力度明显加大。基于此，从社会融资规模角度去研究金融与实体经济之间的关系也显得尤为迫切。
二、文献综述
自21世纪以来，越来越多的学者对金融与实体经济之间的关系进行探讨。
Husam-Aldin N. Al-MalkawiHazem A. MarashdehNaziruddin Abdullah（2012）
选用货币化比率（M2/GDP）和金融中介比率两个指标对阿拉伯联合酋长国金融发展和经济增长之间的关系进行探究，发现两个变量之间的存在着双向因果关系。Noureddine Khadraoui（2012）使用动态面板数据的GMM系统估计法对70个国家的数据进行估计，得出资本流动加剧宏观经济的波动的结论。在国内，高松成（2011）采用2002-2010年的月度和季度数据得出与新增人民币贷款相比，我国社会融资规模与GDP、社会消费品零售总额、城镇固定资产投资、工业增加值、CPI的关系更紧密；王伟,郑月明(2011) 以中国各省1985-2007年数据为样本,建立动态面板数据模型进行实证研究,结果表明中国的金融发展对经济增长具有显著的促进效应,并且由于中国各地区经济与金融发展的不平衡,这一效应存在明显的地区差异。朱庆（2011）采用2002-2010年江苏省盐城市的相关数据对模型进行验证，表明了区域融资总规模与经济增长存在明显的相互作用、相互影响的关系。
结合前人研究的经验，本文立足于全国宏观环境去分析，考虑社会融资规模这个新指标的内涵，通过收集全国社会融资规模各组成部分与GDP的数据，进行单位根检验和 Johansen协整检验，考察是否存在长期稳定的均衡关系，最后通过 Granger因果检验分析它们之间是否存在因果关系，并判断因果关系的方向。
三、实证分析与检验
（一）变量和数据
本文采用的是季度数据，考虑数据的完整性与可获性，将样本区间设定为2002年第一季度至2012年第一季度。从央行公布的社会融资总量的具体统计口径来看， 社会融资总量 = 人民币各项贷款 + 外币各项贷款 + 委托贷款 + 代客理财及资金信托产品资金运用（贷款部分） + 银行承兑汇票 + 企业债券 + 非金融企业股票融资 + 保险公司赔偿 + 保险公司投资性房地产 + 其他（包括小额贷款公司贷款、 贷款公司贷款等）,本文以DK表示金融机构贷款在量，代表信贷市场融资，其数据来源于《中国金融年鉴》和中国经济信息网；以GPRZ代表非金融企业股票融资，以ZQRZ代表非金融机构企业融资总量，其数据均来源于每季度的《中国货币政策执行报告》；以BXRZ表示保险赔偿额，代表保险市场融资规模。最后，以GDP表示实体经济发展情况。以上5个变量的单位均统一为亿元，为减少数据的波动幅度和异方差性，对各数据进行自然对数变换，最后得到5个变量： LNGDP、LNDK、LNGPRZ、LNZQRZ、LNBXRZ。
（二）ADF单位根检验
时间序列的数据可能是平稳的，也可能是不平稳的，为了防止伪回归，必须在时间序列的数据进行回归之前对其进行单位根检验。在本文中我们以 ADF的方法对 上述5个变量分别进行单位根检验。检验结果如表1：
注：检验类型（ C，T，K）中的 C、T分别表示单位根检验模型中含有的常数项、时间趋势，n表示不含常数项和趋势项。K表示滞后阶数，其中滞后阶数以 AIC准则为准。
从表1中可以看出： LNGDP、LNDK、LNQPRZ、LNZQRZ和 LNIM都是非平稳序列，而 DLNGDP、DLNDK、DLNQPRZ、DLNZQRZ和DLNBXRZ和都是平穩序列，即这些变量的一阶差分序列是平稳的，从而国内生产总值、各项贷款、非金融机构股票融资及债券融资、保险赔偿之间有可能存在长期的协整关系。下面，通过建立 VAR模型判断其滞后阶数，再通过 Johansen检验来分析是否存在协整关系。
（三）Johansen检验
Johansen协整检验由于协整检验是对无约束的 VAR模型施加向量协整约束后的VAR模型，因此进行协整检验选择的滞后项应该等于无约束的 VAR模型的最佳滞后阶数减 1，经过反复试验，按照 VAR模型的 LR、AIC、 SC等准则可以得出 VAR的滞后数为 3，所以可以判断协整检验的最有滞后数为 2，其检验结果如表 2所示。 从该表达式中可知，在5%的显著性水平下，所有变量均通过了t检验。从总体来看，国内生产总值、总贷款、非金融机构股票融资及债券融资、保险赔偿都与国民经济增长存在长期稳定的正相关关系。国内生产总值与总贷款的弹性为 0.432，也就是说当总贷款变动 1%，那么地区 GDP则变动 0.432%。同样，GDP与非金融机构股票融资的弹性为 0.127， GDP与非金融机构债券融资的弹性为 0.0036， GDP与保险赔偿额的弹性为 0.0036。可见，信贷对于实体经济的贡献对最大，符合社会实际。
（四）Granger因果检验
由协整检验结果可知，这五个变量间存在长期均衡的关系，这种关系是否构成因果关系以及因果关系的方向如何，还需做出进一步的分析。 Granger因果检验的检验式是 VAR模型的一个方程，因此， VAR模型的最佳滞后期便是 Granger因果检验的最佳滞后期，前面已经得出 VAR的最佳滞后期为 3，因此 Granger因果检验的最佳滞后期也为 3。检验结果见表 3。
从表 3可以看出， LNDK、LNQPRZ、LNZQRZ、 LNIM不是LNGDP的格兰杰原因的概率非常接近为 0，这说明这四个变量对经济增长有影响。反过来，在5%的显著性水平下， LNGDP不是 LNZQRZ的格兰杰原因的概率为 0.1105，说明经济增长对股票融资和债券融资的作用不太明显，而实体经济与银行信贷市场、保险市场相互影响，联系紧密。
四、结论与对策
（一）本文结论本文利用计量经济学分析方法对居民消费和固定资产投资与经济增长的关系进行了协整检验和因果分析，得到以下结论：
（1）从长期趋势上来考察，银行贷款、非金融机构股票融资及债券融资、保险赔偿额与经济增长都存在长期的正向协整关系，进而也能说明社会融资规模的确对实体经济的发展有促进作用。
（2）根据格兰杰因果关系显示，银行贷款、非金融机构股票融资及债券融资、保险赔偿额是经济增长的动力。国民经济的快速增长又能在一定程度上为金融的发展创造良好地宏观条件，二者具有较高的关联性，特别是经济增长对信贷市场和保险市场发展的作用更加明显。
（二）政策性建议
本文根据以上结论提出以下几点建议：
（1）优化信贷结构，力助经济转型
信贷结构调整中，必须坚持“有进有退、有保有压、有扶有控”的原则， 继续巩固前期宏观调控效果，把握好贷款投放进度和节奏，把握好信贷资金的投向，特别是加大多中小企业以及保障性住房建设等薄弱环节的支持力度，在现有信贷额度下，尽最大可能让信贷资金流入经济活动中最需要的地方。大力发展中小银行和地方性金融机构，形成各具特色的经营模式，开拓国有商业银行不愿涉足的中小企业信贷市场，填补国有商业银行退出的县域信贷市场和欠发达地区信贷市场，促进信贷结构的均衡。
(2) 发展资本市场，构造多元融资体系
充分利用股权融资的优势，增加债权性资金供给；大力发展债券市场，积极鼓励大型企业发行企业债券。同时，扩大保险投资性业务，完善保险融资服务体系。通过发展资本市场，从体制上增加长期资金市场的竞争者，增加资本供给，相对减少市场对银行债务性资金的有效需求，从而压缩银行长期信贷市场，减少间接融资比例，构建多元化融资平台。由于股票、债券、保险等各市场特点不一，应该确立不同市场的角色定位，实现不同市场的差异化合作，改变监管思路，实现金融体系各市场差异化发展。
（3）加快金融改革，以创新促发展
2012年以来，温州的金融综合改革试验、深圳的金融完善意见和人民币汇率扩大浮动范围、《深圳证券交易所创业板股票上市规则》等政策在短时间内集中出台，可谓金融改革大举措，为把握好实体与虚拟经济的发展关系提供良好的环境。在中国经济转型的大背景下，大力推进金融改革和创新，应该来说是经济中速增长时期较好的选择。当然，在改革创新过程中要始终坚持以市场为导向和服务实体经济需求这些根本要求，不能逾越创新的界限。
（4）转变中央银行政策调控方式，推动利率市场化
社会融资总量是实体经济从金融体系获得的全部资金，这些资金是通过各種类型的市场进入经济领域的。在利率与社会融资总量有密切相关性的条件下，中央银行的货币政策调控方式应该要尽快转变，从过去的数量型为主转向价格型为主，综合考虑资源配置、生产能力及市场需求等多角度、多层面数据乃至基础支持，加快中国利率市场化的实现，以引导实现市场供求决定价格水平方式。参考文献： [1]Noureddine Khadraoui； Capital Movements and Economic Growth Fluctuations: The Threshold Effect of Financial Development；International Journal of Economics and Finance；2012, 4(4)[2]Husam-Aldin N. Al-MalkawiHazem A. MarashdehNaziruddin Abdullah；Financial Development and Economic Growth in the UAE: Empirical Assessment Using ARDL Approach to Co-integration，International Journal of Economics and Finance；2012, 4(5)[3]盛松成；社会融资规模符合金融宏观调控市场化方向；中国人民银行网站[4]王伟；郑月明；中国区域金融发展与经济增长关系的实证研究——基于动态面板数据模型的分析；现代经济信息[J];2011年21期[5]朱庆；区域融资总规模与经济增长——基于2002-2010年江苏省盐城市数据的实证检验[J]; 区域经济与金融；2011年第5期