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【摘要】本文基于我国社会融资规模以及GDP的同比增长率数据，通过构建向量自回归（VAR）模型，运用冲击响应函数、方差分解和格兰杰因果检验的方法具体考察了我国社会融资规模与宏观经济的关联性问题，结论表明：我国的社会融资规模和宏观经济之间存在着重要的相关关系。
【关键词】社会融资规模 GDP VAR模型 冲击响应函数 方差分解
一、引言
随着我国经济的持续发展，原有的货币度量工具在度量市场融资总量方面的有限性逐渐突出，在这样的宏观背景下，2010年底中央经济工作会议首次提出“保持合理的社会融资规模”，国务院总理温家宝在部署2010年一季度工作时也强调“保持合理的社会融资规模和节奏”。2011年初以来，我国宏观调控引入了社会融资规模这一新的指标概念。社会融资规模是指实体经济在一定时期内从金融体系中通过不同的融资手段获取的资金的总额，包括了信贷市场、债券市场、股票市场、保险市场以及中间业务市场等在内的所有融资资金，准确的反映了“金融服务于经济”的关系。
越来越多的国内外学者针对金融市场的资金流动与宏观经济发展直接的关联性进行研究。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。花馥翔（2013）等利用2002年到2012年间的季度数据进行计量实证分析，发现社会融资总量、新增人民币贷款、广义货币供给量可以促进国内生产总值的增长，且社会融资总量对经济的促进作用远远大于新增人民币贷款和广义货币供给量。尹继志（2011）指出，社会融资规模正在逐渐替代新增贷款，成为能够全面度量我国社会资金流动性的中介指标。盛松成（2011）通过对国际金融市场中货币体系的观点进行分析得出，我国当前提出的社会融资规模的概念符合我国当前的经济金融发展现状以及未来金融宏观政策的需要。盛松成（2012）认为社会融资规模和固定资产投资、GDP和CPI之间的相关系数都在0.8左右，从而判断社会融资规模与这些因素存在显著的因果关系。周丽燕（2012）通过格兰杰因果检验得出的结论也表明，大部分的社会融资形势对于宏观经济的发展都有促进作用。樊元、龙飞（2014）采用了因素扩展型向量自回归（FAVAR）模型检验得出社会融资规模与实体经济增长有很好的相关性。张原，王珍珍和陈玉菲（2014）使用描述性统计的方法，得出了社会融资规模与实体经济高度相关，互相作用的结论。
由上述的文献可以看出，社会融资规模作为一个新兴的变量与宏观经济变量之间良好的相关性和联动性。深入分析社会融资规模与宏观经济之间的关联性关系问题十分重要，具有良好的理论意义和实践意义。在本文中我们利用经典的计量经济模型，全面的分析和度量了我国社会融资规模与宏观经济发展存在的潜在相关关系，以期在分析我国社会融资规模结构的同时，为我国宏观经济的持续稳健增长提供重要的政策建议。
二、我国社会融资规模与宏观经济的关联性测度
通过构建向量自回归模型，我们并且运用脉冲响应函数、方差分解和格兰杰因果检验的方法来检验社会融资规模与我国宏观经济之间相关性的强弱。在此，我们选择2002年第1季度至2014年第4季度之间的社会融资规模同比增长率的数据来度量我国社会融资规模的发展情况，选择2002年第1季度至2014年第4季度期间的GDP同比增长率的数据度量我国宏观经济的运行以及发展情况。
图1左侧表示的是我国GDP增长率（GDP）及其波动成分（CYCGDP）和趋势成分（HPGDP）的时间轨迹。如图1所示，自2002年开始，我国经济一直呈现出稳健的增长态势，但是自2007年下半年起，受全球金融危机的影响，我国的GDP表现出了陡然下降的态势，这种状况一直持续到了2009年。自2009年下半年起，我国经济逐渐回升，并且逐渐回升至金融危机前的经济水平。然而这种回升趋势并没有持续，从此后几年的走势可以看出，我国的经济整体仍然呈缓慢下降的趋势。从GDP增长率趋势成分（HPGDP）的时间轨迹可以更为清晰的发现上述规律，具体来说，从2002年开始，GDP增长率趋势成分呈现出稳健攀升的状态，而从2007年全球金融危机出现至今，GDP增长率趋势成分呈现出缓慢下降的趋势。此外，我们从GDP增长率波动成分（CYCGDP）的时间轨迹可以直观的发现，在过我2007年至2013年国际金融危机爆发后以及金融危机结束后，我国刺激经济复苏的时间范围内，我国GDP增长率呈现出显著的剧烈波动迹象。
图1右侧描绘了我国社会融资规模增长率（RZ）及其波动成分（CYCRZ）和趋势成分（HPRZ）的时间轨迹。从2002年至2004年的时间范围内，我国社会融资规模呈现出了显著的陡然下降迹象，在2004年至2007年国际金融危机爆发的时间范围内，我国社会融资规模显现出小幅回升并且持续的上下波动，此后，从金融危机爆发至今，我国社会融资规模表现出了显著下滑，虽然在2012年有显著的大幅回升，但是后期总体表现下滑的趋势。社会融资规模增长率趋势成分（HPRZ）的时间轨迹进一步印证了上述判断。另外，我们从社会融资规模增长率波动成分（CYCRZ）的时间轨迹可以发现，在2002年至2006年的时间范围内，2009年至2010年的时间范围内，以及2012年到2013年的时间范围内，我国社会融资规模增长率呈现出十分剧烈的波动迹象，而在其他时间范围内，社会融资规模增长率所具有的波动特征较为平稳也相对微弱。
参考上述标准向量自回归模型的表示形式，我们将我国社会融资规模同比增长率（RZ）视为X序列，将我国GDP同比增长率（GDP）视为y序列，从而获得我们所构建的VAR模型中各个系数的具体估计结果。在此我们根据AIC和SBC信息准则确定的最优滞后阶数p=3。数据处理结果表明：
滞后一阶的社会融资规模增长率对GDP的影响系数为0.0276，滞后两阶的社会融资规模增长率对GDP增长率的影响系数为0.0028，滞后三阶的社会融资规模增长率对GDP增长率的影响系数为0.0011，在不同滞后阶数下，社会融资规模增长率对GDP增长率均呈现出十分微弱的正向影响。滞后一阶的GDP增长率对其自身的影响系数为0.8270，滞后两阶的GDP增长率对其自身的影响系数为0.0619，滞后三阶的GDP增长率对其自身的影响系数为-0.1575，可以看出在不同滞后阶数下，GDP增长率对其自身影响的程度都是完全不同的。滞后一阶的社会融资规模增长率对其自身的影响系数为0.2026，滞后两阶的社会融资规模对其自身的影响系数为0.2382，滞后三阶的社会融资规模对其自身的影响系数为0.0028，即不同的滞后阶数的社会融资规模增长率对其自身都存在正向影响。滞后一阶的GDP增长率对社会融资规模增长率的影响系数为-1.9801，滞后两阶的GDP增长率对社会融资规模增长率的影响系数为-0.7595，滞后三阶的GDP增长率对社会融资规模增长率的影响系数为3.7430，在不同滞后阶数下，GDP增长率对社会融资规模增长率的影响方向和大小都完全不同。 （二）脉冲响应
通过运用冲击响应函数，我们得到了图2中，社会融资规模增长率与GDP增长率之间的冲击响应轨迹。
如图2左侧所示，当发生1标准单位社会融资规模增长率的正向冲击时，GDP增长率在当期就呈现出0.007个单位的最大负向影响，随后不断向正方向移动，在第1季度到第2季度之间，冲击影响方向发生了变化，随后，在第4季度时冲击影响达到了正向最大的0.01个单位，此后社会融资规模增长率对GDP增长率的冲击影响呈现逐渐下降的趋近于零的趋势。
如图2右侧所示，当发生1标准单位GDP增长率正向冲击时，在冲击发生的当期，社会融资规模增长率并没有呈现出显著的变化，随后逐渐向负向进行推移，并且在第3期时达到了0.09个单位的负向最大冲击响应，随后逐渐向正向推移，并且在第3期和第4期之间冲击反应方向发生变化，并且在第6期时达到了0.08个单位的正向最大冲击响应，之后社会融资规模增长率的冲击反应始终处于正值水平并不断向零值回归。
（三）方差分解和格兰杰因果检验
发差分解使我们能够更好的了解结构冲击对内生变量变化水平的贡献程度。我们运用方差分解来研究我国社会融资规模增长率与GDP增长率之间相互之间的贡献度问题。如表1所示，随着时间的发展，我国社会融资规模增长率对GDP增长率的贡献度先减小后增加。在第2季度达到了最小值3.6980，随后贡献度递增，在第12季度达到了最大值14.5887。除此之外我们发现，我国GDP增长率对自身的贡献度所占比例极大，出现增加后减小的趋势，在第2季度达到了最大值96.3019。
格兰杰因果检验的方法有助于我们通过假设检验的方法来确定内生变量和外生变量之间是否存在因果关系。下面，我们基于格兰杰因果检验的方法来研究社会融资规模增长率与GDP增长率之间是否存在显著的因果关系，我们发现，在10%的显著性水平下，GDP增长率和社会融资规模增长率之间存在单向的格兰杰因果关系，对于GDP增长率不是社会融资规模增长率的格兰杰原因的原假设，显著性水平0.5840大于10%的显著性水平，可以看出，GDP增长率不是社会融资规模增长率的格兰杰原因。而对于社会融资规模增长率不是GDP增长率的格兰杰原因的原假设，显著性水平0.0909小于10%的显著性水平，可以看出，社会融资规模增长率是GDP增长率的格兰杰原因。
三、研究结论和政策建议
我们通过建立以GDP增长率和社会融资规模增长率为变量的向量自回归模型，运用冲击响应函数，方差分解和格兰杰因果检验的方法检测了我国宏观经济和社会融资规模在2002年第1季度到2014年第4季度之间的相关性，得到了以下重要结论：
首先，通过建立关于GDP增长率和社会融资规模增长率的VAR模型，并且对于不同滞后阶数进行实证分析，我们发现，社会融资规模增长率与GDP增长率之间在不同滞后阶数的影响方向和程度都基本一致。我国GDP增长率对社会融资规模有十分显著的影响，而社会融资规模的变化对于宏观经济增长的影响相对较小。
其次，通过运用冲击响应函数分析我国GDP增长率和社会融资规模增长率之间相互影响的贡献程度所得到的实证分析结果显示，GDP增长率对社会融资规模增长率的影响较强，相反，社会融资规模增长率对GDP增长率的冲击响应相对较弱。
最后，基于方差分解的方法所得的实证分析结果显示，社会融资规模增长率对GDP增长率的贡献程度先减小后增加，而GDP增长率对自身的贡献程度占更大比例呈现先增加而后减小的现象。基于格兰杰因果检验的方法分析了我国社会融资规模增长率与GDP增长率之间的因果关系的实证分析结果表明，在10%的显著性水平下，GDP的增长和我国社会融资规模增长存在单向格兰杰因果关系。我国社会融资规模不是宏观经济变化的格兰杰原因，但GDP的增长是我国社会融资规模增长的格兰杰原因。
基于实证结果，可以发现我国社会融资规模与宏观经济之间存在着显著的相关性，社会融资规模是反映金融和宏观经济关系的良好指标，社会融资规模对于政府和央行在未来宏观经济的调控和发展方面有着重要的辅助作用，可以作为宏观调控的重要统计监测指标之一，同时也对于优化市场中金融资源的配置、完善货币调控政策和加强市场中资金流动性管理有着重要的借鉴意义。值得注意的是，社会融资规模作为货币调控政策与宏观经济发展状况的中介性指标在统计口径上不够完善，随着融资形式创新，社会融资规模也应包含更加全面的融资形式的总量，如：外汇占额、股权融资、民间借贷和国债等；同时也需要加强统计部门和其他各部门协调部门的数据统计的力度，对各部门中的融资资金流动及时的进行统计和数据分析。除此之外也需要调整和优化社会融资结构，把握好信贷资金的流向，加大对资金薄弱的基础设施建设项目和中小企业信贷的保障支持力度，从而保证在现有的资金量下，资金能够最大限度的流向最需要且对宏观经济发展最有用的部门。同时通过积极推动利率市场化和放宽债券市场和证券市场的准入制度，鼓励企业通过发行债券和股票来进行融资，放宽银行债权融资的约束，增加金融体系中的融资手段，建立多元化差异化融资平台，加强中长期融资对于实体经济的支持作用，保障宏观经济调控的针对性和有效性，保证宏观经济能够持续稳定增长。
参考文献
[1]樊元，龙飞.基于FECM模型的社会融资规模对我国宏观经济影响的测度[J].应用泛函分析学报，2014（1）：18-25.
[2]郭丽虹，张祥建，徐龙炳.社会融资规模和融资结构对实体经济的影响研究[J].国际金融研究，2014（6）：66-74.
[3]花馥翔，周昭雄，丁顺浩.社会融资总量与经济增长关系的实证分析——基于我国宏观调控新指标的探索[J].管理现代化，2013（3）：4-6.
[4]盛松成.社会融资规模概念的理论基础与国际经验[J].中国金融，2011（8）：41-43.
[5]盛松成.社会融资规模与货币政策传导[J].金融研究，2012（10）：1-14.
[6]尹继志.社会融资总量与金融宏观调控新目标[J].上海金融，2001（9）：117-121.
[7]周丽燕.社会融资规模视角下金融与实体经济之间的关系研究——基于协整分析[J].金融经济，2012（8）：137-139.
[8]张原，王珍珍，陈玉菲.社会融资规模与实体经济增长的联动性研究[J].财政研究，2014（11）：54-57.
[9]Noureddine Khadraoui，2012. Financial Development and Economic Growth： Static and Dynamic Panel Data Analysis[J]. International Journal of Economics and Finance， 4（5）， 94-104.
作者简介：曹熠（1995-），女，汉族，重庆人，就读于吉林大学，专业：财务管理。
【关键词】社会融资规模 GDP VAR模型 冲击响应函数 方差分解
一、引言
随着我国经济的持续发展，原有的货币度量工具在度量市场融资总量方面的有限性逐渐突出，在这样的宏观背景下，2010年底中央经济工作会议首次提出“保持合理的社会融资规模”，国务院总理温家宝在部署2010年一季度工作时也强调“保持合理的社会融资规模和节奏”。2011年初以来，我国宏观调控引入了社会融资规模这一新的指标概念。社会融资规模是指实体经济在一定时期内从金融体系中通过不同的融资手段获取的资金的总额，包括了信贷市场、债券市场、股票市场、保险市场以及中间业务市场等在内的所有融资资金，准确的反映了“金融服务于经济”的关系。
越来越多的国内外学者针对金融市场的资金流动与宏观经济发展直接的关联性进行研究。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。花馥翔（2013）等利用2002年到2012年间的季度数据进行计量实证分析，发现社会融资总量、新增人民币贷款、广义货币供给量可以促进国内生产总值的增长，且社会融资总量对经济的促进作用远远大于新增人民币贷款和广义货币供给量。尹继志（2011）指出，社会融资规模正在逐渐替代新增贷款，成为能够全面度量我国社会资金流动性的中介指标。盛松成（2011）通过对国际金融市场中货币体系的观点进行分析得出，我国当前提出的社会融资规模的概念符合我国当前的经济金融发展现状以及未来金融宏观政策的需要。盛松成（2012）认为社会融资规模和固定资产投资、GDP和CPI之间的相关系数都在0.8左右，从而判断社会融资规模与这些因素存在显著的因果关系。周丽燕（2012）通过格兰杰因果检验得出的结论也表明，大部分的社会融资形势对于宏观经济的发展都有促进作用。樊元、龙飞（2014）采用了因素扩展型向量自回归（FAVAR）模型检验得出社会融资规模与实体经济增长有很好的相关性。张原，王珍珍和陈玉菲（2014）使用描述性统计的方法，得出了社会融资规模与实体经济高度相关，互相作用的结论。
由上述的文献可以看出，社会融资规模作为一个新兴的变量与宏观经济变量之间良好的相关性和联动性。深入分析社会融资规模与宏观经济之间的关联性关系问题十分重要，具有良好的理论意义和实践意义。在本文中我们利用经典的计量经济模型，全面的分析和度量了我国社会融资规模与宏观经济发展存在的潜在相关关系，以期在分析我国社会融资规模结构的同时，为我国宏观经济的持续稳健增长提供重要的政策建议。
二、我国社会融资规模与宏观经济的关联性测度
通过构建向量自回归模型，我们并且运用脉冲响应函数、方差分解和格兰杰因果检验的方法来检验社会融资规模与我国宏观经济之间相关性的强弱。在此，我们选择2002年第1季度至2014年第4季度之间的社会融资规模同比增长率的数据来度量我国社会融资规模的发展情况，选择2002年第1季度至2014年第4季度期间的GDP同比增长率的数据度量我国宏观经济的运行以及发展情况。
图1左侧表示的是我国GDP增长率（GDP）及其波动成分（CYCGDP）和趋势成分（HPGDP）的时间轨迹。如图1所示，自2002年开始，我国经济一直呈现出稳健的增长态势，但是自2007年下半年起，受全球金融危机的影响，我国的GDP表现出了陡然下降的态势，这种状况一直持续到了2009年。自2009年下半年起，我国经济逐渐回升，并且逐渐回升至金融危机前的经济水平。然而这种回升趋势并没有持续，从此后几年的走势可以看出，我国的经济整体仍然呈缓慢下降的趋势。从GDP增长率趋势成分（HPGDP）的时间轨迹可以更为清晰的发现上述规律，具体来说，从2002年开始，GDP增长率趋势成分呈现出稳健攀升的状态，而从2007年全球金融危机出现至今，GDP增长率趋势成分呈现出缓慢下降的趋势。此外，我们从GDP增长率波动成分（CYCGDP）的时间轨迹可以直观的发现，在过我2007年至2013年国际金融危机爆发后以及金融危机结束后，我国刺激经济复苏的时间范围内，我国GDP增长率呈现出显著的剧烈波动迹象。
图1右侧描绘了我国社会融资规模增长率（RZ）及其波动成分（CYCRZ）和趋势成分（HPRZ）的时间轨迹。从2002年至2004年的时间范围内，我国社会融资规模呈现出了显著的陡然下降迹象，在2004年至2007年国际金融危机爆发的时间范围内，我国社会融资规模显现出小幅回升并且持续的上下波动，此后，从金融危机爆发至今，我国社会融资规模表现出了显著下滑，虽然在2012年有显著的大幅回升，但是后期总体表现下滑的趋势。社会融资规模增长率趋势成分（HPRZ）的时间轨迹进一步印证了上述判断。另外，我们从社会融资规模增长率波动成分（CYCRZ）的时间轨迹可以发现，在2002年至2006年的时间范围内，2009年至2010年的时间范围内，以及2012年到2013年的时间范围内，我国社会融资规模增长率呈现出十分剧烈的波动迹象，而在其他时间范围内，社会融资规模增长率所具有的波动特征较为平稳也相对微弱。
参考上述标准向量自回归模型的表示形式，我们将我国社会融资规模同比增长率（RZ）视为X序列，将我国GDP同比增长率（GDP）视为y序列，从而获得我们所构建的VAR模型中各个系数的具体估计结果。在此我们根据AIC和SBC信息准则确定的最优滞后阶数p=3。数据处理结果表明：
滞后一阶的社会融资规模增长率对GDP的影响系数为0.0276，滞后两阶的社会融资规模增长率对GDP增长率的影响系数为0.0028，滞后三阶的社会融资规模增长率对GDP增长率的影响系数为0.0011，在不同滞后阶数下，社会融资规模增长率对GDP增长率均呈现出十分微弱的正向影响。滞后一阶的GDP增长率对其自身的影响系数为0.8270，滞后两阶的GDP增长率对其自身的影响系数为0.0619，滞后三阶的GDP增长率对其自身的影响系数为-0.1575，可以看出在不同滞后阶数下，GDP增长率对其自身影响的程度都是完全不同的。滞后一阶的社会融资规模增长率对其自身的影响系数为0.2026，滞后两阶的社会融资规模对其自身的影响系数为0.2382，滞后三阶的社会融资规模对其自身的影响系数为0.0028，即不同的滞后阶数的社会融资规模增长率对其自身都存在正向影响。滞后一阶的GDP增长率对社会融资规模增长率的影响系数为-1.9801，滞后两阶的GDP增长率对社会融资规模增长率的影响系数为-0.7595，滞后三阶的GDP增长率对社会融资规模增长率的影响系数为3.7430，在不同滞后阶数下，GDP增长率对社会融资规模增长率的影响方向和大小都完全不同。 （二）脉冲响应
通过运用冲击响应函数，我们得到了图2中，社会融资规模增长率与GDP增长率之间的冲击响应轨迹。
如图2左侧所示，当发生1标准单位社会融资规模增长率的正向冲击时，GDP增长率在当期就呈现出0.007个单位的最大负向影响，随后不断向正方向移动，在第1季度到第2季度之间，冲击影响方向发生了变化，随后，在第4季度时冲击影响达到了正向最大的0.01个单位，此后社会融资规模增长率对GDP增长率的冲击影响呈现逐渐下降的趋近于零的趋势。
如图2右侧所示，当发生1标准单位GDP增长率正向冲击时，在冲击发生的当期，社会融资规模增长率并没有呈现出显著的变化，随后逐渐向负向进行推移，并且在第3期时达到了0.09个单位的负向最大冲击响应，随后逐渐向正向推移，并且在第3期和第4期之间冲击反应方向发生变化，并且在第6期时达到了0.08个单位的正向最大冲击响应，之后社会融资规模增长率的冲击反应始终处于正值水平并不断向零值回归。
（三）方差分解和格兰杰因果检验
发差分解使我们能够更好的了解结构冲击对内生变量变化水平的贡献程度。我们运用方差分解来研究我国社会融资规模增长率与GDP增长率之间相互之间的贡献度问题。如表1所示，随着时间的发展，我国社会融资规模增长率对GDP增长率的贡献度先减小后增加。在第2季度达到了最小值3.6980，随后贡献度递增，在第12季度达到了最大值14.5887。除此之外我们发现，我国GDP增长率对自身的贡献度所占比例极大，出现增加后减小的趋势，在第2季度达到了最大值96.3019。
格兰杰因果检验的方法有助于我们通过假设检验的方法来确定内生变量和外生变量之间是否存在因果关系。下面，我们基于格兰杰因果检验的方法来研究社会融资规模增长率与GDP增长率之间是否存在显著的因果关系，我们发现，在10%的显著性水平下，GDP增长率和社会融资规模增长率之间存在单向的格兰杰因果关系，对于GDP增长率不是社会融资规模增长率的格兰杰原因的原假设，显著性水平0.5840大于10%的显著性水平，可以看出，GDP增长率不是社会融资规模增长率的格兰杰原因。而对于社会融资规模增长率不是GDP增长率的格兰杰原因的原假设，显著性水平0.0909小于10%的显著性水平，可以看出，社会融资规模增长率是GDP增长率的格兰杰原因。
三、研究结论和政策建议
我们通过建立以GDP增长率和社会融资规模增长率为变量的向量自回归模型，运用冲击响应函数，方差分解和格兰杰因果检验的方法检测了我国宏观经济和社会融资规模在2002年第1季度到2014年第4季度之间的相关性，得到了以下重要结论：
首先，通过建立关于GDP增长率和社会融资规模增长率的VAR模型，并且对于不同滞后阶数进行实证分析，我们发现，社会融资规模增长率与GDP增长率之间在不同滞后阶数的影响方向和程度都基本一致。我国GDP增长率对社会融资规模有十分显著的影响，而社会融资规模的变化对于宏观经济增长的影响相对较小。
其次，通过运用冲击响应函数分析我国GDP增长率和社会融资规模增长率之间相互影响的贡献程度所得到的实证分析结果显示，GDP增长率对社会融资规模增长率的影响较强，相反，社会融资规模增长率对GDP增长率的冲击响应相对较弱。
最后，基于方差分解的方法所得的实证分析结果显示，社会融资规模增长率对GDP增长率的贡献程度先减小后增加，而GDP增长率对自身的贡献程度占更大比例呈现先增加而后减小的现象。基于格兰杰因果检验的方法分析了我国社会融资规模增长率与GDP增长率之间的因果关系的实证分析结果表明，在10%的显著性水平下，GDP的增长和我国社会融资规模增长存在单向格兰杰因果关系。我国社会融资规模不是宏观经济变化的格兰杰原因，但GDP的增长是我国社会融资规模增长的格兰杰原因。
基于实证结果，可以发现我国社会融资规模与宏观经济之间存在着显著的相关性，社会融资规模是反映金融和宏观经济关系的良好指标，社会融资规模对于政府和央行在未来宏观经济的调控和发展方面有着重要的辅助作用，可以作为宏观调控的重要统计监测指标之一，同时也对于优化市场中金融资源的配置、完善货币调控政策和加强市场中资金流动性管理有着重要的借鉴意义。值得注意的是，社会融资规模作为货币调控政策与宏观经济发展状况的中介性指标在统计口径上不够完善，随着融资形式创新，社会融资规模也应包含更加全面的融资形式的总量，如：外汇占额、股权融资、民间借贷和国债等；同时也需要加强统计部门和其他各部门协调部门的数据统计的力度，对各部门中的融资资金流动及时的进行统计和数据分析。除此之外也需要调整和优化社会融资结构，把握好信贷资金的流向，加大对资金薄弱的基础设施建设项目和中小企业信贷的保障支持力度，从而保证在现有的资金量下，资金能够最大限度的流向最需要且对宏观经济发展最有用的部门。同时通过积极推动利率市场化和放宽债券市场和证券市场的准入制度，鼓励企业通过发行债券和股票来进行融资，放宽银行债权融资的约束，增加金融体系中的融资手段，建立多元化差异化融资平台，加强中长期融资对于实体经济的支持作用，保障宏观经济调控的针对性和有效性，保证宏观经济能够持续稳定增长。
参考文献
[1]樊元，龙飞.基于FECM模型的社会融资规模对我国宏观经济影响的测度[J].应用泛函分析学报，2014（1）：18-25.
[2]郭丽虹，张祥建，徐龙炳.社会融资规模和融资结构对实体经济的影响研究[J].国际金融研究，2014（6）：66-74.
[3]花馥翔，周昭雄，丁顺浩.社会融资总量与经济增长关系的实证分析——基于我国宏观调控新指标的探索[J].管理现代化，2013（3）：4-6.
[4]盛松成.社会融资规模概念的理论基础与国际经验[J].中国金融，2011（8）：41-43.
[5]盛松成.社会融资规模与货币政策传导[J].金融研究，2012（10）：1-14.
[6]尹继志.社会融资总量与金融宏观调控新目标[J].上海金融，2001（9）：117-121.
[7]周丽燕.社会融资规模视角下金融与实体经济之间的关系研究——基于协整分析[J].金融经济，2012（8）：137-139.
[8]张原，王珍珍，陈玉菲.社会融资规模与实体经济增长的联动性研究[J].财政研究，2014（11）：54-57.
[9]Noureddine Khadraoui，2012. Financial Development and Economic Growth： Static and Dynamic Panel Data Analysis[J]. International Journal of Economics and Finance， 4（5）， 94-104.
作者简介：曹熠（1995-），女，汉族，重庆人，就读于吉林大学，专业：财务管理。