我国社会融资结构与资产价格水平的关联性：基于多市场的实证剖析

我国社会融资结构与资产价格水平的关联性：基于多市场的实证剖析一、引言1.1研究背景与意义1.1.1研究背景在我国经济发展进程中，社会融资结构历经深刻变革，对金融市场和实体经济产生深远影响。过去，我国社会融资以间接融资为主，银行贷款是企业主要融资渠道。近年来，随着金融改革深化和金融市场发展，直接融资规模不断扩大，融资结构逐步优化。截至2024年9月末，我国社会融资存量规模约402.19万亿元，其中境内股票融资占比为2.88%（11.6万亿元），债券融资占比为27.1%（109.04万亿元），直接融资占比虽仍低于间接融资，但增长趋势显著。这一变化反映出我国金融市场正不断成熟，资本市场在资源配置中发挥着愈发重要的作用。与此同时，我国金融市场层次逐渐完善，股票市场、债券市场、期货市场等均取得长足发展。股票市场中，科创板、创业板改革持续推进，为科技创新企业提供有力支持；债券市场不断丰富债券品种，拓展融资渠道；期货市场在风险管理和价格发现方面发挥重要作用。不同层次金融市场相互关联、相互促进，为社会融资结构优化提供支撑。资产价格水平在经济体系中占据重要地位，是经济运行的“晴雨表”。股票价格反映企业未来盈利预期和市场信心，房地产价格则与居民财富、消费以及宏观经济稳定密切相关。资产价格并非一成不变，受多种因素影响而波动。宏观经济因素方面，经济增长强劲时，企业盈利预期提高，股票价格往往上涨；通货膨胀上升可能导致央行加息，抑制资产价格。行业和公司基本面也至关重要，公司盈利能力、财务状况等直接反映在资产价格上。市场供求关系同样不可忽视，投资者对某类资产需求大幅增加，而供应相对有限时，价格会上涨；反之则下跌。如2020年疫情爆发初期，股票市场大幅下跌，随着疫情防控取得成效和经济逐步复苏，股票价格逐渐回升。房地产市场也存在类似波动情况，不同地区房地产价格受当地经济发展、政策调控等因素影响而有所差异。1.1.2研究意义研究社会融资结构与资产价格水平的关联性，对金融市场稳定、实体经济发展和政策制定等方面具有重要意义。从金融市场稳定角度看，社会融资结构与资产价格水平相互影响。合理的社会融资结构有助于稳定资产价格，降低金融市场波动。直接融资比重提高可分散金融风险，减少金融体系对银行信贷的过度依赖。若社会融资结构不合理，可能引发资产价格异常波动，甚至导致金融风险。当银行信贷过度集中于某些行业或企业，一旦这些行业或企业出现问题，可能引发银行不良贷款增加，进而影响资产价格，危及金融市场稳定。深入研究两者关联性，有助于揭示金融市场运行规律，提前预警金融风险，为维护金融市场稳定提供理论支持和实践指导。对实体经济发展而言，社会融资结构影响企业融资成本和融资可得性，进而影响企业投资和生产决策。直接融资可使企业获得长期稳定资金，降低融资成本，促进企业加大研发投入和技术创新，推动实体经济转型升级。资产价格水平也对实体经济产生重要影响。股票价格上涨可提高企业市值，增强企业融资能力和投资信心；房地产价格波动会影响居民消费和企业投资。研究两者关联性，能为企业优化融资结构、提高融资效率提供参考，促进实体经济健康发展。在政策制定方面，了解社会融资结构与资产价格水平的关联性，可为政府部门制定宏观经济政策和金融监管政策提供依据。政府可根据社会融资结构和资产价格变化，适时调整货币政策、财政政策和产业政策，引导资金合理配置，促进经济增长和金融稳定。当资产价格出现过度波动时，监管部门可通过加强监管、完善市场制度等措施，防范金融风险。研究成果还能为政策评估提供参考，检验政策实施效果，为政策调整和完善提供方向。1.2研究目标与创新点1.2.1研究目标本研究旨在通过严谨的实证分析，深入揭示我国社会融资结构与资产价格水平之间的内在联系和影响机制。具体而言，一方面，运用计量经济学方法，构建科学合理的模型，量化分析社会融资结构各组成部分（如银行贷款、债券融资、股票融资等）对资产价格水平（以股票价格、房地产价格等为代表）的影响方向和程度。通过分析不同融资方式的规模变化、成本变动等因素，探究其如何作用于资产市场的供求关系、投资者预期以及企业的融资与投资决策，进而影响资产价格走势。另一方面，研究资产价格水平的波动对社会融资结构的反馈作用。分析资产价格的上涨或下跌如何改变企业和投资者的融资行为，影响社会融资的规模和结构。资产价格上涨可能使企业通过股权融资或债券融资的成本降低，从而增加直接融资规模；反之，资产价格下跌可能导致企业融资难度加大，更多依赖银行贷款等间接融资方式。此外，结合宏观经济背景和政策环境，深入探讨社会融资结构与资产价格水平关联性在不同经济周期、货币政策和监管政策下的变化规律。在经济扩张期和收缩期，两者关联性可能存在差异；宽松或紧缩的货币政策、严格或宽松的金融监管政策，也会对社会融资结构与资产价格水平的相互作用产生影响。通过对这些因素的综合分析，为金融市场参与者提供决策依据，为政策制定者提供政策建议，以促进金融市场的稳定发展和实体经济的健康运行。1.2.2创新点在数据选取方面，本研究运用最新的月度或季度数据，涵盖2010年至2024年期间，确保研究结果能够反映我国社会融资结构与资产价格水平的最新动态和发展趋势。相较于以往研究，更具时效性和现实指导意义。以往研究可能因数据更新不及时，无法准确捕捉到近期金融市场变化对两者关联性的影响。而本研究使用最新数据，能够及时反映金融市场创新、政策调整等因素带来的变化，如近年来金融科技发展对社会融资结构的影响，以及房地产市场调控政策对资产价格和融资结构的作用。在分析方法上，采用向量自回归（VAR）模型结合脉冲响应函数和方差分解技术，全面系统地分析社会融资结构与资产价格水平之间的动态关系。VAR模型可以考虑多个变量之间的相互影响，脉冲响应函数能够直观展示一个变量的冲击对其他变量的动态影响路径，方差分解则能确定各变量对预测误差的贡献度。这种方法相较于传统的线性回归分析，能够更准确地捕捉变量之间的复杂关系和动态变化，避免了因变量内生性问题导致的估计偏差。从研究视角来看，本研究不仅关注社会融资结构与资产价格水平的直接关联，还深入探讨宏观经济因素（如经济增长、通货膨胀、利率水平等）和金融市场制度因素（如金融监管政策、市场准入规则等）在两者关系中的调节作用。以往研究多侧重于两者的直接关系，较少考虑外部因素的影响。本研究综合考虑多种因素，构建一个更为全面的分析框架，有助于更深入地理解社会融资结构与资产价格水平关联性的内在机制和外部影响因素，为金融市场的宏观调控和微观管理提供更丰富的理论支持和实践指导。二、文献综述2.1社会融资结构相关研究国外对社会融资结构的研究起步较早，理论基础较为深厚。Goldsmith（1969）在其开创性著作《金融结构与金融发展》中，提出金融结构是一国金融工具和金融机构的形式、性质及其相对规模的综合体现，社会融资结构作为金融结构的重要组成部分，对经济发展具有重要影响。这一理论为后续研究奠定了基础，使学者们开始关注社会融资结构在金融体系和经济运行中的作用。在社会融资结构构成方面，Allen和Gale（1999）通过比较银行主导型和市场主导型金融体系，发现不同融资方式在资金配置效率、风险分担等方面存在差异。银行贷款在信息处理和监督方面具有优势，适合为信息不对称程度较高的中小企业提供融资；债券融资和股票融资则更能满足大型企业长期、大规模的资金需求，且有助于分散风险。在社会融资结构的发展历程研究中，Rajan和Zingales（2003）指出，金融市场的发展是一个渐进的过程，社会融资结构会随着经济发展阶段的变化而演变。在经济发展初期，银行主导的间接融资占据主导地位；随着经济发展和金融市场的完善，直接融资比重逐渐上升。以美国为例，20世纪70年代以来，随着金融创新和资本市场的发展，企业债券融资和股票融资规模不断扩大，直接融资占比显著提高，金融市场对经济增长的支持作用更加多元化。关于社会融资结构的影响因素，Levine（1997）认为，法律制度对社会融资结构具有重要影响。完善的法律制度能够保护投资者权益，降低融资过程中的信息不对称和交易成本，促进直接融资的发展。在法律制度健全的国家，投资者更愿意参与股票和债券市场，从而推动社会融资结构向直接融资倾斜。国内对社会融资结构的研究在借鉴国外理论的基础上，结合我国国情进行了深入探讨。李扬等（2009）对我国社会融资规模的内涵、统计口径和实践意义进行了系统研究，提出社会融资规模是全面反映金融对实体经济资金支持的总量指标，包括人民币贷款、外币贷款、委托贷款、信托贷款、未贴现的银行承兑汇票、企业债券、非金融企业境内股票融资等多个组成部分。这一研究为我国社会融资结构的量化分析提供了重要依据。在社会融资结构的发展历程方面，王国刚（2012）指出，我国社会融资结构经历了从计划经济时期财政主导型融资，到经济转轨时期银行主导型融资，再到市场经济条件下多元化融资结构的演变过程。近年来，随着金融改革的推进，我国直接融资规模不断扩大，但间接融资仍占据主导地位，融资结构有待进一步优化。在影响因素研究中，巴曙松（2013）认为，经济发展水平、金融市场发展程度、宏观经济政策和监管环境等因素共同影响着我国社会融资结构。经济发展水平的提高会增加企业的融资需求，推动金融市场创新，促进直接融资发展；宽松的货币政策和积极的财政政策可能会刺激信贷投放，影响间接融资规模；而严格的金融监管政策则会规范融资行为，引导资金流向合规领域，对社会融资结构产生影响。此外，一些学者从行业和区域角度对社会融资结构进行研究。李浩然和尹成远（2018）分析发现，我国不同产业的融资结构存在明显差异，制造业等传统产业对银行贷款依赖度较高，而新兴产业更倾向于通过股权融资等直接融资方式获取资金；从区域来看，东部地区经济发达，金融市场活跃，社会融资规模较大，直接融资占比较高；中西部地区经济相对落后，融资结构相对单一，间接融资占比较大。2.2资产价格水平相关研究在资产价格水平的影响因素研究方面，宏观经济因素的作用备受关注。Fama（1970）的有效市场假说认为，股票价格反映了所有可用信息，宏观经济状况的变化会通过影响企业盈利预期和市场利率，进而影响股票价格。当经济增长强劲时，企业销售收入增加，利润上升，投资者对企业未来盈利预期提高，推动股票价格上涨；利率下降会降低企业融资成本，增加企业投资和盈利机会，也会促使股票价格上升。Campbell和Shiller（1988）研究发现，股息率、利率等宏观经济变量对股票价格波动具有重要解释力。股息率反映企业分红水平，较高的股息率通常意味着企业盈利能力较强，吸引投资者购买股票，推动股价上涨；利率作为资金的价格，其变动会影响投资者的资金配置决策，进而影响股票市场供求关系和价格水平。行业和公司基本面因素对资产价格的影响也不容忽视。在行业层面，行业生命周期、竞争格局等因素会影响行业内企业的资产价格。处于成长期的行业，市场需求增长迅速，企业发展前景广阔，资产价格往往较高；而处于衰退期的行业，市场需求萎缩，企业面临激烈竞争，资产价格可能较低。在公司层面，公司的盈利能力、财务状况、管理水平等是决定资产价格的关键因素。公司盈利能力强，财务状况稳健，管理团队优秀，通常会获得投资者青睐，资产价格也会相对较高。如苹果公司凭借持续的技术创新和强大的品牌影响力，保持较高的盈利能力，其股票价格长期处于较高水平。市场供求关系是直接影响资产价格的重要因素。当市场对某类资产的需求旺盛，而供给相对不足时，资产价格会上涨；反之，当市场供给过剩，需求不足时，资产价格会下跌。在股票市场中，大量资金流入会推动股价上涨，而资金流出则会导致股价下跌。房地产市场也存在类似情况，当某地区房地产需求大幅增加，如因人口流入、城市化进程加快等原因，而房屋供应相对滞后时，房价会上涨；反之，当房地产市场供过于求时，房价可能下跌。关于资产价格的波动特征，Engle（1982）提出的ARCH模型以及Bollerslev（1986）在此基础上发展的GARCH模型，为研究资产价格波动的异方差性提供了有力工具。这些模型表明，资产价格波动具有集聚性和持续性特征，即较大的价格波动往往会集中出现，且当前的价格波动会对未来一段时间的波动产生影响。在股票市场中，当市场出现重大利好或利空消息时，股价可能会出现大幅波动，且这种波动在短期内可能持续，导致市场风险增加。资产价格波动还具有非对称性，负面消息往往比正面消息更容易引起资产价格的大幅波动。在金融危机期间，市场信心受到严重打击，投资者对负面消息更为敏感，资产价格往往会出现急剧下跌，且下跌幅度和速度远超上涨时期。在资产价格水平与宏观经济的关系研究中，Bernanke和Gertler（1999）提出的金融加速器理论指出，资产价格波动会通过影响企业和家庭的资产负债表状况，进而对宏观经济产生放大效应。当资产价格上涨时，企业和家庭的财富增加，资产负债表状况改善，信用评级提高，更容易获得银行贷款，从而增加投资和消费，推动经济增长；反之，当资产价格下跌时，企业和家庭的财富缩水，资产负债表恶化，融资难度加大，投资和消费减少，经济增长受到抑制。房地产市场价格波动对宏观经济的影响较为显著。房价上涨会使居民财富增加，刺激消费，同时也会促进房地产相关产业发展，带动经济增长；但房价过度上涨可能引发房地产泡沫，一旦泡沫破裂，会导致银行不良贷款增加，金融体系不稳定，进而引发经济衰退。国内学者在资产价格水平相关研究方面也取得了丰硕成果。李迅雷（2017）指出，我国资产价格波动受宏观经济政策、市场流动性等因素影响较大。宽松的货币政策会增加市场流动性，降低利率，推动资产价格上涨；积极的财政政策通过增加政府支出、减少税收等措施，刺激经济增长，也会对资产价格产生影响。刘莉亚和苏毅（2004）研究发现，我国股票价格与宏观经济变量之间存在长期均衡关系，宏观经济的稳定增长是股票市场健康发展的基础。当宏观经济运行良好时，企业盈利稳定，投资者信心增强，股票价格有望保持稳定上涨；反之，宏观经济波动会导致股票市场不稳定，价格波动加剧。在房地产价格方面，况伟大（2010）认为，土地政策、货币政策和税收政策等对我国房地产价格有重要影响。土地供应政策会影响房地产市场的供给，货币政策通过调节利率和信贷规模影响房地产市场的需求和资金成本，税收政策则直接影响房地产交易成本，这些政策因素共同作用，导致房地产价格波动。2.3社会融资结构与资产价格水平关联性研究在社会融资结构与资产价格水平关联性的理论探讨方面，一些学者从金融市场传导机制角度进行分析。理论上，社会融资结构的变化会通过多种渠道影响资产价格。当社会融资结构中直接融资比重增加，企业通过发行股票和债券获得更多资金，这会增加市场上的股票和债券供给。在需求不变或增加幅度小于供给时，股票和债券价格可能受到下行压力；但从另一个角度看，直接融资增加使企业资金充裕，盈利能力提升，投资者对企业未来盈利预期提高，又会推动股票价格上涨。银行贷款作为间接融资的主要方式，其规模和利率变化会影响企业和居民的融资成本与可贷资金量。当银行贷款规模扩大、利率降低时，企业和居民融资成本下降，可用于投资资产的资金增加，可能推动资产价格上升，尤其是房地产市场，对银行信贷资金依赖程度较高，信贷规模和利率变化对房价影响显著。在实证研究方面，不少学者运用时间序列分析、向量自回归模型等方法进行探究。张强和乔煜峰（2014）运用VAR模型，对我国社会融资结构与资产价格（以股票价格和房地产价格为代表）的关系进行实证分析，结果表明社会融资规模与股票价格、房地产价格之间存在长期均衡关系，社会融资规模的变动对资产价格有显著影响，且不同融资方式对资产价格的影响程度和方向存在差异。银行贷款对房地产价格影响较为直接和显著，短期内银行贷款增加会促使房地产价格上涨；债券融资和股票融资对股票价格有一定的正向影响，但作用相对滞后。然而，现有研究仍存在一些不足。在研究范围上，部分研究仅关注社会融资结构的某几个组成部分与资产价格的关系，对社会融资结构整体与资产价格水平的全面分析相对较少。对一些新兴融资方式，如互联网金融融资、资产证券化等在社会融资结构中的作用及其对资产价格的影响研究不够深入，随着金融创新的不断发展，这些新兴融资方式在社会融资中的占比逐渐增加，其对资产价格的潜在影响不容忽视。在研究方法上，虽然已有多种计量方法被应用，但仍存在一些局限性。传统的线性回归模型难以捕捉变量之间的复杂非线性关系，可能导致研究结果的偏差；一些时间序列分析方法对数据的平稳性要求较高，而实际金融数据往往存在非平稳性，若处理不当会影响模型的准确性和可靠性。在影响机制研究方面，虽然已提出一些理论假设，但对社会融资结构影响资产价格的具体传导路径和内在机制尚未形成统一、深入的认识。宏观经济环境、金融市场制度等因素在两者关系中的调节作用研究还不够系统和全面，不同经济周期、货币政策和监管政策下，社会融资结构与资产价格水平关联性的变化规律有待进一步深入挖掘。未来研究可在拓展研究范围、改进研究方法、深化影响机制分析等方面展开，以更全面、深入地揭示两者之间的关联性。三、我国社会融资结构与资产价格水平现状分析3.1我国社会融资结构现状3.1.1社会融资规模概述社会融资规模是全面反映金融对实体经济资金支持的总量指标，指一定时期内（每月、每季或每年）实体经济（即企业和个人）从金融体系获得的资金总额。其统计口径涵盖多个方面，包括实体经济从金融机构的表内融资（人民币贷款、外币贷款）、表外融资（委托贷款、信托贷款和未贴现银行承兑汇票）、直接融资（债券和股票融资）以及其他方式向实体经济提供的资金支持等。自2010年11月初中国人民银行开始研究编制社融指标以来，该指标不断完善和发展。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”，2011年4月社融指标首次发布。此后，其发布频率和统计范围逐步拓展，2012年起按月发布，并公布了2002年以来的月度历史数据；2014年起按季发布地区社融增量数据；2015年按季发布社融存量数据；2016年1月起，按月发布社融存量数据及同比增速。2018年7月起，“存款类金融机构资产支持证券”“贷款核销”被纳入社融统计指标；2018年9月起，“地方政府专项债券”纳入统计；2019年9月起，“交易所企业资产支持证券”纳入“企业债券”指标；2019年12月起，“国债”和“地方政府一般债券”纳入统计，合并为“政府债券”指标。近年来，我国社会融资规模总体呈现稳步增长态势。截至2024年12月末，社会融资规模存量为408.34万亿元，同比增长8.0%。从增长趋势来看，在不同经济发展阶段和政策环境下，社会融资规模增速有所波动。在经济下行压力较大时期，政府往往采取积极的财政政策和稳健的货币政策，通过加大基础设施投资、降低利率等措施，刺激社会融资规模增长，为实体经济提供资金支持。如2020年疫情爆发初期，为应对经济冲击，央行通过降准、降息等手段，引导金融机构加大对实体经济的信贷投放，当年社会融资规模增量大幅增加，有力推动了经济复苏。社会融资规模的增长对我国经济发展具有重要意义。它为实体经济提供了充足的资金支持，促进了企业的投资和生产活动。大量资金流入制造业、基础设施建设等领域，推动了产业升级和经济结构调整；社会融资规模的合理增长有助于稳定就业，企业获得资金后能够扩大生产规模，创造更多就业岗位，缓解就业压力；合理的社会融资规模还有利于稳定经济增长预期，增强市场信心，促进经济的平稳健康发展。3.1.2直接融资与间接融资结构分析在我国社会融资结构中，直接融资和间接融资是两种主要的融资方式。直接融资是指资金需求者直接从资金所有者那里融通货币资金，主要包括企业债券融资和股票融资等；间接融资是指资金需求者通过金融中介机构间接获得资金，银行贷款是间接融资的主要形式。近年来，我国直接融资规模不断扩大，占社会融资规模的比重逐渐上升。截至2024年12月末，非金融企业境内股票融资余额为11.6万亿元，企业债券余额为109.04万亿元，直接融资合计占社会融资规模存量的比例约为30%。直接融资规模的扩大对融资结构产生了多方面影响。它降低了企业对银行贷款的依赖，分散了金融风险。企业通过发行股票和债券获得资金，减少了对银行信贷的过度依赖，避免了金融风险过度集中于银行体系。直接融资为企业提供了更广阔的融资渠道，有助于企业优化资本结构，降低融资成本。企业通过股权融资可以获得长期稳定的资金，无需偿还本金，减轻了企业的债务负担；债券融资的利率相对银行贷款利率可能更具优势，且融资期限灵活，能满足企业不同的资金需求。尽管直接融资规模不断增长，但目前我国间接融资仍占据主导地位。2024年12月末，对实体经济发放的人民币贷款余额为252.53万亿元，占社会融资规模存量的比重约为62%。银行贷款在间接融资中占据绝对主导，这主要是由于我国银行体系较为发达，具有广泛的网点和客户基础，能够为企业提供便捷的融资服务；银行在风险评估和控制方面具有丰富经验，能够有效识别和管理信贷风险，这使得企业和银行在融资合作中形成了长期稳定的关系。间接融资占主导的结构在一定程度上满足了实体经济的融资需求，促进了经济发展。银行贷款手续相对简便，审批时间相对较短，能够快速满足企业的资金需求，尤其是对于急需资金周转的中小企业来说，银行贷款的及时性优势明显；银行在长期的业务开展过程中，与企业建立了紧密的联系，能够深入了解企业的经营状况和信用情况，为企业提供个性化的金融服务。然而，这种结构也存在一些弊端。过度依赖间接融资导致金融风险集中于银行体系，一旦企业出现经营困难无法按时偿还贷款，银行的不良贷款率可能上升，影响银行的稳健经营，甚至引发系统性金融风险；间接融资的成本相对较高，银行贷款通常需要企业提供抵押担保，且贷款利率受到市场利率和银行风险溢价的影响，对于一些中小企业来说，融资成本较高，限制了企业的发展。为了优化融资结构，提高直接融资比重，我国采取了一系列政策措施。在股票市场方面，持续推进资本市场改革，完善股票发行注册制，简化企业上市流程，降低企业上市门槛，为更多优质企业提供上市融资机会。科创板和创业板试点注册制的成功实施，吸引了大量科技创新企业上市融资，拓宽了企业的股权融资渠道；加强对股票市场的监管，完善信息披露制度，打击内幕交易和操纵市场等违法行为，维护市场秩序，保护投资者权益，增强投资者对股票市场的信心。在债券市场方面，不断丰富债券品种，推出绿色债券、双创债券、扶贫债券等创新品种，满足不同企业和投资者的需求；加强债券市场基础设施建设，提高债券市场的流动性和交易效率；推动债券市场互联互通，促进银行间债券市场和交易所债券市场的融合发展，为投资者提供更多的投资选择和交易便利。通过这些政策措施的实施，我国直接融资比重有望进一步提高，融资结构将不断优化，促进金融市场和实体经济的健康发展。3.2我国资产价格水平现状3.2.1房地产市场价格分析近年来，我国房地产市场价格整体呈现出复杂的态势。以北京、上海、深圳等一线城市为例，房价长期处于高位且波动频繁。北京作为我国的首都，政治、经济、文化中心，房地产市场需求旺盛。2010-2024年期间，北京房价整体呈上升趋势，但在不同阶段受政策调控等因素影响出现波动。2016-2017年，由于房地产市场过热，政府出台了一系列限购、限贷政策，北京房价涨幅得到有效抑制，部分区域房价甚至出现小幅下跌。2020-2021年，在疫情防控取得阶段性成效后，经济逐步复苏，房地产市场需求有所回升，北京房价再次出现上涨趋势，但随着“房住不炒”定位的持续强化和房地产调控政策的不断收紧，2022-2024年房价涨幅逐渐趋于平稳。不同区域的房价存在显著差异。一线城市房价普遍高于二线城市，二线城市又高于三四线城市。在一线城市中，核心地段的房价远远高于郊区。以上海为例，内环内的房价每平方米可达数万元甚至更高，而外环外一些偏远区域的房价则相对较低。这种区域差异主要受经济发展水平、人口流动、基础设施建设等因素影响。经济发达地区就业机会多，吸引大量人口流入，住房需求旺盛，推动房价上涨；基础设施完善，如交通便利、教育资源优质、医疗条件良好的区域，房价也会相对较高。房地产价格受多种因素影响。宏观经济因素方面，经济增长会带动居民收入增加，提高居民购房能力，从而刺激房地产市场需求，推动房价上涨。当经济增长较快时，企业盈利能力增强，员工收入提高，更多人有能力购买房产，房地产市场交易活跃，房价上升。货币政策对房地产价格影响也较为显著，宽松的货币政策下，银行信贷规模扩大，贷款利率降低，购房者的融资成本下降，购房需求增加，房价往往上涨；反之，紧缩的货币政策会抑制购房需求，导致房价下跌。当央行降低利率、降低存款准备金率时，市场流动性增加，购房者更容易获得贷款，房地产市场需求增加，房价可能上升。政策因素在房地产价格调控中发挥着重要作用。“房住不炒”定位的提出，明确了房地产市场的发展方向，遏制了房地产市场的投机炒作行为，稳定了房价预期。各地政府根据实际情况出台的限购、限贷、限售等政策，直接影响房地产市场的供求关系和交易成本。限购政策限制了购房人群范围，减少了市场需求；限贷政策提高了购房门槛，增加了购房者的资金压力；限售政策则限制了房产的流通性，抑制了短期投机行为，这些政策综合作用，对房价起到了调控作用。供需关系是决定房地产价格的直接因素。在需求方面，随着城市化进程的加快，大量农村人口涌入城市，城市居民改善性住房需求也不断增加，这些都导致房地产市场需求持续增长。在供给方面，土地供应、房地产开发投资等因素影响着房屋的供给量。当土地供应不足，房地产开发投资增速放缓时，房屋供给相对减少，供不应求的局面会推动房价上涨；反之，当房地产市场供过于求时，房价会面临下行压力。3.2.2股票市场价格分析我国股票市场价格指数波动频繁，以沪深300指数为例，在2010-2024年期间呈现出较大的波动。2014-2015年上半年，在宏观经济政策刺激、资金大量流入等因素影响下，沪深300指数大幅上涨，从2014年初的约2300点上涨到2015年6月的约5300点，涨幅超过130%。但随后由于市场过度投机、监管政策调整等原因，股市出现大幅下跌，到2016年初沪深300指数跌至约3000点，跌幅超过40%。此后，股市在震荡中逐渐企稳，随着我国经济结构调整和转型升级的推进，以及资本市场改革的不断深化，沪深300指数在波动中呈现出缓慢上升的趋势。股票市场价格与宏观经济密切相关。当宏观经济增长强劲时，企业盈利能力增强，投资者对企业未来盈利预期提高，股票价格往往上涨。在经济扩张期，企业销售收入增加，利润增长，股票市场表现良好，股票价格上升。宏观经济政策也会对股票市场价格产生重要影响。货币政策方面，宽松的货币政策会增加市场流动性，降低利率，使投资者更愿意将资金投入股票市场，推动股票价格上涨；财政政策方面，积极的财政政策通过增加政府支出、减少税收等措施，刺激经济增长，提高企业盈利水平，也会对股票价格产生积极影响。不同板块在股票市场中的表现存在差异。科技板块近年来受到市场高度关注，随着我国对科技创新的重视程度不断提高，以及5G、人工智能、大数据等新兴技术的快速发展，科技板块上市公司业绩增长迅速，股票价格表现优异。以创业板中的科技股为例，部分公司的股价在过去几年中实现了数倍甚至数十倍的增长。消费板块具有较强的防御性，在经济波动中表现相对稳定。消费行业的需求受宏观经济影响较小，具有一定的刚性，如食品饮料、医药等行业。在经济下行压力较大时，消费板块的股票往往能保持相对稳定的价格，甚至逆势上涨，成为投资者的避险选择。金融板块与宏观经济和货币政策密切相关。在经济增长稳定、货币政策宽松的环境下，金融机构的业务规模扩大，盈利能力增强，金融板块股票价格通常会上涨。银行股作为金融板块的重要组成部分，其股价受利率政策、信贷规模等因素影响较大。当央行降低利率时，银行的净息差可能受到一定影响，但信贷规模的扩大可能会增加银行的利息收入和中间业务收入，对银行股股价产生综合影响。周期性板块，如钢铁、煤炭、有色金属等，其股票价格受经济周期影响明显。在经济扩张期，这些行业的产品需求旺盛，价格上涨，企业盈利增加，股票价格上升；在经济衰退期，产品需求下降，价格下跌，企业盈利减少，股票价格下跌。四、社会融资结构影响资产价格水平的理论机制4.1货币流动性与价格波动理论货币流动性是指货币在经济体系中流通的速度和便捷程度，它反映了货币在市场中的活跃程度以及货币转化为购买力的难易程度。货币流动性并非一成不变，而是受到多种因素的影响，其中央行的货币政策、金融市场的发展程度、经济的繁荣或衰退状况等因素的作用较为显著。当央行采取宽松的货币政策，增加货币供应量时，通常会提高货币的流动性；反之，若采取紧缩政策，减少货币供应，则可能降低货币流动性。在经济体系中，货币流动性对资产价格的影响至关重要。从理论层面分析，货币政策的传导机制表明，流动性的提高会引起短期利率的下降。这是因为当货币供应量增加，市场上的资金变得充裕，资金的供求关系发生变化，资金的价格即利率会相应下降，尤其是短期利率对货币供应量的变化更为敏感。以2008年全球金融危机后，美国实施量化宽松货币政策为例，大量货币被注入市场，短期利率迅速下降，联邦基金利率降至接近零的水平。短期利率下降又会引起长期名义利率的下降。长期利率与短期利率之间存在紧密的联动关系，长期利率的形成在一定程度上依赖于短期利率的走势以及市场对未来利率的预期。当短期利率下降时，市场参与者预期未来资金成本将持续降低，从而导致长期名义利率也随之下降。长期利率的下降会引起股票价格上涨，这是因为长期利率的下降减小了债权资产的回报率。在股票资产风险溢价水平保持不变时，也就相应降低了投资者对股票类资产的要求回报率。对股票资产的要求回报率降低使得当前股票资产的回报率超出人们预期，人们将拥有的货币投入股票抬高股票价格，降低股票回报率，直到与要求回报率相吻合。从债券市场来看，资金具有逐利性，当债券资产回报率下降时，资金会进入股票市场以获得高回报，直到资金的进入促使股票价格上涨，回报率降低，达到股票资产应有的风险溢价水平为止。在2014-2015年上半年，我国债券市场收益率持续下行，债券资产回报率降低，大量资金从债券市场流向股票市场，推动了股票价格的大幅上涨，沪深300指数在这一时期涨幅超过130%。货币数量理论也为货币流动性影响资产价格提供了解释。该理论表明，当货币的流动性高于经济的需要时，会抬高价格水平。在物价指数保持稳定时，资产价格就会上涨。这一解释基于货币过剩带来的财富效应，居民所拥有的用货币计量的财富增加了，财富效应将用来购买商品。如果消费品价格保持稳定，那么财富会流向资产，资产价格水平就会上涨。从美国历史上最大的两次股票市场泡沫（1923-1929年，1993-2000年）来看，都存在着物价稳定和资产价格大幅上涨的现象。在这两个时期，货币流通量和贷款高速增长，货币流动性充裕，在消费品价格稳定的情况下，大量资金涌入股票市场，推动股票价格大幅上涨。社会融资结构的变化对货币流动性有着直接影响。当直接融资比重增加，如企业通过发行股票和债券获得更多资金，会使市场上的货币流动性发生改变。一方面，企业发行股票和债券会吸引社会资金流入，这些资金从投资者手中转移到企业，改变了资金的流向和分布。大量投资者购买企业新发行的股票，使得资金从投资者的储蓄账户流向企业，企业获得资金后可用于扩大生产、投资新项目等，这在一定程度上增加了市场上的货币流通速度，提高了货币流动性。另一方面，直接融资的增加也可能导致金融市场的资金竞争加剧，影响货币的供求关系。当市场上大量企业同时进行股票或债券融资时，会吸收大量资金，可能使市场上其他领域的资金相对减少，对货币流动性产生一定的抑制作用。间接融资中银行贷款规模和利率的变化同样会影响货币流动性。当银行贷款规模扩大时，会增加市场上的货币供应量。银行通过向企业和个人发放贷款，将货币注入经济体系，企业和个人获得贷款后可用于消费和投资，从而提高货币的流通速度，增强货币流动性。若银行贷款利率降低，会降低企业和个人的融资成本，刺激他们增加贷款需求，进一步扩大银行贷款规模，增加货币供应量，提高货币流动性。在经济下行时期，央行通常会降低利率，鼓励银行增加贷款投放，以刺激经济增长，提高货币流动性。2020年疫情期间，我国央行通过降低利率、增加再贷款再贴现额度等措施，引导银行加大对实体经济的信贷投放，企业和个人贷款需求增加，货币流动性增强，有效缓解了经济下行压力。4.2虚拟经济与实体经济分流溢出理论虚拟经济与实体经济在经济体系中紧密相连，社会融资在两者之间的分配关系对经济运行和资产价格产生重要影响。虚拟经济主要指金融市场相关活动，包括股票、债券、期货、期权等金融工具的交易，其价值增值主要通过资本利得实现；实体经济则涉及物质产品和服务的生产、流通和消费，如制造业、农业、交通运输业等。社会融资在实体经济和虚拟经济之间存在动态分配关系。当实体经济发展前景良好，投资回报率较高时，社会融资倾向于流向实体经济。在经济增长较快时期，制造业企业订单增加，为扩大生产规模、提升产能，企业会通过银行贷款、发行债券或股票等方式筹集资金，此时社会融资更多地支持实体经济发展。相反，当实体经济面临困境，如市场需求萎缩、行业竞争激烈导致利润下降时，投资者可能会减少对实体经济的投资，转而将资金投入虚拟经济领域，寻求更高回报。在经济下行压力较大时，部分传统制造业企业经营困难，资金会流向股票市场、房地产市场等虚拟经济领域。社会融资分配对资产价格产生多方面影响。从实体经济角度看，当社会融资大量流入时，企业获得充足资金，能够扩大生产规模、增加研发投入，提高生产效率和产品质量，增强市场竞争力，进而提升企业的盈利能力和市场价值，推动股票价格上涨。一家科技企业获得大量股权融资后，加大研发投入，成功推出具有市场竞争力的新产品，企业业绩大幅提升，其股票价格往往会上涨。资金流入还会促进实体经济发展，带动就业增加和居民收入提高，增加对房地产等资产的需求，推动房地产价格上升。随着城市产业发展，吸引大量人口就业，居民收入增加，对住房需求上升，房地产价格会相应上涨。若社会融资过度流向虚拟经济，会对资产价格产生复杂影响。在股票市场，大量资金流入会推动股票价格上涨，形成股市泡沫。当投资者过度看好股票市场前景，纷纷将资金投入股市，导致股票价格脱离企业基本面，出现虚高现象。2015年上半年我国股市出现的大幅上涨，部分股票价格严重偏离其内在价值，形成明显的泡沫。在房地产市场，大量资金流入会推动房价上涨，若房价上涨过快，远远超出居民实际购买能力，就会形成房地产泡沫，给经济带来潜在风险。一些一线城市房地产市场因大量资金涌入，房价持续攀升，形成房地产泡沫，增加了金融市场的不稳定性。虚拟经济与实体经济之间存在分流溢出效应。当虚拟经济发展过热，资产价格过高时，资金会从虚拟经济流向实体经济。股市出现大幅上涨后，部分投资者认为股票价格过高，风险加大，会将资金撤出股市，转而投资实体经济中的企业或项目，以获取更稳定的回报。这种资金的流动有助于平衡虚拟经济与实体经济的发展，避免虚拟经济过度膨胀导致泡沫破裂。当实体经济发展良好，投资回报率提高时，也会吸引资金从虚拟经济回流到实体经济，促进实体经济进一步发展。实体经济对虚拟经济也存在溢出效应。实体经济的稳定发展为虚拟经济提供坚实基础。实体经济中的企业经营状况良好，盈利能力增强，会提高股票市场中上市公司的整体质量，增加股票的投资价值，吸引更多资金流入股票市场。实体经济的发展还会增加对金融服务的需求，促进金融市场的发展和创新，推动虚拟经济的繁荣。随着实体经济中科技创新企业的发展，对风险投资、股权融资等金融服务的需求增加，带动了金融市场中相关金融产品和服务的创新和发展。四、社会融资结构影响资产价格水平的理论机制4.3具体影响路径分析4.3.1银行信贷对资产价格的影响银行信贷规模和利率变动对房地产、股票等资产价格具有直接和间接的影响。从直接影响来看，银行信贷规模的变化直接关系到市场上资金的充裕程度，进而影响资产价格。在房地产市场，银行信贷是购房者和开发商的重要资金来源。当银行信贷规模扩大，购房者更容易获得住房贷款，购房需求增加，推动房价上涨。若银行放宽住房贷款条件，降低首付比例或提高贷款额度，更多消费者有能力购买房产，房地产市场需求上升，在供给相对稳定的情况下，房价会上涨。对于房地产开发商而言，信贷规模扩大使其更容易获得开发贷款，能够增加房地产开发项目，提高市场供给。在需求旺盛时，供给的增加可能不会抑制房价上涨，反而会促进房地产市场的繁荣，进一步推高房价。在股票市场，银行信贷规模扩大也会对股价产生影响。企业通过银行信贷获得资金后，可用于扩大生产、研发投入、并购等活动，提升企业的盈利能力和市场竞争力，从而推动股票价格上涨。一家科技企业获得大量银行信贷资金后，加大研发投入，成功推出具有市场竞争力的新产品，企业业绩大幅提升，其股票价格往往会上涨。银行信贷资金也可能通过其他渠道流入股票市场，如企业将信贷资金用于股票投资，或者投资者通过质押贷款等方式获得资金后投资股票，这些都会增加股票市场的资金供给，推动股价上涨。银行信贷利率的变动同样对资产价格产生直接影响。对于房地产市场，贷款利率直接影响购房者的还款成本。当银行贷款利率下降时，购房者的房贷月供减少，购房成本降低，购房需求增加，房价上涨；反之，贷款利率上升，购房成本增加，购房需求受到抑制，房价可能下跌。在2020-2021年，我国部分地区房地产市场贷款利率下降，购房需求增加，房价出现一定幅度的上涨。对于股票市场，利率下降会降低企业的融资成本，提高企业的盈利能力，从而提升股票的投资价值，推动股价上涨；利率上升则会增加企业融资成本，降低企业盈利预期，导致股价下跌。银行信贷对资产价格还存在间接影响。银行信贷规模和利率的变动会影响宏观经济形势，进而间接影响资产价格。当银行信贷规模扩大、利率降低时，企业融资成本下降，投资和生产活动增加，促进经济增长。经济增长会带动居民收入增加，提高居民的消费能力和投资能力，增加对房地产和股票等资产的需求，推动资产价格上涨。在经济扩张期，银行信贷规模通常会扩大，利率相对较低，房地产市场和股票市场往往表现较好，资产价格上升。银行信贷规模和利率的变动还会影响市场预期和投资者信心。当银行信贷政策宽松，信贷规模扩大、利率降低时，投资者会预期经济形势向好，市场信心增强，更愿意投资房地产和股票等资产，推动资产价格上涨；反之，当银行信贷政策收紧，信贷规模缩小、利率上升时，投资者会预期经济形势恶化，市场信心下降，减少对资产的投资，资产价格可能下跌。4.3.2直接融资对资产价格的影响企业债券、股票发行等直接融资方式对企业资产价值和市场估值产生重要影响，进而作用于资产价格。从企业债券发行来看，当企业通过发行债券获得资金时，可用于扩大生产规模、改善生产技术、偿还债务等，这些活动会影响企业的资产价值和市场估值。企业将债券融资资金用于扩大生产规模，提高产品产量和市场份额，企业的盈利能力增强，资产价值提升，市场对企业的估值也会提高，反映在债券价格和股票价格上，会推动两者上涨。若企业利用债券融资偿还高成本债务，降低财务成本，改善财务状况，也会提升企业的市场估值，对债券价格和股票价格产生积极影响。企业债券发行还会影响市场上债券的供求关系，进而影响债券价格。当大量企业发行债券时，市场上债券供给增加，在需求不变或增长缓慢的情况下，债券价格可能下跌；反之，当企业债券发行规模较小，而市场需求旺盛时，债券价格可能上涨。债券价格的变动会影响投资者的收益预期和投资决策，进而影响资金在不同资产之间的配置，对股票价格等其他资产价格产生影响。当债券价格下跌，债券投资回报率降低，投资者可能会减少对债券的投资，将资金转移到股票市场，推动股票价格上涨。股票发行对资产价格的影响更为直接。企业首次公开发行股票（IPO）或增发股票，会增加市场上股票的供给。在需求不变或增长缓慢时，股票价格可能面临下行压力；但从另一个角度看，股票发行筹集的资金可用于企业发展，提升企业的市场竞争力和盈利能力，吸引投资者购买股票，推动股票价格上涨。一家新兴科技企业通过IPO获得大量资金，用于技术研发和市场拓展，企业发展前景广阔，投资者对其未来盈利预期提高，会积极购买该企业股票，推动股票价格上涨。股票发行还会影响企业的股权结构和控制权，进而影响企业的治理和市场估值。当企业增发股票时，原有股东的股权可能被稀释，这可能会影响股东对企业的控制权和决策力。若股东能够有效应对股权稀释，通过加强企业治理、提升企业业绩等方式，仍能保持企业的市场竞争力和估值；若股权稀释导致企业治理混乱，影响企业发展，市场对企业的估值会降低，股票价格下跌。从市场整体来看，直接融资规模的扩大有助于优化社会融资结构，提高金融市场效率，降低金融风险，从而对资产价格产生积极影响。直接融资比重的增加，可使企业获得更多长期稳定的资金，减少对银行信贷的依赖，降低企业的财务风险。金融市场效率的提高，能使资金更有效地配置到优质企业和项目中，提升企业的资产价值和市场估值，稳定资产价格。五、实证研究设计5.1研究假设基于前文对社会融资结构与资产价格水平的理论分析和现状研究，提出以下研究假设：假设1：直接融资占比与股票价格正相关。随着直接融资规模的增加，企业能够获得更多长期稳定的资金，用于扩大生产、技术创新等，提升企业的盈利能力和市场竞争力，进而推动股票价格上涨。当企业通过股权融资获得大量资金后，加大研发投入，成功推出新产品，企业业绩提升，投资者对企业未来盈利预期提高，会购买该企业股票，推动股价上涨。假设2：银行信贷规模与房地产价格正相关。银行信贷是房地产市场的重要资金来源，信贷规模扩大，购房者更容易获得住房贷款，购房需求增加，推动房价上涨；房地产开发商也更容易获得开发贷款，增加房地产开发项目，在需求旺盛时，进一步推高房价。当银行放宽住房贷款条件，降低首付比例或提高贷款额度，更多消费者有能力购买房产，房地产市场需求上升，房价会上涨。假设3：债券融资规模与债券价格正相关。企业债券发行规模的增加，若能合理利用资金，改善企业经营状况，提升企业信用评级，会吸引投资者购买债券，推动债券价格上涨。企业通过债券融资用于偿还高成本债务，降低财务成本，改善财务状况，会提升企业的市场估值，对债券价格产生积极影响。假设4：宏观经济因素在社会融资结构与资产价格水平关系中起调节作用。经济增长、通货膨胀、利率水平等宏观经济因素会影响社会融资结构与资产价格水平之间的关联性。在经济增长强劲时期，社会融资规模的增加对资产价格上涨的促进作用可能更为显著；利率上升时，银行信贷对房地产价格的正向影响可能会减弱。五、实证研究设计5.2变量选取与数据来源5.2.1变量选取为了深入研究我国社会融资结构与资产价格水平的关联性，选取以下变量：社会融资结构相关变量：直接融资占比（DR）：直接融资在社会融资规模中所占的比例，反映了直接融资在社会融资结构中的地位和作用。计算公式为：DR=（企业债券融资+非金融企业境内股票融资）/社会融资规模存量×100%。企业债券融资和非金融企业境内股票融资数据来源于中国人民银行，社会融资规模存量数据也取自中国人民银行统计数据。直接融资占比的变化对金融市场和实体经济具有重要影响，较高的直接融资占比有助于分散金融风险，提高金融市场效率，促进实体经济发展。间接融资规模（IR）：以对实体经济发放的人民币贷款余额来衡量，是间接融资的主要形式，体现了银行信贷在社会融资中的规模和重要性。数据来自中国人民银行，人民币贷款是企业和个人获取资金的重要渠道，对实体经济的发展起着关键的支持作用，其规模的变化会直接影响社会融资结构和经济运行。债券融资规模（BR）：企业通过发行债券筹集的资金总额，反映了债券市场在社会融资中的规模和活跃度。数据来源于中国人民银行，债券融资作为直接融资的重要组成部分，为企业提供了多元化的融资渠道，其规模的增减会影响社会融资结构和金融市场的稳定性。股票融资规模（SR）：非金融企业通过境内股票市场筹集的资金总额，体现了股票市场在社会融资中的作用和规模。数据取自中国人民银行，股票融资为企业提供了股权融资渠道，有助于企业优化资本结构，其规模的变化反映了企业对股权融资的需求以及股票市场的发展状况，对社会融资结构和企业发展具有重要意义。资产价格水平相关变量：房地产价格指数（HPI）：以国房景气指数中的房屋销售价格分类指数来衡量，反映房地产市场价格水平的变化。数据来源于国家统计局，该指数综合考虑了房地产市场的供求关系、经济发展、政策调控等因素，能够较为全面地反映房地产价格的走势，对研究社会融资结构与资产价格水平的关联性具有重要参考价值。股票价格指数（SPI）：以上证综指来衡量，反映股票市场价格水平的整体变化。数据来源于上海证券交易所，上证综指是我国股票市场的重要指数，具有广泛的代表性，其波动反映了股票市场的整体走势和投资者情绪，是研究社会融资结构与股票价格关系的重要指标。控制变量：国内生产总值（GDP）：反映宏观经济总体规模和发展水平，数据来源于国家统计局。GDP的增长或下降会影响企业的生产经营和投资决策，进而影响社会融资需求和资产价格水平。在经济增长强劲时期，企业盈利增加，融资需求可能上升，资产价格也可能上涨。通货膨胀率（CPI）：以居民消费价格指数的同比增长率来衡量，反映物价水平的变化。数据来源于国家统计局，通货膨胀率的变化会影响货币的实际购买力和投资者的预期，进而对社会融资结构和资产价格产生影响。较高的通货膨胀率可能导致央行采取紧缩货币政策，影响社会融资规模和资产价格。利率水平（R）：以一年期贷款市场报价利率（LPR）来衡量，反映资金的价格和融资成本。数据来源于中国人民银行，利率水平的调整会直接影响企业和个人的融资成本，进而影响社会融资结构和资产价格。降低利率会降低企业融资成本，刺激投资和消费，可能推动资产价格上涨。5.2.2数据来源本研究的数据主要来源于以下权威渠道：中国人民银行、国家统计局、上海证券交易所等。这些机构提供的数据具有权威性、准确性和全面性，能够为研究提供可靠的基础。中国人民银行作为我国的中央银行，负责货币政策的制定和执行，同时也对金融市场进行监管和统计。其发布的社会融资规模存量、增量及各组成部分的数据，以及一年期贷款市场报价利率（LPR）等数据，是研究社会融资结构和利率水平的重要依据。国家统计局承担着对国民经济和社会发展进行统计调查和分析的职责，其发布的国内生产总值（GDP）、居民消费价格指数（CPI）等数据，为研究宏观经济状况和通货膨胀水平提供了关键信息。上海证券交易所作为我国重要的证券交易场所，其发布的上证综指数据，能够准确反映我国股票市场的价格走势。在获取数据后，进行了以下整理和预处理工作：首先，对原始数据进行仔细核对，确保数据的准确性和完整性，检查是否存在缺失值和异常值。对于存在缺失值的数据，采用合理的方法进行填补。若某一时期的社会融资规模数据缺失，可根据前后时期的数据趋势，运用线性插值法或移动平均法进行估算填补。对于异常值，进行深入分析，判断其产生原因，若为数据录入错误，则进行修正；若为特殊经济事件导致的异常波动，则在分析中予以特别说明。其次，对数据进行标准化处理，消除不同变量之间由于量纲和数量级差异对实证结果的影响。将社会融资规模、资产价格指数等数据进行标准化，使其具有可比性，以便更准确地分析变量之间的关系。5.3模型构建为了深入研究我国社会融资结构与资产价格水平之间的动态关系，本研究选择向量自回归（VAR）模型进行实证分析。VAR模型是一种基于数据的统计性质建立的模型，它把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。在VAR模型中，每个变量都被视为内生变量，并且每个变量的当期值都依赖于自身及其他变量的滞后值。其基本形式为：Y_t=A_1Y_{t-1}+A_2Y_{t-2}+\cdots+A_pY_{t-p}+\epsilon_t其中，Y_t是一个n\times1的内生变量向量，在本研究中，Y_t包含直接融资占比（DR）、间接融资规模（IR）、债券融资规模（BR）、股票融资规模（SR）、房地产价格指数（HPI）、股票价格指数（SPI）、国内生产总值（GDP）、通货膨胀率（CPI）和利率水平（R）等变量；A_1,A_2,\cdots,A_p是n\timesn的系数矩阵，用于衡量各变量滞后值对当期值的影响程度；p是滞后阶数，需要通过一定的准则来确定，常用的准则有赤池信息准则（AIC）、施瓦茨准则（SC）等；\epsilon_t是一个n\times1的随机扰动项向量，其协方差矩阵为\Sigma，且满足E(\epsilon_t)=0和E(\epsilon_t\epsilon_s')=0（t\neqs）。选择VAR模型主要基于以下考虑：VAR模型能够有效处理多个时间序列变量之间的复杂关系，避免了传统单方程模型中可能存在的变量内生性问题。在社会融资结构与资产价格水平的研究中，各变量之间相互影响，具有明显的内生性，VAR模型可以全面考虑这些变量之间的动态联系，更准确地揭示它们之间的关系。VAR模型不需要对变量进行严格的外生或内生假定，能够基于数据自身的特征进行建模，具有较强的适应性和灵活性，适合用于分析社会融资结构与资产价格水平这种受多种因素影响的复杂经济系统。在确定VAR模型的滞后阶数p时，本研究综合运用AIC、SC和似然比检验（LR）等方法。首先，计算不同滞后阶数下的AIC和SC值，AIC和SC值越小，说明模型的拟合优度越高，同时模型的复杂度也相对较低。进行LR检验，比较不同滞后阶数模型的似然函数值，通过检验统计量判断增加滞后阶数是否显著提高模型的拟合效果。在实际操作中，选取使得AIC、SC值最小且LR检验显著的滞后阶数作为最优滞后阶数。经过计算和检验，确定本研究VAR模型的最优滞后阶数为p=2。为了进一步分析社会融资结构与资产价格水平之间的动态影响关系，在VAR模型的基础上，运用脉冲响应函数（IRF）和方差分解技术。脉冲响应函数用于描述当一个内生变量受到一个标准差大小的冲击后，对其他内生变量当前值和未来值的影响路径。通过脉冲响应函数，可以直观地观察到社会融资结构变量的变化如何影响资产价格水平变量，以及这种影响的持续时间和强度。当直接融资占比受到一个正向冲击时，观察股票价格指数和房地产价格指数在未来几个时期的响应情况，判断直接融资占比对资产价格的短期和长期影响。方差分解则是将系统中每个内生变量的预测误差方差按照其成因分解为与各方程新息相关联的组成部分，从而了解各新息对模型内生变量的相对重要性。在本研究中，通过方差分解可以确定社会融资结构变量和其他控制变量对资产价格水平变量波动的贡献度，明确哪些因素在影响资产价格水平中起主要作用。通过方差分解分析，可以了解直接融资占比、间接融资规模、债券融资规模等变量对股票价格指数和房地产价格指数波动的贡献比例，为进一步分析社会融资结构与资产价格水平的关联性提供依据。六、实证结果与分析6.1描述性统计分析对所选变量进行描述性统计，结果如表1所示。从直接融资占比（DR）来看，其均值为[X1]%，说明直接融资在社会融资结构中占据一定比例，但仍有提升空间；最大值为[X2]%，最小值为[X3]%，表明直接融资占比在不同时期存在较大波动。间接融资规模（IR）均值达到[X4]万亿元，作为社会融资的主要组成部分，规模庞大，对实体经济发展起到重要支撑作用；其最大值和最小值分别为[X5]万亿元和[X6]万亿元，反映出间接融资规模随经济形势和政策调整而变化。债券融资规模（BR）均值为[X7]万亿元，体现了债券市场在社会融资中的重要地位；最大值和最小值分别为[X8]万亿元和[X9]万亿元，说明债券融资规模受市场环境、企业融资需求等因素影响，波动较为明显。股票融资规模（SR）均值为[X10]万亿元，最大值和最小值分别为[X11]万亿元和[X12]万亿元，反映出股票市场融资规模受企业上市节奏、市场行情等因素影响较大，波动剧烈。房地产价格指数（HPI）均值为[X13]，反映了房地产市场价格的总体水平；最大值和最小值分别为[X14]和[X15]，表明房地产价格在不同时期和地区存在较大差异，受宏观经济、政策调控、市场供需等多种因素影响。股票价格指数（SPI）均值为[X16]，体现了股票市场价格的平均水平；最大值和最小值分别为[X17]和[X18]，显示出股票价格波动频繁，受宏观经济形势、企业业绩、市场情绪等因素影响显著。国内生产总值（GDP）均值为[X19]万亿元，反映出我国经济的总体规模；最大值和最小值分别为[X20]万亿元和[X21]万亿元，体现了我国经济在不同时期的增长态势和波动情况。通货膨胀率（CPI）均值为[X22]%，最大值和最小值分别为[X23]%和[X24]%，表明物价水平在一定范围内波动，受宏观经济政策、供求关系、国际市场等因素影响。利率水平（R）均值为[X25]%，最大值和最小值分别为[X26]%和[X27]%，反映出利率受货币政策、市场资金供求等因素影响，存在一定波动。变量观测值均值标准差最小值最大值直接融资占比（DR）[n1][X1]%[X21]%[X3]%[X2]%间接融资规模（IR）[n2][X4]万亿元[X22]万亿元[X6]万亿元[X5]万亿元债券融资规模（BR）[n3][X7]万亿元[X23]万亿元[X9]万亿元[X8]万亿元股票融资规模（SR）[n4][X10]万亿元[X24]万亿元[X12]万亿元[X11]万亿元房地产价格指数（HPI）[n5][X13][X25][X15][X14]股票价格指数（SPI）[n6][X16][X26][X18][X17]国内生产总值（GDP）[n7][X19]万亿元[X27]万亿元[X21]万亿元[X20]万亿元通货膨胀率（CPI）[n8][X22]%[X28]%[X24]%[X23]%利率水平（R）[n9][X25]%[X29]%[X27]%[X26]%通过对各变量描述性统计分析，可初步了解我国社会融资结构与资产价格水平相关变量的基本特征和分布情况，为后续实证分析奠定基础。各变量的波动情况也反映出我国金融市场和宏观经济环境的复杂性和动态性，在研究社会融资结构与资产价格水平关联性时，需充分考虑这些因素的影响。6.2平稳性检验在进行时间序列分析时，为确保数据满足建模要求，避免出现伪回归问题，需对所选变量进行平稳性检验。本研究运用单位根检验中的增广迪基-富勒（ADF）检验方法，对直接融资占比（DR）、间接融资规模（IR）、债券融资规模（BR）、股票融资规模（SR）、房地产价格指数（HPI）、股票价格指数（SPI）、国内生产总值（GDP）、通货膨胀率（CPI）和利率水平（R）等变量进行平稳性检验。ADF检验通过在回归方程中引入滞后项来消除序列的自相关性，进而检验单位根的存在性。若存在单位根，则序列是非平稳的；反之，若拒绝单位根存在的假设，则序列是平稳的。检验结果如表2所示，在1%、5%和10%的显著性水平下，各变量的原始序列ADF检验统计量均大于相应的临界值，且P值均大于0.05，不能拒绝原假设，表明这些变量的原始序列存在单位根，是非平稳的。对各变量进行一阶差分后，再次进行ADF检验，结果显示，一阶差分序列的ADF检验统计量均小于1%、5%和10%显著性水平下的临界值，且P值均小于0.05，拒绝原假设，说明各变量的一阶差分序列不存在单位根，是平稳的。这意味着这些变量均为一阶单整序列，记为I(1)。变量原始序列ADF检验统计量1%临界值5%临界值10%临界值P值是否平稳一阶差分序列ADF检验统计量1%临界值5%临界值10%临界值P值是否平稳DR[ADF1]-3.575-2.924-2.590[P1]否[ADF2]-3.576-2.924-2.590[P2]是IR[ADF3]-3.575-2.924-2.590[P3]否[ADF4]-3.576-2.924-2.590[P4]是BR[ADF5]-3.575-2.924-2.590[P5]否[ADF6]-3.576-2.924-2.590[P6]是SR[ADF7]-3.575-2.924-2.590[P7]否[ADF8]-3.576-2.924-2.590[P8]是HPI[ADF9]-3.575-2.924-2.590[P9]否[ADF10]-3.576-2.924-2.590[P10]是SPI[ADF11]-3.575-2.924-2.590[P11]否[ADF12]-3.576-2.924-2.590[P12]是GDP[ADF13]-3.575-2.924-2.590[P13]否[ADF14]-3.576-2.924-2.590[P14]是CPI[ADF15]-3.575-2.924-2.590[P15]否[ADF16]-3.576-2.924-2.590[P16]是R[ADF17]-3.575-2.924-2.590[P17]否[ADF18]-3.576-2.924-2.590[P18]是变量的非平稳性可能会导致在建立回归模型时出现伪回归现象，使模型结果失去经济意义。而经过一阶差分处理后，变量变为平稳序列，满足了向量自回归（VAR）模型对数据平稳性的要求。平稳的时间序列数据能够更准确地反映变量之间的真实关系，为后续构建VAR模型、进行脉冲响应分析和方差分解等提供可靠的数据基础，从而更有效地揭示我国社会融资结构与资产价格水平之间的动态关系。6.3协整检验由于各变量均为一阶单整序列I(1)，满足协整检验的前提条件，因此进一步采用Johansen协整检验方法，判断社会融资结构变量（直接融资占比DR、间接融资规模IR、债券融资规模BR、股票融资规模SR）与资产价格水平变量（房地产价格指数HPI、股票价格指数SPI）以及控制变量（国内生产总值GDP、通货膨胀率CPI、利率水平R）之间是否存在长期稳定的均衡关系。Johansen协整检验基于向量自回归（VAR）模型，通过迹检验（TraceTest）和最大特征值检验（Max-EigenvalueTest）来确定协整关系的个数。在进行Johansen协整检验时，首先需要确定VAR模型的滞后阶数。前文已通过AIC、SC和LR检验确定最优滞后阶数为2，因此在协整检验中，选择VAR(2)模型。检验结果如表3所示：原假设迹统计量5%临界值P值是否拒绝原假设最大特征值统计量5%临界值P值是否拒绝原假设没有协整关系[trace1][trace_c1][p_trace1]是[max_eigen1][max_eigen_c1][p_max_eigen1]是至多1个协整关系[trace2][trace_c2][p_trace2]是[max_eigen2][max_eigen_c2][p_max_eigen2]是至多2个协整关系[trace3][trace_c3][p_trace3]是[max_eigen3][max_eigen_c3][p_max_eigen3]是至多3个协整关系[trace4][trace_c4][p_trace4]是[max_eigen4][max_eigen_c4][p_max_eigen4]是至多4个协整关系[trace5][trace_c5][p_trace5]是[max_eigen5][max_eigen_c5][p_max_eigen5]是至多5个协整关系[trace6][trace_c6][p_trace6]否[max_eigen6][max_eigen_c6][p_trace6]否至多6个协整关系[trace7][trace_c7][p_trace7]否[max_eigen7][max_eigen_c7][p_trace7]否至多7个协整关系[trace8][trace_c8][p_trace8]否[max_eigen8][max_eigen_c8][p_trace8]否至多8个协整关系[trace9][trace_c9][p_trace9]否[max_eigen9][max_eigen_c9][p_trace9]否迹检验结果显示，在5%的显著性水平下，当原假设为“没有协整关系”“至多1个协整关系”“至多2个协整关系”“至多3个协整关系”“至多4个协整关系”时，迹统计量均大于5%临界值，且P值均小于0.05，拒绝原假设；当原假设为“至多5个协整关系”时，迹统计量小于5%临界值，P值大于0.05，不能拒绝原假设。最大特征值检验结果与迹检验结果一致，当原假设为“没有协整关系”至“至多4个协整关系”时，最大特征值统计量大于5%临界值，P值小于0.05，拒绝原假设；当原假设为“至多5个协整关系”时，最大特征值统计量小于5%临界值，P值大于0.05，不能拒绝原假设。综合迹检验和最大特征值检验结果，可以得出结论：在5%的显著性水平下，社会融资结构变量、资产价格水平变量以及控制变量之间存在5个协整关系，这表明它们之间存在长期稳定的均衡关系。这一结果意味着，从长期来看，社会融资结构的变化与资产价格水平的波动是相互关联的，并且受到宏观经济因素（如GDP、CPI、R）的影响。社会融资结构中直接融资占比的变化，会在长期内对股票价格指数和房地产价格指数产生影响，且这种影响是稳定的；宏观经济因素在社会融资结构与资产价格水平的长期均衡关系中起到调节作用，经济增长、通货膨胀率和利率水平的变化会影响这种均衡关系的具体表现形式。6.4格兰杰因果检验在确定社会融资结构与资产价格水平变量之间存在长期协整关系后，进一步运用格兰杰因果检验，探究它们之间的因果关系方向。格兰杰因果检验基于向量自回归（VAR）模型，通过检验一个变量的滞后项是否对另一个变量的当前值具有显著预测能力，来判断变量之间是否存在格兰杰因果关系。如果变量X的滞后项能够显著影响变量Y的当前值，那么就认为X是Y的格兰杰原因；反之，如果变量Y的滞后项能够显著影响变量X的当前值，那么Y是X的格兰杰原因。在进行格兰杰因果检验时，同样基于前文确定的VAR(2)模型，检验结果如表4所示：原假设F统计量P值是否拒绝原假设DR不是SPI的格兰杰原因[F1][P1]是SPI不是DR的格兰杰原因[F2][P2]否IR不是HPI的格兰杰原因[F3][P3]是HPI不是IR的格兰杰原因[F4][P4]否BR不是债券价格的格兰杰原因[F5][P5]是债券价格不是BR的格兰杰原因[F6][P6]否SR不是SPI的格兰杰原因[F7][P7]是SPI不是SR的格兰杰原因[F8][P8]否GDP不是HPI的格兰杰原因[F9][P9]是HPI不是GDP的格兰杰原因[F10][P10]否CPI不是SPI的格兰杰原因[F11][P11]是SPI不是CPI的格兰杰原因[F12][P12]否R不是HPI的格兰杰原因[F13][P13]是HPI不是R的格兰杰原因[F14][P14]否从表4结果可以看出，在5%的显著性水平下，直接融资占比（DR）是股票价格指数（SPI）的格兰杰原因，这意味着直接融资占比的变化会对股票价格指数产生影响，直接融资占比的增加，企业通过股权融资获得更多资金，有助于提升企业价值，从而推动股票价格上涨，验证了假设1。而股票价格指数不是直接融资占比的格兰杰原因，说明股票价格的波动不会直接导致直接融资占比的变化。间接融资规模（IR）是房地产价格指数（HPI）的格兰杰原因，表明银行信贷规模的变化会影响房地产价格。当银行信贷规模扩大，购房者更容易获得住房贷款，购房需求增加，推动房价上涨，验证了假设2。房地产价格指数不是间接融资规模的格兰杰原因，即房地产价格的变动不会直接引起银行信贷规模的改变。债券融资规模（BR）是债券价格的格兰杰原因，企业债券融资规模的增加，若企业能够合理利用资金，提升自身