财政政策对证券行业绩效的影响研究

财政政策对证券行业绩效的影响研究

段小存1，冯政1，刘庆2

（1、西安工业大学经济管理学院，陕西西安710016

2、重庆财信物业管理集团有限公司，重庆江北400000）

摘要：本文选取2007—2017年证券行业上市公司和财政政策变动的时间序列数据，运用VAR模型对财政政策和证券行业绩效之间的关系进行了实证分析。研究发现，财政政策对证券行业整体绩效产生影响，其中税收政策短期给证券行业绩效带来积极的提升作用，随后由于税收政策对证券行业绩效的影响程度不高，使得其影响迅速减弱；而财政支出政策作用于各行业时，会对证券行业产生负向冲击，降低了证券行业的绩效。进一步研究发现相较于税收政策，财政支出政策对证券行业绩效的影响更明显。关键词：财政政策；证券行业；企业绩效；VAR模型一、引言

证券市场作为我国资本市场的重要组成部分，在经济资源配置中有着十分重要的作用，证券公司作为证券市场中不可或缺的参与者，其展开的各种证券业务不断显著提升证券市场的运行效率，最终得以实现整体宏观经济的发展。

我国证券行业历经多年的发展，规模不断扩张，运作逐步规范，其与宏观经济增长的相互作用益发凸显，这也得益于证券行业整体业绩的不断上升。而公司业绩又由宏观、行业和公司自身状况等因素共同决定（靳庆鲁等，2008），目前研究证券公司经营业绩更多是从公司自身角度（陈毅，2014；谷雨，2015）或者行业角度（王聪等，2012）展开，少有研究考虑宏观经济政策变动给整个行业绩效带来的影响。因此，本文试图考查宏观经济政策中的财政政策对证券行业绩效的影响作用，以期为出台与证券行业相辅相成共同拉动经济增长的财政政策提供有益的借鉴。

高。因为我国经济市场的特殊性，这种财政政策效应带来的积极作用在我国企业中更加显著。齐秀平和杨明皓（2013）、刘博（2016）、韩丹和屈延（2018）研究发现财政税收政策对企业绩效的提升有正向的促进作用。黄新建和黄能丽（2014）、杨晔等（2015）研究发现财政补贴也是促进企业提高绩效的主要财政政策之一。

2、证券行业绩效影响研究

目前我国对证券行业绩效的研究主要从微观企业角度展开，集中于分析行业规模、市场集中度、股权结构等对证券行业企业绩效的影响。鹿刚（2009）分析发现我国证券业市场集中度的下降会导致其绩效的下降。许绍双（2016）通过2009—2013年证券公司数据研究发现市场集中度的提升能够促进证券公司绩效的提升。程坦（2012）研究发现在金融证券上市公司中股权太过于集中会损害公司的绩效。王建文（2011）发现市场集中度对证券业行业绩效没有显著相关性影响，反而是证券行业公司规模会对证券业绩效产生一定的正向影响作用。姚秦（2002）发现证券行业的进入壁垒对证券业绩效产生负向影响。宋健（2006）研究发现国内证券公司的市场份额与证券业绩效并无正向影响关系，证券业企业绩效显著受到证券公司运作效率的影响。尹筑嘉（2006）研究发现证券行业绩效和证券市场的结构以及证券行业的规模没有显著的相关性，反而同市场走向趋势息息相关。宋渊洋（2013）研究发现制度环境会对证券业绩效产生倒U型影响。姚秦（2003）研究了证券业市场结构与证券业绩效之间的关系，发现证券业企

二、理论框架

1、财政政策对公司绩效的影响研究

目前学者们对于财政政策对证券业企业绩效影响研究主要分为两类：一是财政政策对企业绩效产生了负向作用，ShleiferandVishny（1994）和BerniniandPellegriri（2011）研究发现政府补贴支出政策会导致企业绩效降低。张万强等（2015）研究发现税收政策对装备制造业绩效的提升有阻碍作用。二是财政政策对企业绩效产生了正向作用，ZelepisandSkuras（2004）发现财政政策能够促进企业绩效的提

38

CONTEMPORARYECONOMICS

业的绩效也会显著受到其市场份额的影响。黄楷胤（2009）研究发现因为证券行业依靠股市行情的情况导致市场集中度对证券业绩效的影响不显著。

综上所述，现有研究较少关注财政政策与证券行业的关系，很少有对财政政策与证券行业绩效关系的研究。财政政策变动首先会作用于实体经济，并对企业的绩效产生影响作用（饶品贵等，2013），这种影响带来的变化最终会传递到证券市场中，进而影响到证券行业的绩效。因此，本文通过构建VAR模型实证检验财政政策对证券行业绩效的关系，试图来丰富这一领域的研究。

变量名称财政支出税收收入证券行业企业绩效No.11，2019力。刘建军（2008）在《浅析财务管理中净资产收益率指标的运用》中经过综合评价各个衡量企业营业状况的指标，发现净资产收益率能够体现出企业的根本目标，它是衡量企业盈利水准的核心指标。同时，净资产收益率也是杜邦财务分析法的核心指标，能对企业绩效有一个较为全面的衡量，因此，本文选取证券公司净资产收益率作为衡量证券行业绩效的指标，其数据来源于Wind数据库。各个指标的定义及其数据来源如表1所示。

表1指标变量定义及数据来源变量描述由本期财政支出（季度）相对于上年同期水平的增长速度得出由本期税收收入（季度）相对于上年同期水平的增长速度得出证券行业净资产收益率（季度）由wind数据库计算得出数据来源国泰安国泰安wind变量符号grrgtrgroe三、财政政策对证券业企业绩效影响的实证研究

向量自回归模型（VectorAutoRegressionmod-el），即VAR模型，它于1980年被ChristopherSims提出并引入经济学分析，可以用来分析相互关联的时间序列系统和随机扰动对时间序列变量的动态影响作用，以此来解释各种冲击对经济变量带来的影响作用，模型的形式表现如下：

Yt=μ+II1Yt-1+…+IIkYt-k+ut

2、数据平稳性检验

在进行ADF检验判断该序列模型平稳性时，需要关注两个方面的问题：一是要根据相应准则确定待检验变量的最优滞后阶数p，判断标准的不同会导致滞后阶数p的选择不同；二是正确选择ADF检验的形式。ADF检验具有不包含截距项c和时间趋势项t（形式1）、仅包含截距项（形式2）和同时包含截距项和时间趋势项（形式3）三种形式，由于回归分析的结果受到检验回归中是否含有截距项、时间趋势项的影响较大，所以需要正确选择ADF检验形式。在本文中，对于第一方面的问题，笔者基于AIC准则确定最优滞后

表2grr、gtr和groe变量的ADF检验1%临界值5%临界值10%临界值-3.523623-3.533083-2.941145-3.192902-3.198312-2.609066P值00.00020.025结论平稳平稳平稳其中，Yt为n×1阶时间序列向量，代表了n个指标；μ为n×1阶常数项列向量；II1⋯IIk分别为n×n阶参数矩阵，ut为n×1阶随机误差列向量；k表示该模型滞后k期。本文采用这种模型方法进行财政政策对证券业企业绩效影响的研究。

1、数据选择

2007年，证券行业的规模迅速扩大得益于股权分置改革的顺利进行，因此，本文财政政策对证券行业的实证研究基于2007年1季度到2017年3季度的财政政策数据和证券行业绩效数据，运用Eviews8软件实现对各变量序列的平稳性检验并建立模型，检验财政政策对证券行业绩效的影响作用。

在财政政策方面，经过上文对已有文献的梳理可以发现，财政政策可以分为财政支出和税收这两方面。本文依据众多学者的指标选取，决定将财政支出增长率和税收收入增长率作为财政政策的指标，数据均来自于国泰安数据库。

证券行业绩效方面，净资产收益率（ROE）能够反映企业的整体盈利能力，它

Lag012345678LogL85.31142108.1648112.911119.6981137.2311153.9362164.5713178.7457208.39变量grrgtrgroe检验形式ADF值（c，t，0）-8.314286-4.198503（c，t，3）-5.637332-4.219126（c，0，3）-3.244118-3.615588表3VAR模型的LagLengthCriteria检验结果LRNA40.483087.5939379.69588622.0414418.137019.72349710.5295516.93961*

FPE1.82E-068.27E-071.07E-061.25E-068.19E-075.87E-076.36E-076.20E-072.92e-07*

AIC-4.70351-5.49513-5.252056-5.125606-5.613204-6.053498-6.14693-6.44261-7.622285*

SC-4.570194-4.961868*-4.318847-3.79245-3.880102-3.920449-3.613935-3.509668-4.289397HQ-4.657489-5.311048-4.929913-4.665401-5.014937-5.317169-5.272541-5.430159-6.471773*

能够综合衡量企业所有者获取利润的能（注：Eviews8软件中用“*”分别表示各种准则下确定的最优滞后阶数。）39

当代经济·月刊

表4财政政策对证券行业绩效影响的VAR模型计算结果GRRGTRGROE0.152882-0.417453-0.079312GRR（-1）（-0.25434）（-1.67743）（-0.20525）[0.60110][-0.24887][-0.38642]-0.1758340.553369-0.672435GRR（-2）（-0.24708）（-1.62958）（-0.19939）[-0.71164][0.33958][-3.37244]-0.1517642.169852-0.397597GRR（-3）（-0.27932）（-1.84221）（-0.22541）[-0.54333][1.17785][-1.76389]-0.204215-0.8851980.399525GRR（-4）（-0.26197）（-1.72779）（-0.21141）[-0.77953][-0.51233][1.88982]0.039242-0.441140.236222GRR（-5）（-0.2436）（-1.60658）（-0.19658）[0.16110][-0.27458][1.20167]0.42461-0.0967340.057351GRR（-6）（-0.26172）（-1.72613）（-0.21121）[1.62237][-0.05604][0.27154]-0.2355362.13279-0.46378GRR（-7）（-0.25477）（-1.68029）（-0.2056）[-0.92450][1.26930][-2.25578]-0.413118-0.9375470.046131GRR（-8）（-0.25204）（-1.66229）（-0.20339）[-1.63908][-0.56401][0.22680]0.0416340.438367-0.022632GTR（-1）（-0.04694）（-0.30956）（-0.03788）[0.88702][1.41610][-0.59751]0.0688420.1637560.019295GTR（-2）（-0.04396）（-0.28995）（-0.03548）[1.56589][0.56477][0.54385]-0.0266460.019973-0.014069GTR（-3）（-0.04892）（-0.32264）（-0.03948）[-0.54469][0.06191][-0.35636]0.101251-0.3785430.08754GTR（-4）（-0.04421）（-0.29161）（-0.03568）[2.29000][-1.29813][2.45346]0.0787760.3889460.004581GTR（-5）（-0.05202）（-0.34309）（-0.04198）[1.51434][1.13367][0.10912]GTR（-6）0.017865-0.1527370.036722（-0.03744）（-0.24694）（-0.03021）40

2019年第11期

[0.47714][-0.61852][1.21537]0.031879-0.0987410.043258GTR（-7）（-0.03949）（-0.26048）（-0.03187）[0.80718][-0.37908][1.35728]0.041498-0.2467730.026104GTR（-8）（-0.04544）（-0.29972）（-0.03667）[0.91316][-0.82335][0.71182]-0.307050.7535830.343785GROE（-1）（-0.28057）（-1.85046）（-0.22642）[-1.09437][0.40724][1.51836]0.4076721.1218960.501807GROE（-2）（-0.27061）（-1.78477）（-0.21838）[1.50647][0.62859][2.29785]0.651605-1.257684-0.050128GROE（-3）（-0.28243）（-1.86272）（-0.22792）[2.30712][-0.67519][-0.21994]-0.667414-0.4030280.333061GROE（-4）（-0.24948）（-1.64541）（-0.20133）[-2.67519][-0.24494][1.65431]0.4618-0.753150.054959GROE（-5）（-0.23484）（-1.54886）（-0.18952）[1.96641][-0.48626][0.29000]-0.103228-1.030212-0.403521GROE（-6）（-0.18044）（-1.19005）（-0.14561）[-0.57210][-0.86569][-2.77121]-0.174140.640994-0.050393GROE（-7）（-0.19468）（-1.28396）（-0.1571）[-0.89450][0.49923][-0.32077]0.3769181.3239770.468471GROE（-8）（-0.16852）（-1.11146）（-0.136）[2.23659][1.19120][3.44474]0.077096-0.0634810.056324C（-0.03681）（-0.2428）（-0.02971）[2.09419][-0.26145][1.89587]R-squared0.917820.8516680.888825Adj.R-squared0.7205880.4956710.622004Sumsq.resids0.0149020.6481980.009704S.E.equation0.0386030.2545970.031152F-statistic4.6535022.3923473.331165Loglikelihood86.1654520.1430293.67117AkaikeAIC-3.4951690.277542-3.924067SchwarzSC-2.3842061.388505-2.813104Meandependent0.1749430.378580.07024S.D.dependent0.0730290.3585060.050669（注：（*）内的数据数值为估计参数的标准差；【*】内的数值为估计参数的t检验的值。）CONTEMPORARYECONOMICS

阶数p。而对于第二方面的问题，笔者采用逐步排除法，从同时包含趋势项和截距项的形式开始，按照形式3、2、1的顺序逐步排除，确定待检验变量的检验形式及平稳性。变量grr、gtr和roe的检验结果如表2所示。

根据ADF检验的结果可知，时间序列grr、gtr的ADF值小于1%、5%和10%的临界值，在1%、5%和10%的显著性水平上拒绝原假设；时间序列groe的ADF值小于5%和10%的临界值，在5%和10%的显著性水平上拒绝原假设，这说明时间序列grr、gtr和groe不存在单位根，序列平稳。

No.11，2019确实会对证券行业绩效产生影响的结论，对于它们之间关系的研究是有意义的。

（4）VAR模型的稳定性检验。财政政策对证券行业绩效影响的VAR模型的稳定性检验结果如图1所示。

从图1可以看出，财政政策与证券行业绩效VAR模型的所有根的倒数全部都分布在单位圆内，即全部根的倒数都是小于1的，AR检验结果说明构建的VAR（8）模型是合理稳定的，因此对该VAR模型进行脉冲响应分析和方差分解，以检验财政政策对证券行业绩效的影响作用。

3、建立VAR模型

（1）对VAR模型最优滞后阶数的确定。grr、gtr和groe的VAR模型最优滞后阶数检验结果如表3所示，滞后阶数为8时通过检验。因此，本文选择建立变量滞后阶数为8的VAR模型。

（2）VAR模型的计算结果。财政政策对证券行业绩效影响的VAR（8）模型的计算结果见表4。

根据VAR（8）的计算结果，其VAR模型表现为：ìgrrü

ïïígtrý=ïïîgroeþ

grrüì0.08üì0.15-0.42-0.08üìïïí-0.06ý+í0.040.43-0.02ýígtrý+

ïî0.06þî-0.310.750.34þïîgroeþ

grrüìε1tüì-0.41-0.940.05üìïïïï⋯+í0.04-0.250.03ýígtrý+íε2tý

ïïïî0.381.320.47þïîgroeþîε3tþ

（3）格兰杰因果检验。对VAR（8）模型进行格兰

表5groe与grr、gtr之间的Granger检验Dependentvariable:GROEExcludedGRRGTRAllChi-sq20.2921717.1623929.71247df8816Prob.0.00930.02850.0196杰因果检验，其结果如表5所示。

图1财政政策与证券行业绩效VAR模型AR根检验（5）脉冲响应分析和方差分解。财政政策与证券行业绩效VAR模型的估计结果是静态地反映出各个变量之间的相关关系和影响效应。而接下来要进行的脉冲响应分析和方差分解则能够较为全面地反映出各个变量之间的动态关系。

一是脉冲响应分析。为了研究在财政政策发生变动时会对证券行业绩效产生什么样的影响，本文在财政政策与证券行业绩效VAR模型的基础上，分别给

表5的格兰杰检验结果表明，在5%的显著水平上，可以拒绝grr和gtr不是groe原因的假设，即grr和gtr的变化是groe变化的格兰杰原因。因此，财政政策

ResponsetoCholeskyOneS.D.Innovations±2S.E.

图2脉冲响应41

当代经济·月刊

grr和gtr一个正向单位的冲击，得到的脉冲响应如图2所示。

从图2（左）可以看出，当财政支出发生一个单位的正向冲击时，证券行业绩效会产生微弱的负向效应，并且该负向效应在第四期时达到最大，随后负向效应逐渐减弱，在第六期后效应趋于平稳；如图2（中）所示，当税收收入政策发生一个单位的正向冲击时，将在第一期就产生对证券行业绩效的正向效应，随后效应每期都在0点上下波动直到第六期达到负向效应最大值，之后负向效应逐渐减弱并在0点附近波动；如图2（右）所示，当证券行业绩效发生一个单位的正向冲击时，它会对自身产生一个正向效应，并在第五期达到最大值，第六期之后趋于平稳。

综合财政政策与证券行业绩效VAR模型的脉冲响应结果分析，财政支出会对证券行业绩效产生负向影响，是由于每次扩大财政支出都是发生在经济不景气时期，其旨在刺激宏观经济，当财政资金流入各行业之后，这些行业在得到财政资金的支持后对证券行业的需求有所减弱，造成证券行业的绩效不断降低。而税收的增加意味着市场经济走势良好，因此证券行业绩效在受到税收政策影响后产生正向影响，但随后其影响迅速降低，说明税收政策对证券行业绩效的影响作用时效较短。

二是方差分解分析。通过方差分解进一步考察财政支出和税收收入政策的冲击对证券行业绩效变化的贡献程度，评价冲击的重要程度。方差分解图如图3所示。

图3反映了财政支出和税收收入政策以及证券行业绩效三者的冲击对证券行业绩效扰动的贡献程度。在最初，证券行业绩效的扰动几乎完全来自于自身的冲击。从第二期后自身扰动的贡献程度开始下降，而财政支出扰动的贡献程度开始上升，在第四期后，财政支出冲击对证券行业绩效扰动的贡献程度稳定在60%左右，证券行业绩效对自身扰动的贡献程度稳定在30%左右，而税收收入政策对证券行业绩效扰动的贡献程度在期初为20%左右，在第四

2019年第11期

期后趋于平稳，稳定在10%左右，说明财政支出是财政政策影响证券行业绩效的重要因素，税收政策对证券行业绩效的影响显著弱于财政支出政策。

四、研究结论、建议和展望

1、研究结论

财政政策对证券行业企业绩效影响的实证分析结果表明，财政支出政策对证券行业绩效产生了负向影响，且这种负向影响随时间逐渐减弱，这是因为我国政府为了刺激产业经济而扩大财政支出，当财政支出作用到相关产业之后，这些产业对于资金的需求来源便可以不再是证券市场，从而使得财政支出对证券行业企业绩效产生了负向影响。

从税收政策对证券行业绩效影响的脉冲响应图中可以发现税收政策对证券行业绩效也有影响，考虑到国家通过税收政策使税收增加，说明此时期国家经济利好，证券行业绩效也是利好的，而税收增加也从侧面说明市场中公司整体发展利好，此时公司对于证券类产品的需求会减少，因此税收政策先对证券行业绩效产生了正向反应，但持续时间不长，其影响效果迅速减弱，后续的方差分解结果也表明税收政策对证券行业绩效影响的程度并不大。

2、建议

随着我国证券市场的不断完善，我国证券行业在促进我国经济增长和社会进步方面的地位不断上升，进一步发展证券行业对我国经济增长也是有显著作用的。经过上述实证研究发现财政支出对证券行业发展产生负向冲击，因此我国政府在为了调控市场经济而准备出台相应财政政策时，可以更多地考虑通过对证券市场的调控，使得相关产业通过证券行业获取相应的资金，从而达到财政政策的刺激效应。这样既发展了证券行业，使证券业能够更好地发展，也实现了刺激经济的目的。

证券行业在发展自身规模的时候也要时刻关注国家财政政策的变化，要根据财政支出流向的变化不断调整自己的证券业务重心，把财政支出作用到某些产业对证券业业绩的消极影响降到最低。

图3方差分解42

CONTEMPORARYECONOMICS

本文分析了财政支出政策与税收政策对证券业企业绩效的影响，今后还可以加入影响证券业企业绩效的其他因素，研究在其他因素作用下财政政策对证券业企业绩效的影响。

参考文献

[1]陈建青、何诚颖：证券业对经济增长的贡献度分析[J].经济学动态，2014（2）.[2]Shleifer，A.andVishny.PoliticiansandFirms[J].QuarterlyJournalofEconomics，1994（4）.[3]Bernini，C.andPellegriri，G.HowareGrowthandPro-ductivityinPrivateFirmsAffectedbyPublicbyPublicSubsidy?EvidencefromaRegionalPolicy[J].RegionalScienceandUrbanEconomics，2011，41（3）.[4]Zelepis，Skuras.Theeffectsofregionalcapitalsubsidiesonfirmperfprmance:anempiricalstudy[J].JournalofSmallBusinessandEnterpriseDevelopment，2004（11）.[5]齐秀平、杨明皓：财税政策对企业绩效影响的回归分析[J].统计与决策，2013（8）.[6]黄新建、黄能丽：财政政策、政府干预与政府财政补贴有效性分析——来自我国民营上市公司的经验数据[J].会计之友，2014（28）.[7]刘博：财税政策、管理者报酬与企业绩效——基于航空装备制造企业的经验证据[J].管理工程师，2016，21（6）.[8]张万强、潘敏：财政政策影响装备制造业发展的经验分析[J].财经问题研究，2015（7）.[9]杨晔、王鹏、李怡虹、杨大楷：财政补贴对企业研发投入和绩效的影响研究——来自中国创业板上市公司的经验证据[J].财经论丛，2015（1）.[10]韩丹、屈延：不同财政政策对企业研发投入与绩效的影响研究[J].上海市经济管理干部学院学报，2018，16（2）.[11]许绍双：市场结构、效率与证券业绩效——基于动态面板数据模型的分析[J].安徽农业大学学报（社会科学版），2016，25（3）.[12]宋渊洋、李元旭：制度环境多样性、跨地区经营经验与服务企业产品市场绩效——来自中国证券业的经验证据[J].南开管理评论，2013，16（1）.[13]程坦：我国金融证券业上市公司股权结构与公司绩效关系的变量分析[J].沧州师范学院学报，2012，28（3）.[14]王建文、汪健：我国证券业市场结构与绩效的实证研究[J].财会通讯，2011（33）.[15]鹿刚：对我国证券业的行业集中度与绩效的分析[J].网络财富，2009（6）.[16]黄楷胤、侯婉如、陈君：中国证券业市场结构、市场绩效的实证研究[J].商场现代化，2009（7）.No.11，2019[17]尹筑嘉、黄建欢：长期变迁视角下中国证券业的市场结构和绩效研究[J].兰州学刊，2006（10）.[18]宋健、刘艳：影响证券业市场绩效的因素研究[J].金融与经济，2006（5）.[19]姚秦：中国证券业市场结构与绩效实证研究[J].证券市场导报，2003（2）.[20]姚秦、向镭：我国证券业的市场壁垒与市场绩效[J].南方金融，2002（12）.[21]吴军、薛小玉、刘钊：论财政政策对资产价格波动的影响[J].经济经纬，2014，31（4）.[22]王宏利：财政支出规模与结构对产业结构影响的分析[J].经济研究参考，2009（49）.[23]靳庆鲁、李荣林、万华林：经济增长、经济政策与公司业绩关系的实证研究[J].经济研究，2008（8）.[24]谷雨：我国证券公司股权结构对盈利能力影响的实证研究[J].系统工程，2015，33（2）.[25]陈毅：我国证券公司治理绩效的因子分析[J].财经理论与实践，2014，35（5）.[26]王聪、宋慧英：中国证券公司股权结构、市场结构与成本效率的实证研究[J].金融研究，2012（5）.[27]王聪、宋慧英：中国证券公司市场结构与绩效的实证分析[J].经济经纬，2012（1）.[28]饶品贵、石孟卿、姜国华、陈冬华：宏观经济政策与微观企业行为互动关系研究——首届“宏观经济政策与微观企业行为”学术研讨会综述[J].经济研究，2013，48（2）.（责任编辑：刘冰冰）

43