導語：現代租賃業(yè)發(fā)展論文一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

[摘要]本文根據日、韓在經濟騰飛時期的租賃業(yè)與經濟數據，利用Hurvich的基于最小AICC準則的小樣本因果關系檢測模型，得出兩國租賃業(yè)的發(fā)展是經濟增長的原因。進一步對數變換數據，用最小二乘法估計得出日、韓的租賃業(yè)對經濟增長的貢獻率分別為2.437626和0.427104。

[關鍵詞]小樣本模型檢測因果關系貢獻率

租賃業(yè)，其發(fā)展經歷了古代租賃、傳統(tǒng)租賃，到上世紀中葉推進到現代融資租賃的階段。由于現代租賃業(yè)的融物、融資特點，所以一國的租賃業(yè)的發(fā)展程度直接體現了該國的機械設備的裝備水平和融資水平，而現代的大型設備是工業(yè)經濟發(fā)展的根本，增長的動力源泉，所以租賃業(yè)的發(fā)展對于一國的經濟增長有直接的推動作用。

一、租賃業(yè)的發(fā)展對經濟增長的理論闡述

租賃業(yè)尤其是現代融資租賃在宏觀經濟中所能產生的經濟效應，即對一國經濟增長的貢獻，主要體現在：

第一，對宏觀經濟總量產生的影響。融資租賃首先是提供了一條投資渠道，從而有利于投資規(guī)模的擴大。在發(fā)揮融資功能時還具備一些特殊的功效，如滿足中小企業(yè)的投資需求、保障虧損企業(yè)擴大投資時投資回收的安全、促進潛在投資人轉化成現實投資人等等。其次，現代融資租賃促銷與支持租賃出口已成為許多機械設備的制造廠商的有利的促銷手段，并且廠商所附屬的租賃公司或與廠商結成戰(zhàn)略聯盟的租賃公司，已成為這些制造廠商的產品分銷體系的重要組成部分。同時它也為高技術產品和涉及“禁運產品”的出口提供了繞過政府管制和監(jiān)管的一條途徑。再次融資租賃的節(jié)稅功能在一國實施ITC政策（投資稅收抵免）下能讓租賃企業(yè)和承租企業(yè)共享稅收優(yōu)惠，促進租賃交易的達成，實現社會投資的安全并進一步刺激投資人的投資欲望。

第二，對一國金融市場產生影響。隨著融資租賃市場的成熟和競爭的加劇，尋求低成本、穩(wěn)定的資金來源、提高租賃資產的流動性、通過承擔更多的風險來提高租賃投資的回報率，成為關系著融資租賃能否進一步發(fā)展的關鍵。于是，租賃創(chuàng)新、融資租賃與金融創(chuàng)新進一步融合，產生了租賃債權證券化、租賃基金、風險租賃與項目租賃等，結合了金融創(chuàng)新形式和融資租賃形式的優(yōu)勢，既擴大了金融市場的業(yè)務范圍又由于租賃的物權保證提高了這部分的金融業(yè)務的安全。

第三，從生產、消費、交換、分配四個環(huán)節(jié)看，融資租賃連接消費與交換環(huán)節(jié)，在這兩個環(huán)節(jié)中，對資本貨物流通起到積極推動作用，加速資本貨物的流通與消費，使社會再生產速度提高。

二、實證分析日本、韓國的租賃業(yè)與經濟增長歷史數據

雖然在二戰(zhàn)中淪為戰(zhàn)敗國，但在第二年即1946年，日本就開始走上了經濟復興之路，先后經歷了戰(zhàn)后經濟復興（1946-1955）、經濟高速增長時期（1955-1973）、穩(wěn)定增長時期（1973-1986）和泡沫經濟的膨脹與破滅（1986-1997）。本文的數據選取就是經濟騰飛以后（1975年以后）日本租賃交易額與同年的國民收入數據，來研究兩者之間的數量關系。1997年底開始的亞洲金融危機導致亞洲經濟倒退，所以之后的數據不具有代表性，予以剔除。韓國經濟是從上世紀60年代初進入經濟開發(fā)時期開始崛起的。韓國政府運用符合本國國情的經濟開發(fā)戰(zhàn)略，發(fā)揮各種經濟杠桿的作用，僅用二十幾年的時間就根本改變了貧窮落后的面貌，發(fā)展成為一個新興的工業(yè)化國家。這一成就為世界各國所矚目，被稱為“漢江上的經濟奇跡”。韓國的數據選取是進入整頓和穩(wěn)步發(fā)展階段即實施第五個經濟社會發(fā)展五年計劃（1982-1986）以后的韓國租賃交易額與國民收入的數據。1997年底開始的亞洲金融危機導致亞洲經濟倒退，同樣對之后的數據予以剔除。（兩國的數據表格由于版面限制未附，讀者可與作者聯系索取）

關于租賃交易金額與國民收入GDP的數據共有1975年～1996年的，容量為22的樣本對經濟分析遠遠不夠，由于小樣本數據的存在嚴重限制了現有一般的因果關系方法的使用。因此在這里我們采用的是基于AICC準則(改進的AIC準則)函數的小樣本因果關系檢驗模型進行研究。步驟如下：

1.經濟時間序列變量的平穩(wěn)性檢驗。若是非平穩(wěn)序列進行一階單整，檢驗不通過再次差分轉換。2.選擇最大滯后長度P。按照一般情況，這里選擇P=T/5（T為樣本容量）。

3．以GDPt-1,GDPt-2,……GDPt-p;Vt-1,Vt-2,……Vt-p（V為白噪聲序列）為備選自變量，利用最小AICC準則（AICC(k)=T[ln(σk^2)+(T+k)/(T-k-2)],σk^2為滯后長度為k時的方差，K=1,2,3,…P）令對應于最小值的ARMA最優(yōu)模型的AICC為AICCu。

4.引入同時期租賃交易金額lease序列，使leaset,leaset-1……leaset-p;GDPt-1,GDPt-2,……GDPt-p;Vt-1,Vt-2,……Vt-p為解釋變量，（這里同樣對租賃交易金額lease序列作了2階單整化為平穩(wěn)序列）利用最小AICC準則，建立leaset作為GDPt輸入時，日本的GDP序列的ARMA最優(yōu)模型所對應的AICC為AICCM。

5．計算CE=AICCU/AICCM，若CE≤1，說明lease沒有提高GDP的解釋能力，它不能構成GDP的原因，若CE>1，說明lease提高了GDP的解釋能力，即lease是GDP的原因，CE數值越大，說明因果關系越強。

兩國的計量模型結果如下：

日本:在沒有任何其他的數據輸入時，日本的GDP序列的ARMA最優(yōu)模型為：

GDP_diff_2=1.571401GDP_diff_2(-1)-0.948661GDP_diff_2(-2)-1.846506ma(1)+0.874936ma(2)

(11.37340)(-5.905855)(-13.61208)(6.745992)

R2=0.516406SE=47170.72DW=1.935635AICCU=460.4611

括號里面的數字是各系數的T檢驗值，R2表示擬合優(yōu)度，SE為標準差，DW為durbin-watson統(tǒng)計量，AICC為改進的赤池準則AIC值。(下同)

以日本同時期的租賃交易金額lease序列為輸入時，得到GDP序列的ARMA最優(yōu)模型為：

GDP_diff_2=-0.548433lease_diff_2(-1)+0.777237lease_diff_2(-2)-1.175646lease_diff_2(-3)-3.751301ma(2)

(-2.176173)(10.17212)(-2.919445)(-3.273113)

R2=0.892388SE=23039.39DW=2.065420AICCM=435.1318

CE=AICCU/AICCM=460.4611/435.1318=1.058211

說明租賃交易金額序列的二階差分lease_diff_2是國民收入序列二階差分GDP_diff_2的原因，結合表1的數據，我們可以得出：租賃交易金額的增加是導致GDP增長的原因。