区域金融结构与经济增长

来源:用户上传      作者: 踪家峰　熊　行　周　聪

　　[内容摘要]通过对1994―2006年间中国各省的经验数据进行分析，考察其与各地区全要素生产率的关系，并采用面板固定效应模型对中国各省的数据进行实证研究，发现随着各地区的进一步发展。企业平均规模较大的地区，YFP随着金融机构融资占比的增大而减少；同时市场化程度越高的地区，TFP随着金融机构融资占比增大而减少。随着经济发展水平的提高，以银行为主的融资占比结构的逐步下降将更适应于经济增长。
　　[关键词]金融结构；经济增长；银行主导；市场主导
　　
　　一、文献综述
　　
　　金融结构与经济增长的关系是经济学家关注已久的课题。研究者们通常将金融体系结构划分为银行主导型和证券市场主导型，并以之为研究对象。前者是指以金融机构提供的贷款、贴现等融资方式为主的金融体系，又称中介主导型，后者是指以债券、股票等金融工具为主要融资方式的金融体系。在早期的研究中，一度存在银行主导论与证券市场主导论的争论，许多研究从不同角度均得出不同观点。持有银行主导论的学者认为银行在动员储蓄、资本分配、监管公司投资决策方面更有优势，如Rajan和Zingales等的研究。而金融市场观的学者认为以证券市场为主导的金融体系在信息获得、公司控制以及分担方面更具有优势，如Boot和Thakor等的研究。Franklin Allen和DouglasGale在《比较金融系统》一书中对银行和证券市场的优势与局限性做了详细总结。国内的研究：赵振全、于震、刘淼(2006)对中国金融结构和经济增长的关联性进行了分析，指出我国目前还是名副其实的银行主导型的金融体系，并得出银行系统的发展是内生于经济增长之中的结论。刘红忠、郑海青(2006)运用动态面板数据模型和广义矩估计法对1985―2001年的数据进行研究得出了在人均GDP较高的国家，股票市场规模也较大的结论，同时发现金融体系中银行的比重越高，经济发展越是落后。杨晓敏、韩廷春(2006)得出国家制度变迁对一国的金融结构调整和经济增长均有较强的影响。林毅夫等拓展了Amel(1997)中的将产业融入金融结构变化的观点，从要素禀赋角度揭示了特定经济发展阶段所需具备的最优金融结构。
　　本文的创新处主要体现在三点：首先以融资结构为切入点，在我国金融与经济增长发展的文献很多，但是金融结构方面的却很少；其次以各地区的全要素生产率为研究对象，许多文献在论述金融以及金融结构对于经济增长的影响时，大都以国内生产总值或者人均GDP为被解释变量，本文试图通过全要素生产率来说明金融结构对于经济增长长期性及可持续性的影响；最后，本文着眼于中国改革的特点，创新的考虑了各地区改革程度对金融结构的影响，并且实证研究了其与金融结构的匹配对于经济增长的影响。
　　
　　二、模型的建立
　　
　　(一)模型设定
　　本文采用下面的计量模型：
　　yit=C+αXitt+βFS+γFS・ED+λi+μt+εit，i=1，…，n，t，…，T
　　其中被解释变量我们选用TFP来表示区域技术进步，以衡量金融结构对一个地区长期经济增长的影响。X代表了一些控制变量，FS代表了一个地区的金融结构，ED代表了一个地区的经济状况。
　　采用前沿函数法中的基于DEA方法的Malquist生产率指数中对中国各省1990―2006年各省的全要素生产率进行测量，以作为我们的被解释变量y，即TFP。为了得到Malquist生产率指数，我们首先要得到1990―2006年的产出，资本和劳动投入量等数据利用DEA软件实现。数据主要来源于中国经济统计网，考虑到口径的统一性以及数据的可获得性，本文1990年起四川省的数据包括重庆市，并且去除了西藏自治区。由此，1994―2006年的产出本文采用1990―2006年的1990年基价的国内生产总值来表示。
　　
　　(二)解释变量指标设定
　　金融结构(FS)：本文采用银行私人贷款／GDP来衡量银行代表的间接融资方式发展情况，股票成交额／GDP来衡量以股票市场代表的直接融资方式发展情况，银行私人贷款／股票成交额衡量一个地区的金融结构状况。银行私人贷款数据由1994―2006年《中国金融统计年鉴》中获得，股票交易额由wind数据库获得。另外，我们分别采用creditgdp、stockgdp、structure表示这几个指标。
　　经济结构(ES)及交叉项(FS・ED)：由于我国2003年大、中、小型企业的标准变更，衡量企业规模的指标相对缺乏。自改革开放后，各地区的非国有经济占比较大，所以我们采用私营企业平均规模来代替，也即私营企业从业人员数／私营企业单位数，变量名entscale代表了私营企业规模，strent反映了金融结构指标(structure)和企业规模(entcale)的交叉乘积项。我们用非国有企业从业人员数／全国从业人员数来表示各地区市场化程度，变量名用insitution表示，并采用strins表示金融结构指标与市场化程度的交叉项。
　　其他控制变量：外商直接投资、产业集聚、基础设施等等对一个地区的生产率增长有着显著的作用，我们分别用fdigdp、agglomerate、infra表示。fdigdp用FDI占GDP比重来衡量，反映了FDI的影响。1994―2006年的FDI由中经网上的外商投资实际利用额表示，agglomerate用第二产业增加值占全国第二产业增加值的比例，反映产业集聚程度。全国及各地区第二产业增加值的数据由中经网上的数据获得。infras用公路、铁路营业里程和与区域面积之比衡量，反映区域交通基础设施水平。
　　
　　三、模型估计及结果说明
　　
　　对于面板模型的计量，我们首先面临模型选择的问题，是混合估计模型、固定效应模型还是随机效应模型，通过计量结果，模型中的豪斯曼检验值与F检验值都在1％的水平上显著，下面的模型均适用于固定效应模型，进一步地，通过F检验模型均适用于时刻固定效应模型。
　　首先我们检验金融发展水平和一个地区的全要素生产率的影响。我们分别采用银行业发展水平与股票市场发展水平代表金融中介与证券市场的发展状况，结果分别由表1中的model-1和model-2列示。从表1中的计量结果可知，model-1中creditgdp的系数在5％的水平上显著为正，说明了银行业水平的发展有助于各地区全要素生产率的增长，从而促进经济增长，从金融中介角度反映了金融发展水平对经济增长的正的影响。同时faigap、infra、agglomerate的系数均显著为正，与我们理论预期一致。在model-1中，比较它们各自系数的大小，我们可以看到外商直接投资(fdigdp)与产业集聚程度(agglomerate)的系数较其他变量要大许多，这两个因素较其他因素来说对TFP的影响较大。
　　

　　在model-2中我们考察了股票市场发展水平对TFP的影响。与model-1类似，各变量的系数均显著为正，与我们理论预期相一致。其中股票市场发展(stockgdp)在1％水平上显著为正，从金融市场角度说明了金融发展水平对TFP增长的促进作用，并且促进该地区的持续经济增长。从各变量系数表现来看，仍旧是外商直接投资与产业集聚对TFP的影响较其他变量大。
　　如表1所示，Model-3列出了基本解释变量structure与strent对TFP的回归结果，在这个结果中，structure在5％的水平上显著为正，而strent在1％的水平上显著为负，说明了在1994―2006年间，各地区的融资结构促进了其生产率的增长，但是随着各地区的进一步发展，企业规模的进一步增大，各地区以银行等金融机构融资占比越多，势必阻碍该地区全要素生产率的增长，从而阻碍该地区的经济增长。在控制了地区基本发展变量infra、agglomerate、fdigdp后，结果如model-4所示，有所增大，说明这些变量的增加更多地解释了TFP的变化，而structure和strent仍然显著，进一步验证了我们的前面的论述。
　　同样，我们将strent换成strins，可以得出类似的结论。基本变量structure和strins与邮的回归结果列示于model-5，structure的系数在5％的水平上显著为正，stuns在1％的水平上显著为负，和我们理论预期一致，说明了随着各地改革的深入，银行等金融机构融资占比较多的金融结构势必会阻碍该地区的经济增长。在控制了其他解释变量后，structure与strins仍旧显著，且其他各解释变量也均显著为正，并无异常。
　　最后，我们在回归方程中控制金融发展水平，如表2所示。分别考察控制金融中介发展水平和证券市场发展水平下的回归结果，并用指标creditgdp和stockgdp代表。在控制了金融中介发展水平后，structure的系数不显著，其他解释变量均无显著变化，如model-7所示，这一点还需进一步考量。Model-8显示了控制了证券市场发展水平后的回归结果，strent和struture均显著，并和前面的论述一致，而其他控制变量也均和我们预期一致，统计上显著为正。
　　
　　Model-9和Model-10则从改革程度角度考察了在控制了证券市场发展水平的因素后金融结构对TFP的影响，结果与未控制证券市场发展水平下的情况下一致。由此，两个模型的结果并没有太多的不同，从某种程度上，印证了我们的理论预期，说明各地区金融体系应该与其企业规模和改革程度相匹配，从而促进各地区全要素生产率的提高，进而促进经济增长。
　　
　　四、结论及政策建议
　　
　　(一)结论
　　通过理论与实证分析，说明各地区应该根据其经济发展情况选择合适的金融发展战略，本文并不单纯认为以证券市场为主导的金融结构比银行主导的金融结构优越。因此，本文选取了各地区企业规模和改革深度两个指标来阐释这个问题。在实证方面，利用1994―2006年中国各省的面板数据并采用时刻固定效应模型回归得到以下结论：中国近年来资本市场的发展对经济增长还是卓有成效的，通过股票市场发展指标对TFP的显著性影响可以观察出来；此外，各地区的融资结构促进了其生产率的增长，但同时应与企业规模相适应，通过相应指标的显著性我们看到随着各地区的进一步发展，企业规模的进一步增大，该地区全要素生产率随着银行等金融机构融资占比的增大而减小，说明了证券市场的进一步发展将更能促进经济增长；同时随着各地改革的深入，TFP随着银行等金融机构融资占比增大而减少，也说明改革程度越高的地区，金融市场的进一步发展更能促进经济增长。从长远来看，随着经济发展水平的提高，以银行为主的融资占比结构将逐步下降，这可能是因为随着人均收入的提高，消费者有资产选择多样性的需要，同时，由于间接融资方式成本较高，企业渐渐偏向直接融资方式。
　　
　　(二)政策建议
　　1.各地区应该根据其优势产业规模状况制定金融发展战略。各地区发展的不平衡且优势产业也不相同，而产业规模也各有差异。例如，有些地区以劳动密集型的产业为主要优势产业，这类产业可能存在规模小，资金量小但企业数众多的特点，在这种情况下，银行等金融机构由于信贷审查制度完善，可以减少由于信息不对称带来的逆向选择和道德风险问题，比较适合这类传统产业的需要，因此该地区应更多培育金融机构对此提供服务，促使其经济的发展，这样可以避免证券市场发展所带来的负作用，以及发展过程中的大起大落。而另外一些地区以大型国有企业居多，例如东北地区的老工业基地，这类企业多符合上市融资的基本条件，更易促进这个地区的发展。更有一些经济发展水平较高的地区，则应关注两者功能匹配，达到两者优势互补，以促进经济发展。
　　2.支持技术创新，完善金融结构。在那些先行改革开放的区域，积极发展证券市场，提高交易市场活跃度，使得其投融资渠道顺畅，同时推出二板及创业板市场，以满足高风险科技发展的需要，促进该地区的进一步发展。而那些处于改革进程较慢的地区，应加快制度建设步伐，为证券市场发展培育制度环境，吸引优秀的金融人才等，同时应主要关注银行业的发展，不能忽视对中小企业贷款的支持，以支撑经济增长。
　　3.促进银行和证券市场的共同发展。总体来看，我国目前仍属于银行主导型金融结构，同时也是以第二产业为主的产业结构，金融发展水平仍不高，而银行对于企业信贷能力评估等具有的相对优势使其更适合于传统产业的发展，使得这种金融结构仍将持续较长一段时间。但从长远来看，随着经济的进一步发展，证券市场的重要性将体现，因此在战略上，我国应积极为此做好准备，加强市场制度的完善，积极发展资本市场，鼓励企业通过市场融资的同时，提高金融发展水平。
　　
　　主要参考文献：
　　[1]Bajan, R.G. and L.Zingales (1998), "Which Capitalism? Lessons From the East Asian Crisis", Journal of Applied Co.orate Finance, 11.
　　[2] Boot, A. W. A and A. Thakor (2000), "Can Relationship Banking Survive Competition?", Journal of Finance, 55.
　　[3]Franklin Alien and Douglas Gale，比较金融系统[M].北京：中国人民大学出版社，2002.
　　[4]赵振全，于震，刘淼.中国金融结构和经济增长的关联性分析：理论与实证[J].吉林大学社会科学学报.2006(3).
　　[5]刘红忠，郑海青.东亚国家金融结构与经济增长实证研究[J].国际金融研究，2006(5).
　　[6]杨晓敏，韩廷春.制度变迁、金融结构与经济增长――基于中国的实证研究[J].金融与经济，2006(6).
　　[7]林毅夫，姜烨.经济结构、银行结构与经济发展[J].金融研究，2006(1)
　　[8]Amel (1997), Determinants of Etry Profits Local Markets Review of Industrial. Organization, European Review of Economic History, 1997 (12).

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