李義超 王翔

摘 要：基于全國29個省市區(qū)1995—2009年間的面板數(shù)據(jù)，就銀行業(yè)發(fā)展中地方政府經(jīng)濟(jì)職能的作用分地區(qū)展開了計(jì)量分析。結(jié)論表明：地方政府經(jīng)濟(jì)職能對銀行業(yè)發(fā)展的作用影響是結(jié)構(gòu)性的，以財政支出衡量的財政政策和以第三產(chǎn)業(yè)增加值來衡量的政府產(chǎn)業(yè)政策，對銀行業(yè)發(fā)展有顯著作用；而以國有經(jīng)濟(jì)投資衡量的政府投資政策和以政府行政管理費(fèi)支出衡量的政府干預(yù)市場的經(jīng)濟(jì)職能，對銀行業(yè)發(fā)展的作用不顯著。在此基礎(chǔ)上，為地方政府在銀行業(yè)發(fā)展中積極發(fā)揮正面作用，努力減少負(fù)面影響提出了相應(yīng)的建議。

關(guān)鍵詞：地方政府 經(jīng)濟(jì)職能 銀行業(yè)發(fā)展 面板數(shù)據(jù)

中圖分類號：F830.2文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1004-4914（2012）11-013-03

一、引言

國內(nèi)外理論界一直不乏對地方政府與金融發(fā)展的研究。Naughton Barry（1995）研究發(fā)現(xiàn)中國南方及沿海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展背后是當(dāng)?shù)卣畯?qiáng)有力的參與和主導(dǎo)，他認(rèn)為在支持鄉(xiāng)鎮(zhèn)和私營企業(yè)的發(fā)展上，地方政府提供的金融保證起到了決定性的作用。Pagano和Volpin（2002）的研究發(fā)現(xiàn)，政府干預(yù)和金融監(jiān)管因素在企業(yè)融資、銀行業(yè)和證券市場三個方面存在著對金融的影響，解釋了不同國家金融發(fā)展差異的原因。David. Berman（2003）發(fā)現(xiàn)在推進(jìn)經(jīng)濟(jì)民營化和推動地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的比較優(yōu)勢方面，地方政府扮演的是與中央政府的政策討價者和本地經(jīng)濟(jì)走勢的指揮者雙重角色。周立、巴曙松（2005）認(rèn)為地方政府對銀行信貸等金融領(lǐng)域的干預(yù)和控制必然導(dǎo)致金融資源配置的低效率。文斌、伍艷（2009）通過時間序列分析法，運(yùn)用回歸分析和格蘭杰因果檢驗(yàn)對我國區(qū)域金融發(fā)展與地方政府職能關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)我國四大區(qū)域金融發(fā)展與地方政府職能存在著一定的相關(guān)性。

目前國內(nèi)的研究主要傾向于金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)的影響，而探索金融發(fā)展本身影響因素的文獻(xiàn)不多，尤其是從政府經(jīng)濟(jì)職能轉(zhuǎn)變?yōu)橐暯堑那腥胙芯恳糟y行業(yè)為代表性的金融業(yè)的發(fā)展更是空白。本文主要研究政府經(jīng)濟(jì)職能對銀行業(yè)發(fā)展的影響，這在國內(nèi)的理論界還很少涉及，本研究能豐富這方面的研究現(xiàn)狀。

筆者認(rèn)為，目前我國銀行業(yè)發(fā)展處于關(guān)鍵時期，我們應(yīng)該認(rèn)真梳理和總結(jié)我國地方政府在銀行業(yè)發(fā)展中職能轉(zhuǎn)變所取得的經(jīng)驗(yàn)并用來推廣，指出它所存在的問題并加以解決。所以，對目前我國地方政府在銀行業(yè)發(fā)展中職能轉(zhuǎn)變所存在的問題及其原因進(jìn)行較為全面的分析，具有十分重大的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。

二、實(shí)證研究

（一）變量定義

1.銀行業(yè)發(fā)展變量。銀行業(yè)規(guī)模指標(biāo)（BANKA）用銀行業(yè)年末存貸款總額占名義GDP的比重來表示，即Goldsmith提出的金融相關(guān)化率，反映銀行總資產(chǎn)占GDP的比重。

另一個是代表銀行業(yè)人力資本的指標(biāo)（BANKP），本文用年度每萬人總就業(yè)人員中銀行業(yè)從業(yè)人員的數(shù)量來衡量，該指標(biāo)通過銀行從業(yè)人員比重側(cè)面反映了銀行業(yè)的社會影響力和社會責(zé)任，從另一個側(cè)面代表了銀行業(yè)的發(fā)展。

2.政府經(jīng)濟(jì)職能指標(biāo)。模型中的解釋變量有六個，本文借鑒李凱（2008）對政府經(jīng)濟(jì)職能變量的選取，考慮本文需要選擇變量如下：

財政支出占GDP比重（EXP），本文指標(biāo)選取從政府政策角度入手進(jìn)行考慮，因?yàn)檫@種視角更利于在較長的歷史時期內(nèi)考慮我國政府經(jīng)濟(jì)職能的變化。

國有經(jīng)濟(jì)固定資產(chǎn)投資占GDP比重（FA），該指標(biāo)反映政府根據(jù)一定時期內(nèi)的經(jīng)濟(jì)和社會情況，并以社會實(shí)際需求為指導(dǎo)原則的財政政策實(shí)施情況。

第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重（TI），產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化程度決定了經(jīng)濟(jì)效率的高低和未來前景的樂觀與否。

行政管理費(fèi)占財政總支出比重（AE），該指標(biāo)可以表征政府是否正在推行低成本高效能的建設(shè)，反映其執(zhí)行經(jīng)濟(jì)職能的執(zhí)行成本的變化。

城鎮(zhèn)登記失業(yè)率（UR），中國政府對失業(yè)率的控制有著其他國家難以超越的能力，政府可以通過干預(yù)手段解決特定時期高企的失業(yè)率。

城鎮(zhèn)農(nóng)村人均收入比（IR），反映政府從全社會的整體利益出發(fā)，對城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民收入和財富分配進(jìn)行法定調(diào)整，保證社會穩(wěn)定協(xié)調(diào)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)職能。

3.控制變量。本文在模型中加入了六個控制變量，具體包括：法律環(huán)境指數(shù)（LAW），用萬人律師比例來表示。外商投資（FDI），用實(shí)際利用外資額占名義GDP的比重來表示。經(jīng)濟(jì)對外依存度（OPEN），用進(jìn)出口總額與名義GDP之比來表示。技術(shù)進(jìn)步（TEC），用專利技術(shù)人員數(shù)占總?cè)丝诘谋戎貋肀硎?。教育水平（EDU），用中等及中等以上學(xué)校在校學(xué)生數(shù)與總?cè)丝跀?shù)之比來表示。城鎮(zhèn)化水平（URB），用非農(nóng)人口占總?cè)丝诘谋戎貋肀硎尽?/p>

（二）模型設(shè)定

筆者采用如下計(jì)量模型對政府經(jīng)濟(jì)職能與銀行業(yè)發(fā)展的數(shù)量關(guān)系展開計(jì)量分析：

BANKAit=ai+■βjXjit+■VxCoritroljit+εit（2.1）

BANKPit=ai+■βjXjit+■VxCoritroljit+εit（2.2）

BANKA和BANKP分別表示銀行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模指標(biāo)和銀行業(yè)人力指標(biāo)；X為一組解釋變量，包括EXP、FA、TI、AE、UR和IR。是一系列的控制變量，包括LAW、FDI、OPEN、TEC、EDU和URB；α、β和γ是待估參數(shù)；ε是特異性誤差；i和t是各省市和時間標(biāo)示變量；j和k是解釋變量和控制變量的序號。

（三）數(shù)據(jù)說明

由于地方政府財政收支的壓力在1994年的分稅制改革前后發(fā)生顯著的變化，這使得地方政府在行使經(jīng)濟(jì)職能上發(fā)生了較大的變化。因此，筆者選取分稅制改革后1995—2009年中國29個省份的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。本文數(shù)據(jù)主要來自歷年的各省統(tǒng)計(jì)年鑒和統(tǒng)計(jì)公報，部分?jǐn)?shù)據(jù)來自《中國金融統(tǒng)計(jì)年鑒》和《新中國六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》。參考的數(shù)據(jù)庫有中國統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)庫和各省統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)庫。

（四）模型估計(jì)及選擇

1.F檢驗(yàn)。相對于混合估計(jì)模型來說，可以通過F檢驗(yàn)來判斷是否有必要建立個體固定效應(yīng)模型（張曉峒，2007）。

H0：對于不同橫截面模型截距項(xiàng)相同（建立混合估計(jì)模型）；

H1：對于不同橫截面模型的截距項(xiàng)不同（建立個體固定效應(yīng)模型）。

F統(tǒng)計(jì)量定義為：

F= （2.3）

其中，SSEySSEu分別表示約束模型（混合估計(jì)模型的）和非約束模型（個體固定效應(yīng)模型的）的殘差平方和。非約束模型比約束模型多了（N—1）個被估參數(shù)。需要指明的是：當(dāng)模型中含有k個解釋變量時，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的分母自由度是（NT—N—k）。將混合回歸模型與個體固定效應(yīng)模型的殘差平方和代入式（2.3），得：

F= =19.01705（2.4）

F=19.01705>F0.05（18，410）=1.83（2.5）

因此拒絕原假設(shè)，說明固定效應(yīng)模型更合理。

2.Hausman檢驗(yàn)。面板數(shù)據(jù)分析中，除了固定效應(yīng)模型外，還有隨機(jī)效應(yīng)模型，到底是選擇固定效應(yīng)模型，還是隨機(jī)效應(yīng)模型來分析，一般利用Hausman檢驗(yàn)來決定。

H0：建立隨機(jī)效應(yīng)模型更合適；

H1：建立固定效應(yīng)模型更合適。

對隨機(jī)效應(yīng)的回歸結(jié)果做Hausman檢驗(yàn)，利用檢驗(yàn)得到的卡方值及相應(yīng)的概率，決定是拒絕原假設(shè)還是接受原假設(shè)。拒絕原假設(shè)則應(yīng)建立固定效應(yīng)模型，反之，則應(yīng)該采用隨機(jī)效應(yīng)模型來進(jìn)行估計(jì)。

首先，估計(jì)個體固定效應(yīng)模型及隨機(jī)效應(yīng)模型，進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見下表：

然后，估計(jì)時期固定效應(yīng)模型及隨機(jī)效應(yīng)模型，進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表2。

以上兩表結(jié)果表明，兩種情況下這兩個模型都是采用固定效應(yīng)模型來進(jìn)行估計(jì)更為合理。

（五）面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)及結(jié)果

筆者利用eviews6.0分析全國29個省份數(shù)據(jù)，相關(guān)變量的回歸結(jié)果整理如下：

兩個模型的都具有較強(qiáng)的整體解釋力，尤其以固定效應(yīng)模型的解釋力最強(qiáng)，因此下文分析主要以固定效應(yīng)模型的數(shù)據(jù)結(jié)果為基礎(chǔ)。上述12個指標(biāo)中，只有EXP在六個模型中都是1%水平下顯著，而且系數(shù)也比較大，這說明了財政支出對銀行業(yè)規(guī)模的壯大和人力資本的增強(qiáng)有著非常明顯的促進(jìn)作用，這與皮天雷（2010）所得的結(jié)論是一致的。

FA除了在兩個時期固定效應(yīng)模型中顯著外，在其他四個模型中的顯著性很低，而且系數(shù)都為負(fù)，這很好的說明了國有經(jīng)濟(jì)固定資產(chǎn)投資對銀行業(yè)的發(fā)展是不利的，因?yàn)閷τ诘托蕠薪?jīng)濟(jì)的過多投資會擠出民營經(jīng)濟(jì)，而民營經(jīng)濟(jì)的活躍性與銀行業(yè)的規(guī)模是有著很大的關(guān)系，因此銀行業(yè)的發(fā)展需要多元經(jīng)濟(jì)的共同引導(dǎo)，而不是國有經(jīng)濟(jì)一枝獨(dú)大。

TI在六個模型中只有一個是5%水平下顯著，其余都是1%水平下顯著，而且在個體固定效應(yīng)模型中，TI的系數(shù)數(shù)值大小居于所有指標(biāo)之首，這也充分說明了第三產(chǎn)業(yè)增加值對銀行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債規(guī)模和人力規(guī)模有著很強(qiáng)的促進(jìn)作用。

AE對BANKA沒有顯著作用，而對BANKP的作用在1%水平下顯著，這表明行政管理費(fèi)占財政總支出比重對銀行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債的規(guī)模作用為負(fù)，但不顯著，不能作為可靠結(jié)論。這同皮天雷（2010）和宋艷偉（2008）得出的結(jié)論有相似之處。而AE對銀行業(yè)人力規(guī)模的擴(kuò)大卻是顯著為負(fù)，這可能由于政府過多的行政干預(yù)使社會人力資本流動不暢，阻礙了人力資本向銀行業(yè)的流動。

城鎮(zhèn)登記失業(yè)率指標(biāo)UR對BANKA的三個模型都不顯著，但是對BANKP卻表現(xiàn)出較高水平的顯著性。城鎮(zhèn)登記失業(yè)率與銀行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債規(guī)模相關(guān)性不大也在情理之中。而有趣的是，城鎮(zhèn)登記失業(yè)率竟然與銀行業(yè)的從業(yè)人數(shù)在5%水平下顯著，符號竟然是正的，這說明了失業(yè)率越高而銀行從業(yè)人數(shù)比率也越高。這可能的原因是：失業(yè)率變高往往是經(jīng)濟(jì)不景氣時期，非國有企業(yè)的失業(yè)率增加，而具有社會穩(wěn)定職責(zé)的國有企業(yè)的失業(yè)人數(shù)變化不大，因此作為以國有企業(yè)為主體的銀行業(yè)的從業(yè)人數(shù)變化不大，而從業(yè)人數(shù)比率卻上升了。

另一個解釋變量IR對BANKA和BANKP分別在1%水平下和5%水平下顯著，兩者系數(shù)符號皆為負(fù)。數(shù)據(jù)結(jié)果也符合之前的分析，因?yàn)殡S著地區(qū)收入差距的擴(kuò)大，財富集中在少數(shù)地區(qū)，不利于銀行業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大，地區(qū)收入差距容易造成產(chǎn)權(quán)保護(hù)的不足，不利于債權(quán)人權(quán)利的保護(hù)，也不利于銀行業(yè)務(wù)的擴(kuò)大。

三、研究結(jié)論與建議

根據(jù)以上分析，筆者可以得出以下結(jié)論：（1）以財政支出占GDP比重來衡量的政府實(shí)施財政政策的經(jīng)濟(jì)職能，對銀行業(yè)總資產(chǎn)和人力資本規(guī)模總體是顯著。（2）以國有經(jīng)濟(jì)固定資產(chǎn)投資占GDP比重來衡量的政府拉動投資的經(jīng)濟(jì)職能，對銀行業(yè)發(fā)展總體不顯著。（3）以第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重來衡量的政府實(shí)施產(chǎn)業(yè)政策的經(jīng)濟(jì)職能，對銀行業(yè)發(fā)展總體表現(xiàn)很顯著。（4）以行政管理費(fèi)占財政總支出比重來衡量的政府干預(yù)市場的經(jīng)濟(jì)職能，對銀行業(yè)發(fā)展表現(xiàn)不顯著，尤其對銀行業(yè)人力資本還有顯著的負(fù)向作用。這說明了政府過多的不合理的行政干預(yù)會使社會人力資本流動不暢，阻礙了人力資本向銀行業(yè)的流動。（5）以城鎮(zhèn)登記失業(yè)率來衡量的政府緩解失業(yè)率的經(jīng)濟(jì)職能，對銀行業(yè)發(fā)展規(guī)模的作用不顯著，但對銀行業(yè)人力資本水平卻有顯著的正向作用，這說明了銀行業(yè)這些國企為主的行業(yè)的勞動力流動市場化程度不夠，當(dāng)經(jīng)濟(jì)低迷時公有制單位自然成為就業(yè)率的避風(fēng)港。（6）以城鎮(zhèn)農(nóng)村人均收入比來衡量的政府調(diào)節(jié)收入分配的經(jīng)濟(jì)職能，對銀行業(yè)發(fā)展規(guī)模和人力資本水平的提高的作用顯著為負(fù)。這說明隨著地區(qū)收入差距的擴(kuò)大，財富集中在少數(shù)地區(qū)，不利于銀行業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大，也不利于銀行業(yè)務(wù)的擴(kuò)大。

針對上文得出的實(shí)證結(jié)論，筆者認(rèn)為政府在制定銀行業(yè)發(fā)展政策上，應(yīng)充分考慮以下幾個方面：（1）加快地方政府職能的轉(zhuǎn)變，確立政府與市場的有效邊界，政府經(jīng)濟(jì)職能要從“無所不為”、“全職全能”的政府向“有所為、有所不為”的公共服務(wù)型政府轉(zhuǎn)變。（2）調(diào)整國有經(jīng)濟(jì)布局，放寬民營經(jīng)濟(jì)的市場準(zhǔn)入，實(shí)現(xiàn)投資主體的多元化； 放寬對民營經(jīng)濟(jì)投資的市場準(zhǔn)入，放松壟斷性行業(yè)的投資限制。（3）加大對第三產(chǎn)業(yè)的投入力度，推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，積極拓寬融資渠道， 不斷加大對第三產(chǎn)業(yè)的投資力度。（4）破解農(nóng)村金融抑制，縮小城鄉(xiāng)收入差距，扶持農(nóng)村金融發(fā)展是縮小城鄉(xiāng)收入差距的有效途徑。（5）提高銀行業(yè)從業(yè)人員素質(zhì)，促進(jìn)人力資本流動，才能促進(jìn)區(qū)域銀行業(yè)的發(fā)展，保證區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會協(xié)調(diào)發(fā)展。

[基金項(xiàng)目：本研究獲浙江省高校人文社會科學(xué)重點(diǎn)研究基地（金融學(xué)）的資助。]

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（作者簡介：李義超，浙江工商大學(xué)金融學(xué)院教授，金融研究所副所長，研究方向：公司金融、金融發(fā)展、農(nóng)村金融；王翔，浙江工商大學(xué)碩士生，研究方向：貨幣銀行、金融發(fā)展 浙江杭州 310018）（責(zé)編：若佳）