趙 平

(浙江工商大學(xué)金融學(xué)院，浙江 杭州 310018)

一、引 言

近年來，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的環(huán)境和資源約束日益凸現(xiàn)，“地荒”、“電荒”、“水荒”、“民工荒”和頻頻爆發(fā)的環(huán)境污染事件，迫切要求我們通過提高生產(chǎn)效率使經(jīng)濟(jì)發(fā)展走上“資源節(jié)約、環(huán)境友好”的可持續(xù)發(fā)展道路。金融發(fā)展包括金融數(shù)量擴(kuò)張和金融質(zhì)量改善兩個維度的內(nèi)容，但在特殊的轉(zhuǎn)型體制環(huán)境下，我國金融發(fā)展長期具有非常明顯的數(shù)量擴(kuò)張型特征［1］。近年來，對金融發(fā)展方式由數(shù)量擴(kuò)張型向質(zhì)量提升型轉(zhuǎn)變議題的研究，雖然是學(xué)術(shù)界和業(yè)界關(guān)注的熱點，但在上述經(jīng)濟(jì)背景下，研究金融發(fā)展方式轉(zhuǎn)型是否有利于生產(chǎn)效率提升的問題——具體一點說——也就是金融質(zhì)量改善比數(shù)量擴(kuò)張是否更加有利于生產(chǎn)效率提升的問題，將更具現(xiàn)實意義。結(jié)合我國縣域金融與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)實，我們有理由相信，尤其具有現(xiàn)實意義的是將這一問題放在縣域?qū)用嫔系难芯?，這是因為:一方面，近幾年來由于國家一系列放松市場準(zhǔn)入政策的推動，我國縣域金融正在經(jīng)歷著一個新的重大發(fā)展機(jī)遇期，目前總體發(fā)展勢頭良好，但未來的可持續(xù)發(fā)展需要其發(fā)展方式的轉(zhuǎn)型來保證;另一方面，縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展是我國在新時期實現(xiàn)城鄉(xiāng)統(tǒng)籌和一體化發(fā)展的關(guān)鍵，但由于過去普遍盲目推行“工業(yè)強(qiáng)縣”戰(zhàn)略的緣故，我國縣域經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展所受到的資源和環(huán)境約束，事實上比以服務(wù)業(yè)為主的城市經(jīng)濟(jì)更加明顯，縣域經(jīng)濟(jì)提高生產(chǎn)效率的問題也就更加突出。

本文將以浙江為例并在其縣(市)面板數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用隨機(jī)前沿分析方法(SFA)，對縣域金融質(zhì)量改善是否比數(shù)量擴(kuò)張更具生產(chǎn)率提升效應(yīng)的問題進(jìn)行計量研究。需指出的是，我國金融體系以銀行業(yè)為絕對主導(dǎo)，在縣域?qū)用嬗绕淙绱恕Ｒ虼?，本文所稱的金融和金融發(fā)展分別指銀行間接金融和金融中介發(fā)展。

二、文獻(xiàn)述評

在西方金融發(fā)展的主流學(xué)術(shù)文獻(xiàn)中，一般并沒有金融發(fā)展方式(pattern of financial development)的概念，即使偶有提及(Levine，1997)［2］，也僅指金融體系是以銀行還是市場為基礎(chǔ)(bank-based or market-based)的金融結(jié)構(gòu)(financial structure)問題。但在國內(nèi)文獻(xiàn)中，金融發(fā)展方式卻有數(shù)量型還是質(zhì)量型(李文森、李紅玲，2007)［3］、儲蓄動員型還是市場配置型(中國經(jīng)濟(jì)增長與宏觀穩(wěn)定課題組，2007［1］;蘇基溶、廖進(jìn)中，2009［4］)的明確含義。之所以有上述差異，是因為市場環(huán)境下的金融發(fā)展本來就是一個數(shù)量擴(kuò)張和質(zhì)量提升統(tǒng)一的過程(levine，R．，2004)［5］，通常并不存在以數(shù)量和質(zhì)量特征區(qū)分的金融發(fā)展方式問題，但中國的情況則不一樣——有數(shù)量沒質(zhì)量的“金融發(fā)展”往往是中國轉(zhuǎn)型體制條件下的一個重要金融特征。

金融發(fā)展對生產(chǎn)效率具有促進(jìn)作用。國內(nèi)外的實證研究大都僅以金融數(shù)量指標(biāo)代理金融發(fā)展，最常用的指標(biāo)有金融相關(guān)比率(FIR)，二是金融深化指標(biāo)(DEPTH)。近年來，經(jīng)驗研究以數(shù)量指標(biāo)代理金融發(fā)展水平的做法遭到了越來越多的質(zhì)疑。Dorrucci，E．et al(2009)［6］認(rèn)為，金融規(guī)模與金融發(fā)展之間的關(guān)系通常是模糊的(blured)或表現(xiàn)為非線性(non-linearities)。Ju＆Wei(2011)［7］的理論模型則顯示，傳統(tǒng)的金融規(guī)模指標(biāo)并不能充分捕捉金融運行的內(nèi)在質(zhì)量(underlying quality)信息。Inklaar＆Koetter(2008)［8］指出，反映金融體系效率的指標(biāo)能顯著地促進(jìn)全要素生產(chǎn)力(TFP)提升，而傳統(tǒng)的金融發(fā)展規(guī)模指標(biāo)表現(xiàn)并不顯著。然而，在金融質(zhì)量含義比較含糊、數(shù)據(jù)獲取困難的情況下，實證研究如何引入有效的金融質(zhì)量代理變量呢?King＆Levine(1993)［9］注意到，金融體系向公共部門(包括國有企業(yè))融資時，其評估經(jīng)理、選擇項目、分散風(fēng)險功能的發(fā)揮程度沒有向私人部門融資時大，因此，向私人部門融資的規(guī)模具有代表金融體系信貸配置效率的作用?；诖苏J(rèn)識，King＆Levine(1993)［9］首創(chuàng)了PRIVY和PRIVATE兩個表征私人部門相對信貸規(guī)模的金融發(fā)展指標(biāo)①PRIVY指標(biāo)是私人企業(yè)信貸與GDP的比值，而PRIVATE指標(biāo)則是私人企業(yè)信貸占全部貸款的比例。，用來間接體現(xiàn)金融體系的信貸配置效率?？紤]到金融體系的基本功能是在不確定環(huán)境下對資源進(jìn)行跨時空配置(Merton＆Bodie，1995)［10］，因此，信貸配置效率可以作為衡量金融質(zhì)量的一個重要標(biāo)準(zhǔn)。進(jìn)一步地，金融體系若要具備較高的配置效率，則必然要求其能夠及時捕捉到行業(yè)效益的變化，并作出靈敏的融資反應(yīng)(Wurgler，2000)［11］，這意味著較高的信貸配置效率是根植于金融機(jī)構(gòu)高質(zhì)量經(jīng)營管理實踐當(dāng)中的。一些中國金融發(fā)展的經(jīng)驗文獻(xiàn)(Aziz＆Duenwald，2002［12］;張軍、金煜，2005［13］;趙勇、雷達(dá)，2010［14］)，均使用了類似于PRIVY的指標(biāo)，試圖在實證模型中間接引入信貸配置效率這一金融質(zhì)量因素。但由于私人部門信貸數(shù)據(jù)的獲得性限制，這一指標(biāo)不得不采用估計值，而估計數(shù)據(jù)的偏差是一個不得不面對的問題②在Aziz＆Duenwald(2002)、張軍、金煜(2005)等人的研究中，私人企業(yè)貸款用非國有企業(yè)貸款代替，而非國有企業(yè)貸款在“各地區(qū)分配給國有企業(yè)的貸款與各地區(qū)國有企業(yè)的產(chǎn)出成正比”的假定下，通過估計國有企業(yè)貸款數(shù)據(jù)后從總貸款扣減得到。很明顯，這一假定的合理性值得懷疑，可能會低估國有企業(yè)貸款數(shù)額。。

目前，國外的一些金融發(fā)展經(jīng)驗研究，已經(jīng)將更為直接的金融質(zhì)量測度指標(biāo)引進(jìn)了計量模型中。據(jù)筆者所知，為數(shù)不多的幾篇經(jīng)驗文獻(xiàn)(2004;Hasan et al．2009［15］;Koetter＆ Wedow，2010［16］)，運用大樣本微觀銀行數(shù)據(jù)對銀行成本或利潤效率進(jìn)行了隨機(jī)前沿(SFA)估計，并將其作為金融質(zhì)量的代理變量解釋經(jīng)濟(jì)增長。缺憾的是，這些研究并沒有涉及到金融質(zhì)量的生產(chǎn)率效應(yīng)問題。

近年來國內(nèi)出現(xiàn)了較多縣域金融發(fā)展的文獻(xiàn)，但大都停留在對縣域金融的金融結(jié)構(gòu)、困境形成、政策選擇和發(fā)展機(jī)遇等問題的定性分析上(張杰、尚長風(fēng)，2006［17］;石全虎，2009［18］)，雖然有少量縣域金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的經(jīng)驗文獻(xiàn)(秦宛順、鐘行寧，2010［19］)，但研究主題還沒有觸及到縣域金融發(fā)展的生產(chǎn)率效應(yīng)。

三、模型、變量與數(shù)據(jù)

(一)隨機(jī)前沿計量模型(SFA)

隨機(jī)前沿分析(SFA)是研究生產(chǎn)效率的有力工具(傅曉霞、吳利學(xué)，2006)［20］。本文在借鑒朱承亮、岳宏志、李婷(2009)［21］研究的基礎(chǔ)上，建立超越對數(shù)函數(shù)形式的具體SFA面板數(shù)據(jù)計量模型。選擇超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)是因為它比通常的C－D生產(chǎn)函數(shù)更具一般性，從而可以減輕生產(chǎn)函數(shù)模型設(shè)定偏誤所帶來的負(fù)面影響。具體的計量模型如下:

上式中，(1)是SFA生產(chǎn)函數(shù)，(2)是無效率回歸模型，我們將用Frontier4.1軟件對兩個模型的參數(shù)一次性同步估計。生產(chǎn)函數(shù)中的gdp、k、l、t分別表示產(chǎn)出變量、資本存量、從業(yè)人數(shù)和時間，vi，t是通常的隨機(jī)誤差項，ui，t是非負(fù)值的無效率項，ui，t～ N+(δ*zi，t，σ2u)［z為上面(6)式中的解釋向量］。無效率回歸模型中的fq1和fq2是金融質(zhì)量代理變量，fv表示金融數(shù)量變量。其他控制變量fdi、gexp、hc和d97－01分別表示FDI占GDP比例、政府支出占GDP比例、人力資本存量和時間虛擬變量(其中，前兩者屬制度環(huán)境變量)。ωi，t是 “ωi，t～ N+(0，σ2ω)”的隨機(jī)變量。

(二)變量的選取

由于我們計量檢驗的是金融發(fā)展質(zhì)量面改善是否比數(shù)量擴(kuò)張更具生產(chǎn)率效應(yīng)的問題，因此無效率模型(2)式中的解釋向量zi，t首先鎖定在金融發(fā)展的數(shù)量和質(zhì)量因素方面，然后引入其它非金融的控制變量。本文用貸款余額占GDP的比值表示金融發(fā)展的數(shù)量面狀況，這與金融發(fā)展文獻(xiàn)中的一般處理方法一致，不再贅述。在金融發(fā)展的質(zhì)量方面，本文主要用金融機(jī)構(gòu)存貸比例代理金融發(fā)展的質(zhì)量面狀況，同時輔之以新增儲蓄占新增貸款比值這一指標(biāo)。

1．關(guān)于金融機(jī)構(gòu)存貸比例fq1。一些中國金融發(fā)展的實證文獻(xiàn)(王錦慧、藍(lán)發(fā)欽，2008;郭福春，2007)［22］［23］，雖然以金融機(jī)構(gòu)存貸比例表示金融效率，但它們對金融機(jī)構(gòu)存貸比例為什么能夠代表金融效率的解釋是錯誤的。因為這些文獻(xiàn)認(rèn)為，金融機(jī)構(gòu)存貸比例反映了金融中介促進(jìn)儲蓄向投資轉(zhuǎn)化的轉(zhuǎn)化率，但事實上儲蓄不等于存款，貸款也不等于投資，尤其是當(dāng)銀行貸款中有大量的消費信貸時，兩者更不能混為一談，何況，隨著資產(chǎn)多元化，銀行還持有巨額的非信貸資產(chǎn)。本文認(rèn)為，考慮到我國商業(yè)銀行內(nèi)部上下級行之間的信貸控制實踐，當(dāng)且僅當(dāng)在地區(qū)層面上時，地區(qū)分支行的存貸比例有反映其運行質(zhì)量的信號功能，某個地區(qū)總體的金融機(jī)構(gòu)存貸比例可作為地區(qū)金融發(fā)展質(zhì)量的代理變量，具體分析如下。

20世紀(jì)90年代中期實行總行一級法人制以來，各銀行從總行到分行再到支行實行層層授權(quán)和轉(zhuǎn)授權(quán)制度。上級分行為了統(tǒng)籌盈利性、流動性和安全性經(jīng)營目標(biāo)，優(yōu)化轄內(nèi)銀行整體的信貸資源配置，對下級銀行實施信貸控制。因此，下級銀行要受到來自于上級銀行的信貸限額、貸款審批授權(quán)、系統(tǒng)內(nèi)二級準(zhǔn)備金——甚至目標(biāo)存貸比例等多種手段的強(qiáng)有力約束。在這種信貸內(nèi)控體制背景下，下級行存貸比例的高低，自然也就反映了上級行對下屬各分支行經(jīng)營管理質(zhì)量好壞的一種“內(nèi)部評價”:如果上級行認(rèn)為一個下屬行的綜合經(jīng)營質(zhì)量越高(低)，那么它對這個下屬行施加的信貸約束就越弱(強(qiáng))，該下屬行的存貸比例也就越高(低)。我國一些經(jīng)營質(zhì)量差的支行，由于幾乎得不到上級行的信貸授權(quán)而使其增量存貸比例近似于零(事實上演變成了上級行的“儲蓄所”)的情況，在過去10余年中屢見不鮮(劉振海，2006)［24］。在某個地區(qū)層面上，各家銀行所屬分支行的存貸比例決定了該地區(qū)總體的金融機(jī)構(gòu)存貸比例，其高低因為代表了多家銀行上級分行——而不是一家銀行上級行——對該地區(qū)分支行經(jīng)營管理質(zhì)量好壞的“平均”評價，因此，用地區(qū)金融機(jī)構(gòu)存貸比例反映地區(qū)總體的金融運營質(zhì)量，具有相當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計可靠性。總之，用地區(qū)金融機(jī)構(gòu)存貸比例反映金融質(zhì)量，不僅可行，而且在數(shù)據(jù)受限而無法直接測度地區(qū)金融質(zhì)量的情況下，地區(qū)金融機(jī)構(gòu)存貸比例的這種金融質(zhì)量信號功能更加顯得有其價值。

2．關(guān)于新增儲蓄占新增貸款比值fq2。根據(jù)King＆Levine(1993)［9］，選擇反映私人部門貸款相對規(guī)模的PRIVY或PRIVATE指標(biāo)，可用來代理金融中介的信貸配置質(zhì)量，但私人部門貸款數(shù)據(jù)在縣(市)層面上難以獲得，也不便估計，因此，本文將以“新增儲蓄存款占新增貸款的比重”替代PRIVATE指標(biāo)，這主要是考慮到了浙江縣(市)增量儲蓄存款數(shù)據(jù)中包含了個體及私營企業(yè)貸款變動信息:在浙江縣(市)層面上，個體經(jīng)營和中小微型私營經(jīng)濟(jì)異?；钴S和普遍，由于通過銀行“對公”存款賬戶進(jìn)行轉(zhuǎn)賬收付的成本較高，靈活性也較差，客觀上這類生產(chǎn)經(jīng)營者的經(jīng)營資金與個人生活資金往往也區(qū)分不明顯，因此，它們的經(jīng)營性資金至少有相當(dāng)部分是在個人結(jié)算賬戶上進(jìn)行收支運轉(zhuǎn)的，在這種情況下，當(dāng)縣(市)個體及私營企業(yè)貸款增加時，個人結(jié)算戶存款余額會隨之增加，因此，如不考慮其它影響因素，縣(市)儲蓄存款的增加能夠提供個體私企貸款增加的信息。另外，正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的一部分其它貸款通過民間借貸“中轉(zhuǎn)”，事實上最終變成了個體私企貸款①據(jù)2011年7月人民銀行溫州中支發(fā)布的《溫州民間借貸市場報告》，溫州的這部分貸款數(shù)量為全部1100億元民間借貸的10%，亦即110億。從而也增加了儲蓄賬戶資金，因此，本文選用此指標(biāo)也能夠?qū)@一部分“遺漏”的個體私企貸款有所反映。

除上述金融發(fā)展變量外，影響生產(chǎn)效率的重要因素還有人力資本和制度環(huán)境，這些因素決定生產(chǎn)者吸收先進(jìn)技術(shù)、改善資源配置和提高勞動效率的能力(傅曉霞、吳利學(xué)，2006)［20］。在1997－2001年間，外向型特征明顯的浙江經(jīng)濟(jì)受到了“東亞金融危機(jī)”的較大外部沖擊，經(jīng)濟(jì)增長下滑明顯，出現(xiàn)了改革開放以來罕見的通貨緊縮現(xiàn)象，因此，為了考慮到這段特殊時期對浙江經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)效率的影響，本文在技術(shù)無效率回歸模型中引入時間虛擬變量。

(三)樣本數(shù)據(jù)

考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，我們以浙江縣(市)1997－2010年的面板數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù)，共涵蓋11個地級市所屬55個縣或縣級市(由于數(shù)據(jù)不全，剔除了泰順、嵊泗和松陽三縣)。數(shù)據(jù)來源于歷年的浙江統(tǒng)計年鑒、浙江省統(tǒng)計局網(wǎng)站、各縣(市)統(tǒng)計公報和統(tǒng)計年鑒。在實證分析前，本文對相關(guān)變量序列進(jìn)行了物價平減處理，并進(jìn)行了存量資本的估計。

四、實證結(jié)果及其分析

我們用Frontier4.1軟件對模型(1)和(2)進(jìn)行“一階段”同步估計，結(jié)果如表1。

根據(jù)表1報告的實證的結(jié)果，γ=0.979＞0，且似然比統(tǒng)計量LR在1%的水平上顯著，這意味著:浙江縣(市)生產(chǎn)函數(shù)模型中不存在技術(shù)無效率影響的H0假設(shè)被拒絕了，浙江縣(市)生產(chǎn)中不僅存在明顯的技術(shù)無效率影響，而且產(chǎn)出對生產(chǎn)前沿線的偏離主要來源于技術(shù)非效率因素的影響，技術(shù)非效率因素對隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型中復(fù)合隨機(jī)擾動項的方差具有很高的解釋能力。因此，本文對浙江縣(市)生產(chǎn)效率的研究使用SFA估計技術(shù)是必須和恰當(dāng)?shù)?。生產(chǎn)前沿函數(shù)和無效率函數(shù)中的絕大部分參數(shù)估計在1%的水平上具有統(tǒng)計顯著性，而且符號也基本合理，限于篇幅不再贅述，下面主要對金融發(fā)展質(zhì)量面和數(shù)量面因素的計量結(jié)果分析。

表1 模型參數(shù)估計結(jié)果

(一)金融發(fā)展質(zhì)量方面因素

從估計的結(jié)果看，兩個金融發(fā)展質(zhì)量變量(fq1和fq2)對浙江縣(市)的技術(shù)無效率均存在負(fù)向影響——也就是說——對技術(shù)效率具有正向影響，顯著性水平分別達(dá)到了5%和1%。具體而言，當(dāng)金融機(jī)構(gòu)存貸比例(fq1)提高1%時，浙江縣(市)生產(chǎn)的技術(shù)效率提高1.94%;當(dāng)“新增儲蓄存款/新增貸款”的比例(fq2)提高1%時，浙江縣(市)生產(chǎn)的技術(shù)效率將提高1.85%。在本文的計量模型中，金融機(jī)構(gòu)存貸比例是浙江縣域金融運營質(zhì)量的綜合反映指標(biāo)，較高的存貸比例是縣域金融運營質(zhì)量較高的反映，而較高的金融運營質(zhì)量，將最終也會通過改善信貸配置途徑對生產(chǎn)效率提升具有促進(jìn)作用。“新增儲蓄存款/新增貸款”比例是PRIVATE的代理指標(biāo)，具有間接反映浙江縣域信貸資源配置效率的功能。這一比例的提高，意味著信貸配置效率的改善，進(jìn)而會有利于生產(chǎn)效率的提升。

(二)金融發(fā)展數(shù)量方面因素

估計結(jié)果顯示，單純金融數(shù)量(fv)的擴(kuò)張，會對浙江縣(市)技術(shù)效率的提升起到顯著阻礙作用:在1%的顯著性水平上，貸款與GDP的比值提高1%時，浙江縣(市)生產(chǎn)的技術(shù)效率下降1.13%。為什么會有阻礙作用呢?根據(jù)King＆Levine(1993)［9］，金融數(shù)量的擴(kuò)張，將通過促進(jìn)資本積累途徑作用于產(chǎn)出，因此，就金融數(shù)量對技術(shù)效率的影響而言，存在“金融數(shù)量→資本積累→技術(shù)效率”的作用機(jī)制。目前，中國金融體系的類別尚屬儲蓄動員型［1］［4］，在這種金融體系條件下，金融數(shù)量擴(kuò)張有效地助推了資本積累增加。那么，金融數(shù)量擴(kuò)張助推的資本積累增加對于技術(shù)效率變動又具有什么含義呢?厘清這個問題事實上就成為解釋金融數(shù)量擴(kuò)張為什么會阻礙生產(chǎn)效率提升的關(guān)鍵。根據(jù)新古典增長理論，由于資本邊際產(chǎn)品遞減的原因，資本積累增長必然會導(dǎo)致其產(chǎn)出效率下降，然而，當(dāng)我們立足于Arrow(1962)［25］的內(nèi)生增長理論時，在我國生產(chǎn)技術(shù)以引進(jìn)和模仿為主的背景下，資本積累卻可能會產(chǎn)生“干中學(xué)”(learning by doing)式的生產(chǎn)率提升效應(yīng)。顯然，資本積累增加對于技術(shù)效率變動的含義在理論上是不確定的，因此，它應(yīng)該是一個需要實證檢驗的問題，而本文的檢驗結(jié)果無疑印證了新古典理論的預(yù)期。

五、穩(wěn)健性檢驗

本部分我們將浙江縣(市)分為若干樣本組，每一個樣本組事實上是一個具有明顯經(jīng)濟(jì)特征的經(jīng)濟(jì)區(qū)域。實證檢驗時設(shè)置反映縣(市)區(qū)域歸屬的虛擬變量，用以控制縣(市)區(qū)域?qū)傩蕴N含的非觀測因素影響。我們參照唐根年等(2003)［26］對浙江省經(jīng)濟(jì)區(qū)域的劃分方法，將本文的55個樣本縣(市)分別歸入環(huán)杭州灣平原區(qū)(以下簡稱“環(huán)杭州灣區(qū)”)、浙西南山區(qū)資源開發(fā)區(qū)(以下簡稱“浙西南區(qū)”)、浙東南沿海溫州模式區(qū)(以下簡稱“浙東南區(qū)”)和浙中盆地資源匱乏開拓區(qū)(以下簡稱“浙中區(qū)”)共四個經(jīng)濟(jì)發(fā)展特征不同的區(qū)域。我們以環(huán)杭州灣區(qū)為基礎(chǔ)區(qū)域，設(shè)置三個虛擬變量d1、d2和d3分別表示后三個區(qū)域。

為了檢驗金融發(fā)展對不同區(qū)域內(nèi)縣(市)生產(chǎn)效率的不同影響，我們在前文(1)和(2)實證模型中引入?yún)^(qū)域虛擬變量與各金融發(fā)展變量的交互項(具體模型表達(dá)式不再寫出)。再次用Frontier4.1進(jìn)行的SFA分析表明，金融發(fā)展及其交互項以外的其他所有解釋變量系數(shù)估計與前文全省未分區(qū)的模型估計基本一致，但系數(shù)大小和顯著性程度有所差別。因限于篇幅，下面表2只報告各金融發(fā)展變量的估計結(jié)果。

表2 引入地區(qū)虛擬變量的回歸結(jié)果

根據(jù)表2報告的實證結(jié)果，我們所關(guān)注的金融發(fā)展變量(質(zhì)量和數(shù)量)及其與地區(qū)啞變量的交互項系數(shù)，估計均具有顯著性，這說明，在作為比較基礎(chǔ)的環(huán)杭州灣區(qū)以及其它三個經(jīng)濟(jì)區(qū)之間，金融質(zhì)量和數(shù)量因素對生產(chǎn)效率的影響存在顯著區(qū)域差異。我們進(jìn)一步整理計算了各經(jīng)濟(jì)區(qū)金融發(fā)展變量系數(shù)估計值(具體見表3)。

表3 各地區(qū)金融發(fā)展變量對無效率的影響系數(shù)

表3的結(jié)果表明，在浙江全部四個經(jīng)濟(jì)區(qū)，縣域金融質(zhì)量(fq1和fq2)提升對生產(chǎn)效率均具有顯著的促進(jìn)作用;而縣域金融數(shù)量(fv)擴(kuò)張在環(huán)杭州灣區(qū)和浙東南區(qū)對生產(chǎn)效率具有顯著的阻礙作用，但在浙西南區(qū)和浙中區(qū)則具有顯著的促進(jìn)作用。根據(jù)金融質(zhì)量和數(shù)量系數(shù)估計值的大小判斷，在浙西南區(qū)和浙中區(qū)，金融數(shù)量擴(kuò)張即使對生產(chǎn)率的提升產(chǎn)生了促進(jìn)作用，但也遠(yuǎn)遠(yuǎn)弱于金融質(zhì)量改善帶來的生產(chǎn)率提升效應(yīng)。

顯然，在浙江四個經(jīng)濟(jì)區(qū)域?qū)用嫔?，無論區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)與否，縣域金融質(zhì)量對生產(chǎn)效率提升均有顯著的促進(jìn)作用，這與前文對全省不分區(qū)的總體估計一致;而本文只在地處內(nèi)陸且相對較為落后的浙西南和浙中區(qū)，發(fā)現(xiàn)了金融數(shù)量對生產(chǎn)效率的較弱促進(jìn)作用，這與前文全省不分區(qū)的總體估計有所不同?？傮w而言，在浙江內(nèi)部經(jīng)濟(jì)區(qū)域?qū)用嫔?，本文發(fā)現(xiàn)了縣域金融質(zhì)量改善較之?dāng)?shù)量擴(kuò)張更具生產(chǎn)率提升效應(yīng)的經(jīng)驗證據(jù)。

六、結(jié) 語

本文以浙江為例并在其縣(市)面板數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用隨機(jī)前沿分析方法(SFA)，對縣域金融質(zhì)量改善是否比數(shù)量擴(kuò)張更具生產(chǎn)率提升效應(yīng)的問題進(jìn)行計量研究。本文創(chuàng)新性地挖掘了我國縣域金融機(jī)構(gòu)存貸比例的金融質(zhì)量信息含義，并將這一指標(biāo)作為縣域金融質(zhì)量的主要代理變量。本文研究發(fā)現(xiàn):金融質(zhì)量的提升，無論在浙江全部縣域還是內(nèi)部分區(qū)層面上，均對生產(chǎn)效率具有顯著的較強(qiáng)促進(jìn)作用;而金融數(shù)量的擴(kuò)張，在浙江縣域整體和更為發(fā)達(dá)的杭州灣和東南沿海縣域?qū)用嫔?，對生產(chǎn)效率提高具有顯著阻礙作用，但在相對欠發(fā)達(dá)的內(nèi)陸縣域?qū)用嫔?，對生產(chǎn)效率提升則具有較弱的正效應(yīng)?？傮w而言，我們在浙江縣域?qū)用嫔希l(fā)現(xiàn)了金融質(zhì)量改善較數(shù)量擴(kuò)張更具生產(chǎn)率提升效應(yīng)的經(jīng)驗證據(jù)，換句話說，縣域金融發(fā)展方式轉(zhuǎn)型對生產(chǎn)效率提升具有顯著的促進(jìn)作用。這意味著努力提升我國縣域金融的運行質(zhì)量，是實現(xiàn)這一重大任務(wù)的有效途徑。因此，用更加注重金融內(nèi)涵的“質(zhì)性發(fā)展”方式替代數(shù)量擴(kuò)張型金融發(fā)展方式，加快實現(xiàn)金融體系功能從儲蓄動員型向市場配置型的轉(zhuǎn)變，不僅對縣域金融的可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要，也對縣域經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)效率的提升具有強(qiáng)有力地促進(jìn)作用。根據(jù)本文的分地區(qū)檢驗結(jié)果，對已經(jīng)擁有較大金融規(guī)模的發(fā)達(dá)縣(市)經(jīng)濟(jì)而言，其金融轉(zhuǎn)向“質(zhì)性發(fā)展”之路的需要比內(nèi)陸欠發(fā)達(dá)縣(市)顯得更為迫切。

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