趙 平，王 尤

(浙江工商大學(xué)金融學(xué)院，浙江杭州310018)

一、引 言

2011年下半年以來(lái)，我國(guó)外匯占款增速顯著趨緩甚至負(fù)增長(zhǎng)，未來(lái)外匯持續(xù)大規(guī)模流入的局面可能不復(fù)存在，我國(guó)國(guó)際收支將更有可能進(jìn)入到一個(gè)收支相對(duì)平衡的歷史時(shí)期。這意味著，我國(guó)貨幣供給將可能重新回到銀行貸款驅(qū)動(dòng)的模式上來(lái)，金融機(jī)構(gòu)存貸比例(貸款/存款)可能會(huì)出現(xiàn)多年未有的上升趨勢(shì)。由于我國(guó)對(duì)銀行法人機(jī)構(gòu)的存貸比例有不超75%的監(jiān)管規(guī)定，因此，出于信貸擴(kuò)張受制于這一監(jiān)管“紅線”而不能對(duì)“穩(wěn)增長(zhǎng)”目標(biāo)提供有效支持的擔(dān)憂，近來(lái)業(yè)界學(xué)者圍繞75%監(jiān)管“紅線”的存廢去留，展開(kāi)了對(duì)我國(guó)金融機(jī)構(gòu)存貸比例問(wèn)題的熱烈討論［1－3］。

由于地區(qū)金融機(jī)構(gòu)存貸比例無(wú)關(guān)75%的監(jiān)管“紅線”規(guī)定，因此并未引起這次討論的關(guān)注，但其水平的高低和走向卻歷來(lái)受到了地方系統(tǒng)的高度重視。在我國(guó)以全國(guó)性大銀行間接融資為主導(dǎo)的金融體系中，地區(qū)金融機(jī)構(gòu)存貸比例具有反映地區(qū)可貸資金利用程度或其外流狀況的功能，換句話說(shuō)，這一指標(biāo)具有反映銀行信貸對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)“支持”力度強(qiáng)弱的功能，楊國(guó)中、李木祥，汪洋等很多學(xué)者均明確表達(dá)了類似的觀點(diǎn)［4－5］。這主要是因?yàn)?，其一、除少量流通現(xiàn)金外，地區(qū)金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)存款量幾乎代表了一個(gè)地區(qū)全部的可貸貨幣性資金。例如，從浙江2005－2009年的金融機(jī)構(gòu)信貸收支表看，每年經(jīng)“其他”這一負(fù)值項(xiàng)目調(diào)整之后的資金來(lái)源總額幾乎和存款額相等。其二、地區(qū)金融機(jī)構(gòu)貸款是我國(guó)地區(qū)非金融部門(mén)的主導(dǎo)性融資方式。我們以直接融資和民間借貸均全國(guó)領(lǐng)先的浙江為例，在2007－2011年間，貸款占非金融部門(mén)融資的比例分別高達(dá)87%、90.9%、92.6%、87.6% 和 83.3%。其三、全國(guó)性大銀行占據(jù)了地區(qū)銀行業(yè)存、貸款市場(chǎng)的大部分份額，而這些銀行的信貸資金由總行統(tǒng)籌運(yùn)用，因此所造成的結(jié)果是:一個(gè)地區(qū)行多存就未必能夠多貸，少存也不一定少貸，能夠把地區(qū)存款中的多大比例轉(zhuǎn)化成當(dāng)?shù)刭J款，要受制于上級(jí)行乃至總行對(duì)這一地區(qū)的信貸投放政策。繼續(xù)以地方性金融機(jī)構(gòu)發(fā)達(dá)和金融生態(tài)環(huán)境優(yōu)良的浙江為例，2011年全國(guó)性銀行在浙資產(chǎn)占全省銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)總資產(chǎn)的71.72%，浙江以全國(guó)第4的存款規(guī)模支持了全國(guó)第2的貸款規(guī)模，金融機(jī)構(gòu)存貸比例達(dá)到了87.43%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于存款規(guī)模居于前3名的廣東、北京和江蘇①本自然段數(shù)據(jù)或直接引自《2011年中國(guó)區(qū)域金融運(yùn)行報(bào)告》和《2011年浙江金融運(yùn)行報(bào)告》，或據(jù)其計(jì)算。。

對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)而言，一方面如果無(wú)論縱向還是橫向比較的存貸比例比較低，另一方面卻有大量的中小企業(yè)面臨嚴(yán)重信貸配給時(shí)，地區(qū)存貸比例具有減緩地區(qū)信貸資源外流以及需要解決銀企雙方“難貸款、貸款難”的政策含義?，F(xiàn)實(shí)中，我國(guó)地區(qū)存貸比例一直受到了來(lái)自地方系統(tǒng)的高度關(guān)注，金融機(jī)構(gòu)存貸比例是地方政府分析本地區(qū)金融運(yùn)行狀況的重要指標(biāo)，多年來(lái)總有地方人大代表、政協(xié)委員甚至政府官員在地方“兩會(huì)”期間，對(duì)本地區(qū)不斷降低的存貸比例問(wèn)題“耿耿于懷”②例如，2005年4月5日黑龍江日?qǐng)?bào)的“兩會(huì)”報(bào)道，2008年山西省政府工作報(bào)告，2009年江西吉安市二屆人大五次會(huì)議133號(hào)提案，2009年6月11日貴州遵義市人大財(cái)經(jīng)委發(fā)布在其網(wǎng)站上的調(diào)研報(bào)告，等等。，并把它視為銀行對(duì)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展“支持不力”的證據(jù)。尤其是在各級(jí)地方政府的年度工作報(bào)告中，金融機(jī)構(gòu)存貸比指標(biāo)不僅被普遍提及，而且在來(lái)年的主要工作陳述中，不少地方政府甚至還明確提出了存貸比的目標(biāo)任務(wù)。從2012年政府工作報(bào)告中述及的2013年工作要點(diǎn)來(lái)看③下述有關(guān)地方政府對(duì)存貸比的表述，分別摘自各地方政府網(wǎng)站公布的2012年政府工作報(bào)告。，湖北石首市說(shuō)要通過(guò)“建立財(cái)政存款與存貸比掛鉤機(jī)制”，來(lái)“提高存款投放本地的比例”;黑龍江雙鴨山市提出要把“金融機(jī)構(gòu)存貸比保持在70%以上”;四川廣安市表示要“確保存貸比等金融指標(biāo)全省排名跨越升位”;湖南岳陽(yáng)市明確定下了“金融機(jī)構(gòu)存貸比突破60%”的目標(biāo);江西吉安市則稱要“力爭(zhēng)全年新增低貸款120億元以上”，使“存貸比明顯提高”;等等。

根據(jù)金融機(jī)構(gòu)存貸比例和存差(存款－貸款)的指標(biāo)含義，由于地區(qū)金融機(jī)構(gòu)存貸比例和存差之間存在“地區(qū)存貸比例 =1－(地區(qū)存差/地區(qū)存款)”的減函數(shù)關(guān)系，因此，地區(qū)存貸比例和地區(qū)存差實(shí)際上是研究同一問(wèn)題的兩種不同提法而已，兩類研究文獻(xiàn)的內(nèi)容完全一致。從西方國(guó)家來(lái)看，由于銀行體系的資產(chǎn)負(fù)債——特別是負(fù)債的多元化，以及金融市場(chǎng)直接融資普遍較為發(fā)達(dá)，因此，這些國(guó)家的金融機(jī)構(gòu)存貸比例一般都在百分之一百以上，無(wú)論對(duì)銀行的區(qū)域信貸分配還是流動(dòng)性狀況而言，金融機(jī)構(gòu)存貸比例并不是一個(gè)重要的觀察指標(biāo)。這種情況在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域的反映，就是我們很難見(jiàn)到西方以此為題的研究文獻(xiàn)?？v觀國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，這方面的研究一般都是以更具傳播性的地區(qū)存差為議題開(kāi)展的，研究者大都立足存差概念，通過(guò)分析某一地區(qū)存款和貸款增長(zhǎng)的非對(duì)稱性，往往重點(diǎn)在于分析不利于地區(qū)貸款投放的若干信貸供求(特別是銀行供給方面)因素，試圖提供該地區(qū)為什么會(huì)有存差以及存差為何會(huì)不斷擴(kuò)大的原因解釋［6－11］。我們認(rèn)為，現(xiàn)有文獻(xiàn)至少有以下兩個(gè)方面的不足:其一、缺乏運(yùn)用實(shí)證方法的學(xué)術(shù)性研究成果，不能提供地區(qū)存差與其影響因素之間數(shù)量關(guān)系的經(jīng)驗(yàn)證據(jù);其二、大都立足于某一特定地區(qū)(一個(gè)省、一個(gè)市甚至一個(gè)縣)進(jìn)行局部分析，缺乏超越特定地區(qū)的我國(guó)地區(qū)存差問(wèn)題研究成果。基于上述認(rèn)識(shí)，本文擬通過(guò)構(gòu)建一個(gè)包含了地區(qū)和時(shí)間二維信息的全國(guó)省級(jí)地區(qū)面板數(shù)據(jù)模型，對(duì)我國(guó)地區(qū)金融機(jī)構(gòu)存差水平(亦即金融機(jī)構(gòu)存貸比例)的決定問(wèn)題進(jìn)行實(shí)證研究。

二、地區(qū)經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境與金融機(jī)構(gòu)存貸比例

由于一個(gè)地區(qū)可貸資金的本地利用程度——或者說(shuō)外流狀況，或者說(shuō)信貸對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“支持”力度，主要內(nèi)生性地取決于當(dāng)?shù)亟鹑谂c經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)信貸資金的吸納能力。在借鑒相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，我們認(rèn)為，地區(qū)金融機(jī)構(gòu)存貸比例主要由地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、國(guó)際收支順差和金融生態(tài)環(huán)境狀況等地區(qū)金融與經(jīng)濟(jì)環(huán)境因素決定。

(一)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與存貸比例

按照 Patrick的理論［12］，中國(guó)經(jīng)濟(jì)經(jīng)過(guò)改革開(kāi)放后的長(zhǎng)期高速增長(zhǎng)，金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系已經(jīng)逐漸越過(guò)了金融“供給主導(dǎo)”的階段，金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)日益具有“需求追隨”的性質(zhì)［13］。地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是一個(gè)既影響銀行的地區(qū)信貸供給意愿，也影響銀行的地區(qū)信貸需求水平的基本因素。尤其是我國(guó)在以銀行間接融資為主的條件下，貸款融資總體尚缺乏有效的替代渠道，地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)狀況更是決定了地區(qū)信貸供求水平的高度，但考慮到經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)存款的拉動(dòng)作用，我們對(duì)我國(guó)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與金融機(jī)構(gòu)存貸比例之間的關(guān)系不做假定。不過(guò)，根據(jù)我國(guó)31個(gè)省區(qū)2005－2011年年均實(shí)際增長(zhǎng)率與金融機(jī)構(gòu)存貸比例的散點(diǎn)圖(圖1)看，兩者之間存在正相關(guān)關(guān)系。

圖1 我國(guó)省區(qū)年均GDP增長(zhǎng)率與金融機(jī)構(gòu)存貸比例散點(diǎn)圖(2005－2011)

(二)地區(qū)國(guó)際收支順差與存貸比例

國(guó)際收支順差狀況是影響地區(qū)金融機(jī)構(gòu)存貸比的重要因素［14］。從全國(guó)層面看，我國(guó)長(zhǎng)期持續(xù)的國(guó)際收支順差及其導(dǎo)致的外匯儲(chǔ)備高增長(zhǎng)，無(wú)疑是金融機(jī)構(gòu)體系存貸比例下降的原因。因?yàn)楦鶕?jù)金融機(jī)構(gòu)體系(包括中央銀行)的資產(chǎn)負(fù)債表平衡關(guān)系，從增量意義上必然有:新增外匯儲(chǔ)備+新增證券投資+新增各項(xiàng)貸款=新增流通中現(xiàn)金+新增各項(xiàng)存款［5］。根據(jù)貨幣銀行學(xué)原理，就此式表達(dá)的關(guān)系而言，是等式左邊的資產(chǎn)規(guī)模決定了等式右邊的負(fù)債數(shù)量，而不是相反。近年來(lái)，由于各種非現(xiàn)金結(jié)算工具的日益廣泛運(yùn)用，我國(guó)流通中現(xiàn)金的增長(zhǎng)有限，我們可以推斷，多年來(lái)，我國(guó)金融機(jī)構(gòu)體系外匯儲(chǔ)備資產(chǎn)高增長(zhǎng)帶動(dòng)的主要是上式右邊的存款增長(zhǎng)而不是現(xiàn)金投放，因此，全國(guó)銀行體系新增存款必然大于新增貸款，存貸比例下降則在情理當(dāng)中了。如果不考慮外貿(mào)順差和FDI結(jié)匯后部分資金的跨區(qū)流出(如區(qū)外原料款支付、外地籍勞動(dòng)力工資回流等)以及現(xiàn)金漏損因素，地區(qū)國(guó)際收支順差對(duì)其金融機(jī)構(gòu)存貸比例的影響與全國(guó)層面上的情況相一致，也就是說(shuō)，地區(qū)國(guó)際收支順差的擴(kuò)大將會(huì)降低地區(qū)金融機(jī)構(gòu)存貸比例;若考慮了這些因素后，國(guó)際收支順差對(duì)地區(qū)存貸比例的影響則具有不確定性。不過(guò)，如下圖2，我國(guó)31個(gè)省區(qū)年均國(guó)際收支順差率［(外匯順差+FDI)/GDP］與金融機(jī)構(gòu)存貸比例的散點(diǎn)圖(2005－2011年)顯示，兩者之間存在正相關(guān)關(guān)系。

圖2 我國(guó)省區(qū)年均國(guó)際收支順差與金融機(jī)構(gòu)存貸比例散點(diǎn)圖(2005－2011)

(三)地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境與存貸比例

金融生態(tài)環(huán)境無(wú)疑是影響金融機(jī)構(gòu)地區(qū)信貸供給意愿的重要因素。根據(jù)李揚(yáng)、王國(guó)剛和劉煜輝的地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)體系，一個(gè)地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境的好壞是決定該地區(qū)信貸資產(chǎn)質(zhì)量的主導(dǎo)性因素，信貸資產(chǎn)質(zhì)量是“果”，金融生態(tài)環(huán)境是“因”［15］，因此，為了回避信貸風(fēng)險(xiǎn)，銀行信貸資金進(jìn)行區(qū)域配置時(shí)自然要傾向于投向那些金融生態(tài)環(huán)境好的地區(qū)、限制那些金融生態(tài)環(huán)境差的地區(qū)，地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境狀況與金融機(jī)構(gòu)存貸比例之間的正相關(guān)關(guān)系由此形成。例如，即使在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的廣東珠三角地區(qū)，前些年較長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)由于金融生態(tài)環(huán)境欠佳(主要表現(xiàn)是不良貸款率較高)，各大銀行都紛紛將其劃為信貸“高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)”，收緊了對(duì)這一地區(qū)的信貸投放。廣東的金融機(jī)構(gòu)存貸比例長(zhǎng)期來(lái)看比較低，與其金融生態(tài)環(huán)境的狀況不無(wú)關(guān)系。由于缺乏系統(tǒng)而具有可比性的我國(guó)地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)，因此，實(shí)證研究中不妨可以用地區(qū)不良貸款率代理金融生態(tài)環(huán)境變量，地區(qū)不良貸款率與金融機(jī)構(gòu)存貸比例之間應(yīng)是負(fù)相關(guān)關(guān)系。李揚(yáng)、張濤利用各省區(qū)2006年的信貸不良率與2007年的存貸比例數(shù)據(jù)作了相關(guān)性分析，驗(yàn)證了兩者之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系［16］。如下圖3，我國(guó)31個(gè)省區(qū)年均不良貸款率與金融機(jī)構(gòu)存貸比例的散點(diǎn)圖(2005－2011年)顯示，兩者之間具有較為明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系，這也就是說(shuō)，我國(guó)省區(qū)金融生態(tài)環(huán)境與金融機(jī)構(gòu)存貸比例存在正相關(guān)關(guān)系。

上述理論分析和簡(jiǎn)單的兩變量相關(guān)性描述，還遠(yuǎn)不足以揭示我國(guó)省區(qū)各金融經(jīng)濟(jì)環(huán)境因素與其金融機(jī)構(gòu)存貸比例的關(guān)系，下面我們將利用多變量省級(jí)面板數(shù)據(jù)計(jì)量回歸模型進(jìn)一步進(jìn)行實(shí)證研究。

圖3 我國(guó)省區(qū)年均貸款不良率與金融機(jī)構(gòu)存貸比例散點(diǎn)圖(2005－2011年)

三、基于省級(jí)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

(一)計(jì)量模型與變量選擇

影響省區(qū)金融機(jī)構(gòu)存貸比的因素比較復(fù)雜，存在一些不隨時(shí)間變化的省區(qū)非觀測(cè)影響因素——例如，我國(guó)銀行偏好向大企業(yè)、大項(xiàng)目和大城市貸款，而各地區(qū)在這些方面的情況至少在較短期內(nèi)不會(huì)發(fā)生變化。如果在計(jì)量檢驗(yàn)時(shí)不考慮這些因素，就會(huì)造成估計(jì)的變量遺漏偏誤。再考慮到我們擬以全部省級(jí)經(jīng)濟(jì)區(qū)(北京除外)作為樣本，樣本個(gè)體并非從總體中隨機(jī)選擇，因此，根據(jù)J.M.伍德里奇觀點(diǎn)［17］，我們選擇個(gè)體固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)(FE)模型是恰當(dāng)?shù)?。盡管如此，我們也進(jìn)行了沃爾德(Wald)F檢驗(yàn)和豪斯曼(Hausman)檢驗(yàn)，其結(jié)果顯示，選擇省區(qū)固定效應(yīng)面板計(jì)量模型是合適的(檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2)。

我們?cè)诮⒂?jì)量模型時(shí)還考慮了兩個(gè)問(wèn)題。一是省區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)與否。因?yàn)槲覈?guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省區(qū)直接融資也相對(duì)發(fā)達(dá)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)金融機(jī)構(gòu)信貸的依賴程度要低一些，而經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的情況則相反。二是2008年中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行大規(guī)模不良資產(chǎn)剝離對(duì)各地區(qū)貸款不良率的影響。因?yàn)橹袊?guó)農(nóng)業(yè)銀行在上市前的2008年，總計(jì)剝離處置的不良貸款就高達(dá)7667.68億元，只此因素就使得整個(gè)中國(guó)商業(yè)銀行系統(tǒng)2008年的不良率由2007年的6.17%大幅下降到了2008年的2.42%。①數(shù)據(jù)源于中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行招股說(shuō)明書(shū)和銀監(jiān)會(huì)網(wǎng)站。這次不良資產(chǎn)剝離，使2008年前后中國(guó)各省區(qū)不良貸款率數(shù)據(jù)的縱橫可比性變差，這必然會(huì)影響金融生態(tài)環(huán)境變量回歸系數(shù)的正確估計(jì)。另外，地區(qū)金融機(jī)構(gòu)存貸比例與其影響因素之間的長(zhǎng)短期關(guān)系可能并不相同，需要分別考察。

綜合考慮上述因素，本文建立如下地區(qū)固定效應(yīng)的省級(jí)面板數(shù)據(jù)計(jì)量模型:

上面兩個(gè)式中的下標(biāo)號(hào)i，t分別表示省份和年度。(1)式是反映地區(qū)存貸比例與其影響因素之間長(zhǎng)期關(guān)系的計(jì)量回歸模型，(2)式則為反映地區(qū)存貸比例與其影響因素之間短期變化關(guān)系的計(jì)量回歸模型。在(1)式中，RCDC是省區(qū)存量存貸比例(貸款存量余額 /存款存量余額)。GDPTH是省區(qū)實(shí)際增長(zhǎng)率，用以刻畫(huà)省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)狀況。如前文的理論分析，我們對(duì)GDPTH的回歸系數(shù)符號(hào)不做預(yù)期。Dagdp是反映省區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)與否的虛擬變量，引入它是為了檢驗(yàn)在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)與欠發(fā)達(dá)省區(qū)是否存在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響存貸比例的差異，其取值規(guī)則是在求得每年全部省區(qū)人均GDP水平的截面均值后，如果發(fā)現(xiàn)某個(gè)省區(qū)某一年的人均GDP水平高于均值，此虛擬變量取值為1，否則取值為0。SC表示省區(qū)國(guó)際收支順差率，具體采用省區(qū)外貿(mào)順差與FDI之和占GDP的比值表示，我們對(duì)其與地區(qū)存貸比例的計(jì)量關(guān)系符號(hào)不做假定。RBL表示省區(qū)貸款不良率，是影響省區(qū)金融機(jī)構(gòu)存貸比例的金融生態(tài)環(huán)境變量，預(yù)期回歸系數(shù)為負(fù)。D08－11是時(shí)間虛擬變量，它的引入，可使我們把省區(qū)不良率對(duì)存貸比例的影響分為2008年前后兩個(gè)時(shí)段進(jìn)行考察，從而避免了2008年中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行大規(guī)模不良資產(chǎn)剝離給貸款不良率數(shù)據(jù)帶來(lái)的不一致性問(wèn)題。D08－11的取值規(guī)則是，在2008年前(不包括 2008 年)，取值為0，2008 年后取值為1。αi、ui，t分別表示不隨時(shí)間變化的省區(qū)個(gè)體固定效應(yīng)和通常的隨機(jī)誤差項(xiàng)。

在(2)式中，RXDC表示新增存貸比例(貸款增量額 /存款增量額)，相比較存量存貸比例而言，新增存貸比例拋開(kāi)了存、貸款歷史水平的影響，從增量意義上反映了存、貸款短期變化的對(duì)比態(tài)勢(shì)。ΔGDPTH、ΔSC和ΔRBL分別是省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、國(guó)際收支順差率和不良貸款率的一階差分項(xiàng)，表示這些變量的短期改變量。D08－11和Dagdp的含義與模型(1)相同。γi和vi，t分別表示不隨時(shí)間變化的省區(qū)固定效應(yīng)和通常的隨機(jī)誤差項(xiàng)。

(二)樣本與數(shù)據(jù)說(shuō)明

我們選擇2005－2011年各省區(qū)相關(guān)變量的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。樣本起始時(shí)間定為2005年，是因?yàn)橹袊?guó)銀監(jiān)會(huì)從2006年起才正式公布各省區(qū)的不良貸款率數(shù)據(jù)，利用2006年各省區(qū)不良貸款率及其與上一年相比的變化信息，我們可以推算出2005年的各省區(qū)不良貸款率數(shù)據(jù)。另外，由于我國(guó)幾家最重要商業(yè)銀行的總部幾乎都設(shè)在北京，導(dǎo)致北京的存貸比數(shù)據(jù)具有異常值特征，因此實(shí)證分析時(shí)將其剔除。

除各省區(qū)不良貸款率源于《中國(guó)銀監(jiān)會(huì)年報(bào)》(2006－2011年)，其余數(shù)據(jù)均取自《中國(guó)金融年鑒》(2006－2012年)、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2006－2012年)。 還需說(shuō)明的是，計(jì)算省區(qū)存貸比例所用的存款和貸款數(shù)據(jù)采用本外幣口徑。FDI和外貿(mào)順差的原始數(shù)據(jù)以美元計(jì)量，我們用各年年均人民幣兌美元匯率折算成人民幣后獲得各省國(guó)際收支順差率。表1報(bào)告了計(jì)量模型所用數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)資料。

(三)結(jié)果分析

我們運(yùn)用Eviews5.0計(jì)量軟件進(jìn)行分析，總的計(jì)量結(jié)果報(bào)告如表2。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

表2 計(jì)量結(jié)果報(bào)告表

根據(jù)表2，有關(guān)是否存在非觀測(cè)效應(yīng)的F檢驗(yàn)表明，模型拒絕了不存在省區(qū)效應(yīng)的原假設(shè)，因此，我們接受存在省區(qū)效應(yīng)的擇備假設(shè)，應(yīng)建立省區(qū)固定效應(yīng)模型。Hausman檢驗(yàn)拒絕了省區(qū)隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)，這說(shuō)明我們選擇省區(qū)固定效應(yīng)計(jì)量模型更為合理。不過(guò)，從計(jì)量結(jié)果看，兩種估計(jì)的符號(hào)幾乎完全一致，但系數(shù)值和顯著程度有差異。下面，我們以更為可靠的固定效應(yīng)估計(jì)結(jié)果為準(zhǔn)進(jìn)行分析。

在反映變量長(zhǎng)期關(guān)系的回歸模型(1)中，GDPTH的系數(shù)在10% 的顯著性水平上為0.094，這說(shuō)明當(dāng)欠發(fā)達(dá)省區(qū)的GDP增長(zhǎng)率提高1個(gè)百分點(diǎn)時(shí)，其存貸比例提高0.094個(gè)百分點(diǎn)，兩者呈正相關(guān)關(guān)系。GDPTH×Dagdp的系數(shù)在1% 的顯著性水平上為 －0.4011，這說(shuō)明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)存貸比例的影響在發(fā)達(dá)與欠發(fā)達(dá)省區(qū)之間存在明顯差異，其差值為 －0.4011。因此，當(dāng)發(fā)達(dá)省區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提高1個(gè)百分點(diǎn)時(shí)，其存貸比例將降低0.3071個(gè)百分點(diǎn)(0.0940 －0.4011 ×1)。形成經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)存貸比例具有地區(qū)差異性影響的原因可能主要是:經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省區(qū)無(wú)論正規(guī)金融渠道的股票、債券、票據(jù)，還是民間借貸等直接融資活動(dòng)，都遠(yuǎn)為欠發(fā)達(dá)省區(qū)活躍，因此，在發(fā)達(dá)地區(qū)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)可能更多地帶動(dòng)了直接融資的擴(kuò)大而不是銀行信貸投放增長(zhǎng)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)存貸比例的這種負(fù)向影響并不難理解;但欠發(fā)達(dá)地區(qū)對(duì)銀行信貸的融資依賴程度要大得多，因此，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)帶來(lái)更多的信貸投放，從而導(dǎo)致存貸比例提高。以2011年為例，我國(guó)東部地區(qū)①本文按人均GDP認(rèn)定的發(fā)達(dá)省份，在樣本區(qū)間內(nèi)沒(méi)有任何變化，總計(jì)10個(gè)當(dāng)中的8個(gè)省份在東部地區(qū)，占東部全部省份的8/10，故分析時(shí)將東部地區(qū)和本文所稱的發(fā)達(dá)地區(qū)等同使用。新增貸款有13.8%的較大幅度下降，債券融資卻大幅增加了51%。與東部不同的是，中部地區(qū)的新增貸款只小幅下降4.8%，西部和東北部地區(qū)還分別出現(xiàn)了3.0%、6.2% 的小幅增長(zhǎng)，這三個(gè)地區(qū)的債券融資增幅均明顯低于東部地區(qū)②見(jiàn)中國(guó)人民銀行《2011年中國(guó)區(qū)域金融運(yùn)行報(bào)告》。。SC的系數(shù)在10% 的顯著性水平上為 －0.1138，這與通常認(rèn)為外貿(mào)順差和FDI流入會(huì)降低金融機(jī)構(gòu)存貸比例的觀點(diǎn)(中國(guó)人民銀行貨幣政策分析小組，2006)［14］一致。不過(guò)，前文第二部分的散點(diǎn)圖顯示，兩者之間似乎存在較為明顯的正相關(guān)關(guān)系，但那只是利用兩變量組間數(shù)據(jù)所進(jìn)行的簡(jiǎn)單描述性統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)果，可靠性無(wú)法和多變量的面板數(shù)據(jù)計(jì)量結(jié)果相比?；貧w項(xiàng)RBL系數(shù)表示2008年以前(不包括2008年)不良率對(duì)地區(qū)存貸比的影響，此系數(shù)為正但沒(méi)有統(tǒng)計(jì)顯著性。顯然，不良率系數(shù)為正不符合預(yù)期?？赡艿慕忉屖?，2008年之前由于中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行尚未進(jìn)行7667.68億元的不良資產(chǎn)剝離，這筆歷史舊賬使省、區(qū)不良率與存貸比例的關(guān)系難以準(zhǔn)確地估計(jì)。RBL × D08－11的系數(shù)是 － 1.4805，并且在1%的水平上顯著。這說(shuō)明，地區(qū)不良率對(duì)存貸比例的影響在2008年前后存在顯著差異。如上所述，由于在2008年之前，地區(qū)不良率對(duì)存貸比例的影響并不顯著(即不能拒絕回歸系數(shù)為零的原假設(shè))，因此，可以認(rèn)為RBL×D08－11的系數(shù)反映了2008年之后地區(qū)不良率對(duì)存貸比例的影響——當(dāng)不良率提高1個(gè)百分點(diǎn)時(shí)，地區(qū)存貸比例下降1.4805個(gè)百分點(diǎn)，這個(gè)影響力度顯然比較強(qiáng)。

在反映變量之間短期關(guān)系的模型(2)中，ΔGDPTH的系數(shù)不顯著，意味著欠發(fā)達(dá)地區(qū)的短期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變動(dòng)對(duì)新增存貸比例沒(méi)有什么可信的影響，但ΔGDPTH×Dagdp的系數(shù)在10% 的顯著性水平上為1.7412卻說(shuō)明，當(dāng)控制了其他影響因素時(shí)，如果發(fā)達(dá)地區(qū)的短期多增1個(gè)百分點(diǎn)，那么其新增存貸比例將提高1.74百分點(diǎn)。可見(jiàn)，GDP增速短期變動(dòng)對(duì)新增存貸比例的影響存在顯著地區(qū)差異。可能的解釋是，由于發(fā)達(dá)省區(qū)持有大額信貸承諾的優(yōu)質(zhì)企業(yè)要遠(yuǎn)比欠發(fā)達(dá)地區(qū)多，因此，當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)短期內(nèi)加快時(shí)，發(fā)達(dá)省區(qū)的銀行信貸反映靈敏，能夠自動(dòng)及時(shí)跟進(jìn)擴(kuò)張，這會(huì)使其新增存貸比例迅速提高，但在欠發(fā)達(dá)地區(qū)，信貸對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)加快的短期反映可能比較遲鈍，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和信貸投放之間的短期變化關(guān)系不清晰，從而使經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)短期變化和新增存貸比之間的關(guān)系也不明朗。ΔSC的系數(shù)為－1.1809，且在1%的水平上顯著，說(shuō)明省區(qū)國(guó)際順差的短期變化會(huì)顯著負(fù)向影響其新增存貸比例。ΔRBL的系數(shù)在10%的顯著性水平上為負(fù)，說(shuō)明2008年之前省區(qū)不良率的短期變化對(duì)新增存貸比有比較可信的負(fù)向影響，這符合預(yù)期。ΔRBL ×D08－11為 －1.7029的估計(jì)結(jié)果，2008年后，如果短期內(nèi)地區(qū)不良率多提高1個(gè)百分點(diǎn)時(shí)，新增存貸比例會(huì)降低3.04(－1.3409－1.7029×1)個(gè)百分點(diǎn)，這個(gè)估計(jì)結(jié)果符合預(yù)期，體現(xiàn)了貸款不良率的短期變化對(duì)省區(qū)新增存貸比的強(qiáng)烈反向制約作用。

總之，根據(jù)上述結(jié)果分析，在樣本期內(nèi)，省區(qū)國(guó)際收支順差無(wú)論從長(zhǎng)期還是短期關(guān)系來(lái)看，均對(duì)省區(qū)金融機(jī)構(gòu)存貸比例產(chǎn)生了顯著的負(fù)向影響。省區(qū)不良貸款率在短期變化關(guān)系上體現(xiàn)了對(duì)存貸比例的顯著負(fù)向影響，長(zhǎng)期影響則視時(shí)間段有所不同:2008年之前沒(méi)有顯著影響，2008年之后具顯著負(fù)向影響。考察省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)金融機(jī)構(gòu)存貸比例的影響時(shí)，我們區(qū)分了發(fā)達(dá)和欠發(fā)達(dá)地區(qū)存在的差異性。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在發(fā)達(dá)省區(qū)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)存貸比例的長(zhǎng)短期影響均顯著，但方向卻相反;在欠發(fā)達(dá)省區(qū)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)只在長(zhǎng)期內(nèi)對(duì)存貸比例具有顯著提升作用，短期影響則不顯著。

四、結(jié) 語(yǔ)

在我國(guó)以銀行間接融資為主導(dǎo)的融資體制背景下，在地區(qū)層面上，金融機(jī)構(gòu)存貸比例被認(rèn)為反映了金融機(jī)構(gòu)支持地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展力度的強(qiáng)弱，較低的存貸比例往往成了信貸對(duì)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展支持“不力”的證據(jù)，因此，地區(qū)金融機(jī)構(gòu)存貸比例及其運(yùn)行態(tài)勢(shì)一直以來(lái)受到了地方經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的高度關(guān)注。根據(jù)我們的計(jì)量分析結(jié)果，無(wú)論從短期還是長(zhǎng)期來(lái)看，我國(guó)地區(qū)存貸比例水平主要內(nèi)生性的取決于地區(qū)國(guó)際收支順差、金融生態(tài)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)等因素，是地區(qū)諸多金融與經(jīng)濟(jì)環(huán)境狀況的綜合反映。具體還要受到地區(qū)直接融資發(fā)展?fàn)顩r和商業(yè)銀行不良貸款的地區(qū)處置政策影響。因此，地方政府對(duì)當(dāng)?shù)亟鹑跈C(jī)構(gòu)存貸比例應(yīng)以平常心看待，它既無(wú)力也不應(yīng)試圖通過(guò)行政干預(yù)途徑提高當(dāng)?shù)氐拇尜J比例水平。如果說(shuō)確實(shí)存在提高當(dāng)?shù)亟鹑跈C(jī)構(gòu)存貸比例水平的現(xiàn)實(shí)政策選擇的話，那就是地方政府應(yīng)重視并致力于所轄地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境的不斷改善工作。

2011年下半年以來(lái)，在歐美債務(wù)危機(jī)、人民幣匯率預(yù)期變化和以“減順差、促平衡”為導(dǎo)向的外匯管理政策調(diào)整影響下，我國(guó)的國(guó)際收支順差開(kāi)始大幅減少。從近來(lái)的國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)與金融形勢(shì)看，未來(lái)我國(guó)國(guó)際收支將很有可能進(jìn)入到一個(gè)收支相對(duì)平衡的歷史時(shí)期。根據(jù)我們的計(jì)量分析結(jié)果，無(wú)論立足于長(zhǎng)期還是短期關(guān)系考察，國(guó)際收支順差對(duì)存貸比例在地區(qū)層面上均具有顯著的負(fù)向影響，因此，隨著國(guó)際收支順差的減少，我國(guó)地區(qū)金融機(jī)構(gòu)存貸比例未來(lái)將可能會(huì)進(jìn)入到一個(gè)穩(wěn)中有升的運(yùn)行周期。

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