高昕睿

(哈爾濱商業(yè)大學，黑龍江 哈爾濱 150028)

一、引言

金融體系與經濟增長之間的關系，很早就受到學術界的關注并對其進行了較為詳細的研究。無論是早期的研究者如 Goldsmith(1969)、McKinnon(1973)、Shaw(1969)，還是近期的一些學者，如Stiglitz(1985)、Mayer(1990)、Levine和 King(1993)、Levin(1997)等，一致認為金融體系在經濟發(fā)展與增長中起著關鍵的作用。隨著理論研究的深入，研究者不僅試圖對金融發(fā)展和經濟增長之間的關系進行重新演繹，而且開始關注金融體系內部結構的演變在經濟發(fā)展和經濟增長中的作用。

金融結構在經濟增長過程中之所以重要，是由于實體經濟活動對金融服務的要求是多種多樣的，而不同的金融中介及其代表的融資方式在金融服務方面具有各自的比較優(yōu)勢。因此，合理的金融結構可以更好地滿足企業(yè)的融資需求，促進行業(yè)增長。本文通過金融體系與經濟發(fā)展和增長之間相互關系的模型對我國工業(yè)1999—2010年的面板數據進行分析，初步證明了金融結構對工業(yè)增長的重要性。

二、理論分析和研究假設

金融體系對經濟發(fā)展和增長的作用，需要通過它是否滿足了實體經濟的需要來判斷。當行業(yè)的產業(yè)規(guī)模結構與本國的資源稟賦結構相適應，其產品競爭力較高，如果要更好地發(fā)揮資源稟賦這一比較優(yōu)勢，還需要更有效的融資渠道。由于不同的產業(yè)企業(yè)在規(guī)模等方面存在很大差異，同時，不同的金融機構和中介在提供不同的金融服務上各具比較優(yōu)勢，因此，相對于不同的產業(yè)結構就會形成不同的金融結構。

Demirguc－Kunt、Feyan 和 Levine(2011)運用了大規(guī)模的跨國界樣本數據，探索金融結構與最優(yōu)金融結構的偏離程度與經濟發(fā)展之間的關系。計算出每年每個國家的最優(yōu)金融結構和“金融結構缺口”，即實際金融結構和最優(yōu)金融結構之差的絕對值的自然對數。并發(fā)現，在截然不同的經濟發(fā)展階段都有與之對應的最優(yōu)金融結構，即使在設置了包括銀行業(yè)和證券市場的發(fā)展水平的一些控制變量之后，金融結構缺口與經濟活動仍顯示出顯著的負相關。另外，偏離最優(yōu)金融結構對經濟的影響很重要，偏離一個標準差將使經濟產出下降6%。

根據上述觀點，本文提出以下研究假設:

假設H1:若我國工業(yè)以大型工業(yè)為主(行業(yè)平均規(guī)模較大)，則市場主導型金融結構更有利于行業(yè)增長。反之，若我國工業(yè)以中小企業(yè)為主，則銀行主導型金融結構更有利于該行業(yè)的增長。

假設H2:金融結構缺口(實際金融結構和最優(yōu)金融結構之差的絕對值的自然對數，反映了實際金融結構和最優(yōu)金融結構偏離程度)與工業(yè)增長負相關。

通過對我國31個省市1990—2010年金融結構和工業(yè)行業(yè)的面板數據進行協(xié)整檢驗和回歸分析，檢驗上述理論假設。

三、實證分析

1.模型設定和數據說明

檢驗假設H1的計量模型為:

檢驗假設H2的計量模型為:

其中，αiγi是截距，βjηj為待估計系數，αitωit為誤差項。下標i代表省市，t代表時間。模型中，Industry為1999—2010年各省市工業(yè)總產值，Finstr為由 Levine(2000)定義的金融結構，即融資結構(股票市場總市值和銀行各項貸款總額之比)。Strls為金融結構指標Finstr與工業(yè)企業(yè)平均規(guī)模LS的交叉乘積項。以工業(yè)企業(yè)全部從業(yè)人員平均人數代表工業(yè)企業(yè)平均規(guī)模的大小。Finstrgap為 Demirguc－Kunt、Feyan和 Levine(2011)定義的金融結構缺口，反映了實際金融結構和最優(yōu)金融結構偏離程度。

需要關注的是β1、β2、η1的估計符號和統(tǒng)計顯著性。如果假設H1是正確的，那么β2的符號應該為正且在統(tǒng)計上顯著。Finstr反映的是金融結構對工業(yè)的影響。按照銀行主導論，它的符號β1應該為負;按照市場主導論，它的符號應該為正;而金融服務論和法律金融論預期它的估計系數在統(tǒng)計上并不顯著。Finstrgap的系數η1反映的是金融結構缺口對工業(yè)增長的影響，如果假設H2是正確的，η1的符號應該為負且在統(tǒng)計上顯著。Control為控制變量，用來控制其他一系列可能會對工業(yè)增長產生影響的變量，包括TA:工業(yè)企業(yè)資產總額;TD:工業(yè)企業(yè)負債總額。

本文使用的數據來源于《中國工業(yè)經濟發(fā)展年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》和國泰安數據庫。為消除通貨膨脹的影響，所有數據(包括控制變量)均以1999年為基期，通過各省市CPI將價值型變量轉化為實際型變量。表1列出了對主要變量的描述性統(tǒng)計結果。從表中可以看出，各省市的金融結構之間的差別還是很大的，這可順利地考察金融結構對工業(yè)增長的影響。

表1 數據描述性統(tǒng)計

2.單位根檢驗

由于面板數據綜合了來自時間序列和橫截面的信息，用非平穩(wěn)時間序列建立回歸模型極有可能產生“偽回歸”問題。因此，在對面板數據進行實證分析前，需對數據進行單位根檢驗。本文單位根檢驗選用LLC和PP–Fisher這兩種方法來判斷數據的平穩(wěn)性。檢驗結果如下。

經檢驗，變量均為平穩(wěn)序列，故變量間可能存在協(xié)整關系。

3.協(xié)整檢驗

表2 數據單位根檢驗

表3 協(xié)整檢驗結果

本文使用Pedroni協(xié)整檢驗方法對方程(1)和方程(2)進行協(xié)整檢驗。表3中對方程(1)協(xié)整檢驗的7個統(tǒng)計量中有4個拒絕原假設，對方程(2)協(xié)整檢驗的7個統(tǒng)計量中也有4個拒絕原假設，表明Industry和Finstr Strls TA TD之間存在協(xié)整關系，Industry和Finstrgap TA TD之間也存在協(xié)整關系，因此可以在原計量模型的基礎上進行回歸分析。

4.回歸分析

回歸結果(1)中列出了對方程(1)基本解釋變量的估計結果。Finstr的估計系數顯著為負，這符合銀行主導論的觀點。同時Strls的系數在5%的統(tǒng)計水平上顯著為正，初步驗證了假設1。回歸結果(2)為方程(1)加入了控制變量TA和TD后的估計結果，Finstr的系數仍然顯著為負，同時Strls的系數仍然顯著為正，進一步驗證了假設1。另外，資產總額的系數顯著為正，說明較高的資產總額對工業(yè)增長有明顯的正面的影響，負債總額的系數顯著為負，說明較高的負債總額對工業(yè)增長有明顯的負向影響?；貧w結果(3)列出了對方程(2)基本解釋變量的估計結果，Finstrgap的估計系數顯著為正，與假設2不符合?；貧w結果(4)是方程(2)加入控制變量后的估計結果，Finstrgap的估計系數顯著為負，驗證了假設2，同時符合Levine(2011)的觀點，即金融結構缺口與經濟活動顯著負相關。

表4 回歸結果

四、結論

以金融結構與經濟增長的理論分析為基礎，運用我國31個省市1999—2010年的面板數據，分析了我國的金融結構對工業(yè)增長的影響。結果表明:第一，工業(yè)行業(yè)的平均規(guī)模越大，則市場主導型金融結構越有利于工業(yè)增長。隨著經濟發(fā)展和金融體系的完善，企業(yè)的融資規(guī)模將不斷擴大，從需求的角度來看，偏向市場導向型金融結構更有利于為大企業(yè)融資，隨著企業(yè)規(guī)模的擴大，投資風險也進一步上升，這時更需要市場主導型金融體系的支持。第二，金融結構缺口與工業(yè)增長存在負相關關系，即大的金融結構缺口與低的工業(yè)總產值相關。

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