○ 郭建華

(邵陽學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院， 湖南 邵陽 422000)

提高金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)的精準(zhǔn)度和實(shí)效性研究
——基于湖南14個(gè)市州面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分析

○ 郭建華

(邵陽學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院， 湖南 邵陽 422000)

基于湖南省14個(gè)市州從2012年到2016年的面板數(shù)據(jù)，首先利用Malmquist指數(shù)法分析了湖南金融發(fā)展對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支持效率及效率的變化特征，然后采用逐步回歸方法探究了金融發(fā)展對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展支持效率的主要影響因素。結(jié)果表明：湖南金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展基本是有效的，但是金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的效率有下降趨勢(shì)，而且不同市州之間存在有區(qū)域性差異；金融發(fā)展規(guī)模、金融體系結(jié)構(gòu)會(huì)對(duì)金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率產(chǎn)生負(fù)向影響且較顯著，實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門的直接融資額以及實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展效率有正向影響。

金融發(fā)展； 實(shí)體經(jīng)濟(jì)； Malmquist指數(shù)； 回歸分析

改革開放近四十年來，隨著我國(guó)對(duì)外開放的不斷深化和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，金融發(fā)展水平也隨之逐步得到提升，金融發(fā)展對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支持作用也不斷加大、效率不斷提高，然而，金融對(duì)中小微和民營(yíng)企業(yè)的支持依舊乏力、實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融資成本仍然居高不下，這些都制約著我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。此外，隨著金融業(yè)的快速發(fā)展，金融資產(chǎn)規(guī)模加速膨脹，金融資金“脫實(shí)向虛”的問題逐漸顯現(xiàn)而且不斷擴(kuò)大，導(dǎo)致金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍面臨諸多現(xiàn)實(shí)困難，金融資金的供給導(dǎo)向和金融資產(chǎn)的配置效率都受到限制，從而金融對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支持效率也受到影響。實(shí)體經(jīng)濟(jì)又是社會(huì)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的根本，鑒于此，本文基于湖南省各市州金融經(jīng)濟(jì)相關(guān)的面板數(shù)據(jù)，探究湖南金融發(fā)展對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支持效率，對(duì)金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率的地域性差異及原因、金融發(fā)展對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展支持效率的影響因素進(jìn)行分析，并就如何提高金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的精準(zhǔn)度和實(shí)效性提出相關(guān)建議，為進(jìn)一步優(yōu)化金融業(yè)體系結(jié)構(gòu)、推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供參考。

一、文獻(xiàn)回顧

目前，現(xiàn)有關(guān)于金融支持經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的研究文獻(xiàn)大多是集中在金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系上，直接研究金融支持經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率的非常少。如Jedidia K B, Boujelbène T and Helali K.(2014)[1]采用一種自回歸的分布式滯后方法，以私人信貸、交易價(jià)值和開證行證券作為金融發(fā)展指標(biāo)，對(duì)金融發(fā)展能否促進(jìn)突尼斯經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)行了實(shí)證研究，實(shí)證結(jié)果顯示，國(guó)內(nèi)對(duì)私營(yíng)部門的信貸對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有積極的影響，表明金融發(fā)展是長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)力，但在短期內(nèi)會(huì)受到金融脆弱性的影響。Gheeraert and Weill(2015)[2]借助隨機(jī)前沿模型，利用面板數(shù)據(jù)對(duì)銀行支持宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的效率進(jìn)行了研究。Malega J.和Horváth R.(2016)[3]基于向量自回歸模型估計(jì)了捷克經(jīng)濟(jì)發(fā)展受金融發(fā)展壓力的影響，發(fā)現(xiàn)金融壓力對(duì)產(chǎn)出、價(jià)格和利率有系統(tǒng)的影響，具體來說，金融壓力的增加與高失業(yè)率、低物價(jià)和低利率聯(lián)系在一起，這表明它對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)造成了不利影響。國(guó)內(nèi)也有學(xué)者從不同角度研究了金融支持經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響因素和支持效率問題。陸岷峰(2013)[4]通過分析金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)的現(xiàn)狀，指出金融對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)支持效率不高的原因，提出可以通過金融市場(chǎng)的統(tǒng)籌建設(shè)、金融政策的優(yōu)化和金融產(chǎn)品的創(chuàng)新等多個(gè)渠道確保金融資金投向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)，從而提升金融對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)支持的有效性。黃聰英(2014)[5]分析了制約金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響因素，并指出可以通過金融改革的深化、促進(jìn)企業(yè)活力的激發(fā)等方面提高金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的效率。張林(2016)[6]利用1999—2013年中國(guó)30個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)，通過建立靜態(tài)和動(dòng)態(tài)空間面板模型，就金融發(fā)展與科技創(chuàng)新對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響進(jìn)行了實(shí)證分析。劉曉玲和羅榮華(2016)[7]基于VAR模型的分析框架，以政府支出、固定資產(chǎn)投資、進(jìn)出口額和人力資本投入為控制變量，以金融發(fā)展規(guī)模、金融體系結(jié)構(gòu)等為解釋變量，研究了金融發(fā)展促進(jìn)我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的效果。宋文娟和鮑靜海(2017)[8]依據(jù)Semi—APARCH模型，對(duì)金融和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了測(cè)量，同時(shí)利用相關(guān)系數(shù)分析了金融和實(shí)體風(fēng)險(xiǎn)之間的聯(lián)動(dòng)性狀況，并提出利用尺度函數(shù)上限作為預(yù)警信號(hào)的風(fēng)險(xiǎn)管理方法。周惠民和逯進(jìn)(2017)[9]基于2000—2014年長(zhǎng)三角城市群的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用時(shí)空耦合模型對(duì)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)二者間的協(xié)調(diào)發(fā)展態(tài)勢(shì)進(jìn)行了實(shí)證研究。趙牧等(2015)[10]以金融與經(jīng)濟(jì)互動(dòng)關(guān)系為理論基礎(chǔ)，分析了江蘇實(shí)體經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)路徑及金融需求，針對(duì)江蘇實(shí)際情況，提出金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的具體對(duì)策。

縱觀現(xiàn)有研究文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有相關(guān)研究主要是針對(duì)金融對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率問題的研究，關(guān)于金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率的研究文獻(xiàn)也主要限于有效性分析、影響因素分析，關(guān)于實(shí)證研究的文獻(xiàn)甚少，而且大多文獻(xiàn)是從國(guó)家層面展開，事實(shí)上，不同區(qū)域范圍的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展有所區(qū)別，金融發(fā)展對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支持效率和影響因素也應(yīng)該有所不同。鑒于此，本文基于湖南省14個(gè)市州從2012年到2016年的面板數(shù)據(jù)，以湖南各市州為研究對(duì)象，首先通過計(jì)算金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的Malmquist指數(shù)，分析湖南金融發(fā)展對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支持效率及效率的變化特征；然后采用逐步回歸方法分析金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率的主要影響因素。

二、研究方法、指標(biāo)與數(shù)據(jù)

(一)研究方法

本文研究中，我們把湖南14個(gè)市州分別作為一個(gè)決策單元，運(yùn)用基于DEA的Malmquist指數(shù)方法來估計(jì)金融對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展支持效率的變動(dòng)特征。利用Malmquist指數(shù)進(jìn)行效率計(jì)算不需要相關(guān)的價(jià)格信息，這有利于實(shí)證分析的進(jìn)行，此外，Malmquist指數(shù)還適用于多地區(qū)跨時(shí)期的樣本數(shù)據(jù)分析，這在很大程度上滿足了實(shí)證分析的需要。

從t時(shí)期到t+1時(shí)期，度量全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的Malmquist指數(shù)可以表示為：

M0(xt+1,yt+1,xt,yt)

(1)

這樣，基于第t期技術(shù)Tt和產(chǎn)出角度的Malmquist指數(shù)如(2)式所示：

(2)

類似地，基于第t+1期技術(shù)Tt+1和產(chǎn)出角度的Malmquist指數(shù)如(3)式所示：

(3)

考慮到時(shí)期選擇的隨意性可能導(dǎo)致的差異，通常仿照Fisher理想指數(shù)的構(gòu)造方法，通過對(duì)(2)和(3)的幾何平均處理，即用(1)式作為衡量從t期到t+1期的生產(chǎn)率變化的Malmquist指數(shù)。若Malmquist指數(shù)>1，則表明從t期到t+1期的全要素生產(chǎn)率是增長(zhǎng)的。

Malmquist指數(shù)也可以根據(jù)需要分解為不變規(guī)模假定下的技術(shù)效率變化指數(shù)(EC)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(TP)：

(4)

其中技術(shù)效率變化指數(shù)還可進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率指數(shù)(PC)和規(guī)模效率指數(shù)(SC)。為了計(jì)算Malmquist生產(chǎn)效率指數(shù)值，可以通過借助線性規(guī)劃方法，計(jì)算關(guān)于不同投入和產(chǎn)出的各種距離函數(shù)。對(duì)于從t期到t+1期的第i個(gè)地區(qū)全要素生產(chǎn)效率的變化，需要計(jì)算如下四個(gè)基于DEA的距離函數(shù)：

s.t.-φyit+Ytλ≥0

xit-Xt+1λ≥0

λ≥0

s.t.-φyi,t+1+Yt+1λ≥0

xi,t+1-Xt+1λ≥0

λ≥0

s.t.-φyi,t+1+Yt+1λ≥0

xi,t+1-Xt+1λ≥0

λ≥0

s.t.-φyit+Ytλ≥0

xit-Xt+1λ≥0

λ≥0

(5)

(二)指標(biāo)與數(shù)據(jù)

本文將采用3個(gè)投入變量(資本投入、勞動(dòng)投入、融資額)和1個(gè)產(chǎn)出變量的模型對(duì)金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的效率進(jìn)行計(jì)算。采用各地區(qū)GDP扣減金融業(yè)增加值和房地產(chǎn)業(yè)增加值后的總產(chǎn)值作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的衡量值并作為產(chǎn)出指標(biāo)；勞動(dòng)投入是指實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門的從業(yè)總?cè)藬?shù)，具體是用各市州就業(yè)總?cè)藬?shù)減去金融業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)來表示；資本投入則采用實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門的固定資產(chǎn)投資額表示，通過計(jì)算全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額減去金融業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資額而得到；實(shí)體經(jīng)濟(jì)融資額采用非金融部門從金融部門獲取的融資額減去房地產(chǎn)企業(yè)的國(guó)內(nèi)貸款得到。

考慮到樣本數(shù)據(jù)的可取性和完整性，本文將研究的樣本區(qū)間設(shè)定為2012—2016年，研究的對(duì)象包括湖南省14個(gè)地級(jí)市(州)。所有相關(guān)數(shù)據(jù)均來源于歷年公布的湖南省統(tǒng)計(jì)年鑒和各市、州公布的統(tǒng)計(jì)年鑒、國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)、政府工作報(bào)告和金融運(yùn)行評(píng)估報(bào)告，部分指標(biāo)數(shù)據(jù)通過推算得到。

三、湖南省金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率實(shí)證研究

(一)描述性統(tǒng)計(jì)分析

關(guān)于投入產(chǎn)出效率研究的指標(biāo)選取，有學(xué)者指出，首先要確保投入與產(chǎn)出指標(biāo)的相關(guān)性，再就是投入與產(chǎn)出之間要滿足“等幅擴(kuò)張性”，即隨著投入的增加產(chǎn)出不減少。[11]這里，我們利用eviews 8.0軟件計(jì)算了湖南省14個(gè)市州2012—2016年投入產(chǎn)出指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)(見表1)。

表1 各市州投入指標(biāo)與產(chǎn)出指標(biāo)的年度相關(guān)系數(shù)

注：所有相關(guān)系數(shù)在1%的顯著性水平下顯著。

檢驗(yàn)結(jié)果表明各指標(biāo)之間呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，符合模型的基本要求也與實(shí)際情況一致。另外，也有學(xué)者指出，實(shí)證分析中投入和產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量之和與考察的樣本個(gè)數(shù)之間需要滿足如下關(guān)系式：n≥Max{I*O,3*(I+O)}，其中，I、O、n分別為投入指標(biāo)個(gè)數(shù)、產(chǎn)出指標(biāo)個(gè)數(shù)和決策單元數(shù)。[12]本文中，投入指標(biāo)有3個(gè)、產(chǎn)出指標(biāo)1個(gè)，決策單元有14個(gè)，滿足14>Max{3*1，3*(3+1)}=12。

(二)金融支持經(jīng)濟(jì)發(fā)展Malmquist指數(shù)效率分析

本文運(yùn)用DEAP2.1軟件計(jì)算湖南14個(gè)市州2012—2016年金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率的Malmquist指數(shù)。以各市州GDP剔除金融業(yè)增加值和房地產(chǎn)業(yè)增加值后的其他產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值來衡量實(shí)體經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值并作為產(chǎn)出指標(biāo)，實(shí)體經(jīng)濟(jì)從業(yè)人數(shù)、實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門固定資產(chǎn)投資額、實(shí)體經(jīng)濟(jì)融資額作為投入要素，計(jì)算湖南省14個(gè)市州Malmquist金融生產(chǎn)效率指數(shù)(見表2)。

從表2可以看出，2012—2016年湖南省14個(gè)市州金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展生產(chǎn)效率平均指數(shù)中，長(zhǎng)沙、株洲、湘潭、衡陽、郴州、岳陽、常德7個(gè)市的金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的Malmquist指數(shù)大于1，即金融生產(chǎn)效率是增長(zhǎng)的，分別增長(zhǎng)5.62%、3.87%、2.29%、1.70%、1.78%、1.84%、2.80%，邵陽、婁底、永州、益陽金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率基本穩(wěn)定，懷化、張家界、湘西自治州的金融生產(chǎn)效率則略有下降。此外，我也對(duì)各市州五年的Malmquist指數(shù)進(jìn)行分解，發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)沙、株洲、湘潭、衡陽、婁底、郴州、岳陽、常德、張家界、湘西自治州的金融技術(shù)效率變化指數(shù)(EC)值均保持為1，說明這些地區(qū)的金融技術(shù)效率基本處于穩(wěn)定有效狀態(tài)，金融生產(chǎn)效率的變化主要由金融技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(TP)的變化而決定，而其他地區(qū)的金融生產(chǎn)效率由金融技術(shù)水平和金融技術(shù)效率共同決定。

由表2可知，湖南金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展總體是有效的。具體來說，長(zhǎng)沙、株洲、湘潭、衡陽、郴州、岳陽、常德金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合效率處于有效狀態(tài)；婁底、益陽、永州、邵陽的金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合效率處于基本有效狀態(tài)，但效率有下降趨勢(shì)；懷化、張家界和湘西自治州的金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率則處于相對(duì)無效狀態(tài)。

表2 金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的Malmquist生產(chǎn)效率指數(shù)及其分解

四、金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率的影響因素分析

為探究金融對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展支持效率的影響因素，我們將前文得到Malmquist指數(shù)做為被解釋變量(yit)，參照張林和張維康(2017)[13]的做法，并考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，選取金融產(chǎn)業(yè)規(guī)模(x1it)，用金融業(yè)增加值表示；金融體系結(jié)構(gòu)(x2it)，用股票市值和保費(fèi)收入占金融總資產(chǎn)的比重表示；實(shí)體經(jīng)濟(jì)直接融資比重(x3it)，用實(shí)體經(jīng)濟(jì)直接融資額占融資總額的比重表示；實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(x4it)，用第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占實(shí)體經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值的比重表示；國(guó)有經(jīng)濟(jì)比重(x5it)，用國(guó)有及國(guó)有控股工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)總額占規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)總額的比重表示，共五個(gè)可能影響金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率的因素做為解釋變量，建立如下計(jì)量模型[14]：

lnyit=α0+α1lnx1it+α2lnx2it+α3lnx3it+α4lnx4it+α5lnx5it+ηit

(6)

其中，i是橫截面序數(shù)，表示第i個(gè)研究對(duì)象或決策單位。t是時(shí)間序數(shù)，表示第t個(gè)研究時(shí)期。αj,j=0,1,…,5為待估系數(shù)，表示各解釋變量對(duì)被解釋變量的影響程度。yit表示區(qū)域i在時(shí)間t時(shí)的金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率指數(shù)(即Malmquist指數(shù))。x1it,x2it,x3it,x4it,x5it分別表示區(qū)域i在時(shí)間t時(shí)上述五個(gè)因素的觀測(cè)值。ηit為誤差擾動(dòng)項(xiàng)。

為考察五個(gè)因素對(duì)金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率的解釋作用，對(duì)(6)式采用逐步回歸法，用Malmquist指數(shù)值對(duì)各因素分別進(jìn)行回歸分析，并根據(jù)添加新的變量后的回歸方程的擬合優(yōu)度系數(shù)對(duì)響應(yīng)變量進(jìn)行取舍。如果新加入的變量對(duì)模型的擬合優(yōu)度有提高并通過t統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)，那么該變量就有必要納入到回歸模型中，反之，模型中的變量需要調(diào)整，并剔除不顯著變量。估計(jì)結(jié)果如下表3所示：

表3 回歸結(jié)果

注：括弧內(nèi)數(shù)值表示對(duì)應(yīng)的p-value。Hausman檢驗(yàn)結(jié)果表明，固定效應(yīng)估計(jì)方式效果更好。

表3中含有不同響應(yīng)變量模型的估計(jì)結(jié)果表明，隨著新的變量的引入，回歸模型的R2值逐漸提高，表明模型擬合效果逐漸增強(qiáng)。結(jié)合現(xiàn)有的文獻(xiàn)研究結(jié)論，選擇表3中模型4作為金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率影響因素分析的模型依據(jù)。

由表3結(jié)果可知，金融產(chǎn)業(yè)規(guī)模、金融體系結(jié)構(gòu)對(duì)金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率有負(fù)向影響，而且較顯著；實(shí)體經(jīng)濟(jì)直接融資比和實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率有正向的影響，而且較顯著；國(guó)有經(jīng)濟(jì)比重對(duì)金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率的影響不顯著。因此，提高金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率精準(zhǔn)性和實(shí)效性就必須從金融產(chǎn)業(yè)合理發(fā)展、金融服務(wù)創(chuàng)新、金融制度改革等多個(gè)方面同時(shí)著力。

五、結(jié)論與建議

本文基于湖南省14個(gè)市州從2012年到2016年的面板數(shù)據(jù)，首先利用Malmquist指數(shù)法分析了湖南金融發(fā)展對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支持效率及效率的變化特征；然后采用逐步回歸方法分析了影響金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率的主要因素。研究結(jié)果表明：(1)湖南金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展基本是有效的，但是金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的效率有下降趨勢(shì)，而且不同市州之間存在有區(qū)域性差異；(2)金融發(fā)展規(guī)模、金融體系結(jié)構(gòu)會(huì)對(duì)金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率產(chǎn)生負(fù)向影響且較顯著，實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門的直接融資額和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率有正向影響。

為此，要提高金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率的精準(zhǔn)度和實(shí)效性，就必須：

第一，堅(jiān)持金融發(fā)展必須立足實(shí)體經(jīng)濟(jì)的方向，金融供給必須主動(dòng)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的有效需求進(jìn)行對(duì)接。事實(shí)上，金融業(yè)的存在是以實(shí)體經(jīng)濟(jì)的存在為基礎(chǔ)，并依靠實(shí)體經(jīng)濟(jì)的有效發(fā)展而發(fā)展。金融發(fā)展的目的是通過構(gòu)建有效的金融體系來降低隱性交易成本和風(fēng)險(xiǎn)，提高實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的投融資效率，促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。實(shí)踐證明，要金融強(qiáng)就必須有百業(yè)興，金融的根基總是離不開實(shí)體經(jīng)濟(jì)，金融只有堅(jiān)持服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)，才能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)相互促進(jìn)、相得益彰，進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)整體健康發(fā)展。金融一旦偏離了服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的軌道，就像無源之水、無本之木，會(huì)出現(xiàn)非理性的擴(kuò)張，出現(xiàn)過度自我循環(huán)和自我膨脹現(xiàn)象。這種現(xiàn)象不僅會(huì)導(dǎo)致資源配置扭曲、影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，還可能引發(fā)金融危機(jī)。

第二，深化金融市場(chǎng)改革，加快股票債券等資本市場(chǎng)的發(fā)展，擴(kuò)寬并優(yōu)化實(shí)體經(jīng)濟(jì)直接融資渠道，提高實(shí)體經(jīng)濟(jì)直接融資比重；完善風(fēng)險(xiǎn)資本進(jìn)退機(jī)制，廣泛吸引社會(huì)“閑錢”進(jìn)入實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門；創(chuàng)新信貸資產(chǎn)證券化模式，促進(jìn)間接融資與直接融資的互補(bǔ)與共進(jìn)。

第三，注重金融創(chuàng)新，積極開發(fā)新產(chǎn)品和新服務(wù)方式。金融產(chǎn)品和服務(wù)方式是否符合市場(chǎng)需求，對(duì)提高金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效率有著重要影響。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)從戰(zhàn)略高度做好金融產(chǎn)品和服務(wù)方式的創(chuàng)新工作，既要改造提升原有產(chǎn)品，又要重視創(chuàng)造新的產(chǎn)品；既要?jiǎng)?chuàng)新服務(wù)方式、優(yōu)化服務(wù)體系，又要提高服務(wù)的覆蓋率和便捷度。

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ResearchontheAccuracyandEffectivenessofFinancialSupporttoRealEconomy——BasedontheDataof14CitiesinHunanProvince

GUO Jianhua

(School of Economics and Management, Shaoyang University, Shaoyang 422000, China)

Based on the panel data of 14 cities in hunan province from 2012 to 2016，this paper first applies the Malmquist index method to the analysis of the efficiency of the financial support to real economy in Hunan provinceand and its characteristics of change. Then, the stepwise regression method is used to explore the main factors influencing the efficiency of the financial support to real economy. Finally it comes to a conclusion. It is basically effective in Hunan province as for the financial support to the real economy, but the efficiency of financial support to the real economy has a downward trend, and regional differences exist between the city states. And the scale of financial development and the structure of the financial system have a negative impact on the financial support efficiency to the real economy, while the direct financing of the real economy and its structure have a positive impact on the financial support efficiency to the real economy.

financial development; the real economy; the Malmquist index; regression analysis

F061.2

A

1672—1012(2017)05—0041—07

2017-08-20

教育部人文社會(huì)科學(xué)研究基金項(xiàng)目(15YJC630026)；邵陽市社科聯(lián)課題(17YBA13)；邵陽市社科聯(lián)課題(16YBB34)

郭建華(1975—)，男，湖南邵陽人，邵陽學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院副教授，管理學(xué)博士。