吳晶晶

(安徽大學經(jīng)濟學院，安徽 合肥 230601)

加速轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式，實現(xiàn)經(jīng)濟高速增長以及提高資本配置效率，是我國改革開放以來所面臨的嚴峻考驗。提高資本配置效率是實現(xiàn)經(jīng)濟增長的重要途徑，而通過銀行信貸能夠?qū)崿F(xiàn)儲蓄轉(zhuǎn)化為投資并提高資本配置效率。對于銀行而言，貸款是其資本的主要來源，但由于我國地區(qū)信貸存在極大差異，其中東部與中部地區(qū)吸引了大量的資金，而西部地區(qū)吸引的資金較少，導致我國經(jīng)濟發(fā)展極度不平衡。關(guān)于銀行信貸對資本配置效率的影響，最早可以追溯到Bagehot，他認為金融體系發(fā)展與經(jīng)濟發(fā)展之間存在緊密關(guān)聯(lián)，銀行通過改變資本配置方式，將低效率地區(qū)的資金撤出再投入高效率的經(jīng)濟地區(qū)，可以使得資本從無利轉(zhuǎn)入有利[1]。Jeffrey Gurgle[2]從產(chǎn)業(yè)角度考察了65個國家的資本配置效率，認為將低回報率的資金投入高回報率的領(lǐng)域，是一種提高資本配置效率的有效措施，同時優(yōu)化不同地區(qū)的配置會擴大宏觀經(jīng)濟發(fā)展的有效影響力，提高國家資本配置效率。曾五一等[3]通過測算中國各行業(yè)近11萬個數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)不同省份的金融要素對固定資本形成的影響程度存在較大差異，認為我國不同地區(qū)存在一定程度的資本流動障礙。許開國[4]應用Jeffrey Gurgle提出的行業(yè)投資彈性系數(shù)模型，發(fā)現(xiàn)東部、中部和西部各區(qū)域的資本配置效率依次呈現(xiàn)遞減趨勢，在省際層面差異顯著。沈能等[5]利用資本邊際產(chǎn)出比率為指標進行研究，發(fā)現(xiàn)我國不同地區(qū)資本配置效率并不具備長期收斂的特征，主要原因是不同地區(qū)市場化水平、對外開放程度等存在差異。由于我國不同地區(qū)資本配置效率的非均衡化及資本邊際收益存在巨大差別，導致資本的存量與增量在不同地區(qū)與行業(yè)存在配置差異化，降低了整體資本配置效率，最終影響整個經(jīng)濟與社會的健康發(fā)展。基于此，筆者利用1990～2014年我國29個省、市、自治區(qū)(簡稱省、市、區(qū)。因重慶市和西藏自治區(qū)部分年份數(shù)據(jù)缺失，故未進行統(tǒng)計分析)的年度數(shù)據(jù)(包括生產(chǎn)總值(GDP)、固定資本形成額以及貸款余額)進行了實證分析，以了解銀行信貸對不同地區(qū)資本配置效率的影響。

1 我國銀行信貸的區(qū)域性差異分析

1.1 貸款總體規(guī)模持續(xù)擴大

表1 1990～2014年我國29個省、市、區(qū)金融機構(gòu)貸款余額

注：1990～2008年數(shù)據(jù)來源于《新中國六十年統(tǒng)計資料匯編》；2009～2014年數(shù)據(jù)來源于各年份的《中國統(tǒng)計年鑒》。

伴隨著中國經(jīng)濟的快速發(fā)展，貸款規(guī)模呈不斷擴大的趨勢，貸款余額也不斷增長。從表1可以看出，1990年我國29個省、市、區(qū)的貸款余額為15322.19億元，經(jīng)過24年的增長，2014年的貸款余額已經(jīng)增長至769756.75億元，年均增長率為17.80%，相比1990年增長了48.27倍。此外，雖然貸款余額增長率變化幅度大，但總體上呈上升趨勢。

1.2 4大區(qū)域金融機構(gòu)貸款量呈上升趨勢

從4大區(qū)域的貸款存量變動情況來看，我國東部、中部、西部以及東北部地區(qū)貸款存量均呈現(xiàn)上升趨勢但差異顯著，其中東部地區(qū)增長速度明顯大于其他3大區(qū)域(圖1)。例如，2014年東部地區(qū)的貸款余額438556.74億元，較1990年增長了60.32倍；中部、西部及東北部地區(qū)的貸款余額分別為126236.18億元、131014.35億元、59002.46億元，相比1990年分別增長了38.86倍、47.73倍和24.19倍。

從貸款增量規(guī)模來看，4大區(qū)域的貸款增量并不是逐年上升，而是波動性增長(圖2)，其中東部、中部及東北部地區(qū)在2009年后的負增長與2008年次貸金融危機有一定關(guān)系，而西部地區(qū)在2012年后貸款規(guī)模增長較快，這是國家實施西部大開發(fā)及“一帶一路”政策的結(jié)果。

1.3 部分省市貸款差異

根據(jù)1990～2014年我國29個省、市、區(qū)的貸款余額總和數(shù)據(jù)，可以進一步了解不同地區(qū)歷年來信貸資源變動情況。從表2可以看出，金融機構(gòu)貸款余額總和排名前十的大部分是東部地區(qū)的省市，而其他區(qū)域的省份較少(只有遼寧、四川以及河南省)。由此可見，信貸資源大部分聚集在東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)達的省市。

注：我國東部、中部、西部和東北部1990～2014年數(shù)據(jù)來源于各年份的《中國統(tǒng)計年鑒》。圖2同。圖1 四大區(qū)域貸款存量變化

圖2 四大區(qū)域貸款增量變化

地區(qū)金融機構(gòu)貸款余額/億元排名廣東576883.991浙江481132.032江蘇468384.513上海378702.674山東368375.425北京336058.856遼寧245681.977四川233272.038河南203945.239河北188984.8210

注：數(shù)據(jù)來源于1990～2014年各年份的《中國統(tǒng)計年鑒》。

2 不同地區(qū)資本配置效率的實證研究

2.1 地區(qū)資本配置效率的模型構(gòu)建

關(guān)于資本配置效率的衡量研究，大多數(shù)研究者主要采用2種方法，分別是資本邊際產(chǎn)出法與模型判斷法。資本邊際產(chǎn)出法中的邊際產(chǎn)出-資本比率是衡量資本配置效率的一個重要指標。由于各地區(qū)的資本邊際產(chǎn)出不相等，投資者根據(jù)利潤最大化原則不斷調(diào)整投資方向，使得資本邊際產(chǎn)出相等，使資本配置達到最優(yōu)狀態(tài)。模型判斷法相對于資本邊際產(chǎn)出法更加直觀，可操作性也較強。Jeffrey Gurgle[2]提出利用資本對產(chǎn)出增加值的彈性即敏感系數(shù)來衡量該地區(qū)的資本配置效率，并運用65個國家28個制造業(yè)的數(shù)據(jù)建立了模型。

基于Jeffrey Gurgle模型，建立以下模型：

(1)

式中：I表示地區(qū)的工業(yè)固定資產(chǎn)凈值；V表示工業(yè)增加值；?i表示各個地區(qū)的個體影響，隨不同地區(qū)變化而變化；i表示不同地區(qū)；t表示時間；ε為模型的隨機擾動項；ηi表示各地區(qū)資本增減對行業(yè)產(chǎn)出增加值的敏感系數(shù)，代表各地區(qū)的資本配置效率，其值越大意味著該地區(qū)的資本配置效率越高。

2.2 數(shù)據(jù)來源

選用1990至2014期間我國29個省、市、區(qū)的年度數(shù)據(jù)，其中包括生產(chǎn)總值(GDP)、固定資本形成額以及各省、市、區(qū)的貸款余額，據(jù)此對各地區(qū)構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型。其中，1990～2008年數(shù)據(jù)來源于《新中國六十年統(tǒng)計資料匯編》，2009～2014年的數(shù)據(jù)來源于各年份的《中國統(tǒng)計年鑒》以及各個地區(qū)的統(tǒng)計年鑒。

2.3 區(qū)域?qū)用娴馁Y本配置效率測算

以我國29個省、市、區(qū)1990～2014年的面板數(shù)據(jù)為樣本，代入式(1)進行資本配置效率測算，得表3。由表3可以看出，我國資本配置效率水平的區(qū)域差距比較明顯，大部分東部地區(qū)省份的資本配置效率較高，西部地區(qū)省份的資本配置效率較低，其中有些省份甚至不能通過顯著性檢驗。這主要是由于東部地區(qū)聚集大量銀行信貸資源，而西部地區(qū)的信貸投放量較少。從表3還可以看出，上海市的資本配置效率最高，寧夏回族自治區(qū)的資本配置效率最低。因為上海是中國的貿(mào)易發(fā)展中心，在利用外資、服務(wù)業(yè)以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化方面都具有強大優(yōu)勢，而寧夏回族自治區(qū)位于中國西部地區(qū)，經(jīng)濟發(fā)展速度緩慢，導致資本配置效率明顯偏低。

表3 1990～2014年我國29個省、市、區(qū)的資本配置效率

注：***、**、*分別表示估計系數(shù)在1%、5%、10%的水平下顯著；()內(nèi)為估計系數(shù)的標準誤。表4同。

3 銀行信貸的區(qū)域差異對資本配置效率影響的實證檢驗

為了解銀行信貸的區(qū)域差異是否影響資本配置效率，有必要進行實證檢驗。

3.1 模型構(gòu)建

利用我國各省、市、區(qū)的面板數(shù)據(jù)，建立不同地區(qū)資本配置效率的影響因素模型：

η=f(CRED,GDPE,FDI,GOV)

(2)

式中：η表示地區(qū)資本配置效率；CRED表示某地區(qū)的貸款余額占其生產(chǎn)總值的比重，由此了解銀行信貸對資本配置效率的影響；GDPE表示某地區(qū)的初始經(jīng)濟發(fā)展水平(該模型用1991年的人均地區(qū)生產(chǎn)總值的指數(shù)來衡量)；FDI表示指外商直接投資的存量(主要使用某地區(qū)的FDI存量占其GDP的比重來衡量)；GOV表示政府財政支出(主要通過某地區(qū)的財政支出總額與其GDP的比率來衡量)。

因此，多元線性回歸模型為：

ηi=C+β1CREDi+β2GDPEi+β3FDIi+β4GOVi+ε

(3)

式中：β1、β2、β3、β4分別表示某個區(qū)域內(nèi)各個因素影響資本配置效率的彈性系數(shù)。若該系數(shù)大于零，表明該地區(qū)資本配置效率高；若該系數(shù)小于零，表明該地區(qū)資本配置效率低。截距項C反映其他未進入模型的外生影響因素對區(qū)域資本配置效率的作用力度。

表4 銀行信貸的區(qū)域差異對資本配置效率影響的實證檢驗結(jié)果

3.2 實證檢驗分析

在建立的多元回歸模型中進行分組統(tǒng)計，逐步引入變量進行分析(各項統(tǒng)計指標選取我國1991～2014年29個省、市、區(qū)的面板數(shù)據(jù)的平均值)，結(jié)果如表4所示。

由表4可知，Ⅰ列表明地區(qū)信貸總量的回歸系數(shù)為正值，說明地區(qū)信貸總量與資本配置效率之間具有正相關(guān)性，但金融機構(gòu)信貸規(guī)模的擴大對資本配置效率并沒有顯著性的影響，說明還有其他因素未引入模型中。Ⅱ列表明初始經(jīng)濟發(fā)展水平與資本配置效率具有很強的正相關(guān)性，但同時也造成地區(qū)信貸總量對資本配置效率的顯著性效果減弱。Ⅲ列表明外商直接投資與資本配置效率具有更強的正相關(guān)性，但銀行信貸的回歸系數(shù)為負值，說明外商直接投資與銀行信貸之間存在著一定的競爭與擠出效應，外商直接投資會導致企業(yè)減少向銀行融資，反而通過直接融資方式獲得資金支持，從而提高資源配置效率。Ⅳ列表明財政支出與資源配置效率之間存在負相關(guān)的關(guān)系。引入財政支出變量后，外國直接投資的回歸系數(shù)下降，說明財政支出的增加會相對減少私人支出，對外商直接投資具有一定的競爭與擠出效應，從而不利于資本配置效率的提高。因此，應減少政府對經(jīng)濟的干預，提高市場對資源配置的基礎(chǔ)性作用。

4 結(jié)語

以1991～2014年我國29個省、市、區(qū)的面板數(shù)據(jù)為樣本，對區(qū)域性資本配置效率進行實證分析與驗證。結(jié)果表明，我國不同地區(qū)的資本配置效率差距比較明顯，東部地區(qū)資本配置效率明顯高于中西部地區(qū)，這主要得益于東部地區(qū)的開放程度高，經(jīng)濟發(fā)展活躍，因而資本配置效率明顯提高。我國地區(qū)信貸總量與資本配置效率之間呈現(xiàn)的是正相關(guān)性，但它們兩者之間的顯著性較弱，說明銀行信貸規(guī)模的擴大對資本配置效率的提高具有一定影響。另外，初始經(jīng)濟發(fā)展水平、外商直接投資水平以及政府的財政支出水平對地區(qū)資本配置效率都具有一定顯著性影響，其中初始經(jīng)濟發(fā)展水平與外商直接投資對地區(qū)資本配置效率都具有很強的正相關(guān)性，而財政支出水平對地區(qū)資本配置效率之間存在負相關(guān)性。因此，為了提高我國經(jīng)濟發(fā)展水平，縮小地區(qū)之間的差異，可以通過擴大銀行信貸規(guī)模，優(yōu)化資本配置結(jié)構(gòu)，使資本配置效率達到最優(yōu)化狀態(tài)。另外，應加大對中西部地區(qū)的扶持力度，減小地區(qū)之間資金供給差異，將資本合理運用于高配置效率行業(yè)或地區(qū)，加大外商直接投資，最終提高資本配置效率。

[]

[1]Bagehot W.Lombard Street:A Description of the Money Market[M].Jondon:John Murray,1873.

[2]Wurgler J.Financial markets and the location of capital[J].Journal of Financial Economics,2000,58,(1～2):187～214

[3]曾五一,趙楠.中國區(qū)域資本配置效率及區(qū)域資本形成影響因素的實證分析[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究,2007,(4):35～42.

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