胡蘇迪
(1.南京大學(xué) 商學(xué)院博士后科研流動站;2.南京銀行博士后科研工作站,南京 210008)
我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式較之其他地域而言,存在著與眾不同的特性。因此,鑒于我國社會主義經(jīng)濟(jì)模式下的新穎特性,在對我國金融體系進(jìn)行改良提升的環(huán)節(jié)中,切不可僵硬地抄襲歐美學(xué)界的現(xiàn)有理論,因?yàn)檫@并不切合我國本土的實(shí)際狀況。對此,本文針對我國國內(nèi)三大地域中的金融水平與經(jīng)濟(jì)增速進(jìn)行對比性分析,通過此種手段,將會更為深入地促進(jìn)金融水平與經(jīng)濟(jì)增速間緊密聯(lián)系的研究。
依照這幾年來全球多個國家間的實(shí)際案例與理論基礎(chǔ)分析,學(xué)界中對金融層次的提高對帶動當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展的作用表示認(rèn)可,同時(shí)指出經(jīng)濟(jì)水平的發(fā)展將有助于金融體系架構(gòu)的整體優(yōu)化。本文使用格蘭杰因果分析法,對我國多個地域間的金融水平與經(jīng)濟(jì)增速進(jìn)行可因果論證,結(jié)果證明地區(qū)間的金融水平與經(jīng)濟(jì)增速間存在十分緊密的聯(lián)系。更多情況下體現(xiàn)為區(qū)域經(jīng)濟(jì)帶動金融層次提升,從而謀求出一系列惠及我國多個地區(qū)的金融政策,為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展鋪墊基礎(chǔ)。
Panel Data模型的主體假設(shè)為參數(shù)齊性假設(shè),換言之,經(jīng)濟(jì)變量y是由一個參數(shù)的概率分布函數(shù)所引發(fā)的,函數(shù)P=(y|θ)產(chǎn)生,θ是m維實(shí)向量,在任何情況下所有個體均相等。一般的面板數(shù)據(jù)模型可以表示為:
其中,Xit=(X1it,X2it,…,XKit)為外生變量,βit=(β1it,β2it,…,βkit)為參數(shù)向量,K為外生變量個數(shù),T為時(shí)期總數(shù)。
依照參數(shù)變化,可將模型分為以下三種情形:
情形1:αi=αj,βi=βj
yit=αi+xitβt+uit
這個情況下,由于截面上并沒有個體影響,也不具備結(jié)構(gòu)性的變動,因此此時(shí)期的模型便可視為把多個環(huán)節(jié)中的截面數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總。
情形2:αi≠αj,βi=βj
yit=αi+xitβt+uit
在這種情況下,該類模型也可被稱作變截距模型,由于橫截面上每個個體所帶來的影響有所差異,具體體現(xiàn)為被忽略的反映個體差異變量的影響,所以該類影響被稱作固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)。
情形3:αi≠αj,βi≠βj
yit=αi+xitβt+uit
在這種情況下,該類模型也可被稱作斜率模型,由于橫截面上經(jīng)濟(jì)架構(gòu)實(shí)時(shí)變動,因此在不同的截面時(shí),結(jié)構(gòu)參數(shù)也是有所不同的。
利用該手段進(jìn)行建模的環(huán)節(jié)中,應(yīng)當(dāng)對模型的具體形式作出檢驗(yàn),主要檢驗(yàn)的對象為截面樣本點(diǎn)與時(shí)間參數(shù),具有以下兩種假設(shè):
假設(shè)1:在有所差異的截面上所對應(yīng)的斜率與截距均相等。
假設(shè)2:在有所差異的的截面上所對應(yīng)的斜率相等,但截距不同。
一旦采納了假設(shè)1,便不需要更為深入地進(jìn)行檢驗(yàn),能夠依照情形1中的模型進(jìn)行處理;如果拒絕假設(shè)1,則應(yīng)對假設(shè)2進(jìn)行檢驗(yàn),通過檢驗(yàn),則采用情形2中的模型;如果假設(shè)2被拒絕,則采用情形3中的模型。普遍使用的辦法為協(xié)方差檢驗(yàn)。
檢驗(yàn)假設(shè)1的F統(tǒng)計(jì)量為:
檢驗(yàn)假設(shè)2的F統(tǒng)計(jì)量為:
此間S1、S2、S3逐個是依照情形1、情形2、情形3進(jìn)行預(yù)估環(huán)節(jié)中獲取的殘差平方和;而n則是截面樣本點(diǎn)具體數(shù)目;T為時(shí)序期數(shù)目;K為待估計(jì)參數(shù)的數(shù)目。
本文所有實(shí)證模型的計(jì)算結(jié)果均來自計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件Eviews5.0。
依照以往的分類手段,東部地區(qū)涵蓋了北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南;中部地區(qū)涵蓋了山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南;西部地區(qū)涵蓋了重慶、四川、貴州、云南、西藏、新疆、青海、甘肅、寧夏、陜西、廣西、內(nèi)蒙古。根據(jù)資料的可得性,本文將時(shí)間跨度定為2007—2015年,變量選取及數(shù)據(jù)來源如下。
根據(jù)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行探析的手段,最為直接地體現(xiàn)一個國家或者某個區(qū)域的經(jīng)濟(jì)水平的標(biāo)準(zhǔn)便為國內(nèi)生產(chǎn)總值,所以本文采用在我國2007—2015年多個地域的GDP情況作為判別該地域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的標(biāo)準(zhǔn)。選取GDP環(huán)比增率作為具體的一個指標(biāo)。就金融水平提升層次而言,本文將我國多個省市的金融相關(guān)率SFIR、金融相關(guān)率FIR以及股票資本化增長比率SCR納入考察的范圍,將1997年作為基年,根據(jù)該年段的具體數(shù)值探討出各類指標(biāo)對于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)跨越的效用。
本文采用了金融相關(guān)率(FIR)以及股票資本率(SCR)作為衡量不同地域間金融情況的具體標(biāo)準(zhǔn),探索經(jīng)濟(jì)發(fā)展的標(biāo)準(zhǔn)則是采用GDP增長水平。
本文在對各個地域的金融狀況進(jìn)行對比的環(huán)節(jié)中,考慮到我國的多數(shù)地區(qū)中涉及金融資產(chǎn)方面的數(shù)據(jù)較少,因此沒有采取麥?zhǔn)蠘?biāo)準(zhǔn)進(jìn)行考究,可行的途徑為參照一個較窄的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行衡量,從而探究我國金融現(xiàn)狀。本文定義國有金融相關(guān)比率(state-owned financial interrelation ratio,SFIR)為國有銀行存貸款與GDP之比,即:
其中,DS代表國有銀行存款(deposits of state-owned bands),LS代表國有銀行貸款(loans of state-owned banks)。定義全部金融相關(guān)比率(total financial interrelation ratio,TFIR)為全部金融機(jī)構(gòu)存貸款與GDP之比,即:
其中,St代表全部金融機(jī)構(gòu)存款(total deposits),Lt代表全部金融機(jī)構(gòu)貸款(total loans)。
以上兩種金融相關(guān)率能夠良好地體現(xiàn)我國多個區(qū)域間金融層次的情況。此外,本文引入了金融市場化率(financial mercerization ratio,F(xiàn)MR)來反映金融市場的競爭程度。其定義的辦法較為簡易,便是通過全部相關(guān)比率和金融相關(guān)率的差值,來體現(xiàn)非國有金融企業(yè)的資產(chǎn)在GDP中所占的比重。即:
普遍而言,良性的競爭能夠帶動效率水平的提升,在一個層面上FMR體現(xiàn)了一個地區(qū)的金融競爭情況,在另一個層面上又體現(xiàn)了該地區(qū)的金融效率的大小,對于當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的提升具有一定程度的影響。
本文選取了股票資本化作為評估全國多個地區(qū)間股票發(fā)展情況的標(biāo)準(zhǔn),使用SCR表示股票資本率,其相當(dāng)于全國多個地區(qū)間A股流通市值與年度GDP的比值,能夠有效地體現(xiàn)股市的變動情況。選取流通市值的原因是由于
國家股與法人股不具備上市流通的可能,因此無法有效地降低風(fēng)險(xiǎn),同時(shí)不能夠獲取科學(xué)的情報(bào),唯有社會公眾股方能體現(xiàn)股票市場的發(fā)展情況。
(1)我國各個地區(qū)的GDP,人均GDP的具體數(shù)據(jù)來源于《新中國五十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》以及《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》等統(tǒng)計(jì)年鑒。
(2)關(guān)于FIR及FER的具體數(shù)值來源于《中國金融年鑒》中歷年的“各地經(jīng)濟(jì)金融篇”。因?yàn)樵撃觇b中所刊登的一些區(qū)域與年份并沒有存在一致的聯(lián)系,鑒于當(dāng)時(shí)學(xué)術(shù)的質(zhì)量情況,本文并沒有直接地將該年鑒的數(shù)值一一復(fù)制,而是將比率進(jìn)行更為深入地指數(shù)化,進(jìn)而通過指數(shù)對實(shí)際的案例進(jìn)行分析,從而從根本上有效降低了原始數(shù)據(jù)誤差可能帶來的影響。
(3)關(guān)于SCR的具體數(shù)值來源于《INFOBANK高校財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)庫》,因?yàn)橐恍r(shí)段當(dāng)中的我國多數(shù)地區(qū)缺少具體的證券市場資料,因此本文僅對一些可信度較高的地區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。而對于那些數(shù)據(jù)殘缺或者是不具備一致統(tǒng)計(jì)口徑的數(shù)據(jù),采取了參照當(dāng)?shù)啬攴萁y(tǒng)計(jì)年鑒以及其他參考資料的辦法。而此間的系列數(shù)據(jù)普遍源于《新中國五十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》,該書統(tǒng)計(jì)的跨度周期較為長久,口徑基本一致,因此具備較高的可信度。
依照上述的分析情況以及面板數(shù)據(jù)模型,可以獲取到區(qū)域金融層次提升與經(jīng)濟(jì)水平發(fā)展的具體關(guān)系模型:
其中,i表示各省份,t表示各年,GDPRit為中國各地區(qū)各時(shí)期人均GDP增長率,TFIR為全部金融機(jī)構(gòu)存貸款與GDP的比值,體現(xiàn)了各個區(qū)域間的金融相關(guān)率,而SCR則是我國多個區(qū)域間A股流通市值與多個區(qū)域間年GDP的比值,體現(xiàn)了股票資本化率。
利用Eviews5.0軟件對中國各地區(qū)經(jīng)濟(jì)金融增長模型進(jìn)行估計(jì),并計(jì)算得到:
查F分布表,給定1%顯著性水平,獲取臨界值:
F1(45,32)=3.05F2(32,46)=1.23
根據(jù)式(2)及式(3)由于 F1>2.9,所以拒絕假設(shè) 1,由于F2<1.48所以接受假設(shè)2,因此地區(qū)之間的經(jīng)濟(jì)增長差異只表現(xiàn)在截距項(xiàng)上,模型是變截距模型。
匯總上述的分析情況,本文采取固定效應(yīng)的變截距模型作為具體模型。
設(shè)定好模型之后,本文選取了廣義最小二乘法作為估算的具體手段,此間的原因是降低來自截面數(shù)據(jù)所引發(fā)的影響。估計(jì)結(jié)果見表1。根據(jù)分析的情況來看,模型擬合度較為良好,數(shù)值為93.57%,體現(xiàn)了其對實(shí)際的經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有較好的解釋能力。
表1 我國多個地域間金融發(fā)展標(biāo)準(zhǔn)對投資增長標(biāo)準(zhǔn)的回歸分析
金融相關(guān)比率和股票資本化率都在5%的顯著性水平下顯著。金融相關(guān)比率的系數(shù)高于股票資本化率的系數(shù),這十分切合本文的最初設(shè)想,也就是在將金融作為主體發(fā)展方向的我國金融環(huán)境中,通過全部金融企業(yè)存貸量占GDP比重作為解釋變量,能夠有效地說明金融層次的提升對經(jīng)濟(jì)發(fā)展所帶來的良好促進(jìn)效果。
股票資本率系數(shù)低,則體現(xiàn)了股票發(fā)展無法極大推動經(jīng)濟(jì)的提升,這實(shí)際上也十分切合多數(shù)學(xué)者的研究情況,其指出在我國內(nèi)部的市場,特別是股票能夠?yàn)榻?jīng)濟(jì)的發(fā)展所帶來的效果是十分局限的。
針對我國的三大地區(qū)的多個樣本進(jìn)行回歸分析,可以得到表2的結(jié)果。根據(jù)分析可知,三大地區(qū)的擬合優(yōu)度R2相差很大,其中最高的是東部地區(qū),其數(shù)值為0.68,而數(shù)值最低的西部地區(qū)只有0.38。這實(shí)際上體現(xiàn)了東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)提升主要由于金融水平的發(fā)展,而中西部地區(qū)中,金融層次的提升并沒有為當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展帶來良好的促進(jìn)效果。從金融相關(guān)率的顯著情況上來看,也同樣體現(xiàn)在東部地區(qū)上,其具體數(shù)值已經(jīng)達(dá)到了10%的顯著水平,但對于中西部地區(qū)而言并不是十分明顯。依照以上的三個數(shù)據(jù)來看,東部地區(qū)的金融相關(guān)率為均正,達(dá)到了26.84。而中西部地區(qū)的數(shù)值則遠(yuǎn)低于平均的數(shù)值,這說明了中西部地區(qū)中,金融層次的提升并沒有為當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展帶來良好的促進(jìn)效果,這實(shí)際跟區(qū)域分析存在著共同的結(jié)論。
表2 三大區(qū)域的金融發(fā)展指標(biāo)對經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo)的回歸分析
為了更深入地探討國內(nèi)多個地區(qū)中金融水平的發(fā)展對經(jīng)濟(jì)所帶來的成效,本文逐個將各個省市的時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。同時(shí)對各個省份間的金融發(fā)展標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行科學(xué)排序,從而從多方層面上探討金融發(fā)展標(biāo)準(zhǔn)對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)所帶來的成效。
從各個省份間的金融相關(guān)率對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)所帶來的增長貢獻(xiàn)來看,金融相關(guān)率所帶來的影響不盡相同,在所有的省份當(dāng)中,有一些省份存在著系數(shù)為負(fù)值的情況。該類省份普遍為西部地區(qū)的一些省份,而東部地區(qū)的多數(shù)省份普遍通過了5%的顯著性檢驗(yàn),這說明東部地區(qū)的多數(shù)省份的金融層次的提升為當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展帶來了良好的促進(jìn)效果。而關(guān)于西部地區(qū)一些省份出現(xiàn)系數(shù)為負(fù)值的情況,則說明金融相關(guān)率的提升并沒有起到較大的促進(jìn)影響,甚至出現(xiàn)了阻礙經(jīng)濟(jì)發(fā)展的情況。而對比各個省份間的省際股票資本率以及當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展情況來看,該類指標(biāo)對于經(jīng)濟(jì)的漲幅并沒有起到較大影響。此間,東部地區(qū)中的江浙粵魯四個城市系數(shù)較大,而這些地區(qū)正是金融相關(guān)率起到良好成效的省份,說明這些地區(qū)的金融市場與傳統(tǒng)金融中介相互促進(jìn)。
本文使用Eviews5.1軟件對Panel Data模型進(jìn)行實(shí)證,結(jié)果如表3所示。
表3 全國樣本、東部、西部樣本的實(shí)證結(jié)果
分析結(jié)果表明,2007—2015年,我國各個地域間的金融層次的提升與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)水平的發(fā)展模型調(diào)整后的R2普遍大于0.9,從調(diào)整后的R2以及F統(tǒng)計(jì)值來看,統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間具有較強(qiáng)相關(guān)性。
該環(huán)節(jié)中,國有金融企業(yè)層次的提升對于經(jīng)濟(jì)帶來了良好的促進(jìn)效果,此間,我國中西部地區(qū)的國有金融企業(yè)所帶來的促進(jìn)效果并不是十分顯著。依照金融市場化指標(biāo)而言,其對經(jīng)濟(jì)帶來的促進(jìn)效果取決于市場化的程度大小,兩者之間存在著正比例的關(guān)系,而東部地區(qū)所帶來的最高影響系數(shù)為4.96487,西部地區(qū)最低為0.86378。從股票市場層次的提升對經(jīng)濟(jì)所帶來的促進(jìn)效果看,我國良好的股票市場為經(jīng)濟(jì)的漲幅帶來了良好的正影響,此間,東部地區(qū)的效果更為顯著,西部地區(qū)較低。
在將變量進(jìn)行協(xié)整分析前,應(yīng)當(dāng)先進(jìn)行變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn),只有當(dāng)變量一階平穩(wěn)的情況下,才能進(jìn)行后續(xù)的分析。本文選取了ADF作為檢驗(yàn)平穩(wěn)性質(zhì)的根據(jù)。時(shí)間數(shù)列GDPRit、TFIR、和SCR的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果表明經(jīng)濟(jì)增長的變量GDPRit與代表金融發(fā)展的變量TFIR和SCR經(jīng)過一階差分后都是平穩(wěn)的,他們都是一階單整序列。
因?yàn)镚DPRit、TFIR、和SCR都是一階單整變量,因此能夠選取Engle-Granger檢驗(yàn)法,進(jìn)行協(xié)整回歸,同時(shí)檢驗(yàn)三個變量之間的協(xié)整關(guān)聯(lián)。
表4 協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果
依照表4中的檢驗(yàn)關(guān)系可以發(fā)現(xiàn),各個變量之間都具備一定程度的協(xié)整關(guān)聯(lián)。而金融相關(guān)率與股票資本率都跟經(jīng)濟(jì)的發(fā)展存在著十分緊密的均衡關(guān)系。而且從協(xié)整系數(shù)可以看出,金融相關(guān)比率與經(jīng)濟(jì)增長率的協(xié)整關(guān)系最強(qiáng)。
因?yàn)镚DPRit、TFIR、以及SCR這三個變量間具有協(xié)整關(guān)系,換言之,這三個變量在跨度較長的周期匯總均維持著均衡關(guān)系,此間GDPRit、TFIR、和SCR三個非平穩(wěn)序列在回歸環(huán)節(jié)中,無法形成虛假回歸,因此結(jié)果是有效的??蓪DPRit、TFIR、和SCR三個序列進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)。
表5 因果關(guān)系檢驗(yàn)
表5顯示,我國經(jīng)濟(jì)水平的提升便是引發(fā)金融發(fā)展的格蘭杰原因,經(jīng)濟(jì)水平的發(fā)展變動在滯后四年內(nèi)對于經(jīng)濟(jì)層次的提升所帶來的波動都起到了顯著的影響。此間在滯后一年時(shí)效果更為明顯,以后的效果便慢慢開始減弱,因此可以作出以下假設(shè):在我國的多數(shù)區(qū)域中,區(qū)域間金融層次的提升與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展互為因果關(guān)聯(lián),只是更多情況下體現(xiàn)為區(qū)域經(jīng)濟(jì)推動當(dāng)?shù)亟鹑谒桨l(fā)展。
導(dǎo)致該類因果關(guān)聯(lián)的具體緣由,是因?yàn)槲覈慕?jīng)濟(jì)環(huán)境變革比金融環(huán)境改革要來得更早。金融的確是當(dāng)前我國經(jīng)濟(jì)中最為弱勢的一大環(huán)節(jié)。因?yàn)槲覈鹑诃h(huán)境的變革較為遲緩,因此市場化程度并不高,這導(dǎo)致了我國的貨幣政策只能被動地伴隨經(jīng)濟(jì)進(jìn)行調(diào)控,而無法先行進(jìn)行有效地引導(dǎo)。當(dāng)然,在長期范圍內(nèi),由于金融市場的發(fā)展,這種金融被動發(fā)展的局面可以被扭轉(zhuǎn)過來。
根據(jù)目前我國金融發(fā)展的現(xiàn)狀,應(yīng)當(dāng)不斷加深金融行業(yè)服務(wù)質(zhì)量的提升工作,而并不是一味地強(qiáng)調(diào)資本市場的拓展;此外,更為深入地彰顯非國有經(jīng)濟(jì)的投資政策,消除對非國有企業(yè)的歧視,讓其投資的需求充分地達(dá)到認(rèn)可,進(jìn)而不斷發(fā)掘該類經(jīng)濟(jì)對推動當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展的強(qiáng)大潛能;最后,應(yīng)當(dāng)不斷地拓展我國的股票市場,進(jìn)而加深其在投融資層面上的巨大效用。
本文采取Panel Data模型,依照我國三個地區(qū)與各個省份間經(jīng)濟(jì)的發(fā)展標(biāo)準(zhǔn)與金融提升情況作為研究對象,獲取了我國多個區(qū)域間金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)水平提升間存在的不同程度上的聯(lián)系。由實(shí)證結(jié)果看出,我國的東部地區(qū)中,依照國有銀行存貸款數(shù)額作為衡量國有金融企業(yè)發(fā)展的標(biāo)準(zhǔn)實(shí)際上并不能顯著體現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的增長效率;在我國的中部地區(qū)中,國有金融企業(yè)的發(fā)展也并不能為當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)帶來良好的促進(jìn)效果;而在西部地區(qū)中,國有銀行等國有金融企業(yè)則為當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展帶來了良好的推動效果。東部沿海區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增速普遍高于內(nèi)陸地區(qū),該區(qū)域占據(jù)非國有經(jīng)濟(jì)的比重較為龐大。
經(jīng)濟(jì)層次的提升與當(dāng)?shù)亟鹑诘陌l(fā)展并沒有存在緊密的聯(lián)系,也就是此二者間的相關(guān)關(guān)系僅僅是一個巧合。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí),金融機(jī)構(gòu)也在不斷拓展,經(jīng)濟(jì)層次的提升與當(dāng)?shù)亟鹑诘陌l(fā)展存在著因果關(guān)聯(lián),二者之間相互促進(jìn)。