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        西部地區(qū)金融體系與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)耦合度研究

        2019-05-30 23:53:23周永鋒喻微鋒
        金融發(fā)展研究 2019年4期
        關(guān)鍵詞:金融體系耦合度產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

        周永鋒 喻微鋒

        摘? ?要:本文基于最優(yōu)金融結(jié)構(gòu)理論,選取2006—2015年西部地區(qū)各省、直轄市及自治區(qū)的面板數(shù)據(jù),利用耦合模型與灰色關(guān)聯(lián)度模型,對西部地區(qū)金融體系與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的耦合度進行了分析。結(jié)果表明:(1)總體上,西部地區(qū)的金融體系與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間屬于高度耦合,符合最優(yōu)金融結(jié)構(gòu)理論觀點;(2)在金融體系的分指標中,除了保險密度外,其他都是導(dǎo)致西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的重要因素,但是具體到各個省區(qū)市,則存在顯著的差異;(3) 在金融體系的三個子系統(tǒng)中,金融結(jié)構(gòu)與西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)聯(lián)度最高,金融規(guī)模居中,關(guān)聯(lián)度最小的為金融效率。

        關(guān)鍵詞:金融體系;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu);最優(yōu)金融結(jié)構(gòu);耦合度

        中圖分類號:F830? ?文獻標識碼:A? 文章編號:1674-2265(2019)04-0055-05

        DOI:10.19647/j.cnki.37-1462/f.2019.04.009

        一、引言

        實施西部大開發(fā)戰(zhàn)略以來,我國西部地區(qū)生產(chǎn)總值占全國的比重由2000年的17.1%提高到2016年的20.1%;國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率連年位居全國前列,2016年,我國經(jīng)濟增長速度最快的三省市均來自西部地區(qū)。經(jīng)濟的高速發(fā)展離不開金融體系的支持,而根據(jù)林毅夫(2009)新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟學(xué)最優(yōu)金融結(jié)構(gòu)理論,一個國家或者地區(qū)的最優(yōu)金融結(jié)構(gòu)取決于當?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)又內(nèi)生地由當?shù)氐馁Y源稟賦決定,只有金融結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相適應(yīng)時,金融結(jié)構(gòu)才是最優(yōu)的,才能夠促進經(jīng)濟的發(fā)展。同時,由于一個地區(qū)的資源稟賦會隨著時間的變化而變化,由此內(nèi)生出的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也是不斷調(diào)整的。與此相適應(yīng)的最優(yōu)金融結(jié)構(gòu)也應(yīng)該是動態(tài)變化的。那么,在西部地區(qū)經(jīng)濟高速發(fā)展的過程中,當?shù)氐慕鹑隗w系是否已經(jīng)處于最優(yōu)水平?如何解釋金融體系與經(jīng)濟增長的相互關(guān)系?這些問題的解釋,對于我們理解西部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展有著重要的意義,也能為我們制定下一步西部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略提供理論依據(jù)。

        學(xué)者們對于金融體系與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的研究主要集中在金融發(fā)展對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響上。Rajan和Zingales(1996)從產(chǎn)業(yè)層面對金融發(fā)展引致經(jīng)濟增長的關(guān)系進行了研究,認為金融發(fā)展能夠降低企業(yè)的外部融資成本,促進新興行業(yè)的產(chǎn)生與發(fā)展。魯釗陽和李樹(2015)認為,不管是農(nóng)村正規(guī)金融還是非正規(guī)金融,都有利于區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級。王勛和Johansson(2013)構(gòu)建了一個反映經(jīng)濟結(jié)構(gòu)變化的非平衡增長模型,研究了金融抑制對經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的影響,認為政府通過抑制性的金融政策,阻礙了要素流動和服務(wù)業(yè)的發(fā)展,最終阻礙了經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型。龔強等(2014)則認為不同的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)應(yīng)該需要不同的最優(yōu)金融結(jié)構(gòu)。與此類似,范方志和張立軍(2003)的研究表明,金融發(fā)展對我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響存在地區(qū)差異,只有中西部的金融發(fā)展限制了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變。于斌斌(2017)也利用動態(tài)空間面板模型得出類似的結(jié)論。而朱玉杰和倪驍然(2014)雖然也認為金融規(guī)模對各地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級的影響存在差異,但是這種影響并不是線性的,而是一種U形關(guān)系。

        雖然有較多文獻對二者的關(guān)系進行了研究,但是基于最優(yōu)金融結(jié)構(gòu)理論對二者關(guān)系進行研究的幾乎沒有。由于一個地區(qū)的資源稟賦是不斷變化的,由此內(nèi)生出的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也應(yīng)該隨之變化,與此相適應(yīng)的最優(yōu)金融體系也應(yīng)該是動態(tài)調(diào)整的。總體上看,最優(yōu)金融結(jié)構(gòu)理論在解釋二者的關(guān)系時最具有邏輯事實的一致性(曾繁清和葉德珠,2017)。唯一與我們研究視角相同的是曾繁清和葉德珠(2017)的研究,但是他們主要是從宏觀層面上,把我國的金融業(yè)看成一個整體進行研究。由于地區(qū)及政策原因,導(dǎo)致我國各個區(qū)域內(nèi)的金融業(yè)存在顯著的差異(周立和王子明,2002),因此,從全國整體層面上的研究結(jié)論并不一定適合于區(qū)域?qū)用?。基于此,本文首先通過建立系統(tǒng)耦合度模型來分析西部地區(qū)金融體系與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間相互作用的關(guān)系,然后再通過建立灰色關(guān)聯(lián)度模型,遴選出西部地區(qū)金融體系與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相互作用的主要影響因素,以揭示我國西部地區(qū)近些年經(jīng)濟高速發(fā)展的機理,同時也為下一步推進西部地區(qū)金融體制改革、促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級提供有益的啟示。

        二、指標選擇與數(shù)據(jù)來源

        (一)指標選擇

        雖然學(xué)者在研究金融方面選擇的指標有差別,但是大多數(shù)都是圍繞金融規(guī)模、金融效率和金融結(jié)構(gòu)等三方面進行選擇。本文也從這三方面來刻畫西部地區(qū)的金融體系。

        對于金融規(guī)模指標體系,本文選擇金融業(yè)增加值占GDP比重(%)、金融業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員占總就業(yè)人員比重(%)和金融業(yè)固定資產(chǎn)投資占比(%)三個指標來衡量。對于金融效率指標體系,本文選擇金融中介配置效率(貸款/存款余額)(%)、保險深度(%)和保險密度(元/人)這三個指標來衡量。而對于金融結(jié)構(gòu)指標體系,本文選擇金融中介發(fā)展規(guī)模(貸款余額/GDP)和人身險保費收入占GDP比重(%)來衡量。

        關(guān)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標,之前文獻多采用三次產(chǎn)業(yè)之間的變化來衡量,比如,第二產(chǎn)業(yè)總值占GDP的比重,或者第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重。為了避免采用單一指標對實證結(jié)果的影響偏差,本文借鑒曾繁清和葉德珠(2017)的方法,從高度化、合理化和高效化三個維度來衡量西部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

        高度化指標方面選擇高新產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重、R&D經(jīng)費占GDP比重和高新產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口數(shù)占城鎮(zhèn)就業(yè)人口數(shù)的比重作為衡量指標,合理化指標選擇第二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重和規(guī)模以上國有工業(yè)企業(yè)產(chǎn)值占規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值的比重來衡量,高效化指標選擇第二產(chǎn)業(yè)增加值占第二產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資完成額比重、第三產(chǎn)業(yè)增加值占第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資完成額比重、第二產(chǎn)業(yè)增加值占第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口數(shù)比重和第三產(chǎn)業(yè)增加值占第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口數(shù)比重作為衡量指標。

        (二)指標權(quán)重確定

        對于指標權(quán)重確定,本文采用熵值法計算,因為熵值法屬于客觀賦權(quán)法,是利用各評價指標值之間的差異程度來確定系數(shù),能夠在確定權(quán)重系數(shù)過程中避免主觀因素帶來的偏差,較為客觀地反映各指標在綜合指標體系中的重要性。借鑒宋祺佼和呂斌(2017)的研究,在計算熵值前,首先要對這些指標進行無量綱化處理,以消除評價指標間存在的類型不一致和量綱不一致帶來的差異影響,此處運用歸一法對各指標進行標準化處理①。最終得到西部地區(qū)金融體系指標及各指標的權(quán)重(見表1)。

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