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产业结构调整下的中西部区域金融发展实证研究[①]

时间:2012-03-18  作者:秩名
  基于上述关于工业化对金融发展影响的分析,我们可以得出一个可检验的假说,即假说一:中部六省以重工业为核心的工业化进程不利于金融发展。

(二)产业结构调整与金融发展

中部地区产业结构调整不仅表现为工业化进程,以非公有制经济为主的第三产业同样发展迅速。第三产业中多为体制外企业,由于政府的注意力主要集中于工业化进程,较少的干预第三产业中企业的发展,从而使得企业受到优胜劣汰的市场竞争机制的充分筛选金融论文,绩效明显好于国有企业。快速发展的第三产业能够矫正由于政府实行赶超战略所扭曲的产业结构,促进产业结构升级。而产业结构升级所引起的企业技术创新、制度创新、规模化生产等对金融部门提出了更大规模、更加多样化和复杂化的金融服务要求,需要金融机构提供更加便捷、成本更低的融资渠道,并通过风险管理降低经营风险。金融系统内各金融部门为满足产业发展需求,不断进行自我完善,同时应需求而建立起多种金融职能机构,此时投资类金融中介获得了迅速发展,而商业银行的传统优势地位将有所下降,从而促使金融结构优化论文发表。经过多年的发展,中部地区的金融结构随着产业结构升级得到进一步的优化,虽然国有银行仍然占据大量优势,但是这些优势每年都在逐渐减小,各省初步建立了较为完整的金融体系。并且产业结构升级所带来的技术创新通过扩大了金融运行空间,提高了金融配置效率,降低了运行成本,引发产生金融聚集效应(沈能、赵建强,2005),促进金融发展。因此,金融发展的源动力来自于实体经济结构的升级,产业结构升级促进了中部地区金融发展。在金融的投资增量和资本导向效应促使产业结构向高度化方向发展时,产业结构的高级化会导致金融发展水平及金融功能的一系列变化。它们交互作用,使得金融系统不断发展,产业结构不断升级和完善(董金玲,2009)。从下图2中我们看到中部地区产业结构升级与金融发展保持相对一致的发展趋势。

基于以上分析,本文由此得到两个可供检验的假说:假说之二:中部地区的第三产业发展有利于金融发展。假说之三:中部地区产业升级促进了金融发展。

产业结构调整

图2 中部地区金融发展与产业结构升级趋势图

三、实证检验

(一)计量模型和指标选择

1.基本模型的构建

本文结合中部地区的实际情况,在借鉴Huang(2005)的研究上,将基本的计量模型设定为:

产业结构调整

在模型中:分别为衡量金融发展和产业结构的变量;下标为第个省份的第年;分别为时间效应和地区效应,为随机扰动项,为控制变量集合。

2.指标的选择

(1)区域金融发展指标的确定。已有的文献在衡量一国金融发展水平时,大多采用货币存量(M2或M3)与国民生产总值的比重作为标尺。但是考虑到我国分省的实际利率、广义货币供应量以及分省金融市场发展指标等数据无法获得,并且我国的金融系统属于典型的银行主导型这一现实,本文选择使用各省全部金融机构的贷款余额与各省同期国民生产总值的比值来衡量区域金融发展水平。金融发展变量用表示。

(2)产业结构指标的确定。根据克拉克-配第定理,产业结构调整的总趋势是第一产业占比重持续降低,第二产业比重逐步上升成为最大的产业,在经济进一步发展后,第三产业上升成为比重最大的产业。因此本文分别选择工业产值和第三产业的产值占的比重来反映工业化与第三产业发展情况,用表示。而在考虑产业结构升级对金融发展的影响时,选择使用产业结构升级率这一指标——产业结构升级率=第三产业产值/第二产业产值,用表示。

(3)控制变量的确定。影响金融发展的因素有很多,因此需要对一些主要变量进行控制来增强模型的解释力度。这其中包括:地方政府一般性财政支出与财政收入的比例,用于衡量地方政府干预地区金融发展的程度,用表示;出口额占的比重,用于反映地区对外开放程度,用表示;中等学校和高等学校在学人数占全部人口的比例,用以反映社会信用文化,用表示;地区每万人注册的律师金融论文,用于衡量地区司法效率,用表示。

(二)数据来源

本文所用的数据是中部六省1995-2008年期间关于前述变量的数据。具体而言,2004年及以前年份的各省金融机构贷款总额、地方政府一般性财政收入与支出、地区生产总值等数据来源于《新中国五十五年统计汇编》,2004年以后年份数据来源于《中国金融年鉴》(2006-2009)、《各省统计年鉴》(2006-2009);各省出口总额来自于中宏数据库,出口额为地区外贸出口总值与当年外汇平均价相乘所得。其他数据均采摘自《新中国五十五年统计汇编》和《各省统计年鉴》(2006-2009)。

 

表3 变量的描述性统计

变量

Findev

Indus

Tgdp

Isu

Goverment

Edus

Lawer

Export

平均值

0.854

36.75

0.350

0.787

1.957

0.080

0.640

0.048

中间值

0.820

35.50

0.355

0.761

2.035

0.080

0.615

0.050

最大值

1.490

54.80

0.420

1.171

2.480

0.110

0.930

0.110

最小值

0.560

26.60

0.270

0.509

1.510

0.050

0.240

0.020

标准差

0.188

6.783

0.041

0.167

0.280

0.016

0.147

0.019

(三)面板数据回归及结果分析

1.平稳性检验

为避免由于数据的不稳定性所造成的“伪回归”,我们对面板数据的稳定性进行单位根检验。常用的面板数据单位根检验有:Levin、Lin和Chu方法(LLC检验);Im、Pesaran和Shin方法(IPS检验);Maddala和Wu方法(MW检验)。本文选择使用LLC检验和IPS检验。由于各变量均存在时间趋势,因此在进行单位根检验时,选用含时间趋势的模型,各变量的具体检验结果见下表:

 

表4 面板数据回归中各变量的单位根检验

变量

检验方法

是否平稳

LLC检验t值

P值

IPS检验w值

P值

 

 

因变量

findevit

-2.58575

0.0049

0.82648

0.7957

△findevit

-7.83920*

0.0000

-3.75639**

0.0001

自变量

indusit

3.18955

0.9993

4.22514

1.0000

△indusit

-2.73863*

0.0031

-1.78819**

0.0369

tgdpit

-0.46069

0.3225

0.96252

0.8321

△tgdpit

-4.94942*

0.0000

-3.32202*

0.0004

isuit

-0.90047

0.1839

1.88387

0.9702

△isuit

-5.28971*

0.0000

-2.34122*

0.0096

控制

变量

edusit

1.38470

0.9169

2.35470

0.9907

△edusit

-5.96114*

0.0000

-2.53021**

0.0057

lawerit

-3.82074

0.0001

-1.52140

0.0641

△lawerit

-9.45995*

0.0000

-6.18979*

0.0000

exportit

-2.54625

0.0054

0.31615

0.6241

△exportit

-7.64774*

0.0000

-5.37480*

0.0000

govmentit

-1.30983

0.0951

-1.00582

0.1573

△govmentit

-3.95269*

0.0000

-1.92521**

0.0271

注:*、**分别表示统计值在1%和5%的显著性水平下显著

从表中可以看到,经两种方法检验,各变量均存在单位根,而在取一阶差分后,其结果分别在1%、5%的显著性水平下都是平稳的,因此说明这些变量均为一阶单整,即I(1)。
 

2.模型的选择

本文选择混合数据、固定效应和随机效应的模型的标准为Redundant fixed effects检验和Hausman检验。在对模型进行Hausman检验后得到的P-value为0.0000,显示固定效应模型更为适合,继续对模型进行Redundant fixedeffects检验,检验结果同样显示采用固定效应模型较好。然而是否需要同时控制地区固定效应和时间固定效应?双向固定效应模型更具有一般性,但也会降低估计的自由度。本文对模型进行双向固定效应估计,然后检验时间变量的联合显著性,得到的P-value为0.0000,因此本文选择双向固定效应模型更为适合。

3.面板数据的结果

(1)表5中的模型1、2是检验假说一的估计框架。模型1的结果显示,工业化变量的系数在1%的显著性水平下为负,这有力的支持了我们的假说一。在加入其它的控制变量的模型2中,变量系数仍然在1%的显著性水平下为负,其它变量的系数符号也均显著的符合预期,其中政府行为指标为正,这与Pistor等 (2005),余明桂、潘红波(2008),李涛、周业安(2009)等的研究结论是一致的,即政府对地方金融的适当干预有利地区金融发展。

 

表5 面板数据回归结果

解释变量

FINDEV

模型1

模型2

模型3

模型4

模型5

模型6

Idus

-0.0229*

(-4.5677)

-0.0218*

(-4.2957)

 

 

 

 

 

Tgdp


 

 

1.0210**

(2.6204)

0.6625***

(1.7845)


 

 

Isu


 

 

 

 

0.2549*

(2.9145)

0.1833**

(2.3155)

Govment


 

0.3360*

(3.9865)


 

0.4441*

(4.9243)


 

0.4447*

(5.1868)

Edus


 

2.5324

(1.2758)


 

4.2424***

(1.9295)


 

3.7830***

(1.7393)

Lawer


 

0.1679**

(2.3584)


 

0.1025

(1.3242)


 

0.1035

(1.3598)

Export


 

3.2969* (3.4471)


 

2.3078**

(2.1978)


 

2.2282**

(2.2456)

Adjusted R-squared

0.8338

0.8940

0.8181

0.8684

0.8054

0.8728

Obs

84

84

84

84

84

84

双固定效应模型

注:(1)*、**、***分别表示统计量在1%、5%、10%的显著性水平下显著;(2)括号中的数值为估计系数的t统计值论文发表。

(2)表5中的模型3、4是检验假说2的估计框架,在模型3、4中,第三产业变量的系数分别在5%、10%的显著性水平下为正,这与假说二无疑是一致的,即第三产业的发展有力的促进了中部地区的金融发展。
 

(3)表5中的模型5、6是检验假说3的估计框架,模型的结果也分别在1%、5%显著性水平下显著的为正,支持了假说三。但是系数的值较小,这说明产业结构升级对金融发展的促进作用有限,主要原因可能是以重工业化的负面影响所致。

四、结论与政策建议

本文运用中部地区1995-2008年的省际面板数据实证分析了产业结构调整对金融发展的影响。实证结果表明,以重工业为核心的工业化进程不利于金融发展,而第三产业的发展对金融发展具有积极的意义,地区产业结构升级促进了地区金融发展。这从一定程度上说明了产业结构调整对金融发展的积极意义。长期以来金融业一直作为政府产业政策实施的辅助工具,金融体系尤其是国有银行成为政府推行赶超战略、控制资金配置方向的重要制度保障,过多的强调金融支持产业发展的作用,而忽略了产业政策实施所造成的产业结构调整对金融发展的影响。不同的产业会对金融资源的吸引力有所区别,产业与金融资源之间会进行相互影响和选择金融论文,进而产生合力效果,推动产业结构的优化。因此,本文在此对产业结构调整提出两点建议,以期在中部崛起中为实现产业结构调整推动金融发展提供可选择的政策建议:

第一、在调整产业结构过程中,应注重培育和支持以技术进步为基础的主导产业、支柱产业。首先,只有如此才能从根本上突破资源环境约束,求得经济社会可持续发展。其次,中部各省的产业技术层次较低,主导产业多为资本密集型的传统产业,工业产品的附加值较低。这些产业受宏观调控和经济周期影响较为明显,增加了地区经济发展的波动性,影响了区域金融稳定的基础,给金融机构带来了潜在的政策性风险和市场风险。具体措施为加快发展高新技术产业,并注重利用高新技术和先进适用技术改造提升传统产业。

第二、注重按照市场经济体制的办法进行产业结构调整,更多的发挥市场在资源配置中的作用。产业部门间资源和资金的市场化流动、配置是产业结构优化的必然要求。产业结构调整就是要实现产业结构的高级化、合理化,使得优势企业、代表未来经济发展趋势的新兴产业得到更多的发展机会,淘汰那些低效益、缺乏竞争力的弱势企业。同时金融系统累积和调动的资金只有在以顺畅的市场竞争机制下,才能依据比较优势进行产业的选择,推动产业结构的优化升级,进而带动的实质经济增长。而地区政府之间基于为“为GDP增长而竞争”的竞争态势(张军,2005),过多参与甚至是主导产业结构调整进程,同时为保护作为他们税基的当地企业和作为政治权利基础、私人利益以及财政收入来源的国有企业,滞缓产业结构朝更高层次的发展,也就是说,地方政府的保护与发展偏好扭曲了产业结构调整的方向。因此,应减少地方政府对产业发展的直接干预,以市场机制引导产业结构调整。


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