我国金融结构对工业增长的影响研究

高昕睿

(哈尔滨商业大学，黑龙江 哈尔滨 150028)

一、引言

金融体系与经济增长之间的关系，很早就受到学术界的关注并对其进行了较为详细的研究。无论是早期的研究者如 Goldsmith(1969)、McKinnon(1973)、Shaw(1969)，还是近期的一些学者，如Stiglitz(1985)、Mayer(1990)、Levine和 King(1993)、Levin(1997)等，一致认为金融体系在经济发展与增长中起着关键的作用。随着理论研究的深入，研究者不仅试图对金融发展和经济增长之间的关系进行重新演绎，而且开始关注金融体系内部结构的演变在经济发展和经济增长中的作用。

金融结构在经济增长过程中之所以重要，是由于实体经济活动对金融服务的要求是多种多样的，而不同的金融中介及其代表的融资方式在金融服务方面具有各自的比较优势。因此，合理的金融结构可以更好地满足企业的融资需求，促进行业增长。本文通过金融体系与经济发展和增长之间相互关系的模型对我国工业1999—2010年的面板数据进行分析，初步证明了金融结构对工业增长的重要性。

二、理论分析和研究假设

金融体系对经济发展和增长的作用，需要通过它是否满足了实体经济的需要来判断。当行业的产业规模结构与本国的资源禀赋结构相适应，其产品竞争力较高，如果要更好地发挥资源禀赋这一比较优势，还需要更有效的融资渠道。由于不同的产业企业在规模等方面存在很大差异，同时，不同的金融机构和中介在提供不同的金融服务上各具比较优势，因此，相对于不同的产业结构就会形成不同的金融结构。

Demirguc－Kunt、Feyan 和 Levine(2011)运用了大规模的跨国界样本数据，探索金融结构与最优金融结构的偏离程度与经济发展之间的关系。计算出每年每个国家的最优金融结构和“金融结构缺口”，即实际金融结构和最优金融结构之差的绝对值的自然对数。并发现，在截然不同的经济发展阶段都有与之对应的最优金融结构，即使在设置了包括银行业和证券市场的发展水平的一些控制变量之后，金融结构缺口与经济活动仍显示出显著的负相关。另外，偏离最优金融结构对经济的影响很重要，偏离一个标准差将使经济产出下降6%。

根据上述观点，本文提出以下研究假设:

假设H1:若我国工业以大型工业为主(行业平均规模较大)，则市场主导型金融结构更有利于行业增长。反之，若我国工业以中小企业为主，则银行主导型金融结构更有利于该行业的增长。

假设H2:金融结构缺口(实际金融结构和最优金融结构之差的绝对值的自然对数，反映了实际金融结构和最优金融结构偏离程度)与工业增长负相关。

通过对我国31个省市1990—2010年金融结构和工业行业的面板数据进行协整检验和回归分析，检验上述理论假设。

三、实证分析

1.模型设定和数据说明

检验假设H1的计量模型为:

检验假设H2的计量模型为:

其中，αiγi是截距，βjηj为待估计系数，αitωit为误差项。下标i代表省市，t代表时间。模型中，Industry为1999—2010年各省市工业总产值，Finstr为由 Levine(2000)定义的金融结构，即融资结构(股票市场总市值和银行各项贷款总额之比)。Strls为金融结构指标Finstr与工业企业平均规模LS的交叉乘积项。以工业企业全部从业人员平均人数代表工业企业平均规模的大小。Finstrgap为 Demirguc－Kunt、Feyan和 Levine(2011)定义的金融结构缺口，反映了实际金融结构和最优金融结构偏离程度。

需要关注的是β1、β2、η1的估计符号和统计显著性。如果假设H1是正确的，那么β2的符号应该为正且在统计上显著。Finstr反映的是金融结构对工业的影响。按照银行主导论，它的符号β1应该为负;按照市场主导论，它的符号应该为正;而金融服务论和法律金融论预期它的估计系数在统计上并不显著。Finstrgap的系数η1反映的是金融结构缺口对工业增长的影响，如果假设H2是正确的，η1的符号应该为负且在统计上显著。Control为控制变量，用来控制其他一系列可能会对工业增长产生影响的变量，包括TA:工业企业资产总额;TD:工业企业负债总额。

本文使用的数据来源于《中国工业经济发展年鉴》《中国统计年鉴》和国泰安数据库。为消除通货膨胀的影响，所有数据(包括控制变量)均以1999年为基期，通过各省市CPI将价值型变量转化为实际型变量。表1列出了对主要变量的描述性统计结果。从表中可以看出，各省市的金融结构之间的差别还是很大的，这可顺利地考察金融结构对工业增长的影响。

表1 数据描述性统计

2.单位根检验

由于面板数据综合了来自时间序列和横截面的信息，用非平稳时间序列建立回归模型极有可能产生“伪回归”问题。因此，在对面板数据进行实证分析前，需对数据进行单位根检验。本文单位根检验选用LLC和PP–Fisher这两种方法来判断数据的平稳性。检验结果如下。

经检验，变量均为平稳序列，故变量间可能存在协整关系。

3.协整检验

表2 数据单位根检验

表3 协整检验结果

本文使用Pedroni协整检验方法对方程(1)和方程(2)进行协整检验。表3中对方程(1)协整检验的7个统计量中有4个拒绝原假设，对方程(2)协整检验的7个统计量中也有4个拒绝原假设，表明Industry和Finstr Strls TA TD之间存在协整关系，Industry和Finstrgap TA TD之间也存在协整关系，因此可以在原计量模型的基础上进行回归分析。

4.回归分析

回归结果(1)中列出了对方程(1)基本解释变量的估计结果。Finstr的估计系数显著为负，这符合银行主导论的观点。同时Strls的系数在5%的统计水平上显著为正，初步验证了假设1。回归结果(2)为方程(1)加入了控制变量TA和TD后的估计结果，Finstr的系数仍然显著为负，同时Strls的系数仍然显著为正，进一步验证了假设1。另外，资产总额的系数显著为正，说明较高的资产总额对工业增长有明显的正面的影响，负债总额的系数显著为负，说明较高的负债总额对工业增长有明显的负向影响。回归结果(3)列出了对方程(2)基本解释变量的估计结果，Finstrgap的估计系数显著为正，与假设2不符合。回归结果(4)是方程(2)加入控制变量后的估计结果，Finstrgap的估计系数显著为负，验证了假设2，同时符合Levine(2011)的观点，即金融结构缺口与经济活动显著负相关。

表4 回归结果

四、结论

以金融结构与经济增长的理论分析为基础，运用我国31个省市1999—2010年的面板数据，分析了我国的金融结构对工业增长的影响。结果表明:第一，工业行业的平均规模越大，则市场主导型金融结构越有利于工业增长。随着经济发展和金融体系的完善，企业的融资规模将不断扩大，从需求的角度来看，偏向市场导向型金融结构更有利于为大企业融资，随着企业规模的扩大，投资风险也进一步上升，这时更需要市场主导型金融体系的支持。第二，金融结构缺口与工业增长存在负相关关系，即大的金融结构缺口与低的工业总产值相关。

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