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    金融發(fā)展支持地區(qū)經(jīng)濟增長的實證研究
    ——基于長三角三省一市的比較分析

    2022-02-10 08:35:46張守哲
    綏化學(xué)院學(xué)報 2022年12期
    關(guān)鍵詞:促進作用長三角融資

    張守哲 程 仁

    (1.滁州學(xué)院經(jīng)濟與管理學(xué)院 安徽滁州 239000;2.中國人民銀行宜春市中心支行 江西宜春 336000)

    長三角地區(qū)是我國金融發(fā)展和經(jīng)濟增長水平最高和最為活躍的地區(qū)之一,自2016年以來,安徽省成為長三角城市群的重要組成部分,因此,研究長三角地區(qū)的金融發(fā)展和經(jīng)濟增長之間的促進作用、探究安徽進一步融入長三角地區(qū)具有重要意義。對金融發(fā)展與經(jīng)濟增長關(guān)系的研究由來已久,隨著我國金融業(yè)的不斷發(fā)展國內(nèi)此類實證研究不斷增多。[1-5]我國多數(shù)學(xué)者認為出金融發(fā)展可以促進地區(qū)經(jīng)濟增長。然而,我國部分學(xué)者認為,金融發(fā)展促進了經(jīng)濟增長、經(jīng)濟增長沒有促進金融發(fā)展[5];也有研究指出,在經(jīng)濟相對發(fā)達的東部沿海地區(qū),經(jīng)濟和金融同方向增長,而相對落后的西部地區(qū),兩者則呈現(xiàn)反向變化。[2]本文選取長三角江浙滬皖2006-2020年金融發(fā)展和經(jīng)濟增長的相關(guān)數(shù)據(jù),建立指標(biāo)體系,運用計量工具,進行實證分析,最后在安徽推動金融支持經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展方面,提出一些有針對性的建議。

    一、金融對經(jīng)濟發(fā)展的影響因素分析

    (一)變量選擇。

    1.金融市場及基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展。采用金融相關(guān)率衡量金融市場的發(fā)展規(guī)模和發(fā)達程度;采用貸款余額與存款余額的比值表示貸款利用率,衡量信貸市場的相對規(guī)模,即資金的市場利用程度,較低的貸款利用率意味著金融市場的發(fā)展不夠完善,對經(jīng)濟發(fā)展的促進作用受到限制。

    2.融資方式與結(jié)構(gòu)。主要是指不同的融資主體與工具、載體以及由其產(chǎn)生的權(quán)利與義務(wù)。一般認為,融資方式與結(jié)構(gòu)的對金融市場參與主體的融資行為有顯著的區(qū)別,整體而言,直接融資在風(fēng)險釋放、融資效率方面有著明顯優(yōu)勢;間接融資則在門檻準(zhǔn)入、流程審批上占據(jù)優(yōu)勢。采用融資結(jié)構(gòu)指標(biāo)反映金融市場融資方式與渠道建設(shè)程度,主要以間接融資占全部融資的比例表示。

    3.金融發(fā)展效益。采用金融資產(chǎn)收益率來衡量金融發(fā)展的經(jīng)濟產(chǎn)出效應(yīng),金融發(fā)展效益越高表明其對經(jīng)濟增長的促進作用越大;采用不良貸款率測度經(jīng)濟發(fā)展對金融資產(chǎn)質(zhì)量的影響,表示經(jīng)濟發(fā)展而做出金融決策的代價。

    表1 變量選擇及定義

    (二)描述性統(tǒng)計。本文采用安徽省、浙江省、江蘇省和上海市統(tǒng)計年鑒經(jīng)濟金融數(shù)據(jù),可有效避免因數(shù)據(jù)來源不一致或者不同數(shù)據(jù)統(tǒng)計采集方法導(dǎo)致的口徑、時間調(diào)整等因素導(dǎo)致數(shù)據(jù)出現(xiàn)較大差異的情況。選擇長三角地區(qū)2006年至2020年期間4個樣本人均GDP、金融相關(guān)率等6個指標(biāo)數(shù)據(jù)組成面板數(shù)據(jù)。鑒于不同類型數(shù)據(jù)量綱存在較大差異性,對全部指標(biāo)進行對數(shù)化處理。

    表2 變量的統(tǒng)計性描述

    數(shù)據(jù)基本上呈現(xiàn)區(qū)域穩(wěn)定性,受樣本時間序列跨度較大以及不同個體之間發(fā)展程度差異較大等因素影響,部分指標(biāo)數(shù)值差異程度較大,可能會對計量結(jié)果的準(zhǔn)確性造成一定影響。

    (三)變量之間的相關(guān)特征。表3列示了2006年至2020年各樣本之間人均GDP(PGDP)、金融相關(guān)率(FIR)、融資結(jié)構(gòu)(FS)、信貸利用率(LUR)、金融資產(chǎn)回報率(FAR)與不良貸款率(NPL)對數(shù)化之間相關(guān)系數(shù)矩陣。

    表3 各金融變量相關(guān)系數(shù)

    由上表可知,人均GDP與金融相關(guān)率、融資利用率以及金融效益之間存在較強的正向相關(guān)關(guān)系;金融相關(guān)率與融資結(jié)構(gòu)與不良貸款率之間存在一定的負相關(guān)關(guān)系;金融資產(chǎn)回報率與不良貸款率之間存在負向相關(guān)關(guān)系。上述結(jié)果表明經(jīng)濟金融變量之間存在相互依存關(guān)系。

    二、實證結(jié)果分析

    (一)變量平穩(wěn)性的單位根檢驗。經(jīng)計量分析,變量中除LUR和FAR兩個指標(biāo)平穩(wěn)性檢驗待定外,其余變量均序列平穩(wěn),故需對HEP和LE進行進一步分析,進一步檢驗顯示LUR和FAR一階差分序列平穩(wěn),故認為數(shù)據(jù)大致是平穩(wěn)的。

    表4 平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

    (二)Granger因果關(guān)系檢驗。利用模型測算出各解釋變量與被解釋變量之間的相互變動的關(guān)系,確定一些變量是否是另一些變量的原因,具體測量結(jié)果如表5。

    表5 相關(guān)變量之間的Granger因果檢驗結(jié)果(滯后階數(shù)n=2)

    可見,F(xiàn)IR、FAR序列與PGDP序列之間存在雙向Granger原因;人均GDP是FS的Granger原因。

    (三)計量模型設(shè)定。根據(jù)前文確定的面板數(shù)據(jù)以及對,以2006年至2020年安徽、江蘇、上海和浙江三省一市的PGDP、FIR、FS、LUR、FAR、RNPL等6個自變量,PGDP為因變量,建立雙對數(shù)模型,如下:

    經(jīng)EVIEWS對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)計量,結(jié)果如下:

    表6 回歸方程參數(shù)表

    對應(yīng)所得方程如下:

    (四)協(xié)整檢驗。對回歸模型的殘差進行協(xié)整檢驗,測度回歸方程的可信程度。計量結(jié)果顯示,LLC檢驗統(tǒng)計量為-9.16387,對應(yīng)的概率值為0.0000,因此可以拒絕“各截面回歸殘差具有相同單位根過程”的原假設(shè),其余的IPS檢驗、Fisher-ADF檢驗、fisher-pp檢驗值對應(yīng)的概率值都為0.0000,因此可以拒絕“各截面回歸殘差序列都有一個單位根”的原假設(shè),可以確定INPGDP與LNFIR、LNFS、LNLUR、LNFARC、LNRNPL之間存在協(xié)整關(guān)系。

    表7 協(xié)整檢驗結(jié)果

    L m,P e s a r a n a n d s h i n A D F-F i s h e r c h i-s q P P-F i s h e r c h i-s q-5.1 2 0 3 7.3 0 0 5 6.2 1 9 0.0 0 0 0 0.0 0 0 0 0.0 0 0 0 5 6 5 6 5 6 4 4 4

    從圖中看出,各樣本之間的殘差基本上是圍繞0呈現(xiàn)對稱分布,可知解釋變量與被解釋變量之間存在協(xié)整關(guān)系。

    圖1 對數(shù)模型擬合效果

    顯示殘差大致圍繞0呈對稱分布,表明方程擬合效果較好。被解釋變量樣本人均GDP變化可由上述變量解釋。

    (五)實證結(jié)果分析。通過對樣本2006年至2020年長三角地區(qū)三省一市人均GDP與金融相關(guān)率、融資結(jié)構(gòu)等數(shù)據(jù)進行測量分析,得出如下結(jié)論:

    一是長三角地區(qū)金融發(fā)展水平對經(jīng)濟發(fā)展均存在明顯促進作用。上海市和江蘇省金融對經(jīng)濟發(fā)展促進作用最為顯著。計量結(jié)果表明,長三角地區(qū)三省一市金融對經(jīng)濟發(fā)展均存在明顯的促進作用,其中上海市和江蘇省金融對經(jīng)濟增長的交叉固定效應(yīng)分別為1.025和1.276,顯著高于安徽省和浙江省的水平。表明上海市和江蘇省金融發(fā)展水平較高,對經(jīng)濟發(fā)展的促進作用更為顯著。

    二是金融相關(guān)率、金融資產(chǎn)回報率與經(jīng)濟增長之間存在交互正向促進關(guān)系。以安徽省為例,在其它條件不變的情況下,F(xiàn)IR每上升或下降1%,人均GDP會上升或下降1.638%。金融市場的不斷完善、金融規(guī)模的擴大以及融資方式與渠道的不斷創(chuàng)新都能顯著地提升金融相關(guān)率,也提升了金融服務(wù)實體經(jīng)濟的能力與水平。長三角地區(qū)金融業(yè)增加值持續(xù)保持較快增長使得金融資產(chǎn)回報率顯著提升,在其他條件不變的前提下,安徽省金融資產(chǎn)回報率每提高1%,人均GDP會增長0.523%;縱向?qū)Ρ瓤矗不帐〗鹑谫Y產(chǎn)回報率處于較低水平,明顯低于浙江省0.760的水平,也顯著低于上海市1.477%、江蘇省1.345%的水平。

    三是不同地區(qū)融資利用率與融資結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟增長的影響存在顯著差異。信貸利用率與經(jīng)濟增長呈正向波動,表明貸款比例的提高對經(jīng)濟增長具有顯著的促進作用。安徽與浙江兩省貸款比例的提高對經(jīng)濟增長促進效應(yīng)最為顯著,分別為貸款占存款比每提高1%,對經(jīng)濟增長的促進作用會提高2.022%和2.944%。

    三、關(guān)于安徽省金融促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的建議

    (一)加大金融對實體經(jīng)濟發(fā)展的支持力度。從上述實證分析發(fā)現(xiàn),安徽省金融對經(jīng)濟增長的促進作用明顯低于江蘇和上海。因此,安徽省要堅持金融服務(wù)實體經(jīng)濟的理念,加大金融對實體經(jīng)濟的支持力度。具體包括:一是積極開展銀企對接,做大做強信貸總量,加大對省內(nèi)特色產(chǎn)業(yè)、重點領(lǐng)域和重點企業(yè)的信貸支持;金融機構(gòu)要進一步優(yōu)化審批流程、簡化審批手續(xù),確保重點企業(yè)、行業(yè)的信貸資金及時投放。二是調(diào)整優(yōu)化信貸結(jié)構(gòu),積極推動綠色金融與普惠金融融合發(fā)展,提升金融服務(wù)實體經(jīng)濟的活力。相關(guān)職能部門要加強對省內(nèi)科技創(chuàng)新、綠色經(jīng)濟等行業(yè)的情況調(diào)研,金融監(jiān)管部門要引導(dǎo)金融機構(gòu)加大對綠色經(jīng)濟的支持力度。加大對農(nóng)村等金融發(fā)展薄弱地區(qū)的金融供給,鼓勵主要涉農(nóng)金融機構(gòu)加大對鄉(xiāng)村振興的投入,促進安徽省金融穩(wěn)定與健康可持續(xù)發(fā)展。三是繼續(xù)深化利率市場改革。進一步優(yōu)化金融營商環(huán)境,提升金融服務(wù)實體經(jīng)濟的能力。

    (二)推動金融與科技的深度融合。充分發(fā)揮科技金融在服務(wù)與促進經(jīng)濟發(fā)展中的突出作用。一是將金融與技術(shù)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢。省會合肥應(yīng)充分發(fā)揮在云計算、大數(shù)據(jù)等方面的優(yōu)勢,促進信息技術(shù)與金融的融合發(fā)展。二是以科技提升金融服務(wù)實體經(jīng)濟的能力。引導(dǎo)與鼓勵金融機構(gòu)利用信息技術(shù)進行金融產(chǎn)品與服務(wù)創(chuàng)新,如開展線上信貸產(chǎn)品,線上審批、實時發(fā)放小額、專項信貸產(chǎn)品,提升金融產(chǎn)品與服務(wù)的應(yīng)用范圍與領(lǐng)域;提升農(nóng)村地區(qū)金融新型支付方式的應(yīng)用普及,通過建立金融服務(wù)站、電子設(shè)備終端等方式,充分釋放科技紅利。

    (三)強化金融監(jiān)管與風(fēng)險防控。在推進金融發(fā)展的同時,也要注意風(fēng)險防控措施,不斷完善金融監(jiān)管體系,提升監(jiān)管效率與效能。一是穩(wěn)妥推進金融風(fēng)險防控機制,建立金融防火墻,防范高負債、高能耗產(chǎn)業(yè)、行業(yè)風(fēng)險傳染到金融領(lǐng)域,造成金融波動;引導(dǎo)金融機構(gòu)合理確定單一產(chǎn)業(yè)、行業(yè)、企業(yè)的貸款集中度,穩(wěn)妥推進房地產(chǎn)貸款集中度管理政策,確保房地產(chǎn)市場健康平穩(wěn)運行;二是在發(fā)展新金融、鼓勵金融創(chuàng)新的實踐中,要把握創(chuàng)新與風(fēng)險的關(guān)系。建立測試、容忍、檢查、糾正錯誤的普惠金融創(chuàng)新管理體系,探索風(fēng)險可控、范圍可控的金融發(fā)展新方式;三是注重金融跨周期與逆周期調(diào)節(jié),發(fā)揮金融對穩(wěn)增長、穩(wěn)就業(yè)的帶動作用。避免對受疫情影響而出現(xiàn)暫時經(jīng)營性困難的行業(yè)、產(chǎn)業(yè)盲目采取抽貸、短貸、惜貸等做法,加劇企業(yè)經(jīng)營困難和市場波動。

    四、研究結(jié)論

    金融發(fā)展與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展密不可分。本文選取長三角江浙滬皖2006-2020年金融發(fā)展和經(jīng)濟增長的相關(guān)數(shù)據(jù),建立指標(biāo)體系,運用計量工具,進行實證分析。結(jié)果顯示長三角地區(qū)金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間存在著明顯的相互促進作用,同時,安徽與江浙滬之間存在著地區(qū)差異。因此,安徽應(yīng)當(dāng)從加大金融對實體經(jīng)濟發(fā)展的支持力度、推動金融與科技的深度融合、強化金融監(jiān)管與風(fēng)險防控等方面進一步推動金融促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展,以期實現(xiàn)全面融入長三角城市群的目標(biāo)。

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