区域金融发展对经济增长的实证分析

第二节　区域金融发展对经济增长的实证分析

为了实证分析金融要素在东中西部各省市区经济增长的贡献度，本部分利用Panel－data模型深入到省级层面，对各个影响因素在时间和地区两个截面上的作用进行综合分析，以得出各地区金融发展对地区经济增长的促进作用。

一、计量模型与数据的选择

在研究金融发展与经济增长关系的文献中，所用实证模型都是大同小异。其不同之处主要体现在金融发展与经济增长指标的选择以及控制变量的选取上。本部分选取的基本的计量模型如下:

式中Y代表经济增长变量，FINANCE代表金融发展变量，X代表与区域经济增长相关的其他控制变量，ε表示误差项。根据King＆Levine(1993)、Dimitris K.Christopoulos＆Efthymios G.Tsionas(2004)等金融发展与经济增长经典文献以及冉光和等(2006)、范祚军等(2008)对国内金融发展与区域经济增长关系的实证研究，本文将控制变量X选择为:投资(I)、地方政府财政支出(FN)、实际利用外资额(FDI)。因此式(6.2.1)具体可以表示为:

因变量Y_it表示各省市区的经济增长水平，与King＆Levine(1993)相同，本文采用各省市区人均GDP的增长率来衡量经济增长水平，以剔除各区域规模带来的影响。自变量FINANCE代表金融发展水平，用各区域年末银行贷款、股票流通市值、企业债券余额之和与GDP的比重衡量各区域金融发展水平。投资I，用各地区固定资产投资额衡量;地方政府财政支出FN，用各地区政府年末财政支出额衡量;实际利用外资额FDI，用各地区实际利用外商直接投资额衡量;自变量与因变量都是比例数字，不需要取对数，因此仅需对三个控制变量取自然对数。β₁为本文关注的各地区金融贡献边际系数。由于中国的资本市场从20世纪90年代开始才逐渐发展起来，因此分析数据的样本区间为1991～2008年;重庆市因数据系列不完整，与四川省合并，记为川渝，香港、澳门和台湾没有包括在样本范围内。原始数均取自《新中国五十五年统计资料汇编》、《中国统计年鉴》、《中国金融年鉴》、《中国证券期货统计年鉴》、《新中国五十年财政统计》及各省级统计年鉴。表6－5是对全国30个省、市、自治区在样本区间里的面板数据的统计描述。

表6－5　面板数据的统计描述

二、Panal－Data方法

为了深入分析各区域金融发展对经济增长的贡献程度，本文选用面板数据(Panal－Data)的计量方法，控制各个地区之间存在的异质性。一个基本的面板数据模型如下:

三、区域金融发展和经济增长的实证分析

我们将全国30个省市区按照国家统计局的划分标准，分为东部、中部、西部地区三个组别分别进行回归。

使用Eviews 6.0软件，逐一对东中西部三个地区样本数据进行Hausman检验，检验结果如表6－6所示，x²统计量均通过5%水平下的显著性检验，所以拒绝原假设，三个地区一致接受固定效应模型。

表6－6　东、中、西部三个地区Hausman检验结果

*表示在5%水平下显著

为了确定模型的具体形式，分别构造计算东中西部三个地区的F统计量进行协方差分析检验，检验结果如表6－7所示。F_0.05(40，143)=1.479 1，F_0.05(35，104)=1.536 2，F_0.05(28，104)=1.584 7。三个地区的统计量F₂与统计量F₁分别都大于给定置信度为5%水平下的相应临界值，因此三个地区均用变系数的面板数据模型进行模拟。

表6－7　东、中、西部三个地区协方差分析检验结果

包含若干个省市区的面板数据模型，由于不同省市区之间经济规模差异悬殊，常常导致回归误差项存在异方差，即所谓的横截面异方差。另一方面，面板数据模型由于相同个体效应的存在，回归误差项具有时间上的相关性，所谓的横截面相关。如果忽略可能存在的异方差和序列相关性，将导致回归系数的估计是非有效的一致估计，并且标准差是有偏的。综合考虑，在模型估计中，采用同时对截面单元异方差性和同期相关性进行修正的广义最小二乘法(GLS)。

东、中、西三个地区的模型参数估计结果和统计检验结果分别显示于表6－8、表6－9、表6－10。东部地区的回归结果表明，除河北省的系数不显著之外，其他10个省区金融发展的贡献系数均通过5%置信度的显著性检验。其中，江苏、浙江和海南三个省区金融发展贡献系数为负(分别为－0.66、－0.84、－3.65)，意味着这三个省份的金融发展与经济增长呈明显的负相关关系。可能的原因是，浙江、江苏两省经济发展的主要推动力是中小企业，2009年两省中小企业创造的经济总量约占两省总和的80%，高于全国平均20个百分点左右。由于中小企业贷款难的普遍问题以及民间资本雄厚的特殊性，江浙中小企业发展更依赖于民间金融。而民间金融并没有在本文所描述的区域金融发展的范围之内，因此可能导致回归结果出现金融发展与经济增长之间的负相关关系。海南金融发展对经济增长是负相关关系的可能原因是产业经济对金融资源使用效率较低所致，海南面临寻找新的经济增长点问题。金融发展对经济增长贡献度在1%以上的省市包括广东、上海、辽宁(金融贡献系数分别为1.25、1.22、1.02)。广东、上海两个省区具有区位优势，上海证券交易所和深圳证券交易所为两个地区金融发展起到巨大推动作用。根据《中国证券期货统计年鉴(2009)》的数据，截至2008年底，广东省共有上市公司202家，占全国上市公司总数的12.43%，其股票总市值占全国的13.83%;上海共有上市公司160家，占全国上市公司总数的9.85%，其股票总市值占全国的17.48%。Greenwood和Jovanovic(1990)，Levine(1991)，Pagano(1993)，Bencivenga、Smith和Starr(1996)等在深入系统研究股票市场与经济增长关系时，得出的结论较为一致:股票市场对长期经济增长的积极影响。他们认为一个功能完备、流动性充足的股票市场不仅能够分散风险，降低信息成本，而且可以提高资金配置效率和资本的边际生产力，从而促进了经济增长。因此，对于上海和广东两个省市而言，直接融资方式对经济增长的贡献度会比较大。北京的金融发展对经济增长的贡献度比较低(贡献系数为0.27)，其原因可能是北京作为全国的政治经济中心，汇集了大量的外资和财政等形式的资金以及其他发展经济的政策优势，降低了经济发展对金融支持的依赖程度，从而导致金融要素对区域经济增长的贡献度不高。中部地区的回归结果显示，山西和湖南两个省份回归系数不显著，其他6个省区的金融发展对经济增长具有正的推动作用，但是贡献度普遍比较小。西部地区的回归结果显示，陕西省的金融贡献系数不显著。广西、川渝和内蒙古的金融对经济增长的贡献较大(分别为2.27、1.78、1.64)，贵州、云南、甘肃、宁夏、新疆5个省区的金融贡献度也在0.5%以上，西藏和青海金融发展对经济增长的促进作用略低，分别为0.44和0.33。

表6－8　金融发展对东部各省区经济增长的贡献度

表6－9　金融发展对中部各省区经济增长的贡献度

表6－10　金融发展对西部各省区经济增长的贡献度

综合而言，我国区域金融发展水平对区域经济增长影响显著。从三大地区划分来看，西部金融发展对其经济增长的促进作用最大，东部次之，中部最低，东部与西部差异不大。金融发展包括金融资产规模的增长和金融资源效率的提高。目前西部地区金融发展主要表现为金融资产规模的扩张，因此西部地区金融发展对经济增长的贡献主要是通过金融资产“量”上增加实现的。与西部地区相比，东部省区的金融机构效率水平较高，从而能够通过提高金融效率实现经济增长。另一方面来看，一般认为金融要素对经济增长的贡献包括以下三个方面:促进要素投入量的增长、提高金融自身产值的增长和促进要素投入量的增长。按照王广谦的计算，三者的贡献度分别是10%、8.6%和1.3%^[3]。西部地区金融发展对经济增长的贡献主要表现在促进要素投入量的增长。国家先后出台纲领性文件，要求各金融机构全力支持西部大开发战略。其中，金融机构对西部地区经济发展的支持主要通过如下几个渠道:对基础设施建设的资金投入、对产业结构升级的金融支持、对资源开发金融支持力度。由于西部地区经济发展水平和产业结构层次较低，经济增长模式过于粗放，并且过度依赖于投资，使得金融发展对西部地区经济增长的促进作用绝大部分是通过增加要素投入量实现的。

本部分基于东部、中部和西部1991～2008年的省级数据，运用面板数据(Panel－data)模型分别对这三个区域金融发展对经济增长的促进作用进行了经验分析。检验结果显示，我国绝大部分地区金融发展对区域经济增长发挥着重要作用，本文的研究结论再一次证实中国区域金融发展与经济增长之间存在强相关关系。但是金融要素对经济增长的贡献弹性在各区域之间具有明显的差异，西部地区金融发展的贡献弹性最大，东部次之，中部最小。这一结论与国内其他相关研究结果略有差异。董绳周(2007)分析认为西部金融发展对其经济的促进作用最大，中部次之，东部最低，中部与西部差异不大。范祚军等(2008)的研究结果认为东部地区金融要素对区域经济增长的贡献度最大，西部地区次之，中部地区最小。吴新生(2009)的研究认为中部地区金融发展对经济增长的促进作用最大。导致研究结果不尽相同的原因可能是:第一，选取样本区间的差异;第二，衡量金融发展指标的差异;第三，计量方法选择的差异。

图6－2　各地区金融发展对经济增长的贡献程度比较

注1:图6－2不包括统计检验不显著的省区

注2:图6－2中数字的含义分别为:1代表广西;2代表川渝;3代表内蒙古;4代表广东;5代表上海;6代表云南;7代表甘肃;8代表辽宁;9代表山东;10代表宁夏;11代表贵州;12代表福建;13代表吉林;14代表天津;15代表新疆;16代表西藏;17代表江西;18代表青海;19代表北京;20代表黑龙江;21代表湖北;22代表安徽;23代表河南;24代表江苏;25代表浙江;26代表海南

【注释】

[1]本文采用的门限模型设置和模型的实证方法参照:赵晓力《中国区域金融发展问题研究》(2007)中的相关模型实证分析。

[2]如在统计价格指数数据时，对重庆缺失的1990年到1994年数据按1.05倍的西部地区价格指数计算，四川缺失的价格指数数据按邻近省市重庆价格指数值补足，湖北缺失的价格指数数据按邻近省份湖南价格指数值补足，西藏缺失的价格指数数据由西部地区价格指数补足。

[3]参见王广谦著:《经济发展中金融的贡献与效率》，中国人民大学出版社，1997年版，第157页。