湖北金融對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級轉(zhuǎn)型的實證分析

劉繼兵，朱 微，羅緣鳳

0 引言

湖北金融業(yè)發(fā)展中存在的結(jié)構(gòu)問題和不足，影響到金融功能的正常發(fā)揮，也將制約金融體系對湖北產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的支持。金融是現(xiàn)代經(jīng)濟的核心，其本質(zhì)是通過調(diào)節(jié)儲蓄者與投資者之間的關(guān)系，使資金由盈余部門向短缺部門轉(zhuǎn)移，引導(dǎo)經(jīng)濟資源的合理配置。一國產(chǎn)業(yè)的形成、發(fā)展和結(jié)構(gòu)調(diào)整都離不開一定的貨幣金融環(huán)境。本文運用湖北省近年來的金融發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析，定量探討金融因素在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級轉(zhuǎn)型中所起的作用，以期為湖北省的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和經(jīng)濟金融良性互動發(fā)展提供決策參考。

1 實證分析

1.1 變量選取及數(shù)據(jù)來源

為了研究湖北金融發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系，文章選取金融相關(guān)比率來衡量湖北金融發(fā)展水平的存量和流量指標(biāo)，通常最主要的是FIR，F(xiàn)IR=金融資產(chǎn)總量/GDP。在衡量一國金融增長時，主要使用貨幣存量（M2）與GDP作為標(biāo)尺，通常將其簡化為M2/GDP，以衡量一國的經(jīng)濟貨幣化程度。由于湖北金融資產(chǎn)、M2和有價證券資產(chǎn)統(tǒng)計數(shù)據(jù)難以取得，文章采用國內(nèi)研究常用做法，用存貸款數(shù)據(jù)反映湖北金融發(fā)展水平。定義FIR=DC/GDP，其中，DC為湖北金融機構(gòu)存貸款余額，GDP為湖北實際生產(chǎn)總值。同時我們用融資效率和投資回報率來度量金融參與率，分別記為SLR和GCR，SLR=貸款增加額/儲蓄余額，GCR=GDP/資本。資本以資本形成總額來計算（固定資本形成+存貨增加）。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)用第二產(chǎn)業(yè)增加值與第三產(chǎn)業(yè)增加值之和占GDP的比值表示，記為ISR。

本文的樣本區(qū)間為1995～2009年，湖北地區(qū)生產(chǎn)總值、三次產(chǎn)業(yè)和總投資（即資本形成額）的數(shù)據(jù)資料來源于1996～2010年的《湖北統(tǒng)計年鑒》，金融機構(gòu)存貸款余額和居民儲蓄相關(guān)數(shù)據(jù)由2000～2009年的《中國金融年鑒》、中國經(jīng)濟信息網(wǎng)以及湖北省統(tǒng)計局等官方網(wǎng)站收集而得。

1.2 Granger因果關(guān)系檢驗

對時間變量ISR、FIR、SLR和GCR分別取自然對數(shù)，記作LISR、LFIR、LSLR和LGCR，以減少數(shù)據(jù)的波動，同時可以克服VAR系統(tǒng)的異方差，且它們之間的線性關(guān)系的系數(shù)就是彈性系數(shù)，反映各自的變化量對對方的影響。

在經(jīng)濟變量中有一些變量顯著相關(guān)，但它們未必都是有意義的，在建立VAR模型之前，本文將確認(rèn)這些變量之間是否存在Granger因果關(guān)系，結(jié)果見表1。

表1 Granger因果檢驗結(jié)果

Granger因果檢驗結(jié)果顯示LFIR與LISR之間不存在任一方向上的Granger因果關(guān)系，沒有引起與被引起的關(guān)系，這表明LFIR與LISR之間的變動是相互獨立的。LSLR是LISR的Granger成因，LISR卻不是LSLR的Granger成因。關(guān)于LGCR與LISR我們可以看到，LGCR不是LISR的Granger成因，但是LISR是LGCR的Granger成因，即LSLR、LGCR分別與LISR之間存在著單向的因果關(guān)系。

1.3 VAR模型分析

由因果檢驗的結(jié)果可知，LFIR與LISR不存在因果關(guān)系，所以在建立VAR模型時，為了保證其中的變量存在一定的經(jīng)濟意義，將剔除掉變量LFIR，選取LISR、LSLR和LGCR建立三變量的VAR模型。建立VAR（3）模型，我們發(fā)現(xiàn)該模型是不穩(wěn)定的，所以不予以考慮。本文將根據(jù)AIC和SC準(zhǔn)則對VAR的滯后項進(jìn)行判斷。

表2 模型滯后期的選擇

由于AIC值和SC值越小越好，所以根據(jù)表2結(jié)果，本文將選擇建立VAR（1）模型。由圖1可以看出，VAR模型的根都在單位圓內(nèi)，可知模型穩(wěn)定，因此建立的VAR（1）模型是合適的。

圖1 VAR模型的穩(wěn)定性檢驗結(jié)果

參數(shù)估計結(jié)果見表3。

表3 VAR模型參數(shù)估計值

從表3中的數(shù)據(jù)可以看出，第一個方程整體參數(shù)是顯著的，而且一半的變量的參數(shù)估計是顯著的，R2也達(dá)到了0.941，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化不僅依賴于自身前期的變動，也依賴于前期融資效率的變動，相對而言，由于投資回報率的參數(shù)估計是不顯著的，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化受投資回報率的前期變動較小；第二個方程的整體參數(shù)是不顯著的，而且所有的變量的參數(shù)估計都是不顯著的，說明它的變動具有一定的隨機性，與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和投資回報率前期的變動影響不明顯；第三個方程整體參數(shù)是顯著的，而且多數(shù)的變量的參數(shù)估計是顯著的，說明投資回報率受自身前期的變動影響和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)前期變動的影響，但是其波動和融資效率的前期波動關(guān)系不大。由于VAR模型本身不適合進(jìn)行政策分析，因此下面用基于VAR的脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解解決此問題。

1.4 脈沖響應(yīng)分析

對VAR系統(tǒng)模型采用Cholesky分解方法得到脈沖響應(yīng)，考察金融參與率對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化的脈沖響應(yīng)。圖2～圖4中橫軸表示沖擊作用的滯后期數(shù)，縱軸表示變量的波動幅度，實線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，虛線表示正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶。

圖2 LISR對LISR的脈沖響應(yīng)

圖3 LSLR對LISR的脈沖響應(yīng)

圖4 LGCR對LISR的脈沖響應(yīng)

（1）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化指標(biāo)的沖擊反應(yīng)曲線分析。由圖2可知，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化受到自身的一個正的沖擊后，當(dāng)期反應(yīng)很強烈，隨后衰退，且響應(yīng)效果持續(xù)減弱下去，但是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化指標(biāo)對自身具有持續(xù)的正向影響。

（2）融資效率的沖擊反應(yīng)曲線分析。由圖3可知，當(dāng)本期給融資效率一個單位的沖擊后，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化指標(biāo)在短期內(nèi)以一定的速度下降，第4期時降到最低點，隨后有所反彈，響應(yīng)效果有所減弱并最終保持下去，最后達(dá)到新的穩(wěn)定狀態(tài)。這說明，融資效率對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化指標(biāo)的沖擊影響，引起產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化指標(biāo)的反向變動，即在一定時期內(nèi)導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化指標(biāo)下降，在第4期時其反向影響最大，之后其負(fù)的影響越來越小，到第10期融資效率對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化指標(biāo)的沖擊幾乎可以忽略不計。說明湖北省的融資效率對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化不僅不存在促進(jìn)作用，而且在短期內(nèi)還有著較強的負(fù)向作用。

（3）投資回報率的沖擊反應(yīng)曲線分析。由圖4可以看出，投資回報率對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的沖擊呈現(xiàn)出負(fù)的影響，在短期內(nèi)使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化指標(biāo)以一定的速度下降，并維持這種狀態(tài)較長一段時間，隨著時間的推移，這種沖擊逐漸變小，最后達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。這說明，湖北省的投資并沒有很好地加快其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級，主要原因可能是湖北投資結(jié)構(gòu)不合理，資金匱乏制約了企業(yè)的發(fā)展，以至于對其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化也存在著一定的制約作用。

1.5 方差分解

圖5中，橫軸表示沖擊作用的滯后期數(shù)，縱軸表示各變量對LISR的貢獻(xiàn)率（單位：百分?jǐn)?shù)）。

圖5 LISR的方差分解

由圖5可知，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化主要源于自身的沖擊，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化自身的貢獻(xiàn)率從長期來看維持在50%左右。來自融資效率的貢獻(xiàn)率在短期內(nèi)以一定的速度上升，最后在中長期穩(wěn)定在40%多一點。投資回報率對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的貢獻(xiàn)率和融資效率對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的貢獻(xiàn)率有著相同的變化趨勢，但是作用明顯不如融資效率大，中長期大約維持在8%左右。以上分析表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化指標(biāo)對自身的方差貢獻(xiàn)最大，且融資效率對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的貢獻(xiàn)率僅次于其對自身的影響，而投資回報率雖然相比之下其貢獻(xiàn)率較小，但是也占到了一定的比重，由此可見，為了促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，提高融資效率和投資回報率是具有一定的現(xiàn)實意義的。

2 結(jié)論

本文的實證分析結(jié)果表明，金融對湖北產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級轉(zhuǎn)型的支持力度不足，要實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級轉(zhuǎn)型，加大金融支持力度迫在眉睫。因果檢驗結(jié)果表明湖北省金融發(fā)展水平與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級不存在明顯的相關(guān)關(guān)系，即在長期內(nèi)金融發(fā)展水平并沒有明顯的影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的發(fā)展水平，這說明湖北省金融發(fā)展較為落后，對湖北產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級的影響力度很弱，而融資效率和投資回報率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間存在著長期的單向協(xié)整關(guān)系，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級會影響融資效率，而投資回報率在長期中會對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級產(chǎn)生一定的影響。我們用脈沖響應(yīng)函數(shù)反映了在隨機誤差項上施加一個標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊后對產(chǎn)業(yè)升級的當(dāng)前狀態(tài)和未來狀態(tài)所帶來的影響，結(jié)論表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對自身的信息具有正向的影響，而融資效率和投資回報率的變化對其具有反向的影響。最后本文運用方差分解技術(shù)分析了各個變量的結(jié)構(gòu)沖擊對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化變化的貢獻(xiàn)度，進(jìn)一步評價了不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。結(jié)果表明，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對自身波動的影響最大，但是逐漸減弱，而融資效率和投資回報率對產(chǎn)業(yè)升級的變化的貢獻(xiàn)度逐漸加強，綜合脈沖響應(yīng)的結(jié)果可以看出融資效率和投資回報率對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級存在著相當(dāng)大的負(fù)向作用。

[1] 數(shù)據(jù)來源于湖北省人民政府金融辦公室.2010年湖北省金融業(yè)發(fā)展情況[EB/OL].http://www.dzwww.com/rollnews/news/201104.

[2] 蔡紅艷，閻慶民.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與金融發(fā)展[J].管理世界，2004，（10）.

[3] 林毅夫，姜燁.發(fā)展戰(zhàn)略、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)與銀行業(yè)結(jié)構(gòu)：來自中國的經(jīng)驗[J].管理世界，2006，（1）.

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[5] 曹秋菊.我國房地產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)關(guān)系的協(xié)整分析[J].求索，2011，（9）.