信貸融資結(jié)構(gòu)與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展——基于山東省金融發(fā)展的實證分析

王 倩，王顯暉

(1.山東財經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，山東濟南 250014;2.山東省煙臺市經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)金融工作辦公室，山東煙臺 264000)

一、引 言

在我國，金融產(chǎn)業(yè)作為現(xiàn)代經(jīng)濟發(fā)展的核心，是銀行貨幣政策與宏觀經(jīng)濟發(fā)展之間的聯(lián)系紐帶。信貸貸款對于區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展有舉足輕重的作用，信貸渠道屬于貨幣政策中的一個有效傳導(dǎo)渠道，也是我國貨幣政策中最重要的一個傳導(dǎo)渠道。2000年以來，國內(nèi)金融機構(gòu)采取了擴張性的策略，頻繁跨地區(qū)建立分支機構(gòu)，一般而言，我國金融行業(yè)跨區(qū)域設(shè)立分行總是優(yōu)先選擇GDP總量較大、人均收入較高的東南沿海地區(qū)，這使得大量金融資源集中在這些區(qū)域，進一步提高了當(dāng)?shù)赝顿Y水平，也對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟和社會發(fā)展產(chǎn)生了重要影響。

在我國整體發(fā)展不均衡的同時，各省市內(nèi)部發(fā)展也存在地理差異。根據(jù)國家統(tǒng)計局公布的數(shù)據(jù)，2014年山東省GDP總量為59 426.6億元，連續(xù)多年位居全國第三，人均GDP接近1萬美元，居全國第十。然而山東各地市經(jīng)濟發(fā)展卻極度不平衡，位于膠東的地市明顯發(fā)展水平較高，而魯西北、魯西南地區(qū)還比較落后。近些年，多家商業(yè)銀行在山東地區(qū)設(shè)立了很多分支機構(gòu)，對山東地區(qū)投放了數(shù)額巨大的信貸資金，但與此同時，伴隨信貸貸款的拓展和發(fā)放，各地間因信貸導(dǎo)致的問題重重，2012年底山東鄒平民間高利貸涉及資金千億，反映出山東乃至全國信貸市場的混亂和缺陷。

如何規(guī)避風(fēng)險，促進信貸市場完善發(fā)展，進而拉動山東經(jīng)濟的發(fā)展，是市場亟須解決的關(guān)鍵問題。山東省作為經(jīng)濟大省，對于中國經(jīng)濟的貢獻率較高。然而山東區(qū)域性經(jīng)濟發(fā)展差異很大，而且商業(yè)銀行出于自身風(fēng)險管理與利益考慮會有選擇地放貸，對基礎(chǔ)設(shè)施項目和大企業(yè)信貸資金投放旺盛，而對高科技風(fēng)險項目和中小型實體經(jīng)濟的信貸資金投放相對不足。在當(dāng)前各處民間金融都不規(guī)范的情況下，如何利用好信貸工具，并使它成為促進宏觀經(jīng)濟目標實現(xiàn)的主力軍，是當(dāng)前面臨的關(guān)鍵問題。因此，有必要弄清信貸結(jié)構(gòu)區(qū)域差異化的基本現(xiàn)狀和真實原因，弄清區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差異擴大化的經(jīng)濟金融原因，弄清信貸結(jié)構(gòu)與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展間的真實關(guān)系，二者究竟是信貸引領(lǐng)經(jīng)濟增長的“供給引導(dǎo)”型還是實體經(jīng)濟的增長導(dǎo)致了對信貸需求的“需求跟隨”型或者是信貸結(jié)構(gòu)阻礙了經(jīng)濟發(fā)展的單向因果關(guān)系?

二、文獻綜述

(一)信貸結(jié)構(gòu)、制度變遷與經(jīng)濟增長

在二十世紀六七十年代，很多學(xué)者開始關(guān)注金融結(jié)構(gòu)的發(fā)展，其中Goldsmith[1]代表性地提出金融機構(gòu)的完善程度標志著金融發(fā)展的整體水平，而金融結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和演進決定著金融發(fā)展的方向，并成為經(jīng)濟增長的重要驅(qū)動力。在此基礎(chǔ)上，世界銀行和Demirguc－Kunt等[2，3]擴展了Goldsmith的研究，他們對50個國家1970－1993年間的金融中介、市場和經(jīng)濟發(fā)展情況進行了檢驗，并發(fā)現(xiàn)金融結(jié)構(gòu)在不同國家之間的差異性很大，如:法國銀行的存款資產(chǎn)占金融體系的56%，而英國則只占35%，同時金融結(jié)構(gòu)會伴隨經(jīng)濟發(fā)展而變化。McKinnon[4]和Shaw[5]深化了學(xué)術(shù)界關(guān)于金融發(fā)展和經(jīng)濟增長的認識，前者認為發(fā)展中國家對金融體系的過多管制和干預(yù)會抑制金融市場發(fā)揮功能，從而降低各中介指標的傳導(dǎo)效率和資源配置效率。而Shaw通過分析金融深化和經(jīng)濟增長的關(guān)系后提出，金融發(fā)展和經(jīng)濟增長之間是相互促進的，金融體系通過資本累積為經(jīng)濟增長提供支持，而一國經(jīng)濟水平的提高又反過來促進金融體系進一步成熟和發(fā)展。隨后很多學(xué)者對二者之間的關(guān)系又進行了分析，Alexander[6]從微觀角度解釋了德國在20世紀初經(jīng)濟增長迅速的原因，他認為相比英國而言，德國金融體系是以銀行為基礎(chǔ)，由于銀行與其他工業(yè)企業(yè)之間存在密切的聯(lián)系，這降低了獲取企業(yè)信息的成本，也使得金融體系更容易識別優(yōu)質(zhì)投資并方便對企業(yè)實施控制、提高儲蓄的流動性;同時，德國銀行能夠幫助企業(yè)規(guī)劃未來的發(fā)展路徑、對主要技術(shù)創(chuàng)新做出決策并安排兼并收購和一系列資本增長計劃。

由于各國經(jīng)濟發(fā)展狀況不同以及演變過程中的偶然性，不同國家的制度發(fā)展會呈現(xiàn)不同的軌跡[7]。在總結(jié)以往文獻的基礎(chǔ)上，Levine[8]提出了研究金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的路徑，即從以信息和交易成本為代表的市場摩擦入手，深入分析金融市場和中介的相關(guān)功能(如流動性儲蓄、分配資源、對公司施加控制、便利風(fēng)險管理以及簡化商品、服務(wù)和合同的交易等)，通過促進資本積累和技術(shù)創(chuàng)新等途徑來促進增長。King等[9]利用80個國家1960－1989年的數(shù)據(jù)，檢驗了資本積累對產(chǎn)量增長的渠道，并建立了金融發(fā)展水平的一系列衡量指標來分析金融發(fā)展水平是否能夠預(yù)測長期經(jīng)濟增長、資本積累和產(chǎn)量提高;相比Goldsmith使用的規(guī)模指標來說，他們采用的四個衡量金融發(fā)展水平的指標更準確的刻畫了金融體系的功能，這四個指標包括:金融中介的規(guī)模、銀行分配信貸資源的程度、信貸資源配置到私人企業(yè)的比率以及私人企業(yè)獲得信貸占GDP的水平。此外，Beck 等[10]、Guiso 等[11]、Rousseau[12]以及 Ayyagari等[13]分別對單個國家監(jiān)管放松背景下的金融發(fā)展和非正式金融的影響進行了分析。

在金融和經(jīng)濟增長的文獻中，Allen等[14]提供了關(guān)于中國發(fā)展的獨特證據(jù)，他們發(fā)現(xiàn)中國經(jīng)濟經(jīng)歷了三十多年的高增長，而金融部門卻受到政府控制處于相對落后水平。Hasan等[15]利用1986－2002年的省級數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，金融中介的發(fā)展與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展存在負相關(guān)關(guān)系。與此形成對比的是，Chen[16]同樣利用中國的省級數(shù)據(jù)進行研究后表明，中國的金融發(fā)展對經(jīng)濟增長有很大貢獻，而這種影響主要通過儲蓄轉(zhuǎn)化和貸款替代預(yù)算撥款這兩種渠道發(fā)生作用，Cheng等[17]也得到了相似的結(jié)果，肯定了銀行業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟的促進作用。然而不同指標和不同樣本的使用可能會得到不同的結(jié)果，Guariglia等[18]將金融發(fā)展指標分為兩類來對中國1988－2003年的數(shù)據(jù)進行分析，一組是政府干預(yù)金融程度的指標，另一組是衡量市場驅(qū)動金融的指標，結(jié)果發(fā)現(xiàn)前者與經(jīng)濟發(fā)展負相關(guān)，后者則呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。與此相似，Zhang等[19]利用中國286個城市2001－2006年的數(shù)據(jù)，采用動態(tài)面板系統(tǒng)GMM估計方法調(diào)查了金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，他們的研究和早期的觀點有較大的不同，他們認為在2001年中國加入WTO之后進行了一系列金融改革，而這些改革使得原有政府控股銀行的效率提高，促進了經(jīng)濟發(fā)展，改善了以往扭曲資源配置的現(xiàn)象。除此之外，盧峰等[20]、王志強等[21]從金融發(fā)展效率，江曙霞等[22]從信貸配給，孫國棟等[23]、冉光和等[24]從金融和經(jīng)濟增長區(qū)域差異，孫國茂等[25]從藍黃區(qū)金融支持以及王金營等[26]從制度變遷的角度也進行了不同層面的分析。

(二)貨幣政策、信貸結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟周期

費雪[27]通過對20世紀30年代大危機發(fā)生的原因進行分析后發(fā)現(xiàn)，當(dāng)經(jīng)濟處于繁榮時期，總體價格上漲導(dǎo)致了負債性投資大幅增加，引起銀行信貸的擴張，并導(dǎo)致過度負債的出現(xiàn)，從而引起價格水平下降、經(jīng)濟下滑，并引起銀行信貸收縮，出現(xiàn)經(jīng)濟的低迷。Bemanke等[28]在研究中采用VAR向量的回歸模型，對信貸、貨幣及總需求間的關(guān)系進行實證研究，指出美國貨幣沖擊會對經(jīng)濟總需求產(chǎn)生一定影響。同時貸款依賴型的借款在實際應(yīng)用中缺乏一定融資渠道，在銀行貸款量減少的情況下會導(dǎo)致貸款支出下降，導(dǎo)致總需求降低。Kashyap等[29]指出貨幣政策會引起信貸規(guī)模的變化，當(dāng)貨幣緊縮時信貸規(guī)模減小。他們的研究證實銀行信貸規(guī)模減小，資金供給減少會引起經(jīng)濟實體內(nèi)部融資比例出現(xiàn)改變，從而影響實體經(jīng)濟投入產(chǎn)出的變化。

信貸結(jié)構(gòu)的變化受到了很多因素的影響，而其中的一個重要原因就是來自貨幣政策的沖擊，Bernanke等[30]發(fā)現(xiàn)當(dāng)貨幣政策發(fā)生變化時會引起市場利率的波動，而銀行為了應(yīng)對市場風(fēng)險所帶來的沖擊，會進一步改變其貸款構(gòu)成，從而影響企業(yè)的融資成本同方向變化和投資需求的改變，進而加劇對經(jīng)濟活動的沖擊和最終的經(jīng)濟增長。李斌[31]、盛朝暉[32]對中國的信貸總量和貨幣供應(yīng)量進行了分析，發(fā)現(xiàn)信貸總量對經(jīng)濟運行具有舉足輕重的作用，貨幣政策的傳導(dǎo)主要是通過信貸渠道進行傳遞的。

綜合金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的文獻和研究，本文的貢獻主要集中在:一、本文在考察信貸融資對經(jīng)濟發(fā)展的影響時，不僅分析了信貸與經(jīng)濟總量的關(guān)系，同時還考察了信貸融資與經(jīng)濟發(fā)展結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系，而以往研究則很少考慮到經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，因此本文可以在一定程度上彌補這一不足;二、相關(guān)文獻考察信貸融資與經(jīng)濟發(fā)展之間的關(guān)系時，主要采用普通的回歸模型或時間序列方法，而本文則在采用時間序列方法的基礎(chǔ)上，還利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)方法來探討各地市信貸資源在運用效率上的差異，從而使研究結(jié)果更加豐富;三、多數(shù)學(xué)者主要以國家作為研究的主體，然而一個國家和區(qū)域的內(nèi)部其實存在發(fā)展不平衡的現(xiàn)象，因此本文從省市級區(qū)域發(fā)展的角度可以更深入地探討區(qū)域金融與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展之間的關(guān)系，以期為政府監(jiān)管部門提供一些啟示。

三、信貸融資對山東省經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)聯(lián)性分析

(一)變量的設(shè)定及數(shù)據(jù)來源

為了考察信貸融資對山東省經(jīng)濟發(fā)展的影響，在考慮到數(shù)據(jù)的代表性與可獲得性的基礎(chǔ)上，也使分析簡化，本文借鑒大多數(shù)學(xué)者的做法選用年度GDP總量作為經(jīng)濟發(fā)展的代表變量;同時由于當(dāng)前對經(jīng)濟發(fā)展的衡量又不僅限于經(jīng)濟增長，現(xiàn)實發(fā)展中越來越看重經(jīng)濟結(jié)構(gòu)在經(jīng)濟發(fā)展中的作用，因此，本文同時把二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP總產(chǎn)值的比重也作為經(jīng)濟發(fā)展的代表變量。選用金融機構(gòu)人民幣貸款余額作為信貸融資的代表變量;另外，為了考察行業(yè)信貸結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟發(fā)展的影響，本文又分別選取了山東省的工業(yè)貸款、農(nóng)業(yè)貸款、商業(yè)貸款、基建貸款、技改貸款余額以及這五項貸款占貸款余額的比重作為分行業(yè)信貸的代表變量加以分析。

為了確保分析的可靠，本文在數(shù)據(jù)選取上盡可能增加樣本量，但是由于統(tǒng)計的難度，本文只能獲得1978－2013年間的山東省GDP總量數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和金融機構(gòu)人民幣貸款余額，以及1978－2009年間的工業(yè)貸款、農(nóng)業(yè)貸款、商業(yè)貸款、基建貸款以及技改貸款數(shù)據(jù)，并且1978－1981年間的基建貸款數(shù)據(jù)也為缺失狀態(tài)。為了縮小數(shù)據(jù)的變化，并減小異方差性，本文對絕對量數(shù)據(jù)取對數(shù)得到建模分析中所需的數(shù)據(jù):GDP總量(lnGDP)、金融機構(gòu)人民幣貸款余額(lnLS)、工業(yè)貸款(lnIL)、農(nóng)業(yè)貸款(lnAL)、商業(yè)貸款(lnML)、基建貸款(lnCL)以及技改貸款(lnTL)，對二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP總產(chǎn)值的比重(GDPR)、工業(yè)貸款比重(ILR)、農(nóng)業(yè)貸款比重(ALR)、商業(yè)貸款比重(MLR)、基建貸款比重(CLR)、技改貸款比重(TLR)不作處理。以上數(shù)據(jù)均來源于《山東統(tǒng)計年鑒2014》。

(二)相關(guān)性分析

由圖1和圖2可以清晰地看出山東省的經(jīng)濟發(fā)展和信貸融資絕對量之間在長期發(fā)展趨勢上存在較強的一致性，基本都呈現(xiàn)逐步上升的趨勢;但是經(jīng)濟發(fā)展與信貸融資比重的長期發(fā)展趨勢則不盡相同，經(jīng)濟發(fā)展增加的同時，工業(yè)貸款比重、商業(yè)貸款比重以及技改貸款比重則呈下降之勢。表1通過GDP總量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與信貸融資絕對量、行業(yè)信貸比重之間的相關(guān)系數(shù)給出了變量間確定存在的相關(guān)關(guān)系。由相關(guān)系數(shù)可以清楚地看到，山東省的經(jīng)濟發(fā)展變量與信貸融資絕對量之間存在著較強的正相關(guān)關(guān)系，其中相關(guān)系數(shù)最高可以達到0.997 7，接近于1;雖然信貸融資比重與經(jīng)濟發(fā)展變量間的相關(guān)關(guān)系則有正有負但相關(guān)系數(shù)的絕對值比較大，充分說明變量間的變化可能存在著某種內(nèi)在聯(lián)系。

圖1 1978－2013年間山東省經(jīng)濟發(fā)展變量與信貸融資絕對量變化趨勢

圖2 1978－2013年間山東省經(jīng)濟發(fā)展變量與信貸融資比重變化趨勢

表1 相關(guān)系數(shù)表

(三)平穩(wěn)性檢驗

本文使用ADF單位根檢驗來確定變量的平穩(wěn)性，由結(jié)果可知原始序列在5%的顯著水平下都是非平穩(wěn)的。而經(jīng)過一階差分后，lnGDP、GDPR、lnML、lnCL、CLR這五個序列在5%的顯著性水平下平穩(wěn)，lnLS、lnIL、lnAL、lnTL、ILR、ALR、MLR、TLR這八個個序列在1%的顯著性水平下平穩(wěn)。因此，可以判定經(jīng)濟發(fā)展變量和信貸融資變量在5%的顯著性水平下是一階單整的，變量的線性組合可能是平穩(wěn)的，變量之間存在穩(wěn)定的長期關(guān)系，接下來利用協(xié)整分析討論變量是否存在長期穩(wěn)定的關(guān)系。

(四)基于協(xié)整檢驗的長期影響分析

由于此部分考查的是兩變量間的協(xié)整關(guān)系，因此本文選取適用于兩變量協(xié)整檢驗的E－G兩步法做協(xié)整檢驗。首先構(gòu)造經(jīng)濟發(fā)展變量與信貸融資絕對量、信貸融資比重間的回歸模型，回歸模型的估計結(jié)果如表2所示，模型一到六是以GDP總量為因變量，信貸融資絕對量為自變量的回歸模型，模型七到十二是以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為因變量，信貸融資絕對量為自變量的回歸模型;模型十三到十七是以GDP總量為因變量，信貸融資比重為自變量的回歸模型，模型十八到二十二是以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為因變量，信貸融資比重為自變量的回歸模型。從表2模型的判定系數(shù)可以看出，除了模型十七和模型二十二的擬合優(yōu)度略低外，其他模型的擬合優(yōu)度均較高，并且自變量的系數(shù)t統(tǒng)計量檢驗值較大，概率p值接近于零，綜合起來表明這二十個模型的解釋變量對被解釋變量的解釋程度和顯著性較高。

表2 回歸方程的估計結(jié)果

續(xù)表2

本文對構(gòu)造的回歸模型生成的殘差序列所做平穩(wěn)性檢驗，依然采用ADF單位根檢驗方法檢驗殘差序列的平穩(wěn)性。檢驗結(jié)果表明，在10%的顯著性水平下，前十二個模型都通過檢驗，可認為這十二個模型的殘差序列都是平穩(wěn)的;后十個模型中，模型十三、十六、十七、二十一、二十二都沒有通過檢驗，殘差序列不平穩(wěn)。

通過以上兩步可以確定經(jīng)濟發(fā)展變量和信貸融資絕對量間存在著協(xié)整關(guān)系，即長期均衡關(guān)系。這種均衡關(guān)系意味著在本模型中，山東省的經(jīng)濟發(fā)展變量和信貸融資絕對量構(gòu)成的系統(tǒng)內(nèi)不存在破壞均衡的內(nèi)在機制。如果變量在某一時期受到干擾后偏離長期均衡點，那么均衡機制將會在下一期進行調(diào)整，以使其重新回到均衡狀態(tài)。從每個模型的系數(shù)來看，解釋變量的系數(shù)都為正值，表明信貸融資量的增長會對經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生正向作用。單純從模型系數(shù)大小來看，山東省信貸融資量對GDP總量增長的影響要高于對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響，并且無論是從經(jīng)濟總量的角度還是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的角度看，商業(yè)貸款和工業(yè)貸款的系數(shù)都始終要高于其他貸款，即相對于總的金融機構(gòu)人民幣貸款余額來說，這兩大信貸融資對經(jīng)濟發(fā)展的促進作用更加明顯。這種表象的內(nèi)在原因一是長期以來國家對經(jīng)濟總量增長的需求高于對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的需求，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整是近幾年才成為國家宏觀經(jīng)濟發(fā)展的重要著力點，并且相對于經(jīng)濟增長來說，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)優(yōu)化是一項更為艱巨的任務(wù)，結(jié)構(gòu)的調(diào)整涉及的因素更多，需要更多方面的協(xié)調(diào)配合來改變我國經(jīng)濟發(fā)展近四十年形成的經(jīng)濟格局;二是工商業(yè)發(fā)展在山東省總的經(jīng)濟發(fā)展中占有的比重較大，大約占到了60%，對經(jīng)濟增長的拉動作用也達到了8%，因而一旦得到信貸支持，其對總的經(jīng)濟發(fā)展的促進作用更加明顯。而通過模型顯示的基建貸款對經(jīng)濟發(fā)展的影響要相對較弱一些，這與當(dāng)前基礎(chǔ)建設(shè)市場整體呈疲態(tài)之勢較為相符。可見，在不考慮其他影響因素的情況下，從長期整體來看信貸融資絕對量對山東省經(jīng)濟發(fā)展有較強的促進作用。

但是經(jīng)濟發(fā)展變量和信貸融資比重間的長期均衡關(guān)系并不明顯，只有農(nóng)業(yè)貸款比重和工業(yè)貸款比重與經(jīng)濟發(fā)展的兩個代表變量都呈協(xié)整關(guān)系。并且在模型系數(shù)上，工業(yè)貸款比重、商業(yè)貸款比重、技改貸款比重的系數(shù)都是負值。這一結(jié)果表明，對于山東省的行業(yè)信貸投放來說，信貸投入的行業(yè)范圍在逐漸擴大，對于像工業(yè)、商業(yè)這類傳統(tǒng)意義上的信貸重點流入行業(yè)并沒有得到足夠的貸款支持，同時面對當(dāng)前經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的背景，技改貸款也沒有加大投入力度。綜合來看，山東省各行業(yè)信貸比重結(jié)構(gòu)還需優(yōu)化。

(五)基于誤差修正模型的短期影響分析

以上協(xié)整關(guān)系分析的結(jié)果反映的是信貸融資變量和經(jīng)濟發(fā)展變量間是否存在長期均衡關(guān)系，而誤差修正模型是通過構(gòu)造包含差分變量和誤差修正項的回歸方程以研究變量間的短期變動關(guān)系，由于信貸融資比重與經(jīng)濟發(fā)展的長期均衡關(guān)系不明顯，因而也必然會造成在短期關(guān)系及動態(tài)影響上二者關(guān)系不明顯，后續(xù)的實證分析就不需要再對信貸融資比重進行分析，所以只針對信貸融資絕對量建立如下誤差修正模型，誤差修正模型的誤差修正項用ECM(－1)來表示:

表3 誤差修正模型的估計結(jié)果

由表3可知，信貸融資變量對經(jīng)濟發(fā)展兩大代表變量的短期影響表現(xiàn)不同。對GDP總量來說，在短期影響并不顯著，六個模型的判定系數(shù)都趨近于零，且F統(tǒng)計量值比較小，從整體上說明了模型的擬合效果不好。自變量及誤差修正項的系數(shù)t統(tǒng)計量值也較小，導(dǎo)致概率p值較大。在5%的顯著性水平下只有模型一的三個參數(shù)都通過檢驗，這表明總的金融機構(gòu)人民幣貸款余額在短期會對經(jīng)濟增長產(chǎn)生影響，并且當(dāng)這種影響偏離長期均衡時，會通過反向修正機制將短期波動拉回到長期均衡。即當(dāng)經(jīng)濟增長短期波動偏離長期均衡時，模型一將會以23.51%的調(diào)整力度將其拉回均衡狀態(tài)。綜合來看，只有模型三中農(nóng)業(yè)貸款的誤差修正項系數(shù)為正值，不符合反向修正機制，其余五個模型的誤差修正項都為負值，符合反向修正機制，在一定程度上說明由信貸融資變量與經(jīng)濟增長變量構(gòu)成的系統(tǒng)內(nèi)有潛在的短期均衡可能性。但是由于相對信貸投放來說，我國經(jīng)濟增長不符合經(jīng)濟增長的正常增長速度，與同期其他國家相比來說經(jīng)濟增長過快，人為因素對經(jīng)濟增長的控制要強于信貸融資量與經(jīng)濟增長構(gòu)成的自然系統(tǒng)內(nèi)部的均衡調(diào)節(jié)，最終導(dǎo)致短期均衡不顯著。這也在一定程度說明了我們國家降低當(dāng)前的經(jīng)濟增速并維持在中高增速水平，既是經(jīng)濟增長的眾多紅利消失決定的，更是經(jīng)濟自身發(fā)展規(guī)律決定的。而對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來說，在短期影響較為顯著，六個模型的判定系數(shù)較大，在1%的顯著性水平下，模型八到模型十一的參數(shù)都通過檢驗，并且在5%的顯著性水平下，模型七和模型十二的參數(shù)也通過了檢驗，說明由信貸融資量和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量構(gòu)成的系統(tǒng)內(nèi)存在較強的短期均衡性，即當(dāng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)短期發(fā)展偏離長期均衡時，系統(tǒng)內(nèi)會通過反向修正機制將其拉回到長期均衡。實證結(jié)果從深層次說明了盡管過快的經(jīng)濟增長造成了我國當(dāng)前的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)不合理，但是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在發(fā)展的過程中有其自身規(guī)律，過往人為因素對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整干預(yù)的少，信貸融資量的投放與過快經(jīng)濟增長造成的這一產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相對應(yīng)。所以，面對當(dāng)前不合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，國家需要進一步調(diào)整信貸投放總量和投放方向，通過人為調(diào)控來打破這種不合理的均衡。

(六)基于脈沖響應(yīng)函數(shù)的動態(tài)影響分析

在分析了信貸融資變量與經(jīng)濟發(fā)展變量的長短期關(guān)聯(lián)性后，只是得到了經(jīng)濟發(fā)展受信貸融資量影響的長短期均衡關(guān)系，但是這種關(guān)聯(lián)性的動態(tài)表現(xiàn)形式并不清楚;并且前文的分析都是建立在單融資變量與經(jīng)濟發(fā)展之間的關(guān)系，而實際生產(chǎn)中各行業(yè)的信貸投放量會產(chǎn)生相互影響。為此本文力圖通過構(gòu)建VAR模型，借助脈沖響應(yīng)函數(shù)來分析各行業(yè)的信貸融資變量對經(jīng)濟發(fā)展的動態(tài)影響。首先，構(gòu)建信貸融資變量與經(jīng)濟發(fā)展變量間的VAR模型，部分結(jié)果如表4;其次，基于模型進行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析，具體結(jié)果如圖3和圖4。

表4 VAR模型回歸結(jié)果

由于本文探討的是山東省信貸融資對經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)聯(lián)性，不研究不同行業(yè)信貸融資間的關(guān)系，因而對于VAR模型的結(jié)果并不需要全部列出，表4中的結(jié)果只是分別以lnGDP和GDPR為因變量的回歸結(jié)果。從回歸結(jié)果可以看出，動態(tài)模型的整體效果很好，判定系數(shù)和F統(tǒng)計量值都比較大;分別來看，總的金融機構(gòu)人民幣貸款余額無論是滯后一期還是滯后兩期都會對經(jīng)濟增長產(chǎn)生較強的正向促進作用;而各行業(yè)信貸融資在滯后情況下對經(jīng)濟增長的影響并不確定，既有正向影響，也有負向影響，工業(yè)貸款、商業(yè)貸款、技改貸款的滯后一期影響都為正向，并且工業(yè)貸款和商業(yè)貸款在滯后二期的影響變?yōu)樨撓颍促J款的積累對企業(yè)發(fā)展產(chǎn)生了不利影響進而影響經(jīng)濟的發(fā)展;農(nóng)業(yè)貸款和基建貸款在滯后一期和滯后二期的影響都是負向，在一定程度上說明這二者貸款利用效率低下。這一動態(tài)表現(xiàn)基本反映了經(jīng)濟發(fā)展的現(xiàn)實狀況，工商業(yè)發(fā)展迅猛，基本會在貸款投放的一到兩年內(nèi)充分發(fā)揮所投資金的作用，對經(jīng)濟增長產(chǎn)生較強的促進作用;而由于以房地產(chǎn)為主的基建市場近年來整體存在產(chǎn)能過剩問題，導(dǎo)致在信貸系統(tǒng)內(nèi)基建貸款的投入對經(jīng)濟增長產(chǎn)生抑制作用，只有消化前期庫存才能帶來更好的經(jīng)濟增長;農(nóng)業(yè)整體發(fā)展緩慢，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的步伐跟不上整體經(jīng)濟增長，再加上在農(nóng)業(yè)投入的信貸存在層層克扣，款項很難發(fā)揮作用，也會對經(jīng)濟增長產(chǎn)生抑制作用。對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來看，不同類型的信貸融資在滯后情況下對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響也并不一致，但從整體上看，可以發(fā)現(xiàn)信貸融資對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響在滯后一期偏重于負向影響，而到了滯后二期則偏重于正向影響，表明信貸融資在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整過程中存在一個緩慢釋放的過程，即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整是一項長期系統(tǒng)性的工程，當(dāng)資金在進入實體經(jīng)濟后，需要充分運轉(zhuǎn)與實體經(jīng)濟結(jié)合才能促進高級形態(tài)的經(jīng)濟發(fā)展，最終達到對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整優(yōu)化。

圖3和圖4顯示的是金融機構(gòu)人民幣貸款余額、工業(yè)貸款、農(nóng)業(yè)貸款、商業(yè)貸款、基建貸款和技改貸款綜合作用時各變量受隨機擾動項沖擊對經(jīng)濟發(fā)展的動態(tài)影響。當(dāng)金融機構(gòu)人民幣貸款余額受到隨機擾動項的一個正向沖擊后，其對經(jīng)濟發(fā)展的沖擊也為正向，并且這種正向沖擊在短期內(nèi)達到最大值，之后逐漸下降趨近于零;而對于分行業(yè)貸款來說，其受到隨機擾動項的一個正向沖擊后，期初會對經(jīng)濟發(fā)展偏重做出負向的響應(yīng)，經(jīng)過幾期變化后這一外界影響則趨于零。這種隨機擾動項的正向沖擊經(jīng)過信貸融資變量的傳遞產(chǎn)生對經(jīng)濟發(fā)展的負向沖擊更多是源自政策調(diào)控的影響，盡管有時國家的信貸政策是為了刺激產(chǎn)業(yè)發(fā)展，但是卻沒有對企業(yè)融資產(chǎn)生積極影響，有時甚至產(chǎn)生抑制作用。

圖3 經(jīng)濟發(fā)展的脈沖響應(yīng)函數(shù)分析結(jié)果

圖4 經(jīng)濟發(fā)展的脈沖響應(yīng)函數(shù)分析結(jié)果

(七)格蘭杰因果關(guān)系分析

以上分析只是大致上說明變量間存在著影響關(guān)系，不能夠說明變量間的依賴性，因而可以通過格蘭杰因果關(guān)系檢驗考察信貸融資變量與經(jīng)濟發(fā)展之間的因果性。本文采用VAR模型中滯后階數(shù)判定標準的AIC準則和SC準則確定因果關(guān)系檢驗中滯后階數(shù)的選擇，選取5%的顯著性水平作為判斷標準，具體結(jié)果如表5。

表5 格蘭杰因果檢驗

續(xù)表5

表5中結(jié)果表明，對于經(jīng)濟增長來說，在10%的顯著性水平下，只有金融機構(gòu)人民幣貸款余額是經(jīng)濟增長的格蘭杰原因，其余信貸融資量都不是經(jīng)濟增長的格蘭杰原因，也就是說總的信貸融資量的投放拉動了經(jīng)濟增長，各行業(yè)的信貸融資力量過于單薄，還不足以對經(jīng)濟增長產(chǎn)生直接因果性。相反，經(jīng)濟增長則是農(nóng)業(yè)貸款和基建貸款的格蘭杰原因，即經(jīng)濟的增長推動著農(nóng)業(yè)貸款和基建貸款的投放，呈需求拉動信貸投放的狀況。關(guān)于這一結(jié)果的解釋則是對于總的經(jīng)濟增長來說，總的信貸融資量投放對經(jīng)濟增長起到了導(dǎo)向作用，反映了金融對實體經(jīng)濟的引導(dǎo)支持功能;而對于各行業(yè)信貸融資量來說，則由于規(guī)模相對較小，還不足以單方面引導(dǎo)經(jīng)濟的走向;反過來，由于國家側(cè)重于發(fā)展農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)地位，以及加強消化基礎(chǔ)建設(shè)前期過剩產(chǎn)能，則通過政策引導(dǎo)經(jīng)濟轉(zhuǎn)型，因而從經(jīng)濟增長的需求角度引至了對這兩方面資金的需求。對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來說，在10%的顯著性水平下，除了農(nóng)業(yè)貸款不是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的格蘭杰原因，其余五項貸款都是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的格蘭杰原因;相反，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是農(nóng)業(yè)貸款的格蘭杰原因，而不是其余五項貸款的格蘭杰原因。這一結(jié)果充分說明了對我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整來說，總體上主要是靠產(chǎn)業(yè)信貸政策的傾斜導(dǎo)致信貸資金投向高級形態(tài)的產(chǎn)業(yè)，進而實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整，而對于農(nóng)業(yè)來說，由于其受重視程度較弱，只能是國家通過政策強調(diào)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化引導(dǎo)信貸資金投入到農(nóng)業(yè)上，因而呈現(xiàn)需求拉動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。

四、信貸融資對山東省經(jīng)濟發(fā)展的區(qū)域效率分析

第三部分的分析探討了山東省整體上信貸融資與經(jīng)濟發(fā)展間的關(guān)聯(lián)性，使我們從宏觀上對信貸融資與經(jīng)濟發(fā)展間的關(guān)系有了一個大致的了解，但是這種確定的關(guān)系反映到具體地市發(fā)展上是不是也有相同的結(jié)果呢?這就需要我們做進一步的研究。要想更好地研究信貸融資對地區(qū)發(fā)展影響的差異，最好是能夠直接度量各地市在信貸資源運用效率上的差異，因而這就是本部分要重點研究的內(nèi)容。

(一)方法及變量數(shù)據(jù)的選取

前文針對山東省信貸融資對經(jīng)濟發(fā)展的整體影響做出了相關(guān)度量，但是對省內(nèi)各地市的區(qū)域差異沒有給出相關(guān)分析，因此本部分將從信貸資源運用效率的角度來比較山東省各地市的信貸融資對經(jīng)濟發(fā)展的影響。關(guān)于金融資源對經(jīng)濟發(fā)展影響效率的問題研究，劉小玄等[33]和劉麗秋等[34]等大部分學(xué)者都會首先選擇直接構(gòu)造金融資源產(chǎn)出效率的指標，如反映儲蓄轉(zhuǎn)化為貸款能力的存貸比、反映投資回報的單位資本GDP產(chǎn)出量等相關(guān)指標，然后通過將這些金融效率指標與反映經(jīng)濟發(fā)展的指標建立相關(guān)的回歸模型，最后通過模型的系數(shù)來判斷金融資源對經(jīng)濟發(fā)展影響的效率問題。本文認為這種做法盡管可以反映金融資源對經(jīng)濟發(fā)展影響的效率，但這種度量方法只限于對單輸出變量的考察，不能同時對多輸出變量的效率問題進行考察，因而在解釋信貸融資對經(jīng)濟發(fā)展影響的效率上還不充足。所以，本文為了使效率的度量更加全面科學(xué)，將選用數(shù)據(jù)包絡(luò)模型(DEA)通過以山東省17地市2013年信貸融資變量為投入，以經(jīng)濟發(fā)展變量為產(chǎn)出，研究比較17地市的相對效率。

為了保證度量效率的客觀性、科學(xué)性，本文的經(jīng)濟發(fā)展變量除了將GDP和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)作為代表變量外，又將人口城鎮(zhèn)化率作為經(jīng)濟發(fā)展的變量，充分體現(xiàn)當(dāng)前經(jīng)濟發(fā)展的特點;而對于信貸融資變量，除了將貸款余額作為投入變量，也將貸款余額與存款余額的比重作為投入變量。本文的實證分析以Deap2.1軟件為基礎(chǔ)，選取規(guī)模報酬可變的BC2投入導(dǎo)向型模型，效率值為1表明被評價決策單元是DEA有效，當(dāng)效率值不為1時，效率值越趨近于1的被評價單元相對遠離于1的被評價單元有效。

(二)實證分析結(jié)果

1.綜合效率分析

綜合效率反映了2013年山東省信貸融資投入總量及運行合理性對經(jīng)濟發(fā)展的影響，是純技術(shù)效率和規(guī)模效率的乘積，既體現(xiàn)了信貸投入對經(jīng)濟發(fā)展的支持，也體現(xiàn)了這些投入的信貸資源在具體使用時的運行效率以及結(jié)構(gòu)上的合理性?？傮w上看，山東省17地市的綜合效率較高，均值為0.934，有10個城市的效率值超過均值，并且有7個城市的綜合效率值達到了1，為DEA有效狀態(tài)。在7個有效的城市中，包含了青煙威半島三市，以及4個魯中地區(qū)城市;而在效率值相對較低的城市中，并不能明確的將其區(qū)域化。因此綜合來看，得到政策扶持的半島地區(qū)的信貸融資對經(jīng)濟發(fā)展的促進作用明顯，效率值高。

2.純技術(shù)效率分析

信貸資源對經(jīng)濟發(fā)展影響的純技術(shù)效率主要是體現(xiàn)在當(dāng)信貸融資的投入量為一定量時，如何能使信貸資源高效地運轉(zhuǎn)，提高各種信貸資源的流轉(zhuǎn)速率。由表6中的效率值可得，山東省17地市的信貸融資投放對經(jīng)濟發(fā)展的純技術(shù)效率總體也比較高，均值為0.946，有11個城市的效率值超過均值，并且有9個城市的純技術(shù)效率值達到了DEA有效。在純技術(shù)效率值較低的城市中，主要是以山東省西部的城市居多，表明經(jīng)濟自身發(fā)展較弱的城市在信貸布局上也是存在著一定的差距。就純技術(shù)效率值與規(guī)模效率值相比較來看，在純技術(shù)效率值低

的城市中，其純技術(shù)效率值要遠低于規(guī)模效率，說明單純的信貸資源規(guī)模擴大對經(jīng)濟發(fā)展的貢獻要更多，因而在未來，對于這部分城市應(yīng)該著力提高信貸資源的合理化分配與流轉(zhuǎn)速率。

表6 2013年山東省17地市信貸融資對經(jīng)濟發(fā)展的效率

3.規(guī)模效率及規(guī)模報酬分析

信貸資源對山東省經(jīng)濟發(fā)展影響的規(guī)模效率主要是對信貸投入總量規(guī)模的一個單獨考察?？傮w上看，17地市的規(guī)模效率值也比較高。對于DEA有效的7個城市，其都處于規(guī)模報酬不變的最優(yōu)狀態(tài)。對于非DEA有效的城市來說，只有濟南市、東營市和日照市處于規(guī)模報酬遞減狀態(tài)，其余城市都處于規(guī)模報酬遞增狀態(tài)，也就是說對于這三個城市來說，應(yīng)該適當(dāng)?shù)臏p緩信貸規(guī)模的總投放，注重技術(shù)效率的提高;而對其他城市來說還可以繼續(xù)增加信貸投放量以提高對經(jīng)濟發(fā)展的貢獻。

五、結(jié)論及政策建議

區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展不平衡是很多經(jīng)濟體都面臨的重要問題，利用山東省的樣本進行實證分析，本文得到了以下結(jié)論:

從長期來看，信貸融資總體上對山東省經(jīng)濟發(fā)展存在正向促進作用;同時，信貸融資結(jié)構(gòu)的影響則并不均衡，總體來說各行業(yè)信貸融資都對山東經(jīng)濟發(fā)展有推動作用，其中工業(yè)貸款和商業(yè)貸款的正向促進作用相對較強，這也體現(xiàn)了不同行業(yè)融資情況在促進經(jīng)濟增長過程中有所差異，金融機構(gòu)對工商行業(yè)的支持在山東省經(jīng)濟發(fā)展中占據(jù)重要地位。但是在行業(yè)信貸融資比重上，山東省對各行業(yè)信貸的投入比例還有待完善，合理分配信貸資源。從短期來看，只有信貸總量會對GDP增長產(chǎn)生明顯的促進作用，而各行業(yè)信貸在短期的作用并不顯著，這說明信貸對經(jīng)濟增長的刺激作用是有周期性和滯后性的，信貸結(jié)構(gòu)調(diào)整的效果并不是立即顯現(xiàn)的，而是有一個過程的。而對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整來說，當(dāng)前的信貸投入量總體上是與這種不合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是相適應(yīng)的，表面上存在的平衡需要政策調(diào)控加以打破，確保我國能盡快實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。

從動態(tài)角度來看，總的信貸投放量受到外界變量的正向沖擊后，通常會對經(jīng)濟增長產(chǎn)生正向的促進作用，同時這種影響會隨時間逐漸增強。與此相反，行業(yè)信貸結(jié)構(gòu)的變化會由于外界擾動項的沖擊，短期內(nèi)呈現(xiàn)負向沖擊，不利于經(jīng)濟水平的提高。對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整來說，從整體上看，信貸融資對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響在短期偏重于負向影響，長期逐漸趨于零。這表明信貸投入對經(jīng)濟發(fā)展的影響易受外界因素的干擾，并且對經(jīng)濟增長產(chǎn)生不利影響。從格蘭杰因果性上看，經(jīng)濟增長與信貸投入相互間的引至關(guān)系不是特別明顯，而對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來說，信貸對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的需求導(dǎo)向作用則要明顯的多。

從投入產(chǎn)出效率來看，相對于山東省西部城市而言，得到政策扶持的半島地區(qū)城市的信貸融資對經(jīng)濟發(fā)展的促進作用明顯，且綜合效率值高，同時純技術(shù)效率水平明顯低于規(guī)模效率水平，這進一步表明山東省西部地區(qū)信貸結(jié)構(gòu)并沒有達到最優(yōu)化，還存在調(diào)整改善的空間，應(yīng)該進一步優(yōu)化信貸結(jié)構(gòu)和布局，以更好地推動經(jīng)濟增長。

針對以上結(jié)論，本文認為政府及企業(yè)可以從以下幾方面進行改進:

第一，優(yōu)化信貸資源投資比重，加大農(nóng)業(yè)、基礎(chǔ)建設(shè)和技改方面的信貸投入。農(nóng)業(yè)作為山東省的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)需要得到資金的進一步支持，信貸投資增加加快農(nóng)業(yè)設(shè)施的改造，從而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，完成傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的轉(zhuǎn)變;基礎(chǔ)設(shè)施的完善為其他各行業(yè)發(fā)展提供便利條件，因此加大基礎(chǔ)設(shè)施投入能夠更好地促進經(jīng)濟的健康快速發(fā)展;同時在我國經(jīng)濟增速放緩的背景下，增加技術(shù)改造投入促進企業(yè)技術(shù)升級，則能更好地發(fā)揮金融加速器的作用，完成向創(chuàng)新型經(jīng)濟的轉(zhuǎn)化。

第二，完善政府職能，降低外在沖擊對信貸效應(yīng)的不利影響。從轉(zhuǎn)軌時期的特殊情況來看，目前我國市場體系發(fā)育還不充分，特別是金融市場還很不發(fā)達，企業(yè)融資主要來源于銀行信貸，且存在很大缺口。因此進一步完善政府職能，制定適合當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展的區(qū)域政策，促進地區(qū)內(nèi)部和地區(qū)間的金融資源調(diào)劑，更好地發(fā)揮市場作用，加快信貸投資的傳導(dǎo)效率，同時緩解因金融危機等外在因素對信貸結(jié)構(gòu)和增長的沖擊，促進經(jīng)濟健康發(fā)展。

第三，幫助落后經(jīng)濟區(qū)域發(fā)揮本地優(yōu)勢，建立特色產(chǎn)業(yè)帶動經(jīng)濟發(fā)展。農(nóng)業(yè)在山東西部城市中所占比例較高，但農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平還較為落后，因此發(fā)掘優(yōu)勢項目，集中信貸資金配套相關(guān)產(chǎn)業(yè)，當(dāng)特色產(chǎn)業(yè)發(fā)展起來后，則可以帶動其他行業(yè)共同發(fā)展，實現(xiàn)地區(qū)經(jīng)濟增長。

第四，加強各地市企業(yè)之間的合作，推進整體經(jīng)濟平衡和發(fā)展。由于山東沿海地區(qū)和西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展不均衡，因此統(tǒng)籌區(qū)域發(fā)展，優(yōu)先引導(dǎo)沿海地區(qū)發(fā)展高技術(shù)產(chǎn)業(yè)、現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，同時將資源密集型企業(yè)轉(zhuǎn)移到西部城市，既能降低生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)效率，還能促進產(chǎn)業(yè)技術(shù)的升級，加大經(jīng)濟發(fā)展的動力。

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