提高金融支持實體經濟的精準度和實效性研究
——基于湖南14個市州面板數據的經驗分析

○ 郭建華

(邵陽學院 經濟與管理學院， 湖南 邵陽 422000)

提高金融支持實體經濟的精準度和實效性研究
——基于湖南14個市州面板數據的經驗分析

○ 郭建華

(邵陽學院 經濟與管理學院， 湖南 邵陽 422000)

基于湖南省14個市州從2012年到2016年的面板數據，首先利用Malmquist指數法分析了湖南金融發(fā)展對實體經濟發(fā)展的支持效率及效率的變化特征，然后采用逐步回歸方法探究了金融發(fā)展對實體經濟發(fā)展支持效率的主要影響因素。結果表明：湖南金融支持實體經濟發(fā)展基本是有效的，但是金融支持實體經濟發(fā)展的效率有下降趨勢，而且不同市州之間存在有區(qū)域性差異；金融發(fā)展規(guī)模、金融體系結構會對金融支持實體經濟發(fā)展效率產生負向影響且較顯著，實體經濟部門的直接融資額以及實體經濟產業(yè)結構對金融支持實體經濟的發(fā)展效率有正向影響。

金融發(fā)展； 實體經濟； Malmquist指數； 回歸分析

改革開放近四十年來，隨著我國對外開放的不斷深化和經濟的發(fā)展，金融發(fā)展水平也隨之逐步得到提升，金融發(fā)展對實體經濟發(fā)展的支持作用也不斷加大、效率不斷提高，然而，金融對中小微和民營企業(yè)的支持依舊乏力、實體經濟的融資成本仍然居高不下，這些都制約著我國實體經濟的可持續(xù)發(fā)展。此外，隨著金融業(yè)的快速發(fā)展，金融資產規(guī)模加速膨脹，金融資金“脫實向虛”的問題逐漸顯現而且不斷擴大，導致金融支持實體經濟發(fā)展仍面臨諸多現實困難，金融資金的供給導向和金融資產的配置效率都受到限制，從而金融對實體經濟發(fā)展的支持效率也受到影響。實體經濟又是社會和國民經濟發(fā)展的根本，鑒于此，本文基于湖南省各市州金融經濟相關的面板數據，探究湖南金融發(fā)展對實體經濟發(fā)展的支持效率，對金融支持實體經濟發(fā)展效率的地域性差異及原因、金融發(fā)展對實體經濟發(fā)展支持效率的影響因素進行分析，并就如何提高金融支持實體經濟發(fā)展的精準度和實效性提出相關建議，為進一步優(yōu)化金融業(yè)體系結構、推動實體經濟發(fā)展提供參考。

一、文獻回顧

目前，現有關于金融支持經濟增長的研究文獻大多是集中在金融發(fā)展與經濟增長的關系上，直接研究金融支持經濟增長效率的非常少。如Jedidia K B, Boujelbène T and Helali K.(2014)[1]采用一種自回歸的分布式滯后方法，以私人信貸、交易價值和開證行證券作為金融發(fā)展指標，對金融發(fā)展能否促進突尼斯經濟增長進行了實證研究，實證結果顯示，國內對私營部門的信貸對經濟增長有積極的影響，表明金融發(fā)展是長期經濟增長的動力，但在短期內會受到金融脆弱性的影響。Gheeraert and Weill(2015)[2]借助隨機前沿模型，利用面板數據對銀行支持宏觀經濟增長的效率進行了研究。Malega J.和Horváth R.(2016)[3]基于向量自回歸模型估計了捷克經濟發(fā)展受金融發(fā)展壓力的影響，發(fā)現金融壓力對產出、價格和利率有系統(tǒng)的影響，具體來說，金融壓力的增加與高失業(yè)率、低物價和低利率聯(lián)系在一起，這表明它對實體經濟造成了不利影響。國內也有學者從不同角度研究了金融支持經濟增長的影響因素和支持效率問題。陸岷峰(2013)[4]通過分析金融支持實體經濟的現狀，指出金融對實體經濟支持效率不高的原因，提出可以通過金融市場的統(tǒng)籌建設、金融政策的優(yōu)化和金融產品的創(chuàng)新等多個渠道確保金融資金投向實體經濟，從而提升金融對實體經濟支持的有效性。黃聰英(2014)[5]分析了制約金融支持實體經濟發(fā)展的影響因素，并指出可以通過金融改革的深化、促進企業(yè)活力的激發(fā)等方面提高金融支持實體經濟發(fā)展的效率。張林(2016)[6]利用1999—2013年中國30個省市的面板數據，通過建立靜態(tài)和動態(tài)空間面板模型，就金融發(fā)展與科技創(chuàng)新對實體經濟增長的影響進行了實證分析。劉曉玲和羅榮華(2016)[7]基于VAR模型的分析框架，以政府支出、固定資產投資、進出口額和人力資本投入為控制變量，以金融發(fā)展規(guī)模、金融體系結構等為解釋變量，研究了金融發(fā)展促進我國實體經濟發(fā)展的效果。宋文娟和鮑靜海(2017)[8]依據Semi—APARCH模型，對金融和實體經濟的風險進行了測量，同時利用相關系數分析了金融和實體風險之間的聯(lián)動性狀況，并提出利用尺度函數上限作為預警信號的風險管理方法。周惠民和逯進(2017)[9]基于2000—2014年長三角城市群的面板數據，運用時空耦合模型對金融發(fā)展與經濟增長二者間的協(xié)調發(fā)展態(tài)勢進行了實證研究。趙牧等(2015)[10]以金融與經濟互動關系為理論基礎，分析了江蘇實體經濟轉型升級路徑及金融需求，針對江蘇實際情況，提出金融支持實體經濟轉型發(fā)展的具體對策。

縱觀現有研究文獻可以發(fā)現，現有相關研究主要是針對金融對宏觀經濟發(fā)展效率問題的研究，關于金融支持實體經濟發(fā)展效率的研究文獻也主要限于有效性分析、影響因素分析，關于實證研究的文獻甚少，而且大多文獻是從國家層面展開，事實上，不同區(qū)域范圍的經濟發(fā)展水平和實體經濟發(fā)展有所區(qū)別，金融發(fā)展對實體經濟發(fā)展的支持效率和影響因素也應該有所不同。鑒于此，本文基于湖南省14個市州從2012年到2016年的面板數據，以湖南各市州為研究對象，首先通過計算金融支持實體經濟發(fā)展的Malmquist指數，分析湖南金融發(fā)展對實體經濟的支持效率及效率的變化特征；然后采用逐步回歸方法分析金融支持實體經濟發(fā)展效率的主要影響因素。

二、研究方法、指標與數據

(一)研究方法

本文研究中，我們把湖南14個市州分別作為一個決策單元，運用基于DEA的Malmquist指數方法來估計金融對實體經濟發(fā)展支持效率的變動特征。利用Malmquist指數進行效率計算不需要相關的價格信息，這有利于實證分析的進行，此外，Malmquist指數還適用于多地區(qū)跨時期的樣本數據分析，這在很大程度上滿足了實證分析的需要。

從t時期到t+1時期，度量全要素生產率增長的Malmquist指數可以表示為：

M0(xt+1,yt+1,xt,yt)

(1)

這樣，基于第t期技術Tt和產出角度的Malmquist指數如(2)式所示：

(2)

類似地，基于第t+1期技術Tt+1和產出角度的Malmquist指數如(3)式所示：

(3)

考慮到時期選擇的隨意性可能導致的差異，通常仿照Fisher理想指數的構造方法，通過對(2)和(3)的幾何平均處理，即用(1)式作為衡量從t期到t+1期的生產率變化的Malmquist指數。若Malmquist指數>1，則表明從t期到t+1期的全要素生產率是增長的。

Malmquist指數也可以根據需要分解為不變規(guī)模假定下的技術效率變化指數(EC)和技術進步指數(TP)：

(4)

其中技術效率變化指數還可進一步分解為純技術效率指數(PC)和規(guī)模效率指數(SC)。為了計算Malmquist生產效率指數值，可以通過借助線性規(guī)劃方法，計算關于不同投入和產出的各種距離函數。對于從t期到t+1期的第i個地區(qū)全要素生產效率的變化，需要計算如下四個基于DEA的距離函數：

s.t.-φyit+Ytλ≥0

xit-Xt+1λ≥0

λ≥0

s.t.-φyi,t+1+Yt+1λ≥0

xi,t+1-Xt+1λ≥0

λ≥0

s.t.-φyi,t+1+Yt+1λ≥0

xi,t+1-Xt+1λ≥0

λ≥0

s.t.-φyit+Ytλ≥0

xit-Xt+1λ≥0

λ≥0

(5)

(二)指標與數據

本文將采用3個投入變量(資本投入、勞動投入、融資額)和1個產出變量的模型對金融支持實體經濟發(fā)展的效率進行計算。采用各地區(qū)GDP扣減金融業(yè)增加值和房地產業(yè)增加值后的總產值作為實體經濟發(fā)展的衡量值并作為產出指標；勞動投入是指實體經濟部門的從業(yè)總人數，具體是用各市州就業(yè)總人數減去金融業(yè)和房地產業(yè)就業(yè)人數來表示；資本投入則采用實體經濟部門的固定資產投資額表示，通過計算全社會固定資產投資額減去金融業(yè)和房地產業(yè)固定資產投資額而得到；實體經濟融資額采用非金融部門從金融部門獲取的融資額減去房地產企業(yè)的國內貸款得到。

考慮到樣本數據的可取性和完整性，本文將研究的樣本區(qū)間設定為2012—2016年，研究的對象包括湖南省14個地級市(州)。所有相關數據均來源于歷年公布的湖南省統(tǒng)計年鑒和各市、州公布的統(tǒng)計年鑒、國民經濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報、政府工作報告和金融運行評估報告，部分指標數據通過推算得到。

三、湖南省金融支持實體經濟發(fā)展效率實證研究

(一)描述性統(tǒng)計分析

關于投入產出效率研究的指標選取，有學者指出，首先要確保投入與產出指標的相關性，再就是投入與產出之間要滿足“等幅擴張性”，即隨著投入的增加產出不減少。[11]這里，我們利用eviews 8.0軟件計算了湖南省14個市州2012—2016年投入產出指標的相關系數(見表1)。

表1 各市州投入指標與產出指標的年度相關系數

注：所有相關系數在1%的顯著性水平下顯著。

檢驗結果表明各指標之間呈現正相關關系，符合模型的基本要求也與實際情況一致。另外，也有學者指出，實證分析中投入和產出指標數量之和與考察的樣本個數之間需要滿足如下關系式：n≥Max{I*O,3*(I+O)}，其中，I、O、n分別為投入指標個數、產出指標個數和決策單元數。[12]本文中，投入指標有3個、產出指標1個，決策單元有14個，滿足14>Max{3*1，3*(3+1)}=12。

(二)金融支持經濟發(fā)展Malmquist指數效率分析

本文運用DEAP2.1軟件計算湖南14個市州2012—2016年金融支持實體經濟發(fā)展效率的Malmquist指數。以各市州GDP剔除金融業(yè)增加值和房地產業(yè)增加值后的其他產業(yè)的總產值來衡量實體經濟總產值并作為產出指標，實體經濟從業(yè)人數、實體經濟部門固定資產投資額、實體經濟融資額作為投入要素，計算湖南省14個市州Malmquist金融生產效率指數(見表2)。

從表2可以看出，2012—2016年湖南省14個市州金融支持實體經濟發(fā)展生產效率平均指數中，長沙、株洲、湘潭、衡陽、郴州、岳陽、常德7個市的金融支持實體經濟發(fā)展的Malmquist指數大于1，即金融生產效率是增長的，分別增長5.62%、3.87%、2.29%、1.70%、1.78%、1.84%、2.80%，邵陽、婁底、永州、益陽金融支持實體經濟發(fā)展效率基本穩(wěn)定，懷化、張家界、湘西自治州的金融生產效率則略有下降。此外，我也對各市州五年的Malmquist指數進行分解，發(fā)現長沙、株洲、湘潭、衡陽、婁底、郴州、岳陽、常德、張家界、湘西自治州的金融技術效率變化指數(EC)值均保持為1，說明這些地區(qū)的金融技術效率基本處于穩(wěn)定有效狀態(tài)，金融生產效率的變化主要由金融技術進步指數(TP)的變化而決定，而其他地區(qū)的金融生產效率由金融技術水平和金融技術效率共同決定。

由表2可知，湖南金融支持實體經濟發(fā)展總體是有效的。具體來說，長沙、株洲、湘潭、衡陽、郴州、岳陽、常德金融支持實體經濟發(fā)展綜合效率處于有效狀態(tài)；婁底、益陽、永州、邵陽的金融支持實體經濟發(fā)展綜合效率處于基本有效狀態(tài)，但效率有下降趨勢；懷化、張家界和湘西自治州的金融支持實體經濟發(fā)展效率則處于相對無效狀態(tài)。

表2 金融支持實體經濟發(fā)展的Malmquist生產效率指數及其分解

四、金融支持實體經濟發(fā)展效率的影響因素分析

為探究金融對實體經濟發(fā)展支持效率的影響因素，我們將前文得到Malmquist指數做為被解釋變量(yit)，參照張林和張維康(2017)[13]的做法，并考慮到數據的可獲得性，選取金融產業(yè)規(guī)模(x1it)，用金融業(yè)增加值表示；金融體系結構(x2it)，用股票市值和保費收入占金融總資產的比重表示；實體經濟直接融資比重(x3it)，用實體經濟直接融資額占融資總額的比重表示；實體經濟產業(yè)結構(x4it)，用第二產業(yè)產值占實體經濟總產值的比重表示；國有經濟比重(x5it)，用國有及國有控股工業(yè)企業(yè)資產總額占規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)資產總額的比重表示，共五個可能影響金融支持實體經濟增長效率的因素做為解釋變量，建立如下計量模型[14]：

lnyit=α0+α1lnx1it+α2lnx2it+α3lnx3it+α4lnx4it+α5lnx5it+ηit

(6)

其中，i是橫截面序數，表示第i個研究對象或決策單位。t是時間序數，表示第t個研究時期。αj,j=0,1,…,5為待估系數，表示各解釋變量對被解釋變量的影響程度。yit表示區(qū)域i在時間t時的金融支持實體經濟發(fā)展效率指數(即Malmquist指數)。x1it,x2it,x3it,x4it,x5it分別表示區(qū)域i在時間t時上述五個因素的觀測值。ηit為誤差擾動項。

為考察五個因素對金融支持實體經濟發(fā)展效率的解釋作用，對(6)式采用逐步回歸法，用Malmquist指數值對各因素分別進行回歸分析，并根據添加新的變量后的回歸方程的擬合優(yōu)度系數對響應變量進行取舍。如果新加入的變量對模型的擬合優(yōu)度有提高并通過t統(tǒng)計量檢驗，那么該變量就有必要納入到回歸模型中，反之，模型中的變量需要調整，并剔除不顯著變量。估計結果如下表3所示：

表3 回歸結果

注：括弧內數值表示對應的p-value。Hausman檢驗結果表明，固定效應估計方式效果更好。

表3中含有不同響應變量模型的估計結果表明，隨著新的變量的引入，回歸模型的R2值逐漸提高，表明模型擬合效果逐漸增強。結合現有的文獻研究結論，選擇表3中模型4作為金融支持實體經濟發(fā)展效率影響因素分析的模型依據。

由表3結果可知，金融產業(yè)規(guī)模、金融體系結構對金融支持實體經濟發(fā)展效率有負向影響，而且較顯著；實體經濟直接融資比和實體經濟產業(yè)結構對金融支持實體經濟發(fā)展效率有正向的影響，而且較顯著；國有經濟比重對金融支持實體經濟發(fā)展效率的影響不顯著。因此，提高金融支持實體經濟增長效率精準性和實效性就必須從金融產業(yè)合理發(fā)展、金融服務創(chuàng)新、金融制度改革等多個方面同時著力。

五、結論與建議

本文基于湖南省14個市州從2012年到2016年的面板數據，首先利用Malmquist指數法分析了湖南金融發(fā)展對實體經濟發(fā)展的支持效率及效率的變化特征；然后采用逐步回歸方法分析了影響金融支持實體經濟發(fā)展效率的主要因素。研究結果表明：(1)湖南金融支持實體經濟發(fā)展基本是有效的，但是金融支持實體經濟發(fā)展的效率有下降趨勢，而且不同市州之間存在有區(qū)域性差異；(2)金融發(fā)展規(guī)模、金融體系結構會對金融支持實體經濟發(fā)展效率產生負向影響且較顯著，實體經濟部門的直接融資額和實體經濟的產業(yè)結構對金融支持實體經濟發(fā)展效率有正向影響。

為此，要提高金融支持實體經濟發(fā)展效率的精準度和實效性，就必須：

第一，堅持金融發(fā)展必須立足實體經濟的方向，金融供給必須主動與實體經濟的有效需求進行對接。事實上，金融業(yè)的存在是以實體經濟的存在為基礎，并依靠實體經濟的有效發(fā)展而發(fā)展。金融發(fā)展的目的是通過構建有效的金融體系來降低隱性交易成本和風險，提高實體經濟發(fā)展的投融資效率，促進實體經濟發(fā)展。實踐證明，要金融強就必須有百業(yè)興，金融的根基總是離不開實體經濟，金融只有堅持服務實體經濟，才能與實體經濟相互促進、相得益彰，進而促進經濟整體健康發(fā)展。金融一旦偏離了服務實體經濟的軌道，就像無源之水、無本之木，會出現非理性的擴張，出現過度自我循環(huán)和自我膨脹現象。這種現象不僅會導致資源配置扭曲、影響實體經濟發(fā)展，還可能引發(fā)金融危機。

第二，深化金融市場改革，加快股票債券等資本市場的發(fā)展，擴寬并優(yōu)化實體經濟直接融資渠道，提高實體經濟直接融資比重；完善風險資本進退機制，廣泛吸引社會“閑錢”進入實體經濟部門；創(chuàng)新信貸資產證券化模式，促進間接融資與直接融資的互補與共進。

第三，注重金融創(chuàng)新，積極開發(fā)新產品和新服務方式。金融產品和服務方式是否符合市場需求，對提高金融服務實體經濟的效率有著重要影響。金融機構應從戰(zhàn)略高度做好金融產品和服務方式的創(chuàng)新工作，既要改造提升原有產品，又要重視創(chuàng)造新的產品；既要創(chuàng)新服務方式、優(yōu)化服務體系，又要提高服務的覆蓋率和便捷度。

[1]Jedidia K B,Boujelbène T,Helali K Financial development and economic growth：New evidence from Tunisia[J].Journal of Policy Modeling,2014,36(5)：883-898.

[2]Gheeraert L,Weill L.Does Islamic banking development favor macroeconomic efficiency?Evidence on the Islamic finance-growth nexus[J].Economic Modeling,2015,(47)：32-39.

[3]Malega J,Horváth R.Financial Stress in the Czech Republic：Measurement and Effects on the Real Economy[J].Prague Economic Papers,2016,(3)：1-12.

[4]陸岷峰.金融支持我國實體經濟發(fā)展的有效性分析[J].財經科學,2013,(6)：1-9.

[5]黃聰英.金融支持福建實體經濟發(fā)展的制約因素與路徑選擇[J].福建師范大學學報(哲學社會科學版),2014,(2)：7-14.

[6]張林.金融發(fā)展、科技創(chuàng)新與實體經濟增長——基于空間計量的實證研究[J].金融經濟學研究,2016,(1)：14-25.

[7]劉曉玲,羅榮華.金融發(fā)展與實體經濟關系的實證分析[J].統(tǒng)計與決策,2016,(13)：170-173.

[8]宋文娟,鮑靜海.金融與實體風險測量及聯(lián)動性分析[J].經濟問題探索,2017,(6)：120-127.

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[11]朱南,譚德彬.我國財務公司資金使用效率、動態(tài)變化及影響因素研究——基于DEA方法的實證分析[J].金融研究,2015,(1)：177-192.

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ResearchontheAccuracyandEffectivenessofFinancialSupporttoRealEconomy——BasedontheDataof14CitiesinHunanProvince

GUO Jianhua

(School of Economics and Management, Shaoyang University, Shaoyang 422000, China)

Based on the panel data of 14 cities in hunan province from 2012 to 2016，this paper first applies the Malmquist index method to the analysis of the efficiency of the financial support to real economy in Hunan provinceand and its characteristics of change. Then, the stepwise regression method is used to explore the main factors influencing the efficiency of the financial support to real economy. Finally it comes to a conclusion. It is basically effective in Hunan province as for the financial support to the real economy, but the efficiency of financial support to the real economy has a downward trend, and regional differences exist between the city states. And the scale of financial development and the structure of the financial system have a negative impact on the financial support efficiency to the real economy, while the direct financing of the real economy and its structure have a positive impact on the financial support efficiency to the real economy.

financial development; the real economy; the Malmquist index; regression analysis

F061.2

A

1672—1012(2017)05—0041—07

2017-08-20

教育部人文社會科學研究基金項目(15YJC630026)；邵陽市社科聯(lián)課題(17YBA13)；邵陽市社科聯(lián)課題(16YBB34)

郭建華(1975—)，男，湖南邵陽人，邵陽學院經濟與管理學院副教授，管理學博士。