社會融資結構與產(chǎn)業(yè)結構關系的實證分析

劉小瑜，彭瑛琪

（江西財經(jīng)大學 統(tǒng)計學院，南昌 330013）

0 引言

金融作為要素市場的一部分，是現(xiàn)代經(jīng)濟的核心，但由于改革不到位，金融抑制現(xiàn)象相對明顯，嚴重影響了經(jīng)濟增長和產(chǎn)業(yè)結構的調(diào)整。社會融資規(guī)模在2010年底中央經(jīng)濟工作會議上首次被提出，盛松成（2011）[1]從國際視角對社會融資規(guī)模的概念進行了深入分析，指出社會融資規(guī)模的概念能更好地反映中國宏觀經(jīng)濟和金融市場的實際情況。所以本文將從社會融資規(guī)模的角度探討社會融資結構對產(chǎn)業(yè)結構的影響。

國外研究主要是關于市場主導型與銀行主導型這兩種類型的金融體系對產(chǎn)業(yè)結構的影響[2-5]，而目前還沒有直接與社會融資相關的文獻。國內(nèi)關于產(chǎn)業(yè)結構的金融支持理論研究成果頗多，分別從金融目標、作用機制、金融渠道等角度論證兩者之間的關系。而關于社會融資對產(chǎn)業(yè)結構影響的實證研究主要有：劉文和王騰飛（2013）[6]利用廣西1985—2011年金融發(fā)展相關數(shù)據(jù)進行實證分析，實證結果顯示金融發(fā)展的支持力度不夠，限制了產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結構升級。牛潤盛（2013）[7]基于State-Space Models探討了社會融資總量的結構性特征，發(fā)現(xiàn)銀行信貸渠道的影響正在遞減；與之相反，民間信貸市場、保險市場、股票市場、債券市場等渠道的影響逐漸增強，這種結構性特征構成產(chǎn)業(yè)結構轉型升級的推動力量。樊元和龍飛（2014）[8]使用FAVAR模型（因子向量自回歸模型）得出結論，社會融資的擴張將在短期內(nèi)對實體經(jīng)濟產(chǎn)生負面影響，1年以后才會出現(xiàn)正向影響，并隨著時間正向影響逐漸減弱。從現(xiàn)有文獻來看，實證研究大多是基于靜態(tài)模型來研究社會融資對產(chǎn)業(yè)結構升級的影響，而忽視了升級過程中可能存在的動態(tài)慣性；再者，對社會融資規(guī)模和融資結構的研究主要集中在社會融資規(guī)模是否可以作為貨幣政策中介目標上，而對實體經(jīng)濟增長與產(chǎn)業(yè)結構升級的關系研究較少。本文將圍繞這一部分展開研究與論述。因此，本文采用系統(tǒng)GMM方法，運用我國31個省份2013—2018年數(shù)據(jù)構造動態(tài)面板模型，彌補靜態(tài)模型內(nèi)生性問題，探討社會融資結構對產(chǎn)業(yè)結構可能存在的影響。

1 研究設計

1.1 變量選取

社會融資規(guī)模是一個新的概念。根據(jù)中國人民銀行的界定，社會融資規(guī)模指一定時期內(nèi)（每月、每季或每年）實體經(jīng)濟從金融體系獲得的全部資金總額，它是一個增量，是全面反映金融與經(jīng)濟關系以及金融對實體經(jīng)濟的資金支持的指標[9]。社會融資規(guī)模為一個總量指標，它涵蓋了金融市場中的主要資金籌集渠道，包括非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資、企業(yè)債券、人民幣貸款、外幣貸款、委托貸款、未貼現(xiàn)銀行承兌匯票、信托貸款等。結合我國基本國情，本文對產(chǎn)業(yè)結構升級水平的概念作一個界定，產(chǎn)業(yè)結構升級代表著經(jīng)濟增長方式的轉變與經(jīng)濟發(fā)展模式的轉軌，本文從產(chǎn)業(yè)之間的關系這個角度去考察產(chǎn)業(yè)結構的動態(tài)變遷。

1.1.1 被解釋變量

根據(jù)配第-克拉克定理，產(chǎn)業(yè)結構變動規(guī)律常有以下特性：第一產(chǎn)業(yè)增加值比重下降，第二、三產(chǎn)業(yè)增加值比重上升。本文通過產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化率測度產(chǎn)業(yè)結構的變動，用CYR表示：

1.1.2 解釋變量

目前，我國已經(jīng)建立了社會融資規(guī)模的統(tǒng)計監(jiān)測數(shù)據(jù)。因此，下面將基于社會融資規(guī)模數(shù)據(jù)來構造直接融資比、表內(nèi)信貸規(guī)模比、表外業(yè)務比、信托貸款比，分別用ZJR、BNR、BWR、XTR來表示直接融資占社會融資規(guī)模比率、表內(nèi)信貸占社會融資規(guī)模比率、表外業(yè)務占社會融資規(guī)模比率、信托貸款占社會融資規(guī)模比率。其中，直接融資包括非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資和企業(yè)債券，表內(nèi)信貸包括人民幣貸款和外幣貸款，表外業(yè)務包括委托貸款和未貼現(xiàn)銀行承兌匯票。

1.1.3 控制變量

外貿(mào)規(guī)模和財政收入也是影響產(chǎn)業(yè)結構的兩個因素，本文控制變量選擇外貿(mào)規(guī)模比和地區(qū)財政收入比兩個變量。

（1）外貿(mào)規(guī)模比（WMR）?？紤]到省級季度數(shù)據(jù)的可得性和數(shù)據(jù)的可比性，本文選擇人民幣口徑按境內(nèi)目的地或貨源地統(tǒng)計的進出口總額代表進出口規(guī)模，用該指標與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值代表相對外貿(mào)規(guī)模（WMR）。

（2）地區(qū)財政收入比（CZR）。本文考慮到省級季度數(shù)據(jù)的可得性，選擇地方公共財政收入（本級）代表地區(qū)財政收入，用該指標與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值代表相對地區(qū)財政收入（CZR）。

1.2 模型設計

為分析社會融資對產(chǎn)業(yè)結構的影響，本文選取了31個省份2013—2018年的季度數(shù)據(jù)作為研究樣本，構建以下動態(tài)面板模型：

其中：i代表地區(qū)（i=1,2,…,n）；t為時間下標（t=1,2,…,T）；CYRit是當期產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化率；CYRit-1是上期產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化率；ZJRit、BNRit、BWRit、XTRit分別為當期直接融資比例、當期表內(nèi)信貸比例、當期表外業(yè)務比例、當期信托貸款比例；ηi為不可觀測的地區(qū)固定效應；εit為隨機干擾項；WMRit、CZRit分別代表了當期外貿(mào)規(guī)模比和當期地區(qū)財政收入比。

1.3 數(shù)據(jù)來源

本文選取31個省份2013—2018年的季度數(shù)據(jù)作為研究樣本。數(shù)據(jù)主要來自中國人民銀行、各省份統(tǒng)計局等官方網(wǎng)站以及中國經(jīng)濟網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。樣本期間選擇從2013年4季度開始，主要是基于以下考慮：中國人民銀行從2013年4季度開始公布各省份每季度的社會融資規(guī)模數(shù)據(jù)，各省份統(tǒng)計局只公布季度（含年）各產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

1.4 描述性統(tǒng)計

所有變量的樣本時間跨度均為2013—2018年，變量的描述性統(tǒng)計見表1。

表1 2013—2018年社會融資與產(chǎn)業(yè)結構相關變量的描述性統(tǒng)計

2 實證分析

2.1 模型估計與結果分析

動態(tài)面板模型中的固定效應無法估計，而且模型公式左側的被解釋變量CYR與公式右側的CYR前期數(shù)之間不能排除可能存在的互為因果關系，進而導致在模型參數(shù)估計過程中可能出現(xiàn)內(nèi)生性問題所帶來的估計偏誤。而系統(tǒng)廣義矩估計模型（System-GMM）通過差分可以有效控制不易觀察的個體固定效應，還能利用滯后項以及解釋變量的差分項作為工具變量消除模型內(nèi)生性[10，11]。鑒于系統(tǒng)廣義矩估計所具有的上述優(yōu)點，下文采用它推算模型中的參數(shù)。

首先，采用Hausman統(tǒng)計量來檢驗內(nèi)生性問題，檢驗結果得出拒絕主要變量嚴格外生的原假說，表明該模型存在內(nèi)生性干擾。運用Arellano-Bond檢驗誤差項是否存在自相關問題，結果顯示，P＞0.05，說明需要接受原假設，即誤差項無自相關。以上檢驗表明，預設的模型合理、工具變量有效。系統(tǒng)GMM不僅解決了弱工具變量和有限樣本偏差的問題，而且可以得到參數(shù)的無偏估計，比差分GMM更有效。系統(tǒng)GMM回歸結果如表2所示。

表2 社會融資結構對產(chǎn)業(yè)結構影響的系統(tǒng)GMM回歸結果

其次，根據(jù)表2的回歸結果，四個模型中表內(nèi)信貸對產(chǎn)業(yè)結構的回歸系數(shù)為0.0223，在1%水平上顯著，表明表內(nèi)信貸與產(chǎn)業(yè)結構正相關，表內(nèi)信貸比每增加1%，會引起產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化率增加約0.02個百分點；表外業(yè)務比的回歸系數(shù)為0.0034，在1%水平上顯著，表明表外業(yè)務與產(chǎn)業(yè)結構正相關，表外業(yè)務比每增加1%，會引起產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化率增加約0.003個百分點。這與青木昌彥（2001）[3]得出的支持銀行主導型促進產(chǎn)業(yè)結構升級的結論如出一轍。

再次，直接融資比的回歸系數(shù)為-0.0421，信托貸款比的回歸系數(shù)為-0.0522，且均在1%水平上顯著。結果說明直接融資、信托貸款對產(chǎn)業(yè)結構沒有產(chǎn)生預期的正向影響，盡管非銀行類融資對經(jīng)濟增長或者產(chǎn)業(yè)結構升級理論上存在一定正向作用，但是由于現(xiàn)實環(huán)境中各種約束條件的存在，使得他們不能在短時間內(nèi)產(chǎn)生顯著的正向作用，究其原因可能是我國資本市場不夠成熟，監(jiān)管政策偏嚴從緊造成的。雖然我國非銀行類融資規(guī)模逐年擴大，但是像銀行表內(nèi)外業(yè)務的間接融資方式仍然占據(jù)了絕對的地位。

最后，從整體來看，模型結果表明只有表內(nèi)信貸、表外業(yè)務對產(chǎn)業(yè)結構升級有促進作用，說明社會融資對產(chǎn)業(yè)結構的影響是一個緩慢釋放的過程，并不是當期或短期內(nèi)就能看到效果。這一定程度上說明產(chǎn)業(yè)結構升級是一項長期而艱巨的任務。

2.2 穩(wěn)健性檢驗

在上述分析的基礎上，本文采用刪減控制變量的方法對四個模型的回歸進行敏感性分析，從而檢驗回歸模型的穩(wěn)健性。表3結果表明：外貿(mào)規(guī)模比這一控制變量剔除后，表內(nèi)信貸比、表外業(yè)務比對產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化的回歸系數(shù)在1%的置信水平上顯著為正；其他變量比如直接融資比、信托貸款比對產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化的影響方向及顯著性未變。這表明，表內(nèi)信貸和表外業(yè)務的增加對產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化有正向促進作用，回歸結果與上文模型一致，其他變量對產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化的影響還需要時間的沉淀。

表3 穩(wěn)健性檢驗

3 結論

本文基于面板數(shù)據(jù)，運用系統(tǒng)GMM方法，分析了我國31個省份社會融資對產(chǎn)業(yè)結構的影響。結論如下：（1）從總體上看，社會融資規(guī)模逐年上升，金融支持力度逐年增大，金融程度不斷深化，社會融資結構呈現(xiàn)多元化趨勢。表外業(yè)務融資增幅較大，直接融資穩(wěn)健增長，表內(nèi)信貸融資比重略微下降。（2）我國還處于銀行主導型的金融體系階段，銀行的間接融資方式仍占據(jù)了主要的融資地位，實體經(jīng)濟對銀行的依賴性仍未減弱，銀行表內(nèi)信貸較之表外業(yè)務對產(chǎn)業(yè)結構升級產(chǎn)生了更為顯著的促進作用。（3）社會融資規(guī)模增長對于經(jīng)濟增長具有促進作用，但對產(chǎn)業(yè)結構升級調(diào)整的促進作用不是整體顯著，這說明我國存在金融抑制情況，金融供給未產(chǎn)生預期的效果。尤其是代表金融自由度的資本市場還不成熟，使得社會融資和產(chǎn)業(yè)結構升級兩者之間還未形成顯著有效的“供給-推動”關系。因此，金融支持產(chǎn)業(yè)結構需要長期、持續(xù)、系統(tǒng)的機制和政策。一方面要擴大直接融資渠道，建立多層次的資本市場體系，豐富資本市場產(chǎn)品，不斷擴大直接融資的比重；另一方面要優(yōu)化金融機構結構，加速證券、信托、保險等非銀行金融機構的發(fā)展。鼓勵中小型及民營銀行的設立，實現(xiàn)經(jīng)濟資源的有效配置，提高金融效率，以實現(xiàn)資金的合理分配及資金投資回報率的提高。