西部地區(qū)金融體系與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)耦合度研究

周永鋒 喻微鋒

摘? ?要：本文基于最優(yōu)金融結(jié)構(gòu)理論，選取2006—2015年西部地區(qū)各省、直轄市及自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)，利用耦合模型與灰色關(guān)聯(lián)度模型，對西部地區(qū)金融體系與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的耦合度進行了分析。結(jié)果表明：（1）總體上，西部地區(qū)的金融體系與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間屬于高度耦合，符合最優(yōu)金融結(jié)構(gòu)理論觀點;（2）在金融體系的分指標(biāo)中，除了保險密度外，其他都是導(dǎo)致西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的重要因素，但是具體到各個省區(qū)市，則存在顯著的差異;（3） 在金融體系的三個子系統(tǒng)中，金融結(jié)構(gòu)與西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)聯(lián)度最高，金融規(guī)模居中，關(guān)聯(lián)度最小的為金融效率。

關(guān)鍵詞：金融體系;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu);最優(yōu)金融結(jié)構(gòu);耦合度

中圖分類號：F830? ?文獻標(biāo)識碼：A? 文章編號：1674-2265（2019）04-0055-05

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2019.04.009

一、引言

實施西部大開發(fā)戰(zhàn)略以來，我國西部地區(qū)生產(chǎn)總值占全國的比重由2000年的17.1%提高到2016年的20.1%;國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率連年位居全國前列，2016年，我國經(jīng)濟增長速度最快的三省市均來自西部地區(qū)。經(jīng)濟的高速發(fā)展離不開金融體系的支持，而根據(jù)林毅夫（2009）新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟學(xué)最優(yōu)金融結(jié)構(gòu)理論，一個國家或者地區(qū)的最優(yōu)金融結(jié)構(gòu)取決于當(dāng)?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)又內(nèi)生地由當(dāng)?shù)氐馁Y源稟賦決定，只有金融結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相適應(yīng)時，金融結(jié)構(gòu)才是最優(yōu)的，才能夠促進經(jīng)濟的發(fā)展。同時，由于一個地區(qū)的資源稟賦會隨著時間的變化而變化，由此內(nèi)生出的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也是不斷調(diào)整的。與此相適應(yīng)的最優(yōu)金融結(jié)構(gòu)也應(yīng)該是動態(tài)變化的。那么，在西部地區(qū)經(jīng)濟高速發(fā)展的過程中，當(dāng)?shù)氐慕鹑隗w系是否已經(jīng)處于最優(yōu)水平？如何解釋金融體系與經(jīng)濟增長的相互關(guān)系？這些問題的解釋，對于我們理解西部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展有著重要的意義，也能為我們制定下一步西部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略提供理論依據(jù)。

學(xué)者們對于金融體系與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的研究主要集中在金融發(fā)展對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響上。Rajan和Zingales（1996）從產(chǎn)業(yè)層面對金融發(fā)展引致經(jīng)濟增長的關(guān)系進行了研究，認為金融發(fā)展能夠降低企業(yè)的外部融資成本，促進新興行業(yè)的產(chǎn)生與發(fā)展。魯釗陽和李樹（2015）認為，不管是農(nóng)村正規(guī)金融還是非正規(guī)金融，都有利于區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級。王勛和Johansson（2013）構(gòu)建了一個反映經(jīng)濟結(jié)構(gòu)變化的非平衡增長模型，研究了金融抑制對經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的影響，認為政府通過抑制性的金融政策，阻礙了要素流動和服務(wù)業(yè)的發(fā)展，最終阻礙了經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型。龔強等（2014）則認為不同的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)應(yīng)該需要不同的最優(yōu)金融結(jié)構(gòu)。與此類似，范方志和張立軍（2003）的研究表明，金融發(fā)展對我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響存在地區(qū)差異，只有中西部的金融發(fā)展限制了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變。于斌斌（2017）也利用動態(tài)空間面板模型得出類似的結(jié)論。而朱玉杰和倪驍然（2014）雖然也認為金融規(guī)模對各地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級的影響存在差異，但是這種影響并不是線性的，而是一種U形關(guān)系。

雖然有較多文獻對二者的關(guān)系進行了研究，但是基于最優(yōu)金融結(jié)構(gòu)理論對二者關(guān)系進行研究的幾乎沒有。由于一個地區(qū)的資源稟賦是不斷變化的，由此內(nèi)生出的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也應(yīng)該隨之變化，與此相適應(yīng)的最優(yōu)金融體系也應(yīng)該是動態(tài)調(diào)整的?？傮w上看，最優(yōu)金融結(jié)構(gòu)理論在解釋二者的關(guān)系時最具有邏輯事實的一致性（曾繁清和葉德珠，2017）。唯一與我們研究視角相同的是曾繁清和葉德珠（2017）的研究，但是他們主要是從宏觀層面上，把我國的金融業(yè)看成一個整體進行研究。由于地區(qū)及政策原因，導(dǎo)致我國各個區(qū)域內(nèi)的金融業(yè)存在顯著的差異（周立和王子明，2002），因此，從全國整體層面上的研究結(jié)論并不一定適合于區(qū)域?qū)用妗；诖耍疚氖紫韧ㄟ^建立系統(tǒng)耦合度模型來分析西部地區(qū)金融體系與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間相互作用的關(guān)系，然后再通過建立灰色關(guān)聯(lián)度模型，遴選出西部地區(qū)金融體系與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相互作用的主要影響因素，以揭示我國西部地區(qū)近些年經(jīng)濟高速發(fā)展的機理，同時也為下一步推進西部地區(qū)金融體制改革、促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級提供有益的啟示。

二、指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)來源

（一）指標(biāo)選擇

雖然學(xué)者在研究金融方面選擇的指標(biāo)有差別，但是大多數(shù)都是圍繞金融規(guī)模、金融效率和金融結(jié)構(gòu)等三方面進行選擇。本文也從這三方面來刻畫西部地區(qū)的金融體系。

對于金融規(guī)模指標(biāo)體系，本文選擇金融業(yè)增加值占GDP比重（%）、金融業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員占總就業(yè)人員比重（%）和金融業(yè)固定資產(chǎn)投資占比（%）三個指標(biāo)來衡量。對于金融效率指標(biāo)體系，本文選擇金融中介配置效率（貸款/存款余額）（%）、保險深度（%）和保險密度（元/人）這三個指標(biāo)來衡量。而對于金融結(jié)構(gòu)指標(biāo)體系，本文選擇金融中介發(fā)展規(guī)模（貸款余額/GDP）和人身險保費收入占GDP比重（%）來衡量。

關(guān)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)，之前文獻多采用三次產(chǎn)業(yè)之間的變化來衡量，比如，第二產(chǎn)業(yè)總值占GDP的比重，或者第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重。為了避免采用單一指標(biāo)對實證結(jié)果的影響偏差，本文借鑒曾繁清和葉德珠（2017）的方法，從高度化、合理化和高效化三個維度來衡量西部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

高度化指標(biāo)方面選擇高新產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重、R&D經(jīng)費占GDP比重和高新產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口數(shù)占城鎮(zhèn)就業(yè)人口數(shù)的比重作為衡量指標(biāo)，合理化指標(biāo)選擇第二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重和規(guī)模以上國有工業(yè)企業(yè)產(chǎn)值占規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值的比重來衡量，高效化指標(biāo)選擇第二產(chǎn)業(yè)增加值占第二產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資完成額比重、第三產(chǎn)業(yè)增加值占第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資完成額比重、第二產(chǎn)業(yè)增加值占第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口數(shù)比重和第三產(chǎn)業(yè)增加值占第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口數(shù)比重作為衡量指標(biāo)。

（二）指標(biāo)權(quán)重確定

對于指標(biāo)權(quán)重確定，本文采用熵值法計算，因為熵值法屬于客觀賦權(quán)法，是利用各評價指標(biāo)值之間的差異程度來確定系數(shù)，能夠在確定權(quán)重系數(shù)過程中避免主觀因素帶來的偏差，較為客觀地反映各指標(biāo)在綜合指標(biāo)體系中的重要性。借鑒宋祺佼和呂斌（2017）的研究，在計算熵值前，首先要對這些指標(biāo)進行無量綱化處理，以消除評價指標(biāo)間存在的類型不一致和量綱不一致帶來的差異影響，此處運用歸一法對各指標(biāo)進行標(biāo)準化處理①。最終得到西部地區(qū)金融體系指標(biāo)及各指標(biāo)的權(quán)重（見表1）。