经济增长对金融发展的影响机理研究——基于县域数据的实证分析.pdf
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1、财贸研究2 0 1 1 2经济增长对金融发展的影响机理研究基于县域数据的实证分析石盛林(南京航空航天大学经济与管理学院,江苏南京2 0 0 0 0 0)摘要:金融发展是经济增长的内生要素,但经济如何反作用于金融的研究鲜有所见。通过构建多元回归模型,利用中国县域经济金融数据进行实证分析,结果显示:经济规模、产业结构、城镇化水平、金融生态以及金融集聚程度等是影响金融发展水平的重要因素;不同区域的哑元变量分析则进一步表明,地域经济增长的扩散回流效应和区域发展政策安排对金融发展的传导有一定的差异;同时,微观金融主体也受自身经营规模、效率和管理水平的影响。关键词:经济增长;金融发展;影响机理中图分类号:
2、F 8 3 2 7文献标识码:A文章编号:1 0 0 1 6 2 6 0(2 0 1 1)0 2 0 1 0 7 0 6一、引言及相关文献回顾经济与金融互动关系的文献十分丰富,在经济增长与金融发展的互动关系理论中,最著名的是P a t-r i c k(1 9 6 6)提出的金融双模式理论。P a t r i c k(1 9 6 6)将金融发展和经济增长的关系区分为“需求跟随”和“供给引导”两种模式。经济增长的早期阶段,一般是“供给引导”的金融发展模式,在这个阶段,需要一种直接的刺激来动员储蓄为经济增长提供投资资金。而在经济发展的后期,金融部门本身已经有了较大发展,“需求跟随”的发展模式会更加普
3、遍。进入2 0 世纪9 0 年代,学者们已经不再局限于研究金融发展与经济增长的互动关系,而是将研究领域扩展到金融发展对经济增长的影响机理上,并创新了传统的经济增长理论,提出了包含金融部门的A K 内生增长模型、技术进步模型、全要素生产模型等多个理论分析模型框架,取得了大量的研究成果,如L u c a s(1 9 8 8)、L e v i n e 等(1 9 9 7)。在经济如何作用金融方面,G r e e n w o o d 等(1 9 9 0,1 9 9 7)做了一定的开创性研究,他们在各自的模型中引入固定的进入费用或交易成本,由于存在“门槛效应”,金融中介和金融市场随着人均收入和财富的增加
4、而发展。B o y d 等(1 9 9 6)基于传统破产成本理论,分析了经济促进金融市场发展的机理,认为经济增长和资本积累规模的不断扩大会导致资本的边际产品相对价格呈现下降的趋势,同时减少信贷市场上不必要的信息摩擦和监督行为,节约金融中介用于状态证实的资源付出,金融中介的效率得以提高,金融市场尤其是股票市场得以发展。朱建芳(2 0 0 6)利用金融契约理论为区域经济影响金融发展提供了新的分析思路,区域经济发展水平和发展质量将影响金融契约的不完全性,进而影响金融契约的数量和质量,最终影响区域金融交易规模和区域金融发展总体水平。在我国县域层面,经济发展如何作用于金融,是否同样会表现出上述理论的应用
5、特征,目前在这方面的研究还几乎是一个空白。基于此目的,本文将以中国农业银行采集的县域经济金融数据和农行自收稿日期:2 0 1 0 1 2。1 4作者简介:石盛林(1 9 6 9 一),男,贵州思南人,南京航空航天大学经济与管理学院博士生,现任职于中国农业银行总行。-1 0 7-万方数据身县域支行的经营数据为基础,采用实证分析的方法,使用S P S S 软件进行统计分析,挖掘经济发展对县域金融的具体影响因素及其传导机制,以期为县域金融的发展提出有针对性的政策建议。二、模型、变量选择和数据来源(一)分析模型本文采用多元回归和哑元分析的方法进行分析,多元回归模型的公式为:Y=B o+p l x l+
6、p 2 X 2+p 3 X 3+p。x。+其中,Y 代表县域金融发展水平,X。、X:、X,、x。代表对县域金融发展水平有显著解释能力的连续变量,p。、B:、p,、p。为回归系数,p。代表截距,8 代表残差。在完成对连续变量的多元回归之后,将进一步开展对非连续变量的回归分析,分析模型如下:Y=p o+B 1 x l+B 2 x 2+1 3 3 X 3+B。X。+O t l+8当哑元变量赋值为l 时Y=B o+B l x l+B 2 X 2+p 3 X 3+p。X。+仪2+8当哑元赋值为2 时其中,Q,、d:为哑元变量导致的截距变动。(二)变量选择1 因变量的选择本文选择金融发展水平作为因变量指标
7、。对于金融发展水平,大量研究文献均有所涉及,如G o l d s m i t h(1 9 6 9)、M c K i n n o n(1 9 7 3)、S h a w(1 9 7 3)、张杰(1 9 9 5)、易纲(1 9 9 6)等,概括起来主要有三类:第一类为金融规模与外部经济总量的相对指标,包括金融相关性比率、金融深化比率等;第二类为金融发展的规模指标,包括存款总额、贷款总额、总资产等;第三类为金融发展的绩效指标,包括经营利润总资产、净资产收益率等。就本文的研究而言,对于第一类指标,其中已经包含了外部经济因素,在未来统计分析中,将对经济指标产生排斥,无法准确开展既定的统计分析工作。对于第二
8、类指标,作为因变量将存在两个方面的问题:一是单一的规模类指标难以全面反映金融机构运行的总体情况,缺乏代表性;二是目前难以取得多期间的金融规模变动的数据,单一期间规模类指标对外部和内部因素的敏感度较低。因此,我们选择第三类指标中的经营利润总资产作为衡量金融发展水平的变量指标。该指标可以全面反映金融机构的整体业务开展、内部运作和风险管理的情况,相对于第一、二类指标,金融绩效指标具有较强的独立性,本身也具有很强的经济意义。绩效水平的高低不仅代表了金融机构现实的金融服务的有效性和合理性,在商业行为上也预示着未来的金融投人和金融服务发展水平的高低。当前,以县域为主体来制定发展政策和研究问题的均较少,难以
9、找到全国范围内县域金融运行的微观层面数据,加之县域地区金融机构数量众多,数据统计口径不一。从数据重要性和可用性角度考虑,我们使用中国农业银行县域地区机构的绩效数据作为本研究因变量的替代指标。中国农业银行是我国五家大型商业银行之一,拥有1 2 7 3 7 个县域机构,覆盖全国9 9 5 的县级行政区,在县域地区拥有广泛的网点和客户基础,是县域金融市场中的领先者,因此,以农业银行县域支行的经营数据来指代县域金融发展情况,具有现实可得性和较好的代表性。2 自变量的选择我们初步假设,对于县域支行绩效的影响因素包括两个方面:一是外部经济环境、政策支持和金融生态环境;-是县域支行内部管理能力和水平。为此,
10、我们根据经济、金融的要素构成选择了两类指标作为自变量,作为统计分析和变量选择的基础。3 选取的分析变量汇总综合上述变量指标选取的思考,本文选择了一个因变量、1 4 个自变量指标,具体见表l。数据来源于中国证监会网站。中国农业银行股份有限公i dA 股首次公开发行招股说明书”。-1 0 8-万方数据衰1 变指标一览表(三)数据来源本文所采用的“自变量-#b 部指标”数据来源于中国农业银行对我国2 0 0 4 个县及县级市经济金融普查数据。“因变量”和“自变量一内部指标”数据来源于中国农业银行在2 0 0 4 个县及县级市地域上的机构的经营数据,数据所属年份均为2 0 0 6 年,剔除数据异常值和
11、缺省项后,共有1 9 7 8 个县域样本。数据经过农行各级行层层校验,且横截面很大,数据的质量和稳定性完全可以得到保证。三、实证分析与讨论(一)构建多元回归方程运用前述的分析模型,将自变量和因变量纳入多元回归分析模型中,使用S P S S l 8 0 软件进行分析。回归结果见表2。表2 计量统计的回归结果表3 被排除的变注:群=6 6 5。根据多元回归结果(表2),我们发现,在1 3 个待选变量中,有8 个指标最具解释能力,包括县域地区生产总值、城市化率、第二三产业占比、资金净流出、县域人均存款、县域支行总资产、县域支行网均存款和县域支行不良贷款率。多元回归模型的R 2 为6 6 5,对于横截
12、面回归模型来说,这表明模型具备较好的解释能力。同时,有五项指标被剔除(见表3),包括居民人均收入、县域支行贷款余额、贷款收益率、手续费收入占比、成本收入比指标,主要是内部解释变量。-1 0 9 万方数据从具体指标上看:经济规模(G D P)和产业结构变量(G D P 2 3)对银行的绩效影响显著为正,表明经济发达、非农产业占比越高的地区,银行业绩也越能有较好的表现。这点很容易理解。经济发达的地区,银行金融服务机会多,在产出效率相对较高的第二三产业上其信贷效率也高,风险也相对可控,因而具有良好的经营效益。银行总资产(A S S E T)和网均存款(A V E R 2 一D E P O S I T
13、)对业绩的影响也显著为正,表明银行还是规模效应递增(I n c r e a s i n gR e t u r n st oS c a l e)的行业,银行规模越大,贷款能力和风险控制能力也越强,盈利能力也越好。反映资金流向的指标(M O N E Y)对银行绩效的影响为负,但在9 5 的置信水平下并不显著。我们猜想资金流向对银行绩效的影响可能有两方面:一是正向的补充效应,资金的流人反映了地区的发展潜力,资金流人较多的地区,经济发展潜力较高,银行也相对容易获取利润;二是负向的替代效应,由于企业的资金需求是可替代的,在资金相对充裕的地区,企业或者本身“不差钱”,或者可以依靠资本市场的直接融资以及其他
14、资金渠道,对银行贷款的需求反而不是那么强烈,银行绩效并不一定会好。因此,这一变量对银行绩效的影响,关键还是看两种作用的大小。银行内部指标坏账率(N P L)对绩效的影响显著为负,贷款坏账直接影响银行的利润,同时这一指标对于贷款收益率(R A T E)等指标的解释能力也较强,因此在多元回归分析中,可以将其他相关指标舍去。贷款余额(L O A N)和成本收入比(F E E)等解释能力较弱,这表明在中国“半市场化”金融改革进程中,贷款规模及其投向可能受到非市场化因素的影响,由于企业的“逆向选择”和“道德风险”行为,贷款规模并不是越大越好。为了保证多元回归的稳健性,我们对模型进行了异方差的调整。根据自
15、相关相容协方差方法,调整后的结果见表4。表4 异方差调整结果F1 7 6 0 8P r o b a b i l i t y0 1 3 4 1调整的R 27 0 3 5 3P r o b a b i l i t y0 1 3 4 0由表4 可以看出,检验的相伴概率是0 1 3 4 0,不能拒绝零假设,即认为模型无异方差,也即说明上述模型的结果是稳健的。通过上述分析结论,我们可以构建出自变量与因变量之间的回归方程式,具体的表达式如下:Y=(1 5 1 E 一0 2)+(3 5 7 E 一0 9)G D P+(1 4 1 E 一0 2)G D P 2 3+(2 8 0 E 一0 3)C I T Y+
16、(3 0 4 E 一0 8)F I N A N C E+(1 9 6 E 一0 7)A V E R l 一D E P O S I T+(1 3 0 E 一0 8)A S S E T+(5 9 4 E-0 8)A V E R 2 一D E P O S I T+(-3 0 3 E-0 2)N P L(二)区域哑元变量分析由于区域特征是非连续变量,我们将进一步分析其对经营绩效的影响。模型分析中,共对应东、中、西部三个区域,因此选择两个虚拟变量,我们将东部地区赋值为l,中部地区赋值为2。营业利润总资产总体表现出东部地区绩效最好,地区之间的离差最小;西部地区县域支行绩效次优,但地区之间的离差较大;中部地
17、区县域支行绩效最差,地区之间的离差介于东部和西部之间。将非连续变量纳入回归方程中,即可表5 哑元变量分析计量回归结果得到下列参数估计。D E P A R T 赋值为1、2时显著性水平均为0 0 0 0,小于1 0,其他各项检验也都显著,说明纳入非连续变量的参数的回归方程成立。同时,纳入非连续变量后,方程式的解释能力有所上升,其R 2=7 6。异方差检验结果同上,这里略去。东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南等1 1 个省(市);中部地区包括吉林、黑龙江、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南等8 个省;西部地区包括四川、贵州、内蒙古、广西、云南、西藏、陕西、
18、甘肃、青海、宁夏、新疆、重庆等1 2 个省(市、区)。一1 1 0 万方数据从纳人区域哑元变量后的回归结果看(表5),G D P 对应系数为正,表明县域经济对县域金融绩效有正面影响,但同时需要看到,模型对应t 值仅1 4 1 1,这一影响并不显著,可能是区域间传导机制的差异造成的。城市化率和第二三产业比例对金融机构绩效的影响显著为正,系数分别为0 0 0 5 和0 0 0 7,说明一个地区城市化率越高、工业和服务业越发达,金融绩效就越好。县域人均存款对绩效的影响为正,在9 5 的置信水平下通过检验。存款在一定程度上反映的是一个地区居民和企业的富裕程度以及金融积聚程度,一般而言,富裕的地区,金融
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