銀行業結構與經濟增長——基于京津冀經濟圈和長三角經濟圈的比較研究

陳 建，劉云霞，2

(1.中國人民大學經濟學院，北京100872;2.河南省科學技術廳，鄭州450003)

0 引言

近年來，中國經濟的快速增長與金融體系的低效率同時并存局面一直為國內經濟學家所費解。隨著對這一問題探討的深入，關于銀行業結構與經濟增長之間的關系也得到經濟學家們的廣泛關注，然而到目前為止，對這一問題的考察尚無定論。本研究擬將長三角經濟圈和京津冀經濟圈作為分析對象，考察不同條件下銀行業結構對經濟增長影響效果的大小，從而拓展已有文獻對銀行業結構的討論。之所以將長三角經濟圈和京津冀經濟圈作為分析的對象，是因為這兩個地區銀行業結構發達、競爭充分。長三角經濟圈在以上海為金融中心的帶動下，其銀行業與國內其他地區相比具有較強的競爭性，在國家已將上海定位于國際金融中心的大背景下，這一優勢將更加明顯;而京津冀經濟圈(尤其是北京市)是我國主要國有商業銀行和外資銀行的總部基地，其銀行業也較為發達。因此，將這兩個地區作為分析對象更具代表性，研究結果也將更加富有實際意義。

國外學者主要通過建立局部均衡模型和一般均衡模型來探討銀行業結構與經濟增長的關系，其爭論焦點主要集中于是壟斷的銀行業結構還是競爭的銀行業結構對經濟增長的促進作用更為顯著。其中，支持壟斷性銀行結構對經濟增長更為有利的學者有Petersen and Rajan［1］、Rajan and Zingales［2］和 Bonaccorsi and Dell Ariccia［3］等。與此相反，Shaffer［4］、Black and Strahan［5］、Carlin and Mayer［6］和 Classens and Laeven［7］等學者對壟斷性銀行結構持否定態度，他們對競爭性的銀行結構更加青睞有加。

近年來，國內學者也對銀行業結構與經濟增長的關系進行了有益的探索。賀小海、劉修巖［8］利用我國1987—2004年間24個省份的存款集中度、貸款集中度和不變價格人均GDP所構成的省級面板數據進行計量分析，結果表明，在銀行商業化改革之前(1987—1994)，銀行業結構變遷并沒有促進經濟增長;在銀行商業化改革之后(1995—2004)，銀行業結構變遷才與經濟增長形成了良性互動機制。賀小海、劉修巖［9］利用樣本期為1987—2004年的省級面板數據對中國各省區銀行業結構與經濟增長的關系進行計量分析，結果表明，我國各省區銀行業結構對經濟增長存在著顯著的負向影響，并且中西部地區銀行集中度的降低對經濟增長更加有益。林毅夫、孫希芳［10］運用雙向固定效應模型對中國28個省區在1985—2002年間的面板數據進行考察。他們的研究結果表明，從銀行業結構對經濟增長的影響角度來看，在中國現階段，中小金融機構市場份額的上升對經濟增長具有顯著的正向影響。

1 基本計量模型的設定

通過對賀小海、劉修巖和林毅夫、孫希芳等文獻的借鑒，我們把銀行業結構變量引入通常的經濟增長模型，設定基本的計量模型如下，即

式中:下標i表示省(市);t表示年份;Pit表示被解釋變量，也即經濟增長變量，用各地區真實人均GDP增長率來表示;Bit表示銀行業結構變量;Xit表示影響經濟增長的其他控制變量;λi表示各省區不可觀測的固定效應;μit表示誤差項。

根據已有文獻識別出的影響中國各地區經濟增長績效的主要因素，控制信息集合X主要包括以下幾個變量:T為各地進出口總額與GDP的比例，用來反映對外開放的程度;F為固定資本形成總額占GDP的比重;E為各省(市)金融機構各項存貸款總額占當年名義GDP的比重;I為第二、三產業總值占當年名義GDP的比重;R為實際利用外資水平與名義GDP的比重;S為地方財政支出占當年名義GDP的比重。

銀行業結構變量一般可用集中度(CRn)、赫芬達爾指數(HHI)、勒納指數(Lenar Index)、勞淪茲曲線(Lorenzi Curve)和基尼系數(Gini Coefficient)等來識別，但由于存款和貸款是我國銀行的主要業務，同時由于我國缺乏各地大小銀行的統計數據，因此，我們采用中國銀行、中國工商銀行、中國建設銀行和中國農業銀行四大國有商業銀行的存款額和貸款額占所有金融機構各項存款總額和貸款總額來計算銀行集中度(賀小海、劉修巖，2008)，分別用C代表存款集中度，用D代表貸款集中度。根據上述被解釋變量、解釋變量和控制變量的選取，我們所設立的模型可以重新寫為如下形式，即

2 數據來源與描述性統計

文中長三角經濟圈是指由上海市、江蘇省和浙江省所構成的兩省一市，京津冀經濟圈是指由北京市、天津市和河北省所構成的兩市一省。文中所用的數據均來源于《中國金融年鑒》(1985—2007年)和《新中國55年統計資料匯編1949—2004》及各省統計年鑒。其中，建設銀行1991年的存貸款數據缺失，我們利用建設銀行1990年和1992年存貸款的平均值進行補充。由于在中國各類統計年鑒中，對四大國有銀行的存貸款總額在2004年以后統計不詳，因此，2005—2007年的數據由作者根據以往的平均增長率進行推算而得。表1中給出了各主要變量的描述性統計。

為了能夠更好地反映京津冀經濟圈和長三角經濟圈的銀行業結構與經濟增長的關系，我們分別給出了兩個地區1987—2007年存款集中度和貸款集中度與不變價格人均GDP的散點圖，如圖1～圖4所示。從整體上看，兩個地區的銀行業結構與經濟增長都呈負向相關的關系。對兩個地區進行對比研究，我們可以看到，無論是從存款集中度還是貸款集中度的角度來看，京津冀經濟圈的散點圖主要集聚在0.7～0.9的數值范圍之內，與之相對應的是較低的不變價格人均GDP;而長三角經濟圈的散點圖則主要集聚在0.4～0.6的數值范圍之內，與此相對應的是較高的不變價格人均GDP的散點圖。對此，我們初步認為，與長三角經濟圈相比，京津冀經濟圈銀行業結構壟斷程度相對較高。因此，降低京津冀經濟圈的銀行集中度將對該地區經濟增長的意義更大，這為下面將要進行的計量分析提供了初步的經驗支持。

表1 各主要變量的描述性統計Tab.1 Descriptive statistics of main variable

圖3 京津冀經濟圈貸款集中度與不變價格人均GDP散點圖Fig.3 Scaller diagram of loan concentration rate of the Beijing-Tianjin-Hebei region and GDP per capita keeping a fixed price

3 計量檢驗與結果解釋

圖4 長三角經濟圈貸款集中度與不變價格人均GDP散點圖Fig.4 Scaller diagram of loan concentration rate of the Yangtze River economic region and GDP per capita keeping a fixed price

根據第三部分所設立的計量經濟模型，我們使用EViews6.0計量軟件分別對京津冀經濟圈和長三角經濟圈進行面板數據的檢驗。在進行面板數據檢驗時，有固定效應模型和隨機效應模型兩種檢驗方法，如果研究者僅以樣本自身效應為條件進行研究，宜使用固定效應模型;如果計量分析的目的是通過樣本對總體效應進行推論，則適宜采用隨機效應模型。由于本研究只是對京津冀經濟圈和長三角經濟圈的樣本自身效應進行對比，因此，我們采用固定效應模型，實證結果在表2和表3中給出。表2和表3的第(1)列和第(2)列分別給出了長三角經濟圈和京津冀經濟圈基于計量模型(2)和(3)的固定效應估計結果。由于銀行業結構對經濟增長的影響不僅限于當期，也可能延續到下期，因此，本研究同時給出了兩個地區的滯后一期的存款集中度和貸款集中度對經濟增長影響的估計結果，具體回歸結果見表2和表3的第(3)列和第(4)列。

表2 長三角經濟圈銀行業結構與經濟增長的實證分析Tab.2 An empirical analysis between banking structure and economic growth in Yangtze River economic region

從計量結果來看，不論是以當期的存貸款集中度還是以滯后一期的存貸款集中度來估計，長三角經濟圈和京津冀經濟圈的銀行業結構與經濟增長變量在1%或5%的統計水平上都存在著顯著的負向關系，但在影響的效果上卻存在著不同。通過對表2和表3的對比分析，我們能夠得到以下幾個結論:(1)京津冀經濟圈銀行業集中度的降低對經濟增長的積極影響要大于長三角經濟圈。同時可以看到，京津冀經濟圈的C，D和 C(－1)，D(－1)的系數的絕對值均大于長三角經濟圈的C，D和C(－1)，D(－1)的系數的絕對值，這說明與長三角經濟圈相比，京津冀經濟圈銀行業集中度的降低對經濟增長的推動作用將更加明顯。我們認為，造成這一現象的主要原因是長期以來京津冀經濟圈的銀行業壟斷程度相對較高，市場競爭相對不足。因此，京津冀經濟圈(尤其是河北省)應繼續放寬銀行業準入限制，鼓勵外資銀行、民營銀行的設立，以形成外資銀行、民營銀行和國有銀行多種形式并存的局面，通過銀行業結構的調整有力地促進經濟增長和市場競爭。(2)通過變量E(各省(市)金融機構各項存貸款總額占當年名義GDP的比重)的系數，我們可以看到，金融發展水平對一個地區的經濟增長具有顯著的促進作用。不管是從當期存貸款集中度來看還是從滯后一期的存貸款集中度來看，京津冀經濟圈E的系數都小于長三角經濟圈的系數。這說明，金融業越發達，其對經濟增長的促進作用越大。這與我國長三角經濟圈和京津冀經濟圈的現狀基本相符合。(3)關于其他控制信息集合，計量結果表明，大多數控制變量的系數符號及顯著程度都一般的經濟增長文獻相吻合。例如，用來反映物質投資水平、產業結構升級情況、外國直接投資等變量都對經濟增長起著促進作用。值得一提的是，用來反映地方政府對經濟活動參與程度的S變量，雖然京津冀經濟圈和長三角經濟圈的這一變量的符號都為負，符合常規邏輯。但通過對比分析，我們可以看到，京津冀經濟圈這一變量的系數的絕對值大于長三角經濟圈的絕對值。這說明，與長三角經濟圈相比，京津冀經濟圈政府對經濟活動的參與程度過多，如果能夠適當的降低政府對經濟活動的參與程度，將更加顯著地促進該地區的經濟增長。

表3 京津冀經濟圈銀行業結構與經濟增長的實證分析Tab.3 An empirical analysis between banking structure and economic growth in Beijing-Tianjin-Hebei Economic Region

4 結論

利用1987—2007年的面板數據對我國京津冀經濟圈和長三角經濟圈的銀行業結構與經濟增長的關系進行了對比分析，分析結果表明，兩個地區的銀行業結構與經濟增長都呈顯著的負向關系，但在銀行業結構對經濟增長的影響大小上卻存在著不同。與長三角經濟圈相比，京津冀經濟圈銀行業結構的改善對經濟增長更為有利，銀行集中度的降低將會給該地區的經濟增長帶來新的動力。目前，長三角經濟圈已經在泛長三角的經濟合作中起著重要的龍頭作用，相比而言，環渤海地區的經濟合作中，京津冀經濟圈的帶動作用還相對不足。因此，京津冀經濟圈應繼續加大銀行業結構改革的力度，降低銀行業集中度，鼓勵銀行業之間的充分競爭，為該地區的經濟增長注入持續的動力，從而在環渤海地區的經濟合作中起著更加重要的帶動作用。

［1］Petersen M，Rajah R.The Effect of Credit Market Competition on Lending Relationship［J］.Quarterly Journal of E-conomics，1995，110:469 －481.

［2］Rajan R，Zingales L.Financial Dependence and Growth［J］.American Economic Review，1998，88:559 －586.

［3］Bonaccorsi Di，Patti E，Dell Aricca G.Bank Competition and Firm Creation［J］.Journal of Money，Credit and Banking，2004，36:225 －252.

［4］Shaffer S.The Winner’s Curse in Banking［J］.Journal of Financial Intermediation，1998，4:359 －392.

［5］Black S E，Strahan P E.Entrepreneurship and Bank Credit Availability［J］.Journal of Finance，2001，57:2807 －2833.

［6］Carlin W，Mayer C.Finance，Investment and Growth［J］.Journal of Financial Economics，2003，69(1):191 －226.

［7］Claessens S，Laeven L.Financial Dependence，Banking Sector Competition，and Economic Growth［R］.Washington D C:World Bank Policy Research Working Paper，2005.

［8］賀小海，劉修巖.我國銀行業結構與經濟增長的因果關系研究——基于分期省級面板數據的實證研究［J］.產業經濟研究，2008(2):8－16.

［9］賀小海，劉修巖.銀行業結構與經濟增長——來自中國省級面板數據的證據［J］.南方經濟，2008(10):14－24.

［10］林毅夫，孫希芳.銀行業結構與經濟增長［J］.經濟研究，2008(9):31－45.