重慶市金融發展與產業結構關系的實證研究

摘 要：利用1980—2009年的數據，對重慶市的金融發展和產業結構，采用平穩性檢驗、協整檢驗、格蘭杰檢驗，誤差修正模型，向量自回歸模型等方法進行分析，結果表明金融發展和第三產業有協整關系，并且與第一產業和第二產業的發展都有密切關系，在此基礎上針對性提出了兩點建議。

關鍵詞：金融發展；產業結構升級；實證分析；重慶市

中圖分類號：F830 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2012）04-0062-02

關于金融發展和產業結構的關系，金融相關比率的提出者美國經濟學家雷蒙德·W.戈德史密斯認為，“金融與以產業結構變動為特征的經濟增長間是互為因果關系的，金融法杖和經濟增長、產出結構之間存在著互相推進的過程。” 中國很多學者針對不同的研究對象在此方面做過了研究。范方志、張立軍（2003）分為對東、中、西部金融發展對產業結構升級的關系進行研究，得出金融發展水平影響產業結構升級并進一步影響經濟發展。鄧光亞、唐天偉（2010）基于多變量VAR模型對1978—2008年間中部地區產業結構調整與金融發展之間的關系進行了實證分析，結果顯示兩者存在著長期的均衡關系，但未實現互動發展。葉耀明（2004）以長三角城市群作為研究對象，得出長三角城市群的金融發展能有效促進該區域的產業結構升級。

金融作為現代經濟的核心，在區域經濟發展和產業結構調整的作用日益明顯。西部大開發戰略實施以來，西部地區產業結構發生了巨大變化。作為西部大開發中區域性金融中心，重慶的金融發展與整個城市的經濟發展密切相關。但與國內發達地區相比，重慶的第一、二產業比重偏高，第三產業比重偏低，整體結構不盡合理，而且金融作為產業結構優化升級的重要推動力量，其作用尚未完全發揮。因此，探明金融發展和產業結構的互動關系，既是制定科學合理的金融發展戰略的現實需要，也是促進產業結構調整和升級、實現可持續發展的需要。本文利用1980—2009年的數據，對重慶金融發展和產業結構進行分析，旨在探明兩者間的關系，以期為產業調整和升級提供些許探討。

一、實證分析

1.變量的選擇及數據來源。在金融發展指標選取上，本文選用“金融相關比率”作為衡量金融發展水平的指標，其變動反映的是金融上層結構與經濟基礎結構之間在規模上的變化關系，FIR=金融機構存貸款之和/GDP。此外，以三大產業增加值占名義GDP的比重作為衡量產業結構的指標，分別記為G1、G2、G3。為了消除數據異方差的影響，對四個變量作對數化處理，分別記為LFIR、LG1、LG2、LG3。文中采用的計量分析均采用Eviews6.0來完成。本文所采用的數據來自《重慶市2010統計年鑒》和《中國金融年鑒》。

2.平穩性檢驗。

結果表明，在5%的顯著性水平下，LFIR、LG2、LG3均是一階單整序列，LG1是零階單整序列。

3.協整檢驗。雖然變量LFIR，LG2，LG3是非平穩的一階單整序列，但可能存在某種平穩的線性組合，反映了變量之間的長期穩定的關系。因此，采用協整檢驗的方法，判斷變量LFIR分別對于變量LG2和LG3的協整關系。首先，對LFIR和LG2進行Johansen協整檢驗，得到的跡統計量（7.42）和最大特征值統計量（5.28）均小于5%的臨界水平，因此LFIR與LG2之間不存在協整關系。其次，對LFIR和LG3進行協整檢驗，在5%的臨界水平下，跡統計量（24.94）和最大特征值統計量（24.38）均大于臨界水平，因此LFIR與LG3之間存在長期協整關系，協整方程為LG3 = 3.125 + 0.686×LFIR，調整后的擬合優度為0.847，F值為162.0547。可以看出，方程系數是顯著的。并且從長期來看，當金融相關比率上升1%時，第三產業比重上升0.686%。

4.誤差修正模型。用EG兩步法來建立ECM，得到的誤差修正模型為：DLG3 = 0.274*DLFIR +0.152×ECMt-1

差分項反映了短期波動的影響。第三產業比重的短期變動可分為兩部分：一部分是短期金融發展程度的影響；一部分是偏離長期均衡的影響。可以看出，在短期內若金融發展程度上升1%，第三產業比重就會上升0.274%。ECMt-1的系數大小反映了對偏離長期均衡的調整力度。從系數估計值來看，當短期波動偏離長期均衡時，將以0.152的調整力度使非均衡狀態拉回到均衡狀態。

5.格蘭杰因果檢驗。金融相關比率和第三產業比重具有長期穩定的協整關系，但并不能證明兩者之間存在因果關系。用格蘭杰檢驗法對兩個變量進行因果關系檢驗，若F值大于顯著性水平，則拒絕原假設。結果（如表2所示）。

根據結果可以看出，在5%的顯著性水平下，滯后第一期，金融發展是第三產業變動的格蘭杰原因，而第三產業不是金融發展的格蘭杰原因。

6.建立向量自回歸模型VAR。

（1）建立VAR模型要求變量是平穩的，因此我們以DLFIR、 DLG1、DLG2作為系統變量建立VAR（1）模型。

DLFIRDLG1DLG2=0.05660.04720.0050+-0.2545 -0.1093 -1.4276-0.0947 -0.0030 0.30430.1459 -0.0600 0.4717×DLFIR（-1）DLG1（-1）DLG2（-1）

（2）對模型進行穩定性檢驗結果，模型的單位根均位于單位圓內，這樣得到的脈沖相應函數的結果是穩定可靠的。（3）脈沖響應分析。1）模型在收到DLFIR一個單位的標準差沖擊后，對其自身的影響逐漸減弱，最后逐漸收斂。當DLG1和DLG2受到一個標準差的正沖擊后，兩者都在第二期開始產生一個較強的負面響應，從第三期開始逐漸收斂。金融發展對第一產業比重的影響較弱。2）模型在收到DLG1一個單位的標準差沖擊后，對其自身第一期達到峰值0.076，第二期產生一個負的響應，然后負向響應逐漸增大，從第五期開始逐漸收斂；對DLFIR第一期沒有響應，第二期開始出現負的響應，第三期出現正的響應并逐漸收斂。由此可見，第一產業的發展對金融發展有抑制作用。3）模型在收到DLG2一個單位的標準差沖擊后，對其自身從較顯著的正向沖擊逐漸減弱為負向沖擊，在第四期后開始逐漸收斂。對DLFIR第一期沒有響應，第二期到達峰值，在第三期減弱后第四期出現負向沖擊隨后便逐漸收斂。由此可見，第二產業對金融發展水平的影響是一個由同向轉為逆向的過程，短期內起到拉動作用。

二、主要結論

根據以上分析可以得出，隨著金融發展水平的提高，第一產業的比重將會下降，金融發展對第一產業具有不明顯的負面影響，是由于重慶金融發展的投入主要集中在二三產業，因而對于第一產業相對來說金融支持力度不夠，所以才出現第二期的負向響應，但在隨后出現正面的響應表明，金融發展最終也促進了第一產業的發展；第一產業對金融發展的抑制作用主要原因是當第一產業比重較高時，往往處在經濟水平低的時期，此時包括金融業的第三產業尚未發展起來，其后二三產業的發展必然帶來第一產業的比重逐漸降低，也就表現為第一產業對金融發展有抑制作用。第二產業比重的上升會促進金融的發展，是由于第二產業的發展需要大量投資，這些投資需求需要有更高水平的金融來支持，從而帶動整個地區金融發展水平的發展；金融發展對第二產業有負面作用。金融發展對第三產業存在長期的促進作用，有利于增加第三產業比重。因此金融發展有利于產業結構的調整和升級。

三、政策建議

1.優化金融資源配置，促進產業結構升級。首先，重慶市雖然近年來經濟高速發展，但農村地區經濟對于東部發達省份來說十分落后。實證分析表明金融發展對第一產業有促進作用，因此加大農村金融投資對于第一產業優化有重要作用。其次，作為老工業基地的重慶第二產業龐大，因此第二產業要調整資金投向，引導資金投向高新技術企業，也要注意對傳統產業的技術改造，淘汰落后產能，促進第二產業內部產品結構的升級。最后，加快信貸資金向第三產業，尤其是現代服務業，支持符合現代發展趨勢的科技、物流、綠色環保等新興產業，提升其在地區GDP中的比重，推動服務業結構優化升級。

2.加大對中小企業的信貸支持力度，鼓勵設立民營銀行和中小銀行。大型商業銀行和大型企業之間往往聯系緊密，大型企業往往優先獲得銀行的各方面支持，無規模優勢的中小企業往往就面臨融資難的困境。中小企業主要集中于第三產業，大力發展中小企業對于優化產業結構有重要作用。要解決小企業融資難問題，這就需要建立重慶市政策性金融機構，打造小企業授信工作平臺，采取靈活的措施促進重慶金融機構小企業授信工作。[責任編輯 陳麗敏]