我國銀行業利潤增長對制造業影響的實證分析

■ 劉 慧 蘇益南（蘇州工業職業技術學院 江蘇蘇州 215104）

引言

近年來，我國制造業受金融危機的沖擊陷入了增長的低迷時期，利潤逐漸降低。與此同時，商業銀行的利潤卻一直維持著快速增長態勢（如圖1所示），且大幅超過其他行業，這與其以傳統存貸款為主要業務，并以由實體經濟所帶來的凈利息收入為主要利潤來源的現狀相背離。這一現象引發了“銀行暴利論”和“銀行業侵占制造業利潤”的質疑。本文認為，研究銀行業是否影響制造業利潤，分析其影響程度與解決措施，對于我國宏觀經濟的平穩運行具有重要意義。

關于金融業與制造業發展關系的研究，學者們主要有兩種觀點：一種觀點認為銀行業發展促進了制造業發展。如金融業與實體經濟可以平衡發展，并且金融業可以促進實體經濟的增長（Goldsmith，1969）；金融業的發展可以起到對實體經濟的預測作用（King &Levine，1993）；銀行發展與股票市場發展無論在短期還是在長期對經濟增長的影響都是正向的（Johansen &Juselius，1992）；我國商業銀行存貸款利差與經濟增長之間存在著長期穩定的均衡關系，且是正向關系（何平，2011）。另一種觀點則認為銀行業發展阻礙制造業獲利。如金融發展可能會阻礙經濟的發展（Saint Paul，1992）；我國商業銀行貸款規模的擴張并沒有促進經濟增長（Chen Hao，2006），我國四大國有銀行的貸款規模增加與區域經濟增長之間沒有聯系（Philip C，2010）；當前我國金融支持體系嚴重滯后于裝備制造業發展需求，支持力度不夠，沒有對制造業起到良好催化作用，導致金融無法全面支持制造業發展（段一群等，2009）。

目前，對于金融危機后中國銀行業利潤居高不下而制造業利潤走低的研究還略顯不足，鮮有學者對銀行業凈利潤與制造業利潤關系做出直接量化分析。本文以銀行業和制造業凈利潤為研究重點，擬合兩者與經濟景氣指數的VAR模型，來觀察銀行業凈利潤對制造業凈利潤最直接的影響。

模型構建與變量選取

（一）VAR模型構建

根據古典經濟增長模型，假定模型中的經濟體內只有銀行業和制造業，并且以銀行業和制造業凈利潤來衡量經濟體的經濟景氣指數。提出假設條件：第一，模型中的經濟體包含銀行業和制造業兩個方面，兩個行業都有能力從外界或經濟體內獲取凈利潤，并且兩個行業上一期水平會對制造業當期凈利潤水平造成影響；第二，模型中的經濟體技術進步中性，沒有技術改進對行業發展造成沖擊；第三，模型中的經濟體勞動力達到充分就業條件，沒有明顯的勞動力數量增加來推進行業發展。因此，模型中的當期制造業凈利潤水平，主要取決于上一起銀行業和制造業獲得的凈利潤多少，表達式如（1）所示：

其中，Mt表示第t期制造業凈利潤，Pmt-1代表第t-1期制造業的凈利潤，Pft-1代表第t-1 期銀行業的凈利潤，Pt-1代表第t-1 期兩個行業經濟體的總的凈利潤。

傳統推動經濟發展的生產函數包含技術進步、勞動和資本三方面的因素，本文假定沒有技術進步推動行業發展，并且經濟體達到充分就業水平，因此，推動行業發展的因素主要是資本，資本則由行業的凈利潤代替。根據時間數列的特性和數據特征，代入制造業凈利潤（MAN）和銀行業凈利潤（ROA）后得到三者關系的研究模型，如公式（2）所示。

其中，β1i和β2i分別表示在第t期銀行業凈利潤和制造業凈利潤對第t期制造業凈利潤的邊際推動，β0表示常數項。

以制造業凈利潤和銀行業凈利潤衡量經濟體的經濟景氣指數時，同理可以得到關于經濟景氣指數（EPI）、制造業凈利潤和銀行業凈利潤的研究模型，如公式（3）所示。

表1 變量的ADF檢驗結果

表2 VAR 模型滯后階數選擇

表3 Johanson協整檢驗

表4 格蘭杰因果關系檢驗

本文以制造業和銀行業凈利潤水平作為內生變量，將影響經濟景氣指數的其他諸多因素作為隨機項，建立向量自回歸（VAR）模型，并且在VAR模型的基礎上通過Johansen協整檢驗、Granger因果檢驗、脈沖響應函數和方差分解等，來考察和分析經濟景氣指數和制造業凈利潤、銀行業凈利潤之間的長期均衡、短期動態及因果關系。

（二）指標選取及數據來源

第一，銀行業凈利潤（ROA）。衡量商業銀行利潤的指標一般采用凈資產收益率ROE或資產收益率ROA，由于中國商業銀行普遍采用的是存貸差獲利的模式，信貸資產對中國商業銀行具有更加重要的影響，因此本文采用資產收益率ROA反映銀行業的利潤狀況。第二，制造業凈利潤（MAN）。制造業體現了一個經濟體的生產力水平，制造企業通過對資源進行加工制造，轉化為可供社會使用的工具、工業品和消費品。第三，經濟景氣指數（EPI）。本文模型中的經濟景氣指數包括企業景氣指數和銀行景氣指數，其中企業景氣指數關注的是企業基本情況以及企業負責人對企業生產經營問題、對行業的判斷和對企業經營狀況的總體判斷，銀行業景氣指數關注重點包括貸款需求指數、貨幣政策感受指數、宏觀經濟信心指數、銀行業當期景氣指數。鑒于兩個指數的走勢基本一致，波峰和波谷出現的時間點基本一致，因此，本文將兩者相加得到模型中的景氣指數。

經濟景氣指數、銀行業凈利潤和制造業凈利潤數據的時間跨度均為2007年第1季度至2013年第4季度，其中銀行業凈利潤和制造業凈利潤數據來源于Wind數據庫，經濟景氣數據則來源于中國人民銀行。為了消除異方差和指數化趨勢，本文對納入模型的相關變量均進行了取對數處理，分別記為lnMAN、lnROA和lnEPI。計量分析均采用EViews7.0軟件進行。

實證結果和分析

（一）平穩性檢驗與滯后階數確定

1.平穩性檢驗。由于上述變量的數據均為時間序列數據，為了防止出現數據的非平穩性而導致的偽回歸現象，首先對各變量別進行平穩性檢驗。表1是采用ADF檢驗方法對lnMAN、lnROA和lnEPI進行單位根檢驗的結果，可見在給定10%的顯著性水平下各變量序列都是非平穩時間序列，而其一階差分序列在1%的顯著性水平下都是平穩時間序列，即3個序列都是一階單整序列，滿足協整檢驗的前提條件。

2.滯后階數確定。滯后階數對VAR模型估計和協整檢驗都將產生一定影響。本文根據LR、AIC和SC信息準則等評價指標來確定最優滯后階數，表2結果顯示，四種信息準則均認為最優滯后階數為3，即應建立VAR（3）模型。

（二）Johanson協整檢驗

本文選擇基于系統的Johanson 檢驗方法對變量lnEPI、lnMAN和lnROA之間的協整關系進行檢驗。基于表2的信息選擇，在滯后3階的情況下進行Johanson檢驗（如表3所示）。檢驗結果顯示：在給定5%顯著性水平下，3個變量序列之間至少存在1個協整關系，對系數經過標準化的協整關系式如下：

繪畫是幼兒表達自己美好愿望的語言和符號，它反映著幼兒智力的發展情況。隨著年齡的不斷增長，幼兒在繪畫上會表現出三個明顯的階段性特征，那就是涂鴉期、象征期和形象期。

上述協整方程反映了制造業凈利潤、銀行業凈利潤與經濟景氣指數之間存在長期的均衡關系。從長期來看，制造業凈利潤與經濟景氣指數之間呈正相關，銀行業凈利潤與經濟景氣指數之間呈負相關。從彈性系數來看，制造業凈利潤每增加1%，經濟景氣指數將增加4.512%；銀行業凈利潤每增加1%，經濟景氣指數將減少0.271%。

（三）格蘭杰因果關系檢驗

利用格蘭杰因果關系檢驗來驗證制造業凈利潤、銀行業凈利潤與經濟景氣指數各變量之間是否存在因果關系。檢驗結果如表4所示：第一，制造業凈利潤是銀行業凈利潤變化的格蘭杰原因，并且銀行業凈利潤也是制造業凈利潤的格蘭杰原因；第二，經濟景氣指數與制造業凈利潤之間未出現格蘭杰因果關系，同時與銀行業凈利潤之間也未出現格蘭杰因果關系。說明當制造業凈利潤增長時，會推動銀行業凈利潤的變化，而銀行業凈利潤增加時，也會對制造業凈利潤造成影響。

（四）脈沖響應和方差分解

圖1 制造業凈利潤與銀行業凈利潤走勢

表5 制造業凈利潤對銀行業凈利潤的脈沖響應函數與方差分解表

脈沖響應衡量來自隨機擾動的一個標準差對內生變量當前值和未來值變化的影響；方差分解衡量結構性變化對內生變量變化的貢獻度。制造業凈利潤對銀行業凈利潤的脈沖響應函數和方差分解的量化數據如表5所示。表中數據顯示：第一，制造業凈利潤對銀行業凈利潤的正向沖擊表現為脈沖響應函數值始終為負值，在第3期達到最大的負向影響，之后第4期到第8期負向影響逐漸降低，最后趨于消失。第二，方差解釋度在第1期為0，之后逐漸開始增加，到第8期達到0.008，但整體的方差解釋度相對較小。前8期的沖擊效果值加總，得到銀行業凈利潤對制造業凈利潤有負向沖擊作用，說明銀行業凈利潤增長一定程度上侵占了制造業的凈利潤。

銀行業影響制造業利潤機理探析

上述實證分析結果表明，2007年以來我國銀行業利潤增長侵占了制造業的凈利潤，造成銀行業利潤居高不下而制造業利潤走低。本文認為其主要原因是我國銀行業運行中的金融壟斷問題影響了制造業獲取利潤，具體有以下幾個方面：

一是銀行業過度集中。我國銀行業壟斷集中度較高，多數資源集中在五大國有銀行之中。銀行業在收集市場信息、控制公司、動員儲蓄等方面具有較強優勢，其獲利能力相對較強。金融壟斷給銀行業帶來了較豐厚的利潤回報，推高了銀行業的工資水平，使得銀行業的平均工資遠高于包括制造業在內的其他諸多行業的平均工資，同時由于我國經濟的發展增加了對勞動力的需求，提高了勞動力平均工資，導致制造業的勞動力成本上升，利潤被壓縮。

三是過度抽取制造業回報。銀行擁有強大的信息獲取能力和談判力量，在貸款給制造企業的同時獲取對企業的監督控制權，具有過度抽取制造業回報的能力。制造企業以較高利率獲得貸款，增加了制造業的融資成本，導致制造業利潤受損。壟斷的國有銀行由于其單位資金平均審批成本較高、投資機會更多，金融資本往往會流向生產率較高的行業，而對于生產效率較低、獲利能力不足的制造業貸款支持相對較小，影響了金融業支持制造業發展。極少部分無法完全獲得銀行貸款的中小制造企業只能通過影子銀行獲取貸款，其利率高，風險大，加重了制造業的融資成本。

結論與政策建議

（一）結論

本文基于我國宏觀經濟數據，通過構建VAR模型，實證檢驗了銀行業凈利潤、制造業凈利潤與經濟景氣指數之間的動態關系，得出如下結論：第一，協整檢驗可以看出，銀行業凈利潤與制造業凈利潤變化存在著長期穩定的均衡關系；第二，向量誤差分析模型說明制造業凈利潤對經濟景氣指數的正向調整作用顯著；第三，格蘭杰因果關系檢驗顯示，銀行業凈利潤與制造業凈利潤互為格蘭杰因果關系；第四，脈沖響應函數和方差分解檢驗表明，銀行業凈利潤對制造業凈利潤有負向沖擊作用。造成銀行業影響制造業獲取利潤的主要原因是過度集中、資金配置不合理和過度抽取制造業回報等金融壟斷問題。

（二）政策建議

1.放寬銀行業準入條件，打破銀行業壟斷局面。政府應該逐步放寬銀行業準入門檻，通過發展民營銀行和互聯網金融，引導和規范民間資本進入金融服務領域，打破現有銀行業的壟斷局面，加強銀行業之間的合理競爭，讓更多的社會資金參與到融資活動中來，建立多層次的金融市場體系，解決制造業企業融資難的問題，引導銀行業更好地服務于實體經濟。

2.放開存貸款利率管制，實行差異化的市場利率。政府要繼續堅定推進利率市場化的進程，放開存貸款利率管制，實現存貸款利率定價市場化。固定的高額貸款利率加大了制造業從銀行貸款的成本，浮動的利率可以使制造業能夠按照市場價格獲得資金支持，也優化了社會資金配置。對于國家政策支持的新興制造業，銀行應以較低的利率提供貸款，對于發展成熟的市場飽和制造業按照市場價格提供貸款，而對于產能過剩技術落后的夕陽制造業應減少貸款或停止貸款。差異化的利率還可以促使制造業吸引經濟體內閑置資金，提高資金利用率。

3.根據不同類型制造業特點，完善銀行對制造業的融資支持。政府應加大對制造企業的政策支持和財政補貼，提高制造企業獲利能力。首先，政府須出臺相應政策要求大型國有銀行對于國家支持的制造業必須完成一定的信貸配額，并且給予優先利率優惠。其次，鼓勵中小銀行發揮自身優勢，加強對普通制造企業及中小制造企業的融資支持。第三，成立專門銀行部門支持具有戰略意義及新興的制造企業的發展，允許高科技制造業通過股權或者債權方式提供資金支持，允許新興制造企業利用無形資產抵押貸款，允許節能環保的信息制造業等利用知識產權等無形資產作為抵押物進行貸款支持。

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