航空制造業(yè)的金融支持效應檢驗

潘 媛 ，高啟明

（西安航空學院a.經(jīng)濟管理學院；b.通用航空產(chǎn)業(yè)研究中心，西安 710077）

0 引言

西安航空產(chǎn)業(yè)基地作為我國規(guī)模最大的民用航空產(chǎn)業(yè)基地，充分發(fā)揮著陜西省航空科技的資源優(yōu)勢，雖然金融系統(tǒng)對西安航空制造業(yè)的支持總體上看是朝著穩(wěn)步增長的態(tài)勢發(fā)展，但從大環(huán)境來看，未來航空制造業(yè)仍將是本地經(jīng)濟發(fā)展的主要力量。這樣一來，金融系統(tǒng)對航空制造業(yè)的支持就顯得格外重要。本文通過金融系統(tǒng)對西安航空制造業(yè)的支持效應進行實證研究，發(fā)現(xiàn)其中的量化指標，洞察金融系統(tǒng)對航空制造業(yè)所產(chǎn)生效應的程度，找出在改變航空制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結構和效率問題上的關鍵因素，從而進一步提升航空制造業(yè)的競爭力和總體發(fā)展水平，為本地經(jīng)濟的發(fā)展策略提供理論基礎。

1 模型構建、指標選取和數(shù)據(jù)說明

1.1 效應計量模型的建立

本文選取航空制造業(yè)的產(chǎn)值結構和就業(yè)結構，作為航空制造業(yè)優(yōu)化升級的兩個因變量進行分別探討，從而得出金融系統(tǒng)對航空制造業(yè)的支持效應程度。同時將金融系統(tǒng)中的政策性金融、銀行貸款利率和商業(yè)銀行發(fā)展水平作為影響航空制造產(chǎn)業(yè)的自變量。基于以上的變量設定，可以建立VAR實證研究模型：

上述VAR模型中，F(xiàn)IR（Financial Interrelations Ratio）表示金融相關比率，即在某一時間點上現(xiàn)有的金融資產(chǎn)總額和該國國民財富之比。在本文中分別用本地的金融總額代替國家總額，西安的全部國民財富代替全國國民財富，而所謂的金融總資產(chǎn)指的是廣義貨幣M2、股票市值和債券余額。FEI（Financial Effective Rate）表示金融效率的指數(shù)，即金融機構的貸款總量和金融機構存款量的比值。這個比值可以用來反映一個國家或地區(qū)的金融效率，因此本文使用上述指標來分別測量本地金融發(fā)展規(guī)模和發(fā)展效率。AMIS（Aviation Manufacturing Industry Index）表示制造業(yè)產(chǎn)值結構，這一指標由本文利用西安航空制造產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和本地總體制造業(yè)的產(chǎn)值比率得出；AMES（Aviation Manufacturing Employment Structure）表示航空制造產(chǎn)業(yè)就業(yè)結構，這一變量是西安航空制造產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)與總體制造業(yè)就業(yè)人數(shù)的比率；PFLR（Policy Financial Loan Rate）表示的是政策性金融貸款率，利用西安國家開發(fā)銀行的貸款總額與西安GDP總額的比率得出；CBDE（Commercial Bank Development Level）通過本地四大國有銀行存貸款總額與本地GDP總額的比率得出；RATE表示的是銀行貸款利率水平，通過本地銀行貸款利率加權平均所得。

1.2 選取測量指標

本文中的西安航空制造業(yè)主要指的是有關航空制造業(yè)的資本與技術等高級生產(chǎn)要素在整個制造業(yè)中所占的比重，產(chǎn)值結構和就業(yè)結構是兩個度量的要素。本文選取西安所有制造業(yè)行業(yè)的總產(chǎn)值，然后將航空制造業(yè)的產(chǎn)值與之相比最后得到其產(chǎn)值結構指標，標記為AMIS，同理，航空制造業(yè)就業(yè)人數(shù)的總和所占本地制造業(yè)人數(shù)的比例就是就業(yè)機構指標，標記為AMES。

1.3 數(shù)據(jù)說明

FIR是一個重要的衡量金融系統(tǒng)效率的指標，計算FIR金融相關效率的有關數(shù)據(jù)來自于西安市統(tǒng)計年鑒，通過相關計算，1991—2016年西安本地FIR金融相關比率的變動情況如圖1所示。西安航空制造業(yè)產(chǎn)值、就業(yè)機構數(shù)據(jù)（城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù)和登記注冊類型的項目）、有關政策性金融貸款數(shù)據(jù)、本地商業(yè)銀行貸款數(shù)據(jù)均取自于西安統(tǒng)計年鑒。

圖1 1991—2016年西安金融相關比率變化情況

2 實證檢驗

2.1 單位根的檢驗

在對上述模型進行檢驗之前，有關時間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性非常重要，尤其對這種類型的數(shù)據(jù)進行回歸分析時，如果數(shù)據(jù)是不平穩(wěn)的，所進行的回歸分析結果就會出現(xiàn)偏差。在數(shù)據(jù)處理的過程中，原始數(shù)據(jù)的統(tǒng)計量值結果沒有顯示出平穩(wěn)性，不能進行回歸模型的構建，因此需要對數(shù)據(jù)進行處理和調整，使之能夠達到平穩(wěn)性從而能夠進行回歸分析。一階或多階差分（Differencing）方法是處理原始數(shù)據(jù)常用的方法，檢驗差分化的數(shù)據(jù)的概念表述為，加入一個時間序列數(shù)據(jù){At}至少要經(jīng)過k階差分才能滿足平穩(wěn)性要求，則可以成為k階單整，記作I（k）。再對上述變量FIR、FEI、AMIS等使用ADF和PP檢驗方法進行平穩(wěn)性檢驗，結果如表1所示。

表1 一階差分化數(shù)據(jù)檢驗結果

從表1的檢驗結果可以看出，F(xiàn)IR、FEI、AMIS和PFLR經(jīng)過了一階差分的數(shù)據(jù)處理過程以后，單位根檢驗和概率值都達到了1%的顯著性水平從而通過了檢驗。其余的變量也在5%的顯著性水平下通過了檢驗。

2.2 協(xié)整檢驗

通常有兩種方法來檢驗協(xié)整性，一是回歸方程剩余殘差，二是基于回歸方程系數(shù)。本文所采用的方式首先是對非平穩(wěn)數(shù)據(jù)回歸模型的誤差進行計算，然后檢驗其回歸誤差性序列的單整性。由于政策性金融與商業(yè)銀行發(fā)展水平都會對西安航空制造產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生影響，所以可以分別對航空制造業(yè)的產(chǎn)值結構和航空制造業(yè)的就業(yè)結構進行測量。

2.2.1 各因素對西安航空制造業(yè)的產(chǎn)值結構作用

具體模型及參數(shù)的設定可以通過對單個變量間的測量來完成，然后通過計量軟件Eviews來運行，結果如下：

其中，u代表回歸之后的殘差項。

2.2.2 各因素對西安航空制造業(yè)就業(yè)結構作用

通過上述的模型檢驗過程可以看出，在西安航空制造業(yè)產(chǎn)值結構和航空制造業(yè)就業(yè)結構與金融相關比率之間都存在顯著的協(xié)整關系，也就是說西安金融系統(tǒng)和航空制造業(yè)之間存在均衡關系。航空制造業(yè)產(chǎn)值結構回歸系數(shù)是0.0873，即金融相關比率每提高一個百分點，航空制造產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值就會相應地提高0.0873個百分點；相同的，如果金融相關比率每提高一個百分點，航空制造產(chǎn)業(yè)就業(yè)結構也會相應地提高0.1231個百分點。從式（7）和式（20）的對比可以看出，西安航空制造業(yè)產(chǎn)值結構受到金融系統(tǒng)影響要大于航空制造業(yè)就業(yè)結構。另外，從上面的回歸方程可以看出，政策性金融、銀行貸款利率和商業(yè)銀行的發(fā)展水平，都對西安航空制造業(yè)產(chǎn)值結構和就業(yè)結構產(chǎn)生了影響。

2.2.3 各因素對西安航空制造業(yè)產(chǎn)值結構和就業(yè)結構的共同作用

這一回歸模型的建立是將諸如FIR、FEI、PFLR、CBLR、Rate等因素加入對航空制造業(yè)產(chǎn)值結構和就業(yè)結構的共同影響當中進行測量，然后使用Eviews軟件進行計算，結果如下：

從上述模型的比較來看，政策性金融、貸款利率和商業(yè)銀行這三個變量需要同時考慮的時候，航空制造業(yè)產(chǎn)值結構和就業(yè)結構受到FIR和FEI的影響并不顯著；相同的原理，航空制造產(chǎn)業(yè)就業(yè)結構也并不顯著，說明在這三個變量相互制約影響下，航空制造業(yè)就業(yè)結構受到了相當程度的影響。

2.2.4 基于格蘭杰因果關系的檢驗

根據(jù)上述對協(xié)整關系的檢驗可知，F(xiàn)IR、AMIS和AMES之間相互存在協(xié)整關系，而協(xié)整關系并不能一定說明這三個變量之間可以構成因果關系，所以還需要對其進一步檢驗，來確定是否能得出三個變量之間的因果關系。本文將使用因果關系檢驗（Causality Test）方法進行檢驗。這種方法的基本指導思想是，假定在包含變量X1和X2過去的信息條件下，對變量X2的預測效果由于依賴X2過去信息對X2的預測效果，就可以認為變量X1有助于解釋變量X2的變化情況，則變量X1是變量X2的格蘭杰原因。在本文中，需要對FIR（金融相關比率指標）和（AMIS，AMES）之間是否形成因果關系進行更深入的檢驗，才能使本文的結果具有說服力和科學性，經(jīng)過檢驗后的結果如表2所示。

表2 格蘭杰因果關系檢驗結果

從表2的檢驗結果可以看出，在FIR（金融相關比率）與AMIS（航空制造業(yè)產(chǎn)值結構）之間，從滯后一階到五階都說明了AMIS和FIR之間沒有格蘭杰因果關系的假設，也就是說西安航空制造產(chǎn)業(yè)不能成為金融發(fā)展水平的動因；但從滯后一階到四階可以看出FIR影響AMIS的假設是成立的，這就意味著西安金融系統(tǒng)對航空制造業(yè)的產(chǎn)值結構構成了因果關系；相通的觀察路徑方法顯示FIR也對AMES構成了格蘭杰因果關系?？偟膩碚f，西安的金融系統(tǒng)對整個航空制造產(chǎn)業(yè)的優(yōu)化和發(fā)展升級具有預測作用。

3 結論及建議

3.1 結論

通過上述一系列的檢驗過程可以看到，西安金融系統(tǒng)的發(fā)展和航空制造業(yè)的發(fā)展之間存在比較緊密的聯(lián)系，金融支持成為航空制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結構調整過程中的一個主要因素。結果發(fā)現(xiàn)，金融系統(tǒng)的發(fā)展是通過政策性銀行和商業(yè)銀行對航空制造產(chǎn)業(yè)的升級和優(yōu)化起到影響作用的，不僅在航空制造的產(chǎn)業(yè)結構方面，而且在就業(yè)結構方面也有所影響和推動。另外，通過協(xié)整檢驗，西安金融系統(tǒng)發(fā)展水平與航空制造業(yè)產(chǎn)值結構和就業(yè)結構具有長久的均衡關系，而格蘭杰因果關系驗證也說明了西安金融業(yè)對航空制造業(yè)的發(fā)展升級具有推動作用。

3.2 建議

（1）西安航空制造業(yè)應該建立以銀行為主的金融結構體系。就目前的金融系統(tǒng)狀況來看，國有銀行仍然在國家金融活動中占據(jù)主導地位，國家的金融命脈就是由國有銀行組成的，銀行的貸款是各個產(chǎn)業(yè)獲取金融支持的主要途徑，而航空制造業(yè)是目前西安國民經(jīng)濟中的核心產(chǎn)業(yè)，這就需要金融系統(tǒng)的重點支撐。上文的實證結果已經(jīng)表明了航空制造業(yè)的發(fā)展受到商業(yè)銀行的影響，所以可以采取由銀行主導的金融模式。

（2）不斷完善政策性金融支持體系。一方面，市場機制的不足和缺陷可以用政策性金融來進行彌補；另一方面，商業(yè)化金融也可以得到政策性金融的引導，從而提高融資效率。西安的航空制造業(yè)受到政策性金融的影響程度比較大，充分運用政策性金融工具，支持航空制造業(yè)的做法在很多西方發(fā)達國家已經(jīng)被證明是比較有效的。因此西安的航空制造業(yè)應該吸取和借鑒這些成功經(jīng)驗，政府可以制定各種優(yōu)惠條件來支持航空制造業(yè)，從而吸引更多資源進入這個行業(yè)。

（3）優(yōu)化航空制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)結構。金融政策與航空制造業(yè)產(chǎn)業(yè)政策必須能夠比較協(xié)調地相互配合，強化貨幣政策對航空制造業(yè)的支持，這是對航空制造產(chǎn)業(yè)的關鍵性保障。一方面，充分發(fā)揮市場機制的調節(jié)作用，能夠優(yōu)勝劣汰；另一方面，政府的宏觀調控機制也要充分利用，尤其是對風險的控制和防范。