金融資本深化對區域經濟高質量發展的影響

黃德春，陳文婷，符 磊

(1.河海大學商學院,江蘇 南京 211100； 2.江蘇省“世界水谷”與水生態文明協同創新中心,江蘇 南京 211100；3.河海大學產業經濟研究所，江蘇 南京 211100)

當前，我國經濟的“脫實向虛”成為制約經濟高質量發展的關鍵因素，表現為金融面的“資產荒”和實體面的“資金荒”并存的矛盾現象，既有來自實體面的供給側結構性失衡，也有來自金融面的供給側結構性失衡。過去30年間，中國經濟的高速增長離不開金融的支持，要實現經濟的高質量發展自然也離不開金融資源的高質量供給。習近平在2018年全國金融工作會議上指出，防范化解金融風險，是實現高質量發展必須跨越的重大關口，而提升金融資源供給質量，引導資金進入實體產業，既是防范化解金融風險的根本舉措，又是提升經濟增長質量的有力保障。我國以銀行為主的金融體系嚴重依賴牌照經營優勢，壟斷優勢明顯，證券市場發展水平不高，金融資本供給結構的不合理導致中小企業獲取金融資源的門檻很高。為此，要把發展直接融資放在重要位置，改善間接融資結構，促進保險業發揮長期穩健風險管理和保障的功能，促進金融機構降低經營成本。在實體經濟供給側改革初見成效的背景下，筆者圍繞供給側結構性改革這條主線，研究當前金融資本深化對經濟增長質量的影響水平，試圖為提高金融面資金供給質量，形成金融體系內部、金融和實體經濟的良性循環提供參考。

1 文獻評述

1.1 經濟增長質量的界定

經濟增長質量的概念首先由蘇聯學者卡馬耶夫提出，認為社會主義經濟增長的實質包含速度和質量兩個方面，當量積累到一定階段，必然轉向質的提升。

現有研究中，對經濟增長質量的界定主要存在兩種觀點，一種觀點是把經濟增長質量解釋為經濟增長的效率。鈔小靜等[1]使用全要素生產率對中國經濟增長質量進行量化，得出經濟轉型與經濟增長質量的正向相關關系。蔡昉[2]解釋了用全要素生產率衡量地區經濟增長質量的合理性。另一種觀點認為經濟增長質量的衡量需要考慮其豐富的內涵。Heo等[3]以越南為研究對象，發現經濟增長質量的提升與貿易自由化、良好的經濟增長趨勢、企業的發展、市場的繁榮和政府作用的充分發揮密不可分。國內學者對經濟增長質量內涵進行了歸納，劉樹成[4]將經濟增長質量的內涵歸納為經濟增長態勢的穩定性、經濟增長方式的可持續性、經濟增長結構的協調性和經濟增長效益的和諧性。鈔小靜等[5]從經濟增長的結構、穩定性、福利變化與成果分配以及資源利用和生態環境代價四個維度測算我國的經濟增長質量水平。馬軼群等[6]從經濟增長方式質量、經濟增長過程質量和經濟增長結果質量3個維度衡量經濟增長質量。

1.2 金融發展對經濟增長的影響

金融發展對經濟增長的顯著促進作用在已有文獻得到全面闡釋。古典主義經濟增長理論認為，金融體系主要通過資本積累和技術進步兩大渠道促進經濟增長。Gurley等[7]基于債務積累假說，認為金融體系通過將儲蓄配置給生產性部門，從而促進資本積累與經濟增長。King等[8]基于內生增長理論，強調金融發展通過選擇高質量企業與優良項目來提高生產技術水平和經濟增長。

梳理現有研究，可以發現金融發展對經濟增長的有效性、穩定性、協調性、持續性和共享性均有影響。①金融發展通過影響全要素生產率，進而影響經濟增長有效性。Guillaumont等[9]研究結果表明，金融發展對全要素生產率的增長有顯著的正向作用。姚耀軍[10]通過界限檢驗法研究得出金融發展在長期對全要素生產率的影響較大。孫國茂等[11]利用山東省數據研究，驗證了金融業的整體發展與全要素生產率的增長形成相互促進的關系。②金融發展通過影響收入和福利分配，進而影響經濟增長的共享性。孫永強[12]采用向量誤差修正模型對我國金融發展、城市化與城鄉居民收入差距之間的作用機制進行實證分析，發現整體金融發展水平的提升將拉大城鄉收入差距。Jauch等[13]使用發達國家和發展中國家1960—2008年的數據進行實證分析，發現金融發展促進了收入不平等。③金融發展能提高綠色投資邊際收益率，促進綠色經濟的發展和經濟增長協調性的改善。黃建歡等[14]運用空間杜賓模型研究金融發展對區域綠色發展的作用，發現綠色金融的空間溢出效應尚未顯現。劉耀彬等[15]采用面板門檻模型研究金融發展對綠色經濟的影響，發現金融深化對綠色發展存在非對稱性作用。④金融發展進程中可能造成企業金融化，進而影響經濟增長的穩定性和持續性。劉珺等[16]從理論模型和數據分析兩個角度，論證了企業參與影子銀行業務會使得部分資金無法進入實體經濟，造成社會福利凈損失。張成思等[17]運用微觀企業投資決策模型進行分析，研究表明金融資產的風險收益錯配，會抑制實業投資。

1.3 理論假設

當前經濟發展中的脫實向虛，主要是指資金的脫實向虛，帶來金融資源供給結構和資源配置方式的不合理[18]，制約經濟增長質量的提高。金融資本深化是指金融資本在逐利動機下滲透和作用于實體經濟而達到一定規模和程度的狀態和結果，筆者從資金供給規模和資金供給結構兩個角度衡量金融資本深化水平。

關于資金供給規模對經濟增長質量的影響研究中，馬軼群[6]、劉文革等[19]通過實證研究發現，金融發展對經濟增長的影響存在非對稱性，且金融發展對經濟增長的方式、過程和結果的影響存在差異。長期以來，地方政府認為資金供給規模與經濟增長是正相關的，過分依賴銀行資金供給來發展當地經濟，忽視了資金流動問題與經濟的健康發展。本文提出如下假設。

H1：資金供給規模抑制了經濟增長質量的提高。

關于資金供給結構對經濟增長質量影響的研究中，用盈利能力替代規模水平來衡量銀行資本深化更具代表性，已有結論表明，不同國家的金融業盈利性與經濟增長的關系是不確定的[20]。我國是典型的銀行主導型金融體系，間接金融依然是經濟增長的重要推動力，但邊際影響在減弱[21]。

H2：銀行盈利能力有利于經濟增長質量的提高。

保險是配置資金等市場要素的重要樞紐，且無論長期還是短期，我國保險資金運用對投資和經濟增長有積極的影響[22]。不同國家的證券市場對經濟增長的作用也是不確定的，在對我國證券市場的研究中，研究結論集中于證券市場對經濟增長作用微弱這一觀點，對經濟增長的考量也多是從速度而非質量。

H3：證券發展對經濟增長質量提高影響微弱。

H4：保險發展對經濟增長質量提高影響微弱。

本文從資金供給角度出發，在衡量金融資金供給規?；A上，加入銀行、證券和保險3個衡量指標，使金融資金深化的衡量更具全面性和說服力。

2 模型設計、變量選取與數據說明

2.1 變量選取

2.1.1被解釋變量

通過構建指標體系計算總體的經濟增長質量指數較容易被接受和理解，也是進行實證分析的基礎。為體現經濟增長不同維度的變化，本文采用馬軼群等[6]測算經濟增長質量的方法，并結合多位學者的研究，將從經濟增長的有效性、穩定性、協調性、持續性、共享性5個部分衡量經濟發展質量水平(表1)。其中，資本存量以2000年為不變價計算，全要素生產率利用DEAP2.1軟件測算。由于各指標的量綱和屬性不同，在測算經濟增長質量指數前需要對數據進行標準化和正向化處理。對指標的量綱不同問題，采用極差標準化法對原始數據進行標準化處理時，為避免標準化后的數據中出現0，影響數值分布的連續性，對最大值和最小值分別作放大20%和縮小20%的處理。對指標的屬性不同問題，用1減去標準化后的逆指標，由此將逆指標轉化為正指標。

表1 經濟增長質量指標體系

2.1.2解釋變量

選取4個衡量金融資本深化水平的指標，即金融相關率(FIR)：采用存貸款和與GDP的比值衡量經濟貨幣化程度，體現金融資金供給規模；金融機構存貸比(Bank)：用金融機構貸款總額與存款總額的比值衡量銀行業的盈利能力；證券化率(Security):用股票市值與GDP的比值衡量證券市場發展水平；保險密度(Insurance)：用保費收入與常住人口的比值衡量保險業的發展水平。

2.1.3控制變量

本文引入以下可能對經濟增長質量產生影響的變量，即采用“進出口總額占GDP比重”衡量地區對外開放程度(TO)；采用“政府財政支出總額占GDP比重”衡量地區政府支出水平(GE)；采用“科研經費投入占GDP比重”衡量地區科技投入水平(HT)；采用“實際利用外資金額占GDP比重”衡量外資貢獻率(FI)。

2.2 數據說明

本文采用2001—2016年全國30個省級面板數據(不包括西藏和港澳臺)，東部省市包括北京、天津、河北、遼寧、黑龍江、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南；中部省市包括山西、吉林、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部省市包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。研究中所用原始數據均來自于《中國統計年鑒》《中國金融統計年鑒》、國家統計局官網和各省歷年統計年鑒。

2.3 估計方法

廣義矩估計(GMM)是基于模型實際參數滿足一定矩條件而形成的一種參數估計方法，是矩估計方法的一般化。GMM估計允許隨機誤差項存在異方差和序列相關，因而所得到的參數估計量比其他參數估計方法更有效。動態面板數據模型可以觀測到經濟變量的動態性質，同時考察相關變量的影響，提高其他解釋變量系數估計的一致性和有效性。一般的動態面板數據模型可表示為

Yit=α0Yit-1+∑αiXit+εit

(1)

式中:Yi為被解釋變量;Xi為解釋變量;α0、αi為待估系數;εi為隨機誤差項。對上式進行一階差分得到：

ΔYit=α0ΔYit-1+∑αiΔXit+Δεit

(2)

可得殘差表達式：

Δεit(α)=ΔYit-α0ΔYi(t-1)-∑αiΔXit

(3)

設f(α)為矩條件方程，有

f(α)=∑fi(α)=∑ZiΔεi(α)

(4)

式中Zi為所選取的工具變量向量。GMM估計的基本思想是使樣本矩之間的加權距離最小，即GMM估計量是目標函數極小化時的權重矩陣。

2.4 計量模型設定

系統GMM模型是將“差分GMM”和“水平GMM”相結合的一種估計方法，能有效解決動態面板數據存在的內生性問題和弱工具變量問題。筆者在控制了對外開放程度、政府財政支出水平、科技投入水平和外資貢獻率的基礎上，以經濟增長質量為被解釋變量，資金供給規模、銀行盈利能力、證券和保險市場發展水平為解釋變量，考察金融資本深化對經濟增長質量的影響，設定如下形式的動態面板模型：

Yit=c+αYit-m+β1FIR+β2Bank+β3Security+β4Insurance+γcontrolit+μi+εit

(5)

式中:i為地區;t為年份;m表示滯后m階;α、β、γ等為各回歸變量的系數。被解釋變量Y表示經濟增長質量水平。引入滯后項為工具變量以降低參數估計可能存在的偏誤，解釋變量FIR、Bank、Security、Insurance表示金融資本深化的衡量指標，分別代表資本供給規模、銀行、證券和保險發展水平。control表示控制變量，是為降低由于遺失變量而出現的內生性問題。c為常數項;μ為個體效應，ε為殘差項。

3 金融資本深化對經濟增長質量影響的實證分析

3.1 經濟增長質量評價

3.1.1中國經濟增長質量評價

經濟增長質量的測算方法，主要有相對指數法、層次分析法、熵值法和因子分析法等。其中，因子分析法和改進熵權法是普遍采用的方法。熵權法能夠依據數據本身的效用值來計算評價指標的權重系數，使權重的確定更符合數據的客觀屬性。采用改進的熵權法測算經濟增長質量總體水平和五個維度的指數，結果如圖1所示。

圖1 中國經濟增長質量測算結果

從全國層面來看，我國經濟增長質量水平的總指數趨于平穩，這似乎與我國近年來經濟的高速發展相矛盾，但也不難解釋。我國粗放型的經濟增長方式帶來經濟發展規模日益龐大的同時，也導致生態環境被嚴重破壞、結構性矛盾日益突出，經濟增長質量并沒有實質性的提升，因而一直處于平穩的狀態。我國的經濟增長的有效性指數保持平穩增長，這體現在我國的經濟產出和自身的經濟體量的逐漸增大，在世界經濟中發揮著越來越重要的作用。同時，經濟增長穩定性指數大體維持上升趨勢，但在2002年和2010年出現大幅波動，2002年的大幅上升與2001年我國加入世貿組織有關，2010年的大幅下降則與2008年金融危機的滯后效應有關。此外，經濟增長協調性指數和持續性指數一直下降，反映了經濟增長的結構矛盾影響了經濟增長質量水平的提高，突出了當前經濟結構轉型的必要性。值得肯定的是，經濟增長共享性指數維持較高速增長，體現了經濟發展成果由人民群眾共享的初衷。

3.1.2區域經濟增長質量評價

從地區層面來看，東部地區的經濟增長質量水平最高，這與東部地區發達的經濟基礎和先進的科研能力有關，西部地區的經濟增長質量水平最低，但與中部地區的差距越來越小。在經濟增長有效性方面，三大地區的有效性指數保持穩步上升，在2013年均有明顯上升，這與國家實施“四萬億元”的刺激政策有關。在經濟增長穩定性方面，三大地區的表現基本一致，但由于2008年金融危機的沖擊，經濟增長穩定性指數持續下降，到2010年降至最低值，后逐漸恢復到危機前水平。在經濟增長協調性方面，三大地區均出現下降趨勢，但東部地區仍高于中西部地區，這反映出我國粗放的經濟增長方式與生態環境保護的沖突日益尖銳。在經濟增長持續性方面，西部地區高于中部和東部地區，這似乎有悖于常理，這與西部地區經濟正處于高速發展的初期，而東部地區面臨產業結構調整有關。在經濟增長共享性方面，三大地區均處于較高速上升階段，東部地區高于中西部地區。

圖2 東中西部地區經濟增長質量測算結果

3.2 回歸結果

熵權法是嚴格按照數據信息賦予權重，可能存在的極端數據會將干擾性信息反映到結果中，導致最終的結果出現偏離。因子分析法是通過降維的方式，用幾個主要因子來反映眾多變量的主要信息，一定程度上能排除干擾數據的影響。因此，本文采用因子分析法測算的經濟增長質量水平與金融資本深化水平指標進行系統GMM估計。其中，AR(2)均大于0.1，說明誤差項不存在二階序列相關的假設；同時模型也通過了sargan過度識別的檢驗，說明計量過程中所使用的工具變量是恰當有效的。

3.2.1金融資本深化對中國經濟增長質量影響的實證分析

由表2可知，滯后二期的經濟增長質量水平與當期經濟增長質量水平是正相關關系，當滯后期經濟增長質量每提高1%，當期經濟增長質量提高0.36%，反之亦然。在模型M1中，將對外開放程度和科技投入水平作為控制變量，結果表明，保險資本深化和銀行資本深化對經濟增長質量的提高具有正向作用，保險資本深化的影響程度更大，而金融相關率的系數為負則表明當前金融資本供給規模過高，未能發揮對經濟增長質量的提升作用，反映了脫實向虛對實體經濟發展的抑制作用。

在模型M1的基礎上，模型M2加入了政府支出水平(GE)控制變量，保險密度、金融相關率和金融機構存貸比的系數分別為0.832、-0.095、0.522，且均在1%顯著水平上，說明保險資本深化每提高1%，經濟增長質量水平就提高0.832%，或銀行資本深化每提高1%，經濟增長質量水平就提高0.522%。相反，金融資本供給規模每提高1%，經濟增長質量水平就會下降0.095%。根據前定變量和保險密度的定義可以推斷，當期保險密度的變化對當前經濟增長質量的變化影響不大，但會影響后期的經濟增長質量，因而將保險密度設為前定變量更合適。模型M3中的保險密度未設為前定變量，用于和模型M2形成對比，驗證理論推導的正確性。從整體的實證結果可知，模型M3中各變量的相關系數偏離程度較大，證明了將保險密度設為前定變量將使實證結果更準確。

在模型M1的基礎上，模型M4加入了外資貢獻率(FI)控制變量，經濟增長質量水平與保險密度和金融機構存貸款正相關，而與金融相關率負相關，對外開放程度(TO)和科技投入水平(HT)對經濟增長質量的提高有顯著作用，而外資貢獻率(FI)的影響則不顯著。總體來說，其實證結果與模型M2相差不大。在模型M4的基礎上，加入證券化率變量，由結果可知，證券資本深化對經濟增長質量的影響不顯著，這與現有研究認為證券市場提升經濟增長作用微弱的結論相一致。同樣，在模型M4的基礎上，模型M6又加入了政府支出水平(GE)控制變量，但結果顯示政府支出水平(GE)對經濟增長質量的提高沒有顯著影響，其它變量的實證結果與模型M2、M4基本保持一致。

表2 全國層面回歸結果

注：①*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上顯著；②各系數下方的括號里是其相應的Z統計量的值；③sargan統計量和AR(2)統計量的第一行給出了sargan檢驗和二階序列相關檢驗統計量的值，第二行給出了相應的P值

3.2.2金融資本深化對區域經濟增長質量影響的實證分析

從表3可以看出，金融資本規模對三大地區的經濟增長質量有顯著影響，金融資本規模對東部經濟增長質量具有正向作用，回歸系數為0.485，意味著東部地區的金融資本規模每增加1%，則經濟增長質量提高0.485%。但對中部和西部地區存在抑制作用，回歸系數分別為-1.132和-0.149，中部地區金融資本規模每增加1%，經濟增長質量下降1.132%，西部地區金融資本規模每增加1%，經濟增長質量下降0.149%。銀行資本深化對三大地區的經濟增長質量均有影響，銀行資本深化對東部經濟增長質量具有抑制作用，回歸系數為-0.352，但對中西部地區具有正向促進作用，回歸系數分別為0.978和0.09，對中部地區的影響程度更大。證券資本深化對東部和西部的經濟增長質量影響不顯著，但對西部地區有正向促進作用，回歸系數為0.09。保險資本深化對東部地區的經濟增長質量影響不顯著，但對中部和西部地區有正向促進作用，回歸系數分別為3.5和0.268，可見保險資本深化對中部地區經濟增長質量的提升起到非常關鍵的作用。

表3 區域層面回歸結果

3.3 穩健性檢驗

為了進一步驗證實證結果的穩健性，筆者對衡量金融資本供給規模的指標進行替換，用“M2/GDP”作為資本供給規模的另一個代理變量。M2主要包括流通中的現金、活期存款、儲蓄存款、定期存款、外幣存款及各種短期信用工具等金融機構的對外負債，即流通中的現金和金融機構的存款之和，而流通中的現金在M2中占比很小，采用客戶存款作為M2的代理變量來衡量金融機構的債務，回歸結果見表4-1中模型M4_2的回歸結果。模型中核心解釋變量的系數符號、顯著性等與原模型中的結果幾乎一致，證實了前文實證結果的穩健性。

4 結論

本文通過構建指標體系衡量經濟增長質量，運用系統GMM估計方法研究金融資本深化對經濟增長質量的影響，實證結果表明：滯后兩期的經濟增長質量對當期的經濟增長質量具有正向影響，金融資本深化對經濟增長質量的影響存在地域差異。從全國層面看，資本規模對經濟增長質量的提升具有抑制作用，銀行和保險資本深化對經濟增長質量的提升具有促進作用，證券資本深化對全國經濟增長質量的影響不顯著。從區域層面看，資本規模對東部經濟增長質量有正向促進作用，對中西部有抑制作用；銀行資本深化對東部經濟增長質量有抑制作用，對中西部有促進作用；證券資本深化對西部經濟增長質量有正向促進作用，對東部和中部影響不顯著；保險資本深化對中西部經濟增長質量具有正向促進作用，對東部影響不顯著。