金融結構與經濟增長關系的統計檢驗
——基于河南省的實證

徐曉飛，吉晶晶

（1.北京語言大學 商學院，北京 100083；2.對外經濟貿易大學 國際經濟貿易學院，北京 100105）

0 引言

金融發展能推動經濟增長已經是學術界的普遍共識。已有的產業結構以及金融體系難以支撐經濟的持續增長，當前均面臨著經濟結構轉型的機遇和挑戰。在此背景下，用新的思路重新探索金融結構與經濟增長之間的關系，利用產業結構高級化的調節機制挖掘新的經濟增長點具有重要意義。

金融結構相關論肯定了金融結構的經濟增長效應。金融機構主導論的支持者認為以商業銀行為主的間接融資方式對經濟增長更有利[1]；市場主導論的支持者們從產業結構升級[2]、資本積累[3]、資源配置[4]、公司治理[5]、信息生產[6,7]等方面闡述了金融市場相對于金融機構在經濟增長中的比較優勢。金融結構無關論認為金融結構對經濟增長不存在影響，金融功能論認為金融結構對于經濟增長的刺激作用更多依賴于金融機構和金融市場各自功能的發揮[8]；當金融體系更健全、信息更透明、金融服務更完善時，經濟增長更偏好市場導向型金融結構[9]。而最優金融結構理論將重點放在金融結構與經濟發展階段中各要素的匹配上。林毅夫和姜燁（2006）[10]認為經濟實現增長的關鍵在于銀行業乃至整個金融體系與實體經濟的協調性。在此基礎上，有學者認為銀行主導型金融體系更適合成熟的制造業階段，而技術含量更高的資本密集型產業則更需要金融市場的支持[11]。

目前學術界對于金融結構和經濟增長關系的研究主要基于兩個角度，一是從金融結構本身出發，研究金融市場和銀行體系在經濟增長中各自的比較優勢，或是基于金融體系的經濟功能，探討金融結構整體的經濟增長效應；二是從金融結構與要素稟賦的匹配度出發，研究在不同的經濟要素變動過程中可選擇的最優金融結構。不同學者在理論和實證上都提出了有價值的結論，為本文研究的開展提供了豐富的文獻參考。

1 理論分析與研究假設

1.1 金融結構與經濟增長的非線性關系

參照大部分學者的做法，基于“二分法”，分別闡述商業銀行和金融市場在促進經濟增長過程中的比較優勢。與金融市場相比，商業銀行在交易成本、項目區分等方面具有顯著優勢。在交易成本方面，從商業銀行的本質功能上看，由于金融市場上存在信息不對稱，市場參與者對低成本信息的需求構成了商業銀行業務經營的基礎，金融中介可以借助資金借貸活動擴大客戶關系網、擴充業務量，形成充足的信息儲備，最終獲得規模經濟效應，降低交易成本。從商業銀行貸款業務上看，商業銀行在選擇合適的貸款對象時，可以基于風險分散的原則將資金配置給那些收益獨立的項目，以此實現收入和損失相抵，平抑資產項目價值的波動性，能夠降低潛在的資金成本。而交易成本的降低最終會提高存款人的積極性，增加社會資本存量，刺激經濟增長。在項目區分方面，商業銀行在開展間接融資時，會在收益和風險之間權衡，最終選擇收益大于風險的項目，同時對收益小于風險的項目進行清算，實現了對好壞項目的區分，阻止了劣質項目參與貸款業務鏈[12]。

金融市場則能夠從風險管理、技術創新等方面促進經濟長期增長。以證券市場為例，在風險管理方面，在證券市場中形成的具有不同風險偏好的交易主體、高流動性的交易場所、高效率的交易機制等為投資者買賣金融資產提供了便利，有助于降低信用風險和流動性風險，引導市場參與者增加對高收益項目的投資；此外，證券市場也為投資者提供了多樣化的金融資產以分散非系統性風險，促使投資者將資金投向風險較大、收益更高的項目。在技術創新方面，創新是一項高風險活動，而證券市場良好的風險分散機制使得單個投資者承擔的風險最小化，提高了經濟參與者的風險容忍程度，保障了創新活動順利開展。另外，與商業銀行相比，由于金融市場在融資活動中相對獨立于項目風險和收益，因此不要求融資者提供抵押或擔保，進而使得大量的技術創新主體——中小型企業參與到融資活動中[13]。盡管金融中介和金融市場在刺激經濟增長方面各有優勢，但當一方過度發展時，可能會反過來對經濟增長產生抑制效應。

以商業銀行為主導的間接融資模式的過度發展會導致公司技術創新受阻等問題。由于受到監管規則和自身經營原則的約束，商業銀行在發放貸款時會偏好風險較低、注重長期收益的項目，而對于突破性創新項目的支持力度有限[14]，因此銀行業集中度的提升將不利于經濟長期增長。同樣地，金融市場的過度發展則會使得大量資金囤積在金融體系內部，推高金融資產價格，擠占非金融部門發展所需資金，不利于實體經濟發展。而且在信息生產方面，金融市場高度透明化和市場化的信息傳遞機制反而會降低市場參與者主動搜集信息的積極性，對市場效率造成負面影響。除此之外，金融市場的繁榮會吸引大量高素質勞動力流入金融部門，造成人才供需結構失衡，降低了社會經濟總效用[15]。

以上分析從理論角度解釋了金融結構與經濟增長之間存在非線性關系的可能性，作用機制見圖1。

圖1 非線性作用機制

也有學者從實證層面驗證了兩者之間的非線性關系[16]。基于上述分析。本文提出假設1：金融結構與經濟增長之間呈“倒U”型的非線性關系。

1.2 產業結構高級化的調節效應

產業結構高級化是產業結構升級的另一種說法，具體表現為低附加值、低技術含量的傳統產業向高附加值、高技術含量的新興產業的轉化。金融結構作為一種金融要素能否刺激經濟增長還受到產業結構的影響。產業結構高級化對經濟增長具有階段性的影響[17]，產業結構發展所帶來的“結構紅利”具有時效性[18]，產業結構高級化的調節效應主要與產業技術結構和風險暴露程度變化引起的融資偏好變化有關。勞動密集型產業的產品和技術相對成熟，融資規模較小，風險主要來自企業家風險，因此在融資方式選擇上更偏好于銀行貸款；資金需求量大的資本密集型產業具有很高的技術和產品創新風險，金融市場能夠通過提供多樣化的金融資產分散以上風險。產業結構高級化將驅動經濟周期波動[19]，當產業結構高級化處在較低水平時，以商業銀行為主的間接融資方式可以通過為低風險的勞動密集型產業提供資金來支持經濟增長。當產業結構高級化水平達到一定程度后，大量資本密集型產業的出現會增大融資活動的風險，抑制了間接融資的有效性，此時以金融市場為核心的直接融資方式將通過支持技術創新、分散產業風險等途徑在經濟增長過程中發揮更大的作用。

綜上所述，融資需求差異使得在不同的產業發展階段，金融結構的經濟增長效應有所不同。隨著產業結構高級化的推進，企業對市場導向型金融結構的偏好程度會增加，銀行體系對經濟增長的抑制作用也將更加明顯。因此，本文提出假設2：產業結構高級化在金融結構與經濟增長的“倒U”型關系中發揮了調節作用，使得曲線臨界點左移，并使曲線變得更陡峭。

2 研究設計

2.1 模型構建

為了檢驗河南省金融結構與經濟增長之間可能存在的非線性關系，本文選擇雙向固定效應模型進行基本回歸，模型（1）設定如下：

式（1）中，i和t分別代表城市和年份，gdp是實際人均GDP，fs是金融結構，Controls是控制變量組。θi和γt分別為不可觀測的地區效應和時間效應，εit是隨機擾動項，服從獨立同分布。

為了探究產業結構高級化的調節效應，本文在模型（1）的基礎上進一步引入產業結構高級化與金融結構的交互項變量，構建的模型（2）如下：

式（2）中，idu代表產業結構高級化水平，β2和β4反映產業結構高級化是否調節了金融結構與經濟增長之間的關系。

2.2 變量說明及數據來源

2.2.1 變量說明

（1）被解釋變量。本文在借鑒已有研究的基礎上，選用實際人均GDP的對數值代表經濟增長。以2010年為基期，排除通貨膨脹因素后計算得到各年的真實人均GDP，用gdp表示。

（2）解釋變量。金融結構是本文的核心解釋變量。本文從不同融資方式的角度出發，采用金融機構貸款余額/股票市場總值來衡量金融結構，用fs表示。

（3）調節變量。產業結構高級化是本文的調節變量。本文采用第三產業增加值與第二產業增加值的比值作為產業結構高級化的代理指標，用idu表示。

（4）控制變量。本文選取如下控制變量：銀行規模（dk），采用銀行信貸占GDP 的比重表示；股票市場規模（gp），采用股票市場價值占GDP 的比重表示；政府干預度（gov），采用政府一般公共預算支出占GDP 的比重表示；城鎮化水平（ub），采用城鎮化率表示；研發投入水平（tech），采用研發經費支出（萬元）的對數值表示；技術發展水平（tfp），采用全要素生產率表示；人力資本水平（edu），采用高等學校在校學生人數占總人口的比重表示。

2.2.2 數據來源

本文基于2010—2020年河南省18個地級市的面板數據進行實證分析，其中，金融結構數據來自歷年《河南金融年鑒》和《河南省金融運行報告》，其他變量數據來自歷年《河南統計年鑒》和《中國統計年鑒》。

2.3 變量描述性統計

運用Stata 對模型中各變量進行描述性統計，結果如表1所示。經濟增長的最大值為11.69，最小值為9.468，標準差為0.481，說明河南省各地級市之間的經濟增長差異不大。解釋變量金融結構的最大值為3.207，最小值為0.213，標準差為0.571，表明河南省各地級市之間的金融結構存在較大差異。

表1 主要變量的描述性統計

3 實證結果分析

3.1 多重共線性檢驗

在進行回歸之前，需要對模型中各個變量進行多重共線性檢驗，結果如表2 所示。檢驗結果顯示，各變量的方差膨脹系數均小于10，VIF 最小值為1.2，VIF 最大值為8.98，說明不存在多重共線性問題，可以進行后續回歸。

表2 各變量方差膨脹系數

3.2 基準回歸分析

在用模型（1）驗證金融結構與經濟增長之間的非線性關系之前，先排除金融結構的二次項，檢驗金融結構與經濟增長是否存在線性關系，Stata 輸出結果如表3 列（1）所示，核心解釋變量系數不顯著，排除了金融結構與經濟增長之間線性關系的存在。之后考慮金融結構的二次項fs2，基于模型（1）再次進行回歸，結果如表3 列（2）所示，可以發現金融結構二次項系數在5%的水平上顯著為負，而金融結構一次項系數在5%的水平上顯著為正，說明金融結構與經濟增長之間可能存在“倒U”型關系。接下來，將fs3加入模型進行回歸，結果如表3 的列（3）所示，該項系數不顯著，從而排除了其他非線性關系存在的可能性，證明兩者存在“倒U”型關系。進一步地，本文使用Utest命令進行檢驗，結果如表4所示。Utest檢驗結果顯示閾值點為2.3311，位于解釋變量的最大值和最小值之間，且最小值處的斜率為正，最大值處的斜率為負，證明“倒U”型關系存在。

表3 基準回歸結果

表4 Utest檢驗結果（1）

綜上，金融結構與經濟增長之間呈現“倒U”型關系，具有“過猶不及”效應，即在金融結構尚未越過臨界點2.3311 時，金融結構會促進經濟增長；而當金融結構越過臨界點2.3311 后，金融結構反而會抑制經濟增長，也即河南省實現經濟增長的最優金融結構為2.3311。

從現實數據來看，在2012 年、2013 年和2018 年均有個別城市的金融結構位于臨界點右側，說明金融結構對經濟增長產生了抑制作用。2020 年，河南省18 個地級市的金融結構均處于臨界值左側，說明金融結構超過臨界點的地級市對自身的金融結構進行了調整，使其金融結構保持對經濟增長的正向效應。

3.3 穩健性檢驗

3.3.1 考慮內生性問題

金融結構能對經濟增長產生影響，而經濟增長引起的產業結構、制度環境等要素的變化也能夠推動金融結構的演變，雙向因果關系的存在會帶來內生性問題。因此，本文采用系統GMM方法構建動態面板回歸模型如下：

回歸結果見表5列（1），有力支持了基準回歸的結論。

表5 穩健性檢驗

3.3.2 補充遺漏變量

為了盡可能減輕潛在的遺漏變量問題，在參考已有文獻的基礎上，將外資依存度fdi和信息化水平xx加入模型（1）中進行雙向固定效應回歸，其中，用外商直接投資與GDP的比值衡量fdi，用郵政業務總量（億元）的對數值衡量信息化水平xx。回歸結果如表5列（2）所示，在增加控制變量后，金融結構與經濟增長之間仍呈現“倒U”型關系。

3.3.3 剔除特殊年份數據

2020年的新冠肺炎疫情給我國社會經濟帶來了巨大沖擊。因此，在開展經濟領域的研究時，考慮這一突發性因素的影響具有一定的合理性。此處選擇剔除2020年的數據再次進行回歸，結果如表5列（3）所示，檢驗結果仍穩健。

3.3.4 變更地區數據

上文的數據均來源于河南省的數據，為了檢驗模型的普適性，將河南省地區數據更換成山東省地區數據。此處基于2010—2020年山東省16個地級市的面板數據進行回歸，結果如表5列（4）所示。結果表明，本文構建模型所得到的實證分析結果也適用于山東省，說明該模型在一定程度上具有普適性。

3.4 進一步分析

3.4.1 產業結構高級化的調節效應

非線性模型中調節變量的調節效應主要體現在改變臨界點的位置和曲線的形狀。為了驗證產業結構高級化的調節效應，在對變量進行標準化處理之后基于模型（2）進行回歸，結果如表6 列（1）所示。結果顯示交互項的一次項系數和二次項系數均在10%的水平上顯著，驗證了產業結構高級化的調節效應存在，其中，交互項一次項系數為0.1378，交互項二次項系數為-0.0493。

表6 產業結構高級化的調節效應

為了更清晰地展示產業結構高級化調節效應的影響，接下來對2010—2020年河南省每個地級市的產業結構高級化水平求平均值，并以均值為界將18 個地級市分為兩組：產業結構高級化高水平地區和產業結構高級化低水平地區，基于模型（2）進行分組回歸，以進一步闡述產業結構高級化的調節效應，結果如表6 列（2）和列（3）所示。列（2）結果顯示，在產業結構高級化高水平地區，金融結構和經濟增長之間仍存在“倒U”型關系，通過Utest 命令計算的臨界點為1.8479，結果見表7。

表7 Utest檢驗結果（2）

與全省水平相比，曲線臨界點左移，且變得更加陡峭。這說明產業結構高級化的推進使得以金融機構為主的間接融資模式的經濟增長效應轉為負向的時點提前，金融市場的經濟增長效應被放大，調節效果見下頁圖2。造成這種結果的原因在于不同的產業對于融資的需求存在差異。正如前文所述，一方面，當產業結構高級化水平較低時，在經濟中占據較大比例的傳統產業部門選擇直接融資的成本較高且風險較大，更偏好于銀行主導型金融結構，所以金融結構的經濟增長效應得到充分發揮。另一方面，隨著產業結構升級，技術含量高、經濟效益大的資本密集型產業在經濟中所占比例上升，而這些產業依托于自身蓬勃的發展前景和較為穩定的現金流，更多地選擇從金融市場獲得資金，這會促使直接融資比例提高，推動金融結構向市場化方向發展，此時金融結構的經濟增長效應受到明顯抑制。列（3）結果顯示在產業結構高級化低水平地區，金融結構和經濟增長之間不存在非線性關系。為驗證線性關系是否存在，除去金融結構二次項后再次進行回歸，結果見表6 列（4），顯示金融結構一次項系數顯著為正，這意味著在產業結構高級化水平較低的地區，推動間接融資發展的金融結構將對經濟增長產生正向作用，具體見圖3。

圖2 產業結構高級化的調節效應

圖3 低產業結構高級化水平地區金融結構與經濟增長的關系

3.4.2 改變產業結構高級化的度量方法

本文嘗試改變產業結構高級化的度量方法，以增強實證結論的穩健性。在此，使用產業高級化指數來衡量地區產業結構高級化程度，計算公式如下：

產業高級化指數=高技術產業增加值/工業總增加值*100% （4）

將變量數據代入模型（2）進行回歸，結果如表6列（5）所示。結果顯示交互項的一次項系數和二次項系數均在10%的水平上顯著，驗證了變更產業結構高級化的度量方法后，新的變量與原有變量的調節效應具有一致性，產業結構高級化的調節效應依然存在。

4 結論與建議

本文基于2010—2020年河南省18個地級市的面板數據，采用固定效應模型和調節效應模型對金融結構與經濟增長的關系以及產業結構高級化的調節效應進行了實證檢驗，得出以下結論：（1）河南省金融結構與經濟增長之間存在“倒U”型關系。最優金融結構為2.3311，數值位于2.3311左側的金融結構會對經濟增長產生正向影響，而數值位于2.3311 右側的金融結構會阻礙經濟增長。（2）產業結構高級化在河南省金融結構與經濟增長的關系中起到了調節作用，產業結構高級化會使臨界點左移，曲線變得更加陡峭。隨著產業結構高級化水平的提高，金融結構的正向經濟增長效應會在更低的金融結構水平上轉為負向，且經濟抑制效應將更加明顯。基于產業結構高級化水平對河南省18 個地級市進行分組后，在產業結構高級化高水平地區，金融結構與經濟增長仍存在“倒U”型關系，臨界點為1.8479；在產業結構高級化低水平地區，金融結構與經濟增長呈現正向線性關系。

基于以上結論，提出以下建議：第一，支持銀行業建設，發展間接融資。大型商業銀行在保持傳統業務優勢的基礎上，適度創新，防止銀行集中度過高。中小銀行是銀行業發展的重點，一方面要推進中小銀行專業化建設，另一方面要推進中小銀行數字化建設。

第二，發展資本市場，推動直接融資增長。一方面，在市場體系建設上，推動多層次資本市場建設，實現不同市場間功能互補、風險分散，提高資本循環效率，建設一個規則完善、信息充分、交易活躍、風險可控的資本市場，增強直接融資包容性；另一方面，在制度管理上，要完善資本市場相關制度，為資本市場的穩步運行保駕護航。

第三，加強金融監管，防控系統性金融風險。在制度規范上，參考國際社會的金融監管法規，對金融市場中的非法行為進行明確定義，厘清監管主體責任，規范監管套利行為，增強金融監管的透明度和規范性；在機構設置上，在中央銀行、國家金融監督管理總局和證監會的帶領下，統籌協調監管事務，厘清中央和地方以及河南省內部金融監管當局在實際監管中的職責邊界，強化功能監管和穿透式監管。

第四，推動產業結構高級化進程，提升產業體系核心競爭力。在三次產業結構方面，加快產業結構轉型升級，推動第三產業持續發展，提升工業生產效率，穩步降低農業生產比重，鞏固“三二一”產業體系；在產業內部結構方面，推動產業專業化、科學化以及綠色可持續發展。