山东省县域金融与经济发展互动关系研究

 摘 要：本文选取山东省89个县及县级市2004―2016年的年度数据，采用面板VAR模型分析县域金融与经济发展的互动关系。研究发现，金融发展对经济增长、经济发展均具有一定的促进作用，但经济增长、经济发展对金融发展的影响存在差异。其中，经济增长会提升金融总量指标，但对金融效率和信贷投放支持度指标产生抑制效应；经济发展对于金融总量和信贷投放支持度指标具有促进作用，但会阻碍金融效率的提升。为实现金融和经济发展的良性互动，建议政府和金融监管部门出台政策，提高金融市场效率，加大对县域金融市场的信贷投放力度。 
　　关键词：金融发展；经济增长；经济发展；面板VAR模型 
　　中图分类号：F832.1 文献标识码：A 文章编号：1674-2265（2018）09-0010-06 
　　DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2018.09.002 
　　十九大报告提出了“乡村振兴战略”和“区域协调发展战略”，这是贯彻新发展理念、建设现代化经济体系的重大任务。县域是我国独有的区域概念，是城市和农村在行政区划上的结合点。县域经济发展既要为乡村振兴和农业转移人口市民化提供基本支撑，同时又是构建大中小城市和城镇协调发展格局的重要节点，是实现上述两大战略的关键，亟须来自金融方面的支持。分析山东省县域金融与经济发展的关系，探究两者相互作用的机制，有助于制定合理的政策，加快推进新旧动能转换，实现山东省县域经济快速发展。 
　　一、文献回顾 
　　既有国内外研究主要关注金融发展与经济增长的关系。Patrick（1966）和Goldsmith（1969）对金融发展与经济增长之间的关系做出开创性研究，当前学术界对两者关系的研究尚存在分歧。现代主流金融发展理论认为，金融发展对经济增长非常重要，前者对后者有显著的正向作用（King和Levine，1993；谈儒勇，1999；Cesar Calderon和Lin Liu，2003；苏建军和徐璋勇，2014等）。然而也有学者认为，金融发展对经济增长的作用有限或作用不显著，甚至存在负面效应（Roubini和Sala-i-Martin，1992；Christopoulos和Tsionas，2007；刘金全和龙威，2016等）。而Rioja和Valev（2004）、Law和Singh（2014）以及杨珂（2016）等人的研究表明，不同经济发展水平下金融发展与经济增长的关系存在差异。国外学者主要基于跨国样本分析，而国内学者多以省级行政区为单位，从全国或东中西区域的角度展开研究。 
　　近年来，我国学者逐步开始从县域角度分析金融发展与经济增长的关系。主要有三种观点：其一，金融是推动经济增长的重要因素（钱水土，2006；钱良信，2010等）；其二，金融发展的不同方面对经济增长所起的作用不尽相同，比如存贷款总量、金融效率等方面会起推动作用，而另一些方面如信用环境等，推动作用不显著甚至会产生抑制作用（范闽和伍绍平，2008；王仁祥和王婧，2017；和占琼等，2017等）；其三，不同地区县域金融发展与经济增长的关系受区域分布、经济发展水平等其他因素的影响，呈现出不同的相关性（石盛林，2011；高晓燕等，2013；谢玉梅和汪雪川，2017等）。县域金融发展与经济增长关系的研究大多是选取某省内部各县为样本，或者从不同省区选取经济发展具有某些共性的县域展开分析。 
　　当前，县域层面的研究存在两点不足：一是主要关注金融发展对经济增长的影响，关于金融发展与经济发展之间互动关系的文献尚不多见；二是受数据可得性限制，多数文献仅选取金融相关率和金融效率两项指标来描述金融发展状况，无法涵�w县域金融发展全貌。本文从两方面加以改进：一是运用熵权法构建经济发展指标，与衡量经济增长的指标（人均GDP）共同作为被解释变量，对比分析金融发展与经济增长、经济发展的互动关系；二是在金融相关率、金融效率两项指标基础上，加入县所在地市的“信贷投放支持度”指标，衡量县域金融发展状况。 
　　二、指标与样本选取 
　　实证研究按以下思路展开：一是选择金融发展与经济增长指标，验证金融发展推动经济增长的主流观点；二是选择金融发展与经济发展指标，分析金融发展和经济发展之间的相互作用。 
　　（一）指标选取 
　　1. 经济增长指标。现有文献通常采用GDP总量、GDP增长率或人均GDP描述经济增长。相比于GDP总量，人均GDP指标对于经济增长的描述更具准确性和代表性。本文选取人均GDP作为经济增长指标，记为GRO。 
　　2. 经济发展指标。经济发展是指在经济增长的基础上，一个国家或地区按人口平均的实际福利增长过程，以及经济结构和社会结构持续高级化的创新和变化过程（周天勇，2016）。经济发展的含义可以分为三个方面：总量的增加、结构的优化和效益的提高。本文采用客观赋权法――熵权法，根据数据的离散程度对上述指标进行赋值，即信息熵越小，其提供信息量就越大，则其权重也越大。由此构建一个涵盖上述三个方面的综合性指标，记为DVL。经济发展指标体系如表1所示。 
　　3. 金融发展指标。本文选取金融相关率（FIR）、金融效率（FE）、所在地市信贷投放支持度（CRES）指标衡量县域金融发展状况。其中，金融相关率为该县年末本外币存贷款总额之和/GDP，反映县域总体金融发展水平和规模；金融效率指标为存贷比，即该县年末本外币贷款总额/该县年末本外币存款总额，反映县域储蓄转化为投资的效率；信贷投放支持度指标为该县年末本外币贷款总额/该县所在地市年末本外币贷款总额，反映县域所在地市对该县的信贷支持力度。 
　　（二）样本选取 
　　为保证样本充足程度，本文以山东省2013年行政区划划分的29个县级市和60个县为研究对象，选取2004―2016年间的年度经济金融数据展开研究。其中，2013年后已经撤县设区的3个县级市和4个县仍包含在本文所选取的样本中。相关经济金融数据均来源于《山东金融年鉴》（2005―2017年）和《山东统计年鉴》（2005―2017年）。各变量的描述性统计见表2。 　　为了更加直观地反映2004―2016年间山东省县域经济和金融发展情况，本文将89个县和县级市经济和金融发展指标的历年平均值与2004年指标平均值相除，得到其变化如图1（1）、（2）所示。从图1（1）可以看出，GRO指标的增长幅度较大，而DVL指标的增幅远低于GRO指标增幅。这说明山东省县域虽然经济总量快速增长，但经济结构和经济效益的增长速度较为缓慢，经济发展水平落后于经济增长速度。而图1（2）显示，除FIR指标增长幅度较为明显之外，FE指标表现为上下波动状态，长期来看，呈现轻微下降趋势；而CRES指标除在2007年呈现出明显的增加外，其他年间变化幅度较小。这说明虽然山东省金融规模总量增幅较大，但金融市场效率和信贷投放支持度指标并没有得到明显改善。对比两幅图可以发现，2004―2016年间山东省金融发展落后于经济增长与经济发展，金融服务实体经济的能力亟待提升。 
　　三、实证分析 
　　为防止短期序列波动带来的不利影响，对GRO、DVL、FIR、FE和CRES这5项指标进行对数化处理，分别记为LNGRO、LNDVL、LNFIR、LNFE、LNCRES。 
　　（一）平稳性检验 
　　本文对各项指标采用IPS、ADF-F、PP-F和LLC等4种方法进行检验，滞后阶数择优选取，检验结果见表3。数据显示，尽管部分原始数据在单位根检验中显示为非平稳数据，但将数据进行一阶差分之后，则4种检验在1%置信水平下均显示通过，即为单整序列。因此，可以认为数据是平稳的。 
　　由于本文的面板数据涵盖89个县域行政区划13年的数据，样本跨度远大于时间跨度，无须考虑不同指标间的协整关系。 
　　（二）面板VAR分析 
　　在进行分析之前，首先需要选定滞后阶数。本文采用AIC、BIC和HQIC来进行判断（见表3）。通过对比，在分析经济增长与金融发展的关系时选定滞后阶数为3；在分析经济发展与金融发展的关系时选定滞后阶数为3。 
　　随后，本文采用STATA 14.0 分别对DLNGRO与DLNFIR、DLNFE、DLNCRES，DLNDVL与DLNFIR、DLNFE、DLNCRES的面板数据进行滞后3阶的向量自回归分析，分别观测金融发展与经济增长的关系、金融发展与经济发展的关系。结果如表5（1）、（2）所示。 
　　1. 金融发展变量和经济增长变量之间的关系。从表5（1）中可以看出，随着DLNGRO的变动，DLNFIR在滞后1、2、3期均向正方向变动，其中第1、2期分别在5%和1%水平下显著，第3期则不显著；而DLNFE在第1期表现出不显著的正向变动，在滞后2、3期时向负方向移动，其中第3期在5%水平下显著；DLNCRES在滞后3期内均呈现负向变动趋势，第2期时在10%水平下显著。反之，随着DLNFIR的变动，DLNGRO在前两期呈现出正向移动趋势，但只在第2期时显著，而在滞后3期后则表现为不显著的负方向移动趋势；而当DLNFE发生变动时，DLNGRO在滞后3期内均呈现出正方向变动趋势，特别是前两期在1%水平下显著；当DLNCRES发生变动时，DLNGRO在滞后前两期内均向正方向移动，且第1期在10%水平下显著，第2期在1%水平下显著，而在第3期时在10%显著性水平下向负方向移动。 
　　2. 金融发展变量和经济发展变量之间的关系。从表5（2）中可以看出，当DLNDVL变量发生变动时，DLNFIR在滞后1、2、3期均向正方向变动，其中第1、3期在10%水平下显著，第2期在5%水平下显著；DLNFE在滞后1期时向正方向变动，但不显著，2、3期内均向负方向变动，但只有滞后3期时在1%水平下显著；而DLNCRES在滞后1、2期时均表现为不显著的负向移动趋势，第3期时在10%水平下显著向正方向移动。反过来说，当DLNFIR发生变动时，DLNDVL在滞后1、2期向正方向变动，第3期时向负向移动，但只有第2期时在1%水平下显著；当DLNFE发生变动时，DLNDVL在滞后1、2、3期内均呈现出在1%显著水平下的正方向移动趋势；而DLNCRES的变动则会引起DLNDVL在滞后1、2、3期内的正方向移动，且滞后1、2期时均在5%水平下显著。 
　　对比发现，金融发展变量的变动对经济增长变量和经济发展变量均产生正向的推动作用；而经济增长变量的变动则引起DLNFIR的正向移动，以及DLNFE和DLNCRES的负向移动；经济发展变量的变动则会引起DLNFIR和DLNCRES的正向变动，以及DLNFE的负向移动。 
　　（三）脉冲响应分析 
　　脉冲响应函数可以直观地表现各变量之间的动态交互影响关系。本文在对面板数据分析的基础上，得到了各个变量之间的脉冲响应函数。图2、图3分别给出了金融发展变量和经济增长变量、金融发展变量和经济发展变量的脉冲响应函数图。 
　　从图2可以看出，DLNGRO的变动会对DLNFIR产生正向的影响，在滞后两期后达到最大，然后影响逐渐变小收敛；而对DLNFE除了滞后1期产生较小的影响后，从第2期转为负向的影响，并在第3期达到峰值，然后逐渐收敛于0；DLNCRES会在收到DLNGRO的冲击后受到正向的影响，并在滞后的第2期时转为负向并达到最大值，随后收敛。DLNFIR对DLNGRO的影响除了在第2期显示出较小的正向影响之外，其他滞后期内都显示为影响较小；DLNFE的1个正向冲击则会引起DLNGRO 的正向变动，并在滞后第2期达到最大，然后在滞后第4期产生第2个峰值后逐渐收敛于0；DLNCRES的冲击同样会造成DLNGRO的正向移动，并在第2期达到峰值后，冲击所造成的影响逐渐减小。 
　　从图3可知，DLNDVL的冲击也会对DLNFIR产生正向的影响，在滞后2期时这种正向影响达到最大，之后逐渐收敛于0；而对DLNFE的冲击除了在第4期产生正向影响外，其他滞后期内均为负影响或影响较小，第3期这种负向变动达到最大；对DLNCRES的冲击影响在第2期和第4期为较小的负向变动影响，在第3期时呈现出比较大的正向变动影响。反过来，DLNFIR、DLNFE以及DLNCRES的�_击均会对DLNDVL在滞后期内呈现正向的影响，其中DLNFIR的冲击对DLNDVL造成的影响在滞后两期后达到最大，而DLNFE和DLNCRES的冲击造成的影响则在滞后1期时达到峰值。 　　综上所述，金融发展方面的冲击会对经济增长和发展产生正向的影响，而这种影响通常会在滞后3期以内达到峰值，随后逐渐变小至消失。而经济增长和经济发展的冲击会造成金融规模的正向变动，同时会造成金融市场效率的反向变动；在对信贷投放力度的影响上，经济增长的冲击和经济发展的冲击作用不同，经济增长会对信贷投放产生抑制作用，而经济发展会对信贷投放产生推动作用。 
　　四、结论与建议 
　　本文运用面板VAR模型，基于2004―2016年年度经济金融数据，对山东省89个县及县级市金融与经济发展互动关系展开研究。实证研究发现： 
　　第一，金融发展无论对经济增长还是经济发展都起到一定的推动作用，这种作用在短期内非常显著，与现有主流观点一致。第二，经济增长会显著促进金融规模的提升，但对于储蓄转化为投资的效率，以及县域信贷投放起到负面影响，这种阻碍作用会在一到两年后显现；换句话说，经济增长越快，一方面会导致县域金融机构的存贷比降低，另一方面会导致县域资金进一步向中心城市流动，金融机构对县域经济增长的支持度相对下降。第三，经济发展同样会促进金融规模的提升，对储蓄转化为投资效率的提高（即存贷比）起到负面影响，但与对经济增长影响的不同之处在于，经济发展会对县域的信贷投放起到一定的促进作用，这说明经济的全面发展，尤其是经济结构的优化和经济效益的提高，会刺激和吸引更多的信贷资金从其他地域流向当地经济部门。总之，从县域层面看，金融发展能够促进经济增长与经济发展，而经济的增长和发展对金融总量、金融效率和信贷投放力度的影响存在差异。 
　　当前，山东省正处于新旧动能转换的破局阶段。鉴于金融与经济发展互动关系的复杂性，提出以下建议：首先，政府部门和金融监管部门应积极出台相关政策，保证金融服务实体经济的作用得到发挥；其次，相关部门应加强对金融市场运作的规范和管理，激发金融市场活力，提高金融市�鼋�存款转化为投资的效率，更高效地将县域的储蓄投入当地经济发展，服务于实体经济；最后，上级部门应加大对下辖各县，尤其是欠发达县域的信贷投放支持力度，积极引导支持下辖县域的金融业服务整个经济体系的水平，以促进县域经济全面发展。 
　　参考文献： 
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　　[17]谢玉梅，汪雪川.金融发展对经济增长的影响――基于贫困县与非贫困县的比较[J].江南大学学报（人文社会科学版），2017，16（6）. 　　Abstract：This article selects the annual data of 89 counties and county-level cities in Shandong province from 2004 to 2016，uses a panel VAR model to analyse the interaction between financial and economic developments in the county regions of Shandong province. The study finds that，financial development has a certain role in promoting economic growth，as well as the overall development of economy；on the other hand，economic growth will promote the expansion of financial scale，but it will have an inhibitory effect on the improvement of financial efficiency and credit support，meanwhile，economic development will promote the expansion of financial scale and credit support，but hinder financial efficiency. To achieve the positive interaction of the financial and economic development，it is suggested that the governments and the financial management departments should adopt policies to improve the efficiency of the financial market to convert savings into investments，and increase the credit intensity of the county financial market. 
　　Key Words：financial development，economic growth，economic development，panel VAR model 
　　（�任编辑 耿 欣；校对 MM，GX）