金融結(jié)構(gòu)、銀行業(yè)結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整

劉 寧

(1.廣東省食品藥品監(jiān)督管理局 審評認(rèn)證中心，廣東 廣州 510521;2.廣東金融學(xué)院，廣東 廣州 510520)

自改革開放和經(jīng)濟(jì)體制轉(zhuǎn)軌以來，中國經(jīng)濟(jì)取得了長足的發(fā)展，但長期的粗放式經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式使得中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級面臨諸多挑戰(zhàn)。回顧西方發(fā)達(dá)國家的發(fā)展歷程，就產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的措施，可以發(fā)現(xiàn)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)間的比重，進(jìn)而提升產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的產(chǎn)出效率。措施大多都是增量調(diào)整與存量調(diào)整，無論哪種措施，其實(shí)都無法脫離金融體系的有效支持。換言之，作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)核心的金融，是優(yōu)化經(jīng)濟(jì)資源配置的主要機(jī)制;是保障經(jīng)濟(jì)健康向前的護(hù)航艦，是促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整升級的最主要影響因素。金融的本質(zhì)是“在金融供給方與需求之間提供鏈接路徑，提供金融資源由盈余部門向短缺部門轉(zhuǎn)化的渠道，金融資源的配置時刻都影響著宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和微觀企業(yè)行為的變化”。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整過程，離不開作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)核心的金融所發(fā)揮的支持作用。具體而言，金融體系通過資本形成與導(dǎo)向機(jī)制、風(fēng)險分散、降低信息不對稱等方式，引領(lǐng)和促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和升級。從當(dāng)前中國金融結(jié)構(gòu)來看，中國當(dāng)前金融體系中銀行業(yè)占據(jù)主要地位，股票市場也有一定的發(fā)展，因而從銀行業(yè)以及股票市場等角度出發(fā)分析金融結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整之間的互動關(guān)系具有，而廣東省作為中國經(jīng)濟(jì)對外開放的門戶，以銀行業(yè)為主體的金融體系為廣東省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整也做出了巨大貢獻(xiàn)，但問題也日益凸顯。因此，有必要通過研究以銀行業(yè)為主的金融結(jié)構(gòu)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整之間的互動關(guān)系，從而構(gòu)建完善和合理的金融體系，以促進(jìn)和加快中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與優(yōu)化。

一、文獻(xiàn)綜述

早在18、19世紀(jì)，亞當(dāng)斯密、李嘉圖等經(jīng)濟(jì)學(xué)者就指出銀行等金融中介的存在可以集中儲蓄，創(chuàng)造了信用工具，從而引起資本投向?qū)嶓w產(chǎn)業(yè)，最終達(dá)到促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的目的。而Schumpeter(1934)則從創(chuàng)新的角度對金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)銀行的信用工具為資金流向創(chuàng)新領(lǐng)域提供了條件，而創(chuàng)新活動的活躍加快了經(jīng)濟(jì)增長和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家Goldsmith(1969)從金融結(jié)構(gòu)的角度考察了金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整升級之間的關(guān)系，盡管Goldsmith的研究受限于資料的缺乏和實(shí)證技術(shù)，對金融發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的研究仍存在一定的缺陷，但他的研究提出金融發(fā)展促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，具有開創(chuàng)性的劃時代意義。

近年來，關(guān)于金融結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整之間互動關(guān)系的研究也逐漸增多。Rajan＆Zingales(1998)從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整角度分析了金融結(jié)構(gòu)的決定機(jī)理，認(rèn)為銀行和資本市場是企業(yè)進(jìn)行外源融資的主要融資渠道，每個產(chǎn)業(yè)對外部融資的依賴程度與其技術(shù)創(chuàng)新程度緊密相關(guān)。故此，國家的金融體系是否發(fā)達(dá)和完善，直接影響到技術(shù)創(chuàng)新行業(yè)是否能得到較好的融資，進(jìn)而影響到這些行業(yè)的發(fā)展和進(jìn)步。林毅夫等(2002)利用不同國家的數(shù)據(jù)對制造業(yè)和金融結(jié)構(gòu)的互動關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究，指出如果經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)以大企業(yè)為主，那么銀行主導(dǎo)性的金融結(jié)構(gòu)更有利于制造業(yè)的發(fā)展，因此，他們進(jìn)一步指出不同國家和地區(qū)的金融結(jié)構(gòu)是否合適，必須看起是否能夠與當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)相適應(yīng)。范方志和張立軍(2003)選取了我國東部、中部和西部等省份為樣本進(jìn)行了實(shí)證分析，指出我國地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級能夠促進(jìn)金融結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變以及經(jīng)濟(jì)增長;中國地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距巨大主要原因是各地區(qū)金融發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)存在著差異，并由此導(dǎo)致地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的懸殊。馬正兵(2004)實(shí)證研究了我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和信貸的產(chǎn)業(yè)投向之間的互動關(guān)系，指出20世紀(jì)80年帶之前信貸投向基本符合產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展的規(guī)律，而在改革開放后，在信貸的產(chǎn)業(yè)投向上實(shí)際上出現(xiàn)了信貸雙重配給的情況，信貸的產(chǎn)業(yè)投向與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)實(shí)際上并不一致。韓蓉(2011)對我國實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展與金融結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型之間的互動關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析，認(rèn)為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級要求金融結(jié)構(gòu)向更高層次進(jìn)行轉(zhuǎn)型。

從不同行業(yè)角度金融結(jié)構(gòu)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整進(jìn)行的研究也日益豐富。羅美娟(2001)以證券市場為研究視角，指出資本市場對于行業(yè)重點(diǎn)企業(yè)的發(fā)展起到了促進(jìn)作用，而這些行業(yè)重點(diǎn)企業(yè)的發(fā)展又進(jìn)一步促進(jìn)整個產(chǎn)業(yè)的進(jìn)步。與此同時，資本市場在對企業(yè)進(jìn)行融資的時候，還需要考慮到產(chǎn)業(yè)選擇的因素，利用產(chǎn)融結(jié)合來發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級。張麗拉(2000)和姜嵋(1999)主要對廣東省的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與金融支持的互動關(guān)系進(jìn)行了研究，指出金融在推動廣東省產(chǎn)業(yè)升級得以實(shí)現(xiàn)的過程中，應(yīng)該重點(diǎn)支持外貿(mào)行業(yè)、知識產(chǎn)業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)。王良健和鐘春平(2001)利用湖南省的數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證研究，指出金融抑制的存在會導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整受到阻礙，經(jīng)濟(jì)發(fā)展、金融發(fā)展以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化必須要相互配合。而目前我國的銀行主導(dǎo)型金融體系過多地注重銀行的力量，因此，在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整中大力發(fā)展資本市場及相關(guān)貨幣政策的配合將有助于我國的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。蔡紅艷和閻慶民(2004)著重研究了股市資本是如何在不同的行業(yè)間進(jìn)行資源配置的，指出由于政府的非市場化行為，對某些不符合產(chǎn)業(yè)升級要求的落后行業(yè)仍實(shí)行扶持的政策，導(dǎo)致我國資本市場仍有為數(shù)不少的資金流向這些落后產(chǎn)業(yè)，資本市場對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的有效促進(jìn)作用并沒有得到體現(xiàn)。陳晨(2013)基于上海市15家商業(yè)銀行的調(diào)研結(jié)果研究了銀行業(yè)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響，發(fā)現(xiàn)銀行業(yè)對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的金融創(chuàng)新力度明顯加大，有利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。

從國內(nèi)外現(xiàn)有眼睛來看，近年來國內(nèi)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整升級與金融結(jié)構(gòu)之間互動關(guān)系的研究逐漸增加，主要從不同金融行業(yè)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型調(diào)整的角度進(jìn)行了探討，特別是深入研究了其作用機(jī)制。普遍認(rèn)同金融能夠一定程度地促進(jìn)我國的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級。但由于進(jìn)行這方面的研究時間并不長，受限于實(shí)證水平以及數(shù)據(jù)等方面的因素，很多關(guān)于產(chǎn)業(yè)調(diào)整與金融之間關(guān)系的研究未能有效利用數(shù)據(jù)來驗(yàn)證其觀點(diǎn)。而部分利用相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行的實(shí)證研究主要對金融結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系或某一金融行業(yè)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系進(jìn)行研究，很少有文獻(xiàn)將兩者結(jié)合起來進(jìn)行深入研究。因此，應(yīng)立足于中國是以銀行業(yè)為主的金融體系這個宏觀層面，通過具體情況具體分析的方法在實(shí)證分析金融結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整互動關(guān)系的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步探討銀行業(yè)結(jié)構(gòu)對產(chǎn)業(yè)升級的不同影響。

二、指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)說明

(一)指標(biāo)選擇

為了研究銀行、股票市場等組成的金融結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整之間的關(guān)系，本文選取了3個具有代表性的指標(biāo)來說明。首先，本文采取第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值/第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比重來代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，并取自然對數(shù)，表示為LnINCON。其次，采用銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)的人民幣各項(xiàng)貸款余額與名義GDP的比值來代表銀行業(yè)的發(fā)展，表示為BS。最后，采用股票市場的總市值與名義GDP的比值來代表股票市場的發(fā)展，表示為SM。

為了研究廣東銀行業(yè)結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的關(guān)系，本文選取了兩個具有代表性的指標(biāo)分別來說明。銀行集中度是衡量銀行業(yè)結(jié)構(gòu)的最常用的指標(biāo)，通常的做法是以最大數(shù)家銀行的資產(chǎn)(存款額、貸款額)占銀行總資產(chǎn)(總存款、總貸款)的比例來表示。本文選取國家銀行存貸款總額在所有金融機(jī)構(gòu)存貸款總額中的比重作為銀行集中度的數(shù)值，表示為BJZD。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整仍然用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比表示，經(jīng)驗(yàn)表明，銀行集中度過高會阻礙產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向高級化調(diào)整，因此本文假設(shè)銀行集中度與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級是負(fù)相關(guān)關(guān)系。

(二)數(shù)據(jù)來源及說明

由于我國股票市場起步較晚，而廣東省銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)存貸款數(shù)據(jù)也不夠全面，綜合這兩方面的原因，本文分析金融結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整之間的互動關(guān)系時采用的面板數(shù)據(jù)中時間區(qū)間設(shè)定為2006-2011;此外由于廣東省部分城市經(jīng)濟(jì)相對落后，有的不是在近年才有上市公司就是還，沒有過上市公司，因此本文選取了廣東省的17個市(河源、汕尾、云浮和陽江除外)作為樣本截面數(shù)據(jù)。其中，股票總市值數(shù)據(jù)來源于Wind資訊，銀行業(yè)金融結(jié)構(gòu)貸款2006-2011年的數(shù)據(jù)來源于搜數(shù)網(wǎng)，2011年數(shù)據(jù)來源于2012《廣東金融業(yè)概覽》，其他數(shù)據(jù)來源同上。

在分析銀行業(yè)結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整之間的互動關(guān)系時，本文選取的時間序列數(shù)據(jù)區(qū)間為1980-2011年。1980-2004年國家銀行包括人民銀行、四大國有獨(dú)資銀行、政策性銀行、郵政儲蓄機(jī)構(gòu)，其1980-1994年存貸款數(shù)據(jù)來源于《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》，1995-2004年數(shù)據(jù)來源于《廣東統(tǒng)計年鑒》。2006-2011年國家銀行包括大型商業(yè)銀行、政策性銀行、郵政儲蓄機(jī)構(gòu)，其存貸款總額是根據(jù)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)存貸款總額乘以國家銀行資產(chǎn)總額與銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)總額的比值得到。其中銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)存貸款來源于搜數(shù)網(wǎng)、《2012年廣東金融業(yè)概覽》，國家銀行資產(chǎn)總額與銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)總額數(shù)據(jù)來源于《2010年廣東省金融運(yùn)行報告》。2005年國家銀行存貸款由2004年和2006年平均后得到。金融機(jī)構(gòu)存貸款數(shù)據(jù)通過《新中國50年統(tǒng)計資料匯編》、《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》、《廣東統(tǒng)計年鑒》整理得到，其他數(shù)據(jù)來源同上所示。

三、金融結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整互動關(guān)系的實(shí)證分析

(一)計量模型設(shè)定

由于銀行業(yè)及股票市場構(gòu)成了金融結(jié)構(gòu)的主要部分，因此本文主要用銀行業(yè)和股票市場發(fā)展水平來考察金融結(jié)構(gòu)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響，本文分別以代表銀行業(yè)與股票市場發(fā)展的指標(biāo)BS和SM作為解釋變量，以代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的指標(biāo)lnINCON為被解釋變量，建立面板數(shù)據(jù)模型，該模型不僅可以描述金融結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整隨著時間變化的規(guī)律，還可以描述廣東省各市的金融結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整指標(biāo)樣本數(shù)的數(shù)據(jù)規(guī)律。模型建立如下:

(式5.1)中，i=1，2，…，N 為截面單元;t=1，2，…，T為時序期數(shù)。參數(shù)表示模型的常數(shù)項(xiàng);和分別對應(yīng)為解釋變量BS和SM的系數(shù);隨機(jī)誤差項(xiàng)相互獨(dú)立，且均值為零，方差為。

(二)變截距模型和變系數(shù)模型選擇

在對面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行估計時，使用的樣本數(shù)據(jù)包含了截面、時期、變量3個方向上的信息，從而模型的形式設(shè)定是否正確關(guān)系到估計結(jié)果與所要測定的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)是否相一致。因此，必須對模型的形式進(jìn)行檢驗(yàn)，即檢驗(yàn)刻畫被解釋變量的參數(shù)是否在所有橫截面樣本點(diǎn)和時間上都是常數(shù)。為此，本文采用協(xié)方差分析檢驗(yàn)，主要檢驗(yàn)如下兩個假設(shè):

假設(shè)1:斜率在不同的橫截面樣本點(diǎn)上和時間上都相同，但截距不相同，即:

假設(shè)2:斜率和截距在不同的橫截面樣本點(diǎn)和時間上都相同，即:

顯然，如果接受假設(shè)2，則樣本數(shù)據(jù)符合模型(5.3)，為不變系數(shù)模型，且無需進(jìn)行進(jìn)一步的檢驗(yàn)。如果拒絕假設(shè)2，則需檢驗(yàn)假設(shè)1。如果接受假設(shè)1，則樣本數(shù)據(jù)符合模型(5.2)，為變截距模型，反之，則樣本數(shù)據(jù)符合模型(5.1)，為變系數(shù)模型。

為了檢驗(yàn)以上兩個假設(shè)，需要構(gòu)建兩個統(tǒng)計量F1和F2。

檢驗(yàn)假設(shè)2的統(tǒng)計量F2:

檢驗(yàn)假設(shè)1的統(tǒng)計量F1:

其中 S1，S2，S3分別為模型(5.3)，(5.2)，(5.1)的殘差平方和，k 為解釋變量的個數(shù)。對于給定顯著性水平，可以通過查F統(tǒng)計分布表或者在Eviews中運(yùn)用相關(guān)函數(shù)得到相應(yīng)的臨界值。如果F2小于臨界值，則接受假設(shè)2，模型確定為(5.3);反之，再利用F2統(tǒng)計量檢驗(yàn)假設(shè)1。如果F1小于臨界值，則接受假設(shè)1，模型確定為(5.2);反之，模型為(5.1)。

運(yùn)用 Eviews6 軟件可以求得殘差平方和 S1=3.701309，S2=5.380851，S3=26.42081。

進(jìn)而求得，再利用函數(shù)@qfdist(d，m，n)得到F分布的臨界值，其中d是臨界點(diǎn)，m和n是自由度。在給定5%的顯著性水平下(d=0.95)，得到相應(yīng)的臨界值為:

由于 F2＞1.6，所以拒絕假設(shè)2;又由于 F1＜1.67，所以接受假設(shè)1，因此模型應(yīng)采用式(5.2)，即為變截距模型。

確定了模型的形式之后，進(jìn)一步需確定運(yùn)用固定影響模型還是隨機(jī)影響模型。本文由于選取的截面單元不全面且時序期間較短，因此無法用現(xiàn)有的樣本數(shù)據(jù)去推斷更廣的總體效應(yīng)，所以本文選取固定效應(yīng)影響的變截距模型。

(三)實(shí)證結(jié)果及分析

根據(jù)以上設(shè)定的模型，通過Eviews6軟件，運(yùn)用加權(quán)最小二乘估計法(LS)得到模型的估計結(jié)果如表5.1:

表5.1 面板分析結(jié)果

由表5.1可知，R2=0.736784，說明模型擬合度較好，所有系數(shù)在1%的顯著性水平下顯著，說明上述變量對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整都有顯著地影響。系數(shù)2.748762和-0.302021分別代表模型(5.2)中系數(shù)和的估計值，其具體經(jīng)濟(jì)意義如下:

首先，從銀行業(yè)的發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的關(guān)系來看，代表銀行業(yè)發(fā)展的BS的回歸系數(shù)為2.748762，這表明銀行業(yè)的發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整呈顯著的正向關(guān)系，BS每增加1個單位，LnINCON增加2.75個單位，即BS增加1個百分點(diǎn)，INCON增加2.75%，銀行業(yè)發(fā)展可以促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。

其次，從股票市場的發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的關(guān)系來看，代表股票市場發(fā)展的SM的回歸系數(shù)為-0.302021，這表明股票市場的發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整呈負(fù)相關(guān)系，SM每增加1個百分點(diǎn)，INCON減少0.302021%，很明顯股票市場發(fā)展不利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向更高級的層次發(fā)展。

以上分析表明，廣東省銀行業(yè)的發(fā)展對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整有明顯的正向促進(jìn)作用，換言之，銀行業(yè)的發(fā)展對于廣東的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整發(fā)揮著不可替代的作用。然而，廣東省股票市場的發(fā)展對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整有一定的阻礙作用，究其原因主要有以下幾點(diǎn):首先，我國股票市場成立不久，還有許多方面有待完善;其次，股票交易行為和股票價格不僅受經(jīng)濟(jì)因素影響，而且還受許多非經(jīng)濟(jì)因素的影響，如股民的心理因素、國內(nèi)政治環(huán)境及國際股市行情等;再次，政府行為的非理性，政府在股票上市方面的政策缺乏準(zhǔn)確度、透明度及連貫性;最后，股市的不完善可能使得有些上市公司把籌措的資金用于消費(fèi)或投資，而不用于正常的生產(chǎn)經(jīng)營。

四、銀行業(yè)結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整互動關(guān)系的實(shí)證分析

由于廣東省銀行業(yè)發(fā)展對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整有促進(jìn)作用，股票市場發(fā)展對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整有一定的負(fù)面作用，而銀行業(yè)在金融體系中的比重相當(dāng)大，那么是否銀行業(yè)比重越大越好呢?本文接下來將從銀行集中度的解讀就銀行業(yè)結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整之間的互動關(guān)系進(jìn)行研究。

(一)計量模型構(gòu)建

本文仍然采用VAR模型來分析銀行業(yè)結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整之間的長期均衡關(guān)系。首先，對INCON和BJZD都取自然對數(shù)，分別采用lnINCON和lnBJZD表示，主要考察兩變量變動率之間的關(guān)系。令，則可得到滯后期為k的兩變量VAR模型表示為:

(式5.6)中，α =(α1，α2)＇，ut=(u1t;u2t)＇。yt為2 ×1 階時間序列向量，α 為2 ×1 階常數(shù)項(xiàng)列向量，IIi(i=1，2，…，k)為第i個待估參數(shù)2×2階矩陣，ut為2×1階隨機(jī)誤差列向量，且均值為零的白噪音。對(式5.6)進(jìn)行差分變換可得:

如果(式5.6)中的序列都是一階單整，則在(式5.7)中分別作為yt和yt-i一階差分的Δyt和Δyt-i都是平穩(wěn)的，且如果(式5.6)中yt所表示的兩個變量之間存且僅存一個協(xié)整關(guān)系，則(式5.7)可以用誤差修正模型(式5.8)表示:

(式5.8)中，每一個方程都是誤差修正模型。ecmt-1是誤差修正項(xiàng)，由lnINCON和lnBJZD之間的長期均衡關(guān)系確定。β稱為調(diào)整系數(shù)，其絕對值反映了序列受短期影響而偏離長期均衡狀態(tài)時，將其調(diào)整到均衡狀態(tài)的速度。

(二)ADF檢驗(yàn)

在對變量進(jìn)行檢驗(yàn)之前，先通過各序列的圖形表示對各變量的平穩(wěn)性作一個初步判斷。一個非平穩(wěn)序列往往隨著時間的變化呈現(xiàn)上升或下降的趨勢，如圖5.8和圖5.9，LnBJZD和LnINCON隨著時間變化分別呈現(xiàn)下降和上升的趨勢，因此LnBJZD和LnINCON都是非平穩(wěn)序列。根據(jù)圖5.10和圖5.11，D(LnBJZD)和D(LnINCON)在所取的時間區(qū)間內(nèi)圍繞某一點(diǎn)上下波動，最終又回到該點(diǎn)，因此其是平穩(wěn)序列。

圖5.8 LnBJZD的變化趨勢

圖5.9 LnINCON的變化趨勢

圖5.10 D(LnBJZD)的變化趨勢

圖5.11 D(LnINCON)的變化趨勢

接著，本文采用ADF檢驗(yàn)法對lnBJZD和lnINCON序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，以確定其平穩(wěn)性。表5.3給出了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整指標(biāo)和銀行集中度的自然對數(shù)及其一階差分的ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果。根據(jù)結(jié)果，各變量序列ADF檢驗(yàn)的統(tǒng)計值都大于5%的臨界值，表明各變量序列都是不平穩(wěn)的。但在5%的顯著性水平下，各變量的一階差分序列的ADF檢驗(yàn)的統(tǒng)計值小于臨界值，因此各變量的一階差分序列都拒絕原假設(shè)，是平穩(wěn)的。

表5.3 ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果

(三)協(xié)整檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)lnINCON和lnBJZD是否存在長期均衡關(guān)系，需要進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。本部分仍然采用Johnson協(xié)整檢驗(yàn)法來進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，首先確定VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)。考慮到樣本空間的限制，本文從最大滯后階數(shù)4開始檢驗(yàn)，得到表5.4的判斷值。根據(jù)表5.4，以上五個判斷標(biāo)準(zhǔn)都對應(yīng)著滯后階數(shù)為3，特別是AIC和SC準(zhǔn)則判斷的滯后期其對應(yīng)數(shù)值同時達(dá)到最小，因此確定無約束VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為3，從而協(xié)整檢驗(yàn)的VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)應(yīng)為2，即VAR(2)。

表5.4 無約束VAR模型最優(yōu)滯后階數(shù)檢驗(yàn)

根據(jù)圖5.12，被估計的VAR模型所有根模的倒數(shù)小于1，即位于單位圓內(nèi)，表明模型是穩(wěn)定的，因此進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解的結(jié)果將是有效的。

圖5.12 VAR(3)平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

本文基于VAR(2)模型的JJ檢驗(yàn)法檢驗(yàn)結(jié)果如表5.5所示:

表5.5 JJ協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

表5.5是為了對該模型的協(xié)整方程數(shù)目進(jìn)行選擇。表5.5顯示，原假設(shè)“沒有協(xié)整關(guān)系”的跡統(tǒng)計量為25.19851，比5%的顯著性水平下的臨界值15.49471要大，拒絕原假設(shè)，表明至少有一個協(xié)整方程。而對于“至多有一個協(xié)整關(guān)系”的原假設(shè)，其跡統(tǒng)計量的值2.736572小于5%的顯著性水平下的臨界值3.841466，接受原假設(shè)，表明lnINCON和lnBJZD之間有且僅有一個協(xié)整方程。

表5.6 標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)整方程系數(shù)

根據(jù)表5.6可知，廣東省的銀行集中度對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響彈性系數(shù)為-11.31796，表在長期內(nèi)銀行集中度與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整呈明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系，即銀行集中度每增加1%，第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比將下降11.31796%，即銀行集中度的增加會促使第二產(chǎn)業(yè)以比第三產(chǎn)業(yè)更快的速度增長。協(xié)整方程如下:

式中，表示殘差序列。

表5.7 的單位根檢驗(yàn)

對序列ut進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果如表5.7所示。在99%的置信度水平下，ADF檢驗(yàn)的統(tǒng)計值-14.64510遠(yuǎn)小于1%顯著性水平下的臨界值-4.323979，所以殘差序列ut是一個平穩(wěn)序列，從而驗(yàn)證了以上序列間的協(xié)整關(guān)系是正確的。

(四)向量誤差修正模型(VECM)

為了反映銀行集中度與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整之間的短期偏離機(jī)制，本文采用向量誤差修正模型進(jìn)行分析。由于VAR模型的最有滯后階數(shù)是2，因此VECM模型的滯后階數(shù)應(yīng)為1。檢驗(yàn)結(jié)果如表5.8所示。

通過前面的分析，已確定了VECM的形式，根據(jù)表5.7，本文進(jìn)一步確定其具體形式如下:

式 5.10 中，ecmt-1=lnINCONt-1+11.31796lnBJZDt-1-4.76289

誤差修正系數(shù)等于-0.003039，為負(fù)，符合反向修正機(jī)制。然而，誤差修正系數(shù)的絕對值很小，表明糾正上一期非均衡的程度約為0.3%，說明當(dāng)銀行集中度偏離其與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的長期均衡水平時，從非均衡狀態(tài)向長期均衡狀態(tài)調(diào)整的速度相當(dāng)慢。

表5.8 向量誤差修正模型估計結(jié)果

(五)Granger因果檢驗(yàn)

上述協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)的結(jié)果表明，銀行集中度與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整之間存在顯著的負(fù)相關(guān)系，即存在著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。本文基于VAR模型對變量進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表5.9所示。

表5.9 Granger因果檢驗(yàn)結(jié)果

由表5.9可知，在5%的顯著性水平下，銀行集中度是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的Granger原因，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對銀行集中度的影響不顯著，不是其Granger原因。因此，銀行集中度與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整僅為單向的因果關(guān)系，表現(xiàn)為銀行集中度是引起產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整Granger變化的原因。

(六)脈沖響應(yīng)函數(shù)

圖5.13和圖5.14就是基于VAR模型得到的脈沖響應(yīng)曲線圖。根據(jù)圖5.13可知，lnBJZD對lnINCON的一個單位沖擊是負(fù)的效應(yīng)，在前8期沖擊效應(yīng)逐漸加強(qiáng)，且速度較快，最終達(dá)到-0.028，之后沖擊效應(yīng)逐步減弱，且速度較慢，這表明銀行集中度對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整有阻礙作用。從圖5.14可知，lnINCON對lnBJZD的一個單位沖擊也是負(fù)的效應(yīng)，在前10期，lnINCON對lnBJZD的沖擊效應(yīng)波動較大，其中在第1期降到-0.01，而到第2期立即升到-0.035，之后又逐步下降，在10期之后，沖擊值穩(wěn)定在-0.05左右，這表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對銀行集中度會產(chǎn)生制約作用。總而言之，銀行集中度與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整之間存在著顯著地負(fù)相關(guān)關(guān)系。

圖5.13 lnBJZD對lnINCON沖擊的響應(yīng)

圖5.14 lnINCON對lnBJZD沖擊的響應(yīng)

五、結(jié)論及政策啟示

本文基于2006-2011廣東省17市銀行業(yè)、股票市場以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的面板數(shù)據(jù)對金融結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整之間的互動關(guān)系時進(jìn)行了實(shí)證分析，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步利用1980-2011廣東省銀行集中度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的時間序列數(shù)據(jù)對銀行業(yè)結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整之間的互動關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析，得出以下結(jié)論及啟示:

第一，銀行業(yè)的發(fā)展對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整有明顯的正向促進(jìn)作用，而股票市場的發(fā)展對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整有一定的負(fù)向影響。該結(jié)論說明了銀行業(yè)的發(fā)展在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整中發(fā)揮著不可替代的作用，而股票市場由于不完善及多種非經(jīng)濟(jì)因素的影響，對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整產(chǎn)生了一定的阻礙作用。因此，在現(xiàn)階段要處理好銀行、股票市場組成的金融結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的關(guān)系，應(yīng)從兩方面著手:一方面，應(yīng)繼續(xù)推進(jìn)銀行業(yè)改革，提高銀行業(yè)運(yùn)行效率，從而最大限度的發(fā)揮銀行業(yè)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的促進(jìn)作用;另一方面，應(yīng)逐步完善股票市場機(jī)制，提高股市市場的透明度，重點(diǎn)建設(shè)一個良好的股票投資壞境，從而盡可能的使股票市場由原來的阻礙產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整轉(zhuǎn)變?yōu)榇龠M(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。

第二，銀行集中度的提高不利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。廣東省銀行集中度LnBJZD與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整指標(biāo)LnINCON的時間序列均為非平穩(wěn)序列，但對其進(jìn)行一階差分后都為平穩(wěn)序列，即lnBJZD和lnINCON都是一階單整序列。通過JJ協(xié)整檢驗(yàn)法，發(fā)現(xiàn)lnBJZD和lnINCON存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，且關(guān)系為負(fù)，即表現(xiàn)為銀行集中度的提高對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整有長期的負(fù)向影響。然而，通過向量誤差修正模型，發(fā)現(xiàn)當(dāng)銀行集中度偏離其與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的長期均衡水平時，將有一個0.3%的調(diào)整系數(shù)使得其從非均衡狀態(tài)向長期均衡狀態(tài)調(diào)整，調(diào)整速度相對較慢。在5%的顯著性水平下，銀行集中度是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的Granger原因，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整不是銀行集中度的Granger原因，銀行集中度與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整僅為單向的因果關(guān)系。根據(jù)脈沖響應(yīng)函數(shù)分析結(jié)果，lnBJZD對lnINCON的脈沖響應(yīng)都是負(fù)向響應(yīng)，再次表明銀行集中度的提高會阻礙經(jīng)濟(jì)的增長。而前文分析中提到銀行業(yè)的發(fā)展能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，因此這很大程度上得益于廣東省銀行業(yè)集中度的降低。換言之，為了使銀行業(yè)的發(fā)展更好地促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，必須提高銀行業(yè)的競爭，逐步降低四大國有商業(yè)銀行的壟斷地位。

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