金融支持對產業轉型升級的影響
——基于2006-2015年省級面板數據

(廣東理工職業學院，廣東 廣州 518400)

金融支持對產業轉型升級的影響
——基于2006-2015年省級面板數據

張玲李學敏劉家瑞

(廣東理工職業學院，廣東 廣州 518400)

本文利用我國2006-2015的省級面板數據研究金融支持對產業轉型升級的影響。通過對面板數據進行固定效應回歸，發現金融支持對經濟轉型具有顯著的正向影響；而在金融支持中，單獨考察短期和長期貸款，它們對經濟轉型均有顯著正向影響，但后者要大于前者；如果將短期和長期貸款綜合起來考察，則前者對經濟轉型的影響為負，且不顯著，后者仍然顯著，且估計系數變大，說明長期貸款對經濟轉型具有顯著的影響。在我國金融產業迅速發展以及經濟結構轉型成為我國經濟社會發展的重要制約因素的背景下，本文的研究結論將從金融支持的角度為我國經濟轉型提供具有借鑒意義的政策建議。

金融支持；經濟結構轉型；中國

一、引言

當前，我國經濟結構仍以二元經濟結構為主，且同時具有部門間二元經濟結構和地區間二元經濟結構的特征。落后的二元經濟結構成為經濟社會協調發展的制約因素，因此我國經濟政策在較長一段時間，仍然強調產業結構調整。僅2014年，國務院總理李克強就多次強調加快服務業的發展這一問題。

金融部門作為現代國民經濟中的重要組成部分，是推動經濟增長的重要因素。經濟政策的完整實施離不開配套的金融支持政策。本文選取我國2006-2015年的相關經濟數據，構建相應的計量經濟模型，分析金融支持對二元經濟結構轉換的影響。金融支持可作用于金融發展“量”的發展即金融規模的擴大，又可推動金融“質”的發展即金融效率和金融結構的優化改進，基于中國經濟的實際發展狀況，并結合數據的可得性，本文實證檢驗將通過控制變量的方法從“量”的角度考量金融支持對二元經濟結構轉換的影響。

二、變量選取與定義

本文綜合利用金融支持研究變量和二元經濟結構研究變量構建指標體系，設計兩組指標體系分別反映金融發展狀況和二元經濟結構狀況。同時考慮其他決定經濟結構轉型因素作為控制變量。

基于以上原則和分析，本文選取以下變量作為研究對象(表1)：

1.因變量(被解釋變量)

反映二元經濟結構狀況的變量，以非農GDP占比和非農就業占比作為衡量二元經濟結構程度的指標變量；

2.自變量(解釋變量)

反映金融支持的指標，本文主要研究金融規模的發展對經濟結構轉型的影響，因此通過人均貸款、人均短期貸款和人均長期貸款三個自變量度量金融支持方式；

3.控制變量

勞動力作為生產要素直接影響經濟增長，因此用勞動力人口占比指標控制勞動力因素對經濟轉型的影響；人力資本在發展經濟學學科中被認為是促進經濟增長的重要決定因素，因此將識字率作為一個控制變量；外商直接投資可通過帶給本國資金而利于資本積累和技術進步從而推動產業結構升級和經濟增長，用人均FDI作為控制變量衡量外商直接投資的影響；外需對拉動我國經濟增長的影響仍然處于重要地位，因此也將進出口總額站GDP比率作為一個控制變量。

表1 變量定義及說明

三、數據來源、變量與描述性證據

(一)數據來源

運用時間序列分析方法，本文選取四川省年度面板數據作為基礎研究對象，分析金融支持情況與四川省經濟結構升級的關系。統計數據的時間跨度覆蓋了2006-2015年的統計數據，數據來源于《四川省統計年鑒》、《中國統計年鑒》和《中國金融年鑒》，部分數據基于年鑒統計數據整理計算獲得。

(二)描述性證據

首先，基于各變量的定義，本文整理基礎數據，對統計數據進行描述性統計分析。表2中結果表明地方二元經濟結構總體非農產業占優，地區差異呈現出較小波動，但極差仍然較大，表現出地區發展不均衡；金融規模指標表現出極大的地區間不均衡，最小值低于平均值水平較大，說明金融支持力度參差不齊；勞動力人口占比和識字率各地區較為一致，波動范圍較??；外商直接投資和進出口方面則呈現出明顯的地區間差異。

表2 變量的描述性統計

數據來源：作者計算。

進一步，本文逐一考慮自變量與因變量之間可能存在的統計意義上的線性關系，得到圖1所示結果。整體來看，人均貸款和人均短、長期貸款三個自變量對非農占比的兩個因變量之間均有較為顯著的線性關系，且均呈現為正向影響。

圖1 描述性統計

四、實證分析

(一)模型設定

1.回歸方程建立

根據前文所述的理論分析和變量定義，分析金融支持對經濟結構轉型的影響，本文建立回歸方程如下：

GDPt=α+β1lnLOANt+βi∑CONTROLit+εt

其中，

t=2006，2007，2008……；

i=1，2，3，4，表示控制變量。

2.模型建立

本文運用樣本期間面板數據的固定效應檢驗方法，對回歸方程進行參數估計。在前文建立的回歸方程的基礎上，預設四個模型：模型一以人均貸款為解釋變量，研究總體金融支持對經濟結構轉型的影響；模型二以人均短期貸款為解釋變量，模型三以人均長期貸款為解釋變量，模型二和模型三旨在單獨考察短期貸款和長期貸款對經濟結構轉型的影響；模型四同時以短期貸款和長期貸款為解釋變量，綜合考察二者對經濟結構轉型的影響，以上四個模型均以人均GDP、人均FDI和人均稅收收入作為控制變量。

(二)模型估計結果

基于以上四個模型和樣本數據，運用STATA統計軟件，得到回歸結果列于表3。

表3 金融支持對經濟結構轉型的影響

注：括號內為標準差***p<0.01，**p<0.05，*p<0.1分別表示1%、5%和10%顯著性水平。

(三)穩健性分析

非農就業占比作為另一個經濟結構的指標和因變量，與非農GDP占比指標的經濟意義相似，二者描述性證據數據也相似。因此作為穩健性檢驗，將以上模型中因變量替換為非農就業占比重新進行擬合參數估計，得到結果如下表4：

表4 金融支持對四川省經濟結構轉型的影響

注：括號內為標準差***p<0.01，**p<0.05，*p<0.1分別表示1%、5%和10%的顯著性水平。

五、總體結論與政策建議

(一)總體結論

由實證檢驗結果可得以下結論：

1.金融支持對經濟結構轉型具有顯著的正向影響。模型一系數估計值為正數，且通過了10%顯著性水平檢驗。該結果表明人均貸款的增加(金融規模的擴大)能夠促進經濟結構轉型。

2.金融支持中，單獨考察短期和長期貸款，它們對經濟轉型均有顯著正向影響，但后者要大于前者。模型二和模型三的系數估計值均為正數，模型三通過了5%顯著性水平檢驗，表明單獨考察時，短期和長期貸款均對經濟轉型有正向影響；模型三的參數估計值大于模型二的估計值且更顯著，表明長期貸款對經濟轉型的影響要大于短期貸款。

3.將短期和長期貸款綜合起來考察，則前者對經濟轉型的影響為負，且不顯著，后者仍然顯著，且估計系數變大，說明長期貸款對經濟轉型具有顯著的影響。此結果比較符合理論預期值，因為長期貸款容易形成較為穩定的資本，為長期性項目的投資和研發投資以形成新的技術創新提供有利的金融支持，繼而推動全社會的經濟結構轉型；而短期貸款由于其不穩定性難以對經濟轉型形成較大的影響。

4.控制變量方面，四個控制變量均顯示為對經濟結構轉型的正向影響。識字率、人均FDI和進出口總額這三個控制變量均通過顯著性檢驗，表明識字率、人均FDI和進出口總額占比均對經濟結構轉型有顯著性影響；勞動力人口占比沒有通過顯著性檢驗，可解釋為勞動力人口由于存在人口素質結構與勞動力市場需求結構不匹配和勞動力在兩部門間的分配不協調等原因，對二元經濟結構轉型影響不顯著。

(二)政策建議

根據本文實證檢驗得出的研究結果，提出金融支持政策建議如下：

1.關注金融支持對經濟結構轉型的影響，把金融支持作為促進我國經濟增長和推動我國經濟結構轉型的重要動力。深化金融體制改革，一方面促進金融產業產品和服務的多樣化，通過提高金融工具的多樣化和功能化，提高資本投資的效率，加快資本轉換為投資的速度，與此同時優化金融資源的配置結構；另一方面，金融中介的發展作為影響經濟轉型的重要因素，優化銀行資本結構，完善銀行作為金融中介的服務功能，促使我國金融體系逐步轉向成熟。

2.重視長期貸款的作用，同時優化短期貸款的借貸模式。利率市場化的大背景下，仍不能放松財政政策的調節作用，我國金融體系仍不完善，構建成熟的金融市場形成較為完善的金融體系仍需要政府的適度干預。

3.加大對科技創新產業和新型服務產業的金融支持，注重高素質人才的培養。深化基礎教育的推進和素質教育改革，加大人才培養和企事業單位的科研投資方面的金融支持。推動第三產業繁榮發展并趨于成熟，轉變經濟增長的重心，并促進二元經濟結構轉型。

[1] 王子約：《盤點政府三大政策邏輯中國經濟攻堅轉型級》，http：//www.yicai.com/news/2014/08/4005761.html.

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