提高金融支持实体经济的精准度和实效性研究——基于湖南14个市州面板数据的经验分析

○ 郭建华

(邵阳学院 经济与管理学院， 湖南 邵阳 422000)

提高金融支持实体经济的精准度和实效性研究
——基于湖南14个市州面板数据的经验分析

○ 郭建华

(邵阳学院 经济与管理学院， 湖南 邵阳 422000)

基于湖南省14个市州从2012年到2016年的面板数据，首先利用Malmquist指数法分析了湖南金融发展对实体经济发展的支持效率及效率的变化特征，然后采用逐步回归方法探究了金融发展对实体经济发展支持效率的主要影响因素。结果表明：湖南金融支持实体经济发展基本是有效的，但是金融支持实体经济发展的效率有下降趋势，而且不同市州之间存在有区域性差异；金融发展规模、金融体系结构会对金融支持实体经济发展效率产生负向影响且较显著，实体经济部门的直接融资额以及实体经济产业结构对金融支持实体经济的发展效率有正向影响。

金融发展； 实体经济； Malmquist指数； 回归分析

改革开放近四十年来，随着我国对外开放的不断深化和经济的发展，金融发展水平也随之逐步得到提升，金融发展对实体经济发展的支持作用也不断加大、效率不断提高，然而，金融对中小微和民营企业的支持依旧乏力、实体经济的融资成本仍然居高不下，这些都制约着我国实体经济的可持续发展。此外，随着金融业的快速发展，金融资产规模加速膨胀，金融资金“脱实向虚”的问题逐渐显现而且不断扩大，导致金融支持实体经济发展仍面临诸多现实困难，金融资金的供给导向和金融资产的配置效率都受到限制，从而金融对实体经济发展的支持效率也受到影响。实体经济又是社会和国民经济发展的根本，鉴于此，本文基于湖南省各市州金融经济相关的面板数据，探究湖南金融发展对实体经济发展的支持效率，对金融支持实体经济发展效率的地域性差异及原因、金融发展对实体经济发展支持效率的影响因素进行分析，并就如何提高金融支持实体经济发展的精准度和实效性提出相关建议，为进一步优化金融业体系结构、推动实体经济发展提供参考。

一、文献回顾

目前，现有关于金融支持经济增长的研究文献大多是集中在金融发展与经济增长的关系上，直接研究金融支持经济增长效率的非常少。如Jedidia K B, Boujelbène T and Helali K.(2014)[1]采用一种自回归的分布式滞后方法，以私人信贷、交易价值和开证行证券作为金融发展指标，对金融发展能否促进突尼斯经济增长进行了实证研究，实证结果显示，国内对私营部门的信贷对经济增长有积极的影响，表明金融发展是长期经济增长的动力，但在短期内会受到金融脆弱性的影响。Gheeraert and Weill(2015)[2]借助随机前沿模型，利用面板数据对银行支持宏观经济增长的效率进行了研究。Malega J.和Horváth R.(2016)[3]基于向量自回归模型估计了捷克经济发展受金融发展压力的影响，发现金融压力对产出、价格和利率有系统的影响，具体来说，金融压力的增加与高失业率、低物价和低利率联系在一起，这表明它对实体经济造成了不利影响。国内也有学者从不同角度研究了金融支持经济增长的影响因素和支持效率问题。陆岷峰(2013)[4]通过分析金融支持实体经济的现状，指出金融对实体经济支持效率不高的原因，提出可以通过金融市场的统筹建设、金融政策的优化和金融产品的创新等多个渠道确保金融资金投向实体经济，从而提升金融对实体经济支持的有效性。黄聪英(2014)[5]分析了制约金融支持实体经济发展的影响因素，并指出可以通过金融改革的深化、促进企业活力的激发等方面提高金融支持实体经济发展的效率。张林(2016)[6]利用1999—2013年中国30个省市的面板数据，通过建立静态和动态空间面板模型，就金融发展与科技创新对实体经济增长的影响进行了实证分析。刘晓玲和罗荣华(2016)[7]基于VAR模型的分析框架，以政府支出、固定资产投资、进出口额和人力资本投入为控制变量，以金融发展规模、金融体系结构等为解释变量，研究了金融发展促进我国实体经济发展的效果。宋文娟和鲍静海(2017)[8]依据Semi—APARCH模型，对金融和实体经济的风险进行了测量，同时利用相关系数分析了金融和实体风险之间的联动性状况，并提出利用尺度函数上限作为预警信号的风险管理方法。周惠民和逯进(2017)[9]基于2000—2014年长三角城市群的面板数据，运用时空耦合模型对金融发展与经济增长二者间的协调发展态势进行了实证研究。赵牧等(2015)[10]以金融与经济互动关系为理论基础，分析了江苏实体经济转型升级路径及金融需求，针对江苏实际情况，提出金融支持实体经济转型发展的具体对策。

纵观现有研究文献可以发现，现有相关研究主要是针对金融对宏观经济发展效率问题的研究，关于金融支持实体经济发展效率的研究文献也主要限于有效性分析、影响因素分析，关于实证研究的文献甚少，而且大多文献是从国家层面展开，事实上，不同区域范围的经济发展水平和实体经济发展有所区别，金融发展对实体经济发展的支持效率和影响因素也应该有所不同。鉴于此，本文基于湖南省14个市州从2012年到2016年的面板数据，以湖南各市州为研究对象，首先通过计算金融支持实体经济发展的Malmquist指数，分析湖南金融发展对实体经济的支持效率及效率的变化特征；然后采用逐步回归方法分析金融支持实体经济发展效率的主要影响因素。

二、研究方法、指标与数据

(一)研究方法

本文研究中，我们把湖南14个市州分别作为一个决策单元，运用基于DEA的Malmquist指数方法来估计金融对实体经济发展支持效率的变动特征。利用Malmquist指数进行效率计算不需要相关的价格信息，这有利于实证分析的进行，此外，Malmquist指数还适用于多地区跨时期的样本数据分析，这在很大程度上满足了实证分析的需要。

从t时期到t+1时期，度量全要素生产率增长的Malmquist指数可以表示为：

M0(xt+1,yt+1,xt,yt)

(1)

这样，基于第t期技术Tt和产出角度的Malmquist指数如(2)式所示：

(2)

类似地，基于第t+1期技术Tt+1和产出角度的Malmquist指数如(3)式所示：

(3)

考虑到时期选择的随意性可能导致的差异，通常仿照Fisher理想指数的构造方法，通过对(2)和(3)的几何平均处理，即用(1)式作为衡量从t期到t+1期的生产率变化的Malmquist指数。若Malmquist指数>1，则表明从t期到t+1期的全要素生产率是增长的。

Malmquist指数也可以根据需要分解为不变规模假定下的技术效率变化指数(EC)和技术进步指数(TP)：

(4)

其中技术效率变化指数还可进一步分解为纯技术效率指数(PC)和规模效率指数(SC)。为了计算Malmquist生产效率指数值，可以通过借助线性规划方法，计算关于不同投入和产出的各种距离函数。对于从t期到t+1期的第i个地区全要素生产效率的变化，需要计算如下四个基于DEA的距离函数：

s.t.-φyit+Ytλ≥0

xit-Xt+1λ≥0

λ≥0

s.t.-φyi,t+1+Yt+1λ≥0

xi,t+1-Xt+1λ≥0

λ≥0

s.t.-φyi,t+1+Yt+1λ≥0

xi,t+1-Xt+1λ≥0

λ≥0

s.t.-φyit+Ytλ≥0

xit-Xt+1λ≥0

λ≥0

(5)

(二)指标与数据

本文将采用3个投入变量(资本投入、劳动投入、融资额)和1个产出变量的模型对金融支持实体经济发展的效率进行计算。采用各地区GDP扣减金融业增加值和房地产业增加值后的总产值作为实体经济发展的衡量值并作为产出指标；劳动投入是指实体经济部门的从业总人数，具体是用各市州就业总人数减去金融业和房地产业就业人数来表示；资本投入则采用实体经济部门的固定资产投资额表示，通过计算全社会固定资产投资额减去金融业和房地产业固定资产投资额而得到；实体经济融资额采用非金融部门从金融部门获取的融资额减去房地产企业的国内贷款得到。

考虑到样本数据的可取性和完整性，本文将研究的样本区间设定为2012—2016年，研究的对象包括湖南省14个地级市(州)。所有相关数据均来源于历年公布的湖南省统计年鉴和各市、州公布的统计年鉴、国民经济和社会发展统计公报、政府工作报告和金融运行评估报告，部分指标数据通过推算得到。

三、湖南省金融支持实体经济发展效率实证研究

(一)描述性统计分析

关于投入产出效率研究的指标选取，有学者指出，首先要确保投入与产出指标的相关性，再就是投入与产出之间要满足“等幅扩张性”，即随着投入的增加产出不减少。[11]这里，我们利用eviews 8.0软件计算了湖南省14个市州2012—2016年投入产出指标的相关系数(见表1)。

表1 各市州投入指标与产出指标的年度相关系数

注：所有相关系数在1%的显著性水平下显著。

检验结果表明各指标之间呈现正相关关系，符合模型的基本要求也与实际情况一致。另外，也有学者指出，实证分析中投入和产出指标数量之和与考察的样本个数之间需要满足如下关系式：n≥Max{I*O,3*(I+O)}，其中，I、O、n分别为投入指标个数、产出指标个数和决策单元数。[12]本文中，投入指标有3个、产出指标1个，决策单元有14个，满足14>Max{3*1，3*(3+1)}=12。

(二)金融支持经济发展Malmquist指数效率分析

本文运用DEAP2.1软件计算湖南14个市州2012—2016年金融支持实体经济发展效率的Malmquist指数。以各市州GDP剔除金融业增加值和房地产业增加值后的其他产业的总产值来衡量实体经济总产值并作为产出指标，实体经济从业人数、实体经济部门固定资产投资额、实体经济融资额作为投入要素，计算湖南省14个市州Malmquist金融生产效率指数(见表2)。

从表2可以看出，2012—2016年湖南省14个市州金融支持实体经济发展生产效率平均指数中，长沙、株洲、湘潭、衡阳、郴州、岳阳、常德7个市的金融支持实体经济发展的Malmquist指数大于1，即金融生产效率是增长的，分别增长5.62%、3.87%、2.29%、1.70%、1.78%、1.84%、2.80%，邵阳、娄底、永州、益阳金融支持实体经济发展效率基本稳定，怀化、张家界、湘西自治州的金融生产效率则略有下降。此外，我也对各市州五年的Malmquist指数进行分解，发现长沙、株洲、湘潭、衡阳、娄底、郴州、岳阳、常德、张家界、湘西自治州的金融技术效率变化指数(EC)值均保持为1，说明这些地区的金融技术效率基本处于稳定有效状态，金融生产效率的变化主要由金融技术进步指数(TP)的变化而决定，而其他地区的金融生产效率由金融技术水平和金融技术效率共同决定。

由表2可知，湖南金融支持实体经济发展总体是有效的。具体来说，长沙、株洲、湘潭、衡阳、郴州、岳阳、常德金融支持实体经济发展综合效率处于有效状态；娄底、益阳、永州、邵阳的金融支持实体经济发展综合效率处于基本有效状态，但效率有下降趋势；怀化、张家界和湘西自治州的金融支持实体经济发展效率则处于相对无效状态。

表2 金融支持实体经济发展的Malmquist生产效率指数及其分解

四、金融支持实体经济发展效率的影响因素分析

为探究金融对实体经济发展支持效率的影响因素，我们将前文得到Malmquist指数做为被解释变量(yit)，参照张林和张维康(2017)[13]的做法，并考虑到数据的可获得性，选取金融产业规模(x1it)，用金融业增加值表示；金融体系结构(x2it)，用股票市值和保费收入占金融总资产的比重表示；实体经济直接融资比重(x3it)，用实体经济直接融资额占融资总额的比重表示；实体经济产业结构(x4it)，用第二产业产值占实体经济总产值的比重表示；国有经济比重(x5it)，用国有及国有控股工业企业资产总额占规模以上工业企业资产总额的比重表示，共五个可能影响金融支持实体经济增长效率的因素做为解释变量，建立如下计量模型[14]：

lnyit=α0+α1lnx1it+α2lnx2it+α3lnx3it+α4lnx4it+α5lnx5it+ηit

(6)

其中，i是横截面序数，表示第i个研究对象或决策单位。t是时间序数，表示第t个研究时期。αj,j=0,1,…,5为待估系数，表示各解释变量对被解释变量的影响程度。yit表示区域i在时间t时的金融支持实体经济发展效率指数(即Malmquist指数)。x1it,x2it,x3it,x4it,x5it分别表示区域i在时间t时上述五个因素的观测值。ηit为误差扰动项。

为考察五个因素对金融支持实体经济发展效率的解释作用，对(6)式采用逐步回归法，用Malmquist指数值对各因素分别进行回归分析，并根据添加新的变量后的回归方程的拟合优度系数对响应变量进行取舍。如果新加入的变量对模型的拟合优度有提高并通过t统计量检验，那么该变量就有必要纳入到回归模型中，反之，模型中的变量需要调整，并剔除不显著变量。估计结果如下表3所示：

表3 回归结果

注：括弧内数值表示对应的p-value。Hausman检验结果表明，固定效应估计方式效果更好。

表3中含有不同响应变量模型的估计结果表明，随着新的变量的引入，回归模型的R2值逐渐提高，表明模型拟合效果逐渐增强。结合现有的文献研究结论，选择表3中模型4作为金融支持实体经济发展效率影响因素分析的模型依据。

由表3结果可知，金融产业规模、金融体系结构对金融支持实体经济发展效率有负向影响，而且较显著；实体经济直接融资比和实体经济产业结构对金融支持实体经济发展效率有正向的影响，而且较显著；国有经济比重对金融支持实体经济发展效率的影响不显著。因此，提高金融支持实体经济增长效率精准性和实效性就必须从金融产业合理发展、金融服务创新、金融制度改革等多个方面同时着力。

五、结论与建议

本文基于湖南省14个市州从2012年到2016年的面板数据，首先利用Malmquist指数法分析了湖南金融发展对实体经济发展的支持效率及效率的变化特征；然后采用逐步回归方法分析了影响金融支持实体经济发展效率的主要因素。研究结果表明：(1)湖南金融支持实体经济发展基本是有效的，但是金融支持实体经济发展的效率有下降趋势，而且不同市州之间存在有区域性差异；(2)金融发展规模、金融体系结构会对金融支持实体经济发展效率产生负向影响且较显著，实体经济部门的直接融资额和实体经济的产业结构对金融支持实体经济发展效率有正向影响。

为此，要提高金融支持实体经济发展效率的精准度和实效性，就必须：

第一，坚持金融发展必须立足实体经济的方向，金融供给必须主动与实体经济的有效需求进行对接。事实上，金融业的存在是以实体经济的存在为基础，并依靠实体经济的有效发展而发展。金融发展的目的是通过构建有效的金融体系来降低隐性交易成本和风险，提高实体经济发展的投融资效率，促进实体经济发展。实践证明，要金融强就必须有百业兴，金融的根基总是离不开实体经济，金融只有坚持服务实体经济，才能与实体经济相互促进、相得益彰，进而促进经济整体健康发展。金融一旦偏离了服务实体经济的轨道，就像无源之水、无本之木，会出现非理性的扩张，出现过度自我循环和自我膨胀现象。这种现象不仅会导致资源配置扭曲、影响实体经济发展，还可能引发金融危机。

第二，深化金融市场改革，加快股票债券等资本市场的发展，扩宽并优化实体经济直接融资渠道，提高实体经济直接融资比重；完善风险资本进退机制，广泛吸引社会“闲钱”进入实体经济部门；创新信贷资产证券化模式，促进间接融资与直接融资的互补与共进。

第三，注重金融创新，积极开发新产品和新服务方式。金融产品和服务方式是否符合市场需求，对提高金融服务实体经济的效率有着重要影响。金融机构应从战略高度做好金融产品和服务方式的创新工作，既要改造提升原有产品，又要重视创造新的产品；既要创新服务方式、优化服务体系，又要提高服务的覆盖率和便捷度。

[1]Jedidia K B,Boujelbène T,Helali K Financial development and economic growth：New evidence from Tunisia[J].Journal of Policy Modeling,2014,36(5)：883-898.

[2]Gheeraert L,Weill L.Does Islamic banking development favor macroeconomic efficiency?Evidence on the Islamic finance-growth nexus[J].Economic Modeling,2015,(47)：32-39.

[3]Malega J,Horváth R.Financial Stress in the Czech Republic：Measurement and Effects on the Real Economy[J].Prague Economic Papers,2016,(3)：1-12.

[4]陆岷峰.金融支持我国实体经济发展的有效性分析[J].财经科学,2013,(6)：1-9.

[5]黄聪英.金融支持福建实体经济发展的制约因素与路径选择[J].福建师范大学学报(哲学社会科学版),2014,(2)：7-14.

[6]张林.金融发展、科技创新与实体经济增长——基于空间计量的实证研究[J].金融经济学研究,2016,(1)：14-25.

[7]刘晓玲,罗荣华.金融发展与实体经济关系的实证分析[J].统计与决策,2016,(13)：170-173.

[8]宋文娟,鲍静海.金融与实体风险测量及联动性分析[J].经济问题探索,2017,(6)：120-127.

[9]周惠民,逯进.金融发展与经济增长的时空耦合度测度——以长三角城市群为例[J].城市问题,2017,(3)：59-66.

[10]赵牧,董丹丹,孙武军.江苏实体经济转型发展的金融支持研究[J].西藏大学学报,2015,(3)：189-194.

[11]朱南,谭德彬.我国财务公司资金使用效率、动态变化及影响因素研究——基于DEA方法的实证分析[J].金融研究,2015,(1)：177-192.

[12]Cooper,W W,Seiford,L M．Data Envelopment Analysis：Comprehensive Text with Models,Applications，References and DEA-Solver Software[J].Journal of the Operational Research Society,2001,52(12)：1408-1409.

[13]张林,张维康.金融服务实体经济增长的效率及影响因素研究[J].宏观质量研究,2017,5(1)：47-60.

[14]郭建华.湖南地方政府绩效评价及时空演化特征分析——基于动态熵权TOPSIS方法的实证研究[J].湖南师范大学社会科学学报,2016,45(5)：84-92.

ResearchontheAccuracyandEffectivenessofFinancialSupporttoRealEconomy——BasedontheDataof14CitiesinHunanProvince

GUO Jianhua

(School of Economics and Management, Shaoyang University, Shaoyang 422000, China)

Based on the panel data of 14 cities in hunan province from 2012 to 2016，this paper first applies the Malmquist index method to the analysis of the efficiency of the financial support to real economy in Hunan provinceand and its characteristics of change. Then, the stepwise regression method is used to explore the main factors influencing the efficiency of the financial support to real economy. Finally it comes to a conclusion. It is basically effective in Hunan province as for the financial support to the real economy, but the efficiency of financial support to the real economy has a downward trend, and regional differences exist between the city states. And the scale of financial development and the structure of the financial system have a negative impact on the financial support efficiency to the real economy, while the direct financing of the real economy and its structure have a positive impact on the financial support efficiency to the real economy.

financial development; the real economy; the Malmquist index; regression analysis

F061.2

A

1672—1012(2017)05—0041—07

2017-08-20

教育部人文社会科学研究基金项目(15YJC630026)；邵阳市社科联课题(17YBA13)；邵阳市社科联课题(16YBB34)

郭建华(1975—)，男，湖南邵阳人，邵阳学院经济与管理学院副教授，管理学博士。