金融结构、产业结构与经济波动的内在关联性研究——基于省际面板数据的实证检验

李 成, 王柄权

(西安交通大学 经济与金融学院， 陕西 西安 710061)

2019年2月中共中央召开会议，强调 “深化金融供给侧结构性改革”，要以金融体系结构调整优化为重点，优化融资结构和金融机构体系、市场体系、产品体系，为实体经济发展提供更高质量、更有效率的金融服务。通过金融供给侧的结构改革纾解经济下行压力，发挥金融结构优化与产业结构调整的正外部性，降低宏观经济的波动，是当前金融研究的重要问题，为此，需要厘清金融结构、产业结构及二者相互作用对经济波动的影响机制，为经济稳定增长提供政策参考。

一、文献回顾

一直以来，经济波动问题都是学术界备受关注的热点话题，激发了国内外学者对经济波动影响因素及作用机制的广泛讨论，现有研究主要集中在金融发展和产业结构变动2个视角。

(一)金融发展与宏观经济波动的研究

Bernanke等(1989)[1]最早提出由于信息不对称的存在，不完美的信贷市场通过“金融加速器”放大宏观经济冲击的初始效应，这种“金融加速器”机制能够借由金融市场的发展得以有效缓解。Denizer等(2002)[2]以1956—1998年70个国家为样本研究发现，银行业在金融结构中的相对重要性能有效解释GDP、消费和投资的波动。Beck等(2006)[3]进一步将冲击区分为对金融部门冲击和实体部门冲击后发现，不完善的信贷市场放大了对实体部门的冲击，而缩小了对金融部门的冲击。市场机制完善的金融市场通过分散风险减缓经济波动振幅，实现稳定经济的目标。Acemoglu等(1997)[4]指出，在投资不可分的情况下，金融发展使得风险更加分散，经济的总风险随着金融的发展而降低。Raddatz(2006)[5]发现，由于金融系统是作为流动性供给的重要机构，因而金融发展很大程度上能减缓经济波动，特别是有助于降低高流动性需求部门的产出波动，金融深化水平的提升对降低经济波动的影响最突出。Thorsten等(2010)[6]运用面板模型对63个国家的金融发展与经济波动实证研究发现，发达经济体的金融发展有效抑制了贸易冲击的经济波动，但在落后国家，却会放大物价变动引发的经济波动。Dablanorris等(2013)[7]运用动态面板模型，分析了110个发达国家和发展中国家金融深化水平对经济波动的影响，结果表明，金融深化对平抑产出、消费和投资增速波动具有重要作用。基于OECD国家37年的面板数据，Manganelli等(2015)[8]实证研究了金融发展影响经济波动的作用路径，发现金融发展加快了产业结构的收敛，减缓了宏观经济波动。部分学者认为，金融发展自身是导致经济波动的重要因素。Levchenko等(2008)[9]分析了金融自由化对经济增速和经济波动的影响效应，指出金融自由化通过增加准入企业、高资本积累和就业规模扩张加剧了经济增速和产出波动。Wagner(2010)[10]认为，尽管金融机构的多元化发展降低了单一个体破产的可能性，但会导致金融体系内部风险投机行为的增加以及企业的过杠杆化，从而增加系统性风险。Huang 等(2014)[11]发现金融发展主要通过增加企业的真实价值和数量，加剧了产出部门的波动，其中由银行部门和股票市场构成的金融结构与产出增速波动具有较大的关联性。

(二)产业结构变动与经济周期波动的研究

开放经济条件下，各国经济体因产业结构转变进程的非同步性导致在全球贸易分工中具备比较优势，由此形成进出口结构动态演变，进而带来经济周期波动(Kuznets，1971)[12]。多数学者认为，产业结构的变化有助于缓解经济波动。Peneder(2003)[13]对OECD国家的经济数据分析后发现，产业结构变化能够解释经济波动降低的30%。Eggers 等(2006)[14]通过构建一个包含制造业和服务业在内的两部门动态一般均衡模型，认为美国1950年以来制造业向服务业的转移，有效地降低了美国经济的波动。Ngouana(2014)[15]构建了包含服务业、农业、制造业的三部门一般均衡模型，分析了21个OECD国家的就业结构对经济波动的影响，实证分析发现，劳动生产率在农业和制造业部门的波动性大于在服务业部门，劳动力由农业和制造业向服务业流动能有效缓解经济波动。Caunedo(2014)[16]基于美国33个行业的样本数据，构建了RBC模型研究投入产出变动与经济波动之间的关联性，发现装备制造行业形成的中间投入产品成本变动显著加剧了经济波动，消费品生产行业形成的中间投入产品成本变动有效降低了经济周期波动。也有少数学者认为，产业结构变动与经济波动不存在稳健联系，Stock 等(2002)[17]通过对美国劳动力在产业部门之间的流动分析，发现产业结构的变化与经济波动不存在显著的联系。

1.国内学者针对金融发展和产业结构变动与经济波动关系做了有益的探索

白当伟(2004)[18]发现资产组合、财富效应、国际资本借贷是国际经济波动向国内传导的主要途径。杜婷等(2006)[19]从金融发展、利率走势和股票市场3个角度检验了我国金融发展与经济波动的相关性，发现金融发展对经济波动具有一定的放大效应。骆振心等(2009)[20]通过对我国银行业发展的仔细考察后认为，银行业发展能有效抵消货币冲击向宏观经济的传导，但不能抵消实际部门冲击向宏观经济的传导。朱彤等(2011)[21]也认为金融市场的不断完善在较大程度上抵消了外生冲击的影响。陈乐一等(2016)[22]运用2001—2012年省际面板数据，基于金融结构视角对经济波动进行实证分析，发现金融结构变动对经济波动有显著的平抑效应，且沿海地区的平抑效应大于内陆地区。刘超等(2016)[23]对金融结构模式理论提供了一个较好的总结。马勇等(2017)[24]基于232个城市面板数据，采用门槛面板回归模型研究发现，金融发展水平越高，金融发展所导致的经济波动效应越被削弱。吴建銮等(2018)[25]以信贷占GDP的比例为金融杠杆率代理指标，研究我国省际金融杠杆对经济波动的影响发现，金融杠杆对经济波动产生显著的正向促进效应。朱荣华等(2018)[26]从金融开放视角出发，运用SVAR模型将货币政策、金融开放和经济波动纳入一个分析框架研究，发现金融开放对经济波动产生短期负向、长期正向的影响，货币政策冲击进一步促进了金融开放对经济波动的影响。

2.我国产业结构变动对经济波动存在影响

产业结构的变迁对经济波动具有缓解作用。干春晖等(2011)[27]研究发现，我国产业结构变迁对经济波动起到稳定作用。方福前等(2011)[28]采用TGARCH模型研究，也认为产业结构的升级有平抑经济波动的效应。也有学者阐述了产业对经济波动的异质性贡献。李强(2012)[29]通过方差分解研究了产业结构变动和经济波动的关系，发现服务业比制造业更有利于经济的稳定发展。赵旭杰等(2018)[30]分析了我国产业结构变动对经济周期波动的影响机理，认为第一产业对经济波动的贡献很微弱，而第二、三产业的贡献显著，其中制造业是导致第二产业影响经济波动的主要因素。

已有研究对金融发展和产业结构对经济波动的关系进行了充分的分析，发现了金融发展影响经济波动的机理，提出了产业结构变化是影响经济波动的重要因素。但现有文献未能将银行中介和股票市场进行联系分析，探究产业结构作用于经济波动内在机制的研究尚不多见，金融结构与产业结构的匹配关系或相互作用对于经济波动的影响路径鲜有提及。因此，本文将金融结构和产业结构相结合，研究二者对经济波动的交互效应，厘清在我国经济高质量发展阶段金融促进产业结构升级带动实体经济发展的内在联系，以期为政策研究提供参考。

二、理论分析与假说

(一)金融结构与宏观经济波动

金融的作用在于服务实体经济，实体经济的发展变化必然促使金融结构的调整。金融结构内生于实体经济，因适应实体经济的需要而不断演进。金融与实体经济发展相匹配则能有效促进经济增长，熨平周期波动；否则，金融结构与实体经济需求的错位，会加剧宏观经济的震荡。

银行业和证券市场提供的金融服务存在差异化，形成银行主导型和市场主导型的金融体系，银行业严格风险管控下的抵押贷款制度能有效减少市场摩擦，证券市场追求高风险投资的金融产品创新能提高资本配置效率。因此，“银行主导型”和“市场主导型”金融体系在降低交易成本、优化资金配置效率和分散投资风险，以及推动全要素生产率提高等方面各有所长。对企业而言，生产规模扩张和设备投资引发资金需求产生融资意愿。作为间接融资主体，商业银行相比金融市场具备信息搜集和规模经济优势，规范的事前筛选、事后监管的风险管理控制机制能有效降低潜在的风险，同时，要求企业提供资产作为抵押，以现金流保证贷款的归还。于是，在满足资金需求方贷款需求的同时，银行体系融资成本相对低于金融市场直接融资。

不同金融结构在风险分散和推动激励创新方式上存在异质性。银行体系通过跨期风险分散向企业提供贷款，其风险管控依赖于内部的事前调查，因而分散风险能力受限；相形之下，证券市场通过横向风险分担机制，向投资者提供多样灵活的风险管理以提高资金筹集效率，更重要的是，投资者能够分享与企业“共同成长”的收益，激励了投资者向高技术、高风险的创新项目的投资意愿，推动全要素生产率的提升，促进了经济的平稳增长。可见，以间接融资为主导的金融结构适合于低风险的固定资产投资密集型行业发展，而以直接融资为主导的金融结构更有利于高风险的知识、技术和无形资产密集型行业的发展。基于以上分析，提出假设1。

假设1：金融结构的市场主导性程度增强有利于知识、技术和无形资产密集型产业发展，进而减缓转型期宏观经济的波动性。

(二)产业结构调整与宏观经济波动

产业结构调整对经济波动的影响路径分为2个层次：(1)产业之间固有的社会生产率差异导致产业结构调整时劳动力供需发生变动，引发劳动力价格变动，进而影响社会的整体人均工资，进一步引发社会总需求变动，影响总产出的周期波动；(2)产业部门间生产要素转移引发产业部门自身波动，劳动力由低生产率部门向高生产率部门转移，对低生产率行业的产出波动产生影响。

我国改革开放以来，经济发展持续高速增长，劳动力由生产效率低下的农业部门向高生产率的制造业部门、服务业部门转移，农业部门就业比例逐步下降，第二产业的就业数量稳步增加，农业向制造业的产业结构调整降低了经济波动振幅。需要指出，粗放式经济发展促使第二产业中出现大量的高投入、高污染低效率行业，部分国有企业路径依赖于垄断市场抑或规模优势实现盈利，缺乏产业技术创新，导致发展陷入困境成为僵尸企业。在经济新常态下，产业结构以固定资产投资密集型主导产业向以知识、技术和无形资产密集型主导产业调整，带动劳动力向高生产率部门转移，在一定程度上熨平了经济波动。基于以上分析，提出假设2。

假设2：产业结构由第一产业向第二产业、第三产业的结构调整，有助于熨平宏观经济波动。

三、模型构建与数据说明

(一)模型设定

设定计量模型如下：

(1)

式(1)中，i和t分别代表省份、年份的标识；被解释变量Bgdpi,t是经济波动指标；解释变量为金融结构Fsi,t、金融发展水平Fdi,t、固定资产密集型产业Res2i,t、知识技术和无形资产密集型产业Res3i,t、金融结构与固定资产密集型产业的交叉项Fsi,t·Res2i,t、金融结构与知识、技术和无形资产密集型产业的交叉项Fsi,t· Res3i,t。Xi,t,j为控制变量，具体包括：外商直接投资(Fdii,t)、外国需求(Fexpi,t)、市场化程度(Marki,t)、政府规模(Gscalei,t)、虚拟变量(Dum98、Dum03、Dum08)。通过分析金融结构与产业结构的交互项系数β5和β6的符号和显著性水平，来判断金融结构与产业结构间相互作用对我国人均实际GDP波动的影响。其中，μi为非观测效应项，目的是控制各省、市、自治区不随时间变化因素的影响。

(二)变量定义

模型所使用的变量及定义见表1。

表1 变量定义与设计

1.被解释变量的构造

经济波动(Bgdp)：人均实际GDP相对于其趋势变动的百分数。参照李强(2012)的方法[29]，通过对各省1993—2013年的实际人均GDP进行HP滤波，将人均实际GDP分解为波动成分和趋势成分：Yt=Bt+Tt，其中：Bt表示波动性成分，Tt表示趋势性成分，由此得到经济波动的度量指标为：Bgdpt=Bt/Tt×100

2.解释变量的说明

(1)金融结构(Fs)：(股票融资额/银行贷款额)·100。近年来对金融结构的界定越来越系统化，按照传统定义，将金融结构界定为以银行为主导的金融结构和以市场为主导的金融结构2种，该指标反映了直接融资和间接融资的相对重要性，其值越大，则金融市场在融通资金中的相对作用越大，反之，该值越小，则说明金融中介(银行)在动员储蓄、融通资金中越重要。(2)金融发展(Fd)：信贷余额/名义GDP。(3)固定资产类型产业结构(Res2)：第二产业的产值/名义GDP。该表的值越大，表明固定资产密集型企业在经济中所占的比例越大。(4)知识技术类型产业结构(Res3)：第三产业的产值/名义GDP。该指标越大，则表明知识和无形资产密集型企业在经济中所占的比例越大。(5)交互项(Fs·Res2)：金融结构与第二产业产值占GDP比例的乘积。该交互项用于检验金融结构与固定资产密集型行业间的相互作用对经济波动的影响。(6)交互项(Fs·Res3)：金融结构与第三产业产值占GDP比例的乘积。该交互项用于检验金融结构和知识与无形资产密集型行业间的相互作用对经济波动的影响。

3.控制变量的选取

(1)外商直接投资(Fdi)：外资的进入会影响国内的经济运行，造成国内经济的波动。因此，选取外商直接投资的增长率来刻画这种影响。计算公式为：Gfdi=(本年外商直接投资额-上年外商直接投资额)/上年外商直接投资额。(2)外国需求(Fexp)：随着全球经济联系的不断增强，且我国的外贸依存度较高，外国需求对我国经济的拉动作用非常明显，外需的波动会带来国内经济的波动。鉴于此，采用出口增长率来刻画外国需求的变动，计算公式为：Fexp=(本年出口额-上年出口额)/上年出口额。(3)市场化程度(Mark)：中国作为一个新兴市场经济国家，市场化的进程一直在不断地加深，鉴于目前没有标准统一的指标刻画这种变化，采用多数学者的做法，以城镇非国有企业职工数占城镇职工总人数之比来测度，定义为：Mark=城镇非国有企业职工人数/城镇职工总人数。(4)政府规模(Gscale)：长期以来，在唯GDP论英雄的政绩考核制度下，地方政府通常会增加支出以拉动GDP的增长，从而对经济的运行造成扰动，因此，为了测度这种政府干预经济的行为, 选取政府规模指标，其计算公式为：Gscale=政府财政支出/名义GDP。(5)虚拟变量(Dum98):该指标用于控制1998年东南亚金融危机对我国经济的影响。(6)虚拟变量(Dum03):该指标用于控制2003年非典对中国经济造成的影响。(7)虚拟变量(Dum08):该指标用于控制2008年次贷危机对我国经济造成的冲击。

(三)数据描述性统计

以我国31个省、直辖市、自治区1995—2017年的面板数据为研究对象。由于西藏自治区数据严重缺失被剔除样本，重庆1997年成为直辖市，1995—1996年的数据可根据其他年份重庆和四川对应数据之比值估计而得。本文所有数据均来自《新中国60统计资料汇编》《中国统计年鉴》《中国金融年鉴》、中国人民银行区域金融运行报告和国泰安统计数据库。对所有指标的描述性统计见表2。

表2 变量的描述性统计

四、实证检验与结果分析

(一)全国层面的回归结果

首先分析全国层面的回归结果，通过Hausman检验以判定是固定效应还是随机效应，回归结果见表3。根据表3可知，当逐个加入控制变量后，解释变量的系数符号与显著性都没有明显变化，说明结果稳健。虽然变量Fs·Res2、Fexp、Dum98、Dum08的系数不显著，但为了减弱模型的内生性，仍将其保留，以使结果更为稳健。

表3 全国层面回归分析结果

首先，分析解释变量对经济波动的影响，在回归模型(1)～(8)中，金融结构的系数都显著为负，表明从全国的层面看，金融结构的市场主导性越强，越能够降低经济的波动性。这可能是因为我国资本市场发展起步较晚，尚不能完全满足经济改革进程中的融资需求，所以，股票市场发展对于降低经济波动的边际贡献非常显著。Res2和Res3的系数都显著为负，说明第二产业、第三产业的发展对减缓经济波动起到了作用，第二、第三产业在经济产出中的比例越大，经济波动越小。此外，Res3系数的绝对值明显大于Res2系数的绝对值，且第三产业的发展对于熨平经济波动的作用要明显强于第二产业的发展。Fd的系数在回归(1)(4)(5)中显著为负，而在其余的回归中都不显著，说明从全国层面来看，金融发展在一定程度上也能起到降低经济波动的作用。交互项Fs·Res2的系数在所有回归中都不显著，说明我国的金融结构与固定资产密集型行业的相互作用不会对经济波动造成显著的影响。原因可能是由于我国金融结构是以银行体系为绝对主导，对于固定资产密集型企业的融资需求而言，银行拥有比较优势，因而，第二产业的融资需求能得到有效的满足，从而保持健康平稳发展，二者的相互适应匹配促使宏观经济收到的扰动较小。交互项Fs·Res3的系数在回归(1)～(8)中都显著为正，说明我国的金融结构与知识和无形资产密集型行业的相互作用加剧了经济波动，原因可能是在我国以商业银行为主导的金融体系中，直接融资市场的起步较晚规模小、且机制建设尚不完善。然而，对于知识与无形资产密集型企业的融资需求而言，直接融资拥有比较优势，这就形成了银行主导型的金融结构不能适应第三产业融资需求的现实矛盾，进一步对产业链造成冲击从而损伤经济。Fd的系数在所有回归中都为负，且在模型(1)(4)(5)(6)中显著，这表明从全国层面看，金融发展能起到减缓经济波动的作用。

其次，控制变量符号和预期基本保持一致。Mark的系数显著为负，表明市场化程度提高有助于缓解经济波动，一个可能的原因是，随着市场化改革的不断深入，市场的“无形之手”开始逐步发挥高效配置资源的作用，进而降低因政府“有形之手”过多干预带来的经济波动。Gscale的系数显著为正，表明地方政府对经济干预越强，经济的波动越大。Fexp的系数不显著，这与我国贸易依存度较高的现实并不一致，一定程度上和我国出口在区域层面上高度集中有关。Fdi的系数显著为正，表明外国资金的进出会加剧国内经济的波动。

综合全样本分析结果可知，金融结构越偏向于市场主导型，其减缓宏观经济周期波动的功效愈发显著，这有力地证实了假设1。与此同时，第二产业、第三产业发展能有效减缓经济波动，且伴随第二、第三产业在经济产出中比例的增加，宏观经济波动振幅明显下降，经济发展更趋于平稳增长，这一实证结果为假设2提供了佐证。进一步，当前我国银行主导型的金融结构适应于以固定资产密集型行业为主体的第二产业发展，但却无法充分匹配经济高质量发展阶段以知识、技术与无形资产密集型行业为主体的第三产业的融资需求，进而导致现有金融结构通过影响第三产业发展的路径加剧了宏观经济波动。

(二)区域层面的实证分析

考虑到我国区域经济发展不平衡和省际金融因素的异质性，全国宏观层面的回归结果可能存在偏差。因此，将经济发展水平相近的省(市)进行分组检验，按照传统的区域划分，将全国30个样本省份划分为东部、中部、西部3组分别进行实证检验(1)其中，东部地区包括北京市、天津市、河北省、辽宁省、上海市、江苏省、浙江省、福建省、山东省、广东省共10个省(直辖市)。中部地区包括山西省、吉林省、黑龙江省、安徽省、江西省、河南省、湖南省、湖北省共8个省。西部地区包括：内蒙古自治区、海南省、广西壮族自治区、重庆市、四川省、贵州省、云南省、陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔族自治区共12个省(直辖市/自治区)。，进一步与全国层面的检验结果进行比较。

1.东部地区的实证分析

表4中，核心解释变量金融结构Fs的回归系数始终为负，且只在模型(1)和(2)中显著，说明在东部发达地区，金融结构的市场主导型越强，其在熨平经济波动上的作用越大。伴随控制变量增多，金融结构对经济波动的影响不再显著，这可能是因为东部发达地区的金融结构相对于中、西部地区的金融结构更倾向于市场主导，直接融资发展相对成熟，能较好地满足企业的融资需求，所以，金融市场在熨平经济波动上的边际作用相对较小。

表4 东部地区归分析结果

与全国层面的回归结果保持一致，Res2和Res3的系数仍然显著为负，Res3的系数大于Res2的系数，表明对于东部地区而言，发展第三产业的对于熨平经济波动的作用强于发展第二产业。在所有回归中，Fs·Res2的系数都不显著，说明东部地区的金融结构与固定资产密集型行业的相互作用对经济波动的影响较弱。而Fs·Res3的系数都为正，且在模型(1)～(5)中显著，这表明在东部地区，金融结构与知识和无形资产密集型行业的相互作用加剧了经济波动，但对比全国层面的检验结果，东部地区Fs·Res3对经济波动的加剧程度较弱，本文对此的解释是，东部地区的经济结构中，第三产业的比例较大，且东部地区的金融结构相对于中西部地区更加倾向于市场主导型，因此，在一定程度上满足了第三产业中知识和无形资产密集型企业的融资需求，但是资本市场的发育程度还不够完善，直接融资规模相对于间接融资规模仍较小，金融结构和第三产业的融资需求仍存在一定程度的不匹配，以致经济运行的平稳性虽然受到冲击，但程度小于全国层面。回归(1)～(8)中，Fd的系数都不显著，可能是因为东部发达地区的金融发展已将达到较高的水平，其对于稳定经济的边际影响非常有限。

在控制变量中，Mark的系数在回归(5)～(8)中为正，但不显著，而在回归(2)～(4)是显著为负的，说明在东部地区，市场化程度越高，其对经济波动的抑制越强。与全国层面一致，出口增长率的系数仍然是不显著的。对于东部地区，政府规模Gscale的系数不显著，这可能是因为东部地区的市场化程度在全国是最高的，主要依靠市场配置资源，政府扮演服务的角色，对于经济的干预较少，所以，政府干预对经济波动的影响较微弱。外商直接投资Fdi的系数符号与全国层面保持一致且显著，表明外商直接投资也是加剧东部地区经济波动的重要因素。

2.中部地区的实证分析

表5中，金融结构Fs的系数在回归(1)～(3)中显著为负，表明中部地区，金融结构的市场主导型越强，对于降低经济波动的作用越大。Res2和Res3的系数显著为负，与全国和东部地区保持一致，表明中部地区第二、三产业的发展，有助于缓解经济波动；Res3的系数大于Res2的系数，说明中部地区发展第三产业比第二产业对于稳定经济的作用更大。回归模型(2)～(8)中，Fd的系数都显著为负，意味着中部地区金融发展水平的提高对于降低经济波动性具有明显作用。交乘项Fs·Res2的系数除了在回归(1)(6)(8)中不显著外，其余的都显著为负，表明中部地区的金融结构与固定资产密集型行业的相互作用能有效缓解经济波动，中部地区的金融结构与第二产业的发展相匹配。其原因在于，中部地区第二产业在经济产出中的比例较大，固定资产密集型企业的融资需求在以银行为主导的金融结构中恰好能够得以满足，保证经济的平稳运行。Fs·Res3的系数在回归(1)～(3)中显著为正，其余不显著，说明中部金融结构与第三产业中知识和无形资产密集型行业的相互作用，对经济波动存在放大效应，表明银行主导型的金融结构无法适应匹配中部地区第三产业发展的融资需求。

表5 中部地区回归分析结果

控制变量中Mark的系数显著为正，市场化程度的提高能熨平经济波动。Fdi的系数显著为正，外商直接投资能显著地加剧经济波动，而Fexp的系数不显著。Gscale的系数显著为正，表明在中部地区，地方政府对经济的干预显著地加大了经济波动，与全国、东部地区实证结果相同。

3.西部地区的实证分析

表6中，西部地区金融结构Fs的系数在回归(1)～(8)中都显著为负，表明金融结构的市场主导性越强，其对经济波动的抑制作用越强，原因可能是西部地区的直接融资是最不发达的，因此，直接融资比例的增加对缓解经济波动的边际效应显著。Res2的系数除在回归模型(2)(3)中外均为负数，但仅在模型(1)中显著，而Res3的系数均为负数且在1%的水平下显著，其系数还明显大于Res2的系数，这表明在西部地区发展第三产业对于稳定经济波动的作用要大于第二产业。Fd的系数都不显著，且系数的符号不稳定，因此，不能确定金融发展对于经济波动的影响方向。Fs·Res2的系数除回归(1)之外都是显著为正的，且Fs·Res3的系数在回归(1)～(8)中显著为正，表明西部地区的金融结构不论是和第二产业还是第三产业的相互作用，都加剧了经济波动，说明西部地区的金融结构与产业结构并不匹配，其落后于产业结构的演进。此外，交乘项Fs·Res2的系数要明显小于Fs·Res3的系数，说明西部地区以银行为主导的金融结构对于第二产业中企业融资需求的满足程度要高于对第三产业中企业融资需求的满足程度，最主要的矛盾在于金融结构与西部地区第三产业的发展不匹配。

表6 西部地区回归分析结果

在所有的控制变量中，市场化程度对经济波动的作用与东、中部地区保持一致，能显著降低经济波动，出口增长率仍然是不显著的。Gscale的系数显著为正，说明西部地区政府干预依然放大了经济波动。Fdi显著为正，表明外资对经济波动的影响在西部地区依然明显。

(三)进一步的讨论

为进一步对比全国层面和区域层面的金融结构、产业结构及经济波动之间的相互作用关系，本文详细列示全国、东部、中部、西部的主要回归结果，旨在为实证结论提供稳健性的分析结果(见表7)。

表7 全国、东部、中部、西部层面回归结果对比分析

核心解释变量金融结构Fs的系数始终为负，意味着无论在全国还是区域层面，偏向于市场主导型的金融结构有利于平抑宏观经济波动。固定资产投资密集型行业代理指标Res2和知识与无形资产密集型行业代理指标Res3对经济波动呈现显著的负向影响，进一步证实了第二产业和第三产业发展能有效维护经济稳定，减弱经济波动振幅。金融发展Fd对经济波动的影响仅在中部地区的模型(6)中呈现负向显著性，显然无论从全国还是区域层面而言，金融发展水平与经济波动之间的关系无法判识。交乘项Fs·Res2的系数只在西部地区回归中10%水平下显著，意味着固定资产密集型行业与我国金融结构的交互作用影响经济波动。一个可能的原因是，以银行主导的金融体系与固定资产密集型行业的融资需求相匹配，二者交互效应对经济波动的影响不显著。交乘项Fs·Res3正向促进作用显著，表明金融结构与知识和无形资产密集型行业的交互效应，加剧了经济波动。相比东部和中部地区，西部地区交乘项Fs·Res3的影响更为显著，可见在经济发展水平落后的地区，以银行主导型的金融结构无法适应第三产业的融资需求，通过第三产业波动影响宏观经济稳定。

控制变量中仅有市场化程度对经济波动的作用在东部、中部、西部地区回归分析中存在差异，具体而言，市场化水平在东部地区对经济波动影响不显著，但在中部、西部地区显著。由此可见，市场化改革进程一定程度上能有效缓解宏观经济波动，对比分析结果为上文分析结论进一步提供佐证。

总体而言，不论是从全国层面还是从区域层面，金融结构的市场主导性程度越强，越能减缓经济波动；第二产业和第三产业的发展能起到稳定经济波动的作用，我国以银行体系主导的金融结构与第三产业发展融资需求不匹配，通过影响第三产业产值波动，加剧了宏观经济震荡。全国、东部、中部、西部地区的实证分析结果对比，验证了实证结论的稳健性和可靠性。

五、研究结论及政策启示

本文揭示了金融结构、产业结构对宏观经济波动的内在关联性机理，采用30个省份的面板数据，运用固定效应模型实证检验了金融结构、产业结构与实际人均GDP波动率之间的关系，研究结果表明：

无论是全国层面还是东中西部的区域层面，金融结构的市场主导性增强有利于减缓宏观经济周期波动。从东、中、西部分地区看，金融结构稳定经济振幅的边际作用依次增强，表明在经济发展水平的不同阶段，金融结构对经济波动的影响存在差异性。同时，产业结构中第二产业的比例越高，减缓宏观经济波动的效应越明显。

第二产业发展与金融结构的相互作用显示，对全国和东部地区的经济波动不存在显著影响；在中部地区能缓解经济波动，在西部地区却加剧了经济波动，表明西部地区金融结构与产业结构不够匹配。

第三产业发展对经济波动起到熨平作用，但与以银行为主导的金融结构交互作用却使经济波动加剧，表明我国金融结构有效适应产业结构中第三产业发展的融资需求。我国金融结构与第二产业发展总体相适应匹配，但与第三产业发展不相适应，直接融资市场发展滞后于向第三产业的结构调整。

得出的政策启示：第一，产业结构调整是一项长期发展战略，需要与之匹配的金融结构支持，特别是，要重点鼓励直接融资体系的有序发展。第二，产业结构调整应关注区域要素禀赋结构，制定适应于区域特色的产业升级模式；大力发展中小型金融机构，为区域产业升级融资提供支持；培育规范的直接融资体系，构建有序、透明、竞争的资本市场，促使企业直接融资比例逐步增加。第三，深化金融供给侧改革，构建完善多层次金融市场体系。通过丰富金融产品供给形式，扩大金融市场服务实体经济的广度，强化金融市场支持实体经济的深度，最大限度满足投资密集型、知识技术和无形资产投资密集型等企业的差异化融资需求，优化金融资源配置，提高金融服务实体经济的效率。