广东省金融结构与经济增长关系的实证

摘 要 :本文利用广东省1995-2009年的经济发展数据,运用主成分分析法,构建了两个衡量广东金融结构的因子,并将它们与经济增长指标置于同一模型进行回归分析后发现：金融总量因子与广东的经济增长率呈显著正相关关系,却与消费率呈显著负相关关系；金融效率因子能够显著促进消费率的提升；广东省经济增长进一步促进了金融结构总量的增加却没有显著提高金融体系的运作效率.实证结果表明,注重金融效率、发展非银行类资本市场,优化投资渠道以及实现“供给引导”向“需求跟随”金融与经济增长模式的转变将有助于广东省经济增长.

关 键 词 :金融结构 经济增长 主成分分析 回归分析

金融业是现代经济的核心.改革开放以来,广东省经济总量一直处于全国的前列.能够取得这样的地位,广东省的金融业功不可没.反过来,快速的经济增长与巨大的经济总量,又进一步为金融业的深入发展创造了良好的空间与环境.

学术界对如何理解金融体系结构与经济发展之间的相互关系一直存在着较多的争议.各国的经济发展的历史趋势表明,一国经济发展的过程同时也是其金融结构形成、调整并向高级化演变的过程.在经济发展的各个阶段,当金融体系的原有结构已不能适应新的经济发展需要时,由金融结构内部所显现出来的各种矛盾或不合理现象就会制约经济发展,此时就有必要对金融结构进行调整和优化（杨柳勇等,2011）.随着改革开放的进一步深入,现有的经济发展提出了新的更高的要求,而尚未被满足的这些要求又以各种类型的矛盾或问题突出表现出来.例如,经济运行中的结构失衡、区域分化和非集约性发展等现象.具体到广东省,这类问题又表现为金融增长速度缓慢、产业竞争力弱、金融风险隐患大、金融中心地位不突出、金融开放程度滞后和金融结构失衡等（姜永宏,廖毅芳,2006）.为了更好的研究金融结构安排对经济发展的影响,深入剖析金融结构存在的主要问题,提供合理而有效的金融结构调整方向,本文以广东省为例,利用15年的金融与经济增长数据,实证地探索广东省的金融结构与经济增长之间究竟存在何种相互关系.

一、金融结构与经济增长相关文献回顾

金融结构通常被定义为一国现存的金融工具与金融机构的总和.王广谦（2002）认为,金融结构是指构成金融总体（或总量）的各个组成部分的规模、运作、组成与配合的状态,是金融发展过程中由内在机制决定的、自然的、客观的结果或金融发展状况的现实体现,在金融总量或总体发展的同时,金融结构也随之变动.

杨柳勇等（2011）对金融结构与经济增长之间的以往研究进行了总结.他们认为主要有两种观点：一种是“金融抑制观”,一种是“金融结构观”.前一种观点的学者主要以发展中国家为研究样本,发现它们普遍存在金融抑制现象,因而主张金融自由化,即以利率市场化改革为导向,利用市场机制来调配金融资源.但由于此类措施过于依赖市场,容易导致金融混乱.所以,一些学者认为需要在原有的基础上强调政府适度干预的作用.后一种观点的学者关注于“究竟是银行主导的金融结构还是市场主导的金融结构更能促进经济增长”这一议题.例如,Allen和Gale（1997）从产业发展和技术进步的角度分析了金融结构之间的比较优势,认为在成熟技术和产业为主的经济中,金融相似度检测主导型的金融结构是相对有效的,而对处于技术前沿从而技术创新尤其重要的发达经济而言,市场主导型的金融结构更能促进经济增长.

很多学者的实证研究证实了金融结构对经济增长的影响.例如,帕特里克首次阐明了金融发展与经济增长之间可能存在因果关系及主次关系,并区分了“供给引导型”和“需求尾随型”的金融发展路径.Goldith利用金融相似度检测资产与国民产值的比值表示金融发展水平研究发现,金融发展与经济增长显著正相关（King 和Levine ,1993）.国内关于此类的研究比较多见.主要的研究范围包括金融结构对经济结构的作用,金融体系结构与产业结构的相互最优匹配以及金融结构安排对经济增长绩效的影响.

二、广东省金融结构指标体系的设计

本文首先运用主成分分析方法将所选择的多个金融结构衡量指标进行综合,以构建出能够大致反映广东省金融结构全貌的综合性指标.

(一)指标设计

参照杨柳勇等（2011）的研究,并且根据广东省经济发展实际及其金融系统的状况和内在构成,构建了如表1 所示的金融结构指标体系：X1（金融相关率,金融资产总量/GDP）、 X2（经济货币化程度,广义货币M2/GDP）、X3（每亿元贷款支持的GDP,GDP/各项贷款总额）、X4（银行媒介功能,银行存贷款总额/GDP）、X5（非银行金融机构能力,非银行资产/金融总资产）以及X6（金融效率,银行贷款余额/存款余额）,具体数据见表1.

(二)指标数据的统计特征

表1表明,广东省的金融相关率从2005年起呈现强烈持续上升的态势,经济货币化程度保持平稳上升的趋势,每亿元贷款支持的GDP呈现出逐步下降的势头,银行媒介功能在波动中稳步上升,非银行金融机构能力在经历1995-2000年的连续低潮期后,从2001年起开始不断增强,并从2007年开始保持高位态势.但是,金融效率却表现出连续的持续下降状态.

(三)主成分分析

主成分分析的基本原理是用较少的综合指标分别综合存在着一定相关关系的各变量中的各类信息（薛薇,2009）.考虑数据的可得性、可靠性与稳健性,本文将广东省1995-2009年的经济数据作为样本集.首先,对数据进行KMO 和Bartlett 检验,结果表明KMO值为0.596,一般认为KMO 值大于0.5,该样本数据就可以用于主成分分析；Bartlett 值为165.826,p < 0.001,表明相关矩阵不是一个单位矩阵,故可以进行因子分析.因子分析的结果中按照各因子方差在总方差中的累计比重大于80%来判断所需选择的因子个数.结果表明,第一因子的特征值为3.470,方差在总方差中的比重为57.839%；第二因子的特征值为1.566,方差在总方差中的比重为26.106%.第一、二因子的累积比重达到83.946%,因而用前两个因子（Y1和Y2）来表示整个金融结构指标体系.由SPSS 软件输出的得分系数矩阵可知,第一因子Y1基本上支配了X2、X4、X5、X6（取绝对值较大的系数）,第二因子Y2支配了X1和X3.本文将第一因子Y1称为“总量因子”,第二因子Y2称为“效率因子”.