中国地区金融机构存贷比例的影响因素分析：基于省级面板数据的实证检验

赵 平，王 尤

(浙江工商大学金融学院，浙江杭州310018)

一、引 言

2011年下半年以来，我国外汇占款增速显著趋缓甚至负增长，未来外汇持续大规模流入的局面可能不复存在，我国国际收支将更有可能进入到一个收支相对平衡的历史时期。这意味着，我国货币供给将可能重新回到银行贷款驱动的模式上来，金融机构存贷比例(贷款/存款)可能会出现多年未有的上升趋势。由于我国对银行法人机构的存贷比例有不超75%的监管规定，因此，出于信贷扩张受制于这一监管“红线”而不能对“稳增长”目标提供有效支持的担忧，近来业界学者围绕75%监管“红线”的存废去留，展开了对我国金融机构存贷比例问题的热烈讨论［1－3］。

由于地区金融机构存贷比例无关75%的监管“红线”规定，因此并未引起这次讨论的关注，但其水平的高低和走向却历来受到了地方系统的高度重视。在我国以全国性大银行间接融资为主导的金融体系中，地区金融机构存贷比例具有反映地区可贷资金利用程度或其外流状况的功能，换句话说，这一指标具有反映银行信贷对地区经济“支持”力度强弱的功能，杨国中、李木祥，汪洋等很多学者均明确表达了类似的观点［4－5］。这主要是因为，其一、除少量流通现金外，地区金融机构系统存款量几乎代表了一个地区全部的可贷货币性资金。例如，从浙江2005－2009年的金融机构信贷收支表看，每年经“其他”这一负值项目调整之后的资金来源总额几乎和存款额相等。其二、地区金融机构贷款是我国地区非金融部门的主导性融资方式。我们以直接融资和民间借贷均全国领先的浙江为例，在2007－2011年间，贷款占非金融部门融资的比例分别高达87%、90.9%、92.6%、87.6% 和 83.3%。其三、全国性大银行占据了地区银行业存、贷款市场的大部分份额，而这些银行的信贷资金由总行统筹运用，因此所造成的结果是:一个地区行多存就未必能够多贷，少存也不一定少贷，能够把地区存款中的多大比例转化成当地贷款，要受制于上级行乃至总行对这一地区的信贷投放政策。继续以地方性金融机构发达和金融生态环境优良的浙江为例，2011年全国性银行在浙资产占全省银行业金融机构总资产的71.72%，浙江以全国第4的存款规模支持了全国第2的贷款规模，金融机构存贷比例达到了87.43%，远远高于存款规模居于前3名的广东、北京和江苏①本自然段数据或直接引自《2011年中国区域金融运行报告》和《2011年浙江金融运行报告》，或据其计算。。

对地区经济而言，一方面如果无论纵向还是横向比较的存贷比例比较低，另一方面却有大量的中小企业面临严重信贷配给时，地区存贷比例具有减缓地区信贷资源外流以及需要解决银企双方“难贷款、贷款难”的政策含义。现实中，我国地区存贷比例一直受到了来自地方系统的高度关注，金融机构存贷比例是地方政府分析本地区金融运行状况的重要指标，多年来总有地方人大代表、政协委员甚至政府官员在地方“两会”期间，对本地区不断降低的存贷比例问题“耿耿于怀”②例如，2005年4月5日黑龙江日报的“两会”报道，2008年山西省政府工作报告，2009年江西吉安市二届人大五次会议133号提案，2009年6月11日贵州遵义市人大财经委发布在其网站上的调研报告，等等。，并把它视为银行对地方经济发展“支持不力”的证据。尤其是在各级地方政府的年度工作报告中，金融机构存贷比指标不仅被普遍提及，而且在来年的主要工作陈述中，不少地方政府甚至还明确提出了存贷比的目标任务。从2012年政府工作报告中述及的2013年工作要点来看③下述有关地方政府对存贷比的表述，分别摘自各地方政府网站公布的2012年政府工作报告。，湖北石首市说要通过“建立财政存款与存贷比挂钩机制”，来“提高存款投放本地的比例”;黑龙江双鸭山市提出要把“金融机构存贷比保持在70%以上”;四川广安市表示要“确保存贷比等金融指标全省排名跨越升位”;湖南岳阳市明确定下了“金融机构存贷比突破60%”的目标;江西吉安市则称要“力争全年新增低贷款120亿元以上”，使“存贷比明显提高”;等等。

根据金融机构存贷比例和存差(存款－贷款)的指标含义，由于地区金融机构存贷比例和存差之间存在“地区存贷比例 =1－(地区存差/地区存款)”的减函数关系，因此，地区存贷比例和地区存差实际上是研究同一问题的两种不同提法而已，两类研究文献的内容完全一致。从西方国家来看，由于银行体系的资产负债——特别是负债的多元化，以及金融市场直接融资普遍较为发达，因此，这些国家的金融机构存贷比例一般都在百分之一百以上，无论对银行的区域信贷分配还是流动性状况而言，金融机构存贷比例并不是一个重要的观察指标。这种情况在学术研究领域的反映，就是我们很难见到西方以此为题的研究文献。纵观国内文献发现，这方面的研究一般都是以更具传播性的地区存差为议题开展的，研究者大都立足存差概念，通过分析某一地区存款和贷款增长的非对称性，往往重点在于分析不利于地区贷款投放的若干信贷供求(特别是银行供给方面)因素，试图提供该地区为什么会有存差以及存差为何会不断扩大的原因解释［6－11］。我们认为，现有文献至少有以下两个方面的不足:其一、缺乏运用实证方法的学术性研究成果，不能提供地区存差与其影响因素之间数量关系的经验证据;其二、大都立足于某一特定地区(一个省、一个市甚至一个县)进行局部分析，缺乏超越特定地区的我国地区存差问题研究成果。基于上述认识，本文拟通过构建一个包含了地区和时间二维信息的全国省级地区面板数据模型，对我国地区金融机构存差水平(亦即金融机构存贷比例)的决定问题进行实证研究。

二、地区经济金融环境与金融机构存贷比例

由于一个地区可贷资金的本地利用程度——或者说外流状况，或者说信贷对地区经济发展的“支持”力度，主要内生性地取决于当地金融与经济环境对信贷资金的吸纳能力。在借鉴相关文献的基础上，我们认为，地区金融机构存贷比例主要由地区经济增长、国际收支顺差和金融生态环境状况等地区金融与经济环境因素决定。

(一)地区经济增长与存贷比例

按照 Patrick的理论［12］，中国经济经过改革开放后的长期高速增长，金融发展与经济增长的关系已经逐渐越过了金融“供给主导”的阶段，金融发展对经济增长日益具有“需求追随”的性质［13］。地区经济增长是一个既影响银行的地区信贷供给意愿，也影响银行的地区信贷需求水平的基本因素。尤其是我国在以银行间接融资为主的条件下，贷款融资总体尚缺乏有效的替代渠道，地区经济增长状况更是决定了地区信贷供求水平的高度，但考虑到经济增长对存款的拉动作用，我们对我国地区经济增长与金融机构存贷比例之间的关系不做假定。不过，根据我国31个省区2005－2011年年均实际增长率与金融机构存贷比例的散点图(图1)看，两者之间存在正相关关系。

图1 我国省区年均GDP增长率与金融机构存贷比例散点图(2005－2011)

(二)地区国际收支顺差与存贷比例

国际收支顺差状况是影响地区金融机构存贷比的重要因素［14］。从全国层面看，我国长期持续的国际收支顺差及其导致的外汇储备高增长，无疑是金融机构体系存贷比例下降的原因。因为根据金融机构体系(包括中央银行)的资产负债表平衡关系，从增量意义上必然有:新增外汇储备+新增证券投资+新增各项贷款=新增流通中现金+新增各项存款［5］。根据货币银行学原理，就此式表达的关系而言，是等式左边的资产规模决定了等式右边的负债数量，而不是相反。近年来，由于各种非现金结算工具的日益广泛运用，我国流通中现金的增长有限，我们可以推断，多年来，我国金融机构体系外汇储备资产高增长带动的主要是上式右边的存款增长而不是现金投放，因此，全国银行体系新增存款必然大于新增贷款，存贷比例下降则在情理当中了。如果不考虑外贸顺差和FDI结汇后部分资金的跨区流出(如区外原料款支付、外地籍劳动力工资回流等)以及现金漏损因素，地区国际收支顺差对其金融机构存贷比例的影响与全国层面上的情况相一致，也就是说，地区国际收支顺差的扩大将会降低地区金融机构存贷比例;若考虑了这些因素后，国际收支顺差对地区存贷比例的影响则具有不确定性。不过，如下图2，我国31个省区年均国际收支顺差率［(外汇顺差+FDI)/GDP］与金融机构存贷比例的散点图(2005－2011年)显示，两者之间存在正相关关系。

图2 我国省区年均国际收支顺差与金融机构存贷比例散点图(2005－2011)

(三)地区金融生态环境与存贷比例

金融生态环境无疑是影响金融机构地区信贷供给意愿的重要因素。根据李扬、王国刚和刘煜辉的地区金融生态环境评价体系，一个地区金融生态环境的好坏是决定该地区信贷资产质量的主导性因素，信贷资产质量是“果”，金融生态环境是“因”［15］，因此，为了回避信贷风险，银行信贷资金进行区域配置时自然要倾向于投向那些金融生态环境好的地区、限制那些金融生态环境差的地区，地区金融生态环境状况与金融机构存贷比例之间的正相关关系由此形成。例如，即使在经济发达的广东珠三角地区，前些年较长一段时间内由于金融生态环境欠佳(主要表现是不良贷款率较高)，各大银行都纷纷将其划为信贷“高风险区”，收紧了对这一地区的信贷投放。广东的金融机构存贷比例长期来看比较低，与其金融生态环境的状况不无关系。由于缺乏系统而具有可比性的我国地区金融生态环境数据，因此，实证研究中不妨可以用地区不良贷款率代理金融生态环境变量，地区不良贷款率与金融机构存贷比例之间应是负相关关系。李扬、张涛利用各省区2006年的信贷不良率与2007年的存贷比例数据作了相关性分析，验证了两者之间存在显著的负相关关系［16］。如下图3，我国31个省区年均不良贷款率与金融机构存贷比例的散点图(2005－2011年)显示，两者之间具有较为明显的负相关关系，这也就是说，我国省区金融生态环境与金融机构存贷比例存在正相关关系。

上述理论分析和简单的两变量相关性描述，还远不足以揭示我国省区各金融经济环境因素与其金融机构存贷比例的关系，下面我们将利用多变量省级面板数据计量回归模型进一步进行实证研究。

图3 我国省区年均贷款不良率与金融机构存贷比例散点图(2005－2011年)

三、基于省级面板数据的实证分析

(一)计量模型与变量选择

影响省区金融机构存贷比的因素比较复杂，存在一些不随时间变化的省区非观测影响因素——例如，我国银行偏好向大企业、大项目和大城市贷款，而各地区在这些方面的情况至少在较短期内不会发生变化。如果在计量检验时不考虑这些因素，就会造成估计的变量遗漏偏误。再考虑到我们拟以全部省级经济区(北京除外)作为样本，样本个体并非从总体中随机选择，因此，根据J.M.伍德里奇观点［17］，我们选择个体固定效应面板数据(FE)模型是恰当的。尽管如此，我们也进行了沃尔德(Wald)F检验和豪斯曼(Hausman)检验，其结果显示，选择省区固定效应面板计量模型是合适的(检验结果见表2)。

我们在建立计量模型时还考虑了两个问题。一是省区经济发达与否。因为我国经济发达省区直接融资也相对发达，经济增长对金融机构信贷的依赖程度要低一些，而经济欠发达地区的情况则相反。二是2008年中国农业银行大规模不良资产剥离对各地区贷款不良率的影响。因为中国农业银行在上市前的2008年，总计剥离处置的不良贷款就高达7667.68亿元，只此因素就使得整个中国商业银行系统2008年的不良率由2007年的6.17%大幅下降到了2008年的2.42%。①数据源于中国农业银行招股说明书和银监会网站。这次不良资产剥离，使2008年前后中国各省区不良贷款率数据的纵横可比性变差，这必然会影响金融生态环境变量回归系数的正确估计。另外，地区金融机构存贷比例与其影响因素之间的长短期关系可能并不相同，需要分别考察。

综合考虑上述因素，本文建立如下地区固定效应的省级面板数据计量模型:

上面两个式中的下标号i，t分别表示省份和年度。(1)式是反映地区存贷比例与其影响因素之间长期关系的计量回归模型，(2)式则为反映地区存贷比例与其影响因素之间短期变化关系的计量回归模型。在(1)式中，RCDC是省区存量存贷比例(贷款存量余额 /存款存量余额)。GDPTH是省区实际增长率，用以刻画省区经济增长状况。如前文的理论分析，我们对GDPTH的回归系数符号不做预期。Dagdp是反映省区经济发达与否的虚拟变量，引入它是为了检验在经济发达与欠发达省区是否存在经济增长影响存贷比例的差异，其取值规则是在求得每年全部省区人均GDP水平的截面均值后，如果发现某个省区某一年的人均GDP水平高于均值，此虚拟变量取值为1，否则取值为0。SC表示省区国际收支顺差率，具体采用省区外贸顺差与FDI之和占GDP的比值表示，我们对其与地区存贷比例的计量关系符号不做假定。RBL表示省区贷款不良率，是影响省区金融机构存贷比例的金融生态环境变量，预期回归系数为负。D08－11是时间虚拟变量，它的引入，可使我们把省区不良率对存贷比例的影响分为2008年前后两个时段进行考察，从而避免了2008年中国农业银行大规模不良资产剥离给贷款不良率数据带来的不一致性问题。D08－11的取值规则是，在2008年前(不包括 2008 年)，取值为0，2008 年后取值为1。αi、ui，t分别表示不随时间变化的省区个体固定效应和通常的随机误差项。

在(2)式中，RXDC表示新增存贷比例(贷款增量额 /存款增量额)，相比较存量存贷比例而言，新增存贷比例抛开了存、贷款历史水平的影响，从增量意义上反映了存、贷款短期变化的对比态势。ΔGDPTH、ΔSC和ΔRBL分别是省区经济增长、国际收支顺差率和不良贷款率的一阶差分项，表示这些变量的短期改变量。D08－11和Dagdp的含义与模型(1)相同。γi和vi，t分别表示不随时间变化的省区固定效应和通常的随机误差项。

(二)样本与数据说明

我们选择2005－2011年各省区相关变量的面板数据进行实证检验。样本起始时间定为2005年，是因为中国银监会从2006年起才正式公布各省区的不良贷款率数据，利用2006年各省区不良贷款率及其与上一年相比的变化信息，我们可以推算出2005年的各省区不良贷款率数据。另外，由于我国几家最重要商业银行的总部几乎都设在北京，导致北京的存贷比数据具有异常值特征，因此实证分析时将其剔除。

除各省区不良贷款率源于《中国银监会年报》(2006－2011年)，其余数据均取自《中国金融年鉴》(2006－2012年)、《中国统计年鉴》(2006－2012年)。 还需说明的是，计算省区存贷比例所用的存款和贷款数据采用本外币口径。FDI和外贸顺差的原始数据以美元计量，我们用各年年均人民币兑美元汇率折算成人民币后获得各省国际收支顺差率。表1报告了计量模型所用数据的描述性统计资料。

(三)结果分析

我们运用Eviews5.0计量软件进行分析，总的计量结果报告如表2。

表1 变量的描述性统计

表2 计量结果报告表

根据表2，有关是否存在非观测效应的F检验表明，模型拒绝了不存在省区效应的原假设，因此，我们接受存在省区效应的择备假设，应建立省区固定效应模型。Hausman检验拒绝了省区随机效应的原假设，这说明我们选择省区固定效应计量模型更为合理。不过，从计量结果看，两种估计的符号几乎完全一致，但系数值和显著程度有差异。下面，我们以更为可靠的固定效应估计结果为准进行分析。

在反映变量长期关系的回归模型(1)中，GDPTH的系数在10% 的显著性水平上为0.094，这说明当欠发达省区的GDP增长率提高1个百分点时，其存贷比例提高0.094个百分点，两者呈正相关关系。GDPTH×Dagdp的系数在1% 的显著性水平上为 －0.4011，这说明经济增长对存贷比例的影响在发达与欠发达省区之间存在明显差异，其差值为 －0.4011。因此，当发达省区的经济增长提高1个百分点时，其存贷比例将降低0.3071个百分点(0.0940 －0.4011 ×1)。形成经济增长对存贷比例具有地区差异性影响的原因可能主要是:经济发达省区无论正规金融渠道的股票、债券、票据，还是民间借贷等直接融资活动，都远为欠发达省区活跃，因此，在发达地区，经济增长可能更多地带动了直接融资的扩大而不是银行信贷投放增长，经济增长对存贷比例的这种负向影响并不难理解;但欠发达地区对银行信贷的融资依赖程度要大得多，因此，经济增长会带来更多的信贷投放，从而导致存贷比例提高。以2011年为例，我国东部地区①本文按人均GDP认定的发达省份，在样本区间内没有任何变化，总计10个当中的8个省份在东部地区，占东部全部省份的8/10，故分析时将东部地区和本文所称的发达地区等同使用。新增贷款有13.8%的较大幅度下降，债券融资却大幅增加了51%。与东部不同的是，中部地区的新增贷款只小幅下降4.8%，西部和东北部地区还分别出现了3.0%、6.2% 的小幅增长，这三个地区的债券融资增幅均明显低于东部地区②见中国人民银行《2011年中国区域金融运行报告》。。SC的系数在10% 的显著性水平上为 －0.1138，这与通常认为外贸顺差和FDI流入会降低金融机构存贷比例的观点(中国人民银行货币政策分析小组，2006)［14］一致。不过，前文第二部分的散点图显示，两者之间似乎存在较为明显的正相关关系，但那只是利用两变量组间数据所进行的简单描述性统计分析的结果，可靠性无法和多变量的面板数据计量结果相比。回归项RBL系数表示2008年以前(不包括2008年)不良率对地区存贷比的影响，此系数为正但没有统计显著性。显然，不良率系数为正不符合预期。可能的解释是，2008年之前由于中国农业银行尚未进行7667.68亿元的不良资产剥离，这笔历史旧账使省、区不良率与存贷比例的关系难以准确地估计。RBL × D08－11的系数是 － 1.4805，并且在1%的水平上显著。这说明，地区不良率对存贷比例的影响在2008年前后存在显著差异。如上所述，由于在2008年之前，地区不良率对存贷比例的影响并不显著(即不能拒绝回归系数为零的原假设)，因此，可以认为RBL×D08－11的系数反映了2008年之后地区不良率对存贷比例的影响——当不良率提高1个百分点时，地区存贷比例下降1.4805个百分点，这个影响力度显然比较强。

在反映变量之间短期关系的模型(2)中，ΔGDPTH的系数不显著，意味着欠发达地区的短期经济增长变动对新增存贷比例没有什么可信的影响，但ΔGDPTH×Dagdp的系数在10% 的显著性水平上为1.7412却说明，当控制了其他影响因素时，如果发达地区的短期多增1个百分点，那么其新增存贷比例将提高1.74百分点。可见，GDP增速短期变动对新增存贷比例的影响存在显著地区差异。可能的解释是，由于发达省区持有大额信贷承诺的优质企业要远比欠发达地区多，因此，当经济增长短期内加快时，发达省区的银行信贷反映灵敏，能够自动及时跟进扩张，这会使其新增存贷比例迅速提高，但在欠发达地区，信贷对经济增长加快的短期反映可能比较迟钝，导致经济增长和信贷投放之间的短期变化关系不清晰，从而使经济增长短期变化和新增存贷比之间的关系也不明朗。ΔSC的系数为－1.1809，且在1%的水平上显著，说明省区国际顺差的短期变化会显著负向影响其新增存贷比例。ΔRBL的系数在10%的显著性水平上为负，说明2008年之前省区不良率的短期变化对新增存贷比有比较可信的负向影响，这符合预期。ΔRBL ×D08－11为 －1.7029的估计结果，2008年后，如果短期内地区不良率多提高1个百分点时，新增存贷比例会降低3.04(－1.3409－1.7029×1)个百分点，这个估计结果符合预期，体现了贷款不良率的短期变化对省区新增存贷比的强烈反向制约作用。

总之，根据上述结果分析，在样本期内，省区国际收支顺差无论从长期还是短期关系来看，均对省区金融机构存贷比例产生了显著的负向影响。省区不良贷款率在短期变化关系上体现了对存贷比例的显著负向影响，长期影响则视时间段有所不同:2008年之前没有显著影响，2008年之后具显著负向影响。考察省区经济增长对金融机构存贷比例的影响时，我们区分了发达和欠发达地区存在的差异性。结果发现，在发达省区，经济增长对存贷比例的长短期影响均显著，但方向却相反;在欠发达省区，经济增长只在长期内对存贷比例具有显著提升作用，短期影响则不显著。

四、结 语

在我国以银行间接融资为主导的融资体制背景下，在地区层面上，金融机构存贷比例被认为反映了金融机构支持地区经济发展力度的强弱，较低的存贷比例往往成了信贷对地方经济发展支持“不力”的证据，因此，地区金融机构存贷比例及其运行态势一直以来受到了地方经济系统的高度关注。根据我们的计量分析结果，无论从短期还是长期来看，我国地区存贷比例水平主要内生性的取决于地区国际收支顺差、金融生态环境和经济增长等因素，是地区诸多金融与经济环境状况的综合反映。具体还要受到地区直接融资发展状况和商业银行不良贷款的地区处置政策影响。因此，地方政府对当地金融机构存贷比例应以平常心看待，它既无力也不应试图通过行政干预途径提高当地的存贷比例水平。如果说确实存在提高当地金融机构存贷比例水平的现实政策选择的话，那就是地方政府应重视并致力于所辖地区金融生态环境的不断改善工作。

2011年下半年以来，在欧美债务危机、人民币汇率预期变化和以“减顺差、促平衡”为导向的外汇管理政策调整影响下，我国的国际收支顺差开始大幅减少。从近来的国内外经济与金融形势看，未来我国国际收支将很有可能进入到一个收支相对平衡的历史时期。根据我们的计量分析结果，无论立足于长期还是短期关系考察，国际收支顺差对存贷比例在地区层面上均具有显著的负向影响，因此，随着国际收支顺差的减少，我国地区金融机构存贷比例未来将可能会进入到一个稳中有升的运行周期。

［1］罗曼.“存贷比”去留［N］.21世纪经济报道，2012－09－10(15).

［2］郭凯.应逐步停止使用存贷比指标［N］.21世纪经济报道，2012－09－10(16).

［3］徐以升.应结束存贷比监管［N］.第一财经日报，2012－09－07(10).

［4］杨国中，李木祥.我国信贷资金的非均衡流动与差异性金融政策实施的研究［J］.金融研究，2004(9):119－133.

［5］汪洋.我国金融机构的存差:历史沿革和含义变化［J］.经济学季刊，2007(3):781 －800.

［6］张长德.金融机构存差拉大引起的思考［J］.山东金融，1995(7):28－30.

［7］谢庆健.关于江苏金融机构存差问题的调查及政策建议［J］.中国金融，2002(11):29－31.

［8］刘月国，李清辉.县级商业银行向储蓄所转变应引起关注［J］.河北金融，2005(12):20－22.

［9］计承江等.河南省金融机构3000亿存差剖析［J］.金融研究，2007(10):166－177.

［10］中国人民银行广州分行课题组.广东银行业的优势和不足——粤鲁浙苏四省近年信贷情况比较分析［J］.南方金融，2009(6):64 －67.

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［12］Patrick H T.Financial development and economic growth in underdeveloped countries［J］.Economic Development and Cultural Change，1966，14(2):174 －189.

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［14］中国人民银行货币政策分析小组.2005年第四季度中国货币政策执行执行报告［R］.北京:中国金融出版社，2006.4.

［15］李扬，王国刚，刘煜辉.中国城市金融生态环境评价:2005［M］.北京:人民出版社，2005.19.

［16］李扬，张涛.中国地区金融生态环境评价(2008－2009)［M］.北京:中国金融出版社，2009.22.

［17］(美)J.M.伍德里奇.计量经济学导论:现代观点［M］.费剑平，林相森译.北京:中国人民大学出版社，2003.438.