金融支持对产业转型升级的影响——基于2006-2015年省级面板数据

(广东理工职业学院，广东 广州 518400)

金融支持对产业转型升级的影响
——基于2006-2015年省级面板数据

张玲李学敏刘家瑞

(广东理工职业学院，广东 广州 518400)

本文利用我国2006-2015的省级面板数据研究金融支持对产业转型升级的影响。通过对面板数据进行固定效应回归，发现金融支持对经济转型具有显著的正向影响；而在金融支持中，单独考察短期和长期贷款，它们对经济转型均有显著正向影响，但后者要大于前者；如果将短期和长期贷款综合起来考察，则前者对经济转型的影响为负，且不显著，后者仍然显著，且估计系数变大，说明长期贷款对经济转型具有显著的影响。在我国金融产业迅速发展以及经济结构转型成为我国经济社会发展的重要制约因素的背景下，本文的研究结论将从金融支持的角度为我国经济转型提供具有借鉴意义的政策建议。

金融支持；经济结构转型；中国

一、引言

当前，我国经济结构仍以二元经济结构为主，且同时具有部门间二元经济结构和地区间二元经济结构的特征。落后的二元经济结构成为经济社会协调发展的制约因素，因此我国经济政策在较长一段时间，仍然强调产业结构调整。仅2014年，国务院总理李克强就多次强调加快服务业的发展这一问题。

金融部门作为现代国民经济中的重要组成部分，是推动经济增长的重要因素。经济政策的完整实施离不开配套的金融支持政策。本文选取我国2006-2015年的相关经济数据，构建相应的计量经济模型，分析金融支持对二元经济结构转换的影响。金融支持可作用于金融发展“量”的发展即金融规模的扩大，又可推动金融“质”的发展即金融效率和金融结构的优化改进，基于中国经济的实际发展状况，并结合数据的可得性，本文实证检验将通过控制变量的方法从“量”的角度考量金融支持对二元经济结构转换的影响。

二、变量选取与定义

本文综合利用金融支持研究变量和二元经济结构研究变量构建指标体系，设计两组指标体系分别反映金融发展状况和二元经济结构状况。同时考虑其他决定经济结构转型因素作为控制变量。

基于以上原则和分析，本文选取以下变量作为研究对象(表1)：

1.因变量(被解释变量)

反映二元经济结构状况的变量，以非农GDP占比和非农就业占比作为衡量二元经济结构程度的指标变量；

2.自变量(解释变量)

反映金融支持的指标，本文主要研究金融规模的发展对经济结构转型的影响，因此通过人均贷款、人均短期贷款和人均长期贷款三个自变量度量金融支持方式；

3.控制变量

劳动力作为生产要素直接影响经济增长，因此用劳动力人口占比指标控制劳动力因素对经济转型的影响；人力资本在发展经济学学科中被认为是促进经济增长的重要决定因素，因此将识字率作为一个控制变量；外商直接投资可通过带给本国资金而利于资本积累和技术进步从而推动产业结构升级和经济增长，用人均FDI作为控制变量衡量外商直接投资的影响；外需对拉动我国经济增长的影响仍然处于重要地位，因此也将进出口总额站GDP比率作为一个控制变量。

表1 变量定义及说明

三、数据来源、变量与描述性证据

(一)数据来源

运用时间序列分析方法，本文选取四川省年度面板数据作为基础研究对象，分析金融支持情况与四川省经济结构升级的关系。统计数据的时间跨度覆盖了2006-2015年的统计数据，数据来源于《四川省统计年鉴》、《中国统计年鉴》和《中国金融年鉴》，部分数据基于年鉴统计数据整理计算获得。

(二)描述性证据

首先，基于各变量的定义，本文整理基础数据，对统计数据进行描述性统计分析。表2中结果表明地方二元经济结构总体非农产业占优，地区差异呈现出较小波动，但极差仍然较大，表现出地区发展不均衡；金融规模指标表现出极大的地区间不均衡，最小值低于平均值水平较大，说明金融支持力度参差不齐；劳动力人口占比和识字率各地区较为一致，波动范围较小；外商直接投资和进出口方面则呈现出明显的地区间差异。

表2 变量的描述性统计

数据来源：作者计算。

进一步，本文逐一考虑自变量与因变量之间可能存在的统计意义上的线性关系，得到图1所示结果。整体来看，人均贷款和人均短、长期贷款三个自变量对非农占比的两个因变量之间均有较为显著的线性关系，且均呈现为正向影响。

图1 描述性统计

四、实证分析

(一)模型设定

1.回归方程建立

根据前文所述的理论分析和变量定义，分析金融支持对经济结构转型的影响，本文建立回归方程如下：

GDPt=α+β1lnLOANt+βi∑CONTROLit+εt

其中，

t=2006，2007，2008……；

i=1，2，3，4，表示控制变量。

2.模型建立

本文运用样本期间面板数据的固定效应检验方法，对回归方程进行参数估计。在前文建立的回归方程的基础上，预设四个模型：模型一以人均贷款为解释变量，研究总体金融支持对经济结构转型的影响；模型二以人均短期贷款为解释变量，模型三以人均长期贷款为解释变量，模型二和模型三旨在单独考察短期贷款和长期贷款对经济结构转型的影响；模型四同时以短期贷款和长期贷款为解释变量，综合考察二者对经济结构转型的影响，以上四个模型均以人均GDP、人均FDI和人均税收收入作为控制变量。

(二)模型估计结果

基于以上四个模型和样本数据，运用STATA统计软件，得到回归结果列于表3。

表3 金融支持对经济结构转型的影响

注：括号内为标准差***p<0.01，**p<0.05，*p<0.1分别表示1%、5%和10%显著性水平。

(三)稳健性分析

非农就业占比作为另一个经济结构的指标和因变量，与非农GDP占比指标的经济意义相似，二者描述性证据数据也相似。因此作为稳健性检验，将以上模型中因变量替换为非农就业占比重新进行拟合参数估计，得到结果如下表4：

表4 金融支持对四川省经济结构转型的影响

注：括号内为标准差***p<0.01，**p<0.05，*p<0.1分别表示1%、5%和10%的显著性水平。

五、总体结论与政策建议

(一)总体结论

由实证检验结果可得以下结论：

1.金融支持对经济结构转型具有显著的正向影响。模型一系数估计值为正数，且通过了10%显著性水平检验。该结果表明人均贷款的增加(金融规模的扩大)能够促进经济结构转型。

2.金融支持中，单独考察短期和长期贷款，它们对经济转型均有显著正向影响，但后者要大于前者。模型二和模型三的系数估计值均为正数，模型三通过了5%显著性水平检验，表明单独考察时，短期和长期贷款均对经济转型有正向影响；模型三的参数估计值大于模型二的估计值且更显著，表明长期贷款对经济转型的影响要大于短期贷款。

3.将短期和长期贷款综合起来考察，则前者对经济转型的影响为负，且不显著，后者仍然显著，且估计系数变大，说明长期贷款对经济转型具有显著的影响。此结果比较符合理论预期值，因为长期贷款容易形成较为稳定的资本，为长期性项目的投资和研发投资以形成新的技术创新提供有利的金融支持，继而推动全社会的经济结构转型；而短期贷款由于其不稳定性难以对经济转型形成较大的影响。

4.控制变量方面，四个控制变量均显示为对经济结构转型的正向影响。识字率、人均FDI和进出口总额这三个控制变量均通过显著性检验，表明识字率、人均FDI和进出口总额占比均对经济结构转型有显著性影响；劳动力人口占比没有通过显著性检验，可解释为劳动力人口由于存在人口素质结构与劳动力市场需求结构不匹配和劳动力在两部门间的分配不协调等原因，对二元经济结构转型影响不显著。

(二)政策建议

根据本文实证检验得出的研究结果，提出金融支持政策建议如下：

1.关注金融支持对经济结构转型的影响，把金融支持作为促进我国经济增长和推动我国经济结构转型的重要动力。深化金融体制改革，一方面促进金融产业产品和服务的多样化，通过提高金融工具的多样化和功能化，提高资本投资的效率，加快资本转换为投资的速度，与此同时优化金融资源的配置结构；另一方面，金融中介的发展作为影响经济转型的重要因素，优化银行资本结构，完善银行作为金融中介的服务功能，促使我国金融体系逐步转向成熟。

2.重视长期贷款的作用，同时优化短期贷款的借贷模式。利率市场化的大背景下，仍不能放松财政政策的调节作用，我国金融体系仍不完善，构建成熟的金融市场形成较为完善的金融体系仍需要政府的适度干预。

3.加大对科技创新产业和新型服务产业的金融支持，注重高素质人才的培养。深化基础教育的推进和素质教育改革，加大人才培养和企事业单位的科研投资方面的金融支持。推动第三产业繁荣发展并趋于成熟，转变经济增长的重心，并促进二元经济结构转型。

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