金融发展对商贸流通业发展的影响

郑屹立

内容摘要：本文根据我国1999-2015年省级面板数据，采用PVAR模型实证检验了金融发展规模、金融发展效率对商贸流通业发展的影响，并利用脉冲响应方法和方差分解技术分析了两者之间的动态关系。

关键词：商贸流通业 金融发展规模 金融发展效率 PVAR模型

相关文献综述

2013年以来，我国经济进入经济增长新常态，经济下行压力不断增大，因此在经济换挡期为我国经济寻找新动能具有重要的现实意义。其中，商贸流通业的迅速发展为我国经济注入了强劲动力。经过近三十年的投资建设，我国交通基础设施水平不断提升，交通网络更加密集，质量不断提升，为商贸流通业的发展提供了必需的硬件条件；同时，互联网驱动下的电商产业快速发展，带动了社会消费由线下到线上的转型，对商贸流通业的需求随之增大，2008-2013年，每单位GDP的物流需求系数持续增加，由2.90上升到3.48。此外，国家相继出台《物流业调整和振兴规划》、《物流业发展中长期规划》以及物流“国九条”等政策支持商贸流通业的发展。交通、电商以及政策支持共同驱动了我国商贸流通业的快速发展。2000-2015年，我国商贸流通业增加值由6161亿元增加到30364亿元，年均增长率高达11.22%，全国社会物流总额由17.15万亿元增加到213.5万亿元，年均增长19.74%。在商贸流通业快速发展的背景下，研究商贸流通业对经济的影响成为重要主题。学者主要从消费（郭崇和李晓梅，2017；孙文娟，2017）、全要素生产率（汪艳，2017）、产业结构升级（于桂宾，2017）、空间溢出（俞超和任阳军，2017）、区域经济增长（熊玲，2017）等角度研究了商贸流通业发展对宏观经济的影响。虽然众多研究关注了商贸流通业的经济影响，但对影响商贸流通业发展的因素的研究较少。商贸流通业的快速发展与经济运行的各个要素紧密关联。因此，着重研究影响商贸流通业的发展同样具有十分重要的意义。具体而言，在众多影响商贸流通业发展的因素中，金融体系的支持至关重要。金融体系可以为商贸流通业发展提供生存发展所必需的的周转资金，以保持该行业企业健康稳定发展，还可以为其平滑发展过程中的各种风险。因此，对金融与商贸流通业的关系进行研究至关重要。

模型建立与数据说明

（一）模型建立

本文选取PVAR模型，在構建PVAR模型前，首先要确定该模型的滞后期。根据AIC、BIC、HQIC准则，本文检验结果如表1所示。表1 滞后期选择结果表明，在第2期的时候，BIC准则和HQIC准则均显著拒绝原假设，表明4阶滞后是较优选择，因此，本文宜采用PVAR（2）模型。

基于上述检验结果，本文构建PVAR（2）模型如下：

yit=αi+βt+Ayit-1+μit

其中，yit中的i表示省份，t代表年份。A是3阶的系数矩阵，αi地区固定效应，用以表示模型中可能遗漏的影响因素以及与地区特征相关的固定效应。βt表示变量的时间趋势yit=（wlb，fe，fs），wlb为商贸流通业占比，fe为金融发展规模，fs为金融发展效率。Yit-1是yit的一阶滞后项。扰动项μit满足E（μit | αi， βt，yit-1）=0。

（二）数据说明

本文主要变量包括商贸流通产业发展变量和金融发展变量。商贸流通产业发展变量（wlb）用交通、运输和仓储业增加值与GDP的比值衡量，金融发展变量包括金融发展规模（fe）和金融发展效率（fs），金融发展规模用金融机构存贷款总额占GDP的比重衡量，金融发展效率用金融机构贷款总额与存款总额的比重衡量。本文面板数据样本区间为1999-2015年31个省，所有数据来源于相应年份《中国统计年鉴》。主要变量的描述性统计，如表2所示。

实证结果分析

（一）面板单位根检验

在进行正式的PVAR模型估计前需要检验各变量是否平稳，如果变量是平稳的或单整的则可直接进行模型分析。因此本文需要对各变量是否是平稳或者是单整的进行验证。本文采用LLC（Levin-Lin-Chu）和IPS（Im-Pesaran-Shin）准则联合检验对变量的平稳性进行检验。如果拒绝原假设，则为平稳，反之为不平稳。结果如表3所示，原始变量均未通过平稳性检验，即原始变量是非平稳的。为此，本文进一步检验各变量是否是单整的。通过对各变量进行一阶差分，利用上述两种检验方法检验。检验结果表明，所有变量均显著拒绝原假设，表明各变量是一阶单整的I（1）变量。因此可以进行PVAR（2）模型分析。

（二）格兰杰因果检验

在前文分析的基础上，本文进一步检验商贸流通业发展与金融发展规模、金融发展效率之间是否具有格兰杰因果关系。因为各变量平稳性检验结果是一阶单整的，所以用PVAR模型进行分析不会产生伪回归问题。根据前文滞后期选取规则，本文采用滞后二阶分析格兰杰因果关系，检验结果如表4所示。结果表明，商贸流通业发展变量没有拒绝原假设，即商贸流通业发展不是金融发展规模和金融发展效率的格兰杰原因。同时，金融发展规模和金融发展效率对商贸流通业的检验结果分别在1%和5%的水平时显著，即金融发展规模和金融发展效率是商贸流通业发展的格兰杰原因。即商贸流通业发展与金融发展规模和金融发展效率之间存在单向因果关系。经过格兰杰因果关系分析只能得知商贸流通业发展与金融发展规模和金融发展效率之间存在相互影响关系，但并不能确定二者之间具体效应关系。因此，需要利用PVAR模型进行进一步实证研究。

（三）脉冲响应分析

地区商贸流通业发展对金融发展规模冲击的脉冲响应如图1所示，表示地区商贸流通业发展在金融发展规模冲击情况下的变动情况；地区商贸流通业发展对金融发展效率冲击的脉冲响应如图2所示，表示地区商贸流通业在金融发展规模冲击情况下的变动情况。表5为各期脉冲响应值。从图1脉冲响应结果来看，第0期到第2期，商贸流通业发展受金融发展规模的影响逐渐增加。但从第3期开始，金融发展规模对商贸流通业的正向影响开始减弱，表明金融发展规模可以促进商贸流通业的发展，但促进作用逐渐递减，且在第13期之后保持稳定，从而使金融发展规模对商贸流通业的支持作用呈现倒“U”型趋势。对于这一结果本文认为，一方面，商贸流通业发展初期需要大量的资金支持，而此时金融机构的快速发展，可以为发展初期的商贸流通业提供资金支持。但另一方面，由于金融的逐利性质、金融机构的偏向性以及国家二元金融体制造成的金融抑制现象，导致商贸流通业获得的金融支持有限。大量支持资金流向了国有部门和大中型企业以及国家重要领域和行业。商贸流通业作为生产性服务行业并没有受到金融机构过多的青睐，导致金融发展规模扩大对商贸流通业的支持作用有限，最终呈倒“U”型结构。从图2脉冲响应结果来看，从第0期到第1期，金融发展效率对商贸流通业发展具有促进作用但促进作用递减，在第3期之后转为负值，抑制了商贸流通业的发展。从第2期到第5期这一抑制作用不断增强。在第6期之后，金融发展效率对商贸流通业抑制作用又转为递减，并在第13期之后保持稳定。整体而言，金融发展效率抑制了商贸流通业的发展，但该抑制作用呈现先递增后递减的“U”型趋势。对于这一结论，本文认为，由于我国金融发展的特殊性，金融发展存在二元结构以及金融抑制等问题，导致整体金融发展效率不高，从而影响了金融对实体经济的支持作用。因此，在整体金融发展效率不高的背景下，金融发展效率对商贸流通业产生了负向抑制作用。但在经济新常态背景下，国家大力推行供给侧改革，转变经济发展方式，使得金融发展效率逐步得到改善。因而，改革的红利削弱了金融发展效率对商贸流通业的抑制作用，从而使发展效率对商贸流通业的影响呈现负作用递增后递减的“U”型结构。

（四）方差分解分析

在上述脉冲响应分析的基础上，本文进一步进行方差分解分析。表6为金融发展规模、金融发展效率与商贸流通业发展的方差分解结果，说明金融发展规模、金融发展效率对商贸流通业发展影响的贡献度。从金融发展规模、金融发展效率对商贸流通业发展影响的贡献度变动趋势来看，金融发展规模、金融发展效率对商贸流通业发展的解释贡献度均呈递增趋势；从贡献度大小来看，金融发展规模对商贸流通业的解释贡献度较金融发展效率对商贸流通业的解释贡献度大。同时，金融发展规模对商贸流通业的影响在第12期之后保持稳定，金融发展效率对商贸流通业的影响在第16期之后保持稳定。

结论与建议

本文基于我国31省1999-2015年面板数据，利用PVAR模型实证检验了金融发展规模、金融发展效率对商贸流通业发展。本文得出，由格兰杰因果关系表明，金融发展规模、金融发展效率與商贸流通业之间存在单向因果关系，金融发展规模、金融发展效率是商贸流通业发展的格兰杰原因；脉冲响应分析表明，金融发展规模显著促进了商贸流通业的发展，但金融发展规模对商贸流通业发展的影响呈先递增后递减的倒“U”型关系。金融发展效率整体抑制了商贸流通业发展，但其抑制作用呈现先递增后递减的“U”型关系；方差分解结果表明，金融发展规模、金融发展效率对商贸流通业发展的解释贡献度均呈递增趋势，且金融发展规模对商贸流通业的解释贡献度较金融发展效率大。

本文认为，首先，国家应该不断加快金融体系的发展，适度扩大金融发展规模，为商贸流通业的发展提供足够的资金支持，保持其健康稳定发展，并改善金融机构资金投向的偏向性，使其更多地向商贸流通业倾斜。其次，应更多的支持和发展民间金融借贷和直接融资渠道，降低商贸流通企业融资成本，从而提高商贸流通业发展利润水平。最后，要改革金融体系发展，提高金融发展效率，提高金融资源配置效率，更好地支持实体经济发展。

参考文献：

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