西部民间金融与区域经济增长研究——基于西部省际面板数据的实证分析

裴传聪 张榕锋 王福来/ 文

民间金融通常被界定为非正规金融，即国家银行、保险、证券等以外的经营主体所从事的资金融通活动。民间金融组织形式多种多样，有地下钱庄、标会台会、典当担保等传统形式，也有私募基金、P2P 等新兴形式。

众多理论研究已经证明，金融的发展与经济的增长存在正相关关系，两者相辅相成，共同推进经济的发展。而金融的发展通常也包括正规金融与非正规金融的共同发展，民间金融不单单是指融资活动中的合法部分，也包括违法的灰色金融，根据2013、2014 年《中国民间金融发展报告》显示，22.3%的家庭有民间金融负债，2013 年民间金融市场规模5.28 万亿，2014 年规模进一步达到5.28 万亿，民间借款率随收入的上升而显著下降。

一、文献综述

中国经济增长依托于低水平发展的金融体系，对GDP 贡献率达到六成以上的中小企业在很难获得正规金融部门支持的背景下依然取得了蓬勃发展，中小微企业由于缺乏足够的抵押资产，信用资质较弱，风险较高，很难得到正规金融部门支持，民间金融作为正规金融部门的补充具有信息、交易成本、灵活性与适应性等相关方面的优势，可以有效解决正规金融部门信息不对称导致的道德风险、逆向选择问题，满足中小微企业的融资需求（林毅夫、孙希芳，2005；潘士远、罗德明，2006）。其中不乏民间金融发展的示范地区，温州民间金融的发展伴随着温州中小企业的快速发展，其模式在全国范围内被效仿和推广，形成著名的“温州模式”。近年来温州做了许多有益的尝试，以此为基础，浙江省制定了全国第一部规范民间融资的地方性法规《温州市民间融资管理条例》。明确了三类民间融资服务主体（刘旭远、王毅，2016），为民间金融的立法规管起到了先行示范作用。

现有国内关于民间金融风险的形成、传染与演化以及法律监管的现状与问题等方面的研究已经成熟，而对于民间金融在经济增长中的作用与地位研究还不够充分，特别是运用实证统计分析方法分析民间金融对于经济增长的影响的研究还相对匮乏。冯海红（2015）运用测算民间金融规模的值法，以山东省为例，实证检验了山东民间金融发展与经济增长存在显著的正相关关系。张博、胡金焱（2013）利用全国的省际面板数据，运用动态面板广义矩估计法（GMM）证明了民间金融发展对于产业发展与经济增长的推动作用，特别是对于中小企业的助力作用。

相对于中部、东部，西部地区的正规金融无论在发展速度还是效益上都较为滞后，直接导致西部地区资本市场功能受限，加之政府规制缺位，信用体系建设滞后等问题的存在，使西部地区中小企业出现“麦克米伦缺口”（李阳、胡文博，2017），探索我国西部地区民间金融发展与经济增长内在联系的相关理论成果也较少。本文在参考国内外相关的研究方法与成果的基础上，丰富扩展了前人的研究。主要贡献在于：立足于西部十个省、自治区（四川、云南、西藏、山西、青海、甘肃、宁夏、新疆、广西、内蒙古），探索西部地区民间金融乃至整个金融体系对于区域经济增长的影响效应；在研究方法上，采用动态面板广义矩估计法（GMM）进行相关分析，在数据搜集与分类上进行年份更新，因而得出更具时效性的结论。

二、计量模型与数据描述

在西部民间金融发展与区域经济增长的关系研究中，有关民间金融的发展水平的衡量问题一直存在，参照学者陈志武（2005）、姚耀军（2009）、胡金焱等（2013）的研究，由于金融市场利率水平一般由货币的供求共同决定，民间金融借贷市场属于非正规金融市场，所以选取加权平均民间借贷利率指标变量来衡量民间金融的发展水平，各省、自治区2007- 2017 加权平均民间借贷利率的数值来源于中国人民银行发布的《区域金融运行报告》以及各省、自治区的《金融运行报告》。由于利率水平与资金的需求呈负相关关系，所以民间借贷利率是民间金融市场发展水平的负向指标，即民间借贷利率越高，民间金融市场发展水平越低。我们设定了如下模型用以考虑西部民间金融对区域经济增长的影响，模型表示为：

上式中，Growthi,t表示人均GDP 的增长率（i 表示西部各省、自治区，t 表示时间年份）；α 表示常数截距项，infi,t表示加权平均民间借贷利率实际值，其系数符号表示非正规金融市场发展对经济增长的作用；χi,t表示各控制变量向量；λi代表各省、自治区哑变量，控制地区固定效应，同理ηt代表年份哑变量，控制时间固定效应；α、β、δ 表示各变量估计参数，εi,t表示独立同分布的随机误差项，代表不可观测因素的汇总（诸如可支配收入等），服从标准正态分布。

参考以往学者的研究，经济增长和其他金融主体市场发展水平具有相关性，因此，我们需要控制以下变量，以降低估计偏误：CPI 是消费者价格指数，代表通货膨胀率水平；FDI 为外商直接投资实际利用额与GDP 之比，用以控制外商直接投资对经济增长的作用；invest 为资本形成总额与之比，代表投资率；credit 表示金融机构贷款总额与GDP 之比，代表正规金融规模水平；INRJGDP1 是人均GDP 自然对数的滞后值，以控制经济增长的收敛效应；edu1 为教育发展水平的滞后值，代表人力资本发展水平；SOE 是固定资产投资中国有资金占比，作为度量经济改革发展的负指标。

表1 变量的统计性描述

表1 给出了主要变量的均值。从表1 可以看出：经济较发达的西部省、自治区在人均GDP 的增长率较低，均值为0.1239，略低于欠发达省、自治区1 个百分点左右。在民间借贷利率实际值方面，总体均值为15.17%，明显高于正规金融机构的借贷利率水平。西部较为发达地区由于经济发展水平较高，民营企业交易活动活跃且流动性需求较大，民间借贷利率水平明显高于欠发达地区的11.53%，区域性差异较为明显。较发达地区的金融发展水平与西部地区总体水平相近，但欠发达地区金融发展水平高于总体均值，其中的原因可能是西部欠发达地区在获得了更多的中央财政信贷支持，以促进区域经济的协调发展。

三、计量结果与分析

本部分讨论实证模型估计结果。实证研究越来越重视变量的内生性问题，当模型中一个或多个解释变量与随机扰动项相关，就会产生变量内生性问题。严重的内生性会导致静态面板固定效应与随机效应估计参数的不一致，从而使回归结果不再是一致无偏估计，二动态面板GMM 估计方法可以通过使用解释变量的滞后项作为工具变量来解决内生性问题。故本文主要采用动态面板广义矩估计方法（GMM for Dynamic Panel Data），经济理论认为，由于惯性或部分调整，个体的当前行为取决于过去的行为，比如资本存量的调整。若在面板数据中，解释变量包含了被解释变量的滞后值，则称之为动态面板数据（Dynamic Panel Data），动态面板数据由于存在动态面板偏差，导致组内估计量（FE）不一致，动态面板GMM 估计方法则可以解决动态面板误差问题。

由于动态面板系统GMM 不仅可以提高估计的效率，还可以估计不随时间变化的变量系数，所以它可以解决差分GMM易出现的弱工具变量问题，作为比较本文同样采用系统GMM估计对回归方程进行了估计，为了避免模型中在有限样本的情况下产生较多的工具变量的问题。在系统GMM 估计的模型中采取逐个加入变量进行回归的方法。具体结果见表2，由于系统GMM 通过了上述相关检验，故采用系统GMM 估计方法是有效的。

表2 动态面板系统GMM 估计结果

续表

四、结论与政策建议

从估计结果看，除模型2 中informal 的系数为正且不显著，其余模型中informal 的系数均显著为负，说明西部地区的民间金融发展显著推进了西部地区的经济增长，模型4 中民间金融发展变量informal 为- 0.698，即市场民间借贷利率实际值每下降1%，西部地区人均GDP 将上升0.698 个百分点。衡量正规金融发展水平的credit 变量在前两个模型中的估计系数并不显著，在模型3、模型4 中却显著为负，这说明相对于中东部地区，西部地区的经济增长方式与结构仍比较滞后，金融发展服务实体经济的能力尚有欠缺，主要的信贷配给在于国有企业等大型经济实体，利率市场化进程缓慢，西部地区中小企业很难获得必要的资金支持。此外，作为控制变量的固定资产投资中国有资金占比soe 显著为负，由于其作为经济体制改革的负指标，故社会固定资产投资中国有资本占比每下降1%，西部地区人均GDP 将上升0.23%个百分点，这也充分说明了在经济体制改革中鼓励民间投资以释放经济活力的必要性。基于此本文提出以下两点政策建议：

（一）深化金融体制改革

民间金融的健康有序发展离不开金融体制的深化改革，继续扩大金融市场开放力度势在必行，对于以往限制民间资本进入的投资领域可适当拓宽，鼓励盈利能力强、资产质量优良、流动性充裕的民营企业设立民营银行和城市商业银行，加快民营银行的网点建设。营造多主体、多层次的金融体系。疏通货币政策传导机制和利率传导渠道，让市场正确反映资金供求双方的真实关系，积极借鉴世界上对于民间金融市场监管的有益经验，如美国为了对信用合作社这种非正规金融部门进行监管，专门设立了信用社全国管理局（NCUA），中国香港在1980 年颁布的《放债人条例》明确规定了民间金融机构进行借贷活动必须实行牌照制度。

（二）加快民间金融配套建设

加强征信体系建设，在金融基础数据库的基础上，综合市场管理、税务、法院等部门的信息，运用大数据和云计算技术，建立起覆盖面更广的征信系统，形成健全的信息搜集与披露机制，对违反金融市场规范的行为予以坚决处理。由于民间金融具有高风险性，为了防范系统性金融风险，应完善民间金融存款保险制度，有效提高民间金融抵御风险的能力，保障债务人、债权人的利益。