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金融服务业与产业结构关联性研究

摘要:金融服务业作为经济增长的重要推动力,既具有凝聚资本的功能,也可以调节经济结构。通过构建面板数据模型,对江苏省9个城市2006—2018年的金融服务业数据统计测度表明,金融服务业发展对产业结构升级的影响存在持续性。进一步分析得出,金融发展水平指数与产业结构优化的内部关联性达到0.0405。分别从纵向变化发展和横向差异比较发现:金融服务业的融合发展能够有效推进产业结构升级的进程,影响系数达到0.07,折射影响效果趋势缓慢但持续性较强。

关键词:金融服务业;产业结构升级;因子分析;综合评价;面板数据模型

一、引言

金融服务业作为经济增长的重要推动力,不仅具有凝聚资本的功能,还可以调节经济结构。目前,银行、证券、保险、信托是我国金融服务发展涉及的主要四大方面。尤其是银行、证券、保险的发展相对于金融服务业的发展更具有决定性作用。我国在“一带一路”倡议背景下,经济处于平衡的发展状态,促进了产能结构调整[1]。近年来,金融业实体经济与虚拟经济脱离的步伐加快,金融服务业与产业结构的关系日趋紧密[2]。江苏作为经济大省,2018年实现了生产总值92595.4亿元,迈过了9万亿元的门槛,全国排名第二,按可比价格计算,比上年增长了6.7%。但是,根据区域经济和金融服务发展的整体表现,该省出现了区域金融发展与需求不均衡等问题。当前,苏南经济发达,资本市场活跃度较高,金融行业由竞争激烈渐趋平缓。于是,金融发展的主力圈将进入经济水平相对较低但融资需求较大的苏中和苏北地区[3]。(一)金融发展与经济增长具有长期的稳定关系。金融业是经济体系中的“血液”。1873年,Bagehot基于金融业发展对经济发展的影响,认为经济增长通过投资的转变而实现,而这个过程靠金融体系来完成。现有研究表明:金融发展与经济增长之间存在相互促进关系[1];金融服务业对国民经济有一定的推动作用,但产生的影响程度低于社会平均水平[2];金融服务业与经济增长具有长期的稳定关系,且其规模和结构对经济增长的贡献率大于效率的贡献率[3]。(二)金融服务业的融合发展推进产业结构升级。在金融服务业融合发展中,有效深化了供给侧改革,实现了产业结构优化升级。研究结果表明:产业结构升级需要核心技术和金融规模投入,两者存在格兰杰因果关系[4];金融相关比率达到一定程度时,产业结构将达到最优状态[5];金融服务业的融合发展能推进产业结构的升级进程[6]。目前,相关研究成果中大多数基于省级地区,未考虑到我国发展经济的特殊性,地区之间的经济差异较大,对宏观层面的研究结论对特定区域金融服务业发展的指导作用有限,并且综合性的金融服务业发展指标贴近产业结构的分析还没有人探究。因此,本研究对长三角地区隶属于江苏的9个城市(南京、无锡、常州、苏州、镇江、南通、扬州、泰州、盐城)进行实证分析,先通过构建金融发展综合指标体系,再根据综合指标与产业结构升级的关系,提出相关结论和建议。

二、指标体系构建与样本选取

(一)产业结构指标。(Y)产业结构主要是指分别以农业、工业、服务业为代表的三大产业在一国经济结构中所占的比重。在经济社会的迅速发展中,服务业在我国的经济结构中的占比逐步超过工业部分。经济市场日益繁荣,金融服务业也获得了良好的资源市场和资本条件。国内许多学者研究认为,发展中国家产业结构升级的方式是:第一产业产值不断下降,而第二、三产业产值比重不断增加。产业结构优化率:Y=3i=2ΣgdpiGDP其中:gdpi为第i产业生产总值,GDP表示该地区该年份生产总值。当第二、三产业占总GDP比重越大时,说明产业结构优化率越高。(二)金融发展水平。(F)现有研究中一般是以金融相关比率或金融深化程度、银行规模和股票市场发展代表金融发展水平,这些指标不适用于发展中国家。本研究选用改进的金融发展指标F,由因子分析对人均GDP、人均保费收入、金融服务业从业人员、金融机构资产总额、上市公司数量、实际利用外资投资额、固定资产投资额计算得分。该指标能更为全面地反映和衡量金融服务业中的银行及非银行金融机构、保险公司和证券市场作为金融中介对资金调度融通的作用,并加入人均保费收入、金融机构人均存款额和贷款额展示金融活性。

三、实证分析的模型构建

(一)指标标准化与因子得分。本研究数据来源于《中国统计年鉴》和国泰安数据库,时间跨度为2006—2018年。在以往的文献中,学者们都采用了因子分析对金融服务业发展水平构建综合评价指标体系。在许多代表性变量中,提取代表性高的主要变量作为首要因子,目的是起到降维的作用,并且根据各个公共因子的方差贡献率得到最终综合评价得分。由于因子分析中主成分法累积贡献率比极大似然法多,所以通常采用主成分的因子分析。为了避免选取的原始指标因量纲容易出现伪回归现象,首先,将数据进行归一化处理;其次,对变量之间的相关性进行检验,若变量之间彼此独立,则无法提取公共因子。通过Bartlett球形检验,得到南京、无锡、常州、苏州、镇江、南通、扬州、泰州、盐城的概率值皆为0,说明不接受原假设,能够进行因子分析。然后,进一步检验选取变量的偏相关性,基于KMO检验对此进行判断,各城市的KMO值都大于0.7,说明用该数据进行的因子分析效果好。经模型检验后,根据上述的因子累计和特征值方差两个贡献率提取成分一、成分二。在金融服务业与产业结构升级关联研究的因子分析中,累积方差贡献率高达93%,与旋转后完全相同,充分表明区域金融发展的整体水平。按照Kaiser标准化正交化方法,提取两个载荷值较大的公因子:在成分一中,提取的变量有金融服务业从业人员数量、金融机构资产总额、上市公司数量、固定资产投资额、人均GDP、人均保费收入、金融机构人均贷款额和人均存款额;在成分二中,载荷值较大的变量是实际利用投资额。因此,将成分一、成分二分别作为金融内力指标、金融外力指标。金融发展因子F通过加权计算可得出:F=因子1方差贡献率累积方差贡献率×金融内力因子+因子2方差贡献率累积方差贡献率×金融外力因子(二)各城市2006—2018年的金融服务业指数情况。1.苏南地区城市金融服务业发展稳中有序,健康有效南京的金融服务业在高效发展。该市的金融服务业发展指数从2006年的-0.846,到2013年的0.051,化负为正;2016年从0.719增加到0.996,增速为28%;2018年突飞猛进,金融服务指数达到了1.48,发展速度高达33%。南京金融服务业快速发展表明金融供给的增加和金融结构的优化升级,促进了该市整个资本市场活力焕发。无锡的金融服务业发展稳中求进。该市的金融服务业发展指数从2006年的-1.138,到2012年的0.087,再到2013年的0.324,增长速度高达73%,实现了质的飞跃;2014—2018年,金融服务业继续稳中有序、健康有效地发展,平均增长速度稳定在25%左右。常州的金融服务业发展速度先慢后快、厚积薄发。该市的金融服务业发展指数从2006年的-0.903到2013年的0.065,相对较缓慢;2015—2018年,金融服务业发展速度基本保持在30%。苏州的金融服务业发展速度相比于其他几个城市最慢。该市的金融服务业发展指数从2006年的-1.069起步,2012年达到0.012;近几年稳定发展,2018年金融服务指数达到了1.368,相比于2015年的0.672增加了0.696,平均速度达到17.5%。由于苏州的金融供给和金融服务市场的资金链达到了一定的饱和度,因而金融服务业的发展与其他城市相比较缓慢。镇江的金融服务业整体发展态势在苏南地区居于首位,区域不大却潜力无穷。该市的金融服务业发展指数从2006年的-1.070攀升至2013年的0.146,2014-2018年实现了从0.291跨越至1.555的突破,居于苏南地区金融服务业发展的前位。2.苏中地区城市金融服务业发展后劲十足,潜力巨大南通的金融服务业发展趋势一路上扬,实力较强。该市的金融服务业从2006年的整体发展水平最低的-1.378,跃居苏中地区2018年金融服务发展水平的首位,金融服务业发展指数高达1.603,增加了2.981。该市的金融服务业发展指数快速增长,从2013年的0.079至2014年的0.306,增长速度高达74.5%,后续相对平稳降至17%左右。南通这座沿海城市,近几年经济形势发展迅猛,科技水平日新月异,金融高效运转,有力地促进了经济与金融产业融合发展。产业结构优化、经济改革都将成为这座城市经济发展浓墨重彩的一笔。扬州的金融服务业发展快速前进,态势可观。该市的金融服务业从2006年的-1.194增长到2012年的0.018,相比于其他城市金融服务业发展指数增长速度较快。该市金融服务业发展指数在2013年达到了0.272,相比于2012年增长速度达到巅峰,约为93.4%。随后从2014年的0.56稳定有序地增长到2018年的1.579,平均增长速度在20.8%上下浮动。泰州的金融服务业发展中规中矩,速度趋缓。该市的金融服务业发展指数从2006年的-0.887到2013年的0.03,发展趋势平缓,增速整体较慢。2014—2018年增长速度连翻两倍,显示了该市金融服务业发展空间巨大。但是从2018年来看,该市的金融服务业发展水平相比于其他城市暂居后位。3.苏北地区城市金融服务业发展有条不紊,快速有序盐城是长三角地区唯一的苏北区域城市,虽然其金融服务业发展相比于其他地区起点不高,但是后期发展速度较快。该市的金融服务业发展指数从2006年的-1.09到2013年的0.17,增加了1.26;2013-2014年高达93%;2015年达到了0.253;近几年整体发展较快,2018年实现了1.519的新高。在金融市场和经济市场需求都较庞大的发展中地区,金融供给的增加有效地衔接了市场的资金链条,充分展现了实体经济和网络经济的巨大能量。金融服务业基础设施的完善、服务水平和效率的提高,能够有力地推动整个行业的革新和改进;产业结构的优化调整,实现了经济新常态的规律有效发展。各城市金融服务业发展指数走势,如图1所示:图1各城市金融服务业发展指数走势从图1可看出,横向比较表明,整体上各城市金融服务业发展指数是波动上升的。南京的发展态势趋于平稳,这几年一直中规中矩,处于中间位置。2010年,该市金融服务业之所以处于最低水平,是因为当年4月调控新政出了差别化房贷,导致房价出现环比下降,间接地对金融市场产生了较大影响。无锡金融服务业的发展是上升式的后退,与其他城市相比发展速度缓慢,2008—2012年是最高水平,2013年发展速度突然下降,从2015年开始便处于最低位置。2013年,无锡新兴实业总公司以高额利息为诱饵非法集资32亿元,给金融市场造成了极大的伤害,导致无锡金融服务业发展缓慢。常州金融服务业的发展速度处于中上水平,未受外界市场太大的干扰,一直是持续上升。苏州的金融服务业2007—2009年处于最低位置,但后发蓄势上升成为“龙头”,因为越来越多的金融机构入驻苏州。大量金融机构集聚是保障金融业稳步发展的基石,再加上金融业本身的不断优化促进了其发展。南通的金融服务业走势威猛,虽然起点是最低的但后来居上,这是因为南通市政府出台了很多举措,大力支持金融业服务业的发展,再加上与上海一体化的发展,使得该市金融业服务业的未来发展不可估量。镇江、扬州、泰州、盐城的金融服务业发展趋势没有太大的波动,稳定上升。(三)面板数据模型的估计和解释。1.数据的处理与检验。学者们在探讨产业结构与金融服务业发展水平时,大多采用时间序列数据或截面数据,采用面板数据较少。而在实证分析中,面板数据具有较少的共线性和更多的自由度,使得模型设定更加合理。因此,本研究采用9个城市2006—2018年的数据建立面板数据模型,综合考虑纵向演进和横向差异因素,全面考虑长三角地区的江苏省金融服务业与产业结构两者的关联性。在一般的线性面板数据模型中,设有k×1维的解释变量向量xit=(x1,it,x2,it,…,xk,it)'和因变量yit,满足线性关系:yit=αit+xitβit+μit,(i=1,2…,N;t=1,2…,T)上式是考虑K个经济指标在N个截面成员于T个时间点上的变动关系。其中:yit为被解释变量,xit为解释变量,N表示截面成员的个数,T表示每个截面成员的观测时间总期数;、αit、βit为代估参数,αit表示模型的常数项,βit=β1it,β2it,…βkit,βit表示对应于解释变量xit的k×1维系数向量,K表示解释变量的个数;μit为随机扰动项。面板数据模型为:yit=αit+βitFit+μit'(i=1,2,…,9;t=1,2,…,13)要分析经济变量之间是否存在长期关系,必须先对数据的平稳性进行检验,以防止虚假回归或伪回归。首先,对模型所选取的面板数据进行面板单位根检验,得到变量之间是非同阶单整,其中,面板数据Y是一阶单整I(1)、F是二阶单整I(2),对数据进行序列变换,采取对面板数据F差分处理,对变换后的序列DF进行单位根检验,得出Y与DF都为一阶单整I(1);然后,进行协整检验,通过Kao检验得到t统计量为-3.067,P值为0.0011<0.05,拒绝原假设H0为p=1,证实了金融服务业的发展状况(F)与产业结构升级水平(Y)这两组数据中存在协整的关系,即它们之间存在一种长期均衡关系。2.回归模型的确定。第一步:确定回归模型影响形式,是选用固定影响还是随机影响。用Hausman检验该模型是否是具有随机影响,通过检验,结果表明:HausmanTest统计量(W)是1.283184,P值是0.2573大于0.05的显著性水平,接受原假设,说明该随机模型中,个体变量与解释变量之间不相关。第二步:确定模型形式。模型有三种形式:变系数模型、固定影响模型、不变参数模型。通过构建F统计量得知,F2=76.7197>F0.05(18,90),F1=1.046<F0.05(18,90),即拒绝假设H2为α1=α2=…αN,接受假设H1为β1=β2=…βN,所以模型选取变截距形式:Yit=αi+βDFit+μit(i=1,2,…9;t=1,2,…12)结论显示,金融投入与发展对产业结构优化升级的影响系数和关联度高达0.0405;模型设置的影响因子变量的P值均小于0.05,模型通过了显著性检验。

四、结论与建议

(一)结论。选取江苏省9个城市2006—2018年的金融服务业发展和产业结构数据,构建面板数据模型,基于单位根和协整检验,证实两者长期的均衡关系。通过Haus-man检验并采用F检验进行参数估计,金融投入规模扩大对产业结构的深化调整正向关联影响高达0.0405。金融的深化融合能够刺激整个市场的高效运转和产业资源配置;同时,产业结构升级也对应着促进了金融的发展。如果金融发展水平低、资本流通不顺畅,必然不利于产业结构升级。研究结果表明:一是提高金融服务业发展水平,能够有效促进产业结构优化;二是金融服务业发展对产业结构优化的促进作用存在持续性。目前,第三产业与新兴产业存在占比低、效率低、生产结构不合理,以及市场化程度低、技术创新能力弱、投资与消费比例失衡等问题。金融发展是经济增长的重要动力,需要调配资金流向附加值、劳动生产率和收益较高产业,提升产业协调发展市场竞争力;完善资金形成、资金导向和信用催化机制,优化供给结构,推动产业结构升级。(二)建议。金融服务业是竞争性服务业。金融是服务业的重要组成部分,是现代经济的核心。对当前我国产业结构不合理提出几点政策建议:1.加快金融服务业对外开放的步伐在“一带一路”倡议的指引下,会涉及大量的新型金融合作,会带来进一步开放的需求,也为我国金融开放和国际合作提供了新的机遇。2.积极发展区域性金融市场,促进区域金融协调发展无锡、苏州、南通位于上海大都市“1+7”城市群中,搭上上海的高铁,可以承接上海的产业转移,也可以担负其上海港口的重任。3.继续发展直接融资,优化证券市场投融资功能由于我国证券市场量的扩张较为迅速,以及货币市场、资本市场欠发达等,证券业的整体发展水平在当前的经济市场背景下还无法承担市场资源配置和资本条件的主力军角色。随着网络金融和小型金融的整体发展,直接融资将成为未来的重心,证券市场在促进经济发展中的作用也会愈加重要。

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作者:黎 月 楼鑫雯 单位:南京审计大学

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