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篇1

關鍵詞：產業結構優化；金融發展：金融相關比率：主成分回歸

中圖分類號：F121.3　文獻標識碼：B　文章編號：1007-4392(2009)08-0055-05

一、引言

二戰后60年代末，萌芽于西方的金融發展理論，對發展中國家的經濟增長和金融發展問題進行了系統的研究。戈德史密斯(Goldsmith，1969)提出了金融結構理論，認為金融發展是指金融結構的變化。金融發展程度越高。金融工具和金融機構的數量、種類越多，金融的效率就越高。RaianZingales(1998)、WurgIer(2000)、Fisman&Love(2003)從產業和微觀層面驗證了金融發展對經濟增長的作用機理。在產業結構調整理論方面，劉易斯(Lewis,1954)在其二元結構轉變理論中引入了勞動力工資水平和工業儲蓄傾向，說明兩者對發展中國家產業調整的作用。赫希曼(Hirschman，1958)在其不平衡增長理論中，強調了資本對發展中國家產業結構調整的重要作用。錢納里(chenery，1975)考慮了國際分工和國際貿易對產業結構的影響，得出隨著人均國民收入的增長，產業結構會出現規律性變化的“標準產業結構理論”?？傮w來看。西方學界在金融發展與產業結構調整方面的研究基本上是分別進行的，對金融發展對產業結構調整的促進作用研究較少。近年來。隨著中國產業結構的不斷調整，國內學者就我國金融發展與產業結構調整的關系問題進行了一些探索和研究。張旭、伍海華(2002)在“論產業結構調整中金融因素”中，分析探討了金融在產業結構調整中的作用機制和模式選擇。沙虎居(2005)以浙江省為例，實證分析了金融在產業結構調整、升級中的重要作用。張曉燕、王成亮(2007)引入了戈德史密斯金融結構理論的“金融相關比率(FIR)”指標，驗證了金融結構、教育、科技、外資等對第二產業及第三產業占GDP比重的影響。上述文獻雖然揭示了一些金融發展對產業結構調整的促進作用，但是對金融相關比率(FIR)的計量統計探討不夠深入，在選擇影響產業結構調整的因素上缺乏理論依據，沒有分別比較金融對三次產業的支持作用。本文在原有成果的基礎上，從金融對產業結構優化的支撐作用這一新的視角出發，選取金融相關比率等總量指標及各產業平均勞動報酬等結構性指標，利用1996年至2007年的相關數據進行回歸分析，分別得出三次產業產值模型，結合我國各區域的產業結構特點，提出政策建議。

二、金融支持三次產業結構優化的實證檢驗

國內外很多研究表明，產業結構的優化離不開金融結構變化和金融發展的推動。戈德史密斯在《金融結構與金融發展》中指出，金融發展體現為金融結構的變化，研究金融發展必須以有關金融結構在短期或長期內變化的信息為基礎。因此，在研究金融發展對產業結構優化的作用機制中，應當引入金融結構概念。金融結構對產業結構優化的作用過程可簡述為：金融結構影響投資、儲蓄影響資金流量結構影響生產要素分配結構影響資金存量結構影響產業發展，即金融結構通過資金形成、資金導向、信用催化、產業整合、防范和化解風險等金融作用機制，實施總量調控和結構調控兩種調控方式影響產業結構。我們選取衡量一國金融結構與金融發展水平的金融相關比率作為主要的金融觀測指標，將其代入模型，進行計量分析，檢驗其對三次產業產值，進而對產業結構優化的重要作用。

(一)金融相關比率(Financial　Irrelative Ratio)的計算

金融相關比率指全部金融資產價值與全部實物資產(即國民財富)價值之比。FIR被認為是衡量金融上層結構相對規模的最廣義指標。其在存量上體現為金融資產存量與實物資產存量之比，在流量上體現為金融資產的新發行額與國民生產總值之比，這里我們選取流量指標進行統計計算。戈德史密斯把全部金融資產分為債權和股權兩類，把債權細分為社會對金融機構的債權和社會對非金融機構的債權，同時認為存款是對金融機構的債權而貸款則是對非金融機構的債權。我們延用了這一觀點，將金融機構各項存、貸款統一納入金融資產的統計范圍。值得注意的是，國內學者在計算FIR時普遍沒有考慮國民財富(用GDP替代)為流量指標，而金融工具發行額的數據多為存量形式，從而造成FIR成倍擴大。為排除市場波動對研究的影響，我們選取股票市場籌資額作為觀測指標，并加入了證券基金的統計。從表1看，中國金融資產總量占實體經濟的比重呈總體上升趨勢。1996-2007年FIR增長了51.67％，年均增速4.31％即金融上層結構增速比實體經濟每年都要快4個以上的百分點，表明我國金融深化程度日益加強。受次貸危機影響，中國金融資產規模在2008年出現了與1997年類似的縮水情況。比較發現，金融資產總量在1997年下降6.04％，但在2008年僅下降1.63％，表明經過十年的發展，我國金融業抵御全球性金融危機的能力有所增強。

(二)加入金融發展因素的三次產業產值模型

根據產業結構優化理論，從供給結構、需求結構、國際貿易結構三方面選取觀測指標。選取i次產業的就業人口、金融相關比率和財政支出總額作為供給結構觀測指標：選取三次產業城鎮新增固定資產、二三次產業城鎮單位就業人員平均勞動報酬和居民消費水平作為需求結構觀測指標：由于分行業統計資料缺乏，選取進出口總額作為周際貿易結構的觀測指標。為研究各影響因素對產業結構的彈性作用，將三次產業產值作為因變量，上述7個影響因素作為自變量，初步設定三次產金產值的對數線性模型：

Ln(STR)=β0+β1Ln(FP)+β2Ln(FIR)+β3Ln(IC)+β4Ln(11)+β5Ln(AR)+β6Ln(PC)+β7Ln(FA)

其中：STRl、STR2、STR3一分別代表三次產業的國內生產總值，FP―財政支出，FIR一金融相關比率，IC一居民消費水平，IT―進出口總額，ARI、AR2、AR3一分別代表三次產業的就業人口，FA1、FA2、FA3一分別代表三次產業的城鎮新增固定資產。根據《中國統計年鑒2008》相關資料，得到1996～2007年的年度資料如下(見表21。

本文擬對三次產業分別建立產值模型，進行實證檢驗，下面以第三產業為例：

直接使用普通最小二乘法進行線性回歸發現，自變量之間存在嚴重的多重共線性。為提高模型穩定性，擬采用主成分回歸方法對多維因素做降維處理。SPSS13.0統計分析軟件的運算結果顯不，KMO值為0.739，巴特利特球度檢驗統計量的觀測值為144.70,相應的概率P值為0.000，表明適合進行岡子分析，分析結果如下：

從表3可以看出，前兩個公共岡子解釋了原有7個自變量93.03％的信息，提取2個公共因子進行分析。由于因子載荷矩陣的實際意義不很清楚，使用varimax旋轉，得到旋轉后的因子載荷矩陣：

從表4可以看出，公共因子1(FATl)在財政支出、金融相關比率、居民消費水平、進出口總額、第三產業城鎮單位就業人員平均勞動報酬和第三產業城鎮新增固定資產上有較大載荷，命名為“經濟拉動因子”。公共因子2(FAT2)在第三產業就業人口上有較大載荷，命名為“勞動力供給因子”。

采用前進法，得到第三產業產值與FATl、FAT2的線性回歸方程：Ln(STR3)=10.765+0.391Ln(FAT1)+0.240LnfFAT2).

復決定系數R2=0.971。調整的復決定系數R2a=964，表明模型擬合程度很好。DW=1.010，排除了序列相關，方程整體sig值為0.00，在α進=0.05的水平下，模型通過檢驗。將兩個主成分轉換為原始變量的線性回歸，得到第三產業產值的回歸方程為：

Ln(sTR3)=0.131Ln(FP)+0.0402Ln(FIR)+0.251Ln(IC)+0.107Ln(IT)+0.123Ln(AR)+0.401Ln(Pc)+0.089Ln(FA)+0.525

同樣方法得到第一產業和第二產業產值的回歸方程：

Ln(STRl)，0.048Ln(FP)+0.169Ln(FIR)+0.079Ln(Ic)+0.09Ln(IT)+0.096Ln(AR)-1.557Ln(Pc)+0.035Ln(FA)+23.385

復決定系數R2=0.968，調整的復決定系數R2a=0.961，表明模型擬合程度很好。DW=1.993，排除了序列相關，方程整體sig值為0.00，在α進=0.05的水平下，模型通過檢驗。

Ln(sTR2)=0.1 05Ln(FP)+0.235Ln(FIR)+0.169Ln(Ic)+0.097Ln(IT)+0.122Ln(AR)+0.973Ln(PC)+0.081Ln(FA)-3.747

復決定系數R2=0.992，調整的復決定系數R2a=0.990。表明模型擬合程度很好。DW=1.329，排除了序列相關，方程整體sig值為0.00，在α進=0.05的水平下，模型通過檢驗。

三、結論與啟示

實證結果顯示：

一是北京、上海等發達地區，利用總部優勢大力發展了第三產業，產業結構比較合理。中西部地區二元經濟特征明顯，第三產業發展滯后。因此，產業調整政策在制定和實施中，應充分考慮地緣性特點，既要進行整體調節，也要注重局部特點。

二是財政支出、金融相關比率、居民消費水平、進出口總額、產業內平均勞動報酬、就業人口和新增固定資產與三次產業產值之間具有較好的擬合優度，其中金融相關比率與產業內就業人口對三次產業產值的影響最大，表明我國要素供給結構對產業結構優化的調整力度最為顯著。

三是貨幣政策的制定和實施要與產業政策相結合，金融宏觀調控部門應相對擴大對中西部地區第三產業的金融支持，地方政策部門應加緊制定有利于第三產業發展的就業政策，共同推動落后地區產業結構調整，促進第三產業快速發展。

四、政策建議

根據以上結論，結合我國區域產業結構特點，提出如下建議：

(一)深化金融支農，推進中西部地區農業現代化進程

我國作為人口大國，保持農業適度增長十分必要。目前的問題是，中西部地區第一產業就業人口比重大，投入產出效率低。模型表明，第一產業產值受產業內就業人口和金融發展水平的影響較大，其中產業內就業人口對第一產業產值的負向作用極大，系數為-1.557。建議充分發揮銀行、證券、保險三方在上述地區的金融支農作用，進一步加快推進政策性農業保險試點，開展農村金融產品和服務方式創新。擴大農行、郵儲銀行、農村信用社和政策性金融機構在上述地區的支農信貸規模，擴大村鎮銀行、小額貸款公司等新型農村金融機構的試點范圍，創新貸款擔保方式，推廣農戶小額信用貸款和農戶聯保貸款。充分發揮金融對中低產田改造、大型灌區建設、農村水利工程建設、農業龍頭企業和種植基地等方面的支持作用，盡快形成農業產業集群。此外，要通過多種渠道，加大中西部地區農村固定資產投入力度，發展鄉鎮企業和農村服務業，吸納農村剩余勞動力，提高投入產出效率。

(二)促進產融結合，加快現代化工業發展進程

模型表明，產業內就業人口對第二產業產值的拉動作用明顯，系數為0.973，表明第二產業仍然處于勞動密集型階段。此外，金融發展水平和居民消費水平對第二產業產值增長的杠桿作用也比較大。在當前次貸危機背景下，銀行業金融機構應大力推廣專門為中小企業提供信貸服務部門的經驗做法，加強其對基本面比較好、信用記錄較好、有競爭力、有市場、有訂單，但暫時出現經營或財務困難企業的信貸支持。金融監管部門應積極規范民間融資，加快建立創業板市場，發展短期融資券和中期票據等債務融資工具，擴大企業直接融資規模。各級政府應不斷完善社會保障體系。調整收入分配格局，提高企業職工收入水平，推動社會消費。通過政府注資、企業聯合組建、風險補償等多種方式建立專業性的風險投資公司，充分發揮風險投資基金的融資作用，引導其幫助企業實現技術改造、產品升級，幫助工業企業從生產加工環節向自主研發、品牌營銷等服務環節延伸產業鏈條，促進現代制造業與現代服務業的有機融合，實現協調發展。