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随着西方经济增长与金融发展理论的引入,我国学者对城市金融与经济增长的关系研究进一步深化。至今,经济增长与金融发展关系已成为我国经济学界的一个重要的研究领域,理清两者间关系对于加快国家或地区的经济发展具有重要的现实意义。金融业是现代市场经济核心,金融业的发展程度影响甚至决定一个地区或国家的经济发展进程。目前我国现有的金融发展与经济增长关系研究主要集中于国家层面,仅少部分研究深入到分省或极个别大城市。省级金融统计数据尚不全面,城市的相关数据更难收集,使得以国内城市数据研究经济发展与金融间关系的论文少见。然而,城市经济以现代化工业、高技术产业和发达的第三产业为主,在国民经济中占据着主导地位。改革开放以来,我国城市间经济发展水平很不平衡,金融在城市经济增长中扮演的角色,在不同地理区域、不同规模的城市各不相同,因此进行金融发展与经济增长关系的研究,对缓解我国城市发展的不平衡具有重要现实意义。本文是以南宁市为例,着重研究南宁市的城市金融发展与经济增长的关系。(一)南宁市金融与经济发展现状1.金融发展现状2006年,全市银行机构人民币各项存款余额158.54亿元,比1996年的143.98亿元增加14.56亿元,增长10.11%,年均增长速度1.01%,增长速度缓慢,基本以城乡居民储蓄存款为主,达到68.15亿元,占到存款余额的42.99%。人民币各项贷款额166.25亿元,主要集中在工业、农业、基本建设和民营经济和个人消费上。2.经济发展现状2006年南宁的国内生产总值为870.15亿元,比上年增长20.3%。第一产业增加值134.38亿元,增长12.3%。第二产业增加值297.31亿元,增长28.6%;其中工业增加值221.29亿元,增长34%。第三产业增加值438.46亿元,增长17.7%。三次产业比重分别为15.44∶34.17∶50.39。人均国内生产总值13071元。财政收入120.36亿元,增长20%、全社会固定资产投资447.22亿元,增长23.2%。社会消费品零售总额435.51亿元,增长15.2%。城镇居民人均可支配收入10193元,增长10.8%。农民人均纯收入3033元,增长13.2%。居民消费价格水平上升1.1%。城乡居民储蓄存款余额681.45亿元,增长13.9%。根据钱纳里、霍夫曼经济发展阶段论理论,南宁市社会经济发展已经进入了工业化阶段,从人均GDP而言,其已经进入了中期阶段,但从三大产业结构和从业人员比重来看,南宁市还位于初期阶段(见表1、表2),因此,可以判定南宁市处于工业化初期阶段末期,正在向工业化中期阶段发展,并已经取得了一定的成绩,但仍需继续对产业结构进行调整,以能够更好地适应社会经济发展的需要。表1钱纳里人均经济总量与经济发展阶段关系时期人均GDP1982年美元)经济发展阶段1364～728初级产品生产阶段2728～1456初级阶段31456～2912中级阶段42912～5460高级阶段工业化阶段55460～8736初级阶段68736～13104高级阶段发达经济阶段表2工业化发展阶段判定定量指标指标工业化前阶工业化阶段段初期阶段中期阶段后期阶段后工业化阶段人均1970年140～280280～560560～11201120～21002100以上GDP(元)1996年620～12401240～24802480～49604960～93009300以上三次产业增加值结构A占绝对支配地位I<20I>20;A值较低,但超过20%A<20%,I>S且在GDP中最大A<10%,I值保持最高水平I值稳定或下降,S值上升农业从业人员比重60%以上45%～60%30%～45%10%～30%10%以下霍夫曼系数>52.51<1——(二)构建研究模型与变量设计以莱文(1997)为代表的现代金融发展理论认为,一个好的金融体系可以通过发挥风险管理、信息揭示、公司治理、动员储蓄和便利交换等五大功能,促进资本积累和技术创新,从而促进经济增长。由此,本文将利用实证模型及其多重线性回归分析方法探寻城市金融发展对其经济发展的影响。构建基本模型为:Y=a+bF(xi)+cF(xj);Y为被解释变量,即经济增长变量;Fi为解释变量(金融发展变量);Xi为控制变量(影响经济增长的因素)。a、b、c均为实证系数。各变量的具体定义如表3。①1990年代以来,因信息技术产业快速发展,引起制造业巨大变革和产业服务化现象增强,发达国家产业结构继续由第一、二产业向以服务业为主的第三产业转化,故此以TSR作为城市产业结构的升级指标。②金融相关比率FIR是由Goldsmith(1969)创造性提出的衡量一国金融结构与金融发展水平的基本指标,是某一时点上一国金融工具的市场总值(或一定时期内金融活动总量)与实物形式的国民财富的市场总值(或一定时期内经济活动总量)之比。因原始计算公式过于复杂,后续研究中人们通常将其简化为金融资产总量与GDP之比,即FIR=金融资产总值/GDP,以衡量一国的经济金融化程度。③因在地区层面上缺乏金融资产和一些必要的统计数据,统计数据整理相对滞后和数据收集困难,无法直接使用戈氏指标FIR,在这里我们只能利用存贷款数据近似代替金融资产数据,作为金融资产的一个窄的衡量指标,构建金融相关比率指标。根据广西统计年鉴我们可以收集到金融相关数据只有城乡居民储蓄余额、金融机构各项贷款余额。表3构建模型变量定义表变量类别变量名计算方法含义人均实际GDP增长率RGDPR以2001年为基年计算经济增长速度实际GDP增长率GDPR以2001年为基年计算经济增长速度被解释变量(经济增长变量)产业结构比TSR第三产产业业占占GGDDPP比比重重①/第二产业结构城乡居民储蓄率解释变量SGR城乡居民储蓄额/GDP(金融发展变量)金融机构各项贷款余额率LGR金融机构各项贷款余额/GDP因缺乏城市金融资产统计数据,而城乡居民储蓄、金融贷款均是城市金融的重要组成部分,以此作为金融发展经典指标FIR②的代替指标③外商直接投资比重FGR外商直接投资(美元)×当年人民币对美元平均汇价/GDP反映城市的投资环境和受外资影响度政府支出比重GGR财政预算内支出/GDP反映的城干市政预府程度对经济固定资产投资比重IGR固定资产投资额总额/GDP反对映经城济市固的影定响资产程度投资城镇居民人均收入比重EGR城镇居民人均收入/GDP反映城镇居民程收度入对经济刺激控制变量(影响经济增长的因素)社会消费品零售额比重SRGR社会消费品零售额/GDP反映社会消影费响品度零售对经济的(三)实证模型求证回归分析(Regression)是研究一个或多个自变量(Independent)与一个因变量(Dependent)之间是否存在某种线性关系或非线性关系的一种统计学分析方法。多重线性回归分析是基于最小二乘法(Least Square Method)原理产生古典统计假设条件下的最优线性无偏估计,是研究多个自变量与一个因变量之间是否存在某种线性关系的统计学方法。运用多重线性回归分析的方法,以2002～2006年南宁市经济统计资料为样本数据,求证构建的基本实证模型。由于这是描述金融发展与经济增长变量之间的关系,设置了两种变量,解释变量和控制变量。结合构建的变量定义表以及南宁市的经济发展情况,有选择的选取国民生产总值GDP、第一产业、第二产业、第三产业、居民存款额(S)、人均GDP、财政预算支出、固定资产投资、外商直接实际投资、金融机构贷款额等10个经济指标作为变量。使用Eviews计量软件包中的二阶段最小二乘法程序,以2002～2006年南宁市经济统计资料为样本数据,对联立方程组的参数进行估计。解释变量中的金融机构各项贷款余额率变量与控制变量的外商直接投资比重、政府支出比重、固定资产投资比重相关密切;而城乡居民储蓄率与城镇居民人均收入比重、社会消费品零售额比重密切相连。实证模型方程主要以解释变量实证解释,通过计算检验得到以下方程组,见表4。表4金融与经济增长关系实证模型方程序号方程判定系数系数的T-检验值备注一、以金融机构各项贷款余额率为因变量1F(xi)=32.06098-49.0133X1-8.22325X2+0.017741X30.9783832.61397、-2.688、-2.66597、4.111236X1为IGR;X2为GGR;X3为FGR二、以城乡居民储蓄率为因变量2F(xj)=0.011643+0.001261X1+0.104252X20.9428860.26738、3.67081、1.304028X1为EGR;X2为SRGR三、实证方程3Y1=638.9179-29.1624F(X1)-6862.43F(X2)0.905735.58102、-2.12892、-4.98065X1为SGR;X2为LGR4Y2=926.5904-40.3785F(X1)-9693.26F(X2)0.9861265.46864、-1.99163、-4.75336X1为SGR;X2为LGR5Y3=-0.3064+0.254761F(X1)+22.44553F(X2)0.964119-0.9326、6.480466、5.676417X1为SGR;X2为LGR人均实际GDP增长率(RGDPR)的实证方程为:Y1=638.9179-29.1624F(X1)-6862.43F(X2);实际GDP增长率(GDPR)的实证方程为:Y2=926.5904-40.3785F(X1)-9693.26F(X2);产业结构比(TSR)的实证方程为:Y3=-0.3064+0.254761F(X1)+22.44553F(X2)。(四)研究结果分析与建议1.研究结果分析金融业的存在是促进经济增长的有效因素。通过实证模型,可以看出经济增长与居民储蓄率、金融机构贷款有密切的关系,多重线性回归分析结果显示其判定系数高达0.90以上。根据求证的人均实际GDP增长率(RGDPR)方程,居民储蓄率的增加将会降低人均GDP的增长,因为居民储蓄率SGR的增加表明消费支出比重的减少,消费支出的减少是表明人们消费欲望的减弱,对经济发展起不到刺激的作用,不能有效的拉动经济增长,只会减缓经济的增长,呈现一种负相关的关系。由于居民消费是经济增长的动力所在,参考1996年～2006年南宁市近十年的居民存款,结合实证模型,得出南宁市的居民储蓄率不高,消费占据比较大的比重,拉动了南宁市的经济增长,这与进入“十五”以来南宁市经济迅速增长的趋势相吻合。通过实证模型发现金融贷款的良性增加,将有效改善产业结构比,通过产业结构比方程,金融贷款值的良性提高,产业结构比就趋于合理、优化,产业收益就高,企业的更新改造,技术改造就会加快。因此,南宁市城市金融发展促进了南宁市城市产业的合理布局、竞争力的提高以及结构的调整。对于城市经济增长而言,金融发展促进产业结构升级,既是其重要的发展方向,也是其重要的着力点,金融产业本身提升了城市产业结构水平,同时也促进与金融密切关联产业的快速发展和结构提升。世界银行报告小组(2001)在《金融与增长》研究报告中利用充分的证据证明,金融发展在促进经济繁荣中起到了强有力的独到作用。总之,高效运行的金融体系与经济增长、宏观经济稳定和消除贫困高度有关,良好的金融发展能够有效的促进地区经济的增长。2.加快南宁市城市金融发展的建议(1)推进国有银行商业化改革,促进产权与治理结构改革到位,对所有企业贷款一视同仁,并坚决硬化约束。现代企业的很多问题与解决办法都与金融体系有关,从这个意义上说,金融具有先导性,从建立有效的金融体系着手,这可能打破中国所谓的低效率企业与低效率金融恶性循环的怪圈链条。因此为提高金融效率、发挥金融主动性作用,应深化金融领域的改革,优化金融地域结构,促进城乡金融协调发展,优化社会融资方式结构,促进间接融资和直接融资协调发展,优化金融开放结构,促进金融对内开放和对外开放协调发展。提高金融体系效率,使储蓄顺利转化为投资,这也是城市金融发展以促进经济增长和城市产业结构升级的根本方向。(2)处于不同发展阶段的城市,影响其经济增长的因素和程度不完全相同。因此,对于南宁市不同的发展阶段,应采取不同的金融政策。政府主导型政策就是要利用信贷、利率等金融杠杆,从资金方面积极支持新型产业、发展中小企业如、引导民间投资,从而有效实施产业政策、促进产业结构优化。运用市场主导型金融政策就要充分调动金融部门的积极性,以提高金融运作效率为主。另外对于从南宁的实际考虑,改善经济发展的投资环境,争取中央政策支持,以引导外资流入,也是当前阶段促进其经济增长的主要努力方向。(3)金融中介发展与经济增长显著正相关。提高金融体系中介的效率,将居民储蓄顺利转化投资。将投资有效的投入到三大产业中,促进城市产业结构的升级。(4)市政府应加大对金融业的扶持力度,坚持一种多元与协调的整体演进观。加强信用环境建设,社会信用的好坏直接影响到金融资源的配置。因此,地方政府要正确处理企业改制与金融维权之间的关系,结合整顿市场秩序,做好维护银行债权的工作。鼓励发展非银行金融机构,推进民营金融发展,优化金融体系,提高直接融资比例,是城市金融成为城市经济发展的催化剂。(5)推进创业资本市场发展,利用有限的金融资源促进经济增长。在金融支持经济发展战略方面,应重点支持一批比较优势产业和主导产业;加大支持对全局带动作用大的基础工程建设;积极推动城镇化建设,加大对产业集群的扶持力度;从多条渠道入手,全力破解中小企业融资难的问题;建立金融支持的长效机制。(五)结束语本文运用实证研究模型结合多重线性回归分析方法,以2002～2006年南宁市经济统计资料为样本数据,对南宁市的城市金融发展与经济增长关系进行了研究论证。从以上的研究分析上,我们可以看出城市金融业的发展对于一个城市的经济发展有着重要的作用。居民储蓄迅速转化为资本投资,大量资本的注入社会经济发展的各个层面,从而刺激了消费,促进了城市产业结构的升级与优化,极有力的促使了区域经济的增长。南宁市作为广西区的省会城市,泛北部湾开发的核心城市,金融业的良好发展将推动整个地区的经济发展。大力发展城市金融业,会有利于促进本地区的经济发展,实现经济的良性增长。南宁市城市金融发展与经济增长关系研究@徐伟$广西师范学院资源与环境科学学院!广西南宁530001
@徐小任$广西师范学院资源与环境科学学院!广西南宁530001利用实证模型结合多重线性回归分析等方法研究南宁市的金融发展与经济增长关系。研究表明城市金融发展与经济增长是呈正态分布的;与城市产业结构升级间是正向关系。不断深化金融领域的改革,提高金融体系的中介效率,促进居民储蓄、金融贷款顺利转化为投资,是城市金融发展促进经济增长和城市产业结构升级的根本方向。城市;;金融;;经济增长;;南宁[1]梅丹,周松.中国城市金融发展与经济增长关系的实证研究:1990-2005[J].经济地理,2008,28(1):91-94.
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