刘继兵，朱 微，罗缘凤

0 引言

湖北金融业发展中存在的结构问题和不足，影响到金融功能的正常发挥，也将制约金融体系对湖北产业结构转型升级的支持。金融是现代经济的核心，其本质是通过调节储蓄者与投资者之间的关系，使资金由盈余部门向短缺部门转移，引导经济资源的合理配置。一国产业的形成、发展和结构调整都离不开一定的货币金融环境。本文运用湖北省近年来的金融发展和产业结构时间序列数据进行实证分析，定量探讨金融因素在产业结构升级转型中所起的作用，以期为湖北省的产业结构调整和经济金融良性互动发展提供决策参考。

1 实证分析

1.1 变量选取及数据来源

为了研究湖北金融发展与产业结构之间的关系，文章选取金融相关比率来衡量湖北金融发展水平的存量和流量指标，通常最主要的是FIR，FIR=金融资产总量/GDP。在衡量一国金融增长时，主要使用货币存量（M2）与GDP作为标尺，通常将其简化为M2/GDP，以衡量一国的经济货币化程度。由于湖北金融资产、M2和有价证券资产统计数据难以取得，文章采用国内研究常用做法，用存贷款数据反映湖北金融发展水平。定义FIR=DC/GDP，其中，DC为湖北金融机构存贷款余额，GDP为湖北实际生产总值。同时我们用融资效率和投资回报率来度量金融参与率，分别记为SLR和GCR，SLR=贷款增加额/储蓄余额，GCR=GDP/资本。资本以资本形成总额来计算（固定资本形成+存货增加）。产业结构用第二产业增加值与第三产业增加值之和占GDP的比值表示，记为ISR。

本文的样本区间为1995～2009年，湖北地区生产总值、三次产业和总投资（即资本形成额）的数据资料来源于1996～2010年的《湖北统计年鉴》，金融机构存贷款余额和居民储蓄相关数据由2000～2009年的《中国金融年鉴》、中国经济信息网以及湖北省统计局等官方网站收集而得。

1.2 Granger因果关系检验

对时间变量ISR、FIR、SLR和GCR分别取自然对数，记作LISR、LFIR、LSLR和LGCR，以减少数据的波动，同时可以克服VAR系统的异方差，且它们之间的线性关系的系数就是弹性系数，反映各自的变化量对对方的影响。

在经济变量中有一些变量显著相关，但它们未必都是有意义的，在建立VAR模型之前，本文将确认这些变量之间是否存在Granger因果关系，结果见表1。

表1 Granger因果检验结果

Granger因果检验结果显示LFIR与LISR之间不存在任一方向上的Granger因果关系，没有引起与被引起的关系，这表明LFIR与LISR之间的变动是相互独立的。LSLR是LISR的Granger成因，LISR却不是LSLR的Granger成因。关于LGCR与LISR我们可以看到，LGCR不是LISR的Granger成因，但是LISR是LGCR的Granger成因，即LSLR、LGCR分别与LISR之间存在着单向的因果关系。

1.3 VAR模型分析

由因果检验的结果可知，LFIR与LISR不存在因果关系，所以在建立VAR模型时，为了保证其中的变量存在一定的经济意义，将剔除掉变量LFIR，选取LISR、LSLR和LGCR建立三变量的VAR模型。建立VAR（3）模型，我们发现该模型是不稳定的，所以不予以考虑。本文将根据AIC和SC准则对VAR的滞后项进行判断。

表2 模型滞后期的选择

由于AIC值和SC值越小越好，所以根据表2结果，本文将选择建立VAR（1）模型。由图1可以看出，VAR模型的根都在单位圆内，可知模型稳定，因此建立的VAR（1）模型是合适的。

图1 VAR模型的稳定性检验结果

参数估计结果见表3。

表3 VAR模型参数估计值

从表3中的数据可以看出，第一个方程整体参数是显著的，而且一半的变量的参数估计是显著的，R2也达到了0.941，说明产业结构的优化不仅依赖于自身前期的变动，也依赖于前期融资效率的变动，相对而言，由于投资回报率的参数估计是不显著的，说明产业结构的优化受投资回报率的前期变动较小；第二个方程的整体参数是不显著的，而且所有的变量的参数估计都是不显著的，说明它的变动具有一定的随机性，与产业结构优化和投资回报率前期的变动影响不明显；第三个方程整体参数是显著的，而且多数的变量的参数估计是显著的，说明投资回报率受自身前期的变动影响和产业结构前期变动的影响，但是其波动和融资效率的前期波动关系不大。由于VAR模型本身不适合进行政策分析，因此下面用基于VAR的脉冲响应函数和方差分解解决此问题。

1.4 脉冲响应分析

对VAR系统模型采用Cholesky分解方法得到脉冲响应，考察金融参与率对产业结构的优化的脉冲响应。图2～图4中横轴表示冲击作用的滞后期数，纵轴表示变量的波动幅度，实线表示脉冲响应函数，虚线表示正负两倍标准差偏离带。

图2 LISR对LISR的脉冲响应

图3 LSLR对LISR的脉冲响应

图4 LGCR对LISR的脉冲响应

（1）产业结构优化指标的冲击反应曲线分析。由图2可知，产业结构的变化受到自身的一个正的冲击后，当期反应很强烈，随后衰退，且响应效果持续减弱下去，但是产业结构优化指标对自身具有持续的正向影响。

（2）融资效率的冲击反应曲线分析。由图3可知，当本期给融资效率一个单位的冲击后，产业结构优化指标在短期内以一定的速度下降，第4期时降到最低点，随后有所反弹，响应效果有所减弱并最终保持下去，最后达到新的稳定状态。这说明，融资效率对产业结构优化指标的冲击影响，引起产业结构优化指标的反向变动，即在一定时期内导致产业结构优化指标下降，在第4期时其反向影响最大，之后其负的影响越来越小，到第10期融资效率对产业结构优化指标的冲击几乎可以忽略不计。说明湖北省的融资效率对产业结构的优化不仅不存在促进作用，而且在短期内还有着较强的负向作用。

（3）投资回报率的冲击反应曲线分析。由图4可以看出，投资回报率对产业结构优化的冲击呈现出负的影响，在短期内使产业结构优化指标以一定的速度下降，并维持这种状态较长一段时间，随着时间的推移，这种冲击逐渐变小，最后达到稳定状态。这说明，湖北省的投资并没有很好地加快其产业结构的升级，主要原因可能是湖北投资结构不合理，资金匮乏制约了企业的发展，以至于对其产业结构的优化也存在着一定的制约作用。

1.5 方差分解

图5中，横轴表示冲击作用的滞后期数，纵轴表示各变量对LISR的贡献率（单位：百分数）。

图5 LISR的方差分解

由图5可知，产业结构的优化主要源于自身的冲击，产业结构优化自身的贡献率从长期来看维持在50%左右。来自融资效率的贡献率在短期内以一定的速度上升，最后在中长期稳定在40%多一点。投资回报率对产业结构优化的贡献率和融资效率对产业结构优化的贡献率有着相同的变化趋势，但是作用明显不如融资效率大，中长期大约维持在8%左右。以上分析表明产业结构优化指标对自身的方差贡献最大，且融资效率对产业结构优化的贡献率仅次于其对自身的影响，而投资回报率虽然相比之下其贡献率较小，但是也占到了一定的比重，由此可见，为了促进产业结构的优化，提高融资效率和投资回报率是具有一定的现实意义的。

2 结论

本文的实证分析结果表明，金融对湖北产业结构升级转型的支持力度不足，要实现产业结构的升级转型，加大金融支持力度迫在眉睫。因果检验结果表明湖北省金融发展水平与产业结构升级不存在明显的相关关系，即在长期内金融发展水平并没有明显的影响产业结构的发展水平，这说明湖北省金融发展较为落后，对湖北产业结构优化升级的影响力度很弱，而融资效率和投资回报率与产业结构之间存在着长期的单向协整关系，产业结构的升级会影响融资效率，而投资回报率在长期中会对产业结构的升级产生一定的影响。我们用脉冲响应函数反映了在随机误差项上施加一个标准差大小的冲击后对产业升级的当前状态和未来状态所带来的影响，结论表明产业结构优化对自身的信息具有正向的影响，而融资效率和投资回报率的变化对其具有反向的影响。最后本文运用方差分解技术分析了各个变量的结构冲击对产业结构优化变化的贡献度，进一步评价了不同结构冲击的重要性。结果表明，产业结构优化对自身波动的影响最大，但是逐渐减弱，而融资效率和投资回报率对产业升级的变化的贡献度逐渐加强，综合脉冲响应的结果可以看出融资效率和投资回报率对产业结构的升级存在着相当大的负向作用。

[1] 数据来源于湖北省人民政府金融办公室.2010年湖北省金融业发展情况[EB/OL].http://www.dzwww.com/rollnews/news/201104.

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