封明川

(中国人民银行贵阳中心支行 信贷货币管理处，贵州 贵阳 550001)

基于财政收支与金融业发展互动关系的实证分析
——以贵州省为例

封明川

(中国人民银行贵阳中心支行 信贷货币管理处，贵州 贵阳 550001)

伴随着金融业的发展，财政收支与金融业之间的关联度日益提升。以贵州省为例，运用Granger因果检验和ECM模型对财政收支与金融业发展之间的互动关系进行了实证分析。结果表明，财政收支与金融业发展之间存在长期的均衡关系，财政收支是金融业发展的单向Granger原因，财政支出对金融业的影响在短期内不明显，但在长期内具有显著的正向促进作用。

财政收支；金融业；Granger因果检验；ECM模型

一、问题的提出

财政政策和金融政策作为支持实体经济发展的两项重要政策，其效率的高低直接关系到经济社会的发展水平，充分发挥好二者之间的互动关系，将进一步助推经济社会的平稳发展。以贵州省为例，伴随着“引金入黔”工程的深入推进，财政政策和金融政策的协作力度日益加强，财政资金通过新设机构(网点)奖励、信贷投放奖励、直接融资费用补贴、设立产业投资基金、建立风险补偿机制等方式推动金融组织体系的不断完善和社会融资总量的合理增长，带动着贵州省金融业的快速发展。金融业成为服务业中增长最快的行业，对税收的贡献度大幅提高，实体经济的融资结构得到极大优化。2015年，金融业实现增加值607.11亿元，同比增长19.2%，高于同期GDP增速8.5个百分点；“十二五”时期年均增长16.2%，高于同期GDP年均增速3.7个百分点；占地区生产总值的比重由2010年的5.0%提高到2015年的5.8%。期间，贵州省银行业资产总额、存款余额、贷款余额先后迈过万亿元台阶，银行业资产总额还于2014年末突破2万亿元；年度贷款新增量在2014年、2015年均超过2000亿元。存贷款余额保持合理增长，2015年末的存贷款余额分别达到19438.6亿元和15051.9亿元，分别是“十一五”末的2.64倍和2.60倍，占全国的比重分别达到1.43%和1.60%，均较“十一五”末提高0.40个百分点。(根据贵州省统计局发布的信息和数据整理)金融业的发展，又进一步扩大了财政收入的税收来源，贵州省金融业税收保持年均32.6%的增速，2014年首次实现过百亿元，达到129亿元，是2011年的2.31倍。[1]可以说，贵州省在财政与金融之间的良性互动探索已经取得明显成效。但如何进一步发挥好这种互动关系、这种互动关系的长期和短期影响如何等问题值得关注。解决好这些问题，可以进一步提高财政与金融的互动效率，进而更好地助推实体经济发展。

目前关于财政、金融与经济发展之间关系的实证研究相对较多，有些学者关注了财政支出对经济发展的影响，如邓悦、詹添丞对地方财政支出与区域经济发展关系的实证分析[2]；杨瑞平、敖小波利用协整理论对1978年～2011年中国的财政支出与GDP 之间的关系进行的实证研究[3]；有些学者对金融与经济之间的关系进行了实证分析，如陈晴旖、张宁基于VAR模型对北京市金融规模、金融效率与经济增长之间关联度进行的研究[4]；刘立民、李文胜、吕香亭基于丝绸之路经济带西北五省区的数据对金融支持经济发展的效率研究[5]。部分学者还同时研究了金融、财政对经济发展的影响，如赵洪丹、朱显平对农村金融、财政支农与农村经济发展的制度和结构的实证分析[6]；徐敏、张小林以新疆区域的面板数据为例，对财政金融支持城镇化发展效应的时空差异的研究[7]。少数学者对财政与金融之间的互动关系进行了研究，如李繁慧基于安徽省农民工创业园视角对扶持返乡农民工创业的财政金融互动模式的探究[8]。总体来看，关于财政支出与经济发展或金融支持与经济发展之间的研究相对较多，关于财政与金融之间的互动关系研究还相对较少。

本研究以贵州省作为研究区域，分析财政收支与金融业发展之间的互动关系，首先分析财政收支与金融业发展之间的互动形式，然后运用协整检验和Granger因果检验分析它们之间的长期均衡关系和因果关系，并结合ECM模型分析它们之间的短期作用，为财政金融通过更高效率的互动进而支持实体经济发展提供政策参考和决策依据。

二、目前贵州省财政收支与金融业之间的互动形式

目前贵州省财政支持金融业发展的主要形式有：一是对新设金融机构给予奖励。自2012年起，对在贵州境内新设立的法人金融机构总部，按注册资本金实际到位金额的1%，由省财政给予一次性补贴，补贴金额不超过1000万元。对新进入的银行，由省财政给予10万元的一次性补贴。二是对金融机构的信贷投放给予奖励。非地方法人银行(包括政策性银行、国有商业银行、邮政储蓄银行和股份制商业银行)一级分支机构年度贷款余额每增加达20亿元，奖励10万元，奖励最高不超过100万元；或以全省人民币各项贷款年度同比增速为基数，非地方法人银行(经营时间未满2个会计年度的除外)一级分支机构达到基数的奖励10万元，每超过基数2个百分点，增加奖励10万元，奖励最高不超过50万元。三是对获得直接融资的企业给予费用补贴。对省级企业发行短期(超短期)融资券的，按照其融资额的1‰给予费用补贴，最高不超过30万元；发行企业债券、中期票据、中小企业集合票据(债券)的，按照其融资额的1‰给予费用补贴，最高不超过50万元。对企业改制上市和再融资给予适当补贴。四是设立产业投资基金。基金主要采取创业投资引导基金、产业投资基金等模式。鼓励设立市场化方式运作的政策性创业投资引导基金，采取阶段参股、风险补偿、投资保障等方式，扶持创业投资企业、初创期科技型企业等发展，引导社会资本进入创业投资领域。五是风险代偿补偿。以设立贷款风险代偿补偿金等方式，引导金融机构放大贷款倍数，积极推进“贵园信贷通”、“黔微贷”等政策产品试点及推广。以资本注入、担保补贴、风险代偿补偿等方式，鼓励担保机构、再担保机构积极支持实体经济发展。以保险保费补贴、融资保险等方式鼓励保险机构积极支持实体经济发展。

这些形式的财政资金运用方式，有效提升了金融机构支持实体经济的积极性，促进了全省金融体系的日益完善，分担了金融机构的信贷资金风险，推动了全省融资结构的优化，助推了全省金融业的快速发展。另外，财政资金对金融业之外的支出，为金融资金的进入创造了良好的基础条件，也间接带动了金融业的发展。金融业的发展，又为地方财政创造了更多的税收，金融业对财政收入的贡献度日益提升。当金融业发展壮大为地方支柱产业之一时，将成为地方财政收入增长的重要支撑，财政收支与金融业的互动程度将进一步深入。

三、贵州省财政收支与金融业发展之间的实证关系

(一)变量的选取

笔者主要考察的是贵州省财政收支与金融业之间的关系。样本数据选取的时间范围是1990-2015年。选择一般公共预算收入、一般公共预算支出作为反映财政收入、财政支出的指标变量，分别用CZSR、CZZC表示。选择金融业增加值作为反映金融发展的指标变量，用JRY表示。为了防止变量的数据可能存在的异方差问题，本研究将变量数据进行对数化，分别用LNCZSR、LNCZZC、LNJRY表示。

(二)平稳性检验

由于本研究中所要进行实证分析的数据是时间系列数据，为了防止数据的非平稳性所带来的“伪回归”问题，有必要首先对选取的时间数据进行平稳性检验。笔者采用Dickey-Fuller的ADF检验方法对变量进行平稳性检验。见表1。

表1 变量单位根检验结果

注：表中的ΔLNCZSR、ΔLNCZZC和ΔLNJRY表示一阶差分系列；(C,T,0)表示检验模型包括常数项、线性趋势项，并且滞后0期；(C,T,1)表示检验模型包括常数项、线性趋势项，并且滞后1期；(C,T,2)表示检验模型包括常数项、线性趋势项，并且滞后2期；(C,T,5)表示检验模型包括常数项、线性趋势项，并且滞后5期；*表示在10%的显著水平下拒绝单位根假设，**表示在5%的显著水平下拒绝单位根假设。

从表1中可以看出，LNCZSR、LNCZZC和LNJRY的ADF值的临界概率均大于10%，因此不能拒绝单位根假设，说明LNCZSR、LNCZZC和LNJRY均不是平稳的时间序列变量。但这三个变量的差分序列均拒绝了单位根假设，其中ΔLNCZSR、ΔLNJRY的ADF值的临界概率均小于5%大于1%，因此在5%的显著水平上拒绝了单位根假设，ΔLNCZZC的ADF值的临界概率小于10%但大于5%，因此在10%的显著水平上拒绝了单位根假设。说明这三个变量都是一阶单整的时间序列，可以进一步检验相互之间是否存在长期协整关系。

(三)协整检验

为了检验财政收支和金融业发展之间是否存在长期均衡关系，本文采用协整检验进行相应分析。首先分析财政收入与金融业增加值之间的关系，然后分析财政支出与金融业增加值之间的关系。协整检验的方法主要有EG两步法和Johanson协整检验。本研究采用EG两步法。

1.对 LNCZSR 和LNJRY 进行回归分析

回归分析的结果如下：

LNCZSR=0.804197+1.015155LNJRY(1)

(3.973467)(21.91662)

R2=0.952413 调整后的R2=0.950430 F=480.3384

方程(1)中R2和调整后的R2均达到了95%以上，说明模型具有很好的解释力度。方程中的F值、常数项和系数也均在1%的水平上通过了显著性检验，说明模型的拟合效果很好。

2.对 LNJRY 和LNCZZC 进行回归分析

回归分析的结果如下：

LNJRY=-0.577420+0.808683LNCZZC(2)

(-2.634211)(22.45289)

R2=0.954557 调整后的R2=0.952663

F=504.1322

方程(2)中R2和调整后的R2均达到了95%以上，说明模型具有很好的解释力度。方程中的F值、LNCZZC的系数在1%的水平上通过显著性检验，常数项在5%的水平上通过了显著性检验，说明模型的拟合效果较好。

3.对模型结果的残差进行平稳性检验

采用ADF检验法对模型(1)和模型(2)结果的残差进行平稳性检验，两个模型的残差分别用CC1和CC2表示。由于残差系列的均值为 0，所以选择无常数项、无趋势项的 ADF 检验。(见表2) 从表2对残差的单位根检验结果可以看出，CC1和CC2分别在1%、10%的显著水平上是平稳的，说明财政收入与金融业发展之间、金融业发展与财政支出之间均存在协整关系。但三者之间谁是因、谁是果却无法作出相应判断。为了进一步分析LNCZSR和LNJRY之间以及LNJRY和LNCZZC之间存在的因果关系，需要运用Granger因果检验方法对三者之间长期存在的因果关系进行检验。

表2 对残差的单位根检验

注：(0,0,1)表示检验模型无常数项、无线性趋势项，并且滞后1期；(0,0,3)表示检验模型无常数项、无线性趋势项，并且滞后3期；表中的 *表示在10%的显著水平下拒绝单位根假设，表中的 ***表示在1%的显著水平下拒绝单位根假设。

(四)Granger因果检验

由表3知，LNCZSR在滞后期数为3-4期中至少在10%的显著水平上拒绝了不是LNJRY的Granger原因的原假设，其中在滞后期数为4期时，检验结果中的F值还在1%的显著水平上拒绝了原假设。相反，“LNJRY不是LNCZSR的Granger原因”的原假设的检验在任何显著水平上均未通过检验。由表4知，LNCZZC在滞后期数为3-4期中均在10%的显著水平上拒绝了不是LNJRY的Granger原因的原假设，相反，“LNJRY不是LNCZZC的Granger原因”的原假设在任何显著水平上均未通过检验。说明贵州省财政收入、财政支出的增长均是金融业发展的Granger原因，表明财政资金对金融业的支持力度取得了实效，撬动金融资源的效果明显。但金融业发展并不是财政收入、财政支出增长的Granger原因，其可能原因与贵州省金融业体系还较有待完善、金融业还未形成税收的重要支柱行业等有关。

表3 财政收入与金融业发展之间的Granger因果检验

注：表中的 *表示在10%的显著水平下拒绝原假设， ***表示在1%的显著水平下拒绝原假设。

表4 金融业发展与财政支出之间的Granger因果检验

注：表中的 *表示在10%的显著水平下拒绝原假设。

(五)建立误差修正模型

根据上述Granger因果检验的结果，贵州省财政收入、财政支出指标均是金融业增加值的Granger原因，考虑到财政收入是财政支出的来源、二者的关联度很高等原因，分析财政支出对金融业发展的长期、短期影响更具有经济意义。由于贵州金融业增加值不是财政收入、财政支出指标的Granger原因，因此不再分析金融业发展对财政收入的长期、短期影响。

1.构建LNCZZC和LNJRY之间的长期均衡关系

在协整检验中的方程(2)(LNJRY=-0.577420+0.808683LNCZZC)已经反映了二者之间的长期关系，LNCZC的系数为0.808683，表明从长期来看，贵州省财政支出的提高对金融业的上升具有显著的正向促进作用，同时表明财政支出每增加1%，金融业增加值将增加0.81%。

2.建立误差修正模型(ECM)

方程(2)反映的是财政支出对金融业发展的长期影响，但不能反映财政支出的短期波动对金融业发展的影响。为了反映LNCZZC和LNJRY之间的动态关系，建立如下的误差修正模型：

ΔLNJRYt=0.145655+0.067934ΔLNCZZCt-0.137967ECMt(3)

(2.188879)(0.193765)(-1.369841)

R2=0.083006调整后的R2=-0.000357F=0.995714

其中ECMt为误差修正项。

从方程(3)中可以看出，R2和调整后的R2均较小，说明模型的解释力度不够。方程中除常数项在5%的显著水平上通过统计检验之外， F值、ΔLNCZZCt和ECMt系数均未通过统计检验。说明在短期内财政支出并不能显著影响金融业发展。

四、研究结论及相关政策建议

通过以上实证分析，笔者得出如下研究结论：一是财政收支与金融业发展之间存在长期的协整关系。二是财政收入、财政支出均是金融业发展的Granger原因，但金融业发展还不是财政收入、财政支出提高的Granger原因。三是从长期来看，贵州省财政支出水平的提高对金融业增加值的上升具有显著的正向促进作用，但在短期内对金融业发展没有显著影响。

根据以上研究结论，笔者提出以下相关政策建议：一是建议进一步加大对金融业的财政支持，持续加大财政资金整合力度，积极创新财政资金支持金融业发展的运用方式。二是建议对金融业组织体系的完善给予更多财政资金倾斜，对在贫困地区新设的金融机构分支机构给予更大力度的财政奖励。针对基础金融严重缺失的地区，争取给予更长时间的财税优惠年限和定向费用补贴支持，以便更好地激励这些金融机构支持当地经济社会发展。三是进一步完善金融支持扶贫开发、“三农”、小微企业发展的风险补偿机制，将财政资金的投入重点放在风险担保基金的建立上，对金融机构的贷款损失给予适当比例的补偿。四是加大融资性担保机构的建设力度，通过财政资金注资的方式不断增强政策性融资担保机构的实力，鼓励政策性担保机构对经济主体的贷款给予优惠担保费率支持。五是建议进一步扩大产业投资基金的财政出资规模，并建立逐年增加的财政投入机制，带动更多社会资本投入到实体经济发展的重点领域和薄弱环节。

注释：

①数据来源：作者根据贵州省统计局发布的信息和数据进行整理。

②数据来源：作者根据中国人民银行贵阳中心支行发布的报告和数据进行整理。

③资料来源：作者根据《省人民政府关于贯彻落实国发2号文件精神促进金融加快发展的意见》(黔府发〔2012〕16号)和《省人民政府办公厅关于创新财政专项资金支持产业发展使用方式的意见》(黔府办发 〔2015〕35号)的文件内容进行整理。

④数据来源：贵州省统计年鉴。

[1]田洋,沈轩.金融兴经济活：贵州省金融业发展解读[EB/OL].(2016-05-20)[2015-08-17]http://gzrb.gog.cn/system/2015/08/17/014493707.shtml,2015-08-17.

[2]邓悦,詹添丞.地方财政支出与区域经济发展关系的实证分析——以地市级城市面板数据为例[J].江西财经大学学报,2013(3).

[3]杨瑞平,敖小波.财政支出与经济增长的关系研究——基于协整理论的实证分析[J].经济问题,2014(10).

[4]陈晴旖,张宁.北京市金融规模、金融效率与经济增长关联度——基于VAR模型的实证分析[J].产业经济评论,2015(1).

[5]刘立民,李文胜,吕香亭.金融支持经济发展的效率研究——基于丝绸之路经济带的西北五省域实证分析[J].西部金融,2015(9).

[6]赵洪丹,朱显平.农村金融、财政支农与农村经济发展[J].当代经济科学,2015(5).

[7]徐敏,张小林.财政金融支持城镇化发展效应的时空差异研究——以新疆区域的面板数据为例[J].新疆财经,2015(3).

[8]李繁慧.扶持返乡农民工创业的财政金融互动模式探究——基于安徽省农民工创业园视角[J].宿州学院学报,2010(6).

责任编辑 何志玉

An Empirical Analysis of the Interactive Relationship Between the Fiscal Revenue and Expenditure and the Development of the Financial Industry -Taking Guizhou Province as an Example

FENG Ming-chuan

(Department of Credit and Monetary Management, Guiyang Central Sub-branch of People's Bank of China, Guiyang 550001, Guizhou, China)

With the development of the financial industry, the relationship between the fiscal revenue and expenditure and the financial industry is increasing. Taking Guizhou Province as an example, this paper makes an empirical analysis of the interaction between the fiscal revenue and expenditure and the development of the financial industry with Granger Test and ECM Model. The results show that there is a long-term equilibrium relationship between the fiscal revenue and expenditure and the development of the financial industry, and the fiscal revenue and expenditure is one of the reasons for the development of the financial industry. The effect of fiscal expenditure on financial industry is not obvious in the short term, but it has a significant positive effect in the long term.

Fiscal revenue and expenditure; Financial industry; Granger Test; ECM Model

2016-08-25

封明川(1984-)，男，贵州盘县人，中国人民银行贵阳中心支行经济师、硕士。主要研究方向: 区域金融、农村金融。

F812.4;F832.7

A

1673-6133(2016)05-0064-05