融资依赖_金融发展与经济增长_基于中国行业数据的考察_贵斌威(5)

ＲＥＬＡＴ３．０５２２．２０６０．９８２０．８１６０．４４１０．２９４０．３５５１．９７３４．１５０．２８９０．６９４０．３２０．５０６５．９５９０．６１

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　浙江社会科学

中可以看出，我国各地区、各行业的增长速度差异很大，石油加２００１－２００７年增速最快是贵州的“，工、炼焦及核燃料加工业”６年的总合增速为，年均增速２增速最慢的是海南４．７９３倍（９．８％）

，仪器仪表及文化、办公用机械制造业”的“６年总。行业年均增速－１合增速为－２．７１９倍（８．１％），国有比重最高的是“烟草制品业”国有比重为，最低的是“金属制品业”国有比重为９８．９％；

医药制造１５．４％。真实融资依赖性最高的是“，业”融资依赖度为１最低的是“烟草制品．４９；，业”融资依赖度为－０．４５。

各地区金融发展水平也有很大差异，以传统为标准，发展水平最高的金融深化指标（ＤＥＰＴＨ）　　表５

变量ＧｒｏｗｔｈＳｈａｒｅＳｔａｔｅＤｅｅｎｄｐＤＥＰＴＨＰＲＩＶＹＲＥＬＡＴ　　表６

解释变量ＳｈａｒｅＦＤＤｅｅｎｄｐＦＤ＊ＳｔａｔｅＦＤＤｅｅｎｄＳｔａｔｅｐ

２　

调整后的Ｒ＊

＊

＊

２０１３年第２期　

的是北京，信贷Ｇ最低的是ＤＰ占比达到３．００６；

福建，信贷Ｇ这也反映了传统ＤＰ占比为０．７４２；金融深化指标的不合理性。以私人部门金融深化指标（为标准，金融发展水平最高的地区ＰＲＩＶＹ），金融发展最低的是黑龙江（是北京（２．２５５）－），福建（排在第１０．１４５０．４１５）２位。以市场化指标（为标准，金融发展水平最高的地区是ＲＥＬＡＴ），浙江（金融发展最低的是黑龙江（５．９５９）－），）福建（排在第７位。０．１３８１．３１４

使用上述数据对核心模型进行回归，得到的结果如表６。

）我们发现期初行业份额（的系数总是Ｓｈａｒｅ，显著性水平在１％以上）并且符号为负；显著的（中位数

标准差

最小值

最大值样本容量

６００６００２０２０３０３０３０

主要变量的描述统计结果

变量定义行业总合增长率行业期初份额行业国有企业比重真实行业融资依赖性信贷ＧＤＰ占比非国有企业信贷ＧＤＰ占比

信贷相对比例

平均值

１．１２２１４３７６２－２．７１９７９３　１．　０．　４．　０．０５００３２０６００００６６６　０．　０．　０．　０．　０．４３３４１４２１５１５４９８９　０．　０．　０．　０．　０．３４５１７５４３５－０．４５０４９０　０．　０．　１．　１．１８８１５４４４１７４２００６　１．　０．　０．　３．　０．４５２３５９４８２－０．１４５２５５　０．　０．　２．　０．９５８４０１３６６－０．１３８９５９　０．　１．　５．　核心模型回归结果

金融发展水平测度指标

模型１：ＤＥＰＴＨ模型２：ＰＲＩＶＹ模型３：ＲＥＬＡＴ

＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊

－１．３７－１．３６－１．４４－１．４５－１．４５－１．４５（）（）（）（）（）（）０．４７０．４７０．４９０．４７０．５００．４９

０．２９（）０．２３０．３１（）０．２２－０．２９（）０．４８０．２０７　６００　０．１７　０．２１－０．２９

０．２０８　６００　

０．３６

（）０．２４０．１４（）０．２１－０．３４（）０．５２０．２０８　６００　０．２１　－０．０２－０．３４

＊＊

０．１９（）０．０９＊＊

０．１５（）０．０７＊＊

０．１５（）０．０８

０．００

（）０．０７－０．２３（）０．１５

０．２１０　６００　０．１９　

０．２０７　６００　０．０５　－０．０８－０．２３

＊

－０．２３（）０．１１

０．２０９６０００．０５－０．０８－０．２３

样本容量

ＦＤ＊Ｄｅｅｎｄ交互效应ｐ

ＦＤ＊Ｓｔａｔｅ交互效应

三阶交互效应

括号内是怀特异方差一致性标准差，０％、５％、１％的显著性水平。对于每个回归＊、＊＊、＊＊＊分别表示１　　注释：

模型我们报告两组结果：包含所有解释变量的初始回归结果、逐步剔除不显著变量后的回归结果。二阶交互效应根据（）式和表５的变量平均值计算，三阶交互效应等于三次乘积项的系数。８

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贵斌威　徐光东　陈宇峰：融资依赖、金融发展与经济增长：基于中国行业数据的考察

说明各个地区在制造业发展过程中存在一种“收。敛效应”

同时与前面的分析一致，我们发现以ＰＲＩＶＹ和ＲＥＬＡＴ为金融发展指标的模型２和模型３优于以ＤＥＰＴＨ为指标的模型１。模型３在１０％的显著性水平下，支持了我们所要验证的三个命模型２在１支持了第一题，０％的显著性水平下，个命题，而模型１无法在１０％的显著性水平下对上述命题进行有效验证。

在模型２和模型３中，金融发展和融资依赖显著性水平分别为５性的交互效应是显著的，％和３从而验证了第一个命题，即金融发展对于％；融资依赖性强的行业具有更大的正面影响。根据模型的估计结果，在行业的国有比重处于平均水平（时，金融发展水平提高１个标准差０．４３３）（），将使融资依赖性相差１个标准差０．４８２、１．３６６

（）的两个行业的增长速度差分别增大００．４３５．０４和０．０３。

模型３也支持了第二个命题和第三个命题。按照模型３的估计结果，在行业的融资依赖性处）于平均水平（时，金融发展水平提高１个标０．３４５）准差（时，将使得国有比重相差１个标准差１．３６６（）的两个行业的增长速度差减小００．２１５．０２３。同时按照模型３，对于融资依赖和国有比重都相）差一个标准差（的两个行业而言，金０．４３５、０．２１５融发展水平提高一个标准差（所产生的三１．３６６）阶交互效应将会使增长速度差减小０．０３。

因此，通过对各地区２００１－２００７年金融发展与行业增长、融资依赖、国有比重的考察，我们认为各地区金融发展水平的差异对于不同融资依赖性不同国有比重属性的行业增长差异而言，有比质、

较显著的解释作用。金融发展降低了企业的融资从而对于投资机会大、内源资金相对不足、融约束，

资依赖程度高的行业产生更大的正面效应。同时，如果将金融发展理解为金融机构更加市场化的资即以私人部门金融深化指标（源配置能力，ＰＲＩＶＹ）和市场化指标（为金融发展水平的测度指ＲＥＬＡＴ）标，那么我们的实证研究发现，随着金融发展水平的提高，非国有比重大的行业将获得更大的增长优金融部门将更加关势。随着金融发展水平的提高，

注正确配置资金所带来的收益，从而相对减轻非国使其获得更大有比重大的行业所面临的融资约束，６０

外部融的增长动力。我们的实证也表明金融发展、资依赖、行业的国有比重之间存在三阶交互效应，即金融发展对于融资依赖性高的行业而言具有更大的推动作用，而这种推动作用对于非国有比重大的行业而言意义更为重大。

五、结论

本文利用中国２００１－２００７年３０个地区的金融业和制造业数据，对金融发展的融资依赖效应进行了分析。作为实证检验的基础，我们通过比》国际标准行业分类码Ｉ和较《ＳＩＣ（Ｒｅｖ．２，１９ …… 此处隐藏：1495字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……