宏观金融杠杆波动抑制了金融服务实体经济效率的提高吗.pdf
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1、第 40 卷第 6 期 统计研究 Vol.40,No.6 2023 年 6 月 Statistical Research Jun.2023 宏观金融杠杆波动抑制了金融服务 实体经济效率的提高吗?张焕明 马昭君 内容提要:推动经济高质量发展,需要在新发展理念下进一步强化金融对实体经济的支持作用,作为连接二者的风险载体,宏观金融杠杆是推动实体经济发展的重要工具。为考察宏观金融杠杆波动对金融服务实体经济效率水平的影响,本文选取20082020年我国省级面板数据,利用DEA-Malmquist指数对各省份的金融服务实体经济效率进行测度。研究发现:金融发展受到外部环境变化以及政策的冲击,各省份金融服务实
2、体经济的全要素生产率波动较大,主要受技术进步指数的影响;宏观金融杠杆波动不利于金融服务实体经济效率水平的提升,存在显著的负向空间溢出效应;宏观金融杠杆波动通过阻碍技术进步抑制了金融业对实体经济的支撑能力。本研究在结构性杠杆调整的背景下,为维护金融稳定、提高金融效率,强化金融对实体经济的支持功能提供了有益借鉴。关键词:宏观金融杠杆波动;实体经济;效率测度 DOI:10.19343/ki.111302/c.2023.06.004 中图分类号:F832 文献标识码:A 文章编号:10024565(2023)06004914 Does the Fluctuation of Macro Financia
3、 Leverage Inhibit the Improvement of the Efficiency of Financial Services to the Real Economy?Zhang Huanming&Ma Zhaojun Abstract:Strengthening the ability of financial services to the real economy is the necessary way to achieve high-quality economic development in China.As a risk carrier connecting
4、 the two,macro leverage is an important tool to promote the development of the real economy.Based on this,the paper selects the provincial panel data of China from 2008 to 2020,and uses the DEA Malmquist index to measure the efficiency of financial services to the real economy in various regions,and
5、 empirically examines the impact of macro leverage fluctuations on the efficiency of financial services to the real economy.The research finds that first,economic and financial development is impacted by external changes and policy changes.The total factor productivity of the financial services to t
6、he real economy in each province fluctuates greatly,mainly affected by the technological progress index.Second,the fluctuation of macro financial leverage has a negative effect on the efficiency of financial services,and there is a significant negative spatial spillover effect.The stability of the d
7、evelopment of the real economy is significantly affected by the fluctuation of financial leverage.Third,the fluctuation of macro financial leverage inhibits the support ability of the financial industry to the real economy by hindering technological progress.In the background of structural leverage
8、adjustment,this study provides a useful reference for maintaining financial stability,improving financial efficiency,and strengthening the supporting function of finance to the real economy.Key words:Macro Financial Leverage Fluctuations;Real Economy;Efficiency Measure 50 统计研究 2023 年 6 月 一、引言 党的二十大报
9、告中提到:“坚持把发展经济的着力点放在实体经济上。”金融是国民经济的血脉,是配置资源要素的枢纽,而实体经济是国民经济的“压舱石”,是财富创造的根本源泉,服务实体经济是金融的本源。在传统理论中,金融杠杆是金融支持实体经济的有效渠道,是推动实体经济发展的重要工具,也是连接二者之间的风险载体。2008年国际金融危机爆发后,各经济体开始实行大规模的经济刺激政策,全球出现了加杠杆的浪潮。发达经济体和新兴市场经济体的杠杆率均呈现上升态势,我国金融发展也受到冲击,金融杠杆水平迅速攀升。金融机构人民币贷款余额占国内生产总值的比重从2008年的95.04%上升至2020年的170.03%,累计上升了74.99%
10、。随着我国经济发展进入新常态,经济增速进入中高速阶段,高杠杆问题备受关注(郭桂霞和黄冠群,2020)。2015年末,中央经济工作会议明确提出“去杠杆”,实行了一系列控制宏观杠杆率的措施。金融去杠杆的方向在于降低以商业银行为代表的金融机构负债率(潘敏和袁歌骋,2018),同时也意味着降低实体经济部门的杠杆,从而对金融服务实体经济效率产生影响。2018年和2019年,相关政策由强调“坚持结构性去杠杆的基本思路”转向“保持宏观杠杆率基本稳定”。总体而言,我国金融体系运行平稳,具备化解各类风险的能力,从助力稳增长的层面来说,需要在一定程度上容忍杠杆率上升。在现代市场经济中,合理的杠杆水平能够规避投资风
11、险,提高金融的支持能力,合理运用宏观金融杠杆对实体经济健康稳定发展具有重要推动作用,也有助于经济和资产价格的稳增长(桂文林等,2021)。因此,值得思考的是,杠杆水平的快速上升和“去杠杆”政策引发的宏观金融杠杆波动对金融服务实体经济效率会产生怎样的影响?本文对宏观金融杠杆波动与金融服务实体经济效率之间的关系进行深入研究,试图探索宏观金融杠杆波动对实体经济发展的影响,为我国的杠杆化问题、金融改革以及实体经济发展提供有益参考。本文的其余部分安排如下:第二部分为文献综述,第三部分为金融服务实体经济效率的测度及特征事实分析,第四部分为研究样本、计量模型及估计方法,第五部分为宏观金融杠杆波动对金融服务实
12、体经济效率影响的实证结果与分析,第六部分为研究结论与政策启示。二、文献综述 金融服务实体经济发展效率最早由Schumpeter(1912)在金融促进论中提出,他认为金融投资能推动技术的创新,对实体经济的发展具有促进作用。在后续的研究中,“债务紧缩论”“投资融资理论”“金融加速理论”和“信贷周期理论”等主流宏观理论深入分析金融作用于实体经济的内在机制(Fisher,1933;Bernanke等,1996;Moore和Kiyotaki,1997)。关于金融对实体经济是否具有支撑作用,有学者认为信贷资源投向是关键因素。当信贷资源更多地流向生产性领域,金融业对实体经济发展具有积极的影响,而当信贷资源过
13、度地配置于房地产业等虚拟经济领域,挤占了实体经济所需的资源,会对实体经济发展产生负面效应(Arcand等,2015;Beck等,2012)。近年来,关于金融服务实体经济效率评价的相关研究也日益丰富(贾高清,2019;孙爱军等,2011)。Tone(2001)在研究中提出了基于松弛变量的数据包络分析(DEA)效率测度方法(SBM),解决了决策单元投入过剩和产出不足的相关问题,同时能够兼容其他效率工具。之后的研究中,有学者进一步将DEA和 本文使用金融机构人民币贷款余额占国内生产总值的比重来表示宏观金融杠杆水平,金融机构人民币贷款余额和国内生产总值数据分别来源于Wind数据库和历年中国统计年鉴。第
14、 40 卷第 6 期 张焕明 马昭君:宏观金融杠杆波动抑制了金融服务实体经济效率的提高吗?51 Malmquist指数相结合,解释决策单元效率的动态变化,并对指数变化进行分解。宋志秀等(2021)运用DEA-Malmquist方法测度长江经济带各省份的金融服务实体经济效率,发现了全要素生产效率及其分解后效率的变化特征。在实体经济增长中,作为实体经济增长的基本动力,劳动、资本和技术等要素投入的优化配置至关重要,而其中技术进步和创新蕴含着知识外溢效应,更是实体经济增长的源泉。虚拟经济领域中,作为金融衍生工具,金融杠杆能够以较为固定的比例扩大或收缩资本,而作为融资杠杆,能够更多的用于实体企业融资(王
15、兴和刘超,2020)。目前,国内外关于宏观金融杠杆的研究主要集中在金融发展与经济增长之间的关系上。Shen和Lee(2006)在研究中表明金融杠杆过高会削弱经济增长。Reinhart和Rogoff(2010)基于44个国家的宏观数据发现,当政府部门杠杆率达到90%,经济增速呈现较为明显的下降趋势,并且会伴随着高水平的通货膨胀。马勇和陈雨露(2017)以68个国家为研究样本对金融杠杆、杠杆波动和经济增长之间的关系进行了实证分析,研究发现金融杠杆和经济增长之间存在倒U型的非线性关系,随着杠杆水平的提升,对经济增长表现的推动作用存在边际递减效应,同时杠杆波动明显不利于经济增长。黄倩等(2021)基于
16、省级面板数据,研究了金融杠杆对经济增长和金融风险的影响,结果表明杠杆率的剧烈波动不利于经济增长,同时加剧金融风险。通过对上述文献的梳理不难发现,已有的研究侧重于金融与实体经济的相关性(李延凯和韩廷春,2011;李青原等,2013),以及杠杆率与经济增长的关系(郭文伟和周媛,2020;王学凯和姜卫民,2020),对宏观金融杠杆如何影响金融服务实体经济效率鲜有提及。本文的边际贡献主要体现在:从动态角度对我国金融服务实体经济效率进行测度分析,研究效率变化的决定因素;探索宏观金融杠杆对金融服务实体经济效率的影响效应,考虑了内生性、地区差异和影响机制,对宏观金融杠杆波动的经济后果进行分析,弥补了已有实证
17、研究的不足。三、金融服务实体经济效率测度和特征事实分析(一)金融服务实体经济效率的测度 1.测算方法。DEA模型是以线性规划为基础,用于测度效率最有效的工具之一,包括CCR(Charnes-Cooper-Rhodes)模型和BCC(Banker-Charnes-Cooper)模型。前者以产出为主导,假定生产规模报酬不变,后者以投入为主导,假定生产规模报酬可变。针对本文所要研究的问题,金融服务实体经济效率的影响因素众多,且量纲不一致,因而通过构建非参数的前沿面对效率进行计算。我国金融规模庞大,相较于投入,产出在一定时期内较为稳定,从服务实体经济视角,规模报酬可变的假定更加合理。鉴于此,本文选择了
18、投入导向型的BCC模型,充分考虑了投入的变化。求解效率值的基本原理可以通过如下约束方程组进行展现:()TTmin+e se s+(1)1s.t.njj+=+=0jXsX (2)1njj=0jYsY (3)其中,0s+,0s+,0j,11njj=,n是被评价地区个数,每个地区包含m个投入变量和 p个产出变量。()T123,jjjmjxxxx=jX为投入向量,()T123,jjjpjyyyy=jY为产出向量,0mjx,52 统计研究 2023 年 6 月 0pjy。为无穷小量,Te为单位向量。s+、s 为松弛向量,分别代表投入冗余和产出不足。若1=,且s+、s 全为零向量,则表明被评价地区DEA有
19、效,否则认为无效率。传统的DEA方法未考虑时间因素,Malmquist指数的提出能够有效解决DEA方法中效率相对变化的问题。基于距离函数构建效率评价指数,实现了对决策单元的动态变化分析。具体的定义如下:定 义()()+11,/,ttttttDxyDxy+表 示 在t期 技 术 条 件 下,t到1t+期 技 术 效 率 的 变 化;()()1+111,/,ttttttDxyDx y+表示在1t+期的技术条件下,t到1t+期技术效率的变化。在此基础上定义Malmqusit生产指数效率为:()()()()()()1/2+111+111/21+111,ttttttttttttttttttDxyDxym
20、 yxy xmmDx yDx y+|=|(4)依据Fare等(1994)的分析,两期Malmquist生产效率指数的平均值即为金融市场对实体经济的服务效率。金融服务实体经济效率可以被分为技术进步效率(techch)和综合技术效率(effch)。经济活动的效率主要强调投入的最小化和产出的最大化。技术进步效率主要反映技术的更新和科技的投入,综合技术效率则强调企业的经营管理和投入。具体有如下表示:()()()()()()()1/21+11+111+11+111,ttttttttttttttttttttttDxyDxyDx ym yxy xeffchtechchDx yDxyDx y+|=|(5)2.
21、指标选取。基于本文研究的效率为宏观效率,根据前文所述,确定有效决策单元以及投入产出变量尤为重要。由于西藏自治区部分数据缺失,本文将其他30个省(区、市)作为决策单元。同时,在统一决策单元系统内纳入从人力资本、物质资本、金融资本三个层面反映的金融投入变量以及实体经济产出变量,构建金融服务实体经济效率评价指标体系。同时,利用DEA方法和Malmquist指数对20082020年各省份的效率水平进行测算,并从时间维度和地区维度进行效率变化的比较分析。数据来源于Wind数据库、中国统计年鉴和中国金融统计年鉴等。具体投入产出变量指标及其定义如表1所示。表1 投入产出变量指标及定义 变量类型 变量名称 变
22、量定义 投入变量 人力资本投入 金融业从业人员数 物质资本投入 金融业社会固定资产投资 金融资本投入 社会融资规模 产出变量 实体经济 扣除房地产业、金融业增加值的国内生产总值 3.结果分析。使用DEA方法和Malmquist指数测算20082020年各省份金融服务实体经济效率的结果如表2所示。根据表2的测算结果,绘制20082020年全国技术进步效率、综合技术效率和全要素生产率的折线图,如图1所示。总体而言,我国金融服务实体经济的效率在20082020年呈现较大的波动。具体来看,最低点出现在2009年。纵观样本期内的国内外经济金融形势可知,2008年国际金融危机使 本文使用各省份历年的技术进
23、步效率、综合技术效率和全要素生产率的简单算术平均来计算全国历年的技术进步效率、综合技术效率和全要素生产率。第 40 卷第 6 期 张焕明 马昭君:宏观金融杠杆波动抑制了金融服务实体经济效率的提高吗?53 表2 20082020年金融服务实体经济效率测算结果 地区 北京 天津 河北 山西 内蒙古 辽宁 吉林 黑龙江 上海 江苏 2008 1.098 1.323 1.039 0.785 1.074 1.000 0.855 0.777 0.966 1.003 2009 0.907 0.537 0.559 0.433 0.713 0.833 0.676 0.417 1.056 0.714 2010 1
24、.021 1.139 1.343 1.073 1.224 1.187 1.662 1.303 0.931 1.082 2011 1.158 0.861 1.037 1.429 1.115 1.163 1.248 1.103 1.085 1.103 2012 1.060 1.081 1.062 0.919 1.044 1.071 0.927 0.903 0.927 0.994 2013 0.996 1.018 0.715 0.680 0.892 0.933 0.689 0.674 1.095 1.007 2014 0.959 1.033 1.234 1.320 1.004 1.058 0.736
25、 1.201 0.973 1.001 2015 1.009 1.011 0.934 0.675 1.352 0.941 1.115 1.210 1.136 1.031 2016 1.148 1.232 0.838 0.993 1.017 1.385 0.986 1.023 1.176 1.077 2017 1.221 1.100 0.980 1.721 0.718 1.025 1.382 0.794 1.118 1.071 2018 0.977 1.205 1.352 1.197 1.526 1.395 1.582 1.729 1.050 1.058 2019 1.128 0.547 0.89
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