2007年美国次级债引起的金融危机正在全球肆虐，全球经济因此而陷入衰退。那么人们不禁要问：金融体系对经济增长有怎样的影响?什么样的金融体系对经济增长有利?怎样建立一个对经济长期稳定增长有利的金融体系?本文将对国内外关于金融发展与经济增长关系的研究历程和现状作一系统介绍和比较。
一、金融发展的内涵
格利和肖(Gurley and Shaw)在《金融理论中的货币》一书中，明确表达了金融发展的概念，认为金融发展主要指各类金融资产和各种金融机构的增多。戈德史密斯Goldsmith)的金融结构论把金融发展视为金融结构的变化。麦金农和肖(Mckinnon and Shaw)的金融深化论将金融发展看作是金融市场的形成与完善过程。金融结构的优化包括了两层含义：一是金融工具种类与规模的扩张。金融工具即金融商品的种类与规模的扩张反映了金融机构的创新能力，以及金融对社会经济的更深层次的参与和影响。二是金融机构类别与构成的优化。金融机构类别的扩展与构成上的此消彼长，反映了金融领域影响社会经济的力量生长和金融服务日趋完善的程度。金融市场效率的提高也包括两层含义：一是金融资源使用效率的提高，二是金融资源配置效率的提高。这两种效率的提高又依赖于金融市场制度的变革和金融结构的优化。金融结构和金融市场在实际金融发展过程中是相互渗透的，金融结构的优化离不开金融市场的健全，金融结构的扭曲总是伴随着金融市场的不完善。
二、国外研究历程
(一)货币经济发展理论
有关货币金融与经济发展之间关系的论述可追溯到英国重商学派理论。在重商主义者看来，货币就是财富，因而与经济联系在一起。在重商主义解体时期，苏格兰经济学者约翰・罗(John Law)系统地论述了货币金融在一国经济发展中的积极作用。约翰・罗认为，经济的发展有赖于贸易的发展，贸易的发展又有赖于货币放人增加，金属货币的增加将受到金属供应量的束缚，无法适应贸易扩大的需要。因此，罗主张由国家创办银行，发行纸币，以推进生产贸易的发展。
重商学派之后，古典经济学派认为货币本身对经济发展没有实质性影响，但与货币联系的各种信用活动，特别是银行体系的建立和完善对经济发展起着重要的促进作用。亚当。斯密在《国民财富的性质和原因的研究》一书中，充分肯定了银行券与信用活动对经济发展的促进作用，指出：慎重的银行活动可以增进一国产业，但增进产业的方法，不在于增加一国资本，而在于使本无所用的资本大部分有用，本不生利的资本大部分生利。古典经济学集大成者约翰・穆勒完全继承了斯密的信用媒介论，认为信用没有创造资本，但促进资本流转到更能在生产上有效利用资本的人手中。因此，虽然现有资本数量实际上没有增加，但使用的资本数量却由此增加，从而使社会总产量相应地增加。
(二)传统金融发展理论
1969年，雷蒙德・戈德史密斯(Coldsmith)出版的《金融结构与金融发展》一书，综合全面地提出了金融结构和金融发展的概念。他认为，金融发展是指金融结构的变化，因此研究金融发展就是研究金融结构的变化过程和趋势。通过对近百年金融发展和当代35个国家货币制度状况的比较研究，得出经济增长与金融发展是同步进行的这一结论。戈德史密斯指出，金融机构诱发增长的作用只能产生于储蓄和投资总量的增长或者投资的边际收益率的增长中的一个，它通过把储蓄更有效地分配在潜在的投资项目上而取得。戈德史密斯提出了一国金融发展水平的衡量指标，首次将理论与实证相结合，系统阐述了金融发展与经济增长之间的相互关系。
1973年，美国经济学家爱德华・肖(Shaw)和罗纳德・麦金农(Mckinnon)分别出版了《经济发展中的金融深化》和《经济发展中的货币与资本》，进一步发展了金融发展理论。爱德华，肖(Shaw)提出了“金融深化”理论。他分析了金融深化的特征，认为推行金融深化战略有利于本国经济的发展，这主要来自于金融深化的储蓄效应、投资效应、就业效应和收入效应。作为金融深化的反面，他分析了“金融抑制”的特征及成因，指出金融抑制不利于经济增长。麦金农(Mckinnon)着重讨论了“金融抑制”理论，认为发展中国家不能过分长期依赖外国资本，必须而且可以通过金融自由化求得资金上的自给，而金融自由化必须与外贸体制和财政体制改革同步。金融深化和金融抑制论突出了金融因素在经济发展中的作用，弥补了一般货币理论研究过程中忽略发展中国家货币特征的缺陷，为发展中国家制定货币金融政策，推行货币金融改革提供了理论依据。
(三)新金融发展理论
以麦金农－肖(Mckimon and Shaw)为代表的传统金融发展理论认为，发展中国家的金融抑制政策阻碍了储蓄动员和经济增长，因而主张实行金融自由化政策。他们的理论在许多发展中国家实施，但结果并不如人意；很多国家在金融自由化之后爆发了金融危机。严峻的现实使人们不得不对传统理论进行反思。以金(Kjng)和莱文(R.Levme)等人为代表的一些经济学家摒弃了传统金融发展理论框架，在内生增长理论的基础上采用最优化方法来重新分析金融在经济发展中的作用，并在20世纪90年代形成了第二代金融发展理论(也称为新金融发展理论)。他们在汲取内生增长理论的最新成果的基础上，对金融发展理论作了进一步发展，并突破了麦金农－肖框架，把内生增长和内生金融中介和金融市场并入金融发展模型中。内生金融理论认为，资金融通过程中的不确定性和信息不对称等因素产生金融交易成本；随着经济发展，这种交易成本对经济运行的影响越来越大；为了降低交易成本，经济发展到一定程度就会内生地要求金融体系形成和发展。
金(K1ng)和莱文(Levine)在金融中介促进经济增长的实证研究方面做出了开创性的工作。King和Levine从金融功能的角度人手，研究金融中介发展对经济增长的影响，尤其是对全要素生产力的影响。值得一提的是，他们的研究在金融功能的计量上取得了突破性的进展。King和Levine设计了4个金融中介的指标。来反映金融中介所提供的服务：一是Depth出指标，等于M2／GDP，用于衡量金融中介的规模；二是Bmk指标用于衡量一国商业银行相对于中央银行的规模，等于商业银行的信贷资产／(商业银行的信贷资产+中央银行国内资产)；三是Pfivate指标，用于衡量商业银行对私营企业的贷款，等于商业银行对私营企业的贷款／(国
内信贷总量一银行间贷款)；四是Pfq指标，等于商业银行对私营企业的贷款／GDP。另外，金和莱文提出了四个“经济增长”指标：①GYP－人均实际GDP增长率；②GK－物质资本积累率；③INV－国内总投资与GDP的比率；④EFF－经济效率增进，即物质资本的使用或配置效率。
三、国内研究现状
(一)中国金融发展与经济增长的实证研究
在国内，关于中国金融发展与经济增长的研究主要体现在实证层面。具有代表性的研究成果有谈儒勇(1999)，采用1993～1998年有关中国金融发展与经济增长的季度数据，运用普通最小二乘法，对我国金融发展与经济增长进行线形回归分析，检验结果证明，结果表明金融中介体发展和经济增长之间有显著的、很强的正相关关系。韩廷春(2001)认为：技术进步与制度创新是中国经济增长的最关键因素；金融深化理论与利率政策必须与经济发展过程相适应；不能单纯追求金融发展与资本市场的数量扩张，应更加重视金融体系的效率与质量。谭艳芝、彭文平(2003)将引起经济增长的因素分为量(储蓄、投资、资本积累)和质(投资效率、TVP)两类，采用1978-2001年的数据实证分析中国金融发展与经济增长的关系。分析结果表明，金融发展对投资和资本积累的影响显著为正，但对经济增长的质的因素影响显著为负或不显著，因而综合起来，金融发展对经济增长率的影响不显著。
(二)农村金融与农村经济增长
国内对于金融发展与经济增长之间关系的研究大都在国家宏观层次上，单独考察农村金融发展与经济增长之间关系的不多，其中有代表性的是董晓林和王娟(2004)建立了农村地区金融发展与其经济增长相互影响的内生增长模型，运用相关数据分析衡量了我国农村金融对经济增长的支持程度。她们的实证结果表明，金融支持对农村经济增长具有推动作用。姚耀军(2004)基于VAR模型及其协整分析，利用Granger因果关系检验方法对中国农村1978～2002年间金融发展与经济增长之间的关系做出实证研究。他的研究发现，农村金融发展是农村经济增长的Granger原因，而农村经济增长并不是农村金融发展的Granger原因。
(三)区域金融发展与经济增长
近年来,在上世纪90年代金融发展理论经验性研究的启发下,不少中国学者借鉴相关的思路与指标、运用计量经济学手段对中国金融发展与经济增长的关系进行了经验研究。由于在金融发展的指标(尤其是金融效率指标)选取上存在差异,导致结论大相径庭。中国金融发展与经济增长关系已有的代表性结论有:金融发展对经济增长的促进作用主要是通过金融资产的扩张而实现的,而不是通过提高金融资源配置效率来实现的(曹啸、吴军,2002);金融中介效率对经济增长,以及金融中介发展规模对经济增长存在单方向上的因果关系(李广众,王美今,2003);中国金融规模和金融效率与经济增长同时存在双向的因果关系(王志强、孙纲,2003)。曹啸与吴军的文章中并没有提取金融效率指标,其结论只是一种推断,而其他两篇文章在实证研究多借鉴金融发展理论代表人物莱文等人的研究,选取的金融效率指标为单指标,即分别采用SLR(储贷比率)指标与PRI(私企信贷占比),显然,以单指标来代表中国金融效率是不全面的。本文在金融效率观下,给出了更为合理的金融效率综合指标,在此基础上,运用格兰杰因果关系检验对中国金融发展与经济增长关系进行了再检验,对中国金融发展与经济增长关系进行了澄清,进而为中国效率型金融发展提供了新的理论依据。
一、新金融效率观与金融效率的估算
1?新金融效率观。
金融效率是金融发展的题中应有之意,但却被传统的金融发展理论所忽视。金融结构论(戈德史密斯,1969)将金融结构简单等同于金融发展;金融深化论(麦金农与肖,1973)完全竞争的假设前提对应帕累托有效,由此得出的金融自由化政策建议也在实践中屡屡受挫;1990年代金融发展的经验研究对金融效率仅作简化处理,即分别采用上文提及的SLR与PRI等单指标代表金融效率。
通过对1997年的亚洲金融危机与经济金融全球化的深刻反思,白钦先(1998)认识到传统金融发展理论的现实效应与主流理论的不符,率先揭示出金融的资源属性,进而提出了金融资源论。金融资源论通过揭示出金融的资源属性,赋予了全新的金融效率观。金融效率(金融资源配置效率)是金融质和量的统一;金融发展的关键在于金融质的提高,合理地开发、利用和配置金融资源,同时注重作为资源配置手段和机制的金融整体效率和功能的改善,因此,金融效率在金融发展理论中的核心地位凸显无疑。
由于宏观金融效率强调动态性和金融功能(主要指金融资源配置功能),与单一关注盈利性与静态性的微观金融效率相比更为重要,因此,宏观金融效率是金融效率中的应予以重点研究的对象。宏观金融效率是一优化问题:由金融结构、金融运行机制与金融环境共同决定(约束条件);目标是金融发展,及以此促进的经济增长。宏观金融效率以微观金融效率为基础,是金融功能(可视为一种能力)的演进与实现程度。借助修正的内生增长模型,宏观金融资源配置效率(以下简称为金融效率)是金融(储蓄)资源的利用能力、金融资源的企业选择能力、金融资源转化为资本后的产业与地区选择能力这三种能力的综合。
2?内生增长模型的修正与金融效率的估算。
在金融发展理论的演进过程中,经济增长理论的推动功不可没,经济增长理论中的最新进展——内生增长理论对金融发展理论及金融效率研究具有重大的启示。借助内生增长模型可理解金融作用于经济的内生机制及金融资源的配置渠道。
内生增长模型(以AK模型为例)可表述为:
g=Aφs-δ(1)
其中,g:经济增长率;?:储蓄被转化为投资的比例
A:资本的边际社会生产率;s:储蓄率;δ:折旧率
金融发展作用于经济增长,即金融资源配置的三个渠道是:
①金融发展改变储蓄率,从而影响经济增长;
②金融发展会使得更高比例的储蓄被转化为投资,从而促进经济增长;
③金融发展使得资本配置效率提高,从而促进经济增长。
亚珀利和帕加诺(Jappelli & Pagano,1994)指出金融自由化通过缓解和消除家庭的流动性抑制,可能减少储蓄并对经济增长产生不利影响;德格雷戈诺(DeGregono,1994)则指出,如果家庭的借款被用于人力资本的投资,情况正相反。如果同时考虑上述两方面的影响,结论将是含糊不清的。因此,应重点考察金融发展的后两个促进经济增长的渠道。
金融发展促进经济增长的后两个渠道实际反映了金融资源配置的二个阶段:第一阶段,通过价格等机制将金融资源转移至资金的需要者手中;第二阶段,资金需求者将获得的货币资本转化为产业资本投入实际生产过程,创造有效产出。需要强调的是,在转轨与发展中国家(中国是一典型的代表)中,私营企业与国有企业效率不同,故应对AK模型进行修正,即在上述金融资源配置的两个阶段中间,考察资金获得者——企业的类型。因此,本文借助修正的AK模型,从金融(储蓄)资源的利用能力、金融资源的企业选择能力、金融资源转化为资本后的产业与地区选择能力这三种能力来综合考察与估算金融效率,具体分析如下:
其一,储蓄投资转化率(SLR)是描述金融(储蓄)资源利用能力的有效指标。中国近年来越来越大的存差表明中国的储蓄投资转化率低下,但储蓄投资转化率只反映了金融资源配置的一个环节,且由于对中国存差产生的原因存在一定的争论,因此,单独使用此指标来代表金融效率是不全面的(图1中国时间序列的SLR曲线单调下降,这与中国实际金融效率并不十分吻合)。
其二,在中国这一转轨与发展中国家中,私企普遍比国企效率高,但获得了较少的金融资源支持,私企获得的信贷占比(PRI)是描述金融资源企业选择能力的有效指标。与SLR指标一样,私企获得的信贷占比只反映了金融资源配置的一个环节,且除金融效率之外,私企获得的信贷占比还受其他因素(如所有制歧视)的影响,因此,同样不宜单独使用此指标来代表金融效率(图2中国时间序列的PRI曲线单调上升,这与中国实际金融效率亦存在出入)。
其三,伍格勒(Wurgler,2000)认为,金融的基本功能是实现资本的优化配置,金融发展的程度及其作用应该主要用资本配置效率这一指标来衡量。资本配置效率的提高意味着资本流入高资本回报率的产业或地区,流出低资本回报率的产业或地区。从这一思路出发,伍格勒提出资本配置效率(E(I,GDP))可以用资本关于GDP变化的弹性来表示,并提出测度资本配置效率的方法。在此基础上,从产业角度考察了65个国家的资本配置效率,发现发达国家的资本配置效率明显高于发展中国家。韩立岩等(2002)借鉴伍格勒资本配置效率的思路与方法,通过对中国工业部门39个行业的数据进行计量分析,得出中国的资本配置效率处在低水平的结论。潘文卿和张伟(2003)参考伍格勒的理论,对中国28个省区的资本配置效率与金融发展的相关性进行了计量分析。
我们认为,资本配置效率(E(I,GDP))指标是描述金融资源配置效率不容忽视的重要指标;金融效率是一综合指标,是对金融资源配置各环节的综合考察,应涵盖储蓄投资转化率(SLR)、私人企业的信贷占比(PRI)与资本配置效率(E(I,GDP))(中国资本配置效率数据来源于潘文卿等人的研究成果)三个指标。为此,本文以储蓄投资转化率(SLR)、私人企业获得的信贷占比(PRI)与资本配置效率(E(I,GDP))三个指标的乘积作为金融效率值,中国金融效率(1979—2003)(图4)是在图1～3基础上的加总与延伸。图4表明,1979—2003年中国金融效率总体偏低,并经历了两次低点:1989年及其后几年中国金融的大调整与1998年东南亚金融危机前后造成的极大金融冲击,这与中国实际金融运行情况相符。
二、中国金融发展与经济增长关系的再检验
1?指标选取与数据。
1979年改革开放之前中国金融仍为财政的附属,真正意义上的金融效率无从谈起,因此,始以1979年、延伸至2003年来考究中国宏观金融效率是合适的。至于中国金融发展的规模、结构指标则可参见相关研究的指标与度量,经济增长指标以实际人均GDP的自然对数LYP表示,投资增长率INV(固定资产投资存量)为影响经济增长的重要因素。
本文采用的数据是年度数据,样本期间为1979年～2003年,数据来源为中国统计年鉴、中国金融年鉴以及相关研究公开的数据。
2?计量检验方法。
对金融发展与经济增长之间关系的分析,本文选择在多变量VAR系统中进行。若VAR模型中的非平稳变量存在协整关系,我们就可以在VAR模型基础上经过协整变换建立向量误差修正模型(VECM),表示如下:
其中:X=(LYPt,FIRt,STRUCt,EFFIt,INVt)表示由5个变量构成的系统向量;Ai表示系数矩阵;α表示误差修正项的系数向量;β表示协整向量;β′Xt-1表示误差修正项。
由于协调关系只能说明变量之间的长期相关性,但不能具体指出何为因、何为果,因此,一般运用格兰杰因果关系检验进行进一步的分析。
3?各变量数据水平平稳性的单位根检验。
各变量数据水平的平稳性检验是考察变量是否具时间趋势,进而确定是否有必要采用协整分析方法。本文对变量的数据生成过程(DGP)是否平稳的单位根检验方法主要采用ADF(Augmented Dickey—Fuller)检验与PP(PhiIips—Perron)检验,检验结果如表1。
注:(1)从经济意义出发,对变量的检验方程中分别采用了包括了截距和趋势项、包括截距以及不包括二者三种情况进行,因此其临界值也有所不同;(2)以上提供的是显著性水平为5%的临界值;(3)加**表示通过显著性水平为5%的单位根检验。
由表1的分析结果可知,本文计算所涉及的对数形式的增长指标与金融发展变量均是I(1)过程的非平稳变量,对其相关性一般采用协调检验检验上述变量的相关性。
4?金融中介发展与经济增长的协整关系分析。
表2给出了FIR、STRUC、EFFI与LYP组成的四变量系统的协整关系下的Johansen检验,结果表明LYP、EFFI、FIR、STRUC之间确实存在协整关系,具有一个协整方程。
考虑一个协整关系假定下的经过标准化的协整系数,见表3。
将协整关系写成数学表达式,并令其等于VECM:
VECM=LYP-0?13EFFI+0?76FIR-0?17STRUC+1?73
上式反映了经济增长、金融效率、金融规模、金融结构四个时间序列之间的某种长期均衡关系。
由于协调关系只能说明变量之间至少存在单向因果关系,但不能具体指出何为因、何为果,因此,有必要运用格兰杰因果关系检验进行进一步分析。
5?格兰杰因果关系检验。
从表4中的P值可以看出,金融规模与经济增长有双向的Grange因果关系、金融结构与经济增长有双向Granger因果关系,金融规模是金融结构的单向Granger因果关系。其余变量之间没有Granger因果关系。
表示拒绝零假设错误的概率小于5%,即表明至少在95%的置信水平下,可以认为前一个变量是后一个变量的格兰杰成因。
6?分析。
由上述检验结果,可以得出以下结论:
①中国金融规模及金融结构均与经济增长互为因果,金融规模增加1%,经济增长提高约0?76%;
②中国金融规模是金融结构的原因,中国金融结构很不合理,对经济增长有负作用;
③金融效率与经济增长及金融规模、结构之间不存在任何方向的因果关系。
三、结论与建议
一、 引言与文献回顾
城镇化是维持经济健康发展的强大动力，也是促进金融发展和创新的有力支撑，反映了社会发展的客观规律、国家现代化的发展程度。2013年11月，十三中全会做出的《关于全面深化改革若干重大问题的决定》提出，“坚持走中国特色新型城镇化道路，推进以人为核心的城镇化，推动大中小城市和小城镇协调发展、产业和城镇融合发展，促进城镇化和新农村建设协调推进”。在2014年3月，正式推出《国家新型城镇化规划》（2014-2020年），明确了中国未来城镇化的发展路径、主要目标以及战略任务。当前，中国正处在城镇化加速推进、金融深层变革的关键阶段，正确理解和处理城镇化、金融发展两者之间的动态联系和规律，对于成功实现新型城镇化和金融改革发展有重要的理论价值与实践意义。
国内外文献就城镇化与金融之间的关系研究，主要集中于金融发展与金融创新对城镇化进程的影响，而城镇化进程对金融的影响则很少涉及。孙浦阳和武力超（2011），采用1995年～2008年120个国家的面板数据，使用2SLS估计方法分析了金融发展对全球各国城镇化进程的影响，发现金融发展是影响城镇化进程的重要因素。熊湘辉和徐璋勇（2015）通过对中国2004年～2013年31个省区使用空间面板模型进行分析发现，金融支持水平的提高对我国城镇化发展具有促进作用。荣晨和葛蓉（2015）从市场和政府关系的视角检验了金融发展对城镇化的支持效应，金融对城镇化的支持在不同地区有明显差异，而且，金融支持对政府干预、国有经济所占比重具有不同的敏感性。很多学者也认为城镇化和金融发展之间存在一种互动机制。例如，贾洪文和胡殿萍（2013）认为，城镇化和金融发展存在一种互动机制，通过扩大金融规模、适当提高金融效率和促进金融中介发展，能够加快城镇化进程;反过来，城镇化水平的提高也会在一定程度上促进金融发展。关于新型城镇化建设中金融困境的成因，邱俊杰和邱兆祥（2013）认为有三方面的内容：一是金融生态环境亚健康阻碍了城镇化的高速发展;二是资源配置失衡削弱了金融支持城镇化发展的效率;三是农村居民的自我排斥倾向进一步削弱了金融支持城镇化建设的力度。因此，金融发展和金融创新对于城镇化进程的支持是有限的，需要其他条件的支持。Kim，Kyung-Hwan（1997），认为依靠良好的金融创新、政府治理以及政治承诺，持续的城镇化进程可以产生巨大财富，以改善所有收入群体的住房和基本服务需求。
本文试图通过跨国实证分析，对城镇化和金融杠杆（金融发展）之间的关系进行讨论。本文其余部分结构如下：第二部分，实证分析城镇化对金融杠杆的动态影响;第三部分，结合实证结论对中国的情况进行讨论;最后本文进行总结并提出政策建议。
二、 实证分析
1. 研究样本和模型设定。根据样本数据的可获得性，本文包括了124个国家1983年～2012年的面板数据。从经济总量来看，该样本国家的GDP总量超过全球GDP总量的90%，因而可以视为一个在全球范围内具有代表性的研究样本。
关于模型设定，根据研究目标，本部分主要考察城镇化对金融杠杆的动态影响。考虑到金融杠杆的观测值随国家和时间而变化，通常存在一定的序列相关性，因此考虑到各变量之间的潜在内生性，本文采用动态面板模型进行实证分析。根据Aerllano和Bond（1991）提出的一阶差分GMM估计量，设立金融杠杆与城镇化之间的动态关系模型，如下回归方程表示：
从理论上看，虽然一阶差分GMM估计方法可以在一定程度上兼顾金融杠杆通常存在的序列相关性以及相关变量之间的内生性，但是一阶差分GMM估计方法有局限性，当被解释变量滞后项的系数较大时，被解释变量会出现强烈的序列相关性;当个体效应的波动远大于误差项的波动时，模型也会表现欠佳。因此，采用Arellano和Bover（1995）、Blundell和Bond（1998）提出的系统GMM估计量，对方程（1）进行实证分析。系统GMM估计可以分为一步GMM估计和两步GMM估计，一步估计使用传统异方差-序列相关稳健型估计量来计算标准误，两步估计使用Windmeijer（2005）纠偏估计量来计算标准误。在有限的样本情况下，两步估计比一步估计能够更好的解决自相关与异方差问题。
由于GMM估计量的一致有效性的前提条件是误差项不存在序列相关性和工具变量过度识别的问题。因此，需要对误差项进行序列相关性检验和过度识别条件检验。根据Arellano和Bond（1991），误差项的一阶滞后由于初始误差项经过差分处理后，即使初始误差项序列无关，仍可能会出现序列相关情况，因此，误差项的二阶滞后必须不存在序列相关，而误差项的一阶滞后可以存在序列相关。Arellano和Bond（1991）建议使用两步估计给出的Sargan统计量进行过度识别条件检验。当不能拒绝上述两个检验时，说明误差项不存在序列相关，并且GMM估计量是一致有效的，可以认为模型设定是正确的。
2. 变量选择。在模型变量的选择方面，金融杠杆的替代变量主要使用两个基本指标：一是私人部门信贷/GDP（记为Private），一般认为为私营部门提供的应偿还金融资源越多的国家和地区，通常具有更高的金融杠杆;二是M2/GDP（记为Mtwo），由于其反映了宏观经济的货币化程度，因而成为衡量一国金融杠杆水平的重要参考指标。将城镇人口/总人口（记为Urban）作为城镇化率替代变量的基本指标，该指标越大，通常一国的城镇化率越高。
在控制变量的选择方面，部分地参考过往文献，主要纳入了四个不同层面的影响因素：一是宏观经济变量，具体使用的控制变量包括人均GDP、按GDP平减指数衡量的年通货膨胀率;二是产业资本结构变量，具体使用的控制变量包括工业增加值/GDP、服务等附加值/GDP、资本形成总额/GDP;三是金融环境变量，具体使用的控制变量包括：存款利率、存款保险、资本账户开放度指数;四是社会人口变量，具体使用的控制变量包括：移动蜂窝式无线通讯系统的电话租用率、人口年增长率。各主要变量的表示形式、经济含义和数据来源如表1所示。
基于研究样本的可获得性，本文共选择了124个主要国家和地区1983年～2012年的相关数据。
3. 城镇化进程中的金融杠杆变化。根据方程（1），针对城镇化对私人部门信贷的动态影响，进行系统GMM估计。当被解释变量为私人部门信贷/GDP时，从估计结果可以发现，以城镇化率（记为Urban）和城镇化率的平方项（记为Urban2）为核心解释变量进行估计，Urban呈现显著正效应，Urban2呈现显著负效应，模型整体呈现“倒U型”，拐点大致位于56%～63%之间，说明随着城镇化的推进，金融杠杆水平呈现递增趋势，当城镇化率达到某一区间时出现拐点。在越过拐点之后，随着城镇化的继续推进，金融杠杆水平开始出现下降趋势。
从估计结果可以发现，对一国私人部门信贷/GDP均产生显著影响的控制变量主要包括：人均GDP（记为Lgdp）、资本形成总额/GDP（记为Capital）、存款利率（记为Deposit）、人口年增长率（记为Pgrowth）。结合各变量的系数符号，可以得到以下基本结论：（1）人均GDP越高，私人部门信贷/GDP越高，说明金融杠杆水平会随着经济发展水平的上升而提高;（2）资本形成总额/GDP越高，私人部门信贷/GDP越高，说明金融杠杆水平会随着宏观资本结构的改变而同向变化;（3）存款利率越高，私人部门信贷/GDP越低，说明存款利率升高会降低金融杠杆水平;（4）人口的年增长率越高，私人部门信贷/GDP越高，说明人口增长对金融杠杆水平的提升有正向促进作用。
当被解释变量为另一个杠杆指标即M2/GDP时，从估计结果同样可以发现，以城镇化率（记为Urban）和城镇化率的平方项（记为Urban2）为核心解释变量进行估计，模型整体依然呈现出“倒U型”关系，拐点区间位于60%～63%之间。
从控制变量来看，对一国M2/GDP产生显著影响的控制变量主要包括：按GDP平减指数衡量的年通货膨胀率（记为Ginf）、工业增加值/GDP（记为Industry）、资本形成总额/GDP（记为Capital）、存款利率（记为Deposit）、人口年增长率（记为Pgrowth）。考虑各变量的系数符号，可以获得以下基本结论：（1）通货膨胀率越高，M2/GDP越低，说明通货膨胀会对金融杠杆水平产生负效应;（2）工业增加值/GDP越高，M2/GDP越低，说明金融杠杆水平会随着第二产业比重的提高而降低;（3）资本形成总额/GDP越高，M2/GDP越高，说明金融杠杆水平会随着投资的增长而上升;（4）存款利率越高，私人部门信贷/GDP越低，说明利率上升会抑制金融杠杆水平;（5）人口的年增长率越高，私人部门信贷/GDP越高，说明人口增长对金融杠杆水平的上升有推动作用。
三、 对中国情况的应用分析
基于上述实证结论，参照拐点区间的平均值和上限，并根据最近5年中国城镇化率的年均增速推算，预计中国的金融杠杆水平可能在2019年～2021年进入拐点区域，如图1所示，此后随着城镇化率的上升，金融杠杆将出现下降趋势。
四、 结论与政策启示
本文基于124个国家1983年～2012年的动态面板数据进行实证分析，结果发现，城镇化和金融杠杆之间呈现出显著的“倒U型”关系，当城镇化率达到56%～63%时，私人部门信贷/GDP可能出现拐点;当城镇化率达到60%～63%时，M2/GDP可能出现拐点。此外，发现人均GDP、资本形成率、人口增长率、社会发展水平越高，通货膨胀、存款利率、第二产业比重越低，金融杠杆水平越高;反之，金融杠杆水平越低。
上述实证分析结论对中国城镇化的推进、金融杠杆的管理具有比较明确的政策启示。城镇化发展对金融杠杆具有明显的促进作用，随着城镇化的加速推进，金融领域也会得到快速发展，金融风险日益增加，亟需通过加强金融监管措施和改革，为城镇化中的金融稳定健康发展保驾护航。然而，当城镇化率达到56%～63%时，金融杠杆水平达到拐点，此后将随着城镇化率的增大而降低。此时，为弥补金融支持城镇化的不足，政府部门要主动引导城镇化进程中的投融资机制，进一步支持城镇化的持续健康发展。
参考文献：
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中图分类号：F833/837文献标识码：A文章编号：1003-7217（2013）05-0015-05
一、引言与文献回顾
“十”报告提出：解决好农业、农村、农民问题是全党工作重中之重。发展农村经济的关键是提高农村金融发展水平、缩小农村金融发展差距，而探究农村金融发展差异的影响因素乃是基本前提。
我国农村金融发展差异研究一般包含在区域金融差异研究之中。宋宏谋等以农村信用社为研究对象，实证分析了1979～2000年中国农村金融发展的区域差异问题[1]；伍艳等发现我国农村金融制度安排和金融供给的区域布局不均衡[2]；黎翠梅分析我国在农村金融相关率方面区域差异明显，且农村金融对农村经济的影响也存在明显的区域差异[3]；高新才等认为经济发展水平的区域差异、市场化进程的区域差异以及政府行为的区域差异是造成这一问题的主要原因[4]。
瑞托斯·劳拉詹南（2001）提出了金融地理学这一新兴学科概念[5]。随着金融地理学的发展，越来越多学者尝试将这一理论运用于区域金融发展差异研究中，如田霖（2005）将各种金融地理因素一起纳入实证分析，认为经济、科技、文化、开放、基础设施、劳动力等金融地理因素对区域金融综合竞争力有显著影响[6]；卢佳、金雪军（2007）实证表明：地理位置等新经济地理因素对区域金融发展均有显著影响[7]。但目前国内从金融地理学角度研究农村金融的文献并不多见。
本文试图将金融地理学理论创新性地运用于我国农村金融区域发展差异研究之中。假定各金融地理因素均对农村金融产生影响，且影响程度不同，并运用模糊曲线法考察各金融地理因素对农村金融综合发展水平的贡献程度，以期拓宽金融地理学在农村金融发展方面的应用领域，为国家实施惠农政策、缩小农村金融发展差异提供理论指导。
二、指标选取、数据来源及研究方法
（一）指标体系的构建
考察我国农村金融发展差异影响因素的前提是衡量农村金融发展水平。国内关于农村金融发展水平指标体系构建的研究不多，本文借鉴区域金融研究中指标构建思路[6-8]，进行一定调整和整合，从金融总量、金融结构、金融效率、金融环境四个方面来构建农村金融综合发展水平指标体系（见表1），运用因子分析法得出量化的各省农村金融综合发展水平。（二）数据来源及处理
各指标数据均来源于2006～2010年中国统计年鉴、中国金融年鉴、中国农村统计年鉴、农业统计年鉴、中国财政年鉴、银监会网站农村金融服务图集。我国农村金融协调发展是合作性金融机构、商业性金融机构等相互依存，面向“三农”的协同过程[9]。下面选取五大国有商业银行、股份制商业银行、城市商业银行、农村信用社、农村合作银行、农村商业银行、邮政储蓄银行和农村新型金融机构的农村地区金融数据。为了使数据平稳可靠，取2006～2010年的平均值作为基础数据。
（三）研究方法
1.因子分析法。
因子分析法是考察多个变量间相关性的一种多元统计方法，利用因子得分可以对样本进行分类和综合评价①。
2.模糊曲线法。
金融地理贡献因子和农村金融综合发展水平的关系是复杂的非线性形式，模糊曲线法不需要建立数学模型就能识别最有效的输入变量，比较适合解决金融地理因子的贡献程度问题②。
本文综合考虑特征根值大于1、累积贡献率大于85%两个标准来提取因子，由表2可以看出，前五个因子的特征值大于1，且累计方差贡献率大于85%，即前五个因子可以解释原始变量90%左右的方差，已经包含了14个统计指标绝大部分的信息。
由旋转后因子载荷矩阵可知，公因子F1在网点分布密度、金融从业、人均存款、人均贷款的载荷值较大，可代表农村金融资源覆盖水平；公因子F2在金融相关率、金融市场化率载荷值较大，代表农村金融结构；公因子F3在储蓄投资转化率、农村GDP、农村财政支出载荷值较大，代表农村金融环境；公因子F4在贷款增长率、存款增长率载荷值较大，代表金融增长潜力；公因子F5在存贷比、贷款产出率和储蓄动员率有较大载荷值，代表农村金融效率。综合得分F=（43.351F1+15.954F2+14.059F3+10.197F4+7.144F5）/90.706。由此，可以计算出各省的农村金融综合发展水平得分排名（见表3）。（二）因子分析结果
从表3可以看到，农村金融综合发展水平得分排名前10名的除了内蒙古和四川以外都是东部沿海的省份，内蒙古由于在金融资源覆盖水平和金融增长潜力方面表现突出，使得它的综合得分较高，排名第三位。四川省在农村金融环境和金融增长潜力排名较好，综合水平超出西部其他省份，排在第十位；河北、福建、海南的农村金融综合发展水平落后于东部平均水平，其中海南省农村金融发展滞后现象尤为突出，排在第30位；中部地区的江西、山西农村金融综合水平较低，均排在后10名；西部地区的陕西农村金融综合水平较好，排在18位。可见我国农村金融综合发展水平在各省之间存在差异，且和东中西部行政区域划分不尽相同。
四、我国农村金融发展差异的金融地理因素分析
（一）金融地理因子的选取与计算
为了更好地解释各省（区/市）农村金融综合发展水平差异的因素，依据金融地理学理论，引入经济、环境、设施、劳动、文化、科技、开放、聚集金融地理学因子作为解释性指标（见表4）。环境因子包括了自然条件、地理区位和经济区位。自然资源是社会生产原料和能量的来源，农业生产尤其依赖阳光、温度、降水等自然条件，故以基础能源资源储量、受灾面积代表自然条件。从地理区位上看，距东部海岸远近是影响东部和中西部经济发展的重要区位因素，与我国降水量分布规律大致相同，故以年均降水量代表各省农村的地理区位。而所在省份GDP占全国GDP比重能一定程度上说明农村所在地区经济实力，能代表经济区位。
农村基础设施是指为农村的经济、社会、文化发展及农民生活提供公共服务的各种设施的总和，它能直接间接作用于农村经济，用发电装机容量、人均拥有机械动力、公路里程数来衡量农村设施因子。劳动力是从事农业生产的主体，农村劳动力文化水平和素质高低也是农村经济发展重要影响因素，用农村就业率、农村金融从业比重、劳动力文化水平来衡量。
文化观念是包括风俗、习惯、禁忌、价值观念等在内的社会意识。和谐丰富的文化生活有助于增进农村居民间的信任关系和社会资本的积累，有利于农村互助金融的发展。选取农村文化站数量和农村文教娱乐支出比重来衡量文化因子。
科技进步已成为推动农村经济发展的决定性力量，选取农村固定投资投入信息传输、计算机服务和科学研究数量以及各省技术成交量来衡量科技因子。
改革开放以来我国出口导向型经济发展策略使得对外开放水平对地区经济发展差异影响较大，国内很多学者均从实证角度证明了开放对我国地区的经济增长差异有显著影响，选取农村进出口额和农村外商投资总额来衡量开放因子。
另外，借鉴田霖（2005）博士论文中聚集力指标，将人口密度和产业密度作为聚集因子来考察人口聚集程度和产业结构对农村金融综合发展水平的贡献程度。
（二）各因子的贡献程度
根据模糊曲线原理以及运用Matlab编程计算③，输入各个省份的样本数据，就可以得出每个因子对农村金融综合发展水平的贡献程度（见表6）。表中显示：各因子对农村金融综合发展水平均产生正向贡献，依其重要程度依次为科技因子、经济因子、文化因子、设施因子、开放因子、环境因子、劳动因子、聚集因子。
科技因子对农村金融综合发展水平的贡献程度为0.3863，在所有因子中贡献程度最大，说明农村科技水平成为我国农村金融发展最重要的影响因素。经济因子作为农村金融发展的基础因素，其贡献程度为0.2115，排名第二位。文化因子贡献程度达到0.178，排名第三位，说明农村文化建设对农村金融发展有着重要促进作用。设施因子、开放因子和环境因子的贡献程度比较相近，均在0.16左右，说明这三个因素对农村金融综合发展重要程度相近。聚集因子的贡献程度只有0.08，对农村金融综合发展作用较小，人口密度和产业集中度对农村金融综合发展水平影响不大。
五、相关政策建议
缩小农村金融区域发展差异，实现农村金融协调发展才能充分发挥金融资源扶贫功能，帮助缩小城乡经济差距，推进城乡一体化进程。根据金融地理因素分析结果来看，农村金融发展依靠的是各种社会经济文化的协同作用，我们不能忽视各地农村中除经济以外的科技、文化、设施、地理环境、劳动力等影响因素，要依据客观规律和各地自身情况，抓住关键金融发展因子。
1.继续贯彻“科技兴农”方针，深化农村科技体制改革。增加对农村信息、计算机和科研的资金投入，促进金融资本与科技创新的结合，提高农村金融有机构成，从而发挥科技与农村经济、金融的良性互动作用，提高农村金融的发展实力。
2.开展丰富多彩的文化活动，培育良好信用环境。增设农村文化站点，丰富农民精神生活，增强农民间情感交流和沟通，增进社会信任，提高守法意识、信用意识，为农村金融发展创造良好的信用环境。
3.顺应产业结构调整要求，夯实农村经济基础。政府应抓好农村农田水利等基础设施建设，改善农村交通运输条件，构建和完善农业现代化和农村城镇化建设的制度框架，夯实农村经济基础。
4.适当鼓励农民工返乡就业，拓宽农民创业融资渠道。政府应积极为返乡农民工提供创业培训、融资指导服务；农村金融机构应加大对农户和农村小微企业的信贷支持力度，扩大农村金融服务覆盖面，充分发挥农村金融的杠杠效应。
注释：
①本文建立的农村金融综合发展水平指标体系指标数量较多，且指标间存在较强的相关性，使用因子分析法比较合适。
参考文献：
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企业文化力是评价企业在动态竞争中能力的重要因素，它集中地体现了不同企业所表现出的凝聚力、动员力、鼓舞力、推动力的不同特点，并能反映企业的个性特征，与企业核心竞争力有着极为密切的关系。从总体上说，价值观是企业文化的核心，企业文化是核心竞争力的核心，企业文化力是企业竞争力的重要组成部分。从这个意义上可以说，企业文化力是区别不同企业竞争力的重要特征值。
一、企业竞争优势根源的一般性分析
当代企业竞争优势根源理论揭示了企业知识、企业文化与企业竞争力的关系。长期以来，在企业优势根源的研究中存在着各种理论流派，人们通常用这些理论研究的结论作为对企业竞争优势预期和判断的依据。在新古典经济学中企业被视作一个“黑箱”，由于完全竞争的假设，无所谓竞争优势，并由此得出经济学关于竞争优势外生论的S-C-P梅森——贝恩范式，将竞争优势的分析放在市场结构(structure)——市场行为(conduct)——市场绩效(performance)的要素结合中进行。而以迈克尔·波特占主流地位的战略理论同样把竞争优势归结为外生优势，其核心是分析市场结构。进入20世纪80年代以来，企业竞争优势的研究转移到企业的层面，产生了以资源为基础的企业观、企业动态观、企业能力观、核心能力观等。这些理论为企业竞争优势研究提供了认识论平台，即与企业外部条件相比，企业内部条件对于企业获得市场竞争优势具有决定作用，企业内部资源、能力的积累是解释企业获得超额利润和保持企业竞争优势的关键。真正将竞争理论、管理理论更新的是企业能力理论，这是企业文化研究不断演绎和推进的前提。能力理论将知识所固有的性质作为企业的核心刚性，把测度企业竞争优势的基本尺度定为创新能力、难以模仿、可持续性及学习能力。在这里，企业作为知识集合体，企业资源发挥效用程度上的差异、创新能力的差别，都是由企业现有的知识存量所决定的，彼得·德鲁克把知识看作是企业所拥有的、且唯一独特的资源，在企业竞争优势根源理论的发展演变中，我们可以看出当代的各种流派已经把注意力集中到了企业知识存量和认识结构的研究上，据以得出知识决定创新能力、管理能力并进而决定竞争能力的结论。这些结论可以说是目前正在热烈讨论的有关企业文化与核心竞争力关系的重要理论基础之一。
二、核心竞争优势取得与保持的一般原理
在激烈的市场竞争中所有企业无不期望获得制胜市场的长盛不衰的竞争优势，基于此，企业管理理论出现了产业组织理论和企业战略理论的融合，其标志是1990年普拉哈拉德和哈默在《哈佛商业评论》上发表的《公司的核心竞争力》一文，首次明确提出了“核心竞争力”的概念，并由此开始将企业核心能力的取得定义到企业内部，强调企业核心竞争力产生于企业组织内部，其后在关于核心竞争力的讨论中形成了基于资源的战略观和基于能力的战略观，后者更为强调企业的无形知识和能力方面。在我国的管理研究中，核心竞争力的培育与实践作为过去10来年间我国管理工作中的十大问题之一，引起了理论界与实务界的极大关注，致力于研究本土文化制约下我国企业(当然包括金融企业)核心竞争力的构造与内涵、培育与提升等问题，其中核心竞争力的取得和保持这一命题是讨论的中心内容。随着研究的延伸，人们似乎承认持续的竞争优势是企业具有核心竞争力的表现，假若一个企业能够在动荡环境中保持其持续的竞争优势，可以认为这是拥有核心竞争力的企业。因此，所谓核心竞争优势的取得与保持，实际上就是企业在各种环境中怎样形成并保持住较长时期的竞争优势问题。
借鉴美国管理学家坦南鲍姆和施米特提出的领导模式连续统的概念，可以类似地用“连续统”的概念来描述企业核心竞争力问题。在“连续统”中，企业总是在竞争优势的第一阶段，当其竞争优势尚未出现下降时，就转入其竞争优势的第二阶段…，直至第N阶段，从而构成周而复始的循环，使得每个循环的起点都高于前一个起点，每一循环的终点也高于前一个终点，由此一环推一环，不断往上发展，进而形成企业竞争优势的连续统，为企业创造整体的持续的竞争优势。然而，如何才能使循环不致中断，“连续统”的运行能够始终持续下去，从国内外成功企业实践的分析中，可以看到他们将文化力作为一种新型管理力而进行的有益实验。
三、金融文化力的内涵及基本结构
文化，是人类创造性地改造自然和改造自我活动的产物，它由文化最基本的单位——文化特质聚合形成文化丛，由文化丛的系统联结形成文化模式，从根本上影响着人们看待事物的立场、观点和方法。文化不仅影响人与自然环境的关系，还影响着人的行为方式和整个社会的生活方式，是一种巨大的精神力量。作为行业文化的金融企业文化具有亚文化的形态和管理学属性，前者表明它是相对于社会主流文化的一种微观经济的文化，后者主要说明它充满了管理科学、管理思想、管理理论和管理方法。按照企业竞争优势根源的一般分析，金融文化力可以这样表述：它是以金融企业的知识为基础形成的对企业及企业成员的凝聚力量、动员力量、鼓舞力量、推动力量。其基本结构和包含的要素是：
1．金融企业知识。利用国内外学者对知识的分类，金融企业的知识可以分为哲学角度的知识和管理角度的知识。从哲学的角度，企业知识被分为显性知识和隐性知识。从管理的角度，与企业核心竞争力密切有关的是企业组织中累积性的常识、协调不同生产技能的有机结构和多种技术流的学识，尤其是构成企业核心竞争力的互补性知识。金融企业的技术性知识、管理性知识、制度性知识、显性知识和隐性知识、个人知识和共有知识是互补性知识，他们之间存在着交互作用。金融企业的互补性知识意味着知识的专用性，它只有在特定的环境中才能发挥作用。这些知识的特点是：专业性和互补性决定了工作效率的提高和知识积累速度的加快；具有递增效益，只能在企业内部渐进积累；是在长期的学习过程中形成的，其具有的路径依赖性使企业知识流量的选择受现有知识存量的约束；具有整体性和模糊性特征，其他企业难以成功模仿；由于包含个人知识及企业共享知识，使得员工在企业内部的价值大于市场价值；互补性知识构成企业创新的基础；在互补性知识中决定技术性知识能否很好发挥作用的因素是企业的制度性知识和管理性知识。因此，制度高于技术。企业所积累的互补性知识，是企业长期竞争行为的基础和利润来源，核心互补性知识构成企业的核心竞争力。
2．金融企业精神与企业文化。美国管理大师托马斯E·L·彼得斯在《成功之路》一书中认为：日本企业的高效，是在企业中培育了一种良好的文化品质，特别是树立了共同遵守的正确价值观，并能够把它保持下去，因而导致了“日本奇迹”的出现，这种良好的文化品质集中地表现在塑造了突出群体凝聚力和团队精神的企业精神上。中国金融业在早期发展过程中形成了汇通天下、信誉至上、法至精密等充满礼、仪、仁思想，迎合当时的需要、体现自己存在价值的金融企业文化。在建设现代金融文化时，我国金融业已经将其作为合理内核加以吸取。企业精神与企业文化是一种力量已为所有企业所共识，将其作为塑造人、培育人、凝聚人的第一要素，这是因为是否拥有忠诚于本企业的比较稳定的与企业发展相适应的人才群体是决定企业兴衰的关键。自然环境的差异造成植被和动物种群的不同，同样的道理，企业人文环境的优劣也必然决定人才群体的优劣，人才群体的优劣则决定着企业的生存和发展。好的企业文化和企业精神培育人、凝聚人、激励人。反之，即使人才也会因环境不适而渐渐退化失去光泽。这是将其作为金融文化力构成要素的意义之所在。
3．金融企业的文化自觉与文化主导。管理科学发展到企业文化阶段已经根本不同于泰罗制、行为科学、理性主义管理，也不同于过去的行政型管理。倡导“以文化人”的管理观念，强调文化自觉和文化主导。在文化自觉的要求下，金融企业家会用文化的视点去查找企业问题的根源，这不仅是管理科学不断发展的内部动因，也是管理科学发展进步的结果；用文化主导的观点，在所有的管理要素中必须有一项是主导因素，就像泰罗制以经济为主要因素、行为科学以满足每一个体的需要为主要因素一样，文化自觉和文化主导都将主导因素强调为企业文化的培育。
四、金融文化力与金融核心竞争力的关系
什么是企业的核心竞争力？按照普拉哈拉德和G·哈默的定义，企业的核心竞争力有3个基本特征：第一，核心竞争力提供了进入多元化市场的潜能；第二，核心竞争力应当对最终产品中顾客重视的价值做出关键贡献；第三，核心竞争力应当是竞争对手难以模仿的。有一种非常形象的说法：将核心竞争力比作一株成长中的大树，分为8大根系、7大主干、6大果实。8大根系是基础层，分别是企业的文化、理念、价值观、形象、创新、特色、人才和信息。7大主干是载体层，为企业结构、机制、规模、战略、品牌、关系和制度。果实也被称作转换层，由服务、质量、成本、营销、技术、能力组成。可见，核心竞争力的培育和提升需要多方配合，系统推进。而且，不同的企业对核心竞争力的理解也不同，如中海油的标杆管理、华为的技术为王、联想的刷新理念、格兰仕的比较优势，等等。那么，金融企业的核心竞争力是什么？它与金融文化力又是什么关系？
1．金融企业核心竞争力的含义。金融企业核心竞争力是能够充分体现金融行业的固有特征和本企业的价值观念，对本企业职工具有极高亲和力和凝聚力，内化于经营活动过程之中，为竞争对手难以学习和模仿，进而使本企业能够长期处于竞争优势地位的能力。金融核心竞争力是以企业能力理论为基础整合企业资源理论、企业战略管理理论、企业知识理论、企业创新理论而得出的管理科学概念。它的特征是：核心竞争力是金融企业的一种内在的品质，是在长期积累的过程中逐步形成的，是时代服务文化、竞争文化、金融文化的有机结合，是一种团队精神。
2．金融文化力与金融核心竞争力的关系
(1)金融文化力是金融核心竞争力的重要组成部分。一个国家讲求综合国力，一个企业讲求企业力，有一个公式把企业力归纳成：企业力=商品力销售力形象力，不论这个公式是否全面，但却已经说明了决定企业力大小的所有因素中都包含文化的要素。文化向企业经营的各个环节渗透是当代企业运营的重要特点。文化是一种力量，在企业运作中具有导向、凝聚、激励、约束、纽带和辐射6大功能，每个功能都与核心竞争力有关。导向功能的作用在于引导全体员工奋发向上，兢兢业业于本职工作，将个人目标与企业目标一致化。凝聚功能激发员工的内在动力，增强企业凝聚力和向心力。约束功能形成全体员工的行为准则，是一种单纯依靠制度所无法起到的作用。纽带功能可以将来自各方面的信息通过员工个人加工进行反馈，使企业及时得到来自内部和外部的准确信号。辐射功能可以通过企业形象和员工形象传达给社会。这些功能综合所形成的力量就是企业文化力，是企业核心竞争力的重要组成部分。
关键词：金融深化 经济增长 因果关系 实证检验
自从Goldsmith（1969）给出了金融深化和经济增长二者呈现正相关的结论以来，有关于金融深化和经济增长的关系研究的视角和方法不断创新，已经成为当前宏观经济学研究的热点之一。金融深化逐渐成为世界性的潮流，我国作为最大的发展中国家，在向现代市场经济发展转变的过程中，对金融体制深化改革。本文就我国在改革开放以来年均近10%的速度增长过程中金融发展与经济增长的关系进行分析。
相关文献综述
（一）国外相关文献研究
对金融发展与经济增长关系的关注最早追溯到Bagehot（1873）和Schumpeter（1912）。Bagehot和Hicks（1969）认为金融系统在工业革命中起到关键作用。Schumpeter主张功能完善的银行能够通过发现和支持具有较大成功概率创新项目而刺激创新，进而推动经济增长。相反，Robinson（1952）、Lucas（1988）和一些发展经济学家却对金融持怀疑和漠视态度（Levine，1997）。但总体上说，无论经济学家还是政策制定者都倾向于认为：金融系统对经济增长具有重要影响，是经济增长的一个重要决定因素。
在理论研究方面，Gurley和Shaw（1955）发展了Schumpeter等人的思想，认为金融发展是经济增长的一个必要条件。他们通过分析金融中介的作用探讨了不同结构金融系统，即金融结构对经济增长的影响。Patrick（1966）最早提出金融发展与经济增长因果关系。他把关于金融发展和经济增长关系观点分成两类：主张金融发展能促进经济增长的叫做供给主导；主张金融发展只是经济增长对金融服务需求的被动反应的称为需求遵从。Greenwood和Jovanovic（1990），Bencivenga和Smith（1991），Saint-Paul（1992），King and Levine（1993），DeLa Fuente（1994）等人也都采用建立内生增长模型方式分析了金融系统5种基本功能对经济增长的不同影响。Greenwood and Smith（1997）则分析了金融市场通过增加专业化来促进增长，突破了新古典经济理论的限制，开辟了分析经济增长来源和决定因素的新途径，是增长理论研究的一大进步。但这种进步从本质上说仍然是局部的，因为现有研究没有从总体上揭示出经济增长的机理。
在实证研究方面，随着先进的计量工具和统计软件的广泛运用，金融深化和经济发展的相互依赖关系得到了验证。Gupta（1984）采用Granger（1988）提出的因果分析方法，利用不同指标表示金融发展、用工业生产指数表示实际经济增长分析了14个发展中国家的季度时间序列数据。表明14个发展中国家中有8个国家存在供给引导现象，4个国家供给引导和需求遵从现象都存在，2个国家存在双向因果关系。Demirguc-Kunt and Maksimovic（1998）、Asli（1996） and Ross Levine（1996）、King and Levine等研究者们用四种金融发展水平的衡量方法引入控制变量，在Goldsmith（1969）的工作基础上考察了77个国家，得到金融发展和经济增长有显著正相关的结论，并且还说明了金融发展的初始水平与经济增长的关系很大。阿德洛夫（Adolfo，2001）使用格兰杰因果关系检验法，通过检验巴西1980-1997年的时间序列数据，得出经济增长和金融发展互为因果关系的结论。Levine（1998，1999）、Loayza、Beck（2000）也得出了金融发展和经济增长有很强的关系，他们将这一关系归于内生性。Loayza、Beck（2000）使用面板数据，发现了金融发展和经济增长有很强的正向关系。Rioja、Valev（2004）发现，在发达国家，金融发展对经济增长的作用主要通过提高TFP来实现，而在发展中国家，金融发展对经济增长的作用主要通过加速资本积累来实现，Beck、Levine（2004）也发现金融市场和金融中介都对经济增长有正向的作用。Beck、Levine（2002）、Norman Loayza and Romain Ranciere（2002）采用平行数据实证研究表明，金融深化对经济增长有明显的正向影响。
中图分类号：F830.34 文献标识码：A 文章编号：1008-2972(2010)02-0062-05
一、问题的提出
随着我国经济结构的转换，发展重心由出口导向逐步转向扩大内需，2008年金融危机的冲击更是使得国家出台一系列政策促进内需增长。居民消费增长是扩大内需的核心，农村居民也不例外，其在总人口中占据了近55％，对消费扩大有至关重要的影响。国家为此出台了一些针对农村的消费政策，如“家电下乡”等。但中国农村居民消费不足现象依然很严重，农村居民消费提升的空间很大，其能否持续增长对我国内需型经济结构的形成有重大的影响。
如何促进农村居民消费增长?现有文献分别从财政、收入等角度给出了不同的解释。但现在农村经济发展面临的一个严重问题是金融抑制。在造成农村发展资金不足的同时还有大量资金通过各种渠道外流，制约了农村经济发展和农民收入增长，进而影响农民消费增长。因此，本文将从农村金融深化的角度研究农村居民消费增长的问题，论证农村金融深化能否促进农村居民消费增长，二者长期、短期关系如何。
二、相关文献回顾
早期的四大消费理论(凯恩斯的绝对收入假说、杜森贝里的相对收入假说、莫迪利安尼的生命周期假说、弗里德曼的持久收入假说)都是建立在自由借贷的前提之下，即不存在流动性约束。进入20世纪80年代后，部分研究者放松了自由借贷假说，开始研究流动性约束与居民消费之间的关系，结果表明在存在流动性约束时，消费者对收入预期变动会产生过度敏感性，从而使得消费减少。㈣在这些研究的基础上，学者们进一步研究金融市场深化与消费之间的关系，Bayoumi(1993)通过理论分析与实证检验，证明了金融深化能够促进消费增长。Levchenko(2005)认为金融市场的深化能够更好的进行风险分散，从而达到了平滑消费的作用。
国内对居民消费的研究也开始涉及金融深化与居民消费之间的关系。这类文献主要集中在信贷约束以及不确定性对居民消费的影响，结论是信贷约束影响居民消费，降低居民消费倾向，并且相比城镇居民，对农村居民的影响更大，但这类文献并不是完全从金融深化的角度来看其对消费的影响。也有部分学者基于金融深化的角度来研究其对居民消费的影响。如孙家良(2003)从金融抑制的角度分析了我国居民消费倾向较低的原因。叶耀明、王胜(2007)通过全国31个省的面板数据分析表明金融市场化通过各种渠道降低了消费者面临的流动性约束，释放了消费需求，并且还有进一步发展的潜力。
中国存在城乡“二元金融”体系，农民受信贷约束比城镇居民更加严重，当前农村几乎没有消费信贷。但目前对农村金融深化与农村居民消费关系的研究较少，现有的文献多是研究农村民间金融对农村居民消费的影响。如朱信凯、刘刚(2007)通过实证研究认为非正规金融缓解了农户消费的信贷约束，弥补了正规金融的不足。文晖(2008)通过研究民间金融对农村消费的效用分析，认为民间金融提高了农民消费的积极性，改善了农民的消费结构。㈣只有文启湘、刘卫锋(2005)等少数学者认为农村金融深化能促进农民增收、缓解信贷约束，从而扩大其消费需求。但这些研究并未进行实证检验。因此，有必要对农村金融深化与农村居民消费的关系进行深入的研究。
三、金融深化对居民消费影响的渠道分析
基于现有的消费理论，居民消费主要受两方面的影响，一是收入，这其中包含绝对收入、相对收入以及收入差距等。二是时间因素，主要基于消费的跨期替代方面的考虑，包括消费的平滑性、流动性约束、不确定性等方面的影响。因此，本文主要从这两个方面分析金融深化对居民消费的影响。
1 金融深化对居民收入的影响。现有理论研究成果表明，在长期中，金融深化促进居民收入增长，进而使得居民消费支出增大。收入分配差距的缩小则会使得居民不确定性的感觉降低，消费平稳性增强。对当前农村居民来讲，金融抑制是影响农民进行生产性投资、收入增长的重要因素，收入增长缓慢进一步制约了农村居民消费能力的提升。随着农村金融不断深化，农村资金供给增加，资源得到进一步合理分配，农民收入也会随之增长，最终促使农村居民消费上升。
2 金融深化使得居民能在更长时期内合理配置消费，从而增加消费的平滑性，减少波动，有利于促进消费增长。金融深化将增加居民的信贷可得性，使得当期收入对消费的影响程度降低，减少居民收入中用干预防性储蓄的部分，将更多的收入用于消费。此外，金融深化还使得居民一方面可以利用金融市场进行资产的保值增值，进而降低经济波动带来的不确定性；另一方面，金融深化使得各种相关的保险体系更加完善，进一步降低居民所面对的不确定性。因此，从金融深化对消费平滑性、流动性约束等方面的影响可以看出，金融深化使得居民“更敢”花钱了。对农村居民而言，这几个方面对其制约尤为严重，农村居民消费的集中性十分突出，加上当前我国农村社会保障体系尚未建设到位，农村居民必须进行大量的预防性储蓄，以防出现各种突发事件时无法应对。随着农村金融不断深化，农村居民将逐渐使其消费平滑化，消费的过度敏感性程度慢慢降低，消费逐步走向成熟。
当然，金融深化对农村居民消费的影响远不止这两个方面，此外还有利率性因素、结构性因素等，这些因素一般都能归结到上述两个方面之中。基于以上分析，本文认为在长期内农村金融深化将促进农村居民消费增长，二者存在一种长期均衡关系。
四、指标选择、数据来源与实证方法
(一)指标选择
1 农村居民消费指标(XF)。本文使用农户消费增长率这一相对指标来衡量农村居民消费的变化。增长率的变化比绝对数的变化更能体现出农村居民消费的动态变化。
2 农村金融深化指标。农村金融深化由农村金融规模(FD)和农村金融效率(FE)两个指标来描述。金融规模采用银行贷款占GDP的比重来衡量金融发展水平。具体到农村，即为农村贷款与农村GDP的比值。在农村金融效率指标(FE)上采用王志强，孙刚(2003)的做法，用农村存款与农村贷款之比来衡量农村金融效率，该比值能够衡量金融中介将储蓄转化
为贷款的效率，同时也有利于反映当前农村资金外流的现状。
(二)数据来源
本文数据的时间跨度为1978～2007年，但由于农户消费用增长率来表示，本年度的数据依赖于上一年的数据，因此本文最终用于实证的数据从1979年开始，共计28个年度数据。农户消费增长率的数据根据2008年中国《中国农村统计年鉴》公布的农村居民生活消费数据计算取得。农村GDP的数据由农村在历年全国GDP中所占的比重乘以当年全国GDP取得。比重数据来源于中国社会科学院历年《中国农村经济绿皮书》以及国家统计局网站，全国GDP来自历年《中国统计年鉴》。农村贷款为乡镇企业贷款与农业贷款之和，农村存款为农户储蓄和农业存款之和，分别根据历年《中国金融统计年鉴》加工整理取得。最终在这些数据的基础上计算出农村金融规模和农村金融效率两个指标。
(三)实证方法
本文采用协整检验的方法来检验变量之间的长期关系。当检测出变量间存在协整关系时，在此基础上进一步建立误差修正模型检验变量间的短期动态关系，并观测变量对外生冲击的反应。本文的所有计量分析在Eviews6.0上完成。
五、实证分析过程
(一)变量的单位根检验
由于研究将涉及到协整检验和误差修正模型(VEC)，所以在进行协整分析之前，需要确定所有的变量是否都是单位根过程，以防出现虚假回归现象。本文采用标准的ADF检验来判断各变量的平稳性。检验结果如表1所示。
从检验结果可以看出，原变量在一阶差分后都变得平稳，由此可以认为各变量都是单位根过程。由于是小样本时间序列，为了进一步保证结论的准确性，本文同时利用PP检验法进行单位根检验，结果与ADF法一致，此处略去。
(二)长期均衡关系――协整检验
虽然原变量都是非平稳的一阶单整序列，但这些变量间可能存在某种平稳的线性组合，以反映变量间的长期均衡关系，即协整关系。本文采用Johanson协整检验方法来检验这种关系是否存在。
协整关系检验根据Johansen多变量极大似然估计法，从不存在协整关系的零假设(r=o)开始，如果得到的统计量不显著，则接受原假设，说明不存在协整关系。反之则接受备择假设(r≥1)，认为此时最少存在一个协整关系。依次进行下去，直至出现不显著的统计量为止，此时接受原假设。检验结果如表2所示。
从表2中我们可以看出，r=0时迹统计量大于临界值，应该拒绝原假设，接受r≥1，表明至少存在一个协整关系。接着进行检验，当r≤1时迹统计量小于临界值，接受原假设，表明最多存在一个协整关系。因此，我们可以认为，三个变量间存在一个协整关系。其标准化协整系数的表达式为：
XF=-0.0867+0.6749FD-0.2315FE
这表明，农村金融规模(FD)每增加1，农村消费增长率(XF)将增加0.6502；农村金融效率(FE)每增加1，农村消费增长率将减少0.2315。农村金融效率是农村储蓄与农村贷款之比，储蓄的增加意味着消费的减少，这与经济理论是一致的。因此，从整体上来讲，农村金融深化在长期内将促进农村消费增长。
(三)格兰杰因果关系检验
根据以上协整检验的结果，几个变量间存在协整关系，这为我们进一步检验它们之间的因果关系提供了基础。通过格兰杰因果关系检验，结果如表3。
从表3我们可以看出，农村金融规模、农村金融效率是农户消费增长率的格兰杰原因，但反之不成立。这进一步加强了协整检验的结论，农村金融规模、农村金融效率对农户消费增长率存在影响。
(四)短期动态关系考察――误差修正模型(vrcl
在上面的分析中，本文已经得出三个变量之间存在长期均衡关系，但这种均衡关系的短期调整过程如何我们并不知道。因此，有必要进一步研究。根据Granger定理(1987)，如果非平稳变量之间存在协整关系，则必然可以建立误差修正模型，误差修正模型则能对变量间的短期动态关系进行描述，结果如表4所示。
从本文研究的重点来看，我们主要关注方程1，看农户消费增长率在短期内如何变动。从表4中可以看出，方程1的误差修正项系数为-0.618，小于零，同时在统计上显著。表明误差修正项对农户消费增长率的变动有向下修正的作用，使增长率变缓。其余解释变量中，农户消费增长率自身滞后两期的数值对本期都有一定正向影响，分别为0.364，0.452。农村金融规模的变化对农户消费增长率的影响在第一期为-0.956，第二期为1.704，第二期影响远大于第一期，并且起正向作用，这表明农村金融规模扩大的影响具有时滞效应。而农村金融效率的变化则与农村金融规模变化对农户消费增长率的影响相反，在第一期为正值(0.201)，在第二期则变为负值(-0.401)，且影响程度不及农村金融规模大。
(五)广义脉冲响应分析
脉冲响应函数刻画的是在误差修正模型的扰动项上加上一个单位标准差大小的信息冲击对内生变量当前值和未来值的影响。通过脉冲响应函数，我们可以描述系统对单位冲击的反应，并可以对变量间影响程度大小进行比较。
图1是基于VEC模型的脉冲响应函数，纵轴代表变量响应程度，横轴表示追踪阶数。在本文中我们设定为10期。从图1中我们可以看出农户消费增长率(XF)对自身信息的一个标准差扰动的脉冲响应在第一期就达到最大值(约为0.51)，以后逐期递减，衰减至负值。农户消费增长率(XF)对农村金融规模(FD)的一个标准差扰动的脉冲响应在第一期、第二期几乎没有影响，然后第三期直接上升至最大值(约为0.17)，以后逐期递减。农户消费增长率(XF)对农村金融效率(FE)的一个标准差扰动的脉冲响应在第二期达到最大值(约为0.18)，从第三期开始递减，到第六期基本衰减至零，随后又缓慢上升。从以上分析我们可以看出，农户消费增长率对自身冲击反应较大，也较快。而另外两个变量对其影响具有滞后效应，并且影响较长。
(六)方差分解
为了进一步说明农村金融规模、农村金融效率对农户消费增长率的影响程度，同时比较变量间的相对重要性，本文对上述模型进行方差分解。即对脉冲响应函数中的各个冲击项，以及对一个解释变量回归所得到的说明系数进行正交化分解，以测算出各个冲击项自身对被解释变量的贡献度。表5是对农户消费增长率(XF)预测方差的分解，分别代表了三个变量对XF各期预测方差的贡献度。
从表5方差分解的结果可以看出，农户消费变动率自身的贡献率在短期内最大，每期都在80％以上，但各期在逐渐递减。农村金融规模和农村金融效率在第一期贡献率为零，以后逐期递增。从总体来说，农村金融规模和农村金融效率对农户消费变动率的预测方差贡献率不大。
六、结论
中图分类号：F49 文献标识码：A 文章编号：1672-3104(2012)03?0110?06
一、引言
自1967年日本科学技术和经济研究协会首次提出“信息化”一词以来，随着信息化的迅猛发展，信息化与经济增长的关系首先引起了人们的关注。Castells[1]认为信息化主要通过产业经济的扩充来影响社会经济发展。Biswas[2]提出信息化通过影响生产技术和消费结构两种形式来影响经济增长。20世纪90年代以来，信息技术的加速发展和广泛应用不仅深刻影响了国际竞争格局和人类的生存方式，更引发了金融领域的重大变革，如混业经营成为金融行业的主流模式，客户需求成为金融服务的市场主导，风险管理成为金融管理的重中之重等。作为经济增长的重要工具和手段，长期以来，金融业一直非常重视信息技术的应用，信息技术不但在金融服务体系建设中发挥着基础作用，而且对于提高金融行业内部管理水平进而提高资源配置效率更是具有重要意义。从宏观视角研究信息化与金融发展的互动关系，分析它们的互动机制，有利于评估我国信息化与金融发展的协调水平，分析其中存在的问题，从而对信息化与金融发展的关系有一个全面的认识，也给政府相关部门加强宏观管理提供理论与实证的依据，因而具有十分重要的意义。
金融发展主要包括金融资产、金融机构、金融市场等总量的提高，以及金融结构的改善和优化，McKinnon[3]、Shaw[4]在各自的著作中独立地提出了“金融抑制”和“金融深化”理论，他们从制度框架和金融效率的角度，强调了金融市场化的积极作用，由此现代意义上的金融发展理论正式形成。关于信息技术、信息化对金融的影响，谭荣华、左志刚[5]论述了信息生产功能是现代金融中介的一项重要功能，信息化作用于金融中介的信息生产，从而成为推动金融中介的一个重要原因，信息化通过使可利用的信息量增加和使信息利用能力提高两种机制实现。张立洲[6]探讨了金融信息化对货币形态及智能、金融机构、金融市场、宏观货币政策产生的广泛而深刻的影响。赵昱光、张雪梅[7]认为金融领域信息技术的应用，从便利资金供应、加快资金结算和支付、促进银行体系效率提高、促进金融市场发展等多方面促进了金融的发展，同时信息技术也为金融运行和监管提出了一些新的挑战。李政、王雷[8]认为金融信息化对金融发展的
收稿日期：2012?03?10
基金项目：国家社科基金(10BJY105)；宁波大学区域经济与社会发展研究院重点课题(QYJYS1106)
作者简介：俞立平(1967?)，男，江苏姜堰人，博士，宁波大学商学院教授，主要研究方向：信息经济，科学计量.
影响是双面的，一方面金融信息化提高了金融机构的运作效率，另一方面金融信息化加剧了金融风险的产生。温平川[9]利用协整检验、脉冲响应函数和方差分解、向量误差修正模型，对江苏省信息化与金融发展之间的关系进行了实证分析，发现信息化的推进对金融规模的扩张有较大的促进作用，而对金融效率和股票市场的发展影响较小。
此外，关于金融信息化存在的问题，石双元、张金隆等[10]较系统地分析了信息技术与金融业的关系及其对金融业的影响，着重研究了由于金融信息化带来的新的金融风险及其产生的原因，探讨了信息技术在防范和化解金融风险中的作用。郝向荣、王松等[11]认为中国银行业已经走过了电算化的初级阶段，正朝着金融信息化时展，将面临着一些新的风险。
从以上研究看，关于信息化对金融发展的影响机制和理论相对比较成熟，但存在以下问题：
第一，现有的研究侧重从微观视角进行，缺乏区域层面信息化与金融发展关系的宏观研究，虽然微观是宏观的基础，但并不是简单的累加。而且在微观层面，金融发展对信息化的影响极其有限。
第二，关于信息化对金融发展影响研究较多，缺乏金融发展对信息化影响的研究。
第三，理论研究较多，实证研究比较缺乏，迄今为止仅有数篇文献，而且主要基于时间序列数据，采用向量自回归模型进行研究，缺乏基于面板数据的研究。
本文基于近年来的面板数据，首先分析了信息化与金融发展的互动机制，然后采用格兰杰因果检验、面板数据、面板向量自回归模型(Panel VAR, PVAR)全面分析信息化与金融发展的互动关系。
二、研究框架
本文的研究框架如图1所示，研究信息化与金融之间的互动关系，首先进行两者互动机制的理论研究，然后再从静态与动态两个视角进行实证，静态研究主要采用格兰杰因果检验与面板数据进行，动态研究采用面板向量自回归模型进行，在此基础上进行脉冲响应函数和方差分解分析，最后再进行综合分析。
信息化的影响因素，主要有金融、经济发展水平、科技水平等；经济发展水平越高，对信息化就会提出更高的要求，也能够为信息化发展提供物质基础；信息化离不开科学技术，信息化的发展不仅需要计算机、
图1 研究框架
网络、通讯、电子等领域的信息技术，也离不开化工、能源、机械、建筑等相关科学技术。为此，建立如下模型：
(1)
式中：Info表示信息化水平，FIR表示金融水平，GDP为经济发展水平，ST为科技水平，c为常数项，α、β、γ表示回归系数。为了减少异方差，同时增强结果的解释性，所有变量都取对数进行处理。
面板数据有很多优越性，它更能反映个体变化，有更高的效率，能够较好解决多重共线性问题，对遗失重要变量也不敏感，因此本文采取面板数据进行分析。
三、信息化与金融发展的作用机制
（一） 信息化对金融发展的影响机制
关于信息化对金融发展的影响，现有研究相对比较成熟，概括一下，主要体现在以下几个方面。
第一，信息技术能够提高金融系统的效率。目前，所有的金融机构都实现了电脑化、网络化、信息化。信息技术的应用，大大提高的工作效率，节省了金融系统的劳动力成本，加快了资金周转，改善了金融服务方式。
第二，信息技术能够提高金融创新能力和综合竞争能力。依靠金融技术创新、产品创新、制度创新来提升金融机构的风险控制能力和金融创新能力，对于提高金融业的综合竞争力具有重大的意义，对金融机构的经营方式和组织结构产生深远的影响。
第三，信息技术对金融体系产生了深远的影响。信息技术改变了货币的形态与职能，促进金融市场一体化，加速国际资本流动，使得金融机构的筹资渠道大大拓宽，而技术手段的进步又使金融机构临时融通资金的能力大为增强，各种金融科技产品也在整体上提高了金融机构的资产流动性，减少了中央银行调节基础货币的渠道，使中央银行控制基础货币的职能主要依靠公开市场业务来进行。
第四，信息技术是防范金融风险和保障金融安全的重要手段。信息技术是金融风险监管的重要支柱，为了实现对风险监管的精确性、前瞻性、预警性目标，就需要不断提高监管手段的现代化水平。依靠各类信息系统建立起发现风险、度量风险、应对风险的决策体系对金融安全具有十分重要的意义。
（二）金融发展对信息化的影响机制
关于金融发展对信息化的影响机制，尚没有引起学术界的重视，从金融对信息化的影响机理分析，主要体现在以下三个方面：
第一，金融发展加快了信息化基础设施建设的进程。信息化基础设施的建设，需要庞大的资金，没有发达的金融体系，信息化基础设施建设难以筹集必要的资金，必然影响信息化的进程。从我国信息化基础设施建设的实践看，无论中国电信、中国移动，还是中国联通等信息化巨头，在信息化基础设施建设时都通过金融体系筹集了大量的资金，保证了信息化进程。
第二，金融体系的建设和发展对信息化产生了巨大需求。新的金融机构的设立、管理体系的完善都离不开信息技术的支撑，每年金融体系的信息化采购都达到数千亿，产生了庞大的市场需求，吸引更多信息技术人员就业，促进了信息产业发展。
第三，金融发展促进了信息化的技术进步。金融体系对信息技术的需求，许多需要专用技术，从而对软件、设备、网络、计算机安全等提出了更高的要求，要求广大信息技术厂商不断研发新的技术，从而带动信息技术进步。
四、数据
关于信息化发展水平变量，较好的方法是采用指标体系测度，但采用面板数据面临着巨大的困难，很多信息化指标数据仅有数年的，而且不连续，舍弃这些指标必然导致信息化测度的偏差。本文采用邮电业务额作为信息化的替代变量，邮电业务额包括了电话、互联网、邮件、报刊发行等众多业务收入，是典型的信息化指标，其中函件邮寄虽然与信息化关系不大，但由于函件面临各快递公司激烈的竞争，邮政局函件份额较小，加上函件邮寄收入仅占整个邮电业务额极小的份额，因此并不影响采用邮电业务额作为信息化的替代变量。
关于金融发展水平的度量，实际应用中方法较多。典型的是采用金融相关比率(Financial Interrelations Ratio，FIR)，指全部金融资产价值与全部实物资产价值之比，反映的是金融上层结构与经济基础结构之间的比例关系。由于中国缺乏金融资产的统计数据，主要金融资产集中在银行，而银行的最主要的业务是存款和贷款，因此本文用存贷款余额与GDP的比率作为衡量金融发展的一个指标。
经济发展水平变量采用地区生产总值，这一般没有太大的争议。科技水平变量可选指标也较多，如论文、奖励、专利等，最好的方法是选取科技产出指标来测度科技产出，但基于和信息化同样的原因，面板数据难以获得。本文选取各地区的研发投入(R&D)作为科技水平的替代变量。
2000年分省的邮电业务额指标缺失，因此数据来自于2002～2010年中国统计年鉴，实际数据为2001～2009年期间的数据。地区由于部分年度数据缺失，因此进行了省略。所有数据的描述统计量如表1所示。
表1 数据描述统计量
邮电业务额 金融比率 地区生产总值 研发投入
均值 461.14 0.13 7 168.00 94.20
极大值 4 149.11 0.71 39 482.56 699.99
极小值 13.21 0.01 298.38 0.80
标准差 523.60 0.11 6 822.05 126.70
N 30×9=270
五、实证结果
（一）信息化与金融发展之间的格兰杰因果 检验
从理论上讲，信息化与金融发展之间是双向因果关系，那么实际数据是否支撑这个结论呢？常用的定量研究方法是格兰杰因果检验。考虑到两者发挥作用的滞后期在以1～4年之内，因此滞后期以此为准。
格兰杰因果检验本质上采用的是回归分析，如果面板数据不平稳会导致伪回归问题，因此在进行格兰杰因果检验之前必须对面板数据做平稳性检验。常用的面板数据单位跟检验方法有Levin检验、ADF检验、PP检验等，本文采用这3种方法同时进行检验，以3种方法结果一致为准。经过1阶差分，所有变量都是平稳的，由于篇幅所限，本文省略了平稳性检验结果。
格兰杰因果检验结果如表2所示。信息化在滞后1～4期时，都是金融发展的格兰杰原因，而金融发展在滞后2～3期时，才是信息化的格兰杰原因，说明两者互动关系比较显著，但信息化对金融的影响比较持久，而金融对信息化的贡献相对短暂。
表2 格兰杰因果检验结果
滞后期 检验与结论 F检验 概率 结论
1年 信息化不是金融的原因 4.260 0.040 拒绝**
1年 金融不是信息化的原因 1.024 0.313 接受
2年 信息化不是金融的原因 9.709 0.000 拒绝***
2年 金融不是信息化的原因 2.329 0.099 拒绝*
3年 信息化不是金融的原因 11.969 0.000 拒绝***
3年 金融不是信息化的原因 4.475 0.005 拒绝***
4年 信息化不是金融的原因 10.731 0.000 拒绝***
4年 金融不是信息化的原因 1.905 0.113 接受
注：*表示在10%的水平下统计检验显著；**表示在5%的水平下统计检验显著；***表示在1%的水平下统计检验显著。
（二）面板数据估计
由于金融对信息化的贡献只在滞后2年和3年时才比较有效，经济发展对信息化的影响一般至少要滞后1期，研发投入对信息化的影响至少也要滞后2~3期，综合考虑，本文选取滞后期为2年进行面板数据估计。
首先进行构造一个是采用混合回归还是面板数据的F检验，结果发现应该采用面板数据。接下来进行hauseman检验，发现拒绝随机效应的原假设，应采用固定效应模型进行估计，结果见表3，为了进行比较，表3同时给出了混合回归结果。从固定效应的估计结果看，总体拟合水平较高，达到0.992，金融每增长1%，会导致信息化增加0.783%，经济发展水平每增长1%，信息化增加0.636%，科技水平每增加1%，会导致信息化增加0.164%，总体上，金融发展对信息化的贡献最大。对比混合回归发现，由于多重共线性，科技水平的回归系数为负数而且没有通过统计检验，金融对信息化的贡献被低估，而经济发展水平对信息化的贡献被高估了。
（三）面板数据向量自回归模型
由于面板数据是平稳的，因此可以继续进行协整检验，最佳滞后阶数根据前文的分析确定为2。协整检验方法采用Kao面板协整检验，发现存在协整关系。接着建立VAR模型，模型的整体拟合度R2为0.995，
表3 信息化影响因素的面板数据估计
变量 含义 混合回归 固定效应
C 常数 ?2.299***
(?7.416) ?5.228***
(?11.204)
log(FIR(?2)) 金融相关比率 0.203***
(2.805) 0.783***
(8.597)
log(GDP(?2)) 地区生产总值 0.839***
(15.914) 0.636***
(8.758)
log(ST(?2)) 科技水平 ?0.039
(?1.198) 0.164***
(3.021)
Hauseman — 155.341
p — 0.000
R2 0.923 0.992
n 30×7=210
注：***表示在1%的水平下统计检验显著。
且VAR模型所有特征根都位于单位圆内，模型结构稳定，拟合效果较好。
VAR模型是一种非理论性的模型，它的系数并没有经济学意义，在分析VAR模型时，往往不分析一个变量的变化对另一个变量的影响，而采用脉冲响应函数和方差分解进行进一步分析，信息化与金融发展的脉冲响应函数如图2所示。
先看信息化的脉冲响应函数，来自金融发展一个标准差的正向冲击，在当期对信息化的影响为0，随后缓慢升高，到第3期后基本平稳，说明金融的冲击对信息化影响比较平稳，并且有一定的滞后期。来自经济发展水平一个标准差的正向冲击，当期对信息化的影响为0，随后缓慢持续升高，说明经济发展水平的冲击对信息化的影响需要一定的滞后，总体也是平稳的。来自科技发展水平一个标准差的正向冲击，当期为0，随后为负值，从第3期趋于平稳，但全部是负值，主要原因可能是只有信息技术相关的技术进步才会促进信息化的发展，而一般科技水平的冲击对信息化没有什么影响。
再看金融发展的脉冲响应函数，来自信息化一个标准差的正向冲击，在当期对金融的影响就是负值，随后继续下降，到第3期后缓慢升高，总体为负。一般信息化的冲击，主要由新的信息技术应用引发，而金融是对数据处理要求极高的部门，一般会使用成熟技术，而新技术需要一定时间的考验期。经济增长对金融的影响当期为负，然后缓慢下降，可能与我国的金融体系与经济发展水平协调性不够有关。科技发展对金融的影响总体较低，因为影响金融的技术因素主要是信息化，科技水平相对低一些。
图2 脉冲响应函数
方差分解通过求解扰动项对向量自回归模型预测均方误差(Mean Square Error, MSE)的贡献度，了解各类因素的相对作用，和时间序列数据一样，面板数据预测的误差方差是其自身扰动及系统扰动共同作用的结果。表4、表5分别为信息化与金融的方差分解。
表4 信息化的方差分解
时期 标准差 INFO FIR GDP ST
1 0.07 100.00 0.00 0.00 0.00
2 0.10 97.83 0.37 0.13 1.66
3 0.11 97.14 0.75 0.29 1.82
4 0.13 96.26 1.05 0.63 2.06
5 0.14 95.40 1.30 1.08 2.22
6 0.15 94.50 1.50 1.63 2.37
7 0.16 93.58 1.67 2.25 2.50
8 0.17 92.63 1.82 2.93 2.62
9 0.17 91.66 1.95 3.66 2.73
10 0.18 90.69 2.07 4.42 2.82
表5 金融的方差分解
时期 标准差 INFO FIR GDP ST
1 0.06 18.81 81.19 0.00 0.00
2 0.10 19.49 80.19 0.11 0.22
3 0.14 18.32 81.21 0.18 0.29
4 0.17 16.72 82.80 0.18 0.31
5 0.19 15.06 84.49 0.15 0.30
6 0.21 13.49 86.11 0.13 0.27
7 0.23 12.08 87.56 0.11 0.24
8 0.25 10.87 88.80 0.11 0.22
9 0.26 9.87 89.80 0.13 0.20
10 0.27 9.10 90.55 0.17 0.19
从信息化的方差分解看，对信息化影响最大的是其自身，在末期占90.69%，金融占2.07%，经济发展水平占4.42%，科技水平占2.82%。
从金融的方差分解看，与信息化类似，对金融影响最大的是其自身，末期金融自身占90.55%，信息化占9.10%，地区经济发展水平和科技水平对金融几乎没有影响。这从另外一个角度也说明了信息化对金融的重要作用。
六、结论与讨论
（一）信息化与金融互动关系显著
信息化与金融发展的互动机制鲜明，两者互为因果关系，金融对信息化的贡献，主要体现在促进信息化基础设施建设和技术进步，带动信息化的巨大需求方面。信息化对金融的影响相对持久，而金融对信息化的影响相对短暂。从变量的弹性系数看，金融对信息化的贡献大于经济发展水平和科技水平对信息化的贡献。
（二）金融对信息化的影响的核心是信息技术的发展
金融对信息化的影响，离不开信息技术领域中关键的技术进步，如果没有信息技术领域中较大的技术进步，就不会产生信息基础设施的巨大需求，如果新的信息技术本身尚处在的验证阶段，对数据和系统要求极高的金融部门也不会产生需求，从脉冲响应函数和方差分解看，信息化与金融互动关系鲜明，信息化对金融的影响大于金融对信息化的影响。
（三）模型的选用对结果影响很大
在分析信息化与金融发展的互动关系中，采用不同的数据、不同的模型对结果的影响是很大的，由于时间序列数据较少，因此用时间序列数据分析比较片面，而采用面板数据进行混合回归又不能发挥面板数据的特长，难以挖掘数据中潜在的信息，从本文的实践看，采用格兰杰因果检验、面板数据、面板向量自回归综合进行分析是比较恰当的，而且它们之间能够互相支撑。
参考文献：
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Study on informatization and finance based on panel VAR
YU Liping
供给侧改革下住房保障体系建设是扎根实体经济的重要载体，在此过程中需要获得更好的金融支持。今年是“十三五”规划的开局之年，各地陆续提出“十三五”规划的构想，其中扩大保障房的覆盖面由城市拓展的乡镇，这既是对接新型城镇化战略的重要举措也是支持经济转型的重要载体。住房保障面的拓宽，其投融资缺口问题备受关注。创造条件使金融与住房保障系统内部与系统之间构造良好的协同体系，通过发现序参量、引导序参量，从而实现金融支持住房保障体系建设的融资良性循环。开发性金融的政策性与商业性的特点决定其与住房保障建设内在具有协同性，鉴于此，笔者以协同理论为切入点，探讨金融支持住房保障体系建设的路径框架。
一、协同理论简介
协同理论最早由德国斯图加特大学理论物理学哈肯教授于20世纪70年代提出，他通过考察自然中无干预状态下的无序到有序的过程，归纳总结了协同理论。作为与耗散结构论、突变论齐名的系统科学“新三论”，协同理论的核心在于揭示自然界中无序走向有序的事实规律。
相比“系统论、控制论和信息论”的系统科学老三论，协同理论的最大贡献在于精确概括了事物之间存在的统一性。协同理论描述了开放系统在不受到外界干预的情况下，完全可以形成自组织有序形态。系统理论强调，从无序走向有序的过程中，是通过子系统非线性的协同作用而成的。但是在此有序的基础上完全可以因为内部子系统之间、外界与子系统之间的作用而自组织形成新的有序结构。尽管说不同的反应、变化具有不同的机理，但是协同学通过抽象概括出事物的一般规律即新的结构代替旧的结构的过程中的质变在内在原理上不管任何表现形式，其核心在于非线性作用的自组织的过程。
从无序走向有序的过程中影响因素很多，不同因素的影响作用速度是不同。协同理论为去粗取精，通过区分本质与表面因素、暂时作用于长久作用，偶然与必然因素等。哈肯通过在自组织过程中的不同影响因素的衰减速率加以区分，那些衰减慢的影响因素是系统的决定性因素，即主宰系统变化的序参量。不同子系统之间的序参量之间的作用最终产生少量支配系统的序参量。在没有外界干扰的情况下，序参量之间通过协同合作形成自组织结构，换句话说，协同作用的核心在于自组织。
笔者选择协同理论来分析开发性金融支持住房保障体系建设的原因在于其更为贴近现实。普通的计量模型往往将问题假定为线性的，而实际上住房保障的投融资问题并非线性关系，系统内部的作用可能产生多能级的越变。整个社会系统由诸多的子系统构成，这些子系统千差万别，协同理论抽象将其概括出子系统之间的存在着相互作用，通过竞争、合作、反馈的机制得以体现，在一定条件下的从宏观上就形成了一定有序的结构。
二、开发性金融支持住房保障体系建设的协同理论分析
开发性金融支持住房保障从上文分析不难看出本质上是子系统间多层次、多要素以及系统内外作用关系的总和。该系统集开放性与复杂性为一体，包含金融发展子系统与住房保障子系统。开发性金融支持住房保障系统具有自组织性与开放性，在其演化过程中的自创生、自组织与自适应的形态，本质上是子系统的开创与协同的结果。正是因为开发性金融内部部门之间，住房保障的供求双方之间，开发性金融机构与住房保障机构之间的相互非线性的作用，使得系统不断演化与改进，不同的融资模式“产生――消亡――进化”的螺旋式上升过程，进而达到协同理论意义上的协同。
（一）序参量的产生需要开发性金融与住房保障的协同运动
开发性金融支持住房保障体系建设的过程是动态调整的。开发性金融与住房保障的双向协同演化过程中，二者将出现动态的涨落，即系统的物质与能量的耗损与集聚的螺旋演化中自发协调产生序参量，系统走向稳态――住房保障的多层次融资体系。此后，开发性金融部门与住房保障部门在该序参量的作用下，通过相互之间的非线性作用，协调发展成为一个具有普遍关联性的群体。在此平衡态下，每个子系统都在属于自身的维度上与外界进行最佳状态的耦合，从宏观上看整体之间进行着有目的、有方向的运动，系统的自适应性达到最大化。
（二）序参量是开发性金融支持住房保障体系的决定要素
依照协同理论的观点，任何事物都可以被拆分为由多个子系统组成的复杂系统网络，通过子系统之间、子系统与外界之间的作用，以物质能量交换为载体，自动形成宏观上有序稳定的状态。这种自组织的过程的出现是以序参量的发生为标志，系统的有序是子系统内部之间的竞争协作的结果。开发性金融支持住房保障体系建设自然也不例外，通过住房保障的内部供需方与外界环境的相互作用，在不断的适应、调节的过程中形成的正反馈与负反馈的回路网络，在这种耦合机制的作用下，开发性金融支持住房保障的方式不断调整，形成了稳定的多层次的融资体系――序参量。住房保障下的子系统与金融部门的子系统之间对于该序参量既有正作用也有反作用，在发展过程中不断扩大修正序参量。
（三）日本政策性金融引领住房保障投融资的序参量
政策性金融最为典型的是日本的“住宅金融公库”和“住宅金融支援机构”。住宅金融公库早在19世纪明治维新时期已形成雏形，住宅金融公库将邮政储蓄、养老金、生命保险资金予以归集，向购房居民提供低息、固定利率的长期贷款。住宅金融公库的资金不但用于发放居民购房贷款，还向日本的公营住宅（类似我国的廉租房）等公共住房建设提供资金支持，形成住宅金融的多层次、全覆盖的融资体系。由于资金需求存在较大缺口造成住宅金融公库负债高企，上世纪末，日本政府对其进行改革，2007年4月1日住宅金融支援机构取代住宅金融公库，通过MBS即抵押贷款证券化引入民间金融机构资金，建立市场化住房保障投融资体系，政府在此过程中从“主导”向“引导”角色转变。
从上文的协同理论介绍和日本政策性金融探索不难看出，当系统从无序走向有序的临界状态的过程中，那些变化速率慢的参量将变成序参量，进而支配整个系统向一定方向运动，达到一种自组织状态。在开发性金融支持住房保障体系建设的过程中，众多住房保障的供需方以及开发性金融机构参与其中，任何一方都希望有利益最大化的理念。如中低收入群体希望能够“居者有其屋”，保障房的开发商希望能回收投入资金，开发性金融机构希望能将住房保障的贷款信用能在未来得以回收。若无任何约束，这些投融资行为很难进行，整个住房保障体系处于无序状态。在子系统作用的过程中，子系统之间肯定能找到相关的利益结合点，形成各种特定的融资模式，开发性金融支持住房保障从无序走向有序。
三、协同理论视域下开发性金融支持住房保障的相关措施
解决住房保障的融资困境，需要开发性金融支持与住房保障体系建设的协同运作。对此，需要政府、金融机构与企业等多方协同努力，开发性金融在此可以发挥其政策性和商业性的优势，通过多方协同运作，发现、引领序参量，创造良好的融资循环体系，以及设计一套高效科学的制度框架，加快金融支持与住房保障体系的协同运动，实现社会公平。
（一）政策性金融带头鼓励金融支持住房保障各方进行融资模式创新，培育系统的序参量
例如上海率先引入的住房公积金改革在全国得到推广，这在很大程度上就是金融与住房保障协同发展的所形成自组织体系的序参量。此外吉林省国开行也对住房保障贷款进行尝试，对接政府的安居工程，这说明二者在协同发展的过程中内部子系统之间出现引领系统发展的序参量。而在序参量出现之后，整个系统仍然处于动态调整过程，不同的融资模式在不断的分化与组合，选择与淘汰的过程中进行着新老交替，而最终通过系统的自组织与政策性金融的协同作用下，金融支持住房保障体系才能步入协同发展的轨道。
（二）构建金融支持住房保障的制度保障网络
相关制度的完善是开发性金融支持住房保障体系建设的必要条件，也是二者协同发展中发现序参量的重要因素。从上文的介绍不难看出，日本模式对住房保障体系的投融资问题制定明确的法律予以界定。而我国对于住房保障投融资支持问题，只存在于房地产法以及各地的政策文件的零散表述中。信用经济下缺乏有效法律依据融资体系很难得到疏通，因此及时设立住房保障的专门法律，构建开发性金融支持的制度保障网刻不容缓。
（三）加强信用体系建设
信用是进行金融活动的前提基础。信用体系的完善是开发性金融支持住房保障协同运行发现序参量的一大重要条件。住房保障的群体的需求方主要存在于中低收入群体，其信用信息的采集滞后于企业融资，此外骗取、套现住房保障资金的现象在各地也是屡见不鲜。信用体系的混乱难以有效疏通融资渠道，更难以发现序参量。因此加强住房保障征信体系的建设，使得每一笔业务都能得到追踪可以促进开发性金融机构支持住房保障体系建设。
（四）引入多种形式的民间金融组织，拓宽合作渠道
吸引民间资金参与住房保障体系建设，民营金融机构资金来源于民间，具有代表性的有财务公司、典当行、私募股权基金、小贷公司等，是对现行开发性性金融和政府财政的有益补充。由于民营金融自负盈亏的特点，民间金融机构势必对住房保障的融资需求方进行严格的信用审核，监督项目的建设与资金利用，可以提高资金的使用效率。因此探索民间金融服务机构与开发性金融合作支持住房保障建设，可以有效拓展资金渠道，发现可能存在的序参量。
（五）引入新型的投融资模式，修正现有的序参量
相比现行的政策性金融贷款的序参量机制，市场化下新型的投融资模式具有筹资能力强、资金来源渠道广、风险分散等优势。上文中日本住宅金融公库的例子不难看出，传统的住房保障融资缺口造成金融机构的赤字高企，只能依赖于政府财政补贴，金融机构投融资意愿不强。当引入MBS资产证券化后，其循环的信用机制尽管可能存在一定金融风险，但是其盘活现有住房保障资金存量的优势亦不容忽视。因此在住房保障建设融资的过程中，积极探索MBS、BOT、TOT、ABS等新型融资模式，先从部分地区试点发现新的序参量，然后将其推广到全国。引入市场化机制的运作，可以修正现有的融资序参量，引领开发性金融支持住房保障体系协同发展。
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中图分类号：F127.4文献标识码：A文章编号：1003-4161(2008)01-0133-04
金融产业是一种复合型的组织体系，是创造价值的实体，通过金融产业各部门的组织和运作，可以集合并优化要素使用，实现更高的合力效果。同时，金融产业是开放性的、具有推动力的产业，在与其他产业的相互关联中，促进和导向其他产业的革新与发展。本论文基于理论价值与实践意义的多重考虑，将金融产业成长的研究落实到西安区域，对西安金融产业成长的时序特征进行研究，希望对加快西安区域金融产业成长有所贡献。
1. 区域金融产业的内涵
区域金融产业问题的研究还属于相对新颖的领域，其理论分析涉及区域经济理论，金融发展理论与金融结构理论，产业经济学、制度经济学、金融制度学等相关经济理论。
金融产业本身不仅内涵丰富而且外延广大。金融产业的内涵即行业，指生产同类产品或提供类似服务的经营单位的集合，涵盖了银行业、证券业、信托业、保险业、基金业等五大行业，以及其他未包括在内的金融组织，如典当、金融租赁、财务公司等。金融产业的外延指行业集合而成的经济部门，是强调相互联系的各业，加上衔接各行业的市场的集合，是由金融机构、金融商品、金融工具、金融制度、金融市场、金融中心等组成的开放系统［1］［8］。
金融产业成长的概念是金融成长概念在中观领域的延伸，是将金融研究落实到产业层次，对金融成长概念加以发展提出的。金融产业成长既表现为一种量的增长，量的增长就是金融资源（金融资源是金融价值体的总称，它是相对于实物资源而言的）存量与流量相对规模的扩展；也表现为一种质的发展，质的发展就是在注重技术进步、科学管理和人力资本全面开发的前提下，由金融体制变革带来金融产业本身结构升级优化，引起导向经济要素空间配置效率提高，二者融合具有生成、导向和支撑经济向高级化发展的趋势［3］。
2. 金融产业成长的衡量指标
金融产业成长是金融产业量性成长与质性成长的有机统一体，其衡量指标由量性成长指标与质性成长指标构成。
2.1 金融产业成长的量性指标
金融产业成长的量性指标即规模指标，主要表现为金融产业规模在以下三个方面的扩张［7］：一是金融产业生产能力的扩张，具体表现为金融资产总量、金融企业规模及数量、金融商品种类及交易额、金融市场发育程度等；二是金融产业的区域扩张，具体表现为金融企业及金融市场的空间扩散，即金融企业突破地域界限形成分支网络及金融市场融资的有效直径扩大；三是金融产业组织扩张，一方面表现在金融产业内企业向集团化、大型化、国际化发展，另一方面表现为金融产业组织的市场控制力即产业集中度提高，这可通过金融产业规模集中度指标来衡量。
2.2 金融产业成长的质性指标即结构指标和效率指标
2.2.1 金融产业成长的结构指标
结构指标包括产业结构指标与空间结构指标。产业结构指标主要包括：金融体系结构、金融市场结构、金融商品结构、金融产权结构、金融资产结构等。金融产业成长的空间结构是金融产业区域扩张和金融组织扩张的结果，可通过金融资产的空间分布和金融组织的空间结构来衡量。金融产业成长的空间结构指标不仅描述了区域金融产业成长的地域差异，而且指示了金融资源的地域流向。
2.2.2 金融产业成长的效率指标
金融产业的效率可从宏观效率、微观效率和金融市场效率三个方面来衡量。(1)金融产业宏观效率是对金融产业宏观功能实现效果的考察。金融产业宏观功能表现在两方面，一是作为货币政策的主体，对宏观经济进行调控；二是金融产业对经济发展的支持。对前一方面可通过具体金融政策落实后政策目标的实现情况来表示，此外，货币乘数也是重要的衡量指标。而金融产业对经济发展的支持力度，可由金融产业对社会储蓄的动员效率、储蓄向投资转化效率及投资对实体经济的推动效率来反映。(2)金融产业微观效率指金融企业或金融机构的效率，包括经营效率和发展效率。其中经营效率指标主要通过业务能力和盈利能力表现出来。金融企业或金融机构的业务能力主要体现在所提供的金融商品和金融服务对社会需求的满足程度、资金的清算速度、资产的增长率等方面。金融产业的发展效率指金融企业或机构的潜在竞争能力，可通过金融产业创新能力、资本增长能力、设备的现代化配置及更新能力、人员素质和经营管理水平的提高能力等体现。
3. 西安市金融产业的时序特征
3.1 对西安市金融产业成长阶段的判断
根据以上金融产业成长衡量指标的分析，可以通过考察西安市金融产业产值在区域经济总量中所占的比重以及金融产业在区域产业系统中的地位，来确定金融产业成长所处的阶段。表1列示了2001~2006年西安市金融产业产值在经济总量中的比重。
根据所得数据，西安市自2001年以来，第三产业增加值在GDP中所占比重保持了平稳、小幅度增加的态势，同时，金融产业增加值在第三产业中的比重却呈现出了平稳、小幅度的下降趋势，这种趋势也同时出现在金融产业增加值占GDP的比重这一指标的变化上，见图1。如果以金融产业成长的阶段性来考察，则西安金融产业成长的整体水平在近几年来并没有什么太大的进展，甚至在某种程度上略有回退。这种情况的出现，应该是与我国以及西安金融体制改革进程有关，并且体现了我国金融产业成长区域差异程度较大这一客观因素的作用。因为，以2002年数据为参考，我国金融产业增加值占第三产业增加值比重为16.5%，占GDP比重为5.7%，均高于西安。而北京金融产业增加值占第三产业增加值比重为25.3%，占GDP比重为15.5%；上海金融产业增加值占第三产业增加值比重为21.1%，占GDP比重为11.6%，这两项的比重指标都远高于全国水平。
根据以上数据分析可以得出如下结论：西安金融产业成长尚处于低级阶段，金融产业产值占GDP的比重较小，而我国相对发达的地区目前已处于金融产业成长的中级阶段。但无论从国家宏观经济总体规划还是西安区域经济发展战略设计来看，金融产业成长都已被作为经济发展的核心力量，以及产业结构调整的优先部门和传导中枢，西安金融产业成长已经拥有和具备了良好的宏观发展环境。
3.2 对西安市金融产业成长区间的判断
确定金融产业成长区间需要考察金融产业功能实现中量性成长与质性成长的贡献份额。首先考察西安市金融产业成长中两种成长形式的基本情况。限于资料收集的范围以及论文篇幅，本文只选取量性成长与质性成长的部分指标加以说明。
3.2.1 西安市金融产业量性成长指标
金融产业量性成长指标即规模指标，主要体现为金融产业生产能力扩张、金融产业区域扩张和金融产业组织扩张。本文以代表生产能力扩张的规模指标――金融机构数量、资产规模等业务指标来说明西安区域金融产业的总体规模情况。
（1）银行业
2006年末金融机构各项存款余额4 066.16亿元，比年初增长13.7%。年末金融机构各项贷款2 344.77亿元，比年初增长9.9%。其中，中长期贷款增长28.7%，短期贷款下降2.0%。全年金融机构现金收入7 085.54亿元，增长4.5%；现金支出6 893.38亿元，增长5.0%；现金净回笼192.17亿元［9］。银行业经营效益提高，存款增速趋缓，储蓄存款出现多年少有的少增现象；贷款保持平稳增长；货币回笼减少；银行业改革继续深化。
（2）保险业
截止2006年末，全市有各类保险公司19家，保险机构297家；保险专业中介机构68家。全年保费收入52.51亿元，比上年增长16.8%。其中，财产险保费13.32亿元，增长19.4%；人身险保费收入39.19亿元，增长16.0%。全年各类保险赔款给付支出11.81亿元，比上年增长24.4%；其中财产险、人身险分别为6.41亿元和5.40亿元，分别比上年增长6.3%和56.0%［9］。2001年至2006年的保费收入、保险公司资产总额、保险密度、保险深度等指标可以充分反映西安保险业的长足发展，如图2所示。根据图2显而易见，2001~2006年，西安保险业保费收入和人身险收入增长速度很快，保费收入从2001年的16.5亿元增长到2006年的52.5亿元。西安市的保险业发展迅速，已经成为金融产业中的主要力量。
资料来源：根据西安统计局2001~2006年度统计报告数据计算整理［9］。
（3）证券业
2001年西安证券交易额为900亿元，而到2006年西安证券市场证券交易总量2 730.5亿元，期货交易额1 572.6亿元。2006年末全市有上市公司17家，上市总股本41.59亿元［9］。
从20世纪70年代开始，证券市场出现了高度繁荣的局面，不仅证券市场的规模更加扩大，而且交易日趋活跃。其重要标志是反映证券市场容量的重要指标――证券化率（证券市值/GDP）的提高。根据深圳证券交易所的一项研究，1995年末发达国家的平均证券化率为70.44%，其中美国为96.59%，英国为128.59%，日本为73.88%。而到了2003年，美英日三国证券化率分别提高至298.66%、296.54%、209.76%，韩国泰国马来西亚等新兴市场经济国家的该项比率也分别达到112.4% 、119.83%和240.82%，而中国同期仅为36.49%，西安证券化率为21.61%，远低于全国平均水平。尽管我国及西安证券化率较低，但各种迹象表明，不论从占各类投资方式的比重看，还是从占金融资产的比重看，整个金融部门已经出现了证券化趋势。
3.2.2 西安市金融产业质性成长指标
金融产业质性成长指标包括结构指标和效率指标，本文分别选取其中部分指标加以说明。
（1）西安市金融产业成长的结构指标
①企业融资结构
企业融资结构变化能够说明金融市场结构。融资方式可以分为直接融资和间接融资。直接融资主要通过股票、企业债券和基金等，间接融资则主要通过银行贷款。从增量考察我国企业融资结构的变化，以西安企业间接融资为例，如图3 所示。
从增量看，我国融资结构变化中，贷款增量在2001~2006年期间表现为稳定增长。贷款余额由2001年的1 186亿元增长到2006年的2 344.8亿元，其中2001年到2002年增长最快为37.4%。2003年到2006年间接融资增长率有所下降，而直接融资增量则呈波动性上升。这种趋势符合国际融资方式变化的总趋势。
资料来源：根据西安统计局2001~2006年度统计报告数据整理［9］ 。
②证券筹资额与贷款余额的比例变化
证券市场筹资额与贷款余额的比值在一定程度上能够说明经济发展过程中资金来源结构的变化。表2列示了西安市这一指标在2001~2006年间的变化以及与全国平均水平、北京、上海水平的比较。
资料来源：根据中国、北京、上海和西安统计局2001~2006年度统计报告数据计算整理［9］［10］［11］［12］。
根据表2，西安市证券市场融资与贷款余额的比值在2001~2006年间虽略有起伏，但总体趋势是上升的，说明西安证券业对经济的支持作用逐渐增强，证券业与银行业之间的对比关系略有改变，这种趋势与全国总体趋势相近。
③保费收入与存款余额的比例关系变化
保费收入与存款余额的比例关系在一定程度上能够反映保险业与银行业的相对结构。表3 列示了西安保费收入与存款余额的比例关系及区域比较情况。
根据表3，2001~2006年间，西安市保费收入与存款余额的比例保持了上升态势，说明西安金融产业内部结构持续优化，社会闲置资金向保险市场的分流部分越来越多。从横向比较看，西安区域的这一指标值已经接近全国平均水平，并且超过北京、上海等发达城市。这说明西安虽然在金融资产规模上与发达地区有很大差距，但在结构方面并不落后。
资料来源：根据中国、北京、上海和西安统计局2001~2006年度统计报告数据计算整理［9］［10］［11］［12］。
（2）西安市金融产业成长的效率指标
金融产业的效率可从宏观效率、微观效率和金融市场效率三个方面来衡量。由于篇幅所限，本文只选取经济增长的金融成本指标为代表。经济增长的金融成本指标相当于GDP增长率与贷款余额增长率的比值。
如表4 所示，西安金融成本指标同全国金融成本指标的变化趋势基本相同，在2002年以前经历了下降阶段，自2003年开始出现上升趋势。这说明西安金融产业对经济的支持力度有所增强。另外，从横向比较看，西安各年的金融成本指标值都明显高于北京、上海等发达城市，虽然2003年这种差距已经减少至贴近。
资料来源：根据中国、北京、上海和西安统计局2001~2006年度统计报告数据计算整理［9］［10］［11］［12］
根据西安区域金融产业成长各项指标的整理与对比，可见西安区域金融产业成长水平不高，处于成长的低级阶段，尽管量性扩张已经取得一定的成绩，但质性调整仍存在较大欠缺。
4. 基本结论
从上述对金融产业量性成长与质性成长指标的说明中可见，西安金融产业在近几年的时间中经历了规模的显著扩张和结构的不断调整，生产能力迅速扩张，产业结构日趋合理，金融创新日新月异，金融效率日渐提高。可以说，从量的层次考察，西安金融产业成长虽未取得一个较高的水平，但也取得了一定的成就。从质的层次考察，无论是金融体制的变革状况、金融结构创新程度还是金融市场的发育水平，都与量的扩张极不对称。这样，偏离效应的作用将在很大程度上支配金融产业成长过程。但从成长区间上来判断，西安金融产业成长尚处在量性成长阶段，同时质性成长在金融产业功能实现过程中的作用日益增强，对金融产业进行规范和寻求创新空间是西安金融产业进一步成长的主要目标。
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［作者简介］殷仲民（1955- ），男，西安理工大学金融系主任、教授。研究方向：金融市场与投资。
文献回顾与问题提出
戈德史密斯首次提出金融结构理论，认为金融结构即为金融工具与金融机构的相对规模，并认为金融结构的变迁即为金融发展，建立了一套衡量金融发展的指标。然而其理论中关于最优金融结构方面内容却未提及。最早比较详细地论述“最优金融结构”理论的是林毅夫（2006；2009；2011），认为“最优金融结构”即金融体系中各种制度按比例构成以及其相互关系需要与该经济体的要素禀赋结构所内生决定的产业、技术结构和企业的特性相互匹配。并认为“最优金融结构”要有效地实现金融体系的基本职能，促进经济发展，是在一定发展阶段的经济体应具有与其要素禀赋结构所决定的最优产业结构相适应的。最优金融结构是内生的、客观的，也是动态的，随着该国经济的要素禀赋结构和产业技术结构的提升、企业规模和风险特性的变化而演变。林毅夫也阐述了一国的政策、法律、文化以及国际环境等各种因素可能会影响该国金融结构偏离最优。
以往学术界采用所谓的“两分法”来划分金融结构，他们将寻求最优金融结构转化为研究两类金融结构的优劣即银行与市场的优劣问题，但对这一问题的认识随着时间、经济环境等的变化而有所差异。20世纪80年代以前许多学者认为德国、日本等银行导向的金融结构优于市场导向型的金融结构；到了20世纪90年代，伴随着美国经济的长期繁荣和日本经济泡沫破灭后长期经济萧条，大量的研究成果又偏重于认为市场导向的金融体系是较优的。实际上，不同国家金融结构的形成有其历史、经济、政治及社会传统根源，不同的金融结构在公司治理、风险分担、资源配置以及经济发展中的作用等功能方面各有优劣。到最后也未有统一定论。
为何要把银行发展与金融市场的发展分开来研究呢？在经济发展过程中，银行与金融市场都在经济发展过程中发挥着重要作用，两者之间既是竞争的关系，又具有互补的作用，二者是有机统一的整体，并不能完全分开，那么银行与市场的组合将会提供一个更加有效的金融服务，只是银行与市场这一组合的比例存在着差异，各国银行与市场组合比例即金融结构是不同的，那么在经济发展过程中，可能会存在着使得经济发展实现最大化的最优银行与市场的组合点即最优金融结构。在已有文献研究的基础之上，本文在新的视角下，以微观经济学分析框架论证经济发展过程中金融结构是否存在最优点，以及金融结构与经济增长之间是否存在非线性“倒U”型关系。
经济发展中最优金融结构的经济学理论分析
（一）最优金融结构的经济学分析
金融结构的组合主要由银行部门（间接金融）与金融市场（直接金融）构成，在不同的国家或地区存在着不同的融资需求组合，将金融资源分配到这两种结构或者方式中的比重是不同的。接下来本文将分析在既定的金融资源之下实现最优经济发展水平的银行部门（间接金融）与金融市场（直接金融）的最优组合比例。首先构建一个经济增长函数：
根据假设，函数中的Growth表示等产量线，银行部门发展（间接金融）用Bank来表示，Stock表示金融市场发展（直接金融）。
在经济发展过程中，一国的金融资源将会面对一定的预算约束即金融资源禀赋约束，金融资源约束线方程为：
Bank代表银行发展，Stock代表了金融市场的发展，R代表金融资源禀赋，d1与d2代表的是一国金融资源分配到银行部门（间接金融）与金融市场（直接金融）的难易程度，d1越大，表示金融资源分配到银行部门的难度越大，则会将资源转而分配到金融市场，金融市场将有更大的发展；反之，d1越小，则资源更容易进入银行系统，银行部门发展会更快。这里的d1与d2主要受到政府经济政策、法律法规、国内外经济环境、科学技术、金融监管、金融创新等因素影响。
在长期，假定在一定的技术条件之下，银行部门（间接金融）与金融市场（直接金融）的金融结构组合都是可变动的，一国用于分配这两种方式的金融资源R是既定的，金融资源主要分配到银行部门与金融市场中。如果该国要以既定的金融资源获得最优的产出，那么它应该如何选择最优的金融结构组合呢？即如何选择银行部门（间接金融）与金融市场（直接金融）的最优组合比例。
将等产量曲线与相应的约束线画在同一个平面坐标中，就可以确定一国在既定金融资源之下实现最大产量的最优金融结构组合点即金融结构最优点。在图1中，横轴代表银行发展（间接金融），纵轴代表金融市场（直接金融）发展，首先画出一条金融资源约束曲线CD，以及三条等产量曲线Q1、Q2、Q3。由图1可见，金融资源约束曲线CD与等产量线Q2相切于Z点，该点为均衡点即银行发展（间接金融）与金融市场（直接金融）组合的最优点。金融资源约束曲线CD相交于Q1曲线的a、b点虽然也是银行与金融市场的两个组合点，但是所代表的产出比较低，并不是最优点，而代表更高产量的Q3线与金融资源约束曲线CD无交点也无切点，既定的金融资源之下无法实现Q3曲线所代表的产量，所以Z点才是既定金融资源之下，银行与金融市场组合的最优点，即证明了金融结构最优点的存在。在科学技术、法律制度、经济金融环境、金融管制政策、经济体制等影响因素不变的条件下，如果一国金融资源禀赋发生变化，金融资源约束曲线CD发生平移，平移的CD线就会与其它等产量线形成相同的切点，而形成的一系列切点均为新的金融结构的最优点。d1与d2由于其影响因素发生变化时，则约束线CD将会发生转移，转移的CD曲线会与等产量线形成一个切点，达到一个均衡，这个均衡点将会是新的金融结构最优点。当由于其他金融结构的影响因素的作用，此阶段的CD曲线与等产量线没有相切，即没有达到均衡点位置，例如目前的处于a、b、f点的位置，则表明此状态的金融结构没有达到最优，偏离了最优，a、b、f点处的金融结构点虽然实现了经济增长，但是未能使经济获得最大化的增长。
（二）经济发展与金融结构的“倒U型”关系假设
根据前面最优金融结构的经济学分析，在其他因素不变的情况下，在既定金融资源下实现经济发展最大化存在着最优金融结构即银行（间接金融）与金融市场（直接金融）最优组合比例，当金融结构处于最优值时，经济处于高水平的发展状态，金融结构未能达到这个最优值或者偏离最优值时，经济发展将会处于低水平的发展状态。Asli Demirguc-Kunt， Erik Feyen， and Ross Levine（2011）认为各国的金融结构实际值与金融结构最优估计值之间的偏离值称作“金融结构缺口”，通过各国数据的实证分析得出金融结构缺口与经济增长之间存在着负相关关系，随着金融结构缺口缩小，经济不断增长，随着金融结构缺口扩大，经济发展不断降低。从经济学角度以及学者们的理论实践的结论可以发现金融结构与经济增长之间已经不是简单的线性关系，金融结构在经济发展过程中存在着的最优金融结构可以认为是金融结构的临界值或阈值，金融结构趋向于金融结构的最优值时，经济不断增长，金融结构偏离最优值时，经济增长下降。根据以上的分析可以得出如下理论假设：金融结构与经济发展之间可能存在着的“倒U”型非线性关系。
如图2所示，横轴代表金融结构，纵轴代表经济发展，图中“倒U”型曲线L代表的是金融结构与经济发展之间的关系，Z点代表实现经济发展最大化的最优金融结构点，P点代表实现最优经济发展点。金融结构与经济增长之间的这种“倒U”型非线性关系，表明金融结构的发展，经济增长呈现出先升高后降低的趋势，在金融结构在Z点以前，经济增长呈现增长趋势，在金融结构达到Z点时，经济发展达到峰值点P，金融结构在Z点以后，经济增长呈现下降的趋势。那么曲线中的Z点为使得经济发展达到最大值时的金融结构值，而此时的金融结构Z点，被称之为最优金融结构。金融结构与经济增长之间的这种“倒U”型非线性关系与Levine等人（2011）得出的金融结构缺口与经济发展存在着负相关关系的结论是一致的。金融结构与经济增长之间的这种“倒U”型非线性关系用函数表达式的形式表示如下：
当这里的α2为负值，并且α1为正值时，该函数曲线为“倒U”型曲线。根据以上理论得出两种假设：一国经济发展过程中存在着最优金融结构；经济发展与金融结构之间存在着“倒U”型非线性关系。
结论
根据前文分析所得结论如下：一国在其经济发展过程中存在最优金融结构，金融结构与经济发展之间存在着“倒U”型关系。金融结构与经济发展之间不是线性的，而是存在着非线性的“倒U”型关系，说明金融结构对经济发展的作用并非简单的促进与抑制作用，其作用还取决于金融结构的水平，即取决于金融结构的最优值或者阈值。当金融结构的水平高于最优值时，金融结构与经济发展之间呈负相关关系，在银行发展与金融市场发展的组合比例中，直接金融比例的下降或者间接金融比重的提高都将会对经济增长发展产生负效应，将使得经济发展处于低水平的发展状态，不利于经济发展，此时可通过优化金融结构提升直接金融比重使得经济发展程度提升到高水平发展状态；当金融结构水平低于最优值时，金融结构与经济增长呈正相关关系，在银行发展与金融市场发展的组合比例中，直接金融比例的下降或者间接金融比例的提高会对经济增长产生正效应，促进其经济发展，此时可以通过提升间接金融比重来提高经济发展水平。金融结构的最优临界值将金融结构与经济增长之间的关系分割成以上两种一正一负的非对称关系状态。
在现实中一国或地区在经济发展过程中金融结构并非时时刻刻保持最优状态，因为一国或地区的金融结构受到要素资源禀赋、法律、文化、制度、经济政策、金融监管、金融创新、科技水平、财富、经济金融环境、政治等因素的影响，金融结构可能偏离其最优临界点或者最优区间，因此可以通过金融结构及其影响因素的调整去促使金融结构趋向其最优状态，从而使得该国的经济处于高水平发展状态。
参考文献：
1.林毅夫，孙希芳，姜烨.经济发展中的最优金融结构理论初探[J].经济研究，2009（8）
2.雷蒙德·W·戈德史密斯.金融结构与金融发展[M].上海人民出版社，1999
3.埃斯里·德米尔古克-肯特，罗斯·莱文.金融结构和经济增长：银行、市场和发展的跨国比较[M].中国人民大学出版社，2006
4.劳平.融资结构的变迁研究[M].中山大学出版社，2004
