要:基于1998—2019年中国省际面板数据,通过探究信用规模与实体经济、虚拟经济的关系,挖掘和解释信用规模扩张对经济发展的影响机制。市场经济首先是信用经济,随着信用交易不断增多,信用规模对经济发展的作用不断加大,从经济类型的异质性研究发现,信用规模扩张能够显著促进经济发展,且对虚拟经济的促进作用强于实体经济;从空间异质性来看,东部地区信用规模扩张能够显著促进实体经济和虚拟经济发展,对虚拟经济的作用更强,而中西部地区信用规模扩张对实体经济有显著的提升作用,对虚拟经济发展的促进作用并不显著。研究的政策启示是以信用规模扩张促进实体经济发展,防范虚拟经济过度发展,针对不同区域信用规模的扩张采取差异化调控措施。
赵紫剑; 谢巧燕; 任玥静, 征信 发表时间:2021-08-19
关键词:信用规模;实体经济;虚拟经济;异质性
引言
现代市场经济是信用经济,信用活动是经济运行的重要支撑。在以往的相关研究中,有学者提出国家进入“信用经济时代”的标准是人均 GDP 超过 2000 美元(林钧跃,2012)[1],中国于 2006 年人均 GDP首次超过该标准,因此中国已在2006年进入信用经济时代(翟丽芳,2021)[2]。在信用经济时代,信用交易越加频繁,信用规模也随之扩张,信用活动在经济发展中发挥的作用越来越大(Fisman,2001;吴晶妹,2002,2007;沈钦华等,2011)[3-6]。
在全球经济发展缓慢进入衰退阶段的背景下,中国经济增速也在不断放缓,市场经济发展带来的红利正在逐渐消失,中国的经济该如何实现高质量发展成为目前亟待解决的问题。“十四五”规划指出,新形势下要进行全面深化改革,构建高水平社会主义市场经济体制,持续优化经济结构体系,把经济发展着力点放在实体经济上。从信用规模扩张对经济发展的影响来看,信用规模扩张主要是作用于实体经济还是虚拟经济?信用规模对实体经济、虚拟经济的影响是否存在异质性?信用规模对不同的虚拟经济类型影响是否相同?此外,区域经济发展存在显著的区域差异性,那么,不同区域的信用规模对实体经济、虚拟经济的影响是否存在差异?厘清这些问题对实施有针对性的信用规模调控政策具有十分重要的现实意义和理论意义。鉴于此,本文基于中国省际面板数据,探究信用规模与实体经济、虚拟经济的关系,以期对上述问题提供较为完整的经验证据。
一、文献回顾
国内较早提出信用规模的概念并进行系统性研究的学者是吴晶妹,她认为信用规模衡量的是各类信用主体(政府、金融、非金融企业和居民)的信用活动规模,信用主体通过各类可量化的信用工具(存贷、债券、货币等)形成总负债[4] 。吴氏信用理论为信用规模的研究指出了方向,奠定了坚实的理论基础,此后国内关于信用规模与经济关系的研究日益丰富。吴晶妹和李诗洋通过对中美历史数据的对比,分析信用规模与经济增长之间的联系,结果表明国家的信用总规模与经济增长存在强相关性,且两者存在双向因果关系[5] 。刘成和牛霞从政府、非金融企业及个人、金融三个部门衡量信用总规模,探究信用总规模与经济发展之间的关系[7] 。以上文献奠定了量化中国信用总规模的基础,之后越来越多的学者将其具体化,如对中国信用总规模进行多个层次的结构划分,采用VAR模型分别探究政府部门、金融部门、非金融部门以及居民部门的信用规模对经济增长的影响(沈钦华等,2011)[6] 。另外,少有文献关注到区域信用规模与经济发展的关系,单懿和杨瑞从安徽省以及芜湖、蚌埠、亳州三个地市出发,通过相关系数以及因果关系检验,探究信用活动与经济发展之间存在的长期效应[8] ;翟丽芳计算省际层面的信用规模和经济信用化率以量化经济信用化程度,发现中国经济信用发展在地区间存在差异[2] 。
信用规模扩张势必伴随着风险,一旦信用规模出现无序变动,整个经济体系可能会面临系统性风险(王昱崴等,2020)[9] ,因此在信用规模扩张的同时要重点关注其作用于经济发展的方面。中国目前经济发展包含两个方面——实体经济和虚拟经济,关于实体经济和虚拟经济的研究,李晓西和杨琳认为实体经济和虚拟经济是现代市场经济体制的两大组成部分,实体经济是经济发展的根本,虚拟经济是经济高度发展的产物且对实体经济的影响是双向的[10] 。黄慧群从产业视角对实体经济和虚拟经济进行区分[11] 。肖磊从货币信用创造角度对中国经济出现的“脱实向虚”现象的根源和机制进行分析,认为虚拟经济要适应于并服务于实体经济发展,促进经济“脱虚向实”发展[12] 。
国外学者多从信用规模的某一方面对经济发展的影响进行探究:Athanasios & Antonios 利用 ARDL 模型探究非洲国家的信用市场,结果表明股票市场对非洲的经济增长有显著的长期正向影响[13] ; Akpansung & Babalola 从银行信贷出发探究其对经济增长的影响,经济发展与私营部门信贷存在单向因果关系[14] 。另外,国外文献对信用活动的切入点也有所不同:有从企业微观角度层面出发,分析贸易信贷对企业产能效率的影响(Fisman,2001)[3] ,还有从农业信用活动方面出发,基于实证研究发现,农业信贷能够促进经济增长特别是出口增长(Anthony, 2010)[15] 。
目前国内外学者探究信用规模影响经济发展的结果大多表明信用规模能够促进经济发展,但关于信用规模对经济发展的影响渠道和机制的分析并不详尽,鲜有文献关注到信用规模对实体经济、虚拟经济的影响是否存在异质性,更缺乏关于在中国区域层面上信用规模与经济发展关系的实证分析。因此,本文以1998—2019年中国省际信用规模为研究对象,探究中国信用规模扩张对经济发展的影响,实证分析中国信用规模影响实体经济、虚拟经济的异质性特点。
二、变量说明与模型设计
(一)模型设计
为了分析信用规模对经济发展的影响,将信用规模作为核心解释变量,经济发展作为被解释变量,同时为了防止遗漏变量对估计结果的影响,在模型中控制可能影响经济发展的其它因素,模型具体设定如下: Lngdpi,t=β0+β1Lncrei,t+∑βjCVi,t+μi+εi,t 模型(1)其中,Lngdp 表示地区生产总值的自然对数, Lncre 表示信用规模的自然对数,CV 表示控制变量集,μi为地区个体效应,εi,t为误差项。
进一步考察信用规模对实体经济、虚拟经济影响的异质性,将实体经济、虚拟经济作为被解释变量,具体模型设计理念与模型(1)相同,具体设定如下: Lnreali,t=α0+α1Lncrei,t+∑αjCVi,t+μi+εi,t 模型(2) Lnviri,t=χ0+χ1Lncrei,t+∑χ3CVi,t+μi+εi,t 为了厘清信用规模变动影响效应的区域差异,本文将样本数据的中国31个省(自治区、直辖市)按照地理位置划分为东部、中部、西部三个区域进行分组回归。
(二)变量说明
1.被解释变量
(1)经济发展。采用地区生产总值作为衡量经济发展水平的指标,同时对其进行对数处理。
(2)实体经济和虚拟经济。从广义层面出发,以地区生产总值减去金融业、房地产业的增加值表征实体经济发展,以金融业和房地产业的增加值表征虚拟经济发展,并进行对数处理。
2.解释变量
本文在吴晶妹[4]信用规模界定的基础上,考虑到中国省际的实际情况以及数据的可得性,从社会负债角度来确定信用规模的数据,具体公式如下:
信用规模=社会负债 =财政赤字+金融机构存贷款总额+ 债券余额 公式(1)其中,财政赤字是一般公共预算支出与一般公共预算收入之差,债券余额主要包括企业债券、国债以及金融债券。另外,企业债券不包括央企发行的债券,金融债券不包括金融类中央企业发行的债券。
3.控制变量
为最大限度的避免遗漏变量产生的问题,引入了四个控制变量:一是教育水平,采用普通本专科在校人数的自然对数进行衡量;二是城镇化率,采用城镇人口占常住人口的比重指标,以反映地区城市化水平;三是产业结构,选取第二产业占地区生产总值的比重作为衡量产业结构状况的指标;四是对外开放度,采用进出口总额的自然对数进行表征。
本文选取的样本是1998—2019年中国31个省(自治区、直辖市),为消除价格因素的影响,对信用规模、地区生产总值、金融业增加值、房地产业增加值、进出口总额均进行了以1998年为基期的CPI进行平减。数据来自于历年《中国统计年鉴》《中国金融年鉴》《中国劳动统计年鉴》、各省统计年鉴、国家统计局分省分年数据、wind数据库。本文所包含的各变量指标描述性统计,如表1所示。
三、实证结果及分析
(一)基准分析——信用规模对经济发展的实证结果
本文的样本为短面板数据,Hausman-test 对应的P值为0.000,故选取固定效应进行估计。同时对模型进行截面相关、异方差以及自相关进行检验,结果表明同时存在截面相关、异方差、自相关三大问题,利用STATA软件中的xtscc命令进行固定效应估计,能够很好解决三大问题(Driscoll et al,1998)[16],将控制变量分别加入模型中进行估计,回归结果汇总如表2所示。
随着控制变量不断引入模型中,F 统计量均通过显著性检验,说明线性关系是显著的,且在逐步引入控制变量时,信用规模变动影响的边际效应虽然有所降低,但均通过了显著性检验,说明信用规模的扩张能够显著促进经济发展。
(二)异质性分析——信用规模对实体经济、虚拟经济影响的实证结果
为进一步分析信用规模对实体经济、虚拟经济影响的异质性特点,同样将控制变量依次加入模型(2)中,回归估计汇总如表3所示。首先,信用规模扩张均能显著提升实体经济、虚拟经济发展,在表3 的列(1)至列(10)中信用规模对实体经济、虚拟经济的估计系数均为正,且均通过了1%的显著性检验,表明信用规模扩张是实体经济、虚拟经济发展的重要因素。其次,分析信用规模对实体经济、虚拟经济的异质性影响,信用规模扩张对实体经济影响的边际效应为 0.389,而对虚拟经济影响的边际效应为 0.529,两者差距较为明显,说明信用规模的扩张会更有效作用于虚拟经济,而对实体经济发展的促进作用相对较弱。这意味着中国目前信用活动多集中于虚拟经济的行业中,且信用规模扩张对虚拟经济发展提升力度更强。
接下来,进一步挖掘信用规模主要作用于哪类具体行业,虚拟经济涵盖金融业、房地产业两类行业,将金融业增加值、房地产业增加值作为被解释变量进行回归。如表4所示,信用规模对金融业、房地产业的回归系数均显著为正,而且从回归系数可以看出,信用规模扩张对房地产业影响的边际效应为 0.397,对金融业影响的边际效应为0.681,这表明信用规模的扩张对金融业增加值的促进作用强于对房地产业的促进作用。另外,结合表3和表4可知,信用规模对虚拟经济中两个行业的带动作用均大于对实体经济的带动作用。
(三)拓展分析——不同区域信用规模对经济发展的实证结果
探究在不同区域内信用规模对经济发展影响的异质性特点,将 31 个省(自治区、直辖市)分为东、中、西三个区域进行分组回归,估计结果如表 5 所示。
首先,信用规模对东、中、西的经济发展均有正向促进作用,都通过了 1%的显著性检验。而东部地区信用规模对经济促进作用最强,中部次之,西部地区较弱。其次,信用规模对三大区域的实体经济均有显著的促进作用,东部地区信用规模对实体经济提升作用最强,其中在东部地区信用规模扩张对实体经济的影响效应为 0.379,在西部地区的影响效应为 0.339,在中部地区的影响效应为 0.334。再次,仅东部地区信用规模扩张能够显著促进虚拟经济,且高于对实体经济的促进作用,东部地区信用规模扩张对虚拟经济的影响效应为 0.792;而在中部地区、西部地区信用规模对虚拟经济均没有显著影响。另外,从表 3 中可知,中国整体信用规模扩张对虚拟经济的影响效应为 0.529,而东部地区的影响效应为 0.792,意味着中国信用规模对虚拟经济的提升作用主要集中于东部地区。
由表5可知,东部地区信用规模对虚拟经济有显著的促进作用,而对中部、西部地区的虚拟经济发展并没有显著的促进作用,为进一步探究东、中、西部信用规模重点作用于虚拟经济的哪类具体行业,将金融业增加值、房地产业增加值作为被解释变量进行回归,估计结果如表6所示。
首先,信用规模对东、中、西部地区的金融业均有显著促进作用,尤其是在东部地区,信用规模扩张对金融业影响的边际效应为0.920,中部地区的边际效应为0.761,而西部地区的边际效应为0.256,且显著性水平有所下降。其次,仅东部地区的信用规模对房地产业有显著的促进作用,信用规模扩张对东部地区的房地产业影响的边际效应为0.835,但仍弱于对金融业的促进作用;而在中部地区和西部地区信用规模对房地产业的影响并不显著。总的来说,东、中、西部在信用规模影响虚拟经济中所表现出来的差异主要体现在对房地产业的影响,信用规模扩张能够显著促进东部地区房地产业发展,而对中部、西部地区的房地产业发展的影响并不显著。
(四)稳健性检验
考虑到信用规模对经济发展可能存在一定的滞后效应,故采用信用规模的一期滞后项(L.Lncre)替代核心解释变量进行回归。表7的结果表明信用规模滞后一期依然能够显著促进实体经济以及虚拟经济发展,且对虚拟经济发展促进作用最强,与前文结果一致,说明上文实证模型及回归结果具有稳健性。
四、结论与政策启示
本文基于中国省际面板数据探究了信用规模扩张对实体经济、虚拟经济的影响效应,得出以下结论:第一,信用规模扩张对经济发展存在显著的促进作用。第二,信用规模扩张对虚拟经济的提升作用大于对实体经济的提升作用,且信用规模主要作用于虚拟经济中的金融业。第三,不同区域信用规模对经济发展有着不同影响,东、中、西部地区信用规模对经济发展、实体经济均有显著促进作用,且东部地区的促进作用最强;而仅东部地区信用规模扩张对虚拟经济有显著正向作用,即中国信用规模扩张对虚拟经济的影响主要集中于东部地区。
当前中国信用规模扩张能有效促进经济发展,但对虚拟经济的促进作用强于对实体经济的促进作用,并且区域间存在一定程度的差异。基于上述分析,本文提出以下几点政策启示:
第一,完善社会信用体系,助推信用规模对经济发展的促进作用。目前中国信用规模的扩张能够有效促进经济发展,是经济发展的重要引擎。而扩大信用规模的关键便是社会信用体系的进一步完善,确保信用交易健康有序发展,促进社会主义市场经济健康发展。
第二,以信用规模推动实体经济发展为重点,防范信用规模向虚拟经济的过度扩张。中国目前信用规模扩张更有效作用于虚拟经济,尤其是金融业的发展。虽然虚拟经济是市场经济高度发展的产物,但是仍要坚持虚拟经济服务于实体经济,故采取针对性的信用规模扩张措施,以提升对实体经济的推动作用[17]。
第三,对于不同区域信用规模扩张采取差异化的调控措施。东部地区信用规模扩张更有效作用于虚拟经济,因此东部地区要有计划地扩张信用规模,适度控制刺激虚拟经济过度发展的信用规模扩张。而在中西部地区,需大力发展多样化的信用交易,加大信用工具的创新力度,进一步扩张信用规模。