金融分权对中国金融效率的影响研究

来源 :中央财经大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:tanzhiming1985
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在中国的经济转型中,经济分权理论具有较强的解释能力。过去的分权强调了中央政府与地方政府在财政权力方面的分配,然而随着1994年分税制改革的实施,地方财权被大大削弱,经济分权的重点也从过去的财政分权过渡到金融分权。本研究首先梳理了中国金融分权的历史进程,接下来考察了金融分权对宏观、中观、微观三个层面的金融效率的影响,最后根据经验研究的结论提出了相关政策建议。本文的主要工作表现在以下四个方面:其一,对政府-市场金融分权进行度量。金融分权可以拆分为中央-地方金融分权和政府-市场金融分权两个维度,而现有文献对后者鲜有研究。当政府参与金融资源配置时,其更倾向于为国有企业提供资金支持,故本文使用非国企信贷份额与国企信贷份额的比值作为度量政府-市场金融分权的指标。考虑到数据的可获得性,使用了面板数据来估计1978-2018年的国企、非国企信贷份额。最终所得出的政府-市场分权数据表明,从1978年开始,市场开始更多地在金融资源配置方面发挥作用,但1997年亚洲金融危机后,政府开始更多地配置金融资源。进入21世纪后,市场再度占据主导地位,并且随着时间的演进,市场的主体作用越发明显。其二,研究了金融分权对宏观金融效率即经济增长的影响。实证结论表明,偏向地方政府与偏向市场的金融分权均阻碍了经济增长,不过后者在回归模型中的估计系数很小,更多具备的是统计意义而非经济意义。为验证实证结果的稳健性,增加了产业结构、市场化水平、省域经济竞争、金融集聚度等控制变量以缓解遗漏变量偏误,结论依然稳健。为进一步处理双向因果这一内生性问题,使用了民国时期各省份拥有金融机构数量作为金融分权的工具变量,两阶段最小二乘法的估计结果仍然稳健,并且有效的修正了OLS回归中估计系数的向下偏误。另外,在分地区的子样本中,中央-地方金融分权对东部和西部地区的经济增长分别产生了负面和正面影响,对中部地区没有显著影响。政府-市场间的金融分权对西部地区经济增长产生了正面影响,对其余两个地方未产生显著影响。其三,运用空间计量模型,考察了金融分权对中观金融效率即金融配置效率的影响。进一步将金融配置效率拆分为直接效率和间接效率,发现更偏向地方政府和市场的金融分权将提升金融体系中的资源配置的直接效率。空间滞后项的回归系数表明,相邻地区相对于中央政府拥有更大的金融资源配置权力,同时也会推动本地区提升直接配置效率。然而,政府-市场金融分权的空间滞后回归系数并不显著,表明相邻地区的政府-市场金融分权并不会对本地区的直接配置效率产生影响。金融配置的间接效率方面,更偏向地方政府的金融分权确实降低了资本的边际生产率,更偏向市场的金融分权能够提升资本的边际生产率。其进一步的空间效应分解表明,相邻地区更偏向地方政府的金融分权可以提升本地区的资本边际生产率,而相邻地区更偏向市场的金融分权则会降低本地区资本边际生产率。最后,计量模型的结论在选取了不同空间矩阵模型后依然稳健。其四,考察了金融分权对微观金融效率即金融管理效率的影响。研究发现,中央-地方金融分权加剧了银行不良贷款率的增长,而政府-市场分权有助于抑制银行不良贷款率的增长。为缓解内生性问题,使用了系统GMM方法重新估计模型,金融分权对银行不良贷款增长率的影响方向依然不变,但中央-地方金融分权的估计系数绝对值变小了,表明工具变量纠正了由于内生性问题所导致的对中央-地方分权效应的高估。在银行异质性方面,区分出了国有商业银行、股份制商业银行与城市商业银行,估计结果表明,中央-地方金融分权对股份制商业银行和城市商业银行的不良贷款增长率有正向作用,但能够抑制国有商业银行的不良贷款增长率。政府-市场金融分权推升了国有商业银行不良贷款增长率,却降低了城市商业银行不良贷款增长率。本文的边际贡献主要表现在以下三个方面:其一,首次在微观层面探讨了金融分权对金融管理效率的影响。从已有的研究来看,学者们主要关心的是金融分权在宏观层面的影响,鲜有文献专门探讨金融分权对微观金融主体所产生的影响。利用各种数据库以及银行年报,自行整理了100多家银行的面板数据,从而为实证研究提供了可能。微观层面的研究类似于一种机制研究,它可以帮助本文理解宏观层面的经济增长与金融风险是如何通过微观主体传递出来的;其二,探讨了政府-市场金融分权的影响。金融分权涉及到两个方面的维度,一是纵向的中央政府与地方政府的分权,二是横向的政府与市场的分权。在已有的实证研究中,几乎所有的文献都将金融分权单一的界定为中央政府与地方政府之间的分权,而对政府-市场之间的金融分权却鲜有探讨。本文使用非国有企业信贷份额与国有企业信贷份额之比来度量政府-市场之间的金融分权。利用该代理变量,进一步讨论了政府-市场金融分权对金融效率的影响;其三,为克服估计模型中的内生性问题,选取了民国时期的金融机构分布数量作为金融分权的工具变量。由于该工具变量是历史数据,故可以较好地避免反向因果问题,获得无偏估计量。工具变量的使用不仅有助于进行因果识别,还可以帮助本文理解历史是通过何种途径塑造了当下的经济结构。
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