贵州省煤炭产业整合的银行主导型金融支持实证分析

作者简介：戴亮，（1964-），男，江苏丹阳人，贵州财经大学，教授，硕士生导师，研究方向为金融投资。

张倩，（1988-），女，河南南阳人，贵州财经大学，硕士，研究方向为金融投资。

摘要：以银行主导型金融支持模式为研究基础，通过实证分析得出了当前贵州省煤炭产业整合过程中银行主导型金融支持这种间接融资模式发挥主要作用的结论。

关键词：银行主导型金融支持；煤炭产业整合；贵州省

一、问题的提出

贵州省拥有丰厚的煤炭资源，是国家大型煤炭产业基地。贵州省特色产业之一， 在加快其经济发展过程中占有举足轻重的地位。贵州省在经历了“十一五”规划基本完成的基础上，在“十二五”发展规划中也将煤炭产业定位于一种重要的战略资源，对于其整合发展也提出了新的要求。鉴于目前贵州省整体资本市场发展缓慢，煤炭行业上市公司只有盘江股份一家，其煤炭产业整体进行整合主要的资金来源就是银行贷款，那么研究该种以银行为主导的间接金融支持对于贵州省煤炭产业整合到底有无影响，以及其影响力度有多大就是本文亟待说明的问题，此外，两者关系的研究也可以为政府和金融机构在煤炭产业整合过程中政策的制定提供一些现实依据和参考。

二、银行主导型金融支持模式介绍

银行主导型金融支持主要是指以银行等金融机构为信用中介，通过利用企业和居民手中暂时闲置的存放在银行等金融机构的资金，在满足其流动性、安全性和收益性的基础上，以长期或者短期贷款的形式为企业提供的资金融通，从促进产业结构合理化方面来说，该种金融支持模式主要是通过其对产业投入资本量的改变来实现的[1]。

（一）优势表现

（1）货币当局可以根据宏观经济的需要来实施货币政策实现其一定目标，通过借助银行这一中介体系快速的调配资金使之流向当前发展最迫切需要的地方，实现国家发展整体规划； （2）银行和企业可以实现一定程度的信息共享，在当前某些金融行业混业经营、银行控股的情况下，银行可以更全面的了解企业的信息以此来降低银行放贷的风险，建立有效的风险防范机制；（3）银行作为主要的大股东或者债权人，股权相对集中，企业外来的投资者数量较少但相对稳定，在共同利益背景的驱动下，有利于各个企业和银行之间的相互监督，促进企业更加健康长远的发展。

（二）劣势表现

（1） 银行占据绝对的主导地位，会在一定程度上抑制资本市场的成长，企业和银行某些合约的存在，使其失去了在某些项目上进行投资的独立性，一些效率较低的项目不能及时淘汰，增加了产业结构调整的难度；

（2） 贷款企业融资规模主要受担保资产质量和企业资产负债等方面的限制，此时银行监管和控制都比较严格和保守，另外，取得贷款还要依赖于银行本身避免存在的“短存长贷”的风险，其对融资期限的限制性使得企业贷款在时间方面也有一定的限制；

（3） 在金融机构混业经营时，银行和企业之间会相互交叉持股，排斥某些外部股东，使其利益受到一定程度的损害。另外，在该种模式下，企业没有面临来自资本市场的并购威胁，则其自身市场竞争的动力会大大降低。

三、贵州省煤炭产业整合过程中银行主导型金融支持的实证分析

（一） 指标的选取和数据说明[1]

（1）原煤产量指标。衡量贵州省煤炭产业整合与技术升级发展水平的一个主要指标就是贵州省每年的原煤产量，该指标用YM表示。 （2）银行信贷指标。文章中该指标主要用来衡量银行等金融机构给予煤炭产业进行整合的支持力度，数值越大说明支持力度越大。考虑到用价格表示的贷款含有通货膨胀的因素在内，故模型中的数据是以1996年为基期，将1997年-2011年的煤炭产业整合获得的贷款进行折算所得，该指标以XD表示。（3）数据来源。本文主要利用贵州省统计年鉴中的金融机构给予煤炭产业整合的贷款额度和贵州省历年来的原煤产量进行分析。

（二）统计方法和计量模型的建立

考虑到模型中两个指标都是时间序列数据，因此实证分析中计量分析主要对其进行数据的平稳性检验、回归分析和格兰杰因果关系检验。银行贷款数量和原煤产量两者之间存在非线性关系，考虑计量模型建立的一些原则，故建立两者之间的方程如下[2]：

其中为常数项，β为回归系数，θ为随机干扰项。

（1）关于变量单位根的平稳性检验（ADF检验）

单位根平稳性检验的目的是要考察模型中的经济变量是否具有时间趋势，确定是模型中是否有必要采用协整的分析方法。如果实证所得结果在对各统计变量YM和lnXD原序列进行单位根检验时，t统计值均大于t统计量的临界值，由此说明原序列是非平稳的。文中在对其一阶差分进行ADF检验时，结果是其t统计量的值都比在1%、5%以及10%的显著性水平下的t统计量的临界值小，此时我们拒绝原假设，认为各变量的一阶差分单位根是平稳的，那么接下来就可以按照顺序对其进行回归分析。

（2）计量回归分析

本文利用EVIews软件中普通最小二乘法即0LS估计方法对模型进行回归分析，估计模型的参数如下：

从上述回归估计的结果是模型拟合较好。可决系数，修正的可决系数R2=0.961494，说明原煤产量变化的96%可由银行贷款数量的变化来解释，回归结果较为可靠。查t值分布，在5%的显著性水平下自由度为n-2=14的t统计值为2.145，回归结果中两个变量的t统计值的绝对值都大于2.145，并且相应的概率均为0，小于1%，说明至少在99%的置信水平下，我们可以认为T统计变量的估计值都显著地不为零。模型中，银行贷款的系数为正，可以说明YM和X之间呈现同向变化。

（3）Grange因果关系检验

格兰杰因果关系检验是通过受约束的F检验来加以完成。零假设是不存在因果关系。如针对XD不是YM的格兰杰原因这一个假设，分别作包含与不包含XD滞后项的回归，记前者的残差平方和为，后者的平方和为，在此基础上计算F等于和的比值。通过实证分析的结果进行计算，如果得出的F值大于给定显著性水平下F分布的临界值，那么要拒绝原假设，此时认为XD是YM的格兰杰原因。

格兰杰检验的原假设设定为：“不是引起YM变化的Grange原因”或“YM不是引起变化的Grange原因”。检验的基本过程是看所估计出的系数与所估计出的系数在统计结果上整体是否显著地异于零。

根据格兰杰检验原理，要检验其F统计量，对于第一个原假设，其F统计量的值为43.45775，相应的概率值Prob=0.0002，小于1%的显著性水平，此时我们可以拒绝原假设，可以得出“是引起YM变化的Granger原因”；同理可以得出“是引起的Granger原因”的结论，同时两者之间是一个相互促进的正向变化过程，即银行给煤炭企业数量越多，其整合和技术升级所获得的资金支持力度越大，煤炭产量也会越大，反之相同。

四、主要结论

贵州省当前煤炭产业整合过程中银行主导型金融支持发挥主要的作用，贵州省煤炭产业整合过程中获得贷款数量增多的同时，其原煤的产能也在逐年增加，原煤产量增加的同时也会给煤炭企业带来收益，提高其声誉和还贷能力，改善其资产状况，减少道德风险和逆向选择，这样就吸引银行将贷款投向该领域，以期获得较高的贷款收益。综上所述，两者之间是一种同向的变动关系，互相促进，相互带动。（作者单位：贵州财经大学）

此文为贵州财经大学贵州重大现实问题研究资助项目。

参考文献：

[1]冯丽娜，内蒙古煤炭产业发展与金融支持初探[J]，中国乡镇企业会计.2010

[2]李国庆，地方政府在煤炭资源整合中的定位—以河南省煤炭资源整合为例[J]，郑州航空工业管理学院学报，2011，08

[3]赵志华，金融支持山西省煤炭产业低碳发展[J]，中国金融·2011，02

[4]游桂芝、潘庆英，六盘水市煤炭资源开发利用结构调整与优化的探讨[J]中国煤炭地质，2011，05

[5]李丹、衡翠，煤炭行业资源整合现状综述[J]，现代商贸工业.2011，18