李新鵬

(中國人民銀行西寧中心支行 金融研究處，青海 西寧 810001)

現(xiàn)代金融理論發(fā)端于Goldsmith在1969年的開創(chuàng)性貢獻，四十多年來，許多學者從多方面拓展了金融發(fā)展與經(jīng)濟增長關系(Finance－Growth Nexus)的研究。一般而言，金融發(fā)展與經(jīng)濟發(fā)展存在顯著的正相關關系，這可以從跨國層面的研究得到證實;歷史的證據(jù)也表明，在西方發(fā)達國家的大規(guī)模工業(yè)化階段，金融發(fā)展促進了經(jīng)濟增長;金融與經(jīng)濟關聯(lián)的具體形式存在差別，方向有單向和雙向之分，作用有正面和負面之別，也存在時期階段上的差別。

經(jīng)驗研究表明，金融發(fā)展差距可以部分解釋中國各地區(qū)經(jīng)濟增長差距，特別是沿海和內地金融深化的發(fā)散模式，可以解釋地區(qū)差距的擴大(張軍、金煜，2005)。中國地區(qū)差距(1978－2004)主要來源于要素積累，而非全要素生產(chǎn)率;但是1990年后要素投入對地區(qū)差距的貢獻正在下降，全要素生產(chǎn)率的作用持續(xù)提高，將成為今后地區(qū)差距的關鍵性決定因素(傅曉霞、吳利學，2006)。結合本文的研究主題，如果金融發(fā)展能促進全要素生產(chǎn)率的提高，那么提升后發(fā)區(qū)域金融發(fā)展水平對于縮小區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差距就有十分重要的現(xiàn)實意義。本文的目的在于進一步明確中國區(qū)域金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的關系，采用了目前較少應用的動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，實證檢驗了區(qū)域金融發(fā)展與經(jīng)濟增長、資本積累、全要素生產(chǎn)率、居民收入等指標的關系，并考察了區(qū)域經(jīng)濟增長的收斂情況。

一、關于中國的經(jīng)驗研究

中國的金融業(yè)開放晚于其他經(jīng)濟領域，隨著20世紀90年代中國證券市場的起步與發(fā)展，21世紀初中國四大國有商業(yè)銀行股份制改革深入，關于中國金融發(fā)展與經(jīng)濟增長關系的研究也于2000年后形成一個熱潮，主要包括總體層面和區(qū)域層面的研究。對于總體層面的研究，談儒勇是國內較早對中國金融發(fā)展與經(jīng)濟增長關系進行實證研究的學者，其相關研究成果受到后來學者的廣泛關注，簡單的回歸分析表明，金融中介和經(jīng)濟增長有很強的顯著正相關關系，反映中國股票市場發(fā)展的三個指標都不顯著地進入增長回歸模型中，股票市場與金融中介發(fā)展之間存在某種程度上的互補關系，股票市場發(fā)展并不排斥金融中介的發(fā)展。

談儒勇的研究并沒有一定的理論基礎作支撐，而趙振全、薛豐慧(2004)的研究則將金融發(fā)展促進經(jīng)濟增長的機理引入到實證分析中，對Greenwood－Jovanovic模型(1990)進行了適當?shù)母脑?。Granger因果關系檢驗和協(xié)整檢驗表明，信貸市場對經(jīng)濟增長的效應顯著，并通過信貸比重的增長發(fā)揮作用;股票市場對經(jīng)濟增長的作用并不明顯，原因在于融資利用效率低下和資源的逆配置。沈坤榮(2008)的研究大大擴展了時間范圍，他考察了1951－1998年期間中國金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的關系，簡單的回歸分析表明，改革開放之前，金融中介發(fā)展并不能作為經(jīng)濟增長的有力推動力量;改革開放之后，私人部門貸款增長率表現(xiàn)出和經(jīng)濟增長的關聯(lián)，但沒有表現(xiàn)出金融深化理論中正的推動力量，而是與經(jīng)濟增長率負相關。

對于區(qū)域層面的研究，王子明、周立(2002)的研究較有代表性。反映金融發(fā)展水平的變量包括國有銀行存貸款/GDP(SFIR)、全部金融機構存貸款/GDP(TFIR)，在上述兩個指標的基礎上，構造了金融市場化比率指標FMR(為TFIR減去SFIR后的值)，這一指標全面反映了各地區(qū)金融競爭程度和金融效率的高低，同時也反映了中國私人部門信貸規(guī)模與GDP之比的水平。經(jīng)濟變量包括人均GDP增長率和投資增長率。分析表明，各地區(qū)金融發(fā)展與經(jīng)濟增長顯著正相關，金融發(fā)展促進了經(jīng)濟效率的提高，但西部地區(qū)金融發(fā)展對經(jīng)濟增長的促進作用要小于東中部。金融市場化能有效解釋經(jīng)濟增長，開放金融業(yè)能有效促進經(jīng)濟增長。

針對中國的實證研究中，估計私人部門信貸總量是一個難點，簡單利用存貸款與GDP之比衡量東中西部金融發(fā)展水平可能會得到相反的結論;大多數(shù)研究采用普通面板數(shù)據(jù)模型，較少采用動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型;同時在分析區(qū)域金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的關系時，較少考慮區(qū)域經(jīng)濟的收斂情況。本文的實證研究將彌補上述的缺陷。

二、變量選取、數(shù)據(jù)來源與模型設定

(一)被解釋變量

被解釋變量包括:

1．人均GDP(y)及其增長率，為實際值，以1978年為基期;依據(jù)中經(jīng)網(wǎng)省際CPI指數(shù)累計調整計算得到。

2．勞均資本存量(k)及其增長率，為實際值，以1978年為基期;依據(jù)復旦大學中國經(jīng)濟研究中心CCES數(shù)據(jù)庫中的中國省際資本存量數(shù)據(jù)(1990－2005)和全社會從業(yè)人員計算得到;2006、2007年數(shù)據(jù)依據(jù)資本積累方程、固定資本形成等計算得到。

3．全要素生產(chǎn)率(TFP)及其增長率，為實際值，以1978年為基期;依據(jù)傅曉霞、吳利學(2006)和CCES數(shù)據(jù)庫間接計算得到;計算方法如下:

其中，Y為省際GDP總量，K為省際資本存量，L為省際全社會從業(yè)人員;i=1、2、3…28，不包括重慶(并入四川)、海南、西藏;t=1990、1991…2007。計算過程中，需要估計省際資本產(chǎn)出彈性α;在有些研究中，對省際全要素生產(chǎn)率估計時，使用統(tǒng)一的資本產(chǎn)出彈性，如張軍(2005)、沈坤榮(2008)等，但是假定各地區(qū)要素彈性都相等，可能會造成全要素生產(chǎn)率測算的一定偏誤。這里我們借鑒了傅曉霞、吳利學(2006)關于資本產(chǎn)出彈性的估計結果，而沒有重新估計各地區(qū)資本產(chǎn)出彈性。

4．兩個生計指標——城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(CZJM)、農村居民人均純收入(NCJM)及其增長率，為實際值，以1978年為基期。

以上省際數(shù)據(jù)來源均為中經(jīng)網(wǎng)，特殊說明除外，數(shù)據(jù)期限為1990－2007年。

(二)解釋變量

解釋變量包括:

1．金融深化(Sploan)，代表區(qū)域金融發(fā)展水平，是核心解釋變量，為調整后的存貸款總量與GDP之比。衡量金融發(fā)展水平，需要選取合適的金融深化指標，國際上通常采用戈氏和麥氏兩種指標來計算。本文將采用存貸款/GDP來計算金融深化程度，并以此作為區(qū)域金融發(fā)展水平的代理變量。選用該指標主要是考慮到以下三點，一是單獨用存款/GDP只反映了金融系統(tǒng)動員儲蓄的功能;二是單獨用貸款/GDP只反映了金融系統(tǒng)投融資轉化的能力以及資源配置的效率;三是單獨用存款或貸款計算時，經(jīng)常會出現(xiàn)一些金融發(fā)展水平較低的省份計算出來的數(shù)值會高于金融發(fā)展水平較高的省份。

很顯然，直接采用存貸款/GDP來計算會面臨一些問題，直接計算出來的數(shù)值仍然可能會高估部分地區(qū)的金融深化程度，原因就在于國有商業(yè)銀行指令性貸款的存在(李敬，2008);同時，在國有商業(yè)銀行股份制改革完成以前，貸款總量中累積了大量不良貸款，在計算時應予剔除。因此，通常需要對直接計算出來的金融深化程度進行適當調整，才能更好地反映各地區(qū)真實的金融深化程度及其金融發(fā)展水平。本文采用Aziz＆Duenwald(2002)的方法，并參照張軍、金煜(2005)的研究，間接估計中國各地區(qū)私人部門信貸總量，作為調整后的貸款數(shù)據(jù)。

2．投資規(guī)模(Inv)，為固定資產(chǎn)投資總量與GDP之比，代表區(qū)域投資的相對規(guī)模水平;由于GDP作為分母本身具有價格平減的作用，故沒有分別對分子分母價格調整后相除。

3．地方政府規(guī)模(Ex)，為地方財政決算支出與GDP之比，代表地方政府相對規(guī)模水平及政府干預經(jīng)濟的程度;分子分母以名義值直接相除。

4．國有工業(yè)產(chǎn)值比重(Soe)，為國有工業(yè)總產(chǎn)值占工業(yè)總產(chǎn)值的比重，用于衡量區(qū)域民營經(jīng)濟發(fā)展的程度。

除了金融深化外，以上省際數(shù)據(jù)來源均為中經(jīng)網(wǎng)，數(shù)據(jù)期限為1990－2007年。

(三)模型設定

為了與一般的經(jīng)驗研究保持一致，本文首先建立了普通面板數(shù)據(jù)模型，在解釋變量中不包括被解釋變量的滯后項，模型的形式如下:

其中，y為被解釋變量集，具體包括人均GDP、勞均資本存量(K)、全要素生產(chǎn)率(TFP)以及城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(CZJM)、農村居民人均純收入(NCJM);上述變量取對數(shù)后以一階差分形式(即以增長率形式)進入模型。

解釋變量集中，F(xiàn)為金融深化(Sploan);控制變量集X中包括投資規(guī)模(Inv)、地方政府規(guī)模(Ex)、國有工業(yè)產(chǎn)值比重(Soe);另外，為了反映1990年代后財政體制改革和政府干預金融對被解釋變量的綜合影響，在解釋變量中加入了Ex與Sploan的交互項(Spex)。

在普通面板數(shù)據(jù)模型的基礎上，在解釋變量中加入被解釋變量的滯后項，建立如下形式的動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型:

相比普通面板數(shù)據(jù)模型，建立動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型具有很好的優(yōu)勢，不僅可以在分析金融深化與經(jīng)濟增長關系的基礎上，了解經(jīng)濟增長的收斂情況，同時，可以利用GMM估計方法解決普通面板估計中存在的若干問題。模型的變量與普通面板數(shù)據(jù)模型的變量一致，但被解釋變量取對數(shù)后以水平形式直接進入模型。本文將用一階差分GMM方法對模型進行估計。

三、動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的估計結果

利用普通面板數(shù)據(jù)模型得到的估計結果并不是十分理想，限于篇幅，沒有列出估計結果。本文將進一步利用一階差分GMM估計方法對動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型進行估計，得到的結果存在一定的差別。由于動態(tài)面板GMM估計方法適合具有較短時期(T)和較寬截面(N)的面板數(shù)據(jù)(李文星、徐長生、艾春榮，2008)，而本文的數(shù)據(jù)時期(T=18)和截面(N=30)與此有一定的差異，同時，為了避免商業(yè)周期的影響(彭國華，2007)和減輕估計誤差(Islam，1995)，一般將樣本時期劃分為幾個較短的時間段。因此，在GMM估計之前，需要對原始數(shù)據(jù)進行若干處理，一是將樣本時期1990－2007年按3年為一段，共劃分為6個時間段(T=6)，分別是1990－1992、1993 －1995、1996 －1998、1999 －2001、2002 －2004、2005 －2007，對應的 t=1、2、3、4、5、6;二是按照劃分的時間段，對原被解釋變量和解釋變量值分別計算算術平均值。在一般情況下，兩步估計優(yōu)于一步估計(汪偉，2008)，本文以下的估計皆采用兩步估計(Twostep－Difference－GMM)，估計使用的軟件是Stata9．0。考慮到分區(qū)域后截面變小，使得面板數(shù)據(jù)不符合短時期、寬截面的特點，故沒有給出分區(qū)域的估計結果，只給出了全國整體層次的估計結果。

首先就經(jīng)濟增長模型(1)來看，與普通面板數(shù)據(jù)模型的結果基本一致，即期金融深化系數(shù)顯著為負，但滯后一期金融深化系數(shù)顯著為正;從動態(tài)調整的角度來看，金融深化水平提高1個單位，經(jīng)濟增長將加快0．3908個百分點，表明金融發(fā)展能夠推動中國區(qū)域經(jīng)濟加快發(fā)展。投資對經(jīng)濟增長的作用顯著為正，確認了投資推動型的經(jīng)濟增長特征。即期地方政府規(guī)模系數(shù)不顯著，但滯后一期的系數(shù)顯著為正。國有工業(yè)產(chǎn)值比重與經(jīng)濟增長的關系不顯著。另外，我們發(fā)現(xiàn)中國區(qū)域經(jīng)濟增長(1990－2007)表現(xiàn)出了條件收斂的特征，其條件收斂的速度為3．86%;這與許多經(jīng)驗研究(1990－2002)的結論不一致，但與姚先國、張海峰(2008)的研究結論一致，他們的研究表明，在控制一些條件后，中國各省區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展存在較快的條件收斂跡象。

就資本存量模型(2)來看，與普通面板數(shù)據(jù)模型的結果基本一致，金融深化系數(shù)顯著為負，再次確認了金融發(fā)展會減緩資本積累速度，有利于經(jīng)濟增長方式轉型。投資規(guī)模系數(shù)顯著為正，很顯然投資規(guī)模越大，資本積累的速度越快。地方政府規(guī)模及其交互項對資本積累的作用不顯著。國有工業(yè)產(chǎn)值對資本積累的作用為負，表明民營經(jīng)濟有助于加快資本積累。另外，我們發(fā)現(xiàn)在控制投資規(guī)模、金融發(fā)展水平等變量后，中國區(qū)域資本積累呈現(xiàn)條件收斂的特征，并且收斂的速度很快，為32．78%。

就全要素生產(chǎn)率模型(3)來看，與普通面板數(shù)據(jù)模型中金融深化對生產(chǎn)率作用不明顯不同的是，我們得到了與經(jīng)驗研究比較一致的結論。從動態(tài)調整的角度來看，金融深化水平提高1個單位，全要素生產(chǎn)率的增長速度將加快0．8866個百分點，這里的結果確認了金融發(fā)展有利于長期經(jīng)濟增長。投資規(guī)模和地方政府規(guī)模系數(shù)顯著為負，國有工業(yè)產(chǎn)值比重系數(shù)顯著為正。另外，我們發(fā)現(xiàn)在控制投資規(guī)模、金融發(fā)展水平、地方政府規(guī)模、國有工業(yè)產(chǎn)值比重等變量后，中國區(qū)域全要素生產(chǎn)率增長表現(xiàn)出了條件收斂的特征，收斂的速度為25．17%，這與趙偉、馬瑞永(2005)的研究基本一致。

就兩個生計指標模型(4、5)來看，考慮到普通面板數(shù)據(jù)模型估計得到的結果不是十分理想，同時結合收入消費模型方程形式設定的特點，我們在解釋變量中加入了人均GDP變量，用以反映經(jīng)濟增長決定收入分配的理論特征。方程形式的設定參考了李文星、徐長生、艾春榮(2008)等人的研究，經(jīng)過重新估計后，我們得到了比較理想的結果。結果表明，金融發(fā)展有助于加快城鄉(xiāng)居民收入增長，并且金融發(fā)展的作用比較大，其中城鎮(zhèn)居民可支配收入模型中，金融深化提高1個單位，城鎮(zhèn)居民收入增長速度將提高4．3039個百分點;農村居民人均純收入模型中，金融深化提高1個單位，農村居民人均純收入增長速度將提高4．9949個百分點。也有研究表明，加強農業(yè)貸款對農民收入增長有顯著正向作用，會縮小城鄉(xiāng)收入差距(陳偉國、樊士德，2009)。另外，我們發(fā)現(xiàn)在控制人均GDP、金融發(fā)展水平等變量后，中國區(qū)域城鄉(xiāng)居民收入增長都表現(xiàn)出了條件收斂的特征。

表1列出了上述5個模型的具體估計結果。

表1 以投入產(chǎn)出及生計指標為被解釋變量的一階差分GMM估計結果

四、最終結論

本文利用動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型及GMM估計方法，對中國區(qū)域金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的關系進行了實證檢驗，最終結論如下:

1．相比普通面板數(shù)據(jù)模型，利用動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型得到的估計結果較為理想，與經(jīng)驗研究的結論一致，金融發(fā)展對于推動區(qū)域經(jīng)濟增長具有顯著的正面作用。生計指標模型表明，金融發(fā)展有助于加快城鄉(xiāng)居民收入增長。

2．對于金融發(fā)展與資本積累、全要素生產(chǎn)率等關系的實證研究表明，普通面板數(shù)據(jù)模型和動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的估計結果基本一致，但也存在一定的差別。本文發(fā)現(xiàn)，隨著金融發(fā)展水平的提高，資本積累的速度會減緩，同時金融發(fā)展對全要素生產(chǎn)率提高有顯著正面作用，這意味著金融發(fā)展有助于推動區(qū)域經(jīng)濟增長方式從粗放型要素投入向集約型技術水平提升轉變。

3．結合要素積累、全要素生產(chǎn)率在中國地區(qū)差距中的貢獻，以及金融發(fā)展與經(jīng)濟增長、資本積累、全要素生產(chǎn)率的關系，可以認為東中西部地區(qū)金融發(fā)展水平的差距可以部分解釋中國地區(qū)差距的擴大。未來，努力提升中西部地區(qū)金融發(fā)展水平，將有助于中西部地區(qū)長期經(jīng)濟增長，加快中西部地區(qū)追趕東部地區(qū)的步伐，推動中西部地區(qū)跨越式發(fā)展。

4．中國區(qū)域經(jīng)濟增長表現(xiàn)出了條件收斂的特征，本文發(fā)現(xiàn)在控制一些變量后，區(qū)域經(jīng)濟增長、資本積累、全要素生產(chǎn)率增長等表現(xiàn)出了較快的條件收斂特征;經(jīng)過重新設定方程形式后的估計結果也表明，中國區(qū)域城鄉(xiāng)居民收入增長表現(xiàn)出了條件收斂的特征。

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