劉天祥，鄧紅亮

(1.湖南商學(xué)院，湖南 長沙 410205；2.湖南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院，湖南 長沙 410079)

一、引言

改革開放以來，我國經(jīng)濟(jì)總量高速增長的同時，粗放型的要素投入、整體較低水平的生產(chǎn)率以及地區(qū)間收入差距的擴(kuò)大等問題也接踵而來。更明顯的是，近兩年來我國經(jīng)濟(jì)面臨著巨大下行壓力。根據(jù)2017年初的政府工作報告，我國經(jīng)濟(jì)在未來較長時間內(nèi)將以保持中高速增長為目標(biāo)。與此同時，隨著我國經(jīng)濟(jì)體制改革的縱深推進(jìn),金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)也日益重要。全球流動性過剩、資產(chǎn)價格大漲大落等金融因素對中國宏觀經(jīng)濟(jì)的影響以及2008年以來金融危機(jī)對各國實體經(jīng)濟(jì)的沖擊,更是凸顯了金融體系在國民經(jīng)濟(jì)中的重要地位。面對國內(nèi)外錯綜復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)金融形勢，如何實現(xiàn)我國經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定增長呢？提高我國整體勞動生產(chǎn)率是一條持續(xù)可行之路。據(jù)已有經(jīng)驗研究來看，勞動生產(chǎn)率的提高對經(jīng)濟(jì)體增長和協(xié)調(diào)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要作用(高帆、石磊，2009)。因而，如何通過金融發(fā)展促進(jìn)勞動生產(chǎn)率增長進(jìn)而實現(xiàn)國民經(jīng)濟(jì)的持續(xù)穩(wěn)定增長也就成為我國現(xiàn)階段學(xué)者和政策制定者共同關(guān)注的一個十分重要的問題。

勞動生產(chǎn)率作為經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)鍵影響因素，對一國經(jīng)濟(jì)與社會的發(fā)展都具有十分重要的意義，相關(guān)文獻(xiàn)豐富而深刻。這些文獻(xiàn)主要按以下三種思路展開。第一種思路，根據(jù)不同層面的數(shù)據(jù)，采用不同的分析方法研究一國或地區(qū)生產(chǎn)率及經(jīng)濟(jì)增長的收斂情況，例如Baumol(1986)、Bradford(1988)、Mankiw，Romer和Weil(1992)等。第二種思路，從不同層面數(shù)據(jù)出發(fā)，利用不同的分解方法探討地區(qū)勞動生產(chǎn)率的結(jié)構(gòu)和收斂性問題。如Hansen(2001)、許垚(2005)、高帆、石磊(2009)、Schündndeln(2012)等。第三種思路，從不同角度出發(fā)，采用不同的實證分析方法重點考察勞動生產(chǎn)率的影響因素。代表性的有Koch和McGrath(1996)、張金昌(2002)、陶洪、戴昌鈞(2007)等。

然而，就金融發(fā)展與勞動生產(chǎn)率關(guān)系的研究來看，幾乎全被金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的研究所掩蓋，鮮有直接證實金融發(fā)展與勞動生產(chǎn)率增長的研究。這些研究多數(shù)是在Gold Smith(1969)、McKinnon(1973)和Shaw(1973)的基礎(chǔ)上進(jìn)行的。Stiglitz(1985)的研究表明，金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長有顯著地正向關(guān)系。Mayer(1990)認(rèn)為金融中介在消弱金融市場的信息不對稱方面具有重要作用，銀行機(jī)構(gòu)在搜集和處理信息方面扮演著重要角色。Bencivenga和Smith (1991)的研究認(rèn)為金融中介能降低個人持有流動性資產(chǎn)的風(fēng)險，將居民儲蓄投入到較高生產(chǎn)率項目中去，以此促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。King和Levine(1993)認(rèn)為金融發(fā)展主要通過提高金融資源的配置效率以及回報率來促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。Merton(1995)從金融中介基本功能角度著重探討了金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長的影響，認(rèn)為金融中介促進(jìn)商品和證券交易、配置資源等功能的發(fā)揮將有助于經(jīng)濟(jì)的長期增長。Levine(1997)進(jìn)一步闡述了金融中介的基本功能，認(rèn)為金融中介的功能主要依靠資本積累和技術(shù)進(jìn)步來促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。張杰(1997)等定量研究了我國金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu),推動了國內(nèi)學(xué)者對金融發(fā)展問題研究的不斷深入。王紹光、胡鞍鋼(1999)等將我國通貨緊縮、資本投入與經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)結(jié)合起來進(jìn)行分析,為后來金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的實證研究奠定了堅實的基礎(chǔ)。周立、王子明(2002)的研究認(rèn)為，我國各地區(qū)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長密切相關(guān)，從長期來看，這兩者間呈顯著的正相關(guān)性。周麗麗、楊剛強(qiáng)和江洪(2014)基于區(qū)域差異的視角研究了中國金融發(fā)展速度與經(jīng)濟(jì)增長的可持續(xù)性關(guān)系，認(rèn)為中國金融發(fā)展的收斂速度遠(yuǎn)大于經(jīng)濟(jì)增長的收斂速度。Loayza 和Ranciere(2006)的研究認(rèn)為，金融中介與產(chǎn)出增長具有長期的正向關(guān)系。石盛林(2011)運(yùn)用DEA方法分析認(rèn)為，金融影響經(jīng)濟(jì)增長主要依靠貸款、金融密度和貸款質(zhì)量等變量的實現(xiàn)。另外，還有一部分學(xué)者探討了收入分配與金融發(fā)展的關(guān)系。葉志強(qiáng)、陳習(xí)定和張順明(2011)等的研究認(rèn)為金融中介的發(fā)展顯著拉大了城鄉(xiāng)收入差距。張軍、金煜(2005)的研究認(rèn)為金融深化和生產(chǎn)率增長之間呈顯著地正向關(guān)系，內(nèi)地省份的金融深化過程相對沿海省份更慢。溫濤、冉光和和熊德平(2005)實證分析認(rèn)為我國金融發(fā)展對農(nóng)民收入增長具有顯著地負(fù)效應(yīng)。同時，李志赟(2002)；陳曉光等(2010)；李連發(fā)(2011)等研究了銀行信貸對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，這些研究均在一定程度上認(rèn)為，信貸總量與宏觀經(jīng)濟(jì)波動和經(jīng)濟(jì)周期密切相關(guān)。

綜上所述，現(xiàn)有的文獻(xiàn)主要探討了金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長的作用，而金融發(fā)展與勞動生產(chǎn)率間缺少直接的經(jīng)驗證據(jù)，這就不容易深入分析金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長的作用，也不利于進(jìn)一步分析其對社會發(fā)展的作用?；\統(tǒng)地將金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長的作用照搬到勞動生產(chǎn)率上去可能存在片面性，金融發(fā)展對勞動生產(chǎn)率的作用渠道可能存在不同，因此將其從金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系中抽離出來進(jìn)行分析，揭示兩者之間的深層關(guān)系，即為本文的研究動機(jī)。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，本文將通過數(shù)理模型分析金融發(fā)展與勞動生產(chǎn)率之間的關(guān)系，而后根據(jù)Mankiw第(1992)的包含人力資本和物質(zhì)資本積累的擴(kuò)展的索洛模型，將代表金融發(fā)展的變量加入其中，繼而導(dǎo)出回歸方程，在此基礎(chǔ)上利用中國省際面板數(shù)據(jù)研究金融發(fā)展對地區(qū)勞動生產(chǎn)率的影響。

本文以下部分將首先從金融發(fā)展規(guī)模、金融發(fā)展效率和金融發(fā)展結(jié)構(gòu)角度，對金融發(fā)展與勞動生產(chǎn)率的關(guān)系進(jìn)行分析，得出理論結(jié)論；文章的第三部分將構(gòu)建本研究的計量模型、建立相關(guān)指標(biāo)及對數(shù)據(jù)的說明；運(yùn)用面板工具變量模型對我國金融發(fā)展與勞動生產(chǎn)率增長關(guān)系的實證將放在文章的第四部分進(jìn)行；文章的第五部分是對實證結(jié)果的進(jìn)一步檢驗和討論，得到實證支持的最終結(jié)論；最后給出本文的結(jié)論與政策建議。

二、金融發(fā)展與勞動生產(chǎn)率增長：一個理論模型

本節(jié)的模型思路主要來源于李志赟(2002)的中小企業(yè)融資模型，并在生產(chǎn)函數(shù)中加入勞動生產(chǎn)要素，通過數(shù)理模型分析，從金融發(fā)展結(jié)構(gòu)、金融發(fā)展規(guī)模和金融發(fā)展效率三方面來考察金融發(fā)展對勞動生產(chǎn)率的作用。

在建立理論模型之前，我們有必要指出本文中金融發(fā)展結(jié)構(gòu)、規(guī)模和效率的含義。金融發(fā)展結(jié)構(gòu)指金融機(jī)構(gòu)的中長期貸款在總貸款中的配比情況，金融發(fā)展規(guī)模指金融機(jī)構(gòu)中儲蓄貸款總量情況，金融發(fā)展效率指金融機(jī)構(gòu)將儲蓄轉(zhuǎn)化為投資的能力。本節(jié)理論模型中，分別用字母fs，(K+λK)和λ和代表金融發(fā)展結(jié)構(gòu)、規(guī)模和效率。

(一)理論模型設(shè)定

假設(shè)在整個社會的金融體系只有一家處于壟斷地位的銀行，該銀行的主要功能在于將儲蓄轉(zhuǎn)化為貸款，其中儲蓄主要來源于居民手中的閑置資金，貸款則主要由廠商向銀行借貸產(chǎn)生。為了討論方便，我們假設(shè)經(jīng)濟(jì)社會中只存在兩個類別的代表性廠商，一類主要從事短期貸款和短期生產(chǎn)的小廠商，另一個主要從事長期貸款和長期生產(chǎn)的大廠商；廠商均以預(yù)期利潤最大化為經(jīng)營目標(biāo)，且均為風(fēng)險中性，廠商的初始生產(chǎn)資本為零；生產(chǎn)初期，廠商向銀行抵押貸款進(jìn)行生產(chǎn)；如果廠商的生產(chǎn)活動成功，則在期末向銀行還本付息，反之貸款抵押則歸銀行所有。

假設(shè)廠商的生產(chǎn)函數(shù)均為規(guī)模報酬不變，不失一般性，我們假定，大廠商的生產(chǎn)函數(shù)為：

(1)

小廠商的生產(chǎn)函數(shù)為：

(2)

通常情況下，我們假設(shè)p1

兩廠商的預(yù)期利潤為：

(3)

(4)

其中，ri為貸款利率，wi代表工資，Ci為生產(chǎn)的固定成本。廠商向銀行進(jìn)行貸款生產(chǎn)的條件是Eπi≥0。

經(jīng)濟(jì)社會中僅有的一家銀行根據(jù)不同的貸款者(大、小廠商)設(shè)計不同的貸款合同，以實現(xiàn)預(yù)期利潤最大化的經(jīng)營目標(biāo)。銀行的預(yù)期利潤為：

Eπb=Max{I1r1+I2r2-I1-I2-Ce}

(5)

其中，Cb代表銀行貸款的交易成本。銀行向廠商放貸的條件是Eπb≥0。

(二)模型求解

首先考慮兩廠商的決策。當(dāng)兩廠商生產(chǎn)的預(yù)期利潤達(dá)最大時，式(3)、式(4)需滿足最優(yōu)解的一階條件為：

(6)

由(6)式的最優(yōu)化條件可以得到銀行向兩廠商貸款的利率水平：

(7)

(8)

其次考慮銀行對兩家廠商的最優(yōu)貸款分配決策。當(dāng)銀行進(jìn)行貸款的預(yù)期利潤達(dá)最大時，求解式(5)也就是解下面優(yōu)化問題：

(9)

(10)

其中，Cb表示銀行貸款的交易費(fèi)用，Eπb代表銀行預(yù)期利潤，K表示居民在銀行里的儲蓄。λ(0<λ<1)表示儲蓄—貸款的有效轉(zhuǎn)化率，λK代表銀行給廠商貸款的總額。當(dāng)銀行預(yù)期利潤達(dá)最大時，式(9)滿足的一階條件為：

(11)

根據(jù)(11)式可以得到兩廠商的資本投入份額：

(12)

(13)

將式(12)、式(13)分別代入式(1)、式(2)的生產(chǎn)函數(shù)中，整理得到兩廠商生產(chǎn)成功的勞動生產(chǎn)率：

(14)

(15)

(16)

將代表廠商勞動生產(chǎn)率的(14)、(15)兩式代入式(16)，得到全社會總的預(yù)期勞動生產(chǎn)率：

(17)

最后，結(jié)合式(10)和式(17)消去I2，整理得到全社會總的預(yù)期勞動生產(chǎn)率為①：

(18)

我們將來重點分析，在模型所假設(shè)的經(jīng)濟(jì)中，金融發(fā)展結(jié)構(gòu)、規(guī)模和效率對勞動生產(chǎn)率的影響情況。對式(18)進(jìn)行比較靜態(tài)分析，我們可以得到以下三個推論：

推論1：保持其他條件不變，一國(地區(qū))的金融發(fā)展效率越高，也即儲蓄—投資轉(zhuǎn)化率(λ)越高，將有助于該國(地區(qū))的勞動生產(chǎn)率提高。

推論2：保持其他條件不變，一國(地區(qū))的金融發(fā)展規(guī)模越高，也即(λK+K)越高，將越有助于該國(地區(qū))的勞動生產(chǎn)率提高。

證明：其他條件不變情況下，由式(18)有：

由此可知推論1成立。對于推論2的證明，通過變換(18)式得到：

(19)

因此推論2成立。

下面我們證明推論3的結(jié)論。首先由本文中金融發(fā)展結(jié)構(gòu)的含義可知：

(20)

這樣，根據(jù)式(18)和式(20)兩式，當(dāng)外界條件均保持不變時，我們有：

由臨界條件有：

從而

所以推論3后半部分也成立。證畢。

我們可以將以上推論總結(jié)為：良好的金融發(fā)展規(guī)模、效率以及結(jié)構(gòu)確實可以帶動勞動生產(chǎn)率提高，這在一定程度上表明了金融發(fā)展與勞動生產(chǎn)率間存在正向的理論關(guān)系。然而，我國金融業(yè)起步較晚，發(fā)展還不夠完善，基于此，上述的推論能否在我國得到實證證明呢？這有待于下文對我國金融發(fā)展與勞動生產(chǎn)率增長進(jìn)行嚴(yán)格的實證檢驗。

三、模型構(gòu)建、指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)說明

(一)計量模型構(gòu)建

經(jīng)濟(jì)增長基本理論中，勞動、資本和技術(shù)進(jìn)步被認(rèn)為是經(jīng)濟(jì)增長最重要的源泉，即Y=A×f(L,K),A表示技術(shù)進(jìn)步，L表示勞動力，K表示資本。我們在這里采用大多數(shù)研究者的研究方法，將金融發(fā)展水平當(dāng)作一種“投入要素”引入到總生產(chǎn)函數(shù)的分析框架中去(Greenwood和Jovanvic，1990；Odedokun，1996；溫濤等，2005)。在此基礎(chǔ)上，我們在Mankiw等(1992)含人力資本積累的生產(chǎn)函數(shù)中加入“金融發(fā)展要素”，給出反應(yīng)金融發(fā)展與產(chǎn)出關(guān)系的生產(chǎn)函數(shù)：

Y(t)=K(t)αH(t)βF(t)γ(A(t)L(t))1-α-β-γ

(21)

其中Y(t)代表t年總產(chǎn)出，K(t)表示t年總的資本投入，H(t)表示t年人力資本積累水平，L(t)代表t年勞動力投入，A(t)表示t年的技術(shù)水平，F(xiàn)(t)代表t年金融發(fā)展水平，0<α，β，γ,1-α-β-γ<1。

假設(shè)總產(chǎn)出的sk部分用于物質(zhì)資本投資，sh部分用于人力資本投資。并記k=K/AL，代表單位有效勞動物質(zhì)資本存量，y=Y/AL，表示單位有效勞動產(chǎn)出水平，h=H/AL，表示單位有效勞動人力資本水平，f=F/AL，代表單位有效勞動金融發(fā)展水平。則物質(zhì)資本和人力資本的變化率滿足：

(22)

(23)

(24)

現(xiàn)將式(1)生產(chǎn)函數(shù)兩邊同除以L(t)得到：

(25)

將(24)中兩式代入式(25)并取對數(shù)整理得到：

(26)

f(t)=fdsλ1*fdgλ2*fdeλ3

(27)

式(27)中參數(shù)λ1，λ2，λ3均為大于零的常數(shù)，fds，fdg，fde，分別表示金融發(fā)展結(jié)構(gòu)、金融發(fā)展規(guī)模和金融發(fā)展效率。這樣我們將(27)代入(26)中整理得到本文最終的基本計量模型：

(28)

式(28)中，I表示物質(zhì)資本投資，H表示人力資本積累，α代表截距項，μ表示隨機(jī)擾動項，且假設(shè)服從正態(tài)分布形式，即μ～N(μ,σ2)，下標(biāo)的i,t分別表示省份和年份，其他字母含義同前。β5，β6，β7是本文核心估計系數(shù)。

(二)變量及數(shù)據(jù)說明

本文所涉及的數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》(1994—2014年歷年)、《中國金融年鑒》(1994—2014年歷年)、《新中國六十年統(tǒng)計資料匯編》(中國統(tǒng)計出版社2010年版)、《新中國60年》(中國統(tǒng)計出版社)、《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》(1994—2014年歷年)、《中國勞動統(tǒng)計年鑒》(1994—2014年歷年)。同時，為保證數(shù)據(jù)口徑的相對一致性，本文排除了西藏，并將重慶與四川合并，數(shù)據(jù)跨度為21年(1994—2014年)。為消除價格因素影響，本文以1994年為基期，對國民收入進(jìn)行價格平減處理?，F(xiàn)將本文主要變量說明如下：

勞動生產(chǎn)率采用單位勞動力的產(chǎn)出水平來代理勞動生產(chǎn)率，即勞動生產(chǎn)率(plrate)=國內(nèi)生產(chǎn)總值/全社會從業(yè)人員數(shù)。

金融發(fā)展通過三個分項指標(biāo)來衡量，具體采用以下三類指標(biāo)：②①金融發(fā)展結(jié)構(gòu)(fds)指標(biāo)以金融機(jī)構(gòu)中長期貸款額占全部貸款額比值衡量。與短期融資相比，中長期融資能更好的抵御資本流動性風(fēng)險，有助于實體經(jīng)濟(jì)合理分配資本、規(guī)避生產(chǎn)風(fēng)險、實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益。因此，fds值越高，反應(yīng)金融結(jié)構(gòu)深化程度越高。②金融發(fā)展規(guī)模(fdg)指標(biāo)采用全部銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)存貸款額與地區(qū)GDP比重代理，該指標(biāo)值的大小反映了金融機(jī)構(gòu)的動員儲蓄能力對經(jīng)濟(jì)總量的影響程度，能較好的反應(yīng)一國金融機(jī)構(gòu)的發(fā)展規(guī)模。③金融發(fā)展效率(fde)指標(biāo)選用投資與儲蓄比率比值度量。一般而言，投資儲蓄比值越高，說明金融機(jī)構(gòu)對于融資和儲蓄的轉(zhuǎn)化效率越高。

人力資本積累參照姚先國等(2008)等學(xué)者的做法，用地區(qū)就業(yè)人員平均受教育年限作為人力資本積累的代理變量，受教育程度分未上過學(xué)、小學(xué)、初中、高中、大學(xué)?？坪捅究?、研究生，分別按0、6、9、12、16、19年折算，根據(jù)地區(qū)就業(yè)人員受教育程度百分比乘以相應(yīng)的受教育年限，最后加總得到該地區(qū)勞動力平均受教育年限，即人力資本積累(human)。

在經(jīng)濟(jì)增長理論中，技術(shù)進(jìn)步對一國經(jīng)濟(jì)增長有重要作用，這已然在經(jīng)濟(jì)學(xué)界達(dá)成共識?；诖?，本文將利用我國各省份專利數(shù)(Patent)代理地區(qū)技術(shù)發(fā)展水平，用各地區(qū)每萬人的專利申請授權(quán)數(shù)來計算。對于物質(zhì)資本的衡量，已有相當(dāng)豐富的文獻(xiàn)，本文對物質(zhì)資本存量的衡量參照Mankiw等(1992)的方法，用全社會固定資產(chǎn)投資額與地區(qū)國民收入比值(irate)來度量。由于我國統(tǒng)計年鑒中缺少勞動力增長率的直接統(tǒng)計數(shù)據(jù)，鑒于此，本文采用人口出生率來代理勞動力增長率(lrate)。

四、實證結(jié)果分析

本節(jié)我們對上一節(jié)的基本回歸模型(28)進(jìn)行估計。對于面板數(shù)據(jù)的實證分析，首先需要處理固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型的選擇問題。本文對固定效應(yīng)回歸模型及其對應(yīng)的隨機(jī)效應(yīng)模型都做了Hausman檢驗，檢驗結(jié)果一致接受固定效應(yīng)模型。然而，考慮到模型中可能存在內(nèi)生性問題(尤其是代表金融發(fā)展的變量可能有內(nèi)生性問題)，為此，我們主要對模型中核心解釋變量(Lnfdg、Lnfde、Lnfds)進(jìn)行了穩(wěn)健的內(nèi)生性檢驗③，內(nèi)生性檢驗結(jié)果的P值報告在表2中。

表1主要變量的統(tǒng)計性質(zhì)萬元/人、年、%

變量全國東部樣本數(shù)均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值樣本數(shù)均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值plrate6092 381 960 2912 912313 502 320 6812 91fdg6093 362 030 9817 542313 902 791 1617 54fde6090 960 300 122 472311 140 310 122 47fds6090 410 180 080 822310 380 190 080 82human6098 471 404 5713 632319 211 465 7513 63patent6092 274 690 0736 802314 656 850 0936 80irate6090 470 190 151 142310 440 140 260 92lrate6090 130 080 041 722310 110 030 040 21gov6090 150 070 050 402310 120 480 050 32fdi6090 200 320 001 642310 470 390 031 64變量中部西部樣本數(shù)均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值樣本數(shù)均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值plrate1681 741 120 475 472101 661 410 298 38fdg1682 730 951 266 452103 271 420 988 00fde1681 010 160 691 592100 730 190 211 09fds1680 370 160 130 682100 470 170 170 79human1688 500 886 0210 302107 641 214 5710 43patent1680 991 310 098 102100 660 890 075 70irate1680 470 210 241 112100 510 210 151 1lrate1680 120 030 050 192100 160 120 091 7gov1680 140 050 630 242100 200 080 080 40fdi1680 040 040 010 162100 020 020 000 13

注：plrate單位為：萬元/人；human單位為：年；patent單位為：萬件；lrate單位為：%。下同。

從表2中可以看出，金融發(fā)展規(guī)模(Lnfdg)和金融發(fā)展效率(Lnfde)的P值均大于0.05，故可認(rèn)為Lnfdg和Lnfde的內(nèi)生性問題不大。但金融發(fā)結(jié)構(gòu)(Lnfds)對應(yīng)的P值在不同層面上均小于0.05，因此我們認(rèn)為Lnfds為本文的內(nèi)生解釋變量。 鑒于此，我們將采用面板工具變量法對模型(28)進(jìn)行估計④，用Lnfdg、Lnfde和Lnfds的滯后一期作為Lnfds的工具變量。另外，我們用Sargan檢驗值來判斷模型是否存在過度識別約束，以此來檢驗工具變量的有效性。

表2內(nèi)生性檢驗的P值

被檢驗變量全國東部中部西部Lnfdg0 2710 9210 3250 217Lnfde0 8040 8060 1120 376Lnfds0 0000 0260 0470 004

估計的結(jié)果在表3中報告。為了便于比較，本文分全國及東、中、西部地區(qū)不同層面進(jìn)行，表中同時還報告了固定效應(yīng)的估計結(jié)果(FE)。

表3 基本模型(28)的回歸結(jié)果

注：括號里的數(shù)字為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤；“*”、“**”、“***”分別表示在10%、5%、1%的顯著性水平上顯著；GMM回歸結(jié)果無常數(shù)項。下表同。

從表3中的估計結(jié)果可以初步判斷，調(diào)整的可決系數(shù)(R2)和F值均符合預(yù)期，但固定效應(yīng)模型估計(FE)與面板工具變量估計(2SLS和GMM)在結(jié)果上存在較大差異，這也從側(cè)面證實了本文模型存在內(nèi)生性問題。另外，表中Sargan檢驗值也沒有在5%的顯著性水平上拒絕本文所選取的工具變量為合適的工具變量的原假設(shè)，說明我們使用工具變量進(jìn)行估計是合理的。然而，在上表的工具變量估計中，2SLS和GMM的估計結(jié)果并無本質(zhì)區(qū)別，考慮到本文中GMM估計更有效率，我們在接下來的行文中(包括穩(wěn)健性檢驗)將主要討論GMM的估計結(jié)果。

就面板工具變量估計(GMM)的結(jié)果來看，模型系數(shù)的估計基本合理。首先，在核心解釋變量的估計上，金融發(fā)展結(jié)構(gòu)(lnfds)的回歸系數(shù)大小和顯著性均最強(qiáng)，全國和各地區(qū)層面上均在1%水平上顯著為正，這一結(jié)果表明，在控制其他因素不變的情況下，金融發(fā)展結(jié)構(gòu)對勞動生產(chǎn)率有顯著的促進(jìn)作用。整體來看，lnfds的估計系數(shù)達(dá)到0.353，意味著我國金融發(fā)展結(jié)構(gòu)每增長1%，勞動生產(chǎn)率將提升0.353%。這一結(jié)果有力地揭示了，20世紀(jì)90年代以來，我國金融體系的中長期貸款和勞動生產(chǎn)率增長的關(guān)聯(lián)效應(yīng)穩(wěn)健存在。

然而，金融發(fā)展規(guī)模(Lnfdg)和金融發(fā)展效率(Lnfde)的估計結(jié)果似乎同我們的預(yù)期不符。其中，Lnfdg的估計系數(shù)在全國及東中部地區(qū)并沒有達(dá)到預(yù)期的顯著性水平，系數(shù)大小也偏低，但符號仍符合經(jīng)濟(jì)意義。然而，令我們頗感意外的是，Lnfdg的估計系數(shù)在西部地區(qū)竟出現(xiàn)了顯著地負(fù)值！這似乎有悖于經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實。但若作進(jìn)一步深入分析，這一結(jié)果又不難得到解釋。首先，我國金融業(yè)起步較晚，整體的金融發(fā)展水平還不高，金融中介的儲蓄貸款等功能還不夠完善，這就導(dǎo)致我國金融發(fā)展規(guī)模對勞動生產(chǎn)率的整體促進(jìn)作用還不那么明顯。其次，改革開放以來，政府的許多優(yōu)惠性政策以及東部地區(qū)自身的地域條件，都相對優(yōu)于中西部地區(qū)(尤其是西部地區(qū))，這就直接致使地區(qū)金融資源的初始稟賦水平從一開始就出現(xiàn)差異。毋庸置疑，隨著金融資本的不斷積累，東、中、西部地區(qū)金融機(jī)構(gòu)的存貸款額占比差距被進(jìn)一步拉大。最后，西部地區(qū)因存貸款規(guī)模嚴(yán)重不足而拉低了勞動生產(chǎn)率增長。

就Lnfde的回歸系數(shù)來看，只有東部地區(qū)的系數(shù)在5%的水平上顯著為正，系數(shù)也達(dá)到了0.048，而在全國及中西部地區(qū)卻出現(xiàn)輕微地負(fù)號。這一結(jié)果可作如下解釋。首先，對于我國金融行業(yè)，尤其是我國國有銀行來說，幾乎是由中央政府統(tǒng)一配置。然而，這種配置并非按效率原則進(jìn)行，通常缺乏大眾的、分散的市場決策，容易造成金融資本扎推，降低金融資本的利用率，不利于金融機(jī)構(gòu)儲蓄貸款功能作用的發(fā)揮，阻礙了儲蓄向貸款有效轉(zhuǎn)化，降低了企業(yè)生產(chǎn)效率。與此同時，地方政府為了追求“政績”而展開的“金融競爭”⑤也在一定程度上削弱金融資本在企業(yè)間的利用效率。以上種種結(jié)果表明了我國金融發(fā)展效率還不夠高，并且存在顯著地地區(qū)差異。

其他控制變量的估計系數(shù)基本符合預(yù)期，除勞動力增長率(lnlrate)在東中部地區(qū)不顯著外(東部輕微為正，中部輕微為負(fù))，均在5%以上的顯著性水平上顯著，這與Mankiw.et.(1992)估計結(jié)果基本相似，這里不再一一闡述。另外，值得注意的是，代表勞動力人力資本(lnhuman)的彈性系數(shù)竟然呈現(xiàn)出西中東遞減現(xiàn)象，這一結(jié)果的可能解釋是，我國勞動人員受教育程度主要還是集中在初高中基礎(chǔ)水平，高質(zhì)量受教育人才還相對不足，導(dǎo)致東部地區(qū)許多高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)與就業(yè)存在嚴(yán)重的結(jié)構(gòu)不匹配問題。然而，與之相反的是，中西部地區(qū)許多企業(yè)對勞動者受教育程度的門檻要求相對要低，就業(yè)者受教育程度能更好的發(fā)揮促進(jìn)作用。但就整體來看，lnhuman的估計系數(shù)達(dá)到了0.909。這一結(jié)果充分表明就業(yè)者的受教育程度對勞動生產(chǎn)率的提高有著重要促進(jìn)作用，這與多數(shù)學(xué)者的觀點一致(Mankiw等，1992；姚先國、張海峰，2008)。

綜合來看，我國金融發(fā)展對勞動生產(chǎn)率確實有一定的促進(jìn)作用(主要是金融發(fā)展結(jié)構(gòu))，但實證結(jié)果與上一節(jié)的理論分析結(jié)論還存在較大差距。另外，回歸結(jié)果還表明，金融發(fā)展似乎還在一定程度上擴(kuò)大了地區(qū)差距，這與張軍、金煜(2005)、溫濤等(2005)、葉志強(qiáng)等(2011)的結(jié)論相似。

五、穩(wěn)定性探討

為了得到有效而穩(wěn)健的回歸結(jié)果，本節(jié)我們將繼續(xù)采用上一節(jié)面板工具變量模型估計方法，對模型作適當(dāng)?shù)姆€(wěn)健性分析。分別從添加新變量、設(shè)置時間虛擬變量及不同估計方程三個方面對上節(jié)的回歸結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性分析。

(一)添加新變量

地方性特征及對外開放程度在一定程度上與金融發(fā)展密切相關(guān)，良好的投資環(huán)境、開放的競爭市場通?？梢詭拥貐^(qū)金融發(fā)展。為了控制各省地方性特征及對外開放程度對結(jié)果穩(wěn)定性的影響，我們在原模型中分別添加政府支出水平(gov)和外商直接投資水平(fdi)進(jìn)行回歸比較，觀察回歸結(jié)果是否存在明顯變化?；貧w結(jié)果在下表4中報告。

比較表4中三個模型的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，lngov、lnfdi進(jìn)入回歸方程后，各樣本區(qū)間的回歸系數(shù)的顯著性幾乎沒什么變化。變化較大的是在加入lngov的模型2中，東部層面上出現(xiàn)了lnfde和lnhuman的回歸系數(shù)的顯著性水平下降，lnlrate的回歸系數(shù)的顯著性水平上升(回歸系數(shù)右上角正負(fù)號表示)。從回歸系數(shù)的相對大小來看，加入新變量后，多數(shù)回歸系數(shù)均有所變化，但變化的幅度微小。另外，Sargan檢驗的P值及可決系數(shù)等都符合預(yù)期?？傮w來看，加入新變量后的模型與原模型在回歸結(jié)果上沒有本質(zhì)區(qū)別，兩者得到的結(jié)論具有一致性，這就在一定程度上說明我們的結(jié)果具有一定穩(wěn)定性。

表4基本模型中添加新變量的回歸結(jié)果比較

解釋變量基本模型(GMM)模型1(GMM)模型2(GMM)全國東部中部西部全國東部中部西部全國東部中部西部lnfds0 353???(0 03)0 340???(0 03)0 455???(0 07)0 350???(0 07)0 347???(0 03)0 308???(0 03)0 523???(0 09)0 350???(0 08)0 331???(0 03)0 320???(0 04)0 454???(0 07)0 298???(0 07)lnfdg0 023(0 05)0 08(0 07)0 015(0 11)-0 392???(0 11)0 009(0 06)0 001(0 07)0 102(0 12)-0 384???(0 12)0 013(0 05)0 055(0 07)0 003(0 11)-0 303???(0 11)lnfde-0 003(0 03)0 048??(0 02)-0 023(0 08)-0 01(0 07)-0 003(0 03)0 056?-(0 03)-0 066(0 09)-0 012(0 07)-0 007(0 03)0 050??(0 02)-0 042(0 09)-0 015(0 07)lnhuman0 909???(0 12)0 523??(0 22)0 864???(0 26)1 051???(0 14)0 885???(0 12)0 315-(0 21)0 863???(0 26)1 073???(0 15)0 921???(0 11)0 553??(0 22)0 835???(0 27)1 014???(0 15)lnpatent0 193???(0 02)0 219???(0 02)0 171???(0 03)0 265???(0 03)0 190???(0 02)0 214???(0 02)0 185???(0 03)0 271???(0 04)0 192???(0 02)0 223???(0 02)0 175???(0 03)0 241???(0 03)lnlrate-0 133??(0 05)0 13(0 08)-0 053(0 12)-0 198???(0 03)-0 127??(0 06)0 141?+(0 08)-0 079(0 12)-0 204???(0 03)-0 150???(0 05)0 11(0 08)-0 059(0 12)-0 207???(0 03)lnirate0 314???(0 03)0 325???(0 03)0 262???(0 06)0 453???(0 10)0 304???(0 04)0 285???(0 04)0 269???(0 06)0 454???(0 10)0 311???(0 03)0 326???(0 04)0 248???(0 06)0 475???(0 10)lngov0 052(0 06)0 284???(0 07)-0 238(0 15)-0 037(0 10)lnfdi0 041???(0 01)0 03(0 02)0 014(0 02)0 063???(0 02)Sargan檢驗P值0 520 180 110 250 480 060 190 190 470 230 100 19F值1141 36737 62521 36426 431042 09685 45449 85378 221065 75690 20540 92404 86樣本數(shù)551209152190551209152190551209152190調(diào)整的R20 9490 9630 9610 940 9490 9660 960 940 9510 9630 9610 944

注：①基本模型指模型(28)的面板模型。模型1是在基本模型中加入lngov得到；模型2是在基本模型中加入lnfdi得到。②表中回歸結(jié)果均由一般動態(tài)矩估計(GMM)估計得到；數(shù)字右上角的“-”和“+”分別表示相對基本模型的回歸系數(shù)而言，顯著性的下降和上升。下表同。

(二)設(shè)置時間虛擬變量

考慮到本文樣本的時間跨度(1994—2014)內(nèi)發(fā)生過兩次巨大的金融風(fēng)暴，1997年的亞洲金融危機(jī)，2008年美國發(fā)生的金融風(fēng)暴，都在一定程度上影響了我國金融發(fā)展?；诖?，我們在基本模型的基礎(chǔ)上，分別設(shè)置兩組不同的時間虛擬變量進(jìn)行回歸比較，以驗證基本模型設(shè)定的合理性?；貧w結(jié)果報告在下表5中。

表5 基本模型中添加時間虛擬變量的回歸結(jié)果比較

續(xù)表

變量基本模型模型3模型4全國東部中部西部全國東部中部西部全國東部中部西部lnhuman0 909???(0 12)0 523??(0 22)0 864???(0 26)1 051???(0 14)0 909???(0 12)0 486??(0 22)0 782???(0 25)1 087???(0 14)0 937???(0 11)0 573???(0 22)0 890???(0 25)1 060???(0 14)lnpatent0 193???(0 02)0 219???(0 02)0 171???(0 03)0 265???(0 03)0 198???(0 02)0 223???(0 02)0 180???(0 03)0 276???(0 03)0 192???(0 02)0 216???(0 02)0 171???(0 03)0 255???(0 03)lnlrate-0 133??(0 05)0 13(0 08)-0 053(0 12)-0 198???(0 03)-0 141???(0 05)0 126(0 08)-0 077(0 11)-0 198???(0 03)-0 135???(0 05)0 114(0 08)-0 057(0 12)-0 196???(0 03)lnirate0 314???(0 03)0 325???(0 03)0 262???(0 06)0 453???(0 10)0 312???(0 03)0 325???(0 04)0 255???(0 06)0 450???(0 10)0 311???(0 03)0 323???(0 04)0 251???(0 06)0 464???(0 10)Sargan檢驗P值0 520 180 110 250 400 140 340 250 490 150 090 27F值1141 36737 62521 36426 431013 74653 90525 47382 921041 10678 96470 00407 50樣本數(shù)551209152190551209152190551209152190調(diào)整的R20 9490 9630 9610 9400 9500 9630 9630 9400 9510 9640 9620 943

注：基本模型指模型(28)的面板模型；模型3是在基本模型中加入時間虛擬變量year_1997(1997年取1，其余年份為0)得到；模型4是在基本模型中加入時間虛擬變量year_2008(2008年取1，其余年份為0)得到。

根據(jù)表5，加入時間虛擬變量后，各模型的參數(shù)估計值均保持正常符號，同基本模型相比，系數(shù)的正負(fù)號、顯著性和大小關(guān)系基本不變。唯一發(fā)生變化的是全國勞動力增長率的參數(shù)估計變得更加顯著。另外，相關(guān)的統(tǒng)計檢驗值也是合理的。以上結(jié)果從另一個側(cè)面說明，本文基本模型的設(shè)定是合理的，實證結(jié)果具有一定可靠性。

表6

不同估計模型的估計結(jié)果比較

注：基本模型指方程(28)的面板模型。模型5是由基本模型剔除人力資本積累(Lnhuman)得到。

(三)不同估計方程的比較

Mankiw等(1992)利用索洛增長模型和含人力資本積累的擴(kuò)展的索洛模型進(jìn)行跨國實證分析?；诖耍疚膶⒃诨灸Ｐ椭腥サ羧肆Y本積累這一變量，其他解釋變量保留，重新估計基本模型，看結(jié)果是否出現(xiàn)明顯變化，以說明本文的回歸結(jié)果是否穩(wěn)健?；貧w結(jié)果報告在下表6中。

縱向比較表6中基本模型與模型5，我們發(fā)現(xiàn)，去掉人力資本積累后的回歸系數(shù)都有所提高，這與我們的預(yù)期一致，表明人力資本積累對勞動生產(chǎn)率有重要影響，與Mankiw等(1992)的結(jié)果不謀而合，因此原模型中包含人力資本積累這一變量是合理的。另外，與原模型相比，參數(shù)的顯著性水平保持不變，各統(tǒng)計量的檢驗值均在合理范圍。因此，我們有理由相信，基本模型的設(shè)定和估計方法是合理的。

基于上述三個方面的比較分析，我們認(rèn)為，本文的模型設(shè)定是合理的、實證結(jié)果是穩(wěn)健可靠的。

六、結(jié)論及政策建議

本文首先根據(jù)數(shù)理模型分析，得出了金融發(fā)展結(jié)構(gòu)、規(guī)模和效率與勞動生產(chǎn)率之間關(guān)系的理論結(jié)論。然后，在Mankiw等(1992)含人力資本積累的生產(chǎn)函數(shù)模型中加入代表金融發(fā)展水平的變量，構(gòu)建了金融發(fā)展結(jié)構(gòu)、規(guī)模、效率與勞動生產(chǎn)率增長的實證模型。我們的實證結(jié)果清楚地顯示：①1994—2014年間中國金融發(fā)展，主要依靠金融發(fā)展結(jié)構(gòu)的深化來對勞動生產(chǎn)率的提高起作用，金融發(fā)展規(guī)模和效率的提高對勞動生產(chǎn)率的促進(jìn)作用并沒有像理論分析那樣可靠。②分地區(qū)視角來看，金融發(fā)展結(jié)構(gòu)與效率的提高是促進(jìn)東部地區(qū)勞動生產(chǎn)率提高的重要變量；而在中西部地區(qū)，只有金融發(fā)展結(jié)構(gòu)深化成為促進(jìn)勞動生產(chǎn)率的重要因素；金融發(fā)展規(guī)模和效率在中西部地區(qū)的作用并不顯著，甚至，金融發(fā)展規(guī)模對西部地區(qū)勞動生產(chǎn)率和金融發(fā)展效率對中部地區(qū)勞動生產(chǎn)率還起到了抑制作用。

本文結(jié)果所反應(yīng)的事實是，我國金融發(fā)展對勞動生產(chǎn)率的促進(jìn)作用并沒有很好地驗證本文的理論分析結(jié)論，但這并不意味著我們否認(rèn)合理的金融發(fā)展結(jié)構(gòu)、規(guī)模和效率促進(jìn)勞動生產(chǎn)率提高，也不能否認(rèn)我國金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長的正向作用適用于勞動生產(chǎn)率提高的理論有效性。我們更愿意相信的是，為了使金融發(fā)展在各地區(qū)(尤其是中西部地區(qū))有效的運(yùn)作起來，地方政府對金融資源的合理配置和中央政府的適當(dāng)扶持是絕對必要的。

在中國，勞動生產(chǎn)率的提高作為經(jīng)濟(jì)增長的重要標(biāo)志，無論是在理論上還是邏輯上，都理應(yīng)成為金融發(fā)展的重要目標(biāo)。為實現(xiàn)這一目標(biāo)，進(jìn)一步深化我國金融體制改革，促進(jìn)我國金融在結(jié)構(gòu)、規(guī)模、效率的合理發(fā)展將至關(guān)重要。下面我們就本文實證結(jié)果，并結(jié)合我國實際情況提出以下幾點政策建議：

首先，我國金融發(fā)展主要依靠中長期貸款來實現(xiàn)地區(qū)勞動生產(chǎn)率增長。然而，金融機(jī)構(gòu)在將中長期貸款分配給不同企業(yè)時是十分不均衡的，像國有等大型企業(yè)通常更容易獲得較多的銀行信貸，而像私營等非國有的中小企業(yè)在獲得銀行信貸方面卻困難重重(李志赟，2002)。因此，合理分配中長期貸款，加大對非國有企業(yè)的貸款投資力度，加強(qiáng)地區(qū)中長期貸款，優(yōu)化地區(qū)金融發(fā)展結(jié)構(gòu)，完善金融結(jié)構(gòu)服務(wù)于勞動生產(chǎn)率的制度安排就顯得尤為重要。

其次，對于我國現(xiàn)行金融中介的儲蓄貸款在地區(qū)間存在不均衡的配置現(xiàn)象，我們的政策建議是，改進(jìn)我國現(xiàn)行金融中介的儲蓄貸款功能，優(yōu)化儲蓄貸款路徑，拓寬企業(yè)的融資渠道，加強(qiáng)東、中、西部地區(qū)資金交流，促進(jìn)剩余資金由東部地區(qū)向中西部地區(qū)有效轉(zhuǎn)移，整體提高我國金融發(fā)展規(guī)模水平。

最后，為了提升我國金融中介由儲蓄向貸款轉(zhuǎn)化的效率，改善金融組織體系，加強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)的有效競爭，糾正地方政府只追求政績的行為，推動金融供給側(cè)改革，調(diào)節(jié)金融發(fā)展中的政府與市場關(guān)系，促進(jìn)儲蓄向貸款有效轉(zhuǎn)化，提高地區(qū)資本利用率，規(guī)范中西部地區(qū)金融機(jī)構(gòu)儲蓄貸款的同時，加大對中西部地區(qū)投資力度等措施也是十分關(guān)鍵的。

唯有這樣，中國金融才能更好地服務(wù)于實體企業(yè)，整體提高金融發(fā)展對勞動生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)，促進(jìn)地區(qū)金融與經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康增長，以逐漸縮小地區(qū)差距、實現(xiàn)各地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展。

注釋：

①由式(10)和式(17)兩式易知，I1、I2具有等價地位，任意消去一個對結(jié)果沒本質(zhì)影響，為了更好的討論下文的推論3，此處我們選擇消去I2。

②本文金融發(fā)展指標(biāo)的選取主要參考了沈坤榮、孫文杰(2004)；包群、陽佳余(2008)；孫少勤、邱斌(2014)等。

③由于傳統(tǒng)的Hausman檢驗在存在異方差的情形下是不成立的，鑒于模型中還存在異方差(組間異方差檢驗的P值為0.000，強(qiáng)烈拒絕無異方差的原假設(shè))，因此，我們在這對模型進(jìn)行穩(wěn)健的內(nèi)生性檢驗處理。

④面板工具變量法思路通常分為兩步，首先對模型進(jìn)行相應(yīng)變換解決遺漏變量問題，其次對變換后的模型進(jìn)行二階段最小二乘法(2SLS)估計。然而，對于固定效應(yīng)模型，當(dāng)工具變量個數(shù)大于內(nèi)生解釋變量個數(shù)時，一般動態(tài)矩估計法(GMM)相對于2SLS估計更有效率。考慮到本文有三個工具變量，內(nèi)生解釋變量只有一個，我們在接下來的實證中將主要探討GMM估計的結(jié)果。

⑤參見周立、胡鞍鋼(2002)。

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