陳月生

一、文獻回顧

金融是經(jīng)濟資源配置的核心，在經(jīng)濟發(fā)展中，金融作為交易媒介有動員儲蓄、配置金融資源、分散風險的作用，對經(jīng)濟增長有著重要影響。關于金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的關系國內(nèi)外學者有以下論述：

（一）關于金融的發(fā)展促進經(jīng)濟增長

Schumpeter（1912）提出“金融促進理論”，認為功能良好的銀行可以通過為有發(fā)展?jié)摿Φ钠髽I(yè)提供融資幫助來加速技術創(chuàng)新和提高生產(chǎn)力，進而促進經(jīng)濟增長［1］。Shaw（1973）提出了“金融深化論”，就是金融資產(chǎn)累積速度要快于非金融 資 產(chǎn)［2］。 Christophe Rault，Guglielmo Maria Caporale等采用了面板數(shù)據(jù)方法分析了1994到2007年間十個歐盟成員國的金融發(fā)展和經(jīng)濟增長相關的具體數(shù)據(jù)，分析顯示，對于金融發(fā)達的國家，金融發(fā)展能夠加速該國的經(jīng)濟增長，而相反地，金融不發(fā)達的國家，金融市場對經(jīng)濟增長的貢獻是有限度的［3］。Hassan，Yu和Sanchez按國家收入的等級分類，實證表明，在收入水平較低的發(fā)展中國家，金融發(fā)展高效推動了經(jīng)濟的發(fā)展［4］。

路磊通過研究金融資產(chǎn)和國民生產(chǎn)總值之間的相關關系，認為二者規(guī)模的增長在時間維度上能呈現(xiàn)平行上升的趨勢，且二者表現(xiàn)出正相關［5］。談儒勇認為我國金融中介體系的發(fā)展能夠在一定程度上促進國內(nèi)實體經(jīng)濟的增長［6］。韓廷春通過建立關聯(lián)二者的經(jīng)濟計量模型進行探究，探究結果表明影響經(jīng)濟增長最關鍵的因素是制度創(chuàng)新與科技進步，而金融發(fā)展對經(jīng)濟增長的作用具有強局限性［7］。鄭長德使用格蘭杰因果方法并且基于地區(qū)層面進行了實證分析，研究表明在中國東部區(qū)域，金融發(fā)展推進了經(jīng)濟的增長，而在中國西部區(qū)域，金融發(fā)展反而阻礙了經(jīng)濟增長［8］。趙振全和薛豐慧研究得到國內(nèi)信貸市場的完善對經(jīng)濟發(fā)展具有一定的正向作用關系［9］。

（二）關于經(jīng)濟增長推動金融發(fā)展

現(xiàn)代制度學派經(jīng)濟學家認為經(jīng)濟的增長帶來金融機構的發(fā)展變化，促進金融市場的建立。Patrick是最早詮釋金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間存在著因果聯(lián)系的人，提出了金融發(fā)展附屬于經(jīng)濟增長的觀點。［10］齊福全分析了北京市金融發(fā)展和經(jīng)濟增長之間的內(nèi)在關系，發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展帶動了經(jīng)濟增長［11］。

（三）關于金融發(fā)展和經(jīng)濟增長互相影響

理論分析既表明金融發(fā)展導致經(jīng)濟增長，又表明經(jīng)濟增長引起金融發(fā)展。創(chuàng)立了“金融結構論”，認為大部分國家的金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間存在同步前行的關系［12］。Greenwood和Jovanovic研究得到，金融發(fā)展和經(jīng)濟增長的作用過程存在“門檻效應”，即要求金融發(fā)展促進經(jīng)濟增長是有條件的，必須確保經(jīng)濟發(fā)展的程度超過一定水平，反之亦然［13］。曹嘯、吳軍采用格蘭杰因果檢驗法對金融中介發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的因果關系進行補充檢驗，結果顯示金融發(fā)展是經(jīng)濟增長的重要原因［14］。武志提出了一種新的理論假說，即雖然金融增長能夠促進經(jīng)濟增長，但金融發(fā)展的內(nèi)在質(zhì)卻只能由經(jīng)濟增長所引致［15］。段進、郭冬冬、朱靜平通過對長株潭地區(qū)金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的關系進行了實證研究，結果表明在一定程度上金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間具有相互促進的作用［16］。覃杰、張定洪以人均GDP和金融相關比率為指標，對南充市金融發(fā)展和經(jīng)濟增長的關系作了實證研究，發(fā)現(xiàn)南充市的經(jīng)濟增長促進了金融發(fā)展［17］。

（四）關于區(qū)域金融發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟增長關系

劉靜靜、蔣濤研究表明區(qū)域金融與區(qū)域經(jīng)濟之間存在長期的穩(wěn)定關系，但各地區(qū)的金融要素對區(qū)域經(jīng)濟增長的貢獻度不同，金融結構對各區(qū)域的經(jīng)濟增長具有顯著的推動作用，金融效率對促進各區(qū)域的經(jīng)濟增長并沒有顯著的作用［18］。耿良研究結果表明，我國區(qū)域金融和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展存在著區(qū)域集聚性與聯(lián)動性，區(qū)域金融的發(fā)展對經(jīng)濟增長有著顯著的影響，縮小金融發(fā)展差距有利于減小地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展差距［19］。熊學萍、譚霖（2016）認為從整體來看，東、中、西部金融發(fā)展呈現(xiàn)出明顯的不平衡；從各?。ㄊ校﹣砜?，其金融發(fā)展水平亦呈現(xiàn)出不平衡的特點，這一特征在西部表現(xiàn)尤為明顯［20］。

綜上所述，從目前對金融發(fā)展和經(jīng)濟發(fā)展的關系研究情況來說，外國研究者多數(shù)是從金融結構理論方面對其展開研究，給后繼研究者提供借鑒，而我國的學者在結合中國具體情況與國外學者的研究基礎上進行深入研究。盡管對于金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間是否存在正面或者負面作用，學術界還未形成一個統(tǒng)一的意見，但是隨著金融市場的不斷發(fā)展和完善，金融發(fā)展是經(jīng)濟增長過程中核心的要素以及對經(jīng)濟增長有著重要的影響是學術界達成的共識。我國正處于改革轉型時期，經(jīng)濟增長呈現(xiàn)新常態(tài)，不追求經(jīng)濟發(fā)展速度，但注重經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的提高。隨著我國經(jīng)濟結構優(yōu)化調(diào)整、產(chǎn)業(yè)技術也必須升級，研究金融發(fā)展對經(jīng)濟增長的作用對當下的中國是具有現(xiàn)實指導意義和必要的。本文以相關研究為基礎，通過建立面板數(shù)據(jù)，采用東部地區(qū)9省市2007—2016年的數(shù)據(jù)，加入資本投入與勞動投入兩個不可少的變量，運用Eviews8.0統(tǒng)計分析、計量檢驗等方法，對金融發(fā)展和經(jīng)濟增長之間的關系進行實證分析，深入剖析東部地區(qū)金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的關系，并提出相關建議。

二、我國東部九省市金融發(fā)展及經(jīng)濟增長情況

通常我們用來衡量金融發(fā)展水平主要以金融發(fā)展規(guī)模（存款占GDP的比例）來度量金融發(fā)展。因為在我國金融體系中銀行處于絕對主體位置，加上信貸資產(chǎn)是中國銀行體系資產(chǎn)的重要組成部分。因此本文選取LOAN（貸款余額），GDP（國內(nèi)生產(chǎn)總值）為指標，根據(jù)公式fina=LOAN/GDP（LOAN的計算來了解金融發(fā)展狀況。本文選取東部九個省市，它們是北京市、遼寧省、河北省、天津市、山東省、上海市、浙江省、江蘇省、福建省，用他們2007—2016年的經(jīng)濟指標，通過計算分析東部9省市十年的金融發(fā)展狀況，如表1所示。

表1 2007-2016年我國東部九個省市金融發(fā)展與經(jīng)濟增長情況

從表1數(shù)據(jù)可以看出，2007—2016年十年間，我國東部九個省市金融增長迅速，其中金融發(fā)展水平由101.56%增長到136.84%，各項貸款余額從144781.6933億元增長到549444.08億元。GDP增長從138522.87億元增長到401521.60億元。由此可以看出，金融發(fā)展帶動了經(jīng)濟增長。

圖1 東部九省市2007—2016年金融發(fā)展均值和平均增長速度

如圖1所示，雖然從整體來看，金融產(chǎn)業(yè)呈上升的趨勢發(fā)展，但不同的省市的增長幅度也有很大的差距。從東部九個省市的金融發(fā)展水平均值來看，金融發(fā)展水平平均值最高的三個省分別是北京市（2.0376）、上海市（1.7170）浙江?。?.2871），均值最低的三個省市分別為河北?。?.7143）、遼寧省（0.7328）、山東省（0.7679）；從各省市的增長速度來看，東部地區(qū)金融發(fā)展水平2007—2016年年均增長速度最快的三個省市分別為遼寧?。?2.526%）、浙江?。?.353%）、河北?。?.943%）。

上述分析可得，從總體上看，高經(jīng)濟增長伴隨著較高水平的金融發(fā)展，但東部各省市的金融發(fā)展水平及其增長速度差距懸殊，將這種不平衡與經(jīng)濟增長聯(lián)系起來，則可以發(fā)現(xiàn)：在研究的樣本期間，經(jīng)濟增長的動力主要是來自銀行體系的間接金融，經(jīng)濟越發(fā)達的區(qū)域，擁有的金融資源就越豐富，但對貸款的需求很小，金融資源進一步飽和；經(jīng)濟落后的區(qū)域則相反。

三、實證分析

本文首先建立省際面板數(shù)據(jù)模型，對變量數(shù)據(jù)進行相關的處理后，對各省市經(jīng)濟和金融發(fā)展的現(xiàn)狀和差距進行統(tǒng)計性描述；其次，對模型進行估計和修正，以檢驗我國東部九個省市金融發(fā)展對經(jīng)濟增長的影響，并對基本估計結果進行分析。

（一）模型、變量和數(shù)據(jù)

1.模型的建立

上式中，lnGDPit為地區(qū)經(jīng)濟增長指標，Kit代表各地區(qū)實際固定資產(chǎn)投資，Lit代表各地區(qū)實際就業(yè)人數(shù)，finait為各地區(qū)金融發(fā)展水平指標，Zit代表其他控制變量，εit代表隨機誤差項，下標i=1，2，3，4，5…9，代表東部9省市，t=2007，2008…2016年樣本期間。

2.變量指標選擇

地區(qū)經(jīng)濟增長指標用實際GDP（以2007年為基準）的取對數(shù)值來衡量經(jīng)濟增長。不選名義GDP，是因為名義GDP是指運用當期市場價格計算的最終產(chǎn)品的市場價格，會受到通貨膨脹的影響。為了能夠精確地反映產(chǎn)出的實際變動，還需要消除價格變動的影響，即得到實際GDP，它能很好地反映我國各省市的經(jīng)濟增長及經(jīng)濟增長的績效。

各地區(qū)實際固定資產(chǎn)投資，根據(jù)國內(nèi)外許多研究文獻均已表明，“投資”這個要素在推動各區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的進程中展現(xiàn)出了某些特定的規(guī)律，因此在模型設定時應該加以考慮此變量。

各地區(qū)實際就業(yè)人數(shù)的選定，一個國家或地區(qū)經(jīng)濟總產(chǎn)出的主要影響因素包括資本和勞動力，而就業(yè)人數(shù)是界定勞動力數(shù)量的最佳指標，故本文引入各省市實際就業(yè)人數(shù)這一變量，用它作為勞動力對經(jīng)濟影響的控制因素。

地區(qū)金融發(fā)展水平指標采用各省的貸款總量占全國GDP的比值作為該省金融發(fā)展程度的指標，即金融發(fā)展水平=區(qū)域年度貸款總額/當年地區(qū)GDP（finait=LOAN/GDP）作為主要的解釋變量，我們認為該指標可以較真實和全面地衡量區(qū)域的金融發(fā)展水平。本文采用2007年為基期的固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)進行平減，作為表示此年度各省市投資水平的間接指標。

其他控制變量，具體包括反映地區(qū)經(jīng)濟結構的變量fiscal，open，city和反映地區(qū)教育發(fā)展狀況的變量edu。fiscal為財政支出占GDP的比例；open為對外開放水平，計算指標為進出口總額在GDP中的占比；city為城市化率，計算指標為城鎮(zhèn)人數(shù)占總人口數(shù)的比例；edu為各地區(qū)人均受教育水平，接受過小學教育、初中、高中（中專）和大學（大專）以上的人分別按人均受教育年數(shù)6年、9年、12年以及16年計算，計算公式為（式中Ai為學歷類別對應的受教育年數(shù)，Bi為擁有該學歷的人數(shù)。

3.數(shù)據(jù)描述

各變量的統(tǒng)計性描述如表2所示。由表2可知，衡量金融發(fā)展的指標fina的均值為1.4188，最大值為2.3672，最小值為0.2872，二者的差距和變量的統(tǒng)計性描述均表明了樣本期間金融發(fā)展的差異懸殊。

（二）模型的估計結果及分析

1.模型的檢驗與選定

（1）模型設定檢驗。由于各個省市的金融發(fā)展與它對經(jīng)濟增長的作用效果存在一定程度的差異。因此，具體應該使用哪種面板數(shù)據(jù)模型，需要對模型進行設定檢驗。面板數(shù)據(jù)模型根據(jù)系數(shù)項和截距項的不同，分成混合效應模型、變截距模型和變系數(shù)模型，其中將后兩種模型又細分為固定效應模型和隨機效應模型。為了減少模型的設定偏差，增強參數(shù)估計的有效性，利用協(xié)方差分析檢驗本文設立的面板模型類型，構造F統(tǒng)計量如下：

其中，SSEr、SSEu分別為混合效應模型、變截距模型和的殘差平方和，T表示樣本時期數(shù)，K為解釋變量的個數(shù)，N表示個體的數(shù)量。在既定的顯著性水平下，如果F檢驗拒絕原假設，則選擇變截距模型，反之即采用混合效應模型。利用豪斯曼（Hausman）檢驗，如果拒絕原假設，則選擇固定效應模型，反之選用隨機效用模型。本文運用Eviews8.0統(tǒng)計軟件，對面板數(shù)據(jù)模型分別進行F檢驗和Hausman檢驗，檢驗結果見表3。

表3 F檢驗和Hausman檢驗結果

由表3可知，所設定的面板數(shù)據(jù)模型對應的F檢驗在1%顯著性水平下拒絕原假設，即拒絕采用混合模型，說明選擇變截距面板數(shù)據(jù)模型更合適。在Hausman檢驗中，面板數(shù)據(jù)模型對應的x2在1%顯著性水平下拒絕原假設，即拒絕采用隨機效應模型，說明采用固定效應模型效果更佳。

（2）組內(nèi)自相關檢驗。面板模型序列一旦存在自相關問題，模型回歸估計值的有效性將不成立，同時也會導致模型系數(shù)的不顯著等問題。本文采取杜賓-沃特森檢驗法（Durbin-Watson Stat）對面板模型序列的自相關進行檢驗。檢驗結果顯示，DW的值為0.618。對照DW檢驗臨界值分布表可得，該模型存在一定程度的一階正自相關。

（3）組間異方差檢驗。面板模型如果存在異方差，同樣可能導致模型系數(shù)的不顯著或模型預測的失誤。本文采用修正的Wald檢驗來判斷面板模型是否存在組間異方差。在假設該模型是基于規(guī)模報酬不變的假設的前提下，對該模型施以C(2)+C(3)=1的條件檢驗。檢驗結果顯示，Chi-square（1）=62.234，Prob＞chi-square（1）=0.0000，即模型在1%的顯著性水平下拒絕原假設，說明面板模型存在組間異方差，則該模型應該拒絕規(guī)模報酬不變的前提假設。

2.實驗結果分析

利用東部九省市2007—2016年的面板數(shù)據(jù)建立固定效應模型，由于上述模型是在存在組間異方差和一階正自相關的前提下實現(xiàn)的，而Beck和Katz（1995）引入的面板校正標準誤差PCSE（Panel Corrected Standard Errors）估計方法可以有效地處理復雜的面板誤差結構。因此，我們在采用最小二乘法進行估計的基礎上，進一步應用PCSE方法對模型進行優(yōu)化，以達到處理復雜的面板誤差結構的效果。回歸估計結果如表4所示，經(jīng)過調(diào)整的R2值為0.996575，說明模型的整體擬合效果較好。

從表4的模型回歸結果可知，模型的解釋變量金融發(fā)展水平（Fina）、實際固定資產(chǎn)投資（lnK）、實際就業(yè)人口數(shù)（lnL）、財政支出占GDP的比例（Fiscal）、對外開放程度（Open）、教育發(fā)展水平（Edu）和城鎮(zhèn)化水平（City）的系數(shù)來看，變量回歸系數(shù)的統(tǒng)計量t值及其相伴概率P值均通過了1%的顯著性水平檢驗。

表4 東部九個省市金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的面板數(shù)據(jù)模型回歸結果

如表4顯示，實際固定資產(chǎn)投入（lnK）實際就業(yè)人數(shù)（lnL）的檢驗結果在1%的顯著性水平下顯著為正值，表明資本與勞動的投入均會促進經(jīng)濟增長，這是因為其他要素的投入均附屬與資本與勞動的投入，只要有資本與勞動這兩種生產(chǎn)要素，就可以進行一系列的生產(chǎn)活動。但結果顯示勞動力的投入引起的經(jīng)濟增長效率要大于固定資產(chǎn)投資所引起的效率，這可能來自兩方面的原因：一是固定資產(chǎn)投資本身存在一定的乘數(shù)效應；二是資本也存在邊際效率遞減的效應。

財政支出占GDP的比重（fiscal）對經(jīng)濟增長效果顯著，即表明了財政支出占GDP的比例的增加促進了經(jīng)濟增長，這與以往一些學者的研究結論有所不同。結合我國東部九個省市的實際情況以及2007年至2016年以來我國國內(nèi)的經(jīng)濟水平綜合考慮，財政支出的合理增加能夠使財政政策職能有更好的發(fā)揮，且相應地加速經(jīng)濟增長的水平和速度。

對外開放程度（open）、城鎮(zhèn)化程度（city）和人均受教育程度（edu）在1%的顯著性水平下均顯著為正，說明對外開放、城鎮(zhèn)化和教育發(fā)展的程度的深化都將促進經(jīng)濟的增長。這與以往的學者的研究結論相吻合。

而本文關注的焦點——金融發(fā)展程度指標fina顯著影響被解釋變量，估計系數(shù)為正，這表明金融發(fā)展在一定程度上促進了經(jīng)濟增長，但效果并不強。只涉及到有關各區(qū)域經(jīng)濟增長的變量前提下，fina每增長1%，經(jīng)濟相應的上升了0.0405%。大體上看來，金融的高度發(fā)展必須附屬于經(jīng)濟的高速增長，但金融過高、過快地發(fā)展，不僅僅只有促進經(jīng)濟增長，而且有一些部分還將轉化為通貨膨脹。根據(jù)李月研究得經(jīng)濟增長的主要動力還是來自于金融發(fā)展，而且金融的高度發(fā)展必將會帶來經(jīng)濟增長率的最高值，但是經(jīng)濟增長的峰值并沒有出現(xiàn)在金融發(fā)展處于最高的位置，而是出現(xiàn)在金融發(fā)展位于居中的相對合理水平的時候［21］。

四、總結與建議

本文研究主要在以下幾方面：一是結合了我國銀行業(yè)的實際情況，即銀行處于金融領域的主體位置和以銀行信貸業(yè)務為主的間接融資模式占社會融資模式的主導位置，用各項貸款占GDP的比例來作為度量金融發(fā)展的指標；二是在模型構建上，采用柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，增加了資本投入與勞動投入兩個控制變量；三是選用了個體固定效應模型的探究方法。

通過對我國東部九個省市省面板模型的檢驗估計，結果表明：間接融資占GDP的比重的提高將促進經(jīng)濟的增長，樣本期間2007—2016年我國東部地區(qū)的金融發(fā)展促進了區(qū)域的經(jīng)濟增長，但金融發(fā)展對經(jīng)濟增長的邊際作用在削弱。本文推斷，我國東部九省市經(jīng)濟已經(jīng)進入資本與技術雙密集狀態(tài)的發(fā)展時期，傳統(tǒng)的間接融資已經(jīng)不能滿足金融市場化，新常態(tài)下經(jīng)濟的持續(xù)增長急切需要直接融資市場的參與。綜上，基于研究結果，分別從不同角度提出以下幾點建議：

（1）從信貸投放量上看，雖然以銀行為主的間接金融體系對經(jīng)濟增長的邊際影響在減弱，但經(jīng)濟增長主要的動力還是來自銀行的信貸業(yè)務，銀行貸款余額總量的增加對當下各區(qū)域的經(jīng)濟增長還是起著很重要的作用。所以金融機構現(xiàn)階段還是需要擴大規(guī)模，促進整個社會水平的金融深化，提高金融系統(tǒng)效率，推進央行“定向降準”政策的實施。

（2）從金融機構角度上看，銀行多數(shù)不能從事直接融資業(yè)務，只能從事傳統(tǒng)的間接融資業(yè)務。傳統(tǒng)金融極大地限定了企業(yè)的成長和中國新經(jīng)濟的發(fā)展?，F(xiàn)階段的中國經(jīng)濟新發(fā)展已內(nèi)在地要求金融體系徹底變革，順應人力資本直接融資需求。在未來的經(jīng)濟轉型中，推進直接融資市場發(fā)展，建設多層次的資本市場就更具有重要的意義，具體可以推動股票市場、債券市場的改革建設，各種投資產(chǎn)品如期權、保險、期貨等的多樣化，完善現(xiàn)有的市場風險防范機制，提高資本市場的流動性等。

（3）堅持對外開放，金融機構應該助力推進我國“一帶一路”的戰(zhàn)略實施，加強國際貿(mào)易往來。提高基礎教育發(fā)展，縮小城鄉(xiāng)教育普及差距，在促進人力資本的積累的同時，提供給擁有高技術水平人才一個無阻力的發(fā)展空間。

（4）從金融創(chuàng)新角度上看，互聯(lián)網(wǎng)金融減少了傳統(tǒng)金融中的許多交易成本，也突破了傳統(tǒng)金融業(yè)務的很多限制，如時間、地域等，給金融業(yè)帶來了商業(yè)模式上和信息技術上更多的機會與挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)銀行可以借助互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展推陳革新，但發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)金融必須有一個前提，即建立有關互聯(lián)網(wǎng)金融的法律法規(guī)或者行業(yè)準則等來控制互聯(lián)網(wǎng)金融可能帶給市場主體的風險，真正實現(xiàn)普惠金融。

因此，在考慮通貨膨脹的前提下，中國各省份可以根據(jù)本省的發(fā)展要求調(diào)整相關戰(zhàn)略，利用各種政策組合促進金融發(fā)展，將其作為一個關鍵的動力來源，通過發(fā)展金融來提高所有要素的效率，以促進和啟動新的增長點，顯示增長效應，實現(xiàn)實際增長，并更加注重重要部門之間的合作，促進經(jīng)濟結構調(diào)整和升級，以實現(xiàn)經(jīng)濟的可持續(xù)增長。