經(jīng)濟(jì)發(fā)展與金融發(fā)展效率的聯(lián)系范文

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金融發(fā)展推進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長被稱為金融發(fā)展的熊彼特觀點（Nourzad，2002），該觀點在近二十余年中已經(jīng)得到較好的理論化與模型化，當(dāng)前國際上相關(guān)文獻(xiàn)基本上做出了如下幾點研究結(jié)論：（1）金融中介通過分析市場上存在的投資機會，為生產(chǎn)性投資項目提供金融支持，從而推進(jìn)了新技術(shù)、新產(chǎn)品等創(chuàng)新生產(chǎn)方式與成果的出現(xiàn)，進(jìn)而提升了原有的經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)率；（2）金融中介降低了整個市場（或經(jīng)濟(jì)體內(nèi)部）的流動性風(fēng)險，使得廠商不需要持有過多的流動性資金，從而有效降低生產(chǎn)成本，直接改進(jìn)社會生產(chǎn)率平均水平；（3）金融創(chuàng)新與金融行業(yè)的外部約束能力有效降低了經(jīng)濟(jì)體內(nèi)部各廠商在創(chuàng)新方面的外部費用。綜合上述觀點，一個比較具有典型性的案例可參見Michalopoulos、Laeven與Levine（2010）共同完成的相關(guān)分析，他們認(rèn)為，金融機構(gòu)的金融創(chuàng)新能夠有效降低有創(chuàng)新能力的廠商在“發(fā)信號”過程中所耗費的交易費用，繼而通過信息搜集功能對之進(jìn)行篩選，從而獲取經(jīng)濟(jì)體內(nèi)部最具投資價值（生產(chǎn)效率最高）的投資機會，并為之提供必需的信貸資金支持（緩解融資約束）④，而技術(shù)創(chuàng)新活動則為金融機構(gòu)提供了更低風(fēng)險的回報（提升了金融機構(gòu)的預(yù)期回報率），這樣就使得金融發(fā)展與技術(shù)創(chuàng)新直接形成了良好的內(nèi)生動態(tài)關(guān)系。

內(nèi)生增長理論為全要素生產(chǎn)率增長的源泉提供了理論框架，但在很大程度上，TFP增長決定因素的討論仍處于一個相對復(fù)雜的范疇（Hulten，2001），這也就決定了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與金融發(fā)展之間的關(guān)系存在著一定的復(fù)雜性，我們將在下文對相關(guān)指標(biāo)的分析過程中就兩研究對象之間相互關(guān)系的復(fù)雜性作出具體闡述。本文擬根據(jù)我國31個省市自治區(qū)在2001-2010年間的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，采用數(shù)學(xué)建模的方式對經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與金融發(fā)展效率之間的關(guān)系進(jìn)行量化分析，并希望通過這種探討為我國宏觀經(jīng)濟(jì)政策的區(qū)域化實施提供部分參考資料，以便于政策制定者及政策的區(qū)域?qū)嵤┱咄ㄟ^設(shè)定政策實施路徑、選擇政策微調(diào)工具等方式實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)增長、熨平區(qū)域發(fā)展不平衡的具體政策目標(biāo)。為便于實際操作，我們將采用國家統(tǒng)計局公布的各年度公開數(shù)據(jù)完成全部計算。本文的結(jié)構(gòu)安排如下：第一部分為引言部分，在第二部分將完成兩變量的指標(biāo)設(shè)計與樣本計算過程，第三部分是模型建立與分析，第四部分則是一個簡單的總結(jié)部分。

一、全要素生產(chǎn)率（TFP）及金融效率的指標(biāo)說明及相關(guān)計算

（一）各省年度全要素生產(chǎn)率的計算

全要素生產(chǎn)率的估算有很多種計量方法，如索羅殘差法、隱性變量法和潛在產(chǎn)出法等等，郭慶旺等（2005）曾討論過各種方法的具體優(yōu)劣⑤。為符合傳統(tǒng)的實際商業(yè)周期定義，在本文中仍選擇傳統(tǒng)的索羅殘差法計量TFP。參照中國統(tǒng)計年鑒，我們可以得到如下指標(biāo)的年度數(shù)值，為保證數(shù)據(jù)的可計量性和可獲取性，同時考慮到對計算結(jié)果的實證考察的經(jīng)濟(jì)性，我們選擇了2001-2010年的十年數(shù)據(jù)完成該部分的計算。力資本增強型勞動力），為年度GDP，兩組數(shù)據(jù)均來自各年度統(tǒng)計年鑒；將凈投資對新增產(chǎn)量的貢獻(xiàn)率設(shè)定為0.4，這是國內(nèi)外研究學(xué)者針對我國生產(chǎn)函數(shù)的研究所得出的較一致的數(shù)據(jù)（彭國華，2007）⑥。采用該形式計算得出的TFP完全調(diào)整了物質(zhì)資本存量的影響。

物質(zhì)資本存量的計量采用永續(xù)盤存法，其中，Kt為全國t年末的物質(zhì)資本存量，δt為當(dāng)年經(jīng)濟(jì)折舊率，It為當(dāng)年固定資本形成額。以張軍、吳桂英和張吉鵬（2004）計算出的中國大陸31個省區(qū)市1998年末物資資本存量為基期物質(zhì)資本存量，得出各年度各省物質(zhì)資本存量。δ即永續(xù)盤存法中的“重置率”，在此，我們依據(jù)以年度各省內(nèi)固定資產(chǎn)構(gòu)成加權(quán)后分類折舊率累加得出這一指標(biāo)；年度固定資產(chǎn)構(gòu)成數(shù)據(jù)來源于各年度各省統(tǒng)計年鑒，分類折舊率則計為：建筑安裝工程6.9%/年，設(shè)備工器具配置14.9%/年，其他費用12.1%/年。于是，可根據(jù)恒等式（1）計算得出各省在觀測年度的平均TFP存量，在將2000年價格指數(shù)設(shè)定為基準(zhǔn)值的條件下，計算結(jié)果如下表所示⑦。

（二）各省年度金融效率的計算

索羅增長模型顯示在推動人均GDP增長的兩個要素，物質(zhì)資本存量和全要素生產(chǎn)率，僅就二者而言，參照近兩百年國際經(jīng)濟(jì)史的基本研究，資本驅(qū)動型的增長是不可持續(xù)的。也就是說，在資本勞動比達(dá)到一定水平后，人均GDP增長會出現(xiàn)停滯（規(guī)模報酬遞減規(guī)律）。物質(zhì)資本存量的進(jìn)一步積累可打破這一停滯，但經(jīng)過一個時期后仍會在另一個人均GDP水平上出現(xiàn)新的停滯，即資本的邊際產(chǎn)出遞減規(guī)律。而這一可證偽假設(shè)也就使得我們在研究金融效率的相關(guān)指標(biāo)之時，必須考慮到金融效率對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的渠道是物質(zhì)資本積累還是全要素生產(chǎn)率的提升。

早期國際上的一些研究認(rèn)為，金融發(fā)展同時促資本積累和TFP的提升，從而推動經(jīng)濟(jì)增長。但近期以Benhabid等（2000）為代表的部分分析認(rèn)為，并非所有的金融發(fā)展指標(biāo)都具有上述雙重效應(yīng)，顯示出TFP提升效應(yīng)的那些金融發(fā)展度量指標(biāo)并不一定與資本積累有聯(lián)系；在上述研究基礎(chǔ)上，采用計量方法，Calderon（2003）證明，金融發(fā)展指標(biāo)具有顯著的TFP提升效應(yīng)，且這種提升效應(yīng)在發(fā)展中國家更為明顯；但僅僅采用規(guī)模（信貸或存款）作為發(fā)展的主要評價指標(biāo)則與全要素生產(chǎn)率的提升在統(tǒng)計學(xué)意義上的聯(lián)系微弱。同時應(yīng)當(dāng)對直接金融市場與間接金融市場對TFP影響進(jìn)行考慮。銀行中介發(fā)展與股票市場發(fā)展在促進(jìn)TFP的提升方面的確存在差異，來自股票市場的經(jīng)驗研究發(fā)現(xiàn)（Levine等，1997），反映股市規(guī)模、波動性等的一系列指標(biāo)并沒有對全要素生產(chǎn)率的增長產(chǎn)生明顯影響，而銀行信貸配置效率的改進(jìn)則對TFP增長具有顯著性的積極影響，且間接金融市場中介的發(fā)展還能有效反映未來TFP的變動。

考慮到信貸存量（金融發(fā)展的規(guī)模指標(biāo)）與物質(zhì)資本存量之間的相關(guān)性，同時兼顧到金融發(fā)展水平的計算采用盡量簡單的形式予以得出，我們采用如下形式的等式計算金融效率（FS），設(shè)定固定資產(chǎn)投資中銀行貸款資金為IC、國家預(yù)算內(nèi)資金為II有FS=IC/II這種設(shè)定方式不僅僅是考慮到以間接金融市場的效率反映金融發(fā)展對于實體經(jīng)濟(jì)各部門的實際生產(chǎn)意義（即每單位貸款對應(yīng)或“創(chuàng)造”多少產(chǎn)出），更是考慮到我國發(fā)展中國家的基本國情。在間接金融市場的發(fā)展特征方面，我國同樣處于“金融抑制”狀態(tài)，銀行信貸資源效率低下的根源在于，出于實現(xiàn)特定政治目標(biāo)的需要，政府對信用分配的控制與約束；在這個意義上，中國金融發(fā)展即可定義為政府對于信用分配控制的逐漸放松。落后地區(qū)由于當(dāng)?shù)貎π畹膶嶋H不足或貸占存比例過低，從而對各級政府的支持、扶植政策往往有較大程度的依賴，一旦這種支持具有普遍性，則很大成分上以地方政府反復(fù)要求提升貸占存比例為標(biāo)志的中央銀行的非獨立性、整體金融運營低效率。在極端情形下，各地區(qū)貸款占存款比率一般就會成為衡量中央政府信貸干預(yù)程度的指標(biāo)，國有銀行地方分支機構(gòu)往往傾向于服從地方政府政策進(jìn)行經(jīng)營，而缺乏提高經(jīng)營效率以及對貸款企業(yè)進(jìn)行有效風(fēng)險評估的內(nèi)在動力。盡管與國際上主要經(jīng)濟(jì)體的銀行業(yè)相比，中國銀行體系的信貸配置仍處于比較低的水平，但毫無疑問的是，相對于以財政撥款為代表的政府扶植政策而言，銀行貸款的所受到的約束程度更強、效率更高，因此我們認(rèn)為“固定資產(chǎn)投資中銀行貸款與國家預(yù)算內(nèi)資金之比”能夠充分反映中國金融發(fā)展的事實。于是，可根據(jù)上式得出各省金融效率。

二、模型的建立與相關(guān)分析

根據(jù)上文分析，我們準(zhǔn)備基于2001-2010年全國31個省份的數(shù)據(jù)構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型，進(jìn)而以之解釋金融發(fā)展效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間的相互關(guān)系。首先，我們對需要采用ADF單位根檢驗對變量的單整、協(xié)整關(guān)系進(jìn)行基本分析。采用Eviews完成具體計量分析過程，通過分析結(jié)果可知，在99%的顯著性水平下，無論是TFP還是FS的平衡面板數(shù)據(jù)均不具有明顯的趨勢，這樣就使得我們有條件在對之不進(jìn)行調(diào)整的情況下完成長期關(guān)系推定。兩變量都是無單位變量，且采用ANOVA方法可知年度之間的數(shù)字特征并不存在本質(zhì)區(qū)別，故而沒有必要采用指數(shù)形式進(jìn)行無量綱化。其次，為了判定兩變量之間的或有因果關(guān)系，我們進(jìn)行了格蘭杰因果關(guān)系檢驗，檢驗結(jié)果如下所示：至少在95%的顯著性水平上，可以否定“金融發(fā)展效率不是全要素生產(chǎn)率推進(jìn)因子”的假設(shè)。同時，依據(jù)統(tǒng)計分析結(jié)果可知，分省分時段的全要素生產(chǎn)率并非同地區(qū)同時期金融發(fā)展效率的解釋變量?；谏鲜龇治?，我們就FS對TFP的解釋關(guān)系進(jìn)行建模。這里的一個關(guān)鍵問題在于，應(yīng)該選擇何種面板數(shù)據(jù)模型對之進(jìn)行分析。

就面板數(shù)據(jù)模型的類型而言，可供選擇的方法至少包括：混合模型、個體固定效應(yīng)模型、時點固定效應(yīng)模型、隨機效應(yīng)模型和以GMM方法為代表性處理方法的面板數(shù)據(jù)動態(tài)模型等等，而涉及的方法也包括混合最小二乘估計、平均數(shù)最小二乘估計、離差變換最小二乘估計以及一階差分最小二乘估計、可行GLS估計和上面已經(jīng)提到的GMM法。根據(jù)上文已經(jīng)完成的單整檢驗，我們選擇混合模型，采用混合最小二乘估計方法（PooledOLS）對兩變量之間的關(guān)系進(jìn)行描述，這樣就建立了如下模型：其中i∈｛1，31｝，t∈｛2001，2010｝，分別代表著面板數(shù)據(jù)的個體與時點。該模型中，F(xiàn)S的T統(tǒng)計量的P值低于0.0001；整體的F統(tǒng)計量約為56.47，其P值低于0.0001；兩者之間的長期、混合地區(qū)模型在99.99%的顯著性水平上得到建立。為便于下一步檢驗，我們將本次回歸的殘差定義為。

混合模型正確設(shè)定的基礎(chǔ)是解釋變量與誤差項的互不相關(guān)，即Cov（e，fs）=0，且e實際上是一個均值為零的隨機變量，則無論自由度變動，模型參數(shù)的混合最小二乘估計量都將是一致估計量。參照如下協(xié)方差矩陣可知，該混合模型的設(shè)定能夠在95%的可能性下滿足基本假設(shè)。上述模型反映了全要素生產(chǎn)率與金融發(fā)展水平的長期穩(wěn)定關(guān)系，由于兩變量均不存在趨勢性（由單整檢驗可知），故而在其他條件不變的情況下，在短期，模型描述的關(guān)系仍是穩(wěn)定的，故而沒有必要再進(jìn)行誤差修正。但即便如此，我們?nèi)詰?yīng)對針對模型變量的省際分類特征對其是否存在個體固定效應(yīng)進(jìn)行校驗。參照常規(guī)檢驗方法，采用兩變量的平均數(shù)進(jìn)行普通最小二乘法（OLS）回歸，可得到如下等式：等式自由度為31，在99%的可能性上具有顯著的統(tǒng)計意義（i與t的值域如上），而解釋變量（FS）的參數(shù)與FS的參數(shù)在數(shù)值上基本一致，誤差項同樣為服從均值為零的隨機擾動項。參與計算的FS與TFP不具有個體固定效應(yīng)，模型（2）是兩者關(guān)系的有效描述，金融效率的改進(jìn)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，具體的推進(jìn)效應(yīng)表現(xiàn)為，在現(xiàn)有水平下，特定省份金融效率的每單位改進(jìn)，都將以推進(jìn)當(dāng)?shù)?.4單位的全要素生產(chǎn)率改進(jìn)，這種改進(jìn)主要表現(xiàn)為金融自由化、市場化對于技術(shù)創(chuàng)新的支持效應(yīng)，即金融發(fā)展推進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長（經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提升）的熊彼特效應(yīng)。

三、結(jié)論與政策建議

本文構(gòu)建了金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的模型逆光，并以2001-2010年分省樣本數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用混合最小二乘法構(gòu)建了樣本容量達(dá)到310個的面板數(shù)據(jù)混合模型，對金融發(fā)展水平對全國各省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響進(jìn)行了分析，結(jié)果顯示：金融發(fā)展與作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平顯示指標(biāo)的全要素生產(chǎn)率之間存在顯著的正向關(guān)系。這種正向關(guān)系在采用“固定資產(chǎn)投資中銀行貸款與國家預(yù)算內(nèi)資金之比”作為金融發(fā)展的衡量指標(biāo)才具有上述顯著性，以信貸投放/GDP為代表的傳統(tǒng)規(guī)模發(fā)展指標(biāo)并不能得到類似的計量分析結(jié)果。

個體固定效應(yīng)的分析表明，作為一個整體發(fā)展的經(jīng)濟(jì)體，無論我國的東中西部地區(qū)還是行政區(qū)域所進(jìn)行的人為劃分，都沒有影響金融效率改進(jìn)對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升效應(yīng)的發(fā)揮，也并未因為各地區(qū)的技術(shù)存量（全要素生產(chǎn)率存量）而對金融發(fā)展的熊彼特效應(yīng)產(chǎn)生削減影響。就具體區(qū)域來看，以北京、天津、上海、江蘇、浙江、廣東為代表的東部地區(qū)在現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及金融發(fā)展效率方面較其他地區(qū)均存在一定的優(yōu)勢，這種優(yōu)勢的存在使得我國各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距在過去十年中表現(xiàn)出逐年擴(kuò)大的趨勢。基于上述分析過程，金融發(fā)展的物質(zhì)資本積累效應(yīng)所代表的粗放型增長方式與金融發(fā)展的熊彼特效應(yīng)對全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)存在重大差距，而前者則難以在長期維持部分省區(qū)的既有經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平方面的領(lǐng)先優(yōu)勢。

為保證各省區(qū)的全面協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展，必須調(diào)整經(jīng)濟(jì)增長方式，實現(xiàn)創(chuàng)新推進(jìn)性經(jīng)濟(jì)增長。作為其中的關(guān)鍵步驟，金融部門的優(yōu)先發(fā)展較之于生產(chǎn)技術(shù)的簡單改進(jìn)具有更大價值。在未來的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整過程中，各級政府應(yīng)由重視中央政府及中央銀行政策、信貸投放支持逐步轉(zhuǎn)移到推進(jìn)地方金融機構(gòu)改革、重視地方金融機構(gòu)發(fā)展效率方面上來。

在產(chǎn)業(yè)機構(gòu)轉(zhuǎn)移的過程中，應(yīng)當(dāng)重點關(guān)注隨之而來的地方貸占存比例攀升；我國金融發(fā)展的本質(zhì)不是地方信貸投放的不斷增加，而是金融部門的資金配置效率提升；欠發(fā)達(dá)地區(qū)金融資源隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)移而在地方政府主導(dǎo)推進(jìn)下過多傾入在發(fā)達(dá)地區(qū)尚不需要過多資金支持的傳統(tǒng)行業(yè)，實際上反映了政府對金融部門的過多干預(yù)。在普遍存在“金融干預(yù)”的情景下，大部分欠發(fā)達(dá)區(qū)域必然出現(xiàn)如下圖所示的不良循環(huán)。應(yīng)當(dāng)避免這種情況所可能帶來的金融部門信貸資金配置的低效率以及極端情形下的無效率。

作者：張智單位：中國人民銀行宿州市中心支行