我國(guó)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)證研究

王重陽(yáng)

（建設(shè)銀行浙江省義烏分行，浙江 義烏 322000）

一、引言

為何不同國(guó)家的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度、效率、水平不一？?jī)?nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論認(rèn)為，決定經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要因素是勞動(dòng)、資本和技術(shù)，此外要素積累率、資源稟賦、宏觀經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定性、國(guó)民教育程度、制度建設(shè)、法律體系的有效性、國(guó)際貿(mào)易、種族和宗教多樣性等也會(huì)影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展。隨著金融業(yè)發(fā)展日趨成熟，它對(duì)一國(guó)經(jīng)濟(jì)的影響日趨明顯。金融對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)究竟起到什么作用？雖然西方學(xué)者們還有不同見地，但我國(guó)學(xué)者普遍認(rèn)為金融是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的，只是短期的作用可能不同，且經(jīng)濟(jì)發(fā)展的階段不同，金融的促進(jìn)作用可能有差異。鄧淇中、葉蘋(2009)對(duì)中國(guó)金融發(fā)展規(guī)模、效率與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行研究，認(rèn)為東部地區(qū)金融規(guī)模與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)負(fù)向相關(guān)，表現(xiàn)為“需求跟隨型”，而在中西部地區(qū)則存在正向影響，表現(xiàn)為“供給導(dǎo)向型”，這與Patrick(1966)的研究頗為相似。

國(guó)外學(xué)者關(guān)于金融發(fā)展方面的研究起步很早，Goldsmith(1969)提出用金融相關(guān)比率(FIR)即全部金融資產(chǎn)與全部實(shí)物資產(chǎn)(即國(guó)民財(cái)富)的價(jià)值之比來(lái)度量金融發(fā)展水平(簡(jiǎn)稱戈氏指標(biāo))。Mckinnon(1973)提出用貨幣存量(M2)與GDP 之比來(lái)衡量一國(guó)的金融發(fā)展水平和經(jīng)濟(jì)貨幣化程度(簡(jiǎn)稱麥?zhǔn)现笜?biāo))。國(guó)內(nèi)學(xué)者由于難以獲得各地區(qū)的M2 資料，因此大多選擇戈氏指標(biāo)用來(lái)度量區(qū)域金融發(fā)展，用區(qū)域銀行的存貸款余額來(lái)代替當(dāng)?shù)氐娜拷鹑谫Y產(chǎn)價(jià)值（如周立和王子明，2002；陸文喜和李國(guó)平，2004），也有學(xué)者（如袁云峰、曹旭華，2007）采用麥?zhǔn)现笜?biāo)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展只是通過(guò)資本積累促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),但是并未促進(jìn)我國(guó)技術(shù)效率的全面提升。

綜上所述，在金融與經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面，近年來(lái)的研究較多集中于農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展或者城鄉(xiāng)金融發(fā)展與城鄉(xiāng)收入差距（如陳文俊，2007；孫永強(qiáng)，2012），從國(guó)家層面整體的研究較少，由于麥?zhǔn)现笜?biāo)中涉及貨幣存量的指標(biāo)并未考慮央行資金回籠和通脹等因素，因而無(wú)法很好衡量地區(qū)金融發(fā)展的全貌。本文采用戈式指標(biāo)采?。∕2+貸款總額）/GDP 來(lái)反映中國(guó)經(jīng)濟(jì)的融資規(guī)模，采用貸款總額/固定資產(chǎn)投資來(lái)反映外部融資依賴度。首先建立VAR 模型，然后建議向量誤差修正模型（VECM）模型，以期全面反映金融濟(jì)發(fā)展的關(guān)系。

二、模型設(shè)定與指標(biāo)選取

（一）模型設(shè)定

本文在內(nèi)生增長(zhǎng)模型理論的基礎(chǔ)上，引入了總生產(chǎn)函數(shù)的分析框架。在這一思路中金融發(fā)展水平被當(dāng)作一項(xiàng)“投入”用于生產(chǎn)過(guò)程，兩者關(guān)系的生產(chǎn)函數(shù)是：

Y=Af(K,L,F)

其中Y 代表總經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，A 是技術(shù)投入，K 是總資本投入，L 代表勞動(dòng)力投入，F(xiàn) 代表金融發(fā)展水平。為了單獨(dú)衡量金融水平以及與之相關(guān)的資本要素對(duì)產(chǎn)出的作用，對(duì)該模型假定技術(shù)、勞動(dòng)這兩個(gè)要素對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響為一定值。本文用金融發(fā)展規(guī)模（K）和外部融資依賴度(F)兩個(gè)指標(biāo)來(lái)反映發(fā)展指標(biāo)，選取人均GDP為產(chǎn)出變量，以戈式指標(biāo)（FIR）來(lái)替代K，選取DT（貸款總額/GDP）來(lái)反映外部融資依賴度，對(duì)模型變換后得出：

LNRGDPt=β0+β1LNFIRt+β2LNDTt+μt

其中RGDP 為人均GDP，F(xiàn)IR 為融資規(guī)模，DT 為外部融資依賴度。

（二）指標(biāo)選取

本文采用人均GDP 作為衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)，采用兩個(gè)指標(biāo)來(lái)反映金融發(fā)展，一是金融發(fā)展規(guī)模，用戈式指標(biāo)FIR 來(lái)表示，二是外部融資依賴度(DT)。為了統(tǒng)計(jì)口徑一致性，本文以1978年為基期進(jìn)行平減，以平減后的數(shù)據(jù)反映我國(guó)金融與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系。

三、實(shí)證分析結(jié)果

在數(shù)據(jù)可獲得前提下，為了保證數(shù)據(jù)口徑的一致性，再加上要建立VAR 時(shí)間序列數(shù)據(jù)，本文選取1978-2010 年數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于《新中國(guó)60 年統(tǒng)計(jì)資料匯編》、2009-2011 年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)。

(一)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

本文用Eviews6.0 軟件，用ADF 單位根對(duì)各個(gè)變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，結(jié)果見表1。

表1 ADF 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

從表1 可以看出，在5% 的顯著性水平下，LNRGDP、LNFIR、LNDT 均為非平穩(wěn)變量，一般對(duì)非平穩(wěn)變量取其一階差分處理，取差分后，ΔLNRGDP、ΔLNFIR 和ΔLNDT 在5%的顯著性水平下均是平穩(wěn)的，同時(shí)也都是一屆單整的。

（二）滯后期確定和Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)

由于上述變量均是單整的，因此，完全可用Johansen 檢驗(yàn)來(lái)判斷他們之間是否存在協(xié)整關(guān)系，并進(jìn)一步確定變量間關(guān)系的符號(hào)。Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)是一種基于向量自回歸模型的檢驗(yàn)方法，但在檢驗(yàn)之前必須確定VAR 模型結(jié)構(gòu)，即模型的最優(yōu)滯后階數(shù)，根據(jù)檢驗(yàn)該模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為2。結(jié)果見表2。

表2 滯后期確定

基于滯后期的確定，本文擬建立VAR（2）模型，由于協(xié)整檢驗(yàn)是對(duì)無(wú)約束的VAR 模型實(shí)施約束后得到約束條件下的VAR模型，即協(xié)整檢驗(yàn)的最優(yōu)滯后期為上面所得到VAR 模型的最優(yōu)滯后期減1。協(xié)整檢驗(yàn)的原假設(shè)是不純?cè)趨f(xié)整方程，本文是選取3個(gè)變量，因此最多存在2 個(gè)協(xié)整方程。根據(jù)跡統(tǒng)計(jì)量和最大特征值來(lái)檢驗(yàn)，結(jié)果見表3。

表3 協(xié)整檢驗(yàn)

根據(jù)表3 可知， 在5% 的顯著性水平下跡統(tǒng)計(jì)量38.79>29.79，最大特征值34.07>21.13，。從協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果看出，該模型存在0.95 的置信水平上拒絕原假設(shè)，亦即3 個(gè)變量之間存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系。根據(jù)向量誤差修正模型得到變量間的長(zhǎng)期均衡向量如下：

β＇=（1.000000 ，-2.268945 ，2.309803）

則三個(gè)變量之間的協(xié)整方程為(括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差)：

LNRGDP = 2.268945*LNFIR - 2.309803*LNDT

(0.02735) (0.11492)

從該方程看出，1978 -2010 年金融發(fā)展程度對(duì)GDP 有正向影響，金融對(duì)外投資依賴程度對(duì)GDP 產(chǎn)生負(fù)面影響，說(shuō)明金融對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展做出很大貢獻(xiàn)。

（三）Granger 因果檢驗(yàn)

首先需要確定LNRGDP、LNFIR、LNDT 之間的因果關(guān)系，然后才能建立正確的模型，本文采用Granger 因果檢驗(yàn)法，對(duì)變量間的因果關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果表明，LNFIR 是LNRGDP 的原因，LNDT 也是LNRGDP 的原因，結(jié)果見表4。

表4 Granger 因果檢驗(yàn)

（四）VAR 模型脈沖響應(yīng)分析

1.VAR 模型的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

建立模型的主要目的是分析LNRGDP、LNFIR、LNDT 三個(gè)變量之間的相互關(guān)系，以便對(duì)經(jīng)濟(jì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，只有穩(wěn)定的VAR模型才能不影響脈沖響應(yīng)函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差，做出正確的脈沖響應(yīng)，用來(lái)正確的反映經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況，預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，本文采用單位根倒數(shù)的分布圖來(lái)檢驗(yàn)該模型的平穩(wěn)性。檢驗(yàn)結(jié)果見圖1。

從圖1 可直觀看出，所有特征根倒數(shù)的模均在單位圓內(nèi)，因此該VAR 模型是穩(wěn)定的。

圖1 單位根倒數(shù)模的分布

2.脈沖響應(yīng)分析

圖2 脈沖響應(yīng)圖

（五）基于VECM 模型的方差分解表

VECM 模型中的方差分解表是用于分析內(nèi)生變量的預(yù)測(cè)誤差，從不同信息的沖擊影響比例了解每一隨機(jī)信息對(duì)內(nèi)生變量的相對(duì)重要性，以及不同信息對(duì)該內(nèi)生變量的作用的時(shí)滯和相對(duì)效應(yīng)大小。方差分解表第一列是預(yù)測(cè)期，第二列是變量LNRGDP各期預(yù)測(cè)值的標(biāo)準(zhǔn)差，后三列分別是內(nèi)生變量的方程新息對(duì)LNRGDP 各期預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)差的貢獻(xiàn)度，每行加總是100%。（見表5）

表5 LNRGDP 方差分解表

由表5 可知，除了來(lái)自自身沖擊的影響外，在第二期時(shí)，融資規(guī)模對(duì)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率開始顯現(xiàn)，之后逐漸加大，在第5 期后基本趨于穩(wěn)定；從第二期開始外部融資依賴度對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)率也是逐年增加，在第7 期趨于穩(wěn)定；長(zhǎng)期來(lái)看，融資規(guī)模對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)率遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于外部融資依賴度對(duì)經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)率。

四、結(jié)論

本文基于內(nèi)生增長(zhǎng)理論模型，選取1978-2010 年融資規(guī)模和和外部融資依賴度兩個(gè)指標(biāo)，使用Eviews6.0 軟件，通過(guò)建立VAR模型及VECM模型來(lái)研究中國(guó)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系，結(jié)果表明：融資規(guī)模對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有促進(jìn)作用，外部融資依賴度對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展短期內(nèi)有較大抑制作用，長(zhǎng)期內(nèi)抑制作用不明顯；長(zhǎng)期來(lái)看融資規(guī)模對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)率遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于外部融資依賴度對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)率。

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