中国的金融发展与经济增长 一个联立方程计量模型的经验解释

中国的金融发展与经济增长一个联立方程计量模型的经验解释

2008-9-12

[摘要]金融发展与经济增长的关系长期以来受到了国内外学者的广泛关注。本文通过对我国经济增长与金融中介体及股票市场建立联立方程模型，并用广义矩的系统估计方法(GMM)，对我国金融发展与经济增长的关系进行了实证检验。结果显示，我国金融中介体市场尤其是存款货币银行的发展对我国经济增长长有明显的促进作用，而存款货币银行效率的提高却对经济增长产生负效用；股票市场的规模及流动性对经济增长的促进作用也很明显；与此同时，经济增长对金融发展也有明显的促进作用。

[关键词]金融发展，经济增长，联立方程，广义矩阵

一、问题的提出及文献回顾

关于金融发展与经济增长的关系，著名的经济学家熊彼特(Schumpeter，1911)曾提出过一个著名的论断：金融中介提供的服务(推动储蓄、评估项目、管理风险、监督管理者及便利交易等)是技术创新和经济增长所必需的，也就是说金融的发展可以推动经济的增长。希克斯(Hicks，1969)的研究发现金融创新对英国工业革命的作用与技术创新同样重要。戈德史密斯(Goldsmith，1969)和麦金农(Mckinnon，1973)对一些国家所做的经验研究表明金融发展与经济增长之间有着紧密的联系。金和莱文(King and Levine，1993)建立模型对80多个国家1960年到1989年的数据进行分析得到的结论是熊彼特的论断是正确的，即金融发展促进经济增长。也有很多有影响力的经济学家认为金融在经济增长中是一个相对不重要的因素。Levine和Zervos(1998)用41个国家1976—1993年的面板数据做回归，得出结论认为银行和股票市场的指标与当前及以后的经济增长率有很强的相关性。罗宾逊(Robinson，1952)提出金融仅仅是跟随着经济的发展而发展。卢卡斯(Lucas，1988)提出金融与经济发展之间的关系被“过分强调”了。他们认为经济发展会创造对金融服务的需求，这种需求导致金融部门的发展，是经济增长带动金融部门发展而不是金融发展促进经济的增长。Arestis和Demetriades(1997)分别对德国和美国两个国家的时间序列数据进行分析，发现金融发展与经济增长之间的长期因果关系不仅因国家的不同而不同，而且可能有本质的区别。

国内学者关于金融发展与经济增长的关系有很多的研究，采用的方法及得出的结论不尽相同。国内学者的研究大致可分为两块：金融中介的发展与经济增长的关系及股票市场的发展与经济增长的关系。其中一部分是把两块结合在一起研究，还有一部分则是分别研究金融中介及股票市场与经济增长的关系。谈儒勇(1999)用1993—1998年的季度数据分别验证了我国金融中介市场及股票市场与经济增长的关系，得出金融中介的发展与经济增长之间有显著的正相关关系，股票市场发展与经济增长之间有不显著的负相关关系，他认为这意味着金

融中介体的发展有可能促进经济增长，股票市场的发展对经济增长的作用则是极其有限的。曹啸、吴军(2002)采用格兰杰因果检验法对金融中介发展与经济增长的关系进行了检验，结果显示金融发展是经济增长的原因，并认为金融发展对经济增长的促进作用主要是通过金融资产数量上的扩张来实现的。殷醒民、谢浩(2001)运用Levine和Zervos(1998)提出的方法对1993—1999年期间我国股票市场发展和经济增长的关系进行实证研究，得出股票市场发展与我国经济增长之间存在很强的正相关关系，从而认为股票市场的发展对中国经济增长起到了重要的推动作用。李广众、陈平(2002)利用1952-1999年的时间序列数据，对多变量VAR 系统进行研究表明，经济增长与金融中介规模指标之间不存在任何的因果关系，而与金融中介效率指标之间则存在双向的因果关系。李广众(2002)利用我国30个省、直辖市1996-1999年的面板数据进行回归分析，结果表明银行和股票市场能够从不同的方面促进投资规模的上升，但对经济增长的解释力不强。

为什么各个研究结果会有如此明显的分歧呢?可能出于以下几个方面的原因：一是变量选取不同，各个变量尤其是表示金融发展水平的变量的选取有很大的差异，控制变量的选取也存在很大的差异。二是所采取的研究方法不一样，有些采用普通最小二乘法，有些采用协整分析等方法；有些把金融中介、股票市场及经济增长结合在一起来研究，还有的分别研究金融中介与经济增长和股票市场与经济增长的关系。三是所取样本的范围不一样，有的采用年度数据，有的则用季度数据，还有的用各省、直辖市的截面数据，样本的起止时间有很大的差别。

本文拟建立联立方程模型，并采用广义矩的估计方法来分析我国金融发展与经济增长之间的关系。

二、变量及方法的选取

(一)指标的选择与数据来源

本文选用的数据为1997-2007年的季度数据，选取的指标可分为四组：表示金融中介发展水平的指标、表示股票市场发展水平的指标、表示经济发展水平的指标及影响经济增长的指标。

关于金融中介发展水平的指标，本文选取三个：金融深度(DEPTH)、金融效率(SLR)、存款货币银行在配臵国内信贷过程中相对于中央银行的重要性(BANK)。King和Levine将DEPTH定义为金融中介体的流动负债除以GDP。全部金融中介体的流动负债实际上就是

M3，由于我国缺乏M3的统计数据，我们借鉴谈儒勇(1999)的做法，用M2替代。同样，为了减轻物价变动带来的不利影响，我们也仿照King和Levine(1993)的做法，对上季度末和本季度的M2求算术平均，再除以本季度的名义GDP，得到本季度的DEPTH。DEPTH这个指标可以衡量一国金融深化或经济金融化的程度，我们也可以用来衡量金融中介体的总体规模。投资数量及投资效率是实现经济快速增长的关键因素。持续高速的经济增长需要高水平的储蓄与投资，高储蓄率、高投资率以及储蓄向投资的有效转化毫无疑问是经济高速增长的重要原因。本文选取的第二个变量SLR用来表示金融中介的效率，SLR的值等于贷款与存款的比值。金融中介体的第三个指标用来衡量存款货币银行在配臵国内信贷过程中相对于中央银行的重要性，用BANK来表示。关于这一指标的定义，与谈儒勇的定义一样。数据来自《中国金融统计年鉴》(1997-2007)和国家宏观经济研究院的网站。

关于股票市场，由于我国的股票市场起步较晚，相对金融中介体规模还不大，对经济增长的影响也相对弱一些，同时考虑数据样本较小，受自由度的限制，模型中不能设臵太多变量，本文选取两个指标来表示股票市场的发展水平。第一个指标表示股票市场规模的大小，用STOCK表示，其值等于股票的流通市值。股票市场的第二个指标为每季度的股票成交额与季度名义GDP的比，用VALUE表示，用来反映股票市场的流动性。数据来自金融界网站。

关于经济增长，考虑到人均国内生产总值GDP更能体现一个国家的经济发展水平，同时能去除人口变化对经济增长的影响，我们选用人均GDP作为经济增长的指标，用RGDP 表示，季度人口数我们采用Eviews4软件中的数据频率转换方法将年度数据转换成季度数据得来。数据来自《中国金融年鉴》和国际货币基金组织的网站www.imf,org。

影响经济增长的因素还有很多，如果不考虑这些因素而单独检验金融中介体及股票市场对经济增长的影响可能会得到错误的结论，因此有必要在模型中加入控制变量来表示其他因素对经济增长的重要作用。我们选取减去国内贷款部分后全社会固定资产投资作为第一个控制变量，用INV表示。由于我们只能获取1998-2007年的INV季度数据，对于缺失的1997年的季度数据，我们同样采用数据频率转换方法将年度数据转换成季度数据加以补充。另外，众所周知，国际贸易对我国经济增长起到了很大的促进作用，因此我们选取进口和出口总和作为另一个控制变量，用XM表示，其值等于各季度的进口和出口值相加，再乘上各季度人民币兑美元的汇率，转换成人民币的值。物价的变动对经济增长的影响也很大，考虑到我们已经对人均GDP作了剔除物价影响的操作，便不再把物价变动作为单独的变量引入到模型中来。数据来自国家宏观经济研究院的网站和国际货币基金组织的网站www.imf,org。全社会固定资产投资的部分数据参考赵振全、薛丰彗(2004)的文章所附数据。