區域金融發展與經濟增長關系的動態面板檢驗

李新鵬

(中國人民銀行西寧中心支行 金融研究處，青海 西寧 810001)

現代金融理論發端于Goldsmith在1969年的開創性貢獻，四十多年來，許多學者從多方面拓展了金融發展與經濟增長關系(Finance－Growth Nexus)的研究。一般而言，金融發展與經濟發展存在顯著的正相關關系，這可以從跨國層面的研究得到證實;歷史的證據也表明，在西方發達國家的大規模工業化階段，金融發展促進了經濟增長;金融與經濟關聯的具體形式存在差別，方向有單向和雙向之分，作用有正面和負面之別，也存在時期階段上的差別。

經驗研究表明，金融發展差距可以部分解釋中國各地區經濟增長差距，特別是沿海和內地金融深化的發散模式，可以解釋地區差距的擴大(張軍、金煜，2005)。中國地區差距(1978－2004)主要來源于要素積累，而非全要素生產率;但是1990年后要素投入對地區差距的貢獻正在下降，全要素生產率的作用持續提高，將成為今后地區差距的關鍵性決定因素(傅曉霞、吳利學，2006)。結合本文的研究主題，如果金融發展能促進全要素生產率的提高，那么提升后發區域金融發展水平對于縮小區域經濟發展差距就有十分重要的現實意義。本文的目的在于進一步明確中國區域金融發展與經濟增長的關系，采用了目前較少應用的動態面板數據模型，實證檢驗了區域金融發展與經濟增長、資本積累、全要素生產率、居民收入等指標的關系，并考察了區域經濟增長的收斂情況。

一、關于中國的經驗研究

中國的金融業開放晚于其他經濟領域，隨著20世紀90年代中國證券市場的起步與發展，21世紀初中國四大國有商業銀行股份制改革深入，關于中國金融發展與經濟增長關系的研究也于2000年后形成一個熱潮，主要包括總體層面和區域層面的研究。對于總體層面的研究，談儒勇是國內較早對中國金融發展與經濟增長關系進行實證研究的學者，其相關研究成果受到后來學者的廣泛關注，簡單的回歸分析表明，金融中介和經濟增長有很強的顯著正相關關系，反映中國股票市場發展的三個指標都不顯著地進入增長回歸模型中，股票市場與金融中介發展之間存在某種程度上的互補關系，股票市場發展并不排斥金融中介的發展。

談儒勇的研究并沒有一定的理論基礎作支撐，而趙振全、薛豐慧(2004)的研究則將金融發展促進經濟增長的機理引入到實證分析中，對Greenwood－Jovanovic模型(1990)進行了適當的改造。Granger因果關系檢驗和協整檢驗表明，信貸市場對經濟增長的效應顯著，并通過信貸比重的增長發揮作用;股票市場對經濟增長的作用并不明顯，原因在于融資利用效率低下和資源的逆配置。沈坤榮(2008)的研究大大擴展了時間范圍，他考察了1951－1998年期間中國金融發展與經濟增長的關系，簡單的回歸分析表明，改革開放之前，金融中介發展并不能作為經濟增長的有力推動力量;改革開放之后，私人部門貸款增長率表現出和經濟增長的關聯，但沒有表現出金融深化理論中正的推動力量，而是與經濟增長率負相關。

對于區域層面的研究，王子明、周立(2002)的研究較有代表性。反映金融發展水平的變量包括國有銀行存貸款/GDP(SFIR)、全部金融機構存貸款/GDP(TFIR)，在上述兩個指標的基礎上，構造了金融市場化比率指標FMR(為TFIR減去SFIR后的值)，這一指標全面反映了各地區金融競爭程度和金融效率的高低，同時也反映了中國私人部門信貸規模與GDP之比的水平。經濟變量包括人均GDP增長率和投資增長率。分析表明，各地區金融發展與經濟增長顯著正相關，金融發展促進了經濟效率的提高，但西部地區金融發展對經濟增長的促進作用要小于東中部。金融市場化能有效解釋經濟增長，開放金融業能有效促進經濟增長。

針對中國的實證研究中，估計私人部門信貸總量是一個難點，簡單利用存貸款與GDP之比衡量東中西部金融發展水平可能會得到相反的結論;大多數研究采用普通面板數據模型，較少采用動態面板數據模型;同時在分析區域金融發展與經濟增長的關系時，較少考慮區域經濟的收斂情況。本文的實證研究將彌補上述的缺陷。

二、變量選取、數據來源與模型設定

(一)被解釋變量

被解釋變量包括:

1．人均GDP(y)及其增長率，為實際值，以1978年為基期;依據中經網省際CPI指數累計調整計算得到。

2．勞均資本存量(k)及其增長率，為實際值，以1978年為基期;依據復旦大學中國經濟研究中心CCES數據庫中的中國省際資本存量數據(1990－2005)和全社會從業人員計算得到;2006、2007年數據依據資本積累方程、固定資本形成等計算得到。

3．全要素生產率(TFP)及其增長率，為實際值，以1978年為基期;依據傅曉霞、吳利學(2006)和CCES數據庫間接計算得到;計算方法如下:

其中，Y為省際GDP總量，K為省際資本存量，L為省際全社會從業人員;i=1、2、3…28，不包括重慶(并入四川)、海南、西藏;t=1990、1991…2007。計算過程中，需要估計省際資本產出彈性α;在有些研究中，對省際全要素生產率估計時，使用統一的資本產出彈性，如張軍(2005)、沈坤榮(2008)等，但是假定各地區要素彈性都相等，可能會造成全要素生產率測算的一定偏誤。這里我們借鑒了傅曉霞、吳利學(2006)關于資本產出彈性的估計結果，而沒有重新估計各地區資本產出彈性。

4．兩個生計指標——城鎮居民人均可支配收入(CZJM)、農村居民人均純收入(NCJM)及其增長率，為實際值，以1978年為基期。

以上省際數據來源均為中經網，特殊說明除外，數據期限為1990－2007年。

(二)解釋變量

解釋變量包括:

1．金融深化(Sploan)，代表區域金融發展水平，是核心解釋變量，為調整后的存貸款總量與GDP之比。衡量金融發展水平，需要選取合適的金融深化指標，國際上通常采用戈氏和麥氏兩種指標來計算。本文將采用存貸款/GDP來計算金融深化程度，并以此作為區域金融發展水平的代理變量。選用該指標主要是考慮到以下三點，一是單獨用存款/GDP只反映了金融系統動員儲蓄的功能;二是單獨用貸款/GDP只反映了金融系統投融資轉化的能力以及資源配置的效率;三是單獨用存款或貸款計算時，經常會出現一些金融發展水平較低的省份計算出來的數值會高于金融發展水平較高的省份。

很顯然，直接采用存貸款/GDP來計算會面臨一些問題，直接計算出來的數值仍然可能會高估部分地區的金融深化程度，原因就在于國有商業銀行指令性貸款的存在(李敬，2008);同時，在國有商業銀行股份制改革完成以前，貸款總量中累積了大量不良貸款，在計算時應予剔除。因此，通常需要對直接計算出來的金融深化程度進行適當調整，才能更好地反映各地區真實的金融深化程度及其金融發展水平。本文采用Aziz＆Duenwald(2002)的方法，并參照張軍、金煜(2005)的研究，間接估計中國各地區私人部門信貸總量，作為調整后的貸款數據。

2．投資規模(Inv)，為固定資產投資總量與GDP之比，代表區域投資的相對規模水平;由于GDP作為分母本身具有價格平減的作用，故沒有分別對分子分母價格調整后相除。

3．地方政府規模(Ex)，為地方財政決算支出與GDP之比，代表地方政府相對規模水平及政府干預經濟的程度;分子分母以名義值直接相除。

4．國有工業產值比重(Soe)，為國有工業總產值占工業總產值的比重，用于衡量區域民營經濟發展的程度。

除了金融深化外，以上省際數據來源均為中經網，數據期限為1990－2007年。

(三)模型設定

為了與一般的經驗研究保持一致，本文首先建立了普通面板數據模型，在解釋變量中不包括被解釋變量的滯后項，模型的形式如下:

其中，y為被解釋變量集，具體包括人均GDP、勞均資本存量(K)、全要素生產率(TFP)以及城鎮居民人均可支配收入(CZJM)、農村居民人均純收入(NCJM);上述變量取對數后以一階差分形式(即以增長率形式)進入模型。

解釋變量集中，F為金融深化(Sploan);控制變量集X中包括投資規模(Inv)、地方政府規模(Ex)、國有工業產值比重(Soe);另外，為了反映1990年代后財政體制改革和政府干預金融對被解釋變量的綜合影響，在解釋變量中加入了Ex與Sploan的交互項(Spex)。

在普通面板數據模型的基礎上，在解釋變量中加入被解釋變量的滯后項，建立如下形式的動態面板數據模型:

相比普通面板數據模型，建立動態面板數據模型具有很好的優勢，不僅可以在分析金融深化與經濟增長關系的基礎上，了解經濟增長的收斂情況，同時，可以利用GMM估計方法解決普通面板估計中存在的若干問題。模型的變量與普通面板數據模型的變量一致，但被解釋變量取對數后以水平形式直接進入模型。本文將用一階差分GMM方法對模型進行估計。

三、動態面板數據模型的估計結果

利用普通面板數據模型得到的估計結果并不是十分理想，限于篇幅，沒有列出估計結果。本文將進一步利用一階差分GMM估計方法對動態面板數據模型進行估計，得到的結果存在一定的差別。由于動態面板GMM估計方法適合具有較短時期(T)和較寬截面(N)的面板數據(李文星、徐長生、艾春榮，2008)，而本文的數據時期(T=18)和截面(N=30)與此有一定的差異，同時，為了避免商業周期的影響(彭國華，2007)和減輕估計誤差(Islam，1995)，一般將樣本時期劃分為幾個較短的時間段。因此，在GMM估計之前，需要對原始數據進行若干處理，一是將樣本時期1990－2007年按3年為一段，共劃分為6個時間段(T=6)，分別是1990－1992、1993 －1995、1996 －1998、1999 －2001、2002 －2004、2005 －2007，對應的 t=1、2、3、4、5、6;二是按照劃分的時間段，對原被解釋變量和解釋變量值分別計算算術平均值。在一般情況下，兩步估計優于一步估計(汪偉，2008)，本文以下的估計皆采用兩步估計(Twostep－Difference－GMM)，估計使用的軟件是Stata9．0。考慮到分區域后截面變小，使得面板數據不符合短時期、寬截面的特點，故沒有給出分區域的估計結果，只給出了全國整體層次的估計結果。

首先就經濟增長模型(1)來看，與普通面板數據模型的結果基本一致，即期金融深化系數顯著為負，但滯后一期金融深化系數顯著為正;從動態調整的角度來看，金融深化水平提高1個單位，經濟增長將加快0．3908個百分點，表明金融發展能夠推動中國區域經濟加快發展。投資對經濟增長的作用顯著為正，確認了投資推動型的經濟增長特征。即期地方政府規模系數不顯著，但滯后一期的系數顯著為正。國有工業產值比重與經濟增長的關系不顯著。另外，我們發現中國區域經濟增長(1990－2007)表現出了條件收斂的特征，其條件收斂的速度為3．86%;這與許多經驗研究(1990－2002)的結論不一致，但與姚先國、張海峰(2008)的研究結論一致，他們的研究表明，在控制一些條件后，中國各省區的經濟發展存在較快的條件收斂跡象。

就資本存量模型(2)來看，與普通面板數據模型的結果基本一致，金融深化系數顯著為負，再次確認了金融發展會減緩資本積累速度，有利于經濟增長方式轉型。投資規模系數顯著為正，很顯然投資規模越大，資本積累的速度越快。地方政府規模及其交互項對資本積累的作用不顯著。國有工業產值對資本積累的作用為負，表明民營經濟有助于加快資本積累。另外，我們發現在控制投資規模、金融發展水平等變量后，中國區域資本積累呈現條件收斂的特征，并且收斂的速度很快，為32．78%。

就全要素生產率模型(3)來看，與普通面板數據模型中金融深化對生產率作用不明顯不同的是，我們得到了與經驗研究比較一致的結論。從動態調整的角度來看，金融深化水平提高1個單位，全要素生產率的增長速度將加快0．8866個百分點，這里的結果確認了金融發展有利于長期經濟增長。投資規模和地方政府規模系數顯著為負，國有工業產值比重系數顯著為正。另外，我們發現在控制投資規模、金融發展水平、地方政府規模、國有工業產值比重等變量后，中國區域全要素生產率增長表現出了條件收斂的特征，收斂的速度為25．17%，這與趙偉、馬瑞永(2005)的研究基本一致。

就兩個生計指標模型(4、5)來看，考慮到普通面板數據模型估計得到的結果不是十分理想，同時結合收入消費模型方程形式設定的特點，我們在解釋變量中加入了人均GDP變量，用以反映經濟增長決定收入分配的理論特征。方程形式的設定參考了李文星、徐長生、艾春榮(2008)等人的研究，經過重新估計后，我們得到了比較理想的結果。結果表明，金融發展有助于加快城鄉居民收入增長，并且金融發展的作用比較大，其中城鎮居民可支配收入模型中，金融深化提高1個單位，城鎮居民收入增長速度將提高4．3039個百分點;農村居民人均純收入模型中，金融深化提高1個單位，農村居民人均純收入增長速度將提高4．9949個百分點。也有研究表明，加強農業貸款對農民收入增長有顯著正向作用，會縮小城鄉收入差距(陳偉國、樊士德，2009)。另外，我們發現在控制人均GDP、金融發展水平等變量后，中國區域城鄉居民收入增長都表現出了條件收斂的特征。

表1列出了上述5個模型的具體估計結果。

表1 以投入產出及生計指標為被解釋變量的一階差分GMM估計結果

四、最終結論

本文利用動態面板數據模型及GMM估計方法，對中國區域金融發展與經濟增長的關系進行了實證檢驗，最終結論如下:

1．相比普通面板數據模型，利用動態面板數據模型得到的估計結果較為理想，與經驗研究的結論一致，金融發展對于推動區域經濟增長具有顯著的正面作用。生計指標模型表明，金融發展有助于加快城鄉居民收入增長。

2．對于金融發展與資本積累、全要素生產率等關系的實證研究表明，普通面板數據模型和動態面板數據模型的估計結果基本一致，但也存在一定的差別。本文發現，隨著金融發展水平的提高，資本積累的速度會減緩，同時金融發展對全要素生產率提高有顯著正面作用，這意味著金融發展有助于推動區域經濟增長方式從粗放型要素投入向集約型技術水平提升轉變。

3．結合要素積累、全要素生產率在中國地區差距中的貢獻，以及金融發展與經濟增長、資本積累、全要素生產率的關系，可以認為東中西部地區金融發展水平的差距可以部分解釋中國地區差距的擴大。未來，努力提升中西部地區金融發展水平，將有助于中西部地區長期經濟增長，加快中西部地區追趕東部地區的步伐，推動中西部地區跨越式發展。

4．中國區域經濟增長表現出了條件收斂的特征，本文發現在控制一些變量后，區域經濟增長、資本積累、全要素生產率增長等表現出了較快的條件收斂特征;經過重新設定方程形式后的估計結果也表明，中國區域城鄉居民收入增長表現出了條件收斂的特征。

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