中國虛擬經濟與技術水平對實體經濟的影響程度分析

南開大學經濟學院 馬雙

2008年金融危機使得全球經濟至今仍處于深度復蘇中。這次危機的導火線是美國資產證券化泡沫的破裂。這使得很多人開始思考虛擬經濟是否已經成為影響實體經濟周期的重要因素。加之近年來金融自由化和經濟全球化進程不斷加快導致的金融產品推陳出新、金融中介規模擴張和金融結構深化，導致原來潛藏于實體經濟內部的資金越來越開始通過各種渠道直接或間接地進入各類金融資產市場，令經濟中脫離了具體投入產出過程的“虛擬部分”進一步膨脹。與此同時，伴隨著虛擬經濟的不斷擴張，實體經濟也在逐漸走出金融危機的陰影，各國實體經濟開始復蘇，尤其是我國，近年來，實體經濟發展迅速。這使得不少人開始認為虛擬經濟對實體經濟的推動作用超過了傳統意義上技術進步對實體經濟的推動作用。事實真是如此嗎？本文的目的就是探討虛擬經濟與技術水平對實體經濟的貢獻程度是多少，虛擬經濟對實體經濟的推動作用是否如很多人認為的那樣超過了技術水平。

一、虛擬經濟與技術水平的測量指標

(二)虛擬經濟的測量指標

虛擬經濟產生的根本動因是為了解決實體經濟運行中的資本流動，資金籌措等問題，以減少交易成本，優化資源配置的效率和促進產業結構調整。虛擬經濟的產生源于實體經濟內在的發展要求，虛擬經濟的根本任務是為實體經濟服務，實體經濟是虛擬經濟存在和發展的基礎，即實體經濟是第一性的，虛擬經濟是第二性的，虛擬經濟的發展必須與實體經濟相適應。所以虛擬經濟規模總量測度指標選擇的依據是實體經濟從虛擬經濟系統中獲得的融資額，即合適的虛擬經濟規模總量測度指標必須是對實體經濟從虛擬經濟系統中融資規模的一種準確度量。

社會融資總額是全面反映虛擬經濟與實體經濟關系以及虛擬經濟對實體經濟資金支持的總量指標，該指標衡量的是一定時期內實體經濟從虛擬經濟體系獲得的全部資金總額。虛擬經濟規模總量是實體經濟從虛擬經濟中融資的總規模，基于此社會融資總額可以作為對虛擬經濟規模總量的一個測度指標。

(二)技術水平的測量指標

本文利用全要素生產率作為技術水平的衡量指標。所謂全要素生產率，通常叫做技術進步率，系新古典學派經濟增長理論中用來衡量純技術進步在生產中的作用的指標。

本文利用傳統的索洛殘差法來求全要素生產率。

柯布—道格拉斯生產函數的基本的形式為：

其中Y是生產總值，A(t)是綜合技術水平即全要素生產率，L是投入的勞動力數（單位是萬人或人），K是投入的資本，一般指固定資產凈值（單位是億元或萬元，但必須與勞動力數的單位相對應，如勞動力用萬人作單位，固定資產凈值就用億元作單位），α是勞動力產出的彈性系數，β是資本產出的彈性系數，μ表示隨機干擾的影響，μ<=1。

對公式兩邊取對數形式：

本文以真實GDP（1995年-2013年）代表生產總值，以就業人數（1995年-2013年）代表勞動力的投入，以社會固定資產投入(1995年-2013年)代表資本的投入。

由于索洛殘差法是建立在規模收益不變和希克斯中性技術基礎上的，所以我們利用Wald檢驗來考察我國是否滿足α+β=1的規模不變的條件。

檢驗結果中F統計量的伴隨概率為0.0807，可以看出在5%的顯著水平下，接受了原假設α+β=1，即可認為我國1995年至2013年規模收益不變。

對式（2）進行回歸估計計算α與β。

計算結果為α=0.848，β=0.522（由于數據誤差等原因這里α+β并不嚴格等于1，但從上文中可以看到，該方程已通過Wald檢驗，可認為規模收益保持不變）。

全要素生產率計算公式為：

由此，可計算出我國1995年至2013年全要素生產率的數值。

二、實證分析

本部分將分別對虛擬經濟與實體經濟、技術水平與實體經濟的相關性進行研究。虛擬經濟用社會融資總額（2002年第二季度至2014年第三季度）作為衡量指標；技術水平用全要素生產率（1995年至2013年）作為衡量指標；實體經濟用真實GDP（選用與上兩個指標相對應的數據范圍）來衡量。

(一)虛擬經濟與實體經濟的相關性分析

在進行實證研究之前，先要對所選用的數據進行處理。

原始的真實GDP數據既存在季節周期性，又是非平穩序列。

這里將真實GDP數據進行季節調整，取對數并作一階差分。

圖1 經過季節調整和一階差分后的真實GDP的對數

將經過季節調整后的真實GDP的對數形式進行一階差分調整，從圖2中可以看到，數據圍繞某一均值波動，已將其調整為平穩序列。

同理，也將社會融資總額進行了相應的調整。

表1 虛擬經濟與實體經濟的回歸分析

從表1中可以看到T統計量與F統計量的相伴概率均大于0.05，即該方程接受了原假設，認為虛擬經濟對實體經濟的影響并不顯著。且R方只有0.0735，解釋變量系數為-0.015331，這與人們的直觀感受不同。造成這一現象的原因是在中國實體經濟與虛擬經濟是分裂開的，通過證券市場等虛擬領域所融資金并沒有運用到實體經濟中；由于嚴重的信息不對稱，實體企業的發展狀況也無法在資本市場中及時反映出來。就算是具有相關性，解釋變量的系數為負，意味著證券市場發展良好時可能還會有資金從實體經濟中回流到虛擬領域中，阻礙了實體經濟的發展。

(二)技術水平與實體經濟的相關性分析

上文中已經計算出1995年至2013年的全要素生產率，將其與GDP繪制成圖為：

圖2 全要素生產率與真實GDP的趨勢圖

從圖3中可以看到全要素生產率與GDP沒有呈現相同的變動趨勢，全要素生產率隨著時間而波動，GDP隨著時間呈上升趨勢。

下面將全要素生產率（1995年-2013年）與GDP（1995年-2013年）做擬合回歸從數量上檢驗兩者是否存在相關性。

本文將真實GDP原始數據取對數并做一階差分，消除GDP數據的趨勢性；為了保持一致也將全要素生產率取對數并做一階差分，其經濟學意義為研究全要素生產率的增長率與GDP增長率的相關性。

GDP的增長率與全要素生產率的增長率的回歸結果為：

表2 GDP的增長率與全要素生產率的增長率的回歸結果

從表2中可以看到T統計量的值為3.290，其相伴概率為0.0046小于0.05，即在5%的顯著性水平下，認為技術水平的增長確實會帶來GDP的增長。

但同時也發現R2僅為0.403，這說明技術水平對GDP的貢獻并不明顯。這是因為中國的經濟增長方式是粗放型，中國經濟的增長主要依靠生產要素投入驅動，技術水平的貢獻比例比較低。

還要注意到D-W檢驗的值為0.453，接近于0，這意味著該方程存在嚴重的正自相關性。雖然從純計量學的角度看這似乎說明這次擬合回歸并不正確，但從經濟學的角度看這卻是合理的，即上一期技術水平的進步對本期應該造成影響。

三、結論

通過上述的研究分析，本文可得出以下三點結論：

第一，在中國虛擬經濟對實體經濟并無顯著影響，其原因是在中國實體經濟與虛擬經濟是分裂開的，通過證券市場等虛擬領域所融資金并沒有運用到實體經濟中；由于嚴重的信息不對稱，實體企業的發展狀況也無法在資本市場中及時反映出來。

這可能與很多人的直觀感受不同，畢竟近年來經濟的發展確實伴隨著虛擬經濟的火爆，但這可能僅僅是一種巧合，一種錯覺。2014年中國實體經濟下行，但股票、債券市場卻形勢大好，便是最好的反例。

第二，在中國技術水平對實體經濟的貢獻程度也不是很高，這是因為中國的經濟增長方式是粗放型，中國經濟的增長主要依靠生產要素投入驅動，技術水平的貢獻比例比較低。

這一現象與古典經濟學中關于技術進步對實體經濟的影響是相違背的。

第三，通過回歸檢驗可以發現技術進步較虛擬經濟發展來說對實體經濟的促進作用更大些。

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