金融沖擊對全要素生產率的影響分析

■ 黃一鳴 鄒博宇（西南政法大學經濟學院 重慶 401120）

引言

經濟學家對金融沖擊影響實際經濟的程度做過很多研究。新古典經濟周期理論認為金融沖擊和經濟活動之間存在直接聯系：一方面金融沖擊會引起企業融資成本的增加，例如企業貸款利息上升；另一方面會引起投資和消費數量的減少，而投資的降低又會導致資本存量的累積減少，削弱經濟體未來的生產能力。因此，金融沖擊會同時引起經濟體總需求和總供給的降低。

在對金融沖擊的各種研究中，全要素生產率（Total Factor Productivity，TFP）的變化一直是學術界的關注焦點。在短期經濟波動方面，Kydland and Prescott（1982）證明，技術沖擊會直接影響全要素生產率，是引起宏觀經濟短期波動的主要來源。Kehoe and Prescott（2002）通過大量的研究得出，全要素生產率的變化是引起經濟波動的最主要機制。而在長期經濟波動方面，索洛增長模型用全要素生產率來解釋技術進步，并認為技術進步會促進經濟發展。

盡管全要素生產率對經濟周期性的波動有重要影響，但目前學術界的主流觀點認為全要素生產率是外生和隨機的。Chari et al.（2007）指出稅收和其他原因導致的扭曲會改變經濟主體的最優化選擇。在研究中他重點考慮了金融沖擊帶給實體經濟的影響，并通過分析在信貸摩擦條件下，金融沖擊對有、無金融摩擦的經濟體影響的差異，最終得出信貸摩擦并不導致金融沖擊顯著影響經濟增長的結論。Krosszner et al.（2007）從實證角度考察了金融沖擊對實體經濟的影響，認為金融沖擊對經濟波動有重要影響：當金融中介等機構遭受損失時，對外部融資依賴程度越高的行業，受到的負面影響越大。張渝和張誠（2011）在Marcello and Tiago（2010）的壟斷競爭和企業異質性的框架基礎上，構建了一個研究金融沖擊影響生產率水平微觀機制的模型，認為金融市場的完善程度決定了金融沖擊對全要素生產率的影響。他們從異質性貸款成本和流動性約束的角度分析了金融市場的不完善性，指出在不完善的金融市場環境下，金融沖擊會導致市場資源在行業內的錯配，從而導致行業生產率水平的降低。

本文根據張渝和張誠（2011）的思路，從實證角度來探討不同金融完善程度是否會改變金融沖擊對全要素生產率的影響程度。本文研究分析所采用的數據為廣東省地區生產總值、勞動力投入、資本存量以及廣東省金融成熟度。本文與以往研究的主要不同在于，將金融成熟度納入金融沖擊對全要素生產率影響的相關性分析中。本文的主要思路是：首先借鑒IMF（1998）估計金融危機成本所用的方法，度量金融沖擊成本的大小。其次再用索洛余值法計算出廣東省歷年全要素生產率的大小。接著用以上兩組數據計算各年份每單位的沖擊所引起的全要素生產率的變化。最后對金融成熟度與全要素生產率進行相關性分析，得出研究結論。

模型設定與數據說明

（一）模型設定

本文的實證分析分三步進行：對金融沖擊（Financial Shock，FS）進行定義并計算；以索洛余值法測定廣東省歷年全要素生產率的增長率；對全要素生產率與不同金融完善程度之下的金融沖擊進行相關性分析、解釋其回歸結果并得出結論。

（二）數據說明

本文采用廣東省地區生產總值（GDP）表示經濟總產出，廣東省從業人員年末數表示勞動力投入，可以由此得出歷年GDP增長值和勞動力增加值，然后分別除以當年的GDP值與年末的從業人員數，就能得到GDP增長率與勞動力增長率（以上GDP數值均以1978年為基期所計算出的實際GDP數值）。GDP和從業人員數據來源于《廣東統計年鑒2014》。

表1 廣東省1978-2013年金融沖擊力度

由于國內的統計指標體系內不包括資本存量的統計，而資本存量對于相關的經濟研究至關重要。為了估算資本存量，本文采用李宏瑾、支大林、孫輝在《對中國各省資本存量的估計及典型性事實：1978-2008》一文中所采用的方法計算廣東1978-2013年資本存量數據（其資本存量以1978年為基期計算所得）。

金融成熟度代表了一個國家或地區具備的金融完善程度和金融有效利用程度，包括：金融總量的增長程度、金融結構的合理程度和金融效率改善程度等。本文采用金融成熟度來代表金融完善程度，金融完善程度指標采用劉云生（2010）《廣東金融成熟度研究》中的方法來計算，是在建立金融成熟度分析指標體系后所構造的一個金融成熟度綜合指數。

金融沖擊、全要素生產率的估測及相關性分析

（一）金融沖擊及其衡量

1.金融危機成本。金融危機會對實體經濟造成嚴重損害，因此估測金融危機造成的成本十分必要。金融危機造成的成本可以認為是金融危機而導致的經濟產出損失，其包涵了處置金融危機所造成的經濟蕭條的直接支出以及因發生金融危機而導致的潛在損失。根據已有的文獻資料來看，只有少數國內外學者對金融危機的成本進行了分析研究和測定。概括起來，研究認為金融危機的成本主要體現在兩方面：一是處理金融危機的財政成本；二是金融危機所導致的潛在產出損失。

第一，財政成本。財政成本是為了應對金融危機而付出的直接成本，包括了為恢復金融體系的正常運行，政府通過各種途徑向存款人支付的存款以及通過存款保障安排重新充實銀行的資本金等支出。但是，金融危機爆發后，重組金融部門的成本也非常高。金融部門的重組成本包括：第一，政府直接投入銀行的資金、債券、信貸等財政成本；第二，類似于匯率補貼之類的準財政補貼。在許多研究金融危機成本的文獻中，所測量出的財政成本僅僅體現了一部分在現在和未來由納稅人手中轉到金融機構手中的收入，卻沒有考慮為應對金融危機對社會宏觀經濟、福利造成的不利影響所引發的成本。實際上，政府樂意通過支付這些財政成本來防止更嚴重的損失。另外，部分財政支出只是在區域內各個部門之間的轉移支付，而非在經濟總量上的減少。因此，金融危機的財政成本無法涵括金融危機對經濟所造成的全部損失。

表2 廣東省1978-2013年GDP、資本存量和勞動力數據

第二，潛在產出損失。金融危機不但產生大規模的財政成本，還會加劇經濟蕭條，并損害甚至破壞實體經濟。金融危機不僅在短期內會對主要宏觀經濟變量有較大程度的影響，并且還可能導致經濟長期的不景氣。另外，當金融危機造成的短期影響并沒有像預料中那么嚴重時，金融危機是極具欺騙性的。因此，僅僅著眼于金融危機的短期影響是遠遠不夠的。金融危機會增加經濟中的不確定性、不協調性和信息不對稱等問題，損害私人部門的資源配置功能，并且在應對金融危機的過程中可能會損害產權。由于金融危機會導致上述種種深遠影響，研究金融危機對經濟體系所造成的整體損失是極其必要的。雖然相關研究認為確定金融危機的財政成本是可行的，但衡量金融危機對實體經濟造成的損害程度及福利損失程度卻比較困難。

表3 估計結果一

表4 廣東省1978-2013年TFP增長率

第三，金融危機成本的衡量。在國際貨幣基金組織（IMF）的一項研究（世界經濟展望，1998）中，為衡量產出損失的程度，其提取了53個發達國家和新興市場國家樣本進行分析。研究認為金融危機的成本除了財政成本和準財政費用之外，還包括由于資源未充分利用與錯配而造成的損失，這又會進一步引起產出損失。另外，有研究表明，產出的增長通常需要將近3年才能夠恢復到金融危機之前的水平，而其造成的累計產出損失平均將達到11.6%。因此，為了在研究中準確衡量金融危機的成本，其對經濟體所帶來的整體損失一般以產出損失來衡量。

表5 廣東省1978-2013年TFP、FS和金融成熟度數據

表6 估計結果二

2.金融沖擊的定義及衡量方法。為了準確衡量金融危機的影響，本文將金融沖擊分為正沖擊和負沖擊。其中，具有正效應的金融沖擊會促進產出增加和經濟健康發展，使社會繁榮。例如，信息機制的健全將會有助于降低交易成本，促進經濟往來；各類培訓中介機構的建立有助于減小資源錯配和摩擦，提高失業人員的就業機會等；另外，運行良好、穩定的社會經濟又會加強人們的消費信心，促進經濟繁榮。與之相反，類似金融危機、自然災害、戰爭等會導致產出下降、對社會經濟造成損害的因素則歸類為負沖擊。

金融被稱為社會經濟的潤滑劑，良好的金融環境對于社會生產有很強的促進作用，能夠增加產出，推動社會經濟健康發展。因此，具有正效應的金融沖擊將會有利于創造良好的金融環境，并促進實體經濟的發展。本文借鑒IMF（1998）的計算方法，定義金融沖擊（Financial Shock，FS）為本年度的實際GDP增長率和之前潛在GDP增長率之差。其中，潛在GDP增長率為本年度之前三年（因為對金融危機而言，產出增長恢復到以前的水平通常需要近三年，故此處以三年為其計算年限）實際GDP的平均增長率。沖擊力數值大小只表示其沖擊力度的相對大小，其絕對值無其它意義。

3.金融沖擊的估算。金融沖擊的計算公式如下：

其中，FSi為金融沖擊，gi為第i年的GDP增長率。

現將廣東省各年度的GDP數值代入上述模型進行計算，可得到歷年廣東省金融沖擊力度，結果如表1所示。

（二）全要素生產率的概念及其估測

1.全要素生產率的概念。生產率綜合反映了技術進步對經濟發展的影響。從經濟增長角度上來看，生產率與勞動、資本等要素投入均會促進經濟增長。從效率角度來看，生產率等于一定時期內國民經濟中總產出與各種資源要素總投入的比值。從本質上來講，它反映的是一個經濟體為了促進發展經濟，在一段時間里展現出的生產能力以及努力程度。以索洛（1957）等為代表的新古典增長理論認為，經濟增長可以通過兩種途徑實現：一種是增加要素的投入，另一種是提高單位投入的產出效率。但長期來看，資本邊際收益遞減，僅僅依靠增加要素投入來推動經濟增長是無法持續的。因此，一國經濟的持續發展主要是依靠提高技術水平，來推動生產率提高。在衡量技術水平時，全要素生產率（TFP）比單要素生產率要更合適。全要素生產率即索洛余值，是用來衡量生產效率的指標，其是各要素投入之外的所有其他對經濟增長有所貢獻的因素。全要素生產率來源于三個方面：一是效率的改善；二是技術進步；三是規模效應。在計算上，其可以看成是除去勞動、資本、土地等要素投入之后的“剩余值”。

2.全要素生產率的估測。目前學術界估測全要素生產率的方法主要有三種：一是傳統的索洛余值法；二是非參數的生產率指數法；三是隨機前沿生產函數法。本文選擇以索洛余值法來測算全要素生產率。

本文使用柯布道格拉斯生產函數，并用GDP來表示產出Y，即GDP=AKαLβ來計算全要素生產率。其中K是資本存量，L是勞動投入，α、β分別是資本的產出彈性和勞動的產出彈性。對上述函數取對數，并令α+β=1，即假設規模報酬不變，則生產函數變為：

其中，β = lnA。

將估計得出的參數α、β代入索洛殘差公式，則有：

根據上式，即可計算出歷年全要素生產率的增長率。

將表2中的勞動力（L）、資本存量（K）和總產出（GDP）等參數帶入模型ln（GDP/L）=β+αln（K/L）中，運用最小二乘法來估計，估計結果如表3所示。

根據表3中的估計結果，可以得到如下方程：

從回歸得出的各項參數來看，回歸后的各項指標均比較滿意，模型擬合程度較高。將α、β以及GDPi、k、l代入索洛殘差公式，計算全要素生產率的增長率，具體計算結果如表 4所示。

（三）不同金融完善程度下金融沖擊與全要素生產率相關性分析

目前學術界對于金融沖擊是否會影響全要素生產率還有很多爭論。張渝和張誠（2011）基于對我國上市制造企業的經驗分析，研究了金融沖擊對生產率水平影響的微觀機制，指出金融沖擊對全要素生產率的影響取決于金融市場的完善程度。他們以異質性貸款成本和流動性約束刻畫了金融市場的不完全性，說明在不完全的金融市場環境下，金融沖擊會導致資源在行業內的錯配，進而降低行業的生產率水平。本文延續張渝和張誠（2011）的研究方向，以其研究結論為著手點，利用廣東省相關數據，對金融沖擊FS對全要素生產率的影響是否回因金融完善程度的不同而有所差異進行實證研究，并分析其結果。

1.模型設定。本文通過全要素生產率與金融沖擊FS進行相關性檢驗來分析金融完善程度是否會改變金融沖擊FS對全要素生產率的影響程度。主要思路是以金融完善程度（用金融成熟度（Financial Growth，FG）來代替）作為金融沖擊FS的權重，再用OLS 法對金融沖擊FS和全要素生產率進行回歸，最后進行顯著性檢驗，判定金融沖擊FS的系數是否顯著大于0，以此得出結論。

現將模型設定如下：

其中，a為常數項、b為金融沖擊FS系數。f代表全要素生產率的增長率。FG為金融成熟度（Financial Growth，FG），e為殘差項，表示除金融沖擊FS之外會影響全要素生產率的因素，例如技術進步、自然災害等。模型中之所以用1/FG作為金融沖擊FS 的權數，然后判斷b是否顯著大于0來進行回歸分析，是因為這樣假設有兩方面的優點：首先，這樣假設能驗證金融善度越高，金融沖擊FS對全要素生產率的影響是否越低；其次，這樣假設同時也可以驗證當金融比較完善時，1/FG是否將會趨0，也即意味著此時金融沖擊FS 對全要素生產率是否沒什么影響。

2.計算結果及其分析。將表5中的各項數據代入第一步的模型之中，再用OLS法進行回歸，可得如表6所示的結果。

由表6中的數據，得到如下方程：

從回歸分析結果來看，R2=0.301220，雖然擬合程度較低，但也與事實相符，因為金融沖擊FS僅僅解釋了全要素生產率變化的原因的一小部分，即由金融環境變化引發的效率改變所造成的生產率改變。同時，在公式中，一些會直接導致生產率變化（諸如技術進步）對TFP全要素生產率影響的因素則包括在殘差項ei中。另一方面，在該回歸分析中，Prob.（t-statistic）=0.0019，意味著至少在99.81%的置信度下，b不為0，也就是說金融沖擊FS對全要素生產率具有顯著影響；同時，b為正數，這意味著當金融越完善，金融成熟度FG越高時，金融沖擊FS對全要素生產率的影響越小，且其影響具有同向性。也就是說，當出現不利于社會產出的金融沖擊時，全要素生產率會隨之下降；當出現促進社會總產出的金融沖擊時，全要素生產率也會隨之一起提高。

結論

本文基于1978-2013年廣東省的相關數據，對不同金融完善程度下金融沖擊對全要素生產率的影響進行了實證分析。實證結果顯示，金融沖擊的確會對全要素生產率產生顯著的正向影響。另一方面，隨著金融環境的完善，金融沖擊對全要素生產率的影響將逐步變小。同時，實證分析的結果反駁了新古典宏觀模型所認為的全要素生產率是隨機和外生的觀點，而與張渝和張誠（2011）的結論一致，即：在金融市場體系不完善時，金融沖擊會顯著影響全要素生產率；而在金融環境完善的情況下，金融沖擊將無法影響全要素生產率。

1.張渝，張誠.金融沖擊與全要素生產率：系統性抑或結構性影響[J].南方經濟，2011（12）

2.國際貨幣基金組織.世界經濟展望：金融危機案例分析與指標預示[M].中國金融出版社，1998（5）

3.孫輝，支大林，李宏瑾.對中國各省資本存量的估計及典型性事實：1978-2008[J].廣東金融學院學報，2010（3）

4.劉云生.廣東金融成熟度研究[D].華南理工大學，2010

5.陳娟.全要素生產率對中國經濟增長方式的實證研究[J].數理統計與管理，2009（2）

6.王永康，葉先寶.福建省全要素生產率計算與分析：1952-2005年[J].華東經濟管理，2007（4）

7.趙文軍，于津平.貿易開放、FDI與中國工業經濟增長方式—基于30個工業行業數據的實證研究[J].經濟研究，2012（8）

8.龔六堂，謝丹陽.我國省份之間的要素流動和邊際生產率的差異分析[J].經濟研究，2004（1）

9.何慶元.對外開放與TFP增長：基于中國省際面板經驗數據的研究[J].經濟學（季刊），2007（4）

10.沈坤榮，耿強.外國直接投資、技術外溢與內生經濟增長—中國數據的計量檢驗與實證分析[J].中國社會科學，2001（5）

11.郭慶旺，賈俊雪.中國全要素生產率的估算：1979-2004[J].經濟研究，2005（4）

12.許海平，王岳龍.我國城鄉收入差距與全要素生產率—基于省域數據的空間計量分析[J].金融研究，2010（10）

13.姚耀軍.中國金融發展與全要素生產率[J].數量經濟技術經濟研究，2010（3）

14.張軍.中國省際物質資本存量估算：1952-2000[J].經濟研究，2004（10）

15.田孟.從全要素生產率看中國的地區收入差距[D].天津財經大學，2007