中國金融發展與經濟波動
——資源重配視角的分析

王柄權，李國平

(西安交通大學經濟與金融學院，陜西 西安 710061)

經驗研究表明，金融發展對經濟增長具有促進作用。但是經濟的高速增長是以經濟波動的加劇為代價的嗎？無論是發達國家還是發展中國家頻發的金融危機似乎對此都給予了肯定的答案。金融危機的頻發使得學界開始關注金融發展與經濟波動間的聯系，特別是2008年金融危機之后，金融發展如何影響經濟波動更是受到國內外學界的關注。自上世紀90年代國有銀行完成以市場化為導向的商業化改革以來，金融中介得到了全面、快速的發展，規模迅速擴張的同時效率也得到了提升；另一方面，金融市場發展水平迅速提高，直接融資比重顯著上升，直接融資占總融資的比重從1993年的3.23%提高到2014年的18%和2015年的24%①數據來自Wind數據庫，由作者計算得出。。眾多學者對我國金融發展和經濟波動的聯系進行了研究，但現有研究都采用宏觀匯總數據檢驗金融發展與經濟波動間的統計聯系而缺乏從更加微觀的層面對金融發展作用于經濟波動的機制進行深入探討。因此，為厘清我國金融發展影響經濟波動的微觀機制，本文從行業層面以資源重配的視角研究金融發展影響經濟波動的機制。

本文的邊際貢獻為：(1)從資源重配的視角，對金融發展與經濟波動的聯系機制加以分析；(2)采用細分行業數據進行實證分析，揭示了金融發展緩解經濟波動的機制是通過引導資源在行業間重配以向波動最小化行業結構收斂；(3)將行業波動與總體經濟波動的聯系轉化為馬科維茲均值方差效率問題，并采用實際行業結構與經濟波動最小化行業結構的距離作為經濟波動的度量，避免了從行業波動到總體經濟波動可能存在的合成謬誤問題。

一、相關文獻回顧

相關文獻認為金融發展通過三種機制緩解經濟波動：其一，通過抑制金融加速器效應的作用而平抑經濟波動[1][2]；其二，使風險更加分散從而有助于緩解經濟波動[3]；其三，通過減輕信貸市場的不完善程度并增強長期投資的逆周期性而平抑經濟波動[4][5]。

國內外學者更多地從實證的角度研究金融發展與經濟波動間的聯系。從文獻發展脈絡來看，可以分為兩類：

一類是基于宏觀匯總數據的實證研究。該類研究直接以實際人均GDP、投資和消費的方差、標準差或實際產出、投資與消費經濾波后的周期成分等作為經濟波動的測度指標，并檢驗銀行中介或金融市場發展對經濟波動的影響，如Denizer et al.(2002)發現銀行中介的發展降低了產出和投資及消費的波動[6]；而Tiryaki(2003)則指出盡管銀行中介發展減少了投資波動，但增加消費波動，對產出波動的影響則不顯著[7]；Hahn(2003)認為銀行中介發展與股市發展皆放大了貨幣沖擊、弱化了實際沖擊，但銀行中介發展與產出波動無穩健聯系，而股市加劇了產出波動[8]；Beck et al.(2006)的研究表明盡管有較弱的證據表明銀行中介發展降低了實際匯率沖擊，但對于那些企業難以通過資本市場獲得外部融資的國家，銀行中介發展放大了通貨膨脹沖擊[9]。Easterly et al.(2000)和Kunieda(2008)則分別發現銀行中介發展與產出增長的波動呈U型和倒U型關系[10][11]；Fidrmuc & Scharler(2013)發現銀行中介發展與產出波動無顯著的聯系，但股市發展顯著降低了產出波動。總的來看，銀行中介發展與產出增長的波動不具有穩健的聯系[12]。關于國內金融發展與經濟波動的研究很大程度上是采用國內數據對國外理論的再檢驗或對國外模型的局部修正，如駱振心等(2009)發現銀行中介發展在貨幣沖擊引發宏觀經濟波動的傳導過程中確實產生了抵消效應，而銀行中介發展在實際部門的沖擊引發我國宏觀經濟波動的傳導過程中未產生明顯的放大效應[13]；姚耀軍等(2013)考慮到我國經濟波動具有明顯的不對稱性特征，運用非對稱CF濾波來識別人均實際GDP增長率的周期成分，發現金融中介發展具有顯著的貨幣沖擊減震效應[14]；汪煒等(2014)發現銀行中介規模的發展雖然可以平抑宏觀經濟波動，但它對宏觀經濟波動的影響卻是非線性的[15]。孫力軍(2015)從金融發展的均衡和非均衡的視角進行分析，發現金融的均衡發展平抑了經濟波動，而金融的非均衡發展則加劇了經濟波動[16]；王宇鵬等(2015)發現金融發展程度越高，宏觀經濟波動率越低[17]。該類研究豐富了我們對金融發展與經濟波動聯系的認識，但存在以下不足：第一，該類研究停留于金融發展與經濟波動間的統計聯系，而缺乏對金融發展作用于經濟波動微觀機制的深入分析；第二，金融的作用在于引導資源有效配置，然而該類研究由于數據的宏觀性不能揭示資源在行業或企業間的配置過程，卻只能將資源配置的過程當作黑箱處理，因此該類研究未能抓住金融服務實體經濟的本質。

另一類研究采用行業或企業數據。由于采用宏觀數據的經驗研究結論存在一定的分歧，有學者建議采用微觀數據從微觀機制上研究金融發展與經濟波動的關系。該類研究的優勢在于能夠提供更大的樣本容量使得檢驗結果更加穩健，并為經濟波動的微觀機制提供解釋。如Braun & Larrain(2005)采用跨國的制造業數據，發現隨著銀行中介發展水平的提高，短期債務與經濟波動的負相關關系趨于明顯，這對于外源融資依賴度高的行業尤其如此。該結果表明，短期債務被作為緩沖現金流沖擊從而平滑生產的金融工具[18]；Raddatz(2006)采用跨國制造業增加值數據，發現金融發展減輕了各行業的產出波動，行業的外源融資依賴程度越高則金融發展的波動緩解作用越強[19]；Dodonov(2009)采用跨國制造與建筑業企業數據，發現金融發展與企業產出波動具有顯著的正向聯系，且行業外源融資依賴度越高，金融發展越能加劇企業產出波動[20]。雖然這較之于采用宏觀數據的研究是一種進步，但大量研究仍然停留于分析金融發展變量對企業或行業產出波動的影響，然而企業或行業層面的波動未必與宏觀經濟波動一致，對行業或企業波動與宏觀波動間聯系機制的忽略可能導致合成謬誤，如Wang & Wen(2009)[4]研究發現，公司層面的波動和總體經濟波動并不一致。

本文試圖采用行業數據研究我國金融發展對經濟波動的影響以彌補現有研究的不足，研究重點有三個：第一，解決從行業波動到總體經濟波動的合成問題。本文綜合Acharya et al.(2011)的投資組合思路[21]和Manganelli & Popov(2015)的建模方法[22]，將經濟波動分解為行業資本生產率增長率波動并轉化為Markowitz(1952)均值方差有效前沿求解問題[23]，并計算各省市的經濟波動最小化行業結構。第二，以實際行業結構與經濟波動最小化行業結構的距離作為經濟波動的測度，并實證分析金融發展能否促進實際行業結構向波動最小化行業結構收斂。第三，研究金融發展在行業層面作用于經濟波動的機制。研究發現金融發展緩解經濟波動的作用機制為引導資源從資本生產率增長率相關性高的行業向相關性低的行業流出。

二、研究設計和實證方法

(一)經濟波動的行業基礎及測度

本文忽略消費和儲蓄決策，假定代表性消費者具有相對風險厭惡系數(CRRA)不變形式的效用函數，消費者將自有資本在行業間優化配置以最大化終生效用，由此可得：

(1)

s.t∶Ct+1=Yt+1(Kt)*此處假定生產函數規模報酬不變，在生產函數兩端除以勞動，將生產函數改寫為緊湊形式。，?t

(2)

Yt的指數增長率假定為yt+1，則有Yt+1=Ytexp{yt+1}，人均收入Yt+1可進步表示為knt和Yn,t+1的函數：

(3)

假定t期資本存量已知且行業n的資本生產率Yn,t的指數增長率為yn,t+1，則有：

Yn,t+1=Yn,texp{yn,t=1}

(4)

假設yn,t+1和ys,t+1相互獨立，其中s≠n，則終生效用最大化與單期效用最大化等價。由lnx≈x-1和exp{x}≈x+1，yt+1可近似為：

(5)

χt+1～N(μ,Σ)

(6)

Et[U(Ct+1)]=Et[U(Yt+1(Kt))]

(7)

由于1-γ<0，該效用最大化問題等價于(8)式：

(8)

由于1-γ為常數且Yt在t期為已知量，可以忽略(8)中第一項和最后一項，同時除以1-γ，則(8)式可進一步轉化為(9)式：

(9)

(10)

(11)

Dp,n,t越小，則實際行業結構越接近經濟波動最小化行業結構，經濟波動越小。

(二)計量模型設定

為研究金融發展與經濟波動的聯系，我們檢驗金融發展能否促進實際行業結構向波動最小化行業結構收斂。參照Acharya at al.(2011)的方法[21]，設計如下實證方程：

Dp,n,t=αDp,n,t-1+βDp,n,t-1.FDp,t+γFDp,t+δφp,t+ηφn,t+εp,n,t

(12)

其中,FDp,t為金融發展的度量。若β<0，則表明金融發展促進了實際行業結構向波動最小化行業結構收斂，從而有助于緩解經濟波動。此外，在(12)中包含了省-行業固定效應φp,t，目的是排除不隨時間變化的省-行業非觀測效應的影響，而行業-時間固定效應φn,t則為排除由需求或技術驅動的行業特定趨勢的影響。

(三)數據來源、行業結構調整與金融發展圖像分析

1.數據來源及處理。本文以我國31個省、區、直轄市1987～2013年的行業產值和資本存量為研究對象。數據來源于《中國工業經濟統計年鑒》、Wind數據庫、《中國金融統計年鑒》和《新中國六十年統計資料匯編》。各指標經整理計算得到。對原始數據作如下處理：本文利用各行業的名義增加值數據和資本存量數據計算各行業的資本生產率及其增長率，由于估計均值方差有效前沿要求樣本區間的時間跨度必須大于等于行業數，但《中國工業經濟統計年鑒》中行業數大于樣本區間時間跨度，為此參照Manganelli & Popov(2015)[22]的方法，對行業進行分類，最終形成12個分類后的行業。

變量處理標準如下：(1)由于我國銀行信貸資源配置效率低下，銀行信貸的國有經濟偏好導致私有企業只獲得了不到20%的貸款[24][25]，如果簡單套用經典的金融發展指標而無視我國金融資源配置效率低下的事實，其結果可能是誤導性的。參考King& Levine(1993)、Levine(1997)、沈坤榮和孫文杰(2004)的金融發展指標[26][27][28]，并結合我國實際，本文選取私人部門的信貸總額與名義GDP之比作為金融發展的度量，以反映銀行信貸對經濟的支持度，用Loan表示。本文參照趙勇等(2010)的方法對該指標進行計算[29]。(2)金融市場的發育程度也是金融發展的一個重要維度，以直接融資占金融資產總量的比例作為金融市場的發育程度的度量，用Fd表示。其中，直接融資以股票市價總值、上市公司短期應付債券市值、應付債券市值之和為近似值，間接融資以金融機構各項存款作為近似值，金融資產總值為直接融資與間接融資之和。(3)Dp,n,t如(11)式所定義。

圖2以全國為對象，模擬了均值-方差有效前沿和1987～2013年間實際行業結構的演進軌跡。可以看出實際行業結構不斷向均值方差有效前沿所代表的波動最小化行業結構收斂，經濟波動和經濟增長率同時下降，但經濟增長率的下降幅度相對較小，表明經濟波動大幅降低的同時經濟增長率只是略微有所下降，這與我國經濟波動特征由“大起大落”向“高位平穩”[30]轉換相一致。

圖1 資本市場發展水平(左)和銀行發展水平與收斂速度(右)

圖2 經濟演進軌跡(全國)

三、實證結果和分析

(一)模型估計策略

大量研究指出宏觀經濟變量具有持續性，為此在(12)中引入了被解釋變量的滯后項作為解釋變量，但在賦予模型動態特征的同時也產生了內生性問題。為解決動態面板數據的內生性問題，采用差分GMM方法和系統GMM方法對模型進行估計。由于本文的樣本區間為27年，行業數為12，時間跨度T相對于個體數n較大，易出現因工具變量較多而導致的弱工具變量問題。為此，本文采用不同滯后期的被解釋變量和內生解釋變量作為工具變量分別對(12)式進行估計并比較回歸結果，在保證擾動項不存在自相關即通過A-Bond檢驗的前提下選擇被解釋變量和內生解釋變量滯后期數最小的模型，以盡量避免工具變量過多帶來的問題。

(二)回歸結果及分析

本節分為三個部分：第一部分檢驗金融發展是否能夠促進實際行業結構向波動最小化行業結構收斂；第二部分區分金融發對資本密集型行業和勞動密集型行業的影響；第三部分研究金融發展作用于行業結構調整的機制。

1.金融發展與行業結構收斂。本文通過檢驗金融發展是否促進實際行業結構向波動最小化行業結構收斂以判斷金融發展是否緩解了經濟波動。鑒于不同區域之間經濟發展水平和金融發展水平的差異，本文對東、中、西三個地區*東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東共十個省市。中部地區包括：山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖南、湖北共八個省份。西部地區包括內蒙古、海南、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆共十二個省市自治區。分別進行估計，結果報告于表1。

表1 金融發展與行業結構收斂

注：括號中是回歸系數的穩健標準誤，*** 、** 和*分別表示1%、5%和10%的顯著水平。Hansen、Sargan檢驗為過度識別檢驗，原假設“H。：所有工具變量均有效”，Arellano-Bond檢驗的原假設為“H。：擾動項的差分不存在一階和二階自相關”，括號中為相應的P值。下同。

2.金融發展分別對資本密集型和勞動密集型行業的影響分析。Manganelli和Popov(2015)指出如果金融服務的對象中有一個“奢侈品”組成部分，該部分可能是更加依賴外源融資需求的資本密集型行業，其對金融服務的需求將引致更高的金融發展水平，金融發展水平的提高反過來進一步促進資本密集型行業的發展[22]。因此，金融發展促進實際行業結構向經濟波動最小化行業結構收斂可能只是金融發展與資本密集型行業相互作用的結果，金融發展能否緩解勞動密集型行業的波動不得而知。因此，有必要區分資本密集型行業和勞動密集型行業*資本密集型行業和勞動密集型行業的分類參照Palacios(2011)[31]的標準，將勞動報酬占總產出之比小于三分之二的行業作為資本密集型行業，反之則為勞動密集型行業。進行檢驗。采用系統GMM方法的估計結果報告于表2。

由表2可知，全國、東、中、西部地區Dp,n,t-1×Fd和Dp,n,t-1×Loan的系數仍顯著為負，即金融發展同時促進了資本密集型和勞動密集型行業向波動最小化行業結構收斂。對比兩類行業Dp,n,t-1×Fd和Dp,n,t-1×Loan對應地區的回歸系數發現，資本密集型行業的回歸系數的絕對值大于勞動密集型行業的回歸系數的絕對值；同樣地，對比兩類行業中Dp,n,t-1×Loan對應地區的回歸系數，除西部地區外，仍然是資本密集型行業的系數絕對值較大，這表明金融發展能更快地促進資本密集型行業向其最優行業結構收斂，這可能是由于資本密集行業更依賴外源融資，因而金融發展對資本密集型行業的影響更大。此外，從勞動密集型行業內部看，Dp,n,t-1×Loan的系數絕對值大于Dp,n,t-1×Fd的系數絕對值，即銀行中介比證券市場緩解經濟波動的能力功能強，可能是因為勞動密集型行業更能依賴于銀行中介的金融服務。

表2 金融發展對勞動密集型和資本密集型行業的收斂的影響

3.金融發展作用于行業結構調整的機制分析。本文依據馬科維茲的均值方差效率方法計算波動最小化行業結構，計算過程涉及行業間資本生產率增長率的協方差矩陣，進而涉及行業間資本生產率增長率的相關性。為考查各行業資本生產率增長率相關性在金融發展促進行業結構調整過程中的作用，本文將資本生產率增長率的相關系數設為0，再次計算波動最小行業結構以及Dp,n,t，并代入(12)進行估計，結果報告于表3。

表3 行業間勞動生產率增長率的相關性為0的情形

由表3，此時Dp,n,t-1×Fd的系數和Dp,n,t-1×Loan的系數都不顯著，表明不考慮各行業資本生產率的增長率的相關性時，金融發展促進行業結構向波動最小行業結構收斂的作用消失。這表明金融發展緩解經濟波動依賴于各行業資本生產率增長率的相關性。由此，一個自然推論便是金融發展通過促使資本從資本生產率的增長率相關性較高的行業間流向資本生產率增長率相關性較低的行業緩解經濟波動。

四、結論及理論啟示

(一)研究結論

本文從資源重配的視角研究了金融發展對經濟波動的影響及作用機制。研究發現：第一，金融發展促進了實際行業結構向波動最小化行業結構收斂，因而能緩解經濟波動。第二，金融發展緩解經濟波動的機制是促使資源從資本生產率增長率相關性較高的行業流向相關性較低的行業。第三，從行業類型來看，金融市場緩解資本密集型行業波動的效應強于銀行中介，而銀行中介緩解勞動密集型行業波動的效應強于金融市場。第四，從金融發展的不同維度來看，金融市場的發展較銀行中介的發展更能平抑經濟波動。原因可能有兩個：一是，長期以來國有大型銀行占據著壟斷地位，由于信息不對稱以及政府偏向性政策導致更多的資金流向國有企業，進而造成了銀行信貸資源低效配置，這與國有商業銀行大部分的不良貸款都來源于國有企業或集體企業相一致。二是，隨著我國資本密集型行業占比逐漸提升，需要金融市場進步一步發展為資本密集型行業提供支持。第五，從地區差異來看，在東中部地區，金融市場比銀行中介緩解經濟波動的作用更強，而西部地區則相反，原因可能是相對于西部地區，東中部地區資本密集型行業的比重較大且行業風險也較高，因而對金融市場的依賴更強，而西部地區的更多地以勞動密集型產業為主且行業風險較小，因而對銀行的金融服務依賴更強。

(二)理論啟示與政策建議

根據本文的研究結論，提出如下政策建議：

第一，培育健康、多層次的市場體系以充分發揮證券市場的資源配置和風險共擔作用。隨著我國經濟的轉型與升級，資本密集型和高技術行業的比重逐步提升，經濟面臨更高的市場風險和研發風險，根據本文結論，除西部地區外，證券市場緩解經濟波動的作用高于銀行中介，應進一步發揮證券市場體系配置資源并降低經濟波動的作用。首先，構建優良的制度環境充分保護投資者的權益。證券市場的健康發展必須以良好的制度環境為基礎，因此需完善對上市公司的監管約束機制，加強上市公司信息披露、上市退市程序和內幕交易懲罰等制度建設。其次，大力發展機構投資者，改善市場投資者結構。目前，我國的證券市場以分散的中小投資者為主體，由于中小投資者往往存在著用足投票的短期行為并不關心公司的經營，因此證券市場配置資源的作用難以發揮，為此要大力培育更加注重考查公司的質量和發展潛力的機構投資者，通過機構投資者引導資源的流向能更好地發揮證券市場的資源配置功能并促進行業結構的優化以緩解經濟波動。

第二，促進銀行中介和金融市場的協調發展，使銀行中介和金融市場發揮各自比較優勢共同引導資源向波動最小行業結構配置。由本文的結論可知，銀行中介和證券市場分別在勞動密集型行業和資本密集型行業配置資源并緩解經濟波動擁有各自的優勢，經濟的發展必然伴隨著勞動密集型行業和資本密集型行業比例的調整，因此應依據要素稟賦和產業結構的動態變化，順應實體經濟的需求合理地調整銀行和金融市場比例。

第三，立足各地區經濟發展的現實情況，實施有差別的金融制度安排。由于我國各地區經濟發展不平衡且行業結構各異，必然導致各地區的最優金融制度存在差異，因此要根據當地行業特征實行有針對性的金融制度安排。根據本文的研究結論，在以勞動密集型行業為主導的欠發達地區大力促進銀行中介的健康發展，而在以資本和技術密集型行業為主導的發達地區則應強調金融市場的建設以發揮其風險分擔及資源配置作用。

[1] Aghion P., Piketty T.. Dualism and Macroeconomic Volatility [J]. The Quarterly Journal of Economics, 1999, 114(4):1359-1397.

[2] Caballero R. J., Krishnamurthy A. International and Domestic Collateral Constraints in a Model of Emerging Market Crises [J]. Journal of Monetary Economics, 2000, 48(3):513-548.

[3] Acemoglu D., Zilibotti F. Was Prometheus Unbound by Chance? Risk, Diversification, and Growth [J]. Journal of Political Economy, 1994, 105(4):709-51.

[4] Wang P., Wen Y. Financial Development and Economic Volatility: A Unified Explanation [J]. Social Science Electronic Publishing, 2010, 3(3):16-23.

[5] Aghion，P．，Angeletos，G.-M．，Banerjee，A．and Manova,K.Volatility and Growth：Credit Constraints and the Composition of Investment[J].Journal of Monetary Economics，2010，57 (3)：264-265．

[6] Denizer C., Iyigun M., Owen A. L. Finance and Macroeconomic Volatility [J]. Contributions in Macroeconomics, 2002, 2(1):1048-1048.

[7] Tiryaki,G.F. Financial Development and Economic Fluctuations [Z].METU Studies in Development, 2003，(30):89-106.

[8] Hahn F. R. Financial Development and Macroeconomic Volatility: Evidence from OECD Countries [Z]. Wifo Working Paper, 2003.

[9] Beck T., Lundberg M., Majnoni G. Financial Intermediary Development and Growth Volatility: Do Intermediaries Dampen or Magnify Shocks? [J]. Journal of International Money & Finance, 2001, 25(7):1146-1167.

[10] Easterly, W., Islam, R., Stiglitz, J. E.Shaken and Stirred, Explaining Growth Volatility[Z]. Annual Bank Conference on Development Economics，2000.

[11] Kunieda T. Financial Development and Volatility of Growth Rates: New Evidence [Z]. Mpra Paper, 2008.

[12] Jarko Fidrmuc, Johann Scharler. Financial Development and the Magnitude of Business Cycle Fluctuations in OECD Countries [J]. Applied Economics Letters, 2013, 20(20):530-533.

[13] 駱振心, 杜亞斌. 銀行業發展與中國宏觀經濟波動:理論及實證[J].當代經濟科學, 2009, (1):65-71.

[14] 姚耀軍, 鮑曉輝. 金融中介發展平抑了經濟波動嗎?——來自中國的經驗證據[J]. 財經研究, 2013, (1):61-70.

[15] 汪煒, 李甫偉. 銀行金融中介、金融業規模與宏觀經濟波動[J].當代經濟科學, 2014,(5):29-39.

[16] 孫力軍. 中國金融發展與經濟波動——均衡和非均衡視角的研究[J].山西財經大學學報, 2015，(6):12-21.

[17] 王宇鵬, 趙慶明. 金融發展與宏觀經濟波動——來自世界214個國家的經驗證據[J]. 國際金融研究, 2015，(2):3-13.

[18] Braun M., Larrain B. Finance and the Business Cycle: International, Inter-industry Evidence [J]. Journal of Finance, 2005, 60(3):1097-1128.

[19] Raddatz C. Liquidity Needs and Vulnerability to Financial Underdevelopment [J]. Journal of Financial Economics, 2006, 80(3):677-722.

[20] Dodonov,B. The Role of Financial Development and Bank Credit for Volatility and Output Growth at the Firm Level:Evidence from EU Countries[Z].University of Houston,2009.

[21] Acharya V. V., Imbs J., Sturgess J. Finance and Efficiency: Do Bank Branching Regulations Matter? [J]. Review of Finance, 2011, 15(6-36):135-172.

[22] Manganelli S., Popov A. Financial Development, Sectoral Reallocation, and Volatility: International Evidence [J]. Journal of International Economics, 2015, 96(2):323-337.

[23] Markowitz H. Portfolio Selection [J]. The Journal of Finance, 1952,7(1):77-91.

[24] 姚耀軍,曾維洲.金融發展和全要素生產率:一個文獻回顧[J].浙江社會科學, 2011,(3):144-149.

[25] 崔九九. 國有商業銀行不良貸款的防范及化解策略[J]. 管理學刊, 2015,(4):29-32.

[26] Robert G.King and Ross Levine. Finance and Growth: Schumpeter Might be Right[J]. Quarterly Journal of Economics,1993，108 (3)：717-38.

[27] Levine R. Financial Development and Growth: Views and Agenda [J]. Social Science Electronic Publishing, 1997, 5(3):413-433.

[28] 沈坤榮, 孫文杰. 投資效率、資本形成與宏觀經濟波動——基于金融發展視角的實證研究[J].中國社會科學, 2004，(6):52-63.

[29] 趙勇, 雷達. 金融發展與經濟增長:生產率促進抑或資本形成[J]. 世界經濟, 2010，(2):37-50.

[30] 劉樹成, 張曉晶, 張平. 實現經濟周期波動在適度高位的平滑化[J]. 經濟研究, 2005，( 11): 10- 21.

[31] Palacios.M. Are Labor-intensive Assets Riskier? [Z]. Vanderbilt University Working Paper，2011.