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文档格式.docx

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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（KingandLevine，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）、存款货币银行在配置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（19

　　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。

　　为了去除季节变动对序列的影响，我们采用Eviews软件中的移动平均法对RGDP、STOCK、INV和XM四个变量进行季节调整，DEPTH、BANK、SLR及VALUE等四个变量因为是比值的形式，季节变动同时对分子与分母施加影响，在一定程度上可以抵消季节变动的影响，所以不再对其进行季节调整。

为了去除物价变动对各变量的影响，我们以1997年第1季度为基期，计算出各季度全国商品消费价格指数，对RGDP、STOCK、INV和XM四个变量进行了去除物价变动影响的操作。

另外，由于序列的自然对数变换不改变原序列中的信息，并能使其趋势线性化，消除时间序列中存在的异方差现象，所以我们对RGDP、STOCK、INV和XM四个变量进行自然对数变换，分别用LRGDP、LSTOCK、LINV、LXM表示。

（二）检验方法

　　国内外很多学者采用面板数据来分析金融发展与经济增长的关系，如King和Levine（1993）及Levine和Zervos（1998）等都曾采用过面板数据的分析方法。

Arestis和Demetriades（1997）在他们的研究中发现，采用时间序列数据来分析单个国家金融发展和经济增长的关系比用多个国家的面板数据更为有效。

本文采用1994年第1季度到2004年第4季度的时间序列来分析我国金融发展与经济增长之间的关系。

　　关于时间序列的分析，国内在这方面的经验研究目前大多仍处于采用单一方程模型和普通最小二乘法应用上，还有一些采用协整分析和最大似然估计法。

单一方程模型的缺点在于只能用于分析从解释变量到被解释变量的单项因果关系，一般假定解释变量是非随机的。

在实际生活中，金融市场、投资、进出口等和经济增长之间是多向的因果关系，表示金融市场发展水平的变量之间也可能存在多向的因果关系，它们之间存在相互决定的可能，采用联立方程可以解决这样的问题。

另外，传统的计量经济学模型估计方法，如普通最小二乘法、工具变量法、极大似然法等，其参数估计量必须在模型满足某些假设时才具有良好的性质，诸如只有当模型的随机误差项服从正态分布或某一已知分布，极大似然法参数估计量才是可靠的估计量；

而GMM允许随机误差项存在异方差和序列相关，所得到的参数估计量比其他参数估计方法更合乎实际。

考虑到这些情况，我们使用联立方程模型和广义矩估计方法来分析我国金融发展与经济增长之间的关系，较之最小二乘法等其他估计方法，能够得到一致性的估计。

三、实证检验结果与分析

（一）实证模型的设立

　　考察本文中对经济增长影响最重要的几个因素：

金融深度、投资、进出口（物价变动及人力资本也是影响经济增长的重要因素，本文在前面已经通过去除物价影响以及使用人均GDP把这两个因素考虑进去了）。

我们建立如下模型来估计各因素对经济增长的贡献：

　　我们通过建立这个方程来估计金融深度对经济增长的影响，投资、进出口为对经济增长产生影响的其他几个重要因素，作为控制变量引入到模型中来。

考虑到投资对经济增长的长期效应，我们对投资取4期滞后。

　　作为国内信用的主要创造者，存款货币银行在配置国内信贷的过程中相对于中央银行的变化会对我国的M2产生重要影响，从而影响我国的金融深化程度，同样，存款货币银行自身效率的变化以及股票市场规模的大小也会对我国的金融深化产生重要的影响。

由此，我们可以建立如下模型：

　　关于股票市场，我们可以建立如下方程：

　　联立方程

（1）、

（2）和（3），我们得到：

　　方程组中lrgdp、depth和lstock为内生变量，其余几个变量为外生变量，变量的滞后阶数根据后面的估计效果选取。

（二）计量结果分析

　　前面说过，广义矩方法估计所得到的参数比其他参数估计方法更合乎实际，而且，可以证明，GMM包容了许多常用的估计方法，普通最小二乘法、工具变量法、极大似然法都是它的特例②。

在本文中，我们采用广义矩估计法来估计我们的模型。

经过多次估计、比较，我们发现在模型中对解释变量kg如取滞后4期，对linv取滞后4期，对depth取滞后1期对模型的拟合效果和各系数的显著性水平是最优的。

这样做同时也符合现实情况：

上年度的人均gdp会对下年度的人均gdp产生影响；

全社会固定资产投资对经济增长的影响也不是即时的，有明显的滞后；

货币当局会根据当期的货币数量对下期的货币数量进行调整，因而，当期的depth会对下期的dep出产生影响，但滞后期不会太长。

我们采取逐个剔除模型中最不显著变量的方法，得到估计结果见表1。

　　观察模型

（1）可以发现，有7个变量的系数不能通过10%的显著性水平，其中第一个方程的常数项很小且极不显著，我们把该常数项从模型中剔除，重新对模型进行估计得到模型

（2）。

观察模型

（2）可以看出，模型中各系数的显：

著性水平普遍高于模型

（1），在模型

（2）中，只有4个系数未能通过10%的显著性水平，模型

（2）中各方程的调整R2也要比模型

（1）中的稍高，也就是说模型

（2）的拟合优度要稍高于模型

（1）。

模型

（2）第一个方程中sb的系数显著性水平最低，是整个模型中最不显著的一个变量，我们把slr从模型

（2）的第一个方程中剔除掉再进行估计，得到模型（3）。

对比模型

（2）和（3），可以看出，模型（3）中各系数的显著性水平又有所提高，除常数项c7外，所有的系数都通过了10%的显著性水平，其中大部分系数都通过了1%的显著性水平，各方程的调整R2较之模型

（2）也有所提高，回归效果明显好于模型

（2）。

鉴于以上的比较，我们选取模型（3）所得结果作为我们的估计结果。

　　在联立方程模型中，系统估计出来的参数只是每个方程中各个解释变量对被解释变量的直接影响，要得出本方程中没有却存在于其它方程中的解释变量对本方程中解释变量的影响，还要进一步进行计算。

我们可以通过把联立方程的结构式模型转化为简化式模型来计算所有外生变量对被解释变量的影响，结果见表2。

　　综合表l和表2的结果，我们可以看到金融中介体与经济增长之间的关系以及股票市场与经济增长的关系。

从表1模型（3）的第一个方程可以看到depth

（1）的系数为负，在第二个方程中发现lrgdp

（2）的系数也为负，也就是说，金融深度与经济增长之间互为负相关关系，这似乎难以理解；

但是，如果考虑货币当局的逆周期操作，就很好解释了。

金融深度与经济增长之间负相关关系是货币当局逆周期操作的结果。

在经济增长速度较快时（经济过热），为了防止通货膨胀，货币当局会减少货币供应量M2；

当经济增长缓慢时，为了刺激消费和投资从而带动经济增长，货币当局会增加货币供应量M2。

于是较高的经济增长速度对应较低水平的货币供应量，而较慢的经济增长速度则对应着较高水平的货币供应量，所以金融深度与经济增长表现出明显的负相关关系。

而从表2的方程

（1）可以看到，滞后一期的金融深度变量depth_1对经济增长的影响为正，但作用并不明显。

bank的系数为正且数值较大，表明存款货币银行相对于中央银行的重要性与我国经济呈高度正相关。

货币银行相对重要性的加强意味着政府对金融系统管制的放松，这就是Show和Mackinnon提出的金融深化论，他们在研究中从不同的角度强调了金融对经济增长的作用。

再来考察金融中介体的第三个变量slr，从方程

（1）中可以看到，其系数为负，这与我们预期的不一样，银行效率的提高应该会促进经济增长。

笔者认为这与我国的贷款结构有关，目前我国非国有部门对国家GDP的贡献超过了70%，但在过去十几年里获得银行的正式贷款却不到20%，80%以上的银行贷款都流向了国有部门，而国有部门的低效率甚至在一定程度上拖慢了中国的经济增长速度，所以银行贷款效率的提高与经济增长的负相关关系也就不足为奇了。

关于融资结构问题，有待进一步研究。

从表1的模型（3）可以看到，lstock

（1）的系数为0.093，b2如（3）的系数为1.958，表明lstock与lrgdp之间为正相关关系，经济增长与股票市场之间相互促进，从表2的方程

（1）看到，value的系数为0.044，表明股票市场流动性的增加会促进经济的增长。

总的来说，我国股票市场的发展对经济增长有促进作用。

从表2的方程

（2）和（3）可以看到，滞后4期（1年）的lrgdp4的系数分别为0.59l和1.262，表明我国经济的增长带动了金融市场的发展。

　　四、结论与启示

　　通过以上的实证分析，我们得出本文的几点结论与启示：

　　第一，熊彼特关于金融发展促进经济增长的论断很可能适用于我国的情况，我国的金融发展尤其是存款货币银行的发展对经济增长有显著的促进作用。

同样，我们不能忽略经济增长对金融发展的促进作用，我国的经济增长对金融发展的带动作用也很明显，它们之间是相辅相成的关系。

　　第二，银行效率的提高并未能推动我国的经济增长，说明银行的效率并未得到真正意义上的提高，而只是表面数据上的效率的提高，掩饰了银行本身的低效率。

要想进一步发挥银行的积极作用，促进经济增长，就应该提高银行的贷款质量，优化贷款结构，从而真正提高银行的效率。

　　第三，股票市场尽管规模不大，对我国的经济增长也有显著的正效用，可以在规范股票市场的同时，鼓励更多有生命力的企业上市，当然也不要盲目地追求规模扩张，适当地增强股票市场的流动性，对促进经济增长同样重要。

作者简介：

曾铮（1979-），男，中国社会科学院工业经济研究所博士研究生，主要研究方向是国际贸易理论与政策、产业组织理论和开放经济条件下的宏观经济学；

胡志浩（1977-）,中国社会科学院金融研究所助理研究员，经济学博士，主要研究方向是货币经济学和国际金融理论；

曾华珑（1977-），男，湖南大学工商管理学院博士研究生，主要研究方向是金融经济学和房地产经济学。

作者：

中国社会科学院工业经济研究所曾铮中国社会科学院金融研究所胡志浩湖南大学工商管理学院曾华珑来源：

《金融发展研究》2008年第7期