我国金融发展与经济发展的实证研究

王重阳

（建设银行浙江省义乌分行，浙江 义乌 322000）

一、引言

为何不同国家的经济增长速度、效率、水平不一？内生经济增长理论认为，决定经济增长的主要因素是劳动、资本和技术，此外要素积累率、资源禀赋、宏观经济的稳定性、国民教育程度、制度建设、法律体系的有效性、国际贸易、种族和宗教多样性等也会影响经济发展。随着金融业发展日趋成熟，它对一国经济的影响日趋明显。金融对经济增长究竟起到什么作用？虽然西方学者们还有不同见地，但我国学者普遍认为金融是促进经济增长的，只是短期的作用可能不同，且经济发展的阶段不同，金融的促进作用可能有差异。邓淇中、叶苹(2009)对中国金融发展规模、效率与经济增长之间的动态关系进行研究，认为东部地区金融规模与经济增长负向相关，表现为“需求跟随型”，而在中西部地区则存在正向影响，表现为“供给导向型”，这与Patrick(1966)的研究颇为相似。

国外学者关于金融发展方面的研究起步很早，Goldsmith(1969)提出用金融相关比率(FIR)即全部金融资产与全部实物资产(即国民财富)的价值之比来度量金融发展水平(简称戈氏指标)。Mckinnon(1973)提出用货币存量(M2)与GDP 之比来衡量一国的金融发展水平和经济货币化程度(简称麦氏指标)。国内学者由于难以获得各地区的M2 资料，因此大多选择戈氏指标用来度量区域金融发展，用区域银行的存贷款余额来代替当地的全部金融资产价值（如周立和王子明，2002；陆文喜和李国平，2004），也有学者（如袁云峰、曹旭华，2007）采用麦氏指标进行研究，发现金融发展只是通过资本积累促进了经济增长,但是并未促进我国技术效率的全面提升。

综上所述，在金融与经济发展方面，近年来的研究较多集中于农村金融与农村经济发展或者城乡金融发展与城乡收入差距（如陈文俊，2007；孙永强，2012），从国家层面整体的研究较少，由于麦氏指标中涉及货币存量的指标并未考虑央行资金回笼和通胀等因素，因而无法很好衡量地区金融发展的全貌。本文采用戈式指标采取（M2+贷款总额）/GDP 来反映中国经济的融资规模，采用贷款总额/固定资产投资来反映外部融资依赖度。首先建立VAR 模型，然后建议向量误差修正模型（VECM）模型，以期全面反映金融济发展的关系。

二、模型设定与指标选取

（一）模型设定

本文在内生增长模型理论的基础上，引入了总生产函数的分析框架。在这一思路中金融发展水平被当作一项“投入”用于生产过程，两者关系的生产函数是：

Y=Af(K,L,F)

其中Y 代表总经济产出，A 是技术投入，K 是总资本投入，L 代表劳动力投入，F 代表金融发展水平。为了单独衡量金融水平以及与之相关的资本要素对产出的作用，对该模型假定技术、劳动这两个要素对经济的影响为一定值。本文用金融发展规模（K）和外部融资依赖度(F)两个指标来反映发展指标，选取人均GDP为产出变量，以戈式指标（FIR）来替代K，选取DT（贷款总额/GDP）来反映外部融资依赖度，对模型变换后得出：

LNRGDPt=β0+β1LNFIRt+β2LNDTt+μt

其中RGDP 为人均GDP，FIR 为融资规模，DT 为外部融资依赖度。

（二）指标选取

本文采用人均GDP 作为衡量经济增长的指标，采用两个指标来反映金融发展，一是金融发展规模，用戈式指标FIR 来表示，二是外部融资依赖度(DT)。为了统计口径一致性，本文以1978年为基期进行平减，以平减后的数据反映我国金融与经济发展的关系。

三、实证分析结果

在数据可获得前提下，为了保证数据口径的一致性，再加上要建立VAR 时间序列数据，本文选取1978-2010 年数据，数据来源于《新中国60 年统计资料汇编》、2009-2011 年《中国统计年鉴》、中经网数据库。

(一)平稳性检验

本文用Eviews6.0 软件，用ADF 单位根对各个变量进行平稳性检验，结果见表1。

表1 ADF 平稳性检验

从表1 可以看出，在5% 的显著性水平下，LNRGDP、LNFIR、LNDT 均为非平稳变量，一般对非平稳变量取其一阶差分处理，取差分后，ΔLNRGDP、ΔLNFIR 和ΔLNDT 在5%的显著性水平下均是平稳的，同时也都是一届单整的。

（二）滞后期确定和Johansen 协整检验

由于上述变量均是单整的，因此，完全可用Johansen 检验来判断他们之间是否存在协整关系，并进一步确定变量间关系的符号。Johansen 协整检验是一种基于向量自回归模型的检验方法，但在检验之前必须确定VAR 模型结构，即模型的最优滞后阶数，根据检验该模型的最优滞后阶数为2。结果见表2。

表2 滞后期确定

基于滞后期的确定，本文拟建立VAR（2）模型，由于协整检验是对无约束的VAR 模型实施约束后得到约束条件下的VAR模型，即协整检验的最优滞后期为上面所得到VAR 模型的最优滞后期减1。协整检验的原假设是不纯在协整方程，本文是选取3个变量，因此最多存在2 个协整方程。根据迹统计量和最大特征值来检验，结果见表3。

表3 协整检验

根据表3 可知， 在5% 的显著性水平下迹统计量38.79>29.79，最大特征值34.07>21.13，。从协整检验结果看出，该模型存在0.95 的置信水平上拒绝原假设，亦即3 个变量之间存在一个协整关系。根据向量误差修正模型得到变量间的长期均衡向量如下：

β＇=（1.000000 ，-2.268945 ，2.309803）

则三个变量之间的协整方程为(括号内为标准差)：

LNRGDP = 2.268945*LNFIR - 2.309803*LNDT

(0.02735) (0.11492)

从该方程看出，1978 -2010 年金融发展程度对GDP 有正向影响，金融对外投资依赖程度对GDP 产生负面影响，说明金融对我国经济的发展做出很大贡献。

（三）Granger 因果检验

首先需要确定LNRGDP、LNFIR、LNDT 之间的因果关系，然后才能建立正确的模型，本文采用Granger 因果检验法，对变量间的因果关系进行检验，结果表明，LNFIR 是LNRGDP 的原因，LNDT 也是LNRGDP 的原因，结果见表4。

表4 Granger 因果检验

（四）VAR 模型脉冲响应分析

1.VAR 模型的平稳性检验

建立模型的主要目的是分析LNRGDP、LNFIR、LNDT 三个变量之间的相互关系，以便对经济进行预测，只有稳定的VAR模型才能不影响脉冲响应函数的标准差，做出正确的脉冲响应，用来正确的反映经济运行情况，预测经济的发展，本文采用单位根倒数的分布图来检验该模型的平稳性。检验结果见图1。

从图1 可直观看出，所有特征根倒数的模均在单位圆内，因此该VAR 模型是稳定的。

图1 单位根倒数模的分布

2.脉冲响应分析

图2 脉冲响应图

（五）基于VECM 模型的方差分解表

VECM 模型中的方差分解表是用于分析内生变量的预测误差，从不同信息的冲击影响比例了解每一随机信息对内生变量的相对重要性，以及不同信息对该内生变量的作用的时滞和相对效应大小。方差分解表第一列是预测期，第二列是变量LNRGDP各期预测值的标准差，后三列分别是内生变量的方程新息对LNRGDP 各期预测标准差的贡献度，每行加总是100%。（见表5）

表5 LNRGDP 方差分解表

由表5 可知，除了来自自身冲击的影响外，在第二期时，融资规模对经济贡献率开始显现，之后逐渐加大，在第5 期后基本趋于稳定；从第二期开始外部融资依赖度对经济发展贡献率也是逐年增加，在第7 期趋于稳定；长期来看，融资规模对经济发展的贡献率远远大于外部融资依赖度对经济的贡献率。

四、结论

本文基于内生增长理论模型，选取1978-2010 年融资规模和和外部融资依赖度两个指标，使用Eviews6.0 软件，通过建立VAR模型及VECM模型来研究中国金融发展与经济发展的关系，结果表明：融资规模对经济发展有促进作用，外部融资依赖度对经济发展短期内有较大抑制作用，长期内抑制作用不明显；长期来看融资规模对经济发展贡献率远远大于外部融资依赖度对经济发展的贡献率。

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