金融开放、人力资本与金融业全要素生产率

杨佳妮

一、引言

2019年3月，中国发展高层论坛对中国金融业扩大开放的进展及计划进行了详细的介绍，重点强调了金融开放的必要性。无论是金融业自身的发展、金融供给侧改革的深化、还是经济高质量增长的实现都离不开金融业对外开放。

随着金融业开放进程逐渐加快，我国金融市场快速涌入的外资金融机构也逐渐增多，金融市场受到来自外部竞争的强烈冲击。在此背景下，中国金融业唯有使金融市场体系建设进一步完善，不断增强自身竞争力，才能有效抵消这种负面的外部效应，转而抓住金融开放带来的诸多新型市场机会，吸收技术溢出效应，提高金融业效率和生产率，进而使经济能够得到更高速的发展。人力资本水平是决定金融开放影响行业全要素生产率的关键要素之一，中高端人力资本会不断吸收外来的先进知识和技术，增加金融行业及时获取技术外溢效应的机会，使本国金融业TFP得到明显的提高。

目前，有关我国全要素生产率受金融开放影响的研究成果颇丰，但对细化到金融这一行业的全要素生产率的研究，目前略显不足。而关于金融开放在人力资本水平作用下，与金融业TFP关系的探究则愈加欠缺。本文试图在这一领域做出贡献。

二、文献综述

从现有文献看，学界的大部分学者经过研究后都对全要素生产率受金融开放正面的影响效应表示认可。陈志刚和郭帅(2012)通过研究企业、产业与国家三个层次的时间序列或面板数据，得出金融发展能够通过优化资源配置及技术进步达到有效促进TFP增长的目标。逄淑梅等(2016)采用STR非线性估计技术及索洛余值法研究发现，技术发展受金融开放正面的影响作用，该作用的发挥依赖于各省区基础技术的改进。

具体到金融行业，目前有关金融开放与金融业TFP关系的研究还相对匮乏。吕健(2013)在测算中国金融业TFP时运用DEA-Malmquist方法，研究发现中国金融业TFP在1997～2011年期间总体呈下降态势。施卫东和高雅(2013)将金融服务业的研究对象定位于长三角的16个中心城市，研究结果表明，长三角地区金融业集聚TFP的增长率在2004～2010年期间均为正，趋势为不断提高，而TFP增长速度的趋势为不断降低。金融开放并不是作为一股独立的力量对一国经济、全要素生产率产生影响的，其常常与引起经济增长的其他因素联系交织在一起，如人力资本水平、贸易开放程度、金融规模、金融结构等。张瑜和李书华(2011)的数据样本来自52个不同发展水平的国家及地区，实证结果表明引入人力资本存量与金融开放度的交叉项后，不同国度的宏观经济波动程度明显降低。逄淑梅和陈浪南(2016)研究发现:随着人力资本水平的提升，金融业对外开放的经济增长影响会降低。

通过上述文献我们可以发现，目前学界对于金融业TFP、金融开放、人力资本三者之间的关系，以及我国金融开放受人力资本水平作用对金融业TFP的影响效应如何还没有一个统一的结论，因此，进一步探讨三者之间更深层次的关系是很有必要的。

与已有的文献做比较，本文的改良、创新之处如下:①将全要素生产率具体到金融行业，深入探究金融业生产力及产业升级的发展。②引入人力资本要素，对不同人力资本水平区间运用面板数据门槛模型，考查金融业TFP受金融开放作用的门槛效应。

三、模型构建、变量与数据说明

(一)模型构建

本文对Rajan和Zingales(1998)的研究思路加以应用，设置金融业TFP为被解释变量，设置金融开放为解释变量，设置金融效率、贸易开放、金融业资本劳动比、金融业人均收入、人力资本为控制变量，并据此构造以下基准面板模型:

在模型(1)中，i、t代表相应的省份、年度，TFP代表我国各省份相应金融行业的全要素生产率，FO代表金融开放，FE代表金融效率，OPEN代表贸易开放，KL代表金融业资本劳动比，Inc代表金融业人均收入，Hum代表人力资本，ε代表随机误差项。变量均取了自然对数。

进一步的，为了更好地考查在人力资本水平影响下金融业TFP受金融开放作用的非线性影响，本文在上述模型(1)的基础上，以Hansen(1999)的门槛效应模型为研究基础，设定虚拟变量I(λ)＝(lnHum≤λ)，I(·)为指示函数，“单一门槛效应”面板模型的设定具体如下所示:

“多重门槛效应”模型由模型(2)类推可得。

(二)变量与数据说明

本文在对金融业TFP测度时，选取除西藏、香港、台湾及澳门外的全国其余30个省份2008～2017年的数据进行实证探究。为达到消除历年价格水平变化的目的，我们对所有的数据(每年小学、初中、高中、大专以上毕业生人数、6岁以上人口数除外)均利用相应的价格指数做了消除物价影响的处理，且均以折算的2007年不变价格为使用指标。另外，为了使异方差消除、使共线性减弱，本文对全部使用变量取自然对数，并与计量模型保持一致。

1.被解释变量的测算

金融业全要素生产率(使用变量名TFP表征)。本文以施卫东和高雅(2013)的研究为基础，通过对索洛残差法进行应用得到金融业TFP。产出变量为金融业增加值，投入变量为全社会固定资产投资存量、金融业从业人员数。历年资本存量的计算采用单豪杰(2008)等人做法，折旧率δ取学者们核算中国服务业指标时经常使用的4%。通过应用永续盘存法的基本公式Kit＝(1-δit)Kit-1＋Iit可得金融业的资本投入量。测算模型为生产函数，假设规模收益恒定，得到平均资本的贡献份额α及平均劳动力的贡献份额β，是通过对方程ln(Yit/Lit)＝ ln(A)＋αiln(Kit/Lit)＋εit利用最小二乘法估算进行的，最后计算可得30个省市在2008～2017年十年期间的金融业全要素生产率均值如表1所示:

表1 30个省市2008～2017年的金融业TFP均值

2.解释变量

(1)金融开放(使用变量名FO表征)。为将金融开放程度进行有效量化，本文参考张成思，等(2013)的研究思路，采用各省区实际利用外资额与地区生产总值的比重这一事实标准来衡量金融开放程度。同时，这一指标也反映了我国的金融开放在实行改革开放后，与外资流入强度基本同步这一明显特征。

(2)人力资本(使用变量名Hum表征)。应用BarroLee(1993)的平均受教育年限法进行衡量。

3.控制变量

(1)金融效率(使用变量名FE表征)。金融机构的资金使用效率，具体可从微观和宏观两个层面进行详细解释。微观金融效率是指金融业的自身投入与自身产出的比例，宏观金融效率是指金融业借用金融中介和金融市场的帮助充分利用金融资源，进而使我国实体经济能够得到有效增长。因此，本文的金融效率代理指标为金融机构贷存比，即金融机构各项贷款/金融机构各项存款。

(2)贸易开放(使用变量名OPEN表征)。本文以各省境内目的地和货源地进出口总额/GDP衡量贸易开放。

(3)金融业资本劳动比(使用变量名KL表征)。以金融业人均固定资本存量来衡量资本劳动比，即全社会固定资产投资存量/金融业从业人员数。

(4)金融业人均收入(使用变量名Inc表征)。代理指标为金融业城镇单位就业人员平均工资。

4.数据来源

《中国统计年鉴》、各省统计年鉴、中国金融统计年鉴、国民经济和社会发展统计公报、区域金融运行报告相应各期为本文变量的数据出处。每个变量的基本统计信息见表2。

表2 变量的描述性统计

四、实证分析

(一)门槛回归分析

对模型(2)进行门槛效应回归，实证结果见表3。通过人力资本1%显著性检验的为单一门槛效应，而双重、三重门槛效应则没有通过。从表4可得对应的门槛值为2.1888及其95%的置信区间。

表3 门槛效应自抽样检验

表4 门槛估计值及置信区间

表5的门槛模型回归结果表明，受不同的人力资本作用，金融开放对金融业TFP的影响效应是负面的，表现在两个区间的lnFOitI(·)系数均为负。其中，人力资本的门槛值2.1888将我国人力资本划分为两个层次，人力资本水平存在差异，金融业TFP受金融开放的作用明显不同:当人力资本水平未跨越2.1888这一门槛值时，各地区金融开放会显著抑制金融业TFP的提高；当人力资本水平门槛取值2.1888被跨过后，金融业 TFP受金融开放的显著抑制作用减弱，由-0.0815转变为-0.0614，这表示中国各省区人力资本水平提升得越多，金融业TFP受到金融开放的负向影响越小。可见，金融业TFP受金融开放的阻碍作用依赖于我国各地区人力资本水平。

其他控制变量估计结果如下:四个控制变量金融效率、贸易开放、金融业资本劳动比、金融业人均收入均显著促进金融业TFP的增长，其中，lnFE、lnKL和lnInc三者通过了人力资本1%的显著性检验，且lnOPEN通过了人力资本5%的显著性检验。结果表明，金融效率的提升有助于使金融机构的系统生产率得到提高，使其能更有效地提供便捷的融资途径及丰富的融资手段给经营主体，从而促进社会各行各业经营周转，推动经济发展；贸易开放是对外开放的关键组成要素，金融业TFP随着贸易开放水平的提升而提升，表明国际贸易在技术进步中必不可少，这与新贸易理论相一致；金融业的资本劳动比和人均收入对金融业TFP的正面影响效应表明，当今我国经济高速发展，金融行业从各种渠道吸纳了较多的资本，提高了相应从业人员的收入水平，有利于吸引高质量的人力资本，从而调整优化生产结构、提升金融业TFP。

表5 门槛模型回归结果

(二)稳健性检验

为保证实证分析得到的结论相对准确，本文应用固定效应模型对模型(1)回归进行相应的稳健性检验。由于本文的数据样本来自30个省份10年的统计资料，组内自相关及截面异方差问题发生的概率均较大，因此得到了回归系数的稳健标准差以修正模型的自相关和异方差问题。

表6 金融开放对TFP影响的固定效应模型

表6回归结果显示，固定效应模型各解释变量的估计系数符号及通过的显著水平同门槛模型中的基本相一致，由此可见，本文得到的是比较稳健的分析结果。

五、结论与建议

本文基于我国2008～2017年30个省的省际平衡面板数据，通过建立门槛变量为人力资本的门槛效应模型，探究金融业TFP受金融开放作用的非线性影响。主要得到以下结论:①金融业TFP受金融开放明显的负面影响；②金融业TFP受金融开放的影响具有显著的单一门槛效应，当人力资本水平超过门槛时，金融业TFP受金融开放的抑制作用减弱。

建议如下:

第一，推动我国金融市场改革进程，加大我国金融开放改革力度。未来中国经济进一步的高速发展离不开金融开放，但就目前而言，金融业发展受金融开放的影响呈现抑制作用，金融开放程度的提升还不能使金融业全要素生产率得到有效增长，我们对于这种情况必须加以足够的重视。因此，进一步推动金融市场改革进程、加大金融开放改革力度势在必行。

第二，积极引入金融业高质量人才，逐步提高中高端人力资本比重。使金融行业从业人员更深入地学习先进知识和技术，能够进一步增加金融行业获取技术外溢效应的机会，从而使金融业TFP受金融开放的抑制作用不断减弱，甚至转为促进作用。

第三，完善金融市场制度体系建设，畅通金融开放技术溢出渠道。在中国经济快速发展、大力提倡金融开放的同时，我们必须谨慎选择金融业开放方式，完善现有金融秩序。只有这样，我们才能为金融业TFP的增长提供强有力的内部环境支撑，才能使我国经济发展受金融市场影响的正向效应得到充分发挥。