金融结构、制度约束与经济增长

杨 兵,杨 杨,杜 剑

(贵州财经大学 a.经济学院;b.大数据应用与经济学院;c.会计学院,贵州 贵阳 550025)

一、引 言

稀缺的金融资源如何在金融市场与银行体系之间合理分配才能更有效地促进经济增长,这一直是学者们关注的重点问题。关于最优金融结构的存在性、金融结构与经济增长之间关系的研究较多。近期研究发现,金融结构能有效地促进经济的增长,金融结构与经济增长之间呈倒U型关系,证明了最优金融结构在中国的存在性[1]。上述研究只是建立在金融资本完全自由流动的经济环境中,如果存在外部制度约束将对市场化资源的配置产生影响,进而直接或间接地影响金融资本在金融市场与银行体系之间的合理分配,导致金融结构对经济增长的影响效果产生偏离[2]。因此,研究经济发展面临制度约束时,最优金融结构的存在性、金融结构与经济增长之间的关系逐渐成为目前关注的重点。但中国经济增长呈现较强的空间分布形态,经济发展呈东高西低的“阶梯式”分布。在经济增长速度不同的地区,金融结构对经济增长的影响是否存在差异性?制度约束对经济增长的影响是否在经济发展水平不同的地区存在显著差异?金融结构对经济增长的影响效果是否与制度约束的程度相关?对于这些问题的回答,是制定相关的金融政策推动经济增长的关键所在。

金融结构与经济增长的关系以及最优金融结构的存在性一直是研究的热点。经济的增长离不开金融支持,如何利用稀缺的金融资源实现最大产出,金融资源的合理分配尤为重要。金融资源能否在金融市场和银行体系之间合理分配是经济增长的重点所在,合理的资源分配能够最大限度地减少金融错配等问题,实现资源的合理化,促进经济的增长。然而,金融结构与经济增长之间的关系,现有的研究结论存在差异:一部分研究表明,金融结构对经济增长存在单方面的影响[3-4];另一部分研究认为,金融结构对经济增长的影响与地区经济的发展阶段相关,金融结构与经济增长之间存在非线性关系[1]。一般而言,金融结构对经济增长的影响与地区的经济发展水平相关,地区经济增长速度较慢的地区,金融发展也相对缓慢,金融发展整体规模小,金融资源不充足[5]。Babagana和Alom研究认为在较低和较高水平的经济增长中,金融结构在促进经济增长中都扮演重要角色[6]。邵汉华和Liu基于最优金融结构视角,认为金融结构在不同地区对经济增长的作用效果具有异质性,只有跨越一定的门限值后,才对经济增长呈显著的正向影响[7]。Allen等研究认为在繁荣时期,以银行为基础的金融系统有利于经济的增长,但在经济不景气的时期不利于经济的增长[8]。

经济增长除了受到金融结构的影响之外,同样与市场环境相关,制度约束同样影响经济增长,但是制度约束是促进经济增长还是阻碍经济增长,目前并没有统一定论。一种观点认为,制度约束通过限制资源的自由流动,从而阻碍经济的增长[9];另一种观点认为,制度约束通过政策协调从而促进经济增长[10]。

探讨金融结构对经济增长的影响以及制度约束对经济增长之所以形成上述不同的结论,可能的原因是:(1)地区经济的发展水平直接影响到金融水平的发展,金融发展水平的差异使得金融资源的分配不合理,导致金融结构对经济增长起到抑制作用。但是,随着地区经济水平的发展,金融资源的分配越来越合理化,从而金融结构对经济增长起到促进作用[1]。(2)现有关于制度约束对经济增长的研究中,只是简单地研究了制度约束对经济增长的影响,并未厘清制度约束如何影响经济与金融的正常运转,造成经济市场、金融市场的资源配置状态发生改变,然后进一步对一国经济增长产生影响。(3)现有研究中对于金融结构和制度约束对经济增长的影响,都是单独研究,并未将两者结合在一起,然而,金融市场上资源的有效配置效率与制度约束密切相关,混乱的金融资源配置需要合理的制度约束才能使得资源配置效应达到最优状态,但是过度干预将导致市场失灵。因此,金融结构对经济增长的影响可能与制度约束力度相关。

针对以上问题以及形成的原因,本文将尝试在以下三方面进行创新:(1)将金融结构、制度约束与经济增长置于一个研究框架,从理论层面分析金融结构与经济增长之间的关系,并进一步研究制度约束是如何影响金融结构对经济增长的有效性。(2)构建空间计量模型,实证分析存在制度约束和不存在制度约束时金融结构与经济增长之间的关系,明确制度约束在整个经济环境中所发挥的作用。(3)改进了以往只对中国整体层面或者分为东、中、西部来研究金融结构与经济增长之间的关系。本文基于经济增长的实际情况,将中国30个省(市、区)划分为经济增长慢、经济增长较快和经济增长快的地区,研究在经济增长速度不同的地区金融结构与制度约束对经济增长的影响是否存在显著差异。进一步运用面板门槛模型,检验了金融结构对经济增长的影响与制度约束之间的关系,以及金融结构对经济增长的影响与产业结构之间的关系。

二、理论基础与研究假设

根据金融结构理论,金融结构是整体金融资源在金融市场和银行体系之间的最优分配比例。本文主要探讨存在和不存在外部制度约束时金融结构对经济增长的影响以及是否存在最优金融结构。基于此,借鉴张乐等的研究[2],本文提出以下假设:(1)整个经济体系只有一种资源,即金融资源;只有两个部门,即金融市场部门和银行部门;(2)技术进步中性,且规模报酬不变;(3)金融部门与银行部门之间内部的资源要素均处于帕累托最优状态。基于以上三个假设,本文对不存在外部制度约束和存在外部制度约束下金融结构与经济增长之间的关系展开研究。

金融资源可以在金融部门与银行部门之间自由流动,假设经济的产出水平为Y,则:

Y=F(KB,KS)

(1)

根据假设(2),经济规模不变,则经济总产出函数进一步表示为:

Y=KS×F(KB/KS,1)

(2)

Y/KS=F(KB/KS,1)

(3)

y=Y/KS=F(KB/KS,1)=f(FS)

(4)

其中,KB表示金融部门所占的金融资源规模;KS表示银行部门所占的金融资源规模;KB+KS表示整个市场的金融资源总和;FS=KB/KS表示银行资本存量与金融资本存量的比例,即金融结构。假设金融市场资本与银行资本的边际产出递减,则根据K均值动态学方程,可得到一个关于金融市场资本与银行资本间资本存量的比例等式:

FS′=b*f(FS)-n*FS

(5)

(1)当FS0,则FS将上升,经济增长Y随着FS的增加而增加;

(2)当FS>FS*时,FS′<0,则FS将下降,经济增长Y随着FS的增加而减小;

(3)当FS=FS*时,FS′=0,则FS得到极大值点。

根据上述讨论,可以得到如下金融结构与经济增长的关系,如图1所示,最终的FS会收敛于FS*,此时f′(FS*)=0,经济增长Y达到最大值。因此,金融资源在金融市场和银行之间分配时存在一个最优比例FS*,即最优金融结构从理论上是存在的,并且不同的金融结构对经济增长的影响不同,当金融结构FS在最优金融结构FS*左边时,金融结构与经济增长之间呈正相关关系,当金融结构FS在最优金融结构FS*右边时,金融结构与经济增长之间呈负相关关系,故本文提出假设1:

图1 不存在制度约束时金融结构与经济增长的关系图

假设1:当不存在外部制度约束时,金融结构与经济增长之间呈倒U型的非线性关系,存在最优金融结构。

上述分析中,金融结构与经济增长之间呈倒U型的非线性关系,是基于不存在制度约束的前提假设下。然而,在现实中制度约束是存在的,因此,本文借鉴张乐等的研究,将制度约束分为直接制度约束和间接制度约束,间接制度约束为经济制度约束,政府通过税收、政府支出等间接影响金融资源在金融市场与银行体系之间的分配;直接制度约束为金融制度约束,金融制度约束直接作用于金融资源[2]。

图2 经济制度约束下金融结构与经济增长之间的关系图

图3 金融制度约束下金融结构与经济增长之间的关系图

假设2a:在不考虑其他外部环境因素时,经济制度约束的存在降低了最优金融结构水平,并且抑制了经济增长;

假设2b:在不考虑其他外部环境因素时,金融制度约束的存在降低了最优金融结构水平,并且抑制了经济增长。

制度约束抑制了经济增长,但是制度约束对经济增长的影响是否与地区经济、金融发展水平相关,在金融市场化发展水平较低的地区,金融市场的发展往往会受到更多“制度约束”的影响。同时,制度约束通常也会受到经济增长水平的限制[11]。在经济发展水平较低的地区,政府为促进地区经济发展,相应减少相关政策的约束性,而在经济发展水平较高的地区,政府为控制资源,减少过多投入的资源浪费,相关制度约束程度越高[12]。进一步来看,金融市场相对于金融中介而言,决策主体更加分散化,信息的传播和扩散范围更加广泛,资源配置的方式更加市场化,因此金融结构市场化的经济增长效应还会受到制度环境影响[7]。地区经济发展水平越低,政府对金融市场、经济市场的干预越多,导致金融资源的流向产生偏移,金融资源配置达不到帕累托最优状态,从而不利于经济增长。反之,市场化程度越高,政府政策对市场的干预相对较少,金融资源能够实现自由流动,从而有利于促进经济增长。但是上述分析未考虑到产业结构变化对经济增长的影响,中国正处于产业结构转型的关键时期,产业结构发生了很大的变化。产业化程度越高,且与特定发展阶段要素禀赋及其结构内生决定的产业结构相适应时,金融市场将发挥更大的作用,才会促进产业增长,进而影响经济增长[13]。故本文提出假设3a、3b和3c:

假设3a:制度约束对经济增长的影响效应与地区经济发展水平有关;

假设3b:金融结构对经济增长的影响与制度约束的程度相关,只有当地区制度优化到一定程度,金融资源能够合理配置时,才有利于经济增长;

假设3c:产业化程度越高越有利于发挥金融结构对经济增长促进效应。

三、研究设计

(一)数据来源

本文选择2006—2017年中国30个省份的数据为样本(不包含西藏地区)。数据主要来源于《中国金融年鉴》《中国财政年鉴》、国家统计局网站、中国统计信息网站和Wind数据库等。

(二)模型构建

为验证假说1,当不存在外部制度约束时,金融结构与经济增长之间呈倒U型的非线性关系。借鉴张成思和刘贯春所构建的金融结构与经济增长模型[1],构建不存在制度约束下金融结构与经济增长关系的模型如下:

(6)

其中,Edit为被解释变量,表示经济增长;FSit为核心解释变量,表示金融结构;Xit表示控制变量,包含信息化水平(Il),外商直接投资规模(Tsfdi)和政府支出规模(Ces);i表示地区;t表示样本时间维度;τi表示个体效应;λt表示时间效应;εit表示随机误差项。

为验证金融制度约束和经济制度约束对经济增长的影响,构建金融制度约束、经济制度约束与经济增长关系的模型如下所示:

(7)

(8)

其中,Fscit表示金融制度约束,Escit表示经济制度约束。其他变量含义同上。

(三)指标选取

1.被解释变量

经济增长(Ed),对于经济增长的指标,借鉴孟望生和向君的研究,选择人均GDP指标衡量经济增长[14]。

2.解释变量

金融结构(FS),对于金融结构指标的选取,目前常用两种方法:一种是以地区股票市场总市值与金融机构贷款余额之比作为金融结构的代理变量[7];另一种是将金融结构划分为金融结构规模、金融结构活力和金融结构效率[15]。杨子荣和张鹏杨从不同层面验证了采用金融结构规模、活力和效率指标衡量金融结构合理[13]。因此,本文借鉴以上学者做法,将金融结构划分为金融结构规模、金融结构活力与金融结构效率。借鉴杨子荣和张鹏杨的研究,金融结构规模选择股票市场总市值与银行贷款之比,金融结构活力选择股票市场总交易量与银行贷款之比,金融结构效率选择股票市场总交易量与GDP的比值来衡量,然后运用熵值法分别计算三个指标的权重,从而测算出最终的金融结构指标[13]。

3.门槛变量

制度约束,对于制度约束的衡量,目前并没有统一的方法,常用的是樊纲等编制的中国市场化指数[16]。张乐等将制度约束细分为金融制度约束和经济制度约束[2]。因此,本文选择金融制度约束和经济制度约束两方面来刻画市场制度约束。金融制度约束主要是通过影响金融部门的资本存量进而影响经济的增长。借鉴Boyreau和Wei的研究,金融制度约束(Fsc)主要是通过影响金融部门的资源分配,从而影响金融资源的有效配置[17]。本文用银行存贷比值来衡量金融制度约束。经济制度约束(Esc)是通过影响财政间接影响金融部门的资本存量,从而影响实体经济的增长。经济制度约束借鉴张乐等的研究,选择地方政府财政支出与财政收入的比值来衡量[2]。对于产业结构(Ais)的刻画,主要借鉴李成刚等的研究,选择第三产业与第二产业比值进行衡量[18]。

4.控制变量

经济增长的影响因素除了以上选择的金融结构和制度约束外,还有众多其他影响因素。从以往研究来看,选择对经济增长的控制变量大多集中在信息水平、投资和政府等方面进行。因此,本文构建了如下的控制变量:(1)外商直接投资规模(Tsfdi),选择各地区FDI占GDP的比重来衡量[7]。(2)信息化水平(Il),选择邮政业务总量和电信业务总量之和来衡量。(3)政府支出规模(Ces),选择政府一般预算支出占GDP比重来衡量[19-20]。各变量描述性统计结果如表1所示。

表1 变量定义与描述性统计

四、实证分析

(一)空间自相关检验

对于空间权重的设置,通常采用的是(0,1)权重矩阵,相邻区域的权重为1,不相邻区域的权重为0。Cliff和Ord对传统的(0,1)权重矩阵进行扩展,引入了对两个空间单元的潜在相互影响的总体测度,构建以距离的函数作为空间权重矩阵[21]。谢伟伟等在研究区域创新的空间溢出效应时指出,经济事物之间的联系不仅表现在地理邻近层面,更为重要的是组织邻近[22]。经济结构特征相似的地区也会表现出某种空间依赖关系。鉴于此,本文构建中国30个省(市、区)的地理距离权重和经济距离权重矩阵,从空间单元的地理距离和经济结构特征的视角出发,研究金融结构、制度约束与经济增长之间的关系。

经济增长在地理权重矩阵和经济距离权重矩阵下的Moran’sI指数如表2所示。由表2可知,2006—2017年中国30个省(市、区)经济增长的Moran’sI指数为正且均通过1%置信度水平的显著性检验,这意味着经济增长存在显著的空间相关性。在所选样本期内,经济距离权重下经济增长的Moran’sI指数在整体上呈现倒U型的特征,从2006年到2010年经济增长的Moran’sI指数从0.521上升到0.570,从2010年的0.570下降到2017年的0.522,说明经济增长在空间上并不是随机的,而是具有一定趋势变化的空间自相关性,在地理空间上呈现明显的聚集现象,意味着考虑空间性来分析经济增长就尤为重要。同样,地理权重矩阵下经济增长的Moran’sI指数为正且均通过1%置信度水平的显著性检验。

表2 2006—2017年经济增长的Moran’s I指数

(二)面板空间计量模型的选择

面板空间计量模型主要有空间滞后模型(SLM)、空间误差模型(SEM)和空间杜宾模型(SDM)。面板空间计量模型的选择主要是通过对模型残差的拉格朗日乘子(LM-lag和LM-err)及其稳健性(Robust-LM-lag和Robust-LM-err))的显著性来选择。但是,如果采用传统面板的判断方法来选择模型,结果可能会出现偏差。Elhorst提出了改进办法,对传统的ML方法进行改良[23]。因此,本文借鉴于斌斌的检验方法,对模型进行LM检验[24],结果如表3所示。由表3可知,SLM模型和SEM模型均通过了显著性检验。为了将两种模型的滞后性全部考虑在内,避免残差自相关对回归结果造成影响,本文选择更具有包含性的空间杜宾模型(SDM)进行实证分析。

表3 LM检验和稳健LM检验结果

为了避免回归结果出现偏差,对于选择随机效应模型还是固定效应模型,主要有两种判断方法;一种是由Hausman提出的,对样本进行估计,根据结果的显著性进行选择相应的模型;另一种是由Baltagi提出的,当样本是随机选取的,则选择随机效应模型比较合适,当回归分析局限于一些特定的固体时,选择固定效应模型比较合适[25]。本文所选取的数据是中国30个省(市、区)的面板数据,是对特定的个体进行回归分析,在估计中选择时间和空间双固体效应模型更合适。此外,混合效应和时间固定效应都忽略了经济增长客观存在的地区结构性差异,空间和时间双固定效应模型同时考虑了实体经济增长的地区差异和时期影响,还可以将空间依赖的作用与空间异质性和遗漏变量的影响区分开来。因此,本文回归结果只列出了静态空间杜宾模型和动态空间杜宾模型的空间和时间双固定效应的模型。

(三)空间计量模型构建

在研究经济增长问题时,忽略变量之间的空间相关性是错误的设定。空间计量模型将地理与空间上的相关性很好地结合起来,可以揭示空间变化的规律性。借鉴Anselin和Florax的研究,空间计量模型一般分为空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM)两种。空间滞后模型(SLM)强调的是被解释变量的空间依赖性,空间误差模型(SEM)强调的是模型误差项之间的空间相关性[26]。本文构建的空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM)如式(9)和(10)所示:

(9)

(10)

其中,W表示空间权重矩阵,εit和μit都表示服从于正态分布的误差项,α为截距项,ρ表示空间自回归系数,λ表示空间误差项的系数。

根据前一部分空间计量模型选择的分析,选择空间杜宾模型更适合研究金融结构与经济增长之间的关系。因此,本文构建如下的空间杜宾模型:

(11)

为了验证假设1,金融结构与经济增长之间呈倒U型关系,并讨论最优金融结构的存在性,本文在式(11)引入金融结构的平方项,构建如下所示模型:

(12)

为了验证假设2a和2b,即研究存在制度约束时,金融结构对经济增长的影响效应,以及经济增长速度不同的地区金融结构与经济增长之间的关系,本文在式(12)中分别引入经济制度约束和金融制度约束,构建如下所示模型:

(13)

(14)

其中,FSit表示核心解释变量金融结构,Fscit表示金融制度约束,Escit表示经济制度约束,其他变量含义同上。

(四)实证结果分析

表4为金融结构、制度约束与经济增长之间关系的实证结果。模型1、模型2和模型3分别表示经济距离权重矩阵下,金融结构对经济增长的影响、金融制度约束对经济增长的影响和经济制度约束对经济增长的影响。模型4、模型5和模型6分别表示地理距离权重矩阵下,金融结构对经济增长的影响、金融制度约束对经济增长的影响和经济制度约束对经济增长的影响(1)由于篇幅限制,未报告控制变量结果,有需要的读者请与作者联系。。所有模型中,经济增长的空间滞后项系数在1%的置信度水平下均显著为正,印证了本文引入经济增长空间滞后项的正确性,忽略这一关联将会导致模型估计的偏误,地理距离权重矩阵和经济距离权重矩阵的估计结果基本一致,说明了回归结果具有稳健性。

表4 中国各省(市、区)的动态与静态空间面板模型估计结果

在模型1中,空间溢出系数为0.465,且通过1%的置信度水平检验,说明中国经济增长存在空间的互动效应,邻近省(市、区)的经济增长对本地区经济增长有促进作用。金融结构(FS)对经济增长的影响显著为正,金融结构平方项(FS2)对经济增长的影响显著为负,两个变量的符号符合预期,即在不考虑外部制度约束的情况下,金融结构与经济增长之间呈倒U型关系,说明存在最优金融结构,主要是因为当金融结构低于最优金融结构时,金融结构与经济增长之间存在正相关关系,扩大银行金融资本,减小金融市场资本,有利于提高金融结构,从而促进经济的增长;当金融结构高于最优金融结构时,继续扩大银行金融资本不利于整体经济的增长。在模型2、模型3中,空间溢出系数都为正,且都通过1%置信度水平的检验,说明相邻地区之间存在正向的空间溢出效应,且金融结构平方项(FS2)在所有模型中皆显著为负,说明存在外部制度约束下,也存在最优金融结构。因此,金融资源在银行体系和金融市场之间的合理分配,是影响经济增长的主要因素。

虽然在外部制度约束下的最优金融结构同样存在,但是从模型2中,存在金融制度约束下(Fsc)可以看出,金融制度约束对经济增长的影响显著为负,说明存在金融制度约束阻碍了经济的增长。金融结构平方项对经济增长的影响系数的绝对值同样变小。根据金融结构与金融结构平方项系数的改变,说明存在金融制度约束时,最优金融结构降低(2)根据一元二次方程最大值的求解,当一次项系数变小,二次项系数不变时,最大值的绝对值将减小。,这验证了理论模型存在外部约束时最优金融结构值可能减小。可能的原因是,金融制度约束扰乱了整个金融资源在金融市场的分配,使得一部分金融资源不能在市场上自由流动,减小了市场上金融资源的流动量,从而导致金融资本在银行体系与金融市场之间的分配比例降低。在模型3中,存在经济制度约束时(Esc),经济制度约束对经济增长的影响在5%的置信度水平下显著为负,说明存在经济约束阻碍了经济的增长。从最优金融结构来看,经济制度约束同样抑制了部分金融资源的自由流动,使得金融资源在金融市场与银行体系之间分配的比例降低。

通过模型1的结果验证了假设1,金融结构对经济增长存在显著的正向影响,金融结构与经济增长之间呈倒U型的非线性关系,证明了最优金融结构的存在性。模型2和模型3验证了假设2a和2b,制度约束(金融制度约束和经济制度约束)不利于经济增长。

五、拓展性分析

(一)经济发展水平差异性分析

为了验证金融结构对经济增长的影响在不同经济发展水平下是否存在差异性或规律性,将中国30个省(市、区)的经济增长划分为经济增长快的地区、经济增长较快地区和经济增长较慢地区,然后分地区分别估计空间杜宾模型。本文通过计算各地区人均生产总值在样本区内的均值,根据均值大小将中国30个省(市、区)平均划分为经济增长速度快、经济增长速度较快和经济增长速度较慢地区,结果表明经济增长速度快的地区主要包含上海、天津、北京、浙江、江苏、广东、山东、内蒙古、福建和辽宁;经济增长速度较快的地区主要包含吉林、河北、黑龙江、重庆、新疆、湖北、陕西、河南、海南和湖南;经济增长速度较慢地区主要包含山西、青海、宁夏、江西、四川、广西、安徽、云南、甘肃和贵州。由以上结果可知,经济增长快的地区主要集中在东部沿海经济发达地区,经济增长慢的地区主要集中在中西部经济落后地区,说明经济增长速度的分布在空间上呈现“东快西慢”的空间分布格局。

通过经济增长的速度对地区进行划分,进一步研究不同经济增长速度地区金融结构对经济增长的影响,并研究金融结构在不同地区之间的分布是否存在一定的规律性。动态空间杜宾模型估计结果如表5所示。表5中,列(1)～(3)表示经济增长速度快的地区下金融结构对经济增长的影响、金融制度约束对经济增长的影响和经济制度约束对经济增长的影响。列(4)～(6)表示经济增长速度较快的地区下金融结构对经济增长的影响、金融制度约束对经济增长的影响和经济制度约束对经济增长的影响。列(7)～(9)表示经济增长速度慢的地区下金融结构对经济增长的影响、金融制度约束对经济增长的影响和经济制度约束对经济增长的影响。

表5 金融结构与制度约束对经济增长的地区差异

在经济增长速度快的地区、经济增长速度较快的地区和经济增长慢的地区金融结构和金融结构的平方向对经济增长的影响均不显著。可能的原因是:第一,本文将地区进行详细的划分,经济增长与金融结构发展不匹配,存在“结构性失衡”,金融结构与经济增长之间呈现此起彼伏的特征,导致金融结构对经济增长的影响不显著。第二,本文将地区划分太多,导致了每个地区的样本量较小,未能真实反映实际的金融结构对经济增长的影响效果,但是并不能说明金融结构对经济增长没有影响。对于金融制度约束(Fsc)而言,在经济增长慢的地区,金融制度约束对经济增长具有显著的负向影响,说明金融制度约束不利于经济的增长;在经济增长较快地区,金融制度约束对经济增长影响;在经济增长快的地区,金融制度约束对经济增长不存在明显的抑制,说明金融制度约束对经济增长的影响与地区经济发展水平相关。对于经济制度约束(Esc)而言,在经济增长较慢地区、经济增长较快的地区和经济增长快的地区,经济制度约束对经济增长皆呈显著的负向影响,说明经济制度约束对经济增长的抑制作用与地区经济发展水平无关。

根据地区经济差异,验证了本文的假说3a,即制度约束对经济增长的效应受到地区经济增长速度的影响。在经济增长快的地区,金融制度约束对于经济增长的抑制程度并不明显,在经济增长速度较快和慢的地区,金融制度约束对经济增长都呈显著的负向影响,而经济制度约束对经济增长在所有地区皆呈显著的负向影响。

(二)门槛效应分析

本文在研究金融结构对经济增长的非线性影响之后,进一步研究经济制度约束、金融制度约束和产业结构的门槛效应,门槛效应模型的分析主要包含以下三个部分,分别为门槛模型的构建、门槛效应的检验以及门槛效应的分析。

1.门槛效应模型构建

为研究金融结构对经济增长的影响是否与制度约束和产业结构相关,本文建立如下所示的面板门槛模型(3)由于并不能确定门槛个数,因此模型的构建以单门槛为例,具体门槛数将根据实际的估计结果所得。:

(15)

(16)

(17)

其中,γ表示待估计的门槛值,I(·)表示示性函数,β1和β2表示门槛变量的回归系数,μi表示反映地区差异的特征值,εit表示随机扰动项,Aisit表示产业结构,其他变量含义同上。

2.门槛效应检验

在进行门槛值检验之前,要先确定门槛变量的数量,以便确定模型的具体形式[27]。对基本模型分别尝试在不存在门槛、单一门槛、双重门槛和三重门槛四种状态下进行估计,每种状态下的F统计值与Bootstrap检验的P值列示于表6中。由表6可知,当门槛变量为金融制度约束(Fsc)时,通过了单重门槛和双重门槛检验,但未能通过三重门槛状态下相关统计量的显著性检验。说明以金融制度约束作为门槛变量时应选择双重门槛效应进行估计。当门槛变量为经济制度约束(Esc)时,通过了单重门槛的检验,但未能通过双重门槛状态下相关统计量的显著性检验。说明以经济制度约束作为门槛变量时应选择单重门槛效应进行估计。当门槛变量为产业结构(Ais)时,通过了单重门槛和双重门槛的检验,但未能通过三重门槛状态下相关统计量的显著性检验,说明以产业结构为门槛变量时应选择单重门槛效应进行估计。

表6 门槛值估计与检验结果

3.门槛效应分析

结合门槛的检验结果,进一步进行门槛回归分析,结果如表7所示。由表7可知,回归系数在门槛值前后存在显著的差异。从金融制度约束(Fsc)来看,当金融制度约束小于第一个门槛值0.482 7时,金融结构呈现出正向的经济增长作用,且显著水平为1%。随着金融制度约束程度不断增大,金融结构对经济增长的促进效果不断被削弱,并且由正转负,当金融制度约束跨越第二门槛后,金融结构对经济增长的影响变为正向,说明在经济增长的过程中,金融制度约束在一定的区间才能发挥金融结构对经济增长的促进作用,否则会抑制经济增长。可能的原因是,金融市场自身存在对金融资源的配置作用,过度的政策干预会扰乱金融市场自身的调节机制,从而不利于经济的增长。从经济制度约束(Esc)来看,当经济制度约束小于第一个门槛值1.202 1时,金融结构对经济增长的影响在1%的置信度水平下显著为负,然而随着经济制度约束不断加强,金融结构对经济增长的促进作用逐渐降低,并且影响由负转正,回归系数由-9.971上升为9.917,说明在经济增长的过程中,只有当经济制度约束超过一定程度时,才有利于发挥金融结构对经济增长影响作用,促进经济增长。本文的经济制度约束是通过政府财政支出与财政收入的比值来刻画,当政府财政支出程度越大,又有利于金融市场的发展,从而推动经济增长。从产业结构(Ais)的门槛效应估计来看,当产业结构小于第一重门槛和第二重门槛时,金融结构抑制经济的增长,当产业结果跨越第二重门槛时,金融结构对经济增长的抑制程度减小,说明金融结构只有在较高程度的产业结构才会促进经济增长。通过门槛效应的分析,验证了本文的假设3b和假设3c。

表7 门槛效应回归结果

六、结论与政策建议

本文选取2006—2017年中国30个省(市、区)的数据,采用空间杜宾模型,实证分析了存在制度约束和不存在制度约束下金融结构对经济增长的影响,讨论了最优金融结构的存在性。实证结果表明:(1)中国经济增长存在正向的空间溢出效应,邻近省(市、区)的经济增长对当地经济增长有促进作用。(2)当不存在外部制度约束时,金融结构与经济增长呈倒U型关系,表明存在最优金融结构。当存在外部制度约束时,最优金融结构依然存在,但最优金融结构值减小;制度约束的存在不利于经济的增长,无论是金融制度约束还是经济制度约束,都阻碍了经济的增长。(3)在经济增长速度快的地区、经济增长速度较快的地区和经济增长较慢地区金融结构和金融结构的平方项对经济增长的影响均不显著;在经济增长较慢地区和经济增长快地区,金融制度约束对经济增长具有显著的负向影响,而在经济增长较快的地区,金融制度约束对经济增长不存在明显的抑制;在经济增长较慢地区、经济增长较快的地区和经济增长快的地区,经济制度约束对经济增长皆呈显著的负向影响。(4)金融结构对经济增长的影响与金融制度约束与经济制度约束的相对程度有关,合理的制度约束有利于发挥金融结构对经济增长的促进作用。金融结构只有存在较高程度的产业结构时,才会促进经济增长。

结合上述结论,得到以下启示:(1)金融结构对经济增长呈显著的正向影响,且呈倒U型关系,因此政府应积极加强宏观调控,完善金融监管制度,使得金融结构能够有效地配置金融资源,促进经济的发展。(2)制度约束对经济增长的影响与地区经济发展水平相关,因此政府通过实施相关的金融政策和经济政策调控手段时,需充分考虑地区的实际水平,有差别、有目标地推进,充分考虑实际因素,实行因地制宜、一地一策原则。(3)金融结构对经济增长与金融制度约束与经济制度约束的程度相关,因此政府应处理好与市场的关系,合理地通过政策工具对市场进行有效干预,推动金融资源配置,并依据市场机制实现帕累托最优,充分发挥市场机制在金融资源配置中的决定性作用,从而确保金融市场有序发展,并放大金融结构对经济增长的促进作用,实现金融资源在各个市场的合理分配[7]。