中国区域金融发展与经济增长的实证研究

中国区域金融发展与经济增长的实证研究

一、金融发展与经济增长的理论研究改革开放以来，中国国内生产总值从1978年的3645亿元增加到2008年的30070亿元，增长了约81倍。1978年，存款总额从1367亿元增加到47.8亿元，贷款总额从1978年的1768亿元增加到32亿元，分别增长了350x和180x。经济总规模和金融资产总量迅速增长。我们知道,金融在经济体系中的作用包括:交易媒介、动员储蓄、配置资本、分散风险、监督公司治理等作用。概括来说体现在两个方面:一是提供支付清算系统,便利交易与经济运行,起血液与管道作用;二是储蓄和向投资转化的作用,通过动员储蓄、促进向投资转化、提高储蓄配置和投资效率,促进经济增长,起蓄水池和发动机作用。现代金融对经济增长起着至关重要的作用。因此,研究我国金融发展与经济增长的关系具有重要现实意义。关于金融发展与经济增长之间的关系,经济学家们一直存在争论。最早论及金融发展与经济增长理论的经济学家是熊彼特。熊彼特(Schumpeter,1912)认为,功能良好的银行系统通过甄别并向那些最有机会在创新产品和生产过程中成功的企业家提供融资而促进技术创新,进而促进经济增长。而一些古典经济学家们则往往将注意力集中在实体经济上,他们认为货币不过是便利交易的工具,是“蒙在实体经济上的一层面纱”。如琼·罗宾逊(1952)宣称“企业领着金融走”,卢卡斯(1988)则根本不相信金融与经济增长之间的联系有何重要性,声称经济学家“过度强调了金融因素在经济增长中的作用”。他认为,经济发展创造了对金融服务的需求,从而导致金融部门的发展,即经济增长带动了金融发展而不是相反。但是大多数经济学家还是从理论与实证研究的角度证实了金融发展是经济增长的必要条件,如格利与肖(GurleyandShaw,1960)、戈德史密斯(Goldsmith,1969)、麦金农(Mckinnon,1973)等人分别从金融中介、金融结构、金融抑制与金融自由化等角度论述了金融因素在经济增长中的作用,否定了琼·罗宾逊等人作出的金融发展只是经济增长的被动反映的观点。尤其是戈德史密斯(Goldsmith,1969)开创性地运用跨国实证研究,检验了35个国家从1860年到1963年的数据,发现金融发展与经济增长密切相关,但没有确定金融发展与经济增长之间的因果关系。Levine和Zervos(1998)的进一步研究表明股票市场流动性和银行发展水平能预期后期18年左右的经济增长水平、资本积累水平和生产率改进水平。而Arestis和Demetriades(1997)的研究结果却显示“金融发展促进经济增长决不具有普遍性”。Levine(2000)进行的较为广泛的跨国实证研究表明较发达的金融体系对经济增长有正的促进作用。总之,大多数经济学家认为金融发展对于经济增长具有巨大的正向作用。关于我国金融发展与经济增长的关系,国内大多数学者倾向于把中国看作一个整体来研究,如谈儒勇(1999)、沈坤容(2000)、韩廷春(2001)、曹啸和吴军(2002)、李广众和陈平(2002)、王广谦(2004)、殷剑峰(2006)、陈伟国和张红伟(2008)等,然而中国各地区的经济与金融发展不平衡,金融发展与经济增长的关系表现出显著的区域性,把中国作为一个整体来研究只是反映了中国金融发展与经济增长的一个平均水平,并没有揭示各地区之间的显著差异。二、面板数据分析本文以中国各地区金融发展与各地区经济增长之间的关系为研究对象,采用面板数据分析在不同省区和时间上地区金融发展与经济增长所呈现的关系,即从截面和时间序列两个方向上进行二者关系的研究。(一)面板数据模型估计的基本程序设有因变量y式(1)中是考虑k个经济指标在N个个体及T个时间点上的变动关系。其中N表示个体截面成员的个数,T表示每个截面成员的观测时期总数,参数α由于含有N个个体成员方程的模型和含有T个时间截面方程的模型在估计方法上类似,我们这里以含有N个个体成员方程的模型的估计为说明对象。根据截距项向量α和系数向量β中各分量的不同限制要求,可以将含有N个个体成员方程的面板数据模型分为3种类型:无个体影响的不变系数模型、变截距模型、含有个体影响的变系数模型。分别用式(2)、(3)、(4)表示。在对面板数据模型进行估计时,使用的样本数据包含了个体、指标、时间3个方向上的信息,如果模型形式设定不正确,估计结果将会偏离较远。因此要对模型形式进行检验,即要检验被解释变量y如果结果接受假设H检验假设H其中,S如果计算所得的F类似,检验假设H如果计算所得的F以上3种模型中,模型(3)即变截距模型是面板数据模型中的最常见的一种形式。根据个体影响的不同形式,变截距模型有可分为固定影响变截距模型和随机影响变截距模型两种。当数据中包含的个体成员是所研究总体的所有单位时,即个体成员单位之间的差异可以被看作回归系数的参数变动时,固定影响模型是一个合理的面板数据模型,例如进行各省比较分析时,数据包括了所有的省份,此时使用固定影响模型进行分析是合理的。然而,当个体成员单位是随机地抽取自一个大的总体时,固定影响模型便仅适用于所抽到的个体成员单位,而不适用于样本之外的其他单位。(二)被解释变量档案为了研究我国各地区金融发展与经济增长之间的关系,我们用金融资产总量的增长来描述金融发展,金融资产总量包括广义货币M2、股票市值、债券余额三部分。由于统计资料的缺乏,且存贷款之和占金融资产的绝大部分,我们选取存贷款余额之和替代金融资产总量。我们选择全国31个省市自治区1978-2008年的存贷款余额之和作为解释变量,各省市自治区1978-2008年的GDP作为被解释变量,分别用X、Y表示。所有数据均来自《新中国五十五年统计资料汇编》、各省市自治区国民经济和社会发展统计公报(2005-2008年),为了消除异方差,对X和Y分别取对数记为Ln(X)和Ln(Y),数据采用Eviews5.1进行处理。三、回归模型残差平方和估计结果本文中N=31,T=31,k=1,把样本数据分别按模型(2)、(3)、(4)进行回归,得到模型(2)、(3)、(4)的残差平方和分别为S估计结果如表1:四、金融发展与经济增长间的匹配机理由表1,经过改革开放31年以来的发展,我国的金融资产总量与经济总量呈很强的正相关,相关系数达到0.7966,说明我国的金融发展对经济增长有强劲的推动作用。截距项显示的是各地区金融发展对经济增长的影响程度,截距项越大,金融发展对经济增长的推动作用越大。表1中截距项较大的省份有湖南、江苏、山东、河北、河南、安徽、浙江等省份,表明这些省份金融发展对经济增长的促进作用较大。截距项的不同表明各省的经济基础不同对结果造成的影响,相对来说,湖南、江苏、山东、河北、河南、安徽、浙江这些省份的金融发展与经济增长更加匹配,表现为金融发展对经济增长的推动作用更大。总体来说,东部发达地区的截距项较高,而中西部地区的截距项较低。另外,我们选取金融资产总量的增长来描述金融发展,假定各地区的金融发展对经济增长的推动作用主要表现为金融规模的扩张对经济增长的推动,然而金融发展不仅包括金融规模的扩张,还包括金融效率的提高、资本市场的发展等,本文中并没有将金融效率的提高和资本市场的发展指标纳入模型,这留待以后的研究中加以分析,然而东部省份金融发展的层级已到达金融效率提高和资本市场发展的更高阶段,有些东部发达的省市截距项不是很高,可能因为这些东部省份的金融规模的扩张对其经济增长的推动只是一部分,金融发展不单单表现为规模扩张,这样有些东部省份的结果就出现了一定偏差。但无论如何,表中显示大部分中西部地区的金融发展对经济增长的促进作用较弱,如宁夏、新疆、青海等截距项都很低,这是因为改革开放以来,中西部不发达省份金融发展的基础本来就较弱,再加上东部发达省份经济的快速发展对资金的需求较大,甚至出现中西部地区的资金在本身不能满足本地企业资金需求的同时,出现中西部地区资金流到东部发达地区