王征
經濟增長是當前世界各國面臨的主要問題之一,全要素生產率是經濟發展的重要內涵。而金融具有配置資源的功能,金融體系是否健全完善對一國的技術進步和經濟發展至關重要。目前很少有學者從制度扭曲的角度直接考察金融抑制是否對TFP存在顯著的消極影響,即金融抑制是否阻礙技術創新和進步,不利于TFP的提高和影響經濟的長期趨勢。本文以Abiad et a1.(2008)的研究為基礎,考察金融抑制與全要素生產率的關系,揭示金融抑制涉及的7個具體方面對全要素生產率的具體內在影響機制。
一、數據及實證模型設定
(一)計量模型
本文主要研究金融抑制水平對全要素生產率的影響及其作用機制,因此本文以金融抑制指數為解釋變量,全要素生產率為被解釋變量構建模型。為更好識別金融抑制對TFP的影響,避免遺漏重要的解釋變量,根據非平衡增長理論的文獻,模型中包括影響TFP的控制變量(Arizala,Francisco;Cavallo,Eduardo;Galindo, Arturo,2009),設定模型如下:
其中TFPi,t為國家i在時間t的全要素生產率,FIi,t為國家i在時間t的金融抑制程度指標,Xi,t為一組與影響全要素生產率有關的控制變量,包括勞動生產率LPi,t,用于衡量國家的生產效率;CPIi,t指數用來衡量國家的通貨膨脹水平;以及GBi,t,即政府支出與GDP的比例。ɑi是未觀測到的國家特定效應,ηi是未觀測到的時間特定效應,εi,t是未觀測到的既隨國家又隨時間改變的誤差項。
二、金融抑制和全要素生產率關系的實證分析
(一)基準模型
本文以等式(1)為基準模型。首先只考察全要素生產率和金融抑制的關系。然后在基準模型加入影響全要素生產率的因素:勞動生產率、CPI指數、政府最終消費支出與GDP的比例。考慮金融抑制指數和其他控制變量的內生性問題,同時采用面板工具變量法進行估計。表2列出固定效應和隨機效應的估計效果。前2個模型中解釋變量只有金融抑制變量,而后2個模型中估計結果加入影響TFP的控制變量。考慮到全要素生產率隨時間改變,在后2個模型中加入時間效應。Hausman檢驗結果表明:在1%的顯著水平下拒絕原假設,固定效應模型較隨機模型的估計結果更為有效。
以固定模型為基礎并考慮到國家特定效應和時間特定效應,進行回歸結果分析。金融抑制對國家全要生產率具有負向的影響,并且在1%水平顯著,金融抑制系數顯著為負,表明金融抑制程度越高,全要素生產率水平越低,金融抑制不利于金融更好發揮資源配置的功能,從而阻礙TFP提高和經濟增長。在控制變量中,消費者物價指數對全要素生產率具有顯著負向影響,勞動生產率對TFP具有顯著正效應,這與預期是相符的。其中,消費者物價指數的估計系數的符號為負意味著通貨膨脹對全要素生產率的提高產生不利影響,通貨膨脹水平的提高必然會增加企業的成本,降低企業投資技術的熱情;同時,高通貨膨脹水平會削弱金融機構辨別高盈利部門或生產活動的能力。而勞動生產率對TFP的正效應主要來自于勞動生產率的提高,勞動者的培訓教育以及企業采用先進的生產技術和設備都促進勞動生產率提高。政府支出占GDP比例對全要素生產率同樣具有顯著負向影響,說明政府支出國家經濟效率的影響存在兩面性,這說明政府對經濟活動的干預在當期造成的損失超過其對公共服務支出帶來的好處,進而對國家全要素生產率產生負效應。
三、結論及政策建議
實證分析結果表明金融抑制水平對全要素生產率存在負效應。因此,本文在后金融危機時代提高全要素生產率、轉變經濟發展方式具有重要的政策啟示意義:1.堅持審慎原則,有機協調資本管制和匯兌管制,逐步放開金融賬戶的證券投資出入限制引導國外資本流入技術創新和研發領域,促進全要素生產率增長。2.金融改革對內在風險可控的前提下,逐步穩妥的推進利率市場化,促進資金的合理流動,解決當前資本脫離實體經濟和信貸控制的問題;完善我國銀行業信貸結構,切實解決小企業融資難的困境;繼續深化我國資本市場改革,完善資本市場結構,特別是股票市場的資源整合和改革,發展多層次的市場,充分發揮資本市場為全要素生產率的增長通融資金的作用。
參考文獻:
[1]Abiad,A.,E. Detragiache, and T. Tressel.“A New Database of Financial Reforms”,2008,IMF Working Paper WP/08/266.
[2]江春,蘇志偉.金融發展如何促進經濟增長——一個文獻綜述[J].金融研究,2013(9):110-122.
[3]江曙霞,陳玉嬋.金融約束政策下的金融發展與經濟效率[J].統計研究, 2011(7):21-26.