金融集聚、人力資本與經濟增長
——基于省際動態面板數據差分GMM分析

王春陽,李偉軍

(安徽工業大學 商學院,安徽 馬鞍山 243000)

財政金融研究

金融集聚、人力資本與經濟增長
——基于省際動態面板數據差分GMM分析

王春陽,李偉軍

(安徽工業大學 商學院,安徽 馬鞍山 243000)

基于2001～2014年中國省際面板數據,運用動態差分GMM模型分析方法探討金融集聚與人力資本對經濟增長是否存在促進作用。實證結果表明:金融集聚與經濟增長之間存在顯著地正相關性,提升金融集聚發展水平能促進中國經濟長足發展;人力資本水平與經濟增長之間也存在顯著地正相關性,提高人力資本存量和水平是推動中國經濟健康、快速和持續發展的不竭動力。

金融集聚;人力資本;經濟增長;差分GMM模型

一、引言

改革開放以來,中國經濟實力不斷增強,GDP總量由1978年的0.37萬億增加至2015年的67.67萬億;產業結構不斷優化,一、二、三產業占GDP總量比重由1978年的28.1:48.2:23.7調整至2015年的9:40.5:50.5;城鎮化水平不斷提升,城鎮化率由1978年17.9%提升至2015年的56.1%,城鄉居民收入與消費水平得到提高、生活質量得到改善。但經過30多年的高速發展,經濟增長的要素紅利逐步衰減,經濟發展步入新常態,經濟發展動力亟需從過去的要素、投資驅動轉變為創新驅動,挑戰與日俱增。與此同時,伴隨著經濟的高速增長,金融資源(機構、人員、市場)等的空間集聚現象愈加普遍,金融在經濟增長中的作用不斷增強。金融的集聚不僅能產生規模經濟效應,還能有效提高區域間金融資源配置效率,降低區域間金融交易成本(Kindle Berger1974)。然而,一個地區的金融能否集聚與人力資本有極大的關聯。金融集聚需要大量的專業人才,如財務、法律、計算機等人才(管馳明等,2010),相反,一定存量和質量的人力資本會顯著地促進金融集聚(任英華等，2010)。胡永遠(2011)研究發現中國人力資本積累具有自身收斂性,人力資本增長率與地區經濟增長率之間存在同向變化特征[1-5]。可見,討論金融集聚與經濟增長的關系時無法忽視人力資本的影響。尤其是新常態下中國人口老齡化問題不斷加劇,對人力資本積累提出了嚴重挑戰,這無疑也會在一定程度上影響金融集聚對經濟增長作用的發揮。因此,探索金融集聚、人力資本對中國經濟增長的理論與實踐,尋求金融集聚促進經濟增長的路徑,成為本文研究的關鍵。

二、文獻回顧

(一)金融集聚與經濟增長

迄今為止,國內外學者關于金融集聚與經濟增長關系研究取得了豐碩的成果。Mckinnon&Shaw(1973)通過研究區域金融集聚與經濟發展之間的內在相互作用機制發現,不同的金融集聚水平會對經濟發展產生不同的影響,在一定條件下,金融集聚有利于經濟發展。Greenwood&Jovanovic(1990)將金融功能可劃分為信息、分散風險和投資等功能,通過構建CJ模型對其與經濟增長關系進行實證檢驗,得出金融集聚與經濟增長之間存在因果循環關系,即金融集聚能有效促進經濟增長,經濟增長也能有效促進金融集聚水平提升。王力等(2004)認為金融集聚是經濟增長發展到一定階段結果,同時,經濟增長又在很大程度上反向促進金融集聚。陳文鋒等(2008)基于上海市1990～2006年金融產業集聚度、經濟增長數據,運用格蘭杰因果檢驗方法得出兩者之間存在長期協整關系,且前者是后者格蘭杰成因。張世曉(2010)認為在金融集聚和經濟增長互為格蘭杰成因條件下,區域金融、經濟發展和宏觀經濟運行亟需重視金融集聚與經濟增長之間協同效應。李偉軍(2010)認為金融業在空間、地理上的集聚能對實體經濟產生規模經濟效益、網絡效益和自我增強效益,金融集聚是經濟增長極形成中的重要推動因素。何宜慶等(2014)運用耦合度函數與耦合匹配度函數劃分中部六省省會城市金融集聚與區域經濟增長耦合系統匹配度類型,結果發現這些城市金融集聚與區域經濟增長的耦合協調性存在較大差異。李標等(2016)在傳統索羅增長模型基礎上,利用中國省際面板數據研究創新驅動下金融集聚與區域經濟增長關系,得出金融集聚顯著的促進經濟增長[6-13]。

(二)人力資本與經濟增長

20世紀50年代以來,伴隨著資本被劃分為物質資本和人力資本,國內外學者的目光逐漸聚焦在人力資本與經濟增長關系研究上,將人力資本視為經濟增長不可或缺的因素。Uzawa(1965)首次把人力資本引入經濟經濟增長理論。Lucas(1988)把人力資本作為重要的生產要素被納入經濟增長模型,得出人力資本的溢出效應將會引起各國經濟增長差異和發散。Romer(1990)認為人力資本作為一種生產要素對經濟增長起著間接促進作用,主要是靠促進技術進步助推經濟的發展。王超等(2004)基于面板數據實證分析中國各地區財政教育支出與經濟增長之間關系,認為教育投入作為一種特殊的公共財政支出對經濟增長的貢獻高于諸如資本品等其他要素。許和連等(2006)采用中等及以上學校在校學生人數代替人力資本存量,發現人力資本積累通過對中國TFP的影響間接促進經濟增長。陳仲常等(2011)通過人力資本離散度與經濟增關系研究,得出中國人力資本平均存量較高地區的人力資本離散度顯著地促進經濟增長,反之亦然。羅良清等(2013)利用中國1996～2010年省級面板數據研究人力資本結構與經濟增長關系,發現人力資本結構中的教育、健康和遷移均正向于經濟增長,且前者對后者的作用存在區域差異。王永水等(2016)基于中國1996～2012年省級面板數據研究人力資本在經濟增長中的門檻效應,發現人力資本門檻效應顯著存在,人力資本水平超過9.75的門檻值后物質資本和FDI回報率大幅提高且顯著促進經濟增長[14-22]。

綜上所述,學術界對金融集聚與經濟增長、人力資本與經濟增長關系進行諸多豐富的理論與實證研究,并取得一系列研究成果,然而把這三者作為一個動態系統研究的文獻十分稀少,其重要性不言而喻。鑒于此,本文將以2001～2014年中國大陸30省市區(除西藏)的相關序列數據為研究對象,運用動態差分GMM面板模型對金融集聚、人力資本與經濟增長之間的關系進行研究,以期在新常態下為中國經濟增長提供一些可行性政策建議。

三、計量模型、變量選取與數據說明

(一)計量模型與變量選取

本文在傳統的經濟增長模型中納入了金融集聚、人力資本等要素,構建動態面板計量模型,并采用動態差分GMM估計方法對模型進行估計,為消除各變量間可能存在的異方差對各變量進行對數化處理,具體模型為:

Lnagdpit=α0+α1Lnagdpit-1+α2Lnfinit+α3Lnstuit+βXit+ξit+εit..

(1)

其中,i表示不同地區省份,i=1,2,3…30;t;表示年份,t=1,2,3…14。被解釋變量agdp表示地區人均實際生產總值,反映中國的國民經濟發展水平。解釋變量fin表示金融集聚,關于金融集聚實證研究通常采用區位熵法,考慮到這方法計算金融集聚程度很難反映金融業在某地區集聚程度隨時間的發展情況,本文使用地區金融業從業人員占全部就業人口的百分比作為金融集聚代理變量(駱永民、劉艷華,2011)[23]。解釋變量stu表示人力資本,本文從人均受教育年限角度度量人力資本,先將各個不同層次受教育人數除以6歲以上人口數,再對其結果賦予不同權重,文盲及半文盲1.5、小學6、初中9、高中12、大專及以上17。X表示其他一些重要的控制變量。由于經濟增長受眾多因素影響,本文在模型中納入了城鎮化率、產業結構優化和人口自然增長率等主要因素,其中,ubr表示城鎮化率,即用城鎮人口與總人口之比來衡量中國各地區城鎮化率,城鎮化對就業人數和物質資本空間分布產生集聚效應影響著經濟增長。ais表示產業結構高級化,即用第三產業產值與第二產業產值之比來衡量中國各地區產業結構的優化升級。npgr表示人口自然增長率,其對產業結構與城鎮化產生綜合效應進而影響經濟增長。ξ表示個體效應,反映省際之間存在的持續性差異;ε表示隨機誤差項,即隨時間和個體而改變的擾動項,假定其期望值為零,無序列相關。

為消除個體效應影響和選擇合適工具變量,按照Arellano&Bond(1991)[24]提出的方法對模型(1)進行一階差分得到:

ΔLnagdpit=α1ΔLnagdpit-1+α2ΔLnfinit+α3ΔLnstuit+βΔXit+Δεit.

(2)

但需要注意的是:動態差分GMM估計結果需滿足兩個條件,一是隨機誤差項不存在序列相關,二是不存在弱工具變量問題,即工具變量必須和內生變量相關。因此,模型估計后還須對二者進行檢驗,本文以一階差分轉換方程的一階、二階序列相關檢驗AR(1)、AR(2)來檢驗隨機誤差項是否序列相關,如果差分后隨機誤差項只存在一階自相關而不存在二階自相關,即一階自相關檢驗AR(1)概率值小于5%而二階自相關檢驗AR(2)概率值大于5%,那么可認為估計方程隨機誤差項不存在序列相關;使用Sargan統計量檢驗工具變量是否有效,其原假設模型過度識別約束是有效的。

(二)數據說明

由于西藏地區統計數據缺失,本文選取除西藏外的中國大陸30個省市區2001～2014年面板數據為樣本,數據來源于《中國統計年鑒》、各省市區統計年鑒和國家統計局網站。同時,為消除異方差降低數據波動程度,使統計結果更加精確可靠,本文以2001年為基期對agdp這個變量的數據進行價格指數平減,又對全部變量的數據進行對數化處理。利用Stata12計量統計軟件進行數據描述性統計,結果如表1所示。

四、實證結果與分析

(一)面板數據單位根檢驗

含有時間序列過程的面板數據可能會因變量不平穩而產生虛假回歸,為避免這個問題,本文在動態模型回歸分析之前利用Stata12計量統計軟件對各序列及差分序列進行LLC檢驗和IPS檢驗,如表2所示各變量有的平穩有的不平穩,但經一階差分后均平穩。

表1 各變量的統計性描述

注:數據來源于《中國統計年鑒》、各省市區統計年鑒和國家統計局網站。

表2 各變量單位根檢驗結果

注: ③ 、② 和① 分別表示1%、5%和10%的顯著性水平;Δ表示一階差分。

(二)實證分析

由表2可知:首先,模型逐步加入控制變量的差分GMM估計結果,隨機擾動項的差分存在一階自相關AR(1)值都小于0.05,不存在二階自相關AR(2)值都大于0.05,統計值均不顯著,說明模型沒有發現水平方程誤差項存在序列相關問題。其次,模型中判斷工具變量過度識別的sargan檢驗值為1,都大于0.05,說明模型所選擇的工具變量都是有效的。最后,從解釋變量回歸系數看,這些系數差別并不大且符號都保持一致,說明模型都具有一定穩定性。根據上述計量方法及模型對比,解釋變量金融集聚(Lnfin)和人力資本(Lnstu)及控制變量城鎮化(Lnubr)、產業結構(Lnais)和人口自然增長率(Lnnpgr)在模型估計的結果中都顯著通過統計檢驗。

金融集聚(Lnfin)變量的回歸系數為0.0242,說明中國各地區金融集聚的發展對經濟增長起著促進作用,一些學者研究也驗證了這一點。劉軍、黃解宇等(2007)指出金融集聚分別靠金融集聚效應、金融輻射效應及金融功能促進經濟增長。丁藝等(2010)基于中國省際面板數據考察金融集聚與經濟增長關系,認為金融集聚顯著的促進經濟增長[25-26]。

人力資本(Lnstu)變量的回歸系數為0.0396,表明中國各地區平均受教育年限的增加對經濟增長有促進作用,這與傳統人力資本提高能促進經濟增長觀點相一致。homas(2011)基于跨國、跨區域數據,比較分析不同區域人力資本與經濟增長關系,得出充裕的人力資本是一個國家經濟持續增長最為關鍵的驅動力。周少甫等(2013)在兩部門經濟增長模型上運用分位數回歸方法分析人力資本、產業結構對中國經濟增長影響,發現人力資本顯著的促進經濟增長[27-28]。

城鎮化(Lnubr)、人口自然增長率(Lnnpgr)的回歸系數分別為0.0997和0.0122,意味著中國各地區城鎮化水平和人口自然增長率越高,對經濟增長的促進作用就越強。城鎮化包涵了人口、產業及衛生城鎮化、居民消費城鎮化、教育城鎮化和公共基礎設施城鎮化,它們水平越高對經濟增長的就越大(喻開志等,2014)。人口持續性增長能夠產生人口紅利現象,能夠為經濟社會發展提供充足的勞動力,勞動年齡人口份額提高和人口扶養比下降是改革開放以來中國經濟增長重要原因之一(蔡昉,2010)[29-30]。

表3 動態面板差分GMM估計結果

注: 估計系數下方括號里的數字為z值,③ 、② 和① 分別表示1%、5%和10%的顯著性水平。AR (1)檢驗和AR(2)檢驗原假設分別為差分后的殘差項不存在一階和二階序列相關,Sargan檢驗原假設為過度識別檢驗是有效的。

產業結構(Lnais)變量的回歸系數為-0.0837,意味著中國各地區產業結構優化升級對經濟增長沒有起到應有帶動作用。高更和等(2006)以多部門經濟模型分析河南省1994～2003年產業結構變動對經濟增長的貢獻,結果發現產業結構變動對經濟增長產生負面作用。付凌暉(2010)實證分析產業結構高級化與經濟發展關系,發現中國經濟發展顯著地促進產業結構升級,而產業結構高級化卻沒有推動中國經濟增長[31-32]。

五、結論與政策建議

本文以2001～2014年中國省際面板數據為樣本,探討新常態下金融集聚發展與人力資本提升是否對經濟增長具有促進作用。實證結果表明:金融集聚與經濟增長之間存在顯著地正相關性,提升金融集聚水平能促進中國經濟長足發展,是中國經濟未來發展的潛在增長動力;人力資本與經濟增長之間也存在顯著地正相關性,提高人力資本存量和水平是推動中國經濟健康、快速和持續發展的不竭動力,是中國經濟未來發展的要素支撐。針對以上分析結果,提出符合新常態下中國經濟發展需要的政策建議。

第一、 構建合理的金融集聚格局。整合中國區域金融產業和資源,加快推進區域金融集聚速度,積極建設區域金融中心,大力釋放金融中心對周邊區域輻射效應,在金融中心形成基礎上構建多元化、多層次的金融產業,以保證區域金融實現功能上互補,避免區域金融中心的建設與實際經濟脫節,以帶動中國經濟增長;加快金融集聚與經濟發展互動,打好用好金融集聚與經濟增長之間相互促進關系這張牌,提升金融集聚水平,同時,在保障銀行業穩定發展情況下,著力提高小微融資機構、證券業和保險業等發展水平,構建適應新常態中國經濟發展的多元化金融體系。

第二、營造適宜的金融集聚環境。政府要積極引導社會資本在區域間自由流動、著力降低金融業進入門檻和頒布實施優惠的稅收等政策,為金融集聚創造良好的政策環境;確定區域產業發展方向,合理地布局各區域產業,為金融集聚奠定優質的產業基礎;著力構建區域信用體系,充分發揮信用監督機制作用,為金融集聚提供適宜的社會信用環境。

第三、加大人力資本投入。人力資本主要靠教育的方式來不斷增加積累,而教育發展水平的高低則需政府的財政教育投入。當前,中國在教育上的財政投入雖然每年在不斷的增加,但其占財政支出的比例還是遠遠低于世界平均水平,這恰恰成為制約中國教育快速發展的薄弱環節,為提升教育發展水平、提高人力資本水平和勞動者素質,政府亟需加大財政教育投入力度,同時,還要積極鼓勵和引導社會資本、資源參與教育行業。

第四、優化人力資本教育結構。就當前勞動力市場而言,勞動力結構不合理等問題越來越凸顯,每年大量的高校畢業生難以適應市場需求出現就業難,而勞動力市場恰恰對各種高級技工、熟練技術工人需求卻很大。為此,政府亟需大力發展職業教育,培養職業技術人才,以解決當前工業化加速階段對技術工人、技師等需求;優化完善高等教育專業結構,加快調整高等教育專業,使其設置更加科學合理、更加適應產業結構與未來發展趨勢,以解決當前高等教育不合理專業設置、與勞動力市場脫節等問題,以期在新常態下為經濟發展提供更優質的人力資本支撐。

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[責任編輯:劉 煒]

10.3969/j.issn.1672-5956.2017.01.014

2016-10-10

國家社科基金青年項目“房地產市場行為金融特征及其預期彈性管理機制研究”(12CJL018)

王春陽,1991年生,男,安徽滁州人,安徽工業大學碩士生,研究方向為金融學,(電子信箱)544271893 @qq.com。李偉軍,1976年生,男,河南鄭州人,安徽工業大學副教授,碩士生導師,研究方向為金融學、 房地產經濟與金融、產業經濟學。

F832；F249.21

A

1672-5956(2017)01-0099-07