財政支出和金融發展對經濟增長的影響：非線性效應與關聯機制

李 強 李書舒

(1.中國科學院大學 經濟與管理學院，北京 100190；2.中國科學院 科技戰略咨詢研究院，北京 100190)

財政支出和金融發展對經濟增長的影響：非線性效應與關聯機制

李 強1李書舒2

(1.中國科學院大學 經濟與管理學院，北京 100190；2.中國科學院 科技戰略咨詢研究院，北京 100190)

基于中國1990—2014年的動態面板數據，運用系統GMM估計就財政支出和金融發展對經濟增長的影響進行實證分析，得出三個基本結論：一是財政支出和經濟增長之間存在顯著的“倒U型”關系，當地方政府的財政支出占GDP的比例低于25%時，增加財政支出可以促進經濟增長，反之則會削弱經濟增長；二是金融發展對經濟增長的影響同樣存在顯著的“倒U型”效應，當金融發展水平(信貸/GDP)低于130%時，金融發展水平的提高可以促進經濟增長，反之則會削弱經濟增長；三是在經濟相對發達的沿海地區，市場化的金融手段可以更好地促進經濟增長，而在經濟相對落后的內陸地區，由于金融發展水平相對滯后，經濟增長更多地依賴財政投入。

財政支出；金融發展；經濟增長

一、引言與文獻綜述

在中國“政府主導型”經濟增長模式的背后，財政支出和金融發展一直被認為是支撐經濟增長的重要動力。盡管目前已有大量文獻分別討論了財政支出和金融發展對經濟增長的影響，但迄今為止，一些關鍵的核心問題仍然懸而未決，同時一些新問題也不斷涌現。比如，如果說財政支出和金融發展對經濟增長有顯著影響，那么這些影響究竟是線性的還是非線性的？如果是非線性的，那么拐點位于何處？有何經濟含義？更進一步地，除財政支出和金融發展各自對經濟增長的獨立影響外，二者之間是否還存在著相互影響和交叉效應？研究這些問題，不僅可以加深我們對財政支出、金融發展和經濟增長三者之間關系的認識，而且有助于正確理解未來中國的財政和金融改革。

在財政支出和經濟增長之間的關系方面，目前學者們并沒有得出一致的結論。早期研究認為，財政支出和經濟增長之間存在正相關關系(Aschauer，1989；Devarajan et al.，1993)。不過，也有一些研究發現，財政支出和經濟增長之間具有負相關關系或不存在顯著關系(Landau，1986；Evans，1997)。近年來，一些學者開始探索財政支出和經濟增長之間的非線性關系。Armey(1995)研究認為，財政支出對經濟增長的影響具有類似于Laffer曲線的非線性特征；Choi et al.(2005)、Wahab(2011)等也得到類似結論。在國內研究方面，張明喜等(2005)基于生產函數的分析結果表明，財政支出的增加促進了經濟增長；付文林等(2006)研究發現，預算內財政支出占GDP的比例與經濟增長率呈現負相關關系；楊友才等(2009)通過構建門限回歸模型進行實證分析，證實了Aremy曲線在中國的存在性。

關于金融發展對經濟增長的影響，早期研究一般認為，金融發展有助于經濟增長，代表性文獻如King et al.(1993)、Luintel et al.(1999)等。Harrison et al.(2004)的實證分析發現，金融發展和經濟增長之間具有彼此促進的雙向因果關系。不過，Lucas(1988)并不認可金融發展對經濟增長的促進作用，而堅持認為是經濟增長帶動了金融發展。還有一些研究強調，金融發展和經濟增長之間的關系并不是線性的，而且在不同的經濟發展階段，二者的關系也可能存在重大差異(Rioja et al.，2004)。從國內研究來看，陳剛等(2006)認為，金融發展對經濟增長具有正向效應。但沈坤榮等(2004)的研究卻發現，金融發展和經濟增長之間并不存在顯著的相關關系。張珂等(2009)也指出，金融發展和經濟增長之間的正相關關系依賴于一些前提，比如在經濟發展程度較低時，金融發展的經濟增長效應似乎并不明顯。

在財政支出和金融發展對經濟增長的交互效應方面，目前的研究還相當有限。杜宏宇等(2012)基于中國省級面板數據的實證分析發現，金融發展對財政支出的經濟增長效應具有顯著影響。馬勇等(2012)針對世界各國一些重要的金融危機案例進行研究后發現，危機后的擴張性財政支出對經濟增長的影響主要集中在短期。在較近的一項研究中，劉文革等(2014)發現，隨著政府干預和財政支出的增加，金融發展對經濟增長的促進作用受到了明顯的抑制。

應該指出，現有關于財政支出、金融發展和經濟增長之間關系的研究尚未得出一致的結論，同時，大部分研究都未考慮其中的非線性效應和機制。為彌補現有文獻的不足，本文基于中國各省的動態面板數據，對財政支出和經濟增長之間以及金融發展和經濟增長之間的非線性效應進行分析。同時，為更好地考察財政支出和金融發展之間的相互影響，我們還在回歸分析中引入交叉項，這將有助于對財政支出、金融發展和經濟增長三者之間的動態關聯機制進行更為深入的刻畫。

二、回歸模型與樣本數據描述

(一)回歸模型和估計方法

為分析財政支出和金融發展對經濟增長的非線性影響機制和效應，本文建立如下動態面板回歸模型：

(1)

在式(1)中，下標i和t分別表示經濟區域和時間，c代表常數項，被解釋變量growthi,t為各地區的經濟增長率，govi,t表示各地區的財政支出， finani,t表示各地區的金融發展程度，Zi,t表示其它控制變量，εi,t為回歸方程的殘差。

由于待估計方程(1)為典型的動態面板回歸模型，滯后項的引入會引發經典的內生性問題，從而導致傳統的最小二乘法(OLS)、固定效應(FE)和隨機效應(RE)的估計結果均無法獲得有效估計量。為此，我們參照標準文獻的做法，采用含工具變量的廣義矩估計(GMM)來解決相關內生性問題。經典的GMM估計主要有差分GMM(Difference GMM)和系統GMM(System GMM)。一般認為，系統GMM估計由于其嚴格的矩條件能獲得更為有效的估計結果，因此，本文亦采用系統GMM方法進行相關模型估計。

在模型檢驗方面，GMM在回歸估計中需要進行以下兩個統計檢驗：(1)關于工具變量的Hansen檢驗，用于檢驗工具變量的整體有效性，原假設為“工具變量有效”；(2)關于二階序列相關的AR(2)檢驗，用于檢驗回歸方程的殘差εi,t是否存在序列相關，只有當殘差項不存在二階序列相關問題時，估計結果才是有效的。

(二)變量選擇和基本統計描述

根據式(1)，被解釋變量為經濟增長，具體的代理變量使用GDP增速。核心解釋變量為財政支出和金融發展，具體的代理變量分別采用地方公共財政支出占GDP的比重(地方公共財政支出/GDP)以及金融機構各項貸款占GDP的比重(金融機構各項貸款/GDP)。此外，為對其它可能影響經濟增長的潛在因素進行控制，我們參考過往文獻的做法(陳雨露 等，2014；馬勇 等，2015)，引入通脹水平、投資水平、消費水平、凈出口等變量作為控制變量。表1給出了上述各變量的具體說明。表2給出了各變量的基本統計描述。本文的所有數據均來自中經網和Wind資訊，具體包括1990—2014年中國29個省市(港澳臺除外，重慶和西藏由于數據大量缺失，也未被納入)的數據。

表2 各變量的基本統計描述

三、實證分析與檢驗

(一)基本回歸結果

在基本回歸中，我們首先分析財政支出和金融發展對經濟增長的非線性效應，基于式(1)的結果如表3所示。在表3中，回歸(1)為只包含財政支出及其平方項的回歸結果，回歸(2)加入了金融發展及其平方項，回歸(3)-(6)則在上述主變量的基礎上，依次加入通脹(CPI)、投資、消費、凈出口控制變量。

對于財政支出的非線性效應，表3回歸結果顯示，在至少5%的顯著性水平上，財政支出的一次項系數顯著為正，二次項系數顯著為負，這意味著財政支出對經濟增長的影響存在“倒U型”效應，拐點在0.25左右。這說明：當地方政府的財政支出占GDP的比例低于25%時，增加財政支出可以促進經濟增長；但如果財政支出占GDP的比例過大(經濟增長過度依賴財政支出)，超過了25%的臨界值水平，那么財政支出的增加反而會削弱經濟增長。

再來看金融發展的非線性效應，在表3所有回歸結果中，金融發展的一次項系數均顯著為正(顯著性水平1%)，同時二次項系數均顯著為負(顯著性水平5%)，這意味著金融發展對經濟增長的影響同樣存在顯著的“倒U型”效應。通過回歸中金融發展的一次項和二次項系數，可以計算得出拐點值大約在1.3左右。換言之，當金融發展水平(信貸/GDP)低于130%時，金融發展水平的提高可以進一步促進經濟增長；反之，如果金融發展過度，超過了130%的臨界水平，則會對經濟增長產生明顯的負面影響。

從表3回歸結果的統計檢驗來看，所有回歸均通過了Hansen檢驗和AR(2)檢驗，表明回歸估計的工具變量選擇有效，殘差不存在二階序列相關性。此外，注意到回歸模型在逐步加入控制變量的過程中，財政支出和金融發展的符號和顯著性均未發生顯著改變，這進一步表明了估計結果的可靠性和穩定性。

表3 財政支出和金融發展對經濟增長的影響：基本回歸

注：L.growth表示被解釋變量的一階滯后；***、**、*分別表示在1%、5%、10%置信水平上顯著；變量系數括號內為z值；AR(1)、AR(2)和Hansen統計量欄的數值為對應檢驗的p值。下同。

(二)穩健性檢驗

為進一步檢驗上述基本回歸結果的可靠性，參考標準文獻的做法，本部分從一些主要方面進行穩健性分析，包括對核心解釋變量和被解釋變量采用不同的代理變量、分時間段和區域進行回歸、引入額外的控制變量以及考慮變量之間的相互作用等。

1.基于不同的代理變量進行回歸

參照標準文獻的做法，我們首先檢驗回歸結果是否會受到核心變量不同代理變量選擇的影響。為此，采用GDP增長率的3年移動平均值作為經濟增長的代理變量，同時采用各項存款和各項貸款之和占GDP的比重(finan=(貸款+存款)/GDP)作為金融發展的代理變量，并重新進行相關回歸，結果如表4所示。其中，回歸(1)、(2)為采用GDP增長率的3年移動平均值作為經濟增長的代理變量的結果，而回歸(3)、(4)為采用各項存款和各項貸款之和占GDP的比重作為金融發展的代理變量的結果。

從表4的回歸結果來看，無論是采用GDP增長率的3年移動平均值作為經濟增長的代理變量，還是采用各項存款和各項貸款之和占GDP的比重作為金融發展的代理變量，財政支出和金融發展的一次項系數在所有回歸中始終顯著為正，而它們的二次項系數則始終顯著為負，這意味著，財政支出和金融發展與經濟增長之間的“倒U型”關系依然顯著成立。從拐點位置來看，財政支出/GDP的臨界值仍然位于25%左右，而新的金融發展變量(finan=(貸款+存款)/GDP)由于其本身數值整體變大，相應的臨界值位于190%左右。同時，表4的所有回歸均通過了Hansen檢驗和AR(2)檢驗，說明模型估計是有效的?？傮w來看，在采用新的代理變量之后，前文分析的基本結論依然成立。

表4 穩健性檢驗：經濟增長和金融發展的其它代理變量

2.分不同時間段和不同區域進行回歸

對于面板數據回歸，另外兩種常見的穩健型檢驗形式是考慮回歸結果在時間和空間兩個主要維度上的穩定性。為此，可以對原樣本分不同時間段和不同區域重新進行回歸。在具體時間段的劃分上，以2003年“銀監分設”為基本標志，中國的金融改革和發展進入一個新的階段(陳雨露 等，2013)，據此我們將原樣本劃分為1990—2002年和2003—2014年兩個子區間并重新進行回歸分析，具體結果分別如表5的回歸(1)和(2)所示。顯而易見，在兩個子區間里，無論是財政支出和經濟增長之間的“倒U型”關系，還是金融發展和經濟增長之間的“倒U型”關系，均顯著成立。同時注意到，財政支出在1990—2002年子區間的回歸系數在顯著性上要大于2003—2014年子區間，而金融發展的情況正好相反，其在2003—2014年子區間的回歸系數更加顯著，這說明，隨著經濟發展水平的提升，財政支出和經濟增長之間的關系有所下降，而金融發展和經濟增長之間的關系則在上升。

從空間維度來看，我們將總樣本劃分為經濟相對較發達的沿海地區和相對不發達的內陸地區，然后分別進行回歸估計，具體結果如表5中的回歸(3)和(4)所示?？梢园l現：一是財政支出和金融發展與經濟增長之間的“倒U型”關系在總體上仍然顯著成立；二是與內陸地區相比，沿海地區金融發展的經濟增長效應相對更加顯著，而財政支出的經濟增長效應相對較弱。根據中國經濟發展的現實經驗，這一點并不難以理解，因為在經濟相對發達的沿海地區，可以更多地通過市場化的金融手段促進經濟增長，而在經濟相對落后的內陸地區，由于金融發展相對滯后，可能不得不更多地依賴財政的直接投入。

3.增加額外的控制變量

為進一步檢驗模型的穩健性，我們嘗試在回歸模型中加入額外的控制變量，具體包括人均GDP、經濟波動(GDP增速的標準差)、通脹波動(CPI的標準差)、貿易開放度(進出口/GDP)、金融開放度(外商直接投資/GDP)、基礎設施水平(公路里程)、教育水平(每萬人的高等學校在校生人數)。從表6看，在分別加入上述額外控制變量后，核心解釋變量(財政支出和金融發展)的符號和顯著性在所有回歸中均未發生顯著改變，且所有回歸方程均通過了Hansen檢驗和AR(2)檢驗，表明模型的估計結果是有效的。對于新引入的各控制變量而言，注意到在回歸(7)中，教育水平的回歸系數顯著為正，表明一個地區教育水平的提高將有助于促進經濟增長。

表5 穩健性檢驗：分階段和區域回歸

表6 穩健性檢驗：加入額外控制變量

(續表6)

(1)growth(2)growth(3)growth(4)growth(5)growth(6)growth(7)growthvolcpi-0．156(-1．42)trade2．099(1．31)open-7．298(-0．65)road-0．042(-0．71)edu0．029?(1．85)constant20．190(1．56)-21．334??(-2．16)-20．694??(-2．32)-17．325(-1．59)-18．696??(-2．284)-14．772(-0．43)-25．397???(-2．93)AR(1)0．0130．0120．0160．0140．0130．0120．015AR(2)0．1570．1200．1480．1230．1780．1690．128Hansen0．4220．4780．4920．4640．4260．4630．519N696696696696696696696

4.考慮變量之間的相互作用

在回歸分析中，變量之間的相互作用可以通過引入交互項來分析其交叉效應。在本研究中，為分析財政支出和金融發展這兩個核心變量與其它變量之間的相互影響，可以在回歸模型中進一步引入財政支出和金融發展與各主要變量之間的交叉項，具體結果如表7所示。根據表7的回歸結果：財政支出和金融發展的交叉項系數顯著為正，表明財政支出和金融發展之間存在彼此強化和促進的正向效應；財政支出和通脹(CPI)的交叉項系數顯著為負，說明在高通脹環境中，財政支出的經濟增長效應會遭到削弱；金融發展和投資之間的交叉項系數顯著為正，表明金融發展水平的上升可以促進投資的增加；財政支出和金融發展與消費之間的交叉項系數均顯著為正，說明金融發展水平的上升和財政支出的增加可以促進消費的增長。

通過將上述結論置于中國經濟和金融發展的整體背景下，我們不難理解上述變量之間的相互影響和聯系的機制。首先，財政和金融作為中國經濟增長的兩個重要推動力，前者代表著政府的力量，而后者代表著市場的力量，二者之間相互支持和加強自然會產生正向的反饋機制和效應。其次，高通脹會削弱財政支出的效果，這主要是因為，在高通脹的經濟環境下，投資和消費的預期均會受到影響，此時財政支出的乘數效應會相應減弱。再次，隨著中國經濟和金融市場化進程的加速，投資和金融之間的聯系越來越緊密，由于大量的投資需求建立在信貸支持基礎之上，因此，金融發展可以促進投資上升也就不難理解了。最后，財政支出和金融發展促進消費增加也符合標準的經濟學原理：一方面，消費性的財政支出和消費金融本身會直接帶來消費需求的上升；另一方面，通過財政支出的乘數效應和金融發展所帶來的跨期消費平滑機制，會進一步促進消費需求的上升。

(續表7)

(1)growth(2)growth(3)growth(4)growth(5)growthcpi-0．027(-0．55)-0．048(-1．36)-0．040(-1．22)-0．021(-0．19)-0．036(-0．79)invest5．608??(2．16)5．279?(1．77)3．882??(2．38)5．331?(1．81)4．384???(2．89)consume9．013(0．65)7．386(1．02)10．109(1．38)8．557(0．15)9．191(0．24)export10．676(0．97)10．384(0．66)11．775(1．03)9．724(0．49)11．543(1．12)gov?finan41．972??(2．18)gov?cpi-4．739??(-2．28)finan?invest0．702??(2．13)gov?consume1．787?(1．97)finan?consume5．272??(1．98)constant-24．205?(-1．86)-33．176??(-2．29)-18．253(-1．31)-16．169(-1．12)-20．423(-1．26)AR(1)0．0180．0120．0190．0130．015AR(2)0．1560．1830．1700．2210．239Hansen0．4730．4970．5820．3290．345N696696696696696

四、結論與政策啟示

本文采用系統GMM估計方法，基于中國29個省市1990—2014年的動態面板數據，就財政支出和金融發展對經濟增長的影響進行實證分析。得出基本結論：(1)財政支出對經濟增長的影響存在“倒U型”效應，拐點位于25%左右。這說明：當地方政府財政支出占GDP的比例低于25%時，增加財政支出可以促進經濟增長；當財政支出占GDP的比例過大，超過25%的臨界值時，財政支出的增加反而會削弱經濟增長。(2)金融發展對經濟增長的影響同樣存在顯著的“倒U型”效應，拐點值出現在金融發展水平(信貸/GDP)達到130%左右時。這意味著：當金融發展水平(信貸/GDP)低于130%時，金融發展水平的進一步提高可以促進經濟增長；反之，如果金融發展過度，超過了130%的臨界水平，則會對經濟增長產生明顯的負面影響。(3)與內陸地區相比，沿海地區金融發展的經濟增長效應更為顯著，而財政支出的經濟增長效應則相對較弱。這說明：在經濟相對發達的沿海地區，市場化的金融手段可以更好地促進經濟增長；在經濟相對落后的內陸地區，由于金融發展水平相對滯后，可能不得不更多地依賴財政的直接投入。

根據本文結論，提出以下政策建議：一是財政支出規模并不是越高越好，應該合理調整財政支出占GDP的比例，以提高財政支出促進經濟增長的效率；二是推進適度的金融發展，既充分發揮金融發展的經濟增長促進效應，同時又防止金融發展過度而脫離實體經濟；三是充分考慮不同區域之間的差異性，沿海發達省市應該繼續充分發揮金融配置資源的優勢，同時優化財政支出比例和結構，而內陸省市則應該進一步提升金融發展水平，讓經濟增長的動力更多地從依賴財政支出轉向依靠市場化的金融手段。

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(責任編輯 彭 江)

Impact of Fiscal Spending and Financial Development on Economic Growth: Non-linear Effects and Transmission Mechanism

LI Qiang1LI ShuShu2

(1.School of Economics and Management, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190; 2.Institute of Policy and Management, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190)

Based on China′s regional data over 1990-2014, this paper employs the System GMM estimation to examine the relationship between fiscal expenditure, financial development and economic growth. The results yield three basic conclusions: (1) There exists a significant inverted U-shaped relationship between fiscal expenditure and economic growth, where economic growth is enhanced before the fiscal balance (fiscal expenditure/GDP) reaches 25% and weakened after; (2) A significant inverted U-shaped relationship is also found for the relationship between financial development and economic growth, where economic growth is enhanced before financial development (credit/GDP) reaches 130% and weakened after; (3) In the more developed coastal areas, the marketed based financial means better serve of the economy, while in the inland areas, economic growth is more dependent on the government's fiscal spending due to insufficient financial development.

fiscal expenditure; financial development; economic growth

2016-09-05

李 強(1977-)，男，河北南皮人，中國科學院大學經濟與管理學院博士生。 李書舒(1983-)，女，四川綿陽人，博士，中國科學院科技戰略咨詢研究院助理研究員。

國家自然科學基金項目“中國農村環境治理效率實證研究”(41401202)。

F015；F224

A

1001-6260(2017)02-0021-09

10.19337/j.cnki.34-1093/f.2017.02.003