金融發展、產業升級與經濟增長的動態關系研究——基于省際數據的面板VAR分析

陳曉玲 張 毅

(安徽財經大學1.管理科學與工程學院2.統計與應用數學學院，安徽 蚌埠 233030)

金融發展、產業升級與經濟增長的動態關系研究——基于省際數據的面板VAR分析

陳曉玲1張 毅2

(安徽財經大學1.管理科學與工程學院2.統計與應用數學學院，安徽 蚌埠 233030)

基于30個省份1990—2013年的面板數據，利用面板VAR估計模型，對金融發展、產業升級以及經濟增長之間的動態關系進行實證分析。結果表明：金融發展并沒有顯著地促進產業升級和經濟增長，但較大地推動了其自身的發展；經濟增長推動了金融發展、產業升級及其自身的發展；產業升級對金融發展及其自身有著推動作用。

金融發展；產業升級；經濟增長

一、引言及相關文獻綜述

大多數國家和地區經濟增長的實踐表明，一國的經濟發展往往離不開其金融發展水平的提高和產業結構的改善。以我國為例，上世紀90年代以后，隨著對外開放程度的逐步擴大，大量外資涌入制造業，產業結構得以改善，金融發展和產業結構優化在很大程度上推動了我國經濟的迅猛發展。進入21世紀后，傳統工業經濟讓位于服務業和信息經濟，第三產業取得快速發展，金融業規模日益擴大，我國的經濟總量不斷變大?？梢哉f，金融發展、產業升級和經濟增長三者之間相互作用、相互促進及相互影響。因此，深入探討如何在保持我國經濟平穩發展的同時，正確處理好金融發展、產業升級和經濟增長三者之間的關系，顯得尤為必要。

自Schumpeter(1911)提出金融發展能夠通過降低信息成本與交易成本、影響居民儲蓄與投資決策的方式來促進社會生產力和經濟發展水平提高的觀點后，眾多學者開始探索經濟增長與金融發展之間的關系。Patrick(1966)將經濟增長與金融發展之間的關系分為“需求帶動”和“供給引導”兩種，并認為欠發達國家的金融發展大多為“供給引導”型，它們的金融部門將儲蓄配置給效率更高的部門以促進社會經濟增長。Harrison et al.(2004)證實，經濟增長與金融發展之間相互影響，主要表現在：經濟增長有“深化”功效，一定程度上可以降低金融中介的成本；經濟增長可能會通過提高勞動力成本進而導致金融中介成本上升，但“深化”最終起主導作用。Abu-Bader et al.(2008)發現，埃及的金融發展與經濟增長之間具有很強的雙向格蘭杰因果關系。但是也有學者提出不同的觀點，如Lucas(1988)認為，應該是經濟發展帶動金融發展而不是金融發展帶動經濟發展。

2008年金融危機后，國外學者開始從金融系統等角度對經濟增長與金融發展之間的關系進行分析。Ergungor(2008)發現，金融發展與經濟增長之間存在非線性關系，且在法制較為公平的國家，金融發展對經濟增長的促進作用更為突出。但是，也有研究指出經濟增長與金融發展之間并非永遠是正向關系。Lee(2012)以英國、日本、德國等為代表的研究表明，以國家銀行為主導的金融結構與以市場為導向的經濟結構是互補的。然而，Gries et al.(2009)的實證分析發現，金融發展并沒有促進經濟增長，且兩者之間不存在因果關系。

國內學者也對金融發展與經濟發展之間的關系展開了深入分析，多數研究表明金融發展在一定條件下能夠促進經濟增長。王志強等(2003)的研究表明，金融發展能夠推動經濟發展。米建國等(2002)認為，金融抑制和金融過度都不利于經濟發展水平的提高。陸靜等(2009)提出，在不穩定的經濟發展過程中，金融發展只有在保持適量增量資本投入時才能促進經濟發展。然而，由于我國經濟呈現二元化特征，地域經濟發展水平存在較大的差異，因此不同地區金融發展與經濟增長的關系也存在顯著差異。馬正兵(2007)的實證研究顯示，金融發展在一定程度上能夠帶動經濟增長，但是其經濟增長效應在地區間有著較大差異。楊龍等(2011)的研究結論表明，金融發展的促進作用在區域上存在“門檻效應”：東、中部地區金融發展對經濟增長有正向影響且更為顯著，而對于西部地區其促進作用并不明顯。對于金融發展與產業升級之間的關系，錢水土等(2011)發現，在控制相關變量后，金融發展能夠推動技術進步與產業結構升級。孫晶等(2012)的研究顯示，金融發展通過對產業結構變動的內在作用，從而對產業結構調整和產業水平提升產生重要影響。

通過對已有文獻進行的簡要回顧，不難發現，雖然學者對金融發展、經濟增長與產業結構升級之間的關系進行了大量探討，且成果豐碩，但依然存在不足，主要體現在，以往研究多側重于簡要闡釋三者之間的單向影響，而對它們之間的動態關系并沒有進行深入考究?；诖耍疚倪x取1990—2013年30個省份的面板數據，利用面板VAR方法系統分析金融發展、經濟增長與產業結構升級之間的動態關系。

二、研究設計

(一)變量選擇和數據來源

考慮數據的可獲得性，本文選取了除西藏、港、澳、臺外的30個省份1990—2013年的面板數據。相關數據源自《中國經濟統計年鑒》和部分省市的《金融年鑒》。在參考已有研究的基礎上，本文用人均GDP的對數形式(ln rgdp)來衡量經濟發展水平，以消除人口因素的影響。在金融發展方面，本文用地區年末金融機構的存貸款與名義GDP的比值(fd)代表各省市的金融發展水平。在產業結構升級方面，本文利用錢水土等(2011)提出的第二三產業產值之和與名義GDP之間的比值(ind)來表示產業結構升級。變量的描述性統計結果見表1。

表1 變量描述性統計

(二)估計方法及模型

本文通過PVAR方法衡量各省市金融發展、產業升級與經濟增長之間的動態關系。面板VAR方法首先將系統中的全部變量作為內生變量，并利用GMM方法估計它們之間的回歸結果，然后采用脈沖效應函數和相關動態脈沖響應圖分析一個內生變量的沖擊對其余內生變量的影響，最后通過方差分解以討論擾動因素對各變量影響的相對程度。

本文的面板VAR公式為：

yit=αyit-1+φt+θi+μit

(1)

其中，α是待估參數，φt是時間效應，θi是個體效應，yit-1為內生變量yit的滯后一期。本文中，yit即金融發展(fd)、產業升級(ind)和經濟增長(ln rgdp)三個變量的向量。我們采用“Helmert”過程展開向前均值差分，該過程能夠消除每個個體向前的均值，確保滯后變量與轉換后的變量正交，且與殘差項無關，進而可以利用滯后變量作為工具變量進行GMM估計。面板VAR結合了VAR及面板數據分析的優勢，既能控制不可觀測時期不變效應和截面不變效應，又可以分析變量間的動態關系。

三、實證結果和分析

(一)面板單位根檢驗

在進行PVAR模型估計時，需先進行面板單位根檢驗，判斷樣本是否為平穩面板，以此保證模型估計的精確性和避免偽回歸現象的存在。本文主要采用LLC、Fisher-ADF和IPS三種檢驗方法。通過相關單位根檢驗的結果可以發現，除產業升級外，其余變量均為非平穩，因此需要對各變量的一階差分進行面板單位根檢驗。表2顯示，各變量的一階差分均為平穩，說明三個變量均為一階單整序列。

表2 面板單位根檢驗

注：*、**和***分別表示統計值在10%、5%和1%水平上顯著。

(二)面板估計結果分析

為了估計PVAR模型，我們利用AIC、BIC和HQIC三個準則判斷該模型的最優滯后階數，這些準則一般依據信息量取得最小的準則確定模型的階數，結果見表3。從中可以看出，AIC在5階達到最小，而BIC和HQIC在3階達到最?。磺襆ütkepohl(1993)認為BIC和HQIC準則優于AIC準則(因為當樣本數趨近于無限大時，BIC和HQIC準則最終能夠給出正確的滯后階數，而依據AIC準則判斷的滯后階數往往偏高)，故滯后階數選3，即最優滯后階數為滯后三階。

表3 面板VAR最優滯后階數選擇

在估計PVAR模型時通常需要先消除樣本中的固定效應，為了避免一般均值差分方法可能產生的偏誤，本文采用向前均值差分方法，即Helmert轉換。我們利用GMM方法估計得到fd、ind與ln rgdp之間的PVAR模型參數回歸結果，具體見表4。

從表3的參數回歸結果可以看出：(1)人均GDP的對數方程中，滯后一期的產業升級和金融發展對人均GDP存在顯著的正向影響，而滯后二期的影響為負，表明在我國經濟增長的早期，產業結構的優化和金融的深度發展會顯著促進經濟發展，然而這種推動作用在后期明顯削弱。(2)產業升級的方程中，滯后一期與滯后二、三期經濟增長系數逐漸變大，說明我國經濟增長對產業升級的影響是一個逐步加強的過程，而金融發展對產業升級的影響則完全相反。(3)金融發展的方程中，經濟增長和產業升級對金融發展的影響表現為先增后減的趨勢，表明只有對經濟增長和產業升級進行適當調控，才能夠更好地發揮兩者對金融發展的推動作用。整個PVAR(3)系統中的大部分參數均顯著，并且大部分的參數估計結果都符合經濟理論的闡釋，模型整體估計效果較好。

表4 面板VAR(3)參數估計結果

注：括號內數字為GMM估計系數的T檢驗值；*、**和***分別表示統計值在10%、5%和1%水平下顯著；h_·表明該變量已進行helmert轉換；L1h_·為其滯后一階，L2h_·為滯后二階，L3h_·為滯后三階。

(三)模型穩定性檢驗

面板VAR模型只有在自身穩定后才能進行相關的預測分析、脈沖響應、方差分解及Granger因果檢驗。判斷上述的面板VAR模型是否穩定，需要判斷面板VAR模型的特征方程的根是否在單位圓內，即特征根的模小于1。穩定性是指模型中某個方程的擾動項發生一個單位根標準差的變化，而未對自身方程和其他方程產生明顯沖擊。通過表5可以發現，模型是穩定的。

表5 特征方程的特征值

(四)脈沖響應分析

脈沖響應函數是分析在其他變量當期及以前各期值不變的情形下，擾動項的一個標準差沖擊對其他變量當期和未來取值的影響，其能夠較為清晰地分析各變量之間的相互關系。為直觀分析金融發展、產業升級及經濟增長三者之間的動態關系，本文對每個變量進行一個標準差沖擊，并通過Monte Carlo模擬500次得到各變量的沖擊反應。圖1顯示了PVAR(3)系統中金融發展、產業升級與經濟增長的脈沖響應，最大滯后期數為6。

從圖1可以看到，ln rgdp對自身的沖擊在滯后二期附近達到最大，隨后沖擊作用逐漸減少，在滯后6期趨于平穩；經濟增長對金融發展的影響作用隨著滯后階數的增長而變大，說明經濟增長是預測未來金融發展的重要變量，這與我國經濟增長依賴于大規模投資的現狀相符，在該過程中，金融系統由于受到政府及宏觀政策的影響而扮演著財政功能的角色，這為金融規模的迅速發展提供了一個較為便利的環境；經濟增長對產業升級的沖擊作用在滯后4期附近達到最大。金融發展對經濟增長的影響較小，幾乎可以忽略不計；金融發展對自身的影響較為穩定，表明金融發展對其自身未來的預測起到一定的作用；而金融發展對產業升級的沖擊程度偏小，也幾乎可忽略不計，但預測的區間較大，表明金融發展在一定程度上促進了產業結構的升級，這可能因為金融自身追求高利潤和高回報，使得資本從低回報率的產業向高回報率的產業流動，從而促進了產業結構的優化改善。產業升級對經濟增長產生了較小的負向影響，表明產業升級未能有效推動經濟增長；產業升級對金融發展的影響程度相對較小，但較為穩定，說明產業升級對金融發展的預測起到了較大的作用，原因可能在于，產業升級過程中的技術革新、制度完善及資本需求在一定程度上促進了金融效率的提高，推動了金融業的發展；產業升級對其自身的沖擊作用在當期達到最大，隨后逐漸減弱。

圖1基于面板VAR(3)系統的變量間的沖擊反應圖

注：變量的進入順序是ln rgdp、fd和ind。

(五)方差分解分析

從方差分解的結果(表6)可見，在對經濟增長進行預測時，未來1期內，只有自身的沖擊對其產生影響；在未來5期，經濟增長和金融發展對其影響占有很大比重；未來10期，金融發展的沖擊占到總沖擊的70%，而經濟增長由未來1期的100%下降到此時的22.8%。這說明，經濟增長對其自身的沖擊在未來較短時間內占有較大的比重，這與脈沖響應圖較為吻合。從金融發展方程的沖擊來源來看，未來1期的沖擊主要來源于金融發展自身，產業升級對其不產生任何沖擊；未來5期，各變量均對其產生一定的影響，說明經濟增長和產業升級也是影響金融發展的原因；未來10期的預測，方差的69.2%完全由金融發展來解釋。從產業升級的方程看，未來1期的預測方差的絕大部分是由自身沖擊造成的，但隨著時間的推移，金融發展的沖擊越來越大，由未來5期的33.2%增加到未來10期的43.4%。

表6 各內生變量預測方差的方差分解

注：表中只列出了1、5和10期預測方差的分解數據。

(六)面板Granger因果檢驗

為更好地了解內生變量之間是否存在顯著的因果關系，我們對各變量進行PVAR模型框架下的Granger因果檢驗。根據表7的檢驗結果，金融發展與經濟增長、產業升級與經濟增長是一種互為因果的關系，而金融發展與產業升級則是一種單向的因果關系。

表7 變量間的Granger因果檢驗

四、結論及政策建議

本文選取了30個省份1990—2013年的面板數據，在此基礎上通過構建面板向量自回歸模型，綜合使用面板GMM估計、脈沖響應函數、方差分解及面板Granger因果檢驗等方法，對金融發展、產業升級及經濟增長之間的動態關系進行了分析。結果表明：(1)金融發展并沒有顯著促進產業升級和經濟增長，但較大地推動了其自身的發展。(2)經濟增長推動了金融發展、產業升級及其自身的發展。(3)產業升級對金融發展和自身具有推動作用。

根據本文實證結論并結合我國現狀，提出以下幾點政策建議：第一，積極引導推動產業結構合理化發展。目前，我國各地區產業結構存在較大的差異，因此，需根據當地的實際狀況加以具體分析，大力優化產業結構，助力金融與經濟發展。第二，加快地區金融體制改革和相關結構優化。一方面，部分地區尤其是中西部地區應加速出臺和完善有助于進一步促進金融發展的政策措施；另一方面，要大力推進我國金融區域化發展戰略，根據地區金融發展現狀實施相應的金融調控政策，以緩解東部地區對中西部地區金融資源的過度侵占，實現各地區金融協調發展，推動經濟增長與產業結構升級。第三，在重視經濟發展增速的同時，也應高度關注經濟發展的質量。

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(責任編輯 張建軍)

TheDynamicRelationshipsamongFinancialDevelopment,IndustrialsUpgradingandEconomicGrowth:OnPanelVARModelbyUsingProvinceLevelData

CHEN XiaoLing ZHANG Yi

(Anhui University of Finance and Economics, Bengbu 233030)

Based on the panel data of 30 provinces and municipalities during 1990-2013 and the Panel VAR model，this paper empirically analyses the dynamic relationships among financial development，industrials upgrading and economic growth. The results show that the financial development promotes itself significantly while it does not accelerate industrial restructuring and economic growth. Economic growth promotes financial development, industrials upgrading and itself. Adjustment of industrial structure produces positive role to financial development and itself.

financial development; industrials upgrading; economic growth

2017-06-01

陳曉玲(1964--)，女，安徽蚌埠人，安徽財經大學管理科學與工程學院教授、碩士生導師。

張 毅(1990--)，男，安徽安慶人，安徽財經大學統計與應用數學學院碩士生。

F124；F832

A

1001-6260(2017)10-0019-07

10.19337/j.cnki.34-1093/f.2017.10.002