金融發展、要素積累和經濟增長關系的實證分析

鞏 鑫，唐文琳，穆 軍

（1.廣西大學 商學院，南寧 530001；2.廣西生態工程職業技術學院，廣西 柳州 545004）

0 引言

經濟增長可以提高社會總福利，促進社會進步，是社會經濟發展的重要目標。如何促進經濟增長一直都是宏觀經濟學界研究的核心問題，經濟學家分別從要素積累、金融發展等角度研究經濟增長的問題。索洛模型認為要素積累是影響經濟增長的重要因素，在經濟達到穩態之前，要素投入的增加可以促進經濟增長。發達的金融市場可以甄選優質的企業和項目，從而合理配置金融資源，促進經濟增長[1]。金融發展的規模、效率和國民生產總值之間存在比較顯著的相關關系，金融發展可以提高資本的效率和數量[2]。因此，厘清金融發展、要素積累與經濟增長之間的內在聯系，具有重要的理論意義與現實意義。

Bagehot（1873）[3]較早關注金融發展對經濟增長促進作用，他認為英國的金融發展為工業革命的順利進行提供了廉價的、充足的資本。學者們使用不同國家的數據對金融發展與經濟增長的關系進行了實證分析，金融發展可以促進經濟增長的這一結論已初步達成共識[4，5]。而古典主義經濟增長理論認為經濟增長是要素積累和技術進步共同作用的結果，技術進步可以看做是要素積累的副產品。Howitt和Aghion（1998）[6]提出要素積累和技術進步不是經濟增長的兩個不同影響因素，而是同一過程的兩個方面，技術進步依賴于物質資本和人力資本的積累。隨后的學者從勞動[7，8]、資本[9]兩個方面論述了要素積累對經濟增長的作用。由此可見，金融發展和要素積累都可以促進經濟增長，那么這三者之間有著什么樣的內在聯系？對此，本文將金融發展、要素積累和經濟增長納入到同一研究框架內進行分析。

1 變量選取和數據來源

基于檢驗我國金融發展是否能夠通過作用于要素積累來達到推動經濟增長的目的，本文所選擇的變量主要包括：金融發展指標、要素積累指標、經濟增長指標和一些主要控制變量指標。具體變量的解釋如下：

金融發展（fd）。衡量金融發展的因素很多，本文主要從兩個方面對金融發展進行測度，分別是金融發展效率和金融發展規模。金融發展效率（fde）為金融機構存款總額與金融機構貸款總額的比值。由于此指標能夠較好地反映金融機構將存款轉化為貸款的效率，因而能夠比較準確地反映出金融發展效率。指標越大表示金融發展效率越高，反之則越低。金融發展規模（fdc）為金融機構存款總額與金融機構貸款總額之和與地區生產總值的比值。在我國，金融體系的主導行業為銀行業，因此該指標可以衡量我國金融發展規模。指標越大表示金融發展規模越大，反之則越小。

要素積累（Lnlcs）。要素積累方面主要考慮勞動要素和資本要素。本文參考張軍等（2004）[10]的做法，考慮將資本存量與就業人口的比值，即勞均資本存量作為衡量要素積累的指標。其中資本存量通過永續盤存法計算得到，公式為 Kit=(1-δ)Kit-1+IitPit，其中，Kit表示當期的資本存量，Kit-1表示前一期的資本存量，δ表示資本折舊率，Iit表示固定資本形成總額，Pit表示固定資產投資價格指數。通過對資本存量的測算可以較好地反映出資本要素的積累情況，就業人口能夠較好地反映勞動要素的情況。兩者的比值能夠較好地反映出整體的要素積累情況。對指標取對數后，得到指標Lnlcs，以此作為衡量要素積累的變量。指標越大，表示要素積累量越多，反之則越少。

經濟增長（Lnmegdp）。衡量經濟增長的指標一般是某一國的國內生產總值或某一地區的地區生產總值。為了更好地消除人口數量因素對生產總值的影響，以及更好地關注經濟增長過程中的人均量，本文選取我國31個省域的地區生產總值的人均量，并取對數，得到Lnmegdp。以此作為衡量我國31個省域經濟增長的變量。指標越大表示經濟增長越快，反之則越慢。

控制變量。本文對一系列可能對經濟增長產生影響的因素進行控制。其中，我國政府對經濟增長有著十分重要的作用，經濟增長對政府的財政收入支出、公共服務的提供等多個方面也有直接影響。故將政府支出/地區生產總值的對數值（Lngov）作為一個控制變量。進出口是經濟增長的重要組成部分，經濟增長會影響到進出口企業的發展，從而對進出口總額產生影響，故將進出口總額/總人口數的對數值（Lneio）作為控制變量。人口增長會對經濟增長產生顯著影響，一方面增加勞動力數量，提升經濟增長動力，另一方面人口增長會稀釋經濟增長的人均量。人口增長率是衡量人口增長比較直觀可信的數據，故將人口增長率（grow）作為一個控制變量。城市化、教育、儲蓄率和外商直接投資與經濟發展都密切相關，故將城鎮常住人口/地區常住人口（city）、普通高等學校在校人數/地區常住人口（edu）、儲蓄率（save）和外商直接投資的對數（Lnfdi）作為控制變量。

本文全部指標的數據均來自于1991—2017年的《中國統計年鑒》《中國金融年鑒》《中國教育統計年鑒》和省域統計年鑒。

2 模型設定

2.1 金融發展與要素積累的相關性檢驗模型

勞動力規模和資本存量是影響要素積累的重要影響因素，要素積累的速度又受到地區金融發展的約束，特別是受到具有代表性的金融發展效率和金融發展規模的約束。在控制外商直接投資、人均進出口額、城市化水平、教育水平和儲蓄率的基礎上，本文考察金融發展和要素積累之間的關聯性。主要通過建立模型（1）來驗證：

2.2 要素積累的中介效應測度

為了驗證金融發展、要素積累以及經濟增長三者的關系，本文首先采用模型（2）進行檢驗：

其中，Lnemgdpit是表示經濟增長的被解釋變量；Lnlcsit表示衡量要素積累的解釋變量；fdit是衡量金融發展的解釋變量，其中包括金融發展效率指標fdeit和金融發展規模指標fdcit。在所有的變量符號中，右下標的i表示省份，t表示年份。ui為影響經濟增長的區域因素中不隨時間變化的個體效應；Controlit為控制變量，包含政府購買（Lngov）、人均進出口額（Lneio）、城市化水平（city）、人口增長率（grow）、教育水平（edu）、外商直接投資（Lneio）和儲蓄率（save）。

進一步考察金融發展對經濟增長促進效果中要素積累的中介效應，本文在模型（2）的基礎上，加入了反映金融發展的兩個因素與要素積累的交互項fdcit×Lnlcsit和fdeit×Lnlcsit來衡量金融發展通過要素積累對經濟增長的影響。建立模型（3）：

在模型（3）中，若fdcit×Lnlcsit和fdeit×Lnlcsit的系數值不顯著，表示金融發展通過要素積累對經濟增長的影響不夠顯著；若fdcit和fdeit的系數值為負值或者不顯著，而fdcit×Lnlcsit和fdeit×Lnlcsit的系數值顯著，表示金融發展對經濟增長存在負相關關系或沒有影響，必須通過結合要素積累對經濟增長產生顯著影響；若Lnlcsit的系數值不顯著，而 fdcit×Lnlcsit和 fdeit×Lnlcsit的系數值顯著，表示金融發展能夠不通過要素積累而直接作用于經濟增長。

最后，考慮到大量的經濟現象都不是單一發生和存在的，相互之間都具有關聯性和延續性。因此，在分析金融發展、要素積累和經濟增長的過程中，不僅在三個因素之間要考慮到相互關聯的問題，如金融發展對于要素積累中資本存量的增長有一定的促進作用，同時也對經濟增長產生了推動作用。在延續性方面，有必要引入可能存在延續性影響的滯后項因素。從上述分析中不難看出，在模型（1）至模型（3）中，存在內生性問題的概率很大，由此產生的估計結果的有效性也有待考量。為了解決實證模型（1）至模型（3）中可能存在的內生性問題，引入衡量經濟增長變量Lnmegdpit的兩階滯后項Lnmegdpit-1和Lnmegdpit-2，構建動態面板模型，從而減少由模型自身設定所引起的誤差。由于兩階段SYS-GMM法能夠很好地修正一階段系統GMM法沒有考慮異方差問題而導致的估計偏誤，所以本文構建模型（4）和模型（5），通過系統廣義矩估計（SYS-GMM）方法對模型（4）和模型（5）進行估計，檢驗結果的穩健性。

在SYS-GMM后必須檢驗滯后項作為工具變量的有效性，判斷工具變量有效性的有Sargan檢驗和AR檢驗兩種方法，Sargan檢驗p值大于5%或10%表示原假設“全部工具變量有效”成立；AR檢驗中，擾動項存在一階序列相關是被允許的，但二階序列相關則不被允許，不適用SYS-GMM。

3 實證分析

3.1 單位根檢驗

對面板數據進行回歸的過程中，為避免出現偽回歸，本文對回歸分析中的主要變量分別運用LLC、IPS和ADF-Fisher三種方法進行面板數據單位根檢驗（見表1）。通過面板數據單位根檢驗的結果不難看出，初始變量極少達到10%以下的顯著性水平，表現為不平穩序列。通過一階差分處理后，所有變量均達到了10%及以下的顯著性水平，表現為平穩序列，可以進行進一步的實證分析。

表1 面板數據單位根檢驗

3.2 金融發展與要素積累相關性檢驗

以要素積累（Lnlcs）作為被解釋變量，以金融發展變量（金融發展規模fdc、金融發展效率fde）作為主要解釋變量，同時加入外商直接投資的對數（Lngov）、進出口總額/總人口數的對數值（Lneio）等控制變量，利用1990—2016年的我國31個省份的面板數據對模型（1）進行回歸分析，結果見表2。可以看出金融發展規模（fdc）在1%的水平上顯著促進了要素積累，而金融發展效率（fde）卻與要素積累成負相關關系，并且采用異方差穩健標準誤法（Robust）和自助法（Bootstrap）進行標準誤的修正，結果都是一致的。表明雖然銀行存款轉換為貸款的效率提高，但是貸款并沒有真正有效的轉化為生產要素的積累。

表2 金融發展對要素積累影響的固定效應回歸結果

3.3 靜態面板模型估計

對于靜態面板模型，本文采用了固定效應進行回歸，表3給出了固定效應回歸結果。表3中列（1）結果顯示，要素積累（Lnlcs）的系數在1%的水平上顯著為正，要素積累可以顯著的促進經濟增長（Lnmegdp），要素積累對于經濟增長的貢獻率達到50%左右，表明從1990—2016年我國經濟增長主要是由于要素積累引起的。金融發展規模（fdc）的系數在1%的水平上顯著為正，說明在沒有結合要素增長的情況下，金融發展規模的擴大可以為國民經濟的發展提供資金支持，從而促進我國經濟的發展。但是金融發展效率（fde）的系數在1%的水平上顯著為負，說明我國金融發展效率不僅沒有促進經濟增長，反而對經濟增長產生一定的抑制作用。對此可能的原因：一是我國的金融體系不健全，導致資源配置的扭曲，稀缺資源流向了一些擁有特權但沒有擁有良好投資機會的企業或部門，致使稀缺資源與良好的投資機會相分離。二是我國的銀行在性質上屬于國有銀行，承擔著太多的財政支持功能。

表3中列(2)和列(3)是考慮了交互項以后的估計結果，可以看出要素積累與經濟增長均存在顯著正相關關系，金融發展規模與要素積累的交互項（fdc×Lnlcs）的符號顯著為正，說明金融發展規模可以推動要素積累，進而促進經濟增長。但是，金融發展效率與要素積累的交互項（fde×Lnlcs）仍然顯著為負，由于在表2中已經得出金融發展效率（fde）與要素積累成負相關關系，因此金融發展與要素積累的結合并沒有促進經濟增長。

從控制變量的回歸分析結果來看，外貿依存度（Lneio）、城市化水平（city）、教育水平（edu）都和經濟發展是正相關關系，人口增長率（grow）和經濟發展是負相關關系，這些都符合相關經濟理論，特別需要強調的是列(1)至列(3)中教育水平（edu）對經濟增長的貢獻率都在17%以上，可見發展教育，提升勞動者的受教育水平，可以顯著地促進經濟增長。政府購買（Lngov）和經濟增長是負相關關系，對此可能的原因是政府購買支出代表國家對國民經濟運行的干預，在轉軌經濟中，政府干預過多會導致政府購買支出結構不合理，這可能給市場發出錯誤的信號，造成了市場資源配置的低效率。

表3 靜態面板模型估計結果

3.4 穩健性檢驗

為了保證結果的穩健，本文采用兩階段系統GMM方法進行回歸分析，建立了動態面板模型(4)和模型(5)。從下頁表4的結果可以看出，Sargan檢驗的P值為1，表明模型并沒有過度識別，AR(2)的P值大于0.12，表明模型不存在二階序列相關，可以采用兩階段系統GMM方法進行估計。在表4的列(1)中可以看到Lnmegdp(-1)、Lnmegdp(-2)的系數都在1%的水平上顯著為正，說明經濟增長受到自身滯后期的影響，要素積累（Lnlcs）的系數在5%的水平上顯著為正，說明即便從動態的角度考慮，要素積累對經濟增長也有顯著的促進作用。列(2)中加入金融發展規模和要素積累的交互項（fdc×Lnlcs）以后發現，金融發展規模（fdc）和要素積累的共同作用有助于促進經濟增長，但是他們的系數0.0079，比靜態面板估計結果低一點，說明金融發展規模和要素積累的結合對經濟增長的促進作用還存在很大的上升空間。列(3)中金融發展效率和要素積累的交互項（fde×Lnlcs）的系數是-0.0026，與靜態面板估計的結論是一致的。

表4 動態面板模型估計結果

4 結論

本文運用固定效應和兩階段GMM估計方法，以1990—2016年我國省域的面板數據對我國金融發展、要素積累與經濟增長之間的關系進行研究，得到以下結論：（1）經濟增長受到自身滯后因素的影響，滯后一期影響的作用較強，隨著時間的發展，滯后二期的影響開始大幅度減弱。（2）要素積累是我國經濟增長的重要原因，要素積累對經濟增長的貢獻達到50%左右。（3）我國金融發展規模可以顯著的促進經濟增長，但是金融發展的效率卻和經濟增長呈現負相關關系。（4）金融發展通過和要素積累相結合可以對經濟增長產生影響，金融發展規模和要素積累的結合顯著地促進經濟增長，而金融發展效率和要素積累的結合卻抑制了經濟增長。

因此，要保持我國經濟持久、較快的發展，一方面需要繼續增加投資，保持資本存量不斷增長，同時政府應該做好資本投資流向的規劃和管理，避免重復的、不合理的投資，提高資本的使用效率。另一方面還要加強金融市場發展規劃，促進金融發展規模和金融發展效率協調發展，從而和要素積累產生良好的“化學反應”，實現“1+1＞2”的作用，共同促進經濟增長。