中國的金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長 一個聯(lián)立方程計(jì)量模型的經(jīng)驗(yàn)解釋

1、中國的金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長 一個聯(lián)立方程計(jì)量模型的經(jīng)驗(yàn)解釋2008-9-12摘要金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系長期以來受到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。本文通過對我國經(jīng)濟(jì)增長與金融中介體及股票市場建立聯(lián)立方程模型，并用廣義矩的系統(tǒng)估計(jì)方法(GMM)，對我國金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，我國金融中介體市場尤其是存款貨幣銀行的發(fā)展對我國經(jīng)濟(jì)增長長有明顯的促進(jìn)作用，而存款貨幣銀行效率的提高卻對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生負(fù)效用；股票市場的規(guī)模及流動性對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用也很明顯；與此同時，經(jīng)濟(jì)增長對金融發(fā)展也有明顯的促進(jìn)作用。關(guān)鍵詞金融發(fā)展，經(jīng)濟(jì)增長，聯(lián)立方程，廣義矩陣一、問題的提出及文獻(xiàn)回顧關(guān)于金融發(fā)展與經(jīng)

2、濟(jì)增長的關(guān)系，著名的經(jīng)濟(jì)學(xué)家熊彼特(Schumpeter，1911)曾提出過一個著名的論斷：金融中介提供的服務(wù)(推動儲蓄、評估項(xiàng)目、管理風(fēng)險、監(jiān)督管理者及便利交易等)是技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長所必需的，也就是說金融的發(fā)展可以推動經(jīng)濟(jì)的增長。?？怂?Hicks，1969)的研究發(fā)現(xiàn)金融創(chuàng)新對英國工業(yè)革命的作用與技術(shù)創(chuàng)新同樣重要。戈德史密斯(Goldsmith，1969)和麥金農(nóng)(Mckinnon，1973)對一些國家所做的經(jīng)驗(yàn)研究表明金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間有著緊密的聯(lián)系。金和萊文(King and Levine，1993)建立模型對80多個國家1960年到1989年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析得到的結(jié)論是熊彼特的論

3、斷是正確的，即金融發(fā)展促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。也有很多有影響力的經(jīng)濟(jì)學(xué)家認(rèn)為金融在經(jīng)濟(jì)增長中是一個相對不重要的因素。Levine和Zervos(1998)用41個國家19761993年的面板數(shù)據(jù)做回歸，得出結(jié)論認(rèn)為銀行和股票市場的指標(biāo)與當(dāng)前及以后的經(jīng)濟(jì)增長率有很強(qiáng)的相關(guān)性。羅賓遜(Robinson，1952)提出金融僅僅是跟隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展而發(fā)展。盧卡斯(Lucas，1988)提出金融與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系被“過分強(qiáng)調(diào)”了。他們認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展會創(chuàng)造對金融服務(wù)的需求，這種需求導(dǎo)致金融部門的發(fā)展，是經(jīng)濟(jì)增長帶動金融部門發(fā)展而不是金融發(fā)展促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長。Arestis和Demetriades(1997)分別對德國和

4、美國兩個國家的時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間的長期因果關(guān)系不僅因國家的不同而不同，而且可能有本質(zhì)的區(qū)別。國內(nèi)學(xué)者關(guān)于金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系有很多的研究，采用的方法及得出的結(jié)論不盡相同。國內(nèi)學(xué)者的研究大致可分為兩塊：金融中介的發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系及股票市場的發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系。其中一部分是把兩塊結(jié)合在一起研究，還有一部分則是分別研究金融中介及股票市場與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系。談儒勇(1999)用19931998年的季度數(shù)據(jù)分別驗(yàn)證了我國金融中介市場及股票市場與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系，得出金融中介的發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間有顯著的正相關(guān)關(guān)系，股票市場發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間有不顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，他認(rèn)為這

5、意味著金融中介體的發(fā)展有可能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，股票市場的發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長的作用則是極其有限的。曹嘯、吳軍(2002)采用格蘭杰因果檢驗(yàn)法對金融中介發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系進(jìn)行了檢驗(yàn)，結(jié)果顯示金融發(fā)展是經(jīng)濟(jì)增長的原因，并認(rèn)為金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用主要是通過金融資產(chǎn)數(shù)量上的擴(kuò)張來實(shí)現(xiàn)的。殷醒民、謝浩(2001)運(yùn)用Levine和Zervos(1998)提出的方法對19931999年期間我國股票市場發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究，得出股票市場發(fā)展與我國經(jīng)濟(jì)增長之間存在很強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系，從而認(rèn)為股票市場的發(fā)展對中國經(jīng)濟(jì)增長起到了重要的推動作用。李廣眾、陳平(2002)利用1952-1999年的時間序列數(shù)

6、據(jù)，對多變量VAR系統(tǒng)進(jìn)行研究表明，經(jīng)濟(jì)增長與金融中介規(guī)模指標(biāo)之間不存在任何的因果關(guān)系，而與金融中介效率指標(biāo)之間則存在雙向的因果關(guān)系。李廣眾(2002)利用我國30個省、直轄市1996-1999年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，結(jié)果表明銀行和股票市場能夠從不同的方面促進(jìn)投資規(guī)模的上升，但對經(jīng)濟(jì)增長的解釋力不強(qiáng)。為什么各個研究結(jié)果會有如此明顯的分歧呢?可能出于以下幾個方面的原因：一是變量選取不同，各個變量尤其是表示金融發(fā)展水平的變量的選取有很大的差異，控制變量的選取也存在很大的差異。二是所采取的研究方法不一樣，有些采用普通最小二乘法，有些采用協(xié)整分析等方法；有些把金融中介、股票市場及經(jīng)濟(jì)增長結(jié)合在一起來

7、研究，還有的分別研究金融中介與經(jīng)濟(jì)增長和股票市場與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系。三是所取樣本的范圍不一樣，有的采用年度數(shù)據(jù)，有的則用季度數(shù)據(jù)，還有的用各省、直轄市的截面數(shù)據(jù)，樣本的起止時間有很大的差別。本文擬建立聯(lián)立方程模型，并采用廣義矩的估計(jì)方法來分析我國金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。二、變量及方法的選取(一)指標(biāo)的選擇與數(shù)據(jù)來源本文選用的數(shù)據(jù)為1997-2007年的季度數(shù)據(jù)，選取的指標(biāo)可分為四組：表示金融中介發(fā)展水平的指標(biāo)、表示股票市場發(fā)展水平的指標(biāo)、表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)及影響經(jīng)濟(jì)增長的指標(biāo)。關(guān)于金融中介發(fā)展水平的指標(biāo)，本文選取三個：金融深度(DEPTH)、金融效率(SLR)、存款貨幣銀行在配置國內(nèi)信

8、貸過程中相對于中央銀行的重要性(BANK)。King和Levine將DEPTH定義為金融中介體的流動負(fù)債除以GDP。全部金融中介體的流動負(fù)債實(shí)際上就是M3，由于我國缺乏M3的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，我們借鑒談儒勇(1999)的做法，用M2替代。同樣，為了減輕物價變動帶來的不利影響，我們也仿照King和Levine(1993)的做法，對上季度末和本季度的M2求算術(shù)平均，再除以本季度的名義GDP，得到本季度的DEPTH。DEPTH這個指標(biāo)可以衡量一國金融深化或經(jīng)濟(jì)金融化的程度，我們也可以用來衡量金融中介體的總體規(guī)模。投資數(shù)量及投資效率是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)快速增長的關(guān)鍵因素。持續(xù)高速的經(jīng)濟(jì)增長需要高水平的儲蓄與投資，高儲蓄

9、率、高投資率以及儲蓄向投資的有效轉(zhuǎn)化毫無疑問是經(jīng)濟(jì)高速增長的重要原因。本文選取的第二個變量SLR用來表示金融中介的效率，SLR的值等于貸款與存款的比值。金融中介體的第三個指標(biāo)用來衡量存款貨幣銀行在配置國內(nèi)信貸過程中相對于中央銀行的重要性，用BANK來表示。關(guān)于這一指標(biāo)的定義，與談儒勇的定義一樣。數(shù)據(jù)來自中國金融統(tǒng)計(jì)年鑒(1997-2007)和國家宏觀經(jīng)濟(jì)研究院的網(wǎng)站。關(guān)于股票市場，由于我國的股票市場起步較晚，相對金融中介體規(guī)模還不大，對經(jīng)濟(jì)增長的影響也相對弱一些，同時考慮數(shù)據(jù)樣本較小，受自由度的限制，模型中不能設(shè)置太多變量，本文選取兩個指標(biāo)來表示股票市場的發(fā)展水平。第一個指標(biāo)表示股票市場規(guī)模的

10、大小，用STOCK表示，其值等于股票的流通市值。股票市場的第二個指標(biāo)為每季度的股票成交額與季度名義GDP的比，用VALUE表示，用來反映股票市場的流動性。數(shù)據(jù)來自金融界網(wǎng)站。關(guān)于經(jīng)濟(jì)增長，考慮到人均國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP更能體現(xiàn)一個國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，同時能去除人口變化對經(jīng)濟(jì)增長的影響，我們選用人均GDP作為經(jīng)濟(jì)增長的指標(biāo)，用RGDP表示，季度人口數(shù)我們采用Eviews4軟件中的數(shù)據(jù)頻率轉(zhuǎn)換方法將年度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成季度數(shù)據(jù)得來。數(shù)據(jù)來自中國金融年鑒和國際貨幣基金組織的網(wǎng)站www.imf,org。影響經(jīng)濟(jì)增長的因素還有很多，如果不考慮這些因素而單獨(dú)檢驗(yàn)金融中介體及股票市場對經(jīng)濟(jì)增長的影響可能會得到錯誤的

11、結(jié)論，因此有必要在模型中加入控制變量來表示其他因素對經(jīng)濟(jì)增長的重要作用。我們選取減去國內(nèi)貸款部分后全社會固定資產(chǎn)投資作為第一個控制變量，用INV表示。由于我們只能獲取1998-2007年的INV季度數(shù)據(jù)，對于缺失的1997年的季度數(shù)據(jù)，我們同樣采用數(shù)據(jù)頻率轉(zhuǎn)換方法將年度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成季度數(shù)據(jù)加以補(bǔ)充。另外，眾所周知，國際貿(mào)易對我國經(jīng)濟(jì)增長起到了很大的促進(jìn)作用，因此我們選取進(jìn)口和出口總和作為另一個控制變量，用XM表示，其值等于各季度的進(jìn)口和出口值相加，再乘上各季度人民幣兌美元的匯率，轉(zhuǎn)換成人民幣的值。物價的變動對經(jīng)濟(jì)增長的影響也很大，考慮到我們已經(jīng)對人均GDP作了剔除物價影響的操作，便不再把物價變動

12、作為單獨(dú)的變量引入到模型中來。數(shù)據(jù)來自國家宏觀經(jīng)濟(jì)研究院的網(wǎng)站和國際貨幣基金組織的網(wǎng)站www.imf,org。全社會固定資產(chǎn)投資的部分?jǐn)?shù)據(jù)參考趙振全、薛豐彗(2004)的文章所附數(shù)據(jù)。為了去除季節(jié)變動對序列的影響，我們采用Eviews軟件中的移動平均法對RGDP、STOCK、INV和XM四個變量進(jìn)行季節(jié)調(diào)整，DEPTH、BANK、SLR及VALUE等四個變量因?yàn)槭潜戎档男问?，季?jié)變動同時對分子與分母施加影響，在一定程度上可以抵消季節(jié)變動的影響，所以不再對其進(jìn)行季節(jié)調(diào)整。為了去除物價變動對各變量的影響，我們以1997年第1季度為基期，計(jì)算出各季度全國商品消費(fèi)價格指數(shù)，對RGDP、STOCK、IN

13、V和XM四個變量進(jìn)行了去除物價變動影響的操作。另外，由于序列的自然對數(shù)變換不改變原序列中的信息，并能使其趨勢線性化，消除時間序列中存在的異方差現(xiàn)象，所以我們對RGDP、STOCK、INV和XM四個變量進(jìn)行自然對數(shù)變換，分別用LRGDP、LSTOCK、LINV、LXM表示。(二)檢驗(yàn)方法國內(nèi)外很多學(xué)者采用面板數(shù)據(jù)來分析金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系，如King和Levine(1993)及Levine和Zervos(1998)等都曾采用過面板數(shù)據(jù)的分析方法。Arestis和Demetriades(1997)在他們的研究中發(fā)現(xiàn)，采用時間序列數(shù)據(jù)來分析單個國家金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系比用多個國家的面板數(shù)據(jù)更

14、為有效。本文采用1994年第1季度到2004年第4季度的時間序列來分析我國金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。關(guān)于時間序列的分析，國內(nèi)在這方面的經(jīng)驗(yàn)研究目前大多仍處于采用單一方程模型和普通最小二乘法應(yīng)用上，還有一些采用協(xié)整分析和最大似然估計(jì)法。單一方程模型的缺點(diǎn)在于只能用于分析從解釋變量到被解釋變量的單項(xiàng)因果關(guān)系，一般假定解釋變量是非隨機(jī)的。在實(shí)際生活中，金融市場、投資、進(jìn)出口等和經(jīng)濟(jì)增長之間是多向的因果關(guān)系，表示金融市場發(fā)展水平的變量之間也可能存在多向的因果關(guān)系，它們之間存在相互決定的可能，采用聯(lián)立方程可以解決這樣的問題。另外，傳統(tǒng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型估計(jì)方法，如普通最小二乘法、工具變量法、極大似然法

15、等，其參數(shù)估計(jì)量必須在模型滿足某些假設(shè)時才具有良好的性質(zhì)，諸如只有當(dāng)模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布或某一已知分布，極大似然法參數(shù)估計(jì)量才是可靠的估計(jì)量；而GMM允許隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差和序列相關(guān)，所得到的參數(shù)估計(jì)量比其他參數(shù)估計(jì)方法更合乎實(shí)際?？紤]到這些情況，我們使用聯(lián)立方程模型和廣義矩估計(jì)方法來分析我國金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，較之最小二乘法等其他估計(jì)方法，能夠得到一致性的估計(jì)。三、實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果與分析(一)實(shí)證模型的設(shè)立考察本文中對經(jīng)濟(jì)增長影響最重要的幾個因素：金融深度、投資、進(jìn)出口(物價變動及人力資本也是影響經(jīng)濟(jì)增長的重要因素，本文在前面已經(jīng)通過去除物價影響以及使用人均GDP把這兩個因素

16、考慮進(jìn)去了)。我們建立如下模型來估計(jì)各因素對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)：我們通過建立這個方程來估計(jì)金融深度對經(jīng)濟(jì)增長的影響，投資、進(jìn)出口為對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生影響的其他幾個重要因素，作為控制變量引入到模型中來?？紤]到投資對經(jīng)濟(jì)增長的長期效應(yīng)，我們對投資取4期滯后。作為國內(nèi)信用的主要創(chuàng)造者，存款貨幣銀行在配置國內(nèi)信貸的過程中相對于中央銀行的變化會對我國的M2產(chǎn)生重要影響，從而影響我國的金融深化程度，同樣，存款貨幣銀行自身效率的變化以及股票市場規(guī)模的大小也會對我國的金融深化產(chǎn)生重要的影響。由此，我們可以建立如下模型：關(guān)于股票市場，我們可以建立如下方程：聯(lián)立方程(1)、(2)和(3)，我們得到：方程組中l(wèi)rgdp、d

17、epth和lstock為內(nèi)生變量，其余幾個變量為外生變量，變量的滯后階數(shù)根據(jù)后面的估計(jì)效果選取。(二)計(jì)量結(jié)果分析前面說過，廣義矩方法估計(jì)所得到的參數(shù)比其他參數(shù)估計(jì)方法更合乎實(shí)際，而且，可以證明，GMM包容了許多常用的估計(jì)方法，普通最小二乘法、工具變量法、極大似然法都是它的特例。在本文中，我們采用廣義矩估計(jì)法來估計(jì)我們的模型。經(jīng)過多次估計(jì)、比較，我們發(fā)現(xiàn)在模型中對解釋變量kg如取滯后4期，對linv取滯后4期，對depth取滯后1期對模型的擬合效果和各系數(shù)的顯著性水平是最優(yōu)的。這樣做同時也符合現(xiàn)實(shí)情況：上年度的人均gdp會對下年度的人均gdp產(chǎn)生影響；全社會固定資產(chǎn)投資對經(jīng)濟(jì)增長的影響也不是即

18、時的，有明顯的滯后；貨幣當(dāng)局會根據(jù)當(dāng)期的貨幣數(shù)量對下期的貨幣數(shù)量進(jìn)行調(diào)整，因而，當(dāng)期的depth會對下期的dep出產(chǎn)生影響，但滯后期不會太長。我們采取逐個剔除模型中最不顯著變量的方法，得到估計(jì)結(jié)果見表1。 觀察模型(1)可以發(fā)現(xiàn)，有7個變量的系數(shù)不能通過10%的顯著性水平，其中第一個方程的常數(shù)項(xiàng)很小且極不顯著，我們把該常數(shù)項(xiàng)從模型中剔除，重新對模型進(jìn)行估計(jì)得到模型(2)。觀察模型(2)可以看出，模型中各系數(shù)的顯：著性水平普遍高于模型(1)，在模型(2)中，只有4個系數(shù)未能通過10%的顯著性水平，模型(2)中各方程的調(diào)整R2也要比模型(1)中的稍高，也就是說模型(2)的擬合優(yōu)度要稍高于

19、模型(1)。模型(2)第一個方程中sb的系數(shù)顯著性水平最低，是整個模型中最不顯著的一個變量，我們把slr從模型(2)的第一個方程中剔除掉再進(jìn)行估計(jì)，得到模型(3)。對比模型(2)和(3)，可以看出，模型(3)中各系數(shù)的顯著性水平又有所提高，除常數(shù)項(xiàng)c7外，所有的系數(shù)都通過了10%的顯著性水平，其中大部分系數(shù)都通過了1%的顯著性水平，各方程的調(diào)整R2較之模型(2)也有所提高，回歸效果明顯好于模型(2)。鑒于以上的比較，我們選取模型(3)所得結(jié)果作為我們的估計(jì)結(jié)果。在聯(lián)立方程模型中，系統(tǒng)估計(jì)出來的參數(shù)只是每個方程中各個解釋變量對被解釋變量的直接影響，要得出本方程中沒有卻存在于其它方程中的解釋變量對

20、本方程中解釋變量的影響，還要進(jìn)一步進(jìn)行計(jì)算。我們可以通過把聯(lián)立方程的結(jié)構(gòu)式模型轉(zhuǎn)化為簡化式模型來計(jì)算所有外生變量對被解釋變量的影響，結(jié)果見表2。 綜合表l和表2的結(jié)果，我們可以看到金融中介體與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系以及股票市場與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系。從表1模型(3)的第一個方程可以看到depth(1)的系數(shù)為負(fù)，在第二個方程中發(fā)現(xiàn)lrgdp(2)的系數(shù)也為負(fù)，也就是說，金融深度與經(jīng)濟(jì)增長之間互為負(fù)相關(guān)關(guān)系，這似乎難以理解；但是，如果考慮貨幣當(dāng)局的逆周期操作，就很好解釋了。金融深度與經(jīng)濟(jì)增長之間負(fù)相關(guān)關(guān)系是貨幣當(dāng)局逆周期操作的結(jié)果。在經(jīng)濟(jì)增長速度較快時(經(jīng)濟(jì)過熱)，為了防止通貨膨脹，貨幣當(dāng)局會減

21、少貨幣供應(yīng)量M2；當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長緩慢時，為了刺激消費(fèi)和投資從而帶動經(jīng)濟(jì)增長，貨幣當(dāng)局會增加貨幣供應(yīng)量M2。于是較高的經(jīng)濟(jì)增長速度對應(yīng)較低水平的貨幣供應(yīng)量，而較慢的經(jīng)濟(jì)增長速度則對應(yīng)著較高水平的貨幣供應(yīng)量，所以金融深度與經(jīng)濟(jì)增長表現(xiàn)出明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系。而從表2的方程(1)可以看到，滯后一期的金融深度變量depth_1對經(jīng)濟(jì)增長的影響為正，但作用并不明顯。bank的系數(shù)為正且數(shù)值較大，表明存款貨幣銀行相對于中央銀行的重要性與我國經(jīng)濟(jì)呈高度正相關(guān)。貨幣銀行相對重要性的加強(qiáng)意味著政府對金融系統(tǒng)管制的放松，這就是Show和Mackinnon提出的金融深化論，他們在研究中從不同的角度強(qiáng)調(diào)了金融對經(jīng)濟(jì)增長的作用

22、。再來考察金融中介體的第三個變量slr，從方程(1)中可以看到，其系數(shù)為負(fù)，這與我們預(yù)期的不一樣，銀行效率的提高應(yīng)該會促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。筆者認(rèn)為這與我國的貸款結(jié)構(gòu)有關(guān)，目前我國非國有部門對國家GDP的貢獻(xiàn)超過了70%，但在過去十幾年里獲得銀行的正式貸款卻不到20%，80%以上的銀行貸款都流向了國有部門，而國有部門的低效率甚至在一定程度上拖慢了中國的經(jīng)濟(jì)增長速度，所以銀行貸款效率的提高與經(jīng)濟(jì)增長的負(fù)相關(guān)關(guān)系也就不足為奇了。關(guān)于融資結(jié)構(gòu)問題，有待進(jìn)一步研究。從表1的模型(3)可以看到，lstock(1)的系數(shù)為0.093，b2如(3)的系數(shù)為1.958，表明lstock與lrgdp之間為正相關(guān)關(guān)系，經(jīng)濟(jì)增長與股票市場之間相互促進(jìn)，從表2的方程(1)看到，value的系數(shù)為0.044，表明股票市場流動