经济发展中的宏观金融效率问题

摘要：金融与经济发展具有长期稳定关系，但不同金融发展指标有不同的表现形式。以广义货币供应量所体现的货币化指标对经济的影响较明显，以信贷所体现的金融发展指标虽短期内可以促进经济发展，但在长期内却不能起到显著作用，利率指标对经济增长的影响不明显。虽然金融发展对经济发展有一定的影响，但总体上对经济的贡献很有限，中国金融发展与经济发展的关系更符合需求伴随假说。

关键词：经济增长；金融发展；效率；协整

中图分类号：F830

文献标识码：A

文章编号：1003－7217(2010)05－0002－06

一、问题的提出

金融资源如何运用才能最大限度地发挥其自身效力，在促进金融发展水平提高的同时带动整个经济的全面发展，这一问题已受到许多学者的关注。直观而言。宏观金融效率表现为金融对经济增长的促进功能。Greenwood和Jovanoic(1990)认为，经济增长和金融发展之间存在积极的双向因果关系。一方面，经济增长的进程刺激金融市场更积极地参与从而促进金融发展的产生和发展。另一方面，金融机构通过收集和分析从许多潜在投资者获得的信息，允许投资项目被更有效地推行，从而促进投资和经济的增长。Jose De Cregorio和Pable Guidotti(1992)对1960－1985年98个国家的分析中发现，私人部门的贷款与经济增长具有正相关关系，但12个拉美国家1950～1985年信贷与经济增长呈负相关。Chani(1992)以1965年的数据估计了50个国家的情况，发现初始的人力资本水平和金融发展水平之间正相关。Rajan(1996)研究发现，在金融发展水平较高和金融市场比较发达的国家，依赖外部融资的行业增长快于那些金融体系相对较弱的国家。Arestis等人(2001)使用5个发达国家的样本数据，采取时间序列研究方法，检验了股票市场发展与经济增长的关系，认为银行和股票市场都可能有利于经济增长，但银行的效应更大。Hermes和Lensink(2003)的研究表明，金融部门通过改善资源配置和提高投资效率等渠道影响了国内企业的技术模仿效应，进而促进了经济增长。

近年来，随着中国金融体制改革的深入和经济的持续增长，国内部分学者对中国经济发展进程中金融因素的作用进行了研究，但研究结果各有差异。周立，王子明(2002)对中国各地区1978－2000年金融发展与经济发展关系进行研究发现，金融发展与经济发展密切相关。张兵，胡俊伟(2003)应用谱分析方法对改革开放以来我国金融发展与经济增长的领先与滞后关系进行了实证分析，得出了中国金融发展远滞后于总体经济发展的结论，并认为中国金融发展存在着对总体经济体制改革的“模仿”，正是“模仿”产生了金融发展的时滞。林勇，禄兴能(2010)的研究结果显示，我国存在从经济增长到金融发展的单一因果关系，金融发展与经济增长之间存在“需求跟随”的关系。

目前国内外文献关于金融因素与经济发展的研究大多集中于其相关关系的研究，一些文献也仅限于在极有限的年度数据期区间上分析二者的线性波动关系，但用动态方法和从效率角度研究金融因素对经济发展的动态影响的文献却不多见。因此，本文立足贡献度即效率角度考察金融因素与经济增长的关系；利用脉冲响应模型并引入三个金融变量来全面考察金融因素对经济增长的动态冲击影响；采用季度数据来扩大样本容量，从而弥补年度数据的不足。

二、数据及方法

(一)指标及数据

本文所选择的经济指标为国内生产总值，以GDP表示。以MR、CR、R三个指标来衡量金融发展状况，MR以广义货币供应量M2减现金再除以国内生产总值算得。选择CR(银行信贷与GDP之比)作为金融发展的第二个指标，因为国内信贷主要被用来为国内企业的投资活动进行融资，它代表了单一的最为重要的投资资金来源。R为一年期存款利率。

以上指标采用季度数据，样本区间为1981－2009年。原始数据来源于各期《中国统计月报》、《中国人民银行统计季报》、《中国统计》及统计局。考虑到数据的可获得性，银行信贷以国家银行提供的贷款表示，1991年以前的季度GDP通过季度工业生产总值折算而成，1992年以后的季度GDP为实际值，所有季度GDP调整为以1990年的不变价表示。所有数据都取自然对数。

(二)方法

在进行时间序列分析时，传统上要求所用的时间序列必须是平稳的，即没有随机趋势，否则，将会产生“伪回归”问题。为了避免模型出现伪回归的现象，首先，利用Dickey＆Fuller提出的考虑残差项序列相关的ADF单位根检验法，检验变量的平稳性，对于非平稳性的变量进行处理使之成为平稳时间序列。如果变量是单整的，运用Johansen提出的协整检验(JJ检验)方法来检验变量之间的协整关系。得出协整检验的结果以后，进一步利用格兰杰因果关系检验法(Granger Causality Test)判断这些变量之间的关系是否构成短期因果关系。格兰杰因果关系的基本原理是：如果变量Y2过去和现在的信息有助于改进变量Y1的预测，则说明变量Y1是由变量Y2格兰杰原因引起的(Granger-caused)。格兰杰因果关系检验中最重要的是滞后时间长度的确定，在实际分析中检验的功效取决于最优滞后期数的确定。如果滞后期数随机确定，检验结果会出现错误。在该项研究中，最优滞后期数的确定是按Schwarz评价准则(SC)确定的。在协整检验和因果关系检验的基础上，最后进行脉冲响应和方差分解，以分析变量之间关系的强度。

三、实证分析

(一)协整检验

对各变量进行单位根检验(Unite Root Test)，以检验GDP、MR、CR和R的平稳性，单位根检验结果见表1。从表1可以看出，对于变量GDP、MR、CR和R，水平序列的r检验值都大于临界值，一阶差分序列的r检验值则小于相应的临界值，说明这些变量存在一阶单整。

接下来对这几个变量之间的协整关系进行检验。为了考察GDP、MR、CR和R是否存在长期的稳定关系，即协整关系，采用Johanson和Juselius于1990年提出的方法进行检验，检验结果如表2所示。从表2中可以看出，变量GDP、MR、CR和R在5％显著性水平下存在一个协整关系。

变量GDP、MR、CR和R之间的方程为：

GDP＝7.25873＋1.36588MR＋0.69312CR－

(25.0320)(11.1429)　(17.7316)

0.16687R

(13.5957)

上式为变量GDP、MR、CR和R的长期均衡关系。括号内的数值为回归系数的t统计量。在协

整基础上，考察GDP、MR、CR和R变量之间的因果关系，结果如表3所示。从表3可以看出：当确定5％的显著性水平时，GDP在滞后1期情况下明显是MR、CR和R的格兰杰原因，同时GDP在滞后2期的情况下还是MR和R的格兰杰原因，而MR、CR和R却不是GDP的格兰杰原因；MR的3期和4期滞后值是CR的格兰杰原因。

(二)脉冲响应

接下来进行脉冲响应分析，描述GDP、MR、CR和R四个变量组成的向量自回归系统对各个变量一个方差新息扰动所产生的反应。

图1显示GDP的一个方差新息对其自身和其他变量MR、CR、R的影响，从图1中可以看出，经济增长率GDP对其自身的新息有较强反应，反应度高达0.04，以后逐渐回落。经济增长率GDP的新息对MR和CR有正向影响，说明经济的快速发展会在一定程度上推动金融的发展程度。R对于GDP的新息在第一期几乎没有反应，以后呈负向反应。

从图2可见，MR一次意外上升对各变量产生的影响是明显的。在MR一次性意外上升及其他变量的共同作用下，总的趋势是逐步下降。MR的上升使其他变量产生如下反应：(1)在MR意外上升的冲击下，GDP在第1期并没有反应，以后随时期延长会显著增加。(2)CR上升立即产生相应的变化，但随后会出现下降趋势，但从长期看，CR会恢复到最初的水平。(3)当MR上升时，利率表现出“流动性效应”。即货币供应量增加时，利率下降，但利率下降以后并没有调整到原来的水平，部分原因在于中国的利率管制政策，中央银行调整利率是通过行政手段实现的，市场缺乏对利率的引导作用。

从图3可知，CR一次意外上升对各变量的影响有显著差异。CR对其自身的新息反应很明显，立即上升至O.02水平以上，但以后逐渐回落。CR的上升产生如下效应：(1)GDP短期内上升，在第2期达到高点，随后下降，并由正转负，说明贷款虽然在短期内可以促进经济发展，但是由于中国的信贷机制受行政影响很大，信贷的使用缺乏效率，因此，从长期来看，贷款对经济的发展并不能起到积极作用。(2)MR在短期对于来自CR的冲击不产生反应。但在第6期以后有逐步下降趋势。(3)贷款的增加伴随银行利率的下降，说明中央银行在信贷扩张的同时，会降低贷款利率。

由图4可知，利率的一次性意外上升以后，在其他变量的共同作用下逐步回落，说明中央银行根据滞后的经济变量对利率的调整过程。利率上升会产生如下影响：(1)利率变动对货币供应量、贷款的影响显著，利率的上升使得这二个变量下降，在第2期下降到最低点，以后逐步回调并分别在第11期和第8期有微小增加趋势。(2)GDP在短期内出现很轻微的下降，随后逐步上升，但幅度很小，表明利率对GDP的影响很小。同时可以设想利率下降的相反情况，从1996年以来连续降低利率对于经济发展没有显著的效应。

以上分析表明：(1)变量MR、CR和R对经济发展的影响随不同的变量而存在差异，说明在复杂的经济环境中，单一的金融发展指标难以准确反应金融与经济之间的关系。(2)经济发展促进了金融发展，无论是MR还是CR指标对于经济发展的反应显著。(3)单个金融变量的脉冲响应说明变量MR、CR和R对经济发展的影响程度各不相同，MR的作用相对较大，CR在短期内有正效应，而长期即存在负面影响。利率R对经济发展的影响很微弱，这在1996～1999年连续7次降低利率表现得特别明显。

(三)方差分解

由GDP、MR、CR和R构成四个向量自回归模型，以下分别对GDP、MR、CR和R等变量预测误差方差进行分解，观察各个变量的新息对其它变量各期预测误差方差的贡献。

表4是GDP的方差分解表，通过方差分解可以考察经济发展的方差被各变量所解释的情况。从表4可以看出，经济发展的方差被MR解释的部分超过了被CR和R的解释部分，在第2期，MR可以解释经济发展方差的1.7920％，而CR却只能解释经济发展方差的1.0641％，R的解释能力更小，只有0.1063％。这说明经济货币化是我国一个重要的金融发展变量，其对经济发展的影响大于信贷的影响。另外，方差分解表还显示信贷变量在第3期以后对经济发展的解释力逐渐减弱，而MR的解释力却显著增加，MR的解释力在第2－10期提高了5倍多。

表5是MR的方差分解表，从中可以看出，经济发展变量GDP对MR的方差解释力远远超过贷款CR和利率R的解释力，并且GDP解释力随着期限延长迅速提高，在第1期GDP的解释力为1.2402％，第3期达到9.1851％，在第10期GDP对MR的解释力已上升到37.8002％，说明GDP对MR的影响是显著的。CR和R这两个变量对MR的解释力都较小，但比较而言，利率R对MR的影响大于CR的影响，CR的解释力始终没能超过

从表6来看，GDP、MR和R对CR的解释力都较强，在5期以内MR对CR的解释力大于GDP的解释力，但从第6期开始GDP对CR的解释力超过MR的解释力。货币供应和经济发展两者对CR的解释力超过50％，利率对货款的解释力维持在4％以内。

从表7可以看出，GDP、MR和CR对R的解释力不强，直至第lO期MR和CR的解释力在4％以内，但是，贷款的解释力大于MR的解释力，经济发展的解释力最小。

四、结论及政策含义

以上采用向量自回归模型，利用1981－2009年的季度数据，从实证研究的角度检验经济发展中的宏观金融效率问题，分析结果表明：金融发展与经济发展具有长期稳定的关系，但不同金融发展指标与经济发展之间有不同的表现形式，以广义货币供应量所体现的货币化指标对经济的影响较明显，以信贷所体现的金融发展指标虽然在短期内可以促进经济发展，但在长期内却不能起到积极作用，利率对中国经济的影响不太明显。虽然金融发展对经济发展有一定的影响，但总体上对经济的贡献很有限，因果关系检验结果证明了这一点，经济发展是金融发展的格兰杰原因，而金融发展却不是经济发展的格兰杰原因。因此，结果显示中国金融与经济的关系更加符合需求伴随假说，即金融的发展很大程度上是由于经济发展过程中产生种种金融服务的需求而促使金融发展作相应调整和变化，金融业本身缺乏引导经济发展的力量。这在一定程度上说明，我国的金融业改革滞后于经济改革。因此，我国在进行金融市场化改革，建立健全市场化的金融体系的同时，应提高金融体系的资本配置效率，发挥其促进经济发展的功能。