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

1、中國(guó)的金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng) 一個(gè)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(zhǎng)的關(guān)系長(zhǎng)期以來(lái)受到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。本文通過(guò)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與金融中介體及股票市場(chǎng)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(duì)我國(guó)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，我國(guó)金融中介體市場(chǎng)尤其是存款貨幣銀行的發(fā)展對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)長(zhǎng)有明顯的促進(jìn)作用，而存款貨幣銀行效率的提高卻對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生負(fù)效用；股票市場(chǎng)的規(guī)模及流動(dòng)性對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用也很明顯；與此同時(shí)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)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(zhǎng)，聯(lián)立方程，廣義矩陣一、問(wèn)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(zhǎng)的關(guān)系，著名的經(jīng)濟(jì)學(xué)家熊彼特(Schumpeter，1911)曾提出過(guò)一個(gè)著名的論斷：金融中介提供的服務(wù)(推動(dòng)儲(chǔ)蓄、評(píng)估項(xiàng)目、管理風(fēng)險(xiǎn)、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(zhǎng)所必需的，也就是說(shuō)金融的發(fā)展可以推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。希克斯(Hicks，1969)的研究發(fā)現(xiàn)金融創(chuàng)新對(duì)英國(guó)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(duì)一些國(guó)家所做的經(jīng)驗(yàn)研究表明金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間有著緊密的聯(lián)系。金和萊文(King and Levine，1993)建立模型對(duì)80多個(gè)國(guó)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(zhǎng)。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(zhǎng)中是一個(gè)相對(duì)不重要的因素。Levine和Zervos(1998)用41個(gè)國(guó)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(chǎng)的指標(biāo)與當(dāng)前及以后的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(guò)分強(qiáng)調(diào)”了。他們認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)創(chuàng)造對(duì)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(zhǎng)帶動(dòng)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(zhǎng)。Arestis和Demetriades(1997)分別對(duì)德國(guó)和

4、美國(guó)兩個(gè)國(guó)家的時(shí)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(zhǎng)之間的長(zhǎng)期因果關(guān)系不僅因國(guó)家的不同而不同，而且可能有本質(zhì)的區(qū)別。國(guó)內(nèi)學(xué)者關(guān)于金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(guó)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(zhǎng)的關(guān)系及股票市場(chǎng)的發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(chǎng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(guó)金融中介市場(chǎng)及股票市場(chǎng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，得出金融中介的發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間有顯著的正相關(guān)關(guān)系，股票市場(chǎng)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(zhǎng)，股票市場(chǎng)的發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(duì)金融中介發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(zhǎng)的原因，并認(rèn)為金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用主要是通過(guò)金融資產(chǎn)數(shù)量上的擴(kuò)張來(lái)實(shí)現(xiàn)的。殷醒民、謝浩(2001)運(yùn)用Levine和Zervos(1998)提出的方法對(duì)19931999年期間我國(guó)股票市場(chǎng)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究，得出股票市場(chǎng)發(fā)展與我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在很強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系，從而認(rèn)為股票市場(chǎng)的發(fā)展對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起到了重要的推動(dòng)作用。李廣眾、陳平(2002)利用1952-1999年的時(shí)間序列數(shù)

6、據(jù)，對(duì)多變量VAR系統(tǒng)進(jìn)行研究表明，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(guó)30個(gè)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(chǎng)能夠從不同的方面促進(jìn)投資規(guī)模的上升，但對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的解釋力不強(qiáng)。為什么各個(gè)研究結(jié)果會(huì)有如此明顯的分歧呢?可能出于以下幾個(gè)方面的原因：一是變量選取不同，各個(gè)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(chǎng)及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)結(jié)合在一起來(lái)

7、研究，還有的分別研究金融中介與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和股票市場(chǎng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(shí)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(lái)分析我國(guó)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(lái)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(chǎng)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(zhǎng)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(gè)：金融深度(DEPTH)、金融效率(SLR)、存款貨幣銀行在配置國(guó)內(nèi)信

8、貸過(guò)程中相對(duì)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(dòng)負(fù)債除以GDP。全部金融中介體的流動(dòng)負(fù)債實(shí)際上就是M3，由于我國(guó)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(jià)變動(dòng)帶來(lái)的不利影響，我們也仿照King和Levine(1993)的做法，對(duì)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(gè)指標(biāo)可以衡量一國(guó)金融深化或經(jīng)濟(jì)金融化的程度，我們也可以用來(lái)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(zhǎng)的關(guān)鍵因素。持續(xù)高速的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)需要高水平的儲(chǔ)蓄與投資，高儲(chǔ)蓄

9、率、高投資率以及儲(chǔ)蓄向投資的有效轉(zhuǎn)化毫無(wú)疑問(wèn)是經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)的重要原因。本文選取的第二個(gè)變量SLR用來(lái)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(gè)指標(biāo)用來(lái)衡量存款貨幣銀行在配置國(guó)內(nèi)信貸過(guò)程中相對(duì)于中央銀行的重要性，用BANK來(lái)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(lái)自中國(guó)金融統(tǒng)計(jì)年鑒(1997-2007)和國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)研究院的網(wǎng)站。關(guān)于股票市場(chǎng)，由于我國(guó)的股票市場(chǎng)起步較晚，相對(duì)金融中介體規(guī)模還不大，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響也相對(duì)弱一些，同時(shí)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(gè)指標(biāo)來(lái)表示股票市場(chǎng)的發(fā)展水平。第一個(gè)指標(biāo)表示股票市場(chǎng)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(chǎng)的第二個(gè)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(lái)反映股票市場(chǎng)的流動(dòng)性。數(shù)據(jù)來(lái)自金融界網(wǎng)站。關(guān)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，考慮到人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP更能體現(xiàn)一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，同時(shí)能去除人口變化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，我們選用人均GDP作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(lái)。數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)金融年鑒和國(guó)際貨幣基金組織的網(wǎng)站www.imf,org。影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(chǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響可能會(huì)得到錯(cuò)誤的

11、結(jié)論，因此有必要在模型中加入控制變量來(lái)表示其他因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要作用。我們選取減去國(guó)內(nèi)貸款部分后全社會(huì)固定資產(chǎn)投資作為第一個(gè)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(duì)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(guó)際貿(mào)易對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(gè)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(jià)的變動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響也很大，考慮到我們已經(jīng)對(duì)人均GDP作了剔除物價(jià)影響的操作，便不再把物價(jià)變動(dòng)

12、作為單獨(dú)的變量引入到模型中來(lái)。數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)研究院的網(wǎng)站和國(guó)際貨幣基金組織的網(wǎng)站www.imf,org。全社會(huì)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(dòng)對(duì)序列的影響，我們采用Eviews軟件中的移動(dòng)平均法對(duì)RGDP、STOCK、INV和XM四個(gè)變量進(jìn)行季節(jié)調(diào)整，DEPTH、BANK、SLR及VALUE等四個(gè)變量因?yàn)槭潜戎档男问?，季?jié)變動(dòng)同時(shí)對(duì)分子與分母施加影響，在一定程度上可以抵消季節(jié)變動(dòng)的影響，所以不再對(duì)其進(jìn)行季節(jié)調(diào)整。為了去除物價(jià)變動(dòng)對(duì)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(guó)商品消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，對(duì)RGDP、STOCK、IN

13、V和XM四個(gè)變量進(jìn)行了去除物價(jià)變動(dòng)影響的操作。另外，由于序列的自然對(duì)數(shù)變換不改變?cè)蛄兄械男畔?，并能使其趨?shì)線性化，消除時(shí)間序列中存在的異方差現(xiàn)象，所以我們對(duì)RGDP、STOCK、INV和XM四個(gè)變量進(jìn)行自然對(duì)數(shù)變換，分別用LRGDP、LSTOCK、LINV、LXM表示。(二)檢驗(yàn)方法國(guó)內(nèi)外很多學(xué)者采用面板數(shù)據(jù)來(lái)分析金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，如King和Levine(1993)及Levine和Zervos(1998)等都曾采用過(guò)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(shí)間序列數(shù)據(jù)來(lái)分析單個(gè)國(guó)家金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系比用多個(gè)國(guó)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(shí)間序列來(lái)分析我國(guó)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系。關(guān)于時(shí)間序列的分析，國(guó)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(chǎng)、投資、進(jìn)出口等和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間是多向的因果關(guān)系，表示金融市場(chǎng)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(wèn)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(shí)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(lái)分析我國(guó)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響最重要的幾個(gè)因素：金融深度、投資、進(jìn)出口(物價(jià)變動(dòng)及人力資本也是影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要因素，本文在前面已經(jīng)通過(guò)去除物價(jià)影響以及使用人均GDP把這兩個(gè)因素

16、考慮進(jìn)去了)。我們建立如下模型來(lái)估計(jì)各因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)：我們通過(guò)建立這個(gè)方程來(lái)估計(jì)金融深度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，投資、進(jìn)出口為對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生影響的其他幾個(gè)重要因素，作為控制變量引入到模型中來(lái)?？紤]到投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的長(zhǎng)期效應(yīng)，我們對(duì)投資取4期滯后。作為國(guó)內(nèi)信用的主要?jiǎng)?chuàng)造者，存款貨幣銀行在配置國(guó)內(nèi)信貸的過(guò)程中相對(duì)于中央銀行的變化會(huì)對(duì)我國(guó)的M2產(chǎn)生重要影響，從而影響我國(guó)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(chǎng)規(guī)模的大小也會(huì)對(duì)我國(guó)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(chǎng)，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(gè)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(shuō)過(guò)，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(lái)估計(jì)我們的模型。經(jīng)過(guò)多次估計(jì)、比較，我們發(fā)現(xiàn)在模型中對(duì)解釋變量kg如取滯后4期，對(duì)linv取滯后4期，對(duì)depth取滯后1期對(duì)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(shí)也符合現(xiàn)實(shí)情況：上年度的人均gdp會(huì)對(duì)下年度的人均gdp產(chǎn)生影響；全社會(huì)固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響也不是即

18、時(shí)的，有明顯的滯后；貨幣當(dāng)局會(huì)根據(jù)當(dāng)期的貨幣數(shù)量對(duì)下期的貨幣數(shù)量進(jìn)行調(diào)整，因而，當(dāng)期的depth會(huì)對(duì)下期的dep出產(chǎn)生影響，但滯后期不會(huì)太長(zhǎng)。我們采取逐個(gè)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(gè)變量的系數(shù)不能通過(guò)10%的顯著性水平，其中第一個(gè)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(duì)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(gè)系數(shù)未能通過(guò)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(shuō)模型(2)的擬合優(yōu)度要稍高于

19、模型(1)。模型(2)第一個(gè)方程中sb的系數(shù)顯著性水平最低，是整個(gè)模型中最不顯著的一個(gè)變量，我們把slr從模型(2)的第一個(gè)方程中剔除掉再進(jìn)行估計(jì)，得到模型(3)。對(duì)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(guò)了10%的顯著性水平，其中大部分系數(shù)都通過(guò)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(lái)的參數(shù)只是每個(gè)方程中各個(gè)解釋變量對(duì)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(duì)

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(guò)把聯(lián)立方程的結(jié)構(gòu)式模型轉(zhuǎn)化為簡(jiǎn)化式模型來(lái)計(jì)算所有外生變量對(duì)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(zhǎng)之間的關(guān)系以及股票市場(chǎng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系。從表1模型(3)的第一個(gè)方程可以看到depth(1)的系數(shù)為負(fù)，在第二個(gè)方程中發(fā)現(xiàn)lrgdp(2)的系數(shù)也為負(fù)，也就是說(shuō)，金融深度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(zhǎng)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(zhǎng)速度較快時(shí)(經(jīng)濟(jì)過(guò)熱)，為了防止通貨膨脹，貨幣當(dāng)局會(huì)減

21、少貨幣供應(yīng)量M2；當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)緩慢時(shí)，為了刺激消費(fèi)和投資從而帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，貨幣當(dāng)局會(huì)增加貨幣供應(yīng)量M2。于是較高的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度對(duì)應(yīng)較低水平的貨幣供應(yīng)量，而較慢的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度則對(duì)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(zhǎng)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(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(duì)于中央銀行的重要性與我國(guó)經(jīng)濟(jì)呈高度正相關(guān)。貨幣銀行相對(duì)重要性的加強(qiáng)意味著政府對(duì)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?cè)谘芯恐袕牟煌慕嵌葟?qiáng)調(diào)了金融對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用

22、。再來(lái)考察金融中介體的第三個(gè)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(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。筆者認(rèn)為這與我國(guó)的貸款結(jié)構(gòu)有關(guān)，目前我國(guó)非國(guó)有部門對(duì)國(guó)家GDP的貢獻(xiàn)超過(guò)了70%，但在過(guò)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(guó)有部門，而國(guó)有部門的低效率甚至在一定程度上拖慢了中國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度，所以銀行貸款效率的提高與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(wèn)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(zhǎng)與股票市場(chǎng)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(chǎng)流動(dòng)