中国金融发展与全要素生产率关系研究

来源:用户上传      作者: 许欣欣,郑长德

　　摘要:运用柯布―道格拉斯生产函数和增长核算法计算出1978-2006年全国的TFP,并选取FIR作为金融发展指标,对二者进行单位根检验、 协整检验,继而运用误差修正模型得出FIR与TFP的回归方程。实证结果显示,长期全要素生产率存在一定的自回归调整, 金融发展的短期波动也起到了显著的调整作用。
　　关键词:金融发展;全要素生产率;协整检验; 误差修正模型
　　中图分类号:F014.1 文献标志码:A 文章编号:1673-291X(2010)05-0110-02
　　
　　引言
　　金融发展是指金融中介和金融市场的发展,并通过利率和汇率等杠杆促进储蓄以更高的比例转化为投资,提高资金的使用效率和资本的配置效率,以资本积累和技术进步来促进经济增长。20世纪50年代,Solow提出了具有规模报酬不变特性的总量生产函数和增长方程,形成了现在通常所说的生产率含义,即全要素生产率,并把它归结为是技术进步产生的。全要素生产率是指生产活动在一定时间内的效率,即人力、物力、财力等资源开发利用的效率。自1978年改革开放以来,中国经济的高速增长是以投入大量的资源和人力维持的,付出了极大的资源、环境等成本代价,这种粗放型的经济增长方式是极不可取的。
　　一、相关研究
　　受第二次世界大战后兴起的发展经济学的影响,McKinnon和Shaw (1973)提出了金融深化、金融抑制理论,标志着金融发展理论的正式形成。Levin和King(1993)从金融功能的角度入手研究金融发展对经济增长的影响,尤其是对全要素生产力的影响 [1]。易纲、樊纲和李岩(2003)针对中国的经济增长仅仅依赖于投入驱动的观点,提出了新兴经济在测算全要素生产率上要与发达国家的不同[2]。郭庆旺、贾俊雪(2005)在分析比较了全要素生产率三种估算方法(索洛残差法、隐性变量法、潜在产出法)的基础上,估算出我国1979-2004年间的全要素生产增长率,并对我国全要素生产率增长和经济增长源泉做了分析[3]。郑长德(2007)计算出1979-2004年西部地区9个省、自治区的全要素增长率及贡献率,进而分析了西部地区的经济增长[4]。
　　二、中国全要素生产率及金融发展指标的测算
　　本文将采用增长核算法推算出TFP;采取Goldsmith构造的金融相关比率(FIR)作为金融发展指标。
　　(一)TFP 的推导
　　假设总量生产函数为C-D生产函数:
　　Yt=AtKtaKLtaL (1)
　　其中Yt为产出,At为随时间变化的技术进步对产出发生影响的增值因子,此为全要素生产率TFP,Kt为资本投入,Lt为劳动投入,αK、αL分别为资本劳动的产出弹性系数。
　　对(1)式求对数得:1nYt=1nAt+aK1nKt+aL1nLt(2)
　　根据Solow的假设αK+αL=1,对lnYt 、lnKt 做OLS 回归,结果如下:
　　lnY=0.443lnK+0.0001
　　 (2.707) (0.009)
　　其中括号中的数值是T统计量,R2为拟合优度,αK=0.443,αL =0.557。
　　由(2)式利用Solow余值法,计算出全要素生产率的对数时间序列:
　　△A/A=△Y/Y-aK△K/K-aL△L/L (3)
　　(二)数据说明
　　1.△Y/Y、△L/L及FIR 的数据采用
　　△Y/Y=(国内生产总值指数-100)%
　　△L/L=每年全社会从业者变化量/当年全社会从业者
　　FIR= 金融资产总额/地区生产总值,但由于部分金融资产的数据不可获得,本文将采用金融机构存贷款余额代替。
　　2.△K的数据采用
　　△K是每年资本物质存量与上一年资本物质存量的差值,因此,可以被定义为每一年的投资。本文将采取固定资本形成总额作为当年的投资指标。
　　对于K的确定,本文参考张军(2004)采用的相对效率几何模型:
　　Kt=KT-1(1-δt)+It
　　(三)计算全要素生产率及金融相关比率
　　将上文回归分析得出的αk和αl代入索洛余值公式,即得到全国的全要素生产率,通过FIR的计算公式即得到金融相关比率。
　　三、中国金融发展与全要素生产率的实证检验
　　(一)单位根检验
　　本文运用(ADF)检验法对变量的平稳性作检验。结果如表所示。
　　(二)协整检验
　　在做OLS最小二乘法回归估计前,将TFP与FIR进行标准化处理,并建立如下方程:
　　1nTFPt=-0.36695-0.004001nFIRt+0.05300FIRt-1+
　　0.352041nTFPt-1+ε (4)
　　经过OLS最小二乘法回归估计得到方程:
　　1nTFPt=-0.36695-0.004001nFIRt+0.05300FIRt-1+
　　0.352041nTFPt-1+ε
　　R2=0.14009 AdjustedR2=0.02797 (5)
　　检验残差ecm是否平稳,如果平稳则说明金融相关比率与全要素生产率之间存在协整关系。
　　(三) 误差修正模型
　　误差修正模型解释了变量的短期波动一方面受其自身和其他变量波动的影响, 另一方面又受长期均衡动态偏离的影响。
　　建立误差修正模型:
　　Δ1nTFPt=-0.26148+0.03524ΔFIRt1n+3.92849Δ1nFIRt-1-0.68508ecmt-1 (6)
　　其中ecm 为误差修正项, 表示变量在协整关系中的长期动态偏离。
　　经过OLS最小二乘法回归估计得到方程:
　　Δ1nTFPt=-0.26148+0.03524ΔFIRt1n+3.92849Δ1nFIRt-1-0.68508ecmt-1
　　R2=0.52120 AdjustedR2=0.38442 (7)
　　四、结论与建议
　　由上文的实证分析表明,长期中全要素生产率对金融相关比率的弹性要强些,但效果并不明显。误差修正项ecm 的系数为负且统计意义显著, 符合反向修正理论, 意味着在修正过程中TFP 增长率将产生震荡收敛趋势, 短期波动逐渐向长期均衡收敛。同时, TFP 增长率也存在一定的自回归调整, 金融发展的短期波动( 当期和滞后一期) 也起到了显著的调整作用。
　　我国的全要素生产率仍然过低,提高全要素生产率与金融发展水平具有一定的重要性与现实意义。
　　第一,促进金融发展首先应深化金融体制改革,激励金融机构的竞争,从而形成多样化、层次分明、高效的金融中介体系;同时,完善金融市场的风险管理机制,提高资金的使用效率和资本的配置效率,最终以资本积累和技术进步促进经济增长。
　　第二,促进经济增长方式由粗放型增长转变为以技术进步为主的增长方式;提高全要素生产率的关键在于改进社会基础设施,因此,要加快政府与核心经济部门的改革,鼓励生产性活动的制度和政策,从而提高经济效率。
　　
　　参考文献:
　　[1] King,R.,Levine,R.,1993,Finance and Growth:Schumpeter might be Right,in Quarterly Journal of Economics,108,pp.717-738.
　　[2] 易纲,樊纲,李岩.关于中国经济增长与全要素生产率的理论思考[J].经济研究,2003,(8).
　　[3] 郭庆旺,贾俊雪.中国全要素生产率的估算:1979-2004[J].经济研究,2005, (6).
　　[4] 郑长德.中国西部地区金融发展与经济增长[M].北京:民族出版社,2007.
　　
　　Research on the relationship between China financial development and total factor productivity
　　XU Xin-xin,ZHENG Chang-de
　　(Economy college,Southwest nationality university,Chengdu 610041,China)
　　Abstract: Using the Cobb - Douglas production function and growth accounting method to calculate out the 1978-2006 years, the country's TFP, and select the FIR, as financial development indicators, both for the unit root test, co-integration test, followed by the use of error-correction model derived FIR and TFP regression equation. The empirical results show that there is a certain long-term total factor productivity in the auto-regression adjustment of short-term fluctuations in financial development also played a significant role in the adjustment.
　　Key words: financial development; total factor productivity; co-integration test; error-correction model

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