金融发展与经济增长的关系—现代经济理论派学说的计量考证--大学毕业设计论文.doc
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1、金融发展与经济增长的关系现代经济理论派学说的计量考证 摘 要 本文通过理论上分析金融发展与经济增长的作用机制,利用经济发展的实际数据对二者相关性进行实证检验,并依据分析结果进行经济分析。计量结果显示,金融发展对我国的经济增长具有积极的推动作用,但力度有限;我国的金融发展滞后于经济增长,加快金融深化和金融体系改革有助于推动经济增长。关键词 金融发展 金融深化 经济增长一 理论基础:对现代经济学派理论的初步认识。1 关于金融发展与经济增长的关系在理论和实证研究上一直存在着争议。古典经济学家认为金融发展与经济增长之间没有因果关系,货币金融变量对实体经济中只充当“面纱”角色,经济增长完全由实物部门决定
2、;现代的经济学派更是认为金融发展与经济增长存在各种可能的关系,既有金融发展促进经济增长的观点,也有经济学家认为金融发展阻碍经济增长. 2. 现代经济学派的大部分研究结论都支持金融发展促进经济增长的观点,但是对于金融发展如何影响经济增长却存在许多争论。这些分歧大致可以分为两大派别,即金融结构论和金融压抑论。以goldsmith(1969)为代表的金融结构论者认为金融发展对经济发展起积极的促进作用。因为良好的金融系统和金融体制利于资本的积累和资源源的优化配置,便于资金的融通储蓄向投资的转化,从而对经济增长起促进作用。其中部分经济学家认为金融发展是经济增长的一个必要条件。r.g. king & r.
3、 levine (1993) 的研究结果均对这一观点提供了经验支持,并从反面证实了落后的金融发展水平严重障碍了经济增长。rajan & zingales (1996) 、kunt & maksimovic (1996) 运用各国大量的行业数据进行分析,结果都显示金融发展水平与结构对经济增长的速度产生了实质性的影响。而另一方面,以mckinnon(1973)与shaw(1973)为代表的金融压抑论认为,对于欠发达国家,实际利率和实际汇率的金融自由化是推动经济增长的重要途径,而低于均衡的实际利率与高估的国内货币等形式的金融压抑阻碍了经济的增长。gelb (1989)和fry (1988) 的对发展
4、中国家实证分析也发现,实际利率较高的国家的经济增长平均高于实际利率较低或为负值的国家。二因素选择与模型设定 关于经济增长的决定因素,古典主义经济学认为,国民财富的增长取决于两个基本条件:一是专业分工促进劳动生产率的提高;二是劳动力数量与资本规模的增加。而现代的经济观点也认为,一国长期的经济增长取决于储蓄和投资,投资数量及投资效率是实现经济快速增长的关键因素。持续高速的经济增长需要高水平的储蓄与投资,高储蓄率、高投资率以及储蓄向投资的有效转化无疑是经济高速增长的重要原因。另一重要的原因就是劳动力、资本等生产要素的产出效率。由以上分析得出,长期的经济增长一方面取决于由经济体中的储蓄和投资水平,另一
5、方面取决于劳动力和资本等生产要素的生产效率,也即资本的投资效率。借鉴harroddomar经济增长模型,将经济增长的决定因素分解为: 其中q,y,I,s分别表示储蓄向投资转化的效率、国民收入、投资和储蓄。上式表示经济增长由一国经济中的储蓄率、储蓄向投资的转化率以及资本的产出比率决定,而这三个经济变量都受金融发展水平的影响。金融系统便利了储蓄流动、资源配置、风险管理、公司控制及产品交换,最终通过“资本积累”和“技术创新”这两条途径影响经济增长。金融发展(包括金融工具发展、金融市场发展及金融制度的发展)降低了信息与交易费用,使得那些最具潜力的投资者能够得到足够的资金进行技术革新和产品生产,从而提高
6、了储蓄率、储蓄向投资的转化率以及投资的生产效率,进而影响到了储蓄水平、投资决策、技术创新及长期增长速度。金融市场的规模、金融部门的效率以及宏观经济金融政策都会对储蓄和投资产生影响,所以,金融系统通过作用于以上三个经济变量进而影响到经济增长,只要影响到上述三变量的任何因素最终都会影响到经济增长。基于以上分析,我们将从以下三方面选择代表性指标: (1)储蓄率和投资的影响因素。在此,我们选用实际利率水平以及固定资产投资与GDP的比率分别作为储蓄和投资的代表指标。 (2)储蓄向投资的转化效率。决定储蓄向投资转化的效率主要取决于一国的金融发展水平和金融系统的效率。国内外一些学者的常研究指出资本市场的发育
7、程度和效率会影响到储蓄向投资的转化,鉴于我国资本市场中股票市场的主导地位,用股票市场的直接融资余额与社会金融资产总量的比率衡量资本市场内的规模。 (3)资本产出效率的影响。影响产出效率的一个重要因素就是技术进步因素,度量指标在此用无形资本(人力资本和研发资本)与有形资本的比率表示(4)另外,M2作为金融发展指标也被考虑其中。 以GDP增长率作为被解释变量,以上述指标作为解释变量,从而建立如下多元线性回归模型,考虑到货币政策的时滞,用R(-1)表示滞后一期的实际利率,也即前期的实际利率对当期的经济增长具有相关性: G=a0+b1M+b2R(-1)+b3I+b4H+b5F+mG: 表示国民生产总值
8、;H:表示技术进步因素,为无形资本(包括人力资本和R&D资本)与金融资产存量的比率;M:表示金融深化指标M2/GDP,为货币供给M2与GDP的比率;R:为实际利率,即名义利率减去通货膨胀率;I: 表示投资指标,为社会固定资产投资额占GDP的比重;F: 表示融资结构,即资本市场的发展水平(直接融资余额与社会金融总量余额的比率)。这些金融发展的指标直接或间接地影响着长期的经济增长和资本积累。三 统计数据:gdp增长率及实际利率年份gdp增长率g()m2/gdpm()实际利率r()固定资产投资/gdpi()人力资本和r&d资本/资本存量h()直接融资/金融资产总量f()19797.6036.10 1
9、.7817.3212.910.0019807.8040.80 -0.9620.1614.680.0019815.2046.00 3.0019.7616.781.6819829.1048.90 3.7723.2418.981.75198310.9051.80 4.2624.1022.381.41198415.2057.80 2.9625.5625.031.08198513.5060.90 -2.0828.3727.271.4819868.8069.30 1.2030.5924.321.52198711.6073.80 -0.1031.7021.652.39198811.3072.00 -10.8
10、231.8421.543.1119894.1075.10 -6.6826.0820.302.8419903.8086.70 6.5424.3521.504.7819919.2097.70 5.1125.8823.399.59199214.20106.00 2.1630.3323.4712.10199313.50100.70 -3.6637.7421.8512.90199412.60100.40 -10.7236.4520.9413.20199510.50103.90 -3.8234.2318.9614.0019969.60112.10 3.1133.7517.9814.5019978.8012
11、2.20 6.3433.4917.3117.2019987.80133.40 7.6436.2616.5519.6019997.10146.10 5.9336.3815.8321.7020008.00150.50 3.4836.8015.2027.3220017.30164.90 2.7838.7715.0026.08所有数据来自利用的数据来源于中国金融年鉴、中国统计年鉴以及EIU CountryData网站,计量经济学教材以及校园网上已有的统计课程论文,计算整理而得其中部分数据选取的依据是:(1)变量H为人力资本与R&D资本之和与资本存量的比率。资本存量用社会金融资产总量表示,人力资本等于国
12、家教育投资,R&D资本则用研究开发支出表示。(2)R为实际利率,等于名义利率减去通货膨胀率。名义利率为当期长期国债的利率。(3)F为融资结构,等于直接融资与金融资产总值之比,直接融资以股票融资额与债券发行额作为近似值,间接融资以金融机构各项存款作为近似值,金融资产总值则是直接融资与间接融资之和。四 统计检验:对模型直接回归结果为:Dependent Variable: GMethod: Least SquaresDate: 06/11/05 Time: 20:27Sample(adjusted): 1980 2001Included observations: 22 after adjusti
13、ng endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-4.5350823.305121-1.3721380.1890M-0.1875780.049816-3.7654510.0017R(-1)0.1752170.0767002.2844570.0363I0.4361620.1255583.4737870.0031H0.6185400.1551153.9876280.0011F0.5822490.2284512.5486830.0215R-squared0.787767 Mean dependent var9.540909Adju
14、sted R-squared0.721444 S.D. dependent var3.137888S.E. of regression1.656126 Akaike info criterion4.073840Sum squared resid43.88407 Schwarz criterion4.371397Log likelihood-38.81225 F-statistic11.87778Durbin-Watson stat2.168376 Prob(F-statistic)0.000064各解释变量在的显著水平下对被解释变量的影响都是显著的模型如下: G=a0+b1M+b2R(-1)+
15、b3I+b4H+b5F+e(1)granger因果关系检验:我们选择模型中的金融变量,看它们是否能解释GDP增长。Pairwise Granger Causality TestsDate: 06/14/05 Time: 10:41Sample: 1979 2001Lags: 1 Null Hypothesis:ObsF-StatisticProbability M does not Granger Cause G22 0.13607 0.71630 G does not Granger Cause M 9.10179 0.00709 R(-1) does not Granger Cause G
16、22 8.77671 0.00800 G does not Granger Cause R(-1) 10.2521 0.00469 F does not Granger Cause G22 0.18919 0.66849 G does not Granger Cause F 5.04925 0.03671 结果显示,在一阶条件下, 只有R(-1)可以认为是经济增长的原因,金融发展对经济增长的作用并不明显,反而经济的增长到促进着金融发展。那么金融发展是否对经济增长没有作用呢? 对于金融发展与经济增长的因果关系争论,综合的观点认为金融发展和经济增长互为因果关系(Patrick,1966)。需求跟随
17、型和供给引导型的金融发展在不同的经济发展阶段扮演不同的角色,供给引导型的金融发展在经济增长的初期处于主导地位,一旦经济发展进入成熟阶段,需求跟随型的金融发展将成为主流。Gupta(1984)和Jung(1986)分别使用Granger因果检验法,对发达国家和发展中国家的实证检验证实了这一理论的相关性。后来提出的“门槛效应”进一步完善了这种观点。Greenwood & Jovanovic(1990)以及Levine(1992)的研究指出金融中介体系的组建存在较高的固定成本,导致金融发展与经济增长之间的“门坎效应”。由于门坎效应的存在,只有在其经济规模达到某一水平之后才能发展特定的金融体系,这时金
18、融发展才会体现出对经济增长的促进作用。所以,低水平的经济发展使金融体系的发展受到限制,这又反过来阻碍了投资资源的优化配置,从而限制了经济的增长;而较高的经济发展水平会带来金融体系的充分发展,后者又为进一步的经济增长提供条件;因此只有在发达国家,才会出现金融发展与经济增长相互促进的良性循环。门坎效应的理论可以很好解释了发达国家与发展中国家的金融发展水平的差别。 许多国内外学者也对我国金融发展与经济增长关系进行了分析。谈儒勇(1999)的研究结论认为,国内的银行发展对经济增长具有促进作用,而股市发展对经济增长至多是弱效应。韩廷春(2001)的实证分析结论认为,技术进步与制度创新是经济增长的最为关键
19、因素,而金融发展对经济增长的作用极其有限。(2)单位根检验:White Heteroskedasticity Test:F-statistic0.254405 Probability0.980232Obs*R-squared4.132379 Probability0.941178Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 06/11/05 Time: 20:32Sample: 1980 2001Included observations: 22VariableCoefficientStd. Errort-
20、StatisticProb. C6.38782339.262050.1626970.8737M0.0152880.3486590.0438480.9658M2-0.0002460.001676-0.1469150.8859R(-1)-0.0486990.202906-0.2400070.8147R(-1)2-0.0074300.028812-0.2578850.8013I1.0378852.5231390.4113470.6887I2-0.0195960.042721-0.4586910.6554H-1.9648123.163497-0.6210890.5472H20.0520260.0737
21、620.7053220.4953F0.1410190.7045060.2001680.8450F20.0030870.0230690.1338080.8960R-squared0.187835 Mean dependent var1.994730Adjusted R-squared-0.550496 S.D. dependent var2.362356S.E. of regression2.941580 Akaike info criterion5.302624Sum squared resid95.18183 Schwarz criterion5.848145Log likelihood-4
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