金融资产结构与经济增长论文

摘要：继1973年麦金农和肖的研究之后，现代金融发展理论已经发展成为一个包括发展中国家和发达国家金融发展问题的一般理论，对金融发展与经济增长问题的研究成果也越来越丰富。下面是小编为大家整理的《金融资产结构与经济增长论文 (精选3篇)》，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。

金融资产结构与经济增长论文 篇1：

区域金融资产结构与经济增长关系研究

摘要:贵州省金融资产结构与经济增长的协调性不足，其中货币资产对经济增长的贡献度和影响力最大——货币资产是经济增长的原因并且几乎构成了影响经济增长的全部金融因素。其中，货币资产对实体经济中的第二产业和第三产业的影响尤为突出，远远超过对第一产业的影响。由此提出协调金融资产结构与经济增长关系、优化金融资产内部结构、注重金融资产对第一产业，特别是农业的支持的三条建议，来达到促进金融资产结构协调发展、加快经济增长步伐的最终目的。

关键词：金融资产结构;经济增长;因果关系

一、引言

改革开放以来，区域金融发展问题一直是众人关注的焦点，特别是经历过两次世界瞩目的金融危机后，区域金融领域的现有状况和未来发展趋势成为亟待探讨的问题。针对这个问题国内外学者以金融发展水平是否促进经济增长作为研究的切入点与侧重点。

纵观整个金融发展史，自1955年，Curley和Shaw建立了一种由初级到高级，从简单到复杂逐步演变的金融发展模型以来，对于金融发展问题的研究就层出不穷。1969年，由Goldsmith提出了可谓是奠定金融发展理论基础的FIR理论;1973年，Mickinnon, Shaw提出的“金融抑制论”“金融深化论”，同时建立了M2/GDP-金融深化指标;King(1992)和Levine(1993)引入资本积累率和经济效率对金融发展问题进行研究等等。国外学者在金融发展与经济增长关系问题上的理论研究和实证研究都有比较成熟的成果。至今，我国学者也往往以这些成熟的理论作为研究我国区域金融与经济增长问题的基础。陈志刚(2006)以金融深度、法律及其执行、正式与非正式制度、信息基础指标作为衡量我国区域金融发展水平的指标体系，认为我国金融发展的过程就是金融功能深化的过程。冯广波(2009)选取了M1/GDP 、M2/GDP、存款银行总资产/GDP等涵盖金融产业和证券产业12个指标，对我国金融发展水平的研究，认为研究金融总量是研究的重点。王修华(2009)以金融相关率，金融机构信贷比率等指标来构建评价体系来进行研究。

不难看出，对于我国金融发展与经济增长关系的研究问题，大多学者只从金融发展的总量入手，并没有考虑到金融结构的问题。而我国现实的状况则是金融总量增长较快而金融结构发展不合理、结构的调整和优化明显落后，从而抑制金融发展的速度。并且就研究主体来看，学者们往往选取全国大范围或是东部金融业发达的区域，对于西部，特别是金融发展相对落后的贵州省的研究则相对较少。

而金融结构的研究可从金融产业结构、金融市场结构、融资结构等角度研究。本文选取金融资产结构为研究角度，分析贵州省金融资产结构与经济发展关系。

二、贵州省金融资产结构与经济增长关系的实证分析

本文选取1994-2008年的货币资产总量、非货币资产总量、GDP、实体经济中各产业年度数据作为本文的研究数据。之所以选择1994年以后的数据，是因为贵州金融业的具体情况——贵州的股票市场是从1994年以后才逐渐的发展并丰富起来的。在此，考虑到数据的可获得性和连续性，各指标项的具体选取为：货币资产总量(M)——广义货币量;非货币资产总量包括有股票资产总量(S)—— 股票总市值，以及保险资产总量(I)—— 保费收入;实体经济中各产业的年度增加值——第一产业增加值(FI)，第二产业增加值(SI)，第三产业增加值(TI);通货膨胀指数——各年居民消费价格指数(CPI)。

(一)金融资产结构与经济增长关系的实证分析

为实证考察金融资产结构与经济增长的关系，本文以货币资产(M)，股票资产(S)，保险资产(I)来代表全部金融资产，并作为实证模型部分的自变量;以GDP代表经济增长情况，并作为因变量。考虑到贵州省银行业仍属于分业经营，银行业与保险业、证券业之间相互分离，所以在模型中未考虑到金融资产内部结构间的相互关系。依据指标项的确定，选取1994-2008年贵州省的年度数据，并以1994年为基期运用各年CPI对已有的名义数据进行处理并取对数，从而排除通货膨胀和时间序列异方差性的影响。

1双对数广义差分多元回归模型分析

(1)双对数广义回归分析

回归分析是研究一个变量或一组变量(自变量)的变动对另一个变量(因变量)变动程度的一种统计分析方法。通常使用的回归模型是普通最小二乘法(OLS)所估计的计量模型。但考虑到影响GDP的因素远远不止金融资产，会存在异方差现象，在此，运用双对数广义回归分析方法避免异方差影响。

我们首先运用EVYEWS6.0软件。以GDP总量为因变量，以3项主要的金融资产为自变量，对各项金融资产与GDP进行双对数广义回归分析，结果为：

LGDP=0.843617LM-0.054429LI-0.33436LS+1.240592

F=388.37 DW=0.62

以上回归分析结果显示，除了货币资产(M)以外，其它两种金融资产与经济增长呈现负相关关系。但由于DW值不够显著，方程残差肯定存在自相关现象。为了消除自相关，在此，运用双对数广义差分回归来进一步分析。

(2)双对数广义差分回归模型分析

为揭示变量之间真实的内在关系，消除序列自相关问题，我们通过采用广义差分法来使得模型残差保持独立性，不具有相关性。其分析结果如下：

LGDP=0.776LM+0.049LI+0.008LS+1.11+0.83AR(1)

F=926.9 DW=1.6

从以上分析结果来看，双对数广义差分回归方程比前面的回归方程有所改善，显著性水平有所提高。表明方程更加有效。结果显示：在金融资产中，货币资产(M)对GDP的影响是最大的。其他两项金融资产对GDP的影响大小排序为：保险资产、股票资产。并且，这三种金融资产与GDP增长间关联性的差异过大，表明金融资产结构与经济增长的协调性不够。

2 Granger因果关系检验

(1)ADF单位根检验

由于时间序列一般是非平稳数列，因此在Granger因果关系分析前要进行平稳性检验。在此运用的是ADF单位根检验的方法，原理是如果随机过程经过N次差分后能变成平稳可逆的序列，那么该序列具有N阶单整性。检验结果如下：

由此可知，货币资产、股票资产、保险资产与GDP对数时间序列本身是非平序列，一阶差分序列均为平稳序列，是一阶单整序列，满足Granger因果检验要求。

(2)格兰杰因果检验

为确定变量之间是否构成因果关系，本文运用Granger因果关系检验来判断。Granger因果关系检验的基本思想是：如果A是B的原因，那么回归模型加入A滞后项后，该项系数统计结果应该显著，并能提高模型的解释能力.这样可以拒绝原假设，认为前者是后者的格兰杰原因。

在此，使用Granger因果关系检验法对其进行因果关系的检验，检验结果如下所示：

注：**表示在1%的置信水平下拒绝原假设，*表示在5%的置信水平下拒绝原假设。

格兰杰因果检验表明：在5%的置信水平下，1994-2008年，除了GDP 的增长是货币资产增长的原因外，其他金融资产与GDP不构成Granger因果关系。在此，又结合双对数广义差分回归模型的结果看，在贵州省金融资产结构中，货币资产对经济增长的贡献度和影响力是最大的，货币资产是经济增产的原因并且几乎构成了影响经济增长的全部因素。鉴于此，继续讨论货币资产对实体经济增长的影响，将实体经济中的各产业作为因变量，研究货币资产分别对实体经济中各产业增长的影响程度。

(二)货币资产对实体经济中各产业增长的影响程度实证分析

1货币资产与第一产业

类似以上分析思路，我们对货币资产与第一产业之间的相关性进行回归分析，但由于分析结果中DW值为0.36，表明序列存在明显的自回归，根据以上方法，我们仍对两个时间序列进行双对数广义差分分析。

分析结果为：

LNFI=0.348LNM+3.00+0.85AR(1)

DW=2.2 F=279.46

回归结果表明，我国货币资产变化1%时，第一产业变化0.348%。(注：以下分析均遵循此分析思路)

2货币资产与第二产业

分析结果为：LNFI=0.89LNM-0.42+0.73AR(1)DW=1.82 F=1321.4

3货币资产与对三产业

分析结果为：LNTI=0.96LNM-1.11+0.64AR(1)DW =1.89 F=597。

综合以上货币资产与各产业间关系的实证检验结果，说明了：贵州省货币资产对实体经济中二、三产业增长的影响较第一产业更为突出。

三、建立合理的贵州省金融资产结构建议

1、协调金融资产结构与经济增长关系

由以上的检验结果可以看到，贵州省金融资产结构与经济增长之间的因果关系并不显著，除了货币资产外，并没有起到明显的促进作用。长期以来，由于贵州省经济总量小，经济发展落后，全国性金融机构对贵州不重视，投入不足。当地各有关部门对自身金融发展的重要性认识不足，还包括体制、机制等原因导致金融机构缺乏统一的规划和管理，也未实施有效的监督。再加上金融机构各自为政，各守自己的业务和市场领域，信息互不沟通，缺乏合作，就不能形成优势互补合力，这不仅削弱了金融业可持续发展能力，而且削弱了金融对地方经济发展的渗透力和支持力。因此贵州省金融业的稳定发展是需要有关部门长远的规划、科学的管理，加之金融机构之间相互沟通与协调才能实现的。

2、优化金融资产内部结构促进经济增长

正如前面的实证分析结果，贵州省金融资产中除了货币资产对经济增长有较大的影响，非货币资产对经济增长几乎没有发挥应有的作用。贵州省金融市场的发展程度，在全国范围内属于比较落后的状态。其金融机构分支机构多，地方法人机构少;银行业金融机构数量多，规模大，证券、保险等在内的非银行金融机构数量少、规模小。结合实际情况，我们可以看到：贵州省第一家上市公司开始于1994年，晚于全国其他金融水平发达的地区。并且到目前位置，上市公司总共才17家与全国平均水平比相去甚远。而就保险业来说，早在1980年贵州省保险业就基本发展起来，但是保险业服务业务种类少，服务范围小，保费收入低等都是严峻的问题。但与此同时，在贵州全省对于保险业的需求又是极大的，特别是对于农业保险的需求。贵州处于云贵高原地区，经常出现干旱、洪涝、低温、霜降等自然灾害，许多年份因灾害而减少的农业增加值超过10% ，加之，农业面临的市场风险也很大，这些都需要建立完善的保险机制应对贵州省对于保险行业发展的需要。可见，贵州省要特别注重证券机构与保险机构的发展和完善。

3、注重金融资产对第一产业，特别是农业的支持

由前面的分析可以看到，在贵州省金融资产中几乎只有货币资产对于实体经济产生影响，而货币资产又仅对实体经济中的二、三产业产生突出的支持作用。但是，对于贵州这个农业大省，第一产业往往对于金融资产有更大的需求。特别是当金融资产已大量运用在第一产业生产中，而带来的经济增长效率却异常低下时，我们不得不思考这个问题的严重性。由此，注重金融资产对第一产业，特别是农业的支持，达到更高的经济增长效率，成为建立贵州省合理的金融资产结构的必须。

参考文献：

[1]雷蒙德·W·戈德史密斯.金融结构与金融发展[M].上海:上海人民出版社,1994.

[2]罗纳德· I·麦金农.经济发展中的货币与资本[M].上海:上海人民出版社,1997.

[3]爱德华·S·肖.经济发展中的金融深化[M].北京:中国社会科学出版社,1989.

[4]李健.中国金融发展中的结构问题[M].北京:中国人民大学出版社,2004.

[5]徐翠枚,冯广波.基于因子分析法的我国金融发展问题评价[J].新东方,2009(z1).

[6]陈志刚.如何度量金融发展-兼论金融发展理论与实证研究的分歧[J].上海经济研究,2006(7).

[7]王修华.我国区域金融发展差异的比较[J].经济地理,2007,3(2).

(作者单位：贵州财经学院)

作者：黄曦子

金融资产结构与经济增长论文 篇2：

金融发展与经济增长相关研究：一个综述

摘要：继1973年麦金农和肖的研究之后，现代金融发展理论已经发展成为一个包括发展中国家和发达国家金融发展问题的一般理论，对金融发展与经济增长问题的研究成果也越来越丰富。文章首先介绍了金融发展理论在吸收并融合内生增长理论相关成果方面的进展;其次系统分析了近年来国外学者关于金融发展与经济增长相关关系的研究成果;再次，回顾了我国金融发展实证研究的进展状况;最后，对我国金融发展实证中存在的有关问题进行了分析，并结合中国金融发展实际情况提出改进建议。

关键词：金融发展;经济增长;金融抑制

1、引言

近十年来。中国金融发展对经济增长的影响受到了广泛的关注。随着金融发展理论和实证研究的迅速进展。大量的经验研究集中分析了金融发展的各个指标与经济增长的相关关系，一些新的计量方法和模型也被大量应用于这一领域。就中国来说，目前正处于转轨时期，经济和金融体系在不断变动调整之中，因此探讨金融对经济的贡献以及二者之间的相关关系是有一定难度的。但鉴于金融在中国经济中的重要地位，这方面的研究仍具有相当重要的意义。本文主要对金融发展和经济增长理论及其实证的新成果进行总结，并在相关的理论框架下，结合中国金融发展的历程，从金融发展、股票市场与金融中介、金融资产规模结构与经济增长的关系三个方面概述中国的实证研究成果，并在此基础上提出指标选取和实证方法等方面存在的问题与建议。

2、金融发展理论的新发展

麦金农和肖(1973)的著作开辟了金融深化论这个新的经济理论研究领域，同时也对许多发展中国家货币金融改革的实践产生了深远的影响。自此以后，许多经济学家纷纷发表论文，提出他们对金融中介与经济发展的看法，如Kapur和Mathieson(1980)关于金融中介对经济影响的金融发展模型，VicenteGalbis(1977)提出的更符合发展中国家实际的“两部门”模型(Two-Sector ModeI)，以及Maxwell Fry的金融发展模型等等。

20世纪90年代以来，一些经济学家意识到麦金农一肖(1973)模型的诸多缺陷(如效用函数的缺失、过于严格的总量生产函数形式限定和假设条件、以及政策建议难以实施等)，在汲取80年代内生增长理论重要成果的基础上，将内生增长和内生金融中介体(或金融市场)并入金融发展模型中，力图解释金融中介体和金融市场是如何内生形成的，以及金融发展和经济增长之间有何关系，并在此基础上提出一些不同于麦金农一肖学派的政策建议。其中代表性的内生金融中介体模型有：①Bencivenga和smith(1991)提出的具有多种资产的内生增长模型认为，随机的流动性需要导致了金融中介体的形成;②Boyd和Smith(1992)的模型指出，信息获取(或监督)上的比较优势导致了金融中介体的形成;③Schreft和Smith(1998)认为，空间分离和有限沟通导致了金融中介体的形成;④Dutta和Kapur(1998)认为，当事人的流动性偏好(liquidity preference)和流动性约束导致了金融中介体的形成;⑤Boot和Thakor模型(1997)指出，在信息获取和信息汇总(information aggregation)上的优势导致了金融市场的形成;⑥Greenwood和Smith(1997)模型指出金融市场是成本有效率的(cost-effective)，当利用金融市场的收益超过金融中介体的参与成本时，金融市场就会内生形成。

综观近年来金融发展理论可发现，20世纪90年代以来的金融发展理论过于强调金融体系的有利一面，他们的观点基本集中于金融体系发展溅金融发展的重要性，而对金融发展不当所导致的危害认识不够，如对金融动荡和金融危机的研究就有所欠缺。此外，由于理论本身尚处在不断完善中，因此还有许多问题尚待进一步探讨，如在对金融中介与经济增长关系的考察方面，主要采取银行的相关指标。而基本上未对其他类型中介体(如养老基金、保险公司和证券公司等)的相关问题进行研究;又如对金融市场与经济增长关系的实证研究中，只考察了股票市场与经济增长的关系，而未考察债券市场;另外对金融体系功能的考察还有待进一步完善。

3、金融发展实证研究的进展状况

随着先进的计量工具和统计软件的广泛运用，金融发展的实证研究进入到一个新的高度，这种相互依赖关系都在实证中得到了验证，主要体现在以下方面：

(1)金融体系发展与经济增长的相互作用

由于目前的理论未能综合金融体系的各方面功能，因此要在实证上检验金融发展(金融结构)对经济增长的作用，尚缺乏与之对应的精确数据关系。Kunt and Maksimovic(2001)、Fisman and Love(2003)认为，相对于银行信贷，企业之间的信贷在金融管制、金融不发达或者法律不健全的发展中国家更为重要。尽管如此，还是有大量的研究从不同方面，并采用不同的方法验证了金融发展对经济增长有正向的作用。在横截面数据上，Demirguc-Kunt and Maksimovic(1998)、Asfi和RossLevine(1996a，1996b)、King和Levine(1993a，1993b，1997，1999)等研究者们用四种金融发展水平的衡量方法引入控制变量，在Goldsmith(1969)的工作基础上考察了77个国家，得到金融发展和经济增长有显著正相关的结论，并且还说明了金融发展的初始水平与经济增长的关系很大。Mohsin和Abdelhak(2000)也得出了两者之间正相关的结论。阿德洛夫(Adolfo 2001)使用格兰杰(Granger，1969)因果关系检验法，通过检验巴西1980年1997年的时间序列数据(Time-sefies Data)，得出经济增长和金融发展互为因果关系的结论。Levineand Zervos(1998a)进一步考虑了股票市场的作用，他们发现股票市场的流动性指标和银行信贷的指标对后来的经济增长都有正向的显著的预测力，这说明金融市场和金融中介可能提供了不同的金融功能。Levine(1998，1999)、Levine，Loayza and Beck(2000)也得到了金融发展和经济增长有很强的关系，他们将这一关系归于内生性。

使用面板数据可以提高数据的差异性，Levine，Loayza and Beck(2000)、Beck，Levine and Loayza(2000)使用面板数据，发现了金融发展和经济增长有很强的正向关系。用同样的数据和方法，RJoja andValev(2004a)发现，在发达国家，金融发展对经济增长的作用主要通过提高TFP来实现，而在发展中国家，金融发展对经济增长的作用主要通过加速资本积累来实现，Beck and Levine(2004)也发现金融市场和金融中介都对经济增长有正向的作用。

与截面数据不同，使用时间序列数据能够说明同一国家不同时期的金融发展程度是否有助于解释该国经济增长率的差异，可以采用格兰杰因果检验和VAR等新方法。在这方面，Neusser and Kugler(1998)发现金融引导增长，Rousseau and Wachtel(1998)发现金融发展对经济增长的因果性占了主导地位，Arestis，Demetriades and Luintel(2000)发现股票市场的发展和金融中介的发展对后来的经济增长都有正向的显著的预测力，Beck和Levine(2002)、Norman Loayza和R，omain Ranciere(2002)采用平行数据实证研究表明。金融深化对经济增长有明显的正向的影响。Norman(2002)利用广义矩估计方法研究了74个国家1960年至1995年的情况。得到的结论是：在遭受货币危机的国家中，金融深化对经济增长的促进作用弱于没有遭受危机的国家，金融中介机构发展和经济增长之间同时存在正向的、长期的关系和负向的、短期的关系。

由上述分析可知，对金融深化和经济增长的实证研究还在不断发展，进一步研究的方向可能是：(1)金融指标数据的收集和处理还需进一步改进，应引入更好的计量回归方法使得结果更准确;(2)金融指标还需要进一步的拓展，以求更全面地反映金融发展程度;(3)对金融发展初始化程度的研究还有待进一步规范。这一程度对金融深化和经济增长的影响还需要进一步的实证研究。

(2)金融结构与经济增长

对于金融结构与经济增长的关系，理论上目前主要关注基于银行的金融体系与基于金融市场的金融体系之间的差别，这些讨论被一些国家经济发展的成功经验所丰富(Mayer，1990)。关于金融结构(金融机构和金融市场的相对重要性)对经济发展的影响。无论是跨国数据、行业数据还是企业水平的数据都发现，在控制了金融发展的总体水平后，两种金融体系对经济增长的影响没有显著的差别(Levine，2002;Beck and Levine，2002;Demirguc-Kunt and Maksimovic，2002)。同时，现有的文献发现，随着一个国家变得更加富裕，尽管金融机构和股票市场都得到发展，但是股票市场变得更为重要，也更有效率(Demirguc-Kunt and Levine，2001)，而且银行为基础的金融体系在贫穷的国家和法律不健全(La Porta等，1996)的国家里作用更为显著。

但从总体看来，对这一问题的研究尚存在以下问题：(1)现有研究对金融结构和体系功能定量相当缺乏，使得对金融结构的比较十分困难;(2)现有争论集中于银行基础型金融体系和市场基础型金融体系的比较，而两大体系存在众多交叉。我们需要有关股市和银行同时出现的理论并进行相应的功能考察;(3)这一研究大多局限于少数工业化国家，未来的研究对国家的选择应更分散，以便确立金融结构与经济增长的模式。

(3)金融中介与经济增长

在这方面最有影响力的是麦金农(1973)对阿根廷、巴西、台湾等地二战后金融体系与经济增长关系的研究，他赞同功能良好的金融体系对较快经济增长的支持作用。Rando Cameron等(1967)分析了银行发展与英格兰(1750-1844)、苏格兰(1750-1845)、法国(1800-1870)、日本(1868-1914)等7国工业早期阶段的联系，指出金融中介、金融市场对工业化时期的融资有很强的相互影响。通过对1830-1930年期间巴西、墨西哥和美国的工业与资本市场发展的比较，Stephen Haber(1991，1996)发现，资本市场发展影响着工业结构和一国经济。此外，让·克洛德·贝泰勒米和阿里斯托门·瓦罗达吉斯(1995)提出的一个内生增长模型及实证研究指出，由于在经济生活中金融和实际部门间的相互作用。产生了多重、稳定状态的均衡。该模型表明，对稳定状态的依赖有可能产生一个贫穷陷阱，使金融部门消失。经济停滞。相反的是，内生经济增长为正，金融中介将走上正常的发展道路。

(4)金融市场与内生增长

维克托穆林德(1994)对金融市场和经济增长间的联系进行了实证研究，他提出的内生增长模型认为，经济增长来自于经济主体对信用、债券和股票所采取的行动，他还以七个太平洋地区国家为样本，使用泽尔纳程序(1962，1963)检验了模型。他的这一研究被道尼克(1992)与阿特杰和约万诺维奇(1993)做了进一步的拓展，前者使用了增长核算随机变量，后者则扩大了对股票市场作用的分析，他们的研究表明，股票市场发展与经济增长之间有重要联系。

(5)金融抑制下的经济增长和金融自由化

King&Levine(1993)的内生金融增长模型对金融抑制造成的经济后果进行了描述。认为金融部门征收的税收提高了企业融资成本，降低了企业收益率，从而使得均衡的经济增长率降低。Roubim&Sala-i-Martin(1995)总结了金融抑制对经济增长的负面影响，认为为了提高货币收入。政府可能会选择通过压制金融部门的方法提高人均真实货币需求，由此降低金融部门所积聚的资本投入的边际产品。造成稳定状态下的增长率降低。由此也可以看出，内生金融增长模型所探讨的多是稳定状态下的金融发展，而对金融条件发生变化情况下的动态变迁路径没有提供深入分析，因此对金融抑制的分析还有待于进一步深入。

为了改善金融抑制求得金融发展和经济增长，各国兴起了大规模的金融自由化浪潮，尽管大量经验研究和理论分析都证明金融自由化和金融发展与经济增长之间存在明显的相关关系，但对金融自由化的积极评价却因为金融体系的不稳定性和金融危机的频繁发生而被笼罩上阴影。由此，有关金融脆化(financial fragility)和金融危机的研究开始成为金融自由化理论的一个焦点，这方面最有影响的文献是Demirguc-Kunt&Detragiache(1998)，他们为1980-1995年间许多发展中国家和发达国家建立了金融自由化虚拟变量，结果表明，较弱的制度环境如法规不健全、腐败盛行等的经济中，金融自由化更容易引起银行危机和金融脆化现象。Hellman，Murdock&Stiglitz(1994)探讨了金融自由化过程中金融体系脆弱性的内在原因，指出金融自由化引发银行部门脆化的重要通道是利率上限的取消降低了银行特许权价值(bank franchise values)。

4、我国金融发展实证研究的进展状况

(1)金融发展与经济增长关系实证

在中国，对于整体金融发展状况的研究已有大量成果。韩延春(2001)通过分阶段分析金融发展与经济增长的关联机制，得出金融深化需要与经济发展相适应，而不能单纯追求数量上的扩张的结论。谈儒勇(2000)、陈志刚(2001)关于金融发展与经济增长的相关分析认为中国的经济增长与金融关系深化不大。单俏颖(2003)采用金融相关比率指标对金融深化与经济增长的关系进行格兰杰因果检验，得出金

融资产增长与经济增长负相关的结论，与谈儒勇(1999)的实证结果一致。相关研究还有庞晓波、赵玉龙(2003)通过考量我国银行业发展规模进行的实证，结果表明金融发展与经济增长呈现弱相关，两者总体协调性不显著，金融发展对经济的促进作用不明显。然而，宾国强(1999)采用实证考量了实际利率、金融深化与经济增长的正相关关系，验证了麦金农的理论。沈坤荣、汪建(2000)的实证提出了不同的看法，他们认为只有1978-1989年中国经济的高增长得益于金融深化论所提倡的高实际利率，其后这一作用不复存在。

周立、王子鸣(2003)为了揭示金融发展对中国各地区经济增长的作用，选取国有银行存贷款和金融机构存贷款来反映地区间金融资产的配置状况和金融发展实际水平，并在这两个指标基础上引入金融市场化比率，以反映各地区金融竞争程度和效率，他们的实证研究发现，中国各地区金融发展与经济增长存在强相关，但各地区间存在较大金融差距，初始金融条件对长期经济发展有影响，对金融市场化与经济增长的相关性也十分显著。郭为(2004)采用各地区国有银行信贷对各地区GDP的比率作为边际资本变量，并且设定了开放度变量研究金融对经济增长的贡献，结论表明中国国有银行信贷对经济增长的推动具有滞后效应，金融深化与开放度显著正相关;他还认为，由于政府干预，国有企业得到了国有银行的大部分信贷，并最终牺牲了部分经济增长。

在金融发展与经济增长因果关系的研究方面，冉茂盛(2003)应用多变量方法引入控制变量指标，实证研究表明中国金融发展对GDP的增长具有显著促进作用，但GDP的增长并不促进金融发展，且非国有部门的产出增长与金融发展间不存在任何因果关系。王志强、孙刚(2003)从规模、结构、效率三方面考察金融发展与经济增长关系，分别采用金融相关比率FIR，结构指标FSR，效率指标SLR，，并引入了投资、进出口总额和零售商品价格指数PI作为控制变量指标。通过协整关系检验显示三者均与经济增长密切相关。格兰杰因果关系检验表明这三个指标与经济增长存在双向因果关系，这一结论是在以往实证中没有出现过的。

(2)中国股票市场发展与经济增长关系的实证分析

谈儒勇(1999)、范德胜(2003)仿照列文和泽尔沃斯(Levine and Zervos，1998)的做法构造股票市场发展的三个指标——资本化率、交易价值与季度周转率，证实了中国股票市场对经济增长的效应是较微弱的。在已有研究的基础上，冉茂盛(2003)引入控制指标包括金融深化指标DEPTH及贸易状况指标TRADE对中国股票市场发展和经济增长之间的关系作了因果关系和冲击响应分析，其分析结果仍表明股票市场规模发展与经济增长间的弱相关性，相对于规模指标与资本化率指标，交易价值与季度周转率与经济增长的关系更弱，并且只存在经济增长导致股市发展的单向因果关系。王志强、孙刚(2003)在对股票市场与经济增长的实证分析中也加入了DEPTH指标，研究表明，规模和周转率指标与经济增长显著正相关，而流动性指标不够显著，深度指标与GDP负相关。由此可以看出，在储蓄向投资转化的过程中，金融市场和服务因素的制约使得金融发展对经济增长的支持不足。

(3)中国金融中介和经济增长

谈儒勇(1999)仿照金和莱文(1993)的作法，运用金融深度指标DEPTH和BANK指标进行回归分析，测定金融中介对经济增长功能效应的大小，为了检验金融中介与经济增长之间的关系是否独立于其它变量，他又引入了季度通货膨胀率(π)、进出口贸易总额与当季GDP的比率(T1KADE)作为控制变量，回归结果表明，金融中介体的总体规模与经济增长有显著的负相关关系，而金融中介的风险管理功能和提供投资信息的功能使金融中介促进了经济增长，赵志君(2001)和范德胜(2003)在该方面的实证分析也证实了这一结论。

占明华(2002)研究了金融市场、中介体与经济增长的关系，并作了指标的改进，他采用家庭部门所持有的直接证券数量(HDS)和企业部门所发行的直接证券数(FDS)作为中国金融市场的发展指标，而金融中介则采用银行对家庭部门的主要负债额—储蓄总额(HDD)和对企业部门的资产—信贷总额(FCR)作为刻划其发展水平的指标，研究表明，尽管金融中介和金融市场的发展都是经济增长的原因，但相比较而言，金融中介的发展对经济增长的影响更为重要，这与Chongwoo Choe和lmad A，Moosa(1999)等对韩国情况的解释是一致的。

(4)金融资产规模、结构与经济增长研究

在这方面，谢平(1992)、易纲(1996)、张杰(1997)、赵志君(2000)、王广谦(2002)以及王毅(2002)等对中国金融资产结构进行了定量分析，推动了研究金融发展问题的深入。胡鞍钢(1999)、王绍光与胡鞍钢(1999)等对中国通货紧缩、资本投入与经济增长贡献的定量研究，使宏观金融研究与宏观经济研究在方法论上得到了很好的结合。王志强、孙刚(2003)通过对金融资产规模和结构的经验分析得出中国金融规模、经济效率与经济增长存在双向因果关系的结论。

5、我国金融发展实证中存在的有关问题及改进建议

由上述分析可见，虽然对于金融发展的问题出现了大量的经验分析成果，但在中国金融发展与经济增长的相关关系和因果关系方面，已有的经验和实证研究存在明显的分歧，这主要源于两方面差异：一是衡量金融发展指标的选择存在差异，模型中采用不同的解释变量和控制变量会使检验结果产生偏差;二是分析方法不同，精确度也不同，由此导致结果有差异。

(1)指标选取存在的问题及改进建议

①金融发展指标主要包括金融深化、金融中介及股票市场发展等方面的指标，但是目前将这些方面统一进行实证分析，或者建立综合性模型考量这些因素与经济增长关系的研究尚不多。

②以货币化率作为我国衡量金融深化的指标不合适。王毅(2002)的研究表明货币化率指标并不准确，而采用金融相关比率指标更合适。但在地区金融发展的指标选择上，由于数据的缺失，这两个指标都不合适。周立(2001)近似的构造了金融相关比率指标，其地区的金融资产主要由存贷款代替，中国的东部沿海省份市场化程度较高，采用此项指标出入较大。

③金融中介指标的选取不能只是照搬国外的非国有经济获得的贷款比率作为考量因素，在中国国有经济还是发挥着主导的作用，因此最全面的考量指标是选取两个部门获得的贷款量来进行分析，这样就可以更好的体现银行资金的配置效率。

④由于中国股票市场发展还不成熟，还未进入稳定期，选用流动性指标与换手率指标作为考察中国股票市场发展的指标稳定性不够。

⑤转轨经济中政府干预市场的行为较强，且中国的金融抑制现象较为严重，但有关中国金融抑制程度的考量和实证分析相当少，对于利率、汇率以及资本外流指标的考量很缺乏，使得金融市场的抑制和扭曲缺乏充分的体现。

⑥许多实证研究在进行指标的改进和构造时缺乏经验性的证据和说明，使得选取的指标可信度大打折扣，因此建议在进行指标选取时可以先进行变量的筛选，然后确定认可度高的指标，如果要进行改进要给出指标的统计代表性。

(2)实证方法存在的问题

①目前国内的实证分析多以单方程模型为主，但大量研究表明，这样得出的结果可能导致错误推断，采用VAR模型可能具有更高的可靠性(Enden，1995)。

②几乎所有经验分析都采用最小二乘法，但研究者们选择的表征绝对量的指标如人均GDP、金融相关比率指标等都不符合二乘法的基础性假设(变量的平稳性)，它们都是具有时间趋势的非平稳变量。这一问题不可能从根本上解决，但是在研究中可以尝试运用分阶段的计量模型，不仅解释力大大增强，而且也能更好的把握经济发展过程的运行特点和变量间的互动关系(韩廷春2003)。此外，许多经验分析还缺乏控制变量的加入，影响经济增长的因素众多只考虑金融发展所得出的结论说服力不够，而且容易得出错误的推断。相当多的研究表明影响中国经济增长的重要因素有投资、储蓄以及劳动力等因素。因此根据研究的角度选择2个控制变量是必要的。

③还有许多分析缺少因果关系检验，这样只能说明金融发展与经济增长相关，而并不能说金融发展对经济增长有促进作用。

④一般的技术处理还停留在OLS、WLS等技术手段上，较少有文献使用动态面板GMM和随机前沿分析，后两种方法可大大提高估计结果的可靠性并且适合省级数据的处理，这对我国现在缺乏的地区分析具有重要的意义。

⑤在对地区的实证研究方面，中国的地区经济差异巨大，许多研究认为金融发展与经济增长高度相关，金融深化能促进经济增长，但实际上我国中西部地区的许多省份金融抑制现象相当严重，金融深化只是停留在总量的增长而非结构和质量的提高。因此。在这些地区金融对经济的作用还有待进一步证实。

责任编辑　顾　锦

作者：陈晓红　李大荣

金融资产结构与经济增长论文 篇3：

金融结构、产业结构与经济增长

摘 要：金融发展与经济增长之间的关系，历来是金融领域研究的重点，但却鲜有文献将金融结构、产业结构与经济增长三者结合起来进行研究。为此，本文基于我国东部10省市1998—2012年的数据，运用面板VAR分析了金融结构、产业结构与经济增长之间的关系，提出资本市场发展有助于推动经济增长，而信贷资金有助于推动产业结构升级，进而推动经济增长。因此，我国应在大力发展资本市场的同时，合理引导信贷资金流向，推动产业转型升级、促进经济增长。

关键词：金融发展;金融结构;产业结构;经济增长

一、引言

金融发展与经济增长之间的关系，很早就受到学术界的关注，也历来是金融领域研究的重点。随着相关研究的深入，许多学者发现经济增长总是伴随着金融发展和金融结构的变迁，并且开始关注金融结构变化及其在经济增长中的作用。产业结构升级是经济增长的重要内容之一，部分国外学者在研究金融发展与经济增长问题时，也将研究视角延伸至产业结构领域。目前，国内研究金融结构与经济增长两者之间关系的文献可谓汗牛充栋，也有部分学者开始关注产业结构变迁中的金融结构因素，但却鲜有文献将金融结构、产业结构与经济增长三者结合起来进行研究。金融发展的最终目的是服务于实体经济。经济处于不同的发展阶段，对金融体系的结构需求也存在差异。我国的金融结构是伴随着实体经济的增长而演变发展的，从产业结构与经济增长的角度研究金融结构调整与优化，有助于全面审视现有金融结构的特征和合理性，进而提出符合产业结构调整和经济增长需要的调整思路。

东部地区①是我国经济发展最具活力与竞争力的地区，在我国国民经济中具有举足轻重的地位。在东部地区经济快速增长的背后，是持续的产业结构优化升级;在经济增长和产业结构升级的过程中，金融发挥着十分重要的作用。本文试图以东部地区为例，运用面板VAR模型，分析金融结构、产业结构与经济增长之间的关系，以期为构建适应产业结构升级和经济增长的金融结构体系建言献策。

二、文献综述

自戈德史密斯(Goldsmith，1969)的经典著作《金融结构和金融发展》问世以来，有关什么样的金融结构更有利于促进经济增长的争论层出不穷，而争论的焦点则是金融中介(主要指银行)和金融市场(主要指股票市场)对于经济增长到底谁更胜一筹。银行优越论者认为银行发展是经济增长的一个源泉。施蒂格利茨(Stiglitz，1985)认为银行主导型金融体系能更好地解决委托代理问题，进而促进经济增长。金和莱文(King和Levin，1993) 运用1960—1989年间77个国家的数据进行分析，发现金融中介在识别具有更多成功机会的创新企业方面具有优势，并通过这些信息的获取和利用来推动技术创新，因此金融中介的发展与长期经济增长具有明显的相关性。艾伦和盖尔(Allen和Gale，2002)将金融系统分散风险的功能分为横向风险分担和跨期风险分担，依其理论可以看出，银行较之于股票市场可有效提供跨期风险分担来应对系统性风险。查克拉博蒂和雷(Shanka Chakraborty和Tridip Ray，2006)利用内生增长模型分析银行主导和市场主导的金融体系与经济增长的关系，认为对于工业化进程中的国家而言，银行主导的体系更具有积极意义。市场优越论者主要强调金融市场在推动经济增长方面比银行更有效。可汗和萨纳达吉(Khan 和Senhadji，2000)认为大银行对企业收费高、挤压企业利润空间，甚至通过控制融资，间接地控制了贷款企业，不利于经济增长。德布雷(Boyeau Debray，2003)利用20世纪90 年代中国省区面板数据研究银行业规模对各省经济增长的影响，认为国有银行更倾向于给国有企业发放贷款，而国有企业效率很低，这种所有制偏向使得银行信贷规模与经济增长之间存在负向关系。贝克和莱文(Beck和Levine，2004)认为股票市场和银行的发展能够对经济增长产生巨大的经济效应。还有部分研究认为不能简单地选择银行主导或市场主导，两种模式都与经济增长正相关，在提供金融服务方面相互补充(莱文，1997)。莱文和佐沃罗什(Levine和Zevros，1998)利用1976—1993年的跨国回归数据分析，指出市场主导的金融体系与银行主导的金融体系为经济发展提供的服务方式有所不同，但银行及股票市场的发展与经济增长之间存在较强的正相关关系。林特尔和可汗(Kul B.Luintel和Mosahid Khan，2008)分析了由世界银行提供的14个国家的金融发展和金融结构数据，发现金融结构在解释经济增长方面的作用非常显著。

在金融结构与产业结构关系方面，现有研究主要探讨金融结构是否可以影响产业结构。卡尔林和梅弗(Carlyn和Mayor，2003) 把产业分成人力资源型、银行融资依赖型和股票融资依赖型三种类型，并利用OECD国家的数据进行实证研究，证明金融结构在金融市场发展越过一定“门槛”后确实可以影响一国的产业结构。安佐拉多斯、阿波西斯和托马斯(Anizoulatos、Apergis和Tsoumas，2011)对29个国家的28个产业部门1990—2001年的面板数据进行协整分析，结果发现金融结构与产业结构在长期内存在关联。还有部分研究将触角延伸至行业内部，探讨不同金融结构具体对哪些行业产生影响。贝克、德米尔居奇和莱文(Beck、Demirgü?-Kunt和Levine，2004)在研究金融发展与企业规模以及经济增长问题时，发现金融发展更有利于那些由许多小企业构成的产业的增长。平、帕克和信(Binh、Park和Shin，2005) 遵循产业的技术特征区分不同产业，采用金融结构存在差异的26个OECD国家的26个制造业的产业数据进行研究，结果表明市场主导型金融结构有利于高新技术产业的增长，银行导向型金融结构有利于传统产业的增长。

国内的相关研究还集中在金融结构与经济增长的关系方面。梁琪、滕建州(2005)研究了1991—2004年间我国股市发展、银行发展与经济增长之间的关系，发现股市发展没有促进和导致经济增长，而银行发展在样本期内已经成为中国经济增长的一个源泉。刘红忠、郑海青(2006)运用东亚9个国家和地区1985—2001年的数据进行分析，得出了在人均GDP高的国家，股票市场比重也高的结论。然而，孙杰(2002)将资本结构纳入研究范围，分析发达经济体和新兴经济体金融结构、股票市场的发展、公司融资行为和经济增长的关系，认为金融结构和公司的融资决策、股票市场与公司的融资决策以及金融结构和经济发展之间的相关性并不强。在金融结构与产业结构的关系方面，林毅夫、章奇和刘明兴(2003)利用全球制造业1980—1992 年的数据进行分析，认为只有当金融结构和制造业的规模结构相匹配时，才能有效地满足企业的融资需求，从而促进制造业的增长。范方志、张立军(2003)探讨了金融结构转变与实体经济部门产业结构升级之间的关联机制，指出我国中西部地区金融结构水平落后、金融结构转换速度不快，妨碍了中西部地区产业结构的升级。蔡红艳、阎庆民(2004)的研究发现，我国金融市场中的资本流动存在着明显的扶持落后行业的非市场化行为，其结果必然是我国工业产业中高成长行业无法有效继续成长。林毅夫、孙希芳和姜烨(2009)认为要素禀赋结构决定产业和技术结构的性质以及企业规模特征和风险特征，进而决定金融结构。在不同发展阶段有不同的要素禀赋结构和最优产业结构，进而要求不同的最优金融结构。

纵观国内外学者的相关研究，现有文献并未对金融结构与经济增长、金融结构与产业结构的关系达成共识，而将金融结构、产业结构与经济增长三者结合起来的研究则更少。为此，本文利用综合了面板分析和VAR模型优点的面板VAR模型进行分析，探讨金融结构、产业结构与经济增长之间的关系，探讨如何构建适应产业结构升级和经济增长的金融结构体系。

三、指标、模型和方法

(一)指标选取及数据来源

1. 金融结构。金融结构(用FINCON表示)是指金融系统的各组成部分的分布、存在、相对规模、相互关系与配合的状态，具体包括资金配置方式结构、金融资产结构、产品结构、金融工具结构、金融组织的空间结构、金融市场结构、金融产权结构等等。考虑到金融系统最核心的功能是资金配置，金融结构决定金融功能，而产业结构又是资金配置的结果，因此，本文从资金配置方式视角来研究金融结构对产业结构优化和经济增长的影响。具体的金融结构指标包括“结构—规模指标”、“结构—行为指标”和“结构—效率指标”等。

就我国的现实情况而言，“结构—行为指标”，即“银行融资量/资本市场融资量”最能体现我国实际的金融结构。但在分析我国区域经济金融发展状况时，收集资本市场融资数据存在较大难度。由于我国国企、央企较多，这些企业通过证券市场融资的数据反映在其总部所在地，而使用则分散于全国各地，导致证券市场融资量数据无法体现各地真实的融资规模。以发行债券融资为例，自1998年以来，北京市的债券发行净额一直占全国的85%以上②。在企业上市融资方面也存在类似的问题，工商银行上市融得的资金就超过其他诸多省份全年的上市融资总额。为此，本文采用最常见的“结构—规模指标”，即用“贷款余额/股票市值”来表示。这一指标越高， 说明越趋近于银行主导型的金融体系。

2. 产业结构。产业结构(用STRUCT表示)是一个多维度的概念，既可以用三大产业之间的比例，以及产业内部行业比例关系来衡量，也可以用劳动密集、资本密集和技术密集程度来衡量。但是，这些指标都只能反映产业结构的一个侧面，无法体现产业结构的整体状况。因此，本文使用“转换份额分析法”(Shift Share Analysis)，从劳动生产率增长中分解出产业结构变化效应。

假设经济总体第[t]期的劳动生产率为[LPt]，各个产业部门第[t]期的劳动生产率为[LPti](下标[i=1、2、3]分别代表第一产业、第二产业和第三产业)，第[t]期产业[i]的劳动所占份额为[Sti]，则总体劳动生产率为：

[LPt=YtLt=i=13YtiLtiLtiLt=i=13LPtiSti] (1)

其中，[Yt]为第[t]期的总产出，[Lt]为第[t]期的劳动要素投入，[Yti]为第[t]期产业[i]的产出，[Lti]为第[t]期产业[i]的劳动要素投入。

由(1)式可得，第[t]期的劳动生产率相对于第[t-1]期的增长率为：

[LPt-LPt-1LPt-1=i=13Sti-St-1iLPit-1LPt-1+i=13LPit-LPit-1Sti-St-1iLPt-1+i=13LPit-LPit-1St-1iLPt-1 (2)]

其中，[i=13Sti-St-1iLPit-1LPt-1]为静态产业结构优化效应，它度量的是劳动要素从劳动生产率较低的产业流向劳动生产率较高的产业所引起的总体劳动生产率的净提升;[i=13LPit-LPit-1Sti-St-1iLPt-1]为动态产业结构优化效应，它度量的是劳动要素从劳动生产率增长较慢的产业流向劳动生产率增长较快的产业所引起的总体劳动生产率的净提升，体现了劳动要素移动引起的动态效应;[i=13LPit-LPit-1St-1iLPt-1]为生产率增长效应，它是由各个产业内部的技术效率变化和技术进步等因素导致的各个产业内劳动生产率的增长。因此，第[t]期的结构优化指标为：

[STRUCT=i=13Sti-St-1iLPit-1+i=13LPit-LPit-1Sti-St-1iLPt-1]

(3)

3. 经济增长。衡量一个地区经济发展所处的阶段，一般会看人均GDP指标，本文也将这一指标作为经济增长的代理变量。由于人均GDP是一个绝对数，而本文用到的其他指标都是相对数。因此，本文对人均GDP取自然对数(用LGDPGRO表示)，以保证模型的稳定性。

4. 其他指标。为增加模型的解释力，本文引入资本形成率(用CAPITAL表示)和劳动力增长率(用POPULA表示)作为解释变量。其中，劳动力增长率根据三次产业分就业人员数计算得出。

5. 数据来源。本文选择北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南10个东部省市1998—2012年的年度数据进行实证研究。其中，各地区的GDP、三次产业的GDP、资本形成率、人口总数、按三次产业分就业人员数来源于历年《中国统计年鉴》，各地区的贷款余额和股票市值来源于万得数据库。

(二)面板VAR模型

面板VAR综合了面板分析和VAR模型的优点，不但可以控制不可观测的个体异质性(包括个体效应和时间效应)，还可以分析面对冲击时经济的动态反应。在面板VAR模型中，各变量既可以对单个省市的经济波动产生影响，产出的波动也会对其他省市的相关变量产生冲击，这种动态的调整过程能够较好地刻画各种冲击的传导机制。因此，本文构建如下面板VAR模型进行分析：

[A0xi，t=fi+j=1qAjxi，t-j+di，t+μi，t] (4)

其中，[xi，t=(z′i，t，y′i，t)′]，向量[z′i，t=CAPITALi，t，POPULAi，t]是解释变量，向量[y′i，t=FINCONi，t，STRUCTi，t，LGDPGROi，t]是被解释变量，向量[μi，t=εi，t，ηi，t′]是随机扰动项，[εi，t]代表外生冲击，[ηi，t]代表内生冲击，[i]对应每个样本省市，[t]对应时期。方阵[A0]反映各变量间同期关系，方阵[Aj]反映变量的滞后效应，[j]为滞后阶数。[fi]为固定效应，体现不同省市的个体异质性;[di，t]为特定的时间虚拟变量，体现每一时期不同省市的特定冲击，进而规避横截面样本中可能存在的结构差异。

(三)估计方法

在估计面板数据时，首先需要消除样本中的固定效应。由于VAR模型的自变量与固定效应相关，导致通常使用的均值差分方法可能出现偏误，因此本文使用“向前均值差分”法消除个体向前的均值，确保滞后变量与转换后的变量正交，进而与误差项无关。因此，该方法可以使用滞后变量作为其工具变量，采用GMM的方法进行估计。

在同一个经济体内，东部10省市面对的区域经济环境有很大的相似之处，同时模型中加入了体现特定异质效应的虚拟变量，因而参数的异质性问题很小。因此，本文假定各横截面样本具有动态性，即矩阵A所体现的关系是相同的。该假定有助于缓解数据时间维度有限、无法估计单个省市的动态特征的问题。

四、实证分析③

(一)单位根检验

由于普通的ADF方法在检验面板数据的平稳性时是低效的，因此本文采用Levin-Lin-Chu检验和Im-Pesaran-Shin检验两种方法来检验面板数据的平稳性。面板单位根两种检验方法的检验结果(见表1 )均表明，模型中的5个变量的一阶差分都是平稳的。

(二)面板VAR模型的估计

AIC准则和SC准则结果表明，面板VAR模型的滞后阶数为1。用GMM对模型进行估计，估计结果(见表2)表明，滞后1期的金融结构本身和产业结构对金融结构的影响在1%的显著性水平下显著，影响是正向的;滞后1期的产业结构本身对产业结构的影响在1%的显著性水平下显著，影响是正向的;滞后1期的金融结构对产业结构的影响在5%的显著性水平下显著，影响是正向的;滞后1期的金融结构对经济增长的影响在1%的显著性水平下显著，影响是负向的;滞后1期的产业结构和经济增长本身对经济增长的影响在5%的显著性水平下显著，影响是正向的。

(三)脉冲响应分析

基于面板VAR模型的估计结果，本文通过Monte Carlo模拟了500次得到脉冲响应函数图，衡量随机扰动项的一个标准差的冲击对其他变量当前和未来取值的影响轨迹，直观地刻画出变量之间的动态交互作用和效应。

根据面对冲击时金融结构的动态反应(见图1)，可以得出以下结论：一是金融结构本身对金融结构带来的扩张效应最大。一单位标准差的冲击会使金融结构在第1期提高2.9779个单位，随后2—6期的影响程度大幅度下降，最终趋向于一个很小的正向影响，总体来看均为正向影响。二是经济增长开始对金融结构带来正向影响，然后转变为负向影响，总体影响不明显。三是产业结构会对金融结构带来扩张效应。一单位标准差的冲击会使金融结构在第0期提高0.9915个单位，随后3—6期的影响程度大幅度减少，最终趋向于一个很小的正向影响，总体上看均为正向影响。

根据面对冲击时产业结构的动态反应(见图2)，可以得出以下结论：一是产业结构对产业结构本身具有明显的扩张效应。一单位标准差的冲击会使产业结构在第1期提高6.4515个单位，随后2—6期的影响程度大幅度下降，最终趋向于一个很小的正向影响，总体来看均为正向影响。二是经济增长开始对产业结构带来正向影响，然后转变为负向影响，总体影响不明显。三是金融结构会对产业结构带来扩张效应而且影响持续为正值。

根据面对冲击时经济增长的动态反应(见图3)，可以得出以下结论：一是经济增长对经济增长本身带来的扩张效应最大，而且这种影响持续为正值。二是金融结构对经济增长有明显的负向影响，表明间接融资所占的份额越高，对经济增长的负向影响越大。三是产业结构会对经济增长带来扩张效应。一单位标准差的冲击会使经济增长在第1期达到最高，随后3—6期的影响程度大幅度下降，最终趋向于一个很小的正向影响，总体上看均为正向影响。

上述脉冲响应分析结果表明，经济增长对金融结构、产业结构的影响均不明显;产业结构对金融结构和经济增长均有明显的正向影响，即产业结构升级不但有助于经济增长，还会带动间接融资的发展;金融结构对产业结构有一定的正向影响，即间接融资在一定程度上推动产业结构升级;金融结构对经济增长有明显的负向影响，表明间接融资所占份额的提高不利于促进经济增长。

为了分析模型的稳定性，本文继续采用500次的Monte Carlo模拟进行方差分解。方差分解结果(见表3)表明，选取10个预测期与选取20个预测期进行方差分析的结果基本一样，说明在第10个预测期之后系统已基本稳定，对结果基本没有影响。

五、结论与政策含义

本文摒弃了分析金融总量与经济增长关系的传统研究思路，从金融结构、产业结构的角度研究经济增长问题。文章基于我国东部10省市1998—2012年的数据，运用面板VAR和脉冲响应函数分析了金融结构、产业结构与经济增长之间的关系。研究得出4个基本结论：一是经济增长对金融结构、产业结构的影响均不明显;二是产业结构升级有助于推动经济增长、带动间接融资的发展;三是间接融资比例的提高有助于推动产业结构升级，进而推动经济增长;四是直接融资在融资总额中所占的比重越高，越有利于经济增长。

上述研究结论表明，单纯地发展直接融资或间接融资，并不利于促进我国的经济增长。我国一方面应大力发展资本市场，发挥市场在资源配置中的基础性作用，以此促进经济增长;另一方面应充分发挥银行等金融中介在识别高新技术产业等方面的优势，合理引导信贷资金流向，推动产业转型升级。具体来说，一是要积极发展证券市场，提高交易市场活跃度，使投融资渠道顺畅;二是做大创业板市场，满足高风险科技发展的需要，发挥资本市场在促进产业升级中的作用;三是重视中小金融机构和中小企业评估机构的发展，满足高新技术产业、民营成长型企业的融资需求;四是鼓励各地区根据其优势产业规模状况制定金融发展战略。如在中小企业数量众多的地区大力发展间接融资，发挥银行等金融机构信贷审查制度完善的优势，减少由于信息不对称带来的逆向选择和道德风险;鼓励大企业较多的地区发展直接融资，提高资金配置效率。直接融资和间接融资共同发展的金融结构才是最优的金融结构，只有这样才能形成多样化的金融市场，通过市场机制推动产业结构升级，促进经济长期稳定增长。

注：

①根据国家统计局的划分，东部包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南等10个省市。

②数据来源：万得数据库。

③本文均运用Stata 11.0 软件进行计算。其中，面板VAR模型的估计是用了世界银行Inessa Love 博士提供的程序代码。

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(责任编辑 耿 欣;校对 XQ，SJ)

作者：李剑