王芳　刘伟宏

[摘要]金融发展与经济增长关系的研究一直是经济学界讨论的热点问题。该文基于福建省1980年～2011年的数据，运用分位数回归方法，考察了金融发展和经济增长之间的关系。与经典的条件均值回归相比，条件分位数回归方法能够挖掘数据生成过程更加全面深入的信息，为研究区域金融发展与经济增长的关系提供有力的证据。

[关键词]福建省 金融发展 经济增长 分位数回归

1.概述

国内外经济学家对金融发展与经济增长之间的关系进行了颇具深度的探讨，通过理论分析和实证研究得到了丰富的成果。近些年来，为了促进经济快速健康发展，不少发展中国家把金融发展作为推动经济增长的重要引擎。1973年，麦金农和肖分别提出“金融抑制”和“金融深化”。麦金农认为，发展中国家为了早日实现工业化的目标，企图低成本地利用国内外金融资源，于是对内压低存贷款利率，对外高估本国利率，从而导致金融市场丧失了调节资金供求关系的能力。因此，要实现金融发展，必须消除金融抑制。肖从金融深化的角度得出了类似的结论，他认为，金融深化能够通过储蓄效应、投资效应、收入效应、就业效应和分配效应促进一个国家的经济发展。“金融抑制”和“金融深化”理论强调市场的形成和完善，并没有强调金融结构问题，但对发展中国家来说，由于金融发展水平低，金融深化也隐含着金融结构的进步。

20世纪90年代以来，内生经济增长理论的发展，指出金融中介和金融市场的内生性，以及金融发展和经济增长之间的关系。King（1993）的实证研究结果表明，金融机构和经济增长之间存在较强的相关关系，而且金融发展可以比经济发展更快。Levine（1997）从功能的角度阐释了经济增长中金融发展的作用，金融中介为风险管理和流动性提供了机会，凭借着有吸引力的风险分担特性，激发了金融市场和工具的发展。Greenwood（1997）通过建立金融市场的内生形成模型发现了金融发展和经济增长之间的双向因果关系，指出金融市场和金融中介的运行成本或参与成本导致了金融市场和金融中介的内生形成。Levine和Zervos（1998）把一些反映股票市场发展状况的指标添加到回归模型中从而扩展了King和Levine（1993）对金融中介和经济增长关系的分析，根据47个国家1976年-1993年的数据进行实证后得出结论：股票市场流动性和银行发展不仅都与同时期的经济增长存在很强的正相关关系，而且能很好地预测经济增长前景。

与国外浩如烟海的研究文献相比，国内对中国金融发展与经济增长关系问题的研究起步较晚。但是，随着我国国民经济的持续快速发展和金融体系改革的不断深化，金融部门对经济增长作用如何日益引起国内学者的广泛关注。他们发表了大量理论分析和实证研究的文章，对中国未来金融和经济政策的制定和完善进行了卓有成效的探索。

谈儒勇（1999）利用季度数据对金融发展与经济增长之间的关系进行了实证分析，对中国整体金融发展与经济增长关系研究做出开创性贡献。韩廷春（2002）把金融发展作为一个因素引入内生经济增长模型，并利用中国的数据进行实证检验，其结论表明生产过程中的人力资本和R&D;水平越高，非国有经济投资额占总投资额比例越大，则投资效率越高，从而促进经济增长越快。王景武（2005）利用误差修正模型和格兰杰因果检验对我国区域金融发展与经济增长关系进行了计量分析，得到的结论是东部地区的金融发展与经济增长之间存在正向因果关系，而西部地区金融发展与经济增长之间关系则存在相互抑制关系。

事实上，由于中国经济发展的非均衡性，区域金融发展和经济增长之间关系的分析，具有更加现实的意义。本文以基于福建省的年度统计数据，运用条件分位数回归方法进行区域金融发展与经济增长关系的计量分析，采用的计量经济学软件是Eviews。

2.福建省金融发展与经济增长：条件分位数回归

线性分位数回归理论由Koenker和Bassett（1978）最早提出，是估计一组回归变鲢与被解释变量的分位数之间线性关系的建模方法。分位数回归通过对古典条件均值模型为基础的最小二乘法进行延伸，用多个分位函数来估计整体模型。相比普通最小二乘回归只能描述自变量对于因变量局部变化的影响而言，分位数回归能更精确地描述自变量对于因变量的变化范围以及条件分布形状的影响，不仅分析被解释变量的条件期望（均值），还能够分析解释变量对被解释变量的中位数、分位数等的影响。不同分位数下的回归系数估计量常常不同，即解释变量对不同水平被解释变量的影响不同。而且，分位数回归对误差项并不要求很强的假设条件，因此对于非正态分布而言，分位数回归系数估计量则更加稳健。

在经济增长的实证研究文献中，人们常常运用生产函数作为基本估计框架。这里也将它用于分析区域金融发展与区域经济增长关系的实证研究，假定总量生产函数（t期）的形式，把总产出抽象为金融发展水平与控制变量的函数，控制变量是除金融发展水平以外的其它主要影响因素，可以用函数表示：

Yt=f（fiancet，controlt）

其中，Yt是总产出，一般用GDP表示，financet代表金融发展水平，controlt代表控制变量。为了根据可得数据研究福建省的金融发展与经济增长之间的关系，这里被解释变量取国内生产总值反映经济增长，用GDP表示；解释变量是金融发展水平和控制变量。金融发展水平采用金融相关比率指标，即FIR，等于金融机构存贷款总额与GDP的比值。控制变量是指那些能够影响经济增长的资源禀赋差异的变量，目的是用来控制其它可能导致经济增长差异的因素。（1）实物资本投入，用固定资产投资占GDP的比值反映物质资本的投入水平，用INFIXP表示。（2）人力资本投入，一般用中小学毕业升学率或者政府财政支出中的教育支出近似反映各地区人力资本水平。考虑到财政金融的紧密联系，这里设置了政府财政支出总额占GDP的比值综合近似反映人力资本水平，以及财政金融的紧密联系，用LGEXPP表示。（3）经济开放程度，考虑到外国直接投资额与金融的紧密联系，这里设置了外国直接投资额（或者实际利用外资）总额占GDP的比值综合近似反映经济开放程度，以及外国直接投资与金融的紧密联系，用FDIAUP表示。

根据以上的分析，为了进行弹性研究，对被解释变量和解释变量都取自然对数，则计量分析模型的基本形式为：LnGDP=po+pILnFIR+p2LnINFIXP+D3Ln LGEXPP+

B4Ln FDIAUP+μ

为了对比研究结果，以下将采用条件均值回归和条件中位数回归进行计量分析，它们的结果分别见表1和表2。

由于条件均值回归和条件中位数回归采用的计算方法不同，得到的拟合优度值存在明显差异。一般来说，如果采用相同的数据，伪拟合优度值（Pseudo R-squared）明显小于拟合优度值（R-squared），调整的伪拟合优度值（Adjusted PseudoR-squared）明显小于调整的拟合优度值（Adjusted R-squared）。从表1和表2可以看出，伪拟合优度值是0.841360，拟合优度值是0.960442；调整的伪拟合优度值是0.817858；调整的拟合优度值是0.954582。

另外，比较两种方法估计得到的解释变量的系数，存在明显的小同。三个解释变量（INFIXP、LGEXPP、FDIAUP）系数的条件均值回归估计值的绝对值大于条件中位数回归估计值的绝对值，一个解释变量（FIR）系数的条件均值回归估计值的绝对值小于条件中位数回归估计值的绝对值。四个解释变量系数对应的条件均值回归估计值与条件中位数回归估计值的符号相同。

为了深入探究金融发展和其它控制变量对经济增长的影响在经济增长不同水平下的差异，接下来对经济增长的多个分位数水平进行条件分位数回归估计。

表3是取自20分位数回归的5个分位数的结果，可以看出，在经济增长的不同分位数水平上，金融发展和其他控制变量对经济增K的作用大小存在差异。在解释变量LnGDP不同的分位数水平，解释变量LnFIR和Ln INFIXP的系数都是正数，而解释变量Ln LGEXPP和Ln FDIAUP的系数都是负数。从绝对值方面比较，解释变量LnFIR和LnLGEXPP的系数较大，LnlNFIXP的系数次之，LnFDIAUP的系数最小。

从图1可以看出，随着经济增长分位数水平的变化，每个解释变量对经济增长的影响大小随之改变。当被解释变量LnGDP的分位数水平从0.2逐步增加到0.8，解释变量系数的点估计（中间有圆点的折线）和区间估计（上下没有圆点的折线）也随之变化。从系数点估计的变化特点来看，截距项在0附近波动。解释变量LnFIR的系数没有明显的变化趋势，主要在3.5附近波动；解释变量Ln INFIXP的系数在两端有比较明显的下降趋势，中间从LnGDP的0.4到0.6分位数基本保持稳定；解释变量Ln LGEXPP和LnFDIAUP的系数在两端有比较明显的上升趋势，中间从LnGDP的0.4到0.6分位数基本保持稳定。

3.结论与建议

本文以福建省1980年至2011年的年度统计数据为基础，实证分析了金融发展对区域经济增长的影响。基于前面的分析，本文得出以下结论：条件中位数回归和条件均值回归的估计结果并不相同；与条件均值回归相比较，条件分位数回归对数据信息的分析更加全面深入。研究结果表明，在经济增长的某个具体分位数水平，金融发展和其它控制变量对经济增长影响的大小存在差异，表现了解释变量作用的不同；在经济增长的不同分位数水平，某个具体的解释变量（金融发展和其它控制变量）对经济增长影响的大小也不一样，说明解释变量的作用并不稳定。这些基本结论能够帮助我们在制定协同区域经济增长和金融发展的政策时提供重要的理论指导。