金融发展、FDI溢出与经济增长效率——基于长江经济带的实证研究

王 冲，李雪松

(武汉大学 经济与管理学院，湖北 武汉 430072)

一、问题提出

2018年国务院政府工作报告中首次提出了高质量发展这一表述，意味着中国经济将由高速增长阶段转向高质量发展阶段，经济发展将以提高全要素生产率为核心，推动经济发展由要素驱动的低效增长方式向创新驱动的高效增长方式转变。自中国共产党第十八次全国代表大会以来，为激发新一轮区域经济增长活力，实现经济可持续发展，中央先后提出了“一带一路”建设、京津冀协同发展、长江经济带发展的规划。其中，长江经济带覆盖长江流域9省2市，横跨中国东、中、西三大区域，人口规模和经济总量接近全国的45%，是中国经济综合实力最强、战略支撑作用最大的区域之一。2018年4月26日，习近平总书记在武汉主持召开的深入推动长江经济带发展座谈会上明确提出，要以长江经济带发展推动经济高质量发展，同时强调创新是引领高质量发展的第一动力，开放是实现高质量发展的必由之路。

大量研究表明金融发展和外商直接投资(FDI)在促进资本积累、推动科学技术创新、改善资本配置效率等方面有着重要的影响，同时地区金融发展水平作为一个重要的环境变量，对能否发挥FDI溢出效应促进经济增长等方面有着重要的调节作用。因此，如何有效发挥国内金融资本对实体经济的支撑作用和国外资本带来的知识技术溢出效应对于提升长江经济带经济增长效率，推动经济高质量发展具有重要意义。基于此，本文着重关注的问题是：金融发展及FDI是否促进了长江经济带经济增长效率的提升？FDI对经济增长效率的影响是否依赖于地区的金融发展水平？金融发展水平、FDI溢出效应对经济增长效率的影响是否存在区域异质性？

二、文献综述

关于金融发展与经济增长关系的理论与实证研究已是汗牛充栋，完善的金融体系有助于促进经济增长也已为大多数文献证实。贝克等(Beck et al.，2000)采用1960—1995年63个国家的跨国面板数据研究金融发展与经济增长的关系，发现金融中介的发展对人均实际GDP和全要素生产率的增长均产生了显著的促进作用[1]。卡尔德隆和刘(Calderón & Liu，2003)发现金融深化通过加速资本积累和全要素生产率的增长来推动经济增长[2]。同时，不少文献研究发现在不同国家和地区之间金融发展对经济增长和全要素生产率的影响渠道存在差异。里奥哈和瓦列夫(Rioja & Valev，2004)的研究表明在发达国家金融发展通过提升全要素生产率进而促进经济增长，而在欠发达国家则主要通过加速资本积累来推动经济增长[3]。黄和林(Huang & Lin，2009)发现在高收入国家金融发展通过促进资本积累来推动经济增长，而在低收入国家则通过提升生产效率和资本积累共同促进经济增长[4]。赵勇和雷达(2010)的研究表明在中国东部地区金融发展主要是通过提高全要素生产率来推动经济增长，而在中、西部地区资本积累的经济增长效应更明显[5]。然而，近年来也有研究表明当金融发展超过一定程度时可能阻碍经济增长[6-7]。

FDI与经济增长呈何种关系？许多学者对此进行了研究，结论莫衷一是。大多数研究认为FDI有助于促进东道国经济增长[8-9]，也有部分学者认为FDI对中国的经济增长的促进作用并不显著[10-11]。舒彤等(2014)运用极值边界分析模型研究得出：FDI对中国经济增长的作用效果与中国所处的发展阶段密切相关[12]。金融发展水平作为一种重要的制度环境，是否会影响FDI溢出对经济增长的促进作用呢？阿尔法罗等(Alfaro et al.，2003)利用两阶段世代交叠模型从理论上分析了金融发展对FDI溢出效应的影响，并通过实证检验得出提高金融发展水平可以促进FDI溢出的结论[13]。类似的研究也表明金融发展通过提高对FDI的吸引力、为外资企业提供融资便利，可以将潜在的溢出效应转化为现实生产力[14-15]。并且在金融发展水平较高的地区，FDI对资本配置效率的促进作用更明显，同时FDI的增加可以强化金融发展对资本配置效率的促进效应[16]。

综上所述，国内外已有大量文献从动态变化的视角研究金融发展与经济增长及全要素生产率增长之间的关系，并分别对其具体作用渠道进行了有益探讨。然而，全要素生产率虽然能反映地区经济增长的动力源泉，却无法直接判断出各个地区经济增长效率的高低。同时，关于FDI对经济增长的影响大多集中在改善资本配置效率、推动技术进步、提高经济增长速度等层面，而较少关注其对地区经济增长效率是否有促进作用。此外，鲜有研究将地区金融发展水平这一重要环境变量与FDI结合起来考察二者对经济增长效率的作用关系。基于此，本文拟采用超效率DEA模型对长江经济带108个地级及以上城市的经济增长效率进行测度，并运用系统广义矩估计(GMM)研究金融发展、FDI及二者的交互项对静态经济增长效率的影响。

三、模型构建、变量选取与数据来源

(一)模型构建

考虑到经济活动的连续性，本文构建动态面板模型分析金融发展、FDI对经济增长效率的影响，基本的计量模型设定如下：

egeit=α0+α1egeit-1+α2finit+α3fdiit+α4finit×fdiit+δXit+δi+θt+εit

(1)

其中，下标i表示城市，t表示年份，被解释变量egeit表示经济增长效率，finit表示金融发展水平，fdiit表示FDI水平，finit×fdiit为二者的交互项，用以考察二者的替代或互补关系。Xit是控制变量集，δi表示地区固定效应，θt表示时间固定效应。εit为随机扰动项。

(二)变量选取与数据来源

1.被解释变量：经济增长效率

minθ

(2)

其中，θ代表线性目标规划值，λ为权重向量，j=1，2，…，n为决策单元变量。

本文运用软件MAXDEA7.0对长江经济带108个地级城市的经济增长效率进行了测度，并计算了长江经济带总体及上游、中游、下游三个地区[注]长江经济带上游地区(西部)界定为渝川黔滇四省市，包括重庆、成都、自贡、攀枝花、泸州、德阳、绵阳、广元、遂宁、内江、乐山、南充、眉山、宜宾、广安、达州、雅安、巴中、资阳、贵阳、六盘水、遵义、安顺、昆明、曲靖、玉溪、保山、昭通、丽江、普洱(思茅)、临沧等31个城市；将中游地区(中部)界定为赣鄂湘三省，包括南昌、景德镇、萍乡、九江、新余、鹰潭、赣州、吉安、宜春、抚州、上饶、武汉、黄石、十堰、宜昌、襄阳、鄂州、荆门、孝感、荆州、黄冈、咸宁、随州、长沙、株洲、湘潭、衡阳、邵阳、岳阳、常德、张家界、益阳、郴州、永州、怀化以及娄底等36个城市；将下游地区(东部)界定为沪苏浙皖四省市，包括上海、南京、无锡、徐州、常州、苏州、南通、连云港、淮安、盐城、扬州、镇江、泰州、宿迁、杭州、宁波、温州、嘉兴、湖州、绍兴、金华、衢州、舟山、台州、丽水、合肥、芜湖、蚌埠、淮南、马鞍山、淮北、铜陵、安庆、黄山、滁州、阜阳、宿州、六安、亳州、池州以及宣城等41个城市。历年的效率均值，具体结果如下：总体来看，长江经济带的经济增长效率均值小于1并呈波动下降趋势，经济效率开始由2003年的0.652 5平稳上升到2010年的0.675 4，之后又大幅下滑到2015年的0.598 6。具体到各个城市而言，仅有无锡历年的经济效率值均超过1，而上海、苏州、镇江、襄阳、荆门、自贡、玉溪等少数城市只在部分年份其效率值大于1，其他绝大多数城市历年的经济效率值均小于1，所以长江经济带各城市的经济增长效率仍有极大的提升空间。分区域来看，各地区的总体效率均值排名为长江经济带中游(0.679 3)>长江经济带下游(0.669 9)>长江经济带上游(0.596 6)，在地理尺度上呈现东、中、西倒“U”型的曲线关系。从时间变化的趋势来分析，三大区域经济效率均值的变动趋势大体保持一致，即在2003—2010年波动上升，此后波动下降，特别是在2014年和2015年连续出现较大幅度下滑，这可能与中国经济进行转型升级所经历的阵痛期有关。

2.核心解释变量：金融发展水平和FDI

金融发展水平(fin)：文献中常用的对于金融发展水平的度量指标主要有私人信贷与国内生产总值的比值、非国有部门贷款与GDP之比、银行贷款余额占GDP 的比重、M2占国内生产总值的比重、社会总融资除以地区经济生产总值[17-19]。限于城市数据的可得性及市场金融发展水平仍相对较低的客观现实，本文借鉴杨友才(2014)[20]的研究，选取正规金融机构各项贷款年末余额与地区生产总值之比作为衡量金融发展水平的替代指标。FDI(fdi)：采用各城市实际利用FDI占地区生产总值的比重来衡量，并依据当年人民币兑美元的平均汇率将FDI单位转化为人民币。

3.控制变量

经济发展水平：用人均地区生产总值表示；政府干预：用地方财政一般性支出占GDP的百分比来衡量；人口密度：以每平方公里内人数的对数值来表征，代表市场规模；人力资本水平：一般文献研究中采用人均受教育年限来表征，由于城市统计年鉴中并没有将初中和高中分开，所以本文参考孙博文(2018)[21]的做法对中学受教育年限取平均值10.5年计算，因此，总的受教育年限可以表示为6×小学+10.5×中学+16×大学，同样取对数处理；产业结构：用第二产业占GDP的比重来衡量，以考察实体经济发展是否有助于促进经济增长效率的提高。以上数据均来自历年《中国城市统计年鉴》。本文着重考察金融发展、FDI及二者的交互项前的回归系数符号和显著性水平，表1给出了以上变量的描述性统计。

表1 变量描述性统计

四、实证分析

(一)全样本回归分析

由于在对金融发展、FDI与地区经济增长效率之间的关系进行检验时设定的是动态面板模型，为了解决可能存在的内生性问题和不可观察的时间、地区效应，本文采用广义矩估计对计量模型进行实证分析。广义矩估计方法主要有差分GMM和系统GMM。差分GMM在差分转化时会损失部分样本容量，而系统GMM可以同时对水平和差分方程估计，从而提高估计效率。本文采用Sargan检验进行过度识别检验，其原假设为“H0：所有工具变量均有效”。同时还需要对随机扰动项的序列相关性进行检验，其原假设为“H0：随机扰动项{εit}无自相关”。需要说明的是，在实证分析中，主要关注二阶序列相关的检验结果是否显著。考虑到研究时期较短，若使用差分GMM可能使工具变量的有效性降低。而两步系统GMM估计对截面相关和异方差有较强稳健性，多数情况下优于一步估计。因此，本文将采用两步系统GMM对计量模型进行参数估计，并且将金融发展水平、FDI及二者的交互项[注]在加入金融发展与FDI的交互项时，为了降低多重共线性的影响，对相应数据采取了去均值处理。视为潜在的内生变量，将其高阶滞后项作为工具变量，同时假定其他控制变量是外生的。从表2的估计结果来看，二阶序列相关检验相应的P值均大于10%，接受随机扰动项无自相关的原假设；Sargan检验的P值均大于10%，接受所有工具变量均有效的原假设；同时被解释变量的一阶滞后项前的回归系数均在1%的统计水平下显著为正，表明本文设置的动态面板数据模型是合理有效的。

表2 金融发展、FDI溢出对经济增长效率的影响(全样本)

模型1和模型2表示在不考虑金融发展和FDI交互项的情况下，考察二者分别对经济增长效率的影响。金融发展水平(fin)的回归系数为正，且均在1%的显著性水平上通过了检验，表明金融中介深化显著促进了经济增长效率的提升。随着金融监管改革步伐的推进和金融自由化发展，金融机构逐渐将资金配置目标从偏好政府融资的行政性目标转向追求盈利的商业目标，金融深化和金融体系的完善有助于减少企业融资成本，提高金融信贷资金的配置效率，从而起到优化整个社会的资本要素配置水平以提高经济增长效率的作用。同时，由于作为市场微观主体的企业自身难以承担创新生产的成本，外部融资成为不可或缺的资金来源，而金融中介机构可以有效对创新生产项目的风险进行甄别，以解决企业研发投入不足的困境，进而通过推动技术进步来促进经济增长效率的提升[22]。FDI(fdi)的回归系数显著为负，表明FDI总体上抑制了长江经济带各城市经济效率的提升。可能的原因是：已有研究表明FDI能否缓解企业融资约束，产生技术溢出效应在很大程度取决于地区的基础设施、人力资本水平、金融中介深化程度等环境制度因素[23]。因此，本土企业如不能有效吸收外资的技术成果反而可能降低地区资本配置效率；由于本文着重考察金融发展水平是否影响FDI的溢出效应，所以在模型3和模型4中加入金融发展与FDI的交互项来检验金融发展对FDI的调节效应。

在控制变量中，经济发展水平(eco)的一次项回归系数为负，在加入人均GDP的二次项之后，一次项的回归系数仍显著为负，二次项的回归系数显著为正。表明经济发展水平与经济增长效率之间存在着明显的“U”型的非线性关系，即在经济发展水平达到一定程度之前，地方政府往往更多地追求经济规模的扩张，而忽视了经济增长的质量，即经济效率随着人均GDP的提高有一个先下降的过程，而当经济发展越过这个拐点之后，经济将由重速度增长向重效率提升阶段转变。政府干预(gov)的回归系数在1%的统计水平上显著为负，由于地方财政一般预算支出中包含了行政费用等大量非生产性项目，同时中国地方政府“错位、缺位、越位”的现象长期存在，使较多的财政资源被扭曲使用挤占了R&D、教育等生产性资源的投入，破坏了市场机制对资源的优化配置，进而抑制经济效率的提高。人口密度(denp)的回归系数均显著为正，表明适度的人口规模可以通过促进知识溢出和技术流动、减少创新生产交易成本、促进人力资本积累等途径来提升劳动力生产率并以此促进经济效率增长[24]。人力资本水平(human)的回归系数在未加入金融发展和FDI交互项的情况下显著为正，而在加入交互项之后显著为负。可能的解释是在不考虑金融发展水平强化FDI溢出效应的时候，受教育水平的提高可以在一定程度上促进劳动生产率的增长，而现有的研究表明FDI的区位选择与当地的人力资本水平紧密相关。这也表明总体上，长江经济带的人力资本积累未能有效吸引FDI的进入，进而抑制人力资本通过FDI溢出效应转化为现实的生产效率。产业结构(str)的回归系数均在1%统计水平上显著为正，意味着制造业等实体经济部门的发展，可以有效提高劳动力生产水平和改善资本配置效率，促进经济增长效率的提高。

(二)区域异质性分析

长江经济带横跨中国东、中、西三大经济板块，不同区域之间的要素资源禀赋和经济发展水平差距较大，下文进一步考察金融发展、FDI溢出对经济增长效率影响的空间异质性(如表3所示)。

表3 金融发展、FDI溢出对经济增长效率的影响(分地区)

从核心解释变量的回归结果来看，在不考虑金融发展和FDI交互项的情况下，金融发展显著促进了上游和下游地区的经济增长效率，并均在1%的显著性水平上通过了检验，而对中游地区有不显著的抑制效应，表明中游地区的金融中介深化未能为企业融资提供便利，阻碍了资本配置效率的提高。FDI仅对上游地区的经济增长效率有显著的提升作用，而对下游及中游地区城市的经济效率反而产生了显著的抑制效应。这可能与上游地区资本稀缺、与外资企业的技术差距较大，外资的技术溢出更容易惠及本地企业等因素有关。而下游和中游地区与跨国企业的技术差距相对较小，本地企业不仅没有吸收外资先进技术，反而可能产生了逆向的技术扩散[25]。

加入金融发展与FDI的交互项后，下游地区金融发展、FDI及交互项的回归系数分别为0.032 2、-0.399 6和0.721 5，且均在1%的统计水平上显著，这与长江经济带总体回归结果较为一致。中游城市群金融发展的回归系数显著为-0.034 1、FDI的回归系数在10%的显著性水平上为-0.559 9、交互项的系数在1%的统计水平上显著为1.287 8，说明金融发展和FDI对经济增长效率的影响均受到对方的制约，具体来说当金融机构贷款余额占GDP的比重fin>0.435时，FDI的溢出效应才能对地区的经济增长效率有促进作用，同样地，只有当FDI占GDP的比重fdi>0.026 5时，金融发展对经济效率的提升效应才能显现出来。上游地区金融发展和交互项的回归系数分别为0.035 4、1.682 3且均在1%的显著性水平上通过了检验，而FDI的回归系数变为-0.524 6，但不显著，从某种程度上表明当fin>0.312时，将更有助于发挥FDI的溢出效应。

从控制变量的回归结果来看，经济发展水平与经济效率的“U”型关系在上游地区和下游地区表现最为明显，而中游地区在加入交互项后人均GDP的二次项系数变得不再显著，说明中游地区的大多数城市还处在重经济增长速度轻发展质量阶段。政府干预对地区增长效率的负面影响效应大小依次为下游>中游>上游，这可能与地区的市场化水平有关，在市场化程度较高的下游(东部)地区，政府财政支出对私人投资的“挤出效应”和市场配置资源的机制破坏作用较大。人口密度分别在5%和1%的显著性水平上促进了中游地区的经济增长效率，而对上游及中游地区各城市经济增长效率的提升作用并不显著，一方面，适度的人口集聚将促进知识和技术交流、减少交易成本，使生产获得规模效益；另一方面，人口的过度集聚可能造成城市的公共资源紧缺，挤占生产性资源的投入从而不利于经济效率的提升。人力资本显著促进了下游各城市的经济增长效率，对中游城市群的促进作用不明显，而对上游地区反而有显著的抑制作用。这表明下游地区的科教资源较为丰富，从而有利于吸引外资并通过FDI的溢出效应充分发挥人力资本对经济效率的促进效应，而中游和上游地区的科教水平相对落后，同时高等院校所培养的高素质劳动力流失也较为严重，出现“孔雀东南飞”，造成人力资本不足而无法借助外资来促进经济效率的提升。产业结构的回归系数均显著为正，表明进一步推进工业化进程和促进实体经济发展仍然是提升长江经济带各城市经济增长效率的重要途径。

(三)稳健性检验

为了检验研究结论的可靠性，本文将金融机构存款余额占地区生产总值的比重作为衡量金融发展水平的替代指标进行回归。核心解释变量回归系数的符号和显著性水平与前文估计结果总体保持一致，表明研究结果具有较强的可靠性。此外，本文还在原有样本的基础上对主要变量进行上下1%的缩尾处理，实证结果与原估计结果高度一致，进一步验证了结论的稳健性(限于篇幅，此处略)。

五、主要结论与政策启示

(一)研究结论

本文基于超效率DEA模型对长江经济带2003—2015年108个城市的经济增长效率进行了测度，并利用系统GMM对金融发展、FDI与经济增长效率的关系进行了实证检验。总体回归表明：金融发展的回归系数显著为正，而FDI的回归系数显著为负，二者交互项系数显著为正，说明FDI进一步强化了金融发展对经济增长效率的促进作用，而地区金融发展水平是决定FDI溢出效应的一个重要环境因素。异质性检验表明：下游地区与长江经济带总体回归结果较为一致，中游地区金融发展、FDI的回归系数均为负，交互项系数显著为正，二者对经济增长效率的影响效应均依赖于对方的发展情况。上游地区金融发展、FDI均促进了经济效率的提升，并且当金融发展水平超过一定程度时，更有助于发挥FDI溢出效应对经济增长效率的提升作用。

(二)政策启示

基于上述研究结论可知，总体上金融中介的发展可以有效促进长江经济带经济增长效率的提升，同时也决定着FDI对地区经济效率的作用方向，但是长江经济带上游、中游和下游区域之间的经济发展水平、市场化程度和技术进步等环境因素均存在较大差异，因此，在制定提升经济增长效率、推动长江经济带高质量发展的政策时要因地制宜，注重政策实施的差异性和针对性。

(1)强化金融中介职能，服务于实体经济发展。在完善金融体制的基础上，进一步推动金融市场化改革和金融深化进程[26-28]。一方面，本地金融机构应提高为外资企业提供高质量金融服务的能力，特别是要促进信贷资本的跨区域流动以弥补部分城市资金紧缺的困境；另一方面，政府应推进社会信用体系建设，为中小企业，特别是科技创新型企业提供多样化的融资渠道，切实满足企业学习外资管理经验和先进技术的资金需求，增强金融发展对发挥FDI正向溢出效应的促进作用。同时，各地区政府应根据本地资源禀赋和环境约束条件制定差异化的金融支持政策，增强金融服务于实体经济的能力，发挥实体部门发展对经济增长效率的提升作用。

(2)继续扩大对外开放，提高吸收外资能力。总体上，长江经济带应在改善外资营商环境的基础上，进一步提升对外开放水平。具体而言，科教水平发达的上游地区应在增强自主创新能力的同时，积极改善引进外资结构，实现“引进来，走出去”双向开放新格局，增强本土企业在国际市场的竞争力，以带动长江带总体经济效率的提升。对于长江上游地区而言，应完善基础设施、加大人才培养力度、提高对外资的吸引力，现阶段仍可以通过模仿发达国家的现存技术和承接东部地区的产业转移实现技术创新，提高地区经济增长效率。中游地区应着力通过知识溢出和技术追赶等途径提高本土企业对外资企业先进技术和管理经验的学习能力，解决可能存在的逆向技术扩散问题。

(3)保持人口适度集聚，促进人才合理流动。中央政府应加大财政转移支付力度，加大上游地区各城市在科学教育等领域的投入，推动地区公共服务均等化，促进人口合理有序流动。同时上游地区应营造良好的经济社会环境，增强对高素质劳动力和FDI的吸引力，以通过人力资本的提升来发挥FDI对经济增长效率的正向溢出效应，缩小与下游发达地区的经济技术差距。各地区应以协调、共享的新发展理念促进长江经济带上、中、下游各城市经济增长效率的全面提升，共同实现经济高质量发展。