金融发展和中国经济增长收敛——基于省级层面数据的实证分析

李 健 李 慧 屈天佑

（渤海大学，辽宁 锦州 121000）

一、引言

我国自1978 年实行改革开放至今，经济发展取得了世界瞩目的成就，已经成为世界第二大经济体。但我国不同区域经济发展基础、自然资源禀赋、地理位置、技术发展水平等多个方面存在着明显的差异，导致区域间经济发展水平呈现出较大的差距。尽管现阶段我国区域经济形成了统筹实施“四大板块”战略和“三个支撑带”战略的格局，在一定程度上缩小了地区间的经济发展水平差距，但该问题仍不容忽视。根据《新中国六十年统计资料汇编》以及历年《中国统计年鉴》提供的统计数据，以1978年为基期的可比价格计算可知，上海市与贵州省的人均GDP 差距从1978 年的14.2 倍下降到2017 年的7.29 倍，从中可以发现区域间经济增长呈现出收敛的特征，但差距仍然较大。发展中国家或地区在经济发展过程中出现一定程度的地区发展差异是一种较为普遍的现象，但这种地区经济发展差异倘若长时间存在和扩大势必会影响整体经济的运行效率，同时会影响整个社会稳定。因此，缩小地区间发展差距对于保持我国经济持续稳定增长和维护社会稳定具有重要意义。在国民经济发展过程中，经济单位的生产和运行过程都需要投入大量资本、劳动力以及先进的科学技术，而资本积累过程和技术创新过程均需要充足的资金作保障，这又使得金融体系的作用不断增强，现已成为全球经济发展的核心。由此可以提出本文需要重点关注的问题：金融发展对中国地区经济增长收敛产生了何种影响？对该问题的研究将会对我国区域协调发展提供重要的理论和实践价值。

二、文献综述

金融体系在资源时空配置、降低信息成本、风险管理等多个方面对国民经济发展产生了重要的作用（Levine，1997）。在新古典经济增长理论研究框架下，金融发展对经济增长的作用路径主要是通过资本积累和储蓄决策来实现的。然而，在此理论研究框架下，国外学者通常假定资本具有边际报酬递减的特征，这又限制了金融发展对经济增长的作用。由于新古典经济增长理论的缺陷不断显现，内生经济增长理论在此背景下诞生。在内生经济增长理论框架下探析金融发展和经济增长之间的关系已经成为国内外学者研究的热点。如Greenwood &Jovanovic（1990）、Bencivenga &Smith（1991）、Siant-Paul（1992）在AK内生经济增长理论框架下构建分析金融发展和经济增长之间关系的数理模型，从信息不对称、风险分散、资金配置等多个角度展开研究，并证实金融发展对经济增长产生显著的正面影响。而King &Levine（1993）、阳佳余和赖明勇（2007）、苏基荣和廖进中（2009）基于创新的内生经济增长理论框架下构建分析金融发展和经济增长之间关系的数理模型，并且研究也证实了金融发展对经济增长会产生显著的促进作用。随着研究的深入，学者们关注的焦点开始转向金融发展影响经济增长的路径研究。如Beck et al.（2000）、张军和金煜（2005）、赵勇和雷达（2010）、李健和卫平（2015）等研究均从实证角度证实金融发展对全要素生产率（TFP）增长产生显著的正向作用，并通过此渠道对经济增长产生显著的影响。

现有研究重点关注金融发展对经济增长的影响，而没有关注金融发展对经济增长收敛的影响。Barro&Sala-i-Martin（1992）、Mankiw et al.（1992）、Islam（1995）、Sala-i-Martin（1996）等研究表明世界经济增长呈现收敛特征，但随后也有研究指出世界经济增长差距呈现出巨大的分流，如Durlauf &Johnson（1995）以及Pritchett（1997）的研究指出世界上最富裕与最贫穷国家人均GDP 之间的比例随着时间的推移呈现出扩大的趋势。为了解释世界经济并没有呈现出收敛特征的原因，国外学者Basu &Weil（1998）、Acemoglu &Zilibotti（2001）以及Kneller &Stevens（2006）等从技术转移和技术吸收角度来展开研究。技术转移能否实现取决于一个国家或地区的吸收能力，因此，何种因素影响着国家的吸收能力进而影响技术吸收速度一直是研究者关注的重点。现有研究指出人力资本（Benhabib &Spiegel，1994）和R&D（Fagerberg，1994）是影响国家或地区采用新技术的两个重要因素。国内对人力资本和R&D投资不足会阻碍贫穷国家无法充分利用技术转移的优势，最终会导致这些贫穷国家经济增长率和发达国家经济增长率之间呈现出发散状态。Aghion et al.（2005）进一步探究金融抑制在增强经济增长发散过程中的作用，研究指出即使国家间技术转移是可行的，但是贫穷国家通常情况下技术创新的初始资源不足，有效资本市场的缺失会限制贫穷国家的创新能力进而无法追赶发达国家。众多学者在此基础上展开对金融发展的经济增长收敛效应的研究，如Kim et al.（2010）在 Aghion et al.（2005）的研究基础上采用工具变量门限模型分析金融发展对经济增长收敛的影响是否随着经济发展阶段变化而发生变化，研究结果表明金融中介发展会导致经济增长和生产率增长的收敛。Ranjbar &Rassekh（2017）分别构建RCK 模型和Diamond 模型分析金融发展对经济收敛的影响，同时以1970—2013年期间90 个国家为研究对象进行实证研究，结果表明金融发展正向影响经济向稳态值收敛的速度，支持了RCK 模型的研究预测。Allegret &Azzabi（2013）以1975—2007 年期间112 个新兴国家和发展中国家为研究对象分析金融发展和经济增长收敛的关系，研究发现金融发展并没有显著地增加经济增长收敛的可能性。而王俏茹等（2020）在Aghion et al.（2005）的研究基础上以2000—2016年期间60个国家的跨国面板数据为研究对象，采用动态面板门限模型分析金融发展对经济增长的影响，发现金融发展对经济增长收敛具有双门限效应，即金融发展对经济增长收敛的影响呈现出非线性特征。

综上所述，国内外学者从多个角度论证金融发展对经济增长的影响，且国外学者关于金融发展的经济增长收敛效应研究相对于国内来说起步早且较为深入。尽管国内绝大多数研究肯定了金融发展对经济增长的正向作用（张军和金煜，2005；赵勇和雷达，2010；武志，2010；钱海章等，2020），但国内很少从增长收敛角度分析金融发展对经济增长的影响且以中国为分析对象的研究相对匮乏。因此，本文拟从以下两个方面展开研究：第一，本文借鉴Aghion et al.（2005）的研究方法，以1983—2017 年期间中国30 个地区为研究对象，检验金融发展对中国地区经济增长收敛的影响；第二，考虑到我国改革开放至今分别在前期实施区域经济非均衡发展战略以及在后期实施区域经济协调与协同发展战略的国情，本文将中国划分为东部和非东部地区以研究金融发展对不同区域经济增长收敛的影响。

三、实证研究设计

（一）计量回归模型的构建

Aghion et al.（2005）基于存在技术转移的熊彼特经济增长模型框架下考虑了非完美信贷市场的影响，从理论和实证两个层面综合分析金融发展对经济增长收敛的影响。相关研究为后续的理论研究和实证研究提供了坚实的基础，如Kim et al.（2010）、Ranjbar &Rassekh（2017）以及Allegret &Azzabi（2013）均 在Aghion et al.（2005）的研究框架下展开金融发展的经济收敛效应研究。本文参考以上研究的思路，将计量回归模型设定成如下形式：

其中，g代表人均GDP的年均增长率，y代表人均GDP水平，F代表金融发展的平均水平，X代表控制变量集合，ε代表随机扰动项。其中下角标1 代表技术前沿，本文选择上海市作为技术前沿；下角标i代表落后地区。

由公式（1）可以进一步得到以下地区的收敛参数表达式：

其中，λi表示地区经济增长的收敛参数。当且仅当相对人均GDP 的年均增长率差距水平(gi-g1)负向依赖于初始期的相对人均GDP 差距(yi-y1)时，地区收敛于前沿增长率。换言之，当且仅当收敛参数λi是负值时，经济增长率呈现收敛特征。可以看出，公式（2）中经济增长收敛系数(λi)取决于金融发展水平。那么，当且仅当收敛系数βfy小于零时，金融发展会增强经济增长收敛的可能性。因此，本文关注的重点是系数βfy的统计特征。其中，控制变量集合X包括：政府财政支出规模(cd)、对外开放水平(od)、外商直接投资水平(fd)、产业结构高级化水平(std)以及教育水平(h)。

（二）变量的选取

1.被解释变量：相对人均GDP年均增长率差距水平(gi-g1)。本文首先计算中国30 个省份以1983 年为基期的人均GDP 数值，在此基础上计算1983—2017 年之间各个地区的人均GDP 年均增长率(gi)。改革开放以来，中国前期实行“以先富带动后富”的经济发展战略，同时由于地理位置、自然资源禀赋、社会文化和经济发展基础存在着较大的差异，东部地区经济得到快速发展。特别是上海已经成为中国的经济中心和金融中心，且处于中国综合实力最强的长三角经济区。在此背景下，本文把上海设定成为技术前沿面（即地区1）。因此，本文选择非上海地区的人均GDP年均增长率与上海地区人均GDP年均增长率的差值(gi-g1)作为本文实证模型的被解释变量。

2.核心解释变量：金融发展水平(F)以及交互项F(y-y1)。在研究金融发展和经济增长关系时，国内外学者对衡量金融发展水平的指标选择并未达成一致的意见。国外学者如Levine et al.（2000）在分析金融中介和经济增长关系时采用“私人部门信贷额与GDP的比值”作为衡量金融发展水平的指标。Aghion et al.（2005）在研究金融发展对经济增长收敛的影响时也采用了“私人部门信贷额与GDP 的比值”作为衡量金融发展水平的指标。而Arcand et al.（2015）在研究金融发展和经济增长之间的非线性关系时同样选取“私人部门信贷额与GDP 的比值”作为度量金融发展水平的指标，并指出该指标是当前衡量金融发展水平最为合理的衡量方法。考虑到本文研究的时间跨度为1983—2017 年，由于数据缺失问题以及回归估算产生的误差致使本文并不能使用“私人部门的贷款总额与GDP 的比值”作为衡量金融发展水平的指标。同时，由于我国资本市场发展相对于国外起步较晚，改革开放前期关于股票市场、债券市场和保险市场分区域的数据缺失问题严重，因此本文主要针对银行业，这也是国内研究的惯用做法。考虑到数据的可获得性，本文借鉴李健和盘宇章（2017）以及黄智淋和董志勇（2013）的研究思路，选择“金融机构年末贷款余额与地区生产总值的比值”作为衡量地区金融发展水平的指标。由于计量回归模型中核心解释变量金融发展水平是平均水平，因此本文通过计算“金融机构年末贷款余额与地区生产总值的比值”的平均值衡量金融发展水平(F)。

为了考察金融发展对经济增长收敛的影响，本文借鉴Aghion et al.（2005）的研究，引入金融发展平均水平与初始期的相对人均GDP差距交互项F(y-y1)。对于初始期的相对人均GDP 差距(y-y1)度量，本文选择1983年非上海地区的初始人均GDP的对数值减去上海地区的初始人均GDP的对数值。

3.控制变量。政府财政支出规模(cd)：本文采用政府财政支出额与地区生产总值的比值作为衡量地区政府财政支出规模的指标。对外开放水平(od)：本文选取进出口总额与地区生产总值的比值作为衡量地区对外开放水平的指标。外商直接投资(fd)：本文选取实际利用外商投资额与地区生产总值的比值作为衡量地区的外商直接投资水平的指标。产业结构高级化水平(std)：本文选取第二、三产业产值之和与地区生产总值的比值作为衡量地区产业结构高级化水平的指标。教育水平(h)：本文选择普通高等学校在校大学生数与地区人口规模的比值作为衡量地区教育水平的指标。

（三）数据来源说明

本文选择1983—2017年期间中国30个省份的省级层面数据（考虑到西藏数据缺失问题严重，故不纳入模型分析），衡量所有变量的原始数据均来源于1978—2017 年期间各地区的统计年鉴、《新中国六十年统计资料汇编》《中国统计年鉴》以及中经网数据库。由于个别数据会存在缺失，本文采用算术平均方法来补充。

四、实证结果分析与讨论

（一）金融发展的经济增长收敛效应分析：基于全国层面

本文首先采用OLS 方法并通过逐步引入控制变量的方式进行回归估计，这样做的目的是检验回归结果的稳健性，回归结果见表1列（1）至（5）。研究发现使用逐步引入控制变量的方法，并没有导致核心解释变量的统计特征发生明显的变化。在所有回归结果中，金融发展与初始期相对人均GDP 交互项F(yy1)的系数为负值且均显著，这说明经济增长收敛正向取决于金融发展水平。本文以中国30个省份为研究对象证实了Aghion et al.（2005）的研究结论，即金融发展会导致经济增长的长期收敛。金融发展的系数在表1列（1）至（5）的所有回归结果中均显著为负，这说明金融发展对相对人均GDP 增长产生了显著且直接的负向影响，即当其他地区相对前沿面增长收敛过程中，金融发展对相对前沿地区相对人均GDP 的稳态产生负面的影响，本文以上的实证研究结果与Kim et al.（2010）的研究一致。初始期相对人均GDP的系数为正但不显著，这说明初始相对人均GDP 对经济增长并没有产生显著的影响，间接地说明中国区域经济发展并没有呈现出后发优势的特征。

考虑到模型中可能会存在双向因果关系和遗漏变量状况问题，这会导致金融发展水平变量(F)可能存在内生性问题，进而也导致交互项F(y-y1)也存在内生性问题。为了避免内生性问题的出现，本文选择工具变量法对计量模型进行回归估计。国外在研究金融发展水平变量的内生性问题时，主要有三种方法：第一种以La Porta et al.（1998）以及Levine et al.（2000）的研究代表，研究选择法律渊源作为金融发展的工具变量；第二种以Beck et al.（2000）以及Arcand et al.（2015）的研究为代表，研究选择金融发展水平的滞后阶作为内部工具变量；第三种以Rajan &Zingales（1998）的研究为代表，采用双重差分模型克服内生性问题。由于本文的研究对象为中国30个省级地区，第一种和第三种方法并不适用。因此本文选择第二种处理内生性问题的方法，具体来说，本文选择1978—1982 年的金融发展平均值F1978-1982以及与F1978-1982(y-y1)分别作为F和F(y-y1)的工具变量。本文选择考虑变量内生性问题的2SLS 估计方法，具体结果见表1中列（6）。即使考虑到金融发展变量可能存在内生性问题，研究仍然发现金融发展与初始期相对人均GDP 差距交互项的系数为负值且均显著。这说明无论是否考虑到金融发展是否存在内生性问题，均证实了经济增长收敛正向取决于金融发展水平。金融发展的系数在列（6）中为负且在5%的水平下显著，这说明金融发展对相对人均GDP 增长产生了显著的负向作用，这与前文的研究结果相一致。以上结果是假定认为金融发展水平变量为内生变量得到的，然而使用工具变量法的前提是模型中存在内生解释变量。因此，本文需要对核心解释变量金融发展变量(F)以及交互项F(y-y1)是否存在内生性问题进行检验。本文分别使用没有考虑异方差的Hausman 检验和考虑异方差的Wu-Hausman 检验，结果见表1。研究发现无论采用何种检验，结果均表明没有拒绝“所有解释变量均为外生”的原假设，即认为变量F以及交互项F(y-y1)不存在内生性问题。如果所有解释变量都是外生变量，则OLS 估计方法比2SLS估计方法更有效。因此本文以表1列（5）的回归结果为基准。

表1 基于横截面数据的回归结果

Hauk &Wacziarg（2009）采用蒙特卡洛方法分析经济增长方程时指出，由于存在解释变量的度量误差以及个体固定效应与解释变量相关问题，采用OLS方法对解释变量为平均值的横截面数据进行回归估计要相对于采用固定效应估计模型和Arellano-Bond 估计模型更合理。而Aghion et al.（2005）在以上的研究基础上进一步指出，对于金融发展水平的度量指标并不是完美的，这意味着采用面板数据分析金融发展的增长效应相对于采用横截面数据分析可能会被低估，所以研究采用的是横截面数据。前文采用的样本时间跨度为1983—2017 年，而没有将时间扩充成1978—2017 年，主要原因在于金融发展水平变量无法在模型以外找到合适的工具变量，只能采用金融发展水平变量的滞后阶作为内部工具变量。因此，本文选择1978—1982 年期间金融发展平均值F1978-1982以及交互项F1978-1982(y-y1)分别作为F和F(y-y1)的工具变量。倘若前文的实证结果是稳健的，那么在采用面板数据和扩充样本量的状态下也应该是稳健的。为了检验表1中回归结果的稳健性，本文采用面板数据方法进行分析。本文沿用Islam（1995）、Beck et al.（2000）、黄智淋和董志勇（2013）以及Bahadir &Valev（2015）的做法，将历年数据分成五个不交叠的时期：1978—1982 年，1983—1987 年，…，2013—2017年。这样做的目的不仅可以研究改革开放40年期间金融发展收敛的特征，而且可以有效保留地区层面的时间变化，同时还可以避免商业周期带来的影响。首先，本文采用时间跨度为1978—2017 年面板数据进行分析，采用该时间跨度面板数据的一个缺陷是无法考虑工具变量问题，尽管可能出现一定程度的误差，但是前文指出F和F(y-y1)不存在内生性问题，因此可以将以上的回归结果作为一个稳健性分析，具体见表2 中列（7）和（8）。列（7）和（8）的回归结果分别是采用固定效应模型和随机效应模型得到的，Hausman检验结果表明在10%的显著水平下拒绝原假设，应该采用面板固定效应进行估计，即列（7）的结果。研究发现变量F和交互项F(y-y1)的统计特征与前文相比并没有发生显著的变化，这说明即使采用面板数据和扩充样本量也没有改变核心变量的统计特征。本文接下来采用1983—2017 年35 年期间面板数据分析，具体结果见表2中列（9）至（11）。Hausman检验结果并未拒绝原假设，应该采用面板随机效应模型。与此同时，考虑到变量F和交互项F(y-y1)可能存在内生性问题，按照前文的方法采用F的滞后一阶以及交互项F(y-y1)滞后一阶作为工具变量，采用面板2SLS 进行估计，但Hausman 内生性检验结果显示模型中核心解释变量F和交互项F(y-y1)并不存在内生性问题，因此应该采用面板随机效应模型，即列（10）的回归结果。研究发现变量F和交互项F(yy1)的统计特征与前文相比并没有发生显著的变化，这进一步验证了表1回归结果的稳健性。

表2 基于面板数据的回归结果

（二）金融发展的经济增长收敛效应分析：基于区域层面

改革开放至今的40 多年里，东部地区率先发展起来，而中西部地区发展相对滞后。尽管现阶段我国区域经济形成了统筹实施“四大板块”战略和“三个支撑带”战略的格局，这在一定程度上缩小了地区间的经济发展水平差距，但发展差距问题仍不容忽视。因此，有必要分析金融发展对经济增长收敛的影响是否具有显著的区域异质性特征。根据《中国区域统计年鉴》的地区划分标准可知，中国分成四大区域：东部、中部、西部以及东北部。本文研究样本为1983—2017 年30 个地区的横截面数据，同时本文以上海地区为技术前沿，样本量仅为29个。若是按照《中国区域统计年鉴》的划分，会因为样本量过少导致估计结果不稳健。因此本文将30 个地区划分为东部地区（13 个）和非东部地区（17 个）两大区域。考虑到Aghion et al.（2005）指出采用横截面数据的优势，本部分沿用前文表1中的回归方法进行估计，回归结果见表3。研究发现表3列（14）和（15）内生性检验没有拒绝原假设，这说明模型中不存在内生变量问题。因此，本文的研究结果以表3 中列（12）和（13）为基准。可以看出，金融发展与初始期相对人均GDP 差距交互项的系数为负值且均在5%的水平下显著，这说明在东部地区和非东部地区样本中均发现金融发展对经济增长收敛产生显著的正向作用。同时还发现，金融发展的系数为负值且均在5%的水平下显著，这说明无论在东部地区还是非东部地区，金融发展对相对人均GDP 的稳态均产生负面影响。综合表1 至表3的回归结果可知，无论是从全国层面还是从区域层面均证实金融发展对经济增长收敛产生了显著的正向影响，本文以中国30个省份为研究对象，从全国和区域两个层面均证实了Aghion et al.（2005）、Kim etl al.（2010）的研究结论。与此同时，在其他条件保持不变的前提下，一个地区的金融发展对相对人均GDP稳态产生了显著抑制作用。

表3 基于横截面数据的区域回归结果

五、研究结论与政策启示

本文以1983—2017年期间中国30个省份为研究对象，借鉴Aghion et al.（2005）研究思路将金融发展水平与初始期的相对人均GDP 差距交互项纳入计量回归模型中，并采用多种回归估计方法以检验金融发展对地区经济增长收敛的影响。由此得到以下研究结论：在横截面数据回归模型和面板数据回归模型中均发现金融发展水平与初始期的相对人均GDP 差距交互项系数显著为负，无论是从全国层面还是从区域层面均证实金融发展对经济增长收敛产生正向的影响。本文以同一个政治制度环境的地区为研究对象，从全国层面和区域层面均证实了Aghion et al.（2005）以及Kim et al.（2010）关于金融发展对经济增长收敛产生显著的正向影响的研究结论。

我国各地区间经济发展基础、自然资源禀赋、地理位置、技术发展水平、人力资本等多个方面存在着明显的差异，致使东部地区产业集聚和经济增长，形成东部地区经济的“隆起”，而中西部地区在经济发展水平、经济结构、社会发展水平等多个方面滞后于东部地区。因此，缩小我国地区经济发展差异，应该积极推动金融发展。改革开放至今，我国区域经济形成了统筹实施“四大板块”战略和“三个支撑带”战略的格局。在这种发展格局下，东部地区金融业应该继续加强区域金融改革，积极提升对外开放水平，优化融资结构和信贷结构，缓解中小企业发展过程中面临的融资难题，为东部地区进行供给侧结构性改革、服务实体经济转型发展提供良好的金融服务，形成“金融部门—实体部门”之间的良性互动，增强彼此的发展实力。而中、西部地区应该充分借助西部大开发战略、中部地区崛起战略以及“一带一路”倡议等积极因素，进一步完善金融体系，充分发挥金融功能，积极优化金融资源配置，提升金融体系服务实体经济的能力，在这过程中不断提升金融体系自身的实力。与此同时，金融体系应该加大在金融产品和金融服务方面创新力度，通过金融业的不断优化升级，才能更好地服务中国区域经济发展。