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一、金融發展和經濟增長關系的理論分析

從現有的理論觀點看，金融發展和經濟增長之間的關系存在五種可能:

1.金融發展和經濟增長之間沒有因果關系。沒有一個變量對另一個變量有顯著的影響。兩者之間存在的很強的相關關系僅僅是巧合:經濟增長的同時，金融機構同樣增長，但是兩者各自按照自身的邏輯發展。上述觀點忽視制度問題，為多數新古典經濟學家所持有。

2.經濟增長導致金融發展。即經濟的增長帶來金融機構的發展變化，促進金融市場的建立。這一觀點可稱為金融發展的“因應需求論”(Demand一driven)。因為隨著經濟活動規模的不斷擴大，對資本的需求(即包括短期也包括長期)也會不斷增加，能夠籌集資金用于經濟發展的金融機構應運而生。金融體系的兩個基本功能是:將儲蓄者和投資者匯合在一起;為投資資金找到最合適的投資項目。現代的金融體系之所以復雜是因為為實現這兩個基本功能，不同的條件下需要不同的制度安排。上述觀點為現代制度學派經濟學家所持有。

3.金融發展是經濟增長的一個決定因素。也就是說，因果關系的方向是金融發展導致經濟增長。當然，金融發展只是經濟增長的決定因素之一。金融發展既可能是經濟增長的充分條件，也可能是必要條件。這兩種觀點在最近的研究中都不少見。

(1)充分條件:金融發展是經濟增長的前提條件。經濟史和理論上的分析都表明，金融體系不完善是阻礙經濟增長的重要因素。大多數研究發達國家金融發展問題的經濟史學家都持這一觀點。

(2)必要條件:金融發展推動經濟增長。假定沒有其他阻礙經濟增長的因素，金融體系就能產生持續的高增長。本觀點由熊彼特提出，支持者包括一些貨幣學派經濟學家。

4.金融發展是經濟增長的障礙。這里因果關系的方向仍然是金融發展影響經濟增長，但是重點關注的則是由于金融領域的泡沫和貨幣危機對經濟增長產生的負面影響。這種觀點認為金融體系具有內在的不穩定性。銀行股票市場和國際資本流動方面的沖擊都可能導致金融危機。持這一觀點的經濟學家包括:凱恩斯(Keynes1936)、戴蒙德(Diamond和Dybvig1983)和克魯格曼(KrLlgman1998)。

5.金融發展和經濟增長互為因果關系。既有理論分析表明金融發展導致經濟增長，也有理論分析表明經濟增長引起金融發展，越來越多的研究者開始接受金融發展和經濟增長互為因果關系這一觀點。根據不同的假設，不同的理論得到了以上不同的結論，因此，需要通過實證檢驗來驗證那種結論更符合實際情況。

二、相關關系的測算

戈德史密斯在其開創性的研究中，使用了35個最具代表性的國家的有關資料，用實證的方法研究了金融結構和金融發展在各國之間、各時期之間的差異。他所使用的計量經濟學模型可以概括為:尸。I=a十月Y+￡‘獷其中，FDI為金融相關比，Y為實際人均國民生產總值。經過檢驗得到的結論是兩變量之間存在正的相關關系，即“發達國家的金融相關比率確實比欠發達國家高一些”。但是作者同時認為，由于缺乏資料和現代技術處理手段還未達到所要求的水平，因此要確切知道一國一定時期的金融結構和金融發展水平對經濟增長究竟具有多大作用是非常困難的。

在這一開創性研究的基礎上，此后的經濟學家逐步在數據、指標、計量經濟學模型和計量技術等多個方向上作出創新，將對金融發展和經濟增長之間關系的實證研究推向深人。萊文(LevineRoss1996)在其《金融發展和經濟增長:觀點和議程卜文中引人控制變量，控制其他影響經濟增長的因素，以檢驗金融發展本身對經濟增長的作用，他使用的計量方程為:G(j)=a+刀F(i)+了X+￡其中，G(j)為人均實際GDP長期增長率，F(i)為金融深化指標(DEpTH等)，x為包含其他影響長期經濟增長的變量(如:人均收人、教育、政治穩定性、貨幣、財政和外貿政策等)的矩陣。檢驗的結果是:金融深化和經濟增長之間存在強的、正向的相關關系。穆森(Mohsin和Abdelhak2000)在其綜述性文章《金融發展和經濟增長:綜述》中采用以下計量方程:溉二幾十八盧雙十幾igdP，+幾dlog(pop，)+幾dl飛(toti)+幾lyq+￡，該方程主要源于Mankiw，Romer，和weiI(1993)的經濟增長方程，對投資率(烤電即投資占GDP的比重)、人口增長率(dlog伽叩‘))、外貿增長率(Jlog(toti))、人均收人的期初水平(yo，)等采取不同的權數，從而在測算金融深化對經濟增長的影響時，更準確地控制這些影響長期經濟增長的變量。

考慮到金融發展和經濟增長兩個變量之間可能是相互影響的對稱關系(SymmetriealRelationship)，應用普通最小二乘法(OLS)來估計兩變量之間的相關關系所得到的結論可能是有偏的。為消除這種有偏性，穆森(2000)使用二階段最小二乘法(ZsLS)來測算金融發展和經濟增長之間的相關關系。兩種方法對同樣的樣本數據測算得到的結果相當接近，都表明兩者之間有正的相關關系。以上的研究使用截面數據和不同的計量方法，得到金融發展和經濟增長之間存在正的強的相關關系結論。但是，截面數據研究是在同一時期收集資料，嚴格來說只能說明兩個變量是否相關，即當一個變量的值增加時，另一個變量的值也增加。相關并不能確定因果關系是否存在及因果關系的方向，金融發展和經濟增長也可能受其他因素的影響而共同變化。

三、從實證上對因果關系及其方向的探索和研究

為檢驗金融發展是否只是簡單伴隨經濟增長，萊文(King和Levine1996)嘗試的方法是考察2960年的金融深化程度是否能夠用來預測此后30年的經濟增長率差異。‘(j)=a+刀F(i)+下X+e采用以上方程，因變量G(j)定義為1960~1989年人均實際經濟增長率的平均值，自變量F(i)定義為1960年各國的金融深化率(DEpTH)，x為包含其他影響長期經濟增長的變量的矩陣。測算結果表明期初的金融深化率是此后30年經濟增長水平的好的預測因子。但是，不論從理論分析上還是從統計方法上，該方法都不能提供充足的證據證明兩個變量之間存在因果關系。首先，從理論上看，如前文所述(關系l)，初始金融發展水平能夠預測此后的經濟增長也可能是由于有某些因素(如法律傳統和政治體制等堤同時既影響經濟增長也會影響金融發展的，兩者可能是由于共同的原因推動，但是沿著各自的邏輯發展。

以上檢驗無法排除這種可能，因此不能確定兩個變量之間是否存在因果關系(Mohsin和Abdelh砍2000)。其次，從統計方法上看，利用自變量的初始值來預測因變量可能不僅會降低有效性(Efficiency)，而且還會潛在地影響一致性(eonsisteney)(Beek和Levine2002)。阿德洛夫(Adolfo2001)使用時間序列數據和格蘭杰(Granger1969)因果關系檢驗法來檢驗金融發展和經濟增長兩個變量之間的因果關系。格蘭杰對因果關系的定義的含義是:在給定分布的情況下，對于解釋X，如果變量Y的滯后值X_，在x的滯后值戈_，所提供的解釋之外，不能提供更多的解釋信息，那么x和Y沒有格蘭杰因果關系。阿德洛夫的檢驗分兩個步驟:第一步，通過迪基一福勒檢驗法(Dicky一fuller)檢驗經濟增長和金融發展兩個時間序列是否平穩(statinary)，以避免出現由非平穩變量帶來的虛假回歸(spuriousRegression)向題。第二步，利用格蘭杰因果關系檢驗法，通過檢驗以下方程中統計量來判斷因果關系及其方向。格蘭杰因果關系檢驗法要求，要拒絕x為y的原因這一原假設，需要藝灼紙一，顯著不等于。

同時誤差糾正j=l項在統計上不顯著。阿德洛夫利用以上方法通過檢驗巴西1980年1997年的時間序列數據得出經濟增長和金融發展互為因果關系的結論。以上的研究或使用橫截面數據(Cross一seetionData)，或使用時間序列數據(Time一seriesData)，但是應該說不同的數據只是說明變量間關系的一個側面。截面數據能夠說明:對于同一時期的不同國家，各國之間金融發展程度上的不同是否有助于解釋經濟增長率的差異。時間序列數據能夠說明:同一國家不同發展時期金融發展程度上的不同是否有助于解釋該國不同時期經濟增長率的差異。貝克(Beek和Levine2002)和諾曼(NormanLoayza和RomainRanciere2002)在最新的研究中都采用了平行數據①(Paneldata)，建立動態計量經濟模型來研究金融發展和經濟增長之間的關系。平行數據指在時間序列上取多個截面，在這些截面上同時選取樣本觀測值所構成的數據。平行數據兼有截面數據和時間序列數據的優點，作為數據來源的一組國家相當于試驗法中選用的一個試驗組，其前后兩期的數據相當于實驗法中的“試驗前”和“試驗后”測量的不同數據。因此，與截面數據和時間序列數據相比，平行數據能更好的在不同時期控制各種其他影響因素，因而能精確的證明因果關系。利用平行數據建立的動態計量方程既兼有時間序列和截面數據模型的優點，但同時也有以下兩個違反計量經濟模型基本假設的問題②:

1.未觀察到的某個國家才特有的影響因素刀，是隨機誤差項的一個組成部分，而被解釋變量yi，，的滯后值yi，卜1是解釋變量，這意味著誤差項和解釋變量之間存在相關關系。在這種情況下，如果用一般的回歸方法對模型進行估計會得到有偏的結果。

2.計量經濟模型一般假定解釋變量是弱外生變量，即解釋變量和誤差的未來實現值不相關，解釋變量不會受因變量的未來實現值影響。但是，從前面的研究結果看，金融發展和經濟增長之間很可能存在雙向因果關系，這意味著解釋變量是內生變量，如果利用一般的回歸方法進行估計也會得到有偏的結果。近年來發展迅速的廣義矩估計方法(GenerallzedMethodofMomentS，GMM)是基于模型實際參數滿足的一些矩條件而形成的一種參數估計方法，是矩估計方法③的一般化。在對金融發展和經濟增長的最新研究中，采用了根據平行數據建立的動態模型，該模型不能滿足傳統的計量經濟學模型估計方法的某些假設，不能再使用這些估計方法;而廣義矩估計方法允許隨即誤差項存在異方差和序列相關，因而在貝克(BeckThorsten和LevineRoss2002)和諾曼(NormanLoayza和RomainRanciereZ以〕2)的最新研究中都被用來對模型進行參數估計。在他們的研究中利用平行數據建立的動態計量經濟學模型，是實際人均GDP的對數值，是包含所有解釋變量(其中包括金融發展指標)的矩陣，月‘是未觀察到的某個國家才特有的影響因素，是隨機誤差項。

第一步:差分以上方程，以消除某些國家才特有的誤差項(解決了上述問題l)。第二步:選擇不同的矩條件和工具變量，然后根據廣義矩估計的基本方法對參數進行估計。限于篇幅所限，在此對具體內容不深人贅述，有興趣的讀者可參考貝克和諾曼兩篇最新研究文章中的計量方法部分。兩篇文章的實證結果表明，金融深化對經濟增長有明顯的正向的影響，并且這一結論不是由于兩者同時受其他變量所影響(情形l)，也不是由于忽視了某些重要變量或某些國家才特有的影響因素。值得一提的是，針對以上提到的情形5，諾曼利用廣義矩估計方法研究了74個國家1960年至1995年的情況，得到的結論是:在遭受貨幣危機的國家中，金融深化對經濟增長的促進作用弱于沒有遭受危機的國家;金融中介機構發展和經濟增長之間同時存在正向的、長期的關系和負向的、短期的關系。從以上的綜述看，對金融深化和經濟增長的實證研究還處于發展階段，還沒有一種計量方法從實證上證明哪一種假設是正確的，甚至不能證明哪一種是錯的。

這主要是因為:第一，影響經濟增長的除金融發展之外還有其他眾多的因素;第二，從經濟史看，金融發展和經濟增長是相互影響，互為因果的，這使我們難以否定某一種假設;第三，現有關于金融發展的數據的可信性和可靠性都有待進一步提高;第四，目前所用的模型都是線性的，但是，各變量之間的關系可能是非線性，而非線性系統會出現“混沌”現象。進一步研究的方向可能是:1.收集范圍更廣、質量更高的金融深化和經濟增長數據。2.隨著對實際經濟和金融創新的發展和在理論上對“金融”這一概念的深人理解，找到能夠更準確和全面描述金融發展的指標。3.對金融深化和經濟增長關系的更深人研究和認識。例如，現在已有研究認為兩者之間的關系可能是非線性的，可能存在“門檻效應”，需要用非線性的模型和參數估計方法。又如，隨著經濟增長理論的發展，能夠找到更全面的控制變量，從而跟準確的評估金融發展本身對經濟增長的作用。4.計量經濟技術的發展。