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[摘 要]运用Hansen静态面板门限模型，以金融发展门限变量，研究了1994年1季度至2014年1季度，中国29个省级的面板数据，研究发现：金融发展对经济增长的影响存在明显的双门限效应。当金融开发超过4.1407第一个门限值时，其对经济的增长达到0.21，接近消费支出对经济增长的影响；当低于第二门限值3.8848时，其对经济增长的影响微不足道，且不太显著。固定资产投资、消费支持、出口余额、政府支出和劳动投入都符合理论预期，但劳动效率对经济增长的影响较小。东部由于金融发展提高了其投资效率，对经济增长的影响显著增加，中、西部依次递减。
[关键词]面板门限模型；金融开放；经济增长
[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2016.03.065
1 引 言
自改革开放以来，我国高速的经济增长让世人瞩目，成为仅次于美国的世界第二大经济体。国内外学者从不同的角度，研究中国经济高速发展的原因，取得了丰富的研究结果。金融发展、投资效率与经济增长的关系，一直都是宏观经济学研究的热点。但是学者对这三者之间的关系，不存在统一的结果。多数学者承认金融发展有利于经济增长，但也有少数研究者不同意此观点。Gupta（1984）利用14个发展中国家的季度时间序列数据，首次对金融发展和经济增长因果关系进行实证检验，他发现其中4个国家供给引导和需求带动都存在，8个国家存在供给引导现象，而2个国家存在双向因果关系。Levine（1993）对80个国家1960—1989年的数据进行了回归分析，结果发现所有金融深化指标和经济增长指标之间在1%水平上呈显著正相关。沈坤荣、孙文杰（2004）基于金融发展视角，研究了投资效率、资本形成与宏观经济波动的关系，发现20世纪90年代后金融发展与经济增长的相关性增强，但金融体系对投资效率和储蓄转化效率的改善极其有限。Jin Zhang，Lanfang Wangb and Susheng Wang（2012）运用2001—2006年期间从286个中国城市的数据，从传统的横截面回归和一阶差分系统GMM估计的动态面板数据，分析了中国城市一级的金融发展与经济增长之间的关系，研究结果表明，在中国由于国家银行的主导地位，其存在较大的政府扭曲，其结果金融发展与经济增长呈负向相关。
目前的文献研究缺陷：没有把金融开放、投资效率和经济增长纳入到一个统一的框架分析，金融开放、投资效率和经济增长之间关系是否存在一定阈值效应，也即当金融开放达到一定的门限值时，其对投资效率起到积极作用，从而推动经济的快速增长，若低于其门限值其对经济的增长效率就不明显。本文应用Hansen面板的门限模型，以我国29个省级单位1994年1季度至2014年1季度的面板数据，以金融发展水平为门槛变量，研究金融开放，投资效率和经济增长之间的门限效率，从一个新的视角解释之间的内在关系。
2 模型设定与估计
2.1 模型设定与指标选择
本文选取经济增长率作为被解释变量，固定资产投资/GDP、消费支出/GDP、出口总额、政府支出/GDP、劳动力增长率控制变量。金融发展即为门限变量，也为解释变量，研究在经济发展过程中，不同的门限值下金融发展对经济增长的影响效。设定Y为经济增长率，固定资产投资/GDP、消费支出/GDP、出口总额、政府支出/GDP、劳动力增长率和金融发展分别为：I、C、Export、Exp、L和FD则有：
Yit=f（Iit，Cit，Exportit，Expit，Lit，Fdit）=（Fdit）θ（Iit）α1（Cit）α2（Exportit）α3（Expit）α4（Lit）α5eμi+εit
两边取对数：
ln（Y）it=θ1ln（Fd）it+α1ln（I）it+α2ln（C）it+α3ln（Export）it+α4ln（Exp）it+α5ln（L）it+μi+εit （1）
方程（1）为不考虑“门限效应”的模型，本文根据Hansen（1999）的非动态面板门槛回归模型的思路，研究不同金融开放门限下的其对经济增长的传导效率，说明随着金融开放的变化，其对经济增长影响效率变化的内在机制，其基本思想是将金融开放设为门限值，作为一个未知变量纳入实证模型中，构建经济增长的分段函数，并内生估计门限值及其“门限效应”。
首先假设存在“单门槛效应”，在模型（1）的基础上可以构建单门槛模型（2），多门槛模型可由单门槛模型扩展得到。
ln（Y）it=θ1ln（Fd）itI（Fd）itrpit≤η）+θ2ln（Fd）itI（Fd）it≥η）+α1ln（I）it+α2ln（C）it+α3ln（Export）it+α4ln（Exp）it+α5ln（L）it+μi+εit（2）
其中：金融开放Fd为门限变量，η为待估算的门限值，I（.）为一指标函数。
2.2 数据与变量说明
数据样本1994年1季度至2014年1季度，数据来源：中国人民银行网站、中经网、《新中国六十年统计资料》《中国金融年鉴》《中国人口统计年鉴》和国家统计局网站。由于西藏的数据缺失严重将其排除；重庆并入四川，最终研究的省级单位为29个。
经济增长率，通过居民消费价格指数CPI，计算得到实际GDP的增长率用来代表经济增长；固定资产投资效率，用固定资产投资完成额I替代资本存量的变化，然后用I/Y表示固定资产投资效率，其中I和GDP都经过CPI调整后的实际值；消费C，用社会消费品零售总额/GDP替代；出口数据/GDP表示出口对经济增长的影响，政府支出占GDP的比率表示政府支出对经济增长的影响；劳动力增长率L，采用了年度总人口增长率分解为季度增长率；金融发展Fd，运用得最广的指标是麦氏指标（M2/GDP）和戈氏指标（FIR=金融资产总值/GDP，一般采用金融机构贷款余额+存款总额/GDP替代，本文采取戈氏指标。 3 实证结果与分析
3.1 实证结果
本文采用Stata12.0编程估计其参数值，从表1可以发现：单门限在1%的水平下显著，双门限在5%的水平下显著，三门限不显著；从表2门限值的估计结果来看，双门限值落在在95%置信区间下，且其置信区间较小；从表3可看出面板双门限模型参数估计结果；从表4可看出交叉变量参数估计结果。
3.2 结果分析
第一，金融开发变量对经济增长的影响存在双门限效应，说明在不同的金融开放下，其对经济增长的影响是不一样的。当金融开发超过4.1407第一个门限值时，其对经济的增长达到0.21，接近消费支出对经济增长的影响；当低于第二门限值3.8848时，其对经济增长的影响微不足道，且不太显著。
第二，固定资产投资、消费支持、出口余额、政府支出和劳动投入都符合理论预期，从其系数大小来看：投资、出口和消费是中国经济主导力量，这样符合经典的经济学理论，但是可以看出中国经济增长的主导力量是投资，其次是出口；消费虽然高于政府支出和劳动投入，但没有成为中国经济的主要力量，表明中国经济依然是投资主导和内需不足的局面，也从另一个角度说明中国经济增长过度依赖投资和出口。
政府支出对经济增长的影响也较为显著：一方面说明政府支出对经济增长的调控作用；另一方面也显示政府过度干预市场的潜在风险；庞大的政府支出也会产生“挤出效应”，也容易为西方国家对中国政府采购偏好的指责提供口舌。
第三，劳动效率对经济增长的影响较小，侧面表明中国劳动力市场粗放投入，没有成为经济增长亮点，其内在原因可能是中国劳动生产率地下造成的。
第四，扩展分析：进一步将样本分为中、东、西部三部分，观察发现东部金融发展较为领先，中、西部以此次之。研究金融发展与投资交叉的变量，会发现：在东部金融发展与投资的影响系数较大，且较为显著，表明东部由于金融发展提高了其投资效率，对经济增长的影响显著增加，中、西部依次递减，这符合直观数据的观察。
就出口影响系数的变化来看，东部明显高于中、西部，这也表明了东部国际贸易发达的现实； 劳动效率影响同样也表现出这也的趋势，说明中、西部相对东部来讲，其劳动资源的效率低下，30多年的改革开放，东部集聚了大量优质劳动力，而中、西部整体来讲，其劳动力的素质明显低于东部；政府支出的影响系数却反过来，表明对中、西部来讲，政府消费调控对经济增长的影响较大，也反映了中、西部相对于东部来讲，市场经济相对落后的事实。
4 结论及政策建议
本文运用Hansen静态面板门限模型，以金融发展门限变量，研究了中国29个省级，1994年1季度至2014年1季度的面板数据，研究发现如下。
第一，金融发展对经济增长的影响，存在明显的双门限效应。当金融开发超过第一个门限值时，其对经济的增长的影响较大，接近消费支出对经济增长的影响；当低于第二门限值时，其对经济增长的影响微不足道，且不太显著。金融开发变量对经济增长的影响存在双门限效应，说明在不同的金融开放下，其对经济增长的影响是不一样的。
第二，固定资产投资、消费支持、出口余额、政府支出和劳动投入都符合理论预期，但劳动效率对经济增长的影响较小，表明投资、出口和消费是中国经济主导力量，中国劳动力市场粗放投入没有成为经济增长亮点；政府支出对经济增长的影响也较为显著，一方面说明政府支出对经济增长的调控作用，另一方面也显示政府过度干预市场的潜在风险。
第三，对比分析交叉项影响系数、西部三部分，东部由于金融发展提高了其投资效率，对经济增长的影响显著增加，中、西部一次递减；东部的出口影响系数明显高于中、西部，表明了东部国际贸易发达的现实；中、西部相对东部来讲，其劳动资源的效率低下；中、西部的政府消费调控对经济增长的影响较大，也反映了中、西部相对于东部来讲，市场经济相对落后的事实。
其结论有较强的政策含义：加快金融改革，提高金融发展效率，尤其是发展中西部金融体系，为中国经济增长提供内在的原动力；提高劳动力的素质，即加大教育投资，也可以进一步提高中国经济增长率；中、西部外贸产业的发展，也能提高其经济增长率。
参考文献：
[1] 林毅夫.中国奇迹：发展战略与经济改革[M].上海：上海人民出版社，1994.
[2] 沈坤荣，孙文杰.投资效率、资本形成与宏观经济波动——基于金融发展视角的实证研究[J].中国社会科学，2004（6）：52-63.
[3]王晓夏.中国区域金融发展差异水平的测度——基于2000—2012年面板数据的实证研究[J].中国市场，2014（15）.
[关键词]面板门限模型；金融开放；经济增长
[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2016.03.065
1 引 言
自改革开放以来，我国高速的经济增长让世人瞩目，成为仅次于美国的世界第二大经济体。国内外学者从不同的角度，研究中国经济高速发展的原因，取得了丰富的研究结果。金融发展、投资效率与经济增长的关系，一直都是宏观经济学研究的热点。但是学者对这三者之间的关系，不存在统一的结果。多数学者承认金融发展有利于经济增长，但也有少数研究者不同意此观点。Gupta（1984）利用14个发展中国家的季度时间序列数据，首次对金融发展和经济增长因果关系进行实证检验，他发现其中4个国家供给引导和需求带动都存在，8个国家存在供给引导现象，而2个国家存在双向因果关系。Levine（1993）对80个国家1960—1989年的数据进行了回归分析，结果发现所有金融深化指标和经济增长指标之间在1%水平上呈显著正相关。沈坤荣、孙文杰（2004）基于金融发展视角，研究了投资效率、资本形成与宏观经济波动的关系，发现20世纪90年代后金融发展与经济增长的相关性增强，但金融体系对投资效率和储蓄转化效率的改善极其有限。Jin Zhang，Lanfang Wangb and Susheng Wang（2012）运用2001—2006年期间从286个中国城市的数据，从传统的横截面回归和一阶差分系统GMM估计的动态面板数据，分析了中国城市一级的金融发展与经济增长之间的关系，研究结果表明，在中国由于国家银行的主导地位，其存在较大的政府扭曲，其结果金融发展与经济增长呈负向相关。
目前的文献研究缺陷：没有把金融开放、投资效率和经济增长纳入到一个统一的框架分析，金融开放、投资效率和经济增长之间关系是否存在一定阈值效应，也即当金融开放达到一定的门限值时，其对投资效率起到积极作用，从而推动经济的快速增长，若低于其门限值其对经济的增长效率就不明显。本文应用Hansen面板的门限模型，以我国29个省级单位1994年1季度至2014年1季度的面板数据，以金融发展水平为门槛变量，研究金融开放，投资效率和经济增长之间的门限效率，从一个新的视角解释之间的内在关系。
2 模型设定与估计
2.1 模型设定与指标选择
本文选取经济增长率作为被解释变量，固定资产投资/GDP、消费支出/GDP、出口总额、政府支出/GDP、劳动力增长率控制变量。金融发展即为门限变量，也为解释变量，研究在经济发展过程中，不同的门限值下金融发展对经济增长的影响效。设定Y为经济增长率，固定资产投资/GDP、消费支出/GDP、出口总额、政府支出/GDP、劳动力增长率和金融发展分别为：I、C、Export、Exp、L和FD则有：
Yit=f（Iit，Cit，Exportit，Expit，Lit，Fdit）=（Fdit）θ（Iit）α1（Cit）α2（Exportit）α3（Expit）α4（Lit）α5eμi+εit
两边取对数：
ln（Y）it=θ1ln（Fd）it+α1ln（I）it+α2ln（C）it+α3ln（Export）it+α4ln（Exp）it+α5ln（L）it+μi+εit （1）
方程（1）为不考虑“门限效应”的模型，本文根据Hansen（1999）的非动态面板门槛回归模型的思路，研究不同金融开放门限下的其对经济增长的传导效率，说明随着金融开放的变化，其对经济增长影响效率变化的内在机制，其基本思想是将金融开放设为门限值，作为一个未知变量纳入实证模型中，构建经济增长的分段函数，并内生估计门限值及其“门限效应”。
首先假设存在“单门槛效应”，在模型（1）的基础上可以构建单门槛模型（2），多门槛模型可由单门槛模型扩展得到。
ln（Y）it=θ1ln（Fd）itI（Fd）itrpit≤η）+θ2ln（Fd）itI（Fd）it≥η）+α1ln（I）it+α2ln（C）it+α3ln（Export）it+α4ln（Exp）it+α5ln（L）it+μi+εit（2）
其中：金融开放Fd为门限变量，η为待估算的门限值，I（.）为一指标函数。
2.2 数据与变量说明
数据样本1994年1季度至2014年1季度，数据来源：中国人民银行网站、中经网、《新中国六十年统计资料》《中国金融年鉴》《中国人口统计年鉴》和国家统计局网站。由于西藏的数据缺失严重将其排除；重庆并入四川，最终研究的省级单位为29个。
经济增长率，通过居民消费价格指数CPI，计算得到实际GDP的增长率用来代表经济增长；固定资产投资效率，用固定资产投资完成额I替代资本存量的变化，然后用I/Y表示固定资产投资效率，其中I和GDP都经过CPI调整后的实际值；消费C，用社会消费品零售总额/GDP替代；出口数据/GDP表示出口对经济增长的影响，政府支出占GDP的比率表示政府支出对经济增长的影响；劳动力增长率L，采用了年度总人口增长率分解为季度增长率；金融发展Fd，运用得最广的指标是麦氏指标（M2/GDP）和戈氏指标（FIR=金融资产总值/GDP，一般采用金融机构贷款余额+存款总额/GDP替代，本文采取戈氏指标。 3 实证结果与分析
3.1 实证结果
本文采用Stata12.0编程估计其参数值，从表1可以发现：单门限在1%的水平下显著，双门限在5%的水平下显著，三门限不显著；从表2门限值的估计结果来看，双门限值落在在95%置信区间下，且其置信区间较小；从表3可看出面板双门限模型参数估计结果；从表4可看出交叉变量参数估计结果。
3.2 结果分析
第一，金融开发变量对经济增长的影响存在双门限效应，说明在不同的金融开放下，其对经济增长的影响是不一样的。当金融开发超过4.1407第一个门限值时，其对经济的增长达到0.21，接近消费支出对经济增长的影响；当低于第二门限值3.8848时，其对经济增长的影响微不足道，且不太显著。
第二，固定资产投资、消费支持、出口余额、政府支出和劳动投入都符合理论预期，从其系数大小来看：投资、出口和消费是中国经济主导力量，这样符合经典的经济学理论，但是可以看出中国经济增长的主导力量是投资，其次是出口；消费虽然高于政府支出和劳动投入，但没有成为中国经济的主要力量，表明中国经济依然是投资主导和内需不足的局面，也从另一个角度说明中国经济增长过度依赖投资和出口。
政府支出对经济增长的影响也较为显著：一方面说明政府支出对经济增长的调控作用；另一方面也显示政府过度干预市场的潜在风险；庞大的政府支出也会产生“挤出效应”，也容易为西方国家对中国政府采购偏好的指责提供口舌。
第三，劳动效率对经济增长的影响较小，侧面表明中国劳动力市场粗放投入，没有成为经济增长亮点，其内在原因可能是中国劳动生产率地下造成的。
第四，扩展分析：进一步将样本分为中、东、西部三部分，观察发现东部金融发展较为领先，中、西部以此次之。研究金融发展与投资交叉的变量，会发现：在东部金融发展与投资的影响系数较大，且较为显著，表明东部由于金融发展提高了其投资效率，对经济增长的影响显著增加，中、西部依次递减，这符合直观数据的观察。
就出口影响系数的变化来看，东部明显高于中、西部，这也表明了东部国际贸易发达的现实； 劳动效率影响同样也表现出这也的趋势，说明中、西部相对东部来讲，其劳动资源的效率低下，30多年的改革开放，东部集聚了大量优质劳动力，而中、西部整体来讲，其劳动力的素质明显低于东部；政府支出的影响系数却反过来，表明对中、西部来讲，政府消费调控对经济增长的影响较大，也反映了中、西部相对于东部来讲，市场经济相对落后的事实。
4 结论及政策建议
本文运用Hansen静态面板门限模型，以金融发展门限变量，研究了中国29个省级，1994年1季度至2014年1季度的面板数据，研究发现如下。
第一，金融发展对经济增长的影响，存在明显的双门限效应。当金融开发超过第一个门限值时，其对经济的增长的影响较大，接近消费支出对经济增长的影响；当低于第二门限值时，其对经济增长的影响微不足道，且不太显著。金融开发变量对经济增长的影响存在双门限效应，说明在不同的金融开放下，其对经济增长的影响是不一样的。
第二，固定资产投资、消费支持、出口余额、政府支出和劳动投入都符合理论预期，但劳动效率对经济增长的影响较小，表明投资、出口和消费是中国经济主导力量，中国劳动力市场粗放投入没有成为经济增长亮点；政府支出对经济增长的影响也较为显著，一方面说明政府支出对经济增长的调控作用，另一方面也显示政府过度干预市场的潜在风险。
第三，对比分析交叉项影响系数、西部三部分，东部由于金融发展提高了其投资效率，对经济增长的影响显著增加，中、西部一次递减；东部的出口影响系数明显高于中、西部，表明了东部国际贸易发达的现实；中、西部相对东部来讲，其劳动资源的效率低下；中、西部的政府消费调控对经济增长的影响较大，也反映了中、西部相对于东部来讲，市场经济相对落后的事实。
其结论有较强的政策含义：加快金融改革，提高金融发展效率，尤其是发展中西部金融体系，为中国经济增长提供内在的原动力；提高劳动力的素质，即加大教育投资，也可以进一步提高中国经济增长率；中、西部外贸产业的发展，也能提高其经济增长率。
参考文献：
[1] 林毅夫.中国奇迹：发展战略与经济改革[M].上海：上海人民出版社，1994.
[2] 沈坤荣，孙文杰.投资效率、资本形成与宏观经济波动——基于金融发展视角的实证研究[J].中国社会科学，2004（6）：52-63.
[3]王晓夏.中国区域金融发展差异水平的测度——基于2000—2012年面板数据的实证研究[J].中国市场，2014（15）.