也论银行_股票市场与经济增长_基_省略_2_2012年中国数据的实证分
跨国公司与国际投资
股票市场与经济增长也论银行、
——基于1992～2012年中国数据的实证分析—
林
内容提要
*
珏曹强
本文对银行、股票市场与经济增长三者之间的关系进行了再检验，通过建立联立方程并
采用GMM方法对1992～2012年的季度数据进行系统、动态的实证研究，得出与高辉(2011)研究明显不同的结论:金融深化对经济增长存在U型的非线性关系，股票市场对经济增长有显著的负向作用;股票市场与银行的发展不存在挤出效应;本文也使用robust以及方差协方差矩阵等方法进行了验证，结果都显示GMM估计具有稳健性。
关键词作者单位
银行、股票市场与经济发展
GMM估计
联立方程系统
非线性
上海财经大学国际工商管理学院
2014］03-131129-0606文章编号：1007-6964［
之间的关系是U型的。他认为，银行的发展以及银行对增长的边际效应影响二者关系的形状；银行为消费贷款提供便利最终会损害经济增长。Liang和Ｒeichert（2012）指出，之前的研究忽视了非银行金融机构对经济增长的影响，由于非银行金融机构在监管上的松散，其对经济增长起着负向的作用，而2008年的金融危机就是由这些非银行金融机构带来的。如果将这些机构因素考虑进来，银行对经济增长的作用是非线性的。这样在库兹涅兹曲线框架下，不仅要考虑银行的非线性形式（如施炳展和齐俊妍（2011）把金融中介（银行）的二次多项式考虑到计量方程中），还要重点解决内生性问
20世纪90年代Greenwood和Jovanovic（1990）就提出银行和经济增长是内生决定的：银行使资本有很高的回报率，促进了增长；反过来，增长也会促使金融结构的调整。基于这种内生理论，他们提出类似库兹涅茨曲线的假说，把金融中介变量的二次项作为解释变量加入计Acemoglu和Zilibotti（1997）认为不仅量方程中。其后，
经济增长是内生变量，而且银行也是内生变量，他们通过实证检验得出银行与经济增长存在非线性联系。同Chan和Hu（1997）指出，期，从传导途径来看，银行的投资贷款和消费贷款会对经济增长产生两种相反的效果。Deidda（2006）认为，银行可以为资本投资提供贷款的便利性，促进经济增长。二者之间的综合作用取决于这两种相反作用的相对大小，在不同的银行发展水平上，其相对大小是不同的。Hung（2009）把非产出的消费贷款引入具有非对称信息下的生产－投资模型中，得出二者
2014年第3期《世界经济研究》·80·
中图分类号：F830．59文献标识码：A
DOI:10.13516/http://doc.guandang.netki.wes.2014.03.013
自2008年金融危机以来，中国的商业银行信贷出现了大幅扩张，由于央行投放过多的M2使得流动性严重过剩。虽然短期内，银行对私人信贷的投放对经济增长产生了刺激作用，但是从长期看，银行信贷的过度扩张可能对经济增长产生负面影响。学术界有关长期看银行对经济增长的影响是线性还是非线性这一问题存在不同的看法，如果存在非线性影响，那么我国以银行信贷为主的政策必须要进行存量货币结构的调整。
一、相关文献综述
题（如使用系统GMM估计来克服内生性问题）。
从股票市场看，一些学者认为，其发展对经济增长2010），既存在正向作用（如Sacietal．2009；Buttetal．，1999；Thiel，也存在负向作用（如Harrison和Hanson，
2001），具体哪种作用占据主导作用需要在实证研究中加以证实。Hurlin和Venety（2008）认为，由于存在因果关系的反馈作用，一旦有反馈过程，原始的直接因果关系就很难确定，所以对经济增长与银行和股票市场的因果关系的实证研究意义不是很大。因此，在进行实证研究前需要根据先验的信息和经济理论来确定因果关系。
关于股票市场与银行的相互作用，高辉（2011）通过建立联立方程式及相关性分析得出二者之间不存在
*
《全该文部分内容为上海财经大学研究生科研创新基金资助课题
（CXJJ-球一体化进程中实际汇率变动对实际工资调整的机制与政策研究》2012-347）。
挤出效应，但是其后的回归分析结论表明并不是稳健的。
本文对高辉的研究表示质疑，也对银行、股票市场与经济增长关系进行了研究，对高辉（2011）的经济增长方程进行了重新构建，即在增长方程中引入银行的二次项以论证银行发展与经济增长的U型关系。为了解决待估参数的无偏和一致性问题，本文使用了联系方程GMM估计，得出了与高辉（2011）不一样的3点结论：（1）银行发展与经济增长之间存在U型关系；（2）股票市场与经济增长的作用显著为负；（3）通过系统GMM估计得出股票市场与银行发展是不存在挤出效应的，结果更为稳健。
deptht=β0+β1slrt+β2gdpt+β3stot
+β4deptht－s+ε2
stot=γ0+γ1deptht+γ2valuet+γ3turt
+γ4gdpt+γ5stot－s+ε3
联立方程各个变量的解释见表1，其中t－s代表该变量的滞后期数为s阶，ε1代表随机误差项。
2．变量说明、数据来源及数据的预处理
联立方程系统中用到变量的定义及数据来源在表1中注明。这些指标是在传统指标LLY、PＲIVY、BANK（King和Levine，1993）及改进指标Bimp、Zbxs、Gds（李2002）的基础上，广众，并借鉴了高辉（2011）的指标进行综合选取的。
本文使用季度数据，样本区间从1992年第一季度到2012年第四季度。选择长度为21年的季度数据是因为只有样本数大于25以上进行统计推断才比较可
1．模型选择
本文以高辉（2011）的联立方程系统为基础，加入非线形因素，对解释变量、因变量、滞后期数进行修正，构建起一个包括经济增长方程、银行方程和股票市场方程的联立系统：
gdpt=α0+α1kt+α2lt+α3f（deptht）
+α4stot+α5gdpt－s+ε1
表1
变量名
timegdp
变量定义时间
实际GDP的环比增长率
资本存量环比增长率就业环比增长率金融深度，等于M2/GDP
等于存款货币银行资产/（存款货币银行资产+货币当局资产）等于金融机构各项贷款/金融机构各项存款等于股票市价总值/名义GDP
等于股票成交额/名义GDP
等于股票成交额/股票市价总值
也论银行、股票市场与经济增长
（A）
二、数据与研究方法
靠。数据来源见表1。
为了统一口径，本文对GDP、城镇固定资产完成额、全部城镇单位从业人员数的原始数据进行了季节调整。文中涉及的变量以及对流量和存量变量的调整与梁琪和滕建州（2005）使用的调整方法一样。
3．GMM估计联立方程的原理
联立方程估计是作为一个系统进行估计，其估计方
联立方程中的变量名及其含义
变量界定
1992～2012年，。季度数据
利用GDP的累计值换算成现期绝对值，用1978年=100的GDP指数转成1998年为100的指数，然后进行折算成实际值，最后计算环比增长率。利用固定资产投资完成额的累计值折算成当季值，计算环比增长率。
利用全部城镇单位从业人员数的月末数折算成当季数，再计算环比增长率。直接获取季度数值，反映银行发展的总体规模。
数据来源
《中国统计年鉴》
《中国统计年鉴》中经网统计数据库
（2012）
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