張中堂

【摘 要】不同的金融發(fā)展階段對經濟增長速度的影響各異，文章選取世界范圍內50個國家2012—2019年的金融和經濟相關數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行模型分析。結果發(fā)現(xiàn)：金融發(fā)展周期主要包括發(fā)展期、冷卻期和穩(wěn)定期，而當金融處于發(fā)展期時，經濟增長速度比較緩慢，同樣金融處于冷卻期時，經濟增長速度也較平緩，而當金融處于穩(wěn)定期時，經濟增長速度相對較高，且比較穩(wěn)定，不會出現(xiàn)金融危機。文章的研究對金融危機和經濟波動等理論具有補充意義，為國家進行經濟決策提供借鑒。

【關鍵詞】金融發(fā)展周期;金融危機;經濟發(fā)展;經濟穩(wěn)定

【中圖分類號】F224;F832;F124 【文獻標識碼】A 【文章編號】1674-0688（2020）05-0155-02

金融發(fā)展周期很早以前就被經濟學家所研究，最開始亞當·斯密在分析高利貸相關問題時就接觸過金融周期的思想，隨后凱恩斯、熊彼特、弗里德曼等著名經濟學家均在其理論中提到過金融周期問題。這為我們研究金融發(fā)展周期奠定了理論基礎。我國資本市場發(fā)展較晚，但是近幾年金融市場逐漸完善，新三板和科創(chuàng)板市場的出現(xiàn)為資本市場增加活力。從西方發(fā)達國家的金融發(fā)展歷史可以看出，金融發(fā)展有一定的周期性，包括發(fā)展期、冷卻期和穩(wěn)定期。而經濟發(fā)展一方面來源于出口、投資及消費，也稱為實體經濟的發(fā)展，另一方面當前金融市場的發(fā)展已經對經濟發(fā)展產生較為深遠的影響，實體經濟與資本市場之間相互促進與影響，那么不同的金融發(fā)展周期對經濟發(fā)展速度有什么影響呢？本文通過實證研究的方式，分析不同金融發(fā)展周期對經濟增長速度的影響，以期為國家經濟發(fā)展提供策略，具有一定的實踐意義。

1 選取樣本與模型

本文考慮數(shù)據(jù)的可靠性、全面性、可獲取性，選取世界范圍內50個國家2012—2019年的金融和財務相關數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)涵蓋了全球大部分重點地區(qū)，其中包括發(fā)達國家和地區(qū)19個，發(fā)展中國家和地區(qū)31個，范圍較廣，結構合理，數(shù)據(jù)的準確性和可獲得性較高，且該50個國家和地區(qū)的國內生產總值占全世界國內生產總值的80%以上。通過分析以往學者的文獻和本文樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計可得，本文所選樣本具有較高的代表性，研究意義較大。

梳理國內外有關金融發(fā)展和經濟發(fā)展的實證研究模型，主要有Berreenke and Beender（2008）和Breenanke and Renrtel（2009）的信貸金融模型和經濟加速模型，另外還有Renistenter and Dea（2011）、Mao and Meron（2013）和TRaetreenl et al.（2015）等。本文主要分析金融發(fā)展分別在發(fā)展期、冷卻期和穩(wěn)定期對經濟增長速度的影響，考慮到數(shù)據(jù)的全面性和樣本的整體性，本文構建基于全球面板分析模型，從而系統(tǒng)地研究金融發(fā)展、經濟增長和經濟穩(wěn)定。基于此，本文構建的動態(tài)實證模型如下：

Xin=a+bXi，n-1+cYin+dGin+θn+ε

其中，模型中Xin表示國內生產總值增長速度，a表示常數(shù)，i代表某一個國家和地區(qū)，Yin表示某國家某時期的金融發(fā)展周期，Gin表示會對國內生產總值產生影響的控制變量，θn代表時間效應，ε為殘差項。

2 變量的界定與測量

本文主要研究金融發(fā)展周期對經濟發(fā)展速度的影響，所以經濟發(fā)展水平屬于被解釋變量、核心解釋變量為金融發(fā)展周期，另外還要根據(jù)經濟和社會因素選取相應的控制變量。本文參照Neeranal and Reatenter（2012），以及李曉雨和張勇的做法，以國內生產總值（GDP）的增長率作為經濟發(fā)展速度的代表值，而核心解釋變量則以標準文獻法進行計算，具體如下。

2.1 金融發(fā)展周期的測量

本文首先以社會信貸總量與國內生產總值的比值為測量金融發(fā)展周期的基礎變量，然后Din表示某個國家和地區(qū)第n年時社會信貸總量與國內生產總值的比值，用HX濾波倒擠出Din的周期值，其中標準差用ε代替。具體階段劃分如下。

2.1.1 金融發(fā)展期

當某一個國家和地區(qū)的Din大于ε時，則將其定義為“峰值”，而相反則為“谷值”，同時周期值也需處于比其前一期值和后一期值更小的低位狀態(tài)?；诖?，當處于“谷值”與后一期“峰值”區(qū)間時，則屬于發(fā)展期，當樣本數(shù)據(jù)在該區(qū)間時，我們取值為“1”，否則取值為“0”。

2.1.2 金融冷卻期

同理，采用二元變量界定，再次從“峰值”次年開始至“谷值”之間的區(qū)間，我們稱之為冷卻期，而當樣本觀察值落入該區(qū)域時，我們取值為“1”，否則取值為“0”。

2.1.3 金融穩(wěn)定期

金融發(fā)展除了發(fā)展期和冷卻期之外，當某一國家和地區(qū)在某一時期的觀察值未落入上述兩個周期區(qū)間時，則該觀察值定義為金融穩(wěn)定期。且屬于該區(qū)間時，我們取值為“1”，否則為“0”。

2.2 被解釋變量和控制變量的測量

被解釋變量的測量相對簡單，本文直接參照以往學者的觀點，以國內生產總值（GDP）的增長率作為被解釋變量的測量值。而本文從社會和經濟兩個層面選取控制變量，其中：社會層面選取城鎮(zhèn)化率，以城鎮(zhèn)人口占總人口的比率為測量值;經濟層面則選取工業(yè)化率，以第二產業(yè)占國內生產總值的比率為測量值。

3 實證檢驗與分析

本文為了實證分析金融發(fā)展周期對經濟增長速度的影響，采用逐步增加變量的“簡化到復雜”的模型分析方式，其中：模型1的回歸統(tǒng)計結果只包含經濟發(fā)展速度和金融不同發(fā)展周期的變量數(shù)據(jù)，模型2在此基礎上增加社會層面的控制變量，而模型3在模型2的基礎上增加經濟層面的控制變量，然后對模型數(shù)據(jù)進行GMM系統(tǒng)檢驗。

3.1 金融處于發(fā)展期對經濟增長速度的影響分析

當金融周期處于發(fā)展期狀態(tài)時，基于GMM系統(tǒng)統(tǒng)計的相關回歸結果見表1。

從上述統(tǒng)計結果可以看出：被解釋變量發(fā)展期的系數(shù)為-2.224 5***（-4.580），也就是其在置信度1%水平上顯著，且與被解釋變量負相關，即當金融發(fā)展處于高速期時，生產總值卻增長放緩，金融發(fā)展可能會抑制經濟發(fā)展。在控制變量方面，通過模型2得出城鎮(zhèn)化率的系數(shù)為0.083 4（0.064 8），通過模型3得出工業(yè)化率為9.545 7***（4.969），說明城鎮(zhèn)化進展與經濟增長呈正相關，社會人口流向城鎮(zhèn)對經濟發(fā)展有微弱的促進作用，而工業(yè)化率在1%置信度上較為顯著，說明工業(yè)化率的提升能較好地促進經濟發(fā)展。3個模型檢驗全部通過了R2檢驗，說明模型工具使用穩(wěn)定。

3.2 金融冷卻期對經濟發(fā)展速度的影響分析

對冷卻期的數(shù)據(jù)進行與發(fā)展期一樣的回歸檢驗分析，結果見表2。從表2可以看出：冷卻期系數(shù)依然在置信度1%上負相關，且模型2中的城鎮(zhèn)化率與模型3中的工業(yè)化率與表1有同樣結果，這說明金融發(fā)展在冷卻期也抑制經濟發(fā)展速度，而此時的城鎮(zhèn)化率和工業(yè)化進展促進經濟發(fā)展。

3.3 金融發(fā)展穩(wěn)定期對經濟發(fā)展速度的影響分析

進一步對穩(wěn)定期的數(shù)據(jù)進行回歸分析，結果顯示在模型1、模型2和模型3的情況下解釋變量和被解釋變量的相關數(shù)據(jù)分別為3.778 4***（10.702）、3.926 0***（10.113）、3.119 3***（11.128），表明穩(wěn)定期金融與經濟增長呈正相關，且此時城鎮(zhèn)化和工業(yè)化更加促進經濟增長。

4 結語

通過上述實證檢驗分析可以得出：首先是金融周期的發(fā)展和冷卻都不會促進經濟發(fā)展，而唯有當金融周期在穩(wěn)定期時才會對經濟增長有較好的提速作用;其次是金融波動與經濟增長呈負相關，容易導致經濟危機。

參 考 文 獻

[1]謝鋮，梁婉群，馬永談.金融周期與經濟周期動態(tài)演變的金融穩(wěn)定效應[J].財經科學，2019（12）：27-39.

[2]陳曉莉，劉曉宇.全球金融周期波動對中國經濟的溢出效應研究[J].國際金融研究，2019（11）：55-65.

[3]劉堯成，李想.金融周期、金融波動與中國經濟增長——基于省際面板門檻模型的研究[J].統(tǒng)計研究，2019，36（10）：74-86.