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中国金融发展与生产效率：跨省随机前沿分析何枫1陈荣2（1陕西师范大学国际商学院，中国西安，710062）（2香港中文大学工商管理学院，中国香港，新界沙田）摘要：本文在跨省面板数据的基础上，运用生产函数的随机前沿技术分析了中国的金融发展与生产效率的联系。研究结果指出，金融机构相对规模扩大并不有利于于生产效率的提升；另一方面，以四大国有独资商业银行为主体的金融系统对私人部门信贷相对规模的扩大也无益于生产效率的提高。总之，本文结论表示，在中国的资金再配置过程中，如果金融系统不能充分根据市场机制进行独立运作；那么，中国的金融发展对于生产效率的积极影响将难以形成。关键词：金融发展生产效率随机前沿分析FinancialDevelopmentandProductiveEfficiencyinChina:APanelStudyofStochasticFrontierAnalysisHEFeng1CHENRong2(1InternationalBusinessSchool,ShaanxiNormalUniversity,ShaanxiXi’an,PRC,710062)(2FacultyofBusinessAdministration,TheChineseUniversityofHongKong,Shatin,HongKong)Abstract:ThispaperusesastochasticproductionfrontierforpaneldataofChineseprovincestoinvestigatetheeffectoffinancialdevelopmentonproductiveefficiency.Firstly,theresultindicatesthatthegrowthofrelativescaleoffinancialinstitutescan’tenhancetheproductiveefficiencyinChina.Secondly,thegrowthofrelativescaletoprivatesectorofthefinancialsystemthatisdominatedbyfourbiggeststate-ownedcommercialbankscan’tpromotetheproductiveefficiencytoo.Inparticular,ifthefinancialsystemcan’toperateindependentlyaccordingtoMarketPrincipleintheallocationofcapital,thenthefinancialdevelopmentcan’tturnthetablesinincreasingproductiveefficiency.Keywords:FinancialDevelopment;ProductiveEfficiency;StochasticFrontierAnalysis教育部人文社科研究项目（“中国发展经济学理论研究专题（批准号：0102020）”）阶段性研究成果；陕西师范大学校内重点科研项目（“现代信用经济与西部金融发展”）阶段性研究成果。本文为在香港中文大学工商管理学院从事访问研究时的主要工作。在本文的研究过程中，香港中文大学中国研究服务中心、香港中文大学工商管理学院贾建民教授与周应峰教授在文献与数据收集方面提供了热情的帮助和支持，在此深表感谢！当然，文责自负。作者简介：何枫（1975—），男，管理学博士，现为陕西师范大学国际商学院金融系主任、副教授，兼陕西师范大学中国西部金融研究中心副主任，主要研究方向为中国经济增长与金融发展。陈荣（1976—），女，现为香港中文大学工商管理学院博士研究生，主要研究方向为市场学与金融发展。联系作者：何枫，邮编（710062），陕西省西安市长安南路，陕西师范大学103信箱国际商学院Tel:029-5303790（0），8307748（H）,13891909887；Email:freedom_river@sina.com1中国金融发展与生产效率：跨省随机前沿分析摘要：本文在跨省面板数据的基础上，运用生产函数的随机前沿技术分析了中国的金融发展与生产效率的联系。研究结果指出，金融机构相对规模扩大并不有利于于生产效率的提升；另一方面，以四大国有独资商业银行为主体的金融系统对私人部门信贷相对规模的扩大也无益于生产效率的提高。总之，本文结论表示，在中国的资金再配置过程中，如果金融系统不能充分根据市场机制进行独立运作；那么，中国的金融发展对于生产效率的积极影响将难以形成。关键词：金融发展生产效率随机前沿分析1引言关于经济增长较早期的实证研究主要是在新古典或者内生经济增长理论框架下研究长期增长的基本动力，如物资资本积累、人力资本积累、技术进步等等（Barro,1991；Mankiw,Romer,andWeil,1992；BenhabibandSpiegel,1994；Barro&Sala-i-Martin,1997）。最近十多年来，金融发展对于经济增长的影响也受到了广泛的关注。大量的研究集中于反映金融发展的各种指标与增长之间的联系。正如Levine（1997）所总结的那样：理论研究和大量的经验研究都表明，金融发展与经济增长之间存在着积极和紧密的联系。一般认为，金融发展能够通过以下三个渠道来促进经济增长：第一，借助于信息收集和分散风险等功能，金融中介能够提升资本的边际生产率与全要素生产率。第二，通过计算机等技术进步带动的金融发展，金融中介能够进一步疏通储蓄转化为投资的渠道，从而加大投资—储蓄转化比例。第三，金融中介能够提升私人储蓄率。经济增长与金融发展指标之间正相关关系的验证首先由Goldsmith（1969），McKinnon（1973）以及Shaw（1973）完成。自此开始，大量关于这一方面的实证性研究出现了。近十几年来，随着Levine（1991）、Levine&Renelt（1992）、KingandLevine(1993a,1993b)、Levine(1997)、LevineandZervos（1998）、Rajan&Zingles（1998）、Becketal.（2000），Levineetal.（2000），C.J.Green（2002）、Nourzad（2002）、Becketal.（2002）等人的不断拓展，此领域内的研究已经深入到了金融发展对经济增长、居民储蓄率、物资资本积累、全要素生产率、甚至是人力资本积累等方面的影响。例如，Becketal.（2000）、Levineetal.（2000）、Nourzad（2002）等人使用跨国数据，用几组金融发展指标和其他解释变量构建了一系列的回归方程，从而研究金融发展与经济增长的源泉（如私人储蓄率、资本积累、人力资本积累、全要素生产率等）的关系。根据实证分析中的金融发展指标的处理、变量选择以及具体的技术处理手段等方面，笔者把最近十几年来此类研究的发展路线和特点归纳如下：（1）因变量选择阵营的不断扩大。从Goldsmith（1969）、MacKinnon（1973）、Shaw（1973）等人所作的开创性研究以来，经济增长率（一般用人均GDP增长或GDP增长表示）作为因变量是最常见的做法。但随着人们对金融发展影响经济增长传导渠道的深入研究，私2人储蓄率、资本积累、全要素生产率、人力资本积累等各种重要的经济参数也成为近年来分析中的因变量（LevineandZervos,1998;Becketal.,2000;Levineetal.,2000;Nourzad,2002;Green,2002）。（2）金融发展指标的选择处理越来越精确化。众所周知，Goldsmith（1969）在其开创性的贡献中，选择了一组变量来表征金融发展的水平。常见的金融发展指标大概有如下几类：金融体系的规模和结构、金融市场的运行和功能、货币化和金融化的进程度稳定的上升、利率汇率的弹性与水平。20世纪90年代以后，随着KingandLevine(1993a,1993b)，Levine(1997)，LevineandZervos（1998）、Becketal.（2000），Levineetal.（2000）等人在此领域内研究的不断深入，关于金融发展指标的选择和使用也有不断的改进。LevineandZervos（1998）、Becketal.（2000），Levineetal.（2000）认为，金融发展的指示器变量选择一般可以同时考虑以下几种：第一，金融系统中的流动负债与GDP的比例，这主要用于测量金融中介的相对规模。第二，商业银行信贷与（中央银行国内资产+商业银行信贷）的比例。第三，对私人部门的信贷与国内信贷总和的比例。第四，对私人部门的信贷与GDP的比例。①（3）控制变量的选择日益向政治、法律等人文社会因素以及资源禀赋等方向发展。在金融发展与增长的实证研究中，初始时期人均GDP水平、投资、劳动力投入、教育水平等都是常见的控制变量。由于这些研究（主要是跨国比较研究）多以发达国家和发展中国家或二者的混合作为分析样本；因此，有人批评这些跨国研究不能充分考虑各个国家的特殊状况及其效应，因而降低了研究结果的可信度。鉴于这种批评，Levineetal.（2000）、Becketal.（2000）、Levine（2002）以及其它类似的后续研究中，在提高技术处理手段的基础上，黑市状况、政治的稳定性、政府规模、法律环境、外商直接投资、进出口贸易、资源禀赋等等都成为了重要的控制变量。这大大开拓了人们进行金融发展实证研究的视野，研究结果的说服力也大大提高。（4）计量分析技术的呈现多样化发展趋势。这又可分为时间序列和跨国比较两大类研究。第一，跨国比较研究。截至目前为止，在较有影响力的国际学术期刊上登载的金融发展与增长关系的实证研究的主体是跨国比较研究，即把所有的发展中国家和发达国家进行混合比较分析，其间用虚拟变量进行发达国家和发展中国家的控制。尽管样本国家和基本数据的调整不多；但在具体的技术处理形式上，有了很大的变化。一般是从较早常用的OLS、WLS等手段逐渐过渡到动态面板GMM估计方法（GeneralizedMethodofMomentsEstimationofDynamicPanelDataAnalysis）与随机前沿分析（StochasticFrontierAnanlysis）等方法，从而提高了估计结果的可靠性。②第二，时间序列研究。相对前者而言，此类研究相对稀少。较有影响力的主要有Junger（1986）以及Demetriades&Hussein（1996）等人的研究，其研究结果也随着具体国家的不同而各有差异。另外，因果检验和协整分析也是常用的技术手段。总而言之，在实证研究中，原有常见的技术处理手段已经为动态面板GMM估计方法（Levine①作为金融发展与增长实证性研究的主要代表人物之一，Levine自从20世纪80年代末对金融发展跟踪研究十余年来，其对金融发展指标的选择和处理也经历了一个逐渐发展和精确的过程。具体可参见Levineetal.（2000）与Becketal（2000）的附录。②动态面板GMM估计方法可参见WilliamH.Green（2003），英文第5版，p307-313；。随机前沿分析（SFA）可参见SubalC.Kumbhakar&C.A.KnoxLovell（2000），p95-114。3etal,2000;Becketal,2000）与随机前沿分析技术（Nourzad，2002）等所取代。这些计量技术的发展和应用，使得研究金融发展与增长及其它主要变量之间联系的精确度有了很大的提高，也增加了研究结果的可信度。截至目前，绝大多数实证研究基本上都认同全要素生产率增长是金融发展促进经济增长的最主要途径（Levineetal,2000;Becketal,2000）。这也充分支持了许多金融中介理论和模型分析所得到的重要结论：即金融中介的发展将便利于资源要素流动以及提高资源