楊曉智
(中國(guó)勞動(dòng)關(guān)系學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理系,北京 100000)
到目前為止,國(guó)內(nèi)研究金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的文獻(xiàn)頗多(謝亞軒,2003;趙學(xué)軍,2013),然而對(duì)于這一問題仍然存在以下方面值得進(jìn)一步研究。(1)大部分文獻(xiàn)集中于研究?jī)烧弑旧碇g的總體相關(guān)性(武志,2010;陸靜,2012;趙華偉,2012;馬軼群、史安娜,2012),對(duì)于金融發(fā)展通過何種機(jī)制來促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的研究則較少,僅有少量的文獻(xiàn)關(guān)注金融發(fā)展通過影響投資、生產(chǎn)率和FDI繼而影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(熊鵬、王飛,2007;孫輝煌、蘇基溶,2009),而金融發(fā)展影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的渠道是多方面的(孫力軍,2007)。(2)盡管現(xiàn)在已經(jīng)可以通過面板數(shù)據(jù)模型來估計(jì)金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響,相對(duì)于過去的單方程模型而言可以說是前進(jìn)了一大步。然而,對(duì)于面板數(shù)據(jù)模型的估計(jì)仍然沒有脫離OLS框架,這種估計(jì)方法難以消除模型中的“內(nèi)生性”問題,無法保證估計(jì)結(jié)果的一致性,因而有必要選擇更為高級(jí)的估計(jì)方法從而得出一致的估計(jì)結(jié)果。
我們將在一個(gè)戴蒙德模型基礎(chǔ)之上來構(gòu)建一個(gè)包含金融發(fā)展、人力資本投資和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的一般均衡模型。模型旨在揭示金融發(fā)展如何通過促進(jìn)人力資本積累從而進(jìn)一步促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。
假定模型中的生產(chǎn)函數(shù)是如下類型的一種柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)(為了數(shù)理上的推理簡(jiǎn)便,假定不存在技術(shù)進(jìn)步):
(1)式中:Y是產(chǎn)出,K是實(shí)物資本投入,H是有勞動(dòng)者提供的生產(chǎn)性服務(wù)。這就意味著勞動(dòng)這對(duì)生產(chǎn)力的貢獻(xiàn)既包括原始勞動(dòng),又包括了人力資本。
假定人力資本由原始勞動(dòng)力和該勞動(dòng)力在教育和培訓(xùn)上的投入所決定,我們將這個(gè)投入定義為E,于是,H(t)可以通過如下方程式來表達(dá):
我們可以假定勞動(dòng)者的生產(chǎn)性服務(wù)隨著勞動(dòng)者教育的投入水平提高而增加,即G′(E)>0,但是我們不能進(jìn)一步假定G″(E)<0,這是因?yàn)槿肆Y本初始投入對(duì)未來人力資本的獲得是有幫助的。為了推倒的簡(jiǎn)便,我們可以假定G(·)滿足如下形式:
由(5)式可以看出,產(chǎn)出的增長(zhǎng)率取決于三個(gè)部分,即資本的增長(zhǎng)率、原始勞動(dòng)投入的增長(zhǎng)率和教育投入的增長(zhǎng)率。
與戴蒙德模型中的假設(shè)一樣,我們假定代表性個(gè)人一生分為兩個(gè)階段,代表性個(gè)人希望最大化其一生的效用,假定其效用函數(shù)是不變風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)函數(shù):
我們下面將要考慮的是這個(gè)人一生之中所要受到的預(yù)算約束,假定代表性個(gè)體沒有初始的資本,他在第一個(gè)階段里主要是進(jìn)行人力資本投資,而在第二個(gè)階段里則主要是在勞動(dòng)力市場(chǎng)上提供生產(chǎn)性服務(wù)。這樣,代表性個(gè)人一生的收入主要通過其第二個(gè)階段在勞動(dòng)力市場(chǎng)上提供的生產(chǎn)性服務(wù)所得,而他在第一個(gè)階段則主要從金融市場(chǎng)里借入資金維持自己的消費(fèi)和人力資本投資。假定金融市場(chǎng)存在著信息不對(duì)稱,資本成本主要取決于金融發(fā)展水平,于是資本成本函數(shù)定義如下:
這里的D是金融發(fā)展,金融發(fā)展水平的提高會(huì)使得資本成本降低,在一個(gè)完全信息的金融市場(chǎng)上,資本的成本取決于其邊際產(chǎn)出。
假定勞動(dòng)力市場(chǎng)是完全競(jìng)爭(zhēng)的,此時(shí),勞動(dòng)力的工資由其在勞動(dòng)力市場(chǎng)上生產(chǎn)性服務(wù)所提供的邊際產(chǎn)品所決定(為了推理的簡(jiǎn)單,將原始勞動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)化為1):
從(13)式可以看出教育投入與資本成本呈反向關(guān)系,即資本成本越高,教育投入越低,這就從理論上證明了金融發(fā)展對(duì)人力資本的促進(jìn)作用。
由方程(5)式可以看出,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率不僅取決于實(shí)物資本和勞動(dòng)力投入的增長(zhǎng)率,還取決于人力資本投入的增長(zhǎng)率。而人力資本投入受到金融發(fā)展水平的約束,金融發(fā)展水平越高的地方,人力資本投入也就越高。于是本文得出金融發(fā)展影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的機(jī)制,即金融發(fā)展通過促進(jìn)人力資本投資進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。
無論是固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)模型都不能夠完全解決模型系統(tǒng)內(nèi)出現(xiàn)的解釋變量的“內(nèi)生性”問題。這個(gè)模型的“內(nèi)生性”首先來自于模型中最重要的解釋變量,即金融發(fā)展這一解釋變量中。這是因?yàn)?,金融發(fā)展與被解釋變量很可能互為因果關(guān)系。一旦金融發(fā)展在模型系統(tǒng)中是一個(gè)內(nèi)生解釋變量,那么用OLS方法對(duì)其進(jìn)行參數(shù)估計(jì)很可能得出一個(gè)有偏的結(jié)果。此外,經(jīng)濟(jì)發(fā)展往往有著滯后效應(yīng),即上一期的經(jīng)濟(jì)發(fā)展很可能會(huì)影響到下一期的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。因此,動(dòng)態(tài)面板模型很明顯比靜態(tài)面板模型更適合這一類問題的研究,基于這一思想,本文建立的實(shí)證模型如下:
在實(shí)證方程(14)中,各個(gè)變量和指標(biāo)的說明如下:
(1)被解釋變量是各地區(qū)人均實(shí)際GDP(1978=1)的對(duì)數(shù),Lnprgdp。我們用這一指標(biāo)來衡量產(chǎn)出的增長(zhǎng)。
(2)主要解釋變量包括Lnprgdp滯后項(xiàng)、金融發(fā)展水平(fin)、以平均受教育年限衡量的人力資本投資(human)、金融發(fā)展與人力資本的交互項(xiàng)(fin×human)。Lnprgdp滯后項(xiàng)用來控制經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的滯后效應(yīng),當(dāng)滯后被解釋變量被用來作為解釋變量時(shí),模型就被動(dòng)態(tài)化了。本文主要用兩種指標(biāo)來衡量我國(guó)各地區(qū)的金融發(fā)展,一種用年末貸款額占GDP的比重(logdp)來表示,還有一種用年末存款余額占GDP的比重(degdp)來表示。人力資本用該指標(biāo)來衡量各地區(qū)人力資源發(fā)展水平。金融發(fā)展與人力資本的交互項(xiàng)衡量金融發(fā)展與人力資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的聯(lián)合效應(yīng)。
(3)其他控制變量包括人均實(shí)物資本(Lk)、外商直接投資(fdi)、政府行為(gov)、城鎮(zhèn)化率(urban)和時(shí)間虛擬變量(dummy)。其中,Lk是對(duì)數(shù)人均實(shí)物資本,用人均資本存量的對(duì)數(shù)來衡量資本要素投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響;fdi用外商直接投資占GDP的比重來衡量外資及其投資環(huán)境對(duì)該地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響;gov用財(cái)政支出占GDP的比重來表示,用它來控制政府行為對(duì)該地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響;urban用非農(nóng)人口占總?cè)丝诘谋戎貋肀硎荆盟鼇砜刂颇硞€(gè)地區(qū)的城鎮(zhèn)化進(jìn)程對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響;dummy用來控制異常年份的數(shù)據(jù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響,本文中的虛擬變量主要包括:d1989(1989和1990年取值1,其他年份取值0),用它來控制1989年事件的影響;d1992(1992和1993年取值1,其他年份取值0),用它來控制1992年鄧小平南巡講話之后全國(guó)范圍的投資大量增加所帶來的影響;d1994(1994年之后取值1,其他年份取值0),用它來控制分稅制改革對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。
本文收集了1985~2010年中國(guó)除海南、西藏和重慶之外的28個(gè)省、直轄市和自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)。為了保持?jǐn)?shù)據(jù)指標(biāo)的一致性,除了實(shí)物資本投入和教育投入之外,其他所有的數(shù)據(jù)均來自中國(guó)官方部門出版的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《新中國(guó)五十五年統(tǒng)計(jì)資料匯編》和分省統(tǒng)計(jì)年鑒。由于FDI用美元衡量,本文中的FDI按照當(dāng)年美元對(duì)人民幣的匯率調(diào)整成以人民幣衡量的FDI。我們用各地區(qū)的資本存量來表示該地區(qū)的實(shí)物資本投入,各地區(qū)資本存量數(shù)據(jù)來自Chong-en Bai等(2006)的計(jì)算。人力資本投入用各地區(qū)平均受教育年限來衡量,有關(guān)平均受教育年限指標(biāo),1998年以前的數(shù)據(jù)來自胡鞍鋼等(2001)的計(jì)算,1998年以后的數(shù)據(jù)根據(jù)胡鞍鋼(2001)的計(jì)算方法計(jì)算得出。表1給出了本文中所用到的變量指標(biāo)的描述統(tǒng)計(jì),表2為1985~2010年這些變量指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)矩陣。
表1 變量的描述統(tǒng)計(jì)
從表2我們可以看到,在我們所收集到的數(shù)據(jù)指標(biāo)中,金融發(fā)展、教育以及其他一些指標(biāo)如資本存量、外商直接投資、政府支出和城鎮(zhèn)化率都與經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著地正相關(guān)。教育水平與金融發(fā)展水平之間也呈顯著的正相關(guān)關(guān)系,教育水平與金融發(fā)展的乘積項(xiàng)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的相關(guān)系數(shù)不僅顯著為正,而且這一系數(shù)比單一的金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的相關(guān)系數(shù)要大一些。在收集了實(shí)證模型所需要的數(shù)據(jù)之后,我們接下來就要對(duì)方程(14)進(jìn)行估計(jì)。在下一節(jié)中,我們不僅要估計(jì)金融發(fā)展如何通過影響人力資本的積聚進(jìn)而影響到我國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),還要驗(yàn)證這一影響如何隨著時(shí)間而發(fā)生變化。
表2 變量的相關(guān)系數(shù)矩陣
理論模型的結(jié)果表明,金融發(fā)展影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的途徑可以通過影響人力資本來實(shí)現(xiàn)。在一個(gè)發(fā)育良好的金融市場(chǎng)上,貧窮的人可以通過信貸來進(jìn)行較昂貴的人力資本投資,因此金融發(fā)展可以促進(jìn)人力資本投入,而人力資本投入被證明是有利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的。因此,在驗(yàn)證金融發(fā)展通過促進(jìn)人力資本投資從而影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)前,有必要驗(yàn)證一下金融發(fā)展與人力資本投入之間的關(guān)系。我們首先根據(jù)Holtz-Eakin等(1989)提出的一個(gè)面板數(shù)據(jù)格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)方法來驗(yàn)證金融發(fā)展是不是我國(guó)人力資本投入的格蘭杰原因。具體來說就是估計(jì)如下一個(gè)方程:
這里的human代表人力資本,fin代表金融發(fā)展,fi代表省際固定效應(yīng),vit代表模型的殘差項(xiàng),m代表滯后階數(shù),一般情況下可以取滯后4階。在這個(gè)框架里,當(dāng)金融發(fā)展的滯后變量前面的系數(shù)顯著不為0時(shí),就可以得出金融發(fā)展是我國(guó)人力資本積累的格蘭杰原因。也就是要檢驗(yàn)如下一個(gè)命題:a1=a2=…=aj=0,當(dāng)這一條件被拒絕時(shí),我們就可以認(rèn)為金融發(fā)展是我國(guó)人力資本積累的格蘭杰原因。通過對(duì)方程(15)進(jìn)行估計(jì),我們將面板數(shù)據(jù)的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果放在表3中。
表3的結(jié)果拒絕了原假設(shè),說明金融發(fā)展不論以存款占GDP的比重還是以貸款占GDP的比重來衡量,都明顯拒絕了原假設(shè),說明金融發(fā)展是我國(guó)人力資本積累的格蘭杰原因。圖1和圖2分別是以貸款額占GDP的比重和以存款額占GDP的比重來衡量的我國(guó)各地區(qū)金融發(fā)展與人力資本投資之間關(guān)系的線性擬和圖形。
圖1和圖2的結(jié)果表明我國(guó)的金融發(fā)展與平均受教育年限呈明顯的正相關(guān)關(guān)系,兩者之間簡(jiǎn)單的相關(guān)系數(shù)用貸款余額占GDP的比重來衡量金融發(fā)展時(shí)為0.41,而用存款余額占GDP的比重來衡量金融發(fā)展則達(dá)到了0.54。簡(jiǎn)單的實(shí)證檢驗(yàn)證實(shí)金融發(fā)展的確促進(jìn)了我國(guó)人力資本投資,在我國(guó)金融發(fā)展水平越高的地方,平均受教育年限也越高。綜合表3和圖1、圖2的結(jié)果,我們認(rèn)為金融發(fā)展對(duì)我國(guó)人力資本的積累產(chǎn)生了顯著的正向促進(jìn)作用。
表3 金融發(fā)展對(duì)人力資本積累的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)
圖1 貸款占GDP的比重與平均教育年限的關(guān)系
對(duì)本文中的實(shí)證方程(14)式進(jìn)行參數(shù)估計(jì),方程(14)是一個(gè)典型的包含了外生變量的自回歸動(dòng)態(tài)面板模型。由于存在滯后被解釋變量作為解釋變量的情況,“內(nèi)生性”問題不可避免地出現(xiàn)了。對(duì)于這類模型,普通的固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)肯定無法完全解決其參數(shù)估計(jì)的無偏問題,而工具變量法是解決回歸模型“內(nèi)生性”的最主要方法。對(duì)于方程(14)來講,最主要的就是要找到合適的工具變量,我們主要使用系統(tǒng)GMM方法而不是差分GMM估計(jì)方法來對(duì)方程(14)進(jìn)行估計(jì),作為對(duì)照,我們也給出了面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果。
表4 金融發(fā)展及人力資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響
圖2 存款占GDP的比重與平均教育年限的關(guān)系
由于在系統(tǒng)GMM估計(jì)中,水平變量的滯后項(xiàng)是差分變量的工具變量,而差分變量的滯后項(xiàng)又是水平變量的工具變量,這里面就存在工具變量是否有效的問題。Arellano和Bover(1995)和Blundell和Bond(1998)提出了兩種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)法來檢驗(yàn)系統(tǒng)GMM的工具變量是否有效。第一種方法稱為過度識(shí)別約束檢驗(yàn),稱為Sagan檢驗(yàn)或者Hansen檢驗(yàn),主要是用來判斷在估計(jì)過程中所使用的矩條件工具變量在總體上是否有效。第二種檢驗(yàn)是自回歸(AR)檢驗(yàn),這種檢驗(yàn)主要是用來判斷殘差項(xiàng)vit在差分回歸和差分-水平回歸中是否存在序列相關(guān)。在Sargan檢驗(yàn)中,原假設(shè)為工具變量是過度識(shí)別的,在AR檢驗(yàn)中,殘差項(xiàng)允許一階序列相關(guān)存在,但不允許二階序列相關(guān)。
表4中的前四個(gè)方程采用固定效應(yīng)模型估計(jì)方法,后四個(gè)方程所采用系統(tǒng)GMM估計(jì)方法。在系統(tǒng)GMM的估計(jì)的四個(gè)方程中報(bào)告了Sargan檢驗(yàn)的和AR(1)、AR(2)檢驗(yàn)的P值。在所有的系統(tǒng)GMM估計(jì)的方程中,Sargan檢驗(yàn)的P值和AR(2)檢驗(yàn)值均超過了0.1,說明模型不存在過度識(shí)別和殘差項(xiàng)二階序列相關(guān)的問題,換句話說,假設(shè)檢驗(yàn)支持了工具變量的有效性。
由于固定效應(yīng)模型無法完全消除內(nèi)生解釋變量的問題,所以對(duì)表4的分析主要集中在方程(5)-(8)上。當(dāng)沒有引入金融發(fā)展與人力資本的聯(lián)合效應(yīng)時(shí),金融發(fā)展不論是以存款占GDP的比重來衡量,還是以貸款占GDP的比重來衡量,都對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響,這一估計(jì)結(jié)果同先前許多研究文獻(xiàn)的估計(jì)結(jié)論是一致的(Guariglia和Poncet,2008;單俏穎,2006)。這說明我國(guó)的金融發(fā)展的確存在著金融扭曲的現(xiàn)象,對(duì)于這一現(xiàn)象也并不難解釋。我國(guó)的金融部門在很大程度上承擔(dān)著“第二財(cái)政”的職能,四大國(guó)有商業(yè)銀行大量的貸款并不是貸給最有效率和信用良好的私營(yíng)企業(yè)和民營(yíng)企業(yè),而是在政府的指令性計(jì)劃下貸給了無效率的國(guó)有企業(yè)。
由于本文的實(shí)證檢驗(yàn)主要驗(yàn)證的是金融發(fā)展影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的人力資源機(jī)制,對(duì)于本文的實(shí)證模型來說,最主要的是看金融發(fā)展與教育水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的聯(lián)合影響。在方程(7)-(8)中,當(dāng)我們?cè)趯?shí)證模型中引入金融發(fā)展與教育水平的交叉項(xiàng)之后,我們發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展與教育水平的交叉項(xiàng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著十分顯著的正向影響。這就意味著當(dāng)我國(guó)的教育發(fā)展水平越高時(shí),金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用會(huì)越大,而金融發(fā)展水平越高時(shí),教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用也會(huì)越大。而前面我們已經(jīng)驗(yàn)證了金融發(fā)展對(duì)教育水平的促進(jìn)作用,由此我們可以得出這樣一個(gè)結(jié)論:金融發(fā)展通過促進(jìn)人力資本的積累進(jìn)一步促進(jìn)了我國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。
表4中,人力資本、實(shí)物資本、外商直接投資和城鎮(zhèn)化率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)都有著顯著的正向影響,這些都是符合經(jīng)濟(jì)學(xué)解釋的。政府支出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著負(fù)面的影響,對(duì)這一點(diǎn)也能夠做出解釋,即政府支出占GDP的比重越高表明該省份經(jīng)濟(jì)受政府干預(yù)的情況越嚴(yán)重,而政府過多地干預(yù)有可能導(dǎo)致資源配置扭曲,因此政府支出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響為負(fù)??偠灾?,表4的估計(jì)結(jié)果,尤其是系統(tǒng)GMM的估計(jì)結(jié)果是令人滿意的。盡管我國(guó)存在著較為顯著的金融扭曲現(xiàn)象,但是由于我國(guó)的金融發(fā)展促進(jìn)了人力資本積累,而人力資本積累又是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要推動(dòng)力之一,因此金融發(fā)展通過促進(jìn)人力資本的積累進(jìn)而促進(jìn)了我國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。
本文通過對(duì)動(dòng)態(tài)面板模型的系統(tǒng)GMM估計(jì),得到結(jié)論如下:(1)金融發(fā)展顯著地促進(jìn)了我國(guó)的教育投資,金融發(fā)展和教育投資的聯(lián)合效應(yīng)又顯著地促進(jìn)了我國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。這說明了金融發(fā)展通過促進(jìn)人力資本投資從而進(jìn)一步促進(jìn)了我國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);(2)我國(guó)存在著明顯的金融扭曲現(xiàn)象,但隨著金融體制改革的推行,這種扭曲的程度正在下降;(3)金融發(fā)展與人力資本的耦合機(jī)制促進(jìn)了我國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),但這種耦合機(jī)制隨著時(shí)間推移正在有所減弱;(4)隨著大學(xué)擴(kuò)招和教育投入的不斷擴(kuò)大,我國(guó)的教育回報(bào)正在降低;正是這種降低了的教育回報(bào)使得金融發(fā)展與人力資本的耦合機(jī)制有所減弱;(5)資本、外商直接投資和城鎮(zhèn)化對(duì)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著顯著的正向影響,政府支出對(duì)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著顯著的負(fù)向影響,說明我國(guó)應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步提高政府在資源配置中的效率。
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