4 金融化对经济增长的“双门限”效应

本部分进一步采用以“变量”作为结构转变点的非线性模型，即门限回归模型，实证研究金融化与经济增长的非线性影响机制。

4.1 门限回归模型的设定

本文借鉴金融发展对经济增长影响的相关文献，延续King和Levine（1993）对金融发展的研究方法，将金融化的发展作为重要的生产要素，构建经济增长函数，线性模型的具体表达式如下：

其中，x_it分别表示投资、进出口、政府支出的季度同比增长率，f_t表示金融化季度同比增长率。

为了检验金融化与经济增长之间是否存在非线性依存机制，在上述线性模型中引入门限变量，扩展成非线性门限回归模型，表达式如下：

其中，q_t为门限变量，依据q_t可以将样本划分成m+1个子样本。γ为门限值。I（·）为指示函数，当γ_j≤q_t＜γ_j+1时，I_j（q_t，γ）取值为1，否则取值为0。ε_t表示残差项，服从于独立同分布，即ε_t～i.i.d.N（0，σ²）。

本文引入了投资、进出口和政府支出三个控制变量，选择的依据是变量之间相关性不高，能有效避免多重共线性问题（刘金全等，2014；赵振全等，2007）。通过引入这些变量，控制住造成金融化与经济增长双向因果关系的一些宏观因素，这样通过门限回归系数就可以判断金融化本身对经济增长的影响程度。本文选取的门限变量是滞后一期的金融化水平f_t-1。选择滞后一期的原因，一方面是解决门限变量内生性的问题；另一方面如果我们将经济运行机制看作经济人的行为，那么经济人通常是依据观测到的上一期金融化水平来调整当期的行为，从这个道理上讲，金融化对经济运行的作用机制实际上与上一期的金融化水平有关。因此，这里设定门限回归的核心经济意义是可以识别和比较不同金融化发展水平下金融化与经济增长之间作用机制的异同。

4.2 相关变量说明及平稳性检验

本节中选取的样本区间为1992年第一季度至2017年第二季度，共98个观测值。统计数据主要来源于中经网和Wind数据库。相关经济变量名义值均除以CPI（1992年第一季度=100）指数进行平减得到实际值，具体处理如下。

GDP增长率（y_t）：以每季度的实际GDP计算得到实际GDP的季度同比增长率，作为本节实证研究的因变量或者被解释变量。

投资增长率（x_1t）：本文采用当季固定资产投资额作为投资的代理变量，投资增长率以实际投资季度同比增长率来表示。

进出口增长率（x_2t）：由于进出口数据是由美元计价的，所以根据美元兑换人民币的加权平均汇率的月度数据折算得到进出口额以人民币计价的月度数据。季度进出口总额由月度数据加总得到。进出口增长率以实际进出口总额的季度同比增长率来表示。

政府支出增长率（x_3t）：以每季度实际政府支出的同比增长率来表示。

本文采用的门限回归模型是在线性经济增长模型的基础上引入门限变量，因此，为了避免伪回归的出现，本文采用ADF单位根检验和PP单位根检验对相关经济变量的平稳性进行检验。具体结果由Eviews 9.0给出，见表2。

表2 变量平稳性检验结果

从表2可以看出，模型的大部分变量通过了平稳性检验，并且基本在1%的水平下显著。虽然f_t的ADF单位根检验结果为-2.0962，未通过平稳性检验，但是其PP单位根检验结果为-3.7513，在1%的显著性水平下拒绝存在单位根的原假设。因此，本文认为模型中所有的变量都通过了平稳性检验，不存在单位根。

4.3 “双门限”效应分析

本文选取滞后一期的金融化水平f_t-1作为门限变量，对式（17）进行估计，门限回归结果如表3所示。

表3 门限回归结果

从表3来看，R²=0.6820，统计量F检验的P值=0.0000，^[3]回归结果总体较好。除了f（f_t-1＜4.9478）系数未通过显著性检验外，其余各变量系数大都在1%的置信水平下显著。从门限值的估计结果可知，金融化与经济增长的影响存在双门限值，γ₁=4.9478，γ₂=7.6231。而以往的研究多从单一门限值的角度说明金融化对经济增长的影响存在门限效应，即当金融化发展到一定程度后，才能促进经济增长，抑或是金融化的发展超出一定边界后，对经济增长的促进作用弱化，甚至对经济增长产生抑制作用。因此，基于双门限值的实证结果对于金融化与经济增长之间的非均衡研究更具合理性。下面分三种情况进行讨论。

第一，当f_t-1＜4.9478，即金融化水平低于低门限值γ₁时，表现为金融化不足。金融化对经济增长的影响系数为-0.0243，但未通过显著性检验，即金融化发展不足，对经济增长存在抑制效应，但不具有统计意义上的显著的负向影响效应。这是因为金融化水平较低时，主要是对资本的吸纳，对资本的有效配置功能有限，缺乏溢出效应，从而会对经济增长产生抑制作用。但在金融化发展初期，经济发展对于这些功能的需求还没那么高。在这种情况下，金融化不足对经济增长的抑制效应或许是存在的，但是效果不明显。

第二，当f_t-1≥7.6231，即金融化水平高于高门限值γ₂时，表现为金融化过度。金融化对经济增长的影响系数为-0.1853，并且在1%的置信水平下显著，即金融化发展过度，对经济增长存在明显的抑制效应。

第三，当4.9478≤f_t-1＜7.6231，即金融化水平处于两个门限值之间时，表现为金融化适度。金融化对经济增长的影响系数为0.0730，并且在1%的置信水平下显著，即金融化处于适度发展区间时，对经济增长存在明显的促进效应。此时，金融化与其服务的实体经济匹配度较高，才能有效推动经济持续稳定增长。

从上述分析可知，金融化对经济增长存在明显的双门限效应，只有当金融化处于合理区间时，即金融化与实体经济相匹配时，才能最大限度地促进经济持续稳定的增长。这与前面的理论机制分析相符。同时，过低或者过高的金融化水平都会抑制经济增长，尽管这两种金融化水平对经济增长的抑制机制不同。

对我国现阶段发展而言，特别要重视过度金融化对我国经济增长的影响。尤其是近年来，我国宽松的货币政策提供的流动性并没有改善实体经济的发展状况，央行释放的资金发生了“空转”，并没有全部进入实体部门，出现了资金脱实入虚、资产泡沫化的现象。究其原因，一是，随着金融化的过度发展，金融资产价格的不断攀升容易导致金融资本的逐利性凸显，大量资金投入金融投资领域，资金流动性的增加并没有有效进入实体经济。过度金融化发展对实体投资产生挤出效应，实体经济增长受到抑制更进一步加剧资金从实体领域脱离，从而导致资金“空转”。二是，我国金融化水平处于高门限值之上，金融在资源配置、分散风险等方面的功能受到不同程度的弱化甚至是丧失的情况。资源错配导致资金流入某些产能过剩行业，使得本该淘汰或者转型的企业得以苟延残喘，对经济增长造成负面影响。同时，金融化程度较高时，金融风险放大了实体经济的风险，金融杠杆的负面影响更大。此时，金融化对经济增长的抑制作用更明显。三是，当前阶段我国金融制度改革处于新旧制度重叠时期，部分旧的金融制度与现代金融市场需求和金融服务提供存在并行的情况，这也为资本逐利性提供了很多渠道，导致资本依赖于金融制度监管的漏洞进行投机和套利的活动，使得金融投机性凸显。因而，该阶段过度金融化发展对经济增长产生较明显的抑制效应。

从长期来看，金融与实体部门会以自身利益最大化为目标沿各自的路径发展，在这一过程中，由于实体经济禀赋以及金融制度需求存在差异，既会出现金融化与其服务的实体经济不相匹配的阶段，即该阶段二者呈现背离状态，阻碍经济增长，也会出现金融化与实体经济契合度较高的阶段，即该阶段二者呈现相适应的状态，可以更有效地促进经济增长。这也与前面理论机制的分析不谋而合，即伴随金融服务的提供和金融制度改革的不断完善，与实体经济不同发展阶段的要素禀赋和产业发展需求相适应的金融化，才能最大限度地促进经济持续稳定的增长。