第四节 本章小结

综上所述，国内外基于不同数据类型对金融发展与产业发展、经济发展的实证研究并没有得出明确一致的结论，概括起来说，多数研究认为国家金融发展是推动经济增长和发展的原因，但是也有一些国家存在反向关系或者不存在因果关系，另外在不同时期各国金融发展和经济发展的关系也可能表现出不同的关系特征。国内的研究一般以中国整体或东、中、西部为研究对象，但是实证结果对不同地区、不同指标、数据区间的选取非常敏感。很多研究认为金融发展与经济增长之间存在因果关系，金融规模指标与经济发展指标的因果关系是不确定的，金融效率指标与经济增长指标的因果关系在一般意义上具有稳健性。

实证分析方法选取存在以下几方面问题。第一，多数经验分析都基于单方程模型，但是大量研究结果显示，单方程模型得出的因果关系对模型选择和函数形式非常敏感，因而可能导致错误推断，相对于单方程模型而言，采用VAR模型可能具有更高的可靠性（Gujarati, 1995; Enders, 1995）。第二，许多被大家广泛引用的结论来自对截面数据的经验分析，鉴于国与国之间或地区与地区之间在经济结构、人口和技术等方面存在着巨大差距，横截面数据分析的固有缺陷使得学者无法判断其因果性，相关的经验研究结果显示，许多基于截面数据的金融发展推动经济增长的结论很少得到时间序列数据的支持（Demetriades和Luintel, 1996;Demetriade和Hussein, 1996; Arestis和Demetriades, 1997）。第三，几乎所有的经验分析所采用的方法都是普通最小二乘法。众所周知，普通最小二乘法有一个基础性假设就是经济变量的平稳性。然而，实际上几乎所有代表绝对量指标（或水平变量）的宏观经济变量都是非平稳、具有时间趋势的，对非平稳的经济变量用普通最小二乘法进行分析可能会产生“伪回归”问题。已有的经验分析多数都没有考虑所用指标变量的平稳性问题，而实际上他们所采用的指标变量如人均GDP、货币化指标和金融相关率指标等都是具有时间趋势的非平稳变量。第四，多数经验分析都没有对金融发展与经济发展之间的因果关系进行检验，无论是普通最小二乘法还是协整分析法，它们得出的经验方程只能表示经济变量之间存在相关关系，只能说明至少存在一个方向的因果关系，并不能说明变量之间的因果关系。第五，多数经验分析在其检验模型中没有考虑加入控制变量，众所周知，影响经济发展的因素有很多，金融发展只是其中之一，缺少影响经济发展的其他重要因素的检验模型所得出的结论难以令人信服。

因此，用金融发展与经济增长之间具有相关性来说明金融发展对经济发展有促进作用是不妥的，也许真实的情况是某些中间变量以通道或者中介形式使得经济发展与金融发展有了更紧密和多样化的关系。同时从统计角度来说，缺少重要解释变量的估计模型有可能会导致错误推断。实际上前述金融结构论在上述所列问题解决方面已有所突破。正如Goldsmith（1994）所说的“研究金融发展必须以有关金融结构在短期或长期内变化的信息为基础”。区域金融结构的变化信息可直接体现在金融工具即金融资产存量和流量上，体现在金融产业结构的数量及类型的变化上，因此，研究我国地区金融结构转变就必须研究金融产业结构本身这个命题。

综上所述，研究金融发展特别是我国的金融业发展和经济发展之间关系的问题不仅要考虑整体双向问题，而且要考虑产业自身不同发展阶段尤其是经济发展的不同阶段下金融业与该阶段引领经济发展的不同产业或不同行业作用关系和程度深浅等问题。更进一步来说，金融业自身发展也存在与经济发展不同阶段相匹配的问题，这种匹配可能复杂到要考察金融产业中不同行业部门各自与经济发展的单个匹配及整体性匹配。同时，还要适当考虑产业间关联发展中如何抽离产业自身发展与其他产业发展不存在共线性的理论问题。特别是对金融产业促进区域主要产业发展的问题，当金融产业自身也是区域重点发展或扶持的产业时，如何有效分离金融产业与其他产业的相互关系以达到互动协调发展，这些都是亟待解决的重要理论问题。

本书就产业发展阶段在与经济发展适配性方面存在显著不足的东部区域和中部区域进行金融效率介入的机制分析，并试图探寻金融产业内部的主要组成部门如何通过与其他产业的关联度分析从而影响经济发展。