金融中介发展与经济增长：多变量VAR系统研究，本文主要内容关键词为：经济增长论文,多变论文,中介论文,金融论文,系统论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
本文就国内现有研究未能解决的金融中介发展水平的合理度量问题、金融中介发展与经济增长之间因果关系问题、金融中介发展对经济增长的作用机制问题进行了分析。利用我国1952～1999的相关时间序列数据，我们对多个三变量VAR系统的研究说明：经济增长与金融中介规模指标之间不存在任何的因果关系，而与金融中介效率指标之间则存在双向的因果关系；金融中介规模的扩大对经济的作用主要表现在促进投资规模的增长；而金融中介效率的提高与国有、非国有工业的增长之间存在双向的因果关系。
一、理论综述与问题的提出
大量的文献在理论上清楚地说明了一个运行状况良好的金融部门在动员储蓄并将储蓄有效地配置到高效率的生产性部门、金融技术收益的增长、金融发展对企业生产性技术选择以及证券市场外在性等方面的作用对经济增长的促进作用是十分明显的（具体可以参见Goldsmith,R.W.,1969;Mckinnon,R.I.,1973;Fry,M.J.,1988;Devereux,M.B.与Smith,G.W.1991;King,R.G.and Levine R.,1993;Saint-Paul,G.,1992;Pagano,M.,1993;Rousseau and Sylla,1999）。
与此同时，一些国家的发展历史则从另一个侧面说明了实际需求因素对金融部门发展的作用，如17世纪末由金融战需要而触发的英格兰银行和其后的不列颠“金融革命”；为给诸如铁路等基础设施建设提供资金而带来的19世纪法国的金融发展；还有近年来为实施大量私有化政策而引致的东欧国家金融市场发展等。
为此，经济学家们就金融发展与经济增长之间因果关系方向以及金融发展对经济增长的作用进行了探讨，其采用的主要方法为：(1)利用传统的格兰杰因果检验方法(Granger Causality Test)对金融发展指标与经济增长指标的时间序列数据进行分析（Arestis与Demetriades,1996;Demetriades与Hussain,1996;S.M.Abhmed与M.I.Ansari,1998）；(2)在Barro(1991)跨国增长方程中，在一定控制变量基础上引入金融发展指标来考察金融对经济增长的作用（Nouriel Roubini与Xavier Sala-i-Martin,1991;King与Levine,1993a,b）。
然而，传统的格兰杰因果分析不可避免地会遇到数据的平稳性问题，而通过在Barro跨国增长回归方程中引入金融发展因素来考察二者之间的关系，一方面无法说明二者的因果作用方向，另一方面可能面临控制变量选择的合理性与完整性问题。作为此方面研究的代表人物之一Levine(1997)对自己以往工作的评价中也指出：“运用该方法将受到度量、统计以及概念上的影响……同时跨国回归方程并没有说明变量之间的因果关系……因此，分析必须还在时间序列分析的基础上进一步展开”。
就我国的研究而言，对中国经济增长问题的传统研究大多强调实际因素的作用，如转轨时期我国不断上升的进出口；持续流入的外资；我国的产业结构升级等等。对金融部门在经济增长中的作用并没有给予足够的重视。直到1999年，谈儒勇（下文简称谈文）利用中国近年来的季度数据对金融发展与经济增长之间的关系进行了实证分析。结果表明，以经过算术平均处理的M[,2]数据来反映的M[,3]与名义GDP的比值计算的金融深度指标(finance depth)来反映金融中介体的总体规模与经济增长之间存在着显著的负相关关系。而存款货币银行相对重要性指标BANK则与经济增长之间存在着显著的正相关关系。故此得出结论：金融中介和经济增长相互促进关系很可能适用于中国的情况，股票市场的发展不利于中国的经济增长，因此我国金融改革的重心似应放在大力促进存款货币银行的发展上，眼下不应该过分地强调股票市场在经济发展中的作用。
对于谈文的研究，笔者认为有以下几点值得进一步讨论：(1)如谈文指出的那样，这种研究并没有能够说明金融发展与经济增长之间的因果关系；(2)在讨论金融中介与经济增长之间关系时，采用现有研究使用的统计指标能否很好地反映我国金融中介的发展水平？(3)金融中介发展的不同方面对经济增长的各方面作用机制如何？
为此，本文拟针对以上问题，就金融中介发展与增长之间的因果关系以及具体的作用机制进行分析。本文具体安排如下：第二部分给出了本文的分析方法；第三部分讨论中国金融中介发展水平的数量描述问题；第四部分是实证研究与结果报告；最后是本文的结束语。
二、金融中介发展与经济增长：分析框架
本文分析主要侧重讨论金融中介发展与经济增长关系。在股票市场发展与经济增长之间的关系方面，由于市场建立的时间尚短，与之相关的各种政策与制度还处于不断建设完善的过程中，因此从理论上说，即使我们采用季度数据对金融市场与经济增长进行实证，但笔者认为仅仅十年的发展历史仍然还不足以说明二者之间的因果关系。对股票市场与经济增长之间关系的研究是另文分析内容，在此不予赘述。本文主要集中讨论金融中介发展与经济增长之间的关系。
对金融中介发展与经济增长之间关系的分析，我们选择在多变量VAR系统中进行。一个k阶VAR模型可以表述为：
其中，Ⅱ[,1],…,Ⅱ[,k]为参数矩阵，U[,t]为随机误差列向量。Ω为方差协方差矩阵。若VAR模型中的非平稳变量存在协整关系，我们就可以在VAR模型基础上经过协整变换建立向量误差修正模型，表示为：
ΔY[,t]=Γ[,1]ΔY[,t-1]+Γ[,2]ΔY[,t-2]+…+Γ[,k-1]ΔY[,t-k+1]+ⅡY[,t-k]+U[,t]
(2)
压缩矩阵Ⅱ=-Ⅰ+Ⅱ[,1]+…+Ⅱ[,k]，Ⅱ又可以分解为Ⅱ＝αβ′。
其中，β为协整参数矩阵，其每一列都是一个协整向量。α为调整系数矩阵，其中的每个元素表示相应每个误差修正项对差分的被解释变量的调整速度。这里对于滞后期数k的选择，我们利用对最大滞后期Y变量的联合显著性检验来判断。而对于r的选择我们则采用约翰森(Johansen,1991)提出的估计方法，利用极大似然法进行估计。
在式子(2)基础上，我们还可以根据实际国情与经济变量的特征加入相应的常数项（π）、趋势项（δt）或者虚拟变量(dum)。一个无限制的完整模型为：
ΔY[,t]=Γ[,1]ΔY[,t-1]+Γ[,2]ΔY[,t-2]+…+Γ[,k-1]ΔY[,t-k+1]+ⅡY[,t-k]+π+δt+ζdum+U[,t] (3)
在此基础上，我们还可以进一步就变量之间的因果关系进行格兰杰非因果关系检验。以往研究说明当变量存在单位根时，传统的格兰杰因果检验的分布可能由于不利参数(nuisance parameters)影响而不标准，Sims与Watson(1990)的研究则证明，对于包含单位根过程变量的VAR系统，在只存在一个协整关系的条件下，其因果检验的分布是标准的，因此本文主要选择在Toda与Philips(1993)的研究基础上对我国金融中介发展与经济发展各方面之间的因果关系进行分析。
三、中国金融中介发展的数量描述
（一）现有金融中介发展指标回顾
从现有的文献来看，国内研究对金融发展或者金融中介发展水平的衡量主要采用：金融相关比率(FIR)；货币总量指标(M[,2]/GDP)；KL指标。这里的KL指标为King与Levine(1993a)对跨国样本金融中介发展与经济增长之间关系进行研究所采用的指标，具体包括：
1.LLY(the liquid liabilities indicator)
它等于流动负债与GDP的比重。流动负债的统计包括IMF的《国际金融统计》中的第551栏，如果没有第551栏的统计，则等于统计表中第34栏(Money)与第35栏(Quasi-Money)的数据之和。根据King与Levine(1993)的分析，我们可以运用流动负债的算术平均数除以GDP来计算这一指标。即：
LLY1984=[(LL1983+LL1984)/2]/GDP1984（这里GDP是名义国民生产总值）
该指标主要用于反映正式金融中介部门的整体的规模。其构建的假设是：金融部门的规模和金融服务的提供是正相关的。
2.BANK
存款货币银行国内资产占存款货币银行国内资产与中央银行国内资产之和的比重。其中存款货币银行国内资产等于IFS中22a栏到22d栏统计指标的总数，中央银行的国内资产等于IFS中的12a栏到12d栏的统计。
上一指标并没有能够很好地反映金融服务的提供状况，因此需要BANK指标的补充。这一指标假定，在这两类金融机构中，存款货币银行更能够提供良好的金融服务，因此该指标越高，金融发展水平越高。
3.PRIVY
这一指标等于私人企业获得的信用与GDP的比重。其中对非金融机构私人企业债权的统计来自IFS中的第32d。
（二）现有指标的评述
本部分将对于以上指标在中国的适用情况做一一评述。评述的一个基本出发点在于：对一国金融中介发展水平的度量不应该在很大程度上与一国经济发展水平产生偏离。
1.金融相关比率(FIR)
根据表1，笔者认为随着发展中国家对金融部门在经济中重要作用的认识的不断加强，以及70年代以来发展中国家金融自由化与国际化改革，世界各国的各种金融资产在国民经济产出中比重均出现了不同程度的上升，发展中国家上升的幅度尤高，因此国家之间金融相关比率的比较也现了与人们想象有所不同的异常变动。同时，结合易纲(1996)的研究，我们相信构成金融相关比率主要组成部分的各国金融资产分布情况所能说明的问题也越来越少了。
表1 金融相关比率的国际比较
国别
金融资
银行
政府
企业
股票
M[,2]
产总量
资产
债券
债券
美国32695 5317 49 61.4
日本392
151 4717 54
11.7
德国294
121 4741 16 60.8
法国254
127 20 5
9 51.7
韩国23486 6 8
8 39.1
马来西亚
28994 44 - 52 66.3
巴西17553 24 2 24 14.4
印度11450 17 2
8 62.6
中国227.8
103.1 62.1 0.4 98.8
注：(1)表中数值为若干金融资产占当年GDP的比重；(2)德国仅指西德，不包括东德的数据；(3)中国1991年的数据，其他国家为1988年的数据。
资料来源：谢平：《中国金融资产结构分析》，《经济研究》，1992年第11期。
2.货币总量指标
国际货币基金组织1996年报中说明，在1994～1995年间，M[,2]/GNP值，美国为57%，德国为70%，韩国为44%，马来西亚来89%，泰国为70%，日本为114%，而中国则为106%。中国的这一比率远大于许多金融发达的西方国家（除日本外）及周边发展中国家。笔者认为，中国出现这么高的M[,2]/GDP值也许更应该将之归因于长期高达两位数的通货膨胀水平、交易手段的落后以及支付体系的效率低下，而非较高金融发展水平的直接表现。
3.KL指标
表2与表3给出了根据KL指标体系的有关统计与计算方法得出的中国金融中介发展水平及其国际比较。
表2 现有定义中国金融发展状况的国际比较
指标 LLYPRIVY
BANK
全体样本国家平均数 0.440.390.77
（样本数） (96)(96)
(103)
工业化国家平均数 0.660.720.95
（样本数） (21)(21)(21)
发展中国家 0.380.290.72
（样本数） (75)(75)(82)
中国平均数 0.690.800.94
（考察时间） (1980～1998)(1980～1998) (1985～1998)
注：(1)第2,3,4行的数据来自Michael Klein与Giovanni Olivei(1999)；(2)第2,3,4行的数据为1985年的数据结果；(3)中国的数据根据IMF的《International Financial Statistic》有关数据整理得来：(4)我国的32d栏的数据实际上包括了对具备了法人资格的国营、集体、各种形式的合资、合作经营及外商独资的常住工商企业、农业企业、建筑企业、运输邮电企业以及其他不从事金融媒介活动的服务企业的有关统计（见国家统计局国民经济核算司、中国人民银行调查统计司，1997）。
表3 中国金融发展部分指标的国别比较
银行提供的国内信用 流动负债占
占GDP的比重 GDP的比重
1990
1998 1990
1998
美国
114.6 162.2 67.864.2
英国 123 129.5na na
加拿大 85.8 102.1
49 65
法国
106.1 103.1
na na
日本
266.8 139.4 115.1
121.6
意大利 90.1 93.5
na na
德国
108.5 146.4
na na
马来西亚 77.9 159.8 66.395.3
泰国 91.1 164.9
70103.4
菲律宾 23.2 69.8 34.160.8
韩国 57.2 78.1 38.457.5
新加坡 62.2 86.4 93.1
113.9
印度 50.6 45.1
42 48
中国 90 120.2 29.2 133
注：资料来自世界银行的Financial Depth and Efficiency数据，见http://www.worldbank.org。
表2、3的结果说明了，部分KL指标在中国的运用也存在着过高估计中国金融中介发展水平的问题。
（三）中国金融中介发展水平的度量
考虑到在资金配置方面，金融机构在金融中介中占据着的举足轻重的地位，其中存款货币银行又是我国金融机构的主体，因此这里对金融中介发展水平的衡量主要以我国存款货币银行为研究对象。考虑数据可获得性以及横向研究中的一定可比性，本文提出对我国金融中介水平的衡量可以通过以下两个指标来对其增长和发展两方面进行反映。
1.金融中介增长指标(Bank)
具体的定义为：金融机构各项贷款占GDP的比重。笔者认为这一比重不仅可以反映银行经济规模的扩大，还能够反映在资金配给方面银行在国民经济活动中的活跃程度。我们用这一指标来反映金融中介的增长。
2.金融中介效率指标(Pri)
金融中介的效率主要包括运行效率与配置效率两个部分。运行效率指的是银行体系消耗尽可能小的资源成本（人力和物力）动员到尽可能多的社会资金（或者说是使实现配置资源所耗费资源数量达到最小化）。一般而言，对于储蓄动员的资源成本，可以用维系银行体系正常运转所实际花费的金融从业人员薪金和固定资产购置费用等来衡量，也可以采用西方学者乐于使用的存贷利差和佣金费用（在理论上，完全竞争市场上的价格等于成本）作近似表示。配置效率是指存款货币银行将从资金盈余部门动员到的资金分配到最有效率的资金赤字单位。配置效率的提高主要依靠经济主体（金融机构和企业家）行为理性化和金融价格（利率和证券价格）市场化。由于我国利率水平以及各种佣金价格信号的人为的控制，我们有理由认为银行提高配置效率缺乏必要的基础。同时考虑数据的可获得性，以上衡量方法在我国或因数据不易采集或由于行政定价而不适用。
为此，结合KL指标研究，我们采用pri指标来衡量中国金融中介的效率发展情况，其定义为非国有经济获得银行贷款占GDP的比重。笔者认为这一定义可以反映我国存款货币银行在以下方面的发展：(1)商业化程度的提高；(2)整体配置效率的提高。其构建的基础在于现有众多研究所表明的非国有经济整体经济效率高于国有经济，同时笔者认为我国存款货币银行对非国有经济并不承担非经济性责任，因此增加对非国有经济的贷款决策将主要依据经济的标准（注：根据1998年6月末35万户中小工商企业从工商银行获得的贷款的情况表明：国有中小企业获得贷款比例为44.64%，而其不良贷款占不良贷款总额的70%；集体企业获得贷款比例为13.4%，不良贷款比例为7.2%，比国有企业贷款质量好31个百分点；其他企业（三资、私营、个体企业）获得贷款比例为29.07%，贷款质量好于国有企业近16个百分点（来自胡小平，2000年）。）。
四、实证研究
（一）数据来源、统计描述与比较
为研究的流畅，在此首先对所有使用到的变量进行说明。
第一，增长指标(growth indicator)。(1)lny[,t]=log(rgdp[,t])：人均实际GDP的自然对数；(2)lninv[,t]=log(inv[,t])；实际投资的自然对数；(3)lnyk[,t]=gdp[,t]/K[,t]：以资本产出系数近似表示的技术水平的自然对数。
第二，不同所有制工业经济增长。(1)lnIndsta[,t]：国有工业生产总值的自然对数；(2)ln Indnon[,t]：非国有工业生产总值的自然对数。
第三，金融中介发展指标。(1)lnBank[,t]：金融中介规模指标的自然对数；(2)lnPri[,t]：金融中介效率指标的自然对数。
其中，有关国民生产总值、物价指数、人口、投资水平、国有与非国有工业产值、金融机构各项贷款、非国有经济获得贷款（注：具体估算方法根据《中国金融体制改革的回顾与展望》，北大中国经济研究中心，2000。）的数据分别来自历年《中国统计年鉴》以及《新中国统计资料五十年》。对资本存量的估计，我们根据段宾与张瑞(1993)的研究，接受张军扩(1991)的估算方法进行。
表4列出了1952～1999以及1979～1999两个样本的有关金融中介发展指标的统计描述。从表中，我们可以发现，改革开放以后我国金融中介发展指标Bank、Pri均大幅增长，但其变动幅度也有所上升。笔者认为这种情况的出现是合理的，它反映了我国金融中介的发展，同时还从另一个侧面说明了市场因素已经在我国金融中介资金配置过程中起到越来越大的作用。
表4 中国金融中介发展指标的统计描述
时期
最小值
最大值
均值
标准差
Bank
1952～1999 0.159 1.144 0.594
0.249
Pri
1952～1999 0.003 0.105 0.032
0.025
Bank 1952～1978 0.159 0.665 0.428
0.410
Pri
1952～1978 0.003 0.026 0.013
0.007
Bank 1979～1999 0.505 1.144 0.807
0.188
Pri
1979～1999 0.029 0.105 0.055
0.019
为了便利在国际比较中看待中国的金融中介发展水平，下面表5与表6给出了King与Levine(1993)对近80个国家1960～1989年数据的分析结果以及King与Levine(1993)对1985年跨国样本分析的结果。
表5 1969～1989年各国金融中介发展指标的统计分析
最小值 最大值均值标准差
Bank 0.2350.979
0.364 0.172
Pri
0.1760.920
0.598 0.172
表6 1985年跨国样本金融中介发展指标的统计分析
十分富裕国家
富裕国家
贫穷国家
十分贫穷国家
Bank 0.91 0.730.57
0.52
Pri
0.71 0.580.47
0.37
注：国家富裕程度的划分标准为：十分富裕国家，人均实际GDP＞4998；富裕国家，4998＞人均实际GDP＞1161；贫穷国家，1161＞人均实际GDP＞391；十分贫穷国家，391＞人均实际GDP。
从比较中我们发现本文所选择的指标还是与我国的经济发展水平比较吻合的。我国整体的金融中介发展的总体水平基本上处于贫穷国家与富裕国家之间这一样本范围。
（二）变量数据生成过程分析
这里对变量的数据生成过程是否平稳的单位根检验方法主要采用ADF检验法与PP检验法。
表7分析结果说明，本文计算所涉及的对数形式增长指标、不同所有制工业产出指标以及金融中介发展变量均为I(1)过程的非平稳变量。
（三）金融中介发展与经济增长的协整关系分析
这里进行的协整分析的基本模型为：
ΔY[,t]=Γ[,1]ΔY[,t-1]+Γ[,2]ΔY[,t-2]+…+Γ[,k-1]ΔY[,t-k+1]+ⅡY[,t-k]+π+δt+ζdum+U[,t]（注：这里对该模型的分析采用整体样本期，主要原因在于：(1)考虑计量分析中所需要的一定的自由度；(2)我国金融机构真正的商业化改革在90年代中后期才开始。“拨改贷”改革并没有能够从根本上改变我国金融机构的行为特征。）
表7 变量的单位根检验
变量ADF检验法
PP检验法
ADF检验值
临界值PP检验值
临界值
lny -2.138-3.5088
-1.693
-3.5066
Δlny-5.172* * -3.5112-5.944* *-3.5088
lninv-0.547-2.9256-0.514
-2.9241
Δlninv -6.339* * -2.9271-5.092* * 2.9256
lnyk -1.728-3.6454-1.543
-3.6454
Δlnyk
-5.172* * -3.6454-9.060* *-3.6454
lnIndsta -3.123-3.5088-2.843
-3.5066
ΔlnIndsta
-4.432* * -3.5112-5.334* *-3.5088
lnIndnon -1.972-3.5088-1.540
-3.5066
ΔlnIndnon
-5.069* * -3.5112-7.431* *-3.5088
lnBank
-2.555-2.9256-2.1132 -2.9241
ΔlnBank -4.375* * -2.9271-3.787* * 2.9256
lnPri-1.204-2.9256-1.151
-2.9241
ΔlnPri -6.696* * -2.9271-5.419* * 2.9256
注：(1)从经济意义出发，对变量的单位根检验方程中分别采用包括了截距和趋势项、包括截距以及不包括二者三种情况进行，因此其临界值也有所不同；(2)以上提供的显著性水平为5%的临界值；(3)加* *表示通过显著性水平为5%的单位根检验。
表8给出了lnBank[,t]、lnPri[,t]与不同的实际经济变量分别组成三变量系统的协整关系的Johansen检验结果。检验结果说明，经济增长、投资、国有工业产值、非国有工业产值与金融中介发展变量之间存在协整关系，而以资本产出比率表示的技术进步变量与金融中介发展之间不存在协整关系。
表8 三变量VAR系统协整关系的Johansen检验
注：根据对变量的平稳性检验的结果以及相应的LR、AIC、SC标准与最大滞后期变量回归系数的联合显著性检验，我们选择分析的具体模型为：允许协整关系中存在常数项，但不存在线性趋势；同时加入了反映改革开放的0～1虚拟变量，改革前取0，改革后取1；滞后期的选择根据最大滞后变量的联合显著性Wald检验进行。Johansen检验5%显著性水平的临界值为29.68，1%显著性水平的临界值为35.65，加*表示通过显著性水平为5%的检验，加* *表示通过显著性水平为1%的检验。
（四）因果关系分析
表9到表12给出为说明金融中介发展指标与实际变量之间是否存在统计意义上的显著的因果关系而进行的回归系数联合显著性Wald检验结果。
表9 金融中介发展与经济增长的因果分析
指标 lny[,t] lnBank[,t] lnPri[,t]
lny[,t] 159.513 2.127 5.0224
(0.000)
(0.1331) (0.0116)
lnBank[,t]2.300 75.702 0.876
(0.114)(0.000)
(0.437)
lnPri[,t] 6.216 1.970 15.482
(0.005)(0.153)(0.000)
注：表中给出的联合显著性F检验值，括号中的数值是P值，滞后期为2。
表10 金融中介发展与投资的因果分析
指标 lninv[,t] lnBank[,t]lnPri[,t]
lnv[,t] 72.766 4.730 10.221
(0.000)
(0.015)
(0.000)
lnBank[,t]2.16073.701 0.699
(0.130)
(0.000)
(0.503)
lnPri[,t]16.153 2.32110.527
(0.000)
(0.112)
(0.000)
注：表中给出的联合显著性F检验值，括号中的数值是P值，滞后期为2。
表11 金融中介发展与国有工业产值的因果分析
指标 lnIndsta[,t]
lnBank[,t] lnPri[,t]
lnIndsta[,t] 106.909
3.383
8.552
(0.000) (0.044) (0.0000)
lnBank[,t]3.990
62.583
0.413
(0.0267) (0.000) (0.665)
lnPri[,t] 7.4781.042
18.943
(0.002)
(0.363) (0.000)
注：表中给出的联合显著性F检验值，括号中的数值是P值，滞后期为2。
表12 金融中介发展与非国有工业产值的因果分析
指标lnIndnon[,t]lnBank[,t] lnPri[,t]
lnIodnon[,t]
260.547 1.692 8.303
(0.000)(0.321)(0.000)
lnBank[,t] 0.521 32.831
0.517
(0.671)(0.000)(0.673)
lnPri[,t]
3.989 9.266 26.662
(0.015)(0.000)(0.000)
注：表中给出的联合显著性F检验值，括号中的数值是P值，滞后期为3。
在以上因果关系基础上，我们得出反映变量之间均衡关系的协整方程（见表13）。根据以上因果关系分析与协整方程估计，我们可以得到以下结论：
表13 协整方程估计结果
协整方程(1):lny=0.611×lnPri+8.501
协整方程(2):lnInv=0.851×lnBank+0.656×lnPri+10.256
协整方程(3):lnIndsta=2.507×lnBank+0.467×lnPri+11.602
协整方程(4):lnPri=0.7052×lnIndnon-3.768lnBank-11.45
第一，金融中介规模与经济增长之间不存在任何方向上的因果关系（注：采用总量意义上的实际GDP作为衡量经济增长所考虑的指标在5%的显著性水平上基本不改变这一结果。）。这说明了这两个变量的变动主要受到其他因素的影响，而金融中介发展效率与经济增长之间则存在着双向因果关系。一般来说，金融中介效率提高1%，经济增长将提高0.611%。
第二，经济整的投资与金融中介发展效率之间存在着双向的因果关系。与金融中介发展规模之间只存在单向的因果关系，其因果关系方向为：金融中介规模扩大是促进投资规模扩大的原因，相反不成立。这一结果说明，我国金融中介的发展在很大程度上能够促进投资活动的发生。根据协整方程(2)，Bank指标增长1%，投资增长0.851%；Pri指标增长1%，投资将增长0.656%。但需要注意的是，这种投资活动的发生并不能成为金融中介活动进一步提高的动力。这一结果很好地说明曾经出现的“惜贷”现象。从银行经营的微观角度分析入手，我们也许可以将这一结果归结为银行贷款长期低效率在统计上的一种表现。
第三，国有工业的发展与金融中介规模发展、效率发展之间存在双向的因果关系。根据协整方程(3)的结果，金融中介规模指标的弹性系数(2.507)远大于效率指标的弹性系数(0.467)。
第四，非国有工业的发展与金融中介规模指标之间则不存在任何方向的因果关系，而与金融中介效率指标之间则存在双向的因果关系。结合前面三个分析的结果，我们可以得出这一推论：金融中介发展与经济增长之间要形成长期的、良性循环的双向因果关系，关键也许并不在于能在多大程度上促进经济中投资规模的扩大，关键在于能否形成与非国有经济相互促进的机制（注：中国20余年的渐进式改革的主要成就，就在于发展起一个以市场为导向的“非国有经济”，包括外资合资企业、私人企业、个体企业、股份企业、合作经济以及各种形式的集体经济（主要以社区所有制为特征的乡镇企业）。到1998年，这个非国有经济部门已经创造出73%以上的工业总产值，63%的GDP，100%以上的新增长就业和80%的经济增长（樊纲，2000）。）。
这里特别需要指出的是，在前四个三变量的VAR系统中，金融中介发展规模指标与效率指标均不存在任一方向上的因果关系，但在非国有工业与两个金融中介发展变量组成的三变量系统中，金融中介规模的提高成为不利于金融中介效率提高的原因（其作用弹性为-3.769）。
五、结论性评述
通过以上研究，我们可以得到以下结论：
首先，针对我国的实际情况，我们可以采用Bank指标与Pri指标来合理地度量我国的金融中介发展水平。这两项指标的研究结果显示我国的金融中介发展总体水平还处于发展中国家这一层次，并没有像其他一些指标显示的那样，达到甚至超过了许多发达国家的平均水平。
其次，我国的经济增长与金融中介效率存在双向的因果关系，而与金融中介规模指标之间则不存在任何的因果关系，因此，要想从金融部门角度为经济增长提供支持，关键在于提高金融中介的效率，而非简单的扩大金融中介的资金配置规模（尽管金融中介规模的扩大有利于投资数量的上升）（注：这一结果可以类比Rousseau,P.L.与Sylla,R.(1999)对资本市场发展对早期美国经济的作用的分析。）。
最后，金融中介以对私人部门贷款占GDP比重反映的效率指标与经济增长、非国有工业增长之间的双向因果关系是同时存在的。而金融中介规模指标与经济增长、非国有工业增长的双向无因果关系也是同时存在的。这是否意味着金融中介的发展能否与经济增长之间形成长期的双向因果关系关键在于能否与以市场为主导的“非国有经济”形成良好的相互促进机制不得而知。在这一意义上说，从促进长期经济增长的角度出发，鼓励中小金融机构发展，打破国有商业银行一枝独大的垄断局面，鼓励银行业的竞争，加强金融部门与非国有经济部门的经济联系也就显的尤为重要了（有关分析还可以参见徐滇庆，2000）。
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