基于各地区的实证

我们的样本为1993—2006年31个省（市、自治区）的面板数据。产出变量采用地区生产总值（GDP）指标，数据来源于中经网（1993—2005年数据）和《2007年中国统计年鉴》（2006年数据）；关于资本指标，许多学者采用了资本存量指标，但正如易纲等（2003）所指出的，若采用资本存量指标会使得闲置的资本被统计在其中，而且新实物资本和旧实物资本的使用效率也不尽相同；Barro＆Sala‐i‐Martin（1995）提出，理想意义上可以利用物质资本的服务流量作为资本投入的测量，但是实际中可以得到的数据并不允许进行此类测算。所以，比较好的做法是计算出一种类型的物质资本数量，并假定服务流量与这种数量成比例（赵伟等，2005）。因此，我们以各地区的资本形成总额来代表资本的服务流量；劳动指标，我们采用了各地区的从业人员数（1993—2006年）。上述数据指标来源于中经网和《2007年中国统计年鉴》。

对上述全要素生产率模型进行面板数据模型的估计，结果如表8．13所示。我们根据OLS模型、FE模型、RE模型的选择标准对模型形式进行了判断，结果显示，模型（1）采用RE形式，模型（2）采用FE形式。从表中我们可以看出，无论是广义综合金融排斥指标（chaall），还是狭义综合金融排斥指标（chaxia），其对经济增长的作用均十分显著，弹性系数分别为－0．120和－0．017。以lnechaall为例，劳均金融排斥程度每降低1％ ，则劳均产出增幅将达到12％ 。

表8．13 金融排斥综合指标对经济增长的作用

注释：两模型因变量为lny，为劳均产出的自然对数；ln A为全要素生产率，lnk为劳均资本的自然对数，lnechaall和lnechaxia分别为金融排斥广义和狭义综合指标指标取劳均值的自然对数，于是，各系数实为弹性系数；模型（1）采用RE形式，因为hausman检验接受原假设（H0：RE模型优于FE模型）；而模型（2）则拒绝原假设，因此采用FE模型。***表示在1％水平上显著，**表示在5％水平上显著。

当然，全要素生产率对产生也产生了显著的作用，但从系数看，还是小于劳均资本的作用。相比较而言，劳均金融排斥所起的负作用要显著小于全要素生产率和劳均资本；但是，不管如何，这种负作用还是显著存在的，也就是说，金融排斥的确对经济增长起到了显著的阻碍作用。

进一步，我们对金融排斥各维度指标也进行了验证，发现结果基本上类似，表8．14对其结果进行了综合。

表8．14 金融排斥各维度指标对经济增长的作用

注释：模型因变量为lny，为劳均产出的自然对数，ln A为全要素生产率，lnk为劳均资本的自然对数，lnechageo、lnechauti、lnechause、lnechadepo、lnechaloan、lnechainsu为金融排斥各维度指标取劳均值的自然对数，于是，各系数实为弹性系数；模型（1）～（6）均采用FE形式，因为hausman检验均拒绝原假设（H0：RE模型优于FE模型）；***表示在1％水平上显著，**表示在5％水平上显著。

模型（1）～（6）均采用了FE模型，全要素生产率和劳均资本均对劳均产出产生了显著的作用，lnechageo、lnechauti、lnechause、lnechadepo、lnechainsu等劳均金融排斥各维度指标均对劳均产出有显著的负作用，支持了上述的结论；然而lnechaloan却对lny的作用不显著。换句话说，虽然贷款维度的金融排斥对经济增长有阻碍作用，但是这种作用至少在1993—2006年这一时间段内并不显著。这表明，个人的贷款服务享受并没有直接对经济增长起直接的重要作用。究其原因，我们从个人角度来看，可以把贷款看成是一种消费，而经济增长更多的是需要通过累积资金、投资转化为生产力而起作用的。从该角度而言，贷款金融排斥对经济增长的作用就不那么明显了；而储蓄、保险等则相当于将资金集中起来进行再生产的投资，因而对经济增长的作用就相对显著。