中国经济金融化对实体经济增长的影响效应研究_宋博.pdf

中国经济金融化对实体经济增长的影响效应研究*宋博宋士云 摘要 以 2002 2019 年为样本区间测度中国经济金融化，并实证分析其对实体经济增长的影响。结果表明:中国经济金融化对实体经济增长具有正向影响，但影响程度存在差异，只有位于合理阈值时，经济金融化才能最大限度地与实体经济相匹配，达到增长效应的最大化;两者之间呈倒U 型关系，且具有时变特征，其中短期冲击影响更明显。因此，必须深入推进金融供给侧结构性改革，把控经济金融化的“度”，提升经济实体化的“质”，坚持金融服务于实体经济增长，助力中国经济高质量发展。关键词 经济金融化;实体经济增长;资源配置 中图分类号 F832 文献标识码 A 文章编号 1006012X(2023)020139(09)作者 宋博，副教授，博士，青岛理工大学商学院，山东青岛266520宋士云，教授，博士，硕士生导师，聊城大学商学院，山东聊城252000经济金融化是一个国家或地区的经济活动重心由产业部门和其他服务部门向金融部门偏移的动态进程。在现代经济中，经济活动与金融活动密不可分，但金融是核心。经济活动重心逐步转向金融部门以及与之伴随的各类资源向金融部门集聚，必然对实体经济增长形成冲击或影响。20 世纪 90 年代以来，特别是加入 WTO 以来，中国稳步融入国际体系，经济持续高速发展。同时，由于世界经济金融化、自由化、全球化浪潮的推动，中国经济金融化趋势逐步形成、程度不断提高，其增长效应逐渐显化和扩大。特别是近 10 年来，中国经济由高速增长减缓为中高速增长，泛金融业(包括金融、保险、房地产的 FIE企业)和实体产业的成长性迥异。这些现象应在多大程度上归因于经济金融化，经济金融化是经济过热、“助虚向实”的催化剂还是经济衰退或停滞、“脱实向虚”的伴生物?在此背景下，考察中国经济金融化的增长效应具有重要的理论意义与实践价值。一、文献综述经济金融化是金融资本为适应全球化等发展新条件的资本积累过程，由于金融资本的形成机制为其脱离实体经济创造了前提，在发展演变过程中金融资本逐渐试图省略生产过程直接获取剩余价值，使得资本积累的金融化同时具有“财富创造效应”和“财富掠夺效应”。1 这种“双元悖论”正是学者们运用理论模型和实证方法对经济金融化与经济增长之间的关系进行分析时，选取不同的测度指标和影响因素，导致所得结论存在较大差异的根本原因。总体而言，经济金融化对经济增长既可能存在促进或抑制的影响，也可能表现为促进和抑制影响共存的非线性关系。1 经济金融化对经济增长有促进作用Magdoff Sweezy(1983)认为，对处于实体经济运行困于持续停滞阶段的欧美发达国家来说，相对活跃的虚拟经济促进了就业和资本积累的增加，并通过资本市场运行使得企业、家庭持有的金融资产增多，从而激发了对产品的消费需求，在一定程度上解决了实体部门的产能过剩。2 齐俊妍等(2011)认931*基金项目:山东省社会科学规划重点项目“中国银行业改革与转型研究”(18BJJJ11)。为，现阶段中国经济增长受到限制的主要原因包括出口产品的科技含量仍处于劣势，且金融发展尚不满足经济增长需求，金融发展通过降低信息不对称风险，鼓励生产技术含量较高的产品，增加出口产品的复杂度，进而促进经济增长。3 2 经济金融化对经济增长有抑制作用Palley(2007)认为，经济金融化进程中，金融部门的重要性逐渐强于实体部门，剩余价值从其他部门被转移至金融部门，收入差距进一步拉大，导致生产者的工资水平可能出现停滞，从而使经济蕴藏债务型通货紧缩及衰退期延长的风险，对实体经济增长起到消极作用，经济增长速度缓慢，甚至出现后退。4 张成思和张步昙(2016)研究发现，金融化对实业投资率和固定资产投资都具有明显的负向影响;金融资产的风险收益错配对实业投资也具有负效应，且随着金融化程度的提高，负效应加剧。5 郝芮琳和陈享光(2021)基于资产负债表和资金流量表的数据，通过构建四部门 SFC 模型进行数值模拟，分析了多种金融化冲击所带来的影响，得出金融化将通过恶化收入分配抑制经济增长的结论。6 3 经济金融化与经济增长呈非线性关系Arcand et al(2015)认为，在金融部门规模较大的国家，经济金融化与经济增长之间不存在正相关关系，金融发展存在门限效应，当私营企业的信贷达到 GDP 的80%120%的阈值区间时，产出增长与金融化负相关。7 田新民和武晓婷(2019)发现，当经济平稳增长时，金融化的增长效应虽然为正但并不明显，而当经济增长剧烈波动时，金融化的增长效应明显为负;且只有当金融化位于合理阈值时，才能实现增长效应的最大化。8 黎贵才等(2021)认为，随着经济金融化水平的提高，金融化与经济增长的关系以 2008 年为结构突变点呈倒 U 型，随着金融化进程的推进，正向增长效应受过度金融化的抑制作用转为负向效应。9 已有文献从诸多层面采用线性和非线性方法对经济金融化对经济增长的影响进行了分析，取得了丰硕成果。但在考察剖析经济金融化与经济增长的内在关联时，多将经济金融化置于过高位置。鉴于此，本文在对经济金融化的实体经济增长效应进行分析时，以经济金融化为核心解释变量，将需求侧和供给侧可以影响经济增长的因素纳入统一分析框架，对比分析经济金融化对实体经济增长的影响作用，总结增长效应的差异和演变特征，以期丰富和完善有关经济金融化增长效应的研究，为金融市场化改革和经济决策提供参考。二、机理分析与研究假设1 作用机理经济金融化是金融资本适应生产社会化以及全球化等经济发展新条件而出现的，是把金融作为一种重要的经济资源来推动经济发展的过程与趋势。经济金融化位于适度水平时，可以运用金融工具实现资本的积累，使资本通过金融市场流转到其他部门，对资源进行有效配置，实现供求均衡;相反，实体经济中的剩余资本也可以通过参与金融活动，将实体资本转换为金融资本，从而获取金融利润。但经济金融化也会使金融领域出现资本自我循环、自我膨胀的风险，使得金融的投机性和不稳定性增加。当经济金融化程度过低时，金融机构的融资能力较低，资本积累较少，对资本的分配容易不均，从而可能导致实体经济生产率低，供给与需求不相匹配，实体经济增长下降;当经济金融化程度过高时，经济金融化容易导致金融领域的资本自我循环、自我膨胀，弱化了金融投资和实体投资之间的联系，实体经济为了追求来自金融业的高利润，对生产性活动的投资进一步挤压，工人工资被迫压制在较低水平，实体产业的人才资本不断流失，实体产业规模也随之萎缩，实体经济增长低迷;但如果存在最优的经济金融化，即经济金融化程度适度时，与其服务的实体经济相匹配，金融资源合理配置，财富效应使收入水平得以提升，消费需求的扩张与供给能力的强化相匹配，进一步实现实体经济增长。041EFOM OF ECONOMIC SYSTEMNO220232 研究假设经济金融化是金融部门在经济发展中的地位发生变化的进程，反映在金融资产规模、利润来源途径、劳动力资源的配置等方面。其重心是“转向”，即由产业部门和其他服务部门向金融部门偏移;其历程是渐进而非突变、甚或遭遇逆转和反复的。因此，考察经济金融化，应以“经济活动的重心转移”或“金融在经济发展中的地位”为主线，以“金融资产规模、利润、就业占比”为衡量标准，以中国金融改革进程为参照，聚焦“转向”的偏移程度。基于经济金融化的界定，选取金融资产占比、金融业增加值占比、金融利润占比和金融业就业人数占比这 4 个基础指标构成中国经济金融化的测度指标体系，对中国金融化程度进行量化。考虑到数据的可得性、连续性和可比性，本文选取 2002 年第一季度至 2019 年第四季度作为样本区间，数据均来源于 中国国家资产负债表 2020、Wind 资讯及国泰安数据库。为消除数据的价格因素，将 GDP 与金融业增加值、金融资产和利润额进行价格处理。利用 Eviews9.0 进行频率转换，将样本数据中的部分年度数据转换为季度数据，并通过 Census X 12 进行季节性调整，以剔除季节因素影响。在对经济金融化指数进行合成时，为了客观、合理地确定分指标的权重，规避评价指标之间的相关影响和主观差异性，本文采用主成分分析法进行指数合成，结果如图 1 所示。由图 1 可以看出，中国经济金融化特征已明显存在，且总体发展呈波动上升趋势，虽然期间受到了全球金融危机等外部影响，但得益于中国政府及时实施的一系列调控措施，使得中国经济金融化水平在经历短暂回落阶段后又迎来高速增长阶段。图 1中国经济金融化指数(2002Q1 2019Q4)聚焦中国经济增长现状，中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。1978 年以来，中国经济实现高速增长态势的主要动力是缘于需求扩张，依靠投资与出口拉动的增长模式，但这种高速增长模式催生了不可忽视的宏观经济成本。近年来，受外部需求下降的各种周期性因素及投资回报率下降的结构性因素的影响，经济增长速度出现一定程度的下滑。进入新常态，中国经济增速下降，结合作用机理和对中国经济增长现状的分析，针对中国经济金融化对实体经济增长的影响，笔者提出以下假设:假设 1:中国经济金融化程度仍存在不足。假设 2:中国经济金融化程度已存在过度。假设 3:不同程度的中国经济金融化对实体经济增长的影响不同。假设 4:不同时段下中国经济金融化对实体经济增长的影响不同。由于金融可以传递信号，在一定程度上使资源配置效率得以提升，资本的积累速度加快，这是经济金融化呈现实体经济增长效应的其中一个原因。但只有当经济金融化发展到一定程度时，更完善的金融市场和金融制度得以形成，才可以有效促进稳定预期的实现、交易成本的降低和信息不对称问题的减弱，从而使得资源获得高效配置，实体经济增长得以促进。因此，经济金融化的实体经济增长效应存在门限效应，可以运用门限回归方法验证假设 1、2、3。此外，随着经济金融化的进程，金融与经济的融合度越来越高，受不同经济金融环境和特定阶段特征的影响，金融对经济增长的冲击效应也各不相同。通过TVP-VA 模型法可以探究经济金融化与实体经济增长之间的时变特征，通过比较不同间隔或特定时点下冲击效应的不同，从而验证假设 4。三、研究设计区别于已有主要依赖于供给因素对经济增长影响效应的分析，本文基于内生经济理论，以经济金融1412023 年第 2 期经济体制改革化的程度为突破口，分别运用门限回归和 TVP-VA 模型，构建分析框架，系统分析经济金融化对实体经济增长的影响差异和时变效应。1 变量选择在变量的选择方面，影响经济增长的因素主要从需求侧和供给侧两个方面进行考察。(1)被解释变量被解释变量为实体经济增长，由于当前房地产业多用作金融投资，借鉴潘海英和周敏(2019)对实体经济的界定，10 利用剔除金融业和房地产业的实体经济 GDP 同比增长率作为实体经济增长的代理变量。选取该指标的原因是，实体经济 GDP 的同比增长率是描述实体经济产出总量增长变化的直接体现。(2)核心解释变量核心解释变量为经济金融化。如前所述，利用主成分分析法将金融资产占比、金融业增加值占比、金融利润占比和金融业就业人数占比 4 个指标进行合成，得出经济金融化指数。由于本文欲探究经济金融化的增长效应，且被解释变量为实体经济增长率，因此利用经济金融化指数的同比变化值作为经济金融化增长的代理变量。(3)其余变量将需求因素作为其余解释变量:利用进出口金额的同比增长率代表中国对外贸易的总规模(即出口)的变化。利用固定资产投资作为投资的代理变量，计算其同比增长率。利用政府最终消费支出代表消费，这是因为政府需要通过消费支出，即提供公共服务，与社会成员作交换来获取收入。同时，政府消费提供的公共物品和其他具有外部效应的公共福利与服务可以鼓励和便利居民消费和私人投资。11 计算其同比增长率代表消费额的变化。表 1中国经济金融化的实体经济增长效应中各变量定义变量符号变量名称变量说明被解释变量GDP实体经济 GDP 同比增长率实体经济 GDP=GDP (金融业+房地产)解释变量F1经济金融化金融化指数同比变化值IE进出口金额同比增长率INV固定资产投资实际完成额同比增长率GFCE政府最终消费支出同比增长率控制变量UBAN城镇化水平同比增长率城镇化水平=城镇人口 总人口D规模以上工业企业 D 经费同比增长率将除经济金融化以外的供给因素作为控制变量:利用城镇化率可以表示劳动要素供给水平，随着大力发展社会生产力、快速推进科学技术升级并不断改进产业的结构，原先以农业为主的社会逐渐把重心转移到工业和服务业等产业，城镇化率可以体现人口结构和人口质量。12，13 通过计算其同比增长率，可以看出劳动要素供给的变化。利用规模以上工业企业 D 经费表示创新因素，计算 D 经费的同比增长率意味着对科技等创新支持程度的变化。各变量的具体定义见表 1。2 数据来源受数据可得性限制，选取 2003 年第一季度至 2019 年第四季度作为样本区间，所有变量数据均来源于Wind 资讯。在对数据的处理方面，以 2002 年为基期进行 CPI 价格处理，并运用 Eviews9.0 频率转换为季度数据，计算同比增长率，然后将所有数据保留符号进行取对数处理。四、实证分析1 变量的描述性统计表 2 给出了经济金融化对实体经济增长影响中所涉及变量的描述性统计结果。其中，代表经济金融化和进出口金额的标准差较大，分别为 1.424 和 2.164，说明这两个变量在样本期内的波动程度较大。从各变量的均值和中位数来看，除代表进出口金额的均值为 1.411%水平较低外，其余变量的均值较中等。241EFOM OF ECONOMIC SYSTEMNO22023运用 Eviews9.0 将样本数据进行 ADF 检验，检验结果显示数据平稳，符合时间序列分析的基本要求(见表 3)。表 3中国经济金融化的实体经济增长效应中变量的 ADF 检验结果变量名称 检验形式ADF 值1%5%10%结论GDP(C，T，2)3.8094.1063.4803.168平稳F1(C，0，0)4.0763.5322.9062.590平稳IE(C，0，1)3.1183.5332.9062.591平稳INV(0，0，2)2.2692.6011.1501.614平稳GFCE(0，0，9)1.7072.6051.9471.613平稳UBAN(C，T，2)4.5704.1063.4803.168平稳D(C，T，3)5.3724.1083.4823.169平稳表 2中国经济金融化的实体经济增长效应中变量的描述性统计变量名称最大值最小值中位数均值标准差GDP2.6051.7712.1762.1750.230F15.8094.5100.2810.3201.424IE3.7263.2002.5141.4112.164INV3.9120.1222.9872.6001.019GFCE2.9071.2782.2822.2950.367UBAN1.3730.5160.9300.9360.229D3.4890.5112.9412.5430.7972 门限效应分析假设经济是封闭的，只存在金融和实体两个经济部门，在对资源加以约束和限定的背景下，社会总资本配给到金融部门和与之相对应的实体部门之间的不同比例，决定了不同程度的实体产出。那么，经济金融化水平只有位于适度区间比例，才能实现与实体经济发展规模和速度的完美匹配，从而促使经济增长实现稳健均衡增长。相较于单一门限值认为经济金融化进程达到一定程度后才会促进经济增长，或认为当经济金融化进程超出某一程度后会减弱对经济增长的促进作用甚至产生促退影响，双门限效应对于研究经济金融化的实体经济增长效应更具合理性。因此，选取代表经济金融化水平变化的金融化指数滞后 1 期的同比变动值 F1 作为门限变量，实体经济增长率作为被解释变量，其余变量分别为解释变量和控制变量 xit，建立双门限回归模型:GDPt=i+1xtI(F1t 11)+2xtI(1 F1t 12)+3xtI(F1t 1 1)+et运用 Stata16.0 对式进行估计，门限回归结果见表 4，所有变量系数分别在 1%、10%、5%的水平上显著，回归结果总体较好。经济金融化对实体经济增长的门限效应存在双门限值，即 1=0.420，2=0.378。(1)当 F1(F1t 1 0.420)时，即滞后 1 期的经济金融化指数同比变动值低于门限值 1时，经济金融化水平相较于上年同期是下降的。在这一阈值区间内，中国经济金融化对实体经济增长的影响系数为 0.041，对实体经济增长存在促进作用。这表明，样本区间内，当经济金融化程度出现大于 0.420 的跌幅时，此时的经济金融化仍处于较合适的区间水平，具有正向增长效应，假设 1 和假设 2 不成立。表 4中国经济金融化实体经济增长效应的双门限回归结果变量名称系数标准误差Z 值P 值IE0.0300.0038.890.000INV0.0230.0102.340.020GFCE0.1590.0188.930.000UBAN0.3800.0458.370.000D0.0550.0134.130.000egion1(F1 0.420)F10.0410.0113.930.000_ cons1.2920.04031.970.000egion2(0.420 F1 0.378)F10.0580.0341.690.092_ cons1.2110.04129.630.000egion3(F1 0.378)F10.0160.0072.480.013_ cons1.1740.03930.270.000(2)当 F1(0.420 F1t 1 0.378)时，即滞后 1 期的经济金融化指数同比变动值位于第二阈值区间 1，2时，经济金融化水平相较于上年同期仍是下降的，但是下降幅度较小。在这一阈值区间内，中国经济金融化对实体经济增长的影响系数为 0.058，对实体经济增长存在促进作用。这表明，样本区间内，当中国经济金融化程度的跌幅处于 0.378 0.420时，经济金融化仍处于较合适的区间水平，具有相较于第一阈值区间更强的正向增长效应。此时，经济金融化与其服务的实体经济匹配度较高，经济金融化可以有效推动经济的稳定增长。(3)当 F1(F1t 1 0.378)时，即滞后 1 期的经济金融化指数同比变动值高于门限值 2时，经济3412023 年第 2 期经济体制改革金融化水平相较于上年同期下降幅度较少甚至出现增幅。在这一阈值区间内，中国经济金融化对实体经济增长的影响系数仅为 0.016，虽然仍对实体经济增长有着正向促进作用，真正相较于前两个区间，影响程度大幅降低。这表明，样本区间内，当中国经济金融化程度的跌幅较小，甚至出现增幅时，增长效应会随之下降。综上，中国经济金融化对实体经济增长存在着明显的门限效应，假设 3 成立。对于 2002 2019 年中国的经济发展阶段而言，经济金融化水平有效推动了实体经济增长，目前的经济金融化水平虽然仍处于适度范围，但只有在合适的降幅水平内，才可以达到最强的增长效应。因此，中国经济金融化水平的适当下调会促进实体经济增长，但要注意过度金融化问题的出现。3 时变效应分析构建包含中国经济金融化变动、实体经济增长率和进出口额增长率、固定资产投资实际完成额增长率、政府最终消费支出增长率 4 个变量的 TVP-VA 模型，进一步研究中国经济金融化变动对实体经济增长的影响关系和时变特征。根据 AIC 和 SC 准则判断，模型的最优滞后阶数为 2。通过 MCMC 模拟 10000 次，可输出各参数估计的统计量。运用 OxMetrics 6.0 得到 MCMC 模拟法的参数检验结果(见表5)，参数的后验均值位于95%置信区间内，且标准差较小。Geweke 收敛诊断结果均不能拒绝收敛于后验分布的原假设。无效因子用于判断抽样的有效性，其中经济金融化指标体系的无效因子值较小，最大无效因子值为 82.240，表明 MCMC模拟过程中获得了大约 121.60 个不相关样本，满足后验统计推断的需要，模型模拟合具有较高的有效性，可以保证估计的准确度。因此，MCMC 算法对 TVP-VA 模型的估计有效。表 5中国经济金融化(F1)基于 MCMC 模拟法的参数检验结果参数(sb)1(sb)2(sa)1(sa)2(sh)1(sh)2均值0.0230.0230.0640.0700.8060.328标准差0.0030.0030.0190.0290.3190.13195%L0.0180.0180.0380.0370.3250.13795%U0.0280.0280.1130.1471.5380.643Geweke 收敛诊断值0.1160.4860.9710.8710.6810.928无效因子4.2465.00023.31020.56082.24053.830(1)等间隔脉冲响应函数等间隔脉冲响应函数即在给定的时间间隔下，自变量每增加 1 单位的正向冲击，观察该编号对因变量造成的波动效应。在时间间隔的选取上，选取1 期间隔、2 期间隔和8 期间隔，分别代表2003 2019 年中国经济金融化对变量的短期影响、中期影响和长期影响。图 2(左)显示短、中、长期金融化对实体经济增长的冲击效应基本一致，并表现出明显的时变性阶段波动特征，但 2007 2009 年期间，冲击到响应的时间间隔越短，波动越大。2005 年期间的响应值为正，在 2005 年第一季度达到第一个波峰，但 2006 年后响应值从 0 线急速转负，2008 年达到第一个波谷，中国经济金融化对实体经济增长率响应为负且达到样本期内最低。随后响应值回升，至 2009 年第二季度达到第二个波峰，但仍然为负。2011 2015 年第二季度期间，长期冲击效应一直处于波动的正向效应，但短期和中期冲击效应保持正向的时间较短。2016 年后，虽然中国经济金融化对实体经济增长的冲击逐渐稳步上升，但短期和中期效应更优，更快达到正效应。(2)时点脉冲响应函数分别选取2009 年第二季度、2012 年第四季度和2018 年第四季度3 个时点用以比较在不同时点上，其对中国经济金融化施加 1 单位的变动时，对另外的变量产生的影响。为确保结果的合理性，所选观测时点避免了样本的首尾时点，且涵盖样本的前、中、后期。选择这 3 个时点的原因如下:一是中国经济金融化指数在这 3 个时点都发生了较明显的变化(如图 1所示)。二是基于典型事实，2008 年全球金融危机爆发，中国为了稳定金融市场，实行适度宽松的货币政441EFOM OF ECONOMIC SYSTEMNO22023策和积极的财政政策，使得中国经济金融化水平在 2009 年中旬大幅增长;2012 年中国经济进入新常态，经济金融化也随之产生新的转折点;2016 年之后，对内中国开始推进“三去一降一补”政策，对外中美两国发生贸易摩擦，面对内外环境变化的双重挑战，中国为了保证金融市场的稳步发展，加强金融风险防控，深化金融改革，2018 年底中国经济金融化指数开始回升。图 2中国经济金融化(F1)对实体经济增长率的脉冲响应函数图 2(右)显示不同时点的 3 条曲线走势各不相同，表明实体经济增长对中国经济金融化冲击的反应具有一定的时变性。2009 年第二季度的脉冲响应曲线在 10 期之前一直呈负效应，之后才出现微弱的正效应;2012 年第四季度和 2018 年第四季度的曲线走势体现出，在样本初期，经济金融化冲击正向影响实体经济增长率，且反应迅速。但 2018 年第四季度的曲线在 3 期之后逐渐下降，正向效应缓慢减弱，并在第11 期突破 0 线继续下降。这说明 2012 年第四季度时，经济金融化发生 1 单位标准差偏离，对实体经济增长具有正效应。但 2018 年第四季度时，虽然也有一定的正效应，但这种正效应不断衰减，存在变为负效应的可能性。基于等间隔和不同时点的脉冲响应分析显示，中国经济金融化的增长会引发经济增长的联动效应，验证了假设 4。4 稳健性检验为检验上述门限回归模型和 TVP-VA 模型的稳健性，利用中国经济金融化指数的同比增长率 F2 替换前面经济金融化的代理变量，重新采用门限回归模型和 TVP-VA 模型分析中国经济金融化的实体经济增长效应。表 6中国经济金融化(F2)实体经济增长效应的双门限回归结果变量名称系数标准误差Z 值P 值IE0.0280.0038.860.000INV0.0350.0103.320.001GFCE0.1970.01711.430.000UBAN0.3150.0466.780.000D0.0550.0124.580.000egion1(F2 4.658)F20.0090.0081.130.260_ cons1.0390.06516.100.000egion2(4.658 F2 4.358)F20.5730.2102.730.006_ cons3.7780.9493.980.000egion3(F2 4.358)F20.0040.0022.020.043_ cons1.1730.03929.840.000(1)门限回归模型将滞后 1 期的中国经济金融化指数的同比增长率 F2 作为门限变量，得到回归结果见表 6。结果表明，当 F2 低于低门限值 4.658 时，影响系数为 0.009，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负向影响。当 F2 高于高门限值 4.358 时，影响系数虽然为正，且在 5%的置信水平下显著，但影响系数只有 0.004，相较处于两个门限值之间的金融化水平的影响系数0.573，促进效应大幅减弱。F2 与 F1 的结论大致相同，可以印证前面的门限回归模型是稳健的。(2)TVP-VA 模型等间隔脉冲响应函数中，选取 1 期间隔、2 期间隔和 4 期间隔，分别代表短期影响、中期影响和长期5412023 年第 2 期经济体制改革影响。图 3(左)显示，1、2、4 期间隔的脉冲响应函数相比 1、2、8 期的脉冲响应函数中三条曲线的走势更为一致，冲击影响都与 F1 相似。时点脉冲响应函数中，选取 2009 年第二季度、2012 年第四季度和2018 年第四季度 3 个时点。图 3(右)显示，2009 年第二季度和 2012 年第四季度下的脉冲响应较为平稳，2018 年第四季度的脉冲响应相较于 F1 具有较大不同，但与 F1 相同的是，2012 年第四季度时点下的冲击反应平稳为正，说明 2012 年第四季度经济金融化的实体经济增长效应明显为正效应。图 3中国经济金融化(F2)对实体经济增长率的脉冲响应函数通过稳健性检验的对比分析可以看出，实证结果与前面的结论基本类似，本文的研究结论是稳健的。五、结论与建议1 研究结论中国经济金融化对实体经济增长存在着明显的门限效应，中国经济金融化与实体经济增长之间呈倒 U型关系，不同阈值内增长效应的大小存在差异，但基本不会改变其作用方向。具体来看，过度降低经济金融化水平或一味提高经济金融化水平，都不如较小幅度地降低经济金融化水平更能促进实体经济增长，只有当经济金融化水平的变动值位于合理区间时，经济金融化才能最大限度地与实体经济相匹配，达到增长效应的最大化。中国经济金融化对实体经济增长的影响效应具有时变特征，且短期冲击影响更明显。结合中国经济金融化指数的变动趋势，在经济金融化快速发展阶段，中国经济金融化变动对实体经济增长的影响大致呈负向冲击，尤其是2008 年前后，负效应最强;在经济金融化短暂回落阶段，冲击效应由负转正，经济金融化降低反而促进了实体经济增长;高速增长阶段，经济金融化升高，对实体经济的正效应逐渐转弱;大起大落阶段，经济金融化虽然经历了一段时期的降低，但仍保持在较高水平，此时经济金融化变动对实体经济增长呈微弱的正向冲击，并随着之后经济金融化程度的提高正向冲击减弱，长期来看甚至会产生负效应。2 政策建议深入推进金融供给侧结构性改革，把控经济金融化的“度”，提升经济实体化的“质”;金融部门必须回归本源，坚持金融服务于实体经济增长和区域经济协调发展，引导非金融企业聚焦主业创造价值，助力中国经济高质量发展。第一，供给侧结构性改革要以发展实体经济为着力点，通过创新制度、机制、管理模式、技术等方式，降低交易成本，优化要素市场化配置的约束，营造良好的金融环境，防范经济金融化过度发展，全方位激发市场主体活力，最终实现新旧动能转换，实现高质量供给与消费升级的需求相匹配，从而促进实体经济增长。第二，在实施供给侧结构性改革的过程中，合理把握“去杠杆”的尺度，避免快速降杠杆而酿成风险。应引导金融机构优化信贷结构，支持国民经济重点领域和薄弱环节，严控信贷资金流向僵尸企业，加快对僵尸企业的兼并重组及破产清算;加强对房地产市场的调控，规避房地产价格泡沫破裂引发的连锁效应等。第三，鼓励金融科技创新，降低金融服务实体经济的成本，提升服务效率。641EFOM OF ECONOMIC SYSTEMNO22023参考文献:1 陈波 资本循环、“积累悖论”与经济金融化 J 社会科学，2018，(03):41 47 2 Magdoff H，Sweezy P M Production and Finance J Monthly eview，1983，35(01):1 13 3 齐俊妍，王永进，施炳展，等 金融发展与出口技术复杂度 J 世界经济，2011，(07):91 118 4 Palley T I Financialization:What It Is and Why It Matters?EB/OL https:/www.levyinstitute.org/pubs/wp_ 525.pdf 5 张成思，张步昙 中国实业投资率下降之谜:经济金融化视角 J 经济研究，2016，(12):32 46 6 郝芮琳，陈享光存量 流量一致框架下金融化的经济增长效应研究 J 国际金融研究，2021，(10):3 13 7 Arcand J L，Berkes E，Panizza U Too Much Finance?J Journal of Economic Growth，2015，20(02):105 148 8 田新民，武晓婷 金融化对经济增长的非线性影响研究 J 数量经济研究，2019，(02):1 18 9 黎贵才，赵峰，卢荻 金融化对经济增长的影响:作用机理与中国经验 J 中国人民大学学报，2021，(04):60 73 10 14 潘海英，周敏 金融化对实体经济增长的非线性效应及阶段特征 J 金融经济学研究，2019，(01):18 27，42 11 王志涛 政府消费、政府行为与经济增长 J 数量经济技术经济研究，2004，(08):34 39 12 中国金融 40 人论坛课题组，周诚君，中国人民银行金融研究所 加快推进新型城镇化:对若干重大体制改革问题的认识与政策建议 J 中国社会科学，2013，(07):59 76 13 赵永平 城镇化的经济效应:一个文献综述 J 当代经济管理，2017，(06):50 54esearch on the Effect of Chinas Financializationon the eal Economic GrowthSONG Bo1SONG Shi-yun2(1.School of Business，Qingdao University of Technology，Qingdao266520，China;2.School of Business，Liaocheng University，Liaocheng252000，China)Abstract:This paper measures the Chinas financialization and empirically analyzes the effect of it onthe real economic growth from 2002 to 2019 The results show that there is an inverted U-shaped relationshipwith time-varying characteristics between Chinas financialization and real economic growth Within the sample，Chinas financialization has positive effects on the real economic growth，but different ranges have differentdegrees of the effects Only in a reasonable threshold，financialization will have the max positive effects on thereal economic growth Additionally，the effect of short-term shock is more obvious Therefore，it is necessary tofurther promote the structural reform of the financial supply side，control the degree of financialization，improvethe quality of real economy，insist that finance serve the growth of the real economy，and then achieve the high-quality development of Chinas economyKey Words:financialization;the real economic growth;resource allocation责任编辑:陈明7412023 年第 2 期经济体制改革