夏日無盡

這陣子我們（cysher和革少）在想幾個問題，其中一個是關於金融深化（Financial Deepening）的問題。

關於金融深化和經濟成長的關係，最早可追溯到 Schumpter 在 The Theory of Economic Development（Harvard University Press, 1911）所提出的看法。他認為，金融中介機構所提供的服務，諸如儲蓄活化、投資評估、風險管理、投資計畫監控以及促進交易，對經濟發展有顯著的幫助。在七零年代左右，Goldsmith（Financial Structure and Development, Yale University Press, 1969）和 McKinnon（Money and Capital in Economic Development, Brookings Institution, 1973）則以實證資料揭示了，在部分國家中，金融發展和經濟發展之間似乎存在有緊密的連結。1993年，King和Levine在一個更廣泛的跨國分析中，再度證實了這個正相關是普遍存在的。

然而，正相關是否便意味著因果關係，亦即，金融發展是否真能有效促進經濟發展？顯然，這之間仍有討論的空間。實證上的正相關同時也反映了另外兩種可能：一是經濟成長導致了金融發展；二是兩者之間並沒有存在因果關係，所謂顯著的正相關只不過是反映了共變關係。緣此，King和Levine在該文中又另外做了一個分析，以各國在1960年當年的金融深化程度和其後三十年的經濟成長率做回歸，以及各國60、70及80年當年的金融深化程度和其後十年的平均經濟成長率做回歸，希望如此能夠釐清之間的因果關係。結果是，各年金融深化的初始值和其後十年的成長有顯著的正相關。因此，他們宣稱：Schumpter might be right。

這個結果有說服大多數的經濟學家嗎？答案似乎是否定的。因此，過了幾年，Levine，Loayza和Beck等人又採用新的計量技術重新再做一次回歸。這次他們用了兩種技巧，一是Generalized method-of-moments(GMM) dynamic panel estimators，二是cross-sectional instrumental-variable(IV) estimator。實證結果顯示，金融深化確實有助於經濟發展。之後，不少經濟學家紛紛使用同樣的方法繼續分析不同國別的地區性資料，似乎都加強了這個論點（關於中國的分析，可見Hasan, Wachtel and Zhou，Liang）。

這已是定論了嗎？上述的研究似乎還留下一些問題。首先是，什麼叫做金融深化？上述以總體資料所做的分析，對於金融深化所用的指標是全國流通債務對GDP的比例。因此，隱含的假設是，當流通債務越多時，相應的金融服務就越多。然而，這之間是否存在著一對一的關係，是不無疑問的。舉例而言，對許多銀行來說，借三億元出去，和借四億元出去，所依循的評估標準，和依此所發生的「金融服務」，並不會有顯著的不同。是故，這個假設要成立，必須意味著，在不同金融深化的程度下，每筆借款的規模大致相同，因此，當流通債務越多時，表示借款的件數越多，所提供的金融服務也就越多。當然，更進一步的問題是，那，什麼是「金融服務」？而「金融服務」又是透過什麼具體的管道來影響經濟成長？因為金融服務目前難以modelling，當代探討這類問題的發展文獻，便轉而將金融深化定義為能借到錢的人數佔全國人數的比例。若能夠借到錢的人數變多，便有更多的人能夠利用投資所帶來的致富機會（較詳細的說明請見下文），因此，重點放在借不借的到錢，而非金融服務。顯然，流通債務越多，並不能反映能夠借到錢的人數比例變多了。另外，流通債務的資料來自正規的金融機構，並不能反映民間的私人借貸。至少在中國的資料中，我們看到，很多人能借到錢或是募集到做小生意所需的資金，並不是透過正規的金融機構。

以流通債務對GDP比例當成金融深化指標的最後一個問題是，所謂的流通債務，其實便是貨幣供給值，也就是M2，或是M3。當我們以流通債務和GDP比例對經濟成長跑回歸時，相當於是以貨幣供給值對經濟成長做回歸。目前在學界，貨幣供給成長率和通貨膨脹率，就長期來看，具有一對一的關係，已是定論。因此，如果我們將這兩件事情連在一起，便會得到以下的結論：兩個貨幣供給初始值一樣的國家，其中具有較高貨幣供給成長率以及通貨膨脹率的國家，長期而言，將因其平均而言較高的貨幣供給值，導致較高的經濟成長率。這似乎有違我們平常將通貨膨脹視為毒蛇猛獸的看法。

2006年，Townsend和Ueda以泰國的資料對這個問題重新作了一次分析。首先是，他們弄到了能夠借到錢的人數的資料，因此，得以建立比較切合實際的指標。再者是，他們運用了Calibration的方法，而不是使用回歸分析。他們認為，對一個變遷中的經濟體來說，使用回歸分析將難以避免Shock所帶來的共變的問題。所謂的Calibration，簡言之，他們先建立一個模型，再將模型中的參數（譬如偏好的跨期替代率）以一般公認的數值代入，做出一條長期的GDP以及金融深化的模擬值後，將此和實際數值比對，然後再回頭修正模型。最後的結論是，金融深化和經濟成長的關係應該是一個非線性的關係，而且遠較人們所想像的複雜。