一、引言
改革开放以来，我国的经济发展迅猛，国内生产总值(GDP)年均增速达到9%，成为仅次于美国的第二大经济体，经济成就举世瞩目。伴随经济增长，金融业也得到了快速发展。改革开放初期，我国金融业几乎为零，如今已建成商业银行、证券公司、保险公司等全面的金融机构和多层次的金融市场体系，金融产品种类和数量不断丰富，金融资产总量大幅增加。按照世界经济论坛对各国金融发展水平的评估，2010 年中国综合排名第22 位，其中，银行业排名第8 位(World Economic Forum，2011)[1]。金融已经成为政府调控宏观经济及优化社会资源配置的重要手段，经济日益显现出金融化的特点。但是，经济波动问题一直是困扰我国经济健康发展的一大顽疾。
1978 年以来我国经历了三轮明显的通货膨胀周期，分别是1985~1988 年、1992~1995 年、2003 年至今，每次通货膨胀都给我国经济发展造成了重大威胁和冲击。2003 年至今的通货膨胀虽然物价涨幅相对缓和，但持续时间长，其经济后果不可忽视。本轮通货膨胀还伴随着房地产等资产价格的巨幅上涨，高房价阻断了国民的住房梦。在此背景下，一个值得关注的问题是，金融发展特别是银行中介的发展是否在中国经济波动过程中扮演了重要角色呢?
长期以来，学者们从各个方面研究了金融发展与经济增长的关系，但以金融发展和经济波动为主题的文献十分有限，相关研究尚处于起步阶段(Wahid 和Jalil，2010)[2]，基于不同样本、指标和估计方法得出的实证结论也充满矛盾。Denizer(2000)[3]、Silva(2002)[4]、Tharavanij(2007)[5]为金融发展的经济波动平抑效应提供了支持性证据，而Tiryaki(2003)[6]、Beck 等(2006)[7]则认为金融中介发展与经济波动不具有稳健的联系。Easterly 等(2000)[8]的结论是金融中介发展与产出增长的波动呈U 型关系，而Kunieda(2008)[9]的研究结果显示二者呈倒U 型关系。朱彤等(2011)[10]的研究表明，金融发展能够缓冲并减弱外生冲击对经济波动的影响。姚耀军和鲍晓辉(2013)[11]认为，中国金融中介发展与经济波动呈倒U 型关系，并且正处在金融中介发展对经济波动的放大区间向抑制区间过渡的临界阶段。
综上所述，目前关于金融发展对经济波动影响机制的研究缺少系统性，有必要进一步从理论上厘清二者之间的关系。本文基于相关文献和我国的经济现实，从金融发展均衡和非均衡的视角阐述金融发展影响经济波动的机制，并利用省级面板数据进行实证验证。基于面板数据的计量检验相比于时间序列数据有明显优势：一是可以通过控制变量的选择，更准确地验证金融发展与经济波动的关系;二是我国金融发展存在明显的地区不平衡，东部沿海地区的金融发展水平明显高于西北内陆地区，面板数据可以很好地控制地区差异问题。
本文的主要贡献在于：(1)首次从金融与经济均衡和非均衡的视角，对金融发展与经济波动的关联机制加以分析;(2)提供了基于中国省级面板数据的经验证据，并提出金融非均衡发展是金融监管机构必须高度关注和解决的问题。
本文的结构安排如下：第二部分是理论分析与研究假设，第三部分是基于省级面板数据的实证研究，第四部分是研究结论。
二、理论分析与研究假设
宏观经济运行处于均衡与非均衡的不断变动之中，金融与经济的关系也是如此，其在某些阶段可能处于均衡状态，但在另外一些阶段则处于非均衡状态。改革开放以来，我国经济取得了举世瞩目的增长绩效。同时，经济中的三次产业结构、宏观总需求结构、金融结构、各阶层收入结构及内外经济结构等非均衡问题也日益突出(袁志刚，2008)[12]。基于此，本文着重从理论上阐述金融发展均衡和非均衡的基本内涵及对经济波动的影响。
(一)金融发展：均衡和非均衡的含义
金融发展理论从戈德史密斯的金融结构论，到麦金农、肖的金融抑制和深化论，再到新一代的金融功能论，都展示了金融发展对经济增长的重要意义。但是，20 世纪70 年代以来，各国推行的金融自由化政策并没有取得预想的成功，反而使许多国家饱受金融危机和经济震荡的冲击。在此背景下，很多学者提出了适度金融发展理论(王定祥等，2009[13];余静文，2013[14)] 。本文提出的是金融发展的均衡和非均衡理论。均衡的金融发展可以定义为金融部门发展与实体经济相匹配的一种均衡状态，此时，资源配置是最优的，能够实现稳定基础上的经济增长。但是，金融部门非均衡发展同样是各国经常遇到的问题，计划经济体制国家的金融部门被压抑，而市场经济体制国家往往出现金融过度发展。我们用等产量线和预算约束线分析上述逻辑。假设生产函数Y(t)=F(Kr ( t)，Kf ( t))，Kr 为实体部门资本存量，Kf 为金融资本存量，两者边际替代率递减，则等产量线为左下凸的曲线;总资本K(t)=Kr ( t)+Kf ( t)为预算线，是向下倾斜的直线(图1)。在每一时期t，等产量线和预算线的切点为真实资本和金融资本最优配置状态下金融均衡发展和最优经济增长状态，各切点连线(N)即为金融均衡发展和最优经济增长的动态时间路径。预算线上切点的左上部分A 表示在经济资源配置中投入真实部门的资本存量过多，金融资本形成严重不足，经济出现金融抑制;预算线上切点的右下部分B 表示经济资源配置到真实部门的资本存量偏小，金融资本形成过度。在这两种非均衡状态下，其对应的产量均小于均衡点时的最优产量。可见，只有在金融均衡发展时，即资源配置落在等产量线与预算线的切点时，经济才会长期稳定增长。非均衡的金融发展，不论是金融抑制还是金融过度发展，都会因资源配置扭曲而削弱长期经济增长潜力。
进一步地，我们用无差异曲线分析金融非均衡发展对经济增长与经济波动的影响。图2 中，纵轴表示经济波动，横轴表示经济增长，L1、L2、L3 三条曲线表示经济波动与经济增长的无差异曲线。在适度范围内经济波动增加，经济增速也会加快，但与经济增长的边际替代率递减，形成一条下凸的曲线。在t1 时刻，潜在经济增长率N1 是一条垂直的直线，其与无差异曲线L1 的交点S1 决定了金融均衡发展状态下的最优经济波动水平。如果金融发展受到抑制，经济将位于S1 点左下方，经济波动水平和经济增长率均低于均衡时的最优经济波动水平和潜在经济增长率。如果金融发展过度，短期内经济会偏离均衡点S1，沿无差异曲线L1 向右上方移动，经济增长率高于潜在的经济增长率，并出现更高的经济波动水平，但长期内经济增长必然回归潜在经济增长率，推动无差异曲线向上移动至L2。由于资源配置扭曲，潜在经济增长率左移至N2，两条曲线的交点达到新的均衡S2。如果金融发展持续过度，其则会移动到S3 并进一步向左上方移动，相比于初始均衡点S1 有着更低的经济增长率和更高的经济波动水平。从世界各国的经验来看，拉美国家20 世纪80 年代严重的通货膨胀、美国80 年代的房地产泡沫与储贷业危机、日本90 年代初的资产价格泡沫破灭、1998 年的俄罗斯和东亚经济危机、2007 年的美国金融危机与全球经济危机，都与金融非均衡发展紧密相关，而我国台湾地区以及韩国和新加坡却在60 年代到80 年代因实行金融控制政策而取得了很好的经济绩效。改革开放以来，我国取得了令人瞩目的经济成就，一个重要的原因就是没有同步推进金融市场化，而是采取了先实体经济市场化改革、后金融体系改革的渐进式改革发展战略。在此战略下，金融非均衡发展受到抑制，最大程度上兼顾了稳定与增长。但是，随着金融领域市场化改革的不断推进，特别是房地产、股票等资产市场的迅速发展，我国金融发展呈现出日趋严重的非均衡性，并通过资产泡沫效应和金融加速器效应，形成经济稳定运行的重要隐患;同时，转型期特有的信贷投放国企偏向、预算软约束与投资冲动效应，进一步通过金融非均衡发展加大了我国经济波动。本文将对金融发展影响经济波动的具体作用机制进行详细分析。
(二)均衡的金融发展与经济波动
1.跨期平滑效应。均衡的金融发展可以降低微观主体跨期最优行为面临的信贷约束，平滑当前和将来的消费和投资波动，从而有助于抑制经济波动。动态最优模型已经成为宏观经济学与金融学的标准范式，它将微观个体行为作为一个跨期最优过程，不论是消费者的消费行为还是企业的投资行为，都是基于当前和将来的收益做出的最优选择。例如，生命周期理论将微观个体的生命周期划分为多个阶段，如果t 时期的消费水平大于当前收入，但在t+1 时期收入水平大于消费水平，那么最优行为应是在t 时期进行借贷，以满足当期的消费水平，并用t+1 期的净储蓄偿还当期负债。可见，微观个体的动态优化行为使得消费和投资得以平滑，进而收窄了经济波动幅度。但是，动态优化模型有一个假设条件，即资源能够在各时期不受阻碍地进行流动和配置，这就要求有一个发达的金融体系来实现资源在现在和将来的理性配置。但在现实中，微观个体在每一期都可能面临借贷约束，从而使资源的跨期最优配置难以实现，消费和投资对当前的收入更加敏感，从而出现更大的波动性。Stiglitz 和Weiss(1981)[15]从信贷供给的角度解释了信贷约束存在的逻辑，其研究表明，由于存在信息不对称，利率、最低抵押额和最多借贷额度等调整信贷供给的工具存在逆向选择和道德风险问题，这使得银行存在一个低于市场出清水平时的最优信贷额度，均衡时信贷配给是存在的。Jappelli(1990)[16]从信贷需求的视角研究了信贷约束的影响因素，其微观家庭调查数据表明，年龄、资产、当年收入与家庭受信贷约束的概率负相关，而单身、没有住房和非白人家庭更有可能面临信贷约束。可见，信贷约束对微观个体来说是一个客观存在，它阻碍了资源的跨期优化配置，而金融发展有助于缓解信贷约束，从而使消费和投资的跨期平滑成为可能，进而有助于抑制经济波动。
2.信息生产和风险管理效应。金融发展除了直接缓解微观个体的资金约束外，还具有生产信息和风险管理等重要功能，可以减少金融市场由于信息不对称而导致的逆向选择和道德风险问题，有利于企业的投资、研发投入和创新，实现资源在空间和时间上的优化配置，增强企业投资的稳定性、长期性和逆周期性，并抑制金融加速器效应，抵御经济运行中的各种外生冲击，促进经济稳定。Diamond 和Dybvig(1983)[17]用一个世代交叠模型证明，金融机构通过降低资产的流动性风险，引导居民把收益率低的流动性资产转为持有收益率高的长期固定资产，从而增强企业的逆周期性。Bencivenga 和Smith(1991)认为，金融部门在将储蓄投向高收益项目的同时，又能满足行为人对资产低风险与高流动性的要求，金融发展通过资产的流动性转换提高了投资效率和企业投资的逆周期性。Bencivenga 等(2000)认为，资本市场发展降低了交易成本，提高了长期投资的回报，促进了投资的长期性和抗周期性。Blackburn 和Hung(1998)认为，金融中介通过对项目进行评估并监督项目实施，降低了研发成本，促进了企业更稳定和持续的研发投入。Wang 和Wen(2009)认为，金融发展促进了风险管理能力的提升，当不同企业面临异质性冲击时，尽管单个企业投资具有较大波动，但经济体的总投资波动并不大。Aghion 等(2010、2004)、Caballero 和Krishnamurthy(2001)认为，金融中介发展减少了信贷市场的信息摩擦，降低了信贷融资对企业资产负债表状况的依赖，从而有利于抑制金融加速器效应，增强企业投资的逆周期性，从而对经济波动产生平抑作用。
(三)非均衡的金融发展与经济波动
1.资产泡沫和金融加速器效应。Borio 和White(2003)指出，很多国家信贷与GDP 比率的大幅提升与资产价格的上涨正相关，而银行信贷的快速扩张和资产价格的上涨又是由人们的乐观预期造成的，经济主体对未来的发展乐观，经济就会持续扩张，推动资产价格上涨，这种增强的看涨预期进一步加速了银行信贷扩张和资产价格上涨(Okina et al.，2001)。资产价格上涨通过财富效应、资产负债表效应、货币激活效应等渠道传递到实体经济，引致实体经济通货膨胀，造成实体产业空心化和虚拟化、货币政策调控陷入困境等不利后果，严重的资产价格泡沫是导致金融市场危机、银行业危机及经济危机的根本原因(Filardo，2004;Borio 和Lowe，2002)。项卫星等(2007)对20 世纪80 年代以来美国及东亚各国的房地产泡沫危机进行了考察，发现银行信贷在房地产业的过度扩张不仅是形成房地产泡沫的重要原因，而且在泡沫崩溃及经济、金融危机中同样起了重要作用。沈悦和刘洪玉(2004)的研究证实，1998 年以来中国房地产价格的巨幅上涨已经不能用经济基本面进行解释，它是由同期银行信贷和货币供给量的爆炸式增长所决定。李宏瑾(2005)基于面板数据模型分析发现，银行信贷在房地产市场中起了至关重要的作用。陈继勇等(2013) 实证分析了1998~2011 年中国资产价格极度繁荣与极度萧条时期的流动性特征及其与资产价格波动的关系，发现流动性在资产价格极度繁荣与极度萧条时期扮演着重要角色，股票、房地产价格波动均隐含了一定程度的未来产出和通货膨胀信息。根据相关统计资料，2000年至今，我国的广义货币供应量增长了大约10 倍，这主要是因为银行信贷的爆炸式增长造成了派生货币。银行信贷的快速增长伴随着自2003 年开始长达10 多年的通货膨胀周期，这在新中国经济史上尚属首次，此轮通胀的典型特征是形成了巨大的房地产泡沫，北京、上海等地的房价上涨幅度超过10 倍。
由于信贷市场的信息不对称和代理成本问题，银行信贷与资产市场之间的紧密关系通过金融加速器效应进一步放大。Bernanke 等(1996)阐述了信贷市场不完美所导致的最初反向冲击通过信贷市场状态的改变被加剧和传递的机理(金融加速器)，从而揭示出信贷市场在小冲击，大波动中的重要作用。崔光灿(2006)运用包含金融加速器的两部门动态宏观经济学模型，考察了资产价格波动对经济稳定影响的金融加速器效应，认为在我国的宏观经济运行中，可以运用金融加速器机制解释由资产价格波动带来的宏观经济波动。赵振全(2007)基于金融加速器理论，运用门限向量自回归(TVAR)模型进行了分析，发现信贷冲击对信贷市场状态变化的作用最为显著，其次是货币冲击和价格冲击，最后是实际冲击，因此，金融加速器理论有助于合理解释我国宏观经济波动的轨迹特征。房地产市场的金融加速器效应更为显著，因为房屋和土地是银行信贷最为理想的抵押物，房地产价格的上涨自然增加了以房屋和土地作为抵押物的银行信贷，并且房屋和土地价值是企业资产负债表中的重要组成部分，房屋和土地价值的提高会改善资产负债表，增加基于资产负债表的银行信贷投放，而银行信贷不断流入房地产市场又驱动房地产价格不断上涨。黄静(2010)、鞠方等(2013)、王曼怡和刘同山(2010)、曹勇和张鹏(2013)从多方面证实了我国房地产市场存在显著的金融加速器效应。可以说，银行信贷在房地产市场上非均衡发展所形成的资产泡沫和金融加速器效应，以及房地产业及相关联产业在GDP 中占有的重要地位不断提升，构成我国经济稳定发展的严重威胁和经济波动的重要来源。
2.信贷投放的国企偏向、预算软约束与投资冲动效应。银行信贷与国有企业的预算软约束和投资冲动显然是转轨时期经济波动的重要原因(陈晓光和张宇麟，2010)。在我国从计划经济向市场经济过渡的转轨时期，金融体制改革落后于实体经济改革，使得金融资源配置存在严重的所有制歧视，银行信贷偏向国企倾向严重。民营企业在信贷上面临所有制歧视，不得不借助于更为昂贵的商业信贷，民营中小企业融资难问题成为我国长期存在而又不能得到有效解决的难题(卢峰和姚洋，2004;刘瑞明，2011)。这一问题因国有企业预算软约束的进一步强化，加剧了金融资源的配置扭曲，并因国企的投资冲动，冲击着经济和金融稳定。预算软约束引发的地方政府和国有企业的道德风险，导致国有企业的低效率和创新不足，使得短缺经济持续存在，造成供给不足的通货膨胀压力(林毅夫和李志赟，2004)。
随着市场化改革的不断推进，国有企业预算软约束的顽症得以遏制，但由于我国市场化改革缺少制度保障，政府与国企的职能边界不明确，进入新世纪以来我国经济出现了一定程度的国进民退现象，①预算软约束又有所增加。(1)直接政府补贴，其主要形式是财政补贴、财政贴息和税收返还等。1994~2006 年，国家财政用于国企亏损的补贴达3 652.92亿元。据新闻媒体报道，2004 年以来，中石油和中石化两家公司在整体盈利的情况下累计获得政府补贴1 250 亿元。2013 年，170 多家上市国企获得的政府补贴超过净利润。(2)间接或隐性补贴。国企的垄断地位、负税水平、金融配置的所有制歧视、地区间的市场分割等，构成政府对国有企业的间接或隐性补贴(刘瑞明，2013)。例如，2007~2009 年992 家国企的所得税平均税负为10%，而民企平均税负达到24%。在融资成本方面，国企的平均实际利息率为0.016，而民企的平均实际利息率为0.054，若按民企的利率水平重新计算国企应支付利息，则2001~2008 年利息支付差额共计28 469 亿元。在土地和资源使用成本方面，按市场价计算的2001~2009 年国有及国有控股工业企业共少缴纳地租25 787 亿元，少交资源租金约4 977 亿元(天则经济研究所，2010)。最近的一个案例是2008 年的4 万亿财政扩张政策。4 万亿投资主要给了国企，其中主要是央企;10 万亿新增贷款主要也是给了国企，其中主要是央企。2008 年扩张的财政政策促成了国企的大规模投资。②可见，财政、金融资源向国企的过度配置、国企的预算软约束和投资冲动，仍是困扰我国银行信贷资产安全和宏观经济稳定的重要隐患。
(四)研究假设的提出
由理论分析可知，金融均衡发展通过缓解微观主体跨期最优行为过程中的信贷约束，实现了资源在各期的平滑配置;通过信息生产和风险管理效应，减少了信贷融资的资产负债表依赖，降低了金融加速器效应，促进了投资的长期性和逆周期性，从而抑制了经济波动。金融非均衡发展导致资产市场泡沫化，并通过金融加速器进一步膨大资产泡沫，引发经济波动。我国信贷投放的国企偏好、预算软约束与投资冲动效应，是转轨时期特有的金融发展非均衡现象，不利于经济稳定。需要指出的是，最近十年来我国房地产市场日趋泡沫化、银行信贷井喷式增长、银行信贷国企偏向有增无减等特征事实，表明我国金融非均衡发展在这一时期占据了主导地位，对经济稳定增长非常不利，本文将在下面的实证研究中进行验证。
三、实证研究
(一)计量模型设定、变量定义与数据来源本文基于我国31 个省(直辖市、自治区)2001~2012 年的面板数据，利用固定效应(FE)-随机效应(RE)分析法，实证检验了金融发展与经济波动的关系，并采用了多元回归模型，以控制其他变量对经济波动的影响。本文设定的回归模型如下：
yit=i+c+1x1it+2x2it++kxkit+it (1)式中，i=1，2，3，，
31 代表31 个省、市、自治区，t=2001，2002，2003，，2012 代表样本区间为2001~2012 年，c 为常数项，i 表示选取固定效应模型时各地区有一个不随时间变化的效应， 为残差项。
y 是经济波动变量，为了全面反映我国的价格与经济波动情况，我们引入了三个变量。(1)各地区GDP 平减指数(Gdpindex)，其计算公式为名义GDP除以实际GDP，本文将其转化为2000 年=100 的定基数据。与CPI、PPI、房地产价格等价格指数只能反映部分市场和商品的价格变化相比，GDP 平减指数能够全面反映一般价格水平的波动情况。(2)各地区消费者价格指数(Cpi)，主要反映终端消费品市场价格水平的变化，本文将其原始数据转换为2000 年=100 的定基数据。(3) 各地区商品房销售价格(Houseprice)，主要反映房地产市场发展和价格水平的波动情况。新世纪以来，我国房地产市场发展迅速，成为经济发展的主导产业，同时，房地产价格上涨过快，且由于房地产是重要的金融资产，我国金融的非均衡发展主要体现在房价上。
x1 是金融发展变量，为了全面衡量我国的金融发展情况，体现金融非均衡发展的效应，我们构建了六个金融发展变量。(1)社会融资规模(Finance)，即社会融资总量占GDP 的比例。社会融资总量是一个新的统计指标，人民银行调查统计司于2010 年11月开始研究、编制社会融资规模指标。社会融资总量是指一定时期内(每月、每季或每年)，实体经济从金融体系获得的全部资金总额。这里的金融体系是整体金融的概念，从机构来看，它包括银行、证券、保险等金融机构;从市场来看，它包括信贷市场、债券市场、股票市场、保险市场及中间业务市场等。在统计口径上，社会融资总量=人民币各项贷款+外币各项贷款+委托贷款+信托贷款+银行承兑汇票+企业债券+非金融企业股票+保险公司赔偿+保险公司投资性房地产+其他。随着我国金融市场的发展及直接融资比重的提高，企业融资渠道逐渐多样化，社会融资总量成为一个全面刻画我国金融发展水平的指标。
(2)各地区银行存款规模(Save)，即银行各项存款年末余额占当年GDP 的比例。(3)各地区银行贷款规模(Loan_total)，即银行各项贷款年末余额占当年GDP 的比例。(4) 各地区银行中长期贷款规模(Loan_long)，即银行各项中长期贷款年末余额占当年GDP 的比例。(5)各地区银行信贷长短比(Loanratio_ls)，即银行各项中长期贷款年末余额与银行各项短期贷款年末余额的比值。(6)各地区直接融资占比(Finance_direct)，即股票和债券融资额占社会融资总量的比例。
x2~xk 是一系列影响经济波动的控制变量，包括工资水平、消费水平、资本产出比率、劳动产出比率、贸易开放度、外商直接投资、财政规模、城镇化率等。(1)工资水平Wage，即各地区城镇单位在岗职工平均货币工资，按照GDP 平减指数折算为2000 年为基期的不变价实际工资。工资增长通过成本加成和需求拉动导致价格水平的上升，它可能是影响价格波动的重要变量。(2)各地区消费水平Consume，即社会消费品零售总额占GDP 的比例。消费是社会总需求的重要组成部分，消费增长会导致需求拉上的通货膨胀。(3)资本产出比率Capital，即各地区年末资本存量占当年GDP 的比例。现有文献常用永续盘存法进行估计，这一方法可以记作：Capit= Capit(1-it ) +Iit。张军等(2004)采用的当年投资指标I 为当年固定资本形成总额，各省固定资本形成总额的经济折旧率 是9.6%。我们沿用其估算方法、参数赋值，以其估算出的2000 年各省年末资本存量数，并使用各省统计年鉴中的固定资本形成总额，测算出各个省份2001~2012 年的年末资本存量数据。资本存量增加会提高生产能力，增加总供给。同时，资本存量的形成来自于投资，而投资是需求层面的重要内容，因此，资本存量会从供给和需求两个方面对产出和物价水平产生影响。我国经济一直是投资拉动型增长模式，资本对经济发展与波动影响的重要性不言而喻。(4)劳动产出比率Labor，即各地区年末从业人数占GDP 的比例。就业人数增加会通过影响供给和需求，影响产出和物价水平。从宏观层面来看，反映通胀与失业率(就业率)的菲利普斯曲线表明通胀率与就业率正相关，我们称该效应为就业的菲利普斯效应;从地区层面来看，由于我国存在大规模的劳动力流动，劳动力大量流入地区可能存在市场规模效应，比劳动力净流出地区面临更低的价格水平，我们称该效应为劳动力的地区流动效应。本文采用的是省级面板数据，各地区的就业人数必然包含劳动力流动效应，因此，各地区就业人数对价格波动的影响取决于菲利普斯效应与地区流动效应孰大孰小。(5)各地区贸易开放度Trade，即地区进出口总额占GDP的比例。(6)各地区外商直接投资Fdi，即外商直接投资占GDP 的比例。贸易开放度和外商直接投资反映了一国经济对外开放程度，总体上有利于平抑价格波动(Romer，2003;黄新飞，2007)，但也可能通过国际价格传递效应和外汇储备累积效应加大通货膨胀压力(胡援成、张朝洋，2012;方先明等，2006)。(7)各地区财政规模Fiscal，即各地区财政收支总额占GDP 的比例。财政支出是社会总需求的重要组成部分，财政规模扩张可能导致需求拉上的通货膨胀。
FTPL 理论提出，价格是一种财政现象，因此，政府的财政行为是影响经济波动的重要因素。(8)各地区城镇化率Town，即地区城镇人口占各地区常住总人口的比例。城镇化水平提高是我国经济发展的一个显著特征，它也是不能忽视的控制变量。
以上各变量的原始数据取自国家统计局网站、中国人民银行网站、《中国统计年鉴》、《中国金融年鉴》、《新中国60 年统计资料汇编》，并根据相关公式计算得到各变量的数据。
在控制变量方面，财政规模、城镇化水平和实际工资水平与房价显著正相关，表明财政扩张、城镇化发展和实际工资增长对一般价格水平、终端消费品价格水平和房价上涨都有推动作用。就业水平与房价显著正相关，结合表3 可知，就业水平高的地区有着更高的房价和更低的CPI，这些地区是劳动力流入和聚集地区，从而验证了劳动力流动地区效应;结合表2 可知，就业水平对一般价格水平的影响不再显著，表明就业增加所导致的更高房价和更低CPI在一般价格水平上相互抵消了。与表2 和表3 显示的投资与一般价格水平、CPI 显著正相关的结果相比，投资与房价的关系不再显著，其原因可能是房地产投资在总投资中的比重并不大，房地产投资对房价的影响有限。Fdi 与房价显著负相关，消费水平、对外贸易与房价的关系不显著。综合考量房价的决定因素，我们认为，房价表现出很强的金融资产属性(如金融发展、财政规模、城镇化、实际工资、劳动力人数等主要从需求层面和资产保值增值角度影响房价的因素与房价显著正相关)，实体层面的因素不具有决定性(如投资、消费、对外贸易与房价的关系不显著)，金融发展在房地产市场上表现出较强的资产泡沫效应和金融加速器效应。
基于表2、3、4 的回归结果可知，在控制了一系列变量后，金融发展总体上对终端消费品价格波动具有平抑作用(社会融资总量、银行各项贷款余额与CPI 显著负相关)，而以银行信贷的国企和政府部门偏向(银行中长期贷款规模、银行贷款长短比与GDP平减指数显著正相关)、金融资产市场过快发展(直接融资占比与GDP 平减指数、CPI、房价均显著正相关)、房地产资产价格快速上涨(所有金融发展变量与房价均显著正相关)等为主要表现形式的金融非均衡发展加大了经济波动，这一实证结果基本上验证了前文论述的金融发展与经济波动关系的理论逻辑。直接融资占比的含义可以得到进一步的阐释：如果直接融资占比的提高反映了实体经济对资本形成的真实需求和金融结构的优化，那么它至少应该与价格指数表现出一定的负相关性，即平抑经济波动;但实证结果显示直接融资占比与GDP 平减指数、CPI 和房价均显著正相关，说明直接融资占比更多地反映出二级虚拟市场的泡沫化程度，更适合衡量金融发展的非均衡程度，而不是均衡的金融发展程度。
四、研究结论
本文对现有文献进行了梳理，利用等产量线和无差异曲线，首次系统阐述了金融发展的均衡和非均衡含义，并在均衡和非均衡框架下阐述了金融发展与经济波动的关联机制：金融均衡发展通过缓解微观主体跨期最优行为过程中的信贷约束，实现了资源在各期的平滑配置;通过信息生产和风险管理效应，降低了信贷融资的资产负债表依赖性，减弱了金融加速器效应，促进了投资的长期性和逆周期性，从而抑制了经济波动;金融非均衡发展导致资产市场泡沫化，并通过金融加速器进一步增大了资产泡沫，引发了经济波动;信贷投放的国企偏好、预算软约束与投资冲动效应，是我国转轨时期特有的金融发展非均衡现象，这不利于经济稳定。需要指出的是，近十年来，我国房地产市场日趋泡沫化、银行信贷井喷式增长、银行信贷国企偏向有增无减等特征事实，表明金融非均衡发展在这一时期可能占据了主导地位，对经济的稳定和持续增长很不利。基于我国2001~2012 年期间31 个省、市、自治区的面板数据分析，我们发现，金融发展总体上对终端消费品价格波动具有平抑作用(社会融资总量、银行各项贷款余额与CPI 显著负相关)，而以银行信贷的国企和政府部门偏向(银行中长期贷款规模、银行贷款长短比与GDP 平减指数显著正相关)、金融资产市场过快发展(直接融资占比与GDP 平减指数、CPI、房价均显著正相关)、房地产资产价格快速上涨(所有金融发展变量与房价显著正相关)等为主要表现形式的金融非均衡发展加大了经济波动，从而基本上验证了上述理论逻辑。直接融资占比的含义可以得到进一步的阐释：如果直接融资占比的提高反映了实体经济对资本形成的真实需求和金融结构的优化，那么其至少应该与价格指数表现出一定的负相关性，即平抑经济波动;但实证结果显示直接融资占比与GDP 平减指数、CPI 和房价均显著正相关，考虑到我国的资本形成并不依赖于金融市场，而主要依靠银行信贷，在银行中长期信贷大幅度提高的背景下，直接融资占比更多地反映出二级虚拟市场的泡沫化程度，它更适合衡量金融发展的非均衡程度，而不是金融发展的均衡程度。基于理论框架和实证结论，本文得到的一个重要政策含义是：加强对金融发展的监管以抑制金融非均衡发展，促使金融发展回到均衡的轨道上来，对于实现经济稳定增长具有重要的意义。
