Manufacturing Growth and Financial Development: Evidence from OECD Countries
Klaus NEUSSER
University of Bern
Maurice KUGLER
University of California, Berkeley
Abstract
Recent theoretical models conjecture that the development of the financial sector is essential for economic growth. We investigate this hypothesis from a time series perspective and find that financial sector GDP is cointegrated for many OECD countries not so much with manufacturing GDP but mostly with manufacturing total factor productivity. Moreover, this relation is in some instances characterized by long-run causality in the sense of Granger and Lin. However, even within this homogeneous group of countries, the variety of results suggests a more complex picture than is apparent from cross-sectional evidence.
JEL classification: O40, G00, C32
Keywords: economic growth, financial development, cointegration, long-run causality
Correspondence
Klaus Neusser University of Bern
Department of Economics Gesellschaftsstrasse 49
CH-3012 Bern, Switzerland
Tel.: 41-31-631 4776
Fax: 41-31-631 3992
e-mail: klaus.neusser@vwi.unibe.ch
Manufacturing Growth and Financial Development:
Evidence from OECD Countries*
by Klaus Neusser and Maurice Kugler
Introduction
Ever since Schumpeter (1911) in his path breaking work emphasized the role of the banker as the financier of entrepreneurial ventures, economists consider the development of financial institutions as essential for economic growth. However, only the most recent vintage of theoretical growth models provided the analytical foundations to incorporate Schumpeterrsquo;s insight into a general equilibrium framework.1 In these models, financial intermediation can have a permanent impact through its effect on productivity. In particular, financial intermediaries can improve the allocative efficiency of investment due to their capacity to effectively acquire and process information about the innovative activities of entrepreneurs (King and Levine 1993b; see also Galetovic 1996) or about the aggregate state of technology (Greenwood and Jovanovic 1990) and thereby to fund the most promising projects. Their ability to pool risks across many investment projects further promotes growth by affording higher and safer returns to individual investors.2 If the risk from sectoral shocks is efficiently shared, portfolio diversification may also encourage specialization, and thus productivity growth (Saint-Paul 1992). Furthermore, the presence of banks or insurance companies reduces the need to hold savings in liquid but unproductive assets and thus secures additional funds for investment in productive capital (Bencivenga and Smith 1991; Levine 1991).
These theoretical developments induced many empirical investigations. The evidence produced in most studies relies on the popular growth regression methodology where the average growth rate of per capita output over some period is regressed for a cross-section of countries on a set variables controlling for initial conditions and for country characteristics. The impact of financial intermediation is then assessed by including additional regressors which measure financial deepening. Such measures are based on rough aggregate financial
indicators, like M2, total all purpose issued credit, or bank deposits. The evidence produced by this approach shows that increased financial intermediation or a reduction in financial repression has a significant and positive effect on economic growth (Atje and Jovanovic 1993; King and Levine 1993a and 1993b; Roubini and Sala-i-Martin 1992; among others).
This growth regression methodology has been severely criticized. Quah (1993) has pointed out that it is seriously misleading with respect to the issue of convergence. Moreover, Caselli, Esquivel, and Lefort (1996) have shown, among others, that ordinary least squares (the method which is almost universally used in this context) is consistent only under highly unrealistic assumptions. The failure to control effectively for cross-country heterogeneity and for the endogeneity of the explanatory variables creates large biases.
Against this background, we propose a multivariate time series approach which allows for a richer dynamic specification and which uses an alternative measure of financial depth. The methodology is applied in a cross-country comparison of a sample of thirteen OECD countries over a period of three decades. As many activities related to financial intermediation are not only carried out by monetary institutions, such as banks, but also by security brokers and dealers, investment funds, and insurance companies, it is preferable to use a measure of financial depth which includes the activities of all financial intermediaries. In this study we use the GDP of financial institutions, insurance companies and pension funds instead of some aggregate derived from the balance sheets of commercial banks and other monetary institutions. The GDP of the financial sector covers a broad range of financial activities which includes among other items the deposit and credit business by commercial banks, service charges and commissions related to stocks and bonds issues, and off-balance activities (Boyd and Gertler 1994). An important aspect of our measure is that it includes financial intermediation activities primordial in both universal, German type, and more atomistic, U.S. type, banking systems. Furthermore, it does not underestimate financial depth in industrialized countries with well developed capital markets where the share of liquid assets is comparatively small.
There is a price for using our measure. As it is unbiased and much broader, we are unable to differ
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制造业增长和金融发展：来自经合组织国家的证据
摘要:最近的理论模型推测金融部门的发展对经济增长至关重要。我们从时间序列的角度研究这一假设，发现金融部门的GDP与许多经合组织国家的协整，与制造业的国内生产总值而不是制造业全要素生产率有关。此外，在某些情况下，这种关系的特征是Granger和林意义上的长期因果关系。然而，即使在这个同质的国家集团中，结果的多样性也提供了比横截面证据更明显的更复杂的图景。
- 前言
自从熊彼特（1911）在其开创性的工作中强调了银行家作为创业企业的金融家的角色以来，经济学家认为金融机构的发展对于经济增长至关重要。然而，只有最新的理论增长模型提供了将熊彼特的视角纳入一般均衡框架的分析基础.1在这些模型中，金融中介可以通过其对生产率的影响产生永久性影响。特别是，金融中介可以提高投资的配置效率，因为它们能够有效地获取和处理有关企业家创新活动的信息（KingandLevine1993b;另见Galetovic1996）或关于技术总体状况（Greenwood和Jovanovic1990）从而为最有希望的项目提供资金。通过为个人投资者提供更高和更安全的回报，将风险汇集到许多投资项目中的可能性进一步促进了增长.2如果部门冲击的风险得到有效影响，投资组合多样化也可能鼓励专业化，从而提高生产率（Saint-Paul1992）。此外，银行或保险公司的存在减少了对流动但非生产性资产进行储蓄的需求，从而为生产资本的投资获得额外资金（BencivengaandSmith1991;Levine1991）。
这些理论发展引发了许多实证研究。在大多数研究中产生的证据依赖于流行的增长回归方法，其中一些时期的人均产出的平均增长率在控制初始条件和国家特征的一组变量上对一个国家的横截面进行回归。金融中介的影响是然后通过包括衡量金融深化的其他回归量进行评估。这些措施基于粗略的总体财务指标，如M2，全部发放的信用额度或银行存款。这种方法产生的证据表明，增加金融中介或减少金融抑制对经济增长具有显着和积极的影响（Atje和Jovanovic1993;King和Levine1993a和1993b;Roubini和Sala-i-Martin1992;等等）。
这种增长回归方法受到严厉批评。Quah（1993）指出，它在融合问题上存在严重误导。此外，Caselli，Esquivel和Lefort（1996）已经证明，普通的最小二乘法（在这种情况下几乎普遍使用的方法）只有在非常现实的假设下才是一致的。未能有效控制跨国异质性和解释变量的内生性会产生很大的偏差。
在此背景下，我们提出了一种多变量时间序列方法，该方法允许更加动态的规范，并使用另一种金融深度度量。在三十年的时间内，对13个经合组织国家的样本进行了跨国比较，采用了方法论。由于许多与金融中介有关的活动不仅由银行等货币机构执行，而且还由证券经纪人和交易商，投资基金和保险公司执行，因此最好采用金融深度措施，包括所有金融中介机构的活动。在本研究中，我们使用金融机构，保险公司和养老基金的国内生产总值，而不是从商业银行和其他货币机构的资产负债表中得出的一些分类。金融部门的国内生产总值涵盖范围广泛的金融活动，其中包括商业银行的存款和信贷业务，与股票和债券发行有关的服务费和佣金以及表外活动（BoydandGertler1994）。我们衡量的一个重要方面是，它包括金融中介活动，这些活动在普遍的，德国的类型和更具原子性的美国式银行系统中都是原始的。此外，它并没有低估资本市场发达的工业化国家的金融深度，其中流动资产的份额相对较小。
使用我们的措施是有代价的。由于它是公正的，而且范围更广，我们无法区分银行导向的金融系统（如德国系统）和基于市场的金融系统（如美国）。此外，像这样的综合措施将无法揭示中介功能的具体情况。最有利于经济增长。期望由金融机构执行的各种功能的指数能够区分将金融发展与经济增长联系起来的不同模型所提出的机制。因此，未来的研究应该旨在调整金融深度的衡量标准。我们的研究补充了现有的经验文献，并提供了关于熊彼特原始假设所暗示的因果关系的额外证据。
我们调查的第二个显着特征是依赖于多变量时间序列分析。特别是，我们调查了已记录的制造业GDP的动态关系以及已记录的制造业全要素生产率（TFP）与VAR框架内的已记录金融部门GDP的动态关系。我们的研究策略如下。首先，我们描述了正在调查的时间序列，并提供了一些初步的统计数据和相关性。然后我们建立了使用常规增强Dickey-Fuller和Phillips-Perron测试将变量更好地表征为第一阶的集成过程。接下来，我们测试并估计金融部门活动与技术进步之间的长期关系，通过制造TFP来衡量。为了支持我们的研究结果并评估其稳健性，我们采用了各种各样的统计方法。
最后，我们测试金融部门的GDP是否会导致Granger制造TFP。我们调查的一个创新特征是Granger和Lin（1995）和Hosoya（1991;1996）提出的短期和长期因果关系的区别。这种技术使我们能够将生长从商业周期效应中解脱出来
- 数据描述
我们调查的数据来自经合组织编制的国际部门数据库（ISDB），该数据库为14个经合组织国家的30多个部门提供详细信息.4这些数据每年提供一次，至少涵盖1970年至1991年期间。许多国家，特别是美国和德国，它们延伸到1993年及以后，并在1960年开始。所有部门实际国内生产总值使用购买力平价转换为1990美国美元。
我们的分析侧重于制造业和金融业之间的长期互动。制造业的集中反映了我们的信念，即通过采用最先进的机械和设备中体现的具有成本效益的技能偏向技术，技术知识的进步及其实施是生产力增长的主要来源。因此，金融部门在促进经济增长方面的作用应该在与制造业的关系中变得最为明显。提高生产力的制造技术投资项目在很大程度上依赖于外部融资，并可能面临中介机构帮助缓解的委托代理问题。
将我们的分析与其他分析（例如King和Levine1993b;世界银行1989）区分开来的一个重要特征是我们对财务深度的衡量。我们的目标是涵盖与金融中介相关的所有活动。因此，我们不会将我们的分析局限于商业银行，但我们还将诸如储蓄和贷款协会，投资银行，养老基金以及人寿和伤亡保险公司等机构纳入其中。保险公司包括在内，因为组织良好的保险市场的存在减少了仅为预防原因而保留流动性和非生产性资产的一部分储蓄的需要.5只要可能，我们就排除房地产活动。此外，最重要的是，我们用GDP来衡量金融部门的规模或深度，而不是用部门资产负债表构建的总量。由于金融部门的国内生产总值也包括资产负债表外和资本市场活动，因此它对金融部门内部的结构变化是不变的，例如Boyd和Gertler（1993;1994）对美国的讨论，并且没有任何偏见。各国金融系统的制度差异（Hellwig1991）。这方面对于大多数国家在过去十年中所经历的金融格局的巨大结构变化也很重要（经合组织，1995年）。
我们衡量的一个重要缺点是，它不允许我们区分金融中介促进经济增长的替代渠道。此外，对金融中介机构的增值计量也提出了一些概念性问题，因为没有总销售额。相反，增值计算为对所有生产要素的支付总额，主要包括工资和薪金，利润，利息支出和折旧.6然而，我们将调查解释为与其他研究的补充，并为熊彼特的研究提供进一步的支持。假设通过比现有更好的测量和长期动态分析。
由于该数据库没有提供有关荷兰的足够信息，因此我们对其余13个国家进行了浓缩。表1报告了制造业和金融业实际GDP的平均增长率。他们表明，除加拿大，丹麦和瑞典外，所有国家的金融业增长速度至少都快于制造业。如果房地产被纳入金融部门，增长差异将变得更大。这一事实与世界银行世界发展报告（1989年）中记载的证据一致。日本和比利时的金融部门增长尤其高，同样也出现了高于平均水平的制造业增长。对德国而言，我们观察到其金融业的高增长率，但其制造业的增长率较低。对于一些国家而言，从标准误差可以看出，金融部门的增长比制造业更加平稳。值得注意的例外是法国，意大利，英国，丹麦和瑞典。金融部门GDP的相对平稳程度部分归因于国家会计惯例，这些做法没有充分反映可疑债务的减记准备金。这些不足之处似乎相对较小，因为它们主要反映的是商业周期现象，而不是长期趋势，这是我们调查的主要利益所在。
我们的主要目标是研究制造业技术进步与金融部门深度之间的联系。为此，我们通过Solowresidual或全要素生产率（TFP）来衡量技术进步，TFP计算为实际增加值与资本存量和总就业的几何加权平均值之比。从此以后我们将使用这个比率的对数。权重是根据样本期间的工资份额计算出来的.7没有对资本利用率的变化进行调整。相反，我们通过适当的动态规范和区分长期和短期影响来考虑商业周期波动性。TFP的平均增长率报告在表1的最后一栏中。它们通常在1％到2％之间，比利时的平均增长率低于日本和挪威的平均增长率。
对数据的第一次检查表明，时间序列很可能是非平稳的。我们通过计算增强Dickey-Fuller（ADF）和Phillips-Perron（PP）测试来研究这个假设，包括常数和线性时间趋势。ADFtest的性能在很大程度上取决于近似自回归的顺序（参见1994年的股票讨论）。我们接受了Ng和Perron（1995）的建议，并通过一系列t检验选择滞后长度，从一个kmax阶的自回归开始。这些t检验评估了系数对10％水平的最后滞后的重要性。该程序倾向于选择较少的简约模型，而不是像某些信息标准（如AIC）所选择的模型。然而，Ng和Perron（1995）表明，较少简约的模型对于尺寸失真更加稳健，并且相关的功率损耗仍然相对较小。在我们的应用中，我们将kmax设置为等于4。在菲利普斯-佩龙测试的计算中，我们使用安德鲁斯（1991）和安德鲁斯和莫纳汉（1992）提出的具有自动带宽选择和提取的二次谱内核。尽管传统标准样本量很小，但单位根检验的功效取决于数据的跨度而不是取样频率（Stock1994,2776）。GDP系列的平均跨度为31。5年，TFP系列的平均跨度为26。5年，该数据集涵盖了相当长的采样周期。
结果报告在表2中。通常，ADF测试和PP测试得出相同的结论。在大多数情况下，单位根的零假设不被拒绝。唯一值得注意的例外是日本和澳大利亚。在日本，ADF，但不是PP，测试拒绝两个GDP系列的零假设。在澳大利亚，ADF测试拒绝所有系列的单元假设，而PP测试仅导致对实际制造GDP的拒绝。对于日本，尤其是澳大利亚，必须谨慎解释随后的整合和因果关系分析的结果。总的来说，证据表明2所涉及的时间序列最好被描述为整合一阶而非趋势平稳过程。
- 制造业和金融业的长期发展
3.1协整
根据前一节的证据，大多数时间序列被最好地表征为第一阶段的整合，我们通过分析制造业发展与金融业之间的长期关系来进行调查的主要部分。为此，我们测试制造业GDP与金融部门GDP之间以及制造业TFP与金融部门GDP之间的协整和因果关系。这些测试的主要问题是每个国家的观测数量相当少。为了克服这个问题，我们应用在尺寸和功率之间进行不同权衡的替代测试（Haug1996）。通过这种方式，我们希望提供更深入的见解和更平衡的观点。通过汇集不同国家的数据并通过计算如Pedroni（1997）所建议的组合整合测试来获得加法证据。
基于Haug（1996）的MonteCarlo研究，我们选择了Stock和Watson（1988）测试中具有最大功率和Johansen（1991）测试的基于系统的测试中具有最小尺寸失真。Stock-Watson测试需要长期协方差矩阵估计，其计算方法由Andrews（1991）提出。约翰森测试的表现取决于为VAR选择的顺序。我们已经将Ng和Perron（1995）的建议应用于多变量情形。从最大阶数4开始，我们使用标准Waldtest连续测试最后滞后为零的零假设。单一方程式协整检验基于制造业GDP的初步回归的OLS残差，以及TFP的金融部门GDP。在第二步中，计算这些残差的常规单位根检验。使用ADFtestyield进行Engle-Granger（1987）测试，而Phillips-Perront检验导致Phillips-Ouliaris（1990）测试，根据Haug（1996）发现它具有大功率。ADF的自动回归的顺序和长期协方差估计的计算方法与第2节中描述的单位根测试一样。
此外，我们计算了一系列使协整向量知道的测试。理论模型（例如King和Levine1993b）暗示了协整向量由beta;=（1，-1）给出。使用此附加信息应该可以提高我们的结果。在基于系统测试的情况下，我们应用Horvath和Watson（1995）测试，该测试与Johansen的测试一样，基于VAR。在单方程测试的情况下，该策略相当于对制造业GDP和金融部门GDP的对数差异以及制造业TFP和金融部门GDP的对数差异进行简单的单元测试。这些单位根测试按照上一节中的描述进行计算。
表3报告了制造业GDP和金融部门GDP的结果。基于约翰森的lambda;max检验和Stock-Watson检验，我们发现有利于美国，加拿大，法国和丹麦的协整的证据。对于这些国家，这两个测试都拒绝了没有协整的零假设。此外，在Stock-Watson测试的基础上，我们能够拒绝日本，德国和澳大利亚的零假设，而约翰森的测试则导致对意大利，比利时和挪威的拒绝。因此，对于大多数国家，我们发现了一些长期关系的证据。唯一没有协整证据的国家是英国和瑞典。然而，如果我们将特定的协整向量beta;=（1，-1）作为替代假设，那么Horvath-Watson检验仅拒绝加拿大和法国的零假设。观察单一方程检验，我们发现有利于协整的证据少得多。只有美国，加拿大和日本才能确认基于系统的结果。再次作为替代假设，特定的协整向量beta;=（1，-1），我们发现实际
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