金融结构对经济增长影响研究

２０１５年第３期　牡丹江师范学院学报（哲社版）　Ｎｏ．３，２０１５　（总第１８７期）　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｍｕｄａｎｊｉａｎｇ　Ｎｏｒｍａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　Ｔｏｔａｌ　ＮＯ．ｉ８７　金融结构对经济增长影响研究　王承奔，任森春　（安徽财经大学金融学院，安徽蚌埠２３３０３０）　［摘　要］　采用描述性统计的方法剖析金融结构的现状。基于金融结构与科技进步的协同关系，把金融　结构因子添加到广义技术进步系统，使用主成分法和因子分析法分析各金融结构因子对经济的影响。研　究表明，金融的发展并没有充分引导到支持实体经济发展中来。　［关键词］　广义技术进步；金融结构；经济增长；变替代弹性生产函数　［中图分类号］Ｆ８３２．１　［文献标志码］Ａ　［文章编号］１００３—６１２１（２０１５）０３—００１４—０５　学者们对金融结构与经济增长研究观点以归纳　（二）金融结构对经济增长影响的实证分析　为四类，一是以银行为代表的金融机构优越论，二是以　Ｒｅｖａｎｋｅｒ（１９７１）提出变替代弹性（ＶＥＳ）生产函　股市为代表的金融市场优越论，三是金融结构无关论，　数模型，其形式为：　四是最优金融结构与经济发展状态有关或者称为金融　Ｚ—ＡｅｘｐＩ　——ｄｋ　————　’　结构动态论。￣ｉ－４］金融结构对经济影响的研究虽多，但　忌＋ｃ（　）　ｎ十　在实证研究过程中，鲜有学者能够有效地将影响经济　的其他主要变量（诸如资本、劳动力、科学技术）系统地　其中，Ｚ—Ｙ／Ｌ，ｋ—Ｋ／Ｌ；并假定替代弹性是Ｋ／Ｌ的　纳入到分析之中。［ｓ－７］本文基于金融在经济系统中的影　线性函数，即　口＋ｂｋ　ｏ［８１３３２这种模型跟其他生产函　响路径，从广义技术进步视角，借助变替代弹性生产函　数模型相比，更具有一般性。根据需要，选择ｎ＝１，　数，把影响经济的主要变量系统地纳入到分析之中，计　一１十　时，也就是　算金融各结构因子“’对经济的影响。　Ｙ—ＡＫ　［Ｌ＋（　）Ｋ］雨，　一、实证分析　其中ｎ，ｂ，ｃ为待估参数。由于现实中一国生产的规　（一）金融结构描述性统计分析　模报酬情况难以直观判断，所以引入规模报酬参数　主要考察我国金融发展是否缓慢，是否因未完成　，则本文中参考的变替代弹性生产函数的理论形式　利率市场化而出现储蓄不足，Ｍ２过低的情况。　为：　广　叶　．　．．十　一一　一一　Ｙ一　南［Ｌ＋（　）Ｋ］雨。　广义技术进步Ａ是由科学技术进步和金融发展　共同组成。金融既促进了科技向生产的转化，　又推　动了再生产过程；科学技术既创造了新的生产方式，　１９９８　１９９９　２０００　２００１　２００２　ｌ删３　２００４　２００５　２００６　２００７　２００８　２∞０　２０ｌ０　２叭１　２０１２　年份　也能促进原有的生产更有效地运行。广义技术进步　图１货币化率折线图　Ａ在生产中的作用类似化学反应中的催化器，本身不　从图Ｉ中可以看出，１９９８—２０１２年，货币化率稳　能独立参与生产，依赖于其他生产要素发挥放大反应　定在１．２～ｉ．９之间。其中１９９８—２００２年，货币化率　速率的作用。在本文中，广义技术进步Ａ一科学技　在１．２～Ｉ．５之间，２００３—２０１２年，货币化率在１．５～　术　×金融　，且ａ＋　≤１。科学技术ＳＴ＝自然科学　Ｉ．９之间。可以认为我国货币化率出现明显的增长　ＮＳ＋社会科学ＳＳ。其中社会科学主要包括管理创　趋势，且货币化程度并不低。　新与人员素质，自然科学主要包括纯自然科学理论和　［收稿日期］２０１５－０１—０２　［作者简介］ｔ　７￣（１９９０一），男，山东枣庄人，金融学专业２０１３级硕士研究生，主要从事商业银行经营与管理研究；任森春（１９６５一）　男，安徽宣城人，教授，博士，主要从事农村金融、商业银行管理研究。　［基金项目］　中华全国供销合作总社科研项目（ＧＸＺＳＫＹ２０１１０５）　一１４—　２０１５年第３期　（总第１８７期）　牡丹江师范学院学报（哲社版）　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｍｕｄａｎｊｉａｎｇ　Ｎｏｒｍａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ＮＯ．３，２０１５　Ｔｏｔａｌ　Ｎ０．１８７　科技发明专利。因此，广义技术进步被细化后的变替　代弹性生产函数的理论形式为：　规模以上工业企业股份有限公司比率是规模以上工　业企业单位数与规模以上工业企业股份有限公司数　之比，两项指标１９９８年至２０１３年的数据来源于国家　统计局。研发投入使用研发支出（占ＧＤＰ的比例）指　标进行评价，１９９８—２０１２年数据来源于世界银行，２０１３　ｙ一（　）　Ｍ　Ｋ南［Ｌ＋（　Ｋ］　，　其中ｋ是科学进步因素与金融因素之间单位的调整　因子，不具有经济含义，在这两变量的无量纲运算中　可以剔除。此式即本文研究所使用的公式。由于　ＶＥＳ生产函数是不可线性化的非线性模型，为了便　年数据使用最小二乘法线性估计静态预测值。本文　中使用发明专利申请授权数（项）指标衡量发明专利　的情况，１９９８—２０１３年数据来源于国家统计局。金融　于使用最小二乘法线性估计，对函数两边取对数，并　机构各项存款与贷款使用中宏统计数据库中的金融　加上随机误差项，　ｌｎＹ—ａｌｎＳＴ＋ａｌｎｋ＋　，ｚＦＡ＋　ｌｎＫ＋　（Ｌ十　Ｋ）＋　。　令ｚ（ｍ）一Ｉｎ（Ｌ＋ｍＫ）一ｌ　（Ｌ＋　旱＿Ｋ），在ｍ　＝０（即６一Ｏ）处展开泰勒级数：　。　ｚ（ｍ）一ｌｎＬ＋．　ｍ＋０（ｍ）。　将其代入模型得到：　ｌｎＹ—ａｌｎＳＴ＋ａｌｎｋ＋　ｎＦＡ＋　ｌｎＫ＋　批＋　＋　。　令Ｚ—ｚ　ｙ；ａｏ—ａｌｎｋ；０ｌ—ａ；Ｘ１一ｌｎＳＴ；０２一　卢；Ｘ２　ｚ　ＦＡ；　；Ｘｓ—ｌｎＫ；　一　ＩＸ４　一ｌｎＬ；　一　一　。　可以将其表示成线性模型：　Ｚ：０ｏ＋１　Ｘ　＋　Ｘ　＋　Ｘ。＋　Ｘ　＋　Ｘ　＋　利用最小二乘法估计出０１的值，进而得到ｋ、ｃ、　、　ｂ、０ｔ、　的估计值。　考虑到数据的易得性和分析的有效性，在本文中　并没有使用表１中全部层次所有指标进行衡量。在　本文中使用入学率，高等院校（占总人数的百分比）指　标间接衡量就业人口受教育程度，１９９８－２０１２年数据　来源世界银行，２０１３年数据使用最小二乘法线性估　计静态预测值。在职人员培训时间使用提供正式培　训的公司（占公司数的百分比）指标，１９９８年至２０１３　年（２００３年与２０１２年除外）数据通过２００３年数据和　２０１２年数据使用两点法直线公式推断，２００３年与　２０１２年数据来源于世界银行集团，公司治理结构的　评价使用规模以上工业企业股份有限公司比率指标，　机构各项贷款和金融机构各项贷款这两个指标描述，　１９９８—２０１３年数据来源于中宏统计数据库。Ｍ２使用　货币与准货币指标衡量，１９９８—２０１３年数据来源于世　界银行。本文使用中债综合指数、上证综合指数、深　证综合指数、深证成分指数衡量金融市场的情况，数　据来源于ｗｉｎｄ数据库。资本使用固定资本形成总额　（按现价本币）指标，劳动力使用“劳动力，总数”指标，　经济总量使用ＧＤＰ（现价本币单位）指标，这三个指　标１９９８—２０１３年数据来源于世界银行集团。　表１广义技术进步的指标层次　就业人口受教育程度　科　在职人员培训时间　技　社会科学　公司治理结构　进　国家政策和制度　步　自然科学　研发投入　广　发明专利　金融机构各项存款　义　金融机构各项贷款　技　金融机构　金融机构票据　术　其他可衡量指标　金　中债综合指数　进　融　中债国债指数　步　结　债券指数　中债金融债指数　构　金融市场　中债企业债指数　沪深３００　股票指数　上证综合指数　深证综合指数　深成指　由于指标众多，内在联系复杂，本文考虑使用指　标的主成分来衡量科学技术进步和金融这两个变量。　科学技术进步ＳＴ＝社会科学进步ＳＳ＋自然科　学进步ＮＳ＝ｋ　Ｆ　＋ｋ。Ｆ２　＋…＋ｋ　Ｆ　。　金融ＦＡ一是　Ｆ。　＋忌　Ｆ　＋…＋ｋ　Ｆ　。　Ｆ　＝第ｉ主成分，ｋ　一方差贡献率，调节主成分与　ＳＴ总体的比例关系。　由于金融自循环等原因，代表广义技术进步的各　主成分并未完全做到对经济增长起作用，根据他们对　一】５一　２０１５年第３期　（总第１８７期）　牡丹江师范学院学报（哲社版）　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｍｕｄａｎｊｉａｎｇ　Ｎｏｒｍａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ＮＯ．３，２０１５　Ｔｏｔａｌ　ＮＯ．１８７　经济影响的概率对其配指数　调节其影响力。　ｄ．一格兰杰原因概率，调节主成分与经济的影响　关系。　从因子载荷因素分析，第一个主成分主要与金融　机构因素有关，第二个主成分主要与金融市场因素中　的股票指数有关，第三个主成分主要与金融市场因素　中的债券指数有关。　为了强化对金融结构的分析，定义９９　的累计　１．科学技术进步主成分　将入学率、高等院校（占总人数的百分比）、提供　正式培训的公司（占公司数的百分比）、规模以上工业　企业股份有限公司比率、研发支出（占ＧＤＰ的比例）、　方差贡献率为选取主成分个数的参考值。金融指标　中的前三个主成分累计方差贡献率超过９９　，集中　发明专利申请授权数（项）这５个指标输入Ｅｖｉｅｗｓ６．０　了原指标的大部分信息，故选取前三个主成分。其　统计分析软件进行处理，通过运算得出原始矩阵的特　征根和相应的方差贡献率，结果如下：　第一个主成分主要与入学率，高等院校（占总人　数的百分比）、提供正式培训的公司（占公司数的百分　比）、规模以上工业企业股份有限公司比率、研发支出　（占ＧＤＰ的比例）有关，根据这些指标，可以判断第一　个主成分与就业人口受教育程度、公司治理结构、研　发投入负相关，与在职人员培训时间正相关。　为了弱化对科学技术进步的分析，定义８５　的　累计方差贡献率为选取主成分个数的参考值。科学　技术进步指标中的第一个主成分累计方差贡献率ｋ　一０．８７５，已超过８５　，集中了原指标的大部分信息，　故选取第一个主成分。　采用Ｇｒａｎｇｅｒ的检验方法分析科学技术主成分　与经济总量ＧＤＰ之间的因果关系大小，得出科学技　术主成分Ｆ　在０．９５７８概率下是ＧＤＰ的Ｇｒａｎｇｅｒ原　因。　根据之前所述公式：科学进步ＳＴ—ｋ　Ｆ　＋　忌。Ｆ　＋…＋忌　Ｆ　。由此可以得出科学进步序列　值。由于主成分方法求解的主成分序列中含有负数，　导致之后计算的科学进步序列值也含有负数，虽然体　现了序列中值的大小关系，但其中负数与其经济含义　不符，故进行标准化调整。标准化的调整公式为：第ｉ　个标准化值一（第ｉ个原序列值一原序列均值）÷原序　列标准差＋３。该公式可以保证调整后的标准化值在　９９．７３％概率水平下不小于０。最终获得标准化的科　学进步序列值｛ＳＴ，｝。　２．金融主成分　将金融机构各项存款、金融机构各项贷款、货币　与准货币、中债综合指数、上证综合指数、深证综合指　数、深证成分指数这７个指标用Ｅｖｉｅｗｓ６．０统计分析　软件进行处理，通过运算得出原始矩阵的特征根和相　应的方差贡献率，结果如下：　一】６一　中，第一个主成分的方差贡献率ｋ。＝０．６７２，第二个主　成分的方差贡献率尼。＝０．２１２，第三个主成分的方差　贡献率忌。　０．１０６。从方差贡献率看，金融机构对金　融的影响最大，而在金融市场中股票指数影响大于债　券指数。　采用Ｇｒａｎｇｅｒ的检验方法分析金融主成分与经　济总量ＧＤＰ之间的因果关系大小，得出金融主成分　Ｆ　在０．９６２４概率下是ＧＤＰ的Ｇｒａｎｇｅｒ原因，金融主　成分Ｆ　在０．８９３２概率下是ＧＤＰ的Ｇｒａｎｇｅｒ原因，　金融主成分Ｆ３在０．５８１６概率下是ＧＤＰ的Ｇｒａｎｇｅｒ　原因。　金融ＦＡ＝ｋ　Ｆ。　＋志。Ｆ２　＋…＋愚　Ｆ　。由此　可以得出金融序列值。但这种序列值中和未调整的　科学进步序列值一样含有负数，与经济含义不符。金　融序列值也需要进行标准化调整，其调整公式跟之前　科学进步序列值的调整公式一样：第ｉ个标准化值＝　（第ｉ个原序列值一原序列均值）÷原序列标准差＋３。　该公式可以保证调整后的标准化值在９９．７３　概率　水平下不小于０。由此获得标准化的金融序列值　｛ＦＡ；｝。　由于科学进步序列和金融学列均采用无量纲的　标准化值，故无需使用科学进步因素与金融因素之间　单位的调整因子愚，真实值和标准化值的均值与方差　的差异会体现在ａ和ｐ系数上，使估计的ａ和ｐ系数　变大。’。将所有数据进行整理Ｚ—ｌｎｙ；Ｏｌ—ａ；Ｘ　一　ｌｎＳＴ￣　卢；Ｘｚ　ｌｎＦＡ；　一　；Ｘ。一ＩｎＫ，０４　＝　；Ｘ４：ｈＬ；０ｓ＝　＝　。　代入以下方程：　Ｚ一０。Ｘ　＋０２Ｘ　＋０３Ｘ。＋　Ｘ　＋０ｓＸ　＋　Ｚ一一１．４２９Ｘ　＋０．２６２Ｘ２＋０．９３８Ｘ。＋　（１．２０６）　（０．１４０）　（０．１７６）　０．１９５　Ｘ４＋３．３９０　Ｘ　１０　Ｘ　。　２０１５年第３期　（总第１８７期）　牡丹江师范学院学报（哲社版）　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｍｕｄａｎｊｉａｎｇ　Ｎｏｒｍａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ＮＯ．３，２Ｏ１５　Ｔｏｔａｌ　ＮＯ．１８７　（Ｏ．１９０）　Ｔ一　一１．１８６　１．０２７　（３．８１８×１０　）　１．８６４　０．８８８。　关，与提供正式培训的公司（占公司数的百分比）、规　５．３４２　模以上工业企业股份有限公司比率呈负相关，这意味　着提供正式培训的公司（占公司数的百分比）、规模以　上工业企业股份有限公司比率与经济增长呈正相关，　Ｒ。一０．９９８，ＤＷ一１．８５１。　在０．０５显著性水平上，模型通过Ｗｈｉｔｅ检验和　ＡＲＣＨ检验，不存在异方差性与自相关性。　由此可知，描述１９９８－２０１３年的变替代弹性生产　即已人职劳动力的人力资本和公司治理状况都对经　济产生影响。入学率、高等院校（占总人数的百分比）　与经济负相关主要原因是未考虑职业技术教育对增　函数为：　Ｙ一　ｒ　ＦＡ　Ｋ。・”。［Ｌ＋１．７３５×１０　Ｋ３　其中：　＝１．１３３；ｃ一０．２０８；ｂ一２．０９７×１０＿。。；　口一一１．４２９；口一０．２６２。　最近几年真实值与拟合值（２０１４—２０５０年自变量　数据由历史值根据其与时间的线性关系使用最小二　乘法推断）：　国内生产总值常用对数的真实值：　Ｚ２０ｌ２—３１．５８１；Ｚ２ｏｌ３—３１．６７２；　国内生产总值常用对数的拟合值：　＾　＾　Ｚ２０ｌ２—３１．５７２；Ｚｚ０ｉ３—３１．６６８；　国内生产总值常用对数的预测值：　＾　＾　＾　Ｚ２　＝３１．８４１；Ｚ２。１５—３１．９７９；Ｚｚ。１　＝３２．１１６；　＾　＾　＾　０２０—３２．６６６；ｚ２０３０—３４．０４１；Ｚ２　＝３５．４１５；　＾　Ｚ２０５０—３６．７９０。　国内生产总值的真实值：　ＧＤＰ２０Ｉ２—５．１９５×１０”；ＧＤＰｚ０１３—５．６８８×ｌＯ”；　国内生产总值的拟合值：　Ａ　Ａ　ＧＤＰ２ｏｌ２—５．１４７×１０”；ＧＤＰ　。。。一５．６６４×１０”；　国内生产总值的预测值：　＾　Ａ　ＧＤＰ２…＝６．７３９×１０”；ＧＤＰ２ｏ１５—７．７３１×１０　。；　＾　Ａ　ＧＤＰ２０ｌ６—８．８７１×１０”；ＧＤＰ２ｏ２ｏ—１．５３７×１０“；　＾　Ａ　ＧＤＰｚ０３０—６．０７７×ｌＯ“；ＧＤＰＭ。一２．４０３×ｌＯ　；　＾　ＧＤＰ２０５０—９．４９８×１０　。　方程中需要解释的有两点：　第一，ａ一一１．４２９。科学技术进步变量系数为　负的主要原因是这一阶段我国经济属于粗放型经济，　未能实现内生性增长，导致经济增长与科技进步联系　不大。从具体指标来分析，科学技术进步主成分与入　学率、高等院校（占总人数的百分比）、研发支出（占　ＧＤＰ的比例）、发明专利申请授权数（项）有正相关　加首次求职者人力资本的作用以及科学研究成果投　入生产具有较长的时滞。科学研究成果投入生产具　有较长的时滞也可能是研发支出（占ＧＤＰ的比例）与　经济负相关的原因。　第二，８—０．２６２。　值过小反映了ｌ９９８—２０１３年　金融对经济的正影响较小，这可能与１９９７年东南亚　金融危机和２００８年由美国次贷危机引发的全球金融　危机有关，这两场危机都是金融领域对经济产生了极　大的负面影响。　二、政策建议　通过实证研究发现，我国的金融影响力低，金融　变量的指数口数值很小，说明金融的发展并没有充分　引导到支持实体经济发展中来；金融机构在金融结构　中影响较大，金融机构因子的方差贡献率比金融市场　因子高。　（一）要将金融的发展充分引导到支持实体经济　中来　金融变量的指数Ｇ数值很小，说明金融的发展并　没有充分引导到支持实体经济发展中来。但是我国　货币化率在２００３年之后并没有低于１．５，因此，没有　出现因为利率未实现完全市场化，导致居民储蓄不足　的金融压抑现象。这说明金融的影响力低并不是因　为金融发展水平低下，而是金融效率低下，金融体系　制度不够完善。所以，要加强立法，改善金融生态，加　强金融机构和市场的规范化管理，充分保护金融消费　者的权利。　（二）鼓励和引导金融市场，尤其是债券市场的快　速发展　在对变替代弹性生产函数中的金融主成分进行　因子分析时，可以发现金融机构因子的方差贡献率显　著高于金融市场因子的方差贡献率，也就是说金融市　场发挥的作用要小于金融机构。Ｍ２与金融资产总　值之比中可以找到原因，其比值在多数时间稳定在　６Ｏ　以上，说明金融机构在金融领域起到主导性作　】７一　２０１５年第３期　（总第１８７期）　牡丹江师范学院学报（哲社版）　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｍｕｄａｎｊｉａｎｇ　Ｎｏｒｍａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　Ｎｏ．３．２０１５　Ｔｏｔａｌ　ＮＯ．１８７　用，金融市场发展不足。而金融市场因子中债券子因　子的方差贡献率远远小于股票子因子的方差贡献率，　这说明债券市场发展更为缓慢。因此，建议大力发展　［３］罗文波．金融结构深化、适度市场规模与最优经济增长一基　于资本形成动态博弈路径的理论分析与经验证据［Ｊ］．南开经　济研究，２０１Ｏ（２）：９８一ｌ１６．　Ｅ４］林毅夫，孙希芳，姜烨．经济发展中的最优金融结构理论初探　金融市场尤其是债券市场，普及人们对债券购买的知　识，完善企业债券评级与评机构公布制度，鼓励企业　尤其是成长型的中小企业在金融市场上发行债券进　行融资。　ｉ－ｊ］．经济研究，２００９（８）：４－１７．　［３３林毅夫，章奇，刘明兴．金融结构与经济增长：以制造业为例　［ｊ］．世界经济，２００３（１）：３－２１＋８０．　［６］林毅夫，姜烨．经济结构、银行业结构与经济发展…一基于分省　［注　市场和金融机构两部分。　释］　面板数据的实证分析［Ｊ］．金融研究，２００６（１）：７－２２．　［７］尹雷，赫国胜．金融结构与经济发展：最优金融结构存在吗　…　（１）本文从金融活动是否通过金融中介角度，将金融结构分为金融　基于跨国面板数据的ＧＭＭ估计［Ｊ］．上海金融，２０１４（２）：１０—１４　＋儿６．　（２）对于金融变量真实值的均值，无论从金融工具总值还是社会融　资规模来评价，都要比标准化值大多个数量级，因此在拟合方　程中，标准化值的指数一定比真实值的指数大很多，才能体现　其在经济系统中的作用。科学技术变量的情况也类似。　［８３王文博．计量经济学［Ｍ］．西安：西安交通大学出版社，２００４：　３３２—３３３．　［９］杨婷婷，陈君，张玉鹏．哈牡绥东地区经济转型期金融资源优化　研究［Ｊ］．牡丹江师范学院学报：哲学社会科学版，２０１４（２）：２３一　Ｚ４＋２９．　［参考文献］　［１］Ｄｉａｍｏｎｄ　Ｄ　Ｗ．Ｆｉｎａｎｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｄｅｌｅｇａｔｅｄ　Ｍｏｎｉｔｏ—　ｒｉｎｇ．［Ｊ］．Ｒｅｖｉｅｗ　ｏｆ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃ　Ｓｔｕｄｉｅｓ，１９８４（３）：３９３—４１４．Ｅ２３　陈邦强，傅蕴英，张宗益．金融市场化进程中的金融结构、政府行　为、金融开放与经济增长间的影响研究一一基于中国经验（１９７８—　［１Ｏ］谢彦．完善证券市场制度建设，促进国有经济战略调整［Ｊ］．牡　丹江师范学院学报：哲学社会科学版，２０００（５）：１７－１９．　［１１］ｔ立国．中国特色社会主义市场经济下公平与效率的认识与　２００５年）的实证［Ｊ］．金融研究，２００７（１０）：１－１４．　实践［Ｊ］．生产力研究，２０１ｌ（４）：１２０—１２１＋１４３．　［责任编辑］王立国　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｉｍｐａｃｔ　０ｆ　ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　ｏｎ　ｅｃｏｎｏｍｉｃ　ｇｒｏｗｔｈ　ｆｒｏｍ　ｔｈｅ　ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ　ｏｆ　ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ　ｐｒｏｇｒｅｓｓ　－－－－－－—－－－—－—－・－　ｕ・・－——Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｖａｒｉａｂｌｅ　ｅｌｓｔｉａｃｉｔｙ　ｏｆ　ｓｕｂｓｔｉｔｕｔｉｏｎ　ｏｆ　ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ｆｕｎｃｔｉｏｎ　ａｎａｌｙｓｉｓ　Ｗａｎｇ　Ｃｈｅｎｇ－ｂｅｎ，Ｒａｎ　Ｓｅｎ－ｃｈｕｎ　（Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　ｆｉｎａｎｃｅ　Ａｎｈｕｉ　Ｆｉｎａｎｃｅ　ａｎｄ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ａｎｈｕｉ，Ｂｅｎｇｂｕ，２３３０３０　Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ａｄｏｐｔｅｄ　ｔｈｅ　ｍｅｔｈｏｄ　ｏｆ　ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｖｅ　ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ　ｔｏ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｔｈｅ　ｓｉｔｕａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　ａｔ　ｔｈｅ　ｐｒｅｓ　ｅｎｔ，ｆｉｒｓｔｌｙ．Ｔｈｅ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｓｙｎｅｒｇｙ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　ａｎｄ　ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ，ｔｈｅ　ｖａｒｉａｂｌｅ　ｅ—　ｌａｓｔｉｃｉｔｙ　ｏｆ　ｓｕｂｓｔｉｔｕｔｉｏｎ　ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ｆｕｎｃｔｉｏｎ　ｉｓ　ｉｍｐｒｏｖｅｄ　ｗｉｔｈ　ｐｕｔｔｉｎｇ　ｔｈｅ　ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　ｆａｃｔｏｒｓ　ｉｎｔｏ　ｔｈｅ　ｇｅｎｅｒａｌ　ｔｅｃｈｎｏ—　ｌｏｇｉｃａｌ　ｐｒｏｇｒｅｓｓ　ｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄ　ｔｈｅｎ　ｕｓｅ　ｔｈｅ　ｍｅｔｈｏｄｓ　ｏｆ　ｐｒｉｎｃｉｐａｌ　ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ａｎｄ　ｆａｃｔｏｒ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｔｏ　ｓｔｕｄｙ　ｔｈｅ　ｉｍｐａｃｔ　ｏｆ　ｅａｃｈ　ｆａｃｔｏｒ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　ｔＯ　ｔｈｅ　ｅｃｏｎｏｍｙ．Ｔｈｅ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｓｈｏｗｓ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　ｆｉｎａｎｃｅ　ｉｓ　ｎｏｔ　ｓｕｆｆｉｃｉｅｎｔ　ｔｏ　ｓｕｐｐｏｒｔ　ｔｈｅ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｒｅａｌ　ｅｃｏｎｏｍｙ．　Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ　ｐｒｏｇｒｅｓｓ；Ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ；Ｅｃｏｎｏｍｉｃ　ｇｒｏｗｔｈ；Ｖａｒｉａｂｌｅ　ｅｌａｓｔｉｃｉｔｙ　ｏｆ　ｓｕｂｓｔｉｔｕｔｉｏｎ　ｐｒｏ—　ｄｕｃｔｉ０ｎ　ｆｕｎｃｔｉｏｎ