江苏省金融发展与经济增长的实证研究

来源:用户上传      作者: 王正顺

　　摘要:文章通过1992-2008年的相关数据,选取了5个指标,基于协整分析和误差分析模型进行实证分析,结果显示金融相关率促进经济增长;金融效率、保险市场发展程度与经济增长呈负相关;股票市场发展对区域经济增长作用不明显;金融发展对经济增长的长期效应大于短期。最后,针对实证结果,提出了江苏省经济增长过程中金融支持方面的对策建议。
　　关键词:金融发展;经济增长;协整分析;误差修正模型
　　
　　一、研究成果综述
　　迈入21世纪以来,经济金融化已成为世界各国经济发展的必然趋势,现代金融业强大的杠杆功能正推动着日益庞大的实体经济迅猛发展。随着我国经济的高速发展和金融体系改革的不断深入,金融发展对经济增长的作用问题日益引起国内外学者的关注。
　　(一)国外方面
　　金融发展与经济增长关系研究中,国外学者一直走在前面,Goldsmith开创了实证研究的先河。他使用金融中介体资产的价值与GNP的比率作为一国金融发展指标,通过检验35个国家在103年间(1860-1963年)的数据,发现金融发展与经济增长一般是同时发生的,经济增长迅速的时期总是伴随着金融的快速发展。但是不足的是,他并没有能够指明两者何为因果。Robert.N.Collender(2001)的研究表明,即使在金融发达的国家,家庭住户和大部分中小企业的金融交易主要依赖地方性的金融机构,这可能意味着地方性的金融发展状况与当地的经济发展水平是紧密相关的;Luigi.Guiso等(2002)研究了地方金融发展和经济绩效的关系。
　　(二)国内方面
　　国内学者的研究主要集中于对西方学者提出的观点和分析方法在中国环境下的检验和应用。谈儒勇(1999)和曹啸等(2002)效仿Levine的模型,考察了存款货币机构与经济增长、股票市场与经济增长以及存款货币机构(商业银行)与股票市场的关系。此外,有学者在金融发展与经济增长关联机制计量模型基础上,强调技术进步与制度创新的作用(韩廷春,2001)。王景武(2005)的研究发现区域金融发展与经济增长关系之间存在密切的关系:东部存在正向因果关系,而西部则相互抑制。还有学者倾向于区域金融发展对经济增长具有积极作用的观点,认为二者关系中存在明显的“门槛效应”和“时滞效应”(姜春,2008)。
　　本研究通过考察金融发展对经济增长作用的长、短期不同,以及当短期的均衡发生偏离时,长期均衡对偏离的作用等。本研究在这样的背景下,以江苏省为例进行实证研究,分析江苏省金融发展与经济增长的关系。
　　二、指标的选取和数据来源
　　(一)指标的选取
　　研究中选取了以下指标对经济增长和金融发展进行了度量:
　　第一,区域经济增长(GrowthofRegionalEconomic)。常采用国内生产总值来衡量一个地区经济的发展状况。本研究沿用该做法,以江苏省人均国内生产总值(GDP)为计量标准。在数据的处理上,对人均GDP取自然对数,以消除数据的非平稳性和异方差,即DRE=Ln(人均GDP)。
　　第二,金融相关率(FinancialInterrelationsRatio)。本研究借鉴前人研究的成果(Goldsmith,1969),将金融相关比率纳入到研究的模型中。多数学者在研究过程中都强调了金融机构在融资方面的作用,因此在数据处理上,本研究选取江苏省金融机构存贷款余额的均值与该地区该年的名义GDP的比值作为该指标的度量,即FIR=[(金融机构存款余额+金融机构贷款余额)/2]/名义GDP。
　　第三,金融效率(FinancialEfficiency)。该指标衡量金融机构资金投放和运用的效率。银行向非国有企业贷款可以较好地反映金融中介的效率,虑及中国长期计划经济体制的情况,本研究认为该指标不可缺少。基于数据可获性,本研究以江苏省历年金融机构对商业企业的贷款作为该指标的度量,即FE=金融机构对商业企业的贷款/名义GDP。
　　第四,股票市场发展程度(DevelopmentofStockMarket)。股票市场对于金融的发展起着至关重要的作用。在数据的处理上,本研究将其与名义GDP的比值作为衡量股票市场发展水平的度量,即DSM=股票筹资额/名义GDP。
　　第五,保险市场发展程度(DevelopmentofInsuranceMarket)。保险市场是金融机构的重要组成部分,在金融的发展过程中保险市场发挥着重要作用。本研究认为保费收入的多少,可以很容易很直观地看出该地区保险市场的发展水平,即DIM=保费收入/名义GDP。
　　(二)数据的来源
　　根据数据的可获得性,江苏省GDP,人均GDP,金融机构存贷款余额,金融机构对商业企业的贷款,股票筹资额(2000-2008),保费收入均来自1992-2008年的《江苏统计年鉴》,另外1992-1999年的江苏企业在股票市场筹资额由笔者通过炒股软件统计得来。
　　三、建立模型
　　基于以上所选取的指标及前人研究的基础上,本研究建立了以下模型:
　　GRE=α0+α1FIR+α2FE+α3DSM+α4DIM+ut①
　　同时,为反映金融发展对经济增长作用的短期作用,本研究还引入了误差修正模型(ECM):
　　ΔGRE=β0+β1ΔFIR+β2ΔFE+β3ΔDSM+
　　β4ΔDIM+β5ut-1+εt②
　　其中
　　ut=GRE-(α0+α1FIE+α2FE+α3DSM+α4DIM)③
　　①式反映了金融发展对经济增长的长期作用,而②式中的差分项则是该作用的短期反映。各式中GRE代表区域经济增长,FIR代表金融相关变量,FE代表金融的效率变量,DSM代表股票市场发展变量,DIM代表保险市场的发展变量,β0为常数项,ut、εt代表随机扰动项。
　　四、实证分析
　　(一)数据整理
　　本文研究选取了1992-2008年数据,主要来源于江苏省统计年鉴,统计分析前的原始数据的处理结果,如表1所示。
　　(二)平稳性的ADF单位根检验
　　在研究中对数据进行处理主要采用Eviews5.1,在用ADF(AugmentedDickey-FullerTest)检验方法对进行处理后的数据时间序列平稳性检验,检验结果如表2所示。从表2中可以看出,各变量在5%的显著性水平下拒绝零假设,是平稳的。
　　(三)时间序列的多元线性回归模型
　　对上述时间序列用最小二乘法进行线性回归,Eviews中得到如下回归结果:
　　GRE=9.345576+2.050040*FIR-9.645561*FE-2.502632*DSM-30.00728*
　　DIM+ut(4)
　　t=(21.34640)(3.824555)(-7.398332)(-0.176711)(-2.661819)
　　R2=0.972619R2=0.963493F=106.5666DW=0.825581
　　从上面得回归结果可以看出,拟合优度还是可以的,整体效果的F检验通过。但重要变量DSM的t检验不显著,可能存在多重共线性。
　　(四)基于多重共线性对回归模型的修正
　　1、简单相关系数的检验法
　　利用Eview计算解释变量X2、X3、X4、X5的简单相关系数矩阵(见表3)。

　　由相关系数矩阵可以看出,各解释变量之间确实存在着一定的相关性,特别是X2、X5之间高度相关,证实解释变量之间存在多重共线性。
　　2、多重共线性模型的修正
　　多重共线性是一个程度问题而不是存在与否问题,下面我将通过逐步回归法来减少共线性的严重程度而不是彻底地消除它。
　　步骤如下:
　　第一,运用OLS方法分别求Y对各解释变量X2、X3、X4、X5进行一元回归,结果进行对比分析,依据调整后的可决系数R2最大原则,选取其中的一个变量进入回归模型的第一个解释变量,形成一元回归模型。
　　第二,以此类推,把剩余的解释变量加入上一个回归模型,逐步回归得到二元回归模型、三元回归模型等等。
　　第三,直到包含变量尽可能的多,调整后的可决系数尽可能高的时候就是我们所要的修正后的回归模型。
　　我们发现,在X2、X3、X5的基础上加入X4后,X4的参数t检验变得不显著并且模型的可决系数略有下将,说明X4引起多重共线性,应予以剔除。因此,我们可以写出修正后的回归模型:
　　GRE=9.352601+2.023041*
　　FIR-9.649041*FE-29.58354*
　　DIM+ut⑤
　　t=(22.29797)(4.092990)(-7.694080)(-2.791725)
　　R2=0.972548R2=0.966213F=153.5187DW=0.823622
　　(五)协整检验
　　所谓协整,是指多个非平稳经济变量的某种线性组合是平稳的。由前面的变量的平稳性检验可以看出,该时间序列组合中的各个时间序列均为一阶单整,这也是下面基于回归残差的协整检验的前提条件。
　　对上面的回归方程⑤的残差序列进行单位根检验后,我们得到如下结果:
　　在5%的显著性水平下,t检验统计量值为-3.208311,小于相应临界值,从而拒绝原假设,表明残差序列不存在单位根,是平稳序列,即序列GRE、FIR、FE、DIM之间存在协整关系,从而上述回归方程是有意义的,不是“伪回归”。
　　(六)误差修正模型
　　以上分析可知,序列GRE,FIR,FE,DIM之间存在协整关系,表明变量之间有长期均衡关系。但从短期来看,可能会出现失衡,为了增强模型的精度,可以通过建立误差修正模型(ECM)把经济增长的短期行为与长期变化联系起来。误差修正模型的结构如下:
　　ΔGRE=0.119176+0.328137*ΔFIR-3.340118*ΔFE-11.47855*ΔDIM-0.137950*
　　ut-1+εt⑥
　　t=(3.968437)(0.924588)(-2.187267)(-1.886038)(-0.825575)
　　R2=0.509531R2=0.331179F=2.856882DW=0.484609
　　我们发现误差修正模型回归的系数存在不显著的情况,调整后的可决系数不高,于是,本文采用加权最小二乘法(WLS)进行修正,权重为e1=1/ut,修正后的回归结果如下:
　　ΔGRE=0.054195+0.495073*ΔFIR-7.203253*ΔFE-18.60584*ΔDIM-0.801795*
　　ut-1+εt⑦
　　t=(1.959449)(0.956877)(-5.674509)(-3.226944)(-7.434093)
　　R2=0.981794R2=0.975174F=45.24175DW=0.840156
　　通过修正,部分回归系数的显著性的提高,与此同时,调整后的可决系数为0.975174,回归方程的解释力增强,方程显著性检验的F值也提高很多,方程更显著。
　　上述估计结果表明,区域经济的增长的变化不仅取决于金融相关率,金融效率,以及保险市场的发展程度的变化,而且还取决于上一期区域经济的增长对均衡水平的偏离,误差项ut-1估计的系数-0.801795体现了对偏离的修正,上一期偏离越远,本期修正的量就越大,即系统存在误差修正机制。
　　五、实证分析的基本结论和政策含义
　　总结以上实证分析我们可以看出,金融发展的各变量系数在模型中有正有负,所以金融发展对经济增长既有促进作用,也存在负向作用。
　　对比回归模型⑤和误差修正模型⑦相应变量的系数,我们发现金融发展对经济增长的长期效应大于短期,当金融发展对经济增长作用的短期波动偏离长期均衡时,系统存在一个误差修正机制,使得短期非均衡状态向长期均衡转化。通过实证分析我们得到如下结论和政策建议:
　　第一,江苏金融相关率促进经济的增长。金融相关率(FIR)指标用来衡量一国金融结构和金融发展水平,模型得出江苏省的金融发展程度越高,对经济增长的促进作用越大,这与实际情况也是相符的。当区域金融更多地为区域经济提供资金的支持,那么区域经济就能做大做强,产生规模经济效应。
　　第二,金融效率与区域经济的增长呈现负相关。由于中国长期处于计划经济时期,国有经济在国民经济中占据主导地位,非国有经济对GDP的贡献相对较小。国有四大银行的大部分贷款都投向国有企业,然而国有企业效率低下。在中国由计划经济向市场经济转变的过程中,非国有经济的比重提高,我们更应该重视整个金融体系效率的提高,从而促进经济的增长。
　　第三,江苏的保险市场发展程度与经济增长呈负相关。中国的保险业起步较晚,发展较为缓慢。江苏省从1992-2003年呈现快速增长势头,之后发展较为缓慢。相对于我省经济的全面快速发展,保险滞后的步伐已不能充分发挥为国民经济建设保驾护航,开拓新增长点的作用。2006年,江苏省政府下发了《关于推进保险业改革发展的意见》,明确提出要加快推进保险公司法人机构建设,出台鼓励政策,吸引各类资本在江苏设立保险公司法人机构。2009年5月,紫金财产保险股份有限公司在南京宣布正式开业。随着紫金财险的成立,成为江苏本土的第一家保险法人机构。
　　第四,股票市场的发展对区域经济的增长作用不明显。股票市场发展和经济增长关系的这种特殊性是有其深刻原因的。首先,股市成立时间不长,许多地方有待完善;其次,股票交易行为和股票价格还受其他非经济因素的影响,国内政治因素、股民心理因素等很可能在股票价格变动中起着决定性作用;再次,股票政策时松时紧、缺乏连贯性和透明度;最后,有些上市的公司筹措的资金不是用于生产性项目或指定项目,而是转用它途。
　　第五,金融发展对经济增长的长期作用大于短期,且当短期均衡偏离时,长期均衡将以较大力度使非均衡回到均衡状态。中国的金融发展滞后于经济增长。该结论为中国加快金融深化和金融体制改革提供了决策依据,尽量减少制度变量的作用,建立合理高效的资本市场竞争机制,将有助于推动经济的高速增长。
　　参考文献:
　　1、庞皓.计量经济学[M].科学出版社,2009.
　　2、易丹辉.数据分析与Eviews应用[M].中国统计出版社,2002.
　　(作者单位:南京审计学院)

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