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【摘要】本文选取适当指标,运用线性回归模型、协整检验和脉冲响应函数等计量方法,对1998—2009年义乌市金融生态环境和经济增长的动态关系进行了研究。结果显示,金融生态的发展要与区域经济发展的规模保持一致,才会更好地促进经济增长。
【关键词】金融生态环境经济增长协整检验脉冲响应函数
一、引言
良好的金融生态环境,有助于保持金融生态的动态平衡和结构优化,并且关系到一国或地区金融体系的平稳运行和持续发展。近年来,义乌市依托于建立国际小商品城的优势,大力发展金融业,这使得其金融生态环境得到了很大改善,资金的流动性、安全性和效益性有所增强,资金的吸纳能力也在增强。在当前金融危机形势下,义乌市的金融业务量仍能位列浙江省县市第一位,已经成为浙江省乃至全国金融业务增长最快的县市之一。
从2009年中国社科院研究报告中公布的国内金融生态环境评价结果来看,义乌所属的金华市位列第十三位。优良的金融生态环境作为区域金融发展的一种特有现象,与地区经济基础、金融发展、政府治理和制度文化有很大的相关性。但同时义乌市的金融生态环境改善,还远未达到自我调节、自我优化的良性发展状态,特别是与上海、杭州等大城市相比还有差距。金融生态环境的改善带来了经济发展的契机,但其不完善之处又制约着经济发展,因而如何同时带动金融生态环境发展和经济的增长,对于受金融危机影响较大的义乌市是一个重大的考验。
二、研究方法及设想
本文采用了数量分析的方法对义乌市金融生态环境与经济增长做出实证分析,以检验金融发展与经济增长的动态关系。主要利用1998—2009年义乌市地区生产总值,第三产业等占地区生产总值比重,银行存贷款数据等,运用回归分析和VAR模型实证检验义乌市金融生态环境发展对经济增长的作用。
金融生态理论为我们研究金融与区域经济增长提供了新的视角,本文尝试从这一角度出发来系统考察金融与经济之间的关系。根据金融生态的特征,运用VAR模型来研究金融生态系统与经济增长之间的动态关系。首先,利用OLS建立线性回归方程。其次,利用ADF检验经济变量的单位根是否同阶,若同阶,可进行协整检验,协整检验平稳,则它们之间存在长期稳定的均衡关系,这种均衡是统计学上的一种动态均衡。目前关于协整关系的检验估计,常用EG(Engle—Granger)两步法和Johansen迹统计量法,本文使用Johansen协整检验。并使用脉冲响应函数得到各变量的结构冲击引起GDP波动的响应函数,进而得到金融生态与区域经济增长之间的动态关系,从而为金融发展政策提供经验证据。如果金融生态的确促进了经济增长,那么,改善金融生态对经济的可持续增长具有重大的意义。
三、模型设计
1、指标选取
数据主要来自于《义乌市统计年鉴》、《义乌金融统计年报》(1999—2010)和《金华市统计年鉴》(1999—2010)等。为了防止各时间序列数据产生异方差,并考虑到对时间序列取自然对数后不会改变原序列的性质及关系,且所得到的数据容易成为平稳序列,故对这些时间序列数据作对数处理,采用的软件是Eviews6.0。
(1)解释变量。本文选取了代表金融生态状态的以下变量:IDU-第三产业产值占GDP之比,可以衡量一个地区第三产业在国民经济总值中所占的地位,以及第三产业的发展。由于金融业是第三产业的一部分,因而该指标也能说明金融业占国民经济总值的比例。FIR-金融相关率,一般将货币总量(通常为M2)与GDP的比值作为衡量金融发展“广度”的指标。由于中国没有各地区货币供给数量,可以用金融部门存款总额和贷款总额之和来代替。这一变量可以衡量金融深化和货币化程度。EFF-存贷比(贷款/存款),代表金融生态效率,这里选用金融机构的贷款余额与金融机构的存款余额之比来反映金融生态系统配置资金资源的效率。DEP-金融存贷差(存款-贷款),这一指标反映了金融存款与贷款的差额。
(2)被解释变量。本文对经济增长的含义界定为国民经济的增长,选择义乌市生产总值(GDP)作为衡量经济增长的变量。
2、选取的模型
我们将要估计的基本回归模型如下:
yit=?茁0+?茁xit+?着it(1)
其中yit是因变量,反映地区生产总值;xit是一组向量,代表要考察的影响地区金融生态环境的一组变量;?着it是误差项。最小二乘法主要作为一个对比的结果,检验后面的VAR模型脉冲响应函数的结果。
我们用Eviews运行后发现,各解释变量的系数和常数项均通过了T检验;方程通过了F检验,置信水平为1%,说明方程总体显著;拟合优度r2大于0.926,说明方程拟合程度较高。得到如下方程:
lnGDP=-1.039098?鄢lnFIR+1.937205?鄢lnEFF +1.008017?鄢 lnDEP+11.537769(2)
其中:拟合优度r2=0.999119,F检验=3025.304,置信水平为1%,说明方程线性拟合优良。
3、变量的单位根检验
很多时间序列具有非平稳性的特征,如果事先不考虑时间序列的平稳性而直接对非平稳性数据进行线性回归,很可能会出现虚假回归,即变量之间实际上并不存在任何线性关系,但相关的检验又很显著,从而导致这种回归模型的结果毫无意义。因此,为了保证估计结果的可靠性,还需对VAR模型描述的义乌市经济增长与金融生态的关系进行协整分析。运用ADF检验对样本中的每个变量进行水平层面和一阶差分层面上的单位根测试,模型检验结果见表1。
4、协整检验
确定了各序列对都是I(1)过程(两个时间序列,只有它们同阶单整时,才可能存在协整关系),各时间序列对的检验结果才满足协整的前提条件。
协整检验从分析时间序列的非平稳性入手,探求非平稳变量间蕴含的长期均衡关系。从经济意义上看,这种协整关系的存在便可以通过其它变量的变化来影响另一变量的变化。本文使用Johansen协整检验法进行协整检验,将lnGDP,lnIDU,lnFIR,lnEFF和lnDEP变量数据进行协整分析。在对滞后期进行选择时,本文选用的滞后期为1期。
结果显示,在5%的显著性水平下,None统计指标中原假设被拒绝,因此经济增长变量与金融生态环境变量具有一个协整关系,这说明义乌的GDP与金融生态的四个变量之间分别存在长期均衡关系。通过协整检验,我们得出结论,在1998—2009年的这段时期内,义乌市国内生产总值与第三产业产值占GDP之比、金融相关率、金融效率以及金融存贷款差之间存在着长期的均衡关系。
5、脉冲响应函数
在实际应用中,由于VAR模型是一种非理论性的模型,它无需对变量做任何先验性约束,因而在分析VAR模型时,往往不分析一个变量的变化对另一个变量的影响如何,而是分析当一个误差项发生变化,或者说模型受到某种冲击时对系统的动态影响,这种分析称为脉冲响应函数方法。通过以上分析,我们得知金融生态环境与区域经济增长之间存在着协整关系,即长期均衡关系。为了更进一步反映金融生态在不同时期与区域经济增长的关系,我们基于VAR模型得到不同时期金融生态环境各要素的结构冲击引起的GDP波动的响应函数。在软件Eviews6.0中对载入的数据分别建立VAR模型,得到前述各变量对LnGDP的脉冲响应函数如下。
从第三产业占比对经济增长的脉冲响应图中可以发现,在前期变化中,第三产业占比对经济增长冲击的波动较大,在第四期左右开始减弱并逐渐趋于0.02。从总体看,除了前期,其余都为正向冲击,因此影响在中长期为正效应,通过计算得到第三产业占比对经济增长率波动的累计影响为0.1(见图1)。
从模型分析结果中可以发现,在第五期之前,金融相关率对经济增长冲击有波动,在第五期左右开始逐渐趋于-0.01。从总体看,除了小波动,基本都为负向冲击,通过计算得到金融相关率对经济增长率波动的累计影响为-0.15(见图2)。
模型分析结果显示,在中长期金融相关率对经济增长冲击的波动比较平缓。从总体看,都为正向冲击,通过计算得到金融效率对经济增长率波动的累计影响为0.055(见图3)。
从金融存贷款差对经济增长的脉冲响应图中可以发现,在前期变化中,金融存贷款差对经济增长冲击的波动较大,在第七期左右开始减弱并逐渐趋于0.02。从总体看,影响在中长期为正效应,通过计算得到第三产业占比对经济增长率波动的累计影响为0.3(见图4)。
四、研究结论
从回归模型和VAR模型的分析结果来看,义乌市的金融生态环境还不是很完善,金融生态的各个变量对经济增长的影响除了FIR指标外都为正,但是影响不明显,这对于一个以私人融资渠道和民营经济为主的城市来说,是可以理解的结果,由于私营企业的经营成果的不稳定性,银行惜贷,同时批贷速度缓慢,造成企业宁愿从私人融资渠道以高昂的利息取得贷款,这也是对金融生态环境的一种伤害,以下分各指标分析。
第一,第三产业占比。从脉冲响应函数图可以看出,第三产业占比对GDP的影响前期为负向的,在后期变为了正向冲击,这些都印证了目前第三产业占比对GDP的影响主要还是正向的,说明义乌市的第三产业发展起到了拉动GDP增长的作用。
第二,金融相关率。金融深化与区域经济增长呈负相关关系,回归模型的系数为-1.039098,这些都说明信贷规模的扩大对经济增长率有着反面的作用,虽然义乌市金融相关率不断增大,1998年金融相关率为1.83,到2009年增加到4.08,可以这样解释:在经济发展初期,义乌市金融深化度较低,此时货币发行的增长不会导致通货膨胀,会为经济发展提供大量的资金支持。但是随着金融深化的加深,货币发行的继续增长可能在为经济发展提供资金支持的同时,也产生了流动性过剩及通货膨胀,抑制了经济发展,两者的作用相抵消,进而减弱金融相关率对经济增长的促进作用。
第三,金融效率。贷存比与经济增长正相关,回归模型的系数为1.937205,且贷存比的脉冲响应函数一直处于正向冲击。
贷存比反映了金融资源的配置效率,金融资源的流向和流量受制于区域金融生态环境的约束,具体表现在信贷资金投入上就有不同的比例关系。一般情况下,贷存比例高的地区,人均GDP增长率也高。这在义乌市有比较明显的表现,良好的金融生态环境吸引金融资源流入,促进了投资消费增长,提高了金融资源的配置效率,进而促进了经济增长。但是并不是越高越好,贷存比过高容易引起不良贷款率增高,影响金融资产的质量。义乌市金融机构的存款余额自1998年以来一直是上升的趋势,而且上升的趋势加快,这主要是因为我国的制度和文化原因。但是随着储蓄的不断上升,贷款却是相对下降的,表现为义乌市近年来贷存比稍有下降趋势。2003年义乌市贷存比为0.64,而到了2005年贷存比数值下降到0.61。长期来看,存贷差扩大,贷存比不断下降的趋势不利于经济发展。首先,贷款发放少,派生存款会减少,金融机构创造信用功能难以充分发挥;其次,重存款轻贷款,不重视信贷资金运用,会减少开拓新的信贷业务,使得金融机构盈利能力下降;同时,金融资源增多的同时,部分金融资源未得到充分利用,大量的储蓄并未转化为有效投资来促进经济的持续发展,这会对经济发展产生潜在的不利影响。总体而言,贷存比对经济发展还是有一定作用,义乌市应改变这种形势,以促进经济进一步发展。
第四,金融存贷差。存贷差与经济增长的关系与金融效率指标类似,也是正相关关系,回归模型的系数为1.008017,脉冲函数冲击为正,都印证了这种关系。正如前面所说,存贷差主要存在的问题就是存贷差扩大的同时,贷存比却存在缓慢下降的趋势,这样会带来金融资源未充分利用的问题。
(本文感谢李好好教授指导。)
【参考文献】
[1] 高铁梅:计量经济分析方法与建模:Eviews应用及实例(第二版)[M].清华大学出版社,2009.
[2] 赵立平、邵挺:金融生态环境概览[M].上海财经大学出版社,2008.
[3] 李扬、张涛:中国地区金融生态环境评价(2008—2009)[M].中国金融出版社,2009.
[4] 韩廷春、雷颖絮:金融生态环境对金融主体发展的影响[J].世界经济,2008(3).
[5] 贾燕霞:浙江省金融生态与区域经济增长关系研究[D].浙江理工大学,2009.
【关键词】金融生态环境经济增长协整检验脉冲响应函数
一、引言
良好的金融生态环境,有助于保持金融生态的动态平衡和结构优化,并且关系到一国或地区金融体系的平稳运行和持续发展。近年来,义乌市依托于建立国际小商品城的优势,大力发展金融业,这使得其金融生态环境得到了很大改善,资金的流动性、安全性和效益性有所增强,资金的吸纳能力也在增强。在当前金融危机形势下,义乌市的金融业务量仍能位列浙江省县市第一位,已经成为浙江省乃至全国金融业务增长最快的县市之一。
从2009年中国社科院研究报告中公布的国内金融生态环境评价结果来看,义乌所属的金华市位列第十三位。优良的金融生态环境作为区域金融发展的一种特有现象,与地区经济基础、金融发展、政府治理和制度文化有很大的相关性。但同时义乌市的金融生态环境改善,还远未达到自我调节、自我优化的良性发展状态,特别是与上海、杭州等大城市相比还有差距。金融生态环境的改善带来了经济发展的契机,但其不完善之处又制约着经济发展,因而如何同时带动金融生态环境发展和经济的增长,对于受金融危机影响较大的义乌市是一个重大的考验。
二、研究方法及设想
本文采用了数量分析的方法对义乌市金融生态环境与经济增长做出实证分析,以检验金融发展与经济增长的动态关系。主要利用1998—2009年义乌市地区生产总值,第三产业等占地区生产总值比重,银行存贷款数据等,运用回归分析和VAR模型实证检验义乌市金融生态环境发展对经济增长的作用。
金融生态理论为我们研究金融与区域经济增长提供了新的视角,本文尝试从这一角度出发来系统考察金融与经济之间的关系。根据金融生态的特征,运用VAR模型来研究金融生态系统与经济增长之间的动态关系。首先,利用OLS建立线性回归方程。其次,利用ADF检验经济变量的单位根是否同阶,若同阶,可进行协整检验,协整检验平稳,则它们之间存在长期稳定的均衡关系,这种均衡是统计学上的一种动态均衡。目前关于协整关系的检验估计,常用EG(Engle—Granger)两步法和Johansen迹统计量法,本文使用Johansen协整检验。并使用脉冲响应函数得到各变量的结构冲击引起GDP波动的响应函数,进而得到金融生态与区域经济增长之间的动态关系,从而为金融发展政策提供经验证据。如果金融生态的确促进了经济增长,那么,改善金融生态对经济的可持续增长具有重大的意义。
三、模型设计
1、指标选取
数据主要来自于《义乌市统计年鉴》、《义乌金融统计年报》(1999—2010)和《金华市统计年鉴》(1999—2010)等。为了防止各时间序列数据产生异方差,并考虑到对时间序列取自然对数后不会改变原序列的性质及关系,且所得到的数据容易成为平稳序列,故对这些时间序列数据作对数处理,采用的软件是Eviews6.0。
(1)解释变量。本文选取了代表金融生态状态的以下变量:IDU-第三产业产值占GDP之比,可以衡量一个地区第三产业在国民经济总值中所占的地位,以及第三产业的发展。由于金融业是第三产业的一部分,因而该指标也能说明金融业占国民经济总值的比例。FIR-金融相关率,一般将货币总量(通常为M2)与GDP的比值作为衡量金融发展“广度”的指标。由于中国没有各地区货币供给数量,可以用金融部门存款总额和贷款总额之和来代替。这一变量可以衡量金融深化和货币化程度。EFF-存贷比(贷款/存款),代表金融生态效率,这里选用金融机构的贷款余额与金融机构的存款余额之比来反映金融生态系统配置资金资源的效率。DEP-金融存贷差(存款-贷款),这一指标反映了金融存款与贷款的差额。
(2)被解释变量。本文对经济增长的含义界定为国民经济的增长,选择义乌市生产总值(GDP)作为衡量经济增长的变量。
2、选取的模型
我们将要估计的基本回归模型如下:
yit=?茁0+?茁xit+?着it(1)
其中yit是因变量,反映地区生产总值;xit是一组向量,代表要考察的影响地区金融生态环境的一组变量;?着it是误差项。最小二乘法主要作为一个对比的结果,检验后面的VAR模型脉冲响应函数的结果。
我们用Eviews运行后发现,各解释变量的系数和常数项均通过了T检验;方程通过了F检验,置信水平为1%,说明方程总体显著;拟合优度r2大于0.926,说明方程拟合程度较高。得到如下方程:
lnGDP=-1.039098?鄢lnFIR+1.937205?鄢lnEFF +1.008017?鄢 lnDEP+11.537769(2)
其中:拟合优度r2=0.999119,F检验=3025.304,置信水平为1%,说明方程线性拟合优良。
3、变量的单位根检验
很多时间序列具有非平稳性的特征,如果事先不考虑时间序列的平稳性而直接对非平稳性数据进行线性回归,很可能会出现虚假回归,即变量之间实际上并不存在任何线性关系,但相关的检验又很显著,从而导致这种回归模型的结果毫无意义。因此,为了保证估计结果的可靠性,还需对VAR模型描述的义乌市经济增长与金融生态的关系进行协整分析。运用ADF检验对样本中的每个变量进行水平层面和一阶差分层面上的单位根测试,模型检验结果见表1。
4、协整检验
确定了各序列对都是I(1)过程(两个时间序列,只有它们同阶单整时,才可能存在协整关系),各时间序列对的检验结果才满足协整的前提条件。
协整检验从分析时间序列的非平稳性入手,探求非平稳变量间蕴含的长期均衡关系。从经济意义上看,这种协整关系的存在便可以通过其它变量的变化来影响另一变量的变化。本文使用Johansen协整检验法进行协整检验,将lnGDP,lnIDU,lnFIR,lnEFF和lnDEP变量数据进行协整分析。在对滞后期进行选择时,本文选用的滞后期为1期。
结果显示,在5%的显著性水平下,None统计指标中原假设被拒绝,因此经济增长变量与金融生态环境变量具有一个协整关系,这说明义乌的GDP与金融生态的四个变量之间分别存在长期均衡关系。通过协整检验,我们得出结论,在1998—2009年的这段时期内,义乌市国内生产总值与第三产业产值占GDP之比、金融相关率、金融效率以及金融存贷款差之间存在着长期的均衡关系。
5、脉冲响应函数
在实际应用中,由于VAR模型是一种非理论性的模型,它无需对变量做任何先验性约束,因而在分析VAR模型时,往往不分析一个变量的变化对另一个变量的影响如何,而是分析当一个误差项发生变化,或者说模型受到某种冲击时对系统的动态影响,这种分析称为脉冲响应函数方法。通过以上分析,我们得知金融生态环境与区域经济增长之间存在着协整关系,即长期均衡关系。为了更进一步反映金融生态在不同时期与区域经济增长的关系,我们基于VAR模型得到不同时期金融生态环境各要素的结构冲击引起的GDP波动的响应函数。在软件Eviews6.0中对载入的数据分别建立VAR模型,得到前述各变量对LnGDP的脉冲响应函数如下。
从第三产业占比对经济增长的脉冲响应图中可以发现,在前期变化中,第三产业占比对经济增长冲击的波动较大,在第四期左右开始减弱并逐渐趋于0.02。从总体看,除了前期,其余都为正向冲击,因此影响在中长期为正效应,通过计算得到第三产业占比对经济增长率波动的累计影响为0.1(见图1)。
从模型分析结果中可以发现,在第五期之前,金融相关率对经济增长冲击有波动,在第五期左右开始逐渐趋于-0.01。从总体看,除了小波动,基本都为负向冲击,通过计算得到金融相关率对经济增长率波动的累计影响为-0.15(见图2)。
模型分析结果显示,在中长期金融相关率对经济增长冲击的波动比较平缓。从总体看,都为正向冲击,通过计算得到金融效率对经济增长率波动的累计影响为0.055(见图3)。
从金融存贷款差对经济增长的脉冲响应图中可以发现,在前期变化中,金融存贷款差对经济增长冲击的波动较大,在第七期左右开始减弱并逐渐趋于0.02。从总体看,影响在中长期为正效应,通过计算得到第三产业占比对经济增长率波动的累计影响为0.3(见图4)。
四、研究结论
从回归模型和VAR模型的分析结果来看,义乌市的金融生态环境还不是很完善,金融生态的各个变量对经济增长的影响除了FIR指标外都为正,但是影响不明显,这对于一个以私人融资渠道和民营经济为主的城市来说,是可以理解的结果,由于私营企业的经营成果的不稳定性,银行惜贷,同时批贷速度缓慢,造成企业宁愿从私人融资渠道以高昂的利息取得贷款,这也是对金融生态环境的一种伤害,以下分各指标分析。
第一,第三产业占比。从脉冲响应函数图可以看出,第三产业占比对GDP的影响前期为负向的,在后期变为了正向冲击,这些都印证了目前第三产业占比对GDP的影响主要还是正向的,说明义乌市的第三产业发展起到了拉动GDP增长的作用。
第二,金融相关率。金融深化与区域经济增长呈负相关关系,回归模型的系数为-1.039098,这些都说明信贷规模的扩大对经济增长率有着反面的作用,虽然义乌市金融相关率不断增大,1998年金融相关率为1.83,到2009年增加到4.08,可以这样解释:在经济发展初期,义乌市金融深化度较低,此时货币发行的增长不会导致通货膨胀,会为经济发展提供大量的资金支持。但是随着金融深化的加深,货币发行的继续增长可能在为经济发展提供资金支持的同时,也产生了流动性过剩及通货膨胀,抑制了经济发展,两者的作用相抵消,进而减弱金融相关率对经济增长的促进作用。
第三,金融效率。贷存比与经济增长正相关,回归模型的系数为1.937205,且贷存比的脉冲响应函数一直处于正向冲击。
贷存比反映了金融资源的配置效率,金融资源的流向和流量受制于区域金融生态环境的约束,具体表现在信贷资金投入上就有不同的比例关系。一般情况下,贷存比例高的地区,人均GDP增长率也高。这在义乌市有比较明显的表现,良好的金融生态环境吸引金融资源流入,促进了投资消费增长,提高了金融资源的配置效率,进而促进了经济增长。但是并不是越高越好,贷存比过高容易引起不良贷款率增高,影响金融资产的质量。义乌市金融机构的存款余额自1998年以来一直是上升的趋势,而且上升的趋势加快,这主要是因为我国的制度和文化原因。但是随着储蓄的不断上升,贷款却是相对下降的,表现为义乌市近年来贷存比稍有下降趋势。2003年义乌市贷存比为0.64,而到了2005年贷存比数值下降到0.61。长期来看,存贷差扩大,贷存比不断下降的趋势不利于经济发展。首先,贷款发放少,派生存款会减少,金融机构创造信用功能难以充分发挥;其次,重存款轻贷款,不重视信贷资金运用,会减少开拓新的信贷业务,使得金融机构盈利能力下降;同时,金融资源增多的同时,部分金融资源未得到充分利用,大量的储蓄并未转化为有效投资来促进经济的持续发展,这会对经济发展产生潜在的不利影响。总体而言,贷存比对经济发展还是有一定作用,义乌市应改变这种形势,以促进经济进一步发展。
第四,金融存贷差。存贷差与经济增长的关系与金融效率指标类似,也是正相关关系,回归模型的系数为1.008017,脉冲函数冲击为正,都印证了这种关系。正如前面所说,存贷差主要存在的问题就是存贷差扩大的同时,贷存比却存在缓慢下降的趋势,这样会带来金融资源未充分利用的问题。
(本文感谢李好好教授指导。)
【参考文献】
[1] 高铁梅:计量经济分析方法与建模:Eviews应用及实例(第二版)[M].清华大学出版社,2009.
[2] 赵立平、邵挺:金融生态环境概览[M].上海财经大学出版社,2008.
[3] 李扬、张涛:中国地区金融生态环境评价(2008—2009)[M].中国金融出版社,2009.
[4] 韩廷春、雷颖絮:金融生态环境对金融主体发展的影响[J].世界经济,2008(3).
[5] 贾燕霞:浙江省金融生态与区域经济增长关系研究[D].浙江理工大学,2009.