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摘要：本文选择向量自回归（VAR）模型作为框架，选择对外开放、金融发展、固定资产投资、劳动投入和经济增长作为模型中的变量指标，使用的是年度数据（1989-2012），目的就是来考察安徽省金融发展在经济增长中的相对作用。根据VAR方差分析结果显示，安徽省金融的VAR原数据层面充分证实了金融发展对经济增长起到了推波助澜作用，而且，金融因素是影响经济增长的四大因素中最重要的一个因素。也有学者表示，固定资产投资因素自第四期开始就会慢慢对经济增长产生强有力的影响，此时，金融因素不再是影响力最大的因素。相关研究证实：金融发展离不开良好的经济环境，也就是说，金融的发展必须建立在经济增长这个大前提之上。但是，关于二者的相互影响程度而言，明显是经济增长对金融发展的影响更为突出。这说明，在上世纪八十年代至新世纪期间，安徽省的金融发展速度为经济增长做出了杰出的贡献，这也是安徽省经济得以稳定增长的原因之一。可见，在我国未来的经济发展过程中，制定一个科学、合理的金融发展战略是十分有必要的。
关键词：经济增长；金融发展；VECM模型
一、前言
十九世纪七十年代，学者bagehot对本国金融体系、金融部门在工业革命时期的发展状况展开了系统的研究，他认为，金融的蓬勃发展能推动本国工业部门的健康发展，此时，金融发展才引起了人们的关注。之后，越来越多的学者投身到了研究金融发展的事业中。随着时间的推移，人们已渐渐意识到了经济增长与金融发展之间的密切关系，关于这方面的研究成果也如雨后春笋般涌现了出来。国外不少学者都系统的研究了经济增长与金融发展之间的关联性与运作原理，这些成果和理论在一定程度上为其他国家研究经济增长与金融发展的关系做好了铺垫。
国内学者在研究和分析经济增长与金融发展关系时参考了国外众多学者的研究成果和理论，并针对我国经济增长与金融发展的现状分析了二者之间的关联性。随着经济理论的发展与成熟，我国的计量经济学理论也得到了长足的发展，人们此时才发现了计量实证分析法的价值所在，这为我国学者取得卓越的研究成果打下了坚实的基础。但是，在研究经济增长与金融发展二者关系时，我国学者和专家更倾向于把焦点放在国家层面而对金融发展、经济发展的不平衡性以及不同区域的金融发展与经济增长关系的差异性研究较少，得出的结论也比较片面。
随着经济金融化，资源的分配，学者们对金融发展所体现的作用越来越受到重视。专家学者们已经达成共识：经济增长受金融发展的影响，但是经济与金融之间是什么样的联系学者难以给出定论。也这是由于如此，本篇文章通过基于向量自回归（VAR）模型的实证来分析来对安徽省经济增长与金融发展之间的关联性进行了研究，并根据最后的研究结果回答了安徽省金融发展与经济增长之间是否存在相同的关系。
二、安徽省金融发展与经济增长关系的实证分析
本章节基于VAR模型之下，将经济增长、资本存量、金融发展、要素投入以及对外开放看做是系统里面的变量指标，以1989年到2012年这段时期内的数据为蓝本，对金融发展同经济增长之间的关系展开了考察。
（一）变量和数据来源
1.经济增长指标。
选取安徽省国民生产总值增长率（RGDP）来衡量安徽省经济的发展状况。
2.由于研究的具体对象不一样，因而学者所选取的金融发展指标也大相径庭。
为了对金融发展进行准确的衡量，我们在选择金融发展指标的时候，充分借鉴和思考了戈德史密斯（1969）、罗纳德.麦金农（1973）、爱德华.肖（1973）以及莱文（1997）等相关人等的观点，并着重从金融发展的具体规模、金融结构和金融机构在工作上的效率这三个层面上展开了考察。
3.资本存量包括固定资产投资总额与存货增加额，本章以资本存量与GDP的比例来衡量资本的投入。
由于存货增加额的数据难以获得，本章采用固定资产投资总额代替资本存量。资本投入的指标用（MKR/GDP）表示。
4.本章以工资总额与GDP的比值（W/GDP）来对劳动投入进行衡量。
5.本章在考虑到了对外开放因素对经济增长的影响，在VAR计量模型中加入了对外开放程度这一变量，用进出口总额与GDP的比值（IE/GDP）来表示。
本章以1989年到2012年这段时期内的数据为蓝本，对我国金融发展同经济增长之间的关系展开分析。GDP、固资投资以及薪资总额等相关的数据都源自于安徽统计年鉴。由于数据系列可能存在异方差，故本章将所有的数据系列都取对数，所有相关测试都是通过Eviews 6.0来进行。
（二）研究方法和计量模型
1.VAR模型
因为不能够预先对系统里面各个变量间的互动关系进行确认，所以本文使用基于VAR模型之上的分析法来对我国金融发展同经济增长间的关系进行分析。VAR模型作为一种系统回归模型，其对系统里面全部的变量都是统一对待的，因此我们不用对自变量以及因变量这两个方面的问题进行预先考虑。我们能够将VAR（p）模型表示成：
yt=A1yt-1+…+Apyt-p+Bxt+εt t=1，2，…，T
（4.1）
在上式里面，yt所代表的是k维内生变量向量，xt所代表的是d维外生变量向量，p所代表的是滞后的具体阶数，T所代表的是所采集样本的具体数量。k×k 维矩阵，A1…Ap与k×d维矩阵B作为待估的系数矩阵。εt所表示的是k维误差向量，仅限于同期相关，与等式右边的变量或者是滞后值没有关联。
基于Wald测试法对假定的因果关系进行测试
以下即为VAR模型：
yt=A（L）yt-1+εt
yt=（LRGDPt，LFIRt，LMKRt，LWt，LIEt，LINt）， εt=（εRGDPt，εFIRt，εMKRt，εWt，εIEt，εINt），A1-At可看做是5×5系数矩阵，εt所表示的是误差项向量，LRGDP所表示的是经济增长指标，LFIR所表示的是金融发展指标，LMKR所表示的是固定资产的投资指标，LW所表示的是劳动指标，LIE所表示的是对外开放指标。
如果变量并不平稳，存在单位根，我们就需要重新确定模型参数，这时测量过程就会比较复杂，现有模型便会立即转换为与之相对应的纠错表达形式，即vector error correction model，VECM：
Δy1t=μ1+γ11（L）Δy1t-1+γ12（L）Δy2t-1+（π11（1）-1）y1t-1+π12（1）y2t-1+ε1t
（4.6）
Δy2t=μ2+γ21（L）Δy1t-1+γ22（L）Δy2t-1+π21（1）y1t-1+（π12（1）-1）y2t-1+ε2t
（4.7）
在VECM模型框架下，基于VAR框架选择采用格兰杰因果关系测试法，可保证最终结果的准确性。
3.短期因果关系测试
样本中的变量都是一阶差分层面上的单位根测试过程，基于单位根测试可知晓变量之间的协整关系，此时可考虑采用格兰杰因果关系测试法，但就现实情况而言，格兰杰因果关系测试仅仅只能够对一阶差分层面上的变量进行测试，并未涉及到误差修正项的检验工作。固定资产投资、金融发展等变量是因果关系，金融发展主要取决于固定资产投资；而金融发展与经济增长这两者没有直接关系。由表4-4可知：应变量是ΔLRGDP时，否定了3%水平层面上对自变量ΔLW、ΔLMKR并非是ΔLRGDP格兰杰成因的假设，与此同时还否定了4%水平层面上对自变量ΔLIE并非是ΔLRGDP格兰杰成因的假设，其最终结果显示GDP之所以会发生改变，其关键在于对外开放程度、劳动投入、资本存量等方面发生改变，在这之中最具影响力的是劳动力、资本存量等。如果应变量是ΔLFIR，5%水平层面上对自变量ΔLMKR并非是ΔLFIR格兰杰成因的假设进行否定，金融深化的关键性因素是资本存量发生改变。
VEC格兰杰因果测试结果如下：（1）对外开放程度、资本存量、经济增长、劳动投入等存在因果关系；换言之，经济增长主要取决于对外开放程度、劳动投入、资本存量等。（2）资本存量、金融深化这两者是因果关系；换言之，金融深化的关键在于资本存量发生改变；（3）金融深化、经济增长这两者没有直接的因果关系，不具备统计意义。
前三期无需考虑LRGDP所做出的贡献，LFIR对经济增长的贡献率是所有变量中最大的，从第二期开始便可知晓误差方差是9.7%，到第三期时可明显发现此时已经达到顶点，即解释率为31.5%，直到第七期为止呈下滑趋势，第八期在20%水平层面上所呈现出来的状态是波浪形。固定资产投资过程中需要考虑到多方面的影响因素，第二期时可清楚知晓误差方差为0.78%，第二期到第四期这段期间大幅度增长，第四期时误差方差的解释率为40%，直至第六期为止一直都是上升趋势，第六期时便达到最高点，解释率为57.5%，达到顶点之后便逐渐下滑，但解释率不会低于20%。仅就劳动投入而言，第四期的解释率为7.3%，此后便会呈现上升趋势，但解释率不会低于15%；仅就对外开放而言，从第二期开始便可发现误差方差的解释率没有达到0.1%。
综上所述，通过新息分析可明显发现短时期内金融发展给经济大幅增长带来很大影响，给经济增长带来很大影响的因素有很多，所有变量中贡献率最大的是金融发展，尽管经济增长的反馈作用会带动金融行业快速发展，但就现实情况而言，金融发展的影响力较大，远远超出经济增长所带来的影响。所以，安徽金融行业的快速发展对经济大幅增长有一定促进作用。
三、结论与政策建议
（一）结论
此次研究工作中主要采用的是VAR方差分解法、格兰杰因果关系分析法，从劳动投入、经济增长、固定资产投资、对外开放程度、金融发展等方面进行深入，对1989年-2012年这段时期所有变量的动态关系进行分析，其最终结果如下：
（1）在5%的显著水平下，经济增长指标RGDP与金融发展指标FIR处于长期均衡。这说明，在1989-2012年间随着安徽省GDP的增长，金融资产也保持了相对稳定的增长速度，二者保持着长期稳定。
（2）此次研究工作中以安徽省为例，对区域经济快速发展带来一定的影响的因素有很多，金融发展便是其中之一，尽管对经济快速发展有一定促进作用，但就现实情况而言，影响力较小。影响金融发展水平的因素也有很多，例如法制环境、地方金融发展、经济发展水平、社会保障等，对安徽省现阶段实际发展情况进行了解，可明显发现本省的经济发展速度较慢，经济发展水平不高；当下最重要的工作是构建完善成熟的法制体系，对现行机制进行修改与完善，如此一来才能够将各项工作有效落实，区域经济大幅增长的同时带动金融行业快速发展。
（3）通过格兰杰因果关系测试可明显发现短时期内经济增长、对外开放程度、劳动投入、固定资产投资等有一定关联，经济增长主要取决于对外开放程度、劳动投入、金融发展等。与此同时还可明显发现固定资产投资、金融发展等变量是因果关系，金融发展主要取决于固定资产投资；而金融发展与经济增长这两者没有直接关系。
总而言之，1989年-2012年这段时期的金融发展情况而言，安徽省金融行业的发展速度相对较快，对经济增长的影响力较大，与此同时经济增长的反馈作用推动了金融行业的发展。
参考文献：
[1] 谈儒勇.中国金融发展和经济增长关系的实证研究[J].经济研究，1999（10）：53-61.
[2] 殷德生，肖顺喜.体制转轨中的区域金融研究[M].学林出版社，2000.
[3] 韩廷春.金融发展与经济增长：理论，实证与政策[M].清华大学出版社，2002.
[4] 周立，王子名.中国各地区金融发展与经济增长实证分析：1978-2000[J].金融研究，2002（10）.
[5] 李广众，陈平.金融中介发展与经济增长：多变量VAR系统研究[J].管理世界，2002（9）.
[6] 中国区域金融问题研究[M].中国财政经济出版社，2007.
[7] 黄湘雄，呙玉红.广东区域金融发展实证研究[J].南方金融，2004，9：22-24.
[8] 艾洪德，徐明圣，郭凯.我国区域金融发展与区域经济增长关系的实证分析[J].财经问题研究，2004，7：26-32.
[9] 陈建军，郑瑶.长江三角洲地区城市群商务成本比较研究——以杭，沪，嘉，甬，苏为例[J].上海经济研究，2004，12：006.
[10] 王满仓，白永秀，杨二宝.西部金融体系发展与经济增长——以陕西省为例的实证分析[J].管理世界.2005（07）
[11] 缪小眉，贺刻奋.区域金融发展与经济增长的实证分析——以宁波为例[J].经济丛刊2008（5）：45-48.
[12] 孔小伟.外向型经济中的金融发展与经济增长[J].东莞理工学院学报，2011（4）：32-34.
[13] 李杰，步国荣，李坚.海南金融发展与经济增长关系研究[J].当代经济，2012（3）：44-46.
关键词：经济增长；金融发展；VECM模型
一、前言
十九世纪七十年代，学者bagehot对本国金融体系、金融部门在工业革命时期的发展状况展开了系统的研究，他认为，金融的蓬勃发展能推动本国工业部门的健康发展，此时，金融发展才引起了人们的关注。之后，越来越多的学者投身到了研究金融发展的事业中。随着时间的推移，人们已渐渐意识到了经济增长与金融发展之间的密切关系，关于这方面的研究成果也如雨后春笋般涌现了出来。国外不少学者都系统的研究了经济增长与金融发展之间的关联性与运作原理，这些成果和理论在一定程度上为其他国家研究经济增长与金融发展的关系做好了铺垫。
国内学者在研究和分析经济增长与金融发展关系时参考了国外众多学者的研究成果和理论，并针对我国经济增长与金融发展的现状分析了二者之间的关联性。随着经济理论的发展与成熟，我国的计量经济学理论也得到了长足的发展，人们此时才发现了计量实证分析法的价值所在，这为我国学者取得卓越的研究成果打下了坚实的基础。但是，在研究经济增长与金融发展二者关系时，我国学者和专家更倾向于把焦点放在国家层面而对金融发展、经济发展的不平衡性以及不同区域的金融发展与经济增长关系的差异性研究较少，得出的结论也比较片面。
随着经济金融化，资源的分配，学者们对金融发展所体现的作用越来越受到重视。专家学者们已经达成共识：经济增长受金融发展的影响，但是经济与金融之间是什么样的联系学者难以给出定论。也这是由于如此，本篇文章通过基于向量自回归（VAR）模型的实证来分析来对安徽省经济增长与金融发展之间的关联性进行了研究，并根据最后的研究结果回答了安徽省金融发展与经济增长之间是否存在相同的关系。
二、安徽省金融发展与经济增长关系的实证分析
本章节基于VAR模型之下，将经济增长、资本存量、金融发展、要素投入以及对外开放看做是系统里面的变量指标，以1989年到2012年这段时期内的数据为蓝本，对金融发展同经济增长之间的关系展开了考察。
（一）变量和数据来源
1.经济增长指标。
选取安徽省国民生产总值增长率（RGDP）来衡量安徽省经济的发展状况。
2.由于研究的具体对象不一样，因而学者所选取的金融发展指标也大相径庭。
为了对金融发展进行准确的衡量，我们在选择金融发展指标的时候，充分借鉴和思考了戈德史密斯（1969）、罗纳德.麦金农（1973）、爱德华.肖（1973）以及莱文（1997）等相关人等的观点，并着重从金融发展的具体规模、金融结构和金融机构在工作上的效率这三个层面上展开了考察。
3.资本存量包括固定资产投资总额与存货增加额，本章以资本存量与GDP的比例来衡量资本的投入。
由于存货增加额的数据难以获得，本章采用固定资产投资总额代替资本存量。资本投入的指标用（MKR/GDP）表示。
4.本章以工资总额与GDP的比值（W/GDP）来对劳动投入进行衡量。
5.本章在考虑到了对外开放因素对经济增长的影响，在VAR计量模型中加入了对外开放程度这一变量，用进出口总额与GDP的比值（IE/GDP）来表示。
本章以1989年到2012年这段时期内的数据为蓝本，对我国金融发展同经济增长之间的关系展开分析。GDP、固资投资以及薪资总额等相关的数据都源自于安徽统计年鉴。由于数据系列可能存在异方差，故本章将所有的数据系列都取对数，所有相关测试都是通过Eviews 6.0来进行。
（二）研究方法和计量模型
1.VAR模型
因为不能够预先对系统里面各个变量间的互动关系进行确认，所以本文使用基于VAR模型之上的分析法来对我国金融发展同经济增长间的关系进行分析。VAR模型作为一种系统回归模型，其对系统里面全部的变量都是统一对待的，因此我们不用对自变量以及因变量这两个方面的问题进行预先考虑。我们能够将VAR（p）模型表示成：
yt=A1yt-1+…+Apyt-p+Bxt+εt t=1，2，…，T
（4.1）
在上式里面，yt所代表的是k维内生变量向量，xt所代表的是d维外生变量向量，p所代表的是滞后的具体阶数，T所代表的是所采集样本的具体数量。k×k 维矩阵，A1…Ap与k×d维矩阵B作为待估的系数矩阵。εt所表示的是k维误差向量，仅限于同期相关，与等式右边的变量或者是滞后值没有关联。
基于Wald测试法对假定的因果关系进行测试
以下即为VAR模型：
yt=A（L）yt-1+εt
yt=（LRGDPt，LFIRt，LMKRt，LWt，LIEt，LINt）， εt=（εRGDPt，εFIRt，εMKRt，εWt，εIEt，εINt），A1-At可看做是5×5系数矩阵，εt所表示的是误差项向量，LRGDP所表示的是经济增长指标，LFIR所表示的是金融发展指标，LMKR所表示的是固定资产的投资指标，LW所表示的是劳动指标，LIE所表示的是对外开放指标。
如果变量并不平稳，存在单位根，我们就需要重新确定模型参数，这时测量过程就会比较复杂，现有模型便会立即转换为与之相对应的纠错表达形式，即vector error correction model，VECM：
Δy1t=μ1+γ11（L）Δy1t-1+γ12（L）Δy2t-1+（π11（1）-1）y1t-1+π12（1）y2t-1+ε1t
（4.6）
Δy2t=μ2+γ21（L）Δy1t-1+γ22（L）Δy2t-1+π21（1）y1t-1+（π12（1）-1）y2t-1+ε2t
（4.7）
在VECM模型框架下，基于VAR框架选择采用格兰杰因果关系测试法，可保证最终结果的准确性。
3.短期因果关系测试
样本中的变量都是一阶差分层面上的单位根测试过程，基于单位根测试可知晓变量之间的协整关系，此时可考虑采用格兰杰因果关系测试法，但就现实情况而言，格兰杰因果关系测试仅仅只能够对一阶差分层面上的变量进行测试，并未涉及到误差修正项的检验工作。固定资产投资、金融发展等变量是因果关系，金融发展主要取决于固定资产投资；而金融发展与经济增长这两者没有直接关系。由表4-4可知：应变量是ΔLRGDP时，否定了3%水平层面上对自变量ΔLW、ΔLMKR并非是ΔLRGDP格兰杰成因的假设，与此同时还否定了4%水平层面上对自变量ΔLIE并非是ΔLRGDP格兰杰成因的假设，其最终结果显示GDP之所以会发生改变，其关键在于对外开放程度、劳动投入、资本存量等方面发生改变，在这之中最具影响力的是劳动力、资本存量等。如果应变量是ΔLFIR，5%水平层面上对自变量ΔLMKR并非是ΔLFIR格兰杰成因的假设进行否定，金融深化的关键性因素是资本存量发生改变。
VEC格兰杰因果测试结果如下：（1）对外开放程度、资本存量、经济增长、劳动投入等存在因果关系；换言之，经济增长主要取决于对外开放程度、劳动投入、资本存量等。（2）资本存量、金融深化这两者是因果关系；换言之，金融深化的关键在于资本存量发生改变；（3）金融深化、经济增长这两者没有直接的因果关系，不具备统计意义。
前三期无需考虑LRGDP所做出的贡献，LFIR对经济增长的贡献率是所有变量中最大的，从第二期开始便可知晓误差方差是9.7%，到第三期时可明显发现此时已经达到顶点，即解释率为31.5%，直到第七期为止呈下滑趋势，第八期在20%水平层面上所呈现出来的状态是波浪形。固定资产投资过程中需要考虑到多方面的影响因素，第二期时可清楚知晓误差方差为0.78%，第二期到第四期这段期间大幅度增长，第四期时误差方差的解释率为40%，直至第六期为止一直都是上升趋势，第六期时便达到最高点，解释率为57.5%，达到顶点之后便逐渐下滑，但解释率不会低于20%。仅就劳动投入而言，第四期的解释率为7.3%，此后便会呈现上升趋势，但解释率不会低于15%；仅就对外开放而言，从第二期开始便可发现误差方差的解释率没有达到0.1%。
综上所述，通过新息分析可明显发现短时期内金融发展给经济大幅增长带来很大影响，给经济增长带来很大影响的因素有很多，所有变量中贡献率最大的是金融发展，尽管经济增长的反馈作用会带动金融行业快速发展，但就现实情况而言，金融发展的影响力较大，远远超出经济增长所带来的影响。所以，安徽金融行业的快速发展对经济大幅增长有一定促进作用。
三、结论与政策建议
（一）结论
此次研究工作中主要采用的是VAR方差分解法、格兰杰因果关系分析法，从劳动投入、经济增长、固定资产投资、对外开放程度、金融发展等方面进行深入，对1989年-2012年这段时期所有变量的动态关系进行分析，其最终结果如下：
（1）在5%的显著水平下，经济增长指标RGDP与金融发展指标FIR处于长期均衡。这说明，在1989-2012年间随着安徽省GDP的增长，金融资产也保持了相对稳定的增长速度，二者保持着长期稳定。
（2）此次研究工作中以安徽省为例，对区域经济快速发展带来一定的影响的因素有很多，金融发展便是其中之一，尽管对经济快速发展有一定促进作用，但就现实情况而言，影响力较小。影响金融发展水平的因素也有很多，例如法制环境、地方金融发展、经济发展水平、社会保障等，对安徽省现阶段实际发展情况进行了解，可明显发现本省的经济发展速度较慢，经济发展水平不高；当下最重要的工作是构建完善成熟的法制体系，对现行机制进行修改与完善，如此一来才能够将各项工作有效落实，区域经济大幅增长的同时带动金融行业快速发展。
（3）通过格兰杰因果关系测试可明显发现短时期内经济增长、对外开放程度、劳动投入、固定资产投资等有一定关联，经济增长主要取决于对外开放程度、劳动投入、金融发展等。与此同时还可明显发现固定资产投资、金融发展等变量是因果关系，金融发展主要取决于固定资产投资；而金融发展与经济增长这两者没有直接关系。
总而言之，1989年-2012年这段时期的金融发展情况而言，安徽省金融行业的发展速度相对较快，对经济增长的影响力较大，与此同时经济增长的反馈作用推动了金融行业的发展。
参考文献：
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[4] 周立，王子名.中国各地区金融发展与经济增长实证分析：1978-2000[J].金融研究，2002（10）.
[5] 李广众，陈平.金融中介发展与经济增长：多变量VAR系统研究[J].管理世界，2002（9）.
[6] 中国区域金融问题研究[M].中国财政经济出版社，2007.
[7] 黄湘雄，呙玉红.广东区域金融发展实证研究[J].南方金融，2004，9：22-24.
[8] 艾洪德，徐明圣，郭凯.我国区域金融发展与区域经济增长关系的实证分析[J].财经问题研究，2004，7：26-32.
[9] 陈建军，郑瑶.长江三角洲地区城市群商务成本比较研究——以杭，沪，嘉，甬，苏为例[J].上海经济研究，2004，12：006.
[10] 王满仓，白永秀，杨二宝.西部金融体系发展与经济增长——以陕西省为例的实证分析[J].管理世界.2005（07）
[11] 缪小眉，贺刻奋.区域金融发展与经济增长的实证分析——以宁波为例[J].经济丛刊2008（5）：45-48.
[12] 孔小伟.外向型经济中的金融发展与经济增长[J].东莞理工学院学报，2011（4）：32-34.
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