錢 龍

（安徽工程大學(xué) 管理工程學(xué)院，安徽 蕪湖 241000）

中國金融業(yè)與實體經(jīng)濟互動發(fā)展的實證檢驗

錢 龍

（安徽工程大學(xué) 管理工程學(xué)院，安徽 蕪湖 241000）

金融業(yè)與實體經(jīng)濟之間關(guān)系一直是學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點之一。文章利用VAR模型對我國金融業(yè)與實體經(jīng)濟互動發(fā)展關(guān)系進行了實證檢驗，得出如下結(jié)論：第一，我國金融業(yè)與實體經(jīng)濟存在單向的Grange原因，實體經(jīng)濟是金融業(yè)發(fā)展的根本原因，而金融業(yè)卻不是推動實體經(jīng)濟發(fā)展的原因；第二，金融業(yè)與實體經(jīng)濟之間的雙向促進機制在我國并不存在；第三，我國金融業(yè)在快速發(fā)展的同時，卻隱藏著金融與實體經(jīng)濟漸相脫離，對經(jīng)濟發(fā)展支持力度減弱，金融業(yè)存在一定風(fēng)險，金融業(yè)快速發(fā)展伴隨著金融資源配置與實體經(jīng)濟需要脫節(jié)并存。在此基礎(chǔ)上，提出了促進二者互動發(fā)展的對策建議。

金融業(yè)；實體經(jīng)濟；互動發(fā)展；VAR模型

1 研究方法

1.1VAR模型

1980年希姆斯創(chuàng)造性將VAR模型引入經(jīng)濟學(xué)研究，VAR作為非結(jié)構(gòu)化多方程模型旨在確定每一個內(nèi)生變量滯后值作為經(jīng)濟系統(tǒng)中該內(nèi)生變量的函數(shù)，從而揭示變量與變量之間的動態(tài)運行規(guī)律，與建立在傳統(tǒng)經(jīng)濟理論基礎(chǔ)上的結(jié)構(gòu)化模型相比，VAR模型更有助于讓數(shù)據(jù)自己說話，避開了結(jié)構(gòu)化模型中內(nèi)生變量建模滯后值問題，它常用于經(jīng)濟系統(tǒng)的動態(tài)觀察。一般的VAR模型數(shù)學(xué)表述如下：

yt和Xt分別為m維內(nèi)生變量和d維外生變量，A1、A2、Ap和B1、B2、Br是參數(shù)矩陣，yt和Xt分別有p和r階滯后期，因為內(nèi)生變量y有P階滯后期，VAR模型也被稱VAR（p）模型，實際運用中人們常常希望p和r保持適度，在兼顧自由度和滯后期下考察模型的動態(tài)特征。（1）式中μt為隨機擾動項，它與y、x及自身滯后項均不相關(guān)。運用最小二乘法（OLS）估計（1）式，得到的參數(shù)具有BLUE性質(zhì)。

1.2 脈沖響應(yīng)函數(shù)

該方法旨在研究一個變量如果受到某種沖擊時，該變量對系統(tǒng)產(chǎn)生的動態(tài)影響。脈沖響應(yīng)函數(shù)建立在VAR模型基礎(chǔ)上，它以變動隨機擾動項的一個標(biāo)準(zhǔn)差新息影響模型中所有內(nèi)生變量及其未來取值，就一個兩變量滯后兩期的VAR（2）模型而言：

其中t是時間（t=1,2,…,T），ai、bi、ci、di參數(shù)，隨機擾動項μ具備白噪聲特征。假設(shè)VAR(2)從第零期開始運行，

K和t分別變量個數(shù)和時間。因為括號里第j個隨機擾動項εj是從無限過去到截止現(xiàn)在時點對yi影響的總和，再者εj無序列自相關(guān)，我們便可對其求方差，結(jié)果如下：設(shè)x-1=x-2=y-1=y-2=0，又假設(shè)在第0期隨機擾動項為零并且其后均為0，稱作第零期給以脈沖，隨后xt和yt脈沖響應(yīng)如下：當(dāng)t=0時，x0=1,y0=0；

不斷重復(fù)這樣迭代過程，求得結(jié)果如下：x0,x1,x2,x3,…和y0,y1,y2,y3,…;其中x0,x1,x2,x3,…稱為由x引起的x本身脈沖響應(yīng)函數(shù)；y0,y1,y2,y3,…稱為由x引起的y脈沖響應(yīng)函數(shù)。同理可以求得由y引起的各個內(nèi)生變量和外生變量的脈沖響應(yīng)函數(shù)。

1.3 方差分解法

該方法是通過分析方程內(nèi)部每一個結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化的貢獻程度，以此進一步測度不同結(jié)構(gòu)沖擊的作用力，從中可以看出不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。它提供了另一種系統(tǒng)動態(tài)變化的方法，它將系統(tǒng)的預(yù)測均方誤差分解成系統(tǒng)中各變量沖擊所作的貢獻，以此可以考察VAR系統(tǒng)中任意一個變量沖擊的相對重要性。

由 VMA(∞)的表達式：yt=(Ik+C1L+C2L2+…)εt，t=1,2,…，T，yt的第i個變量yit可以寫成：

（4）式是用方差評價第j個隨機擾動項對第i個變量從過去到現(xiàn)在時點的影響總和，由于隨機擾動項向量的協(xié)方差矩陣Σ是對角矩陣，所以yi的方差是上述方差各項簡單之和：

yi方差繼續(xù)可被分解成k種互不相關(guān)影響，同時相對方差率（RVC）可用于測定各個隨機擾動項對yi方差究竟有多少程度貢獻，也即究竟可以有多少概率解釋yi。其公式為：

這樣就可用RVC測度第j個變量對第i個變量的影響度，進而揭示變量間的關(guān)系。

2 實證分析

鑒于樣本數(shù)據(jù)的可得性和準(zhǔn)確性，本文以工業(yè)增加值反映實體經(jīng)濟發(fā)展水平，它是反映實體經(jīng)濟最典型指標(biāo)，以金融產(chǎn)業(yè)增加值反映金融業(yè)發(fā)展水平，樣本區(qū)間為1978～2010，共計33年數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局、金融統(tǒng)計年鑒。為保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、可比性和統(tǒng)一性，需要剔除物價因素影響，為此需要按照不變價格調(diào)整工業(yè)增加值和金融產(chǎn)業(yè)增加值，本文以1978年價格為100指數(shù)進行統(tǒng)一調(diào)整，剔除物價后的工業(yè)增加值和金融產(chǎn)業(yè)增加值記為Ins和Fin,再者因為選用的是時間序列數(shù)據(jù)，還可能受到異方差影響，為此需要對變量進行對數(shù)化處理，這并不影響時間序列數(shù)據(jù)的特征，將對數(shù)化處理后的工業(yè)增加值和金融產(chǎn)業(yè)增加值記為lnIns和lnFin，其一階差分分別為dlnIns和dlnFin，運用Eviews5.0工具實證研究金融業(yè)與實體經(jīng)濟的融合互動，從而揭示中國實體經(jīng)濟和金融業(yè)之間的互動發(fā)展關(guān)系。

2.1 單位根檢驗

時間序列數(shù)據(jù)很有可能存在偽回歸現(xiàn)象，因為它容易存在非平穩(wěn)性問題，為避免出現(xiàn)此類問題，本文運用最常見的工具—迪克-富勒（ADF）檢驗法檢驗時間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性問題，檢驗結(jié)果見表1所示：

表1 變量的單位根檢驗結(jié)果

從表1可以看到，工業(yè)增加值序列（lnInd）與金融產(chǎn)業(yè)增加值序列（lnFin）均不能拒絕單位根假設(shè)，兩個序列都是非平穩(wěn)性序列，在對兩個序列進行一階差分后都是平穩(wěn)的，因此lnIns和lnFin均為一階單整，記為I（1），只有在時間序列數(shù)據(jù)為同階單整，才能進行Granger Causality Test（格蘭杰因果關(guān)系檢驗）和Cointegration Tes（t協(xié)整檢驗）。

2.2 格蘭杰因果關(guān)系檢驗

格蘭杰因果關(guān)系檢驗是用于分析經(jīng)濟變量之間是否存在因果關(guān)系的方法，模型如下：

（6）式中，αi、βj為常數(shù)，εt是白噪聲。雖然有些變量與變量之間從統(tǒng)計上具有顯著相關(guān)性，但未必具有經(jīng)濟意義，因此在建模之前，有必要進行Granger因果關(guān)系檢驗，否則可能得出脫離實際的結(jié)論。Granger因果關(guān)系檢驗探討究竟是實體經(jīng)濟發(fā)展是推動金融業(yè)發(fā)展？還是金融業(yè)發(fā)展推動實體經(jīng)濟的發(fā)展？還是二者互相促進？實質(zhì)是探討二者究竟何為因何為果。因為Granger因果關(guān)系檢驗在不同滯后期下結(jié)果會大相徑庭，所以合理確定滯后期非常關(guān)鍵，根據(jù)AIC和FPE信息準(zhǔn)則，最終確定滯后1期為最優(yōu)值，此時Granger因果關(guān)系檢驗如表2所示。

表2 Granger因果關(guān)系檢驗

從表2可以看到，lnInd是lnFin的Granger原因，但ln-Fin卻不是lnInd的Granger原因，解釋變量lnInd與被解釋變量lnFin存在單向因果格蘭杰因果關(guān)系檢驗，也即我國實體經(jīng)濟發(fā)展是推動金融發(fā)展的動因，而金融業(yè)發(fā)展卻無法引起我國實體經(jīng)濟的變化。

2.3 VAR模型最優(yōu)滯后期確定

為保證VAR模型參數(shù)有足夠的解釋力，必須要在滯后期和自由度之間尋求適當(dāng)均衡，應(yīng)用Eviews軟件，根據(jù)LR(似然比檢驗統(tǒng)計量)、FPE（最終預(yù)測誤差）、AIC信息準(zhǔn)則、SC信息準(zhǔn)則及HQ信息準(zhǔn)則等五個常用指標(biāo)確定最佳滯后階數(shù)，檢驗結(jié)果如表3所示。

表3 VAR模型滯后期選擇準(zhǔn)則

不難看出，表3顯示五個準(zhǔn)則都傾向選擇2階滯后模型，綜合考慮模型擬合度、殘差的異方差性、自相關(guān)性和正態(tài)性后，最終選擇滯后2期為最優(yōu)水平。

2.4 VAR模型構(gòu)建及穩(wěn)定性檢驗

根據(jù)前面所做的平穩(wěn)性檢驗、Granger因果關(guān)系檢驗和最優(yōu)滯后期確定，結(jié)合VAR建模思路，以時間序列l(wèi)nInd和lnFin建立VAR（2）模型，采用OLS法得到估計式為：

可見，模型整體檢驗結(jié)果比較好，如可決性殘差為2.78E-06；對數(shù)似然值為106.7618；赤池信息值為-6.450787，施瓦茲值為-5.983722。同時，對模型進行穩(wěn)定性檢驗，結(jié)果如圖1所示。

由圖1可知，VAR模型全部根的倒數(shù)值均在單位圓內(nèi)，表明該模型特征方程所有根倒數(shù)的模小于1，所以模型是穩(wěn)定的，它為下一步的脈沖響應(yīng)函數(shù)分析和方差分解分析提供了前提。

2.5 協(xié)整檢驗

協(xié)整檢驗既能反映一組同階單整變量的線性組合是否具有協(xié)整關(guān)系，還能判斷設(shè)定的線性回歸方程是否合理。一般而言，對非限制性VAR模型協(xié)整檢驗的滯后期相比VAR模型滯后期要少一期，本文VAR模型滯后期為2，則協(xié)整檢驗滯后期應(yīng)為1，采用Johansen協(xié)整檢驗法，結(jié)果如表4所示。

圖1 VAR模型平穩(wěn)性檢驗結(jié)果（Graph形式）

表4 lnInd與lnFin的Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果

如表4所示，lnInd與lnFin在5%的顯著性水平下通過協(xié)整驗證，表明中國金融業(yè)與實體經(jīng)濟之間存在長期穩(wěn)定關(guān)系。標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)整方程可以寫成以下形式：

(7)式中ecm表示均衡誤差，在長期內(nèi)，實體經(jīng)濟每增長一個百分點，就可以拉動金融業(yè)1.1588個百分點增長，可見實體經(jīng)濟對金融業(yè)推動作用十分巨大。

2.6 脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

在VAR模型基礎(chǔ)上，脈沖響應(yīng)函數(shù)利用隨機擾動項來考核它對各個內(nèi)生變量未來各期值的影響軌跡，因此基于上述VAR（2）模型，分別給變量lnInd和lnFin施加一個正標(biāo)準(zhǔn)差新息的沖擊，可以得到二者之間的相互沖擊動態(tài)響應(yīng)路徑，如圖1和圖2所示，縱坐標(biāo)是變量lnFin和lnInd對隨機擾動項一個標(biāo)準(zhǔn)差新息的沖擊響應(yīng)程度，橫坐標(biāo)是變量受沖擊下的未來響應(yīng)基數(shù)，這里取n=10期。

圖2 LNFIN對LNFIN和LNIND的脈沖響應(yīng)

圖3 LNIND對LNFIN和LNIND的脈沖響應(yīng)

從圖2可以看出，lnFin對其本身的一個標(biāo)準(zhǔn)差擾動具有負效應(yīng)，但該負效應(yīng)產(chǎn)生是有個過程的，在第1期表現(xiàn)為正效應(yīng)，這種正效應(yīng)在第1期就表現(xiàn)最大，但隨后正效應(yīng)影響逐漸下降，在第5期下降為零，且從第5期開始正效應(yīng)消失逐漸產(chǎn)生負效應(yīng)，在第10期負效應(yīng)達到最大化。而lnInd對lnFin的標(biāo)準(zhǔn)差新息沖擊的反應(yīng)整體是正向效應(yīng)，在第1期為零，而在隨后正效應(yīng)不斷上升，并在第8期達到最大，之后正效應(yīng)影響逐漸趨于平穩(wěn)。對比來看，ln-Fin受到自身標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊為負向效應(yīng)，而lnFin受到lnInd標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊為正向效應(yīng)，可見lnFin受到lnInd標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊遠遠超過lnFin受到本身的沖擊，而且正向效應(yīng)絕對值大于負向沖擊的絕對值。在考察期內(nèi)lnFin受到本身身沖擊的累計反應(yīng)值為-0.1276，lnFin受到lnInd沖擊的累計反應(yīng)值則為0.5953，兩者對比不難發(fā)現(xiàn)lnFin受到lnInd的沖擊遠超自身沖擊。

圖2揭示的經(jīng)濟含義如下：金融業(yè)發(fā)展水平對其本身有一個負向影響，表明金融業(yè)的發(fā)展不能建立在自身“空中樓閣”之上，需要他物支撐，絕對不能無源發(fā)展，2008年國際金融危機，很大程度上是因為國家相關(guān)部門過于拔高金融業(yè)地位，金融過度創(chuàng)新和發(fā)展，完全脫離了實體經(jīng)濟，使金融風(fēng)險不斷積累，最終也給整個經(jīng)濟體制帶來重傷。而實體經(jīng)濟對金融業(yè)的發(fā)展呈現(xiàn)出正向影響，且該正向影響超過金融業(yè)受其自身的負向影響，表明了我國實體經(jīng)濟發(fā)展正向推動了金融業(yè)快速發(fā)展，這種正向推動力量超過了其他制約金融業(yè)發(fā)展的力量，實體經(jīng)濟為我國金融業(yè)的健康穩(wěn)定發(fā)展做出了巨大貢獻。

從圖3可以看出，lnInd對其本身的一個標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊在第1期就顯示出很高的正向效應(yīng)，且這種正向效應(yīng)一直在上升，在第7期達到最高位，正向效應(yīng)為0.1121，之后一直穩(wěn)定在該水平；lnInd對lnFin的標(biāo)準(zhǔn)差新息反應(yīng)在第1期為正，正向效應(yīng)為0.0158，在第2期達到最大，正向效應(yīng)為0.0202，在第4期為0，從第5期開始產(chǎn)生負向效應(yīng)，之后逐漸增大，于第10期達到峰值。在考察期內(nèi)lnInd受到本身沖擊的累計反應(yīng)值為0.8808，lnInd受lnFin沖擊的累計反應(yīng)值卻為-0.2034，對比可以看出lnInd受其自身的正向影響遠遠超過lnInd受lnFin的負向影響。

圖3揭示出這樣的經(jīng)濟含義：我國實體經(jīng)濟發(fā)展更多來自自身的循環(huán)累積，金融業(yè)對實體經(jīng)濟的扶持在短期內(nèi)具有正向推動作用，但從長期來看不具有持續(xù)的正向推動力，反而還制約了實體經(jīng)濟發(fā)展，因為實體經(jīng)濟受自身強大力量的推動力超過了金融業(yè)的反向制約力，所以我國實體經(jīng)濟整體上處于良性發(fā)展?fàn)顟B(tài)?？傊?，實體經(jīng)濟的發(fā)展更多來自實體經(jīng)濟本身的正效應(yīng)。

2.7 方差分解分析

為更進一步認識金融業(yè)與實體經(jīng)濟之間的互動關(guān)系，考察它們彼此之間的相對重要性，對金融業(yè)與實體經(jīng)濟建立的VAR（2）模型做方差分解，結(jié)果如表5和表6所示。

從表5可以得出：我國金融業(yè)發(fā)展水平的預(yù)測方差從長期來看受到自身影響甚微，從第1期開始就不斷下降，之后下降到15%左右，實體經(jīng)濟對金融業(yè)的預(yù)測方差的影響在第1期為0，從第2期開始就有明顯上升，之后不斷提高，在第6至第10期穩(wěn)定在80%以上，表明我國金融業(yè)的發(fā)展80%以上由實體經(jīng)濟發(fā)展所解釋。所以，從長期來看，實體經(jīng)濟對金融業(yè)發(fā)展的影響相對重要的多。

表5 lnFin的預(yù)測方差分解

表6 lnInd的預(yù)測方差分解

從表6可以得出，我國實體經(jīng)濟受到金融業(yè)發(fā)展水平嚴重偏小，平均為10%左右，實體經(jīng)濟發(fā)展受到自身影響整體上處于高水平狀態(tài)，平均為85%左右，說明實體經(jīng)濟的發(fā)展85%可有自身發(fā)展水平解釋，而金融業(yè)發(fā)展水平來解釋實體經(jīng)濟發(fā)展動因很微弱，也證實了我國實體經(jīng)濟發(fā)展更多靠自身，而金融業(yè)沒能發(fā)揮出促進實體經(jīng)濟發(fā)展的作用，金融資源配置與實體經(jīng)濟需要產(chǎn)生了脫節(jié)。

3 結(jié)論和政策建議

本文利用中國金融業(yè)與實體經(jīng)濟年度數(shù)據(jù)，使用VAR系列模型實證檢驗了我國金融業(yè)與實體經(jīng)濟之間的互動發(fā)展關(guān)系，得出以下實證分析結(jié)果：首先，中國實體經(jīng)濟與金融業(yè)存在格蘭杰因果關(guān)系，但這種因果關(guān)系是單向的，實體經(jīng)濟是金融業(yè)發(fā)展的根本原因，而金融業(yè)卻不是推動實體經(jīng)濟發(fā)展的原因，所以金融業(yè)與實體經(jīng)濟協(xié)整關(guān)系也是單向的；其次，良性互動發(fā)展關(guān)系在中國金融業(yè)與實體經(jīng)濟之間并未形成，雙向互促機制在中國金融業(yè)與實體經(jīng)濟之間也并未展現(xiàn)，事實是中國現(xiàn)階段金融業(yè)發(fā)展的主要推動力來自實體經(jīng)濟，實體經(jīng)濟是金融業(yè)發(fā)展的根本原因，金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展受自身因素影響甚微，這也證實屬于虛擬經(jīng)濟范疇的金融業(yè)難以通過自身累計循環(huán)發(fā)展，畢竟虛擬經(jīng)濟需要實體經(jīng)濟支撐；另外一方面我國實體經(jīng)濟發(fā)展主要來自自身力量推動，在長期內(nèi)金融業(yè)制約了實體經(jīng)濟發(fā)展，它沒能充當(dāng)推動實體經(jīng)濟發(fā)展的角色。這些顯然是與經(jīng)濟學(xué)理論上金融業(yè)與實體經(jīng)濟應(yīng)該互動融合發(fā)展是相悖的，我國還未進入金融業(yè)與實體經(jīng)濟互動融合發(fā)展階段。最后，我國金融業(yè)在快速發(fā)展的同時，隱藏著金融與實體經(jīng)濟漸相脫離，對經(jīng)濟發(fā)展支持力度減弱，金融業(yè)存在一定風(fēng)險，金融業(yè)快速發(fā)展伴隨著金融資源配置與實體經(jīng)濟需要脫節(jié)并存。

我國金融業(yè)與實體經(jīng)濟互動融合發(fā)展的關(guān)鍵在于擺正金融業(yè)合適的地位，金融業(yè)必須服從并服務(wù)于實體經(jīng)濟發(fā)展，其發(fā)展終極目標(biāo)是以服務(wù)于實體經(jīng)濟，為此必須要做到以下幾點：

第一，營造社會資金流向?qū)嶓w經(jīng)濟的良好環(huán)境。有步驟開放壟斷行業(yè)市場，積極鼓勵民營資本進入鐵路、電力、石油化工、金融、電信等領(lǐng)域，引導(dǎo)民間資本進入高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)等高技術(shù)含量領(lǐng)域，讓民間資本找到合適的投資渠道，得到穩(wěn)定合理的回報，為資金流向?qū)嶓w經(jīng)濟層面營造良好環(huán)境。

第二，有序推進金融市場改革，維護銀行業(yè)良性競爭。需要進一步推進利率市場化改革，建立人民幣市場化的利率形成機制，規(guī)范證券市場和保險市場發(fā)展，建立多層次的資本市場體系，最終讓實體經(jīng)濟中不同類型、不同規(guī)模、不同所有制、不同成長周期下的企業(yè)都能獲得相應(yīng)的金融支持、金融服務(wù)。

第三，建立多層次的中小型金融機構(gòu)。我國大型金融機構(gòu)改革已經(jīng)初見成效，相比之下，中小型金融機構(gòu)發(fā)展嚴重滯后，國家應(yīng)該采取有效措施支持中小型金融機構(gòu)發(fā)展，例如農(nóng)村銀行、村鎮(zhèn)銀行、合作銀行、小額貸款公司、財務(wù)公司、擔(dān)保公司、信托公司、私募基金等等，引導(dǎo)中小型金融服務(wù)中小企業(yè)特別是微型企業(yè)發(fā)展，同時中小型金融機構(gòu)注重立足當(dāng)?shù)?、扎根基層，理性擴張經(jīng)營，不貪大求全、合理定位，與大型金融機構(gòu)錯位發(fā)展。

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F830.5

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1002-6487（2013）04-0109-04

教育部人文社科青年項目（11YJC790094）；安徽省教育廳人文社會科學(xué)研究項目（SK2012B055）

錢 龍（1982-），安徽安慶人，碩士，講師，研究方向：宏觀經(jīng)濟、金融。

（責(zé)任編輯/浩 天）