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        基于VAR模型的麗水市金融深化與創(chuàng)新集聚關(guān)系的實(shí)證分析

        2014-06-23 16:23:11周宏蕓
        對(duì)外經(jīng)貿(mào) 2014年9期
        關(guān)鍵詞:麗水市脈沖響應(yīng)沖擊

        周宏蕓

        (麗水學(xué)院商學(xué)院,浙江麗水323000)

        【區(qū)域經(jīng)濟(jì)】

        基于VAR模型的麗水市金融深化與創(chuàng)新集聚關(guān)系的實(shí)證分析

        周宏蕓

        (麗水學(xué)院商學(xué)院,浙江麗水323000)

        基于VAR模型,利用1985—2012年的數(shù)據(jù)對(duì)浙江省麗水市創(chuàng)新集聚水平與金融深化之間的長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果表明,兩者之間具有長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)均衡關(guān)系,而且金融深化對(duì)麗水市創(chuàng)新集聚有著長(zhǎng)期顯著的拉動(dòng)作用。但是創(chuàng)新集聚還不是金融深化的Granger原因,說明目前麗水市尚未建立金融深化與創(chuàng)新集聚之間的循環(huán)互動(dòng)機(jī)制。

        金融深化;創(chuàng)新集聚;VAR模型;脈沖響應(yīng)

        金融深化是麗水市金融改革的重要組成部分,也是金融政策體制的進(jìn)一步完善。麗水市生態(tài)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)作為浙江省14大省級(jí)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)之一,承擔(dān)著生態(tài)保護(hù)重任的同時(shí),必須突破經(jīng)濟(jì)資源的各種束縛,將產(chǎn)業(yè)發(fā)展盡快轉(zhuǎn)移到依靠科技進(jìn)步與創(chuàng)新的軌道上來?,F(xiàn)代市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下,創(chuàng)新生產(chǎn)多在區(qū)域集聚的模式下進(jìn)行。這種創(chuàng)新集聚能夠促進(jìn)信息溢出、傳播和共享,增強(qiáng)創(chuàng)新的競(jìng)爭(zhēng)力,降低知識(shí)傳遞成本,進(jìn)一步促進(jìn)創(chuàng)新生產(chǎn)活動(dòng)的發(fā)展。因此,創(chuàng)新集聚是麗水市生態(tài)產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展的立足點(diǎn)和驅(qū)動(dòng)力。在麗水市積極建設(shè)生態(tài)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)的過程中,研究金融深化與創(chuàng)新集聚的關(guān)系對(duì)麗水市經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。

        一、指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)預(yù)處理

        (一)創(chuàng)新集聚水平(INV)

        借鑒產(chǎn)業(yè)集聚指標(biāo)構(gòu)建原理,本文采用區(qū)域面積上承載的專利總量測(cè)算麗水市的創(chuàng)新集聚水平,即其中,Patt為本地區(qū)t時(shí)期的專利量,St表示本地區(qū)t時(shí)期的面積??紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性和客觀性,本文采用1985-2012年各年專利授權(quán)量來衡量專利數(shù)量,利用各年每平方公里的專利授權(quán)數(shù)來反映本地區(qū)當(dāng)年的創(chuàng)新集聚水平。

        (二)金融深化水平(FIR)

        由于中國的金融深化過程主要體現(xiàn)為金融增長(zhǎng),如金融機(jī)構(gòu)與金融資產(chǎn)數(shù)量上的增長(zhǎng)[1],再加上統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的相關(guān)限制,本文參照前人做法[2],選取規(guī)定期間內(nèi)同一區(qū)域的金融資產(chǎn)與生產(chǎn)總值的比率來衡量麗水市金融深化程度。其中金融資產(chǎn)用該地區(qū)當(dāng)年存貸款余額表示。

        (三)數(shù)據(jù)的預(yù)處理

        為了消除數(shù)據(jù)中可能存在的異方差,我們對(duì)上述指標(biāo)變量分別取自然對(duì)數(shù)后得到LINV和LFIR。

        二、模型的建立與分析

        Sims(1980)等人提出的向量自回歸模型(VAR),是將同一樣本期間內(nèi)的每一個(gè)內(nèi)生變量作為他們滯后值的線性函數(shù),通過聯(lián)立方程的模式對(duì)全部變量間的動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行估計(jì)。其數(shù)學(xué)形式表述為:yt=c+A1yt-1+·· ·+Apyt-p+εt,其中,c為n×1常數(shù)向量,A1,···,APi是n×n系數(shù)矩陣,εt是n×1擾動(dòng)向量。本文將利用VAR模型對(duì)麗水市金融深化與創(chuàng)新集聚的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

        (一)模型構(gòu)建前的準(zhǔn)備

        本文根據(jù)ADF值對(duì)上述變量的平穩(wěn)性進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。根據(jù)單位根的檢驗(yàn)結(jié)果可知,LINV和LFIR這兩個(gè)時(shí)間序列是一階單整序列。為此,本文采用EG兩步法對(duì)其間的關(guān)系進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。結(jié)果發(fā)現(xiàn),變量LINV和LFIR的殘差序列在95%顯著水平下是平穩(wěn)的,即LINV和LFIR存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系??梢?,利用LINV和LFIR直接建立VAR模型是可行的。

        (二)模型的建立

        根據(jù)模型滯后結(jié)構(gòu)確定準(zhǔn)則的篩選結(jié)果,確定VAR模型的滯后期為1,即建立VAR(1)。VAR(1)模型方程如下:

        VAR(1)的兩個(gè)特征根系數(shù)分別為0.518924和0.999389,均小于1,皆位于單位圓內(nèi)(如圖1),因此該模型的結(jié)構(gòu)是穩(wěn)定的。

        圖1 VAR(1)的AR特征多項(xiàng)式逆根

        (三)模型分析

        為了便于下面的脈沖響應(yīng)分析,本文對(duì)VAR(1)中的變量進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn)。

        從表1的結(jié)果可以看出,在5%的顯著水平下,金融相關(guān)率(LFIR)是創(chuàng)新集聚水平(LINV)的Grange原因,表明金融深化水平確實(shí)影響了麗水市的創(chuàng)新集聚水平。而創(chuàng)新集聚水平不是金融相關(guān)率的Grange原因,這說明麗水市金融深化水平還處于比較低的階段,創(chuàng)新集聚水平的提升并沒有反過來促進(jìn)金融深化,金融深化與創(chuàng)新集聚相互促進(jìn)的循環(huán)機(jī)制還尚未建立。這與麗水市經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展落后、金融市場(chǎng)尚不成熟的特征相符。

        表1 Grange因果檢驗(yàn)結(jié)果

        根據(jù)實(shí)際分析的需要,并結(jié)合Grange檢驗(yàn)結(jié)果,下面分別給創(chuàng)新集聚水平(LINV)和金融相關(guān)率(LFIR)一個(gè)正的單位大小的沖擊,得到關(guān)于創(chuàng)新集聚水平(LINV)的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖。從圖2a可知,創(chuàng)新集聚水平(LINV)對(duì)遭受自身的沖擊是正向響應(yīng),且在沖擊當(dāng)期達(dá)到最高值,之后開始收斂。圖2b說明,當(dāng)給金融深化水平(LFIR)一個(gè)正向沖擊后,會(huì)帶來創(chuàng)新集聚水平(LINV)正向的響應(yīng),但是這種響應(yīng)表現(xiàn)為長(zhǎng)期持續(xù)的反應(yīng),并沒有在沖擊當(dāng)期體現(xiàn)出來。這表明金融深化對(duì)創(chuàng)新集聚的促進(jìn)作用具有滯后性,這種正面的影響將長(zhǎng)期持續(xù)存在。

        圖2 創(chuàng)新集聚水平對(duì)各影響因素的脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線

        脈沖響應(yīng)函數(shù)是為了追蹤各變量對(duì)系統(tǒng)中某一個(gè)或若干個(gè)變量沖擊的效果,而方差分解法會(huì)將系統(tǒng)中某變量的預(yù)測(cè)均方誤差分解為由系統(tǒng)中各變量沖擊所帶來的影響部分,記錄系統(tǒng)中每個(gè)變量沖擊對(duì)該變量的預(yù)測(cè)均方誤差的貢獻(xiàn),從而了解各信息對(duì)模型內(nèi)生變量的相對(duì)重要性[4]。如圖3a,自身因素的變化對(duì)創(chuàng)新集聚水平(LINV)變化貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)出逐年遞減的趨勢(shì),在第10期該貢獻(xiàn)率降至50%以下。圖3b顯示,金融深化水平(LFIR)變動(dòng)對(duì)創(chuàng)新集聚水平的貢獻(xiàn)率雖然在前2期比較低,但呈逐年遞增的趨勢(shì),于第9期其貢獻(xiàn)率超過了50%,高于同期創(chuàng)新集聚水平的貢獻(xiàn)率。這一結(jié)果與脈沖響應(yīng)函數(shù)相吻合,說明金融深化對(duì)創(chuàng)新集聚水平的促進(jìn)作用需要通過較長(zhǎng)一段時(shí)間顯現(xiàn),并且這種作用會(huì)越來越強(qiáng)。

        三、結(jié)論

        基于以上模型分析,得出以下結(jié)論:麗水市金融深化與創(chuàng)新集聚具有長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)均衡關(guān)系,其中金融深化對(duì)麗水市創(chuàng)新集聚有著長(zhǎng)期顯著的拉動(dòng)作用;但是麗水市的創(chuàng)新集聚還不是金融深化的Granger原因,說明目前麗水市金融深化與創(chuàng)新集聚之間的互動(dòng)循環(huán)機(jī)制尚未建立??梢?,促進(jìn)金融深化、建立金融深化與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新集聚之間的長(zhǎng)效互動(dòng)機(jī)制是麗水市實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)跨越發(fā)展的必然選擇。為此,麗水市應(yīng)以創(chuàng)建生態(tài)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)為契機(jī),深化金融改革,完善生態(tài)產(chǎn)業(yè)集聚創(chuàng)新的金融支持制度;通過加快金融機(jī)構(gòu)多元化發(fā)展步伐,豐富和創(chuàng)新金融產(chǎn)品,進(jìn)一步擴(kuò)大金融規(guī)模;通過完善金融市場(chǎng),促進(jìn)市場(chǎng)機(jī)制對(duì)創(chuàng)新性資源的合理、有效配置。

        圖3 創(chuàng)新集聚的方差分解結(jié)果

        [1]賈春新.金融深化:理論與中國的經(jīng)驗(yàn)[J].中國社會(huì)科學(xué),2000(3).

        [2]任力,黃崇杰.中國金融發(fā)展會(huì)影響能源消費(fèi)嗎?——基于動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)的分析[J].經(jīng)濟(jì)管理,2011(5).

        [3]李瑋,張榮霞,梁文群,趙國浩.基于VAR模型的技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源強(qiáng)度的脈沖響應(yīng)分析——以山西省為例[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì),2012(4).

        [4]Hicks J.A Theory of Economic History[M].Oxford:Clarendon press,1969.

        [5]King R G,Levine R.Finance and Growth:Schumpeter Might Be Right[J].Quarterly Journal of Economics,1993.108.

        (責(zé)任編輯:梁宏偉)

        F832.7

        A

        2095-3283(2014)09-0093-03

        周宏蕓(1982-),女,漢族,碩士研究生,講師,研究方向:區(qū)域經(jīng)濟(jì)。

        2013年麗水市社科聯(lián)課題(項(xiàng)目編號(hào):LC201319)。

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