周晶晶

（青海民族大學(xué)，青海 西寧 810007）

1 研究背景

改革開放以來，我國經(jīng)濟持續(xù)高速增長。金融業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展在促進我國經(jīng)濟發(fā)展方面作出了很大貢獻。安徽，簡稱“皖”，是長三角重要組成部分。近十年安徽省生產(chǎn)總值增長速度驚人，由2010年的12 359.33億元增長到2019年的38 681.00億元。截至2019年，增速已達23.69%，僅次于廣東省。在金融發(fā)展方面，安徽省2010年金融機構(gòu)存貸款余額大約為27 818.39億元，而到2020年約為59 897.80億元，存貸款余額占GDP比重逐漸上升。

2 文獻綜述

國外關(guān)于金融發(fā)展對經(jīng)濟增長影響的研究起步比國內(nèi)的要早，實證研究最早起源于King和Levine[1]，他們從金融發(fā)展和經(jīng)濟增長之間的顯著性關(guān)系來分析文獻綜述。Bagehot最早將金融發(fā)展與經(jīng)濟的資源配置效率發(fā)展聯(lián)系在一起，隨后各個學(xué)者對于這種顯著性提出不同的觀點，Lucas認為經(jīng)濟之所以能夠很好地發(fā)展是因為金融市場的發(fā)展起到了決定性作用，這種作用被夸大了，過于絕對。而有些學(xué)者觀點相反，認為金融發(fā)展能夠很大程度促進經(jīng)濟增長，如Gulay和Cowley[2]利用土耳其2006—2015年的數(shù)據(jù)分析了金融發(fā)展對經(jīng)濟增長的影響，認為金融發(fā)展能夠促進經(jīng)濟增長，研究結(jié)果證實了土耳其經(jīng)濟增長與金融發(fā)展之間存在明確的正相關(guān)。Támara Ayús A L[3]分析了King和Levine提出的變量在哥倫比亞和智利的具體案例中的有效性和相關(guān)性，該文采用面板數(shù)據(jù)模型，不僅考慮了金融變量的長期行為，而且還考慮了它們之間存在的異質(zhì)性，找出金融變量對兩國經(jīng)濟增長可能產(chǎn)生的顯著影響，研究結(jié)果顯示部分變量對經(jīng)濟績效和增長產(chǎn)生了顯著影響。Anetor FO[4]利用結(jié)構(gòu)向量自回歸 （Structural Vector Autoregression，SVAR）模型的脈沖響應(yīng)函數(shù) （Impulse Response Function，IRF）和預(yù)測誤差方差分解 （Fixed Effects Vector Decomposition，F(xiàn)EVD），研究調(diào)查了1986年第一季度—2016年第四季度外國資本流入和金融發(fā)展對尼日利亞經(jīng)濟增長效應(yīng)的影響，該研究結(jié)果表明，外商直接投資（Foreign Direct Investment，F(xiàn)DI）流入和金融發(fā)展的沖擊對經(jīng)濟增長具有積極而顯著的影響。

國內(nèi)早期對這一方面研究不是很多，近幾年才開始逐漸廣泛起來。賴娟[5]對江西省1952—2011年的數(shù)據(jù)進行研究，指出江西省金融市場的發(fā)展規(guī)模與經(jīng)濟發(fā)展之間互相促進，而金融發(fā)展效率單項影響經(jīng)濟增長。楊玉梅[6]以向量自回歸（Vector Autoregression，VAR）模型和向量誤差修正模型為基礎(chǔ)，對安徽省的金融發(fā)展和經(jīng)濟增長的相關(guān)性指標進行實證分析，結(jié)果表明金融發(fā)展能夠推動經(jīng)濟增長。李想麗[7]以山東省1993—2014年的數(shù)據(jù)為例，綜合運用因子分析法、線性協(xié)整方法、VAR模型并結(jié)合ADF檢驗、格蘭杰因果關(guān)系檢驗，理論和實際相結(jié)合，全面分析了山東省金融發(fā)展對經(jīng)濟增長的促進作用。楊雨晴[8]對2000—2015年黑龍江省的相關(guān)數(shù)據(jù)進行實證分析，結(jié)果表明金融發(fā)展和經(jīng)濟增長之間是相互促進關(guān)系并根據(jù)相關(guān)實證結(jié)果提出了相應(yīng)的建議。朱德忠和林明[9]采用1990—2017年南京市的相關(guān)數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建VAR模型，檢驗分析南京市的金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，結(jié)果表明二者具有長期均衡的顯著相關(guān)性。

國外學(xué)者研究結(jié)果表明，不同國家金融發(fā)展水平對經(jīng)濟增長影響的顯著程度要根據(jù)不同國家的金融發(fā)展水平來具體分析，大部分國家是促進作用，只是顯著性大小不同；國內(nèi)研究大多是分析各個地區(qū)的金融發(fā)展是怎樣對該地區(qū)經(jīng)濟產(chǎn)生影響，它們之間的關(guān)系是否顯著，是單向促進還是雙向促進。本文以安徽省為例，探究其金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系以及關(guān)系是否顯性，是單向影響還是雙向影響，旨在為后續(xù)研究提供參考，豐富我國金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的理論研究。

3 數(shù)據(jù)來源、指標選取和模型構(gòu)建

3.1 數(shù)據(jù)來源

本文是對安徽省的金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的相互關(guān)系進行實證分析，因此需要了解安徽省的金融發(fā)展情況與經(jīng)濟增長情況，選取的數(shù)據(jù)主要來源于2000—2019年《安徽省統(tǒng)計年鑒》以及安徽省金融運行報告。

3.2 指標的選取

在指標的選取上有解釋變量和被解釋變量，經(jīng)濟增長作為被解釋變量，可以用GDP增速來表示，在模型中用字母GDP來表示，金融發(fā)展水平指標作為解釋變量，控制變量為金融相關(guān)比率（Financial Interrelations Ratio，F(xiàn)IR）、金融效率 （XL）、固定資產(chǎn)投資額增量（IM）、進出口貿(mào)易總額（IE）。

金融相關(guān)比率（FIR）。金融相關(guān)比率是金融資產(chǎn)總額與生產(chǎn)總值之比。由于安徽省金融資料缺乏，難以得到全部數(shù)據(jù)，所以采用安徽省全部金融機構(gòu)的存貸款余額之和來表示金融資產(chǎn)總額，則FIR=金融機構(gòu)存貸款余額/GDP。

金融效率（XL）。金融效率=金融機構(gòu)貸款余額/金融機構(gòu)存款余額，可以衡量安徽省金融機構(gòu)整體資金運用狀況。

固定資產(chǎn)投資增量（IM）。根據(jù)GDP的生產(chǎn)要素可知，資本投資量的增加是拉動經(jīng)濟增長的重要生產(chǎn)要素，因此引入解釋變量固定資產(chǎn)投資增加額來衡量。

進出口貿(mào)易總額（IE）。該解釋變量能夠影響國民生產(chǎn)總值的變化，因此其對于提高安徽省生產(chǎn)要素利用率和促進安徽省經(jīng)濟發(fā)展都具有重要作用。

3.3 模型構(gòu)建

為了計算起來更加方便，故將本文中的相關(guān)變量用相應(yīng)的字母代替。為了消除異方差的影響，可以對各個指標取對數(shù)，分別為LNGDP，LNXL，LNFIR，LNIM，LNIE，運用軟件EVIEWS9.0對數(shù)據(jù)進行分析 （其中C為常數(shù)項，β1，β2，β3，β4為待估參數(shù)，δ為殘差項）。

4 實證分析

4.1 單位根檢驗（ADF檢驗）

在進行實證分析前需要對有關(guān)數(shù)據(jù)進行處理，防止出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象，即需要進行平穩(wěn)性檢驗，將這些指標數(shù)據(jù)導(dǎo)入EViews軟件進行單位根檢驗，具體結(jié)果見表1。

從表1可以看出，只有解釋變量LNFIR通過原序列檢驗，被解釋變量LNGDP和解釋變量LNXL，LNIM，LNIE在原序列檢驗過程中都不平穩(wěn)。故需要對這些變量進行一階差分，結(jié)果中LNGDP，LNXL，LNFIR，LNIM，LNIE這些變量的一階差分序列在5%的顯著性水平上都顯著，所以由此一階差分后的指標數(shù)據(jù)都是平穩(wěn)序列，都是一階單整的，因此可以做協(xié)整檢驗。

表1 單位根檢驗結(jié)果

4.2 滯后階數(shù)

在構(gòu)建VAR模型時確定最優(yōu)的滯后階數(shù)很重要，因為會影響結(jié)果的準確性和可靠性，避免由于滯后階數(shù)的不同而造成單位根或者自由度的問題，滯后階數(shù)越大，自由度越小。滯后階數(shù)表示解釋變量和被解釋變量之間的因果程度需多長時間顯現(xiàn)，并非越小越好。對這些變量確定滯后階數(shù)，見表2。

表2 滯后階數(shù)結(jié)果

由表2得知，滯后階數(shù)為2階時，適合這個模型，其中*表示根據(jù)相應(yīng)準則選擇的滯后階數(shù)。

4.3 協(xié)整檢驗

由上述單位根檢驗結(jié)果可知，需對一階差分后的指標數(shù)據(jù)進行協(xié)整檢驗，才能知道變量之間能不能長期穩(wěn)定，檢驗結(jié)果見表3。

表3 協(xié)整檢驗結(jié)果

由實驗結(jié)果可知，None*這一行中，由于P值（0.000 0）小于0.05，拒絕無協(xié)整關(guān)系；Atmost1時，P值（0.0000）小于0.05，接受原假設(shè)，至多存在1個協(xié)整關(guān)系，所以各個變量之間存在長期穩(wěn)定關(guān)系。

4.4 格蘭杰因果檢驗

通過單位根檢驗和協(xié)整檢驗，了解到各個變量是平穩(wěn)的并且存在長期的均衡關(guān)系，因果關(guān)系則需要做格蘭杰因果檢驗，結(jié)果見表4。

表4 格蘭杰因果檢驗結(jié)果

該結(jié)果由EViews軟件得出，可知GDP和IM是雙向格蘭杰因果關(guān)系，也就是說經(jīng)濟的發(fā)展能提高固定資產(chǎn)投資額，而固定資產(chǎn)投資額增量也能提高經(jīng)濟的發(fā)展；GDP是XL的格蘭杰因果關(guān)系，單向的，也就是說經(jīng)濟增長能夠?qū)鹑谛实奶岣咂鸬揭欢ǖ拇龠M作用，反過來金融效率不能促進經(jīng)濟的發(fā)展；IE是IM的單向格蘭杰因果關(guān)系，說明進出口總額增加能夠提高固定資產(chǎn)的投資；金融發(fā)展效率和進出口總額是雙向格蘭杰因果關(guān)系，說明他們之間相互促進；IE是FIR的格蘭杰因果關(guān)系，表明安徽省的進出口增加額能夠促進金融相關(guān)比率的提高。

4.5 VAR模型的估計（AR特征根）

模型是否穩(wěn)定關(guān)系到實驗結(jié)果的正確性與準確性，還可能影響實驗結(jié)果的判定。用AR特征根進行判定，即如果特征根在單位圓內(nèi)，則表示這個VAR模型是穩(wěn)定的。用EViews軟件進行穩(wěn)定性檢驗，可以看出這個VAR模型是穩(wěn)定的，見圖1。

圖1 VAR模型穩(wěn)定性檢驗結(jié)果

4.5.1 自回歸模型

利用EViews9.0軟件對方程進行回歸分析，得到結(jié)果為

從結(jié)果可以看出R2=0.881 988，它表示變量之間的線性相關(guān)程度，也就是方程的判定系數(shù)R2=0.881 988，這個數(shù)值越接近1，說明選取的變量越具有代表性，擬合度很高，與經(jīng)濟增長的關(guān)系也非常大。

4.5.2 脈沖響應(yīng)分析

前面的協(xié)整檢驗只是說明各個變量之間存在靜態(tài)平衡關(guān)系，動態(tài)關(guān)系則需要借助脈沖響應(yīng)函數(shù)來分析。為了更加了解安徽省金融發(fā)展短期內(nèi)對于經(jīng)濟增長的影響，故對這些變量進行脈沖分析，具體結(jié)果見圖2。

圖2 脈沖響應(yīng)函數(shù)圖

圖2 顯示，當進出口貿(mào)易總額（IE）給予一定沖擊時，在第一期對GDP沒有影響，表明有滯后性現(xiàn)象，第二期逐漸開始對GDP有著正面影響，在第五期達到頂峰，之后又不斷下降到一個低點，之后又上升；固定資產(chǎn)投資增量（IM）在剛開始對GDP的影響不是很明顯，之后對GDP有著正向的影響，在第三期達到最高點，隨后有下降趨勢，在第六期之后保持平穩(wěn)；當金融效率（XL）對經(jīng)濟增長產(chǎn)生一定的沖擊之后，即第一期時，對GDP存在一個負影響，然后又開始上升，快到第五期時達到最高點，然后又開始下降，第六期達到低點，最后才處于平穩(wěn)狀態(tài)；相反金融相關(guān)比率（FIR）對GDP的影響不是很明顯，從第二期之后一直處于平穩(wěn)狀態(tài)。

4.5.3 方差分解

方差分解和脈沖效應(yīng)研究的意義不同。脈沖效應(yīng)函數(shù)是為更直觀地了解各個變量之間的動態(tài)關(guān)系，而方差分解是為了了解每個變量對經(jīng)濟增長的貢獻程度。指標對于經(jīng)濟增長的影響可以用方差分解來解釋，見第66頁表5。

表5顯示，GDP的增長率對自身的貢獻最大，并從第一期的100逐漸遞減，雖然在逐漸遞減但仍是這些變量中貢獻最大的，最后約為50；進出口貿(mào)易總額（IE）第一期由0開始逐漸遞增，在第八期達到最大，之后保持在40左右；固定資產(chǎn)投資額（IM）由第一期0遞增，在第四期達到最大（約為19），之后保持在10左右；金融效率（XL）從第一期0不斷上升，在第四期達到最大（約為8.7），之后逐漸降低到5左右。金融相關(guān)比率（FIR）從第一期0逐漸增加，在第三期到達最大（0.5），之后逐漸降低。

表5 方差分解結(jié)構(gòu)表

5 研究結(jié)論與政策建議

本文選取安徽省2000—2019年的年度數(shù)據(jù)，以VAR模型為基礎(chǔ)，先通過單位根檢驗判斷各個變量是否為平穩(wěn)序列，再通過協(xié)整檢驗判斷一階差分后的變量之間是否存在長期平穩(wěn)關(guān)系，然后通過特征根檢驗?zāi)Ｐ褪欠衿椒€(wěn)，而通過脈沖響應(yīng)和方差分解來更加深入地了解金融相關(guān)比率、金融效率、進出口貿(mào)易總額、固定資產(chǎn)投資增量額對經(jīng)濟增長長期影響情況以及動態(tài)關(guān)系。

實證分析中，通過協(xié)整檢驗可以得出金融發(fā)展與經(jīng)濟增長有長期均衡的穩(wěn)定關(guān)系，通過格蘭杰因果檢驗和回歸分析得出金融效率在短期內(nèi)對經(jīng)濟增長有著負向影響，但根據(jù)脈沖效應(yīng)函數(shù)可知其在長期會促進經(jīng)濟增長。金融相關(guān)比率、固定資產(chǎn)投資增長額和進出口貿(mào)易總額對經(jīng)濟增長起正向作用。根據(jù)格蘭杰因果檢驗可知固定資產(chǎn)投資增量是經(jīng)濟發(fā)展的原因，經(jīng)濟增長也是固定資產(chǎn)投資增量提高的原因。雖然金融效率在短期內(nèi)不是經(jīng)濟發(fā)展的原因，但經(jīng)濟增長能夠提高金融效率。從最后的方差分解來看，GDP對自身的貢獻率是幾個變量中最大的，而被解釋變量進出口貿(mào)易額、固定資產(chǎn)投資增量對經(jīng)濟增長貢獻量也很顯著，分別保持在40%，19%。其次是金融效率、金融相關(guān)比率貢獻率，分別為8%，0.5%左右，貢獻率較低。因此，固定資產(chǎn)投資額和進出口貿(mào)易額能夠促進安徽省經(jīng)濟的發(fā)展，金融相關(guān)比率的提高也能促進安徽省經(jīng)濟增長，各個因素相互促進，安徽省經(jīng)濟的增長也能夠提高金融效率?？偟膩碚f安徽省的金融發(fā)展和經(jīng)濟增長相互促進、相互影響。

針對實證分析結(jié)果對安徽省提出以下建議。

第一，完善多層次化金融支持服務(wù)體系。現(xiàn)如今安徽省大部分銀行中國有銀行比例過高并且體系過于單一。隨著金融創(chuàng)新的不斷發(fā)展，市場主體對金融的需求越來越多元化，因此安徽省應(yīng)積極構(gòu)建風(fēng)向投資、銀行信貸、債券、股票、保險市場等多層次金融支持服務(wù)體系，只有提升多元化層次服務(wù)能力，才能更好地促進安徽省經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

第二，擴大安徽省金融業(yè)規(guī)模。雖然安徽省大部分縣域金融機構(gòu)分布較為廣泛，但是有些貧困地區(qū)經(jīng)濟力量較薄弱，金融機構(gòu)的建立缺乏資金支持，制約了金融業(yè)發(fā)展，因此需加大對經(jīng)濟薄弱環(huán)節(jié)的金融支持力度；積極引導(dǎo)金融業(yè)全面健康發(fā)展；大力支持涉農(nóng)金融機構(gòu)發(fā)展，對偏遠山區(qū)金融空白鄉(xiāng)鎮(zhèn)的網(wǎng)點建設(shè)給予便利和政府補貼。

第三，進一步完善資本市場體系。安徽省應(yīng)積極響應(yīng)國家出臺的債券發(fā)行新規(guī)定，爭取國家有關(guān)部門支持，大力鼓勵那些符合條件的企業(yè)發(fā)行債券，從而帶動債券市場的發(fā)展；大力發(fā)展期貨業(yè)務(wù)，不斷擴大期貨機構(gòu)經(jīng)營范圍；積極大力引進基金管理、信托機構(gòu)。這幾年安徽省證券市場、基金市場、信托市場的數(shù)量和質(zhì)量不算太高，不利于金融業(yè)的發(fā)展，因此需加大對省內(nèi)各個地區(qū)債券市場、基金市場、信托市場等的建設(shè)力度。

第四，重視和強化金融監(jiān)管，鼓勵金融創(chuàng)新。在擴大金融發(fā)展規(guī)模、創(chuàng)新金融產(chǎn)品的同時，也要防范其所帶來的風(fēng)險，特別是近年來的互聯(lián)網(wǎng)金融、P2P、民間借貸等各式各樣風(fēng)險事件，要加強金融監(jiān)管，防范金融風(fēng)險，從而保證經(jīng)濟健康穩(wěn)定發(fā)展；要鼓勵金融創(chuàng)新，積極引入金融衍生產(chǎn)品，在產(chǎn)品和技術(shù)上進行創(chuàng)新，實證結(jié)果中安徽省金融業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟增長起到促進作用，可知該省從事金融業(yè)的人數(shù)在不斷增加，因此要大力引進金融高科技人才，加強金融知識教育，滿足安徽省金融市場對金融人才的需求并助推安徽省金融業(yè)發(fā)展。