本站原创摘 要 :本文立足于县域金融发展,运用协整检验、阿尔蒙变量回归等实证方法,着力探讨定西市安定区经济系统整体发展与金融发展的关系.实证结果显示:安定区经济发展与金融发展之间存在着一种长期均衡关系,从格兰杰因果检验和阿尔蒙变量回归也同样可以看出,安定区经济发展总量指标对该区金融发展起促进作用,经济发展结构指标对该区金融发展起阻碍作用,即随着农业产值在总产值中的比重加大,对该区金融发展阻碍作用越明显,城市化水平指标对该区金融发展水平影响相对较小.本文认为农业产业升级是安定区金融发展的有效途径. 关 键 词 :县域经济,金融发展,协整检验,格兰杰因果检验
随着中国经济和金融改革的深化,经济系统与金融发展的关系逐渐成为诸多学者关注的热点话题.20世纪90年代初期,此关系研究仅偏重于对中国整体经济和金融关系的分析,随着中国区域经济的差异性越来越明显,区域经济和金融发展的关系逐渐引起了学术界的关注.国内学者普遍认为,区域经济与金融发展相互作用,相互促进,即经济发展离不开金融的支持,金融的不断发展对经济发展具有重要的推动作用,反之,区域经济系统发展水平决定了金融发展水平.本文试图利用金融发展和经济发展理论,从实证角度探讨县域经济对金融发展产生的影响.
一、文献检讨
(一)文献回顾
许多学者已经从理论上对经济与金融的关系进行了探讨,并取得了丰硕的成果.总体来讲,从定性的角度看,国内学者基本认为区域经济系统发展拉动金融发展,金融发展推动经济系统整体的发展,从实证研究角度看,由于采用的研究方法、解释变量、样本范围和侧重点等不同,所以结论存在诸多分歧.笔者按照时间顺序对该方面的国内实证研究主要文献做了归纳.
周立、王子明等(2002)通过对中国东中西三地区1978-2000年金融发展与经济增长关系的实证研究,发现中国各地区金融发展与经济增长强相关,促进金融发展有利于经济的长期稳定增长.艾洪德、徐明圣、郭凯等(2004)采用格兰杰因果关系检验模型对我国各地区金融发展与经济增长关系进行了实证分析,认为金融发展与经济增长之间存在因果关系, 东部和全国的金融发展与经济增长之间存在正相关关系, 而中、西部二者之间则几乎是负相关的关系, 且存在明显的滞后效应.周好文、钟永红等(2004)运用VAR多变量系统的实证研究表明金融相似度检测的规模指标和效率指标与经济增长在各地区间的因果关系不一致,中西部地区的金融相似度检测机构能更好地促进本地区经济增长.沈坤荣、张成等(2004)认为改革开放以前,中国的经济增长无法得到金融发展的支持,1990年后中国市场状况的变化并没有在很大程度上对经济增长产生促进作用,内生金融转化为经济发展动力的机制尚存在障碍.王晋斌(2007)采用动态GMM方法对不同阶段的面板数据进行实证分析, 认为不同金融控制强度下金融发展与经济增长之间存在不同的关系,即在金融控制强的区域的金融发展对经济增长没有显著的促进作用,而在金融控制弱的区域,金融发展与经济增长之间可能表现出一种“中性”的作用.高宏霞、费和(2009)采用1994～2008年相关数据,运用格兰杰因果检验等方法对甘肃省的金融发展与经济发展的关系进行了实证检验,结果表明,甘肃省区域金融发展与经济发展之间存在负的相关关系.
(二)对现有研究文献的评述
国内学者对我国区域金融发展与经济增长关系的研究成果很好的诠释了我国经济发展过程中经济与金融发展二者之间的关系,是对该领域研究的一个巨大推动和创新.但是现有研究成果也存在着一些不足之处,主要表现为:现有研究基本上集中于分析金融发展对经济增长的影响,而分析区域经济对金融发展的反作用则少之又少,其次现有的研究主要是从全国或各省的视角出发,着眼于更小的区域范围尤其是基于县域视角的研究几乎是一片空白.
为了弥补现有研究的不足,本文以定西市安定区为考察对象,重点分析县域经济对金融发展产生的影响.
二、指标选取及研究方法
(一)指标选取
1.县域经济发展指标.理论界对县域经济发展指标的确定标准不一,本文根据研究需要和数据的可获得性,用以下三个指标来反映安定区经济发展情况.
(1)县域经济总量指标x1.一般衡量经济发展总量常用的有名义GDP、实际GDP、名义GDP增长率、实际GDP增长率、人均GDP及人均GDP增长率等指标.考虑到通货膨胀和人口变动等因素对计量过程的影响,本文选取实际人均GDP增长率作为衡量经济发展水平的总量指标.
(2)县域经济结构指标x2.考虑到定西市安定区产业结构的特点及数据的可获得性,本文采用区域农业总产值占GDP的比重来考察安定区经济结构的指标,其计算公式为x2等于区域农业总产值区域GDP.
(3)城市化水平指标x3,其计算公式为x3等于非农人口数总人口数.
2.金融发展指标.衡量金融发展的指标常用的是戈氏指标(FIR),然而戈氏指标受到众多质疑.正如国内学者普遍认为的那样,中国较高的FIR应该归因于投资渠道不畅、交易手段的落后以及支付体系的效率低下,而非金融发展水平的直接表现,同时银行又是中国农村金融体系的主体,所以本文选取金融机构存贷款余额作为衡量安定区金融发展水平的指标.
本文所用数据来源于定西市安定区统计局,样本容量为1994～2008,虽然时间跨度相对较短,但后续将继续加以关注和研究.需要加以说明的是,为了消除因素的干扰,所用原始数据都已转化为实际值,同时为了消除数据的异方差,对四个变量都已作对数化处理.
(二)研究方法
经济变量大都具有非平稳性,本文首先将利用Dickey和Fuller提出的考虑残差序列相关的ADF单位根检验法,检验变量的平稳性,对于非平稳的变量进行处理使之成为平稳时间序列.如果变量是同阶单整的,那么我们将对相关变量进行协整检验以确定安定区经济与金融发展的长期均衡关系,并在协整的基础上,通过阿尔蒙变量回归确定变量关系,并通过格兰杰因果检验来验证其因果关系.
三、实证分析
(一)模型构建
根据上面描述的经济与金融变量分析,本文构建基本的回归实证模型如下:
y等于c+αx1+βx2+yx3+ε
其中:y为实际存贷款余额之和,即被解释变量,x1为实际人均GDP增长率,x2为区域农业总产值占GDP的比重,x3为城市化水平,c为常数项, ε为误差项.
(二)实证检验
1.平稳性检验
对任何时间序列数据进行计量分析时,需要首先对时间序列数据进行平稳性检验,否则可能会造成一个随机游走变量对另一个随机游走变量的谬误回归(Spurious.Regression).由于应用协整检验的时间序列数据必须为同阶差分平稳过程,因此我们需要对获得的时间序列数据进行单位根检验.本文采用增广迪基-富勒(Augmented Dickey- Fuller,ADF检验),ADF检验模型为:
△Yt等于β1+β2*t+δYt-1+αp*∑np等于1△Yt-p+εt
其中Y是时间序列,△表示差分,p是滞后期,β1是常数,t是时间趋势项,βt和是参数,εt是白噪音.检验的零检测设是δ等于0,即包含单位根,备择检测设是δ<0,即Y为趋势平稳序列.若回归系数δ的t统计量t(δ)小于ADF分布临界值,拒绝零检测设,Y为趋势平稳序列,否则,接受非平稳的零检测设.对y、x?1、x?2和x?3做ADF单位根检验,其检验结果见表2.
表2:变量的单位根检验(ADF)结果
变量检验形式(C,T,L)P(ADF检验值<5%临界值)结论
Dy(c,t,0)0.1037不平稳
Dx1(c,t,0)0.0841不平稳
Dx2(c,t,0)0.1505不平稳
Dx3(c,t,0)0.1570不平稳
△ Dy(c,t,0)0.0115平稳
△Dx1(c,t,0)0.0007平稳
△Dx2(c,t,0)0.0066平稳
△Dx3(c,t,0)0.0299平稳
注:C,T,L分别表示模型中的常数项,时间趋势,滞后阶数.
如表2所示,Dy、Dx1、Dx2和Dx3在5%的显著性水平下均不显著.但是,通过对这四个时间序列作一阶差分后发现,这四个时间序列的一阶差分形式在5%的显著性水平下均是显著的,因此,△ Dy、△Dx1、△Dx2和△Dx3均是一阶单整时间序列I～(1),因此可以对这个时间序列数据做协整检验.
2.协整检验
本文利用Johansen协整检验法进行协整检验,同时运用赤池信息准则(AIC)和施瓦茨准则(SC)选择滞后阶数,表3是相应的协整检验结果:
表3变量协整检验结果表
原检测设协整方程数目迹统计量Trace-Statistic迹统计量临界值,5%的置信水平最大特征值Max-Eigen最大特征值临界值,5%的置信水平
没有50.4484935.1927532.1241022.29962
至多一个18.3243820.2618411.0346415.89210
至多二个7.2897459.1645467.2897459.164546
通过迹检验和最大特征值检验可以看出,Dy、Dx1、Dx2、Dx3在5%的显著性水平下存在且只存在1个协整关系,这说明他们之间存在稳定的均衡关系.
3.格兰杰因果关系检验
对于安定区经济发展与金融发展之间的因果关系,我们采用格兰杰因果检验法进行验证,检验结果如表4所示,箭头表示因果关系的方向.
表4 变量间格兰杰因果检验表
检验条件主要变量检验形式以及P值
LAGSy→x1 x1→y y→x2x2→yy→x3 x3→y
10.550400.002230.186340.515050.642020.32117
20.204090.001290.141170.095790.047010.27547
30.339480.349170.300380.168040.058390.39583
可以看出,在5%的显著水平上,安定区实际人均GDP(x1 )在滞后一阶和二阶时是存贷和y的格兰杰原因:安定产业结构指标(x2)与存贷和(y)之间不存在格兰杰因果关系.安定区存贷和指标(y)在滞后二阶时是城市化水平(x3)的格兰杰原因.
(三)变量回归
研究多变量之间关系时,最重要也是最难点就是确定滞后时期,即经济发展对金融发展的有效影响时期.我们利用EVIEWS6.0统计软件,依据AIC和SC信息准则以及LR、FPE、HQ等判断标准确定的最优滞后时期为滞后3期.在对变量关系进行方程估计时,为了避免多重共线性的存在,我们采用阿尔蒙多项式变换方法消除多重共线性影响因素.具体做法如下.
对于分布滞后模型 :
yt等于a+b0t+b1xt-1+等+bkxt-k+ut
可以近似地用一个关于i的低阶多项式表示,同时也可以利用多项式来减少模型中的参数.
在以滞后期i为横轴、滞后系数取值为纵轴的坐标系中,如果这些滞后系数落在一条光滑的曲线上,或近似落在一条光滑的曲线上,则可以用一个关于i的次数较低的m次多项式逼近,即:
bi等于α0+α1i+α2i2+k+amim(m 此式就是阿尔蒙多项式变换,也称为阿尔蒙滞后模型.将阿尔蒙多项式变化具体列出来就是: b0等于α0+α10+α202+等+αm0m b1等于α0+α11+α212+等+αm1m b2等于α0+α12+α222+等+αm2m 等 bk等于α0+α1k+α2k2+等+αmkm 代入bi等于α0+α1i+α2i2+等+αmim(m yt等于α0z0t+α1z1t+等+αmzmt+ut其中: z0t等于xt+xt-1+xt-2+等+xt-k z1t等于xt-1+2xt-1+3xt-3+等+kxt-k zmt等于xt-1+2mxt-2+3mxt-3+等+kmxt-k 依据上述分析,运用EVIEWS6.0对滞后变量进行方程估计,估计结果如下: 由上述方程可知,T统计量、F值统计量值显著,方程模拟度较高,故方程具有较高的可信度,可以在较大程度上解释安定区经济发展水平对金融的影响. 通过对系统(y、X1、X2、X3)协整分析、格兰杰因果分析和阿尔蒙回归调整等实证研究,安定区经济对该区金融发展的影响较为显著,但影响效果不同.具体来说,安定区经济总量指标对该区金融发展起促进作用,而且随着滞后期的增加,其影响效果会更好,经济结构指标对该区金融发展起阻碍作用,即随着农业产值在总产值中的比重加大,对该区金融发展阻碍作用越明显,城市化水平指标对该区金融发展水平影响相对较小. 实证结果显示了重要的政策含义,从解决经济系统中结构优化的角度着手促进金融发展是有现实意义的.针对农业产值在总产值中的比重较高的现实,安定区政府必须加大力度推进农业产业产业化水平,大力发展现代农业,通过农业产业升级增强金融资源的配置能力,推动县域金融发展,实现产业升级,经济发展、金融发展的良性循环. (作者单位:兰州大学经济学院) 四、结论