金融生態(tài)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)關(guān)系研究
——以義烏市為例

○熊 靜 張書毓（上海理工大學(xué)管理學(xué)院 上海 200093）

金融生態(tài)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)關(guān)系研究
——以義烏市為例

○熊 靜 張書毓（上海理工大學(xué)管理學(xué)院 上海 200093）

本文選取適當(dāng)指標(biāo)，運(yùn)用線性回歸模型、協(xié)整檢驗(yàn)和脈沖響應(yīng)函數(shù)等計(jì)量方法，對(duì)1998—2009年義烏市金融生態(tài)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行了研究。結(jié)果顯示，金融生態(tài)的發(fā)展要與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的規(guī)模保持一致，才會(huì)更好地促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

金融生態(tài)環(huán)境 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng) 協(xié)整檢驗(yàn) 脈沖響應(yīng)函數(shù)

一、引言

良好的金融生態(tài)環(huán)境，有助于保持金融生態(tài)的動(dòng)態(tài)平衡和結(jié)構(gòu)優(yōu)化，并且關(guān)系到一國(guó)或地區(qū)金融體系的平穩(wěn)運(yùn)行和持續(xù)發(fā)展。近年來，義烏市依托于建立國(guó)際小商品城的優(yōu)勢(shì)，大力發(fā)展金融業(yè)，這使得其金融生態(tài)環(huán)境得到了很大改善，資金的流動(dòng)性、安全性和效益性有所增強(qiáng)，資金的吸納能力也在增強(qiáng)。在當(dāng)前金融危機(jī)形勢(shì)下，義烏市的金融業(yè)務(wù)量仍能位列浙江省縣市第一位，已經(jīng)成為浙江省乃至全國(guó)金融業(yè)務(wù)增長(zhǎng)最快的縣市之一。

從2009年中國(guó)社科院研究報(bào)告中公布的國(guó)內(nèi)金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)結(jié)果來看，義烏所屬的金華市位列第十三位。優(yōu)良的金融生態(tài)環(huán)境作為區(qū)域金融發(fā)展的一種特有現(xiàn)象，與地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、金融發(fā)展、政府治理和制度文化有很大的相關(guān)性。但同時(shí)義烏市的金融生態(tài)環(huán)境改善，還遠(yuǎn)未達(dá)到自我調(diào)節(jié)、自我優(yōu)化的良性發(fā)展?fàn)顟B(tài)，特別是與上海、杭州等大城市相比還有差距。金融生態(tài)環(huán)境的改善帶來了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的契機(jī)，但其不完善之處又制約著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，因而如何同時(shí)帶動(dòng)金融生態(tài)環(huán)境發(fā)展和經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，對(duì)于受金融危機(jī)影響較大的義烏市是一個(gè)重大的考驗(yàn)。

二、研究方法及設(shè)想

本文采用了數(shù)量分析的方法對(duì)義烏市金融生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)做出實(shí)證分析，以檢驗(yàn)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)關(guān)系。主要利用1998—2009年義烏市地區(qū)生產(chǎn)總值，第三產(chǎn)業(yè)等占地區(qū)生產(chǎn)總值比重，銀行存貸款數(shù)據(jù)等，運(yùn)用回歸分析和VAR模型實(shí)證檢驗(yàn)義烏市金融生態(tài)環(huán)境發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用。

金融生態(tài)理論為我們研究金融與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提供了新的視角，本文嘗試從這一角度出發(fā)來系統(tǒng)考察金融與經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系。根據(jù)金融生態(tài)的特征，運(yùn)用VAR模型來研究金融生態(tài)系統(tǒng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。首先，利用OLS建立線性回歸方程。其次，利用ADF檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)變量的單位根是否同階，若同階，可進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，協(xié)整檢驗(yàn)平穩(wěn)，則它們之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，這種均衡是統(tǒng)計(jì)學(xué)上的一種動(dòng)態(tài)均衡。目前關(guān)于協(xié)整關(guān)系的檢驗(yàn)估計(jì)，常用EG（Engle—Granger）兩步法和Johansen跡統(tǒng)計(jì)量法，本文使用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)。并使用脈沖響應(yīng)函數(shù)得到各變量的結(jié)構(gòu)沖擊引起GDP波動(dòng)的響應(yīng)函數(shù)，進(jìn)而得到金融生態(tài)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，從而為金融發(fā)展政策提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。如果金融生態(tài)的確促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，那么，改善金融生態(tài)對(duì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)增長(zhǎng)具有重大的意義。

三、模型設(shè)計(jì)

1、指標(biāo)選取

數(shù)據(jù)主要來自于《義烏市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《義烏金融統(tǒng)計(jì)年報(bào)》（1999—2010）和《金華市統(tǒng)計(jì)年鑒》（1999—2010）等。為了防止各時(shí)間序列數(shù)據(jù)產(chǎn)生異方差，并考慮到對(duì)時(shí)間序列取自然對(duì)數(shù)后不會(huì)改變?cè)蛄械男再|(zhì)及關(guān)系，且所得到的數(shù)據(jù)容易成為平穩(wěn)序列，故對(duì)這些時(shí)間序列數(shù)據(jù)作對(duì)數(shù)處理，采用的軟件是E-views6.0。

（1）解釋變量。本文選取了代表金融生態(tài)狀態(tài)的以下變量：IDU-第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP之比，可以衡量一個(gè)地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)總值中所占的地位，以及第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。由于金融業(yè)是第三產(chǎn)業(yè)的一部分，因而該指標(biāo)也能說明金融業(yè)占國(guó)民經(jīng)濟(jì)總值的比例。FIR-金融相關(guān)率，一般將貨幣總量（通常為M 2）與GDP的比值作為衡量金融發(fā)展“廣度”的指標(biāo)。由于中國(guó)沒有各地區(qū)貨幣供給數(shù)量，可以用金融部門存款總額和貸款總額之和來代替。這一變量可以衡量金融深化和貨幣化程度。EFF-存貸比（貸款/存款），代表金融生態(tài)效率，這里選用金融機(jī)構(gòu)的貸款余額與金融機(jī)構(gòu)的存款余額之比來反映金融生態(tài)系統(tǒng)配置資金資源的效率。DEP-金融存貸差（存款-貸款），這一指標(biāo)反映了金融存款與貸款的差額。

（2）被解釋變量。本文對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的含義界定為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，選擇義烏市生產(chǎn)總值（GDP）作為衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的變量。

2、選取的模型

我們將要估計(jì)的基本回歸模型如下：

其中yit是因變量，反映地區(qū)生產(chǎn)總值；xit是一組向量，代表要考察的影響地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境的一組變量；εit是誤差項(xiàng)。最小二乘法主要作為一個(gè)對(duì)比的結(jié)果，檢驗(yàn)后面的VAR模型脈沖響應(yīng)函數(shù)的結(jié)果。

我們用Eviews運(yùn)行后發(fā)現(xiàn)，各解釋變量的系數(shù)和常數(shù)項(xiàng)均通過了T檢驗(yàn)；方程通過了F檢驗(yàn)，置信水平為1%，說明方程總體顯著；擬合優(yōu)度r2大于0.926，說明方程擬合程度較高。得到如下方程：

其中：擬合優(yōu)度r2=0.999119，F(xiàn)檢驗(yàn)=3025.304，置信水平為1%，說明方程線性擬合優(yōu)良。

3、變量的單位根檢驗(yàn)

很多時(shí)間序列具有非平穩(wěn)性的特征，如果事先不考慮時(shí)間序列的平穩(wěn)性而直接對(duì)非平穩(wěn)性數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸，很可能會(huì)出現(xiàn)虛假回歸，即變量之間實(shí)際上并不存在任何線性關(guān)系，但相關(guān)的檢驗(yàn)又很顯著，從而導(dǎo)致這種回歸模型的結(jié)果毫無意義。因此，為了保證估計(jì)結(jié)果的可靠性，還需對(duì)VAR模型描述的義烏市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與金融生態(tài)的關(guān)系進(jìn)行協(xié)整分析。運(yùn)用ADF檢驗(yàn)對(duì)樣本中的每個(gè)變量進(jìn)行水平層面和一階差分層面上的單位根測(cè)試，模型檢驗(yàn)結(jié)果見表1。

表1 ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果

4、協(xié)整檢驗(yàn)

確定了各序列對(duì)都是I（1）過程（兩個(gè)時(shí)間序列，只有它們同階單整時(shí)，才可能存在協(xié)整關(guān)系），各時(shí)間序列對(duì)的檢驗(yàn)結(jié)果才滿足協(xié)整的前提條件。

協(xié)整檢驗(yàn)從分析時(shí)間序列的非平穩(wěn)性入手，探求非平穩(wěn)變量間蘊(yùn)含的長(zhǎng)期均衡關(guān)系。從經(jīng)濟(jì)意義上看，這種協(xié)整關(guān)系的存在便可以通過其它變量的變化來影響另一變量的變化。本文使用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)法進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，將lnGDP，lnIDU，ln-FIR，lnEFF和lnDEP變量數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整分析。在對(duì)滯后期進(jìn)行選擇時(shí)，本文選用的滯后期為1期。

結(jié)果顯示，在5%的顯著性水平下，None統(tǒng)計(jì)指標(biāo)中原假設(shè)被拒絕，因此經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變量與金融生態(tài)環(huán)境變量具有一個(gè)協(xié)整關(guān)系，這說明義烏的GDP與金融生態(tài)的四個(gè)變量之間分別存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。通過協(xié)整檢驗(yàn)，我們得出結(jié)論，在1998—2009年的這段時(shí)期內(nèi)，義烏市國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值與第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP之比、金融相關(guān)率、金融效率以及金融存貸款差之間存在著長(zhǎng)期的均衡關(guān)系。

5、脈沖響應(yīng)函數(shù)

在實(shí)際應(yīng)用中，由于VAR模型是一種非理論性的模型，它無需對(duì)變量做任何先驗(yàn)性約束，因而在分析VAR模型時(shí)，往往不分析一個(gè)變量的變化對(duì)另一個(gè)變量的影響如何，而是分析當(dāng)一個(gè)誤差項(xiàng)發(fā)生變化，或者說模型受到某種沖擊時(shí)對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響，這種分析稱為脈沖響應(yīng)函數(shù)方法。通過以上分析，我們得知金融生態(tài)環(huán)境與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在著協(xié)整關(guān)系，即長(zhǎng)期均衡關(guān)系。為了更進(jìn)一步反映金融生態(tài)在不同時(shí)期與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，我們基于VAR模型得到不同時(shí)期金融生態(tài)環(huán)境各要素的結(jié)構(gòu)沖擊引起的GDP波動(dòng)的響應(yīng)函數(shù)。在軟件Eviews6.0中對(duì)載入的數(shù)據(jù)分別建立VAR模型，得到前述各變量對(duì)LnGDP的脈沖響應(yīng)函數(shù)如下。

從第三產(chǎn)業(yè)占比對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脈沖響應(yīng)圖中可以發(fā)現(xiàn)，在前期變化中，第三產(chǎn)業(yè)占比對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)沖擊的波動(dòng)較大，在第四期左右開始減弱并逐漸趨于0.02。從總體看，除了前期，其余都為正向沖擊，因此影響在中長(zhǎng)期為正效應(yīng)，通過計(jì)算得到第三產(chǎn)業(yè)占比對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率波動(dòng)的累計(jì)影響為0.1（見圖1）。

圖1 lnIDU的結(jié)構(gòu)沖擊引起lnGDP波動(dòng)的響應(yīng)函數(shù)

從模型分析結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)，在第五期之前，金融相關(guān)率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)沖擊有波動(dòng)，在第五期左右開始逐漸趨于-0.01。從總體看，除了小波動(dòng)，基本都為負(fù)向沖擊，通過計(jì)算得到金融相關(guān)率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率波動(dòng)的累計(jì)影響為-0.15（見圖2）。

圖2 lnFIR的結(jié)構(gòu)沖擊引起lnGDP波動(dòng)的響應(yīng)函數(shù)

模型分析結(jié)果顯示，在中長(zhǎng)期金融相關(guān)率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)沖擊的波動(dòng)比較平緩。從總體看，都為正向沖擊，通過計(jì)算得到金融效率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率波動(dòng)的累計(jì)影響為0.055（見圖3）。

圖3 lnEFF的結(jié)構(gòu)沖擊引起lnGDP波動(dòng)的響應(yīng)函數(shù)

從金融存貸款差對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脈沖響應(yīng)圖中可以發(fā)現(xiàn)，在前期變化中，金融存貸款差對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)沖擊的波動(dòng)較大，在第七期左右開始減弱并逐漸趨于0.02。從總體看，影響在中長(zhǎng)期為正效應(yīng)，通過計(jì)算得到第三產(chǎn)業(yè)占比對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率波動(dòng)的累計(jì)影響為0.3（見圖4）。

圖4 lnDEP的結(jié)構(gòu)沖擊引起lnGDP波動(dòng)的響應(yīng)函數(shù)

四、研究結(jié)論

從回歸模型和VAR模型的分析結(jié)果來看，義烏市的金融生態(tài)環(huán)境還不是很完善，金融生態(tài)的各個(gè)變量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響除了FIR指標(biāo)外都為正，但是影響不明顯，這對(duì)于一個(gè)以私人融資渠道和民營(yíng)經(jīng)濟(jì)為主的城市來說，是可以理解的結(jié)果，由于私營(yíng)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)成果的不穩(wěn)定性，銀行惜貸，同時(shí)批貸速度緩慢，造成企業(yè)寧愿從私人融資渠道以高昂的利息取得貸款，這也是對(duì)金融生態(tài)環(huán)境的一種傷害，以下分各指標(biāo)分析。

第一，第三產(chǎn)業(yè)占比。從脈沖響應(yīng)函數(shù)圖可以看出，第三產(chǎn)業(yè)占比對(duì)GDP的影響前期為負(fù)向的，在后期變?yōu)榱苏驔_擊，這些都印證了目前第三產(chǎn)業(yè)占比對(duì)GDP的影響主要還是正向的，說明義烏市的第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展起到了拉動(dòng)GDP增長(zhǎng)的作用。

第二，金融相關(guān)率。金融深化與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，回歸模型的系數(shù)為-1.039098，這些都說明信貸規(guī)模的擴(kuò)大對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率有著反面的作用，雖然義烏市金融相關(guān)率不斷增大，1998年金融相關(guān)率為1.83，到2009年增加到4.08，可以這樣解釋：在經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期，義烏市金融深化度較低，此時(shí)貨幣發(fā)行的增長(zhǎng)不會(huì)導(dǎo)致通貨膨脹，會(huì)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供大量的資金支持。但是隨著金融深化的加深，貨幣發(fā)行的繼續(xù)增長(zhǎng)可能在為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供資金支持的同時(shí)，也產(chǎn)生了流動(dòng)性過剩及通貨膨脹，抑制了經(jīng)濟(jì)發(fā)展，兩者的作用相抵消，進(jìn)而減弱金融相關(guān)率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用。

第三，金融效率。貸存比與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)正相關(guān)，回歸模型的系數(shù)為1.937205，且貸存比的脈沖響應(yīng)函數(shù)一直處于正向沖擊。

貸存比反映了金融資源的配置效率，金融資源的流向和流量受制于區(qū)域金融生態(tài)環(huán)境的約束，具體表現(xiàn)在信貸資金投入上就有不同的比例關(guān)系。一般情況下，貸存比例高的地區(qū)，人均GDP增長(zhǎng)率也高。這在義烏市有比較明顯的表現(xiàn)，良好的金融生態(tài)環(huán)境吸引金融資源流入，促進(jìn)了投資消費(fèi)增長(zhǎng)，提高了金融資源的配置效率，進(jìn)而促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。但是并不是越高越好，貸存比過高容易引起不良貸款率增高，影響金融資產(chǎn)的質(zhì)量。義烏市金融機(jī)構(gòu)的存款余額自1998年以來一直是上升的趨勢(shì)，而且上升的趨勢(shì)加快，這主要是因?yàn)槲覈?guó)的制度和文化原因。但是隨著儲(chǔ)蓄的不斷上升，貸款卻是相對(duì)下降的，表現(xiàn)為義烏市近年來貸存比稍有下降趨勢(shì)。2003年義烏市貸存比為0.64，而到了2005年貸存比數(shù)值下降到0.61。長(zhǎng)期來看，存貸差擴(kuò)大，貸存比不斷下降的趨勢(shì)不利于經(jīng)濟(jì)發(fā)展。首先，貸款發(fā)放少，派生存款會(huì)減少，金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)造信用功能難以充分發(fā)揮；其次，重存款輕貸款，不重視信貸資金運(yùn)用，會(huì)減少開拓新的信貸業(yè)務(wù)，使得金融機(jī)構(gòu)盈利能力下降；同時(shí)，金融資源增多的同時(shí)，部分金融資源未得到充分利用，大量的儲(chǔ)蓄并未轉(zhuǎn)化為有效投資來促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，這會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生潛在的不利影響。總體而言，貸存比對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展還是有一定作用，義烏市應(yīng)改變這種形勢(shì)，以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步發(fā)展。

第四，金融存貸差。存貸差與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系與金融效率指標(biāo)類似，也是正相關(guān)關(guān)系，回歸模型的系數(shù)為1.008017，脈沖函數(shù)沖擊為正，都印證了這種關(guān)系。正如前面所說，存貸差主要存在的問題就是存貸差擴(kuò)大的同時(shí)，貸存比卻存在緩慢下降的趨勢(shì)，這樣會(huì)帶來金融資源未充分利用的問題。

[1] 高鐵梅：計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模：Eview s應(yīng)用及實(shí)例（第二版）[M].清華大學(xué)出版社，2009.

[2] 趙立平、邵挺：金融生態(tài)環(huán)境概覽[M].上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社，2008.

[3] 李揚(yáng)、張濤：中國(guó)地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)（2008—2009）[M].中國(guó)金融出版社，2009.

[4] 韓廷春、雷穎絮：金融生態(tài)環(huán)境對(duì)金融主體發(fā)展的影響[J]．世界經(jīng)濟(jì)，2008（3）.

[5] 賈燕霞：浙江省金融生態(tài)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系研究[D].浙江理工大學(xué)，2009.

（本文感謝李好好教授指導(dǎo)。）