大連市金融效率與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的研究

楊友才 梁敏

大連市金融效率與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的研究

楊友才 梁敏

東北三省GDP增速日益下滑的背景下，研究東北三省發(fā)達(dá)城市大連市的經(jīng)濟(jì)增長問題具有重要的現(xiàn)實(shí)意義?；?991-2014年數(shù)據(jù)，本文運(yùn)用Malmquist指數(shù)、VAR模型、脈沖響應(yīng)等手段以及相關(guān)檢驗(yàn)方法，對大連市金融效率與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系做了分析研究。結(jié)果表明：金融效率與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系是相互影響、相互促進(jìn)的，但是金融效率對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用要好于經(jīng)濟(jì)增長對金融效率的促進(jìn)作用。因此，政府提高金融效率可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步增長。

金融效率 經(jīng)濟(jì)增長 VAR模型 脈沖響應(yīng)

作者楊友才，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，青島科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院副教授、碩士生導(dǎo)師（青島 266061）；梁敏，中國海洋大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院碩士研究生（青島266061）。

一、前言

隨著“一帶一路”以及“新常態(tài)”等經(jīng)濟(jì)熱詞的提出與推廣，我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展又步入了一個(gè)新的增長階段。2016年政府工作報(bào)告中明確指出，我國經(jīng)濟(jì)增長速度將保持在6.5%-7%之間，這是首次對經(jīng)濟(jì)增長的預(yù)期目標(biāo)采用區(qū)間的形式來表達(dá)。與此同時(shí)，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過程中，金融業(yè)所起的推動(dòng)作用越來越顯著，其在生產(chǎn)總值中所占比例也是穩(wěn)中有升。不僅如此，2016年政府工作報(bào)告中繼續(xù)明確闡述了金融業(yè)的發(fā)展方向，深化金融體制改革仍是主要的工作任務(wù)。

2016年一季度的全國各省GDP增速的數(shù)據(jù)顯示，東北三省排名墊底，且遼寧省首次出現(xiàn)負(fù)增長。大連市作為遼寧省的龍頭城市，其對遼寧省經(jīng)濟(jì)增長的帶動(dòng)作用以及對各個(gè)市區(qū)的示范作用不可小覷。因此，在國家產(chǎn)業(yè)調(diào)整的大格局下，研究影響大連市的經(jīng)濟(jì)增長因素，探討大連市金融業(yè)的發(fā)展以及與經(jīng)濟(jì)增長的相互影響具有非常重要的意義。

二、文獻(xiàn)綜述

對金融效率與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系研究，不同學(xué)者的研究范圍與研究角度不同。在國家層面上，云鶴等（2012）通過對新型經(jīng)濟(jì)增長模型的分析與研究得出：在模型所涉及的區(qū)間內(nèi)，我國金融部門的資金轉(zhuǎn)化效率和分置效率都在60%左右的水平。李政為（2013）通過因子分析法，運(yùn)用內(nèi)生增長理論模型、F檢驗(yàn)及H檢驗(yàn)等手段，對我國31個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了系統(tǒng)性分析，得出了各個(gè)省市之間金融效率的差別程度等。徐曉光、冼俊城、鄭尊信（2014）運(yùn)用SDEA模型和CCR模型對我國11個(gè)城市和香港地區(qū)的金融效率進(jìn)行了測量，運(yùn)用BCC模型對我國11個(gè)城市和香港地區(qū)金融效率的差異做了分析研究。劉博偉（2015）對比研究了我國東中西部地區(qū)的金融效率值，從其研究結(jié)論可以得出，在金融效率值的大小方面我國東部要比西部高很多。許瀟文（2015）的研究結(jié)果表明，我國的金融效率水平尚低，并且金融效率的改善速度緩慢。同時(shí)，金融效率的提高對經(jīng)濟(jì)增長有一定程度的推動(dòng)作用，但是地域性差別顯著。

在省際層面上，趙志華等（2005）對內(nèi)蒙古地區(qū)的金融效率問題進(jìn)行了討論分析，結(jié)果表明：金融因素仍是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的眾多變量中舉足輕重的一個(gè)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的高低也影響著金融效率的改善，二者相互作用，互為因果。陳建南、廖琪（2008）研究分析了江西省不同地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中，金融效率存在的差異化現(xiàn)象等問題。楊松等（2009）對西藏銀行金融效率與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系做了相關(guān)研究，結(jié)果表明：西藏銀行的金融效率總體表現(xiàn)為倒“U”型，金融效率能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，但是其影響程度還不是很大。陳茹（2013）為研究河北省金融效率與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系，以河北省15年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)為依據(jù)，綜合應(yīng)用協(xié)整檢驗(yàn)等分析方法，通過變量的選取、單位根檢驗(yàn)、數(shù)據(jù)綜合分析等過程，得出的研究結(jié)論為：長期來看金融效率與經(jīng)濟(jì)增長之間存在比較穩(wěn)定的均衡關(guān)系。

在國外研究方面，Roland.I.Robinson和Dwayne Whiteman是較早研究金融效率的學(xué)者，早在1974年兩者就在研究中將金融市場效率劃分為操作效率與配置效率來分析。A.D.Bain（1981）將金融效率劃分為宏觀和微觀兩個(gè)方面做了更為詳細(xì)的研究。Blanca Sanchez-Robles（1997）以1962-1995年西班牙經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用協(xié)整檢驗(yàn)等方法探討了金融效率與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。Qizhong Deng，Jianfu Shen和Rui Chen（2011）對中國的情況進(jìn)行了研究，結(jié)果表明，金融規(guī)模對經(jīng)濟(jì)增長的積極影響發(fā)生在中部和西部地區(qū)，而對東部則是消極影響；金融效率和金融結(jié)構(gòu)則僅對東部地區(qū)產(chǎn)生了積極影響。英國學(xué)者Lorenzo Ductor和Daryna Grechyna（2015）通過研究評估了金融發(fā)展、實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門的產(chǎn)出以及經(jīng)濟(jì)增長之間的相互依存關(guān)系。比利時(shí)學(xué)者Laurent Gheeraert和法國學(xué)者Laurent Weill（2015）應(yīng)用手工收集的數(shù)據(jù)庫作為研究分析的支撐，表明伊斯蘭銀行業(yè)務(wù)有助于宏觀經(jīng)濟(jì)效率的發(fā)展。Luc Laeven 等（2015）的主要研究內(nèi)容是金融創(chuàng)新對維持經(jīng)濟(jì)增長是否必要。通過熊彼特模型表明，除非金融創(chuàng)新水平能夠不斷地提高和進(jìn)步，否則技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長最終都將終止。Farhad Zulfiqar和Gopal B.Thapa（2016）基于“更好的棉花”和傳統(tǒng)棉花的的對比，研究分析了投入使用效率和金融回報(bào)情況，分析結(jié)果表明，就投入使用效率和金融回報(bào)而言，“更好的棉花”要優(yōu)于傳統(tǒng)棉花。

綜合上述國內(nèi)外學(xué)者的研究發(fā)現(xiàn)，我國國內(nèi)學(xué)者的對金融效率與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的研究大多集中于全國范圍或者是某一省份，以具體城市為研究對象的不多。而在國外學(xué)者的研究方面，對金融效率與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的直接研究占少數(shù)，多數(shù)是從金融結(jié)構(gòu)、金融發(fā)展等角度來分析或者是研究具體某行業(yè)對金融效率的影響等，而對大連市的研究主要集中于大連市金融中心建設(shè)、金融展望、金融產(chǎn)業(yè)集群等角度（路妍，2003；林楷越，2015；韓悅，2016）。因此本文選擇研究大連市金融效率與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系具有一定的創(chuàng)新性與可行性。

三、大連市金融效率與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的研究

（一）大連市金融效率與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的VAR模型分析

1.大連市金融效率的測度

綜合楊香珍（2014）、游艷雯（2015）等人的研究，選用Malmquist指數(shù)模型來對大連市金融效率進(jìn)行測算和替代分析。選用Malmquist指數(shù)模型是因?yàn)樵撃Ｐ涂梢酝ㄟ^效率指數(shù)分解的方法將金融效率進(jìn)行分解，從而更加詳盡地分析金融效率的影響因素。通過Malmquist指數(shù)模型可得分解后的金融效率主要包括技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步和全要素生產(chǎn)率，其中技術(shù)效率包括純技術(shù)效率和規(guī)模效率，而全要素生產(chǎn)率則等于技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步的乘積。因此在后文的具體模型分析中本文選用全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)作為金融效率變動(dòng)的代理變量，Malmquist指數(shù)模型后續(xù)的分析結(jié)果也將表明全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)最能夠替代金融效率的變動(dòng)，因?yàn)榧夹g(shù)效率（effch）等在本文的研究中顯示處于不變狀態(tài)。

通過Malmquist指數(shù)模型將金融效率進(jìn)行分解后的各項(xiàng)，在本文研究中的具體含義如下：全要素生產(chǎn)率（tfp）指在金融業(yè)運(yùn)行過程中，其總產(chǎn)出與各項(xiàng)投入要素的加權(quán)平均比率，全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)（tfpch）可以反映金融效率的變動(dòng)，tfpch>1則表示金融效率提升，反之則下降；技術(shù)進(jìn)步（tech）指在金融業(yè)運(yùn)行過程中，通過技術(shù)革新，不斷地將新研發(fā)的技術(shù)應(yīng)用到金融活動(dòng)中，從而提高金融效率，顯然，長時(shí)間的技術(shù)停滯將會(huì)對金融業(yè)效率產(chǎn)生不利影響，技術(shù)進(jìn)步的變動(dòng)（techch）反映行業(yè)在技術(shù)應(yīng)用上的變化，techch>1表示技術(shù)更新升級，從而可帶動(dòng)金融效率的提升，反之則表示技術(shù)停滯或者后退；純技術(shù)效率（pe）是指金融系統(tǒng)在運(yùn)行過程中，通過不斷地改進(jìn)管理體制、監(jiān)管體制等，不斷地提高在職人員的技術(shù)水平與專業(yè)素養(yǎng)，進(jìn)而促進(jìn)金融效率提升，純技術(shù)效率變動(dòng)（pech）反映管理水平上的變化，pech>1則表明組織的管理水平提高，反之則降低；規(guī)模效率（se）表示在金融業(yè)發(fā)展過程中，其規(guī)模發(fā)展的程度以及與最優(yōu)經(jīng)營規(guī)模的偏離程度等，規(guī)模效率變動(dòng)（sech）大于1表示金融業(yè)的規(guī)模在向最優(yōu)化發(fā)展，反之則遠(yuǎn)離了最優(yōu)化規(guī)模。

（1）數(shù)據(jù)來源及指標(biāo)選取

為應(yīng)用Malmquist指數(shù)模型分析研究大連市金融效率，本文通過大連市統(tǒng)計(jì)局、大連統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)、CNKI數(shù)據(jù)庫等檢索了大連市1991-2014年的相關(guān)資料。通過對收集到的數(shù)據(jù)整合分析，并且結(jié)合周國富、胡慧敏（2007）、徐曉光等（2014）、劉博偉（2015）以及許瀟文（2015）等學(xué)者在金融效率方面的相關(guān)研究，本文選定了如下輸入輸出項(xiàng)：

①本文選取金融系統(tǒng)歷年人民幣存款合計(jì)、貸款合計(jì)以及存貸比，即人民幣貸款合計(jì)/人民幣存款合計(jì)作為模型輸入項(xiàng)。人民幣存貸款合計(jì)這兩個(gè)絕對數(shù)指標(biāo)可以體現(xiàn)出數(shù)量上的變化趨勢，而存貸比不僅體現(xiàn)了金融系統(tǒng)資金的流動(dòng)性大小，而且還在一定程度上體現(xiàn)了金融業(yè)的效率問題。

②金融系統(tǒng)從業(yè)人員是整個(gè)金融行業(yè)智慧與專業(yè)的結(jié)晶，是金融機(jī)構(gòu)財(cái)富的創(chuàng)造者，是體現(xiàn)金融系統(tǒng)投入值的重要體現(xiàn)，選取金融業(yè)從業(yè)人員數(shù)量作為輸入指標(biāo)之一可以很好地測量大連市和大連市金融系統(tǒng)的效率值。同時(shí)，為了更精準(zhǔn)地體現(xiàn)對金融效率的測度，本文又將金融業(yè)從業(yè)人員數(shù)量與總?cè)丝诘谋戎底鳛榱硪粋€(gè)模型輸入量，采用比值的形式可以更好地彌補(bǔ)單純的將從業(yè)人員數(shù)量作為輸入項(xiàng)的不足，體現(xiàn)了本文研究的科學(xué)性與可比性。

③關(guān)于模型的輸出指標(biāo)，本文首先選取的是歷年金融業(yè)的增加值，通過絕對數(shù)值的增減可以明顯地看出金融系統(tǒng)產(chǎn)值的變化，是反映金融效率的一個(gè)很好的體現(xiàn)。同時(shí)，為了體現(xiàn)研究指標(biāo)在選取上的嚴(yán)謹(jǐn)性與可比性，本文又將金融業(yè)產(chǎn)值占全市生產(chǎn)總值的比重作為另外的輸出項(xiàng)，規(guī)范對金融效率值的測量。

④在關(guān)注金融行業(yè)總產(chǎn)值的同時(shí)也不能忽略其人均產(chǎn)值，因?yàn)閺娜司a(chǎn)值方面來看金融效率又是一個(gè)不同的更加具有可比性的視角，因此本文將金融業(yè)產(chǎn)值與大連市總?cè)丝诘谋戎底鳛橛忠粋€(gè)模型輸出量。

表1 大連市Malmquist指數(shù)分析結(jié)果

⑤通過研究總結(jié)徐曉光、冼俊城、鄭尊信等學(xué)者的文獻(xiàn)資料可以看出：人均金融資源，即存款與貸款總額與總?cè)丝谥纫彩遣糠謱W(xué)者重點(diǎn)分析的對象，因此，本文選取了人民幣存貸款總額與總?cè)丝谥茸鳛樽詈蟮妮敵鲰?xiàng)。通過此項(xiàng)指標(biāo)可以從人均金融資源角度測度金融業(yè)效率值的變化。

（2）輸出結(jié)果

結(jié)合上述已選定的輸入項(xiàng)與輸出項(xiàng)的數(shù)值，應(yīng)用Malmquist指數(shù)效率分解，得出了1991-2014年大連市的各分解項(xiàng)指標(biāo)。通過表1的輸出結(jié)果可以看出，大連市tfpch有18年的數(shù)值是大于1的，表明多數(shù)年份大連市金融效率是增長的。雖然部分年份金融效率有所下降，但是tfpch的均值為1.004，表明大連市金融效率總體上是在提高的。

2.模型指標(biāo)選取及檢驗(yàn)

（1）金融效率的指標(biāo)

為了更加詳盡地研究所選的內(nèi)容，本文選用全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)作為金融效率增長率的代理變量來進(jìn)行此后的研究分析。

（2）經(jīng)濟(jì)增長的指標(biāo)

對于經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo)的選定，本文選取的是GDP增長率（ggdp）。通過GDP平減指數(shù)對GDP進(jìn)行平減，計(jì)算得出。

（3）平穩(wěn)性檢驗(yàn)

在將上述兩個(gè)選定的指標(biāo)應(yīng)用于VAR模型時(shí)，為防止虛假回歸，首先對變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，當(dāng)各指標(biāo)都符合要求之后才可繼續(xù)應(yīng)用于計(jì)量模型的后續(xù)研究。本文采用的是Dickey-Fuller檢驗(yàn)，見表2。

表2 大連市GDP增長率的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

變量平穩(wěn)性檢驗(yàn)的輸出結(jié)果小于0.1則表明被檢驗(yàn)的變量是平穩(wěn)序列，通過上述輸出結(jié)果可以看出，大連市GDP增長率這一變量的p值等于0.0125遠(yuǎn)小于0.1，表明大連市GDP增長率通過了平穩(wěn)性檢驗(yàn)，是一個(gè)平穩(wěn)序列。同樣，金融效率變動(dòng)的代理變量全要素生產(chǎn)率變動(dòng)在應(yīng)用于VAR模型之前也需要進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，結(jié)果如表3。

表3 大連市金融效率增長率的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

通過檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，大連市全要素生產(chǎn)率變動(dòng)這一變量的p值等于0.0005同樣也遠(yuǎn)小于0.1，表明大連市全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)即金融效率變動(dòng)也通過了平穩(wěn)性檢驗(yàn)。

（4）格蘭杰因果檢驗(yàn)

格蘭杰（Granger）因果檢驗(yàn)的進(jìn)行可以在VAR模型建立之前，也可以在其之后。二者雖然在最終結(jié)果的表現(xiàn)形式上不一樣，但是其本質(zhì)上是相同的。根據(jù)吳振信（2011）和陳曉峰（2014）等學(xué)者的研究，本文選定在VAR模型建立之前進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn)，以便對變量之間的關(guān)系先做一個(gè)總體分析。

表4 大連市Granger因果檢驗(yàn)結(jié)果

通過表4的檢驗(yàn)結(jié)果可知，變量大連市GDP增長率（dlggdp）相對于變量大連市金融效率增長率（dlfinar）的概率值為0.082，表明變量dlfinar是變量dlggdp的格蘭杰因果關(guān)系，在10%的置信水平上顯著。而變量dlfinar相對于變量dlggdp的概率值為0.233，表明變量dlggdp與變量dlfinar的格蘭杰因果關(guān)系不強(qiáng)。

3.大連市VAR模型的建立

（1）模型階數(shù)的確定

VAR（Vector autoregression，向量自回歸）模型是一種基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的模型，

表6 大連市VAR模型階數(shù)之間的自相關(guān)性檢驗(yàn)

在采用拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)對大連市VAR模型確定的各階數(shù)進(jìn)行自相關(guān)性檢驗(yàn)時(shí)，其原假設(shè)為各階數(shù)之間不相關(guān)。通過表6得出，無論是在10%的置信水平下還是在更為嚴(yán)格的5%的置信水平下，都沒有推翻原假設(shè)，所以說原假設(shè)成立，表明各階數(shù)之間不相關(guān)，本文確定的大連市模型的階數(shù)是有效的。

4.大連市VAR模型結(jié)果分析

在經(jīng)過階數(shù)的確定、檢驗(yàn)以及模型的最終建立之后，下面本文將對基于VAR模型的大連市金融效率與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系做進(jìn)一步分析。此處主要涉及的變量為大連市金融效率增長率（dlfinar）和大連市GDP增長率（dlggdp）。

表7 大連市VAR模型部分結(jié)果

上述模型分析了變量dlfinar與dlggdp之間的相互關(guān)系，但是該模型的分析僅涉及兩個(gè)變量。如表7所示，該模型對變量dlggdp的解釋力度為34.77%，而對變量dlfinar的解釋力度則只有10.58%，說明上述VAR模型還有改進(jìn)和修正的空間。

由此來看，單純的只是分析dlfinar與dlggdp這兩個(gè)變量之間的關(guān)系顯得不夠充分，考慮到金融效率與經(jīng)濟(jì)增長還受到其他許多因素的影響，因此，本文以上述模型為基礎(chǔ)，又增加了大連市固定資產(chǎn)投資增長率（dlgcap）、大連市城鎮(zhèn)化率（dlurban）、大連市外商直接投資增長率（dlgfdi）、大連市第二產(chǎn)業(yè)增長率（dlgindust2）、大連市第三產(chǎn)業(yè)增長率（dlgindust3）作為新增的外生變量來修正大連市的VAR模型，使得模型的分析結(jié)果具有更強(qiáng)的顯著性。

表8為新增變量后的大連市VAR模型分析結(jié)果，通過表格中的數(shù)據(jù)可以看出，修正之后的模型對dlggdp的解釋力度為99.98%，對dlfinar的解釋力度為99.40%，較之前模型的解釋力度有很大的提高，說明修正之后的模型能更好地分析本文的研究內(nèi)容。

表8 新增變量后的分析結(jié)果

通過新增變量對模型進(jìn)行完善后得出如表8的結(jié)果，具體分析如下：

（1）大連市GDP增長率（dlggdp）對其自身的影響。通過完善之后的VAR模型可以看出，dlggdp滯后1期對其當(dāng)期的影響系數(shù)為0.1043179，且顯著性較強(qiáng)，表明滯后1期即去年的全市生產(chǎn)總值對當(dāng)期經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的促進(jìn)作用。

（2）大連市金融效率增長率（dlfinar）對GDP增長率（dlggdp）的影響。通過模型結(jié)果可以看出，dlfinar滯后1期對當(dāng)期dlggdp的影響系數(shù)為1.33303，且顯著性相對較強(qiáng)，表明大連市金融效率對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用較為顯著。

（3）各新增變量對大連市GDP增長率（dlggdp）的影響。各新增變量也都是對當(dāng)期的研究，并不涉及滯后期。首先是固定資產(chǎn)投資增長率（dlgcap），其對dlggdp的影響系數(shù)為0.0139215，表明固定資產(chǎn)投資的增加能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長且顯著性較強(qiáng)。其次是城鎮(zhèn)化率（dlurban），其對dlggdp的影響系數(shù)雖為負(fù)值，但是僅表明會(huì)降低生產(chǎn)總值的增速，并不能得出GDP絕對數(shù)值也降低的結(jié)論。再次是外商直接投資增長率（dlgfdi），其對dlggdp的影響系數(shù)為0.0037462，表明外商直接投資的增長也可促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，但是模型顯示其顯著性不強(qiáng)。最后是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，模型的分析結(jié)果顯示第二產(chǎn)業(yè)增長率（dlgindust2）和第三產(chǎn)業(yè)增長率（dlgindust3）對dlggdp的影響系數(shù)均為正值，且顯著性強(qiáng)，表明二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的增加對經(jīng)濟(jì)增長均有較強(qiáng)的促進(jìn)作用。

（4）大連市金融效率增長率（dlfinar）對其自身的影響。通過模型結(jié)果可以看出，dlfinar滯后1期對當(dāng)期的影響系數(shù)為0.5563187，表明大連市滯后1期即去年的金融效率對當(dāng)期是有促進(jìn)作用的，且效果比較顯著。

（5）大連市GDP增長率（dlggdp）對金融效率增長率（dlfinar）的影響。通過模型結(jié)果可以看出，dlggdp滯后1期對dlfinar的影響系數(shù)為0.0100205，表明滯后1期即去年的經(jīng)濟(jì)增長可以促進(jìn)當(dāng)期金融效率的提升，但是本項(xiàng)模型顯示的顯著性不是很強(qiáng)。

（6）各新增變量對大連市金融效率增長率（dlfinar）的影響。首先是固定資產(chǎn)投資增長率（dlgcap），其對dlfinar的影響系數(shù)為負(fù)數(shù)，僅表明其會(huì)降低金融效率的增速，并不能得出金融效率也下降的結(jié)論，同時(shí)還可以反過來解釋，即金融效率的增長可以促進(jìn)固定資產(chǎn)投資的增加。其次是城鎮(zhèn)化率（dlurban），其對dlfinar的影響系數(shù)為正值，表明其可以促進(jìn)金融效率的提升。再次是外商直接投資增長率（dlgfdi），其對dlfinar的影響系數(shù)也為正值，表明其同樣可以促進(jìn)金融效率的提升。最后是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，通過模型結(jié)果可以看出，第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)都可以促進(jìn)金融效率的增長，但是兩者的顯著性均不是很強(qiáng)。

5.大連市脈沖響應(yīng)分析

圖1：大連市脈沖響應(yīng)分析圖

圖2：大連市正交化的脈沖響應(yīng)分析圖

圖1和圖2分別展示了基于VAR模型的大連市脈沖響應(yīng)分析圖和正交化的脈沖響應(yīng)分析圖，其中陰影部分表示脈沖響應(yīng)函數(shù)加減兩倍標(biāo)準(zhǔn)差的波動(dòng)范圍。

圖2為大連市正交化之后的脈沖響應(yīng)分析圖，通過與圖1的對比可以發(fā)現(xiàn)，正交化之前與正交化之后的脈沖響應(yīng)函數(shù)在總體趨勢上的變化是一致的。因此根據(jù)圖2可得到如下結(jié)論：

（1）左上方圖形表示大連市金融效率增長率（dlfinar）對其自身的影響。通過脈沖響應(yīng)函數(shù)可以看出，dlfinar一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊會(huì)引起自身立刻的響應(yīng)，且這種響應(yīng)是正向的，而后響應(yīng)將逐漸減少，最后大約在第六期左右趨向于零。表明大連市金融效率對自身有正向的促進(jìn)作用。

（2）右上方圖形表示大連市金融效率增長率（dlfinar）對GDP增長率（dlggdp）的影響。通過脈沖響應(yīng)函數(shù)可以看出，dlfinar一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊會(huì)使dlggdp的響應(yīng)逐漸增強(qiáng)，在第一期左右達(dá)到最大，而后響應(yīng)逐漸減弱，最后在第六期附近趨向于零。表明大連市金融效率對經(jīng)濟(jì)增長有較好的正向促進(jìn)作用且持續(xù)時(shí)間較長。

（3）左下方圖形表示大連市GDP增長率（dlggdp）對金融效率增長率（dlfinar）的影響。通過脈沖響應(yīng)函數(shù)可以看出，dlggdp一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊不會(huì)引起dlfinar較大的響應(yīng)，表明大連市經(jīng)濟(jì)增長對金融效率的促進(jìn)作用較小。

（4）右下方圖形表示大連市GDP增長率（dlggdp）對自身的影響。通過脈沖響應(yīng)函數(shù)可以看出，dlggdp一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊會(huì)引起自身立刻且是正向的響應(yīng)，而后響應(yīng)逐漸降低，在第二期左右趨向于零。表明大連市GDP對自身有一定的促進(jìn)作用，但是作用持續(xù)的時(shí)間不長。

6.大連市VAR模型的檢驗(yàn)

（1）穩(wěn)定性檢驗(yàn)

對上述VAR模型的穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn)，因?yàn)橹挥邢到y(tǒng)穩(wěn)定，得出的沖擊響應(yīng)函數(shù)才有較好的穩(wěn)定性。此部分通過比較特征值與單位圓的位置關(guān)系來確定向量自回歸模型是否穩(wěn)定。

表9 大連市VAR模型的穩(wěn)定性檢驗(yàn)

表9列出了通過分析計(jì)算所得的特征值，且為了更好地將其位置與單位圓進(jìn)行比較，特征值的表示方式均為復(fù)數(shù)形式。圖3展示了通過實(shí)部與虛部的值確定的特征值的位置與單位圓的對比結(jié)果。通過圖形可以看出，特征值全部都落在了單位圓內(nèi)部，表明本文建立的大連市VAR（1）計(jì)量模型是穩(wěn)定有效的。

圖3：特征值分布圖

（2）顯著性檢驗(yàn)

在確定了模型的穩(wěn)定性之后，還需要檢驗(yàn)?zāi)Ｐ透髯兞肯禂?shù)的顯著性，即通過這個(gè)檢驗(yàn)來測定該模型的解釋力度以及模型設(shè)定的正確與否，如表10所示。

表10 系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)

通過檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，無論是單方程檢驗(yàn)還是兩個(gè)方程作為整體檢驗(yàn)，結(jié)果表明系數(shù)均表現(xiàn)為高度的顯著性，說明大連市計(jì)量模型的設(shè)定也是正確的。

（3）正態(tài)性檢驗(yàn)

進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)的目的是為了考察VAR模型的設(shè)定是否符合普通最小二乘法的估計(jì)要求，只有證明模型符合要求才能說明該模型估計(jì)具有良好的性質(zhì)。本文正態(tài)性檢驗(yàn)采用的是Skewness檢驗(yàn)、Kurtosis檢驗(yàn)以及JB檢驗(yàn)的方法，如表11所示。

表11 正態(tài)性檢驗(yàn)

通過上述表格結(jié)果表明，在5%的置信水平上各殘差項(xiàng)基本滿足了正態(tài)分布，表明大連市VAR模型的估計(jì)也具有良好的性質(zhì)。

五、研究結(jié)論

通過分析可知：第一，金融效率與經(jīng)濟(jì)增長之間存在相互影響的促進(jìn)作用，且金融效率是本文所涉及的眾多變量中對經(jīng)濟(jì)增長影響最大的一個(gè)。在金融效率對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用方面，大連市在滯后1期達(dá)到正向推動(dòng)作用的最大值。第二，經(jīng)濟(jì)增長對金融效率的促進(jìn)作用不是很顯著。第三，金融效率的提高對其自身發(fā)展有一定程度的正向促進(jìn)作用。第四，經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步增長對其自身發(fā)展也有一定程度的促進(jìn)作用，但促進(jìn)作用的時(shí)間不算太長。第五，大連市固定資產(chǎn)投資在促進(jìn)金融效率提升方面有負(fù)向推動(dòng)作用，但僅表明會(huì)降低金融效率增長率，說明僅僅依靠擴(kuò)大固定資產(chǎn)投資會(huì)導(dǎo)致金融效率遞減的效應(yīng)；城鎮(zhèn)化率在促進(jìn)金融效率提升方面有正向的推動(dòng)作用；外商直接投資在促進(jìn)金融效率提升方面的推動(dòng)作用是正向的；第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)在促進(jìn)金融效率提升方面都表現(xiàn)為正向推動(dòng)作用，且第三產(chǎn)業(yè)的效果更加顯著。第六，模型顯示大連市固定資產(chǎn)投資在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長方面表現(xiàn)為正向推動(dòng)作用；城鎮(zhèn)化率在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長方面表現(xiàn)為負(fù)向推動(dòng)作用，但僅表明降低GDP增長率，對全市生產(chǎn)總值具體數(shù)值的影響不能得出結(jié)論；外商直接投資在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長方面表現(xiàn)為正向推動(dòng)；第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長方面均表現(xiàn)為顯著的正向推動(dòng)作用。

通過本文上述研究分析發(fā)現(xiàn)，金融效率的提升在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長方面有顯著的作用，但是經(jīng)濟(jì)增長對金融效率的推動(dòng)作用微小且不顯著，因此政府應(yīng)該從提高金融效率入手，進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步增長。

1.楊德勇：《金融效率論》，中國金融出版社1999年版。

2.云鶴、胡劍鋒、呂品：《金融效率與經(jīng)濟(jì)增長》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊）》2012年第2期。

3.張旭東：《我國宏觀金融效率對經(jīng)濟(jì)增長影響的研究》，大連理工大學(xué)2011年碩士論文。

4.李政為：《我國金融效率與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的實(shí)證研究》，《金融經(jīng)濟(jì)（理論版）》2013年第4期。

5.徐曉光、冼俊城、鄭尊信：《中國城市金融效率提升路徑探析》，《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》2014年第10期。

6.劉博偉：《基于DEA模型的我國各省份金融效率研究》，《現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息》2015年第18期。

7.許瀟文：《我國金融效率與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的區(qū)域差異分析》，《技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究》2015年第9期。

8.趙志華、賀光明、楊海平：《內(nèi)蒙古地區(qū)金融效率及其對經(jīng)濟(jì)增長支持的實(shí)證研究》，《金融研究》2005年第6期。

9.陳建南、廖琪：《基于模型的金融效率評價(jià)—以江西各地區(qū)金融機(jī)構(gòu)為例》，《金融與經(jīng)濟(jì)》2008年第11期。

10.Macro Pagano，“Finacial Markets and Growth：An Overview”，European Economic Review，No.37，1993.

11.Blanca Sanchez-Robles，“Financial efficiency and economic growth：The case of Spain”，International Advances in Economic Research，Vol.3，No.4，1997.

12.Qizhong Deng，Jianfu Shen，Rui Chen，“Regional Financial Development Scale，Structure，Efficiency and Economic Growth：A Dynamic Analysis”，Management Science and Engineering，Vol.5，No.3，2011.

13.Lorenzo Ductor，Daryna Grechyna，“Financial development，real sector，and economic growth”，International Review of Economics and Finance，No.37，2015.

14.Laurent Gheeraert，Laurent Weill，“Does Islamic banking development favor macroeconomic efficiency? Evidence on the Islamic finance-growth nexus”，Economic Modelling，No.47，2015.

15.Luc Laeven， Ross Levine，Stelios Michalopoulos，“Financial innovation and endogenous growth”，J. Finan. Intermediation， No.24，2015.

16.Farhad Zulfiqar，Gopal B.Thapa，“Is‘Better cotton’better than conventional cotton in terms of input use efficiency and financial performance?”，Land Use Policy，No.52，2016.

（責(zé)任編輯：王秉昕）

A Study on the Relationship Between Financial Efficiency and Economic Growth of Dalian

Yang Youcai，Liang Min

With the declining of GDP growth in northeast China, the study of Dalian, which is the most developed city in northeast China, has more realistic meanings. This paper analyzes the relationship between financial efficiency and economic growth in Dalian by using the Malmquist index, VAR model, impulse response and other means based on the data of 1991-2014. The conclusion is that the financial effciency and the economic growth are influenced by each other, but the effect of financial effciency on economic growth is better than that of economic growth. Therefore, the government could improve the financial effciency to promote economic growth.

financial effciency；economic growth；VAR model；impulse response