金融發(fā)展與經濟增長影響機制研究

陳 思

安徽財經大學金融學院，安徽蚌埠，233000

金融發(fā)展與經濟增長影響機制研究

陳 思

安徽財經大學金融學院，安徽蚌埠，233000

選取1991-2014年金融發(fā)展與經濟發(fā)展的數(shù)據(jù)，建立VAR模型，研究金融發(fā)展和經濟增長之間的影響機制。采用我國股票交易總額的年度數(shù)據(jù)與GDP之比作為衡量金融發(fā)展程度的指標，用工業(yè)品出廠價格指數(shù)作為經濟增長的指標進行實證分析檢驗，研究發(fā)現(xiàn)，由于經濟體對原有金融環(huán)境存在慣性，從政策的實施到有效運行之間存在一定的時滯，短期內金融發(fā)展會以一定比率抑制經濟增長，而長期發(fā)展會對誤差進行修正，以一定比率促進經濟增長。

金融發(fā)展；經濟增長；VAR

在全球經濟處于低迷的環(huán)境下，如何推動經濟的發(fā)展，各國都在積極尋找應對策略。經濟發(fā)展促進金融發(fā)展，而金融發(fā)展是否能推動經濟的增長，便成為政府、機構、個體關注的焦點。改革開放以來，我國經濟發(fā)展速度令世界矚目，經濟發(fā)展水平實現(xiàn)了質的飛躍。與此同時，金融市場也逐漸開始走向繁榮。1990年上海證券交易所成立，次年深圳交易所成立，為企業(yè)融資提供了新的渠道。在政府層面，貨幣管理部門對匯率改革、證券改革等金融領域作了一系列的政策調整，從而加強金融監(jiān)管，保證金融安全，促進金融市場的健康發(fā)展。在這樣的背景下，政府更加注重金融發(fā)展的有效性，引導資本流向朝陽產業(yè)，實現(xiàn)資源的有效配置，從而推動經濟發(fā)展。2014年7月，我國證券市場掀起了新一輪牛市，股指一路攀升，在上升同時，也帶來了眾多系統(tǒng)性與非系統(tǒng)性風險。證監(jiān)會、銀監(jiān)會等不斷發(fā)出風險警示，引導資本市場的正常運行，并促進金融市場穩(wěn)定，采取了一系列救市措施。不難發(fā)現(xiàn)，政府將金融發(fā)展與安全看作是帶動經濟發(fā)展的重要方式之一，這是因為金融發(fā)展能為企業(yè)提供融資功能。另外，金融發(fā)展可使資金的流通方式趨于簡化，資金能在短時間內快速流入逐利的行業(yè)，從而促進經濟發(fā)展。對于金融發(fā)展與經濟增長的關系，大多數(shù)學者認為二者是一種協(xié)同關系，也有學者認為二者并沒有關系，還有少數(shù)學者認為二者呈現(xiàn)出反方向的關系，因此，研究二者之間存在的內在聯(lián)系，對經濟發(fā)展具有積極的參考意義。

1 相關研究

金融發(fā)展與經濟增長一直是全球范圍內的熱點議題，在對二者關系的研究過程中，國內外學者已經積累了大量的理論成果，多數(shù)學者從理論分析的角度加以論證，后期的學者更注重實證分析的研究。但是，在金融發(fā)展和經濟增長內在聯(lián)系的問題上，仍有較大的分歧。

其一，認為金融發(fā)展與經濟增長呈現(xiàn)顯著的正向效應。早在1873年，Walter Baghot從資金運用效率的角度研究了經濟增長與金融發(fā)展的關系，認為金融發(fā)展的程度決定資本利用效率，金融發(fā)展的程度越高，將引導資金流入更有效率的投資渠道，從而促進經濟的增長[1]。Hugh T. Patrick從供給與需求兩個角度分析二者內在的關系，認為金融發(fā)展不僅僅是市場對資本的需求而向前邁進，同時由于資本供給的增加，資本存量的增加，資本使用成本相對低廉，趨于逐利的資本會流入帶來收益的部門，在資本的供給和需求兩種路徑作用下，促進金融發(fā)展，最終使經濟得到增長[2]。Goldsmith在研究金融發(fā)展與經濟增長關系的過程中，從理論分析的視角轉向實證，實證結果表明，金融發(fā)展確實促進了經濟的增長[3]。隨后，西方學者對于金融發(fā)展與經濟增長的關系都作了大量的理論研究與實證分析，眾多學者均認為金融發(fā)展在一定程度上對經濟的增長確實起到了推動作用。Pagano從資本轉化路徑的角度分析金融發(fā)展與經濟增長的內生性，認為金融發(fā)展促進儲蓄向投資的轉化，帶動經濟的增長[4]。在金融發(fā)展過程中，Levine等發(fā)現(xiàn)金融機構所帶來的便利性與金融自由化都使資本的流動性增強，從而有效地促進經濟發(fā)展[5-6]。周寧東等認為,金融發(fā)展對于經濟增長應從區(qū)域經濟著手，基于區(qū)域面板數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展對經濟增長的影響非常顯著，并認為金融發(fā)展在質上的改變更能促進經濟的發(fā)展[7]。馬正兵以資本的作用路徑為著力點，認為金融發(fā)展有利于促進技術進步、優(yōu)化產業(yè)結構的調整，從而促進經濟的增長，二者呈現(xiàn)出明顯的正向效應[8]。

其二，認為金融發(fā)展與經濟增長的關系并不明確。在對金融發(fā)展與經濟增長的定性分析中，大多數(shù)學者認為金融發(fā)展對經濟增長只是起到單方面的正向影響。 Greenwood認為，金融發(fā)展與經濟增長存在內生性的關系，在建立二者內生性模型的基礎上，證明了二者存在相互的影響[9]。Feridun運用主成分析法(PCA)，以巴基斯坦部分年度數(shù)據(jù)構建分布滯后模型，發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展確實能夠促進經濟的增長，同時經濟的增長也能為金融發(fā)展起到積極的推動作用，二者呈現(xiàn)顯著的正相關[10]。

其三，認為金融發(fā)展與經濟增長沒有關系，或者影響甚微。Hurlin 和Venety認為,金融發(fā)展對經濟增長沒有實質性的影響，它對經濟增長的促進關系過分地被強調了，實質影響是有限的[11]。張瑩采用甘肅省12個地市的面板數(shù)據(jù)構建了VAR模型，結果顯示，金融發(fā)展對經濟增長的影響是微弱的，并認為金融發(fā)展對經濟增長有地域性的差異[12]。Khadraoui根據(jù)區(qū)域數(shù)據(jù)進行實證分析,得出金融發(fā)展與經濟增長并沒有顯著的關系[13]。

對已有的研究進行歸納發(fā)現(xiàn)，對于金融發(fā)展和經濟發(fā)展關系的研究，更多學者偏向于理論推導，由于理論分析存在眾多假設，研究結果有失真的可能。同時，部分學者雖然作了實證分析，但是，在數(shù)據(jù)選擇與處理、模型選擇等方面還有一定的不足。另外，在以往的研究中，對金融發(fā)展與經濟增長是如何影響、影響方向如何等問題，眾多學者并沒有給出肯定的回答。因此，對金融發(fā)展與經濟增長作進一步研究，找出二者存在的聯(lián)系，有一定的理論意義和實踐指導意義。

2 實證分析

2.1 數(shù)據(jù)的選取與處理

在金融發(fā)展與經濟增長研究方面，由于數(shù)據(jù)的可得性與研究方法的局限性，早期學者主要是在理論上進行闡述與分析，通過理論推導得出二者的相關性。后期研究的學者開始偏向于實證分析，在結論上存在分歧，可能是在數(shù)據(jù)的選取、處理以及在分析的方法上存在差異，造成結論可能偏離實際情況，因此，在數(shù)據(jù)的選擇上，應能如實地反映二者發(fā)展的程度，方能構建擬合較好的模型。本文采用我國股票交易總額的年度數(shù)據(jù)與GDP之比(GMVR)作為衡量金融發(fā)展程度的指標，用工業(yè)品出廠價格指數(shù)(PPI)作為經濟增長的指標。

2.1.1 GMVR

金融發(fā)展不僅指金融業(yè)在規(guī)模上的累計，金融改革、金融安全與穩(wěn)定、金融制度的完善都屬于金融發(fā)展的范疇，因此，全面滿足實證要求的綜合性數(shù)據(jù)可獲得性較低。而單一反映發(fā)展規(guī)模的時間序列在實證分析階段會產生多種共線性、異方差等誤差，從而影響實證的真實性。因此，本文采用指標型數(shù)據(jù)構建模型，即

GMVR=股票交易總額/GDP

這樣處理的GMVR為模型構建的準確性提供了有力保障。首先，原本是量上的數(shù)據(jù)通過比值的方式作為變量出現(xiàn)在模型中，不需要將數(shù)值進行定基處理，排除了CPI對二者的影響。其次，由于比值在數(shù)值上較小，且波動在一個有限的范圍內，使數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性加強。再次，由于IPO的不斷發(fā)行，證券市場上股本數(shù)不斷擴張，融資規(guī)模持續(xù)擴大，金融市場越活躍，交易量就越大。同時，我國GDP增速在世界范圍內相對較快，二者均呈現(xiàn)出上升的趨勢，因此，采用GMVR作為衡量金融發(fā)展的指標，能較好地擬合金融發(fā)展的近似概況。

2.1.2 PPI

在以往的研究中，眾學者對經濟增長的衡量，通常使用GDP增長速度，但是，GDP在數(shù)據(jù)、統(tǒng)計方法和實際擬合方面，雖能擬合我國經濟水平的總體情況，但“增長”的衡量存在一定的不足。本文在指標的選取上，使用工業(yè)品出廠價格指數(shù)(PPI)作為衡量我國經濟增長的指標。我國經濟在快速發(fā)展過程中，第一產業(yè)占GDP的比重越來越小，第二、三產業(yè)的比重逐年上升。截至2014年底，第二、三產業(yè)在GDP的占比達到了90.8%，而工業(yè)產成品又是第二、三產業(yè)發(fā)展的基礎。同時，PPI與GDP指標相比，敏感性更強，在GDP增速下降的同時，PPI已經持續(xù)數(shù)十個月持續(xù)下降，更具有先決優(yōu)勢。因此，使用PPI作為衡量經濟增長的測度，對于模型的建立更具有實際意義。

2.2 序列的統(tǒng)計檢驗2.2.1 ADF檢驗

時間序列的穩(wěn)定性是衡量實證分析效果優(yōu)良的依據(jù)之一，平穩(wěn)的序列是分析經濟型時間序列的基礎，因此，只有序列是平穩(wěn)的，才能進一步對經濟問題深入研究，以5%的置信區(qū)間考察GMVR、PPI、DGMVR、DPPI序列的穩(wěn)定性，結果如表1所示。

通過檢驗結果可知，GMVR、PPI序列的ADF統(tǒng)計量值均大于臨界值，Prob值同時顯示接受序列非平穩(wěn)的假設，因而該組數(shù)據(jù)不具有平穩(wěn)性的特征。對GMVR、PPI序列的一階差分DGMVR、DPPI進行ADF檢驗，結果顯示該組ADF統(tǒng)計量值均小于臨界值，Prob值顯著，說明該組序列具有平穩(wěn)性特征，即該組數(shù)據(jù)均是一階單整序列。

表1 VAR模型構建向量的序列平穩(wěn)性檢驗結果

注：DGMVR、DPPI分別代表GMVR、PPI序列的一階差分，C、T、L表示常數(shù)項、 時間趨勢和滯后階數(shù)，*表示在給定5%置信水平下平穩(wěn)的序列。

2.2.2 協(xié)整檢驗

對于時間序列數(shù)據(jù)，由于存在時間的滯后性和經濟的關聯(lián)性，二者通常存在長期穩(wěn)定的關系，因此，需要考察短期和長期的交互影響。協(xié)整檢驗正是為了考察該組序列在長期是否具有長期穩(wěn)定的關系，如果存在，那么就需要對模型作進一步的誤差修正。本文采用Johansen協(xié)整對該組序列進行檢驗，結果如表2所示。

表2 Johansen協(xié)整檢驗結果

從協(xié)整檢驗結果可知，5%的置信水平下，跡統(tǒng)計量分別為19.39、8.15，均大于臨界值15.49、3.84，P值均小于5%，說明存在顯著的協(xié)整關系。序列的最大特征值分別為0.46、0.36，均小于5%置信水平的臨界值，P值同時驗證其具有顯著的協(xié)整關系。

2.2.4 Grange因果檢驗

對于金融發(fā)展與經濟增長的關系，多數(shù)學者從理論分析的角度進行了研究，對于二者關系的論斷觀點不一。在實證分析方面，對影響方向如何、單向影響還是交互影響，都存在分歧。Grange因果檢驗則可以直觀地看出二者的關系，結果如表3所示。

表3 Grange因果檢驗

注：*表示在5%顯著性水平下，拒絕原假設。

在5%置信水平下，DPPI接受不是DGMVR的格蘭杰原因，DGMVR拒絕接受不是DPPI的格蘭杰原因。不難看出，二者影響是單向的，即金融發(fā)展能夠影響經濟增長，經濟增長并不能對金融發(fā)展產生影響。為了定性、定量考察二者的關系，采用向量自回歸模型作進一步的實證分析。

2.3 VAR模型的構建

在經濟問題分析中，通常使用已有的經濟理論進行要素影響的單方面分析，對于時間序列的數(shù)據(jù)分析，已有的經濟理論并不能很好地描述要素的動態(tài)交互影響。而VAR模型采用非結構性方法，將所有變量的滯后變量進行回歸，描述內生變量的動態(tài)關系，模型矩陣形式如下所示。

單方程結構即為：

其中，Ymt、Xnt分別表示內生變量和外生變量，m、n是內生變量和外生變量的個數(shù)，p、r表示個變量的滯后期，a、b為參數(shù)，u為隨機擾動項。

2.4 實證分析

2.4.1 VAR模型滯后期選擇

VAR模型反映的是時間序列的自回歸，將每個變量都作為模型的因變量，由于經濟數(shù)據(jù)之間存在關聯(lián)性影響，且影響存在一定的時滯。因此，確定VAR模型的滯后期將有助于完善模型的穩(wěn)定性與準確性。通過變化模型的最長滯后期，選用滯后4期作為模型滯后期檢驗的時間期限較為適宜。檢驗結果如表4所示。

表4 VAR模型滯后期檢驗結果

注：*表示在5%顯著性水平下，認為應建立的滯后階數(shù)。

從檢驗結果看，在5%顯著性水平下，LR、FPE、AIC、SC、HQ五個評價指標中，有三項評價標準支持建立滯后期為兩期的滯后模型，估計的方式為：

2.4.2 模型的穩(wěn)定性檢驗

圖1 VAR(2)的AR特征多項式逆根圖

對于已建立的VAR模型，在受到單變量影響時，能否在滯后期內得以消化，從而使該影響逐步降低，是衡量模型是否具有穩(wěn)定性的標準之一。如果單個變量對系統(tǒng)的沖擊具有不穩(wěn)定性，或者影響是隨機的，那么該模型就沒有實際意義。通過對VAR(2)模型所有多項式的特征根進行檢驗，得到AR特征根逆根圖，如圖1所示，所有AR逆根值倒數(shù)都位于單位圓內，可以斷定該模型是穩(wěn)定的。

2.4.3 脈沖響應函數(shù)

由于金融發(fā)展與經濟增長是以時間序列為基礎而建立的模型，二者隨時間的推移具有交互影響，為了便于考察金融發(fā)展與經濟增長隨時間持續(xù)性的影響，建立脈沖響應函數(shù)，如圖2所示。從圖2可以看出，金融發(fā)展在期初會有負效應沖擊，在第4期開始轉為正向效應，且在期初對經濟增長的影響有較大的波動性，從第5期開始，這種沖擊被系統(tǒng)消化，影響趨于穩(wěn)定，呈現(xiàn)穩(wěn)定的正向效應。

2.5 誤差修正模型(ECM)

在前文分析中，通過協(xié)整檢驗發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展與經濟增長之間存在長期穩(wěn)定的關系。因此，需要對原有的模型作進一步的優(yōu)化，從而更好地考察二者之間長期與短期的交互影響，得到的誤差修正模型結果如下：D(DPPI)=-0.0811×(DGMVR(-1)+9.8798×DPPI(-1)+14.8063)+0.1198×D(DGMVR(-1))+0.0071×D(DGMVR(-2))-0.04912×D(DPPI(-1))-0.0587×D(DPPI(-2))+0.7238。根據(jù)實證分析階段建立的VAR(2)模型，計算金融發(fā)展對經濟增長的長期彈性=-0.011/(-0.2543-0.1897)=0.2478。金融發(fā)展對經濟增長的短期彈性=-0.0811+(-0.0811×0.1198)=-0.0908。

3 結論與分析

從金融發(fā)展與經濟增長的理論分析與實證研究兩方面入手，對二者的關系進行細致的研究，認為金融發(fā)展與經濟增長在長期存在單一均衡穩(wěn)定的關系，即長期中金融發(fā)展以24.78%的比率促進經濟增長，而在短期，金融發(fā)展以9.08%的比率抑制經濟增長。在長期發(fā)展過程中，系統(tǒng)以8.11%的比率對誤差進行修正，從而使得二者達到均衡。

圖2 各個變量的脈沖響應

本文研究結論與各國金融發(fā)展的路徑擬合程度較高。金融發(fā)展初期，政府站在國家的層面，對經濟體長遠發(fā)展制定一系列策略，因此，金融改革、金融監(jiān)管、金融安全等一系列措施得以實施。由于經濟體對原有金融環(huán)境存在慣性，這就要求金融市場對新的規(guī)則進行消化吸收。從政策的實施到有效運行之間存在一定的時滯，因而部分金融個體在“陣痛期”期間由于沒有及時調整應對策略，短期內經濟受損。對經濟體而言，金融發(fā)展的初期，金融改革勢必會對經濟體造成一定的沖擊。當金融改革完全適應新的金融環(huán)境后，金融發(fā)展將會運行得更有效率，從而快速地推動經濟的發(fā)展，實現(xiàn)長期的經濟增長。

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10.3969/j.issn.1673-2006.2016.03.009

2015-10-26

陳思(1990-)，安徽六安人，在讀碩士研究生，主要研究方向:商業(yè)銀行經營管理、金融學。

F752.8

A

1673-2006(2016)03-0036-06