区域金融发展与经济增长的关系

一、研究背景

理论界关于金融发展和经济增长之间的关系有着不同的观点，解决金融发展与经济增长的关系对识别经济模型非常重要，而且对政策制定者设计有效的经济金融政策推动增长有着非同一般的意义。从历年相关文献看，国家层面的金融发展和经济增长关系的研究结果占比居多，而对区域金融发展和经济增长关系的研究相对较少。我国目前的社会发展现状是不同地区的经济发展和金融发展情况有较大的差异，所以本文采用安徽省的数据为样本，研究中部省域的金融发展与经济增长间是否存在因果关系。

二、安徽省金融发展与经济增长关系的实证分析

本文从安徽省的实际情况出发选取金融发展和经济增长的代表指标作为变量，构建金融发展和经济增长的关系检验模型，具体分析检验金融发展与经济增长的相关关系。

GDP作为衡量一国或地区经济增长水平的指标，已经得到了世界各国经济学家的普遍认可。本文选择消除了通货膨胀因素的按不变价格计算的安徽省地区生产总值指数来衡量安徽省经济发展的总体水平，并且由于自然对数转换不会改变变量间原有的协整关系，并能使其趋势线性化，消除时间序列中存在的异方差，所以对GDP指数取自然对数，用LGDP表示。

对于金融发展程度的衡量，理论上应该从金融发展规模、结构和效率三方面全面展开，但在实际上受到地区数据可获得性等种种因素的限制，不同的学者往往会根据具体情况展开研究，直接导致他们的研究指标存在显著地差异。比较权威的是西方学者Goldsmith提出的衡量一国金融结构和金融发展水平的存量和流量的系列指标，其中最主要的是金融相关比率（FIR），它是某一时点上现存金融资产总额与国民财富之比，通常被人们简化为金融资产总量与GDP之比，主要用来衡量区域金融工具整体增长状况。

我们用区域金融机构存贷款的数据作为金融资产的近似衡量指标，用安徽省所有金融机构年末存款和贷款余额之和与GDP的比率，作为衡量安徽省金融发展水平的总体指标，基本上可以揭示出安徽省金融发展状况，并从总体上衡量金融深化水平。因此，定义金融相关比率为全部金融机构存贷款之和与名义GDP之比，即：FIR=（S+L）/名义GDP，其中S表示安徽省金融机构存款合计，L表示安徽省金融机构贷款合计。为了消除时间序列的异方差，对FIR指标取自然对数，记为LFIR。

整体的样本空间选择在1990年到2010年，所有数据均来源于《安徽省统计年鉴》相关各期，本文分析软件为Eviews6.0。

（一）平稳性检验

在计量经济学中，非平稳时间序列不具备平稳时间序列的统计特征，因而有必要在建立模型之前对有关的时间序列数据进行平稳性检验，如果检验结果发现其不是平稳序列，则进行一阶差分或二阶差分继续检验，直到通过检验后才能进行后续分析。本文运用Augmented Dickey-Fuller方法分别对LGDP和LFIR进行单位根检验，检验结果见表1。

表1 对LGDP和LFIR序列单位根检验的最终结果

注：（C，T，K）表示ADF检验式是否包含常数项、时间趋势项，以及滞后期数

由表1的检验结果可知，在5％的显著性水平下，LGDP原数列不平稳，一次差分序列是平稳的，即LGDP是一阶单整，记为I（1）；LFIR原数列不平稳，但经过一次差分后序列变为平稳序列，所以LFIR是一阶单整，记为I（1）。

（二）协整检验

协整是指两个或两个以上同阶单整的非平稳时间序列的线性组合是平稳时间序列，则这些变量之间的关系就是协整。协整的经济意义在于：两个经济变量，虽然它们各自具有各自的长期波动规律，但如果它们是协整的，则它们之间存在着长期稳定的比例关系。存在协整关系在多数时候是时间序列接受进一步检验的基础。进行协整检验的前提是时间序列是同阶单整序列，有单位根检验知LGDP和LFIR是同阶单整的非平稳时间序列，所以这两个变量可以接受进一步的协整检验。

表2 约翰森协整检验结果（Johansen Cointeration Test）

注：（1）根据赤池准则，对于变量组选的滞后期为2；（2）表中的协整不包含趋势项，但有截距项

通过计量软件Eviews6.0进行约翰森协整检验得到结果如表2所示，迹统计量Trace Statistic等于24.72305，大于5％显著水平临界值20.26184，表明在5％显著性水平下LGDP和LFIR存在协整关系，即存在长期稳定的均衡关系。

（三）格兰杰因果检验

格兰杰因果检验旨在判断一个变量变化是否是另一个变量变化的原因，本文采用格兰杰检验法对各指标进行检验，以验证金融发展和经济增长是否存在格兰杰因果关系。

表3 格兰杰因果关系检验

注：（1）根据AIC和SC准则，选择的滞后期为2；

（2）*表示在10%的显著性水平下拒绝原假设；**表示在1%的显著性水平下拒绝原假设

检验结果如表3所示，对于滞后2期，经济增长（LGDP）在1%的显著性水平上都是金融发展（LFIR）的格兰杰原因；金融发展（LFIR）在10%的显著性水平上是经济增长（LGDP）的格兰杰原因。所以金融发展与经济增长间存在双向的格兰杰因果关系。

（四）向量自回归模型

格兰杰检验代表着变量在统计学意义上的因果关系，但对于变量间影响程度和影响方向的确认是无能为力的。1980年Sims提出向量自回归模型（VAR模型），这是一种非结构化的多方程模型，它基于数据的统计性质建立模型，把系统中每一个内生变量作为系统中所有变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。VAR模型在建模中要明确两件事情：一是共有哪些变量是相互联系的，二是确定滞后期k，使模型能反映出变量间相互影响的绝大部分，一般用AIC准则和SC准则确定滞后期的最优期数。

探讨金融发展（LFIR）和经济增长（LGDP）的关系问题，假设两个变量相互影响，则可建立如下VAR模型：