大数据金融总结范文

时间:2024-02-08 17:42:13

大数据金融总结

大数据金融总结篇1

【关键词】丝绸之路经济带 中亚五国 区域金融合作

一、问题的提出

中亚五国曾是丝绸古道沿线的商路要冲,其地处亚欧大陆的中心地带,东临中国,西濒里海,而今更是共建丝绸之路经济带的重要支点与关键链条。同时,随着经济全球化的深入发展,以双边或多边框架为基础的政治经济合作呈现竞争加剧化态势。积极开展金融合作不仅是经贸合作的基础,而且也是顺应金融市场全球化和金融监管国际化的内在要求。研究表明,金融合作和经济发展存在相互促进,相互制约关系,因此探讨加强中国与中亚国家金融合作对于降低贸易和投资成本、增强抵御风险能力和共同打击金融犯罪,打造新丝绸之路经济带,从而提升经贸合作水平、地区经济发展、国际竞争力具有重要作用。

目前,中国与中亚五国政治,经济,文化交流不断加深,中国同五国贸易投资活动幅度不断加大,但金融合作仍处于初级阶段。从上海合作组织成员国之间开展的金融合作项目来看:双边合作多于多边合作、签订协议多于建立的合作实体、政策性开发的项目多于商业性项目、非约束性的平台多于紧密型的合作平台。关于中国与中亚五国金融合作的理论研究更为薄弱,而且关于金融合作大多讨论的是金融合作的可行性,无论从胡颖(2014)、赵先立(2015)、马光奇(2015)等研究者提出的建立金融中心观点,或者是李泽华(2014)、郭新明(2014)等研究者提出的以金融创新为基础的观点,亦或是陈文新(2010)、李翠华(2013)等研究者提出的以发展金融市场为前提的观点,都没有得出能够促进金融合作的一致结论。如何才能促进中国与中亚五国金融合作?从理论上讲,促进金融发展能够降低区域之间的贸易成本、提高贸易效率、拓宽投融资渠道。这对提高区域之间经济增长、合理配置与优化资源、促进产业升级及专业化分工、支持实体企业发展产生积极作用。因此,提高金融发展水平应该是深化金融合作的一项重要途径。

本文基于目前金融合作状况,以金融发展为支点,采用向量自回归方法,试图发现促进金融合作的影响因素。实证结果表明,国内生产总值、储蓄总额、外商投资额与金融发展具有显著的正向关系。金融发展作为促进金融合作的重要途径,以其实证结果为基础提出深化金融合作的相关建议则具有参考性意义。

二、研究设计

中亚五国在地理区位、资源禀赋、经济开放度、经济发展水平、金融市场发展水平等方面存在相似的基础,基于数据可获得性的考虑,文章将选取哈萨克斯坦作为中亚五国的代表进行实证分析。同时,由于金融发展在促进中国与中亚五国金融合作中处于核心地位,只有深入分析中国与中亚五国金融发展因素,才能真正意义上寻找出推动中国与中亚五国金融发展的动力,进而推动区域金融合作。所以文章将以金融发展作为分析切入点,来探寻并分析影响金融发展的重要因素。

(一)样本选取与数据来源

文章选取中国和代表中亚五国的哈萨克斯坦作为实证研究对象,利用两国1995年至2013年的数据,采用向量自回归方法进行实证,试图验证选取的解释变量对被解释变量的影响,从而提出相关建议。

数据来源:中国、哈萨克斯坦的GDP和储蓄总额数据来源于世界银行数据库;信贷规模数据来源于亚洲开发银行官网;中国外商投资数据来源于中国统计年鉴,哈萨克斯坦外商投资数据来源于中国驻哈萨克斯坦参赞处。

(二)变量选取及待检验模型

因为信贷规模/GDP可以很好地衡量一国金融发展水平和金融资产规模的变化,因此文章将其作为被解释变量金融发展指标(FIR)是合适的。国内生产总值(GDP)衡量一国国内生产能力与生产规模,也反映一国经济宏观发展环境,国内生产能力越强,宏观状况越稳定,则金融发展越快。储蓄总额(TSD)反映一国储蓄规模与潜在资本转化能力,储蓄规模较大,则潜在资本转化能力越强,为金融发展提供经济基础。外商投资额(FDI)衡量一国吸引外来资本的能力及外来资本对国内经济发展所需资金的补给规模,外商投资不仅可以带动一国产业发展升级、促进经济增长、金融创新,而且可以发展金融市场,加速金融发展。钱方明(2008)、蒋水冰(2010)等关于金融发展的文章也很好的说明了文章选取指标的可行性。

由于通胀因素的影响,使用原始数据衡量变量的相互作用往往存在偏差,文章使用GDP平减指数(1995=100)对国内生产总值(GDP)、储蓄总额(TSD)、外商投资额(FDI)进行平减,以排除物价变动对各个变量的影响。此外,数据的自然对数能够有效消除变量数量级的差异和异方差的影响,并且对变量之间原有存在的协整关系不造成影响。因此,文章对金融发展指标、国内生产总值、储蓄总额、外商投资额数据取自然对数,取过对数的变量分别用LFIR、LGDP、LTSD、LFDI表示。综合前文分析,文章设定待验证模型为:

LFIR=a+b*LGDP+c*LTSD+d*LFDI+μ

三、协整分析

协整关系是指虽然某些变量自身不是平稳时间序列,但是多个变量的线性组合却有可能是平稳序列,即变量间存在长期稳定的均衡关系。在协整关系确立之前,首先要对变量及其差分后的序列进行平稳性检验,以确定变量的单整阶数。若变量为同阶单整序列,表明存在协整关系,可以构建协整方程。

(一)平稳性检验

对所选取的变量LFIR、LGDP、LTSD、LFDI数据进行ADF平稳性检验以确定各个变量是否满足协整关系前提条件即是否存在同阶平稳。采用Eviews6对时间序列数据LFIR、LGDP、LTSD、LFDI进行检验,结果如表1:

表1 两国各个变量数据ADF检验

(二)协整检验

文章利用向量自回归模型进行实证分析,结果表明中国变量数据滞后阶数为3的VAR方程拟合优度最好,残差序列具有稳定性。哈萨克斯坦数据变量滞后阶数为3的VAR方程拟合优度最好,残差序列具有稳定性。由于协整检验模型实际上是对无约束VAR模型进行协整约束以后得到VAR模型,其滞后期是无约束VAR模型一阶差分的滞后期。因此中国协整检验VAR模型的滞后期为2,哈萨克斯坦协整检验VAR模型滞后期为2。

通过迹统计量和最大特征值统计量检验,中国与哈萨克斯坦都存在两个协整关系。从中国数据分析来看,5%的显著性水平上,变量LFIR、LGDP、LTSD、LFDI之间存在长期稳定的协整关系,协整方程为:

LFIRt=1.15+2.39 LGDPt+0.78 LTSDt+0.51 LFDIt+eit(1)

(0.41) (0.31) (0.19)

方程(1)括号内的数字代表参数估计的标准误差,下标t代表年份,eit代表均衡误差,对方程(1)中的残差项进行ADF值检验,结果表明它为平稳序列。表明方程(1)所列示的协整关系是显著的。方程的实际经济意义为在其余两变量弹性系数不变的前提下,GDP每增长1%,可促进金融发展提高2.39%,储蓄总额每增加1%,可促进金融发展提高0.78%,外商投资每增长1%,可促进金融发展提高0.5%。从哈萨克斯坦数据分析来看,5%的显著性水平上,变量LFIR、LGDP、LTSD、LFDI之间存在长期稳定的协整关系,协整方程为:

LFIRt=9.07+0.68LGDPt+0.57LTSDt+0.33LFDIt+eit(2)

(0.32) (0.29) (0.13)

对方程(2)中的残差项进行ADF值检验,结果表明它为平稳序列,表明方程(2)所列示的协整关系是显著的。方程的实际经济意义为在其余两变量弹性系数不变的前提下,GDP每增长1%,可促进金融发展提高0.68%,储蓄总额每增加1%,可促进金融发展提高0.57%,外商投资每增长1%,可促进金融发展提高0.33%。

四、结论与建议

从中国与代表中亚五国的哈萨克斯坦实证结果来看,中国实证结果的R2为0.99,哈萨克斯坦实证结果的R2为0.98,表明两国实证方程的整体拟合性较好、显著性水平高。同时表明所选的解释变量国内生产总值、总储蓄额、外商直接投资可以较大程度解释中国和中亚五国金融发展水平。

一国经济的发展速度与规模对于该国金融发展具有基础性的影响,经济发达程度关系到金融发展的广度与深度。从国内生产总值角度分析,中国与哈萨克斯坦两国实证结果,GDP每增长1%,对金融发展的促进作用分别为2.39%和0.68%。因此,制定合理的宏观调控政策,大力发展国内经济对于促进本国金融发展具有重要意义。

经济发展的初期阶段,储蓄能够有效积累社会资金从而通过银行信贷有效缓解实体经济的资金短缺。总储蓄额越高,银行可放贷规模就会越大,在国内生产总体一定条件下,信贷规模越大,金融发展水平就越高。从中国与哈萨克斯坦储蓄角度实证结果分析,储蓄率每提高1%,对金融发展的促进作用分别为0.78%和0.57%。因此,增加国民财富,引导社会剩余流入银行体系形成储蓄,对于金融发展具有重要作用。

除此之外,外商投资在经济起步阶段能够有效补充国内资金的不足,外来资本与本国资本能够相互补充共同支持实体经济,为金融发展提供良好的宏观经济环境。同时外商投资能够提高国内金融机构服务水平从而促进金融发展水平的提高。从中国与哈萨克斯坦两国外商直接投资方面实证分析,外商直接投资每增加1%,中国与哈萨克斯坦金融发展水平上升0.51%和0.33%。因此创建良好的国内宏观经济环境,积极吸引外商投资,能够有效促进本国金融业发展。

基于上文针对金融发展的实证研究,本文得出国内生产总值、总储蓄额、外商直接投资对金融发展水平影响较大,进而对金融合作产生重要的影响,结合研究结论和区域金融合作现状,提出以下建议:

一是加强区域经贸合作推进区域金融合作。区域经贸往来对提高国民生产总值,经济发展具有决定性作用。不断推进区域经贸合作,可以推进贸易服务的结算、融资、担保等方面的金融业务不断创新、深化,最终形成以贸易需求拉动金融服务需求,金融服务需求可以有效催化区域金融合作。二是推进本币结算促进双边金融合作。区域货币合作不仅能够实现双边货币实现直接挂钩,减少汇兑成本,而且货币合作作为金融合作的先导往往能够扩大金融合作的领域,丰富金融合作的内涵。三是以区域和全球性合作组织为平台深化金融合作。以次区域、区域或全球性的合作组织下属的支付结算体系已经成为便利成员国实现投融资的重要载体。投融资不仅能够有效促进我国与中亚五国经济发展,而且能够提高国家金融开放水平,增加区域内部金融业务往来进而加深中国与中亚五国区域金融合作。

大数据金融总结篇2

摘要:本文选取2003-2012年江苏省的金融运行数据,从金融总量、金融结构和金融效率三个维度选用相关指标,采用主成分分析法确定各指标权重,构建了江苏省及其苏南、苏中和苏北三大区域的金融成熟度综合指数,对江苏省及各区域的金融成熟度进行比较分析。研究表明,近10年来,江苏省的整体金融成熟度不断提高且增速有加快之势;在三大区域中,苏南地区金融成熟度显著高于苏中、苏北地区;江苏亟需合理配置金融资源,密切关注苏中、苏北地区金融发展,调整区域金融结构,提高金融效率。

关键词 :区域金融成熟度;主成分分析法;比较分析

理论界对金融发展的研究颇丰,但是,对于金融发展的状况以及所达到的水平始终缺乏一个行之有效的评价方法。多数研究沿用包括存贷款、金融机构数、金融深度等一些金融相关指标描述金融发展的状态,尚不足以完整、准确地描述区域金融的整体发展。因此,需要采用更为全面综合的方法量化反映区域金融的发展状况和水平。本文以江苏省为例,引入金融成熟度概念。首先对区域金融与金融成熟度的关系等方面的文献进行梳理综述;其次,基于现有理论研究,构建了包含金融总量、金融结构、金融效率三个维度主要相关指标在内的区域金融成熟度评价体系,最后,对江苏省及苏南、苏中和苏北地区的金融成熟度进行了实证分析。

一、区域金融成熟度相关文献综述

金融成熟度作为一个综合性的评价指标,区别于经济增长、经济发展、金融增长及金融发展等一系列概念。“成熟”可以指事物达到相对完善的程度;成熟度是对事物完善程度的量化。科兹纳(Kerzner)曾将“成熟度”引入管理领域,于2001年提出了项目管理成熟度模型。我国学者刘云山通过对广东金融成熟度综合指数的研究,认为金融成熟度是国家或一个区域的金融完善程度。基于已有的研究可以发现,成熟度克服了传统评估方法的任意性和随意性,提供了全面、客观、可供测量的指标。二、区域金融成熟度指数构造为了能够对江苏省和苏南、苏中及苏北地区的金融发展状况及彼此间的差异进行分析,本文借鉴我国学者刘云山有关金融成熟度指标体系构建的研究成果,首先从金融总量、金融结构、金融效率特征三个方面选出12个代表性指标构建金融成熟度评价指标体系。其次,采用主成分分析法对样本数据进行处理,确定各指标的权重,从而构建金融成熟度综合评价指标体系。最后,计算得出江苏省及苏南、苏中和苏北地区的区域金融成熟度指数,并对其进行分析比较,以便全面了解江苏省及各区域的金融成熟度和差异性。

1.指标权重的确定方法与模型选择

主成分分析法作为确定指标权重的重要方法之一,不仅从定量的角度出发,充分利用全部数据当中所包含的信息,而且能够克服原始指标中存在的相关性等缺陷。分析后得出主成分的方差贡献率,即为各项指标的权重。

对于一个样本资料,观测P个变量x1,x2, l, xp, n个样本的数据矩阵为:

其中,

主成分分析就是将p 个观测变量综合成为p 个新的变量(综合变量),即

Fj=aj1x1+aj2x2+ +ajpxp(j=1,2, ,p)

要求模型满足以下条件:① FI ,Fj 互不相关( i ≠j,i,j =1,2,...p)且VAR(F1)≥VAR(F2)≥VAR(F3) ?;

其中F1 为第一主成分,F2 为第二主成分,共有p 个主成分,αij 为主成分系数。

上述模型可用矩阵表示为:F =AX ,其中A 称为主成分系数矩阵。

2.指标体系构造

区域金融成熟度的提高是一个不间断的由低级阶段到高级阶段演变的过程。因此,金融成熟度的各项指标的变化也表现出明显的时间序列特征。为了全面描述江苏省的金融成熟度,本文采用描述性统计方法,从金融总量、金融结构、金融效率特征三个维度选出总计12个代表性指标构建江苏金融成熟度评价指标体系如表1所示。

3.数据选取

受数据资料来源所限,本文选取了江苏省及苏南、苏中、苏北地区2003-2012年十年的年度数据,数据来源于历年《江苏省统计年鉴》及《江苏省金融运行报告》。通过对指标标准化处理和计算后,得到12个指标的均值和标准差如表2所示。

三、计算过程与结果

本文采用统计软件spss22.0 对表2标准化后的数据进行主成分分析,得到表3总的方差解释表。从表3中不难看出,前两个主成分特征值的累积贡献率占总方差的84.695%,且特征值均大于1。因此,可以用前两个主成分较好地反映这组数据,且第一个主成分对应的特征值的新方差贡献率为84.15%,第二个主成分对应的特征值的新方差贡献率为15.85%。计算区域金融成熟度指数总系数(用符号TF表示)的公式为:

TF =84.15%×CF1i +15.85%×CF2i

进一步地,根据初始因子载荷矩阵可以计算出相关指标的权重,如表4所示。

金融成熟度指数的计算公式为:

根据上述公式并结合各指标原始数据,计算得到江苏省金融成熟度指数。同样,我们还可以依次计算出江苏省内的苏南、苏中及苏北三大区域的金融成熟度指数,并以江苏省2003年为基期,对指数100化,得到江苏省及其三大区域金融成熟度综合指数(表5)和趋势图(图1和图2)。

通过对江苏省及苏南、苏中、苏北金融成熟度综合指数趋势图(图一t和图二)的分析发现:

1.江苏省金融成熟度综合指数平稳上升,表现出加速上升趋势

区域金融成熟度综合指数从期初2003年的100 平稳上升至2007 年的202,实现翻一番。截止到2012年,江苏省金融成熟度综合指数提高迅速,有指数型上升之势,成熟度指数一跃至506,为统计期初的5倍。表明了在过去的十年中,江苏省积极深化金融体制改革,创新金融模式,对金融产业的支持已取得初步成效。

2.江苏省区域内金融成熟度指数差异较大

具体表现为苏南地区的金融成熟度远远高于苏中、苏北地区,而后两者的金融成熟度较为接近。表明江苏省内各区域金融发展极不平衡,多数金融资源仍倾斜于苏南区域;也表明苏中、苏北地区金融总量、金融结构、金融效率显著落后于苏南地区。数据显示,苏南地区在2005年金融成熟度指数高达107,2011年末已成功突破300,远高于同时期金融成熟度指数低于100的苏中、苏北。近年来,苏中地区的存贷比率一直高于苏南、苏北地区,地区资本效率低下,拉大了与苏南地区区域金融成熟度的差距。苏北地区的金融总量始终低于苏南、苏中地区,地区资金不足在一定程度上阻碍了苏北地区金融成熟度的提升。

3.金融总量、金融结构、金融效率三个维度对江苏省金融成熟度的贡献有所不同

总量指标对江苏金融成熟度的推动作用显著,结构和效率维度的推动作用相对较弱,表明金融总量虽然较大,但结构有待完善,效率也亟需进一步提升。

四、结论与建议

本文从金融总量、金融结构、金融效率三个维度出发选出12个代表性指标,并采用主成分分析法对样本数据进行处理,赋予各指标不同的权重,从而构建了金融成熟度指标体系。研究表明,三个维度对金融成熟度提高的贡献各异,金融成熟度综合指数基本符合金融运行的总体态势,在一定程度上较好地反映了江苏省金融运行规律及金融发展趋势,有利于准确比较江苏省三大区域苏南、苏中、苏北金融成熟度差异。

结合本文的分析结果,笔者认为,在金融体制改革中,必须正视江苏省三大区域金融成熟度差异,各地区应当因地制宜,调整金融发展战略,不断提升区域金融成熟度。苏南地区亟需充分发挥金融中心的辐射和调控作用,苏中地区亟需提升资本运作效率力,形成与苏南地区金融联合驱动发展格局,苏北需要采取有效措施妥善解决资金匮乏难题,积极提高其主要的金融指标增幅。

参考文献

[1]刘云生.金融成熟度及其评价研究[J].金融与经济,2009(12):33-35.

[2]HaroldKerzner.张培华,译.项目管理的战略规划:项目管理成熟度模型的应用[M].北京:电子工业出版社,2002.

[3]任兆璋,刘云生.广东金融成熟度综合指数研究[J].金融研究,2010(03):183-193.

[4]谢玲玲,许敏,刘莹.区域金融对区域经济的影响:基于江苏省面板数据的实证分析[J].会计之友,2012(06):9-10.

[5]张建军,陈晨.东中西部不同区域金融成熟度测量与对比研究:基于我国9省市金融市场发展视角[J].开发研究,2012(03):85-88.

大数据金融总结篇3

关键词:经济增长;金融发展;区域差异;面板数据

文章编号:1003-4625(2008)01-0047-05 中图分类号:F832.7 文献标识码:A

一、引论与文献

统筹区域发展是深入贯彻落实科学发展观的内在要求,是让全体人民共享改革发展成果的重要举措。在国家经济发展过程中,特别是像中国这样的地域大国,往往会出现经济的非均衡发展,如何统筹区域经济发展构成社会经济发展的重要课题。中国共产党第十七次全国代表大会分析了新世纪新阶段我国发展出现的一系列新的阶段性特征。其中,在协调发展方面的一个重要表现是缩小城乡、区域发展差距和促进经济社会协调发展任务艰巨。区域经济发展一般受到历史、自然等客观因素的影响以及制度变迁、方针政策等一系列复杂背景的制约,但这些因素只有依靠金融的联合与推动,才能最终实现聚合功能。金融是现代经济的核心。一个高效的金融部门通过为社会经济提供支付清算系统和发挥配置资源、传递信息、管理风险、监督公司等功能推进经济发展,而一个糟糕的金融体系则可能将资本分配到效率低下的经济部门,从而阻碍经济发展。理论上对金融发展促进经济增长的研究至少可以追溯到著名经济学家熊彼特(Sehumpeter)的论述中。早在1911年,他就指出一国金融部门的发展对该国人均收入水平和增长率的积极效应,认为一个运行良好的金融系统对经济的长期增长有促进作用。由于经济增长对一个国家经济发展、社会进步、福利提升的重要性,从国家层次上对金融发展与经济增长之关系的探讨后来逐步成为发展经济学的一个研究主题。但对一个大国来说,国家层面的金融经济关系一般不会完全对称地体现在区域层面。为此,必须深入区域层面研究金融经济关系。

近年来,区域金融发展与经济增长间的关系问题受到了国内学者的关注。张军洲(1995)认为区域的金融结构差异、差异互补和相互关联构成一国的区域金融体系,从而明确界定了区域金融研究范畴。殷德生(2000)基于区域金融的一般理论分析,考察了不同区域金融主体的行为特征,从区域金融结构、区域货币资金流动与区域资源配置等视角强调了金融因素对区域经济发展的重大影响。韩廷春(2001)利用全国的数据并建立多元回归模型分析了区域金融发展对经济增长的促进作用,但没有分析金融发展与经济增长之间的因果关系。周好文、钟永红(2004)运用多变量向量自回归(VAR)方法对地区间金融中介发展与经济增长的相关关系及因果关系研究后发现:金融中介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,这与地区间经济发展水平的差异有直接关系。他认为中西部地区的金融中介机构为更好地促进本地区经济增长应该扩大对非国有企业的贷款。胥嘉国(2006)比较了我国东、中和西部地区金融发展的差距,随后采用面板数据模型就三大地区的金融发展对经济增长的贡献进行了实证研究。结果表明各地区金融发展无论是在量的增长上,还是在质的提高上都有助于各地区经济增长,同时采用工具变量的估计,结果表明金融发展在质的提高方面比单纯量的扩张方面更能促进经济的增长。葛亮、徐邓耀(2007)运用格兰杰检验对东北老工业基地金融发展与经济增长之间的关系进行探讨,得出金融发展的规模指标和金融发展效率指标与经济增长之间在东北三省均存在着显著的长期相关性,东北地区金融发展规模与经济增长之间形成了一种相互推动的关系的结论。

由此可见,国内关于区域金融发展与经济增长关系的考察在研究样本上以东、中、西部的区域划分为主,或以具体的某一相对较小的区域为考察样本,对31个省区市进行研究的较少;在研究重心上,主要以区域金融发展与经济增长关系的总体实证为主,缺乏对区域金融发展和经济增长在时间路径、地域特征、体制效应等方面的深入研究。为此,我们将以31个省区市金融经济数据为样本开展实证考察,深入分析区域金融发展与经济增长之关系,进而为统筹区域经济发展提供金融支撑的策略意见。

二、理论框架、面板数据模型与数据处理

(一)金融发展的分析框架

根据内生金融发展理论的简易框架,金融发展与经济增长之间有如下函数关系:

Y=AF (1)

式(J)中,Y表示经济增长变量,可以用国民收入或国内生产总值表示,F表示金融发展变量。由于我们着重分析金融发展对经济增长的影响,A可以定义为除金融部门外的所有影响经济增长的元素集合。金融发展是金融资产规模扩大,金融结构演进和金融效率提升的过程。因此,可以将金融发展定义为:

F=FαSC・FβST・λEF (2)

式(2)中,FSCFST和FEF分别表示金融发展规模、金融结构和金融效率。

将式(2)代入式(1),并对方程两边取自然对数,得到:

1nY=1nA+α1n(FSC)+β1n(FST)+λ1n(FEF) (3)

(二)面板数据模型

基于面板数据的计量模型,一方面有助于增加样本的观测值,另一方面扩大了统计模型获取信息的能力,从而提高了数据分析和模型的解释力度。实证分析采用的是1994―2006年31个省区市数据,运用固定效应模型以便允许截距的变化,从而控制各个省市区的固定效应。考虑到我国金融体制的整体改革对区域金融深化、经济增长的影响,在模型中引入金融体制改革(regime)变量。同时,为了分析各地区金融发展与经济增长之关系的时间路径特征,我们将各年度作为时间虚拟变量D1,按照下述模型开展实证分析。

1nY=Ci+αi1n(FSC)+β1n(FST)i+λ1N(FEF)η1n(regime)+11n(regime)+∑20051994γtDt+ε (4)

式(4)中,i=1,2,…,31,表示31个省区市。在

模型中没有将2006年作为虚拟变量加入,以避免造成解释变量的完全共线性,虚拟变量的系数度量的是时间序列截距的变化。截面截距变化采用可变截距的固定效应。

(三)变量与数据说明

根据上述分析框架,选用金融规模、金融结构、金融效率三个金融发展指标开展实证分析。用银行存贷款占地区生产总值的比例衡量该地区的金融发展规模。由于我国各地区的金融体系总体上都属于金融中介主导型的金融结构,因此我们选用非银行金融中介体系来探究该地区的金融结构,具体地,用保费收入占地区生产总值的比例作为金融结构变量。金融的基本功能是聚集储蓄,在此基础上按照效率原则分配资本,因此,我们选用存款与贷款的比例来表示金融效率。我国金融发展是在市场化导向下的金融规模扩张、结构调整和功能完善,为此选取1994―2006年金融机构短期贷款中个私经济贷款的占比作为替代变量以分析金融市场化改革的体制释放效应。地区经济增长用1990年不变价的实际人均地区生产总值来表示,所有数据根据《中国金融年鉴》1995至2007年各期整理得到。重庆市1997年才正式成立直辖市,其数据时期为1997―2006年,、河南、辽宁等省区有个别数据缺失,因此,实证分析中采用非平衡面板数据模型。

三、区域金融发展与经济增长:区域特征、体制效应与时变趋势

变系数、变截距固定效应模型的实证结果显示,R2=0.999954,调整R2=0.999919,F=29066.05,D.W.=2.358804。由此可见,模型的拟合情况较好。面板数据回归生产一个常数12.51305(t检验值为44.90438),说明金融发展对所有省区市均存在正效应。但是,变系数模型的检验结果中,一些省区市的部分解释变量以及时间虚拟变量不显著,这意味着从区域发展角度看,经济成长仍受到金融发展滞后的约束。以下选择那些检验结果显著的解释变量、虚拟变量开展经济意义分析。

(一)区域金融深化、结构调整、效率提升的经济增长效应

表1给出了31个省区市金融发展规模、结构与效率对其经济增长的弹性系数。北京、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、江苏、浙江、福建、江西、广西、陕西、甘肃、宁夏、新疆等15省区市金融规模这一解释变量的系数通过了p值为10%的显著性检验。可以发现,这些省区市金融规模扩张对其经济增长的影响并不一致。江苏、浙江、福建等省金融规模扩张对经济增长具有正弹性系数,其中,福建省的弹性系数最大,其弹性系数分别为1.419,这意味着以存贷款和占地区生产总值的比重表示的金融规模提高一个百分点,该省的经济增长可以提高1.419个百分点,金融规模扩张对福建省的影响很大。江苏、浙江的弹性系数分别为0.716、0.847,金融发展规模提高一个百分点,则其经济增长提高未超过一个百分点。计量结果同时显示,北京、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、江西、广西、陕西、甘肃、宁夏、新疆等省区市的金融规模这一解释变量具有负弹性系数。但并不意味着金融规模扩张对其经济增长具有负向作用,而从另一个角度证明金融规模扩张确实对经济增长具有积极影响。因为仔细分析发现,内蒙古人均实际生产总值从1994年的1912.61元增长到2006年7503.14元,增长了2.92倍,而存贷和与地区生产总值之比1994年为1.65,2002年达到最高值2.01,之后一直下降到2005年的1.56。黑龙江省2005年人均实际生产总值较1994年增长了1.48倍,而存贷和与地区生产总值之比仅仅增长了9.6%。山东省2005年人均实际生产总值较1994年增长了2.18倍,而存贷和与地区生产总值之比仅仅增长了29.9%。与这些省区市实体经济增长相比,金融发展依然滞后。就连金融比较发达的北京市也存在类似现象:2006年金融相对规模较1994年增长57.8%,而同期实际人均地区生产总值增长了190%。

山西、黑龙江、辽宁、上海、江西、湖北、新疆等省区保险深度这一解释变量的弹性系数通过了p值10%的显著性检验,而且这些省区保险深度与经济增长具有正弹性系数,金融结构优化对区域经济增长具有正外部性。但是,大多数省区市这一指标没有通过显著性检验,因此,相对于银行体系而言,各省区市保险业发展更为滞后,不能适应经济发展的需要。

北京、重庆、河北、山西、上海、江苏、江西、河南、湖南、广东、四川、云南、陕西等省市金融效率这一解释变量的弹性系数通过了10%的显著性检验,除江苏外无一例外的为负弹性系数,且弹性系数绝对值小于1。从区域金融发展层面看,金融效率提升对经济增长的影响不显著。同时,金融效率提升对经济增长的影响效应在各省区市有一定差异,但并没有表现出明显的东、中、西部区域差异。

至此,可以得出一个初步的实证性结论:在研究金融发展对经济增长的贡献时必须深入到省区市层面开展分析,而不能停留在传统的东、中、西部这样的区域层面,更不能经验地假设中国的金融发展与经济增长之间是一种标准、单一的关系。

通过显著性检验的15省区市中,金融规模影响经济增长的弹性系数平均为0.638;通过显著性检验的14省区市中,金融效率影响经济增长的弹性系数平均为0.266。这一结果一方面表明,金融效率提升比金融规模扩张更有助于推进经济增长,另一方面其平均的负弹性系数再次证明区域经济发展确实依然存在金融发展滞后的约束。为此,统筹区域金融发展内涵各省区市间统筹地区金融发展和各省区市内部统筹金融与经济发展。

(二)区域金融发展与经济增长的区域特征

表2给出了金融发展与经济增长关系在各省区市的固定效应值。通过固定效应值可以发现金融发展的经济增长效应在区域上的差异,即各地金融发展与经济增长的区域特征。黑龙江、江苏、浙江、安徽、福建、河南、湖南、广东、海南、四川、贵州、云南、甘肃、青海、新疆等15省区的固定效应值为负数,其他各省区市的固定效应值为正数。固定效应弹性系数的绝对值总体上都较大,且各省区市的固定效应值相差较大。固定效应绝对值最大为辽宁省(4.049),最低的为甘肃省(-0.017)。说明了各省区市的地区性基础或禀赋因素对一个地区的经济增长具有较大的影响,且这种影响与前述金融规模变量对经济增长的影响一样,也没有表现为东、中、西部这样的区域差异。因此,可以认为,我国各地区金融发展的差异并不是由经济发展差异所主导,金融发展走的并不是一条“市场主导”的道路,而是“政府主导”的道路。我们知道,尽管金融对外开放方面各省区市存在差异,但现实中,这种差异被国家在金融发展上近乎“大一统”的政策所掩盖。因此,我国各省区

市金融发展是在政府主导下的一种滞后性演变,可以认为金融发展历程是一条存:在时间滞后的“需求追随”道路。

(三)市场化导向的金融改革在区域增长层面的体制效应

资料来源:根据面板数据模型计量分析得到

改革开放以来的金融体制改革总体上走的是一条模仿经济体制改革的滞后性演变路径。同时,尽管金融体制改革存在区域差异,但总体上属于大一统的制度变迁过程。不过,由于各地区基础性因素的不同,同样的体制变革对各省区市的影响却是不同的。表3给出了式(4)中金融体制的弹性系数,反映了金融体制改革对各省区市经济发展的影响,这里称其为金融制度变革促进区域经济成长的体制效应。表3中,除福建省外的其他30省区市均通过了P值为10%的显著性检验,且弹性系数均为正数。说明市场化导向的金融改革对区域经济发展具有正效应。

(四)区域金融发展与经济增长关系的时变趋势分析

时间因素是对时间影响效果的一种度量,它通常表现在各省区市金融发展的经济增长效应随时间变动的一致性波动上。对于面板数据中时间因素的估计,有助于我们认识各省区市在短期内其金融发展的经济增长效应在时间上有何种变化趋势。这对于政府正确把握区域金融发展的进程,统筹区域金融经济发展,具有重要意义。

表4给出了面板数据分析中各时期变量的系数、t检验值和相伴概率P值。除2002、2004、2005年外,各年的系数都通过p值为5%的显著性水平检验,据此可以认为时间变量是影响各省区市金融发展之经济增长效应的重要因素。时间属性变量的系数均为负值而且其绝对值逐步下降,这说明:其一,各省区市金融发展对经济增长的影响受到时间因素的制约;其二,与基期2006年相比,与时间有关的因素越来越有利于金融发展对经济增长的促进作用。即随着时期的推进,金融体制改革的深入和各省区市金融规模扩张、金融效率提升,金融部门发展越来越有利于该地区经济增长。

从改革的时问路径来看,1994年以来的金融体制改革有三个重要的里程碑。一是1993年12月国务院《关于金融体制改革的决定》,确立了金融体系改革的市场化取向。二是构建了以中央银行为核心的宏观金融调控体系与制度。三是2002年中央金融工作会议将国有独资商业银行股份制改造和完善公司治理结构作为金融体制改革的重点,同时将农村信用社改革提到重要位置。金融体制改革的不断深入,推进了全国和各省区市的金融发展,金融服务效率、配置资源功能明显增强,与经济发展的适应性逐步增强。

四、结论与统筹区域金融发展对策

(一)实证结论

基于31个省区市1994―2006年的面板数据分析金融规模扩张、金融结构变化、金融效率提升对地区经济增长的影响,有如下几点经验性结论:

1、我国金融发展的增长效应具有区域分异特征。我国各省区市金融发展的经济增长效应并没有表现为东、中、西部这样的区域差异,而是表现为各省区市的地区性禀赋因素的差异。因此,我们在研究金融发展对经济增长的贡献时不能停留在传统的东、中、西部这样的区域层面,而必须深入到省区市层面开展分析,以提出更贴近现实的政策主张。

2、区域金融发展规模、结构与效率尚不能满足区域经济成长的需要。实证发现,金融效率提升比金融规模扩张更加有助于经济成长,但这并不意味着各省区市金融规模已经达到了一个能很好适应经济需要的水平。研究发现,无论是金融规模扩张还是金融结构调整与金融效率提升,远不适应经济发展的需要,金融发展滞后,需要大力加强金融业的发展。

3、推进金融发展需要进一步消除金融体制约束。“金融市场的制度对于长期经济增长而言往往具有决定的意义。”时间虚拟变量的系数表明,从1994至2006年,有关时间因素的变量越来越有利于各地区的经济发展。这意味着金融体制改革总体上是适应经济发展需要的。但时间属性变量的系数均为负值,说明我国各地区经济发展仍然受到金融体制的约束,需要进一步深化金融经济体制改革。

(二)统筹区域金融经济发展的思考

金融是资源配置进而区域产业布局与结构调整的核心。在中国经济非均衡发展的背景下,要实现统筹区域发展,必须统筹做好区域金融发展。

1、统筹金融体制改革的战略取向。根据中国共产党第十七次全国代表大会会议精神,概括地讲,统筹做好金融体制改革的着力点是:以增强市场配置金融资源的功能为基础,以建立和完善现代金融体系为目标,以提高金融效率为核心,以完善金融监管为保障,以扩大金融开放为动力,不断深化金融体制改革,增强金融支撑经济发展的功能。

2、切实做好对内与对外开放,统筹省区市金融发展。金融开放既包括对外开放,也包括对内开放。相比之下,金融对内开放的步伐较为迟缓,金融开放结构明显不均衡。突出表现为金融对民间资本的开放程度不高。民间资本虽然有进入金融业的强烈愿望,但并没有享受到和公有制经济成分及外资相同的“国民待遇”。鉴于此,可探索建立专门为民营企业提供金融服务的民营银行,推进非公有制经济发展。对内金融开放还包括各省区市金融系统的相互开放。允许一些有较强实力的地方银行按照经济原则在其他省区市设置分支机构,建成全国性股份制银行。

3、统筹省区市内部的金融发展与经济发展。一些省区市可以结合自身的金融经济基础条件,在遵循市场带动的原则下,按照金融业比国民经济整体率先推进的要求,走出一条“供给引致性”的金融发展道路。如重庆金融业基础较好,发展较快,市场活跃,有中国西南地区最大的外汇交易市场和同业拆借市场。重庆可根据统筹城乡发展综合配套改革试验的新要求,加强金融体制创新,加快金融发展,建成长江上游地区金融中心。

大数据金融总结篇4

关键词:大数据时代 经融统计 创新

大数据时代的到来,给金融统计的发展带来了新的挑战。统计部门应及时采取相应的措施对统计模式进行相应的创新,以促进金融统计健康发展。本文采用了大量的文字篇幅全面分析了大数据时代下的金融统计模式的创新方法,从而确保金融统计数据的准确性,便于相关部门工作的顺利开展和进行,并有效推动金融统计水平的提高。

一、大数据时代金融统计的影响

(一)大数据时代金融统计对数据准确性的影响

原有的金融统计模式,要将数据按照人民银行的要求汇总之后,逐级向上级汇报。而大数据时代的到来,减少了层层汇总的环节,从而避免了原有的金融数据统计模式下的在层层汇总期间出现的数据不准确的现象。同时大数据时代下的金融统计,由于减少了部分环节,因此促进了统计成本的降低,提升了现代社会数据统计部门的经济效益的同时,致使大数据时代金融统计受到了广大人民的认可和信赖。

(二)大数据时代金融统计对宏观经济金融分析方式的影响

大数据时代金融统计对宏观金融分析方式的主要影响是改变了原有简单的对数据进行汇总的分析,而是将分析变得更为深层次。大数据时代下的金融分析,结合了现代社会相关的科学手段,使数据分析操作更为复杂,金融分析也相对变得更为透明,涉及的分析内容也更为全面。当决策者使用数据时,可以通过数据看到事件的本质,进而致使决策者在大数据时代的促使下,可以较快的对事件做出决策,同时决策的质量较以前相比也更高。

(三)大数据时代金融统计对金融监管的影响

互联网推动了大数据时代的到来,因此在大数据时代下,金融监管的效率得到了大大的提高。大数据时代下的金融统计,对原有的结构化数据的采集方式进行了相应的完善,进而提高了数据搜集的全面性,为金融监管工作的开展提供了有利的条件。同时央行通过金融统计的数据,可以全面、及时的掌握金融行业的操作。进而促使金融监管工作可以有效的进行,并提高了监管工作的工作效率。

二、大数据时代的金融统计模式创新

(一)重视细粒度数据的采集

大数据时代下,人民银行改变了原有的数据采集方式,逐渐向细粒度数据的采集方向发展,细粒度数据的采集要求其在采集过程中要搜集部分金融机构的数据,然后对金融机构的数据进行详细的分析,从而通过分析结果来观察市场的变动。同时在市场变动中出现不利于自身发展的问题时,可以通过数据的检测及时的采取相应的措施进行防护。大数据时代下的细粒度数据的采集,减少了金融统计的数据量,但同时也为金融检测带来了有利的条件,致使金融检测的范围更加广泛,检测的结果更为准确。

(二)建立通用数据标准体系

在原有的数据统计中,由于数据搜集不全面等其它外部因素的影响,致使金融统计的数据结果经常出现一定的误差。因此,在大数据时代的金融统计应根据新的条件,建立通用的数据标准体系,在建立通用数据标准体系的过程,一定要使体系能够满足金融统计的发展,同时要确保体系的内容涉及到机构信息、金融工具和金融记值,促使金融统计的数据趋向准确性。通用数据标准体系对金融机构数据的搜集带来了有利的条件,避免了数据搜集结果不一致的现象发生。

(三)建立金融业综合统计体系

在大数据时代下,要求金融统计要建立金融业综合统计体系,将银行等各方面的信息全都记录在综合统计体系中,致使相关人士通过金融业综合统计体系对相关的信息进行全方位的了解。并且通过金融业综合统计体系可以全面掌控金融体系中资金的变化情况。

同时金融业还应针对风险信息的统计建立相应的制度,随时掌控资金的风险暴露情况,并采取相应措施对风险进行预测,避免资金风险给金融业的发展带来较大的影响。

(四)扩大信息共享基础,完善数据渠道

大数据时代下的金融统计应制定相应的法律条规,以期避免出现金融统计出中的问题。同时也应扩大金融统计数据的信息共享基础,使统计的数据信息变得透明化,以便不断提升数据的真实性。其次,应完善金融数据的渠道,同时对金融数据统计部门的员工实行责任制管理,使责任落实到个人,在统计数据出现问题时,可以及时找到问题的出处,以便问题可以得到有效的解决。

三、结束语

综上可知,随着科学技术特别是互联网技术的不断发展,为实现大数据时代的金融统计创新提供了良好条件。各金融统计部门应从扩大信息基础入手,对金融统计模式加以创新,提高数据采集的效率和准确性,为金融监管、宏观调控政策制定以及经营决策提供数据支撑。

参考文献:

[1]俞立.平基于大数据时代背景下对金融统计的改革与应用[J].现代经济信息,2011,45(32):112-114

[2]周涛.金融统计业务系统数据集中方案设计及实现[J].华北金融,2012,33(06):312-313

大数据金融总结篇5

(一)社会融资规模的内涵、统计口径

社会融资规模是指一定时期内(每月、每季或每年)实体经济从金融体系获得的全部资金总额。社会融资规模的内涵主要体现在三个方面:一是金融机构通过资金运用对实体经济提供的全部资金支持,即金融机构资产的综合运用,主要包括人民币各项贷款、外币各项贷款、信托贷款、委托贷款、金融机构持有的企业债券、非金融企业股票、保险公司的赔偿和投资性房地产等;二是实体经济利用规范的金融工具,在正规金融市场,通过金融机构服务所获得的直接融资,主要包括银行承兑汇票、非金融企业股票筹资及企业债券的净发行等;三是其他融资,主要包括小额贷款公司贷款、贷款公司贷款、产业基金投资等。具体用公式可以表示为:社会融资规模=人民币各项贷款+外币各项贷款(不含境外贷款)+委托贷款+信托贷款+银行承兑汇票+企业债券+非金融企业股票+保险公司赔偿+保险公司投资性房地产+其他(盛松成,2011)。由此可见,社会融资总量不仅包含了传统金融机构银行,同时也包含了保险、信托和证券等非银行金融机构;不仅考虑到传统的银行信贷市场,同时也考虑到股票市场、信托市场和保险市场等中间业务市场。

(二)社会融资规模构成特征

2002~2012年我国社会融资规模构成图如下:

图1 社会融资规模各分指标占比情况

图2 社会融资规模部分分指标情况

图1和图2呈现下列特征:

1.人民币贷款占比一直占据着最大的份额,但随着近十年的发展,该部分份额占比下降趋势十分明显。2012年,我国人民币贷款占社会融资规模比重为57.8%,较2002年下降37.7个百分点。

2.以企业债券和非金融企业股票融资为主的直接融资规模迅速扩大。如2012年我国企业债券和非金融企业境内股票融资金额分别为22 551亿元和2 507亿元,分别为2002年的61.6倍和4倍。

3.金融机构表外业务大量增加。2012年,经济发展通过承兑汇票、委托贷款、信托贷款等渠道获得的资金分别达10 499亿元、12 841亿元和12 847亿元,其中信托贷款和承兑汇票基本实现从无到有,委托贷款增长近71倍。

4.非银行金融机构和新兴金融机构对经济的支持力度不断加大。2012年我国保险公司赔偿为2 816亿元,是2002年的6.5倍。新兴小型金融机构如小贷款公司为2 005亿元,实现了从无到有的跨越。

因此,从社会融资总量内涵及现状分析均可看出,社会融资规模较货币供应量和人民币贷款更符合我国经济迅速发展的客观现实。

二、社会融资规模视角下金融与经济发展关系实证研究

(一)社会融资规模总指标与经济发展实证分析

1.变量和数据。

考虑数据的完整性与可获得性,该部分采用的是年度数据,样本区间设定为2002~2012年我国的社会融资规模总量、国内生产总值和消费价格指数。为减少数据的波动性,降低异方差性,对数据取对数形式,其中,LNF 表示社会融资规模的对数,LNGDP表示国内生产总值的对数,LNCPI表示消费价格指数的对数。

2.ADF单位根检验。

当我们取得的数据样本为时间序列样本时,首先要对其进行平稳性检验,如果是平稳的,则说明时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化,反之,如果时间序列是非平稳的,则说明时间序列数据的随机过程会随着时间的变化而发生变化。如果所采用的序列为非平稳时间序列,那么在对变量作回归时,将可能导致伪回归现象。在这里,我们采用单位根检验方法ADF检验法对LNF、LNGDP和LNCPI及其一阶差分LNF、LNGDP和LNCPI序列分别进行检验,检验结果如表1所示。

表1 各变量平稳性检验结果

注:*,**,***分别表示在1%,5%,10%的显著性水平下;临界值由Eviews软件给出;其中,C和T表示带有常数项和趋势项,K为滞后阶数,由AIC和SC值最小准则确定。

从表1中可以看出,LNF和LNCPI在5%的显著性水平下是一阶差分平稳的,而LNGDP在10%的显著性水平下是一阶差分平稳的,这说明这三个变量的一阶差分序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化,具有一定的稳定性。

3.Johansen分析。

平稳性检验发现,原始时间序列都是一阶差分平稳的,如果直接对原始数据进行建模则有可能导致伪回归的现象。为解决上述问题,我们采用Johansen协整检验法对原始的非平稳序列进行检验,看其是否存在长期的均衡关系,如变量之间存在长期均衡关系,就说明用其原始的非平稳序列进行回归不会出现伪回归现象,反之则不然。具体检验结果如表2所示。

表2 Johansen协整检验结果

注:**表示在5%的显著性水平下拒绝原假设,临界值由Eviews软件给出;检验形式采取序列和协整方程都有线性趋势的形式,最大特征值检验说明存在唯一协整方程。

从Johansen协整检验结果可知,LNF、LNGDP和LNCPI三个变量之间有且仅有一个协整关系,即说明这三个变量的时间序列之间存在着唯一一个长期稳定的均衡关系,对其进行回归不会出现伪回归现象。

4.Granger因果关系检验。

为进一步了解各经济变量之间存在的因果关系,对LNF、LNGDP和LNCPI三个变量时间序列进行Granger因果关系检验,具体检验结果如表3所示。

表3 各变量Granger因果关系检验结果

注:由于时间序列长短关系制约,因果关系滞后3期以上无数据。

从Granger因果关系检验结果中可以看出,滞后1期、2期的国内生产总值是引起社会融资规模变动的原因,滞后3期的社会融资规模是引起国内生产总值变动的原因,消费价格指数和社会融资规模之间不存在显著的因果关系,而滞后2期的消费价格指数是引起国内生产总值变动的原因。

5.回归分析。

(1)社会融资规模对经济发展的影响。

从前文的假定模型可知,本文将滞后因素也考虑在内,同时,通过Granger因果关系检验对假定模型的滞后变量范围的选择进行了界定。根据Granger因果关系检验结果,将当期的社会融资规模、消费物价指数,滞后3期的社会融资规模,滞后2期的消费价格指数引入滞后模型作为自变量,将国内生产总值作为因变量,运用Eviews软件对相关数据进行最小二乘估计,估计结果如下所示:

LNGDPt=2.5078+0.3989LNFt+0.5064LNFt-3+

(0.4345) (11.6234) (6.1706)

LNGDP1=2.7027LNCPIt-1.9602LNCPIt-2

(4.0645) (-2.6921)

R2=0.9972 F=267.0948 DW=2.5037(1)

从回归结果的R2值和F统计量值可以看出,模型总体回归效果较好。但从每个解释变量的t统计量值来看,滞后2期的LNCPI不能通过显著性检验,将该变量从模型中剔除,再对模型进行重新回归,回归结果如下:

LNGDPt=-11.6460+0.3686LNFt+0.2186LNFt-3+

(-3.0572) (7.1032) (4.1209)

LNGDP1=3.8434LNCPIt

(4.6853)

R2=0.9904 F=138.0648 DW=2.4223(2)

从R2值和F统计量值来看,模型从总体上能够通过显著性检验,此外,各解释变量的t统计值都能在5%的显著性水平下通过检验,这说明整个模型能够较好地反映各解释变量之间存在的相关关系。

(2)经济发展对社会融资规模的影响。

根据检验结果,将当期的、滞后1期和滞后2期的国内生产总值作为自变量,社会融资规模作为因变量,运用Eviews软件对相关数据进行最小二乘估计,估计结果如下所示:

LNNFt=-7.2312-1.1974LNGDPt+0.2339LGDPt-1+

(-3.1298) (0.6147) (0.0923)

LNNFt=2.4884LNGDPt-2

(1.2532)

R2=0.9519 F=32.9484 DW=1.1484(3)

从回归结果的R2值和F统计量值可以看出,模型总体回归效果较好。但从每个解释变量的t统计量值来看,当期的和滞后1期的LNGDP不存在显著的影响,因此,将这两个变量从模型中剔除,再对模型重新进行回归,回归结果如下:

LNNFt=-8.0753+1.5672LGDPt-2

(-4.6724) (11.1590)

R2=0.9468 F=124.5242 DW=1.4910(4)

同理,从R2值和F统计量值来看,模型从总体上能够通过显著性检验,且解释变量的t统计值能在5%的显著性水平下通过检验,这说明整个模型能够较好地反映各解释变量之间存在的相关关系。

6.脉冲响应效应分析。

脉冲响应函数主要描述内生变量对误差变化大小的反应,即用来衡量来自随机扰动项的一个标准差大小的冲击对内生变量当期值及未来值的影响。在这里,我们主要考察我国社会融资规模和国内生产总值对其随机误差项发生变化或者说受到冲击时所作出的反应。具体结果如下图所示:

图3 LNGDP对LNF的脉冲响应

图4 LNF对LNGDP的脉冲响应

从图3的脉冲响应结果可以看出,当给本期的LNF一个正的冲击后,会给LNGDP产生一个正的的影响,并且随着时间的推移,影响将逐渐变小。同理,从图4的脉冲响应结果可以看出,当给本期的LNGDP一个正的冲击后,在短期内会给LNF产生一个负的影响,但自第2期开始,影响由负转正,正影响在第3期达到最大值后也呈逐渐变小趋势。从总体上来说,LNF及LNGDP随机误差项发生变化都会给对方产生正影响,且影响具有一定的持续性。

(二)社会融资规模分指标与经济发展关系实证分析

1.变量和数据。

为进一步了解构成社会融资规模各分指标与经济发展之间的关系,此处将对各分指标与国内生产总值年度时间序列数据进行相关性检验和Granger因果关系检验。对各分指标的时间序列数据进行对数处理,其中,LNRMBDK表示人民币贷款的对数,LNWBDK表示外币贷款的对数,LNWTDK表示委托贷款的对数,LNCDHP表示未贴现的银行承兑汇票的对数,LNZQ表示企业债券的对数,LNGP表示非金融企业境内股票融资的对数,LNBXPC表示保险公司赔偿的对数。

2.ADF单位根检验。

用ADF检验来判断各分指标时间序列是否平稳,具体检验结果如表4所示。

表4 各分指标平稳性检验结果

注:表示一阶差分。检验类型中,C和I表示带有常数项和趋势项,K为滞后阶数,由AIC和SC值最小准则确定。

由ADF检验结果可知,在5%的显著性水平下,外币贷款和未贴现银行承兑汇票的对数值是平稳的,在10%的显著性水平下,委托贷款的对数值是平稳的,而人民币贷款、企业债券、非金融企业境内股票融资和保险公司赔偿的对数值则均为一阶差分平稳序列,因此可以使用Granger因果关系检验研究各分指标变量与国内生产总值之间的关系。

3.相关性检验。

相关性分析主要反映两个变量之间的线性相关程度,社会融资规模各分指标与国内生产总值之间的相关系数如表5所示。

表5 各分指标与LNGDP相关系数

通过相关性分析可知,社会融资规模各构成指标与国内生产总值具有高度的正相关性。其中,人民币贷款、委托贷款、企业债券和保险公司赔偿与国内生产总值的相关系数较高,均超过0.9,外币贷款和非金融企业境内股票融资与国内生产总值的相关系数虽然次之,但也均超过0.8,就连相关性最小的未贴现银行承兑汇票与国内生产总值的系数也在0.7以上。

4.Granger因果关系检验。

对LNRMBDK、LNWBDK、LNWTDK、LNCDHP、LNZQ、LNGP和LNBXPC七个分指标与LNGDP时间序列进行Granger因果关系检验,具体检验结果如表6所示。

表6 各分指标与LNGDP因果关系检验结果

从Granger因果关系检验结果可以看出,在5%的显著性水平下,滞后1期的国内生产总值是外币贷款、未贴现银行承兑汇票、企业债券和保险公司赔偿指标的格兰杰原因,滞后2期的国内生产总值是委托贷款和保险公司赔偿指标的格兰杰原因,滞后3期的国内生产总值是人民币贷款指标的格兰杰原因。反过来,在5%的显著性水平下,滞后3期的人民币贷款、滞后2期的企业债券和非金融企业境内股票融资是国内生产总值的格兰杰原因。

三、结论及建议

本文对经济发展、社会融资规模、消费价格指数以及社会融资规模各分指标与经济发展的关系进行研究。实证研究表明,社会融资规模的变动显著影响经济发展,社会融资规模总指标及各分指标是经济发展的金融表现。

(一)社会融资规模对经济发展起正向推动作用

一是社会融资规模对经济发展影响的回归模型反映出社会融资规模对经济发展起正向推动作用;二是社会融资规模对经济发展影响的滞后期为3年,即社会融资规模变动不仅会对当年经济产生影响,还会对未来第3年的经济发展产生影响;三是从脉冲响应分析可知,社会融资总量的一个冲击会引起经济在一定时期内的稳定增长,但影响程度会随着时间的推移而逐渐减弱;四是从分指标Granger因果关系检验结果看,人民币贷款、债券和股票三个指标是经济发展的格兰杰原因。

(二)社会融资规模总指标是经济发展的金融表现

从Granger因果关系检验结果及回归模型可知,国内生产总值对社会融资规模同样具有正向推动作用,即两者互为因果关系。脉冲响应分析结论显示,给本期的经济一个正冲击后,在短期内会对社会融资规模产生负影响,但自第2期开始,影响由负转正,正影响在第3期达到最大值后呈逐渐变小的趋势。综上所述,社会融资规模会因经济发展而产生相应的变化,是经济发展的金融表现。

(三)社会融资规模各分指标是经济发展的金融表现

实证检验结果显示,除未进行检验的委托贷款、投资性房地产和其他三项指标外,其余七项分指标均与经济发展具有高度的正相关性。其中,人民币贷款、委托贷款、企业债券和保险公司赔偿与经济的相关系数超过0.9,外币贷款和非金融企业境内股票融资与经济的相关系数超过0.8,未贴现银行承兑汇票与经济的相关系数超过0.7。此外,分指标Granger因果关系检验结果显示,国内生产总值是人民币贷款、外币贷款、委托贷款、未贴现银行承兑汇票、企业债券和保险公司赔偿等多数社会融资规模分指标的格兰杰原因,即社会融资规模分指标同样也会因经济发展而产生相应的变化,说明社会融资规模各分指标是经济发展的金融表现。

通过理论与实证的分析,我们认为,社会融资规模是经济发展的动力,反之经济的快速增长又能一定程度上为金融的发展创造良好的宏观条件,使社会融资规模总指标及各分指标成为经济发展的金融表现。社会融资规模的推出,体现了金融服务和支持实体经济的本质要求。因此,我们建议:首先,需进一步关注社会融资规模指标,不断完善对该指标的数据统计、监测和,增强宏观调控的针对性和有效性;其次,优化信贷结构,发展资本市场,构造成熟的多元融资体系,保持合理的社会融资规模,促进国民经济平稳健康发展;再次,加快金融改革创新,为完善金融服务与促进实体经济发展提供良好的环境。

大数据金融总结篇6

关键词: 金融结构;产业结构;协整关系;误差修正模型;格兰杰因果检验

中图分类号:F830 文献标识码:A 文章编号:1003-7217(2013)03-0024-05

一、引言

金融是以货币、信用为基础的经济活动的总称,包括金融机构、金融工具和金融市场。金融在现代经济中起着越来越重要的作用,主要体现在资金转化、资源优化配置、促进技术进步、优化组织结构、促进产业升级等方面。以金融为核心的现代经济构成了银行业、保险业、证券业并驾齐驱的市场格局。现代金融形成了由交易对象、金融机构、金融市场、金融机制、交易方式等共同组成的体系,通过对该体系的监控,实现国家对经济的全面调控。

产业结构是一国经济结构的体现,产业结构主要体现在三次产业在经济中的比重。一国经济质量高低,主要体现在产业结构方面。经过30多年的发展,我国目前的产业结构有了较为明显的优化提升,第三产业与第二产业的比重大致相同。产业结构优化升级就是在传统产业的基础上进行更加科技化、低碳环保的改造,通过产业结构优化,发展高新技术产业与现代服务业,提升经济竞争力。

金融结构是组成金融体系各部分的相互配合的状态,一国或一个地区金融结构的差异,会影响经济增长方式,影响产业结构升级。而产业结构影响经济增长质量,所以,研究金融结构和产业结构的相互关系,对于优化我国经济增长模式、提升经济增长质量、有效提高宏观调控具有重要的现实意义。

二、国内外文献综述

Sergei Guriev和Dmitriy Kvasov(2009)分析了金融市场与资本结构的不完全竞争,主要分析了金融结构中的金融中介与企业融资的模式的关系,表示信息不对称下企业可以通过债务或股权融资项目提高增长机会,股票的出现使得金融中介可以将市场处于平衡状态。因此,金融中介使得效益存在差异的企业可以选择不同的融资模式[1]。Anne Anderson和Parveen P. Gupta(2009)分析了跨国的公司业绩问题,检验其是否是金融结构与体制方面造成的。结果发现公司治理结构与国家金融结构与制度有很大关系,通过检验1736家企业和22个国家与地区,结果发现金融结构与合理的制度能提高一国的公司治理水平,进而影响经济。Brian M. Lucey和QiYu Zhang(2011)考察了国家层面的金融一体化对于新兴经济体的企业融资影响,研究了24个国家4477家上市公司后发现,企业融资与信贷市场正相关,与股权市场负相关。并且证实了如果在国家层面能有相应的制度安排,企业的微观融资结构就会向好的方向改变。Riadh Aloui,Mohamed Safouane Ben Assa和Duc Khuong Nguyen(2011)检验了经济结构的作用,分析是否造成金融危机及其蔓延。通过选择新兴市场为主体,验证经济危机的传播效应,通过函数进行检验跨市场的联系程度[2]。

范方志和张立军(2003)从地区角度对我国金融结构和产业结构升级进行研究,检验结果表明各地金融结构变动程度大于产业结构升级程度,各地产业结构带动金融结构转变的程度东部最高、中部次之、西部最小。毛定祥(2006)对我国金融结构和产业结构的关系进行了协整分析,研究表明处于转轨时期我国逐渐向成熟经济转变,并且存在金融结构和经济结构不协调问题。侯建平,杨慧和刘璞(2009)基于金融结构理论对我国经济结构、银行业结构演变进行研究,分析了经济结构和金融结构现状,发现我国金融结构向适应经济结构的最优金融结构演进,并提出加快金融结构演进的政策建议[3]。董敏和袁云峰(2012)以区域金融结构为研究对象,分析金融结构对经济效率的影响,研究认为需要意识到在金融体制不做根本性变革的前提下进行纯粹的金融结构调整无益于生产效率的提升。在实施金融改革和施行金融政策的时候也需要考虑到地区性的特征[4]。 梦凌雁和闫翠芬(2012)对区域金融发展和产业结构进行分析,以重庆市为例,表明金融发展和第三产业有协整关系,并与其他两大产业也有关系,并针对其提出政策建议。王秀霞(2012)、李帅(2012)、尚莉,陶风华和付海龙(2011)虽然研究的对象与侧重点各有不同,但是对于金融发展和产亚发展也有类似的观点。

三、理论模型

根据前人研究成果,梳理出金融结构转变与产业结构升级的关联机制理论。为方便研究,假定存在两大部门,实体部门和金融部门。理想的状态就是经济均衡发展,金融部门和实体部门资源配置恰当,比例搭配合理,经济实现最优发展。

(一)金融结构转变和产业升级关系分析

假设存在两部门:传统部门和新兴部门。其中传统部门还可以划分为传统产业部门和金融服务部门,新兴部门也依此划分。依据理论假设,新兴部门对经济结构优化起着重要作用。

四、实证分析

(一)数据描述

1.金融结构发展。

正如上文所说,金融在现代经济中处于核心地位。金融应经济发展而生,同时又促进经济发展。金融一方面服务于经济,另一方面通过协调资源配置又反作用于经济。金融的作用,越来越表现在货币化程度的深化,银行、保险、证券等金融组织构成了我国金融系统。金融创新不断发展,货币形式多样化,“经济人”投资渠道多元化,金融宏观调控在经济中的作用越来越强大。

目前,随着金融业的快速发展和多样化,理论界还没有一种统一的指标来分析金融结构,目前主要有“金融相关率”和“金融结构比率”来表示。金融相关率是一个综合发展指标,表示金融资产在国民财富中所占的比重。金融结构比率从金融总量衡量金融发展。金融资产总量在这里包括非货币金融资产和广义货币(M2);非货币金融资产在这里包括国家债券、企业债券、金融债券和股票市场总价值;金融相关率就是金融资产总量与名义GDP之间的比值,金融结构比率是非货币金融资产与金融资产总量的比值。如图1所示,我国金融相关率发展速度较快,改革开放34年来,增长速度年均8.37%,尤其在2000年以前,大部分年份都保持在两位数增速,这说明我国金融资产规模总量不断增长,当然这里也包括货币发行量的因素引发的几次通货膨胀。金融结构相关比率相比金融相关率的发展规模较小,但是增速却快于金融相关率,年均达到9.22%。非货币金融资产在金融资产中所占比重,由1978年的1.28%提高到2011年的58.16%,比重增长明显,说明我国债券市场和股票市场发展迅速,金融结构多元化。虽然我国金融发展总体较快,但是金融结构不合理。金融资产总量番了数百倍,但是其中的货币性金融资产过多,银行仍在我国金融结构中占较大比重,信用市场不发达,风险主要集中在银行。金融资源分配也主要集中在银行,分配效率较低,资本市场不完善,使得我国融资结构也主要在银行贷款领域,资本市场作用未得到充分体现。

2.产业结构。

经过30余年的发展,我国经济总量保持了两位数的增长,各产业发展得到了极大地提高,同时产业结构也在发生着变化。从图2可以看出,第一产业占比不断下降,第二产业和第三产业比重逐渐上升,尤其是第三产业,规模虽然不及第二产业但是增长速度较快。三次产业的不断调整,意味着我国经济增长质量逐步提高。

虽然农业现代化、工业结构科技化、服务业发展迅猛,现代产业格局形成,但离产业结构优化还存在较大差异。我国第一产业基础较为薄弱,发展仍是粗放式,科技化水平较低;第二产业耗能高、创新能力不强,核心竞争力薄弱;第三产业发展落后,增加值与我国经济发展速度不相符,低于发达国家70%的水平。服务业升级转型步伐较慢,大多是传统的服务业,技术化与附加值不高,影响我国产业结构升级。

(二)数据分析

1.数据来源。

在理论分析的基础上,本文采用数据处理软件分析二者之间的关系,根据前人研究成果与本文研究内容的结合,特选用“国有银行存款占全国GDP比重”表示金融结构的转变,用字母FS表示。用“二三产业产值之和占GDP比重”说明产业结构,用字母IS表示(注:此处的字母表示与专有的“FS”和“IS”含义有差异)。时间跨度从1978~2011年。为消除时间趋势,特用1978年指数进行平减。基于本文研究变量之间的变动关系,故采用对数对数据进行处理。

(1)平稳性检验。

根据理论规定,变量之间可能会存在“伪回归”问题,为避免该问题,首先要对变量进行单位根检验,进而在数据平稳的基础上进行模型构建。

五、政策建议

以上通过理论与实际数据的分析,发现金融结构与产业结构之间存在相互带动的关系,以经济发展为纽带,二者互为因果关系。并且在长期和短期中存在稳定的关系。长期中双方存在较大的弹性系数,说明我国经济已经具备了较为完整的金融与产业发展框架。短期中,因滞后期数不同导致拉动作用存在差异,但是双方变动方向保持一致。

虽然双方存在良性互动关系,但是我国金融结构与产业结构还存在滞后发展问题,当前应从以下几个方面推动金融结构深化,提高产业结构优化程度:

1.从金融总量增长转向关注金融结构比率关系。金融目前已经发展到渗透各经济领域,并呈现出国际化、多元化和综合化特点。在国际上金融创新与发展不断提速的背景下,我国要加快金融市场化的进程。同时,也应该看到金融的繁荣发展也事关到国家经济稳定的问题。因此,应该要积极推动金融结构多元化均衡发展。

当前应该采取的措施有两个方面:一是提高金融结构的比率,也就是要提高非货币资产的比重。针对货币资产过大、银行业风险集中的问题,就需要积极发展非货币资产,关注金融风险,加强银行监管,提高金融安全性;二是,发展资本市场,尤其是股票市场、债券市场等,增加融资渠道,尤其要注意扶持中小企业,均衡社会各种规模企业的发展。同时要加强证券市场的监管,严惩扰乱市场的行为。

2.优化产业结构。

在经济总量全球第二,人均GDP突破5000美元的基点上,经济增长质量亟待提高,其关键的步骤在于产业升级。第一产业是立国之本,一方面要加大对农业的保护力度,另一方面要加大实施科教兴农战略,推动农业经济稳定发展,维护国家安全与大局稳定。针对第二产业出现的问题,就是要摆脱低端制造的桎梏,加强科技化研发,以政府作为引导力量,企业作为主导力量,共同促进产业竞争力,实现第二产业达到新型工业化目标。第三产业作为现代经济的主要抓手,要尽快提升其经济占比与产业内优化,这就需要一方面提高现代服务业的技术应用,加大行业促进力度,在政策支持、引导示范方面加强和培育并发展新的服务模式。除了产业内提高调整之外,还要注意三次产业的融合,利用第三产业作为第一二产业的有效结合点,坚持传统与现代、生产与生活的融合,提高经济增长质量。

参考文献:

[1]Sergei Guriev,Dmitriy Kvasov. Imperfect competition in financial market and capital structure[J]. Journal of Economic Behavior & Organization[J]. 2009, 72(1)):131-146.

[2]Riadh Aloui Mohamed Safouane Ben Assa Duc Khuong Nguyen. Global financial crisis, extreme interdependences, and contagion effects: The role of economic structure?[J]. Journal of Banking & Finance,2011,35(1):130-141.

[3]侯建平,杨慧,刘璞. 最优金融结构理论与中国经济结构、银行业结构演变[J]. 西安电子科技大学学报,2009,(6):51-56.

[4]董敏,袁云峰. 区域金融结构对经济效率影响的实证研究基于浙江面板数据的分析[J].中央财经大学学报,2012,(1):38-44.

大数据金融总结篇7

引言

储蓄作为物质资本积累的源泉,是推动一国经济增长的重要基础。储蓄得到最大程度利用依赖于储蓄投资转化率的提高。在货币经济中,储蓄过程和投资过程相分离,储蓄主体和投资主相区别,加之储蓄和投资分别受不同因素影响,储蓄投资转化率的提高需要金融发展的支持。但金融发展有自身规律,相比实体经济,金融机构的获利能力较强,金融发展在一定程度上会挤占实体经济投资的空间。已有不少学者对我国的金融发展与储蓄投资转化问题进行了研究。胥良(1998)认为,我国储蓄投资转化过程存在过多依赖银行金融机构的问题;姜昱、徐忠秀(2007)认为,金融市场的发展程度和金融制度通过提供有效渠道和方便路径对储蓄投资转化具有直接影响;刘新伟、罗超平、张梓榆(2016)认为,有必要进行金融支持供给侧结构性改革以促进储蓄投资转化的资本形成效率。但这些研究多从定性角度展开分析,缺乏量化的深入研究。

改革开放以来,我国的金融发展取得巨大成绩,目前,我国银行业金融机构总资产已突破200万亿元,比2000年的数据增长近10倍;股票总市值也已突破37万亿,比2000年数据增长近8倍。当前,在我国经济处于新常态,面临保增长、调结构等诸多任务的背景下,从实证角度判别两者之间是否存在因果关系,从而分析我国金融市场的发展是否能够提高储蓄投资转化率来促进我国经济的增长,具有重要的理论和现实价值。

一、指标选取及数据来源

(一)金融发展水平的衡量指标体系及数据来源

借鉴以往相关研究,本文选取了能够反映金融发展水平的6个指标,分别为反映银行中介发展水平的信贷总额/GDP、金融机构银行存款总额/GDP、金融机构贷款总额/GDP、反映资本市场发展水平的股票市价总值/GDP和股票成交金额/GDP、反映我国金融深化程度的M2/GDP。本文利用中国1992―2014年时间序列数据研究金融发展与储蓄投资转化率之间的关系,数据全部来自《中国统计年鉴》、《中国金融年鉴》、《新中国60年统计年鉴》、国家统计局网站。

(二)储蓄投资转化率指标

本文储蓄投资转化率通过以下公式计算:储蓄投资转化率=投资(固定资本形成总额)/储蓄(国内生产总值-最终消费)。

二、我国金融发展水平的评价

(一)评价方法选择

本文选取了6个衡量我国金融中介发展水平、金融市场发展水平和金融深化程度的指标综合、全面的衡量我国金融发展水平。但是较多含有重叠信息的相关解释变量往往会使问题复杂并存在共线性的问题,为解决此问题需要在数学上对数据进行降维。本文将采用主成分分析法对金融发展水平进行客观、综合、全面的衡量。

(二)主成分计算结果分析

KMO 和巴特利特检验的结果显示,KMO检验值为0.736说明数据间存在较大的共同因素,巴特利特检验值表明拒绝单位相关原假设,因此可以进行主成分分析。

表1说明,共提取1个主成分,方差贡献率达到了80.619%,说明该主成分能够较好描述我国金融发展水平。

表2进一步给出了主成分各指标的系数。根据表1和表2通过载荷量除以主成分相对应的特征值开平方得到主成分中每个指标所对应的系数,计算得到我国金融发展水平得分。本文将利用金融发展水平得分来反映我国金融发展水平。

三、我国金融发展与储蓄投资转化率因果关系的实证分析及结果分析

由于时间序列大都非平稳,采用传统方法回归存在“伪回归”的可能。协整分析则能够有效避免“伪回归”问题,使结果更加可信;而格兰杰检验则可以进一步精确判断变量间存在的因果关系。本文拟通过协整检验和格兰杰检验进行实证研究。文中LNCT表示储蓄投资转化率取对数,LNJRFZ表示金融发展水平取对数。

(一)单位根检验

对时间序列平稳性检验普遍使用的是ADF单位根检验,ADF主要由以下3??模型完成:

单位根检验通常以5%作为显著性标准,根据以上检验结果,原数据在5%显著性水平下是非平稳的,即使在10%的显著性水平下原数据也是非平稳的。但一阶差分之后所有数据平稳,因此原有数据是一阶单整序列。

(二)协整分析

通过以上检验,原数据都是一阶单整序列,因此它们之间可能存在协整关系,可能存在它们的线性组合是平稳的,即LNCT和LNJRFZ之间可能存在长期稳定关系。本文使用Johansen检验对变量协整关系进行检验,检验结果如表5所示。

结果说明,在10%的显著性水平下拒绝没有协整关系的原假设,因此变量间存在一个协整关系,协整方程为:LNCT=0.115411LNJRFZ。

(三)样本格兰杰因果检验

协整关系检验说明,储蓄投资转化率和金融发展水平之间存在长期稳定关系,但是它们之间是否存在因果关系及因果关系的方向需要通过格兰杰因果检验验证。本文格兰杰因果检验的结果如表6所示。检验结果说明,金融发展是储蓄投资转化率的格兰杰原因,相反储蓄投资转化率提高不是金融发展的格兰杰原因。

从协整检验结果和格兰杰因果检验结果来看,金融发展能够促进储蓄投资转化,两者之间存在着长期稳定关系,金融发展是储蓄投资转化率的格兰杰原因。可能原因在于,在储蓄过程和投资过程相分离的背景下,金融机构和金融中介一方面为动员储蓄和鼓励投资提供了有效的连接渠道,使储蓄―投资转化更加有效;另一方面,金融发展在信息提供和风险配备方面存在自身优势,能够为具有不同风险和流动性偏好的储蓄者提供具有不同特点的金融工具和金融产品进而满足其不同偏好,此外银行等金融机构和股票等金融市场还能够通过专业手段对企业信贷能力、企业借款利用状况等进行监督,避免了储蓄―投资转化过程中可能存在的信息不对称问题,使储蓄投资转化过程更加顺畅。因此,金融发展是提高储蓄投资转化率的格兰杰原因。

四、结论及政策建议

本文利用中国1992―2014年数据并通过协整检验以及格兰杰因果检验的方法进行了实证研究,得到以下主要结论。

1.金融发展能够与储蓄投资转化率之间具有长期稳定的正相关关系。2.金融发展是储蓄投资转化率提高的格兰杰原因,但储蓄投?Y转化率提高不是金融发展的格兰杰原因。3.金融发展能够促进储蓄投资转化率的提高。

基于此,本文提出以下政策建议:

1.鼓励并进一步发展金融在信息提供、风险配备等方面的能力,通过开发更有效的金融工具进一步满足不同储蓄主体对流动性和风险的偏好进而为储蓄投资转化提供更加强有力的支持。

大数据金融总结篇8

【关键词】金融结构;产业结构;实证分析

一、引言

国际金融危机爆发至今,其对我国深大影响且有愈演愈烈的趋势。从这次危机中,我们可以清晰的看到:结构性问题是制约经济发展的长期因素。我国因产业结构、金融结构等方面还不够合理,导致部分行业产能严重过剩、收入差距拉大等问题日益突出。解决这些棘手问题,需要发挥市场和政府的作用,切实调整和优化升级经济结构。如何找到金融与产业之间的内在联系,从而认识到两者之间的互相关系,对发展经济具有十分重要的意义。

目前对金融结构和产业结构的研究很多,如:王维安(2000)通过对格利和肖、戈德史密斯、麦金农等几位美国经济学家的金融结构理论的简要考察,实证分析了中国金融结构的三大变迁;李春红(2002)通过借鉴戈德史密斯的研究方法分析我国金融结构现状,探讨我国金融结构的优化方向;林毅夫(2003)从金融结构在经济增长中所起作用的角度,通过对全球制造业1980-1992年数据的经验分析,试图证明一国的金融结构必须要和产业规模结构相匹配;范方志(2003)在对西部地区产业结构和金融结构做出现状分析的基础上,提出了通过金融结构转变来促进产业结构优化的政策建议;马长有(2005)研究金融结构与经济增长的实证研究;谢文彪(2007)分析了西部某省金融结构的变化,通过对其金融结构与经济发展的实证研究得出两者是正相关的关系,应该大力推进金融结构的改革;李怀(2009)依据88个国家1990-2005年间的面板数据,运用面板单位根与面板协整分析方法分别对全体国家样本、发达国家样本以及发展中国家样本的金融结构(银行和股票市场)与经济增长的相关关系进行了实证分析;胡明超(2010)从理论上探讨了金融发展与产业结构调整之间的关联机制,具体实证分析了1980-2009年江苏省金融发展与产业结构调整之间的关系,并针对分析结果,提出相关的政策建议;高维芹(2011)从安徽产业结构和金融结构关系的分析入手,针对二者之间的互动关系,建立向量自回归(VAR)模型,通过脉冲响应函数和方差分解技术得出结论;韦继强(2012)在分析产业结构与金融结构互动关系基础上,以《国务院关于进一步促进广西经济社会发展的若干意见》出台后,广西产业结构发展目标及对金融需求的特点,当前金融支持广西产业结构优化面临的主要问题为研究对象,提出"十二五"期间加快金融业促进产业结构优化的建议。类似的研究还有:韩玲慧(2001)、王岩(2002)、张俊(2003)、张晓艳(2007)、张鹏飞(2008)、郭运泽(2011)、胡竹枝(2012)、董莹莹(2013)等。

通过对比发现,这些研究很多都集中于规范分析,而实证分析的涉及金融结构与产业结构的方面不多,以广西为例进行实证分析的几乎没有。基于此,本文通过对广西的金融结构和产业结构进行实证研究,力图揭示两者之间的关系,并为广西制定发展经济政策提供建议。

二、研究方法与数据

(一)被解释变量

金融相关率指标(FIR)。金融相关率是指某一时点上现存金融资产与当期国民财富之比。戈德史密斯认为用金融相关率可以衡量一国金融发展的水平。在实证检验中通常采用金融资产总量与当期国民生产总值的比率来替代。本文采用金融相关率这个变量来衡量金融结构。由于广西金融资产总量没有专门的统计,而其中债券、股票和基金的数据又不易获取,因此,计算金融资产总量只好采取近似替代的方法。本文用广西金融机构存贷款余额之和来近似估计金融资产总量FAT,用国内生产总值GDP代替GNP。

(二)解释变量

(三)模型的设计

(四)数据来源

三、实证分析

(一)WLS回归估计结果

(二)自向量回归估计结果

参考文献

[1]苏方林,宋帮英,侯晓博.广西碳排放量与影响因素关系的VAR实证分析[J].西南民族大学学报(人文社会科学版),2010(9).

[2]韦继强.西部欠发达地区金融发展与产业结构优化互动关系的实证分析[J].财经界,2013,4(5).

[3]郭运泽.金融结构与产业结构相互关系的实证分析——以成都市为例[J].现代商业,2012,47(8).

[4]高霞.产业结构变动与城乡收入差距关系的协整分析[J].数学的实践与认识,2011,41(12).

[5]李小玉,郭文.基于面板数据的中部地区产业结构与城乡收入差距关系的实证研究[J].企业经济,2011(12).

[6]李子奈,潘文卿.计量经济学[M].高等教育出版社,2000,3.

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