金融实证分析范文

前言：我们精心挑选了数篇优质金融实证分析文章，供您阅读参考。期待这些文章能为您带来启发，助您在写作的道路上更上一层楼。

第1篇

评估指标体系历来备受关注，人们普遍地把“输入”、“过程”、“输出”和“改进”等4方面内容作为专业评估指标体系的基本框架。在选择指标时，既追求全面性和代表性，也兼顾可测性和客观性。事实上，由于专业名称、类型、办学背景和省情的差异，以及定性指标难以打分、现场考察不易深入等诸多局限性，专业评估很难做到高度的准确客观和排名比较。但基于量化的视角，对指标体系的量化处理、指标数据的量化统计、测算结果的量化打分、评估排名的横纵向比较，将可以有效减少评估的误差。本文以全国12所高职院校金融专业为例，通过主成分分析和数据包络分析方法，着重进行专业评估的横向比较，为专业评估的跨省比较和整体提升提供实证参考。在借鉴和比较的基础上，我们按照专业人才培养要素和流程，遵从量化和数据可得的原则，选择了5个较具代表性的一级指标：师资力量和实践条件是专业建设的输入指标，培养模式和课程教学是过程指标，就业与声誉是输出指标，专业评估的改进指标则通过文章的第四部分数据包络分析给出。每个一级指标又分解出2个二级指标，其数据来源于“高等职业院校提升专业服务产业发展能力项目”2011年和2013年“专业建设状态数据表”，包括重庆财经、陕西财经、成都职院、北京财贸、山西金融、山西财专、浙江经济、辽宁金融、邯郸职院、长春金融、江苏财经、宁夏财经等12所院校表1。

二、基于PCA方法的专业评估得分与排名

主成分分析（PCA）是一种对评价对象绩效进行综合评价与监控的多元统计方法，其基本原理是利用降维的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标（即主成分），用它们代替原始变量绝大部分信息，并保证彼此之间互不相关、互不重叠。PCA在研究指标众多、关系复杂的问题时，既不需要量纲一致，也不需要对指标进行赋权或重要性排列，而是通过提取主成分这一关键方法来进行得分计算。我们通过运行IBMSPSS19.0，发现KMO=0.705，BartlettSig.=0.045，基本符合相关性和显著性检验标准。进一步的方差分解，得出累计方差贡献率超过80%，主成分个数m=4。在成分矩阵的基础上，我们得到了4个主成分的分值，通过计算表2给出了结果。从综合评分F来看，2011年正分院校5所、负分院校7所，2013年维持同样的格局，得分较差的学校比例偏高，意味着金融专业人才培养总体效果不乐观，没有随着改革进程的推进产生整体性水平提升。同时，排名最后的山西金融得分还处于下降状态，隐现了该校金融专业建设有继续恶化的风险。与之相反，浙江经济、邯郸职院和江苏财经则一直居前3名，专业发展状况良好而稳定。从排名变化来看，进步较快的学校有北京财贸和长春金融，分别上升4位和3位，退步明显的则是辽宁金融和成都职院，分别下降6位和3位，后者变化的幅度高于前者，既凸显了各院校间专业建设水平的不均衡，又警示我们需防范可能存在的“弱者羸弱”效应[7]。从院校类型来看，分布在东部省份的学校得分靠前，西部的居中，中部的则暂处于靠后位置，专业建设效果呈区域非均衡特点，并与前文所述的专业分布情况、地区金融发展水平相一致。通过对各院校2011年和2013年得分和排名求均值，排行前50%强的为国家示范（骨干）建设单位，其次为省级示范（骨干）建设单位，最后是非示范（骨干）院校。一些以金融专业为龙头的学校也没有显示出强大的竞争力，而是仍在追求生源规模的扩大，如山西金融2013年在校生已达1027人，在样本院校中排名第一，但F值却排在最后。院校性质类别方面，邯郸职院和成都职院虽非财经类院校，但F排名仍较靠前，表明现阶段院校性质对金融专业得分的影响有待提高。

三、基于DEA方法的专业评估改进分析

前文对专业建设现状进行了主成分分析，但缺乏深层次原因剖析和改进方法。数据包络分析（DEA）是一种基于线性规划的用于评价同类型组织（或项目）工作绩效相对有效性的工具手段，其实质是根据一组关于多输入、多输出的决策单元值来估计有效生产的前沿面，并据此进行多目标综合效果评价。用DEA模型进行分析前，要选择输入、输出指标，而根据以往的经验，选择指标个数之和不能超过样本量的1/2[8]，我们采用中介法，选择了具有代表性和一般性的3个输入指标（兼职教师年承担课时占比、生均校内实训室设备价值和专业教研项目人均经费）和2个输出指标（初次就业率、新生报到率）。设定DEA模型为投入导向型、规模报酬可变（VRS），运行DEAP2.1软件可得到各院校专业综合效率（也即技术效率）。综合效率只是一种相对效率，当它等于1，表明组织的生产是有效的，但实际效率并不一定非常高，有可能出现整体低效下的相对高效；当它小于1，则说明组织的生产是低效的，或者说组织消耗了太多的投入，却只获得了较少的产出。重庆财经、山西金融、邯郸职院和宁夏财经的综合效率为1，达到了DEA相对有效水平，其他8所院校均为非DEA有效（表3）。对非DEA有效院校进行投影分析，计算投入冗余率和产出不足率，投入冗余率是指优化后的输入指标可节省的投入比例，产出不足率则是优化后的输出指标可增加的产出比例。尽管成都职院、北京财贸、浙江经济3所院校非DEA有效，但并未出现投入冗余和产出不足现象，表明它们正努力趋向生产前沿面，综合效率接近DEA相对有效。但陕西财经、山西财专、辽宁金融、长春金融和江苏财经等5所院校，除“初次就业率”外，均存在投入冗余和产出不足现象，其中山西财专和陕西财经等综合效率得分仅0.427、0.518，明显低于样本院校的平均水平。从输入指标来看，山西财专和陕西财经的投入冗余率高达56.5%和47.6%，溢出效应明显，一方面应加大兼职教师、实训设备和教研经费的投入力度，另一方面切实提高它们的利用率，实行效率导向和目标考核制，优化专业建设的人力、物力和财力配置；江苏财经、长春金融和辽宁金融的投入冗余率有所下降，通过优化管理，将分别节省三个输入指标的20%、13.1%和12.4%投入比例。从输出指标来看，辽宁金融、长春金融、山西财专、陕西财经和江苏财经等5所院校的“新生报到率”产出不足，应加大招生宣传，注重特色凝练和品牌打造，提高专业社会满意度和美誉度；长春金融则要进一步重视学生的就业创业指导，建设孵化平台，通过一系列的措施改进，将可提升初次就业率10.7%的比例增长。

四、结论与建议

第2篇

>> 微型金融机构使命漂移的文献综述 经营环境对微型金融机构社会扶贫功能影响的实证分析 经营能力对微型金融机构社会扶贫功能影响的实证研究 基于财务视角的微型金融机构可持续发展分析 民族地区微型金融机构社会扶贫功能的统计学分析 微型金融机构（MFIs）发展的文献综述 农村微型金融机构的风险度量与控制 微型金融机构利率限制政策的社会效应 基于MNL模型的农村正规金融机构信贷供给行为的实证分析 法人金融机构信用风险压力测试的实证分析 从紧货币政策对地方法人金融机构影响的实证分析 农村金融机构收缩对农村经济影响的实证分析 江苏省中小金融机构发展的实证分析 简析微型金融机构的信用评级体系建设 浅析老挝微型金融机构的现状及发展方向 微型金融机构营运的成本、收入及监管机制 微型金融机构发展的前提假设、创新与展望 农村微型金融机构风险与经营绩效的动态关系 论微型金融机构的可持续发展策略 微型金融机构信贷问题与对策研究 常见问题解答 当前所在位置：l.

[2]Brette E.Coleman.2006.Microfinance in Northeast Thailand：Who Benefits and How Much？[J]， World Development，34（9）：1612-1638.

[3]Gaamaa Hishigsuren.2007.Evaluating Mission Drift in Microfinance：Lessons for Programs with Social Mission [EB /OL]，.

[5]Roy Mersland.2009.Microfinance Mission Drift？ [J].World Development，38（1）：28-36.

[6]Roy Mersland，R. ?ystein Str?m.2009.Performance and Governance in Microfinance Institutions[J]， Journal of Banking & Finance，33（4）： 662-669.

第3篇

城镇化金融支持灰色关联度分析模型时间序列计量经济模型

党的十提出了协调发展、互促共进的新型城镇化建设道路。新型城镇化建设坚持以人为本，是有中国特色的，将四化同步、优化布局、生态文明以及文化传承相结合的城镇化建设道路。相比较于以往的城镇化，新型城镇化把重点放在协调与可持续性上，更强调经济发展而不是经济增长。金融在我国当前的市场经济体制中日渐成为其核心与枢纽，各个行业的发展离不开金融业的支持。城镇化建设产生的基础设施建设、产业结构优化升级等需求可通过提供金融支持来实现。

一、问题的提出

在合肥市的城镇化进程中，非农业人口由2007年年的207.73万人增加到2014年的270万人；产业结构方面，2015年合肥市第三产业对GDP增长的贡献率为40.2%，相比以前年份有较大的增长，但同时期全国平均水平为50.5%，合肥市仍有差距。合肥经济年来发展迅速，金融业的发展也呈现出稳健的态势。金融业资产增加值对全市GDP的贡献率逐渐增大，对于实体经济的支持作用日渐凸显，可以推断金融业对于合肥市的城镇化建设存在着一定的促进作用。而具体这种作用体现在哪个方面，需要通过定性与定量分析得出结论，研究该问题将对推进合肥市城镇化建设产生重大意义。

二、文献综述

关于金融支持对城镇化建设的作用，我国有不少学者对其做出了分析。伍艳（2005）对我国城镇化滞后于工业化率的现象进行了探究，分析其原因为城镇化进程中金融抑制的存在；黄勇，谢朝华（2008）通过建设 VAR模型，得出促进城镇化的直接原因是银行贷款的增加的结论，但金融部门对城镇化建设资金需求的兴趣不浓，为了推进城镇化的建设，金融支持是关键；陈元（2010）对开发性金融的发展是否推进城镇化进行了探究，实证分析结果得出产业结构忧化以及基础设施建设等城镇化发展指标与开发性金融指标之间存在很强的相关性，并通过格兰杰因果检验发现开发性金融发展与城镇化推进之间存在一定的的因果关系；李舟（2014）着眼于农村城镇化建设，研究了金融支持城镇化建设中存在的问题以及其产生原因，认为金融创新在城镇化建设中具有重要意义，同时提出了相应的创新路径。各种实证结果均能证明金融支持能推动城镇化建设，但具体到某个城市时，金融支持的影响机制会因该地区的经济发展状况不同，因此对于合肥市的研究是有意义的。

三、金融支持新型城镇化实证分析

（一）指标选取与数据说明

1、衡量金融发展的指标

（1）金融规模：金融规模的大小直接体现为银行金融资产的数额，可以使用金融相关率FIR来衡量。其中FIR为全年存贷总额占GDP的比重。

（2）金融结构：本文用直接融资额（包括股票筹资额以及债券发行额）占资产总额的比重FS来表示金融结构

（3）金融效率：金融效率的一个重要质变表现为储蓄-投资转化率，可以采用储蓄转化率DLR来衡量金融效率。

2、衡量城镇化建设的指标

（1）城镇化率：城镇化率是衡量城镇化建设最为直接的指标，采用合肥市非农人口数占总人口数的比值UR来表示。

（2）产业化率：城镇化对地区产业的影响表现为产业结构的变动，采用第二、三产业生产总值占全市GDP的比重IR来反映产业化率。

3、数据来源及说明

以上衡量金融发展与城镇化建设的指标所需要的数据均搜集于《合肥统计年鉴》、《中国金融年鉴》以及合肥市统计局网站、合肥统计信息公众网。其中涉及到价格的数据，如全年存贷总额，第二、第三产业生产总值等指标数据，均已用以1978年为基期的价格指数进行了相应的调整。

（二）实证分析

1、灰色关联分析模型

根据经验以及对数据的观测，城镇化建设水平各项指标与金融支持各项指标之间存在一定的关联。灰色关联度是各指标间关系的量化，建立灰色关联分析模型，更深层次探究金融支持对新型城镇化进程的影响机制。

根据以上计算原理，运用MATLAB软件得出城镇化指标UR、IR分别与金融支持指标FIR、FS、DLR这三个指标之间的灰色关联度，如表1所示：从得出的各项灰色关联度数值可以看出，FIR、FS、DLR与UR、IR之间的关联程度有所差异，为了得出金融支持对城镇化建设影响的具体关系式，对时间序列数据进行回归。

3、时间序列计量经济模型

（1）单位根检验。数据平稳是建立时间序列计量模型的前提，目的是避免“伪回归”致使结果失去意义。运用EVIEWS软件对各项指标数据进行单位根检验，表2中为检验结果。各项指标数据在水平上均不呈现平稳状态，但二阶差分均通过检验，即二阶差分均不存在单位根，呈现二阶单整状态。

（2）E-G两步协整检验

在各个时间序列变量均平稳的基础上，分别以城镇化建设指标UR、IR为被解释变量，金融支持指标FIR、FS、DLR为解释变量进行OLS回归，得到两个多元回归方程。对UR与FIR、FS、DLR间的回归方程残差序列进行单位根检验，得到的统计量值为-2.9658，小于1%置信水平临界值-2.7057。

对IR与FIR、FS、DLR间的回归方程残差序列进行单位根检验，得到的统计量值为-3.2376，小于1%置信水平临界值-2.7057。

以上两方程各变量之间具有协整关系，在长期内趋于平衡状态。

四、结论及政策建议

（一）模型结果分析

从灰色关联度分析模型的结果中可以看出，合肥市金融规模、金融结构、金融效率与城镇化率以及产业化率之间均存在着较强的关联，尤其是金融结构对产业化率的影响，甚至达到了0.9以上。这是因为第二、第三产业的发展对资金投入的要求较高，在一定的金融规模条件下，合理的金融结构使得各产业能有效获取资金，推动产业发展及结构升级。由于选取的衡量金融效率的指标为储蓄转化率DLR，则可得出DLR对产业化水平产生的影响为负向。关于城镇化率，金融规模及效率相比较于其结构而言产生影响的更大，金融结构的影响主要体现在产业发展方面。

根据建立的城镇化率、产业化率的回归模型，金融支持各项指标与两者间的关系均呈现长期均衡状态，这说明金融支持确实能推动新型城镇化建设，从金融支持指标的影响系数看，在长期内，金融规模与金融结构对城镇化水平都存在较显著的影响，金融效率的作用相对较小。同时，这一结果也验证了灰色关联度模型的分析结果的可靠性。

（二）政策建议

随着社会发展水平的提高，金融已成为现代经济运行的核心。新型城镇化建设“以人为本”，旨在促进城乡经济协调稳定发展。将金融支持引入新型城镇化建设将推动其进程，提高其质量。基于以上建立的灰色关联度分析模型以及时间序列计量经济模型得出的结论分析，提出以下对策。

1、扩大金融规模，加大基础设施资金投入

基础设施建设是城镇化建设的一大动力。城乡协调可持续作为新型城镇化建设的本质，不仅要求大量信贷基金投入，同时要求妥善解决进程务工农民的岗位问题、医保完善程度问题以及城镇人口的教育问题等仅依靠国家财政支持与间接融资不能同步实现人口、产业以及空间城镇化。扩大金融规模，如在农村地区实行优惠的信贷政策，打破农村信用社的垄断，吸引城市金融资源向其延伸。实行联合自然人贷款制度，鼓励乡镇企业发展，避免农村资金外流，缩小城乡差距。

2、调整金融支持结构，发展多元化融资模式

政策性银行、国有商业银行以及股份制商业银行贷款是合肥市城镇化建设的主要资金来源，资金调度的灵活性不足，而借助不同类型融资平台的多元化融资模式，如信托、P2P、资产支持证券化等，市场机制引导下减少对银行直接融资的依赖，避免融资渠道的单一性，在金融规模扩大的基础上优化金融支持结构，推动新型城镇化进程。

3、完善金融制度，加强金融监管，提高金融支持效率

金融制度的完善以及金融监管的加强是金融支持效率的保证。在制度方面，仅实现利率市场化仍有不足。合肥市农村及欠发达小城镇的发展水平仍处于较低状态，在合理的利率水平前提下实现贴息政策，对其发展具有重大意义。这些地区金融业规模较小，结构缺乏完善，稳定的金融环境对提高其金融支持效率尤为重要。因此在制度完善的同时，金融监管机构需要出台相应的措施对抗潜在的金融风险。参考文献：

[1]郭艳艳.安徽金融支持城镇化建设绩效的实证分析[J].淮北师范大学学报（哲学社会科学版），2015（04）：60-64.

[2]陈元.开发性金融与中国城市化发展[J].经济研究，2010（07）：4-14.

[3]李舟.我国农村城镇化建设中金融支持存在的问题、原因及对策[J].河南师范大学学报：哲学社会科学版，2014（3）：88-90.

第4篇

本文选择以经济发达、金融市场发展速度较快的江苏省作为研究对象，在认识、归纳和总结西方国家金融发展与经济增长理论与实际经验的基础上，对江苏省经济增长和金融发展提供一个适度的实证，全面考察两者之间的辩证关系。最后结合该地区金融业发展与经济增长实际情况，在理论和实证两个方面研究成果的基础上提出协调江苏省金融与经济的政策建议。

关键词：金融发展；经济增长；多元线性回归模型

本文在认识、归纳和总结国外金融发展与经济增长理论与实际经验的基础上，对江苏省经济和金融的发展提供一个适度的实证，来关注其金融体系和经济增长两者之间的作用关系。通过经济数据，对二者进行实证分析，全面考察江苏省金融发展和经济增长的内在联系。

一、金融行业对经济增长的影响

本文以江苏省金融业发展与经济增长的多年历史数据为依据，对影响经济增长的各种金融因素进行实证分析，从而衡量其对经济增长的作用。以过去学者对经济增长的研究成果为依据，可以把促进经济增长的主要因素归纳为供给和结构。供给因素包括劳动力的增加、资本投入量的增加、国家注重教育所形成的劳动力素质的提高和投资于研发所形成的科学技术R（D资本的增加。结构因素指因为不同经济部门间边际生产率的差异或者需求结构变动所引起的人力、物力等所有资源的再配置效应，在本文选取金融业增加值作为分析指标，较为准确的反映出国民经济中金融行业的发展变化。金融业增加值，即衡量国民经济体系中金融业部门在一定时期内通过提供金融服务所创造的国民财富的价值总量。金融业增加值指标可反映出金融发展的绝对规模。[1]另一个与之相关的指标是金融业增加值比重，即金融业增加值与名义GDP的比重，该指标可以反映金融业发展的相对规模。

（一）散点图分析

图1 金融增加值与第三产业增加值散点图 图2 金融业增加值数与第三产业增加值散点图

由上图可知，金融业增加值与第三产业增加值之间存在近似直线的线性关系，随着第三产业规模与数量的扩大，金融业增加值也在不断上涨，而金融业增加值指数与第三产业增加值之间存在类似曲线的线性相关关系。

（二）回归分析

下面以江苏省1978年以来的经济发展的各项指标为基础所建立的经济金融发展实证分析模型，模型中U1表示资金融业增加值/第三产业增加值，U2表示金融业增加值指数/第三产业增加值指数，U3代表金融业从业人员所占第三产业比重，GTI表示第三产业增加值，I表示金融业增加指数，GF表示金融业增加值。分别以这几种变量对经济增长的贡献程度进行多元线性回归分析。

其中Y代表GDP中金融业增加值（%），弧β、η分别代表U1、U2以及U3的产出弹性，常数“C”可以用来反映经济增长中的技术进步程度。U1作为金融业增加值占第三产业增加值的比重，它能反映出金融行业发展在整个国民经济体系中的绝对变动情况，该数值越大，说明金融行业的发展速度就越快，金融业具有明显规模扩大的趋势。U2表示金融业增加指数占第三产业增加指数的比重，该指标可以反映出金融行业整体发展在整个社会经济体中的相对变动情况及其变化幅度与稳定情况。

利用上表所提供的数据可以对模型（1-1）进行多元线性回归估计，得到如下估计模型：

回归方程（1.3）中的偏相关系数1.09871表示GDP中金融业增加值对金融业增加值占第三产业增加值比重的弹性，0.09253表示GDP中金融业增加值对金融业增加指数占第三产业增加值比重的弹性。这两个系数可以说明在江苏省内的金融行业增加值对经济增长均具有比较大的贡献，0.84516表示GDP中金融业增加值对金融业从业人员占第三产从业人员比重的弹性。在该模型中，所有经济变量的T检验值均超过2，说明具有统计显著性。U1、U2和U3这三个解释变量偏相关系数的大小说明金融业增加值对经济增长的作用要强于劳动投入与增加指数。在回归方程（1.4）中金融业增加值指数呈现出对第三产业增加值负相关的关系，说明为金融业的发展在整个国民经济体系中存在结构不合理的情况。

二、金融发展对经济增长的影响

（一）指标选取

下文在对江苏金融发展与经济增长的各项指标进行选取时，鉴于目前能够收集得到的指标无法准确反映出江苏省在经济体制改革这一大背景之下的具体情况，另外江苏省有些统计数据例如存款货币银行总资产、央行国有资产总量等严重缺乏，统计标准不同时期口径也不同。所以下文在分析是会对一部分指标加以适当变化。实证研究分析所选取的指标有两大类分别为经济增长指标和金融发展指标。

1.经济增长指标

经济增长过程具体表现有总产出及人均产出的持续增加，实物资本积累率增加、经济结构优化、社会福利改善、投入产出效益提高等。

（1）国内生产总值GDP

在考察经济发展的实证研究中，国内生产总值GDP是代表一个国家或地区经济运行规模的比较具有代表性的指标，是颇为受关注的宏观经济统计数据。GDP增速越快表明经济发展越快，增速越慢表明经济发展越慢，GDP负增长表明经济陷入衰退。

（2）人均实际国内生产总值指标GRE

为了能够更加真实的反映出江苏省的经济发展水平并且考虑到江苏省人口稠密的实际情况，只研究该地区的生产总值而忽视人均的数值无法达到准确的认识，所以，可以将该省的人均实际GDP作为计量标准并采取自然对数的形式加以处理，从而得出对该地区经济增长的真实情况，即GRE=ln（人均实际GDP）。[2]

（3）实际国内生产总值年增长率指标GRG

鉴于江苏统计年鉴给出的国内生产总值数据大多是名义GDP，该指标没有考虑到物价水平和通货膨胀率这的对国内生产总值统计结果的影响，所以本文选用江苏在1990-2012年的实际国内生产总值值来衡量经济增长，实际GDP可以由名义国内生产总值除以其平减指数得到，但由于各国国内生产总值的平减指数统计数据缺乏，而居民价格消费指数CPI容易查阅，所以本文选用名义国内生产总值GDP与居民价格消费指数CPI的比值来作为反映江苏经济增长具体情况的指标，即实际GDP年增长率GRG=名义GDP/CPI。

（二）金融发展指标

1.贷款余额指标LAON

金融机构贷款余额是用来衡量江苏金融资产发展程度的指标，是指到某一节点时间为止，借款人尚未归还放款机构的贷款总额。贷款总额是指截止到某一日以前商业银行已经发放的贷款总和，表示企业向银行举债或融资的总额。所以贷款余额即指到企业会计期末尚未偿还的贷款额，其中，尚未偿还的贷款余额等于贷款总额扣除已偿还的银行贷款。近年来江苏省的金融资产在多元化水平上有很大提高，因此本文将贷款余额作为是衡量江苏省金融资产的一个重要方面。

2.金融相关率指标FIR

金融相关率（FIR）：是指在某一时间点上一国或地区所有金融资产价值与该地区经济活动总量之比。该指标可以说明某一个区域的经济货币化程度，麦金农在研究发展中国家的金融抑制与金融深化时提出了使用货币存量M2与GDP的比值作为衡量一国或地区的经济货币化程度，但是由于在目前的数据统计的发展程度上难以计算出精确的M2，所以本文选择把江苏省内所有金融机构存贷款总额之和作为所有金融资产的价值，再除以GDP，从而得出反映金融发展综合水平的金融相关率。FIR计算公式为（金融机构存款余额+金融机构贷款余额）/GDP。

3.金融效率指标SLR

金融体系的成熟与健全必须重视金融规模与金融效率的协调发展。效率在经济上主要表现为就是投入-产出关系。所以金融效率就是金融机构的投入-产出关系，用来测度金融部门对经济增长的贡献程度。鉴于江苏省乃至整个中国都长期处于计划经济体制之下而且国有经济在整个国民经济体系中占主导地位，所以本文以江苏省金融机构的各项存款与贷款之比[3]（SLR=金融机构存款余额/金融机构贷款余额）来反映金融机构的运行效率，考察其是否把所吸收的储蓄有效地从转化为投资投入到国民经济的生产中去。

4.证券市场发展程度指标DSM

近年来江苏省尤其是苏南地区在发展金融的过程中规模逐渐扩大，企业的筹资渠道与筹资方式也在不断地拓宽。大量企业选择在金融市场上购买资金需求单位所发行的有价证券（如商业票据、债券等）的直接融资的方式来筹措资金，因为这种筹资方式对投资者来说收益较高，成本相对较低，所以江苏省的有价证券市场发展迅猛，资产证券化程度对经济发展的影响作用越来越大。处于对江苏省债券融资规模较小的考虑，选择用股票筹资额占GDP的比重来反映江苏金融证券化的程度，即DSM=股票筹资总额/国内生产总值GDP。

三、多元线性回归分析

针对贷款余额LOAN、金融相关率FIR的单因素回归分析如下：

由上表可知，在滞后一期的情况下，贷款额LOAN拒绝原假设的概率为0.00776，小于0.1的临界值，所以贷款额LOAN是增加国内生产总值GDP的格兰杰原因，并且国内生产总值GDP不是贷款额LOAN格兰杰原因的概率为0.0024，也小于0.1的临界值，因此，经济发展与贷款额互为格兰杰成因。金融相关率也分别以0.00166、0.0034的概率拒绝原假设，但是无法拒绝金融相关率不是经济增长指标GRE、GRE的格兰杰原因，因此金融相关率与经济增长指标GRG、GRE存在单向因果关系。

根据以上所有选取的金融类指标的，可设计出如下的多元线性回归模型：

GRG/GRE=a0+a1FIRt+a2SLRt+a3DSMt+ξt（1-5）

在上述模型中。GRG与GRE是以不同的计量方法而得出的经济增长指标，FIR为金融相关比率，SLR代表金融中介效率，这两个指标可以综合反映江苏省的金融发展情况，DSM是证券市场发展程度的指标，此模型中主要指股票市场的发展概况，ξ表示随机扰动项。

利用上表所提供的数据可以对模型（1-5）进行估计，得到如下估计模型：

四、实证分析结论

从单因素的回归分析可以看出贷款余额（LOAN）与GDP存在因果关系，金融相关率（FIR）与经济增长指标GRG、GRE均存在因果关系。这一实证分析的结果表明江苏金融发展与经济增长两者之间存在正向相互促进效应。

从多因素的回归分析可以看出经济增长与三种金融指标之间的内在关系，具体分析如下：

1.江苏省的金融相关率FIR与经济增长指标GRG、GRE之间存在正相关关系，说明江苏省金融行业发展程度越高，则经济增长速度就越快，从这个层面上来说江苏金融行业的发展加快了经济增长。分析其原因，一是因为江苏目前经济发展的结构单一，大量企业对以银行为代表金融机构的依赖性强烈，所以金融机构存贷款数量的增加对经济增长的作用非常显著；另一方面，如果区域性的金融机构有足够的经济实力为本地区经济的发展提供雄厚的资金支持，这就有利于区域经济的成长，进而产生规模递增效应。

2.江苏的金融中介效率与不同经济增长指标呈现出了不同的相关性，一方面说明金融中介效率是促进经济增长的有力因素，另一方面也说明江苏金融效率存在不足。金融中介效率即为金融机构的资金投放于运行的效率，金融机构的运行效率越高，对经济的促进作用就会越明显，因为金融中介效率在代表了金融机构将储蓄转化为投资的效率，转化率越高就意味着金融机构将会把更多的存款或者闲置资金投放到股票、债券、基金等证券市场上，以此来激活整个市场。

3.江苏省证券市场的运行对经济增长的贡献不明显，甚至呈现负相关，即证券市场对江苏经济增长促进作用十分有限。究其原因，主要是有价证券的价格受到多种非经济因素的干扰，如心理预期、股价操作等，再加上证券市场监管不力、透明度低，导致江苏证券市场发展不成熟。此外某些上市公司通过资本市场而筹集的资金并非用于生产性的项目，而是转为他用，制约了证券市场发展对经济增长促进作用的发挥，无法显现证券市场在协调配置金融资源方面的作用。因此，与发达国家相比，江苏证券市场发展较为滞后。

五、协调江苏金融发展与经济增长政策建议

（一）增加江苏金融体系内非国有金融机构的比例

江苏金融业总体规模的发展与增加值比重的提高对经济增长有着积极地推动作用，但是金融业增加值指数对地区经济增长出现了阻碍经济增长的不利影响，这一结果表明江苏金融结构的发展存在问题。国家或地区在发展经济、调整或改进产业结构的过程中除了要长期保持对金融行业增加值的投入与稳步增长，更应该加强对金融发展整体规模与结构的重视。虽然在近些年来江苏凭借优越的地理位置与国内金融中心上海的辐射，金融业整体发展迅速，但是在发展过程中也出现了地区差异显著、金融结构过于单一等问题。就省内发展来看，苏南和苏北金融发展程度就存在严重的不平衡：以苏州、无锡、常州为代表的苏南地区已经形成了以中国人民银行为领导，国有商业银行为主体，非银行、外资金融机构并存和分工协作的金融体系，而且具有期货、期权、保单等丰富的金融工具。而苏北地区却金融产品种类少，金融组织结构单一，除国有商业银行、城市商业银行和农村信用合作社外，其他非国有类型金融机构如信托投资公司、基金管理公司等则较少在苏北地区开设营业点。

江苏目前的政策性银行，国有商业银行，国有控股的保险、信托、证券等行业的非银行金融机构在整个金融业中占有非常高的比重，已经造成国有金融成分在金融体系中的垄断局面，只有打破这种垄断局面，降低国有金融成分的比重，提高股份制商业银行、信托投资公司等非国有金融机构的比重并且逐步放松金融管制，降低银行业进入壁垒以解决当下中小企业、民营经济与农村的金融需求困境，才能起到改善江苏金融结构，优化金融体系的效果。

（二）合理发展资本市场，提高直接融资的份额

由具体金融发展指标对经济增长指标影响的数据分析结果可知目前江苏省资本市场（如股票、债券交易市场）发展所产生的影响没有能够起到优化的效用，甚至还表现出阻碍经济发展的反作用。但是纵观多个发达国家金融市场的发展可知成熟、多层次资本市场与其他金融市场相比具有高效配置金融资源的绝对优势：首先企业可以通过资本市场筹集到足够的资金，保证企业在成长过程中获得所需的人力、物力资源；其次资本市场价格的波动性特点，也时刻激励着企业更加谨慎地经营，使得企业不但注重眼前的利益，还对企业的可持续发展进行科学合理的安排与规划；而且资本市场高效配置金融资源的优势可将大量资金流向发展前景广阔的优质企业，利于这些企业扩大规模和提高生产率，从而发展经济。所以资本市场可以作为江苏金融发展的潜在有利因素。

目前江苏地区整体金融资本市场普遍存在着资本证券化率较低，上市公司与资本市场没有做到资金流与信息流的有效整合，该省在国民经济体系中的经济地位与上市公司质量不相适应，企业直接融资比重偏低而股权融资比例偏高以及大型企业地区分布不均衡等问题，严重阻碍经济总量的增长速度。

针对以上问题，首先江苏各大上市企业应该突破经济体制和限制政策的阻碍，完善并发展资本市场的功能，建立起融通资金、分散风险、高效配置资源、加快产业结构转型等功能完善的长期资本市场体系，使得政府机构、工商企业、房地产经营商等资金的需求者都能够参与投融资活动，为长期金融市场的发展注入活力。其次应改善上市公司质量，建立完善的企业制度。对待品质优良或发展前景广阔的上市公司，政府要实行适度的优惠政策扶持，鼓励并提高其研究开发的投入力度，加快优势企业的创新步伐与跨越式发展，建立创新机制，实现研究成果与经济发展需求的相互配合并促进地区产业结构的改善。再次应建立层次分明的资本市场体系，提升企业（尤其是非国有企业）的直接融资比重，促进企业融资渠道的多元化进程，实现江苏省资本市场全面发展。最后，省内各地区还要加快培育上市公司后备军，推动更多具有发展潜力的企业上市，尤其是上市公司数量偏小，经济也较为落后的苏中、苏北地区。

（三）注重金融安全与金融中介运行效率

金融安全最主要考虑的问题是金融业的稳定，要求对一切可能危及金融发展安全的因素实习规避，但是金融效率更加重视各种金融资源配置优化，金融资源配置最优化表现为经济体创造的实际价值，金融安全与效率属于金融发展的两个不同方面，二者的目的均是通过优化配置金融资源，促进资金融通并且造福于整个社会。因此，只有同时兼顾金融发展过程中的安全与效率，江苏金融发展与经济增长才能面对金融全球化的挑战，实现金融业高速、稳健的发展。

对金融安全与效率的重视并不表示二者的平衡或对等。因为对金融的监管是伴随交易规模的扩张与速度的加快而不断变化的，对应各个发展阶段都有与之相对应的监督、管理理念。一般来说金融发展要经历三个时期，一是本地金融市场时期，二是国际金融市场取代本地金融市场时期，三是全球化国际金融交易市场取代国际金融市场时期。同时，对于金融监管的理念也因而发生变化，从一开始只立足于安全这一监管目标，到发展为以金融经济资源配置高效为追求的理念，再到以增强本国各大类金融机构综合实力为首要考虑因素的现代监管理念。金融机构综合实力的提高，应该在保证提高金融运行效率的同时，重视金融发展的安全。面对经济、金融全球化的激烈竞争，只有秉承效率优先、同时兼顾金融安全这一理念，江苏的金融发展才能在保持金融秩序安全稳定的基础上，提升其在国内外金融市场上的竞争力，实现江苏金融发展现代化。（作者单位：云南师范大学经济与管理学院）

参考文献：

[1] 严忠.计量经济学[M].中国科学技术大学出版社，2005年223-345

第5篇

【关键词】家庭金融资产 风险性投资 影响因素

一、理论研究背景及相关文献评述

（一）国外研究综述

随着家庭理财理财意识的不断提高以及金融产品日趋丰富，家庭资产组合选择问题开始进入了学术视野。在2006年的美国金融年会上，compbell曾经提出了一个独立的新研究方向，即家庭金融。与传统的金融研究方向资产定价，公司金融相比，家庭金融已经成为目前金融学研究的前沿领域。

与基于投资者的资产组合理论相比，家庭资产组合理论研究引入了经济特征，生命周期，人口统计特征等因素对金融资产选择的影响。yoo（1994）是有scf的三个独立年份的界面数据分析资产配良种的年龄效应，年轻和年老的家庭参与风险资产的概率更低。guiiso等（1996）使用意大利的面板数据研究发现较高的工资收入风险与较低的风险资产持有有关。

heaton和lucas（2000）在研究中引入工资机制，分析发现家庭的工资收入与股票收益之间呈现出高度相关，一般具有高背景风险的家庭对于风险资产的持有比较少。shum和aig（2006）在研究中考虑了人口统计特征，分析发现性别，婚姻状况以及受教育程度都会影响家庭金融资产的配置。guiso，sapienza（2004）研究发现家庭对外界社会，金融机构的信任度越高，那么他们持有风险资产的比例也就越高。

（二）国内研究综述

到目前为止，关于我国居民投资的实证研究相对较少。样本选择以及有效样本数据的获取是主要难点。有部分学者对居民的资产结构进行了考察，如史代敏、宋艳（2005），利用四川省统计局在2002年四川省城镇居民家庭金融财产的抽样调查数据，分别考虑了年龄、收入、财富规模、受教育程度、住房所有权五方面的因素建立线性模型，考察各因素对家庭金融资产总量，以及储蓄存款和股票在金融资产中所占比例的影响。吴晓求等（1999）利用证券持有的增加量统计出我国居民金融资产的增量结构，并重点分析了影响该结构的因素以及改革开放以来居民收入资本化趋势。另外汪红驹、张慧莲（2006）以最优资产选择模型为基础探讨了通货膨胀、股市收益波动、消费者风险偏好对消费者储蓄需求的影响。

近期，出现的一些有关于家庭金融资产投资的文献有：邢大伟（2009）基于江苏扬州的调查，对城镇居民家庭资产选择结构的实证研究，文章分析了性别，年龄，学历等方面对金融资产结构和实物资产结构的影响。陈国进，姚佳（2009）的基于美国scf数据库的风险性金融资产投资影响因素分析，文章采用美国消费者金融调查数据为样本，建立回归模型对影响因素进行分析。卢家昌，顾金宏（2009）基于江苏南京的调查，对城镇居民家庭资产选择行为的影响因素分析，主要分析了家庭金融资产在货币类产品，证券类产品，保障类产品三个方面投资影响因素。

二、调查研究方案设计

（一）研究假设

通过对已有文献的梳理和归纳，并结合中国的国情，提出以下可能对中国城镇家庭风险性金融投资产生影响的因素：

1.家庭财富和人口统计特征。alessie和soest曾经对荷兰家庭1993～1998的数据进行分析，运用probit回归模型和选择模型发现，年龄较大的户主和比较富裕的户主持有相对较高比例的风险性金融资产，同时随着家庭财富的增加，家庭持有风险性金融资产的比例也会增加。

2.住房投资。在我国，住房问题是长期以来绝大多数家庭都很关注的问题，房价的波动对中国家庭的投资行为也会产生一定的影响，而且由于房产具有消费与投资的双重性质，还可能使中国家庭的投资呈现出随生命周期变化的特征。

3.劳动收入。在中国，劳动收入是大多数家庭主要的经济来源，也是家庭可支配收入的重要组成部分。

如果能够从一定程度上增加家庭的劳动收入，那么一定程度上能提升家庭承担金融投资风险的愿望。

4.投资偏好及预期。中国家庭的投资行为不仅会受到对宏观经济预期的影响，投资偏好近年来作为行为金融研究的一部分也成为重要的研究因素。

（二）问卷的设计

问卷的概念量表在设计时，先是参照了已有的“个体投资者问卷调查”的成熟量表，然后根据研究假设中所提到的影响因素进行调整修改。问卷调查主要分两个方面：首先是对于家庭结构的调查，包括人口统计特征以及家庭人口的基本情况，如：户主的性别，年龄，受教育程度，婚姻状况以及职业；其次是关于家庭金融资产总量和结构的调查，如：家庭金融资产，人均收入，存款等。同时，问卷还设置了“验证题”来帮助剔除无效问卷。

（三）问卷的发放与回收

调查采用随机抽样调查，在人口比较集中的各区街口商区，单位门口进行发放，调查对象覆盖了个体户，金融从业者，公务员，医生，教师等人群，筛选主要是删除通过问卷中设置的“验证题”来删除明显胡乱填写的无效问卷以及存在异常值的问卷。而对于问卷中存在的数据缺失的情况，则主要是通过两种途径修改：对于第二部分数据缺失或缺失数据超过2项的，直接视为无效问卷；而对于缺失数据在两项以内的，则采用众数填补的法则进行数据完善。最后，通过汇总统计，可以得到下列数据；实际发放问卷数为500份，回收得到292份，回收率为58.4%，最后被认定的有效样本数为224份，回收有效率为76.7%。

（四）样本的收集和检验

本文的抽样调查样本来源于城镇家庭，以江苏无锡的抽样调查结果作为实证的数据来源。由于无锡地处长江三角洲经济较发达地区，因此抽样结果更具代表性和合理性。经过spss16.0对抽样数据的处理，得到如下对有效样本的描述性统计：

通过表一的样本描述性统计不难看出，家庭中户主的性别为男性的比例要高于女性，也就是说男性参与风险投资决策的比例要高于女性，而且户主年龄在35～60岁之间的比例较高。本户主学历为专科和本科的占到了将近90%，此外，从家庭财富规模的角度来看，家庭拥有金融资产总额在10万到100万之间的占了绝大多数。因此，总体看来，这样的抽样结果基本服从正态分布，这样的结构大体上也是合理的。

三、实证研究分析

（一）主要变量的选取及描述

本文研究主要是分析人口统计特征，家庭财富，背景风险等方面因素对城镇家庭风险性金融资产投资选择的影响以及影响程度。其中人口统计特征包括户主的性别，年龄，受教育程度，婚姻状况以及职业；背景风险包括劳动收入，房产投资，其余变量还包括投资偏好，投资预期。

（二）实证模型的选择

1.模型一：logistic回归模型。本文首先对城镇家庭风险性金融资产是否持有产生影响的因素的作用程度以及显著性进行实证分析和检验。持有风险性金融资产的为“1”，而未持有风险性金融资产的为“0”。在借鉴同类文献结论和研究成果的基础上，假设城镇家庭风险性金融资产持有受到家庭财富，户主的性别，年龄，受教育程度，婚姻状况以及职业，劳动收入，房产投资，投资偏好，投资预期等因素的共同作用，即y=φ（x1，x2，……xi）+ε。y表示的是城镇家庭风险性金融资产的选择行为，xi是影响家庭风险性金融资产选择的影响因素，ε为随即干扰项。由于在实证当中，我们遇到的被解释变量为虚拟变量，而非连续性变量，因此传统的多元回归模型并不适用，无法进行合理的假设检验。所以，本文选用logistic回归模型来进行实证研究。logistic回归模型是对二元因变量的概率建模，即当因变量是一个二元变量，只取0与1两个值时，因变量取1的概率p就是要研究的对象。这里我们假设家庭参与投资风险性金融产品的概率为p，p的取值范围在0-1之间，将p做logit变换，可以得到logistic回归模型：

logit（p）=β0+β1f+β2i+β3s+∑β4iai+∑β5iei+β6m+β7se+ β8ri+β9ip+β10ie

然后，通过极大似然估计的迭代方法，可以找到系数的“最可能”的估计，并采用wald检验对参数进行检验，当wald值大者（或sig值小者，小于0.05）显著性高。

2.模型二：tobit回归模型。本文还将从微观角度建立城镇家庭风险性金融资产占总金融资产比重的模型。由于单个家庭风险性金融资产可能为零

也就是存在某个家庭不投资风险性金融产品，即风险性金融资产占总金融资产比重为零，而已它作为被解释变量时，显然经典的线性模型已经不再适用。根据国内外相关文献得知，在存在截断数据的情况下，tobit模型是较为有效的计量经济学模型。

根据家庭持有风险性金融资产是否为零，可以将样本分为两类。第一类是含有不为零的因变量和自变量；第二类是仅很有不为零的自变量，而因变量为零。这样，我们可以把变量间线性关系表示为：yi’=βxi+εt。

实际在性质上，截断的观测值与未截断的观测值是存在显著差异的，这是因为风险性金融资产占总金融资产比重为0，表示该家庭不投资于风险性金融产品，因此即使解释变量变化很明显，这些家庭投资与风险性金融产品的比重仍为，不会有任何变化。这样，风险性金融资产占总金融资产比重在性质上类似于离散型的虚拟变量。因此，我们通过建立风险性金融资产占总金融资产比重的tobit模型，来刻画解释变量对被解释变量之间的影响。

根据经济学理论背景，我们初步建立风险性金融资产比重的tobit模型如下：

tobit（p）=β0+β1i+∑β2iai+∑β3iei+β4f+β5f2+εtif rhs>0

模型的设计基于理论与数据相结合的思路，一方面我们考虑到经济理论背景来选择变量；另一方面我们又考虑了调查所得样本中获得的信息。

我们在估计模型时将采用国外相关研究中普遍使用的最小二乘估计，这也是人们所探索出的适用于估计tobit模型的主要方法，其参数检验的适用方法为t检验，sig值小者（小于0.05）显著性高。

四、结论

本文运用对江苏省无锡地区的实地抽样调查数据，通过运用logistic回归模型和tobit回归模型研究家庭财富，人口统计特征，背景风险以及投资预期和偏好对家庭风险金融资产投资的影响，我们可以得到以下几个重要的结论：首先，中国城镇家庭风险性金融投资的财富效应十分显著，随着家庭财富的不断增加，家庭投资风险性金融资产的概率不断增加，投资于风险性金融资产的比例也不断提高。其次，背景风险对中国家庭投资风险性金融产品的有较明显的影响：中国家庭住房投资对参与风险性金融投资具有明显的“挤出效应”，随着住房投资的增加，家庭参与风险性金融投资的概率以及投资比例都有所下降；此外，随着人均劳动收入的增加，家庭投资风险金融产品的比例就越高。第三，人口统计特征对中国家庭投资风险性金融产品的影响比较显著：风险性金融投资的参与率随着学历的增加而增加，与年龄呈一条凸曲线，年轻家庭和老年家庭参与率较低，中年家庭参与率较高。从投资比例来看，高学历的家庭投资比例较高，而自主经营会对投资比例有挤出效应。第四，家庭的投资预期向好会对风险性金融投资比例产生正的影响，而投资偏好风险性资产则会对风险性金融投资的参与率产生积极的影响。

参考文献

[1]陈国进，姚佳.中国居民就爱听金融资产组合研究【j】.西部金融，2008（8），20-22.

[2]史代敏，宋艳 居民家庭金融资产选择的实证那个研究【j】.统计研究，2005（10），45-50.

第6篇

关键词：科技产出 金融资本 科技金融 相关性分析

引言

在我国科技创新战略的实施中，科技金融日益受到社会各界的广泛关注。科技金融是指随着社会经济的发展，技术与金融结合日益紧密，相互依存、相互促进、融合发展的客观现象与动态过程。从广义来看，科技金融是促进科技开发、成果转化和高新技术产业发展的一系列金融工具、金融制度、金融政策与金融服务的系统性、创新性安排，是为科学和技术创新活动提供金融资源的政府、企业、市场和社会中介机构等及其在科技创新融资过程中的行为活动共同组成的一个体系，是国家科技创新体系和金融创新系统的重要组成部分。本文认为，科技金融是促进科技创新和高技术产业发展的金融资源综合配置与创新服务，是实现科技与金融紧密结合的一系列体制机制安排。

科技与金融融合发展的机制

从金融结构来看，科技金融合作机制由主业和环境两部分构成，其中，主业包括科技财政资源、创业风险投资、科技资本市场、科技贷款和科技保险五大部分，环境包括人才、政策和配套服务，主业和环境紧密结合形成了循环机制。在科技金融合作机制中，科技财政资源是指国家通过财政预算和科技税收政策，为科技活动提供金融支持，主要支持基础性的研究和发展；创业风险投资是专业投资机构在承担高风险的前提下，对处于种子期、初创期和扩张期的高成长性企业投入权益性金融资本；科技贷款是为科技开发、科技成果转化等科技活动提供的债务性金融支持；科技资本市场是为高新技术企业提供直接融资的除创业风险投资之外的资本市场，主要包括：债券市场、技术产权交易所、新三板市场、创业板、主板和中小企业板；科技保险是针对科技活动风险、高新技术企业运营风险和科技金融工具风险进行保险，包括商业性科技保险和政策性科技保险；科技金融环境是指科技金融各种工具运行的经济、社会、法律、文化等环境，是科技金融体系的重要组成部分。总之，科技金融的主业和环境紧密结合形成了循环机制，促进了区域经济的发展。

数据选择与方法

本文选取北京中关村2000-2010年的年度数据构建模型进行分析，以中关村科技企业总收入（y）来衡量科技产出，以负债性融资（x1）和股权性融资（x2）来衡量金融状况，数据来源于中关村企业数据库和中关村管委会数据统计。本文对以上数据取自然对数，减少时间序列异方差问题，易于得到平稳性序列，同时，在因果分析中，运用对数得到的弹性值比绝对值更有意义。按照平稳性检验、协整检验和Granger因果检验的步骤进行实证检验，基于检验结果，采用数据序列的对数形式得出回归模型，进而分析变量间的数量关系。

实证检验与分析

（一）单位根检验（ADF）

在ADF检验中，根据赤池信息准则（AIC）确定给定时间序列的滞后阶数，采用简易有效的画图法确定常数项或时间趋势项的选择。如表1所示，由于各个原序列ADF检验的T统计量和P值显示不能拒绝该序列有单位根的原假设，说明科技企业总收入、负债性融资和股权性融资的原序列都不是平稳的；而各一阶差分序列ADF检验值显示各差分序列均拒绝有单位根的原假设，说明一阶差分序列是平稳的，所有变量序列均为一阶单整序列。

（二）协整检验

用ADF协整方法检验变量之间的协整关系，也就是检验相应回归方程的残差序列是否平稳，即检验残差序列是否存在单位根。检验结果显示，残差序列的T值为-2.514195，P值为0.0180，拒绝有单位根的原假设，残差序列是平稳的 ，表明科技企业总收入与负债性融资、股权性融资存在显著的协整关系，即科技产出与融资存在长期稳定的均衡关系。

（三）Granger因果检验

用格兰杰因果关系检验来确定科技产出与融资之间的因果关系。由表2可知，在5%的显著性水平下，不拒绝“X2不是X1的格兰杰原因”的假设，拒绝“X1不是X2的格兰杰原因”的假设，因此，负债性融资是股权性融资的格兰杰原因；在9%的置信水平下，既拒绝“Y不是X1的格兰杰原因”，又拒绝“X1不是Y的格兰杰原因”，因此，科技产出与股权融资互为格兰杰原因；在6%的置信水平下，拒绝“Y不是X2的格兰杰原因”，不拒绝“X2不是Y的格兰杰原因”，因此，科技产出是负债性融资的格兰杰原因。可见，负债性融资与股权性融资存在单向因果关系，科技产出与股权性融资存在双向因果关系，科技产出与负债性融资存在单向因果关系。

（四）回归分析

基于以上检验可知，科技产出（Y）与负债性融资（X1）、股权性融资（X2）之间存在长期稳定的均衡关系和因果关系，进而，用回归分析确定它们之间的数量关系。因为X1和X2两个变量的相关系数为0.996583， 因此应舍去其中的一个变量来构建模型。

回归结果1：

lnY=-0.074827+1.049852lnX1（1）

该模型的可决系数R2=0.997549，说明整体模拟效果较好，表明了科技产出与负债性融资之间的关系，即负债性融资上涨1%，科技产出上涨1.05%。

回归结果2：

lnY=-0.786484+1.240156lnX1（2）

该模型的可决系数R2=0.990531，说明整体模拟效果较好，表明了科技产出与股权性融资之间的关系，即股权性融资上涨1%，科技产出上涨1.24%。

回归结果3：

lnX2=-0.594919+0.840683lnX1 （3）

该模型的可决系数R2=0.993177，说明整体模拟效果较好，表明负债性融资和股权性融资之间存在较强的相关关系，即负债性融资上涨1%，股权性融资上涨0.84%。

回归结果表明：

第一，负债性融资对于科技产出具有促进作用。当前，中关村科技企业的负债性融资渠道包括传统贷款、担保贷款、信用贷款、信用保险、贸易融资、国家专项贷款、小额贷款和企业债券，其中传统贷款是融资渠道的主体，但是，由于中关村高新技术企业具有创新性强、风险收益水平高和抵押品少等特征，银行不愿意向高新技术企业尤其是初创期和成长期的企业放贷，部分科技企业面临融资困难，因此，必须完善信用体系并创新信贷产品，拓宽负债性融资渠道，为科技企业提供多元化的融资服务，从而促进科技产出的增长。

第二，相对于负债性融资，股权性融资对于科技产出具有更强的促进作用。中关村科技企业股权性融资渠道包括天使投资、风险投资、境内外上市、代办股份转让和并购重组五类，其中，上市融资是最重要的融资来源，因此，应完善各个渠道的融资机制，为科技企业提供优越的股权性融资服务，从而促进科技产业的增长。

第三，负债性融资和股权性融资具有较强的互补性。中关村高新技术企业的生命周期包括五个阶段，即种子期、初创期、成长期、发展期和成熟期。企业在每个阶段的市场规模、成长模式和风险等级等方面明显不同，这就导致其融资需求不同：种子期和初创期的企业倾向于天使投资和种子基金，成长期和发展期的企业倾向于风险投资基金、股权投资基金和信贷融资，成熟期的企业倾向于上市融资和银行贷款，因此，整体上，负债性融资和股权性融资具有互补性，应构建全面的融资机制。

结论与政策建议

（一）结论

本文运用中关村科技企业的时间序列数据进行实证研究，并得出以下结论：负债性融资和股权性融资对科技产出都具有促进作用，其中，股权性融资的促进作用更强；负债性融资与股权性融资具有较强的互补性。

（二）政策建议

基于以上结论，本文从负债性融资渠道、股权性融资渠道、财政科技资金和科技金融发展环境四个角度，提出促进中关村科技金融发展的政策建议：

一是创新金融产品和服务，拓宽科技企业的负债性融资渠道。可以从以下几个方面着手：完善科技信贷机构体系，鼓励银行设立科技金融事业部、特色支行等机构，增强对科技企业的服务功能；推进符合科技企业特点的金融产品和服务方式创新，完善政银企合作机制和“投保贷”一体化机制；实施科技企业金融服务差异化管理，完善科技企业信贷政策导向效果评估制度；完善信用担保支持体系，鼓励企业设立信用担保机构和再担保机构，为科技企业提供以融资担保为主的信用担保；完善中小科技企业债务融资市场，为科技型中小企业直接融资创造条件。总之，要全面地推进针对科技企业的金融创新，拓宽科技企业的负债性融资渠道，从而增加科技产出，推动经济发展。

二是完善多层次资本市场，拓宽科技企业股权性融资渠道。可以从以下几个方面着手：积极参与建设统一的全国场外交易市场，完善制度，扩大规模；支持符合条件的科技企业发行上市，完善资本市场转板制度，建立有机联系的多层次资本市场体系；支持科技企业利用资本市场进行兼并重组；发展股权投资基金，引导基金投资于战略性新兴产业；完善非上市科技企业股权交易市场；研究出台支持天使投资发展的政策，培育天使投资者队伍，引导境内外个人开展天使投资业务；大力支持创业投资集聚发展，完善以政府资金为引导、社会资金为主体的创业资本筹集机制和市场化的资本运作机制；试点战略性新兴产业孵化器信托投资基金，投资发展长期持有型科技物业。

三是创新财政科技投入机制，有效缓解科技企业的融资负担。可以从以下几个方面着手：优化财政科技投入方向，发挥财政资金对重大基础科学问题、产业共性技术和中试试验发展的引领作用；创新财政科技投入方式，充分发挥财政资金的杠杆作用和引导功能，促进财政资金、产业资本、金融资本和民间投资的联动，形成高效的创新资源利用模式；完善财政投资科技项目管理机制，建立市场化的项目发现机制，形成有效的项目后续跟踪和评价机制。

四是完善配套服务体系，优化科技金融发展环境。可以从以下几个方面着手：以中关村核心区为基础建设国家科技金融功能区，加快聚集科技金融机构和中介服务组织，形成聚集效应；全面落实中关村国家自主创新示范区建设“人才特区”的政策措施，打造多元化的科技金融创新人才队伍；加强科技金融创新文化建设，营造鼓励创新、共担风险和讲求信用的投资文化环境；打造具有全球影响力的“中关村科技金融品牌”。

综上所述，中关村在科技金融的发展过程中，要创新金融服务于科技产业的方式，加大金融对于科技产业的支持力度，实现金融与科技产业有机结合，形成科技金融发展的有效机制，从而促进科技金融的快速发展。

参考文献：

1.高铁梅.计量经济分析方法与建模：Eviews应用及实例[M].清华大学出版社，2009

2.李子奈，潘文卿.计量经济学[M].高等教育出版社，2010

3.李颖.科技与金融结合的路径和对策[M].经济科学出版社，2011

4.谈儒勇.中国金融发展和经济增长关系的实证研究[J].经济研究，1999（10）

5.陈柳钦，曾庆久.我国金融发展与经济增长关系的实证分析[J].经济理论与经济管理，2003（10）

第7篇

[关键词]经济增长　财政支出　VAR模型

区域经济增长取决于不同的经济条件，其中一个重要的共性条件就是金融与财政所带来的资本积累。金融发展和财政支出在经济发展过程中发挥着吸纳资金和配置资金的作用，能否充分吸纳社会闲置资金及有效配置资金是财政金融是否有效支持经济增长的关键。目前,国内对财政支出金融发展的研究主要是采用了实证研究,而其理论研究基本上是西方财政金融理论在我国的运用和演化。本文以广西经济环境为研究背景，通过实证分析验证广西财政金融对经济增长的影响。

一﹑研究设计

（1）样本的选取和数据来源

考虑到调查样本的代表性和可获得性，本文用国民生产总值GDP来表示经济的增长；从当前广西金融发展水平来看，金融支持经济的增长主要还是通过信贷途径，故用全区金融机构年末贷款总余额来表示；用财政支出总额来衡量财政支出对经济增长作用的指标。

各指标来源于1978—2010年《广西统计年鉴》和《广西金融统计年鉴》的年度数据作为样本。为了剔除价格的影响因素，所有的数据均除以了居民消费价格总指数而得到实际值。同时为了避免数据的剧烈波动，对GDP、金融机构年末贷款总余额（X1）、财政支出总额（FE）进行了对数化处理，得到相应的指标LGDP、LX1和LFE，相关数据的处理主要使用EViews6.0分析软件。

二、实证分析

（1）单位根检验。我们需要对时间序列数据的平稳性进行检验，在时间序列分析中为避免出现虚假回归而造成结论无效，常用的是扩展的Dickey-Fuller（ADF）单位根检验。本文采用ADF检验，检验式为：

yt=c+αt+ρyt-1+ +ut

其中，yt是待检验的时间序列，c是常数项，t为时间趋势，k是滞后期，ut是随机误差项。原假设是H0：ρ=0，备择假设是H1：ρ

在对实际生产总值（LGDP）, 实际金融机构年末贷款总余额(LX1)，实际财政支出总额(LFE)水平值进行检验时，发现结果并未拒绝原假设，由此可知这三个变量均存在着单位根。进而对三个变量进行一阶差分后，则ADF检验结果显示LX1，LFE,LGDP均拒绝原假设，是一阶单整，具体检验结果如表一所示。

（2）协整检验

协整检验的思路即:如果变量之间的某种线性组合是平稳的,则随机变量的非平稳的时间序列是同阶单整的,即变量之间的关系可能是协整关系,否则就不存在协整关系"我们一般用两种方法来检验变量之间的协整关系,分别是特征根迹检验和最大特征值检验"本文中采用的Johansen极大类似值估计法。

在实际生产总值（LGDP）, 实际金融机构年末贷款总余额(LX1)，实际财政支出总额(LFE)为一阶差分平稳的基础上，本文采用johansen协整检验，以检验在三个变量之间是否存在长期稳定的某种关系，检验结果见表2所示。

Johansen协整检验的经统计量和最大特征值统计量检验均显示，三个变量LGDP,LX1，LFE之间存在显著的协整关系，其协整方程为：

LGDP=3905.35+0.85872LX1+0.070924LFE

6.39600 16.43888 1.227709

R2 =0.996898 F= 482.8931 DW= 1.6531

由回归结果可知，在1978年期间，对经济增长相对具有较大正向作用的是金融机构，因为方程中系数是0.85，表明金融机构贷款每增加1%，GDP增加0.85%。财政支出对经济的增长起正向的作用但并不是非常显著。这一结果与当前金融业成为我区经济发展的重要支柱相符合。

（3）格兰杰因果检验

通过协整检验我们可以判断变量是否存在长期均衡关系,但我们还要进一步验证变量之间是否构成因果关系"这就需要用到格兰杰因果检验(GrangerCausalityTest)了"格兰杰因果检验(GrangerCausalityTest)的基本思想是/现在和过去可以影响未来,但未来是不能影响到过去的0,这也就是说时间发生的时序是十分重要的"即:只有变量X的变化发生在变量Y之前,变量X才是引起变量Y的原因,同样如果变量Y是引起变量X的原因,那它也要发生在变量X之前。具体方法是,对于回归方程:

原假设为Y不构成对X的因果性,即H":p:=pZ=,日k=0,则在原假设成立的情况下:

～ F(k,T-2k)

其中SSEr为施加约束时的残差平方和(也就是没有Y的情况下X自身做回归的残差平方和),SSEu为没有施加约束时的残差平方和,T为样本容量,k为最大滞后阶数，这个检验的思路是,如果考虑Y的情况下的残差平方和小于没有Y的情况下的残差平方和,就认为Y和X有因果性。

为研究经济增长与金融机构，财政支出之间的因果关系，我们利用格兰杰因果关系检验法，经一阶差分运算后得到结果如下表所示。

从格兰杰因果检验结果来看，GDP的增加是财政支出增加的原因，财政支出并同样是引起GDP值变化的原因。两者互为因果关系。同样金融机构贷款额LX1与GDP互为因果关系。

三、结论与对策建议

（1）结论

1.金融支持和财政支持对经济增长的带动作用都是显著的。其中，信贷投入的边际经济产出要高于财政支出的边际经济产出，即通过信贷途径所产生的经济效应比通过财政支出途径产生的经济效应要高。通过进一步加大信贷投入可能提高资金利用的总体效率。

2.金融信贷投入和财政支出的产出效率总体偏低。计算信贷投入和财政投入的单位经济产出发现，各投入的产出基本属于较低水平，单位产出都不到1.且随着时间的变化，信贷投入的单位产出有逐年降低的趋势。

（2）对策建议

1.完善区域金融结构，建立多元化金融机构体系，提高广西金融业的整体水平。有效的金融体系表现在其所提供的金融服务能满足复杂、多层次和多样的金融需求，而广西目前的金融体系过于单一，只有通过发展多元化的金融机构，才能满足和刺激各种金融需求和引致需求，促进金融业的竞争，提高金融服务效率。

2.规范财政支出规模，调整财政支出的结构。总的来说公共支出规模对当地经济的增长有积极的作用，改革公共支出规模应有效使用财政支出政策，并将其作为一个宏观调节经济的工具，保持财政支出的适当规模，促进地方经济的发展。虽然财政支出规模与经济增长呈正比例关系，但不能盲目地扩大财政支出的规模。其次财政投入的产出效率偏低，主要体现在财政投入的结构不合理。财政投向应结合广西经济发展的实际需要和具体情况，建立合理的财政支出框架，以规范财政支出预算体系，提高财政投入效率。

参考文献：

[1]范学俊.金融体系与经济增长:来自中国的实证检验[J].金融研究,2006,(3):57-66.

[2]蔡则祥.中国金融结构存在的主要问题[J].经济问题,2006,(8):62-64.

[3]许涤龙,陆峰.我国金融结构的特点及其发展趋势分析湖南大学学报,2002,(5):33-35.

[4]张晓炯.EViews使用指南与案例[M].北京:机械工业出版社.2008

[5]王春元.我国政府财政支出结构与经济增长关系实证分析[J].财经研究，2009（6）：120-130．

[6]严成樑，龚六堂.财政支出、税收与长期经济增长[J].经济研究，2009（6）：4-14．

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第8篇

关键词：碳金融 CDM产业链 参与者模型

1997年，《联合国气候变化框架公约》以法规的形式限制了各国对温室气体的排放。为了帮助缔约国完成减排目标，《京都议定书》在2005年建立了三个灵活合作机制：国际排放贸易机制、清洁发展机制和联合履行机制。其中清洁发展机制，简称CDM，是《京都议定书》中引入的灵活履约机制之一。CDM允许附件1缔约方（通常是发达国家）与非附件1缔约方（通常是发展中国家）联合开展二氧化碳等温室气体减排项目。这些项目产生的减排量（CERS）可以被附件1缔约方作为履行他们所承诺的限排或减排量。

由于不同国家和地区技术经济发展水平存在差异，使得实现减排治理所带来的成本不同。依托以上三种机制出现的价差促使二氧化碳排放权成为了一种可交易的商品，从而出现了承载碳交易的“碳市场”。在碳交易不断发展的基础上，碳金融的概念也逐渐成熟―一般而言，泛指所有服务于限制温室气体排放的金融活动，包括直接投融资、银行贷款、碳指标交易和由相关活动产生的担保、咨询服务等。可以说CDM是中国碳金融发展的载体，本文所讨论的国内碳金融发展，也就是指依托于CDM的金融活动。

国内外研究现状

从针对CDM项目发展的研究来看，国内的现有成果种类很多。包括对不同方案下中国CDM成本效益分析，政府对国内CDM项目管理的经济手段分析等，而对CDM价值链下碳金融的发展大多数属于纯文字论述：叶东认为CDM机制已经成为一个新型的融资渠道，它积蓄了一个现实的买方市场，包括政府多边基金、政府基金、商业和发展银行、多边组织、欧盟内部交易体制等；郑思海和苏跃辉认为，中国CDM项目的融资问题成为制约其发展的一个瓶颈问题，主要包括缺乏环境友好型的信贷环境、融资渠道单一、金融产品开发落后等挑战。

国外文献关于CDM的价值链概念已经被探讨，其中包括由联合国环境署管理的CDM项目管道管理数据库。这个数据库通过给公司分组来描述卖家的性质，但是有些分组比较抽象，而且用于分配卖家的方法尚未公开；此外，Capoor和Ambrosi曾解释过如何把参与者分配到CDM价值链中，并强调了发展国家的金融部门所扮演的角色。John Psarras，Argyris G Kagiannas， Kostantinos D Patlitzianas 在研究清洁发展机制项目CDM 的融资方案时，重点介绍了荷兰清洁发展机制（CERUPT）和世界银行原型碳基金会（PCF）介入这个新兴领域的实践经验。

低碳经济逐渐得到越来越多国家的认可，并得到推广，但碳金融业务的发展在中国却没有得到足够的重视。本文拟通过分析目前国内外碳金融行业发展的现状，利用数据深入剖析中国CDM产业链上的环节和各参与者的活动情况，来构建中国特色的CDM产业价值链和参与者模型。

CDM价值链下碳金融发展的实证分析

（一）CDM机制的周期概况

由联合国环境署给出的定义可以看出，CDM项目周期包含以下几个步骤（见表1）。

从项目周期可以看出，CDM项目开发作为一项巨大的工程，从前期项目准备到后期碳减排额出售都有许多机构和企业参与其中。面对CDM形成的一条复杂产业价值链，国内碳金融行业发展目前已经起步，但仍存在许多不足。本文将利用多元统计中因子分析和聚类分析的方法，明确中国CDM项目价值链上的各个环节，并针对各环节的缺陷或特点来对碳金融发展提出相应建议。

（二）因子分析的数据来源和方法说明

1.数据来源。本文选择了名为CDM Bazaar的网站以及名为中国清洁发展机制网的网站作为数据来源。数据收集时间截止于2010年4月19日。其中从中国清洁发展机制网得到的目前参与国内CDM活动的公司共有173家，其中有效样本167个；从CDM Bazaar得到来自中国的卖方公司20家，有效样本20个。

2.方法说明。如图1所示，通过样本信息初步整理，列出目前在国内开展与CDM有关业务的25项公司活动。为了得到CDM价值链中各个环节，首先采用因子分析的方法在使信息的损失降到最小的条件下来压缩25个基本的重要活动。利用SPSS软件中主成分分析的方法展开因子分析，要求因子的累积方差贡献率达到80%，并对因子载荷阵进行旋转。把最终得到的8个因子整理归类，赋予有经济意义的名称后按照CDM项目周期的步骤对因子重新排列顺序。之后对所有的样本公司做聚类分析，以便更清楚的认识项目每个流程中参与方的性质和参与情况。

（三）CDM价值链

首先监测变量间偏相关性的KMO统计量，数值为0.864，各变量间的相关程度无太大差异，适合做因子分析。对数据进行因子分析后，再利用旋转后的因子载荷阵来突出每个公共因子和其载荷较大的那些变量的关系，并找出有较强相关性的活动，把它们归成一类，将原来的25项基本公司活动的基本信息进行综合得到8个主要成分，对它们根据经验命名，如表2所示。

将以上8个因子解释为国内企业参与CDM价值链的各个步骤，整个项目价值链中的各项活动包括项目的前期开发准备、项目商业咨询、技术支持、项目核证、项目融资投资、碳减排额的出售、金融中介、减排额购买。其中前四个环节都是与项目周期直接相关的碳具体活动，后四个环节则属于碳市场的活动。为了进一步探究CDM机制下中国碳金融活动的具体参与方和各个参与方的特点，下面将在因子分析的基础上，对187个样本公司进行聚类分析。

（四）参与者模式

利用上述因子分析结果中每个样本的因子得分进行系统聚类分析和K值聚类分析，从而确定了7个参与者模式。将最后的累中心位置数据阵的数据范围转化至0-1之间（加上最小值后除以极差），并根据经验给每个类别的参与者命名（见表3）。

从聚类分析的最终结果来看，中国CDM价值链上的参与者主要可以分为技术提供者、CDM专家、金融类机构、买方、卖方、指定经营实体（DOE）和咨询公司。为便于分析，将数据归类后整理如表4所示。

从因子分析得到的CDM价值链来看，项目流程繁琐且各个环节并非独立而是相辅相成的。这种复杂性给碳金融行业带来了巨大挑战：从审批程序来看，CDM项目必须在经过DOE的核证之后，通过国家发改委的审核，再到EB注册。

结论与建议

CDM机制下的碳金融是一条完整的价值链，其中应该包括政府部门、银行、企业等各个环节。只有各方面配合，才能保证碳色金融在中国的健康发展，从而进一步促进可持续发展的循环经济。

国家应出台相关政策支持碳金融业务发展。由于金融机构在选择发放贷款的项目时，往往愿意与流动性好，收益率高的项目业主合作。而部分能效产业投入大，资金的回收期又很长，项目融资的时候往往四处碰壁。因此，国家有关部门需要制定具体措施，通过相关政策调动金融机构办理碳金融业务的积极性。

商业银行可以采纳“赤道原则”。赤道原则由世界主要金融机构提出，要求金融机构在向一个项目投资时，对该项目可能对环境和社会的影响进行综合评估，并利用金融杠杆促进其在环保及周围社会和谐发展方面发挥积极作用。通过层层评估，银行能够针对不同项目制定不同融资计划，有效地控制了风险，保障了银行的收益和项目的可持续性。

相关部门应加快建立国内的碳交易市场机制和交易平台，为碳金融发展打下基础。这方面可以借鉴国际上相对成熟的碳交易市场，如欧盟排放贸易体系（EU ETS）、芝加哥气候交易所（CCX）等，从而构建多元化、多层次的碳交易平台。

参考文献：

1.任卫峰.低碳经济与环境金融创新[J].上海经济研究，2008(3)

2.孔瀛，卢五一. CDM：开发过程和风险评估[J].中国科技投资，2006(7)

3.司徒秋玲，徐烨.商业银行参与碳金融市场问题的思考[J].中国新技术新产品，2010(3)

4.王增武，袁增霆.碳金融市场中的产品创新[J].中国金融，2009(24)

5.邹亚生.低碳经济背景下我国的碳金融发展之路[J].中国金融，2010(4)

6.阎庆民.构建以“碳金融”为标志的绿色金融服务体系[J].中国金融，2010(4)

第9篇

关键词：县域经济、修正贷款余额、广义金融需求

一、中西部县域金融需求的基本分析

从广义的金融需求来说，中西部县域的金融需求主要表现为以下几个方面：一是银行贷款需求，这是中西部县域金融需求的主要部分。在舞阳县当前的经济发展阶段，间接融资、银行贷款是最主要的资金来源。它们又衍生出抵押、质押和中间业务等金融性需求。二是保险需求，可分为生活保险需求和生产保险需求。对于中西部的大多数县域来说，农村的生产性保险需求显得尤为普遍和强烈，但难度也很大。农村的生产性保险需求源于农业生产的市场风险和自然风险。农业保险业务的开展有助于农村经济的产业化和规模化。三是衍生金融服务需求，这主要是由农业生产的高风险决定的。为了实现农民的增产增收，单靠市场+公司+农户的农业产业化模式和发展农村保险业务是不够的，还应开辟规避自然和市场风险的新渠道，这就是衍生品市场。衍生金融服务的需求主要集中在形成规模的大型农业龙头企业和其他行业的大型企业上。四是直接融资需求。从市场经济自身运行的规律和发达国家的情况来看，资金从县域向城市、从落后地区向发达地区的聚集是必然的。

从地域来看，中西部县域的金融需求可以分为农村金融需求和城镇金融需求，农村转型经济中金融需求分为农户需求、农村企业需求和农村公益性需求。农户的金融需求主要包括自然型农户需求（用于满足应急性生活和维持简单再生产需要）、转型农户需求（主要用于扩大再生产）、市场型农户需求（主要满足扩大再生产、农业产业化和防范农业经营风险的需要）。农户需求主要表现为小额贷款需求和保险需求。由于绝大多数农村企业是利用当地廉价劳动力和自然资源兴建起来的小型企业，它们主要是民间融资需求、银行贷款需求和由此衍生出来的抵押、质押和担保需求。对于非常突出的大型企业来说，则主要表现为银行贷款需求、中间业务需求、衍生服务需求和直接融资需求，它们对农村保险的需求相对较小。农村金融的公益性需求主要满足农村道路、水电、灌溉、防洪等基础设施的建设需要，主要表现为政策性金融需求。城镇金融需求则遍及城镇经济中的各行各业，按规模可分为个体工商户的生活、创业并扩大规模的贷款、理财、保险需求；小型、中型和大型企业的融资、投资和保险需求；按性质可以分为银行贷款需求、中间业务需求、生活和生产保险需求、衍生品服务需求和直接融资（包括融资和投资和引进外资）需求。从整体看，县域经济的综合性金融服务需求越来越强，同时表现出明显的二元性、季节性、风险性、长期性、分散性和灵活性，突出特点是非规范性、多层次性和转型性。这也正是现代金融服务难以深入中西部县域的重要原因。

二、中西部县域金融需求的实证分析

金融需求源于经济发展的需要。由于原始数据的缺乏，特别是缺乏农村保险、中间业务、衍生服务和直接融资（主要是资本市场融资和引进域外资金）等方面的数据，我们仅就商业贷款需求和舞阳县GDP的关系建立回归模型。

关于贷款需求指标的选取。本文采集了舞阳县1990-2005年共16对商业贷款和GDP样本数据，但在2000年之前（也就是国有商业银行彻底商业化之前）的贷款余额基本上反映了贷款需求状况，而此后的贷款余额则主要反映了商业银行的贷款供给状况，我们就把剥离核呆置换部分加进去来接近实际的贷款需求（即修正的贷款余额）。据此用Eviews5.0对贷款需求（Y）和GDP(X)的关系进行最小二乘分析,结果如下：

三、其他金融需求的简单说明

首先，我们在对民间融资的需求状况作一简单说明。民间融资的滋生和繁荣源于现代金融服务在中西部县域中的不足。现代商业银行在贷款投放时，非常注重信息分析的规范性，通过一系列规范的财务分析来归避贷款投放的道德风险和逆向选择。而在中西部县域中，符合贷款条件的经济个体很有限，特别是在农村更是寥寥无几，这就造成了中西部县域中贷款需求和供给的相互不经济。因此，无论是中西部的县域经济，还是存在二元经济结构的其他国家，民间融资历来都是二元金融的另外一元。但中国县域经济中的民间融资发展更为曲折，因为在传统体制下，民间融资被视为计划经济的负面力量；在现在的市场经济体制下，民间融资因为难以监管又被认为是滋生金融风险的土壤。所以长期以来民间融资的发展受到多次冲击。如果传统体制下通过货币投放的倒逼机制还能基本满足县域经济的发展的话，那么，在市场经济体制下，随着倒逼机制的逐渐弱化，金融抑制的作用就越来越突出。但需求创造供给，这是市场经济最基本的运行特征。1990年，舞阳县民间融资额为2830万元，到2005年，达到34514万元，16年间，年均增长17%，特别是最近5年，更是达到30%以上。民间融资的快速增长不仅反映了二元经济结构中传统金融服务对中西部县域的适应性，也在一定程度上减小了舞阳县的资金需求缺口，缓解了中西部县域的金融抑制。我们判断，今后5年，国有商业银行对舞阳县的贷款可能会出现一定程度的恢复性增长，但不会改变目前商业贷款市场的基本格局。农村信用社信贷投放量已经达到最高界限，如果今后5年农信社没有完成既定的体制改革目标，贷款不良率和连续巨额亏损没有根本性改善，要维持最近10年的年均贷款增长率（9.6%）是困难的。邮政储蓄银行的当地贷款投放额度有待进一步观察，这中间还有很多问题需要解决。引进域外资金取决于舞阳县的资源型工业企业在总公司中的相对位置，要维持最近3年的引资势头还面临太多制约因素。资本市场融资门槛太高，县域经济很难进入。这样，舞阳县大量的过剩资金需求可能会转到民间融资市场上，从而进一步提高民间融资利率。但从整体上看，民间融资需求在今后5年还会有很大的成长空间。这种情况在中西部的大部分县域经济中应该是普遍存在的。

其次，关于政策性贷款的需求情况，受资料限制，我们只能做一简单地预测性说明。现在，农业发展银行贷款主要用于粮棉油等农副产品收购，而这些农副产品生产受自然条件的影响较大，使农发行的年度贷款余额也呈现一定的波动性（比如2003年，舞阳县遭受洪灾，农发行贷款余额较上年减少12%）。整体上讲还是平稳发展的，1994-2005年间，农发行贷款余额年均增长11%。近几年来，县域经济中农业产业结构的调整很快，区域性特征增强，种植大户越来越多。根据我们的调查，现在农业贷款的需求重点正向市场型较强的农产品（如蔬菜、水果、菌类作物和养殖）种植大户集中，需求量越来越大，但现在他们无法申请政策性贷款。这样，现在的政策性贷款的支持范围明显偏小，而且着重于市场支持而不是生产加工支持。随着农发行贷款范围向农业产业化龙头企业和种养大户扩展，今后5年的政策性贷款需求的增长速度应该明显快于11%，因为随着县域经济工业化和城市化的加快，农业产业化龙头企业和种植大户的成长性更强。

作者单位：中原工学院

参考文献：

[1]武胜利.我国西部欠发达地区金融发展中的几个问题[J].陕西师范大学学报（哲学社会科学版），1997（1）:55-57.

[2]谢丽霜.西部开发中的金融支持与金融发展[J].大连:东北财经大学出版社，2003,46-48.

[3]徐联初,罗光协等.金融弱化现象中的融资机制[J].金融研究2005,12:13-14.

第10篇

关键词：金融；产业集聚；经济增长；实证分析

随着信息业的发展，资本的流动加大，金融产业得到空前发展，金融产业集聚效应已经得到越来越凸显。在西安建设国际化大都市的背景下，研究西安金融产业集聚与经济增长之间的关系，成为一项重要课题。但是，目前研究西安金融产业集聚与经济增长的关系文章较少。本文通过西安2000年至2012年的金融经济数据检验金融产业集聚与经济增长的关系。

一、实证分析

在国外关于产业集聚的研究文献中，产业集聚计算主要分为四种方法：空间基尼系数、产业集群指数、哈莱-克依指数、区位熵指数。本文主要采用区位熵指数方法，衡量金融产业的区域集聚程度。计算方法如下：

（一）单位根检验

首先在进行协整检验之前，进行检验单位根检验，确定单整阶数，通过EVIEWS检验结果可以看出，经过一阶差分后都是平稳序列，都是一阶单整序列。结果见下表：

注：Δ表示一阶差分。

（二）协整检验

从上面得到金融产业集聚指数和人均地区生产总值都是滞后一期是平稳的，可以进行OLS回归，得到协整方程：

LGDP=980.45+7904.4LQ

（70.52）（39.87）

R2=0.943 DW=1.47

并对残差序列进行单位根检验，通过平稳检验，是平稳序列。所以金融产业集聚与经济增长长期保持着平衡关系。

（三）格兰杰因果检验

对LGDP和LQ进行格兰杰因果检验，得到两者具有长期稳定的互为因果关系。在滞后2期，经济增长才是金融产业集聚的因果关系，说明，经济增长到一定程度，才会对金融产业集聚有一定拉动作用。

二、结论

从本文实证结果来看，西安金融产业集聚和经济增长两者存在长期稳定关系，并且金融产业集聚对经济增长的拉动更为主动，当经济发展到一定时期，对金融产业集聚会产生促进作用。所以，加大金融产业集聚效应是提高西安经济增长的一个有效途径。本文结合西安目前金融发展现状，认为可以从以下几个方面着手：

（1）西安市政府应当加大对金融产业集聚发展的支持。西安市政府可以建立有关金融产业集聚的相关政策，促进金融区的发展，协助金融企业之间的交流合作。采取简化审批手续，降低税收等政策吸引金融企业入驻金融园区。并且可以吸引跨国金融公司来西安设立办事处或者将总部建在西安，提升西安的知名度，发挥网络辐射作用。政府还应当积极推动金融信息技术的建设。信息技术建设不但可以克服时间及空间的延迟，还可以节约交易费用，提高效率。

（2）推进人才建设。金融竞争的核心是金融人才。目前，金融业缺乏高级管理人才，所以应当加大高校和业界的教育以及后期培训。也可以通过人才政策吸引一批具有丰富经验的海外人才落户西安，提高金融机构效率，进一步壮大金融产业发展。

（3）建立和健全金融监管体系

金融行业是一个风险集中的行业，所以要想金融业健康发展必须要有健全的监管体系。主要做到两点：保证公平竞争环境和市场稳定。防范金融风险，为市场发展提供安全环境。政府必须出台相应的法律和法规规范金融市场，为市场交易的正常及顺利进行创造良好环境。金融产品不断创新、金融服务方式也不断在改变，监管不能够落后在这些创新之后。监管机构应当及时更新监管理念，改进监管手段和工具，适应不断快速发展的金融环境。

（4）加快金融创新，提高金融服务效率。西安金融机构应当加大金融产品、服务的创新，实现金融业的快速发展，满足顾客不断变化的金融要求，完善金融工具。积极开拓服务领域，扩大服务范围，创新服务方式，整合金融资源，为社会不同群体提供全方位和个性化的金融服务，进一步发挥金融产业集聚效应。（作者单位：西安工业大学北方信息工程学院）

本文系西安工业大学北方信息工程学院院长科研基金Y1215研究成果

参考文献：

[1] 陈文锋，平瑛.上海金融产业集聚与经济增长的关系[J].统计与决策，2008（20）.

[2] 丁艺，李靖霞，李林.金融集聚与区域经济增长—基于省际数据的实证分析[J].宏观经济，2010（2）.

[3] 姜冉.泛珠三角地区金融集聚与经济增长—基于1982—2007年的数据分析[J].经济研究导刊，2010（20）.

第11篇

［关键词］ 金融效率 DEA模型 实证分析

随着宁波国民经济实力不断提高，宁波金融业积极引进系统内资金，保持信贷规模的合理增长，并不断优化信贷结构，同时大力发展直接融资，多渠道、全方位支持本地经济平稳较快发展。

然而，宁波金融业与经济的发展仍然存在一定的差距，金融体系的服务功能还不够完善，金融效率不高。宁波金融业的发展主要体现在机构规模的扩大、业务量的增加上，基于投入与产出的相对效率仍处于较低水平。我们用存款加贷款除以GDP所得指标，将宁波、杭州及全国平均水平进行一下对比，借以反映宁波的金融发展水平。指标统计显示，宁波市的金融业发展水平高于全国平均水平，但仍低于杭州。

数据来源：各市统计年鉴及全国年度统计公报相关各期整理

由于商业银行是宁波市金融业的经营主体，其金融效率能够在一定程度上代表主体金融业的效率。因此，本文在金融效率理论的研究框架下，首先界定了金融效率的涵义，然后运用DEA模型对宁波市商业银行的金融效率进行评价，最后得出结论。

一、金融效率的涵义

事实上，金融效率研究早已引起理论界的重视，有许多国内外学者对此进行探讨，并产生了对金融效率涵义的不同看法。

国外方面，Farrell（1957）在Koopmans（1957）将资源配置方式划分为整个社会的资源配置方式与某个微观经济单元的资源配置方式两个层次的基础上，进一步将企业生产效率分成技术效率与配置效率两部分；Leibenstein（1966）提出X效率理论，Freietal（2000）将银行业的X效率定义为除规模和范围影响之外的所有技术和配置效率。

国内方面，王振山(2000) 从负债角度将金融资源定义为“以尽可能低的成本（机会成本和交易成本）将有限的金融资源（货币和货币资本）进行最优配置以实现其最有效利用。”沈军（2003）认为，既然金融是资源，金融效率即为金融资源配置效率。金融效率可划分为微观金融效率与宏观金融效率两大类。所谓微观金融效率，即为金融微观主体――金融中介的金融资源运用效率；从纯理论意义上讲，微观金融效率等同于金融资源配置的帕累托有效。所谓宏观金融效率，是在一定的金融制度条件下，金融系统内金融资源的配置效率。吴奉刚、陈国伟（2008）认为，从宏观经济总体考察，金融效率是指社会全部可利用的金融资源实现帕累托最优配置。

综上，本文引入投入-产出的概念，将金融效率界定为“一定的制度、技术约束条件下，金融机构的构成要素所完成的金融功能，一般用金融体系的投入与产出表示”。该定义包含三层含义：其一，金融效率是金融体系的运行结果；其二，金融效率是金融资源配置状况的综合性评价指标；其三，金融效率的高低与金融机构实现构成要素到金融功能的转化能力有关。

二、宁波金融效率的实证分析

1.DEA模型

DEA（data envelopment analysis）模型即数据包络分析模型，是由美国著名运筹学家A•Charnes和W•W•Cooper等人于1978年创立的。DEA模型是使用数学规划技术进行评价具有多个输入和输出的“部门”或“单位”（称为决策单元，英文缩写DMU）的相对有效性（即DEA有效）的一种方法。该方法借助于数学规划将DMU投影到DEA的前沿面上，并通过比较DMU偏离DEA前沿面的程度来评价相对有效性，找出DMU非有效的原因和程度，为决策层提供管理信息。由于DEA方法不需要预先估计参数，不需要确定投入和产出之间的函数表达式，具有黑箱研究的特点，加上DEA方法是纯技术性的，与市场价格无关，使其在诸多领域得到广泛的应用。

（1）C2R模型

DEA最基本的C2R模型是固定规模回报（CRS）假设下的，由以下形式给出：

可见，C2R模型是一个线性规划模型，该模型用于评价DMU的纯技术和规模的综合效率，即为总技术效率TE（Technical efficiency），反映在给定投入情况下企业获取最大产出的能力或给定产出情况下企业投入最小的能力。θ为该决策单元DMU的有效值(指投入相对于产出的有效利用程度)，Xj表示第j个DMU0的投入向量, Yj表示第j个DMU0产出向量，λj为相对于DMU0重新构造一个有效DMU组合中第j个决策单元的组合比例,为松弛变量。为待估参数，即为决策单元的效率值，根据DEA原理，判断决策单元是否DEA有效的方法如下：

①当=1且=0时，决策单元DMU0为DEA有效，即在这n个决策单元组成的经济系统中, 在原投入的基础上所获得的产出已达到最优；

②当=1且＞0时，决策单元DMU0为弱DEA有效，即在这n个决策单元组成的经济系统中对于投入可减少而保持原产出不变, 或在投入不变的情况下可将产出提高；

③当＜1时，决策单元DMU0为非DEA有效。

（2） BCC模型

技术效率（TE）可进一步分解为纯技术效率（PTE）和规模效率（SE），用公式表示即为：TE=PTE×SE。决策单元的纯技术效率可通过可变规模报酬（VRS）情况下的效率估计模型（BCC模型）得到。

BCC模型用来测度的是当规模报酬可变时，被考察企业与生产前沿面之间的距离。规模效率衡量的是规模报酬不变的生产前沿与规模报酬可变的生产前沿之间的距离，即纯技术效率PTE（Pure technical efficiency）。其经济含义为：

①当时，DMU0为弱DEA有效；

②当且时，DMU0为DEA有效。

（3）规模效率

规模效率SE（Scale efficiency）反映规模收益不变的生产前沿与规模收益可变的生产前沿之间的距离。银行的规模效率等于该银行的总技术效率与其纯技术效率的比值，即。

2.指标选择与样本数据选取

本文把商业银行作为一个决策单元, 根据国内外的相关研究并结合银行业的特征来选取投入产出指标。考虑到数据的可获得性，本文把员工人数、机构总数作为投入指标，将银行的存贷款余额作为产出指标。

本文研究的样本期间为2004年至2007年。研究样本包括四大国有商业银行和8家股份制银行（包括交通银行、中信实业银行、中国光大银行、浦东发展银行、广东发展银行、深圳发展银行、招商银行、兴业银行）。数据来源于《浙江金融年鉴》、《宁波金融年鉴》等。

3.实证结果分析

本文运用DEAP Version 2.1软件求解所涉及的线性规划问题，分别计算宁波12家商业银行2004-2007年的总平均、四大国有银行平均以及股份银行平均技术、纯技术与规模效率。根据实证研究的结果本文先分析2004-2007年四年间宁波银行业总体效率状况与特征，然后将银行总体效率分解为国有银行与股份银行两部分进行分析。通过对国有银行与股份银行的比较，进一步分析宁波银行效率的具体现状，并试图在分析中发现宁波银行业在总技术效率、纯技术效率与规模效率方面存在的问题。

数据来源：浙江金融年鉴2005-2008年各期；宁波金融年鉴2005-2008年各期。

（1）宁波银行业总体效率实证结果分析

从表2可看出，在整个样本期间，宁波银行业总的技术效率、纯技术效率和规模效率水平总体均呈现上升趋势。表明从整体来看，宁波银行业在产出一定情况下有效利用投入要素的能力在不断上升，另外，整个宁波银行业技术、纯技术和规模效率的波动性较小，说明宁波银行业对已投入要素有效利用的稳定性较好。但很明显，总的技术效率未达到1，即未处于DEA有效前沿上，因此，宁波银行业总的技术效率仍有进一步上升的空间。

（2）国有银行与股份银行效率实证结果比较分析

①国有银行与股份银行技术效率比较分析

图1国有银行与股份银行技术效率的比较

a.股份银行的技术效率在2004-2007年间总体来说高于国有银行，股份银行中技术效率最高的是兴业银行、浦发银行以及中信银行，兴业银行2004-2006年技术效率值均为1，2007年为0.973；国有银行中技术效率最高的是工商银行。股份银行历年的均值为0.71，国有银行历年的均值为0.305，股份银行效率均值正好是国有银行的2倍，充分说明国有银行的技术效率还有很大的改善空间。

b.股份银行技术效率的波动性比四大国有银行大，说明宁波股份银行的管理水平较国有银行而言欠缺稳定性，受外界经济状况及管理人员变动影响稍大。从总体而言，2004-2006这三年间宁波银行业的技术效率呈上升态势，2006-2007年趋于稳定。

②国有银行与股份银行纯技术效率比较分析

图2国有银行与股份银行纯技术效率的比较

从图2可以看出，仅从纯技术的角度来看，股份银行效率仍然高于国有银行效率。从纯技术效率的定义看，这表明在规模一定的情况下股份银行效率仍然要由于国有银行，并且无论是股份银行还是国有银行，其纯技术效率的变动趋势与技术效率的变动趋势基本一致。

③国有银行与股份银行规模效率比较分析

图3 国有银行与股份银行规模效率的比较

a.从国有银行与股份银行规模效率比较图中可以看出，宁波市股份银行的规模效率在样本期间基本上都比国有银行高。从绝对规模来说，国有银行的规模远远大于股份银行，但从实证的结果得出，国有银行并没有出现规模效应，反而出现规模递减效应，即规模扩大效率反而下降。而股份银行虽然规模小，但呈现规模递增效应，说明只要股份银行规模增大，其综合效率就会提高。这与Berger及Humpher对美国银行效率的银行规模与效率两者关系的研究结果相符，他们研究发现规模最大和规模最小的银行效率最低，而中等规模银行的效率高。国有银行规模巨大，并没有出现人们通常认为的规模递增效应，反而出现规模递减效应。这说明对于相对垄断的银行业来说，也并非规模越大越好；规模大的银行更需要良好有效的管理才能实现其规模优势。

b.从图3中不难发现，自2004年以来，国有银行的规模效率显著提高，这是国有银行股份制改造成果的体现。

三 、结束语

综上，应通过加强宁波市金融体制改革，大力发展多元化金融机构体系、实现正规金融效率与非正规金融效率的协调、充分利用金融业的对外开放对提高金融效率的有益影响、努力提高金融创新能力等方面提高金融效率，促进宁波市经济健康发展，实现金融与经济良性互动。

参考文献

[1]白钦先．金融可持续发展导论[M]．北京：中国金融出版社，2001．

[2]王振山．中国金融效率研究［A］．李扬，王松奇．中国金融理论前沿Ⅱ［C］．北京：社会科学文献出版社，2000．

[3]沈军,白钦先.金融结构、金融功能与金融效率――一个基于系统科学的新视角[J] ．财贸经济,2006,(01).

[4]魏煜.中国商业银行效率研究――一种非参数的分析 [J].金融研究,2000,(03).

[5]张健华.我国商业银行效率研究的DEA方法及1997-2001年效率的实证分析[J].金融研究,2003,(13).

[6]吴奉刚,陈国伟.金融效率研究评述[J].金融发展研究,2008,(10).

[7]徐传椹,齐树天.中国商业银行X效率实证研究[J].经济研究,2007, (03).

第12篇

【关键词】金融发展 产业转型升级 回归分析

无论从世界经济的发展史来看，还是从产业结构升级调整的本质特征分析，以及从目前我国金融在经济发展中的客观地位来考察，金融对产业结构的升级调整都具有重要的影响力。金融是现代经济的核心，产业结构升级是经济发展的重要标志和客观反映，是影响金融进一步发展的重要因素。在广东省提出“产业转型、金融先行”的发展思路，全面建设金融强省、推进区域金融中心建设的大背景下，优化产业结构、推动产业升级，是广东实现经济健康发展、提升竞争力的必经之路。

1.广东金融发展现状分析

1.1广东省银行类金融机构发展状况

近年来银行类金融机构在广东得到了快速发展，保持良好发展势头，资产规模与质量同步提高。截至2013年1月24日，广东已有5家证券公司、5家基金管理公司的香港子公司取得RQFII（人民币合格境外机构投资者）资格，合计获批365亿元人民币投资额度，粤港境外市场互动加强。

1.2广东省非银行类金融机构发展状况

证券市场交易稳定，2012 年末，广东法人证券公司22家、期货公司24家；法人基金公司21家；证券业总资产同比增长10.3%，基金规模同比增长16.9%。在资本市场震荡下行背景下，广东省证券公司股票基金交易金额同比下降32.9%，上市公司融资总额同比下降1.1%。期货公司交易快速增加，全年交易额同比增长34.6%。

保险公司保费收入持续高增长，保险业发展良好伴，随着经济增长和保险意识的提高，2012年广东省保险业务继续呈现良好发展态势，广东保险业实现保费收入同比增长7.2%；

承保利润31.0 亿元，总资产4684.9 亿元，同比增长17.1%。保险业务结构不断改善。财产险成为业务增长的主要动力，占总体业务的33.8%，同比提高1.6个百分点。经济社会发展的风险保障体系进一步健全。

2.广东产业结构现状分析

经过多年的发展，广东省经济保持快速发展。2012年广东实现地区生产总值5.71万亿元，按可比价计算，同比增长8.2%。其中第一、二、三产业增长分别增长15.23%、14.15%和18.24%。产业结构进一步优化，广东三大产业GDP结构由1990年的24.7：39.5：35.8调整为2000年的9.2：46.5：44.3，后又调整到2012年的5.0：48.8：46.2。

2.1工业内部结构变化

目前，广东省已步入以新材料、新工艺、新技术应用特色的转型升级阶段，初步建立了以纺织服装、食品饮料、建筑材料、家具制造、家用电器、金属制品、轻工造纸及中成药制造8个行业为支柱的优势产业体系。2012年广东轻工业增幅比重工业高出1.3个百分点，其中，规模以上轻工业实现增加值8383.36亿元，增长9.2%，对工业增长的贡献率达40.8%，拉动工业增长3.4个百分点；重工业实现增加值13604.70亿元，增长7.9%，对工业增长贡献率达59.2%，拉动工业增长5.0个百分点，广东规模以上工业生产仍然是以重工业拉动为主要增长点，这也是产业结构优化升级历经的重要阶段。

2.2服务业及内部结构变化

随着广东经济的迅速发展，服务业产值在国民经济的比重不断上升，其内部结构也发生了巨大的变化。2012年，交通运输仓储和邮政业、金融业增加值的增速分别高于整体服务业3.3个、1.7个百分点。金融保险、现代物流、信息服务、研发设计等生产业也基本实现又好又快发展。而且在交通运输、金融等产业较快发展的带动下，2012年广东第三产业增速快于第二产业1.6 个百分点，对经济增长的贡献率为50.7%，比第二产业高3.6个百分点。但是由于交通运输仓储邮电业、批发零售业等传统服务业仍然是服务业的重要支柱，国民经济发展所亟需金融保险、现代物流、信息服务、科技服务、商务会展、总部经济等面向生产的服务业比重仍然偏低，不能适应经济的可持续发展。

3. 广东省金融发展与产业结构转型升级的实证分析

3.1指标选取与数据选取

3.1.1.金融发展指标。近年来，国内学术界在计算金融相关比率时，一般采用存贷款额与GDP的比值来表示，其中金融机构存款余额与GDP的比值反映金融体系提高储蓄对产业产值的影响作用，金融机构贷款余额与GDP的比值表示金融机构将储蓄转化为投资的能力.

3.1.2.产业结构升级指标。产业结构升级是指三次产业之间和每次产业内部从既有的均衡与协调出发通过技术进步、产业和产品创新形成从量到质的突破实现新的均衡与协调。本文采用三次产业产值变化来表示产业结构升级。

3.1.3.数据选取。本文收集了1990―2013年广东省国内生产总值、三次产业的产值数据以及金融机构存贷款数据。通过一系列计算得到相应指标。本文所得数据具体来源于《广东省统计年鉴>（1988―2013年）。

3.2.研究方法和实证模型

本文选取第一产业产值、第二产业产值、第三产业产值作为被解释变量，金融机构存款余额于GDP的比值和金融机构贷款余额与GDP的比值作为解释变量，运用时间序列分析法，建立回归方程：

式中，Yi 表示三次产业的产值，β、β1、β2、为待估系数，X1、X2为分别为存贷款余额与GDP的比值，μ为随机误差项。

3.3.实证分析

由上可知，β1的符号为正，β2符号为负。t 检验和F值都通过检验，R和调整的R都比较大。在10%水平上，金融机构存款占G D P的比重与产业结构的变动呈正相关，说明金融机构存款余额占G D P比重每增加一个百分点，第一产业的产值增加 2.4631个百分点，第二产业的产值增加4.9893个百分点，第三产业产值增加4.7927个百分点。由此可见，1990年到2012年，广东金融机构储蓄提高对第二、三产业产值的贡献度基本相当，对第一产业的贡献度比较小。而金融机构贷款占G D P的比重与产业结构的变动呈负相关，说明金融机构储蓄转变为投资的能力不足，导致信贷减少抑制了一、二、三产业的发展。这与大多数学者对中国金融发展与经济 增长影响的实证研究结果相符合，主要是货币当局运用货币政策工具逆经济周期操作以熨平经济波动的结果。即经济高涨时.货币当局实施紧缩性货币政策以减少信贷；经济萧条时，实施扩张性货币政策以增加信贷。

3.4.结论

以上实证分析结果表明：广东省金融发展程度越高.第三产业产值和第二产业产值在地区生产总值中的比重就会随之提高。第二产业产值比重增加又略快于第三产业，而第一产业产值在地区生产总值中的比重不断下降。可以说金融的发展使广东在产业结构调整和升级方面的资金来源有了可靠地保障，所以，广东金融发展促进了区域产业结构的优化升级。

4.政策建议

本节在考察广东产业结构现状和金融发展状况的基础上，结合理论和实证分析，就加快金融业发展，充分发挥对产业结构升级的推动作用，提出以下相关建议：

4.1.提高广东金融产业的综合实力，促进金融结构与产业结构协调发展。

由分析可知，金融发展能够促进产业结构的优化升级，但目前广东与北京、上海、浙江等地区相比，在存贷款指标和人均指标上都有很大的差距，2013年广东人均存款、人均贷款、人均储蓄都远低于上述三个省市，特别是人均贷款仅为北京的30.13%、上海的36.35%、浙江的53.10%。这在一定程度上限制了资源的有效配置，束缚了经济总量的提高，也制约了产业结构的优化升级。所以，要进一步建立健全金融体系，尽快形成全方位、多层次、立体化的金融发展服务体系，尤其是要进一步推动中小金融机构发展。目前，广东省中小金融机构所占存贷款市场份额处于较低的发展水平。因此，应当采取完善中小金融机构的市场进入与退出机制、完善激励机制等措施，进一步促进中小金融机构发展。

4.2.配合产业结构升级，调整信贷结构，优化资金投向。

一是信贷支持第二产业内部结构升级。引导信贷资金流向大企业和高新技术产业。要做大做强一批行业龙头企业，增强其核心竞争力，形成广东本土的跨国集团，然后以这些大企业为中心，辐射带动广大中小企业，提高第二产业内部高新技术产业的比重。二是重点支持现代服务业发展。加快信贷资金向现代服务业集中，支持科技、物流、咨询、文化体育、教育等新兴产业发展，提升其在地区GDP中的比重，推动服务业结构优化升级。三是引导信贷资金流向优势产业集群。目前，全省已经形成的产业集群有135个。全省产业集群升级示范区中，以优势传统产业为主导的产业集群达51家，占总数的72.8%。四是引导资金支持创新发展，支持企业的研发投入和技术改造。在明确各个地方产业发展方向的基础上，积极运用信贷和税收等支持手段，引导资金流向重点产业，支持支持小微企业特别是科技型小微企业发展另外，各地方可引导设立创新投资基金，以支持企业的创新发展。

4.3.推动资本市场发展，服务广东产业转型。

首先要进一步扩大直接融资比重，为实体经济提供强有力的资金支持。要积极推进多层次资本市场建设，大力推动优质企业改制上市和拓展公司债券、中小企业私募债等多元化融资渠道，支持企业利用资本市场开展并购重组。二是持续推进广州控股、粤电力、广州药业等重点公司实现整体上市。要继续积极发挥资本市场并购重组功能，推动上市公司做优做强和产业优化升级，鼓励上市公司创新并购重组手段迅速发展壮大，加快产业升级，培育一批有国际影响力的大型跨国企业集群和推动打造“顺德家电”、“古镇灯饰”、“虎门服装”、“潮州陶瓷”等优势传统产业区域品牌，选择有前景的企业为实施主体，做强一批龙头企业。三是维护资本市场的健康发展，着力提升资本市场服务实体经济的能力。

4.4.加速粤港澳三地金融融合，促进产业结构的进一步提升。

广东有毗邻香港国际金融中心的地缘优势，再加上南沙自贸区的获批，使区域金融合作的需求不断增强。广东要继续推进泛珠三角区域合作，巩固与拓展产业优化升级的内陆腹地；进一步深化粤港澳更紧密的金融融合，，以香港为龙头，以广州、深圳为支点共同打造大珠三角金融圈，联手抢占产业国际竞争战略制高点，这些都将为广东产业结构的进一步优化升级奠定了良好的金融支撑。

参考文献：

[1]赵晓娜，青海省区域金融发展与产业结构升级关系分析，[J]，青海社会科学2012（6）：108-110

第13篇

关键词：金融发展；经济增长；面板数据；金融规模；金融效率

现代经济的核心是金融，金融对于经济发展的意义是相当重要的。研究金融发展与经济增长二者之间的关系对于政府制定有效而合理的经济政策具有重大的意义。倘若研究表明金融发展可以促进经济的增长，相应地，政府就可以进一步深化金融改革，从而达到促进经济增长的目的；相反地，假若研究结果表明经济的增长会促进金融的发展，那么政府就可以通过大力支持经济的发展来带动金融的发展。

1、文献综述

对于金融发展与经济增长之间的关系，经济学家还是比较关注的。发达国家因为金融发展较为发达，金融市场比较完善，因此相应的研究成果要更加丰富。其中较早对金融发展与经济增长关系关系进行研究的是Goldsmith（1969） ，他提出使用金融相关比率指标来衡量金融深化的程度，目前很多研究都采用了金融相关比率这个指标来衡量金融的发展。此外，Goldsmith（1969）通过运用跨国数据从金融结构与经济发展的角度来进行实证研究，研究结果显示金融发展的规模与经济增长息息相关。Luintel和Khan（1999）通过运用时间序列的分析方法来研究金融发展与经济增长之间的关系，结果表明这二者之间关系密切，可以相互影响。金融发展影响经济的增长，经济增长也将影响金融的发展。

我国的一些经济学者也对金融发展与经济增长之间的关系进行了相关的研究。张海波、吴陶（2005）收集了我国1998-2002年的相关经济数据，把金融机构的存款余额和贷款余额作为解释变量，运用广义最小二乘估计法对模型进行了回归分析，实证结果显示我国的金融发展对于经济增长是具有促进作用的。冉光和、李敬等（2006）通过收集我国东部和西部各个省的经济数据，运用误差修正模型研究得出：东部地区的金融发展与经济增长关系与西部地区是不同的，而且这种差异是明显的。在长期内，西部地区的金融发展会单向引导该地区的经济增长，但是短期内，这种因果关系不明显。对于东部地区来说，无论在长期，还是短期，金融发展与经济增长都存在双向的因果关系。郭世辉、马艳娥（2007）通过收集我国西部七个省份从1990-2004年间的面板数据对西部地区金融发展与经济增长的关系进行研究。黎翠梅（2009）运用我国东、中、西部农村的经济数据，从金融规模、金融结构、金融效率三个方面对农村地区的金融发展与经济增长关系进行了比较研究。研究结果表明我国农村的金融发展对于经济增长的影响有着明显的区域差异。西部地区农村金融发展与经济增长之间不存在长期均衡关系，东部农村地区和中部农村地区的金融发展与经济增长之间存在长期的均衡关系，但是东、中部的农村地区存在金融抑制现象。

从以上中外学者对金融发展与经济增长关系的研究，尤其是国内学者的研究成果来看，大多基于面板数据通过建立模型来进行实证研究，而且模型的拟合效果也很好。江苏省作为全国的经济强省，但是苏南、苏中、苏北各区域经济的发展不是平衡的，因此，研究江苏省的金融发展与经济增长之间的关系是非常有意义的，基于此，本文通过运用江苏省苏南、苏中、苏北三大地区的相关面板数据，对江苏省金融发展与经济增长进行实证研究，以寻求促进区域经济协调增长的金融政策路径选择。关于江苏省区域的划分，本文采用江苏省统计局的统计口径，苏南地区由南京、 无锡、常州、苏州、镇江五个市组成，苏中地区由南通、扬州、泰州三个市组成，苏北地区由徐州、连云港、淮安、盐城、宿迁五个市组成。本文的相关数据来源于2000—2011年江苏省统计年鉴。

2、江苏金融发展的规模与效率的区域差异分析

2.1江苏金融规模区域差异

本文用金融相关率这个指标来衡量区域金融发展规模。金融相关率是指金融机构贷款余额与地区生产总值GDP的比值。如图1所示，2000-2011年间，苏南地区金融相关率比苏中地区和苏北地区都要高，从2003年开始，苏南金融相关率一直都大于1，尤其在2008-2009年间，苏南、苏中、苏北地区的金融相关率非但没有因金融危机而降低，反而有一个小幅度的上升，反映了政府4万亿投资对于江苏省金融规模的巨大影响。然而，笔者也发现这一严峻的现象，在2000年苏中地区的金融相关率为0.56，苏北地区为0.51，二者相差并不是很大，然而随着时间的推移，苏中地区与苏北地区的金融相关率相差越来越大，尤其到了2009年，苏中地区的金融相关率为0.73，而苏北地区的金融相关率仅为0.55。与苏南地区相比，苏中地区的金融相关率还是比较低的，虽然总体上苏中地区的金融规模一直是在增加的，但是苏中地区与苏南地区的金融规模相比差距还是不断增大的。苏北地区的相关率几乎没有增长，金融机构的总贷款余额占苏北地区的比重没有什么显著的变化。从苏北地区的金融相关率比苏南地区和苏中地区低，可以明显观察到苏北地区的金融弱化现象。

2.2 江苏金融效率区域差异

运用存贷比这个指标来衡量金融效率。存贷比是金融机构贷款余额与存款余额的比值。如图2所示，虽然苏南、苏中、苏北地区金融机构的存贷比都比1小，但是，苏南地区的金融机构存贷比一直都比较高，在2004年金融效率甚至超过了0.8，其余的年份金融效率也大都在0.7-0.8的区间里，2005-2011年金融效率值都非常接近0.8，这说明苏南地区的金融中介功能在配置苏南地区的资金上发挥着重要的资金融通作用。苏中地区的金融机构存贷比总体上稳步增长，但增长幅度一直很小，对于苏中地区的经济发展在一定程度上提供了资金支持。苏北地区的金融机构存贷比从2000年至2005年持续下降，金融效率值从2000年的0.77下降至2005年的0.56。2006-2011年金融机构存贷比缓慢上升，金融效率由2006年的0.57上升至2011年的 0.67。金融效率的忽降忽升对于苏北地区的经济稳步发展是有副作用的。三大地区的存贷比趋势也从侧面表现了这一现象：在经济欠发达地区，金融中介存款运用的效率依然不是特别高。这个现象有待改善，因为只有金融中介发挥着积极的作用，才可以逐步缩小各个区域的差距。

3、江苏金融发展与经济增长关系的实证研究

3.1 面板数据模型的建立与变量选择

选取金融规模与金融效率这两个指标来衡量江苏的金融发展情况。而对于江苏经济增长的情况，本文使用地区生产总值GDP来进行衡量。同时为了消除异方差，让时间序列更具有平稳性，本文把所有的变量数据进行取对数，由此，可以得到以下的面板数据模型，如式1所示：

（1）

其中，c指的是常数项，指的是回归系数，指的是残差项，i表示江苏省的各个区域，t表示相应的年份。GDP代表江苏各地区的生产总值，反映江苏各地区的经济增长状况；RTL是反映江苏各地区金融发展规模的指标，RPL为反映区域金融效率的指标，RTL和RPL都是为了反映江苏金融发展的状况。LGDP、LRTL、LRPL分别表示相应变量的对数值。

3.2 固定效应模型

面板数据模型有三种形式，如下所示：

首先，为确定面板数据模型的形式，需要对面板数据进行Hausman检验，以判定是选择固定效应模型还是选择随机效应模型。本文的面板数据Hausman检验结果如表1所示。

表1 面板数据Hausman检验结果

从表1中，可以看到Hausman 检验统计量（W） 是56.14，p值是0.0000，p值小于0.05，拒绝原假设（随机效应模型），因此选择固定效应模型。

在确定选择固定效应模型后，以江苏省三大地区2000-2011年间的地区人均生产总值为因变量，金融规模指标、金融效率指标为自变量，建立个体时点固定效应模型，其结果如下表2、表3和表4。

表2 个体时点固定效应模型运行结果

从表2可以看出，各个变量系数所对应的P值小于0.05，这说明个体时点固定效应模型的各个系数在统计上比较显著。而且从表中可以发现常数项、金融规模、金融效率的系数均为正数，这说明江苏省的金融发展对于江苏省经济的增长有一定的正向影响，而且金融规模与金融效率对于江苏省的经济增长的贡献率分别为32.68%与35.73%，从中可以看出金融效率对于江苏省的经济增长发挥的作用相对更大一些。

从表3可以看出，苏南地区的系数为0.5638，其系数为正数，且系数绝对值在三大地区中最大，这说明苏南地区的金融规模、金融效率对于该地区的经济发展的正向影响较大，苏南地区的金融发展对于该地区的地区生产总值的贡献率为56.38。而苏中地区的系数为-0.3758，苏北地区的系数为-0.1881，这说明苏中地区与苏北地区的金融规模、金融效率对于该地区的经济发展有一定的负向作用，但是由于该系数绝对值相对较小，所以与苏南地区相比，苏中苏北地区的金融发展对于该地区的经济发展的抑制作用比较小。

表3 个体时点固定效应模型运行所得区域系数

从该表4中可以看出，无论是苏南地区、苏中地区还是苏北地区，金融发展对经济增长的时点系数是随着时间由2000年的负值变为2006年的正值，在这期间变量的系数的绝对值逐渐减小，这表明在此期间，金融对于地区的经济发展的负向作用在逐步减小。从2007年至2011年，变量的系数值一直为正数，且变量的系数的绝对值在逐步增大，这表明在此期间，金融对于地区的经济发展的正向作用在逐步增强。

表4 个体时点固定效应模型运行所得时点系数

4、研究结论

从江苏省个体时点固定效应模型的运行结果可以看出江苏省的金融发展对于其经济的增长具有促进作用，而且金融效率的对于经济的发展影响更大一些。金融效率是指金融机构存款转化为贷款的效率，体现了金融机构对于经济发展的资金支持力度，正是由于金融机构对于地区发展的不懈支持，江苏省总体经济保持良好的发展态势。而且，从个体时点固定效应模型的时点系数可以发现，从2000年至2011年，金融发展对于江苏省总体经济的增长的促进作用逐步增大，负面影响逐步缩小。然而，不可忽视的一点是，金融发展对于江苏省的各个区域的作用是各不相同的。由个体时点固定效应模型的区域系数可以发现，只有苏南地区的区域系数为正数，苏中地区和苏北地区的区域系数均为负数。这说明对于苏南地区来说金融发展对于经济增长的长期正向作用比较明显，该地区金融的发展带动了经济的增长。对于苏中地区和苏北地区来说，金融的发展对于地区的经济发展长期正向作用不明显，且在一定程度上，金融发展对于经济增长没有起到促进作用，反而对于地区经济的发展起到了一定的抑制作用。

参考文献：

[1] Goldsmith. R W. Financial Structure and Development [M]. New Haven Conn. Yale University Press，1969：23-27.

[2] Luintel K R，Khan M.A quantitative reassessment of the finance growth nexus evidence from a multivariate VAR[J]. Journal of Development Economics 1999（60）：381-450.

[3] 张海波，吴陶. 中国各地区金融发展与经济增长[J] . 统计观察，2005（6）：66-67.

[4] 冉光和，李敬等. 中国金融发展与经济增长关系的区域差异——基于东部和西部面板数据的检验和分析[J] . 中国软科学，2006（2）：102-110 .

第14篇

金融中介对增长很重要。作为经济学家，GoldSmith，McKinnon和Shaw指出，金融发展和经济增长在各县之间呈正相关。 Schumpeter写道，金融中介机构通过确定资金并将其转向创新项目来促进增长。

从亚当.斯密的《国富论》开始，经济学理论界就一直将“经济增长”作为一个重要的课题来研究。其核心在于研究经济增长的原因、内在机制以及经济增长的实现途径。熊皮特、爱得华.格里、戈德史密斯、麦金农等为代表的一批经济学家对金融的作用及功能进行了大量的研究，提出了众多的金融发展理论，从多个角度论证了金融发展与经济增长之间存在的相关关系，并努力探究促进金融发展的路径和方式，以期可以更好地推动经济增长。

改革开放以来，柬埔寨经济迅速增长，截至2016年仍然保持平均7%左右的经济增长率，GDP 807.97亿人或者1950万美元，人均GDP1.307美元。目前柬埔寨正处于金融体制改革结构调整的关键时期。同时，柬埔寨的金融体系也逐渐完善。国外关于金融发展与经济增长关系的研究很多，但对柬埔寨金融发展与经济增长关系研究的较少。因此，本文借鉴了国内外相关研究成果和方法的基础上，利用经济计量方法研究柬埔寨金融发展与经济增长关系的实证分析。

二、指标选取与模型建立及数据来源说明

本文的目的在于检验柬埔寨金融发展对柬埔寨经济增长（GDP），gc（政府消费的增长率）investment（投资对GDP的比率）gcp（银行对私企的信贷）inflation（通货膨胀的增长）interestrate（利率）trade（贸易对GDP的比例）gs（总储蓄）是否存在影响，其影响的程度和时滞。由于其他数据都是对数，所以我们先把GDP也变成对数，所以在模型中lgdp是代表GDP的对数。然后使用的数据是来源于世界银行网站（World Bank），数据范围是从1993到2016年。同时，本文采用STATA进行所有的相关检验。我们将输出模型作为七个独立变量的函数，包括私企的信贷如下。

三、计量分析

本文的研究审查了柬埔寨金融发展经济增长关系的实证分析。所以利用STATA进行所有的相关检验。

（一）相关性分析

相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。

下面是从Stata得来的结果：

根据表1的结果可以发现：inflation与gc和gcp是负相关的；interestrate和lgdp，gc，investment和gcp是负相关的；trade与gc和interestrate是负相关的；gc与gc和interestrate是负相关的。

（二）单位根检验

本文采用目前被?V泛使用的Augmented Dickey-Fuller（ADF）单位检验，ADF被应用于上面列出的变量，以避免虚假回归问题。首先对每个变量进行ADF单位根检验，以判断各序列是否平稳性时间序列。dlgdp dgc dinvestment dgcp dinflation dinterestrate dtrade dgs为时间序列lgdp gc investment gcp inflation interestrate trade gs的一阶差分序列。利用Stata软件分别对各变量的原序列和一阶差分进行检验，其中检验过程中滞后确定采用SIC准则确定。结果见表5&表6。

注意：ADF测试由具有截距和趋势&截距的模型生成的，以进行水平检验和一阶差分检验。如果p值0.05，则不能拒绝H0。H0：变量具有单位根/非平稳；H1：变量没有单位根/平稳。

根据表2的结果我们发现：inflation没有单位根，inflation不管是带截距和时间趋势&截距项，它都显著所以它是平稳的；interestrate没有单位根，interestrate是带截距显著所以它是平稳的。

根据表3的结果当我们对一阶差分进行检验之后发现：带截距项的除了dlgdp，dinvestmet，dgcp以外，其他变量都显著所以说它们都是平稳的；带趋势&截距项除了dlgdp以外都显著。

（三）因果关系检验

通过前面的协整检验我们知道，柬埔寨金融发展与经济增长之间存在长期的相关关系，但是协整检验并不确定它们之间是否有因果关系。因此，需要对被解释变量进行格兰杰因果检验，从而判定它们之间因果关系。

根据Stata结果的个格兰杰因果检验如下：

根据表4的结果我们发现在5%显著水平下：lgdp是gc的格兰杰原因；interestrate是gcp的格兰杰原；interestrate是inflation的格兰杰原因；trade是inflation的格兰杰原因。

（四）回归分析

通过采用STATA计量软件对柬埔寨金融发展与经济增长进行回归分析，进行参数估计以及检验，得到回归模型是：

下面是我们从stata得到的现象回归结果：

根据上面表6的结果我们可以看出：investment与gcp和trade对lgdp都有显著影响；gc，inflation，interestrate，和gs对lgdp都不显著影响；interestrate对lgdp有负影响但它不显著。

四、研究结论

本文利用柬埔寨1993～2016年的数据对金融发展与经济增长关系进行实证研究。通过对柬埔寨金融发展与经济增长的现状、发展趋势及相互关系研究结果，主要得到了以下几点结论：

第15篇

关键词：金融支持协整分析Granger因果检验

一、引言

新疆是我国最大的资源储备区。煤炭储量、石油及天然气资源量分别占全国40%、30%、34%，丰富的资源为能源产业的发展奠定了坚实的基础。而能源产业作为资本密集型产业，资金支持对其发展有着至关重要的作用。因而，分析新疆的金融支持与能源产业发展的关系，探讨如何有效运用金融手段推动能源产业发展是十分有必要的。

二、新疆能源产业与金融发展水平的现状分析

（一）新疆能源产业发展现状

本文从总量和结构两方面综合考察新疆能源产业的发展现状。首先，选取1978-2007年的能源生产总量及能源消费总量考察能源产业总量情况；其次，以1978-2007年能源生产结构系数和消费结构系数来考察能源产业结构发展情况。

通过对能源产业总量及结构相关指标的考察，可以得出以下结论：1.从总量上看，自1978年至今，新疆的能源产业发展总体上呈现上升趋势，其中能源生产总量发展迅速，而能源的消费总量略低于能源生产总量。2.从结构上看，1990年后新疆能源产业的生产结构发生了很大变化，煤炭生产占能源生产总量的比重有所下降，石油、天然气、水电风的产量所占比重上升很快，这与我国经济的快速发展需要多种能源支持，以及近年来我国加大对新能源的投资力度，“可持续发展”口号的提出有着密切关系。同时，新疆的能源消费结构也略有变化，对煤炭的需求量有所下降，但总体上仍以煤炭为主。

（二）新疆近年来金融的发展情况

改革开放以来，随着我国金融体制改革发生历史性变革，新疆金融业也逐步发展和完善，金融体系逐步成熟、组织体系日趋完善、经营机制不断转变，在新疆经济的发展中发挥着越来越重要的作用。截至2007年末，全区共有金融机构3493个，金融业从业人员54145人，多种经营方式的现代金融体系正在逐步形成。其发展主要呈现如下特点：

1.多种经营方式的现代金融体系逐步形成。2005年以来，国家给予专项资金支持新疆农村信用社改革，完善法人治理结构，转换经营机制，使之真正成为服务“三农”的社区性金融机构。非银行金融机构逐渐发展起来，近年先后成立了华融、长城、信达金融资产管理公司乌鲁木齐办事处和东方金融资产管理公司乌鲁木齐工作组，依法收购、管理和处置从国有商业银行剥离出的不良资产，对改善全区商业银行资产结构，防范化解金融风险，促进金融企业改革发挥了重要作用。

2.金融业服务和支持体系渐趋多元化。金融机构的信贷投向始终以支持“三农”发展为基础，逐步加大了新疆能源、交通、电力以及生态环境等基础设施建设投入，积极促进工业、服务业和非公有制经济发展，保证了能源、交通、冶金、通讯、电力等重点行业、特色产业、优势企业及一批效益优良上市公司的资金需要。此外，努力促进消费信贷业务发展，金融支持助学、就业力度不断加大。

三、新疆金融支持与能源产业发展关系的实证分析

本文涉及的变量主要包括反映能源产业发展的指标和反映金融发展的指标。考虑数据的可获得性，结合新疆能源产业的发展现状，本文采用y1(能源产量年增长率)及y2(能源产业生产结构系数)来反映新疆能源产业的发展情况。在金融发展指标的选择上，直接融资与间接融资指标并用来综合考察新疆金融发展，选择以下指标：银行业融资/外源融资总量(x1)、证券业/外源融资总量(x2)、保险业融资/外源融资总量（x3）、贷款/储蓄(x4)。考虑到新疆地区证券市场的实际发展状况，证券业数据只能从1994年开始，时间跨度较小，不适合做长期分析，因而本文主要考虑x1、x3、x4与y1、y2间的关系。

采用时间跨度较小的年度样本研究的可信度较高,但难以反映长期趋势。考虑到数据的可获得性及可比性，本文选取1985-2007年的数据作为样本，分析新疆金融发展与能源产业之间的关系。

（一）变量间的协整分析

1.时间序列的单位根检验

基于非稳定的时间序列数据而建立一个稳定模型会导致“伪回归”现象，因此，根据Dickey―Fuller检验确定各时序数列的平稳性，并在此基础上分别采用协整关系检验法和格兰杰因果检验法来检验新疆能源产业发展和金融发展之间的长期相关性和因果作用方向。采用常用的ADF检验统计量对各指标进行单位根检验,得到的ADF平稳性检验结果(见表1)。

从表1检验结果可知，在5%的临界水平下,二阶差分后的DF值小于α=0.05的临界值，达到平稳。结论是：变量x1、x2、x3、 x4 、y1、 y2都是二阶单整的。

2.Johansen协整检验

表2的协整检验结果说明，x1、x3、x4和y1、y2间存在协整关系. 即变量之间存在着长期稳定的均衡关系。

（二）Granger Causality分析

如果一对时间序列是协整的,则至少在某一方面存在granger原因。上面已经检验变量间存在协整关系,由J.Granger提出的Granger causality是检验两个变量之间因果关系的一种常用方法,该方法可为真实的因果方向提供有用的依据,可判断两个变量间是否包含有助于改善相互预测的信息。

利用计量经济软件Eviews5.1可以得到格兰杰检验之间的Granger因果关系，检验结果如下(滞后阶数取为2)。

四、实证分析结果及结论

本文利用协整关系检验和Granger因果检验法,对新疆地区1985-2007年能源产业与金融发展之间的长期动态均衡关系和因果作用方向进行了定量分析和实证检验,避免了“伪回归”出现,提高了统计推断的可靠性和结论的可信度,对金融支持能源产业发展提供了政策依据。得出结论如下：

（一）通过应用协整技术对服从二阶单位根过程的所有变量做分析，解决了传统经济建模中非平稳性的难题。检验结果显示，银行业融资/外源融资总量(x1)、保险业融资/外源融资总量（x3）、贷款/储蓄(x4)与能源产业产量与结构之间均具有协整关系(即长期均衡关系)。

（二）格兰杰因果关系检验结果表明:金融支持对能源产业结构优化的作用是明显的,其中银行业融资/外源融资总量(x1)和保险业融资/外源融资总量（x3）对新疆地区能源产业的发展有着明显的单向推动作用，这说明能源产业的发展依赖于银行业对其的间接融资作用，同时保险业融资对其也有明显的带动作用。此外，能源产业结构的转化可以通过带动能源经济的发展，从而进一步推动新疆金融业的发展。

参考文献：

[1]孙敬水.中级计量经济学[M].清华大学出版社．

[2]张晓彤.Eviews操作与实例[M].上海财经大学出版社．

[3]高鸿.金融在支持能源产业发展中的路径选择 [J].经济师，2005(11)．

[4]宋国玉.基于协整分析的东北区域产业结构优化与金融支持关系的研究 [J].科技与产业, 2007(7)．

[5]申振东.贵州能源经济发展研究[J].北方经济，2009(7)．

[6]刘贵生.金融支持西北能源产业可持续发展的战略研究[J].观察思考，2008(9).

[7]自治区统计局编.新疆统计年鉴.