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金融发展对经济提升的重要性范文

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金融发展对经济提升的重要性

文献综述与研究假说

金融发展经济增长的关系研究一直是理论界关注的重点。Goldsmith(1969)分析了35个国家从1860-1963年间的金融结构和金融发展问题,提出了著名的金融结构论,认为一国金融工具和金融机构就构成了金融结构,决定金融结构、金融工具存量和金融交易流量的经济因素的相互作用及其变化就构成了该国的金融发展。金融结构的存在和发展是金融发展的基础,也是经济增长的一个必要条件。基于此,他提出了金融相关比率(FIR)概念,即某一时期一国全部金融资产价值与该国经济活动总量的比值,用来说明经济货币化程度。Mckinnon和Shaw(1973)提出了“金融抑制”和“金融深化”的理论,即政府对金融发展的制约以及利率的管制会束缚金融的发展;而解除金融抑制,放松对金融部门的管制,则能够促进经济健康发展;金融制度与经济发展之间存在相互促进、相互制约的关系,健全的金融制度能够促进经济的发展,现代金融发展是经济增长的重要原因。King和Levine(1993)使用计量经济学工具,通过检验得出了金融发展与经济增长之间具有较强的正向关系,即一国金融发展能够促进经济增长的结论。MichaelK.Fung(2009)通过实证分析得出发达国家金融发展与经济增长有较强的正向关系而发展中国家金融弱化问题普遍明显。

M.KabirHassan、BenitoSanchez和Jung-SukYu(2011)利用面板数据得出在新兴经济体中,政府的政策支持是促进金融发展和经济增长的重要因素,一个完整的金融体系是促进经济发展的必要但不充分条件。在国内文献中,关于中国金融发展和经济增长的关系,周立、王子明(2002)分地区对中国金融发展和经济增长关系的检验,得出各地区金融发展与经济增长强关系的结论。冉光和、李敬、熊德平、温涛(2005)通过对中国金融发展与经济增长关系的区域差异研究,认为中国金融发展与经济增长关系具有明显的区域差异:西部地区金融发展与经济增长之间具有金融发展引导经济增长的单向长期因果关系,而无短期因果关系;东部地区金融发展与经济增长之间既具有明显的双向长期关系又具有双向短期因果关系。王定祥、李伶俐和冉光和(2009)运用中国1952-2007年的时序数据,运用协整、误差修正模型、脉冲响应等计量工具,基于资本分工视角并运用新古典经济增长模型,研究了金融资本形成促进经济增长的内在机制。

很多专家学者也从区域金融发展和经济增长之间的关系入手进行探究。杨胜刚、朱红(2007)从分析中部地区经济与金融发展的现状入手,利用中部六省面板数据对中部地区金融发展与经济增长总量、产业结构优化以及城镇化水平之间的关系进行了研究,结论是,中部金融发展与经济增长具有长期均衡的关系,但在短期则无明显关系。姚耀军(2009)运用运用区域宏观经济数据在新古典经济增长理论框架下对金融发展的经济增长效应进行实证检验,发现非正规金融发展的区域差异对经济增长的区域差异具有显著的解释力。综合国内外文献,不难看出,国内外学者对于金融发展能否有效的促进经济增长存在着广泛的争议。本文基于已有的理论成果,从山东省的实际情况出发,利用1952-2011年时间序列数据,通过协整检验、误差修正模型、格兰杰因果检验、脉冲相应函数等方法来证实山东省金融发展与经济增长的关系,并为山东省的金融经济发展提出政策建议。

模型设定、数据采集与研究方法

(一)模型设定

本文引入KingandLevine(1993)的总生产函数模型,在此基础之上推导出本研究所需要的计量经济模型。模型为:其中Y表示经济总产出,K为总资本的投入,L代表劳动力投入,F是金融发展水平。为了单独衡量金融发展水平以及与之相关的资本投入对经济总产出的影响,按照ParenteandPrescott(1991)的方法,对劳动力投入施加一个容量限制L,从而有:令m=(L,L),表示经济的最大生产能力,此时一旦达到最大劳动力容量,经济就面临恒定的规模收益,总产出就取决于真实资本投入与金融发展水(4)式中,在衡量金融发展水平时,既包括金融总量的增加,又包括金融结构的优化和改善,这里我们仅从金融总量上来考察金融发展水平。参考KingandLevine(1993)的做法,我们选取了三个指标:一是Goldsmith(1969)提出的金融相关率(FIR),即广义货币量M2与GDP的比率,表示金融发展规模,用FS表示;二是金融机构贷款与存款的比率,用以表示金融发展效率,以FE表示;三是股票债券市场的发展,表示金融发展结构。由于我们所选取的是省级数据,第三个指标在数据上收集比较困难,因此我们不予考虑。广义货币量M2难以具体衡量,我们选择山东省金融机构存贷和来替代。

综合以上分析,我们用金融机构存贷和与GDP的比值(金融发展规模)、金融机构贷款与存款的比率(金融发展效率)来衡量山东金融发展。于是,山东金融发展的函数为:(8)式为人均产出模型,其中β1为资本的边际产出,β2为金融发展规模的边际产出,β3为金融发展效率的边际产出。如果不考虑技术进步,政府干预等因素的影响,利用(8)式可以考察山东金融发展与经济增长之间的关系。在衡量经济发展上,我们选取山东省居民人均GDP作为指标,以代替(8)式中的dF/m,用财政支出与GDP的比值表示政府投入对经济支持的力度,用GOV表示,以考察政府财政投资对产出增长的影响,并代替式(8)中的资本(K)。基于此研究设定了如下向量自回归模型予以实证分析:其中,RGDPt为山东省居民人均GDP,GOV为政府投资规模,FS为金融发展规模,FE为金融发展效率。

(二)数据的采集与处理

本研究涉及的变量为居民人均GDP、政府财政支出以及金融发展水平相关的三个指标。本研究所使用的数据来自山东统计信息网、《新中国五十年统计资料汇编》、《新中国六十年统计资料汇编》、《山东省金融运行报告》、《中国金融年鉴》、《中国证券期货统计年鉴》以及《中国人民银行济南分行金融年鉴》,时间跨度为1952-2011年,采用Eviews6.0进行统计处理。居民人均GDP我们用RGDP表示,以1952年为基期将名义人均GDP折算成真实人均GDP。金融发展规模(FS)用山东省历年存贷款和/历年真实GDP表示,其中每年存款和贷款均是本年与上年之和取平均值得出。金融发展效率(FE)用山东省历年贷款/存款得出,存款和贷款的算法同上。政府的财政投入(GOV)用山东省历年的财政支出额/真实GDP得出,其中历年的财政支出额以1952年为基期算出真实值。

(三)研究方法

传统的经济计量方法运用变量的水平值来研究经济变量之间的关系,在考虑变量关系时,最常用的方法是OLS法,但是OLS法使用的前提是变量平稳,若所考察的变量为非平稳的时间序列变量,使用OLS法容易出现伪回归现象,推断的结果往往是错误的,因此为了避免出现伪回归现象,本文用Dickey和Fuller(1981)提出的ADF单位根检验法来检验变量的平稳性,对非平稳变量进行差分处理使之成为平稳的时间序列。如果变量是单整的,那么就对变量进行协整检验,从而确定变量之间的长期均衡关系。协整理论认为:两个或者多个非平稳的时间序列线形组合如果是平稳的时间序列,那么就称为协整。协整检验从检验对象上可以分为两种:一种是基于回归系数的检验,如Johansen协整检验,该检验一般运用于多方程的向量自回归模型。另一种检验是基于回归残差的协整检验,一般运用于单方程。

本研究将采用Johansen提出的协整检验(JJ检验)来检验变量之间的协整关系。在得到协整结果后,如果两个变量之间确实存在协整的关系,根据Granger表示定理(GrangerRepresentationTheorem,Engle,Granger,1987),可以引入误差修正模型(Eor-roCorrectionModle)进行短期因果分析。如果变量间不存在协整关系,那么我们就对稳定的差分变量进行格兰杰因果关系检验(GrangerCausalityTest)进行分析,格兰杰因果关系检验的最优滞后期根据AIC准则来确定。

实证结果与分析

(一)单位根检验

本文用eviews软件,对居民人均GDP的对数形式以及其他变量进行单位根检验,以确定其平稳性,最佳滞后阶数按照AIC值最小的原则来确定。通过检验发现,LnRGDP、KR、FS、FE均为非平稳变量,对其进行一阶差分处理后再进行单位根检验后,我们发现△lnRGDP、△GOV、△FS、△FE不含单位根,即为平稳变量,表明这些变量均为一阶单整序列。具体的检验结果如表1所示:

(二)协整检验

由单位根检验可知,上述变量的对数形式为一阶单整序列,由协整理论我们知道,这些指标可能存在某种线性组合,从而可以反映出变量在长期的稳定关系。我们利用Johansen协整检验来判断这几个变量之间是否存在协整关系。Johansen协整检验是一种基于回归系数的协整检验,在检验之前,我们必须先构造向量自回归(VAR)模型,然后确定模型的结构和最优滞后期。由上述单位根检验我们发现,LnRGDP、GOV、FS、FE四个变量有三个都只含有截距项,不含趋势项,因此在确定VAR模型结构时,我们选择模型只含有截距项。在确定最优滞后期时,我们根据LR、FPE、AIC、SC、HQ统计量最小原则确定最优滞后阶数为2。协整检验结果如表2所示协整方程表明了在1952-2011年这四个变量之间存在长期均衡的关系,并且山东的政府投资规模与居民人均GDP之间存在正向关系,金融发展规模以及金融发展效率与人均GDP存在反向关系。这说明通过扩大政府投资能够促进经济的增长,但是金融的发展对经济增长的贡献却没有得到体现。

协整检验说明了LnRGDP、GOV、FS、FE之间存在长期均衡的关系,但是实际的经济数据是由非衡过程转变到均衡过程的。根据Granger表示定理(GrangerRepresentationTheorem,Engle,Granger,1987),如果变量之间存在协整关系,可以引入误差修正模型(EorroCorrectionModle)进行短期因果分析。在误差修正模型中,FS和FE在滞后1期和滞后2期时系数为负,这说明金融发展规模(即经济货币化程度)和金融发展的效率(即金融机构信贷资金转化率)对经济增长在短期没有正向影响;相反,GOV的系数在滞后1期和2期都为正,这表明政府投资在短期也能够有效促进经济增长,投资的增长是山东省经济增长的主要推动力,经济的增长受政府支持力度的影响很大。

(三)脉冲响应分析

协整检验证明山东金融发展与经济增长、政府投资规模的VAR模型在长期是稳定的,因此可以利用sims(1980)提出的脉冲响应来单独反映金融发展与经济增长之间的关系。脉冲响应函数描述的VAR模型中的一个内生变量的冲击给其他内生变量所带来的影响。冲击反映的结果如图1所示。图1显示的是山东省居民人均GDP与金融发展对相关单一冲击的标准差(±SD)的动态反映。

从中可以得到如下结论:(1)山东金融发展规模(FS)和金融发展效率(FE)对自身产生正向冲击有利于自身的改善,正向影响十分显著,分别在第4和第2期达到最大值。(2)金融发展规模(FS)对居民人均GDP产生负向影响,并呈现持续下降的趋势,其负面效应在第6期达到最大;(3)金融发展效率(FE)对居民人均GDP也产生了负向影响,没有转为正向影响的趋势,在第10期负面效应达到顶点。

通过协整检验和脉冲响应分析不难发现,金融发展效率(FE)和金融发展规模(FS)与经济增长产生负向关系,这一发现与普遍认为的金融发展和经济增长是相辅相成的促进关系背离,但我们考察山东省经济增长的特性就能探究出其原因所在。金融发展规模和人均GDP的负相关意味着山东省的货币化程度和经济增长存在负向关系,这反映了山东省金融资源配置效率不高,山东省经济增长模式还是粗放型的。金融发展效率与经济增长存在负向关系,这可能是金融抑制的作用。山东省企业投资资金绝大部分来自银行贷款,但是由于体制的原因,银行信贷大都流向了那些经济资源效率配置较低的国有单位而不是按照市场经济效率原则来决定,而山东省国有企业所占比重很高,大多数企业经营效益并不理想,这使得银行信贷的增加造成了很多坏账,造成金融资产质量很低,在一定程度上阻碍了经济的增长。这在一定程度上表明金融业受到了政府的控制,金融体系被赋予财政职能,金融体系市场化受到严重影响。但是山东省的经济发展水平确实逐年增长并且跃居全国前列,这其中的原因与政府投资的不断增加密切相关。

换言之,山东省缺乏一个与经济增长相匹配的金融发展水平,其金融的发展是低效率的、低层次的,金融发展在促进经济增长中的作用没有得到很好的发挥,制约了山东省经济更好的发展。政府财政支出额反映了政府对经济增长的支持力度,财政支出与人均GDP呈正向关系,说明政府支出对经济的贡献是很大的,但也从侧面反映了山东省经济体制不灵活,经济增长方式过于单一,国有经济占经济总量的比例过大等问题。

结论与政策建议

本文通过实证分析,揭示了1952-2011年山东省金融发展与经济增长之间的关系。结果显示:山东省的金融发展没有很好地发挥对经济增长的促进作用,与经济增长存在负向关系,而政府的投资是拉动山东省经济增长的重要原因。山东省的金融功能弱化,降低了金融体系的融资功能,使金融发展在促进经济增长方面大打折扣。

基于以上结论,我们对山东金融发展与经济增长提出以下建议:(1)努力改善金融经营环境,更多地发挥金融机构对经济增长的促进作用。应积极依托山东半岛的资源优势,综合开发海洋资源,发展海洋经济,促进传统经济与海洋经济协调发展,为山东省金融支持经济提供新的服务空间。(2)改善金融机构经营管理机制,提高金融服务于实体经济的能力。积极培育和引进中小金融机构,许可民营金融资本的市场准入,健全山东省金融组织体系,营造适度竞争的金融经营机制,促使金融机构改进经营管理,提高服务质量,努力开拓自己的市场,打破山东原有的金融业垄断经营格局。(3)健全山东小额信贷体系,促进微型金融健康发展。根据山东民营经济和农村发展的客观实际,金融机构应当积极主动深化信贷服务创新,适时推出适合实体经济需求的小额信贷产品,创新风险管理机制,缓解微型企业和农户的融资困境;(4)国有金融机构应该在风险可控的原则下积极承担部分社会责任,尽可能支持那些有发展前途的中小企业,对具有发展潜力的民营企业予以优惠利率融资,消除所有制歧视。(5)加快地方政府职能的转变。针对经济发展过程中的实际困难,省政府应当通过财政补贴、税收优惠等措施诱导金融机构积极为融资困难的实体经济主体融资。(6)依托海洋经济优势,积极鼓励金融机构开发出口金融服务业务,促进山东外向型经济的可持续发展。

作者:王定祥许瑞恒单位:西南大学经济管理学院