中國省際信息化與金融發展互動關系研究——基于PVAR模型的估計

俞立平

（寧波大學商學院現代管理研究中心，浙江 寧波，315211）

一、引言

自 1967年日本科學技術和經濟研究協會首次提出“信息化”一詞以來，隨著信息化的迅猛發展，信息化與經濟增長的關系首先引起了人們的關注。Castells[1]認為信息化主要通過產業經濟的擴充來影響社會經濟發展。Biswas[2]提出信息化通過影響生產技術和消費結構兩種形式來影響經濟增長。20世紀 90年代以來，信息技術的加速發展和廣泛應用不僅深刻影響了國際競爭格局和人類的生存方式，更引發了金融領域的重大變革，如混業經營成為金融行業的主流模式，客戶需求成為金融服務的市場主導，風險管理成為金融管理的重中之重等。作為經濟增長的重要工具和手段，長期以來，金融業一直非常重視信息技術的應用，信息技術不但在金融服務體系建設中發揮著基礎作用，而且對于提高金融行業內部管理水平進而提高資源配置效率更是具有重要意義。從宏觀視角研究信息化與金融發展的互動關系，分析它們的互動機制，有利于評估我國信息化與金融發展的協調水平，分析其中存在的問題，從而對信息化與金融發展的關系有一個全面的認識，也給政府相關部門加強宏觀管理提供理論與實證的依據，因而具有十分重要的意義。

金融發展主要包括金融資產、金融機構、金融市場等總量的提高，以及金融結構的改善和優化，McKinnon[3]、Shaw[4]在各自的著作中獨立地提出了“金融抑制”和“金融深化”理論，他們從制度框架和金融效率的角度，強調了金融市場化的積極作用，由此現代意義上的金融發展理論正式形成。關于信息技術、信息化對金融的影響，譚榮華、左志剛[5]論述了信息生產功能是現代金融中介的一項重要功能，信息化作用于金融中介的信息生產，從而成為推動金融中介的一個重要原因，信息化通過使可利用的信息量增加和使信息利用能力提高兩種機制實現。張立洲[6]探討了金融信息化對貨幣形態及智能、金融機構、金融市場、宏觀貨幣政策產生的廣泛而深刻的影響。趙昱光、張雪梅[7]認為金融領域信息技術的應用，從便利資金供應、加快資金結算和支付、促進銀行體系效率提高、促進金融市場發展等多方面促進了金融的發展，同時信息技術也為金融運行和監管提出了一些新的挑戰。李政、王雷[8]認為金融信息化對金融發展的影響是雙面的，一方面金融信息化提高了金融機構的運作效率，另一方面金融信息化加劇了金融風險的產生。溫平川[9]利用協整檢驗、脈沖響應函數和方差分解、向量誤差修正模型，對江蘇省信息化與金融發展之間的關系進行了實證分析，發現信息化的推進對金融規模的擴張有較大的促進作用，而對金融效率和股票市場的發展影響較小。

此外，關于金融信息化存在的問題，石雙元、張金隆等[10]較系統地分析了信息技術與金融業的關系及其對金融業的影響，著重研究了由于金融信息化帶來的新的金融風險及其產生的原因，探討了信息技術在防范和化解金融風險中的作用。郝向榮、王松等[11]認為中國銀行業已經走過了電算化的初級階段，正朝著金融信息化時代發展，將面臨著一些新的風險。

從以上研究看，關于信息化對金融發展的影響機制和理論相對比較成熟，但存在以下問題：

第一，現有的研究側重從微觀視角進行，缺乏區域層面信息化與金融發展關系的宏觀研究，雖然微觀是宏觀的基礎，但并不是簡單的累加。而且在微觀層面，金融發展對信息化的影響極其有限。

第二，關于信息化對金融發展影響研究較多，缺乏金融發展對信息化影響的研究。

第三，理論研究較多，實證研究比較缺乏，迄今為止僅有數篇文獻，而且主要基于時間序列數據，采用向量自回歸模型進行研究，缺乏基于面板數據的研究。

本文基于近年來的面板數據，首先分析了信息化與金融發展的互動機制，然后采用格蘭杰因果檢驗、面板數據、面板向量自回歸模型(Panel VAR, PVAR)全面分析信息化與金融發展的互動關系。

二、研究框架

本文的研究框架如圖1所示，研究信息化與金融之間的互動關系，首先進行兩者互動機制的理論研究，然后再從靜態與動態兩個視角進行實證，靜態研究主要采用格蘭杰因果檢驗與面板數據進行，動態研究采用面板向量自回歸模型進行，在此基礎上進行脈沖響應函數和方差分解分析，最后再進行綜合分析。

信息化的影響因素，主要有金融、經濟發展水平、科技水平等；經濟發展水平越高，對信息化就會提出更高的要求，也能夠為信息化發展提供物質基礎；信息化離不開科學技術，信息化的發展不僅需要計算機、網絡、通訊、電子等領域的信息技術，也離不開化工、能源、機械、建筑等相關科學技術。為此，建立如下模型：式中：Info表示信息化水平，FIR表示金融水平，GDP為經濟發展水平，ST為科技水平，c為常數項，α、β、γ表示回歸系數。為了減少異方差，同時增強結果的解釋性，所有變量都取對數進行處理。

圖1 研究框架

面板數據有很多優越性，它更能反映個體變化，有更高的效率，能夠較好解決多重共線性問題，對遺失重要變量也不敏感，因此本文采取面板數據進行分析。

三、信息化與金融發展的作用機制

（一） 信息化對金融發展的影響機制

關于信息化對金融發展的影響，現有研究相對比較成熟，概括一下，主要體現在以下幾個方面。

第一，信息技術能夠提高金融系統的效率。目前，所有的金融機構都實現了電腦化、網絡化、信息化。信息技術的應用，大大提高的工作效率，節省了金融系統的勞動力成本，加快了資金周轉，改善了金融服務方式。

第二，信息技術能夠提高金融創新能力和綜合競爭能力。依靠金融技術創新、產品創新、制度創新來提升金融機構的風險控制能力和金融創新能力，對于提高金融業的綜合競爭力具有重大的意義，對金融機構的經營方式和組織結構產生深遠的影響。

第三，信息技術對金融體系產生了深遠的影響。信息技術改變了貨幣的形態與職能，促進金融市場一體化，加速國際資本流動，使得金融機構的籌資渠道大大拓寬，而技術手段的進步又使金融機構臨時融通資金的能力大為增強，各種金融科技產品也在整體上提高了金融機構的資產流動性，減少了中央銀行調節基礎貨幣的渠道，使中央銀行控制基礎貨幣的職能主要依靠公開市場業務來進行。

第四，信息技術是防范金融風險和保障金融安全的重要手段。信息技術是金融風險監管的重要支柱，為了實現對風險監管的精確性、前瞻性、預警性目標，就需要不斷提高監管手段的現代化水平。依靠各類信息系統建立起發現風險、度量風險、應對風險的決策體系對金融安全具有十分重要的意義。

（二）金融發展對信息化的影響機制

關于金融發展對信息化的影響機制，尚沒有引起學術界的重視，從金融對信息化的影響機理分析，主要體現在以下三個方面：

第一，金融發展加快了信息化基礎設施建設的進程。信息化基礎設施的建設，需要龐大的資金，沒有發達的金融體系，信息化基礎設施建設難以籌集必要的資金，必然影響信息化的進程。從我國信息化基礎設施建設的實踐看，無論中國電信、中國移動，還是中國聯通等信息化巨頭，在信息化基礎設施建設時都通過金融體系籌集了大量的資金，保證了信息化進程。

第二，金融體系的建設和發展對信息化產生了巨大需求。新的金融機構的設立、管理體系的完善都離不開信息技術的支撐，每年金融體系的信息化采購都達到數千億，產生了龐大的市場需求，吸引更多信息技術人員就業，促進了信息產業發展。

第三，金融發展促進了信息化的技術進步。金融體系對信息技術的需求，許多需要專用技術，從而對軟件、設備、網絡、計算機安全等提出了更高的要求，要求廣大信息技術廠商不斷研發新的技術，從而帶動信息技術進步。

四、數據

關于信息化發展水平變量，較好的方法是采用指標體系測度，但采用面板數據面臨著巨大的困難，很多信息化指標數據僅有數年的，而且不連續，舍棄這些指標必然導致信息化測度的偏差。本文采用郵電業務額作為信息化的替代變量，郵電業務額包括了電話、互聯網、郵件、報刊發行等眾多業務收入，是典型的信息化指標，其中函件郵寄雖然與信息化關系不大，但由于函件面臨各快遞公司激烈的競爭，郵政局函件份額較小，加上函件郵寄收入僅占整個郵電業務額極小的份額，因此并不影響采用郵電業務額作為信息化的替代變量。

關于金融發展水平的度量，實際應用中方法較多。典型的是采用金融相關比率(Financial Interrelations Ratio，FIR)，指全部金融資產價值與全部實物資產價值之比，反映的是金融上層結構與經濟基礎結構之間的比例關系。由于中國缺乏金融資產的統計數據，主要金融資產集中在銀行，而銀行的最主要的業務是存款和貸款，因此本文用存貸款余額與GDP的比率作為衡量金融發展的一個指標。

經濟發展水平變量采用地區生產總值，這一般沒有太大的爭議。科技水平變量可選指標也較多，如論文、獎勵、專利等，最好的方法是選取科技產出指標來測度科技產出，但基于和信息化同樣的原因，面板數據難以獲得。本文選取各地區的研發投入(R&D)作為科技水平的替代變量。

2000年分省的郵電業務額指標缺失，因此數據來自于2002～2010年中國統計年鑒，實際數據為2001～2009年期間的數據。西藏地區由于部分年度數據缺失，因此進行了省略。所有數據的描述統計量如表 1所示。

表1 數據描述統計量

五、實證結果

（一）信息化與金融發展之間的格蘭杰因果檢驗

從理論上講，信息化與金融發展之間是雙向因果關系，那么實際數據是否支撐這個結論呢？常用的定量研究方法是格蘭杰因果檢驗。考慮到兩者發揮作用的滯后期在以1～4年之內，因此滯后期以此為準。

格蘭杰因果檢驗本質上采用的是回歸分析，如果面板數據不平穩會導致偽回歸問題，因此在進行格蘭杰因果檢驗之前必須對面板數據做平穩性檢驗。常用的面板數據單位跟檢驗方法有Levin檢驗、ADF檢驗、PP檢驗等，本文采用這3種方法同時進行檢驗，以3種方法結果一致為準。經過1階差分，所有變量都是平穩的，由于篇幅所限，本文省略了平穩性檢驗結果。

格蘭杰因果檢驗結果如表2所示。信息化在滯后1～4期時，都是金融發展的格蘭杰原因，而金融發展在滯后2～3期時，才是信息化的格蘭杰原因，說明兩者互動關系比較顯著，但信息化對金融的影響比較持久，而金融對信息化的貢獻相對短暫。

表2 格蘭杰因果檢驗結果

（二）面板數據估計

由于金融對信息化的貢獻只在滯后2年和3年時才比較有效，經濟發展對信息化的影響一般至少要滯后1期，研發投入對信息化的影響至少也要滯后2～3期，綜合考慮，本文選取滯后期為2年進行面板數據估計。

首先進行構造一個是采用混合回歸還是面板數據的F檢驗，結果發現應該采用面板數據。接下來進行hauseman檢驗，發現拒絕隨機效應的原假設，應采用固定效應模型進行估計，結果見表3，為了進行比較，表3同時給出了混合回歸結果。從固定效應的估計結果看，總體擬合水平較高，達到 0.992，金融每增長1%，會導致信息化增加 0.783%，經濟發展水平每增長1%，信息化增加0.636%，科技水平每增加1%，會導致信息化增加0.164%，總體上，金融發展對信息化的貢獻最大。對比混合回歸發現，由于多重共線性，科技水平的回歸系數為負數而且沒有通過統計檢驗，金融對信息化的貢獻被低估，而經濟發展水平對信息化的貢獻被高估了。

（三）面板數據向量自回歸模型

由于面板數據是平穩的，因此可以繼續進行協整檢驗，最佳滯后階數根據前文的分析確定為 2。協整檢驗方法采用Kao面板協整檢驗，發現存在協整關系。接著建立VAR模型，模型的整體擬合度R2為0.995，且 VAR模型所有特征根都位于單位圓內，模型結構穩定，擬合效果較好。

表3 信息化影響因素的面板數據估計

VAR模型是一種非理論性的模型，它的系數并沒有經濟學意義，在分析 VAR模型時，往往不分析一個變量的變化對另一個變量的影響，而采用脈沖響應函數和方差分解進行進一步分析，信息化與金融發展的脈沖響應函數如圖2所示。

先看信息化的脈沖響應函數，來自金融發展一個標準差的正向沖擊，在當期對信息化的影響為 0，隨后緩慢升高，到第3期后基本平穩，說明金融的沖擊對信息化影響比較平穩，并且有一定的滯后期。來自經濟發展水平一個標準差的正向沖擊，當期對信息化的影響為 0，隨后緩慢持續升高，說明經濟發展水平的沖擊對信息化的影響需要一定的滯后，總體也是平穩的。來自科技發展水平一個標準差的正向沖擊，當期為0，隨后為負值，從第3期趨于平穩，但全部是負值，主要原因可能是只有信息技術相關的技術進步才會促進信息化的發展，而一般科技水平的沖擊對信息化沒有什么影響。

再看金融發展的脈沖響應函數，來自信息化一個標準差的正向沖擊，在當期對金融的影響就是負值，隨后繼續下降，到第3期后緩慢升高，總體為負。一般信息化的沖擊，主要由新的信息技術應用引發，而金融是對數據處理要求極高的部門，一般會使用成熟技術，而新技術需要一定時間的考驗期。經濟增長對金融的影響當期為負，然后緩慢下降，可能與我國的金融體系與經濟發展水平協調性不夠有關。科技發展對金融的影響總體較低，因為影響金融的技術因素主要是信息化，科技水平相對低一些。

圖2 脈沖響應函數

方差分解通過求解擾動項對向量自回歸模型預測均方誤差(Mean Square Error, MSE)的貢獻度，了解各類因素的相對作用，和時間序列數據一樣，面板數據預測的誤差方差是其自身擾動及系統擾動共同作用的結果。表4、表5分別為信息化與金融的方差分解。

表4 信息化的方差分解

表5 金融的方差分解

從信息化的方差分解看，對信息化影響最大的是其自身，在末期占90.69%，金融占2.07%，經濟發展水平占4.42%，科技水平占2.82%。

從金融的方差分解看，與信息化類似，對金融影響最大的是其自身，末期金融自身占90.55%，信息化占 9.10%，地區經濟發展水平和科技水平對金融幾乎沒有影響。這從另外一個角度也說明了信息化對金融的重要作用。

六、結論與討論

（一）信息化與金融互動關系顯著

信息化與金融發展的互動機制鮮明，兩者互為因果關系，金融對信息化的貢獻，主要體現在促進信息化基礎設施建設和技術進步，帶動信息化的巨大需求方面。信息化對金融的影響相對持久，而金融對信息化的影響相對短暫。從變量的彈性系數看，金融對信息化的貢獻大于經濟發展水平和科技水平對信息化的貢獻。

（二）金融對信息化的影響的核心是信息技術的發展

金融對信息化的影響，離不開信息技術領域中關鍵的技術進步，如果沒有信息技術領域中較大的技術進步，就不會產生信息基礎設施的巨大需求，如果新的信息技術本身尚處在的驗證階段，對數據和系統要求極高的金融部門也不會產生需求，從脈沖響應函數和方差分解看，信息化與金融互動關系鮮明，信息化對金融的影響大于金融對信息化的影響。

（三）模型的選用對結果影響很大

在分析信息化與金融發展的互動關系中，采用不同的數據、不同的模型對結果的影響是很大的，由于時間序列數據較少，因此用時間序列數據分析比較片面，而采用面板數據進行混合回歸又不能發揮面板數據的特長，難以挖掘數據中潛在的信息，從本文的實踐看，采用格蘭杰因果檢驗、面板數據、面板向量自回歸綜合進行分析是比較恰當的，而且它們之間能夠互相支撐。

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