林業資源型城市轉型中金融支持與經濟增長關系的實證

趙志剛，耿玉德

（東北林業大學經濟管理學院，哈爾濱150040）

0 引言

諸多研究都表明，金融在促進地區經濟發展和轉型過程中都起到了重要的作用[1][2]。林業資源型城市轉型中的種種障礙其實共同指向了一個問題，就是產業結構轉型困難、經濟發展緩慢，而其中一個重要的限制因素就在于資金投入的嚴重不足。無論是經濟的發展、產業的轉型還是社會問題的解決，都需要大量的資金支持。本文以伊春市和白山市兩個典型的林業資源型城市為例來研究金融支持與城市產業調整和經濟發展之間的關系。以考察在當前不完善的金融環境中，金融發展是否促進了林業資源型城市經濟的發展和產業結構的轉型，并進而促進了資源型城市的轉型。

1 數據、模型和方法

1.1 變量選擇與數據來源

對于經濟增長，學術界通常采用兩個指標來衡量：一個是人均GDP的增長率，另一個是人均GDP。一般認為，人均GDP的數據相對GDP總額來說，更能反映經濟的增長趨勢，并且存量指標相對增長率指標更能反映當前形勢下的經濟發展水平[3]。因此，本文采用人均GDP作為林業資源型城市經濟發展的指標。

對于金融支持力度的指標，通常用地區金融發展變量來表示，而地區金融發展變量一般表現為地區金融資產的規模相對于國民財富的擴展。金融理論界常采用戈德斯密斯（1969）[4]的金融相關比率（Financial Interrelations Ratio，簡稱FIR）和麥金農（1973）[5]提出的貨幣化程度來表示。但是這兩個指標都需要用到我國各地區的貨幣存量（M2），而由于我國地區經濟統計中缺少M2的統計數據，因此無法直接運用這兩個指標。我國的主要金融資產集中在銀行，而存款和貸款則是反映銀行資產的最主要指標，因此，運用地區銀行的年底存款和貸款余額之和與GDP發展的比值，基本上可以反映出我國各地區金融發展的差距[6]。這里將設計好的指標仍舊稱之為金融相關比率（FIR），公式為：

FIR=（金融機構存款余額+金融機構貸款余額）/GDP

圖1和圖2分別是伊春、白山兩市人均GDP和FIR的變動趨勢。

同時，周立等（2002）的研究說明，1978年我國各地區的金融相關比率基本上相差不大[6]，而對于林業資源型城市來說，其轉型也基本上是從20世紀80年代改革開放之后才開始的。因此，本研究采用伊春市和白山市1980～2010年的31年數據進行分析。除了金融相關比率，還采用了人均生產總值和第三產業比重（以下用TIP表示）的指標。數據來源于歷年《中國城市統計年鑒》。為保證數據的可比性，在計量分析時以1980年為基期進行了平減處理。在進行數據分析時，選取相關變量的自然對數形式進入模型，分別為LnRGDP，LnTIP，LnFIR，這樣，一方面可以使得時間序列數據呈線性增長，另一方面使得變量的增減變動更能體現出經濟意義。

圖1 伊春市和白山市的人均GDP（1990～2010年）

圖2 伊春市和白山市的FIR（1990—2010年）

1.2 模型的選擇與設定

近年來對相關變量的動態響應關系的研究，大多采用向量自回歸模型（VAR）模型，它能夠用來描述各變量的動態傳導機制。VAR模型是由西姆斯（C.A.Sims，1980）[7]提出來的，該模型是以模型中所有當期變量對所有變量的滯后性進行回歸分析，從而可以描述各變量之間的動態沖擊，解釋變量之間的關系。

典型的VAR模型的數學表達式為：

其中，Xt是一個N×1維的內生變量向量，C(L)是一個N×N維的滯后算子系數矩陣，et表示一個N×1維的殘差向量，其滿足獨立分布并且它的協方差矩陣為殘差之間可以同期相關，但與滯后項以及等式右邊的變量不相關。用VAR模型估算過程中，可以用AIC和SC準則確立之后階數，平穩數據可以直接進行VAR模型估計；此外，可以運用Johansen方法檢驗變量間是否存在協整關系，如果存在協整關系，可以運用Granger因果檢驗方法判斷相關變量的“因果”關系。

根據本文可以建立如下的VAR模型，運用此模型可以考察金融相關比率FIR對人均GDP和第三產業比重TIP的影響。

2 實證分析

2.1 單位根檢驗

在做VAR模型分析之前，需要先對相關數據進行平穩性檢驗，以判斷其序列特征。本文采用ADF檢驗方式對變量樣本進行測試，結果如下：

由表1和表2的結果可以看出，對于伊春市和白山市來說，相關變量的單位根檢驗結果類似，其中，人均GDP和第三產業比重指標序列均為非平穩序列，而其一階滯后項為平穩序列，說明它們都是一階單整序列；金融相關比率指標為平穩序列。因此，再進行VAR模型計算時采用人均GDP和第三產業比重指標的一階差分序列進行分析，其經濟含義為人均GDP的增長率和第三產業比重的變化率。

表1 相關變量的ADF檢驗（伊春市）

表2 相關變量的ADF檢驗（白山市）

2.2 VAR模型的估計與滯后階數的檢驗

首先，將白山市的ΔLn-RGDP、ΔLnTIP和LnFIR變量數據輸入Eviews6.0進行VAR模型的估計，建立一個無約束的向量自回歸模型。

然后，對該模型的穩定型進行檢驗，發現所有的單位根都落入了單位圓內，說明前面設定的3階滯后的模型是穩定的。

進而可采用VAR Lag Criteria命令進行VAR模型滯后階數的確定，結果如表3。一般來說，做滯后期的選擇時，AIC和SC的值越小越好，因此，應該選擇滯后期為4期。而在本文分析時，4階滯后進行穩定性檢驗時，有兩個單位根落在了單位圓外，因此，這里選擇滯后期為3期。

圖3 VAR模型穩定型檢驗直觀圖

表3 VAR模型滯后階數的確定

利用同樣的方式，可以確定伊春市相關變量的最佳滯后階數為3。

2.3 格蘭杰因果關系檢驗

運用格蘭杰因果關系檢驗對伊春市和白山市的人均GDP、第三產業比重以及金融相關比率指標做分析，結果如表4所示。伊春市和白山市的格蘭杰因果檢驗結果非常相似。在統計學意義上，金融相關比率既不是人均GDP的增長的格蘭杰原因，也不是第三產業調整的格蘭杰原因；同樣，人均GDP的增長與第三產業的調整也沒有格蘭杰因果關系；第三產業比重的變化也不是金融相關比率變化的格蘭杰原因；人均GDP的變化是金融相關比率的格蘭杰原因。

這說明：第一，伊春市和白山市金融業的發展并沒有促進經濟的增長和產業結構的調整，一種可能的解釋在于城市發展資金來源中來自金融業的資金只占很小的一部分，它的增加不能刺激經濟的發展；第二，人均GDP的增長和第三產業比重的變化也沒有格蘭杰因果關系，說明林業資源型城市的產業結構調整并沒有促進經濟的增長，或者可以說，這兩個城市的經濟總量的增長的原因并不是來自于結構調整，而經濟增長也沒有進一步促進結構的調整；第三，人均GDP的變化促進了金融相對比率的變化，說明雖然金融沒有刺激經濟的增長，但是一個地區經濟的發展卻是當地金融發展的基本原因。

表4 伊春市和白山市相關變量間的格蘭杰因果關系檢驗結果

2.4 方差分析

VAR模型中，常采用方差分解（variance decomposition）分析每一個結構沖擊對相關變量變化的貢獻度，以評價不同結構沖擊的重要性。本研究中分別對伊春市和白山市的三個變量進行方差分解，可得到圖4的結果。

通過結果我們可以看出，以伊春市為例，人均GDP變化率變量的方差分解之后如圖4第一行三個圖所示，大約80%左右的變化來自于自身的沖擊，而產業結構調整和金融發展帶來的貢獻只有不到20%，特別是金融發展的貢獻只有7%左右。而產業結構的調整，其方差的貢獻也主要來自于自身（占45%左右，見圖4中間三個圖），來自經濟發展的貢獻率約占40%，來自金融發展的貢獻約15%左右。金融發展的方差分解可見圖4的下面三個圖，其中，來自于經濟增長的貢獻達50%左右，產業結構調整的30%，自身變化的僅有不到20%。方差分析的結果與格蘭杰因果關系檢驗基本相同，進一步驗證了前面的結論。

而對白山市的相關變量的方差分解，結果與伊春市的大致相同。經濟發展和產業結構調整的主要沖擊貢獻來自于自身的發展。唯一不同的在于，白山市金融的發展方差貢獻最大的是產業結構調整，高達55%左右，而經濟發展的貢獻率大約占到23%，自身發展貢獻率20%多。說明了同樣是林業資源型城市，雖然大部分分析結論相同，也還是有一定的差別的。也說明了，每個林業資源型城市發展的動力和方式也是有所區別的。

3 結論與對策建議

通過建立VAR模型，進行了格蘭杰因果關系檢驗和方差分析，可以得出如下結論：

（1）以伊春市和白山市為代表的林業資源型城市的金融發展并沒有對兩個城市經濟的發展和產業結構的調整起到很好的促進作用；而相反，兩市經濟的發展卻對金融的發展起到了一定的促進。可以說，金融體系并沒有發揮其應有的作用，反而成為了城市經濟發展的“附屬品”。

圖4 人均GDP增長和第三產業比重變動的方差分解（伊春市）

（2）方差分解結論表明，林業資源型城市的經濟增長與滯后期的經濟增長有相當大的關系，說明林業資源型城市的經濟增長很大程度上依然來自于自身的經濟發展。事實上，這個也帶來了隱患就是，當地區經濟增長緩慢時，勢必會形成一種慣性，使得經濟增長對于資金和政策的刺激作用不太敏感，限制了政策的效果。

因此，本文認為，只有通過政府和市場的協調作用，以市場運作為主，政府引導為輔，多渠道、多方式的林業資源型城市的金融支持模式。此外，還可以參照國外經驗，建立可持續發展基金，由地方政府發起并籌集初始發展基金，交由基金的股東推選管理人員，進行資金的投資和具體運作。還要進一步加強政策性金融的扶持作用，并在政府主導下，拓寬金融融資渠道，加快建立以市場調控為基礎的融資體系，對林業資源型城市實施傾斜的金融支持政策。通過一系列的政策措施，來促進林業資源型城市的金融發展，進而帶動產業升級和經濟增長，最終實現城市的整體轉型。

[1]楊勝剛,朱紅.中部塌陷、金融弱化與中部崛起的金融支持[J].經濟研究,2007,(5).

[2]伍海華,張旭.經濟增長·產業結構·金融發展[J].經濟理論與經濟管理,2001,(5).

[3]Heston,A.National Accounts：a Brief Review of Some Problems in Using National Accounts Data in Level of Output Comparisons and Growth Studins[J].Journal of Development Economics1994，（44）1.

[4]Goldsmith,R.W.Financial Structure and Development[M].New Haven：Yale University Press,1969.

[5]Mckinnon,R.I.Money and Capital in Economic Development[M].Washington D.C.：Brookings Institution,1973.

[6]周立，胡鞍鋼.中國金融發展的地區差距狀況分析1978～1999[J].清華大學學報：哲學社會科學版,2002,(2).

[7]C.A.Sims.Macroeconomics and Reality[J].Econometrica,1980,(48).