金融創新、城鎮化與就業
——基于VAR及誤差修正模型的分析

鄭志敏

(華東交通大學 人文社會科學學院，江西 南昌 330013)

一、引 言

城鎮化是一個經濟社會發展的必然過程，中國當前正處于城鎮化快速發展的階段。城鎮化是當前我國的一項重要國策，關系到我國未來的經濟發展和勞動力就業的方方面面。從長期來看，可以推測在今后一段時期內，中國的城鎮化仍將處于快速發展時期。城鎮化的快速發展必定需要大量的資金投入，而僅僅依靠財政投入是遠不能滿足城鎮化建設的需求的，還需要利用金融市場，充分發揮金融機構的作用，通過金融創新來助推城鎮化發展。同時，在城鎮化進程中，農村人口持續向城鎮聚集，其就業問題也是值得我們研究的。

一般認為金融創新可以推動金融業的發展，擴大金融業規模，從而直接導致該行業從業人員的增加，此即金融創新的直接就業效應，另外金融創新還可以通過向其他行業提供更好的金融支持而推動其發展，促進經濟增長，從而間接地促進就業增長。目前關于金融創新和就業關系的研究文獻非常少，主要是以金融發展為研究主題，但由于金融發展是一個廣義的概念，包含了金融創新，因此我們有時也可將金融創新看作金融發展。王元月、王青照(2005)經過實證分析認為我國金融發展可以促進就業的增長。楊小玲(2009)認為，在中國，金融業的直接就業效應并未充分發揮出來，間接就業效應也不明顯。

城鎮化主要是指農業人口向非農產業和城市聚集，在國外一般稱之為“城市化”。國內目前已有學者對城鎮化與就業進行了研究分析，如汪泓、崔開昌(2012)等通過實證分析得到我國城鎮化水平的提高可以顯著地促進就業增長。黃明、耿中元(2012)則對城鎮化率和城鎮就業關系進行了實證分析，認為城鎮化率的提高不會促進就業率的增長。本文將金融創新、城鎮化與就業聯系在一起，通過實證研究，綜合分析這三者之間的關系，并為我國的金融創新和城鎮化建設提供政策依據。

二、模型與變量選擇

1.模型選擇

本文主要考察金融創新、城鎮化與就業的關系，沿用總生產函數的分析框架，設定的研究模型為：

lnL=(lnF,lnUR)

(1)

L為就業人口，采用各地區年底就業人數。F和UR分別代表金融創新和城鎮化率。

2.變量說明

對于金融創新指標的選擇，國內各學者有不同意見。劉亞琳(2009)用一國金融總資產與交易性金融資產的比例來反映金融創新度。孫浦洋、張蕊(2012)則使用私人信貸來衡量金融創新力度。由于在我國銀行信貸大部分是偏向國有企業，而更具經濟活力的私人部門則長期缺少正規金融的有力支持。因此本文借鑒孫浦洋的做法，使用私人信貸與GDP的比值來衡量金融創新(F)。由于現有的統計資料并不能直接提供私人部門信貸的數據，本文使用非國有部門信貸來代替私人部門信貸，參照周永濤、錢水土(2012)的做法進一步假設各省分配到國有企業的貸款與該省國有企業的固定資產投資成正比，則非國有部門貸款為總貸款余額(1-國有經濟固定資產投資總額/ 全社會固定資產投資總額)。

對于城鎮化，本文選取了最常用的城鎮化率(UR)測度城鎮化水平，即城鎮人口占總人口的比重(%)。就業(L)采用各地區年底就業人數。

本項研究采用全國的數據資料,均來自于《中國統計年鑒》和《中國金融年鑒》,為了消除異方差的問題，所有數據都進行了對數化處理。取樣時段為1990～2012年。

三、實證檢驗與分析

1.變量描述性統計(見表1)

表1 變量統計數值

2.單位根檢驗

許多經濟變量都是非平穩的，如通貨膨脹率、就業率，對非平穩變量進行估計可能會導致偽回歸。單位根檢驗就是為了檢驗時間序列的平穩性，如果存在單位根，我們就說此序列是非平穩的。因此，為了避免偽回歸，先要檢驗數據的平穩性。單位根檢驗的原假設為：序列是不平穩的。如果拒絕原假設則序列是平穩的，反之則是非平穩的。

檢驗結果表明，lnL、lnF 和lnUR這3個時間序列在10%的置信度下都無法拒絕原假設，因此存在單位根。經過一階差分后，只有lnF(-1)是平穩的，其余兩個序列在1%、5%和10%的置信水平下都無法拒絕原假設，是非平穩的。因此需要進一步進行差分，最后得到的lnL(-2)、lnF(-2)、lnUR(-2)均在1%顯著水平上拒絕存在單位根的零假設，即這3個時間序列在99%的置信水平下是平穩的，因此這3個變量是I(2)變量(見表2)。

表2 單位根檢驗結果

四、協整檢驗

傳統的計量回歸估計要求涉及的變量為平穩序列變量，但是對于多個非平穩的時間序列，有一種特殊情況，即幾個非平穩的時間序列變量的線性組合形成的變量是平穩變量。在這種情況下，研究者一般稱非平穩時間序列存在協整關系。如果幾個變量存在協整關系，那么說明這幾個變量存在長期關系。進行協整檢驗的前提是各序列是同階單整，本文的3個時間序列均服從2階單整，滿足協整檢驗的前提，可對這3個變量進行Johansen協整檢驗。

1.滯后期的選擇

建立VAR 模型除了要滿足平穩性條件外，還需要正確確定滯后期。對最優滯后期的選擇可以通過LR(似然比)統計量、赤池信息準則(AIC)和施瓦茨(SC)信息準則等來確定。根據檢驗結果(見表3)，最后確定VAR 模型的最佳滯后期數為2。

2.VAR模型穩定性檢驗

如果VAR模型所有根模的倒數都小于1(位于單位圓內)，則VAR模型是穩定的；如果VAR模型所有根模的倒數都大于1(位于單位圓外)，則VAR模型不穩定，需要重新設定。如果被估計的VAR模型不穩定，則得到的結果有些是無效的。就圖1中所示的單位根倒數的模而言，所有的模都小于1，表示建立的VAR模型是穩定的。

表3 VAR模型最佳滯后階數檢驗結果

圖1 穩定性檢驗

3.Johansen協整檢驗

協整檢驗一般有EG兩步法和Johansen分析法，本文采用Johansen協整檢驗。

表4 特征根跡檢驗結果

表5 最大特征值檢驗結果

根據協整檢驗的特征根跡檢驗結果和最大特征值檢驗(maximum eigenvalue)結果可知(見表4、表5)，在5%的顯著水平下至少存在2種協整關系,就業與城鎮化率以及金融創新存在長期均衡關系。可以將協整系數標準化，得到一個協整方程。標準化后的協整向量為(1，-0.1113，-0.0787)，長期均衡方程為：

lnLt =0.1113lnFt+0.0787lnURt+ecmt

(2)

其中，ecm代表均衡誤差(殘差)。上述協整方程(2)說明了就業與金融創新與城鎮化之間存在正相關的長期均衡關系，與我們預期的結果相符，即金融創新度與城鎮化率的提高能夠促進就業的增長。其中，金融創新、城鎮化率對就業增長的彈性分別為0.1113和0.0787，也就是說，在其他條件不變時，金融創新的變化率每增加1%，能夠帶來就業總量0.1113%的增長，而城鎮化率每增加1%能促進就業增長0.0787%。

4.Granger因果檢驗

由于lnL、lnF 和lnUR均為I(2)過程，且協整分析表明變量之間存在長期的均衡關系，但是這種均衡關系是否具有因果性，需要通過 Granger因果檢驗作進一步的分析，基于前文的VAR模型，Granger短期因果關系的檢驗結果如下表。

表6 Granger因果關系檢驗

從表6的結果可以看到，在5%的顯著水平下，金融創新和城鎮化都是引起就業變化的格蘭杰原因，也就是說金融創新的發展和城鎮化水平的提高均對就業變化存在著顯著影響。此外，從結果還可以看到金融創新是引起城鎮化率變化的格蘭杰原因，說明金融創新水平的提高對城鎮化的發展具有一定的推動作用。

5.脈沖響應分析

Granger因果檢驗后，本文利用脈沖響應分析, 進一步探索三者之間的動態特征關系。脈沖響應函數可以為一個變量作用于另一個變量的動態特征提供更多的信息。它刻畫的是在ECM擾動項上加上一個單位標準差大小的新信息沖擊(innovation)對內生變量的當前值和未來值所帶來的影響。利用脈沖響應函數可以識別出各變量變化對就業增長變化的影響是正向還是負向的,以及產生多長時間的影響。

從圖2可以看到，就業對金融創新呈現正向反應，在第5期達到峰值，隨后這種正向效應逐漸減小。這說明金融創新的發展對就業具有明顯的促進作用。圖3為城鎮化對就業增長的沖擊效應。在前4期，城鎮化對就業的沖擊是正向效應，但正向效應不斷減小，在第5期之后沖擊效應變為負向并不斷增大。這說明城鎮化在短期內能帶來一定就業增長，但隨著時間推移，城鎮化水平不斷提高，農村轉移人口逐漸增加時便會存在著一定的就業壓力。

圖2 LNL對LNF一單位標準差的響應路徑

圖3 LNL對LNUR一單位標準差的響應路徑

6.向量誤差修正模型(VEC)

表7 誤差修正模型的結果

VEC向量誤差修正模型，實質上是在差分序列建立的VAR模型中加入一個誤差修正項。一般認為VEC模型是包含有協整約束的VAR模型,這種模型一般多用于非平穩而且具有協整關系的時間序列建模。因為只有變量之間具有一定的協整關系,才可以在對其進行自由回歸時,推導出誤差修正模型。得到的誤差修正模型結果如表7所示。

五、結論與建議

本文采用我國1990～2012 年時間序列樣本數據，利用基于VAR 模型分析的Johansen協整檢驗和向量誤差修正模型(VEC)方法，對我國金融創新、城鎮化和就業三者之間的變動關系進行了實證研究， 進而揭示出金融創新和城鎮化對我國就業增長的長期和短期影響。通過以上研究我們發現，長期來看金融創新和城鎮化與就業存在顯著的正效應，其中金融創新能夠顯著地提高就業，而城鎮化率的提高對就業增長雖然也具有推動作用，但相對于金融創新而言效果不是非常明顯。基于此結論，我們認為，我國應當進一步推動金融體制改革，鼓勵金融創新，減少過多的金融管制，進一步開放金融市場，鼓勵民營資本參與到金融發展和創新中。其次，我國在加速城鎮化，轉移農村人口的進程中，需要加強轉移人口的就業培訓工作，提高其就業能力，調整和修改抑制轉移人口合理流動和就業選擇的相關政策，如戶籍制度，鼓勵農民創業和就近擇業。

作者文獻：

[1]王元月，王青照.我國金融發展與就業關系實證分析[J]. 財經理論與實踐,2005,26(135):18-22.

[2]楊小玲.中國金融發展、就業效應與產業結構調整研究[J]. 廣東金融學院學報,2009,24(4):5-12.

[3]汪 泓，崔開昌.中國就業增長與城鎮化水平關系的實證研究[J]. 南京社會科學,2012，(8):28-32.

[4]黃 明，耿中元.我國城鎮化與城鎮就業的實證研究[J]. 中國管理科學,2012,20:747-753.

[5]劉亞琳.金融創新與經濟增長的互動機理及其實證研究[J]. 金融經濟,2009,(12):58-60.

[6]孫浦洋，張 蕊.金融創新是促進還是阻礙了經濟增長 [J]. 當代經濟科學,2012,34(3):26-34.