基于VAR模型的“四化”同步發展與金融支持的關系研究
——以安徽省為例

丁 鳳，胡百紅

(1.安徽財經大學 金融學院，安徽 蚌埠 233030；2.交通銀行 安慶分行，安徽 安慶 246000)

一、引言

黨的十八大報告指出，“促進工業化、信息化、城鎮化、農業現代化同步發展”，同時又強調“深化金融體制改革，健全促進宏觀經濟穩定、支持實體經濟發展的現代金融體系”[1]。工業化、信息化、城鎮化、農業現代化(以下簡稱“四化”)是我國社會主義現代化建設的戰略任務，是加快形成新的經濟發展方式、促進我國經濟持續健康發展的重要動力，這是基于對“四化”的重要性、關聯度和存在問題的科學分析作出的戰略決策。工業化創造供給，城鎮化創造需求，工業化、城鎮化帶動實現農業現代化，農業現代化反過來為工業化、城鎮化提供支撐和保障；信息化作為工業化的產物，反過來又推進工業化、城鎮化和農業現代化。因此，只有促進“四化”在互動中實現同步和協調，才能實現社會生產力的跨越式發展。而金融作為現代經濟的核心，作用于經濟的廣度和深度日趨明顯，沒有金融的持續推動，經濟就不可能持續向前發展。[2]因此，在現階段研究金融發展與“四化”之間的關系，探索金融支持“四化”同步發展的內在規律和機制就顯得十分必要。

安徽作為傳統農業大省，工業基礎薄弱，經濟實力在全國處于中等偏下的水平。近幾年來，安徽牢牢把握國家實施中部崛起戰略和承接產業轉移的歷史機遇，以建設“合肥區域金融中心”為契機，大力推進金融改革創新，加快地方金融體系建設，深化金融與經濟的良性互動，“十一五”以來全省金融機構各項貸款年均增長20%以上，為“美好安徽”建設提供了強勁動力，全省主要經濟指標增幅高于全國、領先中部。[3]可以說，安徽經濟的持續健康快速發展得益于金融的強力支撐。當前和今后一段時期，安徽處在加快新型工業化、信息化、城鎮化和農業現代化建設的戰略機遇期，各方面建設都離不開金融的支持。因此，有必要厘清“四化”同步發展與金融支持之間的內在關聯，以更好地發揮金融在服務“美好安徽”建設中的作用。同時，以取得較快發展速度的欠發達省份為案例，也可以為其他省份不斷提升金融服務實體經濟的能力和水平提供借鑒。

二、文獻綜述

關于金融與經濟發展關系的探討一直以來都是經濟學家們研究的熱點問題。早在1781年Alexander Hamilton就指出，銀行是已被發明的能刺激經濟增長的最好引擎。Goldsmith指出，金融結構和金融發展對經濟增長的影響是金融領域最重要的研究課題之一。[4]Luintel等通過實證分析發現，國家間經濟增長的差異與各自的金融發展、金融結構有關。[5]國內學者關于金融與經濟發展關系的研究成果頗豐，雖然結論略有差異，但是在“金融加速器”這一觀點上基本達成了共識。同時，應該指出的是，現有的關于金融與經濟發展的研究多集中于國家宏觀層面，鮮有深入各部門或者某一區域的研究，且由于“四化”同步發展是一個全新的課題，所以探討金融支持與“四化”同步發展關系的文獻更為少見。

關于金融發展與“四化”的某一方面的關系研究成果相對較多。關于金融發展與工業化的研究，Binh、Park 和 Shin的研究認為,金融發展有力地推動了產業結構的調整。[6]林毅夫、姜燁認為，各省要素稟賦結構、發展戰略以及經濟結構的差異能夠有效地解釋各省銀行業結構的差異。[7]關于金融發展與信息化的研究成果較少。溫平川通過對江蘇省信息化與金融發展之間的關系進行實證分析，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。[8]俞立平通過實證發現，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帶動信息化的巨大需求方面，且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。[9]關于金融與城鎮化的研究，Kyung-Hwan Kim提出，城鎮化進程中需要一個良好的金融環境來為之服務。[10]王修華等從定量的角度分析了金融發展對城鄉二元結構變化的促進作用。[11]關于金融發展與農業現代化的研究，John M.Davis和Rog A.Goldberg在提出“農業一體化”理念的同時也指出，要提高農業生產和經營的效率，就必須建立起較為完善的投融資體制。[12]李喜梅、彭云以哈羅德-多馬模型為基礎，運用中東西部6個典型省份的數據建立面板模型，實證分析了儲蓄率、儲蓄轉換為投資的比率、投資的效率對農業現代化的影響。[13]

關于金融發展與“四化”中某兩個方面的關系研究成果較少，學者們近幾年才有所關注。如郭江山運用1978—2007年河北省的相關數據，通過建立VAR模型分析了城鎮化、工業化與金融發展三者間的內在關系。[14]孫林等對我國東中西三大區域金融發展與產業結構、城市化之間的長期和短期關系進行了實證研究，在不同區域發現了不同的效應。[15]孫長青運用VAR模型對河南省 1978—2010 年之間城鎮化、工業化和金融發展的動態關系進行了分析，認為三者之間存在著長期均衡關系，金融發展對于工業化和城鎮化發展都有促進作用，并且影響隨著時間逐漸增加。[16]

關于金融發展與“四化”的某三個方面或“四化”同步發展的研究則更為少見。劉麗秋等運用中國1992—2009年的省際面板數據，實證分析了金融發展的規模、結構和效率三方面對工業化、城鎮化和農業現代化的影響。研究表明，金融發展規模、結構和效率從整體上并沒協調推動我國的城市化、工業化和農業現代化進程，金融發展正面臨金融部門儲蓄—投資轉化率不足、資金利用效率低下、結構失調等多重瓶頸。[17]

由此可知，現有的相關研究大多都是針對工業化、信息化、城鎮化、農業現代化中的某一方面來探討其與金融發展的關系，很少有學者同時討論“四化”中某兩方面或某三方面與金融發展的關系，更鮮有學者將“四化”放在同一個范圍內與金融發展進行討論，且大部分研究都是在國家宏觀層面，這就有可能使得出的結論不能有效指導實地工作。因此，本文利用安徽省1978—2012年之間的數據，通過建立 VAR 模型，從定量的角度分析“四化”同步發展和金融支持之間的相互關系，并探討其內在機理，進而為安徽省“四化”同步發展與金融發展提供參考。

三、指標選擇與數據處理

針對本文所提出的問題，選取如下指標對“四化”進程和金融發展水平進行度量和分析：

(一)工業化指標(GY)

經濟發展是伴隨著第一產業占國民經濟比重不斷下降，第二、第三產業占比不斷上升的，而在我國，非農產業占國民經濟的比重更能夠代表工業化的發展。[17]因此，本文選取非農產業占GDP的比例為工業化指標。

(二)信息化指標(XX)

關于信息化發展水平的度量，較好的方法是采用指標體系測度，但數據收集過程中將面臨巨大的困難，本文則參照俞立平[9]的方法，采用郵電業務額作為信息化的替代變量。郵電業務額包括了郵件、快遞、電話、互聯網等眾多業務收入，是典型的信息化指標。

(三)城鎮化指標(CZ)

采用常用的城市化率這一指標來表示城鎮化水平。城市化率是指城市人口占一個地區總人口的比例，用來反映地區人口向城市聚集的程度。

(四)農業現代化指標(NY)

參照劉麗秋[2]的研究成果，選取農業勞動生產率作為農業現代化的發展水平指標，用第一產業GDP與第一產業從業人員的比值表示。

(五)金融發展水平(FIR)

金融發展水平的度量較為典型的是采用金融相關比率(Financial Interrelations Ratio，縮寫為FIR)，指全部金融資產價值與全部實物資產價值之比。由于我國金融資產主要集中在銀行，而銀行最主要的業務是存款和貸款，因而本文用存貸款余額與 GDP 的比率來衡量金融發展水平。

本文選取安徽省1978—2012年間的年度統計數據作為樣本。由于統計指標往往呈指數化增長，為了計算的便利和消除異方差問題，本文對樣本數據進行了對數化處理，這不會改變時間序列的性質，所以對GY、XX、CZ、NY和FIR取自然對數變為LNGY、LNXX、LNCZ、LNNY和LNFIR。

四、實證檢驗與分析

向量自回歸(VAR，Vector Auto Regression)常用于預測相互聯系的時間序列系統以及分析隨機擾動對變量系統的動態影響。VAR模型回避了結構化模型的要求，且對于相互聯系的時間序列變量系統是有效的預測模型。鑒于此，本文將利用VAR模型來分析安徽省“四化”同步發展與金融支持之間的內在聯系。

(一)單位根檢驗

由于經濟活動的時間序列數據往往表現為一致性的上升或下降，這就可能存在虛假回歸等問題，因而需要進行平穩性檢驗。利用軟件Eviews 6.0，選擇ADF檢驗方法，對安徽省“四化”和金融發展的指標數據進行單位根檢驗，結果見表1。單位根檢驗表明，各變量原始序列在5%顯著性水平下都存在單位根，經過一階差分后，拒絕了存在單位根的原假設，即各變量都是一階單整I(1)序列。

(二) Johansen 協整檢驗

只有存在協整關系，筆者才能采用原序列進行回歸分析，而且這種檢驗分析不存在偽回歸的可能性，因此，筆者需要對各變量進行協整檢驗。采用 Johansen 協整檢驗方法，對“四化”和金融發展之間的關系進行協整檢驗，結果見表 2。協整結果表明，在5%的顯著水平下，“四化”與金融發展五個變量之間存在一個協整關系，表明各變量之間存在長期穩定的均衡關系，可以用原序列進行下一步分析。

表1 單位根檢驗結果

數據來源：1978—2008年數據來自《新中國60年統計資料匯編》，2009—2011年數據來自《安徽省統計年鑒》(2010)、(2011)、(2012)，2012年數據來自安徽省國民經濟和社會發展統計公報。

表2 Johansen 協整檢驗結果

注：數據來源同表1。

(三)格蘭杰因果關系檢驗

VAR模型本身并不體現經濟關系，所以在建立VAR模型之前需要進行格蘭杰因果檢驗，以驗證模型的有效性。根據AIC、SC值最小的原則，最終選定滯后階數為1，檢驗結果如表3所示。

由表3可知，工業化、城鎮化、農業現代化與金融發展之間互為格蘭杰原因，即金融發展促進了安徽省工業化、城鎮化和農業現代化水平的提高，同時，工業化、城鎮化、農業現代化反過來又推動了金融業的發展。金融市場的發展能夠為實體經濟的發展提供資金支持，并通過價格信號引導社會上龐大、分散和無序的資本自動地配置到資本邊際產品最高的產業和企業，對工業化水平的提高、城鎮化的建設和農業現代化的進步起著積極的推動作用。相反，實體經濟的增長提供了金融資源產生和發展的初始條件，引致金融資源量和功能的積累，進而活躍和發展了金融市場。

信息化與金融發展之間存在著單向的格蘭杰因果關系。一方面，金融業的發展為信息產業的技術研發、設備生產和銷售提供了融資支持與金融服務，推動了信息化水平的提高。另一方面，從數據來看，安徽省信息化的發展并不是金融發展的格蘭杰原因。但是需要指出的是，格蘭杰因果關系檢驗只是對數據間變動的先后順序關聯的檢驗，并不能代表內在的因果關系。信息化水平的提高，豐富了金融業的服務類型與形式，自助銀行、網上銀行的出現極大地推動了金融業的發展。

表3 格蘭杰因果關系檢驗結果

注：數據來源同表1。

從“四化”內部看，工業化是信息化、城鎮化和農業現代化的格蘭杰原因，說明安徽省信息化、城鎮化和農業現代化得益于工業化的推動，這與安徽省的工業化中期階段特征相符；同時，信息化、城鎮化并不是工業化的格蘭杰原因，表明現階段安徽省還沒有形成“信息化和工業化深度融合、工業化和城鎮化良性互動”的局面。另外，檢驗結果還顯示，城鎮化與農業現代化也是單向的格蘭杰因果關系，表明安徽省城鎮化和農業現代化發展并不協調。未來安徽省實現“四化”同步發展的目標任重道遠。

(四)VAR 模型估計和脈沖響應分析

通過前面的一系列檢驗，可以認為安徽省的“四化”進程和金融發展之間存在著長期的均衡關系，可以通過構造VAR模型，找到脈沖響應函數，進而對“四化”進程與金融發展相互影響的動態過程和特征進行詳細的刻畫。經過平穩性檢驗，可以發現所有單位根都小于1，因此，構建的VAR模型是穩定的。根據AIC和SC準則選擇 VAR 模型的滯后階數為1。通過計算可以得到沖擊反應函數，其軌跡見圖1。在圖1中，橫坐標表示沖擊作用的滯后期，單位是年，縱軸表示因變量的響應，實線表示脈沖響應函數，代表了因變量對自變量的沖擊的反應，虛線表示正負兩倍標準差偏離帶。

圖1 脈沖響應

由圖1可知，在短期內，金融沖擊對工業化的正向影響最為顯著，而對農業現代化的負向影響最大，在中期對信息化的影響最為顯著，而對城鎮化的正向影響時間跨度最長。具體來看，金融發展對工業化的一個標準差沖擊，引起工業化水平正向波動，在第2期達到峰值2.4%，之后逐漸減少，并在第5期轉為負向波動，而后又在第17期轉為正向波動并趨向穩定。金融沖擊對工業化波動的累積效應為正，表明金融發展對工業化有正向影響。信息化對來自于金融波動的影響呈先遞增后遞減的趨勢，在第5期達到峰值10%，以后這種影響逐漸減弱，到第13期出現負向波動并逐漸趨于穩定。信息化對金融沖擊的響應最為顯著，金融對信息化的投入產出效率最高，城鎮化對于來自金融的沖擊，在第1期沒有響應，在第2期呈負向波動，在第3期達到峰谷-0.7%，而后逐漸轉為正向波動，并在第11期達到峰值1.3%，之后又逐漸減弱。其中，呈正向波動的時間長達15年，說明金融沖擊對城鎮化的影響最為深遠。金融沖擊對農業現代化的影響在第1期就達到峰谷-7.9%，而后在第4期至第10期呈正向波動，第11期后又轉為負向波動并逐漸穩定在-1%。金融沖擊對農業現代化波動的累積效應為負，表明安徽省金融發展對農業現代化沒有起到積極的推動作用，今后應積極發展農村金融，擴大對第一產業的扶持力度。

再來看“四化”對金融發展的脈沖響應。工業化、農業現代化沖擊對金融發展的響應均為正向波動，表明安徽省工業化和農業現代化水平的提高促進了金融業的發展。其中，農業現代化對金融的脈沖響應穩定在1%，大于工業化對金融0.5%的響應。信息化沖擊引起的金融波動的累積效應為負，且大部分時間均為負向影響，這也與格蘭杰因果檢驗得出的結論一致。城鎮化對金融發展的脈沖響應在短期內表現為負向波動，第3期開始轉為正向波動，在第11期達到峰值1.2%，之后穩定在0.8%的水平。城鎮化沖擊對金融發展的累積響應為正，表明城鎮化水平的提高有利于金融業的發展，且作用時間較長。

(五)方差分解分析

脈沖響應函數描述的是VAR模型中，當一個誤差項發生變化，或者說模型受到某種沖擊時對系統的動態影響。下一步通過方差分解來分析VAR模型中對變量產生影響的每個隨機擾動相對重要性的信息，結果如圖2所示。圖2中的橫坐標表示沖擊發生后的時間間隔，以年為單位，縱坐標為貢獻度，單位為百分數。

圖2 方差分解

由圖2可知，金融對工業化的貢獻在第1期就達到了51%，隨后在第3期達到峰值62%，而后逐漸減小，于第12期起穩定在45%的水平，表明在引起工業化變化的五個因素中，金融的貢獻度最高，是引起工業化水平提升的主要因素。金融對信息化的貢獻度呈先上升后下降趨勢，峰值52%出現在第6期，之后穩定在42%左右，表明在中長期金融是引起信息化水平變動的主要因素。金融對城鎮化的影響在近期都很小，從第5期開始影響逐漸增大，在第13期達到峰值43%，然后趨于穩定，說明在中長期城鎮化水平的提高主要得益于金融的支持。金融對農業現代化的貢獻度呈先下降后上升的趨勢，第1期是48%，第3期下降到峰谷20%，而后逐漸上升，于第10期達到極值40%，隨后穩定在37%的水平，約低于農業現代化自身的貢獻度。可見，金融發展對“四化”的貢獻度都很高，安徽省“四化”水平的提高離不開金融的支持。

再來分析“四化”對金融的方差貢獻情況。工業化水平的提高對金融發展的貢獻穩定在4%左右的水平。信息化對金融的影響較弱，從第9期開始趨于穩定在2%的水平。城鎮化對金融的方差貢獻在短期并不明顯，維持在2%以下，第8期才逐漸增大，第14期開始穩定在13%的水平。農業現代化對金融發展的影響從第5期開始顯著上漲，于第13期開始穩定在25%的水平。可知，農業現代化對金融的影響效果最為顯著，其次是城鎮化，再次是工業化，信息化的影響最不顯著。這一結論與脈沖響應得出的結論一致。

五、結論

理論上金融與“四化”同步發展之間應存在一個良性互動的發展過程。金融部門通過將儲蓄轉化為投資，并通過各種機制引導資源配置到資金需求的各部門、行業和企業，促進其規模的擴大和技術的升級，從而推動“四化”之間的良性互動發展。“四化”的發展反過來又為金融部門的發展提供了更多的“營養成分”。利用VAR模型對1987—2012年安徽省相關數據進行分析，并在該模型的基礎上運用格蘭杰因果關系檢驗、脈沖響應函數、方差分解等計量分析手段，考察了金融與“四化”進程之間的關系，實證結果表明：

第一，安徽省金融市場的發展有效地促進了“四化”的進程，同時安徽省工業化、城鎮化和農業現代化的進步反過來又活躍和發展了金融市場，但是安徽省信息化水平的提高并沒有像預期中那樣支持金融市場的發展。這與安徽省處在信息化發展初級階段的階段性特征有關。在初級階段，信息產業的“極化”效應大于“擴散”效應，因而并不能顯著地支持金融市場的發展。方差分解進一步顯示，金融發展對“四化”的貢獻度基本都大于“四化”自身的影響，而農業現代化對金融的影響效果最為顯著，其次是城鎮化，再次是工業化，信息化的影響最不顯著。

第二，安徽省“四化”之間并沒有形成良好的互動發展機制。格蘭杰因果關系檢驗表明，信息化、城鎮化并不是工業化的格蘭杰原因，同時城鎮化與農業現代化也是單向的格蘭杰因果關系。這說明現階段安徽省還沒有形成“信息化和工業化深度融合、工業化和城鎮化良性互動、城鎮化和農業現代化相互協調”的同步發展局面。

第三，在短期金融沖擊對工業化的正向影響最為顯著，而對農業現代化的負向影響最大。在中期金融發展對信息化的影響最為顯著，而對城鎮化正向影響的時間跨度最長。反過來，工業化、農業現代化沖擊對金融發展的響應均為正向波動，城鎮化對金融發展的脈沖響應在短期內表現為負向波動，從第3期開始轉為正向波動，而信息化沖擊引起的金融波動的累積效應為負。

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