安徽金融支持全省產業結構調整的實證研究

摘要：金融作為現代經濟的核心，在經濟發展過程中起到了杠桿作用。文章基于VAR模型，對安徽省金融與產業結構調整的關系進行了實證分析。通過協整檢驗發現他們之間存在長期的穩定關系。通過脈沖響應和方差分解分析發現金融相關率代表的金融資產總量對產業結構優化有很大的支持作用；金融結構比率代表的金融機構構成情況對產業結構調整有一定的不利影響，金融效率比率代表的金融體系效率對產業結構調整的促進作用在逐年增大，但其影響力度總體來說還是太小，有待進一度提高。

關鍵詞：金融；產業結構調整；VAR模型

一、引言

1991年2月18日，鄧小平在上海視察時就發表了“金融很重要，是現代經濟的核心。金融搞好了，一著棋活，全盤皆活?！钡闹匾v話。在經濟發展過程中，金融起到了杠桿作用，社會和經濟的快速發展離不開金融的有力支持。格利（Gurley）、肖（Shaw）的研究為現代金融理論奠定了良好的基礎，初步建立了現代金融發展理論。Cesar （2003）采用Geweke分解法對一百多個發展中國家的面板數據進行分析，發現金融發展同經濟增長間具有雙向的因果關系。Nader Nazm（2005）利用拉丁美洲5個國家30多年的數據進行了分析，研究結果表明金融深度的發展可以有效的促進經濟增長。Jake （2012）對印度地區的研究也得到了同樣的結論。郭克莎（2003）認為我國產業結構存在偏差，主要表現在第二產業占比過大而第三產業發展不足。徐璋勇（2014）認為金融發展與產業結構升級是經濟增長的兩個重要推動力。

2013年07月05日，國務院辦公廳發布了《關于金融支持經濟結構調整和轉型升級的指導意見》，旨在更好地發揮金融對經濟結構調整和轉型升級的支持作用，更好地發揮市場配置資源的基礎性作用，更好地發揮金融政策、財政政策和產業政策的協同作用，優化社會融資結構，持續加強對重點領域和薄弱環節的金融支持，切實防范化解金融風險。

近年來，安徽省經濟得到了快速發展，正在逐步改變其農業大省的狀況。但是與其他省份相比，安徽省的經濟發展和經濟結構還存在一些問題，需要進一步的發展調整。本文運用VAR模型對安徽金融對全省產業結構調整轉型的支持力度進行分析，以期找出安徽省金融業如何為全省產業結構調整和升級提供更有力的支持。

二、安徽省金融與產業結構發展現狀

（一）金融發展現狀

2014年，安徽省金融業的增加值達1046.7億元，比2013年增加了311.20 億元，增長了13.6%，全年社會融資規模4262.2億元，年末全省金融機構人民幣各項存款余額29817.7億元，比上年增加3078.4億元，增長11.5%，金融機構人民幣各項貸款余額22088.3億元，比上年增加2999.5億元，增長15.7%。上市公司通過境內市場累計籌資190.1億元，全省有上市公司80家，上市公司市價總值7041.6億元，比上年增長48.8%。保險業保費收入572.3億元，比上年增長18.5%，賠款和給付234.4億元，增長5.1%。

（二）產業結構發展現狀

2014年，全年生產總值（GDP）20848.8億元，比上年增長9.2%。第一產業增加值2392.4億元，增長4.6%；第二產業增加值11204億元，增長10.3%；第三產業增加值7252.4億元，增長8.8%。三次產業構成比為11.5：53.7：34.8。1978年，改革開放之初，安徽省全年生產總值3645.2億元，第一產業增加值1027.53億元，第二產業增加值1745.2億元，第三產業增加值872.48億元，三次產業構成比為28.19：47.88：23.93。三十多年間，GDP增長了大約5.7倍，三次產業結構也從二一三變為二三一。第二產業占比繼續增加，第三產業占比略有提升，第一產業占比大幅下降。

三、金融支持產業結構調整實證研究

（一）向量自回歸（VAR）模型

向量自回歸模型（簡稱VAR模型）是經濟研究分析中常用的一種計量經濟模型，是對AR模型的進一步發展。VAR模型是對相互關聯的若干組時間序列變量能否對其今后的發展情況作出有效預測的分析模型。其矩陣式表達式如下：

其中：yt表示內生變量列向量，xt表示外生變量列向量，α1，α2，…αn和β是系數矩陣，ut是誤差調整項，k表示變量個數。

（二）指標選取與數據來源

1. 指標選取

本文選取了一個產業結構指標和三個金融發展指標總共四個指標進行分析，將第二產業和第三產業總值同地區生產總值（GDP）的比值作為產業結構優化率（ISR）；金融機構各項存貸款余額、股票市值及保費收入總額同地區生產總值的比值作為金融相關率（FIR）；股票籌資總額除以金融機構的貸款余額作為金融結構比率（FSR）；金融機構貸款余額比上金融機構存款余額作為金融效率比率（FER）。在實證過程中對這些指標數據進行取對數處理，以消除變量的異方差性。

2. 數據來源

本文主要選取了1996～2014年各指標19年的數據。其中安徽省1996～2013年的GDP數據來源于《安徽省統計年鑒》，2014年GDP數據來源于《2014年安徽省國民經濟和社會發展統計公報》。金融機構各項存款余額、貸款余額、股票市值、發行股票籌資總額和保費收入等主要來源與各年的《安徽省國民經濟和社會發展統計公報》。

（三）實證分析

1. 時間序列數據的ADF單根檢驗

本文采用的都是時間序列數據，時間序列數據往往存在非平穩的問題。VAR模型的建立必須保證變量是平穩序列，所以在此先用ADF單根檢驗法對所選四個變量LNISR、LNFIR、LNFER和LNFSR進行穩性檢驗平，結果如下表。

由表1可知在1%的顯著性水平下，四個變量都是非平穩序列，經過一階差分處理后都變為平穩序列，所以他們都是一階單整序列，滿足協整檢驗的條件。

2. VAR模型滯后期的選擇

由表2可以知道，AIC、SC、HQ三個信息準則同時指出Lag為1，所以我們在此建立滯后2期的VAR模型。

3. VAR模型估計

利用Eviews6.0建立由上面設定形式的VAR模型，得到模型的表達式如下：

實證結果顯示第一時期模型總的擬合優度為0.99133，調整后的擬合優度為0.98266。且所有單位根位于單位圓內，極大似然函數值為105.5977，AIC、SC的指標值分別為-8.18796和-6.423509，模型結構穩定，模型擬合效果較好。

4. 脈沖響應和方差分解分析

脈沖響應函數主要是用來描述一個內生變量對其他變量的沖擊作出的反應，具體的表現是在擾動項增加一個標準差大小的沖擊時，系統某個內生變量當期及未來值受到的影響大小。對于每一個誤差項，內生變量都有一個對應的脈沖響應函數。VAR中的方差分解是分析影響內生變量的結構沖擊貢獻度的方法。本文對變量LNISR進行了脈沖響應和方差分解檢驗，結果如圖2。

由圖2和表3都可以看出，變量LNFIR對LNISR有較大的正向沖擊；LNFER對LNISR也具有正向沖擊作用，且沖擊貢獻度在不斷增加，但影響力度還是比較??；LNFSR對LNISR有負向的沖擊作用，雖然其對LNISR的沖擊貢獻度較大，但沖擊貢獻度呈現不斷下降的趨勢。

5. 協整檢驗

協整檢驗是從分析時間序列的非平穩性著手，檢驗VAR模型中各變量之間是否具有長期穩定關系的分析方法。本文要考查四個變量間的協整關系，所以選用Johansen多重協整檢驗，檢驗結果如表4。

由表4可以看出，在5%的顯著性水平下，協整檢驗拒絕不存在協整關系、最多存在一個協整向量和最多存在三個協整向量的假設，接受最多存在兩個協整向量的原假設，由此我們知道檢驗的四個向量中存在著兩個協整向量，說明安徽省的金融相關率、金融效率比率以及金融結構比率與安徽省的產業結構優化率之間存在著長期的穩定關系。

由表5中的協整系數可以知道協整方程為：

y1t=0.262517y2t+0.016501y2t-0.0054y3t

從協整方程可以看出，金融相關率的相關系數為0.262517，而金融效率比率的相關系數為0.016501，金融結構比率的相關系數為-0.0054。說明安徽省金融市場規模擴大1個百分點會使二三產業占比增大0.262517 個百分點。而金融效率提高1個百分點，會使二三產業占比增大0.016501 個百分點。而金融結構比率提高 1 個百分點會導致二三產業占比降低0.0054 個百分點。

四、結論

本文通過對所選取的四個指標進行ADF單根檢驗，發現其都是非平穩序列，但經過一階差分處理后都變為平穩序列，說明他們都是一階單整序列。

通過滯后期的分析發現應該建立滯后2期的VAR型。對建立的VAR模型進行AR檢驗，發現其AR根都在單位圓內，說明建立的該模型是一個平穩系統。

在確定了建立的VAR模型是平穩系統后對其進行的脈沖響應和方差分解分析表明，安徽省金融資產總量的增加可以促進其產業結構調整，并且影響力度較大；安徽省金融系統效率的提高也有助于產業結構調整，但其影響不是很大，原因可能是安徽省金融體系還不完善，金融效率還有待改進；安徽省金融結構在一定程度上阻礙了其產業結構調整，原因可能是安徽省金融結構不合理，銀行業金融占比太大而證券業和保險業發展不足，占有市場份額太小，不能有效滿足市場服務的需求。

通過協整檢驗，發現被檢驗的四個向量中存在著兩個協整向量，表明安徽省的金融相關率、金融效率比率以及金融結構比率與安徽省的產業結構優化率之間存在著長期的穩定關系。對其進一步處理，得到了標準化協整系數，其中金融相關率的相關系數為0.262517，而金融效率比率的相關系數為0.016501，金融結構比率的相關系數為-0.0054。說明金融資產總量和金融系統效率對產業結構調整有支持作用，但金融結構對其不利，分析結果同脈沖響應和方差分解分析的結論一致。雖然目前安徽省金融對全省產業結構調整既有促進的因素也有阻礙的因素，但整體水平是正向的，由所得的協整系數也能看出來。所以安徽省金融能夠支持全省學產業結構調整，通過對金融系統的完善，其必將提供更大的支持力度。

參考文獻：

[1]愛德華·肖.經濟發展中的金融深化[M].北京：三聯書店，1988.

[2]Cesar C， Liu L. The direction of causality between financial development and economic growth[J].Journal of Development Economics，2003（72）.

[3]Nader N. Deregulation，financial deepening and economic growth：The case of Latin America[J].The Quarterly Review of Economics and Finance，2005（45）

[4]Jake K. Local financial development and growth， Journal of Banking Finance，2012（36）.

[5]郭克莎.工業化新時期新興主導產業的選擇[J].中國工業經濟，2003.

[6]蘇建軍，徐璋勇.金融發展、產業結構升級與經濟增長—理論與實證研究[J].工業經濟，2014（02）.

（作者單位：合肥工業大學）