山東省金融發展與經濟增長的實證分析
——基于時間序列VAR分析

李 明

(寧夏大學經濟管理學院，寧夏 銀川 750021)

山東省金融發展與經濟增長的實證分析
——基于時間序列VAR分析

李 明

(寧夏大學經濟管理學院，寧夏 銀川 750021)

山東省作為經濟大省，無論從地理位置還是經濟儲量來看，其經濟潛力和發展前景是不容忽視的，如國家統計局最近公布2016年山東GDP達到67008.2，位居全國第三。但從計量分析的結論來看，山東省金融發展對經濟增長的促進作用并未明顯顯現。當前中國經濟處于轉型時期，“后金融危機時代”的影響還未退去，世界經濟形勢依然復雜嚴峻，當前中國宏觀經濟處于供給側改革的大背景之中。因而，山東省應當積極提升金融發展與經濟增長的互動機制效率，使金融發展促進實體經濟發展進入動態、長效之中。

金融發展；經濟增長； 供給側改革；計量分析

一、引言

金融發展與經濟增長之間的關系在經濟學研究中歷來都是一個重要的話題。自20世紀60年代以后，以雷蒙德·W·戈德史密斯(Raymond W.Goldsmith)、羅納德·麥金農(Ronald Mckinnon)、愛德華·肖(Edward Shaw)為代表的經濟學家開始逐步論證出金融部門與經濟發展間的密切聯系[1]。馮慶(2010)、張旭軍(2007)、韓蕾(2008)、李世璽(2009)、梁峰華(2013)等都指出中西方學者從實證和理論角度分別闡述了金融發展與經濟增長間的關系；趙華偉(2014)還結合歷史考察分析，對20世紀以來金融發展與經濟增長文獻進行梳理，發現學者們雖然分析方法和角度各異，使用的數據也跨越不同國家和省市，但基本上都認為金融機構和金融體系的成熟和完善對經濟增長的作用明顯。這無疑給我國金融發展和金融體制改革產生了些許有益啟示。

二、金融發展理論

(一)金融發展理論建立的背景——金融抑制和金融深化

二戰后，經濟學家麥金農、愛德華·蕭( Shaw) 等開始著重研究發展中國家的金融問題。如愛德華·肖(Shaw)特別指出了“金融深化”理論，并指出“金融抑制”的特征及成因。總之，麥金農和蕭(Shaw)等提出的“金融抑制”和“金融深化”理論，標志著金融發展理論正式形成。在麥金農和蕭之后，其他經濟學家也從不同角度指出：金融發展理論忽視了金融體系的構建作用(Chandavarkar，1992、Meir and Seers，1984、Stern，1989)。

(二)金融發展定義的提出

格利(Gurley)和肖(Shaw)(1960)在其論文中提出了金融發展的概念[2]。他們還認為應當把金融結構分為三個層次進行研究(如金融相關比率FIR等)。對于金融發展的含義研究，在不同時期，經濟學家對其給予了不同層次的界定(毛秋蓉，2005)。尤其在20世紀90年代初，金(King)和萊文(Levine著重從金融功能的視角研究金融發展[3]。

三、經濟增長理論

(一)經濟增長研究的古典開端——亞當·斯密和大衛·李嘉圖

對經濟增長的較系統的理論研究是從近代經濟學——資產階級古典經濟學開始的(李亞娟，2001)，主要代表人物就是亞當·斯密和大衛·李嘉圖。亞當·斯密(1776)在《國富論》中，首次闡述了經濟增長的途徑(左大培，2005)。其后，大衛·李嘉圖對經濟增長的研究，也大體沿襲了亞當·斯密的思路，只不過他把重點放在工資、利潤和地租等之間的相互關系上。他們對經濟增長理論的研究，為之后的經濟學家提供了一種重要的“護法之功”。

(二)現代經濟增長理論

哈羅德(1939，1948)和多馬(1946，1948)兩位經濟學家首次合并提出了具有現代經濟增長理論意義的模型——“哈羅德-多馬經濟增長模型”(佘時飛，2009；葉靜怡，2014)。隨后，新古典經濟家又提出“索洛——斯旺模型”(索洛《經濟增長因素分析》，1956)。自20世紀 80 年代中后期以來，圍繞“索洛剩余內生化”——這個經濟增長理論的突破點，以羅默、盧卡斯、楊小凱和諾斯為代表的經濟學家提出了一系列新理論，它們被經濟學界稱之為“新經濟增長理論”(楊小凱，1999)。

四、金融發展與經濟增長的關系

近幾年來，經濟學家們如Kugler(1998)、Loaya(2000)等也利用不同的計量方法驗證了金融發展在經濟增長中的作用[4]。大體說來，金融發展與經濟增長之間的關聯性可以分為五種情況。第一種觀點是金融促進經濟的增長。第二種觀點即認為，金融體系只是對這種需求被動的反映(Joan Robinson，1970)。第三種觀點則是金融發展與經濟增長存在雙向因果關系(Bencivenga，1995、Starr，1996)。第四種觀點是金融與經濟增長之間沒有明顯的聯系(Lucas)。第五種觀點則是認為金融增長會阻礙經濟發展(Diamond，1983、Krugman，1998)。沿著金和萊文的思路，其他經濟學家如拉詹、津蓋爾斯等人細致分析了金融對經濟增長的微觀作用機制(Rajan and Zingales，1996)[5]。

五、山東省金融發展與經濟增長的實證分析——基于時間序列VAR模型

山東省經濟實力雄厚，是依托京津翼發展的重要屏障，又是蘇浙滬經濟發展的先導。因而，研究山東省金融發展與經濟增長之間的關系尤其具有重要意義(白瑞峰，2011；姜超，2010)。

(一)數據來源

為進一步驗證山東省金融發展對經濟增長的作用本文做了實證分析。本文選取1995—2015二十年的年度數據，主要來自于《山東省統計年鑒》、山東省統計信息網、《山東省國民經濟和社會發展統計公報》等，并對其進行整理與計算得出。

(二)變量選取

本文一方面選取“人均國內生產總值”(Real GDP per capita)作為衡量“經濟增長”的指標(董紅霞，王定祥，胡金炎等)，即因變量指標(Y)；另一方面，選取金融相關率(FIR)、金融機構存貸比(SLR)、政府的財政投入(GOV)等三個自變量指標(X2，X3，X4)作為衡量“金融發展”的指標。因而，初步構建起關于如下的多元回歸方程：Y=C+β2 X2+β3X3+β4X4；金融相關率(FIR)指標作為衡量地區總體的金融發展水平；金融機構存貸比(SLR)用金融機構的存貸比程度(貸款/存款)來衡量；政府的財政投入(GOV)指標則用：財政支出額/GDP來衡量。

(三)平穩性檢驗(ADF檢驗)

首先，對金融發展各指標(FIR、SLR、GOV)與經濟增長指標(人均GDP)進行平穩性檢驗。為了避免出現“偽回歸現象”，計量經濟學家提出了多種檢驗方法，包括 ADF 檢驗、DF 檢驗、PP 檢驗、KPSS 檢驗、ERS 檢驗和 NP 檢驗等6 種方法，其中ADF 檢驗是最常用的方法[6]。

采用Eviews 8進行ADF檢驗，其中，c，t，k分別表示截距項、趨勢項、滯后階數，0表示沒有截距項或者趨勢項[7]。匯總如下：

變量檢驗類型(c，t，k)ADF檢驗值ADF臨界值(1%)ADF臨界值(5%)ADF臨界值(10%)結論人均GDP(Y)(0，0，2)-5 514840-2 699799-1 961409-1 606610平穩FIR(X4)(0，0，2)-5 400678-2 708094-1 962813-1 606129平穩SLR(X3)(0，0，2)-6 419069-2 717511-1 964418-1 605603平穩GOV(X2)(0，0，2)-6 033448-2 708094-1 962813-1 606129平穩

原序列人均GDP、FIR、SLR、GOV 的ADF 值均小于1%、5%、10%顯著水平下的臨界值，故可以在 1%、5%、10%的置信水平上拒絕原假設，說明不存在單位根，原序列平穩。

(四)協整檢驗

1.按照EG—ADF兩步法，檢驗兩個變量是否存在協整關系。分析得出協整回歸方程如下：

Y=12.99885+78.75471*X2-14.45478*X3-3.315776*X4 (3.420034) (5.402466) (-4.025257) (-2.476968)

R2等于0.930182，修正R2等于0.917861，F=75.49683

協整方程表明了在1995—2015年這四個變量之間存在長期均衡的關系，其中人均GDP水平(Y)與政府的財政投入(GOV)之間存在著正相關關系，但金融相關率(FIR)和金融機構存貸比(SLR)與人均GDP水平(Y)之間存在著反相關關系。這種觀察在其他學者的論文中也有相似的發現(王定祥、許瑞恒，2013；朱明星，2005)。通過協整方程，我們可以發現，通過擴大政府投資能夠促進經濟的增長，但是金融的發展對經濟增長的貢獻卻沒有得到體現。

2.對回歸方程的殘差做單位根檢驗(ADF檢驗)結果見下表：

變量檢驗類型(c，t，k)ADF檢驗值1%的臨界值5%的臨界值10%的臨界值結果Et(殘差)(0，0，2)-5 803787-2 708094-1 962813-1 606129平穩

由表中可知，對殘差序列Et進行ADF檢驗后，發現殘差序列Et在1%、5%、10%的顯著性水平下平穩。

(五)格蘭杰因果檢驗(granger causalty test)

在一定程度上，由格蘭杰因果檢驗做出的評判，可以為我們尋求變量之間的真正關系提供一種判斷。

格蘭杰因果檢驗如下圖所示：

按照之前的滯后期為2期時做出的格蘭杰因果檢驗，從中發現，Y(人均GDP)、X2(GOV)、X3(SLR)、X4(FIR)之間并不存在嚴格的格蘭杰因果關系，說明在長期中，金融發展(如GOV、SLR、FIR)對經濟增長(人均GDP)的推動作用并不明顯，經濟增長(人均GDP)對金融發展(如GOV、SLR、FIR)的推動作用也不明顯。

(六)山東省金融發展與經濟增長的關系試探——VAR模型分析

計量經濟學家采用“非結構性方法”來構建變量之間關系的模型——向量自回歸模型(Vector Autoregression，VAR)，這一方法將這些變量放在一起，在處理一些具體問題時大大優化了分析效率(高鐵梅，2010)。

1.VAR模型構建：在了解VAR 模型理論的基礎上，將所有變量作為內生變量，設定滯后兩期，采用Evies8.0 構建VAR 模型。按照之前的SIC滯后規則，確定滯后2階。如下

2.對VAR模型的穩定性檢驗——AR根檢驗

構建 VAR 模型，首先需要檢驗其穩定性，最常用的方法是AR 根檢驗法[8]。當特征根均小于1 時，即說明VAR模型穩定[9]。

從表中可以清晰地看出，初始VAR 模型的AR 根均小于1，均落在單位圓以內，從而說明初始 VAR模型是穩定的。

3.VAR模型的最優滯后階數的確定

在選擇最佳滯后階數時，為了能夠完整反映模型的動態特征，需要綜合考慮滯后期和自由度兩方面問題[10]。通常在確定滯后階數時選擇兩種檢驗方法，即 LR(似然比)檢驗和AIC、SC 信息準則(李子奈，2010)。如圖所示，其中根據AIC最小原則，可確定最優滯后階數是2階，和前面ADF檢驗滯后階數一致。

4.脈沖響應分析

脈沖響應分析，其表達的是內生變量對自己或其他內生變量的變化所作出的反應，以確定一個變量的意外變化怎樣來影響系統中的其他內生變量，可以比較直觀描繪出變量之間的動態交互作用和效應[11]。本文用Eviews8.0軟件對變量之間進行了脈沖響應分析，結果如下圖所示：

脈沖響應分析的圖形輸出結果(圖中實線表示 1 單位脈沖沖擊的脈沖響應函數的時間路徑，虛線表示2 個標準差的置信區間)

其中，如在第一列最后一張脈沖響應圖中，X2(GOV)隨著Y(人均GDP)的上升而上升，從第一期開始，脈沖響應直到第四期(出現第一個拐點)、第七期(出現第二個拐點)，之后上升，說明GOV(政府財政投入)的增長帶來了以后各期Y(人均GDP)的增長趨勢，這和之前VAR分析的結論以及EG—ADF兩步分析法提出的協整回歸方程的推測，是基本一致的。如在第三列第一張脈沖響應圖中，Y(人均GDP)隨著X3(SLR)的增加而逐漸下降，說明人均GDP的增長帶來了金融機構存貸比的下降，從一定程度上反映了金融機構的規模下降。而從之前EG-ADF的協整方程中，可以看出當X4(FIR)增加1個百分點時，Y(人均GDP)約下降3.3個百分點，下降幅度不是很大，這在脈沖響應圖中也有反映。

5.方差分解

方差分解著重分析各個信息對模型內生變量的相對重要程度[12]。本文利用 Eviews8.0 軟件對各時間序列進行了方差分解，結果如下：

如在第一張圖中，Y對自身的方差分解時間路徑一直為正，且在第三期之后直線下降，說明當期人均GDP增長對后面各時期人均GDP增長的貢獻越來越小；Y對FIR的方差分解時間路徑一直為正且不斷上升，說明人均GDP的增長對后面各期金融規模擴張的貢獻率越來越大，后期趨于平穩，貢獻率保持在25%左右；Y對SLR的方差分解時間路徑在第二期之后緩慢上升，但貢獻率一直處在較高位，說明人均GDP的增長對后面各期金融效率的貢獻率日漸增加；Y對GOV的方差分解時間路徑在第二期達到峰值，之后下降趨于穩定，說明人均GDP增長對后面各期GOV的貢獻率基本穩定。

六、建議與展望

本文一方面回顧金融發展和經濟增長相關理論；另一方面則通過運用諸如時間序列VAR模型等計量經濟實證方法，對山東省1995—2015二十年間經濟增長和金融發展間的關系進行了分析論證[13]。結果發現，山東省經濟增長與金融發展之間存在著一定聯系；但同時從總體上發現，山東省的金融發展水平并不高，沒有很好發揮對山東省經濟增長的促進作用；其與經濟增長之間存在較為明顯的負相關關系[14]。而且，通過對山東省經濟增長對金融發展的時間路徑看，這種脈沖響應影響并不十分穩定。也有學者通過計量分析指出[15]，金融發展與經濟增長呈負相關關系，反映出山東省商業銀行的資產運用質量較低，金融配置資源效率有待提高(胡金炎，2005)。因此，從某種角度上講，穩步推進金融體制改革，積極促進銀行信貸和股票資本市場的發展[16](錢穎一，2003；林毅夫，2012)，可以有效銜接金融發展與經濟增長之間更為合理的配置機制。

[1] Greenwood J.and B.Jovanovic.Financial Development，Growth，and the Distribution of Income[J].Journal of Political Economy，1990.

[2] Bencivenga and Smith.Some Consequences of Credit Rationing inan Endogenous Growth Model[J].Journal of Economic Dynamics and Control，1993.

[3] King and Levine.Finance and growth：shumpeter might be right[J].Quarter Journal of economic，1993.

[4] Jappelli and Pagano.Saving，rowth and Liquidity Constraints[J].Quarter Journal of economic，1994.

[5] Levine，Ross，and Sara Zervos (1998)，‘Stock Markets，Banks，and Economic Growth’，American Economic Review，88，June，537-538.

[6] 談儒勇.中國金融發展與經濟增長關系的實證研究[J].經濟研究，1999(10)：53-61.

[7] 韓延春.金融發展與經濟增長：基于中國的實證分析[J].經濟科學，2001(3)：31-40.

[8] 周立，王子明.中國各地區金融發展與經濟增長實證分析：1978-2000[J].金融研究，2002(10)：10-13.

[9] 姚耀軍.中國農村金融發展與經濟增長關系的實證分析[J].經濟科學，2004(5)：24-31.

[10] 王景武.金融發展與經濟增長：基于中國區域金融發展的實證分析[J].財貿經濟，2005(10)：23-26.

[11] 張海波，吳陶.中國各地區金融發展與經濟增長——基于 Panel Data 模型的分析[J].統計與決策，2005(12)：66-67.

[12] 張兵，胡俊偉.江蘇省金融發展與經濟增長關系的實證分析[J].江蘇社會科學，2003(3)：200-203.

[13] 鄭瑤，毛珍珍.區域金融發展與經濟增長關系實證研究——以浙江省為例[J].中共杭州市委黨校學報，2005(6)：36-39.

[14] 李子奈，潘文卿.計量經濟學(第二版)[M].北京：高等教育出版社，2005.

[15] 胡金炎，朱明星.山東省金融發展與經濟增長相關性的實證研究[J].山東社會科學，2005(123)：124-127.

[16] 錢穎一.現代經濟學與中國經濟改革[M].北京：中國人民大學出版社，2003.

寧夏經濟增長的全要素生產率研究[基金項目編號：GIP201658]