山東省金融發展與產業結構調整關系的實證分析

【摘要】本文基于山東省1975～2014年的年度數據，利用主成分分析、時間序列分析方法，實證分析了金融發展和產業結構調整之間的關系。結果表明山東金融發展指標和產業結構調整指標之間存在長期的均衡關系。

【關鍵詞】金融發展 產業結構調整 主成分分析

一、引言

現階段產業結構隨經濟增長自發調整的速度較慢，這就需要人為干預，利用產業政策最重要的配套政策之一的金融政策實現產業結構向高級化方向逐步邁進是當下實現產業結構優化升級的主流選擇。

本文通過對山東省1975～2014年金融發展和產業結構調整關系進行Johansen協整檢驗及Granger因果檢驗等時間序列分析，實證研究了山東省金融發展與產業結構調整之間的互促關系，并在此基礎上提出相關政策建議。

二、國內外研究分析

近代國外學者基于金融結構的角度，國外大體上分為銀行主導型和市場主導型兩種金融模式，并在這兩種金融模式下展開金融發展對產業結構的作用分析。Beck and Levine（2002）從金融法律觀的角度檢驗了金融結構與產業增長之間的關系，得到總體的金融發展和有效的法律保護機制促進技術創新和產業增長的最有效機制。[1]

國內學者對金融與經濟發展之間的關系的研究起步于20世紀90年代，但從產業結構調整的角度分析金融對經濟發展的促進作用的分析則相對較晚。王立國、趙婉妤（2015）梳理了金融發展與產業結構升級之間的內在作用機制，運用VAR模型實證檢驗了我國1992～2012年金融發展與產業結構升級之間的關系。[2]郭將、楊芹芹（2015）利用ADF檢驗、協整檢驗和Granger因果檢驗對上海市的金融發展水平和產業結構優化程度進行實證研究，提出了完善金融體系、支持現代服務業發展的政策建議。[3]

三、山東金融發展與產業結構調整的實證分析

（一）主成分分析

1.因子分析相關檢驗。KMO和Bartlett的檢驗結果顯示，KMO的值為0.767，接近于1，表示比較適合做因子分析。Bartlett球形度檢驗的原假設為相關系數矩陣是單位陣，Sig的值為0.000小于顯著水平0.05，因此拒絕原假設，說明變量之間存在相關關系，適合做因子分析。

2.主成分提取。通過因子分析得到變量共同度都非常高，表明所選取的八項指標的大部分信息都能被因子提取，說明因子分析的結果是有效的。

以特征值大于1為標準提取公因子。實證結果顯示前兩個因子的特征值大于1，且累積方差貢獻率達到了85.013%，因此提取前兩個公因子來代表原始八個指標，可以較好的解釋山東省金融發展狀況。

因子載荷矩陣中載荷系數越大，說明綜合指標對原始指標的解釋能力越強。進一步分析成分矩陣可以得到：金融機構存款余額、金融機構貸款余額、金融相關比率、金融中介效率、固定資產投資、GDP在第一個公因子上有較大的載荷，命名其為金融發展規模因子。財政支出占比、居民消費價格指數在第二個因子上的載荷較大，故將第二個公因子命名為金融發展程度因子。由于這兩個因子能代表原始八個指標變量的絕大部分信息，所以這兩個因子將作為原始指標的代表進行下面的分析。第一個因子用F1表示，第二個因子用F2表示。

3.主成分結果計算及分析。利用各自主成分載荷向量除以各自主成分特征值的算術平方根得到主成分系數，并由此得到主成分的計算公式為：

主成分的得分等于相應的因子得分乘以相應的方差的算術平方根，所以有：

主成分1得分■

主成分2得分■

綜合得分■

綜上，可以將綜合得分Z作為衡量金融發展的綜合指標。

四、實證分析

（一）ADF平穩性檢驗

在進行時間序列分析時，要求所采用的時間序列必須是平穩的或者至少是同階單整的，否則將會產生“偽回歸”問題。為此首先采用ADF檢驗法對各個時間序列H，Z及其一階差分進行單位根檢驗，滯后階數由AIC和SC準則確定。

采用ADF檢驗法，檢驗各序列的平穩性，結果顯示原始數據H，Z的ADF值均于1%、5%、10%顯著性水平臨界值，表現出它們的非平穩性，對非平穩性數據進行一階差分處理后（D（H），D（Z））都是平穩的，所以變量H，Z都是一階單整向量。

（二）Johansen協整檢驗

對于多變量協整分析最為常用的是Johansen協整檢驗方法。為進一步分析山東省金融發展與產業結構調整之間是否存在長期的均衡關系，基于前面ADF檢驗的結果，對各變量進行協整關系分析。

結果表明，在5%的顯著水平下，山東省的各相關變量之間存在一個協整向量，即山東省的金融發展指標與產業結構調整指標之間存在長期的均衡關系。在此基礎上，可以根據最大似然估計法得到長期協整方程，見公式（7）所示：

從長期來看，山東省金融發展與產業結構優化率之間保持長期的均衡關系。從經濟意義來看，山東省金融發展水平每增加一個百分點可以引起產業結構優化率同方向變動0.18149885個百分點。

（三）VECM向量誤差修正模型

VECM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，其具體表達式為：

注意，誤差修正模型僅僅只能應用于存在協整關系的變量序列。

（四）格蘭杰因果關系檢驗

上述通過協整檢驗只能證明山東省產業結構高度值H與金融發展指標Z之間存在長期穩定的均衡關系，但對于山東省金融發展與產業結構調整之間是否具有時間上的因果關系，則需要通過格蘭杰因果關系檢驗做進一步的驗證。

從檢驗結果來看，在10%的顯著性水平上，山東省金融發展綜合指標是產業結構高度值的格蘭杰原因，反之亦成立。故金融發展程度的提升有助于促進產業結構優化調整，產業結構優化調整對金融發展程度的提高也具有反促進作用。

五、結論

時間序列分析表明，山東省金融發展和產業結構調整之間存在長期穩定的協整關系。金融發展是產業結構優化調整的格蘭杰原因，對山東省產業結構調整的推動作用最強，金融發展每提升1個百分點，產業結構高度值將上升0.18149885個百分點。由此可見，山東省金融發展與產業結構的優化調整之間存在著良性互促的關系。

參考文獻

[1]Beck T，Levine R.Industry growth and capital allocation：does having a market-or bank-based system matter？[J].Journal of Financial Economics，2002，64（2）：147-180.

[2]王立國，趙婉妤.我國金融發展與產業結構升級研究[J].財經問題研究，2015，01：22-29.

[3]郭將，楊芹芹.上海市金融發展對其產業結構優化的影響研究[J].華東經濟管理，2015，02：11-15.

作者簡介：張賀（1992-），女，滿族，鞍山人，中國海洋大學經濟學院金融學研究生，主要研究方向：貨幣政策與金融市場。