安徽省金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長的計(jì)量分析

李琳潔

（安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院，安徽 蚌埠 233000）

從世界早期經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)國家的經(jīng)濟(jì)增長歷史來看，金融已經(jīng)成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的第一主導(dǎo)力。Bagehot很早就開始金融對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)研究。他指出，在早期的英國工業(yè)革命中，金融體系和市場(chǎng)的影響不可小覷。發(fā)揮了重要作用。改革開放以來，安徽省地區(qū)的金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長保持著快速且同步的增長趨勢(shì)。安徽省地區(qū)生產(chǎn)總值由2001年的3246.71億元增長到2015年的22005.63億元，全部金融機(jī)構(gòu)的存貸款額也由2001年的5512.7193增長到2015年的59971.9468億元。由此看來，金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長密不可分。金融發(fā)展是衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的一個(gè)不可缺少的綜合性指標(biāo)，也是分析一個(gè)國家或者地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長水平的重要標(biāo)志。為此，本文收集安徽省2001-2015年相關(guān)數(shù)據(jù)，試圖挖掘出安徽金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長相關(guān)關(guān)系，為安徽金融市場(chǎng)提供參考。

一、衡量金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的指標(biāo)選取

（一）研究思路

要理清金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的兩者關(guān)系，首先選取重要的衡量指標(biāo)，以下我們結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)，查閱有關(guān)文獻(xiàn)，給出合理的衡量金融發(fā)展及經(jīng)濟(jì)增長的重要指標(biāo)。

（二）指標(biāo)的選擇

1.衡量金融發(fā)展指標(biāo)。衡量金融發(fā)展指標(biāo)通常采取戈氏指標(biāo)和麥?zhǔn)现笜?biāo)。戈德史密斯[3]提出了金融相關(guān)比率（Financial International Ratio一FIR），即全部金融資產(chǎn)價(jià)值與全部實(shí)物資產(chǎn)（即國民財(cái)富）價(jià)值之比，他認(rèn)為：“金融相關(guān)比率的變動(dòng)反映的是金融上層結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)之間在規(guī)模上的變化關(guān)系，它大概可以被視為金融發(fā)展的一個(gè)基本特點(diǎn)。因?yàn)樵谝欢ǖ膰褙?cái)富或國民產(chǎn)值的基礎(chǔ)上，金融體系越發(fā)達(dá)，金融相關(guān)系數(shù)也越高，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過程中，金融相關(guān)比率必然會(huì)逐步提高，而且可以根據(jù)金融相關(guān)比率來衡量金融發(fā)展達(dá)到何種水平。”

麥金農(nóng)提出“貨幣負(fù)債對(duì)國民生產(chǎn)總值的比率——向政府和私人部門提供銀行資金的鏡子——看來是經(jīng)濟(jì)中貨幣體系的重要性‘實(shí)際規(guī)模’的最簡(jiǎn)單標(biāo)尺”，即貨幣總量（M2）與國民生產(chǎn)總值的比。

2.衡量經(jīng)濟(jì)增長的指標(biāo)。由于多數(shù)文獻(xiàn)都采用GDP來衡量一個(gè)國家的經(jīng)濟(jì)增長水平，因此本文采用安徽省地區(qū)生產(chǎn)總值來作為衡量安徽省經(jīng)濟(jì)增長的指標(biāo)。

一是商業(yè)性金融相關(guān)比率[5]（commercial financial interrelation Ratio，簡(jiǎn)稱CFIR）為商業(yè)金融機(jī)構(gòu)存貸款總額與地區(qū)生產(chǎn)總值之比。

其中，DC、LC分為商業(yè)金融機(jī)構(gòu)存款總額和存款總額。

二是全部金融機(jī)構(gòu)相關(guān)比率（total financial interrelation Ratio，簡(jiǎn)稱TFIR）為全部金融機(jī)構(gòu)存貸款總額與安徽省地區(qū)生產(chǎn)總值（Gross Regional Product，GRP）之比。

其中，Dt、Lt分為全部金融機(jī)構(gòu)存款總額和存款總額。

三是貸存款轉(zhuǎn)換率[6]（Deposit loan conversion rate，簡(jiǎn)稱DLCR）為全部金融機(jī)構(gòu)貸款總額與存款之比。

3.衡量金融機(jī)構(gòu)效率。由于本文是以安徽省為例，進(jìn)而探索其金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長之間存在的聯(lián)系，缺乏全部金融資產(chǎn)和貨幣總量（M2）的值。因此，本文選擇用商業(yè)金融機(jī)構(gòu)和全部金融機(jī)構(gòu)的存貸款額與安徽省地區(qū)生產(chǎn)總值（Gross Regional Product，簡(jiǎn)稱GRP）之比。

金融機(jī)構(gòu)的效率可以理解為其存款和貸款之間的轉(zhuǎn)化率，因此可以用來表示金融機(jī)構(gòu)資金的分配效率。我國近年來形成了以投資拉動(dòng)為主體的經(jīng)濟(jì)增長模式，資金配置的有效性直接影響到經(jīng)濟(jì)增長。因此，同時(shí)考慮到其與經(jīng)濟(jì)增長之間的靈敏度，GRP做為衡量金融機(jī)構(gòu)效率最合適不過。

二、基于回歸分析法研究安徽省兩類指標(biāo)之間的關(guān)系

（一）研究思路

通過數(shù)據(jù)處理，建立回歸模型，運(yùn)用EVIEWS軟件進(jìn)行最小二乘估計(jì)，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、經(jīng)濟(jì)意義分析及計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)，同時(shí)分析滯后因子，以此來篩選最合適的指標(biāo)，深入挖掘安徽省近15年來金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系，以此為據(jù)為其金融政策的制定和實(shí)施提供參考意見。

（二）數(shù)據(jù)處理

我們從安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒上收集了2001-2015年十五年的相關(guān)數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)處理，最終得到安徽省2001-2015年地區(qū)生產(chǎn)總值和金融發(fā)展指標(biāo)相關(guān)數(shù)據(jù)，見表1。

（三）研究方法

以2002～2016年的有關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為模型的樣本區(qū)間，以商業(yè)性金融相關(guān)比率（CFIR）、全部金融機(jī)構(gòu)相關(guān)比率（TFIR）、貸存款轉(zhuǎn)換率（DLCR）為解釋變量 χ1，χ2，χ3地區(qū)生產(chǎn)總值（DLCR）作為被解釋變量γ，設(shè)立多元線性回歸方程，對(duì)出口額X與GRP作回歸分析如下：

其中，βi(i=0，1，2，3)為待估參數(shù)，μ 為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

將回歸模型與表1中的數(shù)據(jù)相結(jié)合，運(yùn)用EVIEWS軟件進(jìn)行最小二乘法估計(jì)，結(jié)果見表2。

表2 回歸分析EVIEWS處理結(jié)果

從表2中結(jié)果，我們可建立初步回歸模型，如下:

分析回歸結(jié)果，得到在其他指標(biāo)不變的情況下，商業(yè)性金融相關(guān)比率（CFIR）、全部金融機(jī)構(gòu)相關(guān)比率（TFIR）、貸存款轉(zhuǎn)換率（DLCR）每增長1個(gè)單位，安徽省地區(qū)生產(chǎn)總值（DLCR）分別上漲101000000萬元、22386145萬元、-217000000萬元，可以看出DLCR指標(biāo)不符合現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)意義。因此我們通過進(jìn)一步的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)對(duì)模型做進(jìn)一步的改進(jìn)。

（四）模型的檢驗(yàn)及分析

1.統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)及經(jīng)濟(jì)意義分析。判定系數(shù)：R2=0.946581趨近于1，表明模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)擬合優(yōu)度很高。

F檢驗(yàn)：F=64.97259大于臨界值9.40，其P值0.000000也明顯小于α=0.10，說明商業(yè)性金融相關(guān)比率（CFIR）、全部金融機(jī)構(gòu)相關(guān)比率（TFIR）、貸存款轉(zhuǎn)換率（DLCR）對(duì)地區(qū)生產(chǎn)總值（DLCR）有顯著性影響，線性關(guān)系顯著。

T 檢驗(yàn)：x1、x2、x3 的 P 值分別為 0.0055、0.7208、0.0621，明顯小于0.10，表明在α=0.10的顯著性水平下，對(duì)應(yīng)解釋變量對(duì)被解釋變量即安徽省地區(qū)生產(chǎn)總值有顯著性影響。

由相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出，解釋變量x1、x2與被解釋變量y之間高度相關(guān)，x1與x2之間高度相關(guān)，x3與x1、x2之間低度相關(guān)，利用逐步回歸方法處理多重共線性。

2.確定回歸方程。

通過逐漸增加其余變量，可以得到最適合的多元回歸方程（第二行為t檢驗(yàn)值），見表3。

?

由于貸存款轉(zhuǎn)換率（DLCR）不符合經(jīng)濟(jì)意義，所以將其從回歸模型中剔除，經(jīng)過以上的逐步回歸，最終得到的安徽省經(jīng)濟(jì)增長模型為：

輸出結(jié)果顯示，回歸方程檢驗(yàn)的F統(tǒng)計(jì)量，回歸系數(shù)的t統(tǒng)計(jì)量都通過了概率為1%的顯著性檢驗(yàn)。從經(jīng)濟(jì)意義上考慮，商業(yè)性金融相關(guān)比率（CFIR）和全部金融機(jī)構(gòu)相關(guān)比率（TFIR）的回歸系數(shù)大于零，即，表明商業(yè)性金融相關(guān)比率（CFIR）、全部金融機(jī)構(gòu)相關(guān)比率（TFIR）與安徽省地區(qū)生產(chǎn)總值（DLCR）之間存在著較強(qiáng)的正相關(guān)性，因而符合經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)。

對(duì)模型進(jìn)行自相關(guān)性檢驗(yàn)，選擇DW檢驗(yàn)，當(dāng)n=15，k=2時(shí)，查DW表，得下限值dL=0.946，上限值dU=1.543，而模型的DW 統(tǒng)計(jì)量為1.102951，位于dL=0.946與dU=1.543之間，因此，對(duì)于模型是否自相關(guān)還需要進(jìn)行偏相關(guān)系數(shù)和Breusch-Godfrey檢驗(yàn)，即BG檢驗(yàn)，得到殘差et與et-1，et-2，…et-10的各個(gè)滯后期相關(guān)系數(shù)以及偏相關(guān)系數(shù)，結(jié)果如下圖2所示及表4。

圖2 偏相關(guān)系數(shù)矩陣輸出結(jié)果

由于從2002年到2016年經(jīng)濟(jì)政策變動(dòng)、金融服務(wù)技術(shù)的改革等因素對(duì)金融發(fā)展的影響隨時(shí)間的推移不斷的積累，所以有必要對(duì)模型進(jìn)行異方差檢驗(yàn)，見表5。

?

其中，nR2=5.847285＜χ20.1(5)=9.23635，表明模型不存在異方差。

三、結(jié)論與建議

對(duì)安徽省2002年～2016年金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長之間相關(guān)關(guān)系的實(shí)證研究表明：改革開放以來，安徽省經(jīng)濟(jì)增長由于金融機(jī)構(gòu)效率的影響存在五年左右的滯后效應(yīng)。其中，商業(yè)性金融機(jī)構(gòu)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響逐漸增大，大約為38.8%，國有銀行仍以62.2%的比例在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中起著主導(dǎo)作用。說明，安徽省已經(jīng)形成了結(jié)合國家經(jīng)濟(jì)政策并努力尋求自主發(fā)展的經(jīng)濟(jì)增長模式。同時(shí)，安徽省經(jīng)濟(jì)增長近年來形成了以投資拉動(dòng)為主體的經(jīng)濟(jì)增長模式，資金配置的有效性直接影響到經(jīng)濟(jì)增長，而貸存款轉(zhuǎn)換率（DLCR）作為衡量地區(qū)金融效率的指標(biāo)之一，又存在長達(dá)5年的滯后效應(yīng)。這就要求加快金融體制的改革，完善金融體系，優(yōu)化金融結(jié)構(gòu)，進(jìn)而提高金融效率，有利于長期快速高效的經(jīng)濟(jì)增長。