• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    金融發(fā)展與經濟增長影響機制研究

    2017-01-11 07:09:10
    宿州學院學報 2016年3期
    關鍵詞:二者金融檢驗

    陳 思

    安徽財經大學金融學院,安徽蚌埠,233000

    金融發(fā)展與經濟增長影響機制研究

    陳 思

    安徽財經大學金融學院,安徽蚌埠,233000

    選取1991-2014年金融發(fā)展與經濟發(fā)展的數(shù)據(jù),建立VAR模型,研究金融發(fā)展和經濟增長之間的影響機制。采用我國股票交易總額的年度數(shù)據(jù)與GDP之比作為衡量金融發(fā)展程度的指標,用工業(yè)品出廠價格指數(shù)作為經濟增長的指標進行實證分析檢驗,研究發(fā)現(xiàn),由于經濟體對原有金融環(huán)境存在慣性,從政策的實施到有效運行之間存在一定的時滯,短期內金融發(fā)展會以一定比率抑制經濟增長,而長期發(fā)展會對誤差進行修正,以一定比率促進經濟增長。

    金融發(fā)展;經濟增長;VAR

    在全球經濟處于低迷的環(huán)境下,如何推動經濟的發(fā)展,各國都在積極尋找應對策略。經濟發(fā)展促進金融發(fā)展,而金融發(fā)展是否能推動經濟的增長,便成為政府、機構、個體關注的焦點。改革開放以來,我國經濟發(fā)展速度令世界矚目,經濟發(fā)展水平實現(xiàn)了質的飛躍。與此同時,金融市場也逐漸開始走向繁榮。1990年上海證券交易所成立,次年深圳交易所成立,為企業(yè)融資提供了新的渠道。在政府層面,貨幣管理部門對匯率改革、證券改革等金融領域作了一系列的政策調整,從而加強金融監(jiān)管,保證金融安全,促進金融市場的健康發(fā)展。在這樣的背景下,政府更加注重金融發(fā)展的有效性,引導資本流向朝陽產業(yè),實現(xiàn)資源的有效配置,從而推動經濟發(fā)展。2014年7月,我國證券市場掀起了新一輪牛市,股指一路攀升,在上升同時,也帶來了眾多系統(tǒng)性與非系統(tǒng)性風險。證監(jiān)會、銀監(jiān)會等不斷發(fā)出風險警示,引導資本市場的正常運行,并促進金融市場穩(wěn)定,采取了一系列救市措施。不難發(fā)現(xiàn),政府將金融發(fā)展與安全看作是帶動經濟發(fā)展的重要方式之一,這是因為金融發(fā)展能為企業(yè)提供融資功能。另外,金融發(fā)展可使資金的流通方式趨于簡化,資金能在短時間內快速流入逐利的行業(yè),從而促進經濟發(fā)展。對于金融發(fā)展與經濟增長的關系,大多數(shù)學者認為二者是一種協(xié)同關系,也有學者認為二者并沒有關系,還有少數(shù)學者認為二者呈現(xiàn)出反方向的關系,因此,研究二者之間存在的內在聯(lián)系,對經濟發(fā)展具有積極的參考意義。

    1 相關研究

    金融發(fā)展與經濟增長一直是全球范圍內的熱點議題,在對二者關系的研究過程中,國內外學者已經積累了大量的理論成果,多數(shù)學者從理論分析的角度加以論證,后期的學者更注重實證分析的研究。但是,在金融發(fā)展和經濟增長內在聯(lián)系的問題上,仍有較大的分歧。

    其一,認為金融發(fā)展與經濟增長呈現(xiàn)顯著的正向效應。早在1873年,Walter Baghot從資金運用效率的角度研究了經濟增長與金融發(fā)展的關系,認為金融發(fā)展的程度決定資本利用效率,金融發(fā)展的程度越高,將引導資金流入更有效率的投資渠道,從而促進經濟的增長[1]。Hugh T. Patrick從供給與需求兩個角度分析二者內在的關系,認為金融發(fā)展不僅僅是市場對資本的需求而向前邁進,同時由于資本供給的增加,資本存量的增加,資本使用成本相對低廉,趨于逐利的資本會流入帶來收益的部門,在資本的供給和需求兩種路徑作用下,促進金融發(fā)展,最終使經濟得到增長[2]。Goldsmith在研究金融發(fā)展與經濟增長關系的過程中,從理論分析的視角轉向實證,實證結果表明,金融發(fā)展確實促進了經濟的增長[3]。隨后,西方學者對于金融發(fā)展與經濟增長的關系都作了大量的理論研究與實證分析,眾多學者均認為金融發(fā)展在一定程度上對經濟的增長確實起到了推動作用。Pagano從資本轉化路徑的角度分析金融發(fā)展與經濟增長的內生性,認為金融發(fā)展促進儲蓄向投資的轉化,帶動經濟的增長[4]。在金融發(fā)展過程中,Levine等發(fā)現(xiàn)金融機構所帶來的便利性與金融自由化都使資本的流動性增強,從而有效地促進經濟發(fā)展[5-6]。周寧東等認為,金融發(fā)展對于經濟增長應從區(qū)域經濟著手,基于區(qū)域面板數(shù)據(jù)的分析,發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展對經濟增長的影響非常顯著,并認為金融發(fā)展在質上的改變更能促進經濟的發(fā)展[7]。馬正兵以資本的作用路徑為著力點,認為金融發(fā)展有利于促進技術進步、優(yōu)化產業(yè)結構的調整,從而促進經濟的增長,二者呈現(xiàn)出明顯的正向效應[8]。

    其二,認為金融發(fā)展與經濟增長的關系并不明確。在對金融發(fā)展與經濟增長的定性分析中,大多數(shù)學者認為金融發(fā)展對經濟增長只是起到單方面的正向影響。 Greenwood認為,金融發(fā)展與經濟增長存在內生性的關系,在建立二者內生性模型的基礎上,證明了二者存在相互的影響[9]。Feridun運用主成分析法(PCA),以巴基斯坦部分年度數(shù)據(jù)構建分布滯后模型,發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展確實能夠促進經濟的增長,同時經濟的增長也能為金融發(fā)展起到積極的推動作用,二者呈現(xiàn)顯著的正相關[10]。

    其三,認為金融發(fā)展與經濟增長沒有關系,或者影響甚微。Hurlin 和Venety認為,金融發(fā)展對經濟增長沒有實質性的影響,它對經濟增長的促進關系過分地被強調了,實質影響是有限的[11]。張瑩采用甘肅省12個地市的面板數(shù)據(jù)構建了VAR模型,結果顯示,金融發(fā)展對經濟增長的影響是微弱的,并認為金融發(fā)展對經濟增長有地域性的差異[12]。Khadraoui根據(jù)區(qū)域數(shù)據(jù)進行實證分析,得出金融發(fā)展與經濟增長并沒有顯著的關系[13]。

    對已有的研究進行歸納發(fā)現(xiàn),對于金融發(fā)展和經濟發(fā)展關系的研究,更多學者偏向于理論推導,由于理論分析存在眾多假設,研究結果有失真的可能。同時,部分學者雖然作了實證分析,但是,在數(shù)據(jù)選擇與處理、模型選擇等方面還有一定的不足。另外,在以往的研究中,對金融發(fā)展與經濟增長是如何影響、影響方向如何等問題,眾多學者并沒有給出肯定的回答。因此,對金融發(fā)展與經濟增長作進一步研究,找出二者存在的聯(lián)系,有一定的理論意義和實踐指導意義。

    2 實證分析

    2.1 數(shù)據(jù)的選取與處理

    在金融發(fā)展與經濟增長研究方面,由于數(shù)據(jù)的可得性與研究方法的局限性,早期學者主要是在理論上進行闡述與分析,通過理論推導得出二者的相關性。后期研究的學者開始偏向于實證分析,在結論上存在分歧,可能是在數(shù)據(jù)的選取、處理以及在分析的方法上存在差異,造成結論可能偏離實際情況,因此,在數(shù)據(jù)的選擇上,應能如實地反映二者發(fā)展的程度,方能構建擬合較好的模型。本文采用我國股票交易總額的年度數(shù)據(jù)與GDP之比(GMVR)作為衡量金融發(fā)展程度的指標,用工業(yè)品出廠價格指數(shù)(PPI)作為經濟增長的指標。

    2.1.1 GMVR

    金融發(fā)展不僅指金融業(yè)在規(guī)模上的累計,金融改革、金融安全與穩(wěn)定、金融制度的完善都屬于金融發(fā)展的范疇,因此,全面滿足實證要求的綜合性數(shù)據(jù)可獲得性較低。而單一反映發(fā)展規(guī)模的時間序列在實證分析階段會產生多種共線性、異方差等誤差,從而影響實證的真實性。因此,本文采用指標型數(shù)據(jù)構建模型,即

    GMVR=股票交易總額/GDP

    這樣處理的GMVR為模型構建的準確性提供了有力保障。首先,原本是量上的數(shù)據(jù)通過比值的方式作為變量出現(xiàn)在模型中,不需要將數(shù)值進行定基處理,排除了CPI對二者的影響。其次,由于比值在數(shù)值上較小,且波動在一個有限的范圍內,使數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性加強。再次,由于IPO的不斷發(fā)行,證券市場上股本數(shù)不斷擴張,融資規(guī)模持續(xù)擴大,金融市場越活躍,交易量就越大。同時,我國GDP增速在世界范圍內相對較快,二者均呈現(xiàn)出上升的趨勢,因此,采用GMVR作為衡量金融發(fā)展的指標,能較好地擬合金融發(fā)展的近似概況。

    2.1.2 PPI

    在以往的研究中,眾學者對經濟增長的衡量,通常使用GDP增長速度,但是,GDP在數(shù)據(jù)、統(tǒng)計方法和實際擬合方面,雖能擬合我國經濟水平的總體情況,但“增長”的衡量存在一定的不足。本文在指標的選取上,使用工業(yè)品出廠價格指數(shù)(PPI)作為衡量我國經濟增長的指標。我國經濟在快速發(fā)展過程中,第一產業(yè)占GDP的比重越來越小,第二、三產業(yè)的比重逐年上升。截至2014年底,第二、三產業(yè)在GDP的占比達到了90.8%,而工業(yè)產成品又是第二、三產業(yè)發(fā)展的基礎。同時,PPI與GDP指標相比,敏感性更強,在GDP增速下降的同時,PPI已經持續(xù)數(shù)十個月持續(xù)下降,更具有先決優(yōu)勢。因此,使用PPI作為衡量經濟增長的測度,對于模型的建立更具有實際意義。

    2.2 序列的統(tǒng)計檢驗2.2.1 ADF檢驗

    時間序列的穩(wěn)定性是衡量實證分析效果優(yōu)良的依據(jù)之一,平穩(wěn)的序列是分析經濟型時間序列的基礎,因此,只有序列是平穩(wěn)的,才能進一步對經濟問題深入研究,以5%的置信區(qū)間考察GMVR、PPI、DGMVR、DPPI序列的穩(wěn)定性,結果如表1所示。

    通過檢驗結果可知,GMVR、PPI序列的ADF統(tǒng)計量值均大于臨界值,Prob值同時顯示接受序列非平穩(wěn)的假設,因而該組數(shù)據(jù)不具有平穩(wěn)性的特征。對GMVR、PPI序列的一階差分DGMVR、DPPI進行ADF檢驗,結果顯示該組ADF統(tǒng)計量值均小于臨界值,Prob值顯著,說明該組序列具有平穩(wěn)性特征,即該組數(shù)據(jù)均是一階單整序列。

    表1 VAR模型構建向量的序列平穩(wěn)性檢驗結果

    注:DGMVR、DPPI分別代表GMVR、PPI序列的一階差分,C、T、L表示常數(shù)項、 時間趨勢和滯后階數(shù),*表示在給定5%置信水平下平穩(wěn)的序列。

    2.2.2 協(xié)整檢驗

    對于時間序列數(shù)據(jù),由于存在時間的滯后性和經濟的關聯(lián)性,二者通常存在長期穩(wěn)定的關系,因此,需要考察短期和長期的交互影響。協(xié)整檢驗正是為了考察該組序列在長期是否具有長期穩(wěn)定的關系,如果存在,那么就需要對模型作進一步的誤差修正。本文采用Johansen協(xié)整對該組序列進行檢驗,結果如表2所示。

    表2 Johansen協(xié)整檢驗結果

    從協(xié)整檢驗結果可知,5%的置信水平下,跡統(tǒng)計量分別為19.39、8.15,均大于臨界值15.49、3.84,P值均小于5%,說明存在顯著的協(xié)整關系。序列的最大特征值分別為0.46、0.36,均小于5%置信水平的臨界值,P值同時驗證其具有顯著的協(xié)整關系。

    2.2.4 Grange因果檢驗

    對于金融發(fā)展與經濟增長的關系,多數(shù)學者從理論分析的角度進行了研究,對于二者關系的論斷觀點不一。在實證分析方面,對影響方向如何、單向影響還是交互影響,都存在分歧。Grange因果檢驗則可以直觀地看出二者的關系,結果如表3所示。

    表3 Grange因果檢驗

    注:*表示在5%顯著性水平下,拒絕原假設。

    在5%置信水平下,DPPI接受不是DGMVR的格蘭杰原因,DGMVR拒絕接受不是DPPI的格蘭杰原因。不難看出,二者影響是單向的,即金融發(fā)展能夠影響經濟增長,經濟增長并不能對金融發(fā)展產生影響。為了定性、定量考察二者的關系,采用向量自回歸模型作進一步的實證分析。

    2.3 VAR模型的構建

    在經濟問題分析中,通常使用已有的經濟理論進行要素影響的單方面分析,對于時間序列的數(shù)據(jù)分析,已有的經濟理論并不能很好地描述要素的動態(tài)交互影響。而VAR模型采用非結構性方法,將所有變量的滯后變量進行回歸,描述內生變量的動態(tài)關系,模型矩陣形式如下所示。

    單方程結構即為:

    其中,Ymt、Xnt分別表示內生變量和外生變量,m、n是內生變量和外生變量的個數(shù),p、r表示個變量的滯后期,a、b為參數(shù),u為隨機擾動項。

    2.4 實證分析

    2.4.1 VAR模型滯后期選擇

    VAR模型反映的是時間序列的自回歸,將每個變量都作為模型的因變量,由于經濟數(shù)據(jù)之間存在關聯(lián)性影響,且影響存在一定的時滯。因此,確定VAR模型的滯后期將有助于完善模型的穩(wěn)定性與準確性。通過變化模型的最長滯后期,選用滯后4期作為模型滯后期檢驗的時間期限較為適宜。檢驗結果如表4所示。

    表4 VAR模型滯后期檢驗結果

    注:*表示在5%顯著性水平下,認為應建立的滯后階數(shù)。

    從檢驗結果看,在5%顯著性水平下,LR、FPE、AIC、SC、HQ五個評價指標中,有三項評價標準支持建立滯后期為兩期的滯后模型,估計的方式為:

    2.4.2 模型的穩(wěn)定性檢驗

    圖1 VAR(2)的AR特征多項式逆根圖

    對于已建立的VAR模型,在受到單變量影響時,能否在滯后期內得以消化,從而使該影響逐步降低,是衡量模型是否具有穩(wěn)定性的標準之一。如果單個變量對系統(tǒng)的沖擊具有不穩(wěn)定性,或者影響是隨機的,那么該模型就沒有實際意義。通過對VAR(2)模型所有多項式的特征根進行檢驗,得到AR特征根逆根圖,如圖1所示,所有AR逆根值倒數(shù)都位于單位圓內,可以斷定該模型是穩(wěn)定的。

    2.4.3 脈沖響應函數(shù)

    由于金融發(fā)展與經濟增長是以時間序列為基礎而建立的模型,二者隨時間的推移具有交互影響,為了便于考察金融發(fā)展與經濟增長隨時間持續(xù)性的影響,建立脈沖響應函數(shù),如圖2所示。從圖2可以看出,金融發(fā)展在期初會有負效應沖擊,在第4期開始轉為正向效應,且在期初對經濟增長的影響有較大的波動性,從第5期開始,這種沖擊被系統(tǒng)消化,影響趨于穩(wěn)定,呈現(xiàn)穩(wěn)定的正向效應。

    2.5 誤差修正模型(ECM)

    在前文分析中,通過協(xié)整檢驗發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展與經濟增長之間存在長期穩(wěn)定的關系。因此,需要對原有的模型作進一步的優(yōu)化,從而更好地考察二者之間長期與短期的交互影響,得到的誤差修正模型結果如下:D(DPPI)=-0.0811×(DGMVR(-1)+9.8798×DPPI(-1)+14.8063)+0.1198×D(DGMVR(-1))+0.0071×D(DGMVR(-2))-0.04912×D(DPPI(-1))-0.0587×D(DPPI(-2))+0.7238。根據(jù)實證分析階段建立的VAR(2)模型,計算金融發(fā)展對經濟增長的長期彈性=-0.011/(-0.2543-0.1897)=0.2478。金融發(fā)展對經濟增長的短期彈性=-0.0811+(-0.0811×0.1198)=-0.0908。

    3 結論與分析

    從金融發(fā)展與經濟增長的理論分析與實證研究兩方面入手,對二者的關系進行細致的研究,認為金融發(fā)展與經濟增長在長期存在單一均衡穩(wěn)定的關系,即長期中金融發(fā)展以24.78%的比率促進經濟增長,而在短期,金融發(fā)展以9.08%的比率抑制經濟增長。在長期發(fā)展過程中,系統(tǒng)以8.11%的比率對誤差進行修正,從而使得二者達到均衡。

    圖2 各個變量的脈沖響應

    本文研究結論與各國金融發(fā)展的路徑擬合程度較高。金融發(fā)展初期,政府站在國家的層面,對經濟體長遠發(fā)展制定一系列策略,因此,金融改革、金融監(jiān)管、金融安全等一系列措施得以實施。由于經濟體對原有金融環(huán)境存在慣性,這就要求金融市場對新的規(guī)則進行消化吸收。從政策的實施到有效運行之間存在一定的時滯,因而部分金融個體在“陣痛期”期間由于沒有及時調整應對策略,短期內經濟受損。對經濟體而言,金融發(fā)展的初期,金融改革勢必會對經濟體造成一定的沖擊。當金融改革完全適應新的金融環(huán)境后,金融發(fā)展將會運行得更有效率,從而快速地推動經濟的發(fā)展,實現(xiàn)長期的經濟增長。

    [1]Walter Bagehot.Lombard Street:A Description of the Money Market[M].London:Henry,S.King & Co,1999:86-89

    [2]Patrick H T.Financial Development and Economic Growth in Underdevelopment Countries[J].Economic Development and Cultural Change,1966,23(4):174-189

    [3]Goldsmith R W.Financial Structure and Development in New Haven[J]. Quarterly Journal of Economics,1969,101(8):75-82

    [4]Pagano M.Financial Markets and Growth: An Overview[J]. European Economic Review,1993,37:613-622

    [5]Levine R.Financial Sector Policies:Analytical Frame work and Research Agenda[J].Quarterly Journal of Economics,1996,38(4):97-133

    [6]Bekaert Geert,Harvey Campbell R.Liquidity and Expected Returns:Lessons from Emerging Markets[J]. National Bureau of Economic Research,2005,67(2):27-39

    [7]周寧東,汪增群.金融發(fā)展對經濟增長的貢獻:一項基于面板數(shù)據(jù)的研究[J].財貿經濟,2007(5):87-92

    [8]馬正兵.中國金融發(fā)展的經濟增長效應與路徑分析[J].經濟評論,2008(3):41-47

    [9]Greenwood J,Jovanovic B.Financial Development,Growth and the Distribution of Income[J].Journal of Political Economy,1990,98(5):1076-1107

    [10]Jalil A,F(xiàn)eridun M.Impact of financial development on economic growth:empirical evidence from Pakistan[J].Journal of the Asia Pacific Economy,2011,16(1):71-80

    [11]Hurlin C, Venety B. Financial Development and Growth: a Re-Examination using a Panel Granger Causality Test[R].Paris:Universite Paris-Dauphine,2008

    [12]張瑩.金融發(fā)展、經濟增長與產業(yè)升級動態(tài)交互影響研究:基于甘肅省市級數(shù)據(jù)的面板VAR分析[J].西華大學學報,2013(6):98-104

    [13]Khadraoui N.Capital movements and economic growth fluctuations: the threshold effect of financial development[J].International Journal of Economics and Finance,2012(4):193-205

    [14]虞文美,杜亞斌,曹強.金融發(fā)展與經濟增長研究述評與未來展望[J].北京工商大學學報,2014(3):98-107

    [15]Chang T.Financial development and economic growth in mainland China:a note on testing demand-following or

    10.3969/j.issn.1673-2006.2016.03.009

    2015-10-26

    陳思(1990-),安徽六安人,在讀碩士研究生,主要研究方向:商業(yè)銀行經營管理、金融學。

    F752.8

    A

    1673-2006(2016)03-0036-06

    猜你喜歡
    二者金融檢驗
    序貫Lq似然比型檢驗
    Sweden's Icehotel went all out for its 30th anniversary
    2021年《理化檢驗-化學分冊》征訂啟事
    搖曳
    何方平:我與金融相伴25年
    金橋(2018年12期)2019-01-29 02:47:36
    君唯康的金融夢
    對起重機“制動下滑量”相關檢驗要求的探討
    關于鍋爐檢驗的探討
    P2P金融解讀
    金融扶貧實踐與探索
    吴忠市| 安陆市| 高安市| 弋阳县| 商水县| 城步| 黔东| 海南省| 南宫市| 赫章县| 乌鲁木齐市| 东辽县| 赫章县| 门头沟区| 团风县| 阳信县| 铅山县| 噶尔县| 东山县| 武冈市| 黄浦区| 牟定县| 平泉县| 石狮市| 麻栗坡县| 临沂市| 留坝县| 平和县| 清流县| 虹口区| 南昌市| 成安县| 正蓝旗| 林甸县| 新余市| 庆元县| 上蔡县| 蒙山县| 安陆市| 宜兰县| 什邡市|