基于面板數(shù)據(jù)模型的江蘇沿海金融生態(tài)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系研究

劉強(qiáng)++毛春元++黃萍

摘要：選取2005—2015年江蘇省沿海三市相關(guān)數(shù)據(jù)，構(gòu)建金融生態(tài)環(huán)境指標(biāo)體系，運(yùn)用變系數(shù)模型對(duì)江蘇沿海金融生態(tài)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果表明，金融生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在雙向因果關(guān)系，金融生態(tài)環(huán)境對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起到正向促進(jìn)作用，但金融生態(tài)環(huán)境的各組成部分對(duì)江蘇省沿海三市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響存在較大差異。

關(guān)鍵詞：金融生態(tài)；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；變系數(shù)模型

中圖分類號(hào)：F8327文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2095-3283（2016）11-0096-03

[作者簡(jiǎn)介]劉強(qiáng)（1981-），男，漢族，山東臨沂人，講師，碩士，研究方向：區(qū)域金融；毛春元（1962-），男，漢族，江蘇無錫人，副教授，碩士，研究方向：經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)建模；黃萍（1977-），女，漢族，廣西合浦人，講師，碩士，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟(jì)。

[基金項(xiàng)目]江蘇省教育廳高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“江蘇沿海金融生態(tài)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的實(shí)證研究”（項(xiàng)目編號(hào)：2014SJB650）。

一、理論綜述

自周小川提出金融生態(tài)的概念以來，越來越多的學(xué)者對(duì)金融生態(tài)內(nèi)涵以及金融生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行研究和分析。從現(xiàn)有的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)看，經(jīng)濟(jì)學(xué)家對(duì)金融生態(tài)系統(tǒng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的研究主要有以下三種結(jié)論：一類是認(rèn)為金融生態(tài)系統(tǒng)在某種程度上極大地促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；一類是金融中性論者；還有一類則認(rèn)為金融生態(tài)系統(tǒng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用不明顯。更多的經(jīng)濟(jì)學(xué)家傾向于第一類結(jié)論，并用大量的實(shí)證研究證明了這一點(diǎn)。溫智[1]以江西省為例，對(duì)區(qū)域金融生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率進(jìn)行了實(shí)證研究，于平，逯進(jìn)[2]等以我國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)為例，研究了金融生態(tài)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，上述研究結(jié)果表明金融生態(tài)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在雙向格蘭杰因果關(guān)系，金融生態(tài)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響存在較大差異；周瓊[3]對(duì)江蘇省金融生態(tài)系統(tǒng)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析，結(jié)果表明江蘇省金融生態(tài)環(huán)境是不斷完善的，但二者之間有不完全的雙向因果關(guān)系存在；張愛菊[4]等基于面板數(shù)據(jù)從生態(tài)足跡這一新的視角，通過對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的分析來衡量中部六省經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展能力，結(jié)論表明，每個(gè)省都應(yīng)該依據(jù)各個(gè)省份的實(shí)際生態(tài)環(huán)境情況去制定相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略，不能盲目跟風(fēng)。

作為中國(guó)的經(jīng)濟(jì)大省，江蘇省的沿海城市與全國(guó)其他沿海城市經(jīng)濟(jì)差距很大，甚至與許多省內(nèi)非沿海城市也存在較大差距。一個(gè)共同的經(jīng)濟(jì)體內(nèi)部的經(jīng)濟(jì)發(fā)展應(yīng)該是大致相同的，也就是一個(gè)統(tǒng)一的經(jīng)濟(jì)體內(nèi)部的各個(gè)地區(qū)，他們的市場(chǎng)和賴以發(fā)展的經(jīng)濟(jì)環(huán)境不應(yīng)該存在很明顯的金融生態(tài)系統(tǒng)的差異。因此，及時(shí)地了解江蘇沿海地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系有助于找出以上問題的原因。

二、模型介紹

面板數(shù)據(jù)模型同時(shí)利用時(shí)間和截面兩個(gè)維度的信息，反映出比單獨(dú)使用截面數(shù)據(jù)或時(shí)間數(shù)序列數(shù)據(jù)更為真實(shí)的變量變化過程，能夠更好地刻畫出個(gè)體效應(yīng)，避免因?yàn)樾畔⑦z漏造成的偏差，使估計(jì)結(jié)果更加真實(shí)。面板數(shù)據(jù)模型主要有以下三種類型：

第一：固定效應(yīng)模型

該模型是將個(gè)體效應(yīng)反映在模型截距項(xiàng)的差異上，模型回歸形式如下：yit=xitβ+αi+εit，αi表示不同的截面?zhèn)€體截距是不同的，因此一種解決的方法就是引入個(gè)體虛擬變量，可以將其變成一般線性回歸的形式，這樣就可以運(yùn)用普通最小二乘法估計(jì)參數(shù)了。

第二，隨機(jī)效應(yīng)模型

隨機(jī)效應(yīng)模型假定觀察不到的個(gè)體效應(yīng)存在，并與解釋變量不相關(guān)。其形式可以表示如下：yit=xitβ+α+ui+εit，該隨機(jī)效應(yīng)模型設(shè)定為ui為一個(gè)隨機(jī)元素。隨機(jī)效應(yīng)模型可以看成是一個(gè)擁有隨機(jī)常數(shù)項(xiàng)的模型。

第三，變系數(shù)模型

變截距模型反映了解釋變量外的其他因素對(duì)解釋變量的影響，該影響對(duì)所有的截面可以是無差異的，也可以在時(shí)點(diǎn)或者截面?zhèn)€體上是有差異的。當(dāng)存在差異影響時(shí)，變截距模型是無法反應(yīng)的，此時(shí)，需要考慮用變系數(shù)模型。變系數(shù)模型的基本形式是：yit=xitβ+αi+εit，根據(jù)截距項(xiàng)與解釋變量的相互關(guān)系，固定影響變異系數(shù)模型與隨機(jī)影響變異系數(shù)模型也是變系數(shù)模型的一種。

三、實(shí)證研究

（一）指標(biāo)的選擇和數(shù)據(jù)說明

結(jié)合江蘇省沿海三市的經(jīng)濟(jì)與金融發(fā)展情況，主要選取金融主體、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、政策環(huán)境、社會(huì)保障和文化五個(gè)一級(jí)因子對(duì)金融生態(tài)環(huán)境影響進(jìn)行研究。基于數(shù)據(jù)的可得性和指標(biāo)的相關(guān)性，在一級(jí)因子下拓展幾個(gè)相對(duì)比較有代表性的二級(jí)因子和三級(jí)因子，具體見表1。

反映經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)主要是選取人均GDP，人均GDP常作為發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)中衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的指標(biāo)，是了解一個(gè)地區(qū)宏觀經(jīng)濟(jì)狀況的有效工具。

本文原始數(shù)據(jù)來自江蘇省統(tǒng)計(jì)局以及各地方性的統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)、統(tǒng)計(jì)年鑒和WIND數(shù)據(jù)庫(kù)，使用的統(tǒng)計(jì)軟件是Eviews60。考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性和數(shù)據(jù)的代表性，同時(shí)也為了消除指標(biāo)間的量綱差異，將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。本文所選取的時(shí)間區(qū)間為2005—2015年。

（二）金融生態(tài)指數(shù)的測(cè)度

金融生態(tài)指數(shù)的測(cè)度主要分兩步進(jìn)行，一是對(duì)一級(jí)因子采用AHP方法來確定各項(xiàng)的指標(biāo)權(quán)重，二是對(duì)二三級(jí)因子運(yùn)用算數(shù)均值的方法進(jìn)行加權(quán)求和。通過閱讀大量的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行主觀矩陣的判斷，然后通過層析分析法確定的一級(jí)因子各項(xiàng)權(quán)重的計(jì)算方法如下：

構(gòu)造主觀判斷矩陣：通過閱讀大量的相關(guān)文獻(xiàn)和綜合分析，不難看出，金融主體、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、政策環(huán)境、社會(huì)保障和文化對(duì)金融生態(tài)指標(biāo)都有不同程度的影響，但是有主有次，結(jié)合二三級(jí)因子的數(shù)據(jù)可以初步建立起感覺判斷矩陣如下：

135691/313571/51/31361/61/51/3151/91/71/61/51

計(jì)算客觀判斷矩陣。結(jié)合建立的感覺判斷矩陣，可以得出此矩陣的5個(gè)特征值，選取最大的特征值λ=53841，從而可以得出其特征向量為x=（08514，04503，02306，01285，00509）。

計(jì)算歸一化權(quán)重。由特征向量我們可以得到金融生態(tài)環(huán)境指標(biāo)一級(jí)因子的權(quán)重值是：wx=（04974，02631，01347，00751，00297）。將標(biāo)準(zhǔn)化之后的數(shù)據(jù)與其權(quán)重進(jìn)行逐級(jí)的加權(quán)求和，得到金融生態(tài)環(huán)境綜合指數(shù)（X）與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)綜合指數(shù)（Y）。

（三）Granger因果檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步證明金融生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是相互影響、相互作用的。通過Eviews60來判定兩者的格蘭杰因果關(guān)系，檢驗(yàn)結(jié)果如下。

在5%的顯著水平下，金融生態(tài)綜合指標(biāo)是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)綜合指標(biāo)的格蘭杰原因，相反，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)綜合指標(biāo)也是金融生態(tài)綜合指標(biāo)的格蘭杰原因。也就是說，金融生態(tài)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是相互影響、相互作用的。那么可以建立面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)一步去研究金融生態(tài)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。

（四）面板數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建

首先為了確定面板模型的影響形式，對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，從而選擇是采用固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型。

根據(jù)金融生態(tài)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)綜合指標(biāo)的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的結(jié)果如表3：

從表3中的Hausman檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，P值小于005，所以應(yīng)該拒絕原假設(shè)（隨機(jī)效應(yīng)模型），因此選擇固定效應(yīng)模型。

在確定選擇固定效應(yīng)模型后，通過F檢驗(yàn)來確定面板模型形式；

H01：α1=α2=……=αn和β1=β2=……=βN

H02：β1=β2=……=βN

H01成立時(shí)的自由度為NT-1-k，所對(duì)應(yīng)的回歸模型的殘差平方和為S1；

H02成立時(shí)的自由度為NT-N-k，所對(duì)應(yīng)的回歸模型的殘差平方和為S2；

變系數(shù)模型的自由度為NT-N（k+1），所對(duì)應(yīng)的回歸模型的殘差平方和為S3。

H01對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)量

F1=（S3-S1）/[（N-1）（k+1）]S1（NT-N（k+1））

～F[（N-1）（k+1），N（T-k-1）]

H02對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)量

F2=（S2-S1）/[（N-1）k]S1（NT-N（k+1））

～F[（N-1）k，N（T-k-1）]

若接受H01，則采用混合回歸模型；若拒絕H01接受H02，那么則采用常系數(shù)回歸模型；否則，采用變系數(shù)模型。

計(jì)算F1=325487，F(xiàn)2=167547，其中N=4，k=3，T=10，查F005（12，24）=218，F(xiàn)005（9，24）=230，因此在5%的顯著性水平上應(yīng)該同時(shí)拒絕假設(shè)H01和H02，所以應(yīng)選擇變系數(shù)模型。

（五）實(shí)證結(jié)果分析

以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指數(shù)Y為因變量，以金融生態(tài)環(huán)境指數(shù)為自變量，為了更好地了解金融生態(tài)環(huán)境各指標(biāo)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指數(shù)的影響，將金融生態(tài)環(huán)境分成金融主體x1，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)x2和社會(huì)環(huán)境x3（包含了政策環(huán)境、社會(huì)保障和文化）三部分，構(gòu)建變系數(shù)模型，結(jié)果見表4。從模型中可以看出，R-squared=09885，值為0—1之間，而且比較接近于1，擬合度非常好。另外，D-W stat =16221。從SUR模型整體上來看是比較顯著的，也就是說自變量在一定程度上可以解釋因變量的波動(dòng)。

由表4可以分析金融生態(tài)環(huán)境對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的具體影響有以下幾點(diǎn)：

1從模型估計(jì)結(jié)果可以看出，金融主體在整個(gè)金融生態(tài)綜合指數(shù)中的影響是最大的，其次是經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和社會(huì)環(huán)境（政策環(huán)境、社會(huì)保障、文化）。從截距項(xiàng)來看，江蘇沿海三市的取值都大于0，說明江蘇省沿海金融生態(tài)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的效應(yīng)是比較強(qiáng)的，其中影響最為突出的是南通，高達(dá)12238965，是鹽城的15倍，是連云港的17倍。而影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的幾個(gè)要素都可以歸類到金融生態(tài)環(huán)境的各影響因子中，所以優(yōu)化金融生態(tài)環(huán)境對(duì)促進(jìn)江蘇省沿海經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)是非常可行的。

2從金融主體Lnx1來看，江蘇沿海三市的取值都是正數(shù)，說明這三市金融主體的變化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響顯著，與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)都是正相關(guān)，值越大，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)也就越大。金融主體主要從銀行業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)、證券業(yè)的相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行分析。金融主體所代表的金融生態(tài)指數(shù)對(duì)連云港的影響最大，金融生態(tài)指數(shù)每增加1%，對(duì)應(yīng)的GDP會(huì)增加1349%。

3從經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)Lnx2來看，和金融主體一樣，指標(biāo)都為正數(shù)。這說明一個(gè)城市的開放程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、集約化程度在一定程度上都對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生正相關(guān)影響。

4從社會(huì)環(huán)境Lnx3上看，無論是政策環(huán)境、社會(huì)保障還是文化程度都對(duì)江蘇省沿海三市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有一定的影響，特別是對(duì)鹽城的影響最大。

四、結(jié)論與建議

從實(shí)證分析結(jié)論可以看出，江蘇省沿海的金融生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈正相關(guān)關(guān)系，并且二者相互影響、相互作用。從金融生態(tài)綜合指標(biāo)來看，金融主體對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響最大，即在國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值一定的基礎(chǔ)上，如果金融體系越發(fā)達(dá)，那么金融資產(chǎn)價(jià)值也就越大，從而金融相關(guān)系數(shù)也會(huì)越高。這也很好地體現(xiàn)了金融機(jī)構(gòu)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的資金支持力度。也正是因?yàn)榻鹑跈C(jī)構(gòu)對(duì)地區(qū)發(fā)展的不懈支持，江蘇沿海三市經(jīng)濟(jì)才能持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展，也從側(cè)面說明了除了銀行外，保險(xiǎn)業(yè)和證券業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用，也應(yīng)該大力扶持這兩個(gè)行業(yè)。

[參考文獻(xiàn)]

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（責(zé)任編輯：張彤彤）