我国省域金融生态与经济增长关系的实证研究

逯 进于 平

（1.青岛大学 经济学院，山东 青岛 266071；2.西南财经大学 经济学院，四川 成都 611130）



我国省域金融生态与经济增长关系的实证研究

逯 进1于 平2

（1.青岛大学 经济学院，山东 青岛 266071；2.西南财经大学 经济学院，四川 成都 611130）

摘 要：通过对2001～2012年我国30个省区的金融生态和经济增长综合指数的核算，及运用VAR模型对二者的相互作用机制的解析，可以发现：短期内各省区金融生态和经济增长呈非平稳态势，但长期来看，二者是均衡稳定的，且至少存在一个方向的格兰杰因果关系。由进一步的脉冲响应和方差分解可知，省域层面金融生态受经济增长的影响较大，但东、中、西、东北四大区域层面经济增长受金融生态的影响较大。

关键词：金融生态；经济增长；VAR ；脉冲响应；方差分解

一、引言

自2008年起，在全球金融危机的影响下，我国金融体系的结构性问题开始系统显现，并由此进一步放大了经济发展进程中的结构性矛盾，随之有关我国金融体系改革之话题再次成为不可回避的议题。2013年7月，国务院办公厅发布了《关于金融支持经济结构调整和转型升级的指导意见》，提出了未来金融改革的十条政策，表明以金融体系稳定与发展促进经济结构调整和转型升级将是当前经济工作的重中之重。“金融十条”的提出，更加重视金融领域的市场化改革趋向，这意味着以促进我国金融生态的整体改善为基础，持续深化金融体制改革，从而实现金融资源的优化配置，将更有助于持续推进创建多层次的金融服务体系，创造良好的金融生态环境，维护金融体系的安全与稳定，进而有力的促进宏观经济的健康、快速发展。为此，在新一轮经济结构调整的号角吹响之时，进一步深入解析我国金融生态体系的特征，并分析其与经济增长的关联结构，在当前宏观经济发展的大背景下具有现实意义。

2004年央行行长周小川首次提出了金融生态的概念[1]，随即引发了对这一领域的研究热潮，并形成了两大主要观点[2]。一是金融生态环境观。该观点从群体金融生态学视角出发，认为金融生态环境主要包括经济环境、信用环境、市场环境等。其将金融生态等同于金融生态环境，强调从金融机构外部机制或基础条件等方面来探讨金融生态的运行机制[3，4]。二是金融生态系统观。该观点认为金融生态是一个既包含金融主体本身，还包括其赖以生存的外部环境以及各主体之间、主体与环境之间相互影响、相互作用的过程，即金融生态的调节过程[5-7]。最初的研究主要集中于金融生态的指标选择及其效率的评价方面。如李杨构建了包括政府治理、经济基础、金融发展等因素的评价模型，并对相关省、市的金融生态环境做出了评价[8]。

表1 金融生态与经济增长的指标体系

以上述研究为基础，国内有关金融生态与经济增长关系的研究得以持续展开，且主要集中于金融发展与经济增长的实证方面，如宋艳伟[9]、王景运[10]、冉光和[11]等。研究结果表明，各地区金融发展与经济增长间的关系并不相同，存在一定的差异，主要原因是金融发展对经济增长的影响是由区域金融发展水平决定的，即存在着门限效应[12]。

从既有研究看，还存在两方面不足。首先，学者们对金融生态的研究大多只局限于其本身，而未能重视金融生态在经济发展中的重要作用，使金融生态的提出缺乏更深远的影响。其次，对金融发展与经济发展关系的研究也未能从金融生态环境观和系统观的角度全面考量金融体系运转的各种影响因素，从而没有更好地组织起一个有关金融生态与经济增长关系的分析框架。据此，本文首先综合金融生态的两大观点形成全面的金融生态评价体系，并以克强指数作为经济增长的评价指标，进而全面考察金融生态与经济增长的关系，以期使研究体系和内容更加全面与深入。其次，将研究范围扩展到省域，通过研究各省区二者间的作用机制，进一步考察金融生态与经济增长关系的空间差异性，进而有助于揭示区域金融与经济发展差异的成因。

二、指标体系与变量说明

（一）指标体系

在充分考虑指标全面性、科学性以及数据可得性的基础上，借鉴既有研究[13]，建立金融生态和以克强指数为依据的经济增长两系统的指标体系，见表1。①克强指数是英国《The economist》杂志以我国现任总理李克强命名的用来评估我国宏观经济发展水平的指标。该指数由铁路货运量（占25%）、银行贷款量（占35%）、工业耗电量（占40%）构成，该杂志认为，克强指数比官方GDP更能反映我国经济的现实状况。

（二）变量说明

1、数据来源

本文选用2001～2012年全国30省区时序数据，②鉴于西藏自治区缺失数据太多，故未列入。来源于历年《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》和《中国金融年鉴》。

2、数据处理

为消除各指标量纲，对原始数据进行标准化处理。由于文中包含正向和负向指标，故采取不同的标准化处理方法。

3、综合指数核算

第一，金融生态综合指数X。本文对金融生态的二、三级因子运用算术平均法确定各指标权重，而对一级因子采用IAHP方法确定权重[14]。计算步骤如下：1）构造主观判断矩阵；2）建立感觉判断矩阵；3）计算客观判断矩阵；4）归一化权重，由此可得到金融生态系统一级指标权重值：

Wx=（0.27968，0.21388，0.16356，0.09565，0.09565，0.09565，0.05593）。尔后将标准化处理的数据与其对应的权重进行逐级加权求和，得到金融生态综合指数。

第二，经济增长综合指数Y，即克强指数。

限于篇幅，上述计算过程和具体数据不再列出。另外，为消除变量异方差，对两类综合指数取自然对数，但仍称其为金融生态和经济增长综合指数，并将其作为后文实证研究的初始数据。

三、实证分析

表2 单位根检验

（一）单位根检验

为避免伪回归，需要对各省区金融生态和经济增长综合指数序列进行平稳性检验。本文采用DF-GLS方法检验序列的平稳性，该方法的基本思路是：对包含有确定趋势的时间序列，先进行去势处理，然后对序列进行ADF检验[15]。

注：*，**，***分别表示通过1%，5%和10%的显著性检验。

利用eviews6.0对各省区金融生态和经济增长综合指数的初始序列和一阶差分序列进行DFGLS单位根检验。由表2可知，除山西、云南的经济增长初始序列通过单位根检验外，其余各省金融生态和经济增长综合指数的初始序列未通过单位根检验，说明其余各省金融生态和经济增长综合指数是非平稳序列。进一步，施加差分处理后，除湖南的经济差分序列和安徽、广西、四川的金融差分序列未通过单位根检验外，剩余各省二者的一阶差分序列均通过了单位根检验，且经济增长综合指数一阶差分序列基本通过1%显著性检验，而金融生态综合指数一阶差分序列有1/3省区通过5%显著性检验，说明这些省区二者的差分序列是平稳的。总体看，大部分省区金融生态与经济增长综合指数为一阶单整，二者可能存在协整关系，可进一步进行协整检验。

表3 协整检验

河 北　0.892653　29.05592　0.490285　6.739026　2内蒙古　0.798461　20.33211　0.350427　4.314399　2 辽 宁　0.885358　26.83571　0.404067　5.176272　2 吉 林　0.756424　21.98398　0.544370　7.860737　1黑龙江　0.907114　29.83962　0.455332　6.075786　1 上 海　0.886335　26.24047　0.362083　4.495477　1 江 苏　0.938344　33.00348　0.402003　5.141689　1 浙 江　0.883459　28.42147　0.499744　6.926350　1 福 建　0.952617　34.69548　0.342992　4.200587　1 江 西　0.758280　21.24212　0.505514　7.042370　1 山 东　0.785949　16.28245　0.083053　0.867060　1 河 南　0.878104　22.48477　0.134014　1.438871　1 湖 北　0.849963　29.47466　0.650269　10.50590　2 广 东　0.771094　17.88554　0.269562　3.141110　1 海 南　0.898967　24.66293　0.159688　1.739822　1 重 庆　0.838490　23.81151　0.427625　5.579613　2 贵 州　0.830708　19.45203　0.155555　1.690759　1 陕 西　0.885465　23.31005　0.151369　1.641308　1 甘 肃　0.851353　22.13848　0.264839　3.076657　1 青 海　0.859049　25.53960　0.448228　5.946198　1 宁 夏　0.923692　25.93519　0.020327　0.205366　1 新 疆　0.751871　22.02792　0.554690　8.089843　2

（二）协整检验

协整检验的目的是为了明确变量间是否存在长期均衡的关系。这种均衡关系意味着经济系统不存在破坏均衡的内在机制。当变量在某时期受到干扰偏离了其长期均衡点，则均衡机制会在下一期进行调整以使其重新达到均衡状态。由单位根检验可知，山西、云南、湖南、安徽、广西、四川6省不存在同阶单整关系，因此协整检验不包括上述6省。本文采用基于VAR模型下的JJ检验。由表3知，除河北、内蒙古、辽宁、湖北、重庆和新疆的经济增长与金融生态间存在2个协整关系，其余各省的经济增长与金融生态间均存在1个协整关系。因此各省的金融生态与经济增长间均存在协整关系。

表4 格兰杰因果检验

注：表中数值表示概率，1，2，3为滞后期。

（三）格兰杰因果检验

格兰杰因果关系是指在包含变量X、Y的滞后信息条件下，X有助于解释Y的未来变化，则认为X是引致Y的格兰杰原因。格兰杰因果关系可以考察当期的Y能够在多大程度上被过去的X解释。

由前文协整检验可知，金融生态与经济增长间存在长期均衡关系，但二者的因果关系尚未明确，有必要进一步通过格兰杰因果检验确定二者间的因果关系。由表4可知，经济是金融的格兰杰原因的省份有：天津、黑龙江、江苏、湖北；金融是经济的格兰杰原因的省份有：北京、河北、福建、江西、山东、河南、重庆、陕西、甘肃、宁夏、新疆；具有双向格兰杰因果关系的省份有：内蒙古、辽宁、浙江、广东、海南、贵州。无因果关系的为吉林、上海、青海。

（四）VAR模型

首先，VAR模型的金融生态和经济增长两变量需采用前文单位根检验确定的一阶差分序列。其次，根据AIC、SC信息准则确定变量的滞后阶数，结果表明除海南、新疆滞后期为1外，其余各省滞后期均为2。另外，模型的稳定性分析结果表明，VAR模型的AR根模均小于1且位于单位圆内，因此模型构建合理。VAR回归结果见表5，限于篇幅，仅选取四大区域回归结果列示，分省结果不再列出。从表5可以很直观地得到各区域金融生态与经济增长的VAR向量矩阵形式。如东部：

表5 各区域VAR模型参数估计值及检验结果

基于此，可以更进一步对VAR系统展开脉冲响应和方差分解分析。脉冲响应函数描述的是在某个内生变量的随机误差项上施加一个标准差大小的冲击后对所有内生变量的当期值和未来值所产生的影响。方差分解通常利用相对方差贡献率来衡量，方差分解是分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度，以此来评价不同结构冲击的重要性。

由于格兰杰因果检验发现各省金融生态和经济增长间存在方向不一致的因果关系，故以下脉冲响应图分情况列示：

经济是金融的格兰杰原因时，可认为经济有助于解释对金融的预测。脉冲响应图如下：

图1 津、黑、苏、鄂脉冲响应图

金融是经济的格兰杰原因时，则可认为金融有助于解释对经济的预测。脉冲响应图如下：

图2 京、冀、鲁、闽、豫、赣、甘、渝、宁、陕、新各省区脉冲响应图

金融和经济具有双向格兰杰因果关系时，脉冲响应图如下：

图3 内蒙、辽、浙、粤、琼、贵各省区脉冲响应图

1、脉冲响应。总体看，各省区经济和金融的冲击响应并不一致。由图1可知，给天津、黑龙江的经济一个正向冲击后，金融期初出现显著性下降，之后开始上升，但金融受经济的冲击影响时滞较长，第10期开始影响作用逐渐消失。给湖北、江苏的经济一个正向冲击，金融一直处于显著上升阶段，说明经济对金融的促进作用明显。由图2可知，当给各省区金融一个正向冲击后，经济处于上升期或迅速转为上升期，但金融对经济的影响时滞较短，部分省区第5期开始金融对经济影响作用逐渐消失。由图3可知，经济对金融的冲击响应大于金融对经济的冲击响应，且除海南外时滞较长，表明金融受经济影响范围大，作用时间长。

2、方差分解①限于篇幅，文中不再列出方差分解图。。从经济的方差分解来看，各省经济对自身的贡献度较大，而金融对经济的贡献度较小。如北京、陕西经济对自身的贡献度甚至高达100%。从金融的方差分解来看，各省金融对自身的贡献度存在一定的差异，总体来看，经济对金融的贡献度逐渐增加，且部分省份（如江苏、浙江）的贡献度大于金融自身的贡献度，说明金融受自身的影响小，受经济的影响大。

3、扩展讨论。按照东、中、西和东北四大区域进行划分，对前文存在格兰杰因果关系的21 省划区域进一步考察其金融生态和经济增长的关系，东部包括北京、天津、河北、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南；东北包括辽宁和黑龙江；中部包括河南、湖北、江西；西部包括重庆、贵州、陕西、甘肃、宁夏、新疆和内蒙古。将各区域所包括省份的金融生态和经济增长综合指数分别加总求和，取算术平均数记为区域金融生态和经济增长的综合指数，其单位根检验、协整检验与分省的检验结果具有一致性，此处不再赘述。并由格兰杰因果检验可知，东部、东北为单向因果关系，中西部为双向因果关系。进而可以进一步对各区域展开脉冲响应（图4）和方差分解。从脉冲响应看，东北经济的冲击反应小于东部，西部金融和经济的冲击反应均大于中部。从方差分解看，由经济方差分解可知，中部经济对自身的贡献程度较高，西部金融对经济的贡献程度高；由金融的方差分解可知，中西部金融对自身的贡献程度均较高。

综上所述，分省来看，金融对经济的影响作用小，而经济对金融的影响作用大；分区域来看，则结果相反，金融对经济的影响作用大。

图4 东、中、西部及东北各区域脉冲响应图

四、结语

文章对我国金融生态和经济增长的关系展开了依次递进的分析，结果表明，二者存在较为复杂的关系，从省域和区域两个层面看各不相同。总体上可得如下结论：

第一，单位根检验发现，各省区金融生态和经济增长的综合指数是非平稳数据，金融生态和经济增长并未达到平稳态势。而由协整检验发现，长期来看，各省区金融生态和经济增长存在稳定均衡的关系。此外，格兰杰因果检验发现，各省区的金融生态和经济增长在不同滞后期下，至少存在单向的格兰杰因果关系。

第二，从脉冲响应和方差分解分析看，多数省份金融受经济的冲击反应大，经济受金融的冲击反应小，说明经济对金融的影响作用大，金融对经济的影响作用小。而对经济进行方差分解可知，多数省份经济贡献程度高，说明经济受自身影响大；对金融进行方差分解发现，多数省份金融的期初贡献程度较高，说明金融受自身影响较大。但是，随着时间的推移，经济对金融的贡献程度逐渐增加，因而经济对金融的影响程度开始增加，有些省份甚至超过了金融自身的影响。

第三，从区域来看，金融对经济有较强的影响，且对经济的贡献程度较高。

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责任编辑：胡燕京

Empirical Study of the Relationship Between the Provincial Financial Ecology and Economic Growth in China

LU Jin1YU Ping2
( 1. School of Economics, Qingdao University, Qingdao, 266071, China；2. School of Economics, Southwestern University of Finance and Economics, Chengdu, 611130, China )

Abstract:The paper calculates 30 provinces of the financial ecology and economic growth index in China from 2001 to 2012, and analyzes the interaction mechanism of the two by using the VAR model. The results show that there was a nonstationary trend between provincial fi nancial ecology and economic growth in the short term, but in the long run, the two were balanced and stable, and there was at least one direction of Granger causality. Furthermore, financial ecology was strongly infl uenced by economic growth in each province and the economic growth in four regions was greatly infl uenced by the fi nancial ecology in the east, center, west and northeast through the impulse response and variance decomposition.

Key words:fi nancial ecology； economic growth； VAR； impulse response； variance ecomposition

作者简介：逯进（1974-），男，甘肃天水人，经济学博士，青岛大学经济学院教授，研究方向为金融发展理论；于平 （1988-），女，甘肃武威人，西南财经大学博士生，研究方向为金融发展理论。

收稿日期：2015-05-20

中图分类号：F830.2 F061.5

文献标识码：A

文章编号：1005-7110（2016）01-0075-12