基于面板数据模型的江苏沿海金融生态与经济增长关系研究

刘强++毛春元++黄萍

摘要：选取2005—2015年江苏省沿海三市相关数据，构建金融生态环境指标体系，运用变系数模型对江苏沿海金融生态与经济增长的关系进行实证分析，结果表明，金融生态环境与经济增长存在双向因果关系，金融生态环境对经济增长起到正向促进作用，但金融生态环境的各组成部分对江苏省沿海三市经济增长的影响存在较大差异。

关键词：金融生态；经济增长；变系数模型

中图分类号：F8327文献标识码：A文章编号：2095-3283（2016）11-0096-03

[作者简介]刘强（1981-），男，汉族，山东临沂人，讲师，硕士，研究方向：区域金融；毛春元（1962-），男，汉族，江苏无锡人，副教授，硕士，研究方向：经济系统建模；黄萍（1977-），女，汉族，广西合浦人，讲师，硕士，研究方向：区域经济。

[基金项目]江苏省教育厅高校哲学社会科学基金项目“江苏沿海金融生态与经济增长的实证研究”（项目编号：2014SJB650）。

一、理论综述

自周小川提出金融生态的概念以来，越来越多的学者对金融生态内涵以及金融生态环境与经济增长的关系进行研究和分析。从现有的国内外文献看，经济学家对金融生态系统与经济增长的研究主要有以下三种结论：一类是认为金融生态系统在某种程度上极大地促进了经济增长；一类是金融中性论者；还有一类则认为金融生态系统对经济增长的促进作用不明显。更多的经济学家倾向于第一类结论，并用大量的实证研究证明了这一点。温智[1]以江西省为例，对区域金融生态环境与经济增长效率进行了实证研究，于平，逯进[2]等以我国省级面板数据为例，研究了金融生态与经济增长的关系，上述研究结果表明金融生态于经济增长之间存在双向格兰杰因果关系，金融生态对经济增长的影响存在较大差异；周琼[3]对江苏省金融生态系统与经济发展的关系进行了实证分析，结果表明江苏省金融生态环境是不断完善的，但二者之间有不完全的双向因果关系存在；张爱菊[4]等基于面板数据从生态足迹这一新的视角，通过对经济增长的分析来衡量中部六省经济的可持续发展能力，结论表明，每个省都应该依据各个省份的实际生态环境情况去制定相应的经济发展战略，不能盲目跟风。

作为中国的经济大省，江苏省的沿海城市与全国其他沿海城市经济差距很大，甚至与许多省内非沿海城市也存在较大差距。一个共同的经济体内部的经济发展应该是大致相同的，也就是一个统一的经济体内部的各个地区，他们的市场和赖以发展的经济环境不应该存在很明显的金融生态系统的差异。因此，及时地了解江苏沿海地区金融生态环境与经济增长之间的关系有助于找出以上问题的原因。

二、模型介绍

面板数据模型同时利用时间和截面两个维度的信息，反映出比单独使用截面数据或时间数序列数据更为真实的变量变化过程，能够更好地刻画出个体效应，避免因为信息遗漏造成的偏差，使估计结果更加真实。面板数据模型主要有以下三种类型：

第一：固定效应模型

该模型是将个体效应反映在模型截距项的差异上，模型回归形式如下：yit=xitβ+αi+εit，αi表示不同的截面个体截距是不同的，因此一种解决的方法就是引入个体虚拟变量，可以将其变成一般线性回归的形式，这样就可以运用普通最小二乘法估计参数了。

第二，随机效应模型

随机效应模型假定观察不到的个体效应存在，并与解释变量不相关。其形式可以表示如下：yit=xitβ+α+ui+εit，该随机效应模型设定为ui为一个随机元素。随机效应模型可以看成是一个拥有随机常数项的模型。

第三，变系数模型

变截距模型反映了解释变量外的其他因素对解释变量的影响，该影响对所有的截面可以是无差异的，也可以在时点或者截面个体上是有差异的。当存在差异影响时，变截距模型是无法反应的，此时，需要考虑用变系数模型。变系数模型的基本形式是：yit=xitβ+αi+εit，根据截距项与解释变量的相互关系，固定影响变异系数模型与随机影响变异系数模型也是变系数模型的一种。

三、实证研究

（一）指标的选择和数据说明

结合江苏省沿海三市的经济与金融发展情况，主要选取金融主体、经济基础、政策环境、社会保障和文化五个一级因子对金融生态环境影响进行研究。基于数据的可得性和指标的相关性，在一级因子下拓展几个相对比较有代表性的二级因子和三级因子，具体见表1。

反映经济增长的指标主要是选取人均GDP，人均GDP常作为发展经济学中衡量经济发展状况的指标，是了解一个地区宏观经济状况的有效工具。

本文原始数据来自江苏省统计局以及各地方性的统计信息网、统计年鉴和WIND数据库，使用的统计软件是Eviews60。考虑到数据的可获得性和数据的代表性，同时也为了消除指标间的量纲差异，将原始数据进行标准化处理。本文所选取的时间区间为2005—2015年。

（二）金融生态指数的测度

金融生态指数的测度主要分两步进行，一是对一级因子采用AHP方法来确定各项的指标权重，二是对二三级因子运用算数均值的方法进行加权求和。通过阅读大量的相关文献进行主观矩阵的判断，然后通过层析分析法确定的一级因子各项权重的计算方法如下：

构造主观判断矩阵：通过阅读大量的相关文献和综合分析，不难看出，金融主体、经济基础、政策环境、社会保障和文化对金融生态指标都有不同程度的影响，但是有主有次，结合二三级因子的数据可以初步建立起感觉判断矩阵如下：

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

计算客观判断矩阵。结合建立的感觉判断矩阵，可以得出此矩阵的5个特征值，选取最大的特征值λ=53841，从而可以得出其特征向量为x=（08514，04503，02306，01285，00509）。

计算归一化权重。由特征向量我们可以得到金融生态环境指标一级因子的权重值是：wx=（04974，02631，01347，00751，00297）。将标准化之后的数据与其权重进行逐级的加权求和，得到金融生态环境综合指数（X）与经济增长综合指数（Y）。

（三）Granger因果检验

为了进一步证明金融生态环境与经济增长是相互影响、相互作用的。通过Eviews60来判定两者的格兰杰因果关系，检验结果如下。

在5%的显著水平下，金融生态综合指标是经济增长综合指标的格兰杰原因，相反，经济增长综合指标也是金融生态综合指标的格兰杰原因。也就是说，金融生态和经济增长是相互影响、相互作用的。那么可以建立面板数据模型进一步去研究金融生态对经济增长的影响。

（四）面板数据模型的构建

首先为了确定面板模型的影响形式，对面板数据进行Hausman检验，从而选择是采用固定效应模型还是随机效应模型。

根据金融生态与经济增长综合指标的相关数据进行Hausman检验，检验的结果如表3：

从表3中的Hausman检验结果可以看出，P值小于005，所以应该拒绝原假设（随机效应模型），因此选择固定效应模型。

在确定选择固定效应模型后，通过F检验来确定面板模型形式；

H01：α1=α2=……=αn和β1=β2=……=βN

H02：β1=β2=……=βN

H01成立时的自由度为NT-1-k，所对应的回归模型的残差平方和为S1；

H02成立时的自由度为NT-N-k，所对应的回归模型的残差平方和为S2；

变系数模型的自由度为NT-N（k+1），所对应的回归模型的残差平方和为S3。

H01对应的统计量

F1=（S3-S1）/[（N-1）（k+1）]S1（NT-N（k+1））

～F[（N-1）（k+1），N（T-k-1）]

H02对应的统计量

F2=（S2-S1）/[（N-1）k]S1（NT-N（k+1））

～F[（N-1）k，N（T-k-1）]

若接受H01，则采用混合回归模型；若拒绝H01接受H02，那么则采用常系数回归模型；否则，采用变系数模型。

计算F1=325487，F2=167547，其中N=4，k=3，T=10，查F005（12，24）=218，F005（9，24）=230，因此在5%的显著性水平上应该同时拒绝假设H01和H02，所以应选择变系数模型。

（五）实证结果分析

以经济增长指数Y为因变量，以金融生态环境指数为自变量，为了更好地了解金融生态环境各指标对经济增长指数的影响，将金融生态环境分成金融主体x1，经济基础x2和社会环境x3（包含了政策环境、社会保障和文化）三部分，构建变系数模型，结果见表4。从模型中可以看出，R-squared=09885，值为0—1之间，而且比较接近于1，拟合度非常好。另外，D-W stat =16221。从SUR模型整体上来看是比较显著的，也就是说自变量在一定程度上可以解释因变量的波动。

由表4可以分析金融生态环境对经济增长的具体影响有以下几点：

1从模型估计结果可以看出，金融主体在整个金融生态综合指数中的影响是最大的，其次是经济基础和社会环境（政策环境、社会保障、文化）。从截距项来看，江苏沿海三市的取值都大于0，说明江苏省沿海金融生态对经济增长的效应是比较强的，其中影响最为突出的是南通，高达12238965，是盐城的15倍，是连云港的17倍。而影响经济发展的几个要素都可以归类到金融生态环境的各影响因子中，所以优化金融生态环境对促进江苏省沿海经济快速增长是非常可行的。

2从金融主体Lnx1来看，江苏沿海三市的取值都是正数，说明这三市金融主体的变化对经济增长影响显著，与经济增长都是正相关，值越大，对经济增长的贡献也就越大。金融主体主要从银行业、保险业、证券业的相关指标进行分析。金融主体所代表的金融生态指数对连云港的影响最大，金融生态指数每增加1%，对应的GDP会增加1349%。

3从经济基础Lnx2来看，和金融主体一样，指标都为正数。这说明一个城市的开放程度、产业结构、集约化程度在一定程度上都对经济增长产生正相关影响。

4从社会环境Lnx3上看，无论是政策环境、社会保障还是文化程度都对江苏省沿海三市经济增长有一定的影响，特别是对盐城的影响最大。

四、结论与建议

从实证分析结论可以看出，江苏省沿海的金融生态环境与经济增长呈正相关关系，并且二者相互影响、相互作用。从金融生态综合指标来看，金融主体对经济增长的影响最大，即在国内生产总值一定的基础上，如果金融体系越发达，那么金融资产价值也就越大，从而金融相关系数也会越高。这也很好地体现了金融机构对经济增长的资金支持力度。也正是因为金融机构对地区发展的不懈支持，江苏沿海三市经济才能持续稳定发展，也从侧面说明了除了银行外，保险业和证券业对经济的促进作用，也应该大力扶持这两个行业。

[参考文献]

[1]温智良区域金融生态环境与经济增长效率实证研究：以江西为例[J]武汉金融，2008（8）

[2]于平，逯进，陈希兰，卢佳瑛金融生态和经济增长的关系——基于我国省域面板数据的实证研究 [J]青岛大学学报，2013（11）

[3]周琼江苏金融生态与经济增长的关系研究[D]南京航空航天大学，2009

[4]张爱菊，张白汝，杨贻琦基于面板数据模型的生态足迹与经济增长的关系研究——以中部六省为例[J]统计与信息论坛，2013（7）

[5]高铁梅计量经济分析方法与建模——Eviews 应用及实例[M]北京：清华大学出版社，2006

（责任编辑：张彤彤）