APP下载

河南省金融相关率、金融发展效率与经济增长研究

2022-06-07杨敬峰

中国市场 2022年13期
关键词:VAR模型经济增长

摘 要:河南省为实现十四五规划和2035年远景目标,向经济强省建设迈出重大步伐,提出了主要经济指标年均增速高于全国平均水平和经济总量再迈上两个大台阶的新任务。文章选取河南省2000—2019年的相关数据,通过构建VAR模型对金融相关率、金融发展效率与经济增长进行实证分析研究。研究表明:河南省金融相关率、金融发展效率与经济增长之间存在长期稳定的均衡关系。金融相关率与金融发展效率的适度提高和结构优化对经济增长具有一定的正向作用。金融相关率在短期内能推动经济增长,而金融发展效率在长期内可以推动经济增长,并且金融发展效率对经济增长的贡献程度要高于金融相关率对经济增长的贡献程度。

关键词:金融相关率;金融发展效率;经济增长;VAR模型

中图分类号:F832.5 文献标识码:A 文章编号:1005-6432(2022)13-0082-05

DOI:10.13939/j.cnki.zgsc.2022.13.092

1 引言

当今世界,金融是现代经济的核心,能够在一定程度上反映、调节和监督经济,并起到促进经济发展和社会稳定的作用。金融对于经济增长也具有越来越重要的意义,两者的关系越来越受到各国学者的讨论与研究。如今,新冠肺炎疫情影响广泛而深远,河南作为人口大省、中部大省、经济大省,在“十四五”时期也提出重大远景目标。在新形势、新目标下,河南省金融发展能否继续促进经济增长?文章将立足河南省自身实际状况,通过研究金融相关率和金融发展效率两种指标与经济增长的相关关系,构建VAR模型,将三者纳入一个统一的分析框架,对上述三种变量进行实证分析,探讨金融相关率和金融发展效率与经济增长之间的关系,为金融发展促进经济增长提出对策和建议。

2 文献综述

从20世纪90年代进行金融市场和金融体制改革以来,随着金融市场与体制机制的日益完善与成熟,经济的增长越来越依靠金融的发展规模和发展效率。因此,金融和经济增长的关系成了研究的热点。许多学者从不同层次和不同角度,得到了不同的研究成果。

曹啸等(1992)通过格兰杰因果检验认为金融发展是经济增长的原因。Levine(1997)通过研究80多个国家的相关数据,得出金融发展能够在一定程度上对经济增长产生积极影响。王志强等(2003)认为金融与经济互相作用。马轶群等(2012)以中国1978—2010年的相关数据,得出金融发展对经济增长的贡献率越来越大的结论。陆韵婷(2013)得出通过金融机构存贷结构和储蓄与投资的转化效率来影响经济增长的结论。Justin Yifu Lin等(2013)金融结构对经济增长的影响与不同地区各自的经济发展阶段有关。Swamy(2018)则认为发达国家的金融发展会抑制经济的增长,产生负面影响。杨兵等(2021)通过研究金融结构与经济增长,认为金融结构与经济增长之间呈倒U形关系,存在最优金融结构以促进经济增长。

综上所述,国内外学者已经探索了金融发展与经济增长之间的关系,但选取的指标各不相同,且多以国家为单位,并没有文献研究具体省份的金融相关率、金融发展效率与经济增长之间的内在联系。为此,文章的边际贡献在于,将在已有研究的基础上,采用VAR模型,对河南省的金融相关率、金融发展效率与经济增长的动态关系进行实证分析,并将金融相关率和金融发展效率对经济增长的贡献程度进行对比分析。

3 研究设计

3.1 变量说明

3.1.1 被解释变量

经济增长(ED),该指标采用人均国内生产总值进行衡量。人均国内生产总值能较为客观地反映一定国家社会的经济发展水平和发展程度。

3.1.2 解释变量

金融相关率(FIR),该指标由Raymond.W.Goldsmith提出,用来表明经济货币化程度。该指标通常采用金融机构存贷款余额/国内生产总值进行衡量。该指标也同样反映了金融交易的规模,是经济发展的重要基础。

金融发展效率(FE),学界一般使用金融机构贷款余额/金融机构存款进行衡量,用以表示金融资源的配置状态,能够体现金融机构能否把储蓄转化为投资,比值越大说明储蓄转化成投资的效率越高,进而投入市场中促进经济增长,提高发展效率。

3.2 数据来源

为保证数据的可得性、完整性和实证结果的准确性与可信度,文章选取河南省2000—2019年共20年的样本数据,以对河南省的金融相关率、金融发展效率与经济增长的动态影响关系进行实证分析。文章的研究数据来源于《中国统计年鉴》《河南省统计年鉴》、wind数据库等统计局网站或数据库。同时,为消除异方差,使模型更具有实际意义,文章将上述三种变量取对数分别得到LNED、LNFIR、LNFE。

3.3 描述性统计

4 实证分析

4.1 单位根检验

建立VAR模型要求每一个变量具有平稳性,以防止出现伪回归,因此一般采用ADF方法检验时间序列数据,对非平稳时间序列要进行差分处理。检验过程中的原假设为存在单位根。如表2所示,经济增长(LNED)、金融相关率(LNFIR)、金融發展效率(LNFE)在5%的显著水平下不拒绝变量存在单位根原假设,即各原变量都是非平稳序列。同理,一阶差分后ADF检验依然非平稳,再进行二阶差分。检验结果表明在5%的显著水平下拒绝变量存在单位根原假设,即二阶差分后的经济增长(LNED)、金融相关率(LNFIR)、金融发展效率(LNFE)平稳。因此这三个变量为二阶单整序列。4.2 VAR模型的构建

在构建VAR模型之前,为消除误差项中的自相关,确保模型估计的结果,需要进行最优滞后阶数的确定。最优滞后阶数结果如表3所示,“*”表示准则下的最优滞后阶数。当滞后阶数为2时,在FPE、AIC和HQ准则下同时满足最小原则,故最优滞后阶数为2阶,应建立VAR(2)模型。65932FB8-5AC5-4DA2-B722-21F4C722703B

4.3 Johansen协整检验

为验证各个变量之间是否存在长期的协整关系,文章采用Johansen协整检验方法,并通过迹统计量检验结果进行判断。如表4所示,None*对应的P值为0.0134,小于显著性水平5%,拒绝无协整关系的假设,即变量间至少存在1个协整关系。表明LNED、LNFIR、LNFE三个变量在5%的显著性水平下具有协整关系,变量间存在长期稳定的关系。

4.4 VAR模型稳定性检验

在VAR模型进行脉冲响应分析与方差分解分析之前,必须对模型进行稳定性检验。模型具有稳定性可以使模型中任意一个变量在受到外部冲击时,通过时间推移来减小冲击影响,并使系统达到一种新的均衡状态。正相反,如果模型的稳定性较差,任意一个变量在受到外部冲击时所造成的影响往往越来越大,最终导致模型失效。

文章采用单位圆检验方法进行VAR模型的稳定性检验,通过判断每个变量的特征根是否落在单位圆内来证明特征根的模是否小于1。如图1所示,模型的所有特征根均落在单位圆内,均小于1。所以构建的VAR(2)模型是稳定的。

4.5 脉冲响应分析

为了更直观地描述各变量之间的动态交互关系与动态交互效应,文章采用脉冲响应分析方法,即分析某个内生变量的随机扰动项在受到一单位标准差冲击时其他变量的反应程度。图2为关于金融相关率、金融发展效率与经济增长的VAR模型脉冲响应分析图,横坐标为脉冲响应的响应期数,文章将期数定为20期;纵轴表示某一变量在受到一单位标准差冲击后的响应程度。图中实线为脉冲响应轨迹,上下两条虚线为95%的置信区间。下面具体分析。

图2(a)显示,对于经济增长来说,金融相关率的一个标准差冲击所造成的影响在第一期为0,随后产生正向响应,并于第二期达到最大的正响应值0.005。随后正向响应影响慢慢下降,并于第四期开始收敛于0。由此表明金融相关率对经济增长具有持续且短暂的正向效应影响。

图2(c)显示,对于经济增长来说,金融发展效率的一个标准差冲击所造成的影响在第一期为0,随后产生正向效应与负向效应依次交替的响应波动,并于第三期达到最小的负响应值-0.021,于第四期达到最大的正响应值0.015,最终从第十期开始缓慢收敛于0。这说明,不平衡、不充分、不完善的金融存贷结构不利于经济增长,而相较合理与成熟的金融存贷结构有利于经济增长,使金融发展效率对经济增长的影响变得复杂,存在了正负响应交叉的影响,最后趋于0也表明其具有较强的自我调节机制。

图2(e)显示,对于金融发展效率,金融相关率的一个标准差冲击所造成的影响在第一期为0,随后产生负向响应,并于第二期达到最大的负响应值-0.010。随着滞后期数的增加,这种影响会逐渐减弱,并于第四期开始收敛于0。由此表明金融相关率对金融发展效率具有持续且短暂的负向效应影响。4.6 方差分解分析

方差分解将系统中所有内生变量的预测均方差按其产生原因转换成系统中各个内生变量冲击的贡献,得到金融相关率、金融发展效率对经济增长这一动态变化的相对重要程度。文章对经济增长进行方差分解,并将滞后期数设为20期。

如表5所示,从经济增长的方差分解来看,经济增长在第1期受到自身冲击的影响为100%,在第2期受到自身冲击的影响突然降低为90.68%,在第3期受到自身冲击的影响又突然降低为79.74%,随后经济增长对自身的贡献率随着滞后期数的增加逐渐减小。后期一直稳定在70%左右,并在第20期达到最低值70.50%。经济增长受到金融发展效率水平的冲击在第1期为8%,在第2期陡增至18.92%,随后随着滞后期数的增加逐渐增加,并在后期稳定在28%左右。而经济增长受到金融相关率水平的冲击在第1期为1.31%,并随着滞后期数的增加呈下降趋势,并在后期稳定在1.04%左右。

这意味着金融相关率、金融发展效率对经济增长影响的重要程度随时间变化显著,金融相关率对经济增长影响的贡献率呈下降态势,金融发展效率对经济增长影响的贡献率呈上升态勢,存在一定的时滞效应。表明经济增长会受到金融相关率与金融发展效率的影响,且金融发展效率的贡献度高于金融相关率。

5 结论与启示

文章从实证分析的角度,通过VAR模型,对金融相关率、金融发展效率对经济增长的影响进行分析,收集和整理了河南省2000—2019年共20年的数据,对所建立的VAR模型进行单位根、协整和稳定性检验,利用脉冲响应和方差分解研究经济增长对金融相关率和金融发展效率两种影响因素的响应和各影响因素对经济增长的贡献程度。结果表明:

第一,从协整关系上看,金融相关率、金融发展效率与经济增长之间存在长期稳定的均衡关系。金融相关率、金融发展效率分别从不同方面对经济增长产生影响。

第二,金融发展效率在第20期对经济增长贡献程度最大,达到28.45%,金融相关率的贡献程度在第2期达到最大值1.35%。不同金融指标对经济增长的影响随时间变化而有所不同。

第三,金融相关率、金融发展效率对经济增长的影响具有时滞性,且经济增长存在依赖自身惯性的情况。如方差分析结果所示,金融相关率对经济增长的贡献率随着滞后期数的增加逐渐减弱,金融发展效率则随着滞后期数增加逐渐提高。同时,经济增长在很大程度上受自身冲击的影响,随着滞后期数增加逐渐下降。

根据上述分析结论,文章提出以下建议:

第一,政府应合理高效地推动金融发展水平,并扩大金融发展规模,提高经济货币化水平,使得资金脱实向虚,支撑实体经济的发展。

第二,提高金融发展效率,调节金融结构。对金融产品和金融服务进行创新,加快储蓄资金向投资资金的转化,进而推动技术进步以及长期的经济增长。

第三,河南省各级政府要因地制宜,根据自身实际经济发展状况,对金融体制机制进行深化改革,建立健全相关法律法规及配套机制,更好地协调金融发展与经济增长之间的关系。65932FB8-5AC5-4DA2-B722-21F4C722703B

第四,政府应处理好与市场的关系,不仅要加强对金融的监管调控,也要充分发挥市场机制实现帕累托最优,确保金融资源得到合理配置,使金融市场平稳有序发展。

参考文献:

[1]曹啸,吴军.我国金融发展与经济增长关系的格兰杰检验和特征分析[J].财贸经济,1992(5):40- 43.

[2]ROSS LEVINE.Financial development and economic growth: views and agenda[J].Journal of Economic Literature,1997,35(2): 688-726.

[3]王志强,孙刚.中国金融发展规模、结构、效率与经济增长关系的经验分析[J].管理世界,2003(7):13- 20.

[4]马轶群,史安娜.金融发展对中国经济增长质量的影响研究——基于VAR模型的实证分析[J].国际金融研究,2012(11):30-39.

[5]陆韵婷.我国新金融发展与实体经济增长——理论,实证和政策[J].中国外资,2013(6):59-60.

[6]JUSTIN YIFU LIN,XIFANG SUN,YE JIANG.Endowment,industrial structure,and appropriate financial structure: a new structural economics perspective[J].Journal of Economic Policy Reform,2013,16(2): 109-122.

[7]SWAMY V,DHA RANI M.An alternate approach in exploring the causal link between financial development and economic growth:evidence from advanced economies[J].International Journal of Finance & Economics,2018,23(1):55-76.

[8]杨兵,杨杨,杜剑.金融结构、制度约束与经济增长[J].統计与信息论坛,2021,36(8):43-55.

[作者简介]杨敬峰(2001—),男,河南郑州人,研究方向:金融学、经济学。65932FB8-5AC5-4DA2-B722-21F4C722703B

猜你喜欢

VAR模型经济增长
内蒙古牛肉价格传导实证研究
我国快递业与经济水平的关系探究
基于物流经济的区域经济增长研究
知识产权保护、国际贸易与经济增长的文献综述
反腐与经济增长
安徽省产业集群与城镇化的互动关系
人口结构与中国经济增长的经济分析
碳排放、产业结构与经济增长的关系研究