金融生态与区域经济增长的动态关系研究-以义乌市为例

1、金融生态与区域经济增长的动态关系研究以义乌市为例论文摘要：本文选取适当指标，运用线性回归模型、协整检验和脉冲响应函数等计量方法，对1998-2021年义乌市金融生态环境和经济增长的动态关系进行了研究。结果显示，金融生态的开展要与区域经济开展的规模保持一致，才会更好的促进经济增长。论文关键词：金融生态环境,经济增长,协整检验,脉冲响应函数一、引言良好的金融生态环境，有助于保持金融生态的动态平衡和结构优化，并且关系到一国或地区金融体系的平稳运行和持续开展。近年来，义乌市依托于建立国际小商品城的优势，大力开展金融业，这使得其金融生态环境得到了很大改善，资金的流动性、平安性和效益性有所增强，资金的吸纳

2、能力也在增强。在当前金融危机形势下，义乌市的金融业务量仍能位列浙江省县市第一位，已成为浙江省乃至全国金融业务增长最快的县市之一。从2021年中国社科院研究报告中公布的国内金融生态环境评价结果来看，义乌所属的金华市位列第十三位。优良的金融生态环境作为区域金融开展的一种特有现象，与地区经济根底、金融开展、政府治理和制度文化有很大的相关性。但同时要注意到，义乌市的金融生态环境改善，还远未到达自我调节、自我优化的良性开展状态，特别是与上海、杭州等大城市相比还有差距。金融生态环境的改善带来了经济开展的契机，但其不完善之处又制约着经济开展，因而如何同时带动金融生态环境开展和经济的增长，对于受金融危机影响较

3、大的义乌市是一个重大的考验。二、本文的研究方法及设想本文采用了数量分析的方法对义乌市金融生态环境与经济增长做出实证分析，以检验金融开展与经济增长的动态关系。主要利用19982021年义乌市地区生产总值，第三产业等占地区生产总值比重，银行存贷款数据等，利用回归分析和VAR模型实证检验义乌市金融生态环境开展对经济增长的作用。金融生态理论为我们研究金融与区域经济增长提供了新的视角，本文尝试从这一角度出发来系统考察金融与经济之间的关系。根据金融生态的特征，运用VAR模型来研究金融生态系统与经济增长之间的动态关系。根本思想是：首先，利用OLS建立线性回归方程。其次，利用ADF检验经济变量的单位根是否同阶

4、，假设同阶，可进行协整检验，协整检验平稳，那么它们之间存在长期稳定的均衡关系，这种均衡是统计学上的一种动态均衡。目前关于协整关系的检验估计，常用EG(EngleGranger)两步法和Johansen迹统计量法，本文使用Johansen协整检验。并使用脉冲响应函数得到各变量的结构冲击引起GDP波动的响应函数，进而得到金融生态与区域经济增长之间的动态关系，从而为金融开展政策提供经验证据。如果金融生态确实促进了经济增长，那么，改善金融生态对经济的可持续增长具有重大的意义。三、模型设计式中表示金融相关比率，D表示全部金融机构的存款余额，L表示全部金融机构的贷款余额，GDP为地区生产总值。EFF-存贷

5、比(贷款/存款)，代表金融生态效率，这里选用金融机构的贷款余额与金融机构的存款余额之比来反映金融生态系统配置资金资源的效率。DEP-金融存贷差存款-贷款，这一指标反映了金融存款与贷款的差额。(2)被解释变量本文对经济增长的含义界定为国民经济的增长，在经济增长的指标选取方面，选择义乌市生产总值(GDP)作为衡量经济增长的变量。2.选取的模型我们将要估计的根本回归模型如下：(2)其中是因变量，反映地区生产总值，即经济增长指标；是一组向量，代表要考察的影响地区金融生态环境的一组变量；是误差项。最小二乘法主要作为一个比照的结果，检验后面的VAR模型脉冲响应函数和方差分解的结果。对lnGDP，lnIDU

6、，lnFIR，lnEFF和lnDEP做线性回归得到以下结果：表1 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. lnIDU 0.031578 0.142969 0.220876 0.8315 lnFIR -1.030719 0.095630 -10.77820 0.0000 lnEFF 1.932979 0.158763 12.17522 0.0000 lnDEP 1.001498 0.045841 21.84721 0.0000 C 11.64389 0.692381 16.81717 0.0000 R-squared 0.999125

7、Mean dependent var 23.83398 Adjusted R-squared 0.998626 S.D. dependent var 0.609459 S.E. of regression 0.022594 Akaike info criterion -4.447932 Sum squared resid 0.003573 Schwarz criterion -4.245888 Log likelihood 31.68759 Hannan-Quinn criter. -4.522736 F-statistic 1999.205 Durbin-Watson stat 1.2361

8、94 Prob(F-statistic) 0.000000 除了lnIDU之外的各解释变量的系数和常数项均通过了T检验，下文将舍去对模型并不显著的这个指标并进行修正后的OLS回归，得到如下结果：表2 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. lnFIR -1.039098 0.082400 -12.61046 0.0000 lnEFF 1.937205 0.147940 13.09453 0.0000 lnDEP 1.008017 0.032926 30.61465 0.0000 C 11.53776 0.467942 24.65639

9、 0.0000 R-squared 0.999119 Mean dependent var 23.83398 Adjusted R-squared 0.998789 S.D. dependent var 0.609459 S.E. of regression 0.021208 Akaike info criterion -4.607654 Sum squared resid 0.003598 Schwarz criterion -4.446018 Log likelihood 31.64592 Hannan-Quinn criter. -4.667497 F-statistic 3025.30

10、4 Durbin-Watson stat 1.174509 Prob(F-statistic) 0.000000 可以看到，各解释变量的系数和常数项均通过了T检验；方程通过了F检验，置信水平为1%，说明方程总体显著；拟合优度大于0.926，说明方程拟合程度较高。得到如下方程：lnGDP=-1.039098*lnFIR+1.937205*lnEFF+1.008017*lnDEP+11.537769其中：拟合优度=0.999119，F检验=3025.304，置信水平为1%，说明方程线性拟合优良。3.变量的单位根检验很多时间序列具有非平稳性的特征，如果事先不考虑时间序列的平稳性而直接对非平稳性数据进

11、行线性回归，很可能会出现虚假回归，即变量之间实际上并不存在任何线性关系，但相关的检验又很显著，从而导致这种回归模型的结果毫无意义。因此，为了保证估计结果的可靠性，还需对模型描述的义乌市经济增长与金融生态的关系进行协整分析。按照协整的定义，金融生态与经济增长间存在协整关系，那么二者必须是同阶单整的，因此，协整分析的第一步就是考察每个变量的单整阶数。运用增广迪基一福勒(ADF)检验对样本中的每个变量进行水平层面和一阶差分层面上的单位根测试，模型检验结果如下：表3ADF单位根检验结果 变量 统计量值 1%临界值 5%临界值 10%临界值 结论 lnGDP -0.070147 -4.200056 -3

12、.175352 -2.728985 非平稳 lnIDU -0.828308 -4.200056 -3.175352 -2.728985 非平稳 lnFIR -1.610185 -4.200056 -3.175352 -2.728985 非平稳 lnEFF -0.652716 -4.200056 -3.175352 -2.728985 非平稳 lnDEP -1.683139 -4.420595 -3.259808 -2.771129 非平稳 lnGDP -3.267230 -4.297073 -3.212696 -2.747676 平稳 lnIDU -6.337580 -4.297073 -3.

13、212696 -2.747676 平稳 lnFIR -4.070072 -4.297073 -3.212696 -2.747676 平稳 lnEFF -3.908529 -4.420595 3.259808 -2.771129 平稳 lnDEP -3.262912 -4.420595 3.259808 -2.771129 平稳 4.变量的VAR滞后度估计VAR估计用以确定协整分析的滞后期长度。在选择滞后期时，一方面，我们希望滞后期足够长，以便能完整反响所构造模型的动态特征。但另一方面，滞后期越长，需要估计的参数也就越多，模型的自由度就减少。所以，在进行选择时，需要综合考虑，本文采用信息标准方法

14、来确定最适当的滞后期长度。结果发现，Akaike信息标准(AIC)、HannanQulnn(HQ)信息准那么、Schwarz数据标准(SC)和最后预测误差(FPE)均说明1个滞后期。因此我们使用1个滞后期来运行Johansen协整检验。VAR滞后期选择结果如下表：表4报告VAR滞后期选择结果 Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 33.97664 NA 5.06e-08 -5.450298 -5.305609 -5.541504 1 86.90252 57.73733* 8.16e-11* -12.16410* -11.44065* -12.62021* 注：*说明由信息准那

15、么选择的滞后期内生变量：lnGDP，lnFIR，lnIDU，lnEFF，lnDEP5.协整检验确定了各序列对都是I(1)过程两个时间序列，只有它们同阶单整时，才可能存在协整关系，各时间序列对的检验结果才满足协整的前提条件。协整检验从分析时间序列的非平稳性入手，探求非平稳变量间蕴含的长期均衡关系。从经济意义上看，这种协整关系的存在便可以通过其它变量的变化来影响另一变量的变化。本文使用Johansen协整检验法进行协整检验，将lnGDP，lnIDU，lnFIR，lnEFF和lnDEP变量数据进行协整分析。在对滞后期进行选择时，本文选用的滞后期为1期。结果显示，在5%的显著性水平下，None统计指标

16、中原假设被拒绝，因此经济增长变量与金融生态环境变量具有一个协整关系，这说明义乌的GDP与金融生态的四个变量之间分别存在长期均衡关系。通过协整检验，我们得出结论，在19982021年的这段时期内，义乌市国内生产总值与第三产业产值占GDP之比、金融相关率、金融效率以及金融存贷款差之间存在着长期的均衡关系。6.脉冲响应函数在实际应用中，由于模型是一种非理论性的模型，它无需对变量做任何先验性约束，因而在分析模型时，往往不分析一个变量的变化对另一个变量的影响如何，而是分析当一个误差项发生变化，或者说模型受到某种冲击时对系统的动态影响，这种分析称为脉冲响应函数方法。通过以上分析，我们得知金融生态环境与区域

17、经济增长之间存在着协整关系，即长期均衡关系。为了更进一步反映金融生态在不同时期与区域经济增长的关系，我们基于模型得到不同时期金融生态环境各要素的结构冲击引起的GDP波动的响应函数。在软件Eviews6.0中对载入的数据分别建立模型，得到前述各变量对LnGDP的脉冲响应函数如下：图1lnIDU的结构冲击引起lnGDP波动的响应函数从第三产业占比对经济增长的脉冲响应图中可以发现，在前期变化中，第三产业占比对经济增长冲击的波动较大，在第四期左右开始减弱并逐渐趋于0.02。从总体看，除了前期，其余都为正向冲击，因此影响在中长期为正效应，通过计算得到第三产业占比对经济增长率波动的累计影响为0.1。图2l

18、nFIR的结构冲击引起lnGDP波动的响应函数从模型分析结果中可以发现，在第五期之前，金融相关率对经济增长冲击有波动，在第五期左右开始逐渐趋于-0.01。从总体看，除了小波动，根本都为负向冲击，通过计算得到金融相关率对经济增长率波动的累计影响为-0.15。图3lnEFF的结构冲击引起lnGDP波动的响应函数模型分析结果显示，在中长期金融相关率对经济增长冲击的波动比拟平缓。从总体看，都为正向冲击，通过计算得到金融效率对经济增长率波动的累计影响为0.055。图4lnDEP的结构冲击引起lnGDP波动的响应函数从金融存贷款差对经济增长的脉冲响应图中可以发现，在前期变化中，金融存贷款差对经济增长冲击的

19、波动较大，在第七期左右开始减弱并逐渐趋于0.02。从总体看，影响在中长期为正效应，通过计算得到第三产业占比对经济增长率波动的累计影响为0.3。7.方差分解脉冲响应函数描述的是模型中的一个内生变量的冲击给其他内生变量所带来的影响。而方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化通常用方差来衡量的奉献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。因此，方差分解给出对VAR模型中的变量产生影响的每个随机扰动的相对重要性的信息。图5lnIDU冲击对lnGDP波动的奉献率图6lnFIR冲击对lnGDP波动的奉献率图7lnEFF冲击对lnGDP波动的奉献率图8lnDEP冲击对lnGDP波动的奉献率从上面四个图可以看

20、出，金融相关率对GDP的奉献率最大，且稳定在80%左右。第三产业占比的奉献率在不断增长，也到达了80%以上。金融效率的奉献率比拟低，根本在20%左右。金融存贷款差的奉献率增长比拟明显，由20%以下上升到70%左右。(二)实证结果的理论解释从回归模型和VAR模型的分析结果来看，义乌市的金融生态环境还不是很完善，金融生态的各个变量对经济增长的影响除了FIR指标外都为正，但是影响不明显，这对于一个以私人融资渠道和民营经济为主的城市来说，是可以理解的结果，由于私营企业的经营成果的不稳定性，银行惜贷，同时批贷速度缓慢，造成企业宁愿从私人融资渠道以高昂的利息取得贷款，这也是对金融生态环境的一种伤害，以下分

21、各指标分析。(1)第三产业占比。从脉冲响应函数图可以看出，第三产业占比对GDP的影响前期为负向的，在后期变为了正向冲击，而第一次做出的回归模型的系数为0.031578，这些都同时印证了目前第三产业占比对GDP的影响主要还是正向的，说明义乌市的第三产业开展起到了拉动GDP增长的作用。欧美兴旺国家的第三产业在GDP中占有很大的比重。上世纪80年代初，西方兴旺国家普遍到达了50%，到1989年，美国、日本第三产业占GDP的比重分别到达了71.3%、62.8%，从业人员占社会劳动者人数的比例高达50%70%。而我国作为开展中国家，工业化还没有完成，尽管在相当长的历史时期内第三产业尚不能取代第二产业而占

22、据国民经济的主导地位，但其加快开展的趋势是铁定无法改变的。义乌市的第三产业占比由1998年的45.07%增长到2021年的53.40%，第三产业开展迅猛，但是规模都偏小。而香港之所以能成为国际贸易中心，原因就在于它的第三产业十分繁荣，第三产业已占GDP的89%，通过义乌政府部门的推动，义乌第三产业也表现不俗。义乌市统计局提供的数据显示，今年上半年，义乌的第三产业在三大产业的比重已增至56%。因而随着第三产业的规模不断壮大，第三产业占比对GDP增长的奉献率会逐渐增加。(2)金融相关率。金融深化与区域经济增长呈负相关关系，回归模型的系数为-1.039098，这些都说明信贷规模的扩大对经济增长率有着

23、反面的作用，虽然义乌市金融相关率不断增大，1998年金融相关率为1.83，到2021年增加到4.08，但是可以看到FIR的奉献率并没有明显的增长的趋势，这说明金融深化度对经济具有促进作用，但并不是越大越好，存在一个度的问题，金融深化的程度要与区域经济增长的速度和规模相适应，才能发挥最大的效应。可以这样解释：在经济开展初期，义乌市金融深化度较低，此时货币发行的增长不会导致通货膨胀，会为经济开展提供大量的资金支持。但是随着金融深化的加深，货币发行的继续增长可能在为经济开展提供资金支持的同时，也产生了流动性过剩及通货膨胀，抑制了经济开展，两者的作用相抵消，进而减弱金融相关率对经济增长的促进作用。(3

24、)金融效率。贷存比与经济增长正相关，回归模型的系数为1.937205，且贷存比的脉冲响应函数一直处于正向冲击。贷存比反映了金融资源的配置效率，金融资源的流向和流量受制于区域金融生态环境的约束，具体表现在信贷资金投入上就有不同的比例关系。一般情况下，贷存比例高的地区，人均GDP增长率也高。这在义乌市有比拟明显的表现，良好的金融生态环境吸引金融资源流入，促进了投资消费增长，提高了金融资源的配置效率，进而促进了经济增长。但是并不是越高越好，贷存比过高容易引起不良贷款率增高，影响金融资产的质量。义乌市金融机构的存款余额自1998年以来一直是上升的趋势，而且上升的趋势加快，这主要是因为我国的制度和文化原

25、因。但是随着储蓄的不断上升，贷款却是相对下降的，表现为义乌市近年来贷存比稍有下降趋势。2003年义乌市贷存比为0.64，而到了2005年贷存比数值下降到0.61。长期来看，存贷差扩大，贷存比不断下降的趋势不利于经济开展，首先，贷款发放少，派生存款会减少，金融机构创造信用功能难以充分发挥；其次，重存款轻贷款，不重视信贷资金运用，会减少开拓新的信贷业务，使得金融机构盈利能力下降；同时，金融资源增多的同时，局部金融资源未得到充分利用，大量的储蓄并未转化为有效投资来促进经济的持续开展，这会对经济开展产生潜在的不利影响。总体而言，贷存比对经济开展还是有一定作用，义乌市应改变这种形势，以促进经济进一步开展

26、。(4)金融存贷差。存贷差与经济增长的关系与金融效率指标类似，也是正相关关系，回归模型的系数为1.008017，脉冲函数冲击为正，都印证了这种关系。正如前面所说，存贷差主要存在的问题就是存贷差扩大的同时，贷存比却存在缓慢下降的趋势，这样会带来金融资源未充分利用的问题。四、研究结论与政策建议为了检验义乌市金融生态与区域经济增长关系，本文选择线性回归模型和VAR模型进行分析。通过Johansen协整检验，得出初步结论即金融生态与区域经济增长之间存在着长期均衡的关系，改善金融生态对区域经济增长有着深远的意义。进一步利用VAR模型得出了金融生态变量结构冲击对GDP的脉冲响应函数，考察了不同时期金融生态

27、各性状对区域经济增长的影响，表征金融生态性状的各变量的回归系数和冲击自1998年以来根本都为正值，说明良好的金融生态促进了经济增长。同时发现FIR的线性回归模型系数和冲击都为负，这说明衡量金融生态的指标值并不是越大越好，金融生态的开展要与区域经济开展的规模速度保持一致，才会更好的促进区域经济。通过研究发现，良好的金融生态促进了区域经济的开展，能改善金融生态环境，提高经济效率，对区域经济开展有着重要的影响。在总体情况较好的前提下，义乌金融生态还存在着很多问题，如金融主体结构不合理、居高不下的存贷差、金融生态与经济开展并不一致等，这些问题都是制约其金融生态进一步优化的因素。金融生态环境、金融生态主

28、体、金融生态调节既是金融生态建设的内容也是影响区域经济增长的因素，本文从这三个方面提出优化金融生态、促进区域经济开展的政策建议。1、金融生态环境优化经济根底方面，义乌经济开展的模式是民营经济主导型的。在民营经济高速开展的同时，中小企业在金融机构中贷款比重却很低。因此要突破现有的经济开展模式，促使民营经济融入金融生态体系的循环。诚信环境方面，义乌诚信根底较好，但局限于血缘和地缘，不适应市场经济。首先政府应当加强自身诚信建设，通过政府作用提高社会诚信度。其次全面开展各类信用信息的归集，加强企业和个人的征信系统建设，积极向信用效劳中介机构和金融部门提供信息。再次引入高规格的评级机构，开展和培育企业资信评级平台，促进信用市场健康开展。最后，加快会计、审计、评估等中介市场体系建设，不断完善