基于VAR模型的浙江省经济增长与金融发展关系实证研究

表2.2可知，FIR、FE、FCE的样本个数为均为21，平均数均是11，标准差均是6.205。最大值均为21，最小值均为1。浙江省证券市场发展概况浙江证券市场平稳运行。浙江省境内上市公司由2006年末的1421家上升到4917家，图3是2006-2022年度浙江省证券总市值占GDP比重的变化趋势。图STYLEREF1\s2.SEQ图\*ARABIC\s132006-2022年浙江省证券总市值所占浙江省GDP之比的变化趋势从REF_Ref161221874\h图2.3可以看出，浙江的证券市场在2006-2022发展并不顺利，但在2008年以后逐渐回暖，2007年达到最高值。由于经济危机在2008年爆发，股市大幅度下跌，证券市场也随着金融危机的消失而复苏浙江省保险业水平发展概况浙江省保险行业稳中有升。从2007年保费收入369.72亿元上升到2022年2713.01亿元。REF_Ref161221885\h图2.4是2006-2022年浙江省保险业务收入占GDP比重的变化趋势。图STYLEREF1\s2.SEQ图\*ARABIC\s142006-2022年浙江省保险业务收入所占浙江省GDP之比由REF_Ref161221885\h图2.4可以看出，2006-2022保险业发展比较平稳，但在2021-2022年受疫情影响出现了小幅下降的趋势，但整体发展水平呈现出上升的趋势。当前，保险行业已逐渐成长为国内金融支柱产业。浙江省金融结构发展概况经过多年的研究表明，基本认为利用戈氏指标(Goldsmith)来研究金融发展的规模，戈氏指标可以自由选择变量进入进行研究。金融相关比率=金融资产总额/生产总值。金融资产总额=浙江省各金融机构存贷款余额之和。从某种意义上说，这个指标可以反映出浙江省金融结构发展的综合实力。从REF_Ref162361967\h表2.3浙江省金融结构发展的数据中的数据可以对金融机构2006-2022年度的存贷款余额和居民储蓄存款余额两个指标的发展趋势进行分析：表STYLEREF1\s2.SEQ表\*ARABIC\s13浙江省金融结构发展的数据年份金融机构贷款余额（亿元）金融机构存款余额（亿元）居民储蓄存款（亿元）浙江省GDP（亿元）20066603.867855.55161587.315742.5120078430.679310.97172616.1118780.44200810069.0311333.35217801.421486.92200913113.314284.21260271.522990.35201015078.7317084.3530309327722.31201116573.7418396.57352797.4732318.85201218090.920148.77411362.5934665.33201319350.722174.71467031.1237568.49201421316.8324450.51508878.1240173.03201523327.9529863.83552073.542886.4920162616933386.04603504.247251.36201729270.9436483.24649341.551768.26201836598.339810.5721688.656197245287819161.8462351.74202049799.354246.5932966.3564613.34202156274.861044.31032441.273515.80202262306695921211692.877715.40从REF_Ref161221896\h图2.5可以看出，金融机构的存贷款余额和居民储蓄存款余额在2006-2022年度均呈现稳中有升的形势。金融机构存款余额和金融机构贷款余额为经济的发展给予了很多的资金来源，而居民储蓄存款余额也为经济发展提供了资金来源。我国居民储蓄存款余额稳步上升，在经济快速发展时期尤为显著，资本对经济增长有着至关重要的作用。特别是以浙江省为例，金融体系在其资金保障机制中为经济的持续增长提供了坚强后盾。图STYLEREF1\s2.SEQ图\*ARABIC\s152006-2022年金融机构存贷款余额以及居民储蓄存款余额变化趋势

实证分析数据来源本文选取2006-2022年浙江省的GDP数据，金融机构存款余额和贷款余额以及证券市场总市值的数据来进行时间序列的实证研究，数据来源于2006—2022年《浙江省统计年鉴》、国家统计局官网以及choice金融终端，并将数据进行了整理后来实证研究。指标的选取本文的金融发展水平是根据2006-2022年度浙江省金融资产总额和居民储蓄存款余额，以及浙江省证券市场的发展状况和保险业的发展状况等因素综合分析。考虑到指标选择上存在解释以及被解释变量，结合GDP总值，用比率的方式构造金融发展指标，以消除多个指标间的相关性。含义如下:经济增长为因变量，在实证中用字母GLD来表示，金融发展为自变量，控制变量有金融相关比率（FinancialInterrelationsRatio，FIR）、金融效率（XL）、金融结构比率（FCE）。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s11指标设计变量名含义经济增长（GLD）人均国内生产总值增长率金融相关率(FIR)金融总资产/GDP金融效率（XL）金融机构贷款余额与金融机构存款余额的比值金融结构比率（FCE）股票市场市值+保险业务水平（1）金融相关比率(FIR)。通过多年来的研究表明，基本认为利用戈氏指标(Goldsmith)来研究金融发展的规模，戈氏指标可以自由选择变量进入进行研究。金融相关率是金融的总资产/人均国内生产总值。金融资产总额用浙江省所有的金融机构存款余额和贷款余额来表示，则FIR=金融总资产与浙江省GDP之比。从某种意义上说，这一指标可以体现浙江财政发展的整体水平。（2）金融效率（XL）。金融效率=金融机构的贷款余额和金融机构的存款余额的比值，金融效率可以测算出浙江省金融机构资金运用的总体情况。（3）金融结构比率（FCE）。金融结构比率=股票市场总市值与保险业务水平之和。Levin观察过证券市场和银行系统的发展和经济增长之间的明显双向联系，并得出结论:银行系统的发展和经济增长之间有明显的相互联系。银行系统的加强目前被认为是对经济增长正面的影响。以FCE来衡量银行系统在金融总量中所占的比例。模型构建向量自回归（VAR）模型是将模型内所有变量的当前值对所有变量的各个滞后变量进行回归。VAR模型在不通过各种提前约束条件的情况下，用来估计联合内生变量的动态关系，以此来分析和预测经济体系中的动态关系，并为经济变量间的动态影响提供独到的见解。向量自回归模型VAR有如下表示方式：Yt=β其中Yt是k维内生变量向量，Xt是d维外生变量向量，p是滞后阶数,T是样本个数。矩阵β0单位根检验（ADF）检验在进行实证分析之前，需要对所需用的数据进行处理，以防止伪回归现象的出现，所以需要对所涉及到的数据进行平稳性检验，借助Stata软件导入相关的数据进行单位根检验。检验结果如REF_Ref161222220\h表3.2所示。从REF_Ref161222220\h表3.2可以得到，因变量GLD和自变量FCE都通过原始序列的检验，但在原序列检验的过程中，剩余的自变量FIR和FE都不是平稳的。所以需要对这俩变量进行一阶差分的处理，让其FIR和FE变量的一阶差分序列在5%显著性水平上都呈现出显著性。所以一阶差分后的指标数据都是平稳序列，而且是同阶平稳的，保证数据分析在接下来的VAR测试中稳定有效。所以可以做一个协整检验。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s12单位根检验变量序列T统计量1%水平5%水平10%水平P值结论GLD原序列-5.006-4.380-3.600-3.2400.0002平稳FIR原序列-3.310-4.380-3.600-3.2400.0646非平稳FIR1一阶差分序列-4.432-4.380-3.600-3.2400.0019平稳FE原序列-2.509-4.380-3.600-3.2400.3236非平稳FE1一阶差分序列-4.585-4.380-3.600-3.2400.0011平稳FCE原序列-4.079-4.380-3.600-3.2400.0068平稳滞后阶数深入研究经济增长与金融发展的相互关系，采用向量自回归（VAR）模型方法对四个关键变量进行建模。确定出VAR模型的最优滞后阶数，根据AIC准则选择出模型的最优滞后阶数。由REF_Ref162356540\h表3.3可得，确定出最优滞后阶数是2。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s13最优滞后阶数LagLLLRFPEAICHQICSBIC0-186.40162.890122.400122.419622.59621-157.18658.43114.2635*20.845420.942821.82562-118.46677.44*14.806618.1724*18.3478*19.9369*协整检验通过ADF检测可以得到一阶差分的数据是稳定的，所以运用协整检验来分析变量间的长期均衡的关系，通过迹统计量的判断来确定检验结果，至少存在一个协整向量，因此四个变量是协整的，故得到模型的四个变量之间存在着长久的关系。图STYLEREF1\s3.SEQ图\*ARABIC\s11协整检验格兰杰因果检验协整检验显示有1个协整向量存在于模型系统中，但需要做更深入的探究，这1个向量是否存在于每一个变量的两个之间，以及因果关系对方向的影响。采用格兰杰因果检验，研究两个变量间是不是存在相应的因果关系。参照REF_Ref162356693\h图3.2Granger因果检验所示的检验结果，可以得到结论：经济增长可以扩大金融相关比率并作为其催化剂，也就是说金融相关比率的提高是根据经济增长的变化而变化。同时，金融效率的提升推动了经济增长，也就是说金融效率的改进有力的推动了经济增长。从而得出，经济增长不仅会促进金融相关比率，而且有助于金融相关比率的增长。图STYLEREF1\s3.SEQ图\*ARABIC\s12格兰杰因果检验VAR模型的估计（AR特征根）利用Stata软件对方程进行VAR模型估计，得到以下结果：表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s14VAR模型估计表CoefficientStd.err.zP>|z|[95%erval]GLDGLDL1.-.0733879.1234996-0.590.552-.3154427.1686669L2.0.4835984.12121793.990.00.2460157.721181FIRL1.-.8566122.4598534-1.860.062-1.757908.0446839L2.1.616699.57672922.800.005.48633022.747067FEL1.-.5188576.1682798-3.080.002-.84868-.1890351L2..8135687.20629573.940.000.40923671.217901FCEL1.-.6481999.282677-2.290.022-1.202237-0.941631L2.-.1879765.3437693-0.550.585-.8617521.485799_cons7.0554541.6233664.350.0003.87371510.23719FIRGLDL1..0706916.05191741.360.173-.0310648.1724479L2.-.0678405.0509582-1.330.183-.1677168.0320358FIRL1.1.007432.19331575.210.000.1750475.4523527L2.-.8744198.2424486-3.610.000-1.34961-.3992293FEL1..3137001.07074244.430.000.1750475.4523527L2.-.0043635.0867237-0.050.960-.1743388.1656118FCEL1.-.0310765.1188333-0.260.794-.2639855.2018325L2..6402419.14451564.430.000.3569965.9234874_cons-.010917.6824394-0.020.987-1.3484741.32664FEGLDL1.-.1621281.1470791-1.100.270-.4503979.1261416L2.-.0001135.1443617-0.000.999-.2830572.2828302FIRL1.-.0083352.5476521-0.020.988-1.0817141.065043L2.1.538764.68684282.240.025.19257692.884951FEL1..5667168.20040912.830.005.1739222.9595115L2.-.154482.2456832-0.630.529-.6360122.3270482FCEL1.-.6376567.3366479-1.890.058-1.297474.022161L2.-.3990675.4094044-0.970.330-1.201485.4033504_CONS4.6810341.9333112.420.015.89181418.470255FCEGLDL1..0909113.11780450.770.440-.1399813.3218038L2..1784249.1156281.540.123-.0482018.4050515FIRL1.1.65017843864753.760.000.79044472.509911L2.-.3556438.5501337-0.650.518-1.433886.7225984FEL1..0399745.16051970.250.803-.2746384.3545874L2.-.2707607.1967824-1.380.169-.6564472.1149258FCEL1.-.4344887.2696415-1.610.107-.9629764.093999L2..0719652.32791660.220.826-.5707395.71467_CONS.762671.5485050.490.622-2.2723443.797684根据VAR估计得出方程：GLDFIRFEFCE显著性与自相关检验表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s15联合系数显著性Equation:Alllagchi2dfProb>chi21159.4611160.0002203.2022160.000用VAR模型检验联合系数的显著性，假定原VAR模型的全部系数都为0，检验后可以知道该系数都是显著的，也就是通过了联合系数检验。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s16残差自相关检验Lagrange–multipliertestLagchi2dfProb>chi2118.3196160.30552222.4704160.12864H0:noautocorrelationatlagorder检验残差是否自相关，经过检验可得P>0.1,得到残差不存在自相关现象，同时也表明VAR估计良好。平稳性检验向量自回归（VAR）模型依据数据统计的特点，将模型中的当前变量和所有变量里的滞后变量进行回归。将AIC和SC作为最小的准则，来确定VAR模型的最优滞后阶数，此研究中确定为二阶，并对VAR模型的稳定性进行评估。模型是否稳定也可能影响实验结果的判断，这与实验结果的正确性和准确性是有关系的。用AR的特征根来做出判断，也就是说，当特征根位于单位圆之内则表示向量自回归模型的稳定性是成立的。REF_Ref162358474\h图3.3是该研究的单位圆检验图。可以看出这个向量自回归（VAR）模型是稳定的。图STYLEREF1\s3.SEQ图\*ARABIC\s13单位圆检验图脉冲响应分析脉冲响应分析可以更直观地描述各变量间的反应程度，通常是用脉冲响应函数来研究一个内生变量的随机冲击对模型中所有内生变量的现值和未来值的影响。图STYLEREF1\s3.SEQ图\*ARABIC\s14FIR-GLD的相互脉冲响应图在金融相关率的初期，对金融相关率一个GLD的正向冲击。当金融相关率受到的冲击后，在第一期可以看出金融相关比率急剧上升，达到峰值后，在第四阶段逐渐下降至谷底，再次出现反弹，最终趋于平衡。这走势显示出浙江省金融相关率受到经济增长的推动作用。与之相反的是，其在第一期出现了负向反应，在第二期逐渐上升，到第三期又下降到谷底，之后逐渐上升，最后达到一个正向反应。这表明浙江省在促进经济增长方面，有较为合理的金融资产配置。图STYLEREF1\s3.SEQ图\*ARABIC\s15FE-GLD的相互脉冲响应图如果金融效率给GLD一个冲击时，会导致经济增长呈现出负向的反应，并且在第一期时达到了最小值，而随着时间的推移其负向的反应慢慢消失，继而在第二期之后，逆转为正向作用，最终数值趋向正向反应。这一过程反映出政府面对浙江省经济过热时采取的调控政策，在经济增长速度下降的情况下，采取了紧缩的政策。以及在长远的视角下经济增长对金融效率有很强的持续性。由此可见，完善金融服务体系，提升服务质量，可以在很大程度上增强经济对金融效率的推动作用。浙江省在追求经济与金融均衡发展的道路上，需保持二者的相互进步。图STYLEREF1\s3.SEQ图\*ARABIC\s16FCE-GLD的相互脉冲响应图在金融结构比率给予一定冲击的情况下，随着浙江经济增长出现正面反应，经济对金融结构的冲击显而易见。随着浙江省金融市场的不断向好，经济增长的积极作用立即显现出来。方差分解REF_Ref161222014\h图3.8为方差分解的成果图。其中，首图显示了金融结构比率在经济增长中的作用力度，次图表明了金融效率在经济增长中所占的影响份额，第三幅图表明了经济增长对金融效率的作用，末图显示了经济增长自身的作用关系。从REF_Ref162730924\h图3.7的方差分解图中可以得到，浙江省经济增长与金融发展之间虽然有着长期的正向相关关系，但其有较小的解释能力，方差分解中的解释能力只有10%左右，这说明金融发展与经济增长之间的关系在浙江省表现较弱，但金融相关率的解释能力达到了50%。两者之间的差异较大。图STYLEREF1\s3.SEQ图\*ARABIC\s17方差分解分析图

研究结论与政策建议研究结论（1）金融相关率与经济增长之间具有相互促进的关系。由研究结果可以看出，经济增长对金融相关率是由单方向原因的，脉冲反应的结果表明经济增长可以让金融相关率扩张，而与之相反的是金融相关率的扩张也是经济增长的前行动力。从方差分解的结果显示，金融相关率的贡献相对于经济的贡献更大一些。综合上述结果显示，浙江省经济增长与金融相关率呈现出了长期性的效应关系，二者互相推动彼此。通过采集的2006-2022年度FIR数据来看，浙江省FIR数值在2018年后逐年上升，且一直在持续上升，表明浙江省金融相关率的实际现象在不断的增长且与理论所分析到的结果相吻合。伴随着金融各个机构不断地更深的加入浙江省，形成了全方位、多层次的金融体系，更进一步地为浙江人民给予了便利的金融产品和具有安全性的服务，从而推动了经济持续性的增长。（2）金融效率与经济增长之间发现了金融相互抑制的现象。通过研究结果可以得出，金融效率对经济增长是单方向的原因，而脉冲反应则表明经济增长对金融效率的冲击反应是负向的，但是金融效率对经济增长的反应反而为正面的反应。这说明金融效率对浙江省的经济增长有着一种单方向的冲击关系，使金融效率并不是很高，在一定程度上起到了金融抑制的现象。中国金融市场一方面是国有商业银行主导的体制，而这个体制中的一大弊端便是效率问题没有得到重视。另一方面，尽管已经布局了全方位的金融体系，但在这一体系下，丰富多样的产品选择仍然缺乏，在多重因素的导致下，存款未能有效的流向实体经济，从而削弱了金融效率的提升，因此对经济增长的促进力不足。（3）金融结构比率与经济增长呈现出滞后与短暂的特征。从研究结果来看，金融结构比率虽对经济的激励作用不如金融相关比率的显著，却在经济增长中存在了格兰杰因果检验的单方向关系。从方差分解的结果显示，金融结构比率在第四期降幅过后呈现出稳定的现象，暗示金融结构比率对经济增长的影响存在延迟现象。脉冲响应图中可以观察出经济增长对金融结构比率呈现出短暂的正向反应，滞后与短暂性很大程度上减弱了两者双向推进的作用。之所以会出现这样的现象，一方面是因为目前我国的证券市场由于建立的时间比较晚，自身的发展还不够健全。另一方面，浙江省所面临的信贷结构失衡、直接融资受限制并且有价证券市场发展迟缓等各种因素的影响。在不同因素的作用下，浙江省金融结构比率很难提高，其对经济增长的贡献也不显著。政策建议（1）加大金融基础设施的建设力度。更进一步的健全鼓励金融机构体系，把各种类型的金融机构吸引到浙江，增强金融业的竞争实力。发展多层次资本市场金融市场的健康发展，如股票、基金、债券、期货等。促进金融科技创新，在金融科技的领域积极引进并且应用先进技术，在服务质量上提高金融效率。加大金融征信体系建设力度，增强社会征信意识。（2）促进金融与实体经济一体化发展。用创新的金融服务模式，主动地发展产业链金融，以便满足不同企业对融资的需求。要加大对中小企业以及科技型创新企业的支持力度，推动金融机构的信贷结构，推动优质的实体经济发展。（3）健全金融监督管理制度。加大金融的监管能力，推动监管机构的相关信息，提升监管的效能。要完善金融法律法规体系来防止金融风险管理。建立并加强金融市场监测分析的金融风险预警机制，做到对可能发生的风险早早处理。为了维护金融市场的稳定，要提高投资者的风险意识和投资能力，我们将加强对投资者教育和保护。（4）与国际金融市场加强合作。吸引国际资本来浙投资兴业，促进浙江金融业在国际上的竞争力不断增强。推动金融资源跨境内外的流动，加强境内境外金融市场的互联互通。提高人民币在国际的流通水平，让人民币在境内外贸易和投资中更多的使用，加强人民币在世界上的地位不断的提高，促进人民币在全球贸易中的地位不断的提高。（5）对金融人才的培养和引进力度要增强。建立起完善的金融人才的培养体系，培养出一批具有创新能力的金融行业人才来提升浙江省金融行业的整体实力。扩大金融人才的引进力度，促使国内国外优秀的金融人才来到浙江发展，让浙江省金融行业的整体层次得到提升,并且加强对金融从业人员的业务培训，不断提高金融从业人员的业务素质和服务水平。

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