不同时期我国金融发展和经济增长关系实证研究.doc

不同时期我国金融发展和经济增长关系实证研究摘要：我国已成为世界第二大经济实体，但金融业发展规模与我国庞大的经济总量相比相对滞后，与金融业相对发达的欧美国家相比也有差距。本文以国内外学者研究为基础，以VAR模型为基础，利用我国经济、金融发展的相关数据，分析了金融发展对我国经济的影响及作用。 关键词：VAR模型　协整　格兰杰因果检验 2010年，我国国内生产总值首次超过日本，成为世界第二大经济实体。但金融业发展规模与我国庞大的经济总量相比发展相对滞后，与金融业相对发达的欧美国家相比也有差距。为了研究金融业与我国经济增长的具体关系，本文在国内外学者研究内容的基础上，将指标分解为趋势变量和波动变量，来分析金融发展波动对经济增长的影响及作用。 一、指标与数据选择 （一）指标选择 1、经济增长变量指标（GDP）。为了分析的方便以及数据的可得性，本文用人均实际GDP作为经济增长的代表变量，记为IG。 2、金融发展规模指标（FD）。我们用银行贷款占GDP的比重这一指标来衡量中国金融发展程度。为了减轻通货膨胀　　带来的失真，在本文中对GDP通过官方公布的全国零售价格指数(以1978年为基年)加以调整。 3、金融发展效率指标（FE）。本文用储蓄与贷款的比值来衡量金融中介将储蓄转化为贷款的效率。 （二）数据选择 本文研究所涉及的数据来源于《中国统计年鉴》（1981—2010年）、《中国金融年鉴》（1986—2010年）以及中国统计局国家官方网站。2001年，我国加入世贸组织，并逐步放宽了外资银行进入中国市场的限制，这对我国金融市场的发展也是影响巨大的，因此本文以2001年为标志，将取样时段分为两个区间（1981—2000）、（2001—2009），以分析金融发展对我国经济增长的具体影响。 二、实证分析 （一）平稳性检验 本文利用Dickey和Fuller（1974）提出的ADF检验法对各变量进行单位根检验。取A IC （k）=min{AIC（k）｜ｋ=1，2，3…m，}，最大滞后量m 取4，按照上述方法确定滞后阶数，对上述三个变量IG、FD、FE原序列、一阶差分分别进行单位根检验， 通过分析可知，在两个时期内，IG、FD、FE这些变量原序列都是非平稳序列，但经过差分后，都是一阶平稳，并且在1%的显著水平下显著。 （二）协整关系检验 为了克服多变量小样本条件下Engel-Granger两步法参数估计不足，采用Johansen方法进行协整检验。从协整检验的特征根迹检验结果可以看出，在第一个时期对应原假设最多存在一个协整关系。在第二个时期，对应原假设最多存在两个协整关系。 由于协整关系度量系统的长期稳定性，因此以上两个时期所定义的经济系统都是稳定系统，说明从长期来看经济增长与金融发展规模和金融发展效率指标存在着长期的稳定关系。第二个时期系统的协整关系为两个，考虑第一种情况，两个时期的协整方程分别为： IG=624.89+6.768 FD-2.54478 FE （19） （3.43746） （2.04651） （最大似然值79.64） （括号内的数值为参数的T统计量） IG=856.54+1.334 FD+0.86774 FE （20） （2.37747） （-0.07855） （最大似然值94.82） （括号内的数值为参数的T统计量） 从以上协整方程可以看出，在两个时期，金融发展规模与金融发展效率指标都是经济增长指标的重要影响因素，从长期来看，三者存在动态的稳定关系。具体来讲，在第一个时期，FD每增加1%，将会使经济增长速度增加6.8%，而FE每增加1%，将会使IG减少2.5%，金融发展规模的影响要大于金融发展效率的影响。在第二个时期，FD每增加1%，将会使经济增长速度增加1.3%，而FE每增加1%，将会使IG增加0.86%，金融发展规模对经济的影响要远远小于第一个时期，FE与经济增长的关系出现正向关系。 （三）建立误差修正模型 我们以稳定的时间序列ECt-1做为误差修正项，对两个时期的变量分别建立如下二阶误差修正模型： △IGt=0.336+0.4067 △FDt-0.2154△FEt-0.1065△IGt-1+0.0532 △FDt-1 (4.97) (6.78) (-1.83) （3.565） （4.86） -0.2156ECt (-6.76) （24） R2=0.6190 DW=1.96 s.e.=0.051 △IGt=0.446+0.2034 △FDt+0.0443△FEt—0.0928△IGt-1-0.0324 △FDt-1 (5.42) (8.34) (2.43) （5.296） （3.97） -0.1657ECt