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評估指標體系歷來備受關注，人們普遍地把“輸入”、“過程”、“輸出”和“改進”等4方面內容作為專業評估指標體系的基本框架。在選擇指標時，既追求全面性和代表性，也兼顧可測性和客觀性。事實上，由于專業名稱、類型、辦學背景和省情的差異，以及定性指標難以打分、現場考察不易深入等諸多局限性，專業評估很難做到高度的準確客觀和排名比較。但基于量化的視角，對指標體系的量化處理、指標數據的量化統計、測算結果的量化打分、評估排名的橫縱向比較，將可以有效減少評估的誤差。本文以全國12所高職院校金融專業為例，通過主成分分析和數據包絡分析方法，著重進行專業評估的橫向比較，為專業評估的跨省比較和整體提升提供實證參考。在借鑒和比較的基礎上，我們按照專業人才培養要素和流程，遵從量化和數據可得的原則，選擇了5個較具代表性的一級指標：師資力量和實踐條件是專業建設的輸入指標，培養模式和課程教學是過程指標，就業與聲譽是輸出指標，專業評估的改進指標則通過文章的第四部分數據包絡分析給出。每個一級指標又分解出2個二級指標，其數據來源于“高等職業院校提升專業服務產業發展能力項目”2011年和2013年“專業建設狀態數據表”，包括重慶財經、陜西財經、成都職院、北京財貿、山西金融、山西財專、浙江經濟、遼寧金融、邯鄲職院、長春金融、江蘇財經、寧夏財經等12所院校表1。
二、基于PCA方法的專業評估得分與排名
主成分分析（PCA）是一種對評價對象績效進行綜合評價與監控的多元統計方法，其基本原理是利用降維的思想，在損失很少信息的前提下把多個指標轉化為幾個綜合指標（即主成分），用它們代替原始變量絕大部分信息，并保證彼此之間互不相關、互不重疊。PCA在研究指標眾多、關系復雜的問題時，既不需要量綱一致，也不需要對指標進行賦權或重要性排列，而是通過提取主成分這一關鍵方法來進行得分計算。我們通過運行IBMSPSS19.0，發現KMO=0.705，BartlettSig.=0.045，基本符合相關性和顯著性檢驗標準。進一步的方差分解，得出累計方差貢獻率超過80%，主成分個數m=4。在成分矩陣的基礎上，我們得到了4個主成分的分值，通過計算表2給出了結果。從綜合評分F來看，2011年正分院校5所、負分院校7所，2013年維持同樣的格局，得分較差的學校比例偏高，意味著金融專業人才培養總體效果不樂觀，沒有隨著改革進程的推進產生整體性水平提升。同時，排名最后的山西金融得分還處于下降狀態，隱現了該校金融專業建設有繼續惡化的風險。與之相反，浙江經濟、邯鄲職院和江蘇財經則一直居前3名，專業發展狀況良好而穩定。從排名變化來看，進步較快的學校有北京財貿和長春金融，分別上升4位和3位，退步明顯的則是遼寧金融和成都職院，分別下降6位和3位，后者變化的幅度高于前者，既凸顯了各院校間專業建設水平的不均衡，又警示我們需防范可能存在的“弱者羸弱”效應[7]。從院校類型來看，分布在東部省份的學校得分靠前，西部的居中，中部的則暫處于靠后位置，專業建設效果呈區域非均衡特點，并與前文所述的專業分布情況、地區金融發展水平相一致。通過對各院校2011年和2013年得分和排名求均值，排行前50%強的為國家示范（骨干）建設單位，其次為省級示范（骨干）建設單位，最后是非示范（骨干）院校。一些以金融專業為龍頭的學校也沒有顯示出強大的競爭力，而是仍在追求生源規模的擴大，如山西金融2013年在校生已達1027人，在樣本院校中排名第一，但F值卻排在最后。院校性質類別方面，邯鄲職院和成都職院雖非財經類院校，但F排名仍較靠前，表明現階段院校性質對金融專業得分的影響有待提高。
三、基于DEA方法的專業評估改進分析
前文對專業建設現狀進行了主成分分析，但缺乏深層次原因剖析和改進方法。數據包絡分析（DEA）是一種基于線性規劃的用于評價同類型組織（或項目）工作績效相對有效性的工具手段，其實質是根據一組關于多輸入、多輸出的決策單元值來估計有效生產的前沿面，并據此進行多目標綜合效果評價。用DEA模型進行分析前，要選擇輸入、輸出指標，而根據以往的經驗，選擇指標個數之和不能超過樣本量的1/2[8]，我們采用中介法，選擇了具有代表性和一般性的3個輸入指標（兼職教師年承擔課時占比、生均校內實訓室設備價值和專業教研項目人均經費）和2個輸出指標（初次就業率、新生報到率）。設定DEA模型為投入導向型、規模報酬可變（VRS），運行DEAP2.1軟件可得到各院校專業綜合效率（也即技術效率）。綜合效率只是一種相對效率，當它等于1，表明組織的生產是有效的，但實際效率并不一定非常高，有可能出現整體低效下的相對高效；當它小于1，則說明組織的生產是低效的，或者說組織消耗了太多的投入，卻只獲得了較少的產出。重慶財經、山西金融、邯鄲職院和寧夏財經的綜合效率為1，達到了DEA相對有效水平，其他8所院校均為非DEA有效（表3）。對非DEA有效院校進行投影分析，計算投入冗余率和產出不足率，投入冗余率是指優化后的輸入指標可節省的投入比例，產出不足率則是優化后的輸出指標可增加的產出比例。盡管成都職院、北京財貿、浙江經濟3所院校非DEA有效，但并未出現投入冗余和產出不足現象，表明它們正努力趨向生產前沿面，綜合效率接近DEA相對有效。但陜西財經、山西財專、遼寧金融、長春金融和江蘇財經等5所院校，除“初次就業率”外，均存在投入冗余和產出不足現象，其中山西財專和陜西財經等綜合效率得分僅0.427、0.518，明顯低于樣本院校的平均水平。從輸入指標來看，山西財專和陜西財經的投入冗余率高達56.5%和47.6%，溢出效應明顯，一方面應加大兼職教師、實訓設備和教研經費的投入力度，另一方面切實提高它們的利用率，實行效率導向和目標考核制，優化專業建設的人力、物力和財力配置；江蘇財經、長春金融和遼寧金融的投入冗余率有所下降，通過優化管理，將分別節省三個輸入指標的20%、13.1%和12.4%投入比例。從輸出指標來看，遼寧金融、長春金融、山西財專、陜西財經和江蘇財經等5所院校的“新生報到率”產出不足，應加大招生宣傳，注重特色凝練和品牌打造，提高專業社會滿意度和美譽度；長春金融則要進一步重視學生的就業創業指導，建設孵化平臺，通過一系列的措施改進，將可提升初次就業率10.7%的比例增長。
四、結論與建議
關鍵詞：金融深化 經濟增長 計量檢驗
一、引言
現代社會經濟發展的一個重要特征是金融和經濟的關系日益密切，金融在經濟發展中的地位逐步提高。經濟和金融的不斷融合使貨幣化經濟轉變為經濟金融化趨勢。客觀上經濟金融化要求通過金融深化來促進經濟的發展。
20世紀70年代初，美國學者麥金農和他的同事肖指出：經濟與金融息息相關，金融深化與金融抑制分別對經濟起著促進、抑制的作用；發展中國家經濟落后的癥結在于金融抑制，鼓勵推行金融深化戰略。本文結合我國1978-2011年間的經濟統計數據，通過構建經濟增長與金融發展的多元線性回歸模型，對二者進行實證分析，從而得出經濟增長與金融發展間的相互關系，為金融發展提供相關實證分析基礎。
二、實證分析
（一）指標選取和建模
在金融發展理論中，經濟學家提出許多指標來衡量一個國家是處于金融深化還是金融抑制的狀態。本文選取實際國內生產總值的增長率（Y）、金融深化指標（包括麥金農指標（M2/GDP和金融相關率FIR）和通貨膨脹率
假設以Y、M分別表示實際國內生產總值的增長率、金融深化指標（由M2/GDP和FIR表示）和通貨膨脹率，則經濟增長和金融深化之間的關系模型可表示為如下兩式：
上式中和是方程系數。其中，變量M和Y的系數分別表示在考慮了通貨膨脹影響下，金融深化對經濟增長的影響及經濟增長對金融深化的影響程度；t表示時間；i表示滯后階數；是白噪聲誤差項。對各個變量取對數是為了防止出現異方差。
根據1978-2012年《中國統計年鑒》和《中國金融年鑒》的相關數據，通過整理計算得出1979-2011年這31年中的經濟增長率Y、貨幣化程度（M2/GDP）、金融相關比率FIR和通貨膨脹率的數據。其后，對數據進行單位根檢驗、協整檢驗和格蘭杰因果檢驗。
（二）實證檢驗
1.單位根檢驗
在使用非平穩序列進行回歸分析時，會造成虛假回歸。并且，當變量存在單位根，即是非平穩序列時，傳統的統計量，如t值、F值和 DW值等將會出現偏差。因此，為保證回歸結果的無偏、有效和最佳，我們可以依據表1中的數據，利用ADF單位根檢驗法來檢驗樣本數據的時間序列特征。ADF平穩性檢驗是基于以下回歸方程：
由表1中的檢驗結果可知：（1）Ln（M2/GDP）、LnFIR和Ln的時間序列的ADF統計量大于5%的顯著水平下的臨界值，所以接受原假設，這四個時間序列均含有單位根，是非平穩序列。（2）LnY、Ln（M2/GDP）、LnFIR和Ln的一階差分序列的ADF值均小于5%顯著水平下的臨界值，它們在一階差分之后均是平穩序列。（3）協整是指兩個，或者兩個以上同階單整的非平穩時間序列的線性組合是平穩序列。由于LnY、Ln（M2/GDP）、LnFIR和Ln都是一階單整序列，所以LnY、Ln（M2/GDP）和Ln，LnY、LnFIR和Ln之間可能存在協整關系。下面，我們需要對它們進行協整檢驗。
2. 協整檢驗
常用于檢驗變量之間是否存在協整關系的方法是主要有兩種：兩個變量的EG檢驗和多個變量的Johansen檢驗。本文的檢驗是多變量之間的檢驗，因此采用Johansen檢驗法對相關變量進行協整檢驗。
Johansen檢驗方法的步驟主要有：先計算回歸方程的跡統計量，然后與不存在協整關系、存在一個以及存在兩個協整關系這三種假設前提下的Johanson臨界值進行比較。若回歸方程的跡統計值大于假設條件下的Johanson臨界分布值，則拒絕其前提假設；反之，則接受該假設。我們根據表1數據，利用EViews6.0軟件進行協整檢驗，結果如下表所示。
表2 相關變量協整檢驗結果
由表2中的檢驗結果可以看出：（1）LnY和Ln（M2/GDP）、Ln之間協整檢驗的跡統計量均大于三個假設在5%的顯著水平下臨界值，因此存在3個協整關系，即經濟增長和貨幣化程度、通貨膨脹率這三個變量之間存在長期穩定的經濟關系（2）LnY和LnFIR、Ln協整檢驗的跡統計量均大于表中三個假設在5%的顯著水平下臨界值，因此同樣存在3個協整關系，經濟增長和金融相關比率、通貨膨脹率存在長期穩定的經濟關系。（3）若變量之間存在協整關系，則這些變量至少存在一個方向的格蘭杰因果關系。下面，我們對經濟增長和金融深化之間的因果關系做進一步探討。
3. 格蘭杰因果檢驗
經濟增長和金融深化之間是否存在因果關系，若存在因果關系，那誰是因，誰是果？通過協整檢驗，我們得出的結論是變量之間至少存在一個方向的格蘭杰因果關系。現在我們可以通過采用格蘭杰因果檢驗方法得出經濟增長和金融深化之間的因果關系。
格蘭杰檢驗的基本思想是“過去可以預測現在”。我們可以對原模型進行格蘭杰因果檢驗，但是，為了驗證經濟增長與金融深化的確切關系，我們可以對以上兩個模型構建以下多變量誤差糾正模型，然后再對兩者進行格蘭杰因果檢驗。
上式中，EC項表示上一期變量偏離均衡水平的誤差，是協整回歸所得的殘差。它代表變量之間存在長期協整關系的誤差糾正項；t表示時間；i表示滯后階數；u是白噪聲誤差項。得出的格蘭杰因果檢驗結果如下表所示。
表3 Granger檢驗結果
從表3中我們可以得出，（1）以短期的格蘭杰因果檢驗結果來看，因為估計的F值在5%的水平上顯著，貨幣化程度M2/GDP是經濟增長率Y的格蘭杰原因；相反，由于F值在統計上不顯著，經濟增長率卻不是貨幣化程度的格蘭杰原因。因此，可以說我國的貨幣化過程推動了經濟增長。另一方面，金融相關率FIR是經濟增長率Y的格蘭杰原因，而經濟增長率不是金融相關率的格蘭杰原因。（2）從長期的格蘭杰因果檢驗結果可以看出，貨幣化程度M2/GDP和經濟增長率Y的之間存在互為格蘭杰因果關系。同樣，金融相關率FIR和經濟增長率Y的之間也存在互為格蘭杰因果關系。因此，短期來看，我國的金融相關比率帶動了經濟增長。在長期中，兩者之間則是互為因果、相互影響的關系。
三、結論
改革開放以來，我國的經濟一直保持著快速、穩定的發展，1979-2011年我國實際GDP的年增長率達到9.5%，金融深化程度不斷提高，1979年我國的貨幣化程度39.8%，2011年這一比例達到180.1%，增長近5倍。隨著經濟體制改革進程的加快，金融市場的作用逐漸顯現，經濟體中的貨幣化程度不斷提高。
本文構建了誤差糾正模型對變量進行格蘭杰因果檢驗，從數據檢驗結果可以看出，我國實行的漸進式金融體制改革具有一定的經濟成效，從短期來看，我國的金融深化推動了經濟增長；從長期來看，金融深化與經濟增長之間存在互為因果、相互促進的關系。
參考文獻：
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關鍵詞：金融發展；經濟增長；實證分析
中圖分類號：F12 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2013）09-0001-04
金融發展與經濟增長的關系一直都是經濟學家研究的重點。金融發展理論認為，不管是從理論層面上還是從實證層面上都得出了金融在經濟增長中起著重要的作用（Levine， 1997）。Gupta（1987）認為，金融發展理論應劃分為金融結構論和金融抑制論兩個方面。金融結構論認為經濟增長受到金融變量的數量及結構影響，因此金融深化與金融資產結構的變化構成了經濟增長的重要因素。McKinnon（1973）和Shaw（1973）首先提出的金融壓抑論則側重于價格變量對經濟增長的影響，認為實際利率與實際匯率的自由化是推動經濟增長的重要因素，但是低于均衡的實際利率與高估的國內貨幣等形式的金融壓阻礙了經濟的增長。本文以貴州省為例，對貴州省金融發展對經濟增長的影響進行實證研究，并根據研究結果給出有效的政策建議。
一、影響經濟增長的金融因素
Levine（1997）提出，金融有五個基本功能：（1）便利風險的交易、規避、分散和聚集。（2）配置資源。（3）監督經理人，促進公司治理。（4）動員儲蓄。（5）便利商品與勞務的交換。他認為通過發揮這五個基本功能能夠有效解決市場中存在的高信息成本和高交易成本，通過促進資本積累和技術創新，從而影響經濟增長。金融的發展有效地降低了信息與交易費用，構建了資金盈余者和資金缺乏者之間的橋梁。投資者通過多元化的投資組合，降低了資金流動性風險的同時，提高了投資回報率。生產者則通過靈活的融資方式獲取足夠的資金，投資到技術創新領域，提高投資生產率，促進經濟增長。資本向著高效率方向流動（R增加），社會總收入增加，從而提高了儲蓄率（s增加），加速儲蓄的投資轉化（ β提高），投資增加，促進資本積累和技術創新，最后促進經濟增長（g提高）。金融發展促進經濟增長的作用機理（如下頁圖所示）：
資本利用效率的主要影響因素是技術創新，在貴州省這樣的西部省份，技術創新往往十分緩慢，所以本文假設資本積累是貴州省經濟增長的主要因素，則金融發展對經濟增長的作用主要體現在儲蓄率s和儲蓄的投資轉化率 β上。在此對影響儲蓄率和儲蓄的投資轉化率的因素進行分析。
第一，儲蓄率s的影響因素。周小川（2009）指出，儲蓄率受到富裕程度、匯率、金融媒介和資本市場的發育程度、民族傳統、人口結構、社會保障的優劣等因素的影響。同時，實際利率（名義利率—通貨膨脹率）、經濟貨幣化程度以及影響金融發展和金融效率因素都會對儲蓄率產生一定的影響。
第二，儲蓄的投資轉化率β的影響因素。居民儲蓄的投資轉化率是居民儲蓄中扣除消費后的居民可支配收入余額直接轉化或金融轉化為投資量的比率，在一定程度上顯示了金融發展水平和金融部門效率。一般的，我們用某一時點上現存金融資產的總額與國民財富的比率來衡量金融發展水平，通常簡化為金融資產總量與名義GDP之比。同時，金融效率指標FE用來衡量金融機構將儲蓄轉化為貸款的效率，FE一般用貸款和存款的比值來表示。
在這里，應該指出，金融發展不光在儲蓄率和儲蓄的投資轉化率方面影響經濟增長，在一定程度上也會從資本的利用效率上對經濟增長造成一定程度的影響。
二、金融發展對經濟增長影響的實證分析
（一）模型構建
其中，δi （i=0，1，2，3）是解釋變量的影響系數，u是隨機變量；RGDP是實際GDP增長率，表示經濟增長；FIR是金融規模指標，表示為M2/GDP；FE是金融效率指標，表示為貸款/存款；FSS是金融儲蓄結構，表示為居民儲蓄/全部存款，其中，貴州省的FSS從1993年起就穩定在0.5左右，說明存款中居民儲蓄占比較大。FIR， FE和FSS度量了金融發展水平和金融效率，他們通過影響儲蓄率s和儲蓄的投資轉化率β來影響經濟增長。
（二）實證分析
本文運用軟件Eviews5.0對貴州省1980—2011年的數據進行實證研究，數據來源于《2011貴州統計年鑒》、《貴州六十年》以及貴州統計局網站、中國人民銀行貴陽中心支行網站上公布的金融數據。
1.變量的平穩性檢驗
本文采用ADF單位根檢驗方法對變量的平穩性進行檢驗，檢驗結果（見表1）：
從表1中可以看出，變量RFDP、FIR、FE、FSS沒有拒絕原假設：序列存在單位根。他們為非平穩的時間序列，存在時間趨勢；進行一階差分后，變量DRGDP、DFIR、DFE、DFSS則都拒絕了原假設，說明他們是平穩的，可以運用一階差分后的數據進行協整檢驗。
2.協整檢驗
協整檢驗探求非平穩變量之間的長期均衡關系，本文采用Johansen法來檢驗貴州省金融發展變量和經濟增長之間的協整關系，檢驗結果（見下頁表2）：
根據表，在95%的置信水平下，變量DRGDP、DFIR、DFE和DFSS之間存在著長期的均衡關系，具有共同的隨機趨勢，他們之間存在著協整關系。
3.格蘭杰因果關系檢驗
經過研究發現，滯后4期和5期的貴州省RGDP、FIR、 FE、FSS之間的關系比滯后1期時發生了明顯的變化。在滯后4期，95%的置信水平下，只有貴州省的金融效率FE是GDP增長率的Granger原因；在滯后5期，95%的置信水平下，貴州省的金融相關比率FIR與貴州省的GDP增長率之間存在單向的Granger原因，并且貴州省GDP增長率和金融儲蓄結構FSS也存在單向的Granger原因。但是，貴州省GDP增長率與金融效率FE卻不存在Granger因果。
4.VAR模型的估計
（1）式中，三個因素中影響經濟增長率RGDP的主要因素是金融儲蓄結構FSS，而金融相關系數FIR和金融效率FE則與經濟增長呈現出負相關關系。但是滯后3期時我們卻可以從（2）式中發現，DFIR、DFE、DFSS同時促進經濟的增長，并且，影響系數分別為12.61、24.88和1.19，金融相關系數和金融效率對經濟增長的影響改變較大，金融儲蓄結構的影響力度明顯下降。這說明貴州省金融發展在長期內對經濟增長具有明顯的推動作用。
三、結論及政策建議
貴州省金融發展與經濟增長之間具有長期相互促進的協整關系，同時，通過Granger因果關系檢驗，當置信水平為95%時，在滯后4期的情況下，金融效率FE與GDP增長率之間存在單向Granger關系，滯后5期時，金融相關比率FIR與GDP增長率之間存在單向Granger關系，并且貴州省GDP增長率是金融儲蓄結構FSS的單向Granger原因。由此我們可以得到，貴州省的金融發展和經濟增長之間存在長期的相關關系。同時，通過VAR模型的估計我們也可明確，貴州省金融發展對經濟增長的促進作用更多地體現在長期發展上。苗馨允（2008）在對比江蘇、上海、寧夏金融發展對經濟增長的貢獻以后，得出，越發達地區金融深化程度對經濟增長貢獻越小。因為發達地區投資和籌資渠道豐富，金融機構的作用相比落后地區淡化。反方向看來，這也說明在發展落后的貴州，金融發展在經濟增長中具有重要作用，以實證分析為基礎，筆者提出以下政策建議。
第一，有效提高金融效率，注重資本市場發育質量的提高。從研究結果來看，在滯后2期的時候，金融深化指標FIR和金融效率FE對經濟增長產生了明顯的負影響，這個結果是出乎意料的。經過進一步的分析，發現這是由于貨幣政策的逆周期操作造成的。在經濟增長率較高的時候，貨幣當局往往選擇緊縮的貨幣政策以控制周期的波動，較低的M2和較高的GDP造成了金融深化指標FIR相對較低，反之，在經濟低迷時貨幣政策的逆周期操作也會造成FIR的提高。Harris的研究表明：在欠發達國家，股票市場發展對經濟增長大多是非常弱的，而在發達國家，股票市場的活動水平的確有助于解釋人均實際GDP的增長。所以，筆者認為這個結果是由于貴州省金融發展尚在初期，其不規范性和欠完善性都造成了金融發展對經濟增長負影響的原因。其次，貴州省的證券業、股票市場等發展不僅受到經濟不發達因素的影響，由于發展起步晚，還在一定程度上受到群眾心理、投資意識等因素的影響。另外，投資資金的使用效率不高也在一定程度上影響了經濟增長。但是在滯后3期時，模型結果發生了顯著的變化，三個影響因素均促進GDP增長率的提高，其中金融效率FE提升1%，可以帶來經濟增長24.88%，是模型中的三個因素中影響力最大的一項。貴州省金融發展程度低，但金融效率FE和金融相關比率FIR都是GDP增長率的Granger原因，從另外一個方面思考，特別是從長期發展上看，這說明了貴州省的金融發展潛力巨大，并且將會對經濟增長產生重要影響。貴州省的金融機構起步晚，資本市場發育慢，所以必須并且有必要從發展初期就汲取國內外先進的、適用的發展經驗，從政策和市場兩方面重視資本市場的發育質量，有效提高金融效率，以提高投資的數量和質量為有效手段，最終促進貴州省經濟的增長。
第二，以《國務院關于進一步促進貴州經濟社會又好又快發展的若干意見》（國發2號文件）的出臺為契機，規劃具有貴州特色的金融發展戰略。貴州省的金融增加值貢獻率（金融增加值占GDP比重）近年來維持在3%～4%之間，而全國的金融增加值貢獻率是6%，貴州省與全國平均水平差距較大。從數據上看，金融業的增長值占貴州省GDP的比重不算很高，并且對經濟增長的直接貢獻不大，一方面是由于貴州省經濟發展落后，經濟對金融發展的帶動性不強；另一方面也是由于金融市場發展起步較晚，經驗不足，金融政策和發展機制都不夠完善和成熟。2012年度的《國務院關于進一步促進貴州經濟社會又好又快發展的若干意見》國發2號文件給貴州省的發展帶來了前所未有的機遇，金融發展也不例外。所以，貴州省應該緊緊抓住這個契機，制定具有貴州特色的金融發展策略，鞏固和擴大金融產業規模，提高金融服務于實體經濟的能力，先從政策導向、金融可持續發展、金融發展環境等方面進行規劃發展，最終落實到加強金融機構建設、拓寬社會融資渠道、優化金融資源配置、改進農村金融服務、擴大金融服務覆蓋面以及增強政策扶持力度等領域，進一步完善貴州省金融市場發展策略，以達到最終促進經濟增長的目的。
第三，從全局出發，規范和完善貴州省金融市場的發展。貴州的金融市場處于發展初期，金融機構單一，融資渠道缺乏多元化等問題都嚴重限制了金融市場競爭力的提升，根據實證結果分析，貴州省金融規模和金融效率都比較低。所以，要想通過金融發展有效促進經濟增長，必須規范和完善金融市場，做到以下幾點：首先，把金融機構建設放在重中之重。2012年，《貴州省人民政府關于貫徹落實國發2號文件精神促進金融加快發展的意見》中提出“引金入黔”，鼓勵和支持銀行、證券、保險、信托、期貨、基金等金融機構進駐貴州。在大力發展原有金融機構的同時，想方設法吸引更多有造血功能的外來金融機構加入貴州。以銀行業為例，近年來，貴州省的銀行業已經從國有銀行一枝獨秀的局面開始轉變，浦發銀行、興業銀行、花旗銀行、招商銀行等有實力的銀行在貴州設立分支機構，外資銀行、區域性銀行等多種銀行百花齊放。同時貴州省也在加快地方法人金融機構發展的步伐，貴州銀行于2012年掛牌成功，積極推動貴陽銀行上市，大力支持華創證券的發展。貴州省在鼓勵組建多種所有制體質形成的投資公司或者資產管理公司，建立多層次、多元化的金融結構取得一定成效的同時，必須要注重這些金融機構在貴州的長遠的發展，網點向城市和有基礎的鄉鎮全面延伸覆蓋。其次，支持金融機構的硬件發展，提高信息技術水平，完善信息發展網絡，有效促進金融發展。第三，建立相關的法律對貴州投資融資機制體制進行保障和監督，規范發展，創造良好的法制環境。長期看來，金融發展不管是在量的提高還是質的改變上，都能夠促進貴州經濟的增長。因此，從全局上看，貴州省金融業的總體發展將是貴州省未來發展和促進經濟增長的重要途徑。
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本文選擇以經濟發達、金融市場發展速度較快的江蘇省作為研究對象，在認識、歸納和總結西方國家金融發展與經濟增長理論與實際經驗的基礎上，對江蘇省經濟增長和金融發展提供一個適度的實證，全面考察兩者之間的辯證關系。最后結合該地區金融業發展與經濟增長實際情況，在理論和實證兩個方面研究成果的基礎上提出協調江蘇省金融與經濟的政策建議。
關鍵詞：金融發展；經濟增長；多元線性回歸模型
本文在認識、歸納和總結國外金融發展與經濟增長理論與實際經驗的基礎上，對江蘇省經濟和金融的發展提供一個適度的實證，來關注其金融體系和經濟增長兩者之間的作用關系。通過經濟數據，對二者進行實證分析，全面考察江蘇省金融發展和經濟增長的內在聯系。
一、金融行業對經濟增長的影響
本文以江蘇省金融業發展與經濟增長的多年歷史數據為依據，對影響經濟增長的各種金融因素進行實證分析，從而衡量其對經濟增長的作用。以過去學者對經濟增長的研究成果為依據，可以把促進經濟增長的主要因素歸納為供給和結構。供給因素包括勞動力的增加、資本投入量的增加、國家注重教育所形成的勞動力素質的提高和投資于研發所形成的科學技術R（D資本的增加。結構因素指因為不同經濟部門間邊際生產率的差異或者需求結構變動所引起的人力、物力等所有資源的再配置效應，在本文選取金融業增加值作為分析指標，較為準確的反映出國民經濟中金融行業的發展變化。金融業增加值，即衡量國民經濟體系中金融業部門在一定時期內通過提供金融服務所創造的國民財富的價值總量。金融業增加值指標可反映出金融發展的絕對規模。[1]另一個與之相關的指標是金融業增加值比重，即金融業增加值與名義GDP的比重，該指標可以反映金融業發展的相對規模。
（一）散點圖分析
圖1 金融增加值與第三產業增加值散點圖 圖2 金融業增加值數與第三產業增加值散點圖
由上圖可知，金融業增加值與第三產業增加值之間存在近似直線的線性關系，隨著第三產業規模與數量的擴大，金融業增加值也在不斷上漲，而金融業增加值指數與第三產業增加值之間存在類似曲線的線性相關關系。
（二）回歸分析
下面以江蘇省1978年以來的經濟發展的各項指標為基礎所建立的經濟金融發展實證分析模型，模型中U1表示資金融業增加值/第三產業增加值，U2表示金融業增加值指數/第三產業增加值指數，U3代表金融業從業人員所占第三產業比重，GTI表示第三產業增加值，I表示金融業增加指數，GF表示金融業增加值。分別以這幾種變量對經濟增長的貢獻程度進行多元線性回歸分析。
其中Y代表GDP中金融業增加值（%），弧β、η分別代表U1、U2以及U3的產出彈性，常數“C”可以用來反映經濟增長中的技術進步程度。U1作為金融業增加值占第三產業增加值的比重，它能反映出金融行業發展在整個國民經濟體系中的絕對變動情況，該數值越大，說明金融行業的發展速度就越快，金融業具有明顯規模擴大的趨勢。U2表示金融業增加指數占第三產業增加指數的比重，該指標可以反映出金融行業整體發展在整個社會經濟體中的相對變動情況及其變化幅度與穩定情況。
利用上表所提供的數據可以對模型（1-1）進行多元線性回歸估計，得到如下估計模型：
回歸方程（1.3）中的偏相關系數1.09871表示GDP中金融業增加值對金融業增加值占第三產業增加值比重的彈性，0.09253表示GDP中金融業增加值對金融業增加指數占第三產業增加值比重的彈性。這兩個系數可以說明在江蘇省內的金融行業增加值對經濟增長均具有比較大的貢獻，0.84516表示GDP中金融業增加值對金融業從業人員占第三產從業人員比重的彈性。在該模型中，所有經濟變量的T檢驗值均超過2，說明具有統計顯著性。U1、U2和U3這三個解釋變量偏相關系數的大小說明金融業增加值對經濟增長的作用要強于勞動投入與增加指數。在回歸方程（1.4）中金融業增加值指數呈現出對第三產業增加值負相關的關系，說明為金融業的發展在整個國民經濟體系中存在結構不合理的情況。
二、金融發展對經濟增長的影響
（一）指標選取
下文在對江蘇金融發展與經濟增長的各項指標進行選取時，鑒于目前能夠收集得到的指標無法準確反映出江蘇省在經濟體制改革這一大背景之下的具體情況，另外江蘇省有些統計數據例如存款貨幣銀行總資產、央行國有資產總量等嚴重缺乏，統計標準不同時期口徑也不同。所以下文在分析是會對一部分指標加以適當變化。實證研究分析所選取的指標有兩大類分別為經濟增長指標和金融發展指標。
1.經濟增長指標
經濟增長過程具體表現有總產出及人均產出的持續增加，實物資本積累率增加、經濟結構優化、社會福利改善、投入產出效益提高等。
（1）國內生產總值GDP
在考察經濟發展的實證研究中，國內生產總值GDP是代表一個國家或地區經濟運行規模的比較具有代表性的指標，是頗為受關注的宏觀經濟統計數據。GDP增速越快表明經濟發展越快，增速越慢表明經濟發展越慢，GDP負增長表明經濟陷入衰退。
（2）人均實際國內生產總值指標GRE
為了能夠更加真實的反映出江蘇省的經濟發展水平并且考慮到江蘇省人口稠密的實際情況，只研究該地區的生產總值而忽視人均的數值無法達到準確的認識，所以，可以將該省的人均實際GDP作為計量標準并采取自然對數的形式加以處理，從而得出對該地區經濟增長的真實情況，即GRE=ln（人均實際GDP）。[2]
（3）實際國內生產總值年增長率指標GRG
鑒于江蘇統計年鑒給出的國內生產總值數據大多是名義GDP，該指標沒有考慮到物價水平和通貨膨脹率這的對國內生產總值統計結果的影響，所以本文選用江蘇在1990-2012年的實際國內生產總值值來衡量經濟增長，實際GDP可以由名義國內生產總值除以其平減指數得到，但由于各國國內生產總值的平減指數統計數據缺乏，而居民價格消費指數CPI容易查閱，所以本文選用名義國內生產總值GDP與居民價格消費指數CPI的比值來作為反映江蘇經濟增長具體情況的指標，即實際GDP年增長率GRG=名義GDP/CPI。
（二）金融發展指標
1.貸款余額指標LAON
金融機構貸款余額是用來衡量江蘇金融資產發展程度的指標，是指到某一節點時間為止，借款人尚未歸還放款機構的貸款總額。貸款總額是指截止到某一日以前商業銀行已經發放的貸款總和，表示企業向銀行舉債或融資的總額。所以貸款余額即指到企業會計期末尚未償還的貸款額，其中，尚未償還的貸款余額等于貸款總額扣除已償還的銀行貸款。近年來江蘇省的金融資產在多元化水平上有很大提高，因此本文將貸款余額作為是衡量江蘇省金融資產的一個重要方面。
2.金融相關率指標FIR
金融相關率（FIR）：是指在某一時間點上一國或地區所有金融資產價值與該地區經濟活動總量之比。該指標可以說明某一個區域的經濟貨幣化程度，麥金農在研究發展中國家的金融抑制與金融深化時提出了使用貨幣存量M2與GDP的比值作為衡量一國或地區的經濟貨幣化程度，但是由于在目前的數據統計的發展程度上難以計算出精確的M2，所以本文選擇把江蘇省內所有金融機構存貸款總額之和作為所有金融資產的價值，再除以GDP，從而得出反映金融發展綜合水平的金融相關率。FIR計算公式為（金融機構存款余額+金融機構貸款余額）/GDP。
3.金融效率指標SLR
金融體系的成熟與健全必須重視金融規模與金融效率的協調發展。效率在經濟上主要表現為就是投入-產出關系。所以金融效率就是金融機構的投入-產出關系，用來測度金融部門對經濟增長的貢獻程度。鑒于江蘇省乃至整個中國都長期處于計劃經濟體制之下而且國有經濟在整個國民經濟體系中占主導地位，所以本文以江蘇省金融機構的各項存款與貸款之比[3]（SLR=金融機構存款余額/金融機構貸款余額）來反映金融機構的運行效率，考察其是否把所吸收的儲蓄有效地從轉化為投資投入到國民經濟的生產中去。
4.證券市場發展程度指標DSM
近年來江蘇省尤其是蘇南地區在發展金融的過程中規模逐漸擴大，企業的籌資渠道與籌資方式也在不斷地拓寬。大量企業選擇在金融市場上購買資金需求單位所發行的有價證券（如商業票據、債券等）的直接融資的方式來籌措資金，因為這種籌資方式對投資者來說收益較高，成本相對較低，所以江蘇省的有價證券市場發展迅猛，資產證券化程度對經濟發展的影響作用越來越大。處于對江蘇省債券融資規模較小的考慮，選擇用股票籌資額占GDP的比重來反映江蘇金融證券化的程度，即DSM=股票籌資總額/國內生產總值GDP。
三、多元線性回歸分析
針對貸款余額LOAN、金融相關率FIR的單因素回歸分析如下：
由上表可知，在滯后一期的情況下，貸款額LOAN拒絕原假設的概率為0.00776，小于0.1的臨界值，所以貸款額LOAN是增加國內生產總值GDP的格蘭杰原因，并且國內生產總值GDP不是貸款額LOAN格蘭杰原因的概率為0.0024，也小于0.1的臨界值，因此，經濟發展與貸款額互為格蘭杰成因。金融相關率也分別以0.00166、0.0034的概率拒絕原假設，但是無法拒絕金融相關率不是經濟增長指標GRE、GRE的格蘭杰原因，因此金融相關率與經濟增長指標GRG、GRE存在單向因果關系。
根據以上所有選取的金融類指標的，可設計出如下的多元線性回歸模型：
GRG/GRE=a0+a1FIRt+a2SLRt+a3DSMt+ξt（1-5）
在上述模型中。GRG與GRE是以不同的計量方法而得出的經濟增長指標，FIR為金融相關比率，SLR代表金融中介效率，這兩個指標可以綜合反映江蘇省的金融發展情況，DSM是證券市場發展程度的指標，此模型中主要指股票市場的發展概況，ξ表示隨機擾動項。
利用上表所提供的數據可以對模型（1-5）進行估計，得到如下估計模型：
四、實證分析結論
從單因素的回歸分析可以看出貸款余額（LOAN）與GDP存在因果關系，金融相關率（FIR）與經濟增長指標GRG、GRE均存在因果關系。這一實證分析的結果表明江蘇金融發展與經濟增長兩者之間存在正向相互促進效應。
從多因素的回歸分析可以看出經濟增長與三種金融指標之間的內在關系，具體分析如下：
1.江蘇省的金融相關率FIR與經濟增長指標GRG、GRE之間存在正相關關系，說明江蘇省金融行業發展程度越高，則經濟增長速度就越快，從這個層面上來說江蘇金融行業的發展加快了經濟增長。分析其原因，一是因為江蘇目前經濟發展的結構單一，大量企業對以銀行為代表金融機構的依賴性強烈，所以金融機構存貸款數量的增加對經濟增長的作用非常顯著；另一方面，如果區域性的金融機構有足夠的經濟實力為本地區經濟的發展提供雄厚的資金支持，這就有利于區域經濟的成長，進而產生規模遞增效應。
2.江蘇的金融中介效率與不同經濟增長指標呈現出了不同的相關性，一方面說明金融中介效率是促進經濟增長的有力因素，另一方面也說明江蘇金融效率存在不足。金融中介效率即為金融機構的資金投放于運行的效率，金融機構的運行效率越高，對經濟的促進作用就會越明顯，因為金融中介效率在代表了金融機構將儲蓄轉化為投資的效率，轉化率越高就意味著金融機構將會把更多的存款或者閑置資金投放到股票、債券、基金等證券市場上，以此來激活整個市場。
3.江蘇省證券市場的運行對經濟增長的貢獻不明顯，甚至呈現負相關，即證券市場對江蘇經濟增長促進作用十分有限。究其原因，主要是有價證券的價格受到多種非經濟因素的干擾，如心理預期、股價操作等，再加上證券市場監管不力、透明度低，導致江蘇證券市場發展不成熟。此外某些上市公司通過資本市場而籌集的資金并非用于生產性的項目，而是轉為他用，制約了證券市場發展對經濟增長促進作用的發揮，無法顯現證券市場在協調配置金融資源方面的作用。因此，與發達國家相比，江蘇證券市場發展較為滯后。
五、協調江蘇金融發展與經濟增長政策建議
（一）增加江蘇金融體系內非國有金融機構的比例
江蘇金融業總體規模的發展與增加值比重的提高對經濟增長有著積極地推動作用，但是金融業增加值指數對地區經濟增長出現了阻礙經濟增長的不利影響，這一結果表明江蘇金融結構的發展存在問題。國家或地區在發展經濟、調整或改進產業結構的過程中除了要長期保持對金融行業增加值的投入與穩步增長，更應該加強對金融發展整體規模與結構的重視。雖然在近些年來江蘇憑借優越的地理位置與國內金融中心上海的輻射，金融業整體發展迅速，但是在發展過程中也出現了地區差異顯著、金融結構過于單一等問題。就省內發展來看，蘇南和蘇北金融發展程度就存在嚴重的不平衡：以蘇州、無錫、常州為代表的蘇南地區已經形成了以中國人民銀行為領導，國有商業銀行為主體，非銀行、外資金融機構并存和分工協作的金融體系，而且具有期貨、期權、保單等豐富的金融工具。而蘇北地區卻金融產品種類少，金融組織結構單一，除國有商業銀行、城市商業銀行和農村信用合作社外，其他非國有類型金融機構如信托投資公司、基金管理公司等則較少在蘇北地區開設營業點。
江蘇目前的政策性銀行，國有商業銀行，國有控股的保險、信托、證券等行業的非銀行金融機構在整個金融業中占有非常高的比重，已經造成國有金融成分在金融體系中的壟斷局面，只有打破這種壟斷局面，降低國有金融成分的比重，提高股份制商業銀行、信托投資公司等非國有金融機構的比重并且逐步放松金融管制，降低銀行業進入壁壘以解決當下中小企業、民營經濟與農村的金融需求困境，才能起到改善江蘇金融結構，優化金融體系的效果。
（二）合理發展資本市場，提高直接融資的份額
由具體金融發展指標對經濟增長指標影響的數據分析結果可知目前江蘇省資本市場（如股票、債券交易市場）發展所產生的影響沒有能夠起到優化的效用，甚至還表現出阻礙經濟發展的反作用。但是縱觀多個發達國家金融市場的發展可知成熟、多層次資本市場與其他金融市場相比具有高效配置金融資源的絕對優勢：首先企業可以通過資本市場籌集到足夠的資金，保證企業在成長過程中獲得所需的人力、物力資源；其次資本市場價格的波動性特點，也時刻激勵著企業更加謹慎地經營，使得企業不但注重眼前的利益，還對企業的可持續發展進行科學合理的安排與規劃；而且資本市場高效配置金融資源的優勢可將大量資金流向發展前景廣闊的優質企業，利于這些企業擴大規模和提高生產率，從而發展經濟。所以資本市場可以作為江蘇金融發展的潛在有利因素。
目前江蘇地區整體金融資本市場普遍存在著資本證券化率較低，上市公司與資本市場沒有做到資金流與信息流的有效整合，該省在國民經濟體系中的經濟地位與上市公司質量不相適應，企業直接融資比重偏低而股權融資比例偏高以及大型企業地區分布不均衡等問題，嚴重阻礙經濟總量的增長速度。
針對以上問題，首先江蘇各大上市企業應該突破經濟體制和限制政策的阻礙，完善并發展資本市場的功能，建立起融通資金、分散風險、高效配置資源、加快產業結構轉型等功能完善的長期資本市場體系，使得政府機構、工商企業、房地產經營商等資金的需求者都能夠參與投融資活動，為長期金融市場的發展注入活力。其次應改善上市公司質量，建立完善的企業制度。對待品質優良或發展前景廣闊的上市公司，政府要實行適度的優惠政策扶持，鼓勵并提高其研究開發的投入力度，加快優勢企業的創新步伐與跨越式發展，建立創新機制，實現研究成果與經濟發展需求的相互配合并促進地區產業結構的改善。再次應建立層次分明的資本市場體系，提升企業（尤其是非國有企業）的直接融資比重，促進企業融資渠道的多元化進程，實現江蘇省資本市場全面發展。最后，省內各地區還要加快培育上市公司后備軍，推動更多具有發展潛力的企業上市，尤其是上市公司數量偏小，經濟也較為落后的蘇中、蘇北地區。
（三）注重金融安全與金融中介運行效率
金融安全最主要考慮的問題是金融業的穩定，要求對一切可能危及金融發展安全的因素實習規避，但是金融效率更加重視各種金融資源配置優化，金融資源配置最優化表現為經濟體創造的實際價值，金融安全與效率屬于金融發展的兩個不同方面，二者的目的均是通過優化配置金融資源，促進資金融通并且造福于整個社會。因此，只有同時兼顧金融發展過程中的安全與效率，江蘇金融發展與經濟增長才能面對金融全球化的挑戰，實現金融業高速、穩健的發展。
對金融安全與效率的重視并不表示二者的平衡或對等。因為對金融的監管是伴隨交易規模的擴張與速度的加快而不斷變化的，對應各個發展階段都有與之相對應的監督、管理理念。一般來說金融發展要經歷三個時期，一是本地金融市場時期，二是國際金融市場取代本地金融市場時期，三是全球化國際金融交易市場取代國際金融市場時期。同時，對于金融監管的理念也因而發生變化，從一開始只立足于安全這一監管目標，到發展為以金融經濟資源配置高效為追求的理念，再到以增強本國各大類金融機構綜合實力為首要考慮因素的現代監管理念。金融機構綜合實力的提高，應該在保證提高金融運行效率的同時，重視金融發展的安全。面對經濟、金融全球化的激烈競爭，只有秉承效率優先、同時兼顧金融安全這一理念，江蘇的金融發展才能在保持金融秩序安全穩定的基礎上，提升其在國內外金融市場上的競爭力，實現江蘇金融發展現代化。（作者單位：云南師范大學經濟與管理學院）
參考文獻：
[1] 嚴忠.計量經濟學[M].中國科學技術大學出版社，2005年223-345
[關鍵詞] 金融中介經濟增長協整格蘭杰檢驗
一、引言
美國次貸危機引發的全球金融危機日趨惡化,已經由金融層面逐漸深入到實體經濟,對各國經濟增長均造成了明顯的負面影響。目前在各國的政府的前期一系列經濟刺激政策措施的影響下,各國經濟出現復蘇,但是進程十分緩慢。而我國經濟在4萬億的政府投資刺激下,經濟增速下滑較快扭轉,經濟回升勢頭不斷鞏固,整體向好態勢比較明顯。根據國家統計局初步測算,今年前三季度,我國國內生產總值(GDP)217817億元,按可比價格計算,同比增長7.7%,比上半年加快0.6個百分點。 江蘇經濟總量比較大,經濟社會發展水平比較高,經濟外向度也比較高,江蘇能否保持經濟平穩較快發展,對全國大局有著重要意義。因此研究江蘇省金融中介和經濟增長的關系顯得尤為重要。目前關于我國金融中介發展與經濟增長關系的研究很多,但主要集中在以下三個方面:一是把中國視為整體,分析中國金融中介發展與經濟增長的相關關系;二是以某省或地區作為研究對象,分析該地區的金融中介發展與經濟增長的關系;三是以中國各地區為研究對象,分析各地區間的差異,從而深入揭示金融中介發展與經濟增長的內在關系。本文是研究的第二方面,在江蘇省金融中介與經濟增長的關系方面作實證分析,尋找兩者關系,并給出相關政策建議。
二、數據、指標選擇與計量模型的設定
1.數據和指標的選擇
本文的數據來源于文中的基礎數據均來自各年《中國統計年鑒》、《中國金融統計》以及江蘇省的統計年鑒,并根據計算整理得出,樣本年限從1995年到2007年。并且對所有數據進行對數處理。使用Eviews5.0軟件進行分析。
(1)本文選取的金融中介指標
第一,金融中介的規模指標SCAIND。對于金融中介規模的測度應該用金融資產值/GDP來衡量,但由于數據難以獲得,我們采用一個替代指標。在替代指標的選擇上,多數學者均采用貸款總量/GDP,但這一指標不如存款總量/GDP準確,原因在于,目前在我國,銀行各營業部僅具有吸收存款功能,沒有貸款權限,尤其是各縣級營業部,所以用存款總量/GDP更能反映金融中介規模。這一選擇方法與Genevieve Boyreau-Debray(2003)相一致。這一指標不僅可以反映金融中介經營規模的擴大,還可以反映資金供給在國民經濟中的重要性。
第二,金融中介結構指標STRIND。這里定義的中介結構主要從所有制上來劃分,用來衡量國有金融中介與非國有金融中介之間的變動狀況,我們將其可定義為非國有金融資產對金融中介資產的比率,同樣由于數據上的不可直接獲得性,我們采用“1-國有銀行貸款金融中介貸款總額”的計算方式得到非國有金融資產對金融中介資產的比率。它說明了隨著金融中介的發展,非國有金融機構資產占所有金融機構資產的比重的變化情況。該值的增加,可以說明與國有金融中介相競爭的金融中介主體(至少在總量上)在不斷增加,在市場中,國有中介與非國有中介的競爭程度在加劇。因而,這一指標不僅說明金融結構的變動趨勢,而且更反映了金融中介的競爭程度。
第三,金融中介效率指標SLIND。金融中介的效率主要包括運營效率和配置效率。金融中介效率包括運行效率和配置效率。運行效率是指銀行體系中以最小的消耗動員盡可能多的儲蓄資金 。一般說來,對于儲蓄動員的資源成本,可以用存貸利差和各項經營費用作近似表示。但Demirguc-Kunt和Levine(1996)指出“增加生產率投資可能提高間接費用成本”,因此非常低的間接費用成本可能表明在提供較優的銀行服務上的競爭不足和投資不足,所以間接費用成本不是效率確切明顯的度量。而且,由于我國的利率水平與管理費用是行政定價,同時管理費用數據不易獲得,因而,用存貸利差和一般管理費用來表示運行效率的方法不易適用。所以在本文中不采用該指標。配置效率是指銀行將資金盈余部門的資金轉化為貸款的效率。在它的度量上,我們選用存貸比表示,即金融機構貸款余額和金融機構存款余額之比,它表示金融中介調度分配社會資源的能力。
(2)本文選取的經濟增長指標
我們選擇人均GDP作為衡量經濟增長的指標變量,考慮到通貨膨脹的影響,本文使用江蘇省商品零售價格指數(1978年=100)對GDP進行折實,另外為了消除人口規模因素對GDP的影響,最終選擇以人均實際國內生產總值PRGDP作為經濟增長指標。
2.計量模型的設定
傳統的計量方法是從先驗的經濟理論出發設定OLS結構模型,再由數據估計模型所包含的參數,這種方法對先驗的經濟理論具有很強的依賴性。本文采用的VAR方法是以數據為出發點,通過對數據的分析來找出各變量之間可能存在的關系。這就能使們能更客觀的對金融發展與經濟增長之間的關系進行一個考證。同時VAR模型較單方程具有更高的可考性,在處理諸如本文所用的時間序列變量上更有利。因此我們選擇在多變量VAR系統中進行金融中介發展與經濟增長之間關系的分析。一個p階VAR模型可以表述為:
其中,yt是k維內生變量向量,是d維外生變量向量,是信息向量,T是樣本個數。經過變形我們就可以得到向量誤差修正模型VECM,表示為:
其中
由于經過一階差分的內生變量向量中各序列都是平穩的,因此如果構成的各變量都是I(0)時,才能保證 是平穩過程。因此可得系數矩陣的秩滿足0
三、實證檢驗過程及結果
我們將各個變量序列進行對數化處理,得到新的數列SCAIND1、STRIND1、SLIND1、PRGDP1。
1.單位根檢驗
由于我們所選用的指標變量有可能是非平穩的,具有時間趨勢,因此我們對變量進行協整分析之前,首先需要對變量的平穩性作檢驗,只有變量在t階平穩(I(t))的條件下,才能進行協整分析。本文用ADF(Augmented Dickey一Fuller)單位根檢驗方法來檢驗變量SCAIND1、STRIND1、SLIND1、PRGDP1序列的平穩性。檢驗結果如下表1所示:
注:(1)單位根檢驗值的方程為包括常數和趨勢項方程,且解釋變量的滯后項數為0。樣本區間為1995-2007。(2)表示變量的二階差分。(3)*、**、***分別表示檢驗值小于1%、5%、10%的置信水平下的臨界值。
從表1中前三列可以看出,在數據原始序列水平上,所有的檢驗結果均沒有拒絕有單位根的假設,因此,可以認為SCAIND1、STRIND1、SLIND1、PRGDP1、均是非平穩的時間序列。而從后三列可以看出,經過二階差分后均拒絕原假設,表明差分變量是平穩的。于是,我們認為上述4個變量序列是二階單整的。對于這些非平穩的經濟變量不能采用傳統的線性回歸分析方法檢驗它們之間的相關性,而應采用協整方法進行檢驗分析,同時它們也符合協整的同階單整的前提條件。
2.協整檢驗
協整檢驗從分析時間序列的非平穩性入手,來探求非平穩變量間蘊含的長期均衡關系。本文采用Engle和Granger(1987)提出的方法來檢驗金融中介發展變量SCAIND1、STRIND1、SLIND1與經濟增長變量PRGDP1、NOIND1之間的兩兩變量之間的協整關系。這種協整檢驗方法是對回歸方程的殘差進行單位根檢驗,因此,檢驗一組變量(因變量和解釋變量)之間是否存在協整關系等價于檢驗回歸方程的殘差序列是否是一個平穩序列。這樣我們有五組變量進行檢驗。前面已經檢驗了上述變量序列都是I(2)的,由此可直接檢驗變量之間的協整關系,檢驗結果見下表2:
注:殘差序列臨界值均表示檢驗值小于1%的置信水平下的臨界值。
從表2中我們可以看出從表中的檢驗結果顯示,江蘇省經濟增長指標PRGDP與金融中介結構指標STRIND是協整的,或者說這兩個變量之間存在長期均衡關系。
3.建立ECM模型
因為江蘇省經濟增長指標PRGDP與金融中介結構指標STRIND是協整的,所以對它們建立誤差修正模型ECM,回歸的結果如下: (1)
R2=0.338274,DW=0.786744
回歸結果表明,非國有金融資產對金融中介資產的比率的短期變動對人均實際GDP存在正向影響,每年實際發生的人均GDP與其長期均衡值的偏值中的3.2464%被修正。
4.Granger因果關系檢驗
由于協整分析只是幫助我們分析變量之間是否存在長期均衡的比例關系,但沒有對這些變量之間的因果關系進行說明,為了說明這種因果關系,我們需要用Granger檢驗來進一步驗證。由于4個變量序列都是二階單整的,所以對二階差分后的序列進行Granger檢驗。檢驗結果如下表3
結果證明,人均實際GDP是非國有金融資產對金融中介資產的比率的Granger原因,而非國有金融資產對金融中介資產的比率不是人均實際GDP的Granger原因。
四、結論和建議
通過上述協整檢驗和葛蘭杰因果檢驗,我們大體可以分析出江蘇省經濟增長與金融發展之間的長期變動關系和變動因果。我們對PRGDP與SCAIND、SLIND、STRIND之間的關系進行論述經濟增長與金融中介發展之間的關系。從協整分析中我們可以看出只有非國有金融資產對金融中介資產的比率STRIND和人均實際GDP即PRGDP1之間存在長期穩定的均衡比例關系。其數學表達式見上式(1),從數據中我們發現非國有金融資產對金融中介資產的比率的短期變動對人均實際GDP存在正向影響關系。具體變動的因果從表3中可以看出。總的看來,金融發展無論是從金融發展規模上,還是貸款量,或是金融機構結構上對經濟增長沒有構成成因,相反卻是江蘇省的經濟增長導致了金融結構調整。這間接說明了江蘇省經濟的高速增長,導致存款規模在GDP中的比重增速下降,同時也使得惜貸現象和資金外流現象發生。具體分析產生這種情況的深層原因,本文認為是江蘇省經濟高速增長帶來的經濟增長收益,并未被完全吸收轉化為經濟再度增長的動力。
首先,從表面上看,雖然存款與GDP之比呈上升趨勢,但是從增長速度上呈穩中有降的趨勢,尤其自2002年以來更是明顯下降,見圖1。這里的部分原因是由于金融市場發展和金融工具多樣化引起的,金融工具不再只局限于銀行存款這一類,但也有可能是因為有社會閑散資金未被金融系統充分集中利用或發生向外省轉移以謀求更高收益。
第二,從圖2來看,江蘇省非國有金融資產對金融中介資產的比率處于穩中有升的趨勢,而對比圖4來看,江蘇省人均GDP始終處于上升趨勢。江蘇省隨著金融中介的發展,非國有金融機構資產占所有金融機構資產的比重的穩中有升,可以說明與國有金融中介相競爭的金融中介主體(至少在總量上)在不斷增加,在市場中,國有中介與非國有中介的競爭程度在加劇。人均實際GDP是非國有金融資產對金融中介資產的比率的Granger原因,而非國有金融資產對金融中介資產的比率不是人均實際GDP的Granger原因。這說明了江蘇省的金融中介對經濟增長的作用不是很明顯,而經濟的增長卻優化了金融中介結構。這也說明了金融體制改革相對滯后,金融體系的效率不高等制約因素的存在,在一定程度上阻礙了金融中介發展對江蘇經濟增長的促進作用。理論上講,金融發展與經濟增長的關系很直觀:在非完美的經濟中,金融發展提供了一些有用的服務,如:動員儲蓄,分散風險,將儲蓄轉化為投資,監督經理人等。通過發揮這些功能,金融發展對經濟增長有促進作用。但是beck,levine (2004)指出:銀行通過配置資源來提高儲蓄回報率,但銀行的發展可能會降低儲蓄率。如果在儲蓄和投資之間有足夠大的外部性,那么銀行的發展可能會減緩經濟長期增長。levine (2002)指出銀行發展阻礙經濟增長的三個原因。首先,銀行可能會與影響力較大的公司有關,這種影響可能為負。其次,銀行偏好謹慎的特性可能會阻礙企業創新。第三,銀行的能力與企業的管治高度相關。不僅銀行機構發展對經濟增長有負效應,股票市場發展也阻礙經濟增長。所以必須首先優化金融中介的規模、結構和效率,才會促進經濟持續增長。
第三,從圖3來看,表現在存貸比的下降上。存貸比的下降,可能是由兩個方面引起,一是由于政府宏觀政策緊縮,二是因為銀行資金向外部轉移的結果。但是進一步分析,經濟政策是隨經濟波動而呈周期性波動,但自上世紀90年代來幾經開放與緊縮,但存貸比卻是年年下降,這就從另一方面說明了,90年代江蘇省金融機構中資金向外轉移是實在發生的。但是進入21世紀以后,江蘇省的存貸比卻出現小幅上下波動,這又從一定程度上與政府的宏觀政策調控有關。
總之,本文只是通過現有的數據對江蘇省金融中介發展與經濟增長的關系做出簡單的數據分析,關于金融中介的發展對經濟增長的實際促進作用如何,這種作用是否可以精確的進行量化,還是仍然值得分析研究的。相信隨著我國金融機構改革的進一步深化,金融體系的進一步完善和健全,金融機構的進一步發展和壯大,相關的問題將值得更深層次的研究和探討。
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關鍵詞：國際金融中心；經濟金融評價指標；評估指標體系
文章編號：1003－4625（2007）06－0039－03中圖分類號：F831文獻標識碼：A
一、文獻綜述
國際金融中心一般被定義為金融機構和金融市場聚集、有實質性的金融活動發生的城市。金融中心一般體現為金融機構高度集中的大都市區，聚集了主要的銀行、證券公司、證券交易所、大量的基金和保險公司。在這個核心功能的周圍又圍繞著大量的支持業，如會計、律師、信息出售商和出版商等。金融中心金融活動形式多樣，金融產業高度發展。
構建國際金融中心的評估指標體系對于度量和評估現有的國際金融中心,預測其發展潛力,以及判別新的國際金融中心的產生都是非常有用的。然而目前這方面的研究數量有限。80年代，H.C.Reed在《The preeminence of International Financial Markers》中采用層級分析法對金融中心分層次，并分別證明各層次的重要因素。之后，隨著計量方法與經濟理論的發展，許多外國學者也于此作出了有益的嘗試。國內，楊再斌等人的《上海國際金融中心建設條件的量化研究》從歷史角度出發，分析了國際金融中心形成的基本條件，提出建設國際金融中心應該具有城市微觀條件、 國家宏觀條件、周邊外邊環境等三大類。張澤慧總結了國際金融中心所普遍具有的特征，綜合了各家的研究成果，從而提出了包括金融機構數量，金融部門產值，金融市場規模等一系列評價金融中心的指標。胡堅等在《國際金融中心評估指標體系的構建》一文中選定了具體的金融中心評估指標，并且建立了相關的回歸模型，對于上海作出了實證的分析。
本文擬在已有的研究基礎上，對于一些比較重要的經濟指標、金融指標作出實證檢驗，驗證這些指標與國際金融中心的相關性，以及這些指標對國際金融中心的評估價值。
二、對幾個條件的實證分析
（一）國家的選擇
一般認為，全球的國際金融中心大致有40個之多。根據國際金融中心的功能，采用主流的標準始點法對這四十多個國際金融中心進行分類如下：
在國家數據可獲得性的前提下，本文盡量覆蓋到國際金融中心的各個類別，最終從以上國家中選用了18個金融中心：東京，倫敦，紐約，巴黎，法蘭克福，香港，新加坡，米蘭，多倫多，馬德里，墨西哥城，馬尼拉，墨爾本，漢城，阿姆斯特丹，開羅，雅加達，吉隆坡。為了比較的需要，同時隨機選取了6個非金融中心的國家：孟加拉國，印度，羅馬尼亞，俄羅斯聯邦，泰國，波蘭。
（二）評價指標的選擇
評價國際金融中心的指標很多,如國內金融機構數量，所在城市金融從業人數，金融部門產值，外匯市場交易量，國家的國際競爭力等等。從國際金融中心的歷史研究來看，國際金融中心通常具有這樣幾大特征：
1.大量聚集的金融機構。1994年2月,倫敦就擁有520家外國銀行和173家外國證券公司,全世界最大的200家銀行就有190多家在倫敦設有分支機構。香港在2003年4月時,就擁有本地銀行53家、外國銀行126家、保險公司191家、證券機構639家。新加坡在2001年12月時就擁有本國銀行8家、外國銀行125家、保險公司151家、證券機構81家。具體的評價指標有：所在城市外國銀行和金融機構數量，外資銀行占銀行總數的比率，外國銀行和金融機構在金融中心總部數量等等。
2.發達的金融市場。除記賬式的國際金融中心外,大部分國際金融中心都有完善的金融市場體系與較大的金融市場交易量。2003年初,倫敦的股票市場總市值為17000多億美元,紐約股票市場總市值超過了85400多億美元。具體的評價指標有市場交易規模，證券交易股票市值，國內上市公司數量等。
3.強大的經濟基礎。這點對金融中心形成具有決定性作用，從倫敦、紐約的發展歷史就可以看出。具體的評價指標有GDP值， GDP增長率，投資總額，投資比率= 投資額/GDP等。
4.良好的政治和法制環境。政治環境是否穩定，法律環境是否良好，影響著投資者的信心。良好的外部環境可以減少不確定性，維護投資者利益。瑞士和貝魯特的例子可以說明外部環境的作用。具體的評價指標有：健全的貨幣(用本幣發行的國際債權數量)， 國際競爭力GCR ，國家政治風險ICRG等。
5.人力資本。金融行業知識密度很高,人力資本是金融業的核心要素。例如，倫敦金融城占地面積略大于1平方英里,常住居民5000多人,白天人口卻有20多萬,其中一半以上直接從事金融業。具體的評價指標有：金融中心從業人員數量，金融從業人員的熟練程度(從業年限)， 從業人數占城市人口比重等。
6.有利的地理位置優勢。有利的地理位置比如說理想的時區，是客觀的國際金融中心條件。比如說當倫敦和紐約兩個較早并且重要的金融中心確定下來之后,東京、香港、新加坡等地正好填補倫敦和紐約之間的時區空白, 使得這三大地區的營業時間能首尾相接,形成全球不間斷的交易網絡。不過這個特點沒有找到很好的量化指標，更多的是一種定性的判斷。
7.良好的基礎設施建設。金融行業對電訊設施的依賴程度很高。特別是隨著電話銀行、網上銀行業務的興起，電訊服務的費用與質量和可靠性對于金融業的發展顯得尤為重要。另外,金融中心除了有巨大的信息流、資金流以外,通常還有巨大的人流和物流。因此,除了要有良好的電訊設施外,還必須有便利的交通。具體的評價指標有電訊服務業產值等。
8.金融信息高度集中。金融業對于信息的敏感度很高。如果一個地方靠近信息源，可以盡快獲得大量有用信息的話，這個地方就比較容易成為金融中心。這也是許多國家的首都成為金融中心的原因之一。評價指標有交易成本等，但是不好量化。
由上述國際金融中心的特征分析可見：評估國際金融中心是一個復雜的過程，許多因素都對此有影響和關系。更為復雜的是，許多指標不好量化，或者數據難以找到。胡堅等研究了國際金融中心指標評價體系，提出了以下22個可量化指標：(1)GDP增長率；(2)投資比率=投資額PGDP；(3)金融部門產值PGDP；(4)金融創新數量；(5)銀行等金融機構的資產總額；(6)銀行等金融機構的負債總額；(7)金融業的電子化程度；(8)金融的穩定性：主要相關國的短期利率變動；主要相關國的匯率變動；主要相關國與本地有關的貿易政策變動；主要相關國的股市股價變動；主要相關國對本地投資的變動；(9)金融從業人員占全部就業人員的比例；(10)外資銀行占銀行總數的比例；(11)銀行等金融機構外幣存款與本幣之比；(12)銀行等金融機構海外存款與存款之比；(13)外匯市場日均交易量；(14)外匯自由兌換程度；(15)國際資本流入量；(16)國際資本流出量；(17)金融市場的種類；(18)金融市場絕對容量；(18)金融市場相對容量。
本文暫且只考慮經濟因素與金融因素，本著易量化，數據易獲得，高度相關的原則，在胡堅等人的研究成果上，選擇了以下具體指標：（1）GDP增長率；（2）投資率；（3）金融部門產值貢獻率；（4）股票交易額／GDP。
（三）選定國家指標數據面板值
（四）圖形分析
選用幾個最發達的金融中心（東京，倫敦，紐約，巴黎，法蘭克福，香港，新加坡）與非金融中心作比較，得到以下結果：
GDP增長率與投資率表達的是一種經濟增長的潛力。從圖中可以看出，金融中心的GDP增長率與投資率比較接近，曲線比較平緩，同時其數值不太大；而非金融中心的GDP增長率與投資率各個國家間有較大差異，有些國家有較高的增長率，而一些國家增長率較低。這可以理解為，金融中心一般已有較大的經濟存量，因此GDP保持平穩增長，其增長速度并不快；非金融中心的經濟存量較小，其經濟發展速度因國而異。從圖中可以看出，中心與非中心在GDP增長速度與投資率上差別不大。
金融部門產值貢獻率與股票交易額/GDP這兩個指標反映的是金融產業的發展程度。從圖中可以看出，金融中心的指標值明顯高于非金融中心。這是否意味著這兩個指標對于評價金融中心具有明顯的意義呢？如果是的話，這兩個指標的相對重要性又是怎樣呢?為了解決這個問題，下面運用spss對以上四個指標進行logit 回歸。
（五）計量分析
將上文中選定的18個金融中心按功能類別分別回歸。Y為因變量，x1為GDP增長率，x2為投資率，x3為金融部門產值貢獻率，x4為股票交易額/GDP。
1.Y 對x1x2x3x4同時回歸。結果如下：
可見，同時考慮四個因素時，可以得到百分百的判別正確率，同時Nagelkerke Rsquare為1。所以這四個指標作為一個整體是有其指示作用的。
2.從上面每個類別中隨機選取一些國家。使Y對x1、x2、x3、x4分別回歸。結果如下：
Y對x1回歸的percentage correct 為54.5%，同時Nagelkerke Rsquare為0.01。這說明GDP增長率對于評估金融中心意義不大。Y對x2回歸的percentage correct 為54.5%，同時Nagelkerke Rsquare為0.02。這說明投資率與是否金融中心也沒有太大直接關系。Y對x3回歸的percentage correct 為87.9%，同時Nagelkerke Rsquare為0.61。這說明金融部門產值貢獻率與是否金融中心直接相關，而且相關度較高，是一個比較重要的指標。但是同時金融中心也不能完全憑借金融部門產值貢獻率來判斷。Y對x4回歸percentage correct 為100%，同時Nagelkerke Rsquare為1。這說明股票交易額/GDP的比值與是否金融中心高度相關。這也是與實際情況吻合的，金融產業發達的國家基本都有較發達的股票市場，股票交易額通常較大。
3.以上所有的回歸結果中，變量的wald檢驗都沒有通過，說明logY 對x1x2x3x4 不存在顯著的線性關系。因此，此模型只能用來檢驗x1x2x3x4對Y的判別作用，這可以用percentage correct是否改進來判別。
三、結論
金融中心的存在不僅在于其經濟體的強大程度，以及當地寬松的制度環境。 也許其重點更在于金融中心應該有能力提供金融的專業化服務,并且具有完備的金融市場，使金融機構在金融中心所在地可以獲取在其他地方不能獲取的利益。因此，一國要想擁有國際金融中心的地位，應當特別重視金融業的發展。一方面大力發展金融產業，提高金融部門產值的貢獻率；另一方面同時發展金融市場，完善股票市場，提高金融市場容量。
參考文獻：
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[關鍵詞]經濟增長 財政支出 VAR模型
區域經濟增長取決于不同的經濟條件，其中一個重要的共性條件就是金融與財政所帶來的資本積累。金融發展和財政支出在經濟發展過程中發揮著吸納資金和配置資金的作用，能否充分吸納社會閑置資金及有效配置資金是財政金融是否有效支持經濟增長的關鍵。目前,國內對財政支出金融發展的研究主要是采用了實證研究,而其理論研究基本上是西方財政金融理論在我國的運用和演化。本文以廣西經濟環境為研究背景，通過實證分析驗證廣西財政金融對經濟增長的影響。
一﹑研究設計
（1）樣本的選取和數據來源
考慮到調查樣本的代表性和可獲得性，本文用國民生產總值GDP來表示經濟的增長；從當前廣西金融發展水平來看，金融支持經濟的增長主要還是通過信貸途徑，故用全區金融機構年末貸款總余額來表示；用財政支出總額來衡量財政支出對經濟增長作用的指標。
各指標來源于1978—2010年《廣西統計年鑒》和《廣西金融統計年鑒》的年度數據作為樣本。為了剔除價格的影響因素，所有的數據均除以了居民消費價格總指數而得到實際值。同時為了避免數據的劇烈波動，對GDP、金融機構年末貸款總余額（X1）、財政支出總額（FE）進行了對數化處理，得到相應的指標LGDP、LX1和LFE，相關數據的處理主要使用EViews6.0分析軟件。
二、實證分析
（1）單位根檢驗。我們需要對時間序列數據的平穩性進行檢驗，在時間序列分析中為避免出現虛假回歸而造成結論無效，常用的是擴展的Dickey-Fuller（ADF）單位根檢驗。本文采用ADF檢驗，檢驗式為：
yt=c+αt+ρyt-1+ +ut
其中，yt是待檢驗的時間序列，c是常數項，t為時間趨勢，k是滯后期，ut是隨機誤差項。原假設是H0：ρ=0，備擇假設是H1：ρ
在對實際生產總值（LGDP）, 實際金融機構年末貸款總余額(LX1)，實際財政支出總額(LFE)水平值進行檢驗時，發現結果并未拒絕原假設，由此可知這三個變量均存在著單位根。進而對三個變量進行一階差分后，則ADF檢驗結果顯示LX1，LFE,LGDP均拒絕原假設，是一階單整，具體檢驗結果如表一所示。
（2）協整檢驗
協整檢驗的思路即:如果變量之間的某種線性組合是平穩的,則隨機變量的非平穩的時間序列是同階單整的,即變量之間的關系可能是協整關系,否則就不存在協整關系"我們一般用兩種方法來檢驗變量之間的協整關系,分別是特征根跡檢驗和最大特征值檢驗"本文中采用的Johansen極大類似值估計法。
在實際生產總值（LGDP）, 實際金融機構年末貸款總余額(LX1)，實際財政支出總額(LFE)為一階差分平穩的基礎上，本文采用johansen協整檢驗，以檢驗在三個變量之間是否存在長期穩定的某種關系，檢驗結果見表2所示。
Johansen協整檢驗的經統計量和最大特征值統計量檢驗均顯示，三個變量LGDP,LX1，LFE之間存在顯著的協整關系，其協整方程為：
LGDP=3905.35+0.85872LX1+0.070924LFE
6.39600 16.43888 1.227709
R2 =0.996898 F= 482.8931 DW= 1.6531
由回歸結果可知，在1978年期間，對經濟增長相對具有較大正向作用的是金融機構，因為方程中系數是0.85，表明金融機構貸款每增加1%，GDP增加0.85%。財政支出對經濟的增長起正向的作用但并不是非常顯著。這一結果與當前金融業成為我區經濟發展的重要支柱相符合。
（3）格蘭杰因果檢驗
通過協整檢驗我們可以判斷變量是否存在長期均衡關系,但我們還要進一步驗證變量之間是否構成因果關系"這就需要用到格蘭杰因果檢驗(GrangerCausalityTest)了"格蘭杰因果檢驗(GrangerCausalityTest)的基本思想是/現在和過去可以影響未來,但未來是不能影響到過去的0,這也就是說時間發生的時序是十分重要的"即:只有變量X的變化發生在變量Y之前,變量X才是引起變量Y的原因,同樣如果變量Y是引起變量X的原因,那它也要發生在變量X之前。具體方法是,對于回歸方程:
原假設為Y不構成對X的因果性,即H":p:=pZ=,日k=0,則在原假設成立的情況下:
～ F(k,T-2k)
其中SSEr為施加約束時的殘差平方和(也就是沒有Y的情況下X自身做回歸的殘差平方和),SSEu為沒有施加約束時的殘差平方和,T為樣本容量,k為最大滯后階數，這個檢驗的思路是,如果考慮Y的情況下的殘差平方和小于沒有Y的情況下的殘差平方和,就認為Y和X有因果性。
為研究經濟增長與金融機構，財政支出之間的因果關系，我們利用格蘭杰因果關系檢驗法，經一階差分運算后得到結果如下表所示。
從格蘭杰因果檢驗結果來看，GDP的增加是財政支出增加的原因，財政支出并同樣是引起GDP值變化的原因。兩者互為因果關系。同樣金融機構貸款額LX1與GDP互為因果關系。
三、結論與對策建議
（1）結論
1.金融支持和財政支持對經濟增長的帶動作用都是顯著的。其中，信貸投入的邊際經濟產出要高于財政支出的邊際經濟產出，即通過信貸途徑所產生的經濟效應比通過財政支出途徑產生的經濟效應要高。通過進一步加大信貸投入可能提高資金利用的總體效率。
2.金融信貸投入和財政支出的產出效率總體偏低。計算信貸投入和財政投入的單位經濟產出發現，各投入的產出基本屬于較低水平，單位產出都不到1.且隨著時間的變化，信貸投入的單位產出有逐年降低的趨勢。
（2）對策建議
1.完善區域金融結構，建立多元化金融機構體系，提高廣西金融業的整體水平。有效的金融體系表現在其所提供的金融服務能滿足復雜、多層次和多樣的金融需求，而廣西目前的金融體系過于單一，只有通過發展多元化的金融機構，才能滿足和刺激各種金融需求和引致需求，促進金融業的競爭，提高金融服務效率。
2.規范財政支出規模，調整財政支出的結構。總的來說公共支出規模對當地經濟的增長有積極的作用，改革公共支出規模應有效使用財政支出政策，并將其作為一個宏觀調節經濟的工具，保持財政支出的適當規模，促進地方經濟的發展。雖然財政支出規模與經濟增長呈正比例關系，但不能盲目地擴大財政支出的規模。其次財政投入的產出效率偏低，主要體現在財政投入的結構不合理。財政投向應結合廣西經濟發展的實際需要和具體情況，建立合理的財政支出框架，以規范財政支出預算體系，提高財政投入效率。
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作者簡介：
本文所研究的資源型區域是指在經濟發展過程中較多地依賴自然資源的開發和利用獲取基本動力的區域。由于資源型區域的認定與區域資源稟賦有密切的關系，因此，本文通過比較相關研究的已有成果，決定構建資源豐裕度指數來判定某一區域的資源型經濟特征①。通過查詢BP公司《StatisticalRe-viewofWorldEnergy》公布的數據，可以得出中國一次能源消費總量結構，其中，煤占67.5%，石油占17.8%，天然氣占5.1%，水力發電占7.2%，核能占0.9%，再生能源占1.5%。由于水力發電、核能、再生能源的開發利用具有較強的地域性，因此僅選擇全國分布較廣的煤、石油、天然氣數據作為計算依據，設計資源豐裕度指數的計算公式為。分別代表某省(自治區、直轄市)煤、石油、天然氣基礎儲量占全國煤炭、石油、天然氣基礎儲量的比重。結合2013年全國各地區統計公報數據，可以計算得出各地區的資源豐裕度指數，具體數值見表1，可以看出山西資源豐裕度指數為26.78，處于全國首位，并遠高于全國平均水平2.83，可以認定山西屬于典型的資源型經濟區域。另外資源豐裕度指數高于全國平均水平的6個地區也均屬于典型的資源型區域。除此之外，資源豐裕度指數大于2的5個地區可以稱為對資源依賴性較強的區域。
二、區域金融創新能力評價
金融創新可以從宏觀、中觀和微觀3個層面進行分析。宏觀層面的金融創新主要是國家從金融體系和貨幣制度角度進行的創新，在全國范圍內起共同影響的作用，不能反映區域金融創新能力;微觀層面的金融創新主要指金融機構業務創新、技術創新和某些新型金融工具的使用，其影響主要局限在某金融機構內部，不具有普遍性，但在一定程度上可以通過金融業務往來產生金融創新溢出效應，從而對周邊金融機構和同類金融機構產生影響;中觀層面的金融創新主要集中在金融制度創新。金融創新能力指標體系的構建需要考慮上述各個層面的因素，但是此類因素大多難以直接量化，因此本文擬采用因子分析法，利用可觀測的金融創新能力和效果兩類指標來構建金融創新能力指標體系。
(一)指標體系的構建本著可以完整反映金融創新能力、體現區域金融發展差異及可以量化的原則，本文從經濟基礎條件、金融業發展基礎條件和金融各行業發展水平3個方面構建金融創新綜合指標體系，共12個二級指標，具體指標體系見表2。利用因子分析可以研究各二級指標的內部依賴關系，尋求數據的基本結構，從而提煉出影響金融創新能力的概括性指標，實現金融創新能力的量化分析。使用歷年《中國統計年鑒》和《中國金融年鑒》及各地區最新統計公報來獲取相關指標原始數據，并使用公式:新數據=(原數據－均值)/標準差，進行無量綱化后獲得標準數據，以此為基礎利用SPSS進行因子分析。可以得出Bartlett球形度檢驗和KMO檢驗值，以及相關系數矩陣的特征值、貢獻率、累計貢獻率、因子載荷矩陣等，從而判斷得出公因子以及權重，最后可以得出山西金融創新能力序列指標。經過SPSS因子分析運算，得出Bartlett球形度檢驗值為796.43，相伴概率為0，因此拒絕零假設，說明該數據矩陣適用因子分析。KMO檢驗值為0.757，大于0.5，也進一步說明所用數據適合因子分析。表3反映的是特征值和累積貢獻率，依據特征值大于1的標準，可以提取兩個公因子，此時累積貢獻率為91.88%，能夠反映絕大多數的指標信息。表4為旋轉成份矩陣，根據載荷系數的大小可以看出公因子與各項指標間的相關關系。通過觀察可以看出，公因子1中數值比較大的集中在GDP水平、財政收入、金融業固定資產投資、金融業增加值、銀行業存貸款余額、上市公司數量與保費收入，因此可以定義此公因子為經濟金融綜合發展水平，公因子2中數值較大的集中在居民消費水平、金融從業人員工資和股票市價總值，因此可以概括為居民財富水平。這可以解釋為區域金融創新指標體系決定于經濟金融綜合發展水平和居民需求。另外可以根據各公因子的特征值與公因子特征值之和的比值來確定各公因子的權重，從而可以計算得出金融創新能力的計算公式:F=0.88F1+0.12F2。其中F為創新能力值，F1為公因子1的分值，F2為公因子2的分值。
(二)資源型區域金融創新能力比較利用表5的成份得分系數矩陣，結合2013年各地區金融創新指標體系原始數據，使用之前推導得出的金融創新能力計算公式，可以計算得出全國各地區金融創新能力綜合得分及排名，數據見表6。從表6可以看出，山西省作為最典型的資源型區域，其金融創新能力較弱，與國內其他地區相同條件下的金融創新能力相比也有較大的差距，在全國排名第21位，并且低于全國平均水平，在資源型區域中也處于較落后的位置。整體看金融創新能力排名與經濟發展水平基本一致，而山西省整體金融創新動力來源于經濟金融市場需求的部分較多，而市場需求稍顯不足，在一定程度上制約了山西金融創新的發展。在資源型區域中，金融創新能力最強的是山東，處于全國第6的位置，其較強的金融創新能力源于較快的經濟發展速度與良好的金融業基礎條件。資源依賴性較強的四川和河北兩省金融創新能力較強。總體來看，資源型區域金融創新能力不足，對資源型區域轉型發展的支持存在較大的影響。主要原因是經濟發展和金融業基礎條件較差，而整體上對金融的需求相對較旺盛，說明大部分資源型區域的金融發展難以滿足該地區轉型發展對金融業和金融創新的需求。
三、金融創新能力對轉型發展的相關性分析
(一)指標選取研究金融創新能力與轉型的相關關系，需要確定反映區域轉型的指標，轉型發展作為經濟理論界多年研究的熱門問題，有諸多研究成果，但是在對轉型的量化分析上，卻鮮見具有較大影響力的成果。如果要構建一個準確的轉型發展量化指標需要考慮諸多的問題，要全面考慮經濟市場化的量化，概括多種經濟增長指標的相關關系，同時還要注意樣本數據的可獲取性和模型設計可能出現的誤差和模型參數的可解釋性。由于產業轉型可以作為經濟轉型的重要組成部分，也能反映大多經濟轉型的成果，因此本文考慮使用產業結構指標反映經濟轉型水平。從產業角度看，轉型的成果最基本的表現就是產業結構的變化，即第三產業的產出水平或比重能反映轉型的成效。而對于非資源型區域來說，第三產業比重Q也是產業結構轉型升級的重要表現。因此，直接使用地區生產總值中第三產業比重Q作為區域轉型發展指標。
(二)相關性分析一方面，將各省(市、自治區)區域金融創新能力綜合得分與其經濟轉型指標進行相關分析，以探討兩者間相關關系。所用數據為2013年全國各省(市、自治區)金融創新能力得分與第三產業地區產出水平占地區總產出水平的比重，利用SPSS軟件，選擇Pearson方法，通過Correlation過程計算兩者間相關系數得到表7。在1%的顯著性水平下，F與Q存在明顯的相關關系，說明金融創新與轉型發展的相關關系是顯著的。另一方面，根據前文對資源型區域的判定，將全國31個省(市、自治區)分為資源型區域與非資源型區域兩組，其中資源型區域組包括典型的資源型區域山西、內蒙古、新疆、陜西、黑龍江、山東、河南，以及資源型特征較明顯的四川、河北、安徽、甘肅、貴州，共計12個地區，剩余地區屬于非資源型區域組。同樣使用Pearson方法分別對兩個組的F和Q指標的相關關系進行實證分析。結論見表8、表9。結果顯示，資源型區域金融創新能力與經濟轉型相關關系不顯著，而非資源型區域金融創新能力與經濟轉型之間存在顯著的正相關關系。
(三)結論第一，資源型區域的金融創新能力總體上低于非資源型區域。主要原因是經濟發展水平與金融發展基礎條件較差，具體體現在金融業固定資產投入水平低，金融從業人員數量少，資本市場規模較小。主要表現是金融創新供不應求，收入轉化為資本的能力較差。第二，資源型區域與非資源型區域相比，金融創新能力促進經濟轉型發展不足。一方面是由于金融創新能力較差導致，另一方面是由于資源型產業的擠出效應。有限的金融創新原本可以盤活金融市場，更多地實現金融自由化，借助于政策性引導可以使金融資源流向政策傾斜部門，但資源型產業的粗放式發展導致金融創新成果大多被資源型產業享用，而非資源型產業無法獲得金融創新帶來的收益。第三，資源型區域由于金融創新能力差，無法集聚足夠的轉型發展所需的資本，加上政府財政投入力度有限、民間金融規模不足的限制，導致資源型區域尤其是欠發達的資源型區域陷入經濟發展水平低—金融創新能力差—資本形成不足—轉型乏力—經濟發展水平持續低下的惡性循環。
四、資源型區域金融創新的政策建議
(一)提高資源型區域金融創新能力1.加大對資源型區域金融業發展基礎條件的投入。資源型區域金融創新能力弱的主要原因是金融業發展基礎條件薄弱，因此應加大對金融產業的投入力度，加強各類金融機構服務網絡體系建設，實現金融服務信息化、網絡化，提高金融業核心競爭力，充分發揮各金融機構的能動性，以金融機構逐利性特點主導下的行業競爭帶動金融創新。同時要構建多層級的資本市場，彌補間接融資能力。2.培養高素質金融業專門人才，以金融科技發展帶動區域金融創新。金融從業人員是金融創新的微觀主體，各類金融機構要從觀念上改變金融從業人員就是專門拓展市場的營銷人員的落后觀點，通過各類職業化、專業化培訓，使金融從業人員真正成為金融專業人才。同時要調整金融從業人員薪酬機制，體現向高素質金融人才傾斜的基本思想。3.適當降低金融業準入門檻，尤其是在民間資本活躍的區域，通過設立各類新型金融機構，在大量吸收民間資本使之轉化為金融資源的同時，實現金融領域的市場化。對新型金融機構，尤其是民間金融機構，要配套適度的優惠政策，扶持新型金融機構的發展。
(二)引導金融創新成果支持轉型發展資源型區域的金融創新成果大多由于資源型產業的擠出效應而被資源型產業獨享，因此要通過政策性引導使區域金融創新向非資源型產業或與能源產品開發相關的高新技術產業傾斜。具體措施有，引導金融機構轉變金融服務模式，由之前的面向大企業、大項目、大投資的服務模式轉向分散化、小規模、多元化的服務模式，避免金融創新成果被國有或者大型企業獨享;要求金融機構改變在面向重點扶持的非資源型產業時，提高金融業務效率，或設立專門的金融服務渠道。在合法的條件下，鼓勵并扶持面向非資源型產業的創新性民間金融活動，民間金融相對于官方金融普遍具有創新性，通過構建專門的民間金融咨詢服務平臺，為民間金融活動提供智力支撐和技術支持，同時保障民間金融活動的安全。
關鍵詞：金融結構；新型城鎮化；金融相關率；非農產業比重；異質性需求
一、 引言
本文從金融結構理論、新型城鎮化的內涵出發，探討金融發展與農村城鎮化、產業結構優化之間的互動關系，并指出金融體系支持城鎮化過程中可能存在的障礙。在理論分析的基礎上，從國家與農村兩個層面上對金融深化的相關作用進行實證檢驗，并重點檢驗了農村金融結構與城鎮化、產業結構調整之間的關系。最后，針對我國農村金融結構的特殊性與農村融資需求的異質性提出相關政策建議。
二、 金融發展與城鎮化相關理論分析
1. 新型城鎮化的內涵。2013年12月召開的中央城鎮化工作會議指出：“要以人為本，推進以人為核心的城鎮化，提高城鎮人口素質和居民生活質量，把促進有能力在城鎮穩定就業和生活的常住人口有序實現市民化作為首要任務”。同時，“要根據城市資源稟賦，發展各具特色的城市產業體系……增強中小城市產業承接能力”。這表明，新型城鎮化將聚焦于農村人口生產、生活模式的轉變，聚焦于相關產業結構的調整。
單純的將城鎮化理解為農民生活、生產空間意義上的轉移，易導致盲目、不可持續的城市空間擴張，也極易忽視農民群體的權利訴求與福利共享。就要素稟賦提升而論，農村城鎮化應表現為農業內部的產業轉型和結構升級，表現為勞動力就業結構從以第一產業為主向以第二、第三產業為主的轉變，并由此帶動人口、資源的空間結構從分散到集中的過渡。
2. 金融發展與城鎮化的相互作用。在宏觀層面上，國家的金融深化支持國民經濟增長與產業升級，而國民經濟的持續發展將為金融進一步深化提供相應的養料。農村產業結構及農民就業隨之轉變，城鎮容量得到擴充，為城鎮化的推進提供物理與產業上的空間；同時，農業生產的規模化、集成化、高效化得到資金、產業技術與人才的支撐，使大量農業人口的轉移成為可能。
一般認為，農村金融在農村城鎮化的過程中應扮演非常重要的角色，但根據“門檻效應”理論，農村金融體系運行需要一定的進入費用和交易成本，在發展的初期階段，農村的居民收入與社會財富都不足以支付這一成本，故對金融服務缺乏需求，金融機構也缺乏進入農村的動機。隨著農村經濟發展，金融需求逐漸提升，而金融機構的收益也逐漸超越門檻成本，逐漸形成經濟增長與金融發展相互促進的局面。
3. 異質性融資需求與系統性負投資。考察金融結構的適配性，不能忽視我國農村的實際情況。在農村城鎮化的過程中，大量的小微企業、鄉鎮企業、新設企業、合伙型企業成為產業結構調整的主要動力，他們亟需資金扶持，但因為在品牌、技術、資金、規模等方面的限制，難以得到大型商業金融機構的認可，同時又不符合以傳統農戶的生產、消費為扶助對象的政策農貸要求。從正規金融的視角來看，上述企業的融資需求存在著“異質性”，因而受到排斥；企業因為無法得到金融系統的輸血而缺乏發展動力，陷入惡性循環。
另一個值得關注的現象是，相對而言，農村投資項目往往存在著分散、信息不對稱、可預期收益不高等問題，故難以得到正規金融的青睞，由此引起系統性的負投資，即從該地區（或該領域）獲得儲蓄，卻未以相應比例向該地區（或該領域）發放貸款，致使農民群體及相關企業在城鎮化的進程中始終處于不利地位，產業升級舉步維艱，農民在社會財富積累、分配過程中難以擺脫弱勢地位。
三、 實證檢驗與結果分析
從上述分析出發，在國家層面上分析整體金融深化的作用，在農村層面上從金融深化、金融效率和金融體系內部結構三個方面考察農村金融結構的適配性，其中對于農村金融體系的內部結構使用定性方法進行分析。
1. 實證檢驗模型。采用格蘭杰（Granger）因果檢驗方法，其基本理念是：如需分析序列X是否會對序列Y產生因果影響，需估計X的滯后期是否會影響Y的現在值，如已經控制了Y的過去值，X的過去值仍能對Y有顯著的解釋能力，則認為X與Y具有格蘭杰因果關系。
使用Goldsmith（1969）提出的“金融相關率”概念衡量全國與農村的金融深化水平，該指標通常使用一國（或地區）金融資產在國內生產總值中的比重來表示，其中金融資產包括廣義貨幣存量、各類貸款及有價證券等，考慮到農村地區人均持有的有價證券量較小且數據難以統計，為統一口徑，在計算金融資產時僅考慮廣義貨幣存量M2與各類貸款。國內金融相關率（FIRd）使用全國廣義貨幣、各類貸款余額之和除以GDP計算；在計算農村地區金融相關率（FIRr）時，認為農村廣義貨幣存量包括農戶手持現金、農村存款，其中農戶手持現金按照流通中現金（M0）的80%計，農村地區生產總值使用第一產業增加值與鄉鎮企業增加值之和估計。使用農村存貸比指標（LD，農村貸款/農村存款）衡量農村金融體系效率，考察農村系統性負投資狀況。
從人口與產業結構兩方面衡量城鎮化推進效果：前者使用人口城鎮化率（PR，城鎮人口/總人口），城鎮人口是指居住于城市、集鎮且主要從事非農生產性產業的人口，是以居住地和所從事產業進行區分；考慮到農村從農業轉化為非農業的產值難以準確計算，后者使用非農產業比例（RI，第一、二產業產值之和/GDP）衡量整體產業結構的調整水平。
相關數據取自《中國統計年鑒》和《中國金融年鑒》，因為自2010年起相關貸款的統計指標全面調整，其后數據缺乏可比性，故樣本期從改革開放起（1978年）截至2009年。
圖1為國內金融相關率、農村金融相關率與農村存貸比的變化過程：全國的金融規模保持了較高的增速，相對而言，農村地區金融規模的增長明顯滯后，且在20世紀90年代初期及2004年以后都出現過明顯下滑。農村存貸比則從20世紀80年代末開始持續下滑。圖2對比了金融深化與城鎮化過程：城鎮化率與非農產業比重總體均呈上升趨勢，后者的增長速度要小于前者；兩者的增速都要明顯滯后于全國金融深化速度，而與農村金融深化速度大致持平。
2. 檢驗結果。圖1、圖2顯示，除農村存貸比（LD）外，各序列都具有較明顯的趨勢性，對各序列取自然對數后進行單位根檢驗，發現均不能通過平穩性檢驗，但各序列的一階差分序列在1%水平上均可拒絕原假設，認為不存在單位根。故對原序列進行一階差分后形成dFIRd、dFIRr、dLD、dRP及dRI序列，使用Eviews6.0軟件進行格蘭杰因果關系檢驗。對各組關系分別檢驗滯后1期～3期，滯后3期在10%的水平上均不能拒絕原假設，即認為序列之間不存在格蘭杰因果關系，表1～表3列出了滯后1期、2期的檢驗結果。
結果顯示，在5%的水平上，dFIRd到dRI序列的檢驗拒絕原假設，可認為dFIRd到dRI序列存在單向格蘭杰因果關系。而其他各組均不能在5%的水平上拒絕原假設，不能認為該各組序列之間存在格蘭杰因果關系。
3. 實證結果分析。首先，分析整體金融深化的相關影響（表1），國內金融規模的增長對產業結構的優化有單向的格蘭杰因果關系，這與相關研究的結論具有一致性；但金融發展與產業結構的優化尚缺乏互動關系（單向作用），觀察圖2可以推測，產業結構調整的速度、水平可能尚未達到對金融發展形成明顯帶動的程度。整體金融深化與人口城鎮化之間不存在格蘭杰因果關系：人口城鎮化是一個復雜而長期的過程，不僅意味著大量農民居住、生產空間的轉移，更重要的是其生產、生活模式的變化，涉及農村、小城鎮地區涉農產業的轉型以及戶籍、教育、醫療等各方面問題。農民群體在財富、教育水平、工作技能、社會關系、戶籍身份等方面的稟賦處于相對弱勢地位，在社會財富積累的過程中總是難以分享到相應的福利與果實，所以，農民向城鎮市民轉化的速度大大滯后于全國金融發展的速度，現階段金融的整體深化對于農民城鎮化的拉動作用相對有限。
然后，考察農村金融深化的相關作用。農村金融的發展與農民城鎮化、產業結構優化之間均無格蘭杰因果關系，我們從農村金融系統效率與內部結構兩個方面進行分析。
從效率方面看：1978年，農村金融機構的存、貸款額分別為174.86億元和181.81億元，總額不高但水平相當；2009年，存、貸款額分別為63 845.61億元和30 652億元，存款總額增長了三百六十多倍，但存貸比卻從100%以上縮減為不足50%。這表明農村地區的系統性負投資已相當嚴重，據測算，1994年～2005年，農村地區金融機構負投資額增長了近10倍，如果將財政渠道的負投資額計算在內，從1992年到2005年的13年間，農村地區的負投資規模擴大了116倍。
從農村金融的內部結構考察，正規金融與非正規金融并存的二元特征較為明顯。1997年全國金融工作會議召開后，國有商業銀行開始大規模撤離農村，農村信用社逐漸占據農村金融市場最大份額，2004年以后，除東部地區以外，其他地區農信社的市場份額都有不同程度提升，市場集中程度更甚從前。城鎮化過程中產生的大量小微企業，既難以得到大型商業金融機構的支持，又不符合傳統的農貸制度要求，對正規金融只能望而卻步，轉而求助于典當、民間信貸等非正規金融手段，據相關調查統計，我國農民來自非正規市場的貸款大約為來自正規機構的4倍，而某些地區高利息民間借貸的發生率高達85%。
不論從農村金融機構效率，還是從組成結構考察，均缺乏對于農村城鎮化的適配性，導致農村金融雖然規模有所增長，對于城鎮化的帶動作用卻比較有限。
四、 結論及相關建議
綜上，理論及實證分析表明，我國的金融深化過程對產業結構優化有明顯的推動作用，但對于人口城鎮化的作用有限；農村金融結構對于農村城鎮化的適配度不高。農村金融的二元結構及城鎮化過程中融資需求的異質性，使系統性負投資加劇，城鎮化推進、產業升級亟待金融支持。
針對提高農村金融結構的適配度，提出以下建議供參考：
（1）進一步明確金融支持城鎮化的重點所在，優先投入有限資源。研究顯示，推動城鎮化最重要的幾個因素依次是：農業部門生產效率的提高、產業結構調整、基礎設施建設與工業發展等，顯而易見的原因是，對于農業的投入與扶持相關產業升級，可直接惠及農民群體，有利于其生產模式的轉變、財富的積累。有理由相信，鄉鎮企業、農民創業企業、新型農業企業等涉農企業應為現階段資金、政策扶持的重點對象。
（2）針對農村金融結構適配度的不足進行優化。首先是進一步強化農業政策性金融的綜合服務功能，逐步建立功能互補、分工合理的農村政策性融資機制，增加政策性信貸業務種類，完善自然人聯合貸款制度，將發展高效農業、農村產業升級、農村基礎設施建設項目作為重點扶持對象，同時，建立以政策性的小額信貸擔保服務公司為主，基層鄉鎮政府、村委會支持的小額信貸擔保體系；其次是針對農村基層項目融資金額小、信息極端不對稱的特點，引導設立區域小型金融機構（如村鎮銀行），彌補大型金融機構不適配而非正規金融又缺乏監管的不足；在此基礎上，正視非正規金融的作用，逐步完善農村金融的監管體系。
（3）完善各項配套政策與制度。在頂層法律、政策設計的框架下進一步盤活集體所有土地的相關權利，使農民能夠享受土地權利流轉帶來的福利，并可使用相關用益物權作為擔保；加強對農民及相關企業的金融培訓，將相關工作列為基層政府及政策性金融機構的職責范疇，引導農民群體逐步增強使用各種金融資源的意識與能力。
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基金項目：國家博士后基金特別資助項目（項目號：13T60206）。
