基于协整分析的宁波产业结构优化与金融支持的关系研究

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1、 - 1 - 基于协整分析的宁波产业结构优化与基于协整分析的宁波产业结构优化与 金融支持的关系研究金融支持的关系研究 龚勇 宁波大学商学院，浙江 宁波（315211） 摘摘 要：要：本文利用 19922007 年的数据，采用协整分析和格兰杰因果检验法对宁波地区金 融发展与产业结构优化之间的关系进行了实证分析检验。 分析结果表明宁波地区产业结构优 化与金融发展之间存在长期的动态均衡的关系， 即金融的发展对宁波地区产业结构优化具有 支持作用。 关键词：关键词：产业结构优化;金融支持;区域金融;实证分析 1 文献综述文献综述 关于金融体系是否推动了区域经济发展， 国内外学界比较致的看法认为， 金融体

2、系的发 展与经济发展之间存在着明显的相关关系。McKinnon 和 Shaw(1973)各自的研究表明，金融 作为经济发展的要素之一，对于发展中国家的经济增长有着极其重要的意义。King 和 Levine(1993)1对于银行和股票市场与经济增长之间关系的实证研究表明：银行和股票市场 的发展与经济增长、 资本积累和生产率增长之间存在着高度正相关关系。 国内学者如谈儒勇 （2000）、郑长德（2003）等也采用计量经济学的工具，研究了中国金融发展的不同侧面对 经济增长的影响。特别的学者们已经意识到，中国由于各地区的金融发展不平衡，金融发展 与经济增长的关系表现出显著的区域性。如郑长德（2003）

3、2对我国地区金融发展与经济增 长关系进行了格兰杰因果检验，并对金融发展与经济增长关系进行了回归分析。结论表明， 东部地区的较快的经济发展为金融市场的发展奠定了基础， 同时金融市场的发展发过来也促 进了地区的经济较好的增长，反之中西部地区则有相反的表现。 对于金融与经济之间的关系的研究已经形成了一定的体系， 学者们从各个角度对二者的 关系进行了研究。但是对于产业结调整构与金融发展之间的研究，还不是太多。产业结构在 优化和升级过程中，不论是产业之间的协调发展，还是产业技术结构的优化，金融体系的系 统性支持都发挥着特殊重要的作用。 但二者之间是否确实存在内在的关联， 如果存在内在关 联， 究竟是产业

4、结构优化促进了金融发展， 还是金融的发展促进了产业结构的升级？如果金 融发展能有效支持产业结构优化， 进而探讨如何充分发挥金融的支持作用促进地区传统产业 改造和高新产业发展就显得尤为必要。本文将利用 19922007 年的数据，采用实证分析方 法， 对宁波地区金融发展与产业结构优化的问题进行了研究， 以探求金融发展与产业结构的 优化升级之间的关系。 2 宁波市产业结构优化与金融支持的实证分析宁波市产业结构优化与金融支持的实证分析 2.1 变量选取选择和数据来源变量选取选择和数据来源 2.1.1 变量选取变量选取 本文涉及的变量主要包括反应宁波地区的产业结构变化的指标和反应金融发展的指标。 反应

5、宁波地区产业结构优化的指标 （产业结构优化比率） 用第二产业的产值和第三产业的产 中国中国科技论文在线科技论文在线 - 2 - 值之和所占的比重来反应，用 ISR 表示3；宁波地区金融发展指标的选取考虑了有关学者提 出的要体现金融发展数量扩张、结构变化和效率提高的要求，同时考虑到数据的可获得性， 本文主要选择以下指标来衡量宁波地区金融发展的状况。 （1）“金融相关比率”FIR。是全部金融资产总额加上对外净资产（即国民财富）之比， 是衡量金融上层结构相对规模的广义指标。 戈德史密斯认为： 金融相关比率的变动反应的是 金融上层结构与经济基础结构之间在规模上的变化关系， 它大体上可被视为金融发展的一

6、个 基本特点。因为它在一定的国民财富或国民收入的基础上，金融体系越发达，金融相关系数 也越高， 所以可以根据金融相关比率来衡量金融发展达到何种水平。 本文主要是利用金融机 构的存贷款总额与国民收入之间的比来衡量的 （实际上拿银行的存贷总额与国民收入之间的 比来作为 FIR 更合理，但是由于数据很难找到，因而本文采用金融机构的存贷总额，近似的 得到 FIR） （2）“金融效率”SLR。该指标主要是用金融机构（主要指银行）的各项贷款总额占城 乡居民储蓄存款余额的比重计算得到， 表示银行信贷对经济的支持度。 由于银行往往有很多 的不良贷款， 用该指标作为金融效率的衡量指标的解释能力受到一定程度的削弱

7、， 但鉴于数 据的可得性及论文的严谨程度，采用该指标来衡量金融效率也具有一定的说服力。 （3）“金融结构”FS。金融结构的主体有多种，如银行、证券、保险等。保险市场是金 融机构的重要组成部分， 在金融的发展过程中保险市场发挥着重要作用。 在该指标的衡量上， 我认为从保费收入的多少， 可以很容易很直观地看出该地区保险市场的发展水平。 因而本文 采用宁波地区的历年的保费收入占 GDP 的比重来衡量。用该指标来衡量金融结构也有一定 的不严谨性， 因为该指标没有考虑金融结构中的另一重要组成部分证券。 由于宁波地区的证 券市场发展的不是太早，数据的可得性及说服能力受到一定限制。但是总的来说，用保险市 场

8、的发展程度来说明金融结构已近合理了。 2.1.2 数据获取数据获取 采用时间跨度较小的年度样本研究的可信度较高， 但是难以反应长期趋势。 由于历年的 统计指标及统计口径不同，部分数据难以获得，本文最终还是采用了 1992-2007 的 16 年间 的小样本进行分析研究。数据主要来源与 1992-2007 年宁波地区的统计年鉴及统计公报，数 据详实准确。 2.2 变量间的协整分析变量间的协整分析 2.2.1 时间序列的单位根检验时间序列的单位根检验 在作协整检验之前，先对各序列进行单位根检验，以检验并确定时间序列是否平稳。变 量的平稳性是建立时间序列模型的重要前提。沃森(1989)证明当变量存在

9、单位根即非平稳 时，传统的统计量(如 T 值、W 值和 R 值等)将出现偏差。Grange 和 Philips 指出，当使用 非平稳序列进行回归时，将会造成虚假回归。一般地，如果非平稳时间序列经过 d 次差分达 到平稳，则称其为 d 阶单整序列，记作 I(d)。其中，d 表示单整阶数，是序列包含的单位根 个数。检验单位根有几种方法，如 ADF 检验和 PP 检验。本文采用 ADF 检验法分别对各序 列进行单位根检验，滞后期的选择根据 AIC 准则确定4。利用 Eviews5.0 计量软件，得到 ADF 检验结果（见表 1），从表 1 的检验结果可知：在 1%、5%、10%的三个临界水平下， 原

10、始序列中的四个变量含有单位根的零假设检验不能被拒绝，为非平稳序列。一阶差分后 （ISR，FIR，SLR，FS）除 SLR 不能在三个临界水平下拒绝原假设外，别的都可以 中国中国科技论文在线科技论文在线 - 3 - 拒绝原假设， 一阶差分后大部分为平稳序列。 二阶差分后 （2ISR， 2FIR， 2SLR， 2FS） ， 在 1%、5%、10%的三个临界水平下，都能决绝原假设，因而我们可以知道，四个变量 ISR、 FIR、SLR 和 FS 都是二阶单整，即二阶差分后都变成平稳序列。 表 1 各变量的 ADF 平稳性检验结果表 各显著性水平下的临界值 检验类型 （A T P） ADF 检验 1%

11、5% 10% 检验结果 ISR 001 1.7188 -2.7570 -1.9677 -1.6285 全不平稳 FIR 111 -2.2889 -4.8025 -3.7921 -3.3393 全不平稳 SLR 111 -1.6307 -4.8025 -3.7921 -3.3393 全不平稳 FS 001 0.2947 -2.7570 -1.9677 -1.6285 全不平稳 ISR 111 -4.1601 -4.8870 -3.8288 -3.3588 1%不平稳 FIR 001 -1.7549 -2.7760 -1.9699 -1.6295 10%平稳 SLR 111 -2.4895 -4.

12、8870 -3.8288 -3.3588 全不平稳 FS 001 -2.4608 -2.7760 -1.9699 -1.6295 1%不平稳 2ISR 001 -4.6241 -2.7989 -1.9725 -1.6307 全平稳 2FIR 001 -4.4292 -2.7989 -1.9725 -1.6307 全平稳 2SLR 002 -3.0898 -2.8270 -1.9755 -1.6321 全平稳 2FS 001 -3.4201 -2.7989 -1.9725 -1.6307 全平稳 注：A 代表单位根包括常数项，0 表示不包括，1 表示包括；T 代表时间趋势，0 表示不包括，1 表

13、 示包括；P 代表滞后阶数 2.2.2 变量之间的协整分析变量之间的协整分析 为了分析宁波地区区域金融的发展对产业结构的优化之间的关系，下面对 ISR、FIR、 SLR 和 FS 进行协整分析。通过上面的单位根检验，各个变量二阶单整，所以满足协整检验 的前提，用 EngleGranger 两步法进行协整分析。 第一步，用 OLS 估计 ISR 对 FIR、SLR 和 FS 的长期均衡方程（协整回归），得到结果 如下： ISR = 0.937 + 0.096FIR - 0.099SLR - 1.775FS R2=0.899 D.W.=1.753 F=35.59 第二步，采用 ADF 单位根检验第

14、一步回归的残差序列项 E 的平稳性，结果如下 表 2 残差平稳性检验 各显著性水平下的临界值 检验类型 （A T P） ADF 检验 1% 5% 10% 检验结果 E 001 -2.8707 -2.7570 -1.9677 -1.6285 全平稳 由上面的分析可知，残差均通过 10%、5%、1%三个水平的显著性检验，是平稳序列， 因此，ISR、FIR、SLR 和 FS 通过协整检验，即他们之间存在长期的动态关系。从而表明宁 中国中国科技论文在线科技论文在线 - 4 - 波地区产业结构优化和金融发展之间存在着长期稳定的均衡关系。 2.2.3 变量之间的格兰杰因果检验变量之间的格兰杰因果检验 如果

15、一对时间序列是协整的，则至少在某一方面存在 Granger 原因。上面已经检验四个 变量中 ISR 与 FIR、ISR 与 SLR、ISR 与 FS 间存在协整关系，那么是产业结构优化变量 ISR 决定或影响了金融发展的变量 FIR、 SLR 与 FS？还是金融发展变量 FIR、 SLR 与 FS 有效支 持了产业结构优化变量ISR? 还是二者之间存在双向的因果关系? 这便是对于向量回归提出 的一个重要问题一些变量在预测另一些变量时的有用程度如何。由 J.Granger 提出的 Granger causality 是检验两个变量之间因果关系的一种常用方法，该方法可为真实的因果方 向提供有用的依

16、据，可判断两个变量间是否包含有助于改善相互预测的信息。 利用计量经济软件 Eviews5.0 可以得到 ISR 与 FIR、SLR、FS 之间的 Granger 因果关系 检验结果如下： 表 3 ISR 与 FIR 之间的 Granger 因果关系检验 滞后长度 Granger 因果性 F 值 P 值 结论 FIRISR 1.49076 0.24555 拒绝 1 ISRFIR 9.26550 0.01020 接受 FIRISR 3.14463 0.09212 接受 2 ISRFIR 1.89816 0.20522 拒绝 FIRISR 2.30847 0.17626 拒绝 3 ISRFIR 1.44153 0.32095 拒绝 表 4 ISR 与 SLR 之间的 Granger 因果关系检验 滞后长度 Granger 因果性 F 值 P 值 结论 SLRISR 2.25828 0.15875 拒绝 1 ISRSLR 3.5