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评估指标体系历来备受关注，人们普遍地把“输入”、“过程”、“输出”和“改进”等4方面内容作为专业评估指标体系的基本框架。在选择指标时，既追求全面性和代表性，也兼顾可测性和客观性。事实上，由于专业名称、类型、办学背景和省情的差异，以及定性指标难以打分、现场考察不易深入等诸多局限性，专业评估很难做到高度的准确客观和排名比较。但基于量化的视角，对指标体系的量化处理、指标数据的量化统计、测算结果的量化打分、评估排名的横纵向比较，将可以有效减少评估的误差。本文以全国12所高职院校金融专业为例，通过主成分分析和数据包络分析方法，着重进行专业评估的横向比较，为专业评估的跨省比较和整体提升提供实证参考。在借鉴和比较的基础上，我们按照专业人才培养要素和流程，遵从量化和数据可得的原则，选择了5个较具代表性的一级指标：师资力量和实践条件是专业建设的输入指标，培养模式和课程教学是过程指标，就业与声誉是输出指标，专业评估的改进指标则通过文章的第四部分数据包络分析给出。每个一级指标又分解出2个二级指标，其数据来源于“高等职业院校提升专业服务产业发展能力项目”2011年和2013年“专业建设状态数据表”，包括重庆财经、陕西财经、成都职院、北京财贸、山西金融、山西财专、浙江经济、辽宁金融、邯郸职院、长春金融、江苏财经、宁夏财经等12所院校表1。
二、基于PCA方法的专业评估得分与排名
主成分分析（PCA）是一种对评价对象绩效进行综合评价与监控的多元统计方法，其基本原理是利用降维的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标（即主成分），用它们代替原始变量绝大部分信息，并保证彼此之间互不相关、互不重叠。PCA在研究指标众多、关系复杂的问题时，既不需要量纲一致，也不需要对指标进行赋权或重要性排列，而是通过提取主成分这一关键方法来进行得分计算。我们通过运行IBMSPSS19.0，发现KMO=0.705，BartlettSig.=0.045，基本符合相关性和显著性检验标准。进一步的方差分解，得出累计方差贡献率超过80%，主成分个数m=4。在成分矩阵的基础上，我们得到了4个主成分的分值，通过计算表2给出了结果。从综合评分F来看，2011年正分院校5所、负分院校7所，2013年维持同样的格局，得分较差的学校比例偏高，意味着金融专业人才培养总体效果不乐观，没有随着改革进程的推进产生整体性水平提升。同时，排名最后的山西金融得分还处于下降状态，隐现了该校金融专业建设有继续恶化的风险。与之相反，浙江经济、邯郸职院和江苏财经则一直居前3名，专业发展状况良好而稳定。从排名变化来看，进步较快的学校有北京财贸和长春金融，分别上升4位和3位，退步明显的则是辽宁金融和成都职院，分别下降6位和3位，后者变化的幅度高于前者，既凸显了各院校间专业建设水平的不均衡，又警示我们需防范可能存在的“弱者羸弱”效应[7]。从院校类型来看，分布在东部省份的学校得分靠前，西部的居中，中部的则暂处于靠后位置，专业建设效果呈区域非均衡特点，并与前文所述的专业分布情况、地区金融发展水平相一致。通过对各院校2011年和2013年得分和排名求均值，排行前50%强的为国家示范（骨干）建设单位，其次为省级示范（骨干）建设单位，最后是非示范（骨干）院校。一些以金融专业为龙头的学校也没有显示出强大的竞争力，而是仍在追求生源规模的扩大，如山西金融2013年在校生已达1027人，在样本院校中排名第一，但F值却排在最后。院校性质类别方面，邯郸职院和成都职院虽非财经类院校，但F排名仍较靠前，表明现阶段院校性质对金融专业得分的影响有待提高。
三、基于DEA方法的专业评估改进分析
前文对专业建设现状进行了主成分分析，但缺乏深层次原因剖析和改进方法。数据包络分析（DEA）是一种基于线性规划的用于评价同类型组织（或项目）工作绩效相对有效性的工具手段，其实质是根据一组关于多输入、多输出的决策单元值来估计有效生产的前沿面，并据此进行多目标综合效果评价。用DEA模型进行分析前，要选择输入、输出指标，而根据以往的经验，选择指标个数之和不能超过样本量的1/2[8]，我们采用中介法，选择了具有代表性和一般性的3个输入指标（兼职教师年承担课时占比、生均校内实训室设备价值和专业教研项目人均经费）和2个输出指标（初次就业率、新生报到率）。设定DEA模型为投入导向型、规模报酬可变（VRS），运行DEAP2.1软件可得到各院校专业综合效率（也即技术效率）。综合效率只是一种相对效率，当它等于1，表明组织的生产是有效的，但实际效率并不一定非常高，有可能出现整体低效下的相对高效；当它小于1，则说明组织的生产是低效的，或者说组织消耗了太多的投入，却只获得了较少的产出。重庆财经、山西金融、邯郸职院和宁夏财经的综合效率为1，达到了DEA相对有效水平，其他8所院校均为非DEA有效（表3）。对非DEA有效院校进行投影分析，计算投入冗余率和产出不足率，投入冗余率是指优化后的输入指标可节省的投入比例，产出不足率则是优化后的输出指标可增加的产出比例。尽管成都职院、北京财贸、浙江经济3所院校非DEA有效，但并未出现投入冗余和产出不足现象，表明它们正努力趋向生产前沿面，综合效率接近DEA相对有效。但陕西财经、山西财专、辽宁金融、长春金融和江苏财经等5所院校，除“初次就业率”外，均存在投入冗余和产出不足现象，其中山西财专和陕西财经等综合效率得分仅0.427、0.518，明显低于样本院校的平均水平。从输入指标来看，山西财专和陕西财经的投入冗余率高达56.5%和47.6%，溢出效应明显，一方面应加大兼职教师、实训设备和教研经费的投入力度，另一方面切实提高它们的利用率，实行效率导向和目标考核制，优化专业建设的人力、物力和财力配置；江苏财经、长春金融和辽宁金融的投入冗余率有所下降，通过优化管理，将分别节省三个输入指标的20%、13.1%和12.4%投入比例。从输出指标来看，辽宁金融、长春金融、山西财专、陕西财经和江苏财经等5所院校的“新生报到率”产出不足，应加大招生宣传，注重特色凝练和品牌打造，提高专业社会满意度和美誉度；长春金融则要进一步重视学生的就业创业指导，建设孵化平台，通过一系列的措施改进，将可提升初次就业率10.7%的比例增长。
四、结论与建议
关键词：金融深化 经济增长 计量检验
一、引言
现代社会经济发展的一个重要特征是金融和经济的关系日益密切，金融在经济发展中的地位逐步提高。经济和金融的不断融合使货币化经济转变为经济金融化趋势。客观上经济金融化要求通过金融深化来促进经济的发展。
20世纪70年代初，美国学者麦金农和他的同事肖指出：经济与金融息息相关，金融深化与金融抑制分别对经济起着促进、抑制的作用；发展中国家经济落后的症结在于金融抑制，鼓励推行金融深化战略。本文结合我国1978-2011年间的经济统计数据，通过构建经济增长与金融发展的多元线性回归模型，对二者进行实证分析，从而得出经济增长与金融发展间的相互关系，为金融发展提供相关实证分析基础。
二、实证分析
（一）指标选取和建模
在金融发展理论中，经济学家提出许多指标来衡量一个国家是处于金融深化还是金融抑制的状态。本文选取实际国内生产总值的增长率（Y）、金融深化指标（包括麦金农指标（M2/GDP和金融相关率FIR）和通货膨胀率
假设以Y、M分别表示实际国内生产总值的增长率、金融深化指标（由M2/GDP和FIR表示）和通货膨胀率，则经济增长和金融深化之间的关系模型可表示为如下两式：
上式中和是方程系数。其中，变量M和Y的系数分别表示在考虑了通货膨胀影响下，金融深化对经济增长的影响及经济增长对金融深化的影响程度；t表示时间；i表示滞后阶数；是白噪声误差项。对各个变量取对数是为了防止出现异方差。
根据1978-2012年《中国统计年鉴》和《中国金融年鉴》的相关数据，通过整理计算得出1979-2011年这31年中的经济增长率Y、货币化程度（M2/GDP）、金融相关比率FIR和通货膨胀率的数据。其后，对数据进行单位根检验、协整检验和格兰杰因果检验。
（二）实证检验
1.单位根检验
在使用非平稳序列进行回归分析时，会造成虚假回归。并且，当变量存在单位根，即是非平稳序列时，传统的统计量，如t值、F值和 DW值等将会出现偏差。因此，为保证回归结果的无偏、有效和最佳，我们可以依据表1中的数据，利用ADF单位根检验法来检验样本数据的时间序列特征。ADF平稳性检验是基于以下回归方程：
由表1中的检验结果可知：（1）Ln（M2/GDP）、LnFIR和Ln的时间序列的ADF统计量大于5%的显著水平下的临界值，所以接受原假设，这四个时间序列均含有单位根，是非平稳序列。（2）LnY、Ln（M2/GDP）、LnFIR和Ln的一阶差分序列的ADF值均小于5%显著水平下的临界值，它们在一阶差分之后均是平稳序列。（3）协整是指两个，或者两个以上同阶单整的非平稳时间序列的线性组合是平稳序列。由于LnY、Ln（M2/GDP）、LnFIR和Ln都是一阶单整序列，所以LnY、Ln（M2/GDP）和Ln，LnY、LnFIR和Ln之间可能存在协整关系。下面，我们需要对它们进行协整检验。
2. 协整检验
常用于检验变量之间是否存在协整关系的方法是主要有两种：两个变量的EG检验和多个变量的Johansen检验。本文的检验是多变量之间的检验，因此采用Johansen检验法对相关变量进行协整检验。
Johansen检验方法的步骤主要有：先计算回归方程的迹统计量，然后与不存在协整关系、存在一个以及存在两个协整关系这三种假设前提下的Johanson临界值进行比较。若回归方程的迹统计值大于假设条件下的Johanson临界分布值，则拒绝其前提假设；反之，则接受该假设。我们根据表1数据，利用EViews6.0软件进行协整检验，结果如下表所示。
表2 相关变量协整检验结果
由表2中的检验结果可以看出：（1）LnY和Ln（M2/GDP）、Ln之间协整检验的迹统计量均大于三个假设在5%的显著水平下临界值，因此存在3个协整关系，即经济增长和货币化程度、通货膨胀率这三个变量之间存在长期稳定的经济关系（2）LnY和LnFIR、Ln协整检验的迹统计量均大于表中三个假设在5%的显著水平下临界值，因此同样存在3个协整关系，经济增长和金融相关比率、通货膨胀率存在长期稳定的经济关系。（3）若变量之间存在协整关系，则这些变量至少存在一个方向的格兰杰因果关系。下面，我们对经济增长和金融深化之间的因果关系做进一步探讨。
3. 格兰杰因果检验
经济增长和金融深化之间是否存在因果关系，若存在因果关系，那谁是因，谁是果？通过协整检验，我们得出的结论是变量之间至少存在一个方向的格兰杰因果关系。现在我们可以通过采用格兰杰因果检验方法得出经济增长和金融深化之间的因果关系。
格兰杰检验的基本思想是“过去可以预测现在”。我们可以对原模型进行格兰杰因果检验，但是，为了验证经济增长与金融深化的确切关系，我们可以对以上两个模型构建以下多变量误差纠正模型，然后再对两者进行格兰杰因果检验。
上式中，EC项表示上一期变量偏离均衡水平的误差，是协整回归所得的残差。它代表变量之间存在长期协整关系的误差纠正项；t表示时间；i表示滞后阶数；u是白噪声误差项。得出的格兰杰因果检验结果如下表所示。
表3 Granger检验结果
从表3中我们可以得出，（1）以短期的格兰杰因果检验结果来看，因为估计的F值在5%的水平上显著，货币化程度M2/GDP是经济增长率Y的格兰杰原因；相反，由于F值在统计上不显著，经济增长率却不是货币化程度的格兰杰原因。因此，可以说我国的货币化过程推动了经济增长。另一方面，金融相关率FIR是经济增长率Y的格兰杰原因，而经济增长率不是金融相关率的格兰杰原因。（2）从长期的格兰杰因果检验结果可以看出，货币化程度M2/GDP和经济增长率Y的之间存在互为格兰杰因果关系。同样，金融相关率FIR和经济增长率Y的之间也存在互为格兰杰因果关系。因此，短期来看，我国的金融相关比率带动了经济增长。在长期中，两者之间则是互为因果、相互影响的关系。
三、结论
改革开放以来，我国的经济一直保持着快速、稳定的发展，1979-2011年我国实际GDP的年增长率达到9.5%，金融深化程度不断提高，1979年我国的货币化程度39.8%，2011年这一比例达到180.1%，增长近5倍。随着经济体制改革进程的加快，金融市场的作用逐渐显现，经济体中的货币化程度不断提高。
本文构建了误差纠正模型对变量进行格兰杰因果检验，从数据检验结果可以看出，我国实行的渐进式金融体制改革具有一定的经济成效，从短期来看，我国的金融深化推动了经济增长；从长期来看，金融深化与经济增长之间存在互为因果、相互促进的关系。
参考文献：
[1]谈儒勇.中国金融发展与经济增长关系的实证研究[J].经济研究，1999（10）.
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[3]宋勃、黄松桥.金融深化与经济增长—基于我国的实证检验：1979-2005[J].贵州社会科学，2007（03）.
关键词：金融发展；经济增长；实证分析
中图分类号：F12 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2013）09-0001-04
金融发展与经济增长的关系一直都是经济学家研究的重点。金融发展理论认为，不管是从理论层面上还是从实证层面上都得出了金融在经济增长中起着重要的作用（Levine， 1997）。Gupta（1987）认为，金融发展理论应划分为金融结构论和金融抑制论两个方面。金融结构论认为经济增长受到金融变量的数量及结构影响，因此金融深化与金融资产结构的变化构成了经济增长的重要因素。McKinnon（1973）和Shaw（1973）首先提出的金融压抑论则侧重于价格变量对经济增长的影响，认为实际利率与实际汇率的自由化是推动经济增长的重要因素，但是低于均衡的实际利率与高估的国内货币等形式的金融压阻碍了经济的增长。本文以贵州省为例，对贵州省金融发展对经济增长的影响进行实证研究，并根据研究结果给出有效的政策建议。
一、影响经济增长的金融因素
Levine（1997）提出，金融有五个基本功能：（1）便利风险的交易、规避、分散和聚集。（2）配置资源。（3）监督经理人，促进公司治理。（4）动员储蓄。（5）便利商品与劳务的交换。他认为通过发挥这五个基本功能能够有效解决市场中存在的高信息成本和高交易成本，通过促进资本积累和技术创新，从而影响经济增长。金融的发展有效地降低了信息与交易费用，构建了资金盈余者和资金缺乏者之间的桥梁。投资者通过多元化的投资组合，降低了资金流动性风险的同时，提高了投资回报率。生产者则通过灵活的融资方式获取足够的资金，投资到技术创新领域，提高投资生产率，促进经济增长。资本向着高效率方向流动（R增加），社会总收入增加，从而提高了储蓄率（s增加），加速储蓄的投资转化（ β提高），投资增加，促进资本积累和技术创新，最后促进经济增长（g提高）。金融发展促进经济增长的作用机理（如下页图所示）：
资本利用效率的主要影响因素是技术创新，在贵州省这样的西部省份，技术创新往往十分缓慢，所以本文假设资本积累是贵州省经济增长的主要因素，则金融发展对经济增长的作用主要体现在储蓄率s和储蓄的投资转化率 β上。在此对影响储蓄率和储蓄的投资转化率的因素进行分析。
第一，储蓄率s的影响因素。周小川（2009）指出，储蓄率受到富裕程度、汇率、金融媒介和资本市场的发育程度、民族传统、人口结构、社会保障的优劣等因素的影响。同时，实际利率（名义利率—通货膨胀率）、经济货币化程度以及影响金融发展和金融效率因素都会对储蓄率产生一定的影响。
第二，储蓄的投资转化率β的影响因素。居民储蓄的投资转化率是居民储蓄中扣除消费后的居民可支配收入余额直接转化或金融转化为投资量的比率，在一定程度上显示了金融发展水平和金融部门效率。一般的，我们用某一时点上现存金融资产的总额与国民财富的比率来衡量金融发展水平，通常简化为金融资产总量与名义GDP之比。同时，金融效率指标FE用来衡量金融机构将储蓄转化为贷款的效率，FE一般用贷款和存款的比值来表示。
在这里，应该指出，金融发展不光在储蓄率和储蓄的投资转化率方面影响经济增长，在一定程度上也会从资本的利用效率上对经济增长造成一定程度的影响。
二、金融发展对经济增长影响的实证分析
（一）模型构建
其中，δi （i=0，1，2，3）是解释变量的影响系数，u是随机变量；RGDP是实际GDP增长率，表示经济增长；FIR是金融规模指标，表示为M2/GDP；FE是金融效率指标，表示为贷款/存款；FSS是金融储蓄结构，表示为居民储蓄/全部存款，其中，贵州省的FSS从1993年起就稳定在0.5左右，说明存款中居民储蓄占比较大。FIR， FE和FSS度量了金融发展水平和金融效率，他们通过影响储蓄率s和储蓄的投资转化率β来影响经济增长。
（二）实证分析
本文运用软件Eviews5.0对贵州省1980—2011年的数据进行实证研究，数据来源于《2011贵州统计年鉴》、《贵州六十年》以及贵州统计局网站、中国人民银行贵阳中心支行网站上公布的金融数据。
1.变量的平稳性检验
本文采用ADF单位根检验方法对变量的平稳性进行检验，检验结果（见表1）：
从表1中可以看出，变量RFDP、FIR、FE、FSS没有拒绝原假设：序列存在单位根。他们为非平稳的时间序列，存在时间趋势；进行一阶差分后，变量DRGDP、DFIR、DFE、DFSS则都拒绝了原假设，说明他们是平稳的，可以运用一阶差分后的数据进行协整检验。
2.协整检验
协整检验探求非平稳变量之间的长期均衡关系，本文采用Johansen法来检验贵州省金融发展变量和经济增长之间的协整关系，检验结果（见下页表2）：
根据表，在95%的置信水平下，变量DRGDP、DFIR、DFE和DFSS之间存在着长期的均衡关系，具有共同的随机趋势，他们之间存在着协整关系。
3.格兰杰因果关系检验
经过研究发现，滞后4期和5期的贵州省RGDP、FIR、 FE、FSS之间的关系比滞后1期时发生了明显的变化。在滞后4期，95%的置信水平下，只有贵州省的金融效率FE是GDP增长率的Granger原因；在滞后5期，95%的置信水平下，贵州省的金融相关比率FIR与贵州省的GDP增长率之间存在单向的Granger原因，并且贵州省GDP增长率和金融储蓄结构FSS也存在单向的Granger原因。但是，贵州省GDP增长率与金融效率FE却不存在Granger因果。
4.VAR模型的估计
（1）式中，三个因素中影响经济增长率RGDP的主要因素是金融储蓄结构FSS，而金融相关系数FIR和金融效率FE则与经济增长呈现出负相关关系。但是滞后3期时我们却可以从（2）式中发现，DFIR、DFE、DFSS同时促进经济的增长，并且，影响系数分别为12.61、24.88和1.19，金融相关系数和金融效率对经济增长的影响改变较大，金融储蓄结构的影响力度明显下降。这说明贵州省金融发展在长期内对经济增长具有明显的推动作用。
三、结论及政策建议
贵州省金融发展与经济增长之间具有长期相互促进的协整关系，同时，通过Granger因果关系检验，当置信水平为95%时，在滞后4期的情况下，金融效率FE与GDP增长率之间存在单向Granger关系，滞后5期时，金融相关比率FIR与GDP增长率之间存在单向Granger关系，并且贵州省GDP增长率是金融储蓄结构FSS的单向Granger原因。由此我们可以得到，贵州省的金融发展和经济增长之间存在长期的相关关系。同时，通过VAR模型的估计我们也可明确，贵州省金融发展对经济增长的促进作用更多地体现在长期发展上。苗馨允（2008）在对比江苏、上海、宁夏金融发展对经济增长的贡献以后，得出，越发达地区金融深化程度对经济增长贡献越小。因为发达地区投资和筹资渠道丰富，金融机构的作用相比落后地区淡化。反方向看来，这也说明在发展落后的贵州，金融发展在经济增长中具有重要作用，以实证分析为基础，笔者提出以下政策建议。
第一，有效提高金融效率，注重资本市场发育质量的提高。从研究结果来看，在滞后2期的时候，金融深化指标FIR和金融效率FE对经济增长产生了明显的负影响，这个结果是出乎意料的。经过进一步的分析，发现这是由于货币政策的逆周期操作造成的。在经济增长率较高的时候，货币当局往往选择紧缩的货币政策以控制周期的波动，较低的M2和较高的GDP造成了金融深化指标FIR相对较低，反之，在经济低迷时货币政策的逆周期操作也会造成FIR的提高。Harris的研究表明：在欠发达国家，股票市场发展对经济增长大多是非常弱的，而在发达国家，股票市场的活动水平的确有助于解释人均实际GDP的增长。所以，笔者认为这个结果是由于贵州省金融发展尚在初期，其不规范性和欠完善性都造成了金融发展对经济增长负影响的原因。其次，贵州省的证券业、股票市场等发展不仅受到经济不发达因素的影响，由于发展起步晚，还在一定程度上受到群众心理、投资意识等因素的影响。另外，投资资金的使用效率不高也在一定程度上影响了经济增长。但是在滞后3期时，模型结果发生了显著的变化，三个影响因素均促进GDP增长率的提高，其中金融效率FE提升1%，可以带来经济增长24.88%，是模型中的三个因素中影响力最大的一项。贵州省金融发展程度低，但金融效率FE和金融相关比率FIR都是GDP增长率的Granger原因，从另外一个方面思考，特别是从长期发展上看，这说明了贵州省的金融发展潜力巨大，并且将会对经济增长产生重要影响。贵州省的金融机构起步晚，资本市场发育慢，所以必须并且有必要从发展初期就汲取国内外先进的、适用的发展经验，从政策和市场两方面重视资本市场的发育质量，有效提高金融效率，以提高投资的数量和质量为有效手段，最终促进贵州省经济的增长。
第二，以《国务院关于进一步促进贵州经济社会又好又快发展的若干意见》（国发2号文件）的出台为契机，规划具有贵州特色的金融发展战略。贵州省的金融增加值贡献率（金融增加值占GDP比重）近年来维持在3%～4%之间，而全国的金融增加值贡献率是6%，贵州省与全国平均水平差距较大。从数据上看，金融业的增长值占贵州省GDP的比重不算很高，并且对经济增长的直接贡献不大，一方面是由于贵州省经济发展落后，经济对金融发展的带动性不强；另一方面也是由于金融市场发展起步较晚，经验不足，金融政策和发展机制都不够完善和成熟。2012年度的《国务院关于进一步促进贵州经济社会又好又快发展的若干意见》国发2号文件给贵州省的发展带来了前所未有的机遇，金融发展也不例外。所以，贵州省应该紧紧抓住这个契机，制定具有贵州特色的金融发展策略，巩固和扩大金融产业规模，提高金融服务于实体经济的能力，先从政策导向、金融可持续发展、金融发展环境等方面进行规划发展，最终落实到加强金融机构建设、拓宽社会融资渠道、优化金融资源配置、改进农村金融服务、扩大金融服务覆盖面以及增强政策扶持力度等领域，进一步完善贵州省金融市场发展策略，以达到最终促进经济增长的目的。
第三，从全局出发，规范和完善贵州省金融市场的发展。贵州的金融市场处于发展初期，金融机构单一，融资渠道缺乏多元化等问题都严重限制了金融市场竞争力的提升，根据实证结果分析，贵州省金融规模和金融效率都比较低。所以，要想通过金融发展有效促进经济增长，必须规范和完善金融市场，做到以下几点：首先，把金融机构建设放在重中之重。2012年，《贵州省人民政府关于贯彻落实国发2号文件精神促进金融加快发展的意见》中提出“引金入黔”，鼓励和支持银行、证券、保险、信托、期货、基金等金融机构进驻贵州。在大力发展原有金融机构的同时，想方设法吸引更多有造血功能的外来金融机构加入贵州。以银行业为例，近年来，贵州省的银行业已经从国有银行一枝独秀的局面开始转变，浦发银行、兴业银行、花旗银行、招商银行等有实力的银行在贵州设立分支机构，外资银行、区域性银行等多种银行百花齐放。同时贵州省也在加快地方法人金融机构发展的步伐，贵州银行于2012年挂牌成功，积极推动贵阳银行上市，大力支持华创证券的发展。贵州省在鼓励组建多种所有制体质形成的投资公司或者资产管理公司，建立多层次、多元化的金融结构取得一定成效的同时，必须要注重这些金融机构在贵州的长远的发展，网点向城市和有基础的乡镇全面延伸覆盖。其次，支持金融机构的硬件发展，提高信息技术水平，完善信息发展网络，有效促进金融发展。第三，建立相关的法律对贵州投资融资机制体制进行保障和监督，规范发展，创造良好的法制环境。长期看来，金融发展不管是在量的提高还是质的改变上，都能够促进贵州经济的增长。因此，从全局上看，贵州省金融业的总体发展将是贵州省未来发展和促进经济增长的重要途径。
参考文献：
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本文选择以经济发达、金融市场发展速度较快的江苏省作为研究对象，在认识、归纳和总结西方国家金融发展与经济增长理论与实际经验的基础上，对江苏省经济增长和金融发展提供一个适度的实证，全面考察两者之间的辩证关系。最后结合该地区金融业发展与经济增长实际情况，在理论和实证两个方面研究成果的基础上提出协调江苏省金融与经济的政策建议。
关键词：金融发展；经济增长；多元线性回归模型
本文在认识、归纳和总结国外金融发展与经济增长理论与实际经验的基础上，对江苏省经济和金融的发展提供一个适度的实证，来关注其金融体系和经济增长两者之间的作用关系。通过经济数据，对二者进行实证分析，全面考察江苏省金融发展和经济增长的内在联系。
一、金融行业对经济增长的影响
本文以江苏省金融业发展与经济增长的多年历史数据为依据，对影响经济增长的各种金融因素进行实证分析，从而衡量其对经济增长的作用。以过去学者对经济增长的研究成果为依据，可以把促进经济增长的主要因素归纳为供给和结构。供给因素包括劳动力的增加、资本投入量的增加、国家注重教育所形成的劳动力素质的提高和投资于研发所形成的科学技术R（D资本的增加。结构因素指因为不同经济部门间边际生产率的差异或者需求结构变动所引起的人力、物力等所有资源的再配置效应，在本文选取金融业增加值作为分析指标，较为准确的反映出国民经济中金融行业的发展变化。金融业增加值，即衡量国民经济体系中金融业部门在一定时期内通过提供金融服务所创造的国民财富的价值总量。金融业增加值指标可反映出金融发展的绝对规模。[1]另一个与之相关的指标是金融业增加值比重，即金融业增加值与名义GDP的比重，该指标可以反映金融业发展的相对规模。
（一）散点图分析
图1 金融增加值与第三产业增加值散点图 图2 金融业增加值数与第三产业增加值散点图
由上图可知，金融业增加值与第三产业增加值之间存在近似直线的线性关系，随着第三产业规模与数量的扩大，金融业增加值也在不断上涨，而金融业增加值指数与第三产业增加值之间存在类似曲线的线性相关关系。
（二）回归分析
下面以江苏省1978年以来的经济发展的各项指标为基础所建立的经济金融发展实证分析模型，模型中U1表示资金融业增加值/第三产业增加值，U2表示金融业增加值指数/第三产业增加值指数，U3代表金融业从业人员所占第三产业比重，GTI表示第三产业增加值，I表示金融业增加指数，GF表示金融业增加值。分别以这几种变量对经济增长的贡献程度进行多元线性回归分析。
其中Y代表GDP中金融业增加值（%），弧β、η分别代表U1、U2以及U3的产出弹性，常数“C”可以用来反映经济增长中的技术进步程度。U1作为金融业增加值占第三产业增加值的比重，它能反映出金融行业发展在整个国民经济体系中的绝对变动情况，该数值越大，说明金融行业的发展速度就越快，金融业具有明显规模扩大的趋势。U2表示金融业增加指数占第三产业增加指数的比重，该指标可以反映出金融行业整体发展在整个社会经济体中的相对变动情况及其变化幅度与稳定情况。
利用上表所提供的数据可以对模型（1-1）进行多元线性回归估计，得到如下估计模型：
回归方程（1.3）中的偏相关系数1.09871表示GDP中金融业增加值对金融业增加值占第三产业增加值比重的弹性，0.09253表示GDP中金融业增加值对金融业增加指数占第三产业增加值比重的弹性。这两个系数可以说明在江苏省内的金融行业增加值对经济增长均具有比较大的贡献，0.84516表示GDP中金融业增加值对金融业从业人员占第三产从业人员比重的弹性。在该模型中，所有经济变量的T检验值均超过2，说明具有统计显著性。U1、U2和U3这三个解释变量偏相关系数的大小说明金融业增加值对经济增长的作用要强于劳动投入与增加指数。在回归方程（1.4）中金融业增加值指数呈现出对第三产业增加值负相关的关系，说明为金融业的发展在整个国民经济体系中存在结构不合理的情况。
二、金融发展对经济增长的影响
（一）指标选取
下文在对江苏金融发展与经济增长的各项指标进行选取时，鉴于目前能够收集得到的指标无法准确反映出江苏省在经济体制改革这一大背景之下的具体情况，另外江苏省有些统计数据例如存款货币银行总资产、央行国有资产总量等严重缺乏，统计标准不同时期口径也不同。所以下文在分析是会对一部分指标加以适当变化。实证研究分析所选取的指标有两大类分别为经济增长指标和金融发展指标。
1.经济增长指标
经济增长过程具体表现有总产出及人均产出的持续增加，实物资本积累率增加、经济结构优化、社会福利改善、投入产出效益提高等。
（1）国内生产总值GDP
在考察经济发展的实证研究中，国内生产总值GDP是代表一个国家或地区经济运行规模的比较具有代表性的指标，是颇为受关注的宏观经济统计数据。GDP增速越快表明经济发展越快，增速越慢表明经济发展越慢，GDP负增长表明经济陷入衰退。
（2）人均实际国内生产总值指标GRE
为了能够更加真实的反映出江苏省的经济发展水平并且考虑到江苏省人口稠密的实际情况，只研究该地区的生产总值而忽视人均的数值无法达到准确的认识，所以，可以将该省的人均实际GDP作为计量标准并采取自然对数的形式加以处理，从而得出对该地区经济增长的真实情况，即GRE=ln（人均实际GDP）。[2]
（3）实际国内生产总值年增长率指标GRG
鉴于江苏统计年鉴给出的国内生产总值数据大多是名义GDP，该指标没有考虑到物价水平和通货膨胀率这的对国内生产总值统计结果的影响，所以本文选用江苏在1990-2012年的实际国内生产总值值来衡量经济增长，实际GDP可以由名义国内生产总值除以其平减指数得到，但由于各国国内生产总值的平减指数统计数据缺乏，而居民价格消费指数CPI容易查阅，所以本文选用名义国内生产总值GDP与居民价格消费指数CPI的比值来作为反映江苏经济增长具体情况的指标，即实际GDP年增长率GRG=名义GDP/CPI。
（二）金融发展指标
1.贷款余额指标LAON
金融机构贷款余额是用来衡量江苏金融资产发展程度的指标，是指到某一节点时间为止，借款人尚未归还放款机构的贷款总额。贷款总额是指截止到某一日以前商业银行已经发放的贷款总和，表示企业向银行举债或融资的总额。所以贷款余额即指到企业会计期末尚未偿还的贷款额，其中，尚未偿还的贷款余额等于贷款总额扣除已偿还的银行贷款。近年来江苏省的金融资产在多元化水平上有很大提高，因此本文将贷款余额作为是衡量江苏省金融资产的一个重要方面。
2.金融相关率指标FIR
金融相关率（FIR）：是指在某一时间点上一国或地区所有金融资产价值与该地区经济活动总量之比。该指标可以说明某一个区域的经济货币化程度，麦金农在研究发展中国家的金融抑制与金融深化时提出了使用货币存量M2与GDP的比值作为衡量一国或地区的经济货币化程度，但是由于在目前的数据统计的发展程度上难以计算出精确的M2，所以本文选择把江苏省内所有金融机构存贷款总额之和作为所有金融资产的价值，再除以GDP，从而得出反映金融发展综合水平的金融相关率。FIR计算公式为（金融机构存款余额+金融机构贷款余额）/GDP。
3.金融效率指标SLR
金融体系的成熟与健全必须重视金融规模与金融效率的协调发展。效率在经济上主要表现为就是投入-产出关系。所以金融效率就是金融机构的投入-产出关系，用来测度金融部门对经济增长的贡献程度。鉴于江苏省乃至整个中国都长期处于计划经济体制之下而且国有经济在整个国民经济体系中占主导地位，所以本文以江苏省金融机构的各项存款与贷款之比[3]（SLR=金融机构存款余额/金融机构贷款余额）来反映金融机构的运行效率，考察其是否把所吸收的储蓄有效地从转化为投资投入到国民经济的生产中去。
4.证券市场发展程度指标DSM
近年来江苏省尤其是苏南地区在发展金融的过程中规模逐渐扩大，企业的筹资渠道与筹资方式也在不断地拓宽。大量企业选择在金融市场上购买资金需求单位所发行的有价证券（如商业票据、债券等）的直接融资的方式来筹措资金，因为这种筹资方式对投资者来说收益较高，成本相对较低，所以江苏省的有价证券市场发展迅猛，资产证券化程度对经济发展的影响作用越来越大。处于对江苏省债券融资规模较小的考虑，选择用股票筹资额占GDP的比重来反映江苏金融证券化的程度，即DSM=股票筹资总额/国内生产总值GDP。
三、多元线性回归分析
针对贷款余额LOAN、金融相关率FIR的单因素回归分析如下：
由上表可知，在滞后一期的情况下，贷款额LOAN拒绝原假设的概率为0.00776，小于0.1的临界值，所以贷款额LOAN是增加国内生产总值GDP的格兰杰原因，并且国内生产总值GDP不是贷款额LOAN格兰杰原因的概率为0.0024，也小于0.1的临界值，因此，经济发展与贷款额互为格兰杰成因。金融相关率也分别以0.00166、0.0034的概率拒绝原假设，但是无法拒绝金融相关率不是经济增长指标GRE、GRE的格兰杰原因，因此金融相关率与经济增长指标GRG、GRE存在单向因果关系。
根据以上所有选取的金融类指标的，可设计出如下的多元线性回归模型：
GRG/GRE=a0+a1FIRt+a2SLRt+a3DSMt+ξt（1-5）
在上述模型中。GRG与GRE是以不同的计量方法而得出的经济增长指标，FIR为金融相关比率，SLR代表金融中介效率，这两个指标可以综合反映江苏省的金融发展情况，DSM是证券市场发展程度的指标，此模型中主要指股票市场的发展概况，ξ表示随机扰动项。
利用上表所提供的数据可以对模型（1-5）进行估计，得到如下估计模型：
四、实证分析结论
从单因素的回归分析可以看出贷款余额（LOAN）与GDP存在因果关系，金融相关率（FIR）与经济增长指标GRG、GRE均存在因果关系。这一实证分析的结果表明江苏金融发展与经济增长两者之间存在正向相互促进效应。
从多因素的回归分析可以看出经济增长与三种金融指标之间的内在关系，具体分析如下：
1.江苏省的金融相关率FIR与经济增长指标GRG、GRE之间存在正相关关系，说明江苏省金融行业发展程度越高，则经济增长速度就越快，从这个层面上来说江苏金融行业的发展加快了经济增长。分析其原因，一是因为江苏目前经济发展的结构单一，大量企业对以银行为代表金融机构的依赖性强烈，所以金融机构存贷款数量的增加对经济增长的作用非常显著；另一方面，如果区域性的金融机构有足够的经济实力为本地区经济的发展提供雄厚的资金支持，这就有利于区域经济的成长，进而产生规模递增效应。
2.江苏的金融中介效率与不同经济增长指标呈现出了不同的相关性，一方面说明金融中介效率是促进经济增长的有力因素，另一方面也说明江苏金融效率存在不足。金融中介效率即为金融机构的资金投放于运行的效率，金融机构的运行效率越高，对经济的促进作用就会越明显，因为金融中介效率在代表了金融机构将储蓄转化为投资的效率，转化率越高就意味着金融机构将会把更多的存款或者闲置资金投放到股票、债券、基金等证券市场上，以此来激活整个市场。
3.江苏省证券市场的运行对经济增长的贡献不明显，甚至呈现负相关，即证券市场对江苏经济增长促进作用十分有限。究其原因，主要是有价证券的价格受到多种非经济因素的干扰，如心理预期、股价操作等，再加上证券市场监管不力、透明度低，导致江苏证券市场发展不成熟。此外某些上市公司通过资本市场而筹集的资金并非用于生产性的项目，而是转为他用，制约了证券市场发展对经济增长促进作用的发挥，无法显现证券市场在协调配置金融资源方面的作用。因此，与发达国家相比，江苏证券市场发展较为滞后。
五、协调江苏金融发展与经济增长政策建议
（一）增加江苏金融体系内非国有金融机构的比例
江苏金融业总体规模的发展与增加值比重的提高对经济增长有着积极地推动作用，但是金融业增加值指数对地区经济增长出现了阻碍经济增长的不利影响，这一结果表明江苏金融结构的发展存在问题。国家或地区在发展经济、调整或改进产业结构的过程中除了要长期保持对金融行业增加值的投入与稳步增长，更应该加强对金融发展整体规模与结构的重视。虽然在近些年来江苏凭借优越的地理位置与国内金融中心上海的辐射，金融业整体发展迅速，但是在发展过程中也出现了地区差异显著、金融结构过于单一等问题。就省内发展来看，苏南和苏北金融发展程度就存在严重的不平衡：以苏州、无锡、常州为代表的苏南地区已经形成了以中国人民银行为领导，国有商业银行为主体，非银行、外资金融机构并存和分工协作的金融体系，而且具有期货、期权、保单等丰富的金融工具。而苏北地区却金融产品种类少，金融组织结构单一，除国有商业银行、城市商业银行和农村信用合作社外，其他非国有类型金融机构如信托投资公司、基金管理公司等则较少在苏北地区开设营业点。
江苏目前的政策性银行，国有商业银行，国有控股的保险、信托、证券等行业的非银行金融机构在整个金融业中占有非常高的比重，已经造成国有金融成分在金融体系中的垄断局面，只有打破这种垄断局面，降低国有金融成分的比重，提高股份制商业银行、信托投资公司等非国有金融机构的比重并且逐步放松金融管制，降低银行业进入壁垒以解决当下中小企业、民营经济与农村的金融需求困境，才能起到改善江苏金融结构，优化金融体系的效果。
（二）合理发展资本市场，提高直接融资的份额
由具体金融发展指标对经济增长指标影响的数据分析结果可知目前江苏省资本市场（如股票、债券交易市场）发展所产生的影响没有能够起到优化的效用，甚至还表现出阻碍经济发展的反作用。但是纵观多个发达国家金融市场的发展可知成熟、多层次资本市场与其他金融市场相比具有高效配置金融资源的绝对优势：首先企业可以通过资本市场筹集到足够的资金，保证企业在成长过程中获得所需的人力、物力资源；其次资本市场价格的波动性特点，也时刻激励着企业更加谨慎地经营，使得企业不但注重眼前的利益，还对企业的可持续发展进行科学合理的安排与规划；而且资本市场高效配置金融资源的优势可将大量资金流向发展前景广阔的优质企业，利于这些企业扩大规模和提高生产率，从而发展经济。所以资本市场可以作为江苏金融发展的潜在有利因素。
目前江苏地区整体金融资本市场普遍存在着资本证券化率较低，上市公司与资本市场没有做到资金流与信息流的有效整合，该省在国民经济体系中的经济地位与上市公司质量不相适应，企业直接融资比重偏低而股权融资比例偏高以及大型企业地区分布不均衡等问题，严重阻碍经济总量的增长速度。
针对以上问题，首先江苏各大上市企业应该突破经济体制和限制政策的阻碍，完善并发展资本市场的功能，建立起融通资金、分散风险、高效配置资源、加快产业结构转型等功能完善的长期资本市场体系，使得政府机构、工商企业、房地产经营商等资金的需求者都能够参与投融资活动，为长期金融市场的发展注入活力。其次应改善上市公司质量，建立完善的企业制度。对待品质优良或发展前景广阔的上市公司，政府要实行适度的优惠政策扶持，鼓励并提高其研究开发的投入力度，加快优势企业的创新步伐与跨越式发展，建立创新机制，实现研究成果与经济发展需求的相互配合并促进地区产业结构的改善。再次应建立层次分明的资本市场体系，提升企业（尤其是非国有企业）的直接融资比重，促进企业融资渠道的多元化进程，实现江苏省资本市场全面发展。最后，省内各地区还要加快培育上市公司后备军，推动更多具有发展潜力的企业上市，尤其是上市公司数量偏小，经济也较为落后的苏中、苏北地区。
（三）注重金融安全与金融中介运行效率
金融安全最主要考虑的问题是金融业的稳定，要求对一切可能危及金融发展安全的因素实习规避，但是金融效率更加重视各种金融资源配置优化，金融资源配置最优化表现为经济体创造的实际价值，金融安全与效率属于金融发展的两个不同方面，二者的目的均是通过优化配置金融资源，促进资金融通并且造福于整个社会。因此，只有同时兼顾金融发展过程中的安全与效率，江苏金融发展与经济增长才能面对金融全球化的挑战，实现金融业高速、稳健的发展。
对金融安全与效率的重视并不表示二者的平衡或对等。因为对金融的监管是伴随交易规模的扩张与速度的加快而不断变化的，对应各个发展阶段都有与之相对应的监督、管理理念。一般来说金融发展要经历三个时期，一是本地金融市场时期，二是国际金融市场取代本地金融市场时期，三是全球化国际金融交易市场取代国际金融市场时期。同时，对于金融监管的理念也因而发生变化，从一开始只立足于安全这一监管目标，到发展为以金融经济资源配置高效为追求的理念，再到以增强本国各大类金融机构综合实力为首要考虑因素的现代监管理念。金融机构综合实力的提高，应该在保证提高金融运行效率的同时，重视金融发展的安全。面对经济、金融全球化的激烈竞争，只有秉承效率优先、同时兼顾金融安全这一理念，江苏的金融发展才能在保持金融秩序安全稳定的基础上，提升其在国内外金融市场上的竞争力，实现江苏金融发展现代化。（作者单位：云南师范大学经济与管理学院）
参考文献：
[1] 严忠.计量经济学[M].中国科学技术大学出版社，2005年223-345
[关键词] 金融中介经济增长协整格兰杰检验
一、引言
美国次贷危机引发的全球金融危机日趋恶化,已经由金融层面逐渐深入到实体经济,对各国经济增长均造成了明显的负面影响。目前在各国的政府的前期一系列经济刺激政策措施的影响下,各国经济出现复苏,但是进程十分缓慢。而我国经济在4万亿的政府投资刺激下,经济增速下滑较快扭转,经济回升势头不断巩固,整体向好态势比较明显。根据国家统计局初步测算,今年前三季度,我国国内生产总值(GDP)217817亿元,按可比价格计算,同比增长7.7%,比上半年加快0.6个百分点。 江苏经济总量比较大,经济社会发展水平比较高,经济外向度也比较高,江苏能否保持经济平稳较快发展,对全国大局有着重要意义。因此研究江苏省金融中介和经济增长的关系显得尤为重要。目前关于我国金融中介发展与经济增长关系的研究很多,但主要集中在以下三个方面:一是把中国视为整体,分析中国金融中介发展与经济增长的相关关系;二是以某省或地区作为研究对象,分析该地区的金融中介发展与经济增长的关系;三是以中国各地区为研究对象,分析各地区间的差异,从而深入揭示金融中介发展与经济增长的内在关系。本文是研究的第二方面,在江苏省金融中介与经济增长的关系方面作实证分析,寻找两者关系,并给出相关政策建议。
二、数据、指标选择与计量模型的设定
1.数据和指标的选择
本文的数据来源于文中的基础数据均来自各年《中国统计年鉴》、《中国金融统计》以及江苏省的统计年鉴,并根据计算整理得出,样本年限从1995年到2007年。并且对所有数据进行对数处理。使用Eviews5.0软件进行分析。
(1)本文选取的金融中介指标
第一,金融中介的规模指标SCAIND。对于金融中介规模的测度应该用金融资产值/GDP来衡量,但由于数据难以获得,我们采用一个替代指标。在替代指标的选择上,多数学者均采用贷款总量/GDP,但这一指标不如存款总量/GDP准确,原因在于,目前在我国,银行各营业部仅具有吸收存款功能,没有贷款权限,尤其是各县级营业部,所以用存款总量/GDP更能反映金融中介规模。这一选择方法与Genevieve Boyreau-Debray(2003)相一致。这一指标不仅可以反映金融中介经营规模的扩大,还可以反映资金供给在国民经济中的重要性。
第二,金融中介结构指标STRIND。这里定义的中介结构主要从所有制上来划分,用来衡量国有金融中介与非国有金融中介之间的变动状况,我们将其可定义为非国有金融资产对金融中介资产的比率,同样由于数据上的不可直接获得性,我们采用“1-国有银行贷款金融中介贷款总额”的计算方式得到非国有金融资产对金融中介资产的比率。它说明了随着金融中介的发展,非国有金融机构资产占所有金融机构资产的比重的变化情况。该值的增加,可以说明与国有金融中介相竞争的金融中介主体(至少在总量上)在不断增加,在市场中,国有中介与非国有中介的竞争程度在加剧。因而,这一指标不仅说明金融结构的变动趋势,而且更反映了金融中介的竞争程度。
第三,金融中介效率指标SLIND。金融中介的效率主要包括运营效率和配置效率。金融中介效率包括运行效率和配置效率。运行效率是指银行体系中以最小的消耗动员尽可能多的储蓄资金 。一般说来,对于储蓄动员的资源成本,可以用存贷利差和各项经营费用作近似表示。但Demirguc-Kunt和Levine(1996)指出“增加生产率投资可能提高间接费用成本”,因此非常低的间接费用成本可能表明在提供较优的银行服务上的竞争不足和投资不足,所以间接费用成本不是效率确切明显的度量。而且,由于我国的利率水平与管理费用是行政定价,同时管理费用数据不易获得,因而,用存贷利差和一般管理费用来表示运行效率的方法不易适用。所以在本文中不采用该指标。配置效率是指银行将资金盈余部门的资金转化为贷款的效率。在它的度量上,我们选用存贷比表示,即金融机构贷款余额和金融机构存款余额之比,它表示金融中介调度分配社会资源的能力。
(2)本文选取的经济增长指标
我们选择人均GDP作为衡量经济增长的指标变量,考虑到通货膨胀的影响,本文使用江苏省商品零售价格指数(1978年=100)对GDP进行折实,另外为了消除人口规模因素对GDP的影响,最终选择以人均实际国内生产总值PRGDP作为经济增长指标。
2.计量模型的设定
传统的计量方法是从先验的经济理论出发设定OLS结构模型,再由数据估计模型所包含的参数,这种方法对先验的经济理论具有很强的依赖性。本文采用的VAR方法是以数据为出发点,通过对数据的分析来找出各变量之间可能存在的关系。这就能使们能更客观的对金融发展与经济增长之间的关系进行一个考证。同时VAR模型较单方程具有更高的可考性,在处理诸如本文所用的时间序列变量上更有利。因此我们选择在多变量VAR系统中进行金融中介发展与经济增长之间关系的分析。一个p阶VAR模型可以表述为:
其中,yt是k维内生变量向量,是d维外生变量向量,是信息向量,T是样本个数。经过变形我们就可以得到向量误差修正模型VECM,表示为:
其中
由于经过一阶差分的内生变量向量中各序列都是平稳的,因此如果构成的各变量都是I(0)时,才能保证 是平稳过程。因此可得系数矩阵的秩满足0
三、实证检验过程及结果
我们将各个变量序列进行对数化处理,得到新的数列SCAIND1、STRIND1、SLIND1、PRGDP1。
1.单位根检验
由于我们所选用的指标变量有可能是非平稳的,具有时间趋势,因此我们对变量进行协整分析之前,首先需要对变量的平稳性作检验,只有变量在t阶平稳(I(t))的条件下,才能进行协整分析。本文用ADF(Augmented Dickey一Fuller)单位根检验方法来检验变量SCAIND1、STRIND1、SLIND1、PRGDP1序列的平稳性。检验结果如下表1所示:
注:(1)单位根检验值的方程为包括常数和趋势项方程,且解释变量的滞后项数为0。样本区间为1995-2007。(2)表示变量的二阶差分。(3)*、**、***分别表示检验值小于1%、5%、10%的置信水平下的临界值。
从表1中前三列可以看出,在数据原始序列水平上,所有的检验结果均没有拒绝有单位根的假设,因此,可以认为SCAIND1、STRIND1、SLIND1、PRGDP1、均是非平稳的时间序列。而从后三列可以看出,经过二阶差分后均拒绝原假设,表明差分变量是平稳的。于是,我们认为上述4个变量序列是二阶单整的。对于这些非平稳的经济变量不能采用传统的线性回归分析方法检验它们之间的相关性,而应采用协整方法进行检验分析,同时它们也符合协整的同阶单整的前提条件。
2.协整检验
协整检验从分析时间序列的非平稳性入手,来探求非平稳变量间蕴含的长期均衡关系。本文采用Engle和Granger(1987)提出的方法来检验金融中介发展变量SCAIND1、STRIND1、SLIND1与经济增长变量PRGDP1、NOIND1之间的两两变量之间的协整关系。这种协整检验方法是对回归方程的残差进行单位根检验,因此,检验一组变量(因变量和解释变量)之间是否存在协整关系等价于检验回归方程的残差序列是否是一个平稳序列。这样我们有五组变量进行检验。前面已经检验了上述变量序列都是I(2)的,由此可直接检验变量之间的协整关系,检验结果见下表2:
注:残差序列临界值均表示检验值小于1%的置信水平下的临界值。
从表2中我们可以看出从表中的检验结果显示,江苏省经济增长指标PRGDP与金融中介结构指标STRIND是协整的,或者说这两个变量之间存在长期均衡关系。
3.建立ECM模型
因为江苏省经济增长指标PRGDP与金融中介结构指标STRIND是协整的,所以对它们建立误差修正模型ECM,回归的结果如下: (1)
R2=0.338274,DW=0.786744
回归结果表明,非国有金融资产对金融中介资产的比率的短期变动对人均实际GDP存在正向影响,每年实际发生的人均GDP与其长期均衡值的偏值中的3.2464%被修正。
4.Granger因果关系检验
由于协整分析只是帮助我们分析变量之间是否存在长期均衡的比例关系,但没有对这些变量之间的因果关系进行说明,为了说明这种因果关系,我们需要用Granger检验来进一步验证。由于4个变量序列都是二阶单整的,所以对二阶差分后的序列进行Granger检验。检验结果如下表3
结果证明,人均实际GDP是非国有金融资产对金融中介资产的比率的Granger原因,而非国有金融资产对金融中介资产的比率不是人均实际GDP的Granger原因。
四、结论和建议
通过上述协整检验和葛兰杰因果检验,我们大体可以分析出江苏省经济增长与金融发展之间的长期变动关系和变动因果。我们对PRGDP与SCAIND、SLIND、STRIND之间的关系进行论述经济增长与金融中介发展之间的关系。从协整分析中我们可以看出只有非国有金融资产对金融中介资产的比率STRIND和人均实际GDP即PRGDP1之间存在长期稳定的均衡比例关系。其数学表达式见上式(1),从数据中我们发现非国有金融资产对金融中介资产的比率的短期变动对人均实际GDP存在正向影响关系。具体变动的因果从表3中可以看出。总的看来,金融发展无论是从金融发展规模上,还是贷款量,或是金融机构结构上对经济增长没有构成成因,相反却是江苏省的经济增长导致了金融结构调整。这间接说明了江苏省经济的高速增长,导致存款规模在GDP中的比重增速下降,同时也使得惜贷现象和资金外流现象发生。具体分析产生这种情况的深层原因,本文认为是江苏省经济高速增长带来的经济增长收益,并未被完全吸收转化为经济再度增长的动力。
首先,从表面上看,虽然存款与GDP之比呈上升趋势,但是从增长速度上呈稳中有降的趋势,尤其自2002年以来更是明显下降,见图1。这里的部分原因是由于金融市场发展和金融工具多样化引起的,金融工具不再只局限于银行存款这一类,但也有可能是因为有社会闲散资金未被金融系统充分集中利用或发生向外省转移以谋求更高收益。
第二,从图2来看,江苏省非国有金融资产对金融中介资产的比率处于稳中有升的趋势,而对比图4来看,江苏省人均GDP始终处于上升趋势。江苏省随着金融中介的发展,非国有金融机构资产占所有金融机构资产的比重的稳中有升,可以说明与国有金融中介相竞争的金融中介主体(至少在总量上)在不断增加,在市场中,国有中介与非国有中介的竞争程度在加剧。人均实际GDP是非国有金融资产对金融中介资产的比率的Granger原因,而非国有金融资产对金融中介资产的比率不是人均实际GDP的Granger原因。这说明了江苏省的金融中介对经济增长的作用不是很明显,而经济的增长却优化了金融中介结构。这也说明了金融体制改革相对滞后,金融体系的效率不高等制约因素的存在,在一定程度上阻碍了金融中介发展对江苏经济增长的促进作用。理论上讲,金融发展与经济增长的关系很直观:在非完美的经济中,金融发展提供了一些有用的服务,如:动员储蓄,分散风险,将储蓄转化为投资,监督经理人等。通过发挥这些功能,金融发展对经济增长有促进作用。但是beck,levine (2004)指出:银行通过配置资源来提高储蓄回报率,但银行的发展可能会降低储蓄率。如果在储蓄和投资之间有足够大的外部性,那么银行的发展可能会减缓经济长期增长。levine (2002)指出银行发展阻碍经济增长的三个原因。首先,银行可能会与影响力较大的公司有关,这种影响可能为负。其次,银行偏好谨慎的特性可能会阻碍企业创新。第三,银行的能力与企业的管治高度相关。不仅银行机构发展对经济增长有负效应,股票市场发展也阻碍经济增长。所以必须首先优化金融中介的规模、结构和效率,才会促进经济持续增长。
第三,从图3来看,表现在存贷比的下降上。存贷比的下降,可能是由两个方面引起,一是由于政府宏观政策紧缩,二是因为银行资金向外部转移的结果。但是进一步分析,经济政策是随经济波动而呈周期性波动,但自上世纪90年代来几经开放与紧缩,但存贷比却是年年下降,这就从另一方面说明了,90年代江苏省金融机构中资金向外转移是实在发生的。但是进入21世纪以后,江苏省的存贷比却出现小幅上下波动,这又从一定程度上与政府的宏观政策调控有关。
总之,本文只是通过现有的数据对江苏省金融中介发展与经济增长的关系做出简单的数据分析,关于金融中介的发展对经济增长的实际促进作用如何,这种作用是否可以精确的进行量化,还是仍然值得分析研究的。相信随着我国金融机构改革的进一步深化,金融体系的进一步完善和健全,金融机构的进一步发展和壮大,相关的问题将值得更深层次的研究和探讨。
参考文献:
[1]周好文钟永红:中国金融中介发展与地区经济增长:多变量VAR系统分析[J].金融研究,2004,(6)
[2]郭江山孙建坤李玉红:金融中介与经济增长关系研究――基于河北省的实证分析[J].中国对外贸易,2009,(5)
[3]李忠民刘创刚:金融中介与经济增长的实证研究――以陕西省为例[J].重庆工商大学学报(西部经济论坛),2005,(6)
关键词：国际金融中心；经济金融评价指标；评估指标体系
文章编号：1003－4625（2007）06－0039－03中图分类号：F831文献标识码：A
一、文献综述
国际金融中心一般被定义为金融机构和金融市场聚集、有实质性的金融活动发生的城市。金融中心一般体现为金融机构高度集中的大都市区，聚集了主要的银行、证券公司、证券交易所、大量的基金和保险公司。在这个核心功能的周围又围绕着大量的支持业，如会计、律师、信息出售商和出版商等。金融中心金融活动形式多样，金融产业高度发展。
构建国际金融中心的评估指标体系对于度量和评估现有的国际金融中心,预测其发展潜力,以及判别新的国际金融中心的产生都是非常有用的。然而目前这方面的研究数量有限。80年代，H.C.Reed在《The preeminence of International Financial Markers》中采用层级分析法对金融中心分层次，并分别证明各层次的重要因素。之后，随着计量方法与经济理论的发展，许多外国学者也于此作出了有益的尝试。国内，杨再斌等人的《上海国际金融中心建设条件的量化研究》从历史角度出发，分析了国际金融中心形成的基本条件，提出建设国际金融中心应该具有城市微观条件、 国家宏观条件、周边外边环境等三大类。张泽慧总结了国际金融中心所普遍具有的特征，综合了各家的研究成果，从而提出了包括金融机构数量，金融部门产值，金融市场规模等一系列评价金融中心的指标。胡坚等在《国际金融中心评估指标体系的构建》一文中选定了具体的金融中心评估指标，并且建立了相关的回归模型，对于上海作出了实证的分析。
本文拟在已有的研究基础上，对于一些比较重要的经济指标、金融指标作出实证检验，验证这些指标与国际金融中心的相关性，以及这些指标对国际金融中心的评估价值。
二、对几个条件的实证分析
（一）国家的选择
一般认为，全球的国际金融中心大致有40个之多。根据国际金融中心的功能，采用主流的标准始点法对这四十多个国际金融中心进行分类如下：
在国家数据可获得性的前提下，本文尽量覆盖到国际金融中心的各个类别，最终从以上国家中选用了18个金融中心：东京，伦敦，纽约，巴黎，法兰克福，香港，新加坡，米兰，多伦多，马德里，墨西哥城，马尼拉，墨尔本，汉城，阿姆斯特丹，开罗，雅加达，吉隆坡。为了比较的需要，同时随机选取了6个非金融中心的国家：孟加拉国，印度，罗马尼亚，俄罗斯联邦，泰国，波兰。
（二）评价指标的选择
评价国际金融中心的指标很多,如国内金融机构数量，所在城市金融从业人数，金融部门产值，外汇市场交易量，国家的国际竞争力等等。从国际金融中心的历史研究来看，国际金融中心通常具有这样几大特征：
1.大量聚集的金融机构。1994年2月,伦敦就拥有520家外国银行和173家外国证券公司,全世界最大的200家银行就有190多家在伦敦设有分支机构。香港在2003年4月时,就拥有本地银行53家、外国银行126家、保险公司191家、证券机构639家。新加坡在2001年12月时就拥有本国银行8家、外国银行125家、保险公司151家、证券机构81家。具体的评价指标有：所在城市外国银行和金融机构数量，外资银行占银行总数的比率，外国银行和金融机构在金融中心总部数量等等。
2.发达的金融市场。除记账式的国际金融中心外,大部分国际金融中心都有完善的金融市场体系与较大的金融市场交易量。2003年初,伦敦的股票市场总市值为17000多亿美元,纽约股票市场总市值超过了85400多亿美元。具体的评价指标有市场交易规模，证券交易股票市值，国内上市公司数量等。
3.强大的经济基础。这点对金融中心形成具有决定性作用，从伦敦、纽约的发展历史就可以看出。具体的评价指标有GDP值， GDP增长率，投资总额，投资比率= 投资额/GDP等。
4.良好的政治和法制环境。政治环境是否稳定，法律环境是否良好，影响着投资者的信心。良好的外部环境可以减少不确定性，维护投资者利益。瑞士和贝鲁特的例子可以说明外部环境的作用。具体的评价指标有：健全的货币(用本币发行的国际债权数量)， 国际竞争力GCR ，国家政治风险ICRG等。
5.人力资本。金融行业知识密度很高,人力资本是金融业的核心要素。例如，伦敦金融城占地面积略大于1平方英里,常住居民5000多人,白天人口却有20多万,其中一半以上直接从事金融业。具体的评价指标有：金融中心从业人员数量，金融从业人员的熟练程度(从业年限)， 从业人数占城市人口比重等。
6.有利的地理位置优势。有利的地理位置比如说理想的时区，是客观的国际金融中心条件。比如说当伦敦和纽约两个较早并且重要的金融中心确定下来之后,东京、香港、新加坡等地正好填补伦敦和纽约之间的时区空白, 使得这三大地区的营业时间能首尾相接,形成全球不间断的交易网络。不过这个特点没有找到很好的量化指标，更多的是一种定性的判断。
7.良好的基础设施建设。金融行业对电讯设施的依赖程度很高。特别是随着电话银行、网上银行业务的兴起，电讯服务的费用与质量和可靠性对于金融业的发展显得尤为重要。另外,金融中心除了有巨大的信息流、资金流以外,通常还有巨大的人流和物流。因此,除了要有良好的电讯设施外,还必须有便利的交通。具体的评价指标有电讯服务业产值等。
8.金融信息高度集中。金融业对于信息的敏感度很高。如果一个地方靠近信息源，可以尽快获得大量有用信息的话，这个地方就比较容易成为金融中心。这也是许多国家的首都成为金融中心的原因之一。评价指标有交易成本等，但是不好量化。
由上述国际金融中心的特征分析可见：评估国际金融中心是一个复杂的过程，许多因素都对此有影响和关系。更为复杂的是，许多指标不好量化，或者数据难以找到。胡坚等研究了国际金融中心指标评价体系，提出了以下22个可量化指标：(1)GDP增长率；(2)投资比率=投资额PGDP；(3)金融部门产值PGDP；(4)金融创新数量；(5)银行等金融机构的资产总额；(6)银行等金融机构的负债总额；(7)金融业的电子化程度；(8)金融的稳定性：主要相关国的短期利率变动；主要相关国的汇率变动；主要相关国与本地有关的贸易政策变动；主要相关国的股市股价变动；主要相关国对本地投资的变动；(9)金融从业人员占全部就业人员的比例；(10)外资银行占银行总数的比例；(11)银行等金融机构外币存款与本币之比；(12)银行等金融机构海外存款与存款之比；(13)外汇市场日均交易量；(14)外汇自由兑换程度；(15)国际资本流入量；(16)国际资本流出量；(17)金融市场的种类；(18)金融市场绝对容量；(18)金融市场相对容量。
本文暂且只考虑经济因素与金融因素，本着易量化，数据易获得，高度相关的原则，在胡坚等人的研究成果上，选择了以下具体指标：（1）GDP增长率；（2）投资率；（3）金融部门产值贡献率；（4）股票交易额／GDP。
（三）选定国家指标数据面板值
（四）图形分析
选用几个最发达的金融中心（东京，伦敦，纽约，巴黎，法兰克福，香港，新加坡）与非金融中心作比较，得到以下结果：
GDP增长率与投资率表达的是一种经济增长的潜力。从图中可以看出，金融中心的GDP增长率与投资率比较接近，曲线比较平缓，同时其数值不太大；而非金融中心的GDP增长率与投资率各个国家间有较大差异，有些国家有较高的增长率，而一些国家增长率较低。这可以理解为，金融中心一般已有较大的经济存量，因此GDP保持平稳增长，其增长速度并不快；非金融中心的经济存量较小，其经济发展速度因国而异。从图中可以看出，中心与非中心在GDP增长速度与投资率上差别不大。
金融部门产值贡献率与股票交易额/GDP这两个指标反映的是金融产业的发展程度。从图中可以看出，金融中心的指标值明显高于非金融中心。这是否意味着这两个指标对于评价金融中心具有明显的意义呢？如果是的话，这两个指标的相对重要性又是怎样呢?为了解决这个问题，下面运用spss对以上四个指标进行logit 回归。
（五）计量分析
将上文中选定的18个金融中心按功能类别分别回归。Y为因变量，x1为GDP增长率，x2为投资率，x3为金融部门产值贡献率，x4为股票交易额/GDP。
1.Y 对x1x2x3x4同时回归。结果如下：
可见，同时考虑四个因素时，可以得到百分百的判别正确率，同时Nagelkerke Rsquare为1。所以这四个指标作为一个整体是有其指示作用的。
2.从上面每个类别中随机选取一些国家。使Y对x1、x2、x3、x4分别回归。结果如下：
Y对x1回归的percentage correct 为54.5%，同时Nagelkerke Rsquare为0.01。这说明GDP增长率对于评估金融中心意义不大。Y对x2回归的percentage correct 为54.5%，同时Nagelkerke Rsquare为0.02。这说明投资率与是否金融中心也没有太大直接关系。Y对x3回归的percentage correct 为87.9%，同时Nagelkerke Rsquare为0.61。这说明金融部门产值贡献率与是否金融中心直接相关，而且相关度较高，是一个比较重要的指标。但是同时金融中心也不能完全凭借金融部门产值贡献率来判断。Y对x4回归percentage correct 为100%，同时Nagelkerke Rsquare为1。这说明股票交易额/GDP的比值与是否金融中心高度相关。这也是与实际情况吻合的，金融产业发达的国家基本都有较发达的股票市场，股票交易额通常较大。
3.以上所有的回归结果中，变量的wald检验都没有通过，说明logY 对x1x2x3x4 不存在显著的线性关系。因此，此模型只能用来检验x1x2x3x4对Y的判别作用，这可以用percentage correct是否改进来判别。
三、结论
金融中心的存在不仅在于其经济体的强大程度，以及当地宽松的制度环境。 也许其重点更在于金融中心应该有能力提供金融的专业化服务,并且具有完备的金融市场，使金融机构在金融中心所在地可以获取在其他地方不能获取的利益。因此，一国要想拥有国际金融中心的地位，应当特别重视金融业的发展。一方面大力发展金融产业，提高金融部门产值的贡献率；另一方面同时发展金融市场，完善股票市场，提高金融市场容量。
参考文献：
[1]胡坚等.国际金融中心评估指标体系的构建［J］.北京大学学报,2003,(9).
[2]倪鹏飞,孙承平.中国城市：金融中心的定位研究［J］.财贸经济,2005,(2).
[关键词]经济增长 财政支出 VAR模型
区域经济增长取决于不同的经济条件，其中一个重要的共性条件就是金融与财政所带来的资本积累。金融发展和财政支出在经济发展过程中发挥着吸纳资金和配置资金的作用，能否充分吸纳社会闲置资金及有效配置资金是财政金融是否有效支持经济增长的关键。目前,国内对财政支出金融发展的研究主要是采用了实证研究,而其理论研究基本上是西方财政金融理论在我国的运用和演化。本文以广西经济环境为研究背景，通过实证分析验证广西财政金融对经济增长的影响。
一﹑研究设计
（1）样本的选取和数据来源
考虑到调查样本的代表性和可获得性，本文用国民生产总值GDP来表示经济的增长；从当前广西金融发展水平来看，金融支持经济的增长主要还是通过信贷途径，故用全区金融机构年末贷款总余额来表示；用财政支出总额来衡量财政支出对经济增长作用的指标。
各指标来源于1978—2010年《广西统计年鉴》和《广西金融统计年鉴》的年度数据作为样本。为了剔除价格的影响因素，所有的数据均除以了居民消费价格总指数而得到实际值。同时为了避免数据的剧烈波动，对GDP、金融机构年末贷款总余额（X1）、财政支出总额（FE）进行了对数化处理，得到相应的指标LGDP、LX1和LFE，相关数据的处理主要使用EViews6.0分析软件。
二、实证分析
（1）单位根检验。我们需要对时间序列数据的平稳性进行检验，在时间序列分析中为避免出现虚假回归而造成结论无效，常用的是扩展的Dickey-Fuller（ADF）单位根检验。本文采用ADF检验，检验式为：
yt=c+αt+ρyt-1+ +ut
其中，yt是待检验的时间序列，c是常数项，t为时间趋势，k是滞后期，ut是随机误差项。原假设是H0：ρ=0，备择假设是H1：ρ
在对实际生产总值（LGDP）, 实际金融机构年末贷款总余额(LX1)，实际财政支出总额(LFE)水平值进行检验时，发现结果并未拒绝原假设，由此可知这三个变量均存在着单位根。进而对三个变量进行一阶差分后，则ADF检验结果显示LX1，LFE,LGDP均拒绝原假设，是一阶单整，具体检验结果如表一所示。
（2）协整检验
协整检验的思路即:如果变量之间的某种线性组合是平稳的,则随机变量的非平稳的时间序列是同阶单整的,即变量之间的关系可能是协整关系,否则就不存在协整关系"我们一般用两种方法来检验变量之间的协整关系,分别是特征根迹检验和最大特征值检验"本文中采用的Johansen极大类似值估计法。
在实际生产总值（LGDP）, 实际金融机构年末贷款总余额(LX1)，实际财政支出总额(LFE)为一阶差分平稳的基础上，本文采用johansen协整检验，以检验在三个变量之间是否存在长期稳定的某种关系，检验结果见表2所示。
Johansen协整检验的经统计量和最大特征值统计量检验均显示，三个变量LGDP,LX1，LFE之间存在显著的协整关系，其协整方程为：
LGDP=3905.35+0.85872LX1+0.070924LFE
6.39600 16.43888 1.227709
R2 =0.996898 F= 482.8931 DW= 1.6531
由回归结果可知，在1978年期间，对经济增长相对具有较大正向作用的是金融机构，因为方程中系数是0.85，表明金融机构贷款每增加1%，GDP增加0.85%。财政支出对经济的增长起正向的作用但并不是非常显著。这一结果与当前金融业成为我区经济发展的重要支柱相符合。
（3）格兰杰因果检验
通过协整检验我们可以判断变量是否存在长期均衡关系,但我们还要进一步验证变量之间是否构成因果关系"这就需要用到格兰杰因果检验(GrangerCausalityTest)了"格兰杰因果检验(GrangerCausalityTest)的基本思想是/现在和过去可以影响未来,但未来是不能影响到过去的0,这也就是说时间发生的时序是十分重要的"即:只有变量X的变化发生在变量Y之前,变量X才是引起变量Y的原因,同样如果变量Y是引起变量X的原因,那它也要发生在变量X之前。具体方法是,对于回归方程:
原假设为Y不构成对X的因果性,即H":p:=pZ=,日k=0,则在原假设成立的情况下:
～ F(k,T-2k)
其中SSEr为施加约束时的残差平方和(也就是没有Y的情况下X自身做回归的残差平方和),SSEu为没有施加约束时的残差平方和,T为样本容量,k为最大滞后阶数，这个检验的思路是,如果考虑Y的情况下的残差平方和小于没有Y的情况下的残差平方和,就认为Y和X有因果性。
为研究经济增长与金融机构，财政支出之间的因果关系，我们利用格兰杰因果关系检验法，经一阶差分运算后得到结果如下表所示。
从格兰杰因果检验结果来看，GDP的增加是财政支出增加的原因，财政支出并同样是引起GDP值变化的原因。两者互为因果关系。同样金融机构贷款额LX1与GDP互为因果关系。
三、结论与对策建议
（1）结论
1.金融支持和财政支持对经济增长的带动作用都是显著的。其中，信贷投入的边际经济产出要高于财政支出的边际经济产出，即通过信贷途径所产生的经济效应比通过财政支出途径产生的经济效应要高。通过进一步加大信贷投入可能提高资金利用的总体效率。
2.金融信贷投入和财政支出的产出效率总体偏低。计算信贷投入和财政投入的单位经济产出发现，各投入的产出基本属于较低水平，单位产出都不到1.且随着时间的变化，信贷投入的单位产出有逐年降低的趋势。
（2）对策建议
1.完善区域金融结构，建立多元化金融机构体系，提高广西金融业的整体水平。有效的金融体系表现在其所提供的金融服务能满足复杂、多层次和多样的金融需求，而广西目前的金融体系过于单一，只有通过发展多元化的金融机构，才能满足和刺激各种金融需求和引致需求，促进金融业的竞争，提高金融服务效率。
2.规范财政支出规模，调整财政支出的结构。总的来说公共支出规模对当地经济的增长有积极的作用，改革公共支出规模应有效使用财政支出政策，并将其作为一个宏观调节经济的工具，保持财政支出的适当规模，促进地方经济的发展。虽然财政支出规模与经济增长呈正比例关系，但不能盲目地扩大财政支出的规模。其次财政投入的产出效率偏低，主要体现在财政投入的结构不合理。财政投向应结合广西经济发展的实际需要和具体情况，建立合理的财政支出框架，以规范财政支出预算体系，提高财政投入效率。
参考文献：
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[3]许涤龙,陆峰.我国金融结构的特点及其发展趋势分析湖南大学学报,2002,(5):33-35.
[4]张晓炯.EViews使用指南与案例[M].北京:机械工业出版社.2008
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作者简介：
本文所研究的资源型区域是指在经济发展过程中较多地依赖自然资源的开发和利用获取基本动力的区域。由于资源型区域的认定与区域资源禀赋有密切的关系，因此，本文通过比较相关研究的已有成果，决定构建资源丰裕度指数来判定某一区域的资源型经济特征①。通过查询BP公司《StatisticalRe-viewofWorldEnergy》公布的数据，可以得出中国一次能源消费总量结构，其中，煤占67.5%，石油占17.8%，天然气占5.1%，水力发电占7.2%，核能占0.9%，再生能源占1.5%。由于水力发电、核能、再生能源的开发利用具有较强的地域性，因此仅选择全国分布较广的煤、石油、天然气数据作为计算依据，设计资源丰裕度指数的计算公式为。分别代表某省(自治区、直辖市)煤、石油、天然气基础储量占全国煤炭、石油、天然气基础储量的比重。结合2013年全国各地区统计公报数据，可以计算得出各地区的资源丰裕度指数，具体数值见表1，可以看出山西资源丰裕度指数为26.78，处于全国首位，并远高于全国平均水平2.83，可以认定山西属于典型的资源型经济区域。另外资源丰裕度指数高于全国平均水平的6个地区也均属于典型的资源型区域。除此之外，资源丰裕度指数大于2的5个地区可以称为对资源依赖性较强的区域。
二、区域金融创新能力评价
金融创新可以从宏观、中观和微观3个层面进行分析。宏观层面的金融创新主要是国家从金融体系和货币制度角度进行的创新，在全国范围内起共同影响的作用，不能反映区域金融创新能力;微观层面的金融创新主要指金融机构业务创新、技术创新和某些新型金融工具的使用，其影响主要局限在某金融机构内部，不具有普遍性，但在一定程度上可以通过金融业务往来产生金融创新溢出效应，从而对周边金融机构和同类金融机构产生影响;中观层面的金融创新主要集中在金融制度创新。金融创新能力指标体系的构建需要考虑上述各个层面的因素，但是此类因素大多难以直接量化，因此本文拟采用因子分析法，利用可观测的金融创新能力和效果两类指标来构建金融创新能力指标体系。
(一)指标体系的构建本着可以完整反映金融创新能力、体现区域金融发展差异及可以量化的原则，本文从经济基础条件、金融业发展基础条件和金融各行业发展水平3个方面构建金融创新综合指标体系，共12个二级指标，具体指标体系见表2。利用因子分析可以研究各二级指标的内部依赖关系，寻求数据的基本结构，从而提炼出影响金融创新能力的概括性指标，实现金融创新能力的量化分析。使用历年《中国统计年鉴》和《中国金融年鉴》及各地区最新统计公报来获取相关指标原始数据，并使用公式:新数据=(原数据－均值)/标准差，进行无量纲化后获得标准数据，以此为基础利用SPSS进行因子分析。可以得出Bartlett球形度检验和KMO检验值，以及相关系数矩阵的特征值、贡献率、累计贡献率、因子载荷矩阵等，从而判断得出公因子以及权重，最后可以得出山西金融创新能力序列指标。经过SPSS因子分析运算，得出Bartlett球形度检验值为796.43，相伴概率为0，因此拒绝零假设，说明该数据矩阵适用因子分析。KMO检验值为0.757，大于0.5，也进一步说明所用数据适合因子分析。表3反映的是特征值和累积贡献率，依据特征值大于1的标准，可以提取两个公因子，此时累积贡献率为91.88%，能够反映绝大多数的指标信息。表4为旋转成份矩阵，根据载荷系数的大小可以看出公因子与各项指标间的相关关系。通过观察可以看出，公因子1中数值比较大的集中在GDP水平、财政收入、金融业固定资产投资、金融业增加值、银行业存贷款余额、上市公司数量与保费收入，因此可以定义此公因子为经济金融综合发展水平，公因子2中数值较大的集中在居民消费水平、金融从业人员工资和股票市价总值，因此可以概括为居民财富水平。这可以解释为区域金融创新指标体系决定于经济金融综合发展水平和居民需求。另外可以根据各公因子的特征值与公因子特征值之和的比值来确定各公因子的权重，从而可以计算得出金融创新能力的计算公式:F=0.88F1+0.12F2。其中F为创新能力值，F1为公因子1的分值，F2为公因子2的分值。
(二)资源型区域金融创新能力比较利用表5的成份得分系数矩阵，结合2013年各地区金融创新指标体系原始数据，使用之前推导得出的金融创新能力计算公式，可以计算得出全国各地区金融创新能力综合得分及排名，数据见表6。从表6可以看出，山西省作为最典型的资源型区域，其金融创新能力较弱，与国内其他地区相同条件下的金融创新能力相比也有较大的差距，在全国排名第21位，并且低于全国平均水平，在资源型区域中也处于较落后的位置。整体看金融创新能力排名与经济发展水平基本一致，而山西省整体金融创新动力来源于经济金融市场需求的部分较多，而市场需求稍显不足，在一定程度上制约了山西金融创新的发展。在资源型区域中，金融创新能力最强的是山东，处于全国第6的位置，其较强的金融创新能力源于较快的经济发展速度与良好的金融业基础条件。资源依赖性较强的四川和河北两省金融创新能力较强。总体来看，资源型区域金融创新能力不足，对资源型区域转型发展的支持存在较大的影响。主要原因是经济发展和金融业基础条件较差，而整体上对金融的需求相对较旺盛，说明大部分资源型区域的金融发展难以满足该地区转型发展对金融业和金融创新的需求。
三、金融创新能力对转型发展的相关性分析
(一)指标选取研究金融创新能力与转型的相关关系，需要确定反映区域转型的指标，转型发展作为经济理论界多年研究的热门问题，有诸多研究成果，但是在对转型的量化分析上，却鲜见具有较大影响力的成果。如果要构建一个准确的转型发展量化指标需要考虑诸多的问题，要全面考虑经济市场化的量化，概括多种经济增长指标的相关关系，同时还要注意样本数据的可获取性和模型设计可能出现的误差和模型参数的可解释性。由于产业转型可以作为经济转型的重要组成部分，也能反映大多经济转型的成果，因此本文考虑使用产业结构指标反映经济转型水平。从产业角度看，转型的成果最基本的表现就是产业结构的变化，即第三产业的产出水平或比重能反映转型的成效。而对于非资源型区域来说，第三产业比重Q也是产业结构转型升级的重要表现。因此，直接使用地区生产总值中第三产业比重Q作为区域转型发展指标。
(二)相关性分析一方面，将各省(市、自治区)区域金融创新能力综合得分与其经济转型指标进行相关分析，以探讨两者间相关关系。所用数据为2013年全国各省(市、自治区)金融创新能力得分与第三产业地区产出水平占地区总产出水平的比重，利用SPSS软件，选择Pearson方法，通过Correlation过程计算两者间相关系数得到表7。在1%的显著性水平下，F与Q存在明显的相关关系，说明金融创新与转型发展的相关关系是显著的。另一方面，根据前文对资源型区域的判定，将全国31个省(市、自治区)分为资源型区域与非资源型区域两组，其中资源型区域组包括典型的资源型区域山西、内蒙古、新疆、陕西、黑龙江、山东、河南，以及资源型特征较明显的四川、河北、安徽、甘肃、贵州，共计12个地区，剩余地区属于非资源型区域组。同样使用Pearson方法分别对两个组的F和Q指标的相关关系进行实证分析。结论见表8、表9。结果显示，资源型区域金融创新能力与经济转型相关关系不显著，而非资源型区域金融创新能力与经济转型之间存在显著的正相关关系。
(三)结论第一，资源型区域的金融创新能力总体上低于非资源型区域。主要原因是经济发展水平与金融发展基础条件较差，具体体现在金融业固定资产投入水平低，金融从业人员数量少，资本市场规模较小。主要表现是金融创新供不应求，收入转化为资本的能力较差。第二，资源型区域与非资源型区域相比，金融创新能力促进经济转型发展不足。一方面是由于金融创新能力较差导致，另一方面是由于资源型产业的挤出效应。有限的金融创新原本可以盘活金融市场，更多地实现金融自由化，借助于政策性引导可以使金融资源流向政策倾斜部门，但资源型产业的粗放式发展导致金融创新成果大多被资源型产业享用，而非资源型产业无法获得金融创新带来的收益。第三，资源型区域由于金融创新能力差，无法集聚足够的转型发展所需的资本，加上政府财政投入力度有限、民间金融规模不足的限制，导致资源型区域尤其是欠发达的资源型区域陷入经济发展水平低—金融创新能力差—资本形成不足—转型乏力—经济发展水平持续低下的恶性循环。
四、资源型区域金融创新的政策建议
(一)提高资源型区域金融创新能力1.加大对资源型区域金融业发展基础条件的投入。资源型区域金融创新能力弱的主要原因是金融业发展基础条件薄弱，因此应加大对金融产业的投入力度，加强各类金融机构服务网络体系建设，实现金融服务信息化、网络化，提高金融业核心竞争力，充分发挥各金融机构的能动性，以金融机构逐利性特点主导下的行业竞争带动金融创新。同时要构建多层级的资本市场，弥补间接融资能力。2.培养高素质金融业专门人才，以金融科技发展带动区域金融创新。金融从业人员是金融创新的微观主体，各类金融机构要从观念上改变金融从业人员就是专门拓展市场的营销人员的落后观点，通过各类职业化、专业化培训，使金融从业人员真正成为金融专业人才。同时要调整金融从业人员薪酬机制，体现向高素质金融人才倾斜的基本思想。3.适当降低金融业准入门槛，尤其是在民间资本活跃的区域，通过设立各类新型金融机构，在大量吸收民间资本使之转化为金融资源的同时，实现金融领域的市场化。对新型金融机构，尤其是民间金融机构，要配套适度的优惠政策，扶持新型金融机构的发展。
(二)引导金融创新成果支持转型发展资源型区域的金融创新成果大多由于资源型产业的挤出效应而被资源型产业独享，因此要通过政策性引导使区域金融创新向非资源型产业或与能源产品开发相关的高新技术产业倾斜。具体措施有，引导金融机构转变金融服务模式，由之前的面向大企业、大项目、大投资的服务模式转向分散化、小规模、多元化的服务模式，避免金融创新成果被国有或者大型企业独享;要求金融机构改变在面向重点扶持的非资源型产业时，提高金融业务效率，或设立专门的金融服务渠道。在合法的条件下，鼓励并扶持面向非资源型产业的创新性民间金融活动，民间金融相对于官方金融普遍具有创新性，通过构建专门的民间金融咨询服务平台，为民间金融活动提供智力支撑和技术支持，同时保障民间金融活动的安全。
关键词：金融结构；新型城镇化；金融相关率；非农产业比重；异质性需求
一、 引言
本文从金融结构理论、新型城镇化的内涵出发，探讨金融发展与农村城镇化、产业结构优化之间的互动关系，并指出金融体系支持城镇化过程中可能存在的障碍。在理论分析的基础上，从国家与农村两个层面上对金融深化的相关作用进行实证检验，并重点检验了农村金融结构与城镇化、产业结构调整之间的关系。最后，针对我国农村金融结构的特殊性与农村融资需求的异质性提出相关政策建议。
二、 金融发展与城镇化相关理论分析
1. 新型城镇化的内涵。2013年12月召开的中央城镇化工作会议指出：“要以人为本，推进以人为核心的城镇化，提高城镇人口素质和居民生活质量，把促进有能力在城镇稳定就业和生活的常住人口有序实现市民化作为首要任务”。同时，“要根据城市资源禀赋，发展各具特色的城市产业体系……增强中小城市产业承接能力”。这表明，新型城镇化将聚焦于农村人口生产、生活模式的转变，聚焦于相关产业结构的调整。
单纯的将城镇化理解为农民生活、生产空间意义上的转移，易导致盲目、不可持续的城市空间扩张，也极易忽视农民群体的权利诉求与福利共享。就要素禀赋提升而论，农村城镇化应表现为农业内部的产业转型和结构升级，表现为劳动力就业结构从以第一产业为主向以第二、第三产业为主的转变，并由此带动人口、资源的空间结构从分散到集中的过渡。
2. 金融发展与城镇化的相互作用。在宏观层面上，国家的金融深化支持国民经济增长与产业升级，而国民经济的持续发展将为金融进一步深化提供相应的养料。农村产业结构及农民就业随之转变，城镇容量得到扩充，为城镇化的推进提供物理与产业上的空间；同时，农业生产的规模化、集成化、高效化得到资金、产业技术与人才的支撑，使大量农业人口的转移成为可能。
一般认为，农村金融在农村城镇化的过程中应扮演非常重要的角色，但根据“门槛效应”理论，农村金融体系运行需要一定的进入费用和交易成本，在发展的初期阶段，农村的居民收入与社会财富都不足以支付这一成本，故对金融服务缺乏需求，金融机构也缺乏进入农村的动机。随着农村经济发展，金融需求逐渐提升，而金融机构的收益也逐渐超越门槛成本，逐渐形成经济增长与金融发展相互促进的局面。
3. 异质性融资需求与系统性负投资。考察金融结构的适配性，不能忽视我国农村的实际情况。在农村城镇化的过程中，大量的小微企业、乡镇企业、新设企业、合伙型企业成为产业结构调整的主要动力，他们亟需资金扶持，但因为在品牌、技术、资金、规模等方面的限制，难以得到大型商业金融机构的认可，同时又不符合以传统农户的生产、消费为扶助对象的政策农贷要求。从正规金融的视角来看，上述企业的融资需求存在着“异质性”，因而受到排斥；企业因为无法得到金融系统的输血而缺乏发展动力，陷入恶性循环。
另一个值得关注的现象是，相对而言，农村投资项目往往存在着分散、信息不对称、可预期收益不高等问题，故难以得到正规金融的青睐，由此引起系统性的负投资，即从该地区（或该领域）获得储蓄，却未以相应比例向该地区（或该领域）发放贷款，致使农民群体及相关企业在城镇化的进程中始终处于不利地位，产业升级举步维艰，农民在社会财富积累、分配过程中难以摆脱弱势地位。
三、 实证检验与结果分析
从上述分析出发，在国家层面上分析整体金融深化的作用，在农村层面上从金融深化、金融效率和金融体系内部结构三个方面考察农村金融结构的适配性，其中对于农村金融体系的内部结构使用定性方法进行分析。
1. 实证检验模型。采用格兰杰（Granger）因果检验方法，其基本理念是：如需分析序列X是否会对序列Y产生因果影响，需估计X的滞后期是否会影响Y的现在值，如已经控制了Y的过去值，X的过去值仍能对Y有显著的解释能力，则认为X与Y具有格兰杰因果关系。
使用Goldsmith（1969）提出的“金融相关率”概念衡量全国与农村的金融深化水平，该指标通常使用一国（或地区）金融资产在国内生产总值中的比重来表示，其中金融资产包括广义货币存量、各类贷款及有价证券等，考虑到农村地区人均持有的有价证券量较小且数据难以统计，为统一口径，在计算金融资产时仅考虑广义货币存量M2与各类贷款。国内金融相关率（FIRd）使用全国广义货币、各类贷款余额之和除以GDP计算；在计算农村地区金融相关率（FIRr）时，认为农村广义货币存量包括农户手持现金、农村存款，其中农户手持现金按照流通中现金（M0）的80%计，农村地区生产总值使用第一产业增加值与乡镇企业增加值之和估计。使用农村存贷比指标（LD，农村贷款/农村存款）衡量农村金融体系效率，考察农村系统性负投资状况。
从人口与产业结构两方面衡量城镇化推进效果：前者使用人口城镇化率（PR，城镇人口/总人口），城镇人口是指居住于城市、集镇且主要从事非农生产性产业的人口，是以居住地和所从事产业进行区分；考虑到农村从农业转化为非农业的产值难以准确计算，后者使用非农产业比例（RI，第一、二产业产值之和/GDP）衡量整体产业结构的调整水平。
相关数据取自《中国统计年鉴》和《中国金融年鉴》，因为自2010年起相关贷款的统计指标全面调整，其后数据缺乏可比性，故样本期从改革开放起（1978年）截至2009年。
图1为国内金融相关率、农村金融相关率与农村存贷比的变化过程：全国的金融规模保持了较高的增速，相对而言，农村地区金融规模的增长明显滞后，且在20世纪90年代初期及2004年以后都出现过明显下滑。农村存贷比则从20世纪80年代末开始持续下滑。图2对比了金融深化与城镇化过程：城镇化率与非农产业比重总体均呈上升趋势，后者的增长速度要小于前者；两者的增速都要明显滞后于全国金融深化速度，而与农村金融深化速度大致持平。
2. 检验结果。图1、图2显示，除农村存贷比（LD）外，各序列都具有较明显的趋势性，对各序列取自然对数后进行单位根检验，发现均不能通过平稳性检验，但各序列的一阶差分序列在1%水平上均可拒绝原假设，认为不存在单位根。故对原序列进行一阶差分后形成dFIRd、dFIRr、dLD、dRP及dRI序列，使用Eviews6.0软件进行格兰杰因果关系检验。对各组关系分别检验滞后1期～3期，滞后3期在10%的水平上均不能拒绝原假设，即认为序列之间不存在格兰杰因果关系，表1～表3列出了滞后1期、2期的检验结果。
结果显示，在5%的水平上，dFIRd到dRI序列的检验拒绝原假设，可认为dFIRd到dRI序列存在单向格兰杰因果关系。而其他各组均不能在5%的水平上拒绝原假设，不能认为该各组序列之间存在格兰杰因果关系。
3. 实证结果分析。首先，分析整体金融深化的相关影响（表1），国内金融规模的增长对产业结构的优化有单向的格兰杰因果关系，这与相关研究的结论具有一致性；但金融发展与产业结构的优化尚缺乏互动关系（单向作用），观察图2可以推测，产业结构调整的速度、水平可能尚未达到对金融发展形成明显带动的程度。整体金融深化与人口城镇化之间不存在格兰杰因果关系：人口城镇化是一个复杂而长期的过程，不仅意味着大量农民居住、生产空间的转移，更重要的是其生产、生活模式的变化，涉及农村、小城镇地区涉农产业的转型以及户籍、教育、医疗等各方面问题。农民群体在财富、教育水平、工作技能、社会关系、户籍身份等方面的禀赋处于相对弱势地位，在社会财富积累的过程中总是难以分享到相应的福利与果实，所以，农民向城镇市民转化的速度大大滞后于全国金融发展的速度，现阶段金融的整体深化对于农民城镇化的拉动作用相对有限。
然后，考察农村金融深化的相关作用。农村金融的发展与农民城镇化、产业结构优化之间均无格兰杰因果关系，我们从农村金融系统效率与内部结构两个方面进行分析。
从效率方面看：1978年，农村金融机构的存、贷款额分别为174.86亿元和181.81亿元，总额不高但水平相当；2009年，存、贷款额分别为63 845.61亿元和30 652亿元，存款总额增长了三百六十多倍，但存贷比却从100%以上缩减为不足50%。这表明农村地区的系统性负投资已相当严重，据测算，1994年～2005年，农村地区金融机构负投资额增长了近10倍，如果将财政渠道的负投资额计算在内，从1992年到2005年的13年间，农村地区的负投资规模扩大了116倍。
从农村金融的内部结构考察，正规金融与非正规金融并存的二元特征较为明显。1997年全国金融工作会议召开后，国有商业银行开始大规模撤离农村，农村信用社逐渐占据农村金融市场最大份额，2004年以后，除东部地区以外，其他地区农信社的市场份额都有不同程度提升，市场集中程度更甚从前。城镇化过程中产生的大量小微企业，既难以得到大型商业金融机构的支持，又不符合传统的农贷制度要求，对正规金融只能望而却步，转而求助于典当、民间信贷等非正规金融手段，据相关调查统计，我国农民来自非正规市场的贷款大约为来自正规机构的4倍，而某些地区高利息民间借贷的发生率高达85%。
不论从农村金融机构效率，还是从组成结构考察，均缺乏对于农村城镇化的适配性，导致农村金融虽然规模有所增长，对于城镇化的带动作用却比较有限。
四、 结论及相关建议
综上，理论及实证分析表明，我国的金融深化过程对产业结构优化有明显的推动作用，但对于人口城镇化的作用有限；农村金融结构对于农村城镇化的适配度不高。农村金融的二元结构及城镇化过程中融资需求的异质性，使系统性负投资加剧，城镇化推进、产业升级亟待金融支持。
针对提高农村金融结构的适配度，提出以下建议供参考：
（1）进一步明确金融支持城镇化的重点所在，优先投入有限资源。研究显示，推动城镇化最重要的几个因素依次是：农业部门生产效率的提高、产业结构调整、基础设施建设与工业发展等，显而易见的原因是，对于农业的投入与扶持相关产业升级，可直接惠及农民群体，有利于其生产模式的转变、财富的积累。有理由相信，乡镇企业、农民创业企业、新型农业企业等涉农企业应为现阶段资金、政策扶持的重点对象。
（2）针对农村金融结构适配度的不足进行优化。首先是进一步强化农业政策性金融的综合服务功能，逐步建立功能互补、分工合理的农村政策性融资机制，增加政策性信贷业务种类，完善自然人联合贷款制度，将发展高效农业、农村产业升级、农村基础设施建设项目作为重点扶持对象，同时，建立以政策性的小额信贷担保服务公司为主，基层乡镇政府、村委会支持的小额信贷担保体系；其次是针对农村基层项目融资金额小、信息极端不对称的特点，引导设立区域小型金融机构（如村镇银行），弥补大型金融机构不适配而非正规金融又缺乏监管的不足；在此基础上，正视非正规金融的作用，逐步完善农村金融的监管体系。
（3）完善各项配套政策与制度。在顶层法律、政策设计的框架下进一步盘活集体所有土地的相关权利，使农民能够享受土地权利流转带来的福利，并可使用相关用益物权作为担保；加强对农民及相关企业的金融培训，将相关工作列为基层政府及政策性金融机构的职责范畴，引导农民群体逐步增强使用各种金融资源的意识与能力。
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基金项目：国家博士后基金特别资助项目（项目号：13T60206）。
