我国新金融发展与经济增长的互动关系研究(3)

本文将2000年支付网关的出现定义为新金融的起点，使用的时间序列数据为2000—2016年有关中国经济增长和新金融发展的季度数据，样本区间为2000年第1季度到2016年第4季度。如果选择以年为频率的话，我们的样本数据太少，这样的实证研究可能不完全满足样本数据最低数的要求，从而使回归分析失去意义。

(一)变量的设计与选取

本文选取了反映经济增长和新金融发展的指标。

1.经济增长指标

为了使各季度GDP具有可比性，首先需要计算各季度的实际GDP，先消除季节因素的影响，用国际上通用的X-12-ARIMA方法对其进行季节调整。后通过季节调整后各季工名义GDP和GDP季度同比增长率，计算出以1999年为基期的季度实际GDP，再调整季节，得到季节调整后的季度实际GDP。

人均GDP数据比GDP总额数据可能出现的错误更少，因为一些同时影响GDP水平的估计和人口估计的误差可能被抵消(Heston，1994)[36]。由于中国缺乏人均GDP的季度数据，这里先采用上述季节调整后的实际GDP季度数据，再将年度人口总数采用Eviews软件中的数据频率转换方法计算得到季度人口总数，这样就可以得到实际人均GDP的季度数据，从而剔除了人口因素和物价的影响。

2.新金融发展指标

(1)金融创新程度：新金融化率(NFR)。这里用一国金融资产总量(FA)与交易性金融资产(FAT)的比例来表示。交易性金融资产是可以直接用于支付的金融资产，可近似视为M1。因为根据各国的金融实践，金融创新会引起交易性金融资产比重的降低和投资性金融资产比重的提高。指标越大说明金融资产中投资性资产的比重越大，金融创新的程度越高。

本文选取M2、各类贷款L(短期贷款、中长期贷款、信托贷款、其他贷款)、各类有价证券S(国债、企业债、金融债、股票市值)、保险准备金I(鉴于中国没有官方公布的保险准备金数据，这里采用保险公司总资产作为保险准备金的近似)来加总计算金融总资产。

(2)金融深化的存量指标：金融相关率(FIR)。这里用一国金融资产存量(FA)与国内生产总值(GDP)的比例来表示。随着金融深化，流动性资产存量增加，由于金融资产的流动性大于实物，因此在宏观上这一过程就体现为上述比例，反映新金融规模发展程度。

(3)金融深化的流量指标：财政支出/总投资(FEI)。与金融深化相伴随的是投资中财政支出所占的比重应当逐渐减少。

(4)金融深化的价格指标：3年存款利率(IR)，即用金融市场的各种价格水平来表示金融深化的程度。

以上所有变量均取其对数形式，数据来源包括国家统计局、《中国统计年鉴》《中国金融统计年鉴》《新中国五十五年统计资料汇编》、中经网统计数据库、wind资讯等。

(二)实证检验结果

从图1不难看出，自2000年以来，我国人均实际国内生产总值(1999年计价)、新金融化率、金融相关率都具有非常明显的向上趋势，财政支出占投资的比重则具有明显的向下趋势。正是这种“趋势”使得这些时间序列是非平稳的，可能存在协整关系。

图1 变量间描述性统计图

对本文所有变量将进行单位根检验和协整检验的结果表明：所有变量在水平数据上是不平稳的，而经过一阶差分，所有变量都是平稳的时间序列(表1)。而相关系数矩阵表明，新金融发展和经济增长之间存在很强的相关关系，故此文中采用被估计的VAR剩余项中不存在统计意义上的自相关性的最小长度来确定滞后期长度[37]，基于3个滞后期的Johansen协整检验结果表明5个变量间存在协整关系。文中并据此进行格兰杰因果检验，结果如表2所示。

由表2可知，格兰杰因果检验拒绝了经济增长不是新金融发展规模的格兰杰原因，而通过了新金融规模不是经济增长的格兰杰原因的原假设，表明在经济增长与新金融发展规模之间存在单向格兰杰因果性：经济增长是因，新金融规模发展是果。也就是说，中国经济增长带动了新金融规模的发展。这一结论与Emmanuel对26个国家进行的金融发展与经济增长的实证研究的结论相似[38]。出现这种因果导向性的原因可能在于政府对金融业的控制导致金融改革滞后于经济改革，金融发展依附于经济增长。其次，近十五年的季度数据因果性检验表明，新金融发展规模与金融创新之间互为因果关系。金融创新可以提高融资效率，创新融资模式，积极开辟新的融资渠道(如地方债)来化解资金瓶颈，实现规模扩张。同时规模扩张能够促进竞争，从而进一步推动创新。最后，从经济增长带动新金融规模发展以及金融创新与经济增长之间不存在格兰杰因果性可以看出，我国目前经济增长的成果在金融领域内更多地体现在金融总量而不是金融效率上。这也说明了我国目前的新金融发展仍然处于粗放型阶段，新金融业向效率型转化仍然任重道远。

文章来源：《新金融》 网址: http://www.xjrzzs.cn/qikandaodu/2021/0728/689.html