時間：2023-08-12 09:15:05
導語：在金融實證分析的撰寫旅程中，學習并吸收他人佳作的精髓是一條寶貴的路徑，好期刊匯集了九篇優(yōu)秀范文，愿這些內容能夠啟發(fā)您的創(chuàng)作靈感，引領您探索更多的創(chuàng)作可能。
關鍵詞：民間金融 經(jīng)濟發(fā)展 經(jīng)濟增長 格蘭杰因果關系
民間金融在世界上是一種普遍存在的金融現(xiàn)象。民間金融的興起在一定程度上緩解了中小企業(yè)的融資困難，對經(jīng)濟發(fā)展發(fā)揮重要作用。刁懷宏（2002）的研究表明，民間金融可以有效地解決民營經(jīng)濟的融資問題，促進經(jīng)濟發(fā)展。Tsai（2002）指出，民間金融促進了民營中小企業(yè)的發(fā)展，從而造就了中國改革開放以來的經(jīng)濟增長奇跡。徐偉、郭為（2004）指出民間金融作為正規(guī)金融的有力補充，對經(jīng)濟的增長有不可忽視的作用。郭為（2004）的經(jīng)驗研究表明，民間金融是經(jīng)濟增長一個非常重要的補充。史晉川（2004）等認為，民間金融在溫州民營經(jīng)濟發(fā)展的過程中扮演著非常重要的角色。然而，現(xiàn)有的文獻基本上是從定性的角度作出的結論，從定量的角度研究民間金融與經(jīng)濟增長之間到底有什么增長關系？是前者促進后者還是后者促進前者？本文以溫州為例，基于民間金融與經(jīng)濟增長的數(shù)據(jù)，實證分析了兩者之間的動態(tài)關系，得出了一些有意義的結論并有針對性地給出了相關政策建議。
民間金融與經(jīng)濟增長的實證分析
（一）指標和數(shù)據(jù)的選取及說明
眾所周知，民間金融規(guī)模具有地下性和隱蔽性的特點，對其規(guī)模也無法進行精確的統(tǒng)計。在缺乏官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)的情況下，學者除了通過實地調查獲取研究資料以外，還有就是依靠理論方法對民間金融規(guī)模進行測算。如李建軍（2010）從信貸需求的角度測估中國未觀測信貸規(guī)模?？紤]到數(shù)據(jù)的可得性，以及相關研究表明，并不是所有的儲蓄都可以轉化為投資，只有0
為消除時間序列數(shù)據(jù)中異方差的影響，在計量分析之前，本文將對GDP和FCT分別取自然對數(shù)，表示為LNGDP和LNFCT。從圖1可知，兩組時間序列數(shù)據(jù)LNGDP和LNFCT呈明顯的上升趨勢，直接對兩者進行回歸分析，可能會出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象，所以需要對LNGDP、LNFCT分別進行差分，而一階差分后的時間序列DLNGDP和DLNFCT既無時間趨勢項和截距項，呈平穩(wěn)狀態(tài)，見圖2。
（二）ADF平穩(wěn)性檢驗
從表1中可以看出，在10%的顯著性水平下，LNGDP和LNFCT的ADF值均高于其臨界值，則接受原假設H 0，表明這兩個序列中均含有單位根，因此都不具有平穩(wěn)性。而經(jīng)過一階差分之后，在10%的顯著性水平下，這兩個一階差分序列的ADF值均小于其臨界值，表現(xiàn)出平穩(wěn)特征，即它們都屬于I（1）序列。
（三）協(xié)整檢驗
經(jīng)過ADF檢驗，可以發(fā)現(xiàn)LNGDP和LNFCT都是一階單整序列，即I（1），符合協(xié)整的必要條件，即變量的單整階數(shù)相同。
首先建立變量LNGDP和LNFCT的最小二乘回歸方程：
LNGDP=β0+β1LNFCT+ut （1）
分析結果如下：
LNGDP=3.252878+0.880610LNFCT+ut （2）
t=（21.02473） （75.33138）
R2=0.994916 F=5674.817 D.W=1.120620
從上述方程可以看出，回歸方程通過了t檢驗和F檢驗，證明自變量LNFCT對因變量LNGDP有顯著的影響。且R2較大，證明方程的擬合優(yōu)度好。為了進一步確認變量LNFCT和LNGDP之間是否存在協(xié)整關系，還需對殘差序列ut進行平穩(wěn)性檢驗。由方程（1）可得殘差序列ut：
ut=LNGDP-3.252878+0.880610LNFCT （3）
對ut進行ADF單位根檢驗，結果如表2所示。
從表2中可知，殘差序列ut具有平穩(wěn)性，以此可以認為，變量LNGDP和LNFCT之間存在協(xié)整關系，即兩者存在長期的均衡關系，并且具有顯著的正向相關關系。方程（2）表明，民間金融投資FCT每增加1單位，將會促使國內生產(chǎn)總值GDP增加0.880610個單位，說明民間金融投資對溫州經(jīng)濟增長的拉動作用，并且兩者存在長期穩(wěn)定的關系。
（四）格蘭杰因果（Granger）關系檢驗
上面已經(jīng)通過協(xié)整檢驗得出溫州市生產(chǎn)總值GDP與民間金融投資FCT之間存在穩(wěn)定的長期均衡關系，然而，要判定這種長期均衡關系是否存在因果關系，還需要通過Granger檢驗進行驗證。檢驗結果如表3所示。
檢驗結果表明，民間金融投資（LNFCT）是構成當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展（LNGDP）的Granger原因，然而，經(jīng)濟增長（LNGDP）并不是構成其民間金融投資增長（LNFCT）的Granger原因。Granger因果關系檢驗表明，溫州的經(jīng)濟增長與民間金融投資增長存在顯著的單方向因果關系。也就是說，民間金融投資確實拉動了當?shù)亟?jīng)濟的增長，但經(jīng)濟的增長并沒有實現(xiàn)其對民間金融發(fā)展相同的推動效應。
（五）基于誤差修正模型（ECM）的短期動態(tài)關系檢驗
以穩(wěn)定的殘差序列ut為誤差修正項，可以建立如下誤差修正模型：
D（LNGDP）=β0+β1D（LNFCT）+
β2ut-1+ξt （4）
估計結果如下：
D（LNGDP）=？.097378+0.388881D（LNFCT）-0.236025ut-1 （5）
上述估計結果表明，溫州市國內生產(chǎn)總值不僅受到民間金融投資變動的影響，還取決于上一期民間金融投資偏離均衡水平的程度，誤差修正項ut的估計系數(shù)為負數(shù)，體現(xiàn)了對偏離的修正，即反向修正，上一期偏離越遠，本期的修正量就越大。從方程可以看出，當短期波動偏離長期均衡時，將會以－0.236025的調整力度將非均衡狀態(tài)拉回到均衡狀態(tài)上來。
結論及政策分析
以上實證分析表明：1980～2010年間，溫州民間金融與經(jīng)濟增長之間存在一種長期均衡的關系。協(xié)整關系進一步表明，這種長期關系是正相關的，即民間金融的增加將會促使國內生產(chǎn)總值的增加。Granger因果分析顯示，民間金融是經(jīng)濟發(fā)展的Granger原因，而不是相反，這與協(xié)整分析的結果保持一致。誤差修正模型的分析則表明，當民間金融投資LNFCT偏離長期均衡時，誤差修正模型會對其進行的是朝向均衡狀態(tài)的負向調整。
上述結論對于更好地認識民間金融與經(jīng)濟增長之間的關系，從而從發(fā)展民間金融的角度對癥下藥地探索經(jīng)濟增長的合理途徑，具有重要的政策啟發(fā)意義，具體如下：
首先，要認識到民間金融在經(jīng)濟增長中的重要作用，對民間金融采取支持的態(tài)度，而不是取消。事實上，民間金融活動是不可能被取消的。對其采取取消的政策只能使它們從地上轉入地下，這無疑會加大民間金融的風險，也對經(jīng)濟和社會穩(wěn)定造成一定影響。為民間金融提供一個明確而穩(wěn)定的政策可以為基層的民間金融活動提供穩(wěn)定的信心，同時也為政府各部門提供制定具體政策的依據(jù)，從而為民間金融發(fā)展提供良好的政策環(huán)境。
其次，鼓勵和引導民間金融投資投向，有效改善了民間資本的發(fā)展環(huán)境。盡管民間金融對經(jīng)濟增長的拉動作用很大，但這種作用不能一味放大，否則可能會導致通貨膨脹和產(chǎn)業(yè)結構不合理。鈔小靜、任保平（2008）研究表明政府投資在短期內可以擴大總需求，拉動經(jīng)濟增長，但這種作用是暫時的，民間金融投資才是促進經(jīng)濟持續(xù)增長的原動力。一般情況下，政府投資主要是投向公共產(chǎn)品和非競爭性領域，相應地，民間金融投資應該多投向競爭性領域?！笆濉睍r期，根據(jù)國家擴大內需發(fā)展戰(zhàn)略，順應國家產(chǎn)業(yè)政策發(fā)展傾向，應鼓勵擴大民間金融投資，放寬市場準入，支持民間資本進入基礎產(chǎn)業(yè)、基礎設施、市政公用事業(yè)、社會事業(yè)、金融服務等領域，拓闊民間金融投資的渠道的多樣化。
最后，加強民間金融監(jiān)管，健全金融監(jiān)管體制，建立民間金融法律體系框架。目前民間金融的立法明顯滯后于實踐，屈指可數(shù)的相關法律規(guī)則也散見于民法通則、合同法等法律中，暴露出零散化的立法缺陷；民間金融市場監(jiān)管也缺位，缺乏有效監(jiān)管的民間金融勢必會影響經(jīng)濟社會的和諧發(fā)展。所以有必要盡快制定一部適合我國國情的完整規(guī)范的民間金融法，明確規(guī)定民間金融的法律地位，引導民間金融走向法治化軌道。
參考文獻：
1.刁懷宏.民營經(jīng)濟、民間金融與經(jīng)濟增長研究[J].理論與改革，2004（2）
2.Kellee S.Tsai Back-Alley Banking： Private Entrepreneurs in China，Cornell University Press，2002
3.徐偉，郭為.民間金融與省際經(jīng)濟增長[J].上海經(jīng)濟研究，2004（5）
4.郭為.民間金融、金融市場分割與經(jīng)濟增長[J].現(xiàn)代經(jīng)濟探討，2004（5）
5.史晉川.中小金融機構與中小企業(yè)發(fā)展—以浙江省溫州、臺州市為例[M].浙江大學出版社，2004
6.李建軍.中國未觀測信貸規(guī)模的變化：1978～2008年[J].金融研究，2010（4）
關鍵詞：金融發(fā)展；經(jīng)濟增長；協(xié)整檢驗
中圖分類號：F830文獻標識碼：A
2008年由美國次貸危機引發(fā)的金融危機席卷全球，導致了全球經(jīng)濟增長的衰退，再次引發(fā)了金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間關系的深層次研究。金融發(fā)展是現(xiàn)代市場經(jīng)濟的主要方面，在風險管理、信息提供、資源配置等方面發(fā)揮著重要的作用。金融作為經(jīng)濟發(fā)展的重要推動力，不僅直接反應區(qū)域性的特點，而且區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展在很大程度上取決于金融的發(fā)展水平。因此，探求區(qū)域金融發(fā)展和經(jīng)濟增長之間內在的作用機理，不斷優(yōu)化區(qū)域金融結構，制定適合本地區(qū)域金融發(fā)展戰(zhàn)略，對于促進區(qū)域經(jīng)濟增長，實現(xiàn)一國經(jīng)濟金融跨越式發(fā)展具有現(xiàn)實的意義。
一、文獻綜述
1955年、1965年托賓在其《動態(tài)總體模型》和《貨幣與經(jīng)濟增長》提出了著名的新古典貨幣增長模型，托賓在該模型中引入了貨幣金融因素，認為貨幣對經(jīng)濟增長具有影響作用的機制在于：貨幣影響人們的可支配收入，人們的可支配收入又影響其消費或儲蓄行為，進而影響經(jīng)濟增長。20世紀七十年代約翰?G?格利、愛德華?S?肖、雷蒙德?W?戈德史密斯等發(fā)展金融學論著問世，標志著發(fā)展金融理論的形成。1955年的《金融結構與經(jīng)濟發(fā)展》，1960年的《金融理論中的貨幣》以及1967年的《金融結構與經(jīng)濟發(fā)展》標志著格利和肖金融發(fā)展理論的形成。他們的主要觀點有：①貨幣與各種非貨幣的金融資產(chǎn)之間具有一定程度的類同性與替代性；②金融發(fā)展和經(jīng)濟發(fā)展之間存在非常密切的關系；③金融發(fā)展的過程是從不發(fā)達社會的初始金融制度向發(fā)達社會的金融制度的演進；④金融發(fā)展作用于經(jīng)濟增長的途徑之一就是通過技術創(chuàng)新。麥金農(nóng)和肖（1973）分別出版的《經(jīng)濟發(fā)展中的貨幣與資本》、《經(jīng)濟發(fā)展中的金融深化》這兩本巨著的問世，才標志著金融發(fā)展理論的正式形成，提出了金融發(fā)展開創(chuàng)性的觀點。Kapur（1976），Galbis（1977）等學者都進行了相關理論研究和實證分析，論證提高利率和利率自由化的必要性，進一步豐富和發(fā)展了麥金農(nóng)和肖的金融發(fā)展模型，形成了麥金農(nóng)-肖學派。Hellmann、Murdock、Stieglitz（1997）等主要從有效需求觀點和信息不對稱角度批評傳統(tǒng)的金融深化理論，認為金融自由化改革利率上升對經(jīng)濟的作用是不確定的，一方面可能帶來投資和產(chǎn)出的增加，另一方面可能帶來有效需求不足，抑制經(jīng)濟增長；同時，由于信息不對稱，金融自由化會帶來銀行從事高風險行業(yè)，競爭和不受管制的金融市場也會加劇金融時常的不穩(wěn)定性。熊?彼特（1990）首先指出金融發(fā)展對經(jīng)濟長期增長具有重大影響。此后，第二代金融理論摒棄傳統(tǒng)金融發(fā)展理論的基本假設，把不確定性、不對稱信息和交易成本考慮在內，認為金融體系是在經(jīng)濟發(fā)展過程中內生形成的，因而也叫內生金融理論。
二、區(qū)域金融發(fā)展與經(jīng)濟增長
區(qū)域金融，是指一個國家金融結構與運行在空間上的分布狀態(tài)。這樣，導致金融資源的需求與供給在空間上分布不均衡，金融的運行必然具有區(qū)域性不平衡的特點；區(qū)域經(jīng)濟，是特定地區(qū)國民經(jīng)濟的總稱，由于自然資源、經(jīng)濟條件、獨特區(qū)域導致區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平、結構和布局的差異。區(qū)域金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間具有雙重的作用。
（一）區(qū)域經(jīng)濟增長促進區(qū)域金融發(fā)展。區(qū)域經(jīng)濟增長的差異導致區(qū)域金融發(fā)展的不同，區(qū)域經(jīng)濟增長對區(qū)域金融發(fā)展具有推動和制約作用。
1、區(qū)域經(jīng)濟的運行狀況決定區(qū)域金融運行效率。經(jīng)濟規(guī)模的擴大一方面能夠增加金融資源的需求與供給；另一方面還可帶動金融產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展。經(jīng)濟運行效率決定金融效率，通過提高金融市場上融資者和投資者的需求來提高金融運行效率，優(yōu)化金融資源的配置。同時，經(jīng)濟結構的突變可以導致金融結構需求與供給結構的變化而影響金融效率。
2、區(qū)域市場化進程的差異導致資源要素的跨區(qū)流動。在現(xiàn)代市場經(jīng)濟條件下，金融資源作為一種特殊的資源，在經(jīng)濟資源的分配中起著重要的作用，而區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的不平衡，市場化進程的差異直接會造成金融資源在空間的分布不均衡。
（二）區(qū)域金融發(fā)展促進區(qū)域經(jīng)濟增長。區(qū)域金融發(fā)展對區(qū)域經(jīng)濟增長的作用機制可以從四個方面來論述：
一是通過資金優(yōu)化配置機制以實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟資源的優(yōu)化配置。為了實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展，除了要不斷增加儲蓄及投資總量之外，還必須保證儲蓄資源的優(yōu)化配置及投資結構的協(xié)調。注重投資質量比注重投資數(shù)量更為重要，減少低效率的投資和增加新投資在本質上一樣重要。金融體系將分散的資金市場融為一體，使資金在整個社會實現(xiàn)配置，同時金融體系通過利用自身信息優(yōu)勢及監(jiān)督優(yōu)勢將資金引導向那些預期收益好、發(fā)展?jié)摿^大的區(qū)域、行業(yè)和企業(yè)，提高資金使用效率，從而起到以金融資源來實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟資源優(yōu)化配置、推動區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的作用。
二是通過資本積累機制促進區(qū)域經(jīng)濟增長。資本的積累來源于儲蓄，形成于投資。資本積累的關鍵是能否動員足夠的儲蓄以促進區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展。首先，金融體系從本身的職能出發(fā)并通過降低交易成本，使其能夠動員吸收大量的社會閑散資金，并轉化為儲蓄，為經(jīng)濟發(fā)展提供資金來源；其次，通過金融業(yè)務產(chǎn)品的不斷創(chuàng)新提供安全性高、流動性強、收益穩(wěn)定的金融工具，進而優(yōu)化儲蓄結構、提高邊際儲蓄傾向；再次，金融機構部門通過利用信用擴張功能，高效運用資金，不斷強化風險管理水平，降低流動性資產(chǎn)的持有量，增加用于生產(chǎn)投資的比例，將儲蓄資金有效地轉化為投資，對促進經(jīng)濟增長起著至關重要的作用。
三是通過金融內部經(jīng)營管理機制的影響和帶動，促進區(qū)域經(jīng)濟的內涵增長。金融業(yè)是經(jīng)營資金信用的行業(yè)，而資金的運用具有不確定性，因此金融業(yè)被稱為高風險行業(yè)，但同時也是追求經(jīng)營管理質量的行業(yè)，金融部門為規(guī)避自身風險而建立起來的一整套完整而嚴密的內部經(jīng)營管理機制，對于其他經(jīng)濟組織則會起到影響帶動作用。因此，金融發(fā)展不僅從宏觀方面促進資本的集中和轉移，推動企業(yè)集團化、產(chǎn)業(yè)區(qū)域化發(fā)展，加快區(qū)域產(chǎn)業(yè)結構調整，而且還能從微觀層面為企業(yè)集團提供內部控制手段，推動企業(yè)管理機制、經(jīng)營體制的轉換和組織形式演化，推動企業(yè)由粗放式向集約化、內涵式方向發(fā)展，繼而推動區(qū)域經(jīng)濟增長方式的轉變和區(qū)域經(jīng)濟轉型。
四是通過資金流導向機制促進技術進步和產(chǎn)業(yè)升級。技術進步和產(chǎn)業(yè)結構升級是實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟增長的關鍵。技術進步推動產(chǎn)業(yè)結構的升級，是產(chǎn)業(yè)結構升級的基礎。它不僅與科學研究狀況有關，還與科技成果能否轉化為現(xiàn)實生產(chǎn)力有關。技術進步和產(chǎn)業(yè)升級有利于企業(yè)提升質量和內部效益。而金融追求質量與效益是其最基本的原則。銀行業(yè)將通過風險分散管理和對資產(chǎn)投向的正確引導，影響資金對高新技術產(chǎn)業(yè)、優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)、發(fā)展?jié)摿^大的產(chǎn)業(yè)、行業(yè)和企業(yè)的供給，不斷推動區(qū)域產(chǎn)業(yè)結構調整和優(yōu)化，進而促進區(qū)域經(jīng)濟增長。
三、區(qū)域金融發(fā)展與經(jīng)濟增長理論模型
（一）金融發(fā)展促進經(jīng)濟增長的機制。盡管20世紀九十年代以來，對金融發(fā)展與經(jīng)濟增長關系的研究存在諸多爭議，但越來越多的研究都表明金融發(fā)展對經(jīng)濟增長具有促進作用。本文遵循馬爾科?帕加洛（1993）的研究框架構建了一個簡單的內生增長模型以揭示金融發(fā)展對經(jīng)濟增長的作用機制。假定人口規(guī)模是靜態(tài)不變的，總產(chǎn)出是總資本存量的線性函數(shù)：
y=AK（1）
則經(jīng)濟增長率gt+1為：
gt+1=yt+1/yt-1=Kt+1/Kt-1（2）
為體現(xiàn)金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的關系，我們假定經(jīng)濟中只生產(chǎn)一種產(chǎn)品，該產(chǎn)品既可以作為消費品，也可以用于投資。如果用于投資，每期將以δ比例折舊，因此t期總投資為：
It=Kt+1-（1-δ）Kt（3）
假設不存在跨期消費，在一個封閉的兩部門經(jīng)濟中，總儲蓄St等于總投資It。如果金融發(fā)展不完美，即總儲蓄中有一部分在金融中介過程中損失掉，則總投資僅為總儲蓄的一定比例，即：
It=?茲St（4）
將（3）式和（4）式代入（2）式得：
gt+1=It/Kt-δ=A?茲St/yt-δ（5）
去掉時間下標，均衡狀態(tài)經(jīng)濟增長率為：
g=A?茲S-δ（6）
其中，s為儲蓄率。從式（6）可以看出，金融發(fā)展通過影響儲蓄-投資轉化機制來影響經(jīng)濟增長率，即θ是金融發(fā)展水平的函數(shù)，并且金融發(fā)展水平越高，儲蓄轉化為投資越多，經(jīng)濟增長就越快。
（二）金融發(fā)展促進經(jīng)濟增長的計量模型
由（6）式，可以得到：
g＋δ=A?茲S（7）
兩邊取對數(shù)有l(wèi)n（g＋δ）＝lnA+ln?茲+lnS，考慮到本文主要考察金融發(fā)展與經(jīng)濟增長關系，因此假設技術水平和儲蓄率在樣本期對經(jīng)濟增長不存在影響，可以構建如下實證模型：
GRE=β0+β1FIR+β2FME+β3DSM+β4DIM+ut
（三）指標的說明
1、區(qū)域經(jīng)濟增長GDP。本文選擇云南省的國內生產(chǎn)總值作為該指標的度量，以人均國內生產(chǎn)總值作為計量標準。在數(shù)據(jù)的處理上，對人均GDP取自然對數(shù)，以消除數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)性和異方差，即：GRE=Ln（人均GDP）。
2、金融相關率。在數(shù)據(jù)處理上，本研究選取云南省金融機構存貸款余額的均值與該地區(qū)當年的名義GDP的比值作為該指標的度量，即：FIR=［（金融機構存款余額+金融機構貸款余額）/2］/名義GDP。
3、金融中介效率。該指標衡量金融機構資金投放和運用的效率，基于數(shù)據(jù)可獲性，本研究以云南省歷年金融機構對商業(yè)企業(yè)的貸款作為該指標的度量，即：FME=金融機構對商業(yè)企業(yè)的貸款/名義GDP。
4、股票及證券市場發(fā)展程度。股票證券作為金融市場重要的組成部分，作為金融衍生品，反應了金融市場的發(fā)展程度。在數(shù)據(jù)的處理上，本研究將其與名義GDP的比值作為衡量股票市場發(fā)展水平的度量，即：DSM=股票籌資額/名義GDP。
5、保險市場發(fā)展程度DIM。保險是金融重要組成部分，保費收入的多少已經(jīng)逐漸成為金融發(fā)展程度考量的重要指標。本研究認為，保費收入的高低，可以很容易、很直觀地看出該地區(qū)保險市場的發(fā)展水平，即：DIM=保費收入/名義GDP。
（四）數(shù)據(jù)來源?？紤]到數(shù)據(jù)來源的可獲性，本文所有數(shù)據(jù)均來源于云南省國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報（2001-2009），其中的缺失數(shù)據(jù)我們利用SPSS軟件技術運用線性趨勢方法來補足。
四、實證分析
（一）數(shù)據(jù)平穩(wěn)性的檢驗。在對時間序列分析之前，首先要對時間序列數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗。本文運用Eviews軟件，在ADF檢驗辦法下對處理后的數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗。通過ADF單位根檢驗可知，第一個指標在1%的顯著性水平下，一階、二階差分都是平穩(wěn)的；第二個指標在10%的顯著水平，一階差分是平穩(wěn)的；第三個指標在1%的顯著性水平下，一階差分是平穩(wěn)的；第四個指標在10%的顯著水平下，一階差分是平穩(wěn)的；第五個指標在10%的顯著水平下，一階差分和二階差分都是平穩(wěn)的。
（二）協(xié)整檢驗。對時間序列平穩(wěn)性分析表明，該時間序列組合中的各個時間序列均為一階單整，這符合進行協(xié)整檢驗的前提。用ADF法對殘差序列進行檢驗，結果顯示，該序列一階差分平穩(wěn)，即序列GRE、FIR、FE、DSM、DIM之間存在協(xié)整關系，方程有意義。（表1）
運用最小二乘法對模型進行線性回歸，得到的結果如下：
GRE=8.734300-2.007334×FIR+3.285805×FME-1.596637×DSM+38.30740×DIM+ut
t=（29.45565）（-2.438044）（2.975432）（-1.272835）（2.841637）
R2=0.981147adjR2=0.962293
F=52.04057DW=2.374559
從模型的擬合結果來看，R2值達到0.98，說明該模型能解釋金融發(fā)展對經(jīng)濟增長的影響超過98%，而F值也達到52，其相應的P值也小于0.01，說明在1%的顯著水平下，該模型是顯著的。除DSM變量的統(tǒng)計不顯著外，F(xiàn)ME、DIM在5%的顯著水平下是顯著的，F(xiàn)ME在10%的顯著水平下是顯著的。而DSM變量不顯著是由于云南地處西南邊陲，資本市場不發(fā)達，企業(yè)融資難，近年來雖然不少企業(yè)（目前有27家上市公司）通過上市融資，但對經(jīng)濟的貢獻還是較少。
（三）誤差修正模型。為反映金融發(fā)展對經(jīng)濟增長作用的短期作用，我們還引入了誤差修正模型（ECM）：
其中，ecmt=ut=GRE-（β0+β1FIR+β2FE+β3DSM+β4DIM）
用最小二乘法估計得到：
GRE=0.260937+1.601170×FIR-2.848265×FME+1.538301×DSM-25.86136×DIM+0.330031×ecmt-1+?著t
t=（2.974781）（1.061053）（-1.232467）（1.392336）（-1.024402）（0.369877）
R2=0.767911adjR2=-0.392537
F=0.661737DW=1.650707
從該誤差修正模型來看，擬合效果不好，F(xiàn)值很低，方程不顯著，因此需要運用加權最小二乘法進行修正。在本文的研究中，首先利用OLS估計原模型得到殘差序列ut，然后利用殘差序列的絕對值四次方的倒數(shù)作為加權序列，最后利用OLS估計得到新的模型。
t=（6.589094）（-0.212610）（-0.542057）（7.213355）（1.912352）（-4.201929）
R2=0.999999adjR2=0.999996
F=76.34800DW=0.866411
通過修正后，模型的顯著性提高，F(xiàn)值也提高了很多，可決系數(shù)R2達到0.99，說明方程的解釋能力提高。但是DW值有所下降。
五、結論及政策建議
通過分析回歸方程和誤差修正方程的系數(shù)可知，金融發(fā)展對經(jīng)濟增長存在正負作用，這點可以從回歸方程和誤差修正方程的系數(shù)看出，長期和短期，金融發(fā)展對經(jīng)濟增長的作用不同，在長期，金融相關率和股票證券市場的發(fā)展對經(jīng)濟起重要作用；而短期卻是保險市場發(fā)展和金融效率推動經(jīng)濟的發(fā)展，符合云南的實際情況。
（一）優(yōu)化金融資源配置，著力鼓勵有實力的地方企業(yè)上市融資，推動大中型企業(yè)發(fā)展，加大對商業(yè)企業(yè)的貸款力度，解決其融資難問題。適應當代政策取向，有目標、有步驟地建設昆明泛亞金融服務中心，服務于跨境貿易人民幣結算，為云南地方企業(yè)發(fā)展、進出口企業(yè)融資、人民幣區(qū)域化國際化提供基礎與準備。
（二）推動云南地方保險市場發(fā)展，擴寬保險渠道，不斷增加保險收入。不斷加強金融基礎設施建設，整合云南地方現(xiàn)有金融機構體系，不斷進行金融工具與產(chǎn)品創(chuàng)新，適時引入國內具有比較優(yōu)勢的金融機構落戶昆明及周邊國家的金融機構在昆明開展金融服務，使得整個云南金融體系實現(xiàn)現(xiàn)代化和國際化，從而真正地建立現(xiàn)代金融服務體系，提升金融中介發(fā)展水平。
（作者單位：云南師范大學經(jīng)濟與管理學院）
主要參考文獻：
[1]李江.金融發(fā)展學[M].北京：科學出版社，2005.6.
關鍵詞：金融輻射 威爾遜模型 金融中心
金融是現(xiàn)代經(jīng)濟的核心，對社會經(jīng)濟的發(fā)展起著極其重要的作用。金融競爭力的強弱成為評價城市綜合競爭力的重要指標，而金融輻射力又是評判城市金融競爭力的一個重要方面。隨著我國經(jīng)濟的騰飛，未來中國一定會形成多金融中心的格局，研究我國主要城市金融輻射效應有利于明確各城市金融競爭力和影響范圍，對認清當前我國金融發(fā)展形勢，正確制定金融發(fā)展戰(zhàn)略和發(fā)展規(guī)劃具有重要現(xiàn)實意義。
金融輻射效應的內涵及特征
（一）金融輻射效應的內涵
根據(jù)區(qū)域經(jīng)濟學的輻射效應理論（Theory of Radiation Effect），經(jīng)濟發(fā)展水平和現(xiàn)代化程度相對較高地區(qū)與經(jīng)濟發(fā)展較落后地區(qū)之間進行資本、人才、技術、市場等要素的流動和轉移，從而進一步提高資源配置的效率，并通過資源交換帶動落后地區(qū)的梯度化發(fā)展。而金融輻射效應，則可以定義為金融發(fā)展水平和現(xiàn)代化程度相對較高的城市和地區(qū)與經(jīng)濟發(fā)展較落后的城市和地區(qū)之間進行資本、人才、技術、市場等要素的流動和轉移，從而進一步提高金融資源配置的效率。
（二）金融輻射效應的特征
根據(jù)金融輻射效應的定義和實證發(fā)展，金融輻射一般具有如下幾個特征：
1.金融輻射不會同時出現(xiàn)在所有地區(qū)。與經(jīng)濟輻射一樣，金融輻射也總是從少數(shù)區(qū)位條件相對優(yōu)越的城市和地區(qū)發(fā)展成為金融增長極，增長極的輻射表現(xiàn)為通過增長極的極化效應使資金、能量、信息、人才等向發(fā)達地區(qū)集中，之后再通過輻射效應把先進的發(fā)展成果傳導到廣大的腹地。
2.雙向輻射，縮小地區(qū)間差距。在金融輻射中，發(fā)達城市和地區(qū)與落后城市和地區(qū)間存在著相互輻射作用。前者向后者傳遞先進的金融知識、資本、管理經(jīng)驗、金融信息、金融創(chuàng)新成果、思想觀念等；后者向前者提供金融發(fā)展資源，如人才、市場等。由于前者向后者傳遞了先進的技術資源，通過接觸能夠縮小兩者在經(jīng)濟發(fā)展水平上的差距。
3.輻射的速度和程度與其距離和關系有關。金融發(fā)展水平和現(xiàn)代化程度相對較高的城市和地區(qū)對發(fā)展相對落后的城市和地區(qū)的輻射距離越近、關系越好，其輻射越充分、輻射的速度越快，輻射的程度也越高；反之亦然。
4.金融輻射具有積極影響和消極影響兩種效應。金融輻射作為金融競爭力的一個重要方面，會對周邊城市和地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生積極效應。如為周邊區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展提供資金支持和便捷、可靠和低廉的金融信息服務，為區(qū)域內金融主體提供投融資和規(guī)避風險的場所，并可通過設立分支機構帶動區(qū)域內就業(yè)等。但與此同時，也可能產(chǎn)生加劇區(qū)域金融差距和推動金融風險的跨區(qū)域擴散等。
5.金融輻射的前提條件是經(jīng)濟自由開放和資源自由充分流動。金融輻射必然涉及到城市和區(qū)域間資本、人才、技術、市場等金融資源要素的流動和轉移，經(jīng)濟自由和市場開放是城市與區(qū)域間金融輻射得以順利進行的重要前提條件，是加速金融資源優(yōu)化配置，促進城市和區(qū)域間金融一體化和經(jīng)濟一體化的重要保證。
我國主要城市金融輻射效應比較評估
（一）我國主要城市金融效應評估
本文主要選取上海、北京、廣州、天津、重慶五大中心城市及金融業(yè)發(fā)展較快的香港和深圳作為比較對象，深入評估和分析其金融輻射效應，并引入經(jīng)濟地理學中的威爾遜模型，測算出中心城市的金融輻射半徑，以此來實證考察各金融中心城市的金融輻射能力。
1.金融輻射效應評估體系構建與指標分析。根據(jù)金融輻射效應的內涵特征及其主要決定和影響因素，結合國外金融中心城市的發(fā)展特點，本文認為一個城市的金融效應可從五個方面加以衡量和體現(xiàn)，具體如表1所示。
2.城市金融輻射效應評估方法的選擇。評估方法的選取主要是由研究對象的特點決定的。城市金融輻射效應的影響因子是多層次、多變量的，而且各變量之間相互影響，關系復雜，因此其評價屬于綜合評價的范疇。為了反映城市金融輻射效應的綜合性和影響因素的多層次性特征，本文使用層次分析法進行評價。
層次分析法（The Analytic Hierarchy Process，簡稱AHP）是一種實用的多準則決策方法，其核心思想是將復雜的評價對象分解為若干層次加以量化處理?；蛘哒f，把一個復雜問題表示為有序的遞階層次結構，通過人們的判斷對決策方案的優(yōu)劣進行排序。它能將決策中的定性和定量因素進行統(tǒng)一處理，具有簡潔、系統(tǒng)、易維護等優(yōu)點，很適合在復雜系統(tǒng)中使用。其基本步驟如下：
第一步：確定判斷矩陣。利用層次分析結構模型，構造各層的判斷矩陣。
第二步：各層單排序和一致性檢驗。據(jù)以上構造的判斷矩陣，用方根法計算得各判斷矩陣的最大特征根λmax和單排序權向量W。此時AW=λmaxW，同時計算一致性指導CI和隨機一致性比例CR，并進行一致性判斷。其中：
一般而言，CR愈小，判斷矩陣的一致性愈好，通常認為CR≤0.1時，判斷矩陣具有滿意的一致性。
第三步：總排序和總一致性檢驗。根據(jù)以上單排序的計算結果，依次計算各層的總排序權向量，其中：
（1）
同時計算各層的一致性指標CI、總平均隨機一致性指標RI和總隨機一致性比例CR，并進行一致性判斷。其中：
（2）
關鍵詞：金融安全指數(shù)；違約風險；國際游資風險
中圖分類號：F832 文獻標識碼：A 文章編號：1005―0892(2009)10―0047-07
一、引言
1997年的亞洲金融危機引起了國內外各界對國家金融安全問題的關注，而當前的國際金融危機使該問題再度成為了社會各界關注的焦點。中國金融業(yè)正處于改革與發(fā)展的關鍵時期，一方面自2006年11月加入WTO之后，國際金融風險與危機對中國金融體系的沖擊越來越大；另一方面外資金融機構的不斷涌入和非國有金融的迅猛發(fā)展，帶來市場結構的顯著變化，使得市場競爭與經(jīng)營風險不斷加大。同時，國有金融的治理機制正面臨深刻變革，而金融監(jiān)管體制改革又相對滯后，使中國面臨著日趨嚴峻的金融安全問題。
鑒于金融安全的重要性及其影響因素的復雜性，國內外學者已從不同角度對該問題進行了大量的研究。但從目前所掌握的文獻資料看，關于金融安全實證研究的成果還較少。國內學者劉莉亞等(2003)、董彥嶺等(2009)分別對新興市場國家及全球60個國家銀行危機與貨幣危機的共生性關系及共生因子進行了實證研究；伍志文(2002，2003，2008)、沈悅等(2007)、萬曉莉(2008)等從金融脆弱性、金融安全指數(shù)、銀行系統(tǒng)風險方面對中國金融安全進行了實證研究。
雖然國外學者目前還沒有明確提出和界定金融安全的概念，但已有許多學者對銀行危機的成因及其預警和金融安全網(wǎng)的設計等問題進行了深入研究。其中的代表性結論是：Fisher(1933)對1929年金融危機的成因進行了研究，發(fā)現(xiàn)金融危機是由引發(fā)債務一通貨緊縮的金融事件形成的。ICMinsky(1964)gk為，銀行體系自身存在著脆弱性，并且銀行脆弱性、銀行危機與經(jīng)濟周期變化之間的關系是內生的，政府干預不可能從根本上消除銀行脆弱性。Diamond和Dybvig(1983)的銀行擠兌模型分析表明，正是存款人的恐慌心理導致了危機的傳染和金融體系的不穩(wěn)定。Mishkin(1999)通過新興市場國家的研究表明，信息不對稱所引起的逆向選擇和道德風險，導致了一國金融體系的不穩(wěn)定，并且這種不穩(wěn)定狀態(tài)在外部沖擊下，形成了貨幣危機，再由貨幣危機引起銀行和其它金融機構財務狀況惡化，最終導致金融危機的爆發(fā)。Corsetti等(1999)的模型分析表明，形成亞洲金融危機的根源是企業(yè)過度投資、高負債及其道德風險與政府赤字融資所導致的不可持續(xù)的外部不平衡，因而改革金融體系、保持一國經(jīng)濟內外平衡，是維護金融體系長期穩(wěn)定的主要措施。Can(2004)的實證表明，銀行業(yè)市場結構與金融穩(wěn)定性之間存在直接關聯(lián)。過度競爭將降低金融機構的特許權價值，引致金融機構的過度風險行為，從而造成金融體系的不穩(wěn)定。Diamond和Rajan(2005)發(fā)現(xiàn)，銀行倒閉具有傳染性，但傳染性并非源于銀行儲戶的恐慌或銀行間的契約紐帶，而是銀行特定的資產(chǎn)負債結構所致；銀行的流動性問題與償債問題相互作用并相互轉化，最終造成了銀行危機。Kane(2001)認為，在金融安全網(wǎng)的設計上，必須明確銀行、納稅人、監(jiān)管者的責任，確保各方行為的透明度；并且只保持安全網(wǎng)官員的政治獨立性是不夠的，還必須通過制度設計產(chǎn)生私人部門約束銀行的安全網(wǎng)體系。
本文更加關注金融安全及其影響因子的實證研究。該方面的研究自亞洲金融危機后多了起來，代表性成果有：Sachs等(1996)利用線性回歸方法建立了危機預警模型――STV橫截面回歸模型，結果發(fā)現(xiàn)實際匯率貶值越高、國內私人貸款率越高，國際儲備／M2比率越小，金融危機發(fā)生的可能性就越大。Demirguc-Kunt等(1997)的研究表明，隨著通貨膨脹率的上升，發(fā)生銀行危機的可能性也隨之增加，因而通貨膨脹是宏觀經(jīng)濟因素中能夠預測銀行危機的主要指標。舊Kaminsky等(1998)選擇了過度借貸周期、銀行擠兌、貨幣政策、經(jīng)常賬戶、資本賬戶、經(jīng)濟增長等六大類20個指標，對20個國家25年間的貨幣危機和銀行危機進行了實證研究，發(fā)現(xiàn)國際銀行體系正趨于脆弱。㈣Berg等(1999)在Kaminsky等人的研究基礎上，增加了M2與儲備比率、經(jīng)常賬戶與GDP比率兩個指標，并用1995年4月25個國家的橫截面數(shù)據(jù)，成功地模擬預測了亞洲金融危機。Edison(2003)在Kaminsky等人的研究基礎上，又增加了美國產(chǎn)出、七大工業(yè)國產(chǎn)出、美元利率、油價、廣義貨幣與外匯儲備水平值比率、短期債務變動與外匯儲備變動比率、短期債務與外匯儲備水平值比率等7個變量，構建了金融危機預警模型，并成功地模擬預測了1997-1998年問發(fā)生在西方工業(yè)國家的一些金融危機。Bussiere等(2006)利用多元logit模型構建了一個金融危機早期預警模型，通過1993-2001年間20個新興市場國家數(shù)據(jù)的實證檢驗，發(fā)現(xiàn)這種多元logit早期危機預警模型能夠更準確地預測金融危機。
本文在上述研究基礎上，結合中國實際，選擇微觀金融、宏觀經(jīng)濟和國際金融市場三大類17個指標，并根據(jù)各類指標對國家金融安全的不同影響各賦予了不同權重，采用主成分分析方法對各類指標進行綜合打分，再結合主觀權重構建了國家金融安全指數(shù)。在此基礎上，本文進一步對影響中國金融安全的主要風險因素進行了實證分析。本文的主要創(chuàng)新在于，在金融安全指數(shù)的估算上引入了微觀金融穩(wěn)健經(jīng)營指標，改變了以往以宏觀因素為主的估算方法，使估算出的金融安全指數(shù)更具合理性，也更全面地反映了中國金融安全的實際狀況。同時，本文還進一步對影響中國金融安全的風險因素進行了實證分析，得到了威脅中國金融穩(wěn)定和安全的主要風險因素，為中國有效防范國際金融危機提供了有益的理淪嘗試。
二、中國金融安全指數(shù)的構建
(一)金融安全指數(shù)構成指標的選擇及權重設置
1 金融安全指數(shù)構成指標的選擇
本文估算金融安全指數(shù)的主要目的是客觀描述中國金融安全的狀況及其變化，而不用于預警，故在金融安全指數(shù)構成指標的選擇上與以往研究有一定的區(qū)
別：(1)本文所選指標均與金融安全呈正相關關系；(2)在具體單個指標的選擇上，未專門采用銀行存款這一廣泛使用的指標，取而代之的是資本充足率、資產(chǎn)收益率(ROA)、存貸比等反映金融機構經(jīng)營狀況的指標；(3)未將考察重點集中于國有銀行的信貸領域，而是綜合考察中國主要商業(yè)銀行的資本充足率、經(jīng)營業(yè)績及流動性狀況；(4)對經(jīng)常賬戶類指標進行了精簡，將出口額、貿易條件、實際匯率、經(jīng)常賬戶余額與GDP之比等指標簡化為經(jīng)常賬戶余額一個指標；(5)鑒于中國證券市場尚不成熟，股票價格指數(shù)并不能客觀反映宏觀經(jīng)濟基本面和上市公司績效，故放棄了證券市場價格指數(shù)這一同樣被普遍采用的指標；(6)考慮中國擁有巨額外匯儲備和相對較少的外債余額，外債償債風險并非影響金融安全的重要因素，因而未考慮外債指標。
在借鑒以往研究文獻的基礎上，本文在金融安全指數(shù)的估算上還增加了以下新指標：(1)金融機構內部控制和外部監(jiān)管，因為這兩個指標的高低對一國金融安全有重要影響；(2)經(jīng)濟景氣指數(shù)，因為該指標直接反映了經(jīng)濟主體對當前及未來宏觀經(jīng)濟形勢的判斷和預期，也是反映金融市場運行狀況和金融安全的重要指標；(3)資本跨國流動規(guī)模，因為中國是外資流入和利用大國，資本大規(guī)模的異常流人和流出，會對中國經(jīng)濟和金融市場的穩(wěn)定產(chǎn)生重要影響；(4)美國、歐洲、香港三個代表性證券市場股票價格指數(shù)，因為該類指標一方面反映了國際經(jīng)濟、金融的運行狀態(tài)，另一方面也會對中國經(jīng)濟、金融及外資流動產(chǎn)生重要影響。表1詳細列出了本文選擇的三大類17個指標。
2 金融安全指數(shù)構成指標的權重設置
鑒于中國自1949年以來未曾發(fā)生過嚴重的金融危機和系統(tǒng)性金融風險，故無法通過歷史事件來檢驗各指標在預測危機中的表現(xiàn)。為了客觀準確地估算金融安全指數(shù)，本文采取了主觀賦值與主成分分析(客觀賦值)相結合的方法來確定各指標的權重。首先，根據(jù)以往相關研究成果和本文對金融安全影響因素的調研與判斷，將17個構成指標分為微觀金融穩(wěn)健經(jīng)營、宏觀經(jīng)濟和國際金融市場三大類，分別賦予0.5、0.25、0.25的權重；其次對每大類中各指標進行主成分分析，提取主成分的標準化值(表示為每個大類中各原始變量標準值的加權平均值)；再根據(jù)各主成分的方差貢獻率，對各大類進行加權求和；最后，根據(jù)各大類的主觀權重，計算出各年度金融安全指數(shù)。對三類指標權重的主觀賦值主要基于以下考慮：(1)微觀金融主體的穩(wěn)健經(jīng)營是構成一國金融安全的內在基礎，而宏觀經(jīng)濟和國際金融環(huán)境等外部因素對一國金融安全也產(chǎn)生重要影響，本文認為內因與外因的重要性沒有顯著差異，因而均賦予0.5的權重；(2)在外因方面，中國加入WTO后，特別是2006年11月逐步全面開放金融市場后，國際金融因素對中國金融穩(wěn)定的影響明顯增強，基本上可以等同于國內宏觀經(jīng)濟因素對中國金融安全的影響，但目前無法準確區(qū)分兩者的差異，所以賦予相同的0.25的權重。
(二)數(shù)據(jù)來源、處理與金融安全指數(shù)的計算
1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源
由于1998年之前部分銀行的穩(wěn)健經(jīng)營指標數(shù)據(jù)不完整，所以本文選擇了1998年至2007年間工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、建設銀行、交通銀行、中信銀行、華夏銀行、光大銀行、民生銀行、廣東發(fā)展銀行、深圳發(fā)展銀行、招商銀行、興業(yè)銀行、上海浦東發(fā)展銀行、恒豐銀行等15家中國主要的商業(yè)銀行為研究樣本。資本充足率、資產(chǎn)收益率和商業(yè)銀行存貸比數(shù)據(jù)均來源于各年的《中國金融年鑒》，和巨潮資訊網(wǎng)；內部控制機制為虛擬變量，2003年國有四大商業(yè)銀行改制上市前為0.5，2003年后為1；宏觀經(jīng)濟方面選擇了1998年至2007年間GDP增長率、經(jīng)常賬戶余額、財政盈余、外匯儲備、經(jīng)濟景氣指數(shù)、企業(yè)盈利水平、居民收入、房地產(chǎn)投資規(guī)模為樣本，數(shù)據(jù)主要來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站、外匯管理局網(wǎng)站、中國經(jīng)濟景氣檢測中心網(wǎng)站和各年的《中國經(jīng)濟年鑒》；監(jiān)管及信息披露為虛擬變量，2003年“一行三會”的分業(yè)監(jiān)管格局成立及《銀行業(yè)監(jiān)督管理法》實施之前為0.5，2003年之后為1；國際金融市場方面選擇了1998年至2007年間中國外資流人流出規(guī)模、美國道瓊斯工業(yè)指數(shù)、倫敦金融時報指數(shù)和香港恒生指數(shù)為研究樣本，數(shù)據(jù)來源于國家外匯管理局網(wǎng)站和銳思金融研究數(shù)據(jù)庫(見表1)。
2 金融安全指數(shù)的計算
用上述樣本的指標數(shù)據(jù)和SPSS16.0統(tǒng)計軟件，可得到每一類指標的所有主成分及每個主成分對應的特征值、每個主成分的方差貢獻率及累積方差貢獻率(見表2、表3和表4)。
綜合考慮方差貢獻率及特征值大小，本文選取微觀金融穩(wěn)健經(jīng)營指標的前兩個主成分、宏觀經(jīng)濟指標的第一個主成分、國際金融市場指標的前兩個主成分分別為三大類指標打分。計算中，各主成分的權重為其方差貢獻率，各主成分標準化值向量由SPSS16.0生成。計算得到三類指標各年的分值(見表5)。
根據(jù)三類指標各年的合成分值，采用以下公式估算出中國的金融安全指數(shù)。估算結果見表6。
FSI=MICRO×05+MACRO×0.25+INTERNATIONAL×025
(1) 根據(jù)表6的估算結果，可以繪制出中國1998-2007年間的金融安全指數(shù)趨勢圖(見圖1)。
由表6和圖1的變化趨勢可以看出，東南亞金融危機之后，隨著中國金融市場的逐步開放及金融機構風險意識和風險控制的加強，中國的金融安全狀況總體上逐步得到改善；特別是在2003年開始中國金融安全狀況有了明顯的提升，這說明金融監(jiān)管體制改革及國有股份制商業(yè)銀行改制與上市，對中國金融安全的改善起到了積極的顯著影響。另外，2007年中國金融安全指數(shù)有較大的提高，說明白2006年底全面開放金融市場后，中國的金融安全狀況得到了進一步改善。
三、中國金融安全的實證檢驗
(一)實證模型變量選擇與說明
本文對金融安全指數(shù)的估算，雖然反映了中國的金融安全狀況，但還不能準確判斷影響中國金融安全狀況的主要因素。接下來將通過實證研究，進一步分析影響中國金融安全的主要風險因素?？紤]到影響中國金融安全與穩(wěn)定的主要風險包括：不良貸款比例、游資流動規(guī)模、利率風險、匯率風險、資本市場風險及通脹風險，因而選擇該6種風險因素為解釋變量。其中，商業(yè)銀行不良貸款比例的數(shù)據(jù)來自中國銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會網(wǎng)站(cbrc.省略)和一些學者的學術論文；游資流動規(guī)模變動率的數(shù)據(jù)來自國家外匯管理局網(wǎng)站(safe.省略)銀行間債券市場七日質押式債券回購利率的月均值標準差和通貨膨脹率的數(shù)據(jù)來自銳思數(shù)據(jù)庫；人民幣實際有效匯率(REER)月均值標準差和中國股票價格指數(shù)月均值標準差的數(shù)據(jù)來自IMF網(wǎng)站(省略)。各變量的代碼、說明及數(shù)據(jù)來源詳見
表7。
(二)主要研究變量的描述性統(tǒng)計
表8報告了主要研究變量的描述性統(tǒng)計結果。從表8可以看出，在1998-2007年間，中國不良貸款比例的最大值為41.22％，最小值為6.72％，均值為21.58％，并且該比例呈現(xiàn)逐年遞減趨勢，表明在樣本期間內，中國商業(yè)銀行面臨的違約風險比較突出，但逐漸改善；中國游資流動規(guī)模變動率的最大值為437.61％，最小值為－212.59％，均值為71.54％，表明資本外逃的增速放緩(存在資本外逃現(xiàn)象的樣本期內)或游資流入的增速加快(存在游資凈流入的樣本期內)，但總體上中國對游資的吸引力在逐年增強；中國債券回購利率的年標準差均值為0.51，說明樣本期內基準利率水平變動不大，風險較??；實際匯率年標準差的最大值是最小值的2.8倍，均值為1.91，說明樣本期內的匯率波動較大：中國股票價格指數(shù)年標準差最大值為50.59，均值為11.67，表明中國資本市場波動較大，風險較高；消費物價指數(shù)變動率的最大值為4.8％，最小值為－1.4％，均值為1.13％，說明樣本期內沒有出現(xiàn)嚴重的通貨膨脹問題，通脹風險較小。
表9報告了各回歸變量序列的平穩(wěn)性情況。檢驗結果顯示，除了FSI和CMR之外，其它各回歸變量的水平值均通過了平穩(wěn)性檢驗，均為平穩(wěn)序列。
為了進一步揭示各風險變量與中國金融安全指數(shù)之間的關系，本文對各風險變量與金融安全指數(shù)的變化趨勢進行了比較(見圖2)。圖2a比較了不良貸款比例與金融安全指數(shù)的變化趨勢，可以看出兩者之間存在明顯的反向變動關系；圖2b反映的是游資流動規(guī)模變動率與金融安全指數(shù)的變化趨勢，從中無法看出兩者之間的變動關系；圖2c反映的是基準利率波動與金融安全指數(shù)的變化趨勢，從中可以看到兩者的變化趨勢沒有明顯的關聯(lián)；圖2d反映的是實際匯率波動與金融安全指數(shù)的變化趨勢。從中顯示出兩者的變化趨勢之間不存在明顯的變動關系；圖2e反映的是股票價格年標準差與金融安全指數(shù)的變化趨勢，從中顯示出兩者之間存在比較明顯的一致性；圖2f比較了通貨膨脹率變動與金融安全指數(shù)的變化趨勢，從中反映出兩者之間存在一定程度的正向變動關系。
(三)模型及實證檢驗
本文首先假設銀行不良貸款比例(違約風險)、游資流動規(guī)模變動率(國際游資流動風險)、利率風險、匯率風險、資本市場風險和通貨膨脹風險會對中國金融安全產(chǎn)生顯著影響?；谠摷僭O，本文建立以下多元線性回歸模型：
其次，中國利率水平和匯率水平仍然受到政府較為嚴格的管制，利率波動較小，而匯率波動雖然比較明顯，但主要是人民幣升值的結果，是完全可以預期的，因而利率風險與匯率風險在很大程度上是政府可以控制的。如果風險是可以控制的，風險水平一般較低，不會對金融安全產(chǎn)生嚴重影響。所以本文進一步假設利率風險和匯率風險不構成中國金融安全的主要威脅。本文通過剔除利率風險和匯率風險兩個解釋變量，建立計量模型(3)，并通過與模型(2)的回歸結果比較，來驗證這一點。
本文利用上述樣本數(shù)據(jù)，采用OLS方法和統(tǒng)計軟件Eviews5.0，分別對模型(2)和模型(3)進行回歸分析，分析結果見表10。
從表10可以看出，無論是模型(2)還是模型(3)，擬合度都較高，不存在序列相關問題。模型(2)和模型(3)的回歸結果高度一致，都顯示商業(yè)銀行不良貸款比例、國際游資流動規(guī)模變動率與金融安全指數(shù)顯著負相關；股票價格年方差與金融安全指數(shù)顯著正相關，利率風險、匯率風險、通脹風險與金融安全指數(shù)不存在顯著相關關系。該結果表明，銀行業(yè)面I臨的違約風險和國際游資流動規(guī)模變動所產(chǎn)生的風險構成了中國金融安全的主要威脅；資本市場風險與金融安全指數(shù)正相關。這看似矛盾，但事實上是符合中國實際的。中國資本市場經(jīng)歷了一個較長時期的熊市，其后逐漸開始活躍，再到2007年的牛市，股票價格波動在市場開始活躍及牛市階段是比較大的，因而資本市場風險水平與中國宏觀經(jīng)濟形勢存在一定程度的同步性。該結果也進一步證明，本文對中國金融安全指數(shù)的估算是合理的。同時，模型(3)在剔除利率風險變量和匯率風險變量后，擬合度進一步提高；而商業(yè)銀行不良貸款比例、游資流動規(guī)模變動率、資本市場風險指標的顯著性逐漸提高，進一步說明利率風險和匯率風險不構成中國金融安全的主要威脅，支持了本文的后一個假設。另外，在兩個模型中，常數(shù)項均不顯著，表明模型沒有遺漏重要的解釋變量，模型設計是合理的。
善起到了積極的顯著影響。同時研究結果還表明，銀行業(yè)面臨的違約風險和國際游資流動規(guī)模變動所產(chǎn)生的風險，構成了中國當前金融安全的主要威脅；利率風險和匯率風險、通脹風險對中國金融安全的影響并不顯著，而資本市場風險與中國金融安全狀況同方向變動。如果風險是政府可以控制的，那么這些風險不構成國家金融安全的主要威脅。上述結論與我們觀察到的中國現(xiàn)實情況基本吻合，也進一步印證了本文對中國金融安全指數(shù)估算的合理性。
根據(jù)上述實證結果，本文得到以下政策建議：
(1)繼續(xù)堅持穩(wěn)妥的金融市場開放政策。在風險因素可控的基礎上，進一步擴大開放金融市場，同時進一步完善微觀金融機構的治理機制和風險管理，加強對資本市場風險的監(jiān)管，改善中國的金融安全狀況。
(2)高度重視中國銀行業(yè)的違約風險和國際游資流動風險。監(jiān)管當局應盡快完善對該兩類風險的監(jiān)控系統(tǒng)，加強對外資銀行和金融機構的監(jiān)管，及早防范和處理可能的金融安全隱患。雖然中國商業(yè)銀行的不良貸款比例自2000年來有了明顯的下降，但經(jīng)營環(huán)境和社會信用狀況并沒有得到根本改善，并且該指標在近期有上升的苗頭，因而政府仍需要通過信息披露制度和信用制度建設來改善銀行業(yè)的經(jīng)營環(huán)境，建立良好的市場信用機制，確保國家的金融安全。
(3)可選擇商業(yè)銀行不良貸款比例、國際游資流動規(guī)模變動率和股票價格變動率作為預測中國金融安全狀況的風險監(jiān)控指標，建立中國金融安全預警系統(tǒng)。
(4)編制中國的金融安全指數(shù)，為客觀準確地評價中國的金融安全狀況、防范與化解金融安全隱患提供科學依據(jù)。
【關鍵詞】 招商銀行 金融產(chǎn)品創(chuàng)新 LIBOR市場模型 蒙地卡羅模擬法
近年來，全球經(jīng)濟處于結構性轉變過程，投資人已很難單從股票中獲得利潤。加上利率持續(xù)低迷，使得傳統(tǒng)固定收益工具的報酬率太低。在這種情況下，利率結構型金融產(chǎn)品逐漸成為投資人所青睞的金融產(chǎn)品。然而，隨著各式金融產(chǎn)品不斷推陳出新，令風險識別及管理也變得更加困難，這也影響了金融環(huán)境的穩(wěn)定性。相信不論是銀行、投資者、金融中介或監(jiān)管當局，都會同意金融穩(wěn)定性符合公眾利益的觀點。因此，在新形勢下，銀行不僅需要創(chuàng)新金融產(chǎn)品，也需要對新創(chuàng)金融產(chǎn)品的穩(wěn)定性加以重視，從而有效的降低其使用上的風險。
1. 招商銀行新式利率結構型金融產(chǎn)品的評價模型選擇
招商銀行的新式利率結構性金融產(chǎn)品也即是所謂的結構型債券（Structured Note），其與傳統(tǒng)債券的不同之處在于：結構型債券所需支付與償還的利息及本金的價值決定于一些標的資產(chǎn)的價值、參考利率及相關指數(shù)，故結構型債券又被稱做混合負債工具（Hybrid Debt Instrument）或衍生性證券（Derivative Securities）。這種新式利率結構性債券的使用也具有一定的風險，下文將對其進行實證評價。
1.1評價模型的選擇
過去所有的利率模型，不論是短期利率或是長期利率，？是屬于瞬間利率模型，用瞬間利率模型來評價產(chǎn)品，在理論上雖然可行，但由于市場上無法觀察到這些瞬間利率，因此會造成較大的評價誤差，由于本文欲對利率聯(lián)動債券做評價，聯(lián)動的標的恰為LIBOR利率，因此使用LIBOR市場模型作為評價的模型，不僅可以合適的描述利率的動態(tài)過程，更可以直接使用市場資料對模型做校準。
1.2數(shù)值方法的選擇
欲解決沒有封閉解且復雜的利率結構型產(chǎn)品的評價問題，必須利用到數(shù)值方法。由于LIBOR市場模型中的遠期利率動態(tài)過程屬于非馬爾可夫過程，這會提高項數(shù)方法處理上的難度及增加運算的時間，因此本文選用蒙地卡羅模擬法進行評價。蒙地卡羅模擬法的概念直觀且簡單，不需考慮利率動態(tài)過程是否符合馬爾可夫過程，只需找到評價產(chǎn)品適合的利率動態(tài)過程即可。
1.3模型校準
找出利率結構型產(chǎn)品所需模擬的動態(tài)過程之后，接著必須對參數(shù)做估計，由于本文簡化假設模型為單因子，因此不需對遠期利率間的相關系數(shù)ρ做估計，只需估計各個遠期利率本身的波動度，而LIBOR市場模型的好處在于估計波動度時，可以利用市場上現(xiàn)有的利率上（下）限選擇權產(chǎn)品，反推出隱含的波動度，加上利率上（下）限選擇權在此模型下存在符合B-S的公式解，因此反推隱含波動度的過程只需通過公式解便可輕易的完成。
2. 招商銀行新式利率結構型金融產(chǎn)品的評價過程
招商銀行新式利率結構型金融產(chǎn)品的投資期間為三年，第一年保障分配2.2%的年利率，之后兩年最低稅前的保障配息為0.12%，每期的配息計算公式中？會加上前一期的配息，只要利率不大幅上升，基本上配息的水平會如滾雪球式一樣越來越多，因此購買此產(chǎn)品的投資人，基本上都預期外來的利率走勢會呈現(xiàn)盤旋趨勢甚至會走低。
2.1評價步驟
步驟一：建立殖利率曲線。由于90天期商業(yè)本票為貨幣市場工具，其次級市場利率和LIBOR同為短天期的借款利率，因此90天期商業(yè)本票次級市場利率的產(chǎn)品，也適合用LIBOR市場模型進行評價。但評價產(chǎn)品之前，必須先建立殖利率曲線，之后才能利用由殖利率轉換的零息債券，求得期初的遠期利率，做為模擬價格的基礎。由于只有一年以下的報價，因此一年以上的六個月的人民幣LIBOR rate 必須使用利率交換合約的報價。同樣的，實務上交換利率的報價都是以年為單位，因此本文利用非線性內插法Cubic Spline，找出每季或是每半年的交換利率，有了所需的交換利率之后，便可建立出一條殖利率曲線。
步驟二：蒙地卡羅模擬。由于此產(chǎn)品自第五個付息日起為路徑相依選擇權，因此將測度統(tǒng)一到最后一期，利用轉換測度后的遠期利率動態(tài)過程，便可模擬出折現(xiàn)后的期望報酬，進一步便可求出整個聯(lián)動債券的價格。
步驟三：模型校準及評價結果。利用之前所述的模型校準方法，便可回推出隱含波動度，之后便可依照模擬的步驟得到產(chǎn)品的價格。
2.2敏感度分析
首先，殖利率對聯(lián)動債券的影響。根據(jù)Hull and White對主成分分析法的描述，利率結構的改變最常見的型態(tài)為上下平行移動，因此本文分析上下平移的利率結構對產(chǎn)品價格的影響，也即是產(chǎn)品價格對利率結構的敏感度分析。結果發(fā)現(xiàn)，利率下跌產(chǎn)品價格上升，利率上升產(chǎn)品價格下跌。以殖利率曲線下移10bp來說，此時產(chǎn)品的價格由98.123上升到99.653增加了1.53，但當殖利率曲線上移10bp時，產(chǎn)品的價格僅跌了0.96，這是由于債券凸性的關系，導致下跌的幅度小于上升的幅度。
其次，波動度對聯(lián)動債券的影響。分析結果發(fā)現(xiàn)當0γ上升10bp，聯(lián)動債券的價格會從原先的98.123上升到98.306，增加了0.183；而0γ下跌10bp，聯(lián)動債券的價格會減少0.174。波動度上升則聯(lián)動債券價格上升的原因在于，波動度的上升會導致選擇權價值上升，當波動度變大，利率的變動幅度越大，越容易出現(xiàn)選擇權為價內的情況，因此債券價格與波動度之間呈正向關系。
小結
本文通過利用蒙地卡羅模擬法模擬出價格，從而進一步對產(chǎn)品做出敏感度分析。由分析結果發(fā)現(xiàn)，殖利率變動對產(chǎn)品價格的影響，遠比波動度對產(chǎn)品價格的影響大。因此，招商銀行在發(fā)行產(chǎn)品時，須特別注意殖利率的變動情形，并進一步采取多種方式來規(guī)避可能存在的風險。通常而言，金融產(chǎn)品創(chuàng)新要充分利用后發(fā)優(yōu)勢規(guī)律。在金融現(xiàn)代化歷程中，我國作為“后發(fā)者”，在金融產(chǎn)品創(chuàng)新過程中，面對國際金融業(yè)（先發(fā)者）所創(chuàng)造出的上萬種金融產(chǎn)品和規(guī)避抵御金融風險的無數(shù)成功經(jīng)驗，完全可以通過分析、研究、比較、總結等方法，從中找出既符合國情又能規(guī)避風險并可以帶來利潤的金融產(chǎn)品，縮短在“黑暗中探索”的時間而直接進入較高階段。這種借鑒性創(chuàng)新應該成為我國商業(yè)銀行金融產(chǎn)品創(chuàng)新的主管道和捷徑。
參考文獻：
[1] 張承惠.改善中小企業(yè)金融服務的建議[J].中國金融，2012年第2期.
[2] 李志輝.我國商業(yè)銀行信用風險識別模型及其實證研究[J].南開經(jīng)濟研究，2005第2期.
【關鍵詞】南通市 農(nóng)村 民間金融
在農(nóng)村金融市場，當前存在兩種金融方式，即正規(guī)金融和非正規(guī)金融。非正規(guī)金融（又稱為民間金融）是指在國家的金融法律法規(guī)規(guī)范和保護之外且不受政府金融監(jiān)管當局控制和監(jiān)管的金融活動，屬于體制外的金融。按照當前農(nóng)村地區(qū)的金融發(fā)展情況，正規(guī)金融機構在農(nóng)村地區(qū)開展金融業(yè)務的意愿不強，因而商業(yè)借貸的不足必須要民間金融資本來補足、但對其加以引導和規(guī)范也是必需的?；诖?，本文通過對南通及周邊地區(qū)的120個農(nóng)家進行了調查訪談，分析南通市目前農(nóng)村民間金融的現(xiàn)狀，旨在能探求出農(nóng)村民間金融規(guī)范化發(fā)展的途徑，為南通市農(nóng)村發(fā)展提供更有利的金融支持。
一、南通市農(nóng)村民間金融的現(xiàn)狀
（一）江蘇省農(nóng)村民間金融發(fā)展狀況
《2012年江蘇省金融運行報告》顯示，江蘇省民間金融活躍，融資額度逐漸增大，主要方式為直接借貸，借貸利率呈總體上揚；人民銀行民間金融的樣本監(jiān)測中，中小企業(yè)民間金融規(guī)模呈加快增長趨勢，貸款利率明顯高于正規(guī)金融貸款利率，而農(nóng)村民間金融的規(guī)模則基本穩(wěn)定，但借貸利率水平差異較大。
目前，江蘇省農(nóng)村民間金融的形式呈現(xiàn)出多樣化，既有民間借貸、典當行和擔保公司等傳統(tǒng)的民間金融形式，也出現(xiàn)了一些具有時代特征的民間金融機構，如農(nóng)村互助儲金會、農(nóng)村合作基金會等。
（二）南通市農(nóng)村民間金融的抽樣調查統(tǒng)計
目前，農(nóng)村金融的需求主體一般包括農(nóng)家、農(nóng)村企業(yè)和農(nóng)村非企業(yè)組織等三大類。作為農(nóng)村經(jīng)濟的組成部分，農(nóng)家兼具了生產(chǎn)者和消費者的特點，即需要生產(chǎn)性、商業(yè)性資金，更需要生活性資金。同時農(nóng)家也是三類主體中數(shù)量最為龐大的群體，考慮到農(nóng)家在農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展中的特殊性和重要性，因此我們把農(nóng)家作為此次調研的重點對象。
本次調查采用典型抽樣法，分別從南通及周邊地區(qū)選擇若干樣本村，利用我院經(jīng)貿系學生的暑期社會實踐及部分農(nóng)村生源學生暑期回家探親的機會，按隨機抽樣的方式對農(nóng)家進行調研與訪談，共發(fā)放問卷120份，經(jīng)過篩選形成有效問卷103份。本次調查對象農(nóng)家的基本情況如表1所示：
表1 農(nóng)家的基本情況
1.農(nóng)家的借款原因。在接受訪談的103個農(nóng)家中有76個農(nóng)家有過借款經(jīng)歷，從借款的金額與頻數(shù)上看，農(nóng)家借款主要有兩大類用途，一是子女的教育費用支出，二是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，如表2所示：
表2 農(nóng)家借入資金的原因
2.農(nóng)家借款的來源及規(guī)模。在接受訪談的103戶農(nóng)戶中，絕大部分農(nóng)家以務農(nóng)和外出打工作為主要收入來源，共占樣本總量的80.6%，其余農(nóng)戶主要以做生意或以固定職業(yè)如教師、醫(yī)生為生，當然也有農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和家庭生活都非常窘困的，沒有生活來源等待救濟的。對于那些以務農(nóng)為主的農(nóng)家來說要滿足子女的教育和農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)，還是比較困難的，絕大多數(shù)人都選擇了借貸，當問及“當您急需資金時，一般會向誰借款？”時，59.89%的農(nóng)戶選擇“親戚朋友”，20.63%選擇“銀行等正規(guī)金融機構”，選擇“民間金融組織”的只有19.48%，如表3所示：
表3 農(nóng)家借款的來源及規(guī)模
3.農(nóng)家選擇借款渠道的原因。在針對各種借款渠道的調查中，向正規(guī)金融機構申請貸款普遍覺得太難了，向民間金融機構借款都覺得不是利率太高就是覺得不受法律保護，而向親戚朋友借款都覺得既方便快捷又不需要利息。如表4所示：
表4 農(nóng)家選擇借款渠道的原因
4.農(nóng)村民間金融機構借款的利率。農(nóng)村民間借貸的利率歷來就是人們關注的重點，由于被調查農(nóng)家中實際發(fā)生民間金融的較少，所調查的利率為農(nóng)家所了解的當?shù)孛耖g借貸利率。結果如表5所示，利率區(qū)間主要集中在銀行貸款基準利率的2-5倍之間。
表5 民間金融機構借款的利率
二、當前南通市農(nóng)村民間金融存在的問題
（一）農(nóng)村民間金融難以得到法律的保護
雖然說，農(nóng)村民間金融在我國早就已經(jīng)存在，但他經(jīng)歷了由禁止、打擊、到默認但不提倡等過程。目前雖然已引起政府的重視，但因為缺乏各種法律保障，民間借貸市場仍處于半地下的狀態(tài)。在得不到法律保護的情況下，農(nóng)村民間金融的保護只能通過非法組織來提供，這樣會帶來很多不安定的因素。
（二）民間借貸的利率較高
我國最高人民法院的司法解釋作出規(guī)定，同期銀行貸款利率上浮不得超過4倍，目前各種借貸糾紛案件都是以此標準辦理的。銀行利率是國家進行宏觀調控一種執(zhí)行利率，而市場利率會隨著供求關系、物價水平和盈利水平自然變動的利率。市場化利率是世界各國銀行都追求的一個理想目標，民間借貸的利率也應市場化，更應發(fā)揮其市場導向的優(yōu)勢，甚至可以給正規(guī)金融機構以示范作用。從歷史和現(xiàn)實來來看，民間借貸的利率經(jīng)常因無管制而導致市場混亂，從而引發(fā)各種社會和經(jīng)濟問題。
（三）農(nóng)村民間金融的風險較高
在民間借貸的頻繁交易中，有些人嘗到了甜頭，逐漸從單純的借款行為中分離出來進行非法吸收存款，然后以高利率發(fā)放貸款，辦起了非法的“地下錢莊”，擾亂了民間的金融秩序。同時，農(nóng)村地下金融因為沒有法律保障，只能在金融體制之外畸形生長，很難滿足農(nóng)村民間借貸的需要，仍采用簡單的口頭約定方式和很高的利率，既制約了資金的需求，也會成為很多法律糾紛的根源。因為農(nóng)村金融沒有納入監(jiān)管部門的監(jiān)管范圍，政府部門也就無法掌握其規(guī)模和存在的問題，潛伏著很大的金融風險。
（四）農(nóng)村民間金融極容易產(chǎn)生經(jīng)濟糾紛
農(nóng)村民間金融的交易雙方往往有兩種形式，一是簡單合約型。這種借貸的方式比較常見，雙方只是簡單履行一下手續(xù)，大多數(shù)是僅憑一張借條或者一個證明人即發(fā)生借貸行為。二是口頭協(xié)商型。這種情況多數(shù)是在親戚朋友之間、同事之間、鄰居之間等熟人中進行，完全依靠個人的感情及信用行事，沒有任何紙質手續(xù)。貸款期限的長短，借款利率的高低，憑雙方關系的深淺而定。民間借貸的債權人有時會礙于情面，不好意思向對方索取必要的證明資料，如果是以獲得高額利息為目的的，不會對借款對象進行審查和對借款用途進行有效監(jiān)督。而借款人由于急需用錢，不論自己承受能力如何，也不管借貸利率的高低，只要把錢借到手就行。結果往往會導致債權人不能如期收回本息，而債務人不能按時歸還本息，從而引發(fā)債權、債務糾紛。
（五）政府部門難以對農(nóng)村民間金融進行宏觀調控
因為民間借貸自發(fā)性和不可控的特點，導致政府部門難以宏觀調控從而實現(xiàn)信貸結構和產(chǎn)業(yè)結構的調整。隨著農(nóng)村民間金融規(guī)模的不斷擴大，參與人數(shù)的不斷增加，使得信息不對稱的情況逐漸嚴重。因為貸款人缺乏對貸款進行貸前、貸中、貸后的嚴格調查，便會使農(nóng)村民間金融風險加劇。往往因為用途不佳、效益不好、不符合國家產(chǎn)業(yè)政策引導的投資項目被正規(guī)金融機構退回以后，民間金融便為其融通資金，使國家的宏觀調控政策大打折扣。一些農(nóng)村民間金融機構從一開始便是有先天的痼疾，脫離了政府的監(jiān)控，經(jīng)營的業(yè)務嚴重不規(guī)范，如高息攬存，盲目貸款。正規(guī)金融機構的借貸利率由國家確定，而民間借貸的借貸利率則是雙方商定，兩種利率存在相互矛盾。一般情況下，民間金融多數(shù)是在資金需求緊急，而從銀行無法得到解決的情況下發(fā)生，基本上是一個賣方市場，借貸利率水平通常特別高，民間借貸形成的貨幣量也難以預測和控制。由于對農(nóng)村民間金融的監(jiān)督機制還不夠完善，一方面會導致部分農(nóng)村民間金融轉變?yōu)楦呃J，給社會的安定和經(jīng)濟和社會的發(fā)展帶來諸多不穩(wěn)定因素；另一方面農(nóng)村民間金融在金融機構的體制外運行，造成了大量資金在體外循環(huán)，干擾了正規(guī)金融機構的正常運轉，給國家的貨幣政策造成影響。
三、促進農(nóng)村民間金融健康發(fā)展的政策建議
農(nóng)村民間金融的存在彌補了大量正規(guī)金融服務的不足，對農(nóng)村社會和經(jīng)濟的發(fā)展起到了積極作用，由于對其立法、監(jiān)控的滯后，它的弊端也日益顯現(xiàn)。由于缺乏管理和監(jiān)督，加上其自身的風險控制和管理機制的不完善，既容易破壞整個社會的信用環(huán)境，又不利于資金規(guī)模與投向的控制，為此，必須對民間金融加強管理，有效引導民間資本走向實現(xiàn)民間金融的健康發(fā)展。
（一）明確農(nóng)村民間金融的地位，改善農(nóng)村民間金融與正規(guī)金融的緊張與對立
農(nóng)村民間金融的市場需求量某種程度上取決于正規(guī)金融的市場需求量，因為實際的金融需求量最終是由市場上的經(jīng)濟活動所決定的，對整個金融系統(tǒng)來說，這種需求是外生的，如果正規(guī)金融如果無法滿足其需求，必定會轉向農(nóng)村民間金融。對農(nóng)村民間金融，首先應澄清它不等于非法金融，盡管現(xiàn)在的各種法律法規(guī)對農(nóng)村民間金融仍采取比較嚴厲的控制，但在民間金融和正規(guī)金融各自占據(jù)的市場之間，民間金融仍有無比廣闊的空間。尊重農(nóng)村民間金融的存在，客觀地對待農(nóng)村民間金融，依法對農(nóng)村民間金融進行比較合理的引導與監(jiān)控，可能更加有利于正規(guī)金融和農(nóng)村民間金融之間進行合理的競爭和良性的互動。
（二）進行利率市場化改革
農(nóng)村的基層金融機構服務對象主要是民營經(jīng)濟戶和農(nóng)家，為了調動其積極性，增強其防范風險的能力，對其貸款的利率可隨行就市，讓利率來調節(jié)資金的流進與流出，從而使廣大民間融資的需求盡量在正規(guī)金融機構得到滿足。
（三）建立農(nóng)村民間金融的存款保險制度
雖然我國目前尚未建立相應的存款保險制度，但實際上一直由政府部門承擔著隱性擔保。例如，在處理非法集資的問題中，政府部門也承擔了存款保險的角色。目前，我國的金融市場逐漸開放，所有制和產(chǎn)權制度日益多元化，再由政府部門來承擔隱性擔保已經(jīng)不太合適，建立農(nóng)村民間金融的存款保險制度已迫在眉睫。上線可先在部分的農(nóng)村地區(qū)進行試點，探索性的建立農(nóng)村存款保險制度。從我國現(xiàn)狀來看，建立農(nóng)村民間金融機構存款保險制度的最基本目的為加強政府部門的監(jiān)管能力和對瀕臨破產(chǎn)的農(nóng)村民間金融的處置能力，從而降低農(nóng)村民間金融組織的破產(chǎn)率，以保護公眾信心。
（四）創(chuàng)新金融業(yè)務——個人委托貸款
民間金融機構應當積極適應市場經(jīng)濟需要，充分發(fā)揮其中介的職能，創(chuàng)新其金融業(yè)務，從而提高金融服務水平。積極地探索開展個人委托貸款業(yè)務，為民間借貸的雙方牽線搭橋，銀行可根據(jù)委托人確定的要求代為發(fā)放、監(jiān)督使用并協(xié)助收回貸款，銀行只履行委托業(yè)務，并收取一定的手續(xù)費，不承擔貸款風險。通過銀行的個人委托貸款業(yè)務，資金出借方不但風險更小，同時也可以作為個人理財?shù)那乐唬瑥亩姑耖g借貸由地下操作變?yōu)楣_。
（五）加強對農(nóng)村民間金融的監(jiān)管
中國人民銀行和相關金融監(jiān)管部門應密切關注民間融資的發(fā)展動向，這是農(nóng)村民間金融運作中保證民間金融組織的安全和提高資產(chǎn)質量的內在要求；加強農(nóng)村民間金融的調控，準確地把握其規(guī)模與流向等，及時對民間融資進行調查分析，定期地監(jiān)測民間借貸的利率，隨時關注民間金融的新動向，為國家宏觀決策提供參考，這是農(nóng)村經(jīng)濟健康發(fā)展的重要保證。同時，金融監(jiān)管部門還應加強與公安、工商等部門的合作，堅決打擊非法民間金融等活動，防止造成嚴重的社會和經(jīng)濟波動。
參考文獻
[1]陳柳欽.我國農(nóng)村民間金融規(guī)范發(fā)展的路徑選擇[J].農(nóng)業(yè)科研經(jīng)濟管理，2009（6）.
[2]李琰，魏翔、李紅霞.我國農(nóng)村民間金融現(xiàn)狀與對策研究[J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學，2011（11）.
[3]朱旗揚，張健梅.湖北省農(nóng)村民間金融的現(xiàn)狀及發(fā)展研究？[J].商場現(xiàn)代化，2011（5）.
[4]寧德斌，王瓊.農(nóng)村民間金融對農(nóng)村經(jīng)濟的作用：基于農(nóng)戶問卷調查[J].科技決策，2010（12）.
【關鍵詞】CAPM模型銀行股票時間序列檢驗資本資產(chǎn)定價
為了對上證A股銀行股票投資策略進行研究.本文采用了資本資產(chǎn)定價(Capital Asset Pricing Model，CAPM)模型以上證A股十二家上市銀行為研究對象進行了實證分析。資本資產(chǎn)定價模型是作用于整個金融市場范圍內的資產(chǎn)定價理論模型.其基本內容是資本資產(chǎn)的預期收益是時間收益加上系統(tǒng)風險(即全市場風險的貢獻)而給予的收益補償。但是當全市場組合處于不可知的情況下，將造成難以度量資本資產(chǎn)系統(tǒng)風險性。對于實證研究，常會用某個市場的指數(shù)來代表全市場的組合，并以此來度量資本資產(chǎn)的系統(tǒng)風險。CAPM模型是最早能夠進行計量檢驗的金融資產(chǎn)定價模型.它嘗試從理論的角度來回答在均衡條件下投資者在承擔風險后將獲得的市場報酬。CAPM模型是William?Sharpe在1964年創(chuàng)立的，我國有很多的學者都在運用CAPM模型來對中國股票市場進行實證研究。我國的股票市場自金融危機以后一直處在很低迷的狀態(tài).為了研究我國股市在金融危機之后的動蕩情況對于銀行業(yè)的影響以及我國銀行業(yè)股票所采取的投資策略.我們選用了2009年1月至2010年4月上證A股12只銀行業(yè)股票來進行實證研究。
一、CAPM模型簡介
資本資產(chǎn)定價模型(cAPM)的基礎即是1959年馬科維茨的均值一方差的投資組合理論。由Sharpe和Linter分別在1964和1965年市場存在風險資產(chǎn)的情況下推導得出的。在研究均衡經(jīng)濟學中市場中投資者的行為時，通常會將投資者假設為經(jīng)濟人，投資者們所追求的是投資收益的最大化以及所得到的效果也是最大化。
(一)CAPM模型的基本形式
Ri-Ri=β1×(Rmv-Rf)
其中，Ri是資產(chǎn)i所將獲得的預期收益率，Rmv是市場組合(具有方差有效性)的收益率，Rf是無風險資產(chǎn)的收益率，Ri-Rf是資產(chǎn)i所得的超額收益率，Rmv-Rf是市場組合下的超額收益率，Bi是資產(chǎn)i的β系數(shù)，它表明資產(chǎn)i的系統(tǒng)風險性的大小。β系數(shù)等于某個設定的投資組合中的風險程度與市場證券組合中的風險程度的比例。當β>1時，這一投資組合所要承受的風險就將大于市場風險，同時其所追求的投資報酬率也就要大于市場的平均報酬率，這個超過的部分便是風險溢酬，是用于補償其所冒風險大于市場風險。反之，當β
(二)CAPM模型的基本假設
CAPM有非常嚴格的假設條件.只有在滿足這些假設條件的情況下CAPM才可成立.當然在后來這也成為了其遭受批評的一個主要方面。資本資產(chǎn)定價模型(CAPM)有以下幾個方面的基本假設：
(1)投資者根據(jù)投資組合在特定時段內的預期收益率及標準差(方差)來確定這個投資組合是否合適。當期望收益相同時投資者往往選擇風險性(方差)較小的資產(chǎn)組合：當風險條件相同時投資者則選擇期望收益比較大的資產(chǎn)組合。
(2)一致認同資產(chǎn)收益率的分布模式，假設投資者的信息也是暢通無阻，且只有一條有效的市場前沿曲線。
(3)市場無賣空的限制。
(4)無任何通貨膨脹及利率的變化。
(5)市場上的所有投資者均不會通過其資產(chǎn)行為而影響資產(chǎn)價格。
二、研究手段
(一)各類指數(shù)的計算
目前上海股票市場中包含A股、B股指數(shù)、上證綜合指數(shù)以及上市180成分指數(shù)和商業(yè)指數(shù)等.但是本文所研究的上證A股十二家銀行股票則選擇了派許加權指數(shù)(Paasehe Index)作為其市場指數(shù)，即為P=∑PliQli/∑POiQli，以此來計算這十二只銀行股的收盤指數(shù)。其中Pli、poi則分別作為每只股票報告期及基期的收盤價格，Qli、Qoi則分別為報告期和基期內每只股票的交易量。由于在2009年初各只股票的收盤價格都比較的平穩(wěn)，所以我們選取了2009年1月1日來作為基期來計算各期的派許加權指數(shù)。
(二)無風險性利率的計算
無風險性利率是指對某一項無任何風險的投資對象進行資金投資時所能夠得到的利息率。這是一種近乎理想性的投資收益。在國外的許多學者所進行的實證研究中，通常以短期國債利率來替代無風險性利率，但是由于我國銀行存款的違約風險率幾乎為零并且該市場不存在任何分割，我們將選用一年期銀行存款利率來代替無風險利率。
(三)收益率的計算
個股股票的日收益率是利用個股的每日收盤價來計算的，計算公式是：個股收益率=(今日收盤價格／昨日收盤價格-1)×100％。通過計算可以得到每天的市場收盤價的派許加權指數(shù).同樣可以算出市場收益率。
(四)所選取的數(shù)據(jù)
本文所選取的數(shù)據(jù)來自2009年到2010年4月區(qū)間.我國居民的定期存款一年期利率在該期間無任何調整，一直為2.25％，日利率可折算得到0.000060962。為了進行時間序列檢驗和橫截面檢驗，將得到的數(shù)據(jù)分為三個部分。第一部分為2009年1月初至2009年5月末，該階段數(shù)據(jù)用于建立初始的模型；第二部分為2009年6月初至2009年10月末，這一階段用于檢驗；第三部分為2009年11月初至2010年4月末，同樣用于檢驗。
三、實證分析
(一)建立模型
資本資產(chǎn)定價模型(CAPM)也稱事前線性模型，利用該模型進行統(tǒng)計檢驗時，首先必須將理論的CAPM模型(即事前模型)轉變成為可以利用歷史數(shù)據(jù)的事后模型。因此，我們可以假設任何關于資產(chǎn)的收益是一個公平的博弈。也就是說，任何資產(chǎn)能夠實現(xiàn)其預期的收益率等于平均收益率。
利用第一部分的數(shù)據(jù)建立每只股票的風險收益模型.即Rit-Rft=cd+βi×(Rmt-RfI)+eit
其中：Rit是單一在t時刻的日收益率；RMt為市場指數(shù)在t時
刻的日收益率；Rft代表t時刻的無風險收益率；ε代表估計殘差；α、B分別是估計參數(shù)。建立如下模型如表1所示。表1第一部分數(shù)據(jù)建立的各只股票風險收益模型
從以上回歸的結果可以看出，12個方程都通過了顯著性檢驗，且它們的擬合優(yōu)度均在0.40到0.90之間，擬合效果讓人較為滿意，每個模型的DW值都幾乎接近2，可基本認為自相關性不存在。依據(jù)擬合優(yōu)度將十二只股票分為兩個組，第一組包含工商銀行、中國銀行、建設銀行、中信銀行、北京銀行、交通銀行六家銀行股，其擬合優(yōu)度比較低，在0.40到0.65之間，這說明市場風險對股票的風險收益有著一半左右的影響力。第二組包括華夏銀行、民生銀行、浦發(fā)銀行、南京銀行、興業(yè)銀行、招商銀行的擬合優(yōu)度則比較高，在0.65到0.85之間，這說明市場風險對這六家銀行的股票風險收益有著非常大的影響。
以上的回歸系數(shù)可以看出，β值基本在0.3到1.1之間。我國目前處于熊市的狀況下，十二只股票都比較的保守。招商銀行、華夏銀行、浦發(fā)銀行、興業(yè)銀行四家銀行由于B值均略大于1而被認為是進攻性股票，剩下8家則均小于1。這4家銀行都屬于股份制銀行，同國有銀行相比其更加追求利益的最大化，回歸結果顯示基本符合它們的市場定位。
(二)時間序列檢驗
依據(jù)計算得出的第一時期各股的B系數(shù)來劃分股票組合，即通過B系數(shù)的大小來將各個股票排序，并將這十二只股票劃分為六個組，各組由兩只股票組成。對于采用簡單算術平均法來求第二期數(shù)據(jù)的組合收益率。利用時間序列模型來對組合B系數(shù)進行估計：
Rpt-Rft=ctp+βp×(RMt―Rft)+apt。
其中：Rpt是各個組合在t時刻的收益率；RMt是市場指數(shù)在t時刻的收益率；Rft是在t時刻的無風險收益率；apt是估計殘差：αp、βp是估計參數(shù)回歸的線性方程和組合的β值，回歸結果表明，股票組合的風險溢價同市場組合的風險溢價成正比關系.以上所有的組合方程均通過了F檢驗，β值也很明顯不等于0，擬合系數(shù)控制在0.52到0.76之間.整體上可以反映出方程有著比較高的擬合效果，從D-W的檢驗結果可以看出，所有方程都沒有自相關現(xiàn)象，回歸結果是比較可信的。將第二部分數(shù)據(jù)估計出的組合β值當作第三部分數(shù)據(jù)的輸入變量，并由第三部分數(shù)據(jù)的股票收益率來計算得出組合收益率。檢驗公式為：
Rp=γ0+γ1βp+εp
其中：Rp為組合平均收益率；pp為組合所得的β系數(shù)；εp為估計殘差；γ0、γ1分別為估計參數(shù)。
Eviews輸出結果可以看出，當γ>0，γ1
(三)橫截面檢驗
根據(jù)第三部分數(shù)據(jù)對公式Rp=γ0+γ+γ1βp+γ2p2p+γ3trpe+εp進行檢驗。其中：Rp為組合的收益率；βp為組合中的B值；σrpe為估計βp值的回歸方程中殘差的標準差；加0，γ1γ2γ3分別為估計參數(shù)。分析同上，由Eviews輸出結果顯示，當γ0的估計值小于0時，整個市場有很明顯的投機特征.由此與時間序列檢驗所得結果一致。當γ1的估計值大于0時，表明上市銀行股票的預期收益和β值所表示的系統(tǒng)性風險有著正相關性，這與時間序列檢驗所得結果不一致。當γ2的估計值大于0，并且γ3>γ1時，表明在股票的定價中非系統(tǒng)性風險起了不可忽視的作用。方程的擬合優(yōu)度是0.450821，比較令人滿意，可是由于系數(shù)都為通過了t檢驗，導致方程的說服力不是很強。
關鍵詞:金融發(fā)展;經(jīng)濟增長;因果關系
一、指標構建及數(shù)據(jù)說明
貴州省作為一個經(jīng)濟欠發(fā)達省份,其金融發(fā)展水平也落后于周邊省份。由于金融數(shù)據(jù)的缺乏,只能選用所有金融機構年末存款和貸款余額之和與GDP的比率(FIR),作為衡量貴州省金融發(fā)展的總體指標。衡量公式為:FIR=(D+C)/GDP,其中D表示全部金融機構存款,C表示全部金融機構貸款。
STOCK指標是為股票市場籌資額與GDP的比例,這一指標反映了貴州省證券市場的發(fā)育程度;INSURE指標為歷年保費收入與GDP的比例,這一指標反映了貴州省保險市場的發(fā)展水平。
由于受部分數(shù)據(jù)來源的限制,整體的樣本空間選擇在1994-2008年,所有數(shù)據(jù)均來源于貴州省統(tǒng)計年鑒相關各期(見表1)。
二、對指標進行實證分析和檢驗
首先對選擇的反映貴州省金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的指標進行ADF檢驗?？梢缘贸鯣DP、FIR、INSURE、STOCK都是非平穩(wěn)序列,因此必須使用多項式分布滯后模型。
對表1中的數(shù)據(jù)再進行Cross Correlogram檢驗,可以很清楚的看到FIR、INSURE、STOCK指標的滯后期分別在1期、1期、2期。
為了明確金融發(fā)展各衡量因素與經(jīng)濟增長之間的因果關系,引入Granger因果檢驗。通過格蘭杰因果檢驗可以得出如下結論:
第一,經(jīng)濟增長與金融發(fā)展之間存在著一種雙向的因果關系,即金融發(fā)展對經(jīng)濟增長有促進作用,經(jīng)濟增長的變化導致了隨后的金融發(fā)展。
第二,金融規(guī)模上的擴大是經(jīng)濟增長的第二個主要因素,而經(jīng)濟增長對金融發(fā)展具有一定的反饋作用。
第三,貴州省金融發(fā)展是需求跟隨型的,即經(jīng)濟增長帶動了金融發(fā)展。這反映出貴州省經(jīng)濟經(jīng)過20多年的發(fā)展,居民手中的財富有了大幅度提高,對金融服務的需求不斷增加,帶動了金融發(fā)展。但是,貴州省金融發(fā)展對經(jīng)濟增長的促進作用不顯著,也不是影響經(jīng)濟增長的最重要的因素。貴州省金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間還沒有建立起一種協(xié)調發(fā)展的良性互動關系,金融發(fā)展在一定程度上還只是經(jīng)濟增長對金融服務需求的一種被動的反應。
三、建立回歸模型
利用EVIEWS軟件進行回歸分析,可以得出如下模型公式:
GDP=-210.6469*FIR(-1)+2158.638*
FIR+549.6392*INSURE(-3)+1024.933*
INSURE(-2)-1220.876*INSURE(-1)+2582.542*INSURE-480.9382*STOCK
(-3)+809.0951*STOCK(-2)-1541.369*
STOCK(-1)+784.476*STOCK-10.18485
模型說明了在其他變量保持不變的情況下,貴州省當年的全部金融機構存貸款余額與GDP比率每變動1個百分點,就會導致當年的經(jīng)濟增長速度同方向變動2158.638個百分點;通過股票市場投資額與GDP的比率每增長1個百分點,就會導致當年經(jīng)濟增長同方向變動784.476個百分點;通過保險市場投資額與GDP的比率每增長1個百分點,會導致當年經(jīng)濟增長速度同方向變動784.476個百分點。
四、結語及政策建議
通過實證分析得知,貴州省金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間存在格蘭杰因果關系。無論是金融規(guī)模的擴張還是金融結構的優(yōu)化,都在不同程度上促進了貴州省經(jīng)濟的增長。但是金融總量的增長對經(jīng)濟發(fā)展的作用必須從兩方面來認識:當年的全部金融機構存款和貸款之和對當年經(jīng)濟的促進作用是非常大的,但是當年的貸款之和對第二年的經(jīng)濟增長的阻礙作用更大,因此,從經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展角度考慮,金融的量的增長要適時和適度,而股票市場和保險市場的發(fā)展對經(jīng)濟增長的促進作用是長期的。所以,應該大力發(fā)展股票市場和保險市場等資本市場,以實現(xiàn)貴州省經(jīng)濟的持續(xù)健康發(fā)展。
參考文獻:
1、舒元,謝積予等.現(xiàn)代經(jīng)濟增長理論模型[M].復旦大學出版社,1998.
2、韓廷春.金融發(fā)展與經(jīng)濟增長[M].清華大學出版社,2002.
摘要：中國加入WTO之后，中國金融業(yè)的全面開放大大加快了金融體制改革的步伐，使得金融業(yè)無論是規(guī)模還是結構都得到了加強與促進。本文將從國內外對金融發(fā)展與經(jīng)濟增長關系的已有研究入手，以中國的金融發(fā)展與經(jīng)濟增長數(shù)據(jù)為基礎，通過實證的方法研究分析中國金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的關系。
關鍵詞：金融發(fā)展經(jīng)濟增長實證分析
一、文獻綜述
早在二十世紀中葉國外就有許多學者對金融發(fā)展對經(jīng)濟增長的影響進行了研究，其中戈登斯密斯（Goldsmiths）、愛德華?肖（Edward S Show）、麥金農(nóng)（Mckinnon）三位經(jīng)濟學家被公認為是金融發(fā)展對經(jīng)濟增長影響研究的先驅。戈登斯密斯（1969）第一次系統(tǒng)的對金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的關系進行了實證研究。他認為金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間存在正相關關系，金融發(fā)展水平可以反映了一個國家經(jīng)濟發(fā)展水平所處階段。麥金農(nóng)和肖在1973年在《經(jīng)濟發(fā)展中的金融深化》中提出了著名的金融抑制和金融深化理論，他們提出并論證了金融抑制對經(jīng)濟增長的阻礙作用和金融深化與金融增長與經(jīng)濟增長的關系。根據(jù)他們的理論，發(fā)展中國家要想改變經(jīng)濟落后的局面就必須采取金融自由化政策，但只一味強調金融自由化的重要性。
國內對金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的關系也有許多研究。以對中國金融中介和股票市場兩方面都做了研究的方向為例，最早由談儒勇根據(jù)King和Levine（1993a）的方法，以貨幣深度（Depth，M2/GDP）,銀行體系規(guī)模（存款貨幣銀行國內資產(chǎn)、存款貨幣銀行以及中央國內資產(chǎn)之和）作為金融中介發(fā)展水平指標；以GDP的增長率為經(jīng)濟增長指標；以通貨膨脹率和進出口總額與GDP的比值為控制變量，對1993-1998年的季度數(shù)據(jù)進行了最小二乘估計，一次研究了中國金融中介發(fā)展和經(jīng)濟增長之間的關系，中國股票市場發(fā)展和經(jīng)濟增長之間的關系以及中國金融中介發(fā)展和股票市場發(fā)展之間的關系。研究結果表明，金融中介發(fā)展和經(jīng)濟增長之間有顯著的正相關關系，而股票市場與經(jīng)濟增長之間有不顯著的負相關關系，而中國金融中介發(fā)展與股票市場之間有顯著的正相關關系。
二、實證分析
從國內外的理論分析可以看出，在對于中國金融發(fā)展對經(jīng)濟增長是否有促進作用這一問題上有著不同的看法。AQQ（2005）認為中國的金融發(fā)展對經(jīng)濟增長影響不顯著，在沒有良好的金融體系的情況下經(jīng)濟仍然高速增長。而另一方面，談儒勇則持相反的觀點，他認為中國的金融發(fā)展對經(jīng)濟增長是有促進作用的。然而，這兩人的研究并不能進行比較，也各自有其缺點。AQQ（2005）的研究中，僅對2002年的數(shù)據(jù)進行分析，就算能夠反映當年的實際情況，也無法體現(xiàn)長期的經(jīng)濟增長是否受到影響。而正如上文所提到的，談儒勇的研究則忽視了影響GDP增長率的控制變量。為了更好的對AQQ（2005）得出的結論進行分析和驗證，本文將沿用Levine（2002）提出的金融結構發(fā)展相關指標，對中國金融發(fā)展對經(jīng)濟增長的影響進行實證分析。為克服AQQ（2005）只選取2002年時點數(shù)據(jù)的缺點，本文將進行時間序列分析。首先選取1990-2008年的時間序列數(shù)據(jù)，以實際人均GDP增長率作為被解釋變量，以實際人均資本增長率作為控制變量，通過回歸分析估算出實際人均資本增長率對實際人均GDP增長率的貢獻份額，并依此結合增長核算理論計算索羅殘差即TFP。然后，引入Levine（2002）提出的金融結構和整體金融度量指標，以全要素生產(chǎn)率TFP作為被解釋變量，通過回歸分析各金融發(fā)展指標通過對全要素生產(chǎn)率TFP的影響，從而表明對中國經(jīng)濟增長的影響。
1、回歸模型
本文共使用兩個回歸模型。首先需要計算全要素生產(chǎn)率TFP，使用模型如下：
G（y）G（A）+b1G（k）+ εt
其中，G（y）代表實際人均GDP增長率，G（A）代表全要素生產(chǎn)率，G（k）代表實際人均資本增長率。對該模型進行最小二乘估計得到人均實際資本增長率對人均實際GDP增長率的貢獻率即b1，由此計算得到全要素生產(chǎn)率
G（A） G（y）- b1G（k）。
然后，全要素生產(chǎn)率作為被解釋變量，引入金融有效性相關指標作為自變量（下文中將具體分析），對以下模型進行最小二乘估計（OLS）得出相關系數(shù)：
TFPβ0+βiXi+εt
其中TFP由第一個模型中計算得出，Xi為個金融有效性相關指標，i并不固定，視回歸結果中對應系數(shù)βi的顯著性而定。
2、變量選擇及數(shù)據(jù)計算
以上回歸模型中涉及的變量較多，總體可以分為增長率類和金融有效性相關指標類。
首先，計算增長率類變量，其中包括實際人均GDP增長率和實際人均資本增長率。為得到實際人均GDP增長率可以將名義GDP總額通過除以定基消費品物價指數(shù)得到實際GDP總額，再除以人口總數(shù)，從而得到實際人均GDP增長率。對于資本存量的計算采用通用的永續(xù)盤存法，首先估計基期的資本存量，然后估計各年資本流量，最后在可比價格的基礎上，逐年累計得出歷年的資本存量數(shù)據(jù)。
其次，計算金融有效性相關指標類變量，根據(jù)Levine（2002）提出的各類指標，又可以分為金融結構指標和整體度量指標。金融結構指標包括代表股票市場活動的指標TVT（total value traded ratio）和MC（marketcapitalization），代表銀行活動指標BC（bank credit ratio）和COST（overhead cost），金融結構活動指標SA（structure-activity）,金融結構規(guī)模SS（structure-size）和金融結構有效性SE（structure-efficiency）。由于數(shù)據(jù)可得性的限制，本文將以四大國有銀行的總運營成本代替整個銀行體系運營成本。SA等于TVT除以BC再取對數(shù)，即Ln（TVT/BC），該指標可以體現(xiàn)金融相對有效性大小，若該值較大，則說明一國金融體系以市場為主導，反之則是以銀行為主導。SS等于MC除以BC再取對數(shù)，即Ln（MC/BC），該指標也是用以反映股票市場相對銀行體系的規(guī)模大小。SE等于TVT除以COST再取對數(shù)，即Ln（TVT/COST）。整理度量指標包括金融市場整體規(guī)模FS（finance-size）,金融市場整體活動FA（finance-activity），金融市場整體有效性FE（finance-efficiency）,這些指標都是用于衡量整個金融體系的情況，指標越大說明一國特定法律體系下金融體系整體發(fā)展能夠促進長期的經(jīng)濟增長。FS等于MC乘以BC再取對數(shù)，即Ln（MC*BC）。FA等于TVT乘以BC再取對數(shù)，即Ln（TVT*BC）。FE等于TVT乘以COST再取對數(shù)，即Ln（TVT*COST）。
3、模型回歸結果與統(tǒng)計意義分析
首先將1990年至2008年共19年的時間序列數(shù)據(jù)代入第一個模型G（y）G（A）+ b1G（k）+ εt最小二乘估計模型回歸結果為：G（y）0.024591+0.705927G（k）。對最小二乘估計結果進行假設檢驗可知實際人均資本增長率G（k）所對應的t值為5.306143，P值為0.0001。在1%的顯著性水平下，P0.0001
然后以測算出的TFP為被解釋變量，以前文所述各項金融發(fā)展指標為解釋變量，對1993年至2008年時間序列數(shù)據(jù)進行多次多元線性最小二乘回歸，從中挑選出擬合優(yōu)度最好且每一指標都能通過t檢驗的回歸方程：
TFP-0.433104-1.536148 BC-0.0000121 COST-0.166675 SS+0.139259 FE
該模型R平方的值最大，為0.628661。說明模型能夠解釋將近62.87%的全要素生產(chǎn)率TFP的變動。模型F統(tǒng)計量的P值為0.01918
4、經(jīng)濟意義分析及結論
從回歸結果可知，代表銀行規(guī)模的指標BC、COST越大，代表金融結構的指標SS越大，TFP越小，即銀行業(yè)的發(fā)展和股票市場的相對銀行業(yè)更快事發(fā)展時，會阻礙經(jīng)濟增長。這兩個結果顯然是互相矛盾的。同時，金融體系整體的發(fā)展指標FE越大，TFP越大，即金融體系的整體發(fā)展會促進經(jīng)濟增長。這一結論又與前一結論相矛盾。同時可以看到，在六個回歸結果中，BC和COST對TFP的影響為正還是為負是不確定的。從這一點來看，BC和COST在回歸二中得到的相關關系也可能是不正確的。另一方面，金融整體發(fā)展的指標與TFP的相關性均為正，可見，從整體上講金融發(fā)展會促進經(jīng)濟增長這一結論是毋庸置疑的。
綜合以上的理論闡述和實證分析可以得到以下結論：
第一，中國金融整體的不斷發(fā)展對經(jīng)濟增長有顯著的正向影響。
第二，中國金融體系結構對經(jīng)濟增長的影響不明確，即無法判斷銀行體系和股票市場的相對發(fā)展對經(jīng)濟增長的影響。
參考文獻：
［1］ 談儒勇，《中國金融發(fā)展和經(jīng)濟增長關系的實證研究》，經(jīng)濟研究，1999，（10）.P53-59
［2］談儒勇，《金融發(fā)展與經(jīng)濟增長：文獻綜述及對中國的啟示》，當代財經(jīng)，2004年12期