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安徽省金融和经济增长的计量分析
从世界早期经济发达国家的经济增长历史来看,金融已经成为推动经济发展的第一主导力.Bagehot很早就开始金融对经济增长的相关研究.他指出,在早期的英国工业革命中,金融体系和市场的影响不可小觑.发挥了重要作用.改革开放以来,安徽省地区的金融发展和经济增长保持着快速且同步的增长趋势.安徽省地区生产总值由2001年的3246.71亿元增长到2015年的22005.63亿元,全部金融机构的存贷款额也由2001年的5512.7193增长到2015年的59971.9468亿元.由此看来,金融发展与经济增长密不可分.金融发展是衡量地区经济增长的一个不可缺少的综合性指标,也是分析一个国家或者地区经济增长水平的重要标志.为此,本文收集安徽省2001-2015年相关数据,试图挖掘出安徽金融发展对经济增长相关关系,为安徽金融市场提供参考.
一、衡量金融发展与经济增长的指标选取
(一)研究思路
要理清金融发展与经济增长的两者关系,首先选取重要的衡量指标,以下我们结合实际数据,查阅有关文献,给出合理的衡量金融发展及经济增长的重要指标.
(二)指标的选择
1.衡量金融发展指标.衡量金融发展指标通常采取戈氏指标和麦氏指标.戈德史密斯[3]提出了金融相关比率（Financial International Ratio一FIR）,即全部金融资产价值与全部实物资产（即国民财富）价值之比,他认为：“金融相关比率的变动反映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,它大概可以被视为金融发展的一个基本特点.因为在一定的国民财富或国民产值的基础上,金融体系越发达,金融相关系数也越高,在经济发展的过程中,金融相关比率必然会逐步提高,而且可以根据金融相关比率来衡量金融发展达到何种水平.”
麦金农提出“货币负债对国民生产总值的比率——向政府和私人部门提供银行资金的镜子——看来是经济中货币体系的重要性‘实际规模’的最简单标尺”,即货币总量（M2）与国民生产总值的比.
2.衡量经济增长的指标.由于多数文献都采用GDP来衡量一个国家的经济增长水平,因此本文采用安徽省地区生产总值来作为衡量安徽省经济增长的指标.
一是商业性金融相关比率[5]（commercial financial interrelation Ratio,简称CFIR）为商业金融机构存贷款总额与地区生产总值之比.
CFIR等于（DC+LC）/GRP
其中,DC、LC分为商业金融机构存款总额和存款总额.
二是全部金融机构相关比率（total financial interrelation Ratio,简称TFIR）为全部金融机构存贷款总额与安徽省地区生产总值（Gross Regional Product,GRP）之比.
TFIR等于(Dt+Lt)/GRP
其中,Dt、Lt分为全部金融机构存款总额和存款总额.
三是贷存款转换率[6]（Deposit loan conversion rate,简称DLCR）为全部金融机构贷款总额与存款之比.
DLCR等于Lt/Dt
3.衡量金融机构效率.由于本文是以安徽省为例,进而探索其金融发展和经济增长之间存在的联系,缺乏全部金融资产和货币总量（M2）的值.因此,本文选择用商业金融机构和全部金融机构的存贷款额与安徽省地区生产总值（Gross Regional Product,简称GRP）之比.
金融机构的效率可以理解为其存款和贷款之间的转化率,因此可以用来表示金融机构资金的分配效率.我国近年来形成了以投资拉动为主体的经济增长模式,资金配置的有效性直接影响到经济增长.因此,同时考虑到其与经济增长之间的灵敏度,GRP做为衡量金融机构效率最合适不过.
二、基于回归分析法研究安徽省两类指标之间的关系
(一)研究思路
通过数据处理,建立回归模型,运用EVIEWS软件进行最小二乘估计,并对结果进行统计检验、经济意义分析及计量经济学检验,同时分析滞后因子,以此来筛选最合适的指标,深入挖掘安徽省近15年来金融发展和经济增长的关系,以此为据为其金融政策的制定和实施提供参考意见.
(二)数据处理
我们从安徽省统计年鉴上收集了2001-2015年十五年的相关数据,并对数据进行相关处理,最终得到安徽省2001-2015年地区生产总值和金融发展指标相关数据,见表1.
表1 安徽省2001-2015年地区生产总值和金融发展指标相关数据
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(三)研究方法
以2002～2016年的有关统计数据为模型的样本区间,以商业性金融相关比率（CFIR）、全部金融机构相关比率（TFIR）、贷存款转换率（DLCR）为解释变量χ1,χ2,χ3地区生产总值（DLCR）作为被解释变量γ,设立多元线性回归方程,对出口额X与GRP作回归分析如下：
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其中,βi(i等于0,1,2,3)为待估参数,μ为随机误差项.
将回归模型与表1中的数据相结合,运用EVIEWS软件进行最小二乘法估计,结果见表2.
表2 回归分析EVIEWS处理结果
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从表2中结果,我们可建立初步回归模型,如下:
γ＝17704461+101000000χ1+2286145χ2-217000000χ3
t(0.125545) (3.443653) (0.366694) (-2.076189)
R2等于0.946581 ■2等于0.932012 F等于64.97259 S.E等于17391748 D.W等于1.085811
分析回归结果,得到在其他指标不变的情况下,商业性金融相关比率（CFIR）、全部金融机构相关比率（TFIR）、贷存款转换率（DLCR）每增长1个单位,安徽省地区生产总值（DLCR）分别上涨101000000万元、22386145万元、-217000000万元,可以看出DLCR指标不符合现实的经济意义.因此我们通过进一步的统计检验和计量经济学检验对模型做进一步的改进.
(四)模型的检验及分析
1.统计检验及经济意义分析.判定系数：R2等于0.946581趋近于1,表明模型对样本数据拟合优度很高.
F检验：F等于64.97259大于临界值9.40,其P值0.000000也明显小于α等于0.10,说明商业性金融相关比率（CFIR）、全部金融机构相关比率（TFIR）、贷存款转换率（DLCR）对地区生产总值（DLCR）有显著性影响,线性关系显著.
T检验：x1、x2、x3的P值分别为0.0055、0.7208、0.0621,明显小于0.10,表明在α等于0.10的显著性水平下,对应解释变量对被解释变量即安徽省地区生产总值有显著性影响.
当α等于0.10时,t■等于(15-4)等于1.796,不仅x2的系数不显著,而且x3的符号与预期相反,不符合经济意义.这表明可能存在严重的多重共线性.
由相关系数矩阵可以看出,解释变量x1、x2与被解释变量y之间高度相关,x1与x2之间高度相关,x3与x1、x2之间低度相关,利用逐步回归方法处理多重共线性.
2.确定回归方程.
通过逐渐增加其余变量,可以得到最适合的多元回归方程（第二行为t检验值）,见表3.
表3 安徽省金融发展预测模型逐步回归结果
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由于贷存款转换率（DLCR）不符合经济意义,所以将其从回归模型中剔除,经过以上的逐步回归,最终得到的安徽省经济增长模型为：
γ＝-252000000+6719959χ1+106000000χ2
Ｒ2＝0.925647 ■2等于0.913255 F等于74.69637 DW等于1.102951
输出结果显示,回归方程检验的F统计量,回归系数的t统计量都通过了概率为1%的显著性检验.从经济意义上考虑,商业性金融相关比率（CFIR）和全部金融机构相关比率（TFIR）的回归系数大于零,即,表明商业性金融相关比率（CFIR）、全部金融机构相关比率（TFIR）与安徽省地区生产总值（DLCR）之间存在着较强的正相关性,因而符合经济现实.
对模型进行自相关性检验,选择DW检验,当n等于15,k等于2时,查DW表,得下限值dL等于0.946,上限值dU等于1.543,而模型的DW统计量为1.102951,位于dL等于0.946与dU等于1.543之间,因此,对于模型是否自相关还需要进行偏相关系数和Breusch-Godfrey检验,即BG检验,得到残差et与et-1,et-2,…et-10的各个滞后期相关系数以及偏相关系数,结果如下图2所示及表4.
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图2 偏相关系数矩阵输出结果
由于从2002年到2016年经济政策变动、金融服务技术的改革等因素对金融发展的影响随时间的推移不断的积累,所以有必要对模型进行异方差检验,见表5.
表4 White检验结果
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其中,nR2等于5.847285<χ20.1(5)等于9.23635,表明模型不存在异方差.
三、结论与建议
对安徽省2002年~2016年金融发展和经济增长之间相关关系的实证研究表明：改革开放以来,安徽省经济增长由于金融机构效率的影响存在五年左右的滞后效应.其中,商业性金融机构对经济增长的影响逐渐增大,大约为38.8%,国有银行仍以62.2%的比例在促进经济发展过程中起着主导作用.说明,安徽省已经形成了结合国家经济政策并努力寻求自主发展的经济增长模式.同时,安徽省经济增长近年来形成了以投资拉动为主体的经济增长模式,资金配置的有效性直接影响到经济增长,而贷存款转换率（DLCR）作为衡量地区金融效率的指标之一,又存在长达5年的滞后效应.这就要求加快金融体制的改革,完善金融体系,优化金融结构,进而提高金融效率,有利于长期快速高效的经济增长.
参考文献
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[2]窦晴身,王月兴.戈德史密斯的金融发展理论及启示[J].理论与现代化,2001,(03):90-93
[3]周立,王子明.中国各地区金融发展与经济增长实证分析:1978-2000[J].金融研究,2002,(10):1-13
[4]蔡鑫.区域金融发展对区域经济增长的影响分析[D].河北大学,2010.
[5]朱家明,王强,朱海龙.基于数据包络分析法的中国经济发展研究[J].成都工业学院学报,2014,17(04):71-74.
作者简介：李琳洁（1997-）,女,甘肃定西人,安徽财经大学金融学院在读,研究方向：金融工程.
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