區(qū)域金融對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響

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1、區(qū)域金融對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響一、引言　　Goldsmith最早構(gòu)建了衡量一國金融結(jié)構(gòu)和金融發(fā)展水平的指標(biāo)，其中最主要的是金融相關(guān)率（FIR），即金融總資產(chǎn)與GDP之比。Tobin將貨幣金融因素引入經(jīng)濟(jì)增長的研究，強(qiáng)調(diào)了貨幣的價值儲藏功能，為現(xiàn)代貨幣理論的研究開辟了新天地。Mckinnon在研究發(fā)展中國家的金融抑制與金融深化時，認(rèn)為“金融抑制”的存在嚴(yán)重阻礙了資本積累、技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)增長，提出應(yīng)實行較高的實際利率來提高人們儲蓄的積極性，抑制低效率的投資活動，消除金融抑制的作用。　　我國對金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)

2、增長關(guān)系的研究始于20世紀(jì)90年代。談儒勇（1999）提出在中國金融中介體發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長之間有顯著的正相關(guān)關(guān)系，股票市場發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長之間有不顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，金融中介體發(fā)展和股票市場發(fā)展之間有顯著的正相關(guān)關(guān)系。韓廷春（2001）在建立金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)聯(lián)機(jī)制計量模型的基礎(chǔ)上，運(yùn)用中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程的有關(guān)數(shù)據(jù)對這一現(xiàn)象進(jìn)行了經(jīng)驗分析，得出主要結(jié)論：金融深化理論與利率政策必須與經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程相適應(yīng)，不能單純追求金融發(fā)展與資本市場的數(shù)量擴(kuò)張，應(yīng)更加重視金融體系的效率與質(zhì)量。歐向軍（2007）運(yùn)用基尼系

3、數(shù)和塞爾指數(shù)定量評價了改革開放以來江�省區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異總體水平與變化特征，結(jié)果表明市場發(fā)育程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換和區(qū)域發(fā)展策略是造成江�省區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異擴(kuò)大的最主要因素?！　慕鹑诎l(fā)展理論創(chuàng)立之初到現(xiàn)在，已經(jīng)取得了很大的理論和實踐的成果。但由于金融發(fā)展理論形成的時間不長，理論體系本身尚在不斷完善之中，因此它也存在很多缺陷和不足，這為我們的研究提供了廣闊的空間。本文把江�省分為�南（南京、�州、無錫、常州、鎮(zhèn)江），�中（南

4、通、泰州、揚(yáng)州）和�北（宿遷、連云港、淮安、鹽城、徐州）三個區(qū)域，通過對江�省面板數(shù)據(jù)的實證分析，來檢驗區(qū)域金融對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，并針對結(jié)論提出了一些政策性建議?！　　　《?、實證分析　?。ㄒ唬颖炯皵?shù)據(jù)的　　根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性，本文采集了江�省2000―2009年間13個地級市的130個樣本。國民生產(chǎn)總值、人均國民生產(chǎn)總值、年末存款和貸款等初始數(shù)據(jù)資料均于《江�統(tǒng)計年鑒》，各指標(biāo)的本幣或外幣金額均按當(dāng)年價格計算?！　。ǘ┳兞窟x擇及檢驗?zāi)?/p>

5、型　　1.變量的選擇　　區(qū)域經(jīng)濟(jì)指標(biāo)：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是區(qū)域在某一時期內(nèi)創(chuàng)造財富或獲得財富的綜合能力，通常用經(jīng)濟(jì)增長率、人均國民生產(chǎn)總值或國內(nèi)生產(chǎn)總值來衡量。因此，本文選取了人均國民生產(chǎn)總值作為被解釋變量?！　^(qū)域金融指標(biāo)：由于江�省金融資產(chǎn)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)不夠全面，無法直接用Goldsmith的指標(biāo)，所以我們對金融相關(guān)率（FIR）做了適當(dāng)變化。金融相關(guān)率（FIR）=金融資產(chǎn)總額（以存貸款加總作為衡量指標(biāo)）/GDP，這個指標(biāo)在某種意義上能反映金融發(fā)展的綜合水平。國內(nèi)的許多學(xué)者，如謝平（199

6、2），張杰（1995），周立、王子明（2002）在計算金融相關(guān)率時，也近似這樣計算。因此，本文選取了最常用的金融相關(guān)率作為解釋變量，見表1?！　　　?.檢驗?zāi)Ｐ汀　≡谘芯拷鹑诎l(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的文獻(xiàn)中，所用實證模型都大同小異。本文使用生產(chǎn)函數(shù)法Y=f（K，L）構(gòu)建模型，建立以下實證模型：　　LnY=α+β0lnX0　　（三）實證檢驗及分析　　1.描述性統(tǒng)計　　用stata軟件對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，表2是江�省各個變量2000―2009年間的描述性統(tǒng)計特征。由表2可知，江ʏ

7、33;省各個地區(qū)人均GDP的平均值為22829.47元，金融相關(guān)率的平均值為1.757291。但不同地區(qū)差距較大，2005年宿遷地區(qū)人均GDP最低為375.93元，2009年�州地區(qū)人均GDP最高達(dá)83696.00元。同樣，不同地區(qū)的金融相關(guān)率也相差甚大。所以，本文將對�南、�中、�北地區(qū)分別進(jìn)行實證檢驗?！　?.實證檢驗過程　　因為傳統(tǒng)混合數(shù)據(jù)的最小二乘估計方法存在很多缺點，所以我們使用面板數(shù)據(jù)（PanelData）分析方法。面板數(shù)據(jù)是指

8、對不同時刻的截面?zhèn)€體作連續(xù)觀測所得到的多維時間序列數(shù)據(jù)，所以面板數(shù)據(jù)模型能夠同時反映研究對象在時間和截面兩個維度上的變化規(guī)律，以及不同時間、不同單元的特性，能夠綜合利用樣本信息。相對于單純的時間序列模型或截面數(shù)據(jù)模型，面板數(shù)據(jù)模型增大了樣本容量，并提高了估計精度和參數(shù)估計的有效性，而且當(dāng)解釋變量在時間和截面兩個方向同時變動時，減少了多重共線性的影響?！　∈紫仁菍τ诠潭ㄐ?yīng)模型、隨機(jī)效應(yīng)模型和OLS混合模型的選擇；然后對固定效應(yīng)模型進(jìn)行異方差和序列相關(guān)檢驗，對隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行序列相關(guān)檢驗；最后用廣