河南省金融相關率、金融發展效率與經濟增長研究

摘 要：河南省為實現十四五規劃和2035年遠景目標，向經濟強省建設邁出重大步伐，提出了主要經濟指標年均增速高于全國平均水平和經濟總量再邁上兩個大臺階的新任務。文章選取河南省2000—2019年的相關數據，通過構建VAR模型對金融相關率、金融發展效率與經濟增長進行實證分析研究。研究表明：河南省金融相關率、金融發展效率與經濟增長之間存在長期穩定的均衡關系。金融相關率與金融發展效率的適度提高和結構優化對經濟增長具有一定的正向作用。金融相關率在短期內能推動經濟增長，而金融發展效率在長期內可以推動經濟增長，并且金融發展效率對經濟增長的貢獻程度要高于金融相關率對經濟增長的貢獻程度。

關鍵詞：金融相關率;金融發展效率;經濟增長;VAR模型

中圖分類號：F832.5 文獻標識碼：A 文章編號：1005-6432（2022）13-0082-05

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2022.13.092

1 引言

當今世界，金融是現代經濟的核心，能夠在一定程度上反映、調節和監督經濟，并起到促進經濟發展和社會穩定的作用。金融對于經濟增長也具有越來越重要的意義，兩者的關系越來越受到各國學者的討論與研究。如今，新冠肺炎疫情影響廣泛而深遠，河南作為人口大省、中部大省、經濟大省，在“十四五”時期也提出重大遠景目標。在新形勢、新目標下，河南省金融發展能否繼續促進經濟增長？文章將立足河南省自身實際狀況，通過研究金融相關率和金融發展效率兩種指標與經濟增長的相關關系，構建VAR模型，將三者納入一個統一的分析框架，對上述三種變量進行實證分析，探討金融相關率和金融發展效率與經濟增長之間的關系，為金融發展促進經濟增長提出對策和建議。

2 文獻綜述

從20世紀90年代進行金融市場和金融體制改革以來，隨著金融市場與體制機制的日益完善與成熟，經濟的增長越來越依靠金融的發展規模和發展效率。因此，金融和經濟增長的關系成了研究的熱點。許多學者從不同層次和不同角度，得到了不同的研究成果。

曹嘯等（1992）通過格蘭杰因果檢驗認為金融發展是經濟增長的原因。Levine（1997）通過研究80多個國家的相關數據，得出金融發展能夠在一定程度上對經濟增長產生積極影響。王志強等（2003）認為金融與經濟互相作用。馬軼群等（2012）以中國1978—2010年的相關數據，得出金融發展對經濟增長的貢獻率越來越大的結論。陸韻婷（2013）得出通過金融機構存貸結構和儲蓄與投資的轉化效率來影響經濟增長的結論。Justin Yifu Lin等（2013）金融結構對經濟增長的影響與不同地區各自的經濟發展階段有關。Swamy（2018）則認為發達國家的金融發展會抑制經濟的增長，產生負面影響。楊兵等（2021）通過研究金融結構與經濟增長，認為金融結構與經濟增長之間呈倒U形關系，存在最優金融結構以促進經濟增長。

綜上所述，國內外學者已經探索了金融發展與經濟增長之間的關系，但選取的指標各不相同，且多以國家為單位，并沒有文獻研究具體省份的金融相關率、金融發展效率與經濟增長之間的內在聯系。為此，文章的邊際貢獻在于，將在已有研究的基礎上，采用VAR模型，對河南省的金融相關率、金融發展效率與經濟增長的動態關系進行實證分析，并將金融相關率和金融發展效率對經濟增長的貢獻程度進行對比分析。

3 研究設計

3.1 變量說明

3.1.1 被解釋變量

經濟增長（ED），該指標采用人均國內生產總值進行衡量。人均國內生產總值能較為客觀地反映一定國家社會的經濟發展水平和發展程度。

3.1.2 解釋變量

金融相關率（FIR），該指標由Raymond.W.Goldsmith提出，用來表明經濟貨幣化程度。該指標通常采用金融機構存貸款余額/國內生產總值進行衡量。該指標也同樣反映了金融交易的規模，是經濟發展的重要基礎。

金融發展效率（FE），學界一般使用金融機構貸款余額/金融機構存款進行衡量，用以表示金融資源的配置狀態，能夠體現金融機構能否把儲蓄轉化為投資，比值越大說明儲蓄轉化成投資的效率越高，進而投入市場中促進經濟增長，提高發展效率。

3.2 數據來源

為保證數據的可得性、完整性和實證結果的準確性與可信度，文章選取河南省2000—2019年共20年的樣本數據，以對河南省的金融相關率、金融發展效率與經濟增長的動態影響關系進行實證分析。文章的研究數據來源于《中國統計年鑒》《河南省統計年鑒》、wind數據庫等統計局網站或數據庫。同時，為消除異方差，使模型更具有實際意義，文章將上述三種變量取對數分別得到LNED、LNFIR、LNFE。

3.3 描述性統計

4 實證分析

4.1 單位根檢驗

建立VAR模型要求每一個變量具有平穩性，以防止出現偽回歸，因此一般采用ADF方法檢驗時間序列數據，對非平穩時間序列要進行差分處理。檢驗過程中的原假設為存在單位根。如表2所示，經濟增長（LNED）、金融相關率（LNFIR）、金融發展效率（LNFE）在5%的顯著水平下不拒絕變量存在單位根原假設，即各原變量都是非平穩序列。同理，一階差分后ADF檢驗依然非平穩，再進行二階差分。檢驗結果表明在5%的顯著水平下拒絕變量存在單位根原假設，即二階差分后的經濟增長（LNED）、金融相關率（LNFIR）、金融發展效率（LNFE）平穩。因此這三個變量為二階單整序列。4.2 VAR模型的構建

在構建VAR模型之前，為消除誤差項中的自相關，確保模型估計的結果，需要進行最優滯后階數的確定。最優滯后階數結果如表3所示，“*”表示準則下的最優滯后階數。當滯后階數為2時，在FPE、AIC和HQ準則下同時滿足最小原則，故最優滯后階數為2階，應建立VAR（2）模型。65932FB8-5AC5-4DA2-B722-21F4C722703B

4.3 Johansen協整檢驗

為驗證各個變量之間是否存在長期的協整關系，文章采用Johansen協整檢驗方法，并通過跡統計量檢驗結果進行判斷。如表4所示，None*對應的P值為0.0134，小于顯著性水平5%，拒絕無協整關系的假設，即變量間至少存在1個協整關系。表明LNED、LNFIR、LNFE三個變量在5%的顯著性水平下具有協整關系，變量間存在長期穩定的關系。

4.4 VAR模型穩定性檢驗

在VAR模型進行脈沖響應分析與方差分解分析之前，必須對模型進行穩定性檢驗。模型具有穩定性可以使模型中任意一個變量在受到外部沖擊時，通過時間推移來減小沖擊影響，并使系統達到一種新的均衡狀態。正相反，如果模型的穩定性較差，任意一個變量在受到外部沖擊時所造成的影響往往越來越大，最終導致模型失效。

文章采用單位圓檢驗方法進行VAR模型的穩定性檢驗，通過判斷每個變量的特征根是否落在單位圓內來證明特征根的模是否小于1。如圖1所示，模型的所有特征根均落在單位圓內，均小于1。所以構建的VAR（2）模型是穩定的。

4.5 脈沖響應分析

為了更直觀地描述各變量之間的動態交互關系與動態交互效應，文章采用脈沖響應分析方法，即分析某個內生變量的隨機擾動項在受到一單位標準差沖擊時其他變量的反應程度。圖2為關于金融相關率、金融發展效率與經濟增長的VAR模型脈沖響應分析圖，橫坐標為脈沖響應的響應期數，文章將期數定為20期;縱軸表示某一變量在受到一單位標準差沖擊后的響應程度。圖中實線為脈沖響應軌跡，上下兩條虛線為95%的置信區間。下面具體分析。

圖2（a）顯示，對于經濟增長來說，金融相關率的一個標準差沖擊所造成的影響在第一期為0，隨后產生正向響應，并于第二期達到最大的正響應值0.005。隨后正向響應影響慢慢下降，并于第四期開始收斂于0。由此表明金融相關率對經濟增長具有持續且短暫的正向效應影響。

圖2（c）顯示，對于經濟增長來說，金融發展效率的一個標準差沖擊所造成的影響在第一期為0，隨后產生正向效應與負向效應依次交替的響應波動，并于第三期達到最小的負響應值-0.021，于第四期達到最大的正響應值0.015，最終從第十期開始緩慢收斂于0。這說明，不平衡、不充分、不完善的金融存貸結構不利于經濟增長，而相較合理與成熟的金融存貸結構有利于經濟增長，使金融發展效率對經濟增長的影響變得復雜，存在了正負響應交叉的影響，最后趨于0也表明其具有較強的自我調節機制。

圖2（e）顯示，對于金融發展效率，金融相關率的一個標準差沖擊所造成的影響在第一期為0，隨后產生負向響應，并于第二期達到最大的負響應值-0.010。隨著滯后期數的增加，這種影響會逐漸減弱，并于第四期開始收斂于0。由此表明金融相關率對金融發展效率具有持續且短暫的負向效應影響。4.6 方差分解分析

方差分解將系統中所有內生變量的預測均方差按其產生原因轉換成系統中各個內生變量沖擊的貢獻，得到金融相關率、金融發展效率對經濟增長這一動態變化的相對重要程度。文章對經濟增長進行方差分解，并將滯后期數設為20期。

如表5所示，從經濟增長的方差分解來看，經濟增長在第1期受到自身沖擊的影響為100%，在第2期受到自身沖擊的影響突然降低為90.68%，在第3期受到自身沖擊的影響又突然降低為79.74%，隨后經濟增長對自身的貢獻率隨著滯后期數的增加逐漸減小。后期一直穩定在70%左右，并在第20期達到最低值70.50%。經濟增長受到金融發展效率水平的沖擊在第1期為8%，在第2期陡增至18.92%，隨后隨著滯后期數的增加逐漸增加，并在后期穩定在28%左右。而經濟增長受到金融相關率水平的沖擊在第1期為1.31%，并隨著滯后期數的增加呈下降趨勢，并在后期穩定在1.04%左右。

這意味著金融相關率、金融發展效率對經濟增長影響的重要程度隨時間變化顯著，金融相關率對經濟增長影響的貢獻率呈下降態勢，金融發展效率對經濟增長影響的貢獻率呈上升態勢，存在一定的時滯效應。表明經濟增長會受到金融相關率與金融發展效率的影響，且金融發展效率的貢獻度高于金融相關率。

5 結論與啟示

文章從實證分析的角度，通過VAR模型，對金融相關率、金融發展效率對經濟增長的影響進行分析，收集和整理了河南省2000—2019年共20年的數據，對所建立的VAR模型進行單位根、協整和穩定性檢驗，利用脈沖響應和方差分解研究經濟增長對金融相關率和金融發展效率兩種影響因素的響應和各影響因素對經濟增長的貢獻程度。結果表明：

第一，從協整關系上看，金融相關率、金融發展效率與經濟增長之間存在長期穩定的均衡關系。金融相關率、金融發展效率分別從不同方面對經濟增長產生影響。

第二，金融發展效率在第20期對經濟增長貢獻程度最大，達到28.45%，金融相關率的貢獻程度在第2期達到最大值1.35%。不同金融指標對經濟增長的影響隨時間變化而有所不同。

第三，金融相關率、金融發展效率對經濟增長的影響具有時滯性，且經濟增長存在依賴自身慣性的情況。如方差分析結果所示，金融相關率對經濟增長的貢獻率隨著滯后期數的增加逐漸減弱，金融發展效率則隨著滯后期數增加逐漸提高。同時，經濟增長在很大程度上受自身沖擊的影響，隨著滯后期數增加逐漸下降。

根據上述分析結論，文章提出以下建議：

第一，政府應合理高效地推動金融發展水平，并擴大金融發展規模，提高經濟貨幣化水平，使得資金脫實向虛，支撐實體經濟的發展。

第二，提高金融發展效率，調節金融結構。對金融產品和金融服務進行創新，加快儲蓄資金向投資資金的轉化，進而推動技術進步以及長期的經濟增長。

第三，河南省各級政府要因地制宜，根據自身實際經濟發展狀況，對金融體制機制進行深化改革，建立健全相關法律法規及配套機制，更好地協調金融發展與經濟增長之間的關系。65932FB8-5AC5-4DA2-B722-21F4C722703B

第四，政府應處理好與市場的關系，不僅要加強對金融的監管調控，也要充分發揮市場機制實現帕累托最優，確保金融資源得到合理配置，使金融市場平穩有序發展。

參考文獻：

[1]曹嘯，吳軍.我國金融發展與經濟增長關系的格蘭杰檢驗和特征分析[J].財貿經濟，1992（5）：40- 43.

[2]ROSS LEVINE.Financial development and economic growth： views and agenda[J].Journal of Economic Literature，1997，35（2）： 688-726.

[3]王志強，孫剛.中國金融發展規模、結構、效率與經濟增長關系的經驗分析[J].管理世界，2003（7）：13- 20.

[4]馬軼群，史安娜.金融發展對中國經濟增長質量的影響研究——基于VAR模型的實證分析[J].國際金融研究，2012（11）：30-39.

[5]陸韻婷.我國新金融發展與實體經濟增長——理論，實證和政策[J].中國外資，2013（6）：59-60.

[6]JUSTIN YIFU LIN，XIFANG SUN，YE JIANG.Endowment，industrial structure，and appropriate financial structure： a new structural economics perspective[J].Journal of Economic Policy Reform，2013，16（2）： 109-122.

[7]SWAMY V，DHA RANI M.An alternate approach in exploring the causal link between financial development and economic growth：evidence from advanced economies[J].International Journal of Finance & Economics，2018，23（1）：55-76.

[8]楊兵，楊楊，杜劍.金融結構、制度約束與經濟增長[J].統計與信息論壇，2021，36（8）：43-55.

[作者簡介]楊敬峰（2001—），男，河南鄭州人，研究方向：金融學、經濟學。65932FB8-5AC5-4DA2-B722-21F4C722703B