計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)大作業(yè)-金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的實(shí)證分析

1、課程代碼：課程代碼：1A106591A10659學(xué)分學(xué)分/ /學(xué)時(shí)：學(xué)時(shí)：3/483/48 成績：成績：計(jì)計(jì)量量經(jīng)經(jīng)濟(jì)濟(jì)學(xué)學(xué)課程論文課程論文論文題目：論文題目：金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的實(shí)證分析 以浙江為例 任課老師：任課老師：李光勤李光勤姓姓 名：名： 鄭永程鄭永程 學(xué)學(xué) 號(hào)：號(hào)： 20100145302010014530 班班 級(jí)：級(jí)： 統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì) 101101 金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的實(shí)證分析摘要：摘要：隨著我國改革開放政策的實(shí)行，國民經(jīng)濟(jì)從原始的以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為主導(dǎo)到現(xiàn)在工業(yè)迅速發(fā)展的轉(zhuǎn)變。在 35 年的改革開放過程中，中國的經(jīng)濟(jì)增長速度可以說是突飛猛進(jìn)?，F(xiàn)如今的國際社會(huì)中，經(jīng)濟(jì)的強(qiáng)弱決定著一

2、個(gè)國家在國際上的社會(huì)地位，影響力及主動(dòng)權(quán)。就如美國的經(jīng)濟(jì)實(shí)力在國際上是數(shù)一數(shù)二的，美國經(jīng)濟(jì)動(dòng)向也在不斷影響世界的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。因此，一個(gè)國家的經(jīng)濟(jì)實(shí)力決定一切，只有經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展的國家才能在這個(gè)弱肉強(qiáng)食的世界中生存下去。經(jīng)濟(jì)增長離不開各種各樣的因素，其中，尤以金融發(fā)展為最主要的因素。從 20 世紀(jì)出一直到現(xiàn)在研究金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的人絡(luò)繹不絕。金融發(fā)展的程度直接影響著經(jīng)濟(jì)增長的速度。本文通過研究 1990-2011 年金融與經(jīng)濟(jì)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，采用單位根檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)、格蘭杰因果檢驗(yàn)、VaR 模型、脈沖響應(yīng)函數(shù)以及方差分解這一系列的研究方法對(duì)浙江省的金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析。關(guān)鍵字關(guān)鍵

3、字：經(jīng)濟(jì)增長，金融發(fā)展，研究方法，實(shí)證分析研究主題研究主題：金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的實(shí)證分析數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)類型：GDP、人均 GDP、金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)存款余額、金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款余額、工資總額和進(jìn)出口總額數(shù)據(jù)頻度數(shù)據(jù)頻度：起止時(shí)間起止時(shí)間： 19902012 年浙江省金融數(shù)據(jù)，來自2012 年浙江省統(tǒng)計(jì)年鑒主要研究方法主要研究方法：單位根檢驗(yàn)、Johansen 的協(xié)整檢驗(yàn)、格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)、VaR 模型分析、脈沖響應(yīng)函數(shù)分析、方差分解1 1、引言、引言經(jīng)濟(jì)是人類社會(huì)的物質(zhì)基礎(chǔ),與政治是人類社會(huì)的上層建筑一樣，是構(gòu)建人類社會(huì)并維系人類社會(huì)運(yùn)行的必要條件。經(jīng)濟(jì)增長不僅意味著國民經(jīng)濟(jì)規(guī)模的擴(kuò)大，更意味著社

4、會(huì)生活素質(zhì)的提高。政治、軍事、教育文化等各方的發(fā)展都要依賴經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。在國際社會(huì)中，經(jīng)濟(jì)又體現(xiàn)了一個(gè)國家的國際競爭力和地位，如果一個(gè)國家經(jīng)濟(jì)不發(fā)展，自然在國際社會(huì)的地位也不會(huì)很高。眾所周知，金融是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心。世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展史反復(fù)證明，金融抑制和金融過度都會(huì)損害經(jīng)濟(jì)增長。在金融國際化的背景下，各國對(duì)金融資源的保護(hù)和競爭日益激烈，從而導(dǎo)致金融資源的配置在空間和時(shí)間上不對(duì)稱，很可能因金融資源的流動(dòng)性計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程論文危機(jī)而引發(fā)金融危機(jī)，繼而導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)危機(jī)。1997 年 6 月，一場金融危機(jī)在亞洲爆發(fā)。這場危機(jī)的發(fā)展過程十分復(fù)雜，歷時(shí)一年多。經(jīng)過眾多經(jīng)濟(jì)學(xué)家的研究發(fā)現(xiàn)，這次的金融危機(jī)主要是由于金融過度

5、導(dǎo)致的。保持較高的經(jīng)濟(jì)增長速度是發(fā)展中國家的共同愿望。當(dāng)高速增長的條件變得不夠充足時(shí)，為了繼續(xù)保持速度，這些國家轉(zhuǎn)向靠借外債來維護(hù)經(jīng)濟(jì)增長。然而市場體制及金融體制的不完善等一系列社會(huì)問題的存在，導(dǎo)致了原本有待改進(jìn)的各類問題不斷擴(kuò)大，一直演變到無法控制的地步。正所謂拔苗助長，反而欲速則不達(dá)，最終導(dǎo)致亞洲的經(jīng)濟(jì)在相當(dāng)長的一段時(shí)間內(nèi)發(fā)展緩慢。又如2006 年開始的美國的次貸危機(jī)。它是因次級(jí)抵押貸款機(jī)構(gòu)破產(chǎn)、投資基金被迫關(guān)閉、股市劇烈震蕩引起的金融風(fēng)暴。產(chǎn)生次貸危機(jī)的原因主要有三點(diǎn)：為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長，鼓勵(lì)寅吃卯糧、瘋狂消費(fèi)；社會(huì)分配關(guān)系嚴(yán)重失衡，廣大中產(chǎn)階級(jí)收入不升反降；金融業(yè)嚴(yán)重缺乏監(jiān)管，引誘普通百姓

6、通過借貸超前消費(fèi)、入市投機(jī)。這樣的做法，雖然在短期內(nèi)對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長有顯著的促進(jìn)作用，一旦持續(xù)發(fā)展下去，后果不堪設(shè)想。美聯(lián)儲(chǔ)主席在 2007 年 7 月的損失估計(jì)為 1000 億美元，到 10 月份增加到 1500 億美元，短短三個(gè)月的時(shí)間，美國就損失了 1500 億。一方面由于主觀上的估計(jì)傾向于保守，另一方面，從次級(jí)債損失發(fā)生的機(jī)制上看，損失本身也是動(dòng)態(tài)變化的?？上攵?，隨后幾個(gè)月的損失雖因國家政策調(diào)控會(huì)有所減少，但總體來說，這次的次貸危機(jī)對(duì)美國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響意義深遠(yuǎn)。由此可知，要想經(jīng)濟(jì)與金融持續(xù)快速發(fā)展就必須做到把經(jīng)濟(jì)與金融相融合。經(jīng)濟(jì)發(fā)展作為金融發(fā)展的資本積累源泉，具有拓寬金融服務(wù)，刺激金融

7、業(yè)改進(jìn)服務(wù)效率，加快金融創(chuàng)新步伐的作用。投資成為社會(huì)大眾行為使得金融業(yè)成為獨(dú)立的產(chǎn)業(yè)，其根本是源于社會(huì)財(cái)富的積累。通過自身信用關(guān)系滲透、延伸到經(jīng)濟(jì)發(fā)展的各個(gè)要素的金融行業(yè)使得降級(jí)運(yùn)行日趨呈現(xiàn)金融化、虛擬化和市場化，金融業(yè)的發(fā)展為在全國乃至全世界范圍內(nèi)通過金融工具調(diào)節(jié)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行創(chuàng)造了條件?？偟膩碚f，對(duì)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的實(shí)證分析研究不僅對(duì)于改善現(xiàn)在的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r有重大作用，還對(duì)預(yù)測未來的經(jīng)濟(jì)走勢有明顯的幫助，以便及時(shí)調(diào)整制定下階段的經(jīng)濟(jì)策略，防范金融經(jīng)濟(jì)危機(jī)。目前，我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)之間的差異愈來愈大，尤其是長三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)在改革開放以后，增長速度更是驚人，浙江省更取得了中國許多個(gè)第一。例如中國金融環(huán)

8、境最優(yōu)越的省份；中國對(duì)外投資最多的省份；中國百強(qiáng)縣最多的省份；中國千強(qiáng)鎮(zhèn)最多的省份；中國現(xiàn)代化程度最高的省份這樣的浙江省也同樣存在許多經(jīng)濟(jì)發(fā)展問題，浙江的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程論文經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)離散度大、聚合性低、產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度小、經(jīng)濟(jì)質(zhì)量不高、基礎(chǔ)不夠扎實(shí),經(jīng)濟(jì)運(yùn)行呈非規(guī)則波動(dòng),且振幅較大。正是由于還存在這么多發(fā)展問題，經(jīng)濟(jì)增長才會(huì)有隱患。有鑒于此，我希望能通過本次分析，找出解決問題的方法，為浙江省的金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長提供參考。本文的研究是借鑒吸收國內(nèi)外學(xué)者研究金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)關(guān)系成果，再結(jié)合浙江省具體省情，來對(duì)浙江省的金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長進(jìn)行實(shí)證分析。所以，該項(xiàng)研究本身就是對(duì)該領(lǐng)域相關(guān)研究成果的一種實(shí)

9、證檢驗(yàn)和對(duì)其理論的一種豐富和發(fā)展。查閱多篇相關(guān)文獻(xiàn)得知，有關(guān)浙江省金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間內(nèi)在關(guān)系的實(shí)證研究少之勝少，加之本文運(yùn)用了多種比較先進(jìn)的實(shí)證分析方法和工具，包括ADF檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)、格蘭杰因果檢驗(yàn)、VaR模型，脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解，并從多種視角來研究兩者之間的內(nèi)在聯(lián)系。通過對(duì)浙江省金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間內(nèi)在關(guān)系所進(jìn)行的實(shí)證研究，筆者認(rèn)為，本文在某種程度上揭示了兩者之間的內(nèi)在聯(lián)系和浙江省自身所存在的問題和不足。據(jù)此，筆者提出一些有針對(duì)性的政策建議，這也為政策制定者在制定與此相關(guān)的經(jīng)濟(jì)政策時(shí)提供了一種參考。 2 2、浙江省金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長現(xiàn)狀與主要特征、浙江省金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長現(xiàn)狀與主

10、要特征近年來，浙江省經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)出速度、效益同步提高，結(jié)構(gòu)質(zhì)量連續(xù)改善，經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的良好局面。1978年-2011年浙江全省生產(chǎn)總值增長率變化趨勢如圖3-1所示。00.10.20.30.40.5197819821986199019941998200220062010增長率圖3-1 全省生產(chǎn)總值增長率數(shù)據(jù)來源：2012年浙江省統(tǒng)計(jì)年鑒。（1）綜合實(shí)力不斷增強(qiáng)，企業(yè)經(jīng)營機(jī)制靈活計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程論文改革開放以來，浙江在發(fā)展社會(huì)主義市場經(jīng)濟(jì)的過程中走出了一條具有浙江特色、符合浙江實(shí)際的發(fā)展路子。全省經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)在全國保持領(lǐng)先地位，并成為全國經(jīng)濟(jì)增長速度最快和最具活力的省份之一。2002

11、年實(shí)現(xiàn)國內(nèi)生產(chǎn)總值 7670億元，比上年增長 12.3%，比全國平均增速高出 4.3 個(gè)百分點(diǎn),人均國內(nèi)生產(chǎn)總值達(dá)16570 元。財(cái)政總收入和地方財(cái)政總收入分別為 1167 億元和 567 億元。國內(nèi)生產(chǎn)總值、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值和財(cái)政總收入均居全國第 4 位。 目前，浙江一、二、三產(chǎn)業(yè)比例為 8.8:51.2:40.0，糧食作物與經(jīng)濟(jì)作物比例為5446。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以輕型工業(yè)為主，輕工業(yè)產(chǎn)值占工業(yè)總產(chǎn)值的 62%。重工業(yè)中相當(dāng)一部分工業(yè)也屬于小型金屬、機(jī)電輕工業(yè)和精細(xì)化工業(yè)。勞動(dòng)密集型工業(yè)有較強(qiáng)的市場競爭力，全省 36 個(gè)工業(yè)行業(yè)中 24 個(gè)屬勞動(dòng)密集型。中小企業(yè)數(shù)量多，占全部企業(yè)數(shù)的 99.6%以

12、上。工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益綜合指數(shù)在全國各省（市、區(qū)）中基本保持在第 3 到第 5位之間。農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)在發(fā)展效益農(nóng)業(yè)、實(shí)施戰(zhàn)略性結(jié)構(gòu)調(diào)整中穩(wěn)步發(fā)展。 浙江輕紡、機(jī)電產(chǎn)品在國際市場有較強(qiáng)的競爭力。紡織、服裝、皮毛羽制品、文教體育用品制造、石油加工及煉焦、化學(xué)纖維制造和普通機(jī)械等 7 個(gè)行業(yè)利潤占中國同行業(yè)利潤的 1/5 以上。涌現(xiàn)出一批產(chǎn)品市場覆蓋率較高、競爭力較強(qiáng)、在全國同行業(yè)中處于領(lǐng)先的優(yōu)勢企業(yè)，如娃哈哈集團(tuán)公司、萬向集團(tuán)公司、浙江納愛斯化工股份有限公司等知名企業(yè)，形成一批“小而精、小而特、小而優(yōu)”的“小型巨人”企業(yè)。 （2）浙江以公有制為主體，多種所有制經(jīng)濟(jì)共同發(fā)展。國有及國有控股企業(yè) 991 家

13、，國有經(jīng)濟(jì)的控制力、影響力和競爭力不斷增強(qiáng)，國有資產(chǎn)進(jìn)一步向關(guān)鍵領(lǐng)域和重點(diǎn)行業(yè)集中，在全省電力、通信、自來水、煤氣供應(yīng)等行業(yè)中，國有及國有控股工業(yè)比重超過 80%，在化學(xué)、冶金等資本密集的基礎(chǔ)原材料產(chǎn)業(yè)中比重超過 50%，在電子、醫(yī)藥等技術(shù)含量較高的新興產(chǎn)業(yè)中超過 40%。國有企業(yè)還通過產(chǎn)品、技術(shù)和設(shè)備的擴(kuò)散，為個(gè)體私營經(jīng)濟(jì)發(fā)展創(chuàng)造了條件。 浙江個(gè)私經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)。浙江是全國最早發(fā)展鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的省份之一，全省的鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)總體發(fā)展水平已躍居中國第一。近年來，非國有投資已占全社會(huì)投資的一半以上。到 2002 年底，共有私營企業(yè) 24.73 萬家，實(shí)現(xiàn)總產(chǎn)值 7426.74 億元。個(gè)私經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值、銷售總額

14、、社會(huì)消費(fèi)品零售額、出口創(chuàng)匯額、全國民營企業(yè) 500 強(qiáng)企業(yè)戶數(shù)等五項(xiàng)指標(biāo)位居中國第一。全國民營企業(yè)綜合實(shí)力 500 強(qiáng)中，浙江有 170 家，數(shù)量居中國第一;中國十大民營企業(yè)排行榜上，浙江占有一半，且有金義、金田、邦迪、飛躍家躋身計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程論文前 5 名。全省個(gè)私企業(yè)注冊(cè)商標(biāo)中有 222 家被認(rèn)定為省著名商標(biāo)，傳化、步森、康奈、正泰、德力西等 13 只商標(biāo)榮獲中國馳名商標(biāo)。 浙江區(qū)域特色經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)。全省的區(qū)域性塊狀經(jīng)濟(jì)已經(jīng)涉及到制造、加工、建筑、運(yùn)輸、養(yǎng)殖、紡織、工貿(mào)、服務(wù)等十幾個(gè)領(lǐng)域，100 多個(gè)工業(yè)行業(yè)和 30 多個(gè)農(nóng)副產(chǎn)品加工業(yè)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，浙江省區(qū)域特色經(jīng)濟(jì)工業(yè)總產(chǎn)值約占全省全部工業(yè)產(chǎn)

15、值的 49%。樂清低壓電器、海寧皮革服裝、永康五金制品、諸暨珍珠和大唐襪業(yè)、浦江水晶工藝品等在全國享有盛譽(yù)。特色工業(yè)園區(qū)等各類工業(yè)園區(qū)是促進(jìn)浙江區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的有效載體。浙江現(xiàn)有縣市以上工業(yè)園區(qū) 820 個(gè),以特色工業(yè)園區(qū)為主的各類工業(yè)園區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施累計(jì)投資已達(dá) 550 億元,約有 1 萬家企業(yè)進(jìn)駐。 （3）專業(yè)市場繁榮，進(jìn)出口額增加商品交易市場數(shù)量多、規(guī)模大、綜合能力強(qiáng)、輻射范圍廣。商品交易范圍基本覆蓋生活、生產(chǎn)資料的所有領(lǐng)域，形成以消費(fèi)品市場為中心，專業(yè)市場為特色，生產(chǎn)資料市場為后續(xù)，其他要素市場相配套的商品交易網(wǎng)絡(luò)。2002 年全省共有商品交易市場4193 個(gè)。全年商品市場成交額 4997

16、億元，年成交額超億元市場達(dá) 457 個(gè)，超十億元市場 77 個(gè)，超百億元市場 6 個(gè)，被譽(yù)為中國“市場大省”。市場成交額、超億元市場數(shù)、單個(gè)市場成交額 3 項(xiàng)指標(biāo)連續(xù)多年居中國榜首。義烏中國小商品城、紹興中國輕紡城是全國經(jīng)營規(guī)模最大的專業(yè)市場。2002 年義烏小商品市場成交額達(dá) 229.98 億元，其中出口額 105 億元，市場成交額和出口額又一次居中國各市場榜首。浙江人還在全國各地興辦了一批“浙江商城”、“溫州街”和其他市場，在俄羅斯、南非、中東、南美等地也創(chuàng)辦了一批市場。3 3、變量和數(shù)據(jù)來源、變量和數(shù)據(jù)來源1、經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo)(RGDP)國內(nèi)生產(chǎn)總值（Gross Domestic Produ

17、ct，簡稱 GDP)是指在一定時(shí)期內(nèi)（一個(gè)季度或一年） ，一個(gè)國家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)中所生產(chǎn)出的全部最終產(chǎn)品和勞務(wù)的價(jià)值，常被公認(rèn)為衡量國家經(jīng)濟(jì)狀況的最佳指標(biāo)。它不但可反映一個(gè)國家的經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)，還可以反映一國的國力與財(cái)富。2012 年 1 月，國家統(tǒng)計(jì)局公布 2011 年重要經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，其中 GDP 增長 9.2% ，基本符合預(yù)期。2012 年 10 月 18 日，統(tǒng)計(jì)顯示，2012 年前三季度國內(nèi)生產(chǎn)總值 353480 億元，同比增長 7.7%；其中，一季度增長 8.1%，二季度增長 7.6%，三季計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程論文度增長 7.4%，三季度增幅創(chuàng)下 2009 年二季度以來 14 個(gè)季度新低。本文就選擇

18、名義人均 GDP 衡量經(jīng)濟(jì)增長。與人口數(shù)對(duì)比，消除了人口總量的影響，為消除數(shù)據(jù)的異方差，對(duì)名義人均 GDP 取自然對(duì)數(shù)，用 LNRGDP 表示。2、金融發(fā)展指標(biāo)(FIN)本文選擇金融機(jī)構(gòu)存貸款余額總和與名義GDP之比這一金融發(fā)展總體指標(biāo)來衡量浙江省的金融發(fā)展水平。Goldsmith(1969)提出用金融相關(guān)比率來衡量。金融相關(guān)比率是指某一日期全部金融資產(chǎn)價(jià)值與該國經(jīng)濟(jì)活動(dòng)總量的比值，通常人們將其簡化為金融資產(chǎn)總量與名義GDP之比。由于浙江省金融資料的缺乏，很難獲得1978年以來金融資產(chǎn)的全部數(shù)據(jù)，而只能選取浙江省全部金融機(jī)構(gòu)存貸款余額加總作為金融資產(chǎn)總額，與名義GDP之比作為金融相關(guān)比率。3、

19、金融深化指標(biāo)(DEPTH)該指標(biāo)是廣義貨幣(M2)與當(dāng)期GDP的比率，表示銀行金融中介相對(duì)于國民經(jīng)濟(jì)的規(guī)模，麥金農(nóng)將其稱作金融深化指標(biāo)，代表了一國經(jīng)濟(jì)貨幣化與金融深化的程度。貨幣化程度越高，金融深化特征越明顯，金融發(fā)展越快。M2在我國目前的金融統(tǒng)計(jì)中包括：市場貨幣流通量即現(xiàn)金、單位活期存款、單位定期存款、居民儲(chǔ)蓄存款和其他存款。由于考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，又由于現(xiàn)金、單位存款和居民儲(chǔ)蓄存款占了M2的絕大部分，所以在衡量浙江省的貨幣化程度時(shí)，本文把M2定義為現(xiàn)金、企業(yè)存款(包括活期和定期)和居民儲(chǔ)蓄存款之和。4、勞動(dòng)投入指標(biāo)(SA)本文以“工資總額/GDP”作為衡量勞動(dòng)投入的指標(biāo)。在經(jīng)濟(jì)增長因素分

20、析中，如果嚴(yán)格按照理論的要求，應(yīng)當(dāng)是一定時(shí)期內(nèi)要素提供的“服務(wù)流量”，它不僅僅取決于要素的投入量，而且還與要素的利用效率、二要素的質(zhì)量等因素有關(guān)。就勞動(dòng)投入指標(biāo)而言，是指生產(chǎn)過程中實(shí)際投入的勞動(dòng)量，用標(biāo)準(zhǔn)勞動(dòng)強(qiáng)度的勞動(dòng)時(shí)間來衡量。在市場經(jīng)濟(jì)國家，勞動(dòng)的質(zhì)量、時(shí)間、強(qiáng)度一般是與收入水平相聯(lián)系的，在市場機(jī)制的調(diào)節(jié)下，勞動(dòng)報(bào)酬能夠比較合理地反映勞動(dòng)投入量的變化。5、對(duì)外開放指標(biāo)(TR)根據(jù)現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長理論，國際貿(mào)易活動(dòng)擴(kuò)大了國內(nèi)公司的市場，并且允許國內(nèi)公司以國際價(jià)格購買要素投入，因而促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長。本文在系統(tǒng)中，考慮到對(duì)外開放因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響，以對(duì)外貿(mào)易依存度，即進(jìn)出口總額/GDP，作為衡量對(duì)外

21、開放計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程論文因素對(duì)經(jīng)濟(jì)影響的指標(biāo)。另外，考慮到1978年以前我國的金融發(fā)展基本上還是受計(jì)劃經(jīng)濟(jì)的約束，且我國統(tǒng)計(jì)各項(xiàng)數(shù)據(jù)的完整性不是很好，所以在此筆者選取1990年-2011年的年度數(shù)據(jù)作為樣本，來考察浙江省金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。GDP和人均GDP、金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)存款余額、金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款余額、工資總額、進(jìn)出口總額數(shù)據(jù)來自2012年浙江省統(tǒng)計(jì)年鑒。M2數(shù)據(jù)比較難找，因此是根據(jù)全國人歷年人口與浙江省歷年人口的比值再乘以全國M2所得，如下表4-1所示，表4-2所示為預(yù)處理后的數(shù)據(jù)。本文采用Eviews6進(jìn)行所有的計(jì)算分析。表4-1 19902012年浙江省金融發(fā)展及經(jīng)濟(jì)增長狀況年份

22、GDP(億元)全部金融機(jī)構(gòu)人民幣存款余額(億元)全部金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款余額(億元)進(jìn)出口總值（億美元）人均名義GDP（元）工資總額(億元)M2(億元)1990904.69606.01618.14277.342138102.76557.5219911089.33789.64749.93385.052558115.98702.0019921375.71036.72972.09277.343212138.04918.3519931925.911316.531247.76385.054469192.981255.4919942689.281910.981627.87277.346201274.2716

23、81.1819953557.552623.602103.65385.058149324.252166.2819964188.533400.192584.09277.349552361.842700.2419974686.114297.073273.73385.0510624402.013264.4019985052.625264.213897.12277.3411394422.513732.3019995443.926273.154650.50385.0512214456.044265.5220006141.037299.575423.52277.3413416501.074881.29200

24、16898.348823.126482.22385.0514713589.485721.7320028003.6711242.848612.81277.3416978664.016692.9320039705.0214758.1512014.28385.0520444797.548011.66200411648.717236.6214350.75277.34243521016.429226.89200513417.6820494.1616557.67385.05270621311.9311191.11200615718.4724413.9420153.94277.34312411591.841

25、3093.44200718753.7328504.4624144.42385.05366761937.4115450.19計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程論文200821462.6934806.4328958.36277.34414052359.0518319.40200922990.3544336.4937997.98385.05438422752.3123527.02201027722.3153441.4545288.07277.34517113305.34294828559727.9151276.64385.05592494039.8834528.86表 4-2 浙江省金融發(fā)展及

26、經(jīng)濟(jì)增長相關(guān)變量年份LNRGDPFINDEPTHSATR19907.671.350.620.110.3119917.851.410.640.110.3519928.071.460.670.100.2019938.401.330.650.100.2019948.731.320.630.100.1019959.011.330.610.090.1119969.161.430.640.090.0719979.271.620.700.090.0819989.341.810.740.080.0519999.412.010.780.080.0720009.502.070.790.080.0520019.60

27、2.220.830.090.0620029.742.480.840.080.0320039.932.760.830.080.04200410.102.710.790.090.02200510.212.760.830.100.03200610.352.840.830.100.02200710.512.810.820.100.02200810.632.970.850.110.01200910.693.581.020.120.02201010.853.561.060.120.01201110.993.431.070.130.01注：LNRGDP=LN(RGDP)；FIN=金融機(jī)構(gòu)人民幣存貸款余額/G

28、DP；DEPTH=M2/GDP；SA=工資總額/GDP；TR=進(jìn)出口總額/GDP。4 4、金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的實(shí)證分析、金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的實(shí)證分析計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程論文本文以浙江省人均名義 GDP，金融機(jī)構(gòu)存貸款余額，廣義貨幣供應(yīng)量，工資總額，進(jìn)出口總額這五個(gè)量，利用 eviews6 軟件對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分析總結(jié)。對(duì)于數(shù)列的平穩(wěn)性，數(shù)變量間的因果關(guān)系、相互影響關(guān)系及他們是否存在長期線性均衡關(guān)系進(jìn)行軟件分析，以得出金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的相互影響關(guān)系。 Eviews 軟件操作步驟： （1）數(shù)據(jù)讀入。在軟件中建立時(shí)間序列數(shù)據(jù)在菜單中“File-New-Workfile”,選擇年度數(shù)據(jù)（Annual）時(shí)

29、間從 1990-2011 年。確定后再度選“File-Import-read text-lotus-excel.”找到相應(yīng)的數(shù)據(jù)讀入。最后在“Excel Spreadsheet Import-Names for series or Number if named in file”中對(duì)序列命名，分別以LNRGDP，F(xiàn)IN，DEPTH，SA，TR 這五個(gè)名稱表示。（2）首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。根據(jù)序列的圖形判斷是否具有明顯趨勢。雙擊打開各個(gè)數(shù)列，在“View-unit root text”子菜單中選擇“Level” 、 “trend and intercept”進(jìn)行水平值檢驗(yàn)，再將“Level”

30、換成“1st difference”進(jìn)行一階差分。（3）Johansen 的協(xié)整檢驗(yàn)。在“Johansen Cointegration Test”子菜單中選擇“4）Intercept and trend in CE”,在“Lag intervals”中填上“1 滯后期-1”，確定后即得結(jié)果。(4)格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)。在菜單中選擇“Quick-Group Statistics-Granger Causality Test”，填入需要檢驗(yàn)的變量名確定，再選擇滯后期數(shù)。（5）VaR 模型分析。在“Quick-VAR Specification”子菜單中選擇“Unrestricted VAR”，右上角

31、的“Endogenous Variables”框中填入五個(gè)指標(biāo)的名稱即可。 （6）脈沖響應(yīng)函數(shù)分析。在 VaR 模型的基礎(chǔ)上，選擇“Impulse Responses”，在右邊的“Impulses”、“Responses”框中填入函數(shù)變量進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析。（7）方差分解。在菜單中選擇“View-Variance Decompositions”子菜單，選擇“Multiple Graphs”。4.1 單位根檢驗(yàn)結(jié)果分析由于單位根檢驗(yàn)需要選擇是否有截距項(xiàng)和趨勢項(xiàng)，所以先利用 Excel 對(duì)各個(gè)變量做折線圖，觀察它們的趨勢。結(jié)果如下圖 5-1 至圖 5-5 所示。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程論文0246810121

32、9901992199419961998200020022004200620082010LNRGDP圖 5-1 LNRGDP 的趨勢圖0123419901992199419961998200020022004200620082010FIN圖 5-2 FIN 的趨勢圖00.20.40.60.811.219901992199419961998200020022004200620082010DEPTH圖 5-3 DEPTH 的趨勢圖計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程論文00.020.040.060.080.10.120.1419901992199419961998200020022004200620082010SA圖 5

33、-4 SA 的趨勢圖00.10.20.30.419901992199419961998200020022004200620082010TR圖 5-5 TR 的趨勢圖觀察上述圖形趨勢可得，五個(gè)變量都存在明顯的趨勢。為了防止產(chǎn)生謬誤回歸問題，我們首先用 ADF 檢驗(yàn)方法對(duì)所采用的時(shí)間系列數(shù)據(jù)的水平值和一階差分進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。結(jié)果如下表 5-1 所示。表 5-1 對(duì)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)的結(jié)果變量名ADF 檢驗(yàn)值臨界值一階差分ADF 檢驗(yàn)值臨界值LNPGDP-6.225280*-4.616209D(LNPGDP)-6.765625*-4.667883FIN-3.348323*-3.268973D(FIN

34、)-3.847149*-3.673616DEPTH-5.175816*-4.616209D(DEPTH)-3.663672*-3.310349SA-1.003844-3.261452D(SA)-5.034790*-4.532598TR-3.434422*-3.297799D(TR)-13.35319*-4.667883注：LNRGDP=LN(人均 GDP)；FIN=金融機(jī)構(gòu)人民幣存貸款余額/GDP；DEPTH=M2/GDP；SA=工資總額/GDP；TR=進(jìn)出口總額/GDP。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程論文*表示在lO水平上顯著；*表示在5水平上顯著；表示在1水平上顯著。由上表可知，在未進(jìn)行差分的情況下，經(jīng)濟(jì)

35、增長指標(biāo)（LNGDP）和金融深化指標(biāo)（DEPTH）在 1%的顯著水平下，都小于相應(yīng)的臨界值，這表明這些變量都是平穩(wěn)的；金融發(fā)展指標(biāo)（FIN）和對(duì)外開放指標(biāo)（TR）在 10%的顯著水平下，都小于相應(yīng)的臨界值，這表明這些變量都是平穩(wěn)的；只有勞動(dòng)投入指標(biāo)在 10%水平上大于相應(yīng)的臨界值，說明勞動(dòng)投入指標(biāo)不平穩(wěn)的。經(jīng)過了一階差分檢驗(yàn)，在 1 0%的顯著水平下，所有變量的一階差分都小于相應(yīng)的臨界值，并且都通過了單位根檢驗(yàn)。這說明這些變量的一階差分都是平穩(wěn)的。由此可判斷這五個(gè)變量都是一階單整的，即都屬于 I（1）過程，對(duì)這樣經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系應(yīng)該采用協(xié)整檢驗(yàn)進(jìn)行分析。4.4.、JohansenJohans

36、en 的協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果分析的協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果分析因?yàn)?E-G 協(xié)整檢驗(yàn)分析方法只能夠描述一個(gè)協(xié)整關(guān)系，而 Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)分析方法可以描述多個(gè)協(xié)整關(guān)系，所以本文采用 Johansen 的協(xié)整檢驗(yàn)對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行分析。首先需要找出滯后期數(shù)。在實(shí)際應(yīng)用中，開始要給定一個(gè)最大的滯后期數(shù)，然后循環(huán)運(yùn)用 LR 檢驗(yàn)（似然比率檢驗(yàn)）來判斷最優(yōu)滯后期數(shù)。這個(gè)給定的最大最后期數(shù)具有一定的主觀性，通?？梢愿鶕?jù)分析的數(shù)據(jù)的頻率來確定。例如，對(duì)于月度數(shù)據(jù)，可以考慮 12、18 或者 24 期為最大滯后期數(shù)；對(duì)于季度數(shù)據(jù)，一般可以先給定一個(gè)最大的 4 或 8 期滯后期；對(duì)于年度數(shù)據(jù)，則可以考慮 2、3 或者 4 為

37、最大滯后期數(shù)。如下表5-2 所示，最優(yōu)滯后期數(shù)為 2。表 5-2 VAR 滯后期選擇標(biāo)準(zhǔn)滯后期LogLLRFPEAICSCHQ0132.0950NA2.08e-12-12.70950-12.46057-12.660911269.2796192.05843.07e-17-23.92796-22.43436-23.636402334.981559.13170*9.44e-19-27.99815*-25.25989*-27.46361*注：*表明由信息準(zhǔn)則選擇的滯后期。內(nèi)生變量：LNRGDP FIN DEPTH SA TR然后確定協(xié)整向量的個(gè)數(shù)。在Eviews6軟件中，有六種可供選擇的決定確定趨勢的

38、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程論文情況，基于單位根檢驗(yàn)的結(jié)果，我們選擇第3種情況來測試協(xié)整向量的個(gè)數(shù)，即在水平層面的數(shù)據(jù)有確定性線性趨勢項(xiàng)，在協(xié)整等式中只包含截距項(xiàng)。協(xié)整檢驗(yàn)時(shí)，不論是跡統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)還是最大特征根統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)值大于臨界值拒絕零假設(shè)，統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)值小于臨界值接受零假設(shè)，所以從協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果可知：在既定的2個(gè)滯后期長度的情況下，特征根跡檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，都表明有4個(gè)協(xié)整關(guān)系。即LNPGDP、FIN、CA、SA和TR中存在著4個(gè)協(xié)整秩(向量)。表 5-3 報(bào)告在 2 個(gè)滯后期下的檢驗(yàn)結(jié)果：表 5-3 Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)原假設(shè)跡統(tǒng)計(jì)量臨界值最大特征根統(tǒng)計(jì)量臨界值None174.3659(0.0

39、000)69.81889（5%）87.90794(0.0000)33.87687（5%）At most 186.45797(0.0000)47.85613（5%）38.72960(0.0012)27.58434（5%）At most 247.72837(0.0002)29.79707（5%）30.54871(0.0018)21.13162（5%）At most 317.17966(0.0276)15.49471（5%）13.53397(0.0650)14.26460（5%）At most 43.645691(0.0562)3.841466（5%）3.645691(0.0562)3.841466

40、（5%）注：跡統(tǒng)計(jì)量和最大特征值統(tǒng)計(jì)量兩列的第一行數(shù)字均為統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)值，第二行括號(hào)中數(shù)字為 P 一值。在處理長期均衡關(guān)系時(shí)，對(duì)于協(xié)整向量，最重要的是它可以揭示變量之間的關(guān)系。本文主要研究的是金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的實(shí)證關(guān)系，所以先將協(xié)整關(guān)系簡單的表達(dá)出來，初步說明變量之間的關(guān)系：8.262196+0.686047FIN-0.611066DEPTH+7.417449SA-5.870944TRt (4.00) (-0.67) (1.85) (-8.10) P LNRGDP 檢驗(yàn)值值 0.0009 0.5112 0.0825 0.0000 上述式子反映了經(jīng)濟(jì)增長與金融發(fā)展、金融深化、勞動(dòng)投入和對(duì)外開放度

41、之間存在著長期均衡關(guān)系。在式中，變量 FIN、SA 和 TR 的系數(shù)都通過了 t 檢驗(yàn)，表明金融發(fā)展、勞動(dòng)投入和對(duì)外開放程度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長有著穩(wěn)定的長期協(xié)整關(guān)系。而變量 DEPTH 的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程論文系數(shù)卻不顯著。從系數(shù)的絕對(duì)值來看，勞動(dòng)投入與經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)性最強(qiáng)；從系數(shù)的符號(hào)來看，存貸款余額、勞動(dòng)投入這兩個(gè)量與經(jīng)濟(jì)增長呈正相關(guān)，金融深化、對(duì)外開放程度與經(jīng)濟(jì)增長呈負(fù)相關(guān)。這個(gè)結(jié)果也表明了我省經(jīng)濟(jì)金融化程度較低，貨幣當(dāng)局調(diào)控貨幣供應(yīng)量主要還是依靠基礎(chǔ)貨幣的投放。為了解金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間具體的誰引起誰變化，或者哪一方會(huì)影響另一方的變化，需要進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)，針對(duì)各個(gè)變量的格蘭杰因果檢驗(yàn)匯總表5

42、-4所得結(jié)論如下所示：表5-4 格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果零假設(shè)觀測數(shù)F 值可能性FIN 不是 LNRGDP 的 Granger 原因2012.62060.00061LNRGDP 不是 FIN 的 Granger 原因203.724240.04862DEPTH 不是 LNRGDP 的 Granger 原因209.213010.00245LNRGDP 不是 DEPTH 的 Granger 原因203.574340.05377SA 不是 LNRGDP 的 Granger 原因203.336940.06326LNRGDP 不是 SA 的 Granger 原因203.505600.05635TR 不是 LNR

43、GDP 的 Granger 原因203.789080.04656LNRGDP 不是 TR 的 Granger 原因2011.08270.00111DEPTH 不是 FIN 的 Granger 原因200.350830.70973FIN 不是 DEPTH 的 Granger 原因201.388570.27972SA 不是 FIN 的 Granger 原因200.773010.47916FIN 不是 SA 的 Granger 原因209.384460.00227TR 不是 FIN 的 Granger 原因201.974630.17328FIN 不是 TR 的 Granger 原因202,04816

44、0.16352SA 不是 DEPTH 的 Granger 原因200.177720.83891DEPTH 不是 SA 的 Granger 原因204.232980.03487TR 不是 DEPTH 的 Granger 原因201.071700.36725DEPTH 不是 TR 的 Granger 原因201.818130.19633TR 不是 SA 的 Granger 原因201.385810.28037SA 不是 TR 的 Granger 原因202.663440.10237計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程論文注：采用信息準(zhǔn)則選擇的滯后期數(shù)為 2。綜上所述，可以得到下述長期因果關(guān)系：在 10%的顯著性水平上：

45、1、LNRGDP 與 FIN 的任何單項(xiàng)的 Granger 原因都不易拒絕，可以認(rèn)為雙方互為Granger 原因。同理可得其余三個(gè)變量同樣也在 10%的顯著性水平上與 LNRGDP 互為Granger 原因。2、FIN 和 SA 之間存在單向因果關(guān)系，即 FIN 是 SA 的 Granger 原因；3、DEPTH 和 SA 之間存在單向因果關(guān)系，即 DEPTH 是 SA 的 Granger 原因。由此可以得出，從 1990 年至 2011 年的這 21 年間，金融機(jī)構(gòu)存貸款余額、廣義貨幣供應(yīng)量、勞動(dòng)投入量及對(duì)外開放程度這些量的增加對(duì)我國經(jīng)濟(jì)增長都有著源源不斷地影響。同時(shí)，經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速增長也拉動(dòng)

46、著各個(gè)變量的擴(kuò)大。兩者之間是相互影響相互促進(jìn)的作用。而金融發(fā)展與金融深化有利于勞動(dòng)投入指標(biāo)的發(fā)展。金融發(fā)展提供了更多的就業(yè)崗位，拉動(dòng)了經(jīng)濟(jì)增長，使得勞動(dòng)力投入量需要擴(kuò)大。VaR 模型可以直接表示變量之間的關(guān)系。建立 VaR 模型先利用 AIC、BIC 最小準(zhǔn)則進(jìn)行定階，可得 1990-2011 樣本區(qū)間 VAR 模型的滯后項(xiàng)為 2。然后建立 VAR 模型，下面列出各個(gè)回歸方程。1.439090( 1)0.668260( 2)0.160040( 1)0.005439( 2)0.161353( 1)0.116336( 2)3.600456( 1)2.538840( 2)0.625477( 1)0.

47、066781( 2)1.813676LNRGDPLNRGDPLNRGDPFINFINDEPTHDEPTHSASATRTR該方程的判決系數(shù),經(jīng)過修正的判決系數(shù)20.999204R 20.998320R 3.722900( 1)0.856070( 2)0.257435( 1)1.505961( 2) 1.595164( 1)3.003108( 2)0.914055( 1)28.38623( 2) 9.465408( 1) 7.779331( 2)24.80130FINLNRGDPLNRGDPFINFINDEPTHDEPTHSASATRTR該方程的判決系數(shù),經(jīng)過修正的判決系數(shù)2 0.987282R

48、2 0.973152R 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程論文 0.496892( 1) 0.006650( 2)0.154285( 1)0.181340( 2) 1.306034( 1) 0.068731( 2)1.375474( 1)2.369268( 2) 1.514309( 1) 1.386132( 2)4.247203DEPTHLNRGDPLNRGDPFINFINDEPTHDEPTHSASATRTR該方程的判決系數(shù),經(jīng)過修正的判決系數(shù)2 0.961556R 20.918841R 0.118836( 1)0.066047( 2)0.031694( 1)+ 0.014471( 2) 0.151960( 1)

49、0.122528( 2) +0.159414( 1)0.270074( 2) 0.173347( 1) 0.181836( 2)0.424566SALNRGDPLNRGDPFINFINDEPTHDEPTHSASATRTR該方程的判決系數(shù),經(jīng)過修正的判決系數(shù)2 0.971492R 2 0.939816R 0.153091( 1) 0.146346( 2) 0.004666( 1) 0.000884( 2)0.099994( 1) 0.040949( 2)0.686478( 1) +0.958644( 2) 0.022950( 1) 0.506338( 2) 0.108565TRLNRGDPLNR

50、GDPFINFINDEPTHDEPTHSASATRTR 該方程的判決系數(shù),經(jīng)過修正的判決系數(shù)2 0.996001R 2 0.991558R 以上各判決系數(shù)（包括修正的判決系數(shù)）均比較高，這說明這些方程對(duì)于本文所研究的 FIN、DEPTH、SA、TR 和 LNRGDP 之間的時(shí)間序列數(shù)據(jù)擬合效果總體看來比較好。由于在上述的 VaR 模型的每一個(gè)方程式的右邊都不含有當(dāng)期變量，即不需要對(duì)解釋變量在預(yù)測期內(nèi)的取值做任何預(yù)測，可以利用現(xiàn)有的被解釋變量的數(shù)據(jù)對(duì)下一期的被解釋變量進(jìn)行預(yù)測。這些方程不僅有助于對(duì)未來的被解釋變量進(jìn)行相當(dāng)精確度的預(yù)測，而且也進(jìn)一步證明了我們前面所得到的建立在 VaR 模型之上的經(jīng)

51、濟(jì)增長指標(biāo) LNRGDP 與金融發(fā)展指標(biāo) FIN、金融深化指標(biāo) DEPTH、勞動(dòng)投入指標(biāo) SA、對(duì)外開放程度指標(biāo) TR 之間的格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)定性。4.34.3、應(yīng)函數(shù)結(jié)果分析、應(yīng)函數(shù)結(jié)果分析中國改革開放的時(shí)間不長，本文采用的樣本時(shí)間跨度只有21年，因此，上述實(shí)證分析可能存在小樣本問題。為此本文采用脈沖響應(yīng)函數(shù)進(jìn)一步考察金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長兩者之間在VAR原數(shù)據(jù)層面的相對(duì)關(guān)系以及它們各自與VAR中其他各變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，以檢驗(yàn)上述分析的可靠性。為了反映我國的金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間對(duì)任何一方的沖擊會(huì)給另一方當(dāng)前值和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程論文未來值所帶來的影響，我們可以使用脈沖響應(yīng)函數(shù)來刻畫這一動(dòng)態(tài)

52、的過程。在以下各圖中，橫軸表示沖擊作用的滯后期間數(shù)，縱軸表示受到影響的變量實(shí)線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，虛線表示響應(yīng)函數(shù)加減兩倍標(biāo)準(zhǔn)差的置信帶。圖 5-6 描述了經(jīng)濟(jì)增長變量對(duì)在前一期對(duì)金融發(fā)展上的一個(gè)沖擊所做出的反應(yīng)的時(shí)間路徑。圖 5-6 經(jīng)濟(jì)增長對(duì)金融發(fā)展上的一個(gè)沖擊所作出的反應(yīng) 圖5-6中，橫軸表示沖擊作用的滯后期長度（單位：年） ，縱軸表示經(jīng)濟(jì)增長率（LNRGDP） 。從圖中可得，當(dāng)本期給金融發(fā)展指標(biāo)（FIN）一個(gè)單位的沖擊后，經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo)(LNRGDP)在前4期內(nèi)逐漸增大，在第5期達(dá)到最高點(diǎn)，隨后從第6期后開始逐漸減小，在整個(gè)樣本區(qū)間(1990年一2011年)，經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo)對(duì)在金融發(fā)展指標(biāo)上

53、的一個(gè)沖擊的反應(yīng)呈穩(wěn)定狀態(tài)，符號(hào)始終是正。這說明，金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長有一個(gè)正的影響。圖5-7描述了金融發(fā)展變量對(duì)在前一期對(duì)經(jīng)濟(jì)增長上的一個(gè)沖擊所做出的反應(yīng)的時(shí)間路徑。圖 5-7 金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的一個(gè)沖擊所作出的反應(yīng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程論文圖5-7中，橫軸表示沖擊作用的滯后期長度（單位：年） ，縱軸表示金融發(fā)展（FIN） 。從圖中可得，當(dāng)本期給經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo)（LNRGDP）一個(gè)單位的沖擊后，金融發(fā)展指標(biāo)(FIN)從第2期開始逐漸增大，在第7期達(dá)到最高點(diǎn)，隨后從第8期后開始逐漸減小，在整個(gè)樣本區(qū)間(1990年一2011年)，金融發(fā)展指標(biāo)對(duì)在經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo)上的一個(gè)沖擊的反應(yīng)呈穩(wěn)定狀態(tài)，相對(duì)而言，金融發(fā)展對(duì)

54、經(jīng)濟(jì)增長沖擊的反應(yīng)比經(jīng)濟(jì)增長對(duì)金融發(fā)展沖擊的反應(yīng)大。4.64.6、方差分解結(jié)果分析、方差分解結(jié)果分析最后，再利用方差分解技術(shù)分析金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率。脈沖響應(yīng)函數(shù)是追蹤系統(tǒng)對(duì)一個(gè)變量的沖擊效果，相反，方差分解則是將系統(tǒng)的均方誤差分解成各變量沖擊所做的貢獻(xiàn)。結(jié)果如下圖 5-8 所示。 圖 5-8 方差分解結(jié)果由圖 5-8 的輸出結(jié)果可見，所選樣本區(qū)間數(shù)據(jù)一直到第 10 期，方差分析結(jié)果才開始基本穩(wěn)定。來自金融發(fā)展指標(biāo)（FIN）的影響一直是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的首要影響，將近占了LNRGDP 預(yù)測誤差的一半。從第 6 期開始金融發(fā)展指標(biāo)已經(jīng)趨于穩(wěn)定，也就是說在該階段，金融發(fā)展的沖擊對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的預(yù)測誤差影

55、響最大。4 4、 提提高高金金融融發(fā)發(fā)展展與與 經(jīng)濟(jì)經(jīng)濟(jì)增增長長的的對(duì)對(duì)策策 身處當(dāng)代社會(huì)，只有著力構(gòu)建金融體系，大力發(fā)展各類金融機(jī)構(gòu)，積極拓寬融資渠道，不斷創(chuàng)新金融產(chǎn)品，全面促進(jìn)直接融資和間接融資。要加快形成新經(jīng)濟(jì)力量，科學(xué)規(guī)劃金融業(yè)布局，鼓勵(lì)銀行業(yè)做大做強(qiáng)，支持證券、保險(xiǎn)、擔(dān)保等非銀行金融機(jī)構(gòu)發(fā)展，不斷壯大現(xiàn)代金融產(chǎn)業(yè)。要著力營造新環(huán)境優(yōu)勢，政府、監(jiān)管部門和金融機(jī)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程論文構(gòu)要準(zhǔn)確研判形勢，合力加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)控制，做到在服務(wù)中體現(xiàn)管理、在管理中加強(qiáng)服務(wù)，推動(dòng)金融生態(tài)環(huán)境不斷優(yōu)化，促進(jìn)我市經(jīng)濟(jì)金融共同繁榮發(fā)展。一是啟動(dòng)投資。在外需疲軟、消費(fèi)難以快速增長的情況下，為了避免因經(jīng)濟(jì)大幅下滑造成大量失業(yè)，啟動(dòng)投資成為沒有選擇的選擇。我國民間有大量的閑散資金，一旦撬動(dòng)，可以形成強(qiáng)大的投資力量，迅速穩(wěn)住經(jīng)濟(jì)下滑的勢頭。一種方法是向民間資本開放相關(guān)行業(yè)。目前，大量賺錢的行業(yè)被央企、國企壟斷，民間資本根本無法進(jìn)入。如果能把鐵路、軍工、金融、石油、供水、供電等等行業(yè)向民間資本全面放開，勢必吸引民間投資涌入。也可以通過為民間投資主體創(chuàng)造良好的融資環(huán)境，微調(diào)貨幣政策，為民間資本創(chuàng)造公平的競爭環(huán)境和社會(huì)環(huán)境，采取各種政策，引導(dǎo)民間資本投入戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、文化業(yè)等領(lǐng)域。二是擴(kuò)大勞動(dòng)投入量，即增加就業(yè)崗位。由實(shí)證分析可得，勞動(dòng)投入與經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)性最強(qiáng)，勞動(dòng)投入量的多少直接影響著經(jīng)濟(jì)發(fā)展程