安徽省金融結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)關(guān)系的實(shí)證分析

1、安徽省金融結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)關(guān)系的實(shí)證分析論文摘要：本文從安徽產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和金融結(jié)構(gòu)關(guān)系的分析入手，針對(duì)二者之間的互動(dòng)關(guān)系，建立向量自回歸VAR模型，通過脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解技術(shù)得出：在產(chǎn)業(yè)開展過程中，直接金融和間接金融共同成為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換的實(shí)現(xiàn)機(jī)制，二者在促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)方面發(fā)揮著重要作用；而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化進(jìn)程的加快是安徽資本市場(chǎng)不斷完善的較大推動(dòng)力。這為安徽省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和金融體制改革提供了一些可以借鑒的依據(jù)。論文關(guān)鍵詞：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),金融結(jié)構(gòu),模型,脈沖響應(yīng)函數(shù),方差分解1.前言20世紀(jì)70年代美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家麥金農(nóng)和肖首開探討金融開展問題之先河，指出了金融開展與經(jīng)濟(jì)開展的關(guān)系。所謂金融開展就是一

2、國的金融體系要依據(jù)經(jīng)濟(jì)開展的不同階段做出適應(yīng)性調(diào)整，以利于經(jīng)濟(jì)開展的可持續(xù)性。改革開放20多年來，我國的GDP以每10%左右的速度遞增。我國經(jīng)濟(jì)開展的成果令世人矚目。與此同時(shí)，我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生了很大變化，有些行業(yè)甚至已經(jīng)跨入了世界先進(jìn)行列，這些開展成果與我國金融系統(tǒng)的支持是分不開。在全國經(jīng)濟(jì)取得較大開展的浪潮中，安徽省的經(jīng)濟(jì)也發(fā)生了較大的變化：改革開放后，隨著各項(xiàng)改革的逐步深入和對(duì)外開放的不斷擴(kuò)大，安徽省經(jīng)濟(jì)開展成績(jī)顯著。從總量看，1978年，全省生產(chǎn)總值僅為113.96億元，2021年到達(dá)10062.82億元，31年間增長(zhǎng)了近90倍；從經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)看，1978年，全省三大產(chǎn)業(yè)比重為2.73：2.

3、06：1，2021年為0.43：1.25：1，二三產(chǎn)業(yè)比重不斷上升；從人民生活看，總體上實(shí)現(xiàn)了由溫飽到小康的跨越。同時(shí)，金融業(yè)也有一定的開展。對(duì)安徽省而言，金融業(yè)的深入穩(wěn)健開展已經(jīng)成為安徽省經(jīng)濟(jì)開展的重要依托。但是，縱觀我國各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)開展，存在嚴(yán)重的不平衡，區(qū)域之間的差距不斷增大。2.實(shí)證研究2.1數(shù)據(jù)來源與變量的選取目前,在金融結(jié)構(gòu)的實(shí)證研究中還沒有被廣泛接受的代表性統(tǒng)計(jì)量，只能按照不同的研究對(duì)象和研究角度找到最合理的表述方式。當(dāng)然，本文按照兩分法;的思路，也就是金融中介體以銀行系統(tǒng)為代表，金融市場(chǎng)以股票市場(chǎng)為代表。變量的選取上使用第二、第三產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值與比率的對(duì)數(shù)值以下用符號(hào)表示來反映安

4、徽產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的水平，采用安徽省地方銀行的貸款總額與名義比率的對(duì)數(shù)值(以下用符號(hào)表示)來代表銀行體系的開展，采用股票市場(chǎng)的籌資額與比率的對(duì)數(shù)值(以下用符號(hào)表示)來代表股票市場(chǎng)的開展。三變量VAR模型，由數(shù)據(jù)本身來確定模型的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)，這是在現(xiàn)有的相關(guān)經(jīng)濟(jì)理論指導(dǎo)的情況下，研究產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的一種可靠的技術(shù)手段。本文所使用的數(shù)據(jù)為1993-2021的年度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于安徽統(tǒng)計(jì)年鑒;、安徽金融年鑒;數(shù)據(jù)見附錄。2.2研究方法1980年，希姆斯提出了向量自回歸模型VAR模型，該模型通常用于相關(guān)時(shí)間序列系統(tǒng)的預(yù)測(cè)和隨機(jī)擾動(dòng)對(duì)變量系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響分析，模型避開了結(jié)構(gòu)建模方法中需要對(duì)系統(tǒng)中每個(gè)內(nèi)生變量關(guān)于所

5、有內(nèi)生變量滯后值函數(shù)的建模問題，即把模型中的所有變量全部作為內(nèi)生變量來處理，因此減少由于主觀判斷有誤而增加的不確定性。這些內(nèi)生變量共同組成一個(gè)封閉系統(tǒng)，然后運(yùn)用最小二乘OLS或最大似然(MaximumLikelihood)等多種方法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。假設(shè)存在著一個(gè)N1階的時(shí)間序列向量，它是一個(gè)列向量：,那么k階的VAR模型表達(dá)式為：其中，是維內(nèi)生變量向量，為隨機(jī)誤差列向量，0，是NN階的方差-協(xié)方差矩陣，為該模型的參數(shù)矩陣。在實(shí)際應(yīng)用中，通常希望滯后期k足夠大，以減少模型參數(shù)估計(jì)的誤差，從而能夠完整的反映所構(gòu)造模型的動(dòng)態(tài)特征；但如果滯后期過長(zhǎng)，那么又會(huì)影響到模型的自由度的減少，直接影響到模型參數(shù)估

6、計(jì)的有效性。所以，在決定滯后期k時(shí)，要保證滯后期的適當(dāng)性。一般根據(jù)AIC和SC信息量取之最小的原那么或LR統(tǒng)計(jì)量法確定模型的滯后階數(shù)。但由于VAR模型的參數(shù)估計(jì)量只具有一致性，單個(gè)參數(shù)估計(jì)值的經(jīng)濟(jì)意義并不明確，因此要對(duì)VAR模型作出具體的結(jié)論，必須借助脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解。脈沖響應(yīng)函數(shù)可以描述一個(gè)內(nèi)生變量對(duì)誤差的反響，刻畫的是在擾動(dòng)項(xiàng)加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊對(duì)內(nèi)生變量的當(dāng)期值和未來值所能帶來的影響，由于VAR模型中所有的變量都與其他的變量相關(guān)，因此，任何一個(gè)變量的沖擊不僅影響到自己的變化，而且會(huì)對(duì)其他向量中所有的變量產(chǎn)生影響。方差分解的主要思想是將系統(tǒng)中每個(gè)內(nèi)生變量共個(gè)的波動(dòng)步預(yù)測(cè)均方誤差按其

7、成因分解為與各方程信息相關(guān)聯(lián)的各組成局部，從而了解各信息對(duì)模型內(nèi)生變量的相對(duì)重要性。方差分解不僅是樣本期間以外的因果關(guān)系檢驗(yàn)，而且可以將每個(gè)變量的單位增量分解為一定比例的自身原因和其他變量的奉獻(xiàn)。2.3VAR模型的建立與參數(shù)估計(jì)由于本文研究數(shù)據(jù)的期限限制，根據(jù)AIC和SC信息量取之最小的原那么確定的最優(yōu)滯后步長(zhǎng)為一階。要注意的是，由于沖擊對(duì)變量的沖擊順序非常敏感，根據(jù)Smis(1980)和Zhou(1996)提出的沖擊順序，應(yīng)該先是不易受影響的變量，后是與之相關(guān)的內(nèi)生變量，最后是其他內(nèi)生變量，故在此原那么根底上，確定本文的沖擊順序是、。建立的、三變量的VAR模型，參數(shù)估計(jì)及檢驗(yàn)結(jié)果見表1至表3

8、：從表1中的統(tǒng)計(jì)量值可以看出，每個(gè)方程都僅有約三分之一的滯后項(xiàng)經(jīng)檢驗(yàn)是顯著的。而表2中三個(gè)方程的檢驗(yàn)結(jié)果說明，第一個(gè)方程的擬合效果較好，但第三個(gè)方程的值和F統(tǒng)計(jì)量值都較低，這說明、和量的上一期變化對(duì)本期的總影響是不顯著的，的變化主要由模型之外的其他變量來決定。然而，在建立VAR模型時(shí)一般不根據(jù)檢驗(yàn)的顯著與否來進(jìn)行變量的篩選，而是保存各個(gè)滯后變量。表1VAR模型參數(shù)估計(jì)值 變量 LCY LBY LMC LCY(-1) 0.849461 0.57362 -38.70666 (-0.11133) (-0.51281) (-22.271) LBY(-1) 0.09322 0.521322 43.275

9、4 (-0.08158) (-0.37576) (-16.3189) LMC(-1) 0.000476 -0.000881 -0.417568 (-0.00129) (-0.00596) (-0.25881) C 0.001087 0.048015 -8.002995 (-0.0187) (-0.08612) (-3.74023) 注：表中參數(shù)估計(jì)值下面的第一個(gè)括號(hào)內(nèi)的數(shù)字是估計(jì)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差，第二個(gè)括號(hào)內(nèi)的數(shù)字是t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值。表2VAR模型整體檢驗(yàn)結(jié)果 行列式剩余方差 3.47E-06 行列式剩余方差 1.26E-06 似然函數(shù)的對(duì)數(shù) 35.47107 赤池信息準(zhǔn)那么 -3.353011 施瓦

10、茲準(zhǔn)那么 -2.805247 3.4脈沖響應(yīng)分析為了更加清楚地了解、這三個(gè)變量的動(dòng)態(tài)特征，運(yùn)用三者的VAR模型，對(duì)其進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析，即計(jì)算一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的、沖擊分別對(duì)、和的影響。由此得到脈沖響應(yīng)表表4至表6。表4LCY的脈沖響應(yīng)表 LCY LBY LMC 1 0.013365 0 0 2 0.013614 0.005601 0.001192 3 0.013956 0.008371 0.000309 4 0.013613 0.008688 0.000446 5 0.013304 0.008749 0.000338 6 0.012929 0.008554 0.000346 7 0.01257 0

11、.008343 0.000325 8 0.012212 0.008111 0.000318 9 0.011865 0.007883 0.000308 10 0.011527 0.007659 0.0003 表5LMC的脈沖響應(yīng)表 LCY LBY LMC 1 -0.3857 0.858321 2.502372 2 0.778516 2.051813 -1.04491 3 0.086021 0.150236 0.294826 4 0.221195 0.31208 -0.11539 5 0.139512 0.0998 0.037645 6 0.151878 0.118738 -0.00985 7 0

12、.139058 0.092848 0.007562 8 0.137029 0.092983 0.001988 9 0.132167 0.087837 0.003891 10 0.12863 0.085683 0.003162 表6LBY的脈沖響應(yīng)表 LCY LBY LMC 1 0.026222 0.055695 0 2 0.021676 0.028279 -0.0022 3 0.018424 0.016148 0.000455 4 0.017534 0.013088 0.000155 5 0.016755 0.011532 0.000438 6 0.016243 0.010942 0.0003

13、89 7 0.015751 0.010507 0.00041 8 0.015299 0.010181 0.000394 9 0.01486 0.009878 0.000386 10 0.014436 0.009595 0.000375 由表4-表6可知，受到自身的脈沖響應(yīng)要強(qiáng)于和對(duì)它的脈沖響應(yīng)。對(duì)對(duì)自身的沖擊皆具有顯著、穩(wěn)定的正向響應(yīng)；受其自身的單位沖擊具有正向和負(fù)向兩種響應(yīng)，在第一期正向最為顯著，隨后在第2期響應(yīng)為負(fù)，其后穩(wěn)定在0.003左右。對(duì)長(zhǎng)期穩(wěn)定于0.12，而對(duì)于自身的脈沖響應(yīng)長(zhǎng)期趨于0.08；對(duì)一直保持下降趨勢(shì)，穩(wěn)定于0.014。時(shí)滯為2期。3.5方差分解分析為了進(jìn)一步考察三個(gè)變量

14、彼此的波動(dòng)性，利用方差分解技術(shù)對(duì)、和各變量的預(yù)測(cè)均方誤差進(jìn)行分解，并計(jì)算出每個(gè)變量沖擊的相對(duì)重要性，方差分解的結(jié)果見表7至表9。表7LCY的方差分解表 時(shí)期 標(biāo)準(zhǔn)差 LCY LBY LMC 1 0.013365 100 0 0 2 0.019918 91.73534 7.906546 0.358112 3 0.025723 84.43928 15.33153 0.229191 4 0.030375 80.63893 19.17518 0.185886 5 0.034297 78.2972 21.54728 0.15552 6 0.03764 76.8074 23.05503 0.137572

15、7 0.040552 75.7796 24.09544 0.124964 8 0.043122 75.037 24.84704 0.115963 9 0.045415 74.47648 25.41437 0.109149 10 0.047478 74.03979 25.85636 0.103849 從表7可以看出，的波動(dòng)主要受自身沖擊的影響，盡管這種影響呈明顯的下降趨勢(shì)，但仍然占74%左右。和的信息對(duì)預(yù)測(cè)方差奉獻(xiàn)均在第2步預(yù)測(cè)時(shí)才開始顯現(xiàn)，的沖擊對(duì)的影響非常??；而的沖擊對(duì)的影響那么呈上升趨勢(shì)，長(zhǎng)期穩(wěn)定于25%左右。說明直接融資方式長(zhǎng)期對(duì)安徽產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的影響是顯著的。表8LMC的方差分解表 時(shí)

16、期 標(biāo)準(zhǔn)差 LCY LBY LMC 1 2.673452 2.081406 10.30753 87.61107 2 3.613199 5.781999 37.89026 56.32774 3 3.629339 5.786864 37.72537 56.48777 4 3.651265 6.08457 38.00418 55.91125 5 3.655486 6.216184 37.991 55.79281 6 3.660579 6.37104 37.99057 55.63839 7 3.664404 6.501756 37.97551 55.52273 8 3.668144 6.628054

17、37.96236 55.40958 9 3.671578 6.745246 37.94863 55.30612 10 3.674831 6.855831 37.93584 55.20833 從表8可知，的波動(dòng)主要受自身沖擊的影響，盡管這種影響呈明顯的下降趨勢(shì)，但仍然占55%左右。的沖擊對(duì)的預(yù)測(cè)方差奉獻(xiàn)一直處于37%左右。而的信息對(duì)的影響那么處于緩慢增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，長(zhǎng)期趨于6%左右。說明從長(zhǎng)期來看，安徽產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平和間接融資方式對(duì)直接融資的影響不容無視。表9LBY的方差分解表 時(shí)期 標(biāo)準(zhǔn)差 LCY LBY LMC 1 0.061559 18.1446 81.8554 0 2 0.071161 22.8

18、5662 77.0475 0.095883 3 0.075262 26.42629 73.48434 0.089376 4 0.078378 29.37148 70.54572 0.082802 5 0.080975 31.7988 68.1207 0.080503 6 0.083311 33.84211 66.07965 0.078234 7 0.085437 35.57805 64.34525 0.076693 8 0.087392 37.06875 62.85592 0.075331 9 0.089196 38.36008 61.56573 0.074188 10 0.090865 39

19、.48767 60.43914 0.073187 表9說明，的波動(dòng)主要受自身沖擊的影響，盡管這種影響呈明顯的下降趨勢(shì)，但仍然占60%左右。的沖擊對(duì)的影響很??；而的沖擊對(duì)的影響那么呈上升趨勢(shì)，長(zhǎng)期穩(wěn)定于39%左右,說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平間接籌資方式的影響是顯著的。4.結(jié)論與對(duì)策通過以上實(shí)證分析，可以得出以下根本結(jié)論及相應(yīng)對(duì)策：不管長(zhǎng)期還是短期，信貸市場(chǎng)和股票市場(chǎng)對(duì)安徽產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化均有正向影響，但兩者的影響力度有所不同。安徽信貸市場(chǎng)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響長(zhǎng)短期均較為顯著，且作用時(shí)滯為1期；而安徽股票市場(chǎng)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響那么相當(dāng)微弱，作用時(shí)滯為1期，其整體作用效果不及信貸市場(chǎng)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響的二分之一。說明，在當(dāng)前的安徽產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化進(jìn)程中，直接融資方式仍不能取代間接融資的主體地位，金融機(jī)構(gòu)的貸款仍是企業(yè)籌集資金的重要來源；此外，由于目前安徽股票市場(chǎng)的運(yùn)作還不太標(biāo)準(zhǔn)、結(jié)構(gòu)也不太合理、募集資金使用效率欠佳、政策性風(fēng)險(xiǎn)突出等問題的存在，影響了股票市場(chǎng)直接籌資方式對(duì)安徽產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化開展的效用發(fā)揮。同時(shí)，安徽產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的推進(jìn)對(duì)信貸市場(chǎng)和股票市場(chǎng)長(zhǎng)期均有顯著的正向影響，而且此影響要大于安徽金融結(jié)構(gòu)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響程度。盡管安徽產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)信貸市場(chǎng)的影響短期波動(dòng)大，發(fā)揮作用的時(shí)滯長(zhǎng)，但卻大于其對(duì)股票市場(chǎng)的影響。換言之，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化進(jìn)程的加快確實(shí)是安徽資本市場(chǎng)不斷完善