金融生態(tài)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的動(dòng)態(tài)關(guān)系研究-以義烏市為例

1、金融生態(tài)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的動(dòng)態(tài)關(guān)系研究以義烏市為例論文摘要：本文選取適當(dāng)指標(biāo)，運(yùn)用線性回歸模型、協(xié)整檢驗(yàn)和脈沖響應(yīng)函數(shù)等計(jì)量方法，對(duì)1998-2021年義烏市金融生態(tài)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)增長的動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行了研究。結(jié)果顯示，金融生態(tài)的開展要與區(qū)域經(jīng)濟(jì)開展的規(guī)模保持一致，才會(huì)更好的促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。論文關(guān)鍵詞：金融生態(tài)環(huán)境,經(jīng)濟(jì)增長,協(xié)整檢驗(yàn),脈沖響應(yīng)函數(shù)一、引言良好的金融生態(tài)環(huán)境，有助于保持金融生態(tài)的動(dòng)態(tài)平衡和結(jié)構(gòu)優(yōu)化，并且關(guān)系到一國或地區(qū)金融體系的平穩(wěn)運(yùn)行和持續(xù)開展。近年來，義烏市依托于建立國際小商品城的優(yōu)勢，大力開展金融業(yè)，這使得其金融生態(tài)環(huán)境得到了很大改善，資金的流動(dòng)性、平安性和效益性有所增強(qiáng)，資金的吸納

2、能力也在增強(qiáng)。在當(dāng)前金融危機(jī)形勢下，義烏市的金融業(yè)務(wù)量仍能位列浙江省縣市第一位，已成為浙江省乃至全國金融業(yè)務(wù)增長最快的縣市之一。從2021年中國社科院研究報(bào)告中公布的國內(nèi)金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)結(jié)果來看，義烏所屬的金華市位列第十三位。優(yōu)良的金融生態(tài)環(huán)境作為區(qū)域金融開展的一種特有現(xiàn)象，與地區(qū)經(jīng)濟(jì)根底、金融開展、政府治理和制度文化有很大的相關(guān)性。但同時(shí)要注意到，義烏市的金融生態(tài)環(huán)境改善，還遠(yuǎn)未到達(dá)自我調(diào)節(jié)、自我優(yōu)化的良性開展?fàn)顟B(tài)，特別是與上海、杭州等大城市相比還有差距。金融生態(tài)環(huán)境的改善帶來了經(jīng)濟(jì)開展的契機(jī)，但其不完善之處又制約著經(jīng)濟(jì)開展，因而如何同時(shí)帶動(dòng)金融生態(tài)環(huán)境開展和經(jīng)濟(jì)的增長，對(duì)于受金融危機(jī)影響較

3、大的義烏市是一個(gè)重大的考驗(yàn)。二、本文的研究方法及設(shè)想本文采用了數(shù)量分析的方法對(duì)義烏市金融生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)增長做出實(shí)證分析，以檢驗(yàn)金融開展與經(jīng)濟(jì)增長的動(dòng)態(tài)關(guān)系。主要利用19982021年義烏市地區(qū)生產(chǎn)總值，第三產(chǎn)業(yè)等占地區(qū)生產(chǎn)總值比重，銀行存貸款數(shù)據(jù)等，利用回歸分析和VAR模型實(shí)證檢驗(yàn)義烏市金融生態(tài)環(huán)境開展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的作用。金融生態(tài)理論為我們研究金融與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長提供了新的視角，本文嘗試從這一角度出發(fā)來系統(tǒng)考察金融與經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系。根據(jù)金融生態(tài)的特征，運(yùn)用VAR模型來研究金融生態(tài)系統(tǒng)與經(jīng)濟(jì)增長之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。根本思想是：首先，利用OLS建立線性回歸方程。其次，利用ADF檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)變量的單位根是否同階

4、，假設(shè)同階，可進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，協(xié)整檢驗(yàn)平穩(wěn)，那么它們之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，這種均衡是統(tǒng)計(jì)學(xué)上的一種動(dòng)態(tài)均衡。目前關(guān)于協(xié)整關(guān)系的檢驗(yàn)估計(jì)，常用EG(EngleGranger)兩步法和Johansen跡統(tǒng)計(jì)量法，本文使用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)。并使用脈沖響應(yīng)函數(shù)得到各變量的結(jié)構(gòu)沖擊引起GDP波動(dòng)的響應(yīng)函數(shù)，進(jìn)而得到金融生態(tài)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，從而為金融開展政策提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。如果金融生態(tài)確實(shí)促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長，那么，改善金融生態(tài)對(duì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)增長具有重大的意義。三、模型設(shè)計(jì)式中表示金融相關(guān)比率，D表示全部金融機(jī)構(gòu)的存款余額，L表示全部金融機(jī)構(gòu)的貸款余額，GDP為地區(qū)生產(chǎn)總值。EFF-存貸

5、比(貸款/存款)，代表金融生態(tài)效率，這里選用金融機(jī)構(gòu)的貸款余額與金融機(jī)構(gòu)的存款余額之比來反映金融生態(tài)系統(tǒng)配置資金資源的效率。DEP-金融存貸差存款-貸款，這一指標(biāo)反映了金融存款與貸款的差額。(2)被解釋變量本文對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的含義界定為國民經(jīng)濟(jì)的增長，在經(jīng)濟(jì)增長的指標(biāo)選取方面，選擇義烏市生產(chǎn)總值(GDP)作為衡量經(jīng)濟(jì)增長的變量。2.選取的模型我們將要估計(jì)的根本回歸模型如下：(2)其中是因變量，反映地區(qū)生產(chǎn)總值，即經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo)；是一組向量，代表要考察的影響地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境的一組變量；是誤差項(xiàng)。最小二乘法主要作為一個(gè)比照的結(jié)果，檢驗(yàn)后面的VAR模型脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解的結(jié)果。對(duì)lnGDP，lnIDU

6、，lnFIR，lnEFF和lnDEP做線性回歸得到以下結(jié)果：表1 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. lnIDU 0.031578 0.142969 0.220876 0.8315 lnFIR -1.030719 0.095630 -10.77820 0.0000 lnEFF 1.932979 0.158763 12.17522 0.0000 lnDEP 1.001498 0.045841 21.84721 0.0000 C 11.64389 0.692381 16.81717 0.0000 R-squared 0.999125

7、Mean dependent var 23.83398 Adjusted R-squared 0.998626 S.D. dependent var 0.609459 S.E. of regression 0.022594 Akaike info criterion -4.447932 Sum squared resid 0.003573 Schwarz criterion -4.245888 Log likelihood 31.68759 Hannan-Quinn criter. -4.522736 F-statistic 1999.205 Durbin-Watson stat 1.2361

8、94 Prob(F-statistic) 0.000000 除了lnIDU之外的各解釋變量的系數(shù)和常數(shù)項(xiàng)均通過了T檢驗(yàn)，下文將舍去對(duì)模型并不顯著的這個(gè)指標(biāo)并進(jìn)行修正后的OLS回歸，得到如下結(jié)果：表2 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. lnFIR -1.039098 0.082400 -12.61046 0.0000 lnEFF 1.937205 0.147940 13.09453 0.0000 lnDEP 1.008017 0.032926 30.61465 0.0000 C 11.53776 0.467942 24.65639

9、 0.0000 R-squared 0.999119 Mean dependent var 23.83398 Adjusted R-squared 0.998789 S.D. dependent var 0.609459 S.E. of regression 0.021208 Akaike info criterion -4.607654 Sum squared resid 0.003598 Schwarz criterion -4.446018 Log likelihood 31.64592 Hannan-Quinn criter. -4.667497 F-statistic 3025.30

10、4 Durbin-Watson stat 1.174509 Prob(F-statistic) 0.000000 可以看到，各解釋變量的系數(shù)和常數(shù)項(xiàng)均通過了T檢驗(yàn)；方程通過了F檢驗(yàn)，置信水平為1%，說明方程總體顯著；擬合優(yōu)度大于0.926，說明方程擬合程度較高。得到如下方程：lnGDP=-1.039098*lnFIR+1.937205*lnEFF+1.008017*lnDEP+11.537769其中：擬合優(yōu)度=0.999119，F(xiàn)檢驗(yàn)=3025.304，置信水平為1%，說明方程線性擬合優(yōu)良。3.變量的單位根檢驗(yàn)很多時(shí)間序列具有非平穩(wěn)性的特征，如果事先不考慮時(shí)間序列的平穩(wěn)性而直接對(duì)非平穩(wěn)性數(shù)據(jù)進(jìn)

11、行線性回歸，很可能會(huì)出現(xiàn)虛假回歸，即變量之間實(shí)際上并不存在任何線性關(guān)系，但相關(guān)的檢驗(yàn)又很顯著，從而導(dǎo)致這種回歸模型的結(jié)果毫無意義。因此，為了保證估計(jì)結(jié)果的可靠性，還需對(duì)模型描述的義烏市經(jīng)濟(jì)增長與金融生態(tài)的關(guān)系進(jìn)行協(xié)整分析。按照協(xié)整的定義，金融生態(tài)與經(jīng)濟(jì)增長間存在協(xié)整關(guān)系，那么二者必須是同階單整的，因此，協(xié)整分析的第一步就是考察每個(gè)變量的單整階數(shù)。運(yùn)用增廣迪基一福勒(ADF)檢驗(yàn)對(duì)樣本中的每個(gè)變量進(jìn)行水平層面和一階差分層面上的單位根測試，模型檢驗(yàn)結(jié)果如下：表3ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果 變量 統(tǒng)計(jì)量值 1%臨界值 5%臨界值 10%臨界值 結(jié)論 lnGDP -0.070147 -4.200056 -3

12、.175352 -2.728985 非平穩(wěn) lnIDU -0.828308 -4.200056 -3.175352 -2.728985 非平穩(wěn) lnFIR -1.610185 -4.200056 -3.175352 -2.728985 非平穩(wěn) lnEFF -0.652716 -4.200056 -3.175352 -2.728985 非平穩(wěn) lnDEP -1.683139 -4.420595 -3.259808 -2.771129 非平穩(wěn) lnGDP -3.267230 -4.297073 -3.212696 -2.747676 平穩(wěn) lnIDU -6.337580 -4.297073 -3.

13、212696 -2.747676 平穩(wěn) lnFIR -4.070072 -4.297073 -3.212696 -2.747676 平穩(wěn) lnEFF -3.908529 -4.420595 3.259808 -2.771129 平穩(wěn) lnDEP -3.262912 -4.420595 3.259808 -2.771129 平穩(wěn) 4.變量的VAR滯后度估計(jì)VAR估計(jì)用以確定協(xié)整分析的滯后期長度。在選擇滯后期時(shí)，一方面，我們希望滯后期足夠長，以便能完整反響所構(gòu)造模型的動(dòng)態(tài)特征。但另一方面，滯后期越長，需要估計(jì)的參數(shù)也就越多，模型的自由度就減少。所以，在進(jìn)行選擇時(shí)，需要綜合考慮，本文采用信息標(biāo)準(zhǔn)方法

14、來確定最適當(dāng)?shù)臏笃陂L度。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，Akaike信息標(biāo)準(zhǔn)(AIC)、HannanQulnn(HQ)信息準(zhǔn)那么、Schwarz數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)(SC)和最后預(yù)測誤差(FPE)均說明1個(gè)滯后期。因此我們使用1個(gè)滯后期來運(yùn)行Johansen協(xié)整檢驗(yàn)。VAR滯后期選擇結(jié)果如下表：表4報(bào)告VAR滯后期選擇結(jié)果 Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 33.97664 NA 5.06e-08 -5.450298 -5.305609 -5.541504 1 86.90252 57.73733* 8.16e-11* -12.16410* -11.44065* -12.62021* 注：*說明由信息準(zhǔn)那

15、么選擇的滯后期內(nèi)生變量：lnGDP，lnFIR，lnIDU，lnEFF，lnDEP5.協(xié)整檢驗(yàn)確定了各序列對(duì)都是I(1)過程兩個(gè)時(shí)間序列，只有它們同階單整時(shí)，才可能存在協(xié)整關(guān)系，各時(shí)間序列對(duì)的檢驗(yàn)結(jié)果才滿足協(xié)整的前提條件。協(xié)整檢驗(yàn)從分析時(shí)間序列的非平穩(wěn)性入手，探求非平穩(wěn)變量間蘊(yùn)含的長期均衡關(guān)系。從經(jīng)濟(jì)意義上看，這種協(xié)整關(guān)系的存在便可以通過其它變量的變化來影響另一變量的變化。本文使用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)法進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，將lnGDP，lnIDU，lnFIR，lnEFF和lnDEP變量數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整分析。在對(duì)滯后期進(jìn)行選擇時(shí)，本文選用的滯后期為1期。結(jié)果顯示，在5%的顯著性水平下，None統(tǒng)計(jì)指標(biāo)

16、中原假設(shè)被拒絕，因此經(jīng)濟(jì)增長變量與金融生態(tài)環(huán)境變量具有一個(gè)協(xié)整關(guān)系，這說明義烏的GDP與金融生態(tài)的四個(gè)變量之間分別存在長期均衡關(guān)系。通過協(xié)整檢驗(yàn)，我們得出結(jié)論，在19982021年的這段時(shí)期內(nèi)，義烏市國內(nèi)生產(chǎn)總值與第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP之比、金融相關(guān)率、金融效率以及金融存貸款差之間存在著長期的均衡關(guān)系。6.脈沖響應(yīng)函數(shù)在實(shí)際應(yīng)用中，由于模型是一種非理論性的模型，它無需對(duì)變量做任何先驗(yàn)性約束，因而在分析模型時(shí)，往往不分析一個(gè)變量的變化對(duì)另一個(gè)變量的影響如何，而是分析當(dāng)一個(gè)誤差項(xiàng)發(fā)生變化，或者說模型受到某種沖擊時(shí)對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響，這種分析稱為脈沖響應(yīng)函數(shù)方法。通過以上分析，我們得知金融生態(tài)環(huán)境與區(qū)域

17、經(jīng)濟(jì)增長之間存在著協(xié)整關(guān)系，即長期均衡關(guān)系。為了更進(jìn)一步反映金融生態(tài)在不同時(shí)期與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系，我們基于模型得到不同時(shí)期金融生態(tài)環(huán)境各要素的結(jié)構(gòu)沖擊引起的GDP波動(dòng)的響應(yīng)函數(shù)。在軟件Eviews6.0中對(duì)載入的數(shù)據(jù)分別建立模型，得到前述各變量對(duì)LnGDP的脈沖響應(yīng)函數(shù)如下：圖1lnIDU的結(jié)構(gòu)沖擊引起lnGDP波動(dòng)的響應(yīng)函數(shù)從第三產(chǎn)業(yè)占比對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的脈沖響應(yīng)圖中可以發(fā)現(xiàn)，在前期變化中，第三產(chǎn)業(yè)占比對(duì)經(jīng)濟(jì)增長沖擊的波動(dòng)較大，在第四期左右開始減弱并逐漸趨于0.02。從總體看，除了前期，其余都為正向沖擊，因此影響在中長期為正效應(yīng)，通過計(jì)算得到第三產(chǎn)業(yè)占比對(duì)經(jīng)濟(jì)增長率波動(dòng)的累計(jì)影響為0.1。圖2l

18、nFIR的結(jié)構(gòu)沖擊引起lnGDP波動(dòng)的響應(yīng)函數(shù)從模型分析結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)，在第五期之前，金融相關(guān)率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長沖擊有波動(dòng)，在第五期左右開始逐漸趨于-0.01。從總體看，除了小波動(dòng)，根本都為負(fù)向沖擊，通過計(jì)算得到金融相關(guān)率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長率波動(dòng)的累計(jì)影響為-0.15。圖3lnEFF的結(jié)構(gòu)沖擊引起lnGDP波動(dòng)的響應(yīng)函數(shù)模型分析結(jié)果顯示，在中長期金融相關(guān)率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長沖擊的波動(dòng)比擬平緩。從總體看，都為正向沖擊，通過計(jì)算得到金融效率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長率波動(dòng)的累計(jì)影響為0.055。圖4lnDEP的結(jié)構(gòu)沖擊引起lnGDP波動(dòng)的響應(yīng)函數(shù)從金融存貸款差對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的脈沖響應(yīng)圖中可以發(fā)現(xiàn)，在前期變化中，金融存貸款差對(duì)經(jīng)濟(jì)增長沖擊的

19、波動(dòng)較大，在第七期左右開始減弱并逐漸趨于0.02。從總體看，影響在中長期為正效應(yīng)，通過計(jì)算得到第三產(chǎn)業(yè)占比對(duì)經(jīng)濟(jì)增長率波動(dòng)的累計(jì)影響為0.3。7.方差分解脈沖響應(yīng)函數(shù)描述的是模型中的一個(gè)內(nèi)生變量的沖擊給其他內(nèi)生變量所帶來的影響。而方差分解是通過分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化通常用方差來衡量的奉獻(xiàn)度，進(jìn)一步評(píng)價(jià)不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。因此，方差分解給出對(duì)VAR模型中的變量產(chǎn)生影響的每個(gè)隨機(jī)擾動(dòng)的相對(duì)重要性的信息。圖5lnIDU沖擊對(duì)lnGDP波動(dòng)的奉獻(xiàn)率圖6lnFIR沖擊對(duì)lnGDP波動(dòng)的奉獻(xiàn)率圖7lnEFF沖擊對(duì)lnGDP波動(dòng)的奉獻(xiàn)率圖8lnDEP沖擊對(duì)lnGDP波動(dòng)的奉獻(xiàn)率從上面四個(gè)圖可以看

20、出，金融相關(guān)率對(duì)GDP的奉獻(xiàn)率最大，且穩(wěn)定在80%左右。第三產(chǎn)業(yè)占比的奉獻(xiàn)率在不斷增長，也到達(dá)了80%以上。金融效率的奉獻(xiàn)率比擬低，根本在20%左右。金融存貸款差的奉獻(xiàn)率增長比擬明顯，由20%以下上升到70%左右。(二)實(shí)證結(jié)果的理論解釋從回歸模型和VAR模型的分析結(jié)果來看，義烏市的金融生態(tài)環(huán)境還不是很完善，金融生態(tài)的各個(gè)變量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響除了FIR指標(biāo)外都為正，但是影響不明顯，這對(duì)于一個(gè)以私人融資渠道和民營經(jīng)濟(jì)為主的城市來說，是可以理解的結(jié)果，由于私營企業(yè)的經(jīng)營成果的不穩(wěn)定性，銀行惜貸，同時(shí)批貸速度緩慢，造成企業(yè)寧愿從私人融資渠道以高昂的利息取得貸款，這也是對(duì)金融生態(tài)環(huán)境的一種傷害，以下分

21、各指標(biāo)分析。(1)第三產(chǎn)業(yè)占比。從脈沖響應(yīng)函數(shù)圖可以看出，第三產(chǎn)業(yè)占比對(duì)GDP的影響前期為負(fù)向的，在后期變?yōu)榱苏驔_擊，而第一次做出的回歸模型的系數(shù)為0.031578，這些都同時(shí)印證了目前第三產(chǎn)業(yè)占比對(duì)GDP的影響主要還是正向的，說明義烏市的第三產(chǎn)業(yè)開展起到了拉動(dòng)GDP增長的作用。歐美興旺國家的第三產(chǎn)業(yè)在GDP中占有很大的比重。上世紀(jì)80年代初，西方興旺國家普遍到達(dá)了50%，到1989年，美國、日本第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重分別到達(dá)了71.3%、62.8%，從業(yè)人員占社會(huì)勞動(dòng)者人數(shù)的比例高達(dá)50%70%。而我國作為開展中國家，工業(yè)化還沒有完成，盡管在相當(dāng)長的歷史時(shí)期內(nèi)第三產(chǎn)業(yè)尚不能取代第二產(chǎn)業(yè)而占

22、據(jù)國民經(jīng)濟(jì)的主導(dǎo)地位，但其加快開展的趨勢是鐵定無法改變的。義烏市的第三產(chǎn)業(yè)占比由1998年的45.07%增長到2021年的53.40%，第三產(chǎn)業(yè)開展迅猛，但是規(guī)模都偏小。而香港之所以能成為國際貿(mào)易中心，原因就在于它的第三產(chǎn)業(yè)十分繁榮，第三產(chǎn)業(yè)已占GDP的89%，通過義烏政府部門的推動(dòng)，義烏第三產(chǎn)業(yè)也表現(xiàn)不俗。義烏市統(tǒng)計(jì)局提供的數(shù)據(jù)顯示，今年上半年，義烏的第三產(chǎn)業(yè)在三大產(chǎn)業(yè)的比重已增至56%。因而隨著第三產(chǎn)業(yè)的規(guī)模不斷壯大，第三產(chǎn)業(yè)占比對(duì)GDP增長的奉獻(xiàn)率會(huì)逐漸增加。(2)金融相關(guān)率。金融深化與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，回歸模型的系數(shù)為-1.039098，這些都說明信貸規(guī)模的擴(kuò)大對(duì)經(jīng)濟(jì)增長率有著

23、反面的作用，雖然義烏市金融相關(guān)率不斷增大，1998年金融相關(guān)率為1.83，到2021年增加到4.08，但是可以看到FIR的奉獻(xiàn)率并沒有明顯的增長的趨勢，這說明金融深化度對(duì)經(jīng)濟(jì)具有促進(jìn)作用，但并不是越大越好，存在一個(gè)度的問題，金融深化的程度要與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的速度和規(guī)模相適應(yīng)，才能發(fā)揮最大的效應(yīng)?？梢赃@樣解釋：在經(jīng)濟(jì)開展初期，義烏市金融深化度較低，此時(shí)貨幣發(fā)行的增長不會(huì)導(dǎo)致通貨膨脹，會(huì)為經(jīng)濟(jì)開展提供大量的資金支持。但是隨著金融深化的加深，貨幣發(fā)行的繼續(xù)增長可能在為經(jīng)濟(jì)開展提供資金支持的同時(shí)，也產(chǎn)生了流動(dòng)性過剩及通貨膨脹，抑制了經(jīng)濟(jì)開展，兩者的作用相抵消，進(jìn)而減弱金融相關(guān)率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用。(3

24、)金融效率。貸存比與經(jīng)濟(jì)增長正相關(guān)，回歸模型的系數(shù)為1.937205，且貸存比的脈沖響應(yīng)函數(shù)一直處于正向沖擊。貸存比反映了金融資源的配置效率，金融資源的流向和流量受制于區(qū)域金融生態(tài)環(huán)境的約束，具體表現(xiàn)在信貸資金投入上就有不同的比例關(guān)系。一般情況下，貸存比例高的地區(qū)，人均GDP增長率也高。這在義烏市有比擬明顯的表現(xiàn)，良好的金融生態(tài)環(huán)境吸引金融資源流入，促進(jìn)了投資消費(fèi)增長，提高了金融資源的配置效率，進(jìn)而促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長。但是并不是越高越好，貸存比過高容易引起不良貸款率增高，影響金融資產(chǎn)的質(zhì)量。義烏市金融機(jī)構(gòu)的存款余額自1998年以來一直是上升的趨勢，而且上升的趨勢加快，這主要是因?yàn)槲覈闹贫群臀幕?/p>

25、因。但是隨著儲(chǔ)蓄的不斷上升，貸款卻是相對(duì)下降的，表現(xiàn)為義烏市近年來貸存比稍有下降趨勢。2003年義烏市貸存比為0.64，而到了2005年貸存比數(shù)值下降到0.61。長期來看，存貸差擴(kuò)大，貸存比不斷下降的趨勢不利于經(jīng)濟(jì)開展，首先，貸款發(fā)放少，派生存款會(huì)減少，金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)造信用功能難以充分發(fā)揮；其次，重存款輕貸款，不重視信貸資金運(yùn)用，會(huì)減少開拓新的信貸業(yè)務(wù)，使得金融機(jī)構(gòu)盈利能力下降；同時(shí)，金融資源增多的同時(shí)，局部金融資源未得到充分利用，大量的儲(chǔ)蓄并未轉(zhuǎn)化為有效投資來促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)開展，這會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)開展產(chǎn)生潛在的不利影響。總體而言，貸存比對(duì)經(jīng)濟(jì)開展還是有一定作用，義烏市應(yīng)改變這種形勢，以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步開展

26、。(4)金融存貸差。存貸差與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系與金融效率指標(biāo)類似，也是正相關(guān)關(guān)系，回歸模型的系數(shù)為1.008017，脈沖函數(shù)沖擊為正，都印證了這種關(guān)系。正如前面所說，存貸差主要存在的問題就是存貸差擴(kuò)大的同時(shí)，貸存比卻存在緩慢下降的趨勢，這樣會(huì)帶來金融資源未充分利用的問題。四、研究結(jié)論與政策建議為了檢驗(yàn)義烏市金融生態(tài)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系，本文選擇線性回歸模型和VAR模型進(jìn)行分析。通過Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，得出初步結(jié)論即金融生態(tài)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長之間存在著長期均衡的關(guān)系，改善金融生態(tài)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長有著深遠(yuǎn)的意義。進(jìn)一步利用VAR模型得出了金融生態(tài)變量結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)GDP的脈沖響應(yīng)函數(shù)，考察了不同時(shí)期金融生態(tài)

27、各性狀對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響，表征金融生態(tài)性狀的各變量的回歸系數(shù)和沖擊自1998年以來根本都為正值，說明良好的金融生態(tài)促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長。同時(shí)發(fā)現(xiàn)FIR的線性回歸模型系數(shù)和沖擊都為負(fù)，這說明衡量金融生態(tài)的指標(biāo)值并不是越大越好，金融生態(tài)的開展要與區(qū)域經(jīng)濟(jì)開展的規(guī)模速度保持一致，才會(huì)更好的促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)。通過研究發(fā)現(xiàn)，良好的金融生態(tài)促進(jìn)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)的開展，能改善金融生態(tài)環(huán)境，提高經(jīng)濟(jì)效率，對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)開展有著重要的影響。在總體情況較好的前提下，義烏金融生態(tài)還存在著很多問題，如金融主體結(jié)構(gòu)不合理、居高不下的存貸差、金融生態(tài)與經(jīng)濟(jì)開展并不一致等，這些問題都是制約其金融生態(tài)進(jìn)一步優(yōu)化的因素。金融生態(tài)環(huán)境、金融生態(tài)主

28、體、金融生態(tài)調(diào)節(jié)既是金融生態(tài)建設(shè)的內(nèi)容也是影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的因素，本文從這三個(gè)方面提出優(yōu)化金融生態(tài)、促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)開展的政策建議。1、金融生態(tài)環(huán)境優(yōu)化經(jīng)濟(jì)根底方面，義烏經(jīng)濟(jì)開展的模式是民營經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)型的。在民營經(jīng)濟(jì)高速開展的同時(shí)，中小企業(yè)在金融機(jī)構(gòu)中貸款比重卻很低。因此要突破現(xiàn)有的經(jīng)濟(jì)開展模式，促使民營經(jīng)濟(jì)融入金融生態(tài)體系的循環(huán)。誠信環(huán)境方面，義烏誠信根底較好，但局限于血緣和地緣，不適應(yīng)市場經(jīng)濟(jì)。首先政府應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)自身誠信建設(shè)，通過政府作用提高社會(huì)誠信度。其次全面開展各類信用信息的歸集，加強(qiáng)企業(yè)和個(gè)人的征信系統(tǒng)建設(shè)，積極向信用效勞中介機(jī)構(gòu)和金融部門提供信息。再次引入高規(guī)格的評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)，開展和培育企業(yè)資信評(píng)級(jí)平臺(tái)，促進(jìn)信用市場健康開展。最后，加快會(huì)計(jì)、審計(jì)、評(píng)估等中介市場體系建設(shè)，不斷完善