天津市金融发展与经济增长相关性研究

孙敏+孙冲

【摘要】本文选用2001年～2015年的时间序列数据，运用Eviews7.2对天津市金融发展水平与经济增长的关系进行了量化研究，探究结果表明：天津市金融发展与经济增长呈双向互动关系，即天津市经济增长可以引起金融业发展的变动，而金融业的发展也可以使天津市经济水平发生变化。但是，天津市经济增长对金融业的影响是正向的，经济增长可以助力金融业发展，而金融业发展对经济增长的冲击是由负向转向正向的。

【关键词】金融发展 经济增长 天津市 时间序列模型 脉冲响应函数

一、文献综述

作为经济增长的一个重要支撑，金融发展和地区经济增长之间存在什么样的联系、如何协调二者的这种联系等，是众多学者一直关心且不断探讨的热点问题之一。近年来，金融问题、经济危机频频不断，已有多国深受其害——国家经济实力的提升停滞不前甚至倒退，人民生活下降，社会失业人员增多等。这无疑加重了广大经济学家和学者们的困惑，催促着学者们在前人的基础上对经济增长与金融发展的相关性问题开展更为广泛而深入的研究。自进入21世纪以来，天津市经济总量一路攀升，15年间实现了9倍的飞跃，2001年的地区GDP总量仅为1840.1亿元，到2015年时，地区GDP已高达16538.19亿元。至于金融业，其发展也十分迅速，各银行业存贷款余额、金融从业人员数和股票交易额等指标在全国均名列前茅，金融集聚现象日趋明显。所以根据天津市经济总量和金融业发展水平趋势来看，二者可能存在长期的均衡的关系，本文期望通过探究其金融发展水平与城市经济增长的关系来补充前人们在这一领域的研究。

迄今为止，对于经济增长和金融发展的相关性研究，国内外已有丰富的研究文献存在。综合比较不同的文献，关于经济增长与金融发展关系的研究主要有三种观点：正相关关系、不显著相关关系和负相关关系。这是因为不同文献间的变量、模型、样本选择等方面存在一定的研究设计差异，所以很多文献观点、结论出现了针锋相对的情况，即异质性问题。总结一下发现，常被采用的研究方法主要有协整检验（约翰森检验和E-G两步法）、格兰杰因果检验、多元VAR分析、面板数据分析、工具变量法、GMM法以及二维空间相关性分析等。而被选用最多的研究路线主要包括两种：一种是直接取金融业区位熵探究与GDP的关系；另一種是把金融业细分化为银行业、证券业和保险业（或者其他指标），分别研究它们与GDP（或实际人均GDP）之间的关系。

与现有文献相比，本文将创新性的从金融深度、金融宽度、金融效率和金融环境四个方面选择评价金融业综合水平的指标，用SPSS算出2001～2015年天津市金融业发展水平综合得分的时间序列，之后沿用前人协整检验、格兰杰因果检验方法，加入脉冲响应函数深入探讨天津市金融发展与经济增长的动态影响路径。

二、研究设计

（一）指标选取

本着指标全面性、科学性、可度量和系统性的原则，本文从金融深度、金融宽度、金融效率和金融环境四个方面选取了12个指标来评价金融综合发展水平，以地区GDP来衡量城市经济发展状况。其中，在金融深度方面，金融相关率用存贷款总量与城市GDP之比表示，金融市场交易额用证券市场交易额表示，股票市值与城市GDP之比用来衡量金融市场大小，保险深度等于保费收入与城市GDP之比；在金融宽度方面，每百平方千米金融机构数、每万人金融机构数、金融业从业人数与地区总就业人数之比三个指标反映城市金融业发展规模，保险密度等于保费收入与常住总人口的比值，反映城市保险覆盖率；至于金融效率方面，金融业人均增加值等于城市金融业增加值除以常住总人口，反映地区金融对地区经济增长的贡献，金融业平均工资用城市金融业在岗职工平均工资来表示。人均GDP是反映金融环境的指标之一，除此之外城市化进程用城镇化水平表示，等于城镇总人口与总人口之比。

（二）模型设定

用以上所选指标通过因子分析法能够得到2001～2015年间天津市金融发展的综合得分，以此代表天津市金融发展综合水平。在探究天津市金融发展水平和城市经济之间的关系时，将城市GDP作为被解释变量，金融发展综合水平（The Comprehensive Level of Financial Development，下文简称CLFD）作为解释变量。因为经济增长还受其他很多因素影响，此处引入对经济增长贡献较大的政府财政收支（The Financial Revenue and Expenditure，下文简称FRE）和固定资产投资（The Fixed Investments，下文简称FI）作为控制变量，建立模型如下：

式中c是常数项，t指2001～2015各年，α，β，γ为系数，μ为随机扰动项。

（三）数据来源

本文所使用的数据主要来源于2002～2016年《天津市统计年鉴》，部分数据来自天津市国民经济和社会发展统计公报。需要说明的是，个别数据是根据其后年份相应的增长率或者根据所在年份该指标相关比例推算而来。

三、实证分析

如果直接对非平稳的时间序列做普通最小二乘估计，有可能会造成“伪回归”问题。因此，在验证天津市金融发展与经济增长是否存在长期均衡关系之前，首先需要对时间序列数据做平稳性检验。为了避免时间序列数据的自相关性和共线性，笔者对标准化后的数据进行了自然对数变换处理，得到新的序列：lnGDP，lnCLFD，lnFI，lnFRE单位根检验结果如表1所示。

说明：D为原序列的一阶差分；检验类型中C表示截距项，T表示趋势项，L表示滞后阶数，由SIC准则判断。

由表1可知，lnGDP，lnCLFD，lnFI，lnFRE在5%的显著性水平下，ADF检验值均大于临界值，原始时间序列是不平稳的。但是在进行一阶差分后，在10%的显著水平之下又均趋于平稳，所以lnGDP，lnCLFD，lnFI，lnFRE间可能存在长期均衡的协整关系。因此接下来需要借助约翰森协整检验对原始数据是否存在协整关系进行检验，协整检验情况如下：

由上表可以看到，在滞后期为零的前提下，三个假设的迹统计量均大于5%水平下的临界值，也就是在95%的置信水平上推翻了原假设，金融发展水平和城市GDP之间至少存在三个协整关系。因此可以根据协整检验结果将其中一个协整关系写成代数表达式：

把表达式和下表格兰杰因果关系检验结果结合起来分析，天津市经济增长和金融业的发展水平不仅存在统计上的相关性，还存在经济意义上的因果联系——金融发展可以引起经济水平的变动，经济发展也能使金融业产生变化。但是跟部分前者的研究成果相似，在滞后期为0的条件下，天津市金融业的发展并没有理想地促进城市经济的增长，反而还产生了反向抑制，lnCLFD每增长一个单位，lnGDP就减少0.088541个单位，说明在天津市的经济发展中，金融业并没有充分发挥其合理的金融支撑作用。

通过上面的一系列检验，我们得知城市经济增长与金融发展之间存在相互影响关系，但是对于滞后多期时一个标准差大小的新息沖击给lnGDP（或lnCLFD）当前与将来的取值造成怎样的影响我们却一无所知。那么，接下来构造VAR模型如公式（3），借助VAR模型通过脉冲响应分析对变量之间动态影响的大小和期限一探究竟。图1是lnGDP与lnCLFD的脉冲响应结果。

由图1易知，在滞后期为10年的情况下，天津市LnGDP一个标准差大小的冲击对金融业造成的影响一直表现为正向的，即天津市经济增长有助于其金融业的发展。对金融业该冲击的响应是先增大后减小的，在滞后2.5年时反应最强烈，达到0.026，随后逐渐变小至平稳。由此可知天津市经济增长能起到推动金融业发展的作用。与之相反，天津市LnCLFD一个标准差大小的冲击对经济增长的影响却呈现出先负后正再变零的情况，尤其是在冲击出现的前2.5年内，该冲击对经济增长产生了阻碍作用，这种负向的阻碍作用随着时间的推移由开始的0.08逐渐减弱到0，随后变为正向影响，在滞后期为3年时达到峰值0.01，接着就开始缓慢减小，直至第五年时减为0。这说明天津市金融业的发展会先在起初两年半对经济增长产生一定的阻碍作用，之后才能发挥提供金融支撑以促进经济增长的职能，从第五年开始影响为零。

四、结论

本文在对天津市金融发展水平与城市经济发展的相关性进行了实证检验分析之后可以归纳出以下结论：

天津市金融发展与经济增长是存在着长期均衡关系的，而且二者之间是双向互动的，即天津市整体经济的增长可以引起金融业发展的变动，而金融业的发展也可以使天津市经济水平发生变化。但是，与经济增长对金融业一直表现出的正向推动作用不同，天津市金融业的发展会先在起初两年半对经济增长产生一定的阻碍作用，之后才能发挥提供金融支撑以促进经济增长的职能，然后从第五年开始影响为零。这说明金融业的发展并未能立即减少信息与交易成本以提供资金支持来促进经济增长，反而是金融体系的资源配置功能可能存在一定的扭曲，对天津市经济发展产生了一定的阻碍。

参考文献

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作者简介：孙敏（1993-），女，汉族，山东日照人，硕士，就读于华北理工大学，研究方向：金融学；孙冲（1988-），男，汉族，河南商丘人，硕士，就职于北京科技大学天津学院，研究方向：金融数学。