资源型城市金融发展与经济增长的相关性分析

陶睿,龙云飞

(攀枝花学院a.发展规划处;b.经济与管理学院,四川攀枝花617000)

资源型城市金融发展与经济增长的相关性分析

陶睿a,龙云飞b

(攀枝花学院a.发展规划处;b.经济与管理学院,四川攀枝花617000)

文章选用格兰杰因果关系检验和灰色关联分析法对四川省攀枝花市在实施经济转型过程中金融发展与经济增长关系进行了实证研究。结果表明,攀枝花市经济增长导致并驱动金融发展,金融发展对经济增长的引领驱动作用尚未发挥出来。但是,金融发展是经济增长的重要内生变量,二者间存在明显的相关关系,金融结构的优化、金融规模的扩展、金融效率及金融创新力的增强对经济增长有积极促进作用。

资源型城市;金融发展;经济增长

0 引言

在中国经济进入新常态背景下,尤其是供给侧改革对资源型城市经济社会发展形成了较大影响,而金融供给的不足是影响资源型城市转型发展的重要因素。因此,资源型城市转型过程中的金融发展与经济增长的相互关系逐渐受到学者关注。本文利用实证分析方法对资源型城市在实施经济转型过程中金融发展与经济增长的关系进行研究,并选择攀枝花市这一典型资源型城市作为样本进行实证分析,探讨通过金融发展促进经济增长的路径和对策,以期为资源型城市转型提供参考。

1 格兰杰因果检验

以攀枝花市GDP代表地区经济总体发展水平,以攀枝花市金融业增加值表示地区金融业发展总体水平。收集到的数据如表1:

表1 2004一2014年攀枝花市GDP与金融业增加值(单位:亿元)

二者因果关系的格兰杰检验结果(滞后1期)如下:

NullHypothesis: JRYZJZdoesnotGrangerCauseGDP GDP doesnotGranger Cause JRYZJZ Obs 10 F-Statistic 0.01366 17.7908 Probability 0.91024 0.00395

从以上结果可以看出,攀枝花金融业的发展不是地区经济发展的格兰杰原因,而地方经济发展是攀枝花金融业发展的格兰杰原因。反映出,攀枝花金融业对本地经济发展的促进作用不强,而相反,攀枝花市经济总体发展水平的提高却在较大程度上推进了攀枝花市金融业的快速发展。

通过建立回归模型做进一步的量化分析,模型输出结果如下:

Prob. 0.0000 0.0000 2.646830 0.509763 -2.658027 -2.585682 736.3377 0.000000 Variable C LOG(GDP) R-squared Adjusted R-squared S.E.of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficient -3.677323 1.034937 0.987925 0.986583 0.059046 0.031378 16.61915 1.531911 Std.Error 0.233737 0.038140 Mean dependentvar S.D.dependentvar Akaike info criterion Schwarzcriterion F-statistic Prob(F-statistic) t-Statistic -15.73274 27.13554

可得如下模型:

说明:此为二者关系的双对数模型,其中JRYZJZ表示金融业增加值,反映出,攀枝花市GDP每增长一个百分点会促进金融业增加值增长1.034个百分点。经济增长对推进金融发展作用是比较大的。

2 灰色关联分析

为分析攀枝花市金融发展与经济发展之间的关系,本文将使用两组指标,一组反映攀枝花市金融发展状况,另外一组反映经济增长状况。

2.1 金融发展的量化指标

综合学者已有研究成果和攀枝花市金融发展的现状,本文选取以下四个指标来衡量金融发展的状况。

一是金融发展规模(X1)。金融发展水平提高主要表现为金融资产规模与国民财富的扩展变化情况,主流的指标有戈氏(Goldsmith(1969))指标金融相关率(FIR)即金融资产与GDP的比值和麦氏(Mackinnon(1973))指标广义货币M2与GNP的比率两种。目前,攀枝花市金融资产主要集中表现为银行信贷,故本文选取金融相关率(FIR)即攀枝花市存贷款余额占GDP的比重来描述金融发展的规模状况;

二是金融发展结构(X2)。由于企业贷款变动对金融结构的影响较大,因此,本文用企业贷款余额与贷款余额之比反映贷款结构的指标来衡量金融发展结构;

三是金融发展效率(X3)。本文用储蓄与贷款的比值来衡量金融中介将储蓄转化为贷款的效率。因此本文采用贷款余额与存款余额之比作为衡量金融发展效率的指标;

四是金融创新力水平(X4)。金融创新关键在于能否顺利地将居民收入转换为金融资产,并通过金融市场的资源配置功能实现居民收入水平的提升。有鉴于此,本文将居民收入占金融资产持有量的比重作为金融创新能力的衡量指标。考虑数据可取性,本文采用城乡居民人均可支配收入占人均金融资产持有量(存款+有价证券)的之比作为金融创新力的指标。

2.2 经济发展的量化指标

在衡量经济发展水平的指标选择上,地区生产总值这一指标较为客观,另外,为更为准确的衡量金融发展和经济发展的相关性,更准确地反映出两者之间的影响程度,本文还选取了全社会从业人数、社会消费品零售总额、固定资产投资总额作为衡量经济增长的结构指标。根据以上设计,本文采用地区生产总值(y1),全社会从业人数(y2)、社会消费品零售总额(y3)、固定资产投资总额(y4)作为反映攀枝花市经济增长水平的指标。

2.3 数据来源

根据以上指标,本文以攀枝花市2004—2014年各项指标数据的时间序列为研究对象。根据《攀枝花市统计年鉴》(2005—2015年)资料收集整理,具体见表2和表3。

表2 2004一2014年攀枝花市金融发展相关数据指标

表3 2004一2014年攀枝花市经济发展相关数据

2.4 实证分析

灰色关联分析法计算出被解释变量(经济发展)与解释变量(金融发展)各影响因素之间的关联度,通过比较各关联度的大小来衡量金融发展与经济发展的相关性。灰色关联度系数越大,影响程度越大。进行灰色关联分析首先要指定解释变量与被解释变量数列,设解释数列Xi(金融发展)由2004—2014年的数值所组成,即Xi(K)(K=1，2，…，n),同理,被解释变量(经济发展)数列为yi(K)(i= 1，2，…，s;K=1，2，…，n)。

计算步骤如下:

(1)对原始数据进行均值无量纲化处理

式中ρ∈(0，1),通常情况下ρ=0.5。ξi(K)表示解释数列Xi(K)与被解释数列序列yi(K)在K时刻的关联系数。

(3)计算影响因素与系统特征序列关联度

式中,γi为Xi(K)与系统特征行为序列yi(K)(i=1，2，…，s;K=1，2，…，n)的关联度。

综上所述,记第一个被比较序列X1与第一个参考序列y1的灰色关联度为y11,以此类推,将各项数据代入到灰色关联度计算公式中得出各因素间的灰色关联度,即:

y2 y1 y3y4X1X2X3X4 0.56 0.59 0.54 0.53 0.64 0.63 0.55 0.57 0.57 0.60 0.55 0.55 0.58 0.60 0.57 0.56

分析关联矩阵,可得如下结论:

一是攀枝花市金融发展结构(X2)与经济发展的相关度最高。金融发展结构与GDP(y1)、社会消费品零售总额(y3)、固定资产投资总额(y4)的相关度分别为0.63、0.60、0.60,均为各序列中的最高值。这说明合理优化的金融结构对攀枝花市经济发展至关重要,金融对企业融资支持的增强将对经济总量、投资和消费等方面起到积极的促进作用。

二是攀枝花市金融创新力(X4)与经济发展的相关度最低。与GDP(y1)、社会消费品零售总额(y3)、固定资产投资总额(y4)相关度都在0.6以下,分别为0.53、0.55、0.56,均为各序列中的最低值。说明攀枝花市金融创新的广度和深度仍显不足,金融创新在促进经济发展方面的作用没有很好发挥。

三是攀枝花市金融发展规模(X1)对经济发展的相关度较高,说明金融发展规模与经济发展的关系较为密切,尤其是与全社会从业人数(y2)的相关度为序列最高值,达到0.64,这也反映了攀枝花市金融业发展规模上的扩大对全社会就业增加有较显著的促进作用,说明储蓄-贷款-投资-吸收就业的转换过程在本地效果较明显。

四是攀枝花市金融发展效率(X3)与经济发展的关联度较低,与GDP(y1)、全社会从业人数(y2)、社会消费品零售总额(y3)、固定资产投资总额(y4)的相关度分别为0.54、0.55、0.55、0.57。其中与全社会从业人数(y2)、社会消费品零售总额(y3)的相关度为序列中的最低值,这也说明经济发展特别是就业和消费的提升需要有效金融供给的支撑和金融效率的提高。

另外值得注意的是,矩阵中各项相关度均小于1,而且值相对来说都不高,说明金融发展某种程度上受到了抑制,金融对经济增长的促进作用没有有效发挥;同时,经济发展是多因素影响的综合作用过程,不能完全由金融发展来解释。

3 结论

(1)攀枝花市金融发展属于“需求跟随”型

攀枝花市经济增长和金融发展存在单向因果关系。一方面,经济增长是金融发展的动因,经济增长对金融发展带动作用显著,攀枝花市GDP每增长一个百分点会促进本市金融业增加值增长1.034个百分点;另一方面,金融发展完全被动地适应经济增长的要求,金融与经济发展存在脱节情况,金融组织及金融服务的供给滞后于经济主体的需求,金融发展对经济增长的引领驱动作用尚未发挥出来。

(2)金融发展是经济增长的重要内生变量

尽管攀枝花市金融发展不是经济增长的格兰杰原因,但是金融发展是经济增长的重要内生变量,二者间存在明显的相关关系。攀枝花市金融发展结构、金融发展规模、金融发展效率、金融创新力等因素与经济发展紧密相关;金融发展结构的优化、金融规模的扩展,对经济发展有显著的带动作用。同时,金融效率的提高配合金融创新力的增强能更好的促进攀枝花市的金融发展,进而推动攀枝花经济的平稳快速增长。我们要充分认识金融发展的重要性,根据攀枝花市经济特征,有针对性地安排好金融发展规划,通过金融的适度超前发展、金融结构的优化、金融创新及金融效率的提高来促进经济的协调、可持续发展。

[1]龙云飞,陶睿,杨慧.四川农村金融深化与农民收入增长的灰色关联分析[J].开发研究,2013,(2).

[2]周民源.推进金融创新服务实体经济[N].金融时报,2014年9月15日.

[3]许明金,廖婷,刘召栋,刘智远.湖南省资源型城市金融发展与经济增长关系实证研究[J].科技进步与对策,2015,(2).

[4]杨慧,龙云飞.四川省旅游业发展与经济增长的灰色关联分析[J].开发研究,2014,(2).

[5]覃杰,张定洪.金融发展与经济增长关系实证研究——以南充市为例[J].重庆三峡学院学报,2015,(5).

(责任编辑/易永生)

F124

A

1002-6487(2016)20-0143-03

四川省教育厅资源型城市发展研究中心基金资助项目(Zy ZX一ZC一Z1306);四川省教育厅科研基金资助项目(13SA0206);攀枝花市学社会科学规划基金资助项目(2015007);攀枝花市第三次全国经济普查课题

陶睿(1981—),女,云南昆明人,硕士,讲师,研究方向:区域经济、国际贸易。龙云飞(1981—),男,四川蓬西人,硕士,副教授,研究方向:产业金融、区域经济。