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基于VAR模型的金融创新与产业结构调整关系研究

时间:2024-08-31

李媛媛,金 辉

(1.河北工业大学 经济管理学院,天津 300130;2.河北工业大学 机械工程学院,天津 300130)

0 前言

20世纪80年代以来,全球金融制度创新、产品创新、交易方式创新和服务创新层出不穷,金融创新的力度、广度与深度超越此前的任何阶段,极大地提高了金融效率,成为全球经济发展的亮点.金融创新可以更广泛的分散风险、改变金融机构的竞争形态,其对经济运行的效率和稳定性的影响具有毋庸置疑的重要性.然而,金融创新是一把双刃剑.伴随着金融创新形式的多样化、深度的增加,致使美国虚拟经济的发展与实体经济严重脱节,同时伴随出现了此前未曾关注的新型风险,如“忽略风险”[1]、“复杂风险”(Brunnermeier,2009)[2]、对手风险(Krishnamurthy,2010)[3]和资产急售风险(Caballeroand Simsek,2009)等.这些新型风险不仅使得危机触发概率有所提升,也使得金融危机的不利影响与传导机制呈现出加速和放大的效果,从而为美国爆发金融危机埋下了伏笔.此次金融危机的发生、发展,金融泡沫的破裂,金融服务业大幅缩水,深刻的揭示了虚拟经济不能脱离实体经济而独自发展,这给世界各国提供了深刻的教训.

然而,中国与美国等西方国家存在根本不同,美国是金融创新过度,而中国是金融创新不足,金融创新产品相对单一,结构与功能不完善,金融衍生产品市场的发展远远落后于西方发达国家.随着我国经济体制改革的不断深化,尤其是加入WTO后金融开放进入规范化、程序化时期,开放进程大大加快,我国金融业对金融创新的重视和参与程度越来越高,金融创新进入了一个发展高潮期.我国如何抓住此次契机全面提升经济实力,成为我国当前面临的现实难题.

产业结构调整是我国“十二五”时期重要任务之一.调整产业结构既是实现经济发展方式转变、增强可持续发展能力的重要手段和途径,也是拓展发展空间、提升持续发展水平的战略重点.[4]因此,以发展实体经济为依托,深化金融创新,实现金融创新与产业经济有机结合成为理论研究重点关注的课题.目前,国内外关于金融创新与产业结构调整之间的关系进行专题研究的文献较少,大多集中于探讨金融创新与金融发展之间关系;金融发展与产业结构之间的关系,以及金融创新与经济增长之间的关系.正是基于此,本文将以1992-2011年的金融创新与产业结构调整数据作为研究对象,试图通过实证研究来探寻金融创新与产业结构调整之间的关系,为加快金融创新促进实体经济发展提供可借鉴的思路与方法.

1 研究设计

1.1 研究方法

本文将采用向量自回归模型(VAR)对金融创新与产业结构调整之间的关系进行分析.向量自回归模型(VAR)是由西姆斯(C.A.Sims,1980)提出的,是处理多个相关经济指标的分析与预测最常用、最容易操作的模型之一.该模型克服了传统计量经济方法以经济理论为基础描述变量关系的缺陷,基于数据的统计性质建立模型,而且还可以对经济变量进行因果检验、方差分析等.本文将构建VAR模型,并通过Johansen协整检验、Granger因果检验等说明金融创新与产业结构调整之间的关系.

1.2 指标选取及数据来源

从动态角度来看,产业结构调整包括产业结构合理化和产业结构高度化两个维度.因此,本文将从这两个方面对产业结构调整进行衡量.产业结构合理化主要是产业之间的协调能力及关联水平的提升.综合考虑实际情况,借鉴干春晖(2011)[5]的研究,将选取泰尔指数(TL)作为产业结构合理化的衡量指标.其计算公式如下:

其中:Y代表产值,L代表就业人数,i代表第i个产业,n代表产业部门数.当经济处于均衡状态下,TL=0.若泰尔指数不为0,就意味着该时期产业结构偏离均衡状态,产业结构处于不合理的状态.

产业结构高度化是指产业结构从低水平状态向高水平状态的发展,是对产业结构升级的衡量.本文将采用第三产业产值与第二产业产值之比(TS)作为产业结构高度化的度量.当TS值处于上升趋势时,表明该时期产业结构在不断升级,经济向着服务业的方向发展.

关于金融创新程度的衡量,从国内外相关研究来看,不同的学者根据研究情况建立了不同的金融创新评价指标.Patricio Arrau(1995)在《发展中国家的货币需求:评估金融创新的作用》文中,采用M2/M1指标表示金融创新过程中货币总量被替代的货币资产比例.[6]董玉玲(2008)认为金融创新可以衡量,在Patricio Arrau基础上进行了改进,即货币总量(M2M1)与单位活期存款(M1M0)的比例(其中准货币是包括了单位定期存款、居民储蓄存款和证券公司客户保证金等各项存款的总额).[7]本文根据金融资产的特点(金融资产分为交易性金融资产和投资性金融资产),考虑到我国的实际情况,将选取金融创新度作为金融创新的衡量指标:金融创新度=(金融资产总量 交易性金融资产数量)÷金融资产总量

其中:交易性金融资产是那些可以用于直接支付的金融资产,根据货币层次的划分,可以近似看成狭义货币

M1.投资性金融资产的流动性差,但具有到期获得收益的特性的金融资产,主要包括准货币(M2)、股票流通市值、债券余额及保费收入.

考虑到数据的可获得性,本文数据选取1992-2011年为研究对象.所选数据均来自于相关年份的《中国统计年鉴》、《中国金融年鉴》以及《中国经济社会发展统计数据库》.其中,产业结构合理化(TL)和产业结构高度化(TS)变量的统计值见图1.

由图1可以看出,TL值自90年代初期出现下降趋势后,在1996年后又开始上升,说明产业结构调整偏离合理化;到2004年之后又出现下降趋势,说明我国产业结构又逐渐趋向合理化;同样,TS值自90年代初期出现下降趋势后,在1996年后又开始上升,说明产业结构在不断升级;到2002年,TS值出现回落,说明第三产业发展步伐减缓;金融危机之后,产业结构升级处于不断调整的状态.

2 金融创新与产业结构调整的计量分析

2.1 变量平稳性检验——ADF检验

为了避免时间序列的非平稳性引起虚假回归的问题,首先对各时间序列的平稳性进行检验.本文将采用Eviews中增广Dickey-FuHer(ADF)法分别对金融创新度(FIN)、产业结构合理化(TL)、产业结构高度化(TS)进行单位根检验,检验结果如表1所示.

由表1可知,FLN、TL、TS的水平值在3个显著水平下均接受原假设,而其一阶差分则分别在10%、5%、1%的显著水平上拒绝了原假设,因此它们是一阶单整的,满足进行协整检验的前提条件,它们之间可能存在协整关系.

2.2 协整关系检验

本文运用SPSS对TS与TL两个指标进行相关性检验(见表2)发现,sig.(2-tailed)的结果远大于0.1,说明TS与TL是不相关的.因此,实证分析时将不考虑两变量之间的交叉联系.

1)VAR模型滞后期的选择

对于滞后长度的选取,一般希望滞后数足够大以便能够较好的反映所构造模型的动态特征.但是滞后数越大,模型中待估计的参数也越多,模型的自由度也越小(见表3).根据AIC和SC准则额要求,应当建立滞后期为2的VAR模型,即VAR(2)模型.

2)VAR模型稳定性判断

VAR模型的稳定性要求全部特征根都在单位圆以内,由图2可以看出,VAR(2)模型是一个稳定的系统,可以用来分析金融创新与产业结构合理化、产业结构高度化的长期关系.

表1 各变量ADF检验结果Tab.1 The variable ADF test results

表2 与指标相关性检验Tab.2 TSand TL index correlation test

表3 VAR模型滞后期Tab.3 The lag period of VARmodel

图2 VAR(2)模型特征根图Fig.2 VAR (2)modelcharacteristic rootgraph

3)Johansen协整检验

本文采用Johansen协整检验对金融创新与产业结构合理化关系进行检验,结果见表4.迹检验结果表明,在5%的显著性水平下,存在唯一的协整关系.在仅有的一个协整关系的假定下,Johansen方法估计出的并经过标准化后的协整向量为(1,1.809 869).金融创新与产业结构合理化之间存在着长期协整方程具体形式如下:

从中可以看出,金融创新度(FIN)与泰尔指数(TL)存在反向关系,金融创新度(FIN)与产业结构高度化(TS)存在正向关系,也就是说金融创新与产业结构合理化、产业结构高度化存在正向促进的关系.

表4 Johansen协整检验Tab.4 Johansen cointegration test

2.3 Granger因果检验

为了进一步验证金融创新与产业结构调整之间的因果关系,本文对金融创新度(FIN)与产业结构合理化(TL)、产业结构高度化(TS)做Granger因果检验.

由表5检验结果可知,在10%的显著水平下,产业结构合理化是金融创新度提高的格兰杰成因,金融创新不是产业结构合理化的格兰杰成因.这说明,我国产业结构的合理化有利于进一步推动金融创新,然而,金融创新度的提升并没有促进产业结构进一步合理化;在1%的显著水平下,产业结构高度化不是金融创新度提高的格兰杰成因,金融创新度是产业结构高度化的格兰杰成因.这表明金融创新度的提升促进了服务业的发展,然而产业结构高度化并没有引起金融创新度的进一步提升.这表明,目前我国金融创新效率是低效的,仅仅在一定程度上影响了我国产业结构中第三产业的发展,还没有在实现产业结构高度化的同时,促使产业结构向着更加合理的方向发展.这同时也反映出,我国金融体系市场意识薄弱,金融创新并没有满足企业发展多方面的资金需求,从而导致金融与产业发展不协调.

表5 FIN与TS、TL的Granger因果检验(滞后期为2)Tab.5 The Granger causality testof FIN and TS,TL (lag period is2)

3 政策建议

当前,中国经济发展已经进入创新驱动阶段,金融在创新体系中担当着关键性角色,具有枢纽、杠杆和带动作用.以发展实体经济为依托,深化金融创新,实现金融创新与产业经济相结合,对经济运行的效率和稳定性的影响具有毋庸置疑的重要性.本文采用Eviews6.0,选取1992-2011年的相关数据对金融创新度与产业结构调整之间的关系进行实证分析.Johansen协整检验结果表明,金融创新与产业结构调整(产业结构合理化、产业结构高度化)之间存在着长期均衡关系.然而,Granger因果检验结果表明:金融创新与产业结构调整(产业结构合理化、产业结构高度化)之间并不存在双向因果关系.为了保证金融创新的发展以实体经济为依托,防止过度发展引起虚拟经济波动异常,实现金融创新与产业结构调整相协调,从而保持经济平稳、健康、持续的发展,现给出如下建议:

一是加强金融产品创新,活跃金融市场,促进产业结构升级.随着经济的发展,企业外部融资需求、政府市场筹资需求以及居民投资需求等不断在增加,参与金融市场的意识越来越强,因此金融市场应该增加金融创新产品的种类,提高金融创新产品的性能与质量.加强金融产品创新,一方面可以通过分散投融资风险,大力推进基础设施、基础产业建设及高风险、高收益的新兴产业;另一方面通过增加个人投资者及机构投资者的收入,提高其消费能力及水平.

二是加强金融市场创新,拓宽产业升级融资渠道.随着经济的发展,以银行为主的间接融资方式已不能满足企业发展的需求,金融资产的多样化、金融服务需求多元化推动资本市场的产生与发展.资本市场的发展可以使资金流向新兴产业部门和经营效益较好的企业,实现资源优化配置,从而促进产业结构调整.因此,应当加强金融市场创新,不断完善创业板市场、发展场外交易市场、产权交易市场等,组建多层次的资本市场体系,从而满足不同层次产业结构调整的需求.

三是加强金融制度创新,增强金融创新能力.金融制度创新包括金融组织制度与金融监管制度的创新.金融制度创新过程中,应当与国际金融制度相协调,在吸纳国外金融制度创新优点的同时,应当更加注重我国经济发展的特点,让金融创新成为真正成为我国经济增长、产业结构调整的内在动力,从而实现我国经济持续、健康发展.

[1]GennaioliaNicol,Andrei Shleifer,RobertVishny.Neglected risks,financialinnovation,and financial fragility[J].Journalof Financial Econom ics,2012,104(3):452-468.

[2]Brunnermeier MarkusK.Deciphering the Liquidityand CreditCrunch2007-2008[J].The JournalofEconom ic Perspectives,2009,23(1):77-100.

[3]Krishnamurthy A.How Debt Markets Have Malfunctioned in the Crisis[J].Journalof Econom ic Perspectives,2009,24(1):3-28.

[4]李克强.关于调整经济结构促进持续发展的几个问题 [J].求是,2010(11):3-15.

[5]干春晖,郑若谷,余典范.中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响 [J].经济研究,2011(5):4-16.

[6]Patricio Arraua,José De Gregorio,Carmen M,etal.The demand formoney in developing countries:Assessing the role of financial innovation[J].Journalof DevelopmentEconom ics,1995,46(2):317-340.

[7]董玉玲,杨晓光.金融创新下的中国狭义货币需求函数及其稳定性 [J].系统工程,2008,26(11):35-41.

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