时间：2023-06-08 11:17:06
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇金融实证分析，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
随着中国经济和金融改革的深化,经济系统与金融发展的关系逐渐成为诸多学者关注的热点话题。20世纪90年代初期,此关系研究仅偏重于对中国整体经济和金融关系的分析,随着中国区域经济的差异性越来越明显,区域经济和金融发展的关系逐渐引起了学术界的关注。国内学者普遍认为,区域经济与金融发展相互作用,相互促进,即经济发展离不开金融的支持,金融的不断发展对经济发展具有重要的推动作用;反之,区域经济系统发展水平决定了金融发展水平。本文试图利用金融发展和经济发展理论,从实证角度探讨县域经济对金融发展产生的影响。
一、文献检讨
(一)文献回顾
许多学者已经从理论上对经济与金融的关系进行了探讨,并取得了丰硕的成果。总体来讲,从定性的角度看,国内学者基本认为区域经济系统发展拉动金融发展,金融发展推动经济系统整体的发展;从实证研究角度看,由于采用的研究方法、解释变量、样本范围和侧重点等不同,所以结论存在诸多分歧。笔者按照时间顺序对该方面的国内实证研究主要文献做了归纳。
周立、王子明等(2002)通过对中国东中西三地区1978-2000年金融发展与经济增长关系的实证研究,发现中国各地区金融发展与经济增长强相关,促进金融发展有利于经济的长期稳定增长。艾洪德、徐明圣、郭凯等(2004)采用格兰杰因果关系检验模型对我国各地区金融发展与经济增长关系进行了实证分析,认为金融发展与经济增长之间存在因果关系, 东部和全国的金融发展与经济增长之间存在正相关关系, 而中、西部二者之间则几乎是负相关的关系, 且存在明显的滞后效应。周好文、钟永红等(2004)运用VAR多变量系统的实证研究表明金融中介的规模指标和效率指标与经济增长在各地区间的因果关系不一致,中西部地区的金融中介机构能更好地促进本地区经济增长。沈坤荣、张成等(2004)认为改革开放以前,中国的经济增长无法得到金融发展的支持,1990年后中国市场状况的变化并没有在很大程度上对经济增长产生促进作用,内生金融转化为经济发展动力的机制尚存在障碍。王晋斌(2007)采用动态GMM方法对不同阶段的面板数据进行实证分析, 认为不同金融控制强度下金融发展与经济增长之间存在不同的关系,即在金融控制强的区域的金融发展对经济增长没有显著的促进作用,而在金融控制弱的区域,金融发展与经济增长之间可能表现出一种“中性”的作用。高宏霞、费和(2009)采用1994～2008年相关数据,运用格兰杰因果检验等方法对甘肃省的金融发展与经济发展的关系进行了实证检验,结果表明,甘肃省区域金融发展与经济发展之间存在负的相关关系。
(二)对现有研究文献的评述
国内学者对我国区域金融发展与经济增长关系的研究成果很好的诠释了我国经济发展过程中经济与金融发展二者之间的关系,是对该领域研究的一个巨大推动和创新。但是现有研究成果也存在着一些不足之处,主要表现为:现有研究基本上集中于分析金融发展对经济增长的影响,而分析区域经济对金融发展的反作用则少之又少;其次现有的研究主要是从全国或各省的视角出发,着眼于更小的区域范围尤其是基于县域视角的研究几乎是一片空白。
为了弥补现有研究的不足,本文以定西市安定区为考察对象,重点分析县域经济对金融发展产生的影响。
二、指标选取及研究方法
(一)指标选取
1.县域经济发展指标。理论界对县域经济发展指标的确定标准不一,本文根据研究需要和数据的可获得性,用以下三个指标来反映安定区经济发展情况。
(1)县域经济总量指标x1。一般衡量经济发展总量常用的有名义GDP、实际GDP、名义GDP增长率、实际GDP增长率、人均GDP及人均GDP增长率等指标。考虑到通货膨胀和人口变动等因素对计量过程的影响,本文选取实际人均GDP增长率作为衡量经济发展水平的总量指标。
(2)县域经济结构指标x2。考虑到定西市安定区产业结构的特点及数据的可获得性,本文采用区域农业总产值占GDP的比重来考察安定区经济结构的指标,其计算公式为x2=区域农业总产值区域GDP。
(3)城市化水平指标x3,其计算公式为x3=非农人口数总人口数。
2.金融发展指标。衡量金融发展的指标常用的是戈氏指标(FIR),然而戈氏指标受到众多质疑。正如国内学者普遍认为的那样,中国较高的FIR应该归因于投资渠道不畅、交易手段的落后以及支付体系的效率低下,而非金融发展水平的直接表现,同时银行又是中国农村金融体系的主体,所以本文选取金融机构存贷款余额作为衡量安定区金融发展水平的指标。
本文所用数据来源于定西市安定区统计局,样本容量为1994～2008,虽然时间跨度相对较短,但后续将继续加以关注和研究。需要加以说明的是,为了消除价格因素的干扰,所用原始数据都已转化为实际值,同时为了消除数据的异方差,对四个变量都已作对数化处理。
(二)研究方法
经济变量大都具有非平稳性,本文首先将利用Dickey和Fuller提出的考虑残差序列相关的ADF单位根检验法,检验变量的平稳性,对于非平稳的变量进行处理使之成为平稳时间序列。如果变量是同阶单整的,那么我们将对相关变量进行协整检验以确定安定区经济与金融发展的长期均衡关系,并在协整的基础上,通过阿尔蒙变量回归确定变量关系,并通过格兰杰因果检验来验证其因果关系。
三、实证分析
(一)模型构建
根据上面描述的经济与金融变量分析,本文构建基本的回归实证模型如下:
y=c+αx1+βx2+yx3+ε
其中:y为实际存贷款余额之和,即被解释变量;x1为实际人均GDP增长率;x2为区域农业总产值占GDP的比重;x3为城市化水平;c为常数项; ε为误差项。
(二)实证检验
1.平稳性检验
对任何时间序列数据进行计量分析时,需要首先对时间序列数据进行平稳性检验,否则可能会造成一个随机游走变量对另一个随机游走变量的谬误回归(Spurious.Regression)。由于应用协整检验的时间序列数据必须为同阶差分平稳过程,因此我们需要对获得的时间序列数据进行单位根检验。本文采用增广迪基-富勒(Augmented Dickey- Fuller,ADF检验),ADF检验模型为:
Yt=β1+β2*t+δYt-1+αp*∑np=1Yt-p+εt
其中Y是时间序列,表示差分,p是滞后期,β1是常数,t是时间趋势项,βt和是参数,εt是白噪音。检验的零假设是δ=0,即包含单位根;备择假设是δ
表2:变量的单位根检验(ADF)结果
变量检验形式(C,T,L)P(ADF检验值
Dy(c,t,0)0.1037不平稳
Dx1(c,t,0)0.0841不平稳
Dx2(c,t,0)0.1505不平稳
Dx3(c,t,0)0.1570不平稳
Dy(c,t,0)0.0115平稳
Dx1(c,t,0)0.0007平稳
Dx2(c,t,0)0.0066平稳
Dx3(c,t,0)0.0299平稳
注:C,T,L分别表示模型中的常数项,时间趋势,滞后阶数。
如表2所示,Dy、Dx1、Dx2和Dx3在5%的显著性水平下均不显著。但是,通过对这四个时间序列作一阶差分后发现,这四个时间序列的一阶差分形式在5%的显著性水平下均是显著的,因此, Dy、Dx1、Dx2和Dx3均是一阶单整时间序列I～(1),因此可以对这个时间序列数据做协整检验。
2.协整检验
本文利用Johansen协整检验法进行协整检验,同时运用赤池信息准则(AIC)和施瓦茨准则(SC)选择滞后阶数,表3是相应的协整检验结果:
表3变量协整检验结果表
原假设协整方程数目迹统计量Trace-Statistic迹统计量临界值,5%的置信水平最大特征值Max-Eigen最大特征值临界值,5%的置信水平
没有50.4484935.1927532.1241022.29962
至多一个18.3243820.2618411.0346415.89210
至多二个7.2897459.1645467.2897459.164546
通过迹检验和最大特征值检验可以看出,Dy、Dx1、Dx2、Dx3在5%的显著性水平下存在且只存在1个协整关系,这说明他们之间存在稳定的均衡关系。
3.格兰杰因果关系检验
对于安定区经济发展与金融发展之间的因果关系,我们采用格兰杰因果检验法进行验证,检验结果如表4所示,箭头表示因果关系的方向。
表4 变量间格兰杰因果检验表
检验条件主要变量检验形式以及P值
LAGSyx1 x1y yx2x2yyx3 x3y
10.550400.002230.186340.515050.642020.32117
20.204090.001290.141170.095790.047010.27547
30.339480.349170.300380.168040.058390.39583
可以看出,在5%的显著水平上,安定区实际人均GDP(x1 )在滞后一阶和二阶时是存贷和y的格兰杰原因:安定产业结构指标(x2)与存贷和(y)之间不存在格兰杰因果关系。安定区存贷和指标(y)在滞后二阶时是城市化水平(x3)的格兰杰原因。
(三)变量回归
研究多变量之间关系时,最重要也是最难点就是确定滞后时期,即经济发展对金融发展的有效影响时期。我们利用EVIEWS6.0统计软件,依据AIC和SC信息准则以及LR、FPE、HQ等判断标准确定的最优滞后时期为滞后3期。在对变量关系进行方程估计时,为了避免多重共线性的存在,我们采用阿尔蒙多项式变换方法消除多重共线性影响因素。具体做法如下。
对于分布滞后模型 :
yt=a+b0t+b1xt-1+…+bkxt-k+ut
可以近似地用一个关于i的低阶多项式表示,同时也可以利用多项式来减少模型中的参数。
在以滞后期i为横轴、滞后系数取值为纵轴的坐标系中,如果这些滞后系数落在一条光滑的曲线上,或近似落在一条光滑的曲线上,则可以用一个关于i的次数较低的m次多项式逼近,即:
bi=α0+α1i+α2i2+k+amim(m
此式就是阿尔蒙多项式变换,也称为阿尔蒙滞后模型。将阿尔蒙多项式变化具体列出来就是:
b0=α0+α10+α202+…+αm0m
b1=α0+α11+α212+…+αm1m
b2=α0+α12+α222+…+αm2m
…
bk=α0+α1k+α2k2+…+αmkm
代入bi=α0+α1i+α2i2+…+αmim(m
yt=α0z0t+α1z1t+…+αmzmt+ut其中:
z0t=xt+xt-1+xt-2+…+xt-k
z1t=xt-1+2xt-1+3xt-3+…+kxt-k
zmt=xt-1+2mxt-2+3mxt-3+…+kmxt-k
依据上述分析,运用EVIEWS6.0对滞后变量进行方程估计,估计结果如下:
由上述方程可知,T统计量、F值统计量值显著,方程模拟度较高,故方程具有较高的可信度,可以在较大程度上解释安定区经济发展水平对金融的影响。
四、结论
通过对系统(y、X1、X2、X3)协整分析、格兰杰因果分析和阿尔蒙回归调整等实证研究,安定区经济对该区金融发展的影响较为显著,但影响效果不同。具体来说,安定区经济总量指标对该区金融发展起促进作用,而且随着滞后期的增加,其影响效果会更好;经济结构指标对该区金融发展起阻碍作用,即随着农业产值在总产值中的比重加大,对该区金融发展阻碍作用越明显;城市化水平指标对该区金融发展水平影响相对较小。
实证结果显示了重要的政策含义,从解决经济系统中结构优化的角度着手促进金融发展是有现实意义的。针对农业产值在总产值中的比重较高的现实,安定区政府必须加大力度推进农业产业产业化水平,大力发展现代农业,通过农业产业升级增强金融资源的配置能力,推动县域金融发展,实现产业升级,经济发展、金融发展的良性循环。
参考文献:
[1]周立、王子明.中国各地区金融发展与经济增长实证分析:1978-2000[J].金融研究, 2002(10).
[2]艾洪德、徐明圣、郭凯.我国区域金融发展与区域经济增长关系的实证分析[J].财经问题研究,2004(7).
[4]周好文、钟永红.中国金融中介发展与地区经济增长多变量系统分析[J].金融研究,2004(6).
[3]沈坤荣、张成.金融发展与中国经济增长――基于跨地区动态数据的实证研究[J].管理世界,2004(7).
[5]王晋斌.金融控制政策下的金融发展与经济增长[J].经济研究,2007(10).
[6]高宏霞、费和.改革开放三十年:中国西部发展的回顾与展望[C].西部开发研究联合体第六届学术年会,2009年7月.
【关键词】家庭金融资产 风险性投资 影响因素
一、理论研究背景及相关文献评述
（一）国外研究综述
随着家庭理财理财意识的不断提高以及金融产品日趋丰富，家庭资产组合选择问题开始进入了学术视野。在2006年的美国金融年会上，compbell曾经提出了一个独立的新研究方向，即家庭金融。与传统的金融研究方向资产定价，公司金融相比，家庭金融已经成为目前金融学研究的前沿领域。
与基于投资者的资产组合理论相比，家庭资产组合理论研究引入了经济特征，生命周期，人口统计特征等因素对金融资产选择的影响。yoo（1994）是有scf的三个独立年份的界面数据分析资产配良种的年龄效应，年轻和年老的家庭参与风险资产的概率更低。guiiso等（1996）使用意大利的面板数据研究发现较高的工资收入风险与较低的风险资产持有有关。
heaton和lucas（2000）在研究中引入工资机制，分析发现家庭的工资收入与股票收益之间呈现出高度相关，一般具有高背景风险的家庭对于风险资产的持有比较少。shum和aig（2006）在研究中考虑了人口统计特征，分析发现性别，婚姻状况以及受教育程度都会影响家庭金融资产的配置。guiso，sapienza（2004）研究发现家庭对外界社会，金融机构的信任度越高，那么他们持有风险资产的比例也就越高。
（二）国内研究综述
到目前为止，关于我国居民投资的实证研究相对较少。样本选择以及有效样本数据的获取是主要难点。有部分学者对居民的资产结构进行了考察，如史代敏、宋艳（2005），利用四川省统计局在2002年四川省城镇居民家庭金融财产的抽样调查数据，分别考虑了年龄、收入、财富规模、受教育程度、住房所有权五方面的因素建立线性模型，考察各因素对家庭金融资产总量，以及储蓄存款和股票在金融资产中所占比例的影响。吴晓求等（1999）利用证券持有的增加量统计出我国居民金融资产的增量结构，并重点分析了影响该结构的因素以及改革开放以来居民收入资本化趋势。另外汪红驹、张慧莲（2006）以最优资产选择模型为基础探讨了通货膨胀、股市收益波动、消费者风险偏好对消费者储蓄需求的影响。
近期，出现的一些有关于家庭金融资产投资的文献有：邢大伟（2009）基于江苏扬州的调查，对城镇居民家庭资产选择结构的实证研究，文章分析了性别，年龄，学历等方面对金融资产结构和实物资产结构的影响。陈国进，姚佳（2009）的基于美国scf数据库的风险性金融资产投资影响因素分析，文章采用美国消费者金融调查数据为样本，建立回归模型对影响因素进行分析。卢家昌，顾金宏（2009）基于江苏南京的调查，对城镇居民家庭资产选择行为的影响因素分析，主要分析了家庭金融资产在货币类产品，证券类产品，保障类产品三个方面投资影响因素。
二、调查研究方案设计
（一）研究假设
通过对已有文献的梳理和归纳，并结合中国的国情，提出以下可能对中国城镇家庭风险性金融投资产生影响的因素：
1.家庭财富和人口统计特征。alessie和soest曾经对荷兰家庭1993～1998的数据进行分析，运用probit回归模型和选择模型发现，年龄较大的户主和比较富裕的户主持有相对较高比例的风险性金融资产，同时随着家庭财富的增加，家庭持有风险性金融资产的比例也会增加。
2.住房投资。在我国，住房问题是长期以来绝大多数家庭都很关注的问题，房价的波动对中国家庭的投资行为也会产生一定的影响，而且由于房产具有消费与投资的双重性质，还可能使中国家庭的投资呈现出随生命周期变化的特征。
3.劳动收入。在中国，劳动收入是大多数家庭主要的经济来源，也是家庭可支配收入的重要组成部分。
如果能够从一定程度上增加家庭的劳动收入，那么一定程度上能提升家庭承担金融投资风险的愿望。
4.投资偏好及预期。中国家庭的投资行为不仅会受到对宏观经济预期的影响，投资偏好近年来作为行为金融研究的一部分也成为重要的研究因素。
（二）问卷的设计
问卷的概念量表在设计时，先是参照了已有的“个体投资者问卷调查”的成熟量表，然后根据研究假设中所提到的影响因素进行调整修改。问卷调查主要分两个方面：首先是对于家庭结构的调查，包括人口统计特征以及家庭人口的基本情况，如：户主的性别，年龄，受教育程度，婚姻状况以及职业；其次是关于家庭金融资产总量和结构的调查，如：家庭金融资产，人均收入，存款等。同时，问卷还设置了“验证题”来帮助剔除无效问卷。
（三）问卷的发放与回收
调查采用随机抽样调查，在人口比较集中的各区街口商区，单位门口进行发放，调查对象覆盖了个体户，金融从业者，公务员，医生，教师等人群，筛选主要是删除通过问卷中设置的“验证题”来删除明显胡乱填写的无效问卷以及存在异常值的问卷。而对于问卷中存在的数据缺失的情况，则主要是通过两种途径修改：对于第二部分数据缺失或缺失数据超过2项的，直接视为无效问卷；而对于缺失数据在两项以内的，则采用众数填补的法则进行数据完善。最后，通过汇总统计，可以得到下列数据；实际发放问卷数为500份，回收得到292份，回收率为58.4%，最后被认定的有效样本数为224份，回收有效率为76.7%。
（四）样本的收集和检验
本文的抽样调查样本来源于城镇家庭，以江苏无锡的抽样调查结果作为实证的数据来源。由于无锡地处长江三角洲经济较发达地区，因此抽样结果更具代表性和合理性。经过spss16.0对抽样数据的处理，得到如下对有效样本的描述性统计：
通过表一的样本描述性统计不难看出，家庭中户主的性别为男性的比例要高于女性，也就是说男性参与风险投资决策的比例要高于女性，而且户主年龄在35～60岁之间的比例较高。本户主学历为专科和本科的占到了将近90%，此外，从家庭财富规模的角度来看，家庭拥有金融资产总额在10万到100万之间的占了绝大多数。因此，总体看来，这样的抽样结果基本服从正态分布，这样的结构大体上也是合理的。
三、实证研究分析
（一）主要变量的选取及描述
本文研究主要是分析人口统计特征，家庭财富，背景风险等方面因素对城镇家庭风险性金融资产投资选择的影响以及影响程度。其中人口统计特征包括户主的性别，年龄，受教育程度，婚姻状况以及职业；背景风险包括劳动收入，房产投资，其余变量还包括投资偏好，投资预期。
（二）实证模型的选择
1.模型一：logistic回归模型。本文首先对城镇家庭风险性金融资产是否持有产生影响的因素的作用程度以及显著性进行实证分析和检验。持有风险性金融资产的为“1”，而未持有风险性金融资产的为“0”。在借鉴同类文献结论和研究成果的基础上，假设城镇家庭风险性金融资产持有受到家庭财富，户主的性别，年龄，受教育程度，婚姻状况以及职业，劳动收入，房产投资，投资偏好，投资预期等因素的共同作用，即y=φ（x1，x2，……xi）+ε。y表示的是城镇家庭风险性金融资产的选择行为，xi是影响家庭风险性金融资产选择的影响因素，ε为随即干扰项。由于在实证当中，我们遇到的被解释变量为虚拟变量，而非连续性变量，因此传统的多元回归模型并不适用，无法进行合理的假设检验。所以，本文选用logistic回归模型来进行实证研究。logistic回归模型是对二元因变量的概率建模，即当因变量是一个二元变量，只取0与1两个值时，因变量取1的概率p就是要研究的对象。这里我们假设家庭参与投资风险性金融产品的概率为p，p的取值范围在0-1之间，将p做logit变换，可以得到logistic回归模型：
logit（p）=β0+β1f+β2i+β3s+∑β4iai+∑β5iei+β6m+β7se+ β8ri+β9ip+β10ie
然后，通过极大似然估计的迭代方法，可以找到系数的“最可能”的估计，并采用wald检验对参数进行检验，当wald值大者（或sig值小者，小于0.05）显著性高。
2.模型二：tobit回归模型。本文还将从微观角度建立城镇家庭风险性金融资产占总金融资产比重的模型。由于单个家庭风险性金融资产可能为零
也就是存在某个家庭不投资风险性金融产品，即风险性金融资产占总金融资产比重为零，而已它作为被解释变量时，显然经典的线性模型已经不再适用。根据国内外相关文献得知，在存在截断数据的情况下，tobit模型是较为有效的计量经济学模型。
根据家庭持有风险性金融资产是否为零，可以将样本分为两类。第一类是含有不为零的因变量和自变量；第二类是仅很有不为零的自变量，而因变量为零。这样，我们可以把变量间线性关系表示为：yi’=βxi+εt。
实际在性质上，截断的观测值与未截断的观测值是存在显著差异的，这是因为风险性金融资产占总金融资产比重为0，表示该家庭不投资于风险性金融产品，因此即使解释变量变化很明显，这些家庭投资与风险性金融产品的比重仍为，不会有任何变化。这样，风险性金融资产占总金融资产比重在性质上类似于离散型的虚拟变量。因此，我们通过建立风险性金融资产占总金融资产比重的tobit模型，来刻画解释变量对被解释变量之间的影响。
根据经济学理论背景，我们初步建立风险性金融资产比重的tobit模型如下：
tobit（p）=β0+β1i+∑β2iai+∑β3iei+β4f+β5f2+εtif rhs>0
模型的设计基于理论与数据相结合的思路，一方面我们考虑到经济理论背景来选择变量；另一方面我们又考虑了调查所得样本中获得的信息。
我们在估计模型时将采用国外相关研究中普遍使用的最小二乘估计，这也是人们所探索出的适用于估计tobit模型的主要方法，其参数检验的适用方法为t检验，sig值小者（小于0.05）显著性高。
四、结论
本文运用对江苏省无锡地区的实地抽样调查数据，通过运用logistic回归模型和tobit回归模型研究家庭财富，人口统计特征，背景风险以及投资预期和偏好对家庭风险金融资产投资的影响，我们可以得到以下几个重要的结论：首先，中国城镇家庭风险性金融投资的财富效应十分显著，随着家庭财富的不断增加，家庭投资风险性金融资产的概率不断增加，投资于风险性金融资产的比例也不断提高。其次，背景风险对中国家庭投资风险性金融产品的有较明显的影响：中国家庭住房投资对参与风险性金融投资具有明显的“挤出效应”，随着住房投资的增加，家庭参与风险性金融投资的概率以及投资比例都有所下降；此外，随着人均劳动收入的增加，家庭投资风险金融产品的比例就越高。第三，人口统计特征对中国家庭投资风险性金融产品的影响比较显著：风险性金融投资的参与率随着学历的增加而增加，与年龄呈一条凸曲线，年轻家庭和老年家庭参与率较低，中年家庭参与率较高。从投资比例来看，高学历的家庭投资比例较高，而自主经营会对投资比例有挤出效应。第四，家庭的投资预期向好会对风险性金融投资比例产生正的影响，而投资偏好风险性资产则会对风险性金融投资的参与率产生积极的影响。
参考文献
[1]陈国进，姚佳.中国居民就爱听金融资产组合研究【j】.西部金融，2008（8），20-22.
[2]史代敏，宋艳 居民家庭金融资产选择的实证那个研究【j】.统计研究，2005（10），45-50.
关键词：科技产出 金融资本 科技金融 相关性分析
引言
在我国科技创新战略的实施中，科技金融日益受到社会各界的广泛关注。科技金融是指随着社会经济的发展，技术与金融结合日益紧密，相互依存、相互促进、融合发展的客观现象与动态过程。从广义来看，科技金融是促进科技开发、成果转化和高新技术产业发展的一系列金融工具、金融制度、金融政策与金融服务的系统性、创新性安排，是为科学和技术创新活动提供金融资源的政府、企业、市场和社会中介机构等及其在科技创新融资过程中的行为活动共同组成的一个体系，是国家科技创新体系和金融创新系统的重要组成部分。本文认为，科技金融是促进科技创新和高技术产业发展的金融资源综合配置与创新服务，是实现科技与金融紧密结合的一系列体制机制安排。
科技与金融融合发展的机制
从金融结构来看，科技金融合作机制由主业和环境两部分构成，其中，主业包括科技财政资源、创业风险投资、科技资本市场、科技贷款和科技保险五大部分，环境包括人才、政策和配套服务，主业和环境紧密结合形成了循环机制。在科技金融合作机制中，科技财政资源是指国家通过财政预算和科技税收政策，为科技活动提供金融支持，主要支持基础性的研究和发展；创业风险投资是专业投资机构在承担高风险的前提下，对处于种子期、初创期和扩张期的高成长性企业投入权益性金融资本；科技贷款是为科技开发、科技成果转化等科技活动提供的债务性金融支持；科技资本市场是为高新技术企业提供直接融资的除创业风险投资之外的资本市场，主要包括：债券市场、技术产权交易所、新三板市场、创业板、主板和中小企业板；科技保险是针对科技活动风险、高新技术企业运营风险和科技金融工具风险进行保险，包括商业性科技保险和政策性科技保险；科技金融环境是指科技金融各种工具运行的经济、社会、法律、文化等环境，是科技金融体系的重要组成部分。总之，科技金融的主业和环境紧密结合形成了循环机制，促进了区域经济的发展。
数据选择与方法
本文选取北京中关村2000-2010年的年度数据构建模型进行分析，以中关村科技企业总收入（y）来衡量科技产出，以负债性融资（x1）和股权性融资（x2）来衡量金融状况，数据来源于中关村企业数据库和中关村管委会数据统计。本文对以上数据取自然对数，减少时间序列异方差问题，易于得到平稳性序列，同时，在因果分析中，运用对数得到的弹性值比绝对值更有意义。按照平稳性检验、协整检验和Granger因果检验的步骤进行实证检验，基于检验结果，采用数据序列的对数形式得出回归模型，进而分析变量间的数量关系。
实证检验与分析
（一）单位根检验（ADF）
在ADF检验中，根据赤池信息准则（AIC）确定给定时间序列的滞后阶数，采用简易有效的画图法确定常数项或时间趋势项的选择。如表1所示，由于各个原序列ADF检验的T统计量和P值显示不能拒绝该序列有单位根的原假设，说明科技企业总收入、负债性融资和股权性融资的原序列都不是平稳的；而各一阶差分序列ADF检验值显示各差分序列均拒绝有单位根的原假设，说明一阶差分序列是平稳的，所有变量序列均为一阶单整序列。
（二）协整检验
用ADF协整方法检验变量之间的协整关系，也就是检验相应回归方程的残差序列是否平稳，即检验残差序列是否存在单位根。检验结果显示，残差序列的T值为-2.514195，P值为0.0180，拒绝有单位根的原假设，残差序列是平稳的 ，表明科技企业总收入与负债性融资、股权性融资存在显著的协整关系，即科技产出与融资存在长期稳定的均衡关系。
（三）Granger因果检验
用格兰杰因果关系检验来确定科技产出与融资之间的因果关系。由表2可知，在5%的显著性水平下，不拒绝“X2不是X1的格兰杰原因”的假设，拒绝“X1不是X2的格兰杰原因”的假设，因此，负债性融资是股权性融资的格兰杰原因；在9%的置信水平下，既拒绝“Y不是X1的格兰杰原因”，又拒绝“X1不是Y的格兰杰原因”，因此，科技产出与股权融资互为格兰杰原因；在6%的置信水平下，拒绝“Y不是X2的格兰杰原因”，不拒绝“X2不是Y的格兰杰原因”，因此，科技产出是负债性融资的格兰杰原因。可见，负债性融资与股权性融资存在单向因果关系，科技产出与股权性融资存在双向因果关系，科技产出与负债性融资存在单向因果关系。
（四）回归分析
基于以上检验可知，科技产出（Y）与负债性融资（X1）、股权性融资（X2）之间存在长期稳定的均衡关系和因果关系，进而，用回归分析确定它们之间的数量关系。因为X1和X2两个变量的相关系数为0.996583， 因此应舍去其中的一个变量来构建模型。
回归结果1：
lnY=-0.074827+1.049852lnX1（1）
该模型的可决系数R2=0.997549，说明整体模拟效果较好，表明了科技产出与负债性融资之间的关系，即负债性融资上涨1%，科技产出上涨1.05%。
回归结果2：
lnY=-0.786484+1.240156lnX1（2）
该模型的可决系数R2=0.990531，说明整体模拟效果较好，表明了科技产出与股权性融资之间的关系，即股权性融资上涨1%，科技产出上涨1.24%。
回归结果3：
lnX2=-0.594919+0.840683lnX1 （3）
该模型的可决系数R2=0.993177，说明整体模拟效果较好，表明负债性融资和股权性融资之间存在较强的相关关系，即负债性融资上涨1%，股权性融资上涨0.84%。
回归结果表明：
第一，负债性融资对于科技产出具有促进作用。当前，中关村科技企业的负债性融资渠道包括传统贷款、担保贷款、信用贷款、信用保险、贸易融资、国家专项贷款、小额贷款和企业债券，其中传统贷款是融资渠道的主体，但是，由于中关村高新技术企业具有创新性强、风险收益水平高和抵押品少等特征，银行不愿意向高新技术企业尤其是初创期和成长期的企业放贷，部分科技企业面临融资困难，因此，必须完善信用体系并创新信贷产品，拓宽负债性融资渠道，为科技企业提供多元化的融资服务，从而促进科技产出的增长。
第二，相对于负债性融资，股权性融资对于科技产出具有更强的促进作用。中关村科技企业股权性融资渠道包括天使投资、风险投资、境内外上市、代办股份转让和并购重组五类，其中，上市融资是最重要的融资来源，因此，应完善各个渠道的融资机制，为科技企业提供优越的股权性融资服务，从而促进科技产业的增长。
第三，负债性融资和股权性融资具有较强的互补性。中关村高新技术企业的生命周期包括五个阶段，即种子期、初创期、成长期、发展期和成熟期。企业在每个阶段的市场规模、成长模式和风险等级等方面明显不同，这就导致其融资需求不同：种子期和初创期的企业倾向于天使投资和种子基金，成长期和发展期的企业倾向于风险投资基金、股权投资基金和信贷融资，成熟期的企业倾向于上市融资和银行贷款，因此，整体上，负债性融资和股权性融资具有互补性，应构建全面的融资机制。
结论与政策建议
（一）结论
本文运用中关村科技企业的时间序列数据进行实证研究，并得出以下结论：负债性融资和股权性融资对科技产出都具有促进作用，其中，股权性融资的促进作用更强；负债性融资与股权性融资具有较强的互补性。
（二）政策建议
基于以上结论，本文从负债性融资渠道、股权性融资渠道、财政科技资金和科技金融发展环境四个角度，提出促进中关村科技金融发展的政策建议：
一是创新金融产品和服务，拓宽科技企业的负债性融资渠道。可以从以下几个方面着手：完善科技信贷机构体系，鼓励银行设立科技金融事业部、特色支行等机构，增强对科技企业的服务功能；推进符合科技企业特点的金融产品和服务方式创新，完善政银企合作机制和“投保贷”一体化机制；实施科技企业金融服务差异化管理，完善科技企业信贷政策导向效果评估制度；完善信用担保支持体系，鼓励企业设立信用担保机构和再担保机构，为科技企业提供以融资担保为主的信用担保；完善中小科技企业债务融资市场，为科技型中小企业直接融资创造条件。总之，要全面地推进针对科技企业的金融创新，拓宽科技企业的负债性融资渠道，从而增加科技产出，推动经济发展。
二是完善多层次资本市场，拓宽科技企业股权性融资渠道。可以从以下几个方面着手：积极参与建设统一的全国场外交易市场，完善制度，扩大规模；支持符合条件的科技企业发行上市，完善资本市场转板制度，建立有机联系的多层次资本市场体系；支持科技企业利用资本市场进行兼并重组；发展股权投资基金，引导基金投资于战略性新兴产业；完善非上市科技企业股权交易市场；研究出台支持天使投资发展的政策，培育天使投资者队伍，引导境内外个人开展天使投资业务；大力支持创业投资集聚发展，完善以政府资金为引导、社会资金为主体的创业资本筹集机制和市场化的资本运作机制；试点战略性新兴产业孵化器信托投资基金，投资发展长期持有型科技物业。
三是创新财政科技投入机制，有效缓解科技企业的融资负担。可以从以下几个方面着手：优化财政科技投入方向，发挥财政资金对重大基础科学问题、产业共性技术和中试试验发展的引领作用；创新财政科技投入方式，充分发挥财政资金的杠杆作用和引导功能，促进财政资金、产业资本、金融资本和民间投资的联动，形成高效的创新资源利用模式；完善财政投资科技项目管理机制，建立市场化的项目发现机制，形成有效的项目后续跟踪和评价机制。
四是完善配套服务体系，优化科技金融发展环境。可以从以下几个方面着手：以中关村核心区为基础建设国家科技金融功能区，加快聚集科技金融机构和中介服务组织，形成聚集效应；全面落实中关村国家自主创新示范区建设“人才特区”的政策措施，打造多元化的科技金融创新人才队伍；加强科技金融创新文化建设，营造鼓励创新、共担风险和讲求信用的投资文化环境；打造具有全球影响力的“中关村科技金融品牌”。
综上所述，中关村在科技金融的发展过程中，要创新金融服务于科技产业的方式，加大金融对于科技产业的支持力度，实现金融与科技产业有机结合，形成科技金融发展的有效机制，从而促进科技金融的快速发展。
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[关键词]旅游业；金融业；耦合评价模型；耦合协调度
[中图分类号]F59
[文献标识码]A
[文章编号]1002-5006（2017）03-0074-11
Doi： 10.3969/j.issn.1002-5006.2017.03.013
引言
产业间互动协调发展是市场供给和消费需求的必然趋势，可以在产业间产生叠加效应，实现互相繁荣和互利共赢。旅游业与金融业互动协调发展，既是金融服务旅游经济，推动旅游经济结构调整和增长方式转变的重要体现，也是旅游培育金融业增长点、增加金融衍生品的过程，同时也促进了实体经济与虚拟经济平衡协调发展。为加快旅游业发展和适应新时期旅游业改革发展的需要，国务院先后出台了《关于加快发展旅游业的意见》（国发[2009]41号）和《关于促进旅游业改革发展的若干意见》（国发[2014]31号），提出要推进旅游与金融互动协调发展，鼓励旅游企业和金融机构开展多种方式的业务合作，加大金融支持旅游实体经济力度，使金融对旅游业的服务水平得到改进和提升，推动设立旅游产业基金，支持符合条件的旅游企业上市，发展旅游项目资产证券化产品等一系列旅游业与金融业互动发展的方向和任务。由此可见，旅游业与金融业通过整合两者高度互补的优势资源，可以打造出具备旅游服务、金融服务的双重优势产品，全面提升旅游者的需求和体验，顺应并推动我国旅游业与金融业互动协调发展的趋势。
国外学者对旅游业与金融业互动协调发展的研究从微观和宏观两个角度展开，主要集中在金融支持旅游业发展方面的研究。Vogel从生产运营、经济特点、企业融资等方面入手，对旅游业中的重要产业部门――航空、饭店、游船、主题公园/游乐园等进行了分析与论述[1]。Peric等分析了1991―2009 年由国际金融公司（IFC）投资和多边投资担保机构（MIGA）担保的旅游及酒店产业发展情况，得出国际金融机构的项目融资对发展中国家旅游及酒店行业的促进作用[2]。Hawkins和Mann分析了世界银行在旅游业实现联合国千年发展目标中的地位与作用[3]。Markandya等通过世界银行在旅游业项目投入的分析，指出旅游资源的可持续利用对国家经济增长的潜在贡献，认为要获得更多收益应加大银行对旅游业的投资[4]。
国内对旅游业与金融业互动协调发展的学术研究大致有两类观点：一是金融业支持和助推旅游业发展的单一方向思考和研究。如杨建春和施若运用贵州和浙江两省的金融、旅游产业发展数据，运用方差分解等计量方法对两省金融支持旅游产业发展的动态效应进行比较研究，发现两省金融对旅游产业发展的支持存在较大差距[5]；叶春明和赵宇华认为金融对我国旅游业发展有重要的支撑作用，而目前我国旅游金融支撑存在政府投资、银行信贷投资、资本市场资源配置、旅游市场投资效率、金融服务产品开发等多方面的问题，并提出金融支持旅游业发展的政策建议[6]；胡文琳[7]、江锋[8]、王智勇和赵越[9]、胡海燕等[10]分别以江西庐山、广东梅州、云南丽江、新疆可可托海景区为例，分析了当前金融支持旅游业发展所面临的症结，提出了消除金融抑制，加大相关金融支持的对策与建议。二是将旅游业发展与金融业的具体板块进行互动融合。如王一林从银行视角来将银行业务与旅游产品进行结合，确立了“创建旅游金融特色银行”的战略定位，并在产融结合、养老金融及个人金融业务等方面进行了一系列创新探索[11]；杨复兴和舒海通过“旅游金融”概念的提出，借用物理学的耦合概念，分析其耦合发展的逻辑脉络，并从银行、证券及保险等3个方面对旅游金融产品进行了创新思考[12]。
随着旅游业与金融业互动协调问题的不断深入研究，金融支持或助推旅游发展的文献相对较多，而忽略了金融业如何借助旅游业来发展自身的产品和服务，以及如何使旅游产业发展壮大这一最终目的；同时，由于数据和资料局限，这一问题也缺乏相关的实证研究。此外，两个产业互动协调发展的机理研究方面尚处于空白。而两个产业的互动协调发展又亟待这方面的理论研究和实践创新，鉴于此，本研究从产业耦合的视角切入，具有一定的独特性。在分析旅游业与金融业互动耦合发展作用机理的基础上，借鉴耦合度及耦合协调度评价模型，以东部经济大省――江苏省为例，对两个产业耦合协调发展进行实证分析，最后得出两个产业耦合协调发展的结论与建议。
1 旅游业与金融业耦合发展作用机理分析
旅游业与金融业之间互动耦合发展的理念来源于产业边界模糊[13]、金融中介[14-15]、金融约束[16]等理论，其耦合发展过程在市场需求、企业推动、政府引导等驱动力下形成的，可视为实体经济借助于虚拟经济，虚拟经济依赖于实体经济，两者相互依存、相互渗透、相互影响的融合过程，并能使产业资本得以积聚及增值[17]。一方面，旅游业综合性强、关联度高、拉动作用明显，旅游消费不仅直接拉动了交通、食宿、娱乐、购物等传统产业，也对金融等现代服务业发挥着重要带动和促进作用。另一方面，金融业通过加快和改进自身服务，为旅游业发展提供资金保障、完善金融产品、创新保险服务、培育企业上市，助推和支持实现旅游繁荣，并实现金融业价值的增值。两个产业系统相互耦合发展的作用机理（图1）。
3 江苏旅游业与金融业耦合协调发展的实证分析
3.1 研究区概况及数据来源
3.1.1 研究区概况
江苏是我国东部经济大省，2014年国内生产总值仅次于广东，旅游业与金融业发展水平多年来位居全国前列。以“吴韵汉风”著称的江苏自然资源和人文资源富集，改革开放30年多来，江苏省旅游业稳步增长，主要旅游经济指标多年来位居全国前列。2013年江苏省旅游总收入7195亿元，同比增长14.1%，占全国24.41%；接待境内外游客5.22亿人次，增长10.9%，占全国15.44%；旅游业增加值3212亿元，增长14.2%，占地区生产总值5.43%1。江苏省金融业在近年来实现了快速发展，在经济发展中的核心作用日益凸显[34]，有力支持和促进了地方实体经济的发展。2013年年末江苏省金融机构人民币存款余额85604.1亿元，比上年末多增332.3亿元，占全国8.20%；金融机构人民币贷款余额61836.5亿元，比上年末多增652.1亿元，占全国8.60%；在上海、深圳证券交易所筹集资金283.7亿元，比上年增加75.2亿元，占全国4.12%；全年保费收入1446.1亿元，比上年增长11.1%，占全国8.40%①。整体看来，旅游业和金融业发展水平不断提升，对国民经济和社会发展的贡献不断增加。
多年来，江苏旅游业与金融业的耦合发展已取得一定成效。一是产融结合力度加大。根据2012年的《关于金融支持旅游业加快发展的若干意见》（银发[2012]32号）精神，江苏省旅游局与省邮政公司签署游邮联合战略合作协议，将乡村旅游建设作为贷款融资的重点；2014年江苏省旅游局与农行江苏省分行签署全面战略合作协议，在包括农业银行江苏省分行在内的金融机构支持下，坚持旅游与金融互动耦合发展，积极探索金融支持旅游发展模式。二是融资渠道得到拓宽。2012年全国第一只智慧旅游产业基金由江苏物泰发起成立，该基金将为有竞争力的智慧旅游企业提供股权投资扶持。2013年，为支持江苏旅游项目的发展，省财政厅和省旅游局联合设立了江苏省旅游产业发展基金，一定程度上缓解了中小旅游企业融资难问题。
综上所述，江苏优越的资源和区位条件、厚实的经济基础以及政策的扶持必将使其旅游业与金融业耦合程度得到提升，一方面，旅游业在金融业的支持和助推下，打开投融资之门，优质企业必将脱颖而出；另一方面，金融业在服务旅游经济同时，创新金融工具和产品，培育新的增长点。
3.1.2 数据来源
本研究以江苏全省及其省辖市级行政单元为研究对象，研究2001―2013年江苏省旅游业与金融业互动耦合发展的时空变化特征。研究所用的数据来自《江苏统计年鉴》（2002―2014）、江苏省旅游业发展统计公报（2001―2013）、江苏旅游业年度报告、江苏13市统计年鉴及13市国民经济和社会发展统计公报（2001―2013），保证了数据具有较强的可靠性与权威性。在已收集数据的基础上，对两个产业综合评价值进行相关性分析，相关系数值高达0.971，结果表明存在显著的相关关系，说明两者具有较强的耦合互动发展关系。根据公式（3）～（6）对江苏旅游业和金融业系统评价指标的权重值进行了计算（表2）。
3.2 实证分析
3.2.1 全省情况分析
据上述耦合评价模型，分别计算出2001―2013年江苏全省旅游业与金融业系统的各项综合评价值，两个系统之间的耦合度及耦合协调度数值（表3）。
从表3中可以看出，2001―2013年江苏全省的旅游业与金融业系统的综合评价值基本呈逐年递增态势，表明两个产业13年间整体发展状况良好。从旅游业综合评价值来看，2003年、2013年出现下降情况，其余年份均为上升状态。形成以上情况的可能原因在于1999年实行的黄金周一定程度上促进了江苏旅游的迅速发展，2001年、2002年旅游业增速明显。2003年受SARS疫情的影响，使旅游业发展出现了下滑。2004年旅游业发展速度最快，同比增长率达到225%。从2005年开始每年增长速度呈现下降趋势，2008年的奥运会对江苏旅游有一定促进作用，但由于受世界金融危机影响，增速未见明显提升。2010年上海世博会带动了江苏旅游业的快速发展，2011年、2012年后世博时代使旅游业发展趋缓。2013年受全球经济不景气、人民币升值、食品安全、雾霾天气等多个因素的影响，导致海外游客减少，造成江苏入境游出现了“双下降”1。从金融业综合评价值来看，各年均呈F上升趋势，其中2004年、2005年、2007年和2009年的上升幅度超过30%。究其原因，在国内外经济环境好转和各项扩大需求的政策作用下，2001―2003年江苏金融业保持稳定的增长。2004―2007年江苏省经济连续保持高位平稳发展，金融业综合实力增速明显。2008年由于受国际金融危机影响，金融业吸引外资大幅减少，增幅有所下降。2009年银行机构数大幅提升，共设立各类银行机构44家，相当于前5年机构设立的总和，全年新增贷款9137.6亿元，创历史新高2。2010年以后受国际经济形势的影响，金融运行平稳，增长速度开始下降，直到2013年世界经济温和复苏，金融业服务实体经济的能力提升，增速又出现加快势头。根据旅游业与金融业的发展水平，2004―2012年为>，表明旅游业发展情况优于同期的金融业，而金融业发展的滞后性，说明了金融业对旅游业的支持和服务还不能满足旅游业快速发展的需求，在一定程度上甚至还制约了江苏旅游业的发展。
从2001―2013年耦合度和耦合协调度的总体分布来看，江苏省旅游业与金融业的耦合度在0.855～1.000之间，其均值为0.979，表明江苏省13年间两个产业互动发展的耦合性良好，要素之间互动强劲。与此同时，耦合协调度的发展在0.238～0.949之间，其均值为0.643，呈现逐年持续上升的态势，其中，2001―2004年为失调阶段，该阶段旅游业与金融业发展的影响程度低且协同度较弱，两个产业之间促进作用不强；随着2005年江苏经济总量、三大需求、工农产值、城乡居民收入等各项经济指标均创近年新高3，旅游业与金融业的综合水平得到了快速发展，两个产业在特色旅游金融服务、旅游多元化融资渠道、旅游保险市场、旅游企业支付环境、旅游消费贷款、旅游金融卡等方面进行了一系列的耦合发展，产业间的互动耦合也进入协调阶段，2005―2013年协调程度越来越高，产业之间的协同效应逐步增强。
3.2.2 分区分市情况分析
为了更清晰地了解江苏省旅游业与金融业互动耦合发展情况，依据上述方法分别计算出2001―2013年江苏省3大区域及13市旅游业与金融业系统的各项综合评价均值，两个系统之间的耦合度及耦合协调度均值（表4）。
从表4中可以看出，2001―2013年江苏省13市的旅游业与金融业系统的综合评价均值区域间存在明显差异，基本呈苏南、苏中、苏北递减态势。从两个产业综合评价均值来看，苏南地区发展水平最高，均值分别为0.770和0.673，苏中地区次之为0.419和0.379，苏北地区最低仅有0.292和0.261，苏中、苏北的旅游业和金融业综合评价均值都低于全省平均值。由此可见，苏中和苏北的旅游业和金融业综合带动效应远不如苏南地区，对整个江苏旅游业发展的贡献和影响也较弱。从分市情况来看，旅游发展水平最高的是苏州，均值为0.938，而金融业发展水平最高的是南京，均值为0.882，全省两个产业发展水平最低的是宿迁，仅为0.045和0.152。南京、无锡和苏州的旅游业和金融业综合均值超过0.70，为两个产业发展水平较高地区；常州、镇江和南通的均值低于0.70超过0.40，为两业发展中等水平地区；扬州、徐州和连云港的旅游业均值低于0.70超过0.40，金融业均值却低于0.40，为旅游业发展中等而金融业发展水平较低的地区；泰州、淮安、盐城和宿迁的两业均值低于0.40，为发展水平较低地区。将13市旅游业与金融业综合评价均值进行对比，>的地区有南京、常州、苏州、镇江、扬州、徐州、连云港，表明以上地区旅游业发展整体情况优于金融业，而其他地区则为旅游业发展滞后于金融业。
从耦合度平均值来看，2001―2013江苏省3大区域及13市旅游业与金融业均处于高度耦合状态，除宿迁（0.840）外，其余地区旅游业与金融业耦合度值都大于0.90，表明各地区两个产业系统要素之间达到较好的共振耦合。同时，江苏省旅游业与金融业耦合协调度的空间差异非常显著，13市的耦合协调度在0.316～0.951之间，其均值为0.643，协调度最高的是南京，最低的是宿迁。苏南地区的耦合协调度（0.842）显著高于苏中（0.582）和苏北（0.479），苏南5市均为协调状态，其中，南京、苏州达到了优质协调；苏中3市虽然也均实现了协调，但协调等级低，南通和扬州为初级协调，而泰州仅为勉强协调；苏北5市大都为失调状态，仅徐州和连云港为勉强协调。
3.3 影响因素分析
对于上述结果，本研究认为影响江苏省旅游业与金融业耦合程度的因素可以分为外因和内因，外部因素主要包括经济基础、区位、资源条件及政府政策支持，而影响两个产业耦合的内部因素则由产业自身特点所决定的。
从外部因素角度来看，南京、无锡、苏州等苏南城市位于长三角城市群的核心地带，紧临上海，经济基础较好，各种生产要素流动便捷，“苏南模式”“昆山之路”“江阴板块”等一系列优质发展模式成为支撑苏南经济高速增长的生力军[35]。苏中、苏北距中心城市的位置相对较远，受经济中心的吸引和辐射比较弱，经济基础远不如苏南地区发达。同时，苏南旅游资源丰富且知名度较高，截止2014年10月，江苏拥有4A级以上旅游景点160家，其中，苏南5市就占有98家1。相反，苏中、苏北大多地区旅游资源欠缺，高品质的景点和项目不足[36]，导致金融业无法对旅游业进行有效投入，出现南通、泰州、淮安、盐城和宿迁等旅游业发展滞后型城市。此外，政府政策对产业间耦合发展方面提供指导，宽松的政策有利于产业分工和协作，从而促进产业互动协调发展。江苏在旅游业与金融业耦合发展的政策支持方面整体较弱，且在苏南、苏中、苏北区域之间存在着不平衡现象，各地不同程度地存在着向旅游企业流入的引导资金不足、政策执行的长效机制不健全、政策落地困难、推进缓慢及实施过程中缺少明确的牵头部门等问题。
从内部因素角度来看，旅游业与金融业自身发展的特点影响了两个产业的耦合协调发展。江苏旅游业虽然在过去35年实现规模从小到大的跨越，产业地位明显提升，但区域发展不平衡现象严重，苏南地区旅游发展水平远高于全省平均水平，五市中南京、无锡和苏州属于旅游发达地区，镇江和常州为旅游较发达地区[37]，且金融业支持力度较大，两个产业耦合紧密，协调度等较高。而苏中、苏北部分地区由于旅游发展还处于起步阶段，旅游企业经营规模小、管理不规范、产权不明晰、信用等级低等一系列问题，导致企业经济效益增长缓慢，盈利能力和抗风险能力弱，出现融资渠道受阻、融资成本高等现象。对于2004―2012年江苏出现的金融业相对旅游业发展滞后现象，表明金融业中资本市场在利益最大化原则下固守风险规避，要求资金在安全性的前提下具有较高的流动性和收益率，而旅游基础设施和项目的投资量大、周期长、风险难以控制，相悖的供需加大旅游企业获得银行贷款的难度。另外，按照信贷配给理论，银行倾向于贷款给抵押充足的企业或者项目，而部分景区采用经营权、收费权等未来收益的方式抵押，由于潜在风险和不确定因素，严重制约了金融对旅游的支持。
4 结论与建议
4.1 结论
本研究在分析旅游业与金融业系统互动耦合发展作用机理的基础上，构建耦合评价模型和耦合指标体系，以江苏省为研究对象，对江苏省2001―2013年旅游业和金融业耦合发展的时空演变情况进行了实证分析。研究结果显示：
（1）江苏全省旅游业与金融业在研究期内发展较快。旅游业和金融业的综合评价值在13年间得到了大幅提升，分别从0.032、0.101增加到0.883、0.918。2004―2012年为>，表明旅游业发展超前且金融对旅游支持力度不够，两个产业间的联合多为旅游资本追逐金融资本。
（2）旅游业与金融业两个系统存在显著的耦合发展关系。江苏省13年间两个产业互动发展的耦合度变化不大，其均值为0.979，说明两者要素互动强劲。耦合协调度变化幅度较大，从2001年的0.238提升到2013年的0.949，协调等级也越来越高，2005年作为耦合协调度的分界点，之前为失调阶段，之后进入协调阶段。
（3）旅游业与金融业区域间发展具有显著差异。两个产业综合评价均值呈苏南、苏中、苏北递减态势。13市中>的地区有南京、苏州、常州、镇江、扬州、徐州、连云港，表明以上地区旅游业发展整体情况优于金融业，而其他地区则为旅游业发展滞后于金融业。
（4）旅游业与金融业区域间耦合协调度有待提升。江苏3大区域及13市旅游业与金融业皆处于高度耦合状态。而耦合协调度数值显示达到优质和良好协调的城市只有南京、苏州和无锡，尚有淮安、盐城和宿迁处在失调阶段，其余地区虽然实现了协调，但协调等级低，仅为初级协调和勉强协调。
4.2 建议
综合实证分析的结果，江苏旅游业和金融业的耦合协调发展不仅受外部因素影响较大，产业自身的特点更是制约两业耦合的重要因素。为促进江苏旅游业和金融业耦合协调度的提升，今后应重点做好以下两个方面工作：
一方面，加大金融支持和服务。在旅游业与金融业耦合互动过程中，旅游业的资金缺口大与信用等级低成为制约发展的瓶颈。所以要实现金融的支持，首先应提升旅游业的信用等级。江苏旅游企业通过探索项目“BT”（建设―移交）、“BOT”（建设D经营D转让）、“TOT”（转让D经营D转让）等模式[38]，转让一定时期特许权、运营权或一定比例收费权的方式来提高自身的信用保证，增加信用等级。其次是拓宽金融业的信贷方式。针对旅游景点投资期限长、资金需求量大的特点，对于江苏“三圈三带三轴”规划内重点旅游开发项目，可发展信贷组合管理工具――银团贷款，而中小旅游企业可以实行联保联贷等方式，实现贷款金融机构的风险分担和利益共享。最后是强化旅游金融服务。金融机构要完善旅游区各项网络基础服务设施，为旅游者提供线上、线下支付、消费等旅游电子化服务。在江苏全省推行金融旅游卡，金融机构联手旅游企业结成战略同盟，集信用卡和旅游服务、消费功能于一体，实现“一卡在手，玩转江苏”。此外，金融机构应简化个人旅游信贷的申办程序，鼓励使用个人信用担保来实现贷款业务。
另一方面，新耦合发展模式。为促进旅游业的加速发展和转型升级，借鉴已有的参考文献[39-41]，江苏旅游业与金融业耦合可采用以下3种模式：主动耦合模式、互动耦合模式和重组耦合模式。耦合协调均值处于失调阶段的淮安、盐城和宿迁适用主动耦合模式，旅游业主动争取金融资金的投入和政策的支持，金融业则跨越该产业与旅游业之间的产业边界来促进和助推旅游产业发展，此模式是旅游业与金融业耦合发展的最基本模式。对于已经达到协调但等级较低的镇江、常州、南通、扬州、泰州、徐州及连云港可采用互动耦合模式，该模式强调两个产业要素相互渗透、两个产业资本互动耦合，实现由产到融和由融到产的两业产融结合历程，最终达到改变对方产业链的目的。随着旅游业与金融业耦合的不断深入，对于耦合协调度达到优质和良好的南京、苏州和无锡等地区，可以采用目前两个产业耦合发展最高形式――重组耦合模式，该模式引入金融业的理念和做法，通过旅游资源、产品等方面的资产化，放大和创造旅游要素价值，扩展旅游产业发展空间，使旅游业在重组发展中提升自身的价值链，形成新型的旅游金融发展方式。
本研究从产业耦合角度研究旅游业与金融业互动发展，利用耦合评价模型测度两个产业的耦合协调度，对两个产业的良性耦合发展有着重要的指导意义，同时也对旅游业与其他产业的互动耦合发展有一定的借鉴意义。但由于对研究模型的运用不够深入，导致区域内横向比较和区域间纵向演变的研究尚存在不足，有待在后续研究中进一步深入。
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关键词:个人金融产品;国债销售;金融服务
文章编号:1003-4625(2010)10-0073-04 中图分类号:F830.91 文献标识码:A
一、个人金融产品及国债销售的基本情况
(一)数据的选择及预处理
本文以2005年1季度到2010年2季度的周口市个人金融产品及国债季度销售额为分析对象。以中国建设银行、中国工商银行、中国银行和中国邮政储蓄银行周口分行共计四家金融机构结构性理财产品、基金、保险、黄金营销等四类主要个人金融产品销售数作为参照对象,展开与同期国债销售数对比分析。其中,结构性理财产品主要选取了工行的“稳得利”、“灵通快线”和“步步为盈”,中行的“博奕”系列、中银信富,建行的“利得盈”、“大丰收”和“乾元-日鑫月溢”,邮储的创富系列、财富系列、天富系列和财富月月升。为了便于对比,本文以一个季度为统计期间,从2005年以来共分22个期间进行了数据采集、分类、汇总,如图1所示。为了消除可能存在的异方差问题,文中对以上变量进行了自然对数变换,分别记为:LQT和LGZ。以上的数据分析均借助Eviews 5.0实现。
(二)平稳性检验
很多经济变量具有非平稳特性,所以在进行有关分析之前,我们运用增广迪基-富勒检验(ADF检验)对各指标时间序列的平稳性进行单位根检验(unit root test),结果见表1。
检验结果表明各个序列都是非平稳的,但其一阶差分在1%的显著水平下都是平稳的,说明各变量都是一阶单整I(1)序列,满足进一步进行协整分析的条件。
(三)协整检验
协整分析的基本思想认为,尽管两个或两个以上的变量每个都是不平稳的,但它们的线性组合可能相互抵消趋势项的影响,从而成为一个平稳的组合,因而人们能够研究经济变量间的长期均衡关系。协整检验的常用方法有Engle-Granger法和约翰森检验法,本文检验国债和其他理财产品之间的协整关系,采用约翰森检验法。Johansen协整检验是一种基于向量自回归模型的检验方法,因而检验之前我们根据Akaike信息准则和sc准则,确定VAR模型滞后期为2。检验结果见表2。通过以上分析,我们可以看出在10%的显著水平上,LQT和LGZ存在协整关系。
(四)格兰杰因果关系检验
为了避免伪回归,我们对本文所研究的变量做格兰杰因果关系检验。格兰杰因果(Granger causal-ity)是指,Y称为x的“格兰杰原因”,当且仅当如果利用Y的过去值比不用它时能够更好地来预测x。简言之,如果标量Y能够有效地帮助预测x,那么就称Y为x的“格兰杰原因”。本文的目的在于分析国债和其他理财产品的相互影响,因而对二者双向因果关系进行检验。结果显示:在5%的置信水平上,国债销售额和其他理财产品的销售额互为因果关系。
(五)VAR模型及脉冲响应分析
如果格兰杰因果关系检验存在关系,也只是说明和验证了变量之间的因果关系,具体的影响过程和方向还可以借助脉冲响应函数进行分析。因此可以考察系统的脉冲响应函数(Impulse ResponseFunctions)。先建立滞后期为2的VAR模型,再运用AR根的图表来检验VAR(2)模型滞后结构的稳定性。经检验,被估计的VAR模型所有单位根落在单位圆内,表明所设立的VAR(2)模型是稳定的。 在分析VAR模型时,往往不分析一个变量的变化对另一个变量的影响如何,而是分析当一个误差项发生变化,或者说模型受到某种冲击时对系数的动态影响,这种分析方法称为脉冲响应函数分析法(Impulse Response Function)。下面我们用脉冲响应函数来分析对LQT、LGZ分别加入一个标准新息冲击对模型中LCXCK和LHQCX当期及未来几期的影响,分析结果见图2。
图2结果显示,给金融理财产品一个正的新息冲击后,国债销售在第二个季度明显上升,此后冲击程度逐渐下行,但影响持续时间较长。
图3结果显示,给国债一个正的新息冲击后,金融理财产品销售在第一个季度轻微下降,第二、三季度迅速反弹,第三季度达到峰值,此后影响程度缓慢回落,影响持续时间也较长。总的来看,国债销售和其他个人金融理财产品呈同步增减趋势。
二、对实证结果的经济学分析
(一)国债和其他金融理财产品可能既是替代品又是互补品,二者销售规模正相关
替代品是可以相互替代来满足同一种欲望的两种商品;互补品是指共同满足一种欲望的两种商品。国债和金融理财产品都可以单独满足居民金融投资的欲望,二者之间可以互相替代。但金融理财产品与国债之间在期限结构、计息方式、发售途径等方面差别又非常明显,他们互为补充才能全面满足居民的金融投资需求。因而二者既是替代品,存在此消彼长的竞争关系,又是互补品,销售额有呼应关系。在替代作用、互补作用共同发力的情形下,国债销售和金融理财产品销售总体上呈正相关趋势。
(二)金融投资的准羊群效应,国债和个人金融产品销售具有同步性特征
羊群效应是一种有意识地模仿别人决策的现象,这种现象普遍出现在经济生活中。周口市居民理财知识较为薄弱,投资的行为受其他人的影响较大。具体表现为金融投资市场看好时,居民纷纷把存款搬离银行,投资于理财产品或国债,行情看淡时,又纷纷把资金撤入银行。但由于对风险承受能力不同,他们选择的金融投资种类存在差异:收入高,风险承受能力强的往往选择基金等非固定收益类产品;收入低,风险承受能力弱的往往选择收益稳定的国债。由于金融投资时机选择上的羊群效应和选择品种的差异,使周口市国债、金融理财销售具有同步性。
(三)理财行为的路径依赖,产生国债销售规模逐年增长结果
投资者在考虑资产投放时,往往存在路径依赖效应影响。路径依赖又叫路径依赖性,起源于人类社会中的技术演进或制度变迁均有类似于物理学中的惯性,即一旦进入某一路径,就可能对这种路径产生依赖。投资者往往对于自己已经尝试过的、较早出现的、普遍被接受的投资方式产生信任,进而扩大购买范围,随着范围的扩展,促使人们产生相信它会进一步流行的预期,实现投资者更加坚信购买该投资品种的良性循环,从而增加该产品的市场竞争力。相反,如果具有较其他产品更具有优势的品种却可能由于出现比较晚,没有获得足够的追随者而影响其市场接受程度。由于受此法则影响,投资者
观念以及由此而形成的主观抉择在其资金投放方面起了决定性作用。所以,作为以财政部为发行主体、以国家信用为保证、面向城乡居民和社会各类投资者发行的中央政府债券,国债发行30多年来,其独特的优势是其他个人金融产品所不具备的。尤其是自1994年、2006年凭证式国债和电子式国债先后开始面向城乡居民发行以来,很大程度上满足了部分投资者的投资需求。特别是在当前股市低迷、房地产市场加强调控阶段,凭借其金边债券的美誉、高于同期定期存款的收益、认购门槛低、手续简便、可提前兑付等优势深受风险厌恶型的稳健投资者、理财知识匮乏的城乡投资者、比较保守的老年投资者、资金规模受限于理财产品门槛的中小型投资者的青睐,拥有固定投资群体,其市场销售额度逐年递增。
(四)不同偏好导致国债销售增长幅度小于其他个人金融产品
1.金融机构利益偏好致使其营销个人选择了金融产品,未选国债
一是国债手续费低,激励机制效果欠佳。当前国债发行兑付手续费比例较低,仅仅为5.8-6.8%,而保险手续费在3%以上,有的高达4.5%;基金手续费也在1%-1.5%之间,加上基金托管费,实际超过3%,可以按一定比例直接奖励给员工。而国债手续费要求用于国债发行中的宣传、人员培训、系统改造升级,对优秀人员的激励,削弱了前台人员国债销售的促销动力,影响国债的销售。二是承销机构宣传缺位、促销不积极。在凭证式国债手续费纳入“中间业务收入”科目核算的情况下,承销机构不能拿出专门的经费进行宣传,尤其在发行宣传时,还要向工商行政管理部门支付登记费、向城市管理部门交纳场地费和城市管理维护费等,不仅手续繁多,费用也大。因此,承销机构不愿意积极有效地宣传,影响了国债的销售。
2.投资者收益驱动疏远国债
国债主要是参照同期银行储蓄存款利率确定利率,并一直执行固定利率,影响投资者购买热情。据被调查的银行个人金融产品数据显示,结构性金融产品的预期年化收益率普遍高于同期国债。结构性金融产品分为保本浮动收益型和非保本浮动收益型两大类,保本浮动收益性产品一个月期限的收益已经超过2%,一年期产品收益基本在3%以上,高于同期国债收益0.4个百分点。非保本型浮动收益产品收益更高,一年期产品收益要高出同期国债收益1.4个百分点。调查银行金融产品收益如表4所示。
3.流动性偏好弱化国债与理财产品竞争力
从投资期限来看,国债一般期限较长,而且类型.单一,仅以固定期限发售。国债主要有一年期、三年期和五年期几种,期限结构相对单一,缺少一年期以下和五年期以上的长、短期储蓄类国债。而理财产品期限结构日臻完善,既包含固定期限产品也包含无固定期限产品,而且种类丰富,期限设计合理,从1个月以内的至5年以上的都有,最短的只有1天,更能够满足不同客户群体的理财需求。以工行为例:其发行的“灵通快线”票据型和债券型理财产品,最长期限62天,重点满足追求短期投资客户;“安想回报”理财产品投资期限多集中在3个月或半年,主要满足追求较长期投资客户需求;“七天滚动型超短期法人理财产品”,无固定期限,七天滚动,可设置自动再投资,该产品投资期限灵活,主要满足法人客户投资需求。另外,理财产品因期限设计的多样化,使其具有了流动性强、周期短、收益快等诸多优点,特别是无固定期限超短期理财产品具有“买人即时成交,即刻享受收益,赎回瞬时入账,资金即时可用”的特点,对客户的吸引力越来越大。如建行发行的“大丰收”每日开放型理财产品,客户可随时购买,赎回资金实时到账(T+0),预期收益1.45%,周转灵活可与活期存款相媲美。
4.计划偏好型投资者较少考虑国债
计划偏好型往往预先拟定一段时期内投资计划,而国债的发售很少提前公告,没有规律可循,计划偏好型投资者很少考虑国债购买。相对而言,理财产品期限灵活购买方便,且销售时间明确,使客户能更好地掌控闲置资金进行投资,同时可以结合利率和汇率等主要金融政策的改革与调整等因素,及时规避因产品期限过长导致的风险。如中行主推的理财产品“周末理财”“平稳收益计划”,每周五将资金转出,周一返还,因操作灵活备受客户青睐。
三、促进国债发展的建议
(一)加强国债发行管理,优化国债期限结构
一是在发行期间,销售网点要充分利用现有的设施向投资者滚动显示本网点的销售数额、剩余数额等信息,以方便投资者认购;二是要在加大对农村尤其是偏远地区宣传力度的基础上,适时调整、优化国债的地区分配结构,努力培育农村国债市场,将国债发行比例适当向农村倾斜,从而满足广大农民对国债的购买需求;三是借鉴理财产品发行灵活性、期限多样性的优点,进一步促进国债发行计划性、规律性,使国债发行计划提前公布,制定年度发行计划,让投资者能够合理安排投资资金;四是丰富国债品种,为客户投资提供多种选择,激发客户购买热情,加强国债竞争力。例如财政部可以针对农村地区发行一定数量的新农村建设特种国债,既可以缓解地方政府的财力需求,将筹集的资金用于新农村各项建设事业的发展,又可拓宽农民投资渠道;五是注重还本付息在年度间的均衡分布,使长、中、短期国债保持合理比例。建议大力发展短期国债,适当增加长期国债。
(二)加强国债二级市场管理,激发国债销售机构营销积极性
借鉴保险、基金销售方面好的经验,利用商业银行、证券公司网点多、覆盖面广、资源丰富等优势,把国债承销机构范围延伸到其他商业银行、证券公司。同时,要在承销机构管理上下工夫,加强对国债销售进度的监测,建立起完善的考核及退出机制,把国债发行兑付管理工作纳入绩效考核范围,适当提高手续费率标准,对销售业绩突出的机构进行奖励,加大现有柜台做市商销售国债的积极性,将奖励与营销人员业绩挂钩,以充分调动柜台营销人员的积极性和主动性,避免经办人员在推销金融产品时,因手续费的不同而厚此薄彼,甚至随意将金融产品的收益扩大化,风险缩小化,挤占国债市场。
(三)完善国债利率设立,提升竞争力
一是引入浮动利率。国债利率设计可借鉴国际先进做法,兼顾国家财政、发售机构、投资者三方利益,充分考虑影响国债发行的诸多市场因素,以利率市场化原则为基础,形成一个持续的、稳定的、科学的国债利率制度。近期可采用固定利率与浮动利率相结合的方式。固定利率的设计应和同期储蓄存款税后实际利率一致,浮动利率的制定应全面结合物价指数、国际和国内利率趋势、近期凭证式国债销售情况、现行市场上其他金融工具的多少等因素进行,待条件成熟时,再逐步降低国债利率水平。二是增加保值补贴。国家储蓄存款利率经过不断下调和稳定,当前上调预期明显,加之物价的不断变化和上扬,国债的实际利率远远低于其名义利率。而将中长期国债利率与国家通货膨胀指数挂钩,增加保值补贴,可以有效消除投资者购买国债的后顾之忧。
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【关键词】金融发展；经济增长；协整检验；Granger因果检验
一、问题的提出和文献综述
近年来随着金融市场的发展，金融发展对经济增长影响的研究引起了广泛的关注。Goldsmiths（1969）率先应用实证分析对金融发展和经济增长进行了比较研究，指出两者存在正相关关系，但他没能说明金融发展与经济增长的因果关系；King和Levine（1993）将金融发展作为内生变量加入模型中，证实了金融发展对经济增长有一定的促进作用，认为较发达的金融市场可以降低信息成本和交易成本，有助于促进经济的长期发展。而国内学者的研究成果也是颇丰，谈儒勇（1999）对我国以银行为主导的金融发展和经济增长进行了实证研究，发现我国金融中介的发展和经济增长之间有很强的正相关关系；赵振全等（2004）采用对Greenwood-Jovanovic模型修正后的产出增长率模型，从实证研究角度得出目前我国信贷市场对经济增长的作用比较显著，但其贡献是通过国内信贷总量的不断扩张实现的；周立等（2002）就中国各地区金融发展与经济增长作了实证分析，发现中国各地区金融发展与经济增长密切相关，较快的经济增长与更快的金融发展相联系。康继军等（2005）针对中国、日本和韩国的经验就金融市场的发展与GDP增长的长短期进行了因果分析，发现三国的金融发展与经济增长存在因果关系，但其因果方向却有所差异。大量文献研究表明，国家或地区的金融发展与经济增长存在一定的正相关关系，但就金融发展促进经济增长强弱大小的成因少有论述。本文以辽宁省为例，就区域金融发展对区域经济增长影响的强弱、方向进行实证分析，以揭示成因，探索对策。
二、理论模型
在分析金融发展和经济增长之间的关系中，本文采用新古典增长理论的思想，把金融看作一种生产要素，引进生产模型中：
三、实证研究
（一）变量的选取及数据的来源
鉴于数据收集的困难，我们采用《辽宁统计年鉴》（1993-2008）的数据，包括人均GDP、固定资产投资、就业人员、存款总额和贷款总额。为了剔除价格因素，我们以1992年为基期，经过适当的整理得到各变量真实值。
其中，人均GDP代表经济发展水平，固定资产投资来反映金融投资水平，就业人员反映劳动力投入水平，存贷款总额与生产总值之比反映金融发展水平。对人均GDP、固定资产投资和就业人员指标取自然对数，分别表示用lgdp、linv和llb来表示，而金融发展水平用tf来表示（见表1）。
（二）模型的建立
依据方程（7）对相应变量进行差分并进行回归，其结果：
lgdpt=0.062579+1.329883linvt-0.55188llbt-0.010372tft （8）
P值：（0.4793） （0.0008） （0.3403） （0.7894）
调整的R2=0.613196 D-W值=1.626125
由方程（8）可知，只有变量linv是显著的，且符号为正，表明金融投资增长率与人均GDP增长率存在正相关关系；而llb和tf的系数不显著，且均为负，表明劳力投入量和存贷款总额增长率对人均GDP增长率影响较弱，且显负相关。③这说明了金融投资水平的增
加对GDP有显著促进作用，而劳动力投入的增加和存贷款总额的增加对GDP增长作用不明显。分析其原因可能是由于人们的劳动和存贷款总额都处于边际效率递减的状态，（1）在目前的技术条件下，人力劳动对产出的作用逐渐衰减；（2）金融资源配置不优化，即信贷资金可能没有流向有效率的企业，致使单位资金的使用效率没有得到足够的提高。
（三）单位根检验
本文利用EVIEWS5.0软件分别对人均GDP、金融投资、就业人员的自然对数和存贷款占有份额四个时间序列进行单位根检验（数据见表1），其检验结果如表2所示。
由表4知，在5%显著性水平下，lgdp、linv、llb、tf、lgdp、linv和tf均为非平稳序列；而llb、2lgdp、2linv和2tf为平稳序列。所以，在5%显著水平下，llb为一阶单整序列I（1）；而lgdp、linv和tf属于二阶单整序列I（2），所以lgdp、linv和tf之间有可能存在长期的均衡关系。要验证其是否存在长期的协整关系，还需进一步协整检验。
（四）协整检验
由于lgdp、linv和tf属于二阶单整序列I（2），符合协整检验条件。又由于包含多个解释变量，所以本文采用Johansen检验方法对其进行协整检验，其结果如表3所示：
方程（9）表示，从长期来看，金融投资水平和金融发展水平对人民生活水平有正向作用，且后者影响更大。接着对协整的残差作单位根检验，其结果见表4：
由表4得知，协整方程的残差在5%的显著性水平下，非平稳。所以lgdp、linv和tf之间并不存在长期均衡关系，说明金融发展与经济的发展有不协同效应。
（五）Granger因果关系检验
时间序列只有是平稳的条件下，才能考察Granger因果关系，由于样本的容量，我们选取滞后1至3期，其结果显示于表5。
由表5知，2tf与2lgdp、2linv与2lgdp在5%显著性水平下不存在Granger成因，这表明金融发展与经济增长、固定资产投资与经济增长之间不存在Granger成因，这表明金融发展、固定资产投资与经济增长互为因果关系不明显。然而，在5%显著性水平下，2tf是2linv的单向Granger成因，这表明金融发展可以促进固定资产投资，而固定资产投资不能促进金融的发展；并且在滞后3阶情况下，其影响水平均显著，这也表明金融发展对固定资产投资具有相对长期的影响。但2linv在滞后1期、10%的显著性水平条件下，却是2tf的Granger成因，而滞后2、3阶情况下，影响水平却不显著，这表明固定资产投资对金融发展的影响只具有短期效益，不具长期效益。
四、结论和建议
通过对经济增长率、金融投资增长率、劳动投入增长率和金融水平的建模分析得知，金融投资增长率与人均GDP增长率存在正相关关系。但回归分析中显示劳力投入量和存贷款总额增长率对人均GDP增长率影响较弱。一方面反映出在目前的技术条件下，人力劳动对产出的作用逐渐衰减，另一方面也反映出金融资金没能利用到效率较高的部门，所以，要想提高GDP以提高人们的生活水平，不在于投入更多的工作时间，而是提高技术水平和资金利用效率。所以，优化信贷资源配置，提高单位资金的使用效率应该引起相关部门的重视。
通过单整和协整检验也发现，金融发展并没有与其经济增长产生协同效应。建议经济发展的政策举措在促进发展经济的同时利用好金融市场，同时也应该在发展金融市场时促进经济的增长，使其保持和一定的协调性。
通过对经济增长、金融投资和金融发展水平进行Granger因果检验，金融发展、金融投资与经济增长之间因果关系不明显，即：金融发展、金融投资促进经济增长不显著，而经济增长反过来促进金融的发展及金融投资的提高也没反映出理论上的明显效应。这一点表明GDP虽然主要是由投资推动的，但随着投资占GDP的比重逐年上升，GDP增长率呈下降趋势，反映出投资收益率不高或者说投资的边际收益处于下降趋势。因此提高单位资本的使用效率，将金融资本投放到有效率的企业和部门是我国以银行为主导的信贷资源优化配置的主要问题。此外，金融发展与金融投资的关系呈现出不对称性，相对金融投资对金融发展的影响而言，金融发展对金融投资的影响具有长期性，且影响效应也较为显著。
注释：
①陈伟国和张红伟(2008)依据Ram(1998)年的方法做了调整。他们的目的就是为了避免内生问题,其原因:方程右边人口增长率几乎与每单位资本实际产出的增长相当,而Ram在文中用投资/GDP代替资本增长率来解决内生问题。
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③Ram(1999)对95个国家的金融发展与经济增长作了相关研究,发现:其中有39个国家的金融发展与经济增长呈正向关关系,但只有9个在统计学上显著;有56个国家的金融发展与经济增长呈负相关关系,16个在统计学上显著。
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[5]周立,王子明.中国各地区金融发展与经济增长实证研究:1978-2000[J].金融研究,2002(10):8-12.
[6]康继军,张宗益,傅蕴英.金融发展与经济增长之因果关系:中国、日本、韩国的经验[J].金融研究,2005(10):8.
[7]李钊,王舒键.区域金融发展与经济增长[J].商业研究,2005(总第331):3.
[8]陈伟国,张红伟.金融发展与经济增长:基于1952-2007年中国数据的再检验[J].当代经济科学,2008(5)3:6,4.
[9]赵振全,薛丰慧.金融发展对经济增长影响的实证分析[J].金融研究,2004(8):4.
[10]斯蒂芬・D・威廉森.宏观经济学(第三版)[M].中国人民大学出版社,2009.
本文为辽宁省社会科学规划基金项目（项目编号：L09BJL019）阶段性研究成果。项目主持人：杨秀萍。
作者简介：
经济发展是决定金融发展的基础，相应的金融发展又服务经济发展。不过，对于不同的国家和地区其发展的程度又有所不同，经济与金融之间的相互影响关系就会有所不同。中国作为一个农业大国，农业的经济发展问题显得重要。金融是现代经济中的核心部分，金融机构在经济发展中发挥着举足轻重的作用。因此，应合理发展农村金融与农村经济之间的关系，避免在认识上的片面性甚至错误性。
一、相关文献回顾
针对农村金融发展与农业经济增长，国内外学者已做了不少研究，也取得了一些研究成果。下面，将对相关的文献进行回顾总结。
和张懿（2006）建立ECM误差修正模型，检验了1991～2005年安徽省农村金融发展与农业经济增长间的互动关系。曹协（2008）结合结构建模静态分析与时间序列动态分析，从一个综合的视角来考察我国农业经济增长与农村金融发展的关系。于斐（2013）选取变量、查找数据和指标来构建计量模型从而进行实证分析，研究表明山东省的农村经济增长与金融的发展在长期稳定相辅相成的关系。张宇青、周应恒和易中懿（2013）结合空间计量方法，通过测量在不同的省域，农村金融发展水平和农业经济增长在空间上的相关性和异质性，得出农村金融发展水平对农民收入的影响从显著到不显著，农业经济增长对农民收入的影响作用在方向上从负效应转为正效应等结论。刘荣刚（2014）选取山东省作为样本研究，利用1986～2009年的真实数据分析了农村金融发展与农业经济发展之间的关系，得出农业经济发展的格兰杰原因是农村金融结构和农村金融效率，农业金融深化率的格兰杰原因是农业经济发展。田纪华（2014）从金融功能论和内生经济增长理论出发，分析农村金融发展促进农村经济增长的实现路径，得出我国农村金融发展与农村经济增长基本态势。
综合上述学者的研究结论，不难得出农村金融发展与农业经济增长存在着千丝万缕的联系。本文在此基础上，结合回归方法和格兰杰因果检验，研究两者之间存在的长期协整关系和因果关系。
二、指标选取及数据来源
（一）指标的选取。金融发展的度量指标，考虑到农村金融发展的实际情况和金融统计数据的可靠性和可获得性，我们决定选取时间系列相对完整、可信度比较高的全部金融机构存贷款年末余额，即存款余额与贷款余额之和与农业名义GDP的比率作为衡量农村金融发展的指标。经济增长的度量指标，能充分反映一国或地区的经济增长能力的指标就是国内生产总值的增长率。采用人均农业名义GDP增长率作为衡量安徽省农业经济增长的指标。
（二）数据来源。选择2000～2014年的全国人均农业名义GDP增长率R代表经济增长系数，金融机构存贷款年末余额与农业名义GDP的比率P代表金融发展系数，分别来衡量农业经济增长水平和农村金融发展状况。
三、实证结果与分析
（一）单位根检验。对时间序列进行单位根检验，以判断其平稳性，由检验结果表2可以看出Pt和Rt均为平稳序列。
（二）OLS回归和统计特征。建立回归方程：Rt=20.93009+0.256975Pt，模型的R2接近1，P值为0.0000，可以得出方程统计量均很显著。金融发展系数的回归系数为0.256975，与经济增长系数有着强的正相关关系。
（三）Granger因果检验。为了对两个变量的因果关系进一步研究，进行格兰杰因果关系检验，检验结果见表3。从表3的检验结果可以看出，在滞后期为2时，R是P的格兰杰原因，P不是R的格兰杰原因；在滞后期为3时，R不是P的格兰杰原因，P不是R的格兰杰原因；在滞后期为4时，R不是P的格兰杰原因，P是R的格兰杰原因。
四、结论及政策建议
（一）结论。经济增长对金融发展起决定作用，但是金融居从属地位，不能凌驾于经济发展之上。在商品经济不断发展的整个过程中，金融随即产生并伴随着商品经济的发展而发展。在不同的发展阶段商品经济对金融有着不同方向的需求，这一点也决定了金融发展特定的结构、特殊的阶段和特别的层次。与此同时，金融发展对经济增长方式的影响也是巨大的，金融结构的不断优化无疑使得金融配置资源的效率大幅度提高，进而也会促进经济增长的要素效率相应提高。但是，最终达到这一目的却需要经历漫长的时间。
（二）政策建议
1、调整和改善经济结构是实现经济金融协调发展的当务之急。真正重视三农问题，以增加农民收入为核心，大力发展农产品流通和农产品加工业。与此同时，积极推进农村改革，逐步消除城乡“二元”结构的体制性障碍。
2、倡导和鼓励更多的金融服务供给主体参与農村金融服务。为了打破对农村贫困、偏远地区金融服务成本高的偏见，需要合理制定定价策略，从而在实现规模经济的同时可以有效控制成本，提高效率并保持适当的盈利性。此外，充分发挥商业银行、政策性银行、小额贷款公司等不同类型金融机构的比较优势，抓住农村经济高速增长的时机，建立村镇银行、社区银行等新型农村金融组织，通过提供多样性金融服务满足农村地区不同的金融需求。
3、在农村经济发展初期，需要投入很高的资金进行生产，而且资金的回收期一般较长。此外，农业还存在着很大的自然风险。农村经济的资金严重短缺，农民的收入水平普遍较低，资金自给能力存在明显不足，经济发展尚不成熟。因此，通过投资农村基础设施建设，发挥农村金融服务的作用，从而有效带动经济发展。当然，政府通过各种政策促进各类金融机构扩大对农村资金的支持，例如采取税收减免政策，进行风险补偿或实行利率优惠等。
主要参考文献：
[1]，张懿.农村金融发展与农业经济增长——基于安徽省的实证研究[J].金融研究，2006.11.
[2]曹协和.农业经济增长与农村金融发展关系分析[J].农业经济问题，2008.11.
[3]于斐.农村金融发展与农村经济增长相关性分析探究[D].山东大学，2013.
【关键词】金融发展 经济增长 协整检验
一、变量的选取
在选取代表金融发展和经济增长的有关指标上，本文参考了戈德史密斯（1969）、赫斯顿（1994）等学者提出的有关指标，并结合保定市的实际情况进行了相应的调整。
（一）保定经济增长指标的选取
本文采用实际人均gdp作为衡量保定市经济增长的指标，实际人均gdp剔除了物价水平和人口总量对经济增长的影响，因此能真实的反应一个地区经济的发展水平。
（二）关于金融发展指标的选取
本文关于衡量金融发展的指标主要选取了以下三个：
1.金融发展规模指标（FIR）。我们将采用保定全部金融机构存、贷款余额之和作为金融资产总额FT所占GDP的比重来衡量保定市的金融发展规模的指标，记为FIR，即：FIR=FT/gdp。
2.金融效率指标（FE）。根据保定的实际情况，我们将用金融机构贷款余额（D）与金融机构存款余额（L）的比值来表示金融机构的效率，记为FE，即FE=D/L。
3.固定资产投资指标（FAI）。本文选用保定固定投资总额与名义GDP的比值作为固定资产投资指标，用来衡量固定资产投资对保定经济增长的贡献率。
基于上述分析，建立保定市金融发展与经济增长的实证模型为：
Lngdpt=a0+a1FIRt+a2FEt+a3FARt+■
t=1、2、3、4、5……（所选取的样本的数量）
（三）样本数据的来源
本文选取的样本数据为保定市1995-2010年金融发展与经济增长的年度数据，各年度数据均由《河北经济年鉴》、《河北金融年鉴》、《保定年鉴》和中国人民银行保定支行调查统计整理而得，（居民消费价格指数1995年=100），本文分析通过计量软件Eviews6.0来完成。
二、计量模型的检验
（一）变量的单位根检验
本文将采用ADF方法对各时序变量一阶差分序列进行检验。检验结果汇总如下：
表1 单位根检验结果
综上所述，LNgdp、FIR、FE和FAI为一阶平稳变量。
（二）Johansen协整检验分析
本文采用Johansen协整检考察保定市金融发展与经济增长之间的长期相关性。
表2 滞后期运行结果
注：*表明有信息准则选择的滞后期
然后，确定协整向量的个数。从表迹检验统计结果可以看出，4个变量中存在2个协整向量。
表3 迹检验统计结果
注：*表明在5%的显著水平下拒绝原假设
由上表可知，在显著水平为5%的情况下，各个变量之间存在两个协整关系，说明了经济增长、金融发展规模、金融效率和固定资产投资之间存在长期均衡关系，具有共同的随机趋势。
表4 协整向量系数矩阵
标准化后的协整方程为：Lngdp=0.540890FIR+0.203255FE+ 2.371132FAI。
由上面方程系数可知，保定金融发展规模、金融效率和固定资产投资与保定经济增长均存在长期的正向关系，而且固定资产投资对经济增长的作用要远远大于金融规模和金融效率对保定经济增长的作用。
（三）格兰杰因果关系检验
本文在研究保定市金融发展与经济增长因果关系时，主要是通过受约束的F检验来实现格兰杰因果关系检验的。所以在格兰杰因果检验中需要计算F检验的统计量：
F=■～Fa（n，m-i）
若计算的F>Fa（n，m-i），则原假设不成立。下面我们运用Eviews6.0软件件来检验保定市金融发展的三大指标与保定经济增长之间的格兰杰因果关系，检验结果如下表5所示：
表5 各变量的格兰杰因果关系检验
表5检验结果表明，1995-2010年保定市金融发展与经济增长存在着格兰杰因果关系：保定金融发展在一定程度对保定经济的增长有促进作用，同时保定经济增长的同时也对保定对金融发展的产生了一定的影响，但是二者之间长之间还没有形成完全的双向因果关系。
三、实证结果分析
通过对保定市金融发展和经济增长的实证研究，从而发现保定金融发展和保定经济增长之间存在着一定的因果关系：金融发展规模表现为经济增长的单向格兰杰原因，经济增长表现为金融效率和固定资产投资的单向格兰杰原因。也就是说，保定金融发展与经济增长之间存在着互相影响、促进的双向作用，但这种作用并不完全的，主要表现为：保定金融发展只是通过固定资产投资数量的扩张促进保定经济增长的，而金融效率对保定经济增长的促进作用较小。此外，本文依据协整检验的结果，建立的协整方程，也可以从另一方面反映保定市金融发展与经济增长的关系。对应的协整方程为：
Lngdp=0.540890FIR+0.203255FE+2.371132FAI
（0.10791） （0.17021） （0.25379）
协整方程显示，金融发展规模、金融效率和固定资产投资三大指标和保定经济增长都是成正相关的，而固定资产投资对保定经济增长的作用远大于金融规模和金融效率，和我们上面得出的结论一致。
参考文献
[1]陆静，唐小我.金融发展推动经济增长的理论模式及实证分析[J]，管理工程学报，2009年03期.
[2]张朝兵.山西省金融发展与经济增长关系实证研究（1978～2007）[J].管理世界，2010年04期.
【关键词】汇率；股票价格；向量误差修正模型
在金融危机爆发后，我国政府收紧了汇率的波动幅度，频频调整法定存款准备金率以刺激经济，而股市也出现了剧烈波动的现象。人民币汇率是人民币在国际市场上的资本价格，其变动能够反映国内居民的购买力；而股票市场指数是国民经济的“晴雨表”，能够迅速地反映和传导实体经济和外界经济环境的波动；因此在后金融危机的背景下，研究我国的汇率和股指三者之间的关系，具有重要的现实意义。
一、文献综述
通过阅读国内外学者的研究成果发现，由于我国外汇市场和股票市场发展的实际情况与国外有很大的差别，因此国外一些研究成果并不适用于中国市场。而国内一些学者由于使用的研究方法、变量选取和事间跨度各异，研究成果也有很大的差异。邓燊、杨朝军（2007）认为汇率制度改革后中国股市与汇市存在长期稳定的协整关系，人民币升值是中国股市上扬的单向格兰杰原因。张方方，张琢（2009）研究了人民币汇率与股票价格的相关关系，考察了我国汇市和股市的关联性。结果显示，人民币汇率和股票价格存在长期均衡关系，并且人民币汇率和股票价格正相关，人民币汇率和股票价格之间存在双向的因果关系。本文试图从金融危机爆发以后的时间段研究两者之间的关系。
二、变量的选择和处理
金融危机爆发以后，我国股市出现下滑，本文选取股市最高点以后的样本。选择的样本区间为2007年10月31日到2012年12月31日。去除节假日等休市数据，共计1262个样本。在汇率变量的选择上，本文采用名义汇率。在股价变量的选择上，本文选择上证综合指数收盘价。在数据处理上，为减小波动幅度和异方差问题，分别取对数。LUSEXCGH、LSHINDEX分别代表取对数后的人民币对美元汇率序列、上证综合指数序列。本文中所有的数据均来于国家外汇管理局网站网站和国泰君安数据库。
三、我国利率和股价两者之间的实证研究
1.平稳性检验
检验结果表明LSHINDEX和LEXCH序列ADF检验统计量的值均大于其临界值，故接受存在单位根的原假设，认为这两个个变量序列是非平稳的；而它们的一阶差分序列的ADF统计量：DLSHINDEX的P值-35.74829；DLEXCH的P值-33.18358均小于0.01，可以认为在1%的显著性水平下拒绝了原假设，是一阶单整序列。
2.向量自回归VAR模型
对LEXCH和LSHINDEX序列建立VAR模型。在滞后一阶时R-squared分别0.993696，0.999566其中模型中整体的对数极大似然位为10345.13，AIC和SC分别为-16.3981和-16.37385。据以上估计结果可知，建立的VAR模型很好的拟合了数据。同时根据AIC和SC准则确定滞后期，最后确定为之后8期。
3.VAR模型平稳性检验
根据上面建立的VAR模型及估计结果可知，所建的VAR模型很好的拟合了数据，接下来要进行的是VAR模型的平稳性检验。检验结果如下：0.998506和0.991323。两个根均小于1，位于单位圆以内，是一个稳定的系统，可以进行脉冲响应和方差分解分析。
4.格兰杰检验
为了确定汇率和股市变动的因果关系，下面进行格兰杰（Granger）因果检验，在上面建立VAR的基础上检验结果为：汇率不是股价变动的原因的伴随概率0.0330；股价不是汇率变动的原因的伴随概率为0.0004。综上所述在5%的显著水平下，汇率是股价变动的格兰杰原因，股价是汇率变动的格兰杰原因。
5.协整检验和误差修正模型的建立
根据ADF单位根检验结果可知：金融危机后的汇率、股指对数均为I（1），可以进行协整检验。迹统计量的检验结果如下：
检验结果可以看出，迹统统量的值为46.11853大于临界值4.60（1%的显著性水平下）。所以拒绝原假设。说明两个时问序列之间存在协整关系。同理最大特征根统计量的值为43.17785大于的临界20.20（1%的显著件水平下）。所以招绝原假设。也说明个时问序列之问协整关系。
根据协整检验结果，可得两者的协整方程为：
由协整方程可以得出：人民币兑美元汇率和股指之间存在负向的关系，即人民币汇率变大（变小），股指下跌（上涨）。
6.脉冲响应分析与方差分解
（1）持续期为10的脉冲响应轨迹如图1如下：
在当期给汇率一个正冲击后，在短期内对股价的影响为正，且影响程度不断变大。在第5期达到一个高点，之后影响程度维持在一个相当平缓的变化水平下逐渐减小。整个影响过程持续期比较长但影响幅度不大。
在当给股票一个正的冲击之后，汇率在滞后一起的情况下影响为负，达到第3期的时候基本维持在一个相对的稳定的水平上，整个影响过程持续期较长且影响幅度不大。
（2）汇率和股票指数持续期为10的方差分解的结果：
由汇率的方差分解结果可知：汇率的波动主要受自身波动的影响，其对自身预测方差的贡献度在第一期为99.99%，然后逐期减小；股票对汇率预测方差的贡献度一直很小；在长期中，汇率的波动约99.6%由自身波动引起，0.4%由股票的波动引起。
由股票的方差分解结果可知：股票的波动主要受自身波动的影响，其对自身预测方差的贡献度在第一期为100%，然后逐期减小至稳定；汇率对股票方差的贡献度逐期增加直至稳定；在长期中，股票的波动约有99.4%由自身波动引起，0.6%由汇率的波动引起。
四、政策建议
1.目前我国实行的是有管理的浮动汇率制度，应逐步减少中央银行对外汇市场的直接干预，使汇率的波动能够更大程度上反应外汇市场资金供需的变化；放宽对外汇率浮动幅度的限制，实现人民币真正意义上的有管理浮动。要促进企业在金融和资本项目的自由兑换。要促进个人资产在资本项目的可自由兑换。
2.政府应该减少行政管理，依靠市场力量来解决市场本身的问题，完善股价形成机制。但是政府也不能完全放弃行政干预，当市场遇到金融危机，凭借市场机制不能解决问题时，政府应该及时出面，运用政府力量进行干预，帮助市场渡过难关。政府应该采用一种以政府指导和法律约束为主要手段的间接调控方式来对股市进行干预。另外，还应引导投资者形成理性投资观念，增强风险防范意识，严厉打击市场操纵，遏制过度的投机行为，从而降低市场频繁大幅波动的几率，使股票价格真正成为上市公司经营业绩和内在价值的反映。
参考文献：
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[3]张兵，封思贤，李心丹，汪慧建.汇率与股价变动关系：基于汇改后数据的实证研究[J].经济研究，2008年第9期.
[关键词] 金融;产业结构;转型升级
[作者简介]盛方富（1986―），男，江西省社会社科院研究实习员，研究方向为区域经济。？穴江西南昌 330077）
[基金项目]江西省社会科学院2013年度院级青年课题（1313）
一、引言
“十二五”时期是我国借助产业结构优化助推经济转型的关键时期，对欠发达地区而言，推动产业结构优化升级，一方面是同中央战略决策保持协调一致的需要;另一方面更是地方政府期望通过经济转型来推动当地经济社会持续健康较快发展的必然选择。金融是现代经济社会的核心，金融市场可运用供给与需求的变化，为相应的产业提供融资服务，调整市场结构，优化资源配置，推动产业结构优化升级。
二、金融与江西产业结构之间的实证关系
金融资源的发展投向对一个地方的产业发展和构成具有明显的指向作用，为促进江西省产业结构的进一步优化和升级，有必要研究江西金融与其产业结构优化之间的关系。
（一）指标的选取
本文选取的样本期间为1988-2012年，选取的指标主要有产业结构高级化指标、产业结构合理化指标、金融发展规模指标和金融发展效率指标。
（二）数据整理及分析
根据江西统计年鉴数据整理可知：（1）产业结构高级化指标呈现出逐步上升的趋势，表明江西产业结构高级化程度不断加强，这是新世纪以来江西大力实施工业这一核心战略的直接体现。（2）产业结构合理化指标在新世纪之前呈现出逐步增大的趋势，在新世纪之后呈逐步下降趋势，这表明第一产业在GDP中的比重要小于该产业所投入劳动力的比重，这也是为什么当前江西省城镇化水平较全国平均水平还存在较大差距的原因所在;从另一个方面也表明，江西省的第二、三产业对劳动力的吸纳能力有限。（3）金融发展规模指标呈现出明显的上升态势，表明江西省的金融规模不断扩大，并且在2008年之后表现的尤为明显（从2008年的1.6857骤增为2009年的2.0435），这同当时我国的货币和财政政策的实施是大体相符的。（4）金融发展效率呈不断下降趋势，即存款转化为贷款的能力趋弱，出现这一现象的深层次原因是：首先，江西中小企业整体素质和质量与江浙等发达地区相比差距较大，银行贷款的风险敞口大。同时，江西省调动金融机构加大投放的政策力度不大。其次，江西省金融发展就经济发展水平而言相对滞后，促进资源有效转化的渠道或通道不畅。最后，随着商业银行经营管理模式的变迁，传统的存款到贷款的短线、直线模式曲线化、拉长化，甚至多条化，链条的延长、参与机构的增加，必然出现存款转为贷款的效率降低。
（三）实证分析
为深入分析金融与产业结构之间的关系，此处拟采取计量经济学中的单位根检验、协整检验、格兰杰因果检验等方法加以分析。
1.单位根检验
为消除异方差，取各个指标的对数，然后再进行单位根检验，经检验，在5%的临界值下，四个指标对数的一阶差分均不存在单位根，也即四个指标的一阶差分均是平稳的。
2.协整检验
将产业结构高级化、产业结构合理化指标作为被解释变量，而金融发展规模指标、金融发展效率指标均作为解释变量，构建金融对产业结构解释能力的计量回归模型。
（1）产业结构高级化回归模型
回归模型如下：
IS=-0.316109+0.014167FIR-0.34872SLR
（0.241753） （-11.61805）
根据回归模型可知，金融发展规模与产业结构高级化之间呈同向变动，金融发展指标每变动一个百分点，引起产业结构高级化指标变动0.014167%;而金融发展效率指标同产业结构高级化之间呈反向变动，并且非常显著，金融发展效率每变动一个百分点，导致产业结构高级化指标向相反方向变动0.343872%，这同常理不符，究其原因，本人认为主要原因与江西省金融与实体经济的关联性、传导性、互动性之间还不是很畅通有关。
对该回归模型中的残差进行平稳性检验，检验结果如下所表所示：
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
可见，金融与产业结构高级化存在长期的均衡关系。
（2）产业结构合理化回归模型
同理，对产业结构合理化回归模型中的残差进行平稳性检验，以观察金融与产业结构合理化之间是否存在协整关系，协整检验结果如下所表所示：
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
由检验结果可知，在10%的显著性水平下，金融与产业结构合理化指标之间具有长期的均衡关系。
3.格兰杰因果检验
协整分析只能用于判断各个变量之间是否存在长期的均衡关系，而对变量之间的变动因果情况则需要进行格兰杰因果检验。
根据因果检验结果，可见金融发展规模指标是引起产业结构高级化和合理化的原因，但产业结构高级化和合理化并不是金融发展规模变动的原因;金融发展效率指标是引起产业结构高级化和合理化变动的原因，但产业结构高级化和合理化并不是金融发展效率变动的原因。
由此得知，金融发展有利于产业结构的优化升级，但产业结构变化对金融的传导影响在江西省还不是很明显。
三、结论与建议
根据上面的分析，得出以下几点结论：第一，江西省金融对产业结构的优化具有导向和促进作用;第二，江西省产业结构的变化对金融的反作用不显著，产业结构与金融之间呈现出单向关系;第三，江西省金融发展的滞后是影响产业结构快速优化升级的一个重要因素。
针对当前江西省金融在支持产业结构优化升级中存在的上述问题，提出以下几点建议：
第一，放手放权，将更多的自交予市场。要实现金融推动产业优化升级，就需要更多地发挥市场配置资源的决定性作用，让真正具有市场发展能力和前景的产业做大做强。在资本剩余的时代，要做活机制，充分撬动民间资本的参与，而不是封闭式的自我发展。资金的流向和流动就是规范金融的发展，避免因为干预而扭曲金融资源的情况。
第二，创新助推产业优化升级的金融思维和内容。优化升级产业的前提应该是金融的创新和优化，具体而言：首先，加快发展新型金融机构。以金融商务区和金融产业服务园为载体，重点引进风险投资、创业投资、私募股权基金等新型金融组织，大力发展以资产评估公司、信用评级机构为主的全国性金融辅助机构。其次，加快金融服务创新。有关机构要定期举办政银企融资对接活动，组织小额贷款公司、融资性担保公司等地方金融组织与企业对接。积极利用互联网这一新的平台，建立“金融超市”、“中小企业融资服务大厅”等网上融资对接平台，促进银企对接便捷化、常态化、规范化发展。第三，加快金融产品创新。大力开展知识产权抵：、高新技术企业股权质：和小额循环贷款等业务，通过组合担保、互助担保、支票授信、出口信用保单融资等信用增级方式，扩大小微企业贷款。鼓励发展信贷资产和信托资产证券化产品，支持转让市场发展，用足用活金融政策、创新业务。最后，促进金融流程创新。对产业创新的资金需求，可实行“一产一策”、“一企一策”的设计，通过制度上的设计，创新金融机构的业务流程，创新出专属定制的流程产品，以切实解决产业升级发展中存在的特性化的资金需求。
第三，推动产融结合，强化产业与金融的关联性。对具有一定规模和经济实力的大型产业企业，可以通过组建控股公司等形式来涉足金融领域，以加深实业和资本的关联性，从而可以采用多样化、多渠道、便捷化、低成本化为产业升级创新融通资金，同时也为社会上那些寻求资金回报率的闲散资金提供可供投资的有较高回报的领域或项目。
关键词：金融服务贸易；影响因素
一、研究背景
随着经济全球化步伐的加快，各国之间的贸易往来也越发频繁，单纯的货物贸易已经不能满足各国形式多样的需求。因此，全球经济竞争的重点正在从货物贸易转向服务贸易，金融服务贸易作为服务贸易中重要的一员，它对于整个服务业乃至整个国家经济都有着举足轻重的地位。然而，与西方国家相比，我国金融服务贸易起步时间比较晚，无论从规模上还是质量上都弱于西方发达国家。因此找到影响我国金融服务贸易竞争力的因素，对于推动我国金融服务贸易快速健康的发展具有非常重要的实践意义。
二、样本数据和影响因素的选取
本文选取2003年-2010年的样本数据，其中，金融服务贸易出口额数据来源于国家外汇管理局历年国际收支平衡表；居民可支配收入、金融业就业人数均来自于《中国统计年鉴》；互联网普及率数据来源于《中国互联网络发展状况统计报告》。关于影响因素的选取，在生产要素方面，选取金融业就业人数作为人力资本要素、以我国互联网普及率为技术要素，分别以X1、X2表示。在需求要素方面，以居民人均可支配收入作为主要需求要素，以X3表示。
三、 模型设定
本文以金融服务贸易出口额作为被解释变量，以金融业就业人数、我国互联网普及率，居民人均可支配收入为解释变量建立如下模型：
其中，υ为随机误差项，α0为截距项，α1、α2、α3、为X1、X2、X3的偏回归系数。为了考察自变量与因变量之间有无明显的线性关系，本文先一次选取一个自变量，同因变量绘制散点图来考察。
图3.1 Y与各自变量的散点图
由以上散点图可知，各自变量均与因变量呈现出相当高的正向线性相关，因此认为模型设定较为合理。
四、多元线性回归分析
（一）最小二乘法
在Eviews6.0软件中将数据输入，利用普通最小二乘法（OLS）进行回归分析。经整理可得到如下表：
由表可知R2 和调整后R2均接近1，说明模型的拟合效果较好；F检验的概率为0.000136，数值较小，说明变量之间呈现高度线性；但是可以看出X2、X3的回归系数t统计量未通过检验，其中最可能的原因是自变量之间存在多重共线性，为解决该问题，本文使用逐步回归法，即利用Y分别X1、X2、X3逐一进行回归，然后找到其中与因变量Y拟合效果更好的自变量，以这一个自变量与因变量Y建立回归模型，而后以此模型为基础，将其他自变量逐个引入模型，找到通过显著性检验的自变量保留下来，并建立新的模型。将因变量Y分别与X1、X2、X3逐一进行回归发现，Y与X1所建立的方程的R2值最大为0.983141，拟合程度最好，并且也通过了t统计量检验，因此，可以以Y为因变量，X1为自变量建立基础回归模型，结果显示：X1的回归系数为0.175667，其P值通过了显著性水平；同时，F统计量为349.8893，其P值为0.000002，说明方程整体是显著的。因此该回归方程是比较符合预期的。
接下来，在此方程的基础上分别将X2、X3引入模型中。首先，引入X2，回归结果得知，X2系数未通过统计量检验，且Schwarz cirterion值相比较未纳入X2时有所增大，根据施瓦茨准则，应剔除X2。同理，在基础方程中引入X3，回归结果得知，X3系数亦未通过t统计检验，施瓦茨信息值也有所增大，因此，也应剔除X3。模型只保留X1自变量，以此建立的模型为：
（二）异方差检验
若存在异方差，采用最小二乘法估计模型参数，可能会导致参数估计值失效，因此，需要对模型进行异方差检验。本文采用的是White检验法，利用Eviews6.0软件得到的结果：
由表易知，P值大于显著性水平0.1，0.05，0.01，所以残差不存在异方差。所以建立的最优模型为：Y=-57.11481+0.175667*X1，即我国金融业就业人数与我国金融服务贸易出口额呈现正相关关系。
五、结 论
首先，我们可以看到，我国金融业就业人数是影响我国金融服务贸易出口额变动的显著因素。21世纪是信息时代，各国提高国际竞争力最具决定性影响因素之一就是人才，具有高素质的金融人才对于增加我国金融服务贸易出口额具有重要的影响。随着我国经济的飞速发展，我国居民人均可支配收入也在逐年增长，但是如果不具有对金融业相关敏感度和金融知识，没有精通金融业的高素质人才，金融服务贸易不会在人们生活中产生广泛的影响，也不利于我国金融服务贸易的出口。因此，我国应大力培养金融就业人才，增开高校金融专业，提供可供就业人员实习的机会，与国外金融类学校建立友好的关系，派遣留学生出国学习，扬长补短，培养真正具有国际高水平的金融就业人员。（作者单位：云南民族大学）
参考文献：
[1] Scott Leander.A Model of Trade Liberalization in Services.Revies of International Ecomomies，2006，（1）：148-168
关键词：农村非正规金融；农村正规金融；收入效应
中图分类号： F832.7 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）14-0037-02
一、文献综述与研究现状
国外对农村非正规金融的研究较早。McKinnon（1973）提出，把发展中国家金融系统分割成两部分，即现代金融机构和传统金融机构。国内探讨农村非正规金融深化问题始于，李建勇（1988）他指出，只有通过正规金融与非正规金融的相互补充，才能更好促进农村经济的发展。林毅夫、孙希芳（2005）从信息不对称的角度阐述非正规金融得以存在和发展的原因。同时也提出农村正规金融在此方面的局限性。苏静、胡宗义等（2013）通过实证分析，指出农村非正规金融发展与农村收入是同方向发展，即二者具有相互促进作用。
二、样本选区和描述性统计
（一）样本选区
本文基于中国30个省面板数据进行实证分析，其中农村正规金融发展水平与农村非正规金融发展水平的数据来自于《中国固定资产投资统计年鉴》，包括农村非农户的投资来源：国家预算内资金、国内贷款、利用外资、自筹资金、其他资金；农村农户的投资资金来源：国内贷款、自筹资金、其他资金。政府支农的财政补贴数据来自于《中国统计年鉴》，农民人均纯收入和其他的相关数据来自于国泰安信息技术有限公司CSMAR数据库，有些缺失的数据是在《中国农村统计年鉴》里查找获取的。
（二）变量构成
1.被解释变量。农民收入水平（y）的指标，选取各地区农村居民家庭人均纯收入来表示。
2.解释变量。把农村非正规金融发展水平（inf）用农村农户和非农户投资资金来源中的自筹资金来衡量；同样，对于正规金融发展水平（fin），用各省农村农户投资资金中的国内贷款部分与农村非农户投资资金中的国家预算内资金、国内贷款和利用外资部分之和来衡量。
3.控制变量。政府财政支农水平（fce）用各省政府预算内财政支农支出除以农业总产值来表示。由于统计年鉴中指标体系的变化，本文的财政支农数据中2003―2006年为农村支农、林业支出和农林水利气象等部门的事业费支出三者之和――2007―2010年为农林水利气象等部门事务支出。
（三）主要变量的描述性统计及相关性分析
从表1的主要变量描述统计可以看出，被解释变量：各地区农村居民家庭人均纯收入的平均值为8.279，解释变量：农村农户和非农户投资资金来源中自筹资金加上其他资金的均值为5.704，农村农户投资资金中的国内贷款加上农村非农户投资资金中的国家预算内资金、国内贷款和利用外资部分之和的平均值为3.683，控制变量：用农村固定资产投资总额除以农业总产值的均值为-1.161；各省政府预算内财政支农支出除以农业总产值的均值为-2.268；各地区农村居民家庭人均纯收入最小值为7.355，最大值为9.545；农村农户和非农户投资资金来源中自筹资金加上其他资金取对数后的最小值为2.494，最大值为8.567；农村农户投资资金中的国内贷款加上农村非农户投资资金中的国家预算内资金、国内贷款和利用外资部分之和最小值为0.223，最大值为8.567。
二、样本选区和描述性统计
为了系统考察农村非正规金融对农村人均纯收入的影响，本文构建了模型（A）。模型（A）是在以农村非正规金融发展水平和农村正规金融发展水平为主解释变量基础上，加入控制变量，政府财政支农水平（fce），对模型（A），运用STATA12.0软件，经过豪斯曼检验（Hauseman test）得p值为0.000 0，结果显示样本的面板数据支持使用固定效应（fixed effect）模型，进行回归分析。对模型（A）构建的计量模型如（1）式所示。
lny = β0 +β1ln inf + β2lnfin + β3∑lncont + ε （1）
其中，Y为衡量农民收入水平的指标，inf为衡量农村非正规金融发展水平的变量，fin为衡量农村正规金融发展水平的变量，cont为影响农民收入的其他控制变量，政府财政支农水平（fce），ε为随机误差。
从表2，模型（A）可以看出，农村非正规金融发展水平的估计系数为0.415，即农村非正规金融同发展提高1%，农民人均纯收入提高0.415%。同时，农村非正规金融发展水平与农民收入在1%水平上显著正相关，农村正规金融发展水平的估计系数为0.041，即农村正规金融发展水平提高1%，农村人均纯收入提高0.041%，农村正规金融发展水平与农民收入也是在1%水平上显著的正相关。但从系数上可以看出，农村非正规金融发展水平对农民收入的影响为农村正规金融发展水平的10倍。
四、结论
本文基于我国30各省份2003―2010年的面板数据，实证考察了我国各省份农村非正规金融发展水平和正规金融发展水平对我国农村农民收入水平的影响。本文得到的结论是，农村非正规金融发展水平的增长会增加农民人均纯收入，农村正规金融发展水平的增长会增加农民人均纯收入，同时农村非正规金融发展水平对农民人均收入的影响效果大于农村正规金融发展水平对农民人均收入的影响。政府财政支农水平的增加会提高农民人均纯收入。
参考文献：
[1] Adams D，Fichett D.Informal Finance in Low Income Countries [J].Boulder，Co.：WestView press，1992，（25）：89-91.
