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摘 要:文章基于1981年-2007年我国金融结构数值与第二、三产业发展数据,通过建立VAR模型,应用Johansen协整检验法、格兰杰因果检验的方法,探讨了我国金融结构与第二、三产业发展的关系,并具体分析了直接融资与间接融资对我国第二、三产业发展的影响,实证结果表明:我国金融结构的数值与第二产业发展存在反向的关系,而与第三产业发展则存在正向的关系;第二产业的发展虽与间接融资具有正向的关系,但两者并不构成格兰杰因果关系;而我国第三产业的发展与直接融资则具有正向的关系且第3产业的发展是直接融资的格兰杰成因。
关键词:金融结构 经济增长 融资方式 协整检验
中图分类号:F061.2 文献标识码:A
文章编号:1004-4914(2009)09-077-03
一、问题的提出
本文采用林毅夫教授(2003)对金融结构的定义:“金融结构:另一类即指金融市场的融资结构,即以股市融资为代表的市场型直接融资和以银行融资为代表的关系型间接融资的相对比例及其分工。”直接融资是指通过证券市场进行融资的一种融资方式,而通过银行中介进行融资,则被称为间接融资。
我国GDP由第一产业产值、第二产业产值、第三产业产值所组成。我国的经济增长,可归结为这三个产业产值的增长。由于目前我国第一产业的产值所占GDP比重逐年减少,而我国第二、三产业的产值所占GDP则逐年增加,所以本文拟选定第二、三产业人均产值,作为经济增长的指标。
本文旨在讨论我国金融结构与第二、三产业发展的影响,从产业发展的视角来了解我国的金融结构与我国经济增长的关系,并进一步了解直接融资与间接融资对我国第二、三产业发展的影响,以揭示第二、三产业在融资层面的特点。
二、样本数据的来源
1.金融结构的数值样本。根据统计学原理,本文对所选数据进行了对数化处理,以剔除个别变量间存在的异常关系、平滑时间数列指数关系消除异方差。考虑到数据的可得性,本文选取了1981年—2007年共27年的数据,数据均来源于《中国统计年鉴》、《中国金融年鉴》。
直接融资数值为我国各项贷款年底余额,间接融资数值为股票与债券筹资额之和,两者之比值即为金融结构数值。以Ljrjg表示金融结构。
2.第二、三产业样本。本文采取1981年—2007年的第二产业、第三产业的人均产值作为产业发展的指标,消除了由于就业人数的增加,对产值的影响,并以1978年不变价价格为100的GDP平减指数进行了相应的调整和对数化处理,数据均来源于《中国统计年鉴》、《中国金融年鉴》。以Ldecy表示第二产业人均产值、Ldscy表示第三产业人均产值。
3.直接融资与间接融资样本。直接融资数值为我国各项贷款年底余额除以当年的GDP,间接融资数值为股票与债券筹资额之和除以当年的GDP。数据跨度1981年—2007年,且进行了对数化处理数据。以Lzjrz表示直接融资、Ljjrz表示间接融资。
三、分析方法
1.向量自回归法(VAR)。向量自回归法不过多拘泥于经济理论分析框架,而是以有限数目的当期变量对变量自身和其他变量的滞后值进行回归,VAR更多的是依据数据自身的内在特征来探讨变量与变量之间的长期均衡关系。
2.Johansen协整检验。Johansen检验,是一种基于向量自回归(VAR)的协整检验方法,Johansen检验基于VAR模型进行,实际上是对无约束VAR模型进行协整约束后得到的VAR模型,该模型的滞后期是无约束VAR模型一阶差分变量的滞后期,由于无约束VAR模型的最优滞后期为k,所以协整检验的VAR模型滞后期确定为k-1。
3.变量间的格兰杰因果关系检验。其基本原理是:如果我们在做Y对其他变量(包括它自己的滞后项)的回归运算时,把X的滞后值包括进来可以显著地改进对Y的预测,就是X是Y的格兰杰原因,类似地,我们也可以定义Y是X的格兰杰原因。
四、实证检验
(一)我国金融结构与第二、三产业发展的关系
1.VAR模型结构的确定。本文主要考察金融结构与第二、三产业发展的关系,为简便和估计准确起见,本文VAR模型中主要包括金融结构数值与第二、三产业的人均产值。在建立VAR模型时,对滞后期K的确定非常关键。本文多次试验并根据AIC准则和SC准则,确定的最优滞后阶数为4。
2.样本数据的单位根检验。由于对非平稳数据变量建立模型会产生虚假回归,因此,首先需要进行平稳性检验,单整性是指如果一个序列经过n阶差分后才能平稳,则称此序列为n阶单整记为I(n)。若为非平稳,则需要进一步检验这些变量间是否存在长期协整关系。本文将采用ADF法来检验平稳性,其中最优滞后期K,由AIC和SC最小准则来确定。由表1可知,所有变量ADF检验统计值,在95%的置信度下,大于临界值,说明是非平稳序列。差分序列△Ljrjg、△Ldecy、△Ldscy的ADF检验统计值,在95%的置信度下通过检验,为平稳序列,所以Ljrjg、Ldecy 、Ldscy各变量都是一阶单整,即I(1)序列。
3.Ljrjg与Ldecy、Ldscy的协整检验。VAR协整检验模型实际上是对上述无约束的VAR模型施加协整约束后得到的VAR模型,该模型的滞后期是无约束VAR模型一阶差分变量的滞后期。由于无约束VAR模型的最优滞后期为4,故协整检验的VAR模型滞后期确定为3。分别以Ljrjg为因变量Ldecy,Ldscy为自变量,对时间序列数据进行Johansen协整检验。Johansen协整检验结果如表2,表明存在两个协整方程,根据如果变量之间的协整关系超过一个,则以最大特征值所对应的协整向量作为该经济变量之间的长期均衡关系的原则。
对序列vecm进行单位根检验,设其残差为W,结果表3所示,表明vecm是平稳序列,验证了协整关系是正确的。所以该协整方程反映了变量之间的长期动态均衡的关系。根据系数的符号可以判定融资结构数值与第三产业人均产值成正向关系,而与第二产业人均产值成反向关系,说明第二产业发展主要依赖间接融资、第三产业发展则主要依赖直接融资。
(二)我国第二、三产业的发展和直接融资与间接融资的关系
为更清楚说明第二、三产业和直接融资与间接融资的关系,本文将分别通过建立第二、三产业与直接融资、间接融资的VAR模型、Johansen协整检验、格兰杰因果检验予以分析。
1.VAR模型结构的确定。本文根据AIC准则和SC准则并多次试验,确定最优滞后阶数为4。
2.样本数据的单位根检验。本文将采用ADF法来检验平稳性。
由表4可知,所有变量ADF检验统计值,在95%的置信度下,大于临界值,说明是非平稳序列。差分序列△Lzjrz、△Ljjrz的ADF检验统计值,在95%的置信度下通过检验,为平稳序列,所以Lzjrz、Ljjrz各变量都是一阶单整,即I(1)序列。
3.Ldecy与Lzjrz和Ljjrz的Johansen协整检验。由于无约束VAR模型的最优滞后期为4,故协整检验的VAR模型滞后期确定为3。Ldecy、Lzjrz、Ljjrz为变量,对时间序列数据进行Johansen协整检验。
由表5可知,在5%的显著性水平上,34.18923>29.79707,12.93665<
15.49471,所以三者之间存在一个协整关系,即经济变量之间的长期均衡关系。
一个协整关系假定下经标准化的协整关系方程式可写为:
Ldecy=1.260008Ljjrz-1.220413Lzjrz
并且令vecm=Ldecy+1.220413Lzjrz-1.260008Ljjrz
对序列vecm进行单位根检验,设其残差为E,结果表6所示,表明vecm是平稳序列,并且验证了协整关系是正确的。所以该协整方程反映了变量之间的长期动态均衡的关系。根据系数的符号可以判定第二产业发展数值与间接融资成正向关系,而与直接融资成反向关系。正向关系表明我国第二产业发展的融资主要来源于间接融资,由于社会的资金是有限的,所以当资金流向了证券市场,则对第二产业的融资就具有一定的抑制作用。
4.Ldecy与Ljjrz的格兰杰因果检验。协整检验结果说明,中国第二产业发展与间接融资之间存在正向关系,但这种正向关系是否构成格兰杰因果关系,回答这个问题还需要进行格兰杰因果关系检验,进一步的验证,应用计量软件Eviews5.0,对Ldecy与Ljjrz进行格兰杰因果检验。
从表7中可以看出,在滞后期为3时,我国第二产业发展与间接融资之间没有格兰杰因果关系。
5.Ldscy与Lzjrz和Ljjrz的Johansen协整检验。由于无约束VAR模型的最优滞后期为4,故协整检验的VAR模型滞后期确定为3。以Ldscy、Lzjrz、Ljjrz为变量,对时间序列数据进行Johansen协整检验。
由表8可知,在5%的显著性水平上,33.50282>29.79707,10.41039<
15.49471,所以三者之间存在一个协整关系,即经济变量之间存在长期均衡关系。
协整关系方程式可写为:
Ldscy=-10.29613Ljjrz+1.173191Lzjrz
并且令vecm=Ldscy+10.29613Ljjrz-1.173191Lzjrz
对序列vecm进行单位根检验,残差为E,结果如表9所示,表明vecm是平稳序列,验证了协整关系是正确的。所以该协整方程反映了变量之间的长期动态均衡的关系。根据系数的符号可以判定第三产业发展数值与直接融资成正向关系,而与间接融资成反向关系。正向关系表明我国第三产业的融资主要来源于直接融资,由于社会的资金是有限的,所以当资金流向了银行中介,则对第三产业的融资就具有一定的抑制作用。
6.Ldscy与Lzjrz的格兰杰因果检验。协整检验结果说明,中国第三产业发展与直接融资之间存在正向关系,但这种正向关系是否构成格兰杰因果关系,回答这个问题还需要进行格兰杰因果关系检验,进一步的验证,应用计量软件Eviews5.0,对与Ldscy、Lzjrz进行格兰杰因果检验。
从表10中可以看出,在滞后期为3时,我国第三产业的发展为直接融资的格兰杰成因,表明我国第三产业通过证券市场融资方式,取得所需资金。
五、结论
1.金融结构与第二、三产业的发展关系。从上述实证结果来看,对数形式的我国金融结构与第二、三产业发展之间存在长期稳定的关系,但金融结构与第二产业发展的关系为反向关系,而与第三产业发展的关系为正向关系,初步表明第二产业倾向于通过银行中介进行融资,而第三产业则通过证券市场融得资金。
2.第二、三产业的发展与直接融资与间接融资的关系。为了更清楚地研究,本文通过实证分析了第二、三产业的发展与直接融资与间接融资的关系。结果和金融结构与第二、三产业的发展关系较相符。我们发现第二产业与间接融资具有正向的关系,但不构成格兰杰因果关系。第三产业与直接融资具有正向的关系,通过格兰杰因果检验表明是第三产业的发展是直接融资的格兰杰成因。
3.通过以上分析可以得出目前我国的第二、三产业的融资偏好,但如果产业的融资渠道过于依赖单一的方式,也不易于产业的健康发展,要平衡好企业向直接融资市场与间接融资市场融资的成本。特别是对于我国的第二产业的发展融资而言,我国应该继续完善、规范既有的证券市场,建立起有利于降低交易成本的规则,为第二产业的企业上市融资创造良好的环境,促进我国的三大产业变迁,改善我国金融结构。
参考文献:
1.林毅夫等.金融结构与经济增长:以制造业为例[J].世界经济,2003(1)
2.谷秀娟,沈其云.中国融资结构的演变分析[M].经济管理出版社,2006
3.[美]雷蒙德·W·戈德史密斯.金融结构与金融发展[M].上海人民出版社,1994
4.约翰·希克斯.经济史理论[M].商务印书馆,1987
5.赫尔曼,默多克,斯蒂格利茨.金融约束:一个新的分析框架[M].北京:中国经济出版社,1998
6.刘世锦.为产业升级发展创造有利的金融环境[J].上海金融,1996(4)
7.罗美娟.证券市场与产业成长[J].商务印书馆,2002
(作者单位:东华大学管理学院 上海 200051)
(责编:贾伟)
关键词:金融结构 经济增长 融资方式 协整检验
中图分类号:F061.2 文献标识码:A
文章编号:1004-4914(2009)09-077-03
一、问题的提出
本文采用林毅夫教授(2003)对金融结构的定义:“金融结构:另一类即指金融市场的融资结构,即以股市融资为代表的市场型直接融资和以银行融资为代表的关系型间接融资的相对比例及其分工。”直接融资是指通过证券市场进行融资的一种融资方式,而通过银行中介进行融资,则被称为间接融资。
我国GDP由第一产业产值、第二产业产值、第三产业产值所组成。我国的经济增长,可归结为这三个产业产值的增长。由于目前我国第一产业的产值所占GDP比重逐年减少,而我国第二、三产业的产值所占GDP则逐年增加,所以本文拟选定第二、三产业人均产值,作为经济增长的指标。
本文旨在讨论我国金融结构与第二、三产业发展的影响,从产业发展的视角来了解我国的金融结构与我国经济增长的关系,并进一步了解直接融资与间接融资对我国第二、三产业发展的影响,以揭示第二、三产业在融资层面的特点。
二、样本数据的来源
1.金融结构的数值样本。根据统计学原理,本文对所选数据进行了对数化处理,以剔除个别变量间存在的异常关系、平滑时间数列指数关系消除异方差。考虑到数据的可得性,本文选取了1981年—2007年共27年的数据,数据均来源于《中国统计年鉴》、《中国金融年鉴》。
直接融资数值为我国各项贷款年底余额,间接融资数值为股票与债券筹资额之和,两者之比值即为金融结构数值。以Ljrjg表示金融结构。
2.第二、三产业样本。本文采取1981年—2007年的第二产业、第三产业的人均产值作为产业发展的指标,消除了由于就业人数的增加,对产值的影响,并以1978年不变价价格为100的GDP平减指数进行了相应的调整和对数化处理,数据均来源于《中国统计年鉴》、《中国金融年鉴》。以Ldecy表示第二产业人均产值、Ldscy表示第三产业人均产值。
3.直接融资与间接融资样本。直接融资数值为我国各项贷款年底余额除以当年的GDP,间接融资数值为股票与债券筹资额之和除以当年的GDP。数据跨度1981年—2007年,且进行了对数化处理数据。以Lzjrz表示直接融资、Ljjrz表示间接融资。
三、分析方法
1.向量自回归法(VAR)。向量自回归法不过多拘泥于经济理论分析框架,而是以有限数目的当期变量对变量自身和其他变量的滞后值进行回归,VAR更多的是依据数据自身的内在特征来探讨变量与变量之间的长期均衡关系。
2.Johansen协整检验。Johansen检验,是一种基于向量自回归(VAR)的协整检验方法,Johansen检验基于VAR模型进行,实际上是对无约束VAR模型进行协整约束后得到的VAR模型,该模型的滞后期是无约束VAR模型一阶差分变量的滞后期,由于无约束VAR模型的最优滞后期为k,所以协整检验的VAR模型滞后期确定为k-1。
3.变量间的格兰杰因果关系检验。其基本原理是:如果我们在做Y对其他变量(包括它自己的滞后项)的回归运算时,把X的滞后值包括进来可以显著地改进对Y的预测,就是X是Y的格兰杰原因,类似地,我们也可以定义Y是X的格兰杰原因。
四、实证检验
(一)我国金融结构与第二、三产业发展的关系
1.VAR模型结构的确定。本文主要考察金融结构与第二、三产业发展的关系,为简便和估计准确起见,本文VAR模型中主要包括金融结构数值与第二、三产业的人均产值。在建立VAR模型时,对滞后期K的确定非常关键。本文多次试验并根据AIC准则和SC准则,确定的最优滞后阶数为4。
2.样本数据的单位根检验。由于对非平稳数据变量建立模型会产生虚假回归,因此,首先需要进行平稳性检验,单整性是指如果一个序列经过n阶差分后才能平稳,则称此序列为n阶单整记为I(n)。若为非平稳,则需要进一步检验这些变量间是否存在长期协整关系。本文将采用ADF法来检验平稳性,其中最优滞后期K,由AIC和SC最小准则来确定。由表1可知,所有变量ADF检验统计值,在95%的置信度下,大于临界值,说明是非平稳序列。差分序列△Ljrjg、△Ldecy、△Ldscy的ADF检验统计值,在95%的置信度下通过检验,为平稳序列,所以Ljrjg、Ldecy 、Ldscy各变量都是一阶单整,即I(1)序列。
3.Ljrjg与Ldecy、Ldscy的协整检验。VAR协整检验模型实际上是对上述无约束的VAR模型施加协整约束后得到的VAR模型,该模型的滞后期是无约束VAR模型一阶差分变量的滞后期。由于无约束VAR模型的最优滞后期为4,故协整检验的VAR模型滞后期确定为3。分别以Ljrjg为因变量Ldecy,Ldscy为自变量,对时间序列数据进行Johansen协整检验。Johansen协整检验结果如表2,表明存在两个协整方程,根据如果变量之间的协整关系超过一个,则以最大特征值所对应的协整向量作为该经济变量之间的长期均衡关系的原则。
对序列vecm进行单位根检验,设其残差为W,结果表3所示,表明vecm是平稳序列,验证了协整关系是正确的。所以该协整方程反映了变量之间的长期动态均衡的关系。根据系数的符号可以判定融资结构数值与第三产业人均产值成正向关系,而与第二产业人均产值成反向关系,说明第二产业发展主要依赖间接融资、第三产业发展则主要依赖直接融资。
(二)我国第二、三产业的发展和直接融资与间接融资的关系
为更清楚说明第二、三产业和直接融资与间接融资的关系,本文将分别通过建立第二、三产业与直接融资、间接融资的VAR模型、Johansen协整检验、格兰杰因果检验予以分析。
1.VAR模型结构的确定。本文根据AIC准则和SC准则并多次试验,确定最优滞后阶数为4。
2.样本数据的单位根检验。本文将采用ADF法来检验平稳性。
由表4可知,所有变量ADF检验统计值,在95%的置信度下,大于临界值,说明是非平稳序列。差分序列△Lzjrz、△Ljjrz的ADF检验统计值,在95%的置信度下通过检验,为平稳序列,所以Lzjrz、Ljjrz各变量都是一阶单整,即I(1)序列。
3.Ldecy与Lzjrz和Ljjrz的Johansen协整检验。由于无约束VAR模型的最优滞后期为4,故协整检验的VAR模型滞后期确定为3。Ldecy、Lzjrz、Ljjrz为变量,对时间序列数据进行Johansen协整检验。
由表5可知,在5%的显著性水平上,34.18923>29.79707,12.93665<
15.49471,所以三者之间存在一个协整关系,即经济变量之间的长期均衡关系。
一个协整关系假定下经标准化的协整关系方程式可写为:
Ldecy=1.260008Ljjrz-1.220413Lzjrz
并且令vecm=Ldecy+1.220413Lzjrz-1.260008Ljjrz
对序列vecm进行单位根检验,设其残差为E,结果表6所示,表明vecm是平稳序列,并且验证了协整关系是正确的。所以该协整方程反映了变量之间的长期动态均衡的关系。根据系数的符号可以判定第二产业发展数值与间接融资成正向关系,而与直接融资成反向关系。正向关系表明我国第二产业发展的融资主要来源于间接融资,由于社会的资金是有限的,所以当资金流向了证券市场,则对第二产业的融资就具有一定的抑制作用。
4.Ldecy与Ljjrz的格兰杰因果检验。协整检验结果说明,中国第二产业发展与间接融资之间存在正向关系,但这种正向关系是否构成格兰杰因果关系,回答这个问题还需要进行格兰杰因果关系检验,进一步的验证,应用计量软件Eviews5.0,对Ldecy与Ljjrz进行格兰杰因果检验。
从表7中可以看出,在滞后期为3时,我国第二产业发展与间接融资之间没有格兰杰因果关系。
5.Ldscy与Lzjrz和Ljjrz的Johansen协整检验。由于无约束VAR模型的最优滞后期为4,故协整检验的VAR模型滞后期确定为3。以Ldscy、Lzjrz、Ljjrz为变量,对时间序列数据进行Johansen协整检验。
由表8可知,在5%的显著性水平上,33.50282>29.79707,10.41039<
15.49471,所以三者之间存在一个协整关系,即经济变量之间存在长期均衡关系。
协整关系方程式可写为:
Ldscy=-10.29613Ljjrz+1.173191Lzjrz
并且令vecm=Ldscy+10.29613Ljjrz-1.173191Lzjrz
对序列vecm进行单位根检验,残差为E,结果如表9所示,表明vecm是平稳序列,验证了协整关系是正确的。所以该协整方程反映了变量之间的长期动态均衡的关系。根据系数的符号可以判定第三产业发展数值与直接融资成正向关系,而与间接融资成反向关系。正向关系表明我国第三产业的融资主要来源于直接融资,由于社会的资金是有限的,所以当资金流向了银行中介,则对第三产业的融资就具有一定的抑制作用。
6.Ldscy与Lzjrz的格兰杰因果检验。协整检验结果说明,中国第三产业发展与直接融资之间存在正向关系,但这种正向关系是否构成格兰杰因果关系,回答这个问题还需要进行格兰杰因果关系检验,进一步的验证,应用计量软件Eviews5.0,对与Ldscy、Lzjrz进行格兰杰因果检验。
从表10中可以看出,在滞后期为3时,我国第三产业的发展为直接融资的格兰杰成因,表明我国第三产业通过证券市场融资方式,取得所需资金。
五、结论
1.金融结构与第二、三产业的发展关系。从上述实证结果来看,对数形式的我国金融结构与第二、三产业发展之间存在长期稳定的关系,但金融结构与第二产业发展的关系为反向关系,而与第三产业发展的关系为正向关系,初步表明第二产业倾向于通过银行中介进行融资,而第三产业则通过证券市场融得资金。
2.第二、三产业的发展与直接融资与间接融资的关系。为了更清楚地研究,本文通过实证分析了第二、三产业的发展与直接融资与间接融资的关系。结果和金融结构与第二、三产业的发展关系较相符。我们发现第二产业与间接融资具有正向的关系,但不构成格兰杰因果关系。第三产业与直接融资具有正向的关系,通过格兰杰因果检验表明是第三产业的发展是直接融资的格兰杰成因。
3.通过以上分析可以得出目前我国的第二、三产业的融资偏好,但如果产业的融资渠道过于依赖单一的方式,也不易于产业的健康发展,要平衡好企业向直接融资市场与间接融资市场融资的成本。特别是对于我国的第二产业的发展融资而言,我国应该继续完善、规范既有的证券市场,建立起有利于降低交易成本的规则,为第二产业的企业上市融资创造良好的环境,促进我国的三大产业变迁,改善我国金融结构。
参考文献:
1.林毅夫等.金融结构与经济增长:以制造业为例[J].世界经济,2003(1)
2.谷秀娟,沈其云.中国融资结构的演变分析[M].经济管理出版社,2006
3.[美]雷蒙德·W·戈德史密斯.金融结构与金融发展[M].上海人民出版社,1994
4.约翰·希克斯.经济史理论[M].商务印书馆,1987
5.赫尔曼,默多克,斯蒂格利茨.金融约束:一个新的分析框架[M].北京:中国经济出版社,1998
6.刘世锦.为产业升级发展创造有利的金融环境[J].上海金融,1996(4)
7.罗美娟.证券市场与产业成长[J].商务印书馆,2002
(作者单位:东华大学管理学院 上海 200051)
(责编:贾伟)