安徽省金融发展水平对出口贸易结构的影响

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  【摘要】本文通过构建实证模型,发现安徽省金融发展的规模、结构、效率与出口贸易结构的总体优化程度和局部优化程度之间存在长期稳定的协整关系。金融发展的结构、效率与出口商品结构之间存在正相关关系,即金融发展的结构与效率有利于出口商品结构的优化。在进一步研究安徽省出口商品的局部优化程度与金融发展水平的关系中发现,金融发展的效率与出口商品结构之间存在正相关关系,即金融发展效率有利于出口商品结构的优化。
  【关键词】金融发展 规模 效率 结构 出口贸易结构
  随着我国对外开放节奏的不断加快,安徽省出口贸易结构也在不断优化调整。通过分析1999年至2013年安徽省工业制成品出口额占出口贸易总额的比重可以发现,该比重自1999年以来至2006年一直处于增长趋势,但随后几年收到金融危机的影响,该比重略有下降,自2009年以来逐渐保持稳定。总体看来,我省出口贸易商品中初级制成品比重越来越少,工业制成品出口额占出口总额的比重近几年来保持较为稳定,占比约0.94,但仔细分析工业制成品构成即可发现,我省出口的工业制成品科技含量水平仍处于中低端,出口贸易结构仍需优化。以2013年我省出口的工业制成品为例,轻纺产品、橡胶制品、矿冶产品及其制品出口额为83.24亿美元,占比达33%,杂项制品出口额为64.65亿美元,占比达26%。机械及运输设备出口额为75.46亿美元,占比仅为全部工业制成品的30%。由此看来,安徽省工业制成品出口还处在较为低端的水平,因此如何推动安徽省出口贸易结构的转型升级,尤其是提升机械及运输设备出口占工业制成品出口额的比重,是一个亟待解决的问题。
  随着安徽省工业制成品出口比重的不断提升,其金融发展水平也在逐步推进。我省金融机构存贷款总额从1990年的1185.5亿元上升到2014年的52843.56亿元。其中,金融机构存款余额由1990年的193.44亿元上升到2014年的30088.9亿元,金融机构贷款余额由1990年的446.03亿元上升到2014年的22754.66亿元。那么,安徽省金融发展水平的迅速提升对出口贸易结构是否有着一定的联系?它是否会对出口贸易结构的优化起到一定程度的影响?并且它是通过何种机制对出口贸易结构产生影响?研究这些问题,对发展我省的金融和出口贸易结构优化,都有着积极的推动作用。
  一、文献综述
  针对金融发展对出口贸易的影响,前人学者主要从以下几个方向加以阐述:部分学者通过构建数理模型,分析两者的影响,如刘璐,丁一兵(2014)构建了两部门一般均衡分析框架,研究了金融发展对出口结构影响的理论模型,发现金融发展水平的提高可以降低企业的融资约束,使得资本密集型行业产业的相对价格下降,从而促进该行业出口增加。还有部分学者将金融发展规模的角度分析两者的影响,如李欣蓉(2014)通过实证发现四川省金融发展对出口贸易规模及出口结构升级有促进作用。
  而大多数学者则是通过金融发展的规模、效率、结构等角度来分析二者的影响,如姚耀军(2010)通过GMM模型研究发现金融发展规模与金融发展效率对制成品在出口总额中的比重有推动作用;姜辉,查伟华(2013)从金融发展的规模和效率两个方面研究上海金融发展对出口增长的影响,发现金融发展规模对出口结构优化有显著的拉动作用,但金融发展效率对出口结构影响不显著;詹应斌(2012)也用类似方法分析了上海金融发展对出口贸易结构的影响,发现金融发展效率和金融发展规模两者都对出口结构有影响,但金融发展效率相比金融发展规模对出口贸易结构的影响更为显著。
  综合前人的成果可以看出,各学者从金融发展的规模、效率、结构等方面对出口贸易结构的影响进行了研究,但大多选取两个角度来进行分析,综合研究的相对较少,而且针对安徽省金融发展水平对出口贸易结构影响的研究几乎没有。本文从安徽省金融发展的规模、效率、结构三个方面综合研究其对出口贸易结构的影响,对促进安徽省出口贸易结构的优化提出相应建议。
  二、安徽省金融发展对出口贸易影响的实证研究
  (一)变量选取
  1.金融发展水平指标。本文分别通过金融发展规模、金融发展结构和金融发展效率三个方面来表示金融发展水平。首先,金融发展规模指标,考虑到数据的可得性,本文选用金融机构存贷款余额占国民生产总值之比FIR来表示(万建军,李扬如,2014);其次,金融发展结构指标,本文选取金融机构中长期贷款额与全部贷款额的比值FDS来表示(齐俊妍,2010);再次,金融发展效率指标,本文选取某一时点的贷款总额与存款总额的比值SLR来表示(李欣蓉,2014)。
  2.出口商品结构指标。本文通过工业制成品出口额占出口总额的比重EXS来衡量安徽省出口商品结构的总体优化程度,考虑到安徽省统计年鉴中工业制成品出口分类的编纂方式,以机械及运输设备出口额与工业制成品出口额的比值MTEXS作为衡量安徽省出口商品结构的局部优化程度。
  (二)数据来源与处理
  本文数据来自2000~2014年《安徽统计年鉴》,为消除异方差的影响,各变量均取自然对数进行处理。
  (三)模型建立
  综合上文分析,本文从安徽省金融发展的规模、结构、效率三个方面研究其对出口贸易结构优化的影响,其中,出口贸易结构从两个角度来分析,第一个角度是出口贸易结构的总体优化程度来检验,用工业制成品出口额占出口总额的比重EXS来衡量;第二个角度是出口贸易局部优化的角度来检验,用机械及运输设备出口额与工业制成品出口额的比值MTEXS来衡量。拟设定模型如下:
  EXS=f(FIR,FDS,SLR) (1)
  MTEXS=f(FIR,FDS,SLR) (2)
  将(1)式、(2)式线性化,可得:
  LnEXS=α0+α1LnFIR+α2LnFDS+α3LnSLR+ε1 (3)   LnMTEXS=β0+β1LnFIR+β2LnFDS+β3LnSLR+ε2(4)
  (四)平稳性检验
  本文考察的是时间序列数据,为消除各变量的自相关,本文先利用Eviews7.2软件,利用ADF单位根检验方法对各变量的平稳性及单整阶数进行检验(检验结果表略)后可知,所有的时间序列变量自身是非平稳序列,但经过一阶差分后都为平稳序列,并且其均一节差分在1%的水平上显著。因此,根据1%水平的选择结果,用所有满足协整条件的变量进行协整检验。
  (五)协整关系检验
  由平稳性检验结果可知,所有的时间序列都是非平稳的。在同阶单整的条件下,需要进行协整检验,以此分析各变量与被解释变量之间是否存在长期稳定关系。
  协整检验用来分析各个解释变量与被解释变量之间是否存在长期稳定关系。目前广泛使用的协整方法有E-G两步检验法和Johansen检验法。Johansen检验是一种对多个时间序列进行协整检验的更为有效的方法,它克服了E-G两步法的缺陷,能够检验出存在的协整个数。
  利用Eviews7.2软件确定VAR模型的最优滞后期,首先检验模型(3),根据HQ、AIC和SC准则确定其滞后阶为2,所以可将VAR模型的之后阶数定义为2。
  由于VAR模型的稳定性是保证模型有效性的前提,因此接下来对上述VAR模型进行平稳性检验。如果被估计的VAR模型的特征方程所有跟的倒数都小于1,即位于单位圆内,则是稳定的。利用Eviews7.2软件得出上述VAR模型是完全稳定的,所以k=2最终被确认为VAR(3)模型的最优滞后期。
  确定最优滞后期后,采用Johansen协整检验法,分别检验上述变量一阶差分之间的协整关系,考察EXS与FIR,FDS和SLR之间是否存在长期稳定的关系。
  通过联合检验(Cointegration Test),确定选择序列有均值和现行趋势项,且协整方程有截距项的Johansen检验(结果图略),即在显著性水平1%上,至少存在一个有意义的协整方程。该协整方程为:
  LnEXS=-1.783883LnFIR+0.879377LnFDS+1.667209LnSLR +ε1(5)
  (0.03568) (0.01189) (0.01189)
  R2=0.9717 Adj.R2=0.9151
  从回归结果中可以看出,该协整方程拟合优度为0.9717,表明各解释变量对被解释变量的解释程度达到97.17%,拟合优度较好。接下来对方程(5)的残差序列进行ADF检验,设ECM为均衡误差(残差):
  ECM=LnEXS+1.783883LnFIR-0.879377LnFDS-1.667209 LnSLR (6)
  对上式进行ADF检验,从检验结果可看出,它是一个平稳序列。由于回归残差为平稳序列,说明协整关系式具有统计显著性。根据Granger定理,如果变量间是协整的,则他们之间必然存在长期均衡关系。所以方程表明所选数据区间1999年至2013年的各变量之间存在长期均衡,FIR每增长1个百分点,EXS将下降0.56个百分点;FDS每增长1个百分点,EXS将上升1.14个百分点;SLR每增长1个百分点,EXS将上升0.60个百分点。
  同理对模型(4)进行检验,首先确定其最优滞后期为2,其次对其进行Johansen协整检验,考察MTEXS与FIR,FDS和SLR之间是否存在长期稳定的关系。
  通过联合检验(Cointegration Test),确定选择序列有均值和现行趋势项,且协整方程有截距项的Johansen检验,结果如表2-3所示,即在显著性水平1%上,至少存在一个有意义的协整方程。该协整方程为:
  LnMTEXS=-0.041824LnFIR-0.270022LnFDS+1.749386 LnSLR+ε1 (7)
  (0.00784) (0.00300) (0.00729)
  R2=0.9828 Adj.R2=0.9484
  从回归结果中可以看出,该协整方程拟合优度为0.9828,表明各解释变量对被解释变量的解释程度达到98.28%,拟合优度较好。接下来对方程(7)的残差序列进行ADF检验,设ECM为均衡误差(残差):
  ECM=LnMTEXS+0.041824LnFIR+0.270022LnFDS- 1.749386LnSLR (8)
  对上式进行ADF检验,从检验结果可看出,它是一个平稳序列。由于回归残差为平稳序列,说明协整关系式具有统计显著性。根据Granger定理,如果变量间是协整的,则他们之间必然存在长期均衡关系。所以方程表明所选数据区间1999年至2013年的各变量之间存在长期均衡,FDS每增长1个百分点,EXS将下降3.70个百分点;SLR每增长1个百分点,EXS将上升0.57个百分点。
  三、研究结论与政策建议
  研究发现,安徽省出口商品总体优化程度与金融发展的规模、结构、效率之间存在长期稳定关系。金融发展的结构、效率与出口商品结构之间存在正相关关系,即金融发展的结构与效率有利于出口商品结构的优化。在进一步研究安徽省出口商品的局部优化程度与金融发展水平的关系中发现,金融发展的效率与出口商品结构之间存在正相关关系,即金融发展效率有利于出口商品结构的优化。
  根据上述研究结论,基于出口商品结构优化的视角,为了促进安徽省出口商品结构发展,安徽省要积极发挥金融机构的集聚作用,提升服务质量与效率,进而更大程度地发挥金融对出口贸易的支持作用。
  参考文献
  [1]刘璐,丁一兵.金融发展对出口结构影响的理论探析[J].大连理工大学学报(社会科学版).2014(7).
  [2]李欣蓉.金融发展对出口贸易的影响探讨[J].金融视线.2014(3).
  [3]姚耀军.金融发展对出口贸易规模与结构的影响[J].财经科学.2010(4).
  [4]姜辉,查伟华.上海金融发展对出口增长的影响机理及效应研究[J].华东经济管理.2013(10).
  [5]詹应斌.上海区域金融发展对货物出口的影响分析[J].管理学家.2012(12).
  [6]李斌,李国强.金融发展与出口贸易结构优化[J].华南农业大学学报(社会科学版).2008(3).
  [7]齐俊妍.金融发展与高新技术产品出口关系研究[J].经济经纬.2010(4).
  基金项目:合肥师范学院产学研合作育人项目阶段性成果.项目编号(2015CXYJDSK006)。
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