基于var模型的贵州省经济增长与金融发展关系的实证研究

《基于var模型的贵州省经济增长与金融发展关系的实证研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、基于VAR模型的贵州省经济增长与金融发展关系的实证研究摘要：金融发展与经济增长有很大关联性，利用贵州省1998年到2012年，15年的数据采用VAR模型对其进行实证研究，研究结果显示：贵州省金融发展在短期内对经济增长有很大影响，而且这种影响是单项的。因此，应该着力提高人民收入水平，完善贵州金融体系。中国2/vie　　关键词：金融发展；经济增长；贵州省；VAR模型　　一、引言　　金融发展与经济增长之间的关系在学界有多种不同的看法，有的研究者认为金融发展带动经济增长，有的研究者认为经济增长带动金融发展，还有的研究者认为金融发展能够促进经济增长，经济增长也能促进金融发展。经济增长是人

2、类研究经济发展的重要研究课题，想要弄清楚对金融发展是否与经济增长存在关系，且存在什么关系，对一个地区的经济发展存在重要意义。关于两者之间的关系，国内外研究文献已经对其进行过不同层次的研究，如HughPatrick（1966）首次提出研究金融发展与经济增长关系之间关系的研究办法，并在文中提出来供给引导性和需求追随性这两种针对不同经济发展水平状况下的金融发展模式；Goldsmith（1969）等的研究表明，金融发展与经济增长具有正向相关关系。而国内对金融发展与经济增长关系的研究方面，秦宛顺等对我国县域经济增长与金融发展关系的进行了实证研究分析，研究表明：我国县域水平下的经济增长水平

3、与金融发展规模存在着显著负相关关系，但与金融发展效率却没有显著的相关关系；齐福全通过研究北京市的经济增长水平与金融发展之间的关系，实证结果：北京市的经济增长促进了金融发展，且这种+关系是单向的；邱杰等通过对农村现有的金融发展与经济增长两者之间的关系研究表明：中国农村现有金融发展水平能够拉动农村的经济发展水平，相反，经济增长并不能促进农村的金融发展；运用VAR模型对金融发展与经济增长关系的实证研究，马轶群等运用VAR模型对金融发展对中国经济增长质量的影响研究中得出以下三个结论：一是金融发展对经济增长质量和经济增长的稳定性之间没有长期稳定的数量关系；二是金融发展对经济增长的影响与时

4、间相关，短期呈现促进作用，长期则是阻碍；三是金融发展一方面会降低经济增长的持续性，另一方面却会提高了经济增长质量；李春霄等在运用协整检验和误差修正模型的计量方法研究了农村金融发展与经济增长之间的关系，研究表明：农村金融发展与经济增长具有长期稳定的协整关系，而短期内农村金融规模与经济发展关系不明显。　　贵州省作为西部较为落后的省份，金融业的发展一直处于不温不火的状态。随着我国改革开放之后的经济飞速发展，贵州省在这样的经济大背景下，经济也有了较大的发展。但是因为贵州省历史原因和自然原因，经济发展相较其他省份还有很大差距。首先，研究金融发展与经济增长两者之间的关系，有利于贵州省经济水

5、平的发展。其次，贵州省招商引资、利用外资相对较少，形成一个相对封闭的经济生态圈，在没有大量外资干扰的情况下，可以清楚研究金融发展和经济增长的关系。　　二、建立模型　　（一）指标选取与数据列表　　1.金融相关比率　　金融相关比率（FIR）是指用一国或一个地区的金融资产与本国或地区的生产总值之间的比值。由戈德史密斯教授提出，是世界上大多数国家用来衡量金融发展的指标。金融资产一般指M2，但在我国M2严格按照政府管控，没有什么参考价值，所以本文用存款（D）和贷款（L）只和来代表金融资产。即FIR=（D+L）/GDP。　　2.省域环比GDP增涨率　　国内GDP指数是指一个国家或地区一定时

6、期内所有常住单位在一定时期内生产的所有最终产品和服务的市场价格。GDP是国民经济核算的核心指标，也是衡量一个国家或地区总体经济状况重要指标。因为本文研究的是贵州省的情况，还要剔除通货膨胀的影响，本文用贵州省域环比GDP增涨率作为衡量指标（HGDP）。　　3.省域环比人均GDP增涨率　　人均GDP是最能反映一国或地区现实生活水平的变量，本文选用此变量最能说明该地区的人均生活水平和消费水平，同样要剔除通货膨胀的影响，本文选取贵州省域环比人均GDP增长率作为衡量指标（HAGDP）。　　（二）数据列表（如表1）　　（三）确定模型　　为了消除由于时间带来的误差和异方差，且不影响所有变量之

7、间的协整关系，对所有变量取对数：　　lnHGDP=β0+β1ilnFIRt-i+β2ilnHAGDPt-i+vt（1）　　lnFIRt-i=α0+α1ilnHGDPt-i+α2ilnHAGDPt-i+σt（2）　　HGDP代表�F州省环比GDP增长率；FIR为贵州省存贷之和与贵州省GDP的比率（即金融相关比率）；HAGDP代表贵州省环比人均GDP增长率。α0，α1i，α2i，β0，β1i，β2i，代表各变量的系数矩阵，t表示时间，i表示滞后期数，v、σ表示白噪声序列。　　三、实证分析　　（一