中国金融发展与经济增长的关联性研究_基于非线性视角的实证分析

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1、理论探索2016年第3期本文DOI：10.16675/j.cnki.cn14-1065/f.2016.03.03中国金融发展与经济增长的关联性研究———基于非线性视角的实证分析□万通（江西财经大学江西南昌330013）摘要：在世界经济增长普遍减缓和金融波动加剧的背景下，我国金融业的发展不断扩大的同时，也暴露了许多问题，如影子银行、股市大幅波动等现象的经常性出现，使得金融业发展和经济增长的关系重新成为学者关注的一个热点。本文利用Hansen的门槛回归模型，选取收入增长率作为门槛变量，对中国2000年第一季度至2014年第四季度的样本空间进行了实证分析，并得出相应结论。关键词：金融发展；经济增

2、长；门槛模型；收入增长率文章编号：1004-7026（2016）03-0007-03中国图书分类号：F717.2文献标志码：A在世界经济增长普遍减缓和金融波动加剧的背入增长率；γ表示为门槛临界值；d{·}是指示函数，当景下，我国金融业中暴露出的问题也在不断增多，如满足括号中的前提条件时为1，反之为0；εt表示为残影子银行、股市大幅波动等现象的经常出现，引起人差项。们对金融风险和经济发展可持续的担忧。特别是1.2门槛模型的估计方法2008年波及全球的美国次贷金融危机事件的发生，1.2.1计算门槛变量的估计量。由于门槛值一般是让我国政府更加重视金融发展与实体经济之间的平未知的，因此我们有必要对

3、门槛临界值做估计。本文衡发展。党的国家领导人都强调金融行业要更好地服采用了Chan和Hansen提出的点索估计法，将门槛变务于我国的实体经济的发展，因而金融业发展和经济量递增排列，再把中间区域的观测值当作潜在的门槛增长的关系重新成为学者关注的一个热点。值。然后对（2）式做OLS估计从而获得残差平方和，笔者尝试运用较为前沿的Hansen（2000）的门槛使残差平方和最小的观测量便是我们想要得到的门回归模型，以收入增长率作为为门槛变量，从银行业、槛估计量，即^证券业以及保险业等方面选取指标来全面、系统地来γ=argminS1(γ)（3）探索中国金融发展与经济增长之间的非线性关联，为其中，S1(

4、γ)是回归方程（2）式的残差平方和。我国维持金融和经济之间的均衡发展和可持续性发1.2.2检验门槛效应是否存在。在得出门槛临界值展，提供相关的政策依据和建议。之后，下一步必须验证门槛效应是否存在。Hansen提1实证模型和估计方法的选取出了一种自举样本法，该方法是以异方差一致为基础1.1计量检验模型的设立来构造门槛变量的渐近分布进而算出P值，同时证明在大量阅览了研究文献之后，本文参照了P值是渐近有效的。Odedokun和刘珺的研究方法，从广义的要素投入角对（2）式来讲，零假设是：计量模型没有门槛的效度出发，在规模报酬不变的Cobb—Douglas生产函数应，即中，添加金融发展要素。为了综合

5、考虑问题，笔者将金*H0：βi=βi,i=1,2,3（4）融发展细分成银行业发展、证券业发展和保险业发展那么备选假设是：计量模型具有门槛的效应，即这3个层面，则有如下形式的模型：*α1-αβ1β2β3H1：βi≠βi,i=1,2,3（5）Yt=AKtLtX1tX2tX3t（1）则检验统计量为：其中Y表示总产出；K表示资本存量；L表示劳^动投入量；X表示银行业发展指标；X表示证券业发F1=S0-S1(γ)（6）12^2σ展指标；X3表示保险业发展指标。^其中，S0和S1(γ)依次为回归方程（2）式基于H0对（1）式进行相关的线性化处理，然后引入^2和H1前提下所生成的残差平方和，而σ是指（2

6、）式Hansen的门槛回归模型，经过变形和扩展之后，最终所生成残差序列的方差。得到了本文的门槛检验模型：1.2.3检验门槛值是否显著。如果方程（2）式的门Yt=(α0+α1kt+β1x1t+β2x2t+β3x3t)d{qt≤γ}槛效应是存在的，那么下一步必须对门槛值的显著*****+(α0+α1kt+β1x1t+β2x2t+β3x3t)d{qt>γ}（2）性做检验。Hansen提出了样本自举法（Bootstrap），其中y表示为实际人均GDP同比增长率；k表示通过自举样本来构建和模拟经验分布，并且利用经人均实际资本投入量同比增长率；x1表示银行业发展验分布来检验是否符合特定的似然比率，LR

7、统计指标同比增长率；x2表示为证券业发展指标同比增长量如下：率；x3表示为保险业发展指标同比增长率；qt表示收·7·理论探索2016年第3期^表1各个变量的平稳性检验LR1(γ)=S1(γ)-S1(γ)（7）^2σ^其中，S1(γ)指的是H0条件下的残差平方和，S1(γ)^2指的是H1条件下的残差平方和，而σ指的是残差的方差。Hansen已经证明（7）式渐近服从正态分布，并且计算出了非拒绝区间c(α)=-21n(1-姨1