城镇化对金融杠杆的动态影响探析.doc

城镇化对金融杠杆的动态影响探析.doc

ID:50582058

大小:56.50 KB

页数:14页

时间:2020-03-12

城镇化对金融杠杆的动态影响探析.doc_第1页
城镇化对金融杠杆的动态影响探析.doc_第2页
城镇化对金融杠杆的动态影响探析.doc_第3页
城镇化对金融杠杆的动态影响探析.doc_第4页
城镇化对金融杠杆的动态影响探析.doc_第5页
资源描述:

《城镇化对金融杠杆的动态影响探析.doc》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库

1、城镇化对金融杠杆的动态影响探析摘要:文章通过对124个国家1983年・2012年的面板数据进行实证分析,结果发现,城镇化和金融杠杆之间呈现出显著的倒U型关系,即随着城镇化率的上升,金融杠杆水平会先上升后下降。具体而言,当城镇化率达到56%〜63%时,私人部门信贷/GDP可能出现拐点;当城镇化率达到60%〜63%时,M2/GDP可能出现拐点。文章根据最近5年中国城镇化率的年均增速推算,预计中国的金融杠杆水平很可能在2019年■2021年进入拐点区域。关键词:城镇化;金融杠杆;SYS-GMM一、引言与文献回顾城镇

2、化是维持经济健康发展的强大动力,也是促进金融发展和创新的有力支撑,反映了社会发展的客观规律、国家现代化的发展程度。2013年口月,十八大三中全会做出的《关于全面深化改革若干重大问题的决定》提出,“坚持走中国特色新型城镇化道路,推进以人为核心的城镇化,推动大中小城市和小城镇协调发展、产业和城镇融合发展,促进城镇化和新农村建设协调推进”。在2014年3月,正式推出《国家新型城镇化规划》(2014-2020年),明确了中国未来城镇化的发展路径、主要目标以及战略任务。当前,中国正处在城镇化加速推进、金融深层变革的关键

3、阶段,正确理解和处理城镇化、金融发展两者之间的动态联系和规律,对于成功实现新型城镇化和金融改革发展有重要的理论价值与实践意义。国内外文献就城镇化与金融之间的关系研究,主要集中于金融发展与金融创新对城镇化进程的影响,而城镇化进程对金融的影响则很少涉及。孙浦阳和武力超(2011),采用1995年〜2008年220个国家的面板数据,使用2SLS估计方法分析了金融发展对全球各国城镇化进程的影响,发现金融发展是影响城镇化进程的重要因素。熊湘辉和徐璋勇(2015)通过对中国2004年〜2023年31个省区使用空间面板模型

4、进行分析发现,金融支持水平的提高对我国城镇化发展具有促进作用o荣晨和葛蓉(2015)从市场和政府关系的视角检验了金融发展对城镇化的支持效应,金融对城镇化的支持在不同地区有明显差异,而且,金融支持对政府干预、国有经济所占比重具有不同的敏感性。很多学者也认为城镇化和金融发展之间存在一种互动机制。例如,贾洪文和胡殿萍(2013)认为,城镇化和金融发展存在一种互动机制,通过扩大金融规模、适当提高金融效率和促进金融中介发展,能够加快城镇化进程;反过来,城镇化水平的提高也会在一定程度上促进金融发展。关于新型城镇化建设中金

5、融困境的成因,邱俊杰和邱兆祥(2013)认为有三方面的内容:一是金融生态环境亚健康阻碍了城镇化的高速发展;二是资源配置失衡削弱了金融支持城镇化发展的效率;三是农村居民的自我排斥倾向进一步削弱了金融支持城镇化建设的力度。因此,金融发展和金融创新对于城镇化进程的支持是有限的,需要其他条件的支持。Kim,Kyung-Hwan(1997),认为依靠良好的金融创新、政府治理以及政治承诺,持续的城镇化进程可以产生巨大财富,以改善所有收入群体的住房和基本服务需求。本文试图通过跨国实证分析,对城镇化和金融杠杆(金融发展)之间

6、的关系进行讨论。本文其余部分结构如下:第二部分,实证分析城镇化对金融杠杆的动态影响;第三部分,结合实证结论对中国的情况进行讨论;最后本文进行总结并提出政策建议。二、实证分析1.研究样本和模型设定。根据样本数据的可获得性,本文包括了124个国家1983年〜2012年的面板数据。从经济总量来看,该样本国家的GDP总量超过全球GDP总量的90%,因而可以视为一个在全球范围内具有代表性的研究样本。关于模型设定,根据研究目标,本部分主要考察城镇化对金融杠杆的动态影响。考虑到金融杠杆的观测值随国家和时间而变化,通常存在一

7、定的序列相关性,因此考虑到各变量之间的潜在内生性,本文采用动态面板模型进行实证分析。根据Aerllano和Bond(1991)提岀的一阶差分GMM估计量,设立金融杠杆与城镇化之间的动态关系模型,如下回归方程表示:从理论上看,虽然一阶差分GMM估计方法可以在一定程度上兼顾金融杠杆通常存在的序列相关性以及相关变量之间的内生性,但是一阶差分GMM估计方法有局限性,当被解释变量滞后项的系数较大时,被解释变量会出现强烈的序列相关性;当个体效应的波动远大于误差项卑波动时,模型也会表现欠佳。因此,采用Arellano和Bo

8、ver(1995)、Blundell和Bond(1998)提出的系统GMM估计量,对方程(1)进行实证分析。系统GMM估计可以分为一步GMM估计和两步GMM估计,一步估计使用传统异方差■序列相关稳健型估计量来计算标准误,两步估计使用Windmeijer(2005)纠偏估计量来计算标准误。在有限的样本情况下,两步估计比一步估计能够更好的解决自相关与异方差问题。由于GMM估计量的一致有效性的前提条件是误

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。