1、山东省金融发展与产业结构调整关系的实证分析【摘要】本文基于山东省 19752014 年的年度数据，利用主成分分析、时间序列分析方法，实证分析了金融发展和产业结构调整之间的关系。结果表明山东金融发展指标和产业结构调整指标之间存在长期的均衡关系。 下载 【关键词】金融发展 产业结构调整 主成分分析 一、引言 现阶段产业结构随经济增长自发调整的速度较慢，这就需要人为干预，利用产业政策最重要的配套政策之一的金融政策实现产业结构向高级化方向逐步迈进是当下实现产业结构优化升级的主流选择。 本文通过对山东省 19752014 年金融发展和产业结构调整关系进行Johansen 协整检验及 Granger 因果
2、检验等时间序列分析，实证研究了山东省金融发展与产业结构调整之间的互促关系，并在此基础上提出相关政策建议。 二、国内外研究分析 近代国外学者基于金融结构的角度，国外大体上分为银行主导型和市场主导型两种金融模式，并在这两种金融模式下展开金融发展对产业结构的作用分析。Beck and Levine（2002）从金融法律观的角度检验了金融结构与产业增长之间的关系，得到总体的金融发展和有效的法律保护机制促进技术创新和产业增长的最有效机制。 国内学者对金融与经济发展之间的关系的研究起步于 20 世纪 90 年代，但从产业结构调整的角度分析金融对经济发展的促进作用的分析则相对较晚。王立国、赵婉妤（2015）
3、梳理了金融发展与产业结构升级之间的内在作用机制，运用 VAR 模型实证检验了我国 19922012 年金融发展与产业结构升级之间的关系。郭将、杨芹芹（2015）利用 ADF 检验、协整检验和Granger 因果检验对上海市的金融发展水平和产业结构优化程度进行实证研究，提出了完善金融体系、支持现代服务业发展的政策建议。 三、山东金融发展与产业结构调整的实证分析 （一）主成分分析 1.因子分析相关检验。KMO 和 Bartlett 的检验结果显示，KMO 的值为0.767，接近于 1，表示比较适合做因子分析。Bartlett 球形度检验的原假设为相关系数矩阵是单位阵，Sig 的值为 0.000 小
4、于显著水平 0.05，因此拒绝原假设，说明变量之间存在相关关系，适合做因子分析。 2.主成分提取。通过因子分析得到变量共同度都非常高，表明所选取的八项指标的大部分信息都能被因子提取，说明因子分析的结果是有效的。 以特征值大于 1 为标准提取公因子。实证结果显示前两个因子的特征值大于 1，且累积方差贡献率达到了 85.013%，因此提取前两个公因子来代表原始八个指标，可以较好的解释山东省金融发展状况。 因子载荷矩阵中载荷系数越大，说明综合指标对原始指标的解释能力越强。进一步分析成分矩阵可以得到：金融机构存款余额、金融机构贷款余额、金融相关比率、金融中介效率、固定资产投资、GDP 在第一个公因子上
5、有较大的载荷，命名其为金融发展规模因子。财政支出占比、居民消费价格指数在第二个因子上的载荷较大，故将第二个公因子命名为金融发展程度因子。由于这两个因子能代表原始八个指标变量的绝大部分信息，所以这两个因子将作为原始指标的代表进行下面的分析。第一个因子用 F1 表示，第二个因子用 F2 表示。 3.主成分结果计算及分析。利用各自主成分载荷向量除以各自主成分特征值的算术平方根得到主成分系数，并由此得到主成分的计算公式为： 主成分的得分等于相应的因子得分乘以相应的方差的算术平方根，所以有： 主成分 1 得分 主成分 2 得分 综合得分 综上，可以将综合得分 Z 作?楹饬拷鹑诜沟淖酆现副辍? 四、实证分
6、析 （一）ADF 平稳性检验 在进行时间序列分析时，要求所采用的时间序列必须是平稳的或者至少是同阶单整的，否则将会产生“伪回归”问题。为此首先采用 ADF 检验法对各个时间序列 H，Z 及其一阶差分进行单位根检验，滞后阶数由 AIC 和 SC准则确定。 采用 ADF 检验法，检验各序列的平稳性，结果显示原始数据 H，Z 的 ADF值均于 1%、5%、10%显著性水平临界值，表现出它们的非平稳性，对非平稳性数据进行一阶差分处理后（D（H），D（Z）都是平稳的，所以变量H，Z 都是一阶单整向量。 （二）Johansen 协整检验 对于多变量协整分析最为常用的是 Johansen 协整检验方法。为进
7、一步分析山东省金融发展与产业结构调整之间是否存在长期的均衡关系，基于前面 ADF 检验的结果，对各变量进行协整关系分析。 结果表明，在 5%的显著水平下，山东省的各相关变量之间存在一个协整向量，即山东省的金融发展指标与产业结构调整指标之间存在长期的均衡关系。在此基础上，可以根据最大似然估计法得到长期协整方程，见公式（7）所示： 从长期来看，山东省金融发展与产业结构优化率之间保持长期的均衡关系。从经济意义来看，山东省金融发展水平每增加一个百分点可以引起产业结构优化率同方向变动 0.18149885 个百分点。 （三）VECM 向量误差修正模型 VECM 向量误差修正模型实质上是在差分序列建立的
8、VAR 模型中加入一个误差修正项，其具体表达式为： 注意，误差修正模型仅仅只能应用于存在协整关系的变量序列。 （四）格兰杰因果关系检验 上述通过协整检验只能证明山东省产业结构高度值 H 与金融发展指标 Z之间存在长期稳定的均衡关系，但对于山东省金融发展与产业结构调整之间是否具有时间上的因果关系，则需要通过格兰杰因果关系检验做进一步的验证。 从检验结果来看，在 10%的显著性水平上，山东省金融发展综合指标是产业结构高度值的格兰杰原因，反之亦成立。故金融发展程度的提升有助于促进产业结构优化调整，产业结构优化调整对金融发展程度的提高也具有反促进作用。 五、结论 时间序列分析表明，山东省金融发展和产业
9、结构调整之间存在长期稳定的协整关系。金融发展是产业结构优化调整的格兰杰原因，对山东省产业结构调整的推动作用最强，金融发展每提升 1 个百分点，产业结构高度值将上升 0.18149885 个百分点。由此可见，山东省金融发展与产业结构的优化调整之间存在着良性互促的关系。 参考文献 Beck T，Levine R.Industry growth and capital allocation：does having a market-or bank-based system matter？ 王立国，赵婉妤.我国金融发展与产业结构升级研究J.财经问题研究，2015，01：22-29. 郭将，杨芹芹.上海市金融发展对其产业结构优化的影响研究J.华东经济管理，2015，02：11-15. 作者简介：张贺（1992-），女，满族，鞍山人，中国海洋大学经济学院金融学研究生，主要研究方向：货币政策与金融市场。
