金融实证分析大全11篇

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篇（1）

党的十提出了协调发展、互促共进的新型城镇化建设道路。新型城镇化建设坚持以人为本，是有中国特色的，将四化同步、优化布局、生态文明以及文化传承相结合的城镇化建设道路。相比较于以往的城镇化，新型城镇化把重点放在协调与可持续性上，更强调经济发展而不是经济增长。金融在我国当前的市场经济体制中日渐成为其核心与枢纽，各个行业的发展离不开金融业的支持。城镇化建设产生的基础设施建设、产业结构优化升级等需求可通过提供金融支持来实现。

一、问题的提出

在合肥市的城镇化进程中，非农业人口由2007年年的207.73万人增加到2014年的270万人；产业结构方面，2015年合肥市第三产业对GDP增长的贡献率为40.2%，相比以前年份有较大的增长，但同时期全国平均水平为50.5%，合肥市仍有差距。合肥经济年来发展迅速，金融业的发展也呈现出稳健的态势。金融业资产增加值对全市GDP的贡献率逐渐增大，对于实体经济的支持作用日渐凸显，可以推断金融业对于合肥市的城镇化建设存在着一定的促进作用。而具体这种作用体现在哪个方面，需要通过定性与定量分析得出结论，研究该问题将对推进合肥市城镇化建设产生重大意义。

二、文献综述

关于金融支持对城镇化建设的作用，我国有不少学者对其做出了分析。伍艳（2005）对我国城镇化滞后于工业化率的现象进行了探究，分析其原因为城镇化进程中金融抑制的存在；黄勇，谢朝华（2008）通过建设 VAR模型，得出促进城镇化的直接原因是银行贷款的增加的结论，但金融部门对城镇化建设资金需求的兴趣不浓，为了推进城镇化的建设，金融支持是关键；陈元（2010）对开发性金融的发展是否推进城镇化进行了探究，实证分析结果得出产业结构忧化以及基础设施建设等城镇化发展指标与开发性金融指标之间存在很强的相关性，并通过格兰杰因果检验发现开发性金融发展与城镇化推进之间存在一定的的因果关系；李舟（2014）着眼于农村城镇化建设，研究了金融支持城镇化建设中存在的问题以及其产生原因，认为金融创新在城镇化建设中具有重要意义，同时提出了相应的创新路径。各种实证结果均能证明金融支持能推动城镇化建设，但具体到某个城市时，金融支持的影响机制会因该地区的经济发展状况不同，因此对于合肥市的研究是有意义的。

三、金融支持新型城镇化实证分析

（一）指标选取与数据说明

1、衡量金融发展的指标

（1）金融规模：金融规模的大小直接体现为银行金融资产的数额，可以使用金融相关率FIR来衡量。其中FIR为全年存贷总额占GDP的比重。

（2）金融结构：本文用直接融资额（包括股票筹资额以及债券发行额）占资产总额的比重FS来表示金融结构

（3）金融效率：金融效率的一个重要质变表现为储蓄-投资转化率，可以采用储蓄转化率DLR来衡量金融效率。

2、衡量城镇化建设的指标

（1）城镇化率：城镇化率是衡量城镇化建设最为直接的指标，采用合肥市非农人口数占总人口数的比值UR来表示。

（2）产业化率：城镇化对地区产业的影响表现为产业结构的变动，采用第二、三产业生产总值占全市GDP的比重IR来反映产业化率。

3、数据来源及说明

以上衡量金融发展与城镇化建设的指标所需要的数据均搜集于《合肥统计年鉴》、《中国金融年鉴》以及合肥市统计局网站、合肥统计信息公众网。其中涉及到价格的数据，如全年存贷总额，第二、第三产业生产总值等指标数据，均已用以1978年为基期的价格指数进行了相应的调整。

（二）实证分析

1、灰色关联分析模型

根据经验以及对数据的观测，城镇化建设水平各项指标与金融支持各项指标之间存在一定的关联。灰色关联度是各指标间关系的量化，建立灰色关联分析模型，更深层次探究金融支持对新型城镇化进程的影响机制。

根据以上计算原理，运用MATLAB软件得出城镇化指标UR、IR分别与金融支持指标FIR、FS、DLR这三个指标之间的灰色关联度，如表1所示：从得出的各项灰色关联度数值可以看出，FIR、FS、DLR与UR、IR之间的关联程度有所差异，为了得出金融支持对城镇化建设影响的具体关系式，对时间序列数据进行回归。

3、时间序列计量经济模型

（1）单位根检验。数据平稳是建立时间序列计量模型的前提，目的是避免“伪回归”致使结果失去意义。运用EVIEWS软件对各项指标数据进行单位根检验，表2中为检验结果。各项指标数据在水平上均不呈现平稳状态，但二阶差分均通过检验，即二阶差分均不存在单位根，呈现二阶单整状态。

（2）E-G两步协整检验

在各个时间序列变量均平稳的基础上，分别以城镇化建设指标UR、IR为被解释变量，金融支持指标FIR、FS、DLR为解释变量进行OLS回归，得到两个多元回归方程。对UR与FIR、FS、DLR间的回归方程残差序列进行单位根检验，得到的统计量值为-2.9658，小于1%置信水平临界值-2.7057。

对IR与FIR、FS、DLR间的回归方程残差序列进行单位根检验，得到的统计量值为-3.2376，小于1%置信水平临界值-2.7057。

以上两方程各变量之间具有协整关系，在长期内趋于平衡状态。

四、结论及政策建议

（一）模型结果分析

从灰色关联度分析模型的结果中可以看出，合肥市金融规模、金融结构、金融效率与城镇化率以及产业化率之间均存在着较强的关联，尤其是金融结构对产业化率的影响，甚至达到了0.9以上。这是因为第二、第三产业的发展对资金投入的要求较高，在一定的金融规模条件下，合理的金融结构使得各产业能有效获取资金，推动产业发展及结构升级。由于选取的衡量金融效率的指标为储蓄转化率DLR，则可得出DLR对产业化水平产生的影响为负向。关于城镇化率，金融规模及效率相比较于其结构而言产生影响的更大，金融结构的影响主要体现在产业发展方面。

根据建立的城镇化率、产业化率的回归模型，金融支持各项指标与两者间的关系均呈现长期均衡状态，这说明金融支持确实能推动新型城镇化建设，从金融支持指标的影响系数看，在长期内，金融规模与金融结构对城镇化水平都存在较显著的影响，金融效率的作用相对较小。同时，这一结果也验证了灰色关联度模型的分析结果的可靠性。

（二）政策建议

随着社会发展水平的提高，金融已成为现代经济运行的核心。新型城镇化建设“以人为本”，旨在促进城乡经济协调稳定发展。将金融支持引入新型城镇化建设将推动其进程，提高其质量。基于以上建立的灰色关联度分析模型以及时间序列计量经济模型得出的结论分析，提出以下对策。

1、扩大金融规模，加大基础设施资金投入

基础设施建设是城镇化建设的一大动力。城乡协调可持续作为新型城镇化建设的本质，不仅要求大量信贷基金投入，同时要求妥善解决进程务工农民的岗位问题、医保完善程度问题以及城镇人口的教育问题等仅依靠国家财政支持与间接融资不能同步实现人口、产业以及空间城镇化。扩大金融规模，如在农村地区实行优惠的信贷政策，打破农村信用社的垄断，吸引城市金融资源向其延伸。实行联合自然人贷款制度，鼓励乡镇企业发展，避免农村资金外流，缩小城乡差距。

2、调整金融支持结构，发展多元化融资模式

政策性银行、国有商业银行以及股份制商业银行贷款是合肥市城镇化建设的主要资金来源，资金调度的灵活性不足，而借助不同类型融资平台的多元化融资模式，如信托、P2P、资产支持证券化等，市场机制引导下减少对银行直接融资的依赖，避免融资渠道的单一性，在金融规模扩大的基础上优化金融支持结构，推动新型城镇化进程。

3、完善金融制度，加强金融监管，提高金融支持效率

金融制度的完善以及金融监管的加强是金融支持效率的保证。在制度方面，仅实现利率市场化仍有不足。合肥市农村及欠发达小城镇的发展水平仍处于较低状态，在合理的利率水平前提下实现贴息政策，对其发展具有重大意义。这些地区金融业规模较小，结构缺乏完善，稳定的金融环境对提高其金融支持效率尤为重要。因此在制度完善的同时，金融监管机构需要出台相应的措施对抗潜在的金融风险。参考文献：

[1]郭艳艳.安徽金融支持城镇化建设绩效的实证分析[J].淮北师范大学学报（哲学社会科学版），2015（04）：60-64.

[2]陈元.开发性金融与中国城市化发展[J].经济研究，2010（07）：4-14.

篇（2）

关键词：重庆；金融生态环境；对策建议 

中图分类号：F8321 文献标志码：A 文章编号：1008-5831(2012)05-0042-07

一、金融生态界说

金融生态是个仿生概念。在国内，周小川博士最早将生态学概念系统地引申到金融领域，并强调用生态学的方法来考察金融发展问题。他指出：应注意通过完善法律制度等改进金融生态环境的途径支持和推动整个金融系统的改革和发展。参照生态学对生态系统的分析，根据自然生态系统的构造原理以及自然生态系统长期演化的结构特征和功能特征，我们可以把金融生态系统界定为由金融主体及其赖以存在和发展的金融生态环境构成，两者之间彼此依存、相互影响、共同发展的动态平衡系统。

在市场经济条件下，金融无疑是现代经济的核心，金融生态与经济发展之间的良性互动是地区经济可持续发展的关键所在，而优化地区的金融生态又是实现经济金融良性互动的必然要求。中国西部地区金融生态环境建设的相对滞后性又是中国西部地区经济发展长期落后的重要原因。重庆金融发展对西部地区的中心辐射作用日益显现，对重庆的金融生态现状进行剖析，并在此基础上提出金融生态的优化路径，对加强西部地区金融生态建设，促进西部经济、金融的良性互动，实现西部经济持续发展进而促进中国区域经济协调发展具有重要的现实意义。

二、重庆市金融生态环境建设的实证检验

1997年重庆直辖以来，地区经济得到快速发展，金融生态环境逐步优化。目前重庆市正在以总书记提出的314总体部署为契机，推动“加快”、“率先”发展，在全球化进程和中国现代化发展的新形势下，把重庆建设成为西部地区的重要增长极、长江上游地区的经济中心、城乡统筹发展的直辖市，在西部地区率先实现全面建设小康社会。在此背景下，重庆市构建长江上游地区的金融中心无疑具有重要的战略意义，它必将推进重庆市全国统筹城乡综合配套改革试验区的建设，加快“1小时经济圈”和“城乡统筹”试验区建设，促进生产要素积聚与经济布局要求，并促进重庆市和长江上游地区经济的进一步大发展。

笔者以重庆市2000年、2004年、2005年、2006年、2007年和2008年的相关数据指标为依据对重庆市金融生态环境作出了纵向的客观评价，为相关部门制定金融政策和改善金融生态环境提供一定的现实参考。

（一）指标体系说明

在多方征求意见的基础上，根据目前掌握的数据资料构建了重庆市金融生态环境评价指标体系，该体系由3个一级指标、13个二级指标、36个三级指标组成。每个指标从不同方面反映了重庆市金融生态环境在比较范围内的相对发展情况（表1）。

（二）指标权重说明

本部分所采用的评价指标体系根据各指标权重在一级指标中所占比例的大小重新计算各个指标在新指标评价体系中的权重。具体步骤如下。

一级指标的选取和权重分配：在分析影响金融生态环境具体指标的基础之上，将这些分散的指标重新进行分类和归纳，最终形成包括三方面的一级指标，即包括核心金融资源环境、实体金融资源环境、功能金融资源环境三方面。由于指标的选取数目和个体指标的具体内涵存在相互交叉等情况，在充分征求专家意见的基础上，对一级指标权重的分配情况依次如下：核心金融资源环境为0.3；实体金融资源环境为0.3；功能金融资源环境为0.4。

具体指标的权重分配：具体指标个数较多，在每级指标内，根据各指标权重所占比例的大小重新计算各个指标在新指标评价体系中的权重，然后再与其一级指标权重相乘得到该二级指标最终权重（表2）。

（三）指标评分说明

进步指数评分：进步指数评分以时间序列为依据，通过重庆市2000年、2004年、2005年、2006年、2007年和2008年的数据进行比较，描述重庆市金融生态环境建设取得的进步。

计算方法：进步指数(Ri)=第N年重庆市指标值/第N-1年重庆市指标值

根据上述公式计算得出各指标进步指数得分情况（表3）。

总体进步评价指数。

计算方法： I=36[]i=1Wi×Ri（i=1，2，…，36）

其中：I为总体进步评价指数；Wi为第i个指标的权重；Ri为第N年重庆市第i个进步指数得分。

根据上述公式计算情况见表4。

（四）实证分析结果说明

由表4可知，重庆市整体金融生态环境表现良好，而且整体进步趋势明显。具体而言，从2006年开始各年总体进步评价指数明显增加，2006年在2005年的基础上进步24.7个百分点；2007年在2006年基础之上进步57.8个百分点；2008年在2007年基础之上进步15.1个百分点。从各单项指标来看，笔者以进步率来反映金融生态环境的具体进步程度，计算公式如下：

进步率=（进步评价指数－指标权重）×100%

计算结果见表5。

由以上计算结果可得到以下具体结论。

篇（3）

中图分类号：F12 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2013）09-0001-04

金融发展与经济增长的关系一直都是经济学家研究的重点。金融发展理论认为，不管是从理论层面上还是从实证层面上都得出了金融在经济增长中起着重要的作用（Levine， 1997）。Gupta（1987）认为，金融发展理论应划分为金融结构论和金融抑制论两个方面。金融结构论认为经济增长受到金融变量的数量及结构影响，因此金融深化与金融资产结构的变化构成了经济增长的重要因素。McKinnon（1973）和Shaw（1973）首先提出的金融压抑论则侧重于价格变量对经济增长的影响，认为实际利率与实际汇率的自由化是推动经济增长的重要因素，但是低于均衡的实际利率与高估的国内货币等形式的金融压阻碍了经济的增长。本文以贵州省为例，对贵州省金融发展对经济增长的影响进行实证研究，并根据研究结果给出有效的政策建议。

一、影响经济增长的金融因素

Levine（1997）提出，金融有五个基本功能：（1）便利风险的交易、规避、分散和聚集。（2）配置资源。（3）监督经理人，促进公司治理。（4）动员储蓄。（5）便利商品与劳务的交换。他认为通过发挥这五个基本功能能够有效解决市场中存在的高信息成本和高交易成本，通过促进资本积累和技术创新，从而影响经济增长。金融的发展有效地降低了信息与交易费用，构建了资金盈余者和资金缺乏者之间的桥梁。投资者通过多元化的投资组合，降低了资金流动性风险的同时，提高了投资回报率。生产者则通过灵活的融资方式获取足够的资金，投资到技术创新领域，提高投资生产率，促进经济增长。资本向着高效率方向流动（R增加），社会总收入增加，从而提高了储蓄率（s增加），加速储蓄的投资转化（ β提高），投资增加，促进资本积累和技术创新，最后促进经济增长（g提高）。金融发展促进经济增长的作用机理（如下页图所示）：

资本利用效率的主要影响因素是技术创新，在贵州省这样的西部省份，技术创新往往十分缓慢，所以本文假设资本积累是贵州省经济增长的主要因素，则金融发展对经济增长的作用主要体现在储蓄率s和储蓄的投资转化率 β上。在此对影响储蓄率和储蓄的投资转化率的因素进行分析。

第一，储蓄率s的影响因素。周小川（2009）指出，储蓄率受到富裕程度、汇率、金融媒介和资本市场的发育程度、民族传统、人口结构、社会保障的优劣等因素的影响。同时，实际利率（名义利率—通货膨胀率）、经济货币化程度以及影响金融发展和金融效率因素都会对储蓄率产生一定的影响。

第二，储蓄的投资转化率β的影响因素。居民储蓄的投资转化率是居民储蓄中扣除消费后的居民可支配收入余额直接转化或金融转化为投资量的比率，在一定程度上显示了金融发展水平和金融部门效率。一般的，我们用某一时点上现存金融资产的总额与国民财富的比率来衡量金融发展水平，通常简化为金融资产总量与名义GDP之比。同时，金融效率指标FE用来衡量金融机构将储蓄转化为贷款的效率，FE一般用贷款和存款的比值来表示。

在这里，应该指出，金融发展不光在储蓄率和储蓄的投资转化率方面影响经济增长，在一定程度上也会从资本的利用效率上对经济增长造成一定程度的影响。

二、金融发展对经济增长影响的实证分析

（一）模型构建

其中，δi （i=0，1，2，3）是解释变量的影响系数，u是随机变量；RGDP是实际GDP增长率，表示经济增长；FIR是金融规模指标，表示为M2/GDP；FE是金融效率指标，表示为贷款/存款；FSS是金融储蓄结构，表示为居民储蓄/全部存款，其中，贵州省的FSS从1993年起就稳定在0.5左右，说明存款中居民储蓄占比较大。FIR， FE和FSS度量了金融发展水平和金融效率，他们通过影响储蓄率s和储蓄的投资转化率β来影响经济增长。

（二）实证分析

本文运用软件Eviews5.0对贵州省1980—2011年的数据进行实证研究，数据来源于《2011贵州统计年鉴》、《贵州六十年》以及贵州统计局网站、中国人民银行贵阳中心支行网站上公布的金融数据。

1.变量的平稳性检验

本文采用ADF单位根检验方法对变量的平稳性进行检验，检验结果（见表1）：

从表1中可以看出，变量RFDP、FIR、FE、FSS没有拒绝原假设：序列存在单位根。他们为非平稳的时间序列，存在时间趋势；进行一阶差分后，变量DRGDP、DFIR、DFE、DFSS则都拒绝了原假设，说明他们是平稳的，可以运用一阶差分后的数据进行协整检验。

2.协整检验

协整检验探求非平稳变量之间的长期均衡关系，本文采用Johansen法来检验贵州省金融发展变量和经济增长之间的协整关系，检验结果（见下页表2）：

根据表，在95%的置信水平下，变量DRGDP、DFIR、DFE和DFSS之间存在着长期的均衡关系，具有共同的随机趋势，他们之间存在着协整关系。

3.格兰杰因果关系检验

经过研究发现，滞后4期和5期的贵州省RGDP、FIR、 FE、FSS之间的关系比滞后1期时发生了明显的变化。在滞后4期，95%的置信水平下，只有贵州省的金融效率FE是GDP增长率的Granger原因；在滞后5期，95%的置信水平下，贵州省的金融相关比率FIR与贵州省的GDP增长率之间存在单向的Granger原因，并且贵州省GDP增长率和金融储蓄结构FSS也存在单向的Granger原因。但是，贵州省GDP增长率与金融效率FE却不存在Granger因果。

4.VAR模型的估计

（1）式中，三个因素中影响经济增长率RGDP的主要因素是金融储蓄结构FSS，而金融相关系数FIR和金融效率FE则与经济增长呈现出负相关关系。但是滞后3期时我们却可以从（2）式中发现，DFIR、DFE、DFSS同时促进经济的增长，并且，影响系数分别为12.61、24.88和1.19，金融相关系数和金融效率对经济增长的影响改变较大，金融储蓄结构的影响力度明显下降。这说明贵州省金融发展在长期内对经济增长具有明显的推动作用。

三、结论及政策建议

贵州省金融发展与经济增长之间具有长期相互促进的协整关系，同时，通过Granger因果关系检验，当置信水平为95%时，在滞后4期的情况下，金融效率FE与GDP增长率之间存在单向Granger关系，滞后5期时，金融相关比率FIR与GDP增长率之间存在单向Granger关系，并且贵州省GDP增长率是金融储蓄结构FSS的单向Granger原因。由此我们可以得到，贵州省的金融发展和经济增长之间存在长期的相关关系。同时，通过VAR模型的估计我们也可明确，贵州省金融发展对经济增长的促进作用更多地体现在长期发展上。苗馨允（2008）在对比江苏、上海、宁夏金融发展对经济增长的贡献以后，得出，越发达地区金融深化程度对经济增长贡献越小。因为发达地区投资和筹资渠道丰富，金融机构的作用相比落后地区淡化。反方向看来，这也说明在发展落后的贵州，金融发展在经济增长中具有重要作用，以实证分析为基础，笔者提出以下政策建议。

第一，有效提高金融效率，注重资本市场发育质量的提高。从研究结果来看，在滞后2期的时候，金融深化指标FIR和金融效率FE对经济增长产生了明显的负影响，这个结果是出乎意料的。经过进一步的分析，发现这是由于货币政策的逆周期操作造成的。在经济增长率较高的时候，货币当局往往选择紧缩的货币政策以控制周期的波动，较低的M2和较高的GDP造成了金融深化指标FIR相对较低，反之，在经济低迷时货币政策的逆周期操作也会造成FIR的提高。Harris的研究表明：在欠发达国家，股票市场发展对经济增长大多是非常弱的，而在发达国家，股票市场的活动水平的确有助于解释人均实际GDP的增长。所以，笔者认为这个结果是由于贵州省金融发展尚在初期，其不规范性和欠完善性都造成了金融发展对经济增长负影响的原因。其次，贵州省的证券业、股票市场等发展不仅受到经济不发达因素的影响，由于发展起步晚，还在一定程度上受到群众心理、投资意识等因素的影响。另外，投资资金的使用效率不高也在一定程度上影响了经济增长。但是在滞后3期时，模型结果发生了显著的变化，三个影响因素均促进GDP增长率的提高，其中金融效率FE提升1%，可以带来经济增长24.88%，是模型中的三个因素中影响力最大的一项。贵州省金融发展程度低，但金融效率FE和金融相关比率FIR都是GDP增长率的Granger原因，从另外一个方面思考，特别是从长期发展上看，这说明了贵州省的金融发展潜力巨大，并且将会对经济增长产生重要影响。贵州省的金融机构起步晚，资本市场发育慢，所以必须并且有必要从发展初期就汲取国内外先进的、适用的发展经验，从政策和市场两方面重视资本市场的发育质量，有效提高金融效率，以提高投资的数量和质量为有效手段，最终促进贵州省经济的增长。

第二，以《国务院关于进一步促进贵州经济社会又好又快发展的若干意见》（国发2号文件）的出台为契机，规划具有贵州特色的金融发展战略。贵州省的金融增加值贡献率（金融增加值占GDP比重）近年来维持在3%～4%之间，而全国的金融增加值贡献率是6%，贵州省与全国平均水平差距较大。从数据上看，金融业的增长值占贵州省GDP的比重不算很高，并且对经济增长的直接贡献不大，一方面是由于贵州省经济发展落后，经济对金融发展的带动性不强；另一方面也是由于金融市场发展起步较晚，经验不足，金融政策和发展机制都不够完善和成熟。2012年度的《国务院关于进一步促进贵州经济社会又好又快发展的若干意见》国发2号文件给贵州省的发展带来了前所未有的机遇，金融发展也不例外。所以，贵州省应该紧紧抓住这个契机，制定具有贵州特色的金融发展策略，巩固和扩大金融产业规模，提高金融服务于实体经济的能力，先从政策导向、金融可持续发展、金融发展环境等方面进行规划发展，最终落实到加强金融机构建设、拓宽社会融资渠道、优化金融资源配置、改进农村金融服务、扩大金融服务覆盖面以及增强政策扶持力度等领域，进一步完善贵州省金融市场发展策略，以达到最终促进经济增长的目的。

第三，从全局出发，规范和完善贵州省金融市场的发展。贵州的金融市场处于发展初期，金融机构单一，融资渠道缺乏多元化等问题都严重限制了金融市场竞争力的提升，根据实证结果分析，贵州省金融规模和金融效率都比较低。所以，要想通过金融发展有效促进经济增长，必须规范和完善金融市场，做到以下几点：首先，把金融机构建设放在重中之重。2012年，《贵州省人民政府关于贯彻落实国发2号文件精神促进金融加快发展的意见》中提出“引金入黔”，鼓励和支持银行、证券、保险、信托、期货、基金等金融机构进驻贵州。在大力发展原有金融机构的同时，想方设法吸引更多有造血功能的外来金融机构加入贵州。以银行业为例，近年来，贵州省的银行业已经从国有银行一枝独秀的局面开始转变，浦发银行、兴业银行、花旗银行、招商银行等有实力的银行在贵州设立分支机构，外资银行、区域性银行等多种银行百花齐放。同时贵州省也在加快地方法人金融机构发展的步伐，贵州银行于2012年挂牌成功，积极推动贵阳银行上市，大力支持华创证券的发展。贵州省在鼓励组建多种所有制体质形成的投资公司或者资产管理公司，建立多层次、多元化的金融结构取得一定成效的同时，必须要注重这些金融机构在贵州的长远的发展，网点向城市和有基础的乡镇全面延伸覆盖。其次，支持金融机构的硬件发展，提高信息技术水平，完善信息发展网络，有效促进金融发展。第三，建立相关的法律对贵州投资融资机制体制进行保障和监督，规范发展，创造良好的法制环境。长期看来，金融发展不管是在量的提高还是质的改变上，都能够促进贵州经济的增长。因此，从全局上看，贵州省金融业的总体发展将是贵州省未来发展和促进经济增长的重要途径。

参考文献：

[1] 王广谦.中国经济增长新阶段与金融发展[M].北京：中国发展出版社，2004.

[2] 韩延春.金融发展与经济增长：基于中国的实证分析[J].经济科学，2001，（3）.

[3] 张志文.金融发展与经济增长关系的国际经验研究[M].北京：中国金融出版社，2008.

[4] 张晓峒.计量经济学基础：第3版[M].天津：南开大学出版社，2007.

[5] 苗馨允.江苏、上海、宁夏金融发展对经济增长贡献比较[J].济源职业技术学院学报，2008，（1）.

[6] 杨德勇，吕素香，汪增群，等.区域金融发展问题研究[M].北京：中国金融出版社，2006.

[7] 陈述云，刘带春.贵州金融发展与经济增长关系的实证研究[J].贵州社会科学，2006，（6）.

[8] 黄嵩.金融与经济增长——来自中国的解释[M].北京：中国发展出版社，2007.

[9] 王景武.中国区域金融发展与政府行为：理论与实证[M].北京：中国金融出版社，2007.

[10] 王海慧.河南省金融发展与经济增长关系的研究[D].成都：西南财经大学，2008.

篇（4）

引言

在我国科技创新战略的实施中，科技金融日益受到社会各界的广泛关注。科技金融是指随着社会经济的发展，技术与金融结合日益紧密，相互依存、相互促进、融合发展的客观现象与动态过程。从广义来看，科技金融是促进科技开发、成果转化和高新技术产业发展的一系列金融工具、金融制度、金融政策与金融服务的系统性、创新性安排，是为科学和技术创新活动提供金融资源的政府、企业、市场和社会中介机构等及其在科技创新融资过程中的行为活动共同组成的一个体系，是国家科技创新体系和金融创新系统的重要组成部分。本文认为，科技金融是促进科技创新和高技术产业发展的金融资源综合配置与创新服务，是实现科技与金融紧密结合的一系列体制机制安排。

科技与金融融合发展的机制

从金融结构来看，科技金融合作机制由主业和环境两部分构成，其中，主业包括科技财政资源、创业风险投资、科技资本市场、科技贷款和科技保险五大部分，环境包括人才、政策和配套服务，主业和环境紧密结合形成了循环机制。在科技金融合作机制中，科技财政资源是指国家通过财政预算和科技税收政策，为科技活动提供金融支持，主要支持基础性的研究和发展；创业风险投资是专业投资机构在承担高风险的前提下，对处于种子期、初创期和扩张期的高成长性企业投入权益性金融资本；科技贷款是为科技开发、科技成果转化等科技活动提供的债务性金融支持；科技资本市场是为高新技术企业提供直接融资的除创业风险投资之外的资本市场，主要包括：债券市场、技术产权交易所、新三板市场、创业板、主板和中小企业板；科技保险是针对科技活动风险、高新技术企业运营风险和科技金融工具风险进行保险，包括商业性科技保险和政策性科技保险；科技金融环境是指科技金融各种工具运行的经济、社会、法律、文化等环境，是科技金融体系的重要组成部分。总之，科技金融的主业和环境紧密结合形成了循环机制，促进了区域经济的发展。

数据选择与方法

本文选取北京中关村2000-2010年的年度数据构建模型进行分析，以中关村科技企业总收入（y）来衡量科技产出，以负债性融资（x1）和股权性融资（x2）来衡量金融状况，数据来源于中关村企业数据库和中关村管委会数据统计。本文对以上数据取自然对数，减少时间序列异方差问题，易于得到平稳性序列，同时，在因果分析中，运用对数得到的弹性值比绝对值更有意义。按照平稳性检验、协整检验和Granger因果检验的步骤进行实证检验，基于检验结果，采用数据序列的对数形式得出回归模型，进而分析变量间的数量关系。

实证检验与分析

（一）单位根检验（ADF）

在ADF检验中，根据赤池信息准则（AIC）确定给定时间序列的滞后阶数，采用简易有效的画图法确定常数项或时间趋势项的选择。如表1所示，由于各个原序列ADF检验的T统计量和P值显示不能拒绝该序列有单位根的原假设，说明科技企业总收入、负债性融资和股权性融资的原序列都不是平稳的；而各一阶差分序列ADF检验值显示各差分序列均拒绝有单位根的原假设，说明一阶差分序列是平稳的，所有变量序列均为一阶单整序列。

（二）协整检验

用ADF协整方法检验变量之间的协整关系，也就是检验相应回归方程的残差序列是否平稳，即检验残差序列是否存在单位根。检验结果显示，残差序列的T值为-2.514195，P值为0.0180，拒绝有单位根的原假设，残差序列是平稳的 ，表明科技企业总收入与负债性融资、股权性融资存在显著的协整关系，即科技产出与融资存在长期稳定的均衡关系。

（三）Granger因果检验

用格兰杰因果关系检验来确定科技产出与融资之间的因果关系。由表2可知，在5%的显著性水平下，不拒绝“X2不是X1的格兰杰原因”的假设，拒绝“X1不是X2的格兰杰原因”的假设，因此，负债性融资是股权性融资的格兰杰原因；在9%的置信水平下，既拒绝“Y不是X1的格兰杰原因”，又拒绝“X1不是Y的格兰杰原因”，因此，科技产出与股权融资互为格兰杰原因；在6%的置信水平下，拒绝“Y不是X2的格兰杰原因”，不拒绝“X2不是Y的格兰杰原因”，因此，科技产出是负债性融资的格兰杰原因。可见，负债性融资与股权性融资存在单向因果关系，科技产出与股权性融资存在双向因果关系，科技产出与负债性融资存在单向因果关系。

（四）回归分析

基于以上检验可知，科技产出（Y）与负债性融资（X1）、股权性融资（X2）之间存在长期稳定的均衡关系和因果关系，进而，用回归分析确定它们之间的数量关系。因为X1和X2两个变量的相关系数为0.996583， 因此应舍去其中的一个变量来构建模型。

回归结果1：

lnY=-0.074827+1.049852lnX1（1）

该模型的可决系数R2=0.997549，说明整体模拟效果较好，表明了科技产出与负债性融资之间的关系，即负债性融资上涨1%，科技产出上涨1.05%。

回归结果2：

lnY=-0.786484+1.240156lnX1（2）

该模型的可决系数R2=0.990531，说明整体模拟效果较好，表明了科技产出与股权性融资之间的关系，即股权性融资上涨1%，科技产出上涨1.24%。

回归结果3：

lnX2=-0.594919+0.840683lnX1 （3）

该模型的可决系数R2=0.993177，说明整体模拟效果较好，表明负债性融资和股权性融资之间存在较强的相关关系，即负债性融资上涨1%，股权性融资上涨0.84%。

回归结果表明：

第一，负债性融资对于科技产出具有促进作用。当前，中关村科技企业的负债性融资渠道包括传统贷款、担保贷款、信用贷款、信用保险、贸易融资、国家专项贷款、小额贷款和企业债券，其中传统贷款是融资渠道的主体，但是，由于中关村高新技术企业具有创新性强、风险收益水平高和抵押品少等特征，银行不愿意向高新技术企业尤其是初创期和成长期的企业放贷，部分科技企业面临融资困难，因此，必须完善信用体系并创新信贷产品，拓宽负债性融资渠道，为科技企业提供多元化的融资服务，从而促进科技产出的增长。

第二，相对于负债性融资，股权性融资对于科技产出具有更强的促进作用。中关村科技企业股权性融资渠道包括天使投资、风险投资、境内外上市、代办股份转让和并购重组五类，其中，上市融资是最重要的融资来源，因此，应完善各个渠道的融资机制，为科技企业提供优越的股权性融资服务，从而促进科技产业的增长。

第三，负债性融资和股权性融资具有较强的互补性。中关村高新技术企业的生命周期包括五个阶段，即种子期、初创期、成长期、发展期和成熟期。企业在每个阶段的市场规模、成长模式和风险等级等方面明显不同，这就导致其融资需求不同：种子期和初创期的企业倾向于天使投资和种子基金，成长期和发展期的企业倾向于风险投资基金、股权投资基金和信贷融资，成熟期的企业倾向于上市融资和银行贷款，因此，整体上，负债性融资和股权性融资具有互补性，应构建全面的融资机制。

结论与政策建议

（一）结论

本文运用中关村科技企业的时间序列数据进行实证研究，并得出以下结论：负债性融资和股权性融资对科技产出都具有促进作用，其中，股权性融资的促进作用更强；负债性融资与股权性融资具有较强的互补性。

（二）政策建议

基于以上结论，本文从负债性融资渠道、股权性融资渠道、财政科技资金和科技金融发展环境四个角度，提出促进中关村科技金融发展的政策建议：

一是创新金融产品和服务，拓宽科技企业的负债性融资渠道。可以从以下几个方面着手：完善科技信贷机构体系，鼓励银行设立科技金融事业部、特色支行等机构，增强对科技企业的服务功能；推进符合科技企业特点的金融产品和服务方式创新，完善政银企合作机制和“投保贷”一体化机制；实施科技企业金融服务差异化管理，完善科技企业信贷政策导向效果评估制度；完善信用担保支持体系，鼓励企业设立信用担保机构和再担保机构，为科技企业提供以融资担保为主的信用担保；完善中小科技企业债务融资市场，为科技型中小企业直接融资创造条件。总之，要全面地推进针对科技企业的金融创新，拓宽科技企业的负债性融资渠道，从而增加科技产出，推动经济发展。

二是完善多层次资本市场，拓宽科技企业股权性融资渠道。可以从以下几个方面着手：积极参与建设统一的全国场外交易市场，完善制度，扩大规模；支持符合条件的科技企业发行上市，完善资本市场转板制度，建立有机联系的多层次资本市场体系；支持科技企业利用资本市场进行兼并重组；发展股权投资基金，引导基金投资于战略性新兴产业；完善非上市科技企业股权交易市场；研究出台支持天使投资发展的政策，培育天使投资者队伍，引导境内外个人开展天使投资业务；大力支持创业投资集聚发展，完善以政府资金为引导、社会资金为主体的创业资本筹集机制和市场化的资本运作机制；试点战略性新兴产业孵化器信托投资基金，投资发展长期持有型科技物业。

三是创新财政科技投入机制，有效缓解科技企业的融资负担。可以从以下几个方面着手：优化财政科技投入方向，发挥财政资金对重大基础科学问题、产业共性技术和中试试验发展的引领作用；创新财政科技投入方式，充分发挥财政资金的杠杆作用和引导功能，促进财政资金、产业资本、金融资本和民间投资的联动，形成高效的创新资源利用模式；完善财政投资科技项目管理机制，建立市场化的项目发现机制，形成有效的项目后续跟踪和评价机制。

四是完善配套服务体系，优化科技金融发展环境。可以从以下几个方面着手：以中关村核心区为基础建设国家科技金融功能区，加快聚集科技金融机构和中介服务组织，形成聚集效应；全面落实中关村国家自主创新示范区建设“人才特区”的政策措施，打造多元化的科技金融创新人才队伍；加强科技金融创新文化建设，营造鼓励创新、共担风险和讲求信用的投资文化环境；打造具有全球影响力的“中关村科技金融品牌”。

综上所述，中关村在科技金融的发展过程中，要创新金融服务于科技产业的方式，加大金融对于科技产业的支持力度，实现金融与科技产业有机结合，形成科技金融发展的有效机制，从而促进科技金融的快速发展。

参考文献：

1.高铁梅.计量经济分析方法与建模：Eviews应用及实例[M].清华大学出版社，2009

2.李子奈，潘文卿.计量经济学[M].高等教育出版社，2010

3.李颖.科技与金融结合的路径和对策[M].经济科学出版社，2011

4.谈儒勇.中国金融发展和经济增长关系的实证研究[J].经济研究，1999（10）

篇（5）

一、问题提出与文献综述

在众多经济学重要课题中，金融进步和经济发展存在的争议问题，受到经济学家的关注。在理论方面和实证层面上，都影响着对实体经济与虚拟经济的理解和处理。

从理论层面分析，早期的古典经济学家与新古典宏观学派认为金融发展与经济增长之间没有因果关系，货币金融变量对于实体经济而言只是一层面纱。金融发展处于“供给主导”地位。

在实证分析上，Goldsmith在《金融结构与金融发展》中对金融发展与经济增长的关系进行了跨国的比较分析，对这一领域进行了开创性的研究，结果表明金融进步和经济扩大化之间存在着密不可分的关系。

因此，从目前的情况而言，关注金融进步和经济增长之间的因果关系有着重要的政策意义，尤其是对于发展中国家。本文将基于国内专家的理论研究和实践研究，对国内目前金融行业发展与经济之间存在的辩证研究。

二、实证分析

（一）指标与数据

衡量金融发展，国际上通用的标准：麦氏指标（M2/GDP）和戈氏指标（全部金融资产/GDP）。戈氏指标别称是金融相关比率（FIR）。许多学者选择这两个指标进行实证分析，这两个指标局限性在于都仅仅测度的是金融规模，实际上并不能完全代表金融发展程度。马正兵（2008）据此应用第一组数据与经济增长向量开展典型相关分析，构建了一个金融发展指标=1.2015×M2/GDP―0.0465×PRIVATE―0.2248×SVT/GDP，应用路径分析方法探讨了我国金融发展作用经济增长的效应和路径。本文将应用马正兵（2008）所构建的金融发展指标对金融发展与经济增长进行协整分析与格兰杰因果检验。

对于经济增长指标的选取，回顾历年文献，之前的学者有选择GDP、GDP的增长率或者人均GDP的。本文选择人均实际GDP作为衡量经济增长的指标变量。

考虑到我国证券市场发展较晚及部分稻2009年之后缺失，我们采用数据样本区间为1992-2009年。数据来源于历年《中国统计年鉴》及《中国金融年鉴》。为了实现除去不稳定的时间序列的不同方差情况，同时实现变量间的弹性系数，对人均实际GDP和金融发展指标进行自然对数变换，分别用LnARGDP和LnFD来表示。应用Eviews软件对数据进行处理。

（二）单位根检验

如果变量之间的信息在产生中是不稳定的时候，我们需要对这两个不平衡的时间程序做回归分析，这样对导致虚假回归情况的存在。因此，在进行检测以前，对这些时间程序进行是否平稳进行检测。在这个过程中，我们采用ADF方法对lnARGDP与lnFD两组变量进行单位根检验。经检验，lnARGDP和lnFD均为I（1）过程，符合协整检验的条件。

（三）协整检验

本文在这里采用E-G两步法协整检验来分析人均实际GDP和金融发展之间是否存在着长期均衡的关系。

第一步，对同属I（1）过程的lnARGDP和lnFD两个变量的时间序列采取最小二乘估计（OLS），模型的估计结果为：lnARGDP=7.9594+0.8380lnFD

（87.9838）（4.0788）

R2=0.5097F=16.6362

第二步，对上述模型的残差e进行单位根检验，仍采用ADF检验，人均实际GDP和金融发展之间存在着长期均衡的关系。方程回归系数表明，金融发展对人均实际GDP的弹性为0.8380，即金融发展深化1个百分点，人均实际GDP可增长0.8380个百分点，这说明金融发展对经济增长的促进作用显著。

（四）格兰杰因果检验

1988年格兰杰提出的因果关系检验模型为：

[Yt=α+i=1mβiYt=i+j=1nγjXt-j+μt]

上式中：Xt，Yt分别代表两组变量Xt-j为Xt的滞后值，Yt-i为Yt的滞后值，α是常数，βi，γj为回归系数，μt为随机误差。

零假设检验为Ho：“X不是引起Y变化的原因”，如果系数γ1，γ2，…γn中至少有一个显著不为零，则拒绝零假设，接受“X是引起Y变化的原因”。

对两变量进行格兰杰因果检验，发现lnARGDP和lnFD存在着单向因果关系，即金融发展是经济增长的原因，但人均实际GDP的变化对金融发展的深化没有统计意义上的因果关系。当前情况是金融进步和经济发展之间相互联系，维持长时间的相互平衡。金融发展帮助经济发展，在另一方面经济进步没有给金融发展提供较为明显的推动作用。

三、结论与建议

本文通过采用协整分析与格兰杰因果检验研究了国内经济发展和金融进步之间联系，中国在上世纪末到本世纪初的近二十年期间存在从金融发展到经济增长的单一因果关系。我们的结论支持了“供给主导”的理念，就是金融的进步帮助了经济的发展，而不是经济发展对金融服务的被动体现。

通过以上分析，金融进步应该得到政府的足够重视，为了维持国内经济的不断进步，有必要进行金融行业的改革，保持金融行业规模的扩大，推动金融结构优化，改善金融效率，维护金融安全稳定，充分发挥金融发展促进经济增长的重要作用。

参考文献：

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文章编号：1003－4625（2007）06－0039－03中图分类号：F831文献标识码：A

一、文献综述

国际金融中心一般被定义为金融机构和金融市场聚集、有实质性的金融活动发生的城市。金融中心一般体现为金融机构高度集中的大都市区，聚集了主要的银行、证券公司、证券交易所、大量的基金和保险公司。在这个核心功能的周围又围绕着大量的支持业，如会计、律师、信息出售商和出版商等。金融中心金融活动形式多样，金融产业高度发展。

构建国际金融中心的评估指标体系对于度量和评估现有的国际金融中心,预测其发展潜力,以及判别新的国际金融中心的产生都是非常有用的。然而目前这方面的研究数量有限。80年代，H.C.Reed在《The preeminence of International Financial Markers》中采用层级分析法对金融中心分层次，并分别证明各层次的重要因素。之后，随着计量方法与经济理论的发展，许多外国学者也于此作出了有益的尝试。国内，杨再斌等人的《上海国际金融中心建设条件的量化研究》从历史角度出发，分析了国际金融中心形成的基本条件，提出建设国际金融中心应该具有城市微观条件、 国家宏观条件、周边外边环境等三大类。张泽慧总结了国际金融中心所普遍具有的特征，综合了各家的研究成果，从而提出了包括金融机构数量，金融部门产值，金融市场规模等一系列评价金融中心的指标。胡坚等在《国际金融中心评估指标体系的构建》一文中选定了具体的金融中心评估指标，并且建立了相关的回归模型，对于上海作出了实证的分析。

本文拟在已有的研究基础上，对于一些比较重要的经济指标、金融指标作出实证检验，验证这些指标与国际金融中心的相关性，以及这些指标对国际金融中心的评估价值。

二、对几个条件的实证分析

（一）国家的选择

一般认为，全球的国际金融中心大致有40个之多。根据国际金融中心的功能，采用主流的标准始点法对这四十多个国际金融中心进行分类如下：

在国家数据可获得性的前提下，本文尽量覆盖到国际金融中心的各个类别，最终从以上国家中选用了18个金融中心：东京，伦敦，纽约，巴黎，法兰克福，香港，新加坡，米兰，多伦多，马德里，墨西哥城，马尼拉，墨尔本，汉城，阿姆斯特丹，开罗，雅加达，吉隆坡。为了比较的需要，同时随机选取了6个非金融中心的国家：孟加拉国，印度，罗马尼亚，俄罗斯联邦，泰国，波兰。

（二）评价指标的选择

评价国际金融中心的指标很多,如国内金融机构数量，所在城市金融从业人数，金融部门产值，外汇市场交易量，国家的国际竞争力等等。从国际金融中心的历史研究来看，国际金融中心通常具有这样几大特征：

1.大量聚集的金融机构。1994年2月,伦敦就拥有520家外国银行和173家外国证券公司,全世界最大的200家银行就有190多家在伦敦设有分支机构。香港在2003年4月时,就拥有本地银行53家、外国银行126家、保险公司191家、证券机构639家。新加坡在2001年12月时就拥有本国银行8家、外国银行125家、保险公司151家、证券机构81家。具体的评价指标有：所在城市外国银行和金融机构数量，外资银行占银行总数的比率，外国银行和金融机构在金融中心总部数量等等。

2.发达的金融市场。除记账式的国际金融中心外,大部分国际金融中心都有完善的金融市场体系与较大的金融市场交易量。2003年初,伦敦的股票市场总市值为17000多亿美元,纽约股票市场总市值超过了85400多亿美元。具体的评价指标有市场交易规模，证券交易股票市值，国内上市公司数量等。

3.强大的经济基础。这点对金融中心形成具有决定性作用，从伦敦、纽约的发展历史就可以看出。具体的评价指标有GDP值， GDP增长率，投资总额，投资比率= 投资额/GDP等。

4.良好的政治和法制环境。政治环境是否稳定，法律环境是否良好，影响着投资者的信心。良好的外部环境可以减少不确定性，维护投资者利益。瑞士和贝鲁特的例子可以说明外部环境的作用。具体的评价指标有：健全的货币(用本币发行的国际债权数量)， 国际竞争力GCR ，国家政治风险ICRG等。

5.人力资本。金融行业知识密度很高,人力资本是金融业的核心要素。例如，伦敦金融城占地面积略大于1平方英里,常住居民5000多人,白天人口却有20多万,其中一半以上直接从事金融业。具体的评价指标有：金融中心从业人员数量，金融从业人员的熟练程度(从业年限)， 从业人数占城市人口比重等。

6.有利的地理位置优势。有利的地理位置比如说理想的时区，是客观的国际金融中心条件。比如说当伦敦和纽约两个较早并且重要的金融中心确定下来之后,东京、香港、新加坡等地正好填补伦敦和纽约之间的时区空白, 使得这三大地区的营业时间能首尾相接,形成全球不间断的交易网络。不过这个特点没有找到很好的量化指标，更多的是一种定性的判断。

7.良好的基础设施建设。金融行业对电讯设施的依赖程度很高。特别是随着电话银行、网上银行业务的兴起，电讯服务的费用与质量和可靠性对于金融业的发展显得尤为重要。另外,金融中心除了有巨大的信息流、资金流以外,通常还有巨大的人流和物流。因此,除了要有良好的电讯设施外,还必须有便利的交通。具体的评价指标有电讯服务业产值等。

8.金融信息高度集中。金融业对于信息的敏感度很高。如果一个地方靠近信息源，可以尽快获得大量有用信息的话，这个地方就比较容易成为金融中心。这也是许多国家的首都成为金融中心的原因之一。评价指标有交易成本等，但是不好量化。

由上述国际金融中心的特征分析可见：评估国际金融中心是一个复杂的过程，许多因素都对此有影响和关系。更为复杂的是，许多指标不好量化，或者数据难以找到。胡坚等研究了国际金融中心指标评价体系，提出了以下22个可量化指标：(1)GDP增长率；(2)投资比率=投资额PGDP；(3)金融部门产值PGDP；(4)金融创新数量；(5)银行等金融机构的资产总额；(6)银行等金融机构的负债总额；(7)金融业的电子化程度；(8)金融的稳定性：主要相关国的短期利率变动；主要相关国的汇率变动；主要相关国与本地有关的贸易政策变动；主要相关国的股市股价变动；主要相关国对本地投资的变动；(9)金融从业人员占全部就业人员的比例；(10)外资银行占银行总数的比例；(11)银行等金融机构外币存款与本币之比；(12)银行等金融机构海外存款与存款之比；(13)外汇市场日均交易量；(14)外汇自由兑换程度；(15)国际资本流入量；(16)国际资本流出量；(17)金融市场的种类；(18)金融市场绝对容量；(18)金融市场相对容量。

本文暂且只考虑经济因素与金融因素，本着易量化，数据易获得，高度相关的原则，在胡坚等人的研究成果上，选择了以下具体指标：（1）GDP增长率；（2）投资率；（3）金融部门产值贡献率；（4）股票交易额／GDP。

（三）选定国家指标数据面板值

（四）图形分析

选用几个最发达的金融中心（东京，伦敦，纽约，巴黎，法兰克福，香港，新加坡）与非金融中心作比较，得到以下结果：

GDP增长率与投资率表达的是一种经济增长的潜力。从图中可以看出，金融中心的GDP增长率与投资率比较接近，曲线比较平缓，同时其数值不太大；而非金融中心的GDP增长率与投资率各个国家间有较大差异，有些国家有较高的增长率，而一些国家增长率较低。这可以理解为，金融中心一般已有较大的经济存量，因此GDP保持平稳增长，其增长速度并不快；非金融中心的经济存量较小，其经济发展速度因国而异。从图中可以看出，中心与非中心在GDP增长速度与投资率上差别不大。

金融部门产值贡献率与股票交易额/GDP这两个指标反映的是金融产业的发展程度。从图中可以看出，金融中心的指标值明显高于非金融中心。这是否意味着这两个指标对于评价金融中心具有明显的意义呢？如果是的话，这两个指标的相对重要性又是怎样呢?为了解决这个问题，下面运用spss对以上四个指标进行logit 回归。

（五）计量分析

将上文中选定的18个金融中心按功能类别分别回归。Y为因变量，x1为GDP增长率，x2为投资率，x3为金融部门产值贡献率，x4为股票交易额/GDP。

1.Y 对x1x2x3x4同时回归。结果如下：

可见，同时考虑四个因素时，可以得到百分百的判别正确率，同时Nagelkerke Rsquare为1。所以这四个指标作为一个整体是有其指示作用的。

2.从上面每个类别中随机选取一些国家。使Y对x1、x2、x3、x4分别回归。结果如下：

Y对x1回归的percentage correct 为54.5%，同时Nagelkerke Rsquare为0.01。这说明GDP增长率对于评估金融中心意义不大。Y对x2回归的percentage correct 为54.5%，同时Nagelkerke Rsquare为0.02。这说明投资率与是否金融中心也没有太大直接关系。Y对x3回归的percentage correct 为87.9%，同时Nagelkerke Rsquare为0.61。这说明金融部门产值贡献率与是否金融中心直接相关，而且相关度较高，是一个比较重要的指标。但是同时金融中心也不能完全凭借金融部门产值贡献率来判断。Y对x4回归percentage correct 为100%，同时Nagelkerke Rsquare为1。这说明股票交易额/GDP的比值与是否金融中心高度相关。这也是与实际情况吻合的，金融产业发达的国家基本都有较发达的股票市场，股票交易额通常较大。

3.以上所有的回归结果中，变量的wald检验都没有通过，说明logY 对x1x2x3x4 不存在显著的线性关系。因此，此模型只能用来检验x1x2x3x4对Y的判别作用，这可以用percentage correct是否改进来判别。

三、结论

金融中心的存在不仅在于其经济体的强大程度，以及当地宽松的制度环境。 也许其重点更在于金融中心应该有能力提供金融的专业化服务,并且具有完备的金融市场，使金融机构在金融中心所在地可以获取在其他地方不能获取的利益。因此，一国要想拥有国际金融中心的地位，应当特别重视金融业的发展。一方面大力发展金融产业，提高金融部门产值的贡献率；另一方面同时发展金融市场，完善股票市场，提高金融市场容量。

参考文献：

[1]胡坚等.国际金融中心评估指标体系的构建［J］.北京大学学报,2003,(9).

篇（7）

一、中西部县域金融需求的基本分析

从广义的金融需求来说，中西部县域的金融需求主要表现为以下几个方面：一是银行贷款需求，这是中西部县域金融需求的主要部分。在舞阳县当前的经济发展阶段，间接融资、银行贷款是最主要的资金来源。它们又衍生出抵押、质押和中间业务等金融性需求。二是保险需求，可分为生活保险需求和生产保险需求。对于中西部的大多数县域来说，农村的生产性保险需求显得尤为普遍和强烈，但难度也很大。农村的生产性保险需求源于农业生产的市场风险和自然风险。农业保险业务的开展有助于农村经济的产业化和规模化。三是衍生金融服务需求，这主要是由农业生产的高风险决定的。为了实现农民的增产增收，单靠市场+公司+农户的农业产业化模式和发展农村保险业务是不够的，还应开辟规避自然和市场风险的新渠道，这就是衍生品市场。衍生金融服务的需求主要集中在形成规模的大型农业龙头企业和其他行业的大型企业上。四是直接融资需求。从市场经济自身运行的规律和发达国家的情况来看，资金从县域向城市、从落后地区向发达地区的聚集是必然的。

从地域来看，中西部县域的金融需求可以分为农村金融需求和城镇金融需求，农村转型经济中金融需求分为农户需求、农村企业需求和农村公益性需求。农户的金融需求主要包括自然型农户需求（用于满足应急性生活和维持简单再生产需要）、转型农户需求（主要用于扩大再生产）、市场型农户需求（主要满足扩大再生产、农业产业化和防范农业经营风险的需要）。农户需求主要表现为小额贷款需求和保险需求。由于绝大多数农村企业是利用当地廉价劳动力和自然资源兴建起来的小型企业，它们主要是民间融资需求、银行贷款需求和由此衍生出来的抵押、质押和担保需求。对于非常突出的大型企业来说，则主要表现为银行贷款需求、中间业务需求、衍生服务需求和直接融资需求，它们对农村保险的需求相对较小。农村金融的公益性需求主要满足农村道路、水电、灌溉、防洪等基础设施的建设需要，主要表现为政策性金融需求。城镇金融需求则遍及城镇经济中的各行各业，按规模可分为个体工商户的生活、创业并扩大规模的贷款、理财、保险需求；小型、中型和大型企业的融资、投资和保险需求；按性质可以分为银行贷款需求、中间业务需求、生活和生产保险需求、衍生品服务需求和直接融资（包括融资和投资和引进外资）需求。从整体看，县域经济的综合性金融服务需求越来越强，同时表现出明显的二元性、季节性、风险性、长期性、分散性和灵活性，突出特点是非规范性、多层次性和转型性。这也正是现代金融服务难以深入中西部县域的重要原因。

二、中西部县域金融需求的实证分析

金融需求源于经济发展的需要。由于原始数据的缺乏，特别是缺乏农村保险、中间业务、衍生服务和直接融资（主要是资本市场融资和引进域外资金）等方面的数据，我们仅就商业贷款需求和舞阳县GDP的关系建立回归模型。

关于贷款需求指标的选取。本文采集了舞阳县1990-2005年共16对商业贷款和GDP样本数据，但在2000年之前（也就是国有商业银行彻底商业化之前）的贷款余额基本上反映了贷款需求状况，而此后的贷款余额则主要反映了商业银行的贷款供给状况，我们就把剥离核呆置换部分加进去来接近实际的贷款需求（即修正的贷款余额）。据此用Eviews5.0对贷款需求（Y）和GDP(X)的关系进行最小二乘分析,结果如下：

三、其他金融需求的简单说明

首先，我们在对民间融资的需求状况作一简单说明。民间融资的滋生和繁荣源于现代金融服务在中西部县域中的不足。现代商业银行在贷款投放时，非常注重信息分析的规范性，通过一系列规范的财务分析来归避贷款投放的道德风险和逆向选择。而在中西部县域中，符合贷款条件的经济个体很有限，特别是在农村更是寥寥无几，这就造成了中西部县域中贷款需求和供给的相互不经济。因此，无论是中西部的县域经济，还是存在二元经济结构的其他国家，民间融资历来都是二元金融的另外一元。但中国县域经济中的民间融资发展更为曲折，因为在传统体制下，民间融资被视为计划经济的负面力量；在现在的市场经济体制下，民间融资因为难以监管又被认为是滋生金融风险的土壤。所以长期以来民间融资的发展受到多次冲击。如果传统体制下通过货币投放的倒逼机制还能基本满足县域经济的发展的话，那么，在市场经济体制下，随着倒逼机制的逐渐弱化，金融抑制的作用就越来越突出。但需求创造供给，这是市场经济最基本的运行特征。1990年，舞阳县民间融资额为2830万元，到2005年，达到34514万元，16年间，年均增长17%，特别是最近5年，更是达到30%以上。民间融资的快速增长不仅反映了二元经济结构中传统金融服务对中西部县域的适应性，也在一定程度上减小了舞阳县的资金需求缺口，缓解了中西部县域的金融抑制。我们判断，今后5年，国有商业银行对舞阳县的贷款可能会出现一定程度的恢复性增长，但不会改变目前商业贷款市场的基本格局。农村信用社信贷投放量已经达到最高界限，如果今后5年农信社没有完成既定的体制改革目标，贷款不良率和连续巨额亏损没有根本性改善，要维持最近10年的年均贷款增长率（9.6%）是困难的。邮政储蓄银行的当地贷款投放额度有待进一步观察，这中间还有很多问题需要解决。引进域外资金取决于舞阳县的资源型工业企业在总公司中的相对位置，要维持最近3年的引资势头还面临太多制约因素。资本市场融资门槛太高，县域经济很难进入。这样，舞阳县大量的过剩资金需求可能会转到民间融资市场上，从而进一步提高民间融资利率。但从整体上看，民间融资需求在今后5年还会有很大的成长空间。这种情况在中西部的大部分县域经济中应该是普遍存在的。

其次，关于政策性贷款的需求情况，受资料限制，我们只能做一简单地预测性说明。现在，农业发展银行贷款主要用于粮棉油等农副产品收购，而这些农副产品生产受自然条件的影响较大，使农发行的年度贷款余额也呈现一定的波动性（比如2003年，舞阳县遭受洪灾，农发行贷款余额较上年减少12%）。整体上讲还是平稳发展的，1994-2005年间，农发行贷款余额年均增长11%。近几年来，县域经济中农业产业结构的调整很快，区域性特征增强，种植大户越来越多。根据我们的调查，现在农业贷款的需求重点正向市场型较强的农产品（如蔬菜、水果、菌类作物和养殖）种植大户集中，需求量越来越大，但现在他们无法申请政策性贷款。这样，现在的政策性贷款的支持范围明显偏小，而且着重于市场支持而不是生产加工支持。随着农发行贷款范围向农业产业化龙头企业和种养大户扩展，今后5年的政策性贷款需求的增长速度应该明显快于11%，因为随着县域经济工业化和城市化的加快，农业产业化龙头企业和种植大户的成长性更强。

作者单位：中原工学院

参考文献：

[1]武胜利.我国西部欠发达地区金融发展中的几个问题[J].陕西师范大学学报（哲学社会科学版），1997（1）:55-57.

[2]谢丽霜.西部开发中的金融支持与金融发展[J].大连:东北财经大学出版社，2003,46-48.

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关键词 金融市场 协同波动溢出效益 分析研究

在金融市场的强有效的机制下，与其市场有关的任何信息都会在第一时间被市场所吸收，所以从理论上讲金融市场之间是不会存在任何波动溢出效应的。但是随着金融工作者的不断研究证实在实际情况下金融市场之间是存在溢出效应的。波动溢出效应是一种人们可以观察到金融市场之间的信息传导现象，是由一个市场的波动引起另个一市场波动。波动溢出效应只有大小之分，没有正分之分，通过对以往波动溢出分析的文章的研究发现对于两个市场之间的协同波动溢出现象的分析很少提及。本文着重对金融市场的协同波动溢出进行分析以及实证研究。

一、对波动溢出进行分析

在对金融市场的波动溢出进行分析时，通常会用GARCH模型来进行分析。金融市场得数据变化是随着时间的变化而变化的，那么方差也就会随之变化。在对波动溢出进行分析时要首先对数据的波动有一个大概描述，然会再用GARCH模型来进行数据的分析，最后通过分析结果来判断金融市场的波动情况。

一般GARCH公式可以表示为

GARCH公式只能对数据的波动正相关现象进行分析，而不能对数据的负相关现象进行分析，这是该模型的缺陷，但是对波动溢出的分析是没有影响的。

通过该公式对市场波动溢出效应分析的方法是通过对数据的方差变化的分析间接的对市场的波动进行分析，从实际情况来说方差的变化不一定就代表了市场之间存在溢出效应。其结果还会受到其他相关变量之间的影响。而且对于该种模型分析方法来说不能去直观的分析出波动溢出发生的概率。对于一个金融市场来说，在实际情况中进行金融决策中，不能值针对与市场之间发生的波动溢出情况，还要对波动溢出发生的概率进行实际结合。

二、对协同波动溢出进行分析

波动溢出是指一个市场的变化对另一个市场带来的影响，而协同波动溢出现象值得是有一个市场带来的波动变化对与多个市场同时带来的影响，由于市场影响因素复杂性是无法用对波动溢出分析的方法来对协同波动溢出现象进行分析，这也是目前金融市场分析手段的缺陷。由于对协同波动的分析设计到多组数据，所以GARCH模型的局限性限制了在波动溢出进行更深层次的分析。对于波动溢出分析我们通常用ICA方法进行相关分析。ICA是独立分析的简称，在以往对协同波动分析时尝试过用主成份分析的方法来对数据进行分析，该方法的核心是通过假设数据服从高斯分布，来找出数据的独立成分。而在实际情况中数据往往是不符合高斯分布的，所以这种方法就不能去对所有波动情况来进行分析了。下面我们将主要来讲述基于ICA模式下的SV模型的分析方法。

SV模型

基本的随机波动模型

离散时间SV模型

在对协同波动进行数据分析时，先对SV进行估计分析。对于SV的分析方法有很多，在这里我们选用WINBUGS计算机软件进行分析，这是一种非常简便的分析方法，不需要太复杂的变成就可以实现对SV模型的参数估计。在得到参数估计之后我们需要对协同波动溢出进行判断。我们要首先计算出市场日收益率t期波动Xt

通过对收益率的计算结果然后进行对SV模型的参数b的标准差进行计算，进而来判断单个日收益率对整个金融市场的日收益存不存在溢出影响。

三、对金融市场波动溢出实证方法的研究

对于对上述的波动溢出分析方法的实证研究，我们可以以股市市场为例。我们可以去选取一段时间内的几个股市指数来作为分析对象。在这里我们以上海综合指数，深证成分指数，香港恒生指数，韩国综合指数为分析研究对象。首先我们将各个股市的日收益率建模进行参数估计，我们可以用GARCH模型来建模分析，通过计算来得出股市各时期的日收益率参数。然后将这些日收益率参数带入模型中的均值方程中进行均值分析。然后对这些均值我们进行比较分析，以均值参数是不是显著为零来判断各股市之间是否受到波动溢出影响。

四、结语

目前对金融市场的波动溢出的分析预测，对于从事金融行业的人来说是非常重要，因为它关联着未来金融市场的动态变化，所以关乎着每一个金融决策。就目前来说，对于波动溢出的分析手段相对单一，而且每种方法都有缺陷存在。目前金融市场相对稳定，但是由于其影响因素较复杂，金融市场在未来的趋势还是有一定的不确定性的。所以对与市场波动溢出的分析研究还需要我们进行下去，在现有分析模型的基础上来进行更加深入的研究，填补现有的分析缺陷，增加对市场波动分析的精准性，把握金融市场的变化动态，做出高水平的金融决策减少投资带来的风险。

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一、 引言

本文从金融结构理论、新型城镇化的内涵出发，探讨金融发展与农村城镇化、产业结构优化之间的互动关系，并指出金融体系支持城镇化过程中可能存在的障碍。在理论分析的基础上，从国家与农村两个层面上对金融深化的相关作用进行实证检验，并重点检验了农村金融结构与城镇化、产业结构调整之间的关系。最后，针对我国农村金融结构的特殊性与农村融资需求的异质性提出相关政策建议。

二、 金融发展与城镇化相关理论分析

1. 新型城镇化的内涵。2013年12月召开的中央城镇化工作会议指出：“要以人为本，推进以人为核心的城镇化，提高城镇人口素质和居民生活质量，把促进有能力在城镇稳定就业和生活的常住人口有序实现市民化作为首要任务”。同时，“要根据城市资源禀赋，发展各具特色的城市产业体系……增强中小城市产业承接能力”。这表明，新型城镇化将聚焦于农村人口生产、生活模式的转变，聚焦于相关产业结构的调整。

单纯的将城镇化理解为农民生活、生产空间意义上的转移，易导致盲目、不可持续的城市空间扩张，也极易忽视农民群体的权利诉求与福利共享。就要素禀赋提升而论，农村城镇化应表现为农业内部的产业转型和结构升级，表现为劳动力就业结构从以第一产业为主向以第二、第三产业为主的转变，并由此带动人口、资源的空间结构从分散到集中的过渡。

2. 金融发展与城镇化的相互作用。在宏观层面上，国家的金融深化支持国民经济增长与产业升级，而国民经济的持续发展将为金融进一步深化提供相应的养料。农村产业结构及农民就业随之转变，城镇容量得到扩充，为城镇化的推进提供物理与产业上的空间；同时，农业生产的规模化、集成化、高效化得到资金、产业技术与人才的支撑，使大量农业人口的转移成为可能。

一般认为，农村金融在农村城镇化的过程中应扮演非常重要的角色，但根据“门槛效应”理论，农村金融体系运行需要一定的进入费用和交易成本，在发展的初期阶段，农村的居民收入与社会财富都不足以支付这一成本，故对金融服务缺乏需求，金融机构也缺乏进入农村的动机。随着农村经济发展，金融需求逐渐提升，而金融机构的收益也逐渐超越门槛成本，逐渐形成经济增长与金融发展相互促进的局面。

3. 异质性融资需求与系统性负投资。考察金融结构的适配性，不能忽视我国农村的实际情况。在农村城镇化的过程中，大量的小微企业、乡镇企业、新设企业、合伙型企业成为产业结构调整的主要动力，他们亟需资金扶持，但因为在品牌、技术、资金、规模等方面的限制，难以得到大型商业金融机构的认可，同时又不符合以传统农户的生产、消费为扶助对象的政策农贷要求。从正规金融的视角来看，上述企业的融资需求存在着“异质性”，因而受到排斥；企业因为无法得到金融系统的输血而缺乏发展动力，陷入恶性循环。

另一个值得关注的现象是，相对而言，农村投资项目往往存在着分散、信息不对称、可预期收益不高等问题，故难以得到正规金融的青睐，由此引起系统性的负投资，即从该地区（或该领域）获得储蓄，却未以相应比例向该地区（或该领域）发放贷款，致使农民群体及相关企业在城镇化的进程中始终处于不利地位，产业升级举步维艰，农民在社会财富积累、分配过程中难以摆脱弱势地位。

三、 实证检验与结果分析

从上述分析出发，在国家层面上分析整体金融深化的作用，在农村层面上从金融深化、金融效率和金融体系内部结构三个方面考察农村金融结构的适配性，其中对于农村金融体系的内部结构使用定性方法进行分析。

1. 实证检验模型。采用格兰杰（Granger）因果检验方法，其基本理念是：如需分析序列X是否会对序列Y产生因果影响，需估计X的滞后期是否会影响Y的现在值，如已经控制了Y的过去值，X的过去值仍能对Y有显著的解释能力，则认为X与Y具有格兰杰因果关系。

使用Goldsmith（1969）提出的“金融相关率”概念衡量全国与农村的金融深化水平，该指标通常使用一国（或地区）金融资产在国内生产总值中的比重来表示，其中金融资产包括广义货币存量、各类贷款及有价证券等，考虑到农村地区人均持有的有价证券量较小且数据难以统计，为统一口径，在计算金融资产时仅考虑广义货币存量M2与各类贷款。国内金融相关率（FIRd）使用全国广义货币、各类贷款余额之和除以GDP计算；在计算农村地区金融相关率（FIRr）时，认为农村广义货币存量包括农户手持现金、农村存款，其中农户手持现金按照流通中现金（M0）的80%计，农村地区生产总值使用第一产业增加值与乡镇企业增加值之和估计。使用农村存贷比指标（LD，农村贷款/农村存款）衡量农村金融体系效率，考察农村系统性负投资状况。

从人口与产业结构两方面衡量城镇化推进效果：前者使用人口城镇化率（PR，城镇人口/总人口），城镇人口是指居住于城市、集镇且主要从事非农生产性产业的人口，是以居住地和所从事产业进行区分；考虑到农村从农业转化为非农业的产值难以准确计算，后者使用非农产业比例（RI，第一、二产业产值之和/GDP）衡量整体产业结构的调整水平。

相关数据取自《中国统计年鉴》和《中国金融年鉴》，因为自2010年起相关贷款的统计指标全面调整，其后数据缺乏可比性，故样本期从改革开放起（1978年）截至2009年。

图1为国内金融相关率、农村金融相关率与农村存贷比的变化过程：全国的金融规模保持了较高的增速，相对而言，农村地区金融规模的增长明显滞后，且在20世纪90年代初期及2004年以后都出现过明显下滑。农村存贷比则从20世纪80年代末开始持续下滑。图2对比了金融深化与城镇化过程：城镇化率与非农产业比重总体均呈上升趋势，后者的增长速度要小于前者；两者的增速都要明显滞后于全国金融深化速度，而与农村金融深化速度大致持平。

2. 检验结果。图1、图2显示，除农村存贷比（LD）外，各序列都具有较明显的趋势性，对各序列取自然对数后进行单位根检验，发现均不能通过平稳性检验，但各序列的一阶差分序列在1%水平上均可拒绝原假设，认为不存在单位根。故对原序列进行一阶差分后形成dFIRd、dFIRr、dLD、dRP及dRI序列，使用Eviews6.0软件进行格兰杰因果关系检验。对各组关系分别检验滞后1期～3期，滞后3期在10%的水平上均不能拒绝原假设，即认为序列之间不存在格兰杰因果关系，表1～表3列出了滞后1期、2期的检验结果。

结果显示，在5%的水平上，dFIRd到dRI序列的检验拒绝原假设，可认为dFIRd到dRI序列存在单向格兰杰因果关系。而其他各组均不能在5%的水平上拒绝原假设，不能认为该各组序列之间存在格兰杰因果关系。

3. 实证结果分析。首先，分析整体金融深化的相关影响（表1），国内金融规模的增长对产业结构的优化有单向的格兰杰因果关系，这与相关研究的结论具有一致性；但金融发展与产业结构的优化尚缺乏互动关系（单向作用），观察图2可以推测，产业结构调整的速度、水平可能尚未达到对金融发展形成明显带动的程度。整体金融深化与人口城镇化之间不存在格兰杰因果关系：人口城镇化是一个复杂而长期的过程，不仅意味着大量农民居住、生产空间的转移，更重要的是其生产、生活模式的变化，涉及农村、小城镇地区涉农产业的转型以及户籍、教育、医疗等各方面问题。农民群体在财富、教育水平、工作技能、社会关系、户籍身份等方面的禀赋处于相对弱势地位，在社会财富积累的过程中总是难以分享到相应的福利与果实，所以，农民向城镇市民转化的速度大大滞后于全国金融发展的速度，现阶段金融的整体深化对于农民城镇化的拉动作用相对有限。

然后，考察农村金融深化的相关作用。农村金融的发展与农民城镇化、产业结构优化之间均无格兰杰因果关系，我们从农村金融系统效率与内部结构两个方面进行分析。

从效率方面看：1978年，农村金融机构的存、贷款额分别为174.86亿元和181.81亿元，总额不高但水平相当；2009年，存、贷款额分别为63 845.61亿元和30 652亿元，存款总额增长了三百六十多倍，但存贷比却从100%以上缩减为不足50%。这表明农村地区的系统性负投资已相当严重，据测算，1994年～2005年，农村地区金融机构负投资额增长了近10倍，如果将财政渠道的负投资额计算在内，从1992年到2005年的13年间，农村地区的负投资规模扩大了116倍。

从农村金融的内部结构考察，正规金融与非正规金融并存的二元特征较为明显。1997年全国金融工作会议召开后，国有商业银行开始大规模撤离农村，农村信用社逐渐占据农村金融市场最大份额，2004年以后，除东部地区以外，其他地区农信社的市场份额都有不同程度提升，市场集中程度更甚从前。城镇化过程中产生的大量小微企业，既难以得到大型商业金融机构的支持，又不符合传统的农贷制度要求，对正规金融只能望而却步，转而求助于典当、民间信贷等非正规金融手段，据相关调查统计，我国农民来自非正规市场的贷款大约为来自正规机构的4倍，而某些地区高利息民间借贷的发生率高达85%。

不论从农村金融机构效率，还是从组成结构考察，均缺乏对于农村城镇化的适配性，导致农村金融虽然规模有所增长，对于城镇化的带动作用却比较有限。

四、 结论及相关建议

综上，理论及实证分析表明，我国的金融深化过程对产业结构优化有明显的推动作用，但对于人口城镇化的作用有限；农村金融结构对于农村城镇化的适配度不高。农村金融的二元结构及城镇化过程中融资需求的异质性，使系统性负投资加剧，城镇化推进、产业升级亟待金融支持。

针对提高农村金融结构的适配度，提出以下建议供参考：

（1）进一步明确金融支持城镇化的重点所在，优先投入有限资源。研究显示，推动城镇化最重要的几个因素依次是：农业部门生产效率的提高、产业结构调整、基础设施建设与工业发展等，显而易见的原因是，对于农业的投入与扶持相关产业升级，可直接惠及农民群体，有利于其生产模式的转变、财富的积累。有理由相信，乡镇企业、农民创业企业、新型农业企业等涉农企业应为现阶段资金、政策扶持的重点对象。

（2）针对农村金融结构适配度的不足进行优化。首先是进一步强化农业政策性金融的综合服务功能，逐步建立功能互补、分工合理的农村政策性融资机制，增加政策性信贷业务种类，完善自然人联合贷款制度，将发展高效农业、农村产业升级、农村基础设施建设项目作为重点扶持对象，同时，建立以政策性的小额信贷担保服务公司为主，基层乡镇政府、村委会支持的小额信贷担保体系；其次是针对农村基层项目融资金额小、信息极端不对称的特点，引导设立区域小型金融机构（如村镇银行），弥补大型金融机构不适配而非正规金融又缺乏监管的不足；在此基础上，正视非正规金融的作用，逐步完善农村金融的监管体系。

（3）完善各项配套政策与制度。在顶层法律、政策设计的框架下进一步盘活集体所有土地的相关权利，使农民能够享受土地权利流转带来的福利，并可使用相关用益物权作为担保；加强对农民及相关企业的金融培训，将相关工作列为基层政府及政策性金融机构的职责范畴，引导农民群体逐步增强使用各种金融资源的意识与能力。

参考文献：

1. Goldsmith.Financial structure and develo- pment.New Haven： Yale University Press，1969.

2. 李润平.基于需求视角我国农村金融排斥问题研究.现代管理科学，2012，（12）：40-42.

3. 梅世文.小城镇发展的国际经验与模式――兼论开发性金融对小城镇发展的支持.社会科学辑刊，2006，（3）：111-115.

4. 刘芬华.适配农村城镇化进程的最优金融结构理论研究.金融教育研究，2011，24（2）.

5. 爱德华・S・肖.经济发展中的金融深化.上海：三联书店，2006.

6. 刘政科.我国农村金融发展与农村经济社会发展关系的实证研究.中南大学硕士学位论文，2012.

7. 张子夜.我国农村金融发展与农民收入增长关系的统计分析.河北大学硕士学位论文，2012.

8. 解运亮，刘磊.中国农村金融发展的区域差异及其成因分析.经济问题探索，2013，（6）：79-85.

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无论从世界经济的发展史来看，还是从产业结构升级调整的本质特征分析，以及从目前我国金融在经济发展中的客观地位来考察，金融对产业结构的升级调整都具有重要的影响力。金融是现代经济的核心，产业结构升级是经济发展的重要标志和客观反映，是影响金融进一步发展的重要因素。在广东省提出“产业转型、金融先行”的发展思路，全面建设金融强省、推进区域金融中心建设的大背景下，优化产业结构、推动产业升级，是广东实现经济健康发展、提升竞争力的必经之路。

1.广东金融发展现状分析

1.1广东省银行类金融机构发展状况

近年来银行类金融机构在广东得到了快速发展，保持良好发展势头，资产规模与质量同步提高。截至2013年1月24日，广东已有5家证券公司、5家基金管理公司的香港子公司取得RQFII（人民币合格境外机构投资者）资格，合计获批365亿元人民币投资额度，粤港境外市场互动加强。

1.2广东省非银行类金融机构发展状况

证券市场交易稳定，2012 年末，广东法人证券公司22家、期货公司24家；法人基金公司21家；证券业总资产同比增长10.3%，基金规模同比增长16.9%。在资本市场震荡下行背景下，广东省证券公司股票基金交易金额同比下降32.9%，上市公司融资总额同比下降1.1%。期货公司交易快速增加，全年交易额同比增长34.6%。

保险公司保费收入持续高增长，保险业发展良好伴，随着经济增长和保险意识的提高，2012年广东省保险业务继续呈现良好发展态势，广东保险业实现保费收入同比增长7.2%；

承保利润31.0 亿元，总资产4684.9 亿元，同比增长17.1%。保险业务结构不断改善。财产险成为业务增长的主要动力，占总体业务的33.8%，同比提高1.6个百分点。经济社会发展的风险保障体系进一步健全。

2.广东产业结构现状分析

经过多年的发展，广东省经济保持快速发展。2012年广东实现地区生产总值5.71万亿元，按可比价计算，同比增长8.2%。其中第一、二、三产业增长分别增长15.23%、14.15%和18.24%。产业结构进一步优化，广东三大产业GDP结构由1990年的24.7：39.5：35.8调整为2000年的9.2：46.5：44.3，后又调整到2012年的5.0：48.8：46.2。

2.1工业内部结构变化

目前，广东省已步入以新材料、新工艺、新技术应用特色的转型升级阶段，初步建立了以纺织服装、食品饮料、建筑材料、家具制造、家用电器、金属制品、轻工造纸及中成药制造8个行业为支柱的优势产业体系。2012年广东轻工业增幅比重工业高出1.3个百分点，其中，规模以上轻工业实现增加值8383.36亿元，增长9.2%，对工业增长的贡献率达40.8%，拉动工业增长3.4个百分点；重工业实现增加值13604.70亿元，增长7.9%，对工业增长贡献率达59.2%，拉动工业增长5.0个百分点，广东规模以上工业生产仍然是以重工业拉动为主要增长点，这也是产业结构优化升级历经的重要阶段。

2.2服务业及内部结构变化

随着广东经济的迅速发展，服务业产值在国民经济的比重不断上升，其内部结构也发生了巨大的变化。2012年，交通运输仓储和邮政业、金融业增加值的增速分别高于整体服务业3.3个、1.7个百分点。金融保险、现代物流、信息服务、研发设计等生产业也基本实现又好又快发展。而且在交通运输、金融等产业较快发展的带动下，2012年广东第三产业增速快于第二产业1.6 个百分点，对经济增长的贡献率为50.7%，比第二产业高3.6个百分点。但是由于交通运输仓储邮电业、批发零售业等传统服务业仍然是服务业的重要支柱，国民经济发展所亟需金融保险、现代物流、信息服务、科技服务、商务会展、总部经济等面向生产的服务业比重仍然偏低，不能适应经济的可持续发展。

3. 广东省金融发展与产业结构转型升级的实证分析

3.1指标选取与数据选取

3.1.1.金融发展指标。近年来，国内学术界在计算金融相关比率时，一般采用存贷款额与GDP的比值来表示，其中金融机构存款余额与GDP的比值反映金融体系提高储蓄对产业产值的影响作用，金融机构贷款余额与GDP的比值表示金融机构将储蓄转化为投资的能力.

3.1.2.产业结构升级指标。产业结构升级是指三次产业之间和每次产业内部从既有的均衡与协调出发通过技术进步、产业和产品创新形成从量到质的突破实现新的均衡与协调。本文采用三次产业产值变化来表示产业结构升级。

3.1.3.数据选取。本文收集了1990―2013年广东省国内生产总值、三次产业的产值数据以及金融机构存贷款数据。通过一系列计算得到相应指标。本文所得数据具体来源于《广东省统计年鉴>（1988―2013年）。

3.2.研究方法和实证模型

本文选取第一产业产值、第二产业产值、第三产业产值作为被解释变量，金融机构存款余额于GDP的比值和金融机构贷款余额与GDP的比值作为解释变量，运用时间序列分析法，建立回归方程：

式中，Yi 表示三次产业的产值，β、β1、β2、为待估系数，X1、X2为分别为存贷款余额与GDP的比值，μ为随机误差项。

3.3.实证分析

由上可知，β1的符号为正，β2符号为负。t 检验和F值都通过检验，R和调整的R都比较大。在10%水平上，金融机构存款占G D P的比重与产业结构的变动呈正相关，说明金融机构存款余额占G D P比重每增加一个百分点，第一产业的产值增加 2.4631个百分点，第二产业的产值增加4.9893个百分点，第三产业产值增加4.7927个百分点。由此可见，1990年到2012年，广东金融机构储蓄提高对第二、三产业产值的贡献度基本相当，对第一产业的贡献度比较小。而金融机构贷款占G D P的比重与产业结构的变动呈负相关，说明金融机构储蓄转变为投资的能力不足，导致信贷减少抑制了一、二、三产业的发展。这与大多数学者对中国金融发展与经济 增长影响的实证研究结果相符合，主要是货币当局运用货币政策工具逆经济周期操作以熨平经济波动的结果。即经济高涨时.货币当局实施紧缩性货币政策以减少信贷；经济萧条时，实施扩张性货币政策以增加信贷。

3.4.结论

以上实证分析结果表明：广东省金融发展程度越高.第三产业产值和第二产业产值在地区生产总值中的比重就会随之提高。第二产业产值比重增加又略快于第三产业，而第一产业产值在地区生产总值中的比重不断下降。可以说金融的发展使广东在产业结构调整和升级方面的资金来源有了可靠地保障，所以，广东金融发展促进了区域产业结构的优化升级。

4.政策建议

本节在考察广东产业结构现状和金融发展状况的基础上，结合理论和实证分析，就加快金融业发展，充分发挥对产业结构升级的推动作用，提出以下相关建议：

4.1.提高广东金融产业的综合实力，促进金融结构与产业结构协调发展。

由分析可知，金融发展能够促进产业结构的优化升级，但目前广东与北京、上海、浙江等地区相比，在存贷款指标和人均指标上都有很大的差距，2013年广东人均存款、人均贷款、人均储蓄都远低于上述三个省市，特别是人均贷款仅为北京的30.13%、上海的36.35%、浙江的53.10%。这在一定程度上限制了资源的有效配置，束缚了经济总量的提高，也制约了产业结构的优化升级。所以，要进一步建立健全金融体系，尽快形成全方位、多层次、立体化的金融发展服务体系，尤其是要进一步推动中小金融机构发展。目前，广东省中小金融机构所占存贷款市场份额处于较低的发展水平。因此，应当采取完善中小金融机构的市场进入与退出机制、完善激励机制等措施，进一步促进中小金融机构发展。

4.2.配合产业结构升级，调整信贷结构，优化资金投向。

一是信贷支持第二产业内部结构升级。引导信贷资金流向大企业和高新技术产业。要做大做强一批行业龙头企业，增强其核心竞争力，形成广东本土的跨国集团，然后以这些大企业为中心，辐射带动广大中小企业，提高第二产业内部高新技术产业的比重。二是重点支持现代服务业发展。加快信贷资金向现代服务业集中，支持科技、物流、咨询、文化体育、教育等新兴产业发展，提升其在地区GDP中的比重，推动服务业结构优化升级。三是引导信贷资金流向优势产业集群。目前，全省已经形成的产业集群有135个。全省产业集群升级示范区中，以优势传统产业为主导的产业集群达51家，占总数的72.8%。四是引导资金支持创新发展，支持企业的研发投入和技术改造。在明确各个地方产业发展方向的基础上，积极运用信贷和税收等支持手段，引导资金流向重点产业，支持支持小微企业特别是科技型小微企业发展另外，各地方可引导设立创新投资基金，以支持企业的创新发展。

4.3.推动资本市场发展，服务广东产业转型。

首先要进一步扩大直接融资比重，为实体经济提供强有力的资金支持。要积极推进多层次资本市场建设，大力推动优质企业改制上市和拓展公司债券、中小企业私募债等多元化融资渠道，支持企业利用资本市场开展并购重组。二是持续推进广州控股、粤电力、广州药业等重点公司实现整体上市。要继续积极发挥资本市场并购重组功能，推动上市公司做优做强和产业优化升级，鼓励上市公司创新并购重组手段迅速发展壮大，加快产业升级，培育一批有国际影响力的大型跨国企业集群和推动打造“顺德家电”、“古镇灯饰”、“虎门服装”、“潮州陶瓷”等优势传统产业区域品牌，选择有前景的企业为实施主体，做强一批龙头企业。三是维护资本市场的健康发展，着力提升资本市场服务实体经济的能力。

4.4.加速粤港澳三地金融融合，促进产业结构的进一步提升。

广东有毗邻香港国际金融中心的地缘优势，再加上南沙自贸区的获批，使区域金融合作的需求不断增强。广东要继续推进泛珠三角区域合作，巩固与拓展产业优化升级的内陆腹地；进一步深化粤港澳更紧密的金融融合，，以香港为龙头，以广州、深圳为支点共同打造大珠三角金融圈，联手抢占产业国际竞争战略制高点，这些都将为广东产业结构的进一步优化升级奠定了良好的金融支撑。

参考文献：

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互联网金融在国内是近期快速兴起的一个领域，而在国外其发展则早于我国较长时间，研究成果也较丰富。在如何保持网上银行客户忠诚度的研究中，有学者考虑了信任、网站质量、服务质量、满意度等因素构建的分析框架。另有学者则基于信任和满意度建立了电子商务客户忠诚度模型。

国内学者借鉴国外模型进行了改进，乔均等（2007）在研究商业银行个人客户忠诚度时构建了满意度、关系信任、转换成本与客户忠诚度的关系模型。邓朝华等（2010）在对移动即时通讯服务的研究基础上则构建了满意度、信任和转移成本与用户忠诚度的关联模型。

本文将在已有文献的基础之上，把忠诚度模型应用到互联网金融消费领域，研究互联网金融消费者的忠诚度，并对影响忠诚度的因素进行分析。本次调研采用问卷调查法，对消费群体进行调查。问卷的发放采用网上问卷和纸质问卷相结合的方式进行。通过问卷调查获取数据后，可采用信度分析和效度分析检验数据可靠性，进而采用结构方程模型拟对潜在内生变量忠诚度、满意度、信任和潜在外生变量感知有用性和服务质量等进行路径分析，探讨其相互作用关系。

二、互联网金融消费忠诚度相关理论概述

1、消费者忠诚度的相关理论

早期对于顾客忠诚度的理解主要是对产品或服务的重复购买。20世纪90年代初，态度忠诚理论被提出。该理论认为忠诚的消费者不仅长期接受企业的产品或服务，同时有向他人推荐该产品或服务的强烈意愿。之后，有较多的学者进行了进一步的研究。

学术界对于忠诚度的研究主要涉及行为忠诚和态度忠诚。行为忠诚表现为顾客的重复购买行为，态度忠诚来源于顾客对产品的喜爱和依赖，表现于口碑宣传、推荐意向和未来持续购买意向。本文中互联网金融消费者的行为忠诚是指用户的重复使用行为和优先选择，态度忠诚指用户的未来持续使用意愿、口碑宣传和向他人推荐的意向。

用户忠诚度的驱动模型归纳起来主要有三种：顾客满意驱动模型，具有代表性的此类模型有ACSI模型、McDougall模型等；价值―满意双因素驱动模型，具有代表性的模型有Ryan模型；多因素驱动复杂模型，适用于不同行业的忠诚度影响因素及其作用机制解释。

结合对互联网金融消费相关领域（如电子商务、网上银行、手机银行）忠诚度的研究，本文所构建的忠诚度模型是基于满意和信任两个维度，认为满意度和信任对忠诚度有直接的影响，而感知有用性、网络服务质量通过对满意度和信任的影响来间接影响忠诚度。

2、互联网金融消费用户忠诚度的决定因素分析

（1）满意度。顾客满意度指顾客在使用某种产品或享受某种服务后，形成的满意或不满意的态度，态度的形成通常取决于顾客在某一消费过程中的实际经历是否与期望相符。如果顾客的需求得到满足，其产品和服务让人满意，并且顾客铭记了积极的消费体验，顾客就会满意。本文基于上述意义上使用满意度。

（2）信任。研究表明，缺乏信任是客户不在网上购买物品的主要原因。不同学者对于信任有不同的定义。本文将信任定义为用户对互联网金融可靠性的信心，包括对互联网金融企业可靠性、诚实、企业能力以及对网络与软件技术安全性的信任。

（3）感知有用性。感知有用性是技术接受模型（TAM）中的一个变量。本文中互联网金融消费感知有用性指的是互联网金融消费能够提升用户交易效率的程度，如节省时间、适时完成交易等。

（4）服务质量。互联网金融的服务质量主要体现在网站质量及其响应性上。网站质量（或网站设计）是衡量网络服务质量的一个维度，涵盖网站的美观和内容清晰度。网站质量实际上是一种技术因素，包括系统、硬件和软件的特点和能力。本文用网页界面是否清晰美观，功能是否容易找到，操作是否简便，运行是否稳定等来衡量网站质量的好坏。

服务质量评价还包括网络技术与专门软件的响应性，体现了企业旨在帮助顾客快速实现目标，进而迅速提升其服务水平的意愿。由于互联网金融消费的间接性和自，本文中的响应性更强调了解用户需求，并及时解答用户的问题。

三、研究设计、分析模型及假设

1、研究设计

本文研究的目标是构建互联网金融消费忠诚度分析模型，探索影响互联网金融消费忠诚度的因素，以及影响因素与忠诚度之间的相互关系，为提升消费者忠诚度提供建议。

在大量相关文献研究的基础之上，本文构建了一个基于满意度、信任、感知有用性、服务质量四维分析框架的忠诚度模型。问卷内容包括了被调查者个人基本信息、互联网金融消费情况和互联网金融消费忠诚度量表。其中，互联网金融消费忠诚度量表采用5分李克特量表。

考虑到调研经费的限制和调查的便利性，本次调研选择的抽样方案为非随机抽样法，抽样方法为滚雪球抽样和网上调查相结合。本次调查对象为具有金融产品消费能力的中国公民。通过回收调查问卷采集相关数据。在问卷设计、修改、发放和回收的各环节都做好控制数据质量的工作。

2、互联网金融消费忠诚度模型选择――SEM

忠诚度模型常采用结构方程模型。本文根据相关文献和理论基础构建的潜变量关系模型如图1所示。

其中，感知有用性（ξ1）和服务质量（ξ2）是外生潜变量，即在模型中，它们只起解释作用。满意度（η1）、信任（η2）和忠诚度（η3）是内生潜变量，即在模型中，它们会受到其他变量的影响。图中单向直线箭头表示假定变量之间有因果关系，箭头由原因变量指向结果变量，双向弧形箭头表示两个变量之间有相关关系。

结构方程模型包括结构模型和测量模型两部分，用方程表示：

结构模型：？浊=B？浊+？祝？孜+？灼

测量模型：X=？撰x？孜+？着 Y=？撰y？浊+？着

其中，？浊是指满意度、信任和忠诚度三个内生潜变量， ？浊=？浊1？浊2？浊3；？孜是感知有用性和服务质量两个外生潜变量，？孜=？孜1？孜2。

B是内生潜变量系数阵，描述内生潜变量？浊间的相互影响。

B=0 ？茁12 00 0 0？茁31 ？茁32 0

？茁ij表示？浊j到？浊i的路径系数，两个下标中的第一个下标表示所指向的结果变量，第二个下标表示原因变量。

？祝是外生潜变量系数阵，描述外生潜变量？孜对内生潜变量？浊的影响。

？祝=？酌11 ？酌12？酌21 ？酌22 0 0

？酌ij表示由？孜j到？浊i的路径系数，？浊i是结果变量，？孜j是原因变量。

？灼是随机干扰项，反映了结构模型中未能被解释的部分。

X是？孜的观测指标，？撰x是X在？孜上的因子载荷矩阵， ？啄是X的测量误差。Y是？浊的观测指标，？撰y是Y在？浊上的因子载荷矩阵，？着是Y的测量误差。X和Y是显变量，？孜和？浊是潜变量。

X=x1x2…x9，？撰x=？姿1 0？姿2 0？姿3 0？姿4 00 ？姿50 ？姿60 ？姿70 ？姿80 ？姿9 ；Y=y1y2…y12，？撰y=？姿10 0 0？姿11 0 0？姿12 0 00 ？姿13 00 ？姿14 00 ？姿15 00 ？姿16 00 ？姿17 00 0 ？姿180 0 ？姿190 0 ？姿200 0 ？姿21

3、研究假设

根据理论分析满意度与忠诚度的关系，信任与忠诚度、满意度的关系，感知有用性与满意度、信任的关系，服务质量与满意度和信任的关系，得到以下需要检验的7个假设。

H1：互联网金融消费满意度对忠诚度有直接的正向的影响；

H2：互联网金融消费者的信任对忠诚度有直接正向的影响；

H3：互联网金融消费者的信任对满意度有直接的正向的影响；

H4：互联网金融消费用户感知有用性对满意度有直接的正向的影响；

H5：互联网金融消费用户感知有用性对信任有直接的正向的影响；

H6：互联网金融消费服务质量对满意度有直接的正向的影响；

H7：互联网金融消费服务质量对信任有直接的正向的影响。

四、基于调查数据的互联网金融消费特征分析

1、数据信度与可靠性分析

本次调研共发放了440份问卷，回收有效问卷388份。通过直接问卷调查得到的调查数据能否说明调查的结论，则需要对数据的可信程度、有效程度进行分析。

（1）信度检验。本文采用Cronbach’s ？琢系数来测量问卷的内部一致性。正式调查问卷中的量表共包括21个题项，Cronbach's ？琢值为0.928，表明量表整体信度好。各个分量表的Cronbach's ？琢值见表1。由表1可以看出，各个分量表信度都较好。

（2）效度检验。本文首先对问卷的内容效度进行评估，在参阅多人研究成果的基础上设计出问卷，然后请擅长问卷调查的专家对问卷内容进行评估并提出修改意见。同时，采用主成分分析法来评估结构效度，并运用SPSS19.0得到各个潜变量第一主成分的方差贡献率，由表2可以看出，各潜变量第一主成分方差贡献率都在0.6以上，说明问卷的结构效度较好。

表3给出了各潜变量的平均方差抽取量都在0.5以上，表明问卷具有较好的聚合效度。

综上所述，本问卷的内容效度、结构效度、收敛效度都较好，可以做进一步的分析。

2、互联网金融消费者特征分析

（1）受访者基本特征分析。本次调查的受访者分布情况见表4。受访者男性占51.8%。受访者平均年龄为31.8岁，主要分布在19～30岁之间，占比达到58.0%。受访者受教育程度以本科为主，占比为51.8%。受访者居住地主要分布在城市，占比达到74%。受访者职业分布中，学生占比最大，达到45.4%。熟悉金融专业知识的受访者占比不到15%。

（2）互联网金融消费使用情况分析。互联网金融消费使用情况主要包括使用的互联网金融模式和通过互联网交易的资金比例两个方面。表5表明受访者主要参与的互联网金融模式为金融业务电子化和第三方支付，比重高达80%以上，其次为大数据金融，新兴的P2P信贷和众筹模式也有一定的参与比例。受访者通过互联网交易的资金比例达到50%以上的不到10%，但是参与过互联网交易的受访者达到90%以上。

五、互联网金融消费忠诚度影响因素分析

1、模型拟合

本文使用Amos软件，采用极大似然法估计模型参数。经过初次估计和模型修正，得到结果见图2和表6。

修正后的模型，路径系数的P值均小于0.05，在0.05的显著性水平下通过检验。

从表6可以看到，各项拟合指数基本达到了拟合标准，表明模型修正后拟合效果较好。

2、模型结果解释

综上分析，在最终得到的模型中删掉了“感知有用性信任”和“服务质量满意度”两条路径，即假设5、假设6在本调查群体中不成立，其他5条假设都成立。表明对于互联网业务而言，有用的感知并不需要信任通道，而服务质量必须建立在信任通道上才会形成满意。

图2给出了修正后结构方程的标准路径系数，由这些路径系数可以得到各个影响因素对忠诚度的直接效应、间接效应以及总效应（见表7）。

表7表明，“满意度”对忠诚度的影响最大，总效应为0.788；其次是“感知有用性”和“信任”，总效应分别为0.474和0.438，其中“信任”对忠诚度的直接效应为0.142，间接效应为0.296，“感知有用性”对忠诚度只有间接效应；“服务质量”对忠诚度也只有间接效应，为0.206。

六、结论与建议

1、结论

本文根据调查数据，检验了影响互联网金融消费用户忠诚度的四维因素分析框架。得到的结论：一是四个因素对忠诚度的影响大小有别。满意度对忠诚度的影响最大，其次是感知有用性、信任，最后是服务质量。二是四个因素间的作用关系不同。满意度直接作用于忠诚度；信任通过直接作用和通过满意度的间接作用从两条路径影响忠诚度，且间接影响程度高于直接影响程度；感知有用性通过提升满意度间接影响忠诚度；服务质量通过信任通道间接影响忠诚度。