[Relación entre desarrollo financiero regional y crecimiento económico] El impacto del desarrollo financiero regional en el crecimiento económico regional
1. Antecedentes de la investigación Los círculos teóricos tienen diferentes puntos de vista sobre la relación entre el desarrollo financiero y el crecimiento económico. Resolver la relación entre el desarrollo financiero y el crecimiento económico es muy importante para identificar modelos económicos y es eficaz para que los formuladores de políticas diseñen economía. y las políticas financieras para promover el crecimiento son de extraordinaria importancia. A juzgar por la literatura relevante a lo largo de los años, la mayoría de los resultados de las investigaciones se refieren a la relación entre el desarrollo financiero y el crecimiento económico a nivel nacional, mientras que hay relativamente pocos estudios sobre la relación entre el desarrollo financiero regional y el crecimiento económico. El estado actual de desarrollo social de nuestro país es que existen grandes diferencias en el desarrollo económico y el desarrollo financiero en diferentes regiones. Por lo tanto, este artículo utiliza los datos de la provincia de Anhui como muestra para estudiar si existe una relación causal entre el desarrollo financiero y el económico. Crecimiento en las provincias centrales.
2. Análisis empírico de la relación entre desarrollo financiero y crecimiento económico en la provincia de Anhui.
Este artículo selecciona indicadores representativos del desarrollo financiero y el crecimiento económico como variables basadas en la situación real de Anhui. Provincia para construir desarrollo financiero El modelo se prueba sobre la relación entre desarrollo financiero y crecimiento económico, y se analiza específicamente la relación entre desarrollo financiero y crecimiento económico.
El PIB, como indicador para medir el nivel de crecimiento económico de un país o región, ha sido generalmente reconocido por economistas de todo el mundo. Este artículo elige el índice del PIB de la provincia de Anhui calculado a precios constantes, que elimina el factor de inflación, para medir el nivel general de desarrollo económico en la provincia de Anhui, y porque la transformación del logaritmo natural no cambiará la relación de cointegración original entre variables, y puede linealizar su tendencia y eliminar la heterocedasticidad existente en la serie temporal, por lo que el índice del PIB toma el logaritmo natural y se expresa como LGDP.
Para medir el grado de desarrollo financiero, teóricamente debe realizarse de manera integral desde los tres aspectos de escala, estructura y eficiencia del desarrollo financiero. Sin embargo, en la práctica, está limitado por varios factores como la disponibilidad. de datos regionales. Los diferentes académicos a menudo realizan investigaciones en función de circunstancias específicas, lo que conduce directamente a diferencias significativas en sus indicadores de investigación. El más autorizado es la serie de indicadores de existencias y flujos propuestos por el académico occidental Goldsmith para medir la estructura financiera y el nivel de desarrollo financiero de un país. El más importante de ellos es el índice financiero relacionado (FIR, por sus siglas en inglés), que es el índice entre el total. activos financieros existentes y la población nacional en un momento determinado. El ratio de riqueza suele simplificarse como el ratio entre los activos financieros totales y el PIB, y se utiliza principalmente para medir el crecimiento general de los instrumentos financieros regionales.
Utilizamos los datos sobre depósitos y préstamos de instituciones financieras regionales como una medida aproximada de los activos financieros, y utilizamos el ratio de la suma de los saldos de depósitos y préstamos de todas las instituciones financieras en la provincia de Anhui al final de del año al PIB como medida del nivel de desarrollo financiero de la provincia de Anhui. Los indicadores generales básicamente pueden revelar el estado de desarrollo financiero de la provincia de Anhui y medir el nivel general de profundización financiera. Por lo tanto, el índice relacionado con las finanzas se define como el índice de la suma de los depósitos y préstamos de todas las instituciones financieras con respecto al PIB nominal, es decir: FIR = (S L) / PIB nominal, donde S representa los depósitos totales de las instituciones financieras en Anhui. Provincia, y L representa los préstamos totales de las instituciones financieras en la provincia de Anhui. Para eliminar la heterocedasticidad de la serie temporal se toma el logaritmo natural del índice FIR, el cual se registra como LFIR.
El espacio muestral general se selecciona de 1990 a 2010. Todos los datos provienen de números relevantes del "Anhui Statistical Yearbook". El software de análisis para este artículo es Eviews6.0.
(1) Prueba de estacionariedad
En econometría, las series temporales no estacionarias no tienen las características estadísticas de las series temporales estacionarias, por lo que es necesario probar el tiempo relevante antes de establecer la modelo se prueba la estacionariedad de los datos de la secuencia. Si los resultados de la prueba encuentran que no es una secuencia estacionaria, se continúa probando la diferencia de primer orden o la diferencia de segundo orden y no se pueden realizar análisis posteriores hasta que se pase la prueba. . Este artículo utiliza el método Dickey-Fuller aumentado para realizar pruebas de raíz unitaria en LGDP y LFIR respectivamente. Los resultados de las pruebas se muestran en la Tabla 1.
Tabla 1 Resultados finales de la prueba de raíz unitaria para las series LGDP y LFIR
Nota: (C, T, K) indica si la fórmula de la prueba ADF contiene términos constantes, términos de tendencia temporal, y Número de períodos de retraso
Se puede ver en los resultados de la prueba en la Tabla 1 que al nivel de significancia del 5%, la secuencia LGDP original no es estacionaria, pero la secuencia de diferencias de primer orden es estacionaria, es decir es decir, LGDP es una integral de primer orden, registrada como I(1); la secuencia original de LFIR no es estacionaria, pero después de una diferencia, la secuencia se convierte en una secuencia estacionaria, por lo que LFIR es una integral de primer orden, registrada como I; (1).
(2) Prueba de cointegración
La cointegración significa que la combinación lineal de dos o más series de tiempo no estacionarias integradas únicas del mismo orden es una serie de tiempo estacionaria, entonces estas variables La La relación entre ellos es la cointegración. La importancia económica de la cointegración es que, aunque dos variables económicas tienen cada una sus propias reglas de fluctuación a largo plazo, si están cointegradas, existe una relación proporcional estable a largo plazo entre ellas. La existencia de una relación de cointegración es la mayoría de las veces la base para realizar pruebas adicionales de series temporales. El requisito previo para las pruebas de cointegración es que las series de tiempo sean secuencias integradas del mismo orden. Una prueba de raíz unitaria muestra que LGDP y LFIR son series de tiempo no estacionarias integradas del mismo orden, por lo que estas dos variables pueden aceptar pruebas de cointegración adicionales.
Tabla 2 Resultados de la Prueba de Cointeración de Johansen (Prueba de Cointeración de Johansen)
Nota: (1) Según el criterio de Akaike, el período de retraso para la selección de grupos de variables es 2; La cointegración en no contiene un término de tendencia, pero sí un término de intercepción
Los resultados de la prueba de cointegración de Johansen mediante el software econométrico Eviews6.0 se muestran en la Tabla 2. El estadístico de traza Estadística de traza es igual a 24,72305, que es mayor que El valor crítico de 20,26184 en el nivel de significancia del 5% indica que existe una relación de cointegración entre LGDP y LFIR en el nivel de significancia del 5%, es decir, existe una relación de equilibrio estable a largo plazo.
(3) Prueba de causalidad de Granger
La prueba de causalidad de Granger tiene como objetivo determinar si un cambio en una variable es la causa de un cambio en otra variable. Este artículo utiliza el método de prueba de Granger. Cada indicador se prueba para verificar si existe una causalidad de Granger entre el desarrollo financiero y el crecimiento económico.
Tabla 3 Prueba de causalidad de Granger
Nota: (1) Según los criterios AIC y SC, el período de retraso seleccionado es 2;
(2) * indica que la hipótesis nula se rechaza en el nivel de significancia de 10; ** indica que la hipótesis nula se rechaza en el nivel de significancia de 1
Los resultados de la prueba se muestran en la Tabla 3. Para el período de retraso 2 , el crecimiento económico (LGDP) son las causas de Granger del desarrollo financiero (LFIR) en el nivel de significancia de 1; el desarrollo financiero (LFIR) es la causa de Granger del crecimiento económico (LGDP) en el nivel de significancia de 10; Por lo tanto, existe una causalidad de Granger bidireccional entre el desarrollo financiero y el crecimiento económico.
(4) Modelo vectorial autorregresivo
La prueba de Granger representa la relación causal estadística entre variables, pero no puede confirmar el grado y la dirección de la influencia entre variables. En 1980, Sims propuso el modelo vectorial autorregresivo (modelo VAR), que es un modelo de múltiples ecuaciones no estructurado que construye un modelo basado en las propiedades estadísticas de los datos y trata cada variable endógena en el sistema como el valor de rezago de todas las variables en el sistema para construir un modelo, generalizando así el modelo autorregresivo univariado a un modelo autorregresivo "vectorial" compuesto de variables de series de tiempo multivariadas. Hay dos cosas que deben aclararse en el modelado del modelo VAR: primero, qué variables están relacionadas entre sí y, segundo, determinar el período de retraso k para que el modelo pueda reflejar la mayor parte de la interacción entre variables en general. , se utiliza el criterio AIC y el criterio SC para determinar el número óptimo de períodos de retraso.
Discute la relación entre el desarrollo financiero (LFIR) y el crecimiento económico (LGDP). Suponiendo que las dos variables se influyen entre sí, se puede establecer el siguiente modelo VAR: