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文檔簡介
1 金融深化因子的檢驗(yàn)及 國際比較 基于 國際面板數(shù)據(jù)的 分析 中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 摘 要 金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系是經(jīng)濟(jì)學(xué)中一個重要而永恒的話題,金融深化是金融發(fā)展的主要指標(biāo)之一。本文將那些使得各國的金融深化水平對其經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響程度在各國間趨同的經(jīng)濟(jì)變量稱為金融深化因子,它反映了相同的金融深化水平下各國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平卻不相同的真正原因。本文以 23 個國家19812009 年的國際面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),對金融深化水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、對外開放程度、城市化水平、人力資本和現(xiàn)代化 水平根據(jù)需要進(jìn)行了相應(yīng)的協(xié)整分析,發(fā)現(xiàn)金融深化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的確存在長期的穩(wěn)定關(guān)系。然后建立面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)變系數(shù)模型以找到金融深化因子,最終得到金融深化因子為各國的對外開放程度和城市化水平。然后對各國的金融深化因子的狀況進(jìn)行了面板數(shù)據(jù)的聚類分析,得出我國與泰國、印度和印尼等國家的金融深化因子的水平最為相近的結(jié)論,我國在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中應(yīng)該大力推進(jìn)城市化水平的進(jìn)程并且努力提高對外開放的質(zhì)量。 關(guān)鍵詞 :金融深化 經(jīng)濟(jì)增長 金融深化因子 面板聚類 2 he is an in s on is is of of a to in on 9803 is to a In s At of 3 目 錄 一、研究背景 . 4 二、文獻(xiàn)綜述 . 4 三、理論意義和實(shí)踐意義 . 6 (一)理論意義 . 6 (二)現(xiàn)實(shí)意義 . 6 四、數(shù)據(jù)及指標(biāo)的選取 . 6 (一)數(shù)據(jù)來源與處理 . 6 (二)指標(biāo)的選取 . 7 . 7 . 7 五、實(shí)證分析 . 8 (一)金融深化因子檢驗(yàn)的理論來源 . 8 (二)可能的影響變量 . 8 (三)協(xié)整檢驗(yàn) . 9 . 10 . 12 (四)檢驗(yàn)金融深化因子 . 14 (五)金融深化因子的作用 . 16 (六)金融深化因子的聚類分析 . 18 六、結(jié)論與建議 . 23 參考文獻(xiàn) . 24 附件 . 錯誤 !未定義書簽。 4 一、 研究背景 金融深化理論由 美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家 融深化是指政府放棄對金融市場和金融體系的過度干預(yù),放松對利率和匯率的嚴(yán)格管制,使利率和匯率為反映資金供求和外 匯供求對比變化的信號,從而有利于增加儲蓄和投資,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。此時金融業(yè)能夠有效地動員和配置社會資金促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,而經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展加大了金融需求并刺激金融業(yè)發(fā)展時,金融和經(jīng)濟(jì)發(fā)展就可以形成一種互相促進(jìn)和互相推動的良性循環(huán)狀態(tài),這種狀態(tài)可稱作金融深化。金融深化可通過儲蓄效應(yīng)、投資效應(yīng)、就業(yè)效應(yīng)、收入分配效應(yīng),促使經(jīng)濟(jì)發(fā)展。與金融深化相相反 的 狀態(tài)稱作金融抑制。 金融抑制就是指政府通過對金融活動和金融體系的過多干預(yù)抑制了金融體系的發(fā)展,而金融體系的發(fā)展滯后又阻礙了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,從而造成了金融抑制和經(jīng)濟(jì)落后的惡性循環(huán)。 這些手段包括政府所采取的使金融價格發(fā)生扭曲的利率、匯率等在內(nèi)的金融政策和金融工具。金融抑制會使資本市場效率降低、使經(jīng)濟(jì)增長達(dá)不到最佳水平、限制銀行體系適應(yīng)經(jīng)濟(jì)增長的需求、加劇經(jīng)濟(jì)的分化、使融資形式受到限制。 由于國內(nèi)外的研究主要集中于對單個國家或者 地區(qū)進(jìn)行分析,對更多國家的國際數(shù)據(jù)的分析則很少見,而導(dǎo)致金融深化對經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響程度的國際差異的原因分析就更少見到。本文,從國際面板數(shù)據(jù)出發(fā)來研究金融深化和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系并且從中分析國家間的差異就更有意義。 二、文獻(xiàn)綜述 國內(nèi)外學(xué)者從不同的角度對金融深化與經(jīng) 濟(jì)增長之間的關(guān)系做了研究。 1978年,弗萊 (亞洲十國進(jìn)行了研究后發(fā)現(xiàn),實(shí)際利率對國內(nèi)儲蓄和經(jīng)濟(jì)增長具有顯著影響 1979年,哈里斯 (亞洲 5個國家進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn),金融深化對投資率的提高有推動作用,從而有利于經(jīng)濟(jì)增長,但是影響程度因各國具體情況而異格林伍德 (喬范諾威克 (及魯賓尼 (薩拉馬丁 (人所作的實(shí)證分析也是支持金融深化理論的安德遜(研究了亞洲四小龍的經(jīng)驗(yàn)后則指出,從 亞洲國家來看,高效的金融市場在經(jīng)濟(jì)發(fā)展早期對經(jīng)濟(jì)增長是有幫助的,但并非不可或缺 。 1993)選取了約 80個國家 1960年 控制了其他可能影響經(jīng)濟(jì)增長的因素后,以增長指標(biāo)為被解釋變量,以金融深化指標(biāo)為解釋變量進(jìn)行回歸分析,得出的主要結(jié)論有二點(diǎn),一是所有金融深化指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo)之間在 l水平上顯著正相關(guān);第二,期初的金融深化指標(biāo)是之后經(jīng)濟(jì)增長的良好預(yù)測指標(biāo)。 1998)得出結(jié)論認(rèn)為,有充分的證據(jù)表明金融 5 體系的發(fā)展會通過降低產(chǎn)業(yè)向外部融資 的成本來直接地促進(jìn)產(chǎn)業(yè)增長,此外,金融體系發(fā)展還會有助于企業(yè)克服道德風(fēng)險和逆向選擇問題,解決信息不對稱,提高創(chuàng)新能力,從而間接的促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。 2001)認(rèn)為,銀行業(yè)集中度對產(chǎn)業(yè)增長有著重大影響,盡管其總體效應(yīng)不明顯,但產(chǎn)業(yè)部門特別效應(yīng)為正,說明了銀行業(yè)集中度的提高會便利銀企之間建立起長期的借貸關(guān)系,從而促進(jìn)公司增長。 1998年, 30個國家 1980年 1991年間公司層面的數(shù)據(jù)來檢驗(yàn)金融發(fā)展會否對企業(yè)的外部融資便利程 度產(chǎn)生影響 ,以及找出產(chǎn)生這種影響背后的因素是什么 (1998)。限于內(nèi)部融資及短期債務(wù)時的最大可能增長率、受限于內(nèi)部融資和債務(wù)融資時的最大可能增長率三個指標(biāo) ,然后計(jì)算出每個國家代表性企業(yè)中增長率分別超出以上三者的比例 ,最后依次以這三個比例為被解釋變量 ,以有關(guān)國家的金融發(fā)展指標(biāo)等為解釋變量進(jìn)行回歸分析。得出的主要結(jié)論有 ,能夠提供長期債務(wù)的債券市場和提供股權(quán)資本的股票市場越發(fā)達(dá)、提 供短期債務(wù)的銀行信貸規(guī)模越高、法律體系越完善 ,公司外部融資的可得性就越高 ,成本就越低 ,公司增長就越快。 國內(nèi)的學(xué)者也對我國金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系進(jìn)行了大量的經(jīng)驗(yàn)研究。談儒勇 (1999)從實(shí)證上研究中國金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系 ,在中國金融中介體發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長之間有顯著的、很強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系。周立和王子明 (2002)研究發(fā)現(xiàn)中國各地區(qū)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長密切相關(guān)。趙振全和薛豐慧 (2004)研究指出 ,我國信貸市場對經(jīng)濟(jì)增長的作用比較顯著 ,而股票市場由于融資利用效率低下和資源的逆配置 ,對經(jīng)濟(jì)增長幾乎沒有作 用。朱承亮等人 (2009)利用1985的省級面板數(shù)據(jù) , 運(yùn)用基于對數(shù)型柯布 道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的隨機(jī)前沿分析模型研究了我國區(qū)域 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平 及其影響因素。研究發(fā)現(xiàn)金融機(jī)構(gòu)的存款業(yè)務(wù)和貸款業(yè)務(wù)均對效率的提高具有抑制作用 ,但整體上金融發(fā)展對效率的提高具有較大的促進(jìn)作用。最近幾年,國際及國內(nèi)都充斥著對我國經(jīng)濟(jì)的高速增長及對我國經(jīng)濟(jì)能否持續(xù)增長的質(zhì)疑 ,所以對我國區(qū)域 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平 方面的研究日益增多。早期的研究多以橫截面數(shù)據(jù)為基礎(chǔ) ,如許長新 (1996)等。在以后的研究中多以面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ) ,如易綱、樊綱和 李巖 (2003),何楓、陳榮和鄭江綏 (2004),吳詣民 (2004),于君博 (2006)等。 從上述眾多國內(nèi)外學(xué)者的研究來看,基本都傾向于接受經(jīng)濟(jì)增長和金融深化之間復(fù)合 供給主導(dǎo) 的假說。其中,西方古典經(jīng)濟(jì)學(xué)家大多在經(jīng)驗(yàn)上和主觀上認(rèn)為金融發(fā)展能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長,其他一些國外學(xué)者進(jìn)行實(shí)證證明了經(jīng)濟(jì)增長與金融深化之間的正相關(guān)關(guān)系,并試圖找到這背后的原因,國內(nèi)文獻(xiàn)更多集中于通過實(shí) 6 證研究檢驗(yàn)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系。而綜觀國內(nèi)外研究,基本所有的文獻(xiàn)都在運(yùn)用單一時間序列檢驗(yàn)一個國家或者一個地區(qū)的金融深化與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系。很少有文獻(xiàn)運(yùn)用國際面板數(shù)據(jù)來探討金融深化與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系。鑒于此,本文將運(yùn)用國際面板數(shù)據(jù)來建立模型,分析金融深化與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系,并研究這種關(guān)系在導(dǎo)致不同的國家里存在較大差異的原因,也即找出金融深化因子,同時對金融深化因子進(jìn)行面板數(shù)據(jù)聚類。 三、理論意義和實(shí)踐意義 (一)理論意義 金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系一直是宏觀經(jīng)濟(jì)研究領(lǐng)域中的一個熱點(diǎn)問題,無論在理論上還是實(shí)證上,對于這一命題的研究結(jié)論都存在著較大的分歧,而金融深化是金融發(fā)展的主要指標(biāo)之一。 通過經(jīng)濟(jì)理論找出可能的導(dǎo)致在不同的國家,金融深化水平對 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水 平 影響有較大差異的因素。并且通過控制這些因素的變化,重新建立模型,篩選出在統(tǒng)計(jì)上顯著的因素或稱 深化因子 ,即是在理論上和實(shí)證上都通過檢驗(yàn)的導(dǎo)致在不同的國家,金融深化對經(jīng)濟(jì)增長的影響不同的因素。找到金融深化因子研究金融深化與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系在理論上有著重要的意義。 (二)現(xiàn)實(shí)意義 中國近 30 年來年均 10%的經(jīng)濟(jì)增長率主導(dǎo)了人類歷史上最偉大的經(jīng)濟(jì)革命。到目前為止,沒有任何一個人口如此眾多的國家能在如此短的時間內(nèi)使其人民物質(zhì)生活水平發(fā)生如此巨大的改變。 找到 金融深化因子 ,并 通過分析 金融深化因子 在 不同發(fā)展 中及發(fā)達(dá)國家 的實(shí)際情況, 有助于我們更加科學(xué)地制定宏觀金融政策 ,從而有效發(fā)揮金融深化對經(jīng)濟(jì)增長的積極作用,為促進(jìn)中國經(jīng)濟(jì)增長提供有益的幫助 ,促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)快速且有質(zhì)量地發(fā)展。 四、 數(shù)據(jù)及指標(biāo)的選取 (一) 數(shù)據(jù)來源與處理 本文的所有數(shù)據(jù)來源于世界銀行網(wǎng)站( ), 數(shù)據(jù)范圍是 1981。鑒于國家選取的代表性和數(shù)據(jù)的完整性,本文選取了阿根廷、澳大利亞、加拿大、智利、中國、埃及、德國 、冰島、印度、印尼、愛爾蘭、日本、肯尼亞、韓國、馬耳他、墨西哥、新西蘭、挪威、南非、瑞典、泰國、土耳其、美國共 23 個國家作為分析的樣本國家。其中有少量的指標(biāo)數(shù)據(jù)缺失,本文都采用相關(guān)的方法進(jìn)行了填充,從而使得本文的面板數(shù)據(jù)為平衡面板數(shù)據(jù),以利于后面所作的各種分析。 7 (二 ) 指標(biāo)的選取 在西方金融發(fā)展理論中 , 西方經(jīng)濟(jì)學(xué)家提出了許多相應(yīng)的指標(biāo)來衡量一個國家是處于金融深化還是金融抑制狀態(tài)。例如:貨幣化比率,是廣義貨幣與國內(nèi)生產(chǎn)總值之比率;金融相關(guān)率,是全部金融資產(chǎn)與國內(nèi)生產(chǎn)總值之比;金融資產(chǎn)的多 樣化,是社會融資方式變化發(fā)展的標(biāo)志;金融機(jī)構(gòu)種類和數(shù)量的增加,是金融深化的另一特點(diǎn),這是金融資產(chǎn)增長和金融市場擴(kuò)大的主體;金融資產(chǎn)發(fā)展的規(guī)范化等。 其中,麥金農(nóng)指標(biāo)是使用比較廣泛的指標(biāo),本文也采用該指標(biāo)作為金融深化的指標(biāo)。麥金農(nóng)在衡量一個國家的金融發(fā)展水平采用的指標(biāo)是 即銀行貨幣負(fù)債對國內(nèi)生產(chǎn)總值的比率。麥金農(nóng)認(rèn)為該指標(biāo)可以反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中貨幣體系重要性及其實(shí)際規(guī)模最簡單的標(biāo)尺。由于 以反映一個國家的貨幣化程度 , 稱為貨幣化率 (貨幣化率可以測度一國的金融中介體的總體規(guī)模 。 經(jīng)成為國際上常用的反映一國金融發(fā)展程度的最重要的指標(biāo)。貨幣化率中的 用現(xiàn)金以及銀行與非銀行金融中介體的活期和帶息流動性負(fù)債的總額來計(jì)算的。麥金農(nóng) (1991)使用 一指標(biāo)分析發(fā)展中國家和發(fā)達(dá)國家在金融發(fā)達(dá)程度方面的差距 ,還使用這一指標(biāo)分析發(fā)展中國家的金融深化過程。他認(rèn)為發(fā)展中國家在金融深化過程中 ,貨幣供應(yīng)量對國內(nèi)生產(chǎn)總值的比率會不斷上升 , 但他并未給出一個上升的極限。反映了經(jīng)濟(jì)貨幣化程度,特別是反映了通過銀行系統(tǒng)創(chuàng)造貨幣的相對規(guī)模,是金融深化進(jìn)程中首先經(jīng)歷的 階段。而結(jié)合我國金融發(fā)展的特點(diǎn),具有貨幣創(chuàng)造功能和貨幣傳導(dǎo)功能的銀行在金融中介領(lǐng)域中占絕對優(yōu)勢地位, 衡量我國金融增長程度。涵了貨幣需求與國民收入之間的函數(shù)關(guān)系 , 其水平及變動由貨幣需求決定。 本文就利用這樣的指標(biāo)作為金融深化水平的度量,記為 m。 展 指標(biāo) 人均國內(nèi)生產(chǎn)總值( DP 也稱作 人均 常作為 發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)中衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的指標(biāo),是重要的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之一,它是人們了解和把握一個國家或地區(qū)的宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況的有效工具。將一個 國家核算期內(nèi)(通常是一年)實(shí)現(xiàn)的國內(nèi)生產(chǎn)總值與這個國家的常住人口(目前使用戶籍人口)相比進(jìn)行計(jì)算,得到人均國內(nèi)生產(chǎn)總值。是衡量各國人民生活水平的一個標(biāo)準(zhǔn),為了更加客觀的衡量,經(jīng)常與購買力平價結(jié)合。 本文用 2000 年不變美元的人均國內(nèi)生產(chǎn)總值作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo) ,依然記為 8 五、實(shí)證 分析 (一)金融深化因子檢驗(yàn) 的理論來源 首先回顧線性回歸模型: 1 1 2 2 ( 1 , , )t i i i i k i k iy x x x i n 其中, n 為樣本容量,解釋變量 第一個下標(biāo)表示第 i 個 觀測值 ,而第二個下標(biāo)則表示第 k 個解釋變量( 1, ,),共有 K 個解釋變量。 ( 1, , )i 均為待估計(jì)的未知參數(shù),成為 回歸系數(shù) 。線性假定的含義是每個解釋變量 被解釋變量 邊際系數(shù)應(yīng)為常數(shù),比如11 。因此,在回歸分析中,各解釋變量的系數(shù)都是該解釋變量與因變量的偏 導(dǎo)數(shù) ,實(shí)際上也就是一種條件相關(guān) 關(guān)系的度量 。根據(jù)條件的不同,模型中各解釋變量的回歸系數(shù)也會有所不同。也就是說我們可以通過控制這種模型中的條件來考察在特定條件下兩個變量之間的相關(guān)情況。 基于同樣的道理,我們在分析金融深化與 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平 的關(guān)系時,可以通過引進(jìn)一些可能的影響變量,從而使得不同國家的金融深化對 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平 的影響相近。也就是說,在控制了這些變量的情況下,金融深化 對經(jīng)濟(jì)發(fā)展 水平 的影響對不同的國家都沒有很大差異,從而為進(jìn)一步研究怎樣創(chuàng)造條件, 努力促進(jìn) 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平 作基礎(chǔ)。在此,本文將具有這樣作用的變量 稱 為 金融深化因子 。 即 將那些使得各國的金融深化水平對其經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響程度在各國間趨同的經(jīng)濟(jì)變量稱為金融深化因子 (二)可能的影響變量 ( 1)對外開放程度 在對外開放程度不同的國家,由于其經(jīng)濟(jì)發(fā)展與世界其他國家的聯(lián)動性不同,從而金融業(yè)之間的國際傳導(dǎo)對不同國家的影響也不相同。 在 金融深化 水平 相同的國家金融深化對這些國家的 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平 的影響 程度仍然可能不同 。從而在控制了對外開放程 度的因素后,可能會使得上述影響更加接近。本文中使用對外貿(mào)易進(jìn)出口總額與 比作為對外開放程度的度量指標(biāo),記為 ( 2)現(xiàn)代化程度 由于不同的現(xiàn)代化程度會對國家的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況和 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平 產(chǎn)生影響?,F(xiàn)代化程度高的國家各種設(shè)施比較健全、信息更加發(fā)達(dá),金融業(yè)也更加發(fā)達(dá),金融業(yè)在國家經(jīng)濟(jì)生活中的作用也相應(yīng)更大。從而,現(xiàn)代化程度的不同有可能會使得 在金融深化水平相同的國家金融深化對這些國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響程度仍然可能不同 。也就是說它會影響金融深化與一國 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平 之間的關(guān)系。由于第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是一國現(xiàn) 代化的最重要標(biāo)志,本文選取服務(wù)業(yè)占 比重 9 作為現(xiàn)代化程度的衡量,記為 ( 3)人力資本 人力資本是一國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要資本,而且隨著社會的發(fā)展,人力資本對一國經(jīng)濟(jì)發(fā)展越來越重要。同樣,人力資本也必然會對 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平 產(chǎn)生不可忽視的影響。因此,在考察金融深化與 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平 的偏相關(guān)關(guān)系時,應(yīng)該將該因素考慮進(jìn)去。本文選取一國的勞動人口比率作為該國的人力資本的指標(biāo),記為 ( 4)城市化水平 國家的城市化是一個國家的現(xiàn)代化進(jìn)程中普遍規(guī)律,城市化水平高的國家,一般信息傳播更快,公共設(shè)施更加健全。 同時,由于人口居住相對集中,農(nóng)業(yè)的規(guī)?;驳靡赃M(jìn)行。這些都有利于該國經(jīng)濟(jì)發(fā)展 水平 的提高。而且城市化水平的提高對一國金融業(yè)的發(fā)展也具有重要的意義。由于人口的集中和城市人口具有更多的金融服務(wù)需求,金融業(yè)的發(fā)展程度一般也會更高。本文用一國的城市人口占總?cè)丝诘谋嚷首鳛槌鞘谢降闹笜?biāo),記為 ( 三 ) 協(xié)整檢驗(yàn) 由于經(jīng)濟(jì)變量往往是非平穩(wěn)的,于是在做其他的各種計(jì)量分析前,本文要對數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整性檢驗(yàn),這樣得到的各種模型才是可信的,才能避免偽回歸的出現(xiàn)。為了減少異方差性,在分析之前,將各變量進(jìn)行對數(shù)化處理 。本文在各變量前面加上字母 l 表示相應(yīng)變量的對數(shù)化指標(biāo),比如用 表對數(shù)化金融發(fā)展效率,用 示對數(shù)化的金融發(fā)展程度指標(biāo),用 表對數(shù)化的人力資本等。 10 表 1 各變量的基本統(tǒng)計(jì)狀況 變量 均值 標(biāo)準(zhǔn)差 最小值 最大值 觀測值 = 667 n = 23 = 29 lm = 667 n = 23 = 29 = 667 n = 23 = 29 = 667 n = 23 = 29 = 667 n = 23 = 29 = 667 n = 23 = 29 表 1 是對本文中要用到的變量的基本描述性統(tǒng)計(jì),由最后一列容易看出,本文用到的數(shù)據(jù)為平衡面板數(shù)據(jù)。 (1) 時間序列單位根檢驗(yàn)綜述 許多經(jīng)濟(jì)序列呈現(xiàn)明顯的非穩(wěn)定單位根過程特征,對其直接回歸就可能產(chǎn)生偽回歸問題,所以在進(jìn)行回歸分析之前首先要單位根檢驗(yàn)。 單位根過程定義為: ,1 2,1 其中 白噪聲過程。 979)提出了一階自回歸基礎(chǔ)上 的 驗(yàn),檢驗(yàn)方程同上。 其中原假設(shè): 0:0 H ,即原時間序列存在單位根;備擇假設(shè)為 0:1 H ,即原時間序列不存在單位根。 981)在 驗(yàn)的基礎(chǔ)上進(jìn)行擴(kuò)展,假定其時間序列是 p 階自回歸過程, 驗(yàn)方程為: 1111 , ,2,1 其中 服從獨(dú)立同分布的白噪聲過程,當(dāng)不含趨勢時 0 ,當(dāng)不含常數(shù)時 0 。 驗(yàn)的原假設(shè)和備擇假設(shè)同 驗(yàn)。 (2) 面板單位根檢驗(yàn)綜述 檢驗(yàn)面板數(shù)據(jù)是否為面板單位根過程的檢驗(yàn)是面板單位根檢驗(yàn),它是指將面 11 板數(shù)據(jù)的各橫截面序列作為一個整體進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。面板單位根檢驗(yàn)屬于非經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。 面板數(shù)據(jù)可分為以下兩類:若面板數(shù)據(jù) 由過程 ,1, ,2,1;,2,1 生成的 ,則稱面板數(shù)據(jù) 同質(zhì)的,其中 從均值為零的分布。 若面板數(shù)據(jù) 由過程 ,1, ,2,1;,2,1 生成的,則稱面板數(shù)據(jù) 異質(zhì)的,其中 從均值為零的分布。 對于同質(zhì)面板數(shù)據(jù),當(dāng) 1 時;或者,對于異質(zhì)面板數(shù)據(jù),當(dāng)存在 i,使得1i 時,則稱此面板數(shù)據(jù)是面板單位根過程。 驗(yàn),又稱崔仁( 驗(yàn) (2001),用于不同根情形下的單位根檢驗(yàn)。崔仁( 2001)提出了兩種組合 p 值檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。這兩種檢驗(yàn)方法都是從 理出發(fā),首先對每個截面?zhèn)€體進(jìn)行 驗(yàn),用 計(jì)量所對應(yīng)的概率 p 來構(gòu)造 和 Z 統(tǒng)計(jì)量。 原假設(shè) 0H 為存在單位根過程,在原假設(shè)成立的條件下, 計(jì)量: )2()lo g (2 212 i 計(jì)量: )1,0()(111 其中 (.)1 表示標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布累計(jì)函數(shù)的反函數(shù)。 在做協(xié)整性檢驗(yàn)之前應(yīng)該先對各變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),確定各變量的單整階數(shù)。因?yàn)閰f(xié)整協(xié)整檢驗(yàn)的前提是參加協(xié)整檢驗(yàn)的兩個變量之間具有相同的單整階數(shù),這樣兩個變量之間才有可能是 協(xié)整 的 。當(dāng)變量個數(shù)多于兩個時也允許有 不同的單整階數(shù),但是單整階數(shù)最高的變量應(yīng)該不止一個才有可能是協(xié)整的。 其中用的最多的是基于各個體具有不同單位根的 驗(yàn)。 本文采用的也是這兩種檢驗(yàn)方法。 12 表 2 單位根檢驗(yàn)結(jié)果 變量 檢驗(yàn)方法 統(tǒng)計(jì)量 P 值 :上表中 表示差分,比如 表示變量 一階差分。 由表 2 容易看出各面板數(shù)據(jù)變量的對數(shù)變量都是非平穩(wěn)的,而一階差分后都是平穩(wěn)的,也即各變量都具有一階單整性。這樣,后面的協(xié)整分析就有可能得以進(jìn)行 ,變量之間就有可能具有協(xié)整關(guān)系。 面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗(yàn)方法可以分為兩大類。一類是建立在 面板數(shù)據(jù)回歸中得到殘差,然后構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量檢 驗(yàn),計(jì)算其分布,具體方法主要有 驗(yàn)和 驗(yàn);另一類是建立在 整檢驗(yàn)基礎(chǔ)上的面板協(xié)整檢驗(yàn)。 999)基于 提出的單個因變量聯(lián)合檢驗(yàn)的結(jié)論,建立了可以用于面板數(shù)據(jù)的另一種協(xié)整檢驗(yàn)方法,該方法通過聯(lián)合單個截面?zhèn)€體整檢驗(yàn)的結(jié)果獲得對應(yīng)面板數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。 板協(xié)整檢驗(yàn)的主要步驟如下: (1) 分別對 各 截面?zhèn)€體 i 進(jìn)行單獨(dú)的 整檢驗(yàn)。設(shè) i 為截面?zhèn)€體 跡統(tǒng)計(jì)量或最大特征根統(tǒng)計(jì)量對應(yīng)的 p 值; 13 (2) 利用 結(jié)論建立如下的相應(yīng)于面板數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量: Ni )2 , 明在存在相應(yīng)個數(shù)協(xié)整向量的原假設(shè)下,該統(tǒng)計(jì)量漸進(jìn)服從自由度為 2N 的 2 分布,如果無法拒絕原假設(shè),則表明所檢驗(yàn)的面板數(shù)據(jù)存在相應(yīng)個數(shù)的協(xié)整向量。 本文將建立多個面板數(shù)據(jù)模型,因此就需要對各模型進(jìn)行協(xié)整分析。現(xiàn)將本文所以用到的面板模型的協(xié)整檢驗(yàn)列在這里。 表 3 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果 變量 假 設(shè)的協(xié)整方程個數(shù) 計(jì)量(跡檢驗(yàn)) P 值 計(jì)量(最大特征根檢驗(yàn)) P 值 t t t t t lm、t t lm、t t lm、t t t lm、t t t t lm、t t t t t 14 從表 3 中可以看出,協(xié)整方程個數(shù)為 0 的原假設(shè)都被拒絕掉,從而各組變量都具有協(xié)整向量,因此在建立計(jì)量模型時就可以基本避免偽回歸的情況。 特別地,在第一組變量中,金融深化指標(biāo)變量 經(jīng)濟(jì) 發(fā)展水平 有一個協(xié)整變量,也即各國的金融深化和 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平 之間都具有長期穩(wěn)定的關(guān)系,從而本文分析的意義 之一 被證實(shí)。 ( 四 ) 檢驗(yàn)金融深化因子 按照前面的思路,本文將通過逐漸引入不同的變量進(jìn)入模型,使得各國的金融深化對 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平 的作用 趨于一致 。換種說法,當(dāng)我們找到金融深化因子后,將這些金融深化因子代入模型,那么在考慮 了這些變量后,金融深化與 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平 的條件相關(guān)系數(shù)將在各國趨于相等。同樣地,當(dāng)我們不加入這些變量的時候,則這些變量就被放到了擾動項(xiàng)中,此時求得的 金融深化的系數(shù)是其與 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平 的普通相關(guān)系數(shù),這里面包含了金融深化因子的影響,而各國的金融深化因子的水平可能具有較大的差異,從而導(dǎo)致這種普通相關(guān)系數(shù)具有較大的變異性。也就是說,金融深化與 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平 之間的差異較大的普通相關(guān)系數(shù)是由金融深化因子引起的 。即 在控制各國的金融深化因子后,金融深化對 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平 的影響程度應(yīng)該在各國都比較相近。把握好這些金融深化因子就有利于我 們在實(shí)際中有重點(diǎn)的實(shí)施相應(yīng)的政策,從而促進(jìn) 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平 的提高。 由于要分析金融深化對 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平 的影響程度在各國之間的差異,因此本文直接進(jìn)行變系數(shù)模型的求解。同時,本文之前假定金融深化對 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平 的影響在各國有較大差異是由于各國金融深化因子的不同導(dǎo)致的,從而考慮用固定效應(yīng)模型。 變系數(shù)模型的基本形式如下: , ,2,1;,2,1 其中隨機(jī)誤差項(xiàng) 互獨(dú)立,且滿足零均值、等方差的假設(shè)。 此變系數(shù)模型中,常數(shù)項(xiàng)與系數(shù)向量都是隨著橫截面?zhèn)€體的改變而改變的,因此可以將變系數(shù)模型改寫為 , ,2,1;,2,1 ,其中 ),(,),1( 在固定影響變系數(shù)模型中,系數(shù)向量 i 為跨截面變化的常系數(shù)向量。因此,當(dāng)不同截面之間的隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)時,可將模型分成對應(yīng)于橫截面的 N 個單方程,利用各橫截面的時間序列數(shù)據(jù)采用經(jīng)典的單方程模型 估計(jì)方法分別估計(jì)個各單方程的參數(shù)。 當(dāng)不同截面之間的隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)時,即 )(0),( 時,各截面的單方程 計(jì)量雖然仍是一致和無偏的,但不是最有效的,需要使用廣義最小二乘法對模型進(jìn)行估計(jì)。如果協(xié)方差陣 已知,可以直接得到參數(shù)的 5 估計(jì)
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