東北老工業(yè)基地經(jīng)濟發(fā)展中的金融因素分析

1、東北老工業(yè)基地經(jīng)濟發(fā)展中的金融因素分析北京工商大學經(jīng)濟學院楊德勇 汪增群摘要：要實現(xiàn)東北老工業(yè)基地的振興成為中國經(jīng)濟增長的第四極地戰(zhàn)略目標，金融發(fā)展的扶持作用不容忽視。與東部沿海經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)相比，東北的金融發(fā)展無論是從量的擴張上，還是在質(zhì)的提高上都明顯落后了。向量自回歸模型（VAR）的研究表明東北金融發(fā)展與經(jīng)濟發(fā)展之間存在著相互的因果關(guān)系，金融發(fā)展有助于促進經(jīng)濟發(fā)展。基于這樣的結(jié)論,我們提出了有效化解歷史包袱，實現(xiàn)金融機構(gòu)的多元化發(fā)展、建立多層次的資本市場和建設(shè)以大連為核心的區(qū)域金融中心的老工業(yè)基地金融發(fā)展對策。1. 問題的提出優(yōu)先發(fā)展重工業(yè)的趕超戰(zhàn)略（forging-head develop

2、ment strategy）和歷史上的工業(yè)積淀造就了東北老工業(yè)基地在計劃經(jīng)濟時代的輝煌，為共和國的經(jīng)濟發(fā)展做出了巨大的貢獻。然而自改革開放以來，由于國家發(fā)展戰(zhàn)略的調(diào)整和自身體制轉(zhuǎn)軌滯后等因素的影響，東北老工業(yè)基地的經(jīng)濟發(fā)展與東部沿海經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)相比，增長速度明顯放慢，發(fā)展差距逐步拉大，經(jīng)濟發(fā)展陷入了“相對貧困化”的尷尬境地。為協(xié)調(diào)區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展和貫徹實施科學發(fā)展觀，黨的十六大在提出了全面建設(shè)小康社會的宏偉目標的同時，把振興東北老工業(yè)基地作為實現(xiàn)新世紀戰(zhàn)略目標的一項重大的戰(zhàn)略舉措，為老工業(yè)基地的改造和振興帶來了前所未有的發(fā)展機遇。東北老工業(yè)基地改造和振興的一個帶有根本性的目標是要把老工業(yè)基地建設(shè)成

3、為繼長江三角洲、珠江三角洲和環(huán)渤海三大地區(qū)長江三角洲包括上海、江蘇、浙江三省市，珠江三角洲包括廣東（含深圳），環(huán)渤海地區(qū)包括北京、天津、河北三省市。在分析東北金融發(fā)展現(xiàn)狀時，我們采取了縱向?qū)Ρ群蜋M向?qū)Ρ认嘟Y(jié)合的思路。為行文的簡潔，上述四個地區(qū)統(tǒng)稱為“四極”。之后的我國第四個經(jīng)濟增長極和核心經(jīng)濟區(qū)。金融是現(xiàn)代經(jīng)濟的核心，發(fā)揮著動員和配置社會閑散資金，提供經(jīng)濟資源在不同的時間、地區(qū)和行業(yè)之間轉(zhuǎn)移的途徑，提供解決激勵問題的方法，促進公司治理和風險的管理（博迪、默頓，1995）。眾多的實證研究表明金融發(fā)展與經(jīng)濟發(fā)展存在著互為因果的關(guān)系，金融發(fā)展可以促進經(jīng)濟的長期增長（King and Levine ,

4、1993；Ross Levine and Sara Zervos，1998；Rajan, Raghuram G., and Luigi Zingales, 1998；周立，2003；艾洪德，2004；周好文、鐘永紅，2004等）?！罢衽d東北，金融先行”這一戰(zhàn)略構(gòu)想已經(jīng)在政府、金融界和理論界達成了一致的共識。為了發(fā)揮金融對東北老工業(yè)基地振興的扶持作用并制定相應(yīng)的金融發(fā)展戰(zhàn)略，以下三個緊密相關(guān)的問題值得進一步研究：第一，東北老工業(yè)基地的金融發(fā)展現(xiàn)狀如何？第二，目前的金融發(fā)展是否促進了老工業(yè)基地的經(jīng)濟發(fā)展？第三，如何促進東北老工業(yè)基地的金融發(fā)展？本文的結(jié)構(gòu)安排如下；第二部分分析了當前東北金融發(fā)展的現(xiàn)

5、實狀況和存在的問題；第三部分運用向量自回歸模型(VAR)研究了東北地區(qū)金融發(fā)展與經(jīng)濟發(fā)展之間的相互關(guān)系；第四部分提出了相應(yīng)的東北老工業(yè)金融發(fā)展對策。2. 東北老工業(yè)基地金融發(fā)展現(xiàn)狀2.1 老工業(yè)基地金融發(fā)展的統(tǒng)計描述2.1.1 金融深化在經(jīng)歷了一個快速的增長以后趨于平穩(wěn)表1 東北三省金融相關(guān)比率（1978-2002）地區(qū)1978199019951996199719981999200020012002遼寧0.821.542.022.102.362.422.422.372.422.54吉林1.051.792.172.352.562.612.702.692.612.65黑龍江0.951.551.65

6、1.691.821.972.111.991.992.01三省合計0.941.631.952.052.252.262.372.302.322.38資料來源：根據(jù)1978-1997年的數(shù)據(jù)來自周立(2004)、1998-2002年的數(shù)據(jù)來自中國金融年鑒2003。1978年、1990年用國有金融相關(guān)比率代替全部金融機構(gòu)金融相關(guān)比率。1995-2002年為全部金融相關(guān)比率。通常我們使用戈德史密斯（1969）提出的金融相關(guān)比率（Financial Interrelations Ratio, FIR）來衡量一國或地區(qū)的經(jīng)濟貨幣化和金融化的程度。我國目前還缺乏各地區(qū)的金融資產(chǎn)總量的統(tǒng)計資料，只能用金融機構(gòu)的

7、存貸款總和與GDP的比值來近似替代金融相關(guān)比率。從表1的數(shù)據(jù)來看，從改革開放以來，東北三省的金融相關(guān)比率經(jīng)歷了一個快速增長的階段，從1978年的0.94,增長到2002年的2.38,是1978年的2.53倍。從分省的情況來看，吉林省的金融相關(guān)比率歷年來在東北三省之中都是最高的；遼寧省的金融相關(guān)比率增長最快，從1978年至2002年增長了2倍；黑龍江增長較為緩慢，但也增長了1.1倍。同時我們注意到從1995年開始，東北三省的金融相關(guān)比率增長速度明顯放慢，近年來更是一直維持在2.30-2.38這一窄幅區(qū)間內(nèi)波動。僅從東北三省的情況來看，這種現(xiàn)象與戈德斯密斯（1969）提出的“一國金融相關(guān)比率的提高

8、并不是無止境”的論斷恰好相符 戈德斯密斯認為當金融相關(guān)比率達到1-1.5之間的時候,這一比率將趨于穩(wěn)定。更高的金融相關(guān)比率通常多是由于大戰(zhàn)時期或結(jié)束后的隱蔽性通貨膨脹等原因才會產(chǎn)生，其存在的時間也很短。東北地區(qū)和我國的其他地區(qū)的金融相關(guān)比率遠遠超過了這一區(qū)間，存在的時間也很長。但與其他“三極”比較起來，從1999-2001年，環(huán)渤海地區(qū)最高，珠江三角洲次之，東北地區(qū)第三，長江三角洲第四。從增長速度來看，1998-2002年金融相關(guān)比率較低的長江三角洲地區(qū)的高達35.22%，并于2002年超過了東北地區(qū)；金融相關(guān)比率和經(jīng)濟發(fā)展水平一直相當高的環(huán)渤海地區(qū)和珠江三角洲在此期間的增長分別達到了35.2

9、2%和15.90%，而處于中下游水平的東北地區(qū)只有5.31%。因此，我們不難發(fā)現(xiàn)東北地區(qū)金融相關(guān)比率的“停滯不前”正好反映了東北金融發(fā)展的相對落后。表2 我國經(jīng)濟發(fā)展“四極”金融相關(guān)比率比較（19982002）地區(qū)199819992000200120022002比1998年提高(%)東北三省2.262.372.32.322.385.31長江三角洲2.012.132.132.292.7235.22珠江三角洲2.893.073.013.173.3515.90環(huán)渤海地區(qū)2.843.103.213.393.7331.37資料來源：根據(jù)中國金融年鑒2003的有關(guān)數(shù)據(jù)整理而成。資料來源：根據(jù)表2繪制。圖1

10、 我國“四極”地區(qū)金融相關(guān)比率變動趨勢（19982002）2.1.2 金融保險業(yè)產(chǎn)值在第三產(chǎn)業(yè)和GDP中的比重不斷下降從表3中我們發(fā)現(xiàn)，1995年東北三省金融保險業(yè)占第三產(chǎn)業(yè)的比重達到16.36%，占GDP的5.31%。但從1996年開始，這兩個比重開始了一路的急速下滑，到2002年只有4.51%和1.69%。考慮到全國同期的平均水平，我們判斷東北金融保險業(yè)產(chǎn)值的第一個急速下降可能與亞洲金融危機帶來的不利沖擊和國家宏觀金融的緊縮有關(guān)；而第二個急速下跌主要原因在于東北金融業(yè)發(fā)展速度落后于第三產(chǎn)業(yè)和整個經(jīng)濟發(fā)展水平而造成的。從“四極”之間的比較來看，各地區(qū)金融保險業(yè)產(chǎn)值貢獻的差距還是相當大的。而且

11、，經(jīng)濟的發(fā)達程度與金融相關(guān)比率大致保持同一方向，經(jīng)濟發(fā)展速度越快，金融保險業(yè)的貢獻率就越大（具體見表4）。表3東北三省金融保險業(yè)產(chǎn)值在第三產(chǎn)業(yè)和GDP比重(1995-2002年)年份遼 寧 省吉 林 省黑 龍 江 省三 省 合 計占GDP(%)占第三產(chǎn)業(yè)(%)占GDP(%)占第三產(chǎn)業(yè)(%)占GDP(%)占第三產(chǎn)業(yè)(%)占GDP(%)占第三產(chǎn)業(yè)(%)19955.8316.104.2914.015.1818.255.3116.3619965.5715.353.9112.504.9218.025.0215.6119973.479.103.6310.434.0314.103.6910.8219983.

12、198.284.0011.734.1213.363.6610.4319993.007.593.9211.394.0712.633.539.7720002.747.021.213.300.983.111.875.1820012.616.411.193.260.952.921.784.8020022.516.071.052.880.912.801.694.51資料來源:根據(jù)遼寧省、吉林省和黑龍江省1998、1999、2000、2001、2003年統(tǒng)計年鑒的數(shù)據(jù)加工處理。表4 我國“四極”金融保險業(yè)的產(chǎn)值貢獻比較（1999年） 百分比：%地區(qū)東北三省長江三角洲珠江三角洲環(huán)渤海地區(qū)金融保險業(yè)占本地區(qū)G

13、DP3.536.793.357.63金融保險業(yè)占本地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)9.7717.578.9218.21數(shù)據(jù)來源：中國統(tǒng)計年鑒2000。珠江三角洲的數(shù)據(jù)不包括深圳市。2.1.3 銀行業(yè)呈現(xiàn)寡頭壟斷特征從整體上來，東北地區(qū)與全國類似，是一個典型的以銀行業(yè)為主導的金融體系，金融資產(chǎn)的70-80%主要集中在銀行體系，全社會的資金融通也主要通過銀行系統(tǒng)得以完成。經(jīng)過20多年的發(fā)展，東北地區(qū)的銀行體系已經(jīng)形成了國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行、城市信用社、農(nóng)村信用社和外資銀行組成的多層次、多種所有制并存的市場競爭格局。由于歷史和現(xiàn)實的復(fù)雜原因，東北銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出四大國有商業(yè)銀行占據(jù)主導地位的寡

14、頭壟斷結(jié)構(gòu)。據(jù)統(tǒng)計，1998年四大國有商業(yè)的存款余額占到同類金融機構(gòu)存款總額的74%，貸款余額占到79% 從2002年的貸款比重來看，四大國有商業(yè)銀行的貸款份額在下降，占55.1%。這種高度壟斷的銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)，一方面造成了市場競爭的不充分，不利于資源配置效率的提高和優(yōu)化；另一方面使經(jīng)濟體中的金融需求高度依賴國有商業(yè)銀行，由此金融風險也大量集中于國有商業(yè)銀行，拖累了國有商業(yè)銀行的商業(yè)化改造。2.1.4 資本市場發(fā)展滯后，融資能力差。首先，從股票市場來看。（1）上市公司規(guī)模較小。2002年，東北地區(qū)上市公司的市值僅占滬深兩市總市值的7.78%，流通市值的9.98%，總資產(chǎn)占兩市A股市場總凈資產(chǎn)的

15、7.61%。從全國范圍看，東北地區(qū)的上市規(guī)模和資產(chǎn)規(guī)模與東北三省作為全國工業(yè)基地的重要地位顯然是不相稱的。（2）上市公司融資能力差。1999-2002年東北三省總共從股票市場融資312.59億元,只相當于同期長江三角洲地區(qū)840.07億元的37%、環(huán)渤海地區(qū)642.66億元的48%和廣東省397.72億元的78.6%（見表5）。（3）上市公司經(jīng)濟效益較差。東北地區(qū)上市公司融資能力差的背后是較差的公司業(yè)績。據(jù)統(tǒng)計目前東北地區(qū)ST類上市公司有20家，其中10多家面臨著退市的風險。表5 我國“四極”上市公司籌資額度比較（1999-2002年）1999200020012002籌資總額比例籌資總額比例籌

16、資總額比例籌資總額比例東北三省75.748.83148.799.5617.186.6670.885.95長江三角洲168.4219.61328.2421.0967.7426.26275.6723.13珠江三角洲586.76179.1711.5136.0013.96124.5510.44環(huán)渤海地區(qū)125.2814.59227.2414.631.4812.2258.6621.69資料來源：中國證券期貨統(tǒng)計年鑒2000、2001和2002年的數(shù)據(jù)整理而成。其次，從債券市場來看，與其他地區(qū)比較，東北地區(qū)的企業(yè)債券市場還是相對發(fā)達的。從1996-1999年東北地區(qū)共發(fā)行企業(yè)債券85.53億元,超過長江三

17、角洲和珠江三角洲，占到排名第一的環(huán)渤海地區(qū)融資額的48%。但由于企業(yè)債券市場融資額在資本市場總的融資中所占比重較小，仍然無法改變東北地區(qū)資本市場發(fā)展滯后的現(xiàn)實。表6 我國“四極”企業(yè)債券發(fā)行狀況比較（1996-1999年） 單位：億元地區(qū)1996年1997年1998年1999年累計發(fā)行東北三省 4.66 23.36 43.92 13.60 85.53 長江三角洲14.42 20.44 16.27 31.30 82.43 珠江三角洲1.17 10.05 0.00 0.00 11.22 環(huán)渤海地區(qū)20.25 53.85 60.19 44.90 179.18 資料來源：中國金融統(tǒng)計年鑒20002.1

18、.5 不良資產(chǎn)規(guī)模居高不下，金融風險巨大 據(jù)統(tǒng)計，到2003年底，東北三省國有商業(yè)銀行貸款余額約為13000億元（不包括政策性商業(yè)銀行），不良資產(chǎn)約為4000億-5000億元，不良資產(chǎn)率約為三分之一，高于國家公布的全國平均水平約10個百分點。從城市商業(yè)銀行來看,遼寧、吉林、黑龍江三省城市商業(yè)銀行的不良貸款比例分別高出全國平均水平49、17和5個百分點,其中吉林省城市商業(yè)銀行不良貸款比例高達66%，為全國最高（李強，2004）。巨額的不良資產(chǎn)已經(jīng)成為東北地區(qū)經(jīng)濟和金融發(fā)展的巨大包袱，嚴重干擾了金融機構(gòu)的各項改革和日常經(jīng)營活動；而不良資產(chǎn)化解進程的緩慢，無疑加劇了該地區(qū)現(xiàn)實和潛在金融風險的爆發(fā)。2

19、.1.6 金融運行的市場化程度低表7 我國“四極”金融市場化程度比較（1995-1998）地區(qū)1995（%）1996（%）1997（%）1998 (%)FMRFMR/SOFIFMRFMR/SOFIFMRFMR/SOFIFMRFMR/SOFI遼寧5234.674829.456538.016839.08吉林3217.303718.694118.984018.02黑龍江1812.161811.84137.65137.10廣東10272.349667.619959.6410557.38浙江5059.525053.195348.185745.24全國3827.743826.573824.204023.5

20、3資料來源：對周立（2004）的數(shù)據(jù)整理加工而成。周立(2004)在他的研究中構(gòu)造了金融市場化比率（Financial Marketization Ratio,FMR）指標,來衡量我國各地區(qū)金融市場化的競爭程度。這一指標等于全部金融相關(guān)比率(Total Financial Interralation Ratio,TFIR)減去國有金融相關(guān)比率（State-owned Financial Interrelation Ratio,SOFIR）。我們認為周立僅用金融市場化比率的高低來來衡量金融市場的競爭程度是不全面的,因為各地的全部金融相關(guān)比率不一樣,或者說各地國有金融相關(guān)比率也是不一樣的；因此一個

21、可能的改進指標是用金融市場化比率與國有金融相關(guān)比率之比（即FMR/SOFI）來反映各地金融市場化競爭程度。我們發(fā)現(xiàn)，除遼寧省外，吉林和黑龍江兩省的金融市場化競爭程度都要遠低于同期的全國平均水平；即使是遼寧省的狀況也與金融發(fā)達和市場競爭較充分的廣東和浙江省之間也存在不小的差距。2.2 對東北金融發(fā)展的基本判斷基于前面的分析，本文對東北老工業(yè)基地的金融發(fā)展做出以下四點基本判斷：（1）從區(qū)域金融結(jié)構(gòu)的角度來看，目前東北地區(qū)的金融結(jié)構(gòu)比較符合戈德斯密斯提出的“混合金融結(jié)構(gòu)”的特征。（2）從區(qū)域金融發(fā)展的角度來看，高度壟斷的市場結(jié)構(gòu)、濃重的行政干預(yù)、巨額的不良資產(chǎn)，導致東北地區(qū)成為我國金融風險的高危區(qū)和

22、重災(zāi)區(qū)。如果東北的金融業(yè)繼續(xù)沿著目前的區(qū)域金融發(fā)展模式，而不進行徹底的改革，金融業(yè)將失去可持續(xù)性發(fā)展的動力和源泉。（3）從金融發(fā)展促進經(jīng)濟增長的角度來看，東北金融業(yè)還處于比較淺層次的發(fā)展狀態(tài)，金融業(yè)應(yīng)有的財富創(chuàng)造功能還沒有很好地發(fā)揮出來。（4）與長江三角洲、珠江三角洲和環(huán)渤海地區(qū)相比，東北金融業(yè)的發(fā)展無論是在數(shù)量的擴張，還是在質(zhì)量的提高上，都明顯的落后了。3. 金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的相互關(guān)系：基于東北三省的實際考察3.1 模型的設(shè)定：向量自回歸模型（VAR）向量自回歸模型（Vector Autoregression）通常用于相關(guān)時間序列系統(tǒng)的預(yù)測和隨機擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)影響.模型避開了結(jié)構(gòu)

23、建模中需要對系統(tǒng)中每個內(nèi)生變量關(guān)于所有內(nèi)生變量滯后值函數(shù)的建模問題；應(yīng)用樣本可以確定一個多變量VAR系統(tǒng)的參數(shù)，從而得到變量間的相互關(guān)系，因而向量自回歸模型是在分析多變量時間序列的有力工具。一個n維隨機向量服從P階向量自回歸過程，記為VAR(P),其數(shù)學表達式為： (1)其中,是m維內(nèi)生變量向量，是d維外生變量，和是待沽的參數(shù)矩陣，內(nèi)生變量和外生變量分別有p和r階滯后期。是隨機擾動項，其同時刻的元素可以彼此相關(guān)，但不能與自身滯后期和模型右邊的變量相關(guān)。若VAR模型是非平穩(wěn)變量I(1)序列存在協(xié)整關(guān)系（Cointegration），我們就可以在VAR模型基礎(chǔ)上經(jīng)過協(xié)整變換建立向量誤差修正模型VE

24、CM(Vector Error Correction Model),表示為: (2)其中,。由于經(jīng)過一階差分的內(nèi)生變量向量中各序列都是平穩(wěn)的，所以構(gòu)成的各變量都是I（0）時，才能保證新息是平穩(wěn)過程。因此可得系數(shù)矩陣滿足此時存在兩個m*r階矩陣和，使=，其中為調(diào)整系數(shù)矩陣，其中的每個元素表示相應(yīng)每個誤差修正項對差分的被解釋變量的調(diào)整速度。為協(xié)整參數(shù)矩陣，其每一列都是一個協(xié)整向量。對滯后期的選擇一般參考AIC(Akaike Information Criterion) 和SC (Schwarz Criterion) 準則進行判斷，兩個值越小說明滯后期選擇得越好。3.2 指標的選取 我們用人均實際G

25、DP（RGDP）表示各省的經(jīng)濟增長,為了數(shù)據(jù)處理的方便，對人均實際GDP取自然對數(shù)；金融發(fā)展的指標有兩個，表示金融總量增長的全部金融相關(guān)比率（FIR）和表示金融發(fā)展效率提高的金融市場化程度指標(RFMR),金融市場化比率等于(全部金融相關(guān)比率-國有金融相關(guān)比率)除以國有金融相關(guān)比率。模型分析包括遼寧、吉林和黑龍江三個省份以及東北作為一個整體，時間跨度緯1978-1999年。統(tǒng)計分析使用的軟件是Eviews4.0。3.3 數(shù)據(jù)的來源東北三省名義GDP、年底人口數(shù)、價格指數(shù)來自新中國五十年統(tǒng)計資料匯編和中國統(tǒng)計年鑒（2000）以及各省相關(guān)年度的統(tǒng)計年鑒，實際GDP按照三省1978年不變價格計算。全

26、部金融相關(guān)比率1978-1989年用國有金融相關(guān)比率代替，1990-1999采用全部金融機構(gòu)存貸款余額比上同期名義GDP，因此1978-1989年的金融市場化比率各省的值都為0，1990年起按照前面的定義進行計算。國有金融相關(guān)比率和全部金融相關(guān)比率的數(shù)據(jù)新中國五十年統(tǒng)計資料匯編、相關(guān)年份的中國統(tǒng)計年鑒和中國金融統(tǒng)計年鑒1995-2000年各年的“各地金融情況”整理計算而得。3.4 檢驗的步驟和結(jié)果3.4.1 單位根檢驗由于討論序列協(xié)整性的前提是各序列都是非平穩(wěn)時間序列，所以第一步應(yīng)該分別對四個模型中的各個序列進行單位根（Unit Root）檢驗。我們采用ADF(Augmented Dickey

27、-Fuller)檢驗法,檢驗的結(jié)果匯總在表8。從表中可以看出，在原始序列（Level）上,所有的檢驗結(jié)果均沒有拒絕有單位根的假設(shè),因此可以認為LnRGDP、FIR和RFMR都是非平穩(wěn)的時間序列，具有時間趨勢。而所有的變量經(jīng)一階差分以后都拒絕有單位根的假設(shè)，表明差分變量都是平穩(wěn)的，因此模型中的所有變量都符合I(1)的特征。對于這些非平穩(wěn)的經(jīng)濟變量不能采用傳統(tǒng)的線性回歸方法檢驗它們之間的相關(guān)性，而應(yīng)采用協(xié)整方法進行檢驗分析。3.4.2 協(xié)整檢驗我們采用Johansen多重協(xié)整檢驗(Johansen and Juselius,1988 )來檢驗金融發(fā)展指標FIR和RFMR與LnRGDP之間的協(xié)整關(guān)系

28、。因為前面的單位根檢驗表明所有的變量都是I(1),可以直接檢驗變量之間的協(xié)整關(guān)系，檢驗結(jié)果匯報在表6-20中。檢驗結(jié)果表明,三省的人均實際GDP與金融相關(guān)比率和金融市場化比率之間存在著長期的相關(guān)關(guān)系。表8 變量的單位根檢驗省份遼寧省吉林省黑龍江省東北三省變量ADF值臨界值A(chǔ)DF值臨界值A(chǔ)DF值臨界值A(chǔ)DF值臨界值LnRGDP-0.374-3.7860.38-3.7861.980-3.7861.009-3.786LnRGDP-2.722-2.65-3.02-3.022.907-2.65FIR-0.280-3.786-0.204-3.786-0.09-3.786-0.509-3.786FIR-3.

29、652-3.02-3.02-3.02-3.172-3.02RFMR0.059-3.7860.750-3.7860.096-3.7860.847-3.786RFMR-5.16-3.786-2.65-2.65-2.932-2.65注：（1）單位根檢驗的方程中只有常數(shù)項，且解釋變量的滯后項數(shù)為0。樣本區(qū)間為1978-1999。（2）表示變量的一階差分。（3）*，*，*分別表示檢驗值在10%、5%和1%水平下顯著。表9 三變量VAR系統(tǒng)協(xié)整關(guān)系的Johansen協(xié)整檢驗指標VAR系統(tǒng)滯后期特征根極大似然率檢驗結(jié)果遼寧省(LnRGDP,FIR,RFMR)10.695有1個協(xié)整關(guān)系吉林省(LnRGDP,F

30、IR,RFMR)10.662有1個協(xié)整關(guān)系黑龍江省(LnRGDP,FIR,RFMR)20.581有1個協(xié)整關(guān)系東北三省(LnRGDP,FIR,RFMR)10.65135,57*有1個協(xié)整關(guān)系注：我們的模型允許有截距常數(shù)項，但不存在時間趨勢；在Johansen檢驗中5%的顯著性水平的臨界值為29.68,1%顯著性水平的檢驗值為35.65。*表示通過顯著性水平5%的檢驗。3.4.3 建立向量誤差修正模型（VEC）在進行Johansen檢驗時,統(tǒng)計軟件已經(jīng)分別給出了經(jīng)過標準化和未經(jīng)標準化的協(xié)整系數(shù)估計，并且將可能存在的m-1個協(xié)整關(guān)系都列了出來。一般只考慮僅有一個協(xié)整關(guān)系假定下的經(jīng)過標準化的協(xié)整系數(shù)

31、，將協(xié)整關(guān)系寫成數(shù)學表達式，并令其等于vecm,變量vecm是向量誤差修正模型的核心（易丹輝，2002）。我們把結(jié)果匯報在表10中。隨后我們對序列進行了單位根檢驗（ADF檢驗），發(fā)現(xiàn)三者都是平穩(wěn)序列，并且取值在0附近上下波動，驗證了協(xié)整關(guān)系的正確性。金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間存在著長期的協(xié)整關(guān)系。表10東北三省VAR系統(tǒng)的vecm地區(qū)vecm對數(shù)似然函數(shù)值遼寧省Vecm=LnRGDP-2.298FIR+4.312RFMR-4.317(1.235) (0.405)107.29吉林省Vecm=LnRGDP-1.587FIR+3.848RFMR-4.265(0.224) (1.391)101.31黑龍江

32、省Vecm=LnRGDP-1.221FIR-0.428RFMR-5.156(0.161) (1.151)108.85東北三省Vecm=LnRGDP-1.561FIR+2.485RFMR-4.751（0.23） （1.061）114.152注：表中所有的LnRGDP的系數(shù)為1，這是因為它在各省VAR模型中都是第一個因變量。括號中的數(shù)字為參數(shù)的漸進標準誤。在前面分析的基礎(chǔ)上，我們運用建立了各省的向量誤差修正模型：（1）遼寧省VEC模型： (3)（2）吉林省的VEC模型： (4)（3）黑龍江省的VEC模型： （5）（4）東北三省的VEC模型： （6）其中,就是表5-12中的等式。其他兩省的情況也是如

33、此。我們通常關(guān)心的不是各個參數(shù)的T檢驗值，而是VEC模型的整體效果，上述四個模型的AIC和SC的數(shù)值都比較小，說明的模型質(zhì)量較好。3.4.4 格蘭杰因果檢驗（Granger Casuality）由前面的Johansen多重協(xié)整檢驗和向量誤差修正模型的分析知道,東北三省的人均實際GDP與全部金融相關(guān)比率以及金融市場化比率之間存在著長期的協(xié)整關(guān)系，但是這種協(xié)整關(guān)系是否構(gòu)成因果關(guān)系還需要進一步的驗證。我們采用比較通用的格蘭杰因果檢驗方法檢驗三省各變量之間的因果關(guān)系，檢驗結(jié)果見表11。（1）遼寧省、吉林省和東北三省作為一個整體時，人均實際GDP和全部金融相關(guān)比率之間存在著雙向的因果關(guān)系，而人均實際GD

34、P與金融市場化比率之間只有單向的因果關(guān)系。其中遼寧省的因果關(guān)系比吉林省顯著，說明遼寧省在利用金融機構(gòu)信貸發(fā)展本省經(jīng)濟方面做得比較突出。（2）黑龍江省的情況比較特殊，人均實際GDP和金融市場化比率之間存在著雙向因果關(guān)系，但人均實際GDP與全部金融相關(guān)比率之間只存在單向的因果關(guān)系。這可能與黑龍江省較低的金融相關(guān)比率有關(guān)。表11 金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的因果關(guān)系分析指標遼 寧 省吉 林 省黑 龍 江 省東 北 三 省LnRGDPFIRRFMRLnRGDPFIRRFMRLnRGDPFIRRFMRLnRGDPFIRRFMRLnRGDPNA4.412.04NA3.861.61NA2.23.15NA2.732.

35、23FIR6.4NA0.353.98NA0.015.22NA0.310.4NA0.04RFMR3.911.953NA3.215.3NA4.714.49NA6.812.11NA注:表中給出的聯(lián)合顯著性F的檢驗值,滯后期為2，*，*，*分別表示檢驗值在10%、5%和1%水平下顯著。3.5 模型的基本結(jié)論第一，協(xié)整關(guān)系檢驗顯示，金融發(fā)展的規(guī)模指標FIR和金融發(fā)展的效率指標RFMR與經(jīng)濟增長之間在東北三省均存在著顯著的長期相關(guān)性，表明東北地區(qū)金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間有著密切的關(guān)系。第二，格蘭杰因果關(guān)系顯示，在遼寧省、吉林省和東北三省作為一個整體時，金融發(fā)展的規(guī)模指標與經(jīng)濟增長之間形成了一種相互促進的關(guān)系

36、。金融市場化比率與經(jīng)濟增長之間的良性互動關(guān)系（周立，2004）并沒有在東北大部分地區(qū)顯示出來，原因可能在于東北地區(qū)金融市場化總體的程度還不是很高（我們的研究已經(jīng)證實了這一點），還不能從統(tǒng)計分析中反映出來。4. 促進東北老工業(yè)基地金融發(fā)展的對策4.1 東北金融業(yè)發(fā)展的前提和基礎(chǔ)巨額的銀行不良資產(chǎn)、惡劣的社會信用環(huán)境、過多的行政干預(yù)和巨大的金融風險成為東北老工業(yè)基地金融發(fā)展的沉重障礙。這些障礙不除，東北的金融發(fā)展無從談起。首先，國家應(yīng)對老工業(yè)基地國有商業(yè)銀行實施第二次不良資產(chǎn)的剝離，提高商業(yè)銀行的呆賬核銷比例，加大對不良資產(chǎn)核銷的支持力度。同時可以在東北地區(qū)試行以銀行為主的債務(wù)重組制度，賦予銀行通

37、過減息、免息、債務(wù)折扣、打包出售、資產(chǎn)證券化的方式來化解不良資產(chǎn)的權(quán)力，提高銀行自身的積極性。其次，加大對逃廢銀行債務(wù)的打擊力度，建立以地方政府為核心，人民銀行為主導，各商業(yè)銀行共同參與，各有關(guān)部門密切配合的信用維護體系，打造“東北金融安全區(qū)”。再次，政府干預(yù)金融業(yè)的目標要從汲取金融，轉(zhuǎn)向建設(shè)金融，徹底理順政銀關(guān)系和政企關(guān)系，要把創(chuàng)造金融業(yè)公平競爭的市場環(huán)境和制度環(huán)境，降低金融市場進入壁壘，完善市場退出機制作為政府發(fā)揮作用的主要領(lǐng)域（周立，2004）。最后，要建立一套完善的區(qū)域金融風險衡量指標體系，加強金融監(jiān)管，防止出現(xiàn)類似海南金融泡沫危機的不良事件。4.2 實現(xiàn)金融機構(gòu)的多元化發(fā)展金融機構(gòu)的多元化是一國和地區(qū)金融發(fā)展的必然內(nèi)涵，也是實現(xiàn)金融工具多樣化的前提（謝麗霜，2003）。第一，東北老工業(yè)基地國有商業(yè)銀行要緊密配合總行的股份制