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导语：在金融实证分析的撰写旅程中，学习并吸收他人佳作的精髓是一条宝贵的路径，好期刊汇集了九篇优秀范文，愿这些内容能够启发您的创作灵感，引领您探索更多的创作可能。
关键词：民间金融 经济发展 经济增长 格兰杰因果关系
民间金融在世界上是一种普遍存在的金融现象。民间金融的兴起在一定程度上缓解了中小企业的融资困难，对经济发展发挥重要作用。刁怀宏（2002）的研究表明，民间金融可以有效地解决民营经济的融资问题，促进经济发展。Tsai（2002）指出，民间金融促进了民营中小企业的发展，从而造就了中国改革开放以来的经济增长奇迹。徐伟、郭为（2004）指出民间金融作为正规金融的有力补充，对经济的增长有不可忽视的作用。郭为（2004）的经验研究表明，民间金融是经济增长一个非常重要的补充。史晋川（2004）等认为，民间金融在温州民营经济发展的过程中扮演着非常重要的角色。然而，现有的文献基本上是从定性的角度作出的结论，从定量的角度研究民间金融与经济增长之间到底有什么增长关系？是前者促进后者还是后者促进前者？本文以温州为例，基于民间金融与经济增长的数据，实证分析了两者之间的动态关系，得出了一些有意义的结论并有针对性地给出了相关政策建议。
民间金融与经济增长的实证分析
（一）指标和数据的选取及说明
众所周知，民间金融规模具有地下性和隐蔽性的特点，对其规模也无法进行精确的统计。在缺乏官方统计数据的情况下，学者除了通过实地调查获取研究资料以外，还有就是依靠理论方法对民间金融规模进行测算。如李建军（2010）从信贷需求的角度测估中国未观测信贷规模。考虑到数据的可得性，以及相关研究表明，并不是所有的储蓄都可以转化为投资，只有0
为消除时间序列数据中异方差的影响，在计量分析之前，本文将对GDP和FCT分别取自然对数，表示为LNGDP和LNFCT。从图1可知，两组时间序列数据LNGDP和LNFCT呈明显的上升趋势，直接对两者进行回归分析，可能会出现“伪回归”现象，所以需要对LNGDP、LNFCT分别进行差分，而一阶差分后的时间序列DLNGDP和DLNFCT既无时间趋势项和截距项，呈平稳状态，见图2。
（二）ADF平稳性检验
从表1中可以看出，在10%的显著性水平下，LNGDP和LNFCT的ADF值均高于其临界值，则接受原假设H 0，表明这两个序列中均含有单位根，因此都不具有平稳性。而经过一阶差分之后，在10%的显著性水平下，这两个一阶差分序列的ADF值均小于其临界值，表现出平稳特征，即它们都属于I（1）序列。
（三）协整检验
经过ADF检验，可以发现LNGDP和LNFCT都是一阶单整序列，即I（1），符合协整的必要条件，即变量的单整阶数相同。
首先建立变量LNGDP和LNFCT的最小二乘回归方程：
LNGDP=β0+β1LNFCT+ut （1）
分析结果如下：
LNGDP=3.252878+0.880610LNFCT+ut （2）
t=（21.02473） （75.33138）
R2=0.994916 F=5674.817 D.W=1.120620
从上述方程可以看出，回归方程通过了t检验和F检验，证明自变量LNFCT对因变量LNGDP有显著的影响。且R2较大，证明方程的拟合优度好。为了进一步确认变量LNFCT和LNGDP之间是否存在协整关系，还需对残差序列ut进行平稳性检验。由方程（1）可得残差序列ut：
ut=LNGDP-3.252878+0.880610LNFCT （3）
对ut进行ADF单位根检验，结果如表2所示。
从表2中可知，残差序列ut具有平稳性，以此可以认为，变量LNGDP和LNFCT之间存在协整关系，即两者存在长期的均衡关系，并且具有显著的正向相关关系。方程（2）表明，民间金融投资FCT每增加1单位，将会促使国内生产总值GDP增加0.880610个单位，说明民间金融投资对温州经济增长的拉动作用，并且两者存在长期稳定的关系。
（四）格兰杰因果（Granger）关系检验
上面已经通过协整检验得出温州市生产总值GDP与民间金融投资FCT之间存在稳定的长期均衡关系，然而，要判定这种长期均衡关系是否存在因果关系，还需要通过Granger检验进行验证。检验结果如表3所示。
检验结果表明，民间金融投资（LNFCT）是构成当地经济发展（LNGDP）的Granger原因，然而，经济增长（LNGDP）并不是构成其民间金融投资增长（LNFCT）的Granger原因。Granger因果关系检验表明，温州的经济增长与民间金融投资增长存在显著的单方向因果关系。也就是说，民间金融投资确实拉动了当地经济的增长，但经济的增长并没有实现其对民间金融发展相同的推动效应。
（五）基于误差修正模型（ECM）的短期动态关系检验
以稳定的残差序列ut为误差修正项，可以建立如下误差修正模型：
D（LNGDP）=β0+β1D（LNFCT）+
β2ut-1+ξt （4）
估计结果如下：
D（LNGDP）=？.097378+0.388881D（LNFCT）-0.236025ut-1 （5）
上述估计结果表明，温州市国内生产总值不仅受到民间金融投资变动的影响，还取决于上一期民间金融投资偏离均衡水平的程度，误差修正项ut的估计系数为负数，体现了对偏离的修正，即反向修正，上一期偏离越远，本期的修正量就越大。从方程可以看出，当短期波动偏离长期均衡时，将会以－0.236025的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态上来。
结论及政策分析
以上实证分析表明：1980～2010年间，温州民间金融与经济增长之间存在一种长期均衡的关系。协整关系进一步表明，这种长期关系是正相关的，即民间金融的增加将会促使国内生产总值的增加。Granger因果分析显示，民间金融是经济发展的Granger原因，而不是相反，这与协整分析的结果保持一致。误差修正模型的分析则表明，当民间金融投资LNFCT偏离长期均衡时，误差修正模型会对其进行的是朝向均衡状态的负向调整。
上述结论对于更好地认识民间金融与经济增长之间的关系，从而从发展民间金融的角度对症下药地探索经济增长的合理途径，具有重要的政策启发意义，具体如下：
首先，要认识到民间金融在经济增长中的重要作用，对民间金融采取支持的态度，而不是取消。事实上，民间金融活动是不可能被取消的。对其采取取消的政策只能使它们从地上转入地下，这无疑会加大民间金融的风险，也对经济和社会稳定造成一定影响。为民间金融提供一个明确而稳定的政策可以为基层的民间金融活动提供稳定的信心，同时也为政府各部门提供制定具体政策的依据，从而为民间金融发展提供良好的政策环境。
其次，鼓励和引导民间金融投资投向，有效改善了民间资本的发展环境。尽管民间金融对经济增长的拉动作用很大，但这种作用不能一味放大，否则可能会导致通货膨胀和产业结构不合理。钞小静、任保平（2008）研究表明政府投资在短期内可以扩大总需求，拉动经济增长，但这种作用是暂时的，民间金融投资才是促进经济持续增长的原动力。一般情况下，政府投资主要是投向公共产品和非竞争性领域，相应地，民间金融投资应该多投向竞争性领域。“十二五”时期，根据国家扩大内需发展战略，顺应国家产业政策发展倾向，应鼓励扩大民间金融投资，放宽市场准入，支持民间资本进入基础产业、基础设施、市政公用事业、社会事业、金融服务等领域，拓阔民间金融投资的渠道的多样化。
最后，加强民间金融监管，健全金融监管体制，建立民间金融法律体系框架。目前民间金融的立法明显滞后于实践，屈指可数的相关法律规则也散见于民法通则、合同法等法律中，暴露出零散化的立法缺陷；民间金融市场监管也缺位，缺乏有效监管的民间金融势必会影响经济社会的和谐发展。所以有必要尽快制定一部适合我国国情的完整规范的民间金融法，明确规定民间金融的法律地位，引导民间金融走向法治化轨道。
参考文献：
1.刁怀宏.民营经济、民间金融与经济增长研究[J].理论与改革，2004（2）
2.Kellee S.Tsai Back-Alley Banking： Private Entrepreneurs in China，Cornell University Press，2002
3.徐伟，郭为.民间金融与省际经济增长[J].上海经济研究，2004（5）
4.郭为.民间金融、金融市场分割与经济增长[J].现代经济探讨，2004（5）
5.史晋川.中小金融机构与中小企业发展—以浙江省温州、台州市为例[M].浙江大学出版社，2004
6.李建军.中国未观测信贷规模的变化：1978～2008年[J].金融研究，2010（4）
关键词：金融发展；经济增长；协整检验
中图分类号：F830文献标识码：A
2008年由美国次贷危机引发的金融危机席卷全球，导致了全球经济增长的衰退，再次引发了金融发展与经济增长之间关系的深层次研究。金融发展是现代市场经济的主要方面，在风险管理、信息提供、资源配置等方面发挥着重要的作用。金融作为经济发展的重要推动力，不仅直接反应区域性的特点，而且区域经济发展在很大程度上取决于金融的发展水平。因此，探求区域金融发展和经济增长之间内在的作用机理，不断优化区域金融结构，制定适合本地区域金融发展战略，对于促进区域经济增长，实现一国经济金融跨越式发展具有现实的意义。
一、文献综述
1955年、1965年托宾在其《动态总体模型》和《货币与经济增长》提出了著名的新古典货币增长模型，托宾在该模型中引入了货币金融因素，认为货币对经济增长具有影响作用的机制在于：货币影响人们的可支配收入，人们的可支配收入又影响其消费或储蓄行为，进而影响经济增长。20世纪七十年代约翰・G・格利、爱德华・S・肖、雷蒙德・W・戈德史密斯等发展金融学论著问世，标志着发展金融理论的形成。1955年的《金融结构与经济发展》，1960年的《金融理论中的货币》以及1967年的《金融结构与经济发展》标志着格利和肖金融发展理论的形成。他们的主要观点有：①货币与各种非货币的金融资产之间具有一定程度的类同性与替代性；②金融发展和经济发展之间存在非常密切的关系；③金融发展的过程是从不发达社会的初始金融制度向发达社会的金融制度的演进；④金融发展作用于经济增长的途径之一就是通过技术创新。麦金农和肖（1973）分别出版的《经济发展中的货币与资本》、《经济发展中的金融深化》这两本巨著的问世，才标志着金融发展理论的正式形成，提出了金融发展开创性的观点。Kapur（1976），Galbis（1977）等学者都进行了相关理论研究和实证分析，论证提高利率和利率自由化的必要性，进一步丰富和发展了麦金农和肖的金融发展模型，形成了麦金农-肖学派。Hellmann、Murdock、Stieglitz（1997）等主要从有效需求观点和信息不对称角度批评传统的金融深化理论，认为金融自由化改革利率上升对经济的作用是不确定的，一方面可能带来投资和产出的增加，另一方面可能带来有效需求不足，抑制经济增长；同时，由于信息不对称，金融自由化会带来银行从事高风险行业，竞争和不受管制的金融市场也会加剧金融时常的不稳定性。熊・彼特（1990）首先指出金融发展对经济长期增长具有重大影响。此后，第二代金融理论摒弃传统金融发展理论的基本假设，把不确定性、不对称信息和交易成本考虑在内，认为金融体系是在经济发展过程中内生形成的，因而也叫内生金融理论。
二、区域金融发展与经济增长
区域金融，是指一个国家金融结构与运行在空间上的分布状态。这样，导致金融资源的需求与供给在空间上分布不均衡，金融的运行必然具有区域性不平衡的特点；区域经济，是特定地区国民经济的总称，由于自然资源、经济条件、独特区域导致区域经济发展水平、结构和布局的差异。区域金融发展与经济增长之间具有双重的作用。
（一）区域经济增长促进区域金融发展。区域经济增长的差异导致区域金融发展的不同，区域经济增长对区域金融发展具有推动和制约作用。
1、区域经济的运行状况决定区域金融运行效率。经济规模的扩大一方面能够增加金融资源的需求与供给；另一方面还可带动金融产业的不断发展。经济运行效率决定金融效率，通过提高金融市场上融资者和投资者的需求来提高金融运行效率，优化金融资源的配置。同时，经济结构的突变可以导致金融结构需求与供给结构的变化而影响金融效率。
2、区域市场化进程的差异导致资源要素的跨区流动。在现代市场经济条件下，金融资源作为一种特殊的资源，在经济资源的分配中起着重要的作用，而区域经济发展的不平衡，市场化进程的差异直接会造成金融资源在空间的分布不均衡。
（二）区域金融发展促进区域经济增长。区域金融发展对区域经济增长的作用机制可以从四个方面来论述：
一是通过资金优化配置机制以实现区域经济资源的优化配置。为了实现区域经济发展，除了要不断增加储蓄及投资总量之外，还必须保证储蓄资源的优化配置及投资结构的协调。注重投资质量比注重投资数量更为重要，减少低效率的投资和增加新投资在本质上一样重要。金融体系将分散的资金市场融为一体，使资金在整个社会实现配置，同时金融体系通过利用自身信息优势及监督优势将资金引导向那些预期收益好、发展潜力较大的区域、行业和企业，提高资金使用效率，从而起到以金融资源来实现区域经济资源优化配置、推动区域经济发展的作用。
二是通过资本积累机制促进区域经济增长。资本的积累来源于储蓄，形成于投资。资本积累的关键是能否动员足够的储蓄以促进区域经济发展。首先，金融体系从本身的职能出发并通过降低交易成本，使其能够动员吸收大量的社会闲散资金，并转化为储蓄，为经济发展提供资金来源；其次，通过金融业务产品的不断创新提供安全性高、流动性强、收益稳定的金融工具，进而优化储蓄结构、提高边际储蓄倾向；再次，金融机构部门通过利用信用扩张功能，高效运用资金，不断强化风险管理水平，降低流动性资产的持有量，增加用于生产投资的比例，将储蓄资金有效地转化为投资，对促进经济增长起着至关重要的作用。
三是通过金融内部经营管理机制的影响和带动，促进区域经济的内涵增长。金融业是经营资金信用的行业，而资金的运用具有不确定性，因此金融业被称为高风险行业，但同时也是追求经营管理质量的行业，金融部门为规避自身风险而建立起来的一整套完整而严密的内部经营管理机制，对于其他经济组织则会起到影响带动作用。因此，金融发展不仅从宏观方面促进资本的集中和转移，推动企业集团化、产业区域化发展，加快区域产业结构调整，而且还能从微观层面为企业集团提供内部控制手段，推动企业管理机制、经营体制的转换和组织形式演化，推动企业由粗放式向集约化、内涵式方向发展，继而推动区域经济增长方式的转变和区域经济转型。
四是通过资金流导向机制促进技术进步和产业升级。技术进步和产业结构升级是实现区域经济增长的关键。技术进步推动产业结构的升级，是产业结构升级的基础。它不仅与科学研究状况有关，还与科技成果能否转化为现实生产力有关。技术进步和产业升级有利于企业提升质量和内部效益。而金融追求质量与效益是其最基本的原则。银行业将通过风险分散管理和对资产投向的正确引导，影响资金对高新技术产业、优势产业、发展潜力较大的产业、行业和企业的供给，不断推动区域产业结构调整和优化，进而促进区域经济增长。
三、区域金融发展与经济增长理论模型
（一）金融发展促进经济增长的机制。尽管20世纪九十年代以来，对金融发展与经济增长关系的研究存在诸多争议，但越来越多的研究都表明金融发展对经济增长具有促进作用。本文遵循马尔科・帕加洛（1993）的研究框架构建了一个简单的内生增长模型以揭示金融发展对经济增长的作用机制。假定人口规模是静态不变的，总产出是总资本存量的线性函数：
y=AK（1）
则经济增长率gt+1为：
gt+1=yt+1/yt-1=Kt+1/Kt-1（2）
为体现金融发展与经济增长之间的关系，我们假定经济中只生产一种产品，该产品既可以作为消费品，也可以用于投资。如果用于投资，每期将以δ比例折旧，因此t期总投资为：
It=Kt+1-（1-δ）Kt（3）
假设不存在跨期消费，在一个封闭的两部门经济中，总储蓄St等于总投资It。如果金融发展不完美，即总储蓄中有一部分在金融中介过程中损失掉，则总投资仅为总储蓄的一定比例，即：
It=?兹St（4）
将（3）式和（4）式代入（2）式得：
gt+1=It/Kt-δ=A?兹St/yt-δ（5）
去掉时间下标，均衡状态经济增长率为：
g=A?兹S-δ（6）
其中，s为储蓄率。从式（6）可以看出，金融发展通过影响储蓄-投资转化机制来影响经济增长率，即θ是金融发展水平的函数，并且金融发展水平越高，储蓄转化为投资越多，经济增长就越快。
（二）金融发展促进经济增长的计量模型
由（6）式，可以得到：
g＋δ=A?兹S（7）
两边取对数有ln（g＋δ）＝lnA+ln?兹+lnS，考虑到本文主要考察金融发展与经济增长关系，因此假设技术水平和储蓄率在样本期对经济增长不存在影响，可以构建如下实证模型：
GRE=β0+β1FIR+β2FME+β3DSM+β4DIM+ut
（三）指标的说明
1、区域经济增长GDP。本文选择云南省的国内生产总值作为该指标的度量，以人均国内生产总值作为计量标准。在数据的处理上，对人均GDP取自然对数，以消除数据的非平稳性和异方差，即：GRE=Ln（人均GDP）。
2、金融相关率。在数据处理上，本研究选取云南省金融机构存贷款余额的均值与该地区当年的名义GDP的比值作为该指标的度量，即：FIR=［（金融机构存款余额+金融机构贷款余额）/2］/名义GDP。
3、金融中介效率。该指标衡量金融机构资金投放和运用的效率，基于数据可获性，本研究以云南省历年金融机构对商业企业的贷款作为该指标的度量，即：FME=金融机构对商业企业的贷款/名义GDP。
4、股票及证券市场发展程度。股票证券作为金融市场重要的组成部分，作为金融衍生品，反应了金融市场的发展程度。在数据的处理上，本研究将其与名义GDP的比值作为衡量股票市场发展水平的度量，即：DSM=股票筹资额/名义GDP。
5、保险市场发展程度DIM。保险是金融重要组成部分，保费收入的多少已经逐渐成为金融发展程度考量的重要指标。本研究认为，保费收入的高低，可以很容易、很直观地看出该地区保险市场的发展水平，即：DIM=保费收入/名义GDP。
（四）数据来源。考虑到数据来源的可获性，本文所有数据均来源于云南省国民经济和社会发展统计公报（2001-2009），其中的缺失数据我们利用SPSS软件技术运用线性趋势方法来补足。
四、实证分析
（一）数据平稳性的检验。在对时间序列分析之前，首先要对时间序列数据进行平稳性检验。本文运用Eviews软件，在ADF检验办法下对处理后的数据进行平稳性检验。通过ADF单位根检验可知，第一个指标在1%的显著性水平下，一阶、二阶差分都是平稳的；第二个指标在10%的显著水平，一阶差分是平稳的；第三个指标在1%的显著性水平下，一阶差分是平稳的；第四个指标在10%的显著水平下，一阶差分是平稳的；第五个指标在10%的显著水平下，一阶差分和二阶差分都是平稳的。
（二）协整检验。对时间序列平稳性分析表明，该时间序列组合中的各个时间序列均为一阶单整，这符合进行协整检验的前提。用ADF法对残差序列进行检验，结果显示，该序列一阶差分平稳，即序列GRE、FIR、FE、DSM、DIM之间存在协整关系，方程有意义。（表1）
运用最小二乘法对模型进行线性回归，得到的结果如下：
GRE=8.734300-2.007334×FIR+3.285805×FME-1.596637×DSM+38.30740×DIM+ut
t=（29.45565）（-2.438044）（2.975432）（-1.272835）（2.841637）
R2=0.981147adjR2=0.962293
F=52.04057DW=2.374559
从模型的拟合结果来看，R2值达到0.98，说明该模型能解释金融发展对经济增长的影响超过98%，而F值也达到52，其相应的P值也小于0.01，说明在1%的显著水平下，该模型是显著的。除DSM变量的统计不显著外，FME、DIM在5%的显著水平下是显著的，FME在10%的显著水平下是显著的。而DSM变量不显著是由于云南地处西南边陲，资本市场不发达，企业融资难，近年来虽然不少企业（目前有27家上市公司）通过上市融资，但对经济的贡献还是较少。
（三）误差修正模型。为反映金融发展对经济增长作用的短期作用，我们还引入了误差修正模型（ECM）：
其中，ecmt=ut=GRE-（β0+β1FIR+β2FE+β3DSM+β4DIM）
用最小二乘法估计得到：
GRE=0.260937+1.601170×FIR-2.848265×FME+1.538301×DSM-25.86136×DIM+0.330031×ecmt-1+?着t
t=（2.974781）（1.061053）（-1.232467）（1.392336）（-1.024402）（0.369877）
R2=0.767911adjR2=-0.392537
F=0.661737DW=1.650707
从该误差修正模型来看，拟合效果不好，F值很低，方程不显著，因此需要运用加权最小二乘法进行修正。在本文的研究中，首先利用OLS估计原模型得到残差序列ut，然后利用残差序列的绝对值四次方的倒数作为加权序列，最后利用OLS估计得到新的模型。
t=（6.589094）（-0.212610）（-0.542057）（7.213355）（1.912352）（-4.201929）
R2=0.999999adjR2=0.999996
F=76.34800DW=0.866411
通过修正后，模型的显著性提高，F值也提高了很多，可决系数R2达到0.99，说明方程的解释能力提高。但是DW值有所下降。
五、结论及政策建议
通过分析回归方程和误差修正方程的系数可知，金融发展对经济增长存在正负作用，这点可以从回归方程和误差修正方程的系数看出，长期和短期，金融发展对经济增长的作用不同，在长期，金融相关率和股票证券市场的发展对经济起重要作用；而短期却是保险市场发展和金融效率推动经济的发展，符合云南的实际情况。
（一）优化金融资源配置，着力鼓励有实力的地方企业上市融资，推动大中型企业发展，加大对商业企业的贷款力度，解决其融资难问题。适应当代政策取向，有目标、有步骤地建设昆明泛亚金融服务中心，服务于跨境贸易人民币结算，为云南地方企业发展、进出口企业融资、人民币区域化国际化提供基础与准备。
（二）推动云南地方保险市场发展，扩宽保险渠道，不断增加保险收入。不断加强金融基础设施建设，整合云南地方现有金融机构体系，不断进行金融工具与产品创新，适时引入国内具有比较优势的金融机构落户昆明及周边国家的金融机构在昆明开展金融服务，使得整个云南金融体系实现现代化和国际化，从而真正地建立现代金融服务体系，提升金融中介发展水平。
（作者单位：云南师范大学经济与管理学院）
主要参考文献：
[1]李江.金融发展学[M].北京：科学出版社，2005.6.
关键词：金融辐射 威尔逊模型 金融中心
金融是现代经济的核心，对社会经济的发展起着极其重要的作用。金融竞争力的强弱成为评价城市综合竞争力的重要指标，而金融辐射力又是评判城市金融竞争力的一个重要方面。随着我国经济的腾飞，未来中国一定会形成多金融中心的格局，研究我国主要城市金融辐射效应有利于明确各城市金融竞争力和影响范围，对认清当前我国金融发展形势，正确制定金融发展战略和发展规划具有重要现实意义。
金融辐射效应的内涵及特征
（一）金融辐射效应的内涵
根据区域经济学的辐射效应理论（Theory of Radiation Effect），经济发展水平和现代化程度相对较高地区与经济发展较落后地区之间进行资本、人才、技术、市场等要素的流动和转移，从而进一步提高资源配置的效率，并通过资源交换带动落后地区的梯度化发展。而金融辐射效应，则可以定义为金融发展水平和现代化程度相对较高的城市和地区与经济发展较落后的城市和地区之间进行资本、人才、技术、市场等要素的流动和转移，从而进一步提高金融资源配置的效率。
（二）金融辐射效应的特征
根据金融辐射效应的定义和实证发展，金融辐射一般具有如下几个特征：
1.金融辐射不会同时出现在所有地区。与经济辐射一样，金融辐射也总是从少数区位条件相对优越的城市和地区发展成为金融增长极，增长极的辐射表现为通过增长极的极化效应使资金、能量、信息、人才等向发达地区集中，之后再通过辐射效应把先进的发展成果传导到广大的腹地。
2.双向辐射，缩小地区间差距。在金融辐射中，发达城市和地区与落后城市和地区间存在着相互辐射作用。前者向后者传递先进的金融知识、资本、管理经验、金融信息、金融创新成果、思想观念等；后者向前者提供金融发展资源，如人才、市场等。由于前者向后者传递了先进的技术资源，通过接触能够缩小两者在经济发展水平上的差距。
3.辐射的速度和程度与其距离和关系有关。金融发展水平和现代化程度相对较高的城市和地区对发展相对落后的城市和地区的辐射距离越近、关系越好，其辐射越充分、辐射的速度越快，辐射的程度也越高；反之亦然。
4.金融辐射具有积极影响和消极影响两种效应。金融辐射作为金融竞争力的一个重要方面，会对周边城市和地区的经济发展产生积极效应。如为周边区域经济发展提供资金支持和便捷、可靠和低廉的金融信息服务，为区域内金融主体提供投融资和规避风险的场所，并可通过设立分支机构带动区域内就业等。但与此同时，也可能产生加剧区域金融差距和推动金融风险的跨区域扩散等。
5.金融辐射的前提条件是经济自由开放和资源自由充分流动。金融辐射必然涉及到城市和区域间资本、人才、技术、市场等金融资源要素的流动和转移，经济自由和市场开放是城市与区域间金融辐射得以顺利进行的重要前提条件，是加速金融资源优化配置，促进城市和区域间金融一体化和经济一体化的重要保证。
我国主要城市金融辐射效应比较评估
（一）我国主要城市金融效应评估
本文主要选取上海、北京、广州、天津、重庆五大中心城市及金融业发展较快的香港和深圳作为比较对象，深入评估和分析其金融辐射效应，并引入经济地理学中的威尔逊模型，测算出中心城市的金融辐射半径，以此来实证考察各金融中心城市的金融辐射能力。
1.金融辐射效应评估体系构建与指标分析。根据金融辐射效应的内涵特征及其主要决定和影响因素，结合国外金融中心城市的发展特点，本文认为一个城市的金融效应可从五个方面加以衡量和体现，具体如表1所示。
2.城市金融辐射效应评估方法的选择。评估方法的选取主要是由研究对象的特点决定的。城市金融辐射效应的影响因子是多层次、多变量的，而且各变量之间相互影响，关系复杂，因此其评价属于综合评价的范畴。为了反映城市金融辐射效应的综合性和影响因素的多层次性特征，本文使用层次分析法进行评价。
层次分析法（The Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种实用的多准则决策方法，其核心思想是将复杂的评价对象分解为若干层次加以量化处理。或者说，把一个复杂问题表示为有序的递阶层次结构，通过人们的判断对决策方案的优劣进行排序。它能将决策中的定性和定量因素进行统一处理，具有简洁、系统、易维护等优点，很适合在复杂系统中使用。其基本步骤如下：
第一步：确定判断矩阵。利用层次分析结构模型，构造各层的判断矩阵。
第二步：各层单排序和一致性检验。据以上构造的判断矩阵，用方根法计算得各判断矩阵的最大特征根λmax和单排序权向量W。此时AW=λmaxW，同时计算一致性指导CI和随机一致性比例CR，并进行一致性判断。其中：
一般而言，CR愈小，判断矩阵的一致性愈好，通常认为CR≤0.1时，判断矩阵具有满意的一致性。
第三步：总排序和总一致性检验。根据以上单排序的计算结果，依次计算各层的总排序权向量，其中：
（1）
同时计算各层的一致性指标CI、总平均随机一致性指标RI和总随机一致性比例CR，并进行一致性判断。其中：
（2）
关键词：金融安全指数；违约风险；国际游资风险
中图分类号：F832 文献标识码：A 文章编号：1005―0892(2009)10―0047-07
一、引言
1997年的亚洲金融危机引起了国内外各界对国家金融安全问题的关注，而当前的国际金融危机使该问题再度成为了社会各界关注的焦点。中国金融业正处于改革与发展的关键时期，一方面自2006年11月加入WTO之后，国际金融风险与危机对中国金融体系的冲击越来越大；另一方面外资金融机构的不断涌入和非国有金融的迅猛发展，带来市场结构的显著变化，使得市场竞争与经营风险不断加大。同时，国有金融的治理机制正面临深刻变革，而金融监管体制改革又相对滞后，使中国面临着日趋严峻的金融安全问题。
鉴于金融安全的重要性及其影响因素的复杂性，国内外学者已从不同角度对该问题进行了大量的研究。但从目前所掌握的文献资料看，关于金融安全实证研究的成果还较少。国内学者刘莉亚等(2003)、董彦岭等(2009)分别对新兴市场国家及全球60个国家银行危机与货币危机的共生性关系及共生因子进行了实证研究；伍志文(2002，2003，2008)、沈悦等(2007)、万晓莉(2008)等从金融脆弱性、金融安全指数、银行系统风险方面对中国金融安全进行了实证研究。
虽然国外学者目前还没有明确提出和界定金融安全的概念，但已有许多学者对银行危机的成因及其预警和金融安全网的设计等问题进行了深入研究。其中的代表性结论是：Fisher(1933)对1929年金融危机的成因进行了研究，发现金融危机是由引发债务一通货紧缩的金融事件形成的。ICMinsky(1964)gk为，银行体系自身存在着脆弱性，并且银行脆弱性、银行危机与经济周期变化之间的关系是内生的，政府干预不可能从根本上消除银行脆弱性。Diamond和Dybvig(1983)的银行挤兑模型分析表明，正是存款人的恐慌心理导致了危机的传染和金融体系的不稳定。Mishkin(1999)通过新兴市场国家的研究表明，信息不对称所引起的逆向选择和道德风险，导致了一国金融体系的不稳定，并且这种不稳定状态在外部冲击下，形成了货币危机，再由货币危机引起银行和其它金融机构财务状况恶化，最终导致金融危机的爆发。Corsetti等(1999)的模型分析表明，形成亚洲金融危机的根源是企业过度投资、高负债及其道德风险与政府赤字融资所导致的不可持续的外部不平衡，因而改革金融体系、保持一国经济内外平衡，是维护金融体系长期稳定的主要措施。Can(2004)的实证表明，银行业市场结构与金融稳定性之间存在直接关联。过度竞争将降低金融机构的特许权价值，引致金融机构的过度风险行为，从而造成金融体系的不稳定。Diamond和Rajan(2005)发现，银行倒闭具有传染性，但传染性并非源于银行储户的恐慌或银行间的契约纽带，而是银行特定的资产负债结构所致；银行的流动性问题与偿债问题相互作用并相互转化，最终造成了银行危机。Kane(2001)认为，在金融安全网的设计上，必须明确银行、纳税人、监管者的责任，确保各方行为的透明度；并且只保持安全网官员的政治独立性是不够的，还必须通过制度设计产生私人部门约束银行的安全网体系。
本文更加关注金融安全及其影响因子的实证研究。该方面的研究自亚洲金融危机后多了起来，代表性成果有：Sachs等(1996)利用线性回归方法建立了危机预警模型――STV横截面回归模型，结果发现实际汇率贬值越高、国内私人贷款率越高，国际储备／M2比率越小，金融危机发生的可能性就越大。Demirguc-Kunt等(1997)的研究表明，随着通货膨胀率的上升，发生银行危机的可能性也随之增加，因而通货膨胀是宏观经济因素中能够预测银行危机的主要指标。旧Kaminsky等(1998)选择了过度借贷周期、银行挤兑、货币政策、经常账户、资本账户、经济增长等六大类20个指标，对20个国家25年间的货币危机和银行危机进行了实证研究，发现国际银行体系正趋于脆弱。㈣Berg等(1999)在Kaminsky等人的研究基础上，增加了M2与储备比率、经常账户与GDP比率两个指标，并用1995年4月25个国家的横截面数据，成功地模拟预测了亚洲金融危机。Edison(2003)在Kaminsky等人的研究基础上，又增加了美国产出、七大工业国产出、美元利率、油价、广义货币与外汇储备水平值比率、短期债务变动与外汇储备变动比率、短期债务与外汇储备水平值比率等7个变量，构建了金融危机预警模型，并成功地模拟预测了1997-1998年问发生在西方工业国家的一些金融危机。Bussiere等(2006)利用多元logit模型构建了一个金融危机早期预警模型，通过1993-2001年间20个新兴市场国家数据的实证检验，发现这种多元logit早期危机预警模型能够更准确地预测金融危机。
本文在上述研究基础上，结合中国实际，选择微观金融、宏观经济和国际金融市场三大类17个指标，并根据各类指标对国家金融安全的不同影响各赋予了不同权重，采用主成分分析方法对各类指标进行综合打分，再结合主观权重构建了国家金融安全指数。在此基础上，本文进一步对影响中国金融安全的主要风险因素进行了实证分析。本文的主要创新在于，在金融安全指数的估算上引入了微观金融稳健经营指标，改变了以往以宏观因素为主的估算方法，使估算出的金融安全指数更具合理性，也更全面地反映了中国金融安全的实际状况。同时，本文还进一步对影响中国金融安全的风险因素进行了实证分析，得到了威胁中国金融稳定和安全的主要风险因素，为中国有效防范国际金融危机提供了有益的理沦尝试。
二、中国金融安全指数的构建
(一)金融安全指数构成指标的选择及权重设置
1 金融安全指数构成指标的选择
本文估算金融安全指数的主要目的是客观描述中国金融安全的状况及其变化，而不用于预警，故在金融安全指数构成指标的选择上与以往研究有一定的区
别：(1)本文所选指标均与金融安全呈正相关关系；(2)在具体单个指标的选择上，未专门采用银行存款这一广泛使用的指标，取而代之的是资本充足率、资产收益率(ROA)、存贷比等反映金融机构经营状况的指标；(3)未将考察重点集中于国有银行的信贷领域，而是综合考察中国主要商业银行的资本充足率、经营业绩及流动性状况；(4)对经常账户类指标进行了精简，将出口额、贸易条件、实际汇率、经常账户余额与GDP之比等指标简化为经常账户余额一个指标；(5)鉴于中国证券市场尚不成熟，股票价格指数并不能客观反映宏观经济基本面和上市公司绩效，故放弃了证券市场价格指数这一同样被普遍采用的指标；(6)考虑中国拥有巨额外汇储备和相对较少的外债余额，外债偿债风险并非影响金融安全的重要因素，因而未考虑外债指标。
在借鉴以往研究文献的基础上，本文在金融安全指数的估算上还增加了以下新指标：(1)金融机构内部控制和外部监管，因为这两个指标的高低对一国金融安全有重要影响；(2)经济景气指数，因为该指标直接反映了经济主体对当前及未来宏观经济形势的判断和预期，也是反映金融市场运行状况和金融安全的重要指标；(3)资本跨国流动规模，因为中国是外资流入和利用大国，资本大规模的异常流人和流出，会对中国经济和金融市场的稳定产生重要影响；(4)美国、欧洲、香港三个代表性证券市场股票价格指数，因为该类指标一方面反映了国际经济、金融的运行状态，另一方面也会对中国经济、金融及外资流动产生重要影响。表1详细列出了本文选择的三大类17个指标。
2 金融安全指数构成指标的权重设置
鉴于中国自1949年以来未曾发生过严重的金融危机和系统性金融风险，故无法通过历史事件来检验各指标在预测危机中的表现。为了客观准确地估算金融安全指数，本文采取了主观赋值与主成分分析(客观赋值)相结合的方法来确定各指标的权重。首先，根据以往相关研究成果和本文对金融安全影响因素的调研与判断，将17个构成指标分为微观金融稳健经营、宏观经济和国际金融市场三大类，分别赋予0.5、0.25、0.25的权重；其次对每大类中各指标进行主成分分析，提取主成分的标准化值(表示为每个大类中各原始变量标准值的加权平均值)；再根据各主成分的方差贡献率，对各大类进行加权求和；最后，根据各大类的主观权重，计算出各年度金融安全指数。对三类指标权重的主观赋值主要基于以下考虑：(1)微观金融主体的稳健经营是构成一国金融安全的内在基础，而宏观经济和国际金融环境等外部因素对一国金融安全也产生重要影响，本文认为内因与外因的重要性没有显著差异，因而均赋予0.5的权重；(2)在外因方面，中国加入WTO后，特别是2006年11月逐步全面开放金融市场后，国际金融因素对中国金融稳定的影响明显增强，基本上可以等同于国内宏观经济因素对中国金融安全的影响，但目前无法准确区分两者的差异，所以赋予相同的0.25的权重。
(二)数据来源、处理与金融安全指数的计算
1 样本选择与数据来源
由于1998年之前部分银行的稳健经营指标数据不完整，所以本文选择了1998年至2007年间工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行、中信银行、华夏银行、光大银行、民生银行、广东发展银行、深圳发展银行、招商银行、兴业银行、上海浦东发展银行、恒丰银行等15家中国主要的商业银行为研究样本。资本充足率、资产收益率和商业银行存贷比数据均来源于各年的《中国金融年鉴》，和巨潮资讯网；内部控制机制为虚拟变量，2003年国有四大商业银行改制上市前为0.5，2003年后为1；宏观经济方面选择了1998年至2007年间GDP增长率、经常账户余额、财政盈余、外汇储备、经济景气指数、企业盈利水平、居民收入、房地产投资规模为样本，数据主要来源于国家统计局网站、外汇管理局网站、中国经济景气检测中心网站和各年的《中国经济年鉴》；监管及信息披露为虚拟变量，2003年“一行三会”的分业监管格局成立及《银行业监督管理法》实施之前为0.5，2003年之后为1；国际金融市场方面选择了1998年至2007年间中国外资流人流出规模、美国道琼斯工业指数、伦敦金融时报指数和香港恒生指数为研究样本，数据来源于国家外汇管理局网站和锐思金融研究数据库(见表1)。
2 金融安全指数的计算
用上述样本的指标数据和SPSS16.0统计软件，可得到每一类指标的所有主成分及每个主成分对应的特征值、每个主成分的方差贡献率及累积方差贡献率(见表2、表3和表4)。
综合考虑方差贡献率及特征值大小，本文选取微观金融稳健经营指标的前两个主成分、宏观经济指标的第一个主成分、国际金融市场指标的前两个主成分分别为三大类指标打分。计算中，各主成分的权重为其方差贡献率，各主成分标准化值向量由SPSS16.0生成。计算得到三类指标各年的分值(见表5)。
根据三类指标各年的合成分值，采用以下公式估算出中国的金融安全指数。估算结果见表6。
FSI=MICRO×05+MACRO×0.25+INTERNATIONAL×025
(1) 根据表6的估算结果，可以绘制出中国1998-2007年间的金融安全指数趋势图(见图1)。
由表6和图1的变化趋势可以看出，东南亚金融危机之后，随着中国金融市场的逐步开放及金融机构风险意识和风险控制的加强，中国的金融安全状况总体上逐步得到改善；特别是在2003年开始中国金融安全状况有了明显的提升，这说明金融监管体制改革及国有股份制商业银行改制与上市，对中国金融安全的改善起到了积极的显著影响。另外，2007年中国金融安全指数有较大的提高，说明白2006年底全面开放金融市场后，中国的金融安全状况得到了进一步改善。
三、中国金融安全的实证检验
(一)实证模型变量选择与说明
本文对金融安全指数的估算，虽然反映了中国的金融安全状况，但还不能准确判断影响中国金融安全状况的主要因素。接下来将通过实证研究，进一步分析影响中国金融安全的主要风险因素。考虑到影响中国金融安全与稳定的主要风险包括：不良贷款比例、游资流动规模、利率风险、汇率风险、资本市场风险及通胀风险，因而选择该6种风险因素为解释变量。其中，商业银行不良贷款比例的数据来自中国银行业监督管理委员会网站(cbrc.省略)和一些学者的学术论文；游资流动规模变动率的数据来自国家外汇管理局网站(safe.省略)银行间债券市场七日质押式债券回购利率的月均值标准差和通货膨胀率的数据来自锐思数据库；人民币实际有效汇率(REER)月均值标准差和中国股票价格指数月均值标准差的数据来自IMF网站(省略)。各变量的代码、说明及数据来源详见
表7。
(二)主要研究变量的描述性统计
表8报告了主要研究变量的描述性统计结果。从表8可以看出，在1998-2007年间，中国不良贷款比例的最大值为41.22％，最小值为6.72％，均值为21.58％，并且该比例呈现逐年递减趋势，表明在样本期间内，中国商业银行面临的违约风险比较突出，但逐渐改善；中国游资流动规模变动率的最大值为437.61％，最小值为－212.59％，均值为71.54％，表明资本外逃的增速放缓(存在资本外逃现象的样本期内)或游资流入的增速加快(存在游资净流入的样本期内)，但总体上中国对游资的吸引力在逐年增强；中国债券回购利率的年标准差均值为0.51，说明样本期内基准利率水平变动不大，风险较小；实际汇率年标准差的最大值是最小值的2.8倍，均值为1.91，说明样本期内的汇率波动较大：中国股票价格指数年标准差最大值为50.59，均值为11.67，表明中国资本市场波动较大，风险较高；消费物价指数变动率的最大值为4.8％，最小值为－1.4％，均值为1.13％，说明样本期内没有出现严重的通货膨胀问题，通胀风险较小。
表9报告了各回归变量序列的平稳性情况。检验结果显示，除了FSI和CMR之外，其它各回归变量的水平值均通过了平稳性检验，均为平稳序列。
为了进一步揭示各风险变量与中国金融安全指数之间的关系，本文对各风险变量与金融安全指数的变化趋势进行了比较(见图2)。图2a比较了不良贷款比例与金融安全指数的变化趋势，可以看出两者之间存在明显的反向变动关系；图2b反映的是游资流动规模变动率与金融安全指数的变化趋势，从中无法看出两者之间的变动关系；图2c反映的是基准利率波动与金融安全指数的变化趋势，从中可以看到两者的变化趋势没有明显的关联；图2d反映的是实际汇率波动与金融安全指数的变化趋势。从中显示出两者的变化趋势之间不存在明显的变动关系；图2e反映的是股票价格年标准差与金融安全指数的变化趋势，从中显示出两者之间存在比较明显的一致性；图2f比较了通货膨胀率变动与金融安全指数的变化趋势，从中反映出两者之间存在一定程度的正向变动关系。
(三)模型及实证检验
本文首先假设银行不良贷款比例(违约风险)、游资流动规模变动率(国际游资流动风险)、利率风险、汇率风险、资本市场风险和通货膨胀风险会对中国金融安全产生显著影响。基于该假设，本文建立以下多元线性回归模型：
其次，中国利率水平和汇率水平仍然受到政府较为严格的管制，利率波动较小，而汇率波动虽然比较明显，但主要是人民币升值的结果，是完全可以预期的，因而利率风险与汇率风险在很大程度上是政府可以控制的。如果风险是可以控制的，风险水平一般较低，不会对金融安全产生严重影响。所以本文进一步假设利率风险和汇率风险不构成中国金融安全的主要威胁。本文通过剔除利率风险和汇率风险两个解释变量，建立计量模型(3)，并通过与模型(2)的回归结果比较，来验证这一点。
本文利用上述样本数据，采用OLS方法和统计软件Eviews5.0，分别对模型(2)和模型(3)进行回归分析，分析结果见表10。
从表10可以看出，无论是模型(2)还是模型(3)，拟合度都较高，不存在序列相关问题。模型(2)和模型(3)的回归结果高度一致，都显示商业银行不良贷款比例、国际游资流动规模变动率与金融安全指数显著负相关；股票价格年方差与金融安全指数显著正相关，利率风险、汇率风险、通胀风险与金融安全指数不存在显著相关关系。该结果表明，银行业面I临的违约风险和国际游资流动规模变动所产生的风险构成了中国金融安全的主要威胁；资本市场风险与金融安全指数正相关。这看似矛盾，但事实上是符合中国实际的。中国资本市场经历了一个较长时期的熊市，其后逐渐开始活跃，再到2007年的牛市，股票价格波动在市场开始活跃及牛市阶段是比较大的，因而资本市场风险水平与中国宏观经济形势存在一定程度的同步性。该结果也进一步证明，本文对中国金融安全指数的估算是合理的。同时，模型(3)在剔除利率风险变量和汇率风险变量后，拟合度进一步提高；而商业银行不良贷款比例、游资流动规模变动率、资本市场风险指标的显著性逐渐提高，进一步说明利率风险和汇率风险不构成中国金融安全的主要威胁，支持了本文的后一个假设。另外，在两个模型中，常数项均不显著，表明模型没有遗漏重要的解释变量，模型设计是合理的。
善起到了积极的显著影响。同时研究结果还表明，银行业面临的违约风险和国际游资流动规模变动所产生的风险，构成了中国当前金融安全的主要威胁；利率风险和汇率风险、通胀风险对中国金融安全的影响并不显著，而资本市场风险与中国金融安全状况同方向变动。如果风险是政府可以控制的，那么这些风险不构成国家金融安全的主要威胁。上述结论与我们观察到的中国现实情况基本吻合，也进一步印证了本文对中国金融安全指数估算的合理性。
根据上述实证结果，本文得到以下政策建议：
(1)继续坚持稳妥的金融市场开放政策。在风险因素可控的基础上，进一步扩大开放金融市场，同时进一步完善微观金融机构的治理机制和风险管理，加强对资本市场风险的监管，改善中国的金融安全状况。
(2)高度重视中国银行业的违约风险和国际游资流动风险。监管当局应尽快完善对该两类风险的监控系统，加强对外资银行和金融机构的监管，及早防范和处理可能的金融安全隐患。虽然中国商业银行的不良贷款比例自2000年来有了明显的下降，但经营环境和社会信用状况并没有得到根本改善，并且该指标在近期有上升的苗头，因而政府仍需要通过信息披露制度和信用制度建设来改善银行业的经营环境，建立良好的市场信用机制，确保国家的金融安全。
(3)可选择商业银行不良贷款比例、国际游资流动规模变动率和股票价格变动率作为预测中国金融安全状况的风险监控指标，建立中国金融安全预警系统。
(4)编制中国的金融安全指数，为客观准确地评价中国的金融安全状况、防范与化解金融安全隐患提供科学依据。
【关键词】 招商银行 金融产品创新 LIBOR市场模型 蒙地卡罗模拟法
近年来，全球经济处于结构性转变过程，投资人已很难单从股票中获得利润。加上利率持续低迷，使得传统固定收益工具的报酬率太低。在这种情况下，利率结构型金融产品逐渐成为投资人所青睐的金融产品。然而，随着各式金融产品不断推陈出新，令风险识别及管理也变得更加困难，这也影响了金融环境的稳定性。相信不论是银行、投资者、金融中介或监管当局，都会同意金融稳定性符合公众利益的观点。因此，在新形势下，银行不仅需要创新金融产品，也需要对新创金融产品的稳定性加以重视，从而有效的降低其使用上的风险。
1. 招商银行新式利率结构型金融产品的评价模型选择
招商银行的新式利率结构性金融产品也即是所谓的结构型债券（Structured Note），其与传统债券的不同之处在于：结构型债券所需支付与偿还的利息及本金的价值决定于一些标的资产的价值、参考利率及相关指数，故结构型债券又被称做混合负债工具（Hybrid Debt Instrument）或衍生性证券（Derivative Securities）。这种新式利率结构性债券的使用也具有一定的风险，下文将对其进行实证评价。
1.1评价模型的选择
过去所有的利率模型，不论是短期利率或是长期利率，？是属于瞬间利率模型，用瞬间利率模型来评价产品，在理论上虽然可行，但由于市场上无法观察到这些瞬间利率，因此会造成较大的评价误差，由于本文欲对利率联动债券做评价，联动的标的恰为LIBOR利率，因此使用LIBOR市场模型作为评价的模型，不仅可以合适的描述利率的动态过程，更可以直接使用市场资料对模型做校准。
1.2数值方法的选择
欲解决没有封闭解且复杂的利率结构型产品的评价问题，必须利用到数值方法。由于LIBOR市场模型中的远期利率动态过程属于非马尔可夫过程，这会提高项数方法处理上的难度及增加运算的时间，因此本文选用蒙地卡罗模拟法进行评价。蒙地卡罗模拟法的概念直观且简单，不需考虑利率动态过程是否符合马尔可夫过程，只需找到评价产品适合的利率动态过程即可。
1.3模型校准
找出利率结构型产品所需模拟的动态过程之后，接着必须对参数做估计，由于本文简化假设模型为单因子，因此不需对远期利率间的相关系数ρ做估计，只需估计各个远期利率本身的波动度，而LIBOR市场模型的好处在于估计波动度时，可以利用市场上现有的利率上（下）限选择权产品，反推出隐含的波动度，加上利率上（下）限选择权在此模型下存在符合B-S的公式解，因此反推隐含波动度的过程只需通过公式解便可轻易的完成。
2. 招商银行新式利率结构型金融产品的评价过程
招商银行新式利率结构型金融产品的投资期间为三年，第一年保障分配2.2%的年利率，之后两年最低税前的保障配息为0.12%，每期的配息计算公式中？会加上前一期的配息，只要利率不大幅上升，基本上配息的水平会如滚雪球式一样越来越多，因此购买此产品的投资人，基本上都预期外来的利率走势会呈现盘旋趋势甚至会走低。
2.1评价步骤
步骤一：建立殖利率曲线。由于90天期商业本票为货币市场工具，其次级市场利率和LIBOR同为短天期的借款利率，因此90天期商业本票次级市场利率的产品，也适合用LIBOR市场模型进行评价。但评价产品之前，必须先建立殖利率曲线，之后才能利用由殖利率转换的零息债券，求得期初的远期利率，做为模拟价格的基础。由于只有一年以下的报价，因此一年以上的六个月的人民币LIBOR rate 必须使用利率交换合约的报价。同样的，实务上交换利率的报价都是以年为单位，因此本文利用非线性内插法Cubic Spline，找出每季或是每半年的交换利率，有了所需的交换利率之后，便可建立出一条殖利率曲线。
步骤二：蒙地卡罗模拟。由于此产品自第五个付息日起为路径相依选择权，因此将测度统一到最后一期，利用转换测度后的远期利率动态过程，便可模拟出折现后的期望报酬，进一步便可求出整个联动债券的价格。
步骤三：模型校准及评价结果。利用之前所述的模型校准方法，便可回推出隐含波动度，之后便可依照模拟的步骤得到产品的价格。
2.2敏感度分析
首先，殖利率对联动债券的影响。根据Hull and White对主成分分析法的描述，利率结构的改变最常见的型态为上下平行移动，因此本文分析上下平移的利率结构对产品价格的影响，也即是产品价格对利率结构的敏感度分析。结果发现，利率下跌产品价格上升，利率上升产品价格下跌。以殖利率曲线下移10bp来说，此时产品的价格由98.123上升到99.653增加了1.53，但当殖利率曲线上移10bp时，产品的价格仅跌了0.96，这是由于债券凸性的关系，导致下跌的幅度小于上升的幅度。
其次，波动度对联动债券的影响。分析结果发现当0γ上升10bp，联动债券的价格会从原先的98.123上升到98.306，增加了0.183；而0γ下跌10bp，联动债券的价格会减少0.174。波动度上升则联动债券价格上升的原因在于，波动度的上升会导致选择权价值上升，当波动度变大，利率的变动幅度越大，越容易出现选择权为价内的情况，因此债券价格与波动度之间呈正向关系。
小结
本文通过利用蒙地卡罗模拟法模拟出价格，从而进一步对产品做出敏感度分析。由分析结果发现，殖利率变动对产品价格的影响，远比波动度对产品价格的影响大。因此，招商银行在发行产品时，须特别注意殖利率的变动情形，并进一步采取多种方式来规避可能存在的风险。通常而言，金融产品创新要充分利用后发优势规律。在金融现代化历程中，我国作为“后发者”，在金融产品创新过程中，面对国际金融业（先发者）所创造出的上万种金融产品和规避抵御金融风险的无数成功经验，完全可以通过分析、研究、比较、总结等方法，从中找出既符合国情又能规避风险并可以带来利润的金融产品，缩短在“黑暗中探索”的时间而直接进入较高阶段。这种借鉴性创新应该成为我国商业银行金融产品创新的主管道和捷径。
参考文献：
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[2] 李志辉.我国商业银行信用风险识别模型及其实证研究[J].南开经济研究，2005第2期.
【关键词】南通市 农村 民间金融
在农村金融市场，当前存在两种金融方式，即正规金融和非正规金融。非正规金融（又称为民间金融）是指在国家的金融法律法规规范和保护之外且不受政府金融监管当局控制和监管的金融活动，属于体制外的金融。按照当前农村地区的金融发展情况，正规金融机构在农村地区开展金融业务的意愿不强，因而商业借贷的不足必须要民间金融资本来补足、但对其加以引导和规范也是必需的。基于此，本文通过对南通及周边地区的120个农家进行了调查访谈，分析南通市目前农村民间金融的现状，旨在能探求出农村民间金融规范化发展的途径，为南通市农村发展提供更有利的金融支持。
一、南通市农村民间金融的现状
（一）江苏省农村民间金融发展状况
《2012年江苏省金融运行报告》显示，江苏省民间金融活跃，融资额度逐渐增大，主要方式为直接借贷，借贷利率呈总体上扬；人民银行民间金融的样本监测中，中小企业民间金融规模呈加快增长趋势，贷款利率明显高于正规金融贷款利率，而农村民间金融的规模则基本稳定，但借贷利率水平差异较大。
目前，江苏省农村民间金融的形式呈现出多样化，既有民间借贷、典当行和担保公司等传统的民间金融形式，也出现了一些具有时代特征的民间金融机构，如农村互助储金会、农村合作基金会等。
（二）南通市农村民间金融的抽样调查统计
目前，农村金融的需求主体一般包括农家、农村企业和农村非企业组织等三大类。作为农村经济的组成部分，农家兼具了生产者和消费者的特点，即需要生产性、商业性资金，更需要生活性资金。同时农家也是三类主体中数量最为庞大的群体，考虑到农家在农村经济发展中的特殊性和重要性，因此我们把农家作为此次调研的重点对象。
本次调查采用典型抽样法，分别从南通及周边地区选择若干样本村，利用我院经贸系学生的暑期社会实践及部分农村生源学生暑期回家探亲的机会，按随机抽样的方式对农家进行调研与访谈，共发放问卷120份，经过筛选形成有效问卷103份。本次调查对象农家的基本情况如表1所示：
表1 农家的基本情况
1.农家的借款原因。在接受访谈的103个农家中有76个农家有过借款经历，从借款的金额与频数上看，农家借款主要有两大类用途，一是子女的教育费用支出，二是农业生产和非农业生产，如表2所示：
表2 农家借入资金的原因
2.农家借款的来源及规模。在接受访谈的103户农户中，绝大部分农家以务农和外出打工作为主要收入来源，共占样本总量的80.6%，其余农户主要以做生意或以固定职业如教师、医生为生，当然也有农业生产和家庭生活都非常窘困的，没有生活来源等待救济的。对于那些以务农为主的农家来说要满足子女的教育和农业与非农业的生产，还是比较困难的，绝大多数人都选择了借贷，当问及“当您急需资金时，一般会向谁借款？”时，59.89%的农户选择“亲戚朋友”，20.63%选择“银行等正规金融机构”，选择“民间金融组织”的只有19.48%，如表3所示：
表3 农家借款的来源及规模
3.农家选择借款渠道的原因。在针对各种借款渠道的调查中，向正规金融机构申请贷款普遍觉得太难了，向民间金融机构借款都觉得不是利率太高就是觉得不受法律保护，而向亲戚朋友借款都觉得既方便快捷又不需要利息。如表4所示：
表4 农家选择借款渠道的原因
4.农村民间金融机构借款的利率。农村民间借贷的利率历来就是人们关注的重点，由于被调查农家中实际发生民间金融的较少，所调查的利率为农家所了解的当地民间借贷利率。结果如表5所示，利率区间主要集中在银行贷款基准利率的2-5倍之间。
表5 民间金融机构借款的利率
二、当前南通市农村民间金融存在的问题
（一）农村民间金融难以得到法律的保护
虽然说，农村民间金融在我国早就已经存在，但他经历了由禁止、打击、到默认但不提倡等过程。目前虽然已引起政府的重视，但因为缺乏各种法律保障，民间借贷市场仍处于半地下的状态。在得不到法律保护的情况下，农村民间金融的保护只能通过非法组织来提供，这样会带来很多不安定的因素。
（二）民间借贷的利率较高
我国最高人民法院的司法解释作出规定，同期银行贷款利率上浮不得超过4倍，目前各种借贷纠纷案件都是以此标准办理的。银行利率是国家进行宏观调控一种执行利率，而市场利率会随着供求关系、物价水平和盈利水平自然变动的利率。市场化利率是世界各国银行都追求的一个理想目标，民间借贷的利率也应市场化，更应发挥其市场导向的优势，甚至可以给正规金融机构以示范作用。从历史和现实来来看，民间借贷的利率经常因无管制而导致市场混乱，从而引发各种社会和经济问题。
（三）农村民间金融的风险较高
在民间借贷的频繁交易中，有些人尝到了甜头，逐渐从单纯的借款行为中分离出来进行非法吸收存款，然后以高利率发放贷款，办起了非法的“地下钱庄”，扰乱了民间的金融秩序。同时，农村地下金融因为没有法律保障，只能在金融体制之外畸形生长，很难满足农村民间借贷的需要，仍采用简单的口头约定方式和很高的利率，既制约了资金的需求，也会成为很多法律纠纷的根源。因为农村金融没有纳入监管部门的监管范围，政府部门也就无法掌握其规模和存在的问题，潜伏着很大的金融风险。
（四）农村民间金融极容易产生经济纠纷
农村民间金融的交易双方往往有两种形式，一是简单合约型。这种借贷的方式比较常见，双方只是简单履行一下手续，大多数是仅凭一张借条或者一个证明人即发生借贷行为。二是口头协商型。这种情况多数是在亲戚朋友之间、同事之间、邻居之间等熟人中进行，完全依靠个人的感情及信用行事，没有任何纸质手续。贷款期限的长短，借款利率的高低，凭双方关系的深浅而定。民间借贷的债权人有时会碍于情面，不好意思向对方索取必要的证明资料，如果是以获得高额利息为目的的，不会对借款对象进行审查和对借款用途进行有效监督。而借款人由于急需用钱，不论自己承受能力如何，也不管借贷利率的高低，只要把钱借到手就行。结果往往会导致债权人不能如期收回本息，而债务人不能按时归还本息，从而引发债权、债务纠纷。
（五）政府部门难以对农村民间金融进行宏观调控
因为民间借贷自发性和不可控的特点，导致政府部门难以宏观调控从而实现信贷结构和产业结构的调整。随着农村民间金融规模的不断扩大，参与人数的不断增加，使得信息不对称的情况逐渐严重。因为贷款人缺乏对贷款进行贷前、贷中、贷后的严格调查，便会使农村民间金融风险加剧。往往因为用途不佳、效益不好、不符合国家产业政策引导的投资项目被正规金融机构退回以后，民间金融便为其融通资金，使国家的宏观调控政策大打折扣。一些农村民间金融机构从一开始便是有先天的痼疾，脱离了政府的监控，经营的业务严重不规范，如高息揽存，盲目贷款。正规金融机构的借贷利率由国家确定，而民间借贷的借贷利率则是双方商定，两种利率存在相互矛盾。一般情况下，民间金融多数是在资金需求紧急，而从银行无法得到解决的情况下发生，基本上是一个卖方市场，借贷利率水平通常特别高，民间借贷形成的货币量也难以预测和控制。由于对农村民间金融的监督机制还不够完善，一方面会导致部分农村民间金融转变为高利贷，给社会的安定和经济和社会的发展带来诸多不稳定因素；另一方面农村民间金融在金融机构的体制外运行，造成了大量资金在体外循环，干扰了正规金融机构的正常运转，给国家的货币政策造成影响。
三、促进农村民间金融健康发展的政策建议
农村民间金融的存在弥补了大量正规金融服务的不足，对农村社会和经济的发展起到了积极作用，由于对其立法、监控的滞后，它的弊端也日益显现。由于缺乏管理和监督，加上其自身的风险控制和管理机制的不完善，既容易破坏整个社会的信用环境，又不利于资金规模与投向的控制，为此，必须对民间金融加强管理，有效引导民间资本走向实现民间金融的健康发展。
（一）明确农村民间金融的地位，改善农村民间金融与正规金融的紧张与对立
农村民间金融的市场需求量某种程度上取决于正规金融的市场需求量，因为实际的金融需求量最终是由市场上的经济活动所决定的，对整个金融系统来说，这种需求是外生的，如果正规金融如果无法满足其需求，必定会转向农村民间金融。对农村民间金融，首先应澄清它不等于非法金融，尽管现在的各种法律法规对农村民间金融仍采取比较严厉的控制，但在民间金融和正规金融各自占据的市场之间，民间金融仍有无比广阔的空间。尊重农村民间金融的存在，客观地对待农村民间金融，依法对农村民间金融进行比较合理的引导与监控，可能更加有利于正规金融和农村民间金融之间进行合理的竞争和良性的互动。
（二）进行利率市场化改革
农村的基层金融机构服务对象主要是民营经济户和农家，为了调动其积极性，增强其防范风险的能力，对其贷款的利率可随行就市，让利率来调节资金的流进与流出，从而使广大民间融资的需求尽量在正规金融机构得到满足。
（三）建立农村民间金融的存款保险制度
虽然我国目前尚未建立相应的存款保险制度，但实际上一直由政府部门承担着隐性担保。例如，在处理非法集资的问题中，政府部门也承担了存款保险的角色。目前，我国的金融市场逐渐开放，所有制和产权制度日益多元化，再由政府部门来承担隐性担保已经不太合适，建立农村民间金融的存款保险制度已迫在眉睫。上线可先在部分的农村地区进行试点，探索性的建立农村存款保险制度。从我国现状来看，建立农村民间金融机构存款保险制度的最基本目的为加强政府部门的监管能力和对濒临破产的农村民间金融的处置能力，从而降低农村民间金融组织的破产率，以保护公众信心。
（四）创新金融业务——个人委托贷款
民间金融机构应当积极适应市场经济需要，充分发挥其中介的职能，创新其金融业务，从而提高金融服务水平。积极地探索开展个人委托贷款业务，为民间借贷的双方牵线搭桥，银行可根据委托人确定的要求代为发放、监督使用并协助收回贷款，银行只履行委托业务，并收取一定的手续费，不承担贷款风险。通过银行的个人委托贷款业务，资金出借方不但风险更小，同时也可以作为个人理财的渠道之一，从而使民间借贷由地下操作变为公开。
（五）加强对农村民间金融的监管
中国人民银行和相关金融监管部门应密切关注民间融资的发展动向，这是农村民间金融运作中保证民间金融组织的安全和提高资产质量的内在要求；加强农村民间金融的调控，准确地把握其规模与流向等，及时对民间融资进行调查分析，定期地监测民间借贷的利率，随时关注民间金融的新动向，为国家宏观决策提供参考，这是农村经济健康发展的重要保证。同时，金融监管部门还应加强与公安、工商等部门的合作，坚决打击非法民间金融等活动，防止造成严重的社会和经济波动。
参考文献
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[3]朱旗扬，张健梅.湖北省农村民间金融的现状及发展研究？[J].商场现代化，2011（5）.
[4]宁德斌，王琼.农村民间金融对农村经济的作用：基于农户问卷调查[J].科技决策，2010（12）.
【关键词】CAPM模型银行股票时间序列检验资本资产定价
为了对上证A股银行股票投资策略进行研究.本文采用了资本资产定价(Capital Asset Pricing Model，CAPM)模型以上证A股十二家上市银行为研究对象进行了实证分析。资本资产定价模型是作用于整个金融市场范围内的资产定价理论模型.其基本内容是资本资产的预期收益是时间收益加上系统风险(即全市场风险的贡献)而给予的收益补偿。但是当全市场组合处于不可知的情况下，将造成难以度量资本资产系统风险性。对于实证研究，常会用某个市场的指数来代表全市场的组合，并以此来度量资本资产的系统风险。CAPM模型是最早能够进行计量检验的金融资产定价模型.它尝试从理论的角度来回答在均衡条件下投资者在承担风险后将获得的市场报酬。CAPM模型是William・Sharpe在1964年创立的，我国有很多的学者都在运用CAPM模型来对中国股票市场进行实证研究。我国的股票市场自金融危机以后一直处在很低迷的状态.为了研究我国股市在金融危机之后的动荡情况对于银行业的影响以及我国银行业股票所采取的投资策略.我们选用了2009年1月至2010年4月上证A股12只银行业股票来进行实证研究。
一、CAPM模型简介
资本资产定价模型(cAPM)的基础即是1959年马科维茨的均值一方差的投资组合理论。由Sharpe和Linter分别在1964和1965年市场存在风险资产的情况下推导得出的。在研究均衡经济学中市场中投资者的行为时，通常会将投资者假设为经济人，投资者们所追求的是投资收益的最大化以及所得到的效果也是最大化。
(一)CAPM模型的基本形式
Ri-Ri=β1×(Rmv-Rf)
其中，Ri是资产i所将获得的预期收益率，Rmv是市场组合(具有方差有效性)的收益率，Rf是无风险资产的收益率，Ri-Rf是资产i所得的超额收益率，Rmv-Rf是市场组合下的超额收益率，Bi是资产i的β系数，它表明资产i的系统风险性的大小。β系数等于某个设定的投资组合中的风险程度与市场证券组合中的风险程度的比例。当β>1时，这一投资组合所要承受的风险就将大于市场风险，同时其所追求的投资报酬率也就要大于市场的平均报酬率，这个超过的部分便是风险溢酬，是用于补偿其所冒风险大于市场风险。反之，当β
(二)CAPM模型的基本假设
CAPM有非常严格的假设条件.只有在满足这些假设条件的情况下CAPM才可成立.当然在后来这也成为了其遭受批评的一个主要方面。资本资产定价模型(CAPM)有以下几个方面的基本假设：
(1)投资者根据投资组合在特定时段内的预期收益率及标准差(方差)来确定这个投资组合是否合适。当期望收益相同时投资者往往选择风险性(方差)较小的资产组合：当风险条件相同时投资者则选择期望收益比较大的资产组合。
(2)一致认同资产收益率的分布模式，假设投资者的信息也是畅通无阻，且只有一条有效的市场前沿曲线。
(3)市场无卖空的限制。
(4)无任何通货膨胀及利率的变化。
(5)市场上的所有投资者均不会通过其资产行为而影响资产价格。
二、研究手段
(一)各类指数的计算
目前上海股票市场中包含A股、B股指数、上证综合指数以及上市180成分指数和商业指数等.但是本文所研究的上证A股十二家银行股票则选择了派许加权指数(Paasehe Index)作为其市场指数，即为P=∑PliQli/∑POiQli，以此来计算这十二只银行股的收盘指数。其中Pli、poi则分别作为每只股票报告期及基期的收盘价格，Qli、Qoi则分别为报告期和基期内每只股票的交易量。由于在2009年初各只股票的收盘价格都比较的平稳，所以我们选取了2009年1月1日来作为基期来计算各期的派许加权指数。
(二)无风险性利率的计算
无风险性利率是指对某一项无任何风险的投资对象进行资金投资时所能够得到的利息率。这是一种近乎理想性的投资收益。在国外的许多学者所进行的实证研究中，通常以短期国债利率来替代无风险性利率，但是由于我国银行存款的违约风险率几乎为零并且该市场不存在任何分割，我们将选用一年期银行存款利率来代替无风险利率。
(三)收益率的计算
个股股票的日收益率是利用个股的每日收盘价来计算的，计算公式是：个股收益率=(今日收盘价格／昨日收盘价格-1)×100％。通过计算可以得到每天的市场收盘价的派许加权指数.同样可以算出市场收益率。
(四)所选取的数据
本文所选取的数据来自2009年到2010年4月区间.我国居民的定期存款一年期利率在该期间无任何调整，一直为2.25％，日利率可折算得到0.000060962。为了进行时间序列检验和横截面检验，将得到的数据分为三个部分。第一部分为2009年1月初至2009年5月末，该阶段数据用于建立初始的模型；第二部分为2009年6月初至2009年10月末，这一阶段用于检验；第三部分为2009年11月初至2010年4月末，同样用于检验。
三、实证分析
(一)建立模型
资本资产定价模型(CAPM)也称事前线性模型，利用该模型进行统计检验时，首先必须将理论的CAPM模型(即事前模型)转变成为可以利用历史数据的事后模型。因此，我们可以假设任何关于资产的收益是一个公平的博弈。也就是说，任何资产能够实现其预期的收益率等于平均收益率。
利用第一部分的数据建立每只股票的风险收益模型.即Rit-Rft=cd+βi×(Rmt-RfI)+eit
其中：Rit是单一在t时刻的日收益率；RMt为市场指数在t时
刻的日收益率；Rft代表t时刻的无风险收益率；ε代表估计残差；α、B分别是估计参数。建立如下模型如表1所示。表1第一部分数据建立的各只股票风险收益模型
从以上回归的结果可以看出，12个方程都通过了显著性检验，且它们的拟合优度均在0.40到0.90之间，拟合效果让人较为满意，每个模型的DW值都几乎接近2，可基本认为自相关性不存在。依据拟合优度将十二只股票分为两个组，第一组包含工商银行、中国银行、建设银行、中信银行、北京银行、交通银行六家银行股，其拟合优度比较低，在0.40到0.65之间，这说明市场风险对股票的风险收益有着一半左右的影响力。第二组包括华夏银行、民生银行、浦发银行、南京银行、兴业银行、招商银行的拟合优度则比较高，在0.65到0.85之间，这说明市场风险对这六家银行的股票风险收益有着非常大的影响。
以上的回归系数可以看出，β值基本在0.3到1.1之间。我国目前处于熊市的状况下，十二只股票都比较的保守。招商银行、华夏银行、浦发银行、兴业银行四家银行由于B值均略大于1而被认为是进攻性股票，剩下8家则均小于1。这4家银行都属于股份制银行，同国有银行相比其更加追求利益的最大化，回归结果显示基本符合它们的市场定位。
(二)时间序列检验
依据计算得出的第一时期各股的B系数来划分股票组合，即通过B系数的大小来将各个股票排序，并将这十二只股票划分为六个组，各组由两只股票组成。对于采用简单算术平均法来求第二期数据的组合收益率。利用时间序列模型来对组合B系数进行估计：
Rpt-Rft=ctp+βp×(RMt―Rft)+apt。
其中：Rpt是各个组合在t时刻的收益率；RMt是市场指数在t时刻的收益率；Rft是在t时刻的无风险收益率；apt是估计残差：αp、βp是估计参数回归的线性方程和组合的β值，回归结果表明，股票组合的风险溢价同市场组合的风险溢价成正比关系.以上所有的组合方程均通过了F检验，β值也很明显不等于0，拟合系数控制在0.52到0.76之间.整体上可以反映出方程有着比较高的拟合效果，从D-W的检验结果可以看出，所有方程都没有自相关现象，回归结果是比较可信的。将第二部分数据估计出的组合β值当作第三部分数据的输入变量，并由第三部分数据的股票收益率来计算得出组合收益率。检验公式为：
Rp=γ0+γ1βp+εp
其中：Rp为组合平均收益率；pp为组合所得的β系数；εp为估计残差；γ0、γ1分别为估计参数。
Eviews输出结果可以看出，当γ>0，γ1
(三)横截面检验
根据第三部分数据对公式Rp=γ0+γ+γ1βp+γ2p2p+γ3trpe+εp进行检验。其中：Rp为组合的收益率；βp为组合中的B值；σrpe为估计βp值的回归方程中残差的标准差；加0，γ1γ2γ3分别为估计参数。分析同上，由Eviews输出结果显示，当γ0的估计值小于0时，整个市场有很明显的投机特征.由此与时间序列检验所得结果一致。当γ1的估计值大于0时，表明上市银行股票的预期收益和β值所表示的系统性风险有着正相关性，这与时间序列检验所得结果不一致。当γ2的估计值大于0，并且γ3>γ1时，表明在股票的定价中非系统性风险起了不可忽视的作用。方程的拟合优度是0.450821，比较令人满意，可是由于系数都为通过了t检验，导致方程的说服力不是很强。
关键词:金融发展;经济增长;因果关系
一、指标构建及数据说明
贵州省作为一个经济欠发达省份,其金融发展水平也落后于周边省份。由于金融数据的缺乏,只能选用所有金融机构年末存款和贷款余额之和与GDP的比率(FIR),作为衡量贵州省金融发展的总体指标。衡量公式为:FIR=(D+C)/GDP,其中D表示全部金融机构存款,C表示全部金融机构贷款。
STOCK指标是为股票市场筹资额与GDP的比例,这一指标反映了贵州省证券市场的发育程度;INSURE指标为历年保费收入与GDP的比例,这一指标反映了贵州省保险市场的发展水平。
由于受部分数据来源的限制,整体的样本空间选择在1994-2008年,所有数据均来源于贵州省统计年鉴相关各期(见表1)。
二、对指标进行实证分析和检验
首先对选择的反映贵州省金融发展与经济增长的指标进行ADF检验。可以得出GDP、FIR、INSURE、STOCK都是非平稳序列,因此必须使用多项式分布滞后模型。
对表1中的数据再进行Cross Correlogram检验,可以很清楚的看到FIR、INSURE、STOCK指标的滞后期分别在1期、1期、2期。
为了明确金融发展各衡量因素与经济增长之间的因果关系,引入Granger因果检验。通过格兰杰因果检验可以得出如下结论:
第一,经济增长与金融发展之间存在着一种双向的因果关系,即金融发展对经济增长有促进作用,经济增长的变化导致了随后的金融发展。
第二,金融规模上的扩大是经济增长的第二个主要因素,而经济增长对金融发展具有一定的反馈作用。
第三,贵州省金融发展是需求跟随型的,即经济增长带动了金融发展。这反映出贵州省经济经过20多年的发展,居民手中的财富有了大幅度提高,对金融服务的需求不断增加,带动了金融发展。但是,贵州省金融发展对经济增长的促进作用不显著,也不是影响经济增长的最重要的因素。贵州省金融发展与经济增长之间还没有建立起一种协调发展的良性互动关系,金融发展在一定程度上还只是经济增长对金融服务需求的一种被动的反应。
三、建立回归模型
利用EVIEWS软件进行回归分析,可以得出如下模型公式:
GDP=-210.6469*FIR(-1)+2158.638*
FIR+549.6392*INSURE(-3)+1024.933*
INSURE(-2)-1220.876*INSURE(-1)+2582.542*INSURE-480.9382*STOCK
(-3)+809.0951*STOCK(-2)-1541.369*
STOCK(-1)+784.476*STOCK-10.18485
模型说明了在其他变量保持不变的情况下,贵州省当年的全部金融机构存贷款余额与GDP比率每变动1个百分点,就会导致当年的经济增长速度同方向变动2158.638个百分点;通过股票市场投资额与GDP的比率每增长1个百分点,就会导致当年经济增长同方向变动784.476个百分点;通过保险市场投资额与GDP的比率每增长1个百分点,会导致当年经济增长速度同方向变动784.476个百分点。
四、结语及政策建议
通过实证分析得知,贵州省金融发展与经济增长之间存在格兰杰因果关系。无论是金融规模的扩张还是金融结构的优化,都在不同程度上促进了贵州省经济的增长。但是金融总量的增长对经济发展的作用必须从两方面来认识:当年的全部金融机构存款和贷款之和对当年经济的促进作用是非常大的,但是当年的贷款之和对第二年的经济增长的阻碍作用更大,因此,从经济的可持续发展角度考虑,金融的量的增长要适时和适度,而股票市场和保险市场的发展对经济增长的促进作用是长期的。所以,应该大力发展股票市场和保险市场等资本市场,以实现贵州省经济的持续健康发展。
参考文献:
1、舒元,谢积予等.现代经济增长理论模型[M].复旦大学出版社,1998.
2、韩廷春.金融发展与经济增长[M].清华大学出版社,2002.
摘要：中国加入WTO之后，中国金融业的全面开放大大加快了金融体制改革的步伐，使得金融业无论是规模还是结构都得到了加强与促进。本文将从国内外对金融发展与经济增长关系的已有研究入手，以中国的金融发展与经济增长数据为基础，通过实证的方法研究分析中国金融发展与经济增长的关系。
关键词：金融发展经济增长实证分析
一、文献综述
早在二十世纪中叶国外就有许多学者对金融发展对经济增长的影响进行了研究，其中戈登斯密斯（Goldsmiths）、爱德华・肖（Edward S Show）、麦金农（Mckinnon）三位经济学家被公认为是金融发展对经济增长影响研究的先驱。戈登斯密斯（1969）第一次系统的对金融发展与经济增长的关系进行了实证研究。他认为金融发展与经济增长之间存在正相关关系，金融发展水平可以反映了一个国家经济发展水平所处阶段。麦金农和肖在1973年在《经济发展中的金融深化》中提出了著名的金融抑制和金融深化理论，他们提出并论证了金融抑制对经济增长的阻碍作用和金融深化与金融增长与经济增长的关系。根据他们的理论，发展中国家要想改变经济落后的局面就必须采取金融自由化政策，但只一味强调金融自由化的重要性。
国内对金融发展与经济增长的关系也有许多研究。以对中国金融中介和股票市场两方面都做了研究的方向为例，最早由谈儒勇根据King和Levine（1993a）的方法，以货币深度（Depth，M2/GDP）,银行体系规模（存款货币银行国内资产、存款货币银行以及中央国内资产之和）作为金融中介发展水平指标；以GDP的增长率为经济增长指标；以通货膨胀率和进出口总额与GDP的比值为控制变量，对1993-1998年的季度数据进行了最小二乘估计，一次研究了中国金融中介发展和经济增长之间的关系，中国股票市场发展和经济增长之间的关系以及中国金融中介发展和股票市场发展之间的关系。研究结果表明，金融中介发展和经济增长之间有显著的正相关关系，而股票市场与经济增长之间有不显著的负相关关系，而中国金融中介发展与股票市场之间有显著的正相关关系。
二、实证分析
从国内外的理论分析可以看出，在对于中国金融发展对经济增长是否有促进作用这一问题上有着不同的看法。AQQ（2005）认为中国的金融发展对经济增长影响不显著，在没有良好的金融体系的情况下经济仍然高速增长。而另一方面，谈儒勇则持相反的观点，他认为中国的金融发展对经济增长是有促进作用的。然而，这两人的研究并不能进行比较，也各自有其缺点。AQQ（2005）的研究中，仅对2002年的数据进行分析，就算能够反映当年的实际情况，也无法体现长期的经济增长是否受到影响。而正如上文所提到的，谈儒勇的研究则忽视了影响GDP增长率的控制变量。为了更好的对AQQ（2005）得出的结论进行分析和验证，本文将沿用Levine（2002）提出的金融结构发展相关指标，对中国金融发展对经济增长的影响进行实证分析。为克服AQQ（2005）只选取2002年时点数据的缺点，本文将进行时间序列分析。首先选取1990-2008年的时间序列数据，以实际人均GDP增长率作为被解释变量，以实际人均资本增长率作为控制变量，通过回归分析估算出实际人均资本增长率对实际人均GDP增长率的贡献份额，并依此结合增长核算理论计算索罗残差即TFP。然后，引入Levine（2002）提出的金融结构和整体金融度量指标，以全要素生产率TFP作为被解释变量，通过回归分析各金融发展指标通过对全要素生产率TFP的影响，从而表明对中国经济增长的影响。
1、回归模型
本文共使用两个回归模型。首先需要计算全要素生产率TFP，使用模型如下：
G（y）G（A）+b1G（k）+ εt
其中，G（y）代表实际人均GDP增长率，G（A）代表全要素生产率，G（k）代表实际人均资本增长率。对该模型进行最小二乘估计得到人均实际资本增长率对人均实际GDP增长率的贡献率即b1，由此计算得到全要素生产率
G（A） G（y）- b1G（k）。
然后，全要素生产率作为被解释变量，引入金融有效性相关指标作为自变量（下文中将具体分析），对以下模型进行最小二乘估计（OLS）得出相关系数：
TFPβ0+βiXi+εt
其中TFP由第一个模型中计算得出，Xi为个金融有效性相关指标，i并不固定，视回归结果中对应系数βi的显著性而定。
2、变量选择及数据计算
以上回归模型中涉及的变量较多，总体可以分为增长率类和金融有效性相关指标类。
首先，计算增长率类变量，其中包括实际人均GDP增长率和实际人均资本增长率。为得到实际人均GDP增长率可以将名义GDP总额通过除以定基消费品物价指数得到实际GDP总额，再除以人口总数，从而得到实际人均GDP增长率。对于资本存量的计算采用通用的永续盘存法，首先估计基期的资本存量，然后估计各年资本流量，最后在可比价格的基础上，逐年累计得出历年的资本存量数据。
其次，计算金融有效性相关指标类变量，根据Levine（2002）提出的各类指标，又可以分为金融结构指标和整体度量指标。金融结构指标包括代表股票市场活动的指标TVT（total value traded ratio）和MC（marketcapitalization），代表银行活动指标BC（bank credit ratio）和COST（overhead cost），金融结构活动指标SA（structure-activity）,金融结构规模SS（structure-size）和金融结构有效性SE（structure-efficiency）。由于数据可得性的限制，本文将以四大国有银行的总运营成本代替整个银行体系运营成本。SA等于TVT除以BC再取对数，即Ln（TVT/BC），该指标可以体现金融相对有效性大小，若该值较大，则说明一国金融体系以市场为主导，反之则是以银行为主导。SS等于MC除以BC再取对数，即Ln（MC/BC），该指标也是用以反映股票市场相对银行体系的规模大小。SE等于TVT除以COST再取对数，即Ln（TVT/COST）。整理度量指标包括金融市场整体规模FS（finance-size）,金融市场整体活动FA（finance-activity），金融市场整体有效性FE（finance-efficiency）,这些指标都是用于衡量整个金融体系的情况，指标越大说明一国特定法律体系下金融体系整体发展能够促进长期的经济增长。FS等于MC乘以BC再取对数，即Ln（MC*BC）。FA等于TVT乘以BC再取对数，即Ln（TVT*BC）。FE等于TVT乘以COST再取对数，即Ln（TVT*COST）。
3、模型回归结果与统计意义分析
首先将1990年至2008年共19年的时间序列数据代入第一个模型G（y）G（A）+ b1G（k）+ εt最小二乘估计模型回归结果为：G（y）0.024591+0.705927G（k）。对最小二乘估计结果进行假设检验可知实际人均资本增长率G（k）所对应的t值为5.306143，P值为0.0001。在1%的显著性水平下，P0.0001
然后以测算出的TFP为被解释变量，以前文所述各项金融发展指标为解释变量，对1993年至2008年时间序列数据进行多次多元线性最小二乘回归，从中挑选出拟合优度最好且每一指标都能通过t检验的回归方程：
TFP-0.433104-1.536148 BC-0.0000121 COST-0.166675 SS+0.139259 FE
该模型R平方的值最大，为0.628661。说明模型能够解释将近62.87%的全要素生产率TFP的变动。模型F统计量的P值为0.01918
4、经济意义分析及结论
从回归结果可知，代表银行规模的指标BC、COST越大，代表金融结构的指标SS越大，TFP越小，即银行业的发展和股票市场的相对银行业更快事发展时，会阻碍经济增长。这两个结果显然是互相矛盾的。同时，金融体系整体的发展指标FE越大，TFP越大，即金融体系的整体发展会促进经济增长。这一结论又与前一结论相矛盾。同时可以看到，在六个回归结果中，BC和COST对TFP的影响为正还是为负是不确定的。从这一点来看，BC和COST在回归二中得到的相关关系也可能是不正确的。另一方面，金融整体发展的指标与TFP的相关性均为正，可见，从整体上讲金融发展会促进经济增长这一结论是毋庸置疑的。
综合以上的理论阐述和实证分析可以得到以下结论：
第一，中国金融整体的不断发展对经济增长有显著的正向影响。
第二，中国金融体系结构对经济增长的影响不明确，即无法判断银行体系和股票市场的相对发展对经济增长的影响。
参考文献：
［1］ 谈儒勇，《中国金融发展和经济增长关系的实证研究》，经济研究，1999，（10）.P53-59
［2］谈儒勇，《金融发展与经济增长：文献综述及对中国的启示》，当代财经，2004年12期
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