重庆市金融与经济增长的相关性

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摘 要:随着经济的不断发展,经济增长与金融发展的关系渐渐被人们所研究.我国对于该分析主要是在北京、上海、广东等经济相对比较发达的地区,而对金融发展不是很发达的地区的理论研究还是比较少,并且也还没有形成一套较为成熟的研究成果体系.

本文结合国内外研究者的相关结论,运用最小二乘法对重庆市金融发展和经济增长的相关数据进行分析,结果表明重庆市金融发展对经济增长有一定的促进作用.

关 键 词:重庆市,经济增长,金融发展

一、引言

1997年6月18日,重庆市正式从四川省分离出来,成为中国第四个直辖市.从成为直辖市起,重庆市的经济、金融迅速上升.2007年3月份期间,总书记参加重庆代表团讨论时提出了重庆新阶段发展的“314”总体部署.经济大开发、“314”部署、“民生十条”等政策使得作为长江上游经济中心的重庆地位不断上升.2010年出台的保税港区,更是使重庆的金融业得到提升.重庆在此机遇下,快速发展金融业,而金融和经济是不可分割的,经济包含着金融,金融推动经济的发展,经济的稳步上升更使得金融业体系得到完善.

在重庆金融体系不断完善,经济环境不断改善的情况下,其金融业还面临了许多未知的挑战.本文将对重庆市金融发展与经济增长之间的关系进行分析,为了更好地让金融业来推动经济的发展.

本文为探讨重庆市金融发展对经济增长的影响,收集1996-2013年重庆市有关数据,运用最小二乘法对经济增长与金融发展关系进行线性回归分析.实证研究表明,重庆市金融发展与经济增长存在线性相关,重庆金融发展能促进其经济的增长.

二、文献综述

自银行产生以来,人们就一直在思考金融和经济存在的关系.金融发展理论最早产生于20世纪40年代末,但那时西方经济学家并没有对此进行专门的研究.最早,格利和E.S.肖分别发表两篇关于经济与金融关系的论文,从而拉开了许多学者对金融发展理论研究的序幕.在熊彼特的《经济发展理论》中,他提出了金融与经济增长之间存在相关性这一理论.他认为经济增长离不开金融的发展.Goldith[1]是进行两者关系实证研究的第一人,他对35个国家的相关数据进行分析,论证了经济增长和金融发展是同步进行的,认为经济的飞速发展也会使金融发展水平逐渐上升.以列文曾经通过以跨国回归为主的方法得到了肯定的结论,认为金融发展与经济增长有必然的因果关系,金融发展是经济增长的必要因素,也使人们加深了对整个金融业作用的认识.


随着国外这个方面的研究越来越热,而且国内也处于对经济增长研究的深入阶段,渐渐地也掀起了研究金融发展与经济增长关系的热潮.谈儒勇[2]运用最小二乘法对经济增长和金融中介体进行了线性回归,认为它们之间存在着很强的正相关关系,这说明我国金融中介的发展会推动经济的增长.钟敦慧、张明举[3]对1981-2005年的有关数据利用向量误差修正模型、协整检验以及格兰杰因果检验进行分析,得出金融效率的提高会促进经济的增长这一结论.王晋斌[4]也对此进行了分析,结果显示在金融控制较强的环境下,金融发展对经济增长没有明显的促进作用.相反,金融控制较弱的情况下,如果提升金融控制,则对经济增长有一定的促进作用.邱新国、陈源媛[5]以重庆市为研究对象,采用时间序列,探讨金融相关率、银行系统对经济增长的影响.通过VAR模型进行分析,结果表明金融相关率对经济增长的影响明显强于银行体系,金融发展促进了经济增长,但是经济增长对金融发展的作用要相对较弱.

三、研究设计

1.指标的选取

(1)因变量:GDP.通常,经济增长的指标是通过国民生产总值(GDP)来反映的,它不但反映了一个国家或一个地区的经济情况,同时还体现了一国或一个地区的繁荣、发展的程度.所以本文采用重庆市近十几年的GDP来反映重庆市的经济增长情况.

(2)自变量:金融机构各项存款余额(S)、金融机构各项贷款余额(L)及保费收入(BF).保费收入是保险公司为履行保险合同规定的义务而向投保人收取的对价收入.

(3)控制变量:由于经济增长还受很多其他因素的影响,为了控制其他影响的因素,本文选取固定资产投资总量(INV)作为控制变量.

为了消除存在的异方差现象,本文对一些变量取自然对数来代换.LNGDP为重庆市生产总值对数、LINV为固定资产投资总量对数,

2.实证回归模型.

为探讨重庆市金融发展对经济增长的影响,本文以1996-2013年的重庆市各金融机构各项贷款余额(L)、金融机构各项存款余额(S)及保费收入(BF)与生产总值(GDP)为数据进行分析,以GDP作为因变量,其余三项因素作为自变量,采用最小二乘法分别进行线性回归分析.

表11996-2013年重庆市各金融机构各项存贷款

余额、BF、GDP及INV(单位:亿元)

年份LNGDP保费收入LINV

19967.181712.825.7706

19977.319719.525.9161

19987.379222.776.2109

19997.416525.396.3330

20007.490527.716.4859

20017.589333.726.6869

20027.711046.176.9034

20037.846157.937.1463

20048.017866.517.3914

20058.151373.107.6041

20068.270693.247.8046

20078.4502124.688.0588

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