安徽金融支持全省产业结构调整的实证研究
一、引言
1991年2月18日，邓小平在上海视察时就发表了“金融很重要，是现代经济的核心。金融搞好了，一着棋活，全盘皆活。”的重要讲话。在经济发展过程中，金融起到了杠杆作用，社会和经济的快速发展离不开金融的有力支持。格利（Gurley）、肖（Shaw）的研究为现代金融理论奠定了良好的基础，初步建立了现代金融发展理论。Cesar （2003）采用Geweke分解法对一百多个发展中国家的面板数据进行分析，发现金融发展同经济增长间具有双向的因果关系。Nader Nazm（2005）利用拉丁美洲5个国家30多年的数据进行了分析，研究结果表明金融深度的发展可以有效的促进经济增长。Jake （2012）对印度地区的研究也得到了同样的结论。郭克莎（2003）认为我国产业结构存在偏差，主要表现在第二产业占比过大而第三产业发展不足。徐璋勇（2014）认为金融发展与产业结构升级是经济增长的两个重要推动力。
2013年07月05日，国务院办公厅发布了《关于金融支持经济结构调整和转型升级的指导意见》，旨在更好地发挥金融对经济结构调整和转型升级的支持作用，更好地发挥市场配置资源的基础性作用，更好地发挥金融政策、财政政策和产业政策的协同作用，优化社会融资结构，持续加强对重点领域和薄弱环节的金融支持，切实防范化解金融风险。
近年来，安徽省经济得到了快速发展，正在逐步改变其农业大省的状况。但是与其他省份相比，安徽省的经济发展和经济结构还存在一些问题，需要进一步的发展调整。本文运用VAR模型对安徽金融对全省产业结构调整转型的支持力度进行分析，以期找出安徽省金融业如何为全省产业结构调整和升级提供更有力的支持。
二、安徽省金融与产业结构发展现状
（一）金融发展现状
2014年，安徽省金融业的增加值达1046.7亿元，比2013年增加了311.20 亿元，增长了13.6%，全年社会融资规模4262.2亿元，年末全省金融机构人民币各项存款余额29817.7亿元，比上年增加3078.4亿元，增长11.5%，金融机构人民币各项贷款余额22088.3亿元，比上年增加2999.5亿元，增长15.7%。上市公司通过境内市场累计筹资190.1亿元，全省有上市公司80家，上市公司市价总值7041.6亿元，比上年增长48.8%。保险业保费收入572.3亿元，比上年增长18.5%，赔款和给付234.4亿元，增长5.1%。
（二）产业结构发展现状
2014年，全年生产总值（GDP）20848.8亿元，比上年增长9.2%。第一产业增加值2392.4亿元，增长4.6%；第二产业增加值11204亿元，增长10.3%；第三产业增加值7252.4亿元，增长8.8%。三次产业构成比为11.5：53.7：34.8。1978年，改革开放之初，安徽省全年生产总值3645.2亿元，第一产业增加值1027.53亿元，第二产业增加值1745.2亿元，第三产业增加值872.48亿元，三次产业构成比为28.19：47.88：23.93。三十多年间，GDP增长了大约5.7倍，三次产业结构也从二一三变为二三一。第二产业占比继续增加，第三产业占比略有提升，第一产业占比大幅下降。
三、金融支持产业结构调整实证研究
（一）向量自回归（VAR）模型
向量自回归模型（简称VAR模型）是经济研究分析中常用的一种计量经济模型，是对AR模型的进一步发展。VAR模型是对相互关联的若干组时间序列变量能否对其今后的发展情况作出有效预测的分析模型。其矩阵式表达式如下：
其中：yt表示内生变量列向量，xt表示外生变量列向量，α1，α2，…αn和β是系数矩阵，ut是误差调整项，k表示变量个数。
（二）指标选取与数据来源
1. 指标选取
本文选取了一个产业结构指标和三个金融发展指标总共四个指标进行分析，将第二产业和第三产业总值同地区生产总值（GDP）的比值作为产业结构优化率（ISR）；金融机构各项存贷款余额、股票市值及保费收入总额同地区生产总值的比值作为金融相关率（FIR）；股票筹资总额除以金融机构的贷款余额作为金融结构比率（FSR）；金融机构贷款余额比上金融机构存款余额作为金融效率比率（FER）。在实证过程中对这些指标数据进行取对数处理，以消除变量的异方差性。
2. 数据来源
本文主要选取了1996～2014年各指标19年的数据。其中安徽省1996～2013年的GDP数据来源于《安徽省统计年鉴》，2014年GDP数据来源于《2014年安徽省国民经济和社会发展统计公报》。金融机构各项存款余额、贷款余额、股票市值、发行股票筹资总额和保费收入等主要来源与各年的《安徽省国民经济和社会发展统计公报》。
（三）实证分析
1. 时间序列数据的ADF单根检验
本文采用的都是时间序列数据，时间序列数据往往存在非平稳的问题。VAR模型的建立必须保证变量是平稳序列，所以在此先用ADF单根检验法对所选四个变量LNISR、LNFIR、LNFER和LNFSR进行稳性检验平，结果如下表。
由表1可知在1%的显著性水平下，四个变量都是非平稳序列，经过一阶差分处理后都变为平稳序列，所以他们都是一阶单整序列，满足协整检验的条件。 2. VAR模型滞后期的选择
由表2可以知道，AIC、SC、HQ三个信息准则同时指出Lag为1，所以我们在此建立滞后2期的VAR模型。
3. VAR模型估计
利用Eviews6.0建立由上面设定形式的VAR模型，得到模型的表达式如下：
实证结果显示第一时期模型总的拟合优度为0.99133，调整后的拟合优度为0.98266。且所有单位根位于单位圆内，极大似然函数值为105.5977，AIC、SC的指标值分别为-8.18796和-6.423509，模型结构稳定，模型拟合效果较好。
4. 脉冲响应和方差分解分析
脉冲响应函数主要是用来描述一个内生变量对其他变量的冲击作出的反应，具体的表现是在扰动项增加一个标准差大小的冲击时，系统某个内生变量当期及未来值受到的影响大小。对于每一个误差项，内生变量都有一个对应的脉冲响应函数。VAR中的方差分解是分析影响内生变量的结构冲击贡献度的方法。本文对变量LNISR进行了脉冲响应和方差分解检验，结果如图2。
由图2和表3都可以看出，变量LNFIR对LNISR有较大的正向冲击；LNFER对LNISR也具有正向冲击作用，且冲击贡献度在不断增加，但影响力度还是比较小；LNFSR对LNISR有负向的冲击作用，虽然其对LNISR的冲击贡献度较大，但冲击贡献度呈现不断下降的趋势。
5. 协整检验
协整检验是从分析时间序列的非平稳性着手，检验VAR模型中各变量之间是否具有长期稳定关系的分析方法。本文要考查四个变量间的协整关系，所以选用Johansen多重协整检验，检验结果如表4。
由表4可以看出，在5%的显著性水平下，协整检验拒绝不存在协整关系、最多存在一个协整向量和最多存在三个协整向量的假设，接受最多存在两个协整向量的原假设，由此我们知道检验的四个向量中存在着两个协整向量，说明安徽省的金融相关率、金融效率比率以及金融结构比率与安徽省的产业结构优化率之间存在着长期的稳定关系。
由表5中的协整系数可以知道协整方程为：
y1t=0.262517y2t+0.016501y2t-0.0054y3t
从协整方程可以看出，金融相关率的相关系数为0.262517，而金融效率比率的相关系数为0.016501，金融结构比率的相关系数为-0.0054。说明安徽省金融市场规模扩大1个百分点会使二三产业占比增大0.262517 个百分点。而金融效率提高1个百分点，会使二三产业占比增大0.016501 个百分点。而金融结构比率提高 1 个百分点会导致二三产业占比降低0.0054 个百分点。
四、结论
本文通过对所选取的四个指标进行ADF单根检验，发现其都是非平稳序列，但经过一阶差分处理后都变为平稳序列，说明他们都是一阶单整序列。
通过滞后期的分析发现应该建立滞后2期的VAR型。对建立的VAR模型进行AR检验，发现其AR根都在单位圆内，说明建立的该模型是一个平稳系统。
在确定了建立的VAR模型是平稳系统后对其进行的脉冲响应和方差分解分析表明，安徽省金融资产总量的增加可以促进其产业结构调整，并且影响力度较大；安徽省金融系统效率的提高也有助于产业结构调整，但其影响不是很大，原因可能是安徽省金融体系还不完善，金融效率还有待改进；安徽省金融结构在一定程度上阻碍了其产业结构调整，原因可能是安徽省金融结构不合理，银行业金融占比太大而证券业和保险业发展不足，占有市场份额太小，不能有效满足市场服务的需求。
通过协整检验，发现被检验的四个向量中存在着两个协整向量，表明安徽省的金融相关率、金融效率比率以及金融结构比率与安徽省的产业结构优化率之间存在着长期的稳定关系。对其进一步处理，得到了标准化协整系数，其中金融相关率的相关系数为0.262517，而金融效率比率的相关系数为0.016501，金融结构比率的相关系数为-0.0054。说明金融资产总量和金融系统效率对产业结构调整有支持作用，但金融结构对其不利，分析结果同脉冲响应和方差分解分析的结论一致。虽然目前安徽省金融对全省产业结构调整既有促进的因素也有阻碍的因素，但整体水平是正向的，由所得的协整系数也能看出来。所以安徽省金融能够支持全省学产业结构调整，通过对金融系统的完善，其必将提供更大的支持力度。
