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篇1
Key Words:financial depth,financial width,financial development
中图分类号:F830 文献标识码:A文章编号:1674-2265(2009)10-0030-04
一、导言
2008年山东省GDP突破3万亿元,居全国第二位,经济的快速健康发展为金融业发展提供了坚实基础。但山东省的金融发展水平与经济发展水平并不适配,与广东、江苏等省份相比,无论是金融深度还是金融宽度,都还存在一定差距。本文根据金融发展理论,对山东省的金融深度和金融宽度及其影响因素进行了实证分析,认为山东省亟需大力推动金融业发展,为经济发展提供足够的金融支持。
金融发展一般包括两个维度:金融深度和金融宽度。金融深度是指金融资产的数量增加,通常是以M2/GDP作为刻画社会经济金融化程度的指标,它反映着一个地区经济发展进程中金融不断深化的过程。金融宽度是指金融服务的可得性,即一国金融产品的丰富程度、金融工具的创新力度等。例如一个国家全部金融资产的结构指标,一国居民财产的结构指标等均可用于衡量金融宽度。Goldsmith (1969)在《金融结构与金融发展》中提出了金融发展理论的基本分析框架,构造了衡量金融发展的金融相关比率,即FIR=金融资产总值/GDP。在此基础上,McKinnon(1973)提出了衡量一国金融深化的数量指标――M2/GDP,它反映了一国金融发展的深度和经济货币化的程度。King和Levine(1993)提出了PRIVATE和PRIVY指标,更加全面地反映了金融体系的功能。由于金融深度这一指标并不能完全准确衡量一个国家或地区的金融发展水平,对金融宽度的研究越来越受到经济学家的重视。Demirguc-Kunt 和Peria(2005)第一次从实证的角度研究了金融宽度的影响因素和金融深度与企业融资约束之间的关系,提出在控制了金融深度后,金融宽度越大的国家,企业的融资约束越小。
国内的研究中,谈儒勇(1999)、王志强和孙刚 (2003)等认为金融发展对经济增长有显著的正向作用。韩延春(2001)、谭艳芝和彭文平(2003)等认为金融发展对经济增长的作用有限或作用不显著。一些学者也就区域金融发展与经济增长之间的关系进行了初步探讨,如周立和王子明(2002)通过分地区检验得出地区金融发展与经济增长强相关的结论;张兵、胡俊伟对江苏金融发展与经济增长的关系进行检验,得出了江苏省的货币化程度与经济增长呈负相关、证券化程度与经济增长呈正相关的结论;孙涌实证分析了贵州省金融深化对经济增长的作用等等。
目前大多数学者的研究集中在金融发展与经济增长的关系上,缺乏对金融发展影响因素尤其是对区域金融发展影响因素的研究。由于我国各地经济发展和金融发展状况差异很大,研究区域金融发展与经济增长的关系具有重要意义。基于此,本文拟对山东省金融发展水平及其影响因素进行实证研究。在指标上,选取代表金融发展的金融深度和金融宽度指标,分别以(M2-M0)/GDP和以金融机构对私营部门的信贷额/总信贷额来计算,并将其作为被解释变量,以国民收入、利差及通货膨胀率等为解释变量,运用普通最小二乘法(OLS)进行线性回归。由于线性相关并不说明因果关系的方向,为此,本实证研究仅限于为上述变量间因果关系存在的可能性提供经验证据。
二、山东省金融发展现状
本文选择江苏省和广东省作为与山东省进行横向比较的对象,主要是基于这两个省份的GDP和山东大体相当,同时,山东、江苏和广东分属中国的三大经济区,通过这三省的比较,可以反映出三大经济区的金融业特点和发展程度。
(一)金融深度比较
从表1 可以看出,伴随着GDP的增长,山东省(M2-M0)保持了增长的趋势,但绝对值始终低于GDP。从表2可以看出,山东的金融深度一直低于1,近年来还有下降趋势。近年来江苏省金融深度有了较大幅的增长,已经超越了山东。广东省金融深度基本保持在2左右,金融深化程度较高。此外,从金融机构的数量上看,2007年江苏省股份制银行数量共计615家,资产7609.3亿元,而山东省股份制银行只有272家,资产总额4111亿元,银行数量和资产规模上存在明显差距。在企业存款上,山东省企业存款额比江苏少近4000亿元,比广东少近6000亿元。从上述分析可以看出,在经济总量不断增长的情况下,山东省金融业的发展速度落后于经济的增长步伐,金融深化的幅度落后于江苏省和广东省,金融深度相对不足。
(二)金融宽度比较
从图1来看,山东、江苏的金融宽度大致相当,并都呈现逐年上升趋势,广东省的金融宽度虽然呈现持续下降的趋势,但在数值上远远超过山东和江苏二省。造成如此巨大差异的一个主要原因,是山东省中小企业一直没有得到较好的发展。由于山东省的产业结构和客户结构与江苏、广东差别较大,大型企业居多,加之山东省中小企业融资渠道较为单一,融资难问题没有得到根本解决,发展相对缓慢。另一个原因是山东省商业银行的总体效率水平不高,资源配置的合理性不足,金融工具单一。根据对商业银行资产/总资产指标的分析,山东省2008年这一指标为65.82%,江苏省为72.56%,全国的平均水平大约为72%,相比之下山东省银行业的资产利用效率仍有很大提升潜力。
三、回归分析
(一)数据来源
一国或地区的金融发展水平是由社会的各项因素综合决定的,其中,国民收入、利差、通货膨胀率等宏观经济指标和量化的法律指标及债权人权利指数等环境指标是回归分析的常用指标。根据世界银行的统计,中国近几年的债权人权利指数一直是5.0,不能作为解释变量,因此本文舍弃此指标。考虑到包括山东省在内的中国经济从1997年至2007年保持了十年的稳定增长,因此所有回归数据都选自此时间段。同时在检验时发现人均GDP对人均可支配收入(I)回归,非常显著异于0,为防止多重共线性,剔除人均GDP指标。
建立对金融深度的回归方程:
(D为金融深度,I为人均可支配收入,R为贷款利率,a0=c)
建立对金融宽度的回归方程:
(B为金融宽度,I为人均可支配收入,R为贷款利率,b0=c)
(二)回归结果如下
D=-0.565+0.017CPI-0.047I-0.000R
t = (-0.418)(1.175)(-2.322)(-1.806)
调整R2=0.297 DW统计量=1.657
B=-0.063+0.001CPI-0.002I+0.000R
t = (-2.426) (2.684)(-5.587)(6.687)
调整R2=0.941DW统计量=2.521
从总体上看,通过对两个方程进行t检验,得出在5%的显著水平上,对金融深度的回归不显著,而对金融宽度的回归比较显著。
结果一:通过对金融深度的回归,CPI和人居民可支配收入对金融深度的影响并不显著,利率与金融深度之间虽然存在较显著的正相关,但是整体上看方程并不显著,说明这三个变量不能充分解释金融深度的变化。从实际情况分析,因为选取M2-M0指标来计算金融深度,特别是企业存款与利率有着直接的关系,所以利率与金融深度的正相关比较容易解释。由于CPI容易受到政府政策的影响,而政策的实施通常是逆经济发展趋势的,因此可能存在滞后性。如果以通货膨胀率代替CPI来进行回归,得出的结论和前面的结果基本一致。
结果二:根据对金融宽度的回归,人均可支配收入、通货膨胀率和利率与金融宽度之间存在较强的相关性,调整R2为0.941,DW值为2.521,在合理的范围内,方程整体的回归结果较为显著。人均可支配收入每增加1000元,金融宽度增加0.000117;CPI 上升1%,金融宽度增加0.031;利率上浮1%会导致金融宽度减少0.001。
人均国民收入与金融宽度显著正相关,但与金融深度负相关,这与金融发展和经济增长呈正相关关系(Levine,2005)的结论相左。原因在于人均国民年收入更高的地区,居民具有更强的投资意愿,对于金融产品及投资渠道的需求推动了这一地区的金融发展,从而增加了金融宽度;另一方面,由于基本需求已经得到满足,并且对于回报率的要求较高,居民已不满足于银行利率的回报,而是将更多的资产投入到高回报的产业,因此金融深度并没有得到提高,反而在比例上有所下降。利率上升则会导致存款的增加,减少投资数量,因此利率的上升对金融宽度存在负向影响。
根据一些学者的研究,通货膨胀率较高的国家,金融宽度和金融深度都比较差。本文的回归结果显示,CPI与金融宽度存在正相关关系,通货膨胀率与金融宽度同样存在正相关性。理论研究表明,温和的通货膨胀可以刺激经济增长。由于我们的数据源于山东,因此我们可以认为,在近10年山东的经济发展中并不存在较大的经济泡沫。
从回归中看,银行贷款利率与金融宽度存在正相关性,但是对金融深度没有显著的相关性。通过进一步的实证研究发现,银行利差与金融宽度之间同样存在正相关性,这可以说明银行业的整体效益与利率是相关的,金融业的繁荣必然会表现在银行收益的提高,利差的增加是导致利润增加的重要因素。同时,贷款利率的提高也促使企业寻找更加实惠的融资方式,IPO或发行公司债券等都是直接而且更加节约成本的融资方式,因此,贷款利率的提高也在另一面推动了融资渠道的多样性。
四、结论及建议
根据以上分析,可以发现:随着经济的发展,山东省的金融深度和金融宽度都呈现不同速度的增长;但山东省的金融深度和金融宽度都落后于广东和江苏两省,企业存款的差异、经济结构的差异和银行体系效率不高是造成落后的主要原因,山东省金融行业对GDP的贡献率还有待进一步提高。
通过回归,得出人均收入、通货膨胀率与金融宽度正相关,与金融深度不相关的结论。说明一个地区的收入水平越高,对金融水平的要求就越高,因此会促使金融宽度的增加,但人们收入越高对投资渠道和金融服务的要求就越高,会寻求更多的投资方式。同时,信贷部门在扩大信贷服务时显然对通货膨胀率的调整存在一定滞后性,因此通货膨胀率对金融宽度的影响为正,而对金融深度没有影响。
为提升山东金融发展水平,特提出以下建议:
一是加快对现有金融业在结构布局、产品开发、服务等方面的调整和完善。重点是促进大型国有银行加快理念、机制、产品、渠道、服务等金融创新,不断增强银行业的服务效率和水平。推动商业银行,尤其是股份制商业银行在中小城市的发展,尽快建立起覆盖全省的机构网络。加快建立并完善多层次的金融市场,促进资本市场、货币市场和保险市场的有效结合,建立起与产业结构相适应的金融体系。
二是整合地方法人金融机构,打造金融大部门。山东作为一个经济大省,应尽快对现有地方金融资源进行整合,选择一个较为有实力的法人为控股母公司,建立起大型的金融控股集团,解决股权分散、优势不集中的问题,并发挥好金融控股集团在多元化金融服务、分散和防范风险、平衡现金流、金融创新等方面的作用。
三是多元化发展县域金融,解决县域经济发展中的金融抑制问题。目前,多数县域只有农村信用合作联社,金融的供给不适应以小企业、农户为主体的县域经济主体需求。应尽快建立村镇银行、小额贷款担保公司等一批适合县域经济的金融企业。
四是健全法律规范,加强司法保障。在现行的法律框架和司法环境下,必须切实加强对金融机构担保债权、物权的全面、有效的保护,确保抵押权的实效性。
参考文献:
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篇2
资产证券化作为一种重要的金融创新工具，对全球经济发展和金融活动产生了巨大的影响。如Frank J Fabozzi和Franco Modigliani（1998）曾指出，自20世纪60年代开始的资产证券化的浪潮彻底改变了传统的金融中介方式，极大的促进了融资活动的发展。伴随着金融自由化的趋势，资产证券化在全球范围内迅速发展，其在提高金融市场流动性、转移和分散风险、促进宏观经济发展等方面发挥了日益重要的作用。但是，美国于2007年爆发的次贷危机，使人们深刻的意识到资产证券化所隐含的巨大风险，惨痛的教训使人们清醒的认识到资产证券化只是把风险在不同的投资者之间进行转移，并没有消除这些风险。相反，当经济活动中出现过度的资产证券化行为时，资产证券化还会放大金融系统中的风险，甚至产生新的风险，并加速信用风险由金融系统向实体经济的转移。因此，许多人开始担心：如果资产证券化的趋势没有被遏制，那我们的金融系统将变得更加脆弱。
关于2007年金融危机爆发的原因，学者进行了深入的探讨。其中，John Kiff和Paul Mills（2007）[1]认为在向低信用借款人发放的长期贷款的中，中介机构没有充分对次级贷款质量进行有效的监督，是本次金融危机爆发的重要原因之一，因为这些次级贷款被广泛用于资产证券化的资产池，造成了资产证券化产品的信用风险被市场严重低估。他们也指出信用评级机构在危机发生后表现迟缓亦加剧了金融危机对全球经济的影响。陈志武（2007）[2]指出，现有的制度结构所能支撑的资本化容量远远低于金融化、资本化的需求，最终导致了此次金融危机的爆发。虽然资产证券化在此次金融危机中扮演着不容忽视的角色，但毋庸置疑的是：金融危机爆发的主要原因是由于信用风险管理的不到位和资产过度证券化，而不是资产证券化本身。因此，我们有必要准确的分析资产证券化和金融稳定之间的作用机制，从而对资产证券化有一个正确的认识。
2相关研究
此次金融危机之前，人们普遍接受这样一个观点：资产证券化可以分散信用风险，因此，其可以促进金融系统的稳定。Donahoo和Shaffer（1991）[3]指出资产证券化可以显著地降低银行的金融成本，其作用机制由Fabozzi 和Kothari（2007）[4]进行了充分的阐述。Hill（1996）认为资产证券化是解决公司金融中信息不对称问题的一个重要手段。Schwartz（2002）指出资产证券化可以使发起人在资产市场上以更低的成本进行融资，从而降低了金融系统的风险。Katz（1997）[5]指出抵押贷款市场中资产证券化的程度与抵押利率的截面分布呈现负相关的关系，这表明资产证券化促进了抵押贷款市场的发展。Kothari（2003）指出随着资产证券化的发展，金融市场的融资双方之间的联系将更加紧密，这一进程将推动商业银行的传统主导地位逐渐被投资银行所取代。
但是，资产证券化并非是一个没有任何风险的金融工具。Instefjord（2005）[6]指出结构化金融产品可以导致发行人在经营活动中愿意承担更高的风险，即资产证券化可能导致道德风险。Rajan等（2005）[7]也指出，资产证券化程度的加深和风险转移链条的延长导致贷款人降低了保障最终投资者利益的动机，并且增加了金融机构在此次金融危机中的道德风险。Shin（2009）[8]指出有关资产证券化的传统观点忽视了信用供给的内生性，如果增加资产供给的前提之一是降低借贷标准，那么资产证券化将不会增加金融稳定。Allen和Gale（2005）[8]指出如果一国金融市场不完全，同时监管缺乏效率时，资产证券化的风险转移机制可能成为监管投机的工具，则此种情形下的资产证券化将增加金融系统的风险。Dionne和Montréal（2003）[10]通过加拿大的银行数据实证检验银行资本、资产证券化和风险之间的关系，发现资产证券化和银行风险之间具有显著的正相关联系，同时，资产证券化和银行的总风险资本充足率之间呈现负相关关系。因此，当资产证券化手段使用不当或者政府监管缺位时，资产证券化可能导致金融系统的不稳定。
3资产证券化与金融稳定之间关系的实证检验
31 指标选择和样本数据来源
资产证券化程度包含实体资产证券化、信贷资产证券化和无形资产证券化等内容，但是考虑到市场数据的可得性以及足够的样本区间，我们仅采用美国证券市场的市值规模和GDP的比值衡量其证券化程度（SGDP），计算方法如下：
SGDP=股票市场总市值/GDP
金融稳定反映在金融体系的稳定上，金融稳定状态就是构成金融体系的主要要素平稳运行。Nout Wellink1（2002）认为，一个稳定的金融体系应该能够有效地分配资源和吸收冲击，阻止这些冲击对实体经济和其它金融体系造成破坏性影响。Foot（2003）提出了资产价格可以通过改变消费、国内信贷和资本流动来影响实体经济和金融稳定。我们可以使用多个指标来度量金融体系是否稳定，比如宏观经济的增速，金融体系的信贷资源分配，金融体系的金融深化程度，金融体系资源配置效率等。
本文构建以下四个指标来度量金融稳定：
a宏观经济的稳定程度：DGDP=（GDP-GDP（-1））/GDP（-1），DGDP表示实际GDP增长速度；b金融体系的信贷资源分配：TCGDP= TC/GDP，其中，TC是国内信贷的总量；c金融体系的金融深化程度：M2GDP=M2/GDP；d金融体系资源配置效率：RI，RI代表美国的实际利率。
根据公开数据的可得性，本文选择从1988年到2010年的美国相关变量数据作为样本，每个时间序列共23个样本，原始数据来源于世界银行统计数据库、IMF 数据统计资料和美国财政部，各个初始变量经整理后得到上文描述的五个指标。
32 格兰杰因果检验
通过对资产证券化与金融稳定的相关指标进行格兰杰因果关系检验，我们可以初步检验各个变量之间的作用机制――资产证券化能否影响金融稳定，金融稳定能否影响资产证券化的进程，或者两种机制同时存在。
从Granger因果关系检验的结果来看，在5%的置信水平，我们可以拒绝资产证券化程度（SGDP）不是经济增长（DGDP）和货币供给增长（M2GDP）的格兰杰原因的原假设，在10%的置信水平，我们可以拒绝资产证券化程度（SGDP）不是RI的格兰杰原因的原假设。即从某种程度上，资产证券化可以影响美国宏观经济稳定、金融体系的深化和金融体系内资源配置效率，虽然他们之间的作用方式尚不能确定。但是资产证券化程度（SGDP）和美国信贷规模（TCGDP）之间互相不是彼此的格兰杰因果原因，即资产证券化和信贷规模之间的关系尚不能确定。此外，即使在10%的置信水平下，我们不能拒绝DGDP、M2GDP和RI是资产证券化格兰杰原因的原假设，这可能意味着美国的资产证券化进程可以对金融稳定产生作用，但这种作用机制是单向的，金融稳定并没有对资产证券化程度产生反向的推动作用。这些结论的准确性还需要通过建立VAR模型进一步讨论。
Granger因果关系检验结果如表1所示。
33 脉冲响应函数和方差分解
在格兰杰因果关系检验的基础上，我们构建VAR模型以研究各个变量之间的作用机制。VAR模型在描述多变量系统内的相互关系上具有先天的优势，利用脉冲响应函数，我们可以分析各个变量的外在冲击对其他变量的系统反应过程，如外在冲击影响的持续时间长度和过程的收敛发散。根据ASC和SCI准则，本文选取滞后2阶的VAR（2）模型来描述各个变量之间的关系。由于本文主要考察各个变量之间的相互作用机制，所以并不给出VAR模型的各个参数。
我们讨论变量SGDP在产生一个单位的正向外部冲击时对其他变量的影响，其中，该冲击在第一期会对SGDP产生正向的影响，然后冲击对DGDP的影响程度开始震荡下降至趋近于0，这说明资产证券化是宏观经济的领先指标，并且能够促进宏观经济增长，但是SGDP并不是预测经济长期增长趋势的一个有效指标；SGDP的单位冲击会对TCGDP产生一个长期持续的、显著正向的影响，这表明资产证券化程度的提高可以提高金融市场参与者的融资能力，促进信贷扩张；SGDP的单位冲击在期初的两期内会对RI产生一个正向的影响，但在2期后会产生一个负向的长期影响，这表明在资产证券化加速的过程中资产价格一般会快速增长，宏观经济亦会伴随着加息周期，利率的提高可以防止资产价格出现泡沫，但在长期内，资产证券化的提高会降低金融市场的融资成本，从而带动真实利率的下降；该冲击亦会对M2GDP在长期内造成持续的正向影响。
在图1b中，我们可以发现DGDP的一个单位正向冲击在期初会对SGDP产生一个负向的影响，这可能是因为资产证券化是宏观经济的领先指标并能够反映市场对宏观经济发展的预期，当宏观经济的实际冲击与市场预期相同，由于该冲击已在资产证券化中有所反映，而宏观经济更可能在下一期出现一个负向冲击使宏观经济回归均衡增长路径，所以DGDP冲击对SGDP的影响是负向的；相反，M2GDP的单位冲击在期初对SGDP会造成显著的正向影响，因为宽松的货币政策有利于资产价格上涨和资产证券化的扩张；当实际利率增高时，投资者会对风险资产索要一个更高的预期回报率，这将降低人们对风险资产的需求，所以RI的单位冲击将对SGDP产生一个长期的负向影响。
4结论
在美国次贷危机之后，我们应该清醒地认识到资产证券化给金融市场带来的好处和风险，而不是仅把资产证券化当作金融危机的罪魁祸首而停止金融创新。资产证券化作为现代金融市场中重要的金融创新工具之一，它在迎合市场中投资者的多样化投资需求和提高金融机构竞争力等方面发挥着不容忽视的作用。我们的实证检验也表明资产证券化可以对经济增长、信用扩张和真实利率等领域施加显著的影响，合理的资产证券化可以促进金融稳定，同时，金融稳定亦会反过来促进资产证券化的进程。但是，非理性的资产证券化也会产生额外的信用风险，造成金融系统更容易受到外在冲击的影响。因此，政策决策者应该充分理解资产证券化和金融稳定之间的相互作用机制，从而能够在不同的经济条件下制定不同的资产证券化政策以保持金融稳定，如，当实体经济存在衰退风险时，政府应该鼓励资产证券化，从而促进信用扩张和降低市场利率，反之亦然。同时，为了维持金融稳定，政府应该采取更加积极的金融监管措施，禁止金融欺诈和非法投机活动，并且抑制金融市场中可能出现的资产过度证券化现象。
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篇3
中图分类号：F8321 文献标志码：A 文章编号：1008-5831(2012)05-0042-07
一、金融生态界说
金融生态是个仿生概念。在国内，周小川博士最早将生态学概念系统地引申到金融领域，并强调用生态学的方法来考察金融发展问题。他指出：应注意通过完善法律制度等改进金融生态环境的途径支持和推动整个金融系统的改革和发展。参照生态学对生态系统的分析，根据自然生态系统的构造原理以及自然生态系统长期演化的结构特征和功能特征，我们可以把金融生态系统界定为由金融主体及其赖以存在和发展的金融生态环境构成，两者之间彼此依存、相互影响、共同发展的动态平衡系统。
在市场经济条件下，金融无疑是现代经济的核心，金融生态与经济发展之间的良性互动是地区经济可持续发展的关键所在，而优化地区的金融生态又是实现经济金融良性互动的必然要求。中国西部地区金融生态环境建设的相对滞后性又是中国西部地区经济发展长期落后的重要原因。重庆金融发展对西部地区的中心辐射作用日益显现，对重庆的金融生态现状进行剖析，并在此基础上提出金融生态的优化路径，对加强西部地区金融生态建设，促进西部经济、金融的良性互动，实现西部经济持续发展进而促进中国区域经济协调发展具有重要的现实意义。
二、重庆市金融生态环境建设的实证检验
1997年重庆直辖以来，地区经济得到快速发展，金融生态环境逐步优化。目前重庆市正在以总书记提出的314总体部署为契机，推动“加快”、“率先”发展，在全球化进程和中国现代化发展的新形势下，把重庆建设成为西部地区的重要增长极、长江上游地区的经济中心、城乡统筹发展的直辖市，在西部地区率先实现全面建设小康社会。在此背景下，重庆市构建长江上游地区的金融中心无疑具有重要的战略意义，它必将推进重庆市全国统筹城乡综合配套改革试验区的建设，加快“1小时经济圈”和“城乡统筹”试验区建设，促进生产要素积聚与经济布局要求，并促进重庆市和长江上游地区经济的进一步大发展。
笔者以重庆市2000年、2004年、2005年、2006年、2007年和2008年的相关数据指标为依据对重庆市金融生态环境作出了纵向的客观评价，为相关部门制定金融政策和改善金融生态环境提供一定的现实参考。
（一）指标体系说明
在多方征求意见的基础上，根据目前掌握的数据资料构建了重庆市金融生态环境评价指标体系，该体系由3个一级指标、13个二级指标、36个三级指标组成。每个指标从不同方面反映了重庆市金融生态环境在比较范围内的相对发展情况（表1）。
（二）指标权重说明
本部分所采用的评价指标体系根据各指标权重在一级指标中所占比例的大小重新计算各个指标在新指标评价体系中的权重。具体步骤如下。
一级指标的选取和权重分配：在分析影响金融生态环境具体指标的基础之上，将这些分散的指标重新进行分类和归纳，最终形成包括三方面的一级指标，即包括核心金融资源环境、实体金融资源环境、功能金融资源环境三方面。由于指标的选取数目和个体指标的具体内涵存在相互交叉等情况，在充分征求专家意见的基础上，对一级指标权重的分配情况依次如下：核心金融资源环境为0.3；实体金融资源环境为0.3；功能金融资源环境为0.4。
具体指标的权重分配：具体指标个数较多，在每级指标内，根据各指标权重所占比例的大小重新计算各个指标在新指标评价体系中的权重，然后再与其一级指标权重相乘得到该二级指标最终权重（表2）。
（三）指标评分说明
进步指数评分：进步指数评分以时间序列为依据，通过重庆市2000年、2004年、2005年、2006年、2007年和2008年的数据进行比较，描述重庆市金融生态环境建设取得的进步。
计算方法：进步指数(Ri)=第N年重庆市指标值/第N-1年重庆市指标值
根据上述公式计算得出各指标进步指数得分情况（表3）。
总体进步评价指数。
计算方法： I=36[]i=1Wi×Ri（i=1，2，…，36）
其中：I为总体进步评价指数；Wi为第i个指标的权重；Ri为第N年重庆市第i个进步指数得分。
根据上述公式计算情况见表4。
（四）实证分析结果说明
由表4可知，重庆市整体金融生态环境表现良好，而且整体进步趋势明显。具体而言，从2006年开始各年总体进步评价指数明显增加，2006年在2005年的基础上进步24.7个百分点；2007年在2006年基础之上进步57.8个百分点；2008年在2007年基础之上进步15.1个百分点。从各单项指标来看，笔者以进步率来反映金融生态环境的具体进步程度，计算公式如下：
进步率=（进步评价指数－指标权重）×100%
计算结果见表5。
由以上计算结果可得到以下具体结论。
篇4
一、模型与方法
在结构主义的经济增长模型中,通常包括一些辅解释变量,如经济制度、对外开放、金融发展等。本文将金融发展作为一个独立影响因素引入,根据总量生产函数构造模型如下:
其中,y为国内生产总值的增长率,k为国内资本存量的增长率, I为劳动力的增长率,h为人力资本,finance为金融发展： t表示各年。α为模型中遗漏的体现个体差异的变量的影响,假定其不随时间变化:ε是误差项。由于模型既包括了时序数据和截面数据,直接用普通最小二乘法估计模型,可能会存在自相关性和异方差性,所以本文将检验其自相关性，异方差性及多重共线性，并采用广义最小二乘法(GLS)解决问题。
二、指标与数据
最能充分反应一国或地区的经济增长能力的指标就是国内生产总值的增长率。本文采用实际人均GDP增长率作为衡量经济增长的指标,取值为扣除价格影响因素的实际人均国内生产总值的环比增长率。国际上通常采用戈氏利麦氏两种指标来衡量金融发展水平。戈氏和麦氏两种指标都是从总体上去衡量一国的金融发展程度的。在此引用之,将货币存量(M2)与国民生产总值的比作为衡量中国各地区金融发展程度的指标。本文模型中用到的其他指标包括资本存量、劳动力的增长率、人力资本。劳动力的增长率用从业人数的年增长率来表示。人力资本是人们花费在教育、健康、训练、移民和信息等方面的开支所形成的资本。在本文的实证分析中,出于数据的可靠性和方便性,以中央财政支出中文教卫体事业费占总财政支出的比重来表示。在经济增长模型中,还有一个不可忽视的因素是技术水平,而初始的技术水平是一个难以度量的变量。事实上无论技术开发与推广是否花费较高的成本,从较长的一段时间来看,技术进步率是大致相同的。而对技术进步的种种假设或限制在PanelData模型中只是表现为不同地区的回归方程的截距项或斜率的差异。在本文中分解为截距项和误差项。本文所使用的数据来源于国家统计局统计数据（1990年～2005）及2006年统计公报。
三、实证分析
用最小二乘法作回归，并分别检验异方差性，自相关性及多重共线性
1.直接OLS
yt=-49.86377+0.134999kt+43.92106It+190.3635ht+
14.37911financet
t=(-2.843168)(0.745759)(1.417603)(2.296129)(3.870960)
R2=0.593394R2=0.457859DW=1.490262F=4.378152
F检验。F=4.378152，样本容量n=17,解释变量k=4,n-k-1=12。F值与临界值Fα（k,n-k-1）比较。给定显著性水平α=0.05，
F＞F0.05（4，12）,说明模型总体是显著的。
t检验。给定显著性水平α=0.05，查自由度为12的t分布表，得临界值tα/2(12)=2.1788.解释变量K、I、H、FINANCE的t值分别为0.745759、1.417603、2.296129、3.870960，与临界值比较说明人力资本H和金融发展FINANCE对国内生产总值Y的影响显著。
2.异方差性检验
怀特检验：
nR2=15.61452,nR2渐进地服从自由度为14的χ2分布。给定显著性水平α=0.05，χ0.052（14）=23.685。nR2＜χ2α（14），故随机误差项不存在异方差。
ARCH检验。
R2=0.172852，n=17,p=2,(n-p)R2=2.59278.(n-p)R2服从自由度为2的χ2分布。给定显著性水平α=0.05，(n-p)R2＜χ0.052（2），表明模型中不存在异方差性。
3.自相关性检验
D-W检验。由OLS的输出结果得DW=1.490262，给定显著性水平α=0.05，查D-W统计表，n=17,k=4,得下限临界值dL=0.90和上限临界值dU=1.71，得dL＜DW＜dU，表明不能确定存在自相关。
4.多重共线性检验
相关系数检验法。相关系数矩阵如下：由相关系数矩阵得，K与H之间的相关系数为0.840490， K与FINANCE的相关系数为-0.797082，H与FINANCE的相关系数为-0.827708，表明这几个解释变量之间的相关性较高。
修正。由直接最小二乘的结果看出，K的参数t值并不显著，又与H,FINANCE存在多重共线性，故考虑删除解释变量K。删除解释变量后的回归结果为：
yt= -53.84270+ 56.12190It+ 228.8488ht+ 13.70346financet
t=( -3.279260) (2.170400) (3.588675)(3.870595)
R2=0.574549R2=0.476369 DW=1.43071134669 F= 5.851947
删除解释变量K后，模型的统计检验均有较大改善。
五、对实证分析的理论解释及政策建议
90年代以后，特别是中后期，中国逐步摆脱了短缺经济，由卖方市场转向买方市场，由供给导向型向需求拉动转变。从以上拟合结果我们可以得到如下一些主要的结论:
1.从回归结果看，金融发展对我国的经济增长有积极作用，且推动作用十分显著，表现为t检验的结果较高（3.870595）。此时的金融发展日益凸显出其对于经济增长的推动与促进。
2.金融发展对经济增长有正的影响,但是,金融发展对经济增长的积极作用还没有完全发挥其应有的水平。从这个意义上说，中国仍然需要继续加大金融改革的力度,消除所有制歧视,使国有经济和非国有经济在融资过程中处于平等地位,使非国有经济的投资需要得到充分地满足,从而,最大地发挥非国有经济的巨大潜力和对经济增长的巨大推动力。
3.作为解释变量的国内资本存量的增长率k对经济增长的影响作用并不显著，将其删除后，模型的统计检验有较大改善。中国也应对此采取相应对策，以避免影响经济增长，甚至引发金融危机。
参考文献:
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但是鉴于我国的特殊国情以及转轨经济的特殊性，仅仅通过国家层面上的研究是不够的。周立和胡鞍钢（2002）通过对我国经济发展差距和金融发展差距的计算和观察，得出了两点重要结论：第一，由于中国各地区发展的不平衡性显著，对中国的研究不能只停留在国家层面，只有深入到地区层面，才可能把握到基本的现实，从而得出符合实际的结论；第二，经济差距和金融差距的变动趋势在时间上具有一致性。这也充分说明了从区域的角度研究金融发展理论的必要性。本文以安徽省为例，选取省内不同经济区域的9个地市2002～2011十年的数据，分析其金融发展程度及其与经济增长之间的关系，同时可以看出金融发展的区域差异。
区域金融理论的实证分析
区域经济发展的不平衡以及货币供求方面的差异，决定了其金融发展差异较大。通常用金融资产规模相对于国民财富扩展的金融增长（Financial Growth）作为金融发展水平的替代指标，国际上一般采用金融相关比率这种指标来衡量金融增长水平，人们通常将其简化为金融资产总量与GDP之比。由于缺乏地区金融的数据，所以一般采用金融机构的存贷款之和与国内生产总值之比进行计算，计算公式为：
FIR=(S+L)/GDP
FIR为金融相关比率；S代表存款额；L代表贷款额；GDP为国内生产总值。
通过对安徽省选取的9个地市10年数据进行实证分析可以看出，安徽省各地金融发展存在着区域差异（见图1）。
1、省内不同经济带金融发展存在差异
总体来看，合肥市的金融相关比率要远远高于其他地市，且开始年份较高，但有逐步缩小并趋于稳定的趋势；不同地市之间均存在着差异，泛长江城市带要高于安徽省内部其他区域，这与政府政策支持以及地理位置导致的经济发展差异有很大的关系；皖南要高于皖北地区。对比图2各地市GDP可以直观判断出FIR与GDP存在着显著正相关关系；当然，各地市的金融发展程度除了与经济金融因素有关，还有些非经济金融因素的影响如：地方政府的干预和自然与社会条件的影响等。
2、经济增长与金融发展存在着正相关关系
进一步地，将9各地市10年间的样本进行相关性分析，得出相关矩阵，可以看出各地金融发展与经济增长之间存在着正相关关系二者相关系数为0.448。这说明安徽省经济增长与金融发展之间的相互促进的关系。
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在众多经济学重要课题中，金融进步和经济发展存在的争议问题，受到经济学家的关注。在理论方面和实证层面上，都影响着对实体经济与虚拟经济的理解和处理。
从理论层面分析，早期的古典经济学家与新古典宏观学派认为金融发展与经济增长之间没有因果关系，货币金融变量对于实体经济而言只是一层面纱。金融发展处于“供给主导”地位。
在实证分析上，Goldsmith在《金融结构与金融发展》中对金融发展与经济增长的关系进行了跨国的比较分析，对这一领域进行了开创性的研究，结果表明金融进步和经济扩大化之间存在着密不可分的关系。
因此，从目前的情况而言，关注金融进步和经济增长之间的因果关系有着重要的政策意义，尤其是对于发展中国家。本文将基于国内专家的理论研究和实践研究，对国内目前金融行业发展与经济之间存在的辩证研究。
二、实证分析
（一）指标与数据
衡量金融发展，国际上通用的标准：麦氏指标（M2/GDP）和戈氏指标（全部金融资产/GDP）。戈氏指标别称是金融相关比率（FIR）。许多学者选择这两个指标进行实证分析，这两个指标局限性在于都仅仅测度的是金融规模，实际上并不能完全代表金融发展程度。马正兵（2008）据此应用第一组数据与经济增长向量开展典型相关分析，构建了一个金融发展指标=1.2015×M2/GDP―0.0465×PRIVATE―0.2248×SVT/GDP，应用路径分析方法探讨了我国金融发展作用经济增长的效应和路径。本文将应用马正兵（2008）所构建的金融发展指标对金融发展与经济增长进行协整分析与格兰杰因果检验。
对于经济增长指标的选取，回顾历年文献，之前的学者有选择GDP、GDP的增长率或者人均GDP的。本文选择人均实际GDP作为衡量经济增长的指标变量。
考虑到我国证券市场发展较晚及部分稻2009年之后缺失，我们采用数据样本区间为1992-2009年。数据来源于历年《中国统计年鉴》及《中国金融年鉴》。为了实现除去不稳定的时间序列的不同方差情况，同时实现变量间的弹性系数，对人均实际GDP和金融发展指标进行自然对数变换，分别用LnARGDP和LnFD来表示。应用Eviews软件对数据进行处理。
（二）单位根检验
如果变量之间的信息在产生中是不稳定的时候，我们需要对这两个不平衡的时间程序做回归分析，这样对导致虚假回归情况的存在。因此，在进行检测以前，对这些时间程序进行是否平稳进行检测。在这个过程中，我们采用ADF方法对lnARGDP与lnFD两组变量进行单位根检验。经检验，lnARGDP和lnFD均为I（1）过程，符合协整检验的条件。
（三）协整检验
本文在这里采用E-G两步法协整检验来分析人均实际GDP和金融发展之间是否存在着长期均衡的关系。
第一步，对同属I（1）过程的lnARGDP和lnFD两个变量的时间序列采取最小二乘估计（OLS），模型的估计结果为：lnARGDP=7.9594+0.8380lnFD
（87.9838）（4.0788）
R2=0.5097F=16.6362
第二步，对上述模型的残差e进行单位根检验，仍采用ADF检验，人均实际GDP和金融发展之间存在着长期均衡的关系。方程回归系数表明，金融发展对人均实际GDP的弹性为0.8380，即金融发展深化1个百分点，人均实际GDP可增长0.8380个百分点，这说明金融发展对经济增长的促进作用显著。
（四）格兰杰因果检验
1988年格兰杰提出的因果关系检验模型为：
[Yt=α+i=1mβiYt=i+j=1nγjXt-j+μt]
上式中：Xt，Yt分别代表两组变量Xt-j为Xt的滞后值，Yt-i为Yt的滞后值，α是常数，βi，γj为回归系数，μt为随机误差。
零假设检验为Ho：“X不是引起Y变化的原因”，如果系数γ1，γ2，…γn中至少有一个显著不为零，则拒绝零假设，接受“X是引起Y变化的原因”。
对两变量进行格兰杰因果检验，发现lnARGDP和lnFD存在着单向因果关系，即金融发展是经济增长的原因，但人均实际GDP的变化对金融发展的深化没有统计意义上的因果关系。当前情况是金融进步和经济发展之间相互联系，维持长时间的相互平衡。金融发展帮助经济发展，在另一方面经济进步没有给金融发展提供较为明显的推动作用。
三、结论与建议
本文通过采用协整分析与格兰杰因果检验研究了国内经济发展和金融进步之间联系，中国在上世纪末到本世纪初的近二十年期间存在从金融发展到经济增长的单一因果关系。我们的结论支持了“供给主导”的理念，就是金融的进步帮助了经济的发展，而不是经济发展对金融服务的被动体现。
通过以上分析，金融进步应该得到政府的足够重视，为了维持国内经济的不断进步，有必要进行金融行业的改革，保持金融行业规模的扩大，推动金融结构优化，改善金融效率，维护金融安全稳定，充分发挥金融发展促进经济增长的重要作用。
参考文献：
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关于金融发展对经济增长作用的研究表明：经济与金融发展的不平衡导致金融对经济增长的促进作用也有所不同，金融发展与经济增长之间有可能存在非线性关系（“门槛效应”）。已有关于山东省金融发展与经济增长关系的研究多数建立在线性关系假设上，但经济和金融环境的不同可能造成二者存在非线性关系，只有满足“门槛条件”，金融才可促进经济发展。对山东省与上海金融发展与经济增长的关系进行比较分析、探索山东省金融发展与先进水平的差距，研究山东省与上海金融发展与经济增长的“门槛效应”具有重要的现实意义。
理论基础和研究方法
（一）理论假设
适度发达的金融发展水平将会促进经济增长。较高的金融发展水平有助于促进资本形成和积累，并通过减少金融信息成本和交易成本来提高投融资效率以推动经济发展。消费信贷等众多金融服务、金融业务可为消费者提供更多的消费选择，从而减少消费的约束、促进消费增加、实现消费结构的升级。完备的金融服务可为进出口企业提供信贷和信用证服务以提高贸易和结算的效率。另外，完善的金融服务体系可以为新技术提供较多的金融服务以合理地分配金融投资的风险，有效地推动生产技术进步；完善的政策性金融体系可实现地区间资金的合理流动与配置、提高资本配置的效率，从而带动地区经济发展。
本文选择金融相关比率和金融深化比率指标来描述地区金融发展水平以研究金融促进经济增长的“门槛效应”。“门槛效应”的存在是金融经济关系实证结果迥异的根本原因。金融发展能够促进经济增长，但需要满足一定的条件，才能使各种金融功能充分发挥自身效用，这些条件构成了金融发展推动经济增长的“门槛”。经济发展水平、通货膨胀水平、信用环境等金融发展软环境等都有可能是“门槛条件”，最基本的条件是金融发展水平。
（二）研究方法
本文主要采用“邹氏”转折点检验、格兰杰因果关系检验等对地区金融促进经济增长的“门槛效应”研究。“邹氏”转折点检验的目的在于检验在整个样本的各子样本中模型的系数是否相等。如果模型在不同的子样本中模型的系数不同，则说明该模型中存在转折点，即金融发展与经济增长之间关系发生结构性变化；协整检验用于检验变量间是否存在长期的稳定关系；格兰杰因果关系检验主要用来检验断点前后金融发展与经济增长之间关系是否存在显著不同。
实证研究
（一）经济增长和金融发展指标及其数据来源
1.经济增长和金融发展指标。第一，经济增长指标。本文采用地区名义GDP代表地区经济增长规模，因为代表金融发展的自变量均没有进行人均处理，而且省市地区公布的人均GDP采用了不同的计算口径。第二，地区金融发展指标选取。构建金融发展指标是合理衡量金融发展水平的基础，是讨论金融发展与经济增长之关系进而探寻其内在作用机制的前提。一是金融发展规模指标（FIR）：金融资产总量与GDP之比，金融资产规模指标包括广义货币、股票总市值及保费收入等；二是金融深化指标（DEPTH） ：金融机构的信贷额与GDP的比值。本文选择上海市作为山东省的对比对象，因为上海市经济金融发达，经济金融发展已经满足部分“门槛”条件，金融对于经济增长的促进作用得以体现。
2.数据来源和研究年份选择。山东省和上海市1978-2010年期间的经济增长和金融数据来源于《山东金融统计年鉴》（2011）、《山东统计年鉴》（2011）、《上海金融统计年鉴》（2011）、《上海统计年鉴》（2011）。年份选择及时段划分：1978-1984年，我国金融体系迈出市场化改革的步伐，打破了中国人民银行统揽所有金融业务的金融体制；1984-1991年，商业银行、证券公司等相继出现，上海、深圳证券交易所相继成立标志着直接和间接融资方式的金融体系的初步建立；1991-1996年，国务院《关于金融体制改革的决定》并成立三家政策性银行、汇率并轨、放松对同业拆借利率的控制；2001年以后，我国加入WTO、金融国际化步伐加快。
（二）金融促进经济增长的“门槛效应”研究
1.邹氏转折点检验。首先对序列进行协整检验，结果发现：山东省1991-2010年、上海市1990-2010年期间GDP、FIR和DEPTH具有协整关系。对山东省和上海市的FIR、DEPTH与GDP进行邹氏转折点检验结果如表1所示，山东省的断点出现在1991年；上海市的基础金融功能比较完善，我国金融体系的重大变革基本上都对上海市金融经济关系造成重大结构性的影响，对上海的检验出现多个断点，最显著的则为1990年发生的断点。本文则选取最为显著的结点，即上交所成立的1990年作为断点进行后续研究。此时断点能够通过1%的显著性水平检验，这说明在1990年上海市经济增长与金融发展之间关系出现的结构性变化更加突出。
2.格兰杰因果关系检验。山东省断点前后金融发展与经济增长的格兰杰因果关系检验结果如表2所示。由表2可知，在1978 -1991年的区间内，山东省的经济增长在滞后一期的情况下，都显著地推动了金融发展水平和金融深化程度的提高，这说明在此期间山东省经济的发展带动银行等金融中介机构规模的扩张、金融体系的初步建立，从而使金融发展水平快速提高；但金融效率并不高，金融带动经济发展的作用有限。而在断点后（1991-2010年），山东省金融发展水平和金融深化程度指标都对经济的发展具有明显的带动作用，只是其发展作用的时限向后推迟一年。从实证结果看，金融发展水平是金融发挥作用的一个重要的“门槛条件”，金融发展水平的持续提高开始促进山东省经济的发展，此时属于“供给引导型”经济金融发展阶段。
由表3可知，上海市经济增长能够带动金融发展水平的提高和金融深化程度的增加，而且能够通过5%或10%的显著性水平检验。不论是经济发展水平还是金融体系的建设和完善程度，上海市经济的快速、高水平的发展对金融服务的要求日益多样化、复杂性、深层次化，经济增长带动金融发展的作用逐渐地增强，上海处于需求跟随型的经济金融发展阶段。实证分析结果还表明，金融发展水平是不可忽视的“门槛条件”。根据表3，在断点后的期间内，金融发展水平对经济的促进作用通过5%的显著性水平检验，上海市经济和金融进入良性发展循环阶段。在这一阶段中，金融发展水平的提高这一“门槛条件”开始发挥对经济的促进作用，二者互相带动、相互提高，共同推动上海市经济金融化达到一个新的高度。
3.实证检验结论。金融发展作用于经济增长需跨过一定的“门槛”，即金融作用于经济增长需要满足一定的条件，其中最基本的条件是金融发展水平。1991年是山东省金融发展与经济增长之间关系出现重大结构性变化“门槛点”；上海市经济金融化程度较高、对政策性金融变革比较敏感，从而造成断点不止一个，本文则选取最为显著的1990年（上交所成立）；两地金融资产规模扩张都对经济发展具有显著促进作用，金融深化程度作用则出现分化，山东省金融抑制现象比较突出，上海市金融市场化体制进行地比较充分，山东省应努力消除金融抑制现象、继续进行金融体制改革；1991年前，山东省经济发展显著地推动了金融发展水平提高和金融深化程度，这表明金融体系的建立推动了金融发展但作用相对有限。1991年后，当山东省金融相关比率与金融深化比率跨过金融资产规模扩大、金融机构发展等“门槛条件”时，金融发展大大促进了山东省经济增长。上海市经济发展对金融发展具有持续的推动作用，正处于“需求跟随型”经济金融发展阶段；在断点后的时间里，上海市金融发展“门槛条件”开始发挥对于经济的促进作用，上海市的经济和金融开始进入良性的发展循环阶段；山东省和上海市在金融经济关系发生重大结构性变化的时点，都跨越了金融发展水平等相应的“门槛条件”，但山东省正处于供给引导型阶段，而上海则处于经济金融更高级的需求跟随型发展阶段。
政策建议
（一）加快政策性金融支持体系的建立
经济地理条件、金融政策倾斜、金融生态环境差异是区域间金融发展差距的重要原因。上海市作为全国的经济金融中心，在发展过程中得到国家的重点培育和支持，在政策倾斜、税收优惠、资金流动、金融市场化建设等方面都离不开政策介入。合理的政策能够有力地推动金融市场化的进程、缩短金融发展周期。
（二）完善区域金融发展生态环境建设
完善的法律制度有助于金融深化及金融发展生态环境建设。完善的法律和良好的金融发展生态环境能够大幅地降低金融交易成本、促进经济金融发展。因此应不断完善个人征信系统，建立个人与企业的信用信息数据库；山东省要重点落实国家关于金融发展与消费信贷的法律法规改善区域金融发展的环境；加强居民诚信意识教育以提高诚信在现实金融生活中的重要地位，建造良好的信用环境以促进经济发展。
（三）建立多元化金融服务体系
经济发展需要多元化金融服务。以银行等金融中介为主的间接融资服务和以市场为主的直接融资服务对经济增长的作用不同。改革开放以来，山东省金融发展水平滞后于经济增长，并缺乏与之相匹配的金融体系。所以，山东省应坚定不移地进行金融市场化改革，努力建立多层次的金融服务体系，既要充分发挥银行等金融中介机构资本积累的规模效应，又需积极提高股票等证券市场资金配置与使用效率，从而创造多元化的金融服务促进经济发展。
（四）优化融资结构
加快企业直接融资步伐，鼓励上市公司发行公司债券等，以便更好地利用资本市场对经济增长的促进作用；综合运用经济、法律等手段维护证券市场的稳定，扶持有条件的企业上市融资；适当扩大长期金融债券的发行以解决商业银行存在的附属资本不足的困境；促进和引导民间金融发展：鼓励民间资本组建地方性中小民营银行，民营银行能够发挥其地缘优势，降低当地中小型企业的融资成本，以促进当地中小型民营企业的发展繁荣。
参考文献：
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在我国，提高金融系统，尤其是银行系统稳定性对宏观经济的正常运行、社会发展的持续稳定至关重要。为了提高银行系统的稳定性，降低商业银行的运作风险，在商业银行内部进行切实有效的风险管理是十分重要的，而对于商业银行的风险管理来说，一套行之有效的内部控制制度的实现是其实现有效的风险管理的主要途径，而商业银行的内部控制机制的有效运营，必然受到其内部控制环境的影响。
我国商业银行内控环境影响因素实证分析
本文所定义的商业银行内部控制环境是指影响银行内部控制流程和制度运营成效和银行控制手段实施效果的一切内部控制制度外、企业组织结构内的影响因素。
在内部控制的要素中，并非每个控制要素对于商业银行内部控制机制的运营成效的影响力度都是完全等同的，对于商业银行来说，事后控制性的控制措施便难以符合商业银行的运营控制需求。为了检验商业银行内部控制环境要素这一影响商业银行内部控制制度运营成效的基础变量对商业银行内部控制运营的实际影响状况和影响程度，本文以相关性分析方法对商业银行内部控制环境影响因素进行实证检验。
（一）变量的选取
本文以商业银行外部审计费用支出变量为被解释变量综合考察商业银行内部控制环境相关的影响因素对其内部控制运营成效的影响。
内部控制环境是对商业银行内部控制的规划、设计、实施和监督流程和程序产生直接作用的商业银行内部环境因素的总和。由于商业银行的外部宏观环境的影响因子众多且影响机制较为复杂，并且由于本文所研究的样本—国内上市银行均处于同样的宏观经济背景之下，考虑到本文的研究主要着眼于对商业银行内部运作中的内部因素对内控机制的影响机制的建模，因而本文没有在模型中设计宏观经济表征变量。商业银行的内部控制环境的内部因素包括银行的治理结构，组织架构、资本结构等，因而本文主要从商业银行的治理结构、内部控制机构安排等方面设计商业银行内部控制环境的表征影响因子，经分析本文选取的指标主要是：
1.年度内监事会的会议次数。即在一年内召开的监事会会议的次数，由于商业银行的监事会是银行内部实施有效内部控制的重要保障机构，银行监事会在监督和监控权上的权威可以保证其有效地监督银行内部的管理层至操作层的所有运作。因而本文假设认为年度内监事会开会次数越多，说明上市银行的监事会成员较为积极地参与企业运营的监督工作，是商业银行内部控制环境的一个表征影响因素。
2.审计委员会。本文将该指标设定为：1-设立，0-未设立，3-未知来度量商业银行审计委员会的建立及其内部审计活动的开展对外部审计定价的影响。
3.CR_10指数。该指标定义为商业银行前10位大股东持股比例之和，由于商业银行的资本构成结构也是影响银行内部控制的环境要素之一，因而本文选取该指标来反映上市银行的资本集中度，并建立假设认为通常商业银行的资本集中度越高，银行出资人和所有者对于商业银行的风险报酬的要求也往往较为强烈，其对银行的风险管理与内部控制的要求也更为严格，从而可以很好地表征商业银行的内部控制环境利好程度。
4.独立董事的个数。即担任独立董事的人的个数，所谓独立董事是指不在上市银行担任除董事外的其他职务，并与其所受聘的上市银行及其主要股东不存在可能妨碍其进行独立客观判断的关系的董事。由于现代公司结构下企业的独立董事是企业内部控制发挥作用的制度措施，因而将该指标作为商业银行内部控制环境构建水平的表征因子在理论和实践上都是合理的。
5.独立董事津贴。独立董事的设立是企业保证自身内部控制有效运作最为重要的控制环境，因而对上市银行独立董事津贴的考察十分必要。该指标定义为上市银行依法给予银行独立董事的适当报酬。通过该指标的考察可以发掘银行对于自身内部控制环境构建的投入力度，是表征内控环境优劣的主要指标。
6.高管人员持股总数比例。该指标是指年末银行全部高级管理人员中，除开董事、监事以外的其他高级管理人员所持有的股票总数占总股本的比例。由于商业银行的内部控制措施的实施者主要都是银行内部的中高层管理人员，因而激励和促使高管人员以主人翁的态度执行内部控制措施是保证商业银行设计的内控措施能有效运作的关键，从而使该指标成为商业银行内部控制环境的影响因子之一。
7.资本充足率。该指标用来反映商业银行运作过程中的稳健性因素，由于商业银行属于高杠杆的负债经营，资本充足的商业银行方能具有更加强大的风险抗击能力并且可以对银行的内部控制机制运作带来较大的影响，因而对该变量的考察亦是十分必要的。
综上可知，在商业银行的内部控制环境特征的影响因子选取中，对于商业银行内部治理的具体制度如监事会制度、审计委员会制度、独立董事制度的相关要素安排是影响银行内部控制运作的关键要素，因而对商业银行内部控制环境标准影响要素的选取也紧紧围绕商业银行的内外部治理环境和银行治理环境要素。
（二）样本数据的选取
本文以1998-2010年沪深股市中商业银行上市银行的年报数据中上述所有解释变量的指标计算值为样本，选取的上市银行集合为在最新的中国证监会上市银行行业分类指引目录下的银行业，包括I金融、保险业大类下的I0101政策性银行、I0105合作银行、I0110国有独资商业银行、I0199其他商业银行四个二级分类下的所有上市银行。
本文研究数据主要从国泰安数据库和CCER数据库中搜索和导入，涉及我国所有沪深股市上市银行在上述各个指标和观察区间中的观测值，如表1所示的例子为本文样本中2010年部分指标数据集。
（三）样本数据相关性分析
通过对上文所设计的因变量和自变量进行Pearson相关性检验可以得到结果如表2所示。
通过该分析结果可以发现，在标征商业银行内部控制环境的诸多变量中，对于银行内部控制成效能产生显著影响到因素为CR_10指数、审计委员会设置和独立董事人数，而其他如监事会的动态、独立董事的聘任支出、高管人员持股比例和资本充足率对银行的内部控制效果的影响程度较小。
商业银行内部控制成效与其环境因素回归结果分析
首先，通过以上商业银行内部控制成效的表征变量商业银行外部审计费用支出与其相关内部影响因素的相关分析可以发现，商业银行内部控制体系的有效运作最大的影响因子在于其资本构成结构，商业银行的大股东（尤其是前10名）的持股比例越高，其所花费的外部审计费用越多，隐含说明其内部审计和内部控制的成效往往较差，使其无法提供降低审计成本的资料和信息，并且增加了会计师事务所的审计风险。
其次，其是否存在一个审计委员会，也是影响商业银行内部控制成效的关键影响因子，商业银行内部审计委员会的设立和在我国各大银行的逐步推行使得我国商业银行的内部控制水平得到了一定程度的提升。
最后，商业银行的独立董事作为监督银行内部控制机制运作的重要因素，其内部独立董事人数越多，独立董事制度对于银行运营可以产生的作用越明显，由此可以获得的内部控制成效也越显著。
商业银行改善内部控制环境的对策
（一）建立规模化的独立董事制度
商业银行应当通过建立一个成规模的独立董事制度，适当扩展自身独立董事人数，并提升独立董事的监督力度来保证自身内部控制措施的有效执行。由于独立董事作为一个第三方鉴证个体，其对于商业银行内部控制制度的运营成效具有的较高层次的监督权也有利于发掘商业银行内部控制和风险管理框架中的缺陷，从而及时帮助商业银行改进内部控制机制，促进银行内部控制水平的提升。
（二）完善内部审计委员会架构
作为一种补充手段，提高商业银行的内部审计水平，完善商业银行的内部审计委员会架构是改进商业银行内部控制环境进而提高商业银行内部控制成效的有效手段之一。商业银行可以通过为银行的内部流程的监督配置足够的内部审计人员，并设计好其内部审计机构的组织架构和运营机制，从而有效提升商业银行的内部控制绩效。
（三）推动资本结构改革
商业银行可以通过推动自身的资本结构改革，分散自身的股权，降低股权集中度，从而可以丰富银行股东的构成，并且股东群体的扩大也可以使商业银行受到的监督压力增大，由此可以借助外部环境的压力来推动商业银行的内部控制制度的改进，从而促进商业银行的内部控制的推行力度，提高领导层的内部控制意识，从而提高我国商业银行的内部控制水平。
（四）控制独立董事、监事会的花费
银行在监事会运营和独立董事津贴上的投入对于银行内部控制成效的提高的作用能力还有待考察，因而为了节约银行的内控成本，银行可以适当控制独立董事和监事会的花费。
由此，通过检验商业银行内部控制环境要素对于商业银行内部控制运营的实际影响，从而发掘商业银行内部控制环境升级的关键途径，对商业银行内控机制的升级具有重要的意义。
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在金融市场的强有效的机制下，与其市场有关的任何信息都会在第一时间被市场所吸收，所以从理论上讲金融市场之间是不会存在任何波动溢出效应的。但是随着金融工作者的不断研究证实在实际情况下金融市场之间是存在溢出效应的。波动溢出效应是一种人们可以观察到金融市场之间的信息传导现象，是由一个市场的波动引起另个一市场波动。波动溢出效应只有大小之分，没有正分之分，通过对以往波动溢出分析的文章的研究发现对于两个市场之间的协同波动溢出现象的分析很少提及。本文着重对金融市场的协同波动溢出进行分析以及实证研究。
一、对波动溢出进行分析
在对金融市场的波动溢出进行分析时，通常会用GARCH模型来进行分析。金融市场得数据变化是随着时间的变化而变化的，那么方差也就会随之变化。在对波动溢出进行分析时要首先对数据的波动有一个大概描述，然会再用GARCH模型来进行数据的分析，最后通过分析结果来判断金融市场的波动情况。
一般GARCH公式可以表示为
GARCH公式只能对数据的波动正相关现象进行分析，而不能对数据的负相关现象进行分析，这是该模型的缺陷，但是对波动溢出的分析是没有影响的。
通过该公式对市场波动溢出效应分析的方法是通过对数据的方差变化的分析间接的对市场的波动进行分析，从实际情况来说方差的变化不一定就代表了市场之间存在溢出效应。其结果还会受到其他相关变量之间的影响。而且对于该种模型分析方法来说不能去直观的分析出波动溢出发生的概率。对于一个金融市场来说，在实际情况中进行金融决策中，不能值针对与市场之间发生的波动溢出情况，还要对波动溢出发生的概率进行实际结合。
二、对协同波动溢出进行分析
波动溢出是指一个市场的变化对另一个市场带来的影响，而协同波动溢出现象值得是有一个市场带来的波动变化对与多个市场同时带来的影响，由于市场影响因素复杂性是无法用对波动溢出分析的方法来对协同波动溢出现象进行分析，这也是目前金融市场分析手段的缺陷。由于对协同波动的分析设计到多组数据，所以GARCH模型的局限性限制了在波动溢出进行更深层次的分析。对于波动溢出分析我们通常用ICA方法进行相关分析。ICA是独立分析的简称，在以往对协同波动分析时尝试过用主成份分析的方法来对数据进行分析，该方法的核心是通过假设数据服从高斯分布，来找出数据的独立成分。而在实际情况中数据往往是不符合高斯分布的，所以这种方法就不能去对所有波动情况来进行分析了。下面我们将主要来讲述基于ICA模式下的SV模型的分析方法。
SV模型
基本的随机波动模型
离散时间SV模型
在对协同波动进行数据分析时，先对SV进行估计分析。对于SV的分析方法有很多，在这里我们选用WINBUGS计算机软件进行分析，这是一种非常简便的分析方法，不需要太复杂的变成就可以实现对SV模型的参数估计。在得到参数估计之后我们需要对协同波动溢出进行判断。我们要首先计算出市场日收益率t期波动Xt
通过对收益率的计算结果然后进行对SV模型的参数b的标准差进行计算，进而来判断单个日收益率对整个金融市场的日收益存不存在溢出影响。
三、对金融市场波动溢出实证方法的研究
对于对上述的波动溢出分析方法的实证研究，我们可以以股市市场为例。我们可以去选取一段时间内的几个股市指数来作为分析对象。在这里我们以上海综合指数，深证成分指数，香港恒生指数，韩国综合指数为分析研究对象。首先我们将各个股市的日收益率建模进行参数估计，我们可以用GARCH模型来建模分析，通过计算来得出股市各时期的日收益率参数。然后将这些日收益率参数带入模型中的均值方程中进行均值分析。然后对这些均值我们进行比较分析，以均值参数是不是显著为零来判断各股市之间是否受到波动溢出影响。
四、结语
目前对金融市场的波动溢出的分析预测，对于从事金融行业的人来说是非常重要，因为它关联着未来金融市场的动态变化，所以关乎着每一个金融决策。就目前来说，对于波动溢出的分析手段相对单一，而且每种方法都有缺陷存在。目前金融市场相对稳定，但是由于其影响因素较复杂，金融市场在未来的趋势还是有一定的不确定性的。所以对与市场波动溢出的分析研究还需要我们进行下去，在现有分析模型的基础上来进行更加深入的研究，填补现有的分析缺陷，增加对市场波动分析的精准性，把握金融市场的变化动态，做出高水平的金融决策减少投资带来的风险。
篇10
一、引言
金融是经济发展的核心。关于金融发展与经济增长二者之间的关系问题，国外学者曾做了很多深入地研究。如戈德史密斯(1969)研究认为，金融结构在一国经济发展中发挥着重要的作用。金和莱文(1997)提出了衡量金融发展水平的相关指标，借此运用实证方法研究指出，金融发展对经济增长具有积极的促进作用，认为那些拥有发达金融系统的国家，其经济增长较快，反过来，那些经济增长较快的国家，其金融系统也较为发达。国内近两年来关于区域金融发展与区域经济增长关系的实证研究成果颇为丰富。如张泉、毕燕君、郗文泽(2010)对天津市金融发展与经济增长的关系进行了实证研究，得出结论：一是金融相关率和实际利率两个指标均与经济增长呈正相关，而金融中介效率和金融储蓄结构则均与经济增长呈负相关关系；二是天津市的经济增长是金融相关率的成因，而金融中介效率、金融储蓄结构及实际利率与经济增长之间都不存在因果关系。杨强(2010)运用南京市1990-2009年的样本数据，研究指出，一方面南京的金融发展和其经济增长二者之间的相互促进作用不明显，另一方面金融发展对经济增长的影响滞后。王战欣(2010)以河南省为研究对象，分析指出该区域的金融发展和经济增长间存在协整关系，并指出金融机构存贷款余额对GDP的增长影响最大。林勇、禄兴能(2010)运用面板数据，协整分析了西部地区金融发展和经济增长之间存在长期稳定的均衡关系，并认为存在从金融发展到经济增长的单一方向因果关系。
本文以北京市为研究对象，运用实证方法分析北京市的金融发展与经济增长之间的关系，这对于把北京建设成“国家金融决策中心、金融管理中心、金融信息中心和金融服务中心”，打造成“具有国际影响力的金融中心城市”将具有一定的指导意义和参考作用。
二、北京经济增长与金融发展现状
自改革开放30年来，作为我国的政治、文化中心的首都，北京的经济一直保持着较高的增长速度。由图1可见，北京GDP总体上呈波动式增长，除1981年这一年份外，其余年份的GDP年增长率均达到9％以上。从绝对数看，北京市GDP总量也呈逐年上升态势。截至2009年底，北京地区GDP达12153亿元。
与此同时，北京金融业也继续呈现出快速增长的势头。具体表现出以下几个方面的特点：(1)金融发展规模不断扩大。2009年，北京金融业实现增加值1603.6亿元，已占全市GDP的13.2％；(2)金融体系构建不断完善。目前北京已经形成了以银行业金融机构为主，证券、保险、信托等非银行金融机构为辅的形式多样而丰富的金融机构体系；(3)金融结构呈现多元化。近年来，北京的资本市场得到了较快的发展。2009年，证券市场各类证券成交额达92148.02亿元，包括股票、基金、债券、权证交易等多种类型的金融交易在内；(4)融资方式还有待拓宽。总体来看，与直接融资方式相比，北京目前仍然以银行类金融机构为主的间接融资方式为主，间接融资方式比较成熟。
三、北京金融发展与经济增长关系的实证分析
前面简要介绍了北京市的经济和金融发展概况，并没有揭示二者之间的内在联系。那么二者之间是否存在一定的联系，关系又如何呢?本文借助1978--2009年间的数据，运用实证分析方法进一步探讨北京市金融发展与经济增长之间的长期关系。实证分析的基本思路是通过对时间序列数据进行平稳性检验、协整检验和格兰杰因果关系检验及脉冲响应函数分析，得出北京市金融发展与经济增长中各相关变量间的实证结果，以此为依据进一步提出相关建议。实证分析过程借助Eviews5.0软件完成。
(一)变量的选取及数据说明
1 变量的选取。通常情况下，我们用国内生产总值(GDP)这一指标来反映一个国家或地区经济增长水平。本文即用北京地区GDP作为北京地区经济增长的衡量指标。
如前所述，近年来，随着经济地不断发展，北京金融业得到了快速地发展，北京目前已经日益形成了以银行业金融机构为主体，证券、保险、信托等非银行金融机构为辅的多元化金融机构体系。鉴于目前北京并未建立起正式的证券交易市场，且非银行类金融业务仍处于附属地位，因此，本文把北京金融发展的研究对象界定为北京的银行类金融机构。又考虑到金融市场的复杂性及研究问题的方便，同时借鉴他人的研究经验，本文选取金融相关率和金融储蓄结构这两个指标来反映北京金融发展的实际情况。具体包括：(1)金融相关率(FIR)，用金融机构存贷款余额与GDP的比值来表示；(2)金融储蓄结构(FSS)，是指城乡居民储蓄存款与金融机构全部存款的比值，主要用来衡量金融机构吸引居民储蓄的能力。
2 数据说明。本文样本数据选取的时间段为1978-2009年，各指标采用的数据来源于1979-2010年《北京统计年鉴》，其中考虑数据的连贯性和可得性，金融机构存贷款余额均用北京市中资金融机构人民币存贷款余额表示。为避免数据中存在的异方差问题，在此分别对各变量取自然对数，记为LGDP、LFIR和LFSS。
(二)实证检验
1 ADF平稳性检验。为避免可能出现“伪回归”现象，在进行时间序列分析时，要求所采用的时间序列必须是平稳的或者至少是同阶单整的。因此本文首先采用ADF检验法对各个时间序列LGDP、LFIR和LFSS进行单位根检验，检验结果见表1。
由表1可见，原始序列都是非平稳的，经过一阶差分处理后所有差分变量(DLGDP、DLFIR、DLFSS)都是平稳的，所以LGDP、LFIR和LFSS均为一阶单整，即LGDP～I(1)、LFIR～I(1)和LFSS～I(1)。
2 协整检验。协整检验的目的是对时间序列的平稳性进行分析后，针对非平稳变量之间是否蕴含着长期稳定的均衡关系进一步加以验证。根据时间序列个数的不同，协整检验的方法
主要有E-G两步法和Johansen多重协整检验法。前者主要用于检验两个同阶单整变量之间的协整关系，后者主要用于检验多个变量之间的协整关系，因此，本文采用Johansen协整检验法来分析北京金融发展指标与经济增长指标之间的协整关系。基于前面单位根检验的结果，对各变量的协整关系检验结果见表2。
表2表明，在5％的显著水平下，北京地区的GDP与金融相关率、金融储蓄结构之间存在协整关系，即它们之间存在长期的均衡关系，有着一定的必然联系。从表2中可知，各变量之间存在两个协整向量，在此基础上，可以根据最大似然估计法得到长期协整方程，见下式(括号中是标准差)：
LGDP=2.4638LFIR-1.2115LFSS
(0.5145)
(0.2582)LFIR-1.2
协整检验表明，从变量之间的长期变化趋势来看，北京市GDP与金融相关率(FIR)间呈正相关关系，与金融储蓄结构(Fss)间呈负相关关系。
3 格兰杰(Granger)因果关系检验。以上协整检验只能分析金融发展指标与经济增长之间是否具有长期的稳定的相关关系，而二者之间是否具有因果关系并不明确，可通过格兰杰(Granger)因果关系检验加以分析。
北京市金融发展与经济增长变量之间的格兰杰因果关系检验表明，表3。在1％的显著性水平下，北京市的GDP与金融相关率(FIR)二者之间存在双向因果关系，这意味着，北京经济增长会引起金融相关率同向的变化，金融相关率的提高也会促进经济的增长。同时，检验结果表明，经济增长与金融储蓄结构之间不存在互为因果的关系，在5％的显著性水平下，北京市的经济增长是金融储蓄结构的格兰杰原因，金融储蓄结构却不是经济增长的格兰杰原因。
4 脉冲响应函数。为探讨变量之间的互动关系，本文在格兰杰因果检验的基础上，利用Sims提出的向量自回归进行冲击脉冲响应分析。即通过比较不同变量的脉冲响应，来判断不同变量所受到的冲击效果的大小，进而判断变量之间的互动关系。结果如图2、图3所示，其中纵轴表示变量的响应程度，横轴表示冲击作用的滞后期间数，滞后期选为10。
首先从图2可以看出，当在本期给金融相关率(DLFIR)一个正的冲击后，在第l期对经济增长(DLGDP)就有一个明显的正的影响，该影响程度递增到第2期达到最大值，在之后的第2期与第3期间保持在一个较高平稳的水平上，第3期后开始递减，并从第6期开始该影响几乎为零。可见第1期至第6期北京经济增长对金融相关率的冲击响应较为明显；当在本期给金融储蓄结构(DLFSS)一个正的冲击后，在第1期对经济增长有一个较小的负的影响，且在第2期达到最小值，此后该影响幅度变小，并逐渐变为正向影响，到第3期达到最大值，此后略有下降，到第10期该影响几乎为零。说明北京经济增长对金融储蓄结构的冲击响应并不明显。同时图2显示，金融相关率和金融储蓄结构受到冲击时对北京GDP的影响表现不尽相同，总体来看在第1期至第5期，金融相关率对经济增长的影响明显要大于金融储蓄结构的影响，此后各期金融储蓄结构的影响略大于金融相关率的影响；经济增长对其自身的一个冲击在前3期表现出正的响应，第3期时该影响接近为零，随后经历了小幅度的增长后呈下降趋势，并于第9期开始影响几乎为零。
其次从图3看出，当在本期给GDP一个正的冲击后，在第1期对金融相关率产生一个明显的负向影响，该影响程度不断递减，在第2期向第3期过度的过程中变为零，此后转为正向影响，并于第3期达到最大值，此后在零值附近波动变化，并于第8期开始几乎为零，图3。当在本期给北京GDP一个正的冲击后，在第1期对金融储蓄结构产生一个相对明显的正向影响，第2期达到最大值后明显下降，第3期开始该影响在零值的上方波--动变化直至第8期逐渐接近为零，图3。
四、结论与建议
以上实证研究结果表明，北京市的金融相关率、金融储蓄结构均与经济增长之间存在着长期稳定关系。北京经济增长与金融相关率呈正相关关系，与金融储蓄结构呈负相关关系。北京经济增长与金融相关率二者之间存在双向因果关系。另外北京经济增长是金融储蓄结构的格兰杰原因，而金融储蓄结构不是经济增长的格兰杰原因。
由北京经济增长与金融相关率的关系可知，北京的经济增长带动了其金融规模的扩大，同时，金融规模的发展也促进了北京经济的增长，为北京区域经济发展做出了积极的贡献，为此要适度增加北京金融的规模，提高其金融服务的效率。从北京经济增长与金融储蓄结构的关系看，北京经济增长过程中有利于增加居民储蓄能力，但北京经济增长在很大程度上并不是由居民储蓄转化为投资带来的，未来北京金融业还要努力提高自身的效率，加大居民储蓄转化为投资促进经济增长的力度，缩小对境内外资本的依赖程度。
进一步从脉冲响应函数分析来看，当前及未来五年，北京经济增长对金融相关率的冲击响应为正向，且较为明显，而对金融储蓄结构的冲击响应有负有正，且不显著。这表明，金融相关率的冲击对北京经济增长的影响程度要大于金融储蓄结构的冲击影响，因此在我国“十二五”时期，即接下来的五年时间里，需要重点适时地扩大金融深化程度，来促进经济的不断增长。与此同时，通过脉冲分析会发现，在第1期至第6期，北京经济增长对金融相关率的影响总体呈上升趋势后有所下降，对金融储蓄结构的影响总体呈先升再降趋势后，在第3至6期在零值的上方波动变化。这说明，在我国的“十二五”时期，随着经济的增长，在2010年及“十二五”的前两年北京金融深化程度日益扩大，在“十二五”的后三年，北京金融深化程度又略有下降，说明此时金融机构存贷款余额在GDP中的比重又有所下降；北京居民储蓄在全部金融机构储蓄中的比重在2010年不断增加，而在2011至2012年又显著下降，接下来的几年又在零值上方波动变化，影响变得不显著，表明最初居民会继续增强储蓄能力，后来会将一定的储蓄转化为投资，从而优化金融储蓄结构。总之，在“十二五”时期不断促进北京的经济经长，扩大金融深化程度和优化金融储蓄结构仍具有重要的意义。
篇11
一、引言
随着中国经济改革不断深化，居民部门已逐渐成长为国民经济运行中最主要的储蓄供给方，这种储蓄主体的转化促进了金融市场的发展和金融资产形式的多样化。居民部门的金融资产规模迅速增加，金融资产占居民总资产中的比例不断上升，可流通的证券化资产占居民金融资产增量的比例也在稳定提升。广义上看，居民部门的资产主要有两种存在形式：实物资产和金融资产。金融资产又通常分为居民手持现金、储蓄存款和证券资产。在我国居民人均资产存量构成中，金融资产占居民总资产的比例不断上升，相反实物资产的比例则持续下降。再就金融资产而言，从居民部门近20多年金融资产构成成分趋势分析中，可以看出居民部门的手持现金比重持续下降，储蓄的增长率随着利率的变化有所起伏，最重要的是居民的资产构成不再是单一的储蓄存款和手持现金，而是趋向选择高收益率的证券资产，证券资产增量占金融资产增量的比率大幅上升。
目前，我国良好的宏观经济环境和发展态势，高水平的外汇储备，出口贸易的持续顺差以及人民币的不断升值等种种因素使得我国资本市场货币供给充裕，乃至造成了目前讨论非常热烈的“流动性过剩”问题。充裕的货币供给支撑使得我国证券市场从去年开始节节攀升，不断创造新高。老百姓到股票市场开户进行证券投资的数量近几个月来每天创造新高。根据统计，最近每天开户的数量相当于过去股市低潮时每月开户的数量。总之，去年政府出台的房地产市场的各项调控政策以及“十一五”规划中,大力发展我国资本市场的战略决策将会迅速带动我国资本市场的发展，从而居民部门进行金融资产证券化投资的步伐将会迈上一个快速发展的轨道。
本文通过对居民资产证券化影响因素的理论分析，以及对相关数据的实证检验来考察中国居民部门的资产证券化行为，并从中找寻规律，为进一步考察中国资本市场的发展趋势提供一些借鉴。
二、经验观察及解释
影响居民部门金融资产证券化趋势的因素是很多的，但其中一些基本因素将决定着居民资产选择变化趋势。
1、 居民收入
只有具备消费信贷等金融机制或者居民有足够的资产存量两个条件之一时，居民预算约束才能从现期一时向跨时转变，资产选择才会从手持现金和储蓄存款向证券资产转化。这里说明了金融深化和收入规模对居民资产证券化选择的重要性。
在居民金融资产的构成中，手持现金是一个相对独立的变量，严格说来与收入没有必然的联系，因此居民收入主要是影响储蓄和证券资产的构成。居民收入增长在一定水平会引致边际储蓄率提高，居民资产规模的累积和储蓄水平的提高会引致资产选择向高风险高收益的证券资产转化。居民总体收入规模的稳定增长为居民选择证券化资产的倾向提供了足够的数量基础，同时扩大了全社会的金融意识，使居民认识到现时消费与未来消费之间的机会成本，促使把暂时不消费的收入进行证券化投资。
另外，养老保险、医疗保障、失业保障等制度的建立将使一部分居民收入制度化为社会保障基金。按照发达国家社会保障体系的惯例，社会保障基金的一个重要投资渠道是证券市场。这一制度安排也将会极大地提高这一部分原属于居民部门收入的证券市场边际投资率。
2、 金融相关率和货币化比率
资产证券化的趋势是金融深化的一种表现，金融深化为资产证券化提供了可能，是资产证券化的主要影响因素。改革前，中国处于典型的金融压抑状态，改革开放以来，中国金融则发生了根本性的变化。居民金融资产的规模迅速增加，可流通的证券化资产占金融资产的比例呈上升趋势，这些都得益于金融深化步伐的不断加快。
衡量金融深化程度的重要指标是金融相关率和经济的货币化进程。金融相关率是金融资产与国内生产总值之比。而一个经济体系的货币化程度可以用广义货币（M2）占国民生产总值的比重（M2/GNP）来表示。中国经济的货币化进程呈快速上升趋势，它表明在体制转轨过程中，产生超常货币需求，并且货币流通速度减慢，而货币化则是中国金融资产迅速扩张的重要基础。
以全国居民1990-2004年期间证券资产存量（SA）时间序列数据对货币流通数量做简单回归和双对数回归，从下面结果可以看出流通中货币数量每增加1元，全国居民证券资产存量增加0.95元，前者变动1%，后者变动1.40%。
SA= -210.084+0.950M0
(－1.867) (22.785)
R2=0.976SE=557.09F=519.17
LnSA=-3.555+1.400Ln M0
(－4.081) (13.128)
R2=0.930 SE=0.3584 F=172.35
3、 价格指数和利率水平
这是两个重要影响变量，对居民证券化资产投资选择最大的挑战来自于居民实物资产的投资和固定收益率的银行存款投资。价格指数是实物资产投资的收益率，利率是固定性收益的银行存款的收益率。在80年代末期通货膨胀高涨之际和90年代初期银行存款利率陡增的年代，实物资产投资和银行储蓄存款都曾对居民部门显现出无法抗拒的诱惑。
虽然利率作用于储蓄具有不确定性，储蓄存款占居民人均金融资产的绝对比例也一直很高，储蓄与利率之间总体保持着同步的变化趋势，相应于90年代初期不断提高的存款利率水平和保值贴补率的实行，储蓄增长率也在增加,而在1995年以后，由于连续七次调低利率水平、取消保值贴补率、居民储蓄存款的增长率也逐年下降。斯蒂格里茨总结说，尽管利率的变动对储蓄的效应无法确定，但大多数的估计显示替代效应大于收入效应。因此，实际利率的增加或降低对储蓄的增加或减少有一点正的效应。总的说来，我国当前名义利率与储蓄增长率之间存在正向相关关系。
三、模型及数据检验
本文是考察影响居民金融资产证券化趋势的各种因素，我们用居民证券资产总量占金融资产增量的比率变化来代表金融资产证券化趋势。用y表示，作为被解释变量。居民的收入水平用城镇人均收入指数表示，作为解释变量X1；由于金融相关率的数据难以获得，我们用货币化比率（M2/GDP）作为解释变量X2；价格水平与居民的实物资产投资相关，这里用商品零售价格指数作为解释变量X3；银行一年期储蓄存款名义利率作为解释变量X4。从前面的分析可见这四个解释变量与被解释变量之间有着一定的线性关系，因此我们设定模型如下：
y=a0+a1X1 +a2X2+a3X3+a4X4+m
本文利用SPSS软件因子分析中的Principal Components方法进行回归，得到两个主因子，第一个因子替代了X1、X2、X3的作用，第二个因子替代了X4的作用，两个因子累计贡献率达到99.2%，符合适用条件，同时KMO值等于0.643，偏向1，意味着因子分析的结果能够被接受，这样运用该法首先解决了模型的多重共线性问题。
回归方程如下：
y=63.587+14.374(-3.324+0.008374X1+
0.008730X2+0.006126X3)+2.993(-4.308+0.496x4)
(54.211)(11.839) (2.465)
R2=0.912 SE=4.543 DW=2.199F=73.118
这里调整的决定系数值为0.912，表示四个解释变量的回归平方和解释了总误差平方和的91.2%，剩余的未作解释的为8.8%，是由随机扰动项U引起的，这表明回归直线对实际数据拟合得好。T统计量检验和F统计量检验均显著性通过，可以肯定多元线性回归方程是显著的，y与X1、X2、X3、X4之间显著性线性相关。样本回归方程的异方差检验散点图显示残差随机地分布在一条穿过0点的水平直线的两侧，没有异方差。标准化残差的最大值为1.761，最小值为-1.666，没有超过两个标准化残差，所以也没有异常值。德宾-沃特森统计量DW=2.1999，近似等于2，可以认为序列无自相关。
综上所述，该模型的回归结果是理想的，证明了前面对影响居民资产证券化行为的基本因素分析是合理的。
以上从四个基本方面叙述了居民资产证券化选择行为的影响因素及其解释框架，并进行了实证检验，给出了一个考察居民部门金融资产证券化选择行为的模型。事实上，这些因素不是孤立的，它们之间是相互制约、不可分割的，居民的金融资产证券化选择行为是这些因素共同作用的结果。因而，我们在具体分析居民的资产证券化选择行为时，要站在一个立体的角度，系统的考虑上述因素的作用条件与效果，以模型为参考，而不能孤立地看问题。
四、结论及政策含义
综上所述，居民证券资产比例的稳步提升是居民部门资产选择的结果，与90年代偶尔出现的由于国债摊销带来的高比例不同，是一种主动的变化，是伴随着我国资本市场的不断发展和完善而出现的。
当前居民收入已经构成了居民从现时一期进行跨时资产证券化选择的前提条件之一。能够导致收入变动的某些宏观调控手段，如税收、利率等被看成是反周期波动的、强有力的稳定经济的工具。通过重视和运用各种宏观调控手段，比如税收手段、利率手段、控制通货膨胀率、稳定物价水平，协调总需求同总供给之间的关系，有利于保证国民经济稳定、均衡增长，以确保居民部门的收入稳定增长。
从前面分析已知，我国当前名义利率与储蓄增长率之间存在正向相关关系，可见利率杠杆会有效影响居民部门的资产证券化选择行为。但近一年来央行连续几次加息这一货币政策的效果不太明显，没有有效地对资本市场起到调温作用。由此说明，居民资产规模的累积和风险承担能力的增强都会极大地提高收益率对居民资产选择的第一指导作用，而价格指数和盯住其调整的利率水平的走势应该说是会对未来居民资产投资的选择起调整和风向标的作用。在未来一段时期内，央行预期将会继续动用利率等货币政策工具，旨在对过热的资本市场有所调整和降温，但居民金融资产证券化选择的绝对数量以及增长率还将会稳步上升。这是宏观经济和资本市场良性发展的必然趋势。
一个完善的金融市场的存在，是居民能够理性地进行资产选择的前提。从中国金融深化进程的指标来看，已经与大多数发达国家的水准相当，但是总体看，中国的金融深化还不够。所以一方面要继续发掘已有金融产品的发展空间，比如现有国债的发行量仍低于需求量，企业债券市场还很不发达；另一方面要开发新的有关资产证券化的金融产品，目前我国可以被证券化的资产有居民住房抵押贷款、基础设施费用、出口应收账款和高科技企业应收账款等。这些资产证券化的前景乐观，将会进一步为居民提供风险小收益高的投资渠道，为居民资产证券化趋势提供操作平台。当然还要继续推进产权制度改革，放松对国有产权的禁锢，改变对居民产权的歧视，以拓宽居民资产的选择空间，吸收居民部门的投资，使得今后居民资产选择向证券化资产倾斜的趋势能够具备一个强大的制度基础。
篇12
国内学者借鉴国外模型进行了改进，乔均等（2007）在研究商业银行个人客户忠诚度时构建了满意度、关系信任、转换成本与客户忠诚度的关系模型。邓朝华等（2010）在对移动即时通讯服务的研究基础上则构建了满意度、信任和转移成本与用户忠诚度的关联模型。
本文将在已有文献的基础之上，把忠诚度模型应用到互联网金融消费领域，研究互联网金融消费者的忠诚度，并对影响忠诚度的因素进行分析。本次调研采用问卷调查法，对消费群体进行调查。问卷的发放采用网上问卷和纸质问卷相结合的方式进行。通过问卷调查获取数据后，可采用信度分析和效度分析检验数据可靠性，进而采用结构方程模型拟对潜在内生变量忠诚度、满意度、信任和潜在外生变量感知有用性和服务质量等进行路径分析，探讨其相互作用关系。
二、互联网金融消费忠诚度相关理论概述
1、消费者忠诚度的相关理论
早期对于顾客忠诚度的理解主要是对产品或服务的重复购买。20世纪90年代初，态度忠诚理论被提出。该理论认为忠诚的消费者不仅长期接受企业的产品或服务，同时有向他人推荐该产品或服务的强烈意愿。之后，有较多的学者进行了进一步的研究。
学术界对于忠诚度的研究主要涉及行为忠诚和态度忠诚。行为忠诚表现为顾客的重复购买行为，态度忠诚来源于顾客对产品的喜爱和依赖，表现于口碑宣传、推荐意向和未来持续购买意向。本文中互联网金融消费者的行为忠诚是指用户的重复使用行为和优先选择，态度忠诚指用户的未来持续使用意愿、口碑宣传和向他人推荐的意向。
用户忠诚度的驱动模型归纳起来主要有三种：顾客满意驱动模型，具有代表性的此类模型有ACSI模型、McDougall模型等；价值―满意双因素驱动模型，具有代表性的模型有Ryan模型；多因素驱动复杂模型，适用于不同行业的忠诚度影响因素及其作用机制解释。
结合对互联网金融消费相关领域（如电子商务、网上银行、手机银行）忠诚度的研究，本文所构建的忠诚度模型是基于满意和信任两个维度，认为满意度和信任对忠诚度有直接的影响，而感知有用性、网络服务质量通过对满意度和信任的影响来间接影响忠诚度。
2、互联网金融消费用户忠诚度的决定因素分析
（1）满意度。顾客满意度指顾客在使用某种产品或享受某种服务后，形成的满意或不满意的态度，态度的形成通常取决于顾客在某一消费过程中的实际经历是否与期望相符。如果顾客的需求得到满足，其产品和服务让人满意，并且顾客铭记了积极的消费体验，顾客就会满意。本文基于上述意义上使用满意度。
（2）信任。研究表明，缺乏信任是客户不在网上购买物品的主要原因。不同学者对于信任有不同的定义。本文将信任定义为用户对互联网金融可靠性的信心，包括对互联网金融企业可靠性、诚实、企业能力以及对网络与软件技术安全性的信任。
（3）感知有用性。感知有用性是技术接受模型（TAM）中的一个变量。本文中互联网金融消费感知有用性指的是互联网金融消费能够提升用户交易效率的程度，如节省时间、适时完成交易等。
（4）服务质量。互联网金融的服务质量主要体现在网站质量及其响应性上。网站质量（或网站设计）是衡量网络服务质量的一个维度，涵盖网站的美观和内容清晰度。网站质量实际上是一种技术因素，包括系统、硬件和软件的特点和能力。本文用网页界面是否清晰美观，功能是否容易找到，操作是否简便，运行是否稳定等来衡量网站质量的好坏。
服务质量评价还包括网络技术与专门软件的响应性，体现了企业旨在帮助顾客快速实现目标，进而迅速提升其服务水平的意愿。由于互联网金融消费的间接性和自，本文中的响应性更强调了解用户需求，并及时解答用户的问题。
三、研究设计、分析模型及假设
1、研究设计
本文研究的目标是构建互联网金融消费忠诚度分析模型，探索影响互联网金融消费忠诚度的因素，以及影响因素与忠诚度之间的相互关系，为提升消费者忠诚度提供建议。
在大量相关文献研究的基础之上，本文构建了一个基于满意度、信任、感知有用性、服务质量四维分析框架的忠诚度模型。问卷内容包括了被调查者个人基本信息、互联网金融消费情况和互联网金融消费忠诚度量表。其中，互联网金融消费忠诚度量表采用5分李克特量表。
考虑到调研经费的限制和调查的便利性，本次调研选择的抽样方案为非随机抽样法，抽样方法为滚雪球抽样和网上调查相结合。本次调查对象为具有金融产品消费能力的中国公民。通过回收调查问卷采集相关数据。在问卷设计、修改、发放和回收的各环节都做好控制数据质量的工作。
2、互联网金融消费忠诚度模型选择――SEM
忠诚度模型常采用结构方程模型。本文根据相关文献和理论基础构建的潜变量关系模型如图1所示。
其中，感知有用性（ξ1）和服务质量（ξ2）是外生潜变量，即在模型中，它们只起解释作用。满意度（η1）、信任（η2）和忠诚度（η3）是内生潜变量，即在模型中，它们会受到其他变量的影响。图中单向直线箭头表示假定变量之间有因果关系，箭头由原因变量指向结果变量，双向弧形箭头表示两个变量之间有相关关系。
结构方程模型包括结构模型和测量模型两部分，用方程表示：
结构模型：？浊=B？浊+？祝？孜+？灼
测量模型：X=？撰x？孜+？着 Y=？撰y？浊+？着
其中，？浊是指满意度、信任和忠诚度三个内生潜变量， ？浊=？浊1？浊2？浊3；？孜是感知有用性和服务质量两个外生潜变量，？孜=？孜1？孜2。
B是内生潜变量系数阵，描述内生潜变量？浊间的相互影响。
B=0 ？茁12 00 0 0？茁31 ？茁32 0
？茁ij表示？浊j到？浊i的路径系数，两个下标中的第一个下标表示所指向的结果变量，第二个下标表示原因变量。
？祝是外生潜变量系数阵，描述外生潜变量？孜对内生潜变量？浊的影响。
？祝=？酌11 ？酌12？酌21 ？酌22 0 0
？酌ij表示由？孜j到？浊i的路径系数，？浊i是结果变量，？孜j是原因变量。
？灼是随机干扰项，反映了结构模型中未能被解释的部分。
X是？孜的观测指标，？撰x是X在？孜上的因子载荷矩阵， ？啄是X的测量误差。Y是？浊的观测指标，？撰y是Y在？浊上的因子载荷矩阵，？着是Y的测量误差。X和Y是显变量，？孜和？浊是潜变量。
X=x1x2…x9，？撰x=？姿1 0？姿2 0？姿3 0？姿4 00 ？姿50 ？姿60 ？姿70 ？姿80 ？姿9 ；Y=y1y2…y12，？撰y=？姿10 0 0？姿11 0 0？姿12 0 00 ？姿13 00 ？姿14 00 ？姿15 00 ？姿16 00 ？姿17 00 0 ？姿180 0 ？姿190 0 ？姿200 0 ？姿21
3、研究假设
根据理论分析满意度与忠诚度的关系，信任与忠诚度、满意度的关系，感知有用性与满意度、信任的关系，服务质量与满意度和信任的关系，得到以下需要检验的7个假设。
H1：互联网金融消费满意度对忠诚度有直接的正向的影响；
H2：互联网金融消费者的信任对忠诚度有直接正向的影响；
H3：互联网金融消费者的信任对满意度有直接的正向的影响；
H4：互联网金融消费用户感知有用性对满意度有直接的正向的影响；
H5：互联网金融消费用户感知有用性对信任有直接的正向的影响；
H6：互联网金融消费服务质量对满意度有直接的正向的影响；
H7：互联网金融消费服务质量对信任有直接的正向的影响。
四、基于调查数据的互联网金融消费特征分析
1、数据信度与可靠性分析
本次调研共发放了440份问卷，回收有效问卷388份。通过直接问卷调查得到的调查数据能否说明调查的结论，则需要对数据的可信程度、有效程度进行分析。
（1）信度检验。本文采用Cronbach’s ？琢系数来测量问卷的内部一致性。正式调查问卷中的量表共包括21个题项，Cronbach's ？琢值为0.928，表明量表整体信度好。各个分量表的Cronbach's ？琢值见表1。由表1可以看出，各个分量表信度都较好。
（2）效度检验。本文首先对问卷的内容效度进行评估，在参阅多人研究成果的基础上设计出问卷，然后请擅长问卷调查的专家对问卷内容进行评估并提出修改意见。同时，采用主成分分析法来评估结构效度，并运用SPSS19.0得到各个潜变量第一主成分的方差贡献率，由表2可以看出，各潜变量第一主成分方差贡献率都在0.6以上，说明问卷的结构效度较好。
表3给出了各潜变量的平均方差抽取量都在0.5以上，表明问卷具有较好的聚合效度。
综上所述，本问卷的内容效度、结构效度、收敛效度都较好，可以做进一步的分析。
2、互联网金融消费者特征分析
（1）受访者基本特征分析。本次调查的受访者分布情况见表4。受访者男性占51.8%。受访者平均年龄为31.8岁，主要分布在19～30岁之间，占比达到58.0%。受访者受教育程度以本科为主，占比为51.8%。受访者居住地主要分布在城市，占比达到74%。受访者职业分布中，学生占比最大，达到45.4%。熟悉金融专业知识的受访者占比不到15%。
（2）互联网金融消费使用情况分析。互联网金融消费使用情况主要包括使用的互联网金融模式和通过互联网交易的资金比例两个方面。表5表明受访者主要参与的互联网金融模式为金融业务电子化和第三方支付，比重高达80%以上，其次为大数据金融，新兴的P2P信贷和众筹模式也有一定的参与比例。受访者通过互联网交易的资金比例达到50%以上的不到10%，但是参与过互联网交易的受访者达到90%以上。
五、互联网金融消费忠诚度影响因素分析
1、模型拟合
本文使用Amos软件，采用极大似然法估计模型参数。经过初次估计和模型修正，得到结果见图2和表6。
修正后的模型，路径系数的P值均小于0.05，在0.05的显著性水平下通过检验。
从表6可以看到，各项拟合指数基本达到了拟合标准，表明模型修正后拟合效果较好。
2、模型结果解释
综上分析，在最终得到的模型中删掉了“感知有用性信任”和“服务质量满意度”两条路径，即假设5、假设6在本调查群体中不成立，其他5条假设都成立。表明对于互联网业务而言，有用的感知并不需要信任通道，而服务质量必须建立在信任通道上才会形成满意。
图2给出了修正后结构方程的标准路径系数，由这些路径系数可以得到各个影响因素对忠诚度的直接效应、间接效应以及总效应（见表7）。
表7表明，“满意度”对忠诚度的影响最大，总效应为0.788；其次是“感知有用性”和“信任”，总效应分别为0.474和0.438，其中“信任”对忠诚度的直接效应为0.142，间接效应为0.296，“感知有用性”对忠诚度只有间接效应；“服务质量”对忠诚度也只有间接效应，为0.206。
六、结论与建议
1、结论
本文根据调查数据，检验了影响互联网金融消费用户忠诚度的四维因素分析框架。得到的结论：一是四个因素对忠诚度的影响大小有别。满意度对忠诚度的影响最大，其次是感知有用性、信任，最后是服务质量。二是四个因素间的作用关系不同。满意度直接作用于忠诚度；信任通过直接作用和通过满意度的间接作用从两条路径影响忠诚度，且间接影响程度高于直接影响程度；感知有用性通过提升满意度间接影响忠诚度；服务质量通过信任通道间接影响忠诚度。
篇13
引言
金融扶贫是重要的扶贫攻坚政策措施。《中国农村扶贫开发纲要（2011-2020年）》指出“积极推动贫困地区金融产品和服务方式创新，努力满足扶贫对象发展生产的资金需求”；十三五规划提出“发挥政策性金融、开发性金融、商业性金融和合作性金融的互补作用，整合各类扶贫资源，开辟扶贫开发新的资金渠道”；《推进普惠金融发展规划（2016-2020年）》提出“让农民、小微企业等及时获取价格合理、便捷安全的金融服务”；2015年中国人民银行等七部委联合召开的“全国金融助推脱贫攻坚电视电话会议”指出“引导金融资源向贫困地区聚集”。
金融扶贫的工作重点是大力发展普惠金融[1]。普惠金融（inclusive financial system）亦称金融包容（financial inclusion），是指立足机会平等要求和商业可持续原则，以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务。自2005年被联合国提出以来，普惠金融一直被视为可以解决贫困问题、促进经济增长、实现包容性社会的一种重要机制[2]。中部地区贫困人口数量多，扶贫开发任务十分艰巨：在2014年全国7 017万农村贫困人口中，河南和湖南的贫困人口数量均超过500万（全国超过500万贫困人口的省份仅有6个）；在2012年国务院扶贫办的592个国家扶贫开发工作重点县中，中部地区占据了151个，占比达到25.5%。因此，厘清普惠金融减贫机理，科学认识普惠金融发展水平并评估其减贫绩效，对推动中部地区金融扶贫具有重要的理论和现实意义。〖HJ68x〗
理论界对普惠金融是否具有减贫效应尚有争议。权利贫困理论认为金融服务等基本权利的缺失是贫困的重要原因[3]，提出将信贷干预作为反贫困的重要措施[4]，并将穷人的信贷权提升到基本人权的高度[5]。基于信息不对称理论的研究认为贫困地区信贷市场信息不对称导致逆向选择，金融机构都会设置很高的信贷门槛，未享受金融服务的贫困家庭容易陷入“贫困陷阱”[6]，而基于信贷约束理论的研究认为普惠金融通过信贷为贫困地区农民带来财富增长从而达到脱贫[7]。Burgess 和Pande以印度农村地区为研究样本的研究发现当地农村地区开户量每增加1%可以减少农村贫困率0.34%[8]；Beck等采用跨国数据的对比研究发现，具有较发达金融系统的经济体能够更快地消除收入不平等现象，降低贫困水平[9]；Manji研究发现金融服务的可得性和使用频率与贫困率负相关[10]。崔艳娟和孙刚分别以存贷款余额与GDP之比、国内债券余额、股票市值和保费收入三者之和与GDP之比这两个指标来度量普惠金融发展水平，实证研究了1978-2007年我国贫困发生率与金融包容之间的关系，发现金融包容能够显著降低贫困水平[11]。但Navajas [12]，Mallick[13]，Brau [14]，Roodman[15]等对小额信贷的减贫效应提出了质疑，认为小额信贷等普惠金融服务只限于在穷人中进行宣传而没有能真正落到实处从而不能显著降低贫困率，贫困村互助资金并没有瞄准贫困农户[16]，有劳动能力但处于最低收入水平的贫困农户仍难以有效利用互助资金的贷款服务[17]。
