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摘 要:本文利用协整检验、脉冲响应函数和方差分解分析、向量误差修正模型对江苏省的信息化与金融发展之间的关系进行了实证分析,测试了信息化对金融发展的影响程度。脉冲响应函数和方差分解分析表明:江苏信息化的推进对金融规模的扩张有较大的促进作用,而对金融效率和股票市场的发展影响较小。向量误差修正模型进一步给出了江苏信息化指数与金融规模扩张之间的具体数量关系。
关键词:信息化;金融发展;协整检验
中图分类号:F832.7文献标识码:A文章编号:1003-9031(2010)01-0014-05
一、前言
人类社会在经历了农业社会、工业社会后,已迈入信息化社会。信息技术和信息网络的相互结合,一方面催生了一大批新兴产业,另一方面带动传统产业优化升级,对社会和经济活动的各个领域都产生了广泛而深远的影响。信息化对于经济发展的作用已经得到大多数人的认同,信息化可以丰富人们的物质文化生活;有利于提高劳动生产率;有利于产业结构的调整、优化和高度化;有利于经济增长模式的改进等等。现代金融业作为知识密集型产业,在组织结构、业务流程和业务开拓等方面日益体现出以知识与信息为基础的特征,这种特性决定了金融业必须以信息技术为支撑。信息化在提高金融企业效率、促进金融工具创新、加速金融全球化进程等方面起着重要作用。同时信息化在提高客户金融交易的效率、降低客户交易成本等方面也作用巨大。
对于信息化与金融发展的关系,一些学者进行了分析:张立洲(2002)指出,在国民经济信息化背景下,金融领域的信息化进程改变了金融活动与管理的内容、范围和方式,金融信息化对金融业产生广泛而深刻的影响。谭荣华和左志刚(2004)认为信息生产功能是现代金融中介的一项重要功能,信息化作用于金融中介的信息生产,从而成为推动金融中介发展的一个重要原因。李政和王雷(2007)论述了金融信息化对金融发展的影响是双面的,金融信息化提高了金融机构的运作效率,同时也加剧了金融风险的产生,他们对金融信息化进程中金融风险的防范提出了相关建议。
现有文献都是从定性角度分析金融信息化对金融发展的影响,并没有进行实证研究,而且分析视角基本局限于金融业本身的信息化。事实上,全社会的信息化对于金融发展的影响更为深远。由于我国各地区经济发展的不平衡性,从地区角度分析信息化对金融发展的影响更具有说服力。作为东部地区经济最为发达的省份之一,江苏省信息化发展水平和金融发展水平都相对较高,以江苏为例分析信息化对金融业发展的影响更有典型性。
二、指标选择
(一)信息化指标
参照国家信息化测评指标体系并结合江苏的实际情况,我们以国家信息化体系的六个要素组成测评信息化水平的指标体系,六个要素分别为信息资源、信息网络、信息技术应用、信息产业、信息化人才以及信息化政策法规和标准。鉴于信息化政策法规和标准要素是定性指标,为了便于统计分析,我们把该要素调整为信息化建设投资力度,量化反映政府对信息化发展的支持力度。本文选择的信息化指标体系的具体构成见表1。
表1 信息化测评指标体系
要素 指标
信息资源 人均图书、报刊、杂志总印张数;人均电子出版物数量;人均网络站点数;广播播出时间;电视播出时间
信息网络 广播人口覆盖率;电视人口覆盖率;长途电话业务电路;人均局用交换机总容量;每百平方公里长途光缆长度;每百平方公里微波通信线路;每百平方公里卫星站点数
信息技术应用 电话普及率;手机普及率;每百户拥有电视机数;互联网用户;每百户拥有计算机数
信息产业 人均信息产业国内生产总值;信息产业商品;服务和技术出口占出口总值的比重;信息产业从业人数占总从业人数的比重;人均邮电业务总量;人均专利授权量
信息人才 每万人在校大学生数;各类专业技术人员总计;与信息技术相关专业的普通本、专科学生
信息化建设投资 信息产业基本建设投资额比重;研发经费支出占GDP比重;科教文化事业财政支出占总支出的比例
资料来源:笔者根据相关资料整理得出。
由于信息资源、信息网络、信息技术应用、信息产业、信息人才等五个要素中的各指标之间均有一定的相关性,我们采用因子分析法来综合各要素中的所有指标计算要素指数值。信息化建设投资力度要素的各指标之间相关性较小,直接采用标准值。对信息化各要素指数评价后,再对评价结果运用因子分析法评价信息化指数。将1990年的信息要素指数和信息化指数设定为100,以后各年均以其为基数,得到历年信息要素指数和信息化指数见表2。
表2 信息化各要素指数及信息化指数
年度 信息资源 信息网络 信息技术应用 信息产业 信息人才 信息化建设投资 信息化
1990 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00
1991 103.56 133.78 107.45 102.1 122.36 79.85 108.91
1992 108.62 154.23 118.12 112.15 145.35 76.86 123.08
1993 117.76 160.11 128.12 138.06 152.21 91.32 136.38
1994 151.36 184.11 137.16 134.62 176.45 90.45 154.06
1995 177.23 191.31 148.28 145.68 179.16 86.57 162.32
1996 202.12 206.39 161.35 160.07 203.15 137.12 196.39
1997 225.65 214.35 184.21 176.75 207.21 123.48 204.16
1998 221.46 246.29 202.78 215.27 235.49 123.14 225.72
1999 252.35 235.12 233.48 261.86 236.13 138.65 244.21
2000 250.11 247.32 298.16 304.12 261.48 179.16 280.78
2001 323.16 252.02 359.65 345.76 280.16 177.81 312.23
2002 365.62 274.35 420.31 402.58 300.31 194.46 351.26
2003 387.76 288.88 487.31 462.81 324.26 188.76 390.88
2004 409.89 303.41 561.31 526.67 350.12 198.16 434.97
2005 432.03 317.94 643.03 594.35 378.04 207.55 484.03
2006 454.16 332.47 733.30 666.11 408.19 216.95 538.62
2007 476.30 346.00 833.00 742.17 440.74 226.34 599.37
2008 498.43 361.53 943.12 822.80 475.89 235.74 666.98
数据来源:笔者根据历年《江苏统计年鉴》、《中国信息年鉴》、《中国统计年鉴》,及江苏省发改委网站、江苏省建设厅网站、江苏省信息产业厅网站相关信息整理计算得出。
(二)金融发展指标
笔者分别从金融规模扩张、金融发展效率、股票市场发展水平三个角度衡量金融发展。各变量分别对应金融相关率、贷存款比率、股票市场筹资额与GDP的比率三个指标。其中,金融相关率指标是指某一时点上现存金融资产总额(含有重复计算部分)与国民财富(实物资产总额加上对外净资产)之比,通常简化为金融资产总量与名义GDP之比,金融资产总量包括广义货币M2、股票市值、债券余额三部分。由于统计资料的缺乏,且存贷款之和占金融资产的大部分,我们选取存贷款余额之和替代金融资产总量。金融发展效率指标以金融机构的贷款余额与存款余额的比率(SLR)表示,贷款与存款之比描述的是金融中介将存款转化为贷款的转化效率,属于金融中介效率。股票市场发展水平指标用股票市场筹资额与GDP的比率(STOCK)表示。股票市场是最重要的直接融资市场,在引导社会资源合理配置、改善公司治理、分散风险等方面起着重要作用。上述三个指标的基础数据来源为历年《江苏统计年鉴》,以及《新中国五十五年统计资料汇编》,样本区间为1990-2008年。
表3 江苏省金融发展数据(%)
年份 FIR SLR STOCK
1990 132.2866 117.8023 0
1991 147.8082 108.2692 0
1992 135.9270 104.0911 0
1993 119.2425 98.9134 0.2668
1994 115.8192 89.4019 0.8204
1995 123.6762 82.1425 0.3866
1996 136.9764 76.8869 0.4852
1997 150.8651 79.2108 1.2445
1998 161.6996 76.9680 0.6366
1999 168.9519 74.0941 0.6273
2000 167.4113 71.0372 1.0327
2001 165.3813 69.8467 0.4493
2002 189.2038 69.3077 0.5060
2003 214.0957 73.4763 0.3905
2004 204.3011 74.0265 0.1432
2005 204.2976 69.9799 0.0911
2006 204.8756 71.4798 0.2506
2007 223.5434 62.3181 0.7348
2008 213.1965 70.6712 0.2885
数据来源:笔者根据《江苏统计年鉴》、《新中国五十五年统计资料汇编》相关各期数据整理得出。
三、实证分析
(一)单位根检验
鉴于几乎所有的宏观经济变量都是非平稳且具有时间趋势,在做协整检验前,通常要对变量进行平稳性检验。只有变量在t阶平稳(I(t))的条件下,才能做协整分析。本文采用ADF检验来检验变量信息化指数环比增长率INFOINDEX、金融相关率FIR、贷存款比率SLR、股票市场筹资额与GDP的比STOCK的平稳性。如表4显示,在原始序列水平上,所有检验结果均没有拒绝有单位根的假设,变量INFOINDEX、FIR、SLR、STOCK均是非平稳时间序列、具有时间趋势。所有变量的一阶差分均拒绝了有单位根的假设,表明差分变量是平稳的。上述5个变量均为一阶单整,即I(1)。对于非平稳的经济变量,不能采用传统的线性回归分析方法检验它们之间的相关性,应采用协整方法进行检验分析。
(二)协整检验
如果一组非平稳时间序列存在一个平稳的线性组合,那么这组序列就是协整的,这个线性组合被称为协整方程,表示一种长期的均衡关系。协整检验有多种方法,本文采用Johansen协整检验。检验结果如表5所示,迹统计量和最大特征值统计量均在1%的显著性水平下拒绝原假设,即拒绝变量NFOINDEX与FIR、INFOINDEX与SLR、INFOINDEX与STOCK之间没有协整向量的假设,3组变量之间均存在一个协整向量,即NFOINDEX与FIR、SLR、STOCK之间存在长期相关关系。
(三)脉冲响应函数与方差分解分析
协整关系只能说明变量之间存在密切关系,不能说明信息化对金融发展的影响是正还是负,更不能表明信息化对金融发展的影响程度。下面我们进行脉冲响应函数分析与方差分解分析。脉冲响应函数和方差分解分析两种方法合在一起被称为新息估计法(Innovation Accounting),通过估计变量的新息,可以直接观察各经济变量之间的动态关系。
1.脉冲响应函数分析。脉冲响应函数描述的是VAR模型中的一个内生变量的冲击给其他内生变量所带来的影响。具体而言,在扰动项上加一个标准差大小的冲击对内生变量的当期值和未来值所带来的影响。在图1至图3中,横轴表示冲击作用的滞后期长度(单位:年度),纵轴表示内生变量对冲击的响应程度,实线表示脉冲响应函数曲线,虚线表示正负两倍标准差偏离带。图1显示,当在本期给信息化指数INFOINDEX一个正冲击后,金融相关率FIR对此的响应是随着滞后期的增大而正向逐渐增大,表明信息化对金融规模的扩张有正的影响,并随时间的推移影响越来越大。图2显示,当在本期给信息化指数INFOINDEX一个正冲击后,贷存款比率SLR对此的响应是,在前10期出现上下波动,之后稳定在0以上,符号基本是正的,表明信息化对贷存款比率即金融发展效率的影响是正的,但影响程度较小。图3显示,当在本期给信息化指数INFOINDEX一个正冲击后,股票筹资额与GDP的比率STOCK就此的响应是,在前8期出现小幅波动,之后稳定在0附近,表明信息化对股票市场的发展影响比较小。
2.方差分解分析。方差分解(Variance Decomposition)通过分析每一个结构冲击对内生变量变化(通常用方差来度量)的贡献度,进一步评价不同结构冲击的重要性。方差分解结果见表6。不考虑金融相关率FIR对自身的贡献率,信息化指数INFOINDEX对金融相关率FIR的预测误差方差的解释率随着时间的推移而逐渐增大,在第20期时达到32.94%,表明信息化对金融相关率即金融规模扩张的贡献是逐渐增大的;不考虑贷存款比率SLR对自身的贡献率,信息化指数INFOINDEX对贷存款比率SLR的预测误差方差的解释率从第4期起,一直稳定在2.2%左右的水平,表明信息化对贷存款比率即金融发展效率的贡献达到2%左右的水平;不考虑股票筹资额与GDP的比率STOCK对自身的贡献率,信息化指数INFOINDEX对股票筹资额与GDP的比率STOCK的预测误差方差的解释率从第4期起,稳定在0.6%左右的水平,表明信息化对股票市场的发展贡献较小。综上,信息化对金融相关率即金融规模扩张的贡献最大,但信息化对金融发展效率和股票市场的发展贡献度较小。
表6 江苏金融发展指标对信息化的方差分解
时期 FIR对INFOINDEX的分解 SLR对INFOINDEX的分解 STOCK对INFOINDEX的分解
S.E. FIR INFOINDEX S.E. SLR INFOINDEX S.E. STOCK INFOINDEX
1 12.38 100.00 0.00 3.97 100.00 0.00 0.36 100.00 0.00
2 16.35 99.87 0.13 4.37 97.94 2.06 0.39 99.50 0.50
3 16.19 99.61 0.38 4.77 98.21 1.79 0.40 99.47 0.53
4 16.96 99.19 0.81 5.01 97.78 2.22 0.40 99.39 0.61
8 17.34 97.05 2.95 5.35 97.86 2.14 0.40 99.35 0.65
16 18.79 83.06 16.94 5.44 97.84 2.16 0.40 99.34 0.66
20 20.96 67.06 32.94 5.44 97.80 2.20 0.40 99.34 0.66
(四)向量误差修正模型(VECM)分析
Johansen协整检验显示,INFIINDEX与FIR、SLR、STOCK之间存在长期均衡关系,但短期而言,它们之间可能是不均衡的。协整关系的存在使得这种暂时的偏离能在未来一段时间内得到校正,这就是变量之间的误差校正机制。一般而言,经济变量间的协整性是与变量之间的均衡与误差校正机制联系在一起的,可以通过建立向量误差修正模型分离出短期偏离向长期均衡调整的速度向量。向量误差修正模型一般用式(1)来表示:
, (1)
式(1)中的每一个方程都是一个误差修正模型。 是误差修正项,反映变量之间的长期均衡关系,系数向量a反映变量之间的均衡关系偏离长期均衡状态时,将其调整到均衡状态的调整速度。
因为INFOINDEX对SLR和STOCK的影响程度都较小,而对FIR影响较大,所以在此省略了INFOINDEX与SLR、STOCK之间的向量误差修正模型,而只建立信息化指数INFOINDEX与FIR之间的向量误差修正模型。令 FIR、INFOINDEX分别为y1t、y2t,根据AIC和SC等信息准则,选择二阶滞后期建立向量误差修正模型。
VEC模型为:
+
可得到:
由式 的误差修正项 可知江苏的金融相关率与信息化指数之间的长期均衡关系。式 中的误差修正项 的系数是-0.09为负数,表明误差修正机制是一个负反馈过程。式 揭示上期金融相关率变化 、上期信息化指数变化 、上上期金融相关率变化 、上上期信息化指数变化 分别以0.36、0.40、-0.31、0.50的比例影响本期金融相关率变化 ,并且当变量之间的均衡关系偏离长期均衡状态时,误差修正项 将以0.09单位的修正速度将其调整到均衡状态。
四、结论
本文运用协整检验、脉冲响应函数和方差分解分析、向量误差修正模型对江苏省的信息化与金融发展之间的关系进行了详细的分析,测试了信息化对金融发展的影响。研究结论如下:
第一,协整关系检验显示,江苏信息化指数与金融发展各指标之间存在长期相关关系,表明江苏信息化的推进与金融发展之间存在密切联系。
第二,脉冲响应函数分析显示,江苏信息化指数对金融规模扩张的影响是正的,并随时间的推移越来越大,而信息化对金融发展效率和股票市场的发展影响较小。
第三,方差分解分析显示,江苏信息化指数对金融规模扩张的贡献最大,而对金融发展效率和股票市场的发展贡献较小。
第四,向量误差修正模型进一步明确了江苏信息化指数与金融相关率之间的具体数量关系,并获得了二者之间从短期偏离到长期均衡的修正因子。今后江苏应大力加强金融中介机构和股票市场的信息化建设,提高这些金融部门本身的信息化水平,从而提高金融发展效率和股票市场的发展水平。■
参考文献:
[1]高华,徐绪松.中部五省与沿海发达省份信息化水平比较研究[J].武汉大学学报(哲学社会科学版),2007(1):19-24.
[2]高铁梅.计量经济分析方法与建模[M].北京:清华大学出版社,2006.
[3]李政,王雷.论金融信息化及其对金融发展的影响[J].情报科学,2007(11):1742-1745.
[4]倪庆萍.信息化对经济增长促进作用的理论分析[J].经济问题,2001(2):8-10.
[5]苏君华,孙建军.全国及各省市信息化水平测度[J].情报科学,2005(6):817-822.
[6]谭荣华,左志刚.信息化与金融中介演进[J].财经论丛,2004(5):33-39.
[7]谢玉先.信息化对经济增长的作用机制分析[J].经济研究导刊,2008(4):18-20.
[8]张立洲.论金融信息化对金融业的影响[J].财经问题研究,2002(3):29-32.
关键词:信息化;金融发展;协整检验
中图分类号:F832.7文献标识码:A文章编号:1003-9031(2010)01-0014-05
一、前言
人类社会在经历了农业社会、工业社会后,已迈入信息化社会。信息技术和信息网络的相互结合,一方面催生了一大批新兴产业,另一方面带动传统产业优化升级,对社会和经济活动的各个领域都产生了广泛而深远的影响。信息化对于经济发展的作用已经得到大多数人的认同,信息化可以丰富人们的物质文化生活;有利于提高劳动生产率;有利于产业结构的调整、优化和高度化;有利于经济增长模式的改进等等。现代金融业作为知识密集型产业,在组织结构、业务流程和业务开拓等方面日益体现出以知识与信息为基础的特征,这种特性决定了金融业必须以信息技术为支撑。信息化在提高金融企业效率、促进金融工具创新、加速金融全球化进程等方面起着重要作用。同时信息化在提高客户金融交易的效率、降低客户交易成本等方面也作用巨大。
对于信息化与金融发展的关系,一些学者进行了分析:张立洲(2002)指出,在国民经济信息化背景下,金融领域的信息化进程改变了金融活动与管理的内容、范围和方式,金融信息化对金融业产生广泛而深刻的影响。谭荣华和左志刚(2004)认为信息生产功能是现代金融中介的一项重要功能,信息化作用于金融中介的信息生产,从而成为推动金融中介发展的一个重要原因。李政和王雷(2007)论述了金融信息化对金融发展的影响是双面的,金融信息化提高了金融机构的运作效率,同时也加剧了金融风险的产生,他们对金融信息化进程中金融风险的防范提出了相关建议。
现有文献都是从定性角度分析金融信息化对金融发展的影响,并没有进行实证研究,而且分析视角基本局限于金融业本身的信息化。事实上,全社会的信息化对于金融发展的影响更为深远。由于我国各地区经济发展的不平衡性,从地区角度分析信息化对金融发展的影响更具有说服力。作为东部地区经济最为发达的省份之一,江苏省信息化发展水平和金融发展水平都相对较高,以江苏为例分析信息化对金融业发展的影响更有典型性。
二、指标选择
(一)信息化指标
参照国家信息化测评指标体系并结合江苏的实际情况,我们以国家信息化体系的六个要素组成测评信息化水平的指标体系,六个要素分别为信息资源、信息网络、信息技术应用、信息产业、信息化人才以及信息化政策法规和标准。鉴于信息化政策法规和标准要素是定性指标,为了便于统计分析,我们把该要素调整为信息化建设投资力度,量化反映政府对信息化发展的支持力度。本文选择的信息化指标体系的具体构成见表1。
表1 信息化测评指标体系
要素 指标
信息资源 人均图书、报刊、杂志总印张数;人均电子出版物数量;人均网络站点数;广播播出时间;电视播出时间
信息网络 广播人口覆盖率;电视人口覆盖率;长途电话业务电路;人均局用交换机总容量;每百平方公里长途光缆长度;每百平方公里微波通信线路;每百平方公里卫星站点数
信息技术应用 电话普及率;手机普及率;每百户拥有电视机数;互联网用户;每百户拥有计算机数
信息产业 人均信息产业国内生产总值;信息产业商品;服务和技术出口占出口总值的比重;信息产业从业人数占总从业人数的比重;人均邮电业务总量;人均专利授权量
信息人才 每万人在校大学生数;各类专业技术人员总计;与信息技术相关专业的普通本、专科学生
信息化建设投资 信息产业基本建设投资额比重;研发经费支出占GDP比重;科教文化事业财政支出占总支出的比例
资料来源:笔者根据相关资料整理得出。
由于信息资源、信息网络、信息技术应用、信息产业、信息人才等五个要素中的各指标之间均有一定的相关性,我们采用因子分析法来综合各要素中的所有指标计算要素指数值。信息化建设投资力度要素的各指标之间相关性较小,直接采用标准值。对信息化各要素指数评价后,再对评价结果运用因子分析法评价信息化指数。将1990年的信息要素指数和信息化指数设定为100,以后各年均以其为基数,得到历年信息要素指数和信息化指数见表2。
表2 信息化各要素指数及信息化指数
年度 信息资源 信息网络 信息技术应用 信息产业 信息人才 信息化建设投资 信息化
1990 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00
1991 103.56 133.78 107.45 102.1 122.36 79.85 108.91
1992 108.62 154.23 118.12 112.15 145.35 76.86 123.08
1993 117.76 160.11 128.12 138.06 152.21 91.32 136.38
1994 151.36 184.11 137.16 134.62 176.45 90.45 154.06
1995 177.23 191.31 148.28 145.68 179.16 86.57 162.32
1996 202.12 206.39 161.35 160.07 203.15 137.12 196.39
1997 225.65 214.35 184.21 176.75 207.21 123.48 204.16
1998 221.46 246.29 202.78 215.27 235.49 123.14 225.72
1999 252.35 235.12 233.48 261.86 236.13 138.65 244.21
2000 250.11 247.32 298.16 304.12 261.48 179.16 280.78
2001 323.16 252.02 359.65 345.76 280.16 177.81 312.23
2002 365.62 274.35 420.31 402.58 300.31 194.46 351.26
2003 387.76 288.88 487.31 462.81 324.26 188.76 390.88
2004 409.89 303.41 561.31 526.67 350.12 198.16 434.97
2005 432.03 317.94 643.03 594.35 378.04 207.55 484.03
2006 454.16 332.47 733.30 666.11 408.19 216.95 538.62
2007 476.30 346.00 833.00 742.17 440.74 226.34 599.37
2008 498.43 361.53 943.12 822.80 475.89 235.74 666.98
数据来源:笔者根据历年《江苏统计年鉴》、《中国信息年鉴》、《中国统计年鉴》,及江苏省发改委网站、江苏省建设厅网站、江苏省信息产业厅网站相关信息整理计算得出。
(二)金融发展指标
笔者分别从金融规模扩张、金融发展效率、股票市场发展水平三个角度衡量金融发展。各变量分别对应金融相关率、贷存款比率、股票市场筹资额与GDP的比率三个指标。其中,金融相关率指标是指某一时点上现存金融资产总额(含有重复计算部分)与国民财富(实物资产总额加上对外净资产)之比,通常简化为金融资产总量与名义GDP之比,金融资产总量包括广义货币M2、股票市值、债券余额三部分。由于统计资料的缺乏,且存贷款之和占金融资产的大部分,我们选取存贷款余额之和替代金融资产总量。金融发展效率指标以金融机构的贷款余额与存款余额的比率(SLR)表示,贷款与存款之比描述的是金融中介将存款转化为贷款的转化效率,属于金融中介效率。股票市场发展水平指标用股票市场筹资额与GDP的比率(STOCK)表示。股票市场是最重要的直接融资市场,在引导社会资源合理配置、改善公司治理、分散风险等方面起着重要作用。上述三个指标的基础数据来源为历年《江苏统计年鉴》,以及《新中国五十五年统计资料汇编》,样本区间为1990-2008年。
表3 江苏省金融发展数据(%)
年份 FIR SLR STOCK
1990 132.2866 117.8023 0
1991 147.8082 108.2692 0
1992 135.9270 104.0911 0
1993 119.2425 98.9134 0.2668
1994 115.8192 89.4019 0.8204
1995 123.6762 82.1425 0.3866
1996 136.9764 76.8869 0.4852
1997 150.8651 79.2108 1.2445
1998 161.6996 76.9680 0.6366
1999 168.9519 74.0941 0.6273
2000 167.4113 71.0372 1.0327
2001 165.3813 69.8467 0.4493
2002 189.2038 69.3077 0.5060
2003 214.0957 73.4763 0.3905
2004 204.3011 74.0265 0.1432
2005 204.2976 69.9799 0.0911
2006 204.8756 71.4798 0.2506
2007 223.5434 62.3181 0.7348
2008 213.1965 70.6712 0.2885
数据来源:笔者根据《江苏统计年鉴》、《新中国五十五年统计资料汇编》相关各期数据整理得出。
三、实证分析
(一)单位根检验
鉴于几乎所有的宏观经济变量都是非平稳且具有时间趋势,在做协整检验前,通常要对变量进行平稳性检验。只有变量在t阶平稳(I(t))的条件下,才能做协整分析。本文采用ADF检验来检验变量信息化指数环比增长率INFOINDEX、金融相关率FIR、贷存款比率SLR、股票市场筹资额与GDP的比STOCK的平稳性。如表4显示,在原始序列水平上,所有检验结果均没有拒绝有单位根的假设,变量INFOINDEX、FIR、SLR、STOCK均是非平稳时间序列、具有时间趋势。所有变量的一阶差分均拒绝了有单位根的假设,表明差分变量是平稳的。上述5个变量均为一阶单整,即I(1)。对于非平稳的经济变量,不能采用传统的线性回归分析方法检验它们之间的相关性,应采用协整方法进行检验分析。
(二)协整检验
如果一组非平稳时间序列存在一个平稳的线性组合,那么这组序列就是协整的,这个线性组合被称为协整方程,表示一种长期的均衡关系。协整检验有多种方法,本文采用Johansen协整检验。检验结果如表5所示,迹统计量和最大特征值统计量均在1%的显著性水平下拒绝原假设,即拒绝变量NFOINDEX与FIR、INFOINDEX与SLR、INFOINDEX与STOCK之间没有协整向量的假设,3组变量之间均存在一个协整向量,即NFOINDEX与FIR、SLR、STOCK之间存在长期相关关系。
(三)脉冲响应函数与方差分解分析
协整关系只能说明变量之间存在密切关系,不能说明信息化对金融发展的影响是正还是负,更不能表明信息化对金融发展的影响程度。下面我们进行脉冲响应函数分析与方差分解分析。脉冲响应函数和方差分解分析两种方法合在一起被称为新息估计法(Innovation Accounting),通过估计变量的新息,可以直接观察各经济变量之间的动态关系。
1.脉冲响应函数分析。脉冲响应函数描述的是VAR模型中的一个内生变量的冲击给其他内生变量所带来的影响。具体而言,在扰动项上加一个标准差大小的冲击对内生变量的当期值和未来值所带来的影响。在图1至图3中,横轴表示冲击作用的滞后期长度(单位:年度),纵轴表示内生变量对冲击的响应程度,实线表示脉冲响应函数曲线,虚线表示正负两倍标准差偏离带。图1显示,当在本期给信息化指数INFOINDEX一个正冲击后,金融相关率FIR对此的响应是随着滞后期的增大而正向逐渐增大,表明信息化对金融规模的扩张有正的影响,并随时间的推移影响越来越大。图2显示,当在本期给信息化指数INFOINDEX一个正冲击后,贷存款比率SLR对此的响应是,在前10期出现上下波动,之后稳定在0以上,符号基本是正的,表明信息化对贷存款比率即金融发展效率的影响是正的,但影响程度较小。图3显示,当在本期给信息化指数INFOINDEX一个正冲击后,股票筹资额与GDP的比率STOCK就此的响应是,在前8期出现小幅波动,之后稳定在0附近,表明信息化对股票市场的发展影响比较小。
2.方差分解分析。方差分解(Variance Decomposition)通过分析每一个结构冲击对内生变量变化(通常用方差来度量)的贡献度,进一步评价不同结构冲击的重要性。方差分解结果见表6。不考虑金融相关率FIR对自身的贡献率,信息化指数INFOINDEX对金融相关率FIR的预测误差方差的解释率随着时间的推移而逐渐增大,在第20期时达到32.94%,表明信息化对金融相关率即金融规模扩张的贡献是逐渐增大的;不考虑贷存款比率SLR对自身的贡献率,信息化指数INFOINDEX对贷存款比率SLR的预测误差方差的解释率从第4期起,一直稳定在2.2%左右的水平,表明信息化对贷存款比率即金融发展效率的贡献达到2%左右的水平;不考虑股票筹资额与GDP的比率STOCK对自身的贡献率,信息化指数INFOINDEX对股票筹资额与GDP的比率STOCK的预测误差方差的解释率从第4期起,稳定在0.6%左右的水平,表明信息化对股票市场的发展贡献较小。综上,信息化对金融相关率即金融规模扩张的贡献最大,但信息化对金融发展效率和股票市场的发展贡献度较小。
表6 江苏金融发展指标对信息化的方差分解
时期 FIR对INFOINDEX的分解 SLR对INFOINDEX的分解 STOCK对INFOINDEX的分解
S.E. FIR INFOINDEX S.E. SLR INFOINDEX S.E. STOCK INFOINDEX
1 12.38 100.00 0.00 3.97 100.00 0.00 0.36 100.00 0.00
2 16.35 99.87 0.13 4.37 97.94 2.06 0.39 99.50 0.50
3 16.19 99.61 0.38 4.77 98.21 1.79 0.40 99.47 0.53
4 16.96 99.19 0.81 5.01 97.78 2.22 0.40 99.39 0.61
8 17.34 97.05 2.95 5.35 97.86 2.14 0.40 99.35 0.65
16 18.79 83.06 16.94 5.44 97.84 2.16 0.40 99.34 0.66
20 20.96 67.06 32.94 5.44 97.80 2.20 0.40 99.34 0.66
(四)向量误差修正模型(VECM)分析
Johansen协整检验显示,INFIINDEX与FIR、SLR、STOCK之间存在长期均衡关系,但短期而言,它们之间可能是不均衡的。协整关系的存在使得这种暂时的偏离能在未来一段时间内得到校正,这就是变量之间的误差校正机制。一般而言,经济变量间的协整性是与变量之间的均衡与误差校正机制联系在一起的,可以通过建立向量误差修正模型分离出短期偏离向长期均衡调整的速度向量。向量误差修正模型一般用式(1)来表示:
, (1)
式(1)中的每一个方程都是一个误差修正模型。 是误差修正项,反映变量之间的长期均衡关系,系数向量a反映变量之间的均衡关系偏离长期均衡状态时,将其调整到均衡状态的调整速度。
因为INFOINDEX对SLR和STOCK的影响程度都较小,而对FIR影响较大,所以在此省略了INFOINDEX与SLR、STOCK之间的向量误差修正模型,而只建立信息化指数INFOINDEX与FIR之间的向量误差修正模型。令 FIR、INFOINDEX分别为y1t、y2t,根据AIC和SC等信息准则,选择二阶滞后期建立向量误差修正模型。
VEC模型为:
+
可得到:
由式 的误差修正项 可知江苏的金融相关率与信息化指数之间的长期均衡关系。式 中的误差修正项 的系数是-0.09为负数,表明误差修正机制是一个负反馈过程。式 揭示上期金融相关率变化 、上期信息化指数变化 、上上期金融相关率变化 、上上期信息化指数变化 分别以0.36、0.40、-0.31、0.50的比例影响本期金融相关率变化 ,并且当变量之间的均衡关系偏离长期均衡状态时,误差修正项 将以0.09单位的修正速度将其调整到均衡状态。
四、结论
本文运用协整检验、脉冲响应函数和方差分解分析、向量误差修正模型对江苏省的信息化与金融发展之间的关系进行了详细的分析,测试了信息化对金融发展的影响。研究结论如下:
第一,协整关系检验显示,江苏信息化指数与金融发展各指标之间存在长期相关关系,表明江苏信息化的推进与金融发展之间存在密切联系。
第二,脉冲响应函数分析显示,江苏信息化指数对金融规模扩张的影响是正的,并随时间的推移越来越大,而信息化对金融发展效率和股票市场的发展影响较小。
第三,方差分解分析显示,江苏信息化指数对金融规模扩张的贡献最大,而对金融发展效率和股票市场的发展贡献较小。
第四,向量误差修正模型进一步明确了江苏信息化指数与金融相关率之间的具体数量关系,并获得了二者之间从短期偏离到长期均衡的修正因子。今后江苏应大力加强金融中介机构和股票市场的信息化建设,提高这些金融部门本身的信息化水平,从而提高金融发展效率和股票市场的发展水平。■
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