金融稳定工作经验总结模板

金融稳定工作经验总结模板

金融稳定工作经验总结例1

随着我国对外开放节奏的不断加快，安徽省出口贸易结构也在不断优化调整。通过分析1999年至2013年安徽省工业制成品出口额占出口贸易总额的比重可以发现，该比重自1999年以来至2006年一直处于增长趋势，但随后几年收到金融危机的影响，该比重略有下降，自2009年以来逐渐保持稳定。总体看来，我省出口贸易商品中初级制成品比重越来越少，工业制成品出口额占出口总额的比重近几年来保持较为稳定，占比约0.94，但仔细分析工业制成品构成即可发现，我省出口的工业制成品科技含量水平仍处于中低端，出口贸易结构仍需优化。以2013年我省出口的工业制成品为例，轻纺产品、橡胶制品、矿冶产品及其制品出口额为83.24亿美元，占比达33%，杂项制品出口额为64.65亿美元，占比达26%。机械及运输设备出口额为75.46亿美元，占比仅为全部工业制成品的30%。由此看来，安徽省工业制成品出口还处在较为低端的水平，因此如何推动安徽省出口贸易结构的转型升级，尤其是提升机械及运输设备出口占工业制成品出口额的比重，是一个亟待解决的问题。

随着安徽省工业制成品出口比重的不断提升，其金融发展水平也在逐步推进。我省金融机构存贷款总额从1990年的1185.5亿元上升到2014年的52843.56亿元。其中，金融机构存款余额由1990年的193.44亿元上升到2014年的30088.9亿元，金融机构贷款余额由1990年的446.03亿元上升到2014年的22754.66亿元。那么，安徽省金融发展水平的迅速提升对出口贸易结构是否有着一定的联系？它是否会对出口贸易结构的优化起到一定程度的影响？并且它是通过何种机制对出口贸易结构产生影响？研究这些问题，对发展我省的金融和出口贸易结构优化，都有着积极的推动作用。

一、文献综述

针对金融发展对出口贸易的影响，前人学者主要从以下几个方向加以阐述：部分学者通过构建数理模型，分析两者的影响，如刘璐，丁一兵（2014）构建了两部门一般均衡分析框架，研究了金融发展对出口结构影响的理论模型，发现金融发展水平的提高可以降低企业的融资约束，使得资本密集型行业产业的相对价格下降，从而促进该行业出口增加。还有部分学者将金融发展规模的角度分析两者的影响，如李欣蓉（2014）通过实证发现四川省金融发展对出口贸易规模及出口结构升级有促进作用。

而大多数学者则是通过金融发展的规模、效率、结构等角度来分析二者的影响，如姚耀***（2010）通过GMM模型研究发现金融发展规模与金融发展效率对制成品在出口总额中的比重有推动作用；姜辉，查伟华（2013）从金融发展的规模和效率两个方面研究上海金融发展对出口增长的影响，发现金融发展规模对出口结构优化有显著的拉动作用，但金融发展效率对出口结构影响不显著；詹应斌（2012）也用类似方法分析了上海金融发展对出口贸易结构的影响，发现金融发展效率和金融发展规模两者都对出口结构有影响，但金融发展效率相比金融发展规模对出口贸易结构的影响更为显著。

综合前人的成果可以看出，各学者从金融发展的规模、效率、结构等方面对出口贸易结构的影响进行了研究，但大多选取两个角度来进行分析，综合研究的相对较少，而且针对安徽省金融发展水平对出口贸易结构影响的研究几乎没有。本文从安徽省金融发展的规模、效率、结构三个方面综合研究其对出口贸易结构的影响，对促进安徽省出口贸易结构的优化提出相应建议。

二、安徽省金融发展对出口贸易影响的实证研究

（一）变量选取

1.金融发展水平指标。本文分别通过金融发展规模、金融发展结构和金融发展效率三个方面来表示金融发展水平。首先，金融发展规模指标，考虑到数据的可得性，本文选用金融机构存贷款余额占国民生产总值之比FIR来表示（万建***，李扬如，2014）；其次，金融发展结构指标，本文选取金融机构中长期贷款额与全部贷款额的比值FDS来表示（齐俊妍，2010）；再次，金融发展效率指标，本文选取某一时点的贷款总额与存款总额的比值SLR来表示（李欣蓉，2014）。

2.出口商品结构指标。本文通过工业制成品出口额占出口总额的比重EXS来衡量安徽省出口商品结构的总体优化程度，考虑到安徽省统计年鉴中工业制成品出口分类的编纂方式，以机械及运输设备出口额与工业制成品出口额的比值MTEXS作为衡量安徽省出口商品结构的局部优化程度。

（二）数据来源与处理

本文数据来自2000～2014年《安徽统计年鉴》，为消除异方差的影响，各变量均取自然对数进行处理。

（三）模型建立

综合上文分析，本文从安徽省金融发展的规模、结构、效率三个方面研究其对出口贸易结构优化的影响，其中，出口贸易结构从两个角度来分析，第一个角度是出口贸易结构的总体优化程度来检验，用工业制成品出口额占出口总额的比重EXS来衡量；第二个角度是出口贸易局部优化的角度来检验，用机械及运输设备出口额与工业制成品出口额的比值MTEXS来衡量。拟设定模型如下：

EXS=f（FIR，FDS，SLR） （1）

MTEXS=f（FIR，FDS，SLR） （2）

将（1）式、（2）式线性化，可得：

LnEXS=α0+α1LnFIR+α2LnFDS+α3LnSLR+ε1 （3）

LnMTEXS=β0+β1LnFIR+β2LnFDS+β3LnSLR+ε2（4）

（四）平稳性检验

本文考察的是时间序列数据，为消除各变量的自相关，本文先利用Eviews7.2软件，利用ADF单位根检验方法对各变量的平稳性及单整阶数进行检验（检验结果表略）后可知，所有的时间序列变量自身是非平稳序列，但经过一阶差分后都为平稳序列，并且其均一节差分在1%的水平上显著。因此，根据1%水平的选择结果，用所有满足协整条件的变量进行协整检验。

（五）协整关系检验

由平稳性检验结果可知，所有的时间序列都是非平稳的。在同阶单整的条件下，需要进行协整检验，以此分析各变量与被解释变量之间是否存在长期稳定关系。

协整检验用来分析各个解释变量与被解释变量之间是否存在长期稳定关系。目前广泛使用的协整方法有E-G两步检验法和Johann检验法。Johann检验是一种对多个时间序列进行协整检验的更为有效的方法，它克服了E-G两步法的缺陷，能够检验出存在的协整个数。

利用Eviews7.2软件确定VAR模型的最优滞后期，首先检验模型（3），根据HQ、AIC和SC准则确定其滞后阶为2，所以可将VAR模型的之后阶数定义为2。

由于VAR模型的稳定性是保证模型有效性的前提，因此接下来对上述VAR模型进行平稳性检验。如果被估计的VAR模型的特征方程所有跟的倒数都小于1，即位于单位圆内，则是稳定的。利用Eviews7.2软件得出上述VAR模型是完全稳定的，所以k=2最终被确认为VAR（3）模型的最优滞后期。

确定最优滞后期后，采用Johann协整检验法，分别检验上述变量一阶差分之间的协整关系，考察EXS与FIR，FDS和SLR之间是否存在长期稳定的关系。

通过联合检验（Cointegration Test），确定选择序列有均值和现行趋势项，且协整方程有截距项的Johann检验（结果***略），即在显著性水平1%上，至少存在一个有意义的协整方程。该协整方程为：

LnEXS=-1.783883LnFIR+0.879377LnFDS+1.667209LnSLR +ε1（5）

（0.03568） （0.01189） （0.01189）

R2=0.9717 Adj.R2=0.9151

从回归结果中可以看出，该协整方程拟合优度为0.9717，表明各解释变量对被解释变量的解释程度达到97.17%，拟合优度较好。接下来对方程（5）的残差序列进行ADF检验，设ECM为均衡误差（残差）：

ECM=LnEXS+1.783883LnFIR-0.879377LnFDS-1.667209 LnSLR （6）

对上式进行ADF检验，从检验结果可看出，它是一个平稳序列。由于回归残差为平稳序列，说明协整关系式具有统计显著性。根据Granger定理，如果变量间是协整的，则他们之间必然存在长期均衡关系。所以方程表明所选数据区间1999年至2013年的各变量之间存在长期均衡，FIR每增长1个百分点，EXS将下降0.56个百分点；FDS每增长1个百分点，EXS将上升1.14个百分点；SLR每增长1个百分点，EXS将上升0.60个百分点。

同理对模型（4）进行检验，首先确定其最优滞后期为2，其次对其进行Johann协整检验，考察MTEXS与FIR，FDS和SLR之间是否存在长期稳定的关系。

通过联合检验（Cointegration Test），确定选择序列有均值和现行趋势项，且协整方程有截距项的Johann检验，结果如表2-3所示，即在显著性水平1%上，至少存在一个有意义的协整方程。该协整方程为：

LnMTEXS=-0.041824LnFIR-0.270022LnFDS+1.749386 LnSLR+ε1 （7）

（0.00784） （0.00300） （0.00729）

R2=0.9828 Adj.R2=0.9484

从回归结果中可以看出，该协整方程拟合优度为0.9828，表明各解释变量对被解释变量的解释程度达到98.28%，拟合优度较好。接下来对方程（7）的残差序列进行ADF检验，设ECM为均衡误差（残差）：

ECM=LnMTEXS+0.041824LnFIR+0.270022LnFDS- 1.749386LnSLR （8）

对上式进行ADF检验，从检验结果可看出，它是一个平稳序列。由于回归残差为平稳序列，说明协整关系式具有统计显著性。根据Granger定理，如果变量间是协整的，则他们之间必然存在长期均衡关系。所以方程表明所选数据区间1999年至2013年的各变量之间存在长期均衡，FDS每增长1个百分点，EXS将下降3.70个百分点；SLR每增长1个百分点，EXS将上升0.57个百分点。

三、研究结论与***策建议

研究发现，安徽省出口商品总体优化程度与金融发展的规模、结构、效率之间存在长期稳定关系。金融发展的结构、效率与出口商品结构之间存在正相关关系，即金融发展的结构与效率有利于出口商品结构的优化。在进一步研究安徽省出口商品的局部优化程度与金融发展水平的关系中发现，金融发展的效率与出口商品结构之间存在正相关关系，即金融发展效率有利于出口商品结构的优化。

根据上述研究结论，基于出口商品结构优化的视角，为了促进安徽省出口商品结构发展，安徽省要积极发挥金融机构的集聚作用，提升服务质量与效率，进而更大程度地发挥金融对出口贸易的支持作用。

参考文献

[1]刘璐，丁一兵.金融发展对出口结构影响的理论探析[J].大连理工大学学报（社会科学版）.2014（7）.

[2]李欣蓉.金融发展对出口贸易的影响探讨[J].金融视线.2014（3）.

[3]姚耀***.金融发展对出口贸易规模与结构的影响[J].财经科学.2010（4）.

[4]姜辉，查伟华.上海金融发展对出口增长的影响机理及效应研究[J].华东经济管理.2013（10）.

[5]詹应斌.上海区域金融发展对货物出口的影响分析[J].管理学家.2012（12）.

金融稳定工作经验总结例2

二、国内外文献综述

金融作为经济发展的衍生物，随着经济的发展而不断发展完善，在经济发展的过程中扮演着越来越重要的角色，同时它对于产业结构的影响也逐渐受到人们的关注。

（一）国外关于区域金融发展对区域产业结构优化影响的相关研究

金融发展与经济增长一直是国外经济研究的永恒主题，并形成了较为完备的经济体系，但产业结构升级中的金融支持还不是很完善。金融发展理论根据思想流派和研究视角的不同，可以分为：①金融结构论。Goldsmith（1969）开创性地用金融相关比率（FIR）衡量金融结构发展程度、研究金融发展与经济增长之间关系，认为金融规模与结构的差异是解释各国金融发展和经济绩效差异的关键因素，金融发展的基本功能在于合理安排储蓄和投资、有效地配置资金，为经济增长提供资金支持。并提出随着经济不断发展，金融相关率不断提高但有限度，经济发展至一定程度，产业发展重心改变，速度更替。②金融抑制论。Mckinnon和Shaw（1973）认为经济的发展是金融发展的前提和基础，而金融的发展是经济发展的动力和手段，通过研究发现在发展中国家，存在金融抑制，投资的利率弹性为正值。金融发展可以提高实际利率，促进储蓄和投资的增加，以此促进经济增长。③金融功能论。Merton（1995）和Levine（1997）从金融功能入手，依据80个国家1960-1989年的数据，选取4个金融中介指标和4个经济增长指标，通过实证手段研究金融中介对经济发展的影响，结果表明，金融系统通过降低信息成本和交易成本、增强储蓄的流动性、优化资源配置、施加公司控制、促进风险管理、促进资本积累和技术创新，不仅能够加速资本积累的速度，而且有利于促进全要素生产率的发展，有力地推动经济的增长。同时，国外学者认为经济增长的一个重要特征就是产业结构优化，而产业结构优化是经济发展的重要载体，所以金融与以产业结构变动为特征的经济增长间存在着互为因果的关系，金融发展促进了产业结构的优化升级。

（二）国内关于区域金融发展对区域产业结构优化影响的相关研究

国内学者对于金融发展与产业结构优化的关系研究开展较晚，但发展迅速，研究主要集中于寻找两者间的影响机制，希望找到金融支持与经济增长和产业结构变化的有效措施。在宏观层面上，范方志、张立***（2003）从理论上探讨了金融结构转变与实体经济部门产业结构升级之间的关联机制，然后具体实证分析了1978-2000年中国东、中、西部地区的金融结构转变与产业结构升级以及经济增长的关系，研究认为各地区金融结构转变与产业结构升级以及区域经济增长间存在着正相关关系，金融结构的拉动作用由东部向西部递减，地区金融发展水平及产业结构差距是经济发展差距的主要原因［1］。王纪全、张晓燕、刘全胜（2007）分析了我国金融资源的特点，并通过实证检验发现，在东部、中部和全国范围内人均金融资源的增长确实促进了经济的增长，而在西部地区则不存在这种稳定的关系［2］。在微观层面上，蔡红艳、阎庆民（2004）考察了中国金融发展对产业的影响，计算出中国39个工业行业的成长性指标，研究了资本市场内的资本流动与产业结构调整存在的互动关系。综上所述，国内外学者大多着重于区域金融发展对经济增长的影响机理与作用路径研究，关于区域金融发展对产业结构的影响只是在经济增长的机制中被简单提及，没有进行详细而深刻的论证，同时对于区域金融发展水平的评价指标的界定还不明晰，因此，本文将重点剖析区域金融发展对区域产业结构的作用途径，并以上海市为例，引用明晰的金融发展水平和产业结构优化指标，对两者之间的关系进行实证研究，探寻金融发展水平对产业结构优化的影响［3］。

三、上海市区域金融发展水平分析

作为中国的金融中心，上海市的金融发展水平一直处于领先地位。特别是改革开放以后，随着金融体制改革的不断推进，上海进入了金融业快速发展时期，逐步形成了多层次的银行体系、日益健全的金融机构和逐渐完善的金融市场体系。随着金融发展水平的提高，金融中介机构吸纳资金的能力不断增强，并按照经济原则使储蓄在各产业部门之间高效流动，调整资源配置状态，提高投资效益和要素生产率，促进各种生产要素从萎缩部门向新兴产业转移，从而推动产业结构的调整，为上海市的经济发展做出了巨大的贡献。Goldsmith认为金融的发展是金融结构的发展，并提出了一直被视作金融上层结构相对规模的最广义的指标——金融相关比率，其定义为某一时点上金融资产总量与实物资产价值总额（即国民财富）之比，如果将存款资金存量及其变化看作是一个地区经济发展阶段的结果，那么贷款资金的配置就是推动该地区经济发展的一种动力，贷款存量也是各地区的一种重要的金融资产。而在区域层面，如果不计流通中现金的影响，全部金融机构存贷款相关指标对金融发展水平的代表性在95%以上［4］，这与我国的金融资产绝大部分以银行存款和贷款形式存在的事实相符，所以本文借鉴中国人民大学教授周立、王子明以金融机构存贷款余额表示金融资产总量的方法，选取金融相关比率（FIR=(L+S)/GDP，其中L表示金融机构存款余额，S表示金融机构贷款余额，GDP为区域生产总值）代表区域金融发展水平［5］。金融发展水平越高的地区，存贷款余额的数值越大，在GDP一定的条件下，其金融相关比率越高，反之亦然。***1是上海市2005-2013年的金融相关率的变动情况，数据来源于上海市统计年鉴和上海市金融年鉴。自2005年以来，上海市的金融发展水平总体上呈现出波动上升的态势，从2005年的4.3826上升至2013年的5.2594，且从2008年至今，这种上升的幅度更为明显，说明上海市的金融活动较为活跃，区域金融蓬勃发展［6］。同时上海市每年的存贷款余额均保持稳步上升的趋势，说明上海市的金融规模在不断扩大，且存款余额大于贷款余额，表明上海市的金融机构吸纳资金和使用资金的能力在逐步提升，金融结构合理，环境相对安全，整个金融体系正在稳步健康发展［7］。

四、上海市区域产业结构优化水平分析

作为中国的经济中心，上海市的经济发展迅速，备受瞩目。上海市从实际出发，积极地进行了三次工业改组，使产业结构逐步从重化工业到轻工业再向服务业调整，率先实现以第二、三产业共同推动的产业结构向第三产业为主的产业结构的转化，1990年以来的浦东开发又加快了这一进程的推进，在开发开放的重要契机下，制造业开始经历从传统结构向现代结构的迅速转型，先进制造业产业链扩展，金融、贸易和国际航运服务能力强化，对上海市的经济发展起到了显著的促进作用。1999年，上海市第三产业增加值占GDP比重首次突破50%大关，意味着上海市的产业结构开始以服务经济为主，2012年，比重首次超过60%，基本形成了以服务经济为主的产业结构。从开始到基本形成，上海用了12年时间实现产业结构的升级转型［8］。目前，我国产业结构的整体情况是三次产业的产值均在不断增加，第一产业的产值占比在不断下降，第二、三产业产值占比之和相应上升，但由于地区主导产业的差异、工业化所处的阶段不同，各区域的第二、三产业产值占比并未呈现出相同的变化趋势。因此，采用产业结构优化率（第二、三产业产值之和在GDP中的比重）来衡量整体产业结构的优化程度，第一、二、三产业的产值占比来衡量各个产业的优化程度［5］。***2是上海市2005-2013年的产业结构发展水平的变动情况，数据来源于上海市统计年鉴。近年来，上海市的产业结构经历了巨大的变化，主要表现为第一产业占比较低，且在逐步下降，由2005年的0.8776降至2013年的0.5985，降幅高达31.80%；第二产业比重除在2009-2010年有小幅上升外，其他年份均明显下降；第三产业在近年内一直保持着健康发展的良好态势，比重迅猛增加，2013年达到62.24%，成为促进经济发展的中坚力量，这与产业结构高级化的变化趋势大致相符。同时在日益完善的金融体系的支撑下，上海市的产业结构不断地调整和优化，在完成“工业化”后逐步向“后工业化”阶段过渡，高新技术产业和服务业日益成为经济发展新的增长点，为经济增长提供源源不断的动力支持。

五、上海市金融发展水平对产业结构优化影响的实证研究

本文用Eviews对上海市的金融发展水平和产业结构优化进行回归，探索金融发展水平对产业结构优化的影响。（一）样本数据及模型设定本文选取2005-2013年上海市的金融相关率（FIR）来表示其金融发展水平，第二、三产业产值之和占该区域GDP的比重（CY）来衡量其产业结构优化程度，分别用第一、二、三产业产值占比（CY1、CY2、CY3）来表示上海市第一、二、三产业的优化程度，数据主要来源于上海市统计年鉴和上海市金融年鉴（2005-2013年）。由于时间序列模型一般是不平稳的，为了更好地研究变量之间的关系，本文设定了以下相关模型：①利用单位根（ADF）检验单个时间序列的平稳性；②分析时间序列的协整关系，得出具有长期稳定关系的回归方程；③通过格兰杰因果检验，进一步分析变量之间的因果关系。（二）变量的平稳性检验为了避免由于存在变量的非平稳性而出现虚假回归，需对变量进行平稳性检验。由于时间序列一般是不平稳的，但可以通过差分形式将其变为平稳，仅当回归的两个时间序列都是同阶单整序列，才可能存在协整关系。为防止伪回归，先确定区域金融发展水平（FIR）、产业结构优化程度（CY）、第一产业结构优化程度（CY1）、第二产业结构优化程度（CY2）及第三产业结构优化程度（CY3）的平稳性。本文采用Eviews中ADF（AugmentedDickey-Fuller）检验对变量进行平稳性检验（检验结果见表1）。由表1可知，FIR、CY、CY1、CY2和CY3的水平值在三种形式下和10%的显著水平下均接受原假设，即它们的水平值是不平稳序列，而它们一阶差分形式则在10%的显著水平下均拒绝原假设，即它们是一阶单整的，可能存在协整关系。（三）协整检验由于FIR、CY、CY1、CY2和CY3均为一阶单整序列，如果它们的线性组合是协整的，则存在着长期稳定关系。为了验证区域产业结构优化程度、三次产业结构优化与区域金融发展水平之间是否存在长期稳定的关系，采用Engle-Granger二步法对变量进行协整检验。（1）首先对FIR和CY、CY1、CY2、CY3序列进行回归，得到回归方程。（2）然后运用ADF检验对以上回归方程的残差项进行单整性检验，结果显示，残差序列拒绝了是不平稳的原假设，残差序列是平稳序列，即FIR和CY、CY1、CY2和CY3之间均存在协整关系。（四）格兰杰因果检验由以上的单位根检验和协整检验结果可知，上海市的金融发展水平与其总体产业及三次产业结构优化程度之间存在着长期稳定的协整关系，但是两者之间的因果关系还不明晰，需要通过Granger因果检验对此问题进行说明。由上可知，在10%的置信水平下，拒绝了上海市的金融发展水平不是产业结构优化和三次产业优化的原因，接受了上海市总体产业和三次产业结构优化不是影响其金融发展水平的因素的原假设，表明上海市的金融发展是其整体产业结构优化和三次产业结构优化的决定因素。随着上海市金融发展水平的不断提升，总体产业结构和三次产业结构会不断调整和优化，即上海市的金融发展水平促进了其产业结构的优化升级。

六、结论与对策建议

（一）结论

由以上回归结果和因果检验可知，从总体上来说，上海市高度发展的金融水平，通过影响资金流向的变化，调整区域生产要素的分配，使得上海市的产业结构日趋合理化、高级化和现代化，在很大程度上促进了上海市整体产业结构的优化与升级。但基于产业划分的三个层次，考虑到其他因素的影响，上海市的金融发展水平对三次产业的影响是有差异的，具体表现为金融发展在不同程度上抑制了一、二产业的发展，促进了第三产业结构的优化与升级［9］。结合回归方程可得，每当上海市的金融发展水平提高一个单位，上海市的总体产业结构会有0.002491个单位的优化，对第一产业的结构优化会产生0.002491单位的负效应，同时，第二产业的产业结构也会遭受0.087332单位的负面影响，只有第三产业能从金融发展水平的提高中受益，能够得到0.089818单位的产业结构优化。这是因为目前上海经济发展的着力点是现代服务业，所以会加大对第三产业的资金支持，因而难免忽视其他方面的发展。

金融稳定工作经验总结例3

一、引言

***是我国最大的资源储备区。煤炭储量、石油及天然气资源量分别占全国40%、30%、34%，丰富的资源为能源产业的发展奠定了坚实的基础。而能源产业作为资本密集型产业，资金支持对其发展有着至关重要的作用。因而，分析***的金融支持与能源产业发展的关系，探讨如何有效运用金融手段推动能源产业发展是十分有必要的。

二、***能源产业与金融发展水平的现状分析

（一）***能源产业发展现状

本文从总量和结构两方面综合考察***能源产业的发展现状。首先，选取1978-2007年的能源生产总量及能源消费总量考察能源产业总量情况；其次，以1978-2007年能源生产结构系数和消费结构系数来考察能源产业结构发展情况。

通过对能源产业总量及结构相关指标的考察，可以得出以下结论：1.从总量上看，自1978年至今，***的能源产业发展总体上呈现上升趋势，其中能源生产总量发展迅速，而能源的消费总量略低于能源生产总量。2.从结构上看，1990年后***能源产业的生产结构发生了很大变化，煤炭生产占能源生产总量的比重有所下降，石油、天然气、水电风的产量所占比重上升很快，这与我国经济的快速发展需要多种能源支持，以及近年来我国加大对新能源的投资力度，“可持续发展”口号的提出有着密切关系。同时，***的能源消费结构也略有变化，对煤炭的需求量有所下降，但总体上仍以煤炭为主。

（二）***近年来金融的发展情况

改革开放以来，随着我国金融体制改革发生历史性变革，***金融业也逐步发展和完善，金融体系逐步成熟、组织体系日趋完善、经营机制不断转变，在***经济的发展中发挥着越来越重要的作用。截至2007年末，全区共有金融机构3493个，金融业从业人员54145人，多种经营方式的现代金融体系正在逐步形成。其发展主要呈现如下特点：

1.多种经营方式的现代金融体系逐步形成。2005年以来，国家给予专项资金支持***农村信用社改革，完善法人治理结构，转换经营机制，使之真正成为服务“三农”的社区性金融机构。非银行金融机构逐渐发展起来，近年先后成立了华融、长城、信达金融资产管理公司乌鲁木齐办事处和东方金融资产管理公司乌鲁木齐工作组，依法收购、管理和处置从国有商业银行剥离出的不良资产，对改善全区商业银行资产结构，防范化解金融风险，促进金融企业改革发挥了重要作用。

2.金融业服务和支持体系渐趋多元化。金融机构的信贷投向始终以支持“三农”发展为基础，逐步加大了***能源、交通、电力以及生态环境等基础设施建设投入，积极促进工业、服务业和非公有制经济发展，保证了能源、交通、冶金、通讯、电力等重点行业、特色产业、优势企业及一批效益优良上市公司的资金需要。此外，努力促进消费信贷业务发展，金融支持助学、就业力度不断加大。

三、***金融支持与能源产业发展关系的实证分析

本文涉及的变量主要包括反映能源产业发展的指标和反映金融发展的指标。考虑数据的可获得性，结合***能源产业的发展现状，本文采用y1(能源产量年增长率)及y2(能源产业生产结构系数)来反映***能源产业的发展情况。在金融发展指标的选择上，直接融资与间接融资指标并用来综合考察***金融发展，选择以下指标：银行业融资/外源融资总量(x1)、证券业/外源融资总量(x2)、保险业融资/外源融资总量（x3）、贷款/储蓄(x4)。考虑到***地区证券市场的实际发展状况，证券业数据只能从1994年开始，时间跨度较小，不适合做长期分析，因而本文主要考虑x1、x3、x4与y1、y2间的关系。

采用时间跨度较小的年度样本研究的可信度较高,但难以反映长期趋势。考虑到数据的可获得性及可比性，本文选取1985-2007年的数据作为样本，分析***金融发展与能源产业之间的关系。

（一）变量间的协整分析

1.时间序列的单位根检验

基于非稳定的时间序列数据而建立一个稳定模型会导致“伪回归”现象，因此，根据Dickey―Fuller检验确定各时序数列的平稳性，并在此基础上分别采用协整关系检验法和格兰杰因果检验法来检验***能源产业发展和金融发展之间的长期相关性和因果作用方向。采用常用的ADF检验统计量对各指标进行单位根检验,得到的ADF平稳性检验结果(见表1)。

从表1检验结果可知，在5%的临界水平下,二阶差分后的DF值小于α=0.05的临界值，达到平稳。结论是：变量x1、x2、x3、 x4 、y1、 y2都是二阶单整的。

2.Johann协整检验

表2的协整检验结果说明，x1、x3、x4和y1、y2间存在协整关系. 即变量之间存在着长期稳定的均衡关系。

（二）Granger Causality分析

如果一对时间序列是协整的,则至少在某一方面存在granger原因。上面已经检验变量间存在协整关系,由J.Granger提出的Granger causality是检验两个变量之间因果关系的一种常用方法,该方法可为真实的因果方向提供有用的依据,可判断两个变量间是否包含有助于改善相互预测的信息。

利用计量经济软件Eviews5.1可以得到格兰杰检验之间的Granger因果关系，检验结果如下(滞后阶数取为2)。

四、实证分析结果及结论

本文利用协整关系检验和Granger因果检验法,对***地区1985-2007年能源产业与金融发展之间的长期动态均衡关系和因果作用方向进行了定量分析和实证检验,避免了“伪回归”出现,提高了统计推断的可靠性和结论的可信度,对金融支持能源产业发展提供了***策依据。得出结论如下：

（一）通过应用协整技术对服从二阶单位根过程的所有变量做分析，解决了传统经济建模中非平稳性的难题。检验结果显示，银行业融资/外源融资总量(x1)、保险业融资/外源融资总量（x3）、贷款/储蓄(x4)与能源产业产量与结构之间均具有协整关系(即长期均衡关系)。

（二）格兰杰因果关系检验结果表明:金融支持对能源产业结构优化的作用是明显的,其中银行业融资/外源融资总量(x1)和保险业融资/外源融资总量（x3）对***地区能源产业的发展有着明显的单向推动作用，这说明能源产业的发展依赖于银行业对其的间接融资作用，同时保险业融资对其也有明显的带动作用。此外，能源产业结构的转化可以通过带动能源经济的发展，从而进一步推动***金融业的发展。

参考文献：

[1]孙敬水.中级计量经济学[M].清华大学出版社．

[2]张晓彤.Eviews操作与实例[M].上海财经大学出版社．

[3]高鸿.金融在支持能源产业发展中的路径选择 [J].经济师，2005(11)．

[4]宋国玉.基于协整分析的东北区域产业结构优化与金融支持关系的研究 [J].科技与产业, 2007(7)．

[5]申振东.贵州能源经济发展研究[J].北方经济，2009(7)．

[6]刘贵生.金融支持西北能源产业可持续发展的战略研究[J].观察思考，2008(9).

金融稳定工作经验总结例4

一、 引言

本文将首先从理论角度对金融市场发展对加工贸易产业升级的影响机制进行系统阐述，以明确二者之间的内在联系。然后利用反映金融市场发展水平和加工贸易产业升级的相关指标进行实证分析，进一步估计前者对后者的影响程度。

二、 文献综述

近些年来，由于中国在全球生产链中所处的“世界工厂”的位置，中国的加工贸易受到了国内外学者的广泛关注。总的来看，国外相关方面的研究成果围绕于以下几个主题：加工贸易对出口复杂度所起的作用（Zhi Wang & Shang-Jin Wei，2008），中国在全球生产网络（GPN）中被众多跨国企业选择进行加工贸易生产的优势及原因（Branstetter & Lardy，2006），以及对加工贸易出口中国内附加值（DVA）的测度计算（Hummels et al.，2001）等。关于加工贸易产业的升级问题，国外的研究文献则相对较少，代表性观点表现为Ghodeswar & Vaidyanathan（2008）提出的加工贸易企业需要提升其在全球生产价值链中的地位来实现转型升级。

针对中国的加工贸易产业所显露出来的现实特征和存在问题，国内的专家学者展开了大量的分析研究，对加工贸易产业升级提出了具体的***策建议。譬如，马强（2005）等人从统筹全局产业发展的角度，深入分析了加工贸易在中国工业化道路发展中发挥的巨大作用，指出了加工贸易产业存在发展的必要性，提出要加大科研创新、提升高技术含量、延长产业链并与产业结构调整相结合等升级途径。张燕生（2003）认为国内企业通过参与高技术含量的制造环节，可以使外商投资控制的加工贸易企业逐渐转变为内资企业与合资企业，以实现加工贸易产业的升级。而且，隆国强（2006）经过深入研究也发现，通过加强企业技术创新、延长企业进入服务环节、提高加工深度、发展本土跨国公司等方面可以实现加工贸易升级转型。闫国庆（2009）等人采用协整分析和Granger因果关系检验等时间序列处理技术对加工贸易与中国经济增长、产业竞争力和技术进步进行研究，得到了这几个变量之间存在长期稳定关系，并通过深入剖析中国加工贸易企业存在的问题，对完善加工贸易***策提出了有益建议。张明和胡兵（2010）发现较低层次的人力资本水平会阻碍加工贸易产业的升级，研发投入和人力资本已经替代物质资本成为加工贸易升级的主要制约因素。罗茜和柏鑫（2012）则通过选取地区研发能力、外商直接投资、产业基础、劳动力投入等六个因素作为解释变量对中国加工贸易转型升级进行省级面板数据分析，得到了这六个影响因素表现出来的不同作用程度。

综上所述，依靠加大研发投入、发挥技术创新、提升在生产链条中的位置、提高价值增值率等途径，中国加工贸易产业正在开始逐步实现升级转型。但是，这些研究成果基本都没有将金融发展作为影响因素明确地纳入加工贸易产业升级中。到目前为止，相关研究主要有Kalina Manova & Zhihong Yu（2012），他们基于全球价值链角度，选取了中国一般贸易、来料加工、进料加工三种主要贸易模式下的企业相关数据，结合对金融发展和企业自身资金约束程度的测度，得出在金融发展水平不高的地区，受资金约束较大的企业更倾向于选择来料加工这种利润率不高的低端生产形式。可以看出，金融市场发展水平在一定程度上确实影响了出口企业的生产决定：是否选择加工贸易以及如何参与加工贸易。鉴于此，本文将研究金融市场发展水平与中国加工贸易产业升级的关联性问题。

三、 金融发展对加工贸易产业升级的影响机制

本文从加工贸易产业升级的途径出发，结合融资需求理论，说明金融市场发展水平对加工贸易产业升级的影响机制。

1. 金融市场发展与技术创新途径。进入21世纪以来，高新技术产业的经济价值和战略意义愈加凸显，而且依据新贸易理论，技术进步已经成为内生变量对国际贸易模式以及贸易所得的重要影响因素。另一方面，虽然自1996年起，中国高技术产品（Advanced Technology Products，ATP）以加工贸易方式出口的数额占ATP总出口额的比例已经超过92%，而且从2002年起这一份额甚至超过了95.5%，但同时不得不引起注意的是，外商投资企业在中国年总出口额中占有50%以上的份额，自2003年以来，中国每年的ATP出口额中有85%以上归功于外商投资企业。因此，依靠技术创新、提升科技含量成为中国加工贸易产业升级的一个有效途径。

对于单个企业而言，要提升技术创新能力，离不开资金的支持。而金融市场的基本功能就是充当融资中介、提高融资效率、使资本配置在全社会范围内达到帕累托最优。熊彼特于1912年在《经济发展理论》一书中就对金融体系的发展意义给予了高度肯定，认为金融市场发展水平好，则社会资本的运行效率就高，为实体经济创造价值也越大。1978年，***在一次地方考察中指出：“要把银行作为发展经济、革新技术的杠杆”。由此可见，能否实现企业的技术创新，缓解融资约束、满足企业融资需求是重要决定因素。具体到加工贸易产业升级，金融市场发展水平则通过影响加工贸易企业的融资效率，缓解企业的融资约束，提供最大限度的融资支持，以促进其技术创新，推进整个加工贸易产业的升级转型。

2. 基于全球价值链理论的关联性分析。随着经济全球化发展以及全球生产网络（Global Production Network，GPN）的逐渐形成，国外学者基于地理空间角度对价值链理论进行了重新梳理和调整，提出了全球价值链（Global Value Chain，GVC）理论和附加值的概念，企业在全球价值链中的嵌入位置决定了其生产所得附加值的大小。

“微笑曲线”将全球价值链分为三个主要环节：研发环节、制造环节和营销环节，一般认为，加工贸易产业处于“微笑曲线”的低端，附加值较低。在全球价值链中，研发环节和营销环节的附加值较高，而加工组装环节的附加值最低，主要进行加工组装活动的加工贸易产业即处于全球价值链的低端，生产效率和增值率较低。因此，要实现中国加工贸易产业升级，首先要实现从加工组装——简单零部件生产——复杂零部件生产的第一次升级，进入国际化生产链条中附加值大、科技含量高的产业或加工工序环节，其次要鼓励加工贸易企业积极参与研发环节和营销环节的活动，依靠逐步延伸在价值链中的嵌入位置来实现转型升级（马强，2005；张旭宏，2005；等）。但是，企业一旦参与更多的价值链环节，进行更多的生产经营活动，势必面临资金投入加大的现实问题。如果仅仅依靠自有资本进行发展，很有可能因为融资瓶颈等问题难以实现价值链嵌入位置的延伸，进而被锁定在低附加值的制造环节。如果金融市场的发展水平能够保证企业高效率地进行融资，那么，加工贸易企业就能利用充足的资本进行研发设计、市场营销等活动。

总之，金融市场发展水平的高低影响着企业的融资活动。在发展水平较低的金融市场中，企业的融资活动受到阻碍，融资约束问题较严重。因此，从融资需求角度讲，金融市场的发展水平在一定程度上和中国加工贸易产业升级具有关联性，成为加工贸易产业升级中不可忽视的影响因素。

四、 计量模型与数据处理

1. 模型构建与分析方法。从研究目的出发，本文模型的选择主要遵循两个衡量标准：一个是能够验证金融市场发展与加工贸易产业升级之间的相关性。另一个是克服金融发展和贸易之间的内生性问题。基于此，本文拟构建向量自回归模型（Vector Autoregressive Model，VAR）进行协整检验分析，从而得出金融市场发展水平对中国加工贸易产业升级产生的影响。

本文运用Eviews7.0计量经济软件进行实证检验，分析思路为：首先对各个变量进行单位根检验，作为建立VAR模型和进行协整检验的基础；然后建立VAR（k）模型并进行方差分解，以检验各变量之间的短期动态关系；最后进行Johann协整检验，以确定金融发展与加工贸易产业升级之间是否存在稳定的长期关系，并通过建立VEC模型说明这种长期关系产生的影响到底有多大。

2. 指标选取与变量说明。

（1）加工贸易产业升级指标。根据加工贸易产业升级途径的分析，加工贸易增值率无疑成为量化加工贸易产业升级一个较好的指标。加工贸易增值率不仅通过附加值表现了加工贸易企业在全球生产价值链中所处的位置高低和参与生产链条的长短，而且衡量了加工贸易的贸易利得，反映了加工贸易产业升级带来的经济效益。具体计算方法为：

ptvat=■

其中，下标t表示数据为时间序列数据，ptvat表示加工贸易增值率。ptvat的值越大，加工贸易的附加值越大，加工贸易产业升级效果越显著。

（2）金融市场发展指标。国内外学者在研究金融发展相关问题时，大多认为一国的金融发展水平主要反映在金融相关比率和金融市场资金配置效率上。金融相关比率指金融市场规模的大小，反映了金融体系渗透到实体经济中的程度。而金融市场效率则主要反指金融市场作为金融中介配置资金的效率，反映资金在社会不同经济部门之间的运转程度。中国的资本市场起步较晚，中国的金融市场体系一直是以银行部门为主导，银行贷款在企业的融资总额中占据很大份额。鉴于此，本文采用银行部门的相关指标来衡量中国金融市场的发展水平。具体计算方法如下：

金融相关比率firt，firt=■。firt值越大，则整个社会贷款规模越大，金融市场规模也越大。

金融市场效率fiet，fiet=■。由于非国有经济贷款额没有直接的统计数据，本文借鉴沈能（2006）的计算方法，用农业贷款、乡镇集体企业贷款和个体私营企业贷款三项数据进行加总得到。fiet值越大，非国有经济贷款比例越高，银行运营的市场化程度越高，金融市场的资金配置效率也越高。

3. 数据来源。中国的加工贸易模式是随着改革开放逐步发展起来的，但是对加工贸易进出口额的相关统计数据只能追溯到1981年。同时，考虑到金融部门相关统计数据的可得性，本文选取1981年～2009年作为实证检验的样本区间。

加工贸易出口额和进口额在1981年～2008年的数据来源于《新中国六十年统计资料汇编》，2009年的数据来源于中国海关总署***网站。银行部门总贷款额以及非国有经济贷款额的相关数据来源于1981年～2009年的《中国金融统计年鉴》。国内生产总值GDP1981年～2008年的数据来源于《新中国六十年统计资料汇编》，2009年数据来源于《2009年中国统计年鉴》。

五、 实证检验

1. 单位根检验。在构建VAR模型之前首先要检验各个变量的平稳性，即单位根检验。本文采用扩展的Dickey-Fuller单位根检验方法，即ADF检验，结果显示：序列ptvat、firt、fiet在1%的显著性水平下都未能通过平稳性检验，三个序列都存在单位根。而ptvat、firt、fiet一阶差分序列的ADF统计量都小于1%置信水平下的临界值，通过了平稳性检验。因此，序列ptvat、firt、fiet都是I（1）序列，可以建立三个变量的VAR模型，以及进行后续的Johanson协整检验。

2. 短期动态关系检验——建立VAR模型和方差分解。首先需要确定VAR（k）模型中的最大滞后期k，得到该模型的最大滞后期数为4，因此应该对这三个变量建立VAR（4）模型。VAR模型体现了各变量之间内在的短期动态关系，模型中各个系数并不具备较强的经济含义，因此其更广泛的应用体现在方差分解上。

通过方差分解，可以得出，ptva预测误差的波动主要来自自身，ptva对来自自身波动的反应先下降后有所缓慢上升，于第8期趋于稳定；fir的新息对ptva预测误差的影响是先上升后有所缓和，于第6期趋于稳定，保持在20%以上；fie的新息对ptva预测误差的影响也是先上升再逐渐稳定，但其上升速度要比fir的影响快，而且这种影响在第4期就趋于稳定，保持在18%左右。从短期来看，金融市场规模与金融市场效率对加工贸易产业的影响程度相当，但是在这种影响程度趋于稳定之前，金融市场效率的影响更大一些。

3. 长期关系检验——ohanson协整检验和VEC模型。由前面的单位根检验得到ptvat、firt和fiet三个时间序列均为I（1）过程，满足Johanson协整检验的前提条件。在检验过程中，本文利用迹统计量作为判定标准。

在5%的显著性水平下，ptva、fir和fie这三个变量之间存在一个协整关系，初步说明加工贸易增值率、金融相关比率和金融市场运行效率之间存在长期稳定的关联性，金融发展水平可以成为影响加工贸易产业升级的一个重要因素。为了进一步确定这种关联性的大小，我们将进行VEC模型估计。

ptvat、firt和fiet之间的长期关系为：ptvat=2.196 2firt+5.318 7fiet，列向量（-0.028 0.154 8 0.046 0）T则反映了误差修正项对三个内生变量的调整速度。

可见，金融相关比率和金融市场效率对加工贸易增值率的影响都是正向的。长期来看，金融相关比率变化1个百分点，加工贸易增值率变化2.196 2个百分点；金融市场效率变化1个百分点，加工贸易增值率变化5.318 7个百分点。

六、 结论

本文首次将金融市场发展水平与加工贸易产业升级相联系，通过分析中国加工贸易产业的升级路径，结合融资需求原理，梳理阐述了金融市场发展对加工贸易升级的影响机制。从金融相关比率和金融市场效率两个不同角度衡量了中国金融市场的发展水平，并将这两个指标与加工贸易增值率结合起来，共同构建了三个变量的VAR模型。由实证结果可知，金融相关比率的扩大和金融市场效率的提高对加工贸易产业升级都具有促进作用，而且金融市场效率对加工贸易升级的影响要大于金融相关比率产生的影响。或者说，金融市场效率比金融市场规模对于缓解加工贸易企业的融资约束发挥的作用更大。

中国的加工贸易产业正在逐步实现转型升级。随着加工贸易企业增加对高技术生产领域的参与，以及依靠科技创新、自主研发、开展海外营销等高附加值的价值链活动来提升加工贸易产业增值率，不断增加的融资需求需要金融市场的快速发展。为了实现对加工贸易产业的金融支持，金融市场本身既要有“量”的扩大，还要有“质”的提高。而且在一定程度上，这种“质”的改善对加工贸易产业升级的促进作用更大。在下大力气完善与加工贸易产业相配套的各种基础产业的同时，金融市场的发展也应该引起高度重视。只有提高金融市场发展水平，最大限度发挥金融市场金融中介与优化配置资金的作用，才能实现对加工贸易企业的金融支持，从而更好地促进中国加工贸易产业的不断升级。

参考文献：

1. 张燕生，毕吉耀.对经济全球化趋势的理论思考.世界经济，2003，（4）.

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3. 马强.我国加工贸易转型升级问题研究.经济研究参考，2005，（32）.

金融稳定工作经验总结例5

关键词： ***；金融业支持；中小企业；向量自回归模型

Key words: Xinjiang；financial support；vector auto regressive model；small and medium enterpris

中***分类号：F83文献标识码：A文章编号：1006-4311（2011）04-0146-02

0引言

***是我国西部一个欠发达、后发展的多民族省区，在全疆85个县、市中，几乎所有的县、市区都是以中小企业为经济支柱的，2008年***民经济结构中国有工业占工业总产值的8.35%；集体工业占工业总产值的0.33%；其它类型工业（主要是中小型企业）占工业总产值的91.31%，但是中小企业规模小、经营风险大、信用能力低、财务制度不健全、可抵押品少等问题影响了***中小企业的发展。林毅夫、李永***[1]指出，信息不对称使中小企业存在着使用其信息优势在事先的谈判、合同签订的过程和事后资金使用过程中损害资金提供者的利益的激励因素，导致逆向选择和道德风险。张光华[2]认为，商业银行应以金融创新来破解中小企业融资难题，为中小企业发展铺平道路，并以此来促进商业银行的发展。蒲祖河[3]要求建构多元化的金融体系和融资方式，以对不同类型、不同层次和不同阶段的中小企业经营活动提供相应的金融支持，满足不同层次和各个阶段中小企业的资金需求。中小企业发展受金融业水平的制约在西部地区更加突出。本文采用VAR模型分析了***金融业水平与***中小企业发展之间的动态影响关系，并就相关的结论和问题提出了***策建议，与同仁们商榷。

1数据选择及实证分析方法

样本期为1980年至2009年。本文衡量***中小企业发展水平指标选取中小企业产值增加值占***总产值的比率，影响***中小企业发展的金融因素指标重要依据Asli Demirguc-kunt和Ross Levine在世界银行的报告，以金融业的规模、金融活跃性和金融业的效益来衡量一国或某地区的金融业发展水平。金融业的规模用银行业总资产和生产总值的比率表示，金融活跃性用银行私人信用和生产总值的比率表示，金融业的效益用总产值的行业构成中的营业盈余与总产值的比率表示。金融市场中债券市场和资本市场规模相对较小暂不考虑。中小企业发展水平用DL，金融业的规模、金融活跃性和金融业的效益分别用BS、BA以及BF表示。为消除异方差的影响所有变量均取对数。全部数据来自《***统计年鉴》、《***五十年》以及《***生产总值》核算历史资料。首先对变量的平稳性进行检验，接着建立VAR模型，该模型对于相互联系的时间序列变量系统能有效地测。在对VAR模型进行残差检验和稳定性检验的基础上，利用脉冲响应和预测方差分解方法对所建立模型随时间变化的响应路径和各变量扰动值所作贡献进行解读。使用的统计软件是Eviews6.0。

2实证分析

2.1 Johann协整检验及格兰杰因果检验由于变量数据生成过程多是非平稳过程，为了避免错误回归的产生，有必要在建立回归方程进行回归分析之前，对相关变量数据的平稳性进行单位根检验。

我们首先对LNDL、LNBS、LNBA以及LNBF进行单位根检验，采用的是ADF检验。从单位根检验结果来看，在5%显著水平上LNDL、LNBS、LNBA以及LNBFLN满足一阶单整过程，如表1所示。符合Johann协整检验的前提条件。

从基于特征根迹检验和最大特征根检验的协整检验结果来看，LNDL都与LNBS、LNBA以及LNBF变量之间存在长期协整关系。这意味着LNDL都与LNBS、LNBA以及LNBF变量之间至少在一个方向上存在因果关系。通过格莱杰因果关系检验LNDL与LNBS在10%的显著水平上存在互为格莱杰因果关系， LNBA是LNDL在10%的显著水平上的格莱杰因果关系。这说明了***金融业规模的发展能促进***中小企业发展，反过来由于其内生性也有利于金融业的繁荣。同时随着***金融业活跃程度加强，有力的促进了***中小企业的发展。

2.2 向量自回归模型建立和检验对平稳的时间序列LNDL、LNBS、LNBA以及LNBF建立VAR模型。对该滞后模型中，用赤池和施瓦茨信息准则来选择滞后阶，同时结合t统计量的显著性检验，得到最优的滞后阶数为1阶来确定方程。

2.2.1 残差检验为了进一步对方程进行脉冲响应函数以及方程分解的分析，对方程进行残差检验和稳定性检验，通过Jarque-Bera统计量检验方程残差是否符合正态分布假设，使用怀特检验来检验残差是否具有异方差，用LM统计量来检验残差序列是否具有自相关，结果表明在10%的显著水平上残差序列没有异方差，也不存在自相关。

2.2.2 稳定性检验根据Lutkpohl关于AR特征根多项式根的倒数的阐述，如果被估计的VAR模型方程所有根模的倒数小于1，即位于单位圆之内，则表示该VAR模型是稳定的，反之则不稳定，所有的结果则是无效的。所建立的1阶VAR模型的AR根的倒数***如***1所示。

根据上面的***可以看出所构建的模型是稳定的，具备进行脉冲响应分析的前提条件。由于VAR方程通过了残差检验和稳定性检验，可以基于方程对***中小企业发展水平序列和金融业水平序列进行脉冲响应分析和方差分解。

2.3 脉冲响应分析对每一个误差项，内生变量都对应着一个脉冲响应函数。***2是模拟的脉冲响应函数曲线，实线是响应函数值，纵轴表示因变量对解释变量的响应程度，横轴表示实验设定的响应期数。

从***2中可以看出中小企业发展水平对银行业规模一个标准差冲击在一开始就有了正向反应，到第八期时到达最大，其后正向反应开始收敛，这说明***金融业规模的增大对***中小企业的影响是迅速而长久的，其后的收敛趋势也正好说明了中小企业固有的弱点导致的后劲不足。

从***2可以看出中小企业发展水平对银行业活跃程度一个标准差冲击，在一开始是负向反应，在第二期时到达最大，到第五期时转为正向反应，逐渐增大后转向收敛趋势。这表明***金融活跃性不断增加初期对中小企业的发展投入是不够的，更多是把资源投向了风险更小、回报更多的大中型国有企业。这反而不利于***中小企业的发展。随着中小企业自身资金的不断积累和机制的不断完善，银行对中小企业的投入增加也促进了***中小企业的发展。

从***2可以看出中小企业发展水平对银行业盈利水平一个标准差冲击的正向反应不断加大，在第五期时达到最大，然后转向收敛趋势。这表明***金融业效率水平提高会加大对中小企业融资效率和风险水平的管理和控制，促进***中小企业发展。

2.4 预测方差分解分析在解释VAR（1）模型时，脉冲响应函数追踪了系统对一个内生变量的冲击效果，VAR的方差分解则给出随机的冲击值相对重要性的信息，是将系统的预测标准误分解为系统中各变量的冲击，对于每一个内生变量都计算出***的方差分解。估计时滞作用，比较相对重要的冲击值随时间变化而变化的趋势。表2的方差分解是跨期为10的VAR（1）模型。同时我们还可以通过方差分解***来反映VAR（1）模型中每一个结构冲击对内生变量的贡献度，如***3所示。

从表2看出中小企业发展在第一期完全受自身的影响随时间逐步减少，受金融业发展规模的影响逐年增加，金融活跃程度对中小企业的影响逐步变小后又变大,而金融效率的影响却是逐步变大后又有变弱的趋势。这与前面脉冲响应分析基本是一致的。从***三中看出中小企业发展受自身的影响随时间逐步减少到30%，金融业发展规模的影响逐年增加到将近50%，这表明金融业发展规模对中小企业发展的影响占有相当大的比重，金融活跃程度的贡献度始终在10%左右，说明了***金融活跃的重点领域还是国有大中型等企业，对中小企业的发展促进与其活跃程度相对不符，不过近些时期已经有所改善，而金融效率的贡献度一般在10%以下，对中小企业发展的影响一直相对不大，这与金融活跃程度的贡献度相吻合，而金融业规模影响的比重很大表明了***金融业集约化水平还有待进一步提高。

3结论及***策建议

3.1 结论根据上述分析可得如下结论：***中小企业发展水平对金融业规模一个标准差冲击有正向响应，并趋向稳定，这是因为对资金缺乏的中小企业来说银行贷款始终是发展的关键因素，中小企业发展水平对金融活跃程度一个标准差冲击开始有负向响应然后转向正向响应，这说明银行对中小企业的贷款有一个由歧视到认可和支持的过程。中小企业发展水平对金融效率冲击有正向响应，金融业效率水平的提高能促进***中小企业的发展。

3.2 ***策建议首先，进一步扩大***金融业规模水平，建立和完善金融体系建设，在大中型国有商业银行加大对***中小企业授信额度的同时，积极扩大小额贷款银行、社区银行、村镇银行等新型金融机构的试点范围。积极加快企业内部债券的融资发行，有条件的中小企业可争取外界的风险投资，以及上市进入资本市场。其次，增加金融业对中小企业的支持活跃程度就要切实解决中小企业贷款担保问题，增扩贷款融资担保机构的数量和规模，***府和相关部门也应该加大对中小企业的支持力度。第三，提高***金融效率，加强银行金融产品创新，在进行不动产和有形资产抵押贷款的同时，扩大抵押物的范围，如票据抵押贷款、订单抵押贷款、合同抵押贷款等。转变银行工作作风和提高金融服务水平，金融产品和金融服务创新带来的是银行和中小企业的双赢。

参考文献：

金融稳定工作经验总结例6

中***分类号：F2文献标识码：Adoi：10.19311/ki.16723198.2017.06.001

1引言与文献回顾

金融发展作为现代经济发展的重要组成部分，对促进经济增长和产业结构升级发挥着极为重要的作用。Patrick（1966）首先论证了金融发展和经济增长之间的关系，认为金融发展促进经济增长、经济增长带动金融发展。Goldsmith（1969）从动态的角度分析了金融发展与产业结构调整二者之间存在相互推进的关系。Bagehot（1973）根据金融发展对工业的贡献进行分析，认为金融的发展促进了工业的发展，使得工业在产业结构中的比重日益增加，从而使产业结构得以优化。Wurgler（2000）通过统计数据分析，论证了金融市场的发展有利于提高资本配置效率，促进产业结构升级。Rajan& Zingales（1998）探讨了金融发展水平和产业增长之间的关系，认为金融发展水平影响着产业的规模及产业集中度，而金融结构的改善及金融发展能够促进新企业的建立及产业的成长进而改变产业结构。Levine （2002）认为金融机构能够通过作用于资本积累和技术创新来影响产业结构优化。Tades（2007）认为企业技术进步与银行体系存在正向的联动关系，两者共同促进一国的产业结构升级。

在国内，学者们主要是从金融发展如何促进产业结构的调整和发展角度展开的。在探讨金融发展对产业结构升级的影响方面，杨慧芳（2000）以广东地区为例，探讨了金融支持广东产业结构调整的发展思路。惠晓峰、沈静（2006）采用回归方法对东三省金融发展与产业结构升级之间的关系进行了实证研究，得出了金融发展促进产业结构调整的结论。在金融结构与产业结构互动关系的研究方面，国内学者的研究较多。范方志（2003）从东、中、西三个区域分析了金融结构转变与产业结构升级之间的关系，认为金融结构转换速度的快慢影响着一个地区的产业结构升级。齐讴歌和王满仓（2012）通过分析商业银行对产业结构的作用，认为金融结构与产业结构之间协调性关系不明显。张旭、伍海华等（2001）通过研究经济增长、产业结构及金融结构三者之间的关系，分析了金融结构对产业结构变动的影响机制。龙玉国等（2011）、李剑（2013）、余萌和刘景卿（2013）等学者主要研究金融结构变化对产业结构升级的单向影响作用；鲍金红（2013）、时文龙等（2014）学者则采取实证手段，着重分析二者之间的互动关系。本文将在借鉴以上研究成果的基础上，以经济发展相对落后的地区贵州省为例，对贵州金融发展与产业结构优化升级的关系进行求证，并结合分析结果提出二者相互促进的对策建议，以为***府决策提供一定的参考。

2金融发展与产业结构升级之间的作用机制

2.1金融发展对产业结构升级的作用机制

金融发展对产业结构升级和经济增长存在着推进效应，金融发展主要体现在金融资产总量的增长以及金融结构的优化。首先，金融资产总量的增长直接影响着产业的资金分配，确保产业升级能够得到充足的资本，有效调节着资金的产业投向。在资金的导向作用下，金融发展通过建立高效的金融体系，为产业成长提供必要的金融资源配置和重组机制，并通过打破行业的部门、地区和国界限制，改变产业间的存量资金结构，引导资金流向有发展潜力的产业，促进资源的优化配置，推动主导产业和新兴产业的发展。其次，金融结构的优化往往伴随着金融产品的创新和金融体系的不断完善，金融产品种类的不断增加，提升了居民消费水平，改变了居民消费结构，将会引起产业结构的调整与升级。同时，金融结构的优化推动着金融市场的发展和完善，而金融市场的繁荣能够分散产业结构升级的风险，有利于推动产业的技术进步和资本积累，进而促进结构升级与协调发展。

2.2产业结构升级对金融发展的作用机制

其一，产业结构优化导致金融需求增加，促进了金融产业的发展。一方面，产业结构优化推动着经济增长和国民收入的提高，并进一步提升了居民的生活质量和消费水平，人们对各种金融理财产品的需求会相应增加，进而引致金融产业内部分化与升级，推动金融创新与发展。另一方面，产业部门在不同的发展阶段有不同的金融需求，产业结构演进到一定阶段会促使新兴产业与主导产业对资金的需求不断加大，这些都在一定程度上促进了金融业的发展。其二，产业结构调整推动金融结构的不断转变。一方面，新兴部门的涌现和发展并非一帆风顺，产业结构的升级面临着诸多风险和不确定性。这就要求金融业能够提供更多可以分散风险、规避风险的途径，不断创新金融工具，发展新兴金融机构，进而带动金融结构的快速转换。另一方面，产业结构升级离不开技术的支撑。技术进步提高了金融创新的速度，扩大了金融交易的范围，使得交易手段变得更加便捷，从而加快了金融深化的进程，提高了金融市场的效率，促进了金融市场的发展。

3贵州省金融发展与产业结构现状

3.1贵州省金融发展现状

贵州省作为西部地区经济发展的重要省份，近几年来经济一直保持两位数的快速增长。2011-2014年，贵州省地区生产总值连续突破6000亿、7000亿、8000、9000亿元，年均增速为12.5%，高于同期全国水平4.7个百分点，2015年GDP占全的比重由2010年的1.13%提高到2015年的1.55%。从金融发展总量看，2015年金融业实现增加值607.11亿元，比上年增长19.2%，占GDP的比重由2010年的5.0%提高到2015年的5.8%。金融资产总量达到58340.77亿元，比上年增长45.6%。其中，银行业存贷款总量34490.58亿元，比上年增长24.8%，保险费收入达257.8亿元，比上年增长21%。从金融机构发展来看，贵州省已逐步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的金融体系。从金融资产质量来看，近年来全省金融资产质量逐步提升，2014年银行业金融机构不良贷款率1.31%，同比减少0.02个百分点，其中，省内地方法人银行机构不良贷款率为2.6%，同比下降0.26个百分点。从金融结构来看，近年来贵州省金融结构不断调整，证券业和资本市场得到较快发展，证券筹资额从2013年的10.46亿元猛增至2015年的437.33亿元，增长了40倍之多。2015年全省全年证券市场累计筹资437.33亿元，比上年增长12.1%，证券、期货成交23592.39亿元，比上年增长97.1%。比较而言，贵州省仍然以银行类金融机构作为主要融资方式，间接融资发展快，直接融资发展较慢，金融资产结构不够合理。

3.2贵州省产业结构发展现状

经过多年的改革创新和发展，贵州省三大产业稳步发展，产业结构出现了显著变化。2000年，贵州省三次产业结构比为36：38：26，呈现“二、一、三”模式，2005年演化为25：39：36，呈现“二、三、一”模式，第三产业得到较快发展，比重快速提高。到2015年三次产业比重演化为16：39：45，已然呈现出“三、二、一”的结构模式。由此可见，贵州省三次产业结构实现了由“二、一、三”型向“二、三、一”型再向“三、二、一”型的转变，产业结构不断优化，逐渐向合理的方向转变。不仅如此，从产业内部结构来看，贵州省三次产业结构也有明显优化。以工业为例，目前贵州省立足资源优势，稳定重工业发展，在发展重工业的同时，也加快了以“五张名片”为首的轻工业发展。“十二五”时期，贵州省规模以上轻工业增加值年均增长14.5%，重工业增加值年均增长14.3%，轻重工业获得了同步发展，呈协调发展之势。从第三产业发展看，近年来经过服务业的融合发展、集聚发展和创新发展，以旅游业、交通运输业和金融业为代表的服务业发展势头较快，第三产业内部结构逐步完善，产业发展质量明显提升。

4贵州省金融发展与产业结构升级关系的实证分析

4.1指标的选取

本文涉及的变量主要包括反映贵州省产业结构变化的指标和反映金融发展的指标。金融发展指标使用金融规模指标FIR来衡量，主要反映金融规模的扩张。金融发展规模以金融相关率（FIR）表示，该指标是Goldsmith于1969年提出的，它是指在某一时点上现存的金融资产总额与国民财富的比值，计算公式为FIR=（存款+贷款）/GDP。产业结构优化指标以ISR表示，由第二、三产业产值之和占GDP的比重来计算，反映贵州省产业结构升级。本文采取时间序列的分析方法，在样本容量上，采用1996-2015年的连续数据进行实证分析。数据主要来自历年《贵州省统计年鉴》和《贵州省国民经济和社会发展公报》。

4.2贵州省金融发展与产业结构升级关系的实证检验

本文采用单位根检验、协整分析和格兰杰因果检验法，讨论贵州省金融发展与产业结构升级之间是否存在长期均衡关系，保证分析结论的科学性和可靠性。

4.2.1平稳性检验

由于FIR和ISR都是时间序列数据，如果数据存在不平稳性即存在单位根，则建立的回归模型就可能出现“伪回归”，影响统计分析的科学性。为此本文将采用ADF检验法分别对各个时间序列进行平稳性检验。通过Eviews7.2软件对FIR、ISR进行ADF单位根检验，结果如下表1所示：

根据检验结果，原始序列在10%显著水平下都是不平稳的，经过两次差分之后，阶差分序列D（FIR，2）、和D（ISR，2）在1%显著水平下都拒绝了原有单位根的假设，表明二阶差分后的变量都是平稳的，变量FIR和ISR都是二阶单整的。

4.2.2E-G协整检验

因为变量D（FIR，2）和D（ISR，2）都是二阶单整的，符合进行E-G协整检验前时间序列数据必须是同阶单整的前期。下面利用E-G两步法对FIR和ISR进协整检验，首先以FIR为自变量ISR为因变量，分别进行最小二乘法估计，得到回归方程，然后再对回归以后的残差序列进行单位根检验，以验证贵州省金融发展与产业结构升级之间是否存在长期协整关系。

表2中，ECM是以FIR为自变量ISR为因变量建立的回归方程的残差，C表示常数项，T表示趋势项，K表示滞后阶数。经检验，ADF统计量即-1.732，小于显著性水平为10%的临界值，残差是平稳的。由此可知在10%的显著水平下，贵州金融发展与产业结构升级之间存在长期稳定的协整关系，协整方程如下：

其中，m为协整方程的随机误差项，经过检验，方程与方程系数都是显著的，由此可见，从长期来看，贵州省金融相关比率提高一个单位，产业结构优化升级率就提高0.1758个单位，两个变量呈正相关关系，彼此间联系比较明显。

4.2.3格兰杰因果检验

目前，我们仅知道产业结构优化率（ISR）及金融相关比率（FIR）之间存在长期的协整关系，但这种协整关系是否构成因果关系还需要进一步的验证。我们采用格兰杰因果检验方法检验各变量之间的因果关系，检验结果如下表3所示。

从检验结果来看，在5%的显著水平下，在滞后第一期到第第三期时，贵州省金融相关率与产业结构优化升级之间都没有构成因果关系，但在滞后第四期的时候，贵州省产业结构升级是金融发展的格兰杰原因，而金融发展却不是产业结构优化升级的原因，说明产业结构升级促进了贵州省金融发展，但金融发展对贵州省产业结构优化升却没有影响。

金融稳定工作经验总结例7

金融集聚是产业集聚的一个重要方面,是指一国的金融监管部门、金融中介机构、跨国金融企业、国内金融企业等具有总部功能的机构在地域上向特定区域集中,并与其他跨国机构、国内大型企业总部之间存在密切往来联系的特殊产业空间结构,它是金融业发展到一定程度的产物。武汉城市圈获批成为全国两型社会建设综合配套改革实验区,提出了要建设中部区域金融中心的构想,这一构想要变为现实必须有强大的金融业集聚作为支撑。

一、金融产业集聚影响实体经济的机制分析

从历史经验看,每一次经济的繁荣都伴随着金融制度、金融过程以及金融功能向高级化和复杂化演变,每一次金融整体水平的提升,都使经济运行的某些环节更为平滑;每一次经济发展的停滞,都造成金融运行和金融秩序的混乱,而金融危机的爆发都或多或少导致经济发展的中断。金融集聚的产生是产业集聚的伴随物,它通过规模、扩散、知识溢出以及自身金融功能的发挥等方式来促进实体经济的增长。

1、金融集聚通过规模、扩散、知识溢出效应促进经济增长

(1)金融集聚的规模效应。一是节约周转资金余额,提供融资和投资便利。随着高效支付体系的发展,达到一定规模的公司趋向于在金融中心设立总部,这些地区的证券市场可以为资金短缺者提供大规模的、便宜的证券发行机会,同时为资金盈余者提供更多的流动性投资对象。二是提高市场流动性,降低融资成本和投资风险。通常金融市场的规模越大,证券的流动性越高,这会吸引其他地区的贷款人和借款人把他们的总需求和总供给转移到这个市场中来,借款人可以支付较低的利率或得到更多的贷款,贷款人则可获得性质不同的更大规模的投资。三是金融机构的合作得以开展,其辅产业得以发展与共享。

(2)金融集聚的扩散效应。区域经济增长的形成动力来源于金融集聚后的扩散,这种集聚不仅会向内产生规模经济,对外还会形成辐射,这种作用主要是通过“涓流效应”和“极化效应”发生的。涓流效应主要是通过金融集聚核心区向周围地区设立金融分支机构和网络或向周围地区进行投资增加等途径来带动地区金融和实体经济的发展。极化效应是指金融核心区高效率金融企业或服务提供商同地区较低效率的金融企业或服务提供商竞争,这种极化效应虽然在区域金融发展的最初阶段扩大了区域的金融差异,但是在完全市场条件下,给予一段较长时间,涓流效应就会缩小区域的金融差异。

(3)金融集聚的知识溢出的学习效应。金融集聚有利于金融知识溢出和集群技术学习。一方面,金融知识溢出为集群经济实体的技术学习提供动力,有助于激活集群内部的缄默性知识,促进金融集聚成员企业实现外部知识内部化,提高成员企业的管理能力。另一方面,通过金融集聚群体技术学习,可以实现不同金融知识的交叉,增加金融集聚群体的内部知识总量,促进不同节点上知识的结合,加速金融知识的溢出。

2、金融集聚通过金融功能促进经济增长

(1)集聚储蓄促进区域经济增长。集聚储蓄就是把分散的储蓄聚集成资本并转化为投资。集聚储蓄能创造出各种名目的工具,这些工具提供了使居民持有分散化证券的机会,提高了资产的流动性。没有资金的集聚,居民只能对整个公司进行买卖。通过提高风险和使公司规模更加适宜,集聚储蓄促进了资源配置。金融体系有效的集聚资金能对经济发展产生极大影响,除了集聚储蓄、筹集资本的直接效益外,储蓄集聚还可更好地促进资源配置,推动技术创新。

(2)资源配置促进区域经济增长。金融中介的出现可以使获取和处理投资信息的成本降低,每个投资者不用掌握投资信息来进行评估,金融中介可以完成这些工作。而金融集聚使得金融中介获取信息的成本降低,使得企业获取信息的成本更低、更加便利,使资本配置更有效率,经济更快增长,并且金融集聚使得金融体系更容易识别有利可***的投资机会并为其提供融资。

(3)公司控制促进区域经济增长。金融合约、金融市场和金融中介等金融资源集聚降低了事后监督经理人、促进公司治理的执行成本。由于项目的外部投资者识别项目回报率是有成本的,这种辨别成本阻碍了投资决策,降低了经济效率。

(4)风险管理促进区域经济增长。一些高收益项目需要长期资本,而储蓄者又不愿长期放弃他们对储蓄的控制权,金融机构的出现使这种投资成为可能。通过消除流动性风险,银行可提高对非流动、高收益项目的投资而促进区域经济增长。

二、武汉城市圈经济金融业发展现状

1、武汉城市圈经济发展现状

武汉城市圈面积58051平方公里,占全省土地面积的31.2%,总人口3097万人,占全省人口的51.4%。2009年,武汉城市圈实现GDP6972.11亿元,比上年增长14.8%,占全省的61.5%。从工业化程度来看,第一、二、三产业增加值比重分别为10.9%、45.5%和43.6%,完成规模以上工业增加值2450.6亿元,比上年增长20.8%,占全省的63.8%。从固定资产投资来看,完成城镇规模以上固定资产投资总额3472.23亿元,占全省的65.1%。从社会消费品零售来看,实现总额3150.42亿元,占全省的63.4%,比上年增长23.2%。从对外经济贸易来看,实现外贸进出口总额170.27亿美元,占全省的82.8%,比上年增长36.8%(其中,出口总额89.71亿美元,比上年增长42.2%,占全省的77.4%;进口总额80.56亿美元,比上年增长31.3%,占全省的89.8%),贸易顺差达9.15亿美元,占全省的34.9%。从地方财***预算收入来看,完成地方一般预算财***收入385.83亿元,占全省的54.3%,比上年增长25.7%。

2、武汉城市圈金融业发展现状

一是银行机构呈现集中,业务发展迅速。武汉城市圈内现有15家全国性商业银行分支机构,有3家***策性银行分行(办事处),有5家地方(区域)城市商业银行,有4家资产管理公司,有5家财务公司,还有省农信联社、村镇银行、外资银行分支机构和代表处。2009年末,武汉城市圈有银行类机构网点3200多家,从业人员5.7万人,圈内银行各项存款余额11695亿元,占全省的66.8%,各项贷款余额8581亿元,占全省的73.6%。二是证券业快速发展,融资功能增强。2009年末,武汉城市圈上市公司52家,占全省全部上市公司的77%,城市圈上市公司法人治理结构明显改善,经营业绩大幅提升,融资能力不断增强。农业保险试点工作进展顺利,保险创新有了新进展。

三、武汉城市圈金融产业集聚对经济增长影响的实证分析

l、单位根检验

一般来讲,当时间序列不平稳时,会导致伪回归现象,因此在建立计量模型之前要对所用的时间序列进行单位根检验,以确定各序列的平稳性和单整阶数。本文单位根检验采用ADF检验方法,根据其基本时序***确定截距项和时间趋势项是否存在,再根据赤池信息准则(AIC)确定滞后阶数,最后根据AD统计量判断是否平稳。以下用lnQ、lnRGDP分别表示武汉城市圈金融集聚度、GDP(名义值)增长率的对数值。下面对lnQ、lnRGDP序列的原序列、差分进行ADF检验,判断其稳定性。检验结果表明,lnQ、lnRGDP序列是不平稳的序列,但是都存在二阶单整。两阶差分后的单位根检验结果如表2所示。

2、协整检验

既然两个变量都是二阶单整的,我们就可以用Johann检验判断它们之间是否存在协整关系,借以说明lnQ和lnRGDP之间的长期均衡关系。本文采用Johann协整检验法进行检验,检验结果如表2所示。检验结果表明,在5%的显著性水平下,武汉城市圈金融集聚和经济增长之间存在着长期稳定的均衡关系,且只有1个协整向量。

3、格兰杰因果检验

为了进一步确定两者可能的因果关系,我们还需要进行格兰杰因果检验。Granger因果关系检验是由美国经济学家克莱夫・格兰杰(Clive Granger)提出的,它解决了x是否引起y的问题,主要看现在的y能够在多大程度上被过去的x解释,加入x的滞后值是否使解释程度提高。如果x在y的预测中有帮助,或者x与y的相关系数在统计上显著时,就可以说“y是由xGranger引起的”。表3是武汉城市圈金融集聚和经济增长之间的格兰杰因果检验的结果,从中可看出,在最优滞后期2时,在5%的置信水平下,武汉城市圈金融集聚与经济增长的互为格兰杰原因。

4、VAR模型

本文协整检验和格兰杰因果检验显示,lnGDP与lnQ之间互相存在长期因果关系,为了衡量跨期影响,本文建立向量自回归(VAR)模型,这种模型以数据为导向,以模型中所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归,用来估计联合内生变量的动态关系。假设Yt是一个N×1阶时间序列向量,Yt=(Y1t,Y2t,…,YNt)',则k阶VAR模型可以写为:

其中?装1+?装2+…+?装k都是N×N阶参数矩阵,Ut是N×1阶随机误差列向量,?赘是N×N阶方差协方差矩阵。

在确立VAR模型之前先要确定滞后阶数,对于滞后阶数的选取主要根据AIC和SC最小原则,这里选择滞后阶数为2,建立2个VAR(2)模型。

从方程(2)可知,lnQ(-1)的系数为0.0603,lnQ(-2)的系数为0.6505,二者之和为0.7108,说明金融产业集聚对武汉城市圈经济增长有较大的作用,集聚指数Q增长1个百分点,就引起经济增长率提高2.0356个百分点,特别是滞后2期的集聚指数对经济增长的效应更大。从方程(3)可知,lnRGDP(-1)的系数为0.1875,lnRGDP(-2)的系数为0.0812,二者之和为0.2687,说明武汉城市圈经济增长对金融产业集聚有一定的反作用,且经济增长率提高1个百分点,引起集聚指数Q增长1.308个百分点。同时两个方程的R2及其调整值均较大,说明变量的拟合度较高。

四、结论、启示及***策建议

首先,武汉城市圈金融产业呈现集聚效应,从集聚指数上看,说明武汉城市圈金融业就业虽然产生了集聚,但是金融业的效率还有待进一步提升。

其次,武汉城市圈的GDP增长率和金融产业集聚指数的时间序列均为非平稳序列,但它们的二阶差分都是平稳的,两者之间存在着唯一的长期稳定的均衡关系,同时二者互为格兰杰因果。金融集聚指数每增长1个百分点,引起经济增长率提高2.0356个百分点,经济增长率每提高1个百分点,引起集聚指数增长1.308个百分点。由于金融集聚指数越高,经济增长率越高,表明金融产业集聚对经济增长具有规模经济效应。

再次,脉冲响应函数曲线显示,通过金融集聚度的一个标准冲击,对经济增长具有长期影响,这种冲击作用一开始就表现得较为明显,说明武汉城市圈金融产业对经济增长具有增长效应,同时还具有辐射效应和扩散效应。

最后,本文金融集聚指数来源于金融业增加值和金融业从业人数,金融业增加值和金融业从业人数越大,金融集聚指数就越高,而金融集聚指数又与经济增长有正相关性,从侧面说明金融业增加值和金融业从业人数的提升对经济增长具有正向效应,即金融业效益的提升和人员数量和质量的提高对经济增长具有促进作用。

金融集聚对经济增长具有重要影响。因此,加强金融产业集聚是促进地区经济增长的一个有效途径,为了促进武汉城市圈金融业形成集聚,推进武汉城市圈经济健康快速发展,提出以下***策建议。

第一,优化金融资源空间布局,鼓励引进各类金融机构,发挥武汉城市圈金融集聚的规模效应。积极探索建立金融控股集团和金融租赁公司;鼓励圈内其他城市商业银行积极向外扩展业务,建设区域性城商行;加大农村信用社改革力度,提高公司治理水平;壮大村镇银行、小额贷款公司、信用担保公司的资金实力,积极支持中小企业和三农融资;大力支持金融租赁公司到城市圈内开展租赁业务;优化金融机构网点布局,鼓励金融机构网点向落后地区延伸,实现金融业区域协调发展。

第二,积极实行信贷结构调整,加大金融创新力度,发挥武汉城市圈金融集聚的增长和扩散效应。进一步加强对武汉城市圈服务业、中小企业、自主创新、全民创业、高新技术产业和优势行业等领域的信贷支持;继续关注民生问题,积极实施金融扶弱工程,推动下岗失业人员小额担保贷款、助学贷款、支农贷款等业务再上新台阶;继续推进现代化支付体系建设,切实提高圈内全省资金清算和使用效率;切实提高外汇管理服务水平,支持城市圈实施开放先导战略,支持圈内企业走出去、将圈外的企业引进来;大力发展直接融资,向企业推介直接融资新产品、新工具,推动企业短期融资证券和中期票据业务发展;引导企业利用信托、金融租赁、股权投资、创业板市场等渠道进一步优化融资结构,增强融资能力。

第三,优化金融生态环境,加快金融一体化建设进程,发挥武汉城市圈金融集聚的金融辐射效应。深入推进金融企业改革,继续开展区域、企业、社区、农村四大信用工程建设,进一步完善社会信用体系建设;认真做好金融稳定工作,进一步提高金融突发事件应急处置能力,切实防范跨行业、跨市场和交叉性金融风险;进一步推动武汉城市圈信贷市场、票据市场一体化以及支付清算、金融信息服务一体化;推动圈内城市建立经常化、制度化、市场化的银企合作渠道和机制,提高资金使用效率,畅通信息共享的渠道。

第四,夯实智力基础,加强高层次金融人才的吸引和培养力度,发挥武汉城市圈金融集聚的学习效应。从实证结果可以看出,金融人才是金融产业集聚发展的主要支撑点之一。目前武汉城市圈需要高层次的金融管理和金融专业人才来提升金融运行效率和推动改革。一方面应创造良好的引才氛围,向国内外重金招聘,吸引海归人员以及有国际金融机构工作经历的高级专家,另外还要采取一定的措施为金融人才提供一个良好的环境,如为解决户籍提供便利渠道,健全社会、养老保险保障体系等。另一方面应采取有效的培训措施,开设高级金融人才培训班,也可去国外培训,培养一批精通国际惯例、熟悉WTO规则的国际型人才。

【参考文献】

[1] 黄解宇、杨再斌:金融集聚论――金融中心形成的理论与实践分析[M].中国社会科学出版社,2006.

[2] 连建辉、孙焕民、钟惠波:金融企业集群:经济性质、效率边界与竞争优势[J].金融研究,2005(6).

[3] 周立:中国各地区金融发展与经济增长[M].清华大学出版社,2003.

金融稳定工作经验总结例8

Levine（1997）等的研究表明发展完备的金融体系具有改善信息不对称、降低交易成本等功能，这可促进资本配置效率的提高。Almeida & Wolfenzon（2005）的研究为金融发展对提高资本配置效率提供了研究证据。王永剑等（2011）以全国1991至2008年数据为样本并构建金融发展指数，且基于面板数据模型测算了我国及各区域的资本配置效率以及金融发展对资本配置效率的影响。李青原等（2013）研究也表明金融发展促进了中国地区实体经济资本配置效率的提高。基于学者的研究启示，加之，对于重庆这一发展尚未成熟定型的直辖市经济而言，其在不断升级的产业结构、逐步日趋完善的金融体系及逐渐变革的社会经济环境下，金融系统发展是否发挥了改善我市实体经济资本配置效率的功能呢，本文基于W-J模型予以实证检验。

二、模型构建与指标选择

本文构建的面板模型如下：

ln=?%Z+?%`ln+?%[ln+?%[2ln+?%^i，t

其中，i表示重庆各区县单位的编号，i=1，2，…，38；2010年后，《重庆统计年鉴》未公布双桥、万盛两区数据，这里对其进行了剔除。t表示年份，t=2005，2006，…，2013；由于统计年鉴缺少2005年各区县工业固定资产投资额数据，这里借鉴学者做法以2003、2004、2006和2007四年数据均值做粗略估计。本文借鉴学者做法且基于数据的可得性，实体经济用工业部门数据衡量，因此I和V就分别表示固定资产投资额投资于工业的部分、工业增加值。系数?%`表示实体经济的资本配置效率，即表示投资额相对于实体经济增长的敏感性。借鉴李青原等学者方法且基于数据的可得性，金融发展变量的衡量用金融机构信贷余额/地区总产值和城乡居民人民币储蓄余额/地区总产值这两个指标；衡量金融发展水平的信贷指标和城乡居民储蓄指标用XD和CD表示。?%^i，t为随机扰动项，用来衡量模型中不能解释的部分。样本选择2004-2013年重庆市38个区县单位的数据，数据全部来自2003-2014年《重庆统计年鉴》和重庆统计信息网。工业固定资产投资额和工业增加值分别用固定资产投资价格指数和工业品出厂价格指数平减，由于XD和CD是比重指标，本文没有对数据做相应的平减处理。

三、实证结果与分析

（一）单位根检验与协整检验。为避免数据不稳定而造成伪回归，本部分先对变量进行单位根检验，结果显示：XD指标是非平稳的，其他指标都是平稳的。接下来对各指标进行一阶差分检验，各指标一阶差分单位根检验的结果如表1。

表1显示，4个指标一阶差分后，单位根的LLC、IPS、ADF-F和PP-F检验方法结果其P值都小于0.05，说明变量经过一阶差分后是平稳的。指标变量之间存在同阶单整，接下来对变量进行协整性检验，检验结果如表2显示变量间存在协整关系。

（二）Hausman检验。为了确定模型影响形式，进行了Hausman检验，表3是模型1至模型3的检验结果。

（三）模型回归结果。表4是各模型影响因素的面板模型回归结果。模型1-模型3的估计结果显示，城乡居民人民币储蓄余额/地区总产值这个指标没通过显著性检验；3个模型实证结果中系数

金融稳定工作经验总结例9

11泰州市金融发展现状

随着经济的发展，江苏省泰州市金融业得到了空前的发展。金融结构布局日益完备，金融业务领域进一步扩展，金融服务项目更加多样，运营效益逐步提升。金融机构存贷款及城乡居民储蓄存款余额呈现逐步上升的趋势。

12泰州市经济发展现状

沐浴着改革开放的春风，泰州市经济发展较为迅速，GDP总量和人均GDP都位于全国领先水平，泰州市俨然成为苏中地区经济较为发达的地区之一。国内生产总值GDP不断增长，从1996年28417亿元增长到了2014年的337089亿元，人均GDP从1996年的5925元增?L到2014年的72706元。

资本的形成是决定区域长期经济增长的核心力量，泰州市的固定资产从1996―2014年迅速增长，其投资规模从1996年的6882亿元到2014年的220019亿元。17年间增加了25倍。

总而言之，改革开放以来，泰州市经济实现了持续快速增长，GDP总量不断上升，经济发展结构持续优化，金融发展的程度持续提高。但在现在的经济社会中，金融发展与经济增长这两者之间究竟哪一个是决定性因素，学者们还不能够达成一致的意见。

2金融发展与经济增长的实证分析

21数据的来源与模型的构建

211数据的来源

本文样本考察区间为泰州市1996―2014年经济增长和金融发展状况，采用年度频率数据。数据来源于《泰州市统计年鉴》（1996―2014年），泰州市统计局部分统计资料，本文分析通过计量软件Eviews 72来实现。

212变量的选择

当前，时间序列分析和面板数据模型分析是国内学者对二者关系进行实证研究的两种常用方法，由于国内学者较少采用面板数据模型分析方法较多采用时间序列数据进行实证分析，故本文对泰州市1996―2014年的时间序列数据进行分析。

现实生活中的时间序列往往都是非平稳的。对于这类问题，一般是首先对变量进行差分，等差分序列平稳后再对差分序列实行回归分析，但是如此操作可能会对所研究的变量间的长期关系信息造成丢失，这些长期关系的信息对分析解决问题又是至关重要的。鉴于此，本文的分析也运用协整分析的方法，而后还使用格兰杰因果检验来检验变量与变量之间的因果关系。

居民储蓄水平是指居民纳税之后的现期消费额与居民个人可支配收入之间的差额。正是由于居民延迟了现期消费，所以才形成了居民储蓄。储蓄水平（SAV）往往是用区域存款规模与地区生产总值的比率表示。

基于以上分析，我们定义实证分析的回归方程为：

LGDP=C+α1FIR+α2SAV+α3SS+u（1）

22指标变量的平稳性检验

在进行时间序列的分析时，一般要求必须采用平稳的时间序列来进行分析，也就是没有随机趋势或者确定性的趋势，如果不这样做，那么检验结果将会出现“伪回归”的现象。所以我们要对数据进行差分，然后实行回归，但是这样做会忽视原时间序列中的对分析问题有用的信息。DF方法、PP方法、ADF等方法是进行单位根检验的常用方法。如果经过检验之后全部数据都是同阶平稳，那么就可以对数据进行协整检验。

文章将运用ADF检验方法对各时间序列变量进行平稳性识别。测试结果如表1所示。

由表1的检验结果可以看出，LGDP、FIR、SAV、SS这四个指标的原序列是不平稳的，经过一阶差分之后LGDP、FIR、SAV、SS都变成了平稳的时间序列。所以，它们都是一阶单整序列。因此，可以对原数列进行协整分析。

23协整检验

虽然影响金融发展与经济增长的指标是非平稳的一阶单整序列，但是这些指标可能存在某种平稳的线性组合。这个组合反映出变量间的长期稳定关系，即协整关系。

由于我们已经检验得知待分析变量都是一阶单整的，因此可以对它们进行协整分析。

LGDP=128540-33185FIR+52878SAV-97919SS

T=（124133）（-52072）（53434）（-124254）

R2=09630F=1127323DW=18943

此方程表示，当FIR每增长1%，会导致GDP平均降低332%；当SAV每增长1%，会导致GDP平均增长529%；当SS每增长1%，会导致GDP平均降低979%。FIR、SS与GDP呈负相关的关系，SAV与GDP呈正相关关系。

接下来我们对方程的残差et进行平稳性检验，如果残差平稳，就说明方程的回归是有意义的。检验结果如表3所示。

由表2可以得知，残差序列的P值为00169，故我们可认为LGDP与FIR、SAV、SS之间存在着协整关系，因此上述协整回归方程是有意义的。

24因果关系检验

前面我们所做的协整检验表明，泰州市金融发展和经济增长之间存在长期稳定的均衡关系，但它们之间的因果关系，以及因果关系的方向我们还无从知晓。即我们不能仅仅从协整检验获得的结果知晓是金融发展促进经济增长，抑或是经济增长促进金融发展。接下来我们将运用Granger因果关系检验法来检验它们之间的因果关系。由检验结果可知：

（1）考虑滞后一期的情形，根据原检验结果可知，原假设金融相关比率、储蓄水平不是经济增长格兰杰原因的概率为07238、03026均大于10%的显著性水平，则应接受原假设，那么可以认为金融相关比率、储蓄水平带动经济增长的水平是有限的；金融储蓄结构不是格兰杰原因的概率为00732小于10%的显著性水平。

（2）考虑滞后二期的情形，根据检验结果可知，原假设金融相关比率、储蓄率和金融储蓄结构都不是经济增长的格兰杰原因的概率00389、00293和00134均小于10%的显著性水平，那么应该拒绝原假设，即金融相关比率、储蓄水平和金融储蓄结构是经济增长的格兰杰原因。同时，经济增长是金融相关比率、储蓄率和金融储蓄结构的格兰杰原因。

综上所述，金融相关比率、储蓄率和金融储蓄结构与经济增长互为因果关系。因此，从某一个方面来说，金融发展是经济增长的原因，两者之间存在长期稳定的均衡关系。

25实证分析结论

通过上述实证分析，我们发现泰州市的金融发展和经济增长之间存在长期而稳定的关系，分析主要结论如下：

金融稳定工作经验总结例10

一、引言

金融发展理论表明，金融发展与经济增长密切相关，而金融发展实际上就是金融结构的变化。一个发达的金融系统可以减少信息和交易成本，分担和管理风险，这对于储蓄、投资决策和经济增长是至关重要的。而不同的金融体系结构、金融工具结构、金融市场结构和金融机构结构等，对于信息、交易成本和风险的影响是不同的。因此，研究金融对经济增长的贡献，必须从金融结构入手。对金融结构的研究始于20世纪50年代，其内涵至今国内外学者也没有达成共识。理论界有较大影响的观点主要有二:一是以雷蒙德·W·戈德史密斯（Raymond.W.Goldsmith）在1969年提出了金融结构的概念，他认为金融结构是一国现存的金融工具和金融机构之和，金融发展的实质是金融结构的变化，研究金融发展就是研究金融结构的变化过程和趋势。在他那本《金融结构与金融发展》一书中，他认为金融系统的结构特征主要表现为这样一些特征：金融资产的总量和实物资产之间的比例关系，这种关系被称为金融相关率；各经济部门的金融资产与负责总量及其在不同种类的金融工具上的分布；金融机构和非金融经济部门所持有的的金融资产和负责之间的关系；各种不同金融机构的金融资产和负责的比例关系，以及这些资产和负责所采取的金融工具的形式等等。二是近年来学术界流行的所谓“两分法”，即着眼于一国企业的外源融资——通过金融市场或金融中介融资角度划分的不同国家的金融结构，即银行主导型金融结构（以德国、法国、日本为代表）和市场主导型金融结构（以美国、英国为代表）。逐渐引入和传播，中国经济学者也开始研究金融与经济之间的关系。在理论上主要以雷蒙德·W·戈德史密斯的金融结构观为依据，可分为两大类:一类只是定性化研究中国的金融机制与结构；另一类则主要从金融资产的角度定量地研究和分析中国的金融结构特征。中国学者对金融结构的理解和解释更是众说纷纭。如王维安（2000）从西方金融发展理论出发，得出衡量一国金融结构的六大指标。李量（2001）把反映一定时期各种金融工具、金融市场和金融机构的形式、内容、相对规模和比例理解为一国的金融结构，并指出一定的金融结构反映一定的金融功能及效率，也反映了一个经济的金融体系的特征。王广谦（2002）则以金融资产结构为切入点，采用分层次的结构比率分析法来考察中国金融结构的现状与变化。李健（2003）从多角度对金融结构进行了研究，认为金融结构是指构成金融总体的各个组成部分的分布、存在、相对规模、相互关系与配合的状态，并认为金融结构由构成金融各业的产业结构、金融市场结构、融资结构、金融资产结构、金融开放结构等组成。林毅夫（2009）认为，金融结构是金融体系内部各种不同的金融制度安排的比例和相对构成。金融结构可以从不同的角度来考察，从金融活动是否需要通过金融中介，可以考察金融市场与金融中介的比例构成；从金融交易的期限长短，可以将金融体系分为货币市场与资本市场；从金融活动是否受到***府金融监管部门的监管，可以分为正规金融和非正规金融。就银行本身，可以分为银行业竞争程度和不同规模的银行分布。白钦先（2003）认为金融结构是金融相关要素的组成、相互关系及其量的比例，并提出金融倾斜的概念。考察金融结构的表现形态可以从多方面进行如产业结构、金融市场结构、融资结构、金融资产结构、金融开放结构等。在经济增长和金融结构关系方面：易宪容，黄少***（2004）从银行观，市场观，法制观，功能观阐述了不同金融结构对经济增长的影响；喻平（2005）从金融创新与经济增长关系出发，探讨金融总量对经济增长的动态演进过程。

二、金融结构特征

根据世界各国关于金融结构的分析，把金融结构分为市场主导型和银行主导型，我国现在是银行主导模式。这主要由于我国的市场证券化程度不高，多数企业不能直接从资本市场上融资。

1.从金融机构的资产和负责结构来看：银行主导型相对于市场主导型的第一个基本特是：在全部金融机构中，银行的资产负责所占的比重非常大；而在市场导向结构中，非银行金融机构的份额要大得多。第二个特征是：对于前者，贷款是金融机构的最主要的金融资产。

2.从金融工具的规模和结构来看：银行主导型和市场主导型的差别在银行贷款规模，股票市值和发行结构，债券市值和发行结构等几个方面。

3.从居民的金融资产结构方面来看：银行主导型和市场主导型的差别在于：对于前者，居民资产组合中最重要的部分就是现金和存款；后者对股票和其他股权，债券占有很高的比重。

4.从非金融公司的融资结构和股权结构来看；市场主导型和银行主导型的差别在于：第一，前者的股权类证券的比例较后者为高。第二，在债券类证券中，前者的公开流通债券同银行借款大致差不多，而后者的银行借款要远远多于公开发行的债券。

三、我国金融结构和经济增长的实证分析

（一）变量选取与数据来源

1.解释变量和被解释变量。为了解释中国经济增长、金融发展及其结构之间的关系，我们分别选取GDP与JRXG、JRJG，***JG四个指标，通过运用格兰杰因果关系的检验，得出影响经济增长的主要变量，剔除不显着变量后运用回归分析方法及VAR模型以反映其对GDP作用的大小程度。四个指标的取值时间跨度为13年（1995-2007）。

2.衡量指标定义。金融相关比率=金融资产总值/GDP，金融结构指标=(金融资产总值-各项存款-各项贷款)/金融总资产，经济结构指标=(第二产业增加值+第三产业增加值)/GDP。GDP为相关各年度实际值。所有的数据来源于1996-2008年中国统计年鉴。

（二）各个变量的平稳性检验

在Eviews5.0中提供数据平稳性检验的方法有很多种如：***示法，主要是趋势***和散点***；单位根检验主要是DF检验和ADF检验等。本文运用ADF单位根检验法检验各个数据的平稳性，各个变量选择都选择具有常数项，滞后期为一期，序列为原来序列水平，检验结果如下表-1所示。在表-1中各个变量的ADF统计值的绝对值小于在1%显着水平下的临界值，说明各个变量不是平稳序列，需要对原序列进行差分运算，使得各个变量为平稳序列。对各个变量差分后检验其平稳性，各个变量都是平稳的。 　从表-1中看到，经济增长与金融结构是正相关，与金融相关率和经济结构的呈现负相关的关系。说明影响经济增长的四个因素中，金融结构是起主要作用。且金融结构和金融相关在1%的显着水平下高度相关，说明二者有很强的关系。

根据表-3结果在5%的显着水平下，拒绝DJRJG不是影响DGDP的原因，在10%的显着水平下，拒绝DJRXG不是影响DGDP的原因，DGDP不是影响DJRJG的原因即认为DJRXG是影响GDP的原因，DJRJG是影响DGDP的原因，DGDP是影响DJRJG的原因。

（四）实证分析

根据上表的因果关系建立DGDP和DJRXG，DJRJG的回归模型，阐释这两个变量对经济增长的影响程度。其中建立一个DGDP和DJRJG的VAR模型，考察两者的短期影响关系。模型一为：

DGDP=20367.64788+278716.9058*DJRJG-60338.71995*DJRXG

s=(3132.085) (129673.9) (23208.91)

t=(6.502904) (2.149368) (-2.599808)

0.430458，=0.303893，3.401083 DW=0.581873

VAR模型所考察的是两个平稳序列在不知道内生与否的情况下，通过二者的因果关系联立二者，考察其滞后期的相互影响。

模型二为：

①DGDP=5933.87494+1.459178028*DGDP(-1)-0.7490528262*DGDP

(-2)+9838.067218*DJRJG(-1)-172152.272*DJRJG(-2)

s=(3464.47) (0.20377)(0.43841) (47402.2)(50099.6)

t= (1.71278)(7.16108)(-1.70858)(0.20754)(-3.43620)

0.98318，= 0.969737， 73.09901

②DJRJG=0.03220092284-2.4913851e-06*DGDP(-1)+7.395479427e-07*DGDP(-2)+0.03934627147*DJRJG(-1)-1.029324476*DJRJG(-2)

s=(0.05987)(3.5E-06) (7.6E-06) (0.81914) (0.86575)

t=(0.53786)(-0.70754)(0.09762) (0.04803)(-1.18894)

0.508013，=0.114424，1.290718

从以上两个模型的输出结果来看，模型一显示了金融结构，金融相关对经济增长的影响程度，金融结构的系数值大于金融相关的系数，由系数符合显示了二者同经济增长的相关性，与前面所做结论一致。由系数的大小知道，经济增长主要是金融结构与金融相关的正抵消效应而导致的。说明在二者的相互作用下，经济呈正增长的态势。

模型二显示了经济增长和金融结构与自身滞后期的关系，①中显示了经济增长与自身滞后一期和金融结构滞后一期正相关，滞后二期负相关。说明经济增长受自身和金融结构前期的影响，模型拟合度很高，说明效果很好符合标准。②中显示了金融结构与自身滞后期和经济增长的滞后期关系，由系数知经济增长和金融结构滞后期对金融结构的影响不显着，模型的拟合优度一般，说明金融结构受自身和经济增长的影响很小。

四、结论及建议

本文基于金融结构和经济增长的实证研究，运用线性回归计量方法和VAR模型，考察二者的关系程度，得出金融结构对经济增长具有很大的影响，而且经济增长不仅受金融结构的影响，而且还首自身前期和金融结构前期的影响，说明二者存在短期的影响关系。因此，根据本文的结论提出一些结论：首先是建立完善的金融体系，不管是银行主导还是市场主导，都有利于经济的增长；其次应考虑经济增长的短期动态关系，有利于实现长期的经济稳定增长。第三，加强资本市场建设，发展我国的资本市场。第四，银行治理结构改革稳步推进，逐步提高银行在金融体系的作用。

参考文献

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李健.中国金融发展中的结构问题[M].北京:中国人民大学出版社，2003，3.

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