金融大数据论文十篇

金融大数据论文篇1

紧跟大数据时代的步伐，农业银行积极推进大数据平台建设及大数据的价值应用，确立了“大数据体系建设必须以应用为核心，数据平台开发与业务应用统筹考虑，要做好内部的数据治理，逐步拓展数据来源范围，充分利用内外部数据资源，不断提升对全行经营管理的支撑水平。”的总体战略思想，即：数据是基础，应用是目标，平台是支撑，治理是保障。

1.强化数据治行理念大数据革命必将颠覆银行传统观念和经营模式。通过营造“数据治行”的文化，建立分析数据的习惯，落实全行的数据标准和数据治理，切实提升“大数据”开发利用的综合能力，将现有数据转化为信息资源，让决策更加有的放矢，让发展更加贴近市场需求。

2.建设大数据平台构建处理能力强、扩展性好、开放度及共享度高的大数据存储加工平台，整合行内外、各种形态、跨历史周期的海量数据，并构建统一、全面、稳定的企业级数据模型，为大数据的分析利用提供基础的数据、环境、模型及配套工具等全方位立体式支撑。

3.打造数据分析应用体系构建适应大数据分析的多功能、跨渠道、多粒度的分析挖掘模型和应用体系，为服务质量改善、经营效率提升、金融模式创新提供支持。通过对海量数据的深度分析，全方位调整产品结构、营销模式，从根本上提高风险管理、成本绩效管理、资产负债管理和客户关系管理水平。

4.实现智慧银行的目标智慧银行是指，通过大数据技术不断优化业务办理流程，高效配置金融资源，敏锐洞察并引领客户需求的高度智能化的金融商业形态。智慧银行可提供“银行始终在客户身边”的全场景金融服务，为客户创造最佳服务体验。

二、农业银行大数据平台概述

经过多年的努力探索，农业银行在大数据平台建设的道路上锐意开拓，大胆创新，逐步形成了以四大基础平台、五类数据服务为核心的大数据平台。

1.四大基础平台（1）企业级数据仓库随着银行业数据利用能力的逐步提升，业务分析呈现跨领域分析、高度整合分析、长周期历史分析等特点，企业级数据仓库通过对行内跨领域海量数据的高度整合和模型化，形成对客户、账务、产品等的统一视图，使大数据分析成为可能。农业银行企业级数据仓库以存储和处理结构化数据为主要目标，全面涵盖了农业银行存、贷、中间业务等行内业务条线的核心类数据，实现PB级数据的高效存储，可以满足全行在各个领域数据分析和价值发现的各类需求，并为全行数据治理提供有力的支撑。如通过网点的多维度、全方位、长历史周期数据挖掘给出网点资源配置建议，提升运营效率，优化业务流程。（2）信息共享平台信息共享平台以存储和处理行内非结化数据为主，辅以来自行外的社会数据。基于非结构化数据的分析和深度挖掘，在客户关系管理、中小企业信贷、风险管理、品牌建设等众多领域发挥了重要的作用。如基于对社交网络各类非结构化数据的综合分析可以获取行外目标客户；通过机器学习、语音识别、情绪识别等技术，对客服语音记录进行深度挖掘，发现客户的需求。（3）实时流计算平台传统数据计算平台多以批量计算为主，数据处理能力较强，但时效性较差。农业银行的实时流计算平台采用业界最先进的流计算框架，实现数据的快速采集、交换、处理和应用，主要用于实时营销、实时客户服务、欺诈监控、大额动账监控、系统运营监控等各类对时效性要求比较高的业务场景。如结合持卡人的行为偏好为客户实时推荐精准的营销信息、优惠信息和特惠商户信息，并为特定客户群体提供实时的有针对性的服务提示。（4）高性能数据处理平台海量数据的分析挖掘亟须一个高性能环境的支撑，农业银行高性能数据处理平台采用大内存处理、分布式、闪存等新技术，以高性能计算为主要特点，实现对海量结构化数据、非结构数据等进行综合处理、全面分析和深度挖掘。如通过大数据语义分析和情绪分析追踪海量网络信息蕴藏的经济金融“微信号”，借此判断未来的市场走势，为前瞻性风险管理提供参考。

2.五类数据服务农业银行基于四大基础平台的优势，大力发展应用系统建设，形成了五大类数据服务形式有机结合的数据服务体系。（1）指标检索服务通过构建全行统一的指标库，为各个业务条线提供常用指标的检索服务，在此基础上提供各类经营管理、监管报送等指标采集、加工及报送服务。（2）即席查询服务采用特定的工具，构建功能强大的查询支持库，满足各类灵活查询、临时查询及特殊复杂查询需求。如果说报表是经营管理的瞭望塔，那么灵活的即席查询就是执行经营决策的指南针。以客户营销为例，即席查询服务可以为全行的客户经理提供多角度的客户信息查询，针对当前市场热点，提供具体的业务指导。（3）定制化信息服务通过iReport智能资源视窗对信息进行统一管理、分层检索、灵活配置和个性展示，并针对用户的不同需求、不同层次及不同偏好，提供定制化、个性化的信息订阅，联动邮件、短信、微信等渠道提供主动信息推送服务。（4）多维分析服务多维分析可以帮助业务人员实现多维度、多视图、多层次的分析，并可以通过下钻、上钻、切片、旋转等操作，提供更加动态、智能的数据分析，发现数据背后的规律。如从机构、时间、客户、产品类型、渠道、营销活动等多个维度对产品盈利情况进行综合分析，进而有效推动产品优化和创新。（5）深度数据挖掘服务海量数据中蕴含的规律和价值通常不直观，大数据的显著特点之一就是海量数据的知识发现和数据挖掘。农业银行基于大数据平台构建了多个特定领域或主题的数据挖掘实验室，包括客户洞察及精准营销、信用评价及风险评估、舆情分析与客户情感管理等，紧跟市场发展动态，直面业务热点、难点，充分挖掘大数据的巨大价值，为业务发展和经营决策提供更加深入的洞察和更加有力的支撑

三、农行大数据应用实践

农业银行在构建大数据体系时坚持以应用为核心，统筹部署数据平台开发与业务应用，加强业务创新与数据利用的良性迭代，实现传统业务和新型业态的融合发展，充分发挥了数据对全行业务发展和经营管理的支撑作用。借助大数据这把利剑，实现了“营销更精准、服务更贴心、管理更精细、监管更透明、风险更可控、决策更智能”，有效促进了全行经营理念、业务运营、组织流程的不断创新，为全行业务发展和经营管理提供了有力的科技引擎。以下三类应用案例可充分说明情况。

1.精准营销基于大数据的客户营销“三步曲”：获取客户、客户画像、精准营销（如图1所示）。通过大数据强大的信息获取和处理能力，充分挖掘行内外的潜在客户；通过大数据实现对客户的360°立体画像，在掌控客户行为、洞察客户情感的基础上，准确地预测客户需求，从而实现精准营销及交叉营销。以贵宾客户信用卡精准营销为例，农业银行通过综合行内外数据，应用聚类分析、关联规则发现、决策树等数据挖掘算法，构建了完整的精准交叉营销模型库和应用体系，动态实现目标客户识别、客群划分、优先级划分、产品推荐、渠道推荐等功能。在合适的时间，以合适的渠道，通过合适的方式，为合适的客户推介甚至定制合适的产品，实现差异化、个性化的精准营销。2.热点分析农业银行基于大数据平台构建了热点问题专题分析模型库，对当前的热点事件进行定期跟进、深度分析和动态监测，为策略制定、产品创新及运营模

式优化等提供有力支持。以互联网理财客户分析为例，该项分析旨在揭示个人客户购买互联网理财产品与农业银行资金流失的关系。首先采集研究机构等第三方数据，融合内部数据，对整体购买规模进行分析；挖掘购买互联网理财客户的特点，对这一特定客户群体进行综合画像。从而知道“正在发生什么。”然后，采用神经网络、回归等方法，对即将流失的客户进行智能识别，针对不同的客户特点制定不同的客户挽留措施，知道“即将发生什么。”最后，通过对客户和资产流失的深度分析，提出产品层面的创新策略，并给出具体建议；产品优化和创新后，再次综合分析新产品的市场效果，并对产品进行持续优化，实现数据挖掘和产品创新的迭代。

金融大数据论文篇2

关键词：信息化；金融；面板数据；向量自回归；格兰杰因果检验；互动关系

中图分类号：F49 文献标识码：A 文章编号：1672-3104(2012)03?0110?06

一、引言

自1967年日本科学技术和经济研究协会首次提出“信息化”一词以来，随着信息化的迅猛发展，信息化与经济增长的关系首先引起了人们的关注。Castells[1]认为信息化主要通过产业经济的扩充来影响社会经济发展。Biswas[2]提出信息化通过影响生产技术和消费结构两种形式来影响经济增长。20世纪90年代以来，信息技术的加速发展和广泛应用不仅深刻影响了国际竞争格局和人类的生存方式，更引发了金融领域的重大变革，如混业经营成为金融行业的主流模式，客户需求成为金融服务的市场主导，风险管理成为金融管理的重中之重等。作为经济增长的重要工具和手段，长期以来，金融业一直非常重视信息技术的应用，信息技术不但在金融服务体系建设中发挥着基础作用，而且对于提高金融行业内部管理水平进而提高资源配置效率更是具有重要意义。从宏观视角研究信息化与金融发展的互动关系，分析它们的互动机制，有利于评估我国信息化与金融发展的协调水平，分析其中存在的问题，从而对信息化与金融发展的关系有一个全面的认识，也给政府相关部门加强宏观管理提供理论与实证的依据，因而具有十分重要的意义。

金融发展主要包括金融资产、金融机构、金融市场等总量的提高，以及金融结构的改善和优化，McKinnon[3]、Shaw[4]在各自的著作中独立地提出了“金融抑制”和“金融深化”理论，他们从制度框架和金融效率的角度，强调了金融市场化的积极作用，由此现代意义上的金融发展理论正式形成。关于信息技术、信息化对金融的影响，谭荣华、左志刚[5]论述了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的一个重要原因，信息化通过使可利用的信息量增加和使信息利用能力提高两种机制实现。张立洲[6]探讨了金融信息化对货币形态及智能、金融机构、金融市场、宏观货币政策产生的广泛而深刻的影响。赵昱光、张雪梅[7]认为金融领域信息技术的应用，从便利资金供应、加快资金结算和支付、促进银行体系效率提高、促进金融市场发展等多方面促进了金融的发展，同时信息技术也为金融运行和监管提出了一些新的挑战。李政、王雷[8]认为金融信息化对金融发展的

收稿日期：2012?03?10

基金项目：国家社科基金(10BJY105)；宁波大学区域经济与社会发展研究院重点课题(QYJYS1106)

作者简介：俞立平(1967?)，男，江苏姜堰人，博士，宁波大学商学院教授，主要研究方向：信息经济，科学计量.

影响是双面的，一方面金融信息化提高了金融机构的运作效率，另一方面金融信息化加剧了金融风险的产生。温平川[9]利用协整检验、脉冲响应函数和方差分解、向量误差修正模型，对江苏省信息化与金融发展之间的关系进行了实证分析，发现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。

此外，关于金融信息化存在的问题，石双元、张金隆等[10]较系统地分析了信息技术与金融业的关系及其对金融业的影响，着重研究了由于金融信息化带来的新的金融风险及其产生的原因，探讨了信息技术在防范和化解金融风险中的作用。郝向荣、王松等[11]认为中国银行业已经走过了电算化的初级阶段，正朝着金融信息化时展，将面临着一些新的风险。

从以上研究看，关于信息化对金融发展的影响机制和理论相对比较成熟，但存在以下问题：

第一，现有的研究侧重从微观视角进行，缺乏区域层面信息化与金融发展关系的宏观研究，虽然微观是宏观的基础，但并不是简单的累加。而且在微观层面，金融发展对信息化的影响极其有限。

第二，关于信息化对金融发展影响研究较多，缺乏金融发展对信息化影响的研究。

第三，理论研究较多，实证研究比较缺乏，迄今为止仅有数篇文献，而且主要基于时间序列数据，采用向量自回归模型进行研究，缺乏基于面板数据的研究。

本文基于近年来的面板数据，首先分析了信息化与金融发展的互动机制，然后采用格兰杰因果检验、面板数据、面板向量自回归模型(Panel VAR, PVAR)全面分析信息化与金融发展的互动关系。

二、研究框架

本文的研究框架如图1所示，研究信息化与金融之间的互动关系，首先进行两者互动机制的理论研究，然后再从静态与动态两个视角进行实证，静态研究主要采用格兰杰因果检验与面板数据进行，动态研究采用面板向量自回归模型进行，在此基础上进行脉冲响应函数和方差分解分析，最后再进行综合分析。

信息化的影响因素，主要有金融、经济发展水平、科技水平等；经济发展水平越高，对信息化就会提出更高的要求，也能够为信息化发展提供物质基础；信息化离不开科学技术，信息化的发展不仅需要计算机、

图1 研究框架

网络、通讯、电子等领域的信息技术，也离不开化工、能源、机械、建筑等相关科学技术。为此，建立如下模型：

(1)

式中：Info表示信息化水平，FIR表示金融水平，GDP为经济发展水平，ST为科技水平，c为常数项，α、β、γ表示回归系数。为了减少异方差，同时增强结果的解释性，所有变量都取对数进行处理。

面板数据有很多优越性，它更能反映个体变化，有更高的效率，能够较好解决多重共线性问题，对遗失重要变量也不敏感，因此本文采取面板数据进行分析。

三、信息化与金融发展的作用机制

（一） 信息化对金融发展的影响机制

关于信息化对金融发展的影响，现有研究相对比较成熟，概括一下，主要体现在以下几个方面。

第一，信息技术能够提高金融系统的效率。目前，所有的金融机构都实现了电脑化、网络化、信息化。信息技术的应用，大大提高的工作效率，节省了金融系统的劳动力成本，加快了资金周转，改善了金融服务方式。

第二，信息技术能够提高金融创新能力和综合竞争能力。依靠金融技术创新、产品创新、制度创新来提升金融机构的风险控制能力和金融创新能力，对于提高金融业的综合竞争力具有重大的意义，对金融机构的经营方式和组织结构产生深远的影响。

第三，信息技术对金融体系产生了深远的影响。信息技术改变了货币的形态与职能，促进金融市场一体化，加速国际资本流动，使得金融机构的筹资渠道大大拓宽，而技术手段的进步又使金融机构临时融通资金的能力大为增强，各种金融科技产品也在整体上提高了金融机构的资产流动性，减少了中央银行调节基础货币的渠道，使中央银行控制基础货币的职能主要依靠公开市场业务来进行。

第四，信息技术是防范金融风险和保障金融安全的重要手段。信息技术是金融风险监管的重要支柱，为了实现对风险监管的精确性、前瞻性、预警性目标，就需要不断提高监管手段的现代化水平。依靠各类信息系统建立起发现风险、度量风险、应对风险的决策体系对金融安全具有十分重要的意义。

（二）金融发展对信息化的影响机制

关于金融发展对信息化的影响机制，尚没有引起学术界的重视，从金融对信息化的影响机理分析，主要体现在以下三个方面：

第一，金融发展加快了信息化基础设施建设的进程。信息化基础设施的建设，需要庞大的资金，没有发达的金融体系，信息化基础设施建设难以筹集必要的资金，必然影响信息化的进程。从我国信息化基础设施建设的实践看，无论中国电信、中国移动，还是中国联通等信息化巨头，在信息化基础设施建设时都通过金融体系筹集了大量的资金，保证了信息化进程。

第二，金融体系的建设和发展对信息化产生了巨大需求。新的金融机构的设立、管理体系的完善都离不开信息技术的支撑，每年金融体系的信息化采购都达到数千亿，产生了庞大的市场需求，吸引更多信息技术人员就业，促进了信息产业发展。

第三，金融发展促进了信息化的技术进步。金融体系对信息技术的需求，许多需要专用技术，从而对软件、设备、网络、计算机安全等提出了更高的要求，要求广大信息技术厂商不断研发新的技术，从而带动信息技术进步。

四、数据

关于信息化发展水平变量，较好的方法是采用指标体系测度，但采用面板数据面临着巨大的困难，很多信息化指标数据仅有数年的，而且不连续，舍弃这些指标必然导致信息化测度的偏差。本文采用邮电业务额作为信息化的替代变量，邮电业务额包括了电话、互联网、邮件、报刊发行等众多业务收入，是典型的信息化指标，其中函件邮寄虽然与信息化关系不大，但由于函件面临各快递公司激烈的竞争，邮政局函件份额较小，加上函件邮寄收入仅占整个邮电业务额极小的份额，因此并不影响采用邮电业务额作为信息化的替代变量。

关于金融发展水平的度量，实际应用中方法较多。典型的是采用金融相关比率(Financial Interrelations Ratio，FIR)，指全部金融资产价值与全部实物资产价值之比，反映的是金融上层结构与经济基础结构之间的比例关系。由于中国缺乏金融资产的统计数据，主要金融资产集中在银行，而银行的最主要的业务是存款和贷款，因此本文用存贷款余额与GDP的比率作为衡量金融发展的一个指标。

经济发展水平变量采用地区生产总值，这一般没有太大的争议。科技水平变量可选指标也较多，如论文、奖励、专利等，最好的方法是选取科技产出指标来测度科技产出，但基于和信息化同样的原因，面板数据难以获得。本文选取各地区的研发投入(R&D)作为科技水平的替代变量。

2000年分省的邮电业务额指标缺失，因此数据来自于2002～2010年中国统计年鉴，实际数据为2001～2009年期间的数据。地区由于部分年度数据缺失，因此进行了省略。所有数据的描述统计量如表1所示。

表1 数据描述统计量

邮电业务额 金融比率 地区生产总值 研发投入

均值 461.14 0.13 7 168.00 94.20

极大值 4 149.11 0.71 39 482.56 699.99

极小值 13.21 0.01 298.38 0.80

标准差 523.60 0.11 6 822.05 126.70

N 30×9=270

五、实证结果

（一）信息化与金融发展之间的格兰杰因果 检验

从理论上讲，信息化与金融发展之间是双向因果关系，那么实际数据是否支撑这个结论呢？常用的定量研究方法是格兰杰因果检验。考虑到两者发挥作用的滞后期在以1～4年之内，因此滞后期以此为准。

格兰杰因果检验本质上采用的是回归分析，如果面板数据不平稳会导致伪回归问题，因此在进行格兰杰因果检验之前必须对面板数据做平稳性检验。常用的面板数据单位跟检验方法有Levin检验、ADF检验、PP检验等，本文采用这3种方法同时进行检验，以3种方法结果一致为准。经过1阶差分，所有变量都是平稳的，由于篇幅所限，本文省略了平稳性检验结果。

格兰杰因果检验结果如表2所示。信息化在滞后1～4期时，都是金融发展的格兰杰原因，而金融发展在滞后2～3期时，才是信息化的格兰杰原因，说明两者互动关系比较显著，但信息化对金融的影响比较持久，而金融对信息化的贡献相对短暂。

表2 格兰杰因果检验结果

滞后期 检验与结论 F检验 概率 结论

1年 信息化不是金融的原因 4.260 0.040 拒绝**

1年 金融不是信息化的原因 1.024 0.313 接受

2年 信息化不是金融的原因 9.709 0.000 拒绝***

2年 金融不是信息化的原因 2.329 0.099 拒绝*

3年 信息化不是金融的原因 11.969 0.000 拒绝***

3年 金融不是信息化的原因 4.475 0.005 拒绝***

4年 信息化不是金融的原因 10.731 0.000 拒绝***

4年 金融不是信息化的原因 1.905 0.113 接受

注：*表示在10%的水平下统计检验显著；**表示在5%的水平下统计检验显著；***表示在1%的水平下统计检验显著。

（二）面板数据估计

由于金融对信息化的贡献只在滞后2年和3年时才比较有效，经济发展对信息化的影响一般至少要滞后1期，研发投入对信息化的影响至少也要滞后2~3期，综合考虑，本文选取滞后期为2年进行面板数据估计。

首先进行构造一个是采用混合回归还是面板数据的F检验，结果发现应该采用面板数据。接下来进行hauseman检验，发现拒绝随机效应的原假设，应采用固定效应模型进行估计，结果见表3，为了进行比较，表3同时给出了混合回归结果。从固定效应的估计结果看，总体拟合水平较高，达到0.992，金融每增长1%，会导致信息化增加0.783%，经济发展水平每增长1%，信息化增加0.636%，科技水平每增加1%，会导致信息化增加0.164%，总体上，金融发展对信息化的贡献最大。对比混合回归发现，由于多重共线性，科技水平的回归系数为负数而且没有通过统计检验，金融对信息化的贡献被低估，而经济发展水平对信息化的贡献被高估了。

（三）面板数据向量自回归模型

由于面板数据是平稳的，因此可以继续进行协整检验，最佳滞后阶数根据前文的分析确定为2。协整检验方法采用Kao面板协整检验，发现存在协整关系。接着建立VAR模型，模型的整体拟合度R2为0.995，

表3 信息化影响因素的面板数据估计

变量 含义 混合回归 固定效应

C 常数 ?2.299***

(?7.416) ?5.228***

(?11.204)

log(FIR(?2)) 金融相关比率 0.203***

(2.805) 0.783***

(8.597)

log(GDP(?2)) 地区生产总值 0.839***

(15.914) 0.636***

(8.758)

log(ST(?2)) 科技水平 ?0.039

(?1.198) 0.164***

(3.021)

Hauseman — 155.341

p — 0.000

R2 0.923 0.992

n 30×7=210

注：***表示在1%的水平下统计检验显著。

且VAR模型所有特征根都位于单位圆内，模型结构稳定，拟合效果较好。

VAR模型是一种非理论性的模型，它的系数并没有经济学意义，在分析VAR模型时，往往不分析一个变量的变化对另一个变量的影响，而采用脉冲响应函数和方差分解进行进一步分析，信息化与金融发展的脉冲响应函数如图2所示。

先看信息化的脉冲响应函数，来自金融发展一个标准差的正向冲击，在当期对信息化的影响为0，随后缓慢升高，到第3期后基本平稳，说明金融的冲击对信息化影响比较平稳，并且有一定的滞后期。来自经济发展水平一个标准差的正向冲击，当期对信息化的影响为0，随后缓慢持续升高，说明经济发展水平的冲击对信息化的影响需要一定的滞后，总体也是平稳的。来自科技发展水平一个标准差的正向冲击，当期为0，随后为负值，从第3期趋于平稳，但全部是负值，主要原因可能是只有信息技术相关的技术进步才会促进信息化的发展，而一般科技水平的冲击对信息化没有什么影响。

再看金融发展的脉冲响应函数，来自信息化一个标准差的正向冲击，在当期对金融的影响就是负值，随后继续下降，到第3期后缓慢升高，总体为负。一般信息化的冲击，主要由新的信息技术应用引发，而金融是对数据处理要求极高的部门，一般会使用成熟技术，而新技术需要一定时间的考验期。经济增长对金融的影响当期为负，然后缓慢下降，可能与我国的金融体系与经济发展水平协调性不够有关。科技发展对金融的影响总体较低，因为影响金融的技术因素主要是信息化，科技水平相对低一些。

图2 脉冲响应函数

方差分解通过求解扰动项对向量自回归模型预测均方误差(Mean Square Error, MSE)的贡献度，了解各类因素的相对作用，和时间序列数据一样，面板数据预测的误差方差是其自身扰动及系统扰动共同作用的结果。表4、表5分别为信息化与金融的方差分解。

表4 信息化的方差分解

时期 标准差 INFO FIR GDP ST

1 0.07 100.00 0.00 0.00 0.00

2 0.10 97.83 0.37 0.13 1.66

3 0.11 97.14 0.75 0.29 1.82

4 0.13 96.26 1.05 0.63 2.06

5 0.14 95.40 1.30 1.08 2.22

6 0.15 94.50 1.50 1.63 2.37

7 0.16 93.58 1.67 2.25 2.50

8 0.17 92.63 1.82 2.93 2.62

9 0.17 91.66 1.95 3.66 2.73

10 0.18 90.69 2.07 4.42 2.82

表5 金融的方差分解

时期 标准差 INFO FIR GDP ST

1 0.06 18.81 81.19 0.00 0.00

2 0.10 19.49 80.19 0.11 0.22

3 0.14 18.32 81.21 0.18 0.29

4 0.17 16.72 82.80 0.18 0.31

5 0.19 15.06 84.49 0.15 0.30

6 0.21 13.49 86.11 0.13 0.27

7 0.23 12.08 87.56 0.11 0.24

8 0.25 10.87 88.80 0.11 0.22

9 0.26 9.87 89.80 0.13 0.20

10 0.27 9.10 90.55 0.17 0.19

从信息化的方差分解看，对信息化影响最大的是其自身，在末期占90.69%，金融占2.07%，经济发展水平占4.42%，科技水平占2.82%。

从金融的方差分解看，与信息化类似，对金融影响最大的是其自身，末期金融自身占90.55%，信息化占9.10%，地区经济发展水平和科技水平对金融几乎没有影响。这从另外一个角度也说明了信息化对金融的重要作用。

六、结论与讨论

（一）信息化与金融互动关系显著

信息化与金融发展的互动机制鲜明，两者互为因果关系，金融对信息化的贡献，主要体现在促进信息化基础设施建设和技术进步，带动信息化的巨大需求方面。信息化对金融的影响相对持久，而金融对信息化的影响相对短暂。从变量的弹性系数看，金融对信息化的贡献大于经济发展水平和科技水平对信息化的贡献。

（二）金融对信息化的影响的核心是信息技术的发展

金融对信息化的影响，离不开信息技术领域中关键的技术进步，如果没有信息技术领域中较大的技术进步，就不会产生信息基础设施的巨大需求，如果新的信息技术本身尚处在的验证阶段，对数据和系统要求极高的金融部门也不会产生需求，从脉冲响应函数和方差分解看，信息化与金融互动关系鲜明，信息化对金融的影响大于金融对信息化的影响。

（三）模型的选用对结果影响很大

在分析信息化与金融发展的互动关系中，采用不同的数据、不同的模型对结果的影响是很大的，由于时间序列数据较少，因此用时间序列数据分析比较片面，而采用面板数据进行混合回归又不能发挥面板数据的特长，难以挖掘数据中潜在的信息，从本文的实践看，采用格兰杰因果检验、面板数据、面板向量自回归综合进行分析是比较恰当的，而且它们之间能够互相支撑。

参考文献：

[1] Castells M, Ipola E. Epistemological practice and the social science[J]. Economy and Society, 1976, 5(2): 111?144.

[2] Biswas D. Economics of information in the web economy towards a New Theory[J]. Journal of Business Research, 2004, 57(7): 724?733.

[3] McKinnon, Ronald I. Money and Capital in Economic Development[M]. The Brookings Institution, Washington D. C, 1973.

[4] Shaw Edward. Financial Deepening in Economic Development [M]. New York: Oxford University Press, 1973.

[5] 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.

[6] 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.

[7] 赵昱光, 张雪梅. 信息技术与金融发展[J]. 技术经济与管理研究, 2009(5): 104?106.

[8] 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): 1743?1745.

[9] 温平川. 城乡统筹中的信息化与金融发展关系实证研究[J]. 科技进步与对策, 2009(12): 59?63.

[10] 石双元, 张金隆, 蔡淑琴. 金融信息化及其风险防范对策[J].中国管理科学(专辑), 2000(11): 565?571 .

[11] 郝向荣, 王松, 李爱军. 中国银行业金融信息化过程中面临的风险及其防范[J]. 价值工程, 2007(10): 101?103.

Study on informatization and finance based on panel VAR

YU Liping

(Modern Management Center, Business School, Ningbo University, Ningbo 315211, China)

金融大数据论文篇3

公司获奖新闻稿范文一易达大数据荣获20XX优秀大数据应用服务商称号

11月25日成都易达数安科技有限公司(易达大数据)在20XX大数据生态系统百强(Big Data 100)企业评选会上荣膺20XX优秀大数据应用服务商奖项。

此次参与评选的企业都是来自全国实力雄厚的大数据领域企业，经历层层评选，易达大数据有幸获得20XX优秀大数据应用服务商的奖项，这也是业界对易达大数据自成立以来，在大数据安全保护领域做出的突出成绩给予的肯定。

本次评选，旨在通过对大数据基础设施、大数据平台、大数据应用开发等领域成功企业的发掘和包装，让关注大数据市场的渠道商能够对大数据市场的市场机会、生态合作模式有更清晰的认知，通过对不同领域成功经验的总结和推广，达到推动大数据生态系统的持续发展的目的。

随着互联网+行动计划的提出，大数据正在快速的融入各个领域的企业。

云计算、物联网等市场的蓬勃发展进一步提升了大数据市场的增速，商业伙伴咨询机构的研究数据显示，20XX年，中国大数据市场的容量将超过100亿人民币，在数据处理、数据安全、数据存储、数据计算、数据分析、数据呈现等领域，活跃着数百家提供不同类型产品与服务的企业，另有数千家IT渠道商表示希望能够在大数据领域寻找到潜在的市场机会，大数据市场正成为IT渠道生态关注的重心之一。

作为国内首家专注于大数据保护的解决方案提供商，易达大数据在中国市场已占据有利地位，将为中国企业带来国内领先的数据保护服务，并成为中国大数据生态系统内最有价值的合作伙伴。

公司获奖新闻稿范文二杭州千岛湖滨江希尔顿度假酒店荣获

十大旅游会议酒店以及十大新开特色酒店殊荣

杭州千岛湖滨江希尔顿度假酒店于20XX年7月26日盛大开业，酒店位于千岛湖畔，酒店拥有自然采光的大宴会厅、7个多功能厅和1个董事会会议室可供客人根据会议规模选择大小，能容纳30-600名来宾，带给客人便捷、科技的商旅体验。

会议厅设计灵活多变，可随实际用途分隔及组合。

配备高速宽带接口和无线网络，先进完善的影音器材，一应俱全。

尊贵高雅的会议室，齐全的会议设备，体验最舒适及全面的会议感受。

极佳的私密性，是公司年会的最佳选择。

酒店自开业以来得到地方政府大力支持并接待了来自全国各地的散客，影视明星，旅游团，媒体记者，政府会议等。

皆是无限赞美酒店奢华富丽设施与完美的国际品质服务水准。

酒店倚靠周边旖旎风光,被美誉为是千岛湖最长湖岸线上的世外桃源，静谧优雅又不失大气宏伟。

20XX年11月26日，在论坛第六届峰会,六届白金奖颁奖典礼上，杭州千岛湖滨江希尔顿度假酒店被中外酒店论坛组织、中外酒店杂志社授予了十大旅游会议酒店以及十大新开特色酒店的荣誉。

中外酒店白金奖设置于20xx年09月，源于竞争机制往市场化方向健康发展的大环境，源于国际传媒轮胎的评选人物和企业排行行为创就的企业行业产业经优的成功典范。

即社会环境需要，市场需要，行业产业需要，起源时应用中外酒店杂志和中外酒店论坛已在行业产业具有的影响力和公信力而成为评选核心。

这不仅是对酒店全体员工辛勤工作付出的肯定，更是对千岛湖，这样一个拥有丰富旅游资源,文化底蕴的旅游胜地的无限赞美。

公司获奖新闻稿范文三3月20日北京安家世行融资担保有限公司在20**年普惠金融论坛上荣膺20XX年度最受信赖小微企业金融服务100强奖项。

本次论坛由国培机构、中国互联网金融研究院主办，中国小微企业融资研究中心、《中小企业融资高层参考》杂志承办，互联网金融千人会、中关村互联网金融行业协会协办。

同时，受到了工业和信息化部中小企业发展促进中心、中国人民大学商学院、北京软件和信息服务交易所的支持，以及人民网、凤凰网、腾讯网、和讯、中国经营报、经济观察报、金融时报、中国金融家、中国证券报、中华工商时报的媒体支持。

本次论坛由普惠金融之传统小微金融触网发展趋势探索普惠金融之互联网金融发展趋势预判的主题演讲，以及以小贷公司、担保公司与互联网金融的融合发展思维(从合作模式角度谈)为主题的圆桌论坛组成。

金融大数据论文篇4

关键词 金融抑制论 金融约束论 储蓄曲线 信贷缺口 麦金农-肖理论模型

中图分类号：F832 文献标识码：A

一、引言

“民间借贷”是今年最热的词。从年初银行信贷收缩开始，民间信贷已然被推到风口浪尖，以温州为代表的私营经济发达的地区，高利贷横行，取代了以往的炒房团与炒煤团等投资方式。本文从金融抑制论的角度浅析我国信贷缺口逐步扩大的过程，得出在当前经济金融形势下民间借贷难以遏制的结论。

二、金融抑制论与金融约束论介绍

（一）金融抑制论。

美国经济学家爱德华・肖和罗纳德・I・麦金农（R.I.Mckinnon，1973 & Shaw，1973）几乎在同 时提出了“金融抑制（Financial Repression） ”论和“金融深化（Financial Deepening） ”论。这两个理论其实是同一个问题的两个方面。

金融抑制论认为，发展中国家在加速工业化的目标下，企图人为以低成本来利用国内和国外金融资源，从而人为压低存贷款利率，由此造成金融市场调节资金供给和需求的能力丧失。

低利率一方面限制了金融体系动员国内储蓄的能力，造成资金供给不足；另一方面刺激了资金的过度需求。于是金融市场供求失衡，这又迫使政府进一步加强干预，即通过信贷配给，抑制过度的资金需求，强制实现资金供求平衡，从而使有限的资金大多低效率地使用。在其他条件不变的情况下，低效率地使用资金，束缚了发展中国家的实际经济增长和国民收入的增加，又反过来降低了发展中国家的国内储蓄。

（二）金融约束论。

赫尔曼和斯蒂格利茨在他们的《金融约束：一个新的分析框架》一文中重新审视了金融体系中的放松管制与加强政府干预的问题，确立了通过政府推动金融深化的策略，认为：麦金农和肖的金融发展理论的假设前提为瓦尔拉斯均衡的市场条件，在现实中，这种均衡条件难以普遍成立。况且，由于经济中存在着信息不对称、行为、道德风险等，即使在瓦尔拉斯均衡的市场条件下，资金资源也难以被有效配置。所以政府的适当干预是十分必要的。金融约束的目标是政府通过积极的政策引导为民间部门创造租金机会，尤其是为银行部门创造租金机会，使其有长期经营的动力，以发挥银行掌握企业内部信息的优势，减少由信息问题引起的不利于完全竞争市场形成的一系列问题。

金融约束是一系列金融政策，这些金融政策构成政府推动金融深化战略的核心，制定的目的在于在金融部门和生产部门设立租金。金融约束的本质是通过一系列的金融政策在民间部门创造租金机会。金融约束不同于金融压制：金融压制是政府从民间部门攫取租金；金融约束是政府在民间部门创造租金。

三、我国储蓄曲线研究

（一）我国储蓄曲线实证研究综述。

在本节中，本文回顾了自上世纪 90 年代以来，国内学者关于利率对于我国居民储蓄的影响的实证研究。通过对比学者们在研究数据的选取、研究方法的应用和对实证结果的解释，为本文的实证研究提供经验支持。

赵志君（1998）利用《中国统计年鉴》提供的居民收入数据，根据生命周期假说提出的宏观储蓄率函数，引入了利率和通胀率数据，研究了1982 年至1994 年我国居民储蓄率的影响因素。研究结果表明，储蓄率受经济增长率和滞后储蓄率的影响较大；名义利率对居民储蓄率的影响是正的，通货膨胀率对居民储蓄率的影响是负的，且名义利率对居民储蓄率的影响较大。

李焰（1999）选用中国人民银行研究局课题组提供的数据 1978-1997 年我国居民储蓄的数据，使用居民实际收入水平、居民收入增长率、名义利率和通货膨胀率通过线性回归的方法研究了居民储蓄率与这些变量的关系。研究表明利率对于储蓄率的影响不确定。

许涤龙、乔增光（2002）在构建我国居民储蓄函数的基础上，以国内生产总值、零售物价指数、一年期存款利率、各期股市市值和制度变量这 5 个与储蓄相关的经济变量 1994-2000年的季度数据为依据，建立线性回归模型对我国居民储蓄进行了实证分析。他们主要研究的是居民储蓄存款函数而不是准确的储蓄函数。实证研究的结论认为名义利率与居民储蓄存款之间存在负相关关系。

（二）对国内实证研究的评价。

1、实证研究的结论差异较大。有的学者认为利率变动对居民储蓄的影响很小，甚至基本没有影响；有的学者认为利率变动对居民储蓄的影响显著。即便是认为影响显著的学者，依然在争论利率变动对居民储蓄的影响方向。

2、国内的研究的实证数据全部是 2000 年之前的情况，没有对 2000 年之后出现的问题进行研究。通过对已有论文的研究发现，1996-1999 连续下调利率受到了学者的关注，所以这一时期的关于利率与居民储蓄的研究较多。

（三）实证研究。

1、回归方程建立。

在模型的选取中，我借鉴了李焰（1999）的回归模型，对其中的某些变量进行了修改。接下来对于实证研究中所需要的的年底储蓄余额、GDP增长率和实际利率，名义利率，城镇居民可支配收入的数据进行了收集（以上数据均来之2010年统计年鉴）。最后利用 Eviews 软件进行实证分析。

方程如下：

St=C+RtX1+ tX2+PtX3+ t

其中 St表示第t年的储蓄存款年底余额，Rt， t表示名义利率与实际利率，Pt表示城镇居民可支配收入， t表示随机误差项，X1、X2、 X3表示各项系数，C代表常数项。

2、数据选取。

选取2000年至2009年10年间的样本数据进行回归分析，具体数据见下表。

3、参数估计。

通过Eviews回归结果如下

从以上回归结果可以得到回归方程：

S=-1.318187-1.617428Rt-0.1048 t+1.794939Pt

修正后拟合优度高达0.9968，整个回归方程在F统计量的显著性水平下也表现良好。年度储蓄余额与名义利率Rt，实际利率 t都成反方向变化，受名义利率的影响明显大于实际利率，受到实际利率的影响不大。年度储蓄余额与居民可支配收入成正方向变化，Pt的增加对储蓄的影响效果十分显著。

从以上回归结果可以知道，2000年至2009年的储蓄额与名义利率和实际利率呈反比，与居民人均可支配收入呈正比。

四、以麦金农-肖模型为基础分析信贷缺口的扩大

结合以上对于我国储蓄曲线影响因素的实证分析，同时：ri为实际利率，S（gi）表示经济增长率为gi时的储蓄（i=1，2，3…），它是实际利率的减函数但是斜率很小（与原模型相反），F代表金融抑制水平：I表示投资，它是实际利率的减函数。用T来表示信贷缺口。

假设：（1）储蓄全部转化为投资：（2）没有国外融资来源。

从图1数据显示我国实际利率一直呈现下降的趋势，并且已经是负数，从中发现，我国的金融抑制水平一直长期处在均衡利率之下，并且近十年呈逐年加剧趋势。

在图1中，我们先将实际利率限制在r的水平，此时所能形成的储蓄总额仅为S。但是从投资曲线来看，当实际利率为r的时候，意愿投资总额（即贷款需求）为I.这就形成了信贷资金的缺口T=（I-S）。如果政府只限制存款利率而不限制贷款利率，根据供求定律，贷款利率将上升到r4，结果是金融体系获得不正常的高额利润，即（r4-r）。我国的实际情况是即限制存款利率又限制贷款利率，将中间的存贷利差作为金融企业创造的租金以解决市场上信息不对称的问题，这满足后来的金融约束论的理论要求，但是如果可贷资金严重供求不足，这种行政化的货币价格干预手段，必然导致非效率性和非价格性的信贷配给，这就是我们一直在发生并将长期存在的实际情况。

现在，我们将金融抑制水平由F扩大到F1，则可能导致两种结果：一方面，我国的储蓄总额随着实际存款利率的下降而得到少许的提高（从前面的实证分析来看，影响十分微弱），从而投资总额得到一定的增加。另一方面，由于贷款利率从r下降到了r1，原来那些收益率低于r1的企业得以起死回生，，这样投资的平均回报率下降，于是经济增长率从g下降到g1，储蓄曲线由S（g）向左移动到S（g1），此时信贷缺口进一步扩大为T1。因此，根据麦金农-肖的理论，实际利率的降低即减少了资本形成的数量，又降低了资本形成的质量，所以它对经济的增长和发展有着双重的不利影响。

五、结论：数额巨大的民间借贷难以遏制

近年来中国普放高利贷，是违反市场化运作逻辑的货币政策的必然结果：央行把控制货币供给的大型商业银行法定存款准备金率提高到21.5%的历史高位，而把调节货币需求的基准利率人为压得过低，导致货币市场供求严重失衡。全国信贷规模“失控”和利率“失序”，乃至全国各地普放高利贷，是这一扭曲的货币政策的必然产物。

随着我国金融抑制水平逐步扩大，实际利率长期维持在0利率左右徘徊，再加上不合理的货币政策手段组合，使我国处在银行可贷资金短缺，市场贷款需求旺盛，CPI高企，实际利率为负数的复杂经济金融形势。在贷款越紧缺的情况下，我国的贷款行政化比率越严重，此时，大部分中小企业是有寄希望于民间借贷，寄希望于高利贷。这种情况的产生将十分不利于我国调结构，转变经济发展方式的大局，如若长期持续必将降低经济效率，引起整个经济金融体系的衰退。我国的任何问题都离不开政 治，读不懂中国的政治就读不懂中国的经济。所以我们必须从制度层面上去寻找解决问题的根源，加快政治体制改革，以此来推动金融体系的市场化，改变金融抑制的根本局面，增强央行的独立性。

只要基本的经济金融条件具备，以上的问题如果得不到遏制，尤其是在民营经济发达的地区，相信不是在温州，就是在其他的什么地方，民间借贷崩盘的事情将再次发生。

（作者单位：贵州大学经济学院）

参考文献：

金融大数据论文篇5

关键词：甘肃；金融发展；经济增长

一、文献综述

现代金融发展理论的主流观点认为，金融对经济发展的影响显著且意义重大。20世纪60年代，雷蒙德·w.戈德史密斯（raymond w.goldsmith，1969）对这方面做了开创性的研究，他在金融系统规模与金融服务供给和服务质量正相关的假定下，用金融中介资产与国民财富的比值表示金融发展水平，应用35个国家1960—1963年的数据进行实证研究表明：金融发展和经济增长存在很强的平行关系，在数据比较充分的发达国家，金融发展平均速度的增长时期同时伴随着经济的快速增长。罗伯特·g.金和罗斯·列文（robert g.king and ross levine，1993）针对戈德史密斯研究的不足，研究了77个国家1960—1989年的数据，发现金融发展与经济增长存在统计意义上的显著的正相关关系，即拥有发达金融系统的国家经济增长较快，反之，经济增长较快的国家金融系统通常也较为发达。

20 世纪70年代，麦金农和肖（mckinnon and shaw，1973）以发展中国家的金融问题为研究对象，提出了金融深化理论和金融抑制理论，认为在发展中国家存在着严重的金融约束和金融压抑现象。这既削弱了金融体系聚集金融资源的能力，又使金融体系发展陷入停滞甚至倒退的局面。他们认为，发展中国家之所以资金短缺，并不是因为缺乏能用于积累的资金，而是因为金融抑制造成了融资渠道堵塞和资金成本的扭曲，在金融深化的条件下，发展中国家经济建设资金不足的问题可以缓解。金融深化理论和金融抑制理论突出了金融因素在经济发展中的作用，为发展中国家制定货币金融政策，推行金融改革提供了理论依据。

国内在对金融发展和经济增长关系问题理论这方面的研究起步相对较晚，在借鉴国外既有相关理论和方法的基础上，国内学者也进行了大量的实证研究。谈儒勇（1999）采用1993—1998年相关数据，运用普通最小二乘法（ols）对中国金融发展与经济增长关系进行了实证检验，结果表明，金融中介发展和经济增长之间有显著的正相关关系，股票市场发展和经济增长之间存在不显著的负相关关系，金融中介发展和股票市场发展之间有显著的正相关关系。单俏颖（2003）应用协整和格兰杰因果检验等计量方法，分析中国金融发展和经济增长的关系，结果表明，中国在现阶段金融发展与经济增长之间的关系表现为经济增长带动金融发展。

近些年，有关区域金融和经济发展的研究在国内成为研究热点。周立、王子明（2002）采用1978—2002年的数据，对中国各地区（省区层面）金融发展与经济增长关系进行了实证分析，发现各地区金融发展与经济增长密切相关，金融发展差距可以部分解释各地区经济增长差距。王景武（2005）通过研究发现，区域金融发展与经济增长关系之间存在密切关系，东部存在正向因果关系，而西部则为互相抑制。岑树田（2008）选取了1978—2006年的相关数据，对广西金融发展与经济增长的关系进行了实证研究，得出了金融发展与经济增长之间具有紧密关系，广西的金融发展能有效地促进经济增长但广西的经济增长促进金融发展的效应并不明显的结论。鉴于理论界对西部欠发达地区金融与经济的关系方面研究较少，本研究以甘肃省为例，选取1994—2008年的数据，对欠发达地区的金融对经济发展的影响进行实证研究并得出结论，以期为政府制定经济政策提供具有现实意义的决策参考。

二、实证分析

（一）衡量指标

1.金融发展指标。由于国内外大部分研究通常都采用戈德史密斯（1969）提出的金融相关比率（fir）作为衡量金融发展的指标。为了解释甘肃金融发展对经济增长的影响，本文亦采用fir作为金融发展程度的指标，根据戈德史密斯提出的fir计算方法，即fir等于某一时点上现存金融资产总量与国民财富的比值。考虑到本地区经济体所能吸纳的金融资产的能力和数据的可获得性，本文采用（存款+贷款+保费收入+股票市场筹资额）/gdp作为反映金融发展的fir指标。

2.经济增长指标。根据现有研究结果，认为最能充分反映一个地区的经济发展水平的指标就是gdp，因此选取甘肃gdp环比增长率为衡量经济增长指标，具体为本年度gdp与上年度gdp之比，记为gdpr。

（二）样本数据来源及指标特征描述

1.样本数据来源。样本数据来源于《甘肃年鉴》各期、《中国金融统计年鉴》各期、《新中国五十五年统计资料汇编》和甘肃统计信息网，考虑到数据的可得性和统计口径的一致性，选取了1994—2008年相关数据，并按上述定义计算出fir和gdpr作为分析的两个变量，为减少异方差对回归带来的不利影响，分别对fir和gdpr取对数（见表1）：

2.指标特征描述。在实证分析前，先对金融发展指标和经济增长指标的变动趋势特征作一个直观的比较（见图1）：

从上页图1可以看出，甘肃省金融发展指标fir与经济增长指标gdpr二者在数值上基本保持不变，接近一条与横轴平行的直线，这表明甘肃省金融发展和经济增长都保持着稳定的发展速度。从短期来看，金融发展指标与经济增长指标在大部分年限里保持此消彼长的相反的变化趋势；从长期来看，两条线几乎平行，说明二者保持着长期相对稳定的变化趋势。

（三）回归分析

1.单位根检验。由于时间序列数据通常都是非平稳的，直接对两个变量进行回归可能引起虚假回归，因此，有必要对金融发展指标fir和经济增长指标gdpr进行平稳性检验。通常平稳性检验的方法是单位根检验，本文采取adf检验法。

从表2可以看出，金融发展指标fir和经济增长指标gdpr的水平序列都是不平稳的，但经过一阶差分后在各显著水平下都通过了检验，序列平稳，两个变量均为一阶单整，因此符合进行下一步协整检验的前提条件。

2.协整检验。在adf检验的基础上，对金融发展指标fir和经济增长指标gdpr进行协整检验，看两个变量之间是否具有协整关系。根据协整理论，如果一组两个序列满足单整阶数相同且之间存在协整关系，则这两个非平稳序列之间就存在长期稳定的关系，从而有效避免伪回归问题。检验结果（见表3）：

可以看出，在1%的显著水平下没有通过协整检验，在5%和10%的显著水平下通过了协整检验，协整方程为：

lngdpr = 7.46095331962 - 0.492289021863*lnfir

这说明金融发展指标fir和经济增长指标gdpr之间存在长期稳定的负相关关系。这个结果与上文通过指标特征描述得到的结论是一致的。

3.格兰杰因果检验。格兰杰因果检验是考察一对变量之间因果关系时采用的方法。在这里，分别选择滞后1~4期，对甘肃金融发展指标fir和经济增长指标gdpr进行格兰杰因果检验，检验结果（见表4）：结果表明，在10%的显著水平下，在滞后1、2和4期的情况下，所有原假设发生的概率均大于0.1，是接受原假设的，即金融发展fir与经济增长gdpr之间不存在因果关系；而在滞后3期的情况下，原假设“金融发展fir不是经济增长gdpr的原因”发生的概率为0.0997，略小于0.1，可以认为拒绝原假设，即金融发展指标fir与经济增长指标gdpr之间存在不显著的正向因果关系。

三、结论与讨论

由于经过单位根检验得出金融发展fir与经济增长gdpr均为一阶单整，两个时间序列为非平稳序列，因此不能用传统的计量经济学建模的结构法进行分析，从而运用了协整检验和格兰杰因果检验等非传统计量方法，对甘肃区域金融发展与区域经济增长的关系进行了实证分析，得出以下结论：

1.甘肃省金融发展与经济增长之间存在长期稳定的关系。根据协整检验结果，在5%的显著水平下，金融发展指标fir和经济增长指标gdpr之间存在长期稳定的关系。这说明，在研究期内甘肃省金融资产增长与gdp增长保持了相对稳定变化趋势，并且二者保持一种长期稳定的关系。原因可能是：（1）研究期内金融与经济政策平稳，金融政策的制定和执行随着经济增长而变化，始终使经济增长保持一个相对稳定的发展态势。（2）金融发展和经济增长都保持了相对稳定的增长速度（见p131图1），这对二者之间在这一研究期内保持相对稳定的关系提供了可能。

2.甘肃省金融发展与经济增长存在负的相关关系。导致该结果的原因可能是：（1）由于金融资产的运用效率不高造成资金浪费，金融存在“高投入、低产出”的问题。由于近年来投资工具日益增多和民间金融的大范围产生，以及所选取的指标数据如股票筹资额等存在很多问题，如上市公司质量较低、投机性很强，资金被大股东占用而未能投入到经济体中促进自身发展。（2）货币当局逆周期操作，运用货币信贷政策熨平经济波动，在经济处于高涨时期，货币当局通常减少信贷资金供应量来防止经济过热。（3）存贷之间的差额逐年扩大。在fir指标选取的数据中存贷占有绝大部分比重，而且在欠发达地区，金融业主要以国有商业银行为主，从安全性和盈利性的角度考虑，当上存资金利率高于同期存款利率时，国有商业银行将富裕资金上存至上级行。这实质上是资金的外流，这部分资金并没有回流利用到甘肃的经济体中。

3.甘肃省金融发展与经济增长存在不显著的正向因果关系。通过格兰杰因果关系检验，在10%的显著水平下，分别在1、2和4滞后期的情况下，金融发展指标fir与经济增长指标gdpr不存在因果关系；只有在滞后3期的情况下，金融发展指标fir是经济增长指标gdpr的原因，但这种因果关系并不显著，并不能有力说明金融是经济增长的制约因素。

参考文献：

[1]goldsmith，raymond w.，1969，financial structure and development ，new haven，yale university press.

[2]king，robert g.and levine，ross，1993，“finance and growth： schumpeter might be right”，the quarterly journal of economics，108，

38-717.

[3]levine，ross and zervos，sara，1998，“stock markets，banks，and economic growth”，american economic review，88(3)，537-558.

[4]谈儒勇.中国金融发展和经济增长关系的实证研究[j].经济研究，1999，(10)：53-61.

[5]单俏颖.中国金融发展与经济增长关系的实证研究[j].统计与信息论坛，2003，(6)：72-76.

[6]周立.中国地区金融发展与经济增长[m].北京：清华大学出版社，2004.

金融大数据论文篇6

2015年4月中央政治局会议审议通过了《京津冀协同发展规划纲要》，同时指出京津冀协同发展已成为重大国家战略。京津冀地区地理位置优越，资源丰富，已成为国民经济新的增长点。京津冀经济协同发展中的产业转型、产业转移、机构外迁等都涉及资本的流动和资金的支持，且京津冀各地区的经济发展水平和金融发展水平差异较大，因此实现京津冀协同发展就有必要了解在京津冀地区经济发展中金融发展扮演了什么角色，两者之间具体的数量关系如何？了解两者之间的具体数量关系，不仅有利于京津冀地区经济和金融的协同发展，还能够为政府制定具体的金融政策提供有力的依据。

二、文献综述

自20世纪初以来，国内外经济学者对金融发展与经济增长的关系进行广泛且深入的研究：

国外学者对两者之间的作用方向和大小进行了大量的理论和实证研究。Schumpeter（1912）[1]在《经济发展理论》中提出金融中介效率是经济增长的原动力。Goldsmith（1969）[2]研究发现经济增长与金融发展是同步进行的，Mc Kinnon（1973）[3]和Shaw（1973）[4]论述了“金融深化”与“金融抑制”问题，建议发展中国家实施金融自由化政策，解除金融抑制。三位学者研究成果形成金融发展理论，证实金融发展既对经济增长产生影响又受到经济增长的影响。King和Levine（1993）[5]在Goldsmith（1969）的基础上研究金融中介、金融发展初始水平与经济增长之间的关系，发现金融中介功能和规模的发展促进经济长期增长，而金融发展初始水平差异能够解释经济增长的部分差异。

国内学者对于两者之间的关系研究主要集中在实证分析，近些年来，国内研究视角开始转移到?^域金融发展与经济增长关系上来。周立和胡鞍钢（2002）[6]采用Levine和King的研究思路，研究发现金融发展差距可以解释部分地区经济增长的差异。闫屹（2009）[7]和邵明波（2009）[8]分别研究了环渤海区域的金融发展与经济增长的关系，发现各地区金融发展不同程度上影响地区经济增长。崔寅生和王重润（2010）[9]也对此进行研究发现金融资产总量的增加以及金融中介效率的提高对经济增长推动作用最大。阚景阳和祁文辉（2015）[10]研究发现河北省金融发展和经济增长之间存在着长期协整关系。

基于自2015年起京津冀协同发展已成为重大国家战略的事实，本文将研究视角定位于京津冀地区金融发展与经济增长的关系，分析和阐述京津冀三个地区两者的具体数量关系，从而为京津冀地区金融和经济协同发展提供政策参考和理论支持。

三、金融发展与经济增长关系的理论分析

经典的新剑桥增长模型和AK内生增长理论都强调了资本是经济增长的源动力，对经济持续增长起着决定性的作用，而金融发展在资本的形成过程中起着重要的作用。在现代经济发展过程中，两者也是相互促进、相互联系。金融发展与经济增长之间作用机理如下：

金融发展对经济增长的作用表现在三个方面：金融发展主要是通过金融的基本功能、金融机构的经营运作来促进储蓄转化为投资，提高资本的配置效率，影响居民储蓄率，从而推动经济的发展。第一，金融的基本功能就是为经济增长提供最重要的资金支持，同时也为经济发展提供各种便利条件。第二，金融机构的经营运作提高储蓄向投资转化的效率，提高资本的配置效率，促进经济的快速增长。第三，金融行业自身的发展，使金融行业的产值增加，直接为经济做出了贡献。

经济增长对金融发展的作用表现在两个方面：第一，金融本身伴随经济的发展而产生的，也是伴随经济发展而发展的。经济增长带来收入的增加，收入增加导致居民的储蓄增多，从而导致金融机构的金融规模的增大，所以经济的增长也必然会带来金融的发展。第二，经济发展的不同阶段对金融的需求也是不同的，因此决定了金融发展的规模、结构和效率。

四、金融发展与经济增长关系的实证研究

（一）理论模型的设定

在众多金融发展与经济增长关系的理论模型中，King和Levine（1993）所提出的模型应用最为广泛。模型以金融相关比率（FR）、金融中介效率（FE）、金融储蓄结构（FS）三个指标来研究金融发展各指标对经济增长产生的影响。具体模型如下：

Yit=Cit+β1FRit+β2FEit+β3FSit+β4Xit+μit （1）

（i=1，2…，N；t=1，2，…，T）

其中，Yit为GDP增长率，FRit为金融相关比率，FEit为金融中介效率，FSit为金融储蓄结构，Xit为其他影响经济增长的因素，并将其看作是常量。β1、β2、β3、β4分别表示相关解释变量的参数，从金融行业规模、金融中介效率、金融储蓄结构三个方面来表示金融发展对经济增长的影响程度。

（二）数据来源和指标说明

本文选取GDP增长率为被解释变量，金融相关比率、金融中介效率、金融储蓄结构三个变量为解释变量。考虑到数据的可观测性，本文选取了1995～2015京津冀各地区的GDP、金融机构存款和贷款、居民储蓄等数据，这些数据来源于中国各省市金融运行分析报告和《新中国60年统计资料汇编》。指标具体说明如下：

1.GDP实际增长率。根据名义GDP、GDP指数计算各地区实际GDP增长率。

2.金融相关比率。金融相关比率是衡量一个地区金融行业规模的重要指标。根据Goldsmith的定义，金融相关比率指“某一时点上现存金融资产总额与国民财富之比”。实际应用时鉴于数据的可观测性，金融相关比率等于金融机构的存贷款总额与GDP之比。

3.金融中介效率。本文采用大多数研究中方法，金融中介效率用存贷比来表示，它可以衡量金融中介机构将储蓄转化为投资的效率。

4.金融储蓄结构。金融储蓄结构可以用居民储蓄存款与居民全部存款之比来表示，金融储蓄结构可以用来代表各地区金融机构吸收储蓄的能力。

（三）面板数据模型的估计

1.面板数据的平稳性检验。为保证变量间存在长期均衡关系，避免出现伪回归，需要对数据进行平稳性检验。本文对选取1995～2015年的京津冀地区的面板数据进行单位根检验。采用五种单位根检验方法对变量的平稳性进行检验，其中各地区实际生产总值增长率、金融中介效率以及金融储蓄结构一阶差分后的序列都是平稳序列，按照少数服从多数的原则金融相关比率一阶差分后的序列也是平稳序列。即各个变量都是一阶单整序列。

2.面板数据的协整检验。协整检验就是检验回归方程所描述的因果关系是否是伪回归，即检验经济变量在同阶平稳的条件下是否存在长期稳定的比例关系。Johansen面板协整检验是可用于面板数据协整检验的常用方法。检验结果如下表1所示：

根据表1协整检验结果可知：被解释变量实际生产总值增长率和三个解释变量金融储蓄结构、金融中介效率以及金融相关比率都是一阶单整序列的基础下，各变量之间存在长期稳定的协整关系。

3.固定效应变系数模型估计及分析。由于选取1995～2015年的京津冀地区的面板数据具有截面少，时间长的特点，因此进行面板数据回归时采用固定效应的变系数模型进行估计，估计结果如下表2所示：

根据表2模型回归结果显示，整个面板数据回归模型的拟合程度较好。对于金融相关比率的系数来说：北京地区金融业发展水平对经济增长有明显的正影响；天津地区金融业发展水平对经济增长有正影响不明显；河北地区金融行业发展水平较低，不但没能促进经济增长，反而阻碍了经济增长。对于金融中介效率的系数来说：北京地区金融中介效率对经济增长有明显的负影响；天津地区金融中介效率对经济增长有明显的正影响；河北地区金融中介效率对经济增长有明显的正影响。对于金融储蓄结构的系数来说：北京地区金融储蓄结构对经济增长有明显的正影响；河北金融储蓄结构对经济增长有明显的正影响；天津地区金融储蓄结构对经济增长有明显的负影响。

总的来说，对于北京地区来说，金融机构吸收居民储蓄能力较强，金融业发展水平较高，促进经济增长，但金融中介效率有待提升，阻碍经济增长；对于天津地区来说，金融业中介效率较高，促进经济发展，金融业发展水平有待提升，对经济发展影响不大，金融机构吸收居民储蓄能力有待提高，阻碍经济增长；对于河北地区来说，金融业中介效率较高，金融机构吸收居民储蓄能力较强，促进经济增长，但金融业发展水平有待提升，阻碍经济发展。

五、结论及相关政策建议

金融大数据论文篇7

1理论模型

1．1模型设定

企业的投资决策组合为:①研发投资(K)，即企业将资金投入到新产品研发、技术改进等环节，研发投资的回报周期较长，存在投资失败的风险;②生产性投资(Z)，指在现有技术、管理水平下，企业将资金投入到产品的生产与加工制造环节;③无风险债券(B)，收益率(利率)为r．为了问题分析的简便与可行，将代表性生产者理想化为:①其生命周期为3期，在T期初诞生，且初始禀赋(W0)相同;②代表性生产者在T期初做出投资决策，即:将初始禀赋投资于研发投资(Kt)、生产性投资(Zt)以及购买无风险债券(Bt);③生产函数为新古典类型，生产性投资在T期末完成，产出为:Yt=Π1(Zt);④研发投资在T+1期末完成，由于回报周期长，降低了企业资产的流动性，可能使企业陷入流动性困境，导致研发投资失败，回报为零．如果企业有足够的流动资金抵御流动性冲击，那么研发投资在T+1期末的产出为:Yt+1=Π2(Kt);⑤代表性生产者的目标是T+1期末的财富终值最大化。

1．2金融发展对企业研发投资的影响

在以上均衡分析的框架下进行比较静态分析，考虑金融发展水平的外生变动如何影响均衡时企业最优的研发投资．

2中国企业融资约束与研发投资的特征

2．1数据来源与指标选择

本文使用的企业数据，来源于2005—2007年的中国工业企业数据库，该数据库涵盖了我国大陆全部国有和年主营业务收入500万元及以上的非国有工业法人企业．选择这一时间区间的原因是，2007年以后数据库中没有包含企业研究开发费这一重要指标．在分析前，剔除了如下样本:①处于非正常营业状态的企业样本，数据库中将企业的营业状态分为营业、停业、筹建、撤销和其他;②重要指标数据为空或填写错误，如本该是数值型变量却出现字符，不可能为负的指标却出现负数，或者数据缺失，这些样本的真实可靠性值得怀疑;③研究开发费/销售收入、研究开发费/总资产、利润总额/销售收入，这类指标大于1的企业，不合乎常理;④营业时间不足一年的企业，这些企业经营不稳定，财务指标往往异常;⑤雇员小于10人的企业，这些企业可能缺乏健全的会计制度．通过上述处理，剔除了10．25%的样本，剔除后并不影响样本的代表性．数据的处理通过SQLServer2008与Stata11．0实现．

2．2融资约束特征

作为对地区金融发展水平与企业融资约束关系的初步检验，根据企业所在地区的金融发展水平将样本分为两组，即金融发达地区与金融不发达地区③．在按地区分组的基础上，考虑到不同规模与所有制类型企业所受融资约束程度不同，再分别以企业规模与所有权类型进行分组，即大规模企业和小规模企业、国有企业和私营企业．表1计算了融资约束指标在各组样本下的平均值，并对组间均值的差异进行了检验，可以得到以下结论．①小企业所受到的融资约束程度高于大规模企业．不管在金融发达地区还是欠发达地区，大企业的融资约束指标(WW指数和SA指数)均小于小规模企业．以金融发达地区的WW指数为例，小规模企业的平均融资约束程度(0．201)高于大规模企业的融资约束程度(0．105)．②私营企业的融资约束程度大于国有企业．以金融欠发达地区为例，国有企业的SA指数为0．201，小于私营企业的SA指数(0．483)．③金融欠发达地区企业的融资约束程度高于金融发达地区．以上结果，验证了上文理论模型中关于金融发展水平提高，缓解企业融资约束的结论．

2．3研发投资特征

在检验企业融资约束与研发投资的关系前，有必要对中国工业企业研发投入的特征全面了解，并分析融资约束是否是该特征形成的原因．研发企业比例低，研发投资强度小，研发行为不稳定表2为2005—2007年中国工业企业研发投入的总体特征．①仅约10%的企业有研发行为．按照上文的方法对数据处理后，2005—2007年全样本企业数分别为256902、285590、333319个．其中，研究开发费用大于零的企业数目(可以看成具有研发行为的企业)分别为25099、28989、35252个，占当年企业总样本的比重分别为9．77%、10．15%、10．58%．②研发投资强度低．2005—2007年，以研发投资比销售收入表示的研发强度仅0．39%、0．418%、0．427%，远低于发达国家3%的平均水平．③49．25%的企业研发行为和经费来源不稳定．通过统计研发企业的进入与退出情况，很大部分企业在当年进行研发活动后，往往在下一年便退出研发活动．

2．4融资约束决定企业研发投资特征

以上研发投资特征是否与企业融资约束有关呢?为了检验这一问题，按照企业的融资约束程度(WW指标)分别将国有企业与私营企业样本分为等容量的两组，即高融资约束组与低融资约束组．从表4可以得到以下结论．①融资约束限制了企业研发投资．与高融资约束组相比，研发企业的比例、研发企业中持续3年研发投资的企业比例、研发投入总额以及研发投入强度在低融资约束组均更大．②结构性融资约束是国有企业主导研发投资特征形成的重要原因．私营企业的研发投资在低融资约束组与高融资约束组的差异大于国有企业的组间差异．低融资约束组私营企业较高融资约束组私营企业的研发企业比例高4．94%、持续研发企业比例高21．99%、研发强度高0．12%，而这3组数据对于国有企业来说，分别为3．82%、11．22%、0．08%．这是因为国有企业受融资约束的总体水平低，对其研发投资的影响小．之所以45．6%的研发投资由国有企业承担，结构性融资约束可能是这一特征形成的重要原因．因此，以上结果支持理论部分关于融资约束缓解促进企业研发投资的结论．

3实证检验

3．1计量方程

在参考大量相关文献的基础上，选择了影响企业研发投资的核心变量．并根据待验证问题的需要，构建了如下计量方程．地区金融发展指标(Fin)，分别用金融市场化程度、银行贷款余额/GDP、股票市值/GDP等3个指标衡量．这里，金融市场化程度为樊纲和王小鲁［20］的中国市场化指数，与上文定义相同．稳健性检验采用各地区银行贷款余额/GDP、股票市场市值/GDP这两个融资规模变量来衡量各地区银行业与股票市场的发展水平．为了检验金融发展水平提高是否通过缓解融资约束促进企业研发投资，在计量方程中引入了交叉项(Fin×Dummy)④．这里的金融发展指标为金融市场化指数，Dummy包括企业规模虚拟变量(Size)、所有权性质虚拟变量(State)、融资约束程度虚拟变量(Credit)．交叉项可以检验融资约束是否为金融发展与企业研发投资的中介变量，即金融发展水平提高是否通过缓解融资约束促进企业研发投资．

3．2实证结果与分析

表5为计量方程(15)的估计结果．①融资约束是我国企业研发投资不足的重要原因．融资约束变量(Credit)的系数显著为负，受融资约束程度较大的企业，其研发投资强度更低．②地区金融发展水平提高，对企业研发投资具有促进作用．在表5模型(2)中，以市场化指数作为金融发展指标时，Fin的系数为0．035，显著为正，说明金融发展水平提高，可以促进企业研发投资．表5模型(3)和模型(4)分别以银行贷款余额/GDP、股票市场市值/GDP作为金融发展指标，Fin的系数仍然显著为正．各地区银行业与股票市场的发展，对企业研发投资同样具有显著的促进作用．③金融发展水平提高，通过缓解融资约束促进了企业的研发投资．交叉项Fin×Size的系数估计结果为0．042，说明金融发展水平提高对企业研发投资的促进效果，对于小规模企业的效果更强烈;变量Fin×State的系数估计结果为0．079，说明金融发展更大程度促进了私营企业的研发投资．同样地，变量Fin×Credit的系数估计结果为0．091，说明金融发展水平提升，更有利于高融资约束组中企业研发投入强度的提高．从上文的分析可知，小规模企业和私营企业的融资约束程度更严重，因此金融发展将缓解小企业和私营企业的融资约束，并促进企业研发投资．以上交叉项的系数估计结果共同说明，金融发展水平提高通过缓解融资约束，促进了企业研发投资．至此，理论部分的结论得到了进一步验证．其他控制变量的系数估计结果与已有文献相符．企业规模的系数显著为正，验证了熊彼特创新理论的假说，即大规模企业更有能力从事研发．利润率高的企业，其研发投入更大，研发企业较其竞争对手具有更高的盈利性．资本密集度与研发投入正相关，由研发投入的行业分布特征决定．行业集中不利于企业研发，在垄断地位形成后，企业的研发投资动力降低．由于国有企业仍是我国研发投入的主角，其垄断地位的确立，并不是内生于市场竞争或靠先前不断创新提高效率的结果．在垄断地位形成后，要素流动限制(政府投资审批和市场准入)又消除了其他企业进入市场的竞争压力．

3．3稳健性检验

考虑到我国各地区的产业结构差异较大，同时企业研发投入也存在巨大的行业差异．那么，地区金融发展水平对企业研发投入的影响，是否受到各地区产业结构差异的干扰呢?首先，我们统计了中国工业企业研发投入的行业差异，发现研发投入总量排名首位的是通信设备、计算机及其他电子设备制造业，占全国研发投入总量的23．72%，研发强度为0．95%．该行业的研发投入比较集中，代表性强．其次，以通信设备、计算机及其他电子设备制造业作为研究样本，对计量方程(15)重新进行估计．从检验结果来看，本文的关键结论并没有发生改变，说明以上结论稳健、可靠．限于篇幅，稳健性检验结果省略．

4结论与启示

金融大数据论文篇8

关键词：金融集聚；产业竞争力；主成分分析

一、引言

金融是现代经济的核心，金融发展对经济增长的促进作用也越来越显著，随着全球经济发展水平的提升，相关的金融业应该以更高的水平来适应和支撑经济发展。与此同时，随着产业集聚的发展，金融业越来越多的集中于某个区域发展，逐步形成金融集聚地，如纽约、伦敦、东京等。20世纪90年代以来，伴随着金融集聚程度的增加，社会各界对金融集聚的关注程度也在逐渐的增加，出现了金融地理学、区域金融学等理论。而将研究重点侧重于金融集聚与金融产业竞争力结合的研究相对较少，在分析的过程中，国外学者将研究的侧重点集中于研究金融产业组织问题，或者重点研究金融产业与实体经济增长之间的关系，从产业角度研究金融产业的属性、含义等。而国内的学者大多数学者将对金融企业竞争力的研究集中于理论方面的研究。在此背景下，论文结合2001-2012年的数据分析了金融集聚对金融产业竞争力的影响，进而促使金融集聚程度加深的同时提高金融产业竞争力。通过这些，我们可以看到，现有理论对金融产业竞争力的研究相对匮乏，研究不足之处主要体现在：第一，对金融产业进行的定量分析较少，缺乏客观的评价指标及体系；第二，研究范围相对局限，要么是以国外的金融产业为研究对象，要么是以国内发展较迅速地区的金融产业为研究对象，相对来说对不发达地区的研究较少；第三，将金融集聚与金融产业竞争力结合的分析相对较少。在此基础上，本文将从全国各省市的层面上，利用主成分分析法对各省市金融产业竞争力进行测度、比较和聚类分析，进而得出金融集聚与金融产业竞争力之间的关系。

二、指标选取

在现代社会经济迅速发展的大环境下，2013年的中国经济运行总体平稳，稳中有进，在此背景下，本文选取各省市作为研究对象侧重研究金融集聚与金融产业竞争力之间的关系。

在表示金融集聚程度时，主要采用区位熵进行测量。所谓的区位熵又称为专业化系数。区位熵的表达式定义为：LQ=Pki/PiPk/P，其中Pki表示某地区金融产业值，即金融产量，Pi表示该地区生产总产值，Pk表示全国金融产值，P表示全国国内生产总值。其比值大于1，代表金融集聚化程度越高；反之，则表示金融集聚化程度较弱。

在描述金融产业竞争力时所采用的指标主要包括：第一，金融产业增加值X1；第二，金融机构年贷款总额X2；第三，金融机构年存款余额X3；第四，保险费收入X4；第五，上市公司的数量X5；第六，证券市场年交易量X6；第七，地区财政收入X7；第八，全社会固定资产投资X8；第九，金融效率竞争力的相关指标。在衡量金融产业效率竞争力时主要采取三个相对值，即：金融相关率X9、金融贡献率X10以及保险深度X11；第十，外商直接投资额X12。

所选指标数据来源于新中国60年统计资料汇编、各省市统计年鉴、中国国家统计局网站、深圳证券交易所网站，各省市金融年鉴。

三、实证分析

在分析的过程中采用主成分分析法对描述金融产业竞争力的指标进行处理。所谓主成分分析是设法将原来众多的具有一定相关性的指标，重新组合成为一组新的相互之间没有关联的综合指标，它是考察多个变量间相关性，研究如何通过少数几个主成分来揭示多变量之间的内部结。在进行主成分分析前对所提取的数据进行相关性检验，本文采用KMO检验与Bartlett球形检验。代入各省市2001年数据，得到如下结果：

通过上表分析可知，KMO统计量等于0.78，Bartlett球形检验的P值为0.00，说明本文中的数据比较适合做主成分分析。在此基础上提取将所有大于1的特征根，显示结果如下表所示：

结果显示有两个大于1的特征根，分别是7.34、2.568。其累积方差贡献已达到82.562%，这说明这两个因子已经可以解释原始变量的82.562%的方差，即包含了数据中的绝大多数信息。本文提取因子过程中主要采用的是主成分分析法，选取的是对原始数据进行标准化的相关系数矩阵，并且进行旋转，进而使因子模型更加明显。在对矩阵进行旋转之后，各因子所包含的指标主要如下表所示：

因子F1在地区财政收入X7、金融机构年贷款总额X2、全社会固定资产投资X8、金融机构年存款余额X3、金融产业增加值X1、外商直接投资额X12、保险费收入X4、上市公司的数量X5、证券市场年交易量X6有较大载荷。

因子F2在金融贡献率X10、金融相关率X9、保险深度X11有较大载荷。

根据各因子得分系数矩阵，可计算出各因子得分，如下表所示：

结果显示：自变量X和控制变量X12都在5%的显著水平上显著（P

在此基础上，为了更好的研究金融集聚与金融产业竞争力之间的关系，现将中国各省市按照传统的区域划分为东部、中部、西部。其中中部地区包括湖北、湖南、河南、安徽、江西、山西六个相邻省份；西部地区包括、新疆、青海、甘肃、宁夏、云南、贵州、四川、陕西、重庆、广西、内蒙古；东部地区包括广东、福建、浙江、江苏、山东、上海、北京、天津、河北、辽宁、吉林、黑龙江。各个地区的回归结果如下表所示：

回归结果显示：东部地区的金融集聚程度、人力资本存量与东部地区金融产业竞争力在5%的水平上显著，结果表明金融集聚程度、人力资本存量对金融产业竞争力的提升具有积极作用，其中人力资本存量所起到的作用较为明显，而科技水平、个人消费需求与东部地区金融产业竞争力之间相对不显著；就中部地区而言，只有科技水平与金融产业竞争力之间相对显著，但是科技水平的发展并不能促进金融产业竞争力的提升；就西部地区而言，人力资本存量与地区金融产业竞争力在5%的水平上显著，并且回归结果显示，人力资本的提升可以促进金融产业竞争力的发展。

四、结论

通过对中国全局、东部、中部、西部地区金融集聚与金融产业竞争力之间的关系分析可以看出，目前为止，金融产业集聚对金融产业竞争力的提升起到的作用不是很明显，甚至，人力资本存量、科技水平、个人消费水平等对金融产业竞争力的提升作用都不是很明显，因此应该大力发展金融业，进而提升整个金融产业的竞争力，最后促进实体经济的快速增长。

参考文献：

[1] 王文静.浅谈金融企业竞争力的统计分析[J].濮阳职业技术学院学报，2005.

[2] 刘元元.公司治理与中国金融业竞争力提升[J].管理现代化，2004.

[3] 刘军，黄解宇，曹利军.金融集聚影响实体经济机制研究[J].管理世界，2007.

[4] 陈文锋，平瑛.上海金融产业集聚与经济增长的关系[J].统计与决策，2008.

[5] 张晓燕.金融产业集聚影响因素的实证分析[J].南京财经大学学报，2012.

金融大数据论文篇9

联动性研究

文■郭春风

摘要：本文以1990年至2010年的经验数据分析了中国金融发展与经济增长之间的长期联动性和短期联动性，引入分位数回归探讨了不同分位数水平下两者的影响变化趋势。认为中国经济增长在金融发展水平较低时对其影响甚微，随着金融发展的提高，在长期内对金融发展的影响增强。

关键词：金融发展 经济增长 联动性 分位数回归

一、引言

中国金融发展与经济增长之间的联动性是指由于金融系统和经济系统之间存在某种内在的联动机制，从而使得当一个系统内的参数发生变化时会引起另一个系统的参数变化的联动作用过程。在过去的近20年内，中国的经济发展实现了巨大的飞跃，截止2010年底，中国实现国内生产总值超过39万亿元，同比增长10.3%，比上年的增速加快了1.1个百分点。另一方面，中国金融发展也取得了长足进步，截止2010年底，中国M2余额约为72.6万亿元，同时中国银行业的体系日渐壮大和完善，几大国有商业银行也在国际舞台上暂露头角。在这样的经济发展与金融发展齐头并进的大背景下，越来越多的学者开始关注这两者之间的联系。

本文的研究价值在于通过探讨长期和短期内中国金融发展与经济增长的联动性，帮助判别两者相互影响的内在渠道，另一方面，通过分析不同分位数下的经济增长影响力和金融发展影响力变化趋势，有利于我们有针对性地制定相应的政策。

自从熊彼特（1934）对金融发展与经济增长之间的关联进行了系统研究之后，越来越多的学者关注两者之间的相互作用。具有代表性的有帕特里克（1966）的金融供给理论和金融需求理论，帕特里克所说的金融供给理论是指金融发展占据主动，对经济发展有着促进作用，而金融需求理论是指金融发展是一种被动需求的结果，它反映的是经济的增长，武志（2010）运用中国的经济金融数据对此进行了佐证，他剔除金融发展虚假成分后对金融发展和经济增长进行实证研究，研究结果表明金融发展能促进经济增长。在实证研究方面，代表性人物有戈德史密斯（1969）和麦金农（1973），戈德史密斯提出的金融相关率FIR对以后的研究产生了深远影响，本文中对于金融发展的衡量指标正是采用的戈氏指标。与戈氏指标相对应的就是麦氏指标，它是由麦金农提出的，用来反映经济货币化程度，麦金农认为金融自由化导致了经济增长，其中的促进机制是相关的金融部门能够起到动员储蓄的作用，并且能够从质和量两个层面扩大投资，使得经济得到快速增长。

在国内相关研究方面，研究结论可以分为两派，一种认为中国的金融发展与经济增长显著相关，且有着明显的因果关系，如周立等（2002）、曹啸（2002）、王志强等（2003）；另外也有学者认为中国金融发展对经济增长的作用比较微弱，如韩延春（2001）、赵北亭（2001）等。

我们发现关于金融发展和经济增长的理论和相应的实证文献都较多，但是仍存在着一些问题还未解决。本文相对于以前的研究来说，具有以下特点：第一，从长期联动性和短期联动性分别搭建了中国金融发展与经济增长的联动性分析框架；第二，将分位数回归引入到金融发展与经济增长联动性的分析中，揭示出在不同分位数水平下各自的影响变化趋势。文章的结构安排如下：第二部分从理论出发，提出相应的研究假设，第三部分介绍了数据和研究方法，详细地分析了中国金融发展与经济增长的长期联动性、短期联动性以及进行了分位数回归，并对结果进行了稳健性检验；第四部分是结论。

二、研究假设

新古典经济增长理论和内生增长理论是建立在一般均衡条件下的理论，其中新古典经济增长理论强调储蓄动员、提高技术进步从而促进资本形成和经济增长。内生增长理论强调了人力资本的积累以及知识创新在经济增长中起到的作用。从长期来看，金融发展能够促进社会总供给，具体的作用机制是金融发展通过其相应的金融功能动员储蓄，实现了资金在供给者和需求者之间的有效转化，促进了社会的资本形成、知识创新等方面的提高，从而促进经济增长。在凯恩斯的非均衡条件下，金融发展能够在短期内增加社会的总需求，表现在消费、投资、政府购买和净出口四个方面，从而促进经济的增长，同时经济的快速增长能够对于金融的发展起到反馈作用。因此，本文提出以下的研究假设：

假设一：中国金融发展与经济增长具有长期联动性。

假设二：中国金融发展与经济增长具有短期联动性。

帕特里克（1966）的金融供给理论和金融需求理论认为，在经济增长的早期，即经济水平相对较低的时期，金融会以主导供给的姿态出现，从而引导经济的发展。帕特里克认为在经济发展早期，社会经济活动并不活跃，此时需要引入某种刺激因素，起到动员储蓄和扩大投资的作用，很显然金融发展能够很好做到这一点。随着经济的不断发展，到了经济增长的后期，金融部门此时已经有了相当的规模，因此，此时金融发展更多是以金融需求的被动姿态出现。为了探索中国市场上不同经济水平和不同金融发展水平条件下的影响力变化趋势，本文提出以下研究假设：

假设三：随着经济水平分位数的增加，中国金融发展对于经济增长的影响力会增加。

假设四：随着金融发展水平分位数的增加，中国经济增长对于金融发展的影响力会增加。

三、实证分析

（一）计量模型与数据说明

本文将金融部门作为一个生产要素引入生产函数，得到：

Y=AFIRαLβK1-α-β

等式两边同时取对数可以得到：

LNY=LNA+αLNFIR+βLNL+

（1-α-β）LNK

从而我们得到计量模型如下所示：

LNY=α0+αLNFIR+βLNL+γLNK+ε

对于经济增长Y，本文选择了人均GDP的对数值，并采用不变价计量消除了价格波动的影响，对于金融发展，本文采用戈氏指标，即金融相关率（FIR），金融相关率的计算公式为：FIR=（M2+Loan+Stock）/GDP，其中M2为广义货币量，Loan为国内贷款总额，Stock为有价证券价值总额，L和K分别为劳动力投入量和资本投入量。

本文考察的时间段为1990年至2010年，数据来源于世界银行数据库和中国统计年鉴。

（二）研究方法

基于单位根检验的结果， 本文利用协整检验来验证中国金融发展与经济增长之间是否具有长期联动性，然后运用ECM模型描述两者之间的短期联动性，最后根据分位数回归来探讨不同经济水平下金融发展的影响力变化以及不同金融发展水平下经济增长影响力的变化趋势。限于文章的篇幅，相关研究方法的介绍省略。

（三）单位根检验

单位根检验结果显示，经济增长Y序列、金融发展FIR序列、劳动力L序列和资本K序列都是不平稳的，但是它们的一阶差分均平稳。

（四）长期联动性检验

基于单位根检验结果，对LNY、LNFIR、LNL和LNK进行Johansen协整检验，以此来探究它们之间的长期均衡关系。检验结果拒绝了不存在协整关系的假设，接受了最多有一个协整关系的假设，故可知模型存在一个显著的协整关系，由此可见中国金融发展与经济增长之间存在着长期的联动性。

（五）短期联动性检验

本文通过建立ECM模型来探索中国金融发展与经济增长之间的动态短期联动性，结果如下所：

ΔLNYt=-0.293εt-1+1.836ΔLNYt-1

+0.695ΔLNYt-2+

（2.42） （3.78） （1.43）

1.613ΔLNFIRt-1+1.207ΔLNFIRt-2

（4.50） （2.64）

+8.572LNL-1.168LNK-171.05

（3.45） （-4.32） （-3.42）

从上式中我们可以看到在短期内，协整关系对于经济增长有一个反向的修正作用，为-0.293。当经济增长LNY超出长期均衡约束，则误差修正作用会降低LNY，而LNY的一期滞后、LNFIR的一期滞后和二期滞后均对其有显著的正向修正。

为了考量某个新息的一个标准差的冲击对内生变量现在值和未来值的影响，我们对LNY和LNFIR做脉冲响应分析，结果表明，LNY对于自身的一个标准差新息冲击后，立刻有了较强的反应，增加了0.03左右，在第1期到第13期为震荡式上升，在23期附近增长到0.09之后趋于平稳；而LNFIR对于自身的一个标准差新息冲击之后，立刻有正向0.02的反应，随后下降至-0.04左右，然后上升至25期左右趋于平稳。

（六）分位数回归

通过前面的分析我们知道，不论是长期还是短期内，中国金融发展与经济增长都有着较强的关联，那么这种影响是否会根据变动的不同而产生较显著的差异？本文引入分位数回归方法，以此探究不同分位数水平下，中国金融发展对于经济增长的影响变化情况。

Yt=FIRTβt+ε

假设ε的分布函数为F，则■，β=（β0+F-1（τ），β1）T的估计为

■

在本文下面的计算中■=0.1，0.2，…，0.9。下图为得出的分位数回归结果，另外通过计算所有的系数均在5%水平下显著。通过在不同分位数上的分析，可以得到在极端情形下金融发展对经济增长的影响程度。从图1可以看到， 随着分位数的增加，金融发展对于经济增长的影响力整体上有上升的趋势， 影响力最小的点处于分位数为0.1的点，处于中间的分位数时金融发展的影响较为稳定，大约在0.62附近波动，当分位数超过0.8之后，这种影响便迅速扩大。基于此，我们可以得到以下两个结论：第一， 不论经济水平如何，金融发展始终对于经济增长有着正向的影响；第二，考虑极端情况时，我们发现与自身相比，金融发展在经济水平极端小的时候对其影响相对较小，在经济水平极大时对其影响会有所提高。

同样的方法，我们可以在金融发展的不同分位数上研究经济增长对其的影响变化，结果如图2所示。分位数回归结果显示，模型的系数均为显著，且经济增长对于不同分位数上的金融发展的影响呈上升趋势，由此我们可以得到以下结论：随着金融发展水平越来越高，经济增长对于金融发展的影响力也会增加，从而形成一个“良性循环”。

（七）稳健性检验

文章在进行稳健性检验时，引入新的控制变量，即反映经济开放程度的变量FDI/GDP，相关数据来源于世界银行数据库。分位数回归结果显示，加入经济开放程度指标后，金融发展对于经济增长的影响特性基本没变，同时所有的系数都较为显著，同时我们也发现经济开放程度对于经济增长也具有显著的正向影响，这种影响在大多数时候较为稳定，当经济水平过低或者过高的时候都会影响其影响力。综上所述，中国金融发展与经济增长的联动性具有稳健性。

四、结论

研究结果显示，中国金融发展与经济增长具有显著的长期联动性和短期联动性，同时分位数回归结果也与此相呼应，即不论经济发展所处的水平如何，金融发展对其都有显著的正向影响，同时当金融发展水平较低时，经济增长对于金融发展的影响较小，随着金融发展分位数的不断增加，经济增长对金融发展的影响开始变得显著。

以上的研究结论包含的政策含义是，由于在短期和长期内中国金融发展都能够影响到经济增长，所以加快金融体制改革有利于提高金融效率，促进资本积累，推动我国经济的持续增长。同时由于在长期内中国金融发展与经济增长具有较强的相互联动性，故应该在中长期内构建更为完善的金融政策，促进两者的良性互动。■

参考文献：

[1]武志.金融发展与经济增长：来自中国的经验分析[J].金融研究，2010（5）

[2] Goldsmith， W.Financial Structure and Development[M].New Haven， CT： Yale University Press，1969

[3]Mckinnon I. Money and Capital in Economic Development[M]. Washington：Brookings Institution，1973

[4]Fritz， Richard G. Time Series Evidence on the Causal Relationship between Financial Deepening and Economic Development[J]. Journal of Economic Development.1984（6）

[5]周立，王子明.中国各地区金融发展与经济增长实证分析：1978―2000[J].金融研究，2002（10）

[6]曹啸，吴军.我国金融发展和经济增长关系的格兰杰检验和特征分析[J].财贸经济，2002（5）

[7]王志强，孙刚.中国金融发展规模、结构、效率与经济增长关系的经验分析[J].管理世界，2003（7）

[8]韩廷春.金融发展与经济增长：基于中国的实证分析[J].经济科学，2001（3）

[9]赵北亭，于鸿君.我国资本市场与经济增长关系的实证分析[J].北京大学学报，2001（5）

金融大数据论文篇10

关键词：DEA；金融效率；欠发达地区

中图分类号：F127 文献标识码：A 文章编号：1003-9031(2009)02-0022-05

在货币化程度较高的市场经济国家，自从金融成为宏观经济调控的重要手段以来，金融效率日益受到各国的高度重视。我国实施改革开放后，金融效率取得一定进步，但与发达国家和部分发展中国家相比，我国的金融效率特别是欠发达地区的金融效率并不十分理想。较低的金融效率会约束欠发达地区内部经济结构调整，加剧欠发达地区资金外流，扩大地区经济差距，降低我国金融宏观调控整体成效。为此，研究我国金融效率特别是欠发达地区的金融效率具有较强的现实意义。本文在回顾金融效率理论相关文献基础上，借助数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis)，测算和分析欠发达地区(海南)金融效率现状，提出提高金融效率的发展路径。

一、金融效率的文献回顾

西方金融理论中都没有提出“金融效率”理论，但是许多金融理论从货币金融对收入、产出和经济增长是否有效来论述金融效率问题。

(一)传统的金融效率理论

古典经济学派通常认为，货币只是商品交换的媒介，便利商品交换，货币数量的增减只会引起物价水平的涨跌，不会对就业、产出和收入产生影响，也无所谓货币效率。面对20世纪30年代异常深重而持久的失业，凯恩斯一反古典经济学传统，承认非充分就业来源于货币，并提出当存在失业时，中央银行可以通过扩张性的货币政策以增加货币供给，降低利率，促进投资，减少失业，从而形成凯恩斯的有效需求理论。[1]二是以弗里德曼为代表的货币数量论，认为货币数量的增长与名义国民收入的增长保持着一致的关系，前者对后者存在一定的时滞。从10年以上的长期来看，货币数量的变动只影响物价，对实际国民收入的影响甚微，而对名义国民收入的影响至关重要；从5年~10年的短期来看，货币数量的变动既影响产量，又影响物价，即货币数量的变化成为名义国民收入和实际国民收入变动的唯一的重要因素。[2]因此，传统的金融效率问题主要集中于货币与就业、产出及国民收入关系的理论，其效率高低反映在货币变动对就业、产出及国民收入变动的影响程度。

(二)现代金融发展的效率理论

与传统金融效率理论相比，现代金融发展的效率理论认为金融发展促进经济增长。一是以雷蒙德•W•戈德史密斯为代表的金融结构与金融发展论。戈德史密斯将一个国家的金融结构作为一个整体来研究，通过实证分析长达百余年的35个国家的金融结构，特别是通过对不同发达国家金融相关率(FIS)指标进行分析，提出金融结构发展对经济增长具有重要作用的理论，并得出“经济与金融的发展之间存在着大致平行的关系”的结论。[3]但是，该理论以发达国家(主要是美国)的金融结构为评价标准，并未提出改善一国金融结构的政策建议，特别是对金融结构落后的广大发展中国家如何调整金融结构没有展开研究。二是爱德华•肖的金融深化论和罗纳德•麦金农金融抑制论。他们一反主流经济理论以发达国家和实物要素为研究对象的做法，集中研究发展中国家货币金融与经济发展的内在联系，发现发展中国家的金融体制与经济发展之间存在着一种相互抑制的关系：落后和缺乏效率的金融体制，束缚了经济的发展；经济不发达又限制了资金的积累，制约金融的发展。因此，他们提出了发展中国家应加快金融改革，解除金融压抑，实行金融自由化，消除资本形成的桎梏，从而提高金融效率，促进经济发展。[4][5]

(三)可持续发展下的金融效率理论

面对经济金融加速全球化，现代金融发展的效率理论得出的金融自由化建议屡屡受挫，金融危机频繁爆发，墨西哥金融危机(1994-1995)、阿根廷金融危机(1995)、亚洲金融危机(1997-1998)、巴西金融危机(1998-1999)、阿根廷第二次金融危机(2001-2002)等，导致发展中国家经济严重衰退。我国学者白钦先教授(1998)反思1997年的亚洲金融危机与经济金融全球化，认识到传统金融发展理论的现实效应与主流理论的不符，开创性地提出以金融资源学说为核心的金融可持续发展理论，他认为金融效率是金融资源在经济系统与金融系统以及金融系统的内部子系统之间配置的协调率，即金融资源的配置效率。[6]

此外，国内外部分学者还从产权制度和行为金融学的角度来研究金融效率，提出不同的金融效率观，但是都未形成相对完善的金融效率理论体系。因此，本文借助可持续发展的金融效率理论，应用数据包络分析方法来测算欠发达地区金融资源的效率。

二、金融效率的DEA模型

(一)金融效率的测度

目前国内外文献大都采用金融相关比率(FSI)测算金融效率，运用非参数DEA方法测算金融效率并不多。本文拟运用Farrell(1957)的技术效率、纯技术效率、规模效率、配置效率和总效率等来测算金融效率。

1.技术效率、纯技术效率和规模效率

M.J.Farrell在W.Shepard生产成本“距离函数”基础上，提出运用技术效率、纯技术效率和规模效率来测算多投入多产出的效率情况。其中，技术效率(Technology Efficiency-TE)反映在规模报酬不变情况下，给定投入获取最大产出的能力，即通常CCR效率值；纯技术效率(Pure Tchnology Efficiency-PTE)反映在规模报酬可变的情况下的技术效率，即通常BCC效率值；规模效率(Scale Efficiency-SE)反映纯技术效率之外影响技术效率的因素，即SE=TE/PTE。为便于说明，图1为单个输入输出的情况，A、B、C、D、E为决策单元。在规模报酬不变情况下，B、C点在有效前沿面上，TE=1，即技术有效；A、D、E点不在有效前沿面上，TE

2.配置效率和总效率

配置效率(Allocation Efficiency-AE)，又称价格效率，反映有效前沿面单元对应输入变量未发生相互替代时最小成本的程度。总效率(Overall efficiency-OE)，又称成本效率，反映决策单元取得最小成本的程度。图2为两个输入和一个输出变量的情形，S1S2为等产量曲线，P点为决策单元，P点输入变量x1和x2等比例下降至Q点，产量不变，B、Q点处于有效前沿面上，RQ为Q点x1、x2配置不合理增加成本，RP为P点浪费的总成本，配置效率AEP= OR/OQ，总效率OEP=OR/OP，同时OEP=TEP×AEP。

(二)本文的DEA模型

1.规模报酬不变CCR和规模报酬可变BCC

其中，δi(i=1，2，3)取值为0和1的参数。Charnes、Cooper、Rhoades(1978)三位学者提出了首个DEA基本模型-CCR模型，即式(1)中δ1 =0，此模型变为：

CCR是为规模收益不变的CRS模型，模型的效率值包含技术效率和规模效率。其经济含义是，以样本有效前沿面为参照，第j0个决策单元在保持产出水平不变时实际所需要投入的比例，1-θ为第j0个决策单元多投入的比例，也就是减少投入的最大比例。

Banker、Chames、Cooper(1984)三位学者在CCR基础上增加一个凸性假设，提出规模收益可变情形下的DEA模型-BCC模型，即式(1)δ1=1，δ2=0，此模型变为：

BCC是规模收益可变的VRS模型，模型的效率值反映决策单元在既有技术和条件下实现最小投入的产出能力，即纯技术效率。

为进一步判断决策单元规模效应，如图1中A点和D点，Coelli T.J(1996)提出一个规模报酬非增DEA模型-NIRS模型，即式(1)δ1=1，δ2=1，δ3=0，此模型为：

通过比较CRS、NIRS、VRS的θCRS、θNIRSs、θVRS，可判断决策单元的规模效应。当θCRS=θNIR，规模报酬不变；θCRS

2.总效率模型

三、欠发达地区的金融效率

下面应用上式(2)-(6)5个DEA模型 ，测算和分析2001-2007年海南省金融效率。

(一)投入、产出变量选择与Pearsons相关性检验

经济欠发达地区的融资以间接融资为主，直接融资为辅，两者共同促进欠发达地区三次产业发展。其中，间接融资指银行机构对欠发达地区贷款，直接融资包括主要上市企业在资本市场上筹资(股票筹资和企业债券)和中央政府下拨地方政府的国债资金(即地方政府间接的债券融资)。本文以银行提供的年度平均正常贷款和年度直接融资额作为输入变量，三次产业增加值作为金融资源的产出变量来测算欠发达地区的金融效率。为保证决策单元可比与数据口径一致，输入变量数据通过国内生产总值缩减指数转换为以2001年为基期的可比数据，输出数据通过相应变量的缩减指数转换为以2001年为基期的可比数据。

各项投入与产出必须“同向性”假设，即随着投入量的增加，产出不得减少，以决策单元为样本进行Pearsons相关性检验。

由表1可知，决策单元投入变量与产出变量之间的相关系数不仅高度正相关，且在1%的显著性水平下通过双尾检验。因此，本文所选取的投入产出变量符合模型所要求的“同向性”原则，具有合理性。

(二)金融效率测算结果与分析

将处理后的投入变量和产出变量数据代入DEA模型，经LINGO软件运算，整理后得出欠发达地区各年度的金融效率测算结果。

从表2可以看出，欠发达地区的金融规模效率SE保持在较高稳定水平，普遍高于纯技术效率PTE，非有效决策单元主要来源于较低的纯技术效率。其中，前三年为规模报酬递增，扩大规模有效提高金融效率。

国有商业银行股份制改革提高了欠发达地区金融效率。国有商业银行股份制改革后，欠发达地区商业银行根据各总行股份制改革精神，加强内部管理，结合欠发达地区经济发展实际情况，认真落实股份制改革政策，给予欠发达地区优势产业的信贷支持，有力促进了欠发达地区的经济协调增长。2004、2005和2007年，欠发达地区的各项效率都为1，处于有效前沿面，明显高于国有商业银行股份制改革前期，金融资源有效发挥配置资源的功能。

欠发达地区贷款资金利用明显高于直接融资的股票和债券资金。2001-2003年和2006年4年尽管金融效率处于无有效前沿面，但是投入变量的正常贷款都得到充分利用，无任何冗余量。与此相反的是，直接融资资金出现大量冗余，冗余率介于38.2%-57.6%，特别股票融资额较多的年份，冗余率过高越明显，表明欠发达地区上市公司并没有充分利用资本市场所筹低成本的资金去支持地方经济，相反出现资金大量外流。

欠发达地区工业相对薄弱，第二产业缺口高于第一产业和第三产业。但是，随着发达地区产业加速转移到欠发达地区，欠发达地区第二产业生产能力逐步增强，产出缺口逐步减少。其中，4个无效决策单元产出缺口由21.7%下降至0，年均下降7.2%；与此相反，第一、第三产业的产出缺口率却呈现增长趋势。

四、结论与建议

数据包络分析方法是一种十分有效的系统评价方法，具有系统性和客观性的特点。本文应用相应模型测算欠发达地区2001-2007年金融效率，总体来说，该地区性金融效率稳定提高，金融改革取得显著成效。尽管如此，约束该地区金融效率的瓶颈依然存在。一是金融生态环境建设滞后于经济发展，法制环境和信用环境的不健全、金融体系缺失、中小企业融资困难、金融服务水平、金融创新和地方政府行政效率等因素，制约该地区金融资源的配置功能。二是社会经济发展资金过于依赖间接融资，特别是辖内较好上市公司因找不到合适的投资项目，资金大量外流，不能有效支持地方经济升级转型和协调发展，加剧直接融资和间接融资失调。三是长期支农资金短缺，约束欠发达地区农业科技的发展和推广，加上农业保险的缺失，削弱了农村居民的风险转移能力，导致高附加值农产品难以出现专业化和集约化生产，约束农业生产效率，第一产业产出不足逐渐显现。结合本文的金融效率测算结果和分析，笔者提出如下建议。

(一)创造良好的金融生态环境，提高金融资源的配置功能

欠发达地区政府、企业、银行和居民须通力合作，为辖内金融资源特别是低成本的直接融资资金，创造良好的金融生态环境，减少不必要资金外流，提高金融资源的配置功能，服务地方经济，促进金融效率稳步增长。

(二)引导金融资源服务于优势产业和行业

金融对第二产业具有较高投入产出效率，产出缺口率逐步减少。因此，欠发达地区金融，积极服务辖内资源优势大型企业和大型项目及与之配套的中小工业企业，夯实金融服务的经济基础，带动三次产业全面协调发展。

(三)发展农村金融市场，支持农村经济发展

农业资金短缺约束农业经济稳步增长。为此，欠发达地区应借助中央和地方政府债券资金，加大对农村转移支付和投资力度，结合欠发达地区县域经济特点，支持欠发达地区特色农业发展，以农信社改革和小额贷款担保公司试点为契机，允许社会资金进入涉农金融机构，重建农村资金回流机制，支持农村经济发展。■

参考文献：

[1]凯恩斯.就业利息和货币通论[M].北京：商务印书馆，1983.

[2]戈登.米尔顿•弗里德曼的货币理论结构[M].北京：中国财政经济出版社，1989.

[3]雷蒙德•W•戈德史密斯.金融结构与金融发展[M].上海：上海人民出版社，1994.

[4]MeKinnon，R.Money and Capital in Economic Development[J].Brookings Institution，Washington D.C，1973.

[5]Shaw，Edward S.Financing Deepening in Economic Development[M].Oxford University，New Y0rk，1973.

[6]白钦先.金融可持续发展研究导论[M].北京：中国金融出版社，2000.

Underdeveloped Area Financial Performance Present Situation and Improving Approaches

LI Xing-fa，XIANG Zhi-rong，CHEN Xiao-hui

(Haikou Central Sub-branch，The People's Bank of China，Haikou 570105，China)

Abstract：Using the data envelopment analysis，this paper studies the financial efficiency of underdeveloped areas in recent years. Then the author reveals the causes of relatively low efficiency in some years，and provides solutions to improve financial efficiency.