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政策性金融支持地方经济发展的效应分析与策略选择

放大字体  缩小字体 发布日期:2015-06-16  浏览次数:246
  摘   要:随着国家丝绸之路经济带战略的推进和兰州国家级新区及华夏文明传承创新区的批准建设,甘肃省长期建设开发性资金需求更加突出,政策性金融如何加大投资,强化政策导向,对实现甘肃省转型跨越发展至关重要。本文通过建立静态回归模型和动态VAR模型的方法,量化分析了政策性金融的规模、期限结构与甘肃经济发展的互动关系,并在此基础上结合当前甘肃省情,提出进一步有效发挥政策性金融作用的建议。
  关键词:政策性金融;效应分析;VAR模型
  中图分类号:F830.31                   文献标识码:B                      文章编号:1674-0017-2015(4)-0038-04
  一、甘肃政策性金融发展现状
  1994年12月,农发行甘肃省分行在兰州成立,随后相应在地市和部分县域成立辖属机构。20年来,先后经历了粮棉油及扶贫贴息贷款、粮棉油收购资金供应与管理、全方位信贷支农等三个重要阶段,目前形成了以传统粮棉油业务为一轮,以农业农村基础设施中长期贷款为另一轮的“两轮驱动”的发展格局。至2013年底,累计发放贷款1800多亿,各项贷款余额从建行初期的45.36亿元增加到460.41亿元,存款余额从3.34亿元增加到40.48亿元。
  1999年12月,国家开发银行甘肃省分行在兰州成立。15年来,致力于公路、铁路、电力等公共基础设施建设,同时积极关注保障性住房、中小企业、生源地助学贷款等民生领域,是全省中长期和对外投融资的主力银行。至2013年底,累计投放贷款3500多亿,各项贷款余额从建行初期的97.46亿元增加到1093.57亿元,存款余额从0.96亿元增加到109.6亿元,为全省经济社会发展作出了积极贡献。
  二、甘肃省经济发展与政策性金融支持
  (一)1994年以来全省经济总量、居民收入与政策性金融情况
  一是经济快速增长,结构逐步优化。1994年-2013年,甘肃省生产总值从453.61亿元增加到6268.01亿元,增长13.82倍,年平均增长率为10.9%。甘肃省产业结构比重由22.89:43.79:33.32调整为14.03:45.01:40.96,第一产业占比下降8.86个百分点,第二产业占比提高1.22个百分比,第三产业占比提高7.64个百分点。
  二是城乡居民收入稳步增长,生活水平不断提高。1994年甘肃省城镇居民人均可支配收入2658.13元,农村居民纯收入723.73元,2013年全省城镇居民人均可支配收入18965元,农村居民纯收入5108元,分别增长7.13倍、7.06倍。
  三是政策性金融支持力度持续加大,效能明显增强。2000年甘肃省政策性贷款余额203.16亿元,其中中长期贷款余额94.36亿元,占比46%,每百元GDP占用政策性贷款19.29元;2013年全省政策性贷款余额1553.98亿元,其中中长期贷款余额1313.99亿元,占比85%,每百元GDP占用政策性贷款24.79元。
  (二)政策性金融支持全省经济发展效应的计量分析
  1、研究指标选取、平稳性检验、协整检验
  本文使用了三组指标来衡量全省经济发展水平和政策性金融支持情况,具体见表1。为减小模型的估计误差,对甘肃省生产总值、政策性贷款余额首先利用消费者价格指数剔除价格因素,然后进行取对数处理,取对数后的符号设定为LGDP和LDKYE。为避免出现“伪回归”现象,在实证分析前对时间序列数据进行平稳性检验,这里利用Dickey和Fuller(1974)提出的ADF检验法分别对变量进行单位根检验。
  表2的检验结果显示,LGDP、LDKYE和DKBL三个指标在5%的显著性水平上均为一阶单整序列。
  利用Johansen协整检验,迹统计量和最大特征值统计量均显示,在LGDP、LDKYE和DKBL三个指标之间存在1个协整关系。
  2、静态效应分析
  在研究政策性金融与甘肃省经济发展的关系上,主要是通过分析政策性贷款余额、短期贷款与中长期贷款比例与甘肃省生产总值的关系,用逐步回归法建立如下的回归方程:
  模型结果显示,常数项及LDKYE的系数在1%的显著性水平上显著,DKBL的系数在10%的显著性水平上显著,模型的整体拟合优度达到0.98,模型的残差项平稳。
  3、动态效应分析
  为反应政策性金融支持与甘肃省经济发展的动态关系,通过向量自回归(VAR)模型来刻画。
  (1)VAR模型的滞后阶数确定。由于受到样本数量的限制,模型的滞后值只能计算到2期。
  由表4可知,在滞后阶数为2时,LogL、LR、FPE、AIC、SC和HQ中除FPE外,均支持VAR模型的最优滞后阶数确定为2期。
  (2)VAR模型建立。运用Eviews软件,建立甘肃省生产总值、政策性贷款余额和短期贷款与中长期贷款比重三个变量的无约束VAR模型,模型的估计结果如下:
  剔除在5%显著性水平上不显著的系数后,将矩阵形式转化为表达式即为:
  模型总体的拟合优度较高,三个模型的拟合优度均超过0.96。
  (3)脉冲响应分析。VAR模型的所有特征根均位于单位圆内,即小于1,我们可以认为VAR(2)模型是稳定的,可以做脉冲响应分析。
  4、实证分析结论
  (1)从甘肃省经济发展和政策性金融支持的静态关系来看,甘肃省生产总值与政策性贷款余额、短期贷款同中长期贷款比例有着长期稳定的关系,政策性信贷投入对甘肃省的经济发展具有积极的推动作用,政策性贷款余额每增长1%,会推动甘肃省生产总值增长0.297%。同时,短期贷款比例提高会使得政策性资金对甘肃省经济发展的贡献率下降,短期贷款相对于中长期贷款每多投放1个百分点,对生产总值的贡献率减少0.003%。
[2] 中国阀门网www.zgfmw.com
 
 
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