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北京区域金融发展与区域经济增长关系实证分析 　　摘要：作为我国经济中心的首都北京，日前已进入建设具有国际影响力的金融中心的新时期，分析北京区域金融发展与经济增长问题具有十分重要的理论与现实意义。本文运用数量经济方法，在单整和协整检验的基础上，利用误差修正模型（ECM）及Granger因果检验对北京地区金融发展与经济增长的内在联系进行实证分析，认为首都的金融发展与经济增长不仅存在正向促进关系，而且存在Granger意义上的因果关系。在此基础上本文结合北京实际，对北京金融业发展和金融中心建设提出了相应的政策建议。 　　关键词：区域金融发展；区域经济增长；误差修正模型（ECM）；Granger因果检验 　　文章编号：1003－4625（2008）09－0042－04中图分类号：F831.2文献标识码：A 　　 　　一、引言 　　 　　经济与金融之间的关系历来是经济学家争论的一个焦点，虽然这一问题在理论上迄今尚无定论，但在实践中，金融是现代经济核心的观点却日益深入人心，大力发展金融业已成为国内很多经济中心城市共同的政策选择,一些城市甚至提出了“金融立市”的经济发展思路和建立金融中心的宏伟目标。国内各大城市一浪高过一浪的金融热,使得金融发展与经济增长之间关系问题再次摆在经济学家面前。 　　北京是中国的政治、经济和文化中心，改革开放30年来，北京经济一直保持高速增长，已成为国内经济发展的领头羊之一。与此同时，首都金融产业也继续保持快速增长势头。2007年，北京市金融业实现增加值1126.3亿元，占全市GDP的12.5%；当年金融业对北京经济贡献率达到10.1%。在这种背景下，2008年4月30日，北京市委市政府又正式发布《关于促进首都金融业发展的意见》（以下简称《意见》），明确提出了将北京建设成为具有国际影响力的金融中心城市的目标。那么，北京区域金融发展与区域经济增长的关系如何？这不仅需要我们进行深入的理论研究，更需要我们对此进行科学的实证分析。本文拟运用数量经济方法，选取区域金融与区域经济的代表性指标，在单整和协整检验的基础上，利用误差修正模型（ECM）和Granger因果检验对北京地区金融发展与经济增长的内在联???进行实证分析，并在此基础上提出北京经济增长与首都国际金融中心建设的政策建议。 　　 　　二、实证方法、变量和数据 　　 　　近年来国内外对于区域金融发展与经济增长问题的研究普遍采用数量经济方法，大体分为两类：一是依据横截面数据进行面板回归分析；二是使用时间数列数据的时间数列分析法。对于经济金融问题，两者相比，时间数列分析法能够更好地克服截面数据回归分析法侧重过于简单化的一般结论的缺陷，可以更加精确地反映诸如金融系统结构、政策制度、政府管理等环境因素，尤其适合分析像我国这样的发展中国家的经济金融环境。正因为如此，本文运用时间数列分析法分析北京区域金融发展与经济增长的关系问题，采用计量方法，主要使用单整、协整方法检验各变量之间的长期均衡关系，构建误差修正模型实证分析变量间的内在联系，并运用Granger因果检验确定各变量之间的因果关系。 　　改革开放以来，伴随经济的快速增长，北京金融业发展迅速。北京市委市政府的《意见》又进一步将北京金融业定位为“国家金融决策中心、金融管理中心、金融信息中心和金融服务中心”，同时确定了“将北京建设成为具有国际影响力的金融中心城市”的目标。但另一方面，在金融业发展过程中，北京并未建立正式的证券（股票）交易市场，而且相对于在京众多银行类金融机构的间接融资而言，股票等直接融资在北京地区仍处于附属地位。因此，本文在选择区域金融发展指标时舍弃了股票市场相关发展指标，而是选用北京地区银行等金融机构贷款总额占北京地区国内生产总值（GDP）的比例（Deepen）作为衡量北京区域金融发展水平的指标，同时选取北京地区人均GDP（Growth）作为衡量北京区域经济发展水平的指标。 　　考虑到相关数据的可得性，本文选取1990-2006年作为实证分析的考察期。根据统计学原理，本文对所选数据进行对数化处理，以剔除个别变量间存在的异常关系、平滑时间数列指数关系消除异方差。相关实证数据如表1所示。 　　 　　三、实证过程及结果 　　 　　（一）单整检验 　　本文采用ADF（Augmented Dickey-Fuller Test）方法进行单位根检验，依据原Deepen、Growth数列图形，确定两变量数列均含有常数项和时间趋势项，由SIC（Schwarz Info Criterion）准则确定滞后阶数(p)均为1。两数列的ADF检验结果如表2、3所示。 　　 　　检验结果显示，两变量数列均不能拒绝原假设，因而可以认为是一个非平稳的序列。下面再对两变量的一阶差分数列进行ADF单位根检