实证分析绿色金融发展与宏观经济增长的关联,宏观经济学论文.docx
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1、实证分析绿色金融发展与宏观经济增长的关联,宏观经济学论文一 引言 2018 年经济合作与发展组织( OECD) 发表了一份(绿色增长宣言,要求 OECD 成员国制定发展绿色增长政策,这种绿色增长政策不仅应在短期内促进经济恢复,还应在长期中实现宏观经济绿色增长.绿色金融作为促进可持续低碳经济发展的重要杠杆,是一种绿色增长政策,已为国际金融界的实践所印证1.绿色金融已经从理念、策略和产品创新等各个层面嵌入金融机构,成为当代金融机构的发展趋势.绿色金融对于保卫生态环境、发展经济以及金融机构本身的发展都有重大意义,是实现经济、社会、环境协调进步以及实现经济可持续发展的需要,也是金融机构本身发展的必然要
2、求2.国外的绿色金融研究和实践已经获得了一定成果,国内对此的相关研究和实践还相对滞后,但也有较成功的尝试和探寻求索,如蔡芳博士运用博弈论和一些统计计量方式方法,对环境保卫金融手段的介入主体进行了博弈分析,对绿色投资与经济增长的相关性、银行贷款投向的不合理等问题进行了计量分析3;王衍行等从市场投资角度,分析了绿色投入与非绿色投入、社会资产增长与环境治理之间的互相作用机制,他们的研究结果表示清楚,在环境污染下降速度一定的情况下,最快的社会资产增长率取决于投向投资回报率最高的投入与治理环境污染投入的比例,并非完全取决于绿色信贷投入的比例4;陈植雄等通过对 1990 年至 2005 年 国内生产总值
3、、 污染直接经济损失 、 污染事故赔罚款总额 及 污染治理投资 四个指标的历年数据进行相关性分析,得出我们国家绿色金融投资与经济增长呈明显线性回归关系5.我们国家一直将绿色金融作为解决环境问题的重要政策工具和手段6.本文拟利用协整检验和误差修正模型(VECM),实证研究绿色金融发展与宏观经济增长之间的关系7,分析绿色金融对宏观经济增长的实际效应,为进一步深切进入推进绿色金融体制改革促进宏观经济增长提供政策参考. 二 实证分析 (一)指标选择、数据来源和分析工具 绿色金融是指金融部门把环境保卫作为一项基本政策,在投融资决策中,考虑潜在的环境影响,对与环境条件相关的潜在回报、风险和成本进行评估与考
4、量,在金融经营活动中注重对生态环境的保卫以及环境污染的治理,以消耗较少的环境成本,获得尽可能大的经济和社会效益,促进社会的可持续发展. 本文所研究的绿色金融与宏观经济增长的动态关系主要牵涉两个方面的指标:一是反映宏观经济水平指标,二是反映绿色金融发展的指标.宏观经济水平用当年 表现,记为 SR;绿色金融发展水平通过绿色金融发展规模和绿色金融资源配置效率来表现8.绿色金融发展规模采用银行存贷款资源总额与 的比值表现,记为 GM.金融机构的一项重要职能是作为金融中介转换配置存贷款资源,因而采用绿色信贷余额与绿色存款余额的比值(存贷比)表现绿色金融资源配置效率,记为 XL.指标 SR 以 1978
5、年价格指数为 100,剔除了价格因素影响;指标 GM 和指标 XL 本身是比率形式,价格因素影响已经进行了相关处理.本文数据来源于(中国统计年鉴、(中国金融统计、(中国金融年鉴,受数据可得性影响,数据样本为1978 年至 2018 年的年度数据.由于统计口径的变化,2018 年企业贷款数据与以前历年不可比. 为了统一口径,本文参照 2018 年新口径企业贷款同比增长31. 5%的增长速度推算了2018 年旧口径企业贷款数据.本文使用 Eviews5. 1 进行数据分析处理. 图 1 反映了 1978 -2018 年间进行价格因素调整后的宏观经济(SR)增长情况;图 2 反映了同期绿色金融发展规
6、模(GM)与绿色金融资源配置效率(XL)的变化情况. (二)单位根检验 为了消除时间序列数据计量分析经过中的 伪回归 现象,首先对变量 SR、GM 和 XL 进行单位根检验,以确定变量的平稳性.在对变量 SR、GM、XL取对数以减轻其变动幅度后,采用迪基和福勒提出的 ADF 检验方式方法(augment Dickey - Fuller test)对时间序列 LNSR、LNGM、LNXL 进行单位根检验. 表 1 给出了时间序列 LNSR、LNGM、LNXL 的平稳性检验结果. 从表 1 中能够看出,变量 LNSR、LNGM 和LNXL 都是非平稳变量,但其一阶差分变量的 ADF检验值均小于 1
7、% (或 5%)显着水平下的临界值,因而能够拒绝变量 LNSR、 LNGM 和 LNXL 具有一个单位根的原假设,也即 LNSR、LNGM 和LNXL 都是 I(1)序列,能够进行协整检验. (三)Johansen 协整检验 本文采用 Johansen 检验方式方法进行协整检验.在进行检验之前首先正确设定 VAR 模型的构造. VAR 模型除了知足序列的平稳性要求外,还必须正确确定滞后阶数.根据赤池准则和施瓦茨准则,从表 1 能够得到在 VAR(1)中 AIC 值和 SC 值同时到达最小,因而最优滞后阶数为 1.同时,从表 2能够看出,该 VAR(1)模型中所有 AR 根的倒数均小于 1,因而
8、该 VAR(1)模型是稳定的.为减少检验的偶尔性,利用 JB 检验、怀特检验和 Q 统计量检验进一步检验该 VAR(1)模型,结果显示其拟合优度很好,残差序列具有平稳性.由于建立的是无约束 VAR(1)模型,因而协整检验的 VAR 模型滞后期确定为 0.Johansen 协整检验结果如表 3. 表 3 的 Johansen 协整检验结果表示清楚,在 5% 的显着水平下,变量 LNSR、LNGM 和 LNXL 具有一个协整关系.协整方程为: LNSR = - 0. 314107LNGM - 3. 3 50134LNXL s. e. = (0. 16164) (0. 38795) 协整方程表示清楚
9、,中国宏观经济增长与绿色金融发展规模、绿色金融资源配置效率之间存在长期稳定平衡关系9.从长期来看,绿色金融发展规模、绿色金融资源配置效率都对宏观经济增长具有负向影响,中国绿色金融发展不仅没有能促进宏观经济的增长,反而阻碍了宏观经济增长.宏观经济增长关于绿色金融发展规模的长期弹性为 -0. 314107,绿色金融存贷款总额占 的比值每上升 1 个百分点,宏观经济增长将大约减少 0. 31%;宏观经济增长关于绿色金融资源配置效率的长期弹性为 -3. 350134,绿色金融机构贷存比每上升 1%,宏观经济增长将大约减少 3. 35%.构成这种局面的原因可能是多方面的,华而不实一个重要的原因是中国绿色
10、金融市场发育不完善.从总量上看,绿色金融规模的增长更主要表现为绿色金融企业存款规模的大幅度增加,而绿色金融机构在信贷投放上具有强烈的偏向,将大量绿色金融资源转移到个别大型企业,进而使绿色金融资源总量的增加并没有能惠及诸多中小企业的绿色投资.另一方面,从绿色金融信贷构造上看,绿色金融贷款中绝大部分是大型企业贷款,对宏观经济增长的促进作用有限,同时在绿色金融贷款内部,真正能直接促进宏观经济增长的部分也很少,进而贷款总额的增加并不能反映出绿色金融信贷资源的增加,反而表现出了非绿色产业对绿色信贷资源的挤占.因而,在量上,绿色金融发展更多具体表现出为企业储蓄的增加,而且通过金融资源转移到个别大型企业,对
11、绿色金融资源构成了外部挤占;在构造上,通过内部金融资源分配经过中向大型企业倾斜,对中小企业的金融资源构成了内部挤占.在外部和内部的双重挤占下,无论是绿色金融资源总量的提高还是绿色金融资源贷存比的提高,诸多中小企业在金融资源获取中都居于弱势地位,强化了非绿色产业对绿色金融资源的挤占,进而最终表现为二者对宏观经济增长的负向影响. (四)误差修正模型 前述协整方程所反映的是变量之间的长期平衡关系.为了进一步分析变量LNSR、LNGM 和LNXL 长期平衡与短期波动之间的互相关系,能够引入向量误差修正模型( VECM )进行描绘叙述10.用 ecmt表示协整方程中的残差, t作为误差修正项,将 ecm
12、t作为一个解释变量,建立短期模型,即误差修正模型.根据前述协整方程,误差修正项为: ecmt= LNSRt +0. 314107LNGMt +3. 350134LNXLt 将 ecmt代入向量误差修正模型并根据最小二乘法( OLS)估计误差修正系数,所估计的误差修正模型如下: LNSRt =0. 065998 -0. 04945ecmt - 1 s. e. =(0. 0065) (0. 00877) 从上述误差修正模型能够看出,误差修正项ecm 的系数为 - 0. 04945,反映出了误差修正模型的反向修正机制.当绿色金融发展水平和宏观经济增长之间的关系出现短期波动时,通过 ( -0. 049
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