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南亚金融创新与经济增长之间的联系:来自ARDL和非线性ARDL方法的证据


卡姆鲁扎曼 博士(D)和魏建国


  • 通信:zaman_wut16@yahoo.com

武汉理工大学 经济学院, 武汉, 中国

孟加拉联合国际大学商业与经济学院

 抽象


本研究考察了1975年第一季度至2016年第四季度孟加拉国、印度、巴基斯坦和斯里兰卡的金融创新与经济增长之间的关系。采用自回归分布滞后(ARDL)边界检验来衡量亚洲国家样本中的长期关系,采用非线性ARDL(NARDL)检验来探究亚洲国家样本中金融创新与经济增长的不对称性。边界检验的结果显示,样本国家的金融创新与经济增长之间存在长期的协同整合。此外,NARDL证实,从长远来看,金融创新的积极变化与经济增长呈正相关,反之亦然。然而,从短期来看,该研究发现,在金融创新的积极和消极变化中,行为是混合的。为了研究方向性因果关系,采用了误差校正模型下的格兰杰因果关系检验。格兰杰因果关系结果在长期和短期内都支持反馈假设。因此,从长远来看,金融创新通过刺激金融服务扩张、金融效率、资本积累和高效的金融中介来促进经济增长,而这些对可持续经济增长至关重要。


关键词:金融创新,经济增长,ARDL,NARDL,JEL,O52,C21

 介绍


在熊彼特的发展理论中,假设信贷、货币和金融影响创新过程,金融和高效的金融机构对于可持续经济增长至关重要(Knell 2015)。继熊彼特(1911)的开创性工作之后,其他金融学者,包括戈德史密斯(Goldsmith,1969),格林伍德和约万诺维奇(Greenwood和Jovanovic,1990),格利和肖(Gurley和Shaw,1955)和帕特里克(Patrick,1966)都主张提高金融效率,以确保资本在各国之间的顺畅流动,发挥中介作用,这是经济增长的关键决定因素。高效的金融体系是资本市场金融机构发展和金融工具多样化的结果(Ndlovu 2013)。通过采用和传播技术改进,一个有效的金融体系可以实现新的金融机构、新的金融中介和金融服务的效率(Wachter 2006;Saqib 2015 年)。金融部门发展与经济增长之间的联系已在大量实证研究中得到了充分的检验和记录


(例如,Patrick 1966;荣格 1986;Gregorio 和 Guidotti 1995;莱文 1997;拉赫曼 2004;Khan 等人,2005 年;伊尔汗 2008;Wadud 2009 年)。

包括Arestis and Demetriades (1997)、Demetriades and Luintel (1996)以及King and Levine (1993b)在内的金融研究者认为,金融部门对发达国家的经济增长做出了贡献,极大地影响了金融体系中对金融创新的持续追求。此外,金融创新为金融部门的增长提供了机会(Napier 2014),从而促进了经济增长。金融创新还允许通过开发新的金融机构、金融工具、财务报告、技术和市场知识来扩展金融服务(Michalopoulos 等人,2009 年)。根据Merton(1992)和Tufano(2003)的说法,金融创新是对市场中的问题和机遇以及不对称信息的反应。

在过去十年中,许多实证研究证实了金融创新与经济增长之间的正相关关系(例如,Lumpkin 2010;Sekhar 2013 年)。金融创新通过允许资本调动、有效的金融中介、资本积累和提高金融机构的整体效率来帮助经济增长。这就是为什么金融创新被视为金融发展的主要催化剂(Laeven et al. 2015)。与其他创新一样,金融创新是一个通过金融产品和流程的改进和多样化来改变金融体系的持续过程(Sood and Ranjan 2015)。Demetriades和Andrianova(2005)认为,金融体系中新的金融资产和服务的出现改善了银行业的绩效和资本市场的发展,最终促进了东道国的经济增长。与此同时,熊彼特(1912,1982)认为,健全的金融体系包括高效的金融机构、多样化的金融资产和服务、全面的金融服务覆盖、有效的经济资源调动渠道以及可用于全国投资的信贷流。金融创新通过正规银行系统框架之外的新型和混合形式的金融机构(例如小额信贷机构)在经济体中提供信贷(Blair,2011)。

迄今为止,现有的实证文献已经强调了金融创新与经济增长之间的明确联系,金融创新的影响在发展中国家尤为明显。本研究的独特之处在于,它旨在通过应用新开发的自回归分布滞后 (ARDL) 边界测试(Pesaran et al. 2001)和非线性 ARDL (NARDL) (Shin et al. 2014) 来研究对称和非对称关系,以涵盖从 1975 年第一季度到 2016 年第四季度的广泛时间序列数据。据我们所知,这是第一项调查金融创新对南亚国家经济增长影响的研究。

本文的其余部分按如下方式进行。“文献综述”部分提供了关于金融创新与经济增长之间关系的文献综述。“方法”部分介绍了研究数据和研究模型,以及用于分析的计量经济学方法。“数据分析和解释”部分涉及模型估计以及深入的解释和讨论。“结论和建议”一节是本文的总结,并讨论了进一步研究的范围。

 文献综述


金融部门的发展产生经济增长,因为高效的金融部门调动了经济体中的经济资源(Ndlovu 2013)。此外,高效的金融体系推动了创造财富、贸易以及最重要的资本形成的过程(Ahmed 2006)。金融机构的创新提高了效率水平,高效的金融体系通过金融发展成为经济发展的催化剂(Saad 2014;Michael 等人,2015 年)。

在现代经济中,随着技术进步、新的组织结构、生产流程和管理方式的采用和传播,创新在将静态经济转变为动态经济方面发挥着关键作用。今天,创新不仅涉及创造新事物,还为经济中持续存在的问题提供解决方案(Kotsemir and Abroskin 2013)。

考虑到熊彼特的内生增长理论,许多实证研究表明,金融服务促进了经济增长(例如,Aghion and Howitt 1990;霍维特 2000;Dosi 等人,2010 年;Phillips 等人,1999 年)。King和Levine(1993a)认为,金融服务扩大了金融活动,提高了资本积累率,促进了金融发展;在金融体系中引入新的金融服务是金融创新的关键产出。文献还论证了金融创新通过提高金融体系的金融效率在金融发展中的作用。金融创新通过提供新的金融产品、通过高效的支付机制优化经济资源调动、降低投资风险和加速资本形成等方式,通过扩大金融服务来协助金融发展。因此,金融创新被视为发达国家和发展中国家金融增长的引擎(Miller 1986,1992)。艾哈迈德(2006)认为,金融部门的增长加速了经济体中的跨县贸易、财富创造和资本积累。与此同时,Ahmad和Malik(2009)认为,金融部门的发展降低了不对称的信息成本,增强了资源调动,从而促进了经济增长。

金融创新与新金融工具、公司结构、金融机构以及会计和财务报告技术的发展有关(Michalopoulos 等人,2011 年)。金融创新被认为是推动金融体系朝着改善经济学家所谓的“实体经济”绩效的目标迈进的“引擎”(Merton 1992)。Michalopoulos等人(2011)将金融创新衡量为金融发展的增长,使用银行信贷与私营部门与GDP之比的增长率作为金融创新的指标。然而,由于没有什么是全新的,金融创新通常涉及对现有产品和流程的调整或修改,以确保效率,从而确保盈利能力。

金融实证研究提出了四种不同的假设来解释金融创新与经济增长之间的联系。首先,供给领先假说表明,金融创新可以对一个国家的经济增长产生积极影响(Beck 2010)。这一假设表明,金融体系中的金融创新通过加速资本积累过程、提高金融机构效率、改善金融服务和提高金融中介效率来加速经济增长。Shittu (2012) 发现有效的财务


中介对尼日利亚的经济增长产生了重大影响。其次,需求导向假说表明,经济增长会吸引经济中的金融创新。这一假设表明,经济活动的扩张、实体部门的发展以及国内和国际贸易的增加给金融体系带来了压力,要求改善支付机制,提高金融机构的效率,并使金融资产多样化以降低投资风险。第三,反馈假说表明金融创新与经济增长之间存在双向因果关系。例如,Bara and Mudxingiri (2016) 和 Bara et al. (2016) 证实了金融创新与经济增长之间的双向因果关系。然而,Lumpkin(2010)和Sekhar(2013)发现金融创新与经济增长之间没有因果关系。

鉴于金融创新的积极和消极影响,许多研究探讨了东道国金融创新与经济增长之间的正相关关系。例如,Sood和Ranjan(2015)研究了印度,而Qamruzzaman和Jianguo(2017)研究了孟加拉国。尽管存在积极的关联,但在金融创新与经济增长之间的联系中也发现了消极方面。Adu-Asare Idun 和 Aboagye (2014) 使用 ARDL 探讨了加纳金融创新与经济增长之间的负相关关系。他们认为,创新的金融产品对加纳的储蓄倾向产生了负面影响,鼓励了从银行提取储蓄,从而造成了银行流动性问题。同样,Ansong等人(2011)认为,过度的金融创新对金融产品多样化的银行产生了不利影响。

金融创新通过出现新的金融机构、金融工具和为经济提供服务的新渠道来加速金融体系的整体绩效(Bourne and Attzs 2010)。

 方法

 数据

本研究使用了 1975 年第一季度至 2016 年第四季度期间的季度时间序列数据。数据来自公开来源,包括世界银行发布的《世界发展指标》(2017年)、国际货币基金组织发布的《世界经济展望》(2017年)、财政部发布的《孟加拉国经济评论》(2016年)和亚洲开发银行发布的《南亚经济》(2017年)。计量经济学分析软件包EViews 9.5 (2017)用于数据分析。

我们考虑了人均国内生产总值(GDP)的增长率作为经济增长的指标 ,以及一个自变量作为金融创新的指标。

金融创新是一个持续的过程,与新金融机构、新金融资产、改善金融服务和改进支付机制的出现有关(Sood and Ranjan 2015)。仅考虑单一指标是无法衡量金融创新对经济增长的影响的;文献中没有商定的代理。因此,研究人员使用了各种代理。Laeven et al. (2015)认为,金融创新不仅涉及新金融工具和产品的出现,还涉及金融的发展


通过新的财务报告流程、改进的信贷配给和数据处理的进步来建立系统。因此,金融创新代理的选择应涵盖金融体系的广泛方面。

过去十年的研究将银行对私营部门的信贷作为金融创新的代理指标(例如,Adu-Asare Idun and Aboagye 2014;Michalopoulos 等人,2009 年)。然而,许多实证研究使用广义货币与狭义货币的比率作为金融创新的指标(例如,Bara and Mudxingiri 2016;Bara 等人,2016 年;Qamruzzaman 和 Jianguo 2017;Ansong 等人,2011 年;Mannah-Blankson 和 Belnye 2004 年)。这项研究遵循了相同的调查路径。

我们还使用一组宏观经济变量作为控制变量,以实现估计的稳健性。其中包括贸易开放(TO)、资本形成总额(GCF)和私营部门的国内信贷(DCP)。

贸易开放度(TO)表示一个经济体对国际贸易的依赖程度。它的计算考虑了与GDP相关的进口和出口。较高的比率意味着对国际贸易的严重依赖。TO通过创造机会为国外市场服务而不是国内市场,对经济的生产水平产生积极影响。TO还通过技术进步、知识共享和提高劳动生产率来帮助提高生产力。

资本形成总额(GCF)是经济增长的关键因素。索洛(1957)认为,物质资本积累可以提高经济中的生产率。GCF是指扣除处置后实物资本或资产的净增加额。Ghali和Ahmed(1999年)、Levine和Renelt(1992年)和Barro(1991年)等实证研究证实了绿色气候基金与经济增长之间的正相关关系。

国内对私营部门信贷 (DCP) 是指金融机构以贷款、贸易信贷和非股权投资的形式向私营部门流动的资本。Were等人(2012年)、Beck和Levine(2004年)和Ang(2008年)等研究发现,DCP对经济增长有积极贡献。所有变量都转换为自然对数,以确保估计的准确性和稳健性(Shahbaz 等人,2016 年)。表1总结了研究变量的描述性统计。


自回归分布式滞后 (ARDL)


基于我们的研究变量,我们研究模型的广义形式可以表示如下:

将式(1)转换为线性形式后,可以表示如下:

其中 ,FI是金融创新,GCF是资本形成总额,TO是贸易开放,DCP是对私营部门的国内信贷。 模型系数表示长期弹性,并且是 纠错项。然而,方程(2)只能表示对经济增长的长期影响。

表1 研究变量描述性统计汇总

解释变量。为了衡量模型中的长期共融和短期弹性,我们使用了共融检验。

近几十年来,人们使用了各种协整检验,包括基于残差的Engle和Granger(1987)以及基于最大似然检验的Johansen 和Johansen和Juselius(1990)。早期的模型在变量的积分顺序方面存在局限性。为了解决这个问题,Pesaran 和 Shin

(1998)提出了一种新的协整模型,在变量积分阶数上具有更大的灵活性, 即和/或 。Pesaran et al. (2001) 和 Narayan (2004) 进一步扩展了这一点。此外,还可以通过线性变换从ARDL推导出纠错项。因此,方程(2)可以改写为ARDL形式,如下所示:

此外,方程(3)可以改写为矩阵形式,其中每个研究变量在模型中充当因变量(见方程(4))。为了衡量长期和短期协整的存在,我们在这两种情况下都提出了假设。从长远来看,原假设 不存在 的 共构。 备择假设 (H1) 是 存在 的 共根关系。对于短期,原假设 没有短期关系 ,而在备择假设中 ,与 的短期关系 为 :

其中 是第一个差分运算符, 系数 和 分别 表示短期和长期弹性。此外, 是常数项, 表示白噪声。

对假设的接受或拒绝基于 f 统计量和临界值之间的比较。我们使用Pesaran et al. (2001)、Narayan (2004)和Narayan and Narayan (2005)提出的临界值来对协整做出结论性陈述。如果 f 统计量高于临界值的上限,则表明变量之间存在长期关联。

 非线性 ARDL 方法


通过应用协整检验来估计长期关联是基于解释变量线性影响因变量的对称假设。实际上,变量的运动可以在任何一个方向上变化,正或


阴性。考虑到自变量的正负变化,我们试图通过应用Shin等人(2014)最近提出的非线性ARDL方法来研究变量之间的不对称关系。

在考虑前面的ARDL方程(4)制定非线性ARDL的过程中,我们根据Delatte and López-Villavicencio (2012)、Verheyen (2013)、Bahmani-Oskooee and Mohammadian (2016)和Bahmani-Oskooee et al. (2005)将自变量分解为基于正变化和负变化的另外两组序列。我们分解了用FI+和FI-表示的金融创新(FI)的正负变化如下:

现在,我们可以通过合并一系列新的正负变化,以非线性形式重写方程(3)。非线性 ARDL 如下:

在式(6)中, to 的系数表示模型中的短期弹性,to 的系数表示长期弹性。为了衡量长期和短期不对称测试,我们运行了 Wald 测试。Yt代表经济增长,它代表金融创新,TOt代表贸易开放,GCFt代表资本形成总额,DCFt代表对私营部门的国内信贷。此外,n 表示最佳滞后,这是使用 Akaike 信息准则 (AIC) 确定的。根据 Shin et al. (2014) 的说法,使用 bounds 检验方法确认长期协整也适用于比较 f 统计量(Wald 检验)和临界值,正如 Pesaran 等人 (2001) 所提出的那样。原假设是


数据分析和解释

 单位根测试


通过应用 ARDL 边界检验来研究协整不受变量积分顺序的影响。然而,实证研究表明,二阶积分 变量的存在可能会在回归模型中产生虚假估计。因此,为了确定积分的可变阶数,我们通过应用Dickey和Fuller(1979)提出的ADF检验,Phillips和Perron(1988)提出的P-P检验以及由以下方法估计了稳态检验

表2 单位根检验估算
ADF P-P KPSS
1 I I
 孟加拉国
-  我(0) -  我(0) 0.06  我(1)
-1.26  我(1) -1.11  我(1) -  我(0)
 InDCP型 -1.03 -0.89  我(1) -  我(0)
  -2.25  我(1) -1.17  我(1) -  我(0)
 绿色绿色气候基金 -1.25  我(1) -2.44  我(1) 0.11  我(1)
 印度
- I -  我(0) 0.07  我(1)
 InFl(英语:InFl) -3.17 -2.50  我(1) 0.08  我(1)
- I -  我(0) 0.11  我(1)
  -3.19 -3.41  我(1) 0.12  我(1)
 绿色绿色气候基金 -2.39  我(1) 0.09  我(1)
 巴基斯坦
I  我(0) 0.11  我(1)
 InFl(英语:InFl) -1.63 -1.57  我(1) 0.08  我(1)
 InDCP型 -5.94  我(0)  我(0) 0.18  我(1)
  -2.66 -2.68  我(1) 0.10  我(1)