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user: 4. 实证检验 我国自2006公布的《中国农村金融分布图集》中，有反应关于金融排除的统计指标，但统计指标是以县域为单位统计的，为了更确切真实的反映城乡金融排除状况，本文处理方法是县及县以上的行政划分为城，以县以下的乡镇为乡，选取金融排除 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 较严重的欠发达地区宁夏回族自治区为研究对象，调研城乡金融发展状况及反映金融排除状况的数据，构造包含网点数量、自助设备数量、各项贷款余额、各项存款余额、开户数、地区GDP、地区总人口等反映金融排除状况的城乡金融排除指数，得到2001~2012年反映城乡金融排除状况的数据，计算出金融排除指数与城乡金融排除差距指标。实证检验选取反映金融发展 [ 9 ] [ 10 ] (FD)、城市化进程(URB)、城乡收入发展差距(DI)和城乡金融排除发展差距 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] (DE)的四项指标，用来验证变量之间的影响关系，构造PVAR模型确立变量之间的量化关系，在建立PVAR模型之前，要对数据的平稳性和变量之间是否存在协整关系进行检验。 1) 单位根及协整检验 进行向量自回归分析前，需要对面板数据进行单位根检验与协整分析，本文分别采用LLC、IPS、Fisher-PP检验方法对DE、FD、URB、DI四个变量的面板数据进行单位根检验，结果列于表1。 Table 1 Unit root tes LLC IPS Fisher-PP DE 3.307 (0.9995) 2.9589 (0.9985) 3.5725 (0.9646) URB 1.0469 (0.8524) 0.7426 (0.7711) 8.9709 (0.5349) FD 5.2654 (0.9998) 2.7269 (0.9991) 2.6681 (0.9771) DI 3.2503 (0.9800) 2.4928 (0.9245) 7.6075 (0.7997) D_DE −4.4884 (0.0000) −2.8350 (0.0023) 35.8794 (0.0001) D_URB −4.5.5774 (0.0000) −4.1888 (0.0000) 36.1392 (0.0001) D_FD −4.4589 (0.0000) −2.4095 (0.0080) 21.4243 (0.0183) D_DI −5.6502 (0.0000) −3.4438 (0.0003) 65.0211 (0.0000) 表1. 单位根检验 注：括号内为p值。 检验结果表明原始数据不能完全拒绝“存在单位根”的原假设，即原始数据为非平稳数据，对各面板数据的差分值做单位根检验，得出的差分面板数据为平稳数据。 由于面板数据的不稳定性，应用最小二乘法可能导致伪回归，需分析变量间的协整关系，文章采用Pderoni (1999)，Kao (1999)和Johasen方法判断变量之间是否存在长期稳定的均衡关系，结果显示如表2。 Table 2 Cointegration tes Panel PP-Statistic −4.188 (0.0000)组群rho统计量 = −2.662 (0.0039) ADF −3.5897 (0.0007) Johanssen Fisher 501.5 (0.0000) 表2. 协整检验 从表中分析结果判断，总体上，DE、FD、URB、DI变量之间存在协整关系，由此进一步可建立面板向量自回归(PVAR)模型。 2) PVAR模型建立 面板向量自回归模型(PVAR)由Holtz-Eakin在1988年首次提出，后经McCoskey & Kao (1998)，Joankim Westerlund (2005)等学者的追踪研究，现已发展成为兼具时间序列分析和截面数据分析的较为成熟的模型，该模型除了保留VAR模型中没有强事先约束的优点外，降低了数据时间长度的要求，当时间长度 T ≥ 2 m + 2 ，m为滞后阶数，就可估计稳态下的滞后项阶数，另外，PVAR克服了VAR中隐含的所有截面单位结构相同的约束，和现实情况更吻合。 模型表达式为： y t = β 0 + β 1 y t − 1 + β 2 y t − 2 + ⋯ + β p y t − p + ε t (17) 其中： y t 是由DE、FD、URB、DI构成的四维内生变量向量，即 y t = ( DE t ， URB t ， FD t ， DI t ) ′ ，p为滞后阶数， β 0 ， β 1 ， ⋯ ， β p 为系数向量矩阵， ε t 为4维随即扰动向量，且 ε t 满足 cov ( ε t − i ， ε t − j ) = 0 ， i ≠ j ， cov ( ε t − i ， y t − k ) ， i ， j ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， p 即当期和滞后期之间不相关，且扰动项和等式方程中的其他变量不相关。 本文采用AIC准则确定模型中的最佳滞后为2期，在去除了模型中固定效应和时间效应后采用广义矩(GMM)估计方法得到参数估计值。表3报告了估计结果。 Table 3 Estimation of GM 变量滞后期 系数 标准差 T值 L.H_DE 0.8385 0.2437 3.4402 L.H_URB −5.6661 1.7188 3.2965 L.H_FD −0.1520 0.0588 2.5861 L.H_DE −0.7079 3.1007 2.2829 L2.H_DE −0.1317 0.1326 −0.9944 L2.H_ URB −1.0615 0.9869 1.0756 L2.H_ FD −0.03685 0.08799 0.4187 L2.H_DI −0.7312 2.6545 0.2754 表3. GMM参数估计 分析结果初步显示，城乡金融排除、城市化进程、金融发展水平、城乡经济收入差距之间存在动态的交互影响关系，当然，在面板VAR分析中，模型的参数是在变量序列去势滞后进行估计的，因此直接对变量进行解读是困难的，总体上判断短期内，城市化进程的推进更有利于城市金融的发展，加大城乡金融差距，城市金融排除随时间推移降低的幅度大于农村金融排除降低的幅度，城市化进程与城乡金融排除呈反向变动关系，相应地，金融发展和城乡金融排除也呈反向变动关系，表3分析结果显示，滞后一期的城市化进程对城乡金融排除的影响最为显著。后续部分采用脉冲响应分析和方差分析进一步刻画变量之间的动态影响关系。 PVAR模型的优势之一是可以分析变量之间的交互效应，其重要的分析工具就是脉冲响应分析，脉冲响应函数度量了PVAR模型中内生变量对相关新息变化的反映，具体体现为在保持模型中其他内生变量的外生冲击为0，对模型中相关新息施加一个标准差大小的外生冲击后，新息的外生冲击对PVAR模型中内生变量的当前值和未来值的冲击反映。在GMM估计中，得到的扰动项的方差-协方差矩阵并非是一个对角矩阵，表明PVAR模型中扰动项之间存在相关性，不能保证脉冲分析时其他内生变量外生冲击为0的假定条件，对此问题，本文的处理方法是对GMM估计出的系数进行再抽样，用bootstrap方法得到PVAR模型的脉冲响应分析的置信区间，这样保证PVAR模型中的扰动项之间不再具有相关性。图1给出了四个个变量之间的动态交互作用及其效应。图中总冲击滞后期数为6，金融排除(DE)、城市化进程(URB)、金融发展水平(FD)对各个变量之间的累积冲击呈增大趋势，到第六期达到最大值，而城乡金融差距(DI)对各变量之间的累积冲击呈先增大后减小趋势，在第五期累积冲击达到最大，后呈现减弱趋势。给URB一个标准差的单位冲击后，对DE的影响第二期达到最大，从第四期开始影响开始减弱。比较而言，一个标准差的DI冲击对DE的影响最大，一个标准差的FD冲击对DE的冲击最小。 图1. 脉冲响应分析 通过方差分析进一步度量变量之间冲击作用的构成。表4给出了前10步、前20步、前30步预测期的方差分解结果。分析结果显示前20个预测期与前30个预测期的方差分析结果基本相同，前10个预测期与前20个预测期的分析结果差异很小，表明10个预测期后系统已比较稳定，对结果影响甚微。城乡金融排除差距受自身的累积冲击为35.77%，城市化进程和城乡收入差距对其累积冲击影响较大，分别高达66.51%，21.08%。 Table 4 Variance analysi 变量滞后期 S DE URB FD DI DE 10 0.0357741 0.66509784 0.21081534 0.08831273 URB 10 0.01206489 0.6900681 0.21482278 0.08304423 FD 1O 0.01277358 0.68185672 0.22242106 0.08294864 DI 10 0.01165725 0.68938441 0.2159619 0.08299644 DE 20 0.01224589 0.68889552 0.21447044 0.08438815 URB 20 0.01221159 0.68894917 0.21448116 0.08435808 FD 20 0.01221345 0.68893737 0.21448826 0.08436091 DI 20 0.01220956 0.68895456 0.21448459 0.08435129 DE 30 0.0122124 0.68894572 0.21448002 0.08436186 URB 30 0.01221235 0.68894583 0.21448005 0.08436178 FD 30 0.01221235 0.68894581 0.21448005 0.08436179 DI 30 0.01221234 0.68894585 0.21448005 0.08436176 表4. 方差分析