论文金融水平和经济增长关系实证是适合经济增长论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关德国和中国经济开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
摘 要：本文选择向量自回归（VAR）模型作为框架,选择对外开放、金融发展、固定资产投资、劳动投入和经济增长作为模型中的变量指标,使用的是年度数据（1989-2012）,目的就是来考察安徽省金融发展在经济增长中的相对作用.根据VAR方差分析结果显示,安徽省金融的VAR原数据层面充分证实了金融发展对经济增长起到了推波助澜作用,而且,金融因素是影响经济增长的四大因素中最重要的一个因素.也有学者表示,固定资产投资因素自第四期开始就会慢慢对经济增长产生强有力的影响,此时,金融因素不再是影响力最大的因素.相关研究证实：金融发展离不开良好的经济环境,也就是说,金融的发展必须建立在经济增长这个大前提之上.但是,关于二者的相互影响程度而言,明显是经济增长对金融发展的影响更为突出.这说明,在上世纪八十年代至新世纪期间,安徽省的金融发展速度为经济增长做出了杰出的贡献,这也是安徽省经济得以稳定增长的原因之一.可见,在我国未来的经济发展过程中,制定一个科学、合理的金融发展战略是十分有必要的.
关键词：经济增长；金融发展；VECM模型
一、前言
十九世纪七十年代,学者bagehot对本国金融体系、金融部门在工业革命时期的发展状况展开了系统的研究,他认为,金融的蓬勃发展能推动本国工业部门的健康发展,此时,金融发展才引起了人们的关注.之后,越来越多的学者投身到了研究金融发展的事业中.随着时间的推移,人们已渐渐意识到了经济增长和金融发展之间的密切关系,关于这方面的研究成果也如雨后春笋般涌现了出来.国外不少学者都系统的研究了经济增长和金融发展之间的关联性和运作原理,这些成果和理论在一定程度上为其他国家研究经济增长和金融发展的关系做好了铺垫.
国内学者在研究和分析经济增长和金融发展关系时参考了国外众多学者的研究成果和理论,并针对我国经济增长和金融发展的现状分析了二者之间的关联性.随着经济理论的发展和成熟,我国的计量经济学理论也得到了长足的发展,人们此时才发现了计量实证分析法的价值所在,这为我国学者取得卓越的研究成果打下了坚实的基础.但是,在研究经济增长和金融发展二者关系时,我国学者和专家更倾向于把焦点放在国家层面而对金融发展、经济发展的不平衡性以及不同区域的金融发展和经济增长关系的差异性研究较少,得出的结论也比较片面.
随着经济金融化,资源的分配,学者们对金融发展所体现的作用越来越受到重视.专家学者们已经达成共识：经济增长受金融发展的影响,但是经济和金融之间是什么样的联系学者难以给出定论.也这是由于如此,本篇文章通过基于向量自回归（VAR）模型的实证来分析来对安徽省经济增长和金融发展之间的关联性进行了研究,并根据最后的研究结果回答了安徽省金融发展和经济增长之间是否存在相同的关系.
二、安徽省金融发展和经济增长关系的实证分析
本章节基于VAR模型之下,将经济增长、资本存量、金融发展、要素投入以及对外开放看做是系统里面的变量指标,以1989年到2012年这段时期内的数据为蓝本,对金融发展同经济增长之间的关系展开了考察.
(一)变量和数据来源
1.经济增长指标.
选取安徽省国民生产总值增长率（RGDP）来衡量安徽省经济的发展状况.
2.由于研究的具体对象不一样,因而学者所选取的金融发展指标也大相径庭.
为了对金融发展进行准确的衡量,我们在选择金融发展指标的时候,充分借鉴和思考了戈德史密斯（1969）、罗纳德.麦金农（1973）、爱德华.肖（1973）以及莱文（1997）等相关人等的观点,并着重从金融发展的具体规模、金融结构和金融机构在工作上的效率这三个层面上展开了考察.
3.资本存量包括固定资产投资总额和存货增加额,本章以资本存量和GDP的比例来衡量资本的投入.
由于存货增加额的数据难以获得,本章采用固定资产投资总额代替资本存量.资本投入的指标用（MKR/GDP）表示.
4.本章以工资总额和GDP的比值（W/GDP）来对劳动投入进行衡量.
5.本章在考虑到了对外开放因素对经济增长的影响,在VAR计量模型中加入了对外开放程度这一变量,用进出口总额和GDP的比值（IE/GDP）来表示.
本章以1989年到2012年这段时期内的数据为蓝本,对我国金融发展同经济增长之间的关系展开分析.GDP、固资投资以及薪资总额等相关的数据都源自于安徽统计年鉴.由于数据系列可能存在异方差,故本章将所有的数据系列都取对数,所有相关测试都是通过Eviews 6.0来进行.
(二)研究方法和计量模型
1.VAR模型
因为不能够预先对系统里面各个变量间的互动关系进行确认,所以本文使用基于VAR模型之上的分析法来对我国金融发展同经济增长间的关系进行分析.VAR模型作为一种系统回归模型,其对系统里面全部的变量都是统一对待的,因此我们不用对自变量以及因变量这两个方面的问题进行预先考虑.我们能够将VAR（p）模型表示成：
yt等于A1yt-1+等+Apyt-p+Bxt+εt t等于1,2,等,T
（4.1）
在上式里面,yt所代表的是k维内生变量向量,xt所代表的是d维外生变量向量,p所代表的是滞后的具体阶数,T所代表的是所采集样本的具体数量.k×k 维矩阵,A1等Ap和k×d维矩阵B作为待估的系数矩阵.εt所表示的是k维误差向量,仅限于同期相关,和等式右边的变量或者是滞后值没有关联.
基于Wald测试法对假定的因果关系进行测试
以下即为VAR模型：
yt等于A（L）yt-1+εt
yt等于（LRGDPt,LFIRt,LMKRt,LWt,LIEt,LINt）,
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参考文献：
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