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上海自贸区金融开放与创新的影响效应研究

来源：华佗健康网

Regional Economy

区域经济

上海自贸区金融开放与创新的影响效应研究

上海财经大学浙江学院金融与统计系李倩刘琦璐王德发

摘要：自2013年9月上海自由贸易试验区(简称上海自贸区)成立以来，上海乃至全国掀起了金融开放和创新的浪潮。本文结合上海自贸区建设的实际情况，利用主成分分析确定权重的方法，分别构成上海自贸区金融开放和创新综合指标，在此基础上，构建干预模型和回归模型，分别对上海自贸区在金融开放与创新方面的突破，及其对上海经济和上海金融业的影响进行了定性和定量分析。

关键词：上海自由贸易区金融创新开放影响效应

中图分类号：F127 文献标识码：A 文章编号：2096-0298(2016)02(b-c)-126-04在以跨国公司为代表的无形的市场动力和西方发达国家政府所推行的贸易便利化和自由化的推动下，自贸区建设成为中国政界和学界共同关心的一个话题。中国(上海)自由贸易试验区(China(Shanghai)Pilot Free Trade Zone)，即上海自贸区，是中国大陆境内成立的第一个自由贸易园区。它在金融、法制、贸易与政府管理等方面掀起了巨大的改革浪潮，而金融领域的改革是各项改革的重中之重。基于上述背景，定量分析上海自贸区在金融开放和创新领域的突破，探讨其对上海经济和上海金融业的冲击作用。

贸区实施的各项金融开放和创新的措施也在全市范围内推行，市政府和相关金融机构把有关自贸区金融开放和创新的文件和举措纳入市政府和相关金融机构的重点任务[5]。可见，上海自贸区的金融开放和创新基本上是上海全市金融开放和创新的缩影。为此，编制上海金融开放效应综合指标和金融创新效应综合指标来映射上海自贸区的金融开放效应和金融创新效应。

本文采用多元统计分析中的主成分分析法来编制上海自贸区金融开放效应综合指标和金融创新效应综合指标。即从研究指标相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些信息

1 上海金融开放和创新效应综合指标

上海自贸区自2013年9月挂牌至今，所公布的统计数据有限，涉及金融开放与创新的数据更是凤毛麟角。然而，编制综合效应指数需要较长时间的数据积累，不仅需要自贸区挂牌之后的相关数据，而且需要能与自贸区挂牌之前对接的相关数据。鉴于这个原因，无法编制上海自贸区金融开放效应综合指标和金融创新效应综合指标。考虑到金融开放与金融创新不仅仅是限于自贸区范围的举措，而是整个上海，乃至整个中国的改革试点[4]。上海自贸区挂牌以后，在自

重叠、具有错综复杂关系的变量归结为少数几个不相关的

综合因子的一种多元统计分析方法[6、。

1.1 上海金融开放和创新效应综合指标体系的构建

选取上海外商投资实际到位金额X1、上海全社会固定资产投资(利用外资)X2、上海全社会固定资产投资(外商及港澳台企业投资)X3、合格境内投资者(QDII)审批额度X4、上海金融机构外汇存贷款余额：期末值X5五个指标作为衡量上海自贸区金融开放的指标体系；上海证券交易所ETF总成交额X6、沪深300股指期货成交金额X7、上海期货交易所：成交金额X8、债券市场公司债当期值X9四个指标作为

作者简介：李倩(1988-)，女，河南驻马店人，硕士，助教，主

要从事金融统计方面的研究；

刘琦璐(1986-)，女，山东枣庄人，硕士，助教，主要从事经济统计方面的研究；

王德发(1947-)，男，上海人，硕士，教授，主要从事统计学方面的研究。

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衡量上海自贸区金融创新的指标体系。1.2 上海金融开放和创新效应综合指标的计算

样本数据处理，取同花顺中2010年5月至2015年3月的月度数据。采用多元统计中的主成分分析法编制综合指标。运用SPSS软件进行主成分分析，得到金融开放KF和创新综合效应指数CX。

根据SPSS运行结果，金融开放五个指标前两个主成分的方差贡献率分别是35.079%和26.377%，累积已经达到61.456%。

和t4的模型为最优模型：

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(1)

(2)根据模型(1)对自贸区成立之后金融开放效应综合指标进行预测，得到无干扰序列KFF。然后，用原序列KF减去无干扰序列KFF，得到干扰因素序列KFZ。多次尝试确定

两个主成分的，因此，金融开放效应综合指标为：金融开放综合指标干扰序列模型：

(2)

金融创新只能提取一个主成分，因此，金融创新效应综合指标为：

(3)利用式(2)估计KFZ的预测序列KFZF，再用原序列KF减去干扰因素的预测序列KFZF，得到净序列KFY。利用净化序列KFY，再次建立包含时间趋势项t3和t4的金融开放综合指标净序列KFY模型：

2 上海金融开放和创新效应干预模型分析

干预模型是测度时间序列在某一时间点后受干预因素影响大小的模型，即从定量分析的角度来评估政策干预

或突发事件对经济环境和经济过程的具体影响[8，。干预分

(3)

(4)利用式(3)估计净序列KFY对整个研究区间进行预测，得到净序列的估计值KFYF。用净序列模型加上干扰序列模型，即金融开放效应综合指标的干扰分析模型：

析模型的基本变量是干预变量，有两种常见的干预变量：

一种是持续性的干预变量，表示T时刻以后，一直有影响，这时可以用阶跃函数表示，形式是：

其中，

(4)

第二种是短暂性的干预变量，表示在某时刻发生，仅对该时刻有影响，用单位脉冲函数表示，形式是：

由于自贸区的成立对上海金融开放和创新一直会有影响，因此在构建金融开放综合指标干预模型时，选择第一种干预变量形式。

2.1 金融开放效应干预模型

以上海自贸区挂牌成立(2013年9月)为节点，即T为2013年9月，建立干预模型。

(1)观察干预影响产生前的时间序列数据趋势，并进行单位根检验，发现自贸区成立之前的金融开放综合效应曲线一阶平稳，考虑建立自回归移动平均模型(ARIMA)模型。但观察其相关和偏相关图，发现该序列为白噪声序列，无法建立ARIMA模型。经过多次尝试，综合比较Adjusted R2、AIC、SC和SSR四个检验统计量，认为包含时间趋势项t3的

图1中原序列KF、净序列的估计值KFYF和添加干扰因素之后新的预测序列KFYYF曲线拟合效果良好，且发现自贸区成立后，金融开放效应综合指标出现了明显的跳跃。2.2 金融创新效应综合指标干预模型

同理，利用金融创新效应综合指标CX的月度数据，建

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图1 KF、KFYF和KFYYF的趋势图

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据表1结果，可写出上海GDP与上海金融开放和创新效应季度综合指标的回归模型：

(5)

(6) (7)

3.2 上海自贸区金融开放和创新对上海金融业的影响

同理，选取上海市金融业的增加值(JRGDP)作为因变量，上海金融开放效应季度综合指标(QKF)和上海金融创新效应季度综合指标(QCX)为自变量建立回归模型。结果如表2。

立金融创新效应综合指标的干扰分析模型：

其中，

表2 上海市金融业GDP(JRGDP)与QKF、QCX的回归结果

JRGDP与QKF(模型一)

0.049605***

QKFQCX

(3.40002)428.7584

常数项常数项

(-1.294862)

R0.435244R

JRGDP与QCX(模型二)

0.000677***(5.913059)437.7867***(8.856183)0.699785

图2 CX、CXYF、CXYYF的趋势图

注：*、**、***分别表示10%、5%和1%的显著性水平，括号内为回归系数对应的t统计量的值，该结果用Ewiews 7.0软件得出。

图2显示模型拟合效果良好，且发现自贸区成立后，金融创新效应综合指标也出现了明显的跳跃。

因此，可以说自贸区的成立促进了上海金融业的开放和创新。

据表2结果，可写出上海市金融业GDP(JRGDP)与上海金融开放和创新效应季度综合指标的回归模型：

(8) (9)

由此可见，上海金融开放和创新综合效应指标对上海经济和金融业的回归系数大小有差异，但均为正值。说明自贸区成立带动的金融开放和金融创新的发展不同程度地促进了上海经济和金融的发展。

3 上海金融开放与创新对上海经济和上海金融业的影响

3.1 上海自贸区金融开放和金融创新对上海经济的影响

选取上海市的GDP(衡量上海经济发展水平)作为因变量，上海金融开放效应季度综合指标(QKF)和上海金融创新效应季度综合指标(QCX)为自变量建立回归模型。结果如表1所示。

表1 上海市GDP与QKF、QCX的回归结果

GDP与QKF(模型一)QKF常数项R

0.189327***(4.2512)1025.076(1.032351)0.515292

QCX常数项R

GDP与QCX(模型二)

0.002311***(4.307983)4386.459***(19.6649)0.521918

4 结论及展望

通过建立干预分析模型，最先定量分析了上海自贸区的成立对上海，特别是上海金融开放和创新综合效应的影响；并建立回归模型分析了上海自贸区金融开放和金融创新的发展对上海总体经济和上海金融业发展的影响。4.1 结论

(1)自贸区的成立促进了上海金融开放和创新。上海自贸区自2013年9月成立后，金融开放效应综合指标和金融创新效应综合指标呈现出明显的跳跃趋势。(2)上海自贸区金融开

注：*、**、***分别表示10%、5%和1%的显著性水平，括号内为回归系数对应的t统计量的值，该结果用Ewiews 7.0软件得出。

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朔州市朔城区农产品产业化现状与发展建议

大理大学政法与经管学院郭帅山西农业大学李立佳

摘要：本文在阐述朔州市朔城区地理区位特质和优势产业的基础上，简要交代了目前朔城区农业产业化的发展方向与重点，发现目前朔城区农业产业化建设已有良好的开端，但也面临着一些制约因素。关键词：农业产业化问题朔州市朔城区现状发展建议

中图分类号：F327 文献标识码：A 文章编号：2096-0298(2016)02(b-c)-129-03

1 朔州市朔城区区位特质与自然资源

朔州市朔城区位于山西省北部雁门关外，是朔州市政府所在地，是全市政治、经济、文化的中心。全区国土总面积1793平方公里，朔城区辖4个街道、2个镇、9个乡，全区城镇居住人口约32.11万人，乡村居住人口约19.59万人。农业作为基础产业，全区拥有耕地90万亩，主要农作物是玉米、马铃薯、荞麦、燕麦、豌豆、胡麻、葵花等。近年来，从“增粮、增菜、兴牧”到“两条彩带、二十颗明珠”朔城区的现代农业示范带效益日益凸显。从传统的三个产业到多元化、规模化、新态势的现代服务业，不仅有效促进了朔城区经济的平稳增长，放和创新不同程度地促进了上海总体经济的发展。(3)上海自贸区金融开放和创新不同程度地推动了上海金融业发展。4.2 展望

上海自贸区挂牌时间为2013年9月，没有搜集到专门针对上海自贸区的月度数据，今后的研究将会在以下几个方面进行完善。(1)编制上海自贸区金融开放效应综合指标和上海自贸区金融创新综合指标。(2)扩大样本数据区间，在干预模型分析中引入ARIMA模型，以期观察自贸区成立对上海金融开放和创新的显著影响。(3)完善样本数据，构建VAR模型进行脉冲响应分析，深入研究上海自贸区的挂牌对上海经济和上海金融业，甚至是上海周边地区经济的冲击作用。

也有效抵挡了煤炭工业不景气所带来的冲击。推进转型跨越发展的重要环节是始终以农业产业为基础产业，农业的转型跨越成功了，才会有朔城区全区经济的整体转型跨越。全区农村经济从自给自足的农业经济起步，通过逐年的累积，加之国家取消农业税，实行粮食良种和农机县补贴、统筹城乡发展等一系列惠农政策的支持，全区农业综合生产能力显著增强。2014年朔城区农业总产值达28.6亿元，其中农业收入18亿元，农村人均收入11543元。产业化经营发展，极大地促进了朔城区农业产业化结构战略性调整，为农业增效、农民增收发挥了极大的作用。

[3] 隆国强.上海自贸试验区将引领中国经济升级[N].中国经济时报,2014-1-14.

[4] 周扬波.长三角金融发展与区域经济增长关系研究[J].价格刊,2009(2).

[5] 杨慧芳,邱力生.中国区域金融业对经济增长贡献的比较[J].统计研究,2008(7).

[6] 刘宏.综合评价中指标权重确定方法的研究[J].河北工业大学学报,1996(4).

[7] 张文霖.主成分分析在满意度权重确定中的应用[J].市场究,2006(6).

[8] 冯文权.政策干预或突发事件影响的统计分析模型[J].统计与决策,1990(6).

[9] 杨立,常巍.干预分析模型在中国GDP预测中的应用[J].经济研究导刊,2009(1).

[10] 徐国祥.统计预测与决策[M].上海:上海财经大学出版社,2005.

[11] 易丹辉.数据分析与Eviews应用[M].北京:中国统计出版社,2002.

参考文献

[1] 丁国杰.中国(上海)自由贸易区影响效应分析[J].宏观经济管理,2014(6).

[2] 林采宜.上海自贸区金融自由化之路[N].上海证券报,2014-2-12.

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