中国金融发展程度的影响因素
王雪丽 20141100200 工商管理 美国经济学家戈德史密斯在研究金融发展和经济增长之间的关系中提出了衡量一国金融结构和金融发展水平的指标，即金融相关比率FIR（Financial interrelation ratio），又称金融相关系数。金融相关比率指金融资产与实物资产在总量上的关系，即某一时点上现存金融资产总额与国民财富的比率。
本文的分析选取金融相关比率（M2/GDP）作因变量Y；选取人均GDP、工业化率（第二产业增加值/GDP）、城市化率（非农业人口/总人口）、人均GDP增长率四个指标为自变量。
本次分析选取近20年的数据，数据来源于中国经济与社会发展统计数据库和中国统计年鉴。数据如下：
人均GDP增长率(X) 年份 金融相关比率(Y) 人均GDP(X1) 工业化率(X2) 城市化率(X3) 41991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
0.888 0.943 0.988 0.974 0.999 1.069 1.152 1.238 1.337 1.357 1.444 1.537 1.629 1.589 1.615 1.598 1.518 1.513 1.778 1.808 1.800 1.877 1892.760 2311.088 2998.364 4044.004 5045.730 5845.887 6420.180 6796.030 7158.502 7857.676 8621.706 9398.054 10541.971 12335.578 14185.360 16499.705 20169.461 23707.715 25607.531 30015.048 35197.790 38420.377 0.418 0.435 0.466 0.466 0.472 0.475 0.475 0.462 0.458 0.459 0.452 0.448 0.460 0.462 0.474 0.479 0.473 0.474 0.462 0.467 0.466 0.453 0.269 0.275 0.280 0.285 0.290 0.305 0.319 0.334 0.348 0.362 0.377 0.391 0.405 0.418 0.430 0.443 0.459 0.470 0.483 0.500 0.513 0.526 0.151 0.221 0.297 0.349 0.248 0.159 0.098 0.059 0.053 0.098 0.097 0.090 0.122 0.170 0.150 0.163 0.222 0.175 0.080 0.172 0.173 0.092
模型汇总 模型 1 R .982a R 方 .964 调整 R 方 标准 估计的误差 .955 .066779 a. 预测变量: (常量), 人均GDP增长率, 工业化率, 人均GDP, 城市化率。
“模型汇总”表格给出了关于模型的拟合情况，从表中可以看出，R2接近于1，说明模型的拟合情况非常好。 Anovab 模型 1 回归 残差 总计 平方和 2.027 .076 2.103 df 4 17 21 均方 .507 .004 F 113.635 Sig. .000a a. 预测变量: (常量), 人均GDP增长率, 工业化率, 人均GDP, 城市化率。 b. 因变量: 金融相关比率
如图所示，Anova表格给出了回归拟合过程中每一步的方差分析结果。第2列中给出了模型的回归和残差平方和，其中回归平方和远大于残差平方和，说明线性模型解释了总平方和的绝大部分，拟合效果很好。当回归方程包含不同的自变量时，其显著性概率值p值（即sig）均为0.000，远小于0.001，所以模型是非常显著的，可以显著地拒绝总体回归系数为0的原假设。 系数a 非标准化系数 模型 1 (常量) 人均GDP 工业化率 城市化率 人均GDP增长率 a. 因变量: 金融相关比率 B -.049 -1.012E-5 -.388 4.740 -.445 标准 误差 .484 .000 1.141 .577 .225 标准系数 试用版 t -.102 -.347 -.018 1.264 -.107 -2.415 -.340 8.210 -1.977 Sig. .920 .027 .738 .000 .065 如图所示，“系数”表格给出了所有模型的回归系数估计值，X2系数的概率为0.738，远大于0.05 所以剔除X2。根据模型建立的多元线性回归方程为：金融相关比率（FIR）=-0.049-1.012X1+4.740X3-0.445X4
残差统计量a 预测值 残差 标准 预测值 标准 残差 极小值 .93 -.163 -1.507 -2.435 极大值 1.84 .096 1.428 1.442 均值 1.39 .000 .000 .000 标准 偏差 .311 .060 1.000 .900 N 22 22 22 22 a. 因变量: 金融相关比率
以上根据1991-2012年的时序数据，对影响金融发展的几个变量进行
多元回归分析。结果发现，金融相关比率与人均GDP、城市化率、人均GDP增长率之间存在着稳定的均衡关系。