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关于金融体系类自考金融本科论文,关于犯罪对金融的影响相关论文范本
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81;会导致明显的估计偏误.［9］本文借用了陈刚的指标,选择以每万人中被人民检察院批准逮捕的刑事犯罪嫌疑人数来度量中国的犯罪率.［10］
Π是由其他一些影响金融发展的解释变量组成的控制变量矩阵.其中包括：
（1）人均GDP（PGDP）,本文将其换算成了以2000年不变价格来衡量；
（2）政府干预变量GOV,本文以政府财政支出占GDP的比率来度量；
（3）法律环境变量LAW,本文是以每万人中的律师数来度量；
（4）城镇化率变量URBAN,本文是以城镇人口占总人口的比率来度量；
（5）对外开放程度变量OPEN,本文是以商品进出口总额占GDP的比率来度量.
我们研究的对象是30个省区在1997-2009年期间的金融发展水平、犯罪状况以及其他方面的基本状况,由于数据缺乏,这里没有包含西藏自治区.测算上述变量的基础数据中：各地区金融机构贷款总额摘自历年《中国金融年鉴》；各地区人民检察院批准逮捕的犯罪嫌疑人数和律师人数分别摘自历年《中国检察年鉴》和《中国法律年鉴》.其他未作特别说明的数据均摘自历年《中国统计年鉴》.主要变量的定义和描述性统计见表1.
表1变量定义和描述性统计
变量名变量含义最大值最小值标准差FINPRI金融机构对私人部门的贷款占GDP的比率204001590244CRIME每万人中人民检察院批准逮捕的刑事犯罪嫌疑人数2353724722710PGDP2000年不变价格衡量的人均GDP（万元）629802200936GOV财政支出占GDP的比率045000540066LAW每万人律师数1208801591358URBAN城镇人口占总人口的比率089101400172OPEN进出口总额占GDP的比率184300320434四、计量分析及讨论
本文接下来将采用上述样本数据实证检验犯罪对中国金融发展的影响.在回归方程（1）中,犯罪率和金融发展变量之间很可能存在双向的因果关系,而且,方程中也可能遗漏掉一些同时影响金融发展和犯罪率的变量.因此,我们在估计回归方程（1）时,首先需要处理并克服解释变量的内生性问题.首先,我们选择将各解释变量的滞后1期纳入方程,这是计量经济学中克服内生解释变量的常用策略,并对回归方程进行了固定和随机效应模型估计,结果见表2.
结果显示,当回归方程中不纳入控制变量时（第1和3列）,犯罪率变量系数的估计值为正,而且在随机效应模型中通过了001的显著性检验；当将全部控制变量纳入回归方程后,犯罪率变量系数的估计值在固定效应模型中变为负,随机效应模型中仍为正,但此时它们都未能通过显著性检验.不过,上述结果是否稳健,可能还需要进一步的审慎检验进行判断.因为,如果回归方程（1）中的随机扰动项存在自相关,将解释变量滞后一期纳入回归方程就并不能消除犯罪率与随机扰动项之间的同期相关性,此时,系数的估计量依然是非一致的.
表2固定和随机效应估计结果
固定效应模型随机效应模型（1）（2）（3）（4）CRIME0008-00000017***00020005000500050005PGDP-0053-0057*00440034GOV0304025604220278LAW0086***0091***00150013URBAN0214*013801210105OPEN0273***0202***00850055常数项0336***0165**0197***003600700051年份变量是是是是R2：within043053043052F或Wald检验P值000000000000观测值360360360360注：***、**、*分别表示在001、005和01的显著性水平下显著；估计系数下方的数值是其标准差.下表同.
我们接下来将采用工具变量来解决回归方程中解释变量内生性的问题,考虑到在回归方程之外寻找犯罪变量是非常困难的事情,因此,我们试图在回归方程范围内寻找有效的工具变量.具体来说,我们将采用差分广义矩估计（GMM）拟合回归方程（1）.差分GMM估计的思路是,首先,在回归方程（1）中加入了被解释变量的滞后一期,从而将之前的静态回归方程转换成了如下的动态回归方程（2）
FINPRIit等于β0+β1FINPRIi,t－1+β2CRIMEit+ΒΠ+∑yeart+νi+εit（2）
然后,对回归方程（2）进行差分变换,以消除个体效应νi,得到如下的差分方程：
ΔFINPRIit等于β1ΔFINPRIi,t－1+β2ΔCRIMEit+ΒΔΠ+∑Δyeart+Δεit（3）
上述差分方程中,由于ΔCRIMEit与Δεit相关,此时参数的OLS估计量是有偏且非一致的.因此,我们在估计差分方程（3）时,需要为ΔCRIMEit寻找有效的工具变量.Arellano和Bond建议,［11］当残差ε不存在序列相关和初期的CRIMEi1为前定变量时,CRIMEit的滞后二期或二期以上滞后值均是ΔCRIMEit的有效工具变量.其它解释变量一阶差分的工具变量的选取有如下三种情况：当解释变量是严格外生时,其所有的水平变量均是其一阶差分的有效工具变量；当其是前定变量时,其水平一期及以上滞后值均是有效的工具变量；当其是内生变量时,其水平两期及以上滞后值均是有效的工具变量.
我们采用差分GMM二步估计重新完成了对回归方程的拟合,结果汇报在了表3中.结果显示,在一步估计中（第1和2列）,Sargan检验P值拒绝了方程满足过度识别的约束条件.但在二步估计中（第3和4列）,Sargan检验P值则没有拒绝方程满足过度识别的约束条件,意味着此时工具变量的选取是有效的,而且,二步估计中的AR（1）和AR（2）检验P值也说明残差仅存在一阶而不存在二阶序列相关.因此,我们选择更加信赖差分GMM二步估计结果.
差分GMM二步估计结果显示,度量犯罪率的变量CRIME的估计系数在001的显著性水平上为负,意味着犯罪率的确显著地阻碍了金融发展,同时,在控制了其他影响金融发展的变量后,每万人犯罪数如果能够降低1例,金融发展水平大约能够提高16个百分点.如果将犯罪率对金融发展的阻碍效应与经济增长对金融发展的促进效应进行比较,我们的估计结果说明,如果每万人犯罪数能够降低7例,那么,其对金融发展的促进作用大致上与人均GDP增速提高1个百分点是相当的.①①表3中,差分GMM二步估计结果显示,在控制住影响金融发展水平的其他变量后,人均GDP增速如果提高1个百分点,金融发展水平大约能够提高112个百分点.上述发现具有重要的政策含义,意味着降低犯罪率对中国的金融发展进而是经济增长具有重要的正向推动作用.进一步来说,已有研究证实民生状况的恶化是中国近年来犯罪率急剧上升的根源,提高社会福利条件和改善民生则是有效率的治理犯罪的措施,［10］因此,上述发现还意味着,政府在追求“保民生”和“促增长”这两个目标时,它们之间非但是不冲突的,而且,还是相互促进的.
控制变量中：（1）人均GDP的估计系数在1%的水平下显著为正,说明经济增长对金融发展有显著的促进作用,这与我们的理论预期高度一致.（2）政府支出变量的估计系数显著为正,说明政府的财政支出提高了金融发展水平,可能的解释是,中国的银行体系是以国有银行为垄断的,它们的信贷规模在很大程度上受到了当地政府的政府意志的影响,财政支出的规模和结构则直接反映了地方政府的投资偏好,因此,财政支出规模越高的地区,银行在当地政府行为的影响下可能也会相应增加放贷规模.（3）法律环境变量的估计系数显著为负,这与理论预期相悖,但这也是可以被解释的,因为中国现在虽然已经构建起了较为完备的书面法律体系,但是这些书面法律的执行效率却是非常低下的,［12］而已有研究证实,书面法律的执行效率对金融发展的作用要远比书面法律本身重要得多.［13］对于本文采用的每万人律师数这个指标来说,它可能不是一个度量司法效率的理想的指标.另外,城镇化和开放程度这两个变量的估计结果在所有的模型中始终不显著.
表3GMM估计结果
一步估计二步估计（1）（2）（3）（4）FINDEV-10581***0574***0614***0551***0044004500250027CRIME-0027***-0025***-0027***-0016***0006000700040005PGDP0045*0112***00280040GOV04381751**02990777LAW-0036***-0044***00100005URBAN0116005600930060OPEN0038-003300550042常数项0047***0042***0039***00180015001600050013年份变量是是是是AR(1)检验P值000000001001AR(2)检验P值044055065095Sargan检验P值000000100100观测值330330330330在前文中,我们发现1997―2009年,中国的金融发展水平总体上呈现持续深化的趋势,但是东部与中西部地区的金融发展水平却存在着明显的差异.那么,东部与中西部地区在金融发展水平上的差异,是否会导致犯罪率对金融发展的影响也存在类似的差异呢?为了检验上述问题,我们在回归方程（1）中引入了东部（E）和西部（W）地区虚拟变量与犯罪率的交互项,并估计了方程,结果见表4.
估计结果显示,犯罪率与东部地区交互项（CRIME*E）的估计系数在005的水平下显著为负,犯罪率与西部地区交互项（CRIME*W）的估计系数虽为负,但并没有通过显著性检验.结果说明,犯罪率对金融发展的阻碍作用随着金融发展水平提高而增加了,在金融发展水平更高的东部地区,犯罪率对金融发展的阻碍作用要远远高于金融发展水平落后的中西部地区.
表4地区差异的估计结果
参数估计量标准差FINDEV-10509***0037CRIME-00020010PGDP0092***0027GOV0730*0419LAW-0048***0006URBAN0165***0062OPEN0055*0033CRIME*E-0026**0010CRIME*W-00070011年份变量是AR(1)检验P值0043AR(2)检验P值0819Sargan检验P值1000观测值330五、总结与启示
犯罪作为一种极端的反社会行为,其社会成本是难以计量的.面对中国在经济社会双重转轨时期出现的犯罪率持续增长,金融发展效率低下的现象,我们利用中国1997―2009年30个省级面板数据,从整体和区域两个层面上就犯罪对金融发展的影响这一问题进行了系统的计量分析.
我们首先就犯罪对金融发展的整体影响进行了计量分析,通过分析我们发现,在控制其他影响金融发展的因素之后,犯罪能够对金融发展产生显著的影响：犯罪率越高,对金融发展的阻碍程度越大.可见,这个结果有效地支持了我们前面的理论预期.在此基础上,我们又分区域考察犯罪对金融发展的影响,发现犯罪对东部地区金融发展的阻碍程度最大,而对中西部地区则没有明显的差别.对于这一现象,我们认为这与当地金融的发展水平有关,相对而言,东部地区金融发展水平高,资本密集,对同一犯罪活动的社会成本要高得多,因此对犯罪这一反社会行为比较敏感,而中西部地区的金融发展水平在改革开放以后虽然取得了一定的发展,但是相对于东部来说还是有相当大的差距.综上,我们得出结论,犯罪会阻碍金融发展,并且其阻碍程度与自身的金融发展水平有关.
本文的研究具有很强的政策含义,对于解决中国金融发展的问题提出了新的途径和视角,意味着降低犯罪率对中国的金融发展进而是经济增长具有重要的正向推动作用.进一步来说,已有研究证实民生状况的恶化是中国近年来犯罪率急剧上升的根源,提高社会福利条件和改善民生则是有效率的治理犯罪的措施,［10］因此,上述发现还意味着,政府在追求“保民生”和“促增长”这两个目标时,它们之间非但是不冲突的,而且,还是相互促进的.
参考文献：
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［7ᦆ
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