摘 要：运用典型相关分析的方法，构建我国金融发展指标和实体经济——三大产业增加值变量的典型相关模型，定量分析三大产业产值与金融发展各个分变量的相关关系以及影响程度。结果表明我国的金融发展进程可以用狭义和广义货币与国内生产总值的比率来衡量，但是不同指标对不同产业的增长有着不同的相关关系。广义货币与国内生产总值对三大产业的产值增长最为显著。同时，通过分析，客观评价金融行业在产业发展的地位作用，提出相关建议以供参考。
关键词：金融发展；三大产业；典型相关分析；实体经济
一、引言
1.研究背景。实体经济是强国之本、富民之本。习近平总书记在中央工作会议上曾发表重要讲话，提出了服务实体经济、防控金融风险、深化金融改革三项任务，其中，将金融服务实体经济列为金融工作三项任务之首，金融的要义就是服务实体经济，这是根本出发点，也是落脚点。实体经济与金融发展相互依存。金融发展必须依赖于实体经济，如果没有实体经济对其的支撑，金融业的自身的发展也注定难以长久。
基于以上，本报告将运用典型相关分析方法研究1997年-2016年这的金融发展与产业增长变量之间是否存在相关性，同时通过分析，客观评价金融行业在产业发展的地位作用，提出相关建议以供参考。
2.报告优势。早起许多学者对于金融发展与实体经济增长的研究大都是定量研究，将GDP或者GDP增长率作为反映实体经济发展的唯一衡量指标。但是在现实中，这种做法不太可取，因为仅仅用GDP或者GDP增长率反映实体经济增长实在太多单一简单。所以本报告从只针对GDP的研究转向对于产业产值增长的研究，并将产业产值增长这一变量细分成了第一产业、第二产业、第三产业产值增长这三个变量。本文将采用典型相关关系方法反映金融发展与产业产值增长的一系列指标进行认识，希望可以对金融发展与产业产值增长之间的关系有一个清楚的认识。
二、研究方法、指标选取及数据获得
1.研究方法。本报告采用典型相关分析的方法，典型相关分析研究两组变量之间的相关关系。采用了降维的思想，首先从两组变量中各提取主成分U和V，同时也要使U和V的相关程度达到最大，这样就可以把研究两组变量之间的相关转化为研究两个主成分U和V之间的相关问题。
2.指标选取。结合一些学者以往的研究，选取了以下指标作为反映金融发展状况的指标：M0/GDP，M1/GDP，M2/GDP。M2/GDP衡量的是在全部经济交易中，以货币为媒介进行交易所占的比重。总的来说，是衡量一国经济金融化程度的初级指标。一般来讲，比值越大，经济货币化的程度越高。
衡量产业产值增长状况的指标为：第一产业产值增长（亿元），第二产业产值增长（亿元），第三产业产值增长（亿元）。
3.数据选取。本报告从历年中国统计局网站中国统计年鉴收集了1997年至2016年的数据，然后对原始数据进行标准化处理，最后运用EXCEL及SPSS软件进行对数据的分析。
三、数据分析篇
1.两组变量的趋势分析。本报告选取了以下指标作为反映金融发展状况的指标：M0/GDP，M1/GDP，M2/GDP。
根據1997年-2016年的三个指标的发展趋势图可知，M0/GDP以及M1/GDP总体出一个平稳的趋势状态。而M2/GDP指标总体来说处于上升的趋势，其中，在2008年金融危机之后，M2/GDP逐年上升，这说明在金融危机之后，我国更加注重从宏观方面调控金融的发展，总的来说，在这近二十年的发展中，我国的经济货币化程度加深，金融深化程度越来越深。
我国三大产业产值一直处于上升的趋势状态，其中，第三产业在三大产业所占的比重逐年增加，到2015年，几乎占其一半的比重。
2.典型相关分析结果。将金融发展指标组成向量X，产业产值指标组成向量Y，利用典型相关分析方法分析向量X与向量Y的典型相关情况。通过统计软件SPASS得到相关运行结果。
（1）两组变量相关系数矩阵及检验。首先要分析两组变量之间的相关关系，由软件结果知统计检验的P值均小于0.05，表明两组变量有较高的相关性，至此，说明可以对两组变量做典型相关分析。
（2）典型相关系数及检验特征值。为了确定典型变量是否具有很好的经济学意义，所以有必要对典型相关系数的显著程度进行检验，由软件分析结果知第一、第二典型相关系数的P值都小于0.05，表明这两个典型相关系数均显著，第三个典型相关系数P值大于0.05，可以认为其不显著，对应的典型变量也不具有很好的经济意义。据此，我们提取前两对典型变量进行分析。
（3）典型冗余分析。典型冗余分析给出了各组原始变量被典型变量所解释的方差信息。X组的原始变量被U1量以及U2解释了82.8%，Y组的原始变量被V1以及V2解释了99.5%。
（4）典型相关模型、典型载荷分析。软件结果给出了原始变量与标准化变量的相关系数，但是由于原始变量的计量单位不同，这里根据标准化变量的典型相关系数给出相应的典型相关模型。综合指标U1、U2、V1、V2是标准化后的线性组合，式中系数绝对值的大小可以反映金融发展对各个典型变量的影响程度。结果如下：
典型载荷分析即给出了原始变量与典型变量之间的相关系数，有利于对典型变量进行解释。
第一对典型变量：由软件结果可知，反映金融发展的三个指标与本组典型变量U1的相关系数分别为-0.952、0.508、0.929，可见U1可以作为X3的代表，即金融深化度M2/GDP。反映产业产值的三个指标与本组典型变量V1的相关系数分别为0.997、0.998、0.992，可见V1可以作为衡量三大产业发展的综合性指标。U1与V1的相关系数为0.989，说明金融深化度指标M2/GDP与三大产业产值增长的发展是十分密切相关的，且是正相关关系。
第二对典型变量：由软件结果可知，反映金融发展的三个指标与本组典型变量U2的相关系数分别为-0.061、0.663、0.129，可见U2可以作为X2的代表，即M1/GDP。反映产业产值的三个指标与本组典型变量V2的相关系数分别为-0.077、-0.057、-0.097，相关性都较小，所以我们通过模型载荷值判断V2的经济含义，以V2变量Y2的载荷值最大为14.423，可见反映产业增长的第二组典型变量V2主要由第二产业增长情况所决定。这表明，自改革开放以来，用M1/GDP衡量的金融发展指标与工业增长呈现典型相关，表现在第二对典型变量的典型相关系数达到了0.758。
总的来说，改革开放以来，中国的金融深化程度可以用M1/GDP和M2/GDP等指标来表征，而M0/GDP不足以反映金融发展深化程度，这反映了金融深化进程中金融资产结构的变化与发展，与中国金融发展的事实是相一致的。
（5）典型变量得分及与金融发展与产业增长的趋势分析。将原始数据分别代入典型相关模型中，得到了两组典型变量得分。
由典型变量得分情况，得到以下几点：
第一，金融發展的第一典型变量得分反映出了金融深化程度的不断加深，与此同时，产业产值增长的典型变量得分在总体上也呈现出了不断增长的趋势，两组变量的得分呈现出较好的一致性，进一步说明由M2/GDP表征的金融发展与三大产业发展具有较高的相关性，这与前面从模型中得到的结论是一致的。第二，产业增长第二典型变量得分趋势与金融发展第二典型变量趋势吻合度不是很好：产业增长第二典型变量得分在2004年-2006年呈现上升趋势，而金融发展第二典型变量得分在相应区段呈现出先降后升的趋势。类似的区段还有很多。由此启发由M1/GDP表征的金融发展状况不能用来分析其与工业增长的关系。
综上所述，第一组典型变量用来综合分析金融发展与产业增长趋势的效果更好。
四、建议篇
在第二组典型变量中，用M1/GDP衡量的金融发展指标与工业增长呈现典型正相关。而第二产业主要以工业为主体，所以充分表明第二产业对M1的依存性很高。总的来说，货币M1是经济波动周期的先行指标。
在第一组典型变量中，M2/GDP与三大产业产值增长典型正相关，所以增强金融发展对三大产业产值增长的支持作用是很有必要的。而优化产业结构是协调金融发展与经济增长关系的根本问题，当然，这也必须通过宏观金融政策和国家产业政策的有机结合方可实现。
参考文献：
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[2]马正兵，伍海华.《论资本的部门分配效应与金融发展》[J].青岛.《青岛大学学报》，2002（4）.
[3]雷蒙德.W.戈德史密斯.《金融结构与发展》[M].上海，1973.
作者简介：段颖（1996.12- ），女，汉族，籍贯：山西大同，单位及职务：浙江工商大学统计与数学学院15级经济统计专业学生，研究方向：金融统计方向