金融集聚、要素稟賦對區(qū)域經(jīng)濟增長差異分析*

南昌大學(xué)金融證券研究所

何宜慶

南昌大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院

鐘宇生

金融集聚、要素稟賦對區(qū)域經(jīng)濟增長差異分析*

南昌大學(xué)金融證券研究所

何宜慶

南昌大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院

鐘宇生

本文依據(jù)1990～2012年中國區(qū)域經(jīng)濟金融數(shù)據(jù)，選用HHI指數(shù)運用主成分賦權(quán)法計算金融集聚度；運用主成分賦權(quán)法計算各地區(qū)的資本集聚度、勞動要素稟賦指數(shù)和技術(shù)集聚度；建立面板數(shù)據(jù)計量模型，得出區(qū)域金融集聚度與各要素對經(jīng)濟增長的作用系數(shù)。結(jié)果表明：勞動要素對經(jīng)濟增長的作用系數(shù)最高，金融集聚作用系數(shù)排在第三位。金融集聚度最高的東部地區(qū)該要素對經(jīng)濟增長的正向作用最明顯；全國、東北和西部地區(qū)金融集聚對經(jīng)濟增長的負向作用明顯。

金融集聚；主成分賦權(quán)法；HHI指數(shù)；經(jīng)濟差異

一、引言

作為市場經(jīng)濟的核心，金融業(yè)對一國或地區(qū)的經(jīng)濟增長起著至關(guān)重要的作用。與產(chǎn)業(yè)集聚類似，金融集聚現(xiàn)象在金融產(chǎn)業(yè)在經(jīng)濟金融聯(lián)動發(fā)展的過程中也已逐漸形成。金融業(yè)發(fā)展到一定高度后重組并購趨勢凸顯，金融資源跨區(qū)域流動速度加快，在某一中心城市或區(qū)域金融活動和金融機構(gòu)高度集聚，從而形成了金融集聚。各層級中心城市依靠自身優(yōu)越的區(qū)位地理優(yōu)勢、強大的綜合經(jīng)濟實力、優(yōu)惠的財稅政策、完善的基礎(chǔ)配套措施吸引金融資源向其聚集，使得金融集聚逐漸成為現(xiàn)代金融產(chǎn)業(yè)組織的基本形式。然而，受經(jīng)濟基礎(chǔ)、資源與環(huán)境條件、經(jīng)濟制度等主客觀條件影響，不同國家或地區(qū)各層級中心城市金融業(yè)存在著金融集聚的空間差異性與多樣性，這種差異性和多樣性導(dǎo)致金融業(yè)在推動經(jīng)濟增長的同時，對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差異也產(chǎn)生了重要的影響。

Kindle berger(1974)*Kindle Berger C.P.1974.The Formation of Financial Centers:A Study of Comparative Economic History，Princeton.最早提出了金融集聚的概念,他指出金融主體聚集在某一區(qū)域進行交易，金融產(chǎn)業(yè)成長到一定階段后會產(chǎn)生外部規(guī)模經(jīng)濟效益，吸引大量的投資者進入，從而形成金融企業(yè)集聚的現(xiàn)象。關(guān)于金融集聚的動因，國內(nèi)外學(xué)者主要是基于區(qū)域經(jīng)濟學(xué)、信息論和產(chǎn)業(yè)集聚的角度來進行研究。Porteous(1995,1999)、Martin(1999)、Thrift(1994)等金融地理學(xué)者認為，金融業(yè)是“高增值”信息服務(wù)業(yè)，信息流是金融中心發(fā)展的重要前提。在黃解宇(2011)*黃解宇：《金融集聚的內(nèi)在動因分析》，載于《區(qū)域金融研究》2011年第3期，第26～30頁?？磥恚鹑诩凼钱a(chǎn)業(yè)集聚的伴隨物，金融集聚是金融成長至高級階段的產(chǎn)物，金融規(guī)模經(jīng)濟促使金融集聚的形成，金融要素的高流動性加速了金融集聚。

金融集聚作為金融高度發(fā)展的重要表現(xiàn)，與經(jīng)濟增長的關(guān)系也是國內(nèi)外學(xué)者研究的重點對象。Park(1989)*Park，YS.，Essayyad,M.1989.International Banking and Financial Centers, Boston.Kluwer Academic Publishers.認為金融集聚加速了金融機構(gòu)與相關(guān)行業(yè)之間的信息交流，提高了網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和其他基礎(chǔ)設(shè)施的利用率，從而實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟。Brulhart和Mathys(2006)*Brulhart M，Mathys N A.Sectoral Agglomeration Effects in a Panel of European Regions[DB].Working paper. http://www.Hec.unilch/nmathys,20,06.在研究歐洲各個地區(qū)面板數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上指出：聚集經(jīng)濟的出現(xiàn)能很明顯的提高勞動生產(chǎn)率，從而刺激經(jīng)濟增長。國內(nèi)學(xué)者關(guān)于金融集聚的研究也是方興未艾，在金融集聚和經(jīng)濟增長關(guān)系的實證研究方面取得了不錯的成果。陳文鋒、平瑛(2008)*陳文鋒、平瑛：《上海金融產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟增長的關(guān)系》，載于《統(tǒng)計與決策》2008年第20期，第93～95頁。運用金融區(qū)位熵來衡量上海市的金融集聚水平，研究發(fā)現(xiàn)金融集聚是經(jīng)濟增長的格蘭杰成因。丁藝等(2010)*丁藝、李靜霞、李林：《金融集聚與區(qū)域經(jīng)濟增長——基于省際數(shù)據(jù)的實證分析》，載于《保險研究》2010年第2期，第20～30頁。也是用區(qū)位熵指數(shù)對全國28個省的金融聚集度進行了衡量，指出中國東、中、西部金融集聚現(xiàn)象差異較大，實證結(jié)果表明金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟的增長具有明顯的促進作用。李林、丁藝等(2011)*李林、丁藝、劉志華：《金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟增長溢出效應(yīng)的空間計量分析》，載于《金融研究》2011年第5期，第113～123頁。建立中國各省的空間計量模型表明金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟增長具有空間溢出效應(yīng)，其中銀行業(yè)集聚的空間溢出效應(yīng)最明顯。劉帥、李海峰(2012)*劉帥、李海峰：《金融資源集聚與經(jīng)濟增長:中國西部十二省數(shù)據(jù)檢驗》，載于《西南民族大學(xué)學(xué)報(人文社會科學(xué)版)》2012年第12期，第124～128頁。對1997～2010年中國西部12個省份的動態(tài)面板數(shù)據(jù)研究表明：金融資源集聚對經(jīng)濟增長的具有動態(tài)溢出效應(yīng)；其中，銀行業(yè)集聚、保險業(yè)集聚具有顯著的正向溢出效應(yīng)，而證券業(yè)集聚則為負向影響。

中國經(jīng)濟發(fā)展存在著區(qū)域非均衡增長的現(xiàn)象，東、中西部等區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差異日漸凸顯。國內(nèi)外學(xué)者對于產(chǎn)生地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展差異做了大量的理論和實證研究，縱觀這些研究，要素因素、政策因素、區(qū)位因素、產(chǎn)業(yè)因素、空間格局因素等是影響經(jīng)濟發(fā)展差異的主要原因，其中要素流動一直是影響經(jīng)濟發(fā)展差異的主要因素。然而，金融集聚現(xiàn)象的出現(xiàn)吸引著逐利性要素向其靠攏，加劇中心城市的金融極化效應(yīng)，金融集聚由此引發(fā)的區(qū)域金融配置不均衡與要素稟賦是否是區(qū)域經(jīng)濟非均衡增長的影響因素，是我們亟待研究的問題。

在上述背景下，筆者結(jié)合中國東部、東北、中部、西部經(jīng)濟金融、要素稟賦的實際情況，基于1990～2012年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，建立金融集聚測度指標體系及經(jīng)濟增長差異測度指標體系。運用主成分賦權(quán)法計算各地區(qū)的勞動要素、資本要素和科技要素集聚度，選用HHI指數(shù)(Herfindahl-Hirschman Index指數(shù))結(jié)合主成分賦權(quán)法構(gòu)建綜合評價模型作為金融集聚的評價指標，最后建立變系數(shù)的面板數(shù)據(jù)計量模型，計算全國、東部、東北、中部、西部地區(qū)的金融集聚度、資本要素、勞動要素、技術(shù)要素對經(jīng)濟增長的作用系數(shù)，并給出實證結(jié)果相關(guān)分析。

二、金融集聚與經(jīng)濟差異測度指標體系

(一)區(qū)域經(jīng)濟差異測度樣本數(shù)據(jù)。

根據(jù)國家統(tǒng)計局2011年6月13日的劃分辦法，將我國的經(jīng)濟區(qū)域劃分為東部、中部、西部和東北四大地區(qū)。*東部包括：北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南;中部包括：山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南;西部包括：內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆;東北包括：遼寧、吉林和黑龍江。

(二)指標體系。

綜合學(xué)者的研究結(jié)果和數(shù)據(jù)的可獲得性，構(gòu)建了區(qū)域經(jīng)濟增長差異的指標體系(見表1)。該指標體系主要分為：金融集聚度、資本要素、勞動要素、技術(shù)要素四大類指標?；A(chǔ)數(shù)據(jù)主要來源于1990～2013年的中國統(tǒng)計年鑒,中國金融年鑒，中國科技統(tǒng)計年鑒以及相應(yīng)年份的各省(直轄市、自治區(qū))統(tǒng)計年鑒和經(jīng)濟年鑒等。

表1 金融集聚、要素稟賦差異測度指標體系

三、經(jīng)濟增長要素分析

(一)中國區(qū)域金融集聚度評價結(jié)果分析。

赫芬達爾-赫爾希曼指數(shù)簡稱HHI指數(shù)，指某特定行業(yè)市場上所有企業(yè)的市場份額的平方和，是一種測量產(chǎn)業(yè)集中度的綜合指數(shù)。本文將一個省域當(dāng)做一個主體，其計算公式為：

(1)

其中，X表示全國或地區(qū)的金融資源總規(guī)模；Xi表示第i年某一省域的金融資源規(guī)模；Si表示第i年某一省域主體金融資源規(guī)模占全國金融資源總規(guī)模的份額；HHI指數(shù)在0～10 000間變動，數(shù)值越大，表明全國金融資源規(guī)模分布不均度越高，金融集聚程度更高。

結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲取性，本文采用全國分地區(qū)城鄉(xiāng)居民儲蓄余額、金融機構(gòu)存款余額、貸款余額、保費收入、保費支出、金融從業(yè)人員數(shù)等6個指標作為金融資源規(guī)模的衡量指標。通過分別計算各省該六項金融資源占全國金融資源綜合的比重得出各地區(qū)的6個指標的赫芬達爾-赫爾希曼指數(shù)(HHI指數(shù))，進而依據(jù)這6個HHI指數(shù)采用主成分賦權(quán)法對各地區(qū)的金融集聚度進行綜合評價。經(jīng)計算，對全國的6項指標的HHI指數(shù)取3個主成分，方差累計貢獻率達到了86.66%，然后用3個主成分方差貢獻率與累計貢獻率之比作為權(quán)重進行加權(quán)平均，得出這6個指標的綜合主成分(步驟下同)，代表全國的金融集聚度，來度量金融集聚水平，其他地區(qū)金融集聚度計算方法相同(見表2)。

表2表明，東部地區(qū)的金融集聚水平總體最高，東北地區(qū)金融集聚水平在1990～1994年期間高于中部地區(qū)，1994年后被中部地區(qū)趕超，西部地區(qū)金融集聚水平在1990～1999年之間低于東北地區(qū)但高于中部地區(qū)；由于西部地區(qū)包含的省份(自治區(qū)、直轄市)較多，金融集聚水平總體高于中部地區(qū)，1999年后高于東北地區(qū)。1990～2012年，東部地區(qū)的金融集聚水平總體呈現(xiàn)提高的趨勢；東北地區(qū)的金融集聚水平則呈現(xiàn)出下降的趨勢，這與東北地區(qū)經(jīng)濟地位的日漸下滑及東部地區(qū)金融集聚極化效應(yīng)是有關(guān)的；中部地區(qū)的金融集聚趨勢總體與東北地區(qū)類似，但下降趨勢比東部地區(qū)緩慢；西部地區(qū)金融集聚水平前期集聚度緩慢下降，2006年以后金融集聚水平呈現(xiàn)緩慢提升的趨勢。

表2 1990～2012年中國各地區(qū)金融集聚度

(二)中國區(qū)域資本集聚度分析。

資本要素是經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ)要素，是勞動、技術(shù)等要素發(fā)揮作用的載體。本文中的資本要素指的物質(zhì)資本，指標選取各地區(qū)每年的資本形成總額，由固定資本形成總額和存貨增加兩部分構(gòu)成。這里人均資本消除了地區(qū)人口規(guī)模的影響，地均資本消除了土地資源規(guī)模的大小，而業(yè)績指數(shù)衡量的是資本創(chuàng)造GDP的能力，消除了經(jīng)濟規(guī)模的大小的影響，使用4者的主成分更能準確地反映各地區(qū)資本的集聚狀況與稟賦情況。通過各地區(qū)的資本形成總額計算該地區(qū)的資本投入率、人均資本、地均資本和資本業(yè)績指數(shù)等4個指標，使用spss.16.0軟件計算出4個指標的綜合主成分作為各地區(qū)資本要素投入指標代表資本集聚度(計算步驟同上)，來度量區(qū)域資本要素集聚水平(見表3)。

1990～2012年，各地區(qū)的資本集聚度一直處于上升的狀態(tài)，資本集聚度東部最高，中部地區(qū)次之，東北地區(qū)再次之，西部最低。各地區(qū)資本集聚度遞增幅度也有明顯的差異，東部增速最快，中部地區(qū)增速與東北地區(qū)相比略快，西部地區(qū)增速最緩。各地區(qū)中，東部地區(qū)無論是資本要素集聚度還是遞增幅度都明顯高于其余地區(qū)。東部地區(qū)作為我國經(jīng)濟增長的引擎，依托于國家財稅、政策優(yōu)惠，自身資產(chǎn)投入幅度大，吸引國外與周邊地區(qū)資本的能力強，資本要素集聚的同時帶來的人力資本、物質(zhì)資本等集聚，這對周邊地區(qū)的要素流動分化作用明顯。東北地區(qū)在此期間的經(jīng)濟地位日漸下滑，經(jīng)濟發(fā)展沖勁不足，要素逐步向發(fā)達地區(qū)流失，資本要素集聚度增速緩慢，集聚度落后于中部地區(qū)。中部地區(qū)受益于自身資源優(yōu)勢與地緣優(yōu)勢，資本要素集聚度不斷提高，增速較快。西部地區(qū)受惠于國家“西部大開發(fā)”戰(zhàn)略，財稅扶持力度較大，且接受發(fā)達省份的人財物援助較多，資本要素集聚度呈現(xiàn)出提升趨勢；西部地區(qū)受限于自身經(jīng)濟基礎(chǔ)薄弱，地廣人稀，部分省份地理環(huán)境惡劣，資本要素集聚度最低，且增幅最小。

(三)中國區(qū)域勞動要素稟賦分析。

勞動要素是經(jīng)濟發(fā)展的源泉，活躍度高，其投入水平不止是勞動力要素投入量的大小，也取決于勞動要素的利用效率和勞動者的素質(zhì)。本文選擇勞動力比例、就業(yè)人口密度、人均受教育年限、勞動力增長率等4個指標的綜合主成分(計算步驟見上)來衡量各地區(qū)勞動要素稟賦情況(見表4)。就業(yè)人口密度是指各地區(qū)統(tǒng)計年鑒中年末的從業(yè)人員除以各地區(qū)國土面積的作為衡量指標，可以消除各地區(qū)的人口規(guī)模與地域面積的影響。

表3 1990～2012年中國各地區(qū)資本集聚度

1990～2012年，各地區(qū)勞動要素稟賦指數(shù)總體處于緩慢上升的狀態(tài)，勞動要素稟賦指數(shù)東部最高，中部地區(qū)次之，東北地區(qū)再次之，西部最低，這與各地區(qū)資本要素投入總體一致。各地區(qū)勞動要素稟賦指數(shù)遞增幅度差異不一，東部增速最快，中部地區(qū)增速與東北地區(qū)相比略快，西部地區(qū)增速最緩。東部地區(qū)的勞動要素稟賦指數(shù)的提升與其人口自然增長率相比，增速更快，說明周邊地區(qū)勞動要素向東部地區(qū)流動。中部地區(qū)由于人口相對眾多，人口增長快，勞動要素稟賦指數(shù)穩(wěn)步提高。東北地區(qū)地處一隅，經(jīng)濟增長西部地區(qū)地廣人稀，部分省份地理環(huán)境惡劣，資本要素投入水平也低，勞動力更多是往發(fā)達省份流出，勞動要素稟賦指數(shù)最低。

(四)中國區(qū)域技術(shù)要素集聚度分析。

技術(shù)要素是經(jīng)濟發(fā)展的重要要素，根據(jù)索洛的生產(chǎn)函數(shù)理論，技術(shù)要素投入貢獻率為扣除勞動力和資本投入以外的所有其他產(chǎn)生作用的要素貢獻率之和。本文技術(shù)要素集聚度采用各地區(qū)研究與試驗發(fā)展(R&D)人員數(shù)、研究與試驗發(fā)展(R&D)經(jīng)費內(nèi)部支出、國內(nèi)專利申請授權(quán)數(shù)、在校大學(xué)生數(shù)量、高校數(shù)量等5個指標的綜合主成分(計算步驟見上)作為指標衡量(見表5)。

1990～2012年，各地區(qū)的技術(shù)要素集聚度總體處于穩(wěn)步上升的狀態(tài)?？紤]各地區(qū)總體技術(shù)要素投入水平，可以看出東部最高，西部地區(qū)次之，后期中部地區(qū)技術(shù)投入趕超西部，東北地區(qū)由于省份較少，所以從總量角度來看是最低的。從表5中可以看出，東部地區(qū)的技術(shù)要素投入能力有著絕對優(yōu)勢，其他地區(qū)與東部地區(qū)的投入差距明顯。

四、面板數(shù)據(jù)實證分析

(一)區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差異的面板數(shù)據(jù)計量模型分析。

1.模型設(shè)定。從上文分析中可知，我國東部、東北、中部、西部經(jīng)濟發(fā)展差異比較明顯。因此，數(shù)據(jù)的空間異質(zhì)性致使金融集聚、資本要素、勞動要素與技術(shù)要素對各地區(qū)經(jīng)濟的作用程度和作用方向都可能存在不一致。同時各地區(qū)之間經(jīng)濟聯(lián)系比較密切，為此，本文結(jié)合理論假設(shè)，采用柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，將C-D生產(chǎn)函數(shù)拓展為內(nèi)含金融集聚、資本、勞動力、技術(shù)等要素的內(nèi)生經(jīng)濟增長模型，并采取對數(shù)形式構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型如下：

表4 1990～2012年中國各地區(qū)勞動要素稟賦指數(shù)

表5 1990～2012年中國各地區(qū)技術(shù)集聚度

LNGDPit=αit+C+βi1LNHHIit+βi2LNCAit

+βi3LNEDit+βi4LNTAit+εit

(2)

(2)式中，C為固定影響參數(shù)，i為1，2，3，4，5，分別代表全國、東部、東北、中部、西部等地區(qū)，t=1,2,…,23，分別為1990～2012年，α和β為各地區(qū)回歸參數(shù)，ε為隨機誤差項。模型中的LNGDP,…LNTA,都為取對數(shù)后的結(jié)果，其中LNHHI代表金融集聚度，LNCA代表資本集聚度，LNED代表勞動要素稟賦指數(shù)，LNTA代表技術(shù)集聚度，各自數(shù)據(jù)來源表2～表5。

2.模型設(shè)定形式檢驗。面板數(shù)據(jù)模型形式設(shè)定的正確與否，直接影響到模型的有效性及與經(jīng)濟現(xiàn)實的吻合度。對于面板數(shù)據(jù)模型的設(shè)定形式采用Hausman檢驗確定是固定效應(yīng)模型還是隨機效應(yīng)模型；在此基礎(chǔ)上，構(gòu)造相應(yīng)的F統(tǒng)計量來判定模型是否為不變參數(shù)模型、固定影響模型、變系數(shù)模型。

(1)Hausman檢驗。Hausman檢驗結(jié)果表明：P值小于1%，說明應(yīng)建立固定效應(yīng)模型。

(2)確定模型形式的F檢驗。經(jīng)過Eviews6.0分別建立變系數(shù)模型、固定影響模型、不變參數(shù)模型，得出：S1=0.213,S2=0.75,S3=7.46；N=5，K=4，T=23；進而計算可得：F2=138.5>F0.01(20,90)，拒絕H2；F1=12.8>F0.01(16,90)，拒絕H1。所以，應(yīng)建立變參數(shù)模型。

3.面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗和協(xié)整檢驗。判定面對數(shù)據(jù)各序列是否平穩(wěn)需要對面板數(shù)據(jù)進行單位根檢驗，從而進一步判定經(jīng)濟增長與金融集聚、資本要素、勞動要素、技術(shù)要素之間是否存在協(xié)整關(guān)系的前提。同質(zhì)單位根檢驗和異質(zhì)單位根檢驗是面板數(shù)據(jù)單位根檢驗的兩種方法。本文在借鑒兩種檢驗方法的基礎(chǔ)上側(cè)重異質(zhì)單位根檢驗過程，避免使用單一方法有可能帶來的檢驗差錯，考察參數(shù)估計的穩(wěn)健性。檢驗結(jié)果表明：面板數(shù)據(jù)各變量序列的一階差分沒有單位根，一階平穩(wěn)。

在單位根檢驗的基礎(chǔ)上，采用Pedroni和Johansen檢驗方法對樣本數(shù)據(jù)進行協(xié)整檢驗，結(jié)果如表6所示。

Johansen檢驗結(jié)果表明：存在三個協(xié)整關(guān)系，從表6的檢驗結(jié)果可以看出，我國各地區(qū)經(jīng)濟增長與金融集聚、資本要素、勞動要素、技術(shù)要素之間存在著協(xié)整關(guān)系。

4.模型估計。在上述面板數(shù)據(jù)模型形式設(shè)定和檢驗結(jié)果的基礎(chǔ)上，考慮模型可能存在截面異方差，采用Cross-section weights截面加權(quán)對面板數(shù)據(jù)進行參數(shù)估計，得到的實證結(jié)果如表7所示。

故我國各地區(qū)經(jīng)濟增長與金融集聚、資本要素、勞動要素、技術(shù)要素之間的模型如下(下標1、2、3、4、5分別代表全國、東部、東北、中部、西部)：

LNGDP1=8.86+7.53-1.23LNHHI1

+0.89LNCA1-0.15LNED1

+0.07LNTA1+ε1

(3)

表6 Johansen檢驗結(jié)果

表7 面板數(shù)據(jù)變系數(shù)模型估計

注：(1)括號內(nèi)的為p值；(2)***、**、*分布表示1%、5%和10%的顯著性水平。

LNGDP2=-6.35+7.53+0.43LNHHI2

+0.71LNCA2+0.62LNED2

+0.16LNTA2+ε2

(4)

LNGDP3=3.81+7.53-0.66LNHHI3

+0.56LNCA3-0.28LNED3

+0.022LNTA3+ε3

(5)

LNGDP4=-15.4+7.53+0.07LNHHI4

+0.45LNCA4+3.47LNED4

+0.18LNTA4+ε4

(6)

LNGDP5=9.07+7.53-0.641LNHHI5

+0.73LNCA5-2.92LNED5

+0.4LNTA5+ε5

(7)

(二)實證結(jié)果分析。

從上述面板數(shù)據(jù)模型結(jié)果可以看出，各區(qū)域面板數(shù)據(jù)模型的擬合優(yōu)度都在99%以上，說明整體面板數(shù)據(jù)模型對樣本數(shù)據(jù)的解釋能力較強，且大多數(shù)變量估計參數(shù)都通過了顯著性檢驗。從表7可知，各地區(qū)金融集聚、資本要素、勞動要素、技術(shù)要素等因素對各地經(jīng)濟增長的具有顯著性的作用。如上文所述，各因素對經(jīng)濟增長的作用方向與作用程度都具有明顯的差異。從金融集聚要素來看，東部地區(qū)和中部地區(qū)金融集聚對經(jīng)濟增長產(chǎn)生了正向的影響，相應(yīng)的HHI系數(shù)分別為0.43、0.07；而全國、東北地區(qū)、西部地區(qū)系數(shù)則為負數(shù)，說明全國和東北地區(qū)、西部地區(qū)金融集聚的程度低，更大程度上表現(xiàn)為金融資源分散，這對經(jīng)濟增長產(chǎn)生反向作用，這說明金融集聚水平越低，對經(jīng)濟增長的反向作用更明顯。

各地區(qū)勞動要素對經(jīng)濟增長的作用也呈現(xiàn)出分化的狀態(tài)。勞動要素正向作用最明顯中部地區(qū),東部地區(qū)也產(chǎn)生正向作用，相應(yīng)的系數(shù)分別為3.47與0.62，中部地區(qū)勞動要素系數(shù)通過了1%的顯著性檢驗；而全國、東北地區(qū)與西部地區(qū)由于其本身勞動要素稟賦指數(shù)也相對較低，勞動要素對其經(jīng)濟增長產(chǎn)生了負向作用。東北地區(qū)的勞動要素系數(shù)為-0.28，西部地區(qū)勞動要素負向作用最顯著，勞動要素系數(shù)為-2.92，說明西部地區(qū)和東北地區(qū)勞動要素的邊際貢獻率已處于遞減的階段。

資本要素對經(jīng)濟增長的作用都是正向作用，而且全部通過了5%的顯著性檢驗，只是各地區(qū)的作用系數(shù)不一。資本要素對全國經(jīng)濟增長的正向作用系數(shù)最大，達到0.89，這也與資本要素的邊際貢獻率處于遞增狀態(tài)相吻合。東部、西部、中部、東北的作用系數(shù)依次為0.71、0.56、0.45、0.73。資本作用系數(shù)與資本投入的不一致，也表明資本要素對各地區(qū)經(jīng)濟增長受經(jīng)濟基礎(chǔ)、資源稟賦差異以及其他要素投入差異的影響存在著差異性。

技術(shù)要素對經(jīng)濟增長的作用都是正向作用，除東部、東北外，其余三個地區(qū)均通過了顯著性檢驗。技術(shù)要素對經(jīng)濟增長的作用程度從大到小依次為西部、中部、東部、全國、東北。這與技術(shù)要素的投入狀況有一定的出入。由于西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平相對處于墊底地位，經(jīng)濟基礎(chǔ)脆弱，技術(shù)要素對經(jīng)濟增長的作用程度最高。東部、中部和全國技術(shù)要素對經(jīng)濟增長的作用程度大致相似。東部地區(qū)技術(shù)投入程度最高，經(jīng)濟發(fā)展水平最高，受邊際效率規(guī)律影響，技術(shù)要素的作用度并不明顯。東北地區(qū)技術(shù)要素集聚度最低，作用系數(shù)也為負。從全國層面來看，技術(shù)要素的作用度也較明顯?？傮w來看我國經(jīng)濟增長中技術(shù)要素的作用遠遠沒有發(fā)揮出來。

從整體來看，金融集聚、資本要素、勞動要素、技術(shù)要素等因素對各地經(jīng)濟增長的作用度差異明顯。勞動要素對我國經(jīng)濟增長的貢獻程度最高；金融集聚對經(jīng)濟增長的貢獻程度也較明顯，但作用方向受到各地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展階段與發(fā)展模式影響；而資本要素與技術(shù)要素的貢獻程度則相對穩(wěn)定，正作用明顯，資本要素對經(jīng)濟增長的作用度高于技術(shù)要素。

五、結(jié)論及政策建議

通過以上對我國各地區(qū)經(jīng)濟增長差異的多要素面板數(shù)據(jù)計量分析，可以得出各區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展差異是由于各地區(qū)金融集聚度、資本要素、勞動要素、技術(shù)要素的差異以及這四因素的作用系數(shù)差異導(dǎo)致的。總體來看，勞動要素的作用系數(shù)最高，資本要素作用系數(shù)次之，金融集聚排在第三位，技術(shù)要素的作用系數(shù)最低。另外，各地區(qū)經(jīng)濟增長的主要影響因素也因地而異。

針對全國來說，資本要素的正向作用度最高(達到0.89)，這與我國當(dāng)前以投資拉動經(jīng)濟增長的經(jīng)濟發(fā)展模式相吻合；而金融集聚的作用系數(shù)為-1.23，金融資源分散程度較高，說明當(dāng)前我國金融集聚對經(jīng)濟增長的正向作用沒有發(fā)揮出來。

東部地區(qū)金融集聚對經(jīng)濟增長的正向作用明顯，作用系數(shù)為0.43，作用程度在五個地區(qū)中是最高的。東部地區(qū)作為我國金融集聚程度最高的地區(qū)，該系數(shù)說明了金融集聚通過金融集聚效益，金融溢出效益和金融效率的提升促進了東部地區(qū)經(jīng)濟的增長。在四因素中，資本要素對東部地區(qū)的經(jīng)濟增長的作用程度最高，這與東部資本投入水平最高是吻合的。技術(shù)要素的作用程度最低，技術(shù)要素的邊際貢獻率不及其他的要素。

對東北地區(qū)來說，資本要素的作用系數(shù)為正，技術(shù)要素的正向作用不明顯，金融集聚因素、勞動要素對經(jīng)濟增長的作用系數(shù)為負，而勞動要素的負向作用卻是這四個要素中最明顯的。說明東北地區(qū)勞動要素的邊際貢獻率處于遞減的階段。東北地區(qū)金融集聚度和技術(shù)要素集聚度不高，對經(jīng)濟增長的作用還未顯現(xiàn)出來。勞動要素的供給則處于過剩狀態(tài)。

中部地區(qū)金融集聚因素對經(jīng)濟增長的作用系數(shù)為0.07，說明當(dāng)前中部地區(qū)金融資源集聚程度不高，金融集聚的正向效應(yīng)未發(fā)揮出來。勞動要素對中部地區(qū)經(jīng)濟的作用系數(shù)達到3.47，說明當(dāng)前勞動要素仍然是中部地區(qū)經(jīng)濟增長的主要推動力。

勞動要素對西部地區(qū)的作用系數(shù)為-2.92，勞動要素的負向作用卻是四個地區(qū)中最明顯的，勞動要素投入減少反而能促進經(jīng)濟的增長，說明西部地區(qū)的勞動力供給處于過剩狀態(tài)，西部地區(qū)勞動要素的邊際貢獻率處于遞減的階段。金融集聚因素對西部地區(qū)經(jīng)濟增長的作用系數(shù)為-0.641，而西部地區(qū)的金融集聚度不高，說明西部地區(qū)金融資源的分散性阻礙了西部地區(qū)的發(fā)展。

結(jié)合以上研究結(jié)論，本文對各地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平提高提出以下幾點建議：從全國總體層面來說，應(yīng)側(cè)重在欠發(fā)達地區(qū)做大做強勞動力密集型產(chǎn)業(yè)；調(diào)整優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，可將東部地區(qū)的部分勞動密集型等喪失比較優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移；完善金融市場，對金融產(chǎn)業(yè)與金融資源的集聚提供政策扶持，創(chuàng)造良好的市場環(huán)境。對于東部地區(qū)來說，應(yīng)該繼續(xù)深化金融集聚，更好的發(fā)揮金融集聚對經(jīng)濟的促進作用。政府應(yīng)對金融企業(yè)集群，金融創(chuàng)新、人才培養(yǎng)等提供專門的支持政策；落實各類優(yōu)惠政策，吸引和培養(yǎng)金融專業(yè)人才，創(chuàng)造吸引金融機構(gòu)、金融人才集聚的軟、硬件環(huán)境；完善市場環(huán)境與法律環(huán)境。東北地區(qū)在扶持金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展、推進金融集聚的同時，更應(yīng)該吸引國內(nèi)外資本的進入。中部地區(qū)可以適時有規(guī)劃的承接?xùn)|部發(fā)達地區(qū)勞動密集型產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)移，另外大力推進金融集聚的提升。西部地區(qū)也可以承接?xùn)|部發(fā)達地區(qū)勞動密集型產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)移，以改觀當(dāng)前勞動力供給過?，F(xiàn)狀。

[1]黃解宇：《金融集聚的內(nèi)在動因分析》，載于《區(qū)域金融研究》2011年第3期，第26～30頁。

[2]陳文鋒、平瑛：《上海金融產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟增長的關(guān)系》，載于《統(tǒng)計與決策》2008年第20期，第93～95頁。

國家自然科學(xué)基金項目“金融集聚、要素流動與區(qū)域經(jīng)濟空間差異及趨同演化仿真研究：生態(tài)效率的視角”(71263039)和“鄱陽湖地區(qū)生態(tài)資本、生態(tài)經(jīng)濟與金融生態(tài)空間耦合發(fā)展模式及優(yōu)化策略研究”(71063015)。

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：2095-3151(2014)46-0044-10