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    金融集聚對經濟增長的空間溢出效應研究

    2018-05-14 11:31:27魯丹
    中國西部 2018年4期
    關鍵詞:金融集聚經濟增長

    魯丹

    〔摘要〕 隨著經濟全球化和信息技術的不斷發(fā)展,區(qū)域間金融資源流動加速,金融服務業(yè)集聚效應日益凸顯。本文基于新疆2005~2016年15個地州市的空間面板數據,構建了金融集聚與經濟增長的空間滯后模型和空間誤差模型,得到以下主要結論:第一,新疆15個地州市大部分地區(qū)存在金融聚集現象,雖然金融聚集水平總體不高,但又不同程度地增加。第二,新疆15個地州市的金融活動具有空間自相關性,相鄰地州市之間存在明顯的空間溢出效應。第三,金融集聚對促進經濟增長起到一定作用。為此,新疆15個地州市應當加強地市州間金融合作,提高金融服務效率和構建全方位多次層的金融體系。

    〔關鍵詞〕 金融集聚 經濟增長 空間計量面板模型

    〔中圖分類號〕F832.7;F127 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008—0694(2018)04—0109—10

    一、引言

    金融集聚現象于20世紀初在世界范圍內開始形成,分布比較分散的金融機構在一定條件下開始匯聚起來,為個人和企業(yè)集中提供金融服務。金融集聚使金融業(yè)發(fā)展突破了地域條件和行政壁壘的制約,促進了金融信息的快速傳遞和資源配置效率的有效提高,因而推動了區(qū)域經濟的持續(xù)增長。在研究金融集聚與經濟增長的已有文獻中,Kindle-berge(1974)認為,金融集聚促進了金融業(yè)與其他行業(yè)之問的信息交流,更有效地利用了現有網絡和基礎設施,從而實現了規(guī)模經濟。Audresteh和Feld-man(1996)指出金融集聚有利于提高集聚區(qū)的知識共享水平和創(chuàng)新能力,但這種知識溢出效應會隨著距離的增加而下降。劉紅(2008)在LS模型的框架下,建立了VAR模型,進行Granger因果關系檢驗和脈沖響應的實證分析,發(fā)現金融集聚對集聚核心區(qū)域的經濟增長具有推動作用。丁藝、李靖霞和李林(2010)采用2003~2007年的省際數據,建立了橫截面數據模型,對金融集聚與經濟增長之間的線性關系進行檢驗,結果發(fā)現銀行業(yè)對經濟增長的彈性系數明顯大于證券業(yè)和保險業(yè)。豆曉利(2013)通過建立空間滯后模型和空間自回歸模型研究了2003~2013年金融集聚與區(qū)域經濟增長的關系,發(fā)現金融集聚對區(qū)域經濟增長具有明顯的溢出效應。姜霞和郭科言(2016)選取了湖北省1996~2014年相關數據,運用協整關系檢驗、格蘭杰因果關系檢驗等方法,對湖北省金融集聚與經濟增長進行實證分析,指出湖北省金融集聚與經濟增長存在均衡關系,金融集聚效應對經濟增長具有一定拉動作用。周海鵬、李媛媛和李瑞晶(2016)通過構建空間滯后模型和空間誤差模型,驗證了金融集聚對經濟增長具有顯著作用。孫志紅和王亞青(2017)以西北五省為研究對象,構建了空間滯后模型和空間誤差模型,指出金融集聚能夠通過擴大金融規(guī)模和提高金融效率促進經濟增長。

    現有研究已經注意到了金融集聚的空間因素,這為本文提供了有益借鑒,但多數文獻主要探討了金融集聚對經濟增長溢出效應的存在性,較少涉及這種溢出效應的大小和作用途徑。因此,本文依托金融集聚和經濟增長的相關理論,通過構建空間滯后模型和空間誤差模型,以新疆15個地州市為例,進一步深入研究了金融集聚對經濟增長的空間溢出效應。

    二、相關理論基礎

    從產業(yè)結構調整角度來看,金融集聚主要通過兩個渠道促進經濟增長:一是金融集聚為產業(yè)結構調整提供短缺資金。金融集聚使得借款人和貸款人的聯系更為密切,提升了信貸投放的規(guī)模和效率,解決了產業(yè)結構調整的資金短缺問題。二是金融集聚通過提高公司的創(chuàng)新能力和水平實現產業(yè)結構升級。金融集聚能夠為企業(yè)創(chuàng)新提供資金支持,切實提高企業(yè)創(chuàng)新能力,促進區(qū)域經濟增長。反之,企業(yè)規(guī)模的擴大促使金融機構增設服務網點,創(chuàng)新金融產品,從而進一步提升金融集聚水平,優(yōu)化金融結構。

    從知識溢出角度來看,一是金融知識溢出為金融集聚實體學習新技術提供動力。這主要表現為金融知識溢出導致的外部公共效應,為集群學習提供了有利條件。二是金融知識溢出有助于激活集群內部的知識傳遞和流動,提高集群實體的競爭力。三是金融知識溢出提升了金融成員公司實現外部知識內化的潛力。四是金融知識溢出將有助于提高金融集團成員公司的管理能力。大部分企業(yè)可以很快從其他企業(yè)身上學到最新的管理思想,改善自身管理水平并降低管理變革的風險。

    三、研究設計

    1.指標選取

    (1)金融集聚指標。目前,測度產業(yè)集聚的方法主要有區(qū)位熵系數、赫芬達爾·赫希曼指數、空間基尼系數等,結合新疆經濟金融發(fā)展實際情況,本文選用區(qū)位熵系數來測度新疆15個地州市的金融業(yè)集聚水平,具體計算方法如下:

    (2)其他變量。本文被解釋變量為人均GDP;解釋變量為金融集聚水平、金融規(guī)模和金融效率;選取的控制變量為投資和出口依存度(詳見表1)。

    2.Moran′s I指數

    在進行空間計量經濟學建模之前,選用Moran′s I指數來測量空間自相關,檢驗金融集聚與經濟增長空間相關性的存在性。其計算公式為:

    3.空間權重矩陣設定

    目前,有兩種設定空間權重矩陣的形式,一種是“地理”空間權重矩陣,另一種是“經濟”空間權重矩陣。本文是基于區(qū)域之間的相鄰距離設定的“地理”空間權重矩陣。即:

    空間權重矩陣W需進行標準化處理,處理方法是用每個元素同時除以該行元素之和,使每行元素的總和為1。

    4.空間計量模型

    (1)空間滯后模型??臻g滯后模型(SLM)用于研究區(qū)域個體對整個系統相鄰區(qū)域的經濟行為產生效應的情形。其表達式為:

    在上述公式中,y是被解釋變量,即本文中代表經濟增長的指標PGDP;入度量Wy對y的影響,稱為空間自回歸系數,反映了鄰近區(qū)域的觀測值對本地區(qū)觀測值的影響方向和程度。W是一個n×n階的空間權重矩陣,反映了地區(qū)之間相互關系的網絡結構。Wy是空間滯后因變量,反映空間距離對區(qū)域經濟增長的影響。X為n×k階矩陣,包括了k列解釋變量,在本文具體是指解釋變量LQ、Ft、Fe等變量;β是對應的系數,反映了解釋變量X對被解釋變量Y的影響;ε為隨機擾動項。使用極大似然估計法來估計模型中參數。

    (2)空間誤差模型??臻g誤差模型(SEM)適用于當地區(qū)間的相互作用因所處的相對位置不同而存在差異的分析??臻g誤差模型使用誤差項來反映地區(qū)問的相互關系。其表達式為:

    y=Xβ+u;u=ρMu+ε

    上述公式顯示了擾動項μ存在空間依賴性。ρ為空間誤差系數,度量了樣本PGDP統計量的空間依賴性。ρ值的大小反映了鄰近地區(qū)PGDP的值對本地區(qū)PGDP觀測值的影響方向和程度。ε是一個隨機誤差項,反映了空間誤差模型中的空間依賴性,即鄰近地區(qū)的LQ、Ft、Fe等變量對PGDP向量的誤差沖擊對本地區(qū)經濟增長向量PGDP的影響。使用極大似然估計法來估計模型中參數。

    四、實證分析

    1.空間相關性分析

    (1)變量空間分布的Moran′s I指數值

    通過計算Moran′s I指數值(詳見表2),可以發(fā)現以下特點:

    第一,新疆15個地州市間經濟和金融存在較強的空間自相關性。2009~2010年經濟增長指標PGDP的Moran′sI值都通過了0.1的顯著性水平檢驗,2011~2016年Moran′s I值均達到了0.05的顯著性水平。金融集聚指標LQ的Moran′s I值在2006~2016年都達到了0.1的顯著性水平,且個別年份的顯著性水平都達到了0.05。金融規(guī)模Ft的Moran′s I值在2013~2016年都通過了顯著性檢驗。除2006、2011和2013年外,金融效率指標Fe的Moran′s I值都通過了顯著性檢驗。

    第二,各年份經濟增長指標PGDP的Moran′s I值均高于其他三個指標。2005~2016年經濟增長指標PGDP的Moran′s I值不斷增大,且整體上更為顯著,表明新疆15個地州市間經濟增長存在較高的空間自相關且逐漸增強。

    第三,金融集聚指標LQ的Moran′s I值在2006~2016年都通過了顯著性檢驗。各年份金融集聚指標LQ的Moran′s I值都高于金融規(guī)模和金融效率兩個指標,并且該值不斷增加。這表明新疆15個地州市間金融集聚的空間自相關性較高且逐年增加。

    (2)Moran′s I指數散點圖

    圖1描繪了新疆15個地州市2016年金融集聚的局部Moran′s I值分布,其中橫軸代表金融產業(yè)的集聚程度,縱軸代表鄰近值的加權平均值。根據散點圖,可以將新疆15個地州市金融產業(yè)的發(fā)展劃分為4個象限:圖的右上方為第1象限,是高值與高值相鄰,是正的空間自相關關系的集群,表明金融集聚程度較高的地區(qū)被其他高集聚水平地區(qū)所包圍(HH)。圖的左上方為第2象限,是低值與高值相鄰,是負的空間自相關關系的集群,表明金融集聚程度較低的地區(qū)被其他高集聚水平地區(qū)所包圍(LH)。圖的左下方為第3象限,是低值與低值相鄰,是正的空間自相關關系的集群,表明金融集聚程度較低的地區(qū)被其他低集聚水平地區(qū)所包圍(LL)。圖的右下方為第4象限,是高值與低值相鄰,是負的空間自相關關系的集群,表明金融集聚程度較高的地區(qū)被其他低集聚水平地區(qū)所包圍(HL)。第1、3象限的正空間自相關關系反映了區(qū)域的集聚性和相似性,第2、4象限的負空間自相關關系反映了區(qū)域的異質性。

    從表3可以看出,位于第1、3象限的地州市有8個,位于第2、4象限的地州市有7個,觀測結果不均勻的分布在4個象限內。烏魯木齊市、石河子市和克拉瑪依市是金融集聚度最高的3個市,它們都位于第1象限,符合高集聚水平的地區(qū)被高集聚水平的其他地區(qū)所包圍的特點。哈密地區(qū)位于第4象限,符合高集聚水平的地區(qū)被低集聚水平的其他地區(qū)所包圍的特點,阿克蘇地區(qū)、克孜勒蘇柯爾克孜自治州、喀什地區(qū)以及和田地區(qū)位于第3象限,這4個地區(qū)都是低集聚水平的地區(qū)被低集聚水平的其他地區(qū)所包圍,反映出了金融集聚在地理空間上分布的相似性。其他地州市位于第2象限,表示了低集聚水平的地區(qū)被高集聚水平的其他地區(qū)所包圍,屬于LH空間相關模式。

    2.空間計量模型分析

    根據理論模型的基本設定,本文的被解釋變量為2005~2016年新疆15個地州市的人均GDP,通過加入不同的解釋變量來構造不同的空面滯后模型和空間誤差模型。模型的基本設定形式有4個,利用stata軟件,使用極大似然估計方法來估計上述4個空間計量模型的參數。其中,每一個模型都有空間滯后和空間誤差兩種參數估計結果。

    模型1:檢驗各解釋變量對經濟增長的直接影響。

    其中,解釋變量為金融集聚LQ、金融規(guī)模Ft、金融效率Fe以及投資I和出口依存度CK。從模型1的回歸結果可以看出,變量區(qū)位熵LQ的系數為正,且通過了顯著性水平為0.01的檢驗,說明金融集聚對經濟增長有顯著影響,且隨著時間的推移逐步加大。變量金融規(guī)模Ft的符號為負,可能與新疆南疆地區(qū)金融機構數量少,主要以農商行和郵儲金融機構分布為主相關。變量金融規(guī)模Ft和金融效率Fe在模型中不夠顯著,可能是選取的指標不能反映真實情況。

    模型2:加入金融集聚與金融規(guī)模的乘積變量LFt,目的是檢驗金融集聚是否通過加速資本積累來促進經濟增長。

    其中,解釋變量為金融集聚與金融規(guī)模的乘積變量LFt、金融效率Fe、投資I和出口依存度CK。為避免多重共線性影響,變量金融集聚LQ和金融規(guī)模Ft不再同時納入模型。從模型2中的回歸結果可以看出,LFt的系數為正,并達到了0.05的顯著性水平,表明金融集聚能夠通過加速資本積累對經濟增長產生溢出效應。盡管金融效率Fe的系數未達到0.1的顯著性水平,但不能因此認為金融效率對經濟增長沒有作用。乘積變量LFe,目的是檢驗金融集聚是否通過提高金融效率促進經濟增長。

    其中,解釋變量為金融集聚與金融效率的乘積變量LFe、金融規(guī)模Ft、投資I和出口依存度CK。為避免多重共線性影響,變量金融集聚LQ和金融效率Fe不再同時納入模型。從模型3中的回歸結果可以看出,各解釋變量的系數都達到了0.01或者0.05的顯著性水平,說明對經濟增長的影響顯著。這表明了金融集聚能夠通過提高金融效率來促進經濟的增長。

    模型4:同時加入金融集聚與金融規(guī)模的乘積變量LFt和金融集聚與金融效率的乘積變量LFe,目的是檢驗金融集聚對經濟增長的促進作用主要是通過加速資本積累還是提高金融效率來實現。

    其中,解釋變量為金融集聚與金融規(guī)模的乘積變量LFt、金融集聚與金融效率的乘積變量LFe、投資I和出口依存度CK。為避免多重共線性影響,變量金融集聚LQ、金融規(guī)模Ft和金融效率Fe不再同時納入模型。從模型4中的回歸結果可以看出,金融集聚與金融效率的乘積項LFe的系數為正,通過了0.05的統計顯著性檢驗,表明對經濟增長具有促進作用。然而,金融集聚與金融規(guī)模的乘積項LFt沒有通過顯著性水平為0.1的統計顯著性檢驗,變得不再具有顯著性。以上結果說明,由于新疆15個地州市的金融發(fā)展水平總體較低,金融集聚態(tài)勢尚不成熟,因此提高金融效率是目前新疆金融集聚促進經濟增長的主要途徑。

    通過整體對比4個模型兩種形式的參數估計,還可以發(fā)現:

    (1)log-likelihood的絕對值都比較大。在理論假設條件下,模型的擬合優(yōu)度R2相對偏小,究其原因,影響新疆15個地州市經濟增長的因素很多,本文所選取的解釋變量有限,所以模型整體的擬合優(yōu)度一般。從空間滯后模型(SAR)和空間誤差模型(SEM)的比較分析來看,SEM模型的R2值要大于SAR模型中的R2值。

    (2)各指標數據存在空間相關性。空間自回歸系數(rho)和誤差空間自相關系數(lambda)標志著空間依賴關系。本文4個模型的空間自回歸系數(rho)和誤差空間自相關系(lambda)的系數估計值都通過了顯著性水平為0.01的檢驗,表明新疆15個地州市的經濟金融活動具有空間相關性,鄰近地州市之間形成了較強的空間溢出效應。

    (3)反映了金融集聚對經濟增長的作用機制。在空間滯后模型(SAR)和空間誤差模型(SEM)的回歸結果中,各解釋變量的系數大小相近,個別變量不夠顯著可能與新疆整體的金融業(yè)發(fā)展水平不高以及地區(qū)差異較大有關。

    五、政策建議

    1.加強地州市間金融合作

    地理障礙會阻礙金融集聚效應的發(fā)揮,因此應當加強新疆地州市之間的金融合作,促進各地州市之間金融資源的充分流動和金融機構的協同發(fā)展。充分發(fā)揮烏魯木齊市、克拉瑪依市等金融集聚水平較高的地州市的輻射效應,為進一步的經濟增長創(chuàng)造有利條件。此外,還應加大對南疆地區(qū)金融發(fā)展的扶持力度,補齊南疆地區(qū)金融服務的短板,推動南疆地區(qū)經濟與金融協調發(fā)展。

    2.提高金融效率

    從實證分析結果中可知,提高金融效率是金融集聚促進經濟增長的重要途徑。本文中的金融效率指標用貸款與存款的比率來衡量,存貸比一方面反映了金融機構吸收存款的能力,另一方面反映了企業(yè)融資需求的程度。因此,通過提高商業(yè)銀行吸收儲蓄來提高金融效率時,也要刺激企業(yè)的融資需求。金融機構應當重視金融從業(yè)人員的培訓工作,通過知識外溢途徑提升金融從業(yè)人員的理論水平和業(yè)務操作能力。此外,還應該加快經濟結構調整和轉型升級,加強金融產業(yè)和其他產業(yè)的聯動發(fā)展,增強金融業(yè)服務實體經濟的能力。

    3.構建全方位多層次金融體系

    金融集聚的溢出作用對鄰近地區(qū)有著顯著影響,但是隨著地理距離的增加,這種溢出作用會逐步減弱。僅僅依靠金融集聚水平較高的烏魯木齊市、克拉瑪依市、石河子市和昌吉回族自治州等來拉動全疆經濟增長是遠遠不夠的。為此,應當在新疆15個地州市間建立健全“多點帶面”的多層次的金融體系,切實發(fā)揮金融服務當地經濟發(fā)展的作用。一是要積極吸引全國股份制商業(yè)銀行到各地州市設立分支機構,積極支持外來銀行與本地銀行的業(yè)務合作。二是完善金融體系服務功能,促進政策性金融與商業(yè)性金融之間的相互協作。三是對現有金融資源實施存量改造,通過實施優(yōu)惠政策支持地州市間證券、保險公司的進一步發(fā)展。

    (責任編輯 博農)

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