中國(guó)金融資源配置效率不均衡對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距的影響
——基于南北視角分析

肖 旭，洪祥鎮(zhèn)

（大連交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，遼寧大連 116028）

一、引言

隨著中國(guó)特色社會(huì)主義已經(jīng)進(jìn)入新時(shí)代，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展已由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾成為當(dāng)前中國(guó)社會(huì)的主要矛盾，而區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距正是發(fā)展不平衡的重要體現(xiàn)?！笆奈濉币?guī)劃綱要中提出要推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展，實(shí)施區(qū)域重大戰(zhàn)略、區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略，這意味著我國(guó)已經(jīng)進(jìn)入到了區(qū)域發(fā)展的新階段。長(zhǎng)期以來(lái)，學(xué)術(shù)界對(duì)我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究主要集中在東、中、西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距，而隨著經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局正從“東西差距”轉(zhuǎn)向“南北差距”（楊明洪等，2021）。黨的十八大以來(lái)，隨著長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展、京津冀協(xié)同發(fā)展、粵港澳大灣區(qū)建設(shè)、長(zhǎng)江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展等重大戰(zhàn)略的落實(shí)與推進(jìn)，我國(guó)區(qū)域發(fā)展格局經(jīng)歷了前所未有的變化，區(qū)域分化情況逐漸顯現(xiàn)（焦云霞，2022）。以長(zhǎng)江三角洲、珠江三角洲為代表的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶動(dòng)下，南方地區(qū)經(jīng)濟(jì)總體保持著較好的發(fā)展，而北方地區(qū)多數(shù)省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)則呈放緩態(tài)勢(shì)（黃少安和謝冬水，2022），經(jīng)濟(jì)重心南移趨勢(shì)明顯。隨著2013 年南部地區(qū)整體GDP 首次超越北方，南部地區(qū)GDP 占全國(guó)GDP 的比重由2013 年的57.42%上升至2020 年的64.79%，北部地區(qū)GDP 占全國(guó)比重則由2013 年的42.58%下降至2020 的35.21%，南北地區(qū)間差距由2013 年的14.85 個(gè)百分點(diǎn)擴(kuò)大至2020 年的29.56 個(gè)百分點(diǎn)（安虎森和周江濤，2021），南北地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距的逐步擴(kuò)大成為我國(guó)區(qū)域整體協(xié)調(diào)發(fā)展的重大阻礙。除了南北地區(qū)之間的差距對(duì)我國(guó)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展進(jìn)程的制約外，由南北地區(qū)內(nèi)部所帶來(lái)的阻力也十分強(qiáng)烈，以2021 年為例，北方地區(qū)人均GDP 最高的北京（16.49 萬(wàn)元）是最低的甘肅（3.60 萬(wàn)元）的4.58 倍，南方地區(qū)人均GDP 最高的上海（15.58 萬(wàn)元）是最低的廣西（4.43 萬(wàn)元）的3.52 倍。劉學(xué)良等（2022）指出南北地區(qū)內(nèi)部經(jīng)濟(jì)差距從2013 年已經(jīng)步入進(jìn)一步擴(kuò)大階段，南北地區(qū)內(nèi)部經(jīng)濟(jì)差距逐漸超越了東西地區(qū)的內(nèi)部差距。因此，緩解由南北地區(qū)差異所導(dǎo)致的我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)總體的不均衡、不協(xié)調(diào)是新時(shí)代下我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展所面臨的新任務(wù)、新挑戰(zhàn)，積極尋找能夠促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的新路徑成為當(dāng)前學(xué)術(shù)界討論的重要話(huà)題。

自改革開(kāi)放以來(lái)我國(guó)金融業(yè)發(fā)展迅猛，作為國(guó)家重要核心競(jìng)爭(zhēng)力之一，金融發(fā)展關(guān)系著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定運(yùn)行，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生著持續(xù)重要的影響。然而，隨著我國(guó)金融業(yè)增加值在2010—2020 年以15.75%的平均增長(zhǎng)率不斷增加，我國(guó)金融體量得到大幅度擴(kuò)張，而在此期間我國(guó)實(shí)業(yè)投資率與GDP 增長(zhǎng)率卻出現(xiàn)了持續(xù)下降的趨勢(shì)（張雪芳和戴偉，2020），這說(shuō)明了我國(guó)金融業(yè)的迅速發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用并不聯(lián)動(dòng)，我國(guó)金融發(fā)展呈現(xiàn)出過(guò)度化。對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而言，適度的金融發(fā)展規(guī)模能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)步增長(zhǎng)，而當(dāng)金融業(yè)資源配置過(guò)度膨脹時(shí)，會(huì)導(dǎo)致社會(huì)經(jīng)濟(jì)效率的下降，從而抑制甚至損害總體經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。對(duì)于現(xiàn)階段我國(guó)金融發(fā)展而言，不能一味地追求金融體量的擴(kuò)張，更重要的是考察金融資源能否通過(guò)金融中介機(jī)構(gòu)與金融市場(chǎng)投入到能夠最大幅度促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的部門(mén)當(dāng)中，即金融資源配置的效率如何。金融資源配置效率越高則說(shuō)明金融資源越合理地配置到了效率更高的生產(chǎn)部門(mén)中，從而更好地促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。然而，目前我國(guó)金融資源配置效率存在一定程度的區(qū)域失衡，由于我國(guó)金融資源分布格局、產(chǎn)業(yè)分工布局均呈現(xiàn)明顯的區(qū)域不均衡。因此金融資源配置效率也存在明顯的地域差異性。以2020 年為例，我國(guó)南方地區(qū)金融從業(yè)人員與金融機(jī)構(gòu)存款余額占比全國(guó)總量分別為54.74%和61.44%，而我國(guó)北方地區(qū)從業(yè)人員與存款余額占比全國(guó)總量則分別為45.26%和38.56%。趙文舉和張?jiān)彛?022）指出區(qū)域金融效率的失衡主要體現(xiàn)在金融資源的“屬性配置失衡”“領(lǐng)域配置失衡”“階段配置失衡”及“量質(zhì)配置失衡”四大方面，各區(qū)域在不同金融資源屬性的配置差異導(dǎo)致了區(qū)域間金融效率的差距。

綜上所述，我國(guó)金融資源配置效率和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)均存在明顯的區(qū)域發(fā)展不均衡、不協(xié)調(diào)問(wèn)題，而這種不均衡的來(lái)源逐漸從“東西差距”轉(zhuǎn)向了“南北差距”。因此，在南北成因的背景下，我國(guó)金融資源配置效率的區(qū)域不均衡具體表現(xiàn)如何？緩解金融配置效率區(qū)域差異能否縮小我國(guó)地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距？理清上述問(wèn)題可為我國(guó)在“雙循環(huán)”新發(fā)展格局下如何提高金融資源流動(dòng)能力、糾正區(qū)域金融效率失衡、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展打開(kāi)新的突破口。

目前關(guān)于金融資源配置效率的相關(guān)研究主要集中在如下幾個(gè)方面：

第一，金融資源配置效率的指標(biāo)體系構(gòu)建及測(cè)度。Levine（1997）將商業(yè)銀行信貸占比、國(guó)有銀行資產(chǎn)占比、儲(chǔ)蓄投資轉(zhuǎn)化率作為評(píng)價(jià)指標(biāo)來(lái)測(cè)算金融資源的配置效率。劉飛（2007）基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）采用存貸款余額、銀行業(yè)職員工資、貸款損失準(zhǔn)備作為投入指標(biāo)，銀行業(yè)當(dāng)年結(jié)益、銀行業(yè)資金邊際產(chǎn)出作為產(chǎn)出指標(biāo)對(duì)金融效率進(jìn)行測(cè)算。陸遠(yuǎn)權(quán)和張德鋼（2012）以金融機(jī)構(gòu)年末存款余額、貸款余額分別作為投入產(chǎn)出指標(biāo)。張玉苗（2017）則采用超效率DEA 方法以金融業(yè)從業(yè)人數(shù)、金融業(yè)增加值作為投入產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行測(cè)算，并通過(guò)Malmquist 指數(shù)分析了其動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)。多數(shù)學(xué)者采用數(shù)據(jù)包絡(luò)模型對(duì)金融資源配置效率進(jìn)行測(cè)算，但所選取的投入與產(chǎn)出指標(biāo)有所出入。

第二，金融資源配置效率的區(qū)域差異。陸遠(yuǎn)權(quán)和張德鋼（2012）通過(guò)測(cè)算省級(jí)金融效率的基尼系數(shù)，指出在1995—2009 年我國(guó)區(qū)域內(nèi)金融效率差異是金融效率總差異的主要來(lái)源。徐曉光等（2014）將我國(guó)內(nèi)地城市按金融資源配置效率劃分為成熟且效率高、規(guī)模效應(yīng)不足、新型、不成熟4 個(gè)等級(jí)，并指出技術(shù)進(jìn)步、規(guī)模效益與投入產(chǎn)出因素是提升金融效率的關(guān)鍵因素。戴偉和張雪芳（2016）指出我國(guó)2004—2014 年金融資源配置效率區(qū)域差異較為明顯，金融效率總體水平不高，且中西部地區(qū)尤為明顯，極少數(shù)高效率省份均集中在東部沿海地區(qū)。

第三，金融資源配置效率對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的影響。安強(qiáng)身和姜占英（2015）指出由政府主導(dǎo)的資金利用效率和國(guó)有銀行資金運(yùn)用效率的失衡導(dǎo)致了金融資源配置效率的低下，從而抑制了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。許瀟文（2015）通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)金融效率能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，并呈現(xiàn)出一定的區(qū)域差異性，表現(xiàn)為金融效率對(duì)經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)促進(jìn)效果較強(qiáng)，對(duì)經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)效果較弱。劉小玄和周曉艷（2011）發(fā)現(xiàn)壟斷行業(yè)與部分產(chǎn)能過(guò)剩行業(yè)聚集了大量金融資源，金融資源的投入與產(chǎn)出不匹配，對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)效率產(chǎn)生了一定程度的負(fù)面影響。

綜上所述，關(guān)于金融資源配置效率的研究更多的集中在其測(cè)度、演化動(dòng)態(tài)及其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響機(jī)理，針對(duì)我國(guó)金融資源配置效率不均衡對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距的影響研究，仍存在進(jìn)一步的討論空間。與已有研究不同，本文將通過(guò)關(guān)系數(shù)據(jù)分析范式，從金融資源配置效率地區(qū)差距及經(jīng)濟(jì)發(fā)展地區(qū)差距的視角，來(lái)分析緩解金融資源配置效率不均衡能否縮小地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距。

本文的主要邊際貢獻(xiàn)在于如下兩點(diǎn)：①基于“南北差距”視角，對(duì)金融資源配置效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行分析，通過(guò)Dagum 基尼系數(shù)對(duì)金融效率及經(jīng)濟(jì)的地區(qū)差距進(jìn)行測(cè)算，理清我國(guó)金融資源配置效率的不均衡在南北地區(qū)的空間分布及空間差異，對(duì)豐富當(dāng)前我國(guó)南北差距的研究有一定意義；②為我國(guó)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展尋找新的突破口，即金融資源配置效率。梳理金融資源配置效率不均衡與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的區(qū)域差距在理論層面上的關(guān)系，采用二次指派程序（quadratic assignment procedure，QAP）對(duì)二者間的“差距關(guān)系”在全國(guó)及南北視角下進(jìn)行實(shí)證考察，以期得出我國(guó)在新時(shí)代下經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的新對(duì)策。

二、理論基礎(chǔ)及分析

金融發(fā)展是我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要保障，金融要更好地服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，最關(guān)鍵的是優(yōu)化金融資源配置效率（曾燕萍等，2022）。對(duì)于金融資源配置來(lái)講，當(dāng)金融規(guī)模體量較小、金融資源相對(duì)匱乏時(shí)，金融機(jī)構(gòu)對(duì)于資金投資的傾向更側(cè)重國(guó)有或大型企業(yè)，而中小企業(yè)在融資時(shí)則受到約束，若金融資源或金融規(guī)模長(zhǎng)期處于較低狀態(tài)，則對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)產(chǎn)生一定阻礙。然而對(duì)于現(xiàn)階段我國(guó)金融發(fā)展而言，則呈現(xiàn)出資源總量過(guò)度金融化的現(xiàn)象，如熊彼特理論所述，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展與社會(huì)資本積累均達(dá)到一定程度時(shí)，由于原有資本積累模式無(wú)法滿(mǎn)足生產(chǎn)規(guī)模的日益擴(kuò)大，越來(lái)越多的資本從產(chǎn)業(yè)中脫離出來(lái)成為金融資本。我國(guó)的過(guò)度金融化也存在著明顯的資源配置結(jié)構(gòu)性問(wèn)題，即大量的金融資源仍被投入且集中在部分重資產(chǎn)類(lèi)行業(yè)當(dāng)中，導(dǎo)致了此類(lèi)行業(yè)金融資源過(guò)剩，形成局部泡沫，而在經(jīng)濟(jì)體中真正占比較大且具有較高資產(chǎn)收益率與投資效率的小微企業(yè)、農(nóng)業(yè)、輕資產(chǎn)制造業(yè)和服務(wù)業(yè)則嚴(yán)重缺少金融資源。圖1 為我國(guó)各行業(yè)上市公司2021 年的信貸額度情況，由于銀行端數(shù)據(jù)沒(méi)有公布信貸具體的分行業(yè)流向。因此本文從證券資本市場(chǎng)著手，通過(guò)上市公司公開(kāi)的資產(chǎn)負(fù)債表中的短期借款、長(zhǎng)期借款數(shù)據(jù)測(cè)算了各企業(yè)信貸額度，并按照國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的行業(yè)、區(qū)域劃分標(biāo)準(zhǔn)對(duì)各上市公司按證券代碼、所屬地區(qū)進(jìn)行分類(lèi)，考慮到各行業(yè)之間上市公司數(shù)量差距懸殊。因此對(duì)行業(yè)信貸總額做均值處理，得到各行業(yè)上市公司信貸額度均值，另外，根據(jù)控股性質(zhì)測(cè)算了各行業(yè)上市公司中，國(guó)有控股占總數(shù)的比重。如圖1 所示，在全國(guó)上市公司行業(yè)中，建筑、水電燃?xì)?、房地產(chǎn)、采礦與交通運(yùn)輸行業(yè)共同分割了信貸市場(chǎng)中絕大部分的金融資源，建筑業(yè)、水電燃?xì)庑袠I(yè)單個(gè)上市公司可獲金融資源的均值高達(dá)199.775 億元與171.599 億元，是其他如批發(fā)零售（28.607 億元）、農(nóng)林牧漁（24.294 億元）、制造業(yè)（15.588 億元）等行業(yè)的幾至十幾倍。交通運(yùn)輸、水電燃?xì)?、采礦行業(yè)中的國(guó)有控股上市公司占比分別高達(dá)69.44%、67.44%與59.74%，顯性或隱性的國(guó)家擔(dān)保力度，使其在銀行業(yè)貸款的非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與控制中享有更大優(yōu)勢(shì)，從而誘發(fā)了金融資源配置方向明顯傾斜的現(xiàn)象。南北地區(qū)上市公司可獲信貸平均額度的顯著差異主要體現(xiàn)在建筑、水電燃?xì)馍a(chǎn)、采礦行業(yè)，北方地區(qū)上述上市公司信貸額度均值分別達(dá)到406.331 億元、284.935 億元、135.367 億元，以中國(guó)建筑（601668）、中國(guó)交建（601800）、中國(guó)石油（601857）、中國(guó)核電（601985）為代表的北方地區(qū)行業(yè)龍頭國(guó)有控股公司，短期與中長(zhǎng)期貸款額度高達(dá)2000 億元以上。金融資源配置在資本證券市場(chǎng)的特征能夠反映出其在業(yè)界的同等規(guī)律，對(duì)于那些不處在投資熱門(mén)行業(yè)的非上市中小企業(yè)，由于規(guī)模較小、資質(zhì)較差導(dǎo)致其在銀行及金融機(jī)構(gòu)所能夠獲得的融資資源更加稀缺，最終形成了整體金融效率的低下，以及區(qū)域金融資源配置的進(jìn)一步失衡（劉錫良和文書(shū)洋，2018）。

圖1 2021 年各行業(yè)上市公司信貸額度均值

金融產(chǎn)能過(guò)剩、資源配置不合理及實(shí)體經(jīng)濟(jì)資金短缺并存的局面為我國(guó)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展帶來(lái)較大阻力，對(duì)各區(qū)域間經(jīng)濟(jì)差距也產(chǎn)生了較大的影響，這些都是由金融資源配置效率低下所導(dǎo)致的（任碧云和賈賀敬，2019）。從內(nèi)部機(jī)制來(lái)看，信息不對(duì)稱(chēng)是金融資源配置效率低下的重要誘因，在我國(guó)金融市場(chǎng)信息不對(duì)稱(chēng)、不完全的背景下，利率通過(guò)金融資產(chǎn)定價(jià)的價(jià)格機(jī)制對(duì)金融資源進(jìn)行有效配置的途徑受阻，導(dǎo)致了整體金融資源配置效率的失衡與低下，從而阻礙經(jīng)濟(jì)發(fā)展。從外部機(jī)制來(lái)看，我國(guó)金融體系的不健全進(jìn)一步加劇了金融資源錯(cuò)配的現(xiàn)象，以中央銀行為主導(dǎo)，國(guó)有控股銀行為主體的金融體系在金融資本配置方向、配置效率上均存在明顯的欠缺，公有制與私有制的差別也使得在信貸市場(chǎng)上，具有壟斷地位的國(guó)有銀行主導(dǎo)的金融市場(chǎng)也對(duì)民間資本產(chǎn)生明顯的排斥性（張慕瀕和孫亞瓊，2014；關(guān)成華和張偉，2022）；另外，政府干預(yù)在一定程度上也扭曲了金融資源的配置（李青原等，2010），以利率補(bǔ)貼為主要方式的政府干預(yù)手段導(dǎo)致了金融資源從生產(chǎn)型企業(yè)轉(zhuǎn)移至那些只為獲得補(bǔ)貼而繼續(xù)生產(chǎn)的“僵尸企業(yè)”，金融資源遭到了極大程度的浪費(fèi)。由此可見(jiàn)，優(yōu)化金融資源配置、提高金融效率是促進(jìn)金融業(yè)健康發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要途徑。全社會(huì)應(yīng)引導(dǎo)金融資源向生產(chǎn)性用途的合理流動(dòng)，使資金真正地進(jìn)入到實(shí)體經(jīng)濟(jì)，投向生產(chǎn)效率更高的領(lǐng)域當(dāng)中，避免金融資源的“脫實(shí)向虛”，為實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入不可或缺的血液，促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。

三、金融資源配置效率的不均衡

（一）金融資源配置效率的測(cè)算

金融資源具有一般資源和特殊資源屬性，既是資源配置的對(duì)象，也是配置其他資源的方式，金融資源不僅包含資本或資金、與資本或資金緊密聯(lián)系的其他金融要素，也包含與資本或資金及其他金融要素相互作用、影響的功能（白欽先，1999）。目前學(xué)術(shù)界對(duì)金融資源配置效率測(cè)算的指標(biāo)體系沒(méi)有明確的定義，通過(guò)對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的梳理發(fā)現(xiàn)，衡量金融資源配置效率的主要投入指標(biāo)包括金融機(jī)構(gòu)存款與貸款、金融機(jī)構(gòu)與金融從業(yè)人員數(shù)量、政府財(cái)政支出，而產(chǎn)出指標(biāo)主要包括金融業(yè)增加值、金融業(yè)產(chǎn)值、金融相關(guān)比率等。另外，為適應(yīng)我國(guó)在“雙循環(huán)”戰(zhàn)略背景下經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展對(duì)金融業(yè)的需求，金融資源投入產(chǎn)出指標(biāo)應(yīng)當(dāng)作出適當(dāng)調(diào)整（許世琴等，2020）。鑒于此，本文設(shè)置的金融資源配置效率的投入產(chǎn)出指標(biāo)見(jiàn)表1。

表1 金融資源配置效率投入產(chǎn)出指標(biāo)體系

學(xué)術(shù)界通常采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）法來(lái)測(cè)度金融資源配置效率，借助投入產(chǎn)出變量，求出最大產(chǎn)出或最小投入的生產(chǎn)前沿邊界并衡量效率，DEA 是一種非參數(shù)方法，不需要考慮量綱問(wèn)題，適合處理多投入產(chǎn)出變量問(wèn)題。本文在此基礎(chǔ)之上，借鑒Andersen 和Petersen（1993）的方法，運(yùn)用超效率DEA（SE-DEA）模型對(duì)金融資源配置效率進(jìn)行測(cè)算，采用超效率DEA 方法的原因在于解決了經(jīng)典DEA 模型效率取值為0～1，在效率比對(duì)時(shí)區(qū)別度不高，且在規(guī)劃過(guò)程中無(wú)法對(duì)決策單元（DMU）效率值進(jìn)行比較與排序的情況。另外，為體現(xiàn)金融資源配置效率的時(shí)變性，實(shí)現(xiàn)各省份金融資源配置效率在不同年份間的可比性，本文在超效率DEA 方法的基礎(chǔ)之上，采用全期前沿方式根據(jù)上述各項(xiàng)投入產(chǎn)出指標(biāo)對(duì)我國(guó)金融資源配置效率進(jìn)行測(cè)算，具體模型公式如下：

其中：為決策單元超效率值；m和n分別為投入和產(chǎn)出指標(biāo)個(gè)數(shù)；Xij為第i年第j個(gè)決策單元的投入值；Yij為第i年第j個(gè)決策單元的產(chǎn)出值；λj為第j個(gè)決策單元的權(quán)重；Xi0和Yi0為評(píng)價(jià)單元的投入、產(chǎn)出值；和分別為松弛變量和剩余變量；ε為阿基米德無(wú)窮小，取值通常為0.00001。

根據(jù)上述方式，本文測(cè)度了我國(guó)2001—2020 年30 個(gè)省份（因數(shù)據(jù)缺失，不包含西藏地區(qū)及港澳臺(tái)地區(qū)）的金融資源配置效率指數(shù)，按照國(guó)家統(tǒng)計(jì)局劃分標(biāo)準(zhǔn)對(duì)南部與北部地區(qū)進(jìn)行分類(lèi)，各省份金融資源配置效率指數(shù)測(cè)算結(jié)果如圖2 所示。由圖2 可見(jiàn)，在我國(guó)總體金融資源配置效率的全樣本均值曲線(xiàn)上，金融效率均值前五位的省份分別為北京（0.887）、廣東（0.801）、上海（0.749）、湖北（0.694）及江蘇（0.667），而在上述省份當(dāng)中，僅有北京屬于北方地區(qū)，其他省份均位于南方地區(qū)，而對(duì)于均值排名較低的新疆（0.361）、陜西（0.403）、貴州（0.424）、甘肅（0.436）與江西（0.447）在地理分布上則呈現(xiàn)了北多南少的現(xiàn)象。本文進(jìn)一步以2001 年和2020 年金融效率指數(shù)為例進(jìn)行南北視角分析，在南部地區(qū)15 個(gè)省份中，2020 年金融效率較2001 年有明顯提高的省份有11 個(gè)，廣西、海南、湖南、江西則出現(xiàn)了不同程度的下降；而對(duì)于北部地區(qū)15 個(gè)省份而言，僅有北京、河北、河南、山東、天津及新疆的金融配置效率有上升趨勢(shì)，其他省份均呈現(xiàn)出較為明顯的下降。我國(guó)金融效率存在一定程度的區(qū)域差異，基于上述的分析，這種空間的差異從南北視角進(jìn)行考察后得到了進(jìn)一步認(rèn)定。為探究我國(guó)金融資源配置效率空間不均衡的演變動(dòng)態(tài)、差異來(lái)源，本文將進(jìn)一步深入分析。

圖2 金融資源配置效率測(cè)算結(jié)果

（二）金融資源配置效率的地區(qū)差異

本文采用Dagum 基尼系數(shù)及其分解方法對(duì)我國(guó)金融資源配置效率空間不均衡的特征進(jìn)行分析，相比泰爾指數(shù)與傳統(tǒng)基尼系數(shù)相比較，Dagum 基尼系數(shù)能夠解決樣本數(shù)據(jù)間存在的交叉重疊問(wèn)題，從而精確度量地區(qū)差異的來(lái)源，具體公式為

其中：G為總體基尼系數(shù)；為金融資源配置效率均值；k為區(qū)域個(gè)數(shù)，本文中取值為2；j和h為區(qū)域內(nèi)部省份個(gè)數(shù)，本文取值為30；yji（yhr）為地區(qū)j（h）內(nèi)任意i（r）觀測(cè)省份的金融資源配置效率指數(shù)。Dagum 基尼系數(shù)可進(jìn)一步按子群分解方法將整體基尼系數(shù)分解為組內(nèi)差異Gw、組間差異Gnb及超變密度Gt，且G=Gw+Gnb+Gt，計(jì)算公式為

其中：，pj=nj/ n，sj=為區(qū)域j和區(qū)域h之間的金融資源配置效率指數(shù)的相對(duì)影響；djh為區(qū)域金融效率指數(shù)差值，表示區(qū)域j和h中所有yji-yhr＞0 樣本加總的數(shù)學(xué)期望；pjh為超變一階矩，表示區(qū)域j和h中所有yhr-yji ＞0 樣本加總的數(shù)學(xué)期望；Fj和Fh為區(qū)域j和h的累計(jì)密度函數(shù)。

我國(guó)金融資源配置效率基尼系數(shù)及分解結(jié)果如圖3 所示，基尼系數(shù)的總體趨勢(shì)在全樣本期內(nèi)較為平緩，而在部分年份中出現(xiàn)了一定程度的擴(kuò)大，具體來(lái)看，在2001—2004 年金融資源配置效率的總體差異有所加劇，年均增長(zhǎng)率為6.93%，而從2005 年開(kāi)始，總體基尼系數(shù)進(jìn)入到相對(duì)穩(wěn)定下降的趨勢(shì)當(dāng)中，至2018 年基尼系數(shù)下降至0.126，說(shuō)明2005—2018 年我國(guó)金融資源配置效率的地區(qū)差距有所縮小，2018—2020 年基尼系數(shù)再呈上升趨勢(shì)，年均增長(zhǎng)率為6.68%。從基尼系數(shù)的內(nèi)部差異分解結(jié)果中可見(jiàn)，三大貢獻(xiàn)來(lái)源中，組內(nèi)基尼系數(shù)年均貢獻(xiàn)率（47.88%）占比最大，說(shuō)明2001—2020 年我國(guó)金融資源配置效率的總體差異主要來(lái)源于南、北區(qū)域各自?xún)?nèi)部的差距。組間基尼系數(shù)在全樣本期內(nèi)的年均貢獻(xiàn)率較低（18.21%），但值得注意的是在2018—2020 年組間貢獻(xiàn)率有劇烈提升，年均增長(zhǎng)率為68.38%，說(shuō)明了總體基尼系數(shù)在2018 年后的上升有可能是南北區(qū)域之間金融資源配置效率的差異變動(dòng)所引起的。除此之外，超變密度在總體基尼系數(shù)的貢獻(xiàn)當(dāng)中也有較大占比，年均貢獻(xiàn)率為33.91%，而在2018 年后隨著組間貢獻(xiàn)的激增，超變密度貢獻(xiàn)出現(xiàn)了縮小的跡象，意味著各區(qū)域金融資源配置效率指數(shù)的數(shù)據(jù)分布重疊部分減少，也從側(cè)面印證了金融資源配置效率南北區(qū)域之間差異逐漸擴(kuò)大的事實(shí)。

圖3 金融資源配置效率總體基尼系數(shù)及內(nèi)部差異貢獻(xiàn)

通過(guò)上述的梳理，理清了我國(guó)金融資源配置效率總體基尼系數(shù)的貢獻(xiàn)來(lái)源，以及隨時(shí)間的變化，組內(nèi)差異、組間差異及超變密度對(duì)基尼系數(shù)貢獻(xiàn)度的演變趨勢(shì)，圖4 進(jìn)一步展示了我國(guó)金融資源配置效率南北地區(qū)組內(nèi)差異、組間差異的演變過(guò)程。整體看來(lái)，南部地區(qū)與北部地區(qū)的組內(nèi)差異呈“南增北降”的反向發(fā)展趨勢(shì)，其中，南部地區(qū)在2001 年的初始金融效率差異水平（0.077）較低，并以4.47%的年均增幅上升至2020 年的0.177，說(shuō)明對(duì)于整體金融資源配置效率水平較高的南部地區(qū)，其內(nèi)部各省份之間的效率差異逐漸增大，以2015 年和2020 年為例，上海金融效率指數(shù)分別是廣西的1.79 和3.01 倍，廣東金融效率指數(shù)分別是海南的1.95 和2.57 倍。對(duì)于北部地區(qū)而言，組內(nèi)基尼系數(shù)曲線(xiàn)呈波動(dòng)下降趨勢(shì)，2001 年北部地區(qū)組內(nèi)基尼系數(shù)為0.162，2010 年下降為0.124，并逐漸低于南部地區(qū)組內(nèi)基尼系數(shù)，至2020 年北部地區(qū)組內(nèi)差異下降至0.120，年平均下降率為1.57%，值得注意的是雖然北部地區(qū)組內(nèi)差異有明顯縮小，但這種縮小不完全是北部地區(qū)內(nèi)中低金融效率水平省份逐步提高所導(dǎo)致的，也可能是高水平省份的金融效率下滑并趨向中低水平所形成的。除此之外，南北地區(qū)組間差異在觀測(cè)期內(nèi)也出現(xiàn)明顯的上升趨勢(shì)，其上升幅度較大的兩個(gè)時(shí)期分別為2001—2004 年、2018—2020 年間，而在中間時(shí)段，南北兩地區(qū)域間各省份的金融效率差異的變動(dòng)相對(duì)平穩(wěn)。

圖4 金融資源配置效率地區(qū)差異

本文還測(cè)算了以人均GDP 為表征的地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相關(guān)基尼系數(shù)，如圖5 所示，與總體經(jīng)濟(jì)發(fā)展基尼系數(shù)具有明顯的下降趨勢(shì)相同，南北地區(qū)組內(nèi)、組間差異也呈整體下降趨勢(shì)，其中，南部地區(qū)初始時(shí)組內(nèi)差異較大，但在觀測(cè)期內(nèi)下降幅度明顯，北部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展組內(nèi)差異較低，始終保持在南部地區(qū)組內(nèi)差異與南北地區(qū)組間差異基尼系數(shù)的下方。值得注意的是，從2013 年開(kāi)始所有差異曲線(xiàn)均逐步進(jìn)入平穩(wěn)期，在個(gè)別年份中甚至出現(xiàn)小幅擴(kuò)大趨勢(shì)，說(shuō)明近年來(lái)我國(guó)整體及南北方地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距的縮小受到一定程度的阻礙。綜上所述，與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異相比，我國(guó)金融資源配置效率的地區(qū)差異的演變動(dòng)態(tài)較為復(fù)雜，其內(nèi)部南北地區(qū)差異變化的異質(zhì)性使得無(wú)法直觀地辨析出兩者間存在的相關(guān)性。因此關(guān)于我國(guó)金融資源配置效率不均衡對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距能否產(chǎn)生影響，產(chǎn)生何種影響，以及在南北地區(qū)中這種影響是否存在差異仍需進(jìn)一步探討。

圖5 經(jīng)濟(jì)發(fā)展地區(qū)差異

四、金融資源配置效率不均衡對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距的影響

（一）方法與數(shù)據(jù)

已有關(guān)于地區(qū)經(jīng)濟(jì)差異的研究，多數(shù)局限在考察解釋變量本身的樣本數(shù)據(jù)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響，卻無(wú)法識(shí)別出解釋變量的地區(qū)差異程度對(duì)經(jīng)濟(jì)差距的影響，據(jù)此，本文嘗試從關(guān)系數(shù)據(jù)范式的角度進(jìn)行分析。關(guān)系數(shù)據(jù)可以體現(xiàn)出兩個(gè)“行動(dòng)者”之間的相互關(guān)系（Scott，1988），假設(shè)將每個(gè)地區(qū)視為一個(gè)“行動(dòng)者”，那么任意兩兩地區(qū)之間的差距都可構(gòu)建出一種關(guān)系，在本文中將對(duì)各地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)、金融資源配置效率及控制變量一一構(gòu)建這種關(guān)系，并通過(guò)計(jì)量模型與二次指派程序（QAP）來(lái)探究中國(guó)金融資源配置效率不均衡對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距的影響。

1.模型設(shè)定

本文的關(guān)系數(shù)據(jù)計(jì)量模型設(shè)定如下：

其中：β0、β1和β2為待估參數(shù)；Y和X分別為被解釋變量與解釋變量；Z為控制變量；U為殘差項(xiàng)，關(guān)系數(shù)據(jù)模型與屬性數(shù)據(jù)模型在形式上是相同的，不同點(diǎn)在于關(guān)系數(shù)據(jù)模型的變量數(shù)據(jù)形式為N階方陣，方陣具體形式見(jiàn)式（6）。其中，Y、X和Z分別為被解釋變量、解釋變量和控制變量?jī)蓛傻貐^(qū)差值的方陣，其內(nèi)部各元素的具體數(shù)值由yi-yj、xi-xj、zi-zj計(jì)算而得，當(dāng)i=j時(shí)，主對(duì)角線(xiàn)上元素均為0。

2.二次指派程序（QAP）

基于地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度、金融資源配置效率及其他控制變量的數(shù)值差異所構(gòu)建的關(guān)系數(shù)據(jù)，隱含地假設(shè)由非獨(dú)立的觀測(cè)數(shù)據(jù)組成，這導(dǎo)致了模型存在自相關(guān)的問(wèn)題（Krackhardt，1988）。此外，以關(guān)系數(shù)據(jù)為形式的觀測(cè)值通常存在嚴(yán)重的多重共線(xiàn)性問(wèn)題，采用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法會(huì)導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)量的方差與標(biāo)準(zhǔn)差增大，顯著性檢驗(yàn)也失去了意義。因此，本文采用不需要假設(shè)變量之間相互獨(dú)立的二次指派程序（QAP）來(lái)克服關(guān)系數(shù)據(jù)中存在的自相關(guān)與多重共線(xiàn)性問(wèn)題。二次指派程序包括適用于兩兩矩陣之間的相關(guān)性分析，以及適用于多因素的回歸分析兩部分，具體分析方法如下：

（1）長(zhǎng)向量轉(zhuǎn)化。將關(guān)系數(shù)據(jù)矩陣Y、X和Z分別轉(zhuǎn)化成n（n-1）維的長(zhǎng)向量，通過(guò)最小二乘法（OLS）方法進(jìn)行參數(shù)與擬合優(yōu)度的估計(jì)，得到第一次估計(jì)回歸系數(shù)集Γ（Y，X，Z）。

（2）隨機(jī)置換與統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。由于關(guān)系數(shù)據(jù)存在自相關(guān)。因此OLS 回歸結(jié)果不具有穩(wěn)健性，本文采用DSP（double semi-partialing）殘差置換法進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，相比較FLSP（freedman-lane semi-partialing）置換關(guān)系數(shù)據(jù)矩陣的行與列，殘差置換法更加具有穩(wěn)健性（Dekker et al，2007）。通過(guò)隨機(jī)置換所得的殘差矩陣對(duì)估計(jì)量進(jìn)行檢驗(yàn)，得到隨機(jī)置換后的回歸系數(shù)集及統(tǒng)計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)誤。將大于或等于，小于或等于第一次長(zhǎng)向量回歸系數(shù)的隨機(jī)置換后系數(shù)的個(gè)數(shù)與總個(gè)數(shù)的比例，分別定義為PLarge和PSmall，由于存在交叉重疊部分。因此兩者之和不一定為1。使用雙尾檢驗(yàn)對(duì)回歸系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，若系數(shù)為正，則用PLarge表示P值；若系數(shù)為負(fù)，則用PSmall表示P值。使用單尾檢驗(yàn)對(duì)R2進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，P值為置換后產(chǎn)生的R2大于或等于第一次長(zhǎng)向量回歸產(chǎn)生的R2次數(shù)占總次數(shù)的比重。

3.變量選擇與數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文將地區(qū)經(jīng)濟(jì)差異作為被解釋變量，采用人均GDP 作為衡量指標(biāo)，以2001 年為基期根據(jù)GDP 指數(shù)進(jìn)行平減處理，構(gòu)建地區(qū)經(jīng)濟(jì)差異矩陣，記為gdp。金融資源配置效率為核心解釋變量，采用前文金融資源配置效率指數(shù)作為衡量指標(biāo)，構(gòu)建地區(qū)金融資源配置效率差異矩陣，記為fre。除上述兩個(gè)關(guān)鍵變量外，考慮到地區(qū)經(jīng)濟(jì)差異會(huì)受到不同因素的影響，本文選取了如下指標(biāo)作為控制變量，并進(jìn)行差異矩陣的構(gòu)建：

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷是地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在差距的重要原因，根據(jù)“結(jié)構(gòu)紅利”假說(shuō)，在技術(shù)進(jìn)步和主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)共同推動(dòng)產(chǎn)業(yè)變遷的過(guò)程中，難免會(huì)出現(xiàn)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)水平效率的巨大差異，投入要素在從低生產(chǎn)率的部門(mén)向高生產(chǎn)率部門(mén)流動(dòng)中促進(jìn)了社會(huì)生產(chǎn)效率水平的提高，從而維持經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（李峰等，2021），目前我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷存在十分嚴(yán)重的區(qū)域不平衡現(xiàn)象，干春暉和王強(qiáng)（2018）指出我國(guó)東部地區(qū)已經(jīng)建立了能夠嵌入全球價(jià)值鏈的外向型產(chǎn)業(yè)集群，而中、西部地區(qū)則是以?xún)?nèi)向型產(chǎn)業(yè)發(fā)展為主的產(chǎn)業(yè)變遷，并被定義為前者產(chǎn)業(yè)鏈上的要素供給者，這種區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷的不平衡對(duì)我國(guó)地區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展產(chǎn)生了嚴(yán)重的負(fù)面影響。本文以產(chǎn)業(yè)高級(jí)化作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的衡量指標(biāo)，參考劉偉和張輝（2008）的做法，以各產(chǎn)業(yè)占總體的產(chǎn)出比與各產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的乘積計(jì)算而得，構(gòu)建出地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異矩陣，記為ind。

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)引起城市規(guī)模擴(kuò)大、城鎮(zhèn)化進(jìn)程加速，而較高的城鎮(zhèn)化水平反過(guò)來(lái)也會(huì)影響經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，朱孔來(lái)等（2011）通過(guò)Granger 因果檢驗(yàn)證明了我國(guó)城鎮(zhèn)化發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有促進(jìn)效果，即城鎮(zhèn)化每提高一個(gè)百分點(diǎn)，可以維持7.1%的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。城鎮(zhèn)化進(jìn)程是勞動(dòng)力要素通過(guò)遷移向城鎮(zhèn)聚集的過(guò)程，較高的城鎮(zhèn)化水平能夠刺激居民消費(fèi)、積極拉動(dòng)投資、聚集要素資源實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。本文以城鎮(zhèn)人口數(shù)量占總?cè)丝跀?shù)量比重作為衡量地區(qū)城鎮(zhèn)化水平的指標(biāo)，構(gòu)建出地區(qū)城鎮(zhèn)化差異矩陣，記為ubr。

在新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與內(nèi)生增長(zhǎng)理論中，物質(zhì)資本存量、人力資本及技術(shù)進(jìn)步均是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要原因，其中物質(zhì)資本具有逐利性，使其向高收益率的地區(qū)流動(dòng)，在短期內(nèi)有助于提高地區(qū)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出，但長(zhǎng)期會(huì)造成地區(qū)間資本存量差距的加大，從而導(dǎo)致地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距。本文以勞動(dòng)力平均資本存量作為衡量指標(biāo)，首先，采用永續(xù)盤(pán)存法核算各地區(qū)物質(zhì)資本存量，其中折舊率參考張軍等（2004）設(shè)定的9.6%，再一步計(jì)算得到勞動(dòng)力平均資本存量，構(gòu)建出地區(qū)資本存量差異矩陣，記為cp。

新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論將物質(zhì)資本廣義化，并將其與人力資本等同處理，無(wú)法體現(xiàn)出人力資本在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的特殊作用，自人力資本理論與人力資本溢出模型（Lucas，1988）提出后，多數(shù)學(xué)者關(guān)注人力資本對(duì)現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的影響作用，并強(qiáng)調(diào)人力資本通過(guò)教育投資的積累，對(duì)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用高于物質(zhì)資本，朱承亮等（2011）通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)人力資本的投資能夠促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率的改善，而區(qū)域間居民受教育程度的明顯差異對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距產(chǎn)生了重要影響。本文采用平均受教育年限來(lái)衡量地區(qū)人力資本，計(jì)算方式為edu=6pr+9mi+12hi+16co+19po，其中pr、mi、hi、co和po分別為小學(xué)、初中、高中、本科和研究生以上勞動(dòng)力占地區(qū)人口比重，構(gòu)建出地區(qū)人力資本差異矩陣，記為edu。

財(cái)政支出是政府利用社會(huì)資源提供公共物品與服務(wù)，從而滿(mǎn)足社會(huì)公共需要的支出，財(cái)政支出規(guī)模反映了政府行為干預(yù)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的程度，然而隨著財(cái)政支出規(guī)模的逐步擴(kuò)大，公共支出的調(diào)整成本也將不斷上升，從而對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生負(fù)向影響（莊子銀和鄒薇，2003）；另外，當(dāng)財(cái)政結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)環(huán)境存在差異，特別是地方政府采取了保護(hù)性或掠奪性財(cái)政策略時(shí)，所導(dǎo)致的資源錯(cuò)配與價(jià)格扭曲將會(huì)抑制經(jīng)濟(jì)發(fā)展（周業(yè)安，2003）。因此地區(qū)間政府行為干預(yù)強(qiáng)度的差異也會(huì)影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。本文以政府一般財(cái)政預(yù)算支出占比地區(qū)生產(chǎn)總值來(lái)表示地區(qū)的政府行為，構(gòu)建出地區(qū)政府行為差異矩陣，記為gov。

對(duì)外貿(mào)易不僅推動(dòng)了我國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)，而且改變了我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式，提高了經(jīng)濟(jì)質(zhì)量，對(duì)外貿(mào)易所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)主要體現(xiàn)在資源配置的優(yōu)化、技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)及就業(yè)結(jié)構(gòu)的改善三大方面（陶薇，2009；顧雪松等，2020），我國(guó)各區(qū)域間對(duì)外貿(mào)易程度存在較大差距，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡性產(chǎn)生了一定影響。本文以地區(qū)出口貿(mào)易總額與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值作為衡量指標(biāo)，并構(gòu)建出地區(qū)對(duì)外貿(mào)易差異矩陣，記為open。

外商直接投資有利于改善國(guó)內(nèi)資金供應(yīng)狀況、形成先進(jìn)高效的產(chǎn)業(yè)鏈（馬立軍，2013），增加國(guó)內(nèi)資金供給，緩解資金短缺問(wèn)題，對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有顯著的影響。本文采用外商直接投資總額占比地區(qū)生產(chǎn)總值比重作為衡量指標(biāo)，并構(gòu)建出地區(qū)外商直接投資差異矩陣，記為fdi。

圖6 為本文的關(guān)系數(shù)據(jù)分析框架圖，在圖6 中，A 和B 為兩個(gè)不同的地區(qū)，各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展用GDPA（B）表示，而兩地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距則為GDPA-GDPB，影響各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素分別為金融資源配置效率freA（B）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)ubrA（B）、資本存量cpA（B）、人力資本eduA（B）、政府行為govA（B）、對(duì)外貿(mào)易o(hù)penA（B）、外商直接投資fdiA（B），而影響兩地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距的因素差異表示為freA-freB、ubrA-ubrB、cpA-cpB、eduA-eduB、govA-govB、openA-openB、fdiA-fdiB。由此可見(jiàn)，A、B 地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r取決于兩地各因素稟賦的發(fā)展程度，而A、B 地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)差距則是由兩地之間各因素稟賦的差異所導(dǎo)致的。將分析框架由兩個(gè)地區(qū)擴(kuò)展到多個(gè)地區(qū)，兩兩地區(qū)之間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距則可由兩兩地區(qū)間各因素差異進(jìn)行聯(lián)合解釋。各變量形式均為關(guān)系數(shù)據(jù)，即為30 階方陣，由于主對(duì)角線(xiàn)上行列坐標(biāo)相同。因此差值為0，觀測(cè)數(shù)據(jù)為30×（30-1）=870 個(gè)。上述變量數(shù)據(jù)均來(lái)自歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省份統(tǒng)計(jì)年鑒。

圖6 關(guān)系數(shù)據(jù)分析框架圖

（二）QAP 相關(guān)性分析

表2 匯總了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異與地區(qū)金融資源配置效率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化、資本存量、人力資本、政府行為、對(duì)外貿(mào)易及外商直接投資差異的相關(guān)性分析結(jié)果。其中，地區(qū)城鎮(zhèn)化（0.854）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（0.679）、對(duì)外貿(mào)易（0.640）的差異與地區(qū)經(jīng)濟(jì)差異的相關(guān)性系數(shù)依次排名在前三位，且均通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明三者與地區(qū)經(jīng)濟(jì)差異的相關(guān)程度最為密切。地區(qū)金融資源配置效率差異（0.523）與經(jīng)濟(jì)差異的相關(guān)系數(shù)僅次于前三者，排名在第四位，說(shuō)明兩者間存在高度相關(guān)，緩解金融資源配置的不均衡、提高金融效率的協(xié)調(diào)性能夠在縮小地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距中起到互動(dòng)作用，驗(yàn)證了本文的理論基礎(chǔ)與框架，但由于相關(guān)分析僅能夠識(shí)別出兩者的相關(guān)度，因而金融資源配置效率差異對(duì)縮小地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距的影響強(qiáng)度仍需進(jìn)一步分析。此外，外商直接投資（0.516）、人力資本（0.512）、政府行為（0.460）、資本存量（0.260）與地區(qū)經(jīng)濟(jì)差異的相關(guān)性分別排在后四位，且通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。由此可見(jiàn)，上述各變量均與地區(qū)經(jīng)濟(jì)差異存在顯著的相關(guān)性，為檢驗(yàn)各因素在縮小地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距中所產(chǎn)生的影響效果，以及為處理變量間可能存在的多重共線(xiàn)性問(wèn)題，本文將進(jìn)一步采用QAP 回歸方法進(jìn)行分析。

表2 QAP 相關(guān)性分析結(jié)果

（三）QAP 回歸分析

QAP 回歸與傳統(tǒng)OLS 回歸有所不同，在QAP 回歸結(jié)果中包含未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)，兩者的區(qū)別在于，標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)是將關(guān)系數(shù)據(jù)形式的變量矩陣標(biāo)準(zhǔn)化處理后，再進(jìn)行回歸所得到的參數(shù)估計(jì)量，相比而言，標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)消除了數(shù)據(jù)間不同量綱所造成的單位不統(tǒng)一（Borgatti et al，2002），實(shí)現(xiàn)了不同變量系數(shù)在統(tǒng)一模型中可以進(jìn)行縱向的比較。因此在QAP 回歸結(jié)果中，通常采用標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)來(lái)進(jìn)行因素變量對(duì)被解釋變量的影響研究。

1.全樣本期回歸

表3 匯總了全樣本期間內(nèi)各變量差異與地區(qū)經(jīng)濟(jì)差異的回歸結(jié)果，解釋變量金融資源配置效率差異的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)（0.111）在5%的置信水平下顯著為正，說(shuō)明了通過(guò)平衡地區(qū)間金融資源配置效率能夠有效縮小地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距，再一次驗(yàn)證了本文的理論分析部分。另外，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（0.227）、城鎮(zhèn)化（0.606）及外商直接投資（0.092）均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，根據(jù)變量標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)的縱向可比性，城鎮(zhèn)化的影響系數(shù)是金融資源配置效率的5.46 倍，對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距的影響強(qiáng)度排在第一位，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是金融資源配置效率的2.05 倍，排在次位，而外商直接投資的影響系數(shù)較低于金融資源配置效率，排在第四位?？梢?jiàn)，除金融資源配置效率外，通過(guò)縮小上述變量的地區(qū)差異也能夠有效地緩解我國(guó)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差距。其他變量中，資本存量（0.040）、人力資本（0.060）及對(duì)外貿(mào)易（0.092）均不顯著，說(shuō)明在全樣本期內(nèi)，三者對(duì)縮小地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距的影響效果不明顯。值得注意的是，政府行為（-0.199）在1%的置信水平上通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，表明對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距而言，消除各地區(qū)間的財(cái)政支出比例會(huì)產(chǎn)生負(fù)向的影響。模型擬合情況較好，調(diào)整后的擬合優(yōu)度R2達(dá)到了0.780，說(shuō)明各變量對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距的解釋力較強(qiáng)。

表3 QAP 全樣本期內(nèi)回歸結(jié)果

2.分期考察回歸

為進(jìn)一步探究各因素在不同時(shí)期對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距產(chǎn)生的不同影響，本文將樣本期劃分為多個(gè)階段，考慮到五年規(guī)劃對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)起到的重要作用。因此將樣本間設(shè)為2001—2005 年的“十五”時(shí)期、2006—2010 年的“十一五”時(shí)期、2011—2015 年的“十二五”時(shí)期及2016—2020 年的“十三五”時(shí)期，針對(duì)五年規(guī)劃不同期間來(lái)考察各因素對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距的影響，并觀察變量回歸系數(shù)的變化趨勢(shì)。

根據(jù)表4 中的回歸結(jié)果，“十五”期間金融資源配置效率（-0.083）對(duì)縮小地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距產(chǎn)生了負(fù)面影響，原因可能在于，在“十五”期間我國(guó)整體金融效率較低，金融資源處在十分匱乏的階段，對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)方式主要是通過(guò)金融資產(chǎn)數(shù)量上的擴(kuò)張，而非通過(guò)金融資源配置效率的提升（曹?chē)[和吳軍，2002）；另外，在前文中關(guān)于金融資源配置效率的時(shí)空演化動(dòng)態(tài)與區(qū)域差異分析中可知，2001—2004 年間我國(guó)總體金融效率的基尼系數(shù)呈上升趨勢(shì)，而我國(guó)總體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基尼系數(shù)相對(duì)平穩(wěn)，并在2003 年逐漸下降，說(shuō)明在“十五”期間我國(guó)金融效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的地區(qū)差異呈反向增長(zhǎng)動(dòng)態(tài)，導(dǎo)致了金融效率對(duì)縮小地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距具有負(fù)向作用?！笆晃濉逼陂g，金融資源配置效率（0.071）的回歸系數(shù)轉(zhuǎn)為正數(shù)，并通過(guò)了10%的顯著性檢驗(yàn)，原因可能在于，在此期間為響應(yīng)十六屆五中全會(huì)通過(guò)的第十一個(gè)五年規(guī)劃建議中對(duì)金融行業(yè)的明確要求，我國(guó)正處在金融體制改革的階段，通過(guò)推動(dòng)多層次金融市場(chǎng)發(fā)展，推進(jìn)國(guó)有商業(yè)銀行、政策性銀行的體制改革，提高金融企業(yè)的資產(chǎn)質(zhì)量、盈利能力及提高金融監(jiān)管水平、建立金融風(fēng)險(xiǎn)機(jī)制等改革方式，促進(jìn)了我國(guó)金融行業(yè)的健康穩(wěn)定發(fā)展，在一定程度上縮小了區(qū)域間金融資源配置效率原本存在的差異，從而對(duì)緩解地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距做出了一定貢獻(xiàn)。在“十二五”和“十三五”期間，金融效率的回歸系數(shù)（0.106）、（0.076）在5%的置信水平上顯著，說(shuō)明在2011—2020 年間，地區(qū)金融效率差異對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距的影響強(qiáng)度有明顯的增強(qiáng)，一方面是得益于“十二五”和“十三五”期間對(duì)金融行業(yè)持續(xù)的深化改革，為我國(guó)金融業(yè)發(fā)展提供了良好的成長(zhǎng)環(huán)境；另一方面，在2013 年前后隨著科技金融和數(shù)字金融的爆發(fā)式發(fā)展，新型金融機(jī)構(gòu)、新型金融商業(yè)模式、金融業(yè)新業(yè)態(tài)層見(jiàn)疊出，金融行業(yè)的經(jīng)營(yíng)態(tài)勢(shì)由此發(fā)生了前所未有的轉(zhuǎn)變，與銀行業(yè)所代表的以信用、抵押為金融經(jīng)營(yíng)的傳統(tǒng)模式相比，依托信息技術(shù)的數(shù)字金融新模式在建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估監(jiān)管體系、挖掘潛在金融客戶(hù)、提高風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)及全面拓寬金融業(yè)務(wù)范圍等方面均產(chǎn)生了顛覆性影響，有效緩解了在傳統(tǒng)金融模式下中小微企業(yè)所面臨的融資約束問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了各地區(qū)金融資源的高效流動(dòng)、配置優(yōu)化，促進(jìn)了地區(qū)間經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展，從而起到緩解地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距的作用。在其他變量中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化、資本存量、人力資本、對(duì)外貿(mào)易及外商直接投資在各期間內(nèi)的回歸系數(shù)均為正數(shù)，說(shuō)明上述變量在不同期間內(nèi)均對(duì)緩解地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡具有正向影響，其中，城鎮(zhèn)化水平在全部期間內(nèi)的回歸系數(shù)均通過(guò)了1%的置信水平檢驗(yàn)，對(duì)經(jīng)濟(jì)差距的影響強(qiáng)度最大且最穩(wěn)定，這與目前已有文獻(xiàn)結(jié)論相同（劉華軍等，2018），說(shuō)明城鎮(zhèn)化能夠作為長(zhǎng)期持續(xù)影響地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距的關(guān)鍵因素。與城鎮(zhèn)化截然相反，政府行為的回歸系數(shù)在全部期間顯著為負(fù)，與前文全樣本回歸分析相同，說(shuō)明消除了地區(qū)間財(cái)政支出比例的差距會(huì)擴(kuò)大地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距。

表4 QAP 分期考察回歸結(jié)果

五、基于南北視角考察

前文中已基于全國(guó)層面考察了金融資源配置效率與其他變量對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距的影響，為更深一步探究我國(guó)地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距及相關(guān)因素在地緣位置的差別，本文將從南北兩個(gè)角度構(gòu)建各變量的差異矩陣，并進(jìn)行QAP 回歸分析，與前文相同，對(duì)南北視角的分析仍從全樣本期與分期考察兩部分進(jìn)行。

（一）南北地區(qū)全樣本期回歸

表5 匯總了基于南北視角的全樣本期考察結(jié)果，在南方地區(qū)回歸結(jié)果中，城鎮(zhèn)化（0.945）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（0.467）、對(duì)外貿(mào)易（0.121）、人力資本（0.118）與金融資源配置效率（0.109）分別對(duì)縮小地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距有顯著的正向作用，說(shuō)明通過(guò)縮小上述因素的地區(qū)差異能夠緩解南方地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距。相比較全國(guó)而言，南方地區(qū)中城鎮(zhèn)化與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響強(qiáng)度具有顯著的增大，分別擴(kuò)大為金融資源配置效率的8.66 倍和4.28 倍，并與對(duì)外貿(mào)易、人力資本依次排在前四位，而金融資源配置效率排在第五位。北方地區(qū)金融資源配置效率的回歸系數(shù)（0.145）排在第三位，而排在前兩位的城鎮(zhèn)化（0.331）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（0.172）的影響強(qiáng)度分別為金融效率的2.28 倍、1.18 倍，北方地區(qū)其他因素中的資本存量、人力資本及對(duì)外貿(mào)易也均對(duì)縮小北部地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距有促進(jìn)效果。由上述分析可知，金融效率在南北地區(qū)中的影響強(qiáng)度有較大的差別，其在北方地區(qū)更能體現(xiàn)出對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距的影響效果；另外，與全國(guó)樣本考察相同，在南北地區(qū)中城鎮(zhèn)化與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)仍然是影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的核心因素，而政府行為對(duì)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的負(fù)向作用依舊存在。

表5 南北地區(qū)QAP 全樣本期內(nèi)回歸結(jié)果

（二）南北地區(qū)分期考察回歸

1.南方地區(qū)QAP 分期考察

南方地區(qū)QAP 分期考察結(jié)果詳見(jiàn)表6。由表6 所示，南方地區(qū)各因素差距在不同的五年規(guī)劃期間內(nèi)，對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距的影響有較大的出入。具體來(lái)看，在各考察期內(nèi)南方地區(qū)城鎮(zhèn)化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)依舊對(duì)緩解地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距保持著穩(wěn)定的貢獻(xiàn)。南方地區(qū)金融資源配置效率在“十五”“十一五”“十二五”期間均對(duì)縮小經(jīng)濟(jì)差距具有顯著的促進(jìn)效果，但在三個(gè)五年期間內(nèi)金融效率的影響強(qiáng)度則出現(xiàn)了下滑，由“十五”期間的第三位下滑至“十二五”期間的第五位，而在“十三五”期間，金融效率的回歸系數(shù)（0.048）沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明在“十三五”期間，南方地區(qū)金融效率對(duì)縮小經(jīng)濟(jì)差距的影響逐漸弱化。南方地區(qū)金融資源配置效率存在著明顯的“領(lǐng)頭羊”效應(yīng)，以上海、廣東、江蘇、浙江為代表形成了南方地區(qū)金融資源配置效率的第一梯隊(duì)，以福建、重慶、安徽、四川等為第二梯隊(duì)，而效率低下的廣西、貴州、海南、云南等則為第三梯隊(duì)，“領(lǐng)頭羊”效應(yīng)雖能夠?qū)ζ渌貐^(qū)產(chǎn)生示范作用，帶動(dòng)周邊地區(qū)金融發(fā)展，促進(jìn)區(qū)域整體金融資源配置效率的提升，但金融資源作為流動(dòng)性較強(qiáng)的要素，也存在著逐漸從第三梯隊(duì)向一、二梯隊(duì)轉(zhuǎn)向流動(dòng)的趨勢(shì)，這對(duì)南方地區(qū)的金融效率區(qū)域差異造成一定程度的影響，由此也導(dǎo)致了金融效率對(duì)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的影響逐漸削弱；另一方面，作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的投入要素之一，金融資源配置效率對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響機(jī)理也存在著與經(jīng)濟(jì)要素投入相同的邊際效應(yīng)遞減規(guī)律（張雪芳和戴偉，2020），隨著南方地區(qū)整體上金融資源配置效率的不斷提升，其對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的促進(jìn)作用也在不斷的弱化。南方地區(qū)其他變量中的人力資本、對(duì)外貿(mào)易對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距在各期間均產(chǎn)生了明顯的促進(jìn)效果。人力資本的聚集是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的血脈，南部地區(qū)作為高素質(zhì)勞動(dòng)力聚集的核心區(qū)域，以知識(shí)轉(zhuǎn)化產(chǎn)能的水平較高，高素質(zhì)人才的不斷積累促進(jìn)南方地區(qū)人力資本的高級(jí)化，通過(guò)推動(dòng)技術(shù)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生重要作用（劉智勇等，2018）。產(chǎn)業(yè)地理理論指出，靠近貿(mào)易伙伴國(guó)或擁有進(jìn)出口便利條件的地區(qū)，更加具備對(duì)外貿(mào)易的先天優(yōu)勢(shì)（許德友和梁琦，2011），南方地區(qū)由于實(shí)行對(duì)外開(kāi)放較早，且多數(shù)省份處于東南沿海地區(qū)，逐漸形成區(qū)位優(yōu)勢(shì)，國(guó)內(nèi)與進(jìn)出口相關(guān)的產(chǎn)業(yè)不斷向其集中，從而拉動(dòng)南方地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。此外，資本存量的影響在“十五”期間之后逐漸顯現(xiàn)，但影響強(qiáng)度卻從整體的第四位下降至第五位，外商直接投資在前三個(gè)五年規(guī)劃期間對(duì)縮小地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距有正向促進(jìn)效果，但在“十三五”期間卻出現(xiàn)負(fù)向影響。

表6 南方地區(qū)QAP 分期考察回歸結(jié)果

2.北方地區(qū)QAP 分期考察

在表7 結(jié)果中可見(jiàn)，金融資源配置效率在“十五”期間效果欠佳，回歸系數(shù)為0.020，沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，主要原因可能是在“十五”期間我國(guó)金融資源長(zhǎng)期匱乏、金融規(guī)模較小，且與北方地區(qū)在金融發(fā)展中相對(duì)地忽視金融資源的配置效率，更注重金融資源體量的擴(kuò)張有關(guān)。然而，從“十一五”期間開(kāi)始，金融資源配置效率對(duì)北方地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距的影響逐漸顯現(xiàn)，且影響強(qiáng)度在后續(xù)期間出現(xiàn)了上升，從整體排名第三上升至“十三五”期間的第二，說(shuō)明緩解北方地區(qū)金融效率不均衡對(duì)縮小地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距的功效愈加顯著。我國(guó)金融資源配置效率分布總體上呈現(xiàn)“南高北低”的階梯式，北方地區(qū)金融效率整體偏低，僅有北京作為北方地區(qū)金融效率的“佼佼者”，而以天津、山東、河南為主的北方第二梯隊(duì)在全國(guó)范圍內(nèi)效率也并不顯著，其他省份金融效率均處在較低的水平，與南方地區(qū)相比，在北方地區(qū)整體效率較低、差距較小的基礎(chǔ)上，由金融資源的配置效率優(yōu)化對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展所帶來(lái)的邊際效應(yīng)仍處在相對(duì)較高的水平上。因此在“十一五”到“十三五”期間，金融資源配置效率的影響效果較為顯著。北方地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與城鎮(zhèn)化在各期間內(nèi)均對(duì)縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距有促進(jìn)效果，但值得注意的是，城鎮(zhèn)化的影響強(qiáng)度在“十一五”期間之后開(kāi)始下降，原因可能在于，隨著以城鎮(zhèn)化率為表征的我國(guó)經(jīng)濟(jì)人口格局趨于一致，我國(guó)逐漸形成了以京津冀、長(zhǎng)三角、珠三角、成渝四大區(qū)域?yàn)轫旤c(diǎn)、相鄰區(qū)域?yàn)檫B線(xiàn)所圍成的大致“菱形”結(jié)構(gòu)（樊杰等，2019）。與南方地區(qū)比較，北方地區(qū)勞動(dòng)力人口的流向選擇單一，近年來(lái)隨著東北、西北兩大區(qū)域的人口流失現(xiàn)象日益加重，北方地區(qū)各省份間的城鎮(zhèn)化進(jìn)程差異逐漸加大，對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的促進(jìn)效應(yīng)有所削弱。此外，北方地區(qū)資本存量、人力資本、對(duì)外貿(mào)易、外商直接投資均對(duì)縮小地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距有所貢獻(xiàn)，但影響效果并不穩(wěn)定，在部分五年規(guī)劃期間出現(xiàn)效果不佳的情況。

表7 北方地區(qū)QAP 分期考察回歸結(jié)果

基于上述分析可以發(fā)現(xiàn)，金融資源配置效率這一重要因素在緩解我國(guó)南北兩大區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距中均起到了關(guān)鍵作用，由于金融效率的邊際效應(yīng)遞減規(guī)律，對(duì)兩大地區(qū)的影響也產(chǎn)生了一定的時(shí)間差，作為金融資源配置效率較高的南方地區(qū)，其影響效果呈現(xiàn)了“前移”的特點(diǎn)，更早的享受到了通過(guò)金融效率促進(jìn)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的紅利，而對(duì)于北方地區(qū)而言，正因前期金融效率的總體萎靡，對(duì)于金融資源缺少量質(zhì)統(tǒng)籌優(yōu)化的重視。因此金融效率前期功效較弱，而在“十一五”之后效果愈加明顯。

六、結(jié)論與政策建議

地區(qū)差距是我國(guó)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展所面臨的重大阻礙，由于各區(qū)域間資源稟賦、地緣位置、產(chǎn)業(yè)布局等多方面因素的差異導(dǎo)致了區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的凸顯，尋找區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不均衡的關(guān)鍵誘因是當(dāng)下迫切需要解決的問(wèn)題。地區(qū)差距是地區(qū)間的一種“關(guān)系”，本文采用關(guān)系數(shù)據(jù)范式對(duì)這種“關(guān)系”進(jìn)行了詮釋?zhuān)?001—2020年我國(guó)省級(jí)數(shù)據(jù)，構(gòu)建關(guān)系數(shù)據(jù)計(jì)量模型，使用二次指派程序（QAP）對(duì)金融資源配置效率差距與經(jīng)濟(jì)差距之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析，并嘗試從南北方地區(qū)的視角對(duì)其進(jìn)行深入探討，為理清金融資源配置效率能否成為緩解地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距的有效途徑提供了新的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

本文的研究結(jié)論如下：第一，金融資源配置效率的空間非均衡特征較為明顯。我國(guó)金融效率整體上呈現(xiàn)了自南向北下降的“階梯式”空間分布格局，在樣本期內(nèi)南方地區(qū)整體效率上升幅度較大，北方地區(qū)上升緩慢。金融資源配置效率總體基尼系數(shù)分別在2001—2004 年與2018—2020 年出現(xiàn)擴(kuò)大趨勢(shì)，在2004—2018年變化較為平緩，南北方地區(qū)的組內(nèi)差距是總體基尼系數(shù)的主要來(lái)源，南方地區(qū)早期金融效率組內(nèi)差距較低，但差距逐年擴(kuò)大，北部地區(qū)組內(nèi)差距在樣本期內(nèi)有所下降，并在2011 年后逐漸低于南方，南北地區(qū)組間差距在2018 年之前較為平穩(wěn)，但在后續(xù)年份中激增。第二，金融資源配置效率對(duì)縮小地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距具有明顯的正向促進(jìn)效果。在全樣本期考察中，金融資源配置效率的影響強(qiáng)度十分顯著，并與城鎮(zhèn)化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)共同成為縮小地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距的關(guān)鍵因素，這表明通過(guò)金融資源配置效率這一途徑來(lái)緩解地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距是可行的。在分期考察中，“十五”規(guī)劃期間金融資源配置效率對(duì)縮小經(jīng)濟(jì)差距產(chǎn)生了負(fù)向影響，但在后續(xù)考察期內(nèi)隨著金融體制深化改革、金融科技創(chuàng)新賦予了金融資源配置效率優(yōu)化的新動(dòng)能，其影響效果逐漸顯現(xiàn)。第三，金融資源配置效率對(duì)南北地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距存在異質(zhì)性影響。全樣本考察期內(nèi)金融資源配置效率對(duì)南方、北方的影響強(qiáng)度分別排在第五位和第三位，北方地區(qū)金融資源配置效率的影響效果更加明顯。南方地區(qū)金融資源配置效率在“十五”到“十二五”期間對(duì)縮小經(jīng)濟(jì)差距具有明顯的效果，但在“十三五”期間并不顯著，而北方地區(qū)則與之相反，金融效率的作用主要集中在“十一五”到“十三五”期間。

本文的結(jié)論理清了我國(guó)金融資源配置效率存在空間不均衡的特征，以及在南北視角下，金融資源配置效率能夠作為緩解地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距的有效途徑。基于上述結(jié)論，本文提出以下政策建議：首先，要著力緩解金融資源配置效率的空間不均衡，一方面，對(duì)于金融資源配置效率較高的省份要進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)控，以避免某一區(qū)域投資過(guò)熱對(duì)周邊地區(qū)金融資源的吸收掠奪，從而導(dǎo)致周邊地區(qū)金融效率的下降。要發(fā)揮南北地區(qū)金融效率一、二梯隊(duì)的示范帶頭作用，引導(dǎo)金融資源在區(qū)域內(nèi)的合理流動(dòng)，促進(jìn)區(qū)域整體金融資源配置效率的提升。另一方面，對(duì)金融資源配置效率欠發(fā)達(dá)省份也要實(shí)行差異性的金融政策，如提高區(qū)域貨幣供應(yīng)量、降低商業(yè)銀行一級(jí)分行的二級(jí)存款準(zhǔn)備金率，或?yàn)槠髽I(yè)融資提供相對(duì)較低的準(zhǔn)入門(mén)檻，拓寬融資渠道，將金融資源投入到更具活力的實(shí)體經(jīng)濟(jì)當(dāng)中，從而加快金融效率欠發(fā)達(dá)地區(qū)向發(fā)達(dá)地區(qū)的追趕。其次，隨著金融資源配置效率的不斷提升，其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的邊際效應(yīng)有所遞減，在本文的研究中，“十三五”期間南方地區(qū)金融資源配置效率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響逐漸弱化，但這并不意味著南方地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距失去了金融資源配置效率這一重要改善途徑，在金融資源配置效率促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的效應(yīng)遞減時(shí)，南方地區(qū)應(yīng)當(dāng)轉(zhuǎn)變思路，在發(fā)揮金融效率的作用下，以?xún)?yōu)化金融結(jié)構(gòu)、建立多層次的資本市場(chǎng)體系及提高直接融資比例為途徑，給予區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展新動(dòng)力。最后，金融資源配置效率應(yīng)與其他多種因素共同合力促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展，從本文的研究結(jié)果來(lái)看，地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距受多種因素的綜合影響，城鎮(zhèn)化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對(duì)外貿(mào)易、外商直接投資、資本存量及人力資本均對(duì)緩解地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距產(chǎn)生了明顯的效果，這說(shuō)明了區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展并不能通過(guò)某一單獨(dú)因素而獲得極大改善，更注重多因素的綜合作用。具體來(lái)說(shuō)，在發(fā)揮金融資源配置效率作用的同時(shí)，要積極推動(dòng)各區(qū)域城鎮(zhèn)化進(jìn)程，加快建設(shè)區(qū)域間城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展的新型城鎮(zhèn)化格局，也要著力建立產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)機(jī)制，跟蹤產(chǎn)業(yè)發(fā)展新態(tài)勢(shì)，促使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的有機(jī)結(jié)合，在兼顧投入要素市場(chǎng)中的物質(zhì)資本存量積累前提下，更注重高素質(zhì)人力資源的聚集，另外，在全球化進(jìn)程中，各地區(qū)也應(yīng)當(dāng)把握對(duì)外貿(mào)易、吸引外資的機(jī)會(huì)，促進(jìn)各地區(qū)間對(duì)外開(kāi)放的均衡發(fā)展。