西部地區(qū)金融發(fā)展水平測度與經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)研究

劉佳 貢秋扎西

（西藏大學(xué)財經(jīng)學(xué)院 西藏拉薩 850000）

一、引言

西部大開發(fā)戰(zhàn)略自1999 年9 月在中共十五屆四中全會中明確提出以來，國家先后出臺了《關(guān)于西部大開發(fā)若干政策措施的實(shí)施意見》，西部大開發(fā)“十一五”至“十四五”規(guī)劃等相關(guān)政策以確保西部大開發(fā)順利進(jìn)行。這些文件的出臺和實(shí)施，為西部地區(qū)的發(fā)展帶來了巨大機(jī)遇并創(chuàng)造了優(yōu)良的政策環(huán)境，有力促進(jìn)了西部地區(qū)的發(fā)展，取得了巨大成就。

西部大開發(fā)為西部地區(qū)省份的發(fā)展帶來機(jī)遇的同時，也面臨新的挑戰(zhàn)，金融發(fā)展便是其中之一。西部地區(qū)金融普遍存在融資成本高、融資難、創(chuàng)新能力低的問題，掣肘了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，本文將構(gòu)建西部地區(qū)金融發(fā)展指標(biāo)體系來測度西部地區(qū)金融發(fā)展的水平，并就其經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)進(jìn)行分析。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）金融發(fā)展概念界定

金融是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心[1]，金融發(fā)展的內(nèi)涵隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段、時代背景漸進(jìn)變化，其側(cè)重點(diǎn)與一定時期特定地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)相聯(lián)系[2]。最早對金融發(fā)展這一詞語進(jìn)行界定的是Gurley 和Shaw[3]，他們在1960 年提出金融發(fā)展包含兩個方面，一是金融資產(chǎn)和金融機(jī)構(gòu)在數(shù)量上的增加和規(guī)模上的擴(kuò)大，二是非貨幣類金融資產(chǎn)和非銀行類金融機(jī)構(gòu)的大規(guī)模出現(xiàn)。1969 年，Goldsmith 通過分析金融的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，提出金融發(fā)展的重要標(biāo)志和基本內(nèi)涵是金融結(jié)構(gòu)優(yōu)化[4]。1973 年，Mckinnon 和Shaw 分別從金融深化和金融自由化的視角進(jìn)一步探索了金融發(fā)展的本質(zhì)，提出了“金融抑制”和“金融深化”的理論[5-6]。Pagano（1993）認(rèn)為金融發(fā)展是資源配置效率的改善[7]。King和Levine（1993）認(rèn)為金融發(fā)展的關(guān)鍵點(diǎn)在于金融規(guī)模和金融服務(wù)質(zhì)量[8]。Metorn 和Bodie（2005）則認(rèn)為金融功能更重要[9]?！缎屡翣柛窭追蚪?jīng)濟(jì)學(xué)大辭典》中提出金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展是一種松散的交互關(guān)系[10]。

國內(nèi)學(xué)者主要從金融規(guī)模、金融結(jié)構(gòu)、金融制度等方面對金融發(fā)展進(jìn)行定義。白欽先（1998）認(rèn)為金融發(fā)展不僅是金融要素的增加，還包括金融結(jié)構(gòu)和金融制度的變遷[11]。戴相龍和黃達(dá)（1998）在《中華金融辭庫》中對金融發(fā)展的定義是金融規(guī)模擴(kuò)張和金融產(chǎn)業(yè)高度化帶來的效率提高，強(qiáng)調(diào)了金融要素與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的適配[12]。談儒勇（1999）認(rèn)為金融發(fā)展是金融市場的發(fā)展。結(jié)合國內(nèi)外學(xué)者對金融發(fā)展這一概念的界定[13]，金融發(fā)展主要強(qiáng)調(diào)了金融體系的整體發(fā)展和金融總量的擴(kuò)大，包括金融機(jī)構(gòu)和工具的日益豐富、市場規(guī)模的增加與金融功能的完善等[14]。

（二）金融發(fā)展水平測度

目前學(xué)者對于金融發(fā)展水平的測度有從單一指標(biāo)也有從多指標(biāo)進(jìn)行分析的。在單一的指標(biāo)方面，Goldsmith（1969）提出金融相關(guān)比率這一指標(biāo)[15]，Mckinnon（1973）使用廣義貨幣占GDP比重衡量金融市場的完善程度[16]。Bettin和Zazzaro（2012）使用銀行的經(jīng)營費(fèi)用與其凈利息收入和其他收入之比的加權(quán)平均值來判斷金融效率[17]。但隨著研究的深入，單一指標(biāo)并不能完全反映出金融發(fā)展水平，而且容易造成判斷失誤，因此開始出現(xiàn)多指標(biāo)的分析。王林蔚（2023）從驅(qū)動力、壓力、狀態(tài)、影響、響應(yīng)等五方面構(gòu)建了評價指標(biāo)體系[18]，張林（2023）從“量”“質(zhì)”兩個方面構(gòu)建金融發(fā)展評價指標(biāo)體系[19]，徐璋勇（2018）構(gòu)建了金融規(guī)模、金融結(jié)構(gòu)、金融效率、金融功能、金融穩(wěn)健性五個維度的指標(biāo)體系[20]。

以上研究主要從全國范圍進(jìn)行的，針對我國西部地區(qū)金融發(fā)展水平的研究較少。徐巍巍（2021）認(rèn)為西部大開發(fā)戰(zhàn)略的實(shí)施對西部地區(qū)金融規(guī)模的增長起到了促進(jìn)作用[21]。唐菁菁（2020）認(rèn)為西部大開發(fā)造成了西部地區(qū)對基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的過度投資，難以促進(jìn)地區(qū)金融的發(fā)展[22]。陳文新（2016）采用2013 年的截面數(shù)據(jù)對西部地區(qū)進(jìn)行測度，得出西北地區(qū)金融發(fā)展水平較高，與西南地區(qū)相比金融發(fā)展水平差距較大的結(jié)論。以上對西部地區(qū)金融發(fā)展水平的研究，或是把從金融規(guī)模視角進(jìn)行分析，或是僅從某一年度的數(shù)據(jù)進(jìn)行測度[23]。

（三）金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長

目前學(xué)術(shù)界對金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間關(guān)系的理論主要有金融結(jié)構(gòu)論（Goldsmith,1969）[24]，金融深化論及金融抑制論（Mckinnon,1973&Shaw,1973）[25-26]。Goldsmith 認(rèn)為金融發(fā)展實(shí)際是金融結(jié)構(gòu)在不斷優(yōu)化，Mckinnon 和Shaw 認(rèn)為發(fā)展中國家要放棄金融壓制政策，推行金融深化。

金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長的影響，國內(nèi)學(xué)者大多持正向觀點(diǎn)，認(rèn)為金融發(fā)展水平越高，對經(jīng)濟(jì)的增長作用越強(qiáng)[27-28]。但對于西部地區(qū)的研究中，卻持有不同的觀點(diǎn)，周子棟（2018）基于西部11 個省區(qū)進(jìn)行分析，認(rèn)為金融發(fā)展促進(jìn)西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)的增長[29]。龔沁宜（2016）卻持有相反觀點(diǎn)認(rèn)為金融發(fā)展對西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展未起到顯著作用[30]。陳文新（2016）對西部九個省份金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)開放度的影響的異質(zhì)性研究，發(fā)現(xiàn)寧夏、云南和重慶的金融發(fā)展水平提高對地區(qū)經(jīng)濟(jì)開放度具有抑制作用[31]。王保慶（2012）認(rèn)為在金融市場中，保險發(fā)展的作用不明顯而銀行貸款卻相對顯著[32]。因此西部地區(qū)金融發(fā)展對于經(jīng)濟(jì)增長的影響究竟如何，尚有很大的研究空間。

從經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)的路徑來看，一是通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，邢趙婷（2023）認(rèn)為金融發(fā)展通過直接影響顯著促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，進(jìn)而影響經(jīng)濟(jì)增長，從市域視角來看對中部、東部城市，以及二、三線城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進(jìn)作用更大，但從縣域視角來看，金融發(fā)展對在東部地區(qū)和城鎮(zhèn)化水平低的地區(qū)的作用更強(qiáng)[33]。周子棟（2018）提出西部地區(qū)金融發(fā)展能夠通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從而影響經(jīng)濟(jì)增長[34]。馬子紅（2015）得出西部地區(qū)的金融發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整相互掣肘的結(jié)論[35]。二是科技創(chuàng)新，劉光彥（2022）利用全國30個省份的數(shù)據(jù)證實(shí)了科技創(chuàng)新能夠顯著正向調(diào)節(jié)金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長的直接效應(yīng)與總效應(yīng)[36]。王夢（2018）認(rèn)為西部地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新水平仍然處于較低水平，不足以支撐經(jīng)濟(jì)增長[37]。

綜上所述，金融發(fā)展內(nèi)涵和外延的界定，學(xué)界已經(jīng)達(dá)到較普遍的共識，其水平度量也日臻豐富和成熟；金融發(fā)展對于增長的影響文獻(xiàn)日趨增長和豐富，對于其機(jī)制、中介或路徑的研究在不斷深化和拓展。近年來，對于西部地區(qū)二者關(guān)系的研究也在增長和豐富，但有很大的空間可以深入和拓展，尤其是大部分學(xué)者在研究時由于數(shù)據(jù)問題而剔除了西藏。因此本文以我國西部地區(qū)十二個省區(qū)為研究對象，構(gòu)建金融發(fā)展評價體系，通過實(shí)證計量研究和比較研究，分析西部金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長的效應(yīng)，進(jìn)一步充實(shí)相關(guān)研究。

三、指標(biāo)說明及計算

（一）金融發(fā)展水平指標(biāo)體系構(gòu)建

金融發(fā)展是一個宏觀范疇，具有系統(tǒng)性和復(fù)雜性，內(nèi)涵豐富，外延龐雜，因此其計量難度大且多樣?，F(xiàn)有研究對金融發(fā)展水平測度的指標(biāo)有不同的構(gòu)建方式，有總量和結(jié)構(gòu)的，也有成效和功能的。本文嘗試既能量化金融發(fā)展量的發(fā)展，也反映其質(zhì)的提升，從而借鑒相關(guān)文獻(xiàn)，結(jié)合西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展水平相對落后的現(xiàn)狀和數(shù)據(jù)可得性，量的方面以金融資產(chǎn)來量化，而人均機(jī)構(gòu)數(shù)和從業(yè)人員衡量金融發(fā)展的質(zhì)量發(fā)展，反映了金融服務(wù)覆蓋率以及勞動力生產(chǎn)要素配置情況。具體而言，本文參照張林（2023）的相關(guān)研究[38]，金融機(jī)構(gòu)存貸款余額、證券化率、保費(fèi)收入、金融業(yè)增加值反映了金融資產(chǎn)情況；二是金融機(jī)構(gòu)，以單位面積上的金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)作為衡量金融機(jī)構(gòu)的指標(biāo)。三是人才方面，以金融業(yè)從業(yè)人數(shù)和金融從業(yè)率作為人才方面的指標(biāo)。因此構(gòu)建指標(biāo)體系如表1所示。

表1 西部地區(qū)金融發(fā)展評價指標(biāo)體系

表2 金融發(fā)展水平指標(biāo)權(quán)重

（二）數(shù)據(jù)來源

因考慮到2008 年美國金融危機(jī)以及2020 年的新冠疫情對不同省份產(chǎn)生的影響，本文選取2009 年至2019 年11 個年份的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。金融機(jī)構(gòu)存款余額、金融機(jī)構(gòu)貸款余額、原保費(fèi)收入、金融業(yè)增加值、單位面積上金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)、金融業(yè)從業(yè)人員等指標(biāo)來自Wind 數(shù)據(jù)庫、中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫、各省統(tǒng)計年鑒。證券化率從Wind 數(shù)據(jù)庫中搜集各省當(dāng)年各類金融證券總市值后計算得出，金融從業(yè)率為金融業(yè)從業(yè)人數(shù)與城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)的比值。個別缺失年份的數(shù)據(jù)采用線性插值法補(bǔ)充，另外為去除價格因素，部分涉及價格的指標(biāo)數(shù)據(jù)以2009年為基期進(jìn)行了平減處理。

（三）金融發(fā)展水平計算

目前的文獻(xiàn)中對于指標(biāo)權(quán)重的賦權(quán)方法主要有客觀和主觀兩種，客觀賦權(quán)法為熵值法、變異系數(shù)法、縱橫向拉開檔次法、CRITIC 法等，主觀賦權(quán)法有專家打分法、層次分析法、等權(quán)重法等。因考慮到自身經(jīng)驗(yàn)不足而產(chǎn)生主觀隨意性，在主觀賦權(quán)中出現(xiàn)失誤，因此本文采用客觀賦權(quán)法進(jìn)行測度。為保證結(jié)果的準(zhǔn)確性，本文將使用熵值法測算出西部地區(qū)金融發(fā)展指數(shù)。

根據(jù)熵值法，金融發(fā)展各個指標(biāo)計算如下：

（1）使用極值法對指標(biāo)進(jìn)行無量綱化處理，按如下公式處理：對于正向指標(biāo)采用公式1：

進(jìn)行無量綱化處理得到R=(rij)n×m。rij∈[0,1]表示省份i在第j個評價指標(biāo)上的標(biāo)準(zhǔn)值。

（2）計算在第j個指標(biāo)下，第i個省份的比重，公式2如下所示：

計算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值，公式3：

（3）計算第j 項(xiàng)指標(biāo)的差異性系數(shù)：dj=1-ej；確定第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重，如公式（4）：

（4）綜合指數(shù)合成

計算出各年各指標(biāo)的權(quán)重后，用標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)與權(quán)重相乘，便得到最終各個省份的金融發(fā)展水平指標(biāo)值，如公式5所示：

1≧Zi≧0，Zi越大，說明金融發(fā)展水平越高，各個省份最終測度出金融發(fā)展水平如表3所示。

表3 2009-2019年西部各省金融發(fā)展水平

（四）計算結(jié)果分析

第一，西部12 省區(qū)金融發(fā)展在觀測期發(fā)展水平逐年提高，但12省區(qū)發(fā)展水平差異顯著，且差距有擴(kuò)大趨勢。從圖1 中可以看出，2009 年至2019年西部地區(qū)的十二個省份的金融發(fā)展水平大體上呈逐步提高的趨勢，但十二個省份存在一定的差異性。發(fā)展最好的是四川，最差的是青海，均值上相差了0.1813；按三等份的話，相對較好的省份有陜西、四川、重慶和內(nèi)蒙古，中等的為貴州、寧夏、新疆和廣西，相對差的有西藏、青海、云南和甘肅；而從各年指標(biāo)來看，2009 年四川省與青海省差值為0.1410，而到了2019 年差值為0.1938，說明空間差距在逐年拉大。

圖1 各地區(qū)金融發(fā)展水平

第二，西部地區(qū)與東部和中部地區(qū)相比，金融發(fā)展水平顯著落后。金融發(fā)展水平較高的一直是東部地區(qū)，其次是中部地區(qū)，而西部地區(qū)金融發(fā)展水平處于末位。隨著西部大開發(fā)的推進(jìn)，西部地區(qū)有了一定的發(fā)展，但離中部的發(fā)展水平在拉大，更妄論與發(fā)達(dá)的東部相提并論，因此后續(xù)需要加快加強(qiáng)推進(jìn)西部金融發(fā)展。

四、西部地區(qū)金融發(fā)展的時空特征

時空是考量發(fā)展的重要狀態(tài)。時間維度考察，西部省區(qū)金融發(fā)展水平與時俱進(jìn)，但省際發(fā)展水平在拉大；空間維度分析，西部省區(qū)集聚程度較低且顯現(xiàn)出分化現(xiàn)象。

（一）核密度估計分析

為進(jìn)一步對西部地區(qū)金融發(fā)展進(jìn)行分析，本文使用核密度估計方法考察樣本期內(nèi)金融發(fā)展水平的時間演進(jìn)特征。

核密度估計方法穩(wěn)健性相對較強(qiáng)，對參數(shù)估計形式較為客觀，能夠從數(shù)據(jù)本身表現(xiàn)出隨時間變化的分布情況。核密度估計的函數(shù)為如公式6和7所示：

n 表示觀測值的數(shù)量，rfi 為獨(dú)立同分布觀測值，在本文中為各省份的金融發(fā)展水平，為各地區(qū)全國范圍內(nèi)觀測值的平均值，h為最優(yōu)帶寬，K(?)為核密度函數(shù)。

本文使用Matlab 軟件進(jìn)行核密度估計圖的繪制，最終結(jié)果如圖2 所示，為方便觀測，選取2009年、2013年、2016年和2019年四個年份分析。

圖2 核密度估計分布曲線

圖2 為繪制出的全國及東中西部地區(qū)的核密度估計分布曲線圖。第一，從全國范圍來看，與2009年相比，2013年主峰略有升高后又下降，波峰寬度逐步增大，且在主峰右側(cè)出現(xiàn)較低的側(cè)峰，說明多數(shù)省份的金融發(fā)展水平低，且各省份差異在變大，出現(xiàn)了兩極分化的現(xiàn)象。

第二，c 圖為西部地區(qū)的核密度估計分布圖，與全國相似在主峰右側(cè)也有較低的側(cè)峰，同樣說明了西部地區(qū)金融發(fā)展水平低且出現(xiàn)兩極分化。但是與全國水平相比西部地區(qū)核密度估計曲線主峰高，且橫軸上的數(shù)據(jù)較小，反映出西部地區(qū)金融發(fā)展水平較低。

第三，從圖2來看，東部地區(qū)曲線向右移動，未出現(xiàn)側(cè)峰，說明東部地區(qū)金融發(fā)展不斷提升，且東部地區(qū)各省發(fā)展較為均衡，幾乎不存在兩極分化的情況，發(fā)展相對較好。2019 年的曲線與其余三年的曲線相比較，向右移動幅度較大，說明在2017至2019 年東部地區(qū)金融發(fā)展水平與之前年份相比提升較快。與東部地區(qū)相比，西部地區(qū)的金融發(fā)展還有較大的提升空間。

（二）空間積聚特征

金融發(fā)展不僅僅與一個地區(qū)自身的發(fā)展有關(guān)，也與周邊地區(qū)存在關(guān)聯(lián)性。為更直觀展示西部地區(qū)金融發(fā)展的空間集聚特征，本文對西部地區(qū)金融發(fā)展水平的Moran指數(shù)進(jìn)行測算。Moran指數(shù)分為全局和局部兩種，局部Moran指數(shù)衡量區(qū)域之間的空間相關(guān)性。全局Moran指數(shù)為正，說明存在空間集聚的效應(yīng)，數(shù)值越大集聚效應(yīng)越強(qiáng)。

本文使用空間距離平方的倒數(shù)生成空間權(quán)重矩陣測算了西部地區(qū)2009年至2019年的金融發(fā)展的Moran 指數(shù)，全部為正，并通過5%顯著性檢驗(yàn)。從圖3來看，西部地區(qū)金融發(fā)展水平存在空間相關(guān)性，屬于低水平的集聚態(tài)。全局Moran指數(shù)在2014年起出現(xiàn)大幅度下降，說明空間關(guān)聯(lián)性在逐步變?nèi)酢?/p>

圖3 西部地區(qū)2009-2019年金融發(fā)展水平全局莫蘭指數(shù)

為更全面分析西部地區(qū)12個省區(qū)的空間集聚特征，本文繪制西部地區(qū)各年金融發(fā)展水平的局部Moran指數(shù)散點(diǎn)圖。囿于篇幅，本文僅主要以2009年和2019年的散點(diǎn)圖予以說明（圖4）。

圖4 2009年和2019年西部地區(qū)金融發(fā)展水平的局部Moran指數(shù)散點(diǎn)圖

圖4展示了空間權(quán)重矩陣下2009年和2019年的金融發(fā)展空間集聚特征。從2009年和2019年對比來看，西部地區(qū)12 個省區(qū)基本上位于第一象限和第三象限，表現(xiàn)出“高-高”和“低-低”集聚的特征，尤其在2019年位于第三象限的省份略有增加，空間集聚分化現(xiàn)象有所加劇。

五、經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)分析

（一）理論分析與假設(shè)

金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長具有促進(jìn)作用，金融發(fā)展可以通過減少信息成本與交易成本，改善公司信息獲取情況和公司治理情況，進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長（Levine.R，1997）[39]，但也有觀點(diǎn)認(rèn)為金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長具有抑制作用，對經(jīng)濟(jì)增長會產(chǎn)生負(fù)面影響（Ductor.L&D.Grechyna，2011）[40]。從區(qū)域差異來看，由于各地區(qū)金融發(fā)展水平的不同，金融對經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用也有差別。本文將重點(diǎn)分析西部地區(qū)金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)的增長效應(yīng)，并與全國范圍平均值及中東部地區(qū)進(jìn)行比較。

本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)1：金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長有促進(jìn)作用，其作用有地區(qū)差異。

技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化被學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)為是金融發(fā)展促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的兩條路徑：一是金融發(fā)展通過科技創(chuàng)新的中介效應(yīng)影響經(jīng)濟(jì)增長，但也有學(xué)者認(rèn)為金融發(fā)展和科技創(chuàng)新的融合并不能帶動經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，在有些情況下甚至?xí)种平?jīng)濟(jì)增長；二是金融集聚與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)聯(lián)合對于地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長具有顯著正向作用且輻射作用明顯，有利于緩解現(xiàn)階段中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展結(jié)構(gòu)性減速的壓力。因此本文提出第2個假設(shè)：

假設(shè)2：金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長的影響效應(yīng)途徑為科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。

（二）模型構(gòu)建

基于葉修群等學(xué)者的研究方法，構(gòu)建實(shí)證模型如下所示：

在模型中，i 為省份，t 為年份，Pgdpit為被解釋變量，在多數(shù)文獻(xiàn)中，學(xué)者使用生產(chǎn)總值或者是人均生產(chǎn)總值來反映經(jīng)濟(jì)增長情況，本文考慮到各地區(qū)存在人口總量的差異，因此選取平減后的人均GDP作為被解釋變量。fsit為金融發(fā)展水平，為模型中核心解釋變量，Xit為其他能夠影響到經(jīng)濟(jì)增長的因素，β0為截距項(xiàng)，μi為由個體差異產(chǎn)生的截距項(xiàng)，εit為時間效應(yīng)產(chǎn)生的擾動項(xiàng)。在對影響到經(jīng)濟(jì)增長的因素中，本文參考劉光彥[41]等人的做法，考慮基建設(shè)施、對外開放、人力資本對經(jīng)濟(jì)增長的影響，選取各省政府財政支出與地區(qū)國民生產(chǎn)總值比值（govit）、各省進(jìn)出口總額與地區(qū)國民生產(chǎn)總值比值（tradeit）、人均受教育年限（laborit）作為控制變量。其中人均國民生產(chǎn)總值以2009年為基期進(jìn)行了平減處理，具體模型如下：

各省財政支出、生產(chǎn)總值、進(jìn)口額與出口額等數(shù)據(jù)來自于歷年中國統(tǒng)計年鑒和各省統(tǒng)計年鑒，人均受教育年限由中國人口與就業(yè)年限中數(shù)據(jù)計算得出。具體描述性統(tǒng)計見表4所示。

表4 變量描述性統(tǒng)計

（三）西部地區(qū)金融發(fā)展效應(yīng)的結(jié)果估計

本文使用Stata/SE 16.1軟件進(jìn)行分析，為避免出現(xiàn)偽回歸的情況，利用LLC對數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果顯示平穩(wěn)；并使用VIF 進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，最大值與均值分別為2.81和2.2，因此變量之間不存在多重共線性，能夠進(jìn)行實(shí)證研究。為確定使用固定還是隨機(jī)效應(yīng)模型，進(jìn)行Hausman 檢驗(yàn)，P值顯著，檢驗(yàn)結(jié)果拒絕原假設(shè)，說明使用固定效應(yīng)效果更好。估計結(jié)果如表5所示。

表5 西部地區(qū)金融發(fā)展效應(yīng)的結(jié)果估計

從表5 來看，列（1）為金融發(fā)展水平對西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的估計結(jié)果，顯著為正，金融發(fā)展水平增加1個百分點(diǎn)，西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長1.0887個百分點(diǎn)，說明西部地區(qū)金融發(fā)展促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的增長。列（2）是增加了政府財政支出、進(jìn)出口交易額和人均受教育年限三個控制變量之后的結(jié)果，結(jié)果顯著為正，且系數(shù)增加到1.1459，說明在加入控制變量的情況下，金融發(fā)展依然能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長。列（3）為增加了金融發(fā)展水平的二次項(xiàng)，發(fā)現(xiàn)無論是金融發(fā)展水平，還是金融發(fā)展水平二次項(xiàng)均不顯著，說明現(xiàn)階段西部地區(qū)金融發(fā)展沒有產(chǎn)生抑制作用。

為進(jìn)一步了解西部地區(qū)與全國和其他地區(qū)存在的差異，按照同樣指標(biāo)對全國、中東部地區(qū)金融發(fā)展水平的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證分析，結(jié)果如表5列（3）（4）（5）所示，金融發(fā)展水平系數(shù)均顯著為正，表明金融發(fā)展的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)存在，但是系數(shù)有所不同，最大值為中部地區(qū)2.0202，其次為東部地區(qū)1.6688，這兩個地區(qū)均高于全國范圍水平，表現(xiàn)為中部地區(qū)>東部地區(qū)>全國>西部地區(qū)，說明金融發(fā)展對促進(jìn)中部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長效果更為明顯。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

考慮到變量存在內(nèi)生性的可能性，以防止出現(xiàn)對結(jié)果的影響，本文采用更換模型、變量的方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。在模型上，將采用兩階段最小二乘法（2SLS）和加權(quán)最小二乘法（WLS）進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。在變量上，本文參考龔勤林（2021）[42]的作法，將核心解釋變量即金融發(fā)展水平選用金融資源要素豐裕度（Abun）來代替，金融資源要素豐裕度為金融機(jī)構(gòu)存貸款余額、原保費(fèi)收入、證券市場總市值和實(shí)際利用外資之和與總?cè)藬?shù)的比值來衡量；將被解釋變量更換為人均可支配收入（Yd）。檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

從表6的結(jié)果來看，列（1）和列（2）為更換模型后的結(jié)果，列（3）和列（4）為更換核心解釋變量后的結(jié)果，列（5）和列（6）為更換被解釋變量后的結(jié)果，結(jié)果均顯著且符號未變，說明本文中使用的模型估計結(jié)果具有穩(wěn)健性，分析可靠。

（五）效應(yīng)分析

通過上文中的分析，金融發(fā)展促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長。在下文的論證中，將使用技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化兩項(xiàng)指標(biāo)作為中介變量，對金融發(fā)展水平影響效應(yīng)進(jìn)行分析。

1.技術(shù)創(chuàng)新

創(chuàng)新驅(qū)動成為新發(fā)展階段的核心，不少學(xué)者圍繞金融發(fā)展對區(qū)域創(chuàng)新的影響展開探討，劉光彥（2020）認(rèn)為創(chuàng)新驅(qū)動可以全面提升我國經(jīng)濟(jì)增長的質(zhì)量和效益[43]，李苗苗（2015）、王金波（2018）等人認(rèn)為金融發(fā)展通過科技創(chuàng)新的中介效應(yīng)影響經(jīng)濟(jì)增長，科技創(chuàng)新是金融發(fā)展影響經(jīng)濟(jì)增長的重要途徑[44-45]。唐德祥（2009）等人基于1978 年至2005年的數(shù)據(jù)，分析了科技創(chuàng)新投入和科技創(chuàng)新產(chǎn)出，得出科技創(chuàng)新投入是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長和轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長方式的引擎的結(jié)論[46]。

基于上述分析，本文選取了各省人均專利授權(quán)數(shù)（Tec）來作為技術(shù)創(chuàng)新的指標(biāo)，進(jìn)行兩階段回歸，驗(yàn)證金融發(fā)展對技術(shù)創(chuàng)新的作用，以及通過技術(shù)創(chuàng)新驗(yàn)證經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)。結(jié)果如表7所示。

表7 金融發(fā)展“技術(shù)創(chuàng)新”效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

由表7 可以看出，在第一階段回歸中，金融發(fā)展的系數(shù)顯著為正，說明金融發(fā)展對技術(shù)創(chuàng)新起到了有效的推動作用。在第二階段回歸中，技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)系數(shù)同樣顯著為正，說明技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的增長。因此前文中假設(shè)金融發(fā)展促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的路徑有技術(shù)創(chuàng)新是正確的。

此外，從系數(shù)上來看，西部地區(qū)金融發(fā)展對技術(shù)創(chuàng)新的系數(shù)和技術(shù)創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的影響的系數(shù)都高于其他地區(qū)，說明對西部地區(qū)而言，金融發(fā)展水平通過對技術(shù)創(chuàng)新的路徑對經(jīng)濟(jì)增長的影響要大于其他地區(qū)。

2.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化

新常態(tài)下，對于通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)穩(wěn)定增長，已經(jīng)上升到國家的戰(zhàn)略層面（謝婷婷，2018）[47]。張永恒（2020）認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是經(jīng)濟(jì)增長的推手[48]，金融政策可以通過推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化給經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長施加正向影響（丁攀，2021）[49]，金融發(fā)展水平越高，其資源配置就會越高效、越合理，進(jìn)而更進(jìn)一步推動了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)反映了一個國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，其優(yōu)化轉(zhuǎn)型會對經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生顯著的促進(jìn)作用（干春暉，2018）[50]?；谏鲜隼碚?，本文使用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和高級化進(jìn)行分析。

（1）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化

對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化的測度，本文選取干春暉（2011）[51]所提方法，采用泰爾指數(shù)計算。這樣達(dá)到了整體衡量三次產(chǎn)業(yè)的目的，計算公式如式9所示：

公式9 中，tl 為泰爾指數(shù)，0

表8 金融發(fā)展“產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化”效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果——產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化

由表8 中可以看出，在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化視角下，西部地區(qū)的金融發(fā)展的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)較為顯著，在第一階段中，金融發(fā)展水平對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化水平產(chǎn)生正向影響（因產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指標(biāo)采用泰爾指數(shù)，因此為負(fù)值是起到正向作用），且西部地區(qū)的影響高于其他地區(qū)，但是全國范圍的作用并不顯著。第二階段中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化對經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)顯著；從系數(shù)來看，對西部地區(qū)影響相對較大。

（2）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化

對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化指標(biāo)選擇，本文參照彭俞超（2016）[52]的產(chǎn)業(yè)層級系數(shù)的方法進(jìn)行測算，計算公式如式10所示。

r1、r2、r3 分別為第一、二、三產(chǎn)業(yè)占比，因此產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化指標(biāo)數(shù)值在1 到3 之間，數(shù)值的大小反映了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化的程度。估計結(jié)果如表9所示。

表9 金融發(fā)展“產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化”效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果——產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化

由表9中可以看出，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化的影響效應(yīng)顯著，在兩個階段系數(shù)在1%的水平下均顯著為正，表明金融發(fā)展能夠通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化這一路徑反映出經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)。從系數(shù)值來看，西部地區(qū)在兩階段回歸中的系數(shù)值高于全國和其他地區(qū)，也說明了該路徑對西部地區(qū)的影響相對較大。

六、結(jié)論與建議

本文基于2009年至2019年的面板數(shù)據(jù)測算了西部地區(qū)12 個省區(qū)的金融發(fā)展水平，從時間維度來看，西部地區(qū)金融發(fā)展水平顯著落后且差距逐年拉大；從空間維度來看，核密度估計和空間特征分析表明，西部地區(qū)的金融發(fā)展呈現(xiàn)出兩極分化和顯著的低水平集聚態(tài)。使用固定效應(yīng)模型對經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)和增長路徑進(jìn)行分析，西部地區(qū)金融發(fā)展水平對經(jīng)濟(jì)增長具有正向的推動作用，但與中、東部相比作用較弱。在增長路徑上，西部地區(qū)金融發(fā)展通過技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對經(jīng)濟(jì)增長的效應(yīng)大于中、東部地區(qū)，第一階段的實(shí)證結(jié)果表明在西部地區(qū)科技創(chuàng)新對金融發(fā)展的影響更為明顯，因此金融發(fā)展通過科技創(chuàng)新促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的效應(yīng)似乎更大。

基于此，西部省區(qū)后續(xù)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長的一個重要舉措可以是加強(qiáng)金融優(yōu)先或強(qiáng)化發(fā)展，著力促成金融與科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的進(jìn)一步協(xié)同，將有利于強(qiáng)化西部大開發(fā)戰(zhàn)略的有效實(shí)施。