中部地區金融發展與產業發展互動關系的實證研究——基于空間計量經濟學的分析方法

■任曉怡

毋庸置疑，產業發展與金融發展是密切相關的。金融作為現代經濟的核心組成部分，在經濟生活中發揮著重要的作用。金融發展能夠促進資源優化配置機制的有效形成，并在資源配置中起著基礎性的作用。除此之外，金融體系能夠有效吸納社會資金，并能夠識別出真正有發展潛力的項目和企業，促進創新的產生，進而對產業發展和升級產生深遠的影響。換言之，金融體系通過動員儲蓄、風險分散、資本導向機制等方式作用于產業發展和升級。隨著國家近年來對中部地區的投入力度加大，中部地區金融和產業發展都取得了不錯的成績，因此，對于中部地區金融發展與產業發展的互動關系進行深入研究就具有一定的現實意義。

金融發展與產業發展互動關系的研究一直是國內外學者熱衷的課題。例如：Hicks（1969）指出金融發展能夠促進產業的發展和國家經濟的進步；Rajan&Zingales(1998)從行業的外部融資角度研究了金融發展與行業發展的影響；Wurgler(2000)采用1963～1995年間 65個國家的制造業數據進行實證研究，從金融體系的資金投向視角對金融發展與產業發展之間的關系進行了研究；Fisman&Love指出金融發展在行業資源配置方面發揮著重要的作用。而在國內研究方面，林毅夫等（2002）對制造業與金融發展的關系進行了研究；范方志和張立軍(2003)對中國東部、中部和西部地區的產業結構升級和金融發展的互動關系進行了研究；蔡紅艷和閻慶民（2004）對中國不同行業的結構調整與金融發展的關系進行了研究。

值得指出的是，現有的文獻大多采用傳統的經濟方法進行研究，沒有把空間相關性考慮在內，這樣的研究結果將是有偏的。因為一個地區的經濟活動將不可避免地受到臨近地區的影響，傳統計量經濟學對空間均質性的假定并不符合經濟活動的實際情況，因此必須把經濟變量的空間效應納入考量。有鑒于此，本文采用空間計量經濟學的分析方法，構建空間自回歸模型和空間誤差模型，對中部地區金融發展與產業發展的關系進行研究。

一、金融發展與產業發展互動關系的空間計量模型

（一）指標選取和數據來源

由于在經濟生活中第一產業的產值比較小，因此本文在對產業發展進行研究時只選取了第二產業和第三產業進行分析。根據Cobb&Douglas在1928年所提出的柯布-道格拉斯生產函數，一國或地區經濟的經濟總產出受資本、勞動和技術進步的影響，而由于技術進步受到眾多因素的影響，并不是一個在短期內波動劇烈的變量，通常假定技術是一個常量，在對經濟產出進行研究時只考慮資本投入和勞動投入的影響。因此借鑒柯布-道格拉斯生產函數，本文在構建金融發展（資本投入）與產業發展（產業產出）互動關系的模型時，也將勞動投入考慮在內。

本文采用年末貸款余額衡量金融發展；采用第二、三產業產值衡量第二、三產業產值；采用第二、三產業從業人數衡量勞動投入。

本文數據選取2003年至2012年間中部地區（湖南省、湖北省、河南省、安徽省、江西省和山西?。┕?0個城市的數據進行分析，數據主要來源于中經網統計數據庫和歷年《中國城市統計年鑒》，所有數據均為市轄區數據。本文采用matlab軟件進行空間模型運算。

（二）模型設定

由于考慮了各因素的空間相關性，因此對空間計量模型不能采用傳統的最小二乘法進行估計，否則結果將會是有偏的 （Anselin，1988）。為了解決參數估計值有偏的問題，本文采取極大似然法（ML）來對空間模型進行估計。

（1）空間自回歸模型

空間自回歸模型主要研究某個區域是否存在空間上的溢出效應。

設y2c為第二產業產值，x1為年末金融機構貸款余額，x2為產業從業人員數。那么對于第二產業發展與金融發展的關系建立空間計量模型，其空間自回歸模型（SAR）表達式為：

其中，a2、b2分別為 lnx1、lnx2的回歸系數。C 為常數項，a2代表城市金融機構年末貸款余額對第二產業產值的彈性系數，b2代表城市第二產業從業人員數對第二產業產值的彈性系數。ρ為空間相關系數，表示周邊地區第二產業產值對本地區第二產業產值的影響。W為空間權重矩陣。

設y3c為第三產業產值，構建第三產業發展與金融發展互動關系的空間自回歸模型如下：

其中，a3、b3分別表示解釋變量 lnx1、lnx2的回歸系數。C為常數項，a3代表城市金融機構年末貸款余額對第三產業產值的彈性系數，b3代表城市第三產業從業人員數對第三產業產值的彈性系數，ρ為空間相關系數，表示周邊地區第三產業產值對本地區第三產業產值的影響。W為空間權重矩陣。

（2）空間誤差模型

構建第二產業發展與金融發展的空間誤差模型如下：

其中，y2c為第二產業產值，x1為年末金融機構貸款余額，x2為產業從業人員數，C為常數項。a2、b2分別為lnx1、lnx2的回歸系數，a2代表城市金融機構年末貸款余額對第二產業產值的彈性系數，b2代表城市第二產業從業人員數對第二產業產值的彈性系數。λ為第二產業產值誤差項的空間自回歸系數，W為空間權重矩陣。

第三產業發展與金融發展的空間誤差模型同理構建如下：

其中，a3、b3分別表示解釋變量 lnx1、lnx2的回歸系數。a3代表城市金融機構年末貸款余額對第三產業產值的彈性系數，b3代表城市第三產業從業人員數對第三產業產值的彈性系數，C為常數項，λ為空間誤差項的回歸系數。W為空間權重矩陣。

（三）空間權重矩陣W的設定

空間權重矩陣的設定十分關鍵，因為其能夠反映變量之間的空間相關性。目前大部分的空間計量經濟學文獻均采用傳統的二進制權重矩陣，即對相鄰的區域取權值1，而不相鄰的地區則取權值0。這種二進制空間權重矩陣只考慮到直接相鄰的區域對本地區的影響，而在實際經濟生活中，本地區的經濟活動并不僅僅受到相鄰地區的經濟活動影響，就算是地理上沒有直接接壤的地區，即相鄰地區的經濟發展狀況也會對本地區的經濟活動有一定的影響，只是這種影響會隨著地理距離的增加而減弱。因此，有必要采用高階空間權重矩陣，充分考慮到各城市間的相互影響程度隨著空間距離的增加而逐漸減弱的情況，以更好地解釋經濟現象。有鑒于此，本文采用四階三角剖分空間權重矩陣，由中部地區80個城市的經緯度坐標根據Delaunay三角剖分算法計算得到。Delaunay三角剖分算法能夠滿足最大化最小角與最接近規則化的三角網唯一性的特點，并且排除空間四點共圓冗余性，能夠充分反映出中部地區城市在地理空間上的分布關系。

二、中部金融發展與產業發展關系的計量分析

（一）空間相關性分析

空間計量模型充分考慮到空間相關性，不僅能夠反映區域產業自身發展情況，而且能夠反映區域產業受到周邊區域發展的影響。對于這種空間上的溢出效應，可以采用Moran’s I指數來進行空間相關性檢驗。Moran’s I指數是空間計量經濟學里最常用的衡量經濟變量在各區域間的空間相關性的分析方法。如果Moran’s I指數大于0，那么經濟變量存在空間正相關；如果Moran’s I指數小于0，則經濟變量為空間負相關；如果Moran’s I指數取值為0，那么所研究的經濟變量并不存在空間相關性。Moran’s I指數的絕對值越大，說明研究變量之間的空間相關性越強。當Moran’s I指數的正態統計量Z值大于1.96，那么所研究的經濟變量統計顯著，在95%的水平下存在空間正相關，如果Z值小于-1.96，則研究變量同樣通過了顯著性檢驗，在95%的情況下存在空間負相關，如果Z值介于1.96和-1.96之間，那么變量并沒有通過95%水平下的顯著性檢驗，即并不存在顯著的空間相關性。

結果顯示，中部地區第二產業產值的Moran’s I指數均為正值，且正態統計量Z值均大于1.96，其P值也小于1%，說明我國中部地區第二產業發展存在顯著的空間相關性，而且這種相關為空間正相關。換言之，中部六省80個城市的第二產業存在產業集聚現象，相鄰地區的第二產業發展能夠促進本地區的第二產業發展。

另外，我國中部地區第三產業產值的Moran’s I指數的正態統計量Z值均大于1.96，P值也趨近于0，這說明第三產業在中部地區80個城市的分布情況并不是隨機的，而是存在顯著的空間正相關，在空間上產生了集聚。與第二產業相比較，其空間集聚的程度更低。

（二）空間計量分析

由于第二產業發展與第三產業發展都存在空間上的溢出效應，因此本文采用極大似然法（ML）來對空間自回歸模型（SAR）和空間誤差模型（SEM）進行估計，對中部地區金融發展與產業發展的關系進行進一步的空間計量分析，以更好地解釋金融發展對產業發展的影響。

（1）金融發展對第二產業發展影響的空間計量分析

首先采用2003年、2008年、2012年的數據對中部地區金融發展與第二產業發展的關系進行空間計量分析，其結果如表1、表2、表3所示。

表1 2003年中部地區金融發展對第二產業發展影響的結果

如表1所示，在2003年，SEM模型的擬合優度較好，而SAR模型的擬合系數較低。這表明SEM模型較SAR模型更優，SEM模型能夠更好地反映區域金融發展與區域第二產業發展的關系，因此采用SEM模型來進行解釋。其中lnx1的回歸系數通過了10%置信水平下的顯著性檢驗，表明lnx1的回歸系數統計顯著，即對于中部地區80個城市而言，貸款余額對城市第二產業發展有顯著的推動作用，換言之，城市金融發展推動第二產業發展。Lnx2的回歸系數沒有通過顯著性檢驗。這說明雖然城市第二產業從業人員數能夠促進城市第二產業的發展，但是這個促進作用并不顯著，這也可以從另一方面說明中部地區的第二產業正在從勞動密集型向資本密集型和技術密集型轉型，故此第二產業的發展受到產業從業人員數的影響并不顯著。此外，從兩個變量的回歸系數來看，lnx2的回歸系數比lnx1的回歸系數更小，這表明第二產業勞動力的增加對第二產業的促進作用已經比金融發展對第二產業的促進作用更小?？臻g回歸系數通過了1%置信水平下的顯著性檢驗，空間上的溢出效應十分顯著。這種空間溢出效應表現為周邊城市的誤差沖擊對本城市的誤差沖擊為正，換言之，不可觀測變量所組成的誤差沖擊對第二產業發展具有正影響。對2003年而言，第二產業發展不僅受到本地區金融發展、勞動力資源發展的影響，而且還受到相鄰地區誤差沖擊的影響。這種誤差沖擊影響對第二產業發展具有空間集聚作用。

表2 2008年中部地區金融發展對第二產業發展影響的結果

如表2所示，在2008年間，SEM模型的擬合系數更大，表明SEM模型更加適合解釋2008年金融發展與第二產業發展的實際情況。其中lnx1的回歸系數通過了5%置信水平下的顯著性檢驗，表明lnx1的回歸系數統計顯著。Lnx2的回歸系數沒有通過顯著性檢驗。與2003年的回歸結果相似，雖然在2008年城市金融發展與第二產業就業人員數的增加均對本地區第二產業發展有著促進作用，但勞動力對產業發展的促進作用并不顯著。從回歸系數來看，金融發展對第二產業的促進作用比2003年的促進作用略有下降，這是因為2008年國際金融危機爆發，受到金融危機的影響，金融發展對第二產業的促進作用有所下降。與此同時，第二產業的從業人員數的增加對第二產業的促進作用也比2003年要小，這也進一步說明了中部地區的第二產業正在轉型升級，特別是中部地區重點發展的重工業，對勞動力的依賴程度正在逐步降低?？臻g回歸系數通過了1%置信水平下的顯著性檢驗。這說明在2008年中部六省80個城市第二產業發展的空間溢出效應十分顯著，第二產業發展依然受到周邊城市誤差沖擊的影響。

表3 2012年中部地區金融發展對第二產業發展影響的結果

如表3所示，在2012年間，SEM模型更加適合解釋2012年金融發展與第二產業發展的實際情況。其中lnx1回歸系數通過了5%置信水平下的顯著性檢驗，lnx1的回歸系數統計顯著。lnx2的回歸系數統計不顯著。與2003年和2008年的計量分析結果一樣，城市金融發展與第二產業勞動力發展均促進本地區第二產業發展，但第二產業勞動力對產業的促進作用并不顯著。Lnx2的回歸系數較2008年時更小，表明勞動力因素對第二產業發展的促進作用越來越小。單純依靠就業人數的增加并不能夠滿足第二產業發展的需要?？臻g回歸系數通過了1%置信水平下的顯著性檢驗。表明中部地區80個城市的第二產業發展受到相鄰城市的誤差沖擊影響，這種誤差沖擊影響表現為不可觀測參數。由于受到誤差沖擊影響，第二產業在空間上表現出集聚的現象。表明第二產業發展形勢良好，產生空間集聚。

（2）金融發展對第三產業發展影響的空間計量分析

接著采用2003年、2008年、2012年的數據對中部地區金融發展與第三產業發展的關系進行空間計量分析，結果如表4、表5、表6所示。

表4 2003年中部地區金融發展對第三產業發展影響的結果

如表4所示，在2003年間，SEM模型的擬合系數更大，表明SEM模型能夠更好地解釋金融發展與第三產業發展之間的關系。其中代表年末貸款余額的lnx1的回歸系數沒有通過顯著性檢驗，這表明雖然金融發展能夠促進第三產業的發展，但是這個促進作用并不顯著。代表第三產業從業人員數的lnx2的回歸系數同樣沒有通過顯著性檢驗。與金融發展相比，勞動力對第三產業發展的促進作用更大，這表明中部地區的第三產業主要還是勞動密集型產業，故此受到勞動力的影響更加巨大。空間回歸系數通過了1%置信水平下的顯著性檢驗，空間回歸系數統計顯著。這表明相鄰城市對本城市誤差沖擊表現為空間正相關，能夠促進第三產業集聚。促進第三產業的空間集聚的因素更多的表現為相鄰城市的誤差沖擊，這種誤差沖擊為空間上的不可測值。

如表5所示，在2008年間，SEM模型更加適合解釋2008年金融發展與第三產業發展的實際情況。其中代表年末金融機構貸款余額的lnx1的回歸系數沒有通過顯著性檢驗。回歸系數為負表明金融發展并沒有促進第三產業發展，這主要是因為在金融危機期間，中部地區將絕大部分的金融資源都投入到第二產業，而投入到第三產業的金融資源非常少，故此金融發展不但沒有促進第三產業發展，反而對第三產業發展起到負面的作用。代表第三產業從業人員數的lnx2的回歸系數通過了5%置信水平下的顯著性檢驗，lnx2的回歸系數統計顯著。計量結果表明2008年中部地區第三產業勞動力投入能夠顯著促進第三產業發展?？臻g回歸系數通過了1%置信水平下的顯著性檢驗。這表明在2008年第三產業發展表現出顯著的空間集聚現象，相鄰城市的誤差沖擊對本城市的第三產業有促進作用，這種促進作用表現為空間正相關。

表6 2012年中部地區金融發展對第三產業發展影響的結果

如表6所示，2012年SEM模型比SAR模型的適合力更強。其中代表年末金融機構貸款余額的lnx1的回歸系數統計不顯著，沒有通過顯著性檢驗。代表第三產業從業人員數的lnx2的回歸系數通過了10%置信水平下的顯著性檢驗，lnx2的回歸系數統計顯著。這表明雖然2012年中部地區80個城市金融發展與勞動力投入對第三產業有促進作用，但勞動力投入對金融發展的促進作用更為顯著?？臻g回歸系數也通過了1%水平下的顯著性檢驗。表明在2012年間，中部地區城市間第三產業發展表現出空間集聚效應。相鄰城市對本城市的第三產業發展有促進作用。

三、結論

綜上所述，本文對中部地區80個城市金融發展與產業發展的關系分別利用傳統OLS模型、空間自回歸模型和空間誤差模型進行分析，得出以下結論：

第一，空間誤差模型（SEM）對中部地區金融發展與產業發展互動關系的解釋力更強。從2003年至2012年的回歸結果來看，SEM模型的擬合系數均大于SAR模型的擬合系數，說明SEM模型的擬合優度更好，模型更具有解釋力。這表明第二產業發展和第三產業發展都存在空間相關性，并且是空間正相關。這種空間正相關性不僅受可觀測因素影響，還受到不可觀測因素的作用。正是由于受到不可觀測因素的影響比較大，所以SEM模型的擬合系數較SAR模型更高，SEM模型為更優的模型選擇。

第二，區域金融發展對區域產業發展有促進作用。由計量結果來看，除了2008年金融危機期間，中部地區金融發展并沒有促進第三產業發展，其他時候本地金融發展對當地產業發展均有促進作用。資本投入能夠促進第二產業和第三產業的發展，換言之，中部地區80個城市的金融發展能夠促進第二產業和第三產業的發展。與第三產業相比，金融發展對第二產業發展的影響更大。這主要是由于中部地區的發展重點為第二產業，大量的資源都投放到相關的行業，使得第二產業發展受到金融發展的影響更大。但是隨著我國經濟結構轉型，未來第三產業應該在經濟中占據更重要的位置，金融發展對第三產業的促進力度小并不利于產業結構的轉型升級。

第三，勞動力投入對區域產業發展有促進作用。由計量結果來看，勞動力投入對區域的第二產業和第三產業發展具有促進作用。對于第二產業而言，勞動力的促進效果在逐步減弱，并且這個促進作用并不顯著。這表明中部地區第二產業正在經歷由勞動密集型向資本密集型和技術密集型轉型，預計未來勞動力投入對第二產業發展的影響將進一步減少。反之，勞動力增加對第三產業發展的促進力度則在逐步增強，未來中部地區服務業需要加快轉型升級，發展資本密集型和技術密集型的高端服務業。

第四，第二產業與第三產業在空間上表現出集聚。計量結果表明從2003年至2012年，中部地區第二產業和第三產業發展都產生了空間集聚。相鄰城市的產業發展對本地的產業發展有促進作用。這種促進作用不僅僅是由于資本投入和勞動力投入而產生，還因為存在空間誤差沖擊，而這種空間誤差屬于不可測量的因素。第二產業和第三產業的這種空間正相關性表明了中部地區產業集聚正在逐步形成，有效地促進了地區產業發展和經濟增長。

綜上所述，中部地區的區域金融發展與區域產業發展之間存在空間溢出效應，且表現為空間正相關。資本投入與勞動力都對產業發展有促進作用。但是中部地區金融發展對第二產業的促進力度大于對第三產業的促進力度，長遠來看不利于產業結構轉型升級。因此為了更好促進中部地區產業的發展，需要培育多層次的資本市場，擴大資本市場的總體規模，降低資金的使用成本，改善資本在產業間的流動，特別是要大力支持戰略性新興產業，并給予一定的優惠政策，加快中部地區產業的轉型升級。

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