金融集聚對區域經濟增長影響的異質性研究
——基于我國31個省份面板數據的實證分析

謝 非，譚 朋

(重慶理工大學 經濟金融學院，重慶 400054)

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金融集聚對區域經濟增長影響的異質性研究
——基于我國31個省份面板數據的實證分析

謝 非，譚 朋

(重慶理工大學 經濟金融學院，重慶 400054)

金融集聚；對外開放；經濟增長；面板數據

一、引言

改革開放以來，我國整體經濟平均增速高達9.81%*由國家統計局1978—2014年經濟增長速度數據取平均值計算而得。，各省(市、區)亦享受到改革開放帶來的政策紅利，國民經濟發展迅速。金融作為經濟的命脈和核心，在經濟發展中的作用不斷強化。截止到2014年末，我國金融業法人單位個數已多達91 583 家，金融業增加值占GDP比重從1978年的2.1%不斷上升到2014年的7.2%*數據來自國家統計局。。隨著金融機構、金融人才逐漸增多并集聚于城市[1]，多數企業亦將總部設在金融服務密集的城市[2]，從而各地區以城市為中心形成不同程度的金融集聚。金融集聚依靠地理位置接近進行資源共享、合作交流以提高資源配置效率[3]，促進金融交易、投資增長和產業規模擴大，一個地區的金融業集聚水平、發育程度密切關系到該地區的經濟發展狀況[4]。金融集聚通常會以金融中心的形式出現。目前，廣州、重慶、成都、天津、武漢、濟南、西安和貴陽等城市均開始著力打造區域金融中心[5]，政府主導且正在建設的金融中心多達30個，已經掀起一股“金融中心熱”[6]。但建立金融中心必須綜合考慮地區經濟實力、人才、商業環境、金融市場靈活度、適應性以及發展潛力等多個方面*來自金融中心信息網：http://www.cfci.org.cn.，而以我國現有經濟發展規模和金融發展水平來看難以支撐建設數十個金融中心，同時在東、中、西部地區經濟發展水平懸殊的現實情況下，并非所有地區適宜建設金融中心。因此，本文通過研究金融集聚對不同地區經濟增長的影響，為各地區建立適當規模的金融中心、發展適度規模的金融集聚提供現實依據。

二、文獻綜述

金融集聚是由眾多學者在馬歇爾(Marshall,1890)和韋伯(Weber,1909)等經濟學家的產業集聚理論相關基礎上發展而來，用來表示金融監管部門、金融中介機構、金融企業等向特定區域集中的程度。金融集聚可以拉近與市場的距離、減少流通環節、降低交易成本，通過彼此間合作分享來合理配置資源。隨著金融集聚效應的顯現，金融業的集聚程度往往高于其他產業。因此，學術界關于金融集聚的研究也逐漸增多，目前按研究對象可大致分為3類：

一是關于金融集聚對城市經濟影響的研究。張浩然通過我國263個地級及以上城市2003—2012年的面板數據，實證分析金融集聚與城市經濟績效的關系，發現金融集聚達到一定程度時對城市經濟績效產生正向影響[7]。李紅等采用1995—2011年我國286個城市的面板數據，基于空間杜賓模型研究金融集聚與城市經濟增長的關系，結果表明：金融集聚會引起人力、資本的集聚，而后對城市經濟增長產生促進作用[8]。余泳澤等采用我國230個城市數據，基于空間計量模型證實了金融集聚對工業生產效率提升的作用[5]。這些都說明金融集聚有利于城市經濟發展，但由于非標準化信息制約，金融行業具有契約密集性特點，金融服務范圍也有一定的區域邊界。因此，金融業在向大城市聚攏的同時必定遠離城市以外的地區，金融集聚在提高城市和區域整體經濟效率的同時必定在城市與城市以外地區進行經濟效率重新分配。

二是關于金融集聚對城市群經濟影響的研究。卜洪運等利用京津冀13個城市2003—2012年的數據，研究金融集聚與經濟增長之間的關系，發現部分城市金融集聚程度緩慢降低，但整體金融集聚對經濟增長有促進作用且很顯著[9]。黃永興與徐鵬對長三角城市群金融集聚影響因素的研究發現，基礎設施和經濟規模可促進金融集聚的形成[10]。

三是關于金融集聚對各省(市、區)及區域經濟影響的研究。駱永民等利用我國1998—2008年的省級面板數據，基于PVAR模型研究金融集聚、人力資本和房價之間的動態關系[11]。張秀娟采用1978—2013年我國29個省(市、區)的面板數據，研究金融集聚對城鄉收入差距的影響作用，發現金融集聚在不同時間段對我國城鄉收入差距的作用方向并不一致[12]。洪功翔等運用面板數據從全國、地區兩個層面對金融集聚與全要素生產率的關系進行研究，結果表明銀行、保險、證券等金融機構對TFP的影響作用方向也不一致，區域差異也很明顯[13]。丁藝等從銀行、證券和保險3個方面，利用區位熵衡量金融集聚程度，并研究其與區域經濟增長之間的關系，結果表明金融集聚對經濟增長具有顯著促進作用，銀行業作用尤其明顯[14]。潘輝等基于2002—2011年我國各省(市、區)的面板數據，研究東、中、西部地區金融集聚與實體經濟增長之間的關系，結果表明金融集聚對實體經濟增長有正向影響，且東部地區金融集聚對經濟的促進作用大于中、西部地區[15]。

從已掌握的文獻來看，從全國和東、中、西部地區兩個層面來研究金融集聚影響區域經濟增長的文獻較少，且多利用2011年以前的數據進行研究，不能有效地反映最新情況。因此，本文基于我國除港澳臺外的31個省(市、區)1998—2014年的面板數據，實證研究金融集聚與區域經濟增長之間的關系，為各地區建立適當規模的金融中心、發展適度規模的金融集聚提供參考，具有一定的理論價值和現實意義。

三、模型設計、代理指標選取和數據來源

(一)模型建立

(1)

(2)

其中，τ、φ和ω分別表示金融集聚程度、對外開放程度和城鎮化率的產出彈性。為便于研究，消除異方差并使數據更平穩，對公式(2)兩邊取對數，整理得出：

lnYit=c+αlnLit+βlnKit+τlnAggit+

φlnOpenit+ωlnUrbanit

(3)

考慮到金融集聚程度變量和城鎮化率變量的替代指標均為比值，另外未能找到合適的勞動力投入代理指標，且勞動力投入非本文核心變量，故從模型中刪去lnLit，后面只對經濟增長、資金投入和對外開放程度這3個變量的替代指標進行對數處理。對比以上理論模型，最終設定如下半對數計量經濟模型：

ln(PGDPit)=C+β1Aggit+β2ln(Openit)+

β3ln(Inv)it+β4Urbanit+μit

(4)

其中，t表示時間，i表示地區，μit表示隨機干擾項。

(二)代理指標選取

因變量PGDP沿用以往研究文獻表示方法，采用人均GDP作為經濟增長的代理變量，經濟增長越快，人均GDP越高。

解釋變量Agg表示金融集聚，利用空間經濟學中的區位熵指標來衡量。區位熵能夠反映生產要素的空間分布，因而常被用來衡量產業集聚程度，這是一個很有意義的指標。本文借用此概念衡量地區金融資源的集中程度，某一地區金融集聚程度越高，其金融業規模就會越大。本文用以下公式來計算金融集聚：

(5)

其中，Qij表示j地區i產業的就業人數，Qj是j地區的就業人數，Qi是i產業的全國就業人數，Q是全國就業人數。在本文中，Qij表示j地區金融業的就業人數，Qi是全國金融業的就業人數。Agg>1，說明金融業就業在本地區所占比例大于全國平均水平，反之相反。

控制變量Inv表示固定資產投資；Urban代表城鎮化率，城鎮化的推進有利于經濟發展，用某地區城鎮人口與常住人口的比值來衡量；Open表示我國經濟對外開放程度。伴隨著全球經濟一體化，通過相互貿易可促進自身經濟發展。本文利用進出口總額來衡量，并將進出口總額乘以當年美元兌人民幣的年平均中間價格來換算成以人民幣計價的進出口總額。

(三)數據來源

本文采用1998—2014年全國除港澳臺外的31個省(市、區)的數據，其中人均GDP和進出口總額來自中經網，金融就業人數來自《中國勞動統計年鑒》和WIND數據庫，固定資產投資來自國家統計局和歷年全國、各省(市、區)的統計年鑒，城鎮人口和常住人口結合中經網和統計局查詢而得。

四、實證檢驗與實證結果分析

(一)全國與東中西部地區相關指標描述性統計

由表1可知，全國金融集聚的區位熵均值為1.258、最大值為5.090、最小值為0.456。其中：東部地區金融集聚的區位熵均值為1.711、最大值為5.090、最小值為0.726，中部地區金融集聚的區位熵均值為1.032、最大值為1.967、最小值為0.502，西部地區金融集聚的區位熵均值為0.994、最大值為1.887、最小值為0.456。表明全國范圍內金融集聚程度差異較大，同時東部地區內部金融集聚水平“兩極分化”明顯，中西部地區金融集聚程度相似，且東部地區金融集聚水平明顯高于中西部地區。

(二)實證檢驗與實證結果分析

因為面板數據由時間和截面兩個維度組成，為避免建模時出現“偽回歸”，本文使用Eviews9.0對各變量進行平穩性檢驗。首先，運用LLC、IPS、ADF-Fisher 和PP-Fisher對面板數據進行平穩性檢驗，結果如表1所示。然后，采用靜態面板回歸殘差構建統計量的KAO檢驗來驗證模型是否存在長期均衡關系。最后，利用Fixed Effects-Likelihood Ratio檢驗，判斷是采用固定效應模型還是隨機效應模型。

1.單位根檢驗

應用LLC 、IPS 、ADF-Fisher 和PP-Fisher對面板數據進行平穩性檢驗。由表1可知，Log(PGDP)、Agg、Log(Open)、Log(Inv)、Urban均在1%顯著水平通過一階單位根檢驗，從而拒絕原假設。綜上，5個變量同階單整，可進行下一步協整檢驗。

表2 面板數據單位根檢驗結果

2.協整檢驗

面板數據協整檢驗主要分為Pedroni檢驗和KAO檢驗，前者適用于較少變量的模型，由于本文模型只涉及5個變量，因而使用KAO檢驗更適合。由表2中KAO檢驗結果所示，P值為0.000，極其顯著，說明Log(PGDP)、Log(Inv)、Agg、Urban、Log(Open)之間存在長期均衡關系。

表3 KAO檢驗結果

3.全國和東、中、西部地區回歸結果

通過對全國及東、中、西部地區的回歸方程進行固定效應模型的似然比檢驗和隨機效應模型的Hausman檢驗，結果顯示4個方程均應采用固定效應模型。選用固定效應模型對4個方程進行回歸，從表4的回歸結果表明：

首先，就全國來說，金融集聚與經濟增長呈正相關，且通過1%的顯著性檢驗，即金融集聚在一定程度上會促進整體經濟增長，這是因為金融集聚可以通過減少流通環節、降低交易成本等途徑來提高經濟運行效率。同時，對外開放與經濟增長也存在正相關，且在1%水平下極其顯著，即對外開放對整體經濟增長也有一定的促進作用。另外，從解釋變量回歸系數來看，固定資產投資變量的回歸系數為0.556 2，說明固定資產投資每增加1%，會拉動經濟增長0.56%；同理，對外貿易每增加1%，會帶動經濟增長0.12%。二者對經濟增長的貢獻達到68%，這基本符合我國經濟增長主要依靠投資和對外貿易的特征。

其次，對于東部地區，金融集聚與經濟增長正相關，但無統計學意義，這或許是因為東部地區內不同省份金融集聚狀況差距較大，其對不同地區經濟增長的影響不一，從而導致整個東部地區金融集聚與經濟增長關系不顯著。同時，對外開放程度對東部地區經濟增長的回歸系數為0.189 8，且通過1%的顯著性檢驗，說明對外開放對經濟增長作用很大，對外開放程度每提高1%，經濟增長就會增加0.19%，僅次于東部地區固定資產投資(0.501 8)對經濟增長的促進作用，這與東部地區地處沿海、港口眾多、航空海運發達等交通便利有關。

最后，對于中西部地區，金融集聚對中部地區經濟增長的回歸系數為-0.114 3，在1%水平下顯著，對西部地區經濟增長的回歸系數為-0.011 7，但不顯著。這是因為我國東部地區金融集聚水平較高，全國金融機構和公司總部多集中在東部地區，從而導致中西部地區金融集聚程度低，未能突破金融集聚的門檻效應，對經濟增長產生不利影響。同時，對外開放對我國中西部地區經濟增長均有促進作用，且中部地區在1%水平下顯著，西部地區在10%水平下顯著。

對比東、中、西部地區回歸結果發現：首先，金融集聚程度對不同地區經濟增長產生差異化影響，一方面對東西部地區經濟增長影響不顯著，另一方面對中部地區經濟增長存在顯著負向影響。這是因為金融業相對其他產業更容易形成集聚，導致我國金融機構分布不均勻，東部地區金融機構偏多，而中西部地區較少。其次，東部地區對外開放對經濟增長貢獻最大(0.189 8)，中部地區次之(0.142 3)，而西部地區對外開外對經濟增長貢獻最小(0.038 8)，中西部地區所處區位限制了對外貿易對當地經濟增長的拉動作用。第三，在固定資產投資對經濟增長的促進作用方面，西部地區(0.664 5)大于東部地區(0.501 8)，也大于中部地區(0.444 8)，表明西部地區固定資產投資對經濟增長的彈性最大。

表4 全國及其東、中、西部地區回歸結果

注：括號中數值表示P值，***表示1%水平下顯著，**表示5%水平下顯著，*表示10%水平下顯著。

五、研究結論及對策建議

本文基于1998—2014年我國除港澳臺外31個省(市、區)的面板數據，研究金融集聚對各地區經濟增長的影響。實證研究發現：一是我國不同地區金融集聚水平差異較大，“兩極分化”十分明顯，東部地區金融集聚水平明顯高于中、西部地區；二是金融集聚對我國整體經濟增長存在較小的促進作用，其中，東部地區金融集聚雖然會對當地經濟增長有促進作用，但統計學上不顯著，而中西部地區金融集聚對當地經濟則會產生不利影響，這是因為東部地區金融集聚水平明顯高于中西部地區。金融集聚對經濟的影響作用只有突破門檻效應并達到一定程度時才會對經濟產生正向影響；三是對外開放對我國整體經濟增長存在明顯的促進作用，且對東部地區的作用大于中西部地區，這與現階段我國中西部地區對外開放程度相對于東部地區偏低的現狀相符。

針對以上結論，筆者提出以下建議：

首先，結合各地區的實際情況在全國范圍內重點建設一批適度規模的金融中心，避免因建立過多的金融中心或與經濟發展規模不相適應的金融中心而對當地經濟發展產生一定程度的負作用。因此，需要實行差異化的區域金融政策，因地制宜引導銀行、證券、保險等金融機構良性競爭、優勢互補。

其次，支持因金融業發展滯后、金融集聚水平低而影響經濟發展的地區加快金融發展。中西部地區應抓住“一帶一路”國家戰略及打造內陸地區對外開放高地的契機，加大對交通基礎設施建設的資金投入，完善相關基礎設施、電信網絡安全和金融基礎服務體系。通過加快對外開放步伐，打通內陸地區對外貿易通道，讓中西部地區企業走出去，增強自身經濟實力，縮小與東部地區的差距。同時，優化金融監管環境，吸引更多金融機構和企業集聚中西部地區，并以大城市為中心建立與其區域經濟發展規模相適應的差異化、多層次的金融中心，滿足區域內實體經濟對金融服務的需求。

最后，避免金融業過度集聚而產生馬太效應。東部地區應合理控制金融業的發展規模，避免金融產業過度集中及遠離實體經濟從而導致服務成本上升。同時，要謹防貿易摩擦、金融危機等因素對其持久性發展產生不利影響。

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[5] 余泳澤，宣燁，沈揚揚.金融集聚對工業效率提升的空間外溢效應[J].世界經濟,2013(2):93-115.

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[7] 張浩然，魏琳.金融集聚與城市經濟績效：基于城市異質性視角的分析[J].當代財經,2015(10):61-69.

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[9] 卜洪運，李靜.基于PVAR模型的金融集聚與經濟增長關系的實證研究[J].科技與管理,2016(3):20-25.

[10]黃永興，徐鵬，孫彥驪.金融集聚影響因素及其溢出效應——基于長三角的實證分析[J].投資研究,2011(8):111-119.

[11]駱永民，劉艷華.金融集聚、人力資本與房價——基于Panel VAR模型[J].財貿研究,2011(4):93-101.

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[14]丁藝，李靖霞，李林.金融集聚與區域經濟增長——基于省際數據的實證分析[J].保險研究，2010(2):20-30.

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(責任編輯 鄧成超)

Heterogeneous Study on the Influence of Financial Aggregation and Regional Economic Growth:An Empirical Study Based on 31 Provincial Panel Data

XIE Fei, TAN Peng

(Chongqing University of Technology, School of Economics and Finance, Chongqing 400054, China)

The establishment of national and regional “financial center” is the connotation and extension of financial agglomeration to promote the economic growth. In the context of establishing regional and local financial center in our country, figuring out the relationship between financial aggregation and regional economic growth has a practical significance on establishing an appropriate size of the regional financial center. This article based on the Cobb-Douglas production function and regional quotient theory, arranges the panel data of our country’s 31 provinces during 1998—2014, uses the panel unit root tests and co-integration test, establishes the fixed effects model, makes an empirical research on relationship between the financial aggregation and regional economic growth, and puts forward suggestions while drawing the corresponding conclusion.

financial aggregation；economic opening；economic growth；panel data

2016-10-16 基金項目：國家社會科學基金項目“我國企業匯率風險承受能力及應急機制研究”(12XJY030)

謝非(1964—)，男，四川人，博士，教授，研究方向：人民幣匯率及金融風險管理。

謝非，譚朋.金融集聚對區域經濟增長影響的異質性研究——基于我國31個省份面板數據的實證分析[J].重慶理工大學學報(社會科學)，2017(4):58-64.

format：XIE Fei, TAN Peng.Heterogeneous Study on the Influence of Financial Aggregation and Regional Economic Growth:An Empirical Study Based on 31 Provincial Panel Data[J].Journal of Chongqing University of Technology(Social Science)，2017(4):58-64.

10.3969/j.issn.1674-8425(s).2017.04.009

F832

A

1674-8425(2017)04-0058-07