金融集聚水平對江西省經濟增長的影響研究

摘 要：運用空間計量模型，測度并分析江西省2008年-2018年金融集聚水平及金融效率相關指標和經濟增長相關指標的，發現江西各個城市的金融發展水平存在顯著的空間差異，并對該空間關系進行了進一步的分析，研究了金融集聚程度、金融效率對江西省經濟增長的具體影響。據此提出了江西省推進金融及相關行業的基礎建設、優化金融體系結構、優化金融資源配置等建議。

關鍵詞：金融集聚;區域經濟;經濟增長;空間滯后模型;

一、引言

隨著“一帶一路”戰略的持續推進，江西省與戰略進行了積極對接，努力發展經濟，增強區域競爭力。本文對江西省11個地級市的面板數據進行分析，希望通過金融集聚對區域經濟增長的影響，對江西近年來的經濟發展的情況進行分析，并相應提出對策和建議。

二、金融聚集程度的測定

參考類似研究中測度產業集聚程度的方法， 同時結合金融行業的特點， 本文最終選取“區位熵”作為核心解釋變量來估計江西省的金融業集聚水平。

Fit=（Mit/GDPit）/（Mt/GDPt）

其中， Fit表示江西某市i在第t年度的金融產業集聚區位熵值，Mit表示第t年i市的金融機構的本外幣存貸款余額，GDPit表示第t年i市的地區生產總值，Mt表示第t年江西省全省金融機構的本外幣存貸款余額，GDPt表示第t年江西省全省的地區生產總值。

根據金融業區位熵計算結果可知， 省會南昌市的金融集聚水平在江西一直處于排名第一的位置。除南昌外，贛州、上饒、撫州和吉安的金融集聚水平也在省內排名靠前。而九江作為GDP總量第三大的城市，金融集聚水平卻比較低。

三、 模型構建

為了更深入分析金融集聚水平對江西省的經濟發展影響， 運用Matlab和Geoda兩個軟件對江西金融集聚的空間溢出效應和江西省經濟發展之間的關系進行空間計量分析。所使用的數據來源于《江西統計年鑒》《中國城市統計年鑒》及江西省各市統計年鑒中公布的數據。

1.構造空間權重矩陣

空間權重矩陣可以展示出空間觀測單元的相對位置關系并測度空間相依性。通過Groda采用Rook賦權法，生成金融業區位熵 （F） 的地理空間鄰近權重矩陣。其結果可通過連通圖的形式直觀表現出各地區與其他地區的相鄰關系。

2.空間自相關性檢驗

空間自相關指的是某指標在整個區域內的觀測數據之間具有的一種相互依賴性。一般使用莫蘭指數（Morans I）作為衡量空間自相關水平的指標，只有通過莫蘭指數證明觀測數據之間存在空間自相關，對這組數據使用空間計量模型進行分析才有意義。通過計算發現，江西地區2018年莫蘭指數為-0.344937，且通過999次蒙特卡洛模擬可見結果顯著，說明江西地區金融業集聚程度具有空間負相關性。

散點圖分為四個象限， 將江西各地級市的金融產業集聚的發展程度分為四種集群形式。第一象限為（H-H） 和第三象限 （L-L） 表示的是具有正空間自相關關系的城市，第二象限 （L-H） 和第四象限 （H-L） 則表示的是具有負空間自相關關系的城市，具體情況為：撫州處于第一象限;九江、宜春、新余、萍鄉、景德鎮、鷹潭處于第二象限;無城市屬于第三象限;南昌、贛州、上饒、吉安處于第四象限。由此也可以明顯看出江西地區金融業集聚程度具有空間負相關性。

本文進一步計算了江西地區歷年的莫蘭指數，2008年至2018年具體結果為：-0.236、-0.203、-0.214、-0.236、-0.260、-0.278、-0.297、-0.315、-0.321、-0.332、-0.345?？梢园l現，近年來江西金融業集聚水平的空間差異程度自2009年后不斷提高。

3.指標選取

本文選取市內人均GDP（用PGDP表示）代表城市的經濟發展水平，并將其作為被解釋變量。被解釋變量為金融發展水平和金融發展效率。其中金融發展水平主要以當地金融機構本外幣存貸款余額與地區生產總值的比值來代替， 用F表示，金融發展效率用金融機構存貸比代替， 用V表示。

4.模型選取

空間計量分析主要使用空間誤差模型（SEM）和空間滯后模型（SLM），可以通過普通面板回歸模型的LM檢驗結果來確定使用的模型。本文首先進行了OLS面板數據回歸， 基于殘差計算LM-Lag、LM-Error、Robust LM-Lag、Robust LM-Error統計量。通過回歸結果發現 LM-Lag（12.8）、Robust LM-Lag（10.41）均在1%水平上顯著， 而LM-Error（3.63）、Robust LM-Error（1.23）不顯著， 故選擇空間滯后模型進行分析。

四、實證分析

為了以人均GDP （lnPGDP） 為因變量， 金融發展水平 （lnF） 、金融發展效率 （lnV）為自變量建立空間滯后模型， 對模型的回歸結果見圖1。

從各變量的顯著性水平來看， 各項均通過了1%的顯著性水平檢驗， 表明金融發展水平與金融效率對區域經濟的增長有顯著的影響，且金融集聚水平的降低以及金融效率的提高，對經濟增長有促進作用。另外空間系數的結果表明，金融集聚水平的降低對周邊城市的經濟增長也有著促進作用。本文認為，江西作為經濟水平、金融業水平相對落后的地區，且金融資源集聚于南昌、贛州等少數城市，使得周邊城市金融產業更加難以發展。近年來，江西省金融集聚程度逐漸降低，金融資源從南昌、贛州等相對經濟發達的城市流向周邊城市，從而提高了金融資源利用效率，促進了江西省整體經濟的增長。

五、結論與建議

1.結論

通過實證研究發現，江西省從空間自相關程度上看， 2018年度莫蘭指數（Morans I）為-0.34437，表明江西省各個城市的金融發展水平具有顯著的空間差異。同時根據模型的回歸結果分析發現金融集聚水平的逐年下降，金融資源從南昌、贛州等相對經濟發達的城市流向周邊城市，促進了江西經濟的增長。

2.建議

（1）大力支持金融業及相關行業基礎建設，促進金融業發展

金融基礎設施是金融穩定運行與快速發展的硬件條件，金融基礎設施的建是金融改革開放的動力來源。習近平總書記強調過：“要加快金融市場基礎設施建設，穩步推進金融業關鍵信息基礎設施國產化。”江西作為金融業相對不發達的地區，要更加重視金融基礎設施建設，加快金融業發展，跟上其他省份的步伐。

（2）優化金融資源配置，促進各地區經濟平衡增長

自實施改革開放、沿海地區優先發展的戰略以來，我國經濟社會在高速發展的同時，也產生了沿海省份和內陸省份經濟發展差距越來越大的問題。為了經濟的平衡發展，我國陸續實施了中部崛起、振興東北老工業基地和西部大開發等非沿海區域的發展戰略，其中的重要手段就是向落后地區輸送金融資源，加速落后地區的金融業發展。

江西省應當借鑒全國金融資源配置的戰略方針，推動金融資源從南昌等金融業發達城市向其他城市流動，提升全省金融資源的利用效率，從而加快江西省全體及各區域經濟發展。

參考文獻：

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[2]李正輝，蔣贊.基于省域面板數據模型的金融集聚影響因素研究[J].財經理論與實踐，2012，33（04）：12-16.

作者簡介：

龔名川，1997.05，男，漢，江西省九江人，研究生，宏觀經濟預測方向。