基于空間計量模型的內蒙古金融業發展與經濟增長的實證研究

李德榮，唐 俊，翟麗麗

(內蒙古科技大學 理學院，內蒙古 包頭 014030)

當前我國正處于調整產業結構、促進轉型的新階段。所以未來幾年金融業發展會處在一個加快發展的階段。雖然中國的經濟增長也出現很多危機，但目前中國擁有較為靈活的政策制度，在GDP增速放緩的時候能夠快速看清局面，供給側改革、一帶一路等措施都帶來顯著成果。金融市場發展本身還是回到了對未來經濟增長的趨勢上，但是由于不同的省市經濟、物質基礎不同以及對金融業的發展不同，使各省市的金融業發展與經濟增長有差異。內蒙古金融業一直積極地發展，雖不及發達地區但也形成了自己的特色，分析了內蒙古經濟發展現狀、存在的問題以及未來發展的方向可以使其更加了解現在所處的經濟現狀，同時為我國經濟發展提供參考數據。

金融業的發展與經濟增長之間的關系是顯著的，但對這一問題的研究很多學者都沒有考慮到空間因素對兩者之間關系的影響。而空間計量經濟學主要研究空間的位置分布對經濟發展的影響，因此筆者主要利用空間計量經濟學模型對內蒙古的金融業發展與經濟增長的關系進行實證分析研究。

1 模型的選擇

1.1 空間權重矩陣的構建

首先構建空間權重矩陣，本文選取的是后相鄰規則，兩個相鄰的區域有公共邊或頂點取值為1，反之沒有公共頂點或者公共邊取值為0。

1.2 空間相關性的檢驗與分析

利用GeoDa軟件計算內蒙古各盟市的人均生產總值(PGDP)和金融相關比率(FIR)的全局Moran’s I指數，結果如表2所示。

由表2的檢驗結果看Z(l)值均大于5%和1%置信水平相對應的臨界值1.65和1.96，說明2008年-2017年內蒙古各盟市PGDP和FIR都通過了顯著性檢驗，也就說明內蒙古各盟市經濟增長和金融業發展是具有聚集性的，而不是在空間中隨機分布的。

表1 內蒙古自治區各市之間的空間權重矩陣

表2 內蒙古各盟市經濟增長與金融相關的檢驗

1.3 空間計量模型的選擇

在分析時，到底選擇SLM(空間自回歸模型)還是SEM(空間誤差模型)更加恰當，可以通過Moran's I檢驗或者兩個拉格朗日乘數形式LMERR、LMLAG及其穩健形式的R-LMERR和R-LMLAG等來檢驗，再進行選擇。

其中ρ是SLM的變量，λ是SEM的變量。

從以上3個表中可以看出，空間滯后模型優于空間誤差模型。首先在表3中可以看出我們可以看出LMERR的顯著性水平較LMLAG稍差一些，其次在表4中可以看出SLM模型的LnL值大并且AIC、SC值很小，最后在表5中看到62.356>49.192，也就是說空間滯后模型的對數似然也要好于空間誤差模型。綜上得出結論，筆者研究選擇空間滯后模型(SLM)。

表3 不同方法的檢驗結果

表4 擬合度指標

表5 SLM、SEM估計結果

1.4 指標的選擇

在研究內蒙古金融業發展與經濟增長的關系，所以在樣本選擇上以內蒙古自治區的12個市、盟為研究對象進行研究。文中用來反應經濟增長的指標是PGDP，衡量金融業發展水平的解釋變量應用的是FIR(金融相關比率)，在這里FIR=金融機構存款總額+金融機構信貸總額/生產總值。由于對經濟增長的影響因素往往不會是單一不變的，所以若我們只用一個解釋變量金融相關比率去進行研究往往會產生偏差，所以需要加入一些與經濟增長有關的新的解釋變量。

根據其他學者的研究，我們知道人力資本投入(Hum)、物質資本投入(Phy)、創新科技水平都是影響經濟增長的重要因素，故筆者共選取4個解釋變量。

2 實證結果分析

2.1 局部空間相關性分析

前面對內蒙古各市的PGDP和FIR進行了數據分析，可以得出結論內蒙古各盟市的經濟增長與金融業發展是具有空間相關性的。但以上是對整體宏觀上的分析，所以為了探究內蒙古自治區特定區域的空間相關性，運用Geoda軟件做出LISA地圖，時間節點選擇2008年和2017年進行局部自相關分析，結果如圖1所示。

圖1 2008年內蒙古12盟市的人均GDP的Lisa集群

在圖1可以看到在經濟增長方面2008年內蒙古自治區H-H區主要在阿拉善盟、烏海和鄂爾多斯；L-L主要在錫林郭勒盟；L-H聚集區在巴彥淖爾。其中經濟發展水平都比較高的鄂爾多斯、烏海和阿拉善盟恰巧相鄰，鄂爾多斯又與經濟發展很好的呼和浩特和包頭緊靠，它們之間往來有利于經濟的發展。然而巴彥淖爾雖然臨近烏海、鄂爾多斯和包頭，但是資源和地理位置等因素相對較差，所以經濟發展水平較低處于L-H。錫林郭勒盟臨近赤峰市、興安盟、通遼市以及烏蘭察布市，這幾個市的經濟發展水平都相對較低，所以它處于L-L。

在圖2可以看到在經濟增長方面2017年內蒙古自治區H-H區主要在烏海市和鄂爾多斯市，阿拉善盟退出了高高集聚區； L-H區依然是巴彥淖爾市。我們還可以看到錫林郭勒盟由2008年的L-L轉變到H-L區。然而它周圍的都沒有改變說明它和周圍地區往來較少，應該是通過自身發展，使經濟發展水平超過了緊鄰的盟市，進入到H-L區。

圖2 2017年內蒙古12盟市的人均GDP的Lisa集群

在圖3中可以看到，2008年各市的FIR相對于2017年來說高一些，但其實這幾年內蒙古自治區各市金融業都在不斷發展，到了2016年年末開始下降以至于呈現出圖3。2018年呈現FIR上漲至2016年以上再次達到峰值，因此之所以呈現圖3應該是受到了大環境的沖擊全國整個行業都有明顯的回落。在圖3可以得到雖然10年間發展不穩定但無論是2008年還是2017年呼和浩特和烏海市都是金融業發展最好的城市，而通遼市金融業發展相對較差。根據圖中標準誤差線可以看出相鄰城市金融業的發展趨勢很相似。

圖3 內蒙古自治區各市在2008年、2017年的FIR時序

對圖1、圖2、圖3同時分析時，會發現阿拉善盟2008年PGDP處于H-H區，但金融業發展并不是最好的但也是相對較好的，原因是阿拉善地處內蒙古的邊境并且人口稀少、科研人才匱乏，但地理資源豐富，地理資源豐富的還有鄂爾多斯，它們主要靠地理資源去發展經濟，但金融業的發展趨勢和PGDP的變化情況是相對一致的。對于烏海市來說，PGDP都位于H-H區，金融業發展在整個內蒙古自治區排名達到第二。巴彥淖爾一直位于L-L區金融業發展也是倒數的城市。

總的來說，可以看出內蒙古自治區各盟市金融業的發展與經濟增長雖然不如發達城市的相關性強，但是也具有一定的空間相關性。

2.2 SLM空間計量檢驗結果

在前面提到用PGDP和FIR數據不能夠完完全全的說明經濟增長與金融業發展有關，所以進行了增加變量；針對SLM和SEM的選擇進行檢驗，最終選擇了SLM。

接下來對2008年-2017年的數據進行空間自回歸，觀察變量的變化，估計結果如表6所示。

表6 變量的空間回歸

從表6可以看到，空間滯后的相關性系數ρ值在2008年的0.264到2017年已經提升到了0.431，說明相關性越來越顯著；擬合度R2的值也越來越大由0.516上升到了0.711，說明擬合度越來越好；對于變量FIR和HUM以及PHY來說對經濟增長都有促進作用，雖然金融業的彈性系數低于HUM彈性系數，但仍然能夠說明金融業對內蒙古自治區各盟市經濟增長有促進作用。總的來說，內蒙古各盟市的人力資本投入、物質資本投入以及金融業的發展對經濟增長都有一定的促進作用，只是效果不同。

3 結論和建議

3.1 人力資本投入

從2008年-2017年的數據分析來看內蒙古各盟市的人力資本投入系數在緩慢上升，說明內蒙古各盟市的經濟增長對人力資本投入更加有依賴性。內蒙古在2008年內普通高校在校生人數為316 700人到了2017年人數增長到448 092人。近幾年來，內蒙古各高校也在不斷加強教育改革，這說明內蒙古人力資本投入越來越多，人力資本的投入，使得內蒙古自治區人才的數量和質量得到了提升，從而加速經濟的發展。因此，內蒙古自治區相應部門應采取繼續加大人力資本投入，同時保證教育的質量。

3.2 物質資本投入

從表6可以看出物質資本投入的彈性系數較人力資本和金融業來說相對較小，但是也在緩慢的增加，說明對經濟的影響也是顯著的，只是相對于HUM和FIR來說相對較弱，因為內蒙古是中國的西部地區，相比于沿海城市它的信息交流以及設施的儲備等都相當少。因此，內蒙古自治區相關部門應加大對物質資本的投入。

3.3 金融業發展

內蒙古地區金融業的發展主要在呼和浩特但內蒙古各盟市的金融相關比率都在逐年上升，從表6可以看出FIR的彈性系數一直處于上升狀態但是幅度很小，但是也可以說明金融業發展對經濟增長有促進作用。內蒙古自治區地處偏遠金融業發展相對于中國其他南方發達城市的金融業發展弱，內蒙古金融占GDP比重、金融相關比率以及區位商都具有一定的差距。因此，內蒙古自治區的相關領導機構應該根據內蒙古自治區各盟市的金融業發展情況以及各盟市的實際發展水平等因素去合理地發展金融業。