区域金融地理差异的实证分析：以安徽、浙江为例

徐海乐 杜征征

摘要：文章通过Eviews统计软件对安徽、浙江以及安徽内部的金融差异进行比较分析，研究交通、经济、文化、市场等经济地理相关因素对金融差异的影响，得出区域金融差异受区域地理差距尤其是新经济地理因素的影响，通过地理环境的改善可以有效降低区域金融差异水平等结论。

关键词：区域金融；金融地理；金融差异；金融相关率

一、 文献综述和问题的提出

近年来，由于金融的先导作用，国内外学者对区域金融发展与区域经济增长的关系等方面的问题进行了较多的研究， 而在区域金融发展过程中普遍存在的区域金融差异也不例外。有代表性的早期研究如Goldsmith（1969）用指标M2/GNP来衡量金融增长的水平，McKinnon（1973）用金融总资产与GNP的比值（FIR指标）来反映金融增长程度，这些指标均将发展中国家经济落后的原因归结为金融发展的落后。进入九十年代以后，众多学者对区域金融发展和区域金融差异理论做出了进一步的发展，有代表性如Greenwood和Jovanovic（1990）、Clark等（2003）、Shankha Chakraborty和Tridip Ray（2003）等等，他们共同的观点是贫困地区要优先发展金融，其中“金融约束论”是最具代表性的观点。国内学者一方面结合中国实际对西方学者的理论进行修补和创新，提出应该重视国内金融发展的区域差距，如张杰（1995，2001）、金雪军，田霖（2004，2006）、殷德生，肖顺喜（2000）、周立，王子明（2002）等。国内学者也积极用实证研究的方法来分析中国区域金融差异对经济发展的影响，如王满仓（2005）、董金玲（2008）、古学彬、孙丽霞、方茂扬（2009）、李瑞英（2010）、彭伟、冯庆水（2011）等分别分析了陕西、江苏、广东、浙江、安徽等不同区域金融差异的存在、评价体系、影响机制等。

从已有文献来看，国内学者对区域金融差异的研究主要依靠不同指标体系的设立，而这些指标侧重于金融市场规模、区域经济总量等经济指标，也有涉及到区位熵、市场集中度等传统地理空间指标，很少引入产业集聚、生产网络、电子商务等“新经济地理”因素，未能强调地理因素在区域金融发展中的作用。笔者选择交通、经济规模、市场开放程度等作为传统地理因素，区域文化、互联网发展等作为新经济地理因素，分析上述地理因素尤其是新经济地理因素对区域金融差异的影响，并通过浙江与安徽的区际差异以及安徽内部16个地市的区内差异来研究如何实现区域金融的协调均衡发展。

二、 模型确定及数据选取说明

常见的金融发展指标有表示金融总量增长的全部金融相关比率（FIR），收入比、存贷差、存贷比等，而经济增长指标主要有GDP、人均GDP等，本文参考田霖（2006）等人的成果，采用1990年～2011年份的安徽和浙江两个省份的金融相关比率作为区域间金融发展水平的考察指标，用2011年安徽16个地市的金融相关比率、收入比、存贷差、存贷比等作为区域内部的金融发展水平的考察指标，用GDP衡量区域经济发展水平，用人均GDP、公路密度/货运量、外资利用率三个指标代表传统地理因素，用每万人在校大学生人数、第三产业比重、邮政电信业务量/网民数量代表新经济地理因素，通过安徽、浙江2001年～2011年上述指标的各项数据来分析地理差异和区域间金融差异的相关程度。

本文所用的数据来自安徽统计年鉴（1991年～2012年）、浙江统计年鉴2012，所有变量都进行对数处理。本文使用的计量软件为EViews5.0统计软件。

三、 实证分析过程

1. 经济金融数据描述性分析。本文在实证验证之前，对安徽、浙江两省1990年～2011年的经济增长指标和金融发展指标进行初步观察，首先采用人均GDP增长趋势与金融相关比率趋势图进行简单比较分析（见图1、图2）。

从两图比较可以看出，无论是东部发达的浙江，还是中部欠发达的安徽，金融增长与经济增长都表现出明显的一致性，另外两个区域之间的金融差异和经济规模差异都呈扩大的趋势，说明金融差异对区域经济增长产生了一定的影响。

其次，通过比较金融发展和贷款两个指标对经济的贡献率来看（见图3、图4），金融规模都在不断扩大，对经济增长的影响正在不断加强，金融发展波动性较为明显，但尚处于稳定调节过程中。

最后对2011年安徽16个地市的各项指标进行比较（见图5、图6），可以看出安徽省16地市金融发展水平很不均衡，但是梯度比较明显，经济发展比较好的合肥、马鞍山、芜湖等地区金融业发展也相对突出，而亳州、阜阳、宿州、六安等地区金融业相对落后，但也有铜陵等地区金融发展与经济发展出现不一致的现象，这里的结论与彭伟、冯庆水（2011）采用区位熵的计算结果略有出入。

2. 区域金融差异的影响因素实证分析。

（1）单位根检验。由于大部分经济变量是非平稳的，为了避免将实际上不相关的两个非平稳变量用来回归分析，本文在进行具体的因果关系检验和回归分析之前，首先对各序列进行ADF单位根检验，检验变量的平稳性，对于非平稳性的变量进行处理，使之成为平稳时间序列。

安徽相关数据检验结果显示，金融相关比率和六个地理变量数列均不能拒绝原假设，因而可以认为是一个非平稳的序列。进一步对各变量的一阶差分数列进行单位根检验，各变量数列在准许的显著性水平下拒绝存在单位根的零假设，即是平稳的。由此认为各数列为一阶单整数列，结果如表1所示。

浙江和安徽16个地市的数据同样显示各数列为一阶单整数量。

（2）协整检验。分别以安徽、浙江的时间数列数据进行普通最小二乘法回归，通过t检验和拟合优度检验得到图7、图8、图9，拟合良好，可以直观看到实际观测值和拟合值非常接近，表明金融发展差异与各地理变量之间存在协整关系。

（3）相关性分析。为了更好地观察金融差异与各地理因素之间的关系，对前面建立的多元线性回归方程进行相关性分析，得到相关系数矩阵，如表2、表3所示。

上述的结果可以得出以下结论：第一，在较大层面上的区域间地理因素对区域金融差异有着较为明显的影响，而在区域内部，由于区位较为接近，因此地理因素的影响并不突出。第二，尽管由于交通、信息技术的进步导致经济活动可以更加自由地选择区位空间，但是传统地理因素的影响不容忽视，交通便利程度、货运量等因素还在发挥着重要的作用。第三，从区域可进入性来看，经济的可进入性比交通的可进入性更加影响金融的发展。第四，从区域内部来看，地理因素对金融差异的影响存在多重共线性，有的变量系数符号与经济意义不符，因此考察区域内金融水平差异几乎可以忽略传统地理因素。第五，新经济地理因素的影响还不能超过传统地理因素，但是知识经济的发展尤其是互联的发展还是在深刻地影响金融的发展，在区域内部，网民数量、邮电业务、第三产业发展、市场化程度等正在成为影响区域金融发展的主要因素。

四、 政策建议

从以上实证分析可知，地理因素对金融发展差异有着重要的影响，因此，针对区域金融协调发展提出以下意见与建议：

1. 要重视区域金融发展中的地理差异。区域金融发展的地区差异是一个长期存在的问题，不管中央政府以及地方政府采取什么样的政策，金融增长的地区差异必然会存在。这种差异如果不加控制会严重制约落后地区的金融发展以及经济发展。加强区域金融协调发展，促进区域金融合作，整合区域金融资源，协调经济圈的金融发展，加快区域内部内金融一体化建设，进而提高区域金融的竞争力。缩小区域金融差异并不是追求近乎绝对平衡的发展，但是差异长时间的存在或扩大必然会对大国经济的稳定、协调发展带来不利的后果。

2. 通过缩小区域间地理环境的差距来降低区域间金融增长的差异。从地理角度来看，浙江与安徽相比、安徽内部沿江地区与皖北地区相比，金融发达地区的领先往往受益于经济、交通等方面的优势。区域金融差异地区的缩小首先要改变区域经济发展不平衡、区域市场化改革不一致以及各个区域本身所存在的各种地理差异，较多的实践也证明了区域金融差异是可以通过改善地理环境、加强新技术应用等方式来缩小的。金融发展落后地区应该以地理的均衡发展带动金融的均衡发展，通过便利的交通条件、良好的经济文化基础等更加有效地融入发达地区经济的发展。

3. 区域金融差异的缩小要重视新经济地理因素的发展。随着科技的发展，金融业电子化程度越来越高，电子商务、电子货币、网络支付等正在打破原来金融市场的地理约束，金融发展不仅要关注传统的地理因素在选址、空间布局、金融中心选择等方面的影响，更要强调社会、文化等人文因素对新经济时代金融发展的重要作用，强调金融发展的大环境，综合考虑各种地理因素。

参考文献：

1. 田霖.中国区域金融成长差异——基于金融地理学视角.北京：经济科学出版社，2006：37-124.

2. 金雪军，田霖.我国区域金融成长差异的态势：1978-2003年.经济理论与经济管理，2004，（8）：24-30.

3. 王满仓.西部金融体系发展与经济增长-以陕西省为例的实证分析.管理世界，2005，（7）：94-99.

4. 周立，王子明.中国各地区金融发展与经济增长实证分析：1978-2000.金融研究，2002，（10）：1-13.

5. 殷克东，孙文娟.区域金融发展水平动态综合评价研究.商业研究，20110，（12）：127-133.

6. 彭伟冯，庆水.区域金融发展水平差异的测算与比较：以安徽省为例.区域金融研究，2011，（10）：69-72.

7. 吴爱芝，杨开忠，李国平.中国区域经济差异变动的研究综述.经济地理，2011，（5）：705-709.

8. 黄桂良.国内外区域金融差异研究综述与简评.区域金融研究，2010，（7）：31-37.

作者简介：徐海乐，中央财经大学金融学院证券期货研究所金融学博士生；杜征征，中国社科院金融学博士后，国开证券研究中心副研究员。

收稿日期：2013-11-20。