金融集聚对区域经济增长影响的异质性研究——基于我国31个省份面板数据的实证分析

谢 非，谭 朋

(重庆理工大学 经济金融学院，重庆 400054)



金融集聚对区域经济增长影响的异质性研究
——基于我国31个省份面板数据的实证分析

谢 非，谭 朋

(重庆理工大学 经济金融学院，重庆 400054)

金融集聚；对外开放；经济增长；面板数据

一、引言

改革开放以来，我国整体经济平均增速高达9.81%*由国家统计局1978—2014年经济增长速度数据取平均值计算而得。，各省(市、区)亦享受到改革开放带来的政策红利，国民经济发展迅速。金融作为经济的命脉和核心，在经济发展中的作用不断强化。截止到2014年末，我国金融业法人单位个数已多达91 583 家，金融业增加值占GDP比重从1978年的2.1%不断上升到2014年的7.2%*数据来自国家统计局。。随着金融机构、金融人才逐渐增多并集聚于城市[1]，多数企业亦将总部设在金融服务密集的城市[2]，从而各地区以城市为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进行资源共享、合作交流以提高资源配置效率[3]，促进金融交易、投资增长和产业规模扩大，一个地区的金融业集聚水平、发育程度密切关系到该地区的经济发展状况[4]。金融集聚通常会以金融中心的形式出现。目前，广州、重庆、成都、天津、武汉、济南、西安和贵阳等城市均开始着力打造区域金融中心[5]，政府主导且正在建设的金融中心多达30个，已经掀起一股“金融中心热”[6]。但建立金融中心必须综合考虑地区经济实力、人才、商业环境、金融市场灵活度、适应性以及发展潜力等多个方面*来自金融中心信息网：http://www.cfci.org.cn.，而以我国现有经济发展规模和金融发展水平来看难以支撑建设数十个金融中心，同时在东、中、西部地区经济发展水平悬殊的现实情况下，并非所有地区适宜建设金融中心。因此，本文通过研究金融集聚对不同地区经济增长的影响，为各地区建立适当规模的金融中心、发展适度规模的金融集聚提供现实依据。

二、文献综述

金融集聚是由众多学者在马歇尔(Marshall,1890)和韦伯(Weber,1909)等经济学家的产业集聚理论相关基础上发展而来，用来表示金融监管部门、金融中介机构、金融企业等向特定区域集中的程度。金融集聚可以拉近与市场的距离、减少流通环节、降低交易成本，通过彼此间合作分享来合理配置资源。随着金融集聚效应的显现，金融业的集聚程度往往高于其他产业。因此，学术界关于金融集聚的研究也逐渐增多，目前按研究对象可大致分为3类：

一是关于金融集聚对城市经济影响的研究。张浩然通过我国263个地级及以上城市2003—2012年的面板数据，实证分析金融集聚与城市经济绩效的关系，发现金融集聚达到一定程度时对城市经济绩效产生正向影响[7]。李红等采用1995—2011年我国286个城市的面板数据，基于空间杜宾模型研究金融集聚与城市经济增长的关系，结果表明：金融集聚会引起人力、资本的集聚，而后对城市经济增长产生促进作用[8]。余泳泽等采用我国230个城市数据，基于空间计量模型证实了金融集聚对工业生产效率提升的作用[5]。这些都说明金融集聚有利于城市经济发展，但由于非标准化信息制约，金融行业具有契约密集性特点，金融服务范围也有一定的区域边界。因此，金融业在向大城市聚拢的同时必定远离城市以外的地区，金融集聚在提高城市和区域整体经济效率的同时必定在城市与城市以外地区进行经济效率重新分配。

二是关于金融集聚对城市群经济影响的研究。卜洪运等利用京津冀13个城市2003—2012年的数据，研究金融集聚与经济增长之间的关系，发现部分城市金融集聚程度缓慢降低，但整体金融集聚对经济增长有促进作用且很显著[9]。黄永兴与徐鹏对长三角城市群金融集聚影响因素的研究发现，基础设施和经济规模可促进金融集聚的形成[10]。

三是关于金融集聚对各省(市、区)及区域经济影响的研究。骆永民等利用我国1998—2008年的省级面板数据，基于PVAR模型研究金融集聚、人力资本和房价之间的动态关系[11]。张秀娟采用1978—2013年我国29个省(市、区)的面板数据，研究金融集聚对城乡收入差距的影响作用，发现金融集聚在不同时间段对我国城乡收入差距的作用方向并不一致[12]。洪功翔等运用面板数据从全国、地区两个层面对金融集聚与全要素生产率的关系进行研究，结果表明银行、保险、证券等金融机构对TFP的影响作用方向也不一致，区域差异也很明显[13]。丁艺等从银行、证券和保险3个方面，利用区位熵衡量金融集聚程度，并研究其与区域经济增长之间的关系，结果表明金融集聚对经济增长具有显著促进作用，银行业作用尤其明显[14]。潘辉等基于2002—2011年我国各省(市、区)的面板数据，研究东、中、西部地区金融集聚与实体经济增长之间的关系，结果表明金融集聚对实体经济增长有正向影响，且东部地区金融集聚对经济的促进作用大于中、西部地区[15]。

从已掌握的文献来看，从全国和东、中、西部地区两个层面来研究金融集聚影响区域经济增长的文献较少，且多利用2011年以前的数据进行研究，不能有效地反映最新情况。因此，本文基于我国除港澳台外的31个省(市、区)1998—2014年的面板数据，实证研究金融集聚与区域经济增长之间的关系，为各地区建立适当规模的金融中心、发展适度规模的金融集聚提供参考，具有一定的理论价值和现实意义。

三、模型设计、代理指标选取和数据来源

(一)模型建立

(1)

(2)

其中，τ、φ和ω分别表示金融集聚程度、对外开放程度和城镇化率的产出弹性。为便于研究，消除异方差并使数据更平稳，对公式(2)两边取对数，整理得出：

lnYit=c+αlnLit+βlnKit+τlnAggit+

φlnOpenit+ωlnUrbanit

(3)

考虑到金融集聚程度变量和城镇化率变量的替代指标均为比值，另外未能找到合适的劳动力投入代理指标，且劳动力投入非本文核心变量，故从模型中删去lnLit，后面只对经济增长、资金投入和对外开放程度这3个变量的替代指标进行对数处理。对比以上理论模型，最终设定如下半对数计量经济模型：

ln(PGDPit)=C+β1Aggit+β2ln(Openit)+

β3ln(Inv)it+β4Urbanit+μit

(4)

其中，t表示时间，i表示地区，μit表示随机干扰项。

(二)代理指标选取

因变量PGDP沿用以往研究文献表示方法，采用人均GDP作为经济增长的代理变量，经济增长越快，人均GDP越高。

解释变量Agg表示金融集聚，利用空间经济学中的区位熵指标来衡量。区位熵能够反映生产要素的空间分布，因而常被用来衡量产业集聚程度，这是一个很有意义的指标。本文借用此概念衡量地区金融资源的集中程度，某一地区金融集聚程度越高，其金融业规模就会越大。本文用以下公式来计算金融集聚：

(5)

其中，Qij表示j地区i产业的就业人数，Qj是j地区的就业人数，Qi是i产业的全国就业人数，Q是全国就业人数。在本文中，Qij表示j地区金融业的就业人数，Qi是全国金融业的就业人数。Agg>1，说明金融业就业在本地区所占比例大于全国平均水平，反之相反。

控制变量Inv表示固定资产投资；Urban代表城镇化率，城镇化的推进有利于经济发展，用某地区城镇人口与常住人口的比值来衡量；Open表示我国经济对外开放程度。伴随着全球经济一体化，通过相互贸易可促进自身经济发展。本文利用进出口总额来衡量，并将进出口总额乘以当年美元兑人民币的年平均中间价格来换算成以人民币计价的进出口总额。

(三)数据来源

本文采用1998—2014年全国除港澳台外的31个省(市、区)的数据，其中人均GDP和进出口总额来自中经网，金融就业人数来自《中国劳动统计年鉴》和WIND数据库，固定资产投资来自国家统计局和历年全国、各省(市、区)的统计年鉴，城镇人口和常住人口结合中经网和统计局查询而得。

四、实证检验与实证结果分析

(一)全国与东中西部地区相关指标描述性统计

由表1可知，全国金融集聚的区位熵均值为1.258、最大值为5.090、最小值为0.456。其中：东部地区金融集聚的区位熵均值为1.711、最大值为5.090、最小值为0.726，中部地区金融集聚的区位熵均值为1.032、最大值为1.967、最小值为0.502，西部地区金融集聚的区位熵均值为0.994、最大值为1.887、最小值为0.456。表明全国范围内金融集聚程度差异较大，同时东部地区内部金融集聚水平“两极分化”明显，中西部地区金融集聚程度相似，且东部地区金融集聚水平明显高于中西部地区。

(二)实证检验与实证结果分析

因为面板数据由时间和截面两个维度组成，为避免建模时出现“伪回归”，本文使用Eviews9.0对各变量进行平稳性检验。首先，运用LLC、IPS、ADF-Fisher 和PP-Fisher对面板数据进行平稳性检验，结果如表1所示。然后，采用静态面板回归残差构建统计量的KAO检验来验证模型是否存在长期均衡关系。最后，利用Fixed Effects-Likelihood Ratio检验，判断是采用固定效应模型还是随机效应模型。

1.单位根检验

应用LLC 、IPS 、ADF-Fisher 和PP-Fisher对面板数据进行平稳性检验。由表1可知，Log(PGDP)、Agg、Log(Open)、Log(Inv)、Urban均在1%显著水平通过一阶单位根检验，从而拒绝原假设。综上，5个变量同阶单整，可进行下一步协整检验。

表2 面板数据单位根检验结果

2.协整检验

面板数据协整检验主要分为Pedroni检验和KAO检验，前者适用于较少变量的模型，由于本文模型只涉及5个变量，因而使用KAO检验更适合。由表2中KAO检验结果所示，P值为0.000，极其显著，说明Log(PGDP)、Log(Inv)、Agg、Urban、Log(Open)之间存在长期均衡关系。

表3 KAO检验结果

3.全国和东、中、西部地区回归结果

通过对全国及东、中、西部地区的回归方程进行固定效应模型的似然比检验和随机效应模型的Hausman检验，结果显示4个方程均应采用固定效应模型。选用固定效应模型对4个方程进行回归，从表4的回归结果表明：

首先，就全国来说，金融集聚与经济增长呈正相关，且通过1%的显著性检验，即金融集聚在一定程度上会促进整体经济增长，这是因为金融集聚可以通过减少流通环节、降低交易成本等途径来提高经济运行效率。同时，对外开放与经济增长也存在正相关，且在1%水平下极其显著，即对外开放对整体经济增长也有一定的促进作用。另外，从解释变量回归系数来看，固定资产投资变量的回归系数为0.556 2，说明固定资产投资每增加1%，会拉动经济增长0.56%；同理，对外贸易每增加1%，会带动经济增长0.12%。二者对经济增长的贡献达到68%，这基本符合我国经济增长主要依靠投资和对外贸易的特征。

其次，对于东部地区，金融集聚与经济增长正相关，但无统计学意义，这或许是因为东部地区内不同省份金融集聚状况差距较大，其对不同地区经济增长的影响不一，从而导致整个东部地区金融集聚与经济增长关系不显著。同时，对外开放程度对东部地区经济增长的回归系数为0.189 8，且通过1%的显著性检验，说明对外开放对经济增长作用很大，对外开放程度每提高1%，经济增长就会增加0.19%，仅次于东部地区固定资产投资(0.501 8)对经济增长的促进作用，这与东部地区地处沿海、港口众多、航空海运发达等交通便利有关。

最后，对于中西部地区，金融集聚对中部地区经济增长的回归系数为-0.114 3，在1%水平下显著，对西部地区经济增长的回归系数为-0.011 7，但不显著。这是因为我国东部地区金融集聚水平较高，全国金融机构和公司总部多集中在东部地区，从而导致中西部地区金融集聚程度低，未能突破金融集聚的门槛效应，对经济增长产生不利影响。同时，对外开放对我国中西部地区经济增长均有促进作用，且中部地区在1%水平下显著，西部地区在10%水平下显著。

对比东、中、西部地区回归结果发现：首先，金融集聚程度对不同地区经济增长产生差异化影响，一方面对东西部地区经济增长影响不显著，另一方面对中部地区经济增长存在显著负向影响。这是因为金融业相对其他产业更容易形成集聚，导致我国金融机构分布不均匀，东部地区金融机构偏多，而中西部地区较少。其次，东部地区对外开放对经济增长贡献最大(0.189 8)，中部地区次之(0.142 3)，而西部地区对外开外对经济增长贡献最小(0.038 8)，中西部地区所处区位限制了对外贸易对当地经济增长的拉动作用。第三，在固定资产投资对经济增长的促进作用方面，西部地区(0.664 5)大于东部地区(0.501 8)，也大于中部地区(0.444 8)，表明西部地区固定资产投资对经济增长的弹性最大。

表4 全国及其东、中、西部地区回归结果

注：括号中数值表示P值，***表示1%水平下显著，**表示5%水平下显著，*表示10%水平下显著。

五、研究结论及对策建议

本文基于1998—2014年我国除港澳台外31个省(市、区)的面板数据，研究金融集聚对各地区经济增长的影响。实证研究发现：一是我国不同地区金融集聚水平差异较大，“两极分化”十分明显，东部地区金融集聚水平明显高于中、西部地区；二是金融集聚对我国整体经济增长存在较小的促进作用，其中，东部地区金融集聚虽然会对当地经济增长有促进作用，但统计学上不显著，而中西部地区金融集聚对当地经济则会产生不利影响，这是因为东部地区金融集聚水平明显高于中西部地区。金融集聚对经济的影响作用只有突破门槛效应并达到一定程度时才会对经济产生正向影响；三是对外开放对我国整体经济增长存在明显的促进作用，且对东部地区的作用大于中西部地区，这与现阶段我国中西部地区对外开放程度相对于东部地区偏低的现状相符。

针对以上结论，笔者提出以下建议：

首先，结合各地区的实际情况在全国范围内重点建设一批适度规模的金融中心，避免因建立过多的金融中心或与经济发展规模不相适应的金融中心而对当地经济发展产生一定程度的负作用。因此，需要实行差异化的区域金融政策，因地制宜引导银行、证券、保险等金融机构良性竞争、优势互补。

其次，支持因金融业发展滞后、金融集聚水平低而影响经济发展的地区加快金融发展。中西部地区应抓住“一带一路”国家战略及打造内陆地区对外开放高地的契机，加大对交通基础设施建设的资金投入，完善相关基础设施、电信网络安全和金融基础服务体系。通过加快对外开放步伐，打通内陆地区对外贸易通道，让中西部地区企业走出去，增强自身经济实力，缩小与东部地区的差距。同时，优化金融监管环境，吸引更多金融机构和企业集聚中西部地区，并以大城市为中心建立与其区域经济发展规模相适应的差异化、多层次的金融中心，满足区域内实体经济对金融服务的需求。

最后，避免金融业过度集聚而产生马太效应。东部地区应合理控制金融业的发展规模，避免金融产业过度集中及远离实体经济从而导致服务成本上升。同时，要谨防贸易摩擦、金融危机等因素对其持久性发展产生不利影响。

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[14]丁艺，李靖霞，李林.金融集聚与区域经济增长——基于省际数据的实证分析[J].保险研究，2010(2):20-30.

[15]潘辉，冉光和，张冰，等.金融集聚与实体经济增长关系的区域差异研究[J].经济问题探索,2013(5):102-107.

(责任编辑 邓成超)

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 基金项目：国家社会科学基金项目“我国企业汇率风险承受能力及应急机制研究”(12XJY030)

谢非(1964—)，男，四川人，博士，教授，研究方向：人民币汇率及金融风险管理。

谢非，谭朋.金融集聚对区域经济增长影响的异质性研究——基于我国31个省份面板数据的实证分析[J].重庆理工大学学报(社会科学)，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