金融集聚与实体经济增长关系的区域差异研究

发布时间：2016-12-11 19:16

  本文关键词：金融集聚与实体经济增长关系的区域差异研究，由笔耕文化传播整理发布。

《经济问题探索》２０１３年第５期

金融集聚与实体经济增长关系的区域差异研究

潘辉１，冉光和１，张冰１，李

军２

（１．重庆大学，重庆４０００３０；２．西南大学，重庆４００７１５）

摘要：要实现以金融发展来促进区域经济发展，需厘清金融集聚与实体经济增长的关系。本文基于２００２～２０１１年中国３１个省级面板数据，研究了全国以及东中西部三大区域金融集聚与实体经济增长的关系，并对不同区域金融集聚的经济效应进行了比较分析。结果显示，金融集聚显著地促进了实体经济增长，且东部地区金融集聚的经济效应远大于中部和西部地区。在此基础上提出了不同区域金融发展的相关政策建议。

关键词：金融集聚；实体经济增长；区域差异

一、引言ｌｅ和Ｅａｔｏｎ研究得出日本金融服务业集聚所产生的地金融是现代经济的核心产业。合理配置金融资理溢出效应似乎远低于制造业，同时也发现产业集聚源，构建产融结合的金融体系能促进区域金融发展，经济能增加国民经济回报嵋ｏ。Ｍａｎｉｎ和０ｔｔａｖｉａＩｌｏ研究推动区域实体经济增长。党的十八大报告中明确提指出经济产业地理空间集聚和地区经济增长具有相互出：“深化金融体制改革，健全促进宏观经济稳定、影响的关系”ｏ。Ｂｍｌｈａｎ和Ｍａｔｈｙｓ研究得出欧洲各地支持实体经济发展的现代金融体系。”《十二五规划区的集聚经济对劳动生产率的影响具有显著效应，也纲要》也明确提出：“把推动服务业大发展作为产业发现金融服务业对劳动生产率的强正效应比其他产业结构优化升级的战略重点”，“推动特大城市形成以更加明显”ｏ。在国内，周兵和蒲勇健实证研究得出西服务经济为主的产业结构”。之后，各省市加快了建部制造业集聚能促进西部区域经济增长¨１。范剑勇研设金融服务基地和打造金融集群地带的步伐，对金融究得出我国非农产业集聚效应在非农产业分布不均衡结构进行优化升级，旨在通过发展金融带动区域实体状况下能扩大劳动生产率在各省之间的差异‘６１。朱英经济增长。诸如上海、北京、天津、重庆等地相继提明研究发现中国区域制造业集聚引致的共有集聚效应出打造功能各异的金融中心，金融中心的构建将使金显著降低区域制造业规模经济的增长，而产业集聚的融呈现集聚状态。在金融发展促进实体经济增长的浪城市化集聚效应却显著地促进其增长门。。刘军和徐康潮中，厘清金融集聚与区域实体经济增长之间的关宁的研究指出产业集聚能明显促进经济增长，但同时系，剖析金融集聚对不同区域实体经济增长的差距效也存在区域差距¨Ｊ。雷鹏研究得出制造业产业集聚与应具有重要的理论和现实意义。

经济增长存在高度的正相关性ｐ。。

金融业作为产业的一个重要分支，其集聚的经济尽管国内外众多学者研究了产业集聚与经济增长促进效应也体现在产业集聚与经济增长的关系中。在的关系，但研究我国金融集聚与经济增长关系的论文国外，研究产业集聚与经济增长的关系真正始于新经

偏少，目前仅有钱水土和金娇Ｈ…、丁艺等¨“、苏李济地理学派重要人物克鲁格曼（Ｋｒｕ舯ａｎ），其在

等¨２｜、陈文锋和平瑛¨”等文献，且研究金融集聚对１９９９年通过构建模型间接地建立了产业集聚与经济我国不同地区产生的经济增长差异效应的论文更少。增长的关系¨１，此后许多学者在他的基础上运用内生基于此，检验金融集聚与实体经济增长关系以及二者经济增长理论论证了产业集聚能促进经济增长。Ｄｅｋ—

关系的区域差异是否存在显得尤为必要，本文利用区

作者简介：潘辉（１９８５一），男，安徽郎溪人，重庆大学经济与工商管理学院博士研究生；冉光和（１９５５一），男，重庆市潼南

县人，重庆大学经济与工商管理学院教授、博士生导师，主要研究领域为金融学、财政学和农业经济学；张冰（１９８６一），重庆大学经济与工商管理学院博士研究生；李军（１９７７一），西南大学经济管理学院博士生。

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基金项目：国家社会科学基金重大项目（１１＆ｚＤｌ４１）的阶段研究成果

１０２

位熵方法计算了我国３１个省市区的金融集聚指数，并将其作为内生变量构建了新的内生经济增长模型，将我国地区划分为东部、中部和西部三大区域，并运用我国省级面板数据检验了全国整体层面及各个地区层面金融集聚与经济增长的关系，进而对不同地区金融集聚的经济效应做了比较分析。本文下面的结构安排如下：第二部分是我国区域经济增长及金融集聚现状分析；第三部分是模型的设定、数据来源及研究方法；第四部分是实证检验结果与分析；第五部分是研究结论及政策含义。

二、我国区域实体经济增长和金融集聚现状分析

６０ＯＯ０

改革开放使中国经济逐步腾飞，成功加入ＷＴＯ更使其融入全球经济。伴随中国经济３０多年的持续高速增长，全国居民之间、区域之间、城乡之间以及行业之间的收入差距呈现逐步扩大之势。以２０１１年为例，全国人均ＧＤＰ高于３万元的１８个省份中有１１个位于我国东部地区，人均ＧＤＰ最高的是天津，达到８３４４９元；而人均ＧＤＰ低于３万元的１３个省份全部属于中西部地区，人均ＧＤＰ最低的省份为贵州，仅为１６４３７元。为直观地反映我国东中西部区域之间的差距①，本文绘制了我国加入ＷＴＯ后２００２～２０１１年各区域的人均ＧＤＰ变化图，如下图ｌ所示。

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图１２００２～２０１１年东中西三大区域人均ＧＤＰ变化图

注：本图单位为（元／人）。

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图２２００２—２０１１年我国三大区域金融集聚指数趋势变化图

域的人均ＧＤＰ都在不断增长，但是东部地区的增长幅度明显高于中西部地区，且其差距正逐渐拉大。

与我国三大区域人均ＧＤＰ发展水平存在明显差异类似，三大区域的金融集聚水平也存在差异。“金融集聚”是指一国的金融监管部门、金融中介机构、跨国金融企业、国内金融企业等具有总部功能的机构

由图１可以看出，在２００２～２０１１年间我国东中西部区域的人均ＧＤＰ变化相差较大，东部地区人均ＧＤＰ始终位于最高水平，中部和西部地区次之。以２０１１年为例，东中西部地区的人均ＧＤＰ分别为５２９４９、３０１１９和２７６７６元，东部地区人均ＧＤＰ远远高于中西部地区。从区域发展趋势来看，尽管三大区

①本文所指的东部地区包括北京、天津、上海、浙江、江苏、福建、广东、辽宁、山东、河北、海南１１个省市；中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南８个省份；西部地区包括内蒙古、广西、四川、重庆、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、西藏１２个省份；下同。

１０３

在地域上向特定区域集中，并与其他国际性（跨国）机构、跨国公司、国内大型企业总部之间存在密切联系的特殊产业空间结构（梁颖等，２００６）¨引。本文借鉴测定产业集聚的区位熵方法来测定我国三大区域的金融集聚水平，金融集聚指数区位熵（ＬＱ）是指在一个特定区域中金融产业占有份额与整个经济中金融占有份额的相比值，如果该特定区域比值系数越大，则该区域的金融集聚程度就越高。金融集聚指数区位熵计算公式如下：

￡Ｑ＝（Ｅｉ／Ｅ，）／（Ｅ访／Ｅ＾）

（１）

其中，Ｅ。代表区域，内金融ｉ的就业人数，Ｅｉ代表区域＿『内的总就业人数，瓯代表国家或省份＾内金融

的总就业人数，Ｂ代表国家或省份＾内的总就业人数。一般认为当金融集聚ＬＱ大于１时，该区域中金融的作用就比较重要。据此，本文计算并绘制了２００２～２０１】年我国三大区域金融集聚指数ＬＱ变化趋势图，如下图２所示。

由图２可见，我国三大区域金融集聚程度的差异非常明显。在２００２～２０１１年间，东部地区的金融集聚指数在１．０至１．５之间波动，而中部地区和西部地区的指数则在１．０以下波动，且西部地区一直处于最低水平。从曲线的发展趋势来看，东中西地区的金融集聚指数都呈现了先上升后下降趋势，但东部地区在２００５年以后的波动处于平稳发展状态，而中部和西部地区出现略微下降的运动趋势。

对照图１和图２可看出，金融集聚程度高的区域，其区域经济水平也相对较高，反之亦然。这显示出金融集聚水平与区域实体经济增长之间可能存在较高的相关性，但是通过这种趋势观察还不能严格地证实金融集聚程度与区域实体经济增长的关系。为了弄清区域金融集聚水平与区域经济增长之间的关系与差异，本文下面将构建计量经济学模型来验证上述分析结果，进而支持本文的观点。

三、模型设定、数据来源与研究方法（一）模型设定

为了分析金融集聚水平与区域实体经济增长之间的关系，本文首先通过借鉴传统的Ｃ—Ｄ总生产函数，设定区域生产函数为：

匕＝Ａ。Ｌ：鼻《，且ａ＋卢＝１

（２）

其中，Ｌ表示各地区的生产总值，Ａ。。表示技术进步，屯表示各地区劳动投入，瓦表示各地区资本投入，ａ和口分别表示各地区劳动和资本的产出弹性。进而为准确地反映出金融集聚对区域实体经济增长的

１０４

影响，我们在（２）式中加入区域对外开放程度变量和金融集聚程度变量，得到：

匕＝Ａ￡：磋ｏｐｅｎ：Ａｇｇｒｅｇｏｆｅ：

（３）

该式即为基于嵌入金融集聚这一内生变量的新内生经济增长模型。上式中Ｄｐｅｎ。和Ａｇｇｒｅｇ口￡ｅ。分别表示各地区的对外开放程度和金融集聚水平，Ａ、口分别表示它们的产出弹性。为进一步分离出金融集聚变量对区域经济增长的影响，通过对公式（３）两边取对数，变形整理可得：

ｌｎ圪

＝

口

＋

ｄｌｎＬ。

＋卢ｌｎＫ。

＋

Ａｌｎ０１ｐｅｎｎ

＋

叭ｎＡｇｇｒ曙Ⅱｆｅｎ

（４）

其中，匕、ｋ、玩、０ｐｅｎ。Ａｇｇｒｅｇｎ￡ｅ。分别表示

各个地区的经济增长、劳动投入、资本投入、对外开放程度和金融集聚程度变量，式子中其它的字母分别表示常数项和变量的系数。此外，由于本文研究所涉及的相关变量均采用替代指标，而且对外开放程度和金融集聚变量的替代指标为比值形式，故在确定面板数据计量回归模型时，仅对实体经济增长、劳动投入和资本投入三个变量的替代指标进行对数处理。最终本文采用的半对数面板计量模型设定如下：

ｌｎＰｇｄｐ。＝ｏ＋ａｌｎＥｄ“。＋卢ｌｎ死。＋Ａ０ｐ．。＋甜ｇ。＋

占。

（５）

其中，Ｐｇ咖。、Ｅｄｕ。、死。、唧。、Ａ懿分别表示经

济增长、劳动投入、资本投入、对外开放和金融集聚各变量的替代指标。下标ｉ是全国３１个省市自治区的标识（ｉ＝１，２，…３１），下标￡是各年份（￡＝２００２，２００３，…２０１１）的标识。ａ、口、Ａ、ｐ分别是劳动投入、资本投入、对外开放和金融集聚各变量对经济增长的影响系数。口和毛分别表示截距项和随机扰动项。

（二）数据来源及变量说明

与本研究相关的变量主要包括实体经济增长（¨。）、劳动投入（￡。）、资本投入（Ｋ。）、对外开放程度（Ｄｐｅｎ。）和金融集聚程度（Ａｇｇｒｅｇ叭ｅ。）五个变量。

由于反映地区实体经济增长的指标很多，且考虑到人均地区生产总值具有反映各地区的人均实际产出的情况，本文将选取地区人均生产总值作为衡量地区

实体经济增长的指标，用Ｐｇｄｐ。表示。对于劳动投入变量，一般是以各地区就业人口数衡量，但本文为避免劳动投入与资本投入产生共线性问题，将选用劳动力质量指标替代数量指标，以各地区人力资本水平作为劳动投入的代理变量。而当前国内外多数学者常采

用受教育年限衡量人力资本水平，故本文将采用各地区就业人员人均受教育年限来衡量劳动投入，用

减，各项数据主要来源于２００３～２０１２年的《中国统计年鉴》和各省统计年鉴、历年的《中国人口和就业统计年鉴》。

（三）研究方法

常用的面板数据实证模型有混合最小二乘法回归（ＯＬｓ）、固定效应（ＦＥ）和随机效应（ＲＥ）三种形式，在进行实证时需根据样本数据具体情况进行选择，其选择过程如下：①以Ｆ统计量比较混合回归模型与固定效应模型，其原假设为不存在个体固定效应；②以布罗施和帕甘（Ｂｒｅｕｓｃｈ＆Ｐａｎｇａｌｌ）的拉格朗日乘数（ＬＭ）检验比较混合回归模型与随机效应模

尉ｕ。表示。考虑到１５至６４岁这一阶段从业人员数

据能有效反映出社会人口教育水平的大部分特征，本文将用各地区这一阶段人口受教育年数总和除以这一阶段从业人口数来计算地区人均受教育年限，其中人口受教育年数总和＝６×小学文化人数＋９×初中文化人数＋１２×高中文化人数＋１６×大专以上人数。

对于资本投入变量，本文选择各地区全社会固定资产投资来替代资本投人，该指标用死。表示。对于对外开放程度变量，本文借鉴兰宜生¨“、康继军等¨６文献所采用的指标，以地区商品出口值占地区生产总值的比重来衡量地区的对外开放程度，该指标用Ｄｐ。表示；且在计算各地区商品出口数据时将用人民币兑换美元的年平均中间价格进行相应折算处理。对于金融集聚变量，本文以金融集聚区位熵来反映各地区的金融集聚程度，该指标用Ａ乱表示，具体公式详见本文第二部分；其中由于２００６年我国各地区按三次产业划分的就业人口数据缺失，本文以２００５年和２００７年各地区就业人口均值代替。另外为充分反映我国加入世界贸易组织后金融、对外贸易、区域经济等发展产生的诸多变化，本文特将各变量的样本数据选择区间设定为２００２～２０１１年，且为消除价格因素的影响，对所有涉及价格度量的变量均进行了指数平

表１

变量

ＬｎｐｇｄｐＬｎｅｄｕ

ＬｎＴｚＯｐＡｇ

型，其原假设为不存在个体随机效应；③以豪斯曼

（Ｈａｕｓｍａｎ）检验比较固定效应模型和随机效应模型，其原假设为随机效应成立。如果①和②中的检验均不显著，则应该选用混合最小二乘回归模型；如果①和②中的检验至少有１个出现显著情况，则需进行检验③。在检验③中，如果检验结果拒绝原假设，则选用固定效应模型，否则接受随机效应模型。本文利用Ｓｔａｔａｌｌ．０计量软件进行参数估计，并按照上述检验方法选择模型。

四、实证检验结果与分析（一）主要变量的数据特征

本文对全国３１个地区的各变量进行了统计性描述，具体结果见下表ｌ：

基于全国３１个地区的各变量描述性统计结果

均值

９．６０４５

２．３３３３０．５１０７０．１８１７１．２１９６

样本数量

３１０

３１０３１０３１０３１０

标准差

０．６４３９

０．１４０２０．１４４３０．２２０５０．７１７９

最小值

８．０５６１１．６１９９

最大值

１１．２７７ｌ

２．５９４２０．８９３５

０．２６３２

０．０１４８０．４１８６

０．９８８６

４．０３５９

（二）金融集聚与实体经济增长关系的实证结果及区域差异分析

在实证检验中为反映出全国地区、东部地区、中部地区和西部地区的金融集聚对区域实体经济增长的影响程度，本文故将东部、中部和西部三大区域各省市的人均ＧＤＰ分别作为（５）式中的因变量，以各大区域各省市的劳动投入、资本投入、对外开放程度和金融集聚程度作为自变量进行回归，三大区域面板数据的估计方法与进行全国整体地区估计方法一致。

通过对全国整体、东部、中部和西部的四个面板数据的实证检验发现：四个面板数据的回归方程都接受固定效应模型，但它们的残差都存在异方差性和序

列自相关性（检验结果略）。对此，为了消除面板估计模型存在的残差异方差性和序列自相关性，本文采用可行的广义最小二乘法（ＦＧＬＳ）对全国整体及三大区域方程进行参数估计。这一方法能得到有效的估计结果，具体结果见下表２。

从表２方程１中的解释变量系数的估计值可以看出：第一，人力教育投入水平对我国整体实体经济增长具有正效应，且系数估计值通过了ｌ％的显著性检验，这表明了人力资本投入是促进我国经济增长的重要变量；第二，资本投入也对我国实体经济增长起着正向作用，且通过了１％的显著性检验，这表明投资仍然对我国经济增长产生重要影响；第三，对外开放

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程度也是我国实体经济增长的重要原因之一，其通过了１％的显著性检验，这表明我国在加入世界贸易组织之后对外开放的程度明显能影响我国经济的发展；第四，金融集聚程度同样显著正向地促进实体经济增

长，其对我国经济增长的贡献度达到０．２１０２，且通过了ｌ％的显著性检验，这也说明了金融集聚能对中国经济发挥重要金融支持的功能。

表２面板数据的ＦＧＬＳ回归分析结果

自变量常数项

方程１

５．２２５１“＋３８．０１

Ｌｎｅｄｕ

方程２方程３方程４

８．１４０５…

２４．３４

４．２３８３…

１６．００

５．３４７ｌ…

４２．４９

１．２９１６…

１８．１０１．５８８５“＋３４．０５

１．１０９５—１０．６９

１．７３７９…

１５．１５

１．０３４４…

１９．７８

ＩＪＩｌＴｚ

２．０３０７…

３２．８ｌ

１．５３３７…

３４．４９

２．３７９９…

３８．８８０．７８１９＋

１．６６

０ｐ

１．５９３８…

１８．７９

１．０１２２…

２１．９９

２．０２０５…

１７．６７

Ａｇ

０．２１０２…

１３．７５３１０

Ｏ．２７７６…

１６．３１１１０

０．１９６７…

２２．７４

０．１１９１…

２．６９１２０

ｏｂｓ８０

参数联合检验

Ｗａｌｄｃｈｉ２（４）＝４１３７．６１Ｗａｌｄｃｈｉ２（４）＝１２０９３．２Ｗａｌｄｃｈｉ２（４）＝４７５５．３５Ｗａｌｄｃｈｉ２（４）＝２９０７．１

Ｐｒｏｂ＞ｃｈｉ２＝０．００００Ｐｒｏｂ＞ｃｈｉ２＝０．００００

Ｐｒｏｂ＞ｃｈｉ２＝０．００００

Ｐｍｂ＞ｃｈｉ２＝Ｏ．００００

注：方程１为全国数据；方程２为东部地区数据；方程３为中部地区数据；方程４为西部地区数据。系

数值下方的数值为系数的ｚ检验值，…表示变量通过了１％显著水平的检验，”表示变量通过了５％显著水平

的检验，‘表示变量通过了１０％显著水平的检验。

此外，东部、中部和西部三大区域数据的估计系数值也分别在表２方程２、方程３和方程４中列出，通过对三个方程回归的相关检验，也可以得出这三个回归估计结果与方程１的结果一样都是显著的。对于东部和西部地区而言，资本投入对其区域实体经济的正效应更加明显，其系数分别达到了２．０３０７和２．３７９９，这显示出东部地区投资拉动实体经济的效应十分强劲，而西部地区基础设施等较为落后，一旦对该区域进行资本投入则会明显地促进其区域经济发展；对于中部地区而言，对外开放程度的效应大于其他解释变量，这表明作为我国区域的中间地带，开放的区域更能带动东西区域的商品流通，进而能促进本区域实体经济发展。

通过比较东部、中部和西部地区金融集聚对地区经济增长的系数，本文发现三大区域金融集聚对实体经济增长都呈现正效应，且都通过１％的显著性检验。但不同区域的估计系数具有明显差异：东部地区为０．２７７６，中部地区为０．１９６７，西部地区为０．１１９１，这表明金融集聚促进东部地区经济增长的效应是最大的，中部次之，西部地区最低。结合三大区域实体经

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济发展现状，这也显示出金融集聚程度的差异能导致不同地区实体经济增长程度的差异，金融集聚程度越高的地区，其对地区实体经济增长的作用更大。

五、研究结论与政策含义（一）研究结论

本文首先运用计算产业集聚度的区位熵方法测度了我国３１个省（市）的金融集聚指数，并用２００２—２０１１年各省级面板数据研究了金融集聚对我国实体经济增长的作用，也进一步比较了我国东部、中部和西部地区金融集聚对各区域实体经济增长贡献的差异程度。通过以上的分析可得出以下结论：第一，金融集聚对实体经济增长有明显的促进作用，不同地区的金融集聚程度能导致区域实体经济增长出现差距。从各省份来看，越是金融集聚度高的地区，其实体经济发展越好，反之亦然。从区域来看，金融集聚水平较高的东部地区，金融集聚促进实体经济增长的效应较大，而中部和西部地区的金融集聚对实体经济增长的促进作用较弱。这暗示出金融集聚是伴随实体经济发展而变化的，金融集聚的经济效应在经济发达地区越能得到显现。第二，金融集聚系数与人力资本教育投

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