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金融集聚对我国经济增长的实证研究

范文

陆晓珂

摘要：金融集聚是金融业发展的趋势，也是我国经济增长的重要推动力。为研究金融集聚对经济增长的影响，本文基于2009～2018年全国31个省际面板数据建立空间杜宾模型，研究结果表明：金融集聚对经济增长存在正向推动作用，且这种推动作用不仅局限本地区还可以辐射外部。

关键词：金融集聚;经济增长;实证研究;空间杜宾模型

Abstract： Financial agglomeration is the development trend of the financial industry and an important driving force for China's economic growth. In order to study the impact of financial agglomeration on economic growth， this paper builds a spatial Dubin model based on 31 inter-provincial panel data across the country from 2009 to 2018. The results of the study indicate that financial agglomeration has a positive effect on economic growth， and that this effect not only limits the region but also radiates outside.

Key words： financial agglomeration;economic growth;empirical research;Dubin spatial model

0? 引言

金融集聚是在产业集聚的基础上发展而来的，我们也可以将其理解为金融产业的集聚。金融集聚最一般的解释是金融机构及相关产业为节约资源、提高效率等原因而形成地理位置的汇聚。但金融集聚绝不是金融资源的简单加总，金融集聚不仅可以带来金融效率的提升而且可以整合集聚地资源带来经营规模、业务种类以及服务质量的提升，甚至可以带动周边城市的经济发展，金融集聚的各种效应相互促进随即会带来总效应的大幅提升。随着我国市场经济建设不断纵深发展，北京、上海、广州、深圳等一线城市金融市场亦不断发展，金融集聚趋势早已凸显，已成为各地经济增长的重要推动力。

1? 文献综述

国内外关于金融集聚对经济增长的影响成果主要体现在金融集聚对经济增长的推动作用与溢出效应上。早在20世纪初Schumpeter（1921）运用理论研究提出金融组织为企业提供资金支持的论断，为金融集聚理论的出现奠定基础，现如今，学界对这一课题的研究研究通过实证方法加以佐证。而Apergis（2007）等人采用65个国家1975～2000年的金融市场与股票市场相关数据进行研究，结果表明金融集聚与经济增长呈现明显的正相关关系。随后万惠（2017）通过对金融集聚的三大实际效应（集聚效应、辐射效应、功能效应）进行系统的归纳分析，得出这三大效应可以实现经济长足、稳定的增长。谢非（2017）依据柯布一道格拉斯生产函数和金融集聚的区位熵值理论，运用面板单位根检验、协整检验建立起固定效應模型，并实证研究金融集聚对区域经济增长的异质性影响。伴随着空间计量的兴起，金融集聚经济增长的影响研究由迎来了春天。吴茂国（2018）等人通过构建我国31个省10年的空间面板模型研究金融集聚对区域经济增长的溢出效应，实证分析得出金融集聚对周边地区经济发展具有明显的溢出效应。李钒（2019）运用空间杜宾模型结合新经济增长理论得到区域经济发展的差异性来源于金融集聚程度的高低。

2? 模型构建

2.1 变量选取

本文的研究目的是验证金融集聚与区域经济增长存在正向关系，基于模型设定的合理性与数据的可得性，将人均GDP作为衡量经济增长的指标也即被解释变量，金融区位熵值作为衡量金融集聚的指标也即被解释变量。并根据我国实际发展状况，从资源配置、人口因素、科技进步、文化教育以及政府因素五个方面设定模型的控制变量。本文原始数据均来源于国家统计局，区位熵指标由熵值法计算得出。

指标选取如表1所示。

2.2 模型建立

为了研究金融集聚对经济增长的影响，可以通过内生经济增长理论建立混合OLS模型：

OLS模型虽然可以简单直观的表示因变量与自变量的关系，但在本文中，金融集聚与经济增长指标都存在空间自相关效应，因此还需建立空间模型。考虑到空间杜宾模型（SDM）兼具了空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）的优点，本文选取的空间计量模型为SDM：

其中，i和t分别表示第i省和第t年，W为空间权重矩阵。

2.3 空间权重矩阵的建立

常用的空间权重矩阵有空间邻接矩阵和地理距离矩阵，本文选取的矩阵为地理距离矩阵。

其中，wlm为第l行、m列的矩阵元素;dlm为省会城市l与省会城市间的直线距离，lm是进行标准化后的矩阵的元素。

3? 实证分析

3.1 空间相关性检验

moran's I指数是检验空间自相关的常用指标，取值一般介于-1～1之间，大于0表示正自关，小于零则表示负自相关。本文分别对被解释变量lnAG和解释变量lnLQ进行moran's I检验，全局moran's I指数如表2。

由表2可知，lnAG存在显著空间正自相关，而lnLQ除2017与2018年外也存在显著正自相关，综合来说模型应考虑空间效应。

3.2 回归结果分析

本文以stata15为工具进行回归分析，为方便比较，本文将OLS模型和SDM模型的回归结果列示如表3。

金融集聚对经济增长的影响。首先OLS中区位熵系数为正且通过了10%的显著性检验，说明金融集聚与各省经济增长显著正相关，金融集聚对区域经济增长存在促进作用。而OLS的拟合优度小于SDM，说明金融集聚对经济增长的影响存在较强的空间效应。如表3所示lnlq、Wlnlq的系数均为正，说明金融集聚在带动本地区经济增长的同时，可以带动周边地区的发展且金融集聚的聚集效应要大于扩散效应。

控制变量的影响。SDM模型中，产业结构、进出口状况、以及人口密度对经济增长呈现显著的负增长。产业结构一直是国民经济增长的基石，产业结构安排不合理直接影响本地区经济的繁荣，抑制经济的发展，而此结果显示国内产业结构亟待调整，结构性改革推进势在必行。进出口贸易市场一直是国内经济市场的重要补充，出现此种情况很大程度上应该来源于近年来国际经济市场不景气，各国贸易战争引发大宗商品价格屡次下跌，面对愈加险峻的国际形势，企业和政府都应当予以充分重视。最后，作为人口大国，我国长期面临人口密度过大，造成一方面资源紧缺，另一方面劳动理过剩，制约了经济发展。

空间溢出效应的影响。空间自回归系数为正且通过1%显著性检验，说明各地经济增长存在显著的正向的空间溢出效应，普遍表现为当地经济发展能够带动周边地区经济发展。

4? 研究结论及政策建议

本文通过建立2009～2018年31个省的空间杜宾模型分析金融集聚对区域经济增长的影响得出以下结论：金融集聚是影响区域经济的决定因素，不仅可以对本地区经济增长起到推动作用，而且金融集聚所产生的空间溢出效应可以带动周边地区经济的发展。除此之外，资源配置、人口因素、科技进步、文化教育以及政府都可以对经济增长产生重大影响，且经济增长本身也可以产生空间溢出效应。

基于以上结论，本文给出以下几点建议：

首先，政府领头，打造金融集聚中心。长期以来，我国金融集聚程度地区性差异十分严重，东部东部地区诸如北京、上海，金融集聚中心已经形成，但相较于目前的经济形势，还远远满足不了经济发展的要求，中西部大部分地区仍然没有形成金融集聚。为带动中西部地区的经济发展，政府应综合考量，统筹规划，实现金融集聚中心量的提升。

其次，加快产业结构调整，提升经融集聚能力。上節实证部分指出，我国产业结构调整已经刻不容缓，从调整产业结构入手，开发更高层次更智能化的金融服务，寻求金融集聚规模质的的突破。

最后，加强区域合作，带动周边区域经济增长。上节提到经济增长具有空间溢出效应，所以加强区域间的金融合作，有利于整合经济资源，提升经济发展水平。为此，应该多地互助联动，共同打造实造繁荣经济。

参考文献：

[1]Schumpeter，J.，The theory of economic development[M]. MA：Harvard University Press，1921.

[2]Apergis，N.， Filippidis，I.&Econmidou，C.，Financial deepening and economic growth linkages： a panel data analysis[J]. Review of World Economics， 2007，143（1）：179-198.

[3]万惠，侯光明，孔德成.我国城市群金融产业集聚影响因素实证分析[J].金融理论与实践，2017（09）：19-24.

[4]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），2017，31（04）：58-64.

[5]李钒.金融集聚空间分布对区域经济增长的影响——基于空间杜宾模型的实证研究[J].区域金融研究，2019（11）：12-18.

[6]吴茂国，陈影.金融集聚对我国区域经济增长的空间溢出效应研究[J].上海金融，2018（11）：72-81，86.

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