我国区域金融与区域经济发展的空间分析

耿良

摘要：区域金融通过内在的影响机制影响区域经济增长，我国区域经济、金融要素发展水平呈现不同分布态势，存在地域发展不平衡、两者发展不统一的问题。利用截面数据并采用探索性空间分析工具，对我国区域金融与区域经济增长之间的关系进行定性及定量研究。结果表明，我国区域金融和区域经济发展存在着区域集聚性与联动性，区域金融的发展对经济增长有着显著的影响，缩小金融发展差距有利于减小地区经济发展差距。

关键词：区域金融；区域经济；空间效应；区域合作；资源配置；产业结构；协调发展；经济增长

中图分类号：F127 文献标识码：A 文章编号：1007-2101（2015）06-0104-05

金融在现代经济中发挥着优化资金配置和调节、反映、引导经济的作用，金融资源的数量及其配置效率是一国经济增长的重要约束条件。但在一个国家经济体内，经济、金融要素发展水平也多呈现不同的分布态势，存在发展不平衡的问题。区域金融通过优化地方金融资源配置，提高资本的使用效率，调整区域产业结构等内在的影响机制影响区域经济增长，达到区域金融体系和经济增长的良性循环[1][2]。我国地域辽阔，经济发展不平衡与金融发展差异大的特点由来已久，但区域经济发展的不平衡与金融发展的不平衡是否统一？区域金融不平衡是如何分布？区域金融发展与区域经济增长之间的彼此带动关系是什么？只有弄清上述问题，才能更好地认知我国区域金融现状，了解我国区域金融和经济发展现状，有针对性的研定区域政策。本文在传统的区域金融和经济增长的计量模型中，纳入长期被忽视的空间因素，使研究结论更符合中国经济增长的现实，并从空间因素的角度来研究区域金融以及其与经济增长的关系，给出相关建议。

一、区域金融的探索性空间分析

区域问题是一个开放的问题，它涉及空间交互作用、空间结构，是许多分支学科研究的重要内容。一个特定的空间区域，存在多种资源和信息错综复杂的联系。研究发现，特定区域的发展不仅取决于这个区域自身的基础和持续的投入，还依赖于相邻区域的发展状况[3] [4]，因此，利用传统分析工具所得到的研究结论并不具备全面性和可靠性。理论上认为，一个区域单元上的某一属性值与邻近区域单元上同一属性值是高度相关的，即空间数据具有空间依赖或空间自相关特性[5]。为此本文将研究框架扩展到空间范畴，选择人均存贷量来代表我国各省份金融的发展状况，利用探索性空间分析工具对我国金融发展现状进行描述。为了进一步分析我国金融发展的区域性特点，本文采用Moran′s I指数作为度量各省份金融发展空间相关程度的指标，并计算出2001年、2008年和2013年人均存贷量的Moran′s I指数值，结果见表1。

由表1可以看出我国各省份金融发展水平的空间相关系数值为正且大于0，即表明我国各省份的人均存贷量存在空间依赖性，同时说明我国各省份的金融发展水平并不是随机分布的，而是存在显著的正向空间相关性。其中，金融发展较好的省份倾向于集聚在一起，并会受到周边地区正向的影响。通过对比三年Moran′s I指数值可以发现：我国金融发展的区域相关性呈扩大趋势，即我国各省份金融发展水平之间的正向空间依赖性在逐年加强。图1表现了我国区域金融的这种空间集聚性和区域金融空间相关性的变化趋势。

为了具体体现我国区域金融发展水平的空间关系，本文进一步对金融空间集聚现象进行分析，通过图2表示我国各省份金融发展水平的空间集聚现象。

由图2可以直观发现我国各省份金融发展情况的空间集聚程度，以2013年为例，发现金融热点省份主要分布在沿海地区，比如山东、江苏、上海、北京、天津等，并在空间上形成连片分布的格局，而金融发展滞后区域主要出现在西部和西北部地区，例如新疆、甘肃等省份。由图1和图2可以得到如下结论：（1）我国各省份金融发展存在明显的积聚情况，具有高度的空间自相关性；（2）由图2可近一步得到各省份人均存贷象限分布情况，详见表2。

从表2可以发现：一、三象限的省份占比较大，二、四象限较少，在此印证我国各省份金融发展水平存在空间集聚现象，在第一象限的省份说明存在“高—高”集聚，这与第一象限内省市的情况相一致，我国东部沿海及周边金融发展比较快的区域形成了一个高水平集聚区域，而处在第三象限的省份多为我国西部、西北部和东北地区，这些省份金融发展水平较低，形成了“低—低”集聚的状态。处于二、四象限的省市存在“低—高”集聚或者“高—低”集聚的情况，并且从表2可以看出这些省份自身的金融水平发展并不低，但由于其所处地理位置导致其容易被周边金融发展水平高的省份所带动（例如河北），或者是被金融发展水平较低的省份所包围（例如四川）。随着我国金融的快速发展，江苏和福建从第二象限变为第一象限，这说明其自身金融水平得到了极大的发展，实现了从被金融发达省份带动变成与金融发达省份共同并进的结果。

通过对于区域金融的探索性空间分析，得出以下结论：

1. 区域自身和周边区域的金融发展水平均较高的省份（高—高）呈现出空间集聚分布特征。这些省份主要是北京、天津、上海、浙江等东部沿海和北部中心在内的金融发展水平较高的地区。上海作为中国的金融中心对周边地区具有金融及经济增长的辐射效应，并在一定程度上促使集聚的产生。江浙两省与沪邻接的区位以及三地形成的显著空间集聚，表明上海对江浙金融发展带动作用正在加强。北京作为我国政治、经济、文化的中心，对于周边省份具有极强的带动和辐射作用，诸如河北省的快速发展。而河北省的发展又会带动其周边的其他省份的发展，产生辐射带动功能。北京、上海作为经济增长与金融发展的佼佼者，促使周边地区产生集聚，带动着周边地区的发展。

2. 区域自身和周边区域的金融发展水平均较低的省区（低—低）呈现出空间集聚分布特征。这些省份主要是新疆、甘肃、贵州等西部和西北部金融发展水平较低的地区。我国西部、西北部地区主要由于自身不具备区位优势，同时自然环境恶、劣资源匮乏，并且与发达省市距离较远，无法形成持续良性互动。同时，金融发展水平较低的区域并未形成金融发展集聚中心，内部缺乏带动和示范作用。因此，在各种条件的限制下，“低—低”集聚地区的发展受到阻碍，无法能通过区域间的良性互动促使金融得到快速发展。endprint

3. 在图2和表2中均可以发现四川、广东和辽宁三地存在“高—低”聚集现象，成为周边地区金融发展的中心。这种聚集表明，四川、广东和辽宁分别作为西南、东南和东北地区金融发展水平较好的省份与周围金融发展水平相对落后省份形成了一种鲜明对比，虽然上述三省有一定的区位和资源优势使其金融发展处于本区域内高位，但由于无法得到周边省份的正向带动，导致其金融发展受到局限，与江苏省的发展情况形成了极大反差。

通过前文研究发现，我国区域金融发展水平具有空间溢出效应，即本地的金融发展水平对周围邻近省份的金融发展具有带动作用，在地域上反应为金融的聚集，诸如北京、上海等。但金融的发展最终要落脚到促进经济的发展，而这种金融集聚是否对当地经济的发展具有带动作用？是否区域经济发展也存在空间集聚现象？为了回答上述问题，有必要对区域经济发展水平与区域金融发展的空间关系进行研究，在回答上述问题的同时给出二者之间的内在关系。为此本文在第二部分将对区域经济与区域金融之间的空间联动进行详细分析。

二、区域经济与区域金融关系的探索性空间分析

（一）现状分析

延续前文的分析范式，本文给出2013年和2001年我国各省份人均GDP象限分布情况，详见表3。

对比表3和表2的局部空间自相关象限分布的结果，发现二者之间的相似度高达70%以上，说明代表金融发展水平的人均存贷和代表经济发展水平的人均GDP之间存在高度一致性，由图3看省份的空间集聚情况也可形象的判断上述结论。由金融发展水平与经济发展水平的聚集性图可以发现，东部沿海地区是我国经济、金融发达地区，而西部和西北部则是我国经济、金融相对落后地区。这在一定程度上说明区域金融与区域经济具有趋同性，但二者之间是否真的存在经济机理的内在关系还需进一步验证。

（二）模型建立

本文使用2013年截面数据进行分析，人均GPD（RJGDP），作为被解释变量，并且只考虑与金融直接相关的变量，即人均的金融机构存贷总量（RJCD）和金融业从业人员数量与各地人口数比值（RJCYRY）之间的关系，本文的数据来自《中国统计年鉴》和《中国区域经济统计年鉴》。模型如下：

RJGDP=？茁1+？茁2RJCD+？茁3RJCYRY+？着t

进行空间分析前，先对空间模型及效应进行检验，检验结果如下，由检验结果可以发现LM（log），R LM（log）在5%的置信水平上显著，而LM（error），R LM（error）并不显著，为此本文构建空间滞后模型。对于模型中权重矩阵的选择，本文基于queen，k-nearest和其他的权重矩阵的构造形式，结果见表5。

从结果我们看到，k-nearest 5个邻近的拟合优度较好，本文采用K-nearest 5个邻近来构造空间模型的权重矩阵，并采用普通OLS回归及空间回归结果进行对比研究，以此验证空间模型的可靠性，结果见表6。

通过上述对比结果可以发现，空间滞后模型在模型得到解释能力上有所提高，说明空间因素对于研究区域经济和区域金融之间关系具有重要影响，本文通过实证研究得到如下结论：

1. 空间滞后变量（W_GDP）在回归中显著，反映了各地区经济增长的空间溢出效应的存在，同时滞后变量的系数为0.316 767 6，其值为0.001 067 4，很好的通过了显著性检验。以上实证结果均说明在其他条件不变的情况下，邻近地区经济增长对于本地区经济增长起到正向的作用，且作用明显，这也表明了区域经济一体化过程中，邻近地区经济增长的重要性，预示着与高经济增长区域相邻的地区将会使本地的经济增长受益，回答了区域经济增长空间溢出效应的存在性。

2. 区域金融的发展对区域经济增长有着显著的影响。就模型OLS的拟合结果来看，R2为0.83，拟合优度好，t值F和值也较为显著，加入空间效应的模型之后，虽然解释变量的系数均有所下降，但就其模型的拟合优度来看，空间计量模型的解释能力更强，即区域金融发展水平与区域经济增长呈显著正相关，其中相关系数为1 719.076，说明人均存贷量每提高一个单位，人均GDP会增加1 719.076个单位；金融机构人员与人口的比率与经济增长呈负相关关系，其每增加一个单位，人均GDP减少15 354.13个单位。由此本文可以回答区域经济与区域金融之间的确实存在内在变化关系，区域经济增长与区域金融之间有很大的一致性，经济发展好的地区，金融的发展水平也较高，反之，金融发展较快区域，经济也会高速发展，这与前人研究的结论相同[6]。

三、政策建议

（一）倡导区域合作，加速资源的流动与共享，实现经济与金融的协调发展

本文研究表明，我国省域间经济增长和金融发展在空间上都具有正向相关性，从空间的发展进程及空间集聚情况发现两者存在空间溢出效应，经济发达的地区会带动周围地区经济的发展，金融发达省份会带动周边区域金融发展，并且区域金融的发展对于促进区域经济发展具有显著的正向影响。特别是逐渐形成了以北京、上海、广东为核心的经济增长区域带，明显地表现出区域集聚效应。因此我们应该加强地区间经济合作，发展集聚经济，实现优势互补，这是我国区域协调、快速发展的重要思路。首先，我们应该加强地区间的交流与合作，在各种资源的配置上做到最优化，使经济增长不只在一个小的地方集聚发展，而是扩展到一个大的区域，逐渐使经济的发展成果惠及各方。其次，需要加强产业整合，集合优势来实现规模效应，利用有限的资源得到更多产出。这种集合优势和扩散辐射的趋势是经济增长的需要，也是政府在政策规划中应该考虑的重点。最后，我国的区域经济发展呈现的不平衡特征在某种程度上是由政策的差异性造成的。政府应在充分调查研究的基础上，制定有差别、有针对性的经济增长政策。应根据各地产业自身发展情况的客观要求，做好产业发展规划、产业结构调整，实现产业的升级优化，特别的要大力扶持中西部地区的优势产业，逐渐改变东部绝对优势的局面，实现全国统筹下的均衡发展。endprint

（二）大力培育本地的区位优势，致力于缩小区域差异

深入分析经济与金融发展地区差异，承认其客观存在的同时，各地区要利用差异，体现优势区位的带动及示范作用，促进不发达地区得到较快发展。在认识区域存在巨大差异的同时，应认识并重视各省份区域内部存在的差异，尝试从区域内部的情况着手，明确自身发展比较优势，加强各地之间的合作，才能制定出符合实际情况的区域经济合作政策和措施。传统区位理论倾向于经济因素的研究，而最新的研究表明[7]，非经济因素尤其是文化、政策、政治发挥着越来越大的作用，所以落后地区其除了依靠国家在宏观政策方面的特殊政策外，还应该积极挖掘适合自身发展的支柱和特色产业，寻找区位优势点，积极对接经济金融热点地区，缩小区域差距。

（三）发挥政府在金融发展方面的积极推动作用

可以看到，中国西北的大片领域整体处于金融发展缓慢、经济增速过缓的状态。中西部地区是缩小差异的重点，因此逐步缩小和东部地区之间的差距，对于促进社会的协调发展和可持续的发展是具有决定作用的。要通过国家政策等手段，强力推动落后地区的进步。

1. 政府应在尊重市场的基础上发挥其对金融发展的推动作用。政府应进一步推进金融制度的市场化改革，发挥地方政府对中西部软环境特别是金融政策、金融法规等金融制度性因素建设的作用，发挥其引导经济资源配置的作用，推动该地区的金融发展，并刺激、推动该地区的经济增长。

2. 建设良好的金融生态环境。一个良好的信用环境对于有效交易的形成至关重要，并在很大程度上减少资源的浪费。政府应加快完善欠发达地区信用信息数据库，建立激励与惩罚机制，通过地区诚信建设来形成金融洼地，推动中西部金融发展，进而给经济的发展创造良好的社会环境和资本环境。

参考文献：

[1]Mckinnon R.. Financial liberalization and economic development： a reassessment of interest-rate policies in Asia and Latin America[J].Oxford Review of Economic Policy，1973，（5）：29-54.

[2]Shaw E.，Finandal Deepening in economic development[M].Oxford Univ. Press，1973.

[3]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[J].金融研究，2002，（10）：1-12.

[4]沈坤荣，张成.金融发展与中国经济增长——基于跨地区动态数据的实证研究[J].管理世界，2004，（7）：15-20.

[5]任英华，徐玲，游万海.金融集聚影响因素空间计量模型及其应用[J].数量经济技术研究，2010，（5）：7-12.

[6]王文胜，柴用栋.西部金融发展与区域经济差距——基于面板数据的实证分析[J].金融论坛，2010，（10）：43-47.

[7]孙迎辉.区域经济协调发展中非经济因素研究[J].中国农业银行武汉培训学院学报，2010，（1）：60-61.

责任编辑、校对：秦学诗endprint