金融产业集聚与安徽省经济增长效应研究*

吴松飞，范金华

(安徽商贸职业技术学院 人文外语系，安徽 芜湖 241002；南京理工大学 理学院，江苏 南京210094)



金融产业集聚与安徽省经济增长效应研究*

吴松飞，范金华

(安徽商贸职业技术学院 人文外语系，安徽 芜湖 241002；南京理工大学 理学院，江苏 南京210094)

对安徽省金融产业发展现状进行了描述，运用区位熵指数测度了1998～2015年安徽省金融产业的集聚水平，结果表明，安徽省金融产业集聚度低于全国平均水平，在中部地区仅处于中等水平且区域内金融产业发展处于不平衡状态。构建实证模型经检验，金融产业集聚对安徽省经济增长有较强的推动作用。为提升安徽省金融产业集聚发展水平，应从优化金融产业结构，提升金融集聚速度，增强金融产业创新竞争力，利用“互联网+”重构金融产业模式，融入国家战略等方面推动产业集聚发展。

金融产业集聚；经济增长；区位熵；集聚效应

在经济全球一体化和金融国际化、共享化的背景下，金融产业已经发展成为一个国家、一个区域经济社会发展的重要产业，金融产业的空间集聚已经成为产业发展的必然趋势。在世界范围内，已经形成了纽约、伦敦、东京等全球知名的金融产业集群，中国北京的金融街吸引了众多国内外金融机构聚集，上海的陆家嘴金融贸易中心将成为国内外金融机构最集中的区域之一。区域经济的快速增长吸引了金融机构空间集聚，金融产业的空间聚集又推动了区域经济增长，二者之间存在着相互促进的关系，笔者从金融产业集聚视角定量分析其对安徽省经济增长的影响程度。

一、金融产业集聚与经济增长关系研究文献回顾

国内学者关于金融产业对经济增长的影响研究，主要侧重于实证分析研究。钱水土和金娇以长三角地区2000～2007年面板数据研究了金融结构、产业集聚与经济增长之间的关系，认为产业集聚与区域经济增长存在稳定的正相关关系[1]。张晓燕用国内10个省市作为样本，运用混合OLS、随机效应模型等来检验金融产业集聚与区域经济增长的关系，得出金融产业集聚对区域经济增长具有显著地推动作用[2]。刘瑞波等以蓝色经济区为例，运用Granger因果关系检验，结果表明金融产业集聚与经济增长存在双向因果关系，通过脉冲响应函数验证出在蓝色经济区金融产业集聚同经济增长之间存在长期稳定的均衡关系，能促进区域经济的增长[3]。田晖以广东21个地市统计数据结合因子分析法和面板数据模型论证了广东省金融产业发展不平衡，金融产业集聚度高的地区对经济增长的正向促进作用比较明显[4]。周海鹏等基于30个省市面板数据，采用探索性空间数据分析法得出融产业集聚对经济增长规模和经济增长质量均有正向促进作用[5]。

从现有文献的梳理看，学术界对于金融产业集聚对区域经济增长的影响问题研究比较成熟、深入，从研究结论看，金融产业集聚对区域经济增长有促进作用，学者们的实证分析结果趋于一致。由于金融产业集聚与经济增长相互作用，导致区域间发展不平衡，金融产业集聚对经济增长的促进作用具有差异性，因此本文通过构建模型进行横向比较和纵向比较，考察金融产业流向、集聚具有差异性，从而造成安徽省经济增长的差异性。

二、安徽省金融产业发展现状

安徽省2015年地区生产总值(GDP)22 005.6亿元，增长8.7%，高于全国增长速度。金融业产值1 255.9亿元，增长19.5%，占地区GDP的5.71%，社会融资规模3 574.6亿元，全省金融机构人民币各项存款余额34 482.9亿元，增长14.2%，贷款余额25 489亿元，增长14.1%，全省证券交易量82 533.7亿元，全省有上市公司88家，累计筹资271.8亿元，市价总值达到11 234.3亿元，增长59.5%；全年保险业保费收入698.9亿元，增长22.1%。[6]

安徽省主要城市中，合肥市生产总值(GDP)5 660.27亿元，对安徽省经济增长的贡献率为25.72%，金融机构各项存款余额11 193.70亿元，占全省的32.46%，各项贷款余额10 171.10亿元，占全省的39.9%，证券交易量29 869.61亿元，占全省交易额的36.19%，证券营业部68个，保险业保费收入154.05亿元，占全省保费收入的22.04%。芜湖市生产总值(GDP)2 457.32亿元，对安徽省经济增长的贡献率为11.17%，金融业存款余额2 548.68亿元，贷款余额2 491.57亿元，保险业保费收入44.41亿元。

表1 2015年安徽省各城市金融业发展状况 /亿元

数据来源：《安徽统计年鉴——2016》、各市2015年国民经济和社会发展统计公报。

从安徽省及省内各城市统计数据看，安徽省金融产业增长速度明显快于全省生产总值的增长速度。合芜蚌自主创新综合试验区金融业实现产值555.22亿元，占全省金融业产值的44.21%，金融资产的总量持续增长，金融业发展的增长速度高于全省金融业平均水平。合肥、芜湖各项指标数据高于安徽省其他城市，合肥作为省会城市居于首位，金融产业集聚优势在安徽省尤为突出。

三、安徽省金融产业集聚测度分析

(一)金融产业集聚各项测度指标

在产业集聚测度指标中，有空间基尼系数、E-G指数、区位熵、产业集中度指标、赫芬达尔—赫希曼指数等，笔者基于统计数据的搜集、研究对象的针对性，选取区位熵计量安徽省金融产业集聚水平。区位熵(Location Quotient)用来衡量要素在某一区域的空间分布，可以反映某一产业的专业化水平和产业的集聚状态，是由哈盖特(P．Haggett)首先提出的[7]。区位熵的计算公式为：

(1)

其中LQi是安徽省金融产业第i年份的区位熵，fi是安徽省第i年金融业指标，Fi是全国第i年份金融业指标，gi和Fi分别是安徽省和全国第年份经济总量(GDP)指标。若LQi>1，则说明安徽省金融产业集聚水平高于全国平均水平，若LQi<1，则说明安徽省金融产业集聚水平低于全国平均水平，若LQi=1，则说明安徽省金融产业集聚水平与全国平均水平相当。

(二)安徽省金融产业集聚度比较分析

1.安徽省金融产业区位熵

从图1看，安徽省金融产业对安徽省GDP的贡献率逐年上升，特别是近年来金融业的增加值增长速度高于同期安徽省地区生产总值的增长水平。

图1 安徽省2005～2015年金融产业对GDP的贡献率 数据来源：安徽省统计局《安徽统计年鉴》。

年份安徽金融业产值区位熵年度安徽金融业产值区位熵19980.55920070.37519990.66220080.61720000.68220090.57320010.69120100.52020020.70320110.53220030.72420120.55120040.71720130.55820050.52720140.69320060.46720150.672

数据来源：安徽省统计局《安徽统计年鉴》、国家统计局 “分年度国家数据”计算得出。

根据区位熵公式(1)，安徽省1998～2015年金融业产值区位熵计量结果如表2所示。从计量结果看，安徽省金融产业集聚度指标呈上升趋势，纵观“十一五”“十二五”发展现状，安徽省金融业产值区位熵从2006年的0.467逐年波动至2015年的0.672，10年间增加了0.205，表明随着安徽省经济总量不断提升，金融产业集聚态势逐步显现。

2.安徽省金融产业集聚度横向比较

安徽省金融业产值区位熵小于1，说明安徽省1998～2015年金融产业集聚水平一直低于全国平均水平。从中部地区2015年各省GDP和金融产业增加值统计数据看，山西、河南、安徽、湖北、江西、湖南等6省的区位熵计算结果分别为1.048、0.588、0.672、0.738、0.630、0.471，安徽省金融产业集聚度在中部地区居于第3位，安徽省经济总量在中部地区位居第4名。中部地区仅山西省区位熵大于1，其他5省的金融产业区位熵均小于1，安徽省在中部地区落后于山西、湖北两省。从珠三角、长三角等地区发达省份2015年GDP和金融产业增加值统计数据看，广东、江苏、浙江的区位熵计算结果分别为0.931、0.895、0.802，从计算结论看，安徽省金融产业集聚在全国处于中下游水平，金融产业发展比较落后。

(三)安徽省金融产业集聚度差异分析

根据国民经济行业分类(GB/T 4754-2011)，金融业主要有银行业、保险业、证券业等，由于安徽省各城市证券业统计数据难以获取，主要计算安徽省主要城市银行业、保险业区位熵来衡量省域范围内金融产业发展的差异性。对区位熵计算公式(1)各变量重新命名，修正公式为：

(2)

其中LQj是城市j的区位熵，Xj是城市j的相应指标数据，X是安徽省对应总体指标数据，Yj是城市j的生产总值，GA是安徽省的生产总值。根据2015年安徽省和各城市统计数据，由公式(2)可以计算出安徽省各城市2015年金融业产值、银行业、保险业区位熵的区位熵，如表3所示。

表3 2015年安徽省各城市金融业产值、银行业、保险业区位熵

数据来源：《安徽统计年鉴》，各市《统计年鉴》、2015年国民经济和社会发展统计公报指标数据计算得出；统计数据中缺少马鞍山市、黄山市2015年金融业增加值。

综合表3的区位熵值，安徽省各城市金融产业发展不平衡，合肥作为省会城市，金融产业的集聚化程度相对较高，芜湖作为皖江城市带中心城市，金融产业集聚化程度位居第2名；阜阳、淮南、六安、安庆、黄山等城市银行业集聚化程度紧随合肥之后，高于全省平均水平，芜湖、蚌埠作为合芜蚌自主创新综合试验区主要城市，银行业集聚水平较低；亳州、宿州、蚌埠、阜阳、淮南、六安、池州、黄山等城市保险业集聚化程度较高，高于全省平均水平，合肥、芜湖保险业集聚化水平低于全省平均水平。

四、金融产业集聚对安徽省经济增长效应分析

(一)选取变量与构建模型

1.选取变量

为了较准确地进行实证分析，笔者统计数据主要选取国家统计局“年度国家数据”、国民经济与社会发展统计公报、《安徽统计年鉴》、安徽省国民经济与社会发展统计公报等公布的年度数据，在银行业区位熵计算中，主要选取金融机构人民币存款余额作为主要指标。为了实证分析金融产业集聚与安徽省经济增长的关系，将选取安徽省生产总值(GDP)作为被解释变量，选取安徽省金融业产值区位熵(LQC)、银行业区位熵(LQb)、保险业区位熵(LQS)作为解释变量。因选取的数据为时间序列数据，变量间可能存在异方差性，故运用EViews8.0软件对各变量进行自然对数处理，消除异方差性[8]。具体数据如表4所示。

表4 安徽省金融产业集聚与经济增长指标

2.构建回归模型

为了消除变量间的异方差性，建立全对数回归模型：

LNGDP=β0+βLNLQC+β2LNLQb+β3LNLQS+εi

将表4的数据在EViews软件中进行处理，输出初步估计结果为：

LNGDP= 12.388+1.113LNLQC+

9.494LNLQb-0.944LNLQS

(3)

t=(26.830) (2.438) (8.577) (-1.590)

R2=0.885F=35.775

在给定显著性水平α=0.05下，F=35.775，F>Fα(3，14)=3.34下，模型通过了F检验，t检验中，tα/2(14)=2.14，输出结果中，LNLQS的系数无法通过显著性检验，这由于金融业产值区位熵(LQC)、银行业区位熵(LQb)、保险业区位熵(LQS)之间可能存在一定的相关关系，致使模型估计失真或难以估计准确，无法正确判断解释变量对被解释变量的影响程度，解释变量之间存在多重共线性，采取逐步回归法进行修正。在逐步回归过程中，经t检验，LNLQC和LNLQb的回归系数通过了显著性检验，进一步验证得出LNLQS若并入其他回归方程进行计量，不能通过显著性检验，表明LNLQS与其他解释变量存在多重共线性。若建立LNGDP与LNLQS的回归关系，回归系数通过了显著性检验，表明保险业区位熵(LQS)与经济增长存在显著性关系，但拟合优度较差，必须进行协整检验进一步确定。回归模型可以修正为：

LNGDP=12.2+1.234LNLQC+8.374LNLQb

(4)

t=(26.038) (2.611) (9.36)

R2=0.865F=47.55

LNGDP=9.159+2.325LNLQS

(5)

t=(46.252) (2.483)

R2=0.278F=6.166

(二)模型检验

1.平稳性检验

因选取的指标数据为年度数据，时间序列可能具有不平稳性，现运用单位根判断时间序列LNGDP、LNLQC、LNLQb、LNLQS的稳定性。表4中数据经ADF检验的t统计量均大于0.01、0.05、0.10这三个显著性水平的临界值，表明取对数序列为非平稳序列，取对数后的序列一阶差分序列分别大于不同检验水平的临界值，表明一阶差分序列为非平稳序列，而取对数后的二阶差分序列分别小于不同给定检验水平的临界值，故可以判断该时间序列的二阶差分序列是平稳序列，可以确定该时间序列是二阶单整序列[9-10]，平稳性检验结果如表5所示。

表5 时间序列变量平稳性检验二阶差分检验结果

2.协整检验

协整检验的目的是为了验证解释变量与被解释变量之间是否存在长期的均衡关系，在实际问题中，虽然变量可能会出现随机游走现象，但各个变量的某个线性组合却有可能是平稳的，为此，可以通过对回归方程的残差项进行单位根检验，以确定其平稳性，若回归方程的残差序列是平稳序列，则可以判断被解释变量与解释变量之间存在协整关系[9-10]。将回归方程(4)(5)的残差序列进行ADF检验，检验结果如表6所示。

表6 残差序列ADF检验结果(不含趋势项和截距项)

从ADF检验结果分析，在显著性水平0.01、0.05、0.10下，回归方程(4)(5)的残差序列均为平稳序列，表明解释变量与被解释变量之间存在协整关系，即安徽省金融业产值区位熵、银行业区位熵、保险业区位熵与安徽省经济增长之间存在着长期的均衡关系。

3.格兰杰因果检验

为了验证结论的可靠性，运用Granger因果关系检验LNLQC与LNGDP、LNLQb与LNGDP、LNLQS与LNGDP之间的因果关系，选择滞后期为1，输出结果如表7所示。

表7 变量Granger因果关系检验

从输出结果看，在显著性水平0.10下，金融业产值区位熵是安徽省GDP的格兰杰原因，银行业区位熵是安徽省GDP的格兰杰原因，保险业区位熵是安徽省GDP的格兰杰原因，即金融产业集聚对安徽省经济增长有积极的影响。

五、研究结论与安徽省金融产业发展建议

(一)研究结论

从近年来安徽省金融产值区位熵、银行业区位熵、保险业区位熵指数看，安徽省金融产业集聚呈上升趋势，但是在中部地区仅为中等水平，与珠三角、长三角等发达省份比较差距更大，产业集聚水平低于全国平均水平。安徽省内各城市金融产业区位熵比较分析看，安徽省金融产业发展呈现不均衡态势，集中在极少数主要城市，不均衡发展在安徽省表现得尤为突出。在利用回归模型论证金融业、银行业、保险业与安徽省经济增长的影响关系，实证结果表明，银行业、保险业的发展对安徽省经济增长有正向的促进作用，进一步比较回归系数可知，银行业对经济增长的拉动力要强于保险业对经济增长的拉动力，表明安徽省金融产业集聚主要依赖于银行业的发展。

(二)安徽省金融产业发展建议

1.优化金融产业结构，提升金融集聚速度

区域金融产业的发展要以政府为主导，各级政府应着力于构建优质的金融生态，从金融监管、征信建设和法规建设等方面优化金融产业机构[11]。通过整合区域金融资源，形成良好的金融运行机制。一是区域培育与引入机制相结合，引入大型银行金融机构、非银行基金管理机构、投资基金机构等，培育地方金融机构和非银行金融机构等为区域企业提供优质的投融资服务；二是金融监管与法规建设相结合，建立政府牵头、各方参与的金融监管体系，构建政府、企业和普通民众的三级征信网络系统，完善金融法规，维护金融业绿色发展；三是资源整合与集聚辐射相结合，政府应鼓励金融机构协同发展，形成集聚与辐射效应[12]，以规模效应提升金融产业集聚速度，从而更好地服务于区域经济。

2.促进金融产业创新，增强金融产业竞争力

增强金融产业竞争力，要在政府政策的支撑下，金融机构应积极开展产品创新、组织创新，提高金融经营管理效率，推动金融产业绿色发展。一是构建多元化金融市场体系，货币市场、资本市场、保险市场、证券市场都应创新组织形式，形成良性发展机制，助力区域经济发展；二是构建一体化金融服务平台，以新领域、新业态、新服务为重点，拓展金融业务范围，发挥政府、金融机构、企业各方优势，形成一体化管理新模式，形成集聚推动区域经济发展；三是研发多维度金融产品，针对企业规模、企业性质、包括普通民众收入水平等有针对性地研发金融产品，满足不同群体的个性化、多元化金融服务需求，加快资金的流转速度，促进区域经济发展。

3.利用“互联网+金融”，重构金融产业模式

大数据、云计算的广泛应用，推动了信息技术与金融产业的融合发展，传统金融机构应充分利用互联网应用平台辐射效应，重构产业业务和服务模式，拓展业务领域。信息技术的发展，为金融产业提供了集数据处理、信贷管理、客户服务等综合应用平台，互联网技术将银行金融产品与用户进行无缝对接，传统银行运用互联网的大数据分析，为企业提供更优质、便捷的融资服务，金融产业在互联网的冲击下，其业务模式、服务模式正在实现变革。互联网金融具有信息对称、交易成本低、覆盖面广等特点，资金供需对接便捷，容易形成“充分交易可能性集合”，这种新常态发展模式有利于促进经济增长。特别是国家“大众创业、万众创新”发展战略下，安徽省小微企业异军突起，这些小微企业在“资金融通”模式下，致力于技术研发、扩大再生产，可以促进安徽省经济的增长。

4.融入国家战略，发挥金融产业集聚效应

虽然安徽省金融产业集聚水平低于全国平均水平，但金融集聚对经济增长的推动作用是比较明显的，其中心城市合肥市的金融产业发展速度较快，集聚水平逐年上升，在全国省会城市中，发展速度居于前列。安徽省应发挥区域优势，在国家长江经济带发展战略、“一带一路”发展战略中，发挥金融产业的集聚效应，推动安徽省经济增长。从安徽省各城市区位熵分析，安徽省金融产业的发展处于不平衡状态，应处理好集聚效应与发展不平衡之间的矛盾，从政策上促进金融产业与国民经济的融合发展，既重点发展又兼顾均衡发展，发挥合芜蚌自主创新综合试验区、皖江城市带在安徽不同区域内的辐射效应，带动周边城市经济发展，以经济发展带动金融产业发展，以金融产业集聚推动城市经济增长，实现区域内金融产业的均衡发展，提升安徽省金融产业在全国的竞争力。

[1]钱水土，金娇. 金融结构、产业集聚与区域经济增长：基于2000～2007年长三角地区面板数据分析[J].商业经济与管理，2010(4)：67-74.

[2]张晓燕.金融产业集聚及其对区域经济增长的影响研究[D].济南：山东大学经济学院，2012.

[3]刘瑞波，张仁钊，崔凤.金融产业集聚与经济增长关系研究：以蓝色经济区为例[J].东岳论丛，2014(10)：137-142.

[4]田晖.金融产业集群影响区域经济增长的实证研究——以广东21个地市为例[J].科技管理研究，2015(13)：158-162.

[5]周海鹏，李媛媛，李瑞晶.金融产业集聚对区域经济增长的空间效应研究[J].现代财经(天津财经大学学报)，2016(2)：63-76.

[6]安徽省统计局.安徽省2015年国民经济和社会发展统计公报[EB/OL]. [2017-05-11].http://www.ahtjj.gov.cn/tjj/web/info_view.jsp?strId=1456727214920362,2016-02-25/2016-11-25.

[7]柯丽菲.广西金融产业集聚及其对经济增长效应的比较研究[J].广西社会科学，2016(8)：21-25.

[8]李娅丽.金融产业集聚与区域经济增长的关系研究——基于中原城市群的实证分析[D].济南：山东财经大学，2016.

[9]刘家国，曹静，李根，等.EViews统计分析在计量经济学中的应用[M].北京：机械工业出版社，2014.

[10]郭存芝，杜延军，李春吉，王万珺.计量经济学——理论·方法·EViews应用[M].北京：科学出版社，2016.

[11]成学真，岳松毅.西北五省区金融集聚与产业结构升级关系的实证研究[J].西北师范大学(社会科学版)，2016(6)：41-47.

[12]陈爱玮，周林. 金融产业集聚与区域经济增长——以上海市黄浦区为例[J]. 新金融，2012(9)：51-54.

(责任编辑：刘 燕)

The Study on Agglomeration of Financial Industries and Economic Growth in Anhui Province

Wu Songfei, Fan Jinhua

(Department of Humanities and Foreign Languages ,Anhui Business College of Vocational Technology, Wuhu Anhui 241002; School of Science, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing Jiangsu 210094, China)

In this paper, the author carries out description on development situation in financial industry of Anhui Province and selection of location entropy index to detect the degree of agglomeration in financial industry of Anhui Province from 1998 to 2015, which shows that the degree of it is lower than the national average level, only in the medium level in the central region,and the development of financial industry in the region is in a state of imbalance.Empirical model proves that agglomeration of financial industry has a strong impetus on economic growth in Anhui Province. We should optimize financial industry structure, promote the speed of financial agglomeration, innovate the financial industry, enhance the competiveness of financial industry, use “internet+” model for reconstruction of financial industry mode, integrate the national strategy, and promote the industry agglomeration development so as to increase the development level of financial industry agglomeration.

agglomeration of financial industry; economic growth; location entropy; agglomeration effect

国家自然科学基金面上项目“无限维Teichmuller空间紧化的相关研究”(11571172)；安徽省高校优秀青年人才基金重点项目“安徽省电子信息产业环境效应研究”(2013SQRW120ZD)；安徽省高等学校自然科学研究重点项目“基于物联网技术的智慧农业系统研究”(KJ2016A254)。

2017-04-05；

2017-05-15

吴松飞(1979-)，男，安徽省长丰县人，副教授，硕士，主要从事产业组织与企业发展研究。

10.3969/j.issn.1672-7991.2017.02.019

F062.9

A

1672-7991(2017)02-0106-08