京津冀区域金融集聚对经济增长的空间溢出效应研究
2018-02-05李延军史笑迎李海月
李延军+史笑迎+李海月
摘 要:运用空间回归偏微分方法,研究京津冀区域金融集聚对经济增长的空间溢出效应,在此基础上,借助经济地理学中的威尔逊模型,测算京津冀区域金融中心城市的辐射半径。研究表明:京津冀区域金融集聚对经济增长存在比较显著的空间溢出效应;北京市和天津市作为京津冀区域的增长极,对其周边城市存在着辐射效应,但是还不能对河北省整体形成强有力的辐射。因此,京津冀应加强区域金融协同发展,降低金融壁垒,进而促进区域整体经济的快速发展。
关键词:金融集聚;空间溢出效应;威尔逊模型;区域协同发展
中图分类号:F830 文献标识码:A 文章编号:1003-3890(2018)01-0021-06
一、引言
金融业是现代经济发展的血脉,随着京津冀协同发展上升为国家战略,学者们的目光也逐渐聚焦到京津冀区域金融业发展的问题上。近年来,京津冀区域金融集聚现象越来越明显,从最开始各个区域独立金融机构的存在,发展到现在功能齐全、规模庞大的众多金融机构在空间上的集聚。金融集聚在促进区域金融业不断壮大完善的同时,还为本地区实体经济的发展提供强劲支持,金融集聚逐渐成为京津冀区域金融业发展的重要趋势。
一部分学者从产业经济学角度研究金融集聚的相关问题。李红 等(2013)[1]用符号数据的方法从产业经济学视角出发,研究金融集聚的溢出效应,认为金融集聚区提高了金融资源的利用率,实现了资源共享,极大地促进了区域内经济的发展。陆军 等(2014)[2]认为,北京地区近年来金融行业发展迅速,金融集聚现象越来越显著,其中金融业的集聚效应比辐射效应更为显著,造成京津冀金融资源分布不平衡,三地金融发展水平差异大。
还有一些学者从空间维度的角度出发研究金融集聚问题。周凯 等(2013)[3]将空间因素引入到金融资源集聚现象研究中,探讨2000—2010年我国经济增长与金融集聚的空间相关性问题,借助空间误差模型和空间滞后模型,得出两者之间存在显著的相互促进作用。李红 等(2014)[4]运用改进权重后的空间杜宾模型,研究1995—2011年中国城市金融集聚现象对经济增长的影响,认为金融集聚与城市经济的发展之间相互促进,即金融集聚促进了城市经济的发展,城市经济的发展反过来也为金融集聚提供了优质资源、人力资本等方面的发展便利,同时相邻城市间的经济发展和金融集聚存在显著的空间溢出效应。豆晓利(2013)[5]研究2003—2010年金融集聚对经济发展的作用,考虑其他因素如信息技术、政府政策等影响,得出其呈现显著的空间地理差异并且对经济发展的促进作用明显。
综上所述,关于金融集聚对经济增长的影响,现有研究分别从产业和空间两个角度进行深入研究,为后续研究提供了有益参考。与此同时,以下几方面问题有待进一步展开深入研究:(1)忽略空间位置关系对模型造成的影响。区域金融的发展情况很大程度上受到空间地理条件的影响,从而导致区域金融资源分布不均衡等问题,造成区域内金融业发展水平参差不齐。(2)估计方法的偏差。Le Sage and Pace(2009)[6]提出,当被解释变量空间滞后项系数显著不为零时,采用空间杜宾模型系数度量其经济增长的溢出效应会存在系统性偏差。因此,一些学者在研究金融集聚的空间溢出效应时,直接使用空间杜宾模型估计出来的系数来解释空间溢出效应是存在一定误差的。(3)目前有关金融集聚的空间溢出效应的文献,主要关注溢出效应的存在性,而对溢出效应的大小、作用路径以及辐射半径等问题则较少涉及。
因此,本文在京津冀协同发展背景下,借助偏微分效应分解的空间回归模型和威尔逊模型,探究京津冀区域金融集聚程度、区域金融集聚对经济增长的空间溢出效应,以及京津冀区域金融集聚空间溢出效应的辐射半径问题,并提出推进京津冀区域金融协同发展的政策建议。
二、研究方法
(一)空间相关性检验
检验变量之间是否存在空间相关性是采用空间面板模型进行研究的必要前提,本文的检验采用Morans I这一空间相关系数统计量,其公式为:
I=■
=■(1)
其中Xi是观测值,S2=■■(Xi-■)2,■=■■Xi
运用基于邻近指标的计算方法对空间权重进行设定,其一階邻近矩阵表示相邻两区域ij,当它们有共同边界时值为1,否则为0。即:
wij=1,当区域i和j相邻0,其他(2)
Morans I值的范围为(-1,1),当两地之间不相关时,该值为0;当两地区在空间上存在负相关关系时,该值为负;当两地区在空间上存在正相关关系时,该值为正。
(二)偏微分效应分解
本文采用空间杜宾模型方法,其优势是能够很好地符合本文所采用的面板数据的特征。由上文可知,由于直接用空间杜宾模型来研究金融集聚的空间溢出效应可能结果会出现偏差,因此本文采用空间自回归偏微分的方法处理后的空间杜宾模型来探究经金融集聚的溢出效应。
根据Le Sage and Pace所提出的空间杜宾模型理论,将模型转换为:
Y=(I-?啄w)-1?琢+(I-?啄w)-1(X′?茁+wX′?兹)+(I-?啄w)-1?着(3)
■…■=■…■ ■…■
=(I-?啄w)-1 ?茁k w12?兹k … w1N?兹kw21?兹k ?茁k … w2N?兹k wN1?兹k wN2?兹k … ?茁k(4)
上式(4)为Y关于变量X′的偏微分矩阵。根据Le Sage and Pace的空间杜宾模型理论,从(4)式矩阵分解的结果来看,将经济的溢出效应分为直接效应和间接效应两个方面,两者之和为溢出效应的总效益。直接效应表示模型中的变量区域内的溢出效应,用(4)式中最右边矩阵的对角线元素均值表示。间接效应表示模型中的变量区域间的溢出效应,用(4)式最右边矩阵中每列或者每行中分对角线元素的均值表示。endprint
(三)威尔逊模型
近年来,学者不断将很多地理学的空间研究方法引入经济学中,其中,包括威尔逊模型。它将区域规模、距离的衰减性和资源的连通性纳入到模型之中,进一步研究城市资源流动问题。威尔逊的最大熵原理的一般形式为:
Tij=K■=KOiDjC-nij(5)
其中K为常数,OiDj定义为i和j区域的经济总量,Cij定义为各种成本,如各种费用。
为了模型的简洁性,将方程两边同时取对数,得到辐射半径,表示为r:
r=■ln■(6)
通过对辐射半径进行研究,可以看出辐射半径取决于衰减因子?茁、区域发展提供的资源上限M和阀值?兹这三个影响因素,其中上限M和?兹阀值主要受区域的经济发展水平和金融资源总量决定,关于?茁值的测算,王铮 等(2002)在研究中发现:
?茁=■(7)
其中D定义为相互作用域的域元,tmax是研究的元素中具备扩散功能的元素的最大个数,T是域元内传递因子的平均个数。
三、京津冀区域金融集聚的空间溢出效应
本文借鉴李红(2014)、张浩然(2014)[7]、柏为民(2015)[8]和赵轶(2014)[9]等相关学者的研究,建立如下模型:
pgdp=c+?茁1lq+?茁2pdep+?茁3ltd+?茁4hc+?茁5inv+?茁6gov+?着(8)
被解释变量为人均GDP(pgdp)用来反映经济发展水平。模型中最重要的解释变量区位商(lq),用来衡量该区域金融集聚程度大小,其计算方法是该城市金融业在该城市生产总值中的占比除以区域金融业在区域生产总值中的占比。区位商值与金融集聚程度呈正相关,其一定程度上也可以表示某一区域内金融业发展水平。此外,金融规模用人均存款(pdep)来表示,金融效率用存贷比(ltd)来表示。模型中还设置了控制变量人力资本(hc),用人均受教育年限①来表示;投资(inv),用固定资产投资总额占比来表示;政府行为(gov),采用政府财政支出占比来表示。
研究選取2005—2015年11年京津冀13个城市(北京市、天津市和河北省11个地级市)样本数据。数据处理主要在Excel、Matlab等软件中进行,为减少异方差的干扰,所有数据都进行了取自然对数处理。
(一)变量的描述性统计
模型中各个变量的统计结果如表1所示,从各个变量的标准差值等可以看出,京津冀三地城市间金融发展水平存在显著的不平衡现象。
(二)空间相关性检验结果
对Morans I的统计量进行空间相关性检验,结果显示P值均在10%水平下显著,即两者通过了空间相关性检验。由于经典的计量分析方法可能造成误差,因此本文基于空间经济学相关理论建立空间计量模型更加贴合研究对象的特点。
(三)空间溢出效应检验结果
构建改进后的空间杜宾模型分析京津冀金融集聚的空间溢出效应,估计结果如表2所示。根据Hausman检验结果显示,模型应该选择固定效应的空间杜宾模型,其包括四种固定效应②,从表2估计结果中空间误差模型的LR值与空间滞后模型的Wald值在四个固定效应中的统计量在1%的水平下均显著,说明建立空间杜宾模型是有效的。
表2模型估计结果表明空间滞后被解释变量系数显著不为0,因而采用Le Sage and Pace(2009)提出的空间回归模型偏微分方法,将金融集聚的溢出效应进行分解,从直接效应、间接效应和总效应三个方面来进一步解释金融集聚的空间溢出效应。
结果显示,四种固定效应模型中,由于地区固定效应模型的拟合优度以及似然函数值较高,因此选取地区固定效应空间杜宾模型进行空间溢出效应分解估计,结果如表3所示。
首先,京津冀区域金融集聚(lq)对经济增长的总效应、直接效应和间接效应的系数都显著为正,说明金融集聚能够有效促进区域经济的发展,其存在正向显著的空间溢出效应。从系数大小来看,其中间接效应估计的系数大于直接效应估计的系数即说明金融集聚对周边地区经济发展的促进作用比对本地区经济发展的促进作用更为明显。这可以用缪尔达尔的集聚-扩散效应理论来解释,当金融集聚发展到较高阶段水平时,金融集聚中心的扩散效应能够带动整个区域经济快速增长。国内学者茹乐峰 等(2014)[10]和韩德功 等(2015)[11]等也得出了相同的结论。
其次,一方面,金融规模(pdep)的估计结果都显著为正,说明其存在显著的正向空间溢出效应。从效应估计的系数值来看,直接效应估计的系数大于间接效应估计的系数,即说明金融规模对本地经济发展的促进作用大于对周边地区经济发展的促进作用,金融规模的变动对本地区经济的发展影响更大。另一方面,从金融效率(ltd)的空间溢出效应估计结果显示,总效应和间接效应具有显著性,而直接效应不具有显著性。这表明京津冀地区金融效率的空间溢出效应主要表现在间接效应上即对周边地区的经济有明显的促进作用,其变动对本地区经济发展的影响不明显。
最后,从三个控制变量的估计结果得出:(1)人力资本(hc)这一变量检验结果均显著为正,说明人力资本的提高能够显著促进区域经济的发展。因此,政府等有关部门应该加大对人才培养教育方面的力度,为区域经济快速发展提供有效动力从而提升京津冀区域的创新能力。(2)投资(inv)这一变量的直接效应估计结果显著为正,而间接效应检验结果不显著。表明投资主要促进本地区经济的发展,对周边地区经济发展的影响不明显。(3)政府行为(gov)的直接溢出效应显著为负,间接效应未通过显著性检验,表明京津冀区域政府对经济的干涉行为阻碍了本地经济的发展。这可能由于京津冀区域内部存在利益冲突,造成政府行为的无效甚至是对经济的负向影响,从而没有发挥出预期的效果。
四、京津冀区域金融集聚的辐射域测算endprint
上述实证分析表明,京津冀区域金融集聚对经济增长有明显的溢出效应。事实上,金融集聚会产生金融极,从而产生辐射效应。接下来运用经济地理学中的威尔逊模型,分析金融集聚的辐射域问题。
威尔逊模型中,上限M取值为京津冀区域金融集聚程度综合因子得分,阀值取值为京津冀区域综合因子得最小且为正数的数量级。关于?茁值的测算,其中D取值为京津冀区域城市的平均行政面积,即16 769.23平方公里,tmax表示的是京津冀区域内具有金融辐射功能的城市个数,即tmax=2,T取值为京津冀区域城市个数,即13,所以得到?茁为0.027 8。
将上述数据带入到公式r=■ln■,得到北京市和天津市2013年、2014年和2015年的金融辐射半径分别为108.952 4公里、108.123 4公里、107.635 8公里和81.038 5公里、86.025 6公里、84.237 6公里。辐射半径均值分别为108.237 2公里和83.767 2公里。虽然北京市和天津市作为金融集聚程度较高的城市,但是辐射范围比较有限。北京的辐射范围主要集中在廊坊、天津、保定、承德和张家口的部分区域,天津市的辐射范围主要集中在廊坊、唐山和沧州的部分区域,而位于河北省中南部的城市例如石家庄、衡水、邢台和邯郸很少受到北京和天津的金融辐射。总而言之,尽管北京和天津作为京津冀乃至全国的金融中心城市,但是目前来看还不能够对河北省整体形成强有力的辐射,促进区域整体经济的发展。
京津冀协同发展是国家重要的发展战略,本文在研究京津冀区域的北京市和天津市两个金融中心城市单核辐射范围的基础上,进一步探讨京津双核模式和京津石三核模式的金融极及其辐射范围,为更好地实现京津冀区域金融业延伸、对接和金融资源整合,同时为减少金融流动壁垒提供理论依据。
就目前发展状况而言,北京市金融资源优势明显,具有较强的区域辐射作用,而天津市正迅速崛起,金融业配套设施完善,规模较大,金融创新发展潜力很大。开启京、津双核模式,就要结合两市金融产业链条的各自特色,明确分工,科学定位各自金融功能,使京、津在发展自身的同时向周边输送更多的金融资源。将北京市和天津市看成一个整体后,表示为区域X(北京市+天津市)。区域X的金融机构存款、金融机构贷款、金融从业人数、金融业产值、公共财政支出、城市固定资产投资、地区生产总值和实际利用外商直接投资用北京市和天津市求和得到,保费深度和保费密度采用两市平均值获得,运用因子分析法可得各年综合因子得分(X区域2013年、2014年和2015年综合因子得分为3.137 5、3.138 2和3.142 8,其余各城市综合因子得分为负,所以略)。
利用金融辐射半径公式r=■ln■可得X区域在2013年、2014年和2015年的金融辐射半径分别为159.683 3公里、159.689 5公里和159.730 1公里,輻射半径均值为159.701 0公里。可以看出,X区域作为金融集聚程度更高的金融极,其辐射半径大于北京和天津单独作为金融极的辐射半径,对区域经济发展的辐射范围有了明显的扩大。
另外,石家庄作为河北省会,近年来经济快速发展,金融需求群体日益增大,金融渠道更加广泛。根据京津石三地的各自特点和规律,更进一步让京津石三市之间紧密协调、相互合作,形成一个整体,具有现实意义。所以将北京市、天津市、石家庄市三地看成一个整体区域Y。Y区域在2013年、2014年和2015年的金融辐射半径分别为172.792 2公里、172.793 2公里和172.797 3公里,辐射半径均值为172.794 2公里。可以看出,区域Y金融集聚产生的辐射域明显扩大,基本可以对河北省所有城市形成强有力的金融辐射,有效提高区域整体金融实力和经济发展水平。
五、结论与启示
主要结论:(1)京津冀区域金融集聚对经济增长有显著的空间溢出效应,金融集聚程度的提高显著促进周边经济的发展,且对周边区域经济发展的促进作用大于对本地的促进作用。(2)北京市和天津市作为京津冀区域金融集聚的增长极,同时对其周边的城市存在着金融集聚辐射效应,但是目前来看还不能够对河北省形成强有力的辐射。但是,三地中心城市如果能够合理定位、分工和合作,则京津冀区域金融集聚的辐射效果更加显著,进而有利于提高区域整体金融竞争力。
以上结论具有很重要的启示意义:首先,目前京津冀区域金融集聚能够有效地促进本地区以及周边地区经济的发展,因此各地区城市在发展自身金融行业的同时,也要注重与周边地区金融业之间的合作,实现资源共享、共同进步、共同发展,使之更好地服务区域内的实体经济,从而提高京津冀整个区域内经济发展水平。政府也要重视区域金融集聚的溢出效应,制定相应政策,促进城市间金融行业的交流合作,协调各个城市地区之间的经济利益。其次,区域内部联动发展能够扩大金融整体交易流量,提高地区金融产业交易频率,实现金融产业内部规模收益递增。区域内部联动发展消除了地缘限制,有效增强金融信息交流和产品技术扩散,提高业务创新能力,降低信息成本,实现金融产业外部规模收益递增。京津石三市联合发挥其金融集聚地辐射作用,加强联动配合,增大对周边城市区域的辐射力,实现三地金融业协同发展,共同服务于京津冀区域整体经济发展。
注释:
①根据人口普查的规定,文盲记为0年,小学文化记为6年,初中文化记为9年,高中文化记为12年,大学及大专以上记为16年。人均受教育年限=(6×小学文化人数+9×初中文化人数+12×高中文化人数+16×大学及大专以上人数)/总人口数。
②固定效益的空间杜宾模型包括以下四个方面:地区固定效应反映变量之间空间维度上的相互作用,衡量地区之间存在的地理空间特征;时间固定效应反映变量之间时间维度上的相互作用,衡量经济发展过程中某些金融政策的阶段性特征;地区和时间固定效应模型同时考虑了时间和空间维度,双方面衡量地理位置和时间因素的作用。
参考文献:
[1]李红,孙秋碧.我国金融服务产业集聚演化研究[J].统计与决策,2013(13):123-126.
[2]陆军,徐杰.金融集聚与区域经济增长的实证分析——以京津冀地区为例[J].学术交流,2014(2):107-113.
[3]周凯,刘帅.金融资源空间集聚对经济增长的空间效应分析——基于中国省域空间面板数据的实证分析[J].投资研究,2013(1):75-88.
[4]李红,王彦晓.金融集聚、空间溢出与城市经济增长——基于中国286个城市空间面板杜宾模型的经验研究[J].国际金融研究,2014(2):89-96.
[5]豆晓利.基于空间模型的中国金融集聚对区域经济增长的溢出作用分析[J].区域经济评论,2013(6):113-120.
[6]LESAGE J,PACE R K.Introduction to spatial econometrics[M].US:CRC Press Taylor & Francis Group,2009.
[7]张浩然.空间溢出视角下的金融集聚与城市经济绩效[J].财贸经济,2014(9):51-61.
[8]柏为民,汪淼.金融空间集聚对区域经济增长的影响:空间视角[J].科技创业月刊,2015(8):1-4,8.
[9]赵轶.金融集聚、空间溢出与区域经济增长[D].成都:西南财经大学,2014.
[10]茹乐峰,苗长虹,王海江,我国中心城市金融集聚水平与空间格局研究[J].经济地理,2014(2):58-66.
[11]韩德功,柴玉菲.金融集聚与城市经济增长——基于长三角城市群的经验研究[J].特区经济,2015(12):30-31.
责任编辑:高钟庭endprint