证券市场区域协调发展是否缩小了地区经济差距?

刘华军，裴延峰，贾文星，彭 莹

(山东财经大学经济学院，山东济南 250014)

一、引 言

中国的地区经济差距及协调发展一直是备受社会各界关注的问题。自2000年西部大开发战略实施以来，国家又相继实施了振兴东北老工业基地、中部崛起、东部率先发展等地区发展总体战略，有力推动了区域协调发展。随着各地区之间协调发展程度的不断提高，资本流动性也不断增强，对地区经济增长产生重要影响[1]。由于跨地区资本配置是证券市场的基础功能[2]，2016年9月9日，中国证监会发布了《关于发挥资本市场作用服务国家脱贫攻坚的意见》(以下简称《意见》)。《意见》从政策支持、加强资本市场服务和完善服务国家脱贫攻坚战略保障机制等方面制定了详细措施，旨在引导发达地区的资本、人才和技术流入落后地区，从而达到缩小地区经济差距，进而实现各地区之间的协调发展的目标。然而，《意见》一经发布就引起了较大的争论，政策的反对者认为不应该通过宏观政策的方式缩小资本市场的地区差距。因此，《意见》的实施究竟会对缩小地区经济差距产生怎样的影响，证券市场的区域协调发展是否有助于改善地区经济差距的现状，有待于进一步实证检验。

中国的地区差距是客观存在的[3-4]，从地区发展的现实情况来看，尽管地区发展总体战略的实施使得地区经济差距正在逐步缩小，但是地区发展不平衡问题依旧突出。例如，我国人均GDP的变异系数从2000年的71.4%下降至2014年的49.1%，体现了协调发展的重大进步。但是，2014年在中国的30个省份(自治区、直辖市，下同)中，上海的人均GDP最高为7.82万元，是贵州的5.62倍，充分说明中国仍然存在较大的地区经济差距。从证券市场发展状况来看，证券市场的主体和要素也同样呈现出地区分布非均衡的问题[2]。各省份上市公司总市值的变异系数由2000年的111.3%上升到2014年的186.8%，而上市公司数量的变异系数也从2000年的96.2%升高到2014年的111.0%。截止到2015年12月，东部地区上市公司总市值占全国上市公司总市值的77.34%；上市公司数量为2011家，占全国上市公司总数的68.99%。以上数据说明中国证券市场不仅存在较大的地区差异，而且在持续扩大。中国地区经济差距的成因也是多方面的，如资本积累、城市化、市场化等[5-6]。针对证监会的《意见》，本文关心的是究竟证券市场发展在缩小地区经济差距的进程中扮演着怎样的角色?从现有研究进展来看，直接探究证券市场发展与地区经济差距之间关系的文献较少。Levine等[7]认为股票市场的规模对经济增长的作用并不明显，进而对地区差距的影响很小。King等[8]则发现金融自由化思想引致的资本自由流动，能够提高证券市场资本的跨地区和跨行业的配置效率，从而促进地区间的资本流动。倪鹏飞等[2]认为证券市场能够加快人均收入差距倒U型曲线的变化，即短期内证券市场能够加快资本流向经济发达地区，加快了地区人均收入差距的扩大；而从长期看，证券市场将促进地区收入差距的缩小。

虽然已有文献较少直接考察证券市场发展与地区经济差距的关系，但是国内外文献对资本流动、金融发展和地区差距之间的关系进行了较为详细的探讨。(1)证券市场是资本配置和流通的一个重要途径，资本在地区间的流动与区域协调发展的关系一直备受关注。郭金龙等[9]发现在我国目前资源有限和存在地方利益的情况下，地区资本流动通常有扩大地区差距的倾向性。王小鲁等[10]的研究显示市场主导的资本流动改善了资本的配置效率的同时也扩大了地区差距。肖灿夫[1]的研究则表明地区资本流动有助于提高我国区域协调发展的水平。(2)金融体系的重要组成部分之一就是证券市场，近年来国内外文献对金融发展和地区差距之间的关系进行了比较详细的探讨。Greenwood等[11]认为金融发展与经济增长之间有着密切的关系，而且金融发展与收入分配支持倒U型的关系，即随着金融发展的不断成熟，收入差距先扩大后逐步缩小。周立等[12]通过对中国各地区金融资产相关比率等指标的测算，分析了中国金融发展的地区差距及其特征，研究表明中国金融发展的地区差距具有先缩小后扩大的特征。李敬等[13]研究发现地区金融发展差异呈现“草帽”型特征，尤其是1992—2004年，省际间金融发展差异呈现加速扩张的态势。

从地区差距的文献进展看，在研究范式上，已有文献多数采用方差分解范式[14-15]。方差能够从总体上衡量地区经济差距以及其影响因素的差距，但是却掩盖了两两地区之间的差距。在本质上，无论是地区经济差距，还是影响因素的地区差距，均可以细化为两两地区之间的差距，体现了两两地区间经济发展的高低关系。因此，为了充分考虑两两地区之间的差距，本文采用关系数据分析范式，通过构建关系数据计量模型并采用二次指派程序(QAP)探究地区经济差距与证券市场发展的空间差异之间的关系。关系数据分析范式也可以为更宽泛的地区经济差距研究提供一个崭新的研究视角。

二、理论假设与模型设定

(一)理论假设及分析框架

根据新古典经济增长模型，要素积累尤其是资本积累是影响经济增长的重要原因。资本积累不仅可以促进经济增长，也可以通过社会分工细化和生产专业化间接促进经济增长，在一个国家和地区的经济增长过程中扮演着重要角色。短期内，资本将向收益率较高的地区流动，提高该地区的资本要素禀赋，增大产出比例，这必将引致更多的资本流入。如此循环往复将形成“马太效应”，拉大地区之间的经济差距。从长期来看，随着资本的大量积累，发达地区的资本收益率下滑，而落后地区对资本的吸引力相对上升，这将有助于促进各地区的经济增长向趋同的方向发展。因此，无论从短期来看还是长期来看，资本积累的地区差距都会对地区经济差距产生深刻的影响[16]。证券市场作为资本跨地区配置的基础工具，对于资本的流动具有十分重要的作用。证监会发布的《意见》从政策支持、加强资本市场服务和完善服务国家脱贫攻坚战略保障机制等方面制定详细的措施，目的是引导发达地区的资本、人才和技术流入落后地区，促进各地区经济增长，充分说明证券市场发展也是促进地区经济增长的原因之一，证券市场发展会引起资本的流动，其空间差异性会加速资本流向发达地区，进而拉大地区经济差距[2]。地区经济差距的成因是多样化的[3，6，10]。除了资本积累和证券市场发展，市场化、城市化、银行业发展等因素对地区经济差距也存在重要影响。

图1 理论分析框架

由此推测，证券市场发展差距、城市化差距、市场化差距以及银行业发展差距是刻画地区经济发展差距的重要因素。故做出如下理论假设:地区经济差距的成因主要是资本积累差距、证券市场发展差距、城市化差距、市场化差距以及银行业发展差距。基于上述假设，本文理论框架见图1。为简化分析，我们假设有A和B两个地区，yA、yB为A、B两地区的经济发展水平，即人均GDP。资本积累(k)、证券市场发展(mv)、城市化(urb)、市场化(mar)、银行业发展(bank)都是A、B地区经济增长的重要因素，这些因素的差异会导致两地区经济发展水平的不同，进而导致地区经济差距(yA-yB)。A、B两地区经济差距可以用资本积累差距、证券市场发展差距、城市化差距、市场化差距以及银行业发展差距进行刻画。A和B的地区经济差距表示如下:

(二)模型设定和QAP方法

关系数据体现的是两个行动者之间的关系[17-18]。如果把每个地区视为一个行动者，地区之间的差距就构成了一种关系，这为从关系数据视角探讨地区差距问题创造了条件。下面分别关系数据计量模型设定和QAP方法两个方面简要介绍关系数据分析范式，并介绍本文的样本数据及其处理。

1.模型设定。本文设定的关系数据计量模型如式(1)所示。

式(1)中，β0、β1和β2是待估参数，X、Y分别为解释变量和被解释变量，Z为控制变量，U是残差项。关系数据计量模型与属性数据计量模型在形式上是相同的，但与属性数据模型不同，在本文的关系数据模型中，所有变量均是n阶方阵，具体的矩阵形式如式(2)所示。 其中，矩阵中的观测值yi，j、xi，j、zi，j分别表示被解释变量、解释变量以及控制变量在两两地区之间的差距，其具体数值可以通过计算yi-yj、xi-xj、zi-zj而得。由于观测值是两两地区之间的指标相减，因此当i＝j时，主对角线元素均为yi，j、xi，j、zi，j均为 0。

2.二次指派程序(QAP)。为了解决关系数据模型的自相关以及多重共线性问题，二次指派程序(QAP)—一种基于随机置换的非参数检验方法应运而生[19-21]。QAP包括相关分析与回归分析。其中，相关分析考察两两矩阵间的相关关系，而回归分析考察多个矩阵和一个矩阵之间的回归关系。QAP相关分析与QAP回归分析在原理上基本相同，均是通过将关系矩阵转换为“长”向量，计算相关系数(回归系数)，然后进行随机置换，进而对参数估计值的显著性作出判断。下面以回归分析为例介绍QAP的基本原理，具体包含以下两步:

第一步，长向量回归。将式(2)中的变量转换为n×(n-1)维列向量即长向量，如式(3)所示，然后对长向量进行OLS估计，得到回归系数集Γ(Y，XZ)和拟合优度R2。由于关系数据存在自相关问题，基于OLS估计方法所得到的标准误是错误的[22]，传统的统计检验方法(如t检验、F检验)的显著性将不再可靠。

第二步，随机置换与统计检验。在多元QAP回归中，随机置换的方法包括变量矩阵置换法和残差矩阵置换法两大类，后者又包括FLSP方法和DSP方法。根据Dekker等[23]的蒙特卡洛模拟，基于变量矩阵置换法的估计结果仍然有偏，而基于残差矩阵置换法的估计结果则是无偏的。在残差矩阵置换法中，相对于FLSP方法，DSP方法更为稳健。因此，本文采用DSP方法进行统计检验。

假定模型(1)中X和Z之间存在线性关系，如式(4)所示，E是经典残差项。若δ≠0，则X和Z存在多重共线性，估计量可以用式(5)表示，其中＾δ为式(4)的OLS估计量。

残差矩阵置换需要对＾εXZ的某一行和某一列同时进行随机置换，进而得到新的残差矩阵π(＾εXZ)(π为随机置换方式的标记)。例如，如果置换残差矩阵的第五行和第八行，则必须相应置换残差矩阵的第五列和第八列，因此在本质上，残差矩阵置换就是对残差矩阵的行和列进行重新标记。经过多次随机置换后，可以用模型(6)估计检验统计量的参考值。

此时，在β1＝0的原假设下，模型(6)与模型(1)是相同的。如果＾δ-δ的估计误差可以忽略的话，随机置换后的残差矩阵与E则具有相同的分布，即

重复该步骤多次，保存每次随机置换后的回归系数与拟合优度R2，可以得到回归系数集 Γ(Y，π())，进而可以估计统计量的标准误。假设经过mtotal次随机置换，置换产生的回归系数大于或等于、小于或等于第一步中长向量回归系数的次数分别用mlarge、msmall来表示，我们可以得到两个比例:其一是随机置换产生的回归系数大于或等于第一步中长向量回归系数的比例，用plarge表示，plarge＝mlarge/mtotal；其二是随机置换产生的回归系数小于或等于第一步中长向量回归系数的比例，用psmall表示，psmall＝msmall/mtotal。由于plarge和psmall存在重叠部分，所以两者之和不一定等于1。在统计检验中，上述两个比例可以直接视为拒绝原假设的最小显著性水平即统计检验的p值[22，24]。其中，回归系数采用双尾检验，因此如果回归系数为正值，则将plarge作为统计检验的p值；反之，如果回归系数为负值，则将psmall作为统计检验的p值。除了能够计算回归系数的p值之外，随机置换也可以计算R2的p值。与回归系数的双尾检验不同，R2采用的是单尾检验，所以R2的p值用随机置换产生的R2大于或等于第一步中长向量回归R2的次数与总随机置换次数之比表示。

三、变量选择及样本数据

(一)变量选择

1.被解释变量。地区经济差距(Y)。以人均GDP衡量地区经济发展水平，以2000年为基期对各省份的人均GDP进行平减。在此基础上，构建经济发展的地区差距矩阵，用Y表示。

2.解释变量。(1)资本积累的地区差距。选择各省份人均资本存量作为资本积累的衡量指标，构建差异矩阵表示各省份资本积累的差距，用K表示。其中，资本存量的测算采用永续盘存法，以2000年为基期。以“固定资本形成总额”作为各省份每年的名义投资额，而对于名义投资额，需要借助投资品价格指数换算成不变价格投资额。借鉴单豪杰[25]的方法，以各省份“固定资产投资价格指数”作为投资品价格指数，并利用该指数将各省份2000—2014年的名义投资额换算成以2000年为基期的新增投资额。(2)证券市场发展的地区差距。采用各省份上市公司总市值、上市公司数量和首次公开募股额作为证券市场发展差异的代理变量，进而分别构建证券市场发展的地区差距矩阵，用MV、Q和IPO表示。其中，市值规模是评价证券市场发达程度的关键指标，也是衡量证券市场实力大小的具体标准，市值规模正逐步取代传统指标成为资本新杠杆[26]。因此将MV作为衡量证券市场发展差异的主要代理变量。但是，由于证券市场发展较难用单一指标进行衡量，又选取Q和IPO两个代理变量作为辅助代理变量，并构建差异矩阵来刻画证券市场发展的空间差异。

根据已有文献和数据可得性我们设置了城市化、市场化和银行业发展的地区差距作为实证分析的控制变量。(1)城市化的地区差距。以城市化率作为城市化的代理变量，在测算城市化率基础上构建城市化的地区差距矩阵，用URB表示。(2)市场化的地区差距。采用国民经济研究所公布的各省份市场化指数作为市场化的代理变量，进而构建市场化的地区差距矩阵，用MAR表示。(3)银行业发展差距。采用各省份存贷款占GDP比重作为银行发展的代理变量，进而构建银行业发展的地区差距矩阵，用BANK表示。此外，后文分析的数据处理过程如下。(1)被解释变量:采用2000—2014年人均GDP均值差异矩阵。(2)解释变量:采用2000—2014年人均资本存量均值差异矩阵；2000—2014年上市公司市值和上市公司数量均值差异矩阵；2000—2014年首次公开募股额总和差异矩阵。(3)控制变量:2000—2014年城市化率、市场化指数以及存贷款占GDP比重均值差异矩阵。

(二)数据来源

选取2000—2014年中国30个省份(不含西藏)的年度数据为样本数据，其中，各省份的GDP、年末人口数、固定资本形成总额、城镇人口数等数据均来源于国家统计局官方网站和历年《中国统计年鉴》，1999年的年末人口数据来源于《中国人口和就业统计年鉴》。首次公开募股额、上市公司数和上市公司市值均来源于国泰安数据库。2000—2007年市场化指数来源于樊纲等[27]的附表，2008—2014年数据来源于中国分省份市场化指数报告[28]。各省份存贷款余额来源于国家统计局官方网站。样本期从2000年开始的原因有两个:一方面，2000年以后中国的区域协调发展战略发生了较大调整，西部大开发、东北振兴、中部崛起和东部率先发展等区域协调发展总体战略相继实施。另一方面，2000年3月16日，中国证监会发布了《关于发布〈中国证监会股票发行核准程序〉通知》，标志着我国证券市场逐渐规范和成熟。因此选取的样本期自2000年开始，能够比较好的考察在证券市场发展在地区经济差距的形成中究竟扮演着怎样的角色。

四、实证分析

(一)QAP相关分析

表1报告了样本期的QAP相关分析结果，可以发现，地区经济差距与证券市场发展、资本积累、市场化、城市化和银行业发展等五个变量之间的相关系数均为正值，而且都通过了1%的显著性水平检验。从相关系数的大小看，在五个影响因素中，银行业发展与地区经济差距之间关系的密切程度排在最末位，两者的相关系数仅为0.552，与地区经济差距关系最为密切的是城市化，两者的相关系数达到0.959，而资本积累与地区经济差距之间的相关系数为0.934。证券市场发展的三个代理变量MV、Q和IPO与地区经济差距的相关系数分别为0.602、0.665和0.602。市场化与地区经济差距的相关系数为0.784。上述结果表明，包括证券市场发展在内的五个因素与地区经济差距均存在显著的相关关系，从相关分析的角度为本文的理论逻辑提供了经验证据。然而，相关关系并不代表回归关系，为了揭示证券市场发展对中国地区经济差距的影响，需要进行QAP回归分析。

表1 影响因素的QAP相关分析结果

(二)QAP回归分析

本部分选择5000次随机置换，进行QAP回归分析。模型一、二、三中的证券市场发展差异分别用MV、Q、IPO作为代理变量进行回归。

1.不加入控制变量的回归

表2报告了不加入控制变量的QAP回归结果，可以发现，与传统的OLS回归不同，QAP回归结果报告了两类回归系数，分别是未标准化回归系数和标准化回归系数。根据Borgatti等[24]，标准化回归系数是对所有矩阵标准化之后进行估计得到的回归系数，而未标准化回归系数则是直接对原始矩阵进行估计得到的回归系数。与未标准化回归系数相比，标准化回归系数具有两个明显优势:一是标准化回归系数不受观测值量纲影响，而未标准化回归系数则是与观测值量纲密切相关的。二是标准化回归系数能够提供更多的有用信息。尽管标准化与未标准回归系数的数值不同，但符号相同，即标准化未改变变量作用的方向。在同一个模型的回归结果中，由于受到观测值量纲的约束，对不同变量的未标准化回归系数进行比较是没有意义的。然而标准化回归系数不仅可以直接比较，而且分析的重点恰恰应该放在比较标准化回归系数的大小上[29-31]，这可以帮助我们分析不同变量对被解释变量在影响强度上的差异。

表2 QAP回归分析结果:不加入控制变量

根据表2的回归结果，资本积累的未标准化回归系数分别为0.415、0.383和0.412，且均通过了1%的显著性水平检验。MV、Q和IPO的回归系数分别为0.010、0.036和0.012。在数值上前者明显大于后者，但是这并不代表资本积累对地区经济差距的影响就大于证券市场发展。因此，为了准确比较两者对地区经济差距的影响强度，必须转向标准化回归系数。资本积累的标准化回归系数为0.867、0.799和0.860，而且均通过了1%的显著性检验。这一结果表明，资本积累和证券市场发展对地区经济差距均存在显著影响。在影响强度上，资本积累对地区经济差距的影响远大于证券市场发展(MV、Q和IPO)，前者约为后者的7.23倍(0.867/0.120)、2.57倍(0.799/0.310)和6.27倍(0.860/0.137)。从模型拟合情况看，模型一、二、三得到的调整后R2(Adj-R2)分别为0.882、0.950和0.885，说明资本积累和证券市场发展的差异可以解释中国地区经济差距形成因素变异的88%以上。因此，在不考虑控制变量情形下，证券市场发展并非中国地区经济差距的决定力量，而资本积累在中国地区经济差距中扮演主要角色。但从上述实证结果中可以看出，证券市场发展对地区经济差距存在显著的正向影响，即证券市场发展的差异越小，地区经济差距就越小。换言之，证券市场发展差异的缩小有助于缩小地区经济差距。说明证监会希望通过政策引导，通过支持落后地区证券市场的发展，进而可以缩小地区经济差距有一定的理论基础。然而，导致地区经济差距的影响因素很多，为了更加准确的考察证券市场发展差异与地区经济差距之间的关系，本文在控制了城市化、市场化以及银行业发展差距之后，再进行QAP回归分析。

2.加入控制变量的回归

根据表3的回归结果，在考虑了控制变量之后，调整后的R2从0.882、0.950和0.885分别提高到0.974、0.973和0.974，模型的整体解释能力上升，这意味着包括资本积累和证券市场发展在内的五个矩阵变量对中国地区经济差距变异的解释力达到97.4%。

表3 QAP回归分析结果:加入控制变量

从标准化回归系数看，除证券市场发展和银行业发展外，其余变量的标准化回归系数均为正值且通过了显著性水平检验，因此减少这些因素在地区间的不平衡可以有效缩小地区经济差距，这为本文的理论逻辑提供了更加有力的经验证据。通过比较标准化回归系数的大小，可以发现，五个因素对中国地区经济差距的影响强度从高到低依次是资本积累、城市化、市场化、证券市场发展和银行业发展。在五个因素中，证券市场发展对中国地区经济差距的影响强度排在倒数第二位，略高于银行业发展。其中，资本积累对中国地区经济差距的影响强度约为证券市场发展(MV、Q和IPO)的9.47倍(0.426/0.045)、5.17倍(0.472/0.091)和6.69倍(0.428/0.064)。这一结果表明，控制了城市化、市场化和银行业发展等变量后，证券市场发展对中国地区差距不存在显著影响。与证券市场发展相比，资本积累和城市化在中国地区经济差距中扮演的角色更为重要。

首先来看证券市场发展与地区经济差距的关系。证券市场发展的回归系数非常小而且均不显著。即证券市场发展对于地区经济差距的影响很小。希望通过政策支持落后地区证券市场的发展，缩小地区证券市场差异进而达到缩小地区差异，难以达到预期效果。本文认为，出现这种结果的原因主要有两个方面:一是地区经济差距的影响因素纷繁复杂，相较于资本积累、城市化和市场化等因素而言，证券市场发展本来就不是经济增长的主要影响因素，进而也无法成为缩小地区经济差距的有效力量。二是中国的证券市场不够成熟和完善，还不能成为促进经济增长的有效力量。中国证券市场建立虽然已有26年，总市值从1990年的20.83亿元人民币到2014年的37.44万亿元人民币。但是相较于西方发达国家较为成熟的证券市场，中国证券市场的制度和机制还不够健全，因此存在诸如信息披露不足、监管不到位等一系列的问题。从而导致证券市场的资源配置功能弱化，不能有效的促进资金的合理流动，因此证券市场不能对经济增长产生显著影响，进而证券市场发展差异对地区经济差距的影响较小。

其次是关于资本积累与地区经济差距。加控制变量之后，资本积累仍是地区经济差距的形成的主导力量。资本积累的变异系数从2000年的88.47%下降到2014年的43.33%，这与人均GDP的变异系数变化趋势一致，即资本积累的差距越小，地区经济差距也越小。换言之，缩小资本积累有助于缩小地区经济差距。这是由于要素投入边际收益是递减的，东部地区资本积累较高，所以资本的边际收益小，加之较高的工资水平导致人口向中部和西部地区迁移。在经济增长达到一定程度之后，投资也会向中西部地区转移，进而缩小地区经济差距[32]。但随着中国经济进入新常态，单纯依靠资本积累支撑经济增长和规模扩张的发展方式已经不可持续。中国发展正面临着动力转换、方式转变、结构调整的繁重任务。因此要加快调整经济结构，使要素实现最优配置，进一步提升经济增长的质量。

最后来看控制变量与地区经济经济差距。(1)城市化与地区经济差距。从上述实证结果来看，城市化对地区经济差距的影响仅次于资本积累。城市化水平对地区经济增长有显著的正向影响[33]，是保持经济持续健康发展的强大引擎，是中国经济增长的新动能。因此缩小各地区城市化水平差距有助于缩小地区经济差距。2000年之后，中国的城市化进程不断加快，各省份城市化的变异系数从2000年的40.74%降低到2014年的22.11%，差距明显缩小。但是我国2015年的城市化率仅为56.1%，远低于发达国家80%的平均水平，还有较大的发展空间，因此需要把握城市化发展的新特点，进一步加快城市化进程。(2)市场化与地区经济差距。从回归结果来看，市场化一直是影响地区经济差距的重要因素，市场一体化水平的不断提升有助于促进资源和要素的流动。因此加强推进中西部地区的市场化水平的提高，缩小与东部地区市场化水平有助于缩小地区经济差距，进而实现区域协调发展[4，10]。2001—2008年市场化与地区经济差距趋势相同，差距均缩小。而2008—2011年市场化的地区经济差距略有上升，这与2008—2011年的大规模政府投资和货币刺激政有关策，政府对市场的过度干预不利于市场配置资源，从而加大了市场化的地区差距。(3)银行业发展与地区经济差距。与证券市场发展相似，银行业发展的回归系数非常小且不显著。一个可能的原因是我国行政体制在很大程度上掣肘了银行业发展辐射作用的发挥。2000—2011年，我国银行业发展的地区差距不断加大，2011年后逐渐缩小。因此，加强地区间银行业合作，发挥金融集聚的地区辐射作用，消除行政区划导致的地区割据局面，才能真正实现地区经济的一体化。

3.内生性问题

表4 QAP回归分析结果(弱内生性样本):不加入控制变量

目前解决内生性问题的常用方法是在计量回归中考虑被解释滞后期、工具变量等方式，然而这些传统的方式并不适用于QAP方法。因此我们参考韩永辉等[34]的研究，采用弱内生性样本回归，即采用证券市场发展水平相对较低的弱内生性子样本(中西部子样本)进行回归检验，检验结果如表4、表5所示，均支持本文的基本结论。

表5 QAP回归分析结果(弱内生性样本):加入控制变量

五、结论与政策含义

实现区域协调发展，不仅事关中国全面建成小康社会总体目标的实现，也关系到中国经济发展和社会稳定的大局。证监会发布的《意见》旨在缩小地区经济差距，但引起学界的巨大争论。本文以2000—2014年中国30个省份为研究样本，构建一种新的分析范式——关系数据分析范式，通过关系数据计量建模技术和二次指派程序进行实证分析，探究证券市场发展的区域协调发展与地区经济发展差距之间的关系。研究发现:(1)证券市场发展差异对地区经济差距具有一定的正向影响，但是在控制了城市化、市场化和银行业发展差距之后，证券市场发展的差异对于地区经济差距没有显著的影响。换言之，缩小证券市场的差距对于缩小地区经济差距并没有明显的作用。(2)资本积累差异仍是导致地区经济差距的最主要的因素。此外，城市化和市场化的非均衡发展也是导致地区经济差距重要原因，银行业发展差异对地区经济差距的形成作用不明显。

证监会的《意见》希望通过政策引导证券市场的均衡发展，进而达到缩小地区经济差距，初衷是好的。但是从本文的实证结果来看，缩小证券市场发展的空间差异对缩小地区经济发展差距没有显著的作用，即政策效果不会太明显。根据以上结论，本文的政策含义是:(1)要缩小地区经济差距，应该从缩小资本积累、城市化和市场化的差异入手。一是加大对中西部地区的优惠政策，吸引更多市场导向的资本流动，加快欠发达地区的资本积累速度，以缩小资本积累的差距。二是在城市化的发展过程使其成为市场主导、自然发展的过程，避免出现过度的政府干预。三是让市场在资源配置中发挥决定性作用，进一步推进市场化改革，大幅度减少政府对资源的直接配置，推动资源配置在市场规律和市场竞争中实现效率最大化。四是加强地区间银行业合作，发挥地区辐射作用，消除由于行政区划导致的地区割据局面，实现地区经济一体化。(2)证监会若想通过政策引导缩小地区经济发展差距，则需要首先尊重证券市场的发展规律，健全证券市场的发展机制。一是积极为中西部地区提供专业的资本市场服务，从而使当地企业在资本市场的帮助下，充分利用当地的优质资源，发展实体经济。二是提高证券市场的筹资功能，从而提高资本通过证券市场向中部和西部地区流动，有助于促进实体经济的发展，进而促进资本积累差异的缩小，从而缩小地区经济差距。