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    北京金融產(chǎn)業(yè)集群對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用

    2017-01-03 21:56:08馬世佳
    合作經(jīng)濟(jì)與科技 2017年2期
    關(guān)鍵詞:區(qū)位熵金融

    馬世佳

    [提要] 本文通過(guò)研究北京金融產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重,并對(duì)比全國(guó)數(shù)據(jù)計(jì)算出北京金融產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵及產(chǎn)業(yè)集群規(guī)模指標(biāo),利用北京金融產(chǎn)業(yè)集群規(guī)模與其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的數(shù)據(jù),建立VAR、VEC模型,研究變量間的數(shù)量關(guān)系,并提出政策建議。

    關(guān)鍵詞:金融;產(chǎn)業(yè)集群度;區(qū)位熵

    中圖分類號(hào):F727 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    收錄日期:2016年11月24日

    金融產(chǎn)業(yè)作為我國(guó)新時(shí)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要推動(dòng)力量,一直以來(lái)都受到全社會(huì)的關(guān)注,而金融產(chǎn)業(yè)集群現(xiàn)象則是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)社會(huì)的產(chǎn)物,正在成為區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)力能否提升的重要標(biāo)準(zhǔn),北京市金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展一直處于全國(guó)領(lǐng)先水平,研究北京的金融產(chǎn)業(yè)集群與其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系可以給全國(guó)帶來(lái)啟示作用,本文正是在這一背景下通過(guò)建立計(jì)量模型以北京作為考察對(duì)象來(lái)研究二者之間的關(guān)系。

    一、北京金融產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵和集群規(guī)模情況

    區(qū)位熵作為地區(qū)專業(yè)化指數(shù),是通過(guò)計(jì)算某地區(qū)要素的區(qū)位分布情況來(lái)測(cè)量該地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的某一行業(yè)與全國(guó)水平相比是否存在相對(duì)優(yōu)勢(shì),進(jìn)而衡量該地區(qū)這一產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化程度的指標(biāo)。在研究北京地區(qū)金融產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)時(shí),運(yùn)用“區(qū)位熵”分析北京金融產(chǎn)業(yè)部門(mén)發(fā)展情況是最為恰當(dāng)?shù)?,?jì)算公式為:

    北京金融產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵=(北京金融產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值/北京GDP)/(全國(guó)金融產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值/全國(guó)GDP)

    如圖1所示,為2001~2014年北京金融產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和全國(guó)金融產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占各自GDP總產(chǎn)值的比重(左軸)以及北京金融產(chǎn)業(yè)的區(qū)位熵(右軸)折線圖。可以看到在經(jīng)歷2001~2004年連續(xù)3年的產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重下滑之后,從2005年金融產(chǎn)業(yè)開(kāi)始整體占比趨勢(shì)明顯上升,雖然2009年受金融危機(jī)影響有所反復(fù),但并不影響整體大勢(shì)。整體來(lái)看,北京金融產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重由2001年的13%上升至2014年的16%,明顯高于全國(guó)5%~7%的比重,說(shuō)明與全國(guó)平均相比,北京金融產(chǎn)業(yè)區(qū)位優(yōu)勢(shì)明顯。而北京金融產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵在經(jīng)歷2001~2005年的上漲后,有連續(xù)下降的趨勢(shì),最近幾年幾乎保持2.12水平,表明我國(guó)隨著其他地區(qū)金融產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展,拉近了與北京的距離,但北京的集群發(fā)展區(qū)位優(yōu)勢(shì)依然明顯,這與“十二五”規(guī)劃中北京作為區(qū)域金融中心的地位相吻合。(圖1)

    集群規(guī)模指數(shù)亦是衡量產(chǎn)業(yè)集群程度的指數(shù),可以在區(qū)位熵的基礎(chǔ)上進(jìn)一步計(jì)算得到,能夠更加直觀地觀察到某地區(qū)的集群程度,數(shù)值越大,表明該地區(qū)的產(chǎn)業(yè)集群度越高。具體計(jì)算步驟為:

    北京集群規(guī)模指數(shù)=(北京金融產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值/北京GDP-全國(guó)金融產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值/全國(guó)GDP)×北京金融產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值

    如表1所示,為北京2001~2014年金融產(chǎn)業(yè)集群規(guī)模變化情況,規(guī)模指數(shù)從2001年的40.79上升到2014年的281.90,增加了5.9倍,平均每年增長(zhǎng)42.14%,這是非??斓囊?guī)?;l(fā)展增速,在全國(guó)范圍內(nèi)也名列前茅。(表1)

    二、北京金融產(chǎn)業(yè)集群與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系實(shí)證檢驗(yàn)

    (一)時(shí)間序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)。協(xié)整檢驗(yàn)是用于檢驗(yàn)具有相同變化趨勢(shì)的變量間是否存在均衡關(guān)系,如果變量之間是協(xié)整的,那么變量間的線性關(guān)系則是平穩(wěn)的。協(xié)整是對(duì)非平穩(wěn)時(shí)間序列變量間存在的長(zhǎng)期關(guān)系的統(tǒng)計(jì)描述,非平穩(wěn)時(shí)間序列變量間的線性關(guān)系就是協(xié)整關(guān)系。對(duì)變量進(jìn)行對(duì)數(shù)變換,LGDP表示北京GDP的對(duì)數(shù),LSTT表示北京金融產(chǎn)業(yè)集群度的對(duì)數(shù),經(jīng)過(guò)比較,LGDP與LSTT兩變量具有相同的增長(zhǎng)趨勢(shì),可能存在協(xié)整關(guān)系。如果兩個(gè)變量是非平穩(wěn)的,那么后續(xù)的回歸即為“偽回歸”,結(jié)論無(wú)效。所以首先要進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),檢驗(yàn)的方法采用EVIEWS7.0單位根檢驗(yàn)中的ADF檢驗(yàn)。(表2)

    如表2所示為L(zhǎng)GDP和LSTT及其一階差分的ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果,結(jié)果表明LGDP在一階差分5%臨界值下通過(guò)檢驗(yàn),LSTT在一階差分10%臨界值下通過(guò)檢驗(yàn)。即為一階單整序列,可能存在協(xié)整關(guān)系。

    (二)格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)。Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)是用來(lái)檢驗(yàn)一個(gè)變量的變化是否是另一個(gè)變量變化的原因。在變量Y與其自身滯后項(xiàng)的回歸中,如果加入變量X的滯后項(xiàng)能夠顯著增加對(duì)Y的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性,則稱X是Y的Granger原因。(表3)

    由表3的檢驗(yàn)結(jié)果可以看出,對(duì)于第一個(gè)假設(shè)“LSTT不是LGDP的格蘭杰原因”F統(tǒng)計(jì)量值為4.1750,P值0.0640,在10%的臨界值下拒絕原假設(shè),認(rèn)為北京金融產(chǎn)業(yè)集群化是北京GDP增長(zhǎng)的格蘭杰原因;第二個(gè)假設(shè)“LGDP不是LSTT的格蘭杰原因”F統(tǒng)計(jì)量值為2.3229,P值為0.1684,接受原假設(shè),認(rèn)為北京GDP增長(zhǎng)不是北京金融產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展的格蘭杰原因。

    三、協(xié)整檢驗(yàn)與VAR模型

    (一)協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)。LGDP和LSTT均為一階單整,在建模之前要檢驗(yàn)兩變量是否存在協(xié)整關(guān)系。本文采用Jonhamson協(xié)整檢驗(yàn),該檢驗(yàn)方法是基于VAR模型的檢驗(yàn)方法。選擇假設(shè)為,在EVIEWS選擇“序列LGDP有線性確定性趨勢(shì)且協(xié)整方程(CE)僅有截距”選項(xiàng)。(表4)

    如表4所示,第一行原假設(shè)為“變量之間不存在協(xié)整關(guān)系”,檢驗(yàn)結(jié)果在5%臨界值水平下拒絕原假設(shè),說(shuō)明原模型至少有1個(gè)協(xié)整關(guān)系;第二行原假設(shè)為“變量之間至多存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系”,檢驗(yàn)結(jié)果接受原假設(shè),說(shuō)明原模型具有唯一協(xié)整關(guān)系。根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果,協(xié)整向量為β=(1,-1.6514),通過(guò)檢驗(yàn)其單位根,發(fā)現(xiàn)其特征根均處于單位圓內(nèi),說(shuō)明協(xié)整關(guān)系有效。

    (二)VAR模型。根據(jù)上述分析結(jié)果建立滯后二階VAR模型,這一模型表示北京GDP與北京金融產(chǎn)業(yè)集群度的長(zhǎng)期關(guān)系,矩陣形式如下:

    LGDPLSTT=0.8256 -0.23142.5396 0.4392LGDP(-1)LSTT(-1)+0.3699 -0.0258-2.3084 0.4848LGDP(-2)LSTT(-2)+-0.4351-1.8807

    模型Adj R2=0.9979,Log likelihood為49.2202,AIC準(zhǔn)則值-6.5367,SC值為-6.1326,模型估計(jì)結(jié)果擬合良好。從估計(jì)結(jié)果可以看出,北京市GDP滯后一期對(duì)自身影響較大,尤其是對(duì)北京金融產(chǎn)業(yè)集群度。

    (三)VEC誤差修正模型。為更好地觀察短期內(nèi)北京GDP與北京金融產(chǎn)業(yè)集群度的關(guān)系,本文使用VEC誤差修正模型對(duì)其進(jìn)行考察:

    D(LGDP)D(LSTT)=0.4251 -1.3342 0.54450.3348 0.0772 0.6291ConitEq1D(LGDP(-1))D(LSTT(-1))

    +-1.4471 0.2666-3.9871 0.4728D(LGDP(-2))D(LSTT(-2))+0.40760.5552

    各差分項(xiàng)反映了變量間短期波動(dòng)的影響關(guān)系,對(duì)LGDP的波動(dòng)可以分為兩部分:一部分是自身短期波動(dòng)LGDP(-1)和LGDP(-2),一部分是長(zhǎng)期波動(dòng)CointEq1,根據(jù)模型的參數(shù)估計(jì),短期LSTT的變化將引起LGDP同方向的變化,一階滯后影響力為0.5445,二階滯后影響力為0.2666,可以看出短期內(nèi)北京金融產(chǎn)業(yè)集群度對(duì)北京GDP的影響力隨著時(shí)間的推移呈下降趨勢(shì)。誤差修正項(xiàng)系數(shù)(CointEq1系數(shù))反映了變量之間的均衡關(guān)系偏離長(zhǎng)期均衡狀態(tài)時(shí),將其調(diào)整到均衡狀態(tài)的調(diào)整速度,反映了對(duì)偏離長(zhǎng)期均衡的調(diào)整力度。CointEq1系數(shù)對(duì)D(LGDP)、D(LSTT)的修正值為0.4251和0.3348,這一結(jié)果表明現(xiàn)期LGDP大于長(zhǎng)期均衡值,有42.51%的概率使LGDP在短期得到調(diào)整,33.48%的概率使LSTT在短期得到調(diào)整,調(diào)整周期分別為2.35和2.99。

    四、結(jié)論及建議

    (一)結(jié)論。經(jīng)上述分析,得出如下結(jié)論:首先,2001~2014年北京金融產(chǎn)業(yè)集群規(guī)模不斷擴(kuò)大,且北京GDP和金融產(chǎn)業(yè)集群度的時(shí)間序列均為非平穩(wěn)序列,但它們的一階差分序列都是平穩(wěn)的,而且兩個(gè)變量之間存在著唯一的長(zhǎng)期穩(wěn)定均衡關(guān)系;其次,格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果表明:北京金融產(chǎn)業(yè)集群規(guī)模的發(fā)展是北京GDP穩(wěn)步增長(zhǎng)的原因,該行業(yè)的發(fā)展為北京的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)做出了突出貢獻(xiàn);第三,北京金融產(chǎn)業(yè)集群規(guī)模與其GDP之間存在協(xié)整關(guān)系,長(zhǎng)期來(lái)看滯后期一階和二階GDP對(duì)自身影響分別達(dá)到0.8256、0.3699,影響顯著,金融產(chǎn)業(yè)集群度對(duì)自身的影響分別為0.4392、0.4848。短期來(lái)看,北京金融產(chǎn)業(yè)集群度對(duì)經(jīng)濟(jì)總量的影響分別為滯后一階0.5445,滯后二階0.2666,均為正向影響且影響力漸弱;最后,VEC模型顯示誤差修正項(xiàng)CointEq1對(duì)北京GDP和金融產(chǎn)業(yè)集群度的修正度分別為0.4251和0.3348,均為正向修正,說(shuō)明二者的實(shí)際增長(zhǎng)程度高于模型估計(jì)結(jié)果,增長(zhǎng)偏快。

    (二)建議。營(yíng)造金融產(chǎn)業(yè)生態(tài)環(huán)境,健全金融服務(wù)國(guó)際化政策體系。在北京為中心的區(qū)域政策層面上,政府要在宏觀支持和戰(zhàn)略引導(dǎo)方面對(duì)金融產(chǎn)業(yè)做出正確導(dǎo)向,發(fā)揮更重要的作用。一方面金融主管部門(mén)應(yīng)當(dāng)發(fā)揮主導(dǎo)力量,營(yíng)造良好的產(chǎn)業(yè)生態(tài)環(huán)境;另一方面政府要優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局,提高行政效率,為行業(yè)機(jī)構(gòu)構(gòu)建國(guó)際化專業(yè)化的政策體系。

    構(gòu)建多層次金融市場(chǎng)體系,提高產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)。目前,北京的金融產(chǎn)業(yè)集聚趨勢(shì)特別明顯,集群度從2001年的40.79增長(zhǎng)到2014年的281.90,這主要得益于北京的金融資源豐富、區(qū)域優(yōu)勢(shì)明顯,人民銀行、銀監(jiān)會(huì)、證監(jiān)會(huì)、保監(jiān)會(huì)以及五大銀行聚集于北京構(gòu)成了極其雄厚的金融產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)。所以,凝聚優(yōu)勢(shì)資源,適當(dāng)開(kāi)放銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)有利于提高金融產(chǎn)業(yè)效率,打破壟斷,建立公平競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境。

    鑄造金融產(chǎn)業(yè)區(qū)域性,發(fā)展國(guó)際金融中心。作為首都,金融業(yè)具有巨大的市場(chǎng)潛力,要想成為未來(lái)國(guó)際金融中心,必須在規(guī)劃上優(yōu)化布局,大力拓展空間容量,推動(dòng)信息環(huán)境、文化環(huán)境等方面的完善與創(chuàng)新,迎接更多的中外金融機(jī)構(gòu)入駐。并且在政策上要圍繞高端人才的集聚,實(shí)施金融人才戰(zhàn)略,多渠道培養(yǎng)結(jié)構(gòu)性金融人才,遵循市場(chǎng)規(guī)則的主導(dǎo)作用,按國(guó)際慣例制定制度措施,全力聚焦支持首都金融產(chǎn)業(yè)集群的國(guó)際化發(fā)展。

    主要參考文獻(xiàn):

    [1]周璐.大連金融產(chǎn)業(yè)集群競(jìng)爭(zhēng)力研究[D].東北財(cái)經(jīng)大學(xué),2010.

    [2]徐楓,龐昊勇.北京金融產(chǎn)業(yè)集群國(guó)際化發(fā)展研究[J].商業(yè)時(shí)代,2010.

    [3]李佳.金融產(chǎn)業(yè)集群對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)促進(jìn)作用的實(shí)證研究——基于上海市時(shí)間序列數(shù)據(jù)[J].陜西農(nóng)業(yè)科學(xué),2011.3.

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