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    金融集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長影響的異質(zhì)性研究
    ——基于我國31個(gè)省份面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

    2017-05-03 01:57:48非,譚
    關(guān)鍵詞:面板金融檢驗(yàn)

    謝 非,譚 朋

    (重慶理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)金融學(xué)院,重慶 400054)

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    金融集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長影響的異質(zhì)性研究
    ——基于我國31個(gè)省份面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

    謝 非,譚 朋

    (重慶理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)金融學(xué)院,重慶 400054)

    金融集聚;對(duì)外開放;經(jīng)濟(jì)增長;面板數(shù)據(jù)

    一、引言

    改革開放以來,我國整體經(jīng)濟(jì)平均增速高達(dá)9.81%*由國家統(tǒng)計(jì)局1978—2014年經(jīng)濟(jì)增長速度數(shù)據(jù)取平均值計(jì)算而得。,各省(市、區(qū))亦享受到改革開放帶來的政策紅利,國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速。金融作為經(jīng)濟(jì)的命脈和核心,在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用不斷強(qiáng)化。截止到2014年末,我國金融業(yè)法人單位個(gè)數(shù)已多達(dá)91 583 家,金融業(yè)增加值占GDP比重從1978年的2.1%不斷上升到2014年的7.2%*數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計(jì)局。。隨著金融機(jī)構(gòu)、金融人才逐漸增多并集聚于城市[1],多數(shù)企業(yè)亦將總部設(shè)在金融服務(wù)密集的城市[2],從而各地區(qū)以城市為中心形成不同程度的金融集聚。金融集聚依靠地理位置接近進(jìn)行資源共享、合作交流以提高資源配置效率[3],促進(jìn)金融交易、投資增長和產(chǎn)業(yè)規(guī)模擴(kuò)大,一個(gè)地區(qū)的金融業(yè)集聚水平、發(fā)育程度密切關(guān)系到該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r[4]。金融集聚通常會(huì)以金融中心的形式出現(xiàn)。目前,廣州、重慶、成都、天津、武漢、濟(jì)南、西安和貴陽等城市均開始著力打造區(qū)域金融中心[5],政府主導(dǎo)且正在建設(shè)的金融中心多達(dá)30個(gè),已經(jīng)掀起一股“金融中心熱”[6]。但建立金融中心必須綜合考慮地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力、人才、商業(yè)環(huán)境、金融市場(chǎng)靈活度、適應(yīng)性以及發(fā)展?jié)摿Φ榷鄠€(gè)方面*來自金融中心信息網(wǎng):http://www.cfci.org.cn.,而以我國現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模和金融發(fā)展水平來看難以支撐建設(shè)數(shù)十個(gè)金融中心,同時(shí)在東、中、西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平懸殊的現(xiàn)實(shí)情況下,并非所有地區(qū)適宜建設(shè)金融中心。因此,本文通過研究金融集聚對(duì)不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的影響,為各地區(qū)建立適當(dāng)規(guī)模的金融中心、發(fā)展適度規(guī)模的金融集聚提供現(xiàn)實(shí)依據(jù)。

    二、文獻(xiàn)綜述

    金融集聚是由眾多學(xué)者在馬歇爾(Marshall,1890)和韋伯(Weber,1909)等經(jīng)濟(jì)學(xué)家的產(chǎn)業(yè)集聚理論相關(guān)基礎(chǔ)上發(fā)展而來,用來表示金融監(jiān)管部門、金融中介機(jī)構(gòu)、金融企業(yè)等向特定區(qū)域集中的程度。金融集聚可以拉近與市場(chǎng)的距離、減少流通環(huán)節(jié)、降低交易成本,通過彼此間合作分享來合理配置資源。隨著金融集聚效應(yīng)的顯現(xiàn),金融業(yè)的集聚程度往往高于其他產(chǎn)業(yè)。因此,學(xué)術(shù)界關(guān)于金融集聚的研究也逐漸增多,目前按研究對(duì)象可大致分為3類:

    一是關(guān)于金融集聚對(duì)城市經(jīng)濟(jì)影響的研究。張浩然通過我國263個(gè)地級(jí)及以上城市2003—2012年的面板數(shù)據(jù),實(shí)證分析金融集聚與城市經(jīng)濟(jì)績效的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)金融集聚達(dá)到一定程度時(shí)對(duì)城市經(jīng)濟(jì)績效產(chǎn)生正向影響[7]。李紅等采用1995—2011年我國286個(gè)城市的面板數(shù)據(jù),基于空間杜賓模型研究金融集聚與城市經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系,結(jié)果表明:金融集聚會(huì)引起人力、資本的集聚,而后對(duì)城市經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生促進(jìn)作用[8]。余泳澤等采用我國230個(gè)城市數(shù)據(jù),基于空間計(jì)量模型證實(shí)了金融集聚對(duì)工業(yè)生產(chǎn)效率提升的作用[5]。這些都說明金融集聚有利于城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展,但由于非標(biāo)準(zhǔn)化信息制約,金融行業(yè)具有契約密集性特點(diǎn),金融服務(wù)范圍也有一定的區(qū)域邊界。因此,金融業(yè)在向大城市聚攏的同時(shí)必定遠(yuǎn)離城市以外的地區(qū),金融集聚在提高城市和區(qū)域整體經(jīng)濟(jì)效率的同時(shí)必定在城市與城市以外地區(qū)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)效率重新分配。

    二是關(guān)于金融集聚對(duì)城市群經(jīng)濟(jì)影響的研究。卜洪運(yùn)等利用京津冀13個(gè)城市2003—2012年的數(shù)據(jù),研究金融集聚與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)部分城市金融集聚程度緩慢降低,但整體金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長有促進(jìn)作用且很顯著[9]。黃永興與徐鵬對(duì)長三角城市群金融集聚影響因素的研究發(fā)現(xiàn),基礎(chǔ)設(shè)施和經(jīng)濟(jì)規(guī)??纱龠M(jìn)金融集聚的形成[10]。

    三是關(guān)于金融集聚對(duì)各省(市、區(qū))及區(qū)域經(jīng)濟(jì)影響的研究。駱永民等利用我國1998—2008年的省級(jí)面板數(shù)據(jù),基于PVAR模型研究金融集聚、人力資本和房價(jià)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系[11]。張秀娟采用1978—2013年我國29個(gè)省(市、區(qū))的面板數(shù)據(jù),研究金融集聚對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響作用,發(fā)現(xiàn)金融集聚在不同時(shí)間段對(duì)我國城鄉(xiāng)收入差距的作用方向并不一致[12]。洪功翔等運(yùn)用面板數(shù)據(jù)從全國、地區(qū)兩個(gè)層面對(duì)金融集聚與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系進(jìn)行研究,結(jié)果表明銀行、保險(xiǎn)、證券等金融機(jī)構(gòu)對(duì)TFP的影響作用方向也不一致,區(qū)域差異也很明顯[13]。丁藝等從銀行、證券和保險(xiǎn)3個(gè)方面,利用區(qū)位熵衡量金融集聚程度,并研究其與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系,結(jié)果表明金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長具有顯著促進(jìn)作用,銀行業(yè)作用尤其明顯[14]。潘輝等基于2002—2011年我國各省(市、區(qū))的面板數(shù)據(jù),研究東、中、西部地區(qū)金融集聚與實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系,結(jié)果表明金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長有正向影響,且東部地區(qū)金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用大于中、西部地區(qū)[15]。

    從已掌握的文獻(xiàn)來看,從全國和東、中、西部地區(qū)兩個(gè)層面來研究金融集聚影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的文獻(xiàn)較少,且多利用2011年以前的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,不能有效地反映最新情況。因此,本文基于我國除港澳臺(tái)外的31個(gè)省(市、區(qū))1998—2014年的面板數(shù)據(jù),實(shí)證研究金融集聚與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系,為各地區(qū)建立適當(dāng)規(guī)模的金融中心、發(fā)展適度規(guī)模的金融集聚提供參考,具有一定的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

    三、模型設(shè)計(jì)、代理指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來源

    (一)模型建立

    (1)

    (2)

    其中,τ、φ和ω分別表示金融集聚程度、對(duì)外開放程度和城鎮(zhèn)化率的產(chǎn)出彈性。為便于研究,消除異方差并使數(shù)據(jù)更平穩(wěn),對(duì)公式(2)兩邊取對(duì)數(shù),整理得出:

    lnYit=c+αlnLit+βlnKit+τlnAggit+

    φlnOpenit+ωlnUrbanit

    (3)

    考慮到金融集聚程度變量和城鎮(zhèn)化率變量的替代指標(biāo)均為比值,另外未能找到合適的勞動(dòng)力投入代理指標(biāo),且勞動(dòng)力投入非本文核心變量,故從模型中刪去lnLit,后面只對(duì)經(jīng)濟(jì)增長、資金投入和對(duì)外開放程度這3個(gè)變量的替代指標(biāo)進(jìn)行對(duì)數(shù)處理。對(duì)比以上理論模型,最終設(shè)定如下半對(duì)數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型:

    ln(PGDPit)=C+β1Aggit+β2ln(Openit)+

    β3ln(Inv)it+β4Urbanit+μit

    (4)

    其中,t表示時(shí)間,i表示地區(qū),μit表示隨機(jī)干擾項(xiàng)。

    (二)代理指標(biāo)選取

    因變量PGDP沿用以往研究文獻(xiàn)表示方法,采用人均GDP作為經(jīng)濟(jì)增長的代理變量,經(jīng)濟(jì)增長越快,人均GDP越高。

    解釋變量Agg表示金融集聚,利用空間經(jīng)濟(jì)學(xué)中的區(qū)位熵指標(biāo)來衡量。區(qū)位熵能夠反映生產(chǎn)要素的空間分布,因而常被用來衡量產(chǎn)業(yè)集聚程度,這是一個(gè)很有意義的指標(biāo)。本文借用此概念衡量地區(qū)金融資源的集中程度,某一地區(qū)金融集聚程度越高,其金融業(yè)規(guī)模就會(huì)越大。本文用以下公式來計(jì)算金融集聚:

    (5)

    其中,Qij表示j地區(qū)i產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù),Qj是j地區(qū)的就業(yè)人數(shù),Qi是i產(chǎn)業(yè)的全國就業(yè)人數(shù),Q是全國就業(yè)人數(shù)。在本文中,Qij表示j地區(qū)金融業(yè)的就業(yè)人數(shù),Qi是全國金融業(yè)的就業(yè)人數(shù)。Agg>1,說明金融業(yè)就業(yè)在本地區(qū)所占比例大于全國平均水平,反之相反。

    控制變量Inv表示固定資產(chǎn)投資;Urban代表城鎮(zhèn)化率,城鎮(zhèn)化的推進(jìn)有利于經(jīng)濟(jì)發(fā)展,用某地區(qū)城鎮(zhèn)人口與常住人口的比值來衡量;Open表示我國經(jīng)濟(jì)對(duì)外開放程度。伴隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化,通過相互貿(mào)易可促進(jìn)自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展。本文利用進(jìn)出口總額來衡量,并將進(jìn)出口總額乘以當(dāng)年美元兌人民幣的年平均中間價(jià)格來換算成以人民幣計(jì)價(jià)的進(jìn)出口總額。

    (三)數(shù)據(jù)來源

    本文采用1998—2014年全國除港澳臺(tái)外的31個(gè)省(市、區(qū))的數(shù)據(jù),其中人均GDP和進(jìn)出口總額來自中經(jīng)網(wǎng),金融就業(yè)人數(shù)來自《中國勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》和WIND數(shù)據(jù)庫,固定資產(chǎn)投資來自國家統(tǒng)計(jì)局和歷年全國、各省(市、區(qū))的統(tǒng)計(jì)年鑒,城鎮(zhèn)人口和常住人口結(jié)合中經(jīng)網(wǎng)和統(tǒng)計(jì)局查詢而得。

    四、實(shí)證檢驗(yàn)與實(shí)證結(jié)果分析

    (一)全國與東中西部地區(qū)相關(guān)指標(biāo)描述性統(tǒng)計(jì)

    由表1可知,全國金融集聚的區(qū)位熵均值為1.258、最大值為5.090、最小值為0.456。其中:東部地區(qū)金融集聚的區(qū)位熵均值為1.711、最大值為5.090、最小值為0.726,中部地區(qū)金融集聚的區(qū)位熵均值為1.032、最大值為1.967、最小值為0.502,西部地區(qū)金融集聚的區(qū)位熵均值為0.994、最大值為1.887、最小值為0.456。表明全國范圍內(nèi)金融集聚程度差異較大,同時(shí)東部地區(qū)內(nèi)部金融集聚水平“兩極分化”明顯,中西部地區(qū)金融集聚程度相似,且東部地區(qū)金融集聚水平明顯高于中西部地區(qū)。

    (二)實(shí)證檢驗(yàn)與實(shí)證結(jié)果分析

    因?yàn)槊姘鍞?shù)據(jù)由時(shí)間和截面兩個(gè)維度組成,為避免建模時(shí)出現(xiàn)“偽回歸”,本文使用Eviews9.0對(duì)各變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。首先,運(yùn)用LLC、IPS、ADF-Fisher 和PP-Fisher對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),結(jié)果如表1所示。然后,采用靜態(tài)面板回歸殘差構(gòu)建統(tǒng)計(jì)量的KAO檢驗(yàn)來驗(yàn)證模型是否存在長期均衡關(guān)系。最后,利用Fixed Effects-Likelihood Ratio檢驗(yàn),判斷是采用固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型。

    1.單位根檢驗(yàn)

    應(yīng)用LLC 、IPS 、ADF-Fisher 和PP-Fisher對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。由表1可知,Log(PGDP)、Agg、Log(Open)、Log(Inv)、Urban均在1%顯著水平通過一階單位根檢驗(yàn),從而拒絕原假設(shè)。綜上,5個(gè)變量同階單整,可進(jìn)行下一步協(xié)整檢驗(yàn)。

    表2 面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)結(jié)果

    2.協(xié)整檢驗(yàn)

    面板數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)主要分為Pedroni檢驗(yàn)和KAO檢驗(yàn),前者適用于較少變量的模型,由于本文模型只涉及5個(gè)變量,因而使用KAO檢驗(yàn)更適合。由表2中KAO檢驗(yàn)結(jié)果所示,P值為0.000,極其顯著,說明Log(PGDP)、Log(Inv)、Agg、Urban、Log(Open)之間存在長期均衡關(guān)系。

    表3 KAO檢驗(yàn)結(jié)果

    3.全國和東、中、西部地區(qū)回歸結(jié)果

    通過對(duì)全國及東、中、西部地區(qū)的回歸方程進(jìn)行固定效應(yīng)模型的似然比檢驗(yàn)和隨機(jī)效應(yīng)模型的Hausman檢驗(yàn),結(jié)果顯示4個(gè)方程均應(yīng)采用固定效應(yīng)模型。選用固定效應(yīng)模型對(duì)4個(gè)方程進(jìn)行回歸,從表4的回歸結(jié)果表明:

    首先,就全國來說,金融集聚與經(jīng)濟(jì)增長呈正相關(guān),且通過1%的顯著性檢驗(yàn),即金融集聚在一定程度上會(huì)促進(jìn)整體經(jīng)濟(jì)增長,這是因?yàn)榻鹑诩劭梢酝ㄟ^減少流通環(huán)節(jié)、降低交易成本等途徑來提高經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率。同時(shí),對(duì)外開放與經(jīng)濟(jì)增長也存在正相關(guān),且在1%水平下極其顯著,即對(duì)外開放對(duì)整體經(jīng)濟(jì)增長也有一定的促進(jìn)作用。另外,從解釋變量回歸系數(shù)來看,固定資產(chǎn)投資變量的回歸系數(shù)為0.556 2,說明固定資產(chǎn)投資每增加1%,會(huì)拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長0.56%;同理,對(duì)外貿(mào)易每增加1%,會(huì)帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長0.12%。二者對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)達(dá)到68%,這基本符合我國經(jīng)濟(jì)增長主要依靠投資和對(duì)外貿(mào)易的特征。

    其次,對(duì)于東部地區(qū),金融集聚與經(jīng)濟(jì)增長正相關(guān),但無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,這或許是因?yàn)闁|部地區(qū)內(nèi)不同省份金融集聚狀況差距較大,其對(duì)不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的影響不一,從而導(dǎo)致整個(gè)東部地區(qū)金融集聚與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系不顯著。同時(shí),對(duì)外開放程度對(duì)東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的回歸系數(shù)為0.189 8,且通過1%的顯著性檢驗(yàn),說明對(duì)外開放對(duì)經(jīng)濟(jì)增長作用很大,對(duì)外開放程度每提高1%,經(jīng)濟(jì)增長就會(huì)增加0.19%,僅次于東部地區(qū)固定資產(chǎn)投資(0.501 8)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用,這與東部地區(qū)地處沿海、港口眾多、航空海運(yùn)發(fā)達(dá)等交通便利有關(guān)。

    最后,對(duì)于中西部地區(qū),金融集聚對(duì)中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的回歸系數(shù)為-0.114 3,在1%水平下顯著,對(duì)西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的回歸系數(shù)為-0.011 7,但不顯著。這是因?yàn)槲覈鴸|部地區(qū)金融集聚水平較高,全國金融機(jī)構(gòu)和公司總部多集中在東部地區(qū),從而導(dǎo)致中西部地區(qū)金融集聚程度低,未能突破金融集聚的門檻效應(yīng),對(duì)經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生不利影響。同時(shí),對(duì)外開放對(duì)我國中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長均有促進(jìn)作用,且中部地區(qū)在1%水平下顯著,西部地區(qū)在10%水平下顯著。

    對(duì)比東、中、西部地區(qū)回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn):首先,金融集聚程度對(duì)不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生差異化影響,一方面對(duì)東西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長影響不顯著,另一方面對(duì)中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長存在顯著負(fù)向影響。這是因?yàn)榻鹑跇I(yè)相對(duì)其他產(chǎn)業(yè)更容易形成集聚,導(dǎo)致我國金融機(jī)構(gòu)分布不均勻,東部地區(qū)金融機(jī)構(gòu)偏多,而中西部地區(qū)較少。其次,東部地區(qū)對(duì)外開放對(duì)經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)最大(0.189 8),中部地區(qū)次之(0.142 3),而西部地區(qū)對(duì)外開外對(duì)經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)最小(0.038 8),中西部地區(qū)所處區(qū)位限制了對(duì)外貿(mào)易對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長的拉動(dòng)作用。第三,在固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用方面,西部地區(qū)(0.664 5)大于東部地區(qū)(0.501 8),也大于中部地區(qū)(0.444 8),表明西部地區(qū)固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的彈性最大。

    表4 全國及其東、中、西部地區(qū)回歸結(jié)果

    注:括號(hào)中數(shù)值表示P值,***表示1%水平下顯著,**表示5%水平下顯著,*表示10%水平下顯著。

    五、研究結(jié)論及對(duì)策建議

    本文基于1998—2014年我國除港澳臺(tái)外31個(gè)省(市、區(qū))的面板數(shù)據(jù),研究金融集聚對(duì)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的影響。實(shí)證研究發(fā)現(xiàn):一是我國不同地區(qū)金融集聚水平差異較大,“兩極分化”十分明顯,東部地區(qū)金融集聚水平明顯高于中、西部地區(qū);二是金融集聚對(duì)我國整體經(jīng)濟(jì)增長存在較小的促進(jìn)作用,其中,東部地區(qū)金融集聚雖然會(huì)對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長有促進(jìn)作用,但統(tǒng)計(jì)學(xué)上不顯著,而中西部地區(qū)金融集聚對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)則會(huì)產(chǎn)生不利影響,這是因?yàn)闁|部地區(qū)金融集聚水平明顯高于中西部地區(qū)。金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響作用只有突破門檻效應(yīng)并達(dá)到一定程度時(shí)才會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生正向影響;三是對(duì)外開放對(duì)我國整體經(jīng)濟(jì)增長存在明顯的促進(jìn)作用,且對(duì)東部地區(qū)的作用大于中西部地區(qū),這與現(xiàn)階段我國中西部地區(qū)對(duì)外開放程度相對(duì)于東部地區(qū)偏低的現(xiàn)狀相符。

    針對(duì)以上結(jié)論,筆者提出以下建議:

    首先,結(jié)合各地區(qū)的實(shí)際情況在全國范圍內(nèi)重點(diǎn)建設(shè)一批適度規(guī)模的金融中心,避免因建立過多的金融中心或與經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模不相適應(yīng)的金融中心而對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生一定程度的負(fù)作用。因此,需要實(shí)行差異化的區(qū)域金融政策,因地制宜引導(dǎo)銀行、證券、保險(xiǎn)等金融機(jī)構(gòu)良性競(jìng)爭(zhēng)、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。

    其次,支持因金融業(yè)發(fā)展滯后、金融集聚水平低而影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的地區(qū)加快金融發(fā)展。中西部地區(qū)應(yīng)抓住“一帶一路”國家戰(zhàn)略及打造內(nèi)陸地區(qū)對(duì)外開放高地的契機(jī),加大對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的資金投入,完善相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施、電信網(wǎng)絡(luò)安全和金融基礎(chǔ)服務(wù)體系。通過加快對(duì)外開放步伐,打通內(nèi)陸地區(qū)對(duì)外貿(mào)易通道,讓中西部地區(qū)企業(yè)走出去,增強(qiáng)自身經(jīng)濟(jì)實(shí)力,縮小與東部地區(qū)的差距。同時(shí),優(yōu)化金融監(jiān)管環(huán)境,吸引更多金融機(jī)構(gòu)和企業(yè)集聚中西部地區(qū),并以大城市為中心建立與其區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模相適應(yīng)的差異化、多層次的金融中心,滿足區(qū)域內(nèi)實(shí)體經(jīng)濟(jì)對(duì)金融服務(wù)的需求。

    最后,避免金融業(yè)過度集聚而產(chǎn)生馬太效應(yīng)。東部地區(qū)應(yīng)合理控制金融業(yè)的發(fā)展規(guī)模,避免金融產(chǎn)業(yè)過度集中及遠(yuǎn)離實(shí)體經(jīng)濟(jì)從而導(dǎo)致服務(wù)成本上升。同時(shí),要謹(jǐn)防貿(mào)易摩擦、金融危機(jī)等因素對(duì)其持久性發(fā)展產(chǎn)生不利影響。

    [1] 趙曉霞.金融集聚視角下的中國大城市經(jīng)濟(jì)增長方式探究[J].管理世界,2014(5):174-175.

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    [11]駱永民,劉艷華.金融集聚、人力資本與房價(jià)——基于Panel VAR模型[J].財(cái)貿(mào)研究,2011(4):93-101.

    [12]張秀娟.金融集聚對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響——基于省際面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì),2015(4):98-107.

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    [15]潘輝,冉光和,張冰,等.金融集聚與實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的區(qū)域差異研究[J].經(jīng)濟(jì)問題探索,2013(5):102-107.

    (責(zé)任編輯 鄧成超)

    Heterogeneous Study on the Influence of Financial Aggregation and Regional Economic Growth:An Empirical Study Based on 31 Provincial Panel Data

    XIE Fei, TAN Peng

    (Chongqing University of Technology, School of Economics and Finance, Chongqing 400054, China)

    The establishment of national and regional “financial center” is the connotation and extension of financial agglomeration to promote the economic growth. In the context of establishing regional and local financial center in our country, figuring out the relationship between financial aggregation and regional economic growth has a practical significance on establishing an appropriate size of the regional financial center. This article based on the Cobb-Douglas production function and regional quotient theory, arranges the panel data of our country’s 31 provinces during 1998—2014, uses the panel unit root tests and co-integration test, establishes the fixed effects model, makes an empirical research on relationship between the financial aggregation and regional economic growth, and puts forward suggestions while drawing the corresponding conclusion.

    financial aggregation;economic opening;economic growth;panel data

    2016-10-16 基金項(xiàng)目:國家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“我國企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)承受能力及應(yīng)急機(jī)制研究”(12XJY030)

    謝非(1964—),男,四川人,博士,教授,研究方向:人民幣匯率及金融風(fēng)險(xiǎn)管理。

    謝非,譚朋.金融集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長影響的異質(zhì)性研究——基于我國31個(gè)省份面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)),2017(4):58-64.

    format:XIE Fei, TAN Peng.Heterogeneous Study on the Influence of Financial Aggregation and Regional Economic Growth:An Empirical Study Based on 31 Provincial Panel Data[J].Journal of Chongqing University of Technology(Social Science),2017(4):58-64.

    10.3969/j.issn.1674-8425(s).2017.04.009

    F832

    A

    1674-8425(2017)04-0058-07

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