金融支持與區(qū)域經(jīng)濟增長集聚與差異——基于空間計量模型的實證分析

豆曉利

（黃河科技學院商貿(mào)學院，河南 鄭州 450063）

一、引言

中國經(jīng)濟幾十年持續(xù)高速增長的奇跡被譽為“中國之謎”。另一個值得注意的現(xiàn)象是：伴隨著經(jīng)濟增長，區(qū)域經(jīng)濟增長不平衡現(xiàn)象日益嚴重，經(jīng)濟行為往往傾向于集中在發(fā)達地區(qū)。例如我國以上海為中心的長三角地區(qū)、以廣州為中心的珠三角地區(qū)等，區(qū)域經(jīng)濟學稱之為經(jīng)濟集聚現(xiàn)象，且地區(qū)經(jīng)濟行為的高密度或低密度的地理分布很少是隨機產(chǎn)生的。經(jīng)濟集聚之所以發(fā)生，需要一個主導集聚的力量，該力量可能包括人力資本、政府政策、投資環(huán)境等因素。近年來隨著金融業(yè)在經(jīng)濟增長中的核心地位日益凸顯，金融業(yè)在區(qū)域經(jīng)濟增長集聚與差異過程中扮演著怎樣的角色是一個值得關注的研究課題。

關于經(jīng)濟增長過程中的金融支持相關理論可以追溯到1912年熊彼特（Schumpeter）的研究，他認為銀行通過甄別那些最有機會在創(chuàng)新產(chǎn)品和生產(chǎn)過程中成功的企業(yè)家并為他們提供融資促進了技術創(chuàng)新，發(fā)揮了對經(jīng)濟增長的促進作用。帕特里克（Patrick，1966）從“需求追隨”和“供給領先”兩個方面指出了金融支持經(jīng)濟增長的兩種可能?！靶枨笞冯S”強調經(jīng)濟主體對金融服務的需要，隨著經(jīng)濟增長，經(jīng)濟主體會產(chǎn)生對金融服務的需求，進而導致金融機構、金融資產(chǎn)和相關金融服務的產(chǎn)生?！肮┙o領先”則強調金融服務的供給領先于經(jīng)濟主體的需求，金融中介和金融系統(tǒng)通過提供金融服務來促進經(jīng)濟增長。Patrick強調經(jīng)濟增長和金融發(fā)展互為因果關系，應當把“需求追隨”和“供給領先”結合起來研究兩者的相關關系。麥金農(nóng)和肖（McKinnon和Shaw，1973）進一步從金融抑制理論角度完善了金融支持與經(jīng)濟增長關系理論體系，認為發(fā)展中國家應建立金融自由化體系，解除金融抑制，實現(xiàn)金融深化，從而促進經(jīng)濟增長。80年代中期之后的研究基于羅默（Romer，1986）和盧卡斯（Lucas，1988）的內(nèi)生增長理論，經(jīng)濟學家開始關心金融體系如何內(nèi)生形成以及內(nèi)生的金融體系又如何與經(jīng)濟增長相互作用。這些理論模型在傳統(tǒng)模型的基礎上又引入了不完全競爭、信息不對稱、不確定性等因素，模型設計更加復雜，研究結論也與前者的研究存在分歧，認為金融發(fā)展對經(jīng)濟增長的支持作用受到很多其他因素的影響，而不僅僅是一種簡單的正相關關系。

實證研究方面，戈德史密斯（Goldsimth，1969）對金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的相關關系進行了開創(chuàng)性的跨國領域的實證研究，得出金融發(fā)展與經(jīng)濟增長一般是同步發(fā)生的結論。金和萊文（King和Levine，1993）對戈德史密斯的研究在樣本數(shù)量、金融發(fā)展指標、控制變量、研究時段等方面均進行了補充和擴展，引起了人們對金融發(fā)展支持經(jīng)濟增長實證研究的濃厚興趣，相關的文獻也大量涌現(xiàn)。我國自談儒勇（1999）開始了對這一問題的探討，很多學者也論證了我國金融發(fā)展與經(jīng)濟增長間的正相關關系（如周立、王子明，2002；沈坤榮、孫文杰，2004；陳剛等，2006；白欽先、張志文，2008等）。但是，由于指標選取的合理性、數(shù)據(jù)方面的準確性、模型構建的完善性等方面的原因，不能就此認為金融發(fā)展必定促進經(jīng)濟增長。事實上，也有文獻通過對發(fā)展中國家的經(jīng)驗研究，論證了兩者之間的因果關系并不顯著。如我國學者李廣眾（2002）、沈坤榮和張成（2004）的研究認為，我國改革開放后金融發(fā)展對經(jīng)濟增長的支持作用并不明顯。有的學者得出了兩者可能存在非線性關系的結論，即兩者存在一個門限效應，這就是說一國的金融發(fā)展必須達到一定的水平后才會對經(jīng)濟增長起到顯著的作用（趙振全、于震和楊東亮，2007；楊俊、劉珺，2008）。也有的學者通過實證研究表明我國金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間呈現(xiàn)負的相關性（韓廷春，2001；伍海華、馬正兵，2003；繁勝、王曉黎，2003）。因此，縱觀國內(nèi)外現(xiàn)有的關于金融發(fā)展與經(jīng)濟增長關系的實證研究成果，并沒有取得一致的結論，金融發(fā)展對經(jīng)濟增長的支持作用對于不同的國家、不同的區(qū)域來說存在很大差異，尤其是對于我國這樣一個區(qū)域經(jīng)濟增長極為不平衡的大國來說更是如此，該差異可能助長了區(qū)域經(jīng)濟增長水平的差異。

另外，在梳理金融支持與區(qū)域經(jīng)濟增長差異的有關文獻過程中發(fā)現(xiàn)，在研究方法上，這些研究成果均是采用基尼系數(shù)、變異指數(shù)、泰爾指數(shù)等靜態(tài)指數(shù)對區(qū)域經(jīng)濟增長差異進行度量，未能考慮空間上的臨近對差異的影響。各區(qū)域之間的數(shù)據(jù)存在與時間序列相關相對應的空間相關（Anselin，1988），這也是空間計量經(jīng)濟學產(chǎn)生的原因及所要分析的問題。對于空間計量經(jīng)濟學較為系統(tǒng)的研究，自安瑟蘭（Anselin，1988）出版了空間計量經(jīng)濟學領域具有重要意義的著作 （Spatial Econometrics： Methods and Models） 之后，關于空間計量經(jīng)濟學的理論研究以及實證應用得到了迅速的發(fā)展?？紤]到空間效應的一系列模型設定方法、估計方法以及檢驗方法得到了許多計量學者的關注。同時，空間計量經(jīng)濟學模型及方法在分析區(qū)域經(jīng)濟增長集聚及差異問題等領域，也得到了一定的應用（應，2001，2003；吳玉鳴，2006，2007；）。這些開拓性的研究為空間計量經(jīng)濟學研究方法在經(jīng)濟增長相關問題研究的推廣起到了重要作用。

因此，本文的研究基于兩種考慮：第一，現(xiàn)有的對金融支持與區(qū)域經(jīng)濟增長關系的相關研究并未取得較為一致的結論，且鑒于我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展不平衡這一事實，有必要將相關的探討深入到地區(qū)層面進行分析，以更客觀地評價我國金融支持在區(qū)域經(jīng)濟增長集聚與差異中的作用。第二，考慮到我國區(qū)域經(jīng)濟增長的空間依賴性，而國內(nèi)現(xiàn)有對金融支持與區(qū)域經(jīng)濟增長關系的研究多數(shù)未能考慮空間上的臨近對差異的影響，忽視該影響可能導致研究結論偏離經(jīng)濟現(xiàn)象的真實性，這也是現(xiàn)有研究未能得出一個較為一致的結論的原因之一。并且，從目前已有的計量研究成果看，空間計量經(jīng)濟學模型是最能反映投入產(chǎn)出要素在地理空間上相互聯(lián)系的模型?；诖耍疚臄M采用空間計量方法，從空間交互作用的角度對金融支持與區(qū)域經(jīng)濟增長集聚與差異進行分析。

基于以上考慮，本文試圖在以下幾個方面做一些改進：（1）將金融發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟增長集聚與差異問題深入到地區(qū)層面，以我國的31個省區(qū)作為樣本來具體考察；（2）基于新增長理論框架對區(qū)域經(jīng)濟增長集聚與差異問題進行分析，并使用空間計量模型和方法進行檢驗；（3）具體分析了區(qū)域經(jīng)濟增長集聚與差異的影響因素，在兼顧人力資本、政府作用、對外開放等影響因素的基礎上，重點分析了金融發(fā)展的影響。

二、空間計量方法、模型設定與變量選擇

（一）空間計量方法

1.空間滯后模型（Spatial Lag Model，SLM）。空間滯后模型主要用來檢驗一個地區(qū)的某一經(jīng)濟變量是否對鄰近地區(qū)的同一變量產(chǎn)生擴散效應，表達式為：

式中，Y為被解釋變量；ρ為空間回歸系數(shù)，反映了空間單元之間的相互關系，即臨近空間單元對本空間單元的影響程度（該影響程度為矢量，即具有一定的方向性）；W為n×n階空間權值矩陣，WY為空間滯后因變量，X為n×k階外生解釋變量矩陣，β反映了自變量X對因變量Y的影響；ξ為隨機誤差向量。

2.空間誤差模型?？臻g誤差模型主要用來檢驗區(qū)域經(jīng)濟指標間的相互影響因所處的相對位置不同而存在的差異，表達式為：

公式中，β反映了自變量X對因變量Y的影響；ξ為隨機誤差向量；λ為n×1階的因變量向量的空間誤差系數(shù)，反映了因變量的空間依賴程度；μ為正態(tài)分布的隨機誤差向量?？臻g誤差模型認為空間依賴作用存在于擾動誤差中，反映了鄰近區(qū)域因變量的誤差沖擊對本地區(qū)觀察值的影響程度。

（二）模型設定與變量選取

現(xiàn)有關于金融發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟增長關系的實證分析多數(shù)是基于傳統(tǒng)的新古典增長模型基本框架進行的檢驗，該模型假定技術進步是一種外生變量，即技術水平是一個既定的變量，其受什么因素影響、如何變化沒有給予解釋，基于該假設的結論是：區(qū)域經(jīng)濟增長最終會出現(xiàn)“趨同”，即不同區(qū)域的經(jīng)濟增長最終會趨于同一個水平，人均增長率最終是趨于停滯的。實際上，技術進步在現(xiàn)代經(jīng)濟增長中扮演的角色越來越重要，簡單地把它作為一個外生變量構建的模型對經(jīng)濟增長的解釋力是不能令人信服的，發(fā)達區(qū)域和不發(fā)達區(qū)域的經(jīng)濟增長也并沒有出現(xiàn)所謂的“趨同”。80年代中期以來，以經(jīng)濟學家羅默和盧卡斯為代表的新增長理論對新古典增長理論進行了重新思考，探討了增長的根本原因，強調經(jīng)濟增長不是外部力量（技術水平的外生性），而是經(jīng)濟體系的內(nèi)部力量（技術水平的內(nèi)生性）作用的產(chǎn)物。該理論認為，技術水平的提高是影響經(jīng)濟增長的最主要動力，而教育的投資與發(fā)展程度、人力資本的質量、政府行為是影響技術水平的重要因素。該理論消除了遞減收益，因此區(qū)域經(jīng)濟不一定會出現(xiàn)“趨同”反而更加可能差距越拉越大。因此，本文擬借助于新增長理論中的AK函數(shù)這一分析工具來檢驗金融支持與區(qū)域經(jīng)濟增長集聚與差異。

對于我國各省域總體金融發(fā)展狀況，本文擬通過金融規(guī)模、金融結構、金融效率三個指標來綜合衡量。（1）金融規(guī)模：用來度量一個國家金融部門的總體規(guī)模。因此，本文用銀行信貸加股票市場價值之和與GDP之比FG作為金融部門總體規(guī)模的衡量指標。（2）金融結構：用來度量一個國家擁有市場導向型或者銀行導向型金融系統(tǒng)的程度。對銀行導向型和市場導向型的優(yōu)缺點學術界一直有長期討論，這里暫不論孰優(yōu)孰劣，且中國整體上一直以來都是明顯的銀行主導型的金融結構類型，但隨著資本市場的快速發(fā)展，有必要了解近年來中國各省金融結構的歷史變遷及其對區(qū)域經(jīng)濟增長集聚與差異產(chǎn)生的影響。對于衡量金融結構的指標，本文擬用銀行信貸與股票市場價值之比這一指標FS來表示，該比率越高，意味著銀行導向的概率越大。（3）金融效率：本文擬同時考慮資本市場和銀行部門的運行效率來綜合描述金融系統(tǒng)的運行效率，但是在指標選擇上鑒于資本市場運行效率數(shù)據(jù)的可得性，這里仍然暫時只選擇了度量銀行系統(tǒng)效率的指標，即存貸比（銀行貸款額與存款額之比）SL來衡量。SL越高意味著金融系統(tǒng)效率越高，當然考慮風險問題指標通常需控制在一定的范圍之內(nèi)。

基于新增長理論的AK函數(shù)以及以上選擇的變量，以人均GDP（用PGDP表示）為因變量，在空間計量經(jīng)濟學技術支持下，分別建立雙對數(shù)空間滯后和空間誤差回歸模型。

三、區(qū)域經(jīng)濟增長集聚與差異的空間統(tǒng)計描述

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)說明

1.樣本空間與時期選擇。本文選擇我國31個省、自治區(qū)、直轄市作為研究樣本。樣本數(shù)據(jù)方面，鑒于一般認為2003年我國經(jīng)濟真正走出東南亞金融危機的陰影，本文選擇自2003年到2010年以來8年的經(jīng)濟數(shù)據(jù)，分析近年來金融支持與區(qū)域經(jīng)濟增長集聚與差異的空間相關性。

2.數(shù)據(jù)來源說明。本文人均GDP、普通高校在校生數(shù)量、財政收入與支出規(guī)模、進出口規(guī)模等相關指標，2003—2008年數(shù)據(jù)來源于《新中國六十年匯編》，2009—2010年數(shù)據(jù)來源于2010年及2011年的《中國統(tǒng)計年鑒》，2003—2010年銀行信貸余額、保費收入、股票總市值等數(shù)據(jù)來源于中國經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。

（二）經(jīng)濟指標的空間自相關檢驗

空間模式一般呈現(xiàn)聚集型、分散性、隨機型三種情況，我們判斷一個區(qū)域內(nèi)相鄰地區(qū)某屬性值是相似性還是差異性，也就是進行空間自相關程度分析，空間自相關也就是屬性值在空間上相關。在對空間數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析時，空間自相關影響很大。如果數(shù)據(jù)存在顯著的空間自相關，但研究沒有意識到這一點，那么統(tǒng)計結果就會失真。測度空間自相關程度的指標分為全局指標和局部指標。對于全局指標，可用Moran’s I指數(shù)、G統(tǒng)計量來測度，這里選擇使用Moran’s I指數(shù)。但是，整個區(qū)域內(nèi)空間自相關的變化不一定是穩(wěn)定的，因此還有必要用局部指標來測度空間自相關的空間異質性。在借助Moran散點圖直觀識別空間自相關局部變化的基礎上，本文擬采用局部空間關聯(lián)指標（LISA）來測度局部自相關。

表1：2003—2010年中國省域經(jīng)濟指標全局自相關指標Moran’s I檢驗值

首先采用基于距離的鄰接矩陣計算Moran’s I指數(shù)進行全局空間自相關分析，計算結果見表1。

由表1可知，從2003年到2010年，被解釋變量指標人均GDP的Moran’s I指數(shù)從0.1234變化為0.2243，其相應計算得到的正態(tài)標準統(tǒng)計量Z值分別為2.0855和3.0059，顯著大于慣用標準（α=0.01）下的1.96，說明人均GDP存在明顯的空間正相關性，且相關性存在日趨顯著的趨勢。同樣的，全局自相關檢驗結果表明，各項金融發(fā)展指標—金融規(guī)模指標FG、金融結構指標FS、金融效率指標SL，除個別年份外，也存在正的空間相關性。金融規(guī)模的空間相關性隨著年份增長稍有減弱，而金融結構和金融效率均有微弱的增強趨勢。另外，人力資源指標——發(fā)展水平指標HC、政府作用指標FA也存在顯著的空間相關性。只有對外開放程度指標MX的Moran’s I對應的負的Z值由于不足夠小而沒有通過顯著性檢驗，即不存在顯著的空間相關性。究其原因，主要是由于各省域的進出口貿(mào)易行為主要取決于自身區(qū)位優(yōu)勢或者外貿(mào)資源的豐富程度，因而不存在顯著的聚集性特征。

基于全局自相關分析結果，進一步繪制Moran’s I散點圖和LISA集聚圖來測度區(qū)域經(jīng)濟增長地理分布的空間依賴性和空間異質性。

圖1和圖3說明，2003年顯示出正相關空間關聯(lián)的省區(qū)占70.9%，聚集在第一象限和第三象限，即高—高（HH）類型和低—低（LL）類型區(qū)。其中位于第一象限的省區(qū)有10個，分別是北京、天津、上海、江蘇、浙江、遼寧、黑龍江、云南、福建、山東；位于第三象限的省區(qū)有12個，分別是貴州、甘肅、西藏、四川、陜西、廣西、湖南、寧夏、重慶、海南、新疆、青海；另外的22.6%的省區(qū)則顯示了負的空間自相關關系，偏離了全局空間自相關結果，其中位于第二象限的低—高類型區(qū)的有6個省區(qū)，分別是安徽、河南、湖北、內(nèi)蒙古、山西、吉林；位于第四象限的高—低類型區(qū)的只有1個省區(qū)，即廣東。而河北位于第一、第二象限的邊界，江西位于第二、第三象限的邊界。

圖2和圖4顯示，總體來看，2010年的中國省域的正空間關聯(lián)性相比2003年變化不大。大部分省域仍繼續(xù)顯示出較顯著的正向空間關聯(lián)性，個別省份所處的象限發(fā)生了變化。如浙江、福建從第一象限進入了第四象限，黑龍江從第一象限進入第二象限，內(nèi)蒙古從第二象限進入第一象限，云南從第一象限進入第二象限。

圖1：2003年人均GDP Moran’s I散點圖

圖2：2010年人均GDP Moran’s I散點圖

圖3：2003年LISA聚集地圖P〈0.05

圖4：2010年LISA聚集地圖P〈0.05

四、空間計量實證檢驗結果與分析

以上的全局和局部空間自相關檢驗結果，進一步驗證了我國省域經(jīng)濟增長地理空間分布上存在著顯著的空間依賴性，經(jīng)濟增長呈現(xiàn)聚集現(xiàn)象，且地區(qū)間的經(jīng)濟增長水平差異較大。那么，金融發(fā)展水平對集聚與差異的形成產(chǎn)生了多大影響？為回答該疑問，需要進一步構建空間計量模型進行分析。同時，為考察金融發(fā)展支持區(qū)域經(jīng)濟增長集聚與差異的動態(tài)特征，需將2003年與2010年的檢驗結果進行對比分析。

（一）基于2003年數(shù)據(jù)的檢驗結果及分析

運用OpenGeoda軟件對相關變量2003年樣本數(shù)據(jù)通過OLS法估計，分析結果顯示：OLS估計擬合優(yōu)度達到0.9098，顯示出一個比較好的契合，誤差正態(tài)性檢驗指標Jarque-Bera檢驗結果為1.9477，P值為0.3776，認為服從正態(tài)分布；異方差檢驗指標Breusch-Pagan和Koenker-Bassett檢驗結果不顯著，無法推翻同方差的零假設，認為不存在異方差；空間自相關檢驗結果顯示，殘差項的Moran's I值為0.4046，表明存在顯著的空間自相關，有必要使用極大似然估計法（Maximum Likelihood，ML）。在空間模型的決策選擇上，空間誤差模型和空間滯后模型均顯著，但LM-Error較于LM-LAG更為顯著，且Robust LM-Error顯著（P〈0.0044） 而Robust LM-LAG不顯著 （P〈0.1153），因此判斷空間誤差模型（SEM）更為合適①。

構建的SEM模型進行回歸分析及檢驗相關結果顯示：空間自回歸系數(shù)為0.9380，高度顯著（P〈0.0000），說明區(qū)域經(jīng)濟增長在空間上的鄰接上呈現(xiàn)出較強的溢出效應，區(qū)域經(jīng)濟通過鄰接地區(qū)的相互傳遞而表現(xiàn)出集聚特點，進而不同的集聚區(qū)域體現(xiàn)出區(qū)域經(jīng)濟增長水平的差異。另外，檢驗指標對數(shù)似然函數(shù)值（LOG Likelihood）從OLS統(tǒng)計中的-40.6239增加為-29.9862，同時赤池信息標準（AIC）和施瓦茨準則（SC）結果分別從OLS統(tǒng)計中的95.2478和105.932下降到73.9723和84.6568，說明空間誤差模型擬合優(yōu)度要優(yōu)于經(jīng)典線性回歸模型②。

根據(jù)SEM參數(shù)估計結果，2003年金融規(guī)模對經(jīng)濟增長的作用顯著為正，說明就中國金融總體發(fā)展而言，以銀行信貸和股票市值之和為體現(xiàn)的金融規(guī)模仍是支持區(qū)域經(jīng)濟增長的主要動力；金融效率指標SL系數(shù)顯著為負，說明金融效率的運行狀況并未體現(xiàn)出對區(qū)域經(jīng)濟增長支持作用；金融結構指標FS系數(shù)為負，但未通過顯著性檢驗，使得金融結構對區(qū)域經(jīng)濟增長的貢獻難以判斷。

再觀察影響經(jīng)濟增長的其他經(jīng)濟變量，體現(xiàn)人力資本發(fā)展水平的人力資本變量HC的系數(shù)顯著為正，支持了新增長理論的觀點，即教育水平的提高對區(qū)域經(jīng)濟增長具有明顯的促進作用；體現(xiàn)政府作用的財政能力指標FA系數(shù)顯著為正，說明政府財政能力越大的地區(qū)越有利于調控經(jīng)濟并促進本地區(qū)的經(jīng)濟增長，進一步支持了新增長理論的觀點，即政府行為對經(jīng)濟增長具有正面影響，符合我們的預期。反映對外開放程度的進出口指標MX系數(shù)為正但不顯著。由于之前的空間自相關檢驗MX指標無法得出存在空間相關性的結論，這里進出口貿(mào)易對于經(jīng)濟增長集聚與差異的貢獻無法給出明確的結論。

（二）基于2010年數(shù)據(jù)的檢驗結果及分析

首先運用OpenGeoda軟件對相關變量2010年樣本數(shù)據(jù)進行OLS法估計，結果顯示：OLS估計擬合優(yōu)度達到0.9457，顯示出一個比較好的契合，服從正態(tài)分布，不存在異方差性。但空間自相關檢驗結果顯示，殘差項的Moran's I值為0.2956，表明存在顯著的空間自相關。在空間模型的決策選擇上，LM-Error顯著而LM-LAG不顯著，且Robust LM-Error顯著（P〈0.0367） 而Robust LM-LAG不顯著（P〈0.4214），因此判斷空間誤差模型（SEM）更為合適。

構建的SEM模型進行回歸分析及檢驗回歸結果顯示：與2003年相似，空間自回歸系數(shù)仍然顯著為正（P〈0.0000），值為0.7135。且檢驗指標對數(shù)似然函數(shù)值（LOG Likelihood）從OLS統(tǒng)計中的-35.5253增加到-30.9237，同時，赤池信息標準（AIC）和施瓦茨準則（SC）結果分別從OLS統(tǒng)計中的85.0506和95.7351下降到75.8475和86.532，說明空間誤差模型擬合優(yōu)度要優(yōu)于經(jīng)典線性回歸模型。

根據(jù)參數(shù)估計結果，與2003年相似，金融規(guī)模指標FG繼續(xù)呈現(xiàn)顯著的正相關關系，意味著金融規(guī)模對區(qū)域經(jīng)濟增長仍然存在溢出效應，金融效率指標和金融結構指標FS系數(shù)雖然均為正，但未能通過10%的顯著性檢驗，使得金融效率指標和金融結構指標對于區(qū)域經(jīng)濟增長的溢出效應難以判斷。

為了使結論并非出于偶然，并進一步比較金融規(guī)模、金融結構、金融效率三指標在區(qū)域經(jīng)濟增長集聚與差異中的作用差異，本文對2003—2010年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)做了空間回歸（鑒于篇幅問題，回歸結果不在本文列出），得出結論：2003—2010年，金融規(guī)模指標均呈現(xiàn)顯著正相關關系，且相關系數(shù)有逐步減小的趨勢，說明近年來中國金融業(yè)的發(fā)展主要是以規(guī)模擴張為主，但“量”性擴張的趨勢稍有改善；金融結構指標除了2007年通過顯著性檢驗顯示出微弱的正相關關系以外，其他年份均未通過顯著性檢驗。究其原因，我國歷來是以銀行為主導的金融結構，且銀行體系以國有銀行為主，并且股票市場發(fā)展相對滯后。因此，該結構體系對區(qū)域經(jīng)濟增長目前并未顯示出令人滿意的集聚效應；金融效率指標系數(shù)均為負值，但絕對值有變小的趨勢，說明金融效率雖然并未對區(qū)域經(jīng)濟增長產(chǎn)生應有的支持作用，但該狀況在逐步改善。實證結果也與我們之前的研究結論（豆曉利、王文劍，2011）相吻合，中國金融發(fā)展仍是以快速的規(guī)模擴張為主，而不是金融效率的提升，呈現(xiàn)出“量”性擴張、“質”性不足的特點，但是該狀況在逐步改善。

另外，2010年人力資本變量HC和財政能力指標FA系數(shù)均顯著為正，較2003年系數(shù)估計值均有所增加，進一步觀察2003—2010年歷年回歸結果，發(fā)現(xiàn)HC系數(shù)和FA系數(shù)估計值均逐漸增大，說明人力資本和政府行為對于區(qū)域經(jīng)濟增長的促進作用均在增強，人力資本的集聚和有效的政府調控能力是區(qū)域經(jīng)濟增長集聚與差異的兩個不容忽視的影響因素。關于對外開放指標MX，與2003年相似，其系數(shù)估計結果仍然不顯著。

五、結論和政策建議

本文基于2003—2010年我國省域經(jīng)濟增長相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)，利用空間計量模型，通過金融規(guī)模、金融結構、金融效率三個指標，同時兼顧了人力資本、政府行為、對外開放因素，考察了金融發(fā)展對區(qū)域經(jīng)濟增長集聚與差異的支持作用，得出以下結論和政策建議：

第一，我國區(qū)域經(jīng)濟增長呈現(xiàn)明顯的空間集聚和差異特征，即一個省域的經(jīng)濟增長不僅僅受到本省域諸多因素的影響，還與鄰近省域的經(jīng)濟狀況密切相關。因此，傳統(tǒng)OLS回歸模型忽略空間依賴性而得出的結論解釋力變?nèi)?。這也給我們一些啟示：地方政府在今后發(fā)展本省經(jīng)濟的過程中，需更加注重與鄰近省份的經(jīng)濟協(xié)作，注重經(jīng)濟的相互傳遞效應。

第二，金融發(fā)展是影響我國區(qū)域經(jīng)濟集聚與差異形成的重要因素，驗證了新增長理論的觀點。需要注意的是，衡量金融發(fā)展水平的各項指標中，金融規(guī)模對于區(qū)域經(jīng)濟集聚與差異的作用最為顯著，而金融效率的支持作用為負，金融結構的支持作用不顯著。因此，相應的政策建議是：地方政府在今后發(fā)展本省經(jīng)濟的過程中，需注重通過提高金融業(yè)發(fā)展水平來支持本地區(qū)經(jīng)濟增長；在發(fā)展金融業(yè)的過程中，應避免盲目擴張規(guī)模，逐步從“量”性擴張向“質”性發(fā)展轉變，注重金融效率的提高和金融結構的優(yōu)化。

第三，人力資本發(fā)展對于經(jīng)濟增長的作用愈加重要，支持了新增長理論的觀點，這也是造成中國區(qū)域經(jīng)濟集聚與差異的一個重要原因，因此建議地方政府，尤其是中、西部地區(qū)的地方政府，在開展基礎設施建設的同時，更應在發(fā)展教育上下大功夫，培養(yǎng)人才、留住人才，通過提高人力資本水平進而形成經(jīng)濟發(fā)展的長效機制。同時，政府作用對于我國區(qū)域經(jīng)濟集聚與差異的形成不容忽視，財政能力較好的地方政府通常更有利于調控經(jīng)濟發(fā)展，進而形成經(jīng)濟發(fā)展良性循環(huán)而不會掠奪本地區(qū)的資源。相反，財政能力較差的地方政府不僅不能有效調控本地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展，反而容易形成“掠奪型政府”，阻礙了本地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展。

最后，在后續(xù)研究中，我們計劃在如下方面做進一步的深入和拓展：一方面，將截面數(shù)據(jù)拓展至面板數(shù)據(jù)進而構建空間模型進行回歸分析；另一方面，在本文研究結論的基礎上更具體地分析區(qū)域金融發(fā)展集聚與差異對區(qū)域經(jīng)濟增長集聚與差異的影響。

注：

①LM-LAG和Robust LM-LAG適合于空間滯后模型，LM-Error和Robust LM-Error適合于空間誤差模型，LM-LAG和LM-Error哪個更顯著就選擇相應的空間模型，當LM-LAG和LM-Error均顯著時，則考慮Robust統(tǒng)計量，通常選擇最顯著的統(tǒng)計量相應的空間模型。

②對數(shù)似然函數(shù)值（LOG Likelihood）越大，表明模型擬合優(yōu)度越好，赤池信息標準（AIC）和施瓦茨準則（SC）越小，表明模型擬合優(yōu)度越好。

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