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    金融集聚水平對江西省經(jīng)濟增長的影響研究

    2020-03-10 22:57:35龔名川
    科學(xué)與財富 2020年32期
    關(guān)鍵詞:金融集聚區(qū)域經(jīng)濟經(jīng)濟增長

    摘 要:運用空間計量模型,測度并分析江西省2008年-2018年金融集聚水平及金融效率相關(guān)指標(biāo)和經(jīng)濟增長相關(guān)指標(biāo)的,發(fā)現(xiàn)江西各個城市的金融發(fā)展水平存在顯著的空間差異,并對該空間關(guān)系進(jìn)行了進(jìn)一步的分析,研究了金融集聚程度、金融效率對江西省經(jīng)濟增長的具體影響。據(jù)此提出了江西省推進(jìn)金融及相關(guān)行業(yè)的基礎(chǔ)建設(shè)、優(yōu)化金融體系結(jié)構(gòu)、優(yōu)化金融資源配置等建議。

    關(guān)鍵詞:金融集聚;區(qū)域經(jīng)濟;經(jīng)濟增長;空間滯后模型;

    一、引言

    隨著“一帶一路”戰(zhàn)略的持續(xù)推進(jìn),江西省與戰(zhàn)略進(jìn)行了積極對接,努力發(fā)展經(jīng)濟,增強區(qū)域競爭力。本文對江西省11個地級市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,希望通過金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響,對江西近年來的經(jīng)濟發(fā)展的情況進(jìn)行分析,并相應(yīng)提出對策和建議。

    二、金融聚集程度的測定

    參考類似研究中測度產(chǎn)業(yè)集聚程度的方法, 同時結(jié)合金融行業(yè)的特點, 本文最終選取“區(qū)位熵”作為核心解釋變量來估計江西省的金融業(yè)集聚水平。

    Fit=(Mit/GDPit)/(Mt/GDPt)

    其中, Fit表示江西某市i在第t年度的金融產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)位熵值,Mit表示第t年i市的金融機構(gòu)的本外幣存貸款余額,GDPit表示第t年i市的地區(qū)生產(chǎn)總值,Mt表示第t年江西省全省金融機構(gòu)的本外幣存貸款余額,GDPt表示第t年江西省全省的地區(qū)生產(chǎn)總值。

    根據(jù)金融業(yè)區(qū)位熵計算結(jié)果可知, 省會南昌市的金融集聚水平在江西一直處于排名第一的位置。除南昌外,贛州、上饒、撫州和吉安的金融集聚水平也在省內(nèi)排名靠前。而九江作為GDP總量第三大的城市,金融集聚水平卻比較低。

    三、 模型構(gòu)建

    為了更深入分析金融集聚水平對江西省的經(jīng)濟發(fā)展影響, 運用Matlab和Geoda兩個軟件對江西金融集聚的空間溢出效應(yīng)和江西省經(jīng)濟發(fā)展之間的關(guān)系進(jìn)行空間計量分析。所使用的數(shù)據(jù)來源于《江西統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》及江西省各市統(tǒng)計年鑒中公布的數(shù)據(jù)。

    1.構(gòu)造空間權(quán)重矩陣

    空間權(quán)重矩陣可以展示出空間觀測單元的相對位置關(guān)系并測度空間相依性。通過Groda采用Rook賦權(quán)法,生成金融業(yè)區(qū)位熵 (F) 的地理空間鄰近權(quán)重矩陣。其結(jié)果可通過連通圖的形式直觀表現(xiàn)出各地區(qū)與其他地區(qū)的相鄰關(guān)系。

    2.空間自相關(guān)性檢驗

    空間自相關(guān)指的是某指標(biāo)在整個區(qū)域內(nèi)的觀測數(shù)據(jù)之間具有的一種相互依賴性。一般使用莫蘭指數(shù)(Morans I)作為衡量空間自相關(guān)水平的指標(biāo),只有通過莫蘭指數(shù)證明觀測數(shù)據(jù)之間存在空間自相關(guān),對這組數(shù)據(jù)使用空間計量模型進(jìn)行分析才有意義。通過計算發(fā)現(xiàn),江西地區(qū)2018年莫蘭指數(shù)為-0.344937,且通過999次蒙特卡洛模擬可見結(jié)果顯著,說明江西地區(qū)金融業(yè)集聚程度具有空間負(fù)相關(guān)性。

    散點圖分為四個象限, 將江西各地級市的金融產(chǎn)業(yè)集聚的發(fā)展程度分為四種集群形式。第一象限為(H-H) 和第三象限 (L-L) 表示的是具有正空間自相關(guān)關(guān)系的城市,第二象限 (L-H) 和第四象限 (H-L) 則表示的是具有負(fù)空間自相關(guān)關(guān)系的城市,具體情況為:撫州處于第一象限;九江、宜春、新余、萍鄉(xiāng)、景德鎮(zhèn)、鷹潭處于第二象限;無城市屬于第三象限;南昌、贛州、上饒、吉安處于第四象限。由此也可以明顯看出江西地區(qū)金融業(yè)集聚程度具有空間負(fù)相關(guān)性。

    本文進(jìn)一步計算了江西地區(qū)歷年的莫蘭指數(shù),2008年至2018年具體結(jié)果為:-0.236、-0.203、-0.214、-0.236、-0.260、-0.278、-0.297、-0.315、-0.321、-0.332、-0.345??梢园l(fā)現(xiàn),近年來江西金融業(yè)集聚水平的空間差異程度自2009年后不斷提高。

    3.指標(biāo)選取

    本文選取市內(nèi)人均GDP(用PGDP表示)代表城市的經(jīng)濟發(fā)展水平,并將其作為被解釋變量。被解釋變量為金融發(fā)展水平和金融發(fā)展效率。其中金融發(fā)展水平主要以當(dāng)?shù)亟鹑跈C構(gòu)本外幣存貸款余額與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值來代替, 用F表示,金融發(fā)展效率用金融機構(gòu)存貸比代替, 用V表示。

    4.模型選取

    空間計量分析主要使用空間誤差模型(SEM)和空間滯后模型(SLM),可以通過普通面板回歸模型的LM檢驗結(jié)果來確定使用的模型。本文首先進(jìn)行了OLS面板數(shù)據(jù)回歸, 基于殘差計算LM-Lag、LM-Error、Robust LM-Lag、Robust LM-Error統(tǒng)計量。通過回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn) LM-Lag(12.8)、Robust LM-Lag(10.41)均在1%水平上顯著, 而LM-Error(3.63)、Robust LM-Error(1.23)不顯著, 故選擇空間滯后模型進(jìn)行分析。

    四、實證分析

    為了以人均GDP (lnPGDP) 為因變量, 金融發(fā)展水平 (lnF) 、金融發(fā)展效率 (lnV)為自變量建立空間滯后模型, 對模型的回歸結(jié)果見圖1。

    從各變量的顯著性水平來看, 各項均通過了1%的顯著性水平檢驗, 表明金融發(fā)展水平與金融效率對區(qū)域經(jīng)濟的增長有顯著的影響,且金融集聚水平的降低以及金融效率的提高,對經(jīng)濟增長有促進(jìn)作用。另外空間系數(shù)的結(jié)果表明,金融集聚水平的降低對周邊城市的經(jīng)濟增長也有著促進(jìn)作用。本文認(rèn)為,江西作為經(jīng)濟水平、金融業(yè)水平相對落后的地區(qū),且金融資源集聚于南昌、贛州等少數(shù)城市,使得周邊城市金融產(chǎn)業(yè)更加難以發(fā)展。近年來,江西省金融集聚程度逐漸降低,金融資源從南昌、贛州等相對經(jīng)濟發(fā)達(dá)的城市流向周邊城市,從而提高了金融資源利用效率,促進(jìn)了江西省整體經(jīng)濟的增長。

    五、結(jié)論與建議

    1.結(jié)論

    通過實證研究發(fā)現(xiàn),江西省從空間自相關(guān)程度上看, 2018年度莫蘭指數(shù)(Morans I)為-0.34437,表明江西省各個城市的金融發(fā)展水平具有顯著的空間差異。同時根據(jù)模型的回歸結(jié)果分析發(fā)現(xiàn)金融集聚水平的逐年下降,金融資源從南昌、贛州等相對經(jīng)濟發(fā)達(dá)的城市流向周邊城市,促進(jìn)了江西經(jīng)濟的增長。

    2.建議

    (1)大力支持金融業(yè)及相關(guān)行業(yè)基礎(chǔ)建設(shè),促進(jìn)金融業(yè)發(fā)展

    金融基礎(chǔ)設(shè)施是金融穩(wěn)定運行與快速發(fā)展的硬件條件,金融基礎(chǔ)設(shè)施的建是金融改革開放的動力來源。習(xí)近平總書記強調(diào)過:“要加快金融市場基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),穩(wěn)步推進(jìn)金融業(yè)關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施國產(chǎn)化?!苯髯鳛榻鹑跇I(yè)相對不發(fā)達(dá)的地區(qū),要更加重視金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),加快金融業(yè)發(fā)展,跟上其他省份的步伐。

    (2)優(yōu)化金融資源配置,促進(jìn)各地區(qū)經(jīng)濟平衡增長

    自實施改革開放、沿海地區(qū)優(yōu)先發(fā)展的戰(zhàn)略以來,我國經(jīng)濟社會在高速發(fā)展的同時,也產(chǎn)生了沿海省份和內(nèi)陸省份經(jīng)濟發(fā)展差距越來越大的問題。為了經(jīng)濟的平衡發(fā)展,我國陸續(xù)實施了中部崛起、振興東北老工業(yè)基地和西部大開發(fā)等非沿海區(qū)域的發(fā)展戰(zhàn)略,其中的重要手段就是向落后地區(qū)輸送金融資源,加速落后地區(qū)的金融業(yè)發(fā)展。

    江西省應(yīng)當(dāng)借鑒全國金融資源配置的戰(zhàn)略方針,推動金融資源從南昌等金融業(yè)發(fā)達(dá)城市向其他城市流動,提升全省金融資源的利用效率,從而加快江西省全體及各區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展。

    參考文獻(xiàn):

    [1]李林,丁藝,劉志華.金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟增長溢出作用的空間計量分析[J].金融研究,2011(05):113-123.

    [2]李正輝,蔣贊.基于省域面板數(shù)據(jù)模型的金融集聚影響因素研究[J].財經(jīng)理論與實踐,2012,33(04):12-16.

    作者簡介:

    龔名川,1997.05,男,漢,江西省九江人,研究生,宏觀經(jīng)濟預(yù)測方向。

    (廣東財經(jīng)大學(xué))

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