中國(guó)金融發(fā)展存在收斂特征嗎？
——基于省級(jí)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

李健 辛沖沖

(1.渤海大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，遼寧 錦州 121000；2.中國(guó)社會(huì)科學(xué)院財(cái)經(jīng)戰(zhàn)略研究院，北京 100028)

一、引言

在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中，經(jīng)濟(jì)主體的生產(chǎn)和運(yùn)行過程都需要投入大量資本、勞動(dòng)力以及先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)，而資本積累過程和技術(shù)創(chuàng)新過程均需要充足的資金作保障，這致使金融體系的作用不斷增強(qiáng)。金融體系在資源時(shí)空配置、降低信息成本、風(fēng)險(xiǎn)管理等多個(gè)方面對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了關(guān)鍵性的作用。Aghion et al.(2005)[1]認(rèn)為金融自由化的目標(biāo)是為了對(duì)資本投資和技術(shù)進(jìn)步提供充足資金、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及縮小落后地區(qū)與發(fā)達(dá)地區(qū)間生活水平差距。在改革開放初期，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)行的是“先富帶動(dòng)后富”戰(zhàn)略，即率先發(fā)展東部沿海地區(qū)，當(dāng)發(fā)展到一定階段時(shí)，東部沿海地區(qū)帶動(dòng)中西部地區(qū)發(fā)展。在這種經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略的背景下，東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，導(dǎo)致了東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)的“隆起”，而中西部地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、技術(shù)水平、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、社會(huì)發(fā)展等多個(gè)方面滯后于東部地區(qū)。中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡不充分，首先表現(xiàn)在了金融資源區(qū)域分配和區(qū)域金融發(fā)展的不平衡和不充分。根據(jù)歷年《中國(guó)區(qū)域金融運(yùn)行報(bào)告》提供的數(shù)據(jù)可以看出，2017年?yáng)|部地區(qū)銀行金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)總額占比、從業(yè)人數(shù)占比以及金融機(jī)構(gòu)個(gè)數(shù)占比分別為64.8%、54.5%和49.6%，而2006年相應(yīng)指標(biāo)的占比分別為71%、57%和48%，這說明我國(guó)金融區(qū)域發(fā)展不平衡。既然金融發(fā)展在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過程中的作用如此重要，那么在協(xié)調(diào)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中更要重視區(qū)域金融的發(fā)展不平衡和差距。因此，本文關(guān)注的問題是：中國(guó)區(qū)域金融發(fā)展水平差距是否在縮??？是否具有顯著的收斂特征？對(duì)以上問題的研究，會(huì)對(duì)國(guó)家協(xié)調(diào)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生重要的指導(dǎo)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

隨著全球金融體系的快速發(fā)展，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)金融發(fā)展問題的研究不斷深入，關(guān)注的焦點(diǎn)從金融發(fā)展的影響效應(yīng)開始轉(zhuǎn)向了金融體系自身發(fā)展問題。在此研究趨勢(shì)背景下，學(xué)者們對(duì)金融發(fā)展收斂問題也越來越重視。如Bianco et al.(1997)[10]以6個(gè)發(fā)達(dá)國(guó)家為分析對(duì)象選取多個(gè)金融發(fā)展指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)在這些國(guó)家中金融體系收斂還是有限的。Antzoulatos et al.(2011)[2]采用世界銀行金融發(fā)展和結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)提供的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)構(gòu)建13個(gè)金融發(fā)展指數(shù)分析金融收斂問題，發(fā)現(xiàn)金融機(jī)構(gòu)無論從整體還是從主要部分都沒有呈現(xiàn)顯著的收斂特征，相反地發(fā)現(xiàn)了樣本國(guó)家金融系統(tǒng)的發(fā)展差異隨著時(shí)間推移呈現(xiàn)不變或者遞增趨勢(shì)的證據(jù)。Veysov and Stolbov(2011)[17]以1980―2009年102個(gè)國(guó)家為研究對(duì)象，利用10個(gè)衡量金融深度指標(biāo)分析金融發(fā)展收斂問題，結(jié)果表明金融發(fā)展呈現(xiàn)顯著的β收斂特征，中等收入國(guó)家金融發(fā)展收斂的速度相對(duì)較快。Bahadir and Valev(2015)[5]以1965―2009年147個(gè)國(guó)家為研究對(duì)象并采用多種指標(biāo)衡量金融發(fā)展水平，發(fā)現(xiàn)無論采用何種指標(biāo)度量金融發(fā)展水平都證實(shí)了這些國(guó)家之間的金融發(fā)展差異不斷縮小，呈現(xiàn)絕對(duì)β收斂和條件β收斂趨勢(shì)。Bruno et al.(2012)[12]分別利用1980―2005年G7國(guó)家面板數(shù)據(jù)和1985―2005年歐洲40個(gè)國(guó)家面板數(shù)據(jù)，以資產(chǎn)分配為分析視角研究金融體系的收斂問題，發(fā)現(xiàn)以股份和保險(xiǎn)產(chǎn)品來衡量金融發(fā)展時(shí)呈現(xiàn)顯著的β收斂。

隨著研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)收斂方法的傳播，國(guó)內(nèi)學(xué)者也開始使用這些方法研究中國(guó)金融發(fā)展的收斂性相關(guān)問題。首先，從省級(jí)層面來研究各地區(qū)金融發(fā)展收斂性問題，如陸文喜和李國(guó)平(2004)[29]利用1985―2002年中國(guó)各地區(qū)的數(shù)據(jù)，以“金融相關(guān)比率”作為衡量金融發(fā)展水平的指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)樣本考察期內(nèi)中國(guó)各地區(qū)的金融發(fā)展趨于收斂，發(fā)達(dá)地區(qū)與不發(fā)達(dá)地區(qū)之間的金融差距以0.67%的速度減少。趙偉和馬瑞永(2006)[36]利用1978―2002年中國(guó)各地區(qū)的數(shù)據(jù)，同樣以“金融相關(guān)比率”作為衡量金融發(fā)展水平的指標(biāo)研究中國(guó)金融發(fā)展收斂性問題，發(fā)現(xiàn)中國(guó)區(qū)域金融發(fā)展存在著β絕對(duì)收斂，同時(shí)還呈現(xiàn)一定的“俱樂部收斂”特征。孫曉羽和支大林(2013)[31]采用1992―2010年中國(guó)各地區(qū)的數(shù)據(jù)，以“私人部門貸款總額與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值”作為衡量地區(qū)金融發(fā)展水平的指標(biāo)分析金融發(fā)展的收斂性問題，發(fā)現(xiàn)中國(guó)區(qū)域金融發(fā)展呈現(xiàn)β絕對(duì)收斂，但收斂速度相對(duì)較慢，同時(shí)還發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)和東北部地區(qū)不存在收斂特征，而中西部地區(qū)呈現(xiàn)俱樂部收斂特征。孫英杰和林春(2018)[32]以2005―2016年中國(guó)省際面板數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，構(gòu)建衡量普惠金融發(fā)展水平的指標(biāo)研究金融發(fā)展收斂性問題，結(jié)果表明在全國(guó)層面、中部地區(qū)以及西部地區(qū)存在著絕對(duì)β收斂特征，東部地區(qū)不存在絕對(duì)β收斂特征；與此同時(shí)，全國(guó)、東部和西部地區(qū)存在條件β收斂，中部地區(qū)不存在條件β收斂。而李樹和魯釗陽(yáng)(2014)[26]則從城鄉(xiāng)金融非均衡發(fā)展視角，以1978―2010年28個(gè)省際區(qū)域?yàn)檠芯繉?duì)象，從結(jié)構(gòu)、規(guī)模和效率研究視角分析金融發(fā)展收斂性問題，結(jié)果表明樣本期間城鄉(xiāng)金融非均衡發(fā)展存在著σ收斂和β條件收斂。以上學(xué)者的研究在一定程度上證實(shí)了中國(guó)區(qū)域金融發(fā)展呈現(xiàn)收斂特征，但也有學(xué)者得到了相反的結(jié)論，如李敬等(2008)[25]的研究表明1992―2004年中國(guó)省際間的金融發(fā)展差異呈現(xiàn)增大趨勢(shì)，即不存在金融發(fā)展收斂特征。

其次，從城市層面來研究各地區(qū)金融發(fā)展收斂性問題，如劉傳明等(2017)[28]采用2014年3月至2015年12月城市互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)月度數(shù)據(jù)，分析中國(guó)八大城市群互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的收斂性問題，發(fā)現(xiàn)中國(guó)八大城市群中六個(gè)區(qū)域不存在絕對(duì)β收斂，而另外兩個(gè)區(qū)域存在絕對(duì)β收斂。梁榜和張建華(2020)[27]采用2011―2015年數(shù)字普惠金融地級(jí)城市層面的數(shù)據(jù)分析金融發(fā)展問題，發(fā)現(xiàn)全國(guó)整體和三大區(qū)域數(shù)字普惠金融的發(fā)展呈現(xiàn)典型的σ收斂，并且均存在顯著的絕對(duì)和條件β收斂，但不同區(qū)域的空間收斂速度有所差異。

再次，從縣級(jí)層面來研究各地區(qū)金融發(fā)展收斂性問題，如黃硯玲等(2010)[20]以1997―2008年浙江省67個(gè)縣市區(qū)為研究對(duì)象，采用空間計(jì)量方法分析金融發(fā)展的收斂性問題，結(jié)果表明樣本期間浙江省縣市區(qū)金融發(fā)展存在著顯著的β絕對(duì)收斂特征，且收斂速度呈現(xiàn)明顯的下降趨勢(shì)。石盛林(2010)[30]利用2004―2006年中國(guó)1978個(gè)縣域地區(qū)的數(shù)據(jù)，采用“金融相關(guān)比率”衡量縣域金融發(fā)展水平研究收斂性問題，結(jié)果表明樣本期內(nèi)全國(guó)縣域范圍內(nèi)金融發(fā)展呈現(xiàn)β收斂特征和俱樂部收斂特征。王雪和何廣文(2020)[33]利用2010―2015年中國(guó)1733個(gè)縣域面板數(shù)據(jù)分析普惠金融發(fā)展的收斂性問題時(shí)發(fā)現(xiàn)，縣域普惠金融發(fā)展存在絕對(duì)β收斂、條件β收斂和俱樂部收斂。

綜上所述，國(guó)內(nèi)外學(xué)者從不同方面對(duì)金融發(fā)展的收斂性問題展開了研究。盡管國(guó)內(nèi)學(xué)者從不同地區(qū)層面對(duì)金融發(fā)展的收斂性問題展開了研究，但他們更多地關(guān)注區(qū)域金融發(fā)展的絕對(duì)β收斂。Barro and Sala-i-Martin(1992，2003)[6][7]指出，一個(gè)中央政府管轄下的不同區(qū)域在制度環(huán)境、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、技術(shù)水平等方面盡管有些差異，但在研究絕對(duì)β收斂特征問題時(shí)采用同一政治制度下區(qū)域數(shù)據(jù)集相對(duì)采用不同政治制度下國(guó)家數(shù)據(jù)集更具有優(yōu)勢(shì)。而Sala-i-Martin(1996)[16]的研究也指出條件收斂和絕對(duì)收斂的假設(shè)當(dāng)且只有在所有的區(qū)域具有相同的穩(wěn)態(tài)值時(shí)才成立。盡管同一個(gè)國(guó)家制度背景下的地區(qū)數(shù)據(jù)集在檢驗(yàn)絕對(duì)β收斂具有優(yōu)勢(shì)，但具體運(yùn)用到中國(guó)來說可能有些特殊。1978年至今的40多年里，特別是改革開放初期我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)行的是“先富帶動(dòng)后富”戰(zhàn)略，即率先發(fā)展東部沿海地區(qū)，當(dāng)發(fā)展到一定階段時(shí)，東部沿海地區(qū)帶動(dòng)中西部地區(qū)發(fā)展。在這種經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略的背景下，東部地區(qū)和非東部地區(qū)發(fā)展差距較大。這也意味著用地區(qū)數(shù)據(jù)集考察金融發(fā)展是否具有絕對(duì)β收斂特征是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，更需要考慮每個(gè)地區(qū)金融發(fā)展水平可能具有不同穩(wěn)態(tài)值時(shí)區(qū)域金融發(fā)展是否具有條件β收斂的情況。與此同時(shí)，改革開放至今已有40余年，國(guó)內(nèi)很少有學(xué)者使用更長(zhǎng)時(shí)間跨度的研究樣本對(duì)中國(guó)金融發(fā)展進(jìn)行收斂性分析。而且，國(guó)內(nèi)學(xué)者在對(duì)中國(guó)區(qū)域金融發(fā)展收斂性問題進(jìn)行分析時(shí)，通常選擇一種指標(biāo)來衡量地區(qū)金融發(fā)展水平，這種做法往往會(huì)產(chǎn)生較為片面的研究 結(jié)果。

鑒于以上研究的不足，本文擬從以下四方面對(duì)現(xiàn)有研究進(jìn)行補(bǔ)充：第一，在研究中國(guó)區(qū)域金融發(fā)展收斂問題時(shí)，不僅沿用現(xiàn)有研究做法考察金融發(fā)展是否存在絕對(duì)β收斂特征，同時(shí)借鑒經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)收斂相關(guān)文獻(xiàn)來考察金融發(fā)展是否也存在條件β收斂特征，這樣做可以更加客觀準(zhǔn)確地驗(yàn)證中國(guó)區(qū)域金融是否呈現(xiàn)β收斂特征，同時(shí)還能挖掘影響金融發(fā)展收斂的其他因素；第二，將研究的時(shí)間跨度擴(kuò)大到1978―2017年，同時(shí)采用Islam (1995)[13]、Beck et al.(2000)[9]、黃智淋和董志勇(2013)[21]的做法，將樣本分成五個(gè)不交疊的時(shí)期：1978―1982年，1983―1987年，…，2013―2017年，這樣做不僅可以研究改革開放40年間金融發(fā)展收斂的特征，而且可以有效地保留地區(qū)層面的時(shí)間變化，避免商業(yè)周期帶來的影響；第三，將在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上采用三種指標(biāo)衡量區(qū)域金融發(fā)展水平，以更加全面地分析金融發(fā)展收斂性問題，而且可以使得研究結(jié)果更加穩(wěn)健；第四，進(jìn)一步將樣本劃分成東部和非東部地區(qū)研究金融發(fā)展的收斂性問題。

三、實(shí)證研究設(shè)計(jì)

(一)計(jì)量回歸模型的構(gòu)建

本文在實(shí)證研究金融發(fā)展的收斂特征時(shí)，選擇β收斂方法。β收斂方法是由Baumol(1986)[8]提出的，主要關(guān)注變量的增長(zhǎng)率與變量初始值之間的負(fù)向關(guān)系。Mankiw et al. (1992)[14]、Sala-i-Martin(1996)[16]、Islam(1995)[13]等均采用β收斂方法研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)收斂相關(guān)問題。國(guó)外在對(duì)金融發(fā)展收斂問題進(jìn)行研究時(shí)也是借鑒了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)領(lǐng)域分析收斂性的β收斂方法，如Veysov and Stolbov(2012)[17]、Bahadir and Valev(2015)[5]以及Bruno et al.(2012)[12]的研究。綜上分析，本文也采用β收斂方法實(shí)證分析中國(guó)金融發(fā)展的收斂性問題。在進(jìn)行實(shí)際操作時(shí)，β收斂方法可以進(jìn)一步分為絕對(duì)收斂和條件收斂。

Barro and Sala-i-Martin(1992)[6]的研究指出在實(shí)際回歸過程中存在兩種估算系數(shù)β的方法。第一種方法是采用一般的數(shù)據(jù)集(即該數(shù)據(jù)無法保證初始值與穩(wěn)態(tài)值不相關(guān))，找到代表穩(wěn)態(tài)值的變量，進(jìn)行回歸分析，這樣可以避免遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。第二種方法采用的數(shù)據(jù)集中，各地區(qū)傾向于類似穩(wěn)態(tài)值收斂，至少能保證穩(wěn)態(tài)值與初始值不相關(guān)。在這種情況下，地區(qū)數(shù)據(jù)集有重要作用。受到同一個(gè)中央政府管轄的地區(qū)盡管在法律制度、經(jīng)濟(jì)制度、技術(shù)以及偏好等方面存在差異，但這些差異要比國(guó)家間的差異小。這種相對(duì)同質(zhì)性意味著絕對(duì)收斂更可能存在于一國(guó)的各地區(qū)之間。因此，本文首先檢驗(yàn)金融發(fā)展是否具有絕對(duì)β收斂特征，將模型設(shè)定成如下形式：

其中，git代表第i個(gè)地區(qū)t時(shí)期跨度內(nèi)的金融發(fā)展增長(zhǎng)率，F(xiàn)Dit代表t時(shí)期跨度的第一年的金融發(fā)展水平，μi和τt分別表示地區(qū)和時(shí)間固定效應(yīng)。本文關(guān)注的重點(diǎn)是系數(shù)β的統(tǒng)計(jì)特征，倘若系數(shù)β小于0，說明金融增長(zhǎng)率與初始期的金融發(fā)展水平呈現(xiàn)負(fù)向關(guān)系，這也意味著金融發(fā)展具有絕對(duì)β收斂特征，即金融發(fā)展水平在初始時(shí)期越低，金融發(fā)展得更快；倘若系數(shù)β等于0，則意味著金融發(fā)展水平的差距保持不變；倘若系數(shù)β大于0，則說明金融發(fā)展呈現(xiàn)發(fā)散的特征，即金融發(fā)展水平在初始時(shí)期越高，金融發(fā)展的速度更快。

盡管中國(guó)的省級(jí)地區(qū)在政治制度、經(jīng)濟(jì)制度、法律制度等多方面具有共性，但考慮到各地區(qū)在地理位置、自然資源稟賦、政策優(yōu)惠等方面的差異，各地區(qū)的穩(wěn)態(tài)可能會(huì)存在差異，因此需要進(jìn)一步考慮金融發(fā)展是否存在條件β收斂。本文將檢驗(yàn)金融發(fā)展是否具有條件收斂的模型設(shè)定為如下形式：

其中，結(jié)合Bahadir and Valev(2015)[5]的研究，本文選擇如下控制變量：人均實(shí)際GDP(lnrgpd)、政府消費(fèi)(cd)、對(duì)外開放(od)、外商直接投資(fd)以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化(std)。

本文進(jìn)一步借鑒Aghion et al.(2005)[1]的研究思路，以直轄市上海為其他地區(qū)金融發(fā)展對(duì)照前沿面，構(gòu)建如下模型：

其中，下標(biāo)sh代表上海市，其他的變量與模型(2)相同。

雖然面板數(shù)據(jù)能夠解決遺漏個(gè)體異質(zhì)性問題，但受部分無法測(cè)度因素的影響，模型中可能存在遺漏變量問題，進(jìn)而會(huì)導(dǎo)致內(nèi)生性問題。盡管計(jì)量模型采用了初始年份的金融發(fā)展水平來解釋隨后時(shí)期的金融發(fā)展增長(zhǎng)率，但仍需充分考慮雙向因果關(guān)系導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。因此，本文通過工具變量方法來克服內(nèi)生性問題，主要包括面板2SLS估計(jì)方法和面板GMM估計(jì)方法。

(二)變量選取

1.金融發(fā)展水平以及增長(zhǎng)率的指標(biāo)選取

國(guó)內(nèi)外在研究金融發(fā)展相關(guān)問題時(shí)，從多個(gè)維度和多個(gè)層面構(gòu)建衡量金融發(fā)展水平的指標(biāo)，但并未達(dá)成一致的度量標(biāo)準(zhǔn)。如Muhammad et al.(2016)[15]選取“私人部門信貸額度與GDP的比值”以及“M2與GDP的比值”作為衡量金融發(fā)展水平的指標(biāo)研究金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系。Bahadir and Valev(2015)[5]選取“私人部門從商業(yè)銀行獲得的貸款總額與GDP的比值”“私人部門從金融機(jī)構(gòu)獲得的貸款總額與GDP的比值”以及“流動(dòng)性負(fù)債總額與GDP的比值”分別作為衡量金融發(fā)展水平的指標(biāo)分析金融機(jī)構(gòu)的收斂性問題。Zhu et al.(2020)[18]選取“私人部門從銀行以及其他金融部門的貸款與GDP的比值”“私人部門從銀行的貸款與GDP的比值”以及“流動(dòng)性負(fù)債總額與GDP的比值”作為衡量金融發(fā)展水平的指標(biāo)分析金融發(fā)展、創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系。Arcand et al.(2015)[3]在研究金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間關(guān)系時(shí)同樣選取“私人部門信貸額度與GDP的比值”作為度量金融發(fā)展水平的指標(biāo)。國(guó)內(nèi)學(xué)者如張軍和金煜(2005)[35]以及王俏茹等(2020)[34]均采用“私人部門的貸款總額與GDP的比值”作為衡量區(qū)域金融發(fā)展水平的核心指標(biāo)。李健和盤宇章(2017)[22]以及黃智淋和董志勇(2013)[21]在研究金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的非線性關(guān)系時(shí)將“金融機(jī)構(gòu)貸款余額與GDP的比值”作為度量金融發(fā)展水平的指標(biāo)。樊玲和韓廷春(2020)[19]選取“社會(huì)融資規(guī)模與GDP的比值”作為衡量金融發(fā)展水平的指標(biāo)以分析金融發(fā)展對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響。盡管“私人部門的貸款總額與GDP的比值”是衡量中國(guó)金融發(fā)展水平相對(duì)合理的指標(biāo)，但中國(guó)各地區(qū)的統(tǒng)計(jì)年鑒以及《中國(guó)金融統(tǒng)計(jì)年鑒》并未提供此指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)，學(xué)者們都是通過進(jìn)行回歸估算得到此指標(biāo)數(shù)據(jù)。考慮到本文研究的時(shí)間跨度為1978―2017年40年，由于數(shù)據(jù)缺失問題以及回歸估算產(chǎn)生的誤差致使本文并不能使用“私人部門的貸款總額與GDP的比值”作為衡量金融發(fā)展水平的指標(biāo)。同時(shí)，由于我國(guó)資本市場(chǎng)發(fā)展相對(duì)于國(guó)外起步較晚，改革開放前期關(guān)于股票市場(chǎng)、債券市場(chǎng)和保險(xiǎn)市場(chǎng)分區(qū)域的數(shù)據(jù)缺失問題嚴(yán)重，因此本文主要針對(duì)于銀行業(yè)，這也是國(guó)內(nèi)研究采用的慣用做法?？紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性，本文借鑒李健和衛(wèi)平(2015)[23]以及李健和衛(wèi)平(2015)[24]的研究選擇“金融機(jī)構(gòu)的年末貸款余額與地區(qū)生產(chǎn)總值之比”(FD1)、“金融機(jī)構(gòu)的年末存款余額與地區(qū)生產(chǎn)總值之比”(FD2)以及“金融機(jī)構(gòu)的年末存貸款余額與地區(qū)生產(chǎn)總值之比”(FD3)分別衡量地區(qū)金融發(fā)展水平。由于現(xiàn)有研究中絕大多數(shù)采用“相關(guān)部門的貸款額度與GDP的比值”作為主要衡量金融發(fā)展水平的指標(biāo)，本文主要研究結(jié)果以“金融機(jī)構(gòu)的年末貸款余額與地區(qū)生產(chǎn)總值之比”衡量金融發(fā)展水平的回歸結(jié)果為基準(zhǔn)。

由于研究時(shí)間跨度為1978―2017年，本文沿用Bahadir and Valev(2015)[5]的做法，將數(shù)據(jù)分成五個(gè)不交疊的時(shí)期：1978―1982年，1983―1987年，…，2013―2017年；以金融發(fā)展的每五年增長(zhǎng)率(git)作為被解釋變量，同時(shí)選擇每個(gè)五年的初始第一年金融發(fā)展水平(FDit)作為本文的核心解釋變量。

2.其他變量的選取

人均實(shí)際G D P 水平(lnrgpd)：本文選取以1978年為基期折算后的人均GDP并取對(duì)數(shù)作為衡量各地區(qū)的人均實(shí)際GDP水平的指標(biāo)。

政府消費(fèi)水平(cd)：本文選取“政府消費(fèi)支出與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值”作為衡量地區(qū)政府消費(fèi)水平的指標(biāo)。

對(duì)外開放水平(od)：本文選取“進(jìn)出口總額與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值”作為衡量地區(qū)對(duì)外開放水平的指標(biāo)。

外商直接投資(fd)：本文選取“實(shí)際利用外商投資額與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值”作為衡量地區(qū)的外商直接投資水平的指標(biāo)。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平(std)：本文選取“第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之和與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值”作為衡量地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平的指標(biāo)。

在本文中以上所有控制變量數(shù)值選取均為五個(gè)不交疊時(shí)期的第一年數(shù)值。

(三)數(shù)據(jù)來源說明

本文選取1978―2017年中國(guó)30個(gè)省、直轄市以及自治區(qū)為研究對(duì)象(考慮到西藏自治區(qū)數(shù)據(jù)缺失問題嚴(yán)重，按照現(xiàn)有研究做法對(duì)其進(jìn)行了剔除)，經(jīng)過每5年處理之后共計(jì)240個(gè)觀測(cè)數(shù)據(jù)。衡量所有變量發(fā)展水平的原始數(shù)據(jù)均來源于1978―2017年各地區(qū)的統(tǒng)計(jì)年鑒、《新中國(guó)六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)。由于個(gè)別數(shù)據(jù)存在缺失，本文采用算術(shù)平均值來補(bǔ)充。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)金融發(fā)展收斂性分析：全國(guó)層面

表1報(bào)告的是使用衡量金融發(fā)展水平的不同指標(biāo)估計(jì)模型(1)的回歸結(jié)果，表中并未包括控制變量，但控制了地區(qū)固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)。本文發(fā)現(xiàn)所有金融發(fā)展水平變量的系數(shù)均在1%水平下顯著為負(fù)。其中，列(1)、(4)以及(7)中金融機(jī)構(gòu)貸款余額的初始值的系數(shù)均在-0.09左右，換句話來說，金融機(jī)構(gòu)的貸款余額初始值每增加1%，金融機(jī)構(gòu)年末貸款余額占比增長(zhǎng)率會(huì)降低0.09%左右。列(2)、(5)以及(8)中金融機(jī)構(gòu)存款余額的初始值每增加1%，金融機(jī)構(gòu)年末存款余額增長(zhǎng)率降低0.06%左右。列(3)、(6)以及(9)中金融機(jī)構(gòu)年末存貸款額的初始值每增加1%，金融機(jī)構(gòu)存貸款額增長(zhǎng)率會(huì)降低0.034%。綜上回歸結(jié)果可知，中國(guó)省際之間金融發(fā)展呈現(xiàn)絕對(duì)β收斂 特征。

表1 全國(guó)金融發(fā)展絕對(duì)β 收斂回歸結(jié)果

表2 全國(guó)金融發(fā)展條件β 收斂回歸結(jié)果

表3 金融發(fā)展β 收斂回歸結(jié)果：工具變量法

由于表1的所有回歸結(jié)果并未控制其他的控制變量，檢驗(yàn)的是絕對(duì)收斂，本文進(jìn)一步加入一系列的宏觀控制變量，具體的回歸結(jié)果見表2。本文發(fā)現(xiàn)Hausman檢驗(yàn)表明所有模型均支持采用固定效應(yīng)估計(jì)方法得到的回歸結(jié)果(受篇幅所限，未列出采用隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)方法得到的回歸結(jié)果)。本文發(fā)現(xiàn)衡量金融發(fā)展水平的核心解釋變量前面的系數(shù)均在1%水平下顯著，這表明金融發(fā)展呈現(xiàn)顯著的條件β收斂特征。

前文指出，計(jì)量回歸模型中可能由于遺漏問題以及雙向因果關(guān)系而導(dǎo)致內(nèi)生性問題。為了克服可能出現(xiàn)的內(nèi)生性問題，本文首先使用面板2SLS方法來進(jìn)行分析。表3中列(13)～(15)的回歸結(jié)果是把核心解釋變量金融發(fā)展水平的1階滯后作為工具變量采用面板2SLS得到的。本文發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展水平的系數(shù)均在1%水平下顯著且均為負(fù)值，這說明即使考慮到了內(nèi)生性問題，金融發(fā)展依舊呈現(xiàn)顯著的絕對(duì)β收斂特征。通過考慮模型可能存在的內(nèi)生性問題，相對(duì)于表1列(1)～(3)的數(shù)值而言，核心解釋變量金融發(fā)展水平前面的β系數(shù)絕對(duì)值呈現(xiàn)上升的趨勢(shì)，這說明不考慮核心解釋變量的內(nèi)生性問題會(huì)導(dǎo)致回歸結(jié)果的低估偏差。表3中列(16)～(18)的回歸結(jié)果是在(13)～(15)的基礎(chǔ)上加入了其他宏觀控制變量但把這些變量看作外生變量得到的，可以發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展的條件β收斂特征并沒有發(fā)生明顯改變?？紤]到一些控制變量可能與被解釋變量之間也會(huì)出現(xiàn)雙向因果關(guān)系，本文將所有的解釋變量(核心解 釋變量和控制變量)的1階滯后作為工具變量，且采用面板兩階段最小二乘估計(jì)方法進(jìn)行回歸，得到了表3中(19)～(21)的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展的條件β收斂特征并未發(fā)生改變。

在表3中所采用的工具變量個(gè)數(shù)等于內(nèi)生解釋變量個(gè)數(shù)，接下來本文采用更多的工具來進(jìn)行回歸分析。當(dāng)工具變量個(gè)數(shù)多于內(nèi)生解釋變量個(gè)數(shù)時(shí)，采用面板GMM估計(jì)相對(duì)面板2SLS估計(jì)更有效率。采用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行GMM估計(jì)時(shí)通常分為兩類：一類是靜態(tài)面板GMM估計(jì)，另一類是動(dòng)態(tài)面板GMM估計(jì)。首先采用靜態(tài)面板GMM估計(jì)方法來檢驗(yàn)金融發(fā)展是否具有收斂特征。該種估計(jì)方法也同樣存在兩個(gè)操作過程：第一步需要對(duì)固定效應(yīng)模型進(jìn)行離差變換以解決遺漏變量問題，第二步只需要對(duì)變換后的模型使用GMM，具體結(jié)果見表4列(22)～(24)。得到這三列的回歸結(jié)果的前提是模型中把核心解釋變量(金融發(fā)展水平)的1階和2階滯后作為工具變量，而其他的控制變量的1階滯后作為工具變量，之后采用GMM方法。采用這種工具變量設(shè)定形式的主要原因在于，本文采用Sargan檢驗(yàn)對(duì)采用全部的解釋變量(核心解釋變量和控制變量)均采用1階和2階滯后作為工具變量的模型進(jìn)行過度識(shí)別檢驗(yàn)，并沒有拒絕原假設(shè)“H0：所有工具變量都是外生的”。本文發(fā)現(xiàn)采用靜態(tài)面板GMM估計(jì)方法進(jìn)一步證實(shí)了金融發(fā)展存在明顯條件β收斂特征的結(jié)論。

表4 全國(guó)金融發(fā)展條件β 收斂回歸結(jié)果

國(guó)外學(xué)者Beck et al.(2000)[9]采用動(dòng)態(tài)面板GMM方法檢驗(yàn)金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系。這也是后續(xù)研究金融發(fā)展問題時(shí)學(xué)者偏愛的一種方法，主要因?yàn)楫?dāng)尋求模型以外的工具變量遇到困難時(shí)，可以采用模型內(nèi)部變量的滯后階作為工具變量。本文借鑒以上學(xué)者的研究思路，采用動(dòng)態(tài)面板GMM估計(jì)方法驗(yàn)證金融發(fā)展是否呈現(xiàn)顯著的收斂特征。在采用動(dòng)態(tài)面板GMM估計(jì)方法時(shí)，通常包括動(dòng)態(tài)面板差分GMM方法(Arellano and Bond，1991)[4]和系統(tǒng)GMM方法(Blundell and Bond，1998)[11]。相比差分GMM，系統(tǒng)GMM可以提高回歸模型的估計(jì)效率，同時(shí)還可以估計(jì)出不隨時(shí)間變化的解釋變量(即個(gè)體時(shí)不變變量)的系數(shù)。綜上考慮，本文選擇更有效率的系統(tǒng)GMM方法檢驗(yàn)中國(guó)區(qū)域金融發(fā)展是否具有顯著的收斂特征。1正如現(xiàn)有文獻(xiàn)的標(biāo)準(zhǔn)做法，本文需要使用兩種檢驗(yàn)來驗(yàn)證模型使用的準(zhǔn)確性，即工具變量的過度識(shí)別檢驗(yàn)和隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)不存在二階自相關(guān)檢驗(yàn)。表4中列(25)～(27)的回歸結(jié)果中均通過了“隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)不存在二階自相關(guān)”的原假設(shè)。在對(duì)工具變量進(jìn)行過度識(shí)別檢驗(yàn)時(shí)，主要有兩種方法：Sargen檢驗(yàn)和Hansen檢驗(yàn)。這兩種方法的差別在于前者的前提是存在條件同方差，而后者的前提是存在條件異方差，在條件同方差的條件下這兩種檢驗(yàn)是等價(jià)的。從表4可以發(fā)現(xiàn)，無論是采用Sargen檢驗(yàn)還是Hansen檢驗(yàn)，所有模型均通過了工具變量的過度識(shí)別檢驗(yàn)，即模型中所有工具變量都是外生的。采用GMM方法對(duì)計(jì)量回歸模型進(jìn)行估計(jì)時(shí)通常會(huì)面臨使用過多工具變量這樣的潛在問題。Bahadir and Valev(2015)[5]的研究指出，在既定的樣本量的前提下，在計(jì)量模型中加入過多工具變量會(huì)增加估計(jì)的有限樣本偏差。本文借鑒以上學(xué)者的研究思路，使用解釋變量的2～3階滯后作為工具變量進(jìn)行回歸分析，具體結(jié)果見表4中列(25)～(27)。衡量金融發(fā)展水平的系數(shù)均為負(fù)值且大都顯著，這說明金融發(fā)展增長(zhǎng)率與金融發(fā)展水平初始值之間呈現(xiàn)顯著的負(fù)向關(guān)系。因此，本文無論采用何種估計(jì)方法，均證實(shí)了金融發(fā)展呈現(xiàn)顯著的條件β收斂特征。

改革開放以來，中國(guó)前期實(shí)行“以先富帶動(dòng)后富”的經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略，憑借在地理位置、自然資源稟賦、社會(huì)文化和經(jīng)濟(jì)發(fā)展等方面的優(yōu)勢(shì)，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)得到了快速發(fā)展。特別是上海已經(jīng)成為了全國(guó)金融中心，幾乎囊括了全中國(guó)所有的金融市場(chǎng)要素。目前，位于上海的金融機(jī)構(gòu)主要包括上海證券交易所、上海期貨交易所、上海黃金交易所、金融衍生品交易所、國(guó)有四大行(農(nóng)行、中行、工行、建行)上海總部、各大外資銀行大中華總部等。在此發(fā)展背景下本文借鑒Aghion et al. (2005)[1]的研究思路，以直轄市上海為金融發(fā)展參照前沿面，估計(jì)前文設(shè)定的計(jì)量回歸模型(3)以探索全國(guó)其他省份地區(qū)金融發(fā)展水平相對(duì)于中國(guó)金融中心上海的相對(duì)收斂特征。從表5列(28)～(30)的回歸結(jié)果可以看出，無論采用何種指標(biāo)衡量金融發(fā)展水平，金融發(fā)展變量的系數(shù)均為負(fù)且在5%水平下顯著，這充分說明即使以中國(guó)上海金融發(fā)展作為前沿參照面，同樣證實(shí)了“中國(guó)區(qū)域金融發(fā)展具有顯著條件β收斂”的結(jié)論。

表5 相對(duì)上海金融發(fā)展的條件β 收斂回歸結(jié)果

(二)金融發(fā)展收斂性分析：區(qū)域?qū)用?/h3>

根據(jù)《中國(guó)區(qū)域統(tǒng)計(jì)年鑒》的地區(qū)劃分標(biāo)準(zhǔn)可知，中國(guó)分成四大區(qū)域：東部、中部、西部以及東北部。本文研究樣本為1978―2017年40年30個(gè)地區(qū)的面板數(shù)據(jù)，但在數(shù)據(jù)過程中進(jìn)一步地將時(shí)間劃分成了1978―1982年，1983―1987年，…，2013―2017年等8個(gè)5年跨度，樣本量迅速減少。若是按照《中國(guó)區(qū)域統(tǒng)計(jì)年鑒》的劃分，采用工具變量方法進(jìn)行估計(jì)會(huì)因?yàn)闃颖玖窟^少導(dǎo)致結(jié)果不穩(wěn)健。因此，本文將30個(gè)地區(qū)劃分為東部地區(qū)(13個(gè))和非東部地區(qū)(17個(gè))兩個(gè)大區(qū)域。2在對(duì)不同區(qū)域?qū)用娼鹑诎l(fā)展是否具有絕對(duì)β收斂特征進(jìn)行分析時(shí)，延續(xù)前文的方法，即采用面板2SLS估計(jì)和靜態(tài)面板GMM估計(jì)方法進(jìn)行估計(jì)。但在實(shí)際分析過程中本文發(fā)現(xiàn)選擇使用金融發(fā)展水平的1階和2階滯后作為工具變量進(jìn)行靜態(tài)面板GMM估計(jì)的結(jié)果沒有通過過度識(shí)別檢驗(yàn)，通過一系列檢驗(yàn)分析之后本文僅使用金融發(fā)展水平的1階滯后作為工具變量并采用面板2SLS進(jìn)行分析，具體結(jié)果見表6。無論是在東部地區(qū)還是在非東部地區(qū)，采用三種指標(biāo)衡量金融發(fā)展水平得到的回歸結(jié)果證實(shí)了東部地區(qū)和非東部地區(qū)均具有絕對(duì)β收斂特征。至此，根據(jù)表1、表2以及表6的回歸結(jié)果可知，本文無論是從全國(guó)層面還是從兩大區(qū)域?qū)用婢C實(shí)了金融發(fā)展呈現(xiàn)顯著的絕對(duì)β收斂特征。

根據(jù)前文研究思路，接下來從區(qū)域異質(zhì)性的視角檢驗(yàn)金融發(fā)展是否也存在著條件收斂。本文采用動(dòng)態(tài)面板GMM方法檢驗(yàn)不同區(qū)域的金融發(fā)展收斂特征，具體結(jié)果見表7。Arellano-Bond檢驗(yàn)均通過了“隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)不存在二階自相關(guān)”的原假設(shè)。無論是采用Sargen檢驗(yàn)還是Hansen檢驗(yàn)，所有模型均通過了工具變量的過度識(shí)別檢驗(yàn)，即模型中的所有工具變量都是外生的。金融機(jī)構(gòu)年末貸款余額占比(FD1)的系數(shù)在列(37)中不顯著，而在列(38)中顯著為負(fù)值，這說明用金融機(jī)構(gòu)年末貸款余額占比衡量金融發(fā)展水平，在東部地區(qū)沒有呈現(xiàn)條件收斂，而在非東部地區(qū)呈現(xiàn)條件收斂特征。與此同時(shí)，金融機(jī)構(gòu)年末存款余額占比(FD2)的系數(shù)在列(39)中顯著為負(fù)值，而在列(40)中不顯著，這說明用金融機(jī)構(gòu)年末存款余額占比衡量金融發(fā)展水平，在東部地區(qū)呈現(xiàn)條件收斂，而在非東部地區(qū)沒有呈現(xiàn)條件收斂特征。在東部地區(qū)和非東部地區(qū)的樣本中，金融機(jī)構(gòu)年末存貸款占比(FD3)的系數(shù)均為負(fù)但均不顯著，這表明用金融機(jī)構(gòu)年末存貸款占比衡量金融發(fā)展水平，金融發(fā)展具有一定程度的收斂趨勢(shì)。由表4和表7的回歸結(jié)果可知，本文無論是從全國(guó)層面還是從兩大區(qū)域?qū)用婢C實(shí)了金融發(fā)展呈現(xiàn)條件β收斂特征。

表6 區(qū)域金融發(fā)展絕對(duì)β 收斂回歸結(jié)果

表7 區(qū)域金融發(fā)展條件β 收斂回歸結(jié)果：動(dòng)態(tài)面板GMM 估計(jì)

五、結(jié)論與啟示

本文以1978―2017年中國(guó)30個(gè)省、直轄市、自治區(qū)為研究對(duì)象，采用“金融機(jī)構(gòu)年末貸款余額與地區(qū)生產(chǎn)總值之比”“金融機(jī)構(gòu)年末存款余額與地區(qū)生產(chǎn)總值之比”以及“金融機(jī)構(gòu)年末存貸款余額與地區(qū)生產(chǎn)總值之比”三個(gè)指標(biāo)分別衡量地區(qū)金融發(fā)展水平，使用面板2SLS、靜態(tài)面板GMM以及動(dòng)態(tài)面板GMM等多種回歸估計(jì)方法，實(shí)證檢驗(yàn)中國(guó)金融發(fā)展是否具有絕對(duì)收斂和條件收斂特征。研究發(fā)現(xiàn)：從全國(guó)層面，選擇衡量金融發(fā)展水平的不同指標(biāo)并在不同情境下采用不同的回歸方法均證實(shí)了金融發(fā)展呈現(xiàn)顯著的絕對(duì)收斂和條件收斂特征；對(duì)于具有較低金融發(fā)展水平初始值的地區(qū)會(huì)伴隨著后期較高的金融發(fā)展增長(zhǎng)率，即金融發(fā)展增長(zhǎng)率與金融發(fā)展水平初始值之間呈現(xiàn)顯著的負(fù)向關(guān)系；從東部和非東部區(qū)域?qū)用妫鹑诎l(fā)展具有顯著的絕對(duì)收斂特征和一定程度的條件收斂特征。本文以中國(guó)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象支持了金融發(fā)展具有收斂特征的結(jié)論。

根據(jù)以上研究結(jié)論，本文得到如下政策啟示：第一，應(yīng)當(dāng)逐步調(diào)整國(guó)家的金融發(fā)展戰(zhàn)略，將發(fā)展中心向落后區(qū)域進(jìn)行轉(zhuǎn)移，給予各地區(qū)平等的金融發(fā)展條件，這樣才能加快金融發(fā)展的收斂進(jìn)度，縮小地區(qū)間金融發(fā)展差距，實(shí)現(xiàn)金融均衡發(fā)展。盡管本文結(jié)論證實(shí)了我國(guó)金融發(fā)展呈現(xiàn)收斂態(tài)勢(shì)，但歷年《中國(guó)區(qū)域金融運(yùn)行報(bào)告》提供的數(shù)據(jù)顯示我國(guó)金融區(qū)域發(fā)展差距仍然較大。因此，國(guó)家應(yīng)當(dāng)積極構(gòu)建東部-非東部地區(qū)金融發(fā)展的協(xié)調(diào)機(jī)制，加強(qiáng)區(qū)域金融發(fā)展的政策協(xié)調(diào)，促進(jìn)區(qū)域金融合作，建立發(fā)達(dá)區(qū)域?qū)β浜髤^(qū)域的金融反哺機(jī)制，實(shí)現(xiàn)區(qū)域間金融的良性互動(dòng)，推動(dòng)區(qū)域金融發(fā)展收斂。第二，應(yīng)當(dāng)切合實(shí)際地根據(jù)各地區(qū)發(fā)展需要選擇適宜的金融業(yè)態(tài)進(jìn)行有差異、有特色的發(fā)展。從現(xiàn)實(shí)情況來看，我國(guó)地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、地理位置、資源稟賦、政策制度等多個(gè)方面存在著顯著差異，因此在縮小地區(qū)金融發(fā)展水平差距過程中不能過分強(qiáng)調(diào)區(qū)域金融同質(zhì)化發(fā)展。具體來說，東部地區(qū)金融業(yè)應(yīng)該積極推進(jìn)對(duì)外開放水平，優(yōu)化融資結(jié)構(gòu)和信貸結(jié)構(gòu)，為東部地區(qū)進(jìn)行供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展提供良好的金融服務(wù)，以此增強(qiáng)自身的發(fā)展實(shí)力?，F(xiàn)有很多金融政策在發(fā)達(dá)地區(qū)的適應(yīng)性強(qiáng)，而在不發(fā)達(dá)地區(qū)的適應(yīng)性差，應(yīng)該加強(qiáng)非東部地區(qū)的金融改革，積極推進(jìn)金融在制度、產(chǎn)品、服務(wù)等方面的金融創(chuàng)新。

注釋

1. 在實(shí)際操作過程中發(fā)現(xiàn)，若控制地區(qū)固定效應(yīng)，多重共線性問題導(dǎo)致主要變量的系數(shù)和檢驗(yàn)值均被刪除。因此，本文在采用系統(tǒng)GMM模型進(jìn)行分析時(shí)并未控制地區(qū)固定效應(yīng)，整體影響并不很明顯。

2. 東部地區(qū)包括：北京、天津、遼寧、吉林、黑龍江、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南；非東部地區(qū)包括：山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南、內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。