西南地區(qū)金融包容促進經(jīng)濟增長的空間效應(yīng)分析*

田 杰，陳昊飛，楊佳妮

(重慶工商大學 金融學院，重慶 400067)

一、引言

2013年中共十八屆三中全會通過了《中共中央關(guān)于全面深化改革若干重大問題的決定》，正式將發(fā)展普惠金融作為全面深化改革的重要舉措。2015年，我國銀監(jiān)會設(shè)立了普惠金融部。2016年，國務(wù)院印發(fā)《推進普惠金融發(fā)展規(guī)劃(2016—2020年)》明確提出要提高我國的金融包容水平，并使其居于國際中上游水平。在提高金融包容水平逐漸上升為一項國家戰(zhàn)略的背景下，我國各個省份、各個區(qū)域都積極地采取措施提升本地區(qū)的金融包容水平。近年來，隨著西部崛起國家戰(zhàn)略的提出，我國西部地區(qū)、西南地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展狀況備受關(guān)注。因此，對西部地區(qū)、西南地區(qū)金融包容與經(jīng)濟增長之間關(guān)系的探究便成為國內(nèi)學者研究的熱點問題。那么，我國西南地區(qū)的金融包容水平如何？與本地區(qū)經(jīng)濟增長之間的關(guān)系如何？其空間效應(yīng)又如何呢？本文以我國西南6省(直轄市、自治區(qū))為研究對象，試圖通過空間計量分析西南6省(直轄市、自治區(qū))金融包容對經(jīng)濟增長的影響。

金融包容(Financial Inclusion)又稱為普惠金融。國外學者關(guān)于金融包容的研究，最初始于對金融排斥(Financial Exclusion)的研究。如Leyshon(1995)[1]和Conroy(2005)[2]認為金融機構(gòu)往往對窮人和弱勢群體存在歧視，從而使他們較少有機會享受到正規(guī)金融機構(gòu)提供的金融產(chǎn)品和金融服務(wù)，這種現(xiàn)象就是金融排斥。根據(jù)金融排斥的概念，眾多學者紛紛從其反面定義金融包容。如Hannig和Jansen(2010)[3]認為讓無銀行賬戶人群享受到正規(guī)金融機構(gòu)提供的儲蓄、信貸和保險等基本的金融服務(wù)即為金融包容；Rangarajan(2008)[4]和Khan(2011)[5]基于成本視角，認為金融包容就是讓窮人和弱勢群體以其能負擔得起的成本享受金融產(chǎn)品和服務(wù)的過程。在國內(nèi)，閆海洲和張明珅(2012)[6]認為金融包容的本質(zhì)在于普惠與共享；田霖(2013)[7]從寬度和深度兩方面定義金融包容，認為金融包容涵蓋了弱勢群體的金融需求情況和金融供給主體的可持續(xù)發(fā)展情況，小到個人、家庭，大到企業(yè)和國家等，都是金融包容的研究對象。

Andrianaivo(2012)[8]以非洲地區(qū)為研究對象，以該地區(qū)的金融包容水平為媒介，發(fā)現(xiàn)提高手機銀行的使用率有助于提高該地區(qū)的金融包容水平，從而促進該地區(qū)的經(jīng)濟增長。Kim(2016)[9]對經(jīng)濟合作與發(fā)展組織、歐元區(qū)內(nèi)40個國家進行研究分析，發(fā)現(xiàn)在人均生產(chǎn)總值較低的國家和金融風險較高的國家，金融包容水平的提升有助于縮小收入差距，促進經(jīng)濟增長。以上兩位學者分別從直接影響和間接影響角度研究了金融包容與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系。國內(nèi)學者多以我國31個省(直轄市、自治區(qū))為研究對象，但由于所采用的研究方法不同，得出的結(jié)論也不盡相同。杜莉、潘曉健(2017)[10]采用2005—2015年的數(shù)據(jù)通過面板數(shù)據(jù)模型研究發(fā)現(xiàn)，從全國范圍來看，金融包容對經(jīng)濟增長具有顯著的促進作用；從區(qū)域來看，西部地區(qū)金融包容促進經(jīng)濟增長的貢獻要比中東部地區(qū)顯著。付莎、王軍(2018)[11]運用系統(tǒng)廣義矩估計方法進行實證分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)2000—2016年我國金融包容與經(jīng)濟增長之間存在倒“U形”關(guān)系，且中西部地區(qū)金融包容促進經(jīng)濟增長的影響要比東部地區(qū)顯著。劉亦文等(2018)[12]基于固定效應(yīng)的面板門檻模型發(fā)現(xiàn)，金融包容促進經(jīng)濟增長存在雙門檻效應(yīng)，其門檻值分別為0.279和0.405，當金融包容水平小于0.279時，對經(jīng)濟增長的作用并不明顯；當金融包容水平介于二者之間時，對經(jīng)濟增長的作用在5%的水平下顯著；當金融包容水平大于0.405時，對經(jīng)濟增長的貢獻度明顯減弱。

我國西南地區(qū)由于自然環(huán)境的特殊性，導致該地區(qū)人口居住分散，交通、互聯(lián)網(wǎng)等金融基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展不完善，金融資源配置效率不高，這也在一定程度上影響著該地區(qū)的經(jīng)濟社會發(fā)展。本文采用空間計量模型，分析西南地區(qū)金融包容促進經(jīng)濟增長的作用及溢出效應(yīng)，從區(qū)域和空間視角進一步豐富相關(guān)理論和實證研究。

二、西南地區(qū)金融包容的發(fā)展現(xiàn)狀分析

(一)西南地區(qū)金融包容的發(fā)展現(xiàn)狀

1.金融包容指數(shù)介紹

本文借鑒Sarma(2010)[13]和呂勇斌的研究方法，通過給各指標賦權(quán)，進一步計算不同指標的維度值(di)，計算公式如下：

其中，wi為采用變異系數(shù)法計算的權(quán)重，xi、mini、maxi分別代表不同指標的實際值、最小值和最大值。則di∈[0,wi]，di值越接近0，表明該地區(qū)的金融包容程度越低；di值越接近wi，表明該地區(qū)的金融包容程度越高。如果用n維笛卡爾空間中的點表示金融包容發(fā)展狀況，則點O(0,0,…,0)代表最低的金融包容水平，即完全的金融排除，點W(w1,w2,…,w6)代表最優(yōu)的金融包容水平。因此，本文用反歐幾里得距離來衡量金融包容指數(shù)，計算公式如下：

IFI指數(shù)介于0和1之間，IFI指數(shù)越接近于0，表明該地區(qū)的金融包容水平越低；IFI指數(shù)越接近于1，表明該地區(qū)的金融包容水平越高。由于選取的指標數(shù)據(jù)有限，且各省不同時期所采取的金融發(fā)展戰(zhàn)略不同，所計算出的金融包容指數(shù)可能存在差異。但是，即使某地區(qū)的金融包容指數(shù)等于0，也并不代表該地區(qū)是完全的金融排除；相反，即使某地區(qū)的金融包容指數(shù)等于1，也并不表示該地區(qū)已實現(xiàn)最優(yōu)的金融發(fā)展水平。關(guān)于金融包容指標體系的構(gòu)建，現(xiàn)有研究多從金融服務(wù)的可獲得性、使用情況和質(zhì)量三個維度進行測量?；谖髂系貐^(qū)數(shù)據(jù)的可得性，本文借鑒蘇暢(2018)[14]和呂勇斌(2018)[15]的指標選取方法，從金融服務(wù)的可獲得性和使用情況兩個維度構(gòu)建金融包容指數(shù)，具體包括8個指標：用每百平方千米擁有的金融機構(gòu)網(wǎng)點數(shù)和每百平方千米擁有的金融機構(gòu)從業(yè)人數(shù)衡量地理滲透性，用每萬人擁有的金融機構(gòu)網(wǎng)點數(shù)和每萬人擁有的金融機構(gòu)從業(yè)人數(shù)衡量人口滲透性，用金融機構(gòu)各項存款余額占比、人均存款余額、各項貸款余額占比和人均貸款余額4個指標衡量金融服務(wù)的使用情況，包括存款服務(wù)的使用情況和貸款服務(wù)的使用情況兩個方面。以上8個指標均有利于提高金融包容水平，如表1所示。

表1 金融包容指數(shù)的指標體系

(二)西南地區(qū)金融包容指數(shù)計算結(jié)果

本文選取重慶、四川、貴州、廣西、云南和西藏6省(直轄市、自治區(qū))2007—2016年的數(shù)據(jù)對我國西南地區(qū)的金融包容指數(shù)進行測度，數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行公布的歷年區(qū)域金融運行報告及歷年各省的統(tǒng)計年鑒。

首先，根據(jù)變異系數(shù)法計算各指標權(quán)重，其計算結(jié)果如表2所示：

表2 各指標變異系數(shù)與指標權(quán)重

其次，根據(jù)變異系數(shù)法確定的指標權(quán)重，用金融包容指數(shù)測算方法計算2007—2016年西南地區(qū)的IFI指數(shù)，計算結(jié)果如表3所示。

表3 2007—2016年我國西南地區(qū)的IFI指數(shù)

由圖1可知，2007—2016年我國西南地區(qū)的金融包容指數(shù)整體呈上升趨勢，但各省(直轄市、自治區(qū))之間的金融包容水平存在差異。其中，重慶市近十年的金融包容指數(shù)明顯高于其他5省(直轄市、自治區(qū))，變化幅度在0.3～0.8；四川省在2007—2016年間的金融包容指數(shù)明顯低于重慶市，且與貴州、廣西、云南和西藏4省(自治區(qū))的IFI指數(shù)變化趨勢趨于一致，但又高于其他4省(直轄市、自治區(qū))，變化幅度在0.2～0.5；貴州、廣西、云南和西藏4省(自治區(qū))在近十年間IFI指數(shù)變化趨勢大致相同，且IFI指數(shù)均在0.5以下；而西藏自治區(qū)的金融包容指數(shù)在2007—2016年均處于6省(直轄市、自治區(qū))最低水平，變化幅度在0～0.3。

圖1 2007—2016年我國西南地區(qū)IFI指數(shù)趨勢圖

三、西南地區(qū)金融包容促進經(jīng)濟增長的空間效應(yīng)分析

(一)西南地區(qū)金融包容的空間自相關(guān)

本文基于地理上的相鄰關(guān)系定義空間權(quán)重矩陣W，即若省份i與省份j之間有共同的邊界，則wij等于1；若省份i與省份j之間無共同的邊界，則wij等于0；同一省份的距離為0?？臻g權(quán)重矩陣定義如下：

確定空間權(quán)重矩陣W后，本文使用莫蘭指數(shù)I(Moran’s I)和吉爾里指數(shù)C(Geary’s C)進行空間自相關(guān)的檢驗，檢驗結(jié)果如表4所示。

表4 2007—2016年我國西南地區(qū)金融包容空間自相關(guān)檢驗結(jié)果

由表4可知，2007—2016年我國西南6省(直轄市、自治區(qū))的Moran’sI指數(shù)均大于0，且均在10%的顯著性水平上拒絕“無空間自相關(guān)”的原假設(shè)，表明我國西南地區(qū)某省份的金融包容水平受鄰近省份的正向影響。從總體上來看，2007—2016年我國西南6省(直轄市、自治區(qū))的Moran’sI值呈上升趨勢，說明該地區(qū)金融包容的空間依賴性正在隨時間增強。2007—2016年Geary’sC指數(shù)數(shù)值變化不大，在0.55附近浮動，且均在10%水平下顯著，表明重慶、四川、貴州、廣西、云南和西藏的金融包容在空間上存在正相關(guān)關(guān)系。因此，在深入研究相關(guān)省份金融包容與經(jīng)濟增長的關(guān)系時，應(yīng)將空間效應(yīng)考慮在內(nèi)。[16]

(二)西南地區(qū)金融包容的空間效應(yīng)分析

1.變量選擇

本文以我國西南6省(直轄市、自治區(qū))的地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)為被解釋變量，以金融包容指數(shù)(IFI指數(shù))為核心解釋變量，并引入了金融包容指數(shù)的二次方(IFI2)，此外，選取年末固定資產(chǎn)投資總額(FAI)、從業(yè)人數(shù)(LAB)、公路鐵路里程數(shù)(ROAD)和城鄉(xiāng)收入差距(GAP)4個指標為控制變量，進一步分析重慶、四川、貴州、廣西、云南和西藏的金融包容與該地區(qū)經(jīng)濟增長之間的關(guān)系。

地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)的高低通常代表一個地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的高低，本文用地區(qū)生產(chǎn)總值指標來衡量經(jīng)濟增長。年末固定資產(chǎn)投資總額(FAI)和從業(yè)人數(shù)(LAB)分別代表所投入的資本要素和勞動力要素，本文分別用年末固定資產(chǎn)投資總額和年末三次產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)總和代表這兩個變量。公路鐵路里程數(shù)(ROAD)反映的是基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況，本文用公路鐵路營運里程數(shù)衡量；城鄉(xiāng)收入差距(GAP)對經(jīng)濟發(fā)展具有負向影響，本文用城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與農(nóng)村居民人均純收入的差值表示。由于公路鐵路里程數(shù)和城鄉(xiāng)收入差距與地區(qū)生產(chǎn)總值之間存在雙向因果聯(lián)系，因此，本文選取其滯后一期作為控制變量。以上變量均為對數(shù)化處理后的數(shù)值。

2.數(shù)據(jù)來源

地區(qū)生產(chǎn)總值、固定資產(chǎn)投資、年末從業(yè)人數(shù)、公路鐵路營運里程數(shù)和城鄉(xiāng)收入差距原始數(shù)據(jù)均來自中國經(jīng)濟社會大數(shù)據(jù)研究平臺公布的2007—2016年西南各省的《統(tǒng)計年鑒》，各省鐵路營運里程數(shù)原始數(shù)據(jù)來自歷年的《中國鐵道年鑒》。

表5 變量的描述性統(tǒng)計

3.金融包容促進經(jīng)濟增長的空間計量估計結(jié)果

本文選擇固定效應(yīng)模型對我國西南地區(qū)金融包容與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系進行研究。固定效應(yīng)模型又包括空間自回歸模型(SAR)、空間誤差模型(SEM)，基于此，本文用LM檢驗和穩(wěn)健的LM檢驗發(fā)現(xiàn)空間自回歸模型(SAR)比空間誤差模型(SEM)更適合樣本數(shù)據(jù)。然后通過Wald檢驗和LR檢驗發(fā)現(xiàn)空間自回歸模型(SAR)可以簡化為空間杜賓模型(SDM)。因此，最終確定樣本數(shù)據(jù)適用的模型為空間杜賓模型(SDM)，公式表示如下：

其中，i表示省份，i=1、2、3、4、5、6，分別代表重慶、四川、貴州、廣西、云南和西藏；t表示時間，t的取值范圍為1～10，分別代表2007—2016年；GDPit表示第i個省份t年的地區(qū)生產(chǎn)總值，IFI為金融包容指數(shù)，F(xiàn)AI為年末固定資產(chǎn)投資總額，LAB為從業(yè)人數(shù)，ROAD為公路鐵路里程數(shù)，GAP為城鄉(xiāng)收入差距；λ為空間自回歸系數(shù)，用以度量被解釋變量的空間滯后項對被解釋變量的影響；β為相應(yīng)的解釋變量系數(shù)，W為空間權(quán)重矩陣，ε為誤差項。

進一步運用MATLAB軟件對樣本數(shù)據(jù)進行空間回歸分析，結(jié)果如表6所示。

表6 空間杜賓模型(SDM)回歸結(jié)果

由表6的回歸結(jié)果可知，空間杜賓模型(SDM)在空間固定、時間固定和空間時間雙固定效應(yīng)下的空間自回歸系數(shù)λ分別為0.671 0、-0.806 0和-0.999 0，且均通過了1%水平下的顯著性檢驗，表明使用空間計量模型研究金融包容與經(jīng)濟增長的關(guān)系是十分有效的。

由表6的回歸結(jié)果可知，金融包容指數(shù)(IFI)和金融包容指數(shù)二次方(IFI2)的系數(shù)分別為-0.510 4和0.325 2，且均在5%的水平下顯著，說明我國西南地區(qū)某省的金融包容指數(shù)與本地區(qū)的經(jīng)濟增長之間的關(guān)系呈現(xiàn)為一條開口向上的U形曲線，且該U形曲線以金融包容指數(shù)(IFI)等于0.784 7為對稱軸。在對稱軸的左側(cè)，當某省的金融包容指數(shù)低于0.784 7時，說明其金融包容水平不利于本地區(qū)經(jīng)濟增長；在對稱軸的右側(cè)，當某省的金融包容指數(shù)高于0.784 7時，則說明其金融包容水平對本地經(jīng)濟增長具有正向促進作用。2007—2016年，我國西南6省的金融包容指數(shù)均位于該U形曲線對稱軸的左側(cè)，說明現(xiàn)階段西南地區(qū)應(yīng)致力于提升相關(guān)省份的金融包容水平，從而實現(xiàn)金融包容促進各省經(jīng)濟增長的目的。

相鄰省份的金融包容指數(shù)(W*IFI)和金融包容指數(shù)二次方(W*IFI2)的系數(shù)分別為-2.272 2和2.252 5，且均在1%的水平下通過顯著性檢驗，說明相鄰省份的金融包容指數(shù)與本地區(qū)經(jīng)濟增長之間關(guān)系也是一條開口向上的U形曲線，該U形曲線以鄰省金融包容指數(shù)等于0.504 4為對稱軸。當鄰省的金融包容指數(shù)位于對稱軸的左側(cè)時，表明相鄰省份的金融包容水平不利于本地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展；當鄰省的金融包容指數(shù)位于對稱軸的左側(cè)時，表明相鄰省份金融包容水平的提高，有利于促進本地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展。2011—2016年，重慶市的金融包容指數(shù)位于該U形曲線的右側(cè)，而西南其他5省的金融包容指數(shù)在2007—2016年均位于該曲線的左側(cè)，說明現(xiàn)階段提升我國西南6省的金融包容水平，對于促進相鄰省份的經(jīng)濟增長具有重要作用。

關(guān)于控制變量，表6中空間時間雙固定效應(yīng)下的空間杜賓模型(SDM)的回歸結(jié)果顯示，我國西南地區(qū)某省份的地區(qū)生產(chǎn)總值不僅受本地區(qū)年末固定資產(chǎn)投資總額(FAI)、從業(yè)人數(shù)(LAB)的影響，還受到相鄰省份從業(yè)人數(shù)(W*LAB)、公路鐵路里程數(shù)(W*ROAD)和城鄉(xiāng)收入差距(W*GAP)的顯著影響。

其中，我國西南地區(qū)某省的年末固定資產(chǎn)投資總額(FAI)以及鄰省的年末固定資產(chǎn)投資總額(W*FAI)的系數(shù)分別為0.088 3和0.032 5，前者在1%的水平下顯著，后者未通過顯著性檢驗，說明某省年末固定資產(chǎn)投資總額的增加會顯著促進本地的經(jīng)濟增長，而鄰省年末固定資產(chǎn)投資總額的增加并不會顯著影響本地的經(jīng)濟發(fā)展。某省從業(yè)人數(shù)(LAB)和鄰省從業(yè)人數(shù)(W*LAB)的系數(shù)分別-0.375 2和-1.241 0，均在1%的水平下顯著，說明西南地區(qū)的從業(yè)人數(shù)負向該區(qū)域的經(jīng)濟增長。某省的公路鐵路里程數(shù)(ROAD)和鄰省的公路鐵路里程數(shù)(W*ROAD)的系數(shù)分別為0.059 2和0.326 2，說明西南地區(qū)公路、鐵路等交通基礎(chǔ)設(shè)施的完善，正向影響該區(qū)域的經(jīng)濟增長，但前者的影響并不顯著，而后者在1%的水平下通過了顯著性檢驗。某省的城鄉(xiāng)收入差距(GAP)和鄰省的城鄉(xiāng)收入差距(W*GAP)的系數(shù)分別為-0.073 3和-0.449 2，前者并未通過顯著性檢驗，后者在1%的水平下顯著，說明西南地區(qū)某省的城鄉(xiāng)收入差距負向影響該省的經(jīng)濟增長，但并不顯著，而相鄰省份城鄉(xiāng)收入差距的縮小則可以顯著促進本地的經(jīng)濟增長。

四、結(jié)論與政策建議

西南地區(qū)金融包容促進經(jīng)濟增長的空間效應(yīng)如何？本文使用2007—2016年重慶、四川、貴州、廣西、云南和西藏6省(直轄市、自治區(qū))的數(shù)據(jù)，采用空間計量模型分析了金融包容促進經(jīng)濟增長的空間效應(yīng)。研究結(jié)果表明：西南地區(qū)的金融包容指數(shù)在近十年間整體呈上升趨勢，西南地區(qū)的金融包容水平在空間上存在相關(guān)性。空間杜賓模型的回歸結(jié)果顯示，我國西南地區(qū)某省的金融包容指數(shù)以及鄰省的金融包容指數(shù)與本地區(qū)的經(jīng)濟增長之間的關(guān)系呈現(xiàn)為一條開口向上的“U形”曲線，且現(xiàn)階段我國西南6省(直轄市、自治區(qū))的金融包容指數(shù)基本上均位于該“U形”曲線的左側(cè)，說明目前我國西南地區(qū)應(yīng)致力于提升本地區(qū)的金融包容水平，從而實現(xiàn)金融包容促進經(jīng)濟增長的目的?；诖耍疚奶岢鲆韵聦Σ呓ㄗh：

首先，作為金融服務(wù)的供給方，西南地區(qū)金融機構(gòu)可以通過以下措施提升金融包容水平：第一，針對西南地區(qū)的地理特點，促進傳統(tǒng)金融機構(gòu)積極發(fā)展并借助互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)，實現(xiàn)與金融科技的深度融合發(fā)展；第二，針對不同客戶群體的需求，創(chuàng)新自身產(chǎn)品和服務(wù)，開發(fā)個性化、多元化的金融產(chǎn)品和服務(wù)；第三，充分利用歷年積累的基礎(chǔ)信息，結(jié)合工商、稅務(wù)和公用設(shè)施等部門提供的正面清單，構(gòu)建包括弱勢群體在內(nèi)的信用檔案平臺，降低征信成本。

其次，作為金融市場的監(jiān)管者，政府可以通過以下措施提升我國西南地區(qū)的金融包容水平：第一，加強公路、鐵路建設(shè)，尤其要延伸偏遠農(nóng)村地區(qū)的公路、鐵路里程數(shù)，在條件允許的城市地區(qū)加快建設(shè)軌道交通，增大道路密度；第二，加快建設(shè)網(wǎng)絡(luò)基站，擴大移動通信、光纖寬帶和數(shù)字電視等互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的服務(wù)范圍，尤其要增大農(nóng)村地區(qū)信息化建設(shè)方面的政策、資金投入；第三，降低金融市場準入門檻、減少地區(qū)行政壁壘，允許符合條件的特色外資銀行、異地城市銀行入駐本地區(qū)，推動金融機構(gòu)多元化發(fā)展；第四，建立金融創(chuàng)新獎勵機制，對金融機構(gòu)在產(chǎn)品和服務(wù)方面進行的，能夠顯著提高本地金融包容水平的創(chuàng)新進行資金獎勵、名譽獎勵等。