金融集聚對區域經濟的影響分析范文

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摘要：運用區位熵分析法對廣西金融集聚水平進行測度，以廣西14個地級城市2010—2017年的面板數據為樣本，通過構建空間滯后模型、空間誤差模型，檢驗金融集聚對廣西區域經濟增長的空間溢出效應。結果表明，廣西各個城市金融集聚水平在空間上存在差異，但總體呈現出持續上升的趨勢，其對廣西經濟增長也具有明顯的正向推動作用，而銀行業的促進作用要大于證券業和保險業。

關鍵詞：金融集聚；區域經濟；經濟增長；空間相關性

廣西壯族自治區（以下簡稱廣西地區或廣西）地處西南，是華南地區通向西南的樞紐。伴隨著國家“一帶一路”倡議的持續推進，中國與東盟各國的貿易快速增長及廣西自貿區金融一體化進程的不斷加快，廣西地區的金融集聚水平將進一步提高，區域經濟也將進一步發展。因此，本文對廣西14個城市的面板數據進行測度分析，希望通過研究廣西地區金融集聚對區域經濟增長的影響，為廣西地區的經濟發展提出對策和建議，這也將對廣西地區市域經濟乃至整個西部地區經濟的發展起到一定的促進作用。

一、文獻綜述

目前學者們在金融集聚課題上的研究主要集中在集聚的影響因素、集聚水平的測度分析和集聚與經濟的效應分析三個方面。

（一）關于金融集聚的影響因素李紅、王彥曉（2014）通過分析全國286個城市1995—2011年的面板數據，認為金融人力資本、金融集聚規模和金融產出密度是城市經濟發展的重要因素，并且金融人力資本對經濟增長的貢獻顯著高于城市平均人力資本。［1］房勝飛等（2018）認為勞動力投入、產業結構水平、市場化程度和物質資本投入等指標會對金融集聚水平產生影響，其中物質資本投入和產業結構水平對經濟增長具有正向作用，而勞動力投入和市場化程度卻對經濟增長具有負向作用。［2］楊正榮、席小喬（2017）通過對甘肅省數據的實證分析表明，金融規模、金融運行效率以及政府支持力度對金融產業集聚度具有促進作用，并且對區域經濟發展也具有正向促進作用。［3］

（二）集聚水平的測度分析通過對相關文獻的梳理可知，從20世紀90年代開始已經有學者進行金融集聚測度方法的相關研究，并且大部分的學者都是運用產業集聚的評價方法對金融集聚進行度量，主要的測度方法有主成分分析法、赫希曼指數法、區位基尼系數法、區位熵等。張世曉（2010）選取能夠反映區域金融業發展狀況的地區金融業生產總值占全國金融業生產總值的比重來表示某一地區的金融集聚水平。［4］魏瑋、馬松昌（2013）采用空間集聚指數來計算山東省的制造業集聚水平。［5］張浩然（2014）運用區位熵度量了全國283個城市的金融服務業集聚水平，并用此指標度量了我國東部、中部和西部地區的集聚水平。［6］

（三）集聚與經濟的效應分析在對金融集聚效應的相關研究上，大多數學者關注的重點都集中在金融集聚是否對經濟增長產生影響。廖皓杰、雷剛（2016）通過耦合度的方法衡量了廣西地區金融集聚與區域經濟發展之間的關系，并根據計算得出廣西地區金融集聚與區域經濟發展正處于磨合階段的論斷。［7］孫志紅、王亞青（2017）根據西北五省的數據，利用空間計量模型得出了相鄰省區之間存在比較明顯的空間依賴性和空間溢出效應的結論。［8］

（四）文獻評述根據對文獻的梳理可以看出，當前金融集聚的研究成果豐富，為后續研究奠定了理論基礎，但同時也存在一些不足。從研究對象來看，目前大部分的文獻都集中在研究發達地區的金融集聚對區域經濟的影響，像長三角、珠三角、環渤海地區等，而對廣西等西部地區的研究相較而言較為稀少。同時，從研究方法來看，雖然部分研究已經開始考慮空間因素，但是在空間權重矩陣的構建上基本采用的都是地理空間鄰近權重矩陣，忽略了其他空間因素的作用。因此，本文以經濟欠發達的廣西地區作為研究重點，分析研究金融集聚水平對區域經濟增長的空間溢出效應，從而為廣西地區合理運用金融支持經濟水平建設建言獻策。

二、金融集聚對區域經濟增長的作用機制

本文在查閱和分析了諸多相關文獻之后，主要將金融集聚對經濟增長的作用機制分為三類：外部規模經濟效應、知識溢出效應和創新催化效應。

（一）外部規模經濟效應外部規模經濟來源于行業內企業數量的增加引起的產業規模的擴大。金融集聚對經濟增長帶來的外部規模經濟效應主要表現為：因為金融集聚現象帶來的資金使用效率的提高，為區域內實體產業的發展提供更加便利的融資和投資體系，讓各種實體產業享受到金融共享等。金融集聚產生的外部規模經濟效應不但能增加金融產業收益和其附屬產業收益，而且能促使該地區吸引其他產業的加入，以此帶動整個區域的經濟增長。

（二）知識溢出效應金融集聚為知識的傳播創造了有利條件，金融集聚地區擁有大量金融相關產業和高端金融人才，信息交換體系也非常便利，加快了知識的外溢速度。知識溢出效應的作用機制可分為三部分。第一，相關企業之間的競爭與合作。集聚區域內存在大量金融及金融相關企業，企業與企業間的競爭壓力非常大，由于空間限制信任問題等各種原因，企業之間通過結隊共建、企業收購等方式不斷進行知識的獲取，形成知識共享，降低企業運營成本。第二，知識共享通過互聯網等非正式方式進行傳遞。區域內的企業和個人通過人員之間的相互交流獲得知識，區域內知識、技術、經驗等通過人員之間各種方式的交流，并且和本地文化特色進一步融合交流，逐步形成了溢出效應。第三，人才的流動促進了知識的外溢。隨著金融集聚程度的逐步提高，企業間的競爭加劇，人才的流動成為知識溢出的重要途徑之一。金融人才由于薪資、個人職業前途等各方面原因不斷在集聚中心流動或向周邊城市擴散，這使得金融相關知識、經驗、方法等不斷在區域內交流共享，從而促進了區域間金融發展。

（三）創新催化效應創新是引領發展的第一動力，是促進經濟增長的重要源泉。金融集聚能降低金融相關企業獲取有效信息的成本，提高生產率，促進機構間的信息交換，增加產品附加價值，提高金融資源的配置效率，最后達到整個產業的優化升級。在產業升級過程中面臨各種風險，這使得金融機構不斷推陳出新，推出新產品，不僅進一步提高了金融集聚水平，還優化了金融結構，促進了金融集聚。

三、金融集聚的測度

本文通過金融業區位熵（LQ）和地區生產總值（GDP）兩個指標對廣西14個地級市的金融集聚情況進行分析。

（一）金融業區位熵（LQ）參考以往文獻中產業集聚的測度方法，結合金融行業的特點，本文選取區位熵指數作為核心解釋變量來測度廣西的金融業集聚水平。 其中，LQt表示廣西地區第t年度金融產業集聚區位熵值；Q1t表示第t年廣西地區各市的金融機構的本外幣存貸款余額；Q2t表示第t年廣西地區各市的地區生產總值；Q3t表示第t年廣西地區全區的金融機構本外幣存貸款余額；Q4t表示第t年廣西全區的地區生產總值。根據金融業區位熵計算結果可知，南寧作為廣西經濟發展的中心城市，其金融集聚水平在廣西一直處于領先位置。柳州和桂林的金融集聚水平在全區也屬較高水平。賀州、來賓和河池從2010年起金融集聚水平逐漸提高。總的來說，近年來，隨著經濟社會的發展，廣西大部分城市金融業的發展呈現穩步提升的態勢。

（二）GDP變化情況根據《廣西統計年鑒》數據，2010—2017年廣西所有城市的地區生產總值是增長的，但是廣西地區各地市之間尚存在較大差異。南寧的地區生產總值在廣西地區一直處于領先水平，2017年以4118.83億元排廣西第一，緊隨其后的柳州和桂林的GDP總量都是2000多億元，其中柳州以2755.64億元位居第二，桂林以2045.18億元排名第三。從GDP增速來看，北海GDP增速達到10.2%，排名第一。而賀州和來賓的經濟總量從2010年以來在全區一直都較為落后，并且截至2017年年底，加上崇左、防城港和河池，廣西共有5個城市的GDP總量未達到1000億元。

四、實證分析

為進一步分析金融集聚水平對區域經濟發展是否有促進作用，運用ArcGis軟件和OpenGeoda軟件對廣西金融集聚的空間溢出效應與區域經濟發展兩者之間的關系進行分析。所選2010—2017年的數據來源于《廣西統計年鑒》、各市的國民經濟發展統計公報和廣西銀監局及廣西保監局的數據。

（一）研究設計1.空間權重矩陣的設定空間權重矩陣是度量空間相依性和描述空間觀測單元相對位置關系的重要指標。通過軟件對地區生產總值（GDP）和金融業區位熵（LQ）采用基于地理空間的鄰近特征構造的地理空間鄰近權重矩陣對變量進行分析。根據空間觀測單元i和j之間的鄰近特征，對空間權重矩陣中的元素wij賦權0或1。根據Rook賦權法：當相鄰空間觀測單元i和j之間共享一個邊界時，賦權wij=1，否則賦權wij=0。2.空間自相關性檢驗空間相關性是進行空間分析和空間建模的基礎，Moran’sI是檢驗變量空間相關性最常用的指標。該方法是基于特定位置的觀測變量值與其所有鄰近觀測單元的同一觀測值的空間加權平均值之間的相關系數，即空間自相關系數。故在運用空間面板模型進行回歸分析前，對金融業的區位熵（LQ）的Moran’sI指數進行空間相關性分析可以得到Moran’sI=-0.1449，說明整個區域為負相關。2017年廣西地區LQMoran’sI散點圖如圖1所示。散點圖分為四個象限，將廣西地區各市的金融產業集聚的發展程度分為四種集群形式。第一象限（H-H）和第三象限（L-L）為正的空間自相關關系，代表了廣西各個區金融集聚的空間依賴性和區域集聚的特性。第二象限（L-H）和第四象限（H-L）為負的空間自相關關系，表明了廣西各個地區金融集聚的空間異質性。表1列出了散點圖中位于各個象限的城市的集聚情況。從表1可發現，廣西14個地級市中，河池、賀州和柳州均位于第一象限，說明這幾個城市的金融發展水平表現為高集聚程度地區，被高集聚程度地區包圍。結合表1的區位熵來看，它們的金融集聚程度都較高，存在空間上的相互集聚。北海和玉林位于第三象限呈現出低—低集聚的狀態，表明這些地區與相鄰地區的金融發展水平都比較低。南寧位于第四象限說明高集聚程度地區被較低集聚程度的地區包圍。南寧作為廣西的省會城市，擁有大量的金融機構及金融相關產業，金融發展水平高；而南寧周邊的百色、崇左等，城市經濟發展水平普遍較低，金融集聚水平的落差較大，因而符合第四象限的特點，反映了這些地區金融集聚的空間異質性。散點圖說明了廣西各地區的金融集聚情況差異，存在空間依賴性和空間異質性。3.指標選取（1）銀行業、保險業和證券業集聚度指標其中，Ebankt表示廣西地區第t年銀行業集聚度；s1t表示第t年廣西地區各市金融機構的本外幣存貸款余額；s2t表示第t年廣西地區各市的常住人口；s3t表示第t年廣西全區的金融機構本外幣存貸款余額；s4t表示第t年廣西全區的常住人口。同理可得，保險業集聚度指標：其中，k1t表示第t年廣西地區各市的保費收入；k3t表示第t年廣西全區的保費收入。z1t表示第t年廣西地區各市的上市公司數量；z3t表示第t年廣西全區的上市公司數量。（2）其他變量指標本文選取廣西地區各城市的人均國內生產總值代表該地區的經濟發展水平，并將該指標作為模型的被解釋變量，用PGDP表示。此外，本文還選取金融發展水平和金融發展效率作為解釋變量。其中金融發展水平主要以金融機構本外幣存貸款余額與地區生產總值的比值來代替，用F表示；金融發展效率用金融機構存貸比代替，用V表示。

（二）模型構建空間計量經濟模型的結構根據經濟活動的空間相依性和回歸模型中誤差項的相依性特征分為空間滯后和空間誤差兩類基本模型，它們在模型設定中主要體現在滯后變量Wy和誤差結構E（uiuj）≠0的特征差異。空間滯后模型用于解釋空間相互作用的存在和強度，而空間誤差模型則用于解釋與誤差項相關的空間。其中，W為n×n的空間權重矩陣；y為n×1的隨機變量，β和θ為待估模型的參數向量；ε為n×1的誤差向量，并且服從均值為零和方差為σ2的正態分布；u為具有空間自相關結構的n×1誤差向量；ρ和λ分別為空間自回歸和空間移動平均的參數。根據空間自相關性檢驗的結果，進行下一步分析。為了排除數據間的異方差性，對模型中的數據做取對數化處理。模型表達式為：其中，W為n×n的空間權重矩陣；β為待估模型的參數向量；u為具有空間自相關結構的n×1誤差向量；ρ和λ分別為空間自回歸和空間移動平均參數；W*InPGDP為空間滯后因變量，W*μ為滯后誤差項；ε為n×1的誤差向量，并且服從均值為零和方差為σ2的正態分布。

（三）模型的回歸結果分析以人均GDP（lnPGDP）為因變量，金融發展水平（lnF）、金融發展效率（lnV）、銀行業集聚度（lnEbank）、保險業集聚度（lnEinsure）和證券業集聚度（lnEstock）為自變量建立空間計量模型，對模型的回歸結果見表2。從表2各變量的顯著性水平來看，金融發展水平通過了1%的顯著性水平檢驗，表明金融發展水平對區域經濟的增長有顯著的影響。銀行業集聚水平通過了1%的顯著性檢驗，則說明了銀行業的發展和集聚水平對區域經濟的增長有正向促進作用。從系數上看，在金融三大行業中銀行業的溢出效應是最明顯的，證券業的溢出效應最小，這與廣西地區的金融發展現狀是相符的，目前廣西的金融發展水平相對而言較為薄弱，并且金融資源的調配也主要是通過銀行來完成，而保險業和證券業對經濟的促進作用并不顯著，對區域經濟增長的溢出效應也不明顯。五、結論及建議本文通過對廣西地區金融集聚水平的相關指標和經濟增長的相關指標的測度分析，運用空間計量模型進行實證研究得出以下主要結論：從分析結果看，Moran’sI=-0.1449表明空間自相關性呈負相關，廣西地區各個城市間的金融集聚水平在空間上存在差異。南寧、柳州和桂林作為廣西經濟的前三名，金融集聚水平在全區處于較高位置，而北海、崇左和欽州等地的金融集聚水平則相對較低。根據研究發現，現階段廣西地區的銀行業發展水平在三個產業中是發展最好的，但同時也要認識到目前銀行業發展水平同發達地區相比存在較大的差距，還需要繼續努力。而證券業和保險業目前發展水平相對較低，需要進一步加大對它們的投入和支持。

基于上述研究結論提出以下建議：

（一）推進金融及相關行業的基礎建設金融基礎設施的發展能夠促進更大規模和更高效率的產業資本的積累，金融基礎設施與經濟增長兩者間有著密切的關系。［9-10］因此，廣西應該加大對金融基礎設施的投資和建設，不斷完善金融法律制度，加強政府對金融市場的監督管理，規范市場行為，防范金融風險。同時，廣西應加大對銀行業、證券業和保險業的投資力度，平衡三個產業的發展，努力做到銀行、保險和證券均衡發展。

（二）加大金融服務實體經濟力度，優化金融結構水平廣西地理位置獨特，是中國面向東盟開放的最前沿、合作的最佳平臺和窗口，處于“一帶一路”交匯對接和陸海統籌的關鍵區域，邊境貿易往來頻繁，與東盟國家跨境結算量大，故應立足獨特區位，合理布局，加大廣西金融服務實體經濟的力度，優化金融的結構水平，降低金融市場的準入門檻，合理吸引外來金融機構與上市公司在廣西投資，進一步加快地區中小金融機構的建設，促進經濟的發展。

（三）加強金融創新，提高區域金融競爭力創新是推動民族進步和社會發展的不竭動力。在“大眾創業，萬眾創新”的時代號召下，要實現廣西金融業的快速發展，就必須持續提高金融業的創新能力，進一步加強金融機構與高校的產學研結合，不斷推動金融人才、金融培訓和技術領域的合作，促進金融產品推陳出新，推動金融業多元化發展。

參考文獻：

［1］李紅，王彥曉.金融集聚、空間溢出與城市經濟增長：基于中國286個城市空間面板杜賓模型的經驗研究［J］.國際金融研究，2014（2）：89-95.

［2］房勝飛，徐秋艷，馬琳琳.金融集聚的溢出效應及空間異質性：基于我國省級行政區的實證研究［J］.南方金融，2018（1）:23-31.

［3］楊正榮，席小喬.空間溢出視角下金融產業集聚對區域經濟發展的影響研究：基于甘肅省數據的實證分析［J］.產業與區域經濟，2017（11）：57-59.

［4］張世曉.區域金融集聚與區域經濟增長［J］.湖北經濟學院學報，2010（4）：41-47.

［5］魏瑋，馬松昌.基于動態面板GMM分析的產業集聚與經濟增長實證研究：以山東半島城市群為例［J］.上海經濟研究，2013（6）:23-32.

［6］張浩然.空間溢出視角下的金融集聚與城市經濟績效［J］.財貿經濟，2014（9）：51-61.

［7］廖皓杰，雷剛.基于耦合分析的廣西金融集聚與區域發展的實證研究［J］.時代金融，2016（12）:95-96.

［8］孫志紅，王亞青.金融集聚對區域經濟增長的空間溢出效應研究：基于西北五省數據［J］.審計與市場經濟研究，2017（2）:108-118.

［9］豆曉利.鄭州金融產業集聚度量與評價：兼論鄭東新區金融集聚核心功能區建設［J］.征信，2014（9）76-80.

［10］葉文輝.供給側改革背景下產業集聚與金融扶持研究：以安徽省銅陵市為例［J］.征信，2017（4）：91-95.

作者：廖霄梅 林燁 單位：廣西科技大學