金融集聚與全要素生產(chǎn)率

摘 要：本文利用2003—2012年省際面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用空間面板計(jì)量方法研究了金融集聚與全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)之間的關(guān)系，實(shí)證研究結(jié)果顯示：中國(guó)地區(qū)間的全要素生產(chǎn)率在2003—2012年具有明顯的空間相關(guān)性，金融集聚對(duì)中國(guó)的全要素生產(chǎn)率有著顯著的影響；銀行業(yè)集聚對(duì)全要素生產(chǎn)率有著顯著的正向影響；保險(xiǎn)業(yè)集聚對(duì)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)有促進(jìn)作用，但作用效果不顯著；證券業(yè)集聚會(huì)抑制全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)，但抑制作用不明顯。

關(guān)鍵詞：金融集聚；全要素生產(chǎn)率；空間溢出效應(yīng)

中圖分類號(hào)：F224 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A〓 文章編號(hào)：1003-9031（2015）05-0017-05 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2015.05.04

一、引言

自20世紀(jì)70年代，金融機(jī)構(gòu)開始采用企業(yè)間協(xié)調(diào)的方式組織交易和生產(chǎn)。最初只是少數(shù)的幾家銀行集中，逐漸金融控股公司興起，到今天發(fā)展為各種不同種類的金融機(jī)構(gòu)的空間集聚。現(xiàn)在各國(guó)金融發(fā)展的一個(gè)普遍現(xiàn)象就是金融集聚，它已然成為區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要推動(dòng)力和集中體現(xiàn)。新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論指出，要素投入和技術(shù)進(jìn)步是構(gòu)成經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要因素，本文全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)就成了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核心。人們都說(shuō)，“科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力”。 技術(shù)進(jìn)步正在不斷地推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，并且發(fā)揮著越來(lái)越大的作用。而作為衡量科技進(jìn)步的指標(biāo)——全要素生產(chǎn)率，就成為了解釋我國(guó)地區(qū)發(fā)展差異、收入差異、可持續(xù)發(fā)展能力差異等問(wèn)題的重要因素。本文基于2003—2012 年全國(guó)省際經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，探討金融集聚對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響，以期構(gòu)建出適應(yīng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的區(qū)域金融結(jié)構(gòu)體系。

二、文獻(xiàn)綜述

近年來(lái)，很多學(xué)者開始從多個(gè)角度對(duì)金融集聚問(wèn)題進(jìn)行了探討，主要有對(duì)金融集聚影響因素的分析和金融集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)等的影響。李正輝、蔣贊（2012）從金融集聚驅(qū)動(dòng)機(jī)制角度出發(fā)，分析結(jié)果表明影響因素主要包括信息不對(duì)稱、規(guī)模經(jīng)濟(jì)和政府政策，特別是信息自由流動(dòng)和規(guī)模經(jīng)濟(jì)對(duì)金融集聚的影響較為突出，作用方向均為正向效應(yīng)，而且具有區(qū)域差異性[1]。任英華、徐玲（2010）等從區(qū)域創(chuàng)新的角度分析，結(jié)果表明區(qū)域創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)對(duì)金融產(chǎn)業(yè)集聚有正向促進(jìn)作用，對(duì)外開放在金融集聚初期影響較為顯著，隨著時(shí)間的推移，影響力逐漸減弱，人力資本則是初期影響不顯著[2]。孫晶、李涵碩（2012）、丁藝、李靖霞、李林（2010）等認(rèn)為金融集聚對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展都具有明顯的促進(jìn)作用，并且呈逐年上升趨勢(shì)，而且中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)銀行業(yè)支持的依賴程度更加明顯[3-4]。孫晶、蔣伏心（2013）、李林、丁藝、劉志華（2011）等認(rèn)為金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用主要來(lái)自于銀行業(yè)集聚，證券業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)并不突出，而且孫晶、蔣伏心（2013）認(rèn)為保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)存在“有益”的阻礙作用[5-6]。

對(duì)全要素生產(chǎn)率的研究主要是全要素生產(chǎn)率的測(cè)度、影響因素和對(duì)我國(guó)地區(qū)發(fā)展差異、收入差異的影響等。孫琳琳、任若恩（2005）基于我國(guó)資本投入指數(shù)序列，估計(jì)了我國(guó)1981—2002年的全要素生產(chǎn)率[7]。郭慶旺、賈俊雪（2005）通過(guò)比較全要素生產(chǎn)率的四種估算方法，估算出我國(guó)1979—2004 年間的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率[8]。對(duì)于TFP估算的不同研究的區(qū)別主要由于選擇了不同的生產(chǎn)函數(shù)假設(shè)、不同的要素產(chǎn)出彈性的確定或者不同的資本投入和勞動(dòng)投入。岳書敬、劉朝明（2006）將人力資本引入了生產(chǎn)前沿函數(shù)的分析中得出1996—2003 年區(qū)域全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)主要由于技術(shù)進(jìn)步[9]。毛其淋、盛斌（2011）認(rèn)為對(duì)外經(jīng)濟(jì)開放和區(qū)域市場(chǎng)整合對(duì)中國(guó)省際全要素生產(chǎn)率都產(chǎn)生了顯著的正向促進(jìn)效應(yīng)，而且二者具有替代關(guān)系[10]。王志剛（2006）等通過(guò)對(duì)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算和分解發(fā)現(xiàn)，我國(guó)全要素生產(chǎn)率差異與我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展差距相同，也有由東部到西部遞減的特點(diǎn)[11]。彭國(guó)華（2005）等指出全要素生產(chǎn)率差異是引起我國(guó)地區(qū)收入差異的重要因素[12]，而傅曉霞、吳利學(xué)（2006）認(rèn)為經(jīng)濟(jì)差異的主要因素是要素積累，而不是全要素生產(chǎn)率[13]。

二、基本模型和數(shù)據(jù)選擇

（一）主要變量

為便于研究，本文首先測(cè)算全國(guó)各省的全要素生產(chǎn)率（TFP），同時(shí)將金融集聚水平按行業(yè)拆分為銀行、保險(xiǎn)、證券三大金融行業(yè)的集聚水平。

本文的TFP 測(cè)算采用2003—2012 年省級(jí)地區(qū)樣本數(shù)據(jù)，產(chǎn)出變量由各地區(qū)的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值來(lái)表示，投入變量包括物質(zhì)資本和從業(yè)人員兩項(xiàng)，物質(zhì)資本采用張軍等（2004）提供的方法計(jì)算獲得[14]。國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和物質(zhì)資本均已按2000 年為基期做了縮脹處理。本文對(duì)中國(guó)TFP 的核算將采用隨機(jī)前沿分析法（Stochastic Frontier Analysis，SFA），生產(chǎn)函數(shù)設(shè)定為柯布—道格拉斯形式的隨機(jī)前沿模型，具體形如：

lnYit=β0+β1lnKit+β2lnLit+（vit-uit）

uit={uiexp[η（t-T）]}～iidN+（μ，σu2） （1）

式（1）中，Y、K、L 分別為國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、物質(zhì)資本和勞動(dòng)力數(shù)量；系數(shù)β1、β2為待估參數(shù)；i 為樣本；t為樣本的觀察期，T 為樣本的基期年度；vi為隨機(jī)干擾項(xiàng)，服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布；ui為技術(shù)無(wú)效率項(xiàng)，服從零點(diǎn)截?cái)嗟陌胝龖B(tài)分布；μ 為非截?cái)嗾龖B(tài)分布條件下的期望值；η 為技術(shù)效率水平的時(shí)變參數(shù)。我們?cè)谙旅娴挠?jì)量過(guò)程中允許μ 和η 自由取值，因?yàn)長(zhǎng)R 單邊似然比檢驗(yàn)表明，允許參數(shù)μ 和η 自由取值比對(duì)其施加0 約束更具適宜性。上述模型具體估計(jì)結(jié)果如表1 所示。

由表1 可知，所有參數(shù)的估計(jì)結(jié)果均在1%的高顯著性水平下通過(guò)了檢驗(yàn)。基于上述估計(jì)結(jié)果，各省級(jí)地區(qū)的TFP 可通過(guò)式（2）求得：

TFPit=expβ0·TEit （2）

式（2）中，expβ0為前沿面技術(shù)水平，TEit為i 省份t 時(shí)期的技術(shù)效率。

本文選擇用區(qū)位熵指數(shù)測(cè)算我國(guó)金融業(yè)的區(qū)域集聚程度，區(qū)位熵的系數(shù)越大， 該區(qū)域的金融集聚程度越高。

銀行業(yè)集聚區(qū)位熵：βbank=（Si/Pi）/ （S/P），其中，Si表示i地區(qū)銀行業(yè)儲(chǔ)蓄存款余額，Pi表示i地區(qū)人口數(shù)，Eb表示全國(guó)銀行業(yè)儲(chǔ)蓄存款余額，P表示全國(guó)總?cè)丝跀?shù)。

證券業(yè)集聚區(qū)位熵：βstock=（Ci/Pi）/ （C/P），其中，Ci表示i地區(qū)發(fā)行A股總股本，Pi表示i地區(qū)人口數(shù)，C表示全國(guó)發(fā)行A股總股本總數(shù)，P表示全國(guó)總?cè)丝跀?shù)。

保險(xiǎn)業(yè)集聚區(qū)位熵：βinsure =（Ii/Pi）/ （I/ P），其中，Ii表示i地區(qū)保費(fèi)收入，Pi表示i地區(qū)人口數(shù)，I表示全國(guó)保費(fèi)收入總額，P表示全國(guó)總?cè)丝跀?shù)。

在控制變量方面，我們參考劉秉鐮等（2010）的研究，納入了非農(nóng)化變量和人力資本，其中非農(nóng)變量由第二和第三產(chǎn)業(yè)占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重來(lái)表示，人力資本則采用人口平均受教育年限指標(biāo)來(lái)表示[15]。

以上相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)金融統(tǒng)計(jì)年鑒》及各地方的統(tǒng)計(jì)年鑒，其中，為了便于統(tǒng)計(jì)，將四川和重慶合并，共統(tǒng)計(jì)了我國(guó)除香港、澳門、臺(tái)灣之外其他省份，共30個(gè)地區(qū)樣本。

（二）模型構(gòu)建

為更好地考察金融集聚對(duì)全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)，本文引入“空間溢出因素”，建立空間滯后模型（ Spatial Lag Model，SLM）和空間誤差模型（Spatial Error Model，SEM）。SLM 模型反映了影響一個(gè)地區(qū)全要素生產(chǎn)率的所有影響因素，都會(huì)通過(guò)“空間溢出效應(yīng)”作用于周邊地區(qū)的全要素生產(chǎn)率，而SEM 模型則表明空間外溢由隨機(jī)沖擊引起的。

考察金融集聚與全要素生產(chǎn)率的空間滯后模型為：

TFPit=β1Bankit+γ1Non-aricultural+λ1Education+ ρ1wTFPit + uit；

TFPit=β2Stockit+γ2Non-aricultural+λ2Education+ρ2wTFPit+uit；

TFPit=β3Insureit + γ3Non-aricultural+λ3Education+ρ3wTFPit+uit（3）

其中，ρ為空間滯后系數(shù)，用來(lái)衡量相鄰地區(qū)樣本觀測(cè)值wTFP對(duì)本地區(qū)被解釋變量TFP的影響，即空間溢出效應(yīng)；w為空間權(quán)重矩陣；wTFP是空間滯后因變量，反映空間距離對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響；參數(shù)β反映解釋變量對(duì)被解釋變量TFP的影響；uit為隨機(jī)誤差項(xiàng)向量。

考察金融集聚與全要素生產(chǎn)率的空間誤差SLM模型為：

TFPit=β1Bankit+γ1Non-aricultural+λ1Education+ λ1wφit+uit；

TFPit=β2Stockit+γ2Non-aricultural+λ2Education+λ2wφit+uit；

TFPit=β3Insureit+γ3Non-aricultural+λ3Education+λ3wφit+uit （4）

其中，wφit表示空間滯后誤差變量；λ是空間誤差系數(shù)，用來(lái)反映影響周邊地區(qū)全要素生產(chǎn)率的不可測(cè)因素對(duì)該地區(qū)全要素生產(chǎn)率的影響程度；uit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)；空間權(quán)重矩陣w、參數(shù)β及被解釋變量、解釋變量同上。

由于空間效應(yīng)的存在，為了避免系數(shù)估計(jì)值的有偏或無(wú)效，一般使用極大似然方法對(duì)空間計(jì)量模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。

三、實(shí)證分析

（一）空間相關(guān)性檢驗(yàn)

本文首先檢驗(yàn)了地區(qū)變量間是否具有空間相關(guān)性，采用的是Moran’s I 指數(shù)方法。Moran's I 指數(shù)的取值范圍在-1至1之間，其大于0 時(shí)，表明各地區(qū)間某經(jīng)濟(jì)變量為空間正相關(guān)，即存在空間集聚現(xiàn)象，值越大，空間集聚性越強(qiáng)；其小于0 時(shí)，表明各地區(qū)間某經(jīng)濟(jì)變量為空間負(fù)相關(guān)，即存在空間排斥現(xiàn)象，其絕對(duì)值越大，空間排斥性越強(qiáng)；其值接近或等于0，表示觀測(cè)指標(biāo)是隨機(jī)分布或者不存在空間相關(guān)性。

表2 顯示，除去2010年保險(xiǎn)業(yè)的Moran’s I 值為負(fù)值，且數(shù)值極小，2003—2012 年各個(gè)年份中的Moran’s I 值均為正值，這表明我國(guó)省級(jí)地區(qū)的全要素生產(chǎn)率和銀行、保險(xiǎn)、證券三大行業(yè)的金融集聚區(qū)位熵在空間上存在著明顯的正自相關(guān)關(guān)系， 即存在空間集聚現(xiàn)象。此外還可發(fā)現(xiàn)，全要素生產(chǎn)率的Moran I 值及其顯著性隨著時(shí)間推移呈逐年上升的趨勢(shì)，這表明隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制改革的不斷深入推進(jìn)，各種阻礙地區(qū)間經(jīng)濟(jì)交流的難題正在不斷地被解決，地區(qū)間的交流與溝通越來(lái)越緊密頻繁，從而推動(dòng)了全要素生產(chǎn)率空間相關(guān)性的不斷上升。

（二）空間計(jì)量分析

通過(guò)空間相關(guān)性檢驗(yàn)我們發(fā)現(xiàn)，區(qū)域金融集聚與區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)周邊都存在正向空間溢出效應(yīng)。下面我們借助Matlab7.0軟件分別對(duì)SLM模型和SEM模型進(jìn)行回歸分析。

表3中顯示了銀行業(yè)區(qū)位熵與全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的空間計(jì)量估計(jì)結(jié)果，銀行業(yè)區(qū)位熵的估計(jì)系數(shù)為正值且均在1%的顯著性水平下顯著，即銀行業(yè)對(duì)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)有著正向的促進(jìn)作用；表4中顯示了證券業(yè)區(qū)位熵與全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的空間計(jì)量估計(jì)結(jié)果，證券業(yè)區(qū)位熵的估計(jì)系數(shù)為負(fù)值但是數(shù)值特別小且均不顯著，即證券業(yè)對(duì)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)有著反向的影響，但是作用效果不明顯；表5中顯示了保險(xiǎn)業(yè)區(qū)位熵與全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的空間計(jì)量估計(jì)結(jié)果，除時(shí)間固定效應(yīng)情況外，保險(xiǎn)業(yè)區(qū)位熵的估計(jì)系數(shù)為正值且均在5%的顯著性水平下顯著，即保險(xiǎn)業(yè)對(duì)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)有著促進(jìn)作用。通過(guò)對(duì)這三個(gè)行業(yè)區(qū)位熵的估計(jì)系數(shù)的觀察，可以發(fā)現(xiàn)銀行業(yè)區(qū)位熵的估計(jì)系數(shù)較大，保險(xiǎn)業(yè)區(qū)位熵次之，而證券業(yè)區(qū)位熵最小且為負(fù)值。通過(guò)表3、表4、表5，我們可以看出，全要素生產(chǎn)率存在空間自相關(guān)，且相關(guān)影響程度較大。非農(nóng)化變量的系數(shù)均為正值且顯著，說(shuō)明非農(nóng)化會(huì)促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提高。

四、主要結(jié)論及政策建議

（一）主要結(jié)論

從以上空間相關(guān)性檢驗(yàn)和空間計(jì)量分析可以歸納出以下幾點(diǎn)結(jié)論：

1.全要素生產(chǎn)率存在空間自相關(guān)，且相關(guān)影響程度很大，也就是說(shuō)，核心區(qū)的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)之后，會(huì)帶動(dòng)周邊地區(qū)的全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。

2.金融集聚對(duì)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)起到關(guān)鍵性作用，銀行業(yè)集聚對(duì)全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)度最大，是全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的主要助力。目前我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中的金融資源調(diào)度主要通過(guò)銀行來(lái)實(shí)現(xiàn)，證券業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)的作用還沒(méi)有充分發(fā)揮出來(lái)。

3.保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)全要素增長(zhǎng)率的提高是有阻礙作用的，說(shuō)明我國(guó)現(xiàn)階段保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展過(guò)程中還存在許多問(wèn)題，需要繼續(xù)不斷地改進(jìn)、提高。

（二）政策建議

結(jié)合我國(guó)全要素生產(chǎn)率和金融集聚的實(shí)際情況，本文提出以下幾點(diǎn)政策建議：

1.不僅要努力提高核心區(qū)的全要素生產(chǎn)率水平，也要加強(qiáng)其對(duì)周邊地區(qū)的影響能力，而周邊地區(qū)也要不斷完善自身環(huán)境以促進(jìn)自身吸納這種影響。因此，周邊地區(qū)要注意引進(jìn)優(yōu)秀人才及加大高層次人才的培養(yǎng)力度，也要加大對(duì)高新產(chǎn)業(yè)科研的投入力度，既從知識(shí)、人才方面提高自身軟實(shí)力，又從配套設(shè)備方面提高自身的硬實(shí)力，從而有效改善自身接受核心區(qū)影響的能力。

2.要提高資本市場(chǎng)對(duì)提高全要素生產(chǎn)率水平的支持力度。目前，我國(guó)全要素生產(chǎn)率水平的提高主要依賴于銀行的支持，本文的分析中也可以得到這樣的結(jié)論。這不僅增加了銀行的負(fù)擔(dān)，也使企業(yè)面臨著還本付息的壓力。所以我們要提高對(duì)資本市場(chǎng)的利用效率，鼓勵(lì)和引導(dǎo)優(yōu)秀的企業(yè)通過(guò)上市來(lái)募集資金，進(jìn)而推動(dòng)全要素生產(chǎn)率水平的提高。

3.進(jìn)一步擴(kuò)展保險(xiǎn)業(yè)對(duì)全要素生產(chǎn)率的保障范圍，加大保險(xiǎn)業(yè)對(duì)全要素生產(chǎn)率的保障力度。我國(guó)保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展水平與發(fā)達(dá)國(guó)家相比仍有很大差距，這說(shuō)明保險(xiǎn)業(yè)在中國(guó)有巨大的發(fā)展?jié)摿Α１ｋU(xiǎn)業(yè)在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、完善金融體系，企業(yè)及個(gè)人提供長(zhǎng)期穩(wěn)定的資金來(lái)源方面還有很大的發(fā)展空間。作為社會(huì)發(fā)展穩(wěn)定器的保險(xiǎn)業(yè)，應(yīng)該調(diào)整思路，圍繞行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，搶抓“新國(guó)十條”發(fā)布這個(gè)歷史性機(jī)遇，不斷對(duì)自身升級(jí)完善，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。■

（責(zé)任編輯：于明）

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