新型城鎮化背景下農村金融集聚與經濟增長的關系
——基于區位熵和省際面板數據的實證研究

郭 凱，鄒 嬙，李帥曉

(1.東北財經大學 金融學院，遼寧 大連 116025； 2.遼寧省金融分析與模擬重點實驗室，遼寧 大連 116025)

一、引 言

黨的十八大報告提出新型城鎮化，新型城鎮化是產業、人口、土地、社會、農村五位一體的城鎮化。在新型城鎮化背景下，國家、政府和社會關注的不再是人口的城市化，而是農業人口在向非農人口轉移過程中權益的市民化，強調以人為本，推動城鎮化與工業化、農業現代化的協調發展。國家統計局公布的數據表明：2016年，中國城鎮化率已達57.35%，戶籍人口城鎮化率只有36%左右，不僅遠低于發達國家80%的平均水平，也低于人均收入與我國相近的發展中國家60%的平均水平，因此還有較大的發展空間。

而隨著新型城鎮化的推進，農村經濟、生產、生活方式也發生了巨大轉變。農業現代化、人口市民化等需要強大的金融資源支撐，其產生的金融需求無論是在質上還是在量上都發生了巨大變化。陳立剛(2015)[1]估計，未來全國將有4億至5億農民需要在就業、住房、社會保障、生活等方面全面實現市民化。若以人均10萬元的農民工市民化成本進行推算，僅此一項，就至少需要40萬億至50萬億元的巨額資金，從而產生巨大規模的融資需求。

但就目前而言，我國農村地區金融抑制現象較為嚴重，金融創新不足，農村地區本就貧乏的金融資源多以“回波效應”支持周邊中心城市的發展。凱普森認為，農村地區金融發展水平落后造成資金大量外流，抑制農村經濟的發展，不僅造成區域經濟發展失衡，也阻礙城鎮化進程。因此，加速農村地區金融資源與金融機構的集聚，提高農村地區金融發展水平，是實現農業現代化與新型城鎮化的必由之路。本文采用1998—2014年全國區位熵省際面板數據，對我國東、中、西部現階段農村金融集聚的狀況及變化趨勢進行比較分析，在柯布-道格拉斯生產函數的基礎上引入農村金融集聚度因子，通過Panel Data模型對東、中、西部農村金融集聚與經濟增長的關系進行實證研究。

二、文獻綜述

當金融研究與區域空間相結合時，便產生了金融地理學。金融地理學將金融問題的研究與地理空間相結合，研究金融資源在不同地理空間之間的集聚與擴散。許多學者從不同角度分析影響金融集聚的因素。Leyshon(1997)[2]從吸引金融機構進入某一地理區域的主要因子角度進行分析，得出結論：首先，收入水平影響人的消費結構與消費需求，不同的消費需求需要不同層次的金融機構去滿足；其次，金融行業具有很強的集聚和溢出效應，某一地區集聚的金融機構越多，其提供的服務也就越多樣化，從而越有利于吸引其他金融機構的進入；第三，當地居民的金融素養與金融文化會影響金融機構的集聚。Gehrig(1998)[3]從外部規模經濟角度分析金融中心形成的原因，認為當越來越多的金融機構集中在某一地理區域時，金融從業者之間的交流與聯系就會大大增強。這一方面會產生知識溢出效應，有利于同行業的良性競爭，提高金融業的效率；另一方面，會降低交易成本，減少信息不對稱，增強市場的流動性。Porteous(1995)[4]通過運用一系列強有力的工具說明和解釋區域金融中心的發展，如“路徑依賴”能有效解釋為何城市能長久地在區域內維持競爭優勢。Zhao(2003)[5]將其闡述為“信息腹地理論”，認為金融中心的形成、金融機構的集聚依賴于信息源的產生，信息不對稱是區域金融集聚的一個重要因素。還有許多學者將研究視角集中于區域經濟增長中的金融因素，Rousseau等(2005)[6]、Levine(1999)[7]、Levine等(2000)[8]、Bencivenga等(1995)[9]、Birkan等(2016)[10]等基于內增長理論，從金融功能觀的角度研究了金融發展與經濟增長的關系。

我國學者李林等(2011)[11]運用前沿的計量經濟學方法——空間計量方法對金融集聚與經濟增長的空間溢出效應進行分析，通過建立我國金融業的Moran’s I指數，表明我國金融集聚存在一定的空間相關性。李紅等(2014)[12]采用改進權重的空間杜賓模型檢驗金融集聚及其空間溢出效應與城市經濟增長的關系，結果表明金融人力資本、金融集聚規模和金融產出密度是城市經濟發展差異的重要原因。方先明等(2010)[13]將資本因素劃分為銀行貸款余額、股票總市值和保費收入三個維度，結合勞動投入量，依據傳統柯布-道格拉斯生產函數對1998—2008年金融支持與經濟增長空間相關性進行實證分析。王淑英等(2016)[14]基于柯布-道格拉斯生產函數，將資本因素劃分為農村金融發展規模、效率和結構，檢驗農村金融發展與農村經濟增長的關系。譚崇臺等(2015)[15]運用空間計量的Moran’s I指數對全國31個省市自治區的空間相關性進行全局和局部檢驗，發現農村金融發展和農村經濟增長都具有很強的空間依賴性，運用空間誤差模型SEM對農村金融發展和經濟增長之間的關系進行回歸分析，發現農村經濟增長與金融發展基本上有顯著的正向作用。

梳理國內外相關研究可以發現，金融集聚在區域經濟增長過程中發揮著重要的作用。本文以我國東、中、西部農村金融集聚水平為出發點，將金融集聚度引入柯布-道格拉斯生產函數，分析我國農村金融集聚與農村經濟增長的關系。

三、中國農村金融集聚區位熵分析

(一)指標構建

區位熵是衡量某一要素區域分布情況、某一產業部門專業化程度以及某一區域在高層次區域的地位和作用的綜合性指標。

本文中，j表示全國某一省份，i表示農戶儲蓄存款余額；qij表示j省份的農戶儲蓄存款余額；qj表示j省份城鄉儲蓄存款余額；qi表示全國農戶儲蓄存款余額；q表示全國城鄉儲蓄存款余額。用LQij表示我國某一省份農村金融集聚度，LQij>1表示j省份農村金融集聚水平高于全國水平，LQij<1表示j省份農村金融集聚水平低于全國水平。

(二)數據來源

本文所用數據來源于《中國統計年鑒》《中國金融年鑒》和Wind數據庫。樣本數據時間區間為1998—2014年。為了對不同區域進行比較，突出經濟發展水平、經濟結構對農村金融集聚的影響，將全國劃分為東部、中部、西部。東部包括：北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南；中部包括：山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部包括：廣西、內蒙古、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆(由于西藏數據缺失，因此西藏除外)。

(三)中國農村金融集聚度分析

表1、表2、表3分別給出我國1998—2014年全國東、中、西部各省農村金融集聚度區位熵值(西藏除外)。

表1 1998—2014年東部各省農村金融集聚區位熵值

表2 1998—2014年中部各省農村金融集聚區位熵值

從表中可以看出，中部農村金融集聚水平要高于東部和西部地區，中部農村金融集聚區位熵值除吉林、黑龍江、湖北外其余各省份都大于1，中部各省份區位熵平均值也大于1。而東部地區除河北、浙江、山東、廣東外其余各省份區位熵值均小于1，北京、上海、天津等雖經濟、金融較全國而言較為發達，但其農村金融集聚水平較低，且隨時間發展農村金融集聚水平有所下降。西部地區農村金融集聚水平雖低于中部地區，但隨著時間發展，西部地區農村金融集聚水平增長最為顯著，西部地區區位熵平均值從1998年的0.81增長到2014年的1.17。

表3 1998—2014年西部各省農村金融集聚區位熵值

就全國而言，農村金融集聚水平較高的省份集中于山東、河北、河南、山西、四川等一些中西部省份，而這些省份相對而言要么為全國農業大省，要么第一產業增加值占GDP比重較高。2014年我國第一產業增加值占GDP比重為9.2%，全國超過這一水平的有17個省份，占比前七名的省份分別為海南(23.1%)、黑龍江(17.68%)、新疆(15.6%)、云南(15.5%)、廣西(15.4%)、貴州(13.79%)、甘肅(13.2%)[6]，而這些省份區位熵值隨時間增長較為顯著。

分析結果表明，各省份經濟結構對農村金融集聚水平具有重要影響。東部省份雖為我國經濟發達地區，但其經濟結構以第二、第三產業為主，且隨時間推移第一產業占GDP比重呈下降趨勢，因此，其農村金融集聚水平不高且有所下降。以北京、上海為例，2015年其第一產業增加值同比分別下降12%、11.62%。西北和西南各省份農村金融集聚水平隨時間增長較快，而這些省份相對而言工業化水平較低，第一產業占GDP比重較高。

四、中國農村金融集聚與區域經濟增長關系實證分析

(一)計量模型設定

根據傳統經濟増長理論，可將經濟増長因素分為資本投入量和勞動力數量。本文研究農村金融集聚與農村經濟增長的關系，因此，將農村金融集聚因子引入柯布-道格拉斯生產函數，設定生產函數為Y=AKαLβJχ。為弱化自相關和異方差對模型的影響，將柯布-道格拉斯生產函數取對數，方程為

LnY=LnA+αLnK+βLnL+χLnJ

(1)

式中：Y為各省農業總產值；K為各省固定資產投資完成額，用來替代資本因素；L為各省農村人口數，用來替代勞動力因素；J為各省農村金融集聚區位熵值，用來衡量各省農村金融集聚水平。

本文以各省數據為基礎，研究東、中、西部不同區域農村金融集聚與農村經濟增長的關系，因此，選用Panel Data模型對引入農村金融集聚因子后的柯布-道格拉斯生產函數進行實證檢驗。Panel Data模型通常可分為變截距模型和變系數模型，本文主要檢驗全國和東、中、西部不同區域農村金額集聚與農村經濟增長的關系，因此選用變截距模型；而變截距模型中不同截面個體的影響又分為固定影響模型和隨機影響模型，根據表4給出的Hausman檢驗結果，全國和東、中、西部在5%顯著水平下均拒絕隨機影響中個體和解釋變量不相關的假設，因此，最終確定選用固定影響模型。

表4模型設定形式的Hausman檢驗結果

綜合理論模型(1)和面板模型形式的檢驗結果，本文面板計量模型設定形式為

Ln (Yit)=αi+β1Ln (Kit)+β2Ln (Lit)+
β3Ln (Jit)+μit

(2)

其中，全國面板模型的i為1～30，東部面板模型的i為1～11，中部面板模型的i為1～8，西部面板模型的i為1～11。

(二)面板數據單位根檢驗

面板模型單位根檢驗主要是對面板數據中截面變量的時間序列進行平穩性檢驗，從而避免由于時間序列不平穩而造成的偽回歸。面板模型單位根檢驗結果(見表5)顯示，變量LN(Y)、LN(K)、LN(L)無論是相同根情形下的單位根檢驗LLC，還是不同根情形下的單位根檢驗IPS-W、ADF、PP，變量原序列都呈現非平穩，在一階差分情況下是平穩的，且在1%水平下顯著，因此變量LN(Y)、LN(K)、LN(L)存在一階單位根。而變量LN(J)原序列在95%顯著水平下通過LLC、ADF、PP檢驗，為平穩序列，只有IPS-W檢驗顯示不平穩，因此，判斷LN(J)不存在單位根。

表5面板數據單位根檢驗結果

(三)面板數據協整檢驗

面板模型協整檢驗主要是分析非平穩經濟變量之間的數量關系，檢驗變量之間是否存在長期均衡關系，從而避免偽回歸。面板數據協整檢驗方法可以分為兩大類：一類是建立在Engle和Granger二步法檢驗基礎上的面板協整檢驗，具體方法有Pedroni檢驗和Kao檢驗；另一類是建立在Johansen協整檢驗基礎上的面板協整檢驗。本文主要選用第一種，表6給出了相應的Pedroni檢驗和Kao檢驗結果。

表6結果表明，除Pannel PP在5%水平下顯著外，其他統計量均在1%水平下顯著，因此，判斷模型變量之間存在協整關系。

表6面板數據協整檢驗結果

(四)模型估計與實證分析

1.全國農村金融集聚與經濟增長的實證分析

表7給出了全國農村金融集聚與農村經濟增長關系面板模型回歸結果。模型擬合優度R2和調整R2均大于0.98，表明模型整體擬合程度較高，變量LN(K)、LN(L)、LN(J)在5%水平下都通過了顯著性檢驗。其中農業固定資產投資LN(K)系數最大為0.75，表明農業固定資產投資每增加1%，會使農村經濟增長0.75%；而農村人口數LN(L)系數為負，表明農村人口數與農村經濟增長呈負相關，這與我國目前的農村經濟結構有關。“家庭聯產承辦責任制”曾在一段時期極大地解放了農村生產力，促進了農村經濟增長，但隨著我國經濟的發展，對農村生產經營模式也提出了新的要求，一家一戶的小農生產不能滿足新型城鎮化背景下農村經濟發展的需要。而農村金融集聚因素LN(J)系數為0.13，說明農村金融集聚水平對農村經濟增長有著正向關系影響。隨著新型城鎮化的推進，一方面農業現代化生產經營需要大量的金融資源為農業生產規模化、機械化提供資金支持；另一方面農業生產規模化也會減少對勞動力的需求，部分農村人口將向城鎮轉移，這也需要金融機構為新轉移人口在住房、公共服務以及城鎮基礎設施建設等方面提供金融資源支持。

表7全國面板模型回歸結果

表8給出了全國面板模型固定效應截距值。從表中可以看出，各個地區之間個體效應不同，東部地區除河北、江蘇、山東以外個體固定效應較低，而中、西部地區河南、湖北、四川個體固定效應較大。因此，為分析不同區域間農村金融集聚與農村經濟增長的關系，本文將分別對東、中、西部進行面板模型回歸分析研究。

表8全國面板模型固定效應截距值

2.東、中、西部農村金融集聚與經濟增長的實證分析

表9給出了東、中、西部農村金融集聚與經濟增長面板模型的回歸結果。東部、中部和西部模型擬合優度R2和調整R2均大于0.96，模型擬合程度較高。其中東、中、西部農業固定資產投資對農村經濟增長均為正向關系，對西部影響程度最大，影響系數為0.81，表明在農村經濟增長要素中，農業固定資產投資占有重要地位。東、中、西部農村人口數對農村經濟均是負向影響，尤其是東部農村人口數的影響系數為-0.73，表明東部農村人口每增加1%，會使農村經濟下降0.73%。而農村金融集聚對農村經濟增長的影響，東、中、西部不同：東部農村金融集聚因素系數為-0.88，且在1%水平下顯著；中部農村金融集聚因素系數也為負，但在10%顯著水平下不顯著；西部農村金融集聚因素系數為0.22，在5%水平下顯著。因此，東部農村金融集聚對農村經濟增長呈顯著負向影響，而西部農村金融集聚對農村經濟增長呈顯著正向影響，中部農村金融集聚與農村經濟增長關系不顯著。

表9東、中、西部面板模型回歸結果

五、結論與建議

本文通過對1998—2014年全國農村金融集聚度指標的分析，發現不同區域經濟發展水平以及經濟結構對農村金融集聚度具有重要影響。東部地區由于經濟較發達，第二產業和第三產業占比較高，第一產業占比相對較低，而西部地區第一產業占比仍然較大，因此，東部地區農村金融集聚水平較低，而西部地區農村金融集聚水平呈顯著上升趨勢。此外，全國農業大省河南、山東、四川等由于農業生產在其經濟結構中具有重要地位，因此其農村金融集聚水平也較高。

本文利用面板模型對引入農村金融集聚因子后的柯布-道格拉斯生產函數進行實證分析，分析結果顯示，就全國而言，農村金融集聚與農村經濟增長呈顯著正向影響，而不同區域又有所不同：東部地區農村金融集聚與農村經濟增長呈顯著負向關系，西部地區農村金融集聚與農村經濟増長呈顯著正向關系，中部地區農村金融集聚與農村經濟增長關系不顯著。

因此，東、中、西部經濟發展水平與經濟結構不僅影響區域農村金融集聚水平，而且影響農村金融集聚與農村經濟增長的關系。東部地區經濟發展水平較高，城鎮化水平也較高，其農村經濟在整個經濟結構中占比相對較低，因此，其農村金融集聚水平的增加并不會顯著影響其農村經濟增長，相反，過分提高東部地區農村金融集聚水平可能會造成金融資源浪費。而西部地區由于經濟發展水平相對落后，工業化、城鎮化水平較低，農村經濟在其經濟結構中仍然占有重要地位，因此，農村金融集聚水平的提高，可以為西部地區農村基礎設施建設以及農業現代化發展提供重要的支持，對其農村經濟增長也具有顯著的正向影響。中部地區農村金融集聚水平相對較高，但其農村金融集聚與農村經濟增長的關系并不顯著，因此，中部地區更加需要的是金融資源服務水平在質上的提高，而不僅僅是其農村金融集聚水平的提高。相對而言，中部地區各省份農村經濟在其經濟結構中的比重仍然較大，而目前階段我國農村經濟發展面臨著農業生產經營模式的改革，農業現代化生產的規模化、機械化也要求農村金融機構為當地農村經濟發展提供配套的金融工具，不僅在量上而且也要在質上滿足新型城鎮化背景下對農村金融資源的需求。