河南省金融產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)實(shí)證研究

聶玉麗/ 文

據(jù)統(tǒng)計(jì)，2016 年，河南省金融業(yè)增加值為2256.61 億元，到2017 年年末，金融業(yè)增加值為2509.19 億元，可以看出河南省金融產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值在進(jìn)一步提高，但是金融產(chǎn)業(yè)集聚到什么程度才會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生一定的促進(jìn)作用，本文用2006- 2017 年河南省18地市相關(guān)面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用區(qū)位熵的方法測(cè)度各市金融產(chǎn)業(yè)集聚程度，并通過(guò)基本面板數(shù)據(jù)模型研究金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。

一、河南省金融產(chǎn)業(yè)集聚現(xiàn)狀及測(cè)度

我們首先分析河南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀及金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，為后續(xù)研究奠定基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2006- 2018》《河南省金融年鑒2006- 2018》《河南省統(tǒng)計(jì)年鑒2006- 2018》。

（一）河南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀

河南省作為人口大省，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面，生產(chǎn)總值和人均國(guó)民生產(chǎn)總值都在進(jìn)一步提升。和北京、上海相比，河南省雖處于低水平發(fā)展階段，但河南省同樣也在為全國(guó)GDP 做貢獻(xiàn)。可以通過(guò)以下的圖表分析加以證明。

附圖 河南省人均GDP 與全國(guó)人均GDP 比較

（二）河南省金融發(fā)展現(xiàn)狀

通過(guò)分析河南省各地市的年末存款余額統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)各地市年末存款余額都有上升趨勢(shì)，且鄭州市的年末存款余額上升幅度最為顯著，原因可能在于鄭州市作為河南省的省會(huì)城市，是河南省金融、經(jīng)濟(jì)、政治活動(dòng)中心，憑借優(yōu)越的地理位置，已成為河南省金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展集聚中心，加上金融產(chǎn)業(yè)特有的趨利性，金融產(chǎn)業(yè)更愿意選擇在更有利的地方集聚。但其他市同樣是在加快金融產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，在統(tǒng)計(jì)年間確實(shí)是有所提高。

（三）金融產(chǎn)業(yè)集聚度的測(cè)度選擇

金融產(chǎn)業(yè)集聚程度的測(cè)度方法有很多，如區(qū)位熵法，基尼系數(shù)法，赫芬達(dá)爾指數(shù)等。本文選用區(qū)位熵方法來(lái)測(cè)度金融產(chǎn)業(yè)集聚程度（金融產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)集聚度），其計(jì)算公式如下：

其中，LQij表示j 區(qū)域i 產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵，Lij表示j 區(qū)域i 產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)，Lj表示j 區(qū)域總就業(yè)人數(shù)，Li表示全省i 產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)，L 表示全省總就業(yè)人數(shù)。

LQij計(jì)算得出的區(qū)位熵?cái)?shù)據(jù)，若LQij＞1，代表該區(qū)域產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵高于全省平均水平，反之LQij＜1，代表低于全省平均水平。

最近12 年鄭州市、洛陽(yáng)市、鶴壁市、平頂山市、焦作市、三門(mén)峽市的金融產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵平均都大于1，說(shuō)明這幾個(gè)市的金融有個(gè)別市呈現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚水平優(yōu)于河南省的金融產(chǎn)業(yè)集聚平均水平，但2016 年，這幾個(gè)市有下降的趨勢(shì)，原因可能是隨著金融產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，出現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)向其他臨近市擴(kuò)散和轉(zhuǎn)移。統(tǒng)計(jì)期內(nèi)鄭州市的金融產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵最高，且呈現(xiàn)逐步上升的趨勢(shì)，遠(yuǎn)高于其他城市，原因在于鄭州作為河南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最高的城市，具有發(fā)展成為河南省區(qū)位金融中心的潛能。其他市的金融產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵小于1，說(shuō)明低于河南省金融產(chǎn)業(yè)集聚平均水平。鶴壁市、焦作市憑借自己特有的金融發(fā)展，金融產(chǎn)業(yè)集聚水平也高于河南省金融集聚平均水平。洛陽(yáng)市發(fā)展比較迅速，金融發(fā)展也比較客觀，金融產(chǎn)業(yè)集聚水平在逐步上升。

從縱向觀察區(qū)位熵，不難發(fā)現(xiàn)，河南省各市金融產(chǎn)業(yè)集聚程度從2006- 2017 年平均呈現(xiàn)上升的趨勢(shì)，也說(shuō)明河南省的金融產(chǎn)業(yè)從相對(duì)分散到集聚的過(guò)程。河南省金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展還需要各市共同努力，通過(guò)發(fā)展金融產(chǎn)業(yè)，以提高整個(gè)河南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況。

二、模型設(shè)定、數(shù)據(jù)選取

（一）模型設(shè)定

本文主要研究金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，首先選用柯布- 道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)作為基本函數(shù)引入產(chǎn)出。柯布- 道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)：Y=AKαLβ，其中Y 代表國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，A 表示技術(shù)水平，代表全要素生產(chǎn)率，K 為資本投資，L 為勞動(dòng)投入，α、β 分別為資本和勞動(dòng)的產(chǎn)出彈性，0＜α，β＜1。

為了消除自相關(guān)及異方差對(duì)研究結(jié)果的影響，我們對(duì)模型做對(duì)數(shù)處理，為了比較金融產(chǎn)業(yè)集聚水平對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響程度的大小，我們?cè)谧畛跄Ｐ鸵恢胁患尤虢鹑诋a(chǎn)業(yè)集聚度水平，模型二為加入以區(qū)位熵計(jì)算出的各市金融產(chǎn)業(yè)集聚水平，模型如下：

模型一：LnYit=αi+α1LnKit+α2LnLit+uit

模型二：LnYit=Ci+β1LnKit+β2LnLit+β3FINit+uit

其中，Yit表示i 地第t 年的人均國(guó)民生產(chǎn)總值，Kit表示i 地第t 年的固定資產(chǎn)投資，Lit表示i 地第t 年的人力資本投入，F(xiàn)INit表示i 地第t 年的金融產(chǎn)業(yè)集聚指標(biāo)，uit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

（二）數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文選取2006- 2017 年相關(guān)面板數(shù)據(jù)，Y、K、L 的原始數(shù)據(jù)來(lái)源均來(lái)自《河南省統(tǒng)計(jì)年鑒2006- 2018》《河南省金融年鑒2006- 2018》及各地統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站，F(xiàn)IN 數(shù)據(jù)來(lái)源于第三部分以區(qū)位熵計(jì)算得出的數(shù)據(jù)。

被解釋變量Y（人均國(guó)民生產(chǎn)總值）：為了避免各個(gè)地區(qū)由于區(qū)域面積及人口規(guī)模的差別對(duì)研究結(jié)果的影響，我們選取各市的人均國(guó)民生產(chǎn)總值進(jìn)行研究，為了進(jìn)一步準(zhǔn)確反映一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，我們選取以地區(qū)常住人口計(jì)算得出的人均國(guó)民生產(chǎn)總值作為衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)。所以本文被解釋變量選取以常住人口計(jì)算的人均GDP 來(lái)衡量各市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，并取對(duì)數(shù)。

控制變量：資本投入（K）和人力資本投入（L）。指除了主要解釋變量以外能夠影響地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平的資源稟賦差異的變量，控制變量的選擇旨在控制其他可能影響被研究對(duì)象的因素。本文以柯布- 道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)為研究基本模型，故選擇資本投入和人力資本作為研究的控制變量。

資本投入（K）：本文選取各個(gè)市2006- 2017 年固定資產(chǎn)投資總額作為衡量模型中資本投入，數(shù)據(jù)來(lái)源于《河南省統(tǒng)計(jì)年鑒2006- 2018》。

人力投入（L）：本文選取各市年末從業(yè)人數(shù)作為人力投入的衡量指標(biāo)。

主要解釋變量FIN（金融產(chǎn)業(yè)集聚）：本文主要解釋變量數(shù)據(jù)來(lái)自上節(jié)以區(qū)位熵計(jì)算得出的金融產(chǎn)業(yè)集聚程度。

三、實(shí)證研究

（一）面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)

面板數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)包括時(shí)間序列維度和截面空間維度，所以本文選用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，但為了提高回歸結(jié)果的有效性，降低偽回歸的概率。首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。

由檢驗(yàn)結(jié)果可知，人均GDP 在原值時(shí)既是平穩(wěn)的，則其一階差分自然是平穩(wěn)的，其他變量在10%的顯著性水平下，原始變量均不能拒絕原假設(shè)，意味著原值不平穩(wěn)，進(jìn)一步分析一階差分的平穩(wěn)性，檢驗(yàn)結(jié)果如上所示，變量在5%的顯著性水平下能拒絕原假設(shè)，即一階差分序列平穩(wěn)。

（二）面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗(yàn)

現(xiàn)在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的檢驗(yàn)，即面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗(yàn)，看變量之間是否存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。

在模型一中Kao 檢驗(yàn)在5%的顯著性水平下拒絕了原假設(shè)，即存在協(xié)整關(guān)系，在Pedroni 檢驗(yàn)中只有Panel v- Statistic 和Group rho- statistic 兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量沒(méi)有通過(guò)5%顯著性水平的檢驗(yàn)，剩下五個(gè)均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，可知在Pedroni 檢驗(yàn)至少有四個(gè)通過(guò)檢驗(yàn)，則認(rèn)為存在協(xié)整關(guān)系。即模型一中人均GDP 與資本投入和人力投入之間存在協(xié)整關(guān)系。在模型二中，Kao 檢驗(yàn)在5%的顯著性水平下拒絕了原假設(shè)，在Pedroni 檢驗(yàn)也存在至少四個(gè)通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明存在協(xié)整關(guān)系。由此可以得出，河南省金融產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系，可以對(duì)模型進(jìn)行回歸。

（三）實(shí)證分析

1.基準(zhǔn)回歸

本文首先選用廣義最小二乘法（OLS）（本文采用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤最小二乘回歸）來(lái)對(duì)上述模型進(jìn)行回歸。結(jié)果顯示，模型一中固定資產(chǎn)投資、人力投入在1%顯著性水平下都是顯著的。模型二加入了金融產(chǎn)業(yè)集聚度，并在10%的顯著性水平下顯著，說(shuō)明金融產(chǎn)業(yè)集聚水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有正向作用。

面板數(shù)據(jù)需要檢驗(yàn)面板數(shù)據(jù)是否存在個(gè)體效應(yīng)。如果個(gè)體效應(yīng)與解釋變量相關(guān)，則稱(chēng)為面板固定效應(yīng)；如果個(gè)體效應(yīng)與所有解釋變量不相關(guān)，則稱(chēng)為隨機(jī)效應(yīng)模型。我們通過(guò)比較面板效應(yīng)回歸和最小二乘回歸，面板固定效應(yīng)回歸優(yōu)于OLS 回歸，同時(shí)我們也做隨機(jī)效應(yīng)回歸，和OLS 回歸比較，p 值接近于0，非常小，拒絕原假設(shè)，說(shuō)明隨機(jī)效應(yīng)回歸同樣優(yōu)于OLS 回歸。最后選擇豪斯曼檢驗(yàn)選出最優(yōu)回歸模型，通過(guò)檢驗(yàn)結(jié)果顯示，模型一中Hausman 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為W=18.77，p 值為0.0003＜0.05；在模型二中，Hausman 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為W=14.36，p 值為0.0062＜0.05。則豪斯曼檢驗(yàn)在顯著性水平下，兩個(gè)模型都應(yīng)該選擇固定效應(yīng)模型。

2.固定效應(yīng)回歸

（1）從模型擬合的角度看：回歸模型的R2都在95%以上，說(shuō)明模型的擬合效果比較好，模型的解釋能力比較強(qiáng)。并且模型的F 值伴隨的p 值為0，拒絕原假設(shè)，說(shuō)明模型變量間存在高度的線性關(guān)系，模型方程高度顯著。

（2）從資本投入和人力投來(lái)看：無(wú)論是模型一還是模型二，資本投入系數(shù)都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，在1%的顯著性水平下是顯著的，說(shuō)明一個(gè)地區(qū)的資本投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有正效應(yīng)。模型一和模型二中資本投資的系數(shù)相差非常小，說(shuō)明加入金融集聚水平后，與未加入金融集聚水平結(jié)果差別不大。資本投入增加1%，地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)59%。人力投入在模型一和二中系數(shù)并不顯著，說(shuō)明人力投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響不顯著，河南省作為人口大省，也是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大省，第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員占據(jù)大多數(shù)，對(duì)河南省來(lái)說(shuō)，屬于勞動(dòng)密集，并由于趨利因素，高新技術(shù)人才往一線城市聚集的現(xiàn)象很明顯，所以對(duì)河南省來(lái)說(shuō)，招商引資、發(fā)展經(jīng)濟(jì)，人才戰(zhàn)略是首選。

（3）從金融產(chǎn)業(yè)集聚系數(shù)來(lái)看：我們計(jì)算金融產(chǎn)業(yè)集聚程度是采用區(qū)位熵計(jì)算方法，數(shù)據(jù)選取是金融產(chǎn)業(yè)年末從業(yè)人員，也稱(chēng)金融從業(yè)人員區(qū)位熵。模型二中加入金融集聚度后，系數(shù)是為正，說(shuō)明金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是存在正效應(yīng)的，但是這種效果并不是很顯著，說(shuō)明河南省在全國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展來(lái)說(shuō)，金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展還是有待提高。我們從計(jì)算區(qū)位熵時(shí)分析發(fā)現(xiàn)，河南省省會(huì)圈里城市金融產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵比較高，如鄭州市、鶴壁市等。從河南省全省內(nèi)來(lái)看，鄭州作為省會(huì)城市，金融產(chǎn)業(yè)集聚水平最高，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響相對(duì)來(lái)說(shuō)是比較大的，并且由于擴(kuò)散效應(yīng)的影響，省會(huì)圈金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，金融產(chǎn)業(yè)逐漸集聚，對(duì)周邊城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有一定的促進(jìn)作用。其他城市的金融產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵相對(duì)來(lái)說(shuō)比較小，甚至低于0.5 水平，說(shuō)明金融產(chǎn)業(yè)比較分散，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響并不是很大。

四、結(jié)論及政策建議

（一）研究結(jié)論

首先，河南省18 個(gè)地市的金融產(chǎn)業(yè)集聚程度大不相同。鄭州市、洛陽(yáng)市、鶴壁市、平頂山市、三門(mén)峽市每年的金融產(chǎn)業(yè)集聚度區(qū)位熵平均值在1 以上，說(shuō)明金融產(chǎn)業(yè)相對(duì)來(lái)說(shuō)是集聚的，其他地市金融比較分散。

其次，我們從基本柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)入手進(jìn)行實(shí)證方面的研究，在模型處理上，我們?cè)O(shè)計(jì)兩個(gè)基本模型來(lái)比較金融產(chǎn)業(yè)集聚度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。研究結(jié)果表明，地區(qū)的固定資本投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有顯著的促進(jìn)作用，且促進(jìn)作用為最大。說(shuō)明河南省各市可以通過(guò)增加固定資產(chǎn)投資來(lái)進(jìn)一步促進(jìn)各個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。而以各市年末從業(yè)人數(shù)衡量的人力資本投入，研究結(jié)果顯示表明對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響并不顯著，甚至出現(xiàn)負(fù)的作用。

最后，對(duì)金融產(chǎn)業(yè)集聚來(lái)說(shuō)，分析結(jié)果雖有促進(jìn)作用，但效果并不顯著，說(shuō)明河南省金融產(chǎn)業(yè)的發(fā)展仍然處于低水平發(fā)展階段，只有金融產(chǎn)業(yè)集聚到一定水平，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)才起一定的促進(jìn)作用。

（二）政策建議

首先，政府部門(mén)要充分發(fā)揮自己職能，完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，增加固定資產(chǎn)投資來(lái)促進(jìn)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，并且要引進(jìn)高技術(shù)人才促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，同時(shí)加大對(duì)金融產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員的引進(jìn)及培訓(xùn)，提高專(zhuān)業(yè)化水平。

其次，縮小地區(qū)間差異，加大各地市間金融合作。金融產(chǎn)業(yè)集聚水平高的地區(qū)要充分發(fā)揮擴(kuò)散效應(yīng)及示范效應(yīng)，逐漸帶動(dòng)周邊地區(qū)的發(fā)展。例如在河南省內(nèi)，鄭州市金融產(chǎn)業(yè)集聚水平最高，集聚了全省大部分金融資源和金融人才，因此要充分發(fā)揮其資源集聚優(yōu)勢(shì)，加強(qiáng)與周邊城市的合作。

最后，要制定差異化區(qū)域金融政策。河南省18 個(gè)地市經(jīng)濟(jì)發(fā)展各不相同，金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展更是有所差異。由于資本總是會(huì)流向利益高的地區(qū)，就會(huì)造成河南省部分地區(qū)無(wú)人問(wèn)津。所以對(duì)河南省地區(qū)金融發(fā)展，要適當(dāng)采用差異化的金融發(fā)展政策，對(duì)于金融發(fā)展落后的地區(qū)，如商丘市、濟(jì)源市等，金融機(jī)構(gòu)的進(jìn)入門(mén)檻可以適當(dāng)降低，金融人才的福利待遇應(yīng)適當(dāng)提高。對(duì)于鄭州市金融發(fā)展，對(duì)金融機(jī)構(gòu)的進(jìn)入門(mén)檻可以適當(dāng)提高，以篩選出更出色的金融資源和金融人才。