微型金融發展對區域經濟的影響關系研究
——基于空間杜賓模型的實證分析

鄭蘭祥 王新平

（安徽大學 經濟學院，安徽 合肥 230601）

一、問題的提出

微型金融是指服務于窮困或者收入難以維持日常生活支出的人群以及處在初創期的部分小微企業的服務機構，其中主要包括小額貸款、合作性質的金融機構以及社區銀行之類。該詞最初是由世界銀行建立的扶貧咨詢委員會提出，我國1997年才首次引入微型金融這個名詞。經過一定時間的磨合與改進，截至2010年，我國微型金融成長的基本模式已經初步形成。微型金融有著很多不同于傳統金融行業的優點，例如：額度小、貸款靈活等。結合我國目前區域發展的實際情況，微型金融非常適合我國部分地區的金融市場發展。然而，我國現階段的微型金融發展還存在著很多不足之處，最近幾年越來越多的學者都在熱切地聚焦這個問題。

由于我國整體區域發展呈現著不均衡的態勢，東南部沿海區域發展相對發達，而西部地域發展相對落后。但伴隨著產業結構的調整和區域一體化進程的逐步發展，各省份之間的商業往來與交流逐漸密集，各行業之間的發展都存在著不同程度上的空間溢出效應。那么微型金融的發展是否也具有一定的空間依賴性？若將空間地理因素考慮到二者中去，微型金融發展對該區域經濟的增長會產生什么影響？微型金融發展中哪些具體的因素會對區域經濟發展產生直接或者間接的影響？微型金融的發展對本地區經濟發展的影響與對鄰近地區經濟發展的影響有什么差異？基于這個背景，本文在現有研究的基礎上將空間地理因素考慮進去，建立鄰接矩陣和地理距離兩種權重矩陣，選擇空間杜賓模型來研究微型金融與區域經濟發展之間存在的關系，并將所存在的關系進行效應分解，來探討微型金融發展對自身區域和周邊地區經濟發展所帶來的具體影響。這些問題的深入研究有利于我們在現階段結合本地區的特色優勢，更有針對性地發展地區微型金融，實施好相關的富農惠農政策，更快地幫助落后地區擺脫貧困，早日完成各地區的全面脫貧工作。

二、文獻綜述

中國國土遼闊，地域寬廣，早期的梯度空間發展戰略導致了區域間經濟增長的不平衡。隨著東西地區發展速度的不一致以及各地區實施政策的不同，地區之間的經濟發展程度也逐漸呈現一定的梯度，東南沿海明顯優于中西部地區。近年來中國開始步入新常態時期，經濟進行增速調整、步伐放緩、結構轉型，微型金融因其自身優勢和特殊的歷史時期，逐漸開拓出廣大的市場空間，逐漸將成為未來中國經濟中不可或缺的一部分。與此同時，隨著扶貧工作的推進，在政策的扶持下，小額信貸等一系列的微型金融公司也面臨新的機遇和挑戰，微型金融行業的發展邁入新的階段。微型金融作為各個地區經濟發展引入的動力能源之一，是否能促進本地區區域經濟的發展？微型金融服務中的廣度和深度分別對各地區的區域經濟發展產生什么樣的影響？政府財政支持在區域經濟發展中起到什么作用？微型金融的發展是否能夠減緩貧困？這些問題一直以來都受到了學者們的熱切關注。經對現有文獻歸納總結，目前研究主要體現在以下三個方面：

第一，微型金融的發展促進區域經濟增長。萊文指出金融中介通過對資本的有效配置，能夠起到促進經濟增長的實際作用[1]。伯吉斯采用時間序列數據發現銀行業的發展可以達到促進農業產出的增加[2]。姚耀軍結合中國25年的時間序列數據，并采用VAR模型和格蘭杰因果檢驗以及協整分析實證得出，農村地區的金融發展與農村經濟增長存在著一定程度上的均衡關系，并且這種關系是長期且穩定的[3]。安翔運用帕加諾模型通過多元線性回歸分析，發現在區域經濟發展的過程中，金融行業的發展對區域經濟具有顯著的促進作用，并且國家的宏觀經濟政策也是重要的決定性變量[4]。鄧莉、冉光和采用灰色理論中的關聯分析法研究發現金融規模是影響經濟增長和發展的重要指標，小微企業的發展對金融的依賴程度不高，但對經濟增長和居民收入的影響較為突出。金融行業的各項發展指標對其經濟發展的影響顯著，但程度不一[5]。貝克提出通過對機構數量、存款和國內生產總值的比值等指標對地區的金融發展水平進行評測，結果發現其對區域經濟的發展均有一定程度上的影響[6]。張立軍利用1978—2004年中國的數據檢驗得出區域金融發展通過降低該地區的恩格爾系數，從而降低區域內部的貧困水平[7]。禹躍軍、王菁華運用面板向量自回歸通過1978—2010年時間序列數據，根據戈登的說法從金融規模、金融效率和金融結構三個方面去研究微型金融發展與區域經濟發展的關系，其研究結論得出地區的金融發展有助于促進該地區經濟增長，但金融規模、效率和結構對區域經濟增長的具體影響程度不一致[8]。田劍英和黃春旭發現，通過小額貸款等微型金融公司吸納民間資本，這項舉措有助于促進農村經濟的發展[9]。李海峰通過GLS方法得出健全的監管政策與環境和業務發展的正確引導有利于微型金融機構發展，從而促進農村經濟發展[10]。

第二，微型金融的發展阻礙區域經濟增長。溫濤、冉光和、熊德平運用53年的省份時間序列數據進行協整檢驗發現，我國農村地區的金融發展對該地區的經濟增長水平以及農民的收入增長水平具有顯著的負效應[11]。朱喜、李子奈運用VEC模型的協整分析，通過1981—2004年的時間序列數據分析得出，在政府主導的模式下，金融貸款投入在短期未能有效地促進地區投資的增加和居民收入的增長[12]。陳銀娥利用河南省民權縣的調查數據基于廣義最小二乘法回歸結果發現，微型金融能夠提升貧困農民收入水平的效果不明顯[13]。石丹通過DEA分析方法得出政府財政支持引導微型金融發展的效率低下，進而阻礙了該地區經濟的發展的結論[14]。李延敏運用熵權TOPSIS方法，發現如果政府財政方面的支持增加，將會促使股份制商業銀行類型的微型金融機構市場份額增加，從而抑制行業的可持續性發展[15]。王勁屹通過運用VEC模型發現：農戶儲蓄存款對農村經濟的增長具有正向促進作用，但農村金融機構存貸比的高低卻對經濟增長的作用不大，國家的宏觀政策對農村金融的發展和其經濟增長來說是一個牽制因素[16]。

第三，微型金融或可減緩貧困。加勒認為信貸約束會降低資本配置效率，從而加劇收入的不平等，不利于貧困減緩[17]。奧莫漢得出某一地區的金融發展能夠降低地區的平困人數，GDP每提高10%，將會降低2.5%—3%的貧困率[18]。英國國家發展署指出金融的發展，小微企業吸納更多地信貸或者儲蓄，最終轉化成有助于減緩貧困[19]。讓納指出金融行業的發展通過麥金農導管效應從而促進貧困減緩，但是金融的行業波動可能在一定程度上損害貧困者的利益[20]。丁志國采用面板數據模型實證分析了各項金融指標與區域經濟發展之間的關系，其結果表明對于經濟發達地區來說，受金融發展規模的影響更強，而對于經濟落后地區來說，其受金融發展風險的影響更強[21]。張兵結合空間面板自回歸模型和門檻面板回歸模型研究得出了一個地區的金融發展對該地區的貧困減緩在空間上存在著一定程度的溢出效應，而區域的經濟發展卻抑制了該地區的貧困減緩的結論[22]。程華認為從長期來看，微型金融的發展對促進貧困的減緩起到促進作用，從短期來看，微型金融的發展不能有效發揮其所具有的正向作用[23]。達譚楓以南疆四地州為例，運用2009—2015年相關變量面板數據和計量分析方法實證得出農村微型金融的發展對促進農牧民的就業和收入增長有顯著的正向作用，微型金融的推廣與發展是實現貧困和邊遠地區人民脫貧致富的有效途徑之一[24]。

通過對現有文獻的梳理，我們發現：第一，現有的文獻多數是采用時間序列數據來研究微型金融機構與區域經濟發展之間的關系，缺乏對空間面板數據的比較分析。第二，部分文獻是研究微型金融與貧困減緩之間的關系，宏觀政策以及財政支持是其中影響因素之一，但沒有具體研究空間因素的納入是否會對其作用產生影響，以及其具體影響哪些方面。第三，現有文獻多數是從金融發展和城鄉居民收入差距或貧困減緩角度去深入分析，缺乏對小額貸款的發展以及周邊地區的空間因素對區域經濟發展影響的考慮。基于以上分析，本文將在以下兩個方面加以改進：一是在考慮空間因素的基礎上，結合2009—2018年數據，構建鄰接矩陣和地理距離矩陣深入分析微型金融與區域經濟發展之間是否存在空間上的依賴性。二是采用更前沿、更具有一般性的空間杜賓模型，更加準確地衡量微型金融與區域經濟發展二者之間存在的具體關系，以及對其溢出效應進行分解，以期能夠為地區間的協調發展提供一些相關建議。

三、研究方法、數據選取與模型設定

（一）研究方法

對于空間計量模型，現有研究主要有三種，分別為空間滯后、空間誤差和空間杜賓模型。三者的差距主要在于：空間滯后模型只考慮因變量空間滯后項的影響，空間誤差模型與其不同之處在于在將空間因素的影響考慮進誤差項中，但空間杜賓模型的優點在均考慮了因變量和自變量的空間相關性。因此在這里我們優先選用空間杜賓模型對數據進行理論推導和實證分析。

現有研究中關于時間序列，最常見的建模方法就是建立一階自回歸模型。但是由于考慮到空間因素，則形式就會變得相對復雜，因為空間滯后可以來自不同的維度和不同的方向。首先根據時間序列的一階自相關模型的關系式來推導空間自相關模型的關系式：

將n個（1）式疊加到一起，得出：

其中，矩陣W為時間滯后矩陣，放入空間模型中，矩陣W則為空間權重矩陣。由于在空間面板模型中元素的排列具有多樣性，會根據其特定情形設定所需的權重矩陣形式。為此下面引入（3）式，得出：

其中，W為特定的空間權重矩陣，λ為空間滯后項Wy對y的影響，即空間自回歸系數。

進一步地，在（3）式中加入自變量，得出：

再加上解釋變量的空間因素影響，得出：

其中，W為空間權重矩陣，X為解釋變量，Y為被解釋變量，λ、δ均為空間自相關系數，Wy、Wx分別為被解釋變量與解釋變量的空間滯后項，β為回歸系數，ε為誤差項。上式（5）則被稱為空間杜賓模型的一般形式。

（二）指標選取、數據來源與模型設定

1．指標的選取

一國的經濟發展水平高低，其衡量指標有多種，如國民生產凈值NDP、國民生產總值GNP或者國內生產總值GDP等。本文根據現下各省市實際采用的衡量指標人均GDP水平作為反映該地區區域經濟發展水平的變量指標，選取地區金融增加值水平表示地區金融發展程度指標，選取小額貸款公司的信貸數據來表示微型金融規模指標，并選用政府財政支出以及固定資產投資等指標作為控制變量，共同探討微型金融與區域經濟發展之間的關系。具體指標的選取和說明見下：

表1 指標選取與說明

2．數據來源與模型設定

研究選取2009—2018年我國省級面板數據來進行空間計量分析，其中包含30個省、直轄市和自治區（基于數據可得性，將西藏剔除），所用數據均由《中國統計年鑒》《中國金融年鑒》以及中國金融數據庫wind的相關統計數據計算得出。對于個別缺失的數據，則取前后數據的均值進行填補。另外，為消除數據的異質化，在這里將所有的指標均進行對數化處理。

表2 描述統計結果

鑒于本研究討論的主題主要是微型金融對區域經濟發展水平的影響，從強調全面綜合與分析角度出發，不僅要衡量本地區微型金融發展水平對促進地方經濟發展水平的影響，也要考量相應周邊地區的微型金融發展對該區域經濟發展水平的帶動輻射和示范作用，以及在這些作用的推動下，區域經濟可能產生的實質性變化。綜合這些考慮，選取空間杜賓模型更適合本研究的論證，其推導公式如（6）式所示：

其中，W為空間權重矩陣，W ln pgdp為經濟發展水平的空間滯后項，W ln fdi為金融發展程度的空間滯后項，W ln fsi為微型金融規模指標的空間滯后項，W ln gov為政府財政支持的空間滯后項，W ln inv為社會固定資產投資水平的空間滯后項。β、δ為空間自相關系數，ε為誤差項。

四、實證過程與結果分析

要注意的是，空間計量模型與普通面板不同的地方在于空間計量模型中加入了空間地理因素的影響分析，因此不能采用OLS估計，而應該進行MLE估計。首先，要構建各省市的空間權重矩陣，通過全局moran'I和局部moran'I指數檢驗其是否具有空間相關性；其次，通過LM檢驗以證明空間杜賓模型的構建是否合理，通過Hausman檢驗選擇采用固定效應或是隨機效應模型；接著，用LR檢驗去檢測空間杜賓模型在相應條件下是否會退化成空間滯后或者空間誤差模型；最后，對杜賓模型的測試結果加以分析，采用偏微分的方法對其存在的溢出效應進行效應分解，厘清微型金融與區域經濟發展二者存在的具體關系，在此基礎上，探求微型金融發展指標如何影響一個地區的區域經濟增長。

（一）空間相關性檢驗

在構建空間計量模型之前，首先需要進行數據的空間相關性檢驗。在已有文獻中有許多檢驗空間自相關的方法，例如莫蘭指數、吉里安指數等，考慮到研究的適切性，這里使用最為常用的莫蘭指數（moran's I）。在計算莫蘭指數之前，先要建立各省市的權重矩陣，為了更確切地把握微型金融發展所存在的區域之間的依賴程度，建立了鄰接規則和地理距離規則的空間權重矩陣。

1.0-1鄰接權重矩陣

根據各省份之間是否相鄰來設置0-1鄰接矩陣，如果兩個省份在地理上相鄰則賦值為1，不相鄰則為0。

2.地理距離權重矩陣

地理距離權重矩陣元素設定方法采取現有文獻中常用的做法，取值為區域之間地理距離的倒數，其定義如下：

3.莫蘭指數

莫蘭指數（moran'I）計算公式如下：

其中，xi代表第i個地區的觀察值，為樣本均值，為樣本方差，wij為空間權重矩陣的（i，j）元素（用來度量區域i與區域j之間的距離），為所有空間權重之和，n為地區總數。根據莫蘭指數的檢驗規則，如果指數大于0表示二者之間存在正自相關關系，小于0則表示二者存在負自相關關系，等于0就證明其空間分布是隨機的，相互之間不存在空間上的自相關關系。

使用軟件stata15.0計算得出反映我國經濟發展水平的moran'I指數值，具體結果如表3所示，從中可以看出，在兩種空間權重矩陣下，人均GDP的moran'I指數均為正值，且均強烈拒絕沒有空間自相關的假設，表明我國主要經濟活動之間有著很顯著的空間集聚性。

由上，在檢驗完全域自相關的基礎上，再計算局部莫蘭指數，繪制兩種空間權重矩陣下的莫蘭指數散點圖（以2018年為例，橫坐標z表示本地區人均GDP，縱坐標Wz表示鄰近地區人均GDP），具體圖表如下：

表3 2007—2018年我國人均GDP的全域moran'I指數

圖1 鄰接權重下的經濟發展水平moran'I散點圖（2018）

圖2 地理距離權重下的經濟發展水平moran'I散點圖（2018）

從上述圖1—2中可以看出，兩種空間權重矩陣下，我國各地區經濟發展水平均存在著空間集聚性，并且在空間上呈現非均衡分布，從圖中可以發現落在第一象限的省市多為我國發達省市或沿海城市，如北京、上海、深圳、江蘇等，形成經濟發展高值集群。落在第三象限的省市則一般均為西部地區，如甘肅、新疆、西藏等省份，形成經濟發展低值集群。因此，局部莫蘭散點圖的結果進一步表明，我國各地區在其經濟發展水平上確實存在著明顯的空間依賴性和高度的空間集聚特征。

（二）空間計量模型的實證過程與結果分析

1.固定隨機效應檢驗

空間面板回歸模型和普通面板回歸模型相同，回歸之前均需要先進行檢驗。為了確定模型的具體形式，研究依次采用LM檢驗、Hausman檢驗、LR檢驗去對數據進行核實。其中，LM檢驗的測試結果顯示，采用空間誤差模型在鄰接矩陣和地理距離矩陣下均呈現1%水平顯著，采用空間滯后模型在鄰接權重下1%水平顯著，在地理距離矩陣下5%水平顯著 （見表4）。經過Hausman檢驗后發現，測試結果推薦采用固定效應。接著進一步檢驗空間杜賓模型是否有可能會退化成空間滯后模型或者空間誤差模型，結果在1%水平上顯著（見表5），原始假設被拒絕，因此判定采用固定效應下的空間杜賓模型是最佳方案。根據測試結果（見表6）和Elhorst的研究成果判斷，時間空間雙固定效應下的空間杜賓模型要優于時間固定效應和空間固定效應模型，因此這里選用雙固定效應下的空間杜賓模型為最佳結果。

表4 LM檢驗結果

表5 LR檢驗結果

表6 模型選擇檢驗結果

2.空間杜賓模型的結果分析

基于微型金融對區域經濟發展水平所存在的空間依賴性，以及上述的具體檢驗結果，這里采用空間杜賓模型對數據進行回歸估計。回歸結果如表7所示：

表7 空間杜賓模型（SDM）估計結果

從上表中可以得出，空間自相關系數在地理距離矩陣下通過5%水平的顯著性檢驗，表明區域之間的經濟發展水平受地理距離因素的影響。金融發展程度（lnfdi）指標為負值，在兩種權重矩陣下在1%水平下顯著。微型金融規模（lnfsi）、社會固定資產投資（lninv）兩個指標為正值，且在兩種矩陣權重下均通過1%水平的顯著性檢驗，政府財政支出（lngov）指標為負值。以上結果表明，在研究調查樣本期間，微型金融規模和社會固定投資等指標起到促進區域經濟發展的作用，而現有的金融發展程度和政府財政支持卻一定程度抑制區域經濟的發展。但如果將空間滯后項納入進來，各項系數則不能單一地直接反映解釋變量對經濟發展水平的影響，因此我們應該將其產生的溢出效應進行分解。

3.空間杜賓模型的效應分解

基于前文驗證了空間溢出效應的存在，微型金融發展的系數指標不再僅僅解釋了對經濟發展水平的影響，在這里需要對其進行效應分解，以便更好地說明微型金融發展對區域之間經濟發展水平的直接效應、間接效應以及空間總效應。效應分解結果如表8所示。

表8 空間杜賓模型（SDM）的效應分解

從上表中可以看出，兩種空間權重矩陣下，金融發展程度（lnfdi）的效應系數均為負值，在兩種矩陣下通過1%的顯著性水平檢驗，其結果表明金融行業的過度擴展可能在一定程度上會影響當地的經濟發展。微型金融規模指標（lnfsi）的總效應和直接效應系數均為正值，均通過1%的顯著性水平，間接效應系數均為正值，且分別通過1%、5%的顯著性水平，表明微型金融規模的增加對本地區和鄰近區域均起促進作用。社會固定資產投資（lninv）在0-1矩陣下的直接效應是正值，通過1%的顯著性水平，表明社會固定資產投資水平的增加對本地區的經濟發展水平有正向的促進作用，間接效應未通過顯著性檢驗。政府財政支持指標（lngov）的效應系數為負值，在兩種權重矩陣下均通過1%的顯著性水平檢驗，說明政府財政支持具有顯著的負溢出效應，政府對地區的過度監管，在一定程度上影響了當地的經濟發展。

五、結論與建議

一個國家的經濟發展水平受多種因素影響，空間地理位置的影響也是其重要因素之一。從區域服務的廣度來說，由于區域地理因素的存在，微型金融在各個地區推廣的力度不一致，因而使各個地區經濟發展水平的快慢不一。根據中央五個一號文件的下發，對于普惠金融的推廣，應該要充分考慮各個地區之間空間地理位置因素的存在，根據實際情況對癥下藥。從服務本身來說，微型金融的發展能夠讓廣大農村地區的百姓更廣泛地享受優惠便捷的金融產品和服務，通過逐漸地擴大微型金融的服務范圍，提升其服務的深度和廣度，能夠更好地幫助低收入人群和小微企業更便捷地獲取所需的金融資源，提高資源配置效率，更快速地體驗普惠金融帶來的便捷服務。

（一）結論

研究結合2009—2018年十年間全國30個省份的數據，運用空間杜賓模型，經過實證分析得出如下幾點結論：

第一，利用moran'I指數以及局部莫蘭散點圖分析發現，各省市之間的區域經濟發展水平具有顯著的空間依賴性，顯示出高度的空間集聚特征，大部分省份間屬于高—高和低—低類型，沿海省份、發達省份大多是高—高類型。這一結果和研究樣本期間中國區域經濟發展趨勢的特征一致，東南沿海省份的經濟發展水平要高于中西部地區，其中北京、上海等發達省份的經濟發展水平最高。

第二，通過LM檢驗、Hausman檢驗、LR檢驗等方法選擇了空間杜賓模型，分析得出微型金融規模和社會固定資產投資等指標促進區域經濟發展，而金融發展程度和政府財政支持在一定程度上抑制了周邊區域經濟的發展。

第三，從空間杜賓模型效應分解的結果來看，微型金融規模對本地區和鄰近地區的經濟發展具有正向帶動作用，社會固定投資水平的提高對本地區的經濟發展水平有正向促進作用，政府財政支持具有顯著的負溢出效應，政府對地區經濟發展的過度監管，在一定程度上影響了當地的經濟發展。如果不考慮空間因素，微型金融與區域經濟發展之間的關系可能會被錯估。

（二）建議

通過對研究結論的梳理，厘清了微型金融發展與區域經濟發展之間所存在的關系，在這個基礎上針對性地提出以下幾點建議，以期各地區在充分考慮到自身空間地理因素的條件下，借助微型金融的發展來更好地促進本地區的經濟發展。

第一，關注微型金融發展的空間依賴性。由于空間集聚性的存在，周邊相關省份微型金融的快速發展，會對本地區自身微型金融的發展產生一定的影響。鑒于各省市微型金融發展速度的不一致，由于逐利本質的存在，將會導致地區的資金外流，以實現其自身利潤的最大化。因而在發展農村普惠金融的同時，應該結合本地區的發展特點以及周邊地區的特征，充分考慮本地區的區位優勢，利用所存在的空間區位集聚性，發揮地區特色，實行差異化金融政策，優化微型金融資源的配置。例如對于東部發達省份，應加強地區金融體系的建設力度和注重對全國高新技術人才的引入程度，解決部分金融資源過度集聚的問題，而對于中西部省份，應該加大對政策的應用和民間資本的引資力度，減少對政府資金的依賴程度和提升自身的市場化運作水平。

第二，適度擴大金融規模，提升微型金融效率。隨著部分股份制商業銀行在該地區的退出和轉移，各地區要根據實際需要，在滿足農村金融機構準入條件的基礎上，允許新設金融機構進入農村市場，適度地引導金融資源向三農傾斜，繼續推進微型金融機構改革，引入市場化機制，加快微型金融全面地走向市場化，降低微型金融機構的成本，提高對貧困和低收入人群的貸款投放力度，通過改善農村的基礎設施狀況，促進本區域小微企業之間以及鄰近區域企業之間的合作，從而帶動本區域經濟的發展。

第三，轉變政府的監管手段和運作方式。微型金融的發展離不開地方政府的政策扶持，農村的經濟發展也需要地方政府的指導和監管，但政府過度地政策干預會抑制區域的經濟發展水平。政府應該結合現階段本地區微型金融的發展水平，做出適當管理與監督。一是適度改變政府的項目運作方式，提升農村資金的運用效率，提高對金融機構的資金引導性，引導城市資金向農村地區傾斜，讓資金留在農村，服務于有所需要的農戶和相關鄉鎮企業。二是采取適當的政策措施，保護本地區微型金融企業的發展，增強政策優惠力度，盡可能地減低小微企業的融資成本，在留住企業的基礎上幫助本地金融機構更好地為廣大農戶和小微企業服務。