金融業發展對經濟高質量發展的影響研究
——基于省際面板數據的空間計量分析

王婉秋

（南京審計大學經濟學院，南京211815）

一、引言

經歷了改革開放四十多年的經濟高速增長，中國一躍成為世界第二大經濟體，但這種經濟奇跡的背后有許多我們不能忽視的現實問題。過去我們所賴以發展的要素正在逐漸收緊對經濟發展的約束。黨的十九大報告提出“高質量發展”的新表述，這意味著中國經濟走向了轉變發展方式、優化經濟結構、轉換增長動力的攻關期，逐漸由經濟的高速增長階段轉向高質量發展階段。在這個經濟轉型的關鍵階段，2018年政府工作報告進一步指出，在推動高質量發展，促進經濟結構優化升級的過程中，既要實現經濟平穩增長，也要提高經濟發展的質量效益，此二者應為互促共進的關系。

習總書記指出“金融是實體經濟的血脈，為實體經濟服務是金融的天職，是金融的宗旨。”作為現代經濟的核心，金融部門對經濟發展具有重要的戰略意義。對金融資源進行有效開發和利用，能夠降低經濟體系的宏觀資源配置成本和微觀經濟主體的交易成本。為了實現經濟的高質量發展，提升金融資源的配置質量與效率勢在必行。

二、理論分析與研究假設

傳統的金融發展理論以分析整個金融體系對經濟增長關系的研究為主。最早可以追溯到1912年，Schumpter在其著作《經濟發展理論》中指出，金融機構所提供的服務對經濟發展至關重要。之后，Goldsmith（1969）和Mckinnon（1973）的開創性實證研究驗證了35個國家1860年至1963年期間金融與經濟發展之間同時發展的關系。多數研究依賴宏觀發展的經驗證據和跨國比較研究，如今金融已經不可避免地成為影響地區經濟發展差距的重要因素。因此，必須將金融資源的空間分布規律和差異特征納入研究范圍，探究金融資源的空間非均衡性與經濟高質量發展之間的關系。

在金融運行過程中，金融資源是能夠帶來增值的經濟增長投入要素。金融資源配置的首要作用是實現金融資源的有效配置，促進金融要素在市場環境中自由地流動與集聚，幫助企業拓展規模，減少與資金相關的交易成本，進而提升經濟高質量發展水平。相關研究表明，金融資源配置對經濟增長具有空間溢出性：地處我國東中西三大區的金融資源配置情況各不相同，對經濟發展具有不同的空間溢出效應（唐松，2014），并且這種區域間的資源配置失衡明顯加深了區域經濟增長的差異（史恩義，2015）。雖然目前大量研究仍然從單一的視角對地區發展進行研究，本研究更傾向于在分析金融資源配置對經濟高質量發展的影響時，引入空間計量經濟學的方法，充分考慮空間因素對金融資源配置的作用。一方面，金融資源作為經濟運行中資本形成的必要條件之一，金融資源的配置和各地區資本要素的投入相互影響，在區域之間進行流動，金融資源配置產生空間溢出。另一方面，經濟高質量發展在地區間也是非獨立的狀態，由于晉升壓力的存在，地方政府的“你追我趕”會使鄰近區域的經濟高質量發展水平趨于一致。

由此本研究提出假設:金融資源配置不僅直接作用于經濟高質量發展水平，并且通過空間外溢效應對鄰近地區的經濟高質量發展水平產生作用。

三、實證模型設計

（一）空間計量模型設定

首先，由于金融資源的有效配置可以直接影響經濟高質量發展水平，并且相關研究表明，勞動力（labor）、資本存量（KStock）、政府干預（Gov）、外商直接投資（FDI）也是影響經濟高質量發展的重要因素，由此計量模型可設定為：

其中，以i和t分別代表省份和年份，εit是隨機擾動項，θ1～θ5是各解釋變量的彈性系數。

其次，被解釋變量經濟高質量發展（JJZL）在空間上存在較為明顯的關聯效應，因為這種空間依賴關系的存在，本省經濟高質量發展過程中的影響因素都有可能會作用與鄰近省份的發展水平。所以除了關鍵解釋變量之外，其他控制變量也可能與周邊地區的經濟高質量發展之間存在空間交互效應。所以本研究在式（1）的基礎上，加入被解釋變量省際經濟高質量發展水平以及控制變量金融資源配置等相關變量的空間交互項，將其擴展為一個空間計量模型：

其中ρ是空間自回歸系數；wij是空間權重矩陣；φ1-φ5是各解釋變量空間交互項的彈性系數；μi、νt、εit依次表示空間效應、時間效應和隨機誤差。在空間計量經濟學中，由于式（2）中既包含了被解釋變量，也包含了解釋變量的空間交互項，這種模型一般稱為空間杜賓模型。

（二）變量測度與數據說明

考慮到數據的可得性，本研究以30個省份為數據（除西藏之外，因西藏數據缺失）為樣本。由于2008年全球爆發了較大規模的金融危機，可能會有極端值出現，故數據起始年份為2009年，部分數據僅更新至2017年，故數據時間跨度為2009—2017年，數據來源于《中國統計年鑒》《中國工業經濟統計年鑒》、高校財經數據庫等。詳細指標測度如下。

1.被解釋變量：省份經濟高質量發展水平（JJZL）

經濟高質量發展并不是一個簡單的經濟范疇，而是一系列因素的綜合反映，用數量指標構建經濟高質量發展指標體系也是個較為復雜的問題，涉及經濟的方方面面。本研究參考前人的研究成果，基于“五大發展理念”從創新、協調、綠色、開放、共享五個方面構建了經濟高質量發展指標體系，采用主成分分析法合成總指數來量化經濟高質量發展的水平。

2.核心解釋變量：金融業增加值（Fvalue）

在選取衡量金融資源配置情況的指標時，考慮到本研究主要將金融資源作為整體來考慮其區域配置情況，因此，選取了可以疊加的中國各省市自治區的金融增加值作為衡量金融資源的指標。相比于融資規模、股票總市值、證券市場余額等更能統一地衡量金融資源的區域配置情況。

3.其他控制變量

參照已有的研究，勞動力的配置與流動能顯著影響各個地區的經濟高質量發展水平，產生差異化影響；資本的積累與投入往往與金融資源聯系緊密，在金融資源流動與配置的過程中，地區間的資本投入也會發生明顯變化。所以將勞動力、資本存量作為控制變量納入研究中，另外設置了政府干預（Gov）和外商直接投資額（FDI）作為控制變量。

四、實證結果及分析

（一）經濟高質量發展水平的衡量與測度

現以“五大發展理念”為導向，建立了衡量經濟高質量發展水平的綜合指標體系，通過主成分分析法對五個方面指標進行合成，得到了省際經濟高質量發展2009—2017年的綜合得分均值，如表1所示。計算結果中，經濟高質量發展水平前五的省份（直轄市），依次是北京、上海、天津、江蘇和浙江。排名前十中僅有遼寧作為東三省之一出現；排名最后的三個省份依次是甘肅、云南、貴州。由此可以大致觀察我國經濟高質量發展水平的區域差異，整體上呈現東高西低的特征，符合我國區域經濟發展的現實。

表1 各地區經濟高質量發展水平綜合得分及排名

（二）中國經濟高質量發展的空間相關性分析與空間權重矩陣

在估計空間計量模型之前，首先需要用莫蘭指數對省際的經濟高質量發展水平的空間自相關性進行檢驗，用此方法檢驗了中國各省份的經濟高質量發展水平的空間自相關性，結果表明，中國各省份經濟高質量發展水平的全局莫蘭指數值為0.172，并在1%的水平上通過顯著性檢驗，由此可以說明中國各省間的經濟高質量發展水平存在正的空間相關性，經濟發展水平類似的省份呈現空間相關性，因此，應采用空間計量模型進行估計。

空間單元之間的相互關聯程度可以借助合適的空間權重矩陣來進行刻畫。相對于較為常用的僅能刻畫空間單元間是否相鄰的“0—1”矩陣而言，城市間地理距離權重矩陣更能夠體現空間單元之間不同的空間影響關系。故現以城市間地理距離的倒數來建立地理距離權重矩陣（Wd），可設定為：

上式中，為利用經緯度數據計算的省份距離。地理距離矩陣度量了不同空間單元地理位置上不同程度的鄰近性，一般而言，在地理上越接近的省份其經濟聯系也越緊密。

（三）空間計量檢驗與估計結果

本研究的空間計量檢驗過程，大致按照Elhorst（2014）的檢驗思路進行，具體方法上借鑒了韓峰和謝銳（2017）的做法，遵循“具體到一般”和“一般到具體”相結合的方法對空間計量模型進行檢驗。估計結果顯示，首先，根據LM的檢驗結果，LM-lag檢驗、R-LM-lag檢驗、LM-err檢驗均在1%的顯著性水平下顯著，因此，可以采用SAR模型與SDM模型來進行估計。其次，對模型進行SDM模型的時間、空間、時空雙重固定效應檢驗，由于結果并未通過檢驗，故應選用時空雙重固定效應的SDM模型。再次，Hausman的檢驗結果接受了原假設，故應采用隨機效應的SDM模型。最后，檢驗SDM模型是否可以進行簡化，然而Wald檢驗與LR檢驗結果并不一致，說明模型并不能進行簡化。基于以上檢驗結果，本研究選用隨機效應的SDM模型進行實證分析。

在SDM模型中，金融資源配置的系數顯著為負，其空間滯后項的系數也顯著為負。然而簡單的點估計結果在分析地區間與地區內的溢出效應中可能會得出錯誤的結論（LeSage&Pace，2008），在效應的分解中，變量變化的偏微分也即直接效應，用于解釋地區自變量對因變量的影響，同時將分解出的間接效應用于解釋本地區自變量對其他地區因變量的影響是更加合適的。借鑒這一思路，將SDM模型的估計結果進行了進一步分解，得到了直接效應與間接效應，表2報告了該估計結果。

首先分析金融資源配置對經濟高質量發展的影響。表2中的結果表明，金融資源配置總體上阻礙了本地區的經濟高質量發展，并且也未支持鄰近地區的經濟高質量發展。原因可能在于我國目前的金融資源配置并未與經濟發展階段形成契合，其作用仍局限于能夠促進經濟總量增長，而在經濟質量提升方面作用有限，金融資源配置并未達到合理有效的狀態。

表2 金融資源配置對經濟高質量發展的直接效應與間接效應

其次分析各個控制變量的參數估計。控制變量中，僅有政府干預（Gov）的直接效應和間接效應均未通過顯著性檢驗，說明相比于其他控制變量，政府在金融資源配置影響經濟高質量發展水平過程中并未發揮對本地和鄰近地區的作用。產生這一結果的原因可能是，政府的干預仍然停留在過去粗放式的經濟發展方式和以高速增長為導向的框架思維中，對于以“五大發展理念”構建出的經濟高質量發展水平的測度目標不一致。

五、結論和政策建議

以2009—2017年中國30個省份的面板數據為樣本（除西藏外，因西藏數據缺失），基于隨機效應的SDM模型，探究金融資源配置與經濟高質量發展的作用機制。具體結論如下：金融資源配置顯著抑制了本地區經濟的高質量發展，也對鄰近地區的經濟高質量發展產生了抑制作用，勞動力供給和資本存量的提升能夠促進本地區和鄰近地區的經濟高質量發展。在機制檢驗中發現，具有空間相關性的經濟發展方面的檢驗都顯示，當前我國的金融資源配置顯著抑制了本地區及鄰近地區的經濟高質量發展。政府干預對本地區的經濟高質量發展也具有顯著的抑制作用。

實際上，金融資源的整體配置受到很多方面的影響，其中金融結構是一個較為重要的方面，當前我國的金融體系是以銀行為主的金融體系，銀行主導的金融體系固然為我國的經濟發展提供了重要支撐，但是隨著我國經濟轉型和產業升級，許多產業不斷接近世界技術前沿，金融市場的重要性逐漸凸顯，良好的市場投資環境是金融市場有效發揮作用的前提條件（龔強等，2014）。金融體系作為經濟運行不可或缺的一部分，應當改變現有的金融資源配置方式，以適應目前的經濟發展階段，為經濟高質量發展提供支持。

基于上述結論，提出如下政策建議：第一，金融資源配置是影響經濟高質量發展的重要方面，當前我國的金融資源配置并未促進經濟的高質量發展，需要對金融體系進行調整，促使金融資源配置提高與經濟高質量發展的適配性，發揮金融資源配置的基礎、核心與擴展功能，為經濟高質量發展提供有效率的支撐。第二，實證分析表明，政府干預不僅不利于鄰近地區經濟高質量發展，并且對本地區的經濟高質量發展也產生了抑制作用，這表明在新的經濟發展階段，僅僅依靠地方保護主義，可能會促進經濟規模的擴大，但是無益于經濟發展質量的提升。政府對經濟的干預應集中于補充市場調節的“短板”，為經濟發展提供基礎設施，在經濟中的關鍵領域幫助金融資源進行有效配置。第三，實證分析結果表明勞動力供給能夠顯著促進本地區及鄰近地區的經濟高質量發展。這需要各地區加強互聯，有針對性地對就業人員流動提供方便，在此基礎上，進行相應的制度安排，創造就業機會，改善社會福利，吸引更多的高新技術企業來當地發展和吸引更多的高質量勞動力在本地落戶。