經濟與金融的空間集聚與收斂效應

陳喬 黃志敏 張正華

摘 要：利用1999-2018年東盟十國經濟增長和金融發(fā)展數(shù)據(jù)，通過塞爾指數(shù)、收斂檢驗、Moran' s I指數(shù)等分析方法，探究經濟增長與金融發(fā)展差異、收斂性、空間集聚等特征。研究發(fā)現(xiàn)：（1）東盟經濟增長的區(qū)域內和區(qū)域間差異均逐年縮小，而金融發(fā)展的區(qū)域內和區(qū)域間差異呈小幅增長，且無論是經濟增長還是金融發(fā)展，區(qū)域間差異均大于區(qū)域內差異。（2）經濟增長和金融發(fā)展均呈現(xiàn)α、β收斂，且金融發(fā)展的收斂速度大于經濟增長。（3）經濟增長和金融發(fā)展在空間分布上并非隨機分布，而是存在較為顯著的空間自相關。本研究為東盟經濟和金融合作與政策制定，提供了一個新的視角。

關鍵詞：經濟增長;金融發(fā)展;收斂效應;空間集聚;中國-東盟

一、問題提出

千百年來中國與東盟國家文化相融，血脈相親，東盟不僅是“海上絲綢之路”的必經之地和重要樞紐，而且是我國的重要經貿合作伙伴，特別是隨著“一帶一路”建設逐步推進，中國與東盟國家人文交流日益緊密，經濟往來更加頻繁[1]。東盟自1967年起一直以區(qū)域一體化為目標，但是東盟區(qū)域遼闊，各個國家在經濟增長和金融發(fā)展水平差異較大，如若這些發(fā)展的不平衡持續(xù)擴大將制約區(qū)域內穩(wěn)定的發(fā)展。區(qū)域一體化組織建立之前，參與國具有相似的經濟發(fā)展水平可以成為組織成立的有利條件之一[2]。深入研究東盟各國經濟增長和金融發(fā)展是否收斂以及區(qū)域內各國經濟和金融發(fā)展的空間分布特征可以從宏觀角度分析東盟各國的一體化進程，并且對促進該區(qū)域一體化建設也具有重要意義。國內外對于金融發(fā)展與經濟增長的收斂性進行了大量研究，其中使用較為廣泛的分析方法為和α收斂分析法和β收斂分析。關于經濟收斂檢驗的研究，Barro等（1991）對美國各個州及西歐地區(qū)73個國家進行β收斂檢驗，結果發(fā)現(xiàn)美國各州及西歐73個國家存在β收斂，盡管收斂速度很慢僅有2%[3]。Mankiw（1992）運用索洛模型檢驗世界各國的經濟收斂狀況，研究結論認為各國存在收斂性[4]。楊帆和滕建洲（2013）選用東亞10個主要經濟體對其貿易與經濟收斂的關系進行實證，結果表明東亞地區(qū)經濟增長是“俱樂部收斂”并且東北亞地區(qū)的收斂程度要高于東南亞地區(qū)[5]。尹華和吳彬（2008）選用α收斂考察歐盟（歐共體）和東盟的經濟增長收斂性，結果表明歐盟在1955—1990年呈現(xiàn)顯著的經濟增長收斂，而東盟成立后經濟增長呈發(fā)散趨勢[6]。關于金融收斂的研究，Bartiloro等（2005）對歐盟12個國家的居民金融資產/GDP指標進行考察，結論認為歐盟金融發(fā)展不存在α收斂但是存在β收斂[7]。趙偉和馬瑞永（2006）的研究則進一步表明中國區(qū)域金融發(fā)展不存在α收斂但是存在β收斂，同時還有一定的“俱樂部收斂”特征[8]。綜上所述，我們不難發(fā)現(xiàn)，雖然東盟在全球戰(zhàn)略格局中的地位日益凸顯，但是當前學術界單獨針對東盟經濟和金融收斂性的研究文獻較少。基于上述原因，本文試圖以東盟十國為研究對象，結合聯(lián)合國劃分標準將其劃分為三大類，借助賽爾指標、收斂性檢驗、空間自相關，對東盟各國經濟增長與金融發(fā)展的區(qū)域差異、收斂性檢驗，以及空間集聚效應進行實證分析，以期為東盟經濟與金融快速發(fā)展提供參考。

二、模型、變量與數(shù)據(jù)說明

本文借鑒李陽（2014）[9]、張慕瀕和孫亞瓊（2014）[10]、司冠華（2013）[11]等學者的方法，采用戈氏指標①來衡量一國金融發(fā)展水平。但由于東盟部分國家缺乏對M2的統(tǒng)計，故采用“FD=金融機構年末貸款總額/GDP”來刻畫金融發(fā)展水平，另外，使用人均國民生產總值衡量區(qū)域經濟增長。各數(shù)據(jù)主要來源于wind數(shù)據(jù)庫和UN Comtrade數(shù)據(jù)庫，鑒于老撾、緬甸經濟發(fā)展落后，國內戰(zhàn)亂不斷，統(tǒng)計數(shù)據(jù)缺失嚴重，則結合該國中央銀行年報和亞洲開發(fā)銀行年報予以補充。此外，為避免因數(shù)據(jù)單位不同而造成的劇烈波動，消除可能的異方差，為此對相應變量取自然對數(shù)處理。

（一）塞爾指數(shù)測度

在研究各地區(qū)收入差異時，雖然部分學者采用基尼系數(shù)為衡量指標，但是由于收入差異的測度既包含區(qū)域內差異，也包括區(qū)域間差異，而基尼系數(shù)無法深入刻畫這種差異，以及各差異對總差異的貢獻度。為此，本文在借鑒Henr（1967）[12]和Arbia（1977）[13]研究成果基礎上，運用賽爾指數(shù)將收入差異分解兩部分，即區(qū)域內差異ICwr和區(qū)域間差異ICbr，進而更加準確的衡量區(qū)域收入差異問題。具體方法如下：

其中，IC為東盟十國之間的總差異水平，ICwr為區(qū)域內差異水平，ICbr為區(qū)域間差異水平;xi和yi分別為東盟各國人口和GDP值，Xj和Yj代表各類國家人口和GDP數(shù)占東盟總和;i=1，2…10代表東盟十國，j=1，2，3代表分類。

（二）收斂性檢驗

收斂假說來源于新古典增長模型，認為在邊際報酬遞減的作用下，落后國家的增長速度要超過發(fā)達國家的增長速度，經過長期你追我趕、此消彼長后，不同國家的發(fā)展差異呈現(xiàn)不斷縮小趨勢，最終收斂于某一穩(wěn)定狀態(tài)[14]。通常收斂可分為α收斂和β收斂。α收斂則意味著各國或地區(qū)發(fā)展水平絕對趨同，即發(fā)展水平趨同;β收斂意味著落后國家或地區(qū)增長速度快于發(fā)達國家，即增長率趨同。具體檢驗方法如下：

1. α收斂檢驗。若標準差、基尼系數(shù)、變異系數(shù)等逐年變小則認為各指標發(fā)展差異隨著時間的變化而逐漸縮小，則存在α收斂，反之則發(fā)散。具體計算如下：

式中，G代表基尼系數(shù)，yj表示東盟第j國家的人均GDP或金融發(fā)展;則表示變量相差的絕對值;而μ則表示變量的均值。基尼系數(shù)取值介于0，1之間能夠反應不同國家經濟與金融發(fā)展水平差異。

2. β收斂檢驗。β收斂是較為常用的檢驗金融收斂和經濟收斂的模型。結合Barro和Sala（1992）[15]提出的模型，構建東盟經濟增長與金融發(fā)展β收斂模型：

（三）空間集聚效應

全局空間自相關主要用于描述區(qū)域單元某種現(xiàn)象的整體空間分布情況，以判斷該現(xiàn)象在空間上是否存在聚集性[16]。本文對東盟十國經濟增長與金融發(fā)展的空間相關性進行實證考察，具體如下：

式中，;n為東盟國家總數(shù);wij為空間權重矩陣②元素;xi表示第i國家經濟或金融的觀測值。本文以國家間地理距離平方的倒數(shù)來衡量空間關系。Moran's I的取值范圍為[-1，1]，大于0表示事物屬性值存在空間正相關;小于0表示空間負相關;等于0表示不存在空間自相關性，即空間隨機分布[17]。Moran' s I絕對值表征空間相關程度的大小，即絕對值越大表明空間相關程度越大。

全局莫蘭指數(shù)（Global Moran's I）衡量的是全局范圍內經濟增長和金融發(fā)展的空間相關性[17]。為深入分析東盟各國經濟與金融的空間異質性，借鑒Anselin（1995）提出的局部空間關聯(lián)指標（LISA）-局部莫蘭指數(shù)（local Moran's I） [18]，計算公式為：

當Ii正時，表示東盟i國經濟或金融的高值與高值聚集;當Ii為負時，表示東盟i國經濟或金融高值與低值集聚，即高值被周圍的低值包圍，或低值被高值包圍。

三、實證結果與分析

（一）數(shù)據(jù)統(tǒng)計特征分析

根據(jù)世界銀行對人均收入分類標準，將東盟十國劃分三大類③，然后分析各類別國家的變量統(tǒng)計特征。就人均GDP而言，高收入國家標準差明顯大于中等收入和低收入國家，證明高收入國家人均GDP差異較大;而中等收入國家金融發(fā)展標準差異大于高收入國家和低收入國家，即中等收入國家金融發(fā)展差異較大（見表1）。

為了更好地對數(shù)據(jù)進行觀察和研究，本文分別以人均收入和金融發(fā)展的初始值為橫坐標，以增長率為縱坐標，描繪制東盟十國1999—2018年的人均GDP和金融發(fā)展水平的走勢散點圖并繪制擬合趨勢線（見圖1）。

由近似擬合的趨勢線可知，人均GDP和金融發(fā)展都呈現(xiàn)向右下方傾斜，表明東盟十國的人均GDP和金融發(fā)展水平的年均變化率與其初始水平負相關，也就是說人均GDP和金融發(fā)展水平較低國家，其發(fā)展的速度反而更快。此外，金融發(fā)展水平的趨勢線斜率絕對值大于經濟增長趨勢線斜率。那么，是否意味著金融發(fā)展收斂速度也大于經濟增長速度呢？不同層次國家經濟與金融收斂速度多大？這些問題還需要我們進行深入研究。

（二）東盟十國經濟增長和金融發(fā)展差異比較

在借鑒丁志國，張洋[19]、鄒嫄，羅銀鶴[20]、李揚[21]等研究方法基礎上，以人均GDP代表各國經濟發(fā)展現(xiàn)狀，用銀行貸款占GDP的百分比來衡量金融發(fā)展水平，并計算經濟增長和金融發(fā)展的塞爾指標值，繪制區(qū)域內差異和區(qū)域間差異對總差異的貢獻率折線圖，以便更直觀呈現(xiàn)區(qū)內和區(qū)間貢獻演變。具體如下：

1. 經濟增長差異的賽爾指標測度

其一，從經濟增長變化趨勢來看，區(qū)域內差異和區(qū)域間差異均逐年縮小，說明東盟各國間的收入差異得到明顯改善。具體而言，除了1998年受亞洲金融危機影響，總差異達到歷史最高點0.6841外，1999—2018年東盟十國經濟總差異下降趨勢明顯，差異水平從1999年的0.53下降到2018年的0.30，下降幅度高達43.4%，其主要原因是世界經濟逐步復蘇，金融危機的負面影響也越來越弱，以及歐盟、日本和我國沿海地區(qū)的部分勞動密集型產業(yè)向東盟大量轉移，促進了東盟中、低收入國家的發(fā)展。此外，2010年1月1日中國—東盟自貿區(qū)正式全面啟動，雙方日益密切的經貿合作關系，也對東盟各國的經濟發(fā)展做出了積極的貢獻。

其二，從經濟增長貢獻度來看，區(qū)域間差異對總差異的貢獻度明顯大于區(qū)域內差異的貢獻，即東盟各國間經濟發(fā)展差異主要來源與區(qū)域差異。近二十年來東盟經濟增長總差異在不斷減小，區(qū)域間差異的貢獻度始終保持著持續(xù)增長態(tài)勢，2018年區(qū)域間差異對總差異的貢獻度已經達到82.31%，進一步表明，東盟經濟發(fā)展區(qū)域間差異在經濟發(fā)展差異中扮演著重要角色，因而盡快采取有力措施減小區(qū)域間差異必將對東盟經濟增長具有重要意義。

2. 金融發(fā)展差異的測度

數(shù)據(jù)來源：筆者計算整理

其一，從金融發(fā)展變化趨勢來看，區(qū)域間的差異度明顯大于區(qū)域內的差異，且區(qū)域間差異和區(qū)域內差異均呈現(xiàn)小幅增長，說明東盟各國間的金融發(fā)展差異未得到明顯改善。具體而言，東盟金融總體差異呈現(xiàn)階段性變化，1999—2002年總體差異持續(xù)增長，2002年達到歷史最高點0.22，而后2004—2010年持續(xù)下降，但是受全球金融危機影響，從2009出現(xiàn)短暫上升，此后東盟金融發(fā)展總體差異又不斷下降。由此可見，金融危機對東盟各國金融發(fā)展差異影響較大。

其二，從金融發(fā)展差異貢獻來看，區(qū)域間差異對總差異的貢獻度高于區(qū)域內差異的貢獻，即區(qū)域間差異是導致東盟各國間金融發(fā)展差異的主要原因。從變化趨勢來看，1999—2018年區(qū)域間差異的貢獻度在不斷降低，而區(qū)域內差異貢獻度在逐年增加，由此可以預測，未來東盟金融水平低的國家會具有更快的發(fā)展速度，金融發(fā)展區(qū)域內和區(qū)域間差異將日趨合理。這也再次說明當前金融不發(fā)達國家開始注重發(fā)展國內金融業(yè)，調整金融機構，建立完整的金融體系，借鑒發(fā)達國家推行相關政策，其金融發(fā)展速度加快，且具有更大的發(fā)展空間。

（三）東盟十國經濟發(fā)展與金融發(fā)展的收斂檢驗

1. 經濟與金融發(fā)展的α收斂檢驗

由表4可知，（1）1999—2013年東盟十國人均GDP標準差總體呈現(xiàn)上升趨勢，各國的經濟發(fā)展不存在α收斂，主要是由于東南亞金融危機使得東盟各國經濟增長差異上升，人均GDP標準差不斷增加。2014—2018年間東盟人均GDP標準差、差異系數(shù)和基尼系數(shù)呈現(xiàn)不同程度下降，說明經濟危機影響減弱后，東盟各國的經濟增長α收斂特征日益顯現(xiàn)。（2）1999—2008年東盟金融指數(shù)逐漸下降，2009—2018年又逐漸趨于上升，但變化的幅度都較小。變異系數(shù)和基尼系數(shù)整體呈現(xiàn)下降趨勢，這說明東盟各國金融發(fā)展差異逐漸縮小。由此可見，東盟各國金融發(fā)展存在α收斂。綜上所述，整體上東盟十國經濟增長和金融發(fā)展均存在α收斂，即二者的差異隨著時間的推移二趨于減少，α收斂描述的是經濟、金融差異的存量水平及其變動趨勢，但還未能體現(xiàn)差異的增量水平及演變，為此，我們進一步做β收斂檢驗。

2. 經濟增長與金融發(fā)展β收斂檢驗

由于面板數(shù)據(jù)同時具有時間維度和截面維度，在做面板數(shù)據(jù)回歸時，先對經濟增長與金融發(fā)展的模型做豪斯曼檢驗[22]，具體結果如下：

由表5可見，經濟增長與金融發(fā)展在10%水平上拒絕原假設，應該采用固定效應模型而非隨機效應模型。此外，個體固定效應模型只是對于不同的個體有不同的截距的模型，沒有考慮到時間截面，而本文選取的數(shù)據(jù)時間跨度較長，所以考慮采用個體、時間雙固定效應模型。

由表6可知，1999—2018年，東盟十國經濟增長與金融發(fā)展的β收斂回歸系數(shù)為負，說明東盟國家人均GDP和金融發(fā)展均存在顯著β收斂，其中，人均GDP的β系數(shù)為-0.1166，金融發(fā)展水平的β系數(shù)為-0.1493，均通過5%的顯著性檢驗。根據(jù)收斂速度公式，計算經濟增長的收斂速度為0.62%，金融發(fā)展的收斂速度為0.81%，與前文計算結果相符，即金融發(fā)展的收斂速度大于經濟增長的收斂速度。總體而言，雖然東盟經歷了亞洲金融危機和2008年全球金融危機，兩次經濟危機對東盟各國造成了較大的沖擊[23]，但是各國都在調整自身的經濟結構，搶抓發(fā)展機遇，即使相對落后的老撾和緬甸等國，無論是經濟增長還是金融發(fā)展都得到了較大幅度提升，各國間的相對差異日益縮小，經濟與金融都存在α、β收斂。

（四）金融發(fā)展與經濟增長的空間集聚特征

前文主要是基于非空間框架下，從時間序列角度探討了東盟經濟增長和金融發(fā)展的收斂性，但忽視了空間層面的特征。空間依賴的存在使得經濟增長和金融發(fā)展的關系變得更加復雜[24]。為此，我們借鑒地理領域的全局空間自相關和局部空間自相關，進一步探討東盟10國經濟與金融的空間集聚特征。

由表7經濟增長和金融發(fā)展空間自相關全局莫蘭指數(shù)可知，從1999年至2018年，東盟經濟增長和金融發(fā)展的莫蘭指數(shù)均大于零，且都通過5%的顯著性水平檢驗，其中經濟增長的全局Moran's I指數(shù)值分布區(qū)間為[0.104，0.126]，金融發(fā)展的全局Moran's I指數(shù)值分布區(qū)間為[0.011，0.208]，表現(xiàn)東盟經濟增長和金融發(fā)展在空間分布上并非隨機分布，而是存在較為顯著的空間正相關性。即東盟國家的經濟增長和金融發(fā)展在空間上趨于集聚，也就是說高經濟增長地區(qū)被高經濟增長地區(qū)所包圍，而低經濟增長地區(qū)被低經濟增長地區(qū)所包圍。同理，對金融發(fā)展而言，高經濟發(fā)展地區(qū)與高金融發(fā)展地區(qū)相鄰，低金融發(fā)展地區(qū)與低金融發(fā)展地區(qū)相鄰。

為更加直觀的展示東盟十國經濟增長與經濟發(fā)展的空間集聚特征，繪制1999、2009、2018年Moran散點圖（見圖2、圖3），其中縱軸分別為二者的空間滯后值，可將圖分為四個象限，第一象限表示高—高正相關，第三象限表示低—低負相關，第二、四象限表示負相關的非典型觀測區(qū)域。通過對比1999—2018年東盟十國形態(tài)變化，直觀地描繪局域的空間集聚特征。我們發(fā)現(xiàn)，東盟大部分國家經濟增長都具有高—高、低—低聚集，空間依賴特征明顯。具體而言，由圖8東盟經濟增長Moran's I散點可知，1999年分別有2個（文萊、新加坡）和6個（老撾、柬埔寨、泰國、菲律賓、緬甸、越南、緬甸）國家位于第一象限和第三象限，占總樣本的20%和60%;2018年也有2個和6個國家位于第一象限和第三象限，且國家分布沒有變化，表明東盟經濟增長空間集聚現(xiàn)象明顯，且相對穩(wěn)定;另外，由圖9金融發(fā)展Moran's I散點可知，1999年分別有1個（泰國）和5個（老撾、越南、文萊、緬甸）國家位于第一象限和第三象限，但到2018年分別有2個（泰國、馬來西亞）和3個（緬甸、老撾、文萊）國家位于第一象限和第三象限，僅占總樣本的20%和30%，莫蘭指數(shù)逐年下降但依然為正，表明東盟金融空間集聚現(xiàn)象逐步減弱。其原因在于金融發(fā)展相對于經濟增長而言，其所受得到的影響因素眾多，與經濟增長相比穩(wěn)定性更弱，特別是2008年由美國次貸危機引發(fā)的全球金融危機，使得東盟十國金融發(fā)展出現(xiàn)弱空間集聚。總而言之，東盟經濟增長和金融發(fā)展在空間分布上存在顯著的空間自相關性。

四、結論及啟示

以1999—2018年東盟十國為研究對象，利用塞爾指標分析了各國間的經濟增長與金融發(fā)展差異，并使用α收斂和β收斂方法檢驗各國間經濟增長與金融發(fā)展的收斂性，最后通過構建空間計量模型，探討經濟增長與金融發(fā)展的空間分布特征，主要結論有：其一，從經濟增長趨勢來看，區(qū)域內差異和區(qū)域間差異均逐年縮小，東盟各國間的收入差異得到明顯改善;從金融發(fā)展趨勢來看，區(qū)域間金融差異明顯大于區(qū)域內的差異，且區(qū)域間差異和區(qū)域內差異均存在小幅增長，東盟各國間的金融發(fā)展差異未得到明顯改善。另外，無論是從經濟增長還是金融發(fā)展，區(qū)域間差異對總差異的貢獻度均大于區(qū)域內差異的貢獻度。其二，從收斂性檢驗來看，1999—2018年間東盟十國經濟增長和金融發(fā)展都存在α收斂;另外，經濟增長與金融發(fā)展均通過β收斂檢驗，表明東盟各國經濟增長和金融發(fā)展存在β收斂，且金融發(fā)展的收斂速度（0.81%）大于經濟增長的收斂速度（0.62%）。其三，從空間集聚性來看，東盟經濟增長和金融發(fā)展在空間分布上并非隨機分布，而是存在較為顯著的空間自相關性。即高經濟增長地區(qū)被高經濟增長地區(qū)所包圍，而低經濟增長地區(qū)被低經濟增長地區(qū)所包圍。同理，高經濟發(fā)展地區(qū)與高金融發(fā)展地區(qū)相鄰，低金融發(fā)展地區(qū)與低金融發(fā)展地區(qū)相鄰，也實證了經濟增長和金融發(fā)展的空間溢出效應和輻射效應。

基于上述結果，我們提出以下建議：（1）東盟整體的經濟和金融發(fā)展都是趨于收斂的，這在某種程度上證明過去20年間東盟采取的經濟協(xié)調策略、推進貿易自由化等措施取得了不錯的成效，東盟后期在繼續(xù)推進自貿區(qū)建設時除了繼續(xù)加強與新加坡、馬來西亞、泰國等經濟較好國家的帶動作用，更應該重點關注發(fā)展速度較慢的國家。比如柬埔寨、老撾、緬甸等發(fā)展落后國家。（2）中國和東盟各國要認識到其經濟增長和金融發(fā)展的空間分布特征，進一步推動高經濟增長區(qū)經濟與金融合作的深化，加強其輻射能力，發(fā)揮其作為增長極的回流效應，此外還應引導經濟要素和金融資源向欠發(fā)達地區(qū)流動，建立互補有序、協(xié)調發(fā)展的資源配置體系帶動東盟區(qū)域協(xié)調發(fā)展增。（3）中國和東盟各國應該搶抓“一帶一路”建設機遇，利用亞洲基礎設施投資銀行，加快自身基礎設施建設，完善金融體系，尤其是落后國家，要創(chuàng)新合作模式，開拓合作空間，選擇合適的合作領域，加強中國—東盟合作，增強自身經濟實力。

注 釋：

① 衡量一國金融發(fā)展水平的指標有戈氏和麥氏指標。戈氏指標即金融相關比率，指一國全部金融資產與其GNP（或GDP）之比。麥氏指標即貨幣化比率，指貨幣存量和國民收入水平總量比（M2/GDP）。

② 結合CEP-II數(shù)據(jù)庫中國與國間的地理距離，構建東盟10國空間權重矩陣。

③ 楊鄧豐（2014）將東盟10國劃分為三大類，第一類為人均GDP 超過1萬美元的新加坡和文萊;第二類為人均GDP水平在3000—10000美元的印度尼西亞、泰國和馬來西亞;第三類為人均GDP低于3000 美元的越南、菲律賓、老撾、緬甸、柬埔寨。

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基金項目：國家自然科學基金“基于海量時空數(shù)據(jù)的不同尺度游客流動相互作用機理與模式體系構建”（41871137）;湖北經濟學院科研培育一般項目“旅游業(yè)風險空間關聯(lián)及跨區(qū)傳染研究”（PYYB202009）

作者簡介：陳喬（1984- ），男，湖北荊門人，湖北經濟學院旅游與酒店管理學院講師，博士，研究方向為旅游經濟與空間計量;黃志敏（1993- ），女，廣西防城港人，碩士，研究方向為區(qū)域經濟;張正華（1994-），通訊作者，女，江西贛州人，碩士，研究方向為區(qū)域經濟。