豆曉利

自Marshall首次提出產(chǎn)業(yè)集聚概念以來，Webber，Hoover，Perrous，Porter，Krugman 分別從不同角度和層面深入研究和豐富了產(chǎn)業(yè)集聚理論，集聚現(xiàn)象引起了經(jīng)濟學家的極大興趣。隨著金融全球化發(fā)展以及國際資本流動加速，相比于其他產(chǎn)業(yè)，金融業(yè)表現(xiàn)出尤為顯著的高度集聚現(xiàn)象，顯然，世界金融中心集聚于紐約、倫敦、東京、香港并非偶然現(xiàn)象，而中國以北京、上海為代表的金融中心也并非完全依賴政府打造，遺憾的是，金融業(yè)的集聚與差異現(xiàn)象并未引起學者的足夠重視，因此，相關研究成果在理論研究方面缺乏系統(tǒng)性，另外，實證研究也僅限于采用區(qū)位熵、基尼系數(shù)、泰爾指數(shù)等靜態(tài)指數(shù)測算，未能考慮空間臨近對于集聚的影響。因此，有必要采用空間計量分析方法重新分析中國金融集聚與差異現(xiàn)象及其對區(qū)域經(jīng)濟增長的溢出作用。

一、文獻綜述與問題提出

金融發(fā)展理論的研究以20世紀90年代為界，大致分為兩個階段，之前主要是以麥金農(nóng)和肖為代表的金融壓抑和金融深化理論，該理論的主導思想是金融自由化，而發(fā)展中國家頻頻發(fā)生的金融危機也讓學者對該理論進行了反思。反思的結(jié)果即是90年代之后的金融發(fā)展理論，吸納了內(nèi)生增長理論思想，引入不完全競爭、不確定性、信息不對稱和外部性等因素，研究結(jié)果更加貼近經(jīng)濟事實，也相應衍生了區(qū)域金融、金融地理學、金融可持續(xù)發(fā)展、金融效率論等理論，這些理論共同關注區(qū)域金融集聚與差異現(xiàn)象及其形成原因，在中國區(qū)域經(jīng)濟增長差異日益顯著這一現(xiàn)實壓力下，在國家經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略從強調(diào)經(jīng)濟效率的“非均衡”發(fā)展戰(zhàn)略轉(zhuǎn)向兼顧公平的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略大背景下，鑒于區(qū)域金融支持力的差異是區(qū)域經(jīng)濟增長差異的重要原因，且區(qū)域金融發(fā)展差異要大于區(qū)域經(jīng)濟增長差異（周立，2003），關于區(qū)域金融集聚與差異相關問題的研究顯得尤為意義重大。

產(chǎn)業(yè)集聚是金融集聚理論研究的基礎，最早Marshall在其著作《經(jīng)濟學原理》中就對集聚作過深入的探討，認為外部性經(jīng)濟在集聚中扮演者及其重要的角色。Porter（1998）則從“菱形體系”的國家競爭占優(yōu)勢出發(fā)，討論了產(chǎn)業(yè)集聚問題，他的主要目的是闡述產(chǎn)業(yè)集聚如何影響國家競爭優(yōu)勢，而產(chǎn)業(yè)集聚如何形成并沒有給予更多解釋。新經(jīng)濟地理學家Krugman（1999）通過建立經(jīng)濟模型闡述了產(chǎn)業(yè)集聚，他認為集聚形成主要來自于三個方面的原因：需求、外部經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)地方化，其理論對于金融地理學的發(fā)展方向以及金融集聚問題的研究產(chǎn)生了巨大的影響。金融地理學者Gehrig（2000）利用市場摩擦理論進行了大量的實證研究，證明了一個區(qū)域金融活動在地理上的集聚與相鄰區(qū)域內(nèi)金融活動在地理上的分散趨勢并存。張鳳超（2003，2006）從金融地理學視角，認為金融地域性運動為解釋區(qū)域性金融提供了依據(jù)。他借鑒區(qū)域經(jīng)濟地理學的經(jīng)濟地域運動理論研究模式，堅持“金融地理”思維方式，從金融基本屬性研究出發(fā)，根據(jù)金融的地域運動屬性，完成“金融地域差異”向“金融地域運動”的飛躍。

關于金融業(yè)對區(qū)域經(jīng)濟增長的支持作用，自Goldsimth（1969）以來，大量的實證文獻驗證了金融發(fā)展對經(jīng)濟增長的支持作用，但是極少有文獻從金融集聚的角度來檢驗與經(jīng)濟增長的關系。少量的關于金融集聚與區(qū)域經(jīng)濟增長的理論研究文獻，得出了比較有意義的結(jié)論。如孫維峰和黃解宇（2012）測度了1979-2010年間中國金融集聚程度總體呈上升趨勢，而金融資源向東部轉(zhuǎn)移是該上升趨勢形成的主要原因，并利用單位根檢驗和協(xié)整檢驗考察了金融集聚和區(qū)域經(jīng)濟增長的短期和長期因果關系，發(fā)現(xiàn)前者對后者有單向長期促進關系，但不存在短期因果關系。林江鵬和黃永明（2008）基于金融產(chǎn)業(yè)集聚的理論內(nèi)涵，重點分析了金融產(chǎn)業(yè)集聚促進區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的效應，并考證了我國金融產(chǎn)業(yè)集聚的狀況。劉軍（2007）認為金融集聚通過金融集聚效應、擴散效應和金融功能促進區(qū)域經(jīng)濟增長。在此基礎上，也有學者嘗試用實證方法檢驗這些基于理論推導的結(jié)論。如丁藝等（2010）從銀行、證券、保險、三個層面分析了中國金融集聚程度，并檢驗了金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響，得出結(jié)論，金融集聚對我國區(qū)域經(jīng)濟增長具有明顯的促進作用。冉光合（2006）、陳剛（2006）、馬正兵（2007）等也分別對中國區(qū)域金融發(fā)展差異進行了相關研究。梳理這些文獻發(fā)現(xiàn)，在研究方法上，對于金融集聚或差異程度的測度多數(shù)是使用區(qū)位熵指數(shù)、基尼系數(shù)、變異系數(shù)等靜態(tài)指標進行度量，均未考慮空間效應的影響。宗曉武（2008）認為，金融集聚的運動規(guī)律以及運動結(jié)果繼承和印證“金融地理”學家的思維路徑，即沿著“空間差異”、“空間過程”和“空間相互作用”的模式運行。因此，金融集聚本身具有空間特性，有必要將空間效應考慮進來進一步分析金融集聚與差異問題，Anslin（1988）創(chuàng)立的空間計量經(jīng)濟學理論和方法為該研究提供了非常有效的分析工具。利用空間計量經(jīng)濟學模型及方法在分析區(qū)域經(jīng)濟增長集聚及差異問題等領域，也得到了一定的應用（Ying，2001，2003；吳玉鳴，2006，2007；），這些開拓性的研究為空間計量經(jīng)濟學研究方法在經(jīng)濟增長相關問題研究的推廣起到了重要作用，也為本文將之應用于金融集聚與區(qū)域經(jīng)濟增長問題的分析提供了思路。

因此，本文的撰寫基于兩種考慮，第一，國內(nèi)現(xiàn)有的對金融集聚問題的研究，尤其是對于金融集聚產(chǎn)生的原因以及其對區(qū)域經(jīng)濟增長的效應分析，得出了一些非常有意義的結(jié)論，但多數(shù)僅限于理論層面的機理分析，缺乏進一步的實證檢驗。第二，考慮到金融集聚本身的空間特性，一些涉及到實證檢驗的文獻多數(shù)未能考慮空間上的臨近對集聚與差異的影響，忽視該影響可能導致研究結(jié)論偏離經(jīng)濟現(xiàn)象的真實性。從目前已有的計量研究成果看，空間計量經(jīng)濟學模型是最能反映投入產(chǎn)出要素在地理空間上相互聯(lián)系的模型?；诖?，本文擬采用空間計量方法，從空間交互作用的角度對中國金融集聚現(xiàn)象進行分析，并借助空間計量模型具體分析金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟增長的溢出作用。

基于以上考慮，本文試圖在以下幾個方面做一些改進：（1）使用空間計量模型和方法對中國金融集聚現(xiàn)象進行分析；（2）基于新增長理論構(gòu)建計量模型，在空間計量模型的構(gòu)建上，從銀行業(yè)、證券業(yè)、保險業(yè)三個維度檢驗金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟增長的溢出作用，同時，兼顧人力資本、政府行為以及對外開放等影響區(qū)域經(jīng)濟增長的其他重要控制變量。

本文結(jié)構(gòu)將做如下安排：第二部分為中國區(qū)域金融集聚現(xiàn)象給予空間統(tǒng)計描述；第三部分構(gòu)建空間計量模型檢驗金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟增長的溢出作用；第四部分為最后結(jié)論及相關政策建議。

二、中國金融集聚空間相關性分析

為了分析我國區(qū)域金融集聚的空間分布特點，需要進行空間相關性檢驗?？臻g模式一般呈現(xiàn)聚集型、分散性、隨機型三種情況，我們判斷一個區(qū)域內(nèi)相鄰地區(qū)某屬性值是相似性還是差異性時，也就是進行空間自相關程度分析，若相鄰地區(qū)的屬性值分布上具有相似性則說明存在正的相關性，若不具有相似性則說明存在負的相關性，也可能不存在相關性。在對空間數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析時，空間自相關影響很大，如果數(shù)據(jù)存在顯著的空間自相關，而我們沒有意識到這一點，那么統(tǒng)計結(jié)果就會失真。測度空間自相關程度的指標分為全局指標和局部指標，對于全局指標，可用Moran’s I指數(shù)、G統(tǒng)計量來測度，這里我們選擇使用Moran’s I指數(shù)。但是，整個區(qū)域內(nèi)空間自相關的變化不一定是穩(wěn)定的，因此，還有必要用局部指標來測度空間自相關的空間異質(zhì)性，可以借助Moran’s I散點圖直觀識別空間自相關局部變化。

首先采用基于距離的鄰接矩陣計算Moran’s I指數(shù)進行全局空間相關分析。計算結(jié)果見表1。

表1 金融集聚Moran’s I指數(shù)統(tǒng)計

表1可知，從2003年到2010年，人均GDP的Moran’s I指數(shù)從0.1234變化為0.2243，其相應計算得到的正態(tài)標準統(tǒng)計量Z值分別為2.0855和3.0059，顯著大于慣用標準（α=0.01）下的1.96，說明人均GDP存在明顯的空間正相關性（空間依賴性），說明人均GDP指標在樣本期間存在明顯的集聚與差異現(xiàn)象，且呈現(xiàn)逐漸增長的趨勢。

關于金融集聚的各項指標，反映銀行業(yè)發(fā)展程度的金融機構(gòu)信貸規(guī)模指標在10%的顯著水平下存在正相關關系，說明銀行業(yè)發(fā)展在空間分布上并非表現(xiàn)出完全隨機的狀態(tài)，而是呈集聚趨勢。反映證券業(yè)發(fā)展狀況的股票總市值的Moran’s I指數(shù)為負，且沒有通過顯著性檢驗，主要是由于我國證券市場處于發(fā)展初期，其發(fā)展更多是人為的政策導向而非自然的市場運作效率成果，因此，集聚效應并未顯著的體現(xiàn)出來。反映保險業(yè)發(fā)展程度的保費收入指標正的空間相關特征最為明顯，其集聚程度2003-2005年呈上升趨勢，之后又稍有所下降，尤其是2009年和2010年下降趨勢尤為明顯，這與中國近兩年以河南、四川為代表的中西部地區(qū)保險業(yè)的快速發(fā)展事實相吻合，縮小了與東部地區(qū)的差距，說明近年來我國保險業(yè)逐步趨向于均衡發(fā)展。

基于全局自相關分析結(jié)果，進一步繪制Moran’s I散點圖來測度區(qū)域經(jīng)濟增長地理分布的空間依賴性和空間異質(zhì)性。為了比較中國區(qū)域金融集聚空間相關性的變化，本文分別畫出了2003和2010年中國區(qū)域金融集聚的Moran’s I散點圖，如圖1到圖6所示，總體上看，中國區(qū)域金融集聚存在空間相關性。

具體看銀行業(yè)的集聚趨勢，圖1顯示，2003年，高-高（HH）類型和低-低（LL）類型區(qū)占61.3%，居于主導地位，集聚在第一象限和第三象限，即較大信貸規(guī)模的省區(qū)相臨近（第一象限），分別是北京、上海、江蘇、浙江、山東、遼寧、河南、湖北等8個省區(qū)；較小的信貸規(guī)模的省區(qū)相臨近（第三象限），分別是貴州、甘肅、陜西、西藏、廣西、寧夏、重慶、海南、新疆、青海、云南等11個省區(qū)。圖2顯示，2010年，高-高（HH）類型和低-低（LL）類型區(qū)占64.5%，個別省區(qū)所處象限有所變化，如福建、河北從第二象限進入第一象限，河南、湖北從第一象限進入第二象限，黑龍江、吉林從第二象限進入第三象限。

圖3、圖4說明，2003年和2010年，證券業(yè)均未表現(xiàn)出顯著的集聚趨勢，且主要集聚在第三象限。

圖5、圖6反映了保險業(yè)的集聚趨勢，2003年，高-高（HH）類型和低-低（LL）類型區(qū)占67.8%，其中32.3%位于第一象限，包括北京、上海、江蘇、浙江、福建、河北、河南、遼寧、黑龍江、山東等10個省區(qū)，35.5%位于第三象限，包括貴州、甘肅、西藏、廣西、寧夏、重慶、海南、新疆、青海、云南、湖南等11個省區(qū)。2010年保險業(yè)的集聚趨勢有明顯下降，其中54.8%屬于高-高（HH）類型和低-低（LL）類型區(qū)。福建從第一象限進入第二象限，黑龍江從第一象限進入第三象限。

依據(jù)Moran’s I散點圖重點關注北京、上海、廣東等金融中心，北京作為全國金融中心，上海作為中國沿海地區(qū)金融中心，廣東的廣州、深圳作為南方金融中心。其中北京和上海在銀行業(yè)和保險業(yè)Moran’s I散點圖中均處于第一象限，說明北京、上海不僅較好履行著國家金融中心的職能，同時對周邊地區(qū)銀行和保險業(yè)發(fā)展也起到了一定的帶動作用。在證券業(yè)Moran’s I散點圖中，北京、上海在2003年位于第一、第四象限交界處，2010年北京仍處于該交界處，而上海則進入第四象限，說明北京、上海作為證券業(yè)資源的集聚地，更多是一種政府安排，并未對周邊地區(qū)證券業(yè)的發(fā)展體現(xiàn)出顯著的輻射作用。值得注意的是，無論是銀行業(yè)、證券業(yè)還是保險業(yè)的Moran’s I散點圖，廣東一直處于第四象限，說明廣東雖然集聚了南方最優(yōu)的金融資源，擁有廣州、深圳等金融中心，但對于周邊地區(qū)如湖南、廣西等省份的輻射作用較小，導致中國區(qū)域金融發(fā)展的差異。

三、金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟增長溢出作用的空間計量分析

（一）空間計量模型

通過Moran’I指數(shù)檢驗得知變量存在顯著的空間自相關，可進一步構(gòu)建空間計量模型具體分析變量間的相關關系，Anselin將納入了空間效應的空間回歸模型分為兩種：空間滯后模型和空間誤差模型。

1.空間滯后模型（Spatial Lag Model，SLM）

空間滯后模型主要用來檢驗一個地區(qū)的某一經(jīng)濟變量是否對鄰近地區(qū)的同一變量產(chǎn)生擴散效應，表達式為：

2.空間誤差模型

空間誤差模型主要用來檢驗區(qū)域經(jīng)濟指標間的相互影響所處的相對位置不同而存在的差異，表達式為：

空間誤差模型認為空間依賴作用存在于擾動誤差中，反映了鄰近區(qū)域因變量的誤差沖擊對本地區(qū)觀察值的影響程度。

（二）變量選取與模型設定

現(xiàn)有關于區(qū)域經(jīng)濟增長的實證分析多數(shù)是基于傳統(tǒng)的新古典增長模型基本框架進行的檢驗，該模型假定技術(shù)進步是一種外生變量，即技術(shù)水平是一個既定的變量，其受什么因素影響、如何變化沒有給予解釋，基于該假設的結(jié)論是：區(qū)域經(jīng)濟增長最終會出現(xiàn)“趨同”，即不同區(qū)域的經(jīng)濟增長最終會趨于同一個水平，人均增長率最終是趨于停滯的。實際上，技術(shù)進步在現(xiàn)代經(jīng)濟增長中扮演的角色越來越重要，簡單地把它作為一個外生變量構(gòu)建的模型對經(jīng)濟增長的解釋力是不夠令人信服的，發(fā)達區(qū)域和不發(fā)達區(qū)域的經(jīng)濟增長也并沒有出現(xiàn)所謂的“趨同”。80年代中期以來以經(jīng)濟學家Romoer和Lucas為代表的新增長理論對新古典增長理論進行了重新思考，探討了增長的根本原因，強調(diào)經(jīng)濟增長不是外部力量（技術(shù)水平的外生性），而是經(jīng)濟體系的內(nèi)部力量（技術(shù)水平的內(nèi)生性）作用的產(chǎn)物。該理論認為，技術(shù)水平的提高是影響經(jīng)濟增長的最主要動力，而教育的投資與發(fā)展程度、人力資本的質(zhì)量、政府行為是影響技術(shù)水平的重要因素。該理論消除了遞減收益，因此區(qū)域經(jīng)濟不一定會出現(xiàn)“趨同”，差距反而更加可能越拉越大。因此，本文擬借助于新增長理論中的AK函數(shù)這一分析工具來檢驗金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟增長的溢出作用，函數(shù)表達式為：

公式（1）中，Y為總產(chǎn)出，A是代表技術(shù)水平，K代表資本投入。公式兩邊除以L，再同時取對數(shù)并對時間進行一階微分，得到人均產(chǎn)出增長率表達式：

從公式（2）看出，人均產(chǎn)出增長率g（t）取決于技術(shù)的進步和人均資本增長率。對于技術(shù)進步A（t）的影響因素，根據(jù)新增長理論的主要思想，本文認為取決于以下幾個因素：（1）人力資本的質(zhì)量，新增長理論認為，投資于教育與研發(fā)的人力資本存量是一國和地區(qū)經(jīng)濟增長的關鍵因素。同時，Levine（1991）的研究結(jié)果表明，金融發(fā)展可通過人力資本積累對經(jīng)濟增長產(chǎn)生促進作用。因此，人力資本變量是本文中影響經(jīng)濟增長的重要變量，一般用勞動者的受教育程度來反映人力資本的發(fā)展水平，本文擬用普通高校的在校生數(shù)與總?cè)丝谥冗@一指標HC來表示；（2）政府作用，新增長理論重視政府政策的作用對經(jīng)濟增長的影響，政府可以通過財政政策對經(jīng)濟增長進行適當調(diào)控，進而影響經(jīng)濟增長。本文擬用財政收入與財政支出之比即財政能力這一指標FA來衡量政府對經(jīng)濟的作用力和調(diào)控能力，指標結(jié)果越大說明該政府財政能力越大，越有余力開展基礎設施建設并制定有助于經(jīng)濟增長的政策，就越有助于促進經(jīng)濟增長，反之相反。（3）對外開放的程度，新增長理論強調(diào)國與國之間發(fā)展對外貿(mào)易不僅可以增加世界貿(mào)易總量，而且可以加速世界先進科學技術(shù)在世界范圍內(nèi)的傳播，使參加貿(mào)易的各國的技術(shù)和人力資本水平提高，產(chǎn)生“外溢效應”。因此，本文擬用外商直接投資額與GDP之比這一指標FDI來反映各省域?qū)ν忾_放的程度。

對于資本K的投入量的變化本質(zhì)上是金融要素的變化，金融要素的流動會促使實體資產(chǎn)重新進行分配，從而使得原經(jīng)濟體的產(chǎn)出發(fā)生相應變化（方先明等，2010）。而金融發(fā)展通過影響資本K進而對經(jīng)濟增長產(chǎn)生影響（周俊，2010）。本文選取銀行業(yè)發(fā)展指標BANK、證券業(yè)發(fā)展指標STOCK、保險業(yè)發(fā)展指標INSURE作為衡量金融集聚程度的綜合指標。

基于新增長理論的AK函數(shù)以及以上選擇的變量，在空間計量經(jīng)濟學技術(shù)支持下，分別建立雙對數(shù)空間滯后和空間誤差回歸模型。

空間滯后模型設定如下：

（三）樣本空間與數(shù)據(jù)說明

考慮到中國地域遼闊，各省域在資源稟賦、經(jīng)濟發(fā)展水平、金融發(fā)展水平等方面存在較大差異，為了更深入的反映該差異，本文選擇中國31個省、自治區(qū)、直轄市作為研究樣本。

樣本數(shù)據(jù)方面，本文選擇自2003年到2010年以來8年的經(jīng)濟數(shù)據(jù)，分析近年來金融集聚狀況及其影響因素。人均GDP、普通高校在校生數(shù)量、財政收入與支出規(guī)模、外商直接投資規(guī)模等相關數(shù)據(jù)的獲得，2003-2008年數(shù)據(jù)來源于《新中國六十年匯編》，2009-2010年數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒-2010》、《中國統(tǒng)計年鑒-2011》，而2003-2010年銀行信貸余額、保費收入、股票總市值等數(shù)據(jù)的獲得來源于中國經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。

（四）空間回歸結(jié)果及分析

以上的全局和局部空間自相關檢驗結(jié)果，進一步驗證了我國省域經(jīng)濟增長地理空間分布上存在著顯著的空間依賴性，金融業(yè)存在聚集現(xiàn)象，那么，金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟增長產(chǎn)生了多大的溢出作用？為回答該疑問，需要進一步構(gòu)建空間計量模型進行分析。本文基于2010年省際截面數(shù)據(jù)進行了空間回歸分析。

為判斷空間計量經(jīng)濟學模型SLM和SEM的形式①，這里先給出OLS估計結(jié)果，如表2所示。

從表2看出，空間自相關檢驗結(jié)果顯示，殘差項的Moran's I值為0.135490，進一步驗證了空間自相關的存在，因此，有必要使用極大似然估計法（Maximum Likelihood，ML）進行檢驗。而在空間模型的決策選擇上，根據(jù)Anselin的判斷標準，采用空間誤差模型（SEM）更為適合。為便于比較，這里將SLM和SEM回歸結(jié)果均列出來，如表3所示（模型見公式（3）和公式（4））。

比較表2和表3的檢驗結(jié)果，檢驗指標自然對數(shù)似然函數(shù)值（LOGL）、赤池信息標準（AIC）和施瓦茨準則（SC）均顯示空間模型要優(yōu)于OLS模型。

依據(jù)表3回歸結(jié)果，無論是SLM還是SEM參數(shù)估計，銀行業(yè)、證券業(yè)和保險業(yè)系數(shù)均為正，說明說明我國金融集聚通過地理空間機制對經(jīng)濟增長具有明顯的促進作用。根據(jù)SEM參數(shù)估計結(jié)果，銀行業(yè)系數(shù)最大，為0.3067627，說明銀行業(yè)發(fā)展對周邊地區(qū)經(jīng)濟增長溢出效應是最為明顯的。關于證券業(yè)和保險業(yè)的系數(shù)，SEM回歸結(jié)果顯示，證券業(yè)系數(shù)略大于保險業(yè)，而SLM回歸結(jié)果則相反，但總體來看相差不大，雖然證券業(yè)和保險業(yè)對區(qū)域經(jīng)濟增長的溢出作用沒有銀行業(yè)顯著，這和我國金融資源主要仍然集中在銀行業(yè)有關，且證券業(yè)和保險業(yè)發(fā)展仍然主要是通過統(tǒng)一的行政安排實現(xiàn)的，但是，其逐漸的市場化改革進程而產(chǎn)生的經(jīng)濟增長溢出作用也開始體現(xiàn)。

表2 OLS參數(shù)估計及檢驗結(jié)果

再觀察影響區(qū)域經(jīng)濟增長的其他控制變量，體現(xiàn)人力資本發(fā)展水平的人力資本變量HC，SLM和SEM結(jié)果均顯示其系數(shù)為負，這與我們的預期不相吻合，可能的解釋為，中國現(xiàn)階段教育業(yè)的發(fā)展顯然沒有跟上快速的經(jīng)濟增長步伐，人口對于中國經(jīng)濟增長的貢獻主要體現(xiàn)在勞動力數(shù)量與規(guī)模上而不是素質(zhì)與質(zhì)量上，該解釋有待今后進一步的驗證。體現(xiàn)政府作用的財政能力指標FA系數(shù)為負，這解釋了中國目前地方政府在財政壓力普遍較大的情況下導致的對于金融業(yè)的干預及“金融資源財政化”的經(jīng)濟事實，使得地方政府在財政調(diào)配方面對于經(jīng)濟增長的本應發(fā)揮的作用并沒有預期明顯。而體現(xiàn)對外開放程度的進出口指標FDI系數(shù)為正，符合我們的預期，說明開放的投資環(huán)境，大量的外商直接投資的進入，不僅增加了金融服務的需求，也對金融集聚產(chǎn)生了一定的促進作用。

表3 SLM和SEM估計及檢驗結(jié)果

四、結(jié)論與政策建議

本文基于2003-2010年中國省域經(jīng)濟增長相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)，利用空間計量模型，將金融集聚通過銀行業(yè)、證券業(yè)和保險業(yè)三個指標，同時兼顧了人力資本、政府行為、對外開放因素，考察了金融集聚對于區(qū)域經(jīng)濟增長的溢出作用，得出以下結(jié)論和政策建議：

第一，中國經(jīng)濟和金融業(yè)呈現(xiàn)明顯的空間集聚與差異特征，因此，傳統(tǒng)OLS回歸模型忽略空間依賴性而得出的結(jié)論解釋力變?nèi)?。這也給我們一些啟示：中央政府應為區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展提供政策、制度支持。另外，地方政府在今后發(fā)展本省經(jīng)濟與金融業(yè)的過程中，需更加注重與鄰近省份的經(jīng)濟協(xié)作，注重經(jīng)濟的相互傳遞效應。

第二，金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟增長具有明顯的溢出作用，其中銀行業(yè)的溢出作用最為明顯，證券業(yè)和保險業(yè)次之。說明我國的金融資源主要集中在銀行業(yè)，證券業(yè)和保險業(yè)的發(fā)展較為滯后，對經(jīng)濟增長的溢出作用也不甚明顯，因此，金融結(jié)構(gòu)還有待進一步優(yōu)化。另外，金融業(yè)的發(fā)展仍然主要是統(tǒng)一的行政安排的結(jié)果，市場化改革還有待逐步深入。

第三，人力資本發(fā)展對于經(jīng)濟增長的作用極為重要，尤其是對人才素質(zhì)要求較高的金融業(yè)更是如此，這也建議地方政府，尤其是中、西部等地區(qū)，在開展基礎設施建設的同時，更應在發(fā)展教育上下大功夫，培養(yǎng)人才，留住人才，通過提高人力資本水平進而形成經(jīng)濟發(fā)展的長效機制。同時，政府作用對于中國區(qū)域經(jīng)濟集聚與差異的形成不容忽視，財政能力較好的地方政府通常更有利于調(diào)控經(jīng)濟發(fā)展，進而形成經(jīng)濟發(fā)展良性循環(huán)而不會掠奪本地區(qū)的資源，相反，財政能力較差的地方政府不僅不能有效調(diào)控本地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展，反而容易形成“掠奪型政府”，阻礙了本地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展。另外，經(jīng)濟的發(fā)展尤其是金融業(yè)的發(fā)展，離不開良好的對外開放環(huán)境，這種開放不僅僅是對于外國外商投資的開放，也是對于臨近及其他外省份的開放環(huán)境的打造。

注釋

①依據(jù)Anselin提出的判別標準：在空間依賴性檢驗結(jié)果中發(fā)現(xiàn)，LM-LAG較之LM-Error在統(tǒng)計上更顯著，且RobustLM-LAG顯著而RobustLM-Error不顯著，則判斷適合模型是空間滯后模型；反之，如果LM-Error比LM-LAG在統(tǒng)計上更顯著，且Robust LM-Error顯著而RobustLM-LAG不顯著，則判斷適合模型是空間誤差模型。另外，關于模型的擬合效果，除了R2檢驗以外，自然對數(shù)似然函數(shù)值（LOG Likelihood），赤池信息標準（Akaike information criterion，AIC），施瓦茨準則（Shwartz criterion，SC）。AIC和SC值越小，模型擬合效果越好。這些標準也可用來比較OLS估計的經(jīng)典線性回歸和SLM、SEM模型。

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