陳 斐 龐欣茹 康 松

(1.浙江理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,中國 杭州 310018;2.德國漢堡大學(xué) 商業(yè)、經(jīng)濟(jì)和社會科學(xué)學(xué)院,德國 漢堡 20146)

改革開放40多年來,中國金融業(yè)經(jīng)歷了重大而深刻的變革,金融系統(tǒng)為中國實體經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展提供了有力保障,是助力中國經(jīng)濟(jì)穩(wěn)中有進(jìn)的重要手段。黨的十八大以來,中國堅持把金融服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)作為根本宗旨,持續(xù)深化金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革。在面臨巨大的內(nèi)部壓力與外部風(fēng)險(1)于春海:《中國宏觀經(jīng)濟(jì):內(nèi)部結(jié)構(gòu)分化與外部風(fēng)險增加》,《中國經(jīng)濟(jì)報告》,2019年第6期。情況下,“穩(wěn)增長”和“防風(fēng)險”成為當(dāng)前中國經(jīng)濟(jì)宏觀調(diào)控兩大重要政策目標(biāo)(2)陳創(chuàng)練、高錫蓉、劉曉彬:《“穩(wěn)增長”與“防風(fēng)險”雙目標(biāo)的宏觀調(diào)控政策抉擇》,《金融研究》,2022年第1期。。黨的二十大報告明確指出:“深化金融體制改革,建設(shè)現(xiàn)代中央銀行制度,加強(qiáng)和完善現(xiàn)代金融監(jiān)管,強(qiáng)化金融穩(wěn)定保障體系?！?023年10月召開的中央金融工作會議強(qiáng)調(diào)“要加快建設(shè)金融強(qiáng)國,全面加強(qiáng)金融監(jiān)管,完善金融體制,優(yōu)化金融服務(wù)”(3)《中央金融工作會議在北京舉行》,人民網(wǎng), http://politics.people.com.cn/n1/2023/1101/c1024-40107386.html, 2023-11-01.。

隨著經(jīng)濟(jì)金融化和區(qū)域一體化的深入發(fā)展,金融服務(wù)已成為推動區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量之一。金融服務(wù)是指金融機(jī)構(gòu)及其他金融服務(wù)主體,通過運(yùn)用貨幣交易等手段,在金融市場上向金融活動客體提供金融商品或勞務(wù)以滿足其需求的服務(wù)活動。既包括為個人、企業(yè)、機(jī)構(gòu)等微觀個體提供的服務(wù),還包括為國民宏觀經(jīng)濟(jì)提供的服務(wù),不僅反映了金融主體的供給能力,更體現(xiàn)了金融系統(tǒng)的服務(wù)效率。隨著金融發(fā)展水平理論和實證研究的不斷深化,金融服務(wù)能力的內(nèi)涵和外延界定也逐漸明確,但目前對于金融服務(wù)能力的測度尚未達(dá)成共識。金融服務(wù)能力的概念相對寬泛,并不完全等同于金融發(fā)展水平,而是一個包括金融發(fā)展水平和其他外延變量的綜合概念。國外學(xué)者試圖從金融服務(wù)的可及性(4)Beck T, Demirguc-Kunt A, Martinez Peria M S. Reaching out: access to and use of banking services across countries. Journal of Financial Economics, 2007, 85(1),pp. 234-266.和包容度(5)Sarma M. Index of financial inclusion. Indian Council for Research on International Economic Relations, New Delhi, India, 2008.等方面來衡量金融服務(wù)能力,其中金融服務(wù)的可及性指的是人們在社會生活中能夠獲取金融服務(wù)的程度,主要包括金融服務(wù)的供應(yīng)和人們對金融服務(wù)的使用情況。在中國,金融服務(wù)除了指對微觀個體的服務(wù)以外,更多包括對宏觀經(jīng)濟(jì)的調(diào)控作用。國內(nèi)對金融服務(wù)能力的研究相對較晚,何德旭(6)何德旭:《關(guān)于金融服務(wù)業(yè)的一個比較分析》,《金融理論與實踐》,2004年第7期。認(rèn)為對金融服務(wù)業(yè)的評價應(yīng)該包括規(guī)模、結(jié)構(gòu)、效率及競爭力等幾個方面,但未對其進(jìn)行實際測度。而大多數(shù)學(xué)者在研究中常選用單一指標(biāo)來衡量金融服務(wù)能力(7)黃瑩、熊學(xué)萍:《金融服務(wù)水平測度與經(jīng)濟(jì)福利效應(yīng)研究綜述》,《上海金融》,2013年第2期;張成思、劉貫春:《經(jīng)濟(jì)增長進(jìn)程中金融結(jié)構(gòu)的邊際效應(yīng)演化分析》,《經(jīng)濟(jì)研究》,2015年第12期;段世德、黃澤索:《數(shù)字化發(fā)展與民族地區(qū)金融服務(wù)能力提升——以滇黔桂三省區(qū)為例》,《中南民族大學(xué)學(xué)報》(人文社會科學(xué)版), 2021年第12期。,且主要關(guān)注點在于其影響效應(yīng),而非金融服務(wù)能力的測算與演變規(guī)律。呂芳(8)呂芳:《西部地區(qū)金融服務(wù)能力的評估與比較》,蘭州大學(xué)碩士論文, 2010年。嘗試從金融規(guī)模、效率、結(jié)構(gòu)和生態(tài)四個方面對我國西部地區(qū)的金融服務(wù)能力進(jìn)行測算,但在指標(biāo)選取方面仍與金融發(fā)展水平有較大的相似。

當(dāng)前,區(qū)域金融服務(wù)能力已經(jīng)成為衡量區(qū)域金融發(fā)展的重要標(biāo)志,而如何對其科學(xué)測度特別是建立更加客觀的評價指標(biāo)體系,越來越成為區(qū)域金融發(fā)展研究領(lǐng)域的重要課題?！敖Y(jié)構(gòu)性減速”是中國經(jīng)濟(jì)新常態(tài)的顯著特征之一,金融調(diào)控在促增長和保穩(wěn)定工作中都擔(dān)負(fù)著非常重大的責(zé)任(9)高小瓊:《金融要為保增長、保民生、保穩(wěn)定發(fā)揮更大作用》,《中國金融》,2009年第7期。。面對國內(nèi)外需求沖擊,逆周期的信貸調(diào)控手段也逐漸成為穩(wěn)定中國宏觀經(jīng)濟(jì)增長的重要工具(10)殷劍峰:《二十一世紀(jì)中國經(jīng)濟(jì)周期平穩(wěn)化現(xiàn)象研究》,《中國社會科學(xué)》,2010年第4期。。當(dāng)經(jīng)濟(jì)面臨重大沖擊時,中國政府部門往往會采取積極的貨幣政策或財政政策以維持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定(11)趙向琴、袁靖、陳國進(jìn):《災(zāi)難沖擊與我國最優(yōu)財政貨幣政策選擇》,《經(jīng)濟(jì)研究》,2017年第4期。。2020年以來,中國政府積極擴(kuò)大融資規(guī)模調(diào)整融資結(jié)構(gòu),對維持中國經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)增長具有一定的貢獻(xiàn)效應(yīng)(12)陳斐、龐欣茹:《區(qū)域融資強(qiáng)度調(diào)整對中國經(jīng)濟(jì)增長的影響與貢獻(xiàn)效應(yīng)》,《甘肅社會科學(xué)》,2022年第2期。。因此,本文擬在構(gòu)建區(qū)域金融服務(wù)能力評價指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上,考察中國區(qū)域金融服務(wù)能力的時空變化,然后基于區(qū)域金融服務(wù)能力的測算結(jié)果,通過構(gòu)建固定效應(yīng)模型分別探究其對中國經(jīng)濟(jì)長期增長和短期波動的影響效應(yīng),以期為實現(xiàn)金融服務(wù)中國經(jīng)濟(jì)增長與穩(wěn)定共舉提供一定的理論與實踐參考。

一、區(qū)域金融服務(wù)能力評價指標(biāo)體系構(gòu)建

(一)區(qū)域金融服務(wù)能力的表達(dá)

本文將從金融資源、金融效率和金融生態(tài)三個方面來綜合衡量一個地區(qū)的金融服務(wù)能力。其中,金融資源作為金融服務(wù)能力的重要本源,也是重要保障;金融效率直接反映了金融服務(wù)的質(zhì)量;金融生態(tài)則是金融業(yè)發(fā)展所處的外部生存環(huán)境,包括經(jīng)濟(jì)、法律、信用、政策等環(huán)境因素,統(tǒng)稱為金融生態(tài)系統(tǒng)。

金融資源是指在一定時間內(nèi)由金融服務(wù)機(jī)構(gòu)為客戶提供的資金、金融產(chǎn)品、人才和制度等各種資源的集合(13)Goldsmith R W. Financial Structure and Development. New Haven and London: Yale University Press, 1969,pp.365-367.。國內(nèi)學(xué)者白欽先(14)白欽先:《金融可持續(xù)發(fā)展研究導(dǎo)論》,中國金融出版社, 2001年版,第72-88頁。將金融資源劃分為三個等級,即:基礎(chǔ)性的核心金融資源、實體性的中間金融資源和功能性的高層金融資源?；A(chǔ)性的核心金融資源主要包括貨幣資本或資金;實體性的中間金融資源主要包括金融機(jī)構(gòu)、金融工具、金融人才和制度等資源;而功能性的高層金融資源是指貨幣資金與金融體系各構(gòu)成要素之間的相互作用和影響。崔滿紅(15)崔滿紅:《金融資源理論研究》,中國財政經(jīng)濟(jì)出版社, 2002年版,第89-109頁。將金融資源劃分為貨幣資源、資本資源、金融商品資源和制度資源四個等級;林廣明等(16)林廣明、譚慶華:《金融資源論:對金融功能觀與金融機(jī)構(gòu)觀的綜合研究》,《金融論壇》,2004年第6期。將金融資源分為實體和功能兩個部分,實體指各種物質(zhì)和非物質(zhì)的金融資源,如資金、機(jī)構(gòu)、人才和制度等,而功能則是指這些金融資源所能發(fā)揮的作用和效用。本文主要參考蔡則祥等(17)蔡則祥、武學(xué)強(qiáng):《金融資源與實體經(jīng)濟(jì)優(yōu)化配置研究》,《經(jīng)濟(jì)問題》,2016年第5期。的研究,從資金資源、人力資源、工具資源、組織資源和保障資源五個方面來對金融資源進(jìn)行評估。在評估中,利用貸款余額/GDP來衡量各省份的資金資源(考慮到中國沒有公布分省的貨幣資金數(shù)據(jù)),利用金融業(yè)從業(yè)人數(shù)(萬人)來表示人力資源,立足于存款、股票和保險三個主要的金融工具對工具資源進(jìn)行衡量,將金融基礎(chǔ)設(shè)施以及金融制度等因素視為組織資源和保障資源。

金融效率反映了金融主體是否能夠以最低成本提供最優(yōu)質(zhì)服務(wù),在金融服務(wù)能力中具有重要作用。目前關(guān)于金融效率的研究頗為豐富,Robinson等(18)Robinson R I, Wrightsman D. Financial markets: the accumulation and allocation of wealth. US: McGraw-Hill, 1974.p.487.將金融效率分為運(yùn)行效率和配置效率兩個方面。而王廣謙(19)王廣謙:《經(jīng)濟(jì)發(fā)展中金融的貢獻(xiàn)與效率》,中國人民大學(xué)出版社, 1997年版,第146-152頁。認(rèn)為,金融效率指的是金融運(yùn)作能力,包括金融機(jī)構(gòu)效率、金融市場效率、金融宏觀效率以及央行貨幣調(diào)控效率四個方面。楊德勇(20)楊德勇:《論中國金融效率的現(xiàn)狀及政策選擇》,《財經(jīng)理論研究》,1997年第2期。認(rèn)為,應(yīng)從宏觀、微觀和金融市場效率三個方面對金融效率展開研究。李木祥等(21)李木祥、鐘子明、馮宗茂:《中國金融結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展》,中國金融出版社, 2004年版,第139頁。認(rèn)為,金融效率是指資金融通的效率,即投入和產(chǎn)出的比率越大,則在一定程度上體現(xiàn)金融效率就越高。周國富等(22)周國富、胡慧敏:《金融效率評價指標(biāo)體系研究》,《金融理論與實踐》,2007年第8期。認(rèn)為,金融效率指的是一個國家金融資源分配狀態(tài)的好壞程度,包括微觀金融效率和宏觀金融效率兩個方面。云鶴等(23)云鶴、胡劍鋒、呂品:《金融效率與經(jīng)濟(jì)增長》,《經(jīng)濟(jì)學(xué)》(季刊), 2012年第2期。在研究中將金融效率分為分置效率、轉(zhuǎn)化效率和配置效率等三個方面。沈軍等(24)沈軍、白欽先:《中國金融體系效率與金融規(guī)?！?《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》,2013年第8期。將金融效率劃分為微觀金融效率與金融體系效率兩個方面,并認(rèn)為研究金融效率的重點在于宏觀層面。參考已有研究,本文擬基于金融發(fā)展效率、金融市場效率和金融服務(wù)效率三個方面對金融效率進(jìn)行綜合評估。其中,金融發(fā)展效率包括金融業(yè)勞動力投入效率和金融業(yè)資本投入效率兩個重要指標(biāo),前者采用金融業(yè)增加值與金融業(yè)從業(yè)人員工資總額(25)具體地,以金融業(yè)固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),采用永續(xù)盤存法對金融業(yè)資本形成總額進(jìn)行實際測算,即:Kit=K(it-1) (1-δt )+Iit。參考李賓(李賓:《我國資本存量估算的比較分析》,《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》,2011年第12期)的研究,利用各省份初期固定資產(chǎn)形成額除以10%計算出基期(2003年)資本存量K0,并根據(jù)Wu(Wu Y. China’s capital stock series by region and sector. Frontiers of Economics in China, 2016, 11(1), pp. 156-172.)對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的研究,將本文的折舊率設(shè)定為4%;Iit表示每年新增的金融業(yè)固定資產(chǎn)投資,單位為億元。的比值來表示,后者采用金融業(yè)增加值與金融業(yè)資本形成總額的比值來表示;金融市場效率反映的是資金在融通市場上的有效配置程度,具體表現(xiàn)為資金的流動能力、系統(tǒng)的抗風(fēng)險能力、市場的創(chuàng)新能力等;金融服務(wù)效率是指金融體系促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)整體運(yùn)行的效果,主要包括儲蓄投資的轉(zhuǎn)化率和金融配置效率。

金融生態(tài)是金融業(yè)外部生存環(huán)境的總稱,是指金融機(jī)構(gòu)所處的宏觀經(jīng)濟(jì)、政策和市場環(huán)境等因素的綜合體現(xiàn),其優(yōu)劣直接影響到金融機(jī)構(gòu)的經(jīng)營效益和金融市場的穩(wěn)定發(fā)展。本文中的金融生態(tài)是狹義的,即金融運(yùn)作所依賴的基礎(chǔ)條件以及相關(guān)制度等外部環(huán)境,也可以被理解為金融系統(tǒng)所處的自然和社會環(huán)境。參考2005年中國社科院首次發(fā)布的《中國金融生態(tài)調(diào)查報告》,同時借鑒汪祖杰等(26)汪祖杰、張軼峰:《區(qū)域金融生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評估指標(biāo)體系研究》,《金融研究》,2006年第5期。和劉凱(27)劉凱:《欠發(fā)達(dá)地區(qū)縣域金融效率評價指標(biāo)體系研究》,《云南大學(xué)學(xué)報》(社會科學(xué)版), 2014年第4期。的研究,并考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性,擬從經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會信用、法治環(huán)境和政府干預(yù)程度等四個方面來綜合評估金融生態(tài)狀況。

(二)區(qū)域金融服務(wù)能力評價指標(biāo)體系

基于上述三個方面的界定,按自上而下的順序,通過逐層分解,本文構(gòu)建了區(qū)域金融服務(wù)能力綜合評價指標(biāo)體系,包括目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、三級指標(biāo)層和四級指標(biāo)層,并最終選擇33個四級指標(biāo)來綜合衡量區(qū)域金融服務(wù)能力,具體參見表1。

表1 區(qū)域金融服務(wù)能力綜合評價指標(biāo)體系

表1中,一級指標(biāo)目標(biāo)層,即金融服務(wù)能力,反映某一區(qū)域金融服務(wù)能力的總體情況。準(zhǔn)則層由3個二級指標(biāo)組成,分別是金融資源、金融效率和金融生態(tài)。金融資源包括資金資源、人力資源、工具資源、組織資源和保障資源5個三級指標(biāo),其中的四級指標(biāo)“金融市場交易額/GDP”“每萬人金融機(jī)構(gòu)數(shù)量”分別采用“上證所和深交所兩個交易所的總交易金額/GDP”“金融機(jī)構(gòu)數(shù)量/常住人口”來表示;金融效率包括金融發(fā)展效率、金融市場效率和金融服務(wù)效率3個三級指標(biāo),其中的四級指標(biāo)“金融相關(guān)率”“邊際資本生產(chǎn)率”分別采用“存貸款之和/GDP”“GDP/資本形成總額”來表示;金融生態(tài)包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會信用、法治環(huán)境和政府干預(yù)程度4個三級指標(biāo),其中的四級指標(biāo)“研究與試驗發(fā)展投入強(qiáng)度”“社會基本保障覆蓋率”“金融監(jiān)管程度”分別采用“研究與試驗發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出/地方公共財政支出”“基本醫(yī)療保險參保人數(shù)/常住人口”“金融監(jiān)管等事務(wù)支出/地方公共財政支出”來表示。

為了便于對區(qū)域金融服務(wù)能力進(jìn)行比較,大多選用的是相對規(guī)模指標(biāo);考慮到指標(biāo)間的差異影響,研究中對四級指標(biāo)的屬性和方向均進(jìn)行了明確的區(qū)分,劃分為正向指標(biāo)和逆向指標(biāo)兩大類。表1中第五列是根據(jù)后文所述的數(shù)據(jù)來源和測算方法得到的各個四級指標(biāo)的權(quán)重。

二、數(shù)據(jù)來源與測算方法

(一)數(shù)據(jù)來源

隨著中國社會主義市場經(jīng)濟(jì)體制的不斷完善,進(jìn)入二十一世紀(jì)以來,中國金融體系的發(fā)展及其制度框架日益完善,金融市場開放逐步深入,金融監(jiān)管體系不斷完善,加快了金融市場化、法治化、國際化和多元化步伐。考慮到省級層面各指標(biāo)數(shù)據(jù)的可獲得性,本文選擇2003-2020年為研究時段,對除港、澳、臺地區(qū)之外的全國其他31個省級行政單元的區(qū)域金融服務(wù)能力進(jìn)行測算。測算中,涉及到的各個基礎(chǔ)指標(biāo)數(shù)據(jù),均來源于官方發(fā)布的權(quán)威統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫或官方網(wǎng)站,包括《中國統(tǒng)計年鑒》《中國金融年鑒》《中國區(qū)域金融運(yùn)行報告》、Wind數(shù)據(jù)庫、國家統(tǒng)計局等。同時,為消除價格波動的影響,采用了平減價格指數(shù),將涉及到的貨幣數(shù)值類型指標(biāo)的歷年數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為以2003年為基準(zhǔn)的數(shù)據(jù)。對于個別缺失數(shù)據(jù),則通過查閱各省份統(tǒng)計年鑒、統(tǒng)計公報或利用插值法進(jìn)行補(bǔ)充,以確保數(shù)據(jù)的完整性。

(二)測算方法

為計算前文構(gòu)建的區(qū)域金融服務(wù)能力評價指標(biāo)體系各子系統(tǒng)的指數(shù)值,首先需要對各指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,然后利用熵值法確定各指標(biāo)的權(quán)重,進(jìn)而計算出金融資源、金融效率和金融生態(tài)三個子系統(tǒng)的評價指數(shù)值,最后采用線性加權(quán)組合法綜合三個子系統(tǒng)的指數(shù)值,得到各省份的區(qū)域金融服務(wù)能力綜合評價指數(shù)。

1. 標(biāo)準(zhǔn)化處理

由于各項基礎(chǔ)指標(biāo)存在單位、量級和數(shù)據(jù)性質(zhì)等方面的差異,因而需要對其進(jìn)行無量綱化處理,也要確定各指標(biāo)的方向。正向指標(biāo)是指第j個指標(biāo)數(shù)據(jù)值與區(qū)域金融服務(wù)能力評估之間存在正向關(guān)系,即該指標(biāo)越大,其對區(qū)域金融服務(wù)能力的正向貢獻(xiàn)越大;逆向指標(biāo)則是指第j個指標(biāo)數(shù)據(jù)值與區(qū)域金融服務(wù)能力評估之間存在負(fù)向關(guān)系,即該指標(biāo)越小,其對區(qū)域金融服務(wù)能力的負(fù)向貢獻(xiàn)越小。本研究采用極差化方法,具體計算公式分別如下所示。

正向指標(biāo):

負(fù)向指標(biāo):

2. 熵值法

為保證測算結(jié)果的客觀性,本文采用熵值法對區(qū)域金融服務(wù)能力評價指標(biāo)體系中各子系統(tǒng)的基礎(chǔ)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán),這可以在一定程度上避免人為賦權(quán)的主觀性以及指標(biāo)體系內(nèi)各復(fù)合指標(biāo)之間存在的信息交叉疊加問題?？紤]到傳統(tǒng)的熵值法可能會存在極端值與負(fù)值被排除的情況,從而影響到評價指標(biāo)的完整性和評價得分的準(zhǔn)確性,因此在測算中采用改進(jìn)后的熵值法分別對各子系統(tǒng)的基礎(chǔ)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán),具體步驟如下:

第一步,考慮到在標(biāo)準(zhǔn)化后可能會存在零值的情況,首先應(yīng)對其進(jìn)行平移處理以確保后續(xù)運(yùn)算的正確性,即:

其中,a表示平移幅度(在本研究中,a取0.1)。

第二步,指標(biāo)的歸一化處理:

第三步,計算各指標(biāo)的熵值:

第四步,計算各指標(biāo)熵值的冗余度:

其中,dj越大意味著該指標(biāo)在綜合評價中的影響就越大。

第五步,計算各指標(biāo)的權(quán)重:

3. 線性加權(quán)組合法

對于金融資源、金融效率和金融生態(tài)三個子系統(tǒng)的評價指數(shù),可以通過線性加權(quán)組合法來計算。需要注意的是,由于評價指數(shù)值通常在0～1之間,參照此類數(shù)值評價的慣例,計算中將所得的綜合評價指數(shù)放大100倍,即:

根據(jù)得到的上述評價指數(shù),并將金融資源、金融效率和金融生態(tài)三個子系統(tǒng)在區(qū)域金融服務(wù)能力評價中視為同等重要,即三個子系統(tǒng)的權(quán)重均賦為1/3,計算出各省份的區(qū)域金融服務(wù)能力的綜合評價指數(shù),即:

其中,Vi'表示省份i的區(qū)域金融服務(wù)能力綜合評價指數(shù);Viu表示省份i的綜合評價指數(shù)中第u個子系統(tǒng)的評價指數(shù),u表示區(qū)域金融服務(wù)能力評價指標(biāo)體系中子系統(tǒng)的數(shù)量。

需要說明的是,全國金融服務(wù)能力綜合評價指數(shù)中三個子系統(tǒng)的評價指數(shù)Vu是根據(jù)各省份該子系統(tǒng)評價指數(shù)Viu的算術(shù)平均而得到,即就單個子系統(tǒng)而言,對31個省份賦予相同權(quán)重1/31,從而得到中國金融服務(wù)能力綜合評價指數(shù)中該子系統(tǒng)的評價指數(shù)Vu,然后與前述各省份的計算方法一致,計算出2003-2020年全國金融服務(wù)能力的綜合評價指數(shù)V',以期反映研究時段內(nèi)中國金融服務(wù)能力的動態(tài)變化。為了后續(xù)分析的需要,也分別計算出東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)(28)東部地區(qū)包括11個省份(直轄市),即:北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南。中部地區(qū)包括8個省份,即:山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南。西部地區(qū)包括12個省份(自治區(qū)、直轄市),即:內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。下同。的金融服務(wù)能力綜合評價指數(shù),且對單個子系統(tǒng),東部各省份、中部各省份、西部各省份賦予的權(quán)重分別為1/11、1/8、1/12。

三、中國區(qū)域金融服務(wù)能力的時空變化分析

(一)全國與三大地區(qū)金融服務(wù)能力的時空變化

圖1和圖2從整體上反映了2003-2020年全國和東、中、西三大地區(qū)的金融服務(wù)能力綜合評價指數(shù)及其各個子系統(tǒng)評價指數(shù)的變化趨勢。這一時期,中國金融服務(wù)能力呈現(xiàn)穩(wěn)步上升趨勢,由2003年的26.95提高到2020年的42.10,提升幅度約為56.18%。圖1顯示出金融資源評價指數(shù)總體上低于金融服務(wù)能力評價指數(shù),金融效率評價指數(shù)一直低于總體的評價指數(shù),而金融生態(tài)評價指數(shù)一直高于總體的評價指數(shù),這與研究時段內(nèi)中國金融體系建設(shè)不斷健全、金融生態(tài)環(huán)境得到大力改善有關(guān),盡管金融資源增加為金融服務(wù)能力提升提供了重要支撐,但金融效率維度的能力仍有待提高。

圖1 2003-2020年中國金融服務(wù)能力變化與子系統(tǒng)變化情況

圖2(a)表明三大地區(qū)的金融服務(wù)能力變化趨勢與全國的變化趨勢基本一致,東、中、西部地區(qū)的金融服務(wù)能力綜合評價指數(shù)分別由2003年的32.64、24.39、23.44提高到2020年的50.46、38.61、36.75,提升幅度分別為54.58%、58.27%、56.78%,研究時段內(nèi)東部地區(qū)的金融服務(wù)能力明顯高于中、西部地區(qū),但2003-2020年間東部地區(qū)的提升幅度略低于中部和西部地區(qū),三大地區(qū)間金融服務(wù)能力的差距有所減弱。此外,無論是全國還是三大地區(qū)金融服務(wù)能力都在2008年出現(xiàn)了明顯下滑趨勢,其中全國金融服務(wù)能力由2007年的28.98下降到2008年的27.94,下降幅度達(dá)到3.61%。這與2008年國際金融危機(jī)對中國金融資本和市場環(huán)境造成了一定的沖擊有關(guān),由于系統(tǒng)性金融風(fēng)險加劇導(dǎo)致了中國區(qū)域金融服務(wù)能力大幅下降。隨著金融改革的深入,中國金融體系趨于完善,在面對突發(fā)事件時金融系統(tǒng)表現(xiàn)出很強(qiáng)的抵御風(fēng)險能力。盡管2020年全球疫情突發(fā)對中國經(jīng)濟(jì)造成了巨大影響,但區(qū)域金融服務(wù)能力仍由2019年的39.71提高到2020年的42.10,提升幅度達(dá)到6.00%,且高于研究時段內(nèi)的平均提升幅度。

圖2 2003-2020年全國與三大地區(qū)金融服務(wù)能力變化與子系統(tǒng)變化情況

圖2(b)(c)(d)進(jìn)一步對比了全國與三大地區(qū)在金融資源、金融效率和金融生態(tài)三個維度上的評價指數(shù),可以發(fā)現(xiàn):三大地區(qū)的金融資源評價指數(shù)總體變化趨勢與三大地區(qū)的金融服務(wù)能力綜合評價指數(shù)的總體變化趨勢較為接近,特別是在2008年前后更為明顯;由圖2(c)可知,全國與三大地區(qū)的金融效率評價指數(shù)在2016年之前基本保持穩(wěn)步提升態(tài)勢,但在2016-2109年間全國與東部、中部地區(qū)的金融效率評價指數(shù)均出現(xiàn)了明顯波動;從圖2(d)可以看出,全國與三大地區(qū)的金融生態(tài)評價指數(shù)變化趨勢在2014年之前與對應(yīng)的金融服務(wù)能力綜合評價指數(shù)變化趨勢基本一致,但在2014-2016年間全國與東部地區(qū)的金融生態(tài)評價指數(shù)均出現(xiàn)了明顯波動,中部和西部地區(qū)的金融生態(tài)評價指數(shù)則幾乎沒有提升。2015年中美金融戰(zhàn)爆發(fā)引致國內(nèi)股市出現(xiàn)大幅下跌,中國的金融生態(tài)環(huán)境遭到了嚴(yán)重破壞(29)從數(shù)值上看,金融生態(tài)維度的評價指數(shù)從2014年的37.66下降到2015年的36.66,下降幅度達(dá)到了2.63%,且2016年這一指數(shù)仍僅為36.85,直到2017年提高到40.95,才重新超過了2014年的指數(shù)。,金融效率也隨之表現(xiàn)出明顯的下降態(tài)勢。2017年之后,得益于中國金融領(lǐng)域改革的穩(wěn)步推進(jìn),全國與三大地區(qū)的金融生態(tài)評價指數(shù)穩(wěn)步上升。2020年全球疫情突發(fā)后,中國人民銀行牽頭金融部門高度重視提高金融服務(wù)的效率,為疫情防控和復(fù)工復(fù)產(chǎn)提供了有力的融資支持,中國的金融效率在2020年有了大幅提高(30)從數(shù)值上看,中國的金融服務(wù)能力由2019年的39.71提高到2020年的42.10,提升幅度為6.00%;其中,金融資源維度的評價指數(shù)由2019年的37.22提高到2020年的39.50,提升幅度為6.11%,金融效率維度的評價指數(shù)由2019年的35.18大幅提高到2020年的38.33,提升幅度高達(dá)8.95%。,這反映了金融效率對區(qū)域金融服務(wù)能力的提升作用有所擴(kuò)大。

(二)省級區(qū)域金融服務(wù)能力的時空變化

從總體上來看,2003-2020年,盡管在不同時期中國省域間的金融服務(wù)能力差距有所變化,在提升幅度上表現(xiàn)出一定的空間差異,但各省份的金融服務(wù)能力仍表現(xiàn)為明顯的提升和空間集聚態(tài)勢,且東南沿海地區(qū)各省份整體上普遍高于中西部地區(qū)省份。由于篇幅限制,同時考慮到金融危機(jī)和疫情沖擊的影響,本文選取2003年(初始狀態(tài))、2010年(金融危機(jī)基本恢復(fù))和2020年(疫情沖擊后)三個時點,對中國省級區(qū)域金融服務(wù)能力的時空變化情況開展比較靜態(tài)分析。

具體看,2003年31個樣本省份金融服務(wù)能力綜合評價指數(shù)的中位數(shù)為25.02,其中,北京、上海、廣東、天津和江蘇的區(qū)域金融服務(wù)能力居全國前五位,綜合評價指數(shù)分別為46.44、44.21、38.14、34.54和32.69;貴州、青海、海南、內(nèi)蒙古和西藏居全國后五位,綜合評價指數(shù)分別為21.59、21.46、21.17、21.11和19.54;排首位的北京與末位西藏的綜合評價指數(shù)相差26.90,北京是西藏的2.38倍。從三大地區(qū)各省份的排名來看,總體上呈現(xiàn)“東部地區(qū) >中部地區(qū) >西部地區(qū)”的情形,東部地區(qū)的金融服務(wù)能力具有明顯優(yōu)勢;東部地區(qū)11個省份中除福建、河北、海南分列全國第12、19、29位之外,其余8個省份全部位列全國前8;中部地區(qū)8個省份中除湖南、江西、安徽分列全國第22、25、26位之外,其余5個省份全部列在全國第12～18位之間;西部地區(qū)12個省份中除陜西、四川、寧夏、重慶分列全國第9、10、13、17位之外,其余8個省份全部列在全國第20～31位之間。

與2003年相比,除陜西和寧夏之外,到2010年其余29個省份的金融服務(wù)能力均有了一定幅度的提升,且省域間的差距、三大地區(qū)之間的總體差距均有所擴(kuò)大。2010年,31個省份的金融服務(wù)能力綜合評價指數(shù)的中位數(shù)為27.14,居于全國前五位的省份有所變化,依次為北京(58.14)、上海(49.74)、廣東(46.83)、浙江(42.19)和江蘇(40.10),且居于全國后五位的省份較2003年也有所變化,依次為甘肅(24.81)、新疆(24.60)、青海(24.43)、廣西(23.73)和西藏(20.91);處在前五位省份的區(qū)域金融服務(wù)能力明顯提升,提升幅度在5.53～11.70之間,而后五位省份的區(qū)域金融服務(wù)能力提升較小,提升幅度大致在-0.36～2.97之間,且排名首位的北京與末位西藏的綜合評價指數(shù)之差擴(kuò)大到37.23,北京是西藏的2.78倍。從三大地區(qū)各省份的排名來看,“東部地區(qū) >中部地區(qū) >西部地區(qū)”的情形有所加強(qiáng)(31)從數(shù)值上看,到2010年,東部地區(qū)各省份區(qū)域金融服務(wù)能力綜合評價指數(shù)的提升幅度在2.03～11.70之間,中部地區(qū)的省份在0.84～4.85之間,西北地區(qū)的省份在-1.20～4.77之間。;東部地區(qū)11個省份中除福建、河北、海南分別上升到全國第10、15、21位之外,其余8個省份仍全部列在全國前8位;中部地區(qū)8個省份中湖北、山西、安徽分別上升到全國第12、13、17位,湖南位次維持不變,其余4個省份位次均有所下降(32)吉林、黑龍江、河南和江西分別由2003年的全國第11、14、18和25位下降到2010年的第14、19、20和26位。;西部地區(qū)12個省份中除四川、重慶、云南分別上升到全國第9、11、18位和陜西下降到第16位之外,其余9個省份全部列在全國的第23～31位之間。

與2010年相比,到2020年各省份的金融服務(wù)能力有了進(jìn)一步提升,且省域間的差距、三大地區(qū)之間的總體差距仍略有擴(kuò)大。2020年,31個省份的金融服務(wù)能力綜合評價指數(shù)的中位數(shù)為39.59,位居全國前五省份不變但排名有所變化,依次為北京(67.96)、廣東(63.96)、上海(61.28)、江蘇(55.93)和浙江(51.84),且居于全國后五位的省份較2010年也有所變化,依次為內(nèi)蒙古(34.48)、新疆(33.94)、青海(33.91)、寧夏(33.28)和海南(33.06);位居前五省份的提升幅度在9.64～17.13之間,而位居后五省份的提升幅度大致在7.00～9.61之間。從三大地區(qū)各省份的排名來看,“東部地區(qū) >中部地區(qū) >西部地區(qū)”的情形未發(fā)生變化,但三大地區(qū)之間的總體差距擴(kuò)大趨勢有所減弱(33)從數(shù)值上看,較2010年而言,到2020年東部地區(qū)各省份區(qū)域金融服務(wù)能力綜合評價指數(shù)的提升幅度基本在2.48～11.46之間,中部地區(qū)的省份在0.86～4.93之間,西北地區(qū)的省份基本在-0.97～5.32之間。。東部地區(qū)11個省份中除福建、海南分別下降到全國第13、31位和河北上升到第11位之外,其余8個省份仍全部位列全國前9;中部地區(qū)8個省份中除安徽保持不變外,湖南、河南、江西分別上升到全國第12、16、22位,而湖北、山西、吉林和黑龍江分別下降到全國第15、18、20和21位,中部地區(qū)整體排名變化不大;西部地區(qū)12個省份中除四川、西藏、重慶分別上升到全國第8、10、14位和陜西下降到第19位之外,其余9個省份全部列在全國第23～31位之間。

為了更直接地反映各省份區(qū)域金融服務(wù)能力的總體變化,利用等間隔分級法將31個省份的區(qū)域金融服務(wù)能力劃分為5類區(qū)間,即:能力強(qiáng)(指數(shù)值Vi'>80)、能力較強(qiáng)(指數(shù)值60

四、區(qū)域金融服務(wù)能力對中國經(jīng)濟(jì)增長的影響效應(yīng)分析

金融服務(wù)已成為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的重要力量之一。Rioja等(36)Rioja F, Valev N. Finance and the sources of growth at various stages of economic development. Economic Inquiry, 2004, 42(1),pp.127-140.認(rèn)為,良好的金融體系通過動員儲蓄、加速物質(zhì)資本積累等進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。Ilyina 等(37)Ilyina A, Samaniego R. Technology and financial development. Journal of Money, Credit and Banking, 2011, 43(5),pp.899-921.研究表明,發(fā)達(dá)的金融市場可以通過加大研發(fā)投入強(qiáng)度直接驅(qū)動產(chǎn)業(yè)增長。Aghion等(38)Aghion P, Angeletos G-M, Banerjee A, et al. Volatility and growth: credit constraints and the composition of investment. Journal of Monetary Economics, 2010, 57(3),pp.246-265.認(rèn)為,成熟的金融市場有助于減少信息摩擦,起到熨平經(jīng)濟(jì)波動的作用。中國金融的發(fā)展不僅給中國經(jīng)濟(jì)帶來了巨大的增長效應(yīng)(39)周立、王子明:《中國各地區(qū)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長實證分析:1978-2000》,《金融研究》, 2002年第10期。,同時也帶來了一定的穩(wěn)定效應(yīng)(40)姚耀軍、邵麗霞:《金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)波動:長期均衡與短期動態(tài)——基于中國時間序列的證據(jù)》,《金融與經(jīng)濟(jì)》,2017年第9期。。談儒勇(41)談儒勇:《中國金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的實證研究》,《經(jīng)濟(jì)研究》,1999年第10期。、曹嘯等(42)曹嘯、吳軍:《我國金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的格蘭杰檢驗和特征分析》,《財貿(mào)經(jīng)濟(jì)》, 2002年第5期。的研究印證了金融發(fā)展對中國經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用。李苗苗等(43)李苗苗、肖洪鈞、趙爽:《金融發(fā)展、技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系研究——基于中國的省市面板數(shù)據(jù)》,《中國管理科學(xué)》,2015年第2期。、賈俊生等(44)賈俊生、倫曉波、林樹:《金融發(fā)展、微觀企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出與經(jīng)濟(jì)增長——基于上市公司專利視角的實證分析》,《金融研究》,2017年第1期。的研究表明,中國金融發(fā)展通過推動技術(shù)進(jìn)步或促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新從而推動經(jīng)濟(jì)增長。同時,國內(nèi)一些研究還關(guān)注到金融發(fā)展在減弱外生沖擊程度、平滑經(jīng)濟(jì)波動等方面的促進(jìn)作用,如王翔等(45)王翔、李凌:《中國的金融發(fā)展、經(jīng)濟(jì)波動與經(jīng)濟(jì)增長:一項基于面板數(shù)據(jù)的研究》,《上海經(jīng)濟(jì)研究》,2009年第2期。、王璐等(46)王璐、羅文波:《金融體系深化、外生沖擊與經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)增長——基于1991-2008年我國省市面板數(shù)據(jù)的檢驗》,《南方金融》,2010年第7期。、王柄權(quán)等(47)王柄權(quán)、李國平:《中國金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)波動——資源重配視角的分析》,《財經(jīng)論叢》,2018年第1期。。

由于我國各地金融監(jiān)管上的差別,導(dǎo)致區(qū)域金融資源供需在空間上有所差異,因而金融發(fā)展的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)和穩(wěn)定效應(yīng)可能存在區(qū)域差異。冉光和(48)冉光和、李敬、熊德平等:《中國金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的區(qū)域差異——基于東部和西部面板數(shù)據(jù)的檢驗和分析》,《中國軟科學(xué)》,2006年第2期。的研究表明,金融發(fā)展對不同區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響可能不具有穩(wěn)定的一致性。艾洪德等(49)艾洪德、徐明圣、郭凱:《我國區(qū)域金融發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的實證分析》,《財經(jīng)問題研究》,2004年第7期。發(fā)現(xiàn),金融發(fā)展對中國東部地區(qū)和全國整體的經(jīng)濟(jì)增長均具有正向影響,而在中部、西部地區(qū)則呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。曹建強(qiáng)等(50)曹建強(qiáng)、趙龍武、崔洪利等:《區(qū)域金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長、實體經(jīng)濟(jì)的關(guān)系研究——基于靜態(tài)和動態(tài)面板模型的實證檢驗》,《華北金融》,2018年第3期。分區(qū)域檢驗的研究表明,金融發(fā)展對各地實體經(jīng)濟(jì)的作用存在一定差異。王柄權(quán)等(51)王柄權(quán)、李國平:《中國金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)波動——資源重配視角的分析》,《財經(jīng)論叢》,2018年第1期。認(rèn)為,基于資源重配視角,金融市場和銀行中介的發(fā)展對穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)波動的作用在不同地區(qū)表現(xiàn)出一定差異,在東部和中部地區(qū)這種作用更為顯著。李成等(52)李成、王柄權(quán):《金融結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)波動的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性研究——基于省際面板數(shù)據(jù) 的實證檢驗》,《北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版)》,2020年第6期。的研究表明,金融發(fā)展在減輕中國經(jīng)濟(jì)波動方面存在顯著的區(qū)域異質(zhì)性。

因此,本文基于省級區(qū)域金融服務(wù)能力的測算結(jié)果,選擇柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)作為基礎(chǔ)模型,顧及到經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)與經(jīng)濟(jì)波動的雙重分析需要,選定構(gòu)建固定效應(yīng)面板模型探究區(qū)域金融服務(wù)能力對中國經(jīng)濟(jì)增長的影響、在抵御外部風(fēng)險和穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)運(yùn)行方面的作用,并對不同的子樣本情形展開異質(zhì)性分析。

(一)模型設(shè)定與變量選取

1.模型設(shè)定

(1)基準(zhǔn)模型:金融服務(wù)能力與經(jīng)濟(jì)增長

基于省級面板數(shù)據(jù)的研究需要,選擇柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)作為基礎(chǔ)模型,并納入?yún)^(qū)域金融服務(wù)能力指標(biāo),設(shè)定如下基準(zhǔn)模型:

其中,i代表省份變量,t代表年份變量,μi,t表示隨機(jī)擾動項,εi表示地區(qū)固定效應(yīng),被解釋變量為經(jīng)濟(jì)增長(LnYi,t),核心解釋變量為金融服務(wù)能力(FSCi,t),資本(LnKi,t)和勞動(LnLi,t)為兩個重要的控制變量。

(2)修正模型:金融服務(wù)能力與經(jīng)濟(jì)波動

出于檢驗區(qū)域金融服務(wù)能力在抵御外部風(fēng)險和穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)運(yùn)行方面作用的考慮,在基準(zhǔn)模型(10)的基礎(chǔ)上引入經(jīng)濟(jì)波動項(VGDPi,t),同時引入交乘項(FSCi,t*VGDPi,t),用于檢驗區(qū)域金融服務(wù)能力對外生沖擊是否存在抑制效應(yīng),最后設(shè)定如下修正模型:

LnYi,t=δ0+δ1FSCi,t+δ2VGDPi,t+δ3FSCi,t*VGDPi,t+δ4LnLi,t+δ5LnKi,t+εi+μi,t(11)

2. 變量選取與數(shù)據(jù)說明

模型(11)中,各變量的解釋與數(shù)據(jù)處理如下:

(1)經(jīng)濟(jì)增長(Y)。采用各省份的GDP作為區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的衡量指標(biāo)。同時,為消除通貨膨脹因素的影響,以2003年為基期,采用地區(qū)生產(chǎn)總值指數(shù)對各省份歷年的GDP進(jìn)行調(diào)整。

(2)區(qū)域金融服務(wù)能力(FSC)?；谇拔臉?gòu)建的評價指標(biāo)體系,測算2003-2020年各省份歷年區(qū)域金融服務(wù)能力綜合評價指數(shù),用于衡量區(qū)域金融服務(wù)能力。

(3)人力資本投入(L)。參考彭國華(53)彭國華:《中國地區(qū)收入差距、全要素生產(chǎn)率及其收斂分析》,《經(jīng)濟(jì)研究》,2005年第9期。的研究,采用教育年限法測算勞動力平均受教育年限,用于估算人力資本投入。

(4)物質(zhì)資本投入(K)。參考單豪杰(54)單豪杰:《中國資本存量K的再估算:1952-2006年》,《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》,2008年第10期。研究中的“永續(xù)盤存法”,測算2003-2020年各省份歷年的資本存量,用于表示物質(zhì)資本投入。為消除價格因素的影響,以2003年為基期(55)采用各省份2004年的固定資本形成總額與平均折舊率10.96%及2004年至2008年間的投資增長率平均值之和的比值,來確定各省份2003年的基準(zhǔn)資本存量,即Ki2003=Ki2004/(10.96%+ri'),其中,ri'表示2004年至2008年之間投資增長率的平均值。,采用資產(chǎn)價格指數(shù)對資本存量進(jìn)行價格調(diào)整;在數(shù)據(jù)處理中,將所有省份的固定資產(chǎn)折舊率δit均設(shè)置為10.96%。

(5)經(jīng)濟(jì)波動(VGDP)。現(xiàn)有研究通常將通貨膨脹作為外生沖擊項引入模型中(56)王翔、李凌:《中國的金融發(fā)展、經(jīng)濟(jì)波動與經(jīng)濟(jì)增長:一項基于面板數(shù)據(jù)的研究》,《上海經(jīng)濟(jì)研究》,2009年第2期。,然而,通貨膨脹率這一指標(biāo)不能較好地體現(xiàn)出疫情等非經(jīng)濟(jì)因素的影響,因此選擇將經(jīng)濟(jì)波動項引入模型中。具體借鑒干春暉等(57)干春暉、鄭若谷、余典范:《中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷對經(jīng)濟(jì)增長和波動的影響》,《經(jīng)濟(jì)研究》,2011年第5期。的研究,將各省份GDP對數(shù)值的標(biāo)準(zhǔn)差除以研究時段內(nèi)GDP的平均增長率作為經(jīng)濟(jì)波動的衡量指標(biāo),設(shè)定為以下形式:

其中,lnYi,t表示i地區(qū)t時期的GDP對數(shù)值;std(lnYi,t-lnYi,t-T)表示t-T時期到t時期地區(qū)GDP對數(shù)值的標(biāo)準(zhǔn)差,T為選擇的時間跨度,gi,k表示i地區(qū)k時期的經(jīng)濟(jì)增長率,t-T時期到t時期的時間跨度為T,共包含T+1個時間樣本,參考盧二坡等(58)Driscoll J C, Kraay A C. Consistent covariance matrix estimation with spatially dependent panel data. The Review of Economics and Statistics, 1998, 80(4),pp.549-560.的做法,將T設(shè)定為5,對t-T時期到t時期的地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長率作均值處理。

文中所使用的數(shù)據(jù)均來自官方發(fā)布的統(tǒng)計數(shù)據(jù),包括《中國統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》、中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫以及Wind數(shù)據(jù)庫等。此外,由于西藏的地區(qū)生產(chǎn)總值過度依賴于財政支出(59)西藏自2009年以來一般公共預(yù)算支出均高于地區(qū)生產(chǎn)總值,表示該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長高度依賴于財政支出,故不適用于本文的分析,將其作剔除處理。,且其數(shù)據(jù)不全,故將其從樣本單元中剔除,在后續(xù)的實證分析中,采用的是30個省級區(qū)域(不含港、澳、臺及西藏)2003-2020年的面板數(shù)據(jù)。

3. 描述性統(tǒng)計與單位根檢驗

表2列出了各變量的描述性統(tǒng)計和單位根檢驗結(jié)果?？梢钥闯?各變量在數(shù)量級上基本保持了一致;同時,面板單位根LLC檢驗結(jié)果表明,所有變量均通過了檢驗,這表明各變量具有較好的平穩(wěn)性,適用于后續(xù)的實證分析。

表2 描述性統(tǒng)計及平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

(二)實證結(jié)果與分析

1. 區(qū)域金融服務(wù)能力對中國經(jīng)濟(jì)增長的影響效應(yīng)

(1)基準(zhǔn)回歸分析

考慮到實證分析中采用的面板數(shù)據(jù)(n=30,T=18)為短面板數(shù)據(jù),文中選擇采用F檢驗、LM檢驗和Hausman檢驗對全國層面的面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行檢驗。表3分別列出了混合回歸模型、固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型的估計結(jié)果,且F檢驗和BP-LM檢驗表明,在實證分析中采用固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型都顯著優(yōu)于混合回歸模型,而Hausman檢驗則進(jìn)一步表明,固定效應(yīng)模型比隨機(jī)效應(yīng)模型更適用于本文的實證分析。因此,在本文的后續(xù)分析中采用的是固定效應(yīng)模型。

表3 基準(zhǔn)模型(10)估計結(jié)果

表3列出了全國樣本情形下基準(zhǔn)模型(10)的估計結(jié)果,模型中所有變量均通過了顯著性檢驗。其中,區(qū)域金融服務(wù)能力(FSC)的系數(shù)為0.021,且通過了1%的顯著性水平檢驗,表明區(qū)域金融服務(wù)能力對中國經(jīng)濟(jì)增長具有顯著性的促進(jìn)作用。隨著中國金融體系的日益完善,區(qū)域金融服務(wù)能力不斷提高,顯著地促進(jìn)了中國經(jīng)濟(jì)增長。同樣,人力資本投入(LnL)、物質(zhì)資本投入(LnK)的系數(shù)分別為0.328、0.464,且均通過了1%的顯著性水平檢驗。此外,表3中列出的一系列相關(guān)檢驗表明,固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型分析中存在異方差、自相關(guān)和截面相關(guān)等問題。為了解決這些問題,本文采用Driscoll等(60)Driscoll J C, Kraay A C. Consistent covariance matrix estimation with spatially dependent panel data. The Review of Economics and Statistics, 1998, 80(4),pp.549-560.提出的方法對其進(jìn)行修正,修正后的FE模型估計結(jié)果(表3第五列)表明,主要解釋變量FSC、LnL、LnK仍然通過了顯著性檢驗。

(2)內(nèi)生性分析

經(jīng)濟(jì)增長除了受到人力資本投入、物質(zhì)資本投入等因素影響外,還受其他多種因素的復(fù)雜影響,通常難以將眾多的變量都納入實證分析模型中,因此對于選定的經(jīng)驗分析模型而言通常會存在遺漏變量問題;同時,區(qū)域金融服務(wù)能力與經(jīng)濟(jì)增長之間也很可能存在反向因果關(guān)系。不管是存在遺漏變量還是解釋變量與被解釋變量之間可能存在反向因果關(guān)系,這都會導(dǎo)致模型的內(nèi)生性問題。為此,本文參考龔鋒等(61)龔鋒、王昭、余錦亮:《人口老齡化、代際平衡與公共福利性支出》,《經(jīng)濟(jì)研究》,2019年第8期。的研究,對被解釋變量進(jìn)行滯后處理并維持解釋變量不變,對固定效應(yīng)模型進(jìn)行重新估計,結(jié)果參見表4中的情形1。由于影響當(dāng)期經(jīng)濟(jì)增長的不可測因素,不可能對前一期的經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生影響,因此選擇將被解釋變量進(jìn)行滯后一期處理,以降低模型中隨機(jī)干擾項與被解釋變量相關(guān)的可能性,從而減少內(nèi)生性風(fēng)險。同時,考慮到解釋變量中也可能存在內(nèi)生性問題,本文的實證分析中也嘗試將所有解釋變量均替換為一階滯后值對模型進(jìn)行重新估計,結(jié)果參見表4中的情形2。根據(jù)表4顯示的兩種情形下模型的估計結(jié)果,可以看出:在兩種情形下模型的估計結(jié)果均與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持著高度一致,這表明選用的基準(zhǔn)回歸模型是穩(wěn)健的。

表4 內(nèi)生性檢驗

(3)穩(wěn)健性檢驗

在實證分析中,本文選擇6種不同的處理方式對模型的穩(wěn)健性進(jìn)行檢驗,相應(yīng)的檢驗結(jié)果參見表5各列。

①更換回歸模型

面板分位數(shù)模型可以通過設(shè)置分位數(shù)節(jié)點,更為全面地闡述模型中的相互關(guān)系,其估計結(jié)果更為可靠。本文采用常見的分位數(shù)分割方法,分位數(shù)模型的估計結(jié)果參見表5第2-4列,可以看出模型估計系數(shù)在所有條件分位數(shù)下均通過了顯著性檢驗,且與基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本保持一致,表明基準(zhǔn)模型(10)是穩(wěn)健的。

表5 穩(wěn)健性檢驗

②增加控制變量

參考付莎等(62)付莎、王軍:《中國普惠金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長的影響——基于省際面板數(shù)據(jù)的實證研究》,《云南財經(jīng)大學(xué)學(xué)報》,2018年第3期。的研究,選擇對外開放程度(OPEN)作為新增的控制變量,并采用進(jìn)出口總額與GDP的比值來表示。在數(shù)據(jù)處理時,依據(jù)各期期末平均匯率將進(jìn)出口總額美元值轉(zhuǎn)換為人民幣值。表5第(5)列為增加控制變量OPEN后的模型估計結(jié)果,可以看出該結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本保持一致,表明基準(zhǔn)模型(10)是穩(wěn)健的。

③替換被解釋變量

參考巫強(qiáng)等(63)巫強(qiáng)、張金華、鄭江淮:《創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出與實體經(jīng)濟(jì)發(fā)展》,《財經(jīng)問題研究》,2020年第2期。的研究,對中國廣義的實體經(jīng)濟(jì)水平進(jìn)行測度(64)采用各省份去除金融業(yè)和房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值后的生產(chǎn)總值,對各省份的實體經(jīng)濟(jì)水平進(jìn)行量化。,并將其作為基準(zhǔn)模型中被解釋變量的替代變量。表5第(6)列的估計結(jié)果顯示出各變量估計系數(shù)的大小和方向均未發(fā)生明顯變化,表明區(qū)域金融服務(wù)能力對中國實體經(jīng)濟(jì)的拉動作用與對整體經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用相一致,這也在一定程度上驗證了基準(zhǔn)模型(10)是穩(wěn)健的。

④更換核心解釋變量

考慮到區(qū)域金融服務(wù)能力這一核心解釋變量是基于金融資源、金融效率和金融生態(tài)三個子系統(tǒng)的綜合評價指數(shù),且金融生態(tài)子系統(tǒng)中亦包含經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo),因此選擇將金融資源(FS)和金融效率(FE)兩個子系統(tǒng)的評價指數(shù)作為新的核心解釋變量,對基準(zhǔn)模型的穩(wěn)健性進(jìn)行檢驗。表5第(7)列的估計結(jié)果顯示增加金融資源和提高金融效率均顯著地促進(jìn)中國經(jīng)濟(jì)增長,這也在一定程度上驗證了基準(zhǔn)模型(10)是穩(wěn)健的。相較于增加金融資源,提高金融效率對中國經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用更大。

⑤選擇子樣本

鑒于各直轄市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與政策環(huán)境有其特殊性,這可能會對研究結(jié)論有所影響。因此,將4個直轄市從全國樣本中剔除從而得到一個子樣本,重新進(jìn)行模型估計。表5第(8)列的估計結(jié)果顯示,各解釋變量的估計系數(shù)及其顯著性與基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本一致,這在一定程度上驗證了基準(zhǔn)模型(10)是穩(wěn)健的。

⑥調(diào)整樣本期

考慮到2008年全球金融危機(jī)爆發(fā)和2020年全球疫情突發(fā)均對中國宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行造成了一定的短期沖擊(65)何誠穎、聞岳春、常雅麗等:《新冠病毒肺炎疫情對中國經(jīng)濟(jì)影響的測度分析》,《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》,2020年第5期。,因此選擇通過調(diào)整樣本期對基準(zhǔn)模型進(jìn)行重新估計。表5第9-11列顯示了三種不同的調(diào)整情形下的估計結(jié)果,可以看出,三種情形下區(qū)域金融服務(wù)能力(FSC)的系數(shù)及其顯著性與基準(zhǔn)模型的結(jié)果基本一致,人力資本投入(LnL)、物質(zhì)資本投入(LnK)的系數(shù)及其顯著性也基本一致,表明基準(zhǔn)模型(10)是穩(wěn)健的。

(4)異質(zhì)性分析

①區(qū)域異質(zhì)性分析

考慮到中國金融服務(wù)能力的地區(qū)差異,其對不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的影響程度可能不盡相同。因此,在實證分析中進(jìn)一步對東部、中部和西部三個地區(qū)展開分樣本回歸分析。表6第2-4列顯示了分樣本估計結(jié)果,可以看出:區(qū)域金融服務(wù)能力對三大地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長均具有顯著的促進(jìn)作用,并表現(xiàn)出“中部地區(qū) >東部地區(qū) >西部地區(qū)”的情形,但三大地區(qū)之間的差異并不明顯,這應(yīng)與2003-2020年全國金融體系的日趨完善使得中部地區(qū)在金融生態(tài)與金融效率兩方面的提升有關(guān)。人力資本投入(LnL)對中國經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用表現(xiàn)出明顯的“東部地區(qū) >中部地區(qū) >西部地區(qū)”的趨勢,而物質(zhì)資本投入(LnK)對中國經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用則完全相反,即“西部地區(qū) >中部地區(qū) >東部地區(qū)”。

表6 分樣本模型估計結(jié)果

②經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平異質(zhì)性分析

區(qū)域金融服務(wù)能力對中國經(jīng)濟(jì)增長的影響效應(yīng)也會因不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同而有所差異。因此,本文基于2003-2020年相對規(guī)模指標(biāo)(66)參考發(fā)表在《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2019年第1期的文章“偏離最優(yōu)公共-私人投資比對經(jīng)濟(jì)增長的影響”中的方法,詳細(xì)解釋見官方網(wǎng)站(http://www.ciejournal.org)公開附件。由于選取研究時段的不同,本文中的地區(qū)劃分結(jié)果與此文有所不同?！珖司鵊DP水平來表示30個省份樣本單元(不包括西藏)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,將30個省份進(jìn)一步分為相對發(fā)達(dá)地區(qū)和欠發(fā)達(dá)地區(qū)。具體地說,相對發(fā)達(dá)地區(qū)包括北京、天津、遼寧、河北(67)盡管河北省人均GDP的中位數(shù)小于平均水平,但出于對京津冀協(xié)同發(fā)展的考慮,本文將其歸為相對發(fā)達(dá)地區(qū)。、山東、上海、江蘇、浙江、福建、廣東、重慶和內(nèi)蒙古;欠發(fā)達(dá)地區(qū)包括陜西、甘肅、寧夏、青海、新疆、四川、山西、河南、湖北、湖南、安徽、江西、吉林、黑龍江、海南、云南、貴州和廣西。

表6第6-7列顯示了兩類地區(qū)樣本情形下固定效應(yīng)模型的估計結(jié)果,可以看出:對于兩類樣本,所有變量也均通過了顯著性檢驗,且與基于全國樣本情形下的結(jié)果(第5列)基本一致,這也驗證了基準(zhǔn)模型具有良好的穩(wěn)健性。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),區(qū)域金融服務(wù)能力(FSC)的估計系數(shù)呈現(xiàn)出“相對發(fā)達(dá)地區(qū) >全國地區(qū) >欠發(fā)達(dá)地區(qū)”的關(guān)系,表明相對發(fā)達(dá)地區(qū)金融服務(wù)能力對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用更為明顯,而欠發(fā)達(dá)地區(qū)的這種促進(jìn)作用相對較弱。這種差異可能與金融服務(wù)具有優(yōu)勢的地區(qū)表現(xiàn)出“強(qiáng)者更強(qiáng)”的馬太效應(yīng)有關(guān)。與欠發(fā)達(dá)地區(qū)比較,相對發(fā)達(dá)地區(qū)的金融資源更為豐富、金融生態(tài)環(huán)境更加良好,其區(qū)域金融服務(wù)能力更強(qiáng),在對經(jīng)濟(jì)增長的影響上更易形成優(yōu)勢,從而使得兩者差距拉大。同時,分地區(qū)樣本情形下,人力資本投入(LnL)、物質(zhì)資本投入(LnK)的估計系數(shù)均通過了顯著性檢驗,且人力資本投入對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用在相對發(fā)達(dá)地區(qū)表現(xiàn)更強(qiáng),而物質(zhì)資本投入的促進(jìn)作用在欠發(fā)達(dá)地區(qū)表現(xiàn)更強(qiáng)。

2.區(qū)域金融服務(wù)能力對中國經(jīng)濟(jì)波動的影響效應(yīng)

基于前述的修正模型(11),考察了全國樣本情形下區(qū)域金融服務(wù)能力對中國經(jīng)濟(jì)波動的影響效應(yīng)。表7第2列顯示了全國樣本情形下引入外生沖擊項的模型估計結(jié)果,可以看出,模型中的所有變量均通過了顯著性水平檢驗。其中,區(qū)域金融服務(wù)能力(FSC)的估計系數(shù)顯著為正,表明當(dāng)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)遭受外生沖擊影響時,區(qū)域金融服務(wù)能力對經(jīng)濟(jì)增長仍具有正向促進(jìn)作用;而經(jīng)濟(jì)波動(VGDP)的估計系數(shù)顯著為負(fù),表明外生沖擊對中國經(jīng)濟(jì)增長造成了一定的減損效應(yīng)。

表7 引入外生沖擊項的模型估計結(jié)果及穩(wěn)健性檢驗

結(jié)合交叉項FSC*VGDP的估計系數(shù)及其顯著性,可以看出:外生沖擊對中國經(jīng)濟(jì)增長的綜合影響效應(yīng)(68)參考陳強(qiáng):《高級計量經(jīng)濟(jì)學(xué)及 Stata 應(yīng)用》,高等教育出版社,2014年版,第13頁。對于基礎(chǔ)的線性回歸模型Y=β0+β1X1+β2X2+ε ,解釋變量X1對被解釋變量Y的影響為? Y/?X1=β1,是一個固定的常數(shù);而當(dāng)引入交乘項后,模型為 Y=β0+β1X1+β2X2+β3X1X2+ε ,解釋變量X1對被解釋變量Y的影響為? Y/?X1=β1+β3X2,是一個包含變量X2的公式,其大小受到X2的調(diào)節(jié)。為δ2+δ3FSCi,t,其中δ2<0,δ3>0,這反映出區(qū)域金融服務(wù)能力對外部沖擊存在反向的平抑效應(yīng),可以在一定程度上緩解經(jīng)濟(jì)波動,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)增長;同時,這種平抑效應(yīng)的大小與外部沖擊發(fā)生時的區(qū)域金融服務(wù)能力(FSCi,t)強(qiáng)弱密切相關(guān)。當(dāng)區(qū)域金融服務(wù)能力較弱,即FSCi,t項較小而導(dǎo)致δ2>δ3FSCi,t時,區(qū)域金融服務(wù)能力的平抑效應(yīng)不足以抵消外生沖擊所造成的減損效應(yīng),外生沖擊對經(jīng)濟(jì)增長總體上仍會造成一定的負(fù)面影響;隨著區(qū)域金融服務(wù)能力的不斷提高,外生沖擊對經(jīng)濟(jì)增長總體上的負(fù)向作用將逐漸減弱,且當(dāng)δ2<δ3FSCi,t時,區(qū)域金融服務(wù)能力的平抑效應(yīng)完全可以彌補(bǔ)外生沖擊所造成的減損效應(yīng),此時當(dāng)受到外生沖擊時,經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)將不會出現(xiàn)明顯的波動。

同時,在實證分析中利用HP濾波方法對中國實際產(chǎn)出進(jìn)行了周期性部分和趨勢性部分的分解,并采用周期項CI與趨勢項TI的比值RCT來作為經(jīng)濟(jì)增長LnY的替代變量,以驗證模型結(jié)果的可靠性。表7第3列顯示了替換經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo)后的模型估計結(jié)果,可以看出:所有變量新的估計系數(shù)及其顯著性與初始估計結(jié)果基本保持一致,這在一定程度上表明了修正模型的分析結(jié)論是可靠的。

(三)進(jìn)一步討論

圖3 三種樣本情形下區(qū)域金融服務(wù)能力對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率變化

圖3顯示了2003-2020年時段內(nèi)三種樣本情形下區(qū)域金融服務(wù)能力對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率的變化情況。根據(jù)圖3可知,在每種樣本情形下,區(qū)域金融服務(wù)能力對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率基本上呈現(xiàn)出先波動變化再穩(wěn)定上升的趨勢。從貢獻(xiàn)率的數(shù)值看,不同樣本情形下區(qū)域金融服務(wù)能力對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率有所不同,在相對發(fā)達(dá)地區(qū)樣本情形下這種貢獻(xiàn)率在8.37%～11.20%區(qū)間內(nèi),普遍高于欠發(fā)達(dá)地區(qū)樣本情形下的貢獻(xiàn)率(6.48%～8.75%)。2008年因受系統(tǒng)性金融風(fēng)險的沖擊,導(dǎo)致區(qū)域金融服務(wù)能力出現(xiàn)明顯下降,三種樣本情形下區(qū)域金融服務(wù)能力對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率也均出現(xiàn)了明顯下降;2009年因金融資源大幅增加(參考圖2所示),貢獻(xiàn)率均明顯上升;2010、2011年隨著宏觀財政政策與貨幣政策趨于偏緊使得貢獻(xiàn)率有所下降;除相對發(fā)達(dá)地區(qū)在2017年有微調(diào)之外,從2012年開始三種樣本情形下的貢獻(xiàn)率均呈現(xiàn)穩(wěn)定上升的趨勢;2020年盡管出現(xiàn)了暫停式經(jīng)濟(jì)沖擊,但在逐漸完善的國家金融體系與適時出臺的各項金融政策共同支持下,區(qū)域金融服務(wù)能力對中國經(jīng)濟(jì)增長表現(xiàn)出了強(qiáng)勁的促進(jìn)作用。

事實上,當(dāng)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)面對外部沖擊時,金融生態(tài)環(huán)境往往無法在短期內(nèi)得到顯著改善,常見的金融手段往往是增加金融資源和提高金融效率。因此,本文嘗試將區(qū)域金融服務(wù)能力的子指標(biāo)即金融資源(FS)、金融效率(FE)和金融生態(tài)(FO)三個指標(biāo)同時引入到模型中,并分別引入兩種金融調(diào)控手段即金融資源和金融效率與經(jīng)濟(jì)波動的交乘項,以探究兩種調(diào)控手段的實際效應(yīng),基于修正模型(11)分別設(shè)定如下兩個模型:

表8列出了在金融資源、金融效率和金融生態(tài)三個分維度下引入外生沖擊項時兩個模型的估計結(jié)果,可以看出:除模型(13)中的金融資源與經(jīng)濟(jì)波動的交叉項(FS*VGDP)未通過顯著性檢驗之外,兩個模型中的其他所有變量均通過了顯著性檢驗。其中,金融資源(FS)、金融效率(FE)和金融生態(tài)(FO)均對經(jīng)濟(jì)增長(LnY)有顯著的正向促進(jìn)作用,且金融效率(FE)和金融生態(tài)(FO)的估計系數(shù)大于金融資源(FS)的估計系數(shù),這表明在經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)遭受外生沖擊時,相較于增加金融資源,提高金融效率或改善金融生態(tài)手段在抑制外生沖擊、平滑經(jīng)濟(jì)波動方面更為有效。

表8 三個分維度下引入外生沖擊項的模型估計結(jié)果

五、結(jié)論與啟示

(一)結(jié)論

本文從金融資源、金融效率和金融生態(tài)三個方面構(gòu)建區(qū)域金融服務(wù)能力評價指標(biāo)體系,測算了2003-2020年全國和各省份金融服務(wù)能力評價指數(shù),并據(jù)此分析了中國區(qū)域金融服務(wù)能力的時空變化特征與異質(zhì)性;同時,構(gòu)建了兩個模型分別考察區(qū)域金融服務(wù)能力對中國經(jīng)濟(jì)增長和中國經(jīng)濟(jì)波動的影響效應(yīng)。主要結(jié)論如下:

(1)2003-2020年,中國金融服務(wù)能力呈現(xiàn)明顯的上升趨勢,東、中、西部地區(qū)的金融服務(wù)能力變化趨勢與全國層面基本保持一致,但東部地區(qū)的提升幅度略低于中部和西部地區(qū);從空間分布上看,各省份的金融服務(wù)能力呈現(xiàn)明顯的空間集聚態(tài)勢,且東南沿海地區(qū)省份的金融服務(wù)能力普遍高于中西部地區(qū)省份。

(2)選定用于考察區(qū)域金融服務(wù)能力對中國經(jīng)濟(jì)增長的基準(zhǔn)模型是穩(wěn)健的。基準(zhǔn)模型估計結(jié)果表明:區(qū)域金融服務(wù)能力對中國經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的促進(jìn)作用;區(qū)域異質(zhì)性分析結(jié)果表明:區(qū)域金融服務(wù)能力對各地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長均具有顯著的促進(jìn)作用,且表現(xiàn)出“中部地區(qū) >東部地區(qū) >西部地區(qū)”的情形,但三大地區(qū)間的差異并不明顯;經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平異質(zhì)性分析表明:對相對發(fā)達(dá)地區(qū)而言,其金融服務(wù)能力對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用更為明顯,而欠發(fā)達(dá)地區(qū)的這種促進(jìn)作用相對較弱。

(3)全國樣本情形下的修正模型估計結(jié)果表明:當(dāng)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)遭受外生沖擊影響時,區(qū)域金融服務(wù)能力對經(jīng)濟(jì)增長仍存在正向促進(jìn)作用,而經(jīng)濟(jì)波動的估計系數(shù)顯著為負(fù),表明外生沖擊對中國經(jīng)濟(jì)增長造成了一定的減損效應(yīng)。區(qū)域金融服務(wù)能力對外部沖擊存在反向的平抑效應(yīng),有助于緩解經(jīng)濟(jì)波動且與區(qū)域金融服務(wù)能力的強(qiáng)弱密切相關(guān)。

(4)進(jìn)一步討論表明:在全國樣本和兩類地區(qū)樣本情形下,區(qū)域金融服務(wù)能力對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率基本上呈現(xiàn)先波動變化再穩(wěn)定上升的趨勢;在經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)遭受外生沖擊時,相較于增加金融資源,提高金融效率或改善金融生態(tài)手段在抑制外生沖擊、平滑經(jīng)濟(jì)波動方面更為有效。

(二)啟示

金融作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心,在新時代背景下,提高區(qū)域金融服務(wù)能力,不僅可以有效促進(jìn)中國經(jīng)濟(jì)增長,還可以對經(jīng)濟(jì)波動產(chǎn)生重要的調(diào)節(jié)作用,助力實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會的平穩(wěn)健康發(fā)展?；诒疚牡难芯?得到以下兩點重要啟示:

一是優(yōu)化金融生態(tài)環(huán)境,努力提高金融效率。優(yōu)化金融生態(tài)環(huán)境是提高金融效率的重要支撐。要進(jìn)一步深化金融體制改革和強(qiáng)化金融體系監(jiān)管,著力打造現(xiàn)代金融機(jī)構(gòu)和市場體系,促進(jìn)金融市場競爭,提高金融服務(wù)質(zhì)量和效率;同時強(qiáng)化金融市場監(jiān)管,提高監(jiān)管能力和水平,實現(xiàn)更加高效和精準(zhǔn)的金融資源配置,努力提高金融效率。

二是優(yōu)化區(qū)域金融布局,促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。優(yōu)化區(qū)域金融布局是促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的重要途徑。要通過建立跨區(qū)域金融合作機(jī)制,實現(xiàn)金融資源整合和優(yōu)化配置,提高金融服務(wù)的覆蓋面和精準(zhǔn)性;增進(jìn)金融機(jī)構(gòu)的跨區(qū)協(xié)作,加強(qiáng)優(yōu)質(zhì)區(qū)域金融服務(wù),提高區(qū)域金融市場的開放度和競爭力,著力體現(xiàn)“金融服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)”的根本宗旨,更好地促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。