鮑建慧

摘 要：本文以中國31個省份1978—2009年數(shù)據(jù)為樣本，以金融相關比率作為衡量指標，采用空間計量經(jīng)濟方法對中國金融發(fā)展的收斂性進行了實證研究。Morans指數(shù)的測算表明，中國金融發(fā)展在大部分年份存在顯著的全局空間相關性；Moran散點圖表明中國金融發(fā)展空間輻射作用呈現(xiàn)下降趨勢，且存在空間異質(zhì)性。

關鍵詞：金融發(fā)展；收斂性；空間相關性；空間計量模型

中圖分類號：F830 文獻標識碼：A 文章編號：1674-2265（2013）06-0010-05

一、引言

金融是現(xiàn)代經(jīng)濟運行的核心與樞紐.改革開放以來，金融業(yè)發(fā)展迅速，但是在地區(qū)之間存在較大差異，甚至這種不平衡和差異有不斷擴大的趨勢，這種現(xiàn)象已經(jīng)越來越引起人們的關注。當前我國正處于金融體制改革的關鍵時期，認真研究和充分掌握中國金融發(fā)展的空間格局和演變規(guī)律，從而采取具有針對性的金融發(fā)展戰(zhàn)略、協(xié)調(diào)區(qū)域金融發(fā)展具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。

已有的關于金融發(fā)展地區(qū)差距的文獻已經(jīng)或多或少地涉及到了金融發(fā)展差異的收斂性分析。其中，相當多的學者認為區(qū)域金融發(fā)展存在收斂性。從國外研究進展看，國外學者對金融收斂性的研究主要集中在不同國家金融體系的收斂性上（比安科，1997；穆連德，2004；布魯諾和博尼斯，2008）。從國內(nèi)研究進展看，自1994年開始大量學者借鑒收斂理論和方法對中國金融發(fā)展的收斂性進行了研究。張杰（1994）最早闡釋了區(qū)域金融發(fā)展收斂的內(nèi)涵。他通過對中國經(jīng)濟、金融的區(qū)域差異狀況及其特征的分析，指出我國區(qū)域金融發(fā)展地區(qū)差距隨著時間的推移將逐步縮小。同時，他從理論上描述了金融結(jié)構(gòu)的區(qū)域趨同、金融集聚必然呈現(xiàn)出類似經(jīng)濟發(fā)展的“威廉姆森倒U型”過程。陸文喜、李國平（2004）主要采用β收斂法檢驗了我國各地區(qū)金融發(fā)展的收斂問題。結(jié)果表明，我國各地區(qū)金融發(fā)展存在著階段性和區(qū)域性的收斂特征，而且這種特征與金融發(fā)展政策有關。陳恩、黃桂良（2010）基于經(jīng)濟收斂理論，運用δ收斂、β收斂和俱樂部收斂檢驗方法，對廣東省區(qū)域金融發(fā)展的收斂性進行實證分析后發(fā)現(xiàn)，廣東省區(qū)域金融發(fā)展沒有出現(xiàn)差距自動縮小的趨勢，總體上不存在δ收斂和絕對β收斂格局，但存在條件β收斂趨勢，而且山區(qū)各地市表現(xiàn)出俱樂部收斂的特征。黃硯玲、龍志和、林光平（2010）采用空間統(tǒng)計與空間經(jīng)濟計量方法，研究了浙江省金融發(fā)展的收斂情況。研究結(jié)果顯示，浙江省縣市區(qū)金融發(fā)展在1997—2008年間存在顯著的β絕對收斂，且收斂速度較采用傳統(tǒng)方法所得的收斂速度有明顯的下降。

另外一些學者得出了相反的的結(jié)論，即認為區(qū)域金融發(fā)展的地區(qū)差距存在發(fā)散性。周立、胡鞍鋼（2002），金雪軍、田霖（2004）都利用金融相關比率指標分析了中國金融發(fā)展的收斂性及特征，研究發(fā)現(xiàn)，中國31個省的金融發(fā)展在全國和地區(qū)間的分布是非均衡的，而且存在顯著的地區(qū)差距。趙偉、馬瑞永（2006）和鄭長德（2008）都利用泰爾指數(shù)方法對我國金融發(fā)展的收斂性進行了測算，得出了區(qū)域金融差距擴大的結(jié)論。李敬、徐鯤和杜曉（2008）從決定金融發(fā)展的生產(chǎn)者受教育程度、社會福利水平、商品交易效率、金融交易效率和地域固有因素出發(fā)，研究了區(qū)域金融發(fā)展的收斂機制。研究發(fā)現(xiàn)，中國省際金融發(fā)展差異呈現(xiàn)加速擴張的態(tài)勢。龍超、張金昌（2010）基于面板單位根檢驗及驗證分析方法，分析我國區(qū)域金融發(fā)展的隨機收斂性，得出我國區(qū)域金融存在全局性的隨機發(fā)散，不存在俱樂部式隨機收斂。這說明我國各省金融發(fā)展相對于全國金融發(fā)展沒有保持同步，這種差距隨時間發(fā)生變化，并且各省金融發(fā)展相對于東、中、西部區(qū)域金融發(fā)展也沒有保持同步。

雖然已有文獻對中國金融發(fā)展的地區(qū)差異和收斂性進行了不少探索，并且取得了不少成果，但現(xiàn)實中，由于地理距離等條件使得金融發(fā)展在不同區(qū)域之間的空間關聯(lián)已經(jīng)越來越明顯。如果忽視了金融發(fā)展的地理空間效應，可能導致錯誤的模型設定，從而得出有偏的分析結(jié)論?？臻g計量方法打破了原有經(jīng)典計量模型中的空間獨立分布的假設，在經(jīng)典計量方法中納入空間因素來探索區(qū)域之間的空間交互作用，重新審視和研究中國金融發(fā)展的地區(qū)差距與影響因素就顯得十分必要。本文借鑒空間計量經(jīng)濟學的最新發(fā)展以及已有的文獻，對中國金融發(fā)展的地區(qū)差距與影響因素進行實證分析，試圖尋找中國金融發(fā)展在長期中的演進特征。本文的貢獻主要在于：與已有的采用經(jīng)典計量模型的文獻不同，本文將空間因素納入到區(qū)域金融發(fā)展的研究中，采用空間計量經(jīng)濟學的工具對中國金融發(fā)展的收斂性進行實證檢驗。因此，本文將采用空間經(jīng)濟計量方法，研究1978—2009年中國金融發(fā)展的收斂性，這對于制定縮小中國金融發(fā)展地區(qū)差距的政策，具有現(xiàn)實意義。

二、方法、數(shù)據(jù)與指標

（一）空間計量方法

三、中國金融發(fā)展的空間相關性⑤

帕蘭克（Paelinck）最早提出了空間計量經(jīng)濟學的概念，后來經(jīng)過安瑟蘭等學者的努力得到了進一步的發(fā)展，并逐步形成了空間計量經(jīng)濟學的框架體系。為了驗證我國金融發(fā)展具有一定的空間分布特征，而不是隨機發(fā)生的。本文運用空間統(tǒng)計學技術對金融發(fā)展進行了空間相關性檢驗，其中包括全局空間相關性檢驗和局域空間相關性檢驗。根據(jù)Morans I以及LISA計算公式，我們以鄰接空間權(quán)重矩陣為空間權(quán)重矩陣，以金融相關比率為中國金融發(fā)展指標，測算了中國金融發(fā)展的空間相關性，并繪制了中國金融發(fā)展的Morans I散點圖。

（一）中國金融發(fā)展的全局空間相關性

（二）中國金融發(fā)展的局域空間相關性

盡管Morans I指數(shù)表明，大部分年份在鄰接空間權(quán)重矩陣條件下中國金融發(fā)展存在顯著的空間相關性，但是Morans I指數(shù)不能顯示出不同省份聚類的具體狀況。因此，我們使用Moran散點圖來進一步分析中國金融發(fā)展的局部空間特征。鑒于篇幅，我們僅給出了1978年和2009年鄰接權(quán)重矩陣下的Moran散點圖，如圖2、圖3所示。

通過Moran散點圖可知，可以將各省份金融發(fā)展分為4種空間相關模式：如果分布在第一象限，表示高集聚增長的省份被其他高集聚增長的省份所包圍（HH），代表正的空間自相關關系的集聚；如果分布在第二象限，表示低集聚增長的省份被其他高集聚增長的省份所包圍（LH），代表負的空間自相關關系的集聚；如果分布在第三象限，表示低集聚增長的省份被其他低集聚增長的省份所包圍（LL），代表正的空間自相關關系的集聚；如果分布在第四象限，表示高集聚增長的省份被其他低集聚增長的省份所包圍（HL），代表負的空間自相關關系的集聚。圖2顯示，在鄰接空間權(quán)重矩陣條件下，位于第二、四象限的省份不多（只有10個，其中6個位于第二象限，4個位于第四象限），多數(shù)省份位于第一、第三象限，其中位于第一象限的有9個省份，這些省份的金融發(fā)展表現(xiàn)出HH集聚模式；位于第三象限的有12個省份，這些省份的金融發(fā)展表現(xiàn)出LL集聚模式。圖3顯示，在鄰接空間權(quán)重矩陣條件下，位于第二、四象限的省份有12個，多數(shù)省份位于第一、第三象限，其中位于第一象限的有8個省份，這些省份的金融發(fā)展表現(xiàn)出HH集聚模式；位于第三象限的有11個省份，這些省份的金融發(fā)展水平表現(xiàn)出LL集聚模式。從圖2和圖3的Morans I散點圖可以看出中國金融發(fā)展存在一定的空間相關性，而且1978年的空間相關性要強于2009年，說明我國金融發(fā)展的空間輻射作用呈現(xiàn)下降趨勢，存在空間異質(zhì)性。

四、結(jié)論與政策建議

本文使用1978—2009年中國31個省市的相關數(shù)據(jù)，以金融相關比率為指標，利用空間經(jīng)濟計量方法對中國金融發(fā)展水平的收斂性及其演變態(tài)勢進行了實證研究。Morans指數(shù)的測算表明，中國金融發(fā)展在大部分年份存在顯著的全局空間相關性；Moran散點圖表明中國金融發(fā)展空間輻射作用呈現(xiàn)下降趨勢，存在空間異質(zhì)性。

基于上述研究，本文提出如下幾點促進我國金融發(fā)展的政策建議：（1）發(fā)揮我國政府在金融戰(zhàn)略布局中的主導作用。充分發(fā)揮金融中心（如北京、上海、天津、重慶等）對鄰近省區(qū)的輻射帶動功能，構(gòu)建區(qū)域金融發(fā)展的協(xié)調(diào)機制，實現(xiàn)各區(qū)域金融發(fā)展的良性互動。（2）發(fā)揮鄰近省區(qū)的協(xié)同效應，積極實現(xiàn)金融聯(lián)合與金融合作。建立有序協(xié)調(diào)互補的金融資源配置體系，優(yōu)化金融資源配置，實現(xiàn)互惠共贏和金融資源的高效運作。（3）給予中西部地區(qū)更多的政策支持。加強對中西部地區(qū)的金融支持，對中西部地區(qū)實施金融發(fā)展傾斜政策，縮小東部與中西部金融發(fā)展的差距，實現(xiàn)金融落后地區(qū)向金融發(fā)達地區(qū)的追趕。

注：

①所謂鄰接標準指的是，如果兩個空間單元之間相鄰，則認為二者存在空間相關；反之則不相關。

②由于鄰接空間權(quán)重矩陣的設置方式簡單，計算也相對簡便，因此在空間計量的研究文獻中使用最為廣泛。

③Morans I指數(shù)的取值范圍為[-1，1]。若大于0，表示所考察的經(jīng)濟變量（本文是金融相關比率）空間正相關；若小于0，表示空間負相關；若等于0，表示經(jīng)濟變量之間的空間屬性分布獨立。Morans I指數(shù)絕對值表示空間相關程度的大小。絕對值越大表明空間相關程度越大，反之則越小。

④如周立和胡鞍鋼（2002）、金雪軍和田霖（2004）、趙偉和馬瑞永（2006）、陳恩和黃桂良（2010）等均采用了金融相關比率這一指標。

⑤空間相關性分析（也稱聚類檢驗）是認識空間分布特征、選擇適宜的空間尺度來完成空間分析的最常用方法?？臻g數(shù)據(jù)分析主要使用兩類工具：第一類用來分析空間數(shù)據(jù)在整個系統(tǒng)內(nèi)表現(xiàn)出的分布特征，通常將這種整體分布特征稱為全局空間相關性，一般用Moran指數(shù)I（莫蘭，1950）、Geary指數(shù)（吉爾里，1954）來測度；第二類用來分析局部子系統(tǒng)所表現(xiàn)出來的分布特征，又稱為局部空間相關性，具體表現(xiàn)形式包括空間集聚區(qū)、非典型的局域區(qū)域、異常值或空間政區(qū)（Spatial Regimes）等，一般用G統(tǒng)計量、Moran散點圖和LISA來測度。

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（特約編輯 李 云；校對 XQ，SJ）