蘇 李,臧日宏,閆逢柱

(中國農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院,北京 100083)

一、 問題的提出

金融服務業(yè)與經(jīng)濟增長的關系是一個長期爭論的問題。在市場經(jīng)濟體制下,金融服務業(yè)是儲蓄向投資轉(zhuǎn)化的橋梁。對于金融服務業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長相互作用機理的研究,理論層面主要集中于兩個方面:一是金融服務業(yè)提供的服務始終是推動經(jīng)濟增長的動力,它為經(jīng)濟增長提供資金支持,促進資源的優(yōu)化和技術進步等;二是經(jīng)濟發(fā)展對金融服務業(yè)發(fā)展的反作用,但這種反作用只有當經(jīng)濟發(fā)展到一定階段后才能出現(xiàn)(Greenwood和Smith, 1997)[1]。就經(jīng)驗研究看,Goldsmith(1969)運用35個國家1860—1963年間的數(shù)據(jù)研究表明,經(jīng)濟增長與金融服務業(yè)的發(fā)展是同步的,經(jīng)濟快速增長的時期一般都伴隨著金融服務業(yè)的快速發(fā)展。但由于其研究具有明顯缺陷,如研究對象的局限性、沒有對影響經(jīng)濟發(fā)展的其他因素進行控制等等,使得該結(jié)論缺乏說服力[2]。Rousseau和Wachtel(1998), Levine、 Loayza和Beck(2000)分別利用協(xié)整和誤差修正模型、高斯混合模型(gaussian mixture model,簡稱GMM)進行的研究也得出了類似的結(jié)論[3-4]。Demirguc和Levine(1996)的研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟增長對金融體系有反方向作用[5]。Artus(1995)對OECD的21個成員進行研究,認為金融服務業(yè)的集聚與經(jīng)濟增長率之間存在著反向關系[6]。何德旭、姚戰(zhàn)琪(2006)通過對中國經(jīng)濟結(jié)構調(diào)整與金融發(fā)展相關性的檢驗,驗證了中國的經(jīng)濟增長和結(jié)構調(diào)整對金融發(fā)展起著重要的推動作用[7]。

從中國的實際看,經(jīng)濟增長較快的地區(qū)金融服務業(yè)的發(fā)展水平和集聚度也相對較高,例如上海、北京及其他沿海省市。而經(jīng)濟相對落后的地區(qū),情況則相反。那么,中國整體和中國主要地區(qū)金融服務業(yè)與經(jīng)濟增長的因果關系如何?中國整體和中國主要地區(qū)金融服務業(yè)的地理集聚與經(jīng)濟增長之間是否存在反方向作用?弄清這一關系,不僅能為政府通過金融資源的配置促進區(qū)域經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展提供政策依據(jù),而且也有利于金融業(yè)自身的健康成長。本文主要借助空間經(jīng)濟學的原理測度中國金融服務業(yè)地理集聚,然后利用Granger方法對金融服務業(yè)的發(fā)展與經(jīng)濟增長的關系作進一步探討。

二、 中國金融服務業(yè)地理集聚的測度與分析

衡量產(chǎn)業(yè)集聚的指標通常有兩種:一是一個區(qū)域內(nèi)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模大小。產(chǎn)業(yè)規(guī)模大小與產(chǎn)業(yè)集聚程度高度相關,產(chǎn)業(yè)集聚程度越高,產(chǎn)業(yè)規(guī)模也會越大。理論上可以用就業(yè)人數(shù)、資本存量來表示產(chǎn)業(yè)規(guī)模,但就業(yè)人數(shù)與資本存量只能反映規(guī)模大小這一個方面,不能反映距離的遠近。二是一個區(qū)域內(nèi)廠商彼此之間的距離。一個區(qū)域內(nèi)廠商彼此之間的距離越近,產(chǎn)業(yè)集聚的程度應越高。但這個指標又不能反映規(guī)模狀況。鑒于這兩個指標衡量方法上的缺陷,本文借助地理集聚度測度方法,使得地理集聚度指標同時包含產(chǎn)業(yè)規(guī)模與地理距離兩個方面,而更加科學合理。

1. 測度方法

本文以金融服務業(yè)為目標產(chǎn)業(yè),根據(jù)地理坐標求出金融服務業(yè)的地理集聚度,從而分析該產(chǎn)業(yè)的集聚狀況,基本思路如下:

目標產(chǎn)業(yè)的自我地理集聚度是要計算出目標產(chǎn)業(yè)內(nèi)所有廠商與目標產(chǎn)業(yè)的集聚重心Ci的距離,再將所有的廠商與重心距離平均。利用經(jīng)緯度坐標值,計算廠商與集聚重心的弧距離公式如下:

disti,e=

(1)

(2)

其中AGi,self為產(chǎn)業(yè)自我地理集聚度,Ni為產(chǎn)業(yè)i內(nèi)的廠商總數(shù),Ai為產(chǎn)業(yè)i內(nèi)的所有廠商集合。這里所求出的產(chǎn)業(yè)地理集聚度數(shù)值越小,代表該產(chǎn)業(yè)廠商之間的平均距離越近,產(chǎn)業(yè)地理集聚程度越高。

2. 數(shù)據(jù)來源與結(jié)果分析

(1) 數(shù)據(jù)來源

金融服務業(yè)就業(yè)職工人數(shù)采用《中國統(tǒng)計年鑒》(1986—2008)統(tǒng)計數(shù)據(jù)。經(jīng)緯度采用各行政區(qū)域省會城市中心經(jīng)緯度坐標。

(2) 結(jié)果分析

利用上述方法,本文測度了中國金融服務業(yè)的產(chǎn)業(yè)地理集聚度,結(jié)果見圖1。

圖1 中國金融服務業(yè)地理集聚度

根據(jù)圖1顯示的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)1985年到2007年中國金融服務業(yè)自我地理集聚度逐年擴大的趨勢明顯,中國金融服務業(yè)正向外擴散而不是集聚。這說明中國的金融服務業(yè)還處于擴張階段,逐步開放的金融政策,使得金融服務業(yè)逐漸由經(jīng)濟發(fā)達區(qū)域向經(jīng)濟欠發(fā)達區(qū)域擴散。

利用同樣的方法,本文分別測度了中國東部、中部和西部三個地區(qū)[注]東部包括:北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南等;中部包括:山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南、吉林、黑龍江等;西部包括:內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆等。金融服務業(yè)地理集聚度,結(jié)果見圖2。

圖2 中國東部、中部和西部地區(qū)金融服務業(yè)的地理集聚度比較

根據(jù)圖2可以發(fā)現(xiàn):東部地區(qū)金融服務業(yè)的地理集聚度增長率呈現(xiàn)先上升后快速下降的趨勢,表明該區(qū)域金融服務業(yè)先是擴散而后逐年集聚。這說明該區(qū)域金融服務業(yè)已經(jīng)由依靠低成本擴張的資源競爭階段開始向獲取規(guī)模收益的產(chǎn)銷競爭階段過渡。中部地區(qū)金融服務業(yè)的地理集聚度增長率基本維持在-1至-1.5區(qū)間內(nèi)變化,呈現(xiàn)擴張與收縮的交替狀態(tài),表明該區(qū)域金融服務業(yè)正處于產(chǎn)業(yè)調(diào)整階段。但從2001年后,該區(qū)域金融服務業(yè)地理集聚度增長率呈現(xiàn)下降的趨勢。隨著東部區(qū)域金融服務業(yè)快速發(fā)展,其增長極作用開始顯現(xiàn),資本逐步向中西部地區(qū)流動,而中部地區(qū)由于自身承接外來資本能力的限制必然要經(jīng)歷一個調(diào)整階段。自2001年后這種調(diào)整開始趨于平穩(wěn),從集聚度下降的趨勢判斷,其產(chǎn)業(yè)結(jié)構在不斷優(yōu)化。西部地區(qū)金融服務業(yè)的地理集聚度增長率基本維持在0.3附近,呈現(xiàn)緩慢的擴張趨勢,說明該區(qū)域金融服務業(yè)在逐年擴張但擴散速度非常緩慢。這是因為資本擴張必然經(jīng)歷一個從東部向中西部逐級流動的過程,西部地區(qū)作為資本流動的末端,其獲得資源的能力也低于中部地區(qū),這也就是西部地區(qū)金融服務業(yè)發(fā)展緩慢的原因。

三、金融服務業(yè)的地理集聚與經(jīng)濟增長的關系探討

為探討金融服務業(yè)的地理集聚與經(jīng)濟增長的關系,本文運用擴展的Granger因果性檢驗方法,將協(xié)整和誤差修正模型結(jié)合在一起來對中國整體和中國三大區(qū)域金融服務業(yè)地理集聚與經(jīng)濟增長的短期和長期的因果關系進行分析[8-9]。

1. 方法與模型

要檢驗協(xié)整,首先得檢驗殘差的平穩(wěn)性。如果金融服務業(yè)地理集聚與經(jīng)濟增長存在協(xié)整關系,則殘差項應為平穩(wěn)序列;不存在協(xié)整關系時,則殘差為非平穩(wěn)序列。序列平穩(wěn)性檢驗的方法很多,本文采用ADF單位根檢驗方法。協(xié)整反映了某些非平穩(wěn)時間序列之間的一種長期動態(tài)均衡關系,組合的結(jié)果就是這些序列與均衡之間的誤差,稱為均衡誤差。一旦確認兩個變量之間具有協(xié)整關系,則可用誤差修正模型來確定變量之間長期因果關系的方向。本文采用如下形式的誤差修正模型,見公式(3)、(4):

ΔGDPt=C1+C2ΔGDPt-1+C3ΔGJt-1+λμt-1

(3)

ΔGJt=C4+C5ΔGDPt-1+C6ΔGJt-1+φεt-1(4)

其中ΔGDPt、ΔGJt分別為國內(nèi)生產(chǎn)總值、金融服務業(yè)地理集聚度一階差分項;ΔGDPt-1、ΔGJt-1分別為國內(nèi)生產(chǎn)總值、金融服務業(yè)地理集聚度一階差分項的一期滯后項;μt-1、εt-1分別為方程回歸誤差一期滯后項,C1、C4分別為常數(shù)項,C2、C3、C5、C6、λ、φ分別為系數(shù)。如果滯后的ΔGJt-1的系數(shù)為正并且通過t檢驗或λ是顯著的,則金融服務業(yè)的地理集聚是經(jīng)濟增長的Granger原因。如果滯后的ΔGDPt-1的系數(shù)為正并且通過t檢驗或φ是顯著的,則經(jīng)濟增長是金融服務業(yè)的地理集聚的Granger原因。根據(jù)誤差修正模型,自變量的滯后的變化代表短期的因果影響,而誤差修正項則代表長期的因果影響。

2. 結(jié)果與分析

本文中中國經(jīng)濟增長數(shù)據(jù)用1986—2008年《中國統(tǒng)計年鑒》中的生產(chǎn)總值環(huán)比增長率來表示,同時剔除了數(shù)據(jù)的通貨膨脹因素。東部、中部和西部地區(qū)的經(jīng)濟增長率用1989—2008年《中國統(tǒng)計年鑒》中的生產(chǎn)總值環(huán)比增長率表示,并對數(shù)據(jù)進行了同樣的修正。為判斷各個時間序列的單整階數(shù),再對各生產(chǎn)總值環(huán)比增長率采用ADF單位根檢驗,結(jié)果見表1。

表1 各時間序列ADF檢驗結(jié)果

注: “***”表示在1%水平下顯著,“**”表示在5%水平下顯著,“*”表示在10%水平下顯著。

由檢驗結(jié)果可以判斷各一階差分序列在不同置信水平下都不存在單位根,是平穩(wěn)序列。即各序列是一階單整的。若直接用生產(chǎn)總值環(huán)比增長率與金融服務業(yè)地理集聚度數(shù)據(jù)進行回歸,就不能避免產(chǎn)生偽回歸的可能性。因此需要進一步對生產(chǎn)總值環(huán)比增長率與金融服務業(yè)地理集聚度序列進行協(xié)整分析,從而避免偽回歸。

為了分析生產(chǎn)總值環(huán)比增長率和金融服務業(yè)地理集聚度之間是否存在協(xié)整關系,先作兩個變量之間的簡單回歸,然后檢驗回歸殘差的平穩(wěn)性。其回歸方程式為:

GDPt=C1+C2GJt+μt(5)

其中GDPt、GJt、μt分別為生產(chǎn)總值環(huán)比增長率、金融服務業(yè)地理集聚度和誤差項,C1、C2分別為常數(shù)項和系數(shù)。在估計完方程后得到殘差μt,對殘差進行單位根檢驗,其結(jié)果見表2。

表2 殘差序列ADF檢驗結(jié)果

注: “***”表示在1%水平下顯著,“**”表示在5%水平下顯著,“*”表示在10%水平下顯著。

表2顯示:各回歸方程的殘差在不同置信水平下是平穩(wěn)序列,這表明生產(chǎn)總值環(huán)比增長率和金融服務業(yè)地理集聚度之間具有協(xié)整關系,即兩個變量之間有長期均衡關系。

根據(jù)上面的論述,如果生產(chǎn)總值環(huán)比增長率和金融服務業(yè)地理集聚度之間具有協(xié)整關系,可以利用協(xié)整和誤差修正模型來研究生產(chǎn)總值環(huán)比增長率和金融服務業(yè)地理集聚度之間的因果關系。誤差修正模型結(jié)果見表3。

表3 誤差修正模型回歸結(jié)果

注: ① “***”表示在1%水平下顯著,“**”表示在5%水平下顯著,“*”表示在10%水平下顯著。② ΔGJ→ΔGDP表示:金融服務業(yè)的地理集聚度是經(jīng)濟增長的Granger原因; ΔGDP→ΔGJ表示:經(jīng)濟增長是金融服務業(yè)的地理集聚度的Granger原因。

全國生產(chǎn)總值環(huán)比增長率與金融服務業(yè)地理集聚的兩個誤差修正模型的結(jié)果表明,雖然自變量的滯后項不顯著,但誤差修正項是顯著的(見表3)。因此,從長期因果關系看,全國生產(chǎn)總值環(huán)比增長率與金融服務業(yè)地理集聚度互為因果。即全國經(jīng)濟增長與金融服務業(yè)地理集聚是相互促進關系。

東部地區(qū)的誤差修正模型結(jié)果顯示與全國的情況一樣,即東部經(jīng)濟增長與金融服務業(yè)的地理集聚是相互促進關系。中部地區(qū)生產(chǎn)總值環(huán)比增長率與金融服務業(yè)地理集聚的第一個誤差修正模型的結(jié)果表明,自變量的系數(shù)不顯著,誤差修正項系數(shù)顯著,因此金融服務業(yè)地理集聚是當?shù)亟?jīng)濟增長的長期原因;第二個誤差修正模型的結(jié)果表明,經(jīng)濟增長不是金融服務業(yè)地理集聚變化的原因。西部地區(qū)生產(chǎn)總值環(huán)比增長率與金融服務業(yè)地理集聚的第一個誤差修正模型的結(jié)果表明,自變量的系數(shù)顯著且符號為正,誤差修正項系數(shù)顯著,因此金融服務業(yè)地理集聚是當?shù)亟?jīng)濟增長的長期原因;第二個誤差修正模型的結(jié)果表明,經(jīng)濟增長不是金融服務業(yè)地理集聚變化的原因。

四、 結(jié) 論

根據(jù)上述分析金融服務業(yè)集聚與經(jīng)濟增長的關系,可以構造出一條近似拉弗曲線的曲線(見圖3)。在第一階段(即曲線AB段),金融服務業(yè)促進經(jīng)濟增長,其地理集聚度不斷增大。在第二階段(即曲線BC段),金融服務業(yè)與經(jīng)濟增長相互作用,金融服務業(yè)地理集聚度仍在上升。在第三階段(即曲線CD段),金融服務業(yè)與經(jīng)濟增長相互作用,金融服務業(yè)地理集聚度開始下降。

圖3 金融服務業(yè)地理集聚度與經(jīng)濟增長的關系

從全國金融服務業(yè)地理集聚度在逐年上升,金融服務業(yè)不是在集聚而是擴散的結(jié)果判斷,中國金融服務業(yè)與經(jīng)濟增長的關系處于圖3中的第二階段,其具有長期的相互促進關系,只是經(jīng)濟增長促進金融服務業(yè)的擴散。這與Artus(1995)研究結(jié)果相一致,金融服務業(yè)的集聚度與經(jīng)濟增長率之間存在著反向關系。

東部地區(qū)金融服務業(yè)的地理集聚度呈現(xiàn)先上升后快速下降的趨勢,該區(qū)域金融服務業(yè)先是擴散而后逐年集聚。金融服務業(yè)與經(jīng)濟增長的關系處于圖3的第三階段,其具有長期的相互促進關系,但作用結(jié)果是金融服務業(yè)先擴散后走向集聚,這與全國情況不一致,最可能的原因是東部地區(qū)是經(jīng)濟發(fā)達地區(qū),經(jīng)濟水平遠高于全國平均水平,其金融服務業(yè)已經(jīng)完成了初級的擴張,進入產(chǎn)業(yè)集聚階段。

中部地區(qū)金融服務業(yè)呈現(xiàn)擴張與收縮的交替狀態(tài),說明該區(qū)域處于產(chǎn)業(yè)調(diào)整階段。但從2001年后該區(qū)域金融服務業(yè)走向集聚的趨勢明顯。金融服務業(yè)與經(jīng)濟增長的關系處于圖3的第二階段向第三階段轉(zhuǎn)變的過渡階段,金融服務業(yè)促進了當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展,而當?shù)亟?jīng)濟的增長卻不是金融服務業(yè)地理集聚度變化的原因。這可以借助Greenwood和Smith(1997)的研究成果來解釋,即當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展還沒達到利用金融服務業(yè)獲得的收益超過成本的階段,因而經(jīng)濟增長對金融服務業(yè)作用不顯著。但根據(jù)該地區(qū)金融服務業(yè)地理集聚度在2001年后快速下降的表現(xiàn),以及該時段中部地區(qū)平均生產(chǎn)總值與1997年東部地區(qū)金融服務業(yè)由擴散向集聚的過渡時的生產(chǎn)總值平均水平相差不大,可以推斷該區(qū)域正在進入經(jīng)濟增長反作用于金融服務業(yè)階段。

西部地區(qū)金融服務業(yè)的地理集聚度緩慢擴張的表現(xiàn),說明該區(qū)域金融服務業(yè)在逐年擴張但擴散速度非常緩慢。金融服務業(yè)與經(jīng)濟增長的關系處于圖3的第一階段,金融服務業(yè)促進了當?shù)亟?jīng)濟的增長,但經(jīng)濟增長對金融服務業(yè)沒有反作用。這同樣可以借助Greenwood和Smith的理論來解釋。根據(jù)該區(qū)域金融服務業(yè)地理集聚度的緩慢變化,可以推斷該區(qū)域要進入經(jīng)濟增長反作用于金融服務業(yè)階段還需要很長一段時間。

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