摘 要：基于中國(guó)中部六省的面板數(shù)據(jù)，本文實(shí)證研究了區(qū)際金融發(fā)展水平與空間經(jīng)濟(jì)集聚程度之間的關(guān)系。由回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn)，區(qū)際金融發(fā)展水平對(duì)該地區(qū)空間經(jīng)濟(jì)集聚程度有顯著正向影響，區(qū)際金融的發(fā)展會(huì)帶動(dòng)空間經(jīng)濟(jì)集聚水平的提高。

關(guān)鍵詞：模型假定；回歸結(jié)果；變量測(cè)度；面板數(shù)據(jù)

一、計(jì)量模型假定

對(duì)于空間經(jīng)濟(jì)集聚的影響因素，很多學(xué)者從不同角度來(lái)討論。本文主要研究金融的發(fā)展水平對(duì)空間經(jīng)濟(jì)集聚的影響程度，但需選取一定數(shù)量的控制變量，來(lái)增加結(jié)果的準(zhǔn)確性。由此，本文以區(qū)際金融發(fā)展水平為核心解釋變量，同時(shí)選取運(yùn)輸成本、市場(chǎng)分割程度、技術(shù)創(chuàng)新、城市化水平以及政府規(guī)模作為控制變量，構(gòu)建如下實(shí)證分析模型：

二、變量測(cè)度與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.空間經(jīng)濟(jì)集聚水平的測(cè)量

為了研究區(qū)際金融發(fā)展水平對(duì)空間經(jīng)濟(jì)集聚的影響，首先要對(duì)中部六省空間經(jīng)濟(jì)集聚的程度進(jìn)行度量。測(cè)度空間經(jīng)濟(jì)集聚程度的方法有很多，如區(qū)域集中指數(shù)、區(qū)域赫希曼-赫芬達(dá)爾指數(shù)（簡(jiǎn)稱HHI）、熵指數(shù)和地理集中指數(shù)（簡(jiǎn)稱GC）等。由于GC指數(shù)考慮了空間單元面積對(duì)GDP份額的影響，而且是絕對(duì)值加總，減弱了對(duì)區(qū)域數(shù)據(jù)加總水平的敏感度，提高了GC指數(shù)的區(qū)際可比性。故本文采用GC指數(shù)來(lái)度量中部六省的空間經(jīng)濟(jì)集聚程度。

2.區(qū)際金融發(fā)展水平的測(cè)量

為了對(duì)中部六省的金融發(fā)展程度進(jìn)行測(cè)量，必須要選取一個(gè)合適的變量。測(cè)度金融發(fā)展程度的變量有很多，如：金融深化度、金融相關(guān)比率、存貸比等。存貸比是一個(gè)地區(qū)全部金融機(jī)構(gòu)的貸款余額與全部金融機(jī)構(gòu)的存款余額之比，反映了一個(gè)地區(qū)的信貸資金的自給程度，可以直觀地表達(dá)金融機(jī)構(gòu)（市場(chǎng)）的再生能力，存貸比的變動(dòng)趨勢(shì)可以反映各地區(qū)的資金流動(dòng)方向，是一個(gè)地區(qū)吸納的存款總量轉(zhuǎn)換為該地區(qū)投放的貸款總量的比例。故本文選取存貸比作為衡量中部六省金融發(fā)展水平的指標(biāo)。本文從中部六省各省統(tǒng)計(jì)年鑒（1998-2015年）收集了中部六省在1997年-2014年全部金融機(jī)構(gòu)的存貸款額，根據(jù)公式，計(jì)算出了相應(yīng)的存貸比值。

3.其他變量的測(cè)度

根據(jù)研究慣例并結(jié)合數(shù)據(jù)可得性，在本文中，運(yùn)輸成本用公路與鐵路里程密度之和（km/萬(wàn)人）來(lái)度量；市場(chǎng)分割程度用各地區(qū)國(guó)有單位就業(yè)人數(shù)和各地區(qū)就業(yè)總?cè)藬?shù)之比來(lái)衡量；技術(shù)創(chuàng)新用發(fā)明專利數(shù)來(lái)度量；城市化水平用城鎮(zhèn)人口與全部人口之比來(lái)反映；政府規(guī)模用一般公共預(yù)算支出與GDP之比來(lái)表示。度量上述變量所需原始數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》（1998-2015年）、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》（1998-2015年）以及中部六省各省統(tǒng)計(jì)年鑒（1998-2015年）。

三、回歸結(jié)果與解釋

1.估計(jì)方法

本研究混合了中部六省在1997年-2014年的橫截面數(shù)據(jù)以及時(shí)間序列數(shù)據(jù)，形成面板數(shù)據(jù)，用stata軟件進(jìn)行回歸分析。在表4的回歸結(jié)果中，我們首先進(jìn)行模型（1）的混合OLS回歸，回歸模型報(bào)告了檢驗(yàn)P值；其次，模型（3）再通過(guò)隨機(jī)效應(yīng)進(jìn)行估計(jì)，回歸模型報(bào)告了檢驗(yàn)p值；最后，為了克服存在的異方差的問(wèn)題，對(duì)回歸方程（1）和（3）又采用異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行了估計(jì)。

2.實(shí)證結(jié)果

四個(gè)模型均是以中部六省各省的GC指數(shù)為因變量，以存貸比為核心解釋變量，以運(yùn)輸成本、技術(shù)創(chuàng)新、政府規(guī)模、市場(chǎng)化分割程度、城市化水平為控制變量，報(bào)告了中部六省各省份GC指數(shù)和存貸比之間的關(guān)系，進(jìn)而反映中部六省區(qū)際金融發(fā)展水平對(duì)空間經(jīng)濟(jì)集聚的影響程度。結(jié)果表明，存貸比對(duì)GC指數(shù)有顯著正向影響，二者系數(shù)在四個(gè)模型中均為0.3164。其中，模型（1）、模型（2）、模型（3）顯示的p值均為0.000，在1%的顯著性水平上顯著；在模型（4）中顯示的p值為0.022，在5%的顯著性水平上顯著。這表明，存貸比越高，GC指數(shù)越高，從而進(jìn)一步表明，金融發(fā)展水平越高，空間經(jīng)濟(jì)集聚程度越高。

四、結(jié)論

本文通過(guò)對(duì)中國(guó)中部六省的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，結(jié)果表明，一個(gè)地區(qū)金融的發(fā)展水平與該地區(qū)的空間經(jīng)濟(jì)集聚程度呈顯著正相關(guān)，即金融的發(fā)展能促進(jìn)空間經(jīng)濟(jì)集聚，金融發(fā)展水平高的地區(qū)，空間經(jīng)濟(jì)集聚程度相對(duì)較高；金融發(fā)展水平低的地區(qū)，空間經(jīng)濟(jì)集聚程度相對(duì)較低。因此，政府可以根據(jù)實(shí)際需求，對(duì)當(dāng)?shù)氐慕鹑跇I(yè)進(jìn)行調(diào)整和引導(dǎo)，從而影響當(dāng)?shù)氐目臻g經(jīng)濟(jì)集聚程度，以此更好的促進(jìn)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展。

作者簡(jiǎn)介：田雪禎（1994.08- ），女，漢族，河南開(kāi)封人，河南大學(xué)2013級(jí)本科生，金融學(xué)專業(yè)