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        產(chǎn)業(yè)集聚與中國(guó)金融業(yè)全要素生產(chǎn)率
        ——基于省域數(shù)據(jù)的GMM分析

        2016-11-21 07:27:18
        關(guān)鍵詞:中西部金融業(yè)生產(chǎn)率

        (遼寧大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,遼寧 沈陽(yáng) 110136)

        文獻(xiàn)回顧與評(píng)述

        隨著國(guó)際金融業(yè)交易活動(dòng)的頻繁發(fā)生,逐步形成了區(qū)域與空間的集中度,進(jìn)而促進(jìn)了行業(yè)效率的提升,產(chǎn)生了金融集聚效應(yīng)。金融集聚現(xiàn)象在信息化大數(shù)據(jù)時(shí)代表現(xiàn)的更明顯,其主要受信息的接近性和可靠性影響(Porteous,1995)[1]。因?yàn)榈乩砭嚯x信息流動(dòng)的摩擦?xí)璧K當(dāng)?shù)亟鹑诨顒?dòng)的發(fā)生,信息的準(zhǔn)確收集也保證了金融安全(Martin,1999)[2]?!犊臻g經(jīng)濟(jì):城市、區(qū)域與國(guó)際貿(mào)易》一書(shū)采用經(jīng)濟(jì)學(xué)分析方法對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚形成的原因做了全面、系統(tǒng)的解釋?zhuān)瑥睦碚撋蠟榻鹑诘乩韺W(xué)的發(fā)展指明了方向(Krugman,1999)[3]。緊接著Martin和Ottaviano(2001)[4]采用C-P模型與內(nèi)生增長(zhǎng)模型,進(jìn)一步從理論模型的角度論證了形成產(chǎn)業(yè)集聚后所發(fā)揮的效應(yīng),既能降低企業(yè)成本,又能促進(jìn)地區(qū)生產(chǎn)率的提高。同時(shí),還能提高本地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新能力(Audress和Feldman,2006)[5]和企業(yè)自主創(chuàng)新能力(Gilbert等,2007)[6]。Dekle和Eaton(1999)[7]、Harris和Ioannides(2000)[8]、Lucio等(2002)[9]、Braunerhjelm等(1999)[10]分別采用日本、美國(guó)、西班牙和瑞典的數(shù)據(jù)對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚與生產(chǎn)率之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析,得出了產(chǎn)業(yè)集聚促進(jìn)生產(chǎn)率提高的一致結(jié)論。

        《中共中央關(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃的建議》中提出:加快金融體制改革,提高金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率。要想提高金融業(yè)效率必須從其自身的全要素生產(chǎn)率著手?!疤岣呷厣a(chǎn)率”也被首次納入政府報(bào)告中,這將推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)由投入型增長(zhǎng)轉(zhuǎn)向效率型增長(zhǎng),可見(jiàn)其重要性。全要素生產(chǎn)率(TFP)首次被Tinbergen(1942)[11]提出,其次又因Solow(1957)[12]被稱(chēng)為“索羅余值”,作為衡量單位總投入的總產(chǎn)量的生產(chǎn)率指標(biāo)。那么,中國(guó)金融集聚現(xiàn)象對(duì)其金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響如何?較早的學(xué)者劉軍等(2007)[15]認(rèn)為金融集聚可以通過(guò)金融集聚效應(yīng)、金融擴(kuò)散效應(yīng)和金融功能促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。同時(shí),也是各類(lèi)金融企業(yè)、中介以及服務(wù)機(jī)構(gòu)作為一個(gè)系統(tǒng)在區(qū)域分布上的集中化、高級(jí)化過(guò)程和金融資源、金融系統(tǒng)及其相關(guān)服務(wù)機(jī)構(gòu)與特定范圍內(nèi)的人文地理、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)條件的有機(jī)組合過(guò)程。洪功翔等(2014)[17]將金融集聚與我國(guó)全要素生產(chǎn)率做了實(shí)證分析,得出整體上是顯著促進(jìn)的結(jié)果,具體又因地區(qū)差異而影響不同。孫兆斌(2008)[18]又以銀行業(yè)為例檢驗(yàn)金融集聚效應(yīng)對(duì)其全要素生產(chǎn)率的影響,得出對(duì)銀行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率都受到正向促進(jìn)作用,但前者更顯著。其他包括產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)新興產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率、中國(guó)制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率(胡玫等,2015)[20]、旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率(郭悅等,2015)[21]都得到了一致促進(jìn)作用結(jié)論。誠(chéng)然這些相關(guān)的回答對(duì)于上面提出的問(wèn)題并沒(méi)有給出明確的答案。在已有文獻(xiàn)研究鮮見(jiàn)的情況下,筆者嘗試?yán)檬‰H面板數(shù)據(jù),采用系統(tǒng)矩估計(jì)方法,論證金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)中國(guó)金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響,并進(jìn)一步探討地區(qū)差異之間的異同,以此來(lái)全面、系統(tǒng)回答上面提出的問(wèn)題。

        金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的估算與產(chǎn)業(yè)集聚的衡量

        一、金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的估算

        1.DEA-Malmquist指數(shù)方法的理論回顧

        縱觀國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)全要素生產(chǎn)率研究的文獻(xiàn)梳理,其測(cè)算全要素生產(chǎn)率的方法大致分為兩種類(lèi)型:一種是參數(shù)方法,以索洛余值法(Solow,1957)、增長(zhǎng)核算法等;另一種是非參數(shù)方法,以包絡(luò)數(shù)據(jù)分析(DEA)、隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)(SFA)、Malmquist指數(shù)方法等。根據(jù)以往的國(guó)內(nèi)銀行業(yè)效率研究表明,張健華(2003)[22]、朱超(2006)[23]、柯孔林和馮宗憲(2008)[24]、滿(mǎn)媛媛等(2015)[25]大部分學(xué)者采用DEA-Malmquist指數(shù)方法從不同維度對(duì)我國(guó)銀行業(yè)效率進(jìn)行了探討。之所以采用DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)模型,主要是因?yàn)槲覈?guó)金融業(yè)發(fā)展環(huán)境和政策調(diào)控的復(fù)雜性,很難用恰當(dāng)?shù)纳a(chǎn)函數(shù)模型來(lái)闡述,而DEAMalmquist指數(shù)方法將全要素生產(chǎn)率分解成生產(chǎn)效率變動(dòng)和技術(shù)變動(dòng)兩個(gè)部分,有利于挖掘金融業(yè)生產(chǎn)率變化背后的真正原因。因此,本文也采用DEA-Malmquist對(duì)我國(guó)金融業(yè)的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測(cè)算。

        2.變量選擇與數(shù)據(jù)說(shuō)明

        針對(duì)使用DEA-Malmquist指數(shù)方法測(cè)算金融業(yè)效率,關(guān)鍵就是對(duì)其投入與產(chǎn)出指標(biāo)的選擇,若指標(biāo)選擇不恰當(dāng),就會(huì)嚴(yán)重影響效率測(cè)算結(jié)果。本文借鑒商業(yè)銀行效率研究(遲國(guó)泰等,2006;段永瑞等,2013;粟芳和初立蘋(píng),2015)[26][27][28]的指標(biāo)選擇,再結(jié)合中國(guó)金融業(yè)自身的特點(diǎn),將金融業(yè)從業(yè)人員作為勞動(dòng)投入,而資本投入根據(jù)以往的行業(yè)全要素生產(chǎn)率研究,都是采用固定資產(chǎn)投資來(lái)衡量。但金融業(yè)的發(fā)展并不單純依靠固定資本投入,還應(yīng)考慮其他資金投入。存款可以反映一個(gè)地區(qū)的金融資源,但作為銀行的負(fù)債業(yè)務(wù)并不適合作為資本投入;而貸款作為銀行的主要資產(chǎn),既是金融機(jī)構(gòu)的主要盈利來(lái)源,又可以直接反映地區(qū)貨幣投放規(guī)模,所以考慮貸款作為資本投入比較恰當(dāng)(趙偉和馬瑞永,2006;余鈴錚和魏下海,2012)[29][30]。綜合以上,本文將金融業(yè)固定資產(chǎn)投資和貸款量作為資本投入。對(duì)于產(chǎn)出指標(biāo)選擇,這里將金融發(fā)展水平作為總產(chǎn)出(呂健,2013)[31]。衡量金融發(fā)展水平擬采用金融相關(guān)比率,金融相關(guān)比率既可以反映地區(qū)的金融發(fā)展水平,也可以反映金融上層結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的耦合度,即金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力(Goldsmith,1969)[13]。鑒于地區(qū)的金融資產(chǎn)和M2數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)缺失,將金融相關(guān)比率表示為金融機(jī)構(gòu)存貸款之和與GDP的比值(王子明和周立,2002;姚耀軍,2005)[32][33]。以上數(shù)據(jù)均來(lái)源于歷年的各省、市統(tǒng)計(jì)年鑒和國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)、《新中國(guó)60年統(tǒng)計(jì)資料匯編》、《中國(guó)金融年鑒》、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站等。

        表1 各地區(qū)金融業(yè)全要素生產(chǎn)率及其構(gòu)成指數(shù)變化

        3.測(cè)算結(jié)果分析

        從表1的測(cè)算結(jié)果看,2000~2013年期間,全國(guó)、東、中、西部金融業(yè)全要素生產(chǎn)率平均增長(zhǎng)率分別為-8.4%、-10.9%、-7.9%、-6.3%,足以見(jiàn)證了我國(guó)金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的下降趨勢(shì),很明顯西部地區(qū)要好于東部和中部,這主要得益于國(guó)家西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略實(shí)施和普惠金融的政策傾向,促使西部地區(qū)的金融業(yè)資源配置效率得到提升,而中部和東部地區(qū)金融業(yè)發(fā)展略顯飽和態(tài)勢(shì),尤其是東部地區(qū)出現(xiàn)局部金融過(guò)剩的局面,例如銀行扎堆、金融服務(wù)公司泛濫等現(xiàn)象,導(dǎo)致該地區(qū)金融業(yè)的效率處于邊際遞減階段。進(jìn)一步從全要素生產(chǎn)率的構(gòu)成來(lái)看,主要由技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步?jīng)Q定。技術(shù)效率方面:在考察期間內(nèi),全國(guó)、東、中、西部技術(shù)效率的平均增長(zhǎng)率分別為-1.7%、-5%、-1.2%、1.4%,顯然西部地區(qū)的金融技術(shù)效率得到了有效改善,促進(jìn)該地區(qū)全要素生產(chǎn)率的快速提升;而東部地區(qū)金融發(fā)展環(huán)境復(fù)雜,其效率提高也有所滯緩。技術(shù)進(jìn)步方面:在考察期間內(nèi),全國(guó)、東、中、西部技術(shù)進(jìn)步的平均增長(zhǎng)率分別為-6.9%、-6.2%、-6.7%、-7.5%,東部地區(qū)歸因于得天獨(dú)厚的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和貿(mào)易往來(lái),促使該地區(qū)的金融發(fā)展不斷革新,對(duì)其金融“質(zhì)”的提升要求頗高,所以東部地區(qū)的金融全要素生產(chǎn)率在技術(shù)進(jìn)步方面要優(yōu)于中部和西部地區(qū)。進(jìn)一步通過(guò)引入Malmquist指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)來(lái)反映東、中、西地區(qū)的金融業(yè)全要素生產(chǎn)率內(nèi)部波動(dòng)差異情況,觀察發(fā)現(xiàn),東部全要素生產(chǎn)率波動(dòng)最大,西部波動(dòng)最??;中部技術(shù)效率波動(dòng)最大,西部波動(dòng)最??;中部技術(shù)進(jìn)步波動(dòng)最大,西部波動(dòng)最小。

        從圖1可以看出,在考察期內(nèi),金融業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)的變化并未出現(xiàn)持續(xù)的上升或下降的態(tài)勢(shì),在01-02、06-07、12-13這三個(gè)區(qū)間段出現(xiàn)較大的波動(dòng),其余區(qū)間段波動(dòng)較平緩。全要素生產(chǎn)率又分解為技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步,是其兩者共同作用的驅(qū)動(dòng)結(jié)果??梢园l(fā)現(xiàn),在02-06、08-11兩個(gè)區(qū)間段,技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步共同決定金融業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng),且兩者關(guān)系穩(wěn)定;但在06-07區(qū)間段,中國(guó)金融業(yè)發(fā)展迅猛,發(fā)生了顛覆性的金融技術(shù)變革,這時(shí)的技術(shù)進(jìn)步對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響上升為短暫的主體性變化;而12-13區(qū)間,受動(dòng)蕩的世界經(jīng)濟(jì)形勢(shì)影響,對(duì)其金融技術(shù)進(jìn)步的改善提出了更高的要求,出現(xiàn)短期技術(shù)效率對(duì)全要素生產(chǎn)率的上位作用。

        圖1 中國(guó)金融業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其構(gòu)成變化趨勢(shì)

        二、產(chǎn)業(yè)集聚的衡量

        金融產(chǎn)業(yè)集聚是指通過(guò)金融資源與地域條件協(xié)調(diào)、配置、組合的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化促使金融產(chǎn)業(yè)成長(zhǎng)與發(fā)展,進(jìn)而在一定地域空間生成金融地域密集系統(tǒng)的變化過(guò)程,其過(guò)程的實(shí)質(zhì)是金融效率在空間上調(diào)整和提高的過(guò)程。同時(shí),也是跨地區(qū)支付效率和金融資源跨地區(qū)配置效率的提高過(guò)程(Kindleberger and Charles,1973)[14]。關(guān)于衡量產(chǎn)業(yè)集聚性的方法有很多,包括區(qū)位基尼系數(shù)、行業(yè)集中度(CR)、聚類(lèi)分析法、行業(yè)集群指數(shù)法、等費(fèi)用曲線法、區(qū)位熵指數(shù)、赫芬達(dá)爾指數(shù)(HHI)、雷達(dá)圖指標(biāo)法、產(chǎn)業(yè)集群指數(shù)、哈萊-克依指數(shù)(HKI)和主成分分析法等。鑒于區(qū)位熵指數(shù)法衡量產(chǎn)業(yè)集聚的相對(duì)優(yōu)勢(shì)性,并參照劉紅(2008)[34]、丁藝等(2010)[35]、周炯等(2014)[16]、楊秋海(2015)[19]計(jì)算金融集聚的公式,本文將采用區(qū)位熵來(lái)衡量我國(guó)各省市的金融產(chǎn)業(yè)集聚,其計(jì)算方法如下:

        其中,F(xiàn)DDit為第i省t時(shí)期的區(qū)位熵指數(shù),它是第i省t時(shí)期的金融業(yè)增加值(FVA)占其該省t時(shí)期的GDP比重與全國(guó)t時(shí)期的金融業(yè)增加值(FVA)占其t時(shí)期全國(guó)GDP比重的比值。若FDD>1,表明該省金融業(yè)集聚水平趨勢(shì)顯著;若FDD≤1,表明該省金融業(yè)集聚水平較低。

        由表2的計(jì)算結(jié)果可觀察,我國(guó)金融業(yè)的總體區(qū)位熵的指數(shù)平均值約為0.91,映射出我國(guó)的整體金融集聚趨勢(shì)并不明顯,隨著國(guó)家的金融深化改革,提升金融服務(wù)效率的加快,我國(guó)的金融集聚水平會(huì)很快得到提高。進(jìn)一步通過(guò)產(chǎn)業(yè)集聚的空間分布方面來(lái)看,東部地區(qū)金融集聚的趨勢(shì)明顯,其區(qū)位熵指數(shù)平均值為1.22,如北京市平均高達(dá)到2.73;而中西部地區(qū)金融集聚水平較低,其區(qū)位熵指數(shù)平均值僅為0.75,如內(nèi)蒙古平均僅僅為0.45。顯然,東部金融集聚水平要好于中西部,這與東部擁有良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和金融根基密不可分。為了進(jìn)一步縮小地區(qū)間的金融差距,國(guó)家業(yè)相繼出臺(tái)了傾向于中西部金融發(fā)展的扶植政策,例如西部大開(kāi)發(fā)、普惠金融和絲路經(jīng)濟(jì)帶等相關(guān)政策,都對(duì)中西部地區(qū)的落后金融發(fā)展環(huán)境有所改善,促使該地區(qū)的金融集聚水平上升一個(gè)新的臺(tái)階。

        三、產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)金融業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的實(shí)證檢驗(yàn)

        1.模型建立與變量選取

        為了驗(yàn)證產(chǎn)業(yè)集聚與金融業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的內(nèi)在關(guān)系,建立如下基本模型:

        其中,i代表省份,t代表年份,j代表控制變量種類(lèi),X代表控制變量。

        考慮到金融業(yè)全要素生產(chǎn)率是一個(gè)動(dòng)態(tài)調(diào)整的過(guò)程,可能會(huì)受到以往全要素生產(chǎn)率的影響,防止上面模型設(shè)定的遺漏,本文進(jìn)一步引入其全要素生產(chǎn)率的滯后項(xiàng),將模型(2)修正為:

        表2 我國(guó)金融業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚省份分布

        考慮到全要素生成率由技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率構(gòu)成,故進(jìn)一步探討金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用機(jī)理,本文還建立如下兩個(gè)方程:

        其中,TECH代表技術(shù)進(jìn)步,EFFCH代表技術(shù)效率。

        控制變量選擇考慮到以下影響金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的因素:

        信貸期限結(jié)構(gòu)(LOAN):表示為各地區(qū)中長(zhǎng)期貸款與各地區(qū)短期貸款的比率。

        對(duì)外開(kāi)放程度(OPEN):表示為各地區(qū)進(jìn)出口總額(按當(dāng)期匯率折算)與各地區(qū)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比率。

        工業(yè)化程度(INDUS):表示為各地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)增加值與各地區(qū)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比率。

        通貨膨脹率(INFLATION):表示為居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的環(huán)比增長(zhǎng)率,其公式為:環(huán)比增長(zhǎng)率=(本年居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)-上年居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù))/上年居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)。

        經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(ECONOMIC):表示為各地區(qū)人均可支配收入的自然對(duì)數(shù)。

        社會(huì)消費(fèi)水平(SOC):表示為人均消費(fèi)性支出的自然對(duì)數(shù)。

        政府干預(yù)(GOV):表示為各地區(qū)政府財(cái)政支出與各地區(qū)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比率。

        以上所使用的數(shù)據(jù)均來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省、自治區(qū)、直轄市統(tǒng)計(jì)年鑒、《新中國(guó)60年統(tǒng)計(jì)匯編》、《中國(guó)金融統(tǒng)計(jì)年鑒》、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官方網(wǎng)站,并采用居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)消除物價(jià)因素干擾。

        計(jì)量方法說(shuō)明:考慮到解釋變量存在內(nèi)生性問(wèn)題以及短面板數(shù)據(jù)的束縛,采用固定效應(yīng)模型(FE)和隨機(jī)效應(yīng)模型(RE)都無(wú)法克服內(nèi)生性問(wèn)題,從而無(wú)法得到有效的無(wú)偏估計(jì)量,此時(shí)廣義矩估計(jì)成為最佳選擇。對(duì)其廣義矩估計(jì)方法的采用,滿(mǎn)足一定條件下的系統(tǒng)矩估計(jì)(SYS—GMM)比差分矩估計(jì)(DIF—GMM)更準(zhǔn)確。因此,本文采用系統(tǒng)矩估計(jì)方法對(duì)其上面設(shè)定的模型進(jìn)行全面估計(jì),并通過(guò)AR和Hansen檢驗(yàn)來(lái)論證模型設(shè)定的合理性和工具變量選擇的有效性。

        2.回歸結(jié)果與分析

        本文利用軟件Stata12.0采用兩階段系統(tǒng)矩估計(jì)法對(duì)模型進(jìn)行估計(jì),實(shí)證結(jié)果見(jiàn)表3和表4。從其模型的估計(jì)結(jié)果來(lái)看,Arellano-Bond test for AR(2)檢驗(yàn)結(jié)果顯示回歸方程的誤差項(xiàng)不存在二階序列相關(guān)的假設(shè);Hansen test過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)的結(jié)果說(shuō)明工具變量是有效性的。因此,可以推斷所設(shè)定的動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型比較合理。

        (1) 產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響

        從全國(guó)層面看,方程(1)的回歸結(jié)果反映了全國(guó)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。金融產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)值為-1.5865,并在1%水平上顯著,說(shuō)明金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)具有顯著地抑制作用,這反映我國(guó)現(xiàn)階段的金融產(chǎn)業(yè)集聚水平比較低,造成這種原因主要是地區(qū)間金融發(fā)展失衡,東部的金融“過(guò)熱”與中西部金融“冷清”形成了鮮明的對(duì)比。其控制變量的回歸結(jié)果表明:信貸期限結(jié)構(gòu)、對(duì)外開(kāi)放程度和社會(huì)消費(fèi)水平對(duì)其產(chǎn)生了正向的顯著促進(jìn)作用;而工業(yè)化程度、通貨膨脹率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和政府干預(yù)卻產(chǎn)生了顯著的抑制作用。可見(jiàn),我國(guó)對(duì)當(dāng)下推進(jìn)工業(yè)化進(jìn)程的速度和通脹水平要有所控制,減少經(jīng)濟(jì)忽冷忽熱現(xiàn)象發(fā)生,適度調(diào)整政府的管制行為,創(chuàng)造有利的金融集聚環(huán)境,加快金融業(yè)效率的提升。

        表3 全國(guó)及東部地區(qū)的模型回歸結(jié)果

        從區(qū)域?qū)用婵?,東部地區(qū):方程(4)的回歸結(jié)果反映東部地區(qū)金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。金融產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)值為11.7214,并在5%水平上顯著,說(shuō)明東部金融產(chǎn)業(yè)集聚提高對(duì)金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)具有顯著的正向促進(jìn)作用,集聚水平每提高1個(gè)百分點(diǎn),金融業(yè)全要素生產(chǎn)率就會(huì)增加約11.721個(gè)百分點(diǎn)。其控制變量的回歸結(jié)果表明:信貸期限結(jié)構(gòu)、對(duì)外開(kāi)放程度和社會(huì)消費(fèi)水平對(duì)其產(chǎn)生正向的促進(jìn)作用,只有社會(huì)消費(fèi)水平顯著;而工業(yè)化程度、政府干預(yù)、通貨膨脹率和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平卻產(chǎn)生了抑制作用,后兩者較為顯著。中西部地區(qū):方程(7)的回歸結(jié)果反映中西部地區(qū)金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。金融產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)值為-1.2116,并在1%水平上顯著,說(shuō)明金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)具有顯著地抑制作用。其控制變量的回歸結(jié)果表明:工業(yè)化程度、社會(huì)消費(fèi)水平、政府干預(yù)和通貨膨脹率對(duì)其產(chǎn)生正向的促進(jìn)作用,只有通貨膨脹率不顯著;而信貸期限結(jié)構(gòu)、對(duì)外開(kāi)放程度和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平卻產(chǎn)生了顯著的抑制作用。由此可以看出,較發(fā)達(dá)的東部與落后的中西部對(duì)其影響差異化明顯,東部經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快,應(yīng)放緩?fù)七M(jìn)工業(yè)化進(jìn)程速度,同中西部地區(qū)保持協(xié)調(diào)并進(jìn),并控制適度的通貨膨脹水平,減少政府的行政干預(yù);而西部地區(qū)需要進(jìn)一步調(diào)整金融信貸結(jié)構(gòu),加強(qiáng)對(duì)外開(kāi)放水平,增加政府的政策扶植力度,并提高地區(qū)居民消費(fèi)水平。同時(shí),要保持東部與中西部的經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)調(diào)整均衡性,這樣才能保證我國(guó)金融業(yè)的總體水平穩(wěn)步上升。

        表4 中西部地區(qū)的模型回歸結(jié)果

        (2) 產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)金融業(yè)技術(shù)進(jìn)步的影響

        從全國(guó)層面看,方程(2)的回歸結(jié)果反映了全國(guó)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)金融業(yè)技術(shù)進(jìn)步的影響。金融產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)值為-0.7343,并在1%水平上顯著,說(shuō)明金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)金融業(yè)技術(shù)進(jìn)步的增長(zhǎng)具有顯著地抑制作用。其控制變量的回歸結(jié)果表明:信貸期限結(jié)構(gòu)、對(duì)外開(kāi)放程度、工業(yè)化程度、通貨膨脹率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和政府干預(yù)對(duì)其產(chǎn)生顯著的正向促進(jìn)作用,只有社會(huì)消費(fèi)水平表現(xiàn)出抑制。可見(jiàn),我國(guó)現(xiàn)階段的內(nèi)需仍然表現(xiàn)不足,社會(huì)消費(fèi)水平總體偏低,應(yīng)進(jìn)一步調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),擴(kuò)大內(nèi)需,并加速金融服務(wù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,促進(jìn)金融業(yè)技術(shù)進(jìn)步的內(nèi)在升華,保證服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的質(zhì)量。

        從區(qū)域?qū)用婵矗瑬|部地區(qū):方程(5)的回歸結(jié)果反映東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)金融業(yè)技術(shù)進(jìn)步的影響。金融產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)值為2.6742,并在5%水平上顯著,說(shuō)明金融產(chǎn)業(yè)集聚水平提高對(duì)金融業(yè)技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)具顯著的正向促進(jìn)作用,集聚水平每提高1個(gè)百分點(diǎn),金融業(yè)技術(shù)進(jìn)步就會(huì)增加約2.674個(gè)百分點(diǎn)。其控制變量的回歸結(jié)果表明:信貸期限結(jié)構(gòu)、社會(huì)消費(fèi)水平和通貨膨脹率對(duì)其產(chǎn)生正向的促進(jìn)作用,但通貨膨脹率不顯著;而對(duì)外開(kāi)放程度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府干預(yù)和工業(yè)化程度卻產(chǎn)生抑制作用,只有工業(yè)化程度不顯著。中西部地區(qū):方程(8)的回歸結(jié)果反映中西部地區(qū)金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響。金融產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)值為-2.9228,并在1%水平上顯著,說(shuō)明產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)金融業(yè)技術(shù)進(jìn)步的增長(zhǎng)具有顯著地抑制作用。其控制變量的回歸結(jié)果表明:信貸期限結(jié)構(gòu)、對(duì)外開(kāi)放程度、通貨膨脹率和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)其產(chǎn)生正向的促進(jìn)作用,但對(duì)外開(kāi)放程度不顯著;而工業(yè)化程度、社會(huì)消費(fèi)水平和政府干預(yù)卻產(chǎn)生了顯著地抑制作用。由此可以看出,受地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚水平的影響,東部與中西部仍然呈現(xiàn)差異化表現(xiàn)。東部對(duì)外開(kāi)放程度應(yīng)有所控制,而西部地區(qū)需進(jìn)一步擴(kuò)大,使地區(qū)開(kāi)放程度相互協(xié)調(diào)。同時(shí),加強(qiáng)地區(qū)的人文消費(fèi)理念引導(dǎo),改善地區(qū)金融服務(wù)格局,實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域的金融地理融合,提升地區(qū)的金融綜合服務(wù)能力。

        (3) 產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)金融業(yè)技術(shù)效率的影響

        從全國(guó)層面看,方程(3)的回歸結(jié)果反映了全國(guó)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)金融業(yè)技術(shù)效率的影響。金融產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)值為0.4603,并在1%水平上顯著,說(shuō)明金融產(chǎn)業(yè)集聚提高對(duì)金融業(yè)技術(shù)效率增長(zhǎng)具有顯著的正向促進(jìn)作用,集聚水平每提高1個(gè)百分點(diǎn),金融業(yè)技術(shù)效率就會(huì)增加約0.46個(gè)百分點(diǎn)。其控制變量的回歸結(jié)果表明:社會(huì)消費(fèi)水平和政府干預(yù)對(duì)其產(chǎn)生正向促進(jìn)作用,但政府干預(yù)不顯著;而信貸期限結(jié)構(gòu)、對(duì)外開(kāi)放程度、工業(yè)化程度、通貨膨脹率和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平卻對(duì)其產(chǎn)生了顯著的抑制作用??梢?jiàn),地區(qū)間的對(duì)外開(kāi)放程度差異化、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平失衡以及政府過(guò)度干預(yù)等匯聚成總體1+1>2的負(fù)效應(yīng),阻礙了金融業(yè)技術(shù)效率的提高。

        從區(qū)域?qū)用婵矗瑬|部地區(qū):方程(6)的回歸結(jié)果反映東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)金融業(yè)技術(shù)效率的影響。金融產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)值-8.4992,并在10%水平上顯著,說(shuō)明金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)金融業(yè)技術(shù)效率的增長(zhǎng)具有顯著地抑制作用。其控制變量的回歸結(jié)果表明:對(duì)外開(kāi)放程度和社會(huì)消費(fèi)水平對(duì)其產(chǎn)生了顯著的正向促進(jìn)作用;而信貸期限結(jié)構(gòu)、工業(yè)化程度、通貨膨脹率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和政府干預(yù)卻產(chǎn)生了抑制作用,但政府干預(yù)不顯著。中西部地區(qū):方程(9)的回歸結(jié)果反映中西部地區(qū)金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)技術(shù)效率的影響。金融產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)值為4.7081,并在1%水平上顯著,說(shuō)明中西部金融產(chǎn)業(yè)集聚水平提高對(duì)金融業(yè)技術(shù)效率的增長(zhǎng)具有顯著的正向促進(jìn)作用,集聚水平每提高1個(gè)百分點(diǎn),金融業(yè)技術(shù)效率就會(huì)增加約4.708個(gè)百分點(diǎn)。其控制變量的回歸結(jié)果表明:社會(huì)消費(fèi)水平、政府干預(yù)、工業(yè)化程度和通貨膨脹率對(duì)其產(chǎn)生正向促進(jìn)作用,但后兩者不顯著;而信貸期限結(jié)構(gòu)、對(duì)外開(kāi)放程度和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平卻產(chǎn)生抑制作用,但對(duì)外開(kāi)放程度不顯著。由此可以看出,東部與中西部比較來(lái)看,東部應(yīng)適當(dāng)調(diào)整中長(zhǎng)期和短期貸款結(jié)構(gòu),有利于金融機(jī)構(gòu)的資金效率循環(huán),暫緩工業(yè)化程度的推進(jìn),適度控制通貨膨脹水平;而中西部需加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展步伐,加強(qiáng)對(duì)外開(kāi)放程度,創(chuàng)造有效的金融發(fā)展平臺(tái)和融資環(huán)境,提升地區(qū)的金融集聚水平。

        結(jié)論與啟示

        本文采用兩階段系統(tǒng)矩估計(jì)方法,探討了2000~2013年間我國(guó)金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)金融業(yè)全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率影響,其結(jié)論如下:從全國(guó)層面看,產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)我國(guó)金融業(yè)的技術(shù)效率具有顯著地促進(jìn)作用,而對(duì)全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進(jìn)步卻起到抑制作用,折射出我國(guó)金融產(chǎn)業(yè)集聚水平呈總體偏低態(tài)勢(shì),并沒(méi)有對(duì)金融業(yè)全要素生產(chǎn)率起到促進(jìn)作用。從區(qū)域?qū)用婵?,產(chǎn)業(yè)集聚水平因區(qū)域差異化程度而造成對(duì)金融業(yè)的全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率不同影響。差異:東部金融集聚對(duì)金融業(yè)全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生促進(jìn)作用,而對(duì)金融業(yè)技術(shù)效率產(chǎn)生抑制作用;中西部金融集聚對(duì)金融業(yè)全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生抑制作用,而對(duì)金融業(yè)技術(shù)效率產(chǎn)生促進(jìn)作用。顯然,東部與中西部的結(jié)果截然不同,造成這種原因主要是東部地區(qū)擁有良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和金融發(fā)展環(huán)境,促成該地區(qū)的金融集聚水平偏高,對(duì)金融業(yè)發(fā)展起到促進(jìn)作用。相反,中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱,金融供給不足,資金融資環(huán)境和發(fā)展平臺(tái)得不到有效改善,導(dǎo)致這種低程度、盲目性的金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)金融業(yè)會(huì)起到抑制作用。

        本文由實(shí)證分析所得出的政策啟示是:首先,整體上應(yīng)該進(jìn)一步深化金融體制改革,調(diào)整區(qū)域間非均衡的金融發(fā)展結(jié)構(gòu),優(yōu)化區(qū)域金融生態(tài)環(huán)境,提升金融集聚水平,進(jìn)而促進(jìn)金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。其次,東部地區(qū)需要進(jìn)一步加強(qiáng)金融集聚水平,并堅(jiān)持保質(zhì)保量的金融發(fā)展原則,讓金融集聚發(fā)揮正向的輻射作用。同時(shí),與中西部地區(qū)進(jìn)行金融的空間融合,消除各自的短板效應(yīng),通過(guò)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)原則,發(fā)揮關(guān)聯(lián)效應(yīng)作用,全面提升金融業(yè)的技術(shù)進(jìn)步水平。最后,中西部因其所處地理位置劣勢(shì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)薄弱,束縛了金融生態(tài)環(huán)境發(fā)展,導(dǎo)致該地區(qū)的金融資源分配不均衡,這種盲目增資擴(kuò)規(guī)的發(fā)展,使金融效率在現(xiàn)有的金融集聚水平下并沒(méi)有得到進(jìn)一步提升,因此,應(yīng)該進(jìn)一步均衡該地區(qū)的金融資源分配,加強(qiáng)政策性金融的導(dǎo)向作用,全面提升該地區(qū)金融發(fā)展軟環(huán)境,改善金融業(yè)的技術(shù)效率,從而提升了金融服務(wù)實(shí)體的能力。

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