王 昱， 王 昊， 成 力 為

(1.大連理工大學 商學院， 遼寧 盤錦124221； 2.大連理工大學 管理與經(jīng)濟學部， 遼寧 大連 116024)

中國區(qū)域金融發(fā)展的動態(tài)內(nèi)生俱樂部收斂分析

王 昱1,2， 王 昊2， 成 力 為2

(1.大連理工大學 商學院， 遼寧 盤錦124221； 2.大連理工大學 管理與經(jīng)濟學部， 遼寧 大連 116024)

文章在考慮金融發(fā)展規(guī)模指標基礎上，結合兩階段DEA模型測算的金融效率指標，通過空間β收斂及內(nèi)生收斂模型探討區(qū)域金融發(fā)展的收斂特征和打破傳統(tǒng)區(qū)域設定的內(nèi)生俱樂部收斂特征，使用動態(tài)面板模型分析區(qū)域金融發(fā)展收斂性的影響因素，發(fā)現(xiàn)：(1)2005～2012年，區(qū)域金融發(fā)展(除股市)基本存在空間β收斂特征；(2)金融發(fā)展表現(xiàn)出明顯的跨區(qū)域內(nèi)生俱樂部收斂和政策性收斂特征，不同子區(qū)域收斂速度不同，形成了一條區(qū)域內(nèi)部成員差距縮小進而向發(fā)達地區(qū)整體收斂的動態(tài)路徑；(3)地區(qū)經(jīng)濟增長、政府干預、對外開放程度以及地區(qū)技術水平是影響區(qū)域金融發(fā)展收斂性的重要因素。

金融發(fā)展；數(shù)據(jù)包絡；空間收斂及過濾；內(nèi)生俱樂部；動態(tài)面板

一、引 言

對一個主要依靠要素投入推動的經(jīng)濟增長模式，中國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的不平衡，首先表現(xiàn)為初始階段金融資源區(qū)域分配的不平衡和區(qū)域金融發(fā)展的不平衡，區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展首先要確保區(qū)域金融協(xié)調(diào)發(fā)展。因為，金融是現(xiàn)代經(jīng)濟的核心，其在資源配置、風險管理、信息提供以及對區(qū)域經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展起到關鍵性作用。在金融全球化、自由化以及金融創(chuàng)新的背景下，區(qū)域金融總量、結構和機構組成及發(fā)展速度發(fā)生了巨大變化，進而了解到金融發(fā)展對經(jīng)濟增長的影響關系并非單純的促進作用、而實際存在倒U型特征[1]。因此，研究區(qū)域(國別)金融發(fā)展的差異化或收斂性，尤其在中國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差距明顯的條件下顯得意義重大。第一，目前區(qū)域金融發(fā)展的差異化或收斂性直接決定未來區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的差異化和收斂性，區(qū)域金融發(fā)展在區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展中具有極其重要的資源引導功能；第二，分析不同金融市場的收斂特征，同時檢驗金融規(guī)模與金融效率的收斂并分析其影響因素，為科學制定區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的金融政策提供依據(jù)。

現(xiàn)有文獻關于金融發(fā)展長期趨勢包含兩類不同觀點：第一，在經(jīng)濟一體化及管制規(guī)則相互協(xié)調(diào)情況下，區(qū)域金融體系特征將趨于收斂。市場自由化改革加強了經(jīng)濟體金融部門的聯(lián)系，進而金融一體化增加了欠發(fā)達地區(qū)金融資源供給，促進了金融規(guī)模的迅速擴張[2]。例如，歐共體及歐元區(qū)的建立加速了歐盟地區(qū)金融體系收斂趨勢；第二，盡管經(jīng)濟全球化，各國金融市場依然保持異質特征。IMF建立工業(yè)化國家金融發(fā)展指數(shù)表明，發(fā)達國家間的金融發(fā)展存在較大程度的差異。La Porta強調(diào)金融發(fā)展的路徑依賴和法律起源作用對各國金融差異產(chǎn)生重要作用，即使在法源相近的情況下，非正式規(guī)范或實施特征的差異也將導致區(qū)域金融發(fā)展的長期發(fā)散[3]。Di Giacinto利用歐洲13個國家1995～2003年面板數(shù)據(jù)實證發(fā)現(xiàn)，除銀行產(chǎn)品外，其余金融發(fā)展指標表現(xiàn)出收斂性[4]。Giuseppe擴展金融發(fā)展量化指標，利用OECD國家數(shù)據(jù)實證檢驗發(fā)現(xiàn)，股票和保險產(chǎn)品出現(xiàn)β收斂特征，而債券和儲蓄不具有顯著特征，體現(xiàn)資本市場在一體化過程中的重要性[5]。

對于中國區(qū)域金融發(fā)展斂散性檢驗的文獻相對較少，仍處于探索階段。趙偉探討了中國地區(qū)金融發(fā)展存在的收斂性具有階段性和區(qū)域特征[6]。金雪軍認為，在1978～2003年不存在區(qū)域金融成長差異的倒U形曲線，而表現(xiàn)為三次曲線變動趨勢，表明我國區(qū)域金融差異長期存在[7]。李敬等認為在1992～2004年，中國省際間金融發(fā)展差異呈現(xiàn)加速擴張的態(tài)勢，改革后中國區(qū)域金融發(fā)展差異表現(xiàn)的“U”型特征只不過是市場化趨異期的片斷特征，而不是區(qū)域金融發(fā)展差異的全程特征[8]。鄧向榮等以2002年作為金融開放的分界點，基于金融發(fā)展綜合指數(shù)，利用參數(shù)估計和非參數(shù)估計兩種辦法研究了我國區(qū)域金融發(fā)展的收斂性[9]。孫曉羽基于面板數(shù)據(jù)模型和泰爾指數(shù)對區(qū)域金融發(fā)展水平和差異情況進行求解，并進行收斂性分析，結果顯示，中國區(qū)域金融發(fā)展水平大幅上升，同時差異程度不斷擴大[10]。周迪結合Dagum基尼系數(shù)分解法和分布動態(tài)學模型，研究我國金融規(guī)模量和質發(fā)展水平的地區(qū)差距及分布動態(tài)演變，發(fā)現(xiàn)我國中部地區(qū)金融規(guī)模量和質均滯后，不管地區(qū)差距還是地區(qū)極化，量都比質重要[11]。上述研究給本文的啟示：第一，我國區(qū)域金融發(fā)展的俱樂部收斂研究通常以地理區(qū)位進行先驗劃分，進而排除了俱樂部內(nèi)部成員跨區(qū)域收斂的可能性；第二，由于金融結構的多層次性，在檢驗區(qū)域金融發(fā)展收斂問題上，量性指標選取結構較為單一，通常缺少金融質量層面的檢驗；第三，地區(qū)數(shù)據(jù)通常具有空間溢出效應，需要適當處理。

二、指標的選取及測算

1.區(qū)域金融規(guī)模指標的選擇

對于金融發(fā)展規(guī)模的測度，Goldsmith提出了金融相關率概念，即用全部金融資產(chǎn)與全部實物資產(chǎn)(國民財富價值)之比來衡量金融發(fā)展程度[12]，但白欽先指出不同質事物不應簡單比較數(shù)量差異[13]。因此，本文借鑒張成思的研究，使用地區(qū)當年金融機構貸款總額與GDP之比衡量金融發(fā)展規(guī)模[14]。同時將金融規(guī)模指標進行擴充，進一步包含股票市值占GDP百分比及保險收入占GDP百分比來表示金融規(guī)模。數(shù)據(jù)來源于《中國金融年鑒》(2006～2013)、各省統(tǒng)計年鑒(2006～2013)。

首先，本文通過計算變異系數(shù)對區(qū)域金融發(fā)展差距給出一個直觀的認識。圖1描繪了本文計算出的區(qū)域金融發(fā)展變異系數(shù)值。各省信貸和保險規(guī)模差距總體比較平穩(wěn)，但以2008年為分界點(國際金融危機影響)，各省信貸規(guī)模差距呈現(xiàn)先下降再逐漸回升的態(tài)勢，而保險規(guī)模差距恰好與之相反(說明金融風險增加，地區(qū)保險發(fā)展差距加大)。各省股市規(guī)模差距在2007年出現(xiàn)跳躍式變化(呈現(xiàn)發(fā)散趨勢)，但2008年之后各省差距大幅回落(收斂特征明顯)，說明金融危機對股市影響程度最大，直到2011年才有所回升。

其次，需要對各省金融規(guī)模變化分別進行描述，進而直觀說明使用內(nèi)生收斂模型(即打破區(qū)域限制)研究金融發(fā)展收斂的必要性。本文以2005～2012年信貸規(guī)模發(fā)展為例描繪了各省金融發(fā)展變化趨勢圖，但由于篇幅所限，未予具體列示。趨勢圖結果顯示，在2011年以前，北京的信貸規(guī)模一直居于全國首位，2009年達到最高值(受量化寬松貨幣政策影響，其他省市也表現(xiàn)出相似特點)，之后便逐漸下降。居于第2位和第3位的上海和浙江逐年穩(wěn)步上升，不斷向北京收斂，并在2012年上海超過了北京。北京、上海和浙江等同屬于傳統(tǒng)地理區(qū)位劃分上的東部地區(qū)，表現(xiàn)出俱樂部收斂特征。而2012年位居第4位的青海省也表現(xiàn)出較強的收斂特征(脫離原來的簇群)，但青海省屬于地理劃分上的西部地區(qū)，所以表現(xiàn)出跨區(qū)域的俱樂部收斂特征，因此打破地理區(qū)位的收斂研究成為客觀需要。

圖1 金融發(fā)展變異系數(shù)折線

2.區(qū)域金融效率指標的測量

本文在借鑒陸遠權研究基礎上，使用數(shù)據(jù)包絡分析法中的共享投入關聯(lián)兩階段DEA方法測算地區(qū)金融效率指標，即把各區(qū)域看成是相似的生產(chǎn)單元，在第一階段消耗投入要素籌集存款，在第二階段把金融存款轉化為信貸并獲取金融增加值(利潤)[15]，效率測算過程使用MATLAB編程實現(xiàn)。

結果表明，東部地區(qū)的整體金融效率要優(yōu)于中西部地區(qū)，經(jīng)濟發(fā)達省市要優(yōu)于經(jīng)濟欠發(fā)達省市。各地區(qū)金融效率指標的變異系數(shù)特征如圖1所示。在2008年地區(qū)金融效率差異達到最大，表明隨著國際金融危機不同程度影響各地區(qū)金融規(guī)模的同時，金融效率在不同地區(qū)差異也顯著加大，這可能主要來自于股市差異的巨大波動。在2008年之后，各地區(qū)金融效率差異出現(xiàn)下降趨勢，開始表現(xiàn)出收斂趨勢。

三、實證研究設計

1.空間收斂計量模型的建立

(1)數(shù)據(jù)的空間相關性檢驗

表1中給出了各變量的空間相關性檢驗結果，使用GeoDa9.5計算完成。Moran’I統(tǒng)計量取值介于(-1，1)之間，絕對值越接近1，表明在研究范圍內(nèi)變量具有很強的正(負)空間自相關性，即相鄰地區(qū)具有相似(相反)屬性。僅當Moran’I接近期望值-1 /(n -1)時，觀測值之間才在空間上隨機分布。

表1 各變量的Moran’I檢驗值及空間過濾值

注：括號中的數(shù)值為Z統(tǒng)計量對應的P值。

從表1的結果可以看出，2005～2012年，我國金融規(guī)模和效率指標的全局Moran’I指數(shù)在5%顯著水平下基本通過顯著性檢驗，表現(xiàn)出空間自相關性。這說明，我國金融發(fā)展在空間特征上并非隨機分布。對于國內(nèi)信貸和金融效率而言，出現(xiàn)了金融發(fā)展增長速度相似的地區(qū)集聚現(xiàn)象，表現(xiàn)在發(fā)達地區(qū)集聚和欠發(fā)達地區(qū)集聚。而股市發(fā)展表現(xiàn)出負向空間相關性，說明部分欠發(fā)達地區(qū)出現(xiàn)向發(fā)達地區(qū)集聚的空間特征。表1右半部分列出了金融發(fā)展變量經(jīng)過空間過濾后的Moran’I統(tǒng)計量。可見，空間過濾后的變量已經(jīng)消除了空間相關性，并且后文將使用其進行內(nèi)生收斂模型的估計以減少模型偏誤。

(2) 空間收斂模型的建立

本文首先將空間計量分析中的空間誤差模型(SEM)和空間自回歸模型(SAR)融合到傳統(tǒng)的β絕對/條件收斂模型，來分析區(qū)域金融發(fā)展fdit整體的收斂性問題，i為省份，t為時期，T為時間跨度，X為控制變量，β為收斂系數(shù)，模型形式分別設定如下：

(1)

(2)

其中等式(1)中的λ是空間誤差系數(shù)，W是空間權重系數(shù)，同樣采取經(jīng)濟距離設定方式，具體使用兩個省份人均GDP差距的倒數(shù)來表示。μ～(0，σ2I)。等式(2)中ρ是自相關系數(shù)，α常數(shù)項，εt隨機項。

2.空間過濾

在空間觀測樣本存在顯著空間依賴性的條件下，傳統(tǒng)的回歸模型將出現(xiàn)偏誤。為了得到正確結果必須采取措施處理空間依賴性，具體有兩種方法：(1)修改統(tǒng)計方法，考慮數(shù)據(jù)的空間相關性；(2)剔除數(shù)據(jù)的空間相關性，即對空間數(shù)據(jù)進行過濾處理。本文使用Gi統(tǒng)計量對數(shù)據(jù)空間依賴性進行過濾。

3.內(nèi)生俱樂部收斂模型的建立

根據(jù)Hansen的研究[16]，包含內(nèi)生金融發(fā)展門檻的模型可以表述如下：

(3)

其中i表示地區(qū)，t表示時期。fdit表示區(qū)域金融發(fā)展程度，包括金融規(guī)模(信貸credit、股市stock和保險insurance)以及金融效率efficiency指標。Xit表示一系列控制變量；I(·)為指標函數(shù)，γ為特定門限值，qit表示門限變量(包括各類金融發(fā)展指標)。當qit≤r時，I(qit≤r)=1，反之，當qit>r時，I(qit>r)=1。

表2中給出了各金融發(fā)展變量的門檻檢驗結果，在95%置信水平下接受信貸規(guī)模存在雙門檻，股市、保險以及金融效率存在單門檻。

表2 各變量的門檻數(shù)量檢驗

四、區(qū)域金融發(fā)展收斂性的實證研究

1.變量的描述性統(tǒng)計

表3中報告了變量的描述性統(tǒng)計分析結果。其中，gcredit,gstock,ginsurance及gefficiency代表金融增長率，金融發(fā)展變量解釋見模型(3)，其他變量的解釋見模型(4)。

2.區(qū)域金融發(fā)展的空間收斂性研究

本文運用β絕對/條件收斂模型，在考慮空間效應的基礎上，對全國各省金融發(fā)展的整體收斂趨勢進行了檢驗。首先，表4還給出了空間模型設定形式的診斷結果。其次，表4給出了基于空間效應的計量回歸結果。

首先，對于國內(nèi)信貸而言，LM(err)和R-LM(err)分別在5%顯著水平下通過檢驗，而LM(lag)和R-LM(lag)均沒有通過檢驗，再通過對比Log(L),AIC,SC及LR評定準則，表明使用SEM模型相對于SLM模型更適合。國內(nèi)信貸的β絕對收斂系數(shù)為-0.023，并且在5%顯著水平下通過檢驗，說明由SEM模型判定其存在區(qū)域整體絕對收斂趨勢；第二，對于股市而言，各空間相關統(tǒng)計量均沒有在5%水平下通過顯著性檢驗，表明在2005～2012年我國股市整體并沒有表現(xiàn)出明顯的空間特征(可能受到國際金融危機的影響)。從模型的β絕對收斂系數(shù)來看，股市發(fā)展在整體上不存在明顯的收斂趨勢，出現(xiàn)了極化效應，與圖1中股市變異系數(shù)圖相符合。由于股市發(fā)展不存在明顯空間特征，本文使用靜態(tài)面板和動態(tài)面板分別進行了β絕對檢驗，結果表明結論依然穩(wěn)健。保險市場同理；第三，對于保險市場而言，各空間相關統(tǒng)計量均沒有在5%水平下通過顯著性檢驗，表明2005～2012年我國保險市場整體并沒有表現(xiàn)出明顯的空間特征，體現(xiàn)出保險業(yè)務的地區(qū)特性和適用性。但保險市場的β絕對收斂系數(shù)為-1.861/-1.754，在5%顯著水平通過檢驗，說明存在區(qū)域整體的絕對收斂趨勢；第四，對于金融效率而言，LM(lag)和R-LM(lag)分別在5%顯著水平下通過檢驗，而LM(err)和R-LM(err)均沒有通過檢驗，表明使用SLM模型相對于SEM模型更適合。金融效率的β絕對收斂系數(shù)為-0.085，且在5%顯著水平下通過檢驗，說明由SLM模型判定其存在區(qū)域整體絕對收斂趨勢。

表3 各變量的描述性統(tǒng)計結果

注：金融發(fā)展指標數(shù)據(jù)來源為《中國金融年鑒》(2005～2013)；其余指標來源于《中國統(tǒng)計年鑒》(2013)、《中國科技統(tǒng)計年鑒》(2013)以及《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》(2013)。

表4 區(qū)域金融發(fā)展的空間β絕對收斂分析

注：括號中的數(shù)值為t檢驗值；***、**和*分別表示在1%、5%和10%的顯著性水平下通過顯著性檢驗；SLM模型和SEM模型的估計方法為極大似然估計(ML)；模型形式為地區(qū)固定效應模型。

綜上所述，2005～2012年內(nèi)，我國除股市外，其他金融發(fā)展變量存在明顯的絕對收斂特征，表現(xiàn)出欠發(fā)達地區(qū)追趕發(fā)達地區(qū)的整體趨勢。另外，國內(nèi)信貸和金融效率發(fā)展表現(xiàn)出顯著的空間溢出特征，金融效率比金融規(guī)模收斂速度更快，表明先進技術和人力資本在空間中的溢出效應更大，更易縮小地區(qū)差異。

3.區(qū)域金融發(fā)展的內(nèi)生俱樂部收斂性研究

回歸結果見表5。另外，加入地理權重描繪出的收斂分布圖見圖2，顯示出了內(nèi)生俱樂部成員在空間上的分布特征，從左至右順序依次與表5中的實證結果(1)～(4)相對應。

表5 區(qū)域金融發(fā)展的內(nèi)生俱樂部收斂結果

注：括號中的數(shù)值為t檢驗值；***、**和*分別表示在1%、5%和10%的顯著性水平上通過顯著性檢驗。

圖2 金融發(fā)展內(nèi)生俱樂部地理分布圖

首先，國內(nèi)信貸在整體收斂的基礎上，可以劃分為三個不同的內(nèi)生俱樂部收斂區(qū)域。(1)在大于高門檻γ2的區(qū)域里，收斂速度最快，達到-0.435。由圖3可以發(fā)現(xiàn)，在不同的俱樂部區(qū)域中打破了傳統(tǒng)觀念上的東中西部地區(qū)劃分，不僅包含幾乎所有東部地區(qū)，還包含青海、寧夏等西部地區(qū)以及山西等中部地區(qū)，這些地區(qū)由于區(qū)域信貸政策刺激表現(xiàn)出強烈地向信貸規(guī)模發(fā)達地區(qū)逼近的特征；(2)在小于低門檻γ1區(qū)域，收斂速度為-0.371。這些地區(qū)主要為少數(shù)西部地區(qū)，其信貸規(guī)模低，但增速較快；(3)在兩個門檻之間的區(qū)域，收斂速度為-0.204。這些地區(qū)主要為中部地區(qū)，其信貸規(guī)模和增長速度均偏低，但也表現(xiàn)出俱樂部收斂和向發(fā)達地區(qū)收斂的趨勢；其次，股市雖然不具有整體收斂特征，但依然表現(xiàn)出部分俱樂部收斂特征。在大于γ2的區(qū)域里，股市發(fā)展表現(xiàn)為俱樂部收斂，收斂速度為-1.990，這些地區(qū)包括多數(shù)東中西部地區(qū)。在小于γ1的區(qū)域收斂速度較低為-1.119，說明這些地區(qū)股市規(guī)模相對較低且增速較慢，兩組地區(qū)組間差異程度大是造成股市整體不存在收斂的原因。高收斂地區(qū)包含的中部地區(qū)數(shù)量增多，說明政策歧視是造成中部地區(qū)金融滯后的重要原因。規(guī)模較低的地區(qū)包含的西部地區(qū)數(shù)量增多并處于低速收斂狀態(tài)，表明西部地區(qū)金融發(fā)展的政策依賴性較強；第三，保險市場在整體收斂基礎上可以劃分為兩個不同的內(nèi)生俱樂部區(qū)域。在大于γ2的區(qū)域里收斂速度為-1.931，表現(xiàn)出較強的向領先省份靠近的趨勢。這些地區(qū)包含的東部地區(qū)相對其他金融發(fā)展指標而言數(shù)量略少，并且除北京和上海外，其他中西部地區(qū)保險占GDP比重均高于東部地區(qū)，表明中西部地區(qū)保險市場相對更活躍。在小于γ1的區(qū)域里，收斂速度為-1.885，低于高門檻區(qū)域；第四，金融效率可以劃分為三個不同的俱樂部收斂區(qū)域。(1)在大于γ2的區(qū)域里包含了大部分東部地區(qū)，收斂速度為-1.542，表現(xiàn)出較快的收斂特征，說明東部地區(qū)在金融規(guī)模達到一定水平后，金融效率不斷提升。(2)介于兩個門檻之間的區(qū)域收斂速度為-1.155，主要包括大部分的西部地區(qū)和少數(shù)東部地區(qū)，這些地區(qū)在規(guī)模逼近較高水平的同時進入促效率階段。(3)在小于γ1的區(qū)域里出現(xiàn)了顯著發(fā)散特征，速度為0.757，包括大部分的中部地區(qū)和少數(shù)西部地區(qū)，說明在金融歧視政策下中部地區(qū)規(guī)模較低、效率較低并呈發(fā)散趨勢。

綜述，我國區(qū)域金融發(fā)展(除股市)在整體收斂的狀態(tài)下，還存在內(nèi)生的俱樂部收斂趨勢。這說明不同地區(qū)成員在向俱樂部內(nèi)部領先省份靠攏的同時，各俱樂部子區(qū)域又會向發(fā)達俱樂部成員或發(fā)達省份收斂，形成了一條動態(tài)的內(nèi)生俱樂部收斂路徑。

4.區(qū)域金融發(fā)展收斂性的政策成因

改革開放以來，國家先后實施了非均衡發(fā)展戰(zhàn)略，形成了東部大繁榮，西部和東北發(fā)展加快的新格局。我國區(qū)域金融非平衡發(fā)展過程中，信貸市場發(fā)展受到的政策性影響最為突出。處于信貸水平較高的收斂地區(qū)包含大部分的東部沿海地區(qū)，也包含西部大開發(fā)中的重要政策扶持地區(qū)，表現(xiàn)出明顯的區(qū)域金融發(fā)展的高速收斂性，符合“東部地區(qū)力拔頭籌，西部地區(qū)后來者居上”的發(fā)展路徑；在信貸水平較低的地區(qū)中僅包含西藏和內(nèi)蒙古兩個西部地區(qū)，但其卻呈現(xiàn)出了快速的收斂速度，又符合了國家政策的有效性；在介于信貸水平中等偏后的地區(qū)中主要包含了大部分的中部地區(qū)，且收斂速度明顯落后于東西部地區(qū)，原因為中部地區(qū)在市場運行方面落后東部，政府資源分配方面又落后西部，形成了一種“論速度不如西部，論總量又不如東部的塌陷局面”。

在政府干預程度較少的股市中，高收斂地區(qū)包含的中部地區(qū)數(shù)量明顯上升，說明政策歧視是造成中部地區(qū)金融滯后的重要原因。而股市規(guī)模較低的地區(qū)中包含的西部地區(qū)數(shù)量也明顯增多，表明西部地區(qū)金融發(fā)展的政策依賴性較強，金融市場發(fā)展較為落后；對于保險市場來說，低收斂地區(qū)包含的中西部地區(qū)數(shù)量明顯上升，表明在沒有國家政策扶持的領域里，其與東部地區(qū)金融發(fā)展表現(xiàn)出明顯差距。金融市場運作能力較低，進而可能是導致中西部地區(qū)分布在金融效率較低區(qū)域中數(shù)量較多的重要原因。

5.區(qū)域金融發(fā)展收斂性的影響因素分析

(1)收斂因素的選擇

本文參考趙偉、林毅夫等研究對影響區(qū)域金融發(fā)展的收斂因素做出如下假設并構建模型(4)[6，17]。

假設1：區(qū)域金融發(fā)展的收斂性與中國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的收斂性相互聯(lián)系。趙偉指出，中國地區(qū)經(jīng)濟差異在1990年前后表現(xiàn)為先收斂后發(fā)散的趨勢，而金融發(fā)展趨勢在此期間也與其變化相符。但從2006年開始，區(qū)域經(jīng)濟增長開始放緩，從總產(chǎn)值和三次產(chǎn)業(yè)的綜合指數(shù)來看，絕對差距出現(xiàn)縮窄，區(qū)域經(jīng)濟增長高地出現(xiàn)從東部轉移到中西部地區(qū)的態(tài)勢[6]。2008年開始，受全球金融危機影響，區(qū)域經(jīng)濟增速減緩更呈現(xiàn)普遍性。因此，區(qū)域金融發(fā)展也伴隨著收斂態(tài)勢。

假設2：政府干預增加會促進區(qū)域金融發(fā)展的收斂程度。雖然市場經(jīng)濟條件下，金融資源在追逐自身利益最大化的前提下實現(xiàn)地區(qū)間配置。但2008年以來，受國際金融環(huán)境的影響，發(fā)達地區(qū)金融增長放緩，且政府對金融資源的干預范圍不斷擴大(包括4萬億資金的救市政策)，實際上縮小了地區(qū)間金融資源的差異性。另外，制造業(yè)從這些地區(qū)轉移到中西部內(nèi)陸地區(qū)，也伴隨政府引導金融資源對該地區(qū)的大量流入。

假設3：對外開放程度加大會影響區(qū)域金融發(fā)展差異。首先，隨著地區(qū)進出口總額增加，其最優(yōu)金融結構發(fā)展要與實體經(jīng)濟對金融服務的需求相適應，以有效地實現(xiàn)金融體系的基本功能。其次，外資流入通常伴隨國外先進經(jīng)驗和高層職能輸入，規(guī)模和效率提升通常具有顯著溢出效應，進而降低金融發(fā)展差距。

假設4：創(chuàng)新投資和人力資源能夠縮小區(qū)域金融效率或規(guī)模的差異性。金融業(yè)區(qū)域總體效率的提升在很大程度上依賴于金融業(yè)現(xiàn)有技術向前沿技術逼近以及前沿技術的進步，而技術進步取決于地區(qū)創(chuàng)新投資和人力資源的積累。

(2)模型構建和實證檢驗

(4)

等式(4)中，因變量為金融發(fā)展的增長率，自變量包括金融發(fā)展增長率滯后一期變量fd(-1)，地區(qū)經(jīng)濟增長gdpit(人均GDP增長)，政府干預giit，地區(qū)對外開放水平openit(包括進出口tradeit和外資fdiit)以及地區(qū)技術特征(包括創(chuàng)新投資rdit和金融業(yè)就業(yè)人員增長hrit)。

由于動態(tài)面板可以很好地處理變量內(nèi)生性問題，因此本文對模型的估計將采用動態(tài)面板估計方法，Blundell提出了系統(tǒng)GMM估計[18]。

從表6中的回歸結果發(fā)現(xiàn)，(1)金融發(fā)展增長的滯后項對其產(chǎn)生正向促進影響，表明其具有內(nèi)生增長慣性，代表其他因素(如制度)對金融發(fā)展增長的促進作用；(2)地區(qū)經(jīng)濟增長對金融發(fā)展增長產(chǎn)生促進作用。2005～2012年，區(qū)域經(jīng)濟增長高點明顯從東部轉移到中西部地區(qū)，東中西部地區(qū)的人均收入增長率分別達到14.23%、17.73%、18.19%，這說明經(jīng)濟增長推動下的金融發(fā)展增速高點也從發(fā)達地區(qū)轉移到欠發(fā)達地區(qū)，因此出現(xiàn)金融發(fā)展跨區(qū)域收斂現(xiàn)象；(3)政府干預對不同類型金融增長產(chǎn)生的影響不同。對于國內(nèi)信貸而言，政府干預指數(shù)與其負相關，表明政府干預程度越大，地區(qū)信貸增長速度越快。這是因為我國銀行體系為政府主導型，為保證地區(qū)經(jīng)濟增長率，可能使用行政手段促使地區(qū)擴大信貸數(shù)額，滿足于本地經(jīng)濟發(fā)展；對于股市、保險和金融效率而言，政府干預指數(shù)與其正相關，表明政府干預程度越低其增長速度越快。因為金融市場更具靈活性，受政府控制程度較小，資源通常在追逐自身利益最大化的前提下進行流動，進而金融效率也會提高；(4)地區(qū)對外開放水平越高，金融發(fā)展增長越快。一方面，進出口增加需要銀行或金融市場提供更優(yōu)質服務，進而加快金融發(fā)展。另一方面，外資流入對本國金融發(fā)展來說實質上是一種規(guī)模的補充和高層功能的輸入，進而也可以促進金融高速發(fā)展；(5)區(qū)域創(chuàng)新投資水平對金融規(guī)模增長不產(chǎn)生顯著影響，而對金融效率增長產(chǎn)生顯著促進作用。表明創(chuàng)新投資帶動區(qū)域技術進步，進而提高金融業(yè)整體效率水平；(6)金融業(yè)就業(yè)人數(shù)和人力資源儲備增加可以促進區(qū)域金融規(guī)模發(fā)展速度，但會降低金融效率增長速度。表明金融業(yè)人力資源儲備增長反映出地區(qū)金融發(fā)展繁榮程度，即金融業(yè)規(guī)模處于擴張階段時，通常金融機構就業(yè)人數(shù)不斷提高。但伴隨就業(yè)人數(shù)不斷擴張，可能導致規(guī)模效率的下降。

表6 俱樂部收斂影響因素分析

注：括號中的數(shù)值為t檢驗值；各變量數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》、《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》(2006～2013)以及《中國市場化指數(shù)》(2011)。

五、結論及啟示

本文通過使用2005～2012年中國區(qū)域金融規(guī)模多項指標以及基于共享投入兩階段DEA模型測算的金融效率指標，通過考慮空間效應影響的β收斂模型探討了金融發(fā)展的整體收斂特征，通過內(nèi)生收斂模型探討了打破傳統(tǒng)區(qū)域設定的俱樂部收斂特征，使用動態(tài)面板模型分析了金融發(fā)展收斂性的影響因素，發(fā)現(xiàn)：(1)區(qū)域金融發(fā)展(除股市)存在顯著的空間β收斂特征；(2)金融發(fā)展出現(xiàn)明顯的跨區(qū)域內(nèi)生俱樂部收斂特征，不同子區(qū)域收斂速度不同，形成一條區(qū)域內(nèi)成員差距縮小進而向發(fā)達地區(qū)收斂的動態(tài)路徑；(3)地區(qū)經(jīng)濟增長、政府干預、對外開放程度以及地區(qū)技術水平均是影響區(qū)域金融發(fā)展收斂的重要因素。

本文得到如下啟示：(1)在經(jīng)歷了我國區(qū)域金融發(fā)展長期發(fā)散態(tài)勢(1989～2002年)的過程后，縮小區(qū)域金融發(fā)展差距、促進區(qū)域金融平衡發(fā)展將是一項長期堅持的發(fā)展政策。在這一過程中，中西部地區(qū)需要抓住大量產(chǎn)業(yè)向該區(qū)域不斷轉移的機遇促進經(jīng)濟增長，不能單靠政府的隱形干預和引導來推動金融發(fā)展快速增長；(2)加大區(qū)域對外開放程度，合理引入外資項目；(3)提高區(qū)域技術水平，促進區(qū)域金融效率提升是金融發(fā)展的重要道路[19]。

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The Analysis of Dynamic Endogenous Club Convergence in Chinese Regional Financial Development

WANG Yu1, WANG Hao2, CHENG Liwei2

( 1.School of Business, Dalian University of Technology, Panjin 124221, China;2.Faculty of Management and Economics, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China )

Taking into consideration multi-indicators of financial scale, the paper combines financial efficiency indicators calculated by two-stage DEA, the spatial βconvergence and endogenous convergence model to explore the convergence characteristics of regional financial development and the endogenous club convergence characteristics beyond conventional regional limits. By using the dynamic panel, several conclusions were drawn for year 2005 to 2012: (1) there were significant spatial βconvergence characteristics in financial development with the exception of the stock market; (2) significant cross-regional endogenous club and policy convergence characteristics emerged, and the convergence speed varied in sub-regions, forming a dynamic route in which the gap between club members diminishes, converging to the more developed regions; (3) the factors of regional economic growth, government intervention, opening degree and regional technology level are important factors influencing the regional financial development convergence.

financial development; data envelopment; spatial convergence & filter; endogenous club; dynamic panel

2015-11-02;

2016-05-03

國家自然科學基金項目：“R&D資金配置主體技術選擇協(xié)同與配置效率提升機制研究”(71473025)；遼寧省社科規(guī)劃基金項目：“遼寧省區(qū)域金融生態(tài)環(huán)境評價及優(yōu)化路徑研究”(L15CJY015)；教育部人文社科青年基金項目：“功能升級視角下尋找金融發(fā)展對R&D投資的可能性邊界：基于產(chǎn)品空間理論的研究”(16YJC790105)

王昱(1984-)，男，遼寧大連人，講師，博士，主要從事國際金融研究，E-mail：fayebxch@163.com；王昊(1990-)，女，遼寧本溪人，大連理工大學管理與經(jīng)濟學部博士研究生，主要從事區(qū)域經(jīng)濟研究；成力為(1960-)，女，湖南津市人，教授，博士生導師，主要從事國際金融研究。

10.19525/j.issn1008-407x.2017.01.008

F227

A

1008-407X(2017)01-0052-09