(集美大學(xué)財(cái)經(jīng)學(xué)院，福建 廈門(mén) 361021)

普惠金融、支持性政策與地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)
——基于30個(gè)省域的空間面板數(shù)據(jù)

陳雅琳

(集美大學(xué)財(cái)經(jīng)學(xué)院，福建 廈門(mén) 361021)

隨著國(guó)家金融體制改革深入，普惠金融受到更多的重視。本文采用30個(gè)省域2005—2015年的數(shù)據(jù)，從金融服務(wù)可得性和使用有效性?xún)蓚€(gè)維度構(gòu)建普惠金融指數(shù)，并引入虛擬變量和交叉項(xiàng)，代表金融體制改革下出臺(tái)普惠金融支持性政策的作用，通過(guò)建立空間面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行實(shí)證研究。結(jié)果表明：(1)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的速度與普惠金融的發(fā)展水平相關(guān)；(2)普惠金融通過(guò)支持性政策的提出進(jìn)一步促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；(3)普惠金融的發(fā)展對(duì)周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在負(fù)的空間溢出效應(yīng)。筆者分析了其中原因，并據(jù)此提出相關(guān)建議。

普惠金融；支持性政策；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；空間溢出效應(yīng)

一、引言

2013年中共十八屆三中全會(huì)通過(guò)的《中共中央關(guān)于全面深化改革若干重大問(wèn)題的決定》中首次正式表明“發(fā)展普惠金融”，這也是“普惠金融”第一次寫(xiě)入黨的執(zhí)政綱領(lǐng)。此后，我國(guó)政府高度重視金融服務(wù)的可獲得性建設(shè)，先后出臺(tái)了一系列普惠金融的支持性政策。2015年《政府工作報(bào)告》提出要大力發(fā)展普惠金融，2016年1月國(guó)務(wù)院印發(fā)《推進(jìn)普惠金融發(fā)展規(guī)劃(2016-2020年)》，將發(fā)展普惠金融上升到國(guó)家戰(zhàn)略的層面，2017年7月首屆中國(guó)普惠金融高峰論壇在北京舉行。由此可見(jiàn)，發(fā)展普惠金融已成為我國(guó)深化金融體制改革的重要內(nèi)容。在金融體制改革背景下，正確認(rèn)識(shí)普惠金融及普惠金融支持性政策對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，對(duì)其進(jìn)行規(guī)范的實(shí)證研究，對(duì)我國(guó)金融體制改革和促進(jìn)社會(huì)和諧發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

關(guān)于普惠金融的文獻(xiàn)，多數(shù)學(xué)者研究普惠金融發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)居民收入的影響。部分學(xué)者研究結(jié)果表明普惠金融發(fā)展程度的提高對(duì)縮小城鄉(xiāng)收入差距發(fā)揮顯著的正向作用(García & Martínez，2015[1]；李建偉，2015[2]；張曉燕，2016[3])；另一部分學(xué)者研究表明普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響呈倒U型(José et al.，2015[4]；呂勇斌，2016[5])。關(guān)于普惠金融對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，相關(guān)研究較少。

而少數(shù)研究普惠金融影響地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的文獻(xiàn)，在研究方法上均未將空間溢出效應(yīng)的影響考慮在內(nèi)。杜強(qiáng)(2016)[6]利用面板模型進(jìn)行OLS回歸，對(duì)普惠金融與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究。楊燕(2015)[7]采用VAR模型，實(shí)證分析了普惠金融水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。因?yàn)橐粋€(gè)地區(qū)的某種經(jīng)濟(jì)地理現(xiàn)象在一般情況下會(huì)與其相鄰地區(qū)的同一現(xiàn)象相關(guān)，所以忽視空間溢出效應(yīng)而對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行單一、割裂的研究，得出的最終結(jié)果必然不夠準(zhǔn)確。

此外，較少學(xué)者考慮到金融體制改革下政府提出的普惠金融支持性政策的影響作用，較少文獻(xiàn)從這個(gè)角度研究普惠金融對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生的影響。

因此，筆者基于以下考慮進(jìn)行本文的撰寫(xiě)：第一，重點(diǎn)分析普惠金融及其支持性政策對(duì)我國(guó)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，而不僅僅局限于研究對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響；第二，采用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法把地理空間因素納入到實(shí)證研究中；第三，重點(diǎn)關(guān)注金融體制改革下政府出臺(tái)的關(guān)于發(fā)展普惠金融的支持性政策所產(chǎn)生的影響，從這個(gè)角度研究普惠金融對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，并通過(guò)在模型中加入虛擬變量和交叉項(xiàng)實(shí)現(xiàn)量化及實(shí)證分析。

三、變量、數(shù)據(jù)與模型

(一)變量與數(shù)據(jù)

1.被解釋變量

本文用地區(qū)生產(chǎn)總值(Y)來(lái)衡量地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)情況，在建模過(guò)程中對(duì)地區(qū)生產(chǎn)總值取自然對(duì)數(shù)。

2.核心解釋變量

(1)普惠金融指數(shù)(X1)：普惠金融的發(fā)展水平是本文主要關(guān)注的解釋變量。本文在綜合國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的基礎(chǔ)上，從服務(wù)可得性和使用有效性?xún)蓚€(gè)維度選取8個(gè)指標(biāo)構(gòu)建普惠金融指數(shù)指標(biāo)體系，并采用主成分分析法計(jì)算出各地區(qū)的普惠金融指數(shù)。具體指標(biāo)見(jiàn)表1。

表1 普惠金融指數(shù)指標(biāo)體系

(2)虛擬變量(X2)：2013年我國(guó)明確提出要發(fā)展普惠金融，此后出臺(tái)了一系列支持性財(cái)稅金融政策，因此2013年之前設(shè)X2=0，2013年及之后設(shè)X2=1。本文用該變量衡量普惠金融支持性政策的影響作用。

(3)交叉項(xiàng)(X3)：普惠金融指數(shù)與虛擬變量的乘積，該指標(biāo)用于驗(yàn)證普惠金融通過(guò)支持性政策的推動(dòng)對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生影響。

3.控制變量

(1)經(jīng)濟(jì)開(kāi)放度(X4)：本文用進(jìn)出口總額來(lái)衡量經(jīng)濟(jì)開(kāi)放度。(2)城鎮(zhèn)化率(X5)：本文用城鎮(zhèn)化率來(lái)衡量城鎮(zhèn)化進(jìn)程，城鎮(zhèn)化率用城鎮(zhèn)人口與常住人口的比值來(lái)表示。(3)物價(jià)水平(X6)：本文用CPI來(lái)衡量物價(jià)水平。(4)勞動(dòng)生產(chǎn)率(X7)：本文中勞動(dòng)生產(chǎn)率是用工業(yè)增加值與年平均就業(yè)人員的比值來(lái)衡量。(5)固定資產(chǎn)投資額(X8)：為了統(tǒng)一研究的尺度，在建模過(guò)程中對(duì)固定資產(chǎn)投資額取自然對(duì)數(shù)。

本文選取了2005-2015年中國(guó)30個(gè)省域各變量的年度數(shù)據(jù)，由于西藏、香港和澳門(mén)特別行政區(qū)、臺(tái)灣省域個(gè)別數(shù)據(jù)缺失，并且個(gè)別指標(biāo)的數(shù)據(jù)明顯異常于其他省域，因此剔除其數(shù)據(jù)。本文數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、2006-2016年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省統(tǒng)計(jì)年鑒、《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

(二)模型的具體設(shè)定

1.空間滯后面板數(shù)據(jù)模型

空間滯后面板數(shù)據(jù)模型(SAR Panel)設(shè)定為：

模型一：y=ρ(IT?WN)y+β1x1+β2x2+β4x4+β5x5+β6x6+β7x7+β8x8+η+v

模型二：y=ρ(IT?WN)y+β1x1+β3x3+β4x4+β5x5+β6x6+β7x7+β8x8+η+v

其中，(IT?WN)y為空間滯后因變量，ρ為空間自回歸系數(shù)，ρ的估計(jì)量在統(tǒng)計(jì)上顯著則表明存在空間相關(guān)，ρ是正數(shù)則表明存在正的空間相關(guān)，反之為負(fù)相關(guān)。η=iN?sf為空間固定效應(yīng)列向量，sf=(η1,η2…，ηN)′為空間固定效應(yīng)的N維列向量，iN為N維元素為1的列向量。

2.空間誤差面板數(shù)據(jù)模型

空間誤差面板數(shù)據(jù)模型(SEM Panel)設(shè)定為：

模型一：y=β1x1+β2x2+β4x4+β5x5+β6x6+β7x7+β8x8+η+δ+uu=λ(IT?WN)u+v

模型二：y=β1x1+β3x3+β4x4+β5x5+β6x6+β7x7+β8x8+η+δ+uu=λ(IT?WN)u+v

其中，(IT?WN)u是空間滯后誤差項(xiàng)，為空間誤差自回歸系數(shù)?？臻g和時(shí)間固定效應(yīng)列向量為：η=iN?sf,δ=tf?iT。sf和tf表示空間固定效應(yīng)的N維列向量和時(shí)間固定效應(yīng)的T維列向量，即sf=(η1,η2,…，ηN)′，tf=(δ,δ2,…，δT)′，iN和iT分別為N維和T維元素為1的列向量。

3.空間杜賓面板數(shù)據(jù)模型

空間杜賓面板數(shù)據(jù)模型(SDM Panel)設(shè)定為：

模型一：y=β1x1+β2x2+β4x4+β5x5+β6x6+β7x7+β8x8+β9(IT?WN)x1+β10(IT?WN)x2+β12(IT?WN)x4+β13(IT?WN)x5++β14(IT?WN)x6+β15(IT?WN)x7+β16(IT?WN)x8+ρ(IT?WN)y+η+v

模型二：y=β1x1+β3x3+β4x4+β5x5+β6x6+β7x7+β8x8+β9(IT?WN)x1+β10(IT?WN)x2+β12(IT?WN)x4+β13(IT?WN)x5++β14(IT?WN)x6+β15(IT?WN)x7+β16(IT?WN)x8+ρ(IT?WN)y+η+v

其中，(IT?WN)y為空間滯后因變量，ρ為空間自回歸系數(shù)，(IT?WN)x是模型中加入的一個(gè)空間滯后解釋變量，該變量表示相鄰地區(qū)變量對(duì)因變量的影響。

四、實(shí)證分析

(一) 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

Moran’s I檢驗(yàn)是最常見(jiàn)的全局空間相關(guān)性檢驗(yàn)方法。本文利用Matlab 2015進(jìn)行Moran’s I檢驗(yàn)，得出的Moran’s I統(tǒng)計(jì)值均大于臨界值，p值均小于0.05，所以拒絕“不存在空間相關(guān)性”的原假設(shè)。此外，本文還進(jìn)行了LM(error/lag)檢驗(yàn)，從而對(duì)Moran’s I檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果如表2所示。

表2 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

局部空間自相關(guān)指標(biāo)包括Moran散點(diǎn)圖和空間聯(lián)系的局部指標(biāo)(LISA集聚圖)。本文分別考察2005-2015年我國(guó)地區(qū)生產(chǎn)總值和普惠金融指數(shù)的Moran散點(diǎn)圖和LISA集聚圖，二者的Moran散點(diǎn)圖和LISA集聚圖分布較為穩(wěn)定，因此本文選擇2015年結(jié)果為代表，利用Geoda軟件作出Moran散點(diǎn)圖(如圖1)和LISA集聚圖(如圖2)，這進(jìn)一步證實(shí)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與普惠金融的確存在空間集聚現(xiàn)象，存在空間依賴(lài)性和空間異質(zhì)性，需要進(jìn)一步運(yùn)用空間計(jì)量模型進(jìn)行分析。

圖1 我國(guó)2015年地區(qū)生產(chǎn)總值和普惠金融指數(shù)Moran散點(diǎn)圖

圖2 我國(guó)2015年地區(qū)生產(chǎn)總值和普惠金融指數(shù)LISA集聚圖

(二)模型估計(jì)與結(jié)果分析

1.模型選擇

表3給出的拉格朗日乘子滯后和誤差及其穩(wěn)健性檢驗(yàn)。結(jié)果均顯示，LMlag比LMerr更為顯著，R-LMlag比R-LMerr更為顯著，因此，在研究普惠金融及普惠金融政策對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響這一問(wèn)題上，應(yīng)該選擇空間滯后模型(SAR)。

表3 模型設(shè)定檢驗(yàn)

2.模型估計(jì)結(jié)果

本文建立空間滯后面板數(shù)據(jù)模型(SAR Panel)和空間誤差面板數(shù)據(jù)模型(SEM Panel)，并以SAR模型作為解釋模型。此外，為了研究本省普惠金融發(fā)展水平對(duì)相鄰省域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，本文還對(duì)空間杜賓面板數(shù)據(jù)模型(SDM Panel)進(jìn)行估計(jì)。表4給出了運(yùn)用Matlab 2015軟件得出的極大似然(ML)估計(jì)結(jié)果。

表4 SAR、SEM、SDM模型估計(jì)結(jié)果

注：1.***，**，*分別表示在1%、5%、10%的顯著性水平通過(guò)檢驗(yàn)。2.括號(hào)內(nèi)為各變量回歸系數(shù)對(duì)應(yīng)的Z值。

從模型一的估計(jì)結(jié)果來(lái)看，SAR模型中普惠金融指數(shù)的系數(shù)為正，通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明普惠金融程度越高，地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)越快。虛擬變量的系數(shù)顯著為正，表明2013年中共十八屆三中全會(huì)首次正式表明“發(fā)展普惠金融”，并將“普惠金融”寫(xiě)入黨的執(zhí)政綱領(lǐng)這一支持性政策會(huì)對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生正向促進(jìn)作用。從表4可以看出，經(jīng)濟(jì)開(kāi)放度、城鎮(zhèn)化率、物價(jià)水平、勞動(dòng)生產(chǎn)率以及固定資產(chǎn)投資額的系數(shù)均顯著為正，這表明它們均對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起正向影響作用。此外，空間自回歸系數(shù)ρ估計(jì)值為0.36995，在1%水平下顯著，說(shuō)明我國(guó)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在空間溢出效應(yīng)，地理區(qū)位特征對(duì)省域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的變動(dòng)存在顯著影響。這種空間相關(guān)性作為一種重要影響因素，應(yīng)在構(gòu)建模型時(shí)加以考慮，可見(jiàn)空間計(jì)量模型比傳統(tǒng)計(jì)量方法建立回歸模型更優(yōu)。而從SEM模型的估計(jì)結(jié)果可知，普惠金融指數(shù)的系數(shù)不顯著，與現(xiàn)實(shí)不符，這也進(jìn)一步驗(yàn)證了LM檢驗(yàn)結(jié)果的正確性。

從模型二的估計(jì)結(jié)果來(lái)看，在引入交互項(xiàng)后的普惠指數(shù)系數(shù)顯著為負(fù)，普惠金融指數(shù)與虛擬變量的交互項(xiàng)顯著為正。利用SAR模型對(duì)普惠金融指數(shù)求偏導(dǎo)可得：

這證實(shí)了普惠金融可以通過(guò)支持性政策的推動(dòng)進(jìn)一步影響地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。上式意味著2013年以前普惠金融并沒(méi)有對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生明顯的促進(jìn)作用，2013年及以后普惠金融對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有促進(jìn)作用。這是因?yàn)?013年以前整體較低的普惠金融發(fā)展水平存在著門(mén)檻效應(yīng)與非均衡效應(yīng)的雙重作用，所以使得普惠金融并沒(méi)有對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生促進(jìn)作用。2013年中共十八屆三中全會(huì)將“普惠金融”寫(xiě)入黨的執(zhí)政綱領(lǐng)這一政策使得各省市大力發(fā)展普惠金融，隨著地區(qū)普惠金融水平的提高，門(mén)檻效應(yīng)、非均衡效應(yīng)趨于減弱，普惠金融水平的提升開(kāi)始對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生顯著的促進(jìn)作用。

通過(guò)分析模型二中SDM空間模型結(jié)果發(fā)現(xiàn)，W*X3的系數(shù)顯著，這說(shuō)明我國(guó)的普惠金融通過(guò)地理空間機(jī)制對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)發(fā)揮作用，普惠金融的發(fā)展對(duì)周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在負(fù)的空間溢出效應(yīng)，表明本地區(qū)的普惠金融程度的提高會(huì)使得相鄰地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)減慢。這可能是因?yàn)槿绻噜彽貐^(qū)的普惠金融程度落后于本地區(qū)，作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展重要要素的勞動(dòng)力，在普惠金融程度高的地區(qū)意味著更多的機(jī)會(huì)和更好的發(fā)展前景，這使得大量勞動(dòng)力涌向普惠金融程度較高的地區(qū)。而受累積因果關(guān)系的影響，本地區(qū)發(fā)展優(yōu)勢(shì)的集聚會(huì)強(qiáng)化這種現(xiàn)有的差異格局，促進(jìn)其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。所以本地區(qū)普惠金融水平提高，會(huì)使得相鄰地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平相對(duì)于本地區(qū)較慢。

對(duì)比兩大模型，模型一加入虛擬變量說(shuō)明了普惠金融支持性政策的提出會(huì)對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生影響，模型二加入交叉項(xiàng)后進(jìn)一步驗(yàn)證了普惠金融通過(guò)政策的支持對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生顯著的促進(jìn)作用，并得出了具體的影響系數(shù)。

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文利用經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣代替0-1矩陣后再次進(jìn)行模型估計(jì)，LM檢驗(yàn)、穩(wěn)健的 LM 檢驗(yàn)結(jié)果顯示，空間自回歸模型(SAR)仍是最佳選擇。SAR、SEM、SDM三個(gè)模型估計(jì)結(jié)果表明，普惠金融通過(guò)政策的支持對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生顯著的促進(jìn)作用，控制變量回歸系數(shù)符號(hào)與上文保持一致。綜合來(lái)看，即使采用經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣，回歸結(jié)果仍然穩(wěn)健。

五、結(jié)論與建議

本文通過(guò)研究普惠金融及普惠金融支持性政策對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，得出如下結(jié)論：(1)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的速度與普惠金融的發(fā)展水平相關(guān)；(2)普惠金融通過(guò)支持性政策的提出進(jìn)一步促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；(3)普惠金融的發(fā)展對(duì)周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在負(fù)的空間溢出效應(yīng)。

基于本文的研究結(jié)論，筆者提出以下兩點(diǎn)建議：第一，在金融體制改革背景下，我國(guó)政府應(yīng)正確認(rèn)識(shí)普惠金融支持性政策的出臺(tái)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的正向影響，堅(jiān)持?jǐn)U大金融服務(wù)覆蓋面的框架性理念和發(fā)展戰(zhàn)略，高度重視金融服務(wù)的可獲得性建設(shè)，進(jìn)一步提升各地區(qū)的普惠金融水平。第二，政府在制定相關(guān)金融政策時(shí)應(yīng)高度重視空間因素，從空間溢出效應(yīng)的角度，需要考慮區(qū)域優(yōu)勢(shì)、空間依賴(lài)、金融合作等地理經(jīng)濟(jì)條件，鼓勵(lì)并加強(qiáng)各地區(qū)間更廣泛的金融合作和交流，真正打破地區(qū)割據(jù)局面，加快金融資源在區(qū)域間的流動(dòng)，充分發(fā)揮普惠金融對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間溢出效應(yīng)。

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