王琴 陸佳行

摘 要：針對(duì)中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行網(wǎng)點(diǎn)布局整合的熱點(diǎn)現(xiàn)象，以江蘇省郵政儲(chǔ)蓄銀行網(wǎng)點(diǎn)空間分布為例，建立空間滯后模型分析郵儲(chǔ)銀行網(wǎng)點(diǎn)布局對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響。研究表明，郵儲(chǔ)銀行網(wǎng)點(diǎn)自然地理空間分布較均勻，但經(jīng)濟(jì)地理空間分布差異較大。各地級(jí)市間網(wǎng)點(diǎn)分布存在正的空間自相關(guān)性，呈現(xiàn)出高高聚集、低低聚集的現(xiàn)象，郵儲(chǔ)銀行的支行和營(yíng)業(yè)所網(wǎng)點(diǎn)布局有利于促進(jìn)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展，但基于行政區(qū)劃管理設(shè)置的分行網(wǎng)點(diǎn)卻對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)無益。

關(guān)鍵詞：郵政儲(chǔ)蓄銀行;空間自相關(guān);空間滯后模型

中圖分類號(hào)：F832? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號(hào)：1673-291X（2019）01-0058-03

中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行（以下簡(jiǎn)稱“郵儲(chǔ)銀行”）作為我國(guó)第五大國(guó)有上市銀行，是我國(guó)擁有物理網(wǎng)點(diǎn)最多的銀行。在傳統(tǒng)銀行進(jìn)行“互聯(lián)網(wǎng)+”、自助銀行的業(yè)態(tài)升級(jí)時(shí)，郵儲(chǔ)銀行不可避免地面臨著物理網(wǎng)點(diǎn)的重新合理布局。據(jù)銀監(jiān)局網(wǎng)站公告，2016年4—7月郵儲(chǔ)銀行減少52家支行網(wǎng)點(diǎn)，這一現(xiàn)象在繼工農(nóng)建商四大國(guó)有商業(yè)銀行撤并網(wǎng)點(diǎn)后又一次引起熱議。郵儲(chǔ)銀行最初設(shè)立時(shí)具有普惠金融的性質(zhì)，在面臨上市公司追求績(jī)效的壓力下，如何更好地優(yōu)化、合理布局？盡管已有不少涉及郵儲(chǔ)銀行的研究，但這些研究主要集中于對(duì)郵儲(chǔ)銀行的改革發(fā)展[1～2]、市場(chǎng)定位及發(fā)展方向[3]、支行網(wǎng)點(diǎn)發(fā)展對(duì)策[4～5]、網(wǎng)點(diǎn)建設(shè)[6]、內(nèi)在缺陷及改革創(chuàng)新[7]，中間業(yè)務(wù)的發(fā)展與對(duì)策[8]等方面。對(duì)郵儲(chǔ)銀行網(wǎng)點(diǎn)空間布局的研究[4～6]較少，本文擬以江蘇省為例，研究郵儲(chǔ)銀行網(wǎng)點(diǎn)自然地理空間分布和經(jīng)濟(jì)地理空間分布的特點(diǎn)，并運(yùn)用空間模型研究郵儲(chǔ)銀行網(wǎng)點(diǎn)布局與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系。

一、江蘇省郵儲(chǔ)銀行網(wǎng)點(diǎn)布局現(xiàn)狀

根據(jù)郵儲(chǔ)銀行官方網(wǎng)站數(shù)據(jù)，江蘇省郵儲(chǔ)銀行網(wǎng)點(diǎn)合計(jì)有2 502家，其中分行12家，支行404家，營(yíng)業(yè)所2 086家。除宿遷市不存在分行網(wǎng)點(diǎn)外，其余12個(gè)地級(jí)市均各擁有一家分行，整體分布較為均衡;蘇州、南通、徐州、南京支行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量較多，分別為49家、48家、43家、36家，而連云港、淮安、鎮(zhèn)江支行數(shù)量較少，分別為18家、19家、23家;南通、蘇州、鹽城營(yíng)業(yè)所數(shù)量明顯多于其他地級(jí)市，分別為270家、225家、204家，均在200家以上，而連云港、鎮(zhèn)江、宿遷營(yíng)業(yè)所數(shù)量相對(duì)較少，分別為99家、101家、101家;南通市擁有的各類網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量最多為319家，其次是蘇州市、徐州市分別為275家、236家，而數(shù)量最少的3個(gè)市，連云港市只有118家，鎮(zhèn)江市有125家，宿遷市則是126家。

二、郵儲(chǔ)銀行網(wǎng)點(diǎn)布局的空間效應(yīng)分析

（一）數(shù)據(jù)來源與變量說明

本文研究對(duì)象為江蘇省13個(gè)地級(jí)市，有關(guān)各地級(jí)市郵儲(chǔ)銀行各類型網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)來源于中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行網(wǎng)站發(fā)布的相關(guān)信息，有關(guān)各地級(jí)市生產(chǎn)總值、人口、土地面積、財(cái)政預(yù)算支出、從業(yè)人員等數(shù)據(jù)來源于江蘇省統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的2000—2016年《江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒》。

為分析郵政儲(chǔ)蓄銀行網(wǎng)點(diǎn)分布對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響，本文借鑒呂勇斌研究商業(yè)銀行空間布局對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)影響文獻(xiàn)中的變量指標(biāo)，以人均GDP作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的代理變量，郵儲(chǔ)銀行網(wǎng)點(diǎn)空間分布作為核心解釋變量，以就業(yè)率、人均固定資產(chǎn)、財(cái)政支出貢獻(xiàn)作為控制變量。本文固定資產(chǎn)采取存量進(jìn)行分析，而搜集的數(shù)據(jù)固定資產(chǎn)投資為當(dāng)年實(shí)際的投資量，屬于流量指標(biāo)，故采用永續(xù)盤存法進(jìn)行存量的轉(zhuǎn)換。

（二）模型的選取

一般而言，相鄰地區(qū)的經(jīng)濟(jì)狀況會(huì)存在一定的交互作用，一定程度上表現(xiàn)出空間依賴性或空間相關(guān)性。因此，直接采用普通最小二乘法（OLS）建模分析，將忽略空間相關(guān)性變量對(duì)模型的影響，從而估計(jì)結(jié)果會(huì)產(chǎn)生偏誤。對(duì)于存在空間相關(guān)性變量的建模中，需考慮地區(qū)間的交互作用，通過建立合適的空間權(quán)重矩陣對(duì)模型做出修正?？臻g自相關(guān)可以體現(xiàn)在因變量的滯后項(xiàng)及誤差項(xiàng)兩方面，可分別通過建立空間滯后模型（SLM）及空間誤差模型（SEM）予以解決?？紤]到地區(qū)經(jīng)濟(jì)間存在空間相關(guān)性，本文采用空間滯后模型（SLM）分析解釋變量對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響，該模型定義如下：

y=？姿Wy+X？茁+？著（1）

式中，y為被解釋變量;W為一致的空間權(quán)重矩陣（此處為上文定義的鄰接權(quán)重矩陣）;Wy為空間滯后因變量;？姿為空間自回歸系數(shù)，用于度量空間滯后Wy對(duì)y的影響，空間依賴性僅有單一參數(shù)？姿來刻畫;X為n×k數(shù)據(jù)矩陣（其中n=13為地級(jí)市數(shù)量，k=6為解釋變量個(gè)數(shù)）;？茁k×1為相應(yīng)系數(shù);？著為隨機(jī)誤差，且有？著～（0，？滓2In）;如果？姿=0，則方程簡(jiǎn)化為一般的線性回歸模型。

為驗(yàn)證被解釋變量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在空間自相關(guān)性，利用Geoda軟件計(jì)算得到江蘇省各地級(jí)市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的全局Morans I估計(jì)值為0.762，檢驗(yàn)的Z值為3.731，在1%的顯著性水平上通過了檢驗(yàn)，說明江蘇省各地級(jí)市整體的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為空間正相關(guān)，并且經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)出高高聚集（HH）及低低聚集（LL）的特征?？臻g滯后模型及空間誤差模型的LM值分析可知，LMlag統(tǒng)計(jì)量值相對(duì)于LMerr更為顯著（3.483>3.038），R-LMlag統(tǒng)計(jì)量相對(duì)于R-LMerr也更為顯著（6.273>5.826），故建立空間滯后模型（R-LMlag）優(yōu)于空間誤差模型（見表1）。

（三）實(shí)證結(jié)果分析

空間自回歸系數(shù)（記為rho）的估計(jì)值為0.08，且模型滯后項(xiàng)在1%水平上顯著，故存在顯著的空間自回歸效應(yīng)，這表明各地級(jí)市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在顯著的空間溢出現(xiàn)象，即各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平具有正的空間相關(guān)性，一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平的提升會(huì)帶動(dòng)周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

從核心解釋變量來看，郵儲(chǔ)銀行支行及營(yíng)業(yè)所的回歸系數(shù)均為正值，且能通過在1%顯著性水平下的檢驗(yàn)，表明郵儲(chǔ)銀行支行及營(yíng)業(yè)所在合理布局的情況下能夠促進(jìn)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)水平的發(fā)展，且這種積極影響是顯著的;而郵儲(chǔ)銀行分行網(wǎng)點(diǎn)的回歸系數(shù)為負(fù)值并通過了1%顯著性水平下的檢驗(yàn)，這從側(cè)面表明了郵儲(chǔ)銀行基于行政區(qū)域設(shè)置分行帶來對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有負(fù)面影響。因此，郵儲(chǔ)銀行網(wǎng)點(diǎn)的布局在服務(wù)大眾的同時(shí)確保布局要與區(qū)域經(jīng)濟(jì)相適應(yīng)。

從控制變量來看，就業(yè)率、人均固定資產(chǎn)及財(cái)政預(yù)算支出的回歸系數(shù)均為正值，其中人均固定資產(chǎn)及財(cái)政預(yù)算支出通過了1%顯著性水平下的檢驗(yàn)，就業(yè)率通過了10%顯著性水平下的檢驗(yàn)，三者均能推動(dòng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展，具有促進(jìn)作用，一個(gè)地區(qū)就業(yè)率越高，人均固定資產(chǎn)越多，政府的財(cái)政預(yù)算支出越多，則當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r越好。

三、結(jié)論

本研究在對(duì)江蘇省郵儲(chǔ)銀行網(wǎng)點(diǎn)的自然地理空間和經(jīng)濟(jì)地理空間分布特征分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對(duì)網(wǎng)點(diǎn)布局進(jìn)行了空間探索性分析，并建立空間滯后模型研究了網(wǎng)點(diǎn)布局對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。主要結(jié)論如下：

第一，從網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量分布的總體情況來看，江蘇省中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行分行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量在各地級(jí)市的分布是比較均勻的，而支行、營(yíng)業(yè)所以及全部網(wǎng)點(diǎn)的數(shù)量在各地級(jí)市的分布是存在差異的。分行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量的分布，除宿遷市不存在分行，其他13個(gè)地級(jí)市各有1家。支行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量分布較多的是蘇州市、南通市、徐州市，均有40余家，較少的是淮安市、連云港市，支行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量不足20家。營(yíng)業(yè)所網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量分布較多的是南通市、蘇州市、鹽城市，營(yíng)業(yè)所數(shù)量均達(dá)到200家以上，較少的是連云港市、鎮(zhèn)江市、宿遷市，營(yíng)業(yè)所數(shù)量不足120家。全部網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量分布較多的是南通市、蘇州市，分別為319家、275家，較少的是連云港市、鎮(zhèn)江市、宿遷市，全部網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量不足130家。

第二，空間滯后模型結(jié)果表明，各地級(jí)市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在顯著的空間溢出現(xiàn)象，一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平的提升會(huì)帶動(dòng)周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。從控制變量來看，就業(yè)率、人均固定資產(chǎn)均能推動(dòng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展，對(duì)經(jīng)濟(jì)水平具有積極影響，一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r與就業(yè)率、人均固定資產(chǎn)、政府的財(cái)政預(yù)算支出成正比。從核心解釋變量來看，在合理布局下增設(shè)支行及營(yíng)業(yè)所能夠促進(jìn)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)水平的發(fā)展，且影響顯著;而增加郵儲(chǔ)銀行分行數(shù)量帶來的負(fù)面影響可能會(huì)大于增加支行與營(yíng)業(yè)所數(shù)量帶來的積極影響，阻礙區(qū)域經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展。網(wǎng)點(diǎn)多既是優(yōu)勢(shì)，也是劣勢(shì)，關(guān)鍵在于能否進(jìn)行合理布局。因此，郵儲(chǔ)銀行網(wǎng)點(diǎn)的布局應(yīng)當(dāng)穩(wěn)妥實(shí)施，避免盲目增設(shè)郵儲(chǔ)銀行網(wǎng)點(diǎn)導(dǎo)致過多的沉淀成本，應(yīng)統(tǒng)籌規(guī)劃，合理布局，實(shí)現(xiàn)金融資源的有效配置，服務(wù)大眾的同時(shí)確保網(wǎng)點(diǎn)布局與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展相適應(yīng)。