摘 要：運(yùn)用空間計(jì)量模型，測度并分析江西省2008年-2018年金融集聚水平及金融效率相關(guān)指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)增長相關(guān)指標(biāo)的，發(fā)現(xiàn)江西各個城市的金融發(fā)展水平存在顯著的空間差異，并對該空間關(guān)系進(jìn)行了進(jìn)一步的分析，研究了金融集聚程度、金融效率對江西省經(jīng)濟(jì)增長的具體影響。據(jù)此提出了江西省推進(jìn)金融及相關(guān)行業(yè)的基礎(chǔ)建設(shè)、優(yōu)化金融體系結(jié)構(gòu)、優(yōu)化金融資源配置等建議。

關(guān)鍵詞：金融集聚;區(qū)域經(jīng)濟(jì);經(jīng)濟(jì)增長;空間滯后模型;

一、引言

隨著“一帶一路”戰(zhàn)略的持續(xù)推進(jìn)，江西省與戰(zhàn)略進(jìn)行了積極對接，努力發(fā)展經(jīng)濟(jì)，增強(qiáng)區(qū)域競爭力。本文對江西省11個地級市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，希望通過金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響，對江西近年來的經(jīng)濟(jì)發(fā)展的情況進(jìn)行分析，并相應(yīng)提出對策和建議。

二、金融聚集程度的測定

參考類似研究中測度產(chǎn)業(yè)集聚程度的方法， 同時結(jié)合金融行業(yè)的特點(diǎn)， 本文最終選取“區(qū)位熵”作為核心解釋變量來估計(jì)江西省的金融業(yè)集聚水平。

Fit=（Mit/GDPit）/（Mt/GDPt）

其中， Fit表示江西某市i在第t年度的金融產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)位熵值，Mit表示第t年i市的金融機(jī)構(gòu)的本外幣存貸款余額，GDPit表示第t年i市的地區(qū)生產(chǎn)總值，Mt表示第t年江西省全省金融機(jī)構(gòu)的本外幣存貸款余額，GDPt表示第t年江西省全省的地區(qū)生產(chǎn)總值。

根據(jù)金融業(yè)區(qū)位熵計(jì)算結(jié)果可知， 省會南昌市的金融集聚水平在江西一直處于排名第一的位置。除南昌外，贛州、上饒、撫州和吉安的金融集聚水平也在省內(nèi)排名靠前。而九江作為GDP總量第三大的城市，金融集聚水平卻比較低。

三、 模型構(gòu)建

為了更深入分析金融集聚水平對江西省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響， 運(yùn)用Matlab和Geoda兩個軟件對江西金融集聚的空間溢出效應(yīng)和江西省經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系進(jìn)行空間計(jì)量分析。所使用的數(shù)據(jù)來源于《江西統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》及江西省各市統(tǒng)計(jì)年鑒中公布的數(shù)據(jù)。

1.構(gòu)造空間權(quán)重矩陣

空間權(quán)重矩陣可以展示出空間觀測單元的相對位置關(guān)系并測度空間相依性。通過Groda采用Rook賦權(quán)法，生成金融業(yè)區(qū)位熵 （F） 的地理空間鄰近權(quán)重矩陣。其結(jié)果可通過連通圖的形式直觀表現(xiàn)出各地區(qū)與其他地區(qū)的相鄰關(guān)系。

2.空間自相關(guān)性檢驗(yàn)

空間自相關(guān)指的是某指標(biāo)在整個區(qū)域內(nèi)的觀測數(shù)據(jù)之間具有的一種相互依賴性。一般使用莫蘭指數(shù)（Morans I）作為衡量空間自相關(guān)水平的指標(biāo)，只有通過莫蘭指數(shù)證明觀測數(shù)據(jù)之間存在空間自相關(guān)，對這組數(shù)據(jù)使用空間計(jì)量模型進(jìn)行分析才有意義。通過計(jì)算發(fā)現(xiàn)，江西地區(qū)2018年莫蘭指數(shù)為-0.344937，且通過999次蒙特卡洛模擬可見結(jié)果顯著，說明江西地區(qū)金融業(yè)集聚程度具有空間負(fù)相關(guān)性。

散點(diǎn)圖分為四個象限， 將江西各地級市的金融產(chǎn)業(yè)集聚的發(fā)展程度分為四種集群形式。第一象限為（H-H） 和第三象限 （L-L） 表示的是具有正空間自相關(guān)關(guān)系的城市，第二象限 （L-H） 和第四象限 （H-L） 則表示的是具有負(fù)空間自相關(guān)關(guān)系的城市，具體情況為：撫州處于第一象限;九江、宜春、新余、萍鄉(xiāng)、景德鎮(zhèn)、鷹潭處于第二象限;無城市屬于第三象限;南昌、贛州、上饒、吉安處于第四象限。由此也可以明顯看出江西地區(qū)金融業(yè)集聚程度具有空間負(fù)相關(guān)性。

本文進(jìn)一步計(jì)算了江西地區(qū)歷年的莫蘭指數(shù)，2008年至2018年具體結(jié)果為：-0.236、-0.203、-0.214、-0.236、-0.260、-0.278、-0.297、-0.315、-0.321、-0.332、-0.345?？梢园l(fā)現(xiàn)，近年來江西金融業(yè)集聚水平的空間差異程度自2009年后不斷提高。

3.指標(biāo)選取

本文選取市內(nèi)人均GDP（用PGDP表示）代表城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，并將其作為被解釋變量。被解釋變量為金融發(fā)展水平和金融發(fā)展效率。其中金融發(fā)展水平主要以當(dāng)?shù)亟鹑跈C(jī)構(gòu)本外幣存貸款余額與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值來代替， 用F表示，金融發(fā)展效率用金融機(jī)構(gòu)存貸比代替， 用V表示。

4.模型選取

空間計(jì)量分析主要使用空間誤差模型（SEM）和空間滯后模型（SLM），可以通過普通面板回歸模型的LM檢驗(yàn)結(jié)果來確定使用的模型。本文首先進(jìn)行了OLS面板數(shù)據(jù)回歸， 基于殘差計(jì)算LM-Lag、LM-Error、Robust LM-Lag、Robust LM-Error統(tǒng)計(jì)量。通過回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn) LM-Lag（12.8）、Robust LM-Lag（10.41）均在1%水平上顯著， 而LM-Error（3.63）、Robust LM-Error（1.23）不顯著， 故選擇空間滯后模型進(jìn)行分析。

四、實(shí)證分析

為了以人均GDP （lnPGDP） 為因變量， 金融發(fā)展水平 （lnF） 、金融發(fā)展效率 （lnV）為自變量建立空間滯后模型， 對模型的回歸結(jié)果見圖1。

從各變量的顯著性水平來看， 各項(xiàng)均通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)， 表明金融發(fā)展水平與金融效率對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長有顯著的影響，且金融集聚水平的降低以及金融效率的提高，對經(jīng)濟(jì)增長有促進(jìn)作用。另外空間系數(shù)的結(jié)果表明，金融集聚水平的降低對周邊城市的經(jīng)濟(jì)增長也有著促進(jìn)作用。本文認(rèn)為，江西作為經(jīng)濟(jì)水平、金融業(yè)水平相對落后的地區(qū)，且金融資源集聚于南昌、贛州等少數(shù)城市，使得周邊城市金融產(chǎn)業(yè)更加難以發(fā)展。近年來，江西省金融集聚程度逐漸降低，金融資源從南昌、贛州等相對經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的城市流向周邊城市，從而提高了金融資源利用效率，促進(jìn)了江西省整體經(jīng)濟(jì)的增長。

五、結(jié)論與建議

1.結(jié)論

通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，江西省從空間自相關(guān)程度上看， 2018年度莫蘭指數(shù)（Morans I）為-0.34437，表明江西省各個城市的金融發(fā)展水平具有顯著的空間差異。同時根據(jù)模型的回歸結(jié)果分析發(fā)現(xiàn)金融集聚水平的逐年下降，金融資源從南昌、贛州等相對經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的城市流向周邊城市，促進(jìn)了江西經(jīng)濟(jì)的增長。

2.建議

（1）大力支持金融業(yè)及相關(guān)行業(yè)基礎(chǔ)建設(shè)，促進(jìn)金融業(yè)發(fā)展

金融基礎(chǔ)設(shè)施是金融穩(wěn)定運(yùn)行與快速發(fā)展的硬件條件，金融基礎(chǔ)設(shè)施的建是金融改革開放的動力來源。習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)過：“要加快金融市場基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，穩(wěn)步推進(jìn)金融業(yè)關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施國產(chǎn)化?！苯髯鳛榻鹑跇I(yè)相對不發(fā)達(dá)的地區(qū)，要更加重視金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加快金融業(yè)發(fā)展，跟上其他省份的步伐。

（2）優(yōu)化金融資源配置，促進(jìn)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)平衡增長

自實(shí)施改革開放、沿海地區(qū)優(yōu)先發(fā)展的戰(zhàn)略以來，我國經(jīng)濟(jì)社會在高速發(fā)展的同時，也產(chǎn)生了沿海省份和內(nèi)陸省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距越來越大的問題。為了經(jīng)濟(jì)的平衡發(fā)展，我國陸續(xù)實(shí)施了中部崛起、振興東北老工業(yè)基地和西部大開發(fā)等非沿海區(qū)域的發(fā)展戰(zhàn)略，其中的重要手段就是向落后地區(qū)輸送金融資源，加速落后地區(qū)的金融業(yè)發(fā)展。

江西省應(yīng)當(dāng)借鑒全國金融資源配置的戰(zhàn)略方針，推動金融資源從南昌等金融業(yè)發(fā)達(dá)城市向其他城市流動，提升全省金融資源的利用效率，從而加快江西省全體及各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

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作者簡介：

龔名川，1997.05，男，漢，江西省九江人，研究生，宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測方向。