劉素春 郝建嬌 楊牧

摘? ?要：利用山東省“一群兩心三圈”2007—2018年面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建動態(tài)杜賓模型分析保險業(yè)發(fā)展對實體經(jīng)濟增長的空間溢出效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：實體經(jīng)濟發(fā)展具有明顯的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)，一個地區(qū)的實體經(jīng)濟增長能夠?qū)χ苓叺貐^(qū)發(fā)揮促進效應(yīng)。保險業(yè)發(fā)展能夠促進實體經(jīng)濟增長，且存在短期的負向空間溢出效應(yīng)，但長期來看這種負向作用不再明顯。加入核心城市后，空間溢出效應(yīng)明顯增強，表明核心城市對保險業(yè)發(fā)揮促進實體經(jīng)濟增長的效應(yīng)起到了“領(lǐng)頭羊”作用。

關(guān)鍵詞：保險業(yè)發(fā)展;空間溢出;實體經(jīng)濟;動態(tài)空間杜賓模型

中圖分類號：F840.64? ?文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-2265（2021）05-0068-06

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2021.05.010

一、引言

山東是我國的經(jīng)濟大省，2019年工業(yè)產(chǎn)出占全國的1/8，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值長期居全國第一，是實體經(jīng)濟發(fā)展的重點區(qū)域。保險業(yè)是支持實體經(jīng)濟發(fā)展的重要工具，對于轉(zhuǎn)移實體經(jīng)濟運行中的風(fēng)險具有不可替代的作用。山東省保險業(yè)在服務(wù)實體經(jīng)濟方面發(fā)揮著日益重要的保障作用。2018年底，全省8個設(shè)區(qū)的市已全面施行災(zāi)害民生保險，保障人口達3600多萬人;2019年，全省保險業(yè)承擔(dān)各類風(fēng)險責(zé)任金額達到190.2萬億元。

山東省實體經(jīng)濟要素在各區(qū)域之間分布不均，各區(qū)域保險業(yè)發(fā)展水平也不相同。根據(jù)空間經(jīng)濟學(xué)相關(guān)理論，保險機構(gòu)、要素等通常會在區(qū)域之間不斷流動，保險資源流向高層級城市，保險服務(wù)能力不足的地區(qū)容易發(fā)生實體經(jīng)濟高端資源外流，區(qū)域內(nèi)實體經(jīng)濟增長就會受到抑制（卓志和孟祥艷，2019）[1]?？梢?，一個地區(qū)保險業(yè)的發(fā)展不僅能夠作用于本地區(qū)，還能夠?qū)χ車貐^(qū)的實體經(jīng)濟產(chǎn)生影響。

保險業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長的關(guān)系一直是學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點。Webb等（2002）[2]借助修正的新古典Solow-Swan模型，驗證了銀行信貸和保險能夠通過增加資本存量來提高產(chǎn)出和投資水平，從而促進經(jīng)濟增長。Tong（2008）[3]分別研究了壽險業(yè)和產(chǎn)險業(yè)對經(jīng)濟增長的影響，認為二者都能促進經(jīng)濟增長。李香雨和程鵬（2012）[4]利用誤差修正模型實證研究了保險資金運用對經(jīng)濟增長的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，無論是長期投資還是短期投資，保險資金都能夠積極地促進經(jīng)濟增長。胡少勇和陳雪（2016）[5]從數(shù)據(jù)的內(nèi)生性及穩(wěn)健性檢驗方面考慮，采用GMM估計法，實證檢驗了我國保險業(yè)結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟增長之間的倒U形關(guān)系。溫健等（2017）[6]則應(yīng)用門限回歸模型，對我國各省份保險發(fā)展對經(jīng)濟增長的非線性影響進行了探析。

隨著計量經(jīng)濟學(xué)的不斷發(fā)展，學(xué)界逐漸開始將空間因素納入保險業(yè)與經(jīng)濟增長關(guān)系的相關(guān)問題研究中。胡東婉和宋玉祥（2017）[7]運用空間計量的方法實證研究發(fā)現(xiàn)，我國金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟增長具有正向溢出效應(yīng)，其中，銀行業(yè)的溢出效應(yīng)最為明顯，而證券業(yè)和保險業(yè)的溢出效應(yīng)較弱。姜天龍和范靜（2017）[8]采用空間杜賓模型對我國財產(chǎn)保險業(yè)市場結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系進行了實證檢驗，結(jié)果表明財產(chǎn)保險業(yè)可以通過穩(wěn)定第二產(chǎn)業(yè)的經(jīng)營助力經(jīng)濟增長。伍丹丹等（2018）[9]采用靜態(tài)的空間杜賓模型，使用山東省17地市2007—2016年的面板數(shù)據(jù)研究了山東省保險業(yè)發(fā)展對實體經(jīng)濟增長的空間溢出效應(yīng)。

現(xiàn)有研究大多采用靜態(tài)空間杜賓模型對保險業(yè)與實體經(jīng)濟之間的關(guān)系進行研究，往往只考慮了當(dāng)期解釋變量的影響，在一定程度上容易高估實體經(jīng)濟的空間關(guān)聯(lián)性。本文則構(gòu)建動態(tài)空間杜賓固定效應(yīng)模型，參考山東省最新劃分的“一群兩心三圈”發(fā)展格局①，采用省會、膠東、魯南三大經(jīng)濟圈所涵蓋的106個縣區(qū)2007—2018年的面板數(shù)據(jù)進行分析，研究山東省保險業(yè)發(fā)展與實體經(jīng)濟增長的關(guān)系，并進一步探討其區(qū)域差異和核心城市的輻射影響，為山東省未來相關(guān)政策的制定提供數(shù)據(jù)參考，有利于山東省區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展。

二、模型設(shè)定與指標(biāo)選取

（一）研究方法及模型設(shè)定

1. 空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)檢驗?？臻g自相關(guān)指數(shù)（Morans I）是檢驗空間相關(guān)性的常用工具，其統(tǒng)計公式如式（1）所示：

[Moran's I=i=1nj=1nWij（Yi-Y）（Yj-Y）S2i=1nj=1nWij]? ?（1）

式（1）中[S2=1ni=1n（Yi-Y），Y=1ni=1n（Yi），Yi]指的是第[i]個地區(qū)的觀測值，[n]為總的地區(qū)數(shù)。Morans I的正態(tài)分布統(tǒng)計量Z值的計算公式為

[Zd=Moran's I-E（I）VAR（I）]? ? ?（2）

2. 動態(tài)空間杜賓模型。本文主要采用空間杜賓模型（SDM）作為基礎(chǔ)模型，可以用以下公式表示：

[Ii=Zij=1nWijZj]? ? ? ? ? ? （3）

在基本模型的基礎(chǔ)上，本文構(gòu)建動態(tài)空間杜賓模型如下：

[yit=α+yi（t-1）+ρj=1nWijyit+Xitβ+θj=1nWitXitj+φi+τt+εit] （4）

其中，[y]是被解釋變量，即本文研究中實體經(jīng)濟，[X]是解釋變量，包括銀行業(yè)發(fā)展、政府干預(yù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量。[W]為空間權(quán)重矩陣，[Wy]是被解釋變量的空間滯后變量，[ρ]是空間自相關(guān)系數(shù)，[Wx]是解釋變量的空間滯后項，[β]是變量[X]的系數(shù)，[α]是常數(shù)項，[ε]是隨機誤差項;[ln]為[n×1]階單位矩陣，[n]為地區(qū)個數(shù)。

3. 動態(tài)空間杜賓模型溢出效應(yīng)分解。借鑒LeSage和Pace（2009）[10]與Elhorst等（2010）[11]的研究，對動態(tài)空間杜賓模型進行效應(yīng)分解：

將模型（4）改寫為：

[yit=E-δW-1τE-ηWyit-1+E-δW-1βXit+θWXit+（E-δW）-1vit]? （5）

在特定時點上，對X向量中第k個解釋變量對應(yīng)的y期望值求偏導(dǎo)數(shù)：

[?E（y）?x1k…?E（y）?xnkt=（E-δW）-1βkEn+θkW]? ? ? ? （6）

基于此，空間杜賓模型的回歸結(jié)果報告了三種效應(yīng)，其中，直接效應(yīng)衡量了保險業(yè)發(fā)展變量對本地區(qū)實體經(jīng)濟增長的作用，間接效應(yīng)衡量了保險業(yè)發(fā)展變量對相鄰地區(qū)實體經(jīng)濟增長的作用，總效應(yīng)表示保險業(yè)發(fā)展對所有地區(qū)實體經(jīng)濟增長造成的影響。

4. 空間權(quán)重矩陣。本文采用學(xué)術(shù)界較多使用的地理相鄰空間權(quán)重矩陣的方法進行實證檢驗。

（二）指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來源

1. 指標(biāo)選取。（1）被解釋變量：實體經(jīng)濟發(fā)展（REO）?？紤]到縣域數(shù)據(jù)的可得性，本文采用黃群慧（2017）[12]所界定的傳統(tǒng)意義上的實體經(jīng)濟（R1），用第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值之和來衡量實體經(jīng)濟發(fā)展水平。（2）核心解釋變量：保險業(yè)發(fā)展（INSURANCE）。本文借鑒楊新順等（2017）[13]所采用的各地區(qū)原保費收入來衡量保險業(yè)的發(fā)展水平。（3）控制變量。本文參考楊新順等（2017）[13]的思路，選取銀行業(yè)發(fā)展（BANK）、政府干預(yù)（GOV）和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（STRUCTURE）作為控制變量。其中銀行業(yè)發(fā)展（BANK）通過計算各地區(qū)本外幣貸款余額占GDP的比重來表示;政府干預(yù)（GOV）利用各地區(qū)地方政府財政支出占GDP的比重來衡量;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（STRUCTURE）通過計算各地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重來表示。本文的變量選擇見表1。

2. 數(shù)據(jù)來源與處理。數(shù)據(jù)來源于2007—2018年度的《山東金融年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》、環(huán)亞經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫以及各城市歷年統(tǒng)計公報。樣本共涉及山東省“一群兩心三圈”所涵蓋的106個縣區(qū)2007—2018年的面板數(shù)據(jù)，共1264個觀測數(shù)據(jù)，個別數(shù)據(jù)缺失，采用插值法補齊。為使實證結(jié)果更為穩(wěn)健，本文對實體經(jīng)濟發(fā)展（REO）和保險業(yè)發(fā)展（INSURANCE）的樣本數(shù)據(jù)進行了對數(shù)化處理。

3. 弱外生性檢驗?？紤]到實體經(jīng)濟增長可能會反向影響保險業(yè)的發(fā)展。本文以Johansen（1992）[14]提出的檢驗方法對核心解釋變量保險業(yè)發(fā)展進行弱外生性檢驗。通過測算，本文得到的估計殘差作為解釋變量時的t值為-2.76，P值為0.764，說明本文的核心解釋變量保險業(yè)發(fā)展具有弱外生性。因此，可以認為，在模型中不會存在由于變量間互為因果所引發(fā)的內(nèi)生性問題。

三、實證分析與結(jié)果

（一）空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)檢驗結(jié)果及分析

空間自相關(guān)指數(shù)。從表2可以看出，在地理相鄰空間權(quán)重矩陣下，2007—2018年山東省“一群兩區(qū)三圈”中的省會、膠東、魯南三大經(jīng)濟圈實體經(jīng)濟發(fā)展的Morans I 指數(shù)集中于0.241—0.317之間，且全部能夠通過1%的顯著性檢驗，說明實體經(jīng)濟發(fā)展水平在空間上并非隨機分布，而是存在正的空間關(guān)聯(lián)性。

平下顯著，下同。

（二）空間溢出效應(yīng)的實證分析

1. 總體估計結(jié)果與模型選擇。本文采用極大似然估計方法（MLE）對動態(tài)空間杜賓固定效應(yīng)模型進行估計，并根據(jù)Anselin（2004）[15]的判斷準(zhǔn)則，利用自然對數(shù)似然函數(shù)值（LL）和赤池信息準(zhǔn)則（AIC）對動態(tài)空間杜賓固定效應(yīng)模型進行檢驗。

表3報告了模型的估計結(jié)果。可以發(fā)現(xiàn)，模型擬合優(yōu)度為81.9%，LL值和AIC值分別為272.4623和605.8649，數(shù)值均較大，說明模型的估計效果較為理想。此外，Hausman檢驗結(jié)果在1%的水平下顯著為正，拒絕隨機效應(yīng)的原假設(shè)，驗證了本文選取固定效應(yīng)模型的正確性。

從表3可得到以下實證結(jié)果：（1）山東省實體經(jīng)濟發(fā)展存在著顯著的正向空間溢出效應(yīng)。表3的結(jié)果中，空間相關(guān)系數(shù)[ρ]為0.101且通過了1%的顯著性檢驗，這意味著在其他因素不變時，一個地區(qū)的實體經(jīng)濟加權(quán)值每增長1%，會促進周邊地區(qū)實體經(jīng)濟加權(quán)值增長0.1%。（2）山東省保險業(yè)發(fā)展對實體經(jīng)濟發(fā)展有正向推動作用，但對周邊地區(qū)實體經(jīng)濟發(fā)展卻存在負向空間溢出效應(yīng)。表3中解釋變量保險業(yè)發(fā)展的彈性系數(shù)為0.597且通過1%的顯著性檢驗，說明保險業(yè)發(fā)展顯著推動了實體經(jīng)濟的增長。但保險業(yè)發(fā)展的空間滯后項估計系數(shù)為-0.281且通過了1%的顯著性檢驗，說明山東省保險業(yè)發(fā)展對其周邊地區(qū)實體經(jīng)濟發(fā)展有抑制作用。

2. 三大經(jīng)濟圈分區(qū)域估計結(jié)果。為探究保險業(yè)發(fā)展在山東省不同經(jīng)濟圈中的表現(xiàn)，本文對三大經(jīng)濟圈分樣本進行研究，分析空間溢出效應(yīng)在不同經(jīng)濟圈間的差異?；貧w結(jié)果見表4。從表4可以看出，三大經(jīng)濟圈空間自相關(guān)系數(shù)[ρ]均顯著為正，表明山東省省會、膠東、魯南三大經(jīng)濟圈的實體經(jīng)濟變量之間都存在空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)。其中，空間自相關(guān)系數(shù)最高的是魯南經(jīng)濟圈，省會經(jīng)濟圈次之，經(jīng)濟較為發(fā)達的膠東經(jīng)濟圈最低，這可能是因為魯南經(jīng)濟圈經(jīng)濟發(fā)展水平相對滯后，影響經(jīng)濟增長的資源數(shù)量和質(zhì)量有限，因此，資源流動更具有空間關(guān)聯(lián)性。不同地區(qū)的被解釋變量一階滯后項均顯著，說明上一年度的實體經(jīng)濟發(fā)展會作用于下一年，較高的實體經(jīng)濟發(fā)展水平具有延續(xù)性;魯南經(jīng)濟圈的被解釋變量一階滯后項系數(shù)最大，這可能是因為魯南經(jīng)濟圈資源有限，相比其他地區(qū)，其實體經(jīng)濟發(fā)展需要更多地依賴于前期基礎(chǔ)。不同經(jīng)濟圈的保險業(yè)發(fā)展對實體經(jīng)濟都具有正向影響，說明經(jīng)濟圈內(nèi)一個地區(qū)的保險業(yè)發(fā)展對周邊地區(qū)的實體經(jīng)濟有促進作用。

3. 三大經(jīng)濟圈分區(qū)域空間溢出效應(yīng)偏微分分解。根據(jù)LeSage和Pace（2009）[10]與Elhorst等（2010）[11]的研究，本文分別從短期和長期對三大經(jīng)濟圈的空間溢出效應(yīng)進行分解研究。分析結(jié)果見表5，其中，模型（1）為包含了全部樣本數(shù)據(jù)的估計結(jié)果，模型（2）為剔除了各區(qū)域核心城市②的樣本估計結(jié)果。

從表5中，可總結(jié)得到以下實證結(jié)果：（1）對于省會經(jīng)濟圈，就直接效應(yīng)而言，保險業(yè)發(fā)展的短期效應(yīng)為0.476且通過了1%的顯著性檢驗，說明在省會經(jīng)濟圈內(nèi)，一個地區(qū)保險業(yè)發(fā)展對本地區(qū)的實體經(jīng)濟具有明顯的促進作用。剔除核心區(qū)之后，直接效應(yīng)依舊十分顯著，但數(shù)值有所減小，說明在省會經(jīng)濟圈內(nèi)，各地區(qū)核心城市的保險業(yè)發(fā)展對本地區(qū)實體經(jīng)濟增長具有正向促進作用，長短期效應(yīng)都較明顯。就間接效應(yīng)而言，保險業(yè)發(fā)展的間接效應(yīng)短期為負、長期為正，但都不顯著，這說明無論短期還是長期，省會經(jīng)濟圈保險業(yè)發(fā)展對周邊地區(qū)實體經(jīng)濟影響均不顯著。（2）對于膠東經(jīng)濟圈，保險業(yè)發(fā)展對實體經(jīng)濟增長的直接效應(yīng)顯著為正，但是包含核心地區(qū)的長期效應(yīng)系數(shù)值最大，說明在膠東經(jīng)濟圈內(nèi)，各地區(qū)核心城市保險業(yè)發(fā)展對本地區(qū)實體經(jīng)濟增長具有明顯的長期正向促進作用;就間接效應(yīng)而言，剔除了核心地區(qū)之后的短期間接效應(yīng)為三大經(jīng)濟圈中最顯著的，說明短期內(nèi)膠東經(jīng)濟圈內(nèi)各縣級城市保險業(yè)發(fā)展對周邊地區(qū)實體經(jīng)濟產(chǎn)生了空間溢出效應(yīng)，這可能是因為膠東經(jīng)濟圈縣域經(jīng)濟非常發(fā)達，縣域之間的發(fā)展形成了良好的空間聯(lián)動，使得保險業(yè)促進周邊地區(qū)實體經(jīng)濟增長的作用十分明顯。（3）對于魯南經(jīng)濟圈，就直接效應(yīng)而言，保險業(yè)發(fā)展的短期直接效應(yīng)為0.583，長期直接效應(yīng)為0.631，均在1%的顯著性水平下顯著，說明在魯南經(jīng)濟圈范圍內(nèi)，一個地區(qū)的保險業(yè)發(fā)展對本地區(qū)實體經(jīng)濟增長有顯著的促進作用。當(dāng)樣本剔除核心區(qū)域之后，直接效應(yīng)均明顯減弱，說明縣域保險業(yè)對當(dāng)?shù)貙嶓w經(jīng)濟的促進作用相對有限。就間接效應(yīng)而言，保險業(yè)發(fā)展的短期間接效應(yīng)顯著為正，長期間接效應(yīng)為負值但不顯著。說明短期內(nèi)一個地區(qū)保險業(yè)發(fā)展對周邊地區(qū)實體經(jīng)濟具有正向的空間溢出效應(yīng)，能夠促進周邊地區(qū)實體經(jīng)濟增長，但長期來看這種效應(yīng)不顯著。剔除核心區(qū)后的結(jié)果顯示，短期間接效應(yīng)減弱，依舊顯著為正，說明縣域之間保險業(yè)發(fā)展存在正向的空間溢出效應(yīng)。（4）整體對比模型（1）與模型（2），可以看出大多數(shù)地區(qū)剔除核心城市后直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均明顯減弱，甚至不再顯著，說明核心城市對于保險業(yè)發(fā)揮其促進實體經(jīng)濟增長的具有良好的帶動效應(yīng)。

四、結(jié)論及政策建議

（一）研究結(jié)論

一是2007—2018年山東省實體經(jīng)濟發(fā)展存在著顯著的空間關(guān)聯(lián)性，當(dāng)其他因素不變時，一個地區(qū)的實體經(jīng)濟增長會促進周邊地區(qū)實體經(jīng)濟增長，上一年的實體經(jīng)濟發(fā)展水平會對后一年的實體經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生正向影響。二是保險業(yè)發(fā)展對本地區(qū)實體經(jīng)濟增長具有促進作用，但會對相鄰地區(qū)產(chǎn)生負向的空間溢出效應(yīng)。三是山東省省會、膠東、魯南三大經(jīng)濟圈差異明顯。其中，省會經(jīng)濟圈、膠東經(jīng)濟圈內(nèi)部地區(qū)保險業(yè)發(fā)展對其相鄰地區(qū)的空間溢出效應(yīng)不明顯，但經(jīng)濟圈整體保險業(yè)發(fā)展對全省實體經(jīng)濟呈現(xiàn)出正向的促進作用;魯南經(jīng)濟圈內(nèi)部保險業(yè)發(fā)展對其相鄰地區(qū)實體經(jīng)濟增長存在正向的空間溢出效應(yīng)。四是各經(jīng)濟圈內(nèi)部的核心城市對區(qū)域整體實體經(jīng)濟的發(fā)展起到了良好的帶動作用。

（二）政策建議

1. 重視實體經(jīng)濟的空間集聚發(fā)展。將實體經(jīng)濟發(fā)展的空間格局納入政策制定范圍，形成長期性的協(xié)同發(fā)展規(guī)劃。要不斷加大核心區(qū)域?qū)嶓w經(jīng)濟集群的培育力度，發(fā)揮其帶動作用。鼓勵欠發(fā)達地區(qū)加強與發(fā)達區(qū)域的交流合作，在各區(qū)域之間形成有序高效的合作系統(tǒng)，縮小區(qū)域間實體經(jīng)濟發(fā)展的差距，提升全省經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量。

2. 繼續(xù)推動保險業(yè)服務(wù)實體經(jīng)濟。根據(jù)省會、膠東、魯南三大經(jīng)濟圈之間不同的特征，識別不同區(qū)域的保險需求，不斷加強保險產(chǎn)品的創(chuàng)新與推廣。保險業(yè)要重視與實體經(jīng)濟的良性運作，為實體經(jīng)濟發(fā)展保駕護航，同時加強區(qū)域間保險業(yè)的合作，實現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。

3. 強化核心城市的帶動作用。地方政府可以通過出臺雙邊或多邊協(xié)議，加強核心城市與周邊地區(qū)的交流合作。如對于核心城市，可將其作為試點，優(yōu)先推動其發(fā)展，逐步擴大其輻射能力，帶動區(qū)域內(nèi)其他地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展，再逐步縮小區(qū)域間差異，使全省三大經(jīng)濟圈的實體經(jīng)濟實現(xiàn)高水平的均衡發(fā)展。

注：

①2020年6月，山東省人民政府新聞辦公室召開新聞發(fā)布會，解讀《貫徹落實〈中共中央、國務(wù)院關(guān)于建立更加有效的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展新機制的意見〉的實施方案》有關(guān)內(nèi)容，提出構(gòu)建“一群兩心三圈”的區(qū)域發(fā)展格局。“一群”即打造具有全球影響力的山東半島城市群;“兩心”即支持濟南、青島建設(shè)成為國家中心城市;“三圈”即推進省會、膠東、魯南三大經(jīng)濟圈區(qū)域一體化發(fā)展

②該經(jīng)濟圈內(nèi)全部地級市市轄區(qū)樣本、僅保留縣級城市樣本的回歸結(jié)果。

參考文獻：

[1]卓志，孟祥艷.保險業(yè)空間集聚的動因及效應(yīng)：九大城市群視角 [J].財經(jīng)科學(xué)，2019，（4）.

[2]Webb I，Grace M F，Skipper H. 2002. The Effect of Banking and Insurance on the Growth of Capital and Output[R].Georgia State University，Center for Risk Management and Insurance， Working Paper 02-1.

[3]Tong H. 2008. An Investigation of the Insurance Sector's Contribution to Economic Growth [J].Dissertations & Theses-Gradworks.

[4]李香雨，程鵬.保險資金運用對投資和經(jīng)濟增長的貢獻研究 [J].保險研究，2012，（9）.

[5]胡少勇，陳雪.保險業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟增長效應(yīng)分析——基于分省面板數(shù)據(jù)的研究 [J].江西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報， 2016，（3）.

[6]溫健，何小偉，萬潤坤.保險發(fā)展對我國各省份經(jīng)濟增長的非線性影響：基于門限模型的實證檢驗 [J].中央財經(jīng)大學(xué)學(xué)報， 2017，（6）.

[7]胡東婉，宋玉祥.金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟增長的溢出效應(yīng)研究 [J]. 中南財經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報，2017，（4）.

[8]姜天龍，范靜.保險業(yè)市場結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟增長的影響研究——基于省際面板數(shù)據(jù)的空間計量檢驗 [J].技術(shù)經(jīng)濟與管理研究，2017，（3）.

[9] 伍丹丹，張東玲，陳景帥.保險業(yè)發(fā)展對實體經(jīng)濟增長的空間溢出效應(yīng)——基于山東省2007—2016的經(jīng)驗數(shù)據(jù)分析 [J].青島大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2018，31（4）.

[10]James P LeSage，R Kelley Pace. 2009. Introduction to Spatial Econometric CRC Press，Boca Raton，F(xiàn)L [J].Spatial Demography，1（1）.

[11]Elhorst P，Piras G，Arbia G. 2010. Growth and Convergence in a Multiregional Model with Space-Time Dynamics [J].Geographical Analysis，42（3）.

[12]黃群慧.論新時期中國實體經(jīng)濟的發(fā)展 [J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2017，（9）.

[13]楊新順，強衛(wèi)，白斯元.保險發(fā)展、空間溢出與實體經(jīng)濟增長——基于空間面板杜賓模型的實證分析 [J].保險研究，2017，（5）.

[14]Johansen S. 1992. Testing Weak Exogeneity and the Order of Cointegration in UK Money Demand Data? [J]. Journal of policy Modeling，14（3）.

[15]Anselin L，Bongiovanni R，Lowenbergdeboer J，et al. 2004. A Spatial Econometric Approach to the Economics of Site-Specific Nitrogen Management in Corn Production [J]. American Journal of Agricultural Economics，86（3）.

Study on the Spatial Spillover Effect of Insurance Industry Development on the Growth of the Real Economy

Liu Suchun1/Hao Jianjiao2/Yang Mu1

（1. School of Insurance，Shandong University of Finance and Economics，Jinan? ?250014，Shandong，China;

2. Jiangsu Branch of China Life Insurance Co.，Ltd，Nanjing? ?210000，Jiangsu，China）

Abstract：This paper establishes a dynamic spatial Durbin model by using the panel data of "one city cluster，two key cities and three economic zones" in Shandong between 2007 to 2018 to analyze the spatial spillover effect of the insurance industry development on the growth of the real economy. The study shows that the development of the real economy has obvious spatial correlation effects，the growth of the real economy in one region can play a catalytic effect on the surrounding areas. The development of the insurance industry can promote the growth of the real economy，and there is a short-term negative spatial spillover effect，but this negative effect is no longer obvious in the long run. After joining the core cities，the spatial spillover effect is obviously enhanced，indicating that the core cities play a leading role in the insurance industry's effect of promoting the growth of the real economy.

Key Words：development of the insurance industry，spatial spillover，real economy，dynamic spatial Durbin model