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        金融業(yè)發(fā)展推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的理論框架及空間計量研究

        2021-09-05 02:46:33薛蕾金津
        中共樂山市委黨校學(xué)報 2021年4期
        關(guān)鍵詞:空間計量金融業(yè)高質(zhì)量發(fā)展

        薛蕾 金津

        摘? ?要:本文首先從理論層面分析了金融業(yè)影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的作用機(jī)制;基于五大發(fā)展理念構(gòu)建經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評價指標(biāo)體系、采用信息熵權(quán)法測算并分析1997—2017年我國31個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù);采用空間自回歸模型和空間滯后模型實(shí)證分析金融業(yè)發(fā)展影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的效應(yīng)及其空間溢出效應(yīng)。結(jié)果表明:(1)1997—2017年,我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平持續(xù)增長,且具有顯著的區(qū)域異質(zhì)性:東部最高、中部次之、西部最低;(2)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的空間相關(guān)性在2007年及之前并不明顯,2008年及以后則十分顯著;(3)金融業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平具有顯著的提升作用,在2008年以后這種作用更加明顯。從直接效應(yīng)和間接效應(yīng)來看,金融業(yè)發(fā)展將同時提高本地和周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平,這種作用在2008年以后也更加明顯。因此,必須進(jìn)一步深化金融業(yè)改革,減少政府對微觀經(jīng)濟(jì)活動的直接干預(yù),更好地發(fā)揮市場在資源配置中的決定性作用,繼續(xù)加強(qiáng)對教育事業(yè)和科研創(chuàng)新活動的支持力度。

        關(guān)鍵詞:金融業(yè);高質(zhì)量發(fā)展;空間計量

        中圖分類號:F832? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:B? ? ? ? doi:10.3969/j.issn.1009-6922.2021.04.005

        文章編號:1009-6922(2021)04-29-16

        一、引言與文獻(xiàn)綜述

        自改革開放以來,中國金融業(yè)取得了歷史性的成就,特別是黨的十八大以來金融業(yè)保持快速發(fā)展,金融改革有序推進(jìn)。一方面,中國已形成門類齊全、競爭充分的金融體系;另一方面,金融業(yè)資產(chǎn)規(guī)模增長迅猛。2019年末,中國金融機(jī)構(gòu)總資產(chǎn)規(guī)模為318.69萬億元,同比增長8.6%。其中,銀行業(yè)機(jī)構(gòu)總資產(chǎn)為290萬億元,同比增長8.1%;證券業(yè)機(jī)構(gòu)總資產(chǎn)為8.12萬億元,同比增長16.6%;保險業(yè)機(jī)構(gòu)總資產(chǎn)為20.56萬億元,同比增長12.2%[1]。金融業(yè)已成為國民經(jīng)濟(jì)體系的重要組成部分。

        黨的十九大報告指出,我國社會生產(chǎn)力水平總體上顯著提高,社會生產(chǎn)能力在很多方面進(jìn)入世界前列,更加突出的問題是發(fā)展不平衡不充分,這已經(jīng)成為滿足人民日益增長的美好生活需要的主要制約因素。[2]隨著我國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展,以銀行為主導(dǎo)的中國金融業(yè)還能繼續(xù)發(fā)揮積極作用嗎?根據(jù)中國人民銀行的數(shù)據(jù)顯示,2019年我國人民幣貸款增加16.81萬億元,同比多增6439億元,但信貸規(guī)模的增長會不斷積累風(fēng)險。中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展還很不均衡,信貸政策是保持積極還是轉(zhuǎn)向收縮?本文從空間溢出效應(yīng)的角度構(gòu)建經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的相關(guān)指標(biāo),探討金融業(yè)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響。

        國內(nèi)外大量文獻(xiàn)證實(shí),金融對經(jīng)濟(jì)增長具有正向作用。一個完善且成熟的金融系統(tǒng)能通過動員儲蓄(levine,1991)[3]、配置資源(Greenwood & Jovanovic,1990)[4]減少市場主體間的信息不對稱,從而降低交易成本。現(xiàn)有國外文獻(xiàn)大致從傳導(dǎo)機(jī)制、金融結(jié)構(gòu)和影響金融業(yè)發(fā)展因素三個角度探討了金融與經(jīng)濟(jì)的關(guān)系。基于傳導(dǎo)機(jī)制角度,Marcet等(2007)認(rèn)為,勞動力無論是內(nèi)生還是外生都會影響金融業(yè)發(fā)展,從而影響經(jīng)濟(jì)增長。[5]Karaivanov(2012)認(rèn)為,金融業(yè)發(fā)展會影響勞動力市場主體的職業(yè)選擇,從而影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展。[6]基于金融結(jié)構(gòu)的角度,Minsky(1974)認(rèn)為,金融部門作為虛擬資本代表,在市場失靈情況下會出現(xiàn)“脫實(shí)就虛”的非理性行為,于是經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)資產(chǎn)泡沫,從而引起信貸資源在部門間的錯配。[7]此外,Stengos & Liang(2005)、Deidda & Fattouh(2008)、黃智淋(2013)注意到,在不同發(fā)展水平的國家中金融業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系并不相同,由此認(rèn)為金融業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長存在非線性關(guān)系。[8-10]Akisik(2013)基于影響金融業(yè)發(fā)展因素的視角,認(rèn)為可以從文化因素、稟賦因素、制度因素來探討金融對經(jīng)濟(jì)增長的影響。[11]影響金融業(yè)發(fā)展的因素作為中介變量出現(xiàn)在模型當(dāng)中,實(shí)證結(jié)論為:稟賦資源越高,金融業(yè)發(fā)展越快,從而經(jīng)濟(jì)發(fā)展越迅速;而制度因素的核心是國家體制,它影響政府對金融政策的制定。Zhang等(2012)認(rèn)為,中國金融業(yè)存在壟斷現(xiàn)象,尤其是以國有銀行為主導(dǎo)的市場存在扭曲資產(chǎn)定價的現(xiàn)象,以至于影響經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展。[12]

        國內(nèi)學(xué)者關(guān)于金融對經(jīng)濟(jì)增長相關(guān)文獻(xiàn)也做了多維度的探討。周天蕓(2020)的研究發(fā)現(xiàn),連續(xù)穩(wěn)定的金融支持促進(jìn)了大灣區(qū)經(jīng)濟(jì)增長,金融業(yè)發(fā)展在粵港澳大灣區(qū)建設(shè)中起到了重要的推動作用。[13]胡宗義等人(2013)對金融業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系進(jìn)行了研究,實(shí)證發(fā)現(xiàn)金融業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間存在著倒“U”型曲線的特征,即金融過度發(fā)展必然導(dǎo)致虛擬經(jīng)濟(jì)倒閉,實(shí)體經(jīng)濟(jì)由此受到牽連,從而引發(fā)系統(tǒng)風(fēng)險[14]。同時,虞文美等學(xué)者(2014)對西方主流經(jīng)濟(jì)學(xué)家關(guān)于金融業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系研究成果進(jìn)行了歸納與討論,認(rèn)為金融業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長的影響大小受到樣本期長短的影響:樣本期越長,則影響越大。[15]隨著經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展,學(xué)者們的研究范圍不再局限于金融業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長的影響,而是擴(kuò)展到其他方面。實(shí)證研究表明,我國金融業(yè)發(fā)展有利于企業(yè)增加研發(fā)投入與刺激企業(yè)創(chuàng)新(賈俊生等,2017[16];莊毓敏等,2020[17]17),有利于提高地區(qū)開放程度(沈能,2006)[18],有利于升級與優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(蘇建軍,2014[19];林昌華,2020[20]),但金融深化不利于縮減城鄉(xiāng)居民收入差距(江春和吳志團(tuán),2007[21];孫永強(qiáng)和萬玉琳,2011[22])。多數(shù)學(xué)者只研究金融業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)發(fā)展某一個指標(biāo)的影響。

        綜上而言,現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于金融業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的研究較為豐富,但關(guān)于金融業(yè)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展影響的研究仍然相對較少,在金融業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展空間溢出效應(yīng)方面缺乏有效的理論文獻(xiàn)支持。以往研究建模大多在新古典經(jīng)濟(jì)增長理論框架下分析金融業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的作用,尚未考慮空間因素。二十世紀(jì)九十年代以來,空間經(jīng)濟(jì)學(xué)理論快速發(fā)展,空間因素被引入國際經(jīng)濟(jì)學(xué)和產(chǎn)業(yè)集聚問題的研究中。在實(shí)證研究中,空間統(tǒng)計與空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展在豐富傳統(tǒng)計量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論方法的同時,也為空間經(jīng)濟(jì)學(xué)提供了很好的實(shí)證分析工具??梢哉f,經(jīng)濟(jì)增長理論研究的深入,特別是空間經(jīng)濟(jì)理論與實(shí)證分析的發(fā)展,為金融業(yè)與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展研究提供了新思路和新方法。

        在相關(guān)的研究中,已有學(xué)者認(rèn)識到空間相關(guān)性和異質(zhì)性效應(yīng)對區(qū)域金融經(jīng)濟(jì)增長的重要作用。例如朱玉杰等人(2014)通過建立空間Durbin模型(SDM)分析了金融規(guī)模對我國產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級的影響,發(fā)現(xiàn)衡量金融規(guī)模的四個一級指標(biāo)中,金融相關(guān)比(金融機(jī)構(gòu)年末貸款余額/GDP)的增長能顯著促進(jìn)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級,而金融規(guī)模存量增長與二、三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平呈現(xiàn)“倒U型”關(guān)系,金融聚集水平與金融效率水平對產(chǎn)業(yè)升級的影響則因地而異[23]。李紅等人(2014)選取了1991—2011年我國286個城市的面板數(shù)據(jù),采用改進(jìn)權(quán)重的空間杜賓模型檢驗(yàn)了金融集聚及其空間溢出與城市經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系,結(jié)果顯示金融集聚帶來了人才、機(jī)構(gòu)、資本和稀缺資源的集中,但不會產(chǎn)生擁擠效應(yīng),在促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時亦對臨近城市存在正向的空間溢出效應(yīng)[24]。而有學(xué)者發(fā)現(xiàn),當(dāng)將全國劃分為發(fā)展階段互不相同的東、中、西三大區(qū)域進(jìn)行研究時,這種對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用和空間溢出效應(yīng)就會出現(xiàn)空間異質(zhì)性。如于斌斌(2017)選取了2003—2012年我國285個城市的面板數(shù)據(jù),以動態(tài)空間面板數(shù)據(jù)檢驗(yàn)金融集聚對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響效應(yīng)和空間溢出效應(yīng),結(jié)果顯示金融集聚對東、中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化存在顯著促進(jìn)效應(yīng)和空間溢出效應(yīng),但對西部地區(qū)的促進(jìn)效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)卻沒有通過檢驗(yàn)[25]。唐松(2014)也認(rèn)同金融資源配置與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長存在空間異質(zhì)性,其研究發(fā)現(xiàn)金融資源配置對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長存在不同程度的空間溢出效應(yīng),本地金融資源對本地經(jīng)濟(jì)增長的作用在中西部逐漸增大;外地金融對本地經(jīng)濟(jì)增長的負(fù)面影響在中部和東部地區(qū)大幅度增加,而在西部地區(qū)逐漸減少。[26]

        本文采用信息熵權(quán)法對我國31個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量進(jìn)行測算,建立金融業(yè)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展空間溢出的基本模型,選取了1997—2017年我國省級面板數(shù)據(jù),利用空間計量方法,分析金融業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間溢出效應(yīng)。相較于已有研究,本文主要貢獻(xiàn)體現(xiàn)在以下兩個方面:一是構(gòu)建并完善了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指標(biāo)體系;二是在前人對金融業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系的研究中考慮了空間溢出效應(yīng),拓寬了金融業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的理論研究視角。

        二、內(nèi)在機(jī)理分析

        (一)金融業(yè)發(fā)展推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在機(jī)理分析

        實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展就是要用“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享”的新發(fā)展理念指導(dǎo)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,所以分析金融業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的作用機(jī)制就等同于分析金融業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展、經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展、經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展、經(jīng)濟(jì)開放發(fā)展、經(jīng)濟(jì)共享發(fā)展的作用機(jī)制。

        金融業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展的作用機(jī)制體現(xiàn)在市場激發(fā)創(chuàng)新活力離不開科技創(chuàng)新與體制創(chuàng)新的共同作用,有利于創(chuàng)新發(fā)展的投融資機(jī)制是體制創(chuàng)新的重要組成部分。經(jīng)濟(jì)學(xué)家熊彼特在他的《經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論》中提到金融業(yè)發(fā)展有利于技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長。一方面,金融機(jī)構(gòu)為創(chuàng)新提供資金支持。隨著時代發(fā)展,創(chuàng)新逐漸走向精深化,門檻也隨之提高。此時,創(chuàng)新不再是過去單靠個體腦力與體力投入就能完成的,而是需要一個龐大的智力團(tuán)隊(duì)投入大量的時間進(jìn)行鉆研,有時甚至還需要跨國團(tuán)隊(duì)合作,加之作為創(chuàng)新培養(yǎng)皿的相關(guān)研究器材也造價不菲,這些使創(chuàng)新的成本越來越高昂。此外,創(chuàng)新是否順利開展還面臨著許多不確定性因素,所以創(chuàng)新失敗的概率并不低。對現(xiàn)代企業(yè)而言,這意味著創(chuàng)新的投入以及風(fēng)險都是巨大的,因而需要利用不同的融資方式分散風(fēng)險。另一方面,金融業(yè)發(fā)展可通過“由經(jīng)濟(jì)中儲蓄向投資轉(zhuǎn)化的效率提高帶來的貸款費(fèi)率的下降”以及“銀行篩選研發(fā)項(xiàng)目、管理相關(guān)貸款能力的提高帶來的創(chuàng)新企業(yè)融資成本的下降”兩種途徑降低企業(yè)創(chuàng)新的成本,增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新意愿(莊毓敏等,2020)。[17]17比如,作為全球科技創(chuàng)新中心的硅谷之所以擁有極其強(qiáng)大的創(chuàng)新能力,原因就在于硅谷形成了活躍的金融與創(chuàng)新互動機(jī)制,形成了兼具金融生態(tài)系統(tǒng)、創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)以及能協(xié)調(diào)這兩個系統(tǒng)互動的政府、高校、研究機(jī)構(gòu)、基礎(chǔ)設(shè)施、居住環(huán)境等因素的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)(謝德蓀,2016)。[27]

        金融業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)共享發(fā)展的作用機(jī)制是相似的,這里一并分析。從金融業(yè)發(fā)展能否縮小收入差異、能否實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果共享的角度來看,金融業(yè)發(fā)展似乎是一把“雙刃劍”。一方面,金融業(yè)發(fā)展可以為更多的人提供金融服務(wù),從而使低收入者也有機(jī)會在承擔(dān)一定風(fēng)險的前提下獲得投資收益、在資金緊缺時獲得較低成本的貸款甚至在自主創(chuàng)業(yè)時能獲得一筆低息的啟動資金,而這將縮小社會收入差距。另一方面,金融領(lǐng)域始終存在進(jìn)入門檻,越是具有“低風(fēng)險、高收益”特點(diǎn)的項(xiàng)目對投資者資金數(shù)量的要求越高。高收入者更容易獲得周全的金融服務(wù)與更多的投資渠道,有更多的機(jī)會通過“錢生錢”的方式不斷積累資金甚至實(shí)現(xiàn)財務(wù)自由,而這將擴(kuò)大社會收入差距。這種矛盾也存在于金融業(yè)發(fā)展能否減少發(fā)達(dá)區(qū)域居民與欠發(fā)達(dá)區(qū)域居民間收入差距的問題上。例如,葉志強(qiáng)(2011)通過對1978—2006年我國各省的城鄉(xiāng)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),金融業(yè)發(fā)展明顯擴(kuò)大了城鄉(xiāng)收入差距[28]。從金融業(yè)發(fā)展能否縮小區(qū)域發(fā)展差距的角度來看,一方面,資本的趨利性使金融資源向經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)域匯聚,出現(xiàn)金融集聚現(xiàn)象。因而經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)域可借助發(fā)達(dá)的金融市場對現(xiàn)有資源進(jìn)行重新匹配以實(shí)現(xiàn)資源跨期最優(yōu)配置,并促成更多市場交易,從而越來越拉大與金融市場不發(fā)達(dá)的欠發(fā)達(dá)區(qū)域的差距。另一方面,隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距不斷拉大,影響社會公平、和諧、安定和經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的問題隨之出現(xiàn)。為此,金融業(yè)機(jī)構(gòu)將積極貫徹中央關(guān)于協(xié)調(diào)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的政策要求,提高欠發(fā)達(dá)區(qū)域的金融資源配置效率,進(jìn)而縮小兩地的發(fā)展差距(宋冉和生蕾,2020)。[29]此外,比較優(yōu)勢發(fā)展理論提到“欠發(fā)達(dá)區(qū)域?qū)⒈容^優(yōu)勢作為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)分工和生產(chǎn)布局,能夠加快地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長且能縮小與發(fā)達(dá)區(qū)域的差距實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展”(林毅夫和孫希芳,2003)[30],資本的趨利性會使金融資源流向生產(chǎn)效率最高、最具有發(fā)展前景的行業(yè),從而使落后區(qū)域的比較優(yōu)勢得以發(fā)揮,在一定程度上縮小與發(fā)達(dá)區(qū)域的發(fā)展差距,并最終促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。

        金融業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)開放發(fā)展的作用機(jī)制體現(xiàn)在金融業(yè)發(fā)展能減少企業(yè)融資時信息不對稱、道德風(fēng)險以及逆向選擇等問題,從而進(jìn)一步降低企業(yè)融資成本,提高融資效率。這顯然會促進(jìn)依賴外部融資的行業(yè)的發(fā)展,使這些行業(yè)在全國乃至在世界范圍內(nèi)具有比較優(yōu)勢,進(jìn)而在出口貿(mào)易中占據(jù)優(yōu)勢;反過來,這些行業(yè)在出口貿(mào)易過程中不斷壯大也會增加對融資的需求,從而促進(jìn)金融行業(yè)的發(fā)展。朱彤等(2007)選取了我國23個行業(yè)的金融發(fā)展與對外貿(mào)易方面的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析發(fā)現(xiàn),金融業(yè)發(fā)展降低了我國對外融資依賴性較弱的行業(yè)的比較優(yōu)勢,提高了我國對外融資依賴性較強(qiáng)的行業(yè)的比較優(yōu)勢。[31]孫永強(qiáng)(2012)認(rèn)為金融發(fā)展將對城市化產(chǎn)生正向的促進(jìn)作用并進(jìn)而通過城市化這一中介變量間接縮小城鄉(xiāng)居民收入差距。[32]

        金融業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展的作用機(jī)制體現(xiàn)在金融中介在政府的引導(dǎo)作用下會支持低能耗、低排放、低污染、高效率業(yè)務(wù)的發(fā)展,形成促進(jìn)綠色和環(huán)保產(chǎn)業(yè)發(fā)展、有利于環(huán)境保護(hù)的綠色金融,進(jìn)而改善環(huán)境條件(黃建歡,2014)[33]。環(huán)境具有公共產(chǎn)品屬性,如若沒有政府介入對污染環(huán)境行為進(jìn)行有效管治,那么極易造成不可持續(xù)發(fā)展的“公地悲劇”。而金融業(yè)發(fā)展到一定規(guī)模后在政府的引導(dǎo)下可以通過向環(huán)境污染治理提供資金支持以加強(qiáng)環(huán)境治理力度。

        (二)金融業(yè)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間溢出效應(yīng)的內(nèi)在機(jī)理分析

        在金融業(yè)發(fā)展過程中,金融集聚現(xiàn)象對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)的主要作用機(jī)制體現(xiàn)在以下三個方面:

        其一,金融集聚區(qū)內(nèi)各金融企業(yè)發(fā)展壯大的過程必將通過范圍經(jīng)濟(jì)與規(guī)模經(jīng)濟(jì)降低交易成本。這表現(xiàn)為金融企業(yè)網(wǎng)點(diǎn)覆蓋周邊地區(qū)乃至更遠(yuǎn)地區(qū),金融企業(yè)根據(jù)不同地區(qū)情況提供差異化的金融服務(wù),于是被覆蓋的周邊地區(qū)乃至更遠(yuǎn)地區(qū)的金融業(yè)發(fā)展更快,進(jìn)而通過拓寬當(dāng)?shù)赝度谫Y渠道和增強(qiáng)金融企業(yè)競爭力的方式優(yōu)化營商環(huán)境、降低融資成本,以此推動地方經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

        其二,隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,金融服務(wù)的覆蓋面受地理距離的限制越來越少,線上金融讓金融機(jī)構(gòu)可以為更大和更分散的市場提供服務(wù),于是金融集聚區(qū)內(nèi)的金融業(yè)發(fā)展對其他地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展有了更大的影響。但是也要注意到,金融服務(wù)的本質(zhì)是傳遞金融信息,而信息傳遞的有效性會隨著地理距離的增加而逐漸衰減。這是因?yàn)槎叹嚯x的交流更有利于降低信息不對稱的負(fù)面影響,所以地理因素始終對金融業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)具有約束作用。

        其三,區(qū)域市場分割以及地方保護(hù)主義會通過提高異地金融企業(yè)的進(jìn)入門檻或限制金融資源外溢的方式弱化金融集聚區(qū)內(nèi)金融業(yè)發(fā)展對其他區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)。

        三、實(shí)證分析

        (一)估計方法

        1.經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的測度。

        (1)指標(biāo)構(gòu)建。本文以新發(fā)展理念為基礎(chǔ),參考學(xué)者們的研究成果,按照客觀性、系統(tǒng)性、可操作性、可比較性等基本原則,從產(chǎn)出增長、創(chuàng)新發(fā)展、協(xié)調(diào)發(fā)展、綠色發(fā)展、開放發(fā)展、共享發(fā)展六個維度出發(fā),構(gòu)建經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評價指標(biāo)體系(見表1)。

        (2)測度方法。由于表1中各個指標(biāo)的量綱、單位等均不相同,需要對指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。考慮到部分指標(biāo)為正向指標(biāo),即數(shù)值越大,對綜合指數(shù)的正向作用越強(qiáng);部分指標(biāo)為負(fù)向指標(biāo)(與正向指標(biāo)相反)。因此,本文分別采用相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化方法。

        正向指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化公式為:

        (1)

        負(fù)向指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化公式為:

        (2)

        在上述公式中,uij為第i個綜合指數(shù)中第j個評價指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理結(jié)果,xij為第i個綜合指數(shù)中第j個評價指標(biāo)的原始值,max(xij)、min(xij)分別代表原始值的最大值和最小值,其中j=1,2,3,…,n,n代表綜合指數(shù)中的評價指標(biāo)總數(shù);i=1,2,3,…,m,m代表綜合指數(shù)總數(shù)。

        在此基礎(chǔ)上,本文采用信息熵權(quán)法確定各個指標(biāo)的權(quán)重。根據(jù)信息論中信息熵的定義,本文將一組數(shù)據(jù)的信息熵定義為Ej=-ln(n)-1? ? pij ln pij,其中pij=uij /(? ? uij)。如果pij=0,則定義limpij ln pij=0。由此可以算出各個指標(biāo)的信息熵E1、E2…E32,最后測算出相應(yīng)的權(quán)重? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ,其中i=1,2,3,…,k,相應(yīng)的權(quán)重結(jié)果見表1“權(quán)重”列。

        2.空間相關(guān)性的測度。地理學(xué)第一定律指出,空間上相近的事物其關(guān)聯(lián)度更高。當(dāng)不同地區(qū)的某一變量在空間中呈規(guī)律性分布時,可以認(rèn)為該變量在這些地區(qū)存在空間相關(guān)性。本文使用全局Morans I指數(shù)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間相關(guān)性進(jìn)行測定。全局Morans I的計算公式為:

        (3)

        公式中,I表示全局Morans I,用于測量特定觀測變量在不同地區(qū)之間的總體相關(guān)程度;n代表地區(qū)的總個數(shù);Ai和Aj分別代表地區(qū)i和地區(qū)j的

        觀測值;Wij表示空間權(quán)重矩陣;A=? ? ? ?Aj代表特定觀測變量的平均值;S 2=? ? ? (Ai-A)代表不同地區(qū)特定觀測變量的方差。其中全局MoransI的取值一般在-1到1之間。若指數(shù)I介于0到1之間時,表示各地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平存在正的空間相關(guān)性;若指數(shù)I介于-1到0之間,表示各地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平存在負(fù)的空間相關(guān)性;若指數(shù)I為0,則可以認(rèn)定經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平不存在空間相關(guān)性。

        測算全局Morans I指數(shù)的關(guān)鍵在于空間權(quán)重矩陣的設(shè)置與選擇??紤]到測算的科學(xué)性與全面性,本文參考以往學(xué)者的研究構(gòu)建了兩種矩陣:地理相鄰矩陣,若兩個地區(qū)相鄰則其對角元素為1,不相鄰則為0;地理距離矩陣,其對角元素為兩地省會城市之間的地理距離的倒數(shù)??臻g權(quán)重矩陣的主對角線上元素均為0。

        3.空間面板計量模型。地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)活動并非彼此孤立的,而是彼此關(guān)聯(lián)的,要素、信息、知識和技術(shù)的跨區(qū)域流動以及交通網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)使地區(qū)間各項(xiàng)活動存在密切的聯(lián)系,進(jìn)而使經(jīng)濟(jì)活動存在空間相關(guān)性??紤]到被解釋變量會與區(qū)域內(nèi)或區(qū)域外的其他變量產(chǎn)生作用,即存在空間效應(yīng),所以僅僅分析被解釋變量在不同地區(qū)之間的空間相關(guān)性是不夠的,必須借助空間計量模型對可能存在的空間效應(yīng)進(jìn)行度量。常用的空間計量模型主要為空間誤差模型(SEM)、空間滯后模型(SAR)和空間杜賓模型(SDM)??臻g誤差模型(SEM)主要用于當(dāng)影響被解釋變量的遺漏變量和不可觀測的隨機(jī)因素存在空間相關(guān)性的情形。空間滯后模型(SAR)主要用于考察周邊地區(qū)解釋變量對本地被解釋變量的空間影響。空間杜賓模型(SDM)具有一般性,該模型包含了空間滯后和空間誤差的情形。三個模型具體如下所示:

        SEM:Y=βX+μ+ν+ε? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (4)

        SAR:Y=ρWY+βX+μ+ν+ε? ? ? ? ? ? ? ? (5)

        SDM:Y=ρWY+Xβ+θWX+μ+ν+ε (6)

        其中,ρ代表空間自相關(guān)系數(shù);W代表空間權(quán)重矩陣;X代表解釋變量;WX代表解釋變量的空間滯后項(xiàng);β代表解釋變量的回歸系數(shù);μ和ν分別代表個體效應(yīng)和時間效應(yīng);ε為隨機(jī)擾動項(xiàng)。當(dāng)θ=0時,SDM模型簡化為SAR模型;當(dāng)θ+ρβ=0時,SDM模型簡化為SEM模型。

        (二)指標(biāo)說明與數(shù)據(jù)來源

        1.被解釋變量:經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平。本文根據(jù)前文構(gòu)建的指標(biāo)體系和采用的方法進(jìn)行測算。

        2.關(guān)鍵解釋變量:金融業(yè)發(fā)展。本文采用銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款(余額)進(jìn)行衡量。為了進(jìn)一步檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)危機(jī)發(fā)生后金融業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響,本文構(gòu)建處于經(jīng)濟(jì)危機(jī)前后的虛擬變量(2007年及以前取值為0,2008年及以后取值為1),并建立該變量與金融業(yè)發(fā)展的交互項(xiàng)。

        3.控制變量:參考相關(guān)學(xué)者的研究成果,本文選取以下變量作為控制變量。

        (1)財政支出:財政實(shí)力不僅可以反映地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,也可以反映政府宏觀調(diào)控作用的大小。本文用公共財政支出進(jìn)行衡量。

        (2)能源消耗:能源是人類經(jīng)濟(jì)活動的重要物質(zhì)基礎(chǔ),也是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必要生產(chǎn)要素。本文用電力消費(fèi)量進(jìn)行衡量。

        (3)教育水平:教育水平可以提升勞動力的綜合素質(zhì),有助于勞動力快速掌握新技術(shù),從而降低資源投入,提高生產(chǎn)效率。本文用教育投入進(jìn)行衡量。

        (4)研發(fā)規(guī)模:科技創(chuàng)新投入既是改善創(chuàng)新環(huán)境、激發(fā)創(chuàng)新潛力的重要保障,也是優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、提升經(jīng)濟(jì)效益的重要路徑。本文用研發(fā)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出進(jìn)行衡量。

        本文的研究對象是我國31個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市),樣本跨度為1997—2017年,文中所用的數(shù)據(jù)均來自于歷年的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》以及各個地區(qū)的統(tǒng)計年鑒、統(tǒng)計公報。針對個別地區(qū)在某個年份內(nèi)沒有數(shù)據(jù)這一問題,本文采用平均值填充、增長率補(bǔ)齊等方法對少量缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)。所有變量的描述性統(tǒng)計情況見表2。

        (三)回歸結(jié)果分析

        1.經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展結(jié)果分析。根據(jù)前文所構(gòu)建的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展相關(guān)指標(biāo)體系,本文采用信息熵權(quán)法測算出1997—2017年期間我國31個省(自治區(qū)、直轄市)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平以及相應(yīng)的均值和排序,結(jié)果見表3所示。

        由表3可知,1997—2017年我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平均實(shí)現(xiàn)了大幅度上升,東部、中部、西部依次從高到低降序排列。

        在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的均值方面,排名前十位的?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)分別為廣東、江蘇、北京、浙江、上海、山東、四川、遼寧、福建、西藏,除西藏、四川外,其余省份全部屬于東部和東北地區(qū);排名倒數(shù)前十位的?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)分別為寧夏、海南、貴州、甘肅、山西、廣西、吉林、青海、重慶、云南,除吉林、山西和海南外,其他省份全部屬于西部地區(qū)。

        在增長幅度方面,排名前十的省(自治區(qū)、直轄市)分別為廣東、江蘇、北京、浙江、上海、山東、四川、福建、湖北、天津,與均值排名前十位的?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)基本保持一致,絕大多數(shù)位于東部地區(qū);排名倒數(shù)前十位的?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)分別為西藏、海南、吉林、新疆、云南、甘肅、山西、寧夏、青海、貴州,絕大部分位于西部地區(qū)。

        2.空間相關(guān)性分析。本文首先對1997—2017年我國31個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平進(jìn)行空間相關(guān)性分析,根據(jù)前文所構(gòu)建的兩個空間權(quán)重矩陣測算其全域Morans I指數(shù),并用P值來檢驗(yàn)其顯著性,其結(jié)果見表4。

        結(jié)果表明,在地理相鄰矩陣下經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的Morans I指數(shù)總體上為正值,但在1997—2008年之間未通過顯著性檢驗(yàn),在2009—2017年則至少在5%的水平上通過顯著性檢驗(yàn);在地理相鄰矩陣下經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的Morans I指數(shù)也總體上為正值,但在1997—2007年之間未通過顯著性檢驗(yàn),在2008—2017年則至少在10%的水平上通過顯著性檢驗(yàn)??梢园l(fā)現(xiàn),2008年以前我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的局部集聚性較強(qiáng),在地理空間上的傳播性較低,空間相關(guān)性較弱(符淼,2009)[34]。2008—2017年,這一情況得到根本好轉(zhuǎn),我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的空間相關(guān)性快速提高。

        為了考察局部地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的非典型性特征,本文進(jìn)一步基于地理相鄰矩陣分別繪制了1997、2003、2012、2017年的局域Morans I散點(diǎn)圖(見圖1),并將各個象限的地區(qū)進(jìn)行匯總(見表5)。表5給出了這四個代表性年份屬于高-高、低-高、低-低和高-低四種類型的省份分布。從動態(tài)角度來看,盡管在這21年內(nèi)我國31個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平在各年均出現(xiàn)不同程度的變化,但在所選擇的1997、2003、2012、2017年這四年中各個象限內(nèi)的地區(qū)變化較小。具體來看,上海、江蘇、浙江長期處于第一象限,海南、湖南、廣西、江西、安徽、河北、天津長期處于第二象限,貴州、甘肅、河南、山西、陜西、重慶、寧夏、云南長期處于第三象限,四川、北京、廣東長期處于第四象限。這表明我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間相關(guān)性一直比較穩(wěn)定。

        進(jìn)一步來看,位于第一象限、第三象限中的地區(qū)數(shù)量總體上超過半數(shù),說明經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的同質(zhì)性溢出效應(yīng)(即經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平較高的地區(qū)會提升鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平,經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平較低的省份會降低鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平)要明顯強(qiáng)于異質(zhì)性溢出效應(yīng)(即經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平較高的地區(qū)會降低鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平,經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平較低的地區(qū)會提升鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平)。

        3.模型回歸結(jié)果分析。在考慮空間相關(guān)性的情況下,本文需要對空間計量模型進(jìn)行OLS回歸,并通過LM檢驗(yàn)來分析空間計量模型是選用SAR模型還是SEM模型,檢驗(yàn)結(jié)果見表6。結(jié)果表明,所有模型的LM檢驗(yàn)統(tǒng)計值均在5%的水平上通過了顯著性檢驗(yàn),這表明本文應(yīng)采用以上兩種模型進(jìn)行分析。根據(jù)Anselin等(2004)提出的簡易判斷法則,與SEM模型相比,SAR模型更加適合用于分析[35]。因此,本文對解釋變量的解釋以SAR模型的估計結(jié)果為基準(zhǔn),同時也列出SEM模型的估計結(jié)果作為比較分析和穩(wěn)健性說明。

        在此基礎(chǔ)上,本文進(jìn)一步通過LR檢驗(yàn)來確定空間計量模型是否應(yīng)該采取個體固定效應(yīng)、時間固定效應(yīng)和雙固定效應(yīng),檢驗(yàn)結(jié)果見表7。其中,個體固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)的LR檢驗(yàn)結(jié)果均在1%的水平上通過顯著性檢驗(yàn),拒絕原假設(shè),這表明本文應(yīng)采用雙固定效應(yīng)進(jìn)行回歸。

        在此基礎(chǔ)上,本文對我國31個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)金融業(yè)影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展及其空間溢出效應(yīng)進(jìn)行回歸分析,回歸結(jié)果見表8。結(jié)果表明,兩個矩陣下,SAR模型和SEM模型的空間自回歸系數(shù)與空間誤差系數(shù)均為正且均在1%的水平上通過顯著性檢驗(yàn)。這再次表明我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平在地區(qū)之間存在顯著的空間相關(guān)性,并進(jìn)一步印證本文采用空間計量模型進(jìn)行分析是正確的。

        在核心解釋變量中,在地理相鄰矩陣和地理距離矩陣下的SAR模型中,金融業(yè)發(fā)展的系數(shù)為正且均在5%的水平上通過顯著性檢驗(yàn),SEM模型中則沒有通過顯著性檢驗(yàn);所有矩陣的所有模型下,金融業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)危機(jī)的交互項(xiàng)系數(shù)均為正且均在1%的水平上通過顯著性檢驗(yàn),這表明我國金融業(yè)發(fā)展將有力地促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的提升,且這種作用在經(jīng)濟(jì)危機(jī)發(fā)生后的階段中表現(xiàn)得更加強(qiáng)烈。這也和現(xiàn)有的研究結(jié)論保持一致:第一,金融的發(fā)展將以金融資產(chǎn)的形式實(shí)現(xiàn)儲蓄的直接增長,從而促進(jìn)資本形成和經(jīng)濟(jì)增長(Goldsmith,1969)[36]。第二,金融業(yè)的發(fā)展將隨著利率的變動實(shí)現(xiàn)金融資產(chǎn)在各個生產(chǎn)部門的有效配置,從而提高經(jīng)濟(jì)績效。第三,金融業(yè)的發(fā)展除了提供生產(chǎn)所需的資本外,還可以為經(jīng)濟(jì)活動提供相應(yīng)的服務(wù)和功能,并對區(qū)域內(nèi)其他要素產(chǎn)生相應(yīng)的帶動作用,從而支持區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展(楊圣奎,2010)[37]。此外,金融業(yè)還可以通過減少貨幣數(shù)量刺激、優(yōu)化信貸結(jié)構(gòu)、提升金融服務(wù)質(zhì)量和水平等渠道提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量(李建忠,2018)[38]。

        在其他控制變量中,財政支出在兩個矩陣下的SAR模型和SEM模型的回歸結(jié)果中系數(shù)均為負(fù)且均在1%的水平上通過顯著性檢驗(yàn),這表明擴(kuò)大財政支出將降低經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平。究其原因,可能是財政支出規(guī)模在一定程度上可以反映出政府宏觀調(diào)控的能力,目前我國各個地區(qū)的市場經(jīng)濟(jì)法治化正處于初步建立、逐步完善階段,各級地方政府對經(jīng)濟(jì)活動的干預(yù)較多,市場在資源配置中的決定性作用并未得到有效發(fā)揮,從而對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面影響。

        教育投入在地理相鄰矩陣下的SAR模型和SEM模型中系數(shù)均為正且分別在5%和1%的水平上通過顯著性檢驗(yàn),在地理相鄰矩陣下的SAR模型中系數(shù)為正且在5%的水平上通過顯著性檢驗(yàn),在SEM模型中則不顯著,這表明增加教育投入將促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。究其原因,隨著教育投入的增長,人民群眾有更好的受教育機(jī)會和環(huán)境,這不僅有利于全面提升勞動力職業(yè)技能和綜合素質(zhì),提高勞動力所承擔(dān)的工作數(shù)量和質(zhì)量,進(jìn)而提高產(chǎn)出效率,而且有利于提高全社會科技文化素養(yǎng),加速科技進(jìn)步,進(jìn)一步使科技加速轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力,進(jìn)而推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

        研發(fā)規(guī)模在兩種矩陣下的SAR模型和SEM模型中系數(shù)均為正,但在SAR模型中至少在5%的水平上通過顯著性檢驗(yàn),SEM模型中均不顯著,表明研發(fā)規(guī)模的增長將有利于提高經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平。究其原因,研發(fā)規(guī)模代表著科技創(chuàng)新的實(shí)力和潛力,而科技創(chuàng)新是引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的核心動力??萍紕?chuàng)新可以替代傳統(tǒng)的資源投入、改善要素組合方式,進(jìn)而提高資源利用效率;可以放大生產(chǎn)要素的作用、提高全要素生產(chǎn)率,全面提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量和效益;可以通過新技術(shù)、新產(chǎn)品、新服務(wù)增強(qiáng)競爭實(shí)力,提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展活力;可以解決資源環(huán)境與發(fā)展之間的突出矛盾,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級、經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展。

        能源消耗則在所有矩陣下的SAR模型和SEM模型中均未通過顯著性檢驗(yàn),表明能源消耗對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響不太明顯。

        進(jìn)一步來看,為了更加系統(tǒng)地進(jìn)行空間計量經(jīng)濟(jì)分析,除揭示經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間效應(yīng)外,還應(yīng)分析金融業(yè)發(fā)展以及其他控制變量對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展影響的空間效應(yīng),相應(yīng)的辦法就是將SAR模型測算出的效應(yīng)分解為直接效應(yīng)和空間效應(yīng)(Elhorst,2014)[39]。參考姜松等(2017)的做法,本文進(jìn)一步分析兩種矩陣下SAR模型測算出的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)、總效應(yīng)。[40]考慮到總體效應(yīng)和模型回歸結(jié)果相一致,所以要重點(diǎn)分析其直接效應(yīng)和間接效應(yīng),總體效應(yīng)部分不再贅述。其中,直接效應(yīng)測算的是解釋變量變化對本地被解釋變量的影響效應(yīng),間接效應(yīng)測算的是解釋變量變化對外地被解釋變量的影響效應(yīng)。相關(guān)的空間效應(yīng)分解結(jié)果見表9。

        對兩個矩陣下的空間效應(yīng)分解結(jié)果進(jìn)行綜合比較后,本文選擇地理相鄰矩陣下的估計結(jié)果為最終分解結(jié)果并進(jìn)行分析。金融業(yè)發(fā)展以及金融業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)危機(jī)交互項(xiàng)的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的系數(shù)均為正且均在5%的水平上通過顯著性檢驗(yàn),這表明金融業(yè)的快速發(fā)展不僅可以提升本地經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平,而且還有助于提高周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平。這種作用在經(jīng)濟(jì)危機(jī)后表現(xiàn)得更加明顯。

        在控制變量方面,財政支出直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的系數(shù)均為負(fù)且均在1%水平上通過顯著性檢驗(yàn),這表明增加財政支出將降低本地和周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平。教育投入和研發(fā)規(guī)模的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的系數(shù)均為正且分別在5%的水平上通過顯著性檢驗(yàn),這表明二者有助于提高本地和周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平,這也與前文的分析一致。能源消耗的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)則均未通過顯著性檢驗(yàn)。以上分析表明,采取措施推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展不僅要考慮本地內(nèi)部的因素,還要將鄰近地區(qū)的相關(guān)因素和可能造成的影響考慮在內(nèi),從而實(shí)現(xiàn)效果的最優(yōu)化。

        四、主要結(jié)論與啟示

        本文首先梳理了現(xiàn)有關(guān)于金融業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的研究成果,在此基礎(chǔ)上從理論層面運(yùn)用數(shù)理模型分析了金融業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響以及作用機(jī)制。根據(jù)新發(fā)展理念構(gòu)建可以衡量經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的指標(biāo)體系并采用信息熵權(quán)法加以測算,進(jìn)一步構(gòu)建地理相鄰矩陣和地理距離矩陣,采用空間自回歸模型和空間滯后模型分析了金融業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響以及這種影響的空間溢出效應(yīng),得出主要結(jié)論如下:第一,我國31個省(自治區(qū)、直轄市)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平均實(shí)現(xiàn)了大幅度上升,其均值在東部、中部、西部依次呈降序排列,這表明經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平在各個區(qū)域之間存在顯著的區(qū)域異質(zhì)性。第二,在兩種矩陣下,經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平在2007年及之前的空間相關(guān)性不明顯,2008年及以后則呈現(xiàn)出顯著的空間相關(guān)性。第三,金融業(yè)發(fā)展將對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平產(chǎn)生顯著的提升作用,且這種作用在經(jīng)濟(jì)危機(jī)發(fā)生后的階段中表現(xiàn)得更加明顯。從直接效應(yīng)和間接效應(yīng)來看,金融業(yè)發(fā)展將同時提升本地和鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平;同樣地,這種作用在經(jīng)濟(jì)危機(jī)發(fā)生之后的階段中表現(xiàn)得更加強(qiáng)烈。第四,擴(kuò)大財政支出不利于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的提升,教育水平、研發(fā)規(guī)模會對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生促進(jìn)作用。

        根據(jù)前文的研究結(jié)論可以提出以下建議:第一,雖然金融業(yè)發(fā)展可以顯著提升經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平,但目前我國金融業(yè)發(fā)展依然存在一些問題。習(xí)近平總書記明確指出:“我國金融業(yè)的市場結(jié)構(gòu)、經(jīng)營理念、創(chuàng)新能力、服務(wù)水平還不適應(yīng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的要求,諸多矛盾和問題仍然突出?!盵41]因此,必須進(jìn)一步深化金融業(yè)改革、推動金融業(yè)創(chuàng)新,解決金融業(yè)面臨的重點(diǎn)問題,推動金融更好地服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì),滿足經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的需求。第二,合理調(diào)整財政支出規(guī)模,優(yōu)化財政支出結(jié)構(gòu),盡量減少政府對市場經(jīng)濟(jì)的不合理干預(yù),更好地發(fā)揮市場在資源配置中的決定性作用。第三,高度重視教育和科研對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的推動作用,繼續(xù)加強(qiáng)對教育事業(yè)和科研創(chuàng)新活動的支持力度,增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在動力。

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