金融发展与经济增长的空间效应分析

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1、金融发展与经济增长的空间效应分析　　【摘要】在已有的研究中我们发现，关于金融发展与经济增长之间的实证研究有很多，但绝大多数的研究都只分析了两者之间的平面关系，忽略了地理位置也对金融发展与经济增长起到了关键性的作用。经典的理论大多都认为经济或金融业发展较好的地区对周边都会有正的外部性，但现实却不一定如此。　　【关键词】金融发展经济增长空间效应　　一、引言　　金融业是经济发展的产物，在经济发展过程中，金融业不仅为经济的发展提供资金和各式各样的中介服务，更成为经济发展的推动力量。从世界经济的发展历程来

2、看，金融业无疑是现代经济的发展核心，各种金融工具的出现以及组合使得金融资源更加合理的在全社会范围内进行分配，为各行各业的发展提供资金来源和融资渠道，同时也为资本过剩的企业和个人提供资本保值、增值和投资的渠道。但是，对于金融发展与经济增长之间的作用机制在学者们之间尚未达成一致意见。有些学者认为金融发展与经济增长之间不仅仅是线性相关，在不同国家或不同时期，金融发展的作用也有很大的差异，因此他们认为金融发展与经济增长之间存在着非线性关系即空间作用。　　二、相关文献回顾5　　金融发展与经济增长关系研究中

3、，国外学者一直走在前面，Goldsmith开创了实证研究的先河，他通过研究得出金融发展与经济增长之间是存在同步关系的。Levine和Zervos（1996）通过在回归模型中引入一些反映股票市场发展状况的指标，其研究结果是银行发展、股票市场的流动性都是经济增长率、生产率增长率以及资本积累率的很好预测指标。　　随着中国经济持续高速增长，不少学者对中国经济与金融发展之间的关系进行研究。陈高通过研究得出国家应该通过相应宏观金融政策的引导，缩小各地区金融发展的差距，促进我国区域经济均衡发展。陈黎敏（201

4、1）通过对全国31个省市自治区1978―2008年的金融发展与经济增长的面板数据分析发现，金融发展与经济增长总体呈现很强的正相关性，但由于各地的经济基础不同，各地区之间差异较大。通过梳理上述研究文献不难发现，目前已有的分析中，大多数学者忽略了金融发展与经济增长的空间效应，忽视地区间金融发展与经济增长之间的相互影响关系。因此，本文将从空间计量模型的角度对数据进行分析，将金融发展与经济增长的空间效应考虑在内，全面分析金融发展与经济增长之间的相互影响关系。　　三、空间相关性分析及模型建立　　从现有的研

5、究发现，大部分学者均使用MoranI指数分析空间相关性，本文也将利用MoranI指数来对省市自治区金融业的空间相关性进行检测，但为了使研究更简便，于是将传统的MoranI指数进行调整，改进后的MoranI指数表达式如下：　　其中，，表示第i个省的GDP，n为样本区域总数，为相邻空间权重矩阵。　　MoranI指数的取值范围一般是[-1，1]，如果0

6、空间相关性。本文利用MoranI指数在分析我国各省市自治区金融业的整体空间相关性后，发现我国金融发展确实存在一定的空间相关性，这表示金融发展的地域差异现象不是随机产生的，而是正向空间相关造成的。　　根据空间计量经济学，空间效应可以通过空间自回归模型（SAR）和空间误差模型（SEM）来表现。在SAR中，变量的空间相关性通过因变量的空间滞后项来反映，金融发展与经济增长的空间自回归模型为：　　LnGDP=α+β1LnBank+β2LnStock+β3LnInsure+ρW_LnGDP+ε　　其中W为n

7、×n阶空间权重矩阵，Wij表示了空间邻接关系，W_LnGDP表示空间滞后因变量，ρ表示空间自回归系数，该估值反映了空间相关性的方向和大小。　　当被模型的解释变量忽略的变量传递了空间相关时，可以假定空间相关是通过误差过程产生的。检验金融发展与经济增长的空间误差回归模型为：　　LnGDP=α+β1LnBank+β2LnStock+β3LnInsure+λLnW_μ+ε　　其中λ表示空间误差自相关系数，用来描述回归残差之间的空间相关的强度，W*μ表示空间滞后误差项。　　根据模型及其转变，将搜集到的数据

8、利用极大似然法对包含了空间滞后项以及空间误差项的SAR和SEM模型进行回归后的结果显示，空间系数ρ和λ5在统计上均高度显著，这更进一步证实了空间相关性的存在。通过对SDM模型结果的分析可以发现我国金融业的发展通过地理空间机制对我国经济的增长发挥着很大的作用，同时银行业的作用是最大的，这和我国金融业发展的实际情况较为符合。我国在经济发展过程中的金融资源调配目前很大程度上还是通过银行业来实现，证券业、保险业的经济调节作用还没有充分发挥。　　四、结论及政策建议　　通过对我国金融业发展的空间计量分析后发