【《金融集聚对区域经济增长影响的实证研究》8600字】

第第页金融集聚对区域经济增长影响的实证研究目录TOC\o"1-3"\h\u26333摘要 113412目录 320359一引言 328187二文献综述 47575三理论分析与研究假设 57145（一）理论的分析 612114（二）提出假设 627624四研究设计 711236（一）样本选择与数据来源 715398（二）变量定义 718027（三）模型构建 813165五实证结果分析 821029（一）描述性统计 826931（二）金融集聚的发展水平和空间相关性分析 97450（三）实证检验 1024098六结论及政策建议 1327907参考文献 14一引言（一）研究背景中国实行改革开放政策四十年来，取得了巨大的成就。当前，中国经济稳定中增长，国内生产总值居全球第二。随着信息化和工业化的快速发展，我国经济的蓬勃发展不仅对国民的生活产生了深远的影响，而且引起了世界各国学者和实践者的瞩目。所以，深入的探索以及构建中国经济的引擎，有着重要的意义。我国的经济发展经验也能够与很多其余发展中国家分享。金融集聚是拉动经济发展的重要着力点，是引导资本流向经济发展的重要路径。所以，研究金融集聚与我国经济发展的关系，为推动经济良好发展奠下基础。“十三五”期间，我国在多个领域取得了全面进展，截至2020年6月底，我国有着规模超过11万亿元的信贷余额，尤其是各地银行、证券和基金行业集聚呈现出头部效应的金融改革创新实验区，以及超过1.87万亿元的其他项目累计投资，经济建设成绩显著。从2019年金融机构贷款统计报告可知，各项借贷抵押款的余额达到了153.11万亿元，同上一年比高了12.3%；整个年度增多了16.81万亿元，同上一年增多了0.6439万亿元。作为现代经济的核心，随着我国金融行业的改革开放，金融业集聚的特征越来越明显。金融集聚可以减少投资和融资的信息交易成本，扩大巩固企业融资的途径，形成良好的金融支持，进一步提高金融资源配置效率，使资金流向高生产率的生产方面，从而有效促进经济发展。（二）研究目的、意义和方法在新时期我国高质量的经济发展模式下，金融集聚对经济发展的影响到底如何？尤其在我国地区发展“不平衡、不充分”的情况下，金融集聚对经济发展的影响是否存在“倒U型”效应？本文试着对上述的问题进行深入研究。以往学者的方向主要研究金融集聚对经济发展的线性效应。与传统研究不同，本文的主要贡献在于：第一，本文研究了金融集聚对我国经济发展的非线性影响，即探究两者是否存在倒U型效应；其次，考虑了地区差异，分析了我国中西部、东部金融集聚对经济增长的影响。本文选择金融集聚为切入点，考虑到中国在不同区域的经济发展、金融资源、都不同。本文以2007~2017年的省际（除西藏外）面板数据作为研究样本，主要通过面板计量检验和理论分析来研究金融集聚对经济的增长什么影响，并提供建议。二文献综述本文旨在探究金融集聚和经济发展两者间的关系。从这个研究目的出发，为了使文献综述更全面、更具逻辑性，本文将从以下几个方面对文献综述进行梳理。首先，金融集聚的溢出效应与扩散作用。Angelina（1988）提出过，某些经济地理现象或性质对任何区域空间单位都是相关的。孙志红，王亚青（2017）提出了金融的聚集对经济的增长具有显著的正向溢出效应，并提出了这个正向的溢出作用的成效得依靠政府的宏观政策来引导的观点。吴茂国和陈颖(2018)根据中国31个东部及中西部省市的面板数据建立了空间计量经济模型。最后得出，各省市的金融集聚对各省及周边省市的经济发展具有显著的关联，但伴随着的注意到各部地区不一样经济情况的金融集聚有着很大的不同。还有更加细化地研究金融集聚溢出效应的，（李延军，2016）提出了金融集聚对绿色经济的发展具有溢出作用，并且这作用是通过金融的规模以及金融的效率来展现的。此外，陈智吴等（2019）基于空间杜宾计量模型，发现江苏省的金融集聚就对它辐射地区范围有明显的正向溢出作用。其次，是金融集聚与经济的发展。在学术界，开始有着学者把学术方向从纯粹的经济单方面转向了金融集聚和经济发展的关系上。王昆、王军（2018）通过运用了VAR的模型，结合我国的经验数据研究金融的发展与经济的发展它们之间的联系。发现了它们之间有着显著的不对称现象。赵明慧（2016）通过PTR(面板门限模型)，结合我国十年间的省级面板数据，对金融集聚与经济的增长变化的非线性效应这个部分进行了研究。发现金融集聚对经济增长变化的影响有着门槛转化的显现功能,门槛界限内金融集聚能明显推动经济发展，反着过来则可以对经济增长起到部分压制作用。甘星、甘伟（2020）提出结果表示粤港澳大湾区金融集聚对经济增长存在倒U型影响。陈彤等（2020）基于Super-DEA模型实证发现金融集聚显著能促进产业升级以及经济高质量发展，且指出金融集聚和经济效率它们在时空分布上有不均匀的现象。曹鸿英等（2018）分析研究结果后发现金融集聚与经济增长的空间相关性较强，并且金融集聚对经济增长存在显著地溢出效应，这种效应在中部和西部不明显，东部要好一些。张钟元等（2020）指出金融集聚对城镇经济的影响存在阈值效应，就是当金融集聚超过一定的水平时候会致使金融集聚对经济效率的影响不再明显。王锋等（2017）还对金融集聚对经济增加的作用进行了研究，提出金融集聚对本省所在经济发展的直接促进作用是主要的，对相邻地区的辐射效应是较弱的。张浩然(2015)和魏林(2015)通过面板阈值模型分析结果后发现，城市的金融集聚与这个城市的经济绩效呈倒U型关系。谭燕芝与彭千芮(2019)的一项研究发现，金融集群可能会有周期性的变化，致使对绿色经济的发展会出现非线性关系。近年来，学者多关注的侧重点在于金融集聚对经济增长的线性效应，鲜有文献关注两者的非线性关系，并讨论区域异质性影响。本文主要贡献在于：第一，不仅关注金融集聚对经济增长的影响，还从线性和非线性双重视角研究金融集聚对经济增长的影响；第二，用金融区位熵的方法构建了较为严谨的金融集聚指标，同时讨论了我国东、中西部不同地区的影响差异，丰富了我国经济增长的理论研究。三理论分析与研究假设（一）理论的分析为了更好地理解金融集聚与经济增长间的关系，首先要了解金融集聚的内涵及其影响机制。国内外学者大多认为金融集聚是金融产业与相关产业在地理意义上的集聚，以此来聚集金融资源，且金融机构可以基于企业的实情对资金进行有效的配置，同时拓展金融业发展，鼓励区域创新。此外，金融集聚可以增加企业融资渠道，提高了企业技术创新能力，从而促进了经济发展(Tadesse，2001)。中心城市金融机构对周边地区的金融发展具有辐射作用，随着邻近地区的资本及信息资源逐渐的汇向发展能力更强的中心城市，该中心城市最终会成为实力强大的资本中心，这将促进资本的再累积和技术的创新(Levine，1999)，伴随着技术上的持续进步和创新，企业之间的竞争也会愈加强烈，逐渐就会形成创新中心点。另外，也因为金融机构的发展需要大量的信息资源，这会驱使区域信息中心同步形成。资本和信息中心的最终形成将促进金融业快速发展，从而致使越来越多的客户集聚在中心城市。所以，建立一个有效的金融体系是该地区实现高质量发展保障的先决条件（Hassan等，2011）。创新、资本和信息中心的逐步成型也推动了金融集聚一定意义的发展(Wyckoff，1989)。大体上，金融集聚可从三个方面来阐述。第一是自然效应，金融集聚有着能绿化环境的功能，金融产业链多位于在环境较好、地理位置优越、具有强保护环境意识的区域。同时，金融产业不但背负着促进经济发展的使命，还可以通过控制金融资源的导向，抑制污染严重的行业发展，从而达到改善地区环境的目的。其次是经济上的效应，金融集聚的确是能促进经济高质量增长，增强经济效益。但金融集聚达到一定水平，也可能存在资源错配的隐患，导致金融资源无法得到有效利用，从而抑制了经济的发展（张浩然和魏琳，2015）。此外，金融集聚可能存在阶段性变化，这种变化导致了对绿色经济发展产生非线性冲击（谭燕芝和彭千芮，2019）。张中元等人（2020）也提出金融集聚超过一定水平时会导致金融集聚对经济效率的影响不再显著。所以，本文设出金融集聚对经济发展的影响呈倒U型效应的假设。（二）提出假设综上，本文提出以下假设。假设1：金融集聚对经济发展具有显著的促进作用。假设2：金融集聚对经济发展的影响呈倒U型。四研究设计（一）样本选择与数据来源本文采取的是2007~2017年中国各地区除西藏外30个省市的相关数据，数据的来源于国家统计局、《世界统计年鉴》、以及万得数据库还有《中国劳动统计年鉴》等，所有数据都是通过搜集和处理而得。（二）变量定义1.被解释变量本文研究的是金融集聚对经济发展的影响，因此被解释变量为国内生产总值的对数值。2.解释变量金融集聚是核心解释变量。金融集聚指标借鉴俞颖、苏慧琨等（2017）的计算方法，通过金融区位熵来描述，具体表示为：Q其中,Qit表示金融区位熵,Yit、Nit3.控制变量（1）城市化水平lnurban，用城市人口与总人口的比值，并取对数。（2）外贸依存度Trade，以国内生产总值与外贸进出口总额的比值可以有效衡量地区的经济开放程度。（3）基础设施水平lntran，以各省市人口和地区道路里程的比值可以有效衡量地区的基建水平，并取对数。（4）政府干预Gov，用财政支出与GDP的比值来衡量。（5）人力资本水平lneducation，基于劳动力受教育年限存在较大差异，本文通过一下公式进行计算。人力资本水平=大专及以上学历*16+高中比重*12+初中比重*9+小学比重*6表4-1主要变量定义变量名称变量符号变量定义经济发展GDP国内生产总值，取对数金融集聚城市化水平Financelnurban区位熵算得城市人口/总人口，然后取对数外贸依存度Trade进出口总值/国内生产总值基础设施水平lntran道路里程/各省市人口，取对数政府干预Gov财政支出/国内生产总值人力资本水平Education大专及以上学历*16+高中比重*12+初中比重*9+小学比重*6（三）模型构建经过Hausman检验后，P值结果为0.00，在1%水平下显著，结果否定掉原假设，说明采用固定效应模型。基于上文所述的假设，本文采用面板固定效应模型构建以下几个模型基准回归模型引入金融集聚二次项：在这之中，被解释变量是lnGDP，核心解释变量是Finance。控制变量分别为Education、Gov、Tran、Trade、Urban。然后i代表着全国各个省市的样本数据（i=1,2，...，30），t代表着各个年份阶段（t=2007,2008，...，2017），α和μ分别代表着截距项与随机扰动项。五实证结果分析（一）描述性统计如下表所示，金融集聚指标Finance和经济增长lnGDP标准差都较为大，说明我国的经济增长和金融集聚水平存在显著的区域异质性。其原因主要源于我地区间发展存在不平衡现象，且人口、文化等方面都存在着显著差异，因此应该在兼顾地区发展效率与公平的基础之上去进行资源配置。表4-3变量的描述性统计变量样本容量标准差平均值最大值最小值lnGDP3300.9179.47811.4046.663Finance3300.7681.1385.1460.392lnurban3300.476-8.455-7.441-9.758trade3300.3740.3171.6940.018Education3300.0482.9683.1262.832lntran3300.346-5.415-6.241-4.721Gov3300.0970.2280.6270.086（二）金融集聚的发展水平和空间相关性分析根据2007-2017年的金融集聚指标测度标准来评价，金融集聚值愈高，金融集聚水平也会愈高。以stata软件制出三维立体地图，按照不同色块部分的颜色深和浅，能够比较清晰地看出不同省市它们之间的金融集聚水平存在较大的差异性。其中沿海省市的金融集聚色块明显深于其他省市，表现了沿海省份金融集聚程度较内陆高。例如，广东具有雄厚的经济底蕴，从小渔村到大都市的深圳，再到粤港澳大湾区中央推动发展战略的实施，各种政策的扶持都驱使金融资源不断流入广东省。此外，作为我国经济政治文化中心的北京，随着人力资本的优化、金融资本的汇集和交通等基建的完善，北京的金融集聚程度一直都在不断的提高。从分区域的视角来看，中西部地区的金融集聚水平比较东部来说欠发达。总体上中国金融集聚水平虽然有了较快的提高，但仍处于低水平阶段，仍缺乏中高层次的金融集聚。同时，其聚集水平分布也不平衡，西部地区经济的发展相较东部和中部而言还是欠发达，表现出空间上的趋同性。中上层区位于东部的地区，中下层区位于中西部的地区，这意味着金融集聚与经济发展之间可能存在一定的空间相关性。-12007、2011、2013及2017（三）实证检验（1）验证假设1选择Hausman检验确定面板模型属性。P值为0.00，小于0.05，水平显著，检验结果否定原假设，即显示固定效应模型选择。因而本文采纳个体固定效应模型，基于金融集聚、技术创新和经济发展间存在的线性模型设定，对式4-1、4-2进行回归，回归结果如表5-1所示表5-1全国和分地区东部地区：京、津、东部地区：京、津、冀、辽、沪、苏、浙、闽、鲁、粤、琼中部地区：黑、吉、晋、皖、赣、豫、鄂、湘西部地区：蒙、桂、渝、川、贵、滇、藏、陕、甘、青、宁、新VARIABLES全国东部中部西部Finance0.246***0.215***0.348**0.567***(5.53)(6.12)(3.36)(4.40)trade0.231***0.0240.7220.733**(2.62)(0.41)(1.15)(2.43)lnEducation1.712***2.313***0.1253.014***(3.35)(2.81)(0.12)(4.06)Gov-2.514***-0.815**-4.538***-1.985***(-12.11)(-2.32)(-4.20)(-6.48)lnurban0.412***0.387***0.808***0.035(6.11)(3.88)(6.59)(0.40)lntran0.725***0.487***0.749***0.714***(12.12)(5.57)(6.40)(9.49)常数项-4.328**-3.9424.166-11.232***(-2.44)(-1.24)(1.34)(-4.29)N33012188121R²0.8410.8250.6840.836系数联合F检验231.168.5227.6182.47固定效应是是是是时间效应是是是是个体效应显著显著显著显著注：*、**、***10%，51%的水平下显著由上表可知从全国角度看，金融集聚在1%的水平上显著，系数为0.246，说明金融集聚在促进经济发展方面具有重要作用。而东、西部的回归结果显示金融集聚也显著促进经济发展，原因是金融集聚可以优化宏观环境，实现投资和融资的有效对接，并为技术创新提供良好的金融环境(Levine，1997)。其次，金融集聚能够提供融资的渠道。金融集聚可以通过扩大融资渠道和放松对创新的信贷限制，为技术创新供给力量、分享机会和长期激励(Tadesse，2002)。第三，金融集聚能够有效规避创新的风险。金融集聚能够在一定程度上规避风险企业对进行的专业投资中流动性不足带来的担忧(Saint-Paul，1992;Levine，1998)。最后，金融集聚能够巩固监督与治理。金融集聚增强了金融体系对企业特别是能源密集型企业生产经营活动的监督和治理功能。因此，它能靠推动企业的发展，从而来推动地区经济的有效发展。以上，印证了假设1中提及的金融集聚可以促进经济发展。控制变量方面，其中外贸依存度系数为正且都在1%水平显著，说明外贸依存度对绿色经济发展具有显著的促进作用，外贸依存度越高意味着进出口贸易额越多，而贸易可以带来更多的资本以及先进的技术，可以加快国内产业结构的转变，进而促进经济增长。总体而言，如果政府的干预系数为低值甚至负值且显著，则可认为政府的干预程度就越高，经济发展的水平就越低。就是因为政府的过多干涉行为会影响市场的调节，会导致金融资源的错配，金融资源无法发挥最大效用。特别是具有一定科技基础的企业得不到资金支持，从而制约了经济发展的质量。在财政地方分权制度下，政府参与经济活动不可避免地会影响一个地区的经济增长，这也是地方主义形成的一个重要原因。城市化比率和基础设施水平系数既正面又显著，表明城市化比率和基础设施水平抑制了经济增长。原因可能是城市化水平、基础设施水平越高的地方，可以降低生产成本和交易成本，能刺激工业产业的发展，进一步有力助推经济增长。验证假设2在假设1的结果下，金融集聚对经济的增长有着显著的推动作用，考虑到金融集聚可能从非线性角度去影响到经济发展，并为验证假设2提出的金融集聚与经济发展存在倒U型关系，本文拟加入金融集聚二次项进一步实证验证金融集聚对经济发展的影响表5-2加入金融集聚二次项的回归结果VARIABLES全国东部中部西部Finance0.434***0.493***0.528***0.538***(8.23)(11.78)(12.53)(12.97)Finance²-0.151***-0.139***-0.150***-0.151***(-6.11)(-5.66)(-6.00)(-6.05)trade0.404***0.309***0.363***0.352***(4.87)(3.75)(4.36)(4.22)lnEducation1.216**0.6550.2080.452(2.43)(1.48)(0.44)(1.00)Gov-1.547***-2.039***-1.872***-1.630***(-5.67)(-7.37)(-6.51)(-5.99)lnurban0.395***0.375***0.486***0.461***(6.45)(6.26)(8.20)(7.92)lntran-0.639***-0.564***-0.668***-0.648***(-11.35)(-9.64)(-11.62)(-11.44)常数项-2.148-0.0261.4120.580(-1.27)(-0.02)(0.91)(0.39)N330330330330R²0.8570.8610.8540.855系数联合F检验240.6249.5235.1236.6个体效应显著显著显著显著固定效应是是是是时间效应是是是是注：*、**、***10%，51%的水平下显著从上图中可得知，在加入了金融集聚二次项后发现整体拟合程度更高，说明加入金融集聚二次项有意义。在全样本回归中，各个变量都显著，说明金融集聚与经济发展存在非线性关系，Finance的系数都是大于0，Finance的二次项系数也都小于0，且两者都是在1%的水平显著，说明金融集聚与经济发展存在倒U型关系。原因是随着金融集聚程度增大，资金供给方和融资方之间的地理距离会扩大，从而导致信息不对称加剧，一方面金融资源无法流向优质企业，另一方面得到金融支持企业可能会滥用资金，这会导致经济绩效降低。（3）稳健性检验本文在实证分析中进行全样本、分样本两种回归分析，两种的回归结果都显示金融集聚系数为正，金融集聚二次项系数为负，并且显著效果好，说明金融集聚对经济增长存在倒U型的影响，然后通过了稳健性检验。为了更好的检验结果的稳健性，用OLS方法去替代固定效应方法，并通过了检验。六结论及政策建议本文概述了金融集聚和经济增长的理论框架，印证了金融集聚能促进经济发展。以非线性的视角去探究金融集聚与经济增长之间的关系，实证检验显示金融集聚与经济增长间存在着倒U型关系，这说明我国总体上金融集聚达到一定程度，就会抑制经济发展。原因可能是财政资源配置不当和相关部门监管不力。最后的结果于全国和地方都具有说服力。金融集聚为我国各地的中微企业提供了更多的融资方式，且交易成本更低，风险更加分散。然而因为金融机构与中微企业间有着难以去除的信息不对称，金融机构无法识别企业的技术创新潜力，因此对创新型企业的评估存在偏差，进而导致资源错配、产能过剩等问题，进而抑制了产业结构优化进程，进而经济增长。根据本文的研究目的和结论，提出了以下的几点建议和措施：不同阶段金融集聚对经济的增长影响是不一样的，其作用机制是复杂的。因此，在分配资源和推动区域经济发展之前，应在对各区域进行全面识别和评价的基础上制定政策和措施。此外，还要根据地区和阶段的特点，施行有效且持久的改革措施。例如东部地区资源丰富，地理位置邻近海域，应适当提高开放程度，形成在国际上具有一定影响力的金融中心区域是具有重大意义的。而对中部地区，则应该衔接东部的丰富资源和先进科技，巩固并逐步发展当地的金融中心城市，是最终加强周边城市下渗经济学的基础。最后，西部地区应基于地方发展实情，在我国相关政策战略指导及扶持下，建立适合西部长久发展的金融服务健全体系。如此，合理利用金融集聚才能促进地区技术创新，加速产业结构升级，达到促进经济增长的目的。加强金融机构发现企业发展潜力的能力，扶持需要金融资源支持且有发展潜力的中微企业。加强企业信息的获取手段，提升甄别能力，从而减少金融资源不必要的错配程度，更好地发挥金融服务机构的职能，有效促进我国各地区中微企业发展，以此来带动我国经济的增长。构建具有区域特色的“多中心、多层次”的区域金融中心，要实现这一目标，必须有政府的政策支持，如“国家最高层次设计”、“供给侧改革”，以及发达国家的专业人才、先进技术和管理经验。例如位于深圳的雄安新区、位于上海的浦东新区以及粤港澳大湾区，在我国各种政策的有效扶持下经济水平得到了飞速的发展，集聚大量人才、金融资源。此外，不断吸引金融技术专业人才到金融集聚区，打造核心竞争力优势，推动经济与环境的双赢发展。而对于福建、海南以及厦门等这类具有对外贸易优势的省市，应不断巩固和发挥出这种优势，明确发展方向并成立强大金融实力的沿海金融中心。而对于浙江、莆田等这类小商品市场优势明显的省市，更应要完善健全金融体系，给予发展中的中微企业合适的政策扶持。由于中国区域发展不平衡，只是简单的依托金融中心的影响来促进经济增长是不现实的，发展高层次金融中心与区域金融中心共同构建梯度型金融发展网络具有重要意义。参考文献孙志红,王亚青.金融集聚对区域经济增长的空间溢出效应研究——基于西北五省数据[J].审计与经济研究,2017,32(02):108-118.王军,王昆.我国金融发展与经济增长的非对称效应研究[J].统计与决策,2018,34(09):150-154.甘星,甘伟.金融集聚对经济增长的影响及行业异质性——基于粤港澳大湾区的实证研究[J].宏观经济研究,2020(07):33-46.赵明慧.金融集聚对经济增长的非线性效应研究[J].商业经济研究,2016(03):172-174.吴茂国,陈影.金融集聚对我国区域经济增长的空间溢出效应研究[J].上海金融,2018(11):72-81+86.王锋,李紧想,张芳,吴艳杰.金融集聚能否促进绿色经济发展?——基于中国30个省份的实证分析[J].金融论坛,2017,22(09):39-47.LucAnselin.ModelValidationinSpatialEconometrics:AReviewandEvaluationofAlternativeApproaches[J].InternationalRegionalScienceReview1988,11(3):279-316.林伯强,谭睿鹏.中国经济集聚与绿色经济效率[J].经济研究,2019,54(02):119-132.李延军,李海月,史笑迎.京津冀区域金融集聚的空间溢出效应及影响路径[J].金融论坛,2016,21(11):20-29.张芳,李紧想,王锋.长三角金融集聚、城镇化对绿色经济发展的影响——基于状态空间模型及中介效应检验的长期动态分析[J].金融发展研究,2018(11):46-50.袁华锡,刘耀彬.金融集聚与绿色发展——基于水平与效率的双维视角[J].科研管理,2019,40(12):126-143.XiongL,QiS.FinancialdevelopmentandcarbonemissionsinChineseprovinces:Aspatialpaneldataanalysis[J].TheSingaporeEconomicReview,2016,63(2):447-464张玉喜,赵丽丽.中国科技金融投入对科技创新的作用效果——基于静态和动态面板数据模型的实证研究[J].科学学研究,2015,33(02):177-184+214.赵志耘.以科技创新引领供给侧结构性改革[J].中国软科学,2016(09):1-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