金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟的增長效應和輻射效應研究(下)

1、    金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟的增長效應和輻射效應研究(下)         當貿(mào)易自由度大于持續(xù)點(集聚不能持續(xù)存在時)的自由度s時，所有經(jīng)濟全部集中在北部，此后北部的福利水平保持不變。后兩種情況下，南部福利水平的分析較為復雜。圖中可看出，如果對制造業(yè)產(chǎn)品的支出份額足夠低，那么經(jīng)濟增長率的提高對福利水平的影響較小，此時從經(jīng)濟聚集中受到的靜態(tài)損失占主導，經(jīng)濟起飛使南部的處境變壞。圖中最下面的曲線表示了這種情況。如果對制造業(yè)產(chǎn)品的支出份額足夠大，那么南部從經(jīng)濟增長中獲得的動態(tài)收益占

2、主導，兩個區(qū)域都從經(jīng)濟起飛中獲益。在圖中，點線表示了這種情況。如果處于中間值，經(jīng)濟起飛初期南部會有損失，但最終福利水平超過起飛前的福利水平。當經(jīng)濟起飛后，交易成本的下降會降低從北部輸入的商品價格，從而提高南部的福利水平。四、金融資源擴散對周邊地區(qū)的涓流效應當金融集聚的“市場擁擠效應”愈加明顯后，金融資源可能從集中在核心區(qū)發(fā)展為向周邊地區(qū)擴散，下面我們以內(nèi)生經(jīng)濟增長理論中的AK模型為基礎(chǔ)，分析金融資源擴散到周邊地區(qū)后產(chǎn)生的涓流效應。AK模型假設一個沒有政府的封閉經(jīng)濟，只生產(chǎn)一種產(chǎn)品，它可被用于消費或投資，如果被用于投資，每期以一定的比率折舊，人口規(guī)模不變。經(jīng)過一定推導，得出經(jīng)濟增長率公式為：(其

3、中，A為資本的邊際生產(chǎn)率；表示儲蓄向投資轉(zhuǎn)化的比例；s表示儲蓄率)上式所反映的定性含義是經(jīng)濟增長率依賴于邊際資本生產(chǎn)率、儲蓄率和儲蓄向投資的轉(zhuǎn)化率?；诖宋覀冋J為金融資源流入對周邊地區(qū)的經(jīng)濟效應可歸結(jié)為三點：1、技術(shù)進步效應。金融資源流入有利于加速技術(shù)進步，提高邊際資本生產(chǎn)率。伴隨著金融資源向邊緣區(qū)的擴散，會有信息和創(chuàng)新技術(shù)的擴散。金融集聚區(qū)往往是知識中心、技術(shù)中心，具有豐富的未編碼知識，知識庫豐富，創(chuàng)新資源豐富。由于整個區(qū)域內(nèi)網(wǎng)絡的系統(tǒng)性特征會大大加快技術(shù)信息區(qū)域內(nèi)的流動速度，新的技術(shù)會很快傳播到邊緣區(qū)的企業(yè)，有力地推動了創(chuàng)新知識的擴散，直接推動了邊緣區(qū)的技術(shù)進步，為提高產(chǎn)品性能提供了技術(shù)保

4、證。2、資本積累效應。當集聚區(qū)的金融資源向邊緣區(qū)擴散時，金融機構(gòu)數(shù)量會有所增加，這意味著金融交易具有更廣闊的地域分布，有利于儲蓄主體獲得更為全面、充分和真實的金融交易信息，節(jié)約交易成本，進而動員各種類型主體積極參加儲蓄。同時隨著邊緣區(qū)內(nèi)金融機構(gòu)規(guī)模的擴大，經(jīng)濟實力的增強，其承擔和處理流動性風險的能力也相應提高，其搜尋、處理相同金融信息的成本也相應降低，這些能夠增強公眾的交易信心，提高儲蓄主體的儲蓄傾向。3、儲蓄投資轉(zhuǎn)化效應。隨著金融資源從集聚區(qū)向邊緣區(qū)的流動，邊緣區(qū)各層次的金融資源數(shù)量和質(zhì)量都有了增加或提升。在這些地區(qū)，金融中介可以通過專業(yè)技術(shù)收集信息，節(jié)約了個人搜尋信息的成本，有助于關(guān)于投資

5、機會的信息獲??；金融體系可以通過多樣化投資工具有效降低高風險企業(yè)的風險承擔，從而鼓勵企業(yè)向高風險同時又有高回報的領(lǐng)域投資；金融體系強化了企業(yè)的公司治理機制，引導資金流向高回報領(lǐng)域，可提高社會整體投資效率。五、對上海金融集聚經(jīng)濟效應的實證分析上文從理論上推導出金融集聚對本地區(qū)和周邊地區(qū)的經(jīng)濟影響，認為金融集聚應對周邊地區(qū)有輻射功能，可以以某中心城市的金融集聚和金融發(fā)展來帶動整個區(qū)域，乃至全國經(jīng)濟的共同增長。下面以國內(nèi)金融集聚程度最高的上海為例，實證分析上海金融集聚對上海及周邊地區(qū)(江蘇省和浙江省)的經(jīng)濟效應。(一)計量方法說明由于我們選擇的是時間序列數(shù)據(jù)，如果這些變量都是一階差分平穩(wěn)向量，我們就

6、可以在向量自回歸(VAR)的基礎(chǔ)上，利用VAR中的脈沖響應函數(shù)來分析系統(tǒng)中各個變量之間的影響程度。上海、江蘇和浙江是長三角區(qū)域經(jīng)濟大系統(tǒng)的子系統(tǒng)，它們之間存在著相互影響、相互作用的動態(tài)關(guān)系。我們將利用脈沖相應函數(shù)試圖回答：若上海的金融集聚度由于某種原因提高1%，這種變化會對該市和其它地區(qū)的經(jīng)濟增長產(chǎn)生什么樣的影響?這種影響作用有多大?在進行脈沖響應分析之前，首先必須考察各變量是否單整，要對各變量進行時間序列數(shù)據(jù)的單位根檢驗；然后進行協(xié)整檢驗，利用格蘭杰因果檢驗法考察各變量之間的因果關(guān)系；最后進行脈沖響應函數(shù)，分析區(qū)域間的動態(tài)關(guān)系。(二)指標和數(shù)據(jù)的選取本文選取金融機構(gòu)存款額占全國金融機構(gòu)存款額

7、之比，反映地區(qū)的金融集中程度；以每年人均GDP(名義值)增長率來近似衡量各地區(qū)的經(jīng)濟增長水平。數(shù)據(jù)均來自新中國50年統(tǒng)計資料匯編、歷年中國統(tǒng)計年鑒、上海統(tǒng)計年鑒、上海金融年鑒、江蘇統(tǒng)計年鑒、浙江統(tǒng)計年鑒。從數(shù)據(jù)可收集性以及經(jīng)濟政策的連續(xù)性出發(fā)，以改革開放以來1980年到2006年的歷年年度經(jīng)濟數(shù)據(jù)作為本研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。為克服數(shù)據(jù)系列的異方差性，文中將所有數(shù)據(jù)系列轉(zhuǎn)化成相應的對數(shù)系列，并采用Eviews5進行所有的相關(guān)測試。(三)實證分析結(jié)果1、單位根檢驗。一般來講，當時間序列具有不平穩(wěn)性時，會導致“偽回歸”現(xiàn)象，因此，在建立計量模型之前要對所用的時間序列進行單位根檢驗，以確定各序列的平穩(wěn)性和單

8、整階數(shù)，單位根檢驗一般用ADF檢驗。先根據(jù)其基本時序圖確定截距項和時間趨勢項是否存在，再根據(jù)赤池信息準則(AIC)確定滯后階數(shù)，最后根據(jù)ADF統(tǒng)計量判斷是否平穩(wěn)。在Eviews5中，上述的第二步可以省去，由系統(tǒng)自動根據(jù)AIC準則確定合適的滯后階數(shù)。以下用lnfund、lshgdpr、ljsgdpr、lzjgdpr分別表示上海金融集聚度、上海人均GDP(名義值)增長率、江蘇人均GDP(名義值)增長率、浙江人均GDP(名義值)增長率的對數(shù)值。下面對lnfund、lshgdpr、ljsgdpr、lzjgdpr序列的原序列、一階差分進行ADF檢驗，判斷其穩(wěn)定性(如表1)。檢驗結(jié)果說明，lnfund、l

9、shgdpr、ljsgdpr、lzjgdpr序列都是平穩(wěn)序列，都是I(0)，可進一步檢驗它們之間是否存在長期協(xié)整關(guān)系。 2、協(xié)整檢驗。既然四個變量都是平穩(wěn)的，我們就可以用Johansen檢驗判斷它們之間是否存在協(xié)整關(guān)系，借以說明lnfund和各地區(qū)經(jīng)濟增長之間的長期均衡關(guān)系。關(guān)于協(xié)整關(guān)系的檢驗和估計具有許多技術(shù)模型，如EG分步法、Gregory、Hansan法、自回歸分布滯后模型法等，其中曾經(jīng)用得最多，也較為簡單的是EG分步法，但其缺點是在小樣本下，參數(shù)估計的誤差較大，并且當變量超過兩個以上時，變量間可能存在多個協(xié)整關(guān)系，此方法就無法找到所有可能的協(xié)整向量，其分析結(jié)果更不易解釋。Jo

10、hansen(1988)提出極大似然估計法(MLE)，這是一種基于向量自回歸模型(VAR)的檢驗方法，較好地避免了上述問題。在檢驗過程中，首先要根據(jù)SIC、SC或LR值選擇滯后值k，并用Q統(tǒng)計量檢驗殘差數(shù)列有無自相關(guān)，懷特統(tǒng)計量檢驗是否存在異方差，最終確定合適的滯后值，另外基于單位根檢驗的結(jié)果，在協(xié)整等式中只有截距項，沒有趨勢項。表2報告的檢驗結(jié)果表明，上海金融集聚和上海經(jīng)濟增長、浙江經(jīng)濟增長、江蘇經(jīng)濟增長之間都存在著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。但為了進一步確定兩者可能的因果關(guān)系，我們還需要進行格蘭杰因果檢驗。 3.格蘭杰因果檢驗。 表3是上海金融集聚和上海經(jīng)濟增長、江蘇經(jīng)濟增長、

11、浙江經(jīng)濟增長之間的格蘭杰因果檢驗的結(jié)果。從中可看出，在最優(yōu)滯后期2時，在10%的置信水平下，上海金融集聚是上海經(jīng)濟增長的格蘭杰因，但是和江蘇、浙江兩省經(jīng)濟增長間不存在格蘭杰因果關(guān)系。4.脈沖效應函數(shù)?；谇懊娴姆治隹蚣埽旅娼又\用脈沖響應函數(shù)對上海金融集聚和三省市經(jīng)濟增長之間的相互關(guān)系進行動態(tài)分析。我們將金融集聚度對本地區(qū)經(jīng)濟增長影響通過金融集聚度的一個標準沖擊對其經(jīng)濟增長未來值的影響效應來反映，體現(xiàn)了金融集聚的增長效應。同時，由于VAR模型中所有變量都是內(nèi)生的，金融集聚及周邊地區(qū)經(jīng)濟增長相互影響也可以通過模型的動態(tài)結(jié)構(gòu)傳遞，體現(xiàn)了金融集聚的“輻射效應”。四個變量之間的脈沖響應分析見圖2至圖

12、4。 從圖2可看出，上海金融集聚對上海經(jīng)濟增長的沖擊作用有較為明顯的滯后效應，在t=2后才開始起作用，其作用大約在t=5時達到頂峰，然后慢慢回落。圖3中，上海金融集聚對江蘇的經(jīng)濟增長的沖擊作用一開始就表現(xiàn)得較為明顯，在t=4后則趨于平穩(wěn)，但仍然表現(xiàn)出較強的正面影響。但是圖4顯示，上海金融集聚對浙江經(jīng)濟增長的沖擊作用不太明顯。5.簡要結(jié)論上海作為長三角地區(qū)的區(qū)域金融中心，其金融集聚已經(jīng)對本地經(jīng)濟增長產(chǎn)生了較為顯著的促進作用，增長效應比較明顯。但是上海作為金融中心理應具備的金融輻射功能發(fā)揮得仍然不夠，對周邊地區(qū)的經(jīng)濟帶動作用不大，相比較而言，江蘇省受到上海的輻射效應更加明顯些。六、總結(jié)本文通過理論建模和實證分析認為，金融集聚的兩種形態(tài)(集中和擴散)會對集聚的核心區(qū)經(jīng)濟增長產(chǎn)生增長效應，對周邊地區(qū)經(jīng)濟增長產(chǎn)生輻射效應。具體來說，在LS模型框架下，通過對金融集聚前后經(jīng)濟增長率的比較發(fā)現(xiàn)，金融資源集中于核心區(qū)，可以使得核心區(qū)實現(xiàn)比集聚前更高的增長率，這體現(xiàn)了金融集聚對核心區(qū)的增長效應，具體又包括“需求關(guān)聯(lián)效應”和“資本溢出效應”。金融集聚對周邊地區(qū)的輻射效應也包括兩種形態(tài)，一是金融資源集中在條件滿足時也會對周邊地區(qū)產(chǎn)生福利補償效應；二是當金融集聚的“市場擁擠效應”愈加明顯后，金融資源會從集中于核心區(qū)發(fā)展為向周邊地區(qū)擴散，進而通過鼓勵技術(shù)進步、增加資本積累和促進儲蓄投資轉(zhuǎn)化來刺激