區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)效應(yīng)和輻射效應(yīng)研究(2021整理)

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上式中，第一項(xiàng)為需求關(guān)聯(lián)效應(yīng)，資本分布(sk)的空間分布引起支出(sE)的空間變化，當(dāng)增大時(shí)，2(1—φ)／(1+φ)>0又使得q增加。因此，北部開始創(chuàng)造資本，資本份額不斷增加，表現(xiàn)為資本在北部聚集，資本的增加導(dǎo)致生產(chǎn)的擴(kuò)大，而生產(chǎn)的擴(kuò)大導(dǎo)致支出的擴(kuò)大，進(jìn)而放大本地市場(chǎng)規(guī)模。這是與需求關(guān)聯(lián)的循環(huán)因果關(guān)系。第二項(xiàng)為資本溢出效應(yīng)，一個(gè)區(qū)域資本份額的上升，使得本區(qū)域資本形成本錢下降，本區(qū)域?qū)Y本形成更具吸引力，是一項(xiàng)促進(jìn)集聚的力量。λ越小，2(1-λ)／(1+λ)越大，也就是知識(shí)溢出隨著空間距離的變小而增強(qiáng)，因此本地的資本溢出效應(yīng)更明顯，促進(jìn)本區(qū)資本創(chuàng)造的作用更強(qiáng)。北部的資本以及生產(chǎn)份額的大小，依賴于北部過(guò)去的生產(chǎn)狀況，這種份額越大，創(chuàng)新部門的生產(chǎn)率也越高，這使得北部區(qū)對(duì)創(chuàng)新者更富有吸引力，進(jìn)而北部區(qū)將來(lái)的產(chǎn)業(yè)份額也就很大。這種接近知識(shí)源降低資本創(chuàng)造本錢，進(jìn)而導(dǎo)致資本積累和支出轉(zhuǎn)移效應(yīng)，就是與本錢關(guān)聯(lián)的循環(huán)累積因果關(guān)系。第三項(xiàng)為市場(chǎng)擁擠效應(yīng)，是一種分散力，阻礙資本向一個(gè)地方集聚。資本份額的上升引起競(jìng)爭(zhēng)的加劇，此時(shí)，-2(1-φ2)／(1+φ2)<0使得q降低，北部資本創(chuàng)造速度減緩乃至停止，這樣資本可能會(huì)從北部向南部擴(kuò)散。上述“需求關(guān)聯(lián)效應(yīng)〞和“資本溢出效應(yīng)〞說(shuō)明了金融集聚對(duì)核心區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用。但“市場(chǎng)擁擠效應(yīng)〞那么說(shuō)明了金融集聚對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的負(fù)作用，具體反映在信息本錢的增加、時(shí)區(qū)的差異、昂貴的辦公樓租金、市場(chǎng)供應(yīng)能力過(guò)剩導(dǎo)致金融業(yè)的過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)和平均利潤(rùn)率的下降等方面。當(dāng)后種效應(yīng)愈創(chuàng)造顯時(shí)，有可能使金融資源的集聚狀態(tài)由集中開展為擴(kuò)散，進(jìn)而對(duì)周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生“涓流效應(yīng)〞。三、金融資源集中對(duì)邊緣地區(qū)的福利補(bǔ)償效應(yīng)根據(jù)LS模型，可作出圖1，反映核心區(qū)和邊緣區(qū)福利水平隨Ф(貿(mào)易自由度)變化的趨勢(shì)，圖中假設(shè)北部為核心區(qū)。

交易本錢的持續(xù)下降，最終導(dǎo)致開展的空間差異，核心區(qū)居民不必支付商品的交易本錢，因而實(shí)際收入增加，相反，邊緣區(qū)居民那么要支付交易本錢，因而實(shí)際收入減少。不過(guò)，這種經(jīng)濟(jì)開展在空間上的差異常伴隨著所有地區(qū)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。所以，失去產(chǎn)業(yè)而導(dǎo)致的靜態(tài)損失和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而導(dǎo)致的動(dòng)態(tài)收益之間的相對(duì)關(guān)系決定邊緣區(qū)總體福利水平的變動(dòng)情況。如前所述，集聚對(duì)核心區(qū)福利水平的提高具有正向效應(yīng)，但對(duì)邊緣區(qū)福利水平的影響是不明確的。假設(shè)初始貿(mào)易度很低，這時(shí)如果提高貿(mào)易自由度，那么可以同時(shí)提高兩個(gè)區(qū)域的福利水平，因?yàn)榇藭r(shí)交易本錢較高，可以降低輸入品的價(jià)格。當(dāng)貿(mào)易自由度大于突破點(diǎn)(對(duì)稱分布的穩(wěn)定性被打破)的自由度ФE時(shí)，北部和南部的福利水平開始出現(xiàn)分異現(xiàn)象。北部從經(jīng)濟(jì)聚集和經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)中獲益，但南部從經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)中獲益而從經(jīng)濟(jì)聚集中得到損失。這可以解釋經(jīng)濟(jì)起飛后南部的福利水平總低于北部福利水平的原因。當(dāng)貿(mào)易自由度大于持續(xù)點(diǎn)(集聚不能持續(xù)存在時(shí))的自由度Фs時(shí)，所有經(jīng)濟(jì)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(fù)雜。圖中可看出，如果對(duì)制造業(yè)產(chǎn)品的支出份額μ足夠低，那么經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的提高對(duì)福利水平的影響較小，此時(shí)從經(jīng)濟(jì)聚集中受到的靜態(tài)損失占主導(dǎo)，經(jīng)濟(jì)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(duì)制造業(yè)產(chǎn)品的支出份額μ足夠大，那么南部從經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中獲得的動(dòng)態(tài)收益占主導(dǎo)，兩個(gè)區(qū)域都從經(jīng)濟(jì)起飛中獲益。在圖中，點(diǎn)線表示了這種情況。如果μ處于中間值，經(jīng)濟(jì)起飛初期南部會(huì)有損失，但最終福利水平超過(guò)起飛前的福利水平。當(dāng)經(jīng)濟(jì)起飛后，交易本錢的下降會(huì)降低從北部輸入的商品價(jià)格，從而提高南部的福利水平。四、金融資源擴(kuò)散對(duì)周邊地區(qū)的涓流效應(yīng)當(dāng)金融集聚的“市場(chǎng)擁擠效應(yīng)〞愈加明顯后，金融資源可能從集中在核心區(qū)開展為向周邊地區(qū)擴(kuò)散，下面我們以內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論中的AK模型為根底，分析金融資源擴(kuò)散到周邊地區(qū)后產(chǎn)生的涓流效應(yīng)。AK模型假設(shè)一個(gè)沒有政府的封閉經(jīng)濟(jì)，只生產(chǎn)一種產(chǎn)品，它可被用于消費(fèi)或投資，如果被用于投資，每期以一定的比率δ折舊，人口規(guī)模不變。經(jīng)過(guò)一定推導(dǎo)，得出經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率公式為：(其中，A為資本的邊際生產(chǎn)率；θ表示儲(chǔ)蓄向投資轉(zhuǎn)化的比例；s表示儲(chǔ)蓄率)上式所反映的定性含義是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率依賴于邊際資本生產(chǎn)率、儲(chǔ)蓄率和儲(chǔ)蓄向投資的轉(zhuǎn)化率?；诖宋覀冋J(rèn)為金融資源流入對(duì)周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)可歸結(jié)為三點(diǎn)：1、技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)。金融資源流入有利于加速技術(shù)進(jìn)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(kuò)散，會(huì)有信息和創(chuàng)新技術(shù)的擴(kuò)散。金融集聚區(qū)往往是知識(shí)中心、技術(shù)中心，具有豐富的未編碼知識(shí)，知識(shí)庫(kù)豐富，創(chuàng)新資源豐富。由于整個(gè)區(qū)域內(nèi)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)性特征會(huì)大大加快技術(shù)信息區(qū)域內(nèi)的流動(dòng)速度，新的技術(shù)會(huì)很快傳播到邊緣區(qū)的企業(yè)，有力地推動(dòng)了創(chuàng)新知識(shí)的擴(kuò)散，直接推動(dòng)了邊緣區(qū)的技術(shù)進(jìn)步，為提高產(chǎn)品性能提供了技術(shù)保證。2、資本積累效應(yīng)。當(dāng)集聚區(qū)的金融資源向邊緣區(qū)擴(kuò)散時(shí)，金融機(jī)構(gòu)數(shù)量會(huì)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(chǔ)蓄主體獲得更為全面、充分和真實(shí)的金融交易信息，節(jié)約交易本錢，進(jìn)而發(fā)動(dòng)各種類型主體積極參加儲(chǔ)蓄。同時(shí)隨著邊緣區(qū)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)規(guī)模的擴(kuò)大，經(jīng)濟(jì)實(shí)力的增強(qiáng)，其承當(dāng)和處理流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的能力也相應(yīng)提高，其搜尋、處理相同金融信息的本錢也相應(yīng)降低，這些能夠增強(qiáng)公眾的交易信心，提高儲(chǔ)蓄主體的儲(chǔ)蓄傾向。3、儲(chǔ)蓄投資轉(zhuǎn)化效應(yīng)。隨著金融資源從集聚區(qū)向邊緣區(qū)的流動(dòng)，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(guò)專業(yè)技術(shù)收集信息，節(jié)約了個(gè)人搜尋信息的本錢，有助于關(guān)于投資時(shí)機(jī)的信息獲?。唤鹑隗w系可以通過(guò)多樣化投資工具有效降低高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承當(dāng)，從而鼓勵(lì)企業(yè)向高風(fēng)險(xiǎn)同時(shí)又有高回報(bào)的領(lǐng)域投資；金融體系強(qiáng)化了企業(yè)的公司治理機(jī)制，引導(dǎo)資金流向高回報(bào)領(lǐng)域，可提高社會(huì)整體投資效率。五、對(duì)上海金融集聚經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的實(shí)證分析上文從理論上推導(dǎo)出金融集聚對(duì)本地區(qū)和周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)影響，認(rèn)為金融集聚應(yīng)對(duì)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開展來(lái)帶動(dòng)整個(gè)區(qū)域，乃至全國(guó)經(jīng)濟(jì)的共同增長(zhǎng)。下面以國(guó)內(nèi)金融集聚程度最高的上海為例，實(shí)證分析上海金融集聚對(duì)上海及周邊地區(qū)(江蘇省和浙江省)的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。(一)計(jì)量方法說(shuō)明由于我們選擇的是時(shí)間序列數(shù)據(jù)，如果這些變量都是一階差分平穩(wěn)向量，我們就可以在向量自回歸(VAR)的根底上，利用VAR中的脈沖響應(yīng)函數(shù)來(lái)分析系統(tǒng)中各個(gè)變量之間的影響程度。上海、江蘇和浙江是長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)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(dòng)態(tài)關(guān)系。我們將利用脈沖相應(yīng)函數(shù)試圖答復(fù)：假設(shè)上海的金融集聚度由于某種原因提高1%，這種變化會(huì)對(duì)該市和其它地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生什么樣的影響?這種影響作用有多大?在進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析之前，首先必須考察各變量是否單整，要對(duì)各變量進(jìn)行時(shí)間序列數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)；然后進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，利用格蘭杰因果檢驗(yàn)法考察各變量之間的因果關(guān)系；最后進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)，分析區(qū)域間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。(二)指標(biāo)和數(shù)據(jù)的選取本文選取金融機(jī)構(gòu)存款額占全國(guó)金融機(jī)構(gòu)存款額之比，反映地區(qū)的金融集中程度；以每年人均GDP(名義值)增長(zhǎng)率來(lái)近似衡量各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平。數(shù)據(jù)均來(lái)自?新中國(guó)50年統(tǒng)計(jì)資料匯編?、歷年?中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒?、?上海統(tǒng)計(jì)年鑒?、?上海金融年鑒?、?江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒?、?浙江統(tǒng)計(jì)年鑒?。從數(shù)據(jù)可收集性以及經(jīng)濟(jì)政策的連續(xù)性出發(fā)，以改革開放以來(lái)1980年到2006年的歷年年度經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)作為本研究的根底數(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(yīng)的對(duì)數(shù)系列，并采用Eviews5進(jìn)行所有的相關(guān)測(cè)試。(三)實(shí)證分析結(jié)果1、單位根檢驗(yàn)。一般來(lái)講，當(dāng)時(shí)間序列具有不平穩(wěn)性時(shí)，會(huì)導(dǎo)致“偽回歸〞現(xiàn)象，因此，在建立計(jì)量模型之前要對(duì)所用的時(shí)間序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，以確定各序列的平穩(wěn)性和單整階數(shù)，單位根檢驗(yàn)一般用ADF檢驗(yàn)。先根據(jù)其根本時(shí)序圖確定截距項(xiàng)和時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)是否存在，再根據(jù)赤池信息準(zhǔn)那么(AIC)確定滯后階數(shù)，最后根據(jù)ADF統(tǒng)計(jì)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(dòng)根據(jù)AIC準(zhǔn)那么確定適宜的滯后階數(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(zhǎng)率、江蘇人均GDP(名義值)增長(zhǎng)率、浙江人均GDP(名義值)增長(zhǎng)率的對(duì)數(shù)值。下面對(duì)lnfund、lshgdpr、ljsgdpr、lzjgdpr序列的原序列、一階差分進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，判斷其穩(wěn)定性(如表1)。檢驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明，lnfund、lshgdpr、ljsgdpr、lzjgdpr序列都是平穩(wěn)序列，都是I(0)，可進(jìn)一步檢驗(yàn)它們之間是否存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系。

2、協(xié)整檢驗(yàn)。既然四個(gè)變量都是平穩(wěn)的，我們就可以用Johansen檢驗(yàn)判斷它們之間是否存在協(xié)整關(guān)系，借以說(shuō)明lnfund和各地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系。關(guān)于協(xié)整關(guān)系的檢驗(yàn)和估計(jì)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(jiǎn)單的是EG分步法，但其缺點(diǎn)是在小樣本下，參數(shù)估計(jì)的誤差較大，并且當(dāng)變量超過(guò)兩個(gè)以上時(shí)，變量間可能存在多個(gè)協(xié)整關(guān)系，此方法就無(wú)法找到所有可能的協(xié)整向量，其分析結(jié)果更不易解釋。Johansen(1988)提出極大似然估計(jì)法(MLE)，這是一種基于向量自回歸模型(VAR)的檢驗(yàn)方法，較好地防止了上述問題。在檢驗(yàn)過(guò)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(jì)量檢驗(yàn)殘差數(shù)列有無(wú)自相關(guān)，懷特統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)是否存在異方差，最終確定適宜的滯后值，另外基于單位根檢驗(yàn)的結(jié)果，在協(xié)整等式中只有截距項(xiàng)，沒有趨勢(shì)項(xiàng)。表2報(bào)告的檢驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明，上海金融集聚和上海經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、浙江經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、江蘇經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間都存在著長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。但為了進(jìn)一步確定兩者可能的因果關(guān)系，我們還需要進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)。

3.格蘭杰因果檢驗(yàn)。

表3是上海金融集聚和上海經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、江蘇經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、浙江經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的格蘭杰因果檢驗(yàn)的結(jié)果。從中可看出，在最優(yōu)滯后期2時(shí)，在10%的置信水平下，上海金融集聚是上海經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的格蘭杰因，但是和江蘇、浙江兩省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間不存在格蘭杰因果關(guān)系。4.脈沖效應(yīng)函數(shù)?；谇懊娴姆治隹蚣?，下面接著運(yùn)用脈沖響應(yīng)函數(shù)對(duì)上海金融集聚和三省市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的相互關(guān)系進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。我們將金融集聚度對(duì)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響通過(guò)金融集聚度的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)沖擊對(duì)其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)未來(lái)值的影響效應(yīng)來(lái)反映，表達(dá)了金融集聚的增長(zhǎng)效應(yīng)