金融發展的差別性與依賴性探究范文

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指標選取、研究方法與模型設定

（一）指標選取。

在參考同類研究的基礎上，本文主要用金融相關比率、貸存比、信貸比率等作為金融發展的替代性指標。一是金融相關比率，指某一時刻一國全部金融資產價值與該國經濟活動總量的比值，是衡量金融發展水平的重要指標。本文將其定義為全部金融機構年底存貸款余額與地區國內生產總值之比，即：FIR=（Dt+Lt）/GDP。其中，Dt和Lt分別代表全部金融機構年底存款余額貸款余額。二是貸存比。該指標反映了金融體系將儲蓄轉化為投資的效率，在其他因素不變的情況下，貸存比越高表明銀行資產使用效率和盈利能力越強。本文貸存比定義為金融機構本外幣各項貸款與各項存款的比值。三是信貸比率。該指標用全部金融機構年底本外幣貸款余額與地區國內生產總值的比值表示，反映了單位GDP增長所需要的信貸支持。

本文選取2000-2011年廣東省21個市的金融機構本外幣存貸款數據、地區國內生產總值等，來源于歷年《廣東統計年鑒》及廣東省各市2011年國民經濟和社會發展統計公報。

（二）研究方法。

1、計算變異系數。首先計算與地理位置無關的變異系數，該指標僅單純反映數據的離散程度，變異系數即標準差和均值的比值，公式為：2、探索性空間數據分析。第一，確定空間權重矩陣。空間權重矩陣反映了不同空間對象之間的空間布局，通常定義一個二元對稱空間權重矩陣W，來表達空間區域的鄰近關系。本文以廣東省21個市建立基于空間鄰接關系的權重矩陣，這里鄰接的標準是rook標準，即具有公共邊界，其形式如下：第二，求全局空間自相關指標。為了分析廣東省金融發展的空間分布狀況，本文通過GeoDA分析各市金融發展水平之間的空間關聯性。Moran’sI指數是最早應用于全局聚類檢驗的方法，用于檢驗整個研究區域中鄰近地區間是相似、相異，或者是相互獨立的。

其計算公式如下：（2）式中，I為Moran指數;xi為區域i的觀測值;wij為空間權重矩陣。I的取值一般在[-1，1]之間，小于0表示負相關，等于0表示不相關，大于0表示正相關。第三，求局部空間自相關指標。全局空間自相關指標Moran''''sI用于驗證廣東全省的金融發展空間分布特征，而局域空間自相關指標LISA則用于反映一個區域金融發展水平與鄰近區域金融發展水平的相關程度。局部Moran指數被定義為：若Ii>0，表示一個高值被高值所包圍（高-高），或者一個低值被低值所包圍（低-低）；若Ii<0表示一個低值被高值所包圍（低-高），或者一個高值被低值所包圍（高-低）。

（三）空間自回歸模型。

空間滯后模型（SpatialLagModel，SLM）常用于研究被解釋變量的擴散效應，體現了個別子區域相對于相鄰區域經濟的外溢，模型形式為空間誤差模型（SpatialErrorModel，SEM）能夠反映區域間相互影響因所處的相對位置不同而產生的差異，其形式為模型（4）和（5）中，y為n×1維向量，是被解釋變量，X為n×k的數據矩陣，是解釋變量，W是空間權重矩陣，參數ρ、λ分別是是空間滯后、空間誤差變量的參數。

研究結果與分析

（一）廣東金融發展的區域差異性分析。

從金融相關比率、貸存比、信貸比率三個指標的變異系數來看，廣東各市金融發展差異性較為顯著，2000-2011年三項指標變異系數的均值分別為0.37、0.19和0.49，信貸比率的差異性最大。整體來看，廣東21市的金融發展指標的離散程度在金融危機前總體呈上升趨勢，而在金融危機后則略有緩解。從2000、2006和2011年金融相關比率的四分位對比圖來看，廣州、深圳、佛山和珠海4市始終保持了領先地位，而茂名和汕尾則一直處于較低水平，韶關、肇慶、梅州、汕頭、河源和湛江的所屬地位則相對固定；同時，清遠、陽江、江門相對水平則有所下降，而惠州、東莞、云浮、揭陽則上升。總體來說，廣東各市金融發展水平相對高低總體上保持了穩定樣本期間內相對位置并不十分劇烈。

（二）探索性空間數據分析。

計算2000-2011年廣東省金融發展的全局Moran''''I指數發現，樣本區內該指數始終為正值。這表明，廣東省各市金融發展存在顯著的正向空間依賴性，金融發展水平相近的省域互鄰的概率大。從趨勢走向看，2000年空間相關性最強，Moran''''I指數為0.304；在金融危機爆發以前，Moran''''I指數呈逐年下降趨勢，并在2006年降到最小值0.144；金融危機爆發以后該指數略有上升，但幅度不大。總體上看，2000年伴隨著統籌區域經濟發展各項政策的逐漸深入，金融資源加速向欠發達地區流動，一定程度上緩解了金融發展的地區差異，金融發展的空間相關性呈現出弱化趨勢。采用LISA方法進一步對廣東金融發展的空間差異進行分析。根據2000、2006、2011年出各市金融相關比率的局部Moran''''I指數散點圖，各市被劃分為四種空間相關類型。第一象限（高-高），即觀察值高的地區其周圍也是觀測值較高的地區，包括深圳、廣州、東莞、中山、江門、佛山、珠海、惠州。這表明除肇慶外，珠三角各市金融發展存在顯著的正的空間自相關關系。第二象（低-低），即觀察值低的地區周圍也是觀察值較低地區，包括潮州、揭陽、汕尾、湛江、陽江、茂名，這表明受遠離珠三角核心區域這一地理因素的影響，粵東、粵西金融發展水平均不高，形成了這種低-低格局。第三象限（低-高）則包括清遠、河源、肇慶。而第四象限（高-低）則包括汕頭、云浮、韶關、梅州。以上觀測結果表明，處于前兩個象限的地區體現了空間集聚，而后兩個象限則反映了一定程度的空間離群。從離群的汕頭與肇慶等市來看，汕頭由于較早建立經濟開發區，金融發展水平明顯高于其他粵東地市，而與珠三角相對較近的肇慶、清遠、韶關的金融發展則未能被珠三角地區的高速發展充分帶動起來。綜合來看，金融資源集聚于以廣州、深圳為核心的珠三角地區，而粵東、粵西兩區域的金融資源均較匱乏，該狀況的形成體現了金融發展的空間依賴性，即各地市金融發展受到空間因素的長期影響和制約。

（三）空間滯后模型與空間誤差模型結果。

金融發展可以為經濟發展提供充足的資金和交易便利，可以通過降低交易成本、擴大總需求等途徑促進經濟發展。金融發展的空間依賴特征也將對這種促進作用的發揮產生一定的影響。為探討各市金融發展與經濟發展之間的關系，在不考慮空間因素的前提下，分別以2000、2006、2011年各市金融相關比率為自變量，同期各市地區國內生產總值為因變量（經對數化處理），運用普通最小二乘法建立回歸方程（6）式，并通過OLS進行回導分析，結果見表1。從表1可以看出，在不考慮空間因素影響的情況下，金融發展對經濟發展的解釋力度不強。根據前文分析，廣東各市金融發展存在較強的空間依賴性，簡單使用普通最小二乘法將導致參數估計失真。引入空間滯后模型和空間誤差模型后（見表2、3），模型可決系數均有所提高，AIC、SC值也均有改善。從SLM模型的結果（見表2）與SEM模型（見表3）對比來看，前者的所有參數Z值均通過了檢驗，而后者回歸結果的顯著性則相對較弱，因此SLM模型更為適當。

結論與對策建議

從廣東各市金融相關比率、貸存比、信貸比率等金融發展指標分析入手，借助空間計量模型，考察了2000-2011年間廣東各市金融發展的空間特征。研究結果表明：一是廣東金融發展的區域差異性明顯，但過去十多年來，差異擴大化的趨勢有一定的緩解，尤其是在金融危機發生后，隨著“雙轉移”等政策的實施，廣東統籌區域經濟發展步伐加快，欠發達地區金融資源可獲得性有所增加。二是廣東各市金融發展體現出了顯著的空間集聚特征，空間依賴性較強。除肇慶外的其他珠三角8市聚集了較多的金融資源，金融發展水平高；而粵東的潮州、揭陽、汕尾與粵西的湛江、茂名、陽江的金融發展水平均相對滯后，且相互為鄰；粵北山區各市及云浮等地空間集聚不顯著。三是空間計量模型顯示廣東金融發展對經濟發展的促進作用也體現了空間自相關性。加入空間權重指標后，金融發展對經濟發展的解釋力顯著增強。

因此，各級政府應以貫徹落實《廣東省建設珠江三角洲金融改革創新綜合實驗區總體方案》為契機，著力促進廣東區域金融協調發展。一是更加注重金融發展的集聚效應，加快形成以廣州、深圳為龍頭的國際金融中心以及其他次區域性金融中心，帶動金融產業集聚發展。二是正視并遵循金融發展的空間依賴性，加強區域間金融合作，健全區域性金融合作機制，加大支付結算領域的合作，鼓勵金融機構在區域相近的地市設立分支機構，推動區域金融一體化發展。三是執行區域差異化貨幣政策，落實差別化存款準備金率等政策，給予落后地區更寬松的政策環境，避免貨幣政策“一刀切”給落后地區帶來的沖擊。

作者：王鵬飛單位：中國人民銀行湛江市中心支行