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基于创新驱动下金融集聚与区域经济增长关系的研究
曾莹莹
（广东工业大学,广东广州510520）
【摘 要】我国的金融业发展在创新驱动背景下存在着区域不平衡的现象,西部地区发展较为缓慢,东部地区呈现较强的金融集聚现象.本文使用2000-2016年中国省级面板数据,基于索洛增长模型,借助影响技术进步的全要素分析,将金融区位熵与R&D因素进行内生化处理,对创新驱动下金融集聚与区域经济增长的关系进行实证研究并得出相关结论,为地区金融发展提供相关的研究基础.
【关键词】创新驱动金融集聚区域经济增长
十三五规划提出将创新发展作为五大发展理念之首,强调要“把发展基点放在创新上”.而金融是经济运行的血液,金融业对资源的优化配置以及效率的提高等各方面都起到推动作用.随着全球金融业扩张,金融企业之间出现并购重组的趋势,金融机构与企业间相互协调发展、组织生产和交易活动,引起金融业在某一地区高度集聚和发展的现象.
中国省域间的金融发展存在不平衡的现况,形成了以东部沿海地区领先的局势,出现了北京的金融街、上海的陆家嘴、广州的IFC等金融集聚中心,带动了当地经济的发展,提高了区域的竞争优势.
一、我国省域金融集聚程度的比较分析
“集聚效应”是指在产业和其经济活动在地理空间上集中,从而可以吸引经济行为和活动向一个地区聚拢的向心力[1].金融集聚是金融发展到一定阶段的必然产物.金融集聚是通过金融资源与地域条件协调、配置、组合的时空动态变化促使金融产业成长与发展,进而在一定地域空间生成金融地域密集系统的变化过程[2].
本文使用区位熵来测量31个省市的金融集聚程度即专门化程度.区位熵反映该地区金融业发展同全国发展状况的比较,数值越大说明该地区金融集聚水平越高.一般区域熵系数大于1则认为该地区金融产业出现空间集聚.2000-2016中国各省市金融区位熵如图1所示,结果如下：
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图12000-2016中国各省市金融集聚程度
第一,整体上看我国金融集聚程度水平较低,只有少数省市金融区位熵较高.31个省市中,区位熵平均值在2以上的省市有北京和上海两个省市,其中北京为2.6745,上海为2.1312.区位熵超过1的省市有天津、浙江、宁夏,其中天津为1.0779,浙江为1.1151,宁夏为1.0832.其余省市均在1以下,而区位熵接近1的省市有广东和重庆.说明我国金融集聚程度省市间存在较大差异,北京、上海的金融集聚水平高,浙江、天津、宁夏金融集聚发展态势良好,大部分省市还处于刚起步或尚未形成金融集聚的阶段.
第二,各省市金融集聚水平发展趋势相似,绝大部分地区金融发展缓慢,但整体呈现增长态势.上海、北京两个地区金融集聚程度国内领先,个别年份出现下降趋势.天津市相比北京、上海,虽然仍有较大差距,但目前发展态势较好,维持在第三名的水平.数据显示,近几年来浙江出融集聚程度下降的趋势,徐维祥研究[3]表明浙江的区位熵在2009年达到顶峰.这很可能与1998年的国有企业改革和2001年加入WTO有关.
第三,上海、北京是我国金融集聚程度最高的两个地区.上海自1992年启动国际金融中心以来,金融业已经逐渐发展成体系健全、机构集中、市场发展快速的金融大都市.而金融监管机构总部大多设在北京,上海设立的很多金融机构总部也在北京,北京作为首都经济底蕴也较为雄厚,使得其金融产业增加值与上海难分高低,加上北京GDP低于上海,其金融区位熵在2000-2015年均高于上海.经上海追赶,2016年其区位熵已超过北京,呈现较好的金融集聚态势.
二、金融集聚与区域经济增长的关系
结合我国省域金融集聚的现状和趋势,本文在经济理论的基础上得出金融集聚与区域经济增长之间的计量模型,通过实证研究分析基于创新驱动背景下金融集聚与区域经济增长之间的关系.实证模型如下：
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其中,Y为经济总量(即GDP)；K为资本存量（即全社会固定资产投资）；L为劳动力投入总量（即年末就业人员）；FLQ表示金融集聚程度（即区位熵）；R＆D代表创新研发投入；RFLQ为金融集聚与创新研活动的交互项.α,β,ω1,ω2,ω3是解释变量待估系数,表示解释变量对被解释变量的影响程度；ε为随机干扰项.
采用我国31个省市2000-2016年的面板数据,由于中国31个省市存在较大的个体差异,豪斯曼计量检验结果显示拒绝原假设,故将实证模型设定为固定效应模型.由于研究样本个体之间存在显著的异方差,因此使用广义最小二乘法(GLS)对普通最小二乘法加以改善.GLS的估计结果如表1,可决系数和F值均大于0.92,具体分析结果如下：
第一,除了东、西部地区劳动投入要素的回归系数外,其他模型中资本存量(K)和劳动投入(L)均与中国及各区域的经济总量显著正相关,表明资本和劳动仍然是国家或地区经济发展的重要推动力量.但各区域经济发展存在差异,导致其对资本和劳动投入的依赖程度也有所不同.其中,2016年北京、上海、广东的固定资产投资占GDP的比值分别为0.31、0.24、0.41,北京和上海近几年来该比值呈现不断下降的趋势.说明东部地区的经济增长模式已经发生转变,不再像西部和中部地区主要依靠资本要素刺激经济总量增长.
表1GLS回归结果
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注：括号内为t值,*、**、***分别表示在1%、5%、10%的水平下显著.
第二,创新研发投入(R&D）与全国和东、中、西部三大区域的经济总量显著正相关,实证表明创新研发投入已经产生了经济增长效应；创新研发投入每提高1个百分点,东部、中部、西部地区经济总量的上升分别为：0.35、0.19和0.28个百分点.这表明：创新研发是经济增长的关键要素,也为落后区域发挥后发优势提供了机遇,能够加快落后地区与先进地区的经济发展差距的缩小.
第三,金融集聚能够促进经济的增长.四个GLS模型结果显示,金融区位熵与样本时间范围内中国及东、中、西部三大区域的经济增长呈现显著正相关.这说明金融资源的空间聚集能够带来正的经济效益.一方面,金融集聚能够通过信息搜集便利、共享配套设施等节约交易费用,获取规模经济与范围经济；另一方面,金融集聚水平越高,信息甄别能力与效率也越高,能够迅速识别成功概率较高的创新主体与创新活动,并为其提供资金融通支持,推动技术水平提高[4].这一结论为中国区域性金融中心的加快建设提供了经验证据.
第四,金融集聚和创新研发的交互项(RFLQ)与经济规模总量呈现负相关关系,这表明金融机构对企业创新研发活动的支持并没有转化为有效产出.原因可能是：大多数企业创新研发周期较长,在实现研发成果向市场产品转化获益的过程中,必须占据大量资金,这些被挤占的资金短期内难以形成有效产值,从而对当期的经济增长形成一定的“挤占效应”.此外,创新带来的知识产权保护在未来获益,从而对当期的经济增长形成一定的“延迟效应”.
总之,基于创新驱动背景下金融集聚与区域经济增长的关系表现为：资本存量和劳动投入依然是经济增长的基本动力,但东部和西部地区劳动驱动经济增长的作用不显著；创新能够促进经济规模扩大；金融集聚对经济增长有显著的推动作用；金融集聚对R&D活动的支持具有一定的“挤占效应”和“延迟效应”,对当期经济带来细微的影响.
参考文献
[1]赵轶.金融集聚、空间溢出与区域经济增长[D].西南财经大学,2014.
[2]黄解宇,杨再斌.金融集聚论:金融中心形成的理论与实践解析[M].中国社会科学出版社,2006.
[3]徐维祥,章寓.浙江省金融集聚度演化分析[J].经营与管理,2015(1):94-99.
[4]李标,宋长旭,吴贾.创新驱动下金融集聚与区域经济增长[J].财经科学,2016(1):88-99.
作者简介：曾莹莹（1994-）,女,汉族,广东梅州人,广东工业大学应用经济学硕士,研究方向：金融工程.
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参考文献：
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