空間計(jì)量模型下金融業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長

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摘要：根據(jù)2008年－2017年內(nèi)蒙古自治區(qū)12個(gè)盟市的空間面板構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，并進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)以及空間計(jì)量模型的選擇，從而得到內(nèi)蒙古經(jīng)濟(jì)增長與金融業(yè)發(fā)展的空間特征。通過空間滯后模型進(jìn)行檢驗(yàn)得到空間計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果并進(jìn)行了分析研究。結(jié)果顯示：空間滯后模型最適合研究內(nèi)蒙古自治區(qū)金融業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系；人力資本投入對內(nèi)蒙古經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用最大，物質(zhì)資本投入對經(jīng)濟(jì)增長作用最小，由于內(nèi)蒙古位于偏遠(yuǎn)地區(qū)相比于發(fā)達(dá)城市來說金融資源以及信息交流相對較少，所以金融業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長的作用相對較弱。

關(guān)鍵詞：經(jīng)濟(jì)增長；金融業(yè)；空間計(jì)量模型；內(nèi)蒙古

當(dāng)前我國正處于調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、促進(jìn)轉(zhuǎn)型的新階段。所以未來幾年金融業(yè)發(fā)展會(huì)處在一個(gè)加快發(fā)展的階段。雖然中國的經(jīng)濟(jì)增長也出現(xiàn)很多危機(jī)，但目前中國擁有較為靈活的政策制度，在GDP增速放緩的時(shí)候能夠快速看清局面，供給側(cè)改革、一帶一路等措施都帶來顯著成果。金融市場發(fā)展本身還是回到了對未來經(jīng)濟(jì)增長的趨勢上，但是由于不同的省市經(jīng)濟(jì)、物質(zhì)基礎(chǔ)不同以及對金融業(yè)的發(fā)展不同，使各省市的金融業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長有差異。內(nèi)蒙古金融業(yè)一直積極地發(fā)展，雖不及發(fā)達(dá)地區(qū)但也形成了自己的特色，分析了內(nèi)蒙古經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀、存在的問題以及未來發(fā)展的方向可以使其更加了解現(xiàn)在所處的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀，同時(shí)為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供參考數(shù)據(jù)。金融業(yè)的發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系是顯著的，但對這一問題的研究很多學(xué)者都沒有考慮到空間因素對兩者之間關(guān)系的影響。而空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)主要研究空間的位置分布對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，因此筆者主要利用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型對內(nèi)蒙古的金融業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析研究。

1模型的選擇

1．1空間權(quán)重矩陣的構(gòu)建

首先構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，本文選取的是后相鄰規(guī)則，兩個(gè)相鄰的區(qū)域有公共邊或頂點(diǎn)取值為1，反之沒有公共頂點(diǎn)或者公共邊取值為0。A＝0兩個(gè)區(qū)域沒有公共邊或公共點(diǎn)1｛兩個(gè)區(qū)域有公共邊或公共點(diǎn)。

1．2空間相關(guān)性的檢驗(yàn)與分析

利用GeoDa軟件計(jì)算內(nèi)蒙古各盟市的人均生產(chǎn)總值（PGDP）和金融相關(guān)比率（FIR）的全局Mo－ran’sI指數(shù)，結(jié)果如表2所示。由表2的檢驗(yàn)結(jié)果看Z（l）值均大于5％和1％置信水平相對應(yīng)的臨界值1．65和1．96，說明2008年－2017年內(nèi)蒙古各盟市PGDP和FIR都通過了顯著性檢驗(yàn)，也就說明內(nèi)蒙古各盟市經(jīng)濟(jì)增長和金融業(yè)發(fā)展是具有聚集性的，而不是在空間中隨機(jī)分布的。

1．3空間計(jì)量模型的選擇

在分析時(shí)，到底選擇SLM（空間自回歸模型）還是SEM（空間誤差模型）更加恰當(dāng)，可以通過Moran＇sI檢驗(yàn)或者兩個(gè)拉格朗日乘數(shù)形式LMERR、LMLAG及其穩(wěn)健形式的R－LMERR和R－LMLAG等來檢驗(yàn)，再進(jìn)行選擇。其中ρ是SLM的變量，λ是SEM的變量。從以上3個(gè)表中可以看出，空間滯后模型優(yōu)于空間誤差模型。首先在表3中可以看出我們可以看出LMERR的顯著性水平較LMLAG稍差一些，其次在表4中可以看出SLM模型的LnL值大并且AIC、SC值很小，最后在表5中看到62．356＞49．192，也就是說空間滯后模型的對數(shù)似然也要好于空間誤差模型。綜上得出結(jié)論，筆者研究選擇空間滯后模型（SLM）。

1．4指標(biāo)的選擇

在研究內(nèi)蒙古金融業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系，所以在樣本選擇上以內(nèi)蒙古自治區(qū)的12個(gè)市、盟為研究對象進(jìn)行研究。文中用來反應(yīng)經(jīng)濟(jì)增長的指標(biāo)是PGDP，衡量金融業(yè)發(fā)展水平的解釋變量應(yīng)用的是FIR（金融相關(guān)比率），在這里FIR＝金融機(jī)構(gòu)存款總額＋金融機(jī)構(gòu)信貸總額／生產(chǎn)總值。由于對經(jīng)濟(jì)增長的影響因素往往不會(huì)是單一不變的，所以若我們只用一個(gè)解釋變量金融相關(guān)比率去進(jìn)行研究往往會(huì)產(chǎn)生偏差，所以需要加入一些與經(jīng)濟(jì)增長有關(guān)的新的解釋變量。根據(jù)其他學(xué)者的研究，我們知道人力資本投入（Hum）、物質(zhì)資本投入（Phy）、創(chuàng)新科技水平都是影響經(jīng)濟(jì)增長的重要因素，故筆者共選取4個(gè)解釋變量。

2實(shí)證結(jié)果分析

2．1局部空間相關(guān)性分析

前面對內(nèi)蒙古各市的PGDP和FIR進(jìn)行了數(shù)據(jù)分析，可以得出結(jié)論內(nèi)蒙古各盟市的經(jīng)濟(jì)增長與金融業(yè)發(fā)展是具有空間相關(guān)性的。但以上是對整體宏觀上的分析，所以為了探究內(nèi)蒙古自治區(qū)特定區(qū)域的空間相關(guān)性，運(yùn)用Geoda軟件做出LISA地圖，時(shí)間節(jié)點(diǎn)選擇2008年和2017年進(jìn)行局部自相關(guān)分析，結(jié)果如圖1所示。在圖1可以看到在經(jīng)濟(jì)增長方面2008年內(nèi)蒙古自治區(qū)H－H區(qū)主要在阿拉善盟、烏海和鄂爾多斯；L－L主要在錫林郭勒盟；L－H聚集區(qū)在巴彥淖爾。其中經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平都比較高的鄂爾多斯、烏海和阿拉善盟恰巧相鄰，鄂爾多斯又與經(jīng)濟(jì)發(fā)展很好的呼和浩特和包頭緊靠，它們之間往來有利于經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。然而巴彥淖爾雖然臨近烏海、鄂爾多斯和包頭，但是資源和地理位置等因素相對較差，所以經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低處于L－H。錫林郭勒盟臨近赤峰市、興安盟、通遼市以及烏蘭察布市，這幾個(gè)市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平都相對較低，所以它處于L－L。在圖2可以看到在經(jīng)濟(jì)增長方面2017年內(nèi)蒙古自治區(qū)H－H區(qū)主要在烏海市和鄂爾多斯市，阿拉善盟退出了高高集聚區(qū)；L－H區(qū)依然是巴彥淖爾市。我們還可以看到錫林郭勒盟由2008年的L－L轉(zhuǎn)變到H－L區(qū)。然而它周圍的都沒有改變說明它和周圍地區(qū)往來較少，應(yīng)該是通過自身發(fā)展，使經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平超過了緊鄰的盟市，進(jìn)入到H－L區(qū)。在圖3中可以看到，2008年各市的FIR相對于2017年來說高一些，但其實(shí)這幾年內(nèi)蒙古自治區(qū)各市金融業(yè)都在不斷發(fā)展，到了2016年年末開始下降以至于呈現(xiàn)出圖3。2018年呈現(xiàn)FIR上漲至2016年以上再次達(dá)到峰值，因此之所以呈現(xiàn)圖3應(yīng)該是受到了大環(huán)境的沖擊全國整個(gè)行業(yè)都有明顯的回落。在圖3可以得到雖然10年間發(fā)展不穩(wěn)定但無論是2008年還是2017年呼和浩特和烏海市都是金融業(yè)發(fā)展最好的城市，而通遼市金融業(yè)發(fā)展相對較差。根據(jù)圖中標(biāo)準(zhǔn)誤差線可以看出相鄰城市金融業(yè)的發(fā)展趨勢很相似。對圖1、圖2、圖3同時(shí)分析時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)阿拉善盟2008年P(guān)GDP處于H－H區(qū)，但金融業(yè)發(fā)展并不是最好的但也是相對較好的，原因是阿拉善地處內(nèi)蒙古的邊境并且人口稀少、科研人才匱乏，但地理資源豐富，地理資源豐富的還有鄂爾多斯，它們主要靠地理資源去發(fā)展經(jīng)濟(jì)，但金融業(yè)的發(fā)展趨勢和PG－DP的變化情況是相對一致的。對于烏海市來說，PGDP都位于H－H區(qū)，金融業(yè)發(fā)展在整個(gè)內(nèi)蒙古自治區(qū)排名達(dá)到第二。巴彥淖爾一直位于L－L區(qū)金融業(yè)發(fā)展也是倒數(shù)的城市。總的來說，可以看出內(nèi)蒙古自治區(qū)各盟市金融業(yè)的發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長雖然不如發(fā)達(dá)城市的相關(guān)性強(qiáng)，但是也具有一定的空間相關(guān)性。

2．2SLM空間計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果

在前面提到用PGDP和FIR數(shù)據(jù)不能夠完完全全的說明經(jīng)濟(jì)增長與金融業(yè)發(fā)展有關(guān)，所以進(jìn)行了增加變量；針對SLM和SEM的選擇進(jìn)行檢驗(yàn)，最終選擇了SLM。接下來對2008年－2017年的數(shù)據(jù)進(jìn)行空間自回歸，觀察變量的變化，估計(jì)結(jié)果如表6所示。從表6可以看到，空間滯后的相關(guān)性系數(shù)ρ值在2008年的0．264到2017年已經(jīng)提升到了0．431，說明相關(guān)性越來越顯著；擬合度R2的值也越來越大由0．516上升到了0．711，說明擬合度越來越好；對于變量FIR和HUM以及PHY來說對經(jīng)濟(jì)增長都有促進(jìn)作用，雖然金融業(yè)的彈性系數(shù)低于HUM彈性系數(shù)，但仍然能夠說明金融業(yè)對內(nèi)蒙古自治區(qū)各盟市經(jīng)濟(jì)增長有促進(jìn)作用。總的來說，內(nèi)蒙古各盟市的人力資本投入、物質(zhì)資本投入以及金融業(yè)的發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長都有一定的促進(jìn)作用，只是效果不同。

3結(jié)論和建議

3．1人力資本投入

從2008年－2017年的數(shù)據(jù)分析來看內(nèi)蒙古各盟市的人力資本投入系數(shù)在緩慢上升，說明內(nèi)蒙古各盟市的經(jīng)濟(jì)增長對人力資本投入更加有依賴性。內(nèi)蒙古在2008年內(nèi)普通高校在校生人數(shù)為316700人到了2017年人數(shù)增長到448092人。近幾年來，內(nèi)蒙古各高校也在不斷加強(qiáng)教育改革，這說明內(nèi)蒙古人力資本投入越來越多，人力資本的投入，使得內(nèi)蒙古自治區(qū)人才的數(shù)量和質(zhì)量得到了提升，從而加速經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。因此，內(nèi)蒙古自治區(qū)相應(yīng)部門應(yīng)采取繼續(xù)加大人力資本投入，同時(shí)保證教育的質(zhì)量。

3．2物質(zhì)資本投入

從表6可以看出物質(zhì)資本投入的彈性系數(shù)較人力資本和金融業(yè)來說相對較小，但是也在緩慢的增加，說明對經(jīng)濟(jì)的影響也是顯著的，只是相對于HUM和FIR來說相對較弱，因?yàn)閮?nèi)蒙古是中國的西部地區(qū)，相比于沿海城市它的信息交流以及設(shè)施的儲(chǔ)備等都相當(dāng)少。因此，內(nèi)蒙古自治區(qū)相關(guān)部門應(yīng)加大對物質(zhì)資本的投入。

3．3金融業(yè)發(fā)展

內(nèi)蒙古地區(qū)金融業(yè)的發(fā)展主要在呼和浩特但內(nèi)蒙古各盟市的金融相關(guān)比率都在逐年上升，從表6可以看出FIR的彈性系數(shù)一直處于上升狀態(tài)但是幅度很小，但是也可以說明金融業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長有促進(jìn)作用。內(nèi)蒙古自治區(qū)地處偏遠(yuǎn)金融業(yè)發(fā)展相對于中國其他南方發(fā)達(dá)城市的金融業(yè)發(fā)展弱，內(nèi)蒙古金融占GDP比重、金融相關(guān)比率以及區(qū)位商都具有一定的差距。因此，內(nèi)蒙古自治區(qū)的相關(guān)領(lǐng)導(dǎo)機(jī)構(gòu)應(yīng)該根據(jù)內(nèi)蒙古自治區(qū)各盟市的金融業(yè)發(fā)展情況以及各盟市的實(shí)際發(fā)展水平等因素去合理地發(fā)展金融業(yè)。

作者:李德榮 唐俊 翟麗麗 單位:內(nèi)蒙古科技大學(xué)理學(xué)院