2023年区域金融发展对区域经济增长的支撑效应.docx

区域金融开展对区域经济增长的支撑效应 一、引言 （一）研究背景 近年来，我国区域金融各地区总体运行平稳，金融改革不断深入，区域金融开展更趋协调，金融生态环境进一步改善。数据显示，截至2023年末，我国东部、中部、西部、东北地区分别实现地区生产总值32.2万亿元、12.7万亿元、12.6万亿元和5.4万亿元。与此同时，我国的区域金融开展水平也不断提高，各地区存款平稳增长，贷款保持较快增长，信贷结构进一步优化。但不可否认的是，区域之间仍然存在经济开展的严重不平衡，因而，在贯彻落实“总量平稳、结构优化〞的要求根底上，提高区域金融效劳区域经济协调开展的能力，以实现区域金融与区域经济的协调开展具有重要的现实意义。基于这种背景形势，本文收集了中国1997～2023年衡量东、中、西、东北四大经济区域31个省市的金融开展与经济增长的评价指标值。并基于单位根检验和协整检验的根底，建立固定效应模型。通过对固定效应模型参数的估计，具体分析区域金融开展对区域经济的影响。由此，提出强化区域金融作用的措施，促进区域金融、经济的协调开展。 （二）文献综述 1.国外的文献综述。金融开展与经济增长之间的关系一直是经济学界关注的热点问题。国外学者对相关问题的研究起步较早，因而理论体系相比照拟成熟。熊彼特（1912）从银行和信用的角度说明金融在经济增长中所发挥的作用，认为经济开展的动力来源于企业家的创新，而企业家的创新离不开银行信用的创造，并且指出运行良好的银行通过鉴别那些能成功地开发新产品和新生产方法的企业家，为其提供信贷从而刺激技术的进步，间接促进经济的增长。帕特里克（1966）关于金融开展与经济增长关系的研究提出两种模式，即“需求跟随型〞和“供给引导型〞，认为在经济开展的初期，“供给引导型〞模式较为普遍，而到了经济开展的成熟阶段，金融开展与经济增长之间的关系呈现出“需求跟随型〞模式。麦金农和肖（1973）提出了“金融抑制〞和“金融深化〞，认为开展中国家要使其金融和经济不断开展，应放弃所奉行的金融抑制政策，实行金融深化改革。pagano（1993）基于内生凸性增长模型（ak模型）研究稳定状态下金融开展主要通过影响社会的储蓄率、资本的配置效率、储蓄转化为投资的比例等途径实现对经济增长的作用。king和levine（1993）选取金融中介规模、银行信贷规模以及私营企业获取的信贷规模三个指标来衡量金融开展水平，并对影响长期经济增长的其他因素进行控制，实证结果说明，金融中介开展水平对长期经济增长具有促进作用。从国外研究的文献可以看出，金融开展对经济增长具有促进作用，而经济增长也会在一定程度上推动金融的开展。这一系列的研究成果为我国国内学者研究金融开展与经济增长之间的关系提供了理论根底与支撑。 2.国内的文献综述。国内学者对区域金融开展、区域经济开展问题进行了多方面的研究。本文主要从区域金融支持区域经济增长、区域金融开展的非均衡性这两个角度对区域金融开展与区域经济增长问题进行研究。关于区域金融支持区域经济增长的研究方面，张企元（2023）通过实证分析结果说明，三大区域金融（贷款）与经济增长之间存在高度的相关性，并且中部金融开展对经济增长的奉献率最大。同时，在分析金融调控（总量调控和结构调控）对区域差距影响的根底上，得出缩小区域金融开展差距有赖于结构性的金融调控。胥嘉国（2023）基于随机效应模型分析区域金融开展对区域经济增长的奉献和影响，结果说明，区域金融开展无论是在量的增长上还是在质的提高上都有助于促进区域经济的增长，同时工具变量法（iv）估计结果进一步说明，金融开展在质的提高方面比量的扩张更有助于促进区域经济的增长。杨圣奎（202223）选用固定效应模型对我国1990～202223年间区域金融支持进行实证研究，结果说明，区域金融开展对经济增长具有重要的推动作用，但区域金融开展对地区经济的支持存在较大差异，并进一步证实在金融开展相对落后的地区，存在通过金融开展来推动经济增长的巨大潜力。赵本福等人（2023）运用granger因果检验方法对我国1998～202223年30个省市的区域经济增长与金融支持关系进行了实证分析，结果说明，从长期看，我国金融支持与区域经济增长之间存在着稳定的均衡关系，金融支持是经济增长的granger原因，而从短期看，金融支持的不同方面对经济增长产生不同方向的影响。关于区域金融开展差异的研究方面，赵伟、马瑞永（2023）运用泰尔指数测度方法对我国1978～2022年间中国区域金融增长差异进行了分析，并对总体差异进行了分解。结果说明，1978～1991年区域金融增长差异迅速上升，之后呈现下降的趋势，整体表现出类似于经济开展的“威廉姆森倒u假说〞的特征，并指出我国区域金融增长差异主要来源于区域间金融增长差异。李敬、冉光和、孙晓铎（202223）运用基尼系数、theil指数和对数离差均值对我国1978～2022年金融开展的省际差异、东中西金融开展差异和城乡开展差异进行了全面的度量，并运用r/s方法对区域金融开展差异的长期变动趋势进行了分析，结果说明，我国区域金融开展的差异主要源于城乡开展的差异，区域间金融开展差异一直位于高位状态，并且从未来的变动趋势来看，区域间金融开展差异在未来总体上可能会进一步扩大。田菁（2023）从部门和整体这两个角度考察了中国区域金融开展的现状，研究结果说明，金融开展虽然稳定但整体市场化程度不高，区域金融差异显著表现在金融开展的总量上，因而有针对性地提出关于区域金融开展的政策建议。通过以上文献梳理说明：我国区域金融开展与经济增长间存在密切的关系，区域金融的开展支持区域经济的增长。但由于各区域金融开展存在非均衡性，导致区域金融在区域经济增长中的奉献度不同。本文尝试从区域金融规模、区域金融效率、区域金融结构这三方面分析研究我国区域金融对区域经济增长的支持效应。 二、中国区域金融开展支持区域经济增长的效应研究 （一）区域金融规模对我国区域经济增长的支持效应 金融规模对区域经济增长的支持作用主要是通过金融资产的不断增加、金融机构数量的递增、金融工具的多元化等途径得以实现。一般而言，金融规模越大，对经济增长的奉献度也会相应地增加。因而，区域经济的开展有赖于区域金融规模的支持。表1给出了我国2023～2023年东、中、西、东北地区的gdp与金融机构的本外币存贷款余额，由此简要地说明区域金融规模与区域经济增长之间存在的关系。由表1可以看出：①从纵向来看，东、中、西、东北四大经济区域金融机构的存贷款总额呈现逐年上升的态势，而相应的gdp也呈现出逐年递增的趋势，因而在某种程度上区域金融资产规模与区域经济之间存在正向的相关关系，区域金融资产的增长将有利于促进区域经济的增长；②从横向来看，2023～2023年间各地区的金融机构存贷款余额东部>西部>中部>东北，即各区域金融开展存在一定的差异，从而在一定程度上造成区域经济开展水平的非均衡。但从理论上看，金融资产规模的增加将有利于推动经济的增长。 （二）区域金融效率对我国区域经济增长的支持效应 金融效率反映了金融开展水平，因而金融效率的上下将影响经济开展水平。pagano（1993）内生凸性增长模型是将金融因素纳入到促进经济增长机制的理论模型之一，认为储蓄—投资转化率反映了金融市场改进资源配置的效率，储蓄向投资的有效转化将对经济增长形成一定的影响。由此，区域金融开展对区域经济增长的影响更多是将吸收的存款有效转化为贷款，进而投资于能产生回报率较高的领域，以促进区域经济的增长。因而，区域金融效率将在一定程度上支持区域经济的增长。 （三）区域金融结构对我国区域经济增长的支持效应 区域金融结构与区域经济增长方式是相辅相成的，金融结构的变化往往可以反映出一个区域经济增长结构和方式的变化。本文主要从金融机构中长期贷款占全部金融机构贷款余额的比例说明区域金融结构支持区域经济增长。中长期贷款一般用于新建、扩建、改造、开发、购置等固定资产投资工程的贷款。因而，区域中长期贷款比例增加，可投资于固定资产工程的资金就相对越多，这将有利于促进区域经济的长期开展。同样，区域间不同的金融结构将会对经济起到不一样的促进作用。 三、中国区域金融支撑的实证研究——基于面板数据模型的检验 （一）指标的选取与数据来源 本文在使用面板数据研究我国区域金融开展对区域经济增长的支持作用过程中，通过参考闵姣（2023）的金融开展对区域经济开展的影响——以XX省为例，张亮（2023）的区域经济增长与金融支撑能力的实证研究——以XX省为例等多篇学术文章的根底上，选取人均国内生产总值（rjgdp）作为衡量区域经济增长的指标。而在衡量区域金融开展水平上，本文主要选取以下三个方面指标：①区域金融规模指标，本文采用戈德史密斯在1969年提出来的金融相关率（fir）来衡量，它指某一时点上一国的全部金融资产价值与该国的经济活动总量之比。对于欠兴旺省份，证券市场和保险市场并不兴旺，并根据数据的可得性，fir通过金融机构的贷款余额（l）与金融机构存款余额（d）之和与区域gdp的比值作为衡量指标。公式：fir=（l+d）/地区gdp。②区域金融效率指标（ld），即将金融机构存款转化为贷款的效率，公式：ld=l/d。③区域金融结构指标（rl），本文选用中长期贷款占全部金融机构贷款的比值衡量，公式：rl=r/l，其中r表示中长期贷款。本文主要选取了我国东、中、西、东北四大区域31个省市的1997～2023年17年的面板数据，数据主要来源于中国经济与社会开展统计数据库、各地区的区域金融运行报告。在实证检验前，为防止数据的剧烈波动，消除可能存在的异方差，因而，首先对各指标取自然对数，分别命名为：lnrjgdp、lnfir、lnld、lnrl。 （二）中国区域金融开展对区域经济增长支持的实证检验 1.面板数据的单位根检验。由于面板数据反映了时间和截面空间的二维信息，因此，与时间序列数据相同，面板数据也可能存在单位根。为防止伪回归，确保回归结果的有效性，需对面板数据的平稳性进行检验。本文主要采取llc检验和fisher-adf检验方法对面板数据的平稳性进行检验。由表2单位根检验结果可知，对于东部地区和中部地区，各指标序列均拒绝单位根的原假设，即经济增长指标lnrjgdp、金融规模指标lnfir、金融效率指标lnld、金融结构指标lnrl均为平稳序列。对西部地区和东北地区，金融开展规模指标lnfir为一阶单整，而经济增长指标lnrjgdp、金融效率指标lnld、金融结构指标lnrl均为平稳序列。在此根底上，本文进一步对面板数据模型进行协整检验。 2.面板数据模型的协整检验。通过上述的分析，东部和中部地区的lnrjgdp、lnfir、lnld、lnrl均为平稳序列，而西部和东北地区除lnfir为一阶单整外，其余变量也均为平稳序列。在此根底上，检验多个变量之间是否存在长期稳定的协整关系。本文主要采用pedroni检验方法对面板数据模型进行检验。从表3的pedroni检验结果可以看出：①东部地区面板数据模型的协整检验结果显示，除paneladf和groupadf的统计值不能通过显著性检验外，其他统计量值均通过显著性检验，说明lnrjgdp、lnfir、lnld、lnrl各变量之间存在长期稳定的协整关系；②中部地区面板数据模型的协整检验结果显示，panelv、panelrho以及grouprho的统计值通过显著性检验，说明中部地区各变量之间存在长期稳定的协整关系；③西部地区面板数据模型的协整检验结果显示，除panelv和groupadf的统计值不能通过显著性检验外，其他统计量值均通过显著性检验，说明西部地区各变量之间存在长期稳定的协整关系；④东北地区面板数据模型的协整检验结果显示，panelrho、grouprho以及grouppp的统计值通过显著性检