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文檔簡介
1、 金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長效應(yīng)和輻射效應(yīng)研究(下) 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)的自由度s時,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,如果對制造業(yè)產(chǎn)品的支出份額足夠低,那么經(jīng)濟(jì)增長率的提高對福利水平的影響較小,此時從經(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。如果對制造業(yè)產(chǎn)品的支出份額足夠大,那么南部從經(jīng)濟(jì)增長中獲得的動態(tài)收益占
2、主導(dǎo),兩個區(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。如果處于中間值,經(jīng)濟(jì)起飛初期南部會有損失,但最終福利水平超過起飛前的福利水平。當(dāng)經(jīng)濟(jì)起飛后,交易成本的下降會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)散對周邊地區(qū)的涓流效應(yīng)當(dāng)金融集聚的“市場擁擠效應(yīng)”愈加明顯后,金融資源可能從集中在核心區(qū)發(fā)展為向周邊地區(qū)擴(kuò)散,下面我們以內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長理論中的AK模型為基礎(chǔ),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,每期以一定的比率折舊,人口規(guī)模不變。經(jīng)過一定推導(dǎo),得出經(jīng)濟(jì)增長率公式為:(其
3、中,A為資本的邊際生產(chǎn)率;表示儲蓄向投資轉(zhuǎn)化的比例;s表示儲蓄率)上式所反映的定性含義是經(jīng)濟(jì)增長率依賴于邊際資本生產(chǎn)率、儲蓄率和儲蓄向投資的轉(zhuǎn)化率。基于此我們認(rèn)為金融資源流入對周邊地區(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)往往是知識中心、技術(shù)中心,具有豐富的未編碼知識,知識庫豐富,創(chuàng)新資源豐富。由于整個區(qū)域內(nèi)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)性特征會大大加快技術(shù)信息區(qū)域內(nèi)的流動速度,新的技術(shù)會很快傳播到邊緣區(qū)的企業(yè),有力地推動了創(chuàng)新知識的擴(kuò)散,直接推動了邊緣區(qū)的技術(shù)進(jìn)步,為提高產(chǎn)品性能提供了技術(shù)保
4、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,金融機(jī)構(gòu)數(shù)量會有所增加,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)約交易成本,進(jìn)而動員各種類型主體積極參加儲蓄。同時隨著邊緣區(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),其承擔(dān)和處理流動性風(fēng)險(xiǎn)的能力也相應(yīng)提高,其搜尋、處理相同金融信息的成本也相應(yīng)降低,這些能夠增強(qiáng)公眾的交易信心,提高儲蓄主體的儲蓄傾向。3、儲蓄投資轉(zhuǎn)化效應(yīng)。隨著金融資源從集聚區(qū)向邊緣區(qū)的流動,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),金融中介可以通過專業(yè)技術(shù)收集信息,節(jié)約了個人搜尋信息的成本,有助于關(guān)于投資
5、機(jī)會的信息獲取;金融體系可以通過多樣化投資工具有效降低高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān),從而鼓勵企業(yè)向高風(fēng)險(xiǎn)同時又有高回報(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,可提高社會整體投資效率。五、對上海金融集聚經(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發(fā)展來帶動整個區(qū)域,乃至全國經(jīng)濟(jì)的共同增長。下面以國內(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)量方法說明由于我們選擇的是時間序列數(shù)據(jù),如果這些變量都是一階差分平穩(wěn)向量,我們就
6、可以在向量自回歸(VAR)的基礎(chǔ)上,利用VAR中的脈沖響應(yīng)函數(shù)來分析系統(tǒng)中各個變量之間的影響程度。上海、江蘇和浙江是長三角區(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、相互作用的動態(tài)關(guān)系。我們將利用脈沖相應(yīng)函數(shù)試圖回答:若上海的金融集聚度由于某種原因提高1%,這種變化會對該市和其它地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長產(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,要對各變量進(jìn)行時間序列數(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)存款額占全國金融機(jī)構(gòu)存款額
7、之比,反映地區(qū)的金融集中程度;以每年人均GDP(名義值)增長率來近似衡量各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長水平。數(shù)據(jù)均來自新中國50年統(tǒng)計(jì)資料匯編、歷年中國統(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1980年到2006年的歷年年度經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)作為本研究的基礎(chǔ)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)的對數(shù)系列,并采用Eviews5進(jìn)行所有的相關(guān)測試。(三)實(shí)證分析結(jié)果1、單位根檢驗(yàn)。一般來講,當(dāng)時間序列具有不平穩(wěn)性時,會導(dǎo)致“偽回歸”現(xiàn)象,因此,在建立計(jì)量模型之前要對所用的時間序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn),以確定各序列的平穩(wěn)性和單
8、整階數(shù),單位根檢驗(yàn)一般用ADF檢驗(yàn)。先根據(jù)其基本時序圖確定截距項(xiàng)和時間趨勢項(xiàng)是否存在,再根據(jù)赤池信息準(zhǔn)則(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)自動根據(jù)AIC準(zhǔn)則確定合適的滯后階數(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)增長率、江蘇人均GDP(名義值)增長率、浙江人均GDP(名義值)增長率的對數(shù)值。下面對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)果說明,lnfund、l
9、shgdpr、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期協(xié)整關(guān)系。 2、協(xié)整檢驗(yàn)。既然四個變量都是平穩(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,借以說明lnfund和各地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長之間的長期均衡關(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)變量超過兩個以上時,變量間可能存在多個協(xié)整關(guān)系,此方法就無法找到所有可能的協(xié)整向量,其分析結(jié)果更不易解釋。Jo
10、hansen(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,較好地避免了上述問題。在檢驗(yàn)過程中,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,最終確定合適的滯后值,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),沒有趨勢項(xiàng)。表2報(bào)告的檢驗(yàn)結(jié)果表明,上海金融集聚和上海經(jīng)濟(jì)增長、浙江經(jīng)濟(jì)增長、江蘇經(jīng)濟(jì)增長之間都存在著長期穩(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、江蘇經(jīng)濟(jì)增長、
11、浙江經(jīng)濟(jì)增長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,在10%的置信水平下,上海金融集聚是上海經(jīng)濟(jì)增長的格蘭杰因,但是和江蘇、浙江兩省經(jīng)濟(jì)增長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)對上海金融集聚和三省市經(jīng)濟(jì)增長之間的相互關(guān)系進(jìn)行動態(tài)分析。我們將金融集聚度對本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長影響通過金融集聚度的一個標(biāo)準(zhǔn)沖擊對其經(jīng)濟(jì)增長未來值的影響效應(yīng)來反映,體現(xiàn)了金融集聚的增長效應(yīng)。同時,由于VAR模型中所有變量都是內(nèi)生的,金融集聚及周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長相互影響也可以通過模型的動態(tài)結(jié)構(gòu)傳遞,體現(xiàn)了金融集聚的“輻射效應(yīng)”。四個變量之間的脈沖響應(yīng)分析見圖2至圖
12、4。 從圖2可看出,上海金融集聚對上海經(jīng)濟(jì)增長的沖擊作用有較為明顯的滯后效應(yīng),在t=2后才開始起作用,其作用大約在t=5時達(dá)到頂峰,然后慢慢回落。圖3中,上海金融集聚對江蘇的經(jīng)濟(jì)增長的沖擊作用一開始就表現(xiàn)得較為明顯,在t=4后則趨于平穩(wěn),但仍然表現(xiàn)出較強(qiáng)的正面影響。但是圖4顯示,上海金融集聚對浙江經(jīng)濟(jì)增長的沖擊作用不太明顯。5.簡要結(jié)論上海作為長三角地區(qū)的區(qū)域金融中心,其金融集聚已經(jīng)對本地經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生了較為顯著的促進(jìn)作用,增長效應(yīng)比較明顯。但是上海作為金融中心理應(yīng)具備的金融輻射功能發(fā)揮得仍然不夠,對周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)帶動作用不大,相比較而言,江蘇省受到上海的輻射效應(yīng)更加明顯些。六、總結(jié)本文通過理論建模和實(shí)證分析認(rèn)為,金融集聚的兩種形態(tài)(集中和擴(kuò)散)會對集聚的核心區(qū)經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生增長效應(yīng),對周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生輻射效應(yīng)。具體來說,在LS模型框架下,通過對金融集聚前后經(jīng)濟(jì)增長率的比較發(fā)現(xiàn),金融資源集中于核心區(qū),可以使得核心區(qū)實(shí)現(xiàn)比集聚前更高的增長率,這體現(xiàn)了金融集聚對核心區(qū)的增長效應(yīng),具體又包括“需求關(guān)聯(lián)效應(yīng)”和“資本溢出效應(yīng)”。金融集聚對周邊地區(qū)的輻射效應(yīng)也包括兩種形態(tài),一是金融資源集中在條件滿足時也會對周邊地區(qū)產(chǎn)生福利補(bǔ)償效應(yīng);二是當(dāng)金融集聚的“市場擁擠效應(yīng)”愈加明顯后,金融資源會從集中于核心區(qū)發(fā)展為向周邊地區(qū)擴(kuò)散,進(jìn)而通過鼓勵技術(shù)進(jìn)步、增加資本積累和促進(jìn)儲蓄投資轉(zhuǎn)化來刺激
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