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摘 要 ：文章就中国各地区金融市场化进程对投资的影响效果进行了研究.测算了1990-2007年中国各地区金融市场化相对指数,通过建立空间面板计量模型考察了中国区域金融市场化进程对投资的影响,其结果证实中国各地区金融市场化改革对投资增长的影响存在空间效应；此外,通过对东中西部三大地区的比较研究发现,东部投资的集聚效应要明显高于中西部地区.
关 键 词 ：金融市场化； 空间分析； 投资； 地区差异
中图分类号：F0615 文献标志码：A 文章编号：10085831（2014）01002308
一、问题与文献评述
改革开放以来,中国经济连续30年保持高速增长,创造了所谓的“中国奇迹”.在这一历史进程中,中国的社会面貌发生了根本性改变,市场机制已经逐步替代了传统的计划经济体制.在经济转型的过程中,金融体制改革作为市场化改革的重要方面也在不断探索中推进,其目标是建立与中国特色社会主义市场经济相适应的金融体系.金融体制市场化改革不断渗入到投资的各个领域,逐渐形成了有利于固定资产投资的环境,给中国经济注入了活力,使中国从一个封闭的经济体蜕变为全球最有吸引力的投资高地.
金融市场化是指针对现有或传统的金融体系、运作方式、管理办法以及业务活动等方面展开的金融改革和创新活动,尤其是针对政府对金融的过度管制所进行的一系列逆向行为,主要包括了利率自由化、合业经营、业务范围自由化、金融机构准入自由、资本自由流动.改革的目的是使金融行业为市场参与者提供更加全面与完善的服务.
20世纪60年代,以Goldsmith[1]为代表的一些学者最早肯定了金融发展对于一个国家或经济体经济增长的重要性.他们对金融发展的特征、一般轨迹及其与经济增长之间的关系进行了开创性的研究,认为金融工具和金融机构的出现扩大了金融资产的范围,导致了投资和储蓄分离,从而使金融活动通过投资和储蓄两个渠道提高经济增长率.Mckinnon和Show [2]于20世纪70年代观察到当时发展中国家由于政府对金融的不当干预出现了金融市场不完全、资本市场严重扭曲等金融“干预综合症”,并针对这一现象首次提出了金融自由化理
论.其后,Mckinnon [3]等学者对该理论进行了改进,提出金融自由化次序理论,认为金融自由化如果按照一定次序进行,就能保证发展中国家经济发展的稳健性.Levine[4]的研究检验了约50个国家的金融市场、金融中介以及经济发展三者间的关系,认为就资本积累而言,金融体系通过改变资本积累率从而影响经济增长,而金融体系影响资本积累率的路径则是通过影响储蓄率或者重新配置资本到更有效率的生产部门来实现.Kaminsky[5]认为金融市场化包括对外汇领域资本账户和国内金融领域管制的解除.Vlachos和Waldenstrom[6]的研究发现在金融发展程度相对较高的国家, 金融市场化增加了高度依赖外部融资产业的产出并促进了新企业的诞生.在国外学者的理论研究中,鲜见对转型期中国经验的研究.殷德生[7]运用区域金融一般理论,从区域金融结构、区域资源配置和区域货币资金流动等角度论证金融发展对区域经济发展的作用,是目前对中国经验的代表性研究成果.
金融体制市场化与区域投资效应――基于中国省级面板数据的空间计量分析
投资是经济增长的重要因素,投资对经济增长的推动有着举足轻重的作用,而金融市场化不但能够促进投资信息的产生和传递,降低固定资产投资的信息成本,而且还可为投资者评估投资机会提供有效的相关信息.金融市场化不仅可以降低投资交易成本,还可以实现资本集中并促使储蓄向投资转化从而降低固定资产投资的风险,从数量和质量两个方面促进投资的发展,从而作用于整个经济系统,促使本国经济增长.Ndikumana[8]的研究发现金融发展对投资存在一种加速器提升效应（acceleratorenhancing effect）,并强调与国内投资有关的是金融发展水平而非金融体系的形态.杨俊[9]采用门限模型验证了中国现阶段金融发展与经济增长之间为线性关系.韩旺红[10]就固定资产投资的数量及其与经济增长之间的关系进行了跨国比较分析,探讨了中国经济增长中投资总量的合理确定方法.张鹏[11]指出经济增长在地区间呈现差异性,与此相对应,各地区固定资产投资也表现出不均衡性.龙霞[12]研究了固定资产投资对经济增长以及经济周期波动的影响,就固定资产投资增长速度是否过快以及固定资产投资率的合理性问题进行了讨论.雷辉[13]认为固定资产投资是中国近年来经济增长的主要动力,而经济增长也反过来影响固定资产投资,两者间呈现出显著的双向因果关系.
从方法论的角度回顾以往的研究：韩廷春[14]采用多元回归模型研究了区域金融发展对经济增长的促进作用,利用金融发展与经济增长关联机制模型,量化分析了金融发展与金融深化对经济增长的重要影响.胥嘉国[15]使用基于工具变量法的动态面板数据模型实证研究了中国东中西部地区金融发展对经济增长的贡献.曾五一[16]构建了一套统计指标对地区投资水平、地区金融发展、金融体系投资效率和运行效率进行了测度,利用面板单位根检验、面板协整检验以及动态面板数据模型等计量方法来分析地区金融发展变量与区域投资变量之间的关系.贺小海、刘修岩[17]使用1987-2004年的省际面板数据分析了中国各省银行业结构与经济增长的关系,发现二者的相互关系存在明显的地区差异,当银行集中度降低时,东部地区银行业结构对经济增长的贡献比中西部地区小；并且,同一般均衡理论模型预测一致,各省银行业结构对经济增长的影响显著为负.
目前绝大多数文献均未考虑经济变量地理空间上的相关性对研究结果的影响,在传统的实证研究中大都假定各地区相关变量是独立的,不存在空间上的相关关系.然而新经济地理学认为经济活动在空间上的集聚所带来的规模效应是经济增长的重要推动力,这一结论在许多研究文献中均已得到证实.空间计量经济学的研究表明,如果存在事实上的空间相关与集聚效应,就不能将具有空间效应的区位分布变量视为外生给定的,忽略空间效应将导致计量估计结果有偏. 基于此,本文总结前人关于金融市场化进程研究的基础,尝试从空间分析的角度,考虑各地区空间地理位置因素,采用空间面板计量模型研究区域金融市场化水平对投资的影响.
二、计量模型
就目前的研究而言,有不少关于投资及经济增长、对外开放、金融发展等相关宏观经济变量的理论模型,比如最早的加速器模型以及随之发展出的现金流模型、Q-模型、新古典增长模型.在理论模型的基础上,参数估计方法在关于金融发展、金融深化与投资关系的实证研究中也得到了大量应用.其中Ndikumana[8]使用参数估计方法建立了动态面板数据模型,考察以银行业结构和证券市场衡量的金融发展和金融结构对投资的影响.本文沿用Ndikumana [8,18] 的思路,使用参数估计方法通过构建面板数据模型,对中国各地区金融市场化进程对投资的影响进行实证研究,基本模型如下：
lnIit等于α0+α1lnFit+α2gyit+α3lnTradeit+εit（1）
其中,地区下标i 等于 1, 等,N；年份下标t 等于 1, ...,T；Iit为i地区第t年投资；Fit为该地区金融市场化进程指标；gyit为该地区经济增长指标；Tradeit为该地区对外开放指标；εit为误差项.
在该模型中,指标均采用各变量占GDP比值计算,以消除价格变动的影响.投资指标Iit 采用该地区当年全社会固定资产投资与当年GDP的比值计算；经济增长率指标gyit采用该地区实际人均GDP增长率,从而消除各地区人口规模差异所带来的影响；对外开放指标lnTradeit采用该地区当年进出口总额与当年GDP之比的自然对数值计算.
目前国内关于中国金融市场化进程指数的研究成果主要有黄金老[19]、刘毅和申洪[20]、周业安和赵坚毅[21]、庄晓玖[22]、陈邦强[23-24]等人对该领域的相关研究.黄金老[19]参照国外研究金融自由化的方法,使用了利率市场化程度、信贷自主权维护程度、机构准入自由程度、商业性金融机构产权多元化程度、业务范围自由程度、资本自由流动程度、社会融资的市场化程度和金融调控间接化程度8个指标来量化测度中国金融市场化进程.刘毅、申洪[20]在黄金老[19]的指标体系基础上增加了外汇储备需求程度指标,并使用主成分分析方法确定指标权重.其后,周业安、赵坚毅[21]综合二者指标体系构建了1978-2003年的中国金融市场化指数,并对金融市场化与经济增长间的关系进行了实证分析.庄晓玖[22]使用利率自由化、信贷控制放松、进入壁垒降低、银行自治加强、银行产权多元化、证券市场改革、资本和经常帐户开放7个方面分指数构建中国金融市场化指数.上述研究均是衡量中国总体的金融市场化进程,而针对中国各地区的金融市场化进程的研究很少,陈邦强[24]沿用全国总体金融市场化进程测度的研究思路,采用8个基础指标构建了中国各地区金融市场化相对指数,比较而言,其指标体系是现有文献中较为全面的.
本文在充分考虑中国金融市场化既有特点的前提下,沿用陈邦强[24]的方法构建了中国各地区金融市场化相对指数,简单说明如下：各地区金融市场化总指数Finit包括4个一级分指标：金融中介市场化相对指数FAit、政府行为市场化改革相对指数FBit、金融市场自由化相对指数FBit、金融对外开放相对指数FDit.4个一级分指标分别衡量各地区金融中介、政府对金融的干预、金融市场、金融对外开放这4个影响金融市场化进程最主要的方面.一级分指标由8个基础指标构成,详细的指标设置和计算方法可参见原文.
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本文使用1990-2007年全国31个省、直辖市和自治区的统计数据构建面板数据库.考虑到由于2008年金融危机以后,中国政府快速推出4万亿财政刺激计划,实现了紧急触底后的迅速回升,这并不能真实反映金融市场化对投资的作用关系,所以没有采用相关的年度数据.模型中各地区GDP、人口总数、全社会固定资产投资总额、进出口数据（包括当年人民币与美元汇率）等变量数据均来自各年度《中国统计年鉴》,各地区人均实际GDP增长率分别按各地区GDP、各地区GDP指数及人口数计算得到.
三、空间计量分析
(一)模型介绍
随着经济全球化和区域经济一体化的到来,相邻地区之间的经济联系日益密切.使用空间计量回归模型能够克服传统回归模型忽视经济发展的空间效应的缺陷.空间计量经济学常见的模型是纳入空间效应（空间差异和空间相关）的空间常系数回归模型,它又分为空间自回归模型（Spatial Autoregressive Model,SAR）和空间误差模型（Spatial Error Model,SEM）.
空间自回归模型（SAR）主要探讨各变量在一个地区是否存在溢出效应,用于研究相邻地区对整个区域其他地区产生影响的情形.其数学表达式如下：
y等于ρWy+Xβ+ε （2）
式中：y为因变量；X为外生解释变量；W为空间权重矩阵；Wy为空间滞后因变量；ρ为空间回归系数,用于衡量地理溢出程度；ε为随机误差向量；参数β反映了自变量X对因变量y的影响.
空间误差模型（SEM）主要应用于地区间的相互作用因所处的相对位置不同而存在差异的情形.其数学表达形式如下：
y等于 Xβ+ε （3）
ε等于λWε+μ
其中：ε为随机误差向量；λ为空间误差系数,用于衡量空间依赖作用；μ为正态分布的随机误差向量；参数β反映了自变量X对因变量y的影响；参数λ衡量了样本观察值的空间依赖作用.
本文在基本模型基础上构建空间滞后模型（SAR）如下：
lnIit等于α0+ρW lnIit+α1lnFit+α2gyit+
α3lnTradeit+εit（4）
构建空间误差模型（SEM）如下： lnIit 等于 β0 +β1W1nFit + β2gyit +
β3lnTradeit + εit（5）
εit 等于 λWεit + μ
其中：ρ是空间回归系数,反映样本观测值的空间依赖作用；W是空间相邻矩阵.该模型主要分析考察变量是否存在外溢效应.
(二)模型选择及空间相关性检验
对面板数据进行空间计量分析之前,首先进行模型选择,选择固定效应模型或混合模型进行回归分析.其次使用OLS面板回归的残差进行空间相关性检验.检验标准包括Moran′s I、LMsar、LMerr、Lratios及Walds检验,原假设为：H0 ： ρ等于0或λ等于0,即不存在空间相关性.最后选择恰当的模型进行估计,通过比较LMerr 和LMsar统计量的显著性来选择恰当的模型.Anselin和Rey [25]利用蒙特卡罗实验方法证明该方法对模型选择有良好的指导作用.但以上5种检验都是针对截面回归模型提出的,不能直接用于面板数据模型.为了将检验扩展到面板数据分析,可采用分块对角矩阵C等于ItWn代替Moran′s I等统计量计算公式中的空间权重矩阵 [26].具体方法为在MATLAB软件 本文主要使用Elhorst（2003）的极大似然法（ML）进行参数估计,使用由LeSage 和Elhorst等人编写的基于MATLAB的PANEL SEM和PANEL SAR程序（http：//.spatial-econometrics./）,用MATLAB 7.6软件进行空间计量模型估计.
中输入普通0-1空间邻接矩阵,主对角线上的元素为0,如果地区i与j相邻,则Wi,j为1,否则为0.通过使用基于MATLAB软件的空间计量程序包所带函数,分别得到分块对角矩阵.其中W要经过行标准化处理,即用每个元
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