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区域经济的增长效应和辐射效应研究
金融集聚对区域经济的增长效应和辐射效应研究
[摘要]在LS模型框架下研究发现，金融资源集中可以使得核心区获得较前更高的增长率，即金融集聚会对本地区经济产生增长效应（具体包括“需求关联效应”和“资本溢出效应”）。
金融集聚对周边地区经济的辐射效应则包括金融资源集中的福利补偿效应以及金融资源扩散的涓流效应。
进一步对上海的实证分析验证了上海金融集聚的增长效应，但辐射效应还不明显。
[关键词]金融集聚，区域经济，增长效应，辐射效应
金融集聚是指通过金融资源与地域条件协调、配置、组合的时空动态变化，金融产业成长、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。
从流向看，金融资源的活动呈现集电与扩散两种方向。
这两种方向又是对立统一的过程，“对立”表现为，它们是两种相反方向的资源流动；“统一”表现为，在产业升级的情况下，金融资源呈现梯队形由集聚区域向周边地区扩散，而低端的资源被“边缘化”并溢出到周边区域，这反过来在一定程度上可加强集聚中心区对高端资源的吸引力。
金融资源的这种集中和扩散都会对区域经济增长有影响，即金融集聚对核心区经济将产生增长效应，对周边地区经济产生辐射效应。
在空间经济学中，有不少模型是研究产业集中、资本流动的经济效应。
其中，Baldwin、Martin和Ottaviano（2001）提出的Is模型中，把资本的溢出效应引入模型，假设资本存量产生的溢出效应影响了新资本的形成成本，且这种影响的大小在不同的空间是有差别的，分析了溢出效应对经济活动空间分布的影响以及对内生经济增长率的影响。
该模型视资本的跨区域流动为经济增长的一个内生因素，对本文中的金融集聚和区域经济增长关系的研究很有借鉴意义，下面将在Is模型的框架下层开相关研究。
为进一步夯实理论基础，最后以上海为例，对该市金融集聚的经济效应进行了实证分析。
一、IS模型的基本假设和内容
LS模型又被称为“本地溢出”模型，考虑了空间距离对知识传播的影响，距离越近，知识溢出越大，这样知识溢出在某种意义上具有了本地化的特征。
假设一国经济由两个区域（南部和北部）、两个部门（农业部门和工业部门）、两种要素（资本以及劳动）组成。
农业部门以瓦尔拉斯一般均衡（规模报酬不变和完全竞争）为特征，只使用劳动力生产同质产品，单位劳动生产单位农产品，并以单位农产品作为计价单位，农产品的区际交易和区内交易无成本。
工业部门以迪克希特—斯蒂格利茨的垄断竞争、规模收益递增为特征，工业部门只以资本为固定成本，生产每种差异化的工业产品只使用一单位资本；劳动作为可变成本，每单位产出利用am单位的劳动；工业产品的区际交易存在冰山交易成本，即每运输，单位产品，只有一单位产品到达目的地，工业产品的区内交易无成本。
假设上述每区域的劳动力禀赋为全国的一半，且区域间不能流动。
两个区域的劳动力禀赋是长期不变的，资本通过资本创造部门来创造，资本还存在折旧。
新资本的形成需要消耗劳动，资本折旧率用δ来表示，每个时期资本品的δ部分被折旧，资本不能跨区域流动。
假设一个区域的研发成本取决于资本的区位，空间因素会影响不同空间的资本形成成本。
对于公共知识而言，以入反映公共知识在空间传播的难易程度，入越大，传播就越容易，外区的知识传播到本区时衰减得就越少，新资本形成的成本就越小。
对于私人知识资本（一般用于新产品发明和新企业的创建）而言，假设它在区域间不能流动。
一开始时，金融资源可能会对称分布在两个区域（北部和南部），在长期，两个区域通过资本的生产与折旧，导致区域资本存量的变化以及相对资本份额的变化，这种资本创造均衡条件也即，每个区域的资本存量不断增加或者减少，直到每单位资本的回报率恰好等于创造新资本的成本，此时经济系统达到长期均衡。
LS模型下的长期均衡有两种状态：
一是内部均衡，即金融资源没有发生集聚，仍对称分布在两个区域，两个区域的创新增长率（也就是资本增长率）相同；二是核心——边缘结构均衡，形成了核心区的金融集聚，此时一个区域占有了全部的金融资源，该区域也是唯一创造新资本的区域。
下面比较这两种均衡状态：
1.对称均衡下的经济增长。
对称均衡下的长期增长率：
长期总支出：
2.均衡核心——边缘结构下的经济增长。
如所有资本都集中在北部时，即核心在北部时的长期总支出：
核心在北部时的长期增长率：
此时所有资本都集中在一个区域，所有的资本都生产在同一个区域，因此知识的溢出效应也全部集中在该区域，知识在传播中没有衰减，此时入为无关的参数。
比较上面两种情况下的增长率，可以看出，集聚下的增长率比对称分布的增长率高。
由此说明，金融资源集中于核心区，可以使得核心区实现比集聚前更高的增长率，即金融集聚对核心区产生了增长效应。
二、金融集聚对核心区的增长效应——“循环因果链”分析
空间经济学家有关产业集聚经济效应的研究中，最为著名的就是由缪尔达尔1957年提出的“积累循环因果关系”理论。
该理论强调“积累过程”在地区增长中的作用，认为“集聚”是通过提供一个巨大的本地市场吸引新的行业，新行业发展了，进一步扩大本地市场，又可以再吸引新的行业，如此循环下去。
如果从再大一些的空间范围来看，由于新工业的配置和以上的循环积累过程，将增强该地区的增长动量，使它成为一个增长中心，这个中心的增长动量将会对其他地区产生扩散效应。
然而，由于生产要素的流动和贸易的发展，增长中心对边缘贫困地区存在着一种不良效应，即回波效应，它使贫困地区的发展减慢；因而地区差异加大。
下文将在LS模型的基础上具体分析金融集聚对核心区经济增长的循环因果链，以更加深入地探讨金融集聚使核心区经济增长更快的原因之所在。
在上文的对称均衡（1／2，1／2）基础上，如果发生了金融资源的流动，即sk（北部的资本禀赋在总资本禀赋中所占份额）发生了微小变动，则会对北部（北部一般指核心区，南部则指核心区周边的边缘区，下同）的资本创造和经济增长以及总支出产生何种影响呢?
这需要在对称均衡点附近通过托宾q值对资本分布的增量进行微分。
如果dq／dsk的值在对称点是正的，那么sk的正向扰动存在自我强化的机制，因为该扰动会加速北部的资本创造，阻碍南部的资本创造。
如果是负值，则存在自我纠正的机制。
上式中，第一项为需求关联效应，资本分布（sk）的空间分布引起支出（sE）的空间变化，当增大时，2（1—φ）／（1+φ）>0又使得q增加。
因此，北部开始创造资本，资本份额不断增加，表现为资本在北部聚集，资本的增加导致生产的扩大，而生产的扩大导致支出的扩大，进而放大本地市场规模。
这是与需求关联的循环因果关系。
第二项为资本溢出效应，一个区域资本份额的上升，使得本区域资本形成成本下降，本区域对资本形成更具吸引力，是一项促进集聚的力量。
λ越小，2（1-λ）／（1+λ）越大，也就是知识溢出随着空间距离的变小而增强，因此本地的资本溢出效应更明显，促进本区资本创造的作用更强。
北部的资本以及生产份额的大小，依赖于北部过去的生产状况，这种份额越大，创新部门的生产率也越高，这使得北部区对创新者更富有吸引力，进而北部区将来的产业份额也就很大。
这种接近知识源降低资本创造成本，进而导致资本积累和支出转移效应，就是与成本关联的循环累积因果关系。
第三项为市场拥挤效应，是一种分散力，阻碍资本向一个地方集聚。
资本份额的上升引起竞争的加剧，此时，-2（1-φ2）／（1+φ2）<0使得q降低，北部资本创造速度减缓乃至停止，这样资本可能会从北部向南部扩散。
上述“需求关联效应”和“资本溢出效应”说明了金融集聚对核心区经济增长的促进作用。
但“市场拥挤效应”则说明了金融集聚对地区经济增长的负作用，具体反映在信息成本的增加、时区的差别、昂贵的办公楼租金、市场供给能力过剩导致金融业的过度竞争和平均利润率的下降等方面。
当后种效应愈发明显时，有可能使金融资源的集聚状态由集中发展为扩散，进而对周边地区的经济产生“涓流效应”。
三、金融资源集中对边缘地区的福利补偿效应
根据LS模型，可作出图1，反映核心区和边缘区福利水平随Ф（贸易自由度）变化的趋势，图中假设北部为核心区。
交易成本的持续下降，最终导致发展的空间差异，核心区居民不必支付商品的交易成本，因而实际收入增加，相反，边缘区居民则要支付交易成本，因而实际收入减少。
不过，这种经济发展在空间上的差异常伴随着所有地区经济的增长。
所以，失去产业而导致的静态损失和经济增长而导致的动态收益之间的相对关系决定边缘区总体福利水平的变动情况。
如前所述，集聚对核心区福利水平的提高具有正向效应，但对边缘区福利水平的影响是不明确的。
假设初始贸易度很低，这时如果提高贸易自由度，则可以同时提高两个区域的福利水平，因为此时交易成本较高，可以降低输入品的价格。
当贸易自由度大于突破点（对称分布的稳定性被打破）的自由度ФE时，北部和南部的福利水平开始出现分异现象。
北部从经济聚集和经济快速增长中获益，但南部从经济快速增长中获益而从经济聚集中得到损失。
这可以解释经济起飞后南部的福利水平总低于北部福利水平的原因。
当贸易自由度大于持续点（集聚不能持续存在时）的自由度Фs时，所有经济全部集中在北部，此后北部的福利水平保持不变。
后两种情况下，南部福利水平的分析较为复杂。
图中可看出，如果对制造业产品的支出份额μ足够低，那么经济增长率的提高对福利水平的影响较小，此时从经济聚集中受到的静态损失占主导，经济起飞使南部的处境变坏。
图中最下面的曲线表示了这种情况。
如果对制造业产品的支出份额μ足够大，那么南部从经济增长中获得的动态收益占主导，两个区域都从经济起飞中获益。
在图中，点线表示了这种情况。
如果μ处于中间值，经济起飞初期南部会有损失，但最终福利水平超过起飞前的福利水平。
当经济起飞后，交易成本的下降会降低从北部输入的商品价格，从而提高南部的福利水平。
四、金融资源扩散对周边地区的涓流效应
当金融集聚的“市场拥挤效应”愈加明显后，金融资源可能从集中在核心区发展为向周边地区扩散，下面我们以内生经济增长理论中的AK模型为基础，分析金融资源扩散到周边地区后产生的涓流效应。
AK模型假设一个没有政府的封闭经济，只生产一种产品，它可被用于消费或投资，如果被用于投资，每期以一定的比率δ折旧，人口规模不变。
经过一定推导，得出经济增长率公式为：
（其中，A为资本的边际生产率；θ表示储蓄向投资转化的比例；s表示储蓄率）
上式所反映的定性含义是经济增长率依赖于边际资本生产率、储蓄率和储蓄向投资的转化率。
基于此我们认为金融资源流入对周边地区的经济效应可归结为三点：
1、技术进步效应。
金融资源流入有利于加速技术进步，提高边际资本生产率。
伴随着金融资源向边缘区的扩散，会有信息和创新技术的扩散。
金融集聚区往往是知识中心、技术中心，具有丰富的未编码知识，知识库丰富，创新资源丰富。
由于整个区域内网络的系统性特征会大大加快技术信息区域内的流动速度，新的技术会很快传播到边缘区的企业，有力地推动了创新知识的扩散，直接推动了边缘区的技术进步，为提高产品性能提供了技术保证。
2、资本积累效应。
当集聚区的金融资源向边缘区扩散时，金融机构数量会有所增加，这意味着金融交易具有更广阔的地域分布，有利于储蓄主体获得更为全面、充分和真实的金融交易信息，节约交易成本，进而动员各种类型主体积极参加储蓄。
同时随着边缘区内金融机构规模的扩大，经济实力的增强，其承担和处理流动性风险的能力也相应提高，其搜寻、处理相同金融信息的成本也相应降低，这些能够增强公众的交易信心，提高储蓄主体的储蓄倾向。
3、储蓄投资转化效应。
随着金融资源从集聚区向边缘区的流动，边缘区各层次的金融资源数量和质量都有了增加或提升。
在这些地区，金融中介可以通过专业技术收集信息，节约了个人搜寻信息的成本，有助于关于投资机会的信息获取；金融体系可以通过多样化投资工具有效降低高风险企业的风险承担，从而鼓励企业向高风险同时又有高回报的领域投资；金融体系强化了企业的公司治理机制，引导资金流向高回报领域，可提高社会整体投资效率。
五、对上海金融集聚经济效应的实证分析
上文从理论上推导出金融集聚对本地区和周边地区的经济影响，认为金融集聚应对周边地区有辐射功能，可以以某中心城市的金融集聚和金融发展来带动整个区域，乃至全国经济的共同增长。
下面以国内金融集聚程度最高的上海为例，实证分析上海金融集聚对上海及周边地区（江苏省和浙江省）的经济效应。
（一）计量方法说明
由于我们选择的是时间序列数据，如果这些变量都是一阶差分平稳向量，我们就可以在向量自回归（VAR）的基础上，利用VAR中的脉冲响应函数来分析系统中各个变量之间的影响程度。
上海、江苏和浙江是长三角区域经济大系统的子系统，它们之间存在着相互影响、相互作用的动态关系。
我们将利用脉冲相应函数试图回答：
若上海的金融集聚度由于某种原因提高1%，这种变化会对该市和其它地区的经济增长产生什么样的影响?
这种影响作用有多大?
在进行脉冲响应分析之前，首先必须考察各变量是否单整，要对各变量进行时间序列数据的单位根检验；然后进行协整检验，利用格兰杰因果检验法考察各变量之间的因果关系；最后进行脉冲响应函数，分析区域间的动态关系。
（二）指标和数据的选取
本文选取金融机构存款额占全国金融机构存款额之比，反映地区的金融集中程度；以每年人均GDP（名义值）增长率来近似衡量各地区的经济增长水平。
数据均来自《新中国50年统计资料汇编》、历年《中国统计年鉴》、《上海统计年鉴》、《上海金融年鉴》、《江苏统计年鉴》、《浙江统计年鉴》。
从数据可收集性以及经济政策的连续性出发，以改革开放以来1980年到2006年的历年年度经济数据作为本研究的基础数据。
为克服数据系列的异方差性，文中将所有数据系列转化成相应的对数系列，并采用Eviews5进行所有的相关测试。
（三）实证分析结果
1、单位根检验。
一般来讲，当时间序列具有不平稳性时，会导致“伪回归”现象，因此，在建立计量模型之前要对所用的时间序列进行单位根检验，以确定各序列的平稳性和单整阶数，单位根检验一般用ADF检验。
先根据其基本时序图确定截距项和时间趋势项是否存在，再根据赤池信息准则（AIC）确定滞后阶数，最后根据ADF统计量判断是否平稳。
在Eviews5中，上述的第二步可以省去，由系统自动根据AIC准则确定合适的滞后阶数。
以下用lnfund、lshgdpr、ljsgdpr、lzjgdpr分别表示上海金融集聚度、上海人均GDP（名义值）增长率、江苏人均GDP（名义值）增长率、浙江人均GDP（名义值）增长率的对数值。
下面对lnfund、lshgdpr、ljsgdpr、lzjgdpr序列的原序列、一阶差分进行ADF检验，判断其稳定性（如表1）。
检验结果说明，lnfund、lshgdpr、ljsgdpr、lzjgdpr序列都是平稳序列，都是I（0），可进一步检验它们之间是否存在长期协整关系。
2、协整检验。
既然四个变量都是平稳的，我们就可以用Johansen检验判断它们之间是否存在协整关系，借以说明lnfund和各地区经济增长之间的长期均衡关系。
关于协整关系的检验和估计具有许多技术模型，如EG分步法、Gregory、Hansan法、自回归分布滞后模型法等，其中曾经用得最多，也较为简单的是EG分步法，但其缺点是在小样本下，参数估计的误差较大，并且当变量超过两个以上时，变量间可能存在多个协整关系，此方法就无法找到所有可能的协整向量，其分析结果更不易解释。
Johansen（1988）提出极大似然估计法（MLE），这是一种基于向量自回归模型（VAR）的检验方法，较好地避免了上述问题。
在检验过程中，首先要根据SIC、SC或LR值选择滞后值k，并用Q统计量检验残差数列有无自相关，怀特统计量检验是否存在异方差，最终确定合适的滞后值，另外基于单位根检验的结果，在协整等式中只有截距项，没有趋势项。
表2报告的检验结果表明，上海金融集聚和上海经济增长、浙江经济增长、江苏经济增长之间都存在着长期稳定的均衡关系。
但为了进一步确定两者可能的因果关系，我们还需要进行格兰杰因果检验。
3.格兰杰因果检验。
表3是上海金融集聚和上海经济增长、江苏经济增长、浙江经济增长之间的格兰杰因果检验的结果。
从中可看出，在最优滞后期2时，在10%的置信水平下，上海金融集聚是上海经济增长的格兰杰因，但是和江苏、浙江两省经济增长间不存在格兰杰因果关系。
4.脉冲效应函数。
基于前面的分析框架，下面接着运用脉冲响应函数对上海金融集聚和三省市经济增长之间的相互关系进行动态分析。
我们将金融集聚度对本地区经济增长影响通过金融集聚度的一个标准冲击对其经济增长未来值的影响效应来反映，体现了金融集聚的增长效应。
同时，由于VAR模型中所有变量都是内生的，金融集聚及周边地区经济增长相互影响也可以通过模型的动态结构传递，体现了金融集聚的“辐射效应”。
四个变量之间的脉冲响应分析见图2至图4。
从图2可看出，上海金融集聚对上海经济增长的冲击作用有较为明显的滞后效应，在t=2后才开始起作用，其作用大约在t=5时达到顶峰，然后慢慢回落。
图3中，上海金融集聚对江苏的经济增长的冲击作用一开始就表现得较为明显，在t=4后则趋于平稳，但仍然表现出较强的正面影响。
但是图4显示，上海金融集聚对浙江经济增长的冲击作用不太明显。
5.简要结论
上海作为长三角地区的区域金融中心，其金融集聚已经对本地经济增长产生了较为显著的促进作用，增长效应比较明显。
但是上海作为金融中心理应具备的金融辐射功能发挥得仍然不够，对周边地区的经济带动作用不大，相比较而言，江苏省受到上海的辐射效应更加明显些。
六、总结
本文通过理论建模和实证分析认为，金融集聚的两种形态（集中和扩散）会对集聚的核心区经济增长产生增长效应，对周边地区经济增长产生辐射效应。
具体来说，在LS模型框架下，通过对金融集聚前后经济增长率的比较发现，金融资源集中于核心区，可以使得核心区实现比集聚前更高的增长率，这体现了金融集聚对核心区的增长效应，具体又包括“需求关联效应”和“资本溢出效应”。
金融集聚对周边地区的辐射效应也包括两种形态，一是金融资源集中在条件满足时也会对周边地区产生福利补偿效应；二是当金融集聚的“市场拥挤效应”愈加明显后，金融资源会从集中于核心区发展为向周边地区扩散，进而通过鼓励技术进步、增加资本积累和促进储蓄投资转化来刺激周边地区的经济增长。
对上海的实证分析表明，其金融集聚的确对本地经济增长产生了较为明显的增长效应，但对周边地区（江苏省和浙江省）的辐射效应还不明显，有待进一步发挥和加强。
作者：
刘红
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