区域金融是指一个国家金融机构与运行在空间上的分布状况，它表现为具有不同形态、不同层次的相对集中的若干金融区域的金融活动。经济发展水平和金融深化的区际差异，影响到金融运行的效果，进而又反作用于经济的发展，由于马太效应，区际间的差异会逐步拉大。在协调区域经济的发展中，如何充分发挥金融的作用，是成败的关键，而实施区域金融政策无疑为欠发达地区金融要素的集聚、金融市场的培育提供了有利条件，对统筹区域发展作用显著。不同的经济和金融理论从不同的侧面论述了实施区域金融政策的必要性。
1．经济增长理论。各类经济增长理论在研究一个国家或地区的增长时，往往从不同的侧面加以分析，认为不同区域的经济增长速度取决于不同的因素，然而，资本积累效率与资本配置效率对经济增长的贡献基本上达成共识。决定资本积累效率与资本配置效率的融资体制在经济增长中具有决定性意义，而“两个效率”的提高又是由金融市场的运作效率决定的。由于资本的逐利性，欠发达地区金融要素的集聚和金融市场的完善必须靠国家政策倾斜，实施区域金融政策，完善落后地区的投融资体制。
2．金融压抑、深化与创新理论。美国经济学家麦金农与肖相继提出了“金融抑制论”与“金融深化论”。他们认为，欠发达地区的资金短缺只是因为“金融压抑”带来的融资渠道堵塞与资金成本的扭曲造成的，而消除这些障碍需要金融创新。欠发达地区金融压抑体现在：金融组织体系设置较为单一，没有发达的金融市场，可利用的金融工具少，信贷分配政策与发达地区没有差别，政策资源的作用受到压抑，金融市场机制对社会资金配置作用很小、甚至没有作用，金融管理与资源配置受到体制上的影响而被压抑，金融体系对外不开放或开放程度很低，等等。由此，统一的金融政策必然会给欠发达地区的金融深化造成伤害，压抑其金融创新的动力，阻碍金融市场的成熟和完善。因此，要发挥金融在欠发达地区经济发展中的作用，必须打破传统思维方式的制约，在欠发达地区制定并实施有区别的区域金融政策，以加快其金融深化进程和金融创新的步伐，为经济的腾飞营造金融的支持和制度的保障。
3．金融约束论。金融约束论认为，对于发展中的地区经济，制度安排对金融发展举足轻重，由政府制定实施特定的有差别的金融政策比竞争性的政策更有利于支持经济增长。其着眼点在于，政府为欠发达地区金融机构部门提供有效的激励机制，如通过制定存贷款利率限制、市场准入限制、资本市场运作机制和稳定的宏观政策等一整套金融政策来使金融机构获得超过竞争性市场所能产生的收益。因此，在市场经济不发达的落后地区，政府通过一定的制度安排，实施有差别的区域金融政策，有利于本地区资金吸纳能力的提高，从而促进地区经济的发展。
4．西方的信用理论。西方的信用媒介论、信用创造论及信用调节论都强调金融对区域经济的调整意义，即充分利用客观存在的货币、资本分布的不均衡来实现社会资源的有效利用，因此对于欠发达地区来说，其经济货币化与信用化的形成过程本身就提出了金融调整要求，而且发达地区与欠发达地区间经济货币化与信用化程度的差异可能会使金融调整的效果得到更有效的发挥。只有充分利用欠发达地区的金融资源，集聚全国的金融资源，启动潜在的经济发展要素，才能找到欠发达地区经济发展的突破口。
由于欠发达地区的经济货币化程度较低，金融发展在一定程度上受到压抑，对区域经济发展的贡献较小。因此，通过制定区域性金融政策，利用政策资源和工具来促成资本的形成，促进资本的区域性流动，提高区域金融相关比率，以实现经济的快速发展。
二、中国统一金融政策效果的区域差异分析
随着改革开放的深入和社会主义市场体制的不断完善，中国的经济发展迅速，人们生活水平得到显著提高，然而，区域间经济发展差距逐步拉大。1999年东、中、西部地区人均GDP依次为10693．4元、5380．8元、4283．3元，西部与东部间的相对差为59．9％。截至2003年，东、中、西部地区人均GDP依次为20109．73元、8207元、6656．42元，西部与东部间的相对差为66．9％，可见东、西部经济差距在不断扩大。虽然东、西部差距的扩大与各自的区位条件、工业基础、文化背景和市场观念等方面的差异有关，但统一的金融政策无疑对差距的扩大起到推波助澜的作用，因为统一的金融政策在东部和西部产生的效果不同，对经济的支持力度也就不同。
(一)金融政策对区域经济的调控力度不同
1．扩张性货币政策的不同效果。中国东部地区经济货币化程度和金融相关比率高于西部，而且金融市场较西部成熟，货币传导机制较为灵敏。因而，东部地区的货币乘数大于西部，扩张性的货币政策对东部的作用效果强于两部。
金融相关率是金融资产与国内生产总值之比，它体现了金融业在经济中的地位，反映了利用各种金融工具来引导现实经济活动的水平，是衡量货币化进程的一个核心指标。如表l所示，西部地区的金融相关比率小于东部地区，而且金融相关比率的增速小于东部地区，两者的差距有拉大的趋势。由于西部地区经济货币化进程落后于东部，西部地区有相当一部分货币供给被经济货币化进程所吸纳，货币乘数因而小于东部，同样的基础货币所能实现的货币供给数量东部地区大于西部。
另外，东部地区银行间的拆借、质押式回购、现券交易额占有绝对比重，各项指标基本都在80％以上，而西部地区银行间货币市场交易较少，因而东部地区货币传导较为顺畅，而西部地区的货币传导机制极不灵敏(如表2所示)。
可见，西部地区货币乘数较小，而传导机制又不灵敏，扩张性的货币政策在区域间呈现出较大的效果差异，这在一定程度上决定了西部地区资金的供不应求。
2．紧缩性货币政策的不同效果。中国东部地区非国有经济对经济增长的贡献大于国有经济，而且非国有经济经济效益高，经营机制较为灵活，其内源融资占有相当大的比例，自我发展能力强，对银行信贷资金的依附程度低，而西部地区经济发展主要依靠国有经济，对银行的依附程度较高。紧缩性货币政
关键词:长株潭城市群;区域金融发展;区域金融中心
对区域金融的研究一直是国内外学者研究的热点。在区域金融发展稳定性方面,申焕章等(2004)和殷兴山等(2005)建立了金融稳定评价体系,对区域金融稳定性的构成要素进行了分析,在区域金融生态环境方面,陈哲明、彭耀辉(2006)等学者从不同的角度提出了区域金融生态环境的评价指标体系。总之,区域金融理论发展日趋成熟,这也为我国各地的区域金融体系的建设和发展提供了充足的理论基础。本文将结合前人(殷兴山,孙景德,徐洪水(2005)和陈哲明,彭耀辉(2006))提出的区域金融理论,分别从长株潭城市群区域经济、区域金融尤其是银行的稳定性以及金融生态环境的角度,深入分析长株潭城市群区域金融的现状,找出制约长株潭城市群区域金融发展的问题,并提出相应的对策。
一、长株潭区域金融发展现状评估
长株潭城市群的建设和发展取得的成就是有目共睹的,但在城市群一体化建设的进程中,长株潭城市群区域金融的发展仍存在许多问题,这些问题制约着长株潭城市群区域经济的快速发展。本文将从区域经济的发展情况、区域金融的发展情况和区域金融运行环境现状等三个方面,对长株潭城市群区域金融的发展现状进行综合评价。
(一)长株潭城市群区域经济的发展现状
区域经济的发展直接关系到区域金融的发展,它是区域金融发展的背景,因此,在分析区域金融现状时,了解区域经济的发展状况是必要的。评价区域经济发展的重点在于评估物价的稳定程度和产业结构,判断本地区经济发展是否处于稳定健康发展状态,测度区域金融的可持续发展能力和地方政府化解区域金融风险的能力,通过考察产业结构的调整可以判断区域实体经济对区域金融发展的互动关系,从而了解区域金融的发展状况。通过分析得出:长株潭具有良好的金融可持续发展能力,在整体上政府化解区域金融风险的能力较好,但在结构上,政府承受风险的能力较差。从图1中可以看出,2002年以来,长株潭城市GDP增长率呈上升趋势。2003年下半年以后,GDP增长率一直维持在16%以上,2005年到达了最高点25.6%,受到国家紧缩性货币政策的影响,2006年小幅下降,但并没有改变其上涨趋势,2007年GDP增长率上涨为22.4%。其次,在2008年的前三季度,长株潭地区生产总值3170.75亿元,增长14.5%,增速比全省平均水平快1.9个百分点;生产总值占全省的比重为41.2%。长株潭地区已发展成为战略投资者关注的热点和投资洼地。长株潭地区实际利用外资19.23亿元,实际利用内资292.50亿元,分别增长21.5%和7.5%,占全省的比重分别为62.9%和32.2%。这说明了,长株潭城市群具有很强的经济增长动力,同时也反映了金融可持续发展能力较好。
长株潭地区的区域经济发展较好,但与武汉和郑州相比,还有一定的差距。2007年,在我国中部的主要城市中,长沙的地方财政收入约为262.52亿元,高于合肥和南昌,但次于武汉和郑州,处于中等水平如表1。在地方财政一般预算收入方面,虽然长株潭城市群的总体预算收入高于中部地区的其他城市,其中,长沙市的财政预算收入仅次于郑州,远高于中部的其他城市,但是,株洲和湘潭的预算收入远低于其他城市,这反映了长株潭城市群在总体上政府具有较好的化解区域金融风险的能力,但是在区域结构上,政府承受区域金融风险的能力较弱。
在产业机构方面,该地区大中型企业密集,重化工业、加工工业和信息产业优势明显,长株潭地区拥有3个部级高新技术开发区,11个省级开发区和50多所普通高等学校,聚集了全省90%左右的科技人员和80%以上的科研成果,上市公司和大型企业占到全省的60%以上,全省具有第一位优势的产业在此密集度高达61.5%。长株潭地区的近围条件也极好岳阳是湖南的石油化工基地和湖南唯一的对外开放港口;娄邵是湖南的能源工业基地,原材料工业也颇为发达;衡阳是湖南的有色金属和盐化工基地,且又是联络广东的枢纽。这些城市在长株潭周围形成了一个补充圈,专业分工紧密协作。总之,长株潭地区已成为湖南现代二工二业化特别是高新技术产业化的“发动机和增长中心”
(二)长株潭城市群区域金融发展情况
1、长株潭城市群银行业稳定性较好
银行业在区域金融中扮演着主角,它是区域经济发展中的主要融资渠道,对区域经济领域中的资金进行配置,为各种类型的企业提供丰富便利的金融服务,如中小企业的融资,贷款咨询等。考虑到收集各个银行不良贷款相关指标比较困难,所以本文采用GDP贷款比指标从正面来衡量银行的贷款效率,利用存贷比指标来衡量整体金融机构的资金配置情况,从而确定银行业的稳定性状况。
从图1可以看出,从2001年以来,湖南GDP与长株潭的贷款总额比的波动范围在0.85和1.3之间波动。2003年GDP贷款比到达了最低点0.85,之后,GDP贷款比逐年增加,不过,GDP贷款比曲线较为平坦。由此可以看出,银行信贷对GDP增长的效率较高,而且银行信贷对GDP增长的效率逐年小幅增长。这也为长株潭一体化创立了有利金融环境。
图2长株潭GDP贷款比
注:数据来源于《中国统计年鉴》
在资金配置方面,长株潭银行业的资金较为充裕,银行等金融机构的稳定性较好。从图2可以看出,近年来长株潭地区的总存贷比一直在1.05以上,而且在,2003年以后存贷比逐年上升,基本保持在1.2-1.3的水平上,在2005年到达了1.22左右。这说明了长株潭地区的银行抵御流动性风险的能力较强,该区域的金融机构的整体稳定性较好,这为长株潭未来区域金融中心发展提供了良好的发展条件。
2、机构网点扩张迅速,但金融体系仍须完善
经过多年努力,长株潭地区已成为众多金融机构的聚集地,其金融机构数目占全省相当大的比重。长沙“金融街”日益成型,株洲市,湘潭市积极创建金融生态模范城市推动金融机构不断壮大,各商业银行分支机构在湘扩张迅速,如2007年浦发银行在株洲建立营业网点,2008年招商银行在湘潭开设支行。
与国内成熟的金融中心相比,长株潭地区的银行金融机构分布面比较广,比较密,从一定程度上映射出出金融业发展的迅速,但金融机构数量还较少,规模有限,完善的金融市场体系应当汇聚数量众多、规模较大的各类金融机构,资金融通快速、灵活,款项结算及时便利;票据贴现、股票和债券发行、交易,信托投资、租赁、信息咨询及保险等金融形式灵活多样。与中部六省比较长株潭的金融机构数目虽然稍占优势,但缺乏跨地区金融机构的总部、数据中心或结算中心,其金融影响力有待提升,例如,与湖北省相比,武汉具有跨区域的金融协调机制。此外,一些新型金融机构如保险资产管理公司、汽车金融公司、基金管理公司等在长株潭都还是空白,难以满足多层次、多类型的融资需求。
3、金融市场结构单一,难以满足融资需求
2008年我省资本市场和货币市场发展态势较好,市场融资额都有所增长。各银行为应对激烈的市场竞争,提高经营效益,都纷纷推出了金融创新品种和开发中间业务。但由于中部地区缺乏外汇交易市场、证券交易市场、期货市场等相关金融市场,使得长株潭城市群的金融市场组织结构相对单一,地方金融市场建设尚未成熟,如小额信贷机构、信用担保公司等地方性金融机构缺,使得解决中小企业融资问题依然困难重重,扶持农村经济发展的金融工具选择范围非常狭窄,融资需求受限成了制约了我省优势产业发展的重要因素:
第一、农村金融需求满足受限
农户的融资需要主要存在于生产与生活的资金缺口,主要集中在购买化肥、医疗、子女入学、建房等短期融资上。随着农户的市场交易范围扩大,农户的住房、医疗与教育投资以及生产需求将是拉动我省内需的重要推动力。但是长期以来农村金融发展缓慢,存在贷款难和放贷难两个制约农村经济发展的矛盾,农村金融需求很大不部分难以满足。如图所示,2008年6月湖南短期农业贷款只占全省短期贷款的22%,难以满足大部分农户的贷款需求。宜因地适宜的开发适合农户的金融产品,继续推进小额信贷政策在农村的执行。同时湖南近年来中长期贷款的增幅缩小,制约了农村的长远发展。
第二、高新技术产业的融资需求受限
近年来湖南高新技术产业发展较快,但与沿海发达地区相比,差距仍在拉大,而目前制约湖南中小企业发展的因素主要有以下方面:
首先,融资渠道不畅通,中小高新技术企业融资困难。据统计,我省高新技术产业每年需新增投资120亿元以上,其中企业自筹资金约30亿元,招商引资资金约15亿元,银行贷款资金约20亿元,资金缺口在50亿元以上,主要集中在高成长性的中小企业。由于中小高新技术企业一般创业风险比较大,缺乏可用于抵押的固定资产,因此获得银行贷款难度较大。
其次,风险投资和资本市场发展滞后,融资渠道单一。目前,湖南风险投资的政策法规、退出机制尚未完全建立,风险投资机构寥寥无几,企业获得风险投资的比例很低。被调查企业反映,资金主要来源于股东和银行贷款,来自资本市场的资金仅占6.6%。
此外,金融担保机构数量少、成本高,难以满足企业的需要。目前,全省共有担保公司106家,注册资金20.48亿元,但正常运作的不到30家,绝大部分公司注册资金在500万元到2000万元之间,担保能力有限,而且担保成本较高,普遍在15%左右,企业难以承受。
(三)长株潭城市群区域金融运行环境的现状
区域金融运行环境主要体现在信用环境的优化和信用制度的建设,湖南省征信体系建设起步较早,信用体系的建设取得了不少成就,但信用制度尚在初期,缺乏优质信用服务机构。
通过信用体系的建设,湖南省营造了一个良好的信用环境。2006年9月,人民银行总行选择湖南省作为开展金融创新综合服务试点的唯一省份,首要的内容就是信用体系建设,作为开展试点工作的唯一省份,湖南省以三库一网一平台一中心为依托开通省信用信息系统,为经济发展营造了一个良好的信用环境,在全国率先基本完成中小企业信用档案建设任务,为缓解中小企业融资难奠定了基础。目前,这个数据库包含了全省260万户企业和个体工商户和6750万人口的信用信息和基础信息,涵盖并归纳了计生、民政、教育、社保等方面。其次,成立了两家本土信用管理机构,友谊信用评估公司和湖南信用信息管理公司(湖南大学信用中心),主要为企业信用评级。目前,人民银行系统“企业和个人信用信息数据库”,月均查询量已逾6万余次;湖南“公民信息数据库”,月均查询量达17万人次;湖南信用网月访问量已超过100万人次;湖南工商系统“企业信用信息基础数据库”有关守信与失信企业的记录广受瞩目。
但值得指出的是,长株潭目前的优质信用评级机构数量不多,信息不对称进一步加剧资金需求和资金供给之间的矛盾并影响企业融资效率。缺乏优质金融咨询服务机构。导致信息资源屏蔽,金融服务质量不高,市场进入、退出机构不畅通,市场失行为比较严重。
二、结论及对策
总体而言,长株潭城市群区域经济发展迅速,区域金融的稳定性较好,有利于区域金融市场的形成和发展,但区域金融市场发展仍存在不少问题,如金融市场结构单一,农业和新型工业化的融资需求不能得到满足等。这些问题制约着长株潭城市群区域经济的快速发展。为此,本文提出了以下两个方面的对策。
第一、加快长株潭城市群区域金融中心的规划和建设,提升区域金融中心形象
湖南省长株潭“两型社会”和新型工业化的建设需要强有力的经济增长作为支撑,而高速的经济增长是离不开发达完善的金融体系的。构建长株潭区域金融中心,为进驻区内的金融机构及人员提供优质服务和优良的工作、生活环境,是迅速吸引金融机构进驻,汇聚金融资源,改善金融生态环境的有效途径之一,如上海的浦东区、广州的天河区。这不仅可以完善中部的金融市场,通过提供多元化的融资渠道和金融业务,消除中小企业融资困难的瓶颈,还可以通过交通、通讯、传媒等部门把金融中心的聚集效应和规模效应扩散或传播到我国中部地区,带动中部地区其它产业部门的超常发展,进而消除了地区之间长期存在的经济差异,促进了产业结构的合理调整,带动整个中部地区的经济健康、持续的大幅增长。
第二、营造和谐区域金融运行环境
良好的区域金融运行环境是区域经济和金融得以迅速发展的基本保障。针对当前长株潭城市群区域金融运行环境中存在的问题,可从两个方面着手:一是要加强法制建设完善金融法制环境。针对区域内存在保护金融债权的法制缺陷,一方面应完善相关法律法规,如与保护银行债权相关的《破产法》、《担保法》的落实,加强对债权人的保护,另一方面强化司法公正,防止企业借破产而转移资产、逃废银行债务。
二是要完善征信体系,改善信用环境。良好的信用环境是经济快速发展的基础要素之一,长株潭城市群要不断地完善征信体系,建立健全的信用激励机制和惩罚机制,建立和完善社会信用体系,培养城市守信的社会氛围,优化区域金融的运行环境,借助于良好的信用环境对资金的巨大吸引力,长株潭城市群区域经济才能取得巨大的发展,并带动和支撑着湖南省经济快速增长。
参考文献:
[1]欧阳禹,申焕章,黎和贵.区域金融稳定问题与评价指标体系研究[J].重庆工商大学学报,2005,(4).
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[6]肖建国.区域金融中介发展与经济增长关系的实证研究[J].南方经济,2004,(8).
关键词：技术革命；金融资本；创新园区；制度
技术革命和金融资本对一个国家的经济社会发展具有十分重要的影响。卡罗塔•佩蕾斯(2007，CarlotaPerez2002)论述了技术革命和金融资本对发达国家经济社会发展的推动作用,认为每一次技术革命的成功财富化都伴生了金融创新（技术—经济范式），金融资本和企业资本在技术革命的不同阶段具有明显不同的影响[1-2]，引起国内外学术界的广泛关注[3-10]。技术革命发端于少数国家和地区，具有很强的区域性和空间集聚性。前五次技术革命在欧美等少数发达国家兴起，其中第五次技术革命正在向我国等发展中国家传播扩散。第六次技术革命正在到来，可能在全球多个角落（包括我国）同时爆发，形成新的全球技术竞争格局。佩蕾斯理论主要分析了全球技术变动的宏观格局，目前学术界将该理论与多维度、多层次的区域发展进程结合起来，开展了佩蕾斯理论面向微观的区域研究方向。下面分别从技术革命、金融资本和制度的角度综述在佩蕾斯理论框架下创新包括区域创新、创新园区的发展过程。
一、技术革命、金融资本与创新园区发展
国家间产业竞争格局由企业间竞争和供应链间竞争向产业生态系统间竞争转移，一个国家的产业生态系统的适应性和动态能力成为该国获得长期的产业全球竞争力的关键，基于个性化制造的第三次工业革命对一个国家来说是一场技术、管理和制度系统中的技术经济范式的深刻变革[8]。蔡跃洲探讨了互联网+行动对我国创新创业的影响，认为互联网+代表着新的技术-经济范式，在2000-2022年以移动互联（物联网）、云计算、大数据等为代表的新一代信息通信技术的广泛应用将启动新一轮经济长周期，衍生出各种新的产业或模式，形成新的技术-经济范式[10]。“大众创业、万众创新”进程中建立了创客空间、创业咖啡、创新工场等新型孵化模式，如果我国各种创新区域或园区（如国家自主创新示范区、高新区、科技企业孵化器）采纳了这些孵化模式，将形成一大批低成本、开放式的孕育创新创业的土壤。他同时认为，我国资本市场发展很不健全，还不能满足创新创业的融资需求，而政府行业主管部门在规制和监管方面力度不足，成为我国新业态、新模式快速发展的障碍。刘军民认为科技和金融的融合旨在激活集聚创新要素，促进科技成果转移转化、孵化、抚育科技企业，发展战略性新兴产业、现代科技服务产业和先导性产业[11]。他从资本配置、风险管理、信息管理等角度系统论述了科技金融与具有阶段性特征的创新链需求的有效匹配框架，讨论了在研发期、初创期、早期、成长期、成熟期等企业技术发展阶段应当采用的融资方式，包括私募、合股、风险资本、创业投资、银行融资、政府优惠信贷、资本市场融资等。李健、马亚讨论了科技与金融深度融合的平台模式，建立了政策性金融和市场性金融与企业创新周期的对应关系，认为科技化的平台模式是实现科技金融发展的主要方式——金融科技化能够有效支撑技术创新，由此形成科技与金融发展的良性互动。他们建议在全国科技园区开展平台金融模式试点，以整合园区内外各种资源，发挥科技金融孵化科技企业的多方面优势[12]。从理论上来讲，Caiani等建立了基于创新和金融资本、与发展巨浪一致的股票流动理论模型，它是一个能够反映股票市场作用的多部门模型，其中包括创新生产部门、银行、资本家和工人等，强调发展过程的循环性和金融与创新的密切联系[9]。
二、技术革命与创新园区发展
目前世界正处于第五次技术革命之中。与前四次技术革命不同，第五次技术革命的中途发生了两个阶段的经济泡沫，第一个是20世纪90年代全球出现的互联网狂热以及2000年全球出现的互联网技术泡沫的破灭，第二个是2003-2007年全球出现的信用扩张泡沫[5]。第五次技术革命导入期的重要结果之一就是我国的改革开放是[5]。我国新一代信息技术、新能源、新材料、生物技术、高端装备制造、新能源汽车、节能环保等新兴产业领域，虽然部分技术领域产业规模已位居世界前列，但大部分停留在技术—经济范式的导入期，即产业演化的萌芽和形成时期，只有极个别产业，如光伏产业经过了拓展期[13]。学术界探讨的技术包括互联网、新能源、新材料、生物技术等。蔡跃洲认为互联网+代表着新的技术-经济范式[10]。林永青、黄少敏（2015）认为“互联网+”是中国版工业4.0的核心技术，它将引领我国产业的智能化、个人化（包括以“创客”为代表的创业者驱动）、跨界化、制服化（制造业与服务业的深度融合）和互联网化。黄群慧、贺俊认为，除了信息通信技术之外，新能源、新材料、生物电子和纳米技术等技术的迅速发展，数字制造、人工智能、添加制造、工业机器人等现代制造技术的持续突破，全球工业发展模式正经历着革命性变化[8]。例如3D打印机为代表的个性化制造会推动以个人和家庭为单位的“个人创业”等十分分散的产业组织方式的快速发展。继第五次信息技术革命之后的第六次技术革命引起一些学者的高度关注。佩蕾斯认为第六次技术革命可能是新能源或生物技术[14]。贾根良认为第六次技术革命诱发的技术群包括云计算、大数据和可再生能源，涉及的信息通信基础设施包括新一代无线网络（5G、Wi-Fi）、物联网和云网络、智能电网等[6]。一些国际学者认为第六次技术革命可能在2022年之后开始的“智能时代”，其核心技术是移动互联、云计算、大数据等新一代信息通信技术[10]。
三、金融资本与创新园区发展
摘要：基于国民经济分类标准三位码水平，测量我国29个省市2003-2012年的高技术产业出口复杂度，实证检验金融发展对高技术产业出口复杂度的影响。结果表明：金融规模和金融结构提升了我国高技术产业出口复杂度，金融效率相反，区域间差异较大。研发资本和FDI技术溢出对高技术产业的出口复杂度提升影响较大，人力资本、资本劳动比、自然资源、加工贸易和基础设施也产生不同程度影响。
关键词：出口复杂度；高技术产业；金融发展
二十一世纪以来，我国凭借着资源比较优势和强大的劳动力基础在贸易规模上取得飞速发展，高新技术产业出口额也逐渐上升，从2000年的3396亿元上升到2013年的49285亿元，增长了13.5倍，这对进一步优化我国出口结构产生积极影响。为了实现从“贸易大国”到“贸易强国”转变，我国必须实现从基于廉价劳动力和资源比较优势的以低价竞争为主的出口，向以自主创新和质量提升为主的转变，因而一国的出口复杂受到越来越多关注。近几年来，金融发展和出口复杂度的交叉领域成为研究热点。目前有不少文献表明，一国的金融发展有利于提高国内资本禀赋，影响对外贸易的比较优势，优化贸易结构和提升产品的出口复杂度。因此，研究金融发展如何影响我国高技术产业出口复杂度，对我国实现外贸结构优化有重大意义。
一、文献综述
Hausman和Rodrik（2005）认为产品的出口复杂度是一国国际分工地位优劣性和产品技术含量的综合表现。随着中国的出口结构和质量受到越来越多的关注，学者们围绕着中国出口复杂度展开以下研究：首先，中国的出口复杂度是否存在“异常性”。有学者认为我国的出口复杂度已接近发达国家的水平，也有学者认为我国的出口复杂度实际上是由大量的加工贸易推动的；其次，出口复杂度的演进因素。如祝树金等（2010）认为一国要素禀赋的变化会带动其口技术含量水平的变迁。李坤望和王有鑫（2013）解释了FDI促进出口产品质量的微观机制，认为资本密集型行业中FDI流入有利于提升产品质量。其他影响因素包括：R&D强度、加工贸易和进口贸易（Jarreau&Poncet，2012）、基础设施（王永进，2010）等。齐俊妍等（2011）首次从逆向选择角度出发，提出金融发展能解决研发生产产生的高风险和不确定性问题，使得高复杂度产品拥有比较优势，出口复杂度得到提升。顾国达等（2013）基于内生产品种类扩张五部门模型，研究金融发展的资金筹措功能、信息不对称下下的激励功能对出口复杂度的影响。郭亦玮等（2013）对2002-2008年31个省市进行研究认为金融市场化和信贷资金的分配对西部出口复杂度提升的影响幅度最大，中部次之，东部受的影响最小。
总体来看，学者们对于金融发展对出口复杂度的影响在以下方面还有待深入：首先，较少基于某个具体的产业对中国省际的出口复杂度进行研究分析；其次，目前学者主要从金融发展规模角度出发，忽略金融结构和金融效率的影响，无法体现我国的实际现状。
二、高技术产业出口复杂度的测量
本文基于Rodrik和Hausman（2005）所提出的指标来测度高技术产业出口复杂度。首先，计算每种高技术产品的出口复杂度水平指数PRODYn。本文以k表示k省，以n代表第n种产品，Yk表示k省人均GDP。因此，k省高技术产品出口额为：Xk=∑kXkn，产品n出口复杂度水平为
PRODYn=∑xkn/Xk∑k（xkn/Xk）Yk
权数分子为k省产品n的出口额占该省出口总额的比重，分母为出口商品n的所有省份的出口额占所有省的出口总额的比重；接着，计算k省的总体出口复杂度EXTSk。以k省出口第n种商品的出口额与其总出口的比值作为权重，则k省的出口复杂度为
EXTSk=∑xknXk）PRODYk
由于本文研究的重点是某个具体产业的出口复杂度，因此借鉴郭亦玮（2013）的做法，将计算EXTSk权重中的总出口额换成地区高技术产业的出口额。
基于此，本文用国家统计局的《高技术产业统计分类目录》，高技术产业包括医药、航空航天器、电子及通信设备、电子计算机及办公设备、医疗设备及仪器仪表等五个子行业。在计算高技术产业出口复杂度时，首先，根据分类目录对国民经济行业分类的三位码进行对照归类，分别归结到高技术产业五个子行业；其次，计算每一行业产品的国家层面出口复杂度；最后，根据每一细分行业来计算各省市高技术产业的出口复杂度。三位码行业出口额来源于国研网工业经济统计数据库，各省人均GDP来自2013年各省统计年鉴。
三、实证分析
（一）模型构建
基于出口复杂度演进的影响因素，本文构建计量模型如下：
inExtsit=β0+β1Finit+β2inCVit+λi+γt+εit
用i和t表示省份和年份，inExtsit表示i省在t年的高技术产业出口复杂度，Finit表示金融发展变量，inCVit表示加入的控制变量。λi和γt表示地区效应和年度效应，εit是随机误差项。
（二）数据说明和数据处理
根据已有的文献，本文将金融发展定义为金融规模得到扩张，金融部门的功能不断得到完善和扩充，金融中介效率不断得到提高的动态过程。本文选取六个变量：银行发展规模FIN1，即地区金融机构贷款总额与GDP比值；中长期贷占总贷款的比例FIN2；融资结构FIN3，用地区股票筹资额/贷款总额表示。预期地区直接融资比例越高，市场能为高技术产业的研发投入和发展提供更多的风险资金融资；股票市场规模FIN4，即股票市价总值与GDP比值；股票交易总额与GDP比值FIN5，衡量股票市场活跃程度；储蓄投资转化率、私企信贷占比、资本配置效率三者乘积表示金融中介运行效率。其中，FIN1、FIN4和FIN5为规模指标，FIN2和FIN3表示结构指标，FIN6为效率指标。
控制变量。人力资本Human用地区高技术产业R&D研发人员全时量来表示；研发能力RD用各地区高技术产业R&D资本存量表示。借鉴刘焕鹏和严太华（2014）的方法，对研发资本存量进行测算；人均物质资本Cap用各省物质资本存量与就业人数比表示。用“永续盘存法”估算物质资本，借鉴张军等人（2005）的研究，基期物质资本存量以2000年为基期，折旧率5%，固定资产投资用固定资产投资价格指数进行平减；外商投资技术溢出FDI用地区实际利用外商直接投资表示；加工贸易出口JG和进口贸易IMP分别用加工贸易出口额与GDP比、进口额与GDP比表示；基础设施Infra的测算用地区的铁路营业里程的4.27倍、内河航运里程的1.06倍、公路里程三者总和除以地区土地面积表示；地区要素禀赋land以地区陆地面积与年末人口数比表示。
本文选取2003-2012年度全国29个省份（不包括和新疆）高新技术产业和金融发展相关数据。金融发展六个变量由2003-2013《金融统计年鉴》、各省市统计年鉴计算而得；人力资本和研发资本数据来自2003-2013《中国高技术统计年鉴》；FDI、加工贸易出口额和进口贸易的原始数据来自各省市统计年鉴，部分数据来自国民经济和社会发展公报；人均物质资本、基础设施和地区要素禀赋的数据来自各省市统计年鉴。
为减小实证过程的异方差，对除金融发展外的各变量取对数引入模型，主要变量的统计性描述如下。
从表1来看，省际间的金融发展指标差距角度，如银行发展规模、金融效率、金融结构以及股票市场的发展水平，这从侧面反映了我国省际间金融发展不平衡现状。
（三）实证结果分析
首先对各变量进行单位根和协整检验，并用F统计量和Hausman检验选择固定效应模型。考虑残差自相关和异方差的影响，本文采用广义最小二乘法，结合white-period方法校正误差。由于篇幅有限，此部分结果省略。
全国层面实证结果如表2所示。首先，金融发展的六个变量对我国高技术产业出口技术复杂度影响显著，但不同变量差异较大。首先，信贷规模和结构、股市规模和活力、融资结构产生积极影响，金融效率存在显著负影响；其次，金融发展指标在加入相同的控制变量后结果是稳健的，反应模型构建的稳健性；最后，控制变量中，研发资本和FDI技术溢出对全国层面的高技术产业出口复杂度影响最大。人力资本、物质资本、加工贸易出口、进口贸易、基础设施发展均对我国的高技术产业出口复杂度的有正向驱动作用，而以人均陆地面积对出口技术复杂度的影响显著负。
为了对比三个区域金融发展影响高技术产业出口复杂度的差异，将回归结果中的金融变量总结如表3。结果表明：第一，银行业的信贷对三大区域的高技术产业出口复杂度均为正，但是在东部不显著。说明我国中西部高技术产业以直接融资为主，而股票市场的融资对东部影响更大；第二，中长期贷款占信贷比率对高技术产业出口复杂度的影响为正，特别是中部和西部受的影响最大；第三，东部和中部融资结构回归系数为0.04和0.01，而西部系数为-0.003。高技术产业具有高风险、高投入和高收益的特性，更能享受我国的资本市场的“风险共担、收益共享”机制带来的福利；第四，金融市场运行效率对高技术企业出口复杂度影响为负，其中以西部的影响最大，中部次之，东部影响较小。虽然只有西部地区通过显著性检验，但这也反映出国金融体系运行效率较低。
四、政策建议
本文对我国29个省市2003-2012年的高新技术产业出口复杂度进行测算，从金融发展的规模、效率和结构角度出发，实证研究金融发展对高技术产业出口复杂度的影响。本文基于上述研究结果提出建议如下：第一，建立多层次的融资支持体系，重视完善资本市场融资和风险分散机制，为高技术产业融资提供更多便利；第二，完善金融市场的建设，特别是提升金融体系的运行效率、金融服务的质量。比如发挥证券市场、保险和信托行业等自身优势，强化它们对高技术产业的支持和服务；第三，加强有区别的金融发展政策，重视中部和西部的金融发展；第四，继续加大高技术产业中人才队伍的建设和R&D研发强度的作用发挥；第五，要重视外商投资的引资质量，强化高新技术园区的建设。（作者单位：福州大学经济与管理学院）
参考文献：
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[关键词]金融强省；评价指标体系；综合评价；主成份分析；结果
[中图分类号]F830[文献标识码]B
一、引言
现代经济金融发展理论指出：“金融是现代经济发展的核心，是现代经济发展的动力和血液。”可见，金融业对于一个城市一个省份甚至一个国家来说都有着至关重要的作用。归纳起来，金融中心主要有以下几个方面的特征，分别为：集聚了足够数量的金融机构；金融设施先进、市场发达、信息灵敏；是区域资金的聚散地，具有良好的基础设施、法律制度以及文化环境；是金融体系的枢纽，在总体金融体系中占有重要地位，发挥着总体金融体系的功能。
本文通过对相关文献的梳理以及对搜集到的数据和指标体系的分析，用更为科学的指标评价体系对我国31个省市自治区的金融业进行评价，为金融强省问题的研究提供新的研究视角，并根据实证结果分析，对我国金融业的发展提出合理的政策建议。
二、关于金融强省的文献综述
（一）国外学者对金融体系的研究
国际上，部分学者用定性的手段对金融中心的建立进行了研究。例如，有些学者从金融中心的形成机制、功能角度对金融中心进行研究。经济学家Gras（1923）提出了都市发展阶段论。他指出了都市发展的四个阶段：第一阶段为商业；第二阶段为工业；第三阶段为运输业；第四阶段为金融业。金融业处在最高阶段，并且有着很大的集中度[1]。Jean-Paul（2000）根据相关指标资料对37个国际金融中心、金融城市的竞争力以及发展表现进行研究（不包括美国），他认为当金融业发展到一定程度时，赋税水平的高低往往是影响金融中心发展的最重要因素[2]。Reed（1988）在对76个城市的9个金融变量进行比较时利用聚类法进行分析，并将1900-1980年中指定年份的数据划分成均等的群，在确定主要变量之时运用了综合判别的方法，最后对金融中心进行排名，得出研究样本的金融中心具有明显的层级结构特征[3]。Choi（1999）在对全球最大的300家银行在金融中心办事处进行排名时，用到了非线性加权最小方差回归分析方法，这个排名成为了今后银行业改革发展的重要参考因素[4]。KittyYoung和Kin-ChokMun（2011）在比较亚洲地区的三个国际金融中心――新加坡、香港和东京时设计了一个以国际金融中心为要素的指标体系，该指标体系从金融环境、金融规模、金融聚集度、金融服务和金融人才等5个一级指标14个二级指标来对其进行衡量[5]。
（二）国内学者对金融体系的研究
国内关于金融中心的相关研究文献并不少，但大部分都是定性的研究，并且大多停留在构建金融中心的前提条件及其影响因素的研究上，而通过建立指标体系进行实证分析的并不多见。唐旭（2010）用相关条件指标得出金融中心形成的条件，并测定出我国的金融中心[6]。潘英丽（2007）则通过区位选择理论阐述了影响金融机构选址的重要因素，认为金融机构空间聚集可以在多个领域有所作为[7]。倪鹏飞（2008）则从全球化的视角对金融中心的竞争以及发展格局进行观察，认为金融中心评价指标体系可由4个一级指标（经济发展指标、金融发展总体指标、金融国际化指标、金融市场指标）34个二级指标组成，并运用空间经济学理论的框架构建了一个国际金融中心发展与竞争的解释框架[8]。陆红军（2007）在研究国际金融中心竞争力评估时建立了一套较为完善的指标体系，该体系由7个一级指标和58个二级指标组成[9]。高珊（2009）在金融中心竞争力评价指标体系构建过程中建立了3个一级指标和11个二级指标以及多个三级指标，并运用主成份分析法进行研究，得出在金融业的发展中金融主体起到了主导的作用，但金融客体以及金融环境也有重要的作用[10]。
总的来说，目前国内外关于金融中心的研究还存在两个明显的不足：第一，大部分研究都是应各地实际而谈，缺乏背景理论支撑，实证研究不足在一定程度上也制约了理论的深化；第二，大部分指标体系都定位于国际金融中心这个层次，缺乏对国内金融中心省市这一层次的研究。本文笔者期望通过对金融业相关文献的梳理以及对搜集数据的分析，为金融强省问题的研究提供创新的研究视角，对我国31个省市自治区的金融业进行评价，并根据实证结果分析，提出促进我国区域经济发展的政策建议。
三、指标体系的建立
本文在参考多篇具有代表性的金融指标评价体系文章后，根据中国实际情况以及实际可搜集到的数据，认为指标体系可由4个一级指标组成即：金融机构指标，金融人才指标，金融经济指标，金融环境指标。由于金融机构通常包括银行、证券、保险三类，这三类是城市金融产业的主体，有影响力的金融机构的聚集对于推动金融创新和城市金融业的发展能够起到支撑性作用。金融人才指标主要反映的是该地区居民的受教育程度以及金融从业人员数。一个城市的经济综合实力在很大程度反映了城市的竞争力，当然也包括了金融竞争力，因此金融经济指标进一步对GDP、财政收支、可支配收入进行了细分。而金融环境指标则进一步对基础设施、通讯、科技、对外开放度、投资消费水平进了了细分。
四、主成份分析
（一）数据来源
本文所采用的客观数据，以各省市公布的统计年鉴数据为基础，结合使用金融监管机构和金融机构的统计数据。具体的数据，详见附录“数据来源”。
（二）数据标准化
本文利用SPSS首先对32项指标进行标准化，再进行主成份分析。本文使用的是“Z-score标准化”。经过标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。
（三）主成份分析法
1.简介：主成分分析试图在力保数据信息丢失最少的原则下，对这种多变量的截面数据表进行最佳的综合简化，也就是说，对高维变量空间进行降维处理。
2.数学模型几何解释：假设我们所讨论的实际问题中，有p个指标，我们把这p个指标看作p个随机变量，记为X1，X2，…，XP，主成分分析就是要把这p个指标的问题，转变为讨论m个新的指标F1，F2，…，Fm（m
X=[X1X2…Xi…Xp]
其中Xi=[X1iX2i…Xni]T。这种由讨论多个指标降为少数几个综合指标的过程在数学上就叫做降维。主成分分析通常的做法是，寻求原指标的线性组合Fi。
■
其满足如下条件：每个主成分的系数平方和为1。即■
主成分之间相互独立，即无重叠的信息，即
■
主成分的方差依次递减，重要性依次递减，即
■。
3.主成分个数的选取原则：根据累积贡献率的大小取前面m个（m
4.求解步骤
（1）求样本均值和样本协方差矩阵。
（2）求解特征方程■，其中I是单位矩阵，解得p个特征根■■。
（3）求λk所对应的单位特征向量■即需求解方程组■，其中■，
再加上单位向量的条件■。
（4）写出主成分的表达式
■
（5）计算得分
（四）金融指标主成分分析及得分排名
1.金融市场各指标主成分分析及排名
计算所得金融市场指标主成分分析及得分排名、金融人才指标主成分分析及得分排名、金融经济指标主成分分析及得分排名、金融环境指标主成分分析及得分排名等。
2.中国金融中心综合评价分析
该部分是对金融市场、金融人才、金融经济以及金融环境四个部分的主成份得分进行第二次的主成份分析。由于四部分第一次主成份得出的主成份变量之间存在着很强的相关关系，因此可以对四部分得出的主成份数据进行二次主成份，最终得出各指标得分和综合得分。
（五）数据结果分析
1.总体分析
金融市场得分前十名：北京、广东、上海、江苏、浙江、山东、天津、福建、重庆、安徽。金融人才得分前十名：北京、上海、江苏、天津、广东、浙江、四川、湖北、山东、重庆。金融经济得分前十名：上海、广东、江苏、北京、浙江、山东、天津、辽宁、福建、重庆。金融环境得分前十名：上海、北京、江苏、广东、浙江、山东、天津、福建、河北、重庆。综合评价得分前十名：北京、上海、广东、江苏、浙江、山东、天津、福建、重庆、四川。从结果显示，金融中心的综合竞争力与分项指标有良好的对应关系，说明了各个分项对综合指标具有良好的解释作用。从综合得分可以看出，三大全国性金融中心保持绝对领先地位。北京、上海、广东这三个省市得分高于其他省份，并对周边区域有较强的影响力和带动力，因而这三个金融中心是当之无愧的“全国性金融中心”。
2.区域分析
（1）东北三个省份综合竞争力排名分别为辽宁15、吉林18、黑龙江22。总体而言东北地区金融综合实力低于全国平均水平低于东部及中部地区，为-0.813。
（2）东部各省份综合竞争力排名分别为北京1、天津7、河北13、上海2、江苏4、浙江5、福建8、山东6、广东3、海南26。总体而言东部地区金融综合实力高于全国平均水平，为1.096。
（3）中部各省份综合竞争力排名分别为山西16、安徽12、江西20、河南19、湖北11、湖南14。总体而言，中部地区平均金融综合实力低于全国平均水平，但高于东北地区，为-0.574。
（4）西部各省综合竞争力排名分别为内蒙古24、广西21、重庆9、四川10、贵州28、云南23、31、陕西17、甘肃26、青海30、宁夏29、新疆27。总体而言西部地区金融综合实力低于全国平均水平，为-1.711，在四个区域中最低。
五、结论建议
在金融市场方面：我们应健全金融机构体系，完善金融市场功能，加快金融改革与创新，建设区域金融机构聚集省市。各个省市应努力构建地方易平台，促进地方企业产权之间股权流动。各地方政府也需大力发展金融要素市场，组建农村商业银行，支持本地商业银行跨地区经营和上市融资，以增强其资本实力和综合竞争力。
在金融人才方面：各地应充分发挥本区域的人力资源，加快金融人才培育的速度，加强与国内外金融研究部门、院校的合作与交流，引进、扩大金融人才的培养规模和层次。
在金融经济方面：地方政府应积极创造条件吸引外地金融机构，将金融中心提升到新高度，推进科技金融合作，开展对外经贸交流活动，建立中小企业绿色融资渠道，推进金融产业中心园区建设。
在金融环境方面：各地应优化金融环境建设，落实金融犯罪惩治工作，开展对外经贸交流活动，大力发展金融要素市场，推进金融后台服务中心，积极吸引社会资金参与市政基础设施建设。
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[8]倪鹏飞，孙承平.中国城市：金融中心的定位研究[J].财贸经济，2008（2）：11-14
关键词：金融生态；面板数据；实证评估
中图分类号：F830文献标识码：A文章编号：1003-4161(2008)01-0137-04
1.引言
金融作为现代经济的核心，对国民经济的长期稳定增长起着重要的“杠杆效应”和“中枢效应”。而金融市场量的扩张和质的改善离不开其所处环境的支持，所以，金融生态就成为金融市场存在和发展的基础和前提。就西部地区而言，金融生态的改善不仅可以优化西部金融体系的筹资用资功能、资产流动与重组功能、企业融资的风险约束功能[1]，而且可以很好地促进西部地区的资本形成，缓解西部地区发展的资金约束，改善西部产业结构，从而进一步提高西部企业在规模经济、产业结构、技术层次、内部运行机制等方面的发展水平。
本文首先拟对金融生态水平的衡量建立评估指标体系，然后对1997～2005年西部十二省区的金融生态状况进行面板数据分析，最后对西部地区金融生态水平进行实证分析，并提出针对性的政策建议。
2.文献回顾和研究目的
金融生态理论的形成与发展来自于金融现实的发展，随着全球范围内经济货币金融化的迅猛发展，国内外学术界对金融生态理论日益关注，在这一理论的形成过程中，产生了一系列有影响的成果。
2.1西方学者对金融生态理论形成的贡献
金融生态是一个仿生概念,它的理论来源是生态经济学。英国生态学家A.G.Tansley于1935年生态系统学，极大地丰富了生态学的内容，为后来生态经济学的产生奠定了自然科学方面的理论基础.20世纪20年代中期，美国科学家Mekenzie首次把首次把植物生态的概念与动物生态学的概念运用到人类群落和社会的研究，提出了经济生态学的名词，主张经济分析不能不考虑生态学过程。在此基础上，美国经济学家Kenneth.Boulding在其重要论文《一门科学―――生态经济学》中，正式提出了生态经济学的概念[2]。
1973年，美国经济学家RonalMcKinnon和EdwardS・Shaw提出了金融深化理论[3]，其主导思想是取消政府对金融系统的一切干预和管制，让货币金融系统按照市场机制自发运行。金融深化理论纠正了传统经济理论中对货币金融因素的忽视，更加注重金融系统的内在机制运行，从而形成了金融生态学的萌芽。
20世纪末,演化经济学获得了里程碑式的发展。演化经济学把经济系统的演化看作一个渐进的变化和发展过程,认为选择机制是演化机制的一个关键性部分[4]。金融体系作为经济系统的一个重要组成部分,其发展也会经历一个由低级到高级不断优化的演进过程。不断深化的生态经济学为我们从生态角度透视金融环境问题奠定了理论基础。
2.2国内学者对金融生态理论的研究成果
胡章宏（1998）采用系统论的研究方法,将金融体系视为有机系统,提出了金融质性发展和良性发展的概念。这些观点跳出了传统经济学对金融内生发展研究的理论范式,开始用系统学的观点审视我国金融体系存在的问题,并注意到金融业的可持续发展是多种因素综合作用的结果,从而为金融生态环境理论的提出提供了较为明确的目标指引。白钦先教授（2001）较早注意到金融生态环境对金融业发展的约束作用,首先提出“金融生态环境”这一概念。他当时所刻画的金融生态环境,是特定的金融生态环境以其环境容量和“净化”能力对经济活动会产生的约束性影响。兰州大学高新才教授（2004）针对西部落后地区如何谋求经济发展，如何缩小与发达地区的差距的问题，提出营造良好金融生态环境的问题[5]。
2004年11月，央行行长周小川博士在经济学50人论坛上将生态学概念系统地引申到金融领域，强调用生态学的方法来考察金融发展问题，通过完善法律制度等改进金融生态环境的途径来支持和推动整个金融系统的改革和发展[6]。随后，其他学者也进行了相应的研究，苏宁（2005）研究认为,金融生态是一个比喻,它不是指金融业内部的运作,而是借用生态学的概念,来比喻金融业运部环境。韩平（2005）认为,金融生态是指影响金融业生存和发展的各种因素的总和。徐诺金（2005）把金融生态概括为各种金融组织为了生存和发展,与其生存环境之间及内部金融组织之间在长期的密切联系和相互作用过程中,通过分工、合作所形成的具有一定结构特征,执行一定功能作用的动态平衡系统。
通过比较以上中外学者的研究成果，我们可以看出，由于研究者的学术背景差异和所考察对象空间纬度和时间跨度的不同，其对金融生态的研究侧重点也不尽相同。总体而言，笔者认为，目前的学术界对金融生态理论的研究还有以下三点不足之处：一是缺乏对金融生态水平的评估指标的研究；二是对金融生态的定量化实证研究不足；三是对金融生态的作进一步的区域化考察较少。正是本着弥补上述不足，本文试图结合西部十二省区的面板数据，对西部地区的金融生态水平进行定量化的实证研究。
3.金融生态水平评估指标体系的构建
金融生态是一个复杂而又庞大的系统，它由许多子系统构成。各个子系统均从不同方面对金融市场中的经济主体产生影响。一般而言，这些子系统包括经济发展水平、金融市场孕育水平、法制健全水平、信用体系建设水平、市场服务和监管水平等五大部分。
为了方便建立面板数据模型，我们将本着数据的可得性、易量化性和简洁性等原则来选取相关的评估指标。本文中，笔者选取金融生态系统内的五大部分共16个评估指标来衡量某一区域的金融生态水平。具体指标如下：
3.1经济发展水平指标
①GDP增长率
②金融业投资比例＝金融业投资额／全行业固定资产投资额
3.2金融市场孕育水平指标
①经济的货币化程度＝M2／GDP
②金融业内主要金融机构的资产总额
③金融从业率＝金融业从业人数／全部就业人数
④本地金融机构资金流入与流出状况
3.3法制健全水平指标
①金融案件结案率＝金融案件结案数量／金融案件案发数量
②金融相关法律法规出台数量
③金融交易规范化程度
3.4信用体系建设水平指标
①金融市场交易主体诚信意识、诚信文化的文明程度
②本地金融机构的不良贷款比例＝本地不良贷款额／全国不良贷款总额
③企业的资产负债率＝负债总额／资产总额
④本地间接融资比例＝本地贷款总额／全国国内贷款总额
3.5市场服务和监管水平指标
①金融中介总数量（包括会计和律师事务所、仲裁机构、信用担保和资信评估机构）
②政府相关部门的行政效率和监管效率
③金融机构风险控制机制和市场退出机制的完善
当然，经济体系内还有其他指标对金融生态系统起着作用，但是考虑到建立模型的需要和指标的重要程度，其他因素不予考察。尽管上述各项指标可以很好的在总体上反映某一区域的金融生态水平，但是对其中的一些难以量化但是对金融生态有着重要影响的指标，如金融交易规范化程度、政府相关部门的行政效率和监管效率等，我们在建立模型时对其进行虚拟变量的等级量化。还有一些可以量化但是数据却很难获得的指标，如金融案件结案率、金融中介总数量等，我们将其进行剔除。这不会对整个评估体系产生根本上的影响。简化后的指标体系如图1所示：
图1修正后的金融生态评估指标体系
4.基于面板数据的实证分析
4.1计量经济模型的建立
我们对西部金融生态的研究使之所以选用PanelData的分析方法,主要是因为影响金融生态的因素非常多,再加上数据的限制,我们无法将有关变量纳入到计量经济模型中来，而PanelData可以很好的避免造成遗漏变量所导致的误差（omittedvariablebias）[7]。
在模型中，我们把西部金融生态的状况作为模型的因变量，用Y表示，将其划分为三个等级：较差、一般和良好。同样，我们也把法制健全水平和市场服务监管水平两个虚拟变量指标划分为上面的三个等级。金融生态的各个评估指标：GDP增长率、金融业投资比、经济货币化程度、金融从业率法制健全水平、企业资产负债率、本地市场主体间接融资比、市场服务监管水平等分别用GDP、INVEST、MONEY、JOB、LAW、DEBT、LOAN、SERVICE来表示。从而，根据经济理论和PanelData的分析方法，我们建立如下的初始计量经济模型：
其中，Y、LAW、SERVICE都是虚拟变量，它们的取值如下：
Y、LAW、SERVICE＝1较差2一般3良好
4.2模型框架的说明和数据的来源
模型(1)中μit表示随时间变化，不可观测到的因素对金融生态水平的影响，也即随即扰动项。αi则表示在时间上恒定的条件下，不可观测到的因素对金融生态水平的影响。根据PanelData的相关理论，αi假设的不同，初始模型(1)又可分为混合估计模型；固定效应模型和随机效应模型三种情况。如果各个截面的αi都相等为α0，模型(1)为混合估计模型；如果αi与其他自变量存在相关性，即Cov(Xitj,αi)≠0，t=1,2,...T,j=1,2,...K。则模型(1)为固定效应模型；反之，如果αi与其他自变量不存在相关性，模型则为随机效应模型。由于不同的模型具有不同的估计方法和估计值，我们首先应用统计结果作Hausman检验，来确定应该选用固定效应模型还是随机效应模型。然后，再应用相关的F统计量检验，来分析混合估计模型和固定效应模型[8]。
数据来源：根据1997～2005各年《中国统计年鉴》、《中国金融年鉴》测算得出。部分数据根据各省区国民经济和社会发展公报测算得出。
注：MONEY＝M2/GDP指标中的各省份的M2数据较难获得，这里用城乡居民储蓄存款余额来代替。为了保持统计口径的一致性，JOB指标中的金融从业人员数量用各年末金融业从业职工数量来表示。同时为了更好地衡量各地的信用状况，DEBT指标用“三资”企业的资产负债率来表示。
为了使模型更具一般性和代表性，也为了便于比较，我们在选取西部十二省数据的基础上，又选取了北京、上海、天津三个金融生态较好的东部地区作为样本数据。本文所选用的数据大部分来自《中国统计年鉴》、《中国金融年鉴》。为了保证各年省级层面数据统计口径的一致性和准确性，我们对相关指标数据作了变通处理，但这并不影响对评估指标的解释能力。对于模型中虚拟变量具体值的选取，我们是根据相关材料和各省份具体的经济表现而确定的。表1提供了样本中各省份的自变量平均值（mean）的时序变动情况。
4.3估计结果和模型检验
我们对模型(1)分别进行了混合估计模型估计；固定效应模型估计和随机效应模型估计。具体估计结果见表2.
针对上表中的三个模型的分析结果，我们首先进行Hausman检验。利用Eviews5.1可以直接进行Hausman检验。检验结果Hausman统计量H＝34.758364>x20.01(8)＝20.09。所以模型存在固定效应，应该建立固定效应模型。其实在Paneldata分析中，随机效应模型是针对当个体成员单位是随机地抽自一个很大的总体时来考察总体的情况而设立的，由于本文是考察全部西部十二省的金融生态状况，所以固定效应模型更为合适。再来比较混合估计模型和固定效应模型的情况。我们根据F统计量的取值来分析：
F＝[(SSEr-SSEu)/(T+k-2)]/[SSEu/(NT-T-k)]（2）
其中，SSEr，SSEu分别表示混合估计模型和固定效应模型的残差平方和（Sumsquaredresid）。N为截面数，T为年数，K为解释变量。根据面板数据的分析结果知：SSEr＝14.0057，SSEu＝3.142874，带入（2）式可得，统计量F＝27.18983725>F0.01(8,118)＝2.66。所以拒绝原假设，应该建立固定效应模型。从以上分析可以得出，我们最终选择固定效应模型作为我们分析的依据，着重用固定效应模型来测度西部各省份的金融生态水平。
5.西部地区金融生态水平的评估分析
随着我国经济的快速发展，西部地区的经济水平实现了大幅度的提高，同时在资本市场的建设与完善、金融制度的创新、金融环境的改善等方面也取得了可喜的成绩。但是，西部各省区的金融生态水平到底在什么样的水平上？与东部发达地区相比，西部地区金融生态建设的差距又在哪里？通过对这些问题的考察，可以得出西部地区未来进一步加强金融生态水平建设的着力点。本文将根据前文中论述的金融生态评估指标体系，利用西部各省区在1998～2006年的评估指标的平均值来，测度各省区的金融生态水平，然后我们再进行各省区的比较分析。
从上表可以看出，重庆、四川、陕西三省市的金融生态水平Y值介于2和3之间，说明这三个省份的金融生态状况比较良好。2007年第三届中国金融（专家）年会将西安评价为西部金融生态城市高速发展的引擎[9]。另外，2007年重庆市政府提出要用13年时间把重庆打造成西部金融中心[10]。本文的数据比较好的支持了这两种观点。甘肃、内蒙古、广西、新疆的金融生态水平Y介于1和2之间，但接近于2，说明金融生态状况正由一般向良好发展，具有很好的发展潜力。而宁夏、云南、贵州、青海、几省的金融生态指标值Y较接近于1。这些省份的金融生态状况不容乐观，必须予以重视，应大力加强金融生态水平的构建与优化。从固定效应模型的系数值和西部金融生态的差距来看，西部地区金融生态水平建设应该从以下两点加以考虑：一是要大力强化法制健全水平的建设，因为法制水平的作用在模型中表现特别突出，同时也是西部金融生态水平的软肋。二是要优化本地区的信用体系水平，加强金融市场的中介服务建设，以吸引金融人才和金融资本的大量进入。三是要着力培育金融在经济发展中的深化度，特别是要加强资本市场的建设，注意用金融的杠杆作用推动经济的快速发展。
参考文献：
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[9]中国金融大典[EB/OL].news.省略/zhuanti/2007032201.
[10]重庆金融宏图：13年建成西部金融中心[N].第一财经日报,2007.4.9.
［作者简介］宁文娟(1982-)，女，西北工业大学硕士研究生，主要研究领域：现代西方金融发展理论、西方金融结构理论。
韩占兵(1982-),男,西北工业大学硕士研究生，主要研究领域：现代西方金融发展理论、西部产业发展研究、西方经济学。