馬大來，陳仲常

(重慶大學(xué) a.經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院;b.公共管理學(xué)院，重慶400044)

一、引言

20世紀(jì)90年代以來，我國銀行業(yè)發(fā)展迅速，金融資源不斷發(fā)生快速流動(dòng)和整合現(xiàn)象。特別是黨中央、國務(wù)院高度重視加強(qiáng)“三農(nóng)”和中小企業(yè)的金融服務(wù)建設(shè)，通過鼓勵(lì)試點(diǎn)、放寬準(zhǔn)入等措施，著力培育和發(fā)展中小金融機(jī)構(gòu)，不斷取得了良好的進(jìn)展。目前我國銀行業(yè)呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的趨勢(shì)，地區(qū)商業(yè)銀行、股份制銀行以及農(nóng)村信用社等中小金融機(jī)構(gòu)大量出現(xiàn)，不僅活躍了我國的金融市場，而且改變了我國銀行業(yè)的競爭結(jié)構(gòu)。國有商業(yè)銀行的市場壟斷趨勢(shì)被打破，逐漸形成了國有商業(yè)銀行和中小銀行平等參與市場競爭的局面，銀行業(yè)競爭的激烈程度加強(qiáng)了。盡管我國銀行業(yè)競爭程度加強(qiáng)了，但是受地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及國家金融政策等因素的影響，地區(qū)間的銀行業(yè)競爭表現(xiàn)為較大的區(qū)域差異性，這是目前我國銀行業(yè)競爭一個(gè)突出的特征。

目前區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長收斂是社會(huì)公平的重要話題，各國都期望通過銀行業(yè)的均衡化和多元化帶動(dòng)周邊區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，從而使整個(gè)區(qū)域經(jīng)濟(jì)得到均衡發(fā)展，進(jìn)一步縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異。銀行業(yè)競爭有助于促進(jìn)銀行業(yè)發(fā)展的均衡化和多元化，研究銀行業(yè)的競爭經(jīng)驗(yàn)，包括競爭的變遷和特征對(duì)于促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長收斂有重要的影響。但是國內(nèi)外學(xué)者缺乏專門針對(duì)銀行業(yè)競爭理論進(jìn)行深入系統(tǒng)的探討，主要分析銀行業(yè)競爭形成的因素和條件，而針對(duì)這些方面的研究也相對(duì)分散，缺乏系統(tǒng)的理論模型。傳統(tǒng)的銀行競爭理論研究未能將空間因素考慮在內(nèi)，無法從根本上解釋銀行業(yè)競爭區(qū)域化和差異化的現(xiàn)象，且大部分研究忽略了區(qū)域地理特征這一重要因素，這種忽略和脫離“地域特征”的研究成果缺乏實(shí)際的應(yīng)用價(jià)值。所以，本文在實(shí)證研究中引入了前沿的計(jì)量分析方法——空間計(jì)量方法來研究銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)對(duì)于促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長收斂的重要作用。

二、文獻(xiàn)綜述

已有的研究表明，銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長收斂之間存在著密切的聯(lián)系。關(guān)于銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)如何促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長收斂，不同學(xué)者從不同角度解釋了這個(gè)問題，其代表性觀點(diǎn)有三種:(1)基于傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)組織理論角度出發(fā)，一些學(xué)者發(fā)現(xiàn)銀行的集中程度與市場資金配置效率存在密切的關(guān)系，銀行的市場集中程度越低，越有利于打破金融市場壟斷，從而加強(qiáng)銀行之間的競爭，促進(jìn)金融公平，提高市場上金融資金的配置效率，進(jìn)而降低中小企業(yè)的貸款成本，提高中小企業(yè)的活力，最終有利于促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的收斂(Dewatripont and Maskin，1995;［1］Black and Strahan，2000［2］)。(2)有些學(xué)者則基于貨幣和利率的角度出發(fā)，認(rèn)為市場上銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)變動(dòng)主要體現(xiàn)銀行存貸款(包括數(shù)量和類型)的變化，進(jìn)而改變市場利率，從而對(duì)經(jīng)濟(jì)增長收斂產(chǎn)生重要影響(Besallko and Thakor，1992;［3］Bernanke etal.，1996;［4］Petersen and Rajan，1995［5］)。(3)不少學(xué)者則通過研究銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)與資本積累的關(guān)系，進(jìn)而分析對(duì)經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生重要影響。Guzman(2000)［6］通過構(gòu)建市場均衡模型，比較分析了壟斷的銀行體系和競爭激烈的銀行體系對(duì)資本積累起到的不同作用，發(fā)現(xiàn)壟斷的銀行體系對(duì)資本積累產(chǎn)生了較為不利的影響，相反競爭的銀行體系則有利于加速資本積累的過程。Cetorelli和 Peretto(2000)［7］也構(gòu)建了資本積累的一般均衡模型，發(fā)現(xiàn)最優(yōu)的銀行市場結(jié)構(gòu)是寡頭銀行結(jié)構(gòu)，而完全競爭的銀行結(jié)構(gòu)并不能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的最大化。

關(guān)于銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)的空間依賴性問題，目前不少學(xué)者已經(jīng)認(rèn)識(shí)到地理空間因素的重要作用。不少學(xué)者的研究發(fā)現(xiàn)，銀行競爭帶有明顯的區(qū)域差異性和空間相關(guān)性，尤其是國家間銀行業(yè)競爭帶有明顯的差異性。Bikker和 Haaf(2002)［8］通過構(gòu)建PR模型分析了23個(gè)國家的銀行競爭體系，發(fā)現(xiàn)所有國家的銀行體系均呈現(xiàn)出壟斷競爭的形態(tài)，但是具體程度大小存在著較大的差異性。De Bandt和 Davis(2000)［9］基于國別的角度分別研究了德國和意大利中小銀行的市場體系，發(fā)現(xiàn)德國的中小銀行市場體系呈現(xiàn)出絕對(duì)壟斷的格局，而意大利的中小銀行市場體系呈現(xiàn)出壟斷競爭的格局，這表明德國的金融市場化程度要顯著高于意大利。Al－Muharrami和Matthews(2006)［10］基于對(duì) 1993 ～2002 年海灣合作委員會(huì)(GCC，Gulf Cooperation Couneil)會(huì)員銀行的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)阿拉伯聯(lián)合酋長國、沙特阿拉伯和科威特的銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)完全競爭的格局，而卡特爾和巴林的銀行結(jié)構(gòu)則呈現(xiàn)出壟斷競爭的態(tài)勢(shì)。Yildirim和Philippatos(2007)［11］基于對(duì)1993～2000年中歐14個(gè)貿(mào)易經(jīng)濟(jì)體國家的銀行數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)除了馬其頓和斯洛伐克聯(lián)邦共和國的銀行業(yè)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出完全競爭的格局外，其余國家的銀行業(yè)結(jié)構(gòu)均有壟斷競爭的特征。Barbara和 Claudia(2009)［12］則基于結(jié)構(gòu)化(CRk指數(shù)和 HHI 指數(shù))和非結(jié)構(gòu)化(H－統(tǒng)計(jì)量和Lemer指數(shù))兩個(gè)指標(biāo)，分析了最大的5個(gè)歐洲銀行的市場競爭格局，發(fā)現(xiàn)銀行業(yè)市場競爭存在較大的國別差異特征。

目前國內(nèi)學(xué)者主要關(guān)注怎樣的銀行競爭結(jié)構(gòu)有利于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，從而實(shí)現(xiàn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長收斂。林毅夫和姜燁(2006)［13］基于1999～2002年我國28個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，實(shí)證研究了銀行業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)銀行的集中度越高，越對(duì)經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生較為不利的影響。張鵬等(2012)［14］則利用1992～2004年我國28個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，實(shí)證分析了銀行集中度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響，結(jié)果表明銀行集中度越低，存貸款越分散，越有利促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。蘇國強(qiáng)(2006)［15］基于亞洲多個(gè)國家和地區(qū)的銀行數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建非穩(wěn)定面板數(shù)據(jù)計(jì)量模型實(shí)證研究了銀行競爭結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的作用機(jī)制，發(fā)現(xiàn)銀行業(yè)集中程度與經(jīng)濟(jì)增長存在長期的面板協(xié)整關(guān)系，銀行集中程度提高反而有利于經(jīng)濟(jì)增長。談儒勇等(2006)［16］基于銀行市場結(jié)構(gòu)的角度出發(fā)，利用我國31個(gè)省份1999～2003年的面板數(shù)據(jù)，實(shí)證研究了銀行集中度和經(jīng)濟(jì)增長兩者之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)兩者之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，并且東部、中部和西部地區(qū)存在著較大的差異性。

縱觀上述文獻(xiàn)，關(guān)于銀行業(yè)競爭對(duì)國家層面上經(jīng)濟(jì)增長影響的研究較多，而銀行競爭(特別是銀行業(yè)的競爭結(jié)構(gòu)特征)對(duì)我國省際間經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異影響的研究并沒有引起足夠的重視，而由于地理區(qū)位等因素影響，省際間經(jīng)濟(jì)增長水平的差異較大，銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)的改善是否對(duì)于縮小這種差異有顯著的影響呢?本文將從銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)的角度出發(fā)，加入空間因素，分析中小金融機(jī)構(gòu)的發(fā)展對(duì)于縮小省際間經(jīng)濟(jì)增長差距所起的重要作用。

三、銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的理論分析

借鑒Pagano(1993)提出的內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長理論，說明了促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的內(nèi)在影響機(jī)制，而本文將銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)加入到內(nèi)在影響因素之中。根據(jù)此模型，各省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平Y(jié)由勞動(dòng)力和資本兩種要素所決定。假定總資本因素K由兩部分構(gòu)成，一部分是銀行貸款，用K1來表示，另一部分來自于其他渠道的社會(huì)資本，如企業(yè)留存收益、FDI、債券融資、股票等，用K2來代表。為方便研究，假設(shè)兩者滿足一定的線性關(guān)系:K2=φK1，則總資本可以表示成 K=(1+ φ)K1?；诖耍瑑?nèi)生增長模型可以轉(zhuǎn)換成:

基于內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長機(jī)制，資本積累的提高由投資(形成新資本)和折舊(舊資本的損耗)兩種方式所決定。根據(jù)資本折舊的原理，假定折舊率為資本存量的恒定比率δ(0＜δ＜1)，I則代表社會(huì)總投資，假定其隨時(shí)間的變動(dòng)而發(fā)生變化，將時(shí)間t引入到社會(huì)投資的變化之中，據(jù)此社會(huì)投資變動(dòng)可以由以下公式所表示:

假定資本積累來自于銀行貸款資本和其他自由資本兩個(gè)主要渠道。本文所考察的銀行貸款主要由兩種不同類型的貸款所構(gòu)成，一是來自于大型國有商業(yè)銀行貸款，二是來自于中小金融機(jī)構(gòu)貸款。兩者不同類型的銀行貸款主要差異是其借貸成本的大小:大型國有銀行的規(guī)模龐大，其貸款業(yè)務(wù)主要由大額貸款組成，而小額貸款業(yè)務(wù)開展較少，且其貸款主要流向受國家政策影響并承載了較多職能的國家經(jīng)濟(jì)項(xiàng)目，因此，其貸款成本要遠(yuǎn)高于中小銀行，由此導(dǎo)致了較為嚴(yán)重的儲(chǔ)蓄流失問題，最終致使整個(gè)銀行的儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化率較低;而中小金融機(jī)構(gòu)由于機(jī)構(gòu)設(shè)置簡單，人員規(guī)模少，其主要開展的小額貸款業(yè)務(wù)具有較強(qiáng)的專門性和針對(duì)性，儲(chǔ)蓄流失較少，因此，具有較高的儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化率。假定整個(gè)金融市場的貸款業(yè)務(wù)由大型國有商業(yè)銀行貸款和中小金融機(jī)構(gòu)貸款構(gòu)成:其中，中小金融機(jī)構(gòu)的市場貸款份額為?，ε1代表其儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化率;大型國有商業(yè)銀行的市場貸款份額為1-?，ε2代表其儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化率，根據(jù)上文理論分析，則有ε1＞ε2。同時(shí)，本文假定s表示居民儲(chǔ)蓄率，據(jù)此社會(huì)總投資函數(shù)可以由以下公式所表示:

根據(jù)式(1)至式(3)，資本的增長率函數(shù)可以表示為:

其中，k=K/L，表示人均資本占有量。

假設(shè)用n代表人口的變化速率，基于式(1)和式(4)兩者結(jié)合起來可以得出經(jīng)濟(jì)增長率:gY=αgK+(1-α)gL。在此基礎(chǔ)上可以得出整個(gè)經(jīng)濟(jì)增長率:

根據(jù)以上公式可知，由于兩種不同類型的銀行貸款存在成本差異，其大型國有商業(yè)銀行儲(chǔ)蓄流失遠(yuǎn)多于中小金融機(jī)構(gòu)，因而有ε1＞ε2?；诖耍行〗鹑跈C(jī)構(gòu)在金融市場上所占貸款份額?越大，企業(yè)特別是中小企業(yè)獲得銀行貸款的成本將越小，用于生產(chǎn)產(chǎn)品的資本積累會(huì)越多，所生產(chǎn)的產(chǎn)品將會(huì)增多，企業(yè)將會(huì)不斷開拓新的銷售市場，從而促進(jìn)地區(qū)市場擴(kuò)大，進(jìn)一步加大對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)力度，從而促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長。由于各個(gè)區(qū)域的銀行競爭結(jié)構(gòu)在一定的時(shí)間內(nèi)相對(duì)穩(wěn)定，但是銀行的專業(yè)化發(fā)展薄弱，因此，在提高中小金融機(jī)構(gòu)競爭力度前提之下，進(jìn)一步加強(qiáng)中小金融機(jī)構(gòu)貸款業(yè)務(wù)的專業(yè)化程度，從而最大程度地迎合金融市場的需求，有利于降低整體銀行業(yè)的貸款成本，進(jìn)而提高銀行資本的市場配置效率，從而對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生更加有利的影響。

根據(jù)以上分析，本文做出以下兩個(gè)理論假設(shè):

第一，基于兩種貸款類型的儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化率差異，中小金融機(jī)構(gòu)儲(chǔ)蓄率流失較少，儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)換率較高，因而企業(yè)從中小金融機(jī)構(gòu)貸款時(shí)所付出的成本較低，而大型國有商業(yè)銀行的儲(chǔ)蓄率流失較多，儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)換率較低，因而企業(yè)獲得貸款時(shí)將付出較高的成本?；诖?，在整個(gè)金融貸款市場上，中小金融機(jī)構(gòu)所占份額越大，其整體金融資本的配置效率將越高，有利于快速提高社會(huì)的整體生產(chǎn)力，從而促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的快速增長;相反，大型國有商業(yè)銀行在貸款市場上所占份額越多，越不利于提高整體金融資本的活力，因而其整體金融資本的配置效率會(huì)越低，進(jìn)而降低整體社會(huì)資本的積累速度，從而對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生不利的影響。

第二，中小金融機(jī)構(gòu)市場份額的提高將會(huì)提高整體銀行業(yè)的競爭力度。加強(qiáng)銀行貸款業(yè)務(wù)的專門化和針對(duì)性，有利于進(jìn)一步提高銀行業(yè)的整體服務(wù)質(zhì)量，進(jìn)而促使企業(yè)以較低成本獲取銀行貸款，從而擴(kuò)大整體金融市場的貸款需求，同時(shí)能夠提高銀行業(yè)整體的信貸資金配置效率。因此，在金融貸款市場上，中小金融機(jī)構(gòu)所占份額越大，銀行業(yè)整體的競爭程度越高，越有利于提高銀行業(yè)整體的信貸資金配置效率，便于企業(yè)通過貸款的渠道獲得資本的積累，從而促進(jìn)企業(yè)擴(kuò)大再生產(chǎn)的進(jìn)行，進(jìn)一步增強(qiáng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)力。

四、研究方法、模型設(shè)定與數(shù)據(jù)說明

(一)研究方法

1.空間自相關(guān)系數(shù)和空間LISA圖

區(qū)域銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)之間存在著相互的空間依賴性，具體表現(xiàn)為空間相關(guān)性和空間異質(zhì)性等兩方面特征?？臻g相關(guān)性具體是指相鄰區(qū)域之間的銀行業(yè)競爭具有溢出和擴(kuò)散效應(yīng)的影響，而空間異質(zhì)性則體現(xiàn)在銀行競爭結(jié)構(gòu)在地域上的空間不均勻性，由此表現(xiàn)為區(qū)域銀行業(yè)競爭具有明顯的中心地區(qū)和邊緣地區(qū)的差別，在現(xiàn)實(shí)中則表現(xiàn)為區(qū)域銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)存在著較強(qiáng)的省際差異性?？臻g依賴性一般用空間自相關(guān)系數(shù)Global Moran's I指標(biāo)來衡量，具體的表達(dá)式為(Moran，1948［17］):

其中，Wij為所采用的空間權(quán)重矩陣，n代表所考察的空間單元數(shù)目，xi和xj分別代表地區(qū)i和地區(qū)j所要考察的觀測值，是對(duì)所考察的地區(qū)觀測值取均值。全局Moran's I計(jì)算值在1和 -1之間，當(dāng)Moran's I的數(shù)值為1時(shí)表明變量之間在空間上具有完全正相關(guān)的特性，而Moran's I的數(shù)值為-1時(shí)則表明變量之間在空間上則有完全負(fù)相關(guān)的特性，僅當(dāng)Moran's I的數(shù)值為0時(shí)則表明變量之間不存在空間相關(guān)性。為驗(yàn)證Moran's I的準(zhǔn)確性，一般要采用Z統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來驗(yàn)證其數(shù)值是否具有顯著性。

全局空間自相關(guān)指標(biāo)Global Moran's I只能從整體的角度衡量被考察對(duì)象的空間相關(guān)性特征，但是其內(nèi)部詳細(xì)的空間分布特點(diǎn)是無法表示的，因而此時(shí)需要引進(jìn)局部空間相關(guān)性指標(biāo)——局部散點(diǎn)圖(LISA)進(jìn)一步展示被考察對(duì)象內(nèi)部具體的空間分布特征。定義Local Moran's I的表達(dá)公式為(Moran，1950［18］):

2.SAR模型和SEM模型

經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型成立的前提是比較嚴(yán)格的，比如關(guān)于被考察樣本的空間均質(zhì)性和獨(dú)立同分布等假設(shè)，同時(shí)還假定解釋變量是固定不變的，包括在普通計(jì)量模型中關(guān)于被考察樣本不存在空間相關(guān)性等等。但是現(xiàn)實(shí)中，事物之間由于空間溢出和空間擴(kuò)散等因素，不可避免地存在空間相關(guān)性，尤其當(dāng)被考察事物存在空間自相關(guān)性和空間異質(zhì)性等問題時(shí)，此時(shí)經(jīng)典的普通計(jì)量模型就無法解決了，由此可能導(dǎo)致模型的估計(jì)結(jié)果同現(xiàn)實(shí)存在著巨大的偏差。因而此時(shí)，需要引進(jìn)空間計(jì)量模型來有效解決被考察對(duì)象的空間依賴性與空間異質(zhì)性等問題。目前，學(xué)術(shù)界普遍采用的有空間自回歸模型(SAR)和空間誤差模型(SEM)等兩類空間計(jì)量模型，其中定義空間自回歸模型(SAR)為(Anselin，1988［19］):

其中，y為被解釋變量;ρ和λ用來表示空間自回歸系數(shù)的大小，以此衡量被解釋變量具有自身空間依賴程度的高低;W為采用的空間權(quán)重矩陣，一般以n×n維的0和1構(gòu)成;Wy代表自身空間自回歸變量，用來衡量空間權(quán)重矩陣所起到的空間力度，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

空間誤差模型(SEM)為(Haining，1993［20］):

式(10)中，λ代表形式為n×1階的空間誤差系數(shù)，以此衡量殘差項(xiàng)具有的空間依賴程度;μ為隨機(jī)誤差項(xiàng)，服從典型的正態(tài)分布特征;β為模型所要估算的回歸參數(shù)，以此反映被解釋變量y與解釋變量X之間存在的因果聯(lián)系。

(二)空間計(jì)量模型設(shè)定與數(shù)據(jù)來源

1.計(jì)量模型設(shè)定與變量解釋

本文通過構(gòu)建空間固定效應(yīng)模型來研究銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長收斂所起的作用。因?yàn)楸疚囊獙?duì)30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，因此，在回歸過程中需要對(duì)模型的固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)做出選擇，前者指個(gè)體效應(yīng)對(duì)回歸變量具有重要的影響，后者則指兩者不存在任何影響，因?yàn)楸疚牡难芯砍霭l(fā)點(diǎn)是基于變量的個(gè)體效應(yīng)角度，因而固定效應(yīng)較之隨機(jī)效應(yīng)更合適本文模型的需要。同時(shí)本文選定最基本的空間鄰接矩陣作為空間計(jì)量模型的空間權(quán)重矩陣，基于式(9)和式(10)，本文建立的空間計(jì)量模型如下:

式(11)是本文構(gòu)建的最基本普通空間固定效應(yīng)模型，δ和λ分別代表模型中的空間自回歸系數(shù)和空間誤差系數(shù)，如果δ的值等于0，則該模型變換成空間誤差模型(SEM)，如果λ的值等于0，則該模型轉(zhuǎn)換成空間自回歸模型(SAR);αi和?t分別代表空間固定效應(yīng)系數(shù)和時(shí)間固定效應(yīng)系數(shù)。

其中，gyi，t為i省份第t年的真實(shí)人均GDP增長率，Lg(yi，t-1)為i省份的期初經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，BSi，t是本文模型所要研究的主要解釋變量，即為所要考察的銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)變量，Xi，t是本文所選取的控制變量集合，μi，t代表隨機(jī)誤差項(xiàng)。模型中的指標(biāo)及指標(biāo)說明如下。

gyi，t為經(jīng)濟(jì)增長率指標(biāo)，為i省份第t年真實(shí)人均GDP常用對(duì)數(shù)值減去第t-1年真實(shí)人均GDP常用 對(duì) 數(shù) 值，即:gyi，t= ΔLg(yi，t)=Lg(yi，t)-Lg(yi，t-1)。Lg(yi，t-1)為期初經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)，用i省份第t-1年的真實(shí)人均GDP的常用對(duì)數(shù)來表示，該變量的系數(shù)用來考察我國的區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長是否具有顯著的β收斂趨勢(shì)，如果系數(shù)取值為負(fù)數(shù)并且具有顯著性，則表示我國的經(jīng)濟(jì)增長有明顯的條件β收斂現(xiàn)象。BS為銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)指標(biāo)，借鑒Besallko和 Thakor(1992)，［3］Bernanke 等(1996)［4］的研究成果，從存貸款的角度出發(fā)，本文將銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)定義為中小金融機(jī)構(gòu)所占的市場份額，衡量指標(biāo)是排除工行、農(nóng)行、中行、建行等四大國有商業(yè)銀行后，其余金融機(jī)構(gòu)的存、貸款余額占整個(gè)地區(qū)存貸款市場的比重，分別用SCRD(存款市場份額)和SCRL(貸款市場份額)予以表示。模型所考察的控制變量涵義如下:(1)FIR為金融深化指標(biāo)，具體衡量指標(biāo)為地區(qū)全部金融機(jī)構(gòu)的貸款余額除以地區(qū)GDP，以此考察金融深化對(duì)加快經(jīng)濟(jì)增長所起到的影響力度;(2)FDI為外商直接投資指標(biāo)，具體衡量指標(biāo)為通過對(duì)美元進(jìn)行匯率折算成人民幣的實(shí)際利用外商直接投資額除以地區(qū)GDP，以此衡量提升對(duì)外開放水平對(duì)加快經(jīng)濟(jì)增長的影響程度;(3)EDU為人力資本存量指標(biāo)，具體衡量指標(biāo)為對(duì)各地區(qū)每萬人中所擁有的高校在校大學(xué)生的人數(shù)取常用對(duì)數(shù)，用來考察提升人力資本水平對(duì)于加快經(jīng)濟(jì)增長的影響程度;(4)INV為固定資產(chǎn)投資指標(biāo)，具體衡量指標(biāo)為各地區(qū)固定資本形成額除以地區(qū)GDP，以此考察增加地區(qū)投資水平對(duì)加快經(jīng)濟(jì)增長的影響程度;(5)EMP為就業(yè)人數(shù)指標(biāo)，具體衡量指標(biāo)為對(duì)各地區(qū)的年末從業(yè)人員取常用對(duì)數(shù)，該指標(biāo)反映了一個(gè)地區(qū)勞動(dòng)力的稟賦狀況，以此考察勞動(dòng)力增長對(duì)加快經(jīng)濟(jì)增長的影響程度。

2.數(shù)據(jù)來源說明

本文重點(diǎn)考察的是銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長收斂所起到的重要作用，因此，在數(shù)據(jù)采集過程中充分注重?cái)?shù)據(jù)的可獲性和統(tǒng)計(jì)口徑的一致性，基于此，本文選擇樣本的時(shí)間跨度為2000～2011年，同時(shí)剔除了數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的西藏，本文最終選擇了30個(gè)省份12年的面板數(shù)據(jù)作為考察樣本。

本文所考察的最主要解釋變量為銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)指標(biāo)，具體表現(xiàn)為中小金融機(jī)構(gòu)的存款市場份額和貸款市場份額，由于相關(guān)的統(tǒng)計(jì)年鑒并沒有直接給出中小金融機(jī)構(gòu)的存貸款數(shù)據(jù)，因而我們通過用全部金融機(jī)構(gòu)存貸款數(shù)據(jù)減去四大國有商業(yè)銀行的存貸款數(shù)據(jù)間接推算出中小金融機(jī)構(gòu)的存貸款數(shù)據(jù)。全部金融機(jī)構(gòu)的存貸款數(shù)據(jù)來自2012年各省、市、自治區(qū)的統(tǒng)計(jì)年鑒。對(duì)于各個(gè)省份中行、建行、工行、農(nóng)行等四大國有商業(yè)銀行的存貸款數(shù)據(jù)的來源分別為:2000～2004年中行、建行、工行、農(nóng)行四大銀行存貸款數(shù)據(jù)以及2005年、2008年建行的存貸款數(shù)據(jù)來自于相應(yīng)年份的《中國金融年鑒》。對(duì)于四大國有商業(yè)銀行缺失的2005～2011年存貸款數(shù)據(jù)，部分通過各省份的地區(qū)金融年鑒進(jìn)行補(bǔ)全:包括上海、北京、山東、湖北、云南、河北、河南等7省份2005～2011年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù);黑龍江、浙江2005～2010年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù);《海南統(tǒng)計(jì)年鑒2006-2012》給出了海南省2005～2011年四大國有商業(yè)銀行的數(shù)據(jù);而安徽、江蘇和江西3個(gè)省份的統(tǒng)計(jì)年鑒中也有2006～2009年四大國有商業(yè)銀行的數(shù)據(jù);其余各個(gè)省份缺失的數(shù)據(jù)均通過各個(gè)省份的四大國有商業(yè)銀行各年年度報(bào)告中獲得。

其余變量包括實(shí)際利用外商直接投資額、固定資本形成額、高校在校大學(xué)生以及就業(yè)人數(shù)等指標(biāo)的數(shù)據(jù)均來源于《新中國六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》和《中國統(tǒng)計(jì)年鑒2012》。對(duì)于存在的極少量因統(tǒng)計(jì)口徑或者印刷錯(cuò)誤等原因?qū)е碌臄?shù)據(jù)不一致，本文通過對(duì)各省份相應(yīng)年份統(tǒng)計(jì)年鑒的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)并做出了修正。

五、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)的空間自相關(guān)系數(shù)和空間LISA圖

基于式(6)和式(7)，所采用的空間權(quán)重矩陣為空間鄰接矩陣，在運(yùn)行Geoda軟件基礎(chǔ)上，本文計(jì)算出2000～2011年間我國銀行業(yè)存款結(jié)構(gòu)和貸款結(jié)構(gòu)的Global Moran's I數(shù)值，具體結(jié)果見表1。從表1可以看出，無論從存款角度還是從貸款角度看，我國銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)的Moran's I取值均為正數(shù)并且通過了10% 顯著性水平的檢驗(yàn)，這表明中國的銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)在空間上具有顯著的正空間相關(guān)性存在，由此可知空間相關(guān)性對(duì)于我國銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)的空間變動(dòng)趨勢(shì)具有重要的影響。我國的銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)在空間分布上具有一定的規(guī)律性，鄰近地區(qū)之間表現(xiàn)出較強(qiáng)的空間相似性，并且具有顯著的空間集群特征。因此，空間相關(guān)性是研究銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)必不可少的重要影響因素，在考察銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長收斂的影響時(shí)應(yīng)該將其考慮在內(nèi)，否則會(huì)造成模型的估計(jì)結(jié)果嚴(yán)重偏離實(shí)際情況。

表1 銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)的Moran's I統(tǒng)計(jì)指數(shù)

圖1和圖2分別給出2000～2011年間我國各省份中小金融機(jī)構(gòu)平均存貸款占比的空間LISA圖，由此可知，相鄰省份之間的銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)具有較強(qiáng)的空間相似性特征。其中H－H(高 －高)象限是指本身具有較高的中小金融機(jī)構(gòu)存款(貸款)比重，同時(shí)周邊相鄰省份也是比較高的存款(貸款)比重的省份。通過考察空間滯后指標(biāo)，可以衡量出銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)所具有的空間依賴性。從存款角度看，位于H－H象限的有北京、天津、河北、江蘇、浙江、上海、山東、福建、海南、重慶、湖北、河南等12個(gè)省份，共占全部統(tǒng)計(jì)單元的40%，從貸款角度看，位于H－H象限的有北京、天津、江蘇、浙江、上海、山東、福建、海南等8個(gè)省份，占全部統(tǒng)計(jì)單元的26.67%;L－H(低 －高)象限是指那些自身統(tǒng)計(jì)水平較低而空間滯后值較高的省份，位于L－H象限的省份，從存款角度看僅有安徽和陜西2個(gè)省份，僅占全部統(tǒng)計(jì)單元的6.67%，而從貸款角度看有河南、河北、貴州、吉林和江西等5個(gè)省份，占全部統(tǒng)計(jì)單元的16.67%;L－L(低 －低)象限主要包括那些自身統(tǒng)計(jì)水平較低而空間滯后值較低的省份，從存款角度看，位于L－L象限的省份有吉林、黑龍江、江西、貴州、廣西、內(nèi)蒙古、甘肅、寧夏、青海、云南、新疆等11個(gè)省份，占全部統(tǒng)計(jì)單元的36.67%，而從貸款角度看，廣西、陜西、山西、湖北、湖南、內(nèi)蒙古、甘肅、黑龍江、青海、云南、新疆等11個(gè)省份位于LL象限，同樣占全部統(tǒng)計(jì)單元的36.67%;位于H－L(高 －低)象限的則主要是自身統(tǒng)計(jì)水平較高而空間滯后值較低的省份，從存款角度看，僅包括山西、遼寧、廣東、四川和湖南等省份，占全部統(tǒng)計(jì)單元的16.67%，從貸款角度看，有重慶、四川、寧夏、遼寧、廣東和安徽等6個(gè)省份，占全部統(tǒng)計(jì)單元的20.00%。分別從存款角度和貸款角度看，其中位于H－H象限與L－L現(xiàn)象，具有相似空間自相關(guān)性的省份分別占76.67%和63.34%，而位于L－H象限與H－L象限，具有不同空間自相關(guān)性的省份分別僅占23.34%和36.67%。據(jù)此可知，我國銀行競爭結(jié)構(gòu)在空間相關(guān)性上，主要表現(xiàn)為空間依賴性的特征，同時(shí)也存在著空間異質(zhì)性的特點(diǎn)。

(二)空間計(jì)量模型的估計(jì)結(jié)果與分析

1.平穩(wěn)性檢驗(yàn)

因?yàn)楸疚乃捎玫臄?shù)據(jù)為面板數(shù)據(jù)，因此，在對(duì)模型進(jìn)行回歸之前，為盡可能地避免模型出現(xiàn)偽回歸等問題，有必要對(duì)樣本數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。本文選擇采用LLC方法進(jìn)行數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)，具體的檢驗(yàn)結(jié)果見表2。由表2可以看出，本文所考察的所有變量均體現(xiàn)出零階單整I(0)，因而本文所用的所有數(shù)據(jù)變量均具有平穩(wěn)性的特征。

表2 單位根檢驗(yàn)

2.普通面板數(shù)據(jù)模型的計(jì)量結(jié)果與空間相關(guān)性檢驗(yàn)

首先對(duì)模型(11)進(jìn)行普通的數(shù)據(jù)模擬回歸，同時(shí)采用Matlab7.11軟件驗(yàn)證其殘差是否具有顯著的空間相關(guān)性特征，具體的模型數(shù)值模擬結(jié)果如表3所示。表3一同列舉出了三個(gè)模型的估計(jì)結(jié)果，分別為混合面板模型、空間固定效應(yīng)模型和雙向固定效應(yīng)模型，通過對(duì)三個(gè)模型的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析，據(jù)此來說明模型需要控制固定效應(yīng)的重要性。

表3 普通面板數(shù)據(jù)模型的估計(jì)與檢驗(yàn)結(jié)果

通過表3可以看出，比較三個(gè)存款模型的擬合優(yōu)度的判定系數(shù)大小可知，混合面板模型的判定系數(shù)僅為0.3754，加入空間固定效應(yīng)后，空間固定效應(yīng)模型的判定系數(shù)增至0.4981，而同時(shí)加入空間固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)后，雙向固定效應(yīng)模型的判定系數(shù)進(jìn)一步增至0.7275，這充分表明在控制時(shí)間和空間效應(yīng)后，計(jì)量模型的解釋力度更強(qiáng)。再通過對(duì)三個(gè)存款模型的對(duì)數(shù)似然函數(shù)值大小比較可知，雙向固定效應(yīng)模型的對(duì)數(shù)似然函數(shù)值為1113.611，同樣在三個(gè)模型中取值最大，這也表明，雙向固定效應(yīng)模型比其他兩個(gè)模型的解釋力度更強(qiáng)。貸款模型也是如此，雙向固定效應(yīng)模型的擬合優(yōu)度的判定系數(shù)為0.7194，為三個(gè)模型中的取值最大，同樣其對(duì)數(shù)似然函數(shù)值為1108.389，也為三個(gè)模型中的取值最大。這充分表明，雙向固定效應(yīng)模型是本文模型估計(jì)的最優(yōu)選擇。基于此，本文選擇雙向固定效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果來分析銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長收斂所起到的影響。

表3下半部分是本文的普通面板數(shù)據(jù)模型殘差項(xiàng)的空間相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果，其中兩個(gè)雙向固定效應(yīng)模型中Moran's I值分別為0.0793和0.0683，且均通過了1% 顯著性水平的檢驗(yàn)，表明模型殘差項(xiàng)的空間相關(guān)性是顯著存在的。同時(shí)，存款模型的LM-lag值為8.7703，LM-err值為6.3399，均通過了1% 的顯著性水平檢驗(yàn)，貸款模型的 LM-lag值和LM-err值分別為7.4499和4.4841，分別通過了1%和5%的顯著性水平檢驗(yàn)，這4個(gè)統(tǒng)計(jì)量指標(biāo)同樣為空間計(jì)量模型的采用提供依據(jù)。但是相比較之下，無論是存款模型還是貸款模型，均有LM-lag的統(tǒng)計(jì)量顯著大于LM-err的統(tǒng)計(jì)量，因此，空間自回歸模型是本文空間計(jì)量模型的更好選擇。

3.空間面板數(shù)據(jù)模型的估計(jì)結(jié)果

通過上文驗(yàn)證，普通面板數(shù)據(jù)模型的殘差項(xiàng)具有明顯的空間相關(guān)性特征，因此，本文采用空間計(jì)量方法對(duì)表3中的雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行重新的回歸估計(jì)，模型估計(jì)使用的是極大似然估計(jì)法ML，分別得到空間自回歸模型(SAR)和空間誤差模型(SEM)，具體的模型數(shù)值模擬結(jié)果如表4所示。

從表4可以看出，雙向固定效應(yīng)空間計(jì)量模型引進(jìn)空間滯后解釋變量W*dep.var.和空間誤差解釋變量spat.aut.兩個(gè)指標(biāo)后，兩個(gè)指標(biāo)的取值均在1%的顯著性水平上為正，這進(jìn)一步為本文空間計(jì)量模型的采用提供了證據(jù)。較之普通面板數(shù)據(jù)模型的估計(jì)結(jié)果，雙向固定效應(yīng)空間計(jì)量模型的變量估計(jì)系數(shù)均實(shí)現(xiàn)了小幅度提升，且T檢驗(yàn)值也進(jìn)一步增大，但是系數(shù)的正負(fù)取值不變，這充分表明雙向固定效應(yīng)空間計(jì)量模型的估計(jì)結(jié)果要優(yōu)于普通面板數(shù)據(jù)模型的回歸結(jié)果。同時(shí)SAR模型和SEM模型的Log-L值也在普通面板模型的基礎(chǔ)上有所增大，但是前者的Log-L值要大于后面的Log-L值，這說明較之SEM模型，SAR模型的解釋力度更強(qiáng)，因此，本文最終選擇空間自回歸模型(SAR)的估計(jì)結(jié)果來分析變量的實(shí)際意義。

由表4可知，在控制了相同解釋變量的情況下，中小金融機(jī)構(gòu)存、貸款市場份額SCRD和SCRL均對(duì)加快經(jīng)濟(jì)增長起到顯著的正向影響作用，這充分反映了中小金融機(jī)構(gòu)存、貸款市場份額均是銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)良好的替代變量，但是兩者相比較之下，存款市場份額SCRD對(duì)加快經(jīng)濟(jì)增長的作用力度要大于貸款市場份額SCRL。從存款反應(yīng)資金的集聚、貸款反應(yīng)資金的流向的差異看，存款市場份額與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系更為密切，這是因?yàn)榇婵钍巧鐣?huì)資本積累來源的最終源泉。根據(jù)前文檢驗(yàn)可知，空間自回歸模型SAR是空間計(jì)量模型更合適的選擇，因此，本文主要分析存款模型中SAR模型的估計(jì)結(jié)果。可以得到如下結(jié)論:

第一，Lg(yt-1)的估計(jì)系數(shù)在1% 顯著性水平下為負(fù)，這表明我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的條件β收斂特征。根據(jù)新古典經(jīng)濟(jì)增長模型給出的條件β收斂計(jì)算公式，①β* =1-e-λT，其中，λ為收斂速度，T為樣本數(shù)據(jù)考察期的長度，則λ=-ln(1- β*)?？梢詼y算出我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長在所考察樣本期內(nèi)的收斂速度為0.75%，這表明在控制了銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)、金融深化、固定資產(chǎn)投資、人力資本和勞動(dòng)力等對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展穩(wěn)態(tài)值施加作用的控制變量后，每年我國省際間經(jīng)濟(jì)增長的收斂速度大約為0.75%。

第二，在1% 的顯著性水平下，存款市場份額SCRD對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響為正，這表明中小金融機(jī)構(gòu)市場份額的提升能有力地提升區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展速度。原因在于銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)能更好地代表銀行業(yè)資金的運(yùn)營效率，特別是中小銀行市場份額的提升能夠有效地提升整體銀行業(yè)的資金配置效率，進(jìn)一步提高銀行業(yè)的市場化經(jīng)營程度，進(jìn)而有效降低整個(gè)銀行業(yè)的信貸成本，便于企業(yè)獲得銀行貸款，進(jìn)而促進(jìn)社會(huì)資本積累程度的不斷提升，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長有顯著的促進(jìn)作用。同時(shí)，中小金融機(jī)構(gòu)市場份額的提高，能夠有效改變長期以來國有商業(yè)銀行存在的“貸款歧視”現(xiàn)象，會(huì)提高整個(gè)金融信貸市場的公平性，其主營的小額信貸業(yè)務(wù)更具有較強(qiáng)的靈活性和針對(duì)性，更加便于非國營的中小企業(yè)獲得銀行貸款，從而加速其資本的積累程度，促進(jìn)其經(jīng)營規(guī)模的擴(kuò)大。特別是國有經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為飽和的前提下，充分發(fā)揮非國有經(jīng)濟(jì)的增長潛力，增加促進(jìn)非國有中小企業(yè)發(fā)展的金融驅(qū)動(dòng)力，會(huì)對(duì)加快區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生顯著的帶動(dòng)作用。

第三，從控制變量看，在1% 的顯著性水平下，金融深化FIR對(duì)加快經(jīng)濟(jì)增長的影響為負(fù)，表明我國的銀行體系仍然是以國有商業(yè)銀行為主導(dǎo)的銀行競爭格局，國有商業(yè)銀行占據(jù)了金融市場的大部分信貸份額，由于其運(yùn)作效率低下和較高的貸款成本，如果大部分存款流向國有銀行，會(huì)降低整體銀行業(yè)信貸資金的配置效率，從而對(duì)加快經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生不利影響。外商直接投資FDI對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響不顯著，可能原因在于外商直接投資通過影響技術(shù)進(jìn)步、財(cái)政稅收、貿(mào)易效應(yīng)和就業(yè)效應(yīng)等渠道對(duì)經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生影響，中間存在著一定的時(shí)滯性。人力資本EDU在1%顯著水平下對(duì)經(jīng)濟(jì)增長有正向促進(jìn)作用，人力資本水平每提高1%，經(jīng)濟(jì)增長率將提高6.54%，這與一般的經(jīng)驗(yàn)研究認(rèn)識(shí)相同，人力資本存量水平提高能夠有效改善社會(huì)勞動(dòng)力素質(zhì)和促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，從而加快經(jīng)濟(jì)增長。在5% 的顯著性水平下，固定資產(chǎn)投資INV對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響為正，每提高1個(gè)百分點(diǎn)，經(jīng)濟(jì)增長將提高2.3個(gè)百分點(diǎn)，這表明提高地區(qū)投資水平能有力促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，這反映了現(xiàn)階段投資仍然是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的主要驅(qū)動(dòng)力。就業(yè)人數(shù)EMP未能有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，甚至出現(xiàn)了負(fù)向效應(yīng)，這與奧肯定律相違背，可能原因是于地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)不匹配，或者是資本深化導(dǎo)致就業(yè)吸納下降，地區(qū)出現(xiàn)大量失業(yè)等等。

六、結(jié)論與政策建議

借鑒內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長理論模型，以中小金融機(jī)構(gòu)存貸款市場份額作為銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)的替代變量，使用2000～2011年中國30個(gè)省份(西藏除外)的面板數(shù)據(jù)，建立空間計(jì)量模型考察了銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)對(duì)于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長收斂所起的重要作用。研究結(jié)果表明:無論從全局Moran's I指數(shù)還是空間局部散點(diǎn)圖(LISA)的角度看，我國銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)均存在顯著的空間依賴性;在控制了銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)、金融深化、固定資產(chǎn)投資、人力資本和就業(yè)人數(shù)等差異后，區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長符合顯著的條件收斂假說，這表明我國省際間銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)差異是造成區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長差異的重要原因;中小金融機(jī)構(gòu)市場份額的提升對(duì)經(jīng)濟(jì)增長收斂產(chǎn)生顯著的促進(jìn)作用，是加快地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要源泉，促進(jìn)落后地區(qū)中小金融機(jī)構(gòu)的發(fā)展，縮小省際間銀行競爭結(jié)構(gòu)差異，提升中小金融機(jī)構(gòu)的競爭力度有利于縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的差距。

本文的政策啟示為:由于銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)是造成區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長差異的重要原因，而中小金融機(jī)構(gòu)市場份額的提升能夠有效加快經(jīng)濟(jì)增長，因此，必須縮小省際間銀行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)的差異，進(jìn)一步提高金融落后地區(qū)中小金融機(jī)構(gòu)的發(fā)展水平，改善銀行競爭結(jié)構(gòu)，并充分加強(qiáng)銀行業(yè)的競爭力度以促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。首先，政府應(yīng)該出臺(tái)促進(jìn)銀行競爭相關(guān)的政策法規(guī)，加強(qiáng)地區(qū)間金融交流合作，打破區(qū)域國有大銀行壟斷割據(jù)的局面，進(jìn)一步提高金融的市場化力度，通過不斷加強(qiáng)銀行業(yè)的競爭力度，全面提高金融服務(wù)的質(zhì)量和水平;其次，應(yīng)該提高銀行業(yè)服務(wù)的專門性和針對(duì)性，促使各類金融機(jī)構(gòu)的全面協(xié)調(diào)發(fā)展，進(jìn)一步提高銀行信貸資本的配置效率;最后，逐步放松金融管制，鼓勵(lì)地區(qū)大力發(fā)展中小金融機(jī)構(gòu)，進(jìn)一步提升整個(gè)地區(qū)金融市場的活力，逐步消除中小非國有企業(yè)在面臨銀行貸款時(shí)所存在的“歧視”現(xiàn)象。

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