鄭周勝，朱萬里

(1.中國(guó)人民銀行蘭州中心支行 金融研究處，甘肅 蘭州 730000；2.蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué) 隴橋?qū)W院，甘肅 蘭州 730101)

一、引言

縣域經(jīng)濟(jì)是以縣級(jí)行政區(qū)劃為地理界限，以城鎮(zhèn)為中心、農(nóng)村為基礎(chǔ)，由各種經(jīng)濟(jì)成分構(gòu)成的區(qū)域經(jīng)濟(jì)(錢水土，2006)。改革開放以后，隨著中央轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略、實(shí)施財(cái)政分權(quán)改革，縣級(jí)政府越來越注重縣域經(jīng)濟(jì)與金融協(xié)調(diào)發(fā)展，積極推進(jìn)縣域金融改革，打破縣金融發(fā)展滯后瓶頸，促進(jìn)縣域金融資源聚集，進(jìn)而促進(jìn)縣域經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展。究竟財(cái)政分權(quán)激勵(lì)下地方政府行為對(duì)金融發(fā)展有哪些影響，學(xué)術(shù)界存在兩種不同觀點(diǎn)：一種觀點(diǎn)認(rèn)為，政府干預(yù)金融發(fā)展是對(duì)欠發(fā)達(dá)國(guó)家或地區(qū)不成熟金融市場(chǎng)的糾正，可以減少市場(chǎng)失靈，化解信息不對(duì)策問題與降低金融運(yùn)行成本，進(jìn)而促進(jìn)金融發(fā)展(張杰、謝曉雪，2008；徐建波、夏海勇，2014)。另一種觀點(diǎn)認(rèn)為，政府干預(yù)金融發(fā)展會(huì)造成生產(chǎn)要素價(jià)格扭曲，降低資源配置效率，進(jìn)而抑制金融發(fā)展(Mckinnon，1973；谷慎、鄒亞力，2012)。在縣域?qū)用妫胤秸袨閷?duì)縣域金融發(fā)展是起到促進(jìn)還是抑制作用是值得關(guān)注的問題。

由于國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)是緊密相聯(lián)的整體，地方政府干預(yù)行為不僅影響本縣金融發(fā)展，而且還會(huì)傳導(dǎo)至區(qū)域內(nèi)其他縣金融發(fā)展?？h域政府之間為了在GDP增長(zhǎng)競(jìng)爭(zhēng)中勝出，競(jìng)相爭(zhēng)奪有利于拉動(dòng)本縣經(jīng)濟(jì)發(fā)展的金融資源，進(jìn)而造成政府政策的空間溢出效應(yīng)(馮林、劉華軍等，2016)。地方政府干預(yù)縣域金融的政策溢出效應(yīng)會(huì)產(chǎn)生“多方共贏”、“單方掠奪”兩種效果。如果縣級(jí)政府致力于加強(qiáng)地區(qū)金融體制機(jī)制建設(shè)，改善地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境，落實(shí)農(nóng)村“三權(quán)”改革，增強(qiáng)金融市場(chǎng)活力，從長(zhǎng)期來看本縣以及周邊縣金融都將從制度創(chuàng)新、模仿競(jìng)爭(zhēng)中獲益，進(jìn)而提升區(qū)域整體金融發(fā)展水平。當(dāng)縣級(jí)政府采用擴(kuò)張金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)、實(shí)施稅費(fèi)減免、干擾要素分配等措施吸引縣域金融資源時(shí)，這只是在短時(shí)間內(nèi)抽走周邊縣域金融資源，引發(fā)縣域之間“損人利己”、“以鄰為壑”的金融競(jìng)爭(zhēng)局面，進(jìn)而降低區(qū)域整體金融發(fā)展水平。

總體而言，學(xué)術(shù)界對(duì)財(cái)政分權(quán)下地方政府行為對(duì)縣域金融發(fā)展影響的關(guān)注度不高，研究地方政府行為對(duì)周邊縣域金融發(fā)展擾動(dòng)的研究成果更是寥寥可數(shù)。在財(cái)政分權(quán)激勵(lì)下地方政府行為對(duì)縣域金融發(fā)展有哪些影響？地方政府干預(yù)縣域金融發(fā)展在空間層面會(huì)產(chǎn)生“多方共贏”還是“單方掠奪”的效果呢？為解答上述問題，本文以甘肅省65個(gè)縣域面板數(shù)據(jù)為研究樣本，采用空間杜賓模型對(duì)財(cái)政分權(quán)激勵(lì)下地方政府行為對(duì)縣域金融發(fā)展的影響進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，論證政府干預(yù)縣域金融發(fā)展對(duì)本縣以及周邊縣的影響，最后得出結(jié)論與政策建議。

二、理論闡述與假說提出

改革開放以來，中央政府實(shí)施以經(jīng)濟(jì)發(fā)展為中心政策，采取行政分權(quán)與財(cái)政分權(quán)相結(jié)合的一系列放權(quán)改革，建立以財(cái)政包干、財(cái)政分權(quán)為特色的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)機(jī)制，極大調(diào)動(dòng)地方政府發(fā)展經(jīng)濟(jì)的積極性。中央政府不僅通過行政放權(quán)賦予地方政府擁有調(diào)配社會(huì)資源的權(quán)利，解除地方無權(quán)調(diào)配資源的束縛，使其有條件“作為”，而且通過調(diào)整央地財(cái)政收支利益關(guān)系與硬化地方財(cái)政約束，激勵(lì)地方政府著力發(fā)展地方經(jīng)濟(jì)，使其有動(dòng)力“作為”(張晏、龔六堂，2005)。在GDP考核機(jī)制下，地方政府積極推進(jìn)市場(chǎng)化改革、擴(kuò)大稅收基礎(chǔ)以及增加就業(yè)機(jī)會(huì)，與周邊區(qū)域展開激烈的競(jìng)爭(zhēng)，即“為增長(zhǎng)而競(jìng)爭(zhēng)”、“晉升錦標(biāo)賽”(張軍，2005；周黎安，2007)。財(cái)政分權(quán)在促進(jìn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的同時(shí)，也不可避免地存在著一些消極沖擊。例如，財(cái)政分權(quán)改革引致地方政府為了促進(jìn)本地GDP增長(zhǎng)，大力投資建設(shè)回報(bào)周期短、增長(zhǎng)見效快的基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，忽略教育、衛(wèi)生、養(yǎng)老、環(huán)保等民生領(lǐng)域建設(shè)，甚至在短視利益驅(qū)動(dòng)下實(shí)施地區(qū)保護(hù)主義、分割地區(qū)市場(chǎng)等損人利己的經(jīng)濟(jì)政策(林江、孫輝等，2011；任志成、張二震等，2014)。

由于金融是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心、在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)升級(jí)中扮演著重要作用，這激起地方政府干預(yù)轄區(qū)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)運(yùn)營(yíng)或建立地方金融機(jī)構(gòu)的內(nèi)在動(dòng)力(巴曙松、劉孝紅等，2005；紀(jì)志宏、周黎安等，2014)。在20世紀(jì)80年代，新設(shè)立的國(guó)有商業(yè)銀行管理尚不規(guī)范，貸款經(jīng)營(yíng)權(quán)按照省、市、縣進(jìn)行分權(quán)，地方政府通過干預(yù)貸款資源分配滿足轄內(nèi)企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)、穩(wěn)定就業(yè)等資金需求。20世紀(jì)90年代以后，國(guó)家加強(qiáng)對(duì)國(guó)有商業(yè)銀行的商業(yè)化運(yùn)營(yíng)與風(fēng)險(xiǎn)控制，通過實(shí)施垂直化管理、上收貸款審批權(quán)等方式，在制度上強(qiáng)化對(duì)地方政府干預(yù)國(guó)有商業(yè)銀行的約束(姚耀軍、彭璐，2013)。當(dāng)國(guó)有銀行干預(yù)路徑受到封堵后，地方政府將干預(yù)對(duì)象轉(zhuǎn)向地方性金融機(jī)構(gòu)，重新開辟新的“窗口”。在20世紀(jì)80年代，各地鼓勵(lì)成立大批信用合作社，但是它們因?yàn)轶w制僵化、管理成本高、內(nèi)控不健全很快陷入經(jīng)營(yíng)僵局。中央政府為化解中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)，決定由地方財(cái)政投資入股城市合作銀行，客觀上使其在政府主導(dǎo)下加強(qiáng)對(duì)地方經(jīng)濟(jì)的服務(wù)職能。目前，農(nóng)村信用合作社、資金互助社等農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)在地方政府的引導(dǎo)下，承擔(dān)著服務(wù)“三農(nóng)”、普惠金融、精準(zhǔn)扶貧等工作。

通常而言，地方政府干預(yù)金融機(jī)構(gòu)的目標(biāo)包括如下方面：一是發(fā)揮金融業(yè)的投資功能。金融具有資本中介功能，能夠聚集或吸引社會(huì)閑散資本，將資金富余方調(diào)劑到資金稀缺方，促進(jìn)居民消費(fèi)與企業(yè)擴(kuò)大再生產(chǎn)，進(jìn)而推動(dòng)地方經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。政府可以利用政策存款轉(zhuǎn)移、行政審批等舉措向轄內(nèi)銀行施加壓力，迫使其向轄內(nèi)企業(yè)或地方融資平臺(tái)增發(fā)貸款，滿足企業(yè)發(fā)展與基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目建設(shè)的貸款需求。二是填補(bǔ)地方政府財(cái)政收支缺口。1994年以前，中央政府的財(cái)政分權(quán)改革(如分灶吃飯、財(cái)政包干)對(duì)地方財(cái)政收支比較有利，中央拿得少、地方拿得多，地方財(cái)政收支存在較大盈余。1994年以后，中央調(diào)整央地財(cái)政分配策略，實(shí)施分稅制改革，造成地方財(cái)政收入下降的同時(shí)支出分配卻未明顯變化。隨著地方政府尤其是基層政府財(cái)政捉襟見肘、財(cái)政缺口日趨擴(kuò)大，金融被視為填補(bǔ)財(cái)政缺口的替代來源(謝平、徐忠，2006)。在財(cái)政分權(quán)改革下地方政府行為對(duì)本縣和周邊縣金融發(fā)展產(chǎn)生正面影響還是負(fù)面影響，還有待實(shí)證檢驗(yàn)。由此，本文提出兩個(gè)競(jìng)爭(zhēng)性的備選研究假說：

假說1：財(cái)政分權(quán)下地方政府行為有助于本縣和周邊縣金融發(fā)展。

假說2：財(cái)政分權(quán)下地方政府行為有礙于本縣和周邊縣金融發(fā)展。

三、實(shí)證方法與變量選擇

(一)研究方法

傳統(tǒng)的面板計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型忽略空間效應(yīng)對(duì)參數(shù)估計(jì)的影響，導(dǎo)致研究結(jié)果存在偏誤?，F(xiàn)將把空間效應(yīng)納入到面板模型，建立空間面板模型，具體模型為：

(1)

(2)

蘇：在我很小的時(shí)候，就見媽媽和外婆都跳沙朗舞，那時(shí)候也不知道什么是沙朗舞，反正就是跟著跳。有時(shí)候，白天跟著父母忙活路，累得不得了，晚上飯一吃，把桌子一搬，就在樓板上跳，跳得樓板都要斷了。記得那時(shí)候，跳沙朗舞就像是著了魔一樣。因?yàn)槲易杂资苣赣H蘇世珍的影響，每逢節(jié)慶與豐收的日子，便跟著母親一起在寨子里跳起歡快的沙朗舞。后來隨著沙朗舞技能的逐漸提升，名氣也越來越大，慢慢被更多的人熟知，我也曾作為沙朗舞中的領(lǐng)舞者，多次代表北川縣羌族同胞，到省市參加比賽和演出，就這樣一點(diǎn)一滴地將羌族沙朗藝術(shù)發(fā)揚(yáng)光大！

空間自相關(guān)表示位置相近的區(qū)域具有相似的變量取值，如果出現(xiàn)“高高”“低低”組合，則為正空間相關(guān)，反之為負(fù)空間相關(guān)。關(guān)于空間面板模型的選擇，需要進(jìn)行空間自相關(guān)性檢驗(yàn)，常見方法為莫蘭指數(shù)檢驗(yàn)(Moran’s I)：

(3)

莫蘭指數(shù)若大于0表示正相關(guān)，反之為負(fù)相關(guān)。莫蘭指數(shù)計(jì)算可用標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)量Z檢驗(yàn)空間自相關(guān)的存在性。若變量間存在空間相關(guān)性，首先選擇空間杜賓模型，然后通過Wald統(tǒng)計(jì)量和LR統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)空間杜賓模型是否可以轉(zhuǎn)為空間滯后模型和空間誤差模型。若原假設(shè)H0∶θ=0、H0∶θ=ρβ均被拒絕，則應(yīng)選擇空間杜賓模型；若原假設(shè)H0∶θ=0不能被拒絕，則應(yīng)選擇空間自回歸模型；若原假設(shè)H0∶θ=-ρβ不能被拒絕，則應(yīng)選擇空間誤差模型。通常，空間杜賓模型在分析溢出效應(yīng)方面比空間自回歸模型和空間誤差模型更具優(yōu)勢(shì)(Elhorst，2010；Vega和Elhorst，2015)。

(二)變量選取和數(shù)據(jù)來源

本文所選取的被解釋變量是金融發(fā)展(Fina)，用甘肅省各縣本外幣存貸款余額占甘肅省各縣GDP比重來表示，存貸款余額占比越大表明縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高。

本文的核心解釋變量是財(cái)政分權(quán)程度和財(cái)政赤字。學(xué)界對(duì)財(cái)政分權(quán)(Decin)指標(biāo)的度量方式多種多樣(Zhang和Zou，1998；Lin和Liu，2000)，在此參考劉沖、喬坤元等(2014)的做法，采用甘肅省各縣每年人均財(cái)政支出占甘肅省人均財(cái)政支出的比重來表示。財(cái)政赤字(Gap)采用甘肅省各縣人均財(cái)政支出減去人均財(cái)政收入占各縣人均GDP的比重表示。控制變量分別是人均GDP、人均工業(yè)化增加值、人均固定資產(chǎn)投資額。人均GDP(Pgdp)是甘肅各縣每年GDP總額除以年末人口數(shù)。人均工業(yè)增加值(Pindus)是甘肅各縣每年工業(yè)增加值除以年末人口數(shù)。人均固定資產(chǎn)投資額(Pinfr)是甘肅各縣每年固定資產(chǎn)投資額除以年末人口。通常，人均GDP、工業(yè)增加值、固定資產(chǎn)投資增加有助于提升本縣金融發(fā)展水平。

本文選取2000-2016年甘肅省65個(gè)縣作為樣本，數(shù)據(jù)均來源于《甘肅發(fā)展年鑒》、《甘肅縣域經(jīng)濟(jì)年鑒》以及中國(guó)人民銀行蘭州中支縣域經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)庫。各變量描述性統(tǒng)計(jì)和變量間的散點(diǎn)圖分別見表1、圖1。

表1 各變量描述性統(tǒng)計(jì)

從圖1可以大致看出，被解釋變量與大多數(shù)解釋變量間都存在正相關(guān)關(guān)系。圖2顯示了甘肅省65個(gè)縣的金融發(fā)展隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，除個(gè)別縣外，大多數(shù)縣域金融發(fā)展程度都會(huì)隨時(shí)間推演而不斷提高，但不同縣域之間的發(fā)展差異較大，快慢不均，需做進(jìn)一步分析。

圖1 被解釋變量與解釋變量的散點(diǎn)圖

圖2 甘肅各縣金融發(fā)展的時(shí)間趨勢(shì)

四、模型設(shè)定與實(shí)證結(jié)果分析

(一)模型設(shè)定

本文的初始模型設(shè)定為空間杜賓模型，即：

Finait=ρWFinait+αIn+Xitβ+WXtθ+ui+γt+εit

(4)

其中，F(xiàn)inait為被解釋變量金融發(fā)展水平，矩陣X是包含財(cái)政分權(quán)、財(cái)政赤字、人均GDP、人均工業(yè)增加值、人均固定資產(chǎn)投資額等解釋變量矩陣。為了統(tǒng)計(jì)口徑一致，對(duì)人均GDP、人均工業(yè)增加值、人均固定資產(chǎn)投資額取對(duì)數(shù)。由于金融發(fā)展、財(cái)政分權(quán)、財(cái)政赤字等指標(biāo)已經(jīng)是相對(duì)數(shù)，不再取對(duì)數(shù)。W為空間權(quán)重矩陣，In為單位矩陣，ui、γt、εit分別表示空間效應(yīng)、時(shí)間效應(yīng)和隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

(二)空間相關(guān)性檢驗(yàn)

做空間面板模型回歸分析前，需檢驗(yàn)變量之間是否存在空間相關(guān)性，本文利用Stata13.1軟件，對(duì)2000-2016年各變量做莫蘭指數(shù)檢驗(yàn)。從表2可以看出，所有變量在不同年份，至少在10%的顯著性水平下都通過了莫蘭檢驗(yàn)，被解釋變量金融發(fā)展的莫蘭指數(shù)值分布在[0.2-0.4]的區(qū)間內(nèi)，除個(gè)別年份外，莫蘭指數(shù)值有逐年增大的趨勢(shì)，表明空間相關(guān)性隨時(shí)間變化逐年增強(qiáng)。各個(gè)解釋變量的莫蘭指數(shù)值均為正值，這表明變量在不同區(qū)域間存在高值和高值聚集，低值和低值聚集的正空間自相關(guān)。

表2 各變量Moran’s I檢驗(yàn)

表2(續(xù))

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%顯著性水平下通過檢驗(yàn)，括號(hào)里是莫蘭檢驗(yàn)的z統(tǒng)計(jì)量值。該指數(shù)計(jì)算采用鄰接權(quán)重矩陣，反距離權(quán)重矩陣計(jì)算結(jié)果類似，限于篇幅未予報(bào)告，備索.

(三)空間模型形式選擇

對(duì)于面板數(shù)據(jù)，首先需檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛻?yīng)采用固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)。從表3可知，采用Hausman檢驗(yàn)，得出Hausman統(tǒng)計(jì)值為57.58，在1%的顯著性水平下，拒絕模型采用隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)。因此，應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型。在混合效應(yīng)、時(shí)間固定效應(yīng)、空間固定效應(yīng)、時(shí)間和空間固定效應(yīng)四種不同的模型類型中，LM和穩(wěn)健的LM統(tǒng)計(jì)值較大，大多通過了顯著性檢驗(yàn)，證明模型存在空間效應(yīng)，應(yīng)采用空間固定效應(yīng)面板模型。Wald-spatial-lag和LR-spatial-lag檢驗(yàn)結(jié)果表明，在1%的顯著性水平下，應(yīng)拒絕H0∶=0的原假設(shè)，不能使用空間滯后模型。Wald-spatial-error 和 LR-spatial-error的檢驗(yàn)結(jié)果表明，在1%的顯著性水平下，應(yīng)拒絕H0∶=-ρβ的原假設(shè)，不能使用空間誤差模型。因此，最佳的模型為固定效應(yīng)下的空間杜賓模型。

表3 模型選擇

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%顯著性水平下通過檢驗(yàn).

(四)回歸結(jié)果分析

由表4可知，和時(shí)間固定效應(yīng)以及空間固定效應(yīng)模型相比，時(shí)間和空間固定效應(yīng)模型的R2、LogL最大，σ2最小，表明該模型擬合度較高，應(yīng)選擇時(shí)間和空間固定效應(yīng)模型。鄰接矩陣和反距離矩陣得出的結(jié)果基本相似：核心變量方面，財(cái)政分權(quán)和金融發(fā)展之間存在正相關(guān)關(guān)系，在5%的顯著性水平下，財(cái)政分權(quán)程度每提高1%，金融發(fā)展程度提高0.74-0.79%；財(cái)政赤字每增加1%，金融發(fā)展程度提高0.07-0.08%。交互項(xiàng)系數(shù)表明，財(cái)政分權(quán)可能導(dǎo)致地方財(cái)政赤字增加，強(qiáng)化地方政府對(duì)縣域金融干預(yù)，提升縣域金融的存貸款規(guī)模。這說明，在財(cái)政分權(quán)激勵(lì)下地方政府積極推動(dòng)金融體系發(fā)展，發(fā)揮金融服務(wù)功能，推動(dòng)本地經(jīng)濟(jì)發(fā)展?？刂谱兞糠矫妫琹n(Pgdp)、ln(Pindus)、ln(Pinfr)對(duì)甘肅省縣域金融發(fā)展有顯著的助推作用，表明當(dāng)縣域GDP、工業(yè)增加值、固定資產(chǎn)投資增加時(shí)，縣域金融發(fā)展水平也會(huì)得到相應(yīng)地提高。

自變量的外生交互效應(yīng)方面，變量之間存在空間相關(guān)性，周邊縣財(cái)政分權(quán)程度提高不利于本縣的金融發(fā)展，周邊縣財(cái)政分權(quán)程度提高1%，本縣金融發(fā)展下降0.01-0.02%。可能的原因是，對(duì)于縣域政府而言，改善金融生態(tài)環(huán)境、改革農(nóng)村產(chǎn)權(quán)制度不僅推進(jìn)困難，而且無法短時(shí)間內(nèi)促進(jìn)金融發(fā)展，爭(zhēng)取上級(jí)金融政策傾斜、干預(yù)金融資源配置能夠快速地匯聚金融資源，促進(jìn)本縣經(jīng)濟(jì)發(fā)展。周邊縣財(cái)政赤字促進(jìn)了本縣金融發(fā)展，周邊縣財(cái)政分權(quán)和財(cái)政赤字的交互項(xiàng)也能提高本縣金融發(fā)展水平?？赡茉蚴?，周邊縣財(cái)政赤字通過消費(fèi)、投資等途徑形成“溢出效應(yīng)”，帶動(dòng)本縣經(jīng)濟(jì)發(fā)展，進(jìn)而反過來促進(jìn)本縣金融發(fā)展?？刂谱兞糠矫?，周邊縣人均GDP的提高抑制本縣金融發(fā)展，表明縣域之間GDP競(jìng)爭(zhēng)會(huì)產(chǎn)生“此消彼長(zhǎng)”效果，會(huì)拉大縣域金融發(fā)展差距。周邊縣人均工業(yè)產(chǎn)值每增加1%，本縣金融發(fā)展程度提高0.14-0.15%，表明周邊縣工業(yè)化水平提升，有助于帶動(dòng)本縣經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展。周邊縣人均固定資產(chǎn)投資額對(duì)本縣金融發(fā)展影響不顯著。

表4 不同空間權(quán)重矩陣下SDM回歸結(jié)果

根據(jù)LeSage和Pace(2009)研究，應(yīng)依據(jù)解釋變量對(duì)被解釋變量的影響來源不同，將解釋變量的系數(shù)估計(jì)值分解為直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)。表5反映了臨接矩陣、反距離矩陣下SDM各變量直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)的結(jié)果，其回歸結(jié)果基本相似。

直接效應(yīng)方面，核心變量財(cái)政分權(quán)和財(cái)政赤字都顯著提高了本縣的金融發(fā)展，交互項(xiàng)回歸結(jié)果表明財(cái)政分權(quán)導(dǎo)致的財(cái)政赤字推動(dòng)了本縣的金融發(fā)展。控制變量人均GDP、人均工業(yè)增加值和人均固定資產(chǎn)投資額都顯著的促進(jìn)了本縣金融發(fā)展水平的提高。間接效應(yīng)方面，核心變量財(cái)政分權(quán)程度的提高不利于周邊縣的金融發(fā)展水平提升，這表明縣域政府之間存在激烈的競(jìng)爭(zhēng)，積極吸引金融資源向本地匯聚，金融資源競(jìng)爭(zhēng)給周邊縣帶來競(jìng)爭(zhēng)壓力。此外，本縣財(cái)政赤字增加會(huì)拉動(dòng)周邊縣的消費(fèi)和投資水平，提高周邊縣經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，進(jìn)而提高周邊縣金融發(fā)展水平。因此，本縣財(cái)政赤字有助于提高周邊縣的金融發(fā)展水平?？刂谱兞糠矫?，人均GDP增加會(huì)抑制周邊縣的金融發(fā)展，人均工業(yè)增加值的提高加快了周邊縣的金融發(fā)展程度，人均固定資產(chǎn)投資額增加對(duì)周邊縣的金融發(fā)展程度影響不顯著。總效應(yīng)方面，所有解釋變量都顯著的促進(jìn)了本縣和周邊縣金融發(fā)展水平的提高。

表5 直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)

五、結(jié)論與政策建議

本文基于空間關(guān)聯(lián)視角，以2000-2016年甘肅省65個(gè)縣作為研究樣本，采用空間杜賓模型分析財(cái)政分權(quán)激勵(lì)下地方政府行為對(duì)縣域金融發(fā)展的影響，并進(jìn)一步剖析地方政府干預(yù)金融發(fā)展行為對(duì)周邊縣的空間溢出效應(yīng)。研究結(jié)果表明：(1)在財(cái)政分權(quán)激勵(lì)下地方政府行為對(duì)縣域金融發(fā)展有顯著促進(jìn)作用?？h域財(cái)政分權(quán)、財(cái)政赤字、人均GDP、工業(yè)增加值、固定資產(chǎn)投資的提升在不同程度上促進(jìn)本縣金融發(fā)展。(2)在財(cái)政分權(quán)激勵(lì)下地方政府行為存在空間溢出效應(yīng)。財(cái)政分權(quán)導(dǎo)致本縣政府傾向于采取爭(zhēng)奪稀缺性資源的非合作金融干預(yù)政策，給周邊縣金融發(fā)展造成負(fù)面溢出效應(yīng)；本縣財(cái)政赤字對(duì)周邊縣金融發(fā)展有促進(jìn)作用；本縣人均GDP增加不利于周邊縣金融發(fā)展；本縣人均工業(yè)增加值的提高有利于周邊縣金融發(fā)展。

本文提出如下政策建議：第一，完善分權(quán)改革配套政策，加強(qiáng)對(duì)地方政府的政策引導(dǎo)，構(gòu)建助推縣域金融發(fā)展的規(guī)范化管理辦法，引導(dǎo)地方政府致力于改善地方金融生態(tài)環(huán)境，如推進(jìn)農(nóng)村“三權(quán)”改革、信用鎮(zhèn)、信用村與信用戶以及普惠金融發(fā)展，促進(jìn)縣域金融平穩(wěn)可持續(xù)發(fā)展。第二，加強(qiáng)縣域之間對(duì)話交流與構(gòu)建利益協(xié)調(diào)機(jī)制，促進(jìn)縣域之間開展合作，消除“以鄰為壑”“單方掠奪”的金融政策，共同改善區(qū)域金融環(huán)境，促進(jìn)本地金融機(jī)構(gòu)或金融金融市場(chǎng)良性發(fā)展，吸引更多域外資金涌入。第三，加快推進(jìn)縣域產(chǎn)業(yè)發(fā)展，依托本地特色與優(yōu)勢(shì)，大力推進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，如發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、做大做強(qiáng)工業(yè)、培育壯大服務(wù)業(yè)等，為縣域金融發(fā)展夯實(shí)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)。同時(shí)，加強(qiáng)縣域之間、城鄉(xiāng)之間的道路聯(lián)通與要素流動(dòng)，促進(jìn)縣域內(nèi)部與縣域之間的經(jīng)濟(jì)金融合作，共同提升縣域整體金融發(fā)展水平。

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[1] 錢水土.縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的縣域金融體系重構(gòu)：浙江案例[J].金融研究,2006,(9)：148-157.

[2] 張杰,謝曉雪.政府的市場(chǎng)增進(jìn)功能與金融發(fā)展的“中國(guó)模式”[J].金融研究，2008,(11)：171-180.

[3] 徐建波,夏海勇.金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)：政府干預(yù)重要嗎？[J].經(jīng)濟(jì)問題,2014,(7)：41-47.

[4] McKinnon,R.I.Money and Capital in Economic Development[M].Brookings Institution Press,1973.

[5] 谷慎,鄒亞力.地區(qū)金融發(fā)展中地方政府角色：基于面板數(shù)據(jù)模型的研究[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué),2012,(6)：63-69.

[6] 馮林,劉華軍等.政府干預(yù)、政府競(jìng)爭(zhēng)與縣域金融發(fā)展——基于山東省90個(gè)縣的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì), 2016,(1)：30-39.

[7] 張晏,龔六堂.分稅制改革、財(cái)政分權(quán)與中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[J].經(jīng)濟(jì)學(xué),2006,(1)：75- 108.

[8] 張軍.中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展: 為增長(zhǎng)而競(jìng)爭(zhēng)[J].世界經(jīng)濟(jì)文匯,2005,(4)：101- 105 .

[9] 周黎安.中國(guó)地方官員的晉升錦標(biāo)賽模式研究[J].經(jīng)濟(jì)研究,2007,(7)：36-50.

[10] 林江,孫輝等.財(cái)政分權(quán)、晉升激勵(lì)與地方政府義務(wù)教育供給[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2011,(1)：34-40.

[11] 任志成,張二震等.貿(mào)易開放、財(cái)政分權(quán)與國(guó)內(nèi)市場(chǎng)分割[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài),2014,(12):44-52.

[12] 巴曙松,劉孝紅等.轉(zhuǎn)型時(shí)期中國(guó)金融體系中的地方治理與銀行改革的互動(dòng)研究[J].金融研究,2005,(5)：25-37.

[13] 紀(jì)志宏,周黎安等.地方官員晉升激勵(lì)與銀行信貸——來自中國(guó)城市商業(yè)銀行的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].金融研究,2014,(1)：1-15.

[14] 姚耀軍,彭璐.地方政府干預(yù)銀行業(yè)：內(nèi)在邏輯與經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].金融評(píng)論，2013,(4)：68-78.

[15] 謝平,徐忠.公共財(cái)政、金融支農(nóng)與農(nóng)村金融改革——基于貴州省及其樣本縣的調(diào)查分析[J].經(jīng)濟(jì)研究，2006,(4)：106-114.

[16] Elhorst J.P.Applied Spatial Econometrics:Raising the Bar[J].Spatial Economic Analysis,2010,5(1): 9-28.

[17] Vega S.H. and J. P. Elhorst.The SLX Model[J].Journal of Regional Science,2015,55(3):339-363.

[18] Zhang,Zou.Fiscal Decentralization,Public Spengding, and Economic Growth in China[J].Journal of Public Economics,1998,67(2):221-240.

[19] Lin,Liu.Fiscal Decentralization and Econmic Growth in China[J].Economic,Development and Culture Change,2000,49(1):1-21.

[20] 劉沖, 喬坤元等.行政分權(quán)與財(cái)政分權(quán)的不同效應(yīng)：來自中國(guó)縣域的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].世界經(jīng)濟(jì),2014,(10)：123-144.

[21] Lesage J P,Pace R K.Introduction to Spatial Econometrics[J].CRC Press,Boca Raton,FL.Spatial Demography,2009,(1):143-145.

[22] 劉新，母龍盼.金融發(fā)展、財(cái)政支持與城鄉(xiāng)收入差距——基于重慶2009—2012年各區(qū)縣面板數(shù)據(jù)分析[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué))，2015,(4):54-60.