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内容提要 本文结合三种空间权重矩阵对2004—2014年中国31个省域的金融开放水平及其空间相关性进行了考察，并利用空间面板模型对金融开放的经济增长效应和省域间的溢出效应进行了实证分析。研究发现：第一，中国各省域整体金融开放水平不高，国家的相关政策对推进金融开放起到了重要作用；第二，中国省域金融开放水平的空间联系较强；第三，金融开放的经济增长效应及其空间溢出效应相当显着，说明各省域经济增长除了与本省金融开放水平相关，还受到邻近省域金融开放状况的影响。

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关键词 金融开放 测度 经济增长 效应 空间面板模型

在当今经济金融全球化不断深入、国际经济一体化步伐日益加快的背景下，发展中国家实施金融开放已成为大势所趋。自2001年加入WTO以来，中国加速了对外开放的进程。但相对于贸易开放的积极推进而言，金融开放的步伐则较为缓慢，尤其是对于资本金融账户的开放和国内资本市场的开放更加谨慎。其主要原因在于金融开放是一把“双刃剑”——可能推动经济增长，也可能带来经济金融的波动，影响国内经济金融稳定。国家的政策制定者必须在宏观金融稳定和经济增长之间，以及获得风险分摊与增加金融波动和暴露于风险传染之间取得平衡。作为发展中国家，中国如何获取最大化的金融开放收益，尽量规避其所带来的风险，是一个非常重要的课题。鉴于中国的特殊国情，地区经济金融发展不平衡，实际金融开放程度也有所差异，本文旨在研究中国各省的金融开放实际状况及其经济增长效应，同时考察了省域之间的金融开放对经济增长的外溢效应和空间关联，以期全面反映金融开放与经济增长之间的关系。

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一、相关文献回顾及理论分析

对于金融开放与一国经济增长之间的关系，学界一直存在争鸣。很多研究认为金融开放能够促进经济的增长和带来福利的增加，因为解除资本管制后，在合理的监管机构和体制下，能为提高资源配置效率、提供资产组合及风险的多样化分散提供更多的机遇（Chinn和Ito，2006；Aziakpono，2007）；更自由的资本流动有利于一国获得更广阔的资金池，较低的利率也应该刺激投资和提高经济增长（Mishkin，2009；Obstfeld，2009；Rodrik 和 Subramanian，2009）；Kose、Prasad和Taylor（2009）也认为，对于资本劳动比相对较低的发展中国家来说，金融开放所带来的好处尤其重要。 织梦内容管理系统

反对者认为资本流动的增加可能会导致金融不稳定和增加金融危机的国际传播（Demirguc -Kunt和Detragiache，1998；Edison等，2004；Stiglitz，2000），尤其是对于发展中国家而言，没有充分可信的研究表明两者之间存在清晰明确且稳健的关系（Prasad、Rajan和Subramanian，2007），对此很多学者进行了讨论。有学者认为金融开放不是直接促进经济增长，而是通过影响相关经济因素而间接带来经济增长效应，比如减少经济波动（Cole和Obstfeld，1991）、提高经济政策质量（Qian和Roland，1998）和促进金融发展（Levine，2001）等。Mckinnon和Pill（1996）基于对上世纪80年代发展中国家金融危机的分析，认为发展中国家经济增长受限的一个主要原因在于金融开放带来的负面效应。Hwang、Park和Shin（2013）的研究也发现资本市场开放对发展中国家的产出波动带来很大影响。

另外有的学者的研究认为没有或很少证据证明金融开放与经济增长之间有必然的联系（Rodrik，1998）。还有的观点认为，对于发展中国家来说，金融开放发挥作用需具备达到中等发展水平（Edison等，2004）、有足够的私人资本流入且流入的资本具有长期性和不易撤回性以及有较高的国内储蓄率（Aghion等，2010）等条件。 织梦好，好织梦

总体来说，从理论层面上来看，金融开放在带来收益的同时，也会产生成本。金融开放可以通过促进资本积累和技术外溢效应促进经济增长，尤其对于资本的边际收益较高且技术水平较低的发展中国家而言，这种潜在的益处就更加明显；金融开放有利于平滑一国的消费，以及有利于国家之间的风险分摊；此外，金融开放的收益还有金融部门的发展，制度、管理及宏观经济政策的完善，这些都有利于一国的经济增长和稳定。同时，金融开放的负面效应有：第一，限制货币政策的独立性以及诸如反周期稳定政策等货币政策作用于国内目标的使用范围；第二，加剧经济波动，具体来说，金融开放会带来资本流动和利率的突然波动；第三，可能加剧危机和外部冲击（Hwang、Park和Shin，2013）。 内容来自dedecms

纵观当前国内外文献，基本上都是从国家层面来进行分析金融开放对经济增长的影响，对于一国以内各地区的金融开放程度及其经济效应差异的研究较少，而且基本上没有考虑空间影响因素。但从现实来看，各地区金融开放与经济增长并非相互独立，而是相互影响的。因此本文从探测中国各省域金融开放水平的差异和相关性出发，采用空间面板模型对各省域金融开放的经济增长效应及其溢出效应进行揭示，进而提出相关政策建议。

二、中国各省金融开放水平及其空间相关性分析 本文来自织梦

本文利用地理相邻、地理距离和经济距离三种空间权重矩阵对中国31省域金融开放的空间相关性进行分析。

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1、中国省域金融开放水平的度量

金融开放包括“引进来”与“走出去”的双向开放，本文在构建中国省域金融开放度的同时考虑资本流入与资本流出，在借鉴张小波（2012）中国金融开放指数构建的基础之上，基于中国各地区的实际情况以及数据的可得性，本文构建中国省域金融开放指数如下： 织梦好，好织梦

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式中，FO为金融开放度，a1=0.4，a2=0.3，a3=0.3。 织梦内容管理系统

由于FDI存量指标相对于流量指标来说更具有稳定性，加之FDI对经济增长的作用有一定的滞后性，本文借鉴陈国亮和陈建军（2012）的方法，采用以2003年为基年的FDI存量指标。

OFDI为对外直接投资存量，数据来源于Wind数据库。FDI为金融机构外币存贷款总额，TDL为金融机构本外币存贷款总额，两者的比值用来替代外资金融资产与总金融资产之比，代表货币市场开放程度。 copyright dedecms

2、三种空间权重矩阵下的空间相关性检验 本文来自织梦

在利用空间计量模型对相关问题进行分析之前，需检验各观测值之间的空间相关性。本文采用在学界得到广泛认同的全局Moran’s I来描述整个研究区域的空间特征，以此反映出该现象在所有空间单元之间的整体分布状态及平均关联程度，并判断是否存在显着的集聚性特征。本文在地理相邻空间权重矩阵W1（采用Rook相邻下的二分权重矩阵，及在空间单元i与j相邻时矩阵元素Wij取值为1，若否，则取值为0）、地理距离空间权重矩阵W2（利用省会之间的球面距离平方的倒数）和经济距离W3（利用地区实际人均GDP与总实际人均GDP比值与W2的乘积来构造）三种空间关联下的空间相关性进行了检验，限于版面，只给出三种空间权重矩阵下的Moran’s I值如图1所示。 dedecms.com

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在不同空间权重矩阵下的全局Moran’s I都通过了5％显着水平的检验，体现出中国31省域的金融开放水平有很显着的空间相关性，故而有必要采用空间面板数据模型对金融开放与省域经济增长的关系进行探索。 dedecms.com

三、中国省域金融开放对经济增长影响的空间计量分析 copyright dedecms

（一）空间面板数据模型设定的基本方法 内容来自dedecms

空间计量经济模型有三种基本形式：第一，空间自回归模型SAR或称空间滞后模型（SLM），其空间关系体现在因变量的空间滞后项中；第二，空间误差模型（SEM），其空间关系体现在误差项空间滞后项中；第三，空间杜宾模型（SDM），其空间关系在因变量以及误差项的空间滞后项中均有体现。 dedecms.com

1、空间自回归模型（SAR）。此模型主要用于研究各变量在空间单元之间是否存在扩散现象或溢出效应，各观测值之间的空间关系体现在空间滞后项中。空间自回归面板模型表达式如下： dedecms.com

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式中i与t分别表示截面维度和时间维度；ρ为空间自回归系数，用以衡量相邻区域的观测值对本地观测值的影响程度，μi为个体效应；Wij为空间权重矩阵W中的一个元素；εit为随机误差项（下同）。 织梦好，好织梦

2、空间误差模型（SEM）。此模型中空间单元之间的相关关系体现在误差项中，当地区间的相互作用因所处的相对位置不同而存在差异时，就采用空间误差模型。空间误差面板模型表达式为：

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其中，为空间误差项；λ为空间误差自相关系数，用以衡量邻近地区观测值的误差冲击对本地区的观测值的影响程度。

3、空间杜宾模型（SDM）。空间杜宾模型是前两个模型的综合，该模型既考虑了因变量的空间相关性，又考虑了残差项的空间自相关性，同时认为自变量对因变量的影响也存在空间交互作用。空间杜宾面板模型表达式为：

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γ和β表示未知系数。 织梦好，好织梦

（二）变量选取及数据来源

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本文选取中国31省域的相关经济指标的年度数据，时间跨度为2004--2014年。

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因变量：各省实际人均GDP（记为RJGDP），本文采用了消除价格因素的实际人均GDP（以2003年为基期），具体计算过程为：首先计算出2004年的实际GDP，GDP2004=gdp2003×GDPI2004，然后实际人均GDP的计算方法为：RJGDPit=GDPi（t-1）×GDPIit/POPit。

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式中gdp为名义GDP，GDPI为以不变价计算的以上一年为基期的GDP指数，POP为年末总人口数。 织梦好，好织梦

核心解释变量：各省金融开放度FO。

控制变量：（1）贸易开放度TRO（货物与服务进出口总额/GDP），用来判断贸易开放是否是金融开放的先决条件，控制此变量便于检验金融开放对经济增长的直接效应；

（2）金融发展水平FD，用金融相关率FIR（金融机构存贷款总额/GDP）作为代理变量；

（3）通胀水平INF，代表货币政策运行情况，用各省域消费价格指数CPI表示；

（4）政府支出规模GE，反映地方财政政策执行状况，用公共财政支出/GDP来表示。

相关数据来源于Wind数据库、《新中国六十年统计资料汇编》、《中国统计年鉴》、《中国金融年鉴》、各省域《统计年鉴》和《统计公报》、国家统计局网站以及各省域统计局网站。文中对相关数据进行了计算和处理，同时为了消除异方差，模型中对相关变量值取自然对数。

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（三）实证分析 dedecms.com

1、相关变量描述性统计

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从表1各变量的描述性统计结果来看，以上六个变量均符合正态分布。 织梦内容管理系统

对于固定效应模型和随机效应模型的选择，研究认为：当样本回归分析局限于某些特定的个体时，固定效应模型比随机效应模型更合适（Elhorst，2003）。因为本文以中国31省域为研究对象，所以采用固定效应模型进行分析。

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2、3 1省域全样本实证结果分析 dedecms.com

（1）经济距离空间权重矩阵下的空间面板模型回归结果

本文在地理相邻空间权重、地理距离空间权重和经济距离空间权重下，利用空间自回归模型、空间误差模型和空间杜宾模型对中国省域金融开放的经济增长效应进行了刻画，三种权重矩阵下所得出的结果基本一致。鉴于篇幅所限，且经济距离空间权重矩阵结合了省域之间的地理距离和经济关系，更能反映省域之间金融开放的空间关系，本文重点结合经济空间权重下的SAR、SEM和SDM模型的估计结果进行分析。

表2-表4是结合经济空间权重矩阵的SAR模型估计结果，被解释变量均为lnRJGDP。为了更好地呈现核心解释变量（金融开放水平）和其他控制变量对经济增长的影响及其空间关系，本文在模型设定时利用不同控制变量构成的不同模型来分别进行分析。在SAR相关模型中金融开放水平的经济增长效应和各省域间经济增长的空间溢出效应都显着为正，说明在样本观测期内中国各省域的金融开放水平对其经济增长起到了明显的促进作用。贸易开放度与经济增长的关系，虽然在空间固定效应模型中显着为负，但在时间固定效应模型和时空双固定效应模型中总体显着为正，所以总体上认为贸易开放水平与经济增长的关系为正向的，亦即在金融开放的过程中，贸易开放也对经济的增长起到了促进作用。与大多数研究有出入的是，金融相关率与经济增长的关系在时间固定效应模型中不显着，但在空间固定和时空双固定效应模型下显着为负。反映货币政策执行情况的通货膨胀水平与经济增长的关系显着负相关，说明要促进经济稳定增长，物价稳定仍然是货币政策的重要目标。反映财政政策执行情况的政府支出水平总体显着为正，说明政府公共支出对经济增长也起到了明显的拉动作用。体现省域之间经济增长相关关系的系数ρ都显着为正，反映出中国各省域金融开放的空间效应表现趋同——即与本省域有较近地理距离和经济距离省域的金融开放水平趋同，即邻近地区有较高的金融开放水平，则本地区也有较高的金融开放水平，且邻近地区金融开放对经济的促进作用对本地区有显着的溢出效应。另外，在SAR模型中，总体直接效应比间接效应显着。说明核心解释变量和其他控制变量都对因变量产生了直接的影响。 织梦好，好织梦

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SEM与SDM模型中，所有估计结果大体上与SAR模型一致。在控制了影响经济增长的相关变量以后，金融开放对经济增长的影响相当显着，且省域间的空间相关性也显着为正。 内容来自dedecms

随着经济全球化和金融一体化的推进，金融发展对一国（地区）经济增长的关系也变得日趋复杂，不是简单线性的正向或负向关系能解释清楚的。相关研究也从着眼于两者的线性关系发展到非线性关系，即金融发展在不同的时期、对不同的国家（地区）以及经济发展的不同阶段与经济增长的关系是变化发展的（Rioja和Valev，2004；Chen、Wu和wen，2013）。中国处于改革发展历程中，金融发展对经济增长的作用也不是简单的线性关系，而是具有一定的门槛效应和边际效率递减等非线性关系（杨友才，2014）。本文的研究也印证了这一点，对于金融开放过程中金融发展对经济增长的影响作用还有待进一步深入研究和探析。 本文来自织梦

一般情况下，在金融双向开放推进的过程中，应该会提高金融发展水平，同时金融发展水平的提高又会推动经济的增长。但从本文的实证结果来看，金融发展的系数有正有负，有的显着有的不显着，说明金融发展对经济增长的促进作用效应不确定，原因可能在于中国金融发展程度不高，金融发展要到一定程度才能对经济增长起到明显的促进作用。 copyright dedecms

（2）空间溢出效应的分解 本文来自织梦

根据LeSage和Pace（2009）的研究结论，为了提高对空间溢出效应的分析的准确性，有必要将解释变量对被解释变量的空间溢出效应分解为直接效应、间接效应和总效应，分别用以衡量区域内溢出效应、区域间溢出效应和总体溢出效应。从表4中SDM各个模型的空间效应分解结果来看，金融开放对经济增长的直接效应都显着为正但间接效应不确定，说明金融开放对区域内经济增长起着显着的推动作用，但对省域间经济增长的溢出效应有待进一步证实。贸易开放对经济增长的直接效应和间接效应总体都显着为正且间接效应大于直接效应，反映出贸易开放对经济增长的重要的促进作用，而且贸易开放对经济增长的省域问溢出效应大于其省域内效应。对于金融发展与经济增长的关系，通过效应分解之后，仍然表现出不确定的特征，所以两者的关系有待进一步分析检验。通货膨胀率对省域内经济增长呈显着的负向溢出效应，但省域间的溢出效应不确定，说明区域内部的物价稳定对经济增长是非常重要的，但区域间的作用不确定。政府支出对经济增长总体上也是正向的溢出效应，说明在经济及金融开放的过程中，政府支出对经济增长仍然扮演着重要角色，当然，政府的角色还是主要作用于省域内部。

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四、研究结论与政策建议

本文基于空间面板数据模型，以2004--2014年为样本区间，在地理相邻、地理距离和经济距离三种空间关联模式下对中国省域金融开放经济增长效应的空间关系进行了分析。从总体上看，中国各省域的金融开放程度有着显着的空间相关性，金融开放程度与经济发展程度有较密切的关系，金融开放对经济增长有显着的促进效应和省域间溢出效应。具体来看：第一，对中国省域金融开放与经济增长关系的研究，固定效应模型优于随机效应模型，这也体现出中国不同地区、不同省域的异质性。第二，中国各省域金融开放水平有明显的空间相关关系和溢出效应。换言之，不同省域的金融开放水平除了取决于当地对外金融关系之外，还受到邻近地区的对外金融状况的影响，而且这种空间关系具有一定的持续性。第三，中国金融开放对经济增长的推动过程中，财政政策和货币政策等政策配合效应明显，贸易开放也起着重要作用。

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鉴于以上结论，对中国当前提出以下几点政策建议：

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（1）适时推进“引进来”和“走出去”的金融双向开放，促进中国金融发展，完善中国金融市场，提高金融资源配置效率，充分利用金融开放的经济增长效应，推动经济金融健康发展，并促进金融市场加速融入国际金融市场、适应全球金融市场一体化。 内容来自dedecms

（2）促进贸易开放与金融开放的协调发展，以此获取最大化的经济开放收益。

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（3）除了经济相对发达的部分省域之外，中国整体金融发展水平不高。因为金融发展要到一定水平才能对经济增长起到明显的促进作用，金融双向开放要力争通过促进金融发展，取得良好的经济增长效应。

（4）金融作为现代经济的核心，在中国经济增长新常态下，更要发挥金融的核心作用，促进资源优化配置、产业结构调整和供给侧改革，必须适时推进金融改革和开放，同时应重视中国地区之间金融开放的协调，促进地区间经济金融的协调发展。 dedecms.com

参考文献： 织梦好，好织梦

1、安强身：《金融资源配置效率、TFP变动与经济增长——来自中国的证据（2003～2013）》，《金融经济学研究》2015年第5期。

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2、陈国亮、陈建军：《产业关联、空间地理与二三产业共同集聚——来自中国212个城市的经验考察》，《管理世界》2012年第4期。

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5、贵丽娟、胡乃红、邓敏：《金融开放会加大发展中国家的经济波动吗?——基于宏观金融风险的分析》，《国际金融研究》2015年第10期。 本文来自织梦

6、郭煜、李京航：《资本账户开放与通货膨胀一基于跨国面板数据的实证分析》，《宏观经济研究》2015年第7期。 本文来自织梦

7、林清泉、杨丰：《金融开放与经济增长——基于面板阈值模型的实证分析》，《应用概率统计》2011年第4期。

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8、王国静、田国强：《金融冲击和中国经济波动》，《经济研究》2014年第3期。 本文来自织梦

9、王小平：《地方财政收入的空间非均衡溢出效应——基于省际空间面板协整模型的研究》，《山西财经大学学报》2014年第12期。 织梦内容管理系统

10、杨友才：《金融发展与经济增长——基于我国金融发展门槛变量的分析》，《金融研究》2014年第2期。 本文来自织梦

11、章合杰、叶雯、熊德平：《金融开放的经济增长效应——基于91个国家1995--2005年面板数据的实证》，《上海金融》2015年第2期。

12、张金清、管华雨、连端清、刘庆富：《金融开放程度指标评价体系及其在我国的应用研究》，《工业经济研究》2008年第3期。 织梦内容管理系统

13、张小波：《金融开放的水平测度及协调性分析》，《经济科学》2012年第2期。

14、张玉鹏、王茜：《金融开放视角下宏观经济波动问题研究——以东亚国家（地区）为例》，《国际金融研究》2011年第2期。

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（作者单位：陶雄华：中南财经政法大学金融学院，谢寿琼：中南财经政法大学金融学院、闽江学院经济与管理学院） 织梦好，好织梦