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【摘 要】随着金融全球化的日益突出，金融产业集聚也成为了社会经济发展中不可忽视的现象。江苏省一直以来都有着沿海地区的地理优势，其经济快速发展，但是产业结构的不合理、技术创新能力不足等问题也尤为严重。本文以金融集聚和经济增长的关系为切入点，通过格兰杰因果检验来研究两者之间的关系，发现金融集聚能够促进经济的增长，并通过这一结果就江苏省金融集聚水平的提高与其经济增长之间的相互促进提出了相关政策建议。
【关键词】金融产业集聚；经济增长；ADF检验；格兰杰因果检验
随着经济全球化的迅速发展，现代经济以金融为中心，国家之间相互流转共享金融资源，全球性经济活动网络由此构成，金融集聚现象便应运而生。江苏省作为我国的一个经济大省，改革开放以来省内呈现出显著的金融集聚效应，其发展环境也逐年优化。但通过与北京、上海甚至国际金融中心相比，虽然已初步形成一定规模，仍然具有较大的差距。
一、文献综述
（一）金融集聚形成原因
总体来说，信息不对称、人力资本、规模经济、国家政策等因素影响着现如今金融产业集聚程度。国外学者大多通过研究具体金融中心形成的成因、过程从理論研究的角度阐述金融集聚的形成动因与机制。Porteous（1999）认为金融中心形成和发展的原因可以从“信息外在性”、“路径依赖”、“不对称信息”以及“信息腹地”等角度来考虑。Davis （1990）調查研究发现金融机构为了降低其交易成本，各层次金融机构都倾向于在有会计业、保险精算业、法律咨询业等相关企业集聚的地区，而这些集聚地通常为大城市。Taylor等认为，伦敦作为全球金融中心的典范，其消费者、高质量的金融人才和专业机构等区位优势是不可忽视的因素。
（二）金融集聚对经济增长的影响研究
随着金融业发展程度的提高，越来越多的学者认为金融业与经济发展之间有着必然的联系，因此很多学者开始研究金融集聚对经济增长影响。
周素娟（2015）构建了金融产业集聚对区域经济增长的面板数据模型，在此基础上，加入市场化进程通过门槛回归模型来对其进行检验，检验结果显示市场化进程影响着金融产业集聚对区域经济增长的影响程度，具体表现为市场化进程越高，越能提高金融产业集聚对区域经济增长的促进作用。周海鹏（2016）等指出我国金融产业集聚存在着地区关联效应，某地的经济质量指数往往在一定程度上与其相邻省市有着相关性。但是作者不同于其他学者，他认为对外开放水平的提高虽然对拉动了人均GDP的增长有促进作用，但是并没有像预期一样有效提升区域经济的增长质量。张晓燕（2012）研究得出除外资资源对区域经济增长有阻碍作用外，当地的政府力量、基础设施以及人力资本都对区域经济增长由推动作用。作者通过GMM模型得出银行业及保险业的集聚能力能有效推动经济增长，但是证券业对经济增长的影响效果不显著。
另外，还有一些学者通过对一类地区或某个特定城市的考察，来研究金融集聚对当地以及周边地区经济发展的影响。
程慕华（2014）建立VAR模型，通过格兰杰因果检验得出，北京市金融产业集聚与经济增长之间存在显著地双向格兰杰因果关系，因此说明金融产业集聚和经济增长之间有良好的互动机制。张利荣（2015）以武汉城市圈作为研究对象进行研究，提出武汉市证券业对地区的经济增长影响效果不明显，因此武汉市政府应加强其证券业的发展。
二、江苏省金融产业集聚现状
江苏省地处长三角经济带，毗邻上海，有得天独厚的地理优势，并且长期以来省内经济较为发达，经济实力相对雄厚，在全国其金融业呈现除了专业集群化的积极态势。
江苏省金融业增加值从1995年的244.65亿元攀升至2015年的5302.93亿元，几乎增长了20倍之多。从图2可以看出，金融业的增长率虽然波动很大，但其都为正向增长，没有负增长的现象。且2004年以后稳定在10%以上，在2007年达到峰值。2015年，金融业增加值占全省生产总值的7.56%。一般来说某地区金融业增加值占该地区生产总值10%左右，那么该地区金融业客观上来看可以成为其支柱产业。我们不难发现，江苏省金融业的发展正逐步成为其支柱型产业，并稳定发展。
三、江苏省金融产业集聚测度
金融产业集聚程度的评价方法有很多种：行业集中度；空间基尼系数；区位熵；构建多指标评价体系（张曼 2014）。本文主要采用区位熵指数，选取了金融业增加值来分析江苏省金融产业集聚程度的指标，江苏省GDP作为分析经济增长水平的指标，来测度集聚程度。
区位熵，是在基尼系数的基础上进行构造，是衡量某一地区某种产业的专业化程度的指标。表达式为：
Qij=■
其中Qij为江苏省金融业区位熵，eij为江苏省金融业增加值；Ej为江苏省生产总值；ei是全国金融业增加值；En为全国的生产总值。
区位熵指数中的分子表示的是江苏省金融业增加值占总产值的比例，分母表示的是全国范围内金融业增加值在全国GDP总量中的比重。如果区位熵的值小于1，则说明江苏省金融产业集聚效应比全国水平低；如果区位熵的值为1，即说明江苏省金融产业集聚水平能达到全国水平；如果区位熵的值大于1，则说明江苏省金融产业集聚效应比全国水平高。因此可以看出，区位熵指数增大，集聚效应也就越明显，该产业的竞争力相对越强，否则反之。
四、江苏省金融产业集聚与经济增长关系实证分析
（一）数据处理
本文的样本数据为1995-2015年21年间的相关经济、金融数据。首先将时间序列变换为自然对数序列，从而消除序列存在异方差的可能性。本文用江苏省金融业区位熵Q来表示，其代表了金融产业的集聚程度，江苏省生产总值G表示，其代表了江苏省经济增长能力。变量的对数形式分别表示为LQ、LG。本文模型采用Eviews7.0软件进行分析。 （二）变量的平稳性检验
首先进行变量的平稳性检验来分析变量之间的关系，来防止不平稳序列产生伪回归的后果。通过检验发现。两变量均不平稳，存在单位根，于是分别对其进差分检验得出两序列在1%的显著性水平上都为平稳序列，结果如下表所示：
注：检验类型中的c，t，n分别为单位根检验方程中带有常数项、趋势项和滞后阶数，“0”表示不包括常数项或时间趋势项。
由上表可得，D2LG 和D2LQ存在ADF大于临界值，拒绝原假设，数据均平稳。即LG和LQ均是二阶单整，即均是I（2）， 因此可进行下一步格兰杰因果检验。
（三）格蘭杰因果检验
格兰杰检验是通过估计以下回归：
模型（1） Xt=β0+∑λiYt-i+∑δi Xt-i +μt
模型（2） Yt=δ0+∑αiXt-i+∑βi Yt-i+μt
格兰杰检验是通过受约束的F检验完成的，若要检验X不是Y的格兰杰原因，则需要检验X滞后项前面的参數整体为零的假设。需要做包含与不包含X滞后项的回归，其残差平方和RSSU和RSSR，然后计算F统计量：
F=■
其中m为滞后项的个数，n为样本容量，k为待估参数的个数。如果F大于Fα（m，n-k），则拒绝原假设，X是Y的格兰杰原因。
本文通过对LQ、LG进行格兰杰因果检验，以确定变量之间的因果关系。由于LQ、LG都为二阶单整，因此检验它们的二阶差分序列，检验结果如表2所示。
根据Granger检验结果，当显著性水平为10%时，P值小于10%，拒绝原假设，P值大于10%，则接受原假设。所以，金融集聚是gdp的Granger原因，但gdp不是金融集聚的Granger原因。也就是说财政科技拨款领先于gdp。
结果说明，金融产业集聚对经济增长具有促进推动作用，但是经济增长还未对金融产业集聚的产生作用效果，两者还没有形成良好的互动发展关系。
五、政策性建议
通过实证分析结果显示，现阶段江苏省金融业还应继续加强自身的发展，来促进经济增长与金融产业集聚之间的良性互动，从而提高金融业的集聚程度与经济增长能力。
参考文献：
[1]Porteous. The Development of Financial Centres：Location Information Externalities and Path Dependence[J].Money and the Space Economy，1999：95-114.
【关键词】金融产业集聚；经济增长；ADF检验；格兰杰因果检验
随着经济全球化的迅速发展，现代经济以金融为中心，国家之间相互流转共享金融资源，全球性经济活动网络由此构成，金融集聚现象便应运而生。江苏省作为我国的一个经济大省，改革开放以来省内呈现出显著的金融集聚效应，其发展环境也逐年优化。但通过与北京、上海甚至国际金融中心相比，虽然已初步形成一定规模，仍然具有较大的差距。
一、文献综述
（一）金融集聚形成原因
总体来说，信息不对称、人力资本、规模经济、国家政策等因素影响着现如今金融产业集聚程度。国外学者大多通过研究具体金融中心形成的成因、过程从理論研究的角度阐述金融集聚的形成动因与机制。Porteous（1999）认为金融中心形成和发展的原因可以从“信息外在性”、“路径依赖”、“不对称信息”以及“信息腹地”等角度来考虑。Davis （1990）調查研究发现金融机构为了降低其交易成本，各层次金融机构都倾向于在有会计业、保险精算业、法律咨询业等相关企业集聚的地区，而这些集聚地通常为大城市。Taylor等认为，伦敦作为全球金融中心的典范，其消费者、高质量的金融人才和专业机构等区位优势是不可忽视的因素。
（二）金融集聚对经济增长的影响研究
随着金融业发展程度的提高，越来越多的学者认为金融业与经济发展之间有着必然的联系，因此很多学者开始研究金融集聚对经济增长影响。
周素娟（2015）构建了金融产业集聚对区域经济增长的面板数据模型，在此基础上，加入市场化进程通过门槛回归模型来对其进行检验，检验结果显示市场化进程影响着金融产业集聚对区域经济增长的影响程度，具体表现为市场化进程越高，越能提高金融产业集聚对区域经济增长的促进作用。周海鹏（2016）等指出我国金融产业集聚存在着地区关联效应，某地的经济质量指数往往在一定程度上与其相邻省市有着相关性。但是作者不同于其他学者，他认为对外开放水平的提高虽然对拉动了人均GDP的增长有促进作用，但是并没有像预期一样有效提升区域经济的增长质量。张晓燕（2012）研究得出除外资资源对区域经济增长有阻碍作用外，当地的政府力量、基础设施以及人力资本都对区域经济增长由推动作用。作者通过GMM模型得出银行业及保险业的集聚能力能有效推动经济增长，但是证券业对经济增长的影响效果不显著。
另外，还有一些学者通过对一类地区或某个特定城市的考察，来研究金融集聚对当地以及周边地区经济发展的影响。
程慕华（2014）建立VAR模型，通过格兰杰因果检验得出，北京市金融产业集聚与经济增长之间存在显著地双向格兰杰因果关系，因此说明金融产业集聚和经济增长之间有良好的互动机制。张利荣（2015）以武汉城市圈作为研究对象进行研究，提出武汉市证券业对地区的经济增长影响效果不明显，因此武汉市政府应加强其证券业的发展。
二、江苏省金融产业集聚现状
江苏省地处长三角经济带，毗邻上海，有得天独厚的地理优势，并且长期以来省内经济较为发达，经济实力相对雄厚，在全国其金融业呈现除了专业集群化的积极态势。
江苏省金融业增加值从1995年的244.65亿元攀升至2015年的5302.93亿元，几乎增长了20倍之多。从图2可以看出，金融业的增长率虽然波动很大，但其都为正向增长，没有负增长的现象。且2004年以后稳定在10%以上，在2007年达到峰值。2015年，金融业增加值占全省生产总值的7.56%。一般来说某地区金融业增加值占该地区生产总值10%左右，那么该地区金融业客观上来看可以成为其支柱产业。我们不难发现，江苏省金融业的发展正逐步成为其支柱型产业，并稳定发展。
三、江苏省金融产业集聚测度
金融产业集聚程度的评价方法有很多种：行业集中度；空间基尼系数；区位熵；构建多指标评价体系（张曼 2014）。本文主要采用区位熵指数，选取了金融业增加值来分析江苏省金融产业集聚程度的指标，江苏省GDP作为分析经济增长水平的指标，来测度集聚程度。
区位熵，是在基尼系数的基础上进行构造，是衡量某一地区某种产业的专业化程度的指标。表达式为：
Qij=■
其中Qij为江苏省金融业区位熵，eij为江苏省金融业增加值；Ej为江苏省生产总值；ei是全国金融业增加值；En为全国的生产总值。
区位熵指数中的分子表示的是江苏省金融业增加值占总产值的比例，分母表示的是全国范围内金融业增加值在全国GDP总量中的比重。如果区位熵的值小于1，则说明江苏省金融产业集聚效应比全国水平低；如果区位熵的值为1，即说明江苏省金融产业集聚水平能达到全国水平；如果区位熵的值大于1，则说明江苏省金融产业集聚效应比全国水平高。因此可以看出，区位熵指数增大，集聚效应也就越明显，该产业的竞争力相对越强，否则反之。
四、江苏省金融产业集聚与经济增长关系实证分析
（一）数据处理
本文的样本数据为1995-2015年21年间的相关经济、金融数据。首先将时间序列变换为自然对数序列，从而消除序列存在异方差的可能性。本文用江苏省金融业区位熵Q来表示，其代表了金融产业的集聚程度，江苏省生产总值G表示，其代表了江苏省经济增长能力。变量的对数形式分别表示为LQ、LG。本文模型采用Eviews7.0软件进行分析。 （二）变量的平稳性检验
首先进行变量的平稳性检验来分析变量之间的关系，来防止不平稳序列产生伪回归的后果。通过检验发现。两变量均不平稳，存在单位根，于是分别对其进差分检验得出两序列在1%的显著性水平上都为平稳序列，结果如下表所示：
注：检验类型中的c，t，n分别为单位根检验方程中带有常数项、趋势项和滞后阶数，“0”表示不包括常数项或时间趋势项。
由上表可得，D2LG 和D2LQ存在ADF大于临界值，拒绝原假设，数据均平稳。即LG和LQ均是二阶单整，即均是I（2）， 因此可进行下一步格兰杰因果检验。
（三）格蘭杰因果检验
格兰杰检验是通过估计以下回归：
模型（1） Xt=β0+∑λiYt-i+∑δi Xt-i +μt
模型（2） Yt=δ0+∑αiXt-i+∑βi Yt-i+μt
格兰杰检验是通过受约束的F检验完成的，若要检验X不是Y的格兰杰原因，则需要检验X滞后项前面的参數整体为零的假设。需要做包含与不包含X滞后项的回归，其残差平方和RSSU和RSSR，然后计算F统计量：
F=■
其中m为滞后项的个数，n为样本容量，k为待估参数的个数。如果F大于Fα（m，n-k），则拒绝原假设，X是Y的格兰杰原因。
本文通过对LQ、LG进行格兰杰因果检验，以确定变量之间的因果关系。由于LQ、LG都为二阶单整，因此检验它们的二阶差分序列，检验结果如表2所示。
根据Granger检验结果，当显著性水平为10%时，P值小于10%，拒绝原假设，P值大于10%，则接受原假设。所以，金融集聚是gdp的Granger原因，但gdp不是金融集聚的Granger原因。也就是说财政科技拨款领先于gdp。
结果说明，金融产业集聚对经济增长具有促进推动作用，但是经济增长还未对金融产业集聚的产生作用效果，两者还没有形成良好的互动发展关系。
五、政策性建议
通过实证分析结果显示，现阶段江苏省金融业还应继续加强自身的发展，来促进经济增长与金融产业集聚之间的良性互动，从而提高金融业的集聚程度与经济增长能力。
参考文献：
[1]Porteous. The Development of Financial Centres：Location Information Externalities and Path Dependence[J].Money and the Space Economy，1999：95-114.