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【题目】区域金融与区域经济的关系研析
【第一章】金融发展对区域经济的影响研究绪论
【第二章】金融发展与经济增长关系的相关文献综述
【第三章】区域金融发展指标构建
【第四章】区域经济差异分析
【第五章】区域金融对区域经济差距的影响分析
【结论/参考文献】区域金融对经济差异的作用研究结论与参考文献
第三章 区域金融发展指标构建
本文通过建立一个完善的区域金融发展指数 FDI 来代表我国区域金融的发展程度，并运用到面板数据模型中，实证分析八大经济区的区域金融发展与其区域经济增长的关系。在过去大量的研究中，金融发展程度都是选用金融相关率 FIR（FinancialInterrelations Ratio）来度量，金融相关率 FIR 是由 Raymond .W.Goldsmith 提出的，指在某一时间点上一国全部金融资产价值与该国经济活动总值的比值。多用广义货币M2 来表示金融资产价值，实际 GDP 表示经济活动总值，公式为：FIR M2/实际 GDP.
但以区域金融相关率 FIR 代表区域金融发展程度来衡量与区域经济增长的关系存在自身的缺陷，周天芸和岳科研等（2014）分析认为区域金融相关率是区域金融资产总值与区域经济活动总值之比，反映的是区域金融资产在区域经济活动中的相对存量，而不是能够促进区域经济发展的有效存量①.通过引入金融效率指标 FE,结合金融相关率，构建出来的金融发展指数能够更好的度量一个地区的金融发展程度。公式为：FDI FIR FE.
在量化金融效率的众多模型中，数据包络分析 DEA（Data Envelopment Analysis）最具有代表性，而在衡量区域经济增长水平的众多指标中，区域人均实际 GDP 最能够反映一个地区真实的经济发展水平。
第一节 DEA 模型构建
数据包络分析 DEA 模型最早是由 Farrel 提出的，常见的模型建立方式有两种，分别为生产前沿面具有线性特征及规模报酬不变的 CCR 模型和生产前沿面具有分段线性特征及规模报酬可变的 RCC 模型，根据本文的需要，采用 CCR 模型，模型如下：
【公式1】
式中： 为第j个决策单元中对第i种类型输入的投入量， 为第j个决策单元中对第r种类型输出的产出量， 和 为松弛变量，θ和λ为待估参数。该模型的经济学含义为 连接各个有效点形成有效生产前沿面，过剩量 和不足量 使有效生产前沿面向水平和垂直方向扩展，形成包络面，当有效生产前沿面上的投影θ 1时，决策单元 是弱 DEA 有效的；当θ 1, 0, 0时，决策单元 是 DEA 有效的，当θ 1时；决策单元 是非 DEA 有效的。若 存在使∑ 1,则 决策单元的规模报酬不变，若∑ 1,则 决策单元的规模报酬递增，反之，当∑ 1时，决策单 元的规模报酬则为递减。
第二节 数据选取
本文选择使用数据包络分析 DEA 中的 CCR 模型来量化金融效率指标，如何确保金融效率指标准确有效，关键是合理选择模型的投入产出量，本文选择金融业从业人员数、金融机构存款余额、金融业固定资产投资额作为模型的输入变量，金融机构城镇人员平均工资、金融机构贷款余额、金融业增加值作为模型的输出变量。
1.金融业从业人员数：从业人员作为金融机构人力与智力的重要资源，是决定金融机构运营是否有效的主要因素，因此被选为模型的输入变量。
2.金融机构存款余额：存款作为金融机构最主要的信贷资金来源，是银行开展各项业务的前提和基础，因此被选为模型的输入变量。
3.金融业固定资产投资额：固定资产投资多以购置和建造固定资产为主，金融业固定资产投资额是金融机构扩大经营规模和完善经营模式的重要资金来源，因此被选为模型的输入变量。
4.金融机构城镇人员平均工资：从业人员工资是金融机构管理费用下的一项重要支出，从业人员工资的高低也从侧面反映出一个地区金融业的发展情况，因此被选为模型的输出变量。
5.金融机构贷款余额：贷款作为金融机构最主要的利润来源，通过向社会投放信贷资金并获得贷款利息收入，增加银行本身的积累，能够反映出一个地区金融机构资金的运用能力、使用信贷的杠杆效应调控能力和经济管理能力，因此被选为模型的输出变量。
6.金融业增加值：金融业增加值是一个地区所有的金融单位创造的新价值之和，是能够反映金融业发展成果的重要指标，因此被选为模型的输出变量。
由于各省份的 M2 值数据无法获得，本文选用存款余额和贷款余额之和来代替M2 值数据，因此，各区域金融相关率 FIR 等于区域存款余额和贷款余额之和与区域实际 GDP 的比值。各指标数据均选取 2002 年~2013 年间，原始数据均来源于中宏网。
第三节 八大经济区的金融发展
指数"十一五"规划从各地区资源优势、基础条件、继承发展和改革创新的角度考虑，将全国划分为八大经济区，与以往较粗略的东中西划分方式相比，八大经济区更能合理有效的检验区域经济发展的差异情况，因此本文选择八大经济区的划分形式对我国区域经济差异进行分析。八大经济区的地理位置见图 3-1,分别为东北综合经济区、北部沿海综合经济区、东部沿海综合经济区、南部沿海经济区、黄河中游综合经济区、长江中游综合经济区、大西北综合经济区和大西南综合经济区。
本文以各个经济区所包含的省、市和自治区为研究单元，选取 2002 年-2013 年我国 31 个省、市和自治区（除港澳台地区）的实际 GDP 和人口数， 31 个省、市和自治区的隶属情况。
为了更加直观的观察各经济区金融发展水平的变动情况，绘制出八大经济区金融发展水平的变动图（图 3-2），从图中可以看出，首先，八大经济区的金融发展水平随着时间的推移均呈现出普遍上升的趋势，经济区的变动都具有平滑性。其次，八大经济区的金融发展水平在 2008 年后均获得了一个飞速提升，说明金融危机后的金融市场，在各种政策辅助和刺激下逐渐恢复并得到迅速发展，因此，各地区的金融发展水平在此阶段都得到了巨大提升。再次，大西北综合经济区和大西南综合经济区的金融发展水平始终较高。为了解释大西北综合经济区和大西南综合经济区过高的金融发展水平，查看这些省、市、自治区存贷款总额的原始数据，发现都显著低于其他省、市、自治区的存贷款总额，说明这两个经济区金融发展指数普遍较高并不是因为该地区金融业发展活跃，而是 GDP 增长速度过于缓慢，即经济发展水平严重低于全国经济发展的平均水平，造成在极低的存贷款总额下，金融相关率（存贷款总额/实际 GDP）仍然很大，因此金融发展呈现出较高的水平。
最后，大西北综合经济区的金融发展水平存在剧烈波动。查看原始的存贷款数据，可以看出，在金融危机期间，存贷款总额增长率下降的幅度要远远高于经济增长率下降的幅度，金融相关率迅速降低，金融发展处于较低水平，随着整个经济体系从金融危机中逐步恢复，存贷款总额的增长率逐渐上升，该地区的金融发展水平与其他经济区相比，在较低的实际 GDP 总量下获得较高水平的发展。
综合八大经济区金融发展指数表和变动图，可以得出，除了大西北综合经济区和大西南综合经济区以外，其他区域的金融发展差异与区域间的实际经济发展差异是相符的。因此，区域金融发展差距可以在一定程度上反映区域间的经济水平差距。
