论中国区域地理环境与中国区域经济发展的关系

近年来，中国的区域经济差异引起了广泛关注。随着地区经济差距的扩大，中国的金融发展在地区层面也表现出明显的差异(赵薇，马瑞勇，2006)。研究影响区域金融发展的因素对于解释和控制区域金融发展差距具有重要意义。本文试图对解决这一问题做出初步尝试。在传统的经济地理学理论中，区域分异的原因主要是由地理位置(如离港口的远近)和自然条件决定的。传统的经济地理学无法解释一些地理位置差的地区在经济和金融上能发展得很好。正是这个原因推动了新经济地理学的兴起。新经济地理学的关键是克鲁格曼提出的规模报酬递增(1991)。核心思想是自然条件和地理位置非常接近的两个地区，也可能是由于一些偶然因素(如历史事件)造成的，从而产生地区差异。与此同时，新经济地理学开始考虑传统地理学未涉及的经济、历史、文化和制度等因素对经济的影响(Yeung，2003)。然而，政策因素像传统的地理因素一样，经常被分析为偶然事件，它们被视为对经济和金融的间接而非直接影响(于今，赵晨，明路，2006)。在中国，经济政策和传统地理因素往往不会间接影响经济和金融发展，而是直接发挥作用。中国“先富起来”的一系列政策对东部地区的发展起到了不可否认的直接作用。因此，本文的分析框架包含了经济政策因素的影响。金融地理学是在新经济地理学的基础上发展起来的，继承了新经济地理学超越传统地理框架分析问题的特点，发展了更全面的视角分析问题，强调跨学科研究，从政治、经济、文化、历史等角度研究区域金融的发展。从这个角度来说，传统地理因素、新经济地理因素、政策因素都包含在内。金和田林(2004)对该领域的实证研究进行了初步尝试，从金融地理学的综合视角构建了区域金融竞争力评价体系，其指标体系涵盖了经济、文化、科技、区位等多个方面。本文试图构建一个金融地理学的框架，从金融地理学的角度来分析区域金融发展。在这一框架下，区域金融发展的影响因素主要分为经济地理、新经济地理和经济政策三大类。二、中国区域金融发展的描述性分析我们用金融相关率(FIR)和金融市场化率(FMR)来衡量区域金融发展的程度。戈德史密斯提出的金融相关率(FIR)作为衡量区域金融发展的指标已被广泛使用。由于长期以来我国国有金融带有浓厚的行政色彩，为了更好地反映影响我国区域金融发展的因素，我们特意用另一个指标——金融市场化率(FMR)来反映非国有金融的发展情况(李周，2001)。FIR定义为全部金融资产价值与全部实物资产价值(即国民财富)的比值，是衡量金融上层建筑相对规模的最广义指标。FMR是非国有金融机构的金融资产与国民财富的比率。如果S代表存款，L代表贷款，FIR代表金融相关率，那么计算公式为:FIR =(S·L)/GDP。这种方法也将用于计算下面的财务相关比率。对应的金融市场化比率FMR是非国有银行存贷款之和与GDP之比(李周，2001)。从表1中也可以清楚地看出，中国区域金融发展水平在时间和空间上都发生了明显的变化，代表非国有金融发展水平的FMR的变化比代表整体金融发展水平的FIR的变化更为明显。我们将从金融地理学的角度分析区域金融发展水平变化的影响因素。第三，实证分析我们使用混杂回归模型和未观察效应模型对面板数据进行分析。为了更好地说明问题，我们将分别对区域金融整体发展水平和区域非国有金融发展水平进行建模和分析。(1)变量和数据根据前面的分析，将影响区域金融发展的因素分为三类:1。传统地理因素。根据地理位置和区域研究的传统，我们将30个省级行政单位划分为东、中、西三个区域。设置两个虚拟变量region2和region3，分别代表中部和西部地区。2.新的经济和地理因素。根据Henderson(1974)、Krugman(1991)、金、田林(2004)等前人的研究和金融地理学的特点，我们认为新经济地理学影响区域金融发展的因素有以下几个方面:(1)产业溢出效应。用地区第三产业产值占地区GDP的比例来表示。(2)区域人力资本水平。我们用每百人本地大学生人数(hcap)来表示。(3)信息化水平。我们用当地邮电业务总量(comm)来表示信息化水平。(4)交通运输条件。我们用地区公路里程(公路总长度)来反映。(5)科学技术水平。我们用当地当年批准的专利数量来反映。(6)文化因素。我们用当地城镇居民除衣、食、住以外的消费比重(consu)来反映一个地区的消费文化(金，田林，2004)。