文/杨振鑫（华南理工大学）

一、引言

分权化改革是国家发展的必由之路。中国作为世界上最大的发展中国家，也是较早推行分权化改革的国家，其分权化改革一直备受瞩目。钱颖一[1]等人于1997 年提出“中国式分权”，但仅局限于分散式的财政分权，随着改革实践的不断推进，“中国式分权”逐渐发展为以财政分权和金融分权为主的经济分权。傅勇（2007）[2]、丁骋骋（2012）[3]、刘冲（2014）[4]等学者通过实证研究，明确了经济分权体系对中国经济增长的贡献。当前的研究一是集中于财政分权，忽视金融分权的影响，二则是往往聚焦于经济增长，而未对经济增长效率进行探讨。

中共中央政治局第十三次集体学习会上，习近平总书记提出“金融活，经济活；金融稳，经济稳。经济兴，金融兴；经济强，金融强”的重要言论，明确了地方金融对地方经济增长的影响。在经济转型升级的中国，基于推动地方经济持续性增长的前提，通过金融分权制度地方资源配置效率，分别为激励机制的改善、信息扭曲程度的降低和分权竞争导致的效率提升。

中央政府与地方政府之间为委托代理的契约关系，地方政府可视为既承当中央政府管理、发展地方经济的代理人，又具有自身的利益追求的有限理性经济人，因而地方政府存在公共性和自利性，中央政府需要对地方政府的选择进行有效激励。中央政府推行金融分权的政策，结合地方经济环境变化及社会需求，以为地方政府提供金融管理权、控制权的方式激励地方政府，使地方政府无论作为代理人还是有限理性经济人时，都能以经济最大化为目标，通过中央政府所赋予的权力，调度金融资本，提升地方资源配置效率，实现经济增长效率的提升，促进地方经济的高效发展。

中央政府与地方政府对地方经济存在信息不对称，中央政府虽然能够在宏观层面把握地方经济增长趋势，但地方政府得益于地理优势，能够从微观层面了解地区经济增长的制定，使中央政府与地方政府对金融资源管理权、控制权等进行划分，推动经济增长效率是值得关注的重要问题。

经济学中认为经济增长效率的提升可以从两个方面实现：一是资源配置效率的提升，如人力资本、资本要素等生产要素从低产出效率的产业向高产出效率的产业转移，生产要素重新配置；二是技术进步实现的效率提升，而地方实现技术进步往往基于地方技术创新或技术引进。中央政府通过实施金融分权使地方政府获得一定的金融资源的控制权，结合地方政府的信息优势，以行政手段影响地方金融机构，调整金融资源的流向，使企业获得技术研发、技术引进资本，管理地方创新风险，优化金融资源配置，从而实现经济增长效率的提升。

二、金融分权对经济增长效率的影响机理

（一）金融分权对资源配置效率影响

金融分权主要从三个方面影响现状，可以借助当地公安、司法、经济等相关机构，以及如融资担保公司、租赁公司等地方企业，了解地方资源禀赋、经济需求、地区优势等相关信息。由于存在信息不对称，地方政府在金融资源配置上相比中央政府能够处理得更好，因而推行金融分权，使中央政府将金融资本控制权下放至地方政府，有利于降低由于信息不对称导致的资源配置效率下降的可能性，从而使地方经济增长更加高效率。

由于地方政府以地方经济增长作为重要指标衡量地方政绩，地方政府之间会在重点项目投资、投资项目经济效益上直接竞争，从而刺激地方政府对金融资源进行直接或间接的干预，获取更多金融资产，另外，由于额外获得的金融资源常充当“第二财政”的功能，地方政府为缓解财政收支压力，积极干预金融领域。有限的金融资源，会引致地方政府之间在引进资源方面存在竞争，而优化资源配置，能够提高地方产出水平，从而在金融资源的争夺中占据优势。

（二）金融分权对地方创新影响

促进地方技术进步的手段包括技术引进和自主创新。前者需要大量的资本投入，而后者则存在周期长、风险大、收益外生等特点，因而大部分地方企业难以有效进行创新。地方投资者由于信息不对称，无法对地方企业创新活动进行评估，因而不愿将资源投放至企业创新中。金融分权为地方政府提供了行政干预地方国有商业银行的权力及批准成立地方性中小金融机构、金融组织及融资平台的权力，因而地方政府通过地方商业银行及其他融资平台，为地方中小企业提供创新资本，缓解企业创新融资约束、为企业承担部分创新风险。因而地方企业为在市场竞争中占据优势，将借助地方金融资源，进行创新。

此外，金融分权使地方政府能够自主从社会中筹备金融资本，丰富地方金融资源，优化地方资本要素流动环境，减少企业创新阻力，提高创新成功可能性。

三、实证研究设计

（一）指标构建

被解释变量：经济增长效率TFP。现有文献中对经济增长效率的测度，可分为索洛残差法、随机前沿生产函数法的参数方法和DEA指数法的非参数法。由于随机前沿生产函数法SFA 能够考虑随机因素影响，符合现实经济状况，因而本文采用随机前沿生产法获取经济增长效率TFP。

SFA 主要用于解决n 个决策单元T 期的生产效率，每个决策单元对应多个投入及一个产出，基本模型如下：

其中yit是第i 个决策单元第t期的实际产出，xit是第i 个决策单元第t 期的要素投入，f(xit;β)则是假设的生产函数，vit为随机因素，相互独立且服从正态分布。μit表示技术无效率项，由δ(t)和μi组成，表示个体i 在第t 期受到的个体冲击，根据μi服从半正态分布，截断正态分布，指数分布可分为三种不同模型，常用半正态分布。δ(t)表示了技术效率随时间变化的特点，TEit则反映第i 个单元在第t 期时的生产 效率。γ 表示随机扰动项中技术无效率所占比率，其越接近于0，说明实际产出与前沿产出之间差距主要来自统计误差等外部影响因素。在统计检验中，若γ=0 这一原假设被接受，则所有单元的生产点均处于生产前沿曲线，无须使用SFA 进行分析，应当直接使用OLS 估计法。

本文参考颜鹏飞、王兵（2004）[5]等人的做法，以我国各省份的GDP为产出，以资本存量和人力资本作为投入要素，计算各省份经济增长效率。为保持统计口径一致性，将1996 年后重庆数据纳入四川省，同时由于西藏数据缺失严重，因此本文研究对象为2005 年至2017 年全国29 个省份。经济增长效率计算中所有原始数据均来源于《中国统计年鉴》《新中国五十年统计资料汇编》，《中国省际物质资本存量估算：1952-2000》。

资本存量参考张军[6]的做法，以永续盘存法进行测算，并将1996年后重庆数据纳入四川省。人力资本参照颜鹏飞、王兵[5]的做法，以当地年末就业人数与去年年末就业人数均值作为当年投入的人力资本。

1.主要解释变量

洪正、胡勇锋（2017）[7]提出金融分权按照权利争夺主体的差异可划分为以中央与地方政府之间的金融分权Ⅰ，地方政府向民间的金融分权Ⅱ。参考何德旭、苗文龙等人[8]研究，以各省份大型商业银行资产占全国大型商业银行资产比重FIN1 衡量金融分权Ⅰ。地方政府从中央获得更多的大型商业银行资产，地方政府所能支配的金融资源越多，金融分权Ⅰ越显著。参考陈宝东等人[9]研究，以地方性金融机构从业人数与地区所有金融机构从业人数比值FIN2，刻画地方政府对地方金融资源的控制程度，衡量金融分权Ⅱ。FIN2 越大，地方政府对地方金融干预能力越强，地方政府向民间分权越小，金融分权Ⅱ越小。

2.控制变量

财政分权（FIS）：财政分权作为经济分权的重要组成部分，对中国经济发展的影响显著。本文参考陈宝东、邓晓兰等人[9]研究，以地方财政自由度，即地方政府财政收入与地方财政支出比值度量财政分权。

产业结构（IND）：用地方第三产业生产总值与地方生产总值比值度量产业结构对地方经济增长效率的影响。随着第三产业的发展，地方经济增长效率逐步上升。

受教育水平（EDU）：参考贾俊雪（2008）等人[10]研究，以中学以上的在校学生人数与劳动力总值比值度量，以衡量受教育水平对地方经济增长效率的影响。

贸易依存度（OPEN）：参考何枫（2004）等人[11]研究，以进出口贸易总额与地方生产总值比值度量，衡量贸易依存度对经济增长效率的影响。

上述主要解释变量数据来源于各省份金融运行报告，其中对于部分丢失数据采用移动平均法填充，控制变量数据来源于中国统计局，并将1996 年后重庆市数据归于四川省，数据描述性统计结果如表1。

表1 相关指标描述性统计结果

（二）模型选择与设定

在构建空间计量模型前，需要构建合适的空间权重矩阵，本文参考范巧等人[12]构建基于Geary’s C指数的时空权重矩阵。空间权重矩阵其中gdpi表示第i 个地区的样本期内人均gdp，时间权重矩阵形式如下：

其中ci为i 时期Moran’sI指数。将标准化后的时间权重矩阵和标准化后的空间权重矩阵进行克罗内克积，获得时空权重矩阵。

为验证经济增长效率存在空间相关性，选择空间自相关系数Moran’sI进行检验，表达式为：

其中xi表示样本的观测值,为样本1 观测值均值，wij为空间权重矩阵元素，n为样本数。当其中Moran’sI指数大于0 时，说明经济增长效率存在空间正向相关性，当指数小于0 时，说明经济增长效率存在空间负相关性。

当变量存在显著空间关系时，需要引入空间计量模型进行研究。常见的空间计量模型要包括空间滞后模型、空间误差模型、空间杜宾模型，具体形式如下：

空间滞后模型SLM:

空间误差模型SEM：

空间杜宾模型SDM：

其中W为空间权重矩阵，ρ、β、λ、γ分别为被解释变量空间滞后项、解释变量、空间相关误差、解释变量空间滞后项系数，为服从正态分布残差项，Wy为被解释变量空间滞后项，Wμ为误差空间滞后项，Wx为解释变量空间滞后项。

为了选择合适的空间计量模型，需通过LM 检验、稳健性LM检验、Hausman 检验。当LM lag 检验比LM error 检验显著时，则选择空间滞后模型，当LM error 检验比LM lag 检验显著时，则选择空间误差模型。

四、实证结果

（一）空间相关性检验

借助stata16 计算2005-2017 年中国经济增长效率Moran’sI值，结果见表2。由表2 可知，2005-2017年各省份经济增长效率的Moran’sI指数介于0.2-0.3，且均在5%的水平下显著，表明经济增长效率存在显著的空间正相关关系，高经济增长效率的地区与高经济增长效率的地区相邻，低经济增长效率地区与低经济增长效率地区相邻。

表2 2005-2017 年经济增长效率值

（二）实证结果及分析

借助Matlab2018a，通过LM 检验、稳健性LM 检验，检验结果见表3，LM error 检验，LM lag 检验，稳健性LM 检验均通过1%的显著性水平检验。结合LM 检验与稳健性LM 检验结果，本文最终选取空间杜宾模型进行实证研究，估计结果如表4 所示。

表3 空间依赖性检验结果

表4 经济增长效率SDM 估计结果

实证结果表明，FIN1 对经济增长效率呈现促进作用，FIN2 对经济增长效率呈现抑制作用，相关系数分别为2.088，-0.278，且均在1%水平下显著。FIN1 反映的是地方政府从中央处获取的金融资源，地方政府从中央获取到更多的金融资源，能够结合地方经济发展现状进行金融资源配置，推动经济高质量增长，因而金融分权Ⅰ对经济增长效率呈促进作用。FIN2 反映地方政府对地方金融控制能力，地方政府对金融资源控制能力越大，市场作用空间越小，资源配置易错位，因而当FIN2 下降，地方政府与市场之间的金融分权Ⅱ上升，市场发挥更多作用，经济增长效率上升。因此，金融分权对经济增长效率的影响符合预期。

控制变量中，财政分权、受教育水平均在1%水平下显著，对经济增长效率存在促进作用，贸易依存度在1%水平下显著，对经济增长效率存在抑制作用。

五、结论与政策启示

本文选取空间杜宾模型，利用中国29 个省份2005 年至2017 年的面板数据，测度了中国经济增长效率，并在此基础上分析中国式金融分权对经济增长效率的影响，结果表明：（1）各省份经济增长效率存在显著的空间依赖性，经济增长效率高的地区与经济增长效率高的地区聚集，经济增长效率低的与经济增长效率低的地区聚集；（2）中央对地方政府的分权行为，能够促进地方经济增长效率的提升。地方政府获得金融资源后，结合地方发展需求，合理分配金融资源，从而促进效率提升；（3）地方政府对市场的分权行为，对地方经济增长效率存在促进作用。市场在金融资源配置中发挥的作用越大，金融资源配置错位的情况越小，资源利用率越高，经济增资效率越高。

基于以上结论，中国经济增长效率存在空间差异、金融分权对经济增长呈现促进作用是客观存在的，因此这对中国式金融分权提供了一定的参考价值：（1）中央对地方金融风险有效管控的前提下，结合地方需求下放金融权利，使地方政府积极发挥作用；（2）地方政府对金融资源的干预应逐步减少，促进地方市场发挥金融资源配置的主要作用，推动经济高质量增长。