摘要：文章通過Eviews統計軟件對安徽、浙江以及安徽內部的金融差異進行比較分析，研究交通、經濟、文化、市場等經濟地理相關因素對金融差異的影響，得出區域金融差異受區域地理差距尤其是新經濟地理因素的影響，通過地理環境的改善可以有效降低區域金融差異水平等結論。
關鍵詞：區域金融；金融地理；金融差異；金融相關率
一、 文獻綜述和問題的提出
近年來，由于金融的先導作用，國內外學者對區域金融發展與區域經濟增長的關系等方面的問題進行了較多的研究， 而在區域金融發展過程中普遍存在的區域金融差異也不例外。有代表性的早期研究如Goldsmith（1969）用指標M2/GNP來衡量金融增長的水平，McKinnon（1973）用金融總資產與GNP的比值（FIR指標）來反映金融增長程度，這些指標均將發展中國家經濟落后的原因歸結為金融發展的落后。進入九十年代以后，眾多學者對區域金融發展和區域金融差異理論做出了進一步的發展，有代表性如Greenwood和Jovanovic（1990）、Clark等（2003）、Shankha Chakraborty和Tridip Ray（2003）等等，他們共同的觀點是貧困地區要優先發展金融，其中“金融約束論”是最具代表性的觀點。國內學者一方面結合中國實際對西方學者的理論進行修補和創新，提出應該重視國內金融發展的區域差距，如張杰（1995，2001）、金雪軍，田霖（2004，2006）、殷德生，肖順喜（2000）、周立，王子明（2002）等。國內學者也積極用實證研究的方法來分析中國區域金融差異對經濟發展的影響，如王滿倉（2005）、董金玲（2008）、古學彬、孫麗霞、方茂揚（2009）、李瑞英（2010）、彭偉、馮慶水（2011）等分別分析了陜西、江蘇、廣東、浙江、安徽等不同區域金融差異的存在、評價體系、影響機制等。
從已有文獻來看，國內學者對區域金融差異的研究主要依靠不同指標體系的設立，而這些指標側重于金融市場規模、區域經濟總量等經濟指標，也有涉及到區位熵、市場集中度等傳統地理空間指標，很少引入產業集聚、生產網絡、電子商務等“新經濟地理”因素，未能強調地理因素在區域金融發展中的作用。筆者選擇交通、經濟規模、市場開放程度等作為傳統地理因素，區域文化、互聯網發展等作為新經濟地理因素，分析上述地理因素尤其是新經濟地理因素對區域金融差異的影響，并通過浙江與安徽的區際差異以及安徽內部16個地市的區內差異來研究如何實現區域金融的協調均衡發展。
二、 模型確定及數據選取說明
常見的金融發展指標有表示金融總量增長的全部金融相關比率（FIR），收入比、存貸差、存貸比等，而經濟增長指標主要有GDP、人均GDP等，本文參考田霖（2006）等人的成果，采用1990年～2011年份的安徽和浙江兩個省份的金融相關比率作為區域間金融發展水平的考察指標，用2011年安徽16個地市的金融相關比率、收入比、存貸差、存貸比等作為區域內部的金融發展水平的考察指標，用GDP衡量區域經濟發展水平，用人均GDP、公路密度/貨運量、外資利用率三個指標代表傳統地理因素，用每萬人在校大學生人數、第三產業比重、郵政電信業務量/網民數量代表新經濟地理因素，通過安徽、浙江2001年～2011年上述指標的各項數據來分析地理差異和區域間金融差異的相關程度。
本文所用的數據來自安徽統計年鑒（1991年～2012年）、浙江統計年鑒2012，所有變量都進行對數處理。本文使用的計量軟件為EViews5.0統計軟件。
三、 實證分析過程
1. 經濟金融數據描述性分析。本文在實證驗證之前，對安徽、浙江兩省1990年～2011年的經濟增長指標和金融發展指標進行初步觀察，首先采用人均GDP增長趨勢與金融相關比率趨勢圖進行簡單比較分析（見圖1、圖2）。
從兩圖比較可以看出，無論是東部發達的浙江，還是中部欠發達的安徽，金融增長與經濟增長都表現出明顯的一致性，另外兩個區域之間的金融差異和經濟規模差異都呈擴大的趨勢，說明金融差異對區域經濟增長產生了一定的影響。
其次，通過比較金融發展和貸款兩個指標對經濟的貢獻率來看（見圖3、圖4），金融規模都在不斷擴大，對經濟增長的影響正在不斷加強，金融發展波動性較為明顯，但尚處于穩定調節過程中。
最后對2011年安徽16個地市的各項指標進行比較（見圖5、圖6），可以看出安徽省16地市金融發展水平很不均衡，但是梯度比較明顯，經濟發展比較好的合肥、馬鞍山、蕪湖等地區金融業發展也相對突出，而亳州、阜陽、宿州、六安等地區金融業相對落后，但也有銅陵等地區金融發展與經濟發展出現不一致的現象，這里的結論與彭偉、馮慶水（2011）采用區位熵的計算結果略有出入。
2. 區域金融差異的影響因素實證分析。
（1）單位根檢驗。由于大部分經濟變量是非平穩的，為了避免將實際上不相關的兩個非平穩變量用來回歸分析，本文在進行具體的因果關系檢驗和回歸分析之前，首先對各序列進行ADF單位根檢驗，檢驗變量的平穩性，對于非平穩性的變量進行處理，使之成為平穩時間序列。
安徽相關數據檢驗結果顯示，金融相關比率和六個地理變量數列均不能拒絕原假設，因而可以認為是一個非平穩的序列。進一步對各變量的一階差分數列進行單位根檢驗，各變量數列在準許的顯著性水平下拒絕存在單位根的零假設，即是平穩的。由此認為各數列為一階單整數列，結果如表1所示。
浙江和安徽16個地市的數據同樣顯示各數列為一階單整數量。
�。�2）協整檢驗。分別以安徽、浙江的時間數列數據進行普通最小二乘法回歸，通過t檢驗和擬合優度檢驗得到圖7、圖8、圖9，擬合良好，可以直觀看到實際觀測值和擬合值非常接近，表明金融發展差異與各地理變量之間存在協整關系。
（3）相關性分析。為了更好地觀察金融差異與各地理因素之間的關系，對前面建立的多元線性回歸方程進行相關性分析，得到相關系數矩陣，如表2、表3所示。
關鍵詞：區域金融；金融地理；金融差異；金融相關率
一、 文獻綜述和問題的提出
近年來，由于金融的先導作用，國內外學者對區域金融發展與區域經濟增長的關系等方面的問題進行了較多的研究， 而在區域金融發展過程中普遍存在的區域金融差異也不例外。有代表性的早期研究如Goldsmith（1969）用指標M2/GNP來衡量金融增長的水平，McKinnon（1973）用金融總資產與GNP的比值（FIR指標）來反映金融增長程度，這些指標均將發展中國家經濟落后的原因歸結為金融發展的落后。進入九十年代以后，眾多學者對區域金融發展和區域金融差異理論做出了進一步的發展，有代表性如Greenwood和Jovanovic（1990）、Clark等（2003）、Shankha Chakraborty和Tridip Ray（2003）等等，他們共同的觀點是貧困地區要優先發展金融，其中“金融約束論”是最具代表性的觀點。國內學者一方面結合中國實際對西方學者的理論進行修補和創新，提出應該重視國內金融發展的區域差距，如張杰（1995，2001）、金雪軍，田霖（2004，2006）、殷德生，肖順喜（2000）、周立，王子明（2002）等。國內學者也積極用實證研究的方法來分析中國區域金融差異對經濟發展的影響，如王滿倉（2005）、董金玲（2008）、古學彬、孫麗霞、方茂揚（2009）、李瑞英（2010）、彭偉、馮慶水（2011）等分別分析了陜西、江蘇、廣東、浙江、安徽等不同區域金融差異的存在、評價體系、影響機制等。
從已有文獻來看，國內學者對區域金融差異的研究主要依靠不同指標體系的設立，而這些指標側重于金融市場規模、區域經濟總量等經濟指標，也有涉及到區位熵、市場集中度等傳統地理空間指標，很少引入產業集聚、生產網絡、電子商務等“新經濟地理”因素，未能強調地理因素在區域金融發展中的作用。筆者選擇交通、經濟規模、市場開放程度等作為傳統地理因素，區域文化、互聯網發展等作為新經濟地理因素，分析上述地理因素尤其是新經濟地理因素對區域金融差異的影響，并通過浙江與安徽的區際差異以及安徽內部16個地市的區內差異來研究如何實現區域金融的協調均衡發展。
二、 模型確定及數據選取說明
常見的金融發展指標有表示金融總量增長的全部金融相關比率（FIR），收入比、存貸差、存貸比等，而經濟增長指標主要有GDP、人均GDP等，本文參考田霖（2006）等人的成果，采用1990年～2011年份的安徽和浙江兩個省份的金融相關比率作為區域間金融發展水平的考察指標，用2011年安徽16個地市的金融相關比率、收入比、存貸差、存貸比等作為區域內部的金融發展水平的考察指標，用GDP衡量區域經濟發展水平，用人均GDP、公路密度/貨運量、外資利用率三個指標代表傳統地理因素，用每萬人在校大學生人數、第三產業比重、郵政電信業務量/網民數量代表新經濟地理因素，通過安徽、浙江2001年～2011年上述指標的各項數據來分析地理差異和區域間金融差異的相關程度。
本文所用的數據來自安徽統計年鑒（1991年～2012年）、浙江統計年鑒2012，所有變量都進行對數處理。本文使用的計量軟件為EViews5.0統計軟件。
三、 實證分析過程
1. 經濟金融數據描述性分析。本文在實證驗證之前，對安徽、浙江兩省1990年～2011年的經濟增長指標和金融發展指標進行初步觀察，首先采用人均GDP增長趨勢與金融相關比率趨勢圖進行簡單比較分析（見圖1、圖2）。
從兩圖比較可以看出，無論是東部發達的浙江，還是中部欠發達的安徽，金融增長與經濟增長都表現出明顯的一致性，另外兩個區域之間的金融差異和經濟規模差異都呈擴大的趨勢，說明金融差異對區域經濟增長產生了一定的影響。
其次，通過比較金融發展和貸款兩個指標對經濟的貢獻率來看（見圖3、圖4），金融規模都在不斷擴大，對經濟增長的影響正在不斷加強，金融發展波動性較為明顯，但尚處于穩定調節過程中。
最后對2011年安徽16個地市的各項指標進行比較（見圖5、圖6），可以看出安徽省16地市金融發展水平很不均衡，但是梯度比較明顯，經濟發展比較好的合肥、馬鞍山、蕪湖等地區金融業發展也相對突出，而亳州、阜陽、宿州、六安等地區金融業相對落后，但也有銅陵等地區金融發展與經濟發展出現不一致的現象，這里的結論與彭偉、馮慶水（2011）采用區位熵的計算結果略有出入。
2. 區域金融差異的影響因素實證分析。
（1）單位根檢驗。由于大部分經濟變量是非平穩的，為了避免將實際上不相關的兩個非平穩變量用來回歸分析，本文在進行具體的因果關系檢驗和回歸分析之前，首先對各序列進行ADF單位根檢驗，檢驗變量的平穩性，對于非平穩性的變量進行處理，使之成為平穩時間序列。
安徽相關數據檢驗結果顯示，金融相關比率和六個地理變量數列均不能拒絕原假設，因而可以認為是一個非平穩的序列。進一步對各變量的一階差分數列進行單位根檢驗，各變量數列在準許的顯著性水平下拒絕存在單位根的零假設，即是平穩的。由此認為各數列為一階單整數列，結果如表1所示。
浙江和安徽16個地市的數據同樣顯示各數列為一階單整數量。
�。�2）協整檢驗。分別以安徽、浙江的時間數列數據進行普通最小二乘法回歸，通過t檢驗和擬合優度檢驗得到圖7、圖8、圖9，擬合良好，可以直觀看到實際觀測值和擬合值非常接近，表明金融發展差異與各地理變量之間存在協整關系。
（3）相關性分析。為了更好地觀察金融差異與各地理因素之間的關系，對前面建立的多元線性回歸方程進行相關性分析，得到相關系數矩陣，如表2、表3所示。