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【摘要】银行业是促进经济增长的重要金融中介，地区银行业的发展和经济增长是经济学界长久以来较为关注的话题。云南省地处我国西南边界，特殊的地理位置使云南省为发展沿边金融提供了条件，对该省金融业的发展和经济增长的研究具有现实意义。因此，本文选取云南省2000～2014年的时间序列分析银行业集聚程度是否对国民经济增长有所影响，有怎样的影响，结果表明，要想对经济增长更为有利需要使云南省银行业集聚程度降低，并在最后提出相关建议。
【关键词】银行业集聚 经济增长 时间序列 因果检验
一、引言
随着国家经济体制改革进程的推进，金融业高速发展，金融资源在区域间流动速度加快，越来越多的经济学家已经发现，金融也呈现出产业向某一地区集聚的现象。而且，其他国家关于金融产业集聚已有相当多的研究，大量结果显示，金融产业集聚与经济增长之间确实存在着不可分割的关系。银行作为重要的金融中介，其对经济发展的重要作用得到了各方广泛关注，关于银行业集聚与经济增长之间的关系的研究正在广泛进行，但到目前为止，对这一问题的考察尚且没有定论，不同地区、不同条件下的产业集聚和经济状况可能会呈现出不同的结果。本文拟将云南省作为分析对象，分析近年来银行业集聚对地区国民经济发展的影响效果，从而丰富我国已有的关于银行业的讨论的研究成果，特别是填充了关于省际的文献库。之所以将云南省作为分析的对象，是因为云南省地处我国西南高原，与东南亚多个国家相邻，是面向东南亚和西部大开发战略重要的重要省份，在经济发展总体滞后的情况下近年来云南经济和金融业快速成长和发展，但与发达的经济圈相比，入上海金融中心、珠三角经济圈等，仍存在较大差距。以此为背景，将云南省作为分析对象，试图探究云南省银行业如何发展才能更好地促进经济增长，具有实际意义。
二、云南省银行业集聚程度的评价方法
产业集聚是产业经济学的部分理论，其所产生的效应、对区域经济的辐射能力等都是研究热点。经过对国内外大量相关文献的梳理发现，学者通常采用区位熵、产业机构比例、行业集中度、空间基尼系数等方法评价金融产业集聚程度。考虑到数据获得的难易程度，本文采用行业集中度来衡量2000～2014年云南省银行业集聚水平，包括存款、贷款主要项目的市场集聚程度。其计算公式为：
CR■=（■■）×100%
其中，i=1，2，···，n;n为最大的n家银行，通常取4，5或8;xi代表规模排在第i位的银行存款、贷款、资产等指标的对应数值;x代表银行业市场对应指标的总值。在此，我们选区云南省前四家国有商业银行分行数据，这一指标值越大，说明产业集聚程度越高，反之则越低。
三、实证分析
（一）数据来源及基本计量模型设定
将代表银行产业集聚程度的变量引入通常的经济增长模型，设定成如下样式：
Yt=α+βBSt+εt
其中，Y为被解释变量，用人均GDP的自然对数来表示;BS为主要解释变量;α为截距项;ε为随机扰动项;t表示年份。文中所用数据均来源于《云南金融年鉴》（1991～2015年）和银监会网站搜集和计算而得。
（二）计量检验
根据前文所设立的计量模型，使用Eviews8.0计量软件进行时间序列数据的检验。经济学中为了确定两变量之间的相互影响原因，一般采用格兰杰因果检验。为使检验过程完整、检验结果有效，需对时间序列先进行单位根检验和协整检验。
1.单位根检验。利用Eviews8.0计量软件进行单位根检验，从反映的结果中可以看出，在10%置信水平下存款反映的银行集聚度和人均GDP的t统计值为-2.592628大于临界值-2.713751，因此不能拒绝零假设，认为原序列不平稳，只有贷款反映的银行集聚度在1%置信水平下平稳;经过一阶差分后存款反映的银行集聚度、人均GDP分别在1%和10%置信水平下是平稳时间序列，但贷款反映的银行集聚度序列一階差分下不平稳。因此可以用一阶差分后存款反映的银行集聚度、人均GDP继续做协整检验。
2.协整检验。采用EG两步法对经济增长和银行业集聚程度进行协整检验，回归后对产生的残差序列进行单位根检验，发现残差序列t统计量为-1.734334，小于10%置信水平下-1.604392的临界值，说明残差序列平稳，可以继续进行检验。
3.相关性检验。通过最小二乘回归，得到经济增长与银行业集中度之间的关系如下：
Y=-4.395239x1+11.93087
其中，y为人均GDP的自然对数，x1为存款反映的银行集聚度。各变量p值均为0.0000，R2=0.923126，说明存款反映的银行集聚度与经济增长之间存在明显的负向关系，即随着银行业集聚度的降低，经济实现增长。
4.因果检验。进一步进行格兰杰因果检验，检验二者之间是否存在长期的因果关系。结果表明，在滞后一期的情况下，原假设存款反映的银行集聚度不是人均GDP变化的格兰杰原因的概率p值为0.0683，小于0.1，因此拒绝原假设，认为存款反映的银行集聚度是人均GDP变化的格兰杰原因;原假设人均GDP变化不是存款反映的银行集聚度变化的原因，概率p值为0.8748，大于0.1，因此接受原假设，认为人均GDP变化不是引致存款反映的银行集聚度变化的原因。
综合上述，可以认为，云南省银行业集聚程度是使经济增长的原因，但是其对经济的影响效果并不是立马显现，而是在未来几年中逐渐显现。
四、结论
本文利用2000～2014年的时间序列数据对云南省银行业集聚程度与经济增长的关系进行了实证分析，分析结果表明，云南省银行业集聚程度对经济增长产生了负向影响，随着银行业集聚程度的下降将会给云南省国民经济增长带来新的动力，说明银行业结构的改善对经济增长更为有力。同时，在长期，银行集聚程度的变化是造成经济增长变化的原因，但是云南省经济的增长并不是致使银行业集聚程度变化的原因。说明云南省经济增长与银行业结构之间并未匹配，仍然需要云南省政府继续深化金融体制改革，合理调控，适当降低银行业集聚程度，创建与经济增长相匹配的银行业市场结构，鼓励银行间适度竞争，营造良好的金融环境，为云南省国民经济增长持续增添动力，充分发挥银行业作为带动经济增长的引擎作用。
作者简介：李忆秋（1991-），女，汉族，河北邯郸人，云南财经大学研究生，研究方向：金融学。
【关键词】银行业集聚 经济增长 时间序列 因果检验
一、引言
随着国家经济体制改革进程的推进，金融业高速发展，金融资源在区域间流动速度加快，越来越多的经济学家已经发现，金融也呈现出产业向某一地区集聚的现象。而且，其他国家关于金融产业集聚已有相当多的研究，大量结果显示，金融产业集聚与经济增长之间确实存在着不可分割的关系。银行作为重要的金融中介，其对经济发展的重要作用得到了各方广泛关注，关于银行业集聚与经济增长之间的关系的研究正在广泛进行，但到目前为止，对这一问题的考察尚且没有定论，不同地区、不同条件下的产业集聚和经济状况可能会呈现出不同的结果。本文拟将云南省作为分析对象，分析近年来银行业集聚对地区国民经济发展的影响效果，从而丰富我国已有的关于银行业的讨论的研究成果，特别是填充了关于省际的文献库。之所以将云南省作为分析的对象，是因为云南省地处我国西南高原，与东南亚多个国家相邻，是面向东南亚和西部大开发战略重要的重要省份，在经济发展总体滞后的情况下近年来云南经济和金融业快速成长和发展，但与发达的经济圈相比，入上海金融中心、珠三角经济圈等，仍存在较大差距。以此为背景，将云南省作为分析对象，试图探究云南省银行业如何发展才能更好地促进经济增长，具有实际意义。
二、云南省银行业集聚程度的评价方法
产业集聚是产业经济学的部分理论，其所产生的效应、对区域经济的辐射能力等都是研究热点。经过对国内外大量相关文献的梳理发现，学者通常采用区位熵、产业机构比例、行业集中度、空间基尼系数等方法评价金融产业集聚程度。考虑到数据获得的难易程度，本文采用行业集中度来衡量2000～2014年云南省银行业集聚水平，包括存款、贷款主要项目的市场集聚程度。其计算公式为：
CR■=（■■）×100%
其中，i=1，2，···，n;n为最大的n家银行，通常取4，5或8;xi代表规模排在第i位的银行存款、贷款、资产等指标的对应数值;x代表银行业市场对应指标的总值。在此，我们选区云南省前四家国有商业银行分行数据，这一指标值越大，说明产业集聚程度越高，反之则越低。
三、实证分析
（一）数据来源及基本计量模型设定
将代表银行产业集聚程度的变量引入通常的经济增长模型，设定成如下样式：
Yt=α+βBSt+εt
其中，Y为被解释变量，用人均GDP的自然对数来表示;BS为主要解释变量;α为截距项;ε为随机扰动项;t表示年份。文中所用数据均来源于《云南金融年鉴》（1991～2015年）和银监会网站搜集和计算而得。
（二）计量检验
根据前文所设立的计量模型，使用Eviews8.0计量软件进行时间序列数据的检验。经济学中为了确定两变量之间的相互影响原因，一般采用格兰杰因果检验。为使检验过程完整、检验结果有效，需对时间序列先进行单位根检验和协整检验。
1.单位根检验。利用Eviews8.0计量软件进行单位根检验，从反映的结果中可以看出，在10%置信水平下存款反映的银行集聚度和人均GDP的t统计值为-2.592628大于临界值-2.713751，因此不能拒绝零假设，认为原序列不平稳，只有贷款反映的银行集聚度在1%置信水平下平稳;经过一阶差分后存款反映的银行集聚度、人均GDP分别在1%和10%置信水平下是平稳时间序列，但贷款反映的银行集聚度序列一階差分下不平稳。因此可以用一阶差分后存款反映的银行集聚度、人均GDP继续做协整检验。
2.协整检验。采用EG两步法对经济增长和银行业集聚程度进行协整检验，回归后对产生的残差序列进行单位根检验，发现残差序列t统计量为-1.734334，小于10%置信水平下-1.604392的临界值，说明残差序列平稳，可以继续进行检验。
3.相关性检验。通过最小二乘回归，得到经济增长与银行业集中度之间的关系如下：
Y=-4.395239x1+11.93087
其中，y为人均GDP的自然对数，x1为存款反映的银行集聚度。各变量p值均为0.0000，R2=0.923126，说明存款反映的银行集聚度与经济增长之间存在明显的负向关系，即随着银行业集聚度的降低，经济实现增长。
4.因果检验。进一步进行格兰杰因果检验，检验二者之间是否存在长期的因果关系。结果表明，在滞后一期的情况下，原假设存款反映的银行集聚度不是人均GDP变化的格兰杰原因的概率p值为0.0683，小于0.1，因此拒绝原假设，认为存款反映的银行集聚度是人均GDP变化的格兰杰原因;原假设人均GDP变化不是存款反映的银行集聚度变化的原因，概率p值为0.8748，大于0.1，因此接受原假设，认为人均GDP变化不是引致存款反映的银行集聚度变化的原因。
综合上述，可以认为，云南省银行业集聚程度是使经济增长的原因，但是其对经济的影响效果并不是立马显现，而是在未来几年中逐渐显现。
四、结论
本文利用2000～2014年的时间序列数据对云南省银行业集聚程度与经济增长的关系进行了实证分析，分析结果表明，云南省银行业集聚程度对经济增长产生了负向影响，随着银行业集聚程度的下降将会给云南省国民经济增长带来新的动力，说明银行业结构的改善对经济增长更为有力。同时，在长期，银行集聚程度的变化是造成经济增长变化的原因，但是云南省经济的增长并不是致使银行业集聚程度变化的原因。说明云南省经济增长与银行业结构之间并未匹配，仍然需要云南省政府继续深化金融体制改革，合理调控，适当降低银行业集聚程度，创建与经济增长相匹配的银行业市场结构，鼓励银行间适度竞争，营造良好的金融环境，为云南省国民经济增长持续增添动力，充分发挥银行业作为带动经济增长的引擎作用。
作者简介：李忆秋（1991-），女，汉族，河北邯郸人，云南财经大学研究生，研究方向：金融学。