对于各地区金融排斥的收敛性实证，笔者尝试了多个时间段的逐步分析，考虑到1997年以后开始的金融改革对我国各地区金融排斥所产生的影响，因此，研究结果主要集中于1993—2006年以及1997—2006年这两个时间段的金融排斥收敛性问题的探究上。如前文所提出的，衡量省际金融排斥的指标以及各维度指标十分丰富，在此，笔者仅报告了运用地理空间权重矩阵对广义的综合排斥指数进行β‐收敛分析的结果，其他方法下得到的结果也基本类似。
表5．3报告了在1993—2006年和1997—2006年这两个时间段内我国省际金融排斥的绝对β‐收敛分析结果。从表中可以看出，无论是1993—2006年这一时间段内，还是1997—2006年这一时间段内，均表现出了显著的收敛性，β值分别为－0．07和－0．09。同时，后一时间段内的金融排斥差异收敛性要快于前一段时间。进一步的空间自相关检验值论证了各地区金融排斥发展差异存在的空间性，例如Moran's I值均高度显著；同时LM‐Error值以及其稳健性检验值也均在1％的水平上高度显著；然而LM‐Lag的稳健性检验值却在10％的水平上也不显著，因此，对于各地区金融排斥差异的发展趋势性分析宜采用SEM模型。
表5．3 各地区金融排斥发展的绝对β‐收敛分析（新古典模型下）
注释：该模型为：ln（excluit＋k/excluit）＝α＋βln（excluit）＋εit，εit ～nii（0，σ2），β值可反映是否存在收敛性、还是发散性。***表示在1％水平下显著，**表示在5％水平下显著。
采用SEM模型对我国各省际金融排斥差异的发展趋势进行空间计量分析，经过多重共线性、异方差的检验后，表5．4报告了两个条件β‐收敛模型下的结果。其中，（A）模型结果显示，加入空间滞后因素后，β值仍然为负，且高度显著，这证明了两个时间段内各地区金融排斥的差异的确存在着收敛性。同时，相比较于绝对收敛模型，1993—2006时间段内的β绝对值有所增加，表明受到周边地区金融排斥的发展影响，各地区金融排斥差异的收敛性趋势进一步提高，而对于1997—2006时间段内，这种收敛性趋势反而减少，同时也体现出前一时间段内金融排斥差异收敛性的程度高于后一时间段内的收敛性趋势，与上述绝对收敛模型的结果不一致。造成这一结果的原因可能是源于地区与地区间的相互作用，提高了整个时间段内的收敛性趋势。ρ值显示为0．28，且在5％的水平上显著，表明了空间交互性影响的确存在。
进一步，引入初始的空间滞后变量，β值仍高度的负显著，（B）结果显示，这种初始的空间滞后变量发挥着一定的作用，γ虽然从数值上与ρ比较显得较小，但至少在5％水平上显著，表明了各地区金融排斥差异的收敛性不仅受到周边地区的影响，同时也受到自身初始条件的影响。比较（A）结果和（B）结果，可以发现，模型（5．5）的拟合性要好于模型（5．4），同时，相比较于模型（5．4），模型（5．5）中β的绝对值较大，也就是说，各省际金融排斥的初始状态深刻影响着未来的收敛趋势，使得这种收敛性呈现更快的趋势。
因此，总体而言，中国各省际金融排斥差异的发展呈现稳健的收敛性，这种收敛性不仅仅受到了周边地区等整个金融排斥系统的影响，同时也受到自身初期程度的影响，并且，在考虑了空间的相互作用后，收敛性变得更为突出。
表5．4 两个条件β‐收敛模型（SEM）结果
续表
注释：（A）模型为：ln（excluit＋k/excluit）＝ α＋ βln（excluit）＋ εit ，（B）模型为：ln（excluit＋k/excluit）＝α＋βln（excluit）＋γWiln（excluit）＋εit，εit＝ρWiεit＋uit，而且uit～nii（0，σ2）。β值可反映是否存在收敛性、还是发散性。***表示在1％水平下显著，**表示在5％水平下显著。
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