沈 麗，邵淑燦，劉 媛

（1.山東財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，山東 濟(jì)南 250014;2.中國人壽保險(xiǎn)股份有限公司 山東省分公司，山東 濟(jì)南 250011）

一、引 言

2013年，我國正式提出共建“絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”和“21世紀(jì)海上絲綢之路”（簡稱“一帶一路”），十八屆三中全會正式將“一帶一路”確定為國家頂層戰(zhàn)略，在2015年確定國內(nèi)沿線地區(qū)的18個(gè)省市作為重要參與者①?！耙粠б宦贰睒?gòu)建了一個(gè)全面開放的格局，將為沿線國家的資源與優(yōu)勢互補(bǔ)提供新的合作契機(jī)。就國內(nèi)來說，我國與沿線國家在金融、經(jīng)濟(jì)方面的合作需求正在增加，更好地利用國內(nèi)外兩個(gè)市場，有利于沿線地區(qū)吸引金融資金、社會成本等要素資源，加快金融資源突破傳統(tǒng)地理空間的局限，實(shí)現(xiàn)跨地域運(yùn)動并在某一地域集中從而能夠促進(jìn)金融集聚程度提高（黃解宇等，2015[1]）。金融集聚是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長、驅(qū)動區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的關(guān)鍵因素，它通過“資本溢出效應(yīng)”推動本地經(jīng)濟(jì)增長，同時(shí)通過“擁擠效應(yīng)”和“涓流效應(yīng)”對周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)活動產(chǎn)生溢出效應(yīng)（劉紅，2008[2]）。我國省際“一帶一路”地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展參差不齊，不同地區(qū)金融資源分布存在較大差距?！对妇芭c行動》中明確提出，在推進(jìn)“一帶一路”區(qū)域建設(shè)過程中，要不斷推進(jìn)不同地區(qū)間的互動與交流，以經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)為核心，提升金融對周邊地區(qū)的集聚和輻射帶動作用，進(jìn)而促進(jìn)周邊不同規(guī)模等級地區(qū)的發(fā)展，全面提升地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。因而，從溢出視角實(shí)證分析金融集聚問題對加強(qiáng)區(qū)域金融合作，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長具有十分重要的意義。

二、文獻(xiàn)綜述

溢出效應(yīng)最初由Stiglitz(1985)[3]基于外部性提出，而真正開始關(guān)注區(qū)域金融集聚溢出效應(yīng)的是Krugman(1992)[4]，他提出金融資源跨地域運(yùn)動的特性使金融集聚具有明顯的溢出效應(yīng)。此后，對金融集聚溢出效應(yīng)的探索受到廣泛關(guān)注?，F(xiàn)有針對金融集聚在空間溢出方面的探討主要面臨著以下兩種挑戰(zhàn)：一是有關(guān)金融集聚的度量，二是對于金融集聚空間相關(guān)性的檢驗(yàn)。在金融集聚程度測度的研究中，部分學(xué)者基于主成分分析法進(jìn)行了探索（丁藝，2013[5]），但當(dāng)主成分因子有正有負(fù)時(shí)，綜合評價(jià)意義不明確。另有一些文獻(xiàn)則采用區(qū)位熵法②對金融集聚程度進(jìn)行描述（余泳澤等，2013[6]），顯然區(qū)位熵法不僅能縱向比較不同省份金融集聚程度的不同，也能橫向比較不同產(chǎn)業(yè)集聚程度的差異，因此在實(shí)證研究中得到較為廣泛地應(yīng)用。在相關(guān)性檢驗(yàn)方面，隨著研究的不斷深入，多數(shù)學(xué)者從金融市場、銀行業(yè)、證券業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)等視角來分析金融集聚聚類模式，并選擇Moran散點(diǎn)圖③檢驗(yàn)了區(qū)域間的關(guān)聯(lián)性（趙軼，2014[7]；張曉燕等，2015[8]）?？v觀金融集聚空間相關(guān)性檢驗(yàn)的研究，均證明省際區(qū)域間存在溢出效應(yīng)和空間依賴性，因此，未來研究金融集聚與其他變量關(guān)系時(shí)，不能忽視空間相關(guān)性，否則會導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果有偏。

金融集聚具有明顯的信息溢出和知識溢出，信息溢出本質(zhì)上是一種知識溢出[9]，因而國內(nèi)外學(xué)者普遍從“知識溢出”角度展開對金融集聚溢出的研究。通過回顧相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，學(xué)者們主要從企業(yè)、金融資源空間布局和社會經(jīng)濟(jì)效益三個(gè)視角展開對金融集聚溢出模型的研究?；谄髽I(yè)視角研究金融集聚溢出模型的學(xué)者普遍認(rèn)為，金融集聚可以通過知識溢出降低企業(yè)研發(fā)成本和生產(chǎn)成本，提高企業(yè)生產(chǎn)效率。Romer（1986）[10]在 Arrow（1962）[11]“干中學(xué)”概念的基礎(chǔ)上提出了知識溢出模型，將知識看作是企業(yè)投資決策的副產(chǎn)品，知識溢出效應(yīng)的存在使全社會勞動生產(chǎn)率得到提高。Jaffe（1986）[12]在此研究的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步分析地理距離對企業(yè)間知識溢出效應(yīng)的影響，發(fā)現(xiàn)知識溢出具有本地化特征，因而金融機(jī)構(gòu)的地理集群可以有效地降低企業(yè)經(jīng)營成本?；诮鹑谫Y源空間布局視角研究金融集聚溢出模型的學(xué)者認(rèn)為，金融資源可以跨區(qū)域自由流動或通過產(chǎn)品流動間接實(shí)現(xiàn)要素的自由流動，實(shí)現(xiàn)資源的合理配置（Kindleberge，1974[13]；劉紅,2008[2]）?；谏鐣?jīng)濟(jì)效益視角研究金融集聚溢出模型的學(xué)者們認(rèn)為，金融集聚溢出效應(yīng)會加速本地資本積累，產(chǎn)出增加，同時(shí)加速周邊地區(qū)技術(shù)進(jìn)步，因此金融集聚溢出效應(yīng)是伴隨所有區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的過程。在對其他模型研究和修改的基礎(chǔ)上，Baldwin等（2001）[14]引入溢出效應(yīng)的LS模型，發(fā)現(xiàn)金融集聚對周邊區(qū)域產(chǎn)生輻射效應(yīng)，具體表現(xiàn)為技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)和資本積累效應(yīng)，并通過投資儲蓄的轉(zhuǎn)化效應(yīng)引導(dǎo)儲蓄資金投向高收益領(lǐng)域，最終提高經(jīng)濟(jì)體系投資效率。與此不同，王丹等（2015）[15]借用演化博弈模型研究發(fā)現(xiàn)，小范圍內(nèi)的知識溢出效應(yīng)會帶動技術(shù)創(chuàng)新，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長；大范圍的地區(qū)間溢出會面臨雙方因知識水平的較大差距而產(chǎn)生的阻塞效應(yīng)，影響金融集聚溢出水平。綜合上述三個(gè)視角關(guān)于金融集聚溢出模型的研究并結(jié)合“一帶一路”客觀發(fā)展?fàn)顩r，本文整合構(gòu)建出“一帶一路”自有的金融集聚溢出模型(見圖1)。圖1中“一帶一路”金融集聚溢出模型由四部分組成，一是基于企業(yè)層面的主觀意愿(包括溢出能力和學(xué)習(xí)能力)、雙方廣義距離(包括雙方知識差距和地理距離等)、雙方信任程度和風(fēng)險(xiǎn)控制尺度；二是基于金融資源空間布局層面，涉及沿線18省份金融資源的初始稟賦和要素跨區(qū)域流動情況；三是基于政府層面的支持力度(包括政府實(shí)力和地方保護(hù)等)；四是金融集聚知識溢出的經(jīng)濟(jì)效益，以18省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r(人均 GDP) 作為衡量標(biāo)準(zhǔn)。

圖1 “一帶一路”金融集聚溢出模型

隨著空間計(jì)量方法的發(fā)展（Anselin,1990[16]；Elhorst and Zigovak,2014[17]），國內(nèi)學(xué)者們在金融集聚水平的測算和相關(guān)性檢驗(yàn)不斷完善的基礎(chǔ)上，逐步將空間計(jì)量與金融集聚對經(jīng)濟(jì)增長影響的研究相結(jié)合。從現(xiàn)有研究成果來看，部分研究采用空間自回歸模型和空間誤差模型探討了金融集聚對地區(qū)經(jīng)濟(jì)的溢出效果（李林等，2011[18]）。但空間自回歸模型存在只討論“相鄰”單元間因變量空間溢出現(xiàn)象的缺點(diǎn)，空間誤差模型存在只引入自變量空間滯后性的不足，而金融集聚空間溢出問題的研究要兼顧自變量和因變量的空間滯后性，因此研究結(jié)論存在一定誤差（Paelinck and Nijkmp,1975[19]）。另有一些文獻(xiàn)則引入滯后項(xiàng)建立空間滯后模型（SLM），通過與空間杜賓模型（SDM）結(jié)合，分別檢驗(yàn)金融集聚與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系（李紅等，2014[20]）。但遺憾的是，在參數(shù)估計(jì)階段，直接使用參數(shù)系數(shù)來解釋溢出效應(yīng)的方向和效果。根據(jù)Lesage and Pace（2014）[21]等學(xué)者的觀點(diǎn)，在空間計(jì)量模型中，只有當(dāng)被解釋變量空間滯后項(xiàng)系數(shù)為零時(shí)，才能直接使用解釋變量的估計(jì)系數(shù)對空間溢出效應(yīng)進(jìn)行描述，顯然分析結(jié)果有失偏頗。為此，Lesage（2014）[22]等人主張采用空間回歸模型的偏微分方法，將空間滯后變量的參數(shù)分解為直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)，其中，用直接效應(yīng)來描述解釋變量的區(qū)域內(nèi)空間溢出效果，用間接效應(yīng)來描述解釋變量的區(qū)域間溢出效果，用總效應(yīng)來描述解釋變量的整體溢出效果。

本文在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，建立基于地理距離的空間權(quán)重矩陣，繼而運(yùn)用空間回歸模型偏微分法，將省際“一帶一路”地區(qū)金融集聚的空間溢出效應(yīng)進(jìn)行分解，相對準(zhǔn)確地估計(jì)了金融集聚在區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間的溢出效應(yīng)。

三、模型與實(shí)證方法

（一）空間相關(guān)性檢驗(yàn)

利用Moran’s I指數(shù)分析省際“一帶一路”區(qū)域經(jīng)濟(jì)的空間相關(guān)性，公式如下所示：

其中是空間地理權(quán)重矩陣，Xi代表第i空間單位的觀察值。Moran’s I指數(shù)大小介于-1和1之間，其值大于0表示空間正相關(guān)，其值小于0代表空間負(fù)相關(guān)，取值為0時(shí)則表示在空間分布上無相關(guān)關(guān)系。其絕對值越大代表在空間分布上具有越強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。我們也可以繪制Moran’s I散點(diǎn)圖對經(jīng)濟(jì)增長的空間特征進(jìn)行更加細(xì)致的描繪。

（二）空間計(jì)量模型設(shè)定

借鑒已有研究成果，本文構(gòu)建以下杜賓模型：

其中，y表示經(jīng)濟(jì)增長，解釋變量X為金融集聚，同時(shí)引入控制變量，如外商直接投資、財(cái)政支出等；分別為系數(shù)項(xiàng)和誤差項(xiàng)，α 為常數(shù)項(xiàng)，為N×1階矩陣，N為觀測單元個(gè)數(shù)；W為空間地理距離權(quán)重矩陣，則Wy和WX分別為考慮了空間依賴的經(jīng)濟(jì)增長和金融集聚變量。為保證估計(jì)的客觀性，實(shí)證結(jié)果中若Wy的系數(shù)那么我們在實(shí)證結(jié)果分析中不可以直接用Wy、WX和X的回歸系數(shù)解釋經(jīng)濟(jì)增長的變化程度。

（三）空間溢出效應(yīng)分解方法

我們通過空間回歸模型偏微分方法（Spatial Regression Model Partial Derivatives）對金融集聚溢出效應(yīng)進(jìn)行合理準(zhǔn)確地解釋（Pace等，2006；Lesage等，2009），首先將其模型改為：

為了對Sr(W)進(jìn)行描述，將方程（4）改寫為（7）所示，地區(qū)i（i=1,2...n)的yi寫成如方程（8）所示。

據(jù)式（7）分別求yi對本區(qū)域和本區(qū)域之外的區(qū)域j的解釋變量xjr求偏導(dǎo)得到（9）和（10）式。

Sr(W)ij和Sr(W)ii衡量了區(qū)域i的被解釋變量受區(qū)域j和區(qū)域i中解釋變量xjr的影響大小。由（9）式和（10）式可以看出，相比較于OLS的回歸系數(shù)，如果j≠r，則在空間計(jì)量方程中yi對xjr的偏導(dǎo)數(shù)通常取決于矩陣Sr(W)中的第ij個(gè)元素，而不是等于0。同樣，將yi對xir求偏導(dǎo)所得到的結(jié)果通常也不為因此一個(gè)地區(qū)的解釋變量將同時(shí)作用于本地區(qū)及其他地區(qū)的被解釋變量，我們將這種區(qū)域內(nèi)的作用效果稱作直接效應(yīng)，將區(qū)域間的作用效果稱作間接效應(yīng)，兩種作用之和稱為總效應(yīng)。

（四）金融集聚區(qū)位熵

區(qū)位熵是依據(jù)基尼系數(shù)構(gòu)造出專門用于衡量地方產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展程度的地方專業(yè)化指數(shù)，計(jì)算方法如下：其中qij表示地區(qū)j產(chǎn)業(yè)i的產(chǎn)值，qj表示地區(qū)j全部產(chǎn)業(yè)總值，qi表示全國產(chǎn)業(yè)i總值，q表示全國產(chǎn)業(yè)總值。區(qū)位熵指數(shù)衡量了某個(gè)地區(qū)某產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化程度與全國平均水平的差異。區(qū)位熵指數(shù)值與產(chǎn)業(yè)集聚程度成正比，當(dāng)區(qū)位熵指數(shù)越接近1時(shí)，表明產(chǎn)業(yè)集聚水平較低；當(dāng)區(qū)位熵指數(shù)大于1時(shí)表明產(chǎn)業(yè)集聚程度較高且數(shù)值越大集聚程度越高。

根據(jù)以上關(guān)于區(qū)位熵的闡述并結(jié)合“一帶一路”區(qū)域金融集聚發(fā)展的特點(diǎn)，我們采用區(qū)位熵法計(jì)算金融集聚程度，并將金融集聚區(qū)位熵定義為：其中Si表示地區(qū)i的金融產(chǎn)業(yè)增加值，Pi表示地區(qū)i的人口數(shù)，S表示全國的金融產(chǎn)業(yè)增加值，P表示全國人口數(shù)。余泳澤等（2016）[6]采用區(qū)位熵法（LQ）對金融集聚程度進(jìn)行描述，認(rèn)為區(qū)位熵法（LQ指數(shù)）不僅能縱向比較沿線省市金融集聚程度的不同，也能橫向比較“一帶一路”區(qū)域沿線省市不同產(chǎn)業(yè)集聚程度的差異，因此在金融集聚水平測度中得到較為廣泛地應(yīng)用。

四、經(jīng)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)

（一）指標(biāo)與數(shù)據(jù)

本文采用中國分省數(shù)據(jù)，全部樣本為“一帶一路”沿線18省份，樣本期間為2000—2016年。所有數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)化處理以避免多重共線性，詳細(xì)變量信息見表1。

1.金融集聚區(qū)位熵。本文采用區(qū)位熵系數(shù)法來衡量“一帶一路”區(qū)域金融集聚程度的高低，一般來講金融集聚區(qū)位熵系數(shù)越大，金融產(chǎn)業(yè)的集聚程度也就越高。為了更全面地分析金融集聚的影響，本文從金融規(guī)模（Ft）和金融效率（Fe）兩個(gè)方面引入核心解釋變量，其中用“地區(qū)人均金融產(chǎn)業(yè)增加值/全國人均金融產(chǎn)業(yè)增加值”來表示金融規(guī)模（Ft），此外考慮到數(shù)據(jù)的可得性和重要性，用貸款與存款之比側(cè)面反映金融效率（Fe）。需要特別指出，本文所用的存貸款額均是人民幣存款和貸款，不包括外幣。所有數(shù)據(jù)來自各省統(tǒng)計(jì)年鑒和《區(qū)域經(jīng)濟(jì)運(yùn)行報(bào)告》。

2.經(jīng)濟(jì)增長。一般使用國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP來表示經(jīng)濟(jì)增長狀況（李紅等，2014[20]），但囿于地區(qū)間人口基數(shù)不同，因此，用人均GDP（Pgdp）表示地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，同時(shí)，將2000年作為基年對各期數(shù)據(jù)進(jìn)行換算，以消除通脹影響。以上數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計(jì)局及各省統(tǒng)計(jì)年鑒。

3.控制變量。從三個(gè)方面對控制變量進(jìn)行選擇。對外經(jīng)濟(jì)聯(lián)系方面，本文用“外商直接投資總額/地區(qū)生產(chǎn)總值”來衡量地區(qū)實(shí)際外資利用情況（FDI）；政府支出方面，用“財(cái)政支出/地區(qū)生產(chǎn)總值”來表示地區(qū)政府支出（Exp）；資本方面，用“資本總額/從業(yè)人員”計(jì)算得到勞均資本（Klp）。以上數(shù)據(jù)均源于國家統(tǒng)計(jì)局及《中國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫》。

4.空間權(quán)重矩陣?？紤]到地理距離對金融資源跨區(qū)域流動的影響，在對鄰接空間權(quán)重進(jìn)行設(shè)置的基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步對地理距離權(quán)重矩陣進(jìn)行了考察。鄰接權(quán)重矩陣（W1）中，矩陣元素只有在i地區(qū)和j地區(qū)空間相鄰的情況下為1，除此之外則為0。地理權(quán)重矩陣（W2）中，以i地區(qū)和j地區(qū)的空間地理距離平方的倒數(shù)為矩陣元素，然后進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理構(gòu)建地理權(quán)重矩陣，增加實(shí)證結(jié)果的可靠性。

表1 樣本變量描述性統(tǒng)計(jì)

（二）空間相關(guān)性檢驗(yàn)

本文基于鄰接空間權(quán)重和地理距離權(quán)重矩陣，運(yùn)用Moran’s I指數(shù)檢驗(yàn)省際“一帶一路”區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的全局空間相關(guān)性，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：第一，在上述兩種權(quán)重矩陣下，經(jīng)濟(jì)增長的Moran’s I指數(shù)均在1%的顯著性水平上顯著為正，這意味著省際“一帶一路”區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長具有正向的空間相關(guān)關(guān)系。第二，從Moran’s I指數(shù)的大小來看，在鄰接空間權(quán)重下取得最大值，在地理距離權(quán)重下則普遍較小，這表明省際區(qū)域間的正向空間相關(guān)性在一定程度上會受到地理距離的影響而變小。

表2 被解釋變量（Pgdp）的Moran’s I指數(shù)

通過上述空間相關(guān)性檢驗(yàn)我們可以清晰看出，在樣本考察期內(nèi)Moran's I指數(shù)均為正，這表明省際“一帶一路”區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長在空間分布上具有顯著的正向相關(guān)性。因此，可以看出研究經(jīng)濟(jì)增長的空間相關(guān)性，對于探討省際“一帶一路”區(qū)域金融集聚與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系具有重要作用，而對于這種空間相關(guān)性的忽視，往往造成有偏差的研究結(jié)果。

（三）經(jīng)典計(jì)量模型經(jīng)驗(yàn)估計(jì)結(jié)果

首先，在不涉及空間分析的情況下，分別采用混合估計(jì)、隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)估計(jì)等傳統(tǒng)計(jì)量方法實(shí)證分析金融集聚對經(jīng)濟(jì)增長的作用效果，表3為模型估計(jì)結(jié)果?？梢钥吹剑煌烙?jì)方法下擬合優(yōu)度（R2）均處在較高水平，F(xiàn)值和Wald值均十分顯著，這證明模型的擬合效果較好。其次，三種估計(jì)方法金融規(guī)模、金融效率的系數(shù)均為正，這表明金融規(guī)模擴(kuò)大、金融集聚加強(qiáng)顯著推動了經(jīng)濟(jì)增長。另外，外商投資、勞均資本的系數(shù)值顯著正相關(guān)，表明隨著人均資本程度的提高，經(jīng)濟(jì)增長將受到較大幅度的推動作用。

表3 經(jīng)典計(jì)量模型回歸結(jié)果

（四）空間面板數(shù)據(jù)模型經(jīng)驗(yàn)估計(jì)結(jié)果

由于省際“一帶一路”區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長在空間分布上呈現(xiàn)出顯著的依賴性，因此本文在地理權(quán)重矩陣下，采用空間自回歸(SAR)、空間誤差(SEM)和空間杜賓(SDM)三種空間計(jì)量模型進(jìn)行固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)回歸，檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。為了確保計(jì)量結(jié)果的穩(wěn)健性，文章借鑒已有研究（劉華軍等，2014)[23]，通過用以下三個(gè)階段對回歸模型進(jìn)行選擇：首先，依據(jù)AIC值的大小對回歸模型進(jìn)行遴選，較小的AIC意味著模型具有較強(qiáng)的解釋能力。第二步，根據(jù)Log Likelihood及R2值對模型的擬合優(yōu)度進(jìn)行評價(jià)，值越大模型擬合優(yōu)度越好。第三步，判斷SDM模型是否可以轉(zhuǎn)化為SAR模型和SEM模型，我們假設(shè)SDM模型能夠進(jìn)行轉(zhuǎn)化，如果該假設(shè)被顯著拒絕，則把SDM模型作為最終解釋模型。依據(jù)上述準(zhǔn)則，基于地理距離權(quán)重，選擇SDM的隨機(jī)效應(yīng)進(jìn)行分析，在此基礎(chǔ)上對空間溢出效應(yīng)進(jìn)行分解。

表4 地理距離權(quán)重下的空間面板模型回歸結(jié)果

（五）空間回歸模型偏微分效應(yīng)分解

從表4的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，空間滯后項(xiàng)或誤差項(xiàng)系數(shù)不為零且均通過1%的置信水平，因此對于各變量經(jīng)濟(jì)意義的解釋，直接通過回歸系數(shù)來進(jìn)行解釋是不可取的。這種情況下，通過空間回歸模型偏微分方法，將溢出效應(yīng)進(jìn)行分解，得到直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，在此基礎(chǔ)上分析金融集聚對經(jīng)濟(jì)增長的影響，估計(jì)結(jié)果見表5。

表5 地理權(quán)重矩陣下空間溢出效應(yīng)分解

（1）解釋變量的空間溢出效應(yīng)。第一，從省際區(qū)域內(nèi)金融集聚（金融規(guī)模與金融效率）對經(jīng)濟(jì)增長的直接效應(yīng)來看。在地理權(quán)重矩陣下，金融規(guī)模對經(jīng)濟(jì)增長的溢出作用為0.0594487，且通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，這表明金融規(guī)模的擴(kuò)大和金融效率的提高對省際“一帶一路”區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生促進(jìn)作用，并且促進(jìn)作用十分明顯；但金融效率對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的區(qū)域內(nèi)溢出效應(yīng)統(tǒng)計(jì)上不顯著。第二，從省際區(qū)域間的間接效應(yīng)來看。在地理權(quán)重矩陣下，金融規(guī)模的溢出效應(yīng)為-0.0489711，但統(tǒng)計(jì)上不顯著，金融效率的溢出效應(yīng)是0.4717608，通過1%的置信水平。究其原因，筆者認(rèn)為一個(gè)地區(qū)金融規(guī)模的擴(kuò)大會吸引周邊地區(qū)的金融資源流入本地區(qū)，從而抑制周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長。而金融機(jī)構(gòu)效率的增加會促進(jìn)金融資源的跨區(qū)域流動，提高區(qū)域間資金流動效率，進(jìn)而促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長。同時(shí)以上結(jié)果還表明，金融效率對經(jīng)濟(jì)增長的區(qū)域內(nèi)的溢出明顯小于兩者在區(qū)域間的溢出效果，區(qū)域間溢出效果更加明顯。第三，從溢出的總效應(yīng)來看。地理權(quán)重矩陣下，金融規(guī)模對經(jīng)濟(jì)增長具有正向的溢出總效應(yīng)，大小為0.0104776，金融效率對經(jīng)濟(jì)增長存在顯著的正向溢出效應(yīng)，大小為0.5167367，并通過1%的置信水平。金融效率對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用程度大于金融規(guī)模的促進(jìn)作用，并且在地理權(quán)重矩陣下隨著地區(qū)間地理距離的增加，這種溢出效應(yīng)呈現(xiàn)出逐漸衰減的趨勢。

（2）控制變量的空間溢出效應(yīng)。首先是對外經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的空間溢出，在地理空間矩陣下，觀察以“外商直接投資/地區(qū)GDP”計(jì)算得到的對外聯(lián)系的回歸系數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)三種溢出效應(yīng)均為正值。這表明從目前省際“一帶一路”區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?fàn)顩r來看，通過增加FDI的比例可以顯著推動地區(qū)經(jīng)濟(jì)的增長。其次是財(cái)政支出的空間溢出，由估計(jì)結(jié)果可以看出，以“地區(qū)財(cái)政支出/地區(qū)GDP”衡量的財(cái)政支出對經(jīng)濟(jì)增長的區(qū)域內(nèi)溢出效應(yīng)為負(fù)（-0.1054143），在1%的顯著性水平下顯著，而區(qū)域間溢出效應(yīng)為正（0.1527257），但在統(tǒng)計(jì)上不顯著。這說明地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展不僅受到本地區(qū)財(cái)政支出狀況的影響，周邊地區(qū)的政府財(cái)政支出也會對其產(chǎn)生一定的影響。最后是勞均資本，由估計(jì)結(jié)果可以看出，以“資本總額/從業(yè)人員數(shù)”計(jì)算得到的地區(qū)人均勞動資本指標(biāo)基于地理權(quán)重矩陣的估計(jì)系數(shù)，在三種效應(yīng)分解下均顯著為正。其中，勞均資本的間接溢出要大于直接溢出，這表明勞均資本帶來的技術(shù)創(chuàng)新和知識積累不僅能促進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長，更能通過金融資源的空間溢出作用推動其他地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長，增加其經(jīng)濟(jì)影響力。另外，觀察勞均資本的回歸系數(shù)，其值大于其他所有解釋變量以及控制變量的系數(shù)，進(jìn)一步表明勞均資本在推動區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長中發(fā)揮著重要的作用。

五、結(jié)論與政策

現(xiàn)有關(guān)于省際“一帶一路”區(qū)域金融集聚對經(jīng)濟(jì)增長作用效果的研究，少有學(xué)者從空間角度進(jìn)行分析，而從空間角度準(zhǔn)確衡量金融集聚對經(jīng)濟(jì)增長的溢出效應(yīng)，將對省際“一帶一路”區(qū)域的均衡發(fā)展具有重要理論意義。研究得出：首先，“一帶一路”區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長基于不同的空間權(quán)重矩陣，均顯現(xiàn)出明顯的空間相關(guān)性和差異性。其次，從效應(yīng)分解結(jié)果來看，金融規(guī)模對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長存在正向的區(qū)域溢出效用、負(fù)向的區(qū)域間溢出效應(yīng)和正向的總溢出效應(yīng)，而金融效率對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的三中溢出效應(yīng)均為正，且溢出效果都顯著。再者，金融效率兩指標(biāo)的區(qū)域間溢出效應(yīng)大于其區(qū)域內(nèi)直接溢出效應(yīng)。最后，從控制變量來看，外商直接投資和勞均資本對省際“一帶一路”區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長均具有正向溢出效果，其中，勞均資本的溢出效應(yīng)最顯著。

根據(jù)上述實(shí)證研究結(jié)果，為了更好的利用省際“一帶一路”區(qū)域金融集聚對經(jīng)濟(jì)增長的空間溢出效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)金融與經(jīng)濟(jì)的均衡發(fā)展，主要有以下四方面的建議：第一，建立多元化金融體系，擴(kuò)大金融規(guī)模。中央政府及相關(guān)部門應(yīng)重視證券業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)在金融發(fā)展中的作用，使其享有和銀行業(yè)平等的待遇，落實(shí)修改后的《國外銀行管理?xiàng)l例》，吸引外資銀行的進(jìn)入。第二，加強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)合作，提升金融資源利用率。伴隨“一帶一路”戰(zhàn)略的不斷推進(jìn)，應(yīng)加快實(shí)現(xiàn)金融機(jī)構(gòu)的跨區(qū)域整合，突破授信和借貸資金的行政區(qū)劃局限，突破票據(jù)的地域使用限制。第三，充分發(fā)揮外商投資對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用。進(jìn)一步加大對外開放力度，形成互惠互利，多元平衡的對外開放格局。第四，政府進(jìn)一步制定結(jié)構(gòu)化財(cái)政政策和貨幣政策促使金融機(jī)構(gòu)在信貸、授信、擔(dān)保等制度方面應(yīng)優(yōu)先支持“一帶一路”區(qū)域重點(diǎn)扶持行業(yè)。第五，構(gòu)建一個(gè)更為科學(xué)、系統(tǒng)、全面的金融集聚程度評價(jià)指標(biāo)體系。指標(biāo)體系的構(gòu)建是實(shí)證分析的基礎(chǔ)，合理的評價(jià)指標(biāo)體系能保證研究結(jié)果的可測性、準(zhǔn)確性和比較性。金融集聚程度評價(jià)指標(biāo)體系是一個(gè)綜合性的評價(jià)指標(biāo)體系，不僅涉及金融規(guī)模、外部環(huán)境和經(jīng)濟(jì)發(fā)展等指標(biāo)，還應(yīng)包含金融持續(xù)力和區(qū)位力等方面的內(nèi)容。未來指標(biāo)體系的構(gòu)建應(yīng)在傳統(tǒng)指標(biāo)體系( 金融發(fā)展指標(biāo)、金融人才指標(biāo)、金融市場指標(biāo)等) 的基礎(chǔ)上引入經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)( 如投資比率、經(jīng)濟(jì)自由度等) 、政治發(fā)展指標(biāo)( 企業(yè)和個(gè)人稅制、社會治安狀況等) 和城市發(fā)展指標(biāo)( 區(qū)位條件、每百人互聯(lián)網(wǎng)用戶等)，構(gòu)造綜合反映過去、現(xiàn)在和未來的金融集聚變量。

注釋：

①根據(jù)2015年國家發(fā)展改革委、外交部、商務(wù)部聯(lián)合發(fā)布的《推動共建絲路經(jīng)濟(jì)帶和21世紀(jì)海上絲綢之路的愿景與行動》，西北地區(qū)6省包括新疆、陜西、甘肅、寧夏、青海、內(nèi)蒙古；東北地區(qū)3省包括黑龍江、吉林、遼寧；西南地區(qū)3省包括廣西、云南、西藏；東南地區(qū)5省包括上海、福建、廣東、浙江、海南；內(nèi)陸地區(qū)是指重慶市。

②區(qū)位熵系數(shù)是指一個(gè)地區(qū)內(nèi)，某一產(chǎn)業(yè)占有份額相對于整個(gè)經(jīng)濟(jì)體中該產(chǎn)業(yè)占有份額的比重。一般來講，區(qū)位熵系數(shù)大于1就可以認(rèn)為i產(chǎn)業(yè)在j地區(qū)存在空間集聚現(xiàn)象，系數(shù)越大，集聚程度越高。

③Moran散點(diǎn)圖將金融集聚劃分為四種集聚模式。其中，第一象限（HH）和第三象限（LL）表示正的空間相關(guān)性關(guān)系，即某區(qū)域被另一相近金融集聚程度的區(qū)域所包圍；第二象限（LH）和第四象限（HL）表示負(fù)的空間相關(guān)性關(guān)系，即某區(qū)域被另一相異金融集聚程度的區(qū)域所包圍；如果均勻分布在四個(gè)象限中，則表明區(qū)域間不存在空間相關(guān)性。

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