何輝 孫淮暢 鐵浩 中央財(cái)經(jīng)大學(xué)

2020年1月3日，習(xí)近平總書記主持召開了中央財(cái)經(jīng)委員會第六次會議，明確提出要大力推動成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈建設(shè)，在西部形成高質(zhì)量發(fā)展的重要增長極，打造內(nèi)陸開放戰(zhàn)略高地，對于推動高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

我國的金融中心主要集中在沿海地區(qū)，兩級分化明顯（林江鵬和黃永明，2008）。在現(xiàn)在國際地緣政治和經(jīng)貿(mào)關(guān)系緊張，東部沿海地區(qū)容易受到?jīng)_擊和威脅的大背景下，我國急需一個(gè)中西部的金融戰(zhàn)略縱深、災(zāi)備中心和金融安全區(qū)。戴利?。?017）認(rèn)為金融集聚一般會通過資本集聚和配置、信息透明、人才集聚和空間輻射效應(yīng)來對區(qū)域內(nèi)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化。孫國茂和范躍進(jìn)（2013）認(rèn)為金融中心的功能差異是由其形成模式和條件決定的。本文認(rèn)為政府的制度設(shè)計(jì)和供給會存在一定的自由度，將市場發(fā)揮配置作用，兼顧效率和穩(wěn)定。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷是生產(chǎn)要素資源優(yōu)化配置的結(jié)果（汪浩瀚，2018）。金融業(yè)的發(fā)展和集聚會對區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生重大影響。部分學(xué)者實(shí)證發(fā)現(xiàn)在我國中西東三大區(qū)域金融集聚對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級都有促進(jìn)作用，且隨時(shí)間的推移而增強(qiáng)，但在城市群的維度缺缺乏類似的研究。

總體來看，現(xiàn)有研究缺乏對成渝地區(qū)金融發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級的現(xiàn)狀研究。本文按照區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本理論，分析成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈的金融集聚對產(chǎn)業(yè)優(yōu)化的影響。

一、模型設(shè)定

本文主要借鑒了陳福中（2020）的計(jì)量模型設(shè)定，選擇使用固定效應(yīng)模型，設(shè)定如下：

其中變量的下標(biāo)i表示城市，t表示時(shí)間，k表示控制變量的數(shù)量，表示第j個(gè)控制變量，表示城市i的固定效應(yīng)，表示隨機(jī)擾動項(xiàng)，表示區(qū)域產(chǎn)業(yè)布局的優(yōu)化程度，表示金融協(xié)同程度。

本文使用主成分分析法提取綜合得分作為產(chǎn)業(yè)優(yōu)化水平和金融協(xié)同水平的衡量。各二級指標(biāo)的選取參考了相關(guān)文獻(xiàn)，金融協(xié)同方面考慮到央行發(fā)展“綠色金融、普惠金融、科創(chuàng)金融和內(nèi)陸開放金融”的要求，我們使用專利數(shù)衡量科技金融，納入北大數(shù)字金融指數(shù)衡量普惠金融。

我們對整個(gè)面板的數(shù)據(jù)進(jìn)行了KMO可信度檢驗(yàn)和Barlett球形檢驗(yàn)。除極少數(shù)指標(biāo)外，相關(guān)指標(biāo)的KMO檢驗(yàn)值均大于0.7，二產(chǎn)業(yè)占比和每萬人金融機(jī)構(gòu)從業(yè)人數(shù)也有大于0.5的可信度，在市級面板數(shù)據(jù)下勉強(qiáng)可以接受。最后，我們還在模型中按照產(chǎn)業(yè)維度和非產(chǎn)業(yè)維度加入了相關(guān)的控制變量。各變量具體的指標(biāo)選取見表1。

表1 各變量的指標(biāo)構(gòu)成

二、實(shí)證結(jié)果

（一）數(shù)據(jù)描述

本文使用了中國2008-2018年成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈、粵港澳大灣區(qū)（除中國香港中國澳門）、京津冀和長三角城市群的各市級面板數(shù)據(jù)，主要搜集整理自國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站，各省市的統(tǒng)計(jì)年鑒和各省市的國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。

（二）模型檢驗(yàn)

本文采用中國四大城市群2008-2018年市級面板數(shù)據(jù)，屬于“大n小T”的短面板。使用f isher檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)存在單位根，而所有一階差分項(xiàng)都不再存在單位根，因此本文模型中使用的變量為一階單整I（1）過程。使用Kao殘差協(xié)整檢驗(yàn)方法對模型中各變量是否存在協(xié)整進(jìn)行了檢驗(yàn)，最終顯著拒絕了不存在協(xié)整的原假設(shè)。

（三）基礎(chǔ)模型回歸結(jié)果

固定效應(yīng)的模型的估計(jì)結(jié)果如表2。

表2中，模型1是單變量回歸，可以發(fā)現(xiàn)金融協(xié)同水平呈顯著正向促進(jìn)影響。我們在第二三列中依次加入各控制變量，第二列納入失業(yè)率以后我們發(fā)現(xiàn)金融協(xié)同水平的系數(shù)略微下降；第三列加入其余所有控制變量后，模型整體解釋能力變強(qiáng)，金融協(xié)同水平的系數(shù)繼續(xù)下降，但仍然呈顯著正向影響。修正人均道路面積呈顯著正向影響，說明加快城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化?？偠灾覀兛梢耘袛嘟鹑趨f(xié)同對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平具有顯著的正向促進(jìn)作用。

表2 固定效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果

（四）成渝經(jīng)濟(jì)圈與全國三大城市群金融協(xié)同促進(jìn)效率的差異性分析

本文使用虛擬變量對四大城市群進(jìn)行劃分，直接分析城市群之間存在的差異。首先我們將其他所有城市作為對照組，成渝地區(qū)作為實(shí)驗(yàn)組。再將成渝地區(qū)作為對照組，其他三大城市群作為實(shí)驗(yàn)組。仍沿用固定效應(yīng)模型，估計(jì)結(jié)果見表3。

表3 區(qū)域異質(zhì)性回歸結(jié)果

模型4估計(jì)了成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈相對于其他城市群的平均差異。成渝與金融協(xié)同的交互項(xiàng)顯著為負(fù)，說明成渝地區(qū)金融協(xié)同促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的效率遠(yuǎn)低于其他三個(gè)城市群的平均水平，其原因可能是成渝地區(qū)在18年以前兩地競爭大于合作。模型5將成渝經(jīng)濟(jì)圈作為對照組，可以發(fā)現(xiàn)成渝經(jīng)濟(jì)圈的金融協(xié)同促進(jìn)效率相較于長三角表現(xiàn)出巨大的差異。原因可能是長三角尤其是浙江各城市間的流動較為頻繁，產(chǎn)生的正外部性和輻射效應(yīng)很強(qiáng)；另外長三角戰(zhàn)略的提出相對較早，各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)政策的試驗(yàn)和實(shí)施加快了金融支持產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的速度，從而提升了效率。

三、結(jié)論

本文采用了中國成渝、京津冀、長三角和粵港澳四大城市群2008-2018年市級面板數(shù)據(jù)，實(shí)證分析了金融協(xié)同對區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響。研究發(fā)現(xiàn)，在各城市群中，金融協(xié)同都對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化呈顯著正向的促進(jìn)作用。我們還基于區(qū)域異質(zhì)性，深入分析了四大城市群各自的金融協(xié)同促進(jìn)效率。本文發(fā)現(xiàn)，成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈金融協(xié)同的促進(jìn)效率遠(yuǎn)低于其他三個(gè)城市群的平均水平，而這種差異主要體現(xiàn)在和長三角城市群的效率差異間。其原因可能是發(fā)展的平衡性差異、城市流動差異和政策實(shí)施效率差異。

結(jié)合本文的研究結(jié)論，我們提出了成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈發(fā)展的以下幾個(gè)政策建議。第一，加快金融一體化進(jìn)程，加大普惠金融支持力度。從四大城市群整體來看，金融協(xié)同的加強(qiáng)有助于加快區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。加快金融一體化就是增加金融存量。加大普惠金融支持力度，加大對小微企業(yè)的支持力度就是提高金融業(yè)的服務(wù)效率。第二，在加強(qiáng)金融協(xié)同的同時(shí)，需要注意區(qū)域發(fā)展的平衡性，提高大城市的輻射能力從而帶動小城市共同進(jìn)行發(fā)展，逐漸向長三角模式靠齊。第三，成都和重慶兩大核心城市應(yīng)該加大相互間的合作力度，轉(zhuǎn)競爭為合作，減少雙城間的政策摩擦。