黃 萍，宣昌勇

立足新發(fā)展階段，秉承新發(fā)展理念，十九屆五中全會(huì)明確提出了“加快形成以國(guó)內(nèi)大循環(huán)為主體、國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局”?！半p循環(huán)”新格局的形成必然要求金融走向國(guó)內(nèi)國(guó)際大循環(huán)。近年來(lái)，隨著我國(guó)金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的推進(jìn)，金融業(yè)呈現(xiàn)出蓬勃的發(fā)展態(tài)勢(shì)。在金融全球化和現(xiàn)代信息技術(shù)條件下，金融制度、金融工具、金融技術(shù)、金融市場(chǎng)等基本要素的協(xié)同作用使各類(lèi)金融要素不斷向京津冀、長(zhǎng)三角、珠三角等發(fā)達(dá)地區(qū)聚集，逐漸形成區(qū)域性金融中心。集聚的金融資源、多樣化的金融產(chǎn)品和層次豐富的金融體系可以顯著降低交易成本，提高效率，分散風(fēng)險(xiǎn)，為地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供動(dòng)力。同時(shí)，金融集聚的極化效應(yīng)和涓流效應(yīng)促使金融資源在地區(qū)間不斷流動(dòng)，引發(fā)空間效應(yīng)。在我國(guó)金融資源區(qū)域分布不均衡的情況下，金融集聚能否促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展？其引發(fā)的空間溢出效應(yīng)是極化效應(yīng)還是涓流效應(yīng)？該效應(yīng)是否存在地區(qū)差異？回答這些問(wèn)題，對(duì)于在新發(fā)展格局中發(fā)揮金融集聚優(yōu)勢(shì)，提高資源配置能力，促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)與金融的“雙循環(huán)”融合發(fā)展，推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

一、文獻(xiàn)回顧

(一)金融集聚和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵及測(cè)定的研究綜述

金融集聚是區(qū)域經(jīng)濟(jì)由低級(jí)向高級(jí)發(fā)展的進(jìn)程中，金融產(chǎn)業(yè)和金融活動(dòng)在一定區(qū)域集中、匯集的過(guò)程和結(jié)果，是金融業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)。關(guān)于金融集聚水平的測(cè)度，學(xué)者們主要提出了兩類(lèi)測(cè)算方法。一類(lèi)是單一指標(biāo)測(cè)度法。如計(jì)算金融集聚區(qū)位熵、空間基尼系數(shù)等。另一類(lèi)是綜合指標(biāo)測(cè)度法。即通過(guò)構(gòu)建多指標(biāo)評(píng)價(jià)體系運(yùn)用主成分分析法或因子分析法來(lái)評(píng)價(jià)區(qū)域金融集聚度(1)張玄，冉光和，王權(quán)堂.金融集聚與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)問(wèn)題研究綜述[J].西華大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)，2019(5)：71-83.。

高質(zhì)量發(fā)展是新時(shí)代中國(guó)經(jīng)濟(jì)鮮明的特征，其內(nèi)涵比高速增長(zhǎng)更豐富。高質(zhì)量發(fā)展是在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的基礎(chǔ)上，一個(gè)國(guó)家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和社會(huì)結(jié)構(gòu)持續(xù)高級(jí)化的創(chuàng)新過(guò)程或變化過(guò)程(2)任保平.新時(shí)代中國(guó)經(jīng)濟(jì)從高速增長(zhǎng)轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展：理論闡釋與實(shí)踐取向[J].學(xué)術(shù)月刊，2018(3)：66-86.。實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵是通過(guò)質(zhì)量變革、效率變革、動(dòng)力變革來(lái)實(shí)現(xiàn)全要素生產(chǎn)率的提升，促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。關(guān)于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的測(cè)度研究，學(xué)術(shù)界主要有兩類(lèi)方法。第一類(lèi)研究主要在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的基礎(chǔ)上展開(kāi)。根據(jù)內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論，全要素生產(chǎn)率(TFP)是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)力源泉。李平(3)李平，付一夫，張艷芳.生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)能成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長(zhǎng)新動(dòng)能嗎？[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2017(12)：5-21.、賀曉宇(4)賀曉宇，沈坤榮.現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系、全要素生產(chǎn)率與高質(zhì)量發(fā)展[J].上海經(jīng)濟(jì)研究，2018(6)：25-34.、余泳澤(5)余泳澤，楊曉章，張少輝.中國(guó)經(jīng)濟(jì)由高速增長(zhǎng)向高質(zhì)量發(fā)展的時(shí)空轉(zhuǎn)換特征研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2019(6)：3-21.等用全要素生產(chǎn)率或綠色全要素生產(chǎn)率來(lái)衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量或高質(zhì)量發(fā)展水平。第二類(lèi)研究主要集中在高質(zhì)量評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建和綜合評(píng)價(jià)方法的運(yùn)用上。魏敏(6)魏敏，李書(shū)昊.新時(shí)代中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的測(cè)度研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2018(11)：3-20.、郭蕓(7)郭蕓，范柏乃，龍劍.我國(guó)區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)際測(cè)度與時(shí)空演變特征研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2020(10)：118-132.等從不同視角構(gòu)建指標(biāo)體系評(píng)價(jià)我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平。這些指標(biāo)體系評(píng)價(jià)視角豐富多樣、測(cè)度指標(biāo)各具特色。

(二)金融集聚影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的研究綜述

關(guān)于金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響效應(yīng)研究，學(xué)者們從理論和實(shí)證兩個(gè)層面展開(kāi)了深入的探討，形成了較為豐富的研究成果。第一，理論上，針對(duì)金融集聚的作用機(jī)制展開(kāi)研究?，F(xiàn)有的文獻(xiàn)普遍認(rèn)為金融集聚是金融業(yè)的功能強(qiáng)化和效應(yīng)升級(jí)，可以通過(guò)規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益、網(wǎng)絡(luò)效益、創(chuàng)新效益、技術(shù)進(jìn)步效益和自我強(qiáng)化機(jī)制效益等集聚效應(yīng)提升金融系統(tǒng)的資源配置效率，促進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(8)劉軍，黃解宇，曹利軍.金融集聚影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)機(jī)制研究[J].管理世界，2007(4)：152-153.。在空間溢出效應(yīng)上，金融集聚在不同時(shí)期表現(xiàn)出不同的擴(kuò)散效應(yīng)。金融擴(kuò)散效應(yīng)包括極化效應(yīng)和涓流效應(yīng)兩種。金融集聚初期，金融資源會(huì)有選擇地向優(yōu)勢(shì)地區(qū)集中，形成金融集聚區(qū)。由于工作效率和服務(wù)水平顯著較高，金融集聚區(qū)對(duì)周邊地區(qū)金融資源產(chǎn)生虹吸效應(yīng)，阻礙周邊地區(qū)金融業(yè)的發(fā)展壯大。這就是金融集聚的極化效應(yīng)，引發(fā)負(fù)的空間溢出效應(yīng)。金融集聚后期，金融網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)的輻射效應(yīng)日益顯現(xiàn)，金融集聚區(qū)逐漸帶動(dòng)周邊地區(qū)金融業(yè)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。這就是金融集聚的涓流效應(yīng)，引發(fā)正的空間溢出效應(yīng)(9)張玄，冉光和，王權(quán)堂.金融集聚與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)問(wèn)題研究綜述[J].西華大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)，2019(5)：71-83.。第二，學(xué)界在實(shí)證上也展開(kāi)了大量的探討。Hassan(10)HASSAN M K，SANCHEZ B,YU J S.Financial development and economic growth:new evidence from panel data[J].Quarterly review of economics and finance，2011(1)：88-104.和Greenwood(11)GREENWOOD J，SANCHEZ J M,WANG C.Quantifying the impact of financial development on economic development[J].Review of economic dynamics，2013(1)：1-45.的研究都發(fā)現(xiàn)金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有正向的促進(jìn)作用。國(guó)內(nèi)學(xué)者們大多運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型從不同區(qū)域、不同視角展開(kāi)研究，認(rèn)為金融集聚能顯著促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。Deltuvaite(12)DELTUVAITE V，SINEVICIENE L.Investigation of relationship between financial and economic development in the EU countries[J].Procedia economics &finance，2014(7)：173-180.、張浩然(13)張浩然，魏琳.金融集聚與城市經(jīng)濟(jì)績(jī)效：基于城市異質(zhì)性視角的分析[J].當(dāng)代財(cái)經(jīng)，2015(10)：61-69.等的研究則認(rèn)為只有經(jīng)濟(jì)總量達(dá)到一定規(guī)模時(shí)，金融集聚才能促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。關(guān)于金融集聚的空間溢出效應(yīng)研究，學(xué)者們主要采用空間計(jì)量方法對(duì)我國(guó)不同區(qū)域展開(kāi)探討。徐芳燕等基于粵港澳大灣區(qū)的數(shù)據(jù)(14)徐芳燕，鄭健濤.粵港澳大灣區(qū)金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的空間計(jì)量分析[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2020(4)：109-112.、吳炎芳基于京津冀、長(zhǎng)三角、珠三角城市群的數(shù)據(jù)(15)吳炎芳.金融集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間溢出效應(yīng)研究——基于空間計(jì)量模型的三大城市群對(duì)比分析[J].經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，2020(8)：61-69.，都認(rèn)為金融集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有正向的空間溢出效應(yīng)。

近年來(lái)，學(xué)者們開(kāi)始關(guān)注金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響。顧曉安以全要素生產(chǎn)率衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量，分析了金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的作用機(jī)制，認(rèn)為金融集聚主要是通過(guò)加快技術(shù)進(jìn)步、提升資源配置效率和提高規(guī)模效率三條路徑來(lái)影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量(16)顧曉安，周淑賢.金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)數(shù)量和質(zhì)量影響的比較研究——來(lái)自上海市2003—2015年的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].新疆農(nóng)墾經(jīng)濟(jì)，2017(11)：73-80.。Bossone研究發(fā)現(xiàn)金融集聚可以通過(guò)規(guī)模效應(yīng)降低單位能耗，并促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展(17)BOSSONE B，LEE J K.In finance size matters：the systematic scale economies hypothesis[J].IMF staff papers，2004(1):19-46.。李標(biāo)等研究發(fā)現(xiàn)金融集聚能夠促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，有助于提升經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量(18)李標(biāo)，寧長(zhǎng)旭，吳賈.創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)下金融集聚與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[J].財(cái)經(jīng)科學(xué)，2016(1)：88-89.?；谖覈?guó)省際面板數(shù)據(jù)，張昌兵采用固定效應(yīng)模型和面板分位數(shù)回歸模型(19)張昌兵，王曉慧，顧志蘭.金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展影響的實(shí)證檢驗(yàn)——基于2005—2019年省際面板數(shù)據(jù)[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2021(2)：99-109.、郭華等采用PVAR模型展開(kāi)探討(20)郭華，張洋，蘇欣.金融產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的關(guān)系探討[J].地理與地理信息科學(xué)，2021(1)：116-125.，得到了較為一致的結(jié)果：金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量具有正向的促進(jìn)作用。王凱等研究發(fā)現(xiàn)證券業(yè)和銀行業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新具有正向空間溢出效應(yīng)(21)王凱，龐震.我國(guó)金融集聚促進(jìn)了科技創(chuàng)新嗎？——基于時(shí)空異質(zhì)性視角[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)管理，2019(9)：92-97.。張振基于284個(gè)城市面板數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，金融集聚程度的提高在提升本地經(jīng)濟(jì)韌性的同時(shí)，也存在顯著的空間溢出效應(yīng)(22)張振，趙儒煜.金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性的空間溢出效應(yīng)研究[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)管理，2020(12)：89-97.。袁華錫等研究表明金融集聚水平的提高提升了鄰近地區(qū)綠色發(fā)展效率，但這種空間溢出效應(yīng)存在明顯空間衰減特征(23)袁華錫，劉耀彬，封亦代.金融集聚如何影響綠色發(fā)展效率？——基于時(shí)空雙固定的SPDM與PTR模型的實(shí)證分析[J].中國(guó)管理科學(xué)，2019(11)：61-75.。

(三)文獻(xiàn)述評(píng)

綜觀現(xiàn)有文獻(xiàn)，大部分文獻(xiàn)側(cè)重于金融集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響研究。在新時(shí)代背景下，我國(guó)經(jīng)濟(jì)已由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向了高質(zhì)量發(fā)展階段。近年來(lái)，學(xué)者們開(kāi)始關(guān)注金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的影響機(jī)制、影響效應(yīng)等問(wèn)題，但大多文獻(xiàn)忽略了經(jīng)濟(jì)變量的空間特征，沒(méi)有考慮到金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間效應(yīng)。對(duì)于考慮了空間效應(yīng)的文獻(xiàn)，大多是從科技創(chuàng)新、經(jīng)濟(jì)韌性、綠色發(fā)展等不同視角研究金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響。此外，大多數(shù)文獻(xiàn)用區(qū)位熵這一單一指標(biāo)來(lái)衡量金融集聚水平，不能全面準(zhǔn)確地反映現(xiàn)實(shí)。鑒于此，本文基于2008—2017年30個(gè)省、市、自治區(qū)(西藏、港澳臺(tái)地區(qū)除外)的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建多指標(biāo)金融集聚評(píng)價(jià)體系綜合衡量區(qū)域金融集聚水平，并運(yùn)用索洛余值法測(cè)算全要素生產(chǎn)率來(lái)衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平，構(gòu)建空間計(jì)量模型，實(shí)證考察金融集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響及空間溢出效應(yīng)。

二、變量設(shè)定與數(shù)據(jù)說(shuō)明

(一)被解釋變量

1.經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的衡量方法。提升全要素生產(chǎn)率是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵。根據(jù)索洛模型，全要素生產(chǎn)率是一個(gè)通過(guò)科學(xué)知識(shí)、工程技術(shù)、先進(jìn)管理組織影響投入要素的效率來(lái)提升生產(chǎn)率的綜合指標(biāo)。全要素生產(chǎn)率的估算方法主要有參數(shù)估計(jì)法和非參數(shù)估計(jì)法兩種。其中，由羅伯特索洛提出的索洛余值法較為著名,其基本思路是估算出總量生產(chǎn)函數(shù)后，采用產(chǎn)出增長(zhǎng)率扣除各投入要素增長(zhǎng)率后的殘差來(lái)測(cè)算全要素生產(chǎn)率。

借鑒趙彥云(24)趙彥云，劉思明.中國(guó)專(zhuān)利對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式影響的實(shí)證研究：1988—2008[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2011(4)：34-48.、趙劍波(25)趙劍波，史丹，鄧洲.高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵研究[J].經(jīng)濟(jì)與管理研究，2019(11)：15-31.和李志強(qiáng)(26)李志強(qiáng)，徐宇明.空間外溢視角下的科技金融與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量[J].當(dāng)代財(cái)經(jīng)，2020(10)：62-74.等的研究成果，根據(jù)索洛余值法，利用柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)式(1)測(cè)算區(qū)域經(jīng)濟(jì)的全要素生產(chǎn)率，以此衡量經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平。首先，利用回歸分析法根據(jù)式(2)測(cè)算出資本產(chǎn)出彈性，然后根據(jù)式(3)測(cè)算出全國(guó)30個(gè)省(市、區(qū))2008—2017年的全要素生產(chǎn)率。

在規(guī)模報(bào)酬不變的前提下，柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)可以表示為式(1)：

(1)

式中，Y表示總產(chǎn)出，K表示資本存量，A表示全要素生產(chǎn)率，L表示勞動(dòng)投入，i為地區(qū)，t為時(shí)間，α為資本產(chǎn)出彈性；1-α為勞動(dòng)產(chǎn)出彈性。

參考索洛的做法，本研究將Ait設(shè)置為以Ai0為初始水平、以固定變化率λ變化的形式。即Ait=Ai0eλt，將其代入(1)式，并進(jìn)行對(duì)數(shù)處理，得式(2)。根據(jù)式(2)計(jì)算出資本產(chǎn)出彈性α，將其代入式(1)，即可推出全要素生產(chǎn)率TFP，如式(3)所示。

ln(Yit/Lit)=lnAi0+λt+αln(Kit/Lit)

(2)

(3)

式中，Yit為第i省第t年以2000年為基期的地區(qū)實(shí)際生產(chǎn)總值；Lit為第i省第t年的實(shí)際勞動(dòng)投入量，實(shí)證時(shí)采用各地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒公布的全社會(huì)從業(yè)人員數(shù)來(lái)衡量；Kit為第i省第t年的實(shí)際資本存量。大多數(shù)學(xué)者都采用永續(xù)盤(pán)存法對(duì)實(shí)際資本存量進(jìn)行測(cè)算(27)鄭京海，胡鞍鋼，BIGETON A.中國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)能否持續(xù)：一個(gè)生產(chǎn)率的分析視角[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊)，2008(3)：777-807.。計(jì)算公式如式(4)所示。

Kit=Iit/Pit+(1-δ)Kit-1

(4)

其中，Iit為第i省第t年按當(dāng)年價(jià)計(jì)價(jià)的固定資本形成總額，視為當(dāng)年未扣除折舊的投資指標(biāo)。Pit為第i省第t年以2000年為基期的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)。δ為經(jīng)濟(jì)折舊率，借鑒張軍等的測(cè)算結(jié)果，取值為9.6%(28)張軍，吳桂英，張吉鵬.中國(guó)省際物質(zhì)資本存量估算：1952—2000[J].經(jīng)濟(jì)研究，2004(10)：35-44.。

基于2000—2017年我國(guó)省際面板數(shù)據(jù)，由于Hausman檢驗(yàn)值對(duì)應(yīng)的P值為0，接受隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)，故本研究建立隨機(jī)效應(yīng)回歸模型估計(jì)我國(guó)資本產(chǎn)出彈性，結(jié)果見(jiàn)下頁(yè)表1。

表1 生產(chǎn)函數(shù)的回歸結(jié)果(2000—2017)

2.測(cè)度結(jié)果分析。按照我國(guó)地區(qū)劃分標(biāo)準(zhǔn)，將30個(gè)省(市、區(qū))分為東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)(29)東部地區(qū)包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南、遼寧、吉林、黑龍江；中部地區(qū)包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。。圖1給出了根據(jù)索洛余值法測(cè)得的2008—2017年三大區(qū)域平均全要素生產(chǎn)率的變化情況。三大區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展的走勢(shì)基本相同，除2011—2016年出現(xiàn)小幅調(diào)整外，全要素生產(chǎn)率總體呈現(xiàn)穩(wěn)步上升趨勢(shì)。2008—2017年間，全要素生產(chǎn)率較高地區(qū)主要集中在東部地區(qū)，東部年均全要素生產(chǎn)率高達(dá)2.095，遠(yuǎn)高于1.782的全國(guó)平均水平，尤其是上海、北京、天津、江蘇、廣東等地區(qū)領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)明顯，持續(xù)引領(lǐng)高質(zhì)量發(fā)展。中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較為薄弱，金融發(fā)展水平相對(duì)較低，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平不高，導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率處于較低水平，分別為1.581、1.522。2014年以后，中部地區(qū)崛起較快，增速躍居三大區(qū)域之首。

圖1 2008—2017年我國(guó)三大區(qū)域平均全要素生產(chǎn)率趨勢(shì)

(二)核心解釋變量

1.金融集聚指標(biāo)體系的構(gòu)建。為了較全面地反映地區(qū)金融集聚水平，本文采用綜合指標(biāo)法衡量各地區(qū)的金融集聚水平。借鑒何宜慶(30)何宜慶，廖文強(qiáng)，白彩全，等.中部六省省會(huì)城市金融集聚與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)耦合發(fā)展研究[J].華東經(jīng)濟(jì)管理，2014(7)：70-75.、張玄(31)張玄，冉光和，藍(lán)震森.金融集聚與區(qū)域民營(yíng)經(jīng)濟(jì)成長(zhǎng)——基于面板誤差修正模型和門(mén)檻模型的實(shí)證[J].經(jīng)濟(jì)問(wèn)題探索，2017(1)：128-138.等構(gòu)建的金融集聚評(píng)價(jià)體系，考慮數(shù)據(jù)的可得性和指標(biāo)的代表性，從金融業(yè)、銀行業(yè)、證券業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展等4個(gè)方面構(gòu)建金融集聚綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如表2所示。

表2 金融集聚綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

3.金融集聚水平的測(cè)度結(jié)果分析。根據(jù)主成分分析法算出的各指標(biāo)權(quán)重乘以標(biāo)準(zhǔn)化后的各指標(biāo)值，加權(quán)求和后得到各省份的金融集聚指數(shù)，記為FAGG。下頁(yè)圖2顯示了我國(guó)三大區(qū)域2008—2017年金融集聚指數(shù)的變化趨勢(shì)。三大區(qū)域金融集聚指數(shù)的發(fā)展走勢(shì)基本相同，均呈現(xiàn)直線(xiàn)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。分地區(qū)來(lái)看，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，金融業(yè)規(guī)模較大，金融機(jī)構(gòu)數(shù)量較多，銀行業(yè)較為發(fā)達(dá)，上市公司數(shù)量增長(zhǎng)較快，保費(fèi)收入位居前列，證券業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展快速，金融集聚程度最高，遠(yuǎn)超全國(guó)平均水平；中部地區(qū)次之，與全國(guó)平均水平有一定差距；西部地區(qū)最低，與全國(guó)平均水平有較大差距，且發(fā)展較為緩慢，上升幅度較小。

圖2 2008—2017年我國(guó)三大區(qū)域金融集聚指數(shù)趨勢(shì)

(三)控制變量

借鑒常新鋒(32)常新鋒，陳璐瑤.金融發(fā)展、資本效率對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間溢出效應(yīng)分析[J].金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究，2020(7)：35-45.、張昌兵(33)張昌兵，王曉慧，顧志蘭.金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展影響的實(shí)證檢驗(yàn)——基于2005—2019年省際面板數(shù)據(jù)[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2021(2)：99-109.等的研究成果以及過(guò)往文獻(xiàn)，本研究采用以下4個(gè)變量作為控制變量。(1)對(duì)外開(kāi)放水平(OPEN)。使用各地區(qū)當(dāng)年進(jìn)出口總額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來(lái)反映地區(qū)的對(duì)外開(kāi)放程度。其數(shù)值越大表示對(duì)外開(kāi)放程度越高。(2)政府干預(yù)程度(GOV)。政府財(cái)政支出占GDP比重可以衡量政府財(cái)力狀況及財(cái)力結(jié)構(gòu)，反映了政府對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的干預(yù)程度。在新時(shí)代，只有正確處理政府和市場(chǎng)的關(guān)系，確保政府既不缺位放縱市場(chǎng)，又不越位干預(yù)市場(chǎng)，也不錯(cuò)位擾亂市場(chǎng)，尊重市場(chǎng)規(guī)律，發(fā)揮政府作用，讓市場(chǎng)在資源配置中起決定性作用，才能為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展創(chuàng)造良好的環(huán)境。(3)城鎮(zhèn)化水平(URB)。用城鎮(zhèn)人口占地區(qū)總?cè)丝诘谋戎貋?lái)衡量一個(gè)地區(qū)城鎮(zhèn)化水平的變化。一方面，城鎮(zhèn)化水平一定程度上反映了勞動(dòng)力資源的配置，勞動(dòng)力從農(nóng)村向城市轉(zhuǎn)移，有助于帶動(dòng)第二、第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量；另一方面，城鎮(zhèn)化水平越高，城市人口密度就越高，給生態(tài)環(huán)境、公共服務(wù)帶來(lái)的壓力就越大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的提升難度就會(huì)越大。因而，城鎮(zhèn)化對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的綜合影響尚不明確。(4)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平(LNINF)?；A(chǔ)設(shè)施建設(shè)反映了一個(gè)城市的發(fā)展?fàn)顩r及未來(lái)發(fā)展?jié)摿Α；A(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平越高的地區(qū)，其客運(yùn)和貨運(yùn)能力就越高，越有利于形成經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的優(yōu)質(zhì)環(huán)境。選取人均城市道路面積指標(biāo)來(lái)衡量基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況，并對(duì)該指標(biāo)取對(duì)數(shù)以消除量綱差異對(duì)回歸結(jié)果的影響。

(四)數(shù)據(jù)和描述性統(tǒng)計(jì)分析

本文選取2008—2017年中國(guó)30個(gè)省(市、區(qū))面板數(shù)據(jù)作為研究樣本，實(shí)證涉及的變量數(shù)據(jù)來(lái)源于萬(wàn)得數(shù)據(jù)庫(kù)、歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》及各地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒，其中少數(shù)缺失數(shù)據(jù)采用插值法處理。表3給出了各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

表3 變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

三、模型設(shè)定

(一)空間相關(guān)性檢驗(yàn)

在原模型的基礎(chǔ)上加入空間效應(yīng)的前提是模型中各變量存在空間相關(guān)性。因此，在構(gòu)建空間計(jì)量模型前需要進(jìn)行變量的空間相關(guān)性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)方法中，以莫蘭(Moran′I)指數(shù)最為常用。

(5)

(二)空間計(jì)量模型的設(shè)定

金融集聚是在一定因素下通過(guò)金融要素的流動(dòng)向某一區(qū)域集中的現(xiàn)象和過(guò)程。研究金融集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響效應(yīng)，不能忽略地區(qū)間的空間依賴(lài)性和空間交互作用，應(yīng)當(dāng)考慮空間因素，建立空間計(jì)量模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。最常見(jiàn)的空間計(jì)量模型主要有三種：包含因變量空間交互效應(yīng)的空間滯后模型(SAR)、包含隨機(jī)干擾項(xiàng)的空間滯后項(xiàng)的空間誤差模型(SEM)和包含自變量空間滯后項(xiàng)的空間杜賓模型(SDM)。具體模型表達(dá)式如式(6)、式(7)和式(8)所示。

SAR：TFPit=C+ρWTFPit+β1FAGGit+β2Ctrlsit+ui+γt+εit

(6)

SEM：TFPit=C+β1FAGGit+β2Ctrlsit+ui+γt+εit，εit=λWεt+μit

(7)

SDM：TFPit=C+ρWTFPit+β1FAGGit+β2Ctrlsit+θ1WFAGGit+

θ2WCtrlsit+ui+γt+εit

(8)

式中，TFP為被解釋變量，表示全要素生產(chǎn)率，反映經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平；FAGG為解釋變量，代表金融集聚水平；Ctrls是控制變量，包括對(duì)外開(kāi)放水平(OPEN)、政府干預(yù)程度(GOV)、城鎮(zhèn)化水平(URB)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平(LNINF)等4個(gè)控制變量；W為空間權(quán)重矩陣，i表示各省(市、區(qū))，t表示時(shí)間年份，C為常數(shù)項(xiàng)，ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng),ui為區(qū)域i的個(gè)體效應(yīng)，γt為時(shí)間固定效應(yīng)，ρ、β、θ為待估參數(shù)。

(三)空間權(quán)重矩陣的設(shè)定

設(shè)置好相應(yīng)的空間權(quán)重矩陣W是進(jìn)行空間計(jì)量分析的基礎(chǔ)步驟。學(xué)者們一般根據(jù)研究實(shí)際來(lái)選擇鄰接距離、地理距離和經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣等設(shè)置形式。鄰接距離是根據(jù)地理空間是否相鄰構(gòu)建空間鄰接矩陣，即地區(qū)間如果地理上相鄰對(duì)應(yīng)權(quán)重取1,否則取0；地理距離是根據(jù)各地區(qū)地理距離的倒數(shù)來(lái)構(gòu)建空間權(quán)重矩陣；經(jīng)濟(jì)距離是將經(jīng)濟(jì)因素引入到空間權(quán)重矩陣中，給經(jīng)濟(jì)關(guān)系密切程度不同的相鄰地區(qū)之間設(shè)置不同的權(quán)重。本研究參考林光平(34)林光平.我國(guó)地區(qū)經(jīng)濟(jì)收斂的空間計(jì)量實(shí)證分析：1978—2002年[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊)，2005(10)：67-82.的研究方法，選用經(jīng)濟(jì)距離作為空間權(quán)重矩陣。具體表達(dá)式如式(9)所示。

(9)

四、實(shí)證分析與檢驗(yàn)

(一)空間相關(guān)性檢驗(yàn)

基于經(jīng)濟(jì)距離的空間權(quán)重矩陣，運(yùn)用全局Moran′I指數(shù)對(duì)各變量的空間相關(guān)性進(jìn)行驗(yàn)證，并對(duì)被解釋變量和核心解釋變量進(jìn)行局域Moran′I指數(shù)分析。結(jié)果見(jiàn)下頁(yè)表4和表5。

表4 2008—2017年各指標(biāo)全局Moran′I指數(shù)

表5 局域Moran′I指數(shù)散點(diǎn)分布解析

表4的檢驗(yàn)結(jié)果表明：6個(gè)變量的全局Moran′I指數(shù)均在5%的顯著性水平上拒絕了“空間隨機(jī)分布”的原假設(shè)，即所有變量均存在顯著的空間自相關(guān)性。具體來(lái)看，2008—2017年被解釋變量TFP的全局Moran′I指數(shù)均為正值，在0.178～0.225之間，且都在1%的顯著性水平上通過(guò)了檢驗(yàn)，表明現(xiàn)階段經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平較高的省份相互毗鄰，而經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平較低的省份相互靠近。同時(shí)，核心變量FAGG各年的莫蘭指數(shù)也同樣為正值且高度顯著，說(shuō)明我國(guó)金融集聚水平在空間上存在一定的“高—高”和“低—低”集群的極化現(xiàn)象。但是，值得注意的是，變量TFP和FAGG的全局莫蘭指數(shù)均呈現(xiàn)出較為明顯的下降趨勢(shì)。這表明我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平和金融集聚水平的區(qū)域差異正逐步縮小，經(jīng)濟(jì)和金融發(fā)展的“公平”特征有所增強(qiáng)，較好地踐行了共享發(fā)展的理念。

結(jié)合表5進(jìn)一步分析各地區(qū)金融集聚和全要素生產(chǎn)率的空間分布特征。從金融集聚的空間特征上看，處于第一象限的北京、上海、江蘇等地不僅自身金融集聚程度較高，而且會(huì)受到鄰近地區(qū)金融集聚的溢出效應(yīng)，呈現(xiàn)“高—高”聚集態(tài)勢(shì)；處于第二象限的安徽、天津等地雖然鄰接金融集聚水平較高的地區(qū)，但自身的金融集聚水平不高，并未形成良好的發(fā)展趨勢(shì)；處于第三象限的云南、甘肅等地，其金融集聚水平與鄰接地區(qū)的金融集聚水平都較低，呈現(xiàn)出“低—低”聚集的現(xiàn)象；處于第四象限的廣東、湖北等地，其金融集聚水平較高，金融集聚區(qū)對(duì)外圍地區(qū)金融資源產(chǎn)生虹吸效應(yīng)，出現(xiàn)難以帶動(dòng)鄰近金融集聚程度較低地區(qū)金融發(fā)展的極化效應(yīng)。從全要素生產(chǎn)率的空間特征上看，處于第一象限的地區(qū)有北京、上海、江蘇等地區(qū)，與金融集聚處在第一象限的大部分地區(qū)相同，這些地區(qū)地理位置優(yōu)越，優(yōu)質(zhì)資源豐富，經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量較高，呈現(xiàn)“高—高”集聚的態(tài)勢(shì)，在一定程度上形成了“高質(zhì)量增長(zhǎng)極”，持續(xù)引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展；處于第二象限的地區(qū)有河北、遼寧等省份，空間上呈現(xiàn)“低—高”集聚的特征；處于第三象限的地區(qū)大多是云南、甘肅、河南等中西部地區(qū)，這些地區(qū)運(yùn)輸條件相對(duì)落后，優(yōu)質(zhì)資源短缺，全要素生產(chǎn)率不高，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平總體較低；處于第四象限的廣東、湖北等地，自身的全要素生產(chǎn)率較高，但這些地區(qū)卻與全要素生產(chǎn)率較低的地區(qū)相鄰，在空間上呈現(xiàn)“高—低”集聚的特征。

(二)空間計(jì)量模型的選擇

在對(duì)模型進(jìn)行計(jì)量分析之前，要對(duì)模型的合理性進(jìn)行判別，常用的檢驗(yàn)方法是拉格朗日乘子檢驗(yàn)(LM Test)(35)姜磊.論LM檢驗(yàn)的無(wú)效性與空間計(jì)量模型的選擇——以中國(guó)空氣質(zhì)量指數(shù)社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響因素為例[J].財(cái)經(jīng)理論研究，2018(5)：37-50.、似然比檢驗(yàn)法(LR Test)和瓦爾德檢驗(yàn)法(Wald Test)。從表6的檢驗(yàn)結(jié)果可以看出：在經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣下的空間滯后模型和空間誤差模型的拉格朗日檢驗(yàn)值(LM檢驗(yàn)值)和穩(wěn)健的拉格朗日檢驗(yàn)值(Robust LM)均在1%的顯著性水平下為正，表明應(yīng)采用空間杜賓模型(SDM)。同時(shí)，似然比檢驗(yàn)值(LR值)和瓦爾德檢驗(yàn)值(Wald)也均在1%的顯著性水平上拒絕了原假設(shè)，表明與SAR模型和SEM模型相比較，SDM模型應(yīng)為最佳選擇。

表6 LM、LR和Wald檢驗(yàn)結(jié)果

在空間計(jì)量模型的選擇上，由于豪斯曼(Hausman)檢驗(yàn)值為118.01，在1%顯著性水平下拒絕隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)，故選用固定效應(yīng)空間杜賓模型。進(jìn)一步，因?yàn)殡p固定效應(yīng)模型的對(duì)數(shù)似然值及擬合優(yōu)度高于時(shí)間固定效應(yīng)模型和個(gè)體固定效應(yīng)模型，所以，選用雙固定效應(yīng)SDM模型進(jìn)行實(shí)證分析。

(三)空間計(jì)量模型回歸結(jié)果分析

將所有變量的空間滯后項(xiàng)納入模型，構(gòu)建雙固定效應(yīng)SDM(1)模型。下頁(yè)表7的結(jié)果表明：解釋變量FAGG以及控制變量OPEN、URB和LNINF的空間滯后項(xiàng)在1%的水平上顯著，但是控制變量GOV的空間滯后項(xiàng)沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。因此，將政府支出GOV的空間滯后項(xiàng)剔除，構(gòu)建新的空間杜賓模型SDM(2)。與SDM(1)相比，擬合優(yōu)度(R2)和對(duì)數(shù)似然值(Log-L)較高，且所有的解釋變量均在1%的水平下顯著，因此，本文最終采用SDM(2)模型進(jìn)行實(shí)證分析。

表7 空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果

從模型SDM(2)的回歸結(jié)果來(lái)看，F(xiàn)AGG的系數(shù)為0.725 8，表明在1%的顯著性水平上，金融集聚對(duì)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有顯著的促進(jìn)作用，其空間滯后項(xiàng)(W-FAGG)的系數(shù)為3.823 6，顯著為正，表明金融集聚在促進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的過(guò)程中，對(duì)鄰近地區(qū)產(chǎn)生了正向的空間溢出效應(yīng)。另外，控制變量的空間滯后項(xiàng)均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。具體來(lái)看，W-OPEN系數(shù)的估計(jì)值顯著為正，說(shuō)明本地對(duì)外開(kāi)放水平的提升會(huì)促進(jìn)鄰近地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。W-URB系數(shù)的估計(jì)值顯著為負(fù)，說(shuō)明本地城鎮(zhèn)化水平的提升會(huì)降低鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。W-LNINF系數(shù)的估計(jì)值顯著為正，說(shuō)明本地基礎(chǔ)設(shè)施水平的提升會(huì)促進(jìn)鄰近地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展?；A(chǔ)設(shè)施是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)，交通、郵電、環(huán)境等基礎(chǔ)設(shè)施的不斷建設(shè)和完善，將有效促進(jìn)相鄰地區(qū)間人、財(cái)、物的流動(dòng)，使資源配置效率得到提升，推動(dòng)鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

進(jìn)一步，利用Lesage等提出的偏微分法對(duì)溢出效應(yīng)進(jìn)行分解(36)LESAGE J，PACE R K.Introduction to spatial econometrics[M].New York：CRC Press，2009：56-68.，得到如下頁(yè)表8所示的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。

表8 直接效應(yīng)和間接效應(yīng)估計(jì)結(jié)果

從直接效應(yīng)來(lái)看，金融集聚對(duì)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響明顯，在1%的水平上其系數(shù)為0.738 7，這說(shuō)明金融集聚對(duì)本地區(qū)全要素生產(chǎn)率的提升有積極的促進(jìn)作用。從間接效應(yīng)來(lái)看，金融集聚所產(chǎn)生的空間溢出效應(yīng)顯著為正，反映了本地區(qū)的金融集聚水平對(duì)相鄰地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展起到促進(jìn)作用。從系數(shù)對(duì)比上看，金融集聚對(duì)本地經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響程度遠(yuǎn)高于對(duì)相鄰地區(qū)的外溢程度。從實(shí)證結(jié)果可以看出，金融集聚通過(guò)發(fā)揮其規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)和創(chuàng)新效應(yīng)的作用，使金融機(jī)構(gòu)間的分工合作加強(qiáng)、技術(shù)效率和投資效率得到提升，有利于緩解融資約束，降低投資風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)本地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。金融集聚的涓流效應(yīng)逐漸顯現(xiàn)，金融集聚可以通過(guò)金融網(wǎng)絡(luò)的輻射效應(yīng)提高資金的流動(dòng)性，鄰近地區(qū)和市場(chǎng)可以享受到更便捷更優(yōu)質(zhì)的金融產(chǎn)品和金融服務(wù)，降低交易成本，提高投融資效率。同時(shí)，金融集聚區(qū)內(nèi)豐富的創(chuàng)新資源也有利于帶動(dòng)鄰近區(qū)域產(chǎn)業(yè)鏈的分工轉(zhuǎn)換和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

從控制變量來(lái)看，對(duì)外開(kāi)放表現(xiàn)的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)都顯著為正，反映出對(duì)外開(kāi)放對(duì)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)質(zhì)量的提升產(chǎn)生促進(jìn)作用的同時(shí)，對(duì)相鄰地區(qū)經(jīng)濟(jì)質(zhì)量的提升也存在顯著的促進(jìn)效應(yīng)。城市化進(jìn)程方面，其直接效應(yīng)顯著為正而間接效應(yīng)顯著為負(fù)，表明城市化進(jìn)程的加速促進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，但會(huì)對(duì)相鄰地區(qū)經(jīng)濟(jì)質(zhì)量的提升產(chǎn)生抑制作用。城鎮(zhèn)化進(jìn)程能夠通過(guò)集群效應(yīng)促使農(nóng)村剩余勞動(dòng)力向城市轉(zhuǎn)移，有利于促進(jìn)當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。用城市人口占比衡量的城市化指標(biāo)在一定程度上反映的是人力資源的配置。由于城市之間存在激烈的人才競(jìng)爭(zhēng)，若一個(gè)地區(qū)吸引人力資本的能力強(qiáng)，則會(huì)導(dǎo)致周邊地區(qū)人才的流失與匱乏，不利于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，就會(huì)出現(xiàn)負(fù)的空間溢出效應(yīng)。政府干預(yù)程度的直接效應(yīng)顯著為負(fù)而間接效應(yīng)顯著為正，說(shuō)明以投資基礎(chǔ)設(shè)施為主的政府投資短期內(nèi)的投資成本較高，能源消耗較大，促進(jìn)本地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展的作用并未顯現(xiàn)。但政府干預(yù)將通過(guò)基礎(chǔ)設(shè)施的逐漸完善促進(jìn)周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)質(zhì)量的提升，因而間接效應(yīng)為正。基礎(chǔ)設(shè)施方面，其直接效應(yīng)顯著為負(fù)而間接效應(yīng)顯著為正。一方面，我國(guó)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不夠完善，發(fā)展不均衡，基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)并不能充分滿(mǎn)足當(dāng)前日益增長(zhǎng)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求，在一定程度上制約了本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。另一方面，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平越高的地區(qū)，其與相鄰地區(qū)人、財(cái)、物等資源的流動(dòng)就越便利，資源配置效率的提升將有利于相鄰地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的提升。

(四)三大區(qū)域空間計(jì)量模型回歸結(jié)果的比較分析

由于我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均衡，不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和金融業(yè)發(fā)展存在著較大的差異性，因此，從東、中、西部三大經(jīng)濟(jì)區(qū)域探討金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響效應(yīng)，結(jié)果如表9所示。

表9 分區(qū)域解釋變量對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)估計(jì)結(jié)果

從表9可知，由于區(qū)位優(yōu)勢(shì)的分化，金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響效應(yīng)在東、中、西部地區(qū)存在顯著差異。從直接效應(yīng)上看，東部地區(qū)金融集聚的直接效應(yīng)在1%的水平上顯著為正，說(shuō)明金融集聚對(duì)東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展起到了顯著的促進(jìn)作用。從回歸結(jié)果不難看出，對(duì)外開(kāi)放和基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的直接效應(yīng)也顯著為正。也就是說(shuō)，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較為雄厚，對(duì)外開(kāi)放程度較高，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)較為完善，這些良好的發(fā)展條件促使金融集聚效應(yīng)可以更好地發(fā)揮作用，促進(jìn)本地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。中部地區(qū)金融集聚的直接效應(yīng)在1%的水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明金融集聚對(duì)中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展起到了顯著的抑制作用。因?yàn)榻鹑跇I(yè)在中部地區(qū)的集聚程度不高，金融業(yè)在壯大發(fā)展逐漸形成集聚的過(guò)程中會(huì)引發(fā)資本投入和就業(yè)勞動(dòng)力增加，進(jìn)而增加了能源消耗和環(huán)境壓力，從而對(duì)本地經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生負(fù)向效應(yīng)。西部地區(qū)金融集聚的直接效應(yīng)為正，但沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

從間接效應(yīng)上看，三大區(qū)域的間接效應(yīng)均在5%水平上顯著，但東部地區(qū)系數(shù)為正，而中部和西部地區(qū)系數(shù)為負(fù)。這說(shuō)明金融集聚在各個(gè)地區(qū)都存在著顯著的空間溢出效應(yīng)，但東部地區(qū)金融集聚存在著正向的空間溢出效應(yīng)，而中西部地區(qū)金融集聚則存在著負(fù)向的空間溢出效應(yīng)。一方面，東部地區(qū)金融資源豐富、金融網(wǎng)絡(luò)發(fā)達(dá)、共享性強(qiáng)，金融集聚區(qū)易于通過(guò)輻射效應(yīng)帶動(dòng)周邊地區(qū)金融業(yè)和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，金融集聚的涓流效應(yīng)日益顯現(xiàn)。另一方面，中西部地區(qū)幅員遼闊，但金融業(yè)發(fā)展相對(duì)滯后、資本市場(chǎng)容量小、產(chǎn)品創(chuàng)新不足，金融資源主要集中在武漢、鄭州、西安、重慶等區(qū)域中心城市，這些中心城市的金融機(jī)構(gòu)工作效率和服務(wù)水平顯著較高，金融集聚區(qū)對(duì)外圍地區(qū)金融資源產(chǎn)生了明顯的虹吸效應(yīng)，金融集聚的極化效應(yīng)顯著，抑制了鄰近地區(qū)金融業(yè)的發(fā)展，進(jìn)而對(duì)鄰近地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生抑制作用。

五、結(jié)論與建議

本文基于2008—2017年中國(guó)30個(gè)省、市、自治區(qū)(西藏、港澳臺(tái)地區(qū)除外)的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用空間計(jì)量模型，考察了金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間溢出效應(yīng)。得到以下結(jié)論：第一，從全國(guó)層面來(lái)看，金融集聚不僅有助于促進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，同時(shí)會(huì)對(duì)鄰近地區(qū)產(chǎn)生正向的空間溢出效應(yīng)。第二，從分區(qū)域?qū)用鎭?lái)看，金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響存在明顯的區(qū)域性差異。東部地區(qū)金融集聚水平的提升在促進(jìn)本地區(qū)全要素生產(chǎn)率提升的同時(shí)，通過(guò)涓流效應(yīng)對(duì)鄰近地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展能夠帶來(lái)正向的空間溢出效應(yīng)。而中西部地區(qū)金融集聚的極化效應(yīng)顯著，對(duì)鄰近地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生了負(fù)向的空間溢出效應(yīng)。

根據(jù)實(shí)證結(jié)論，本文提出以下政策建議。第一，持續(xù)推進(jìn)金融供給側(cè)改革，增強(qiáng)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力，提高金融集聚水平。構(gòu)建具有高度適應(yīng)性、競(jìng)爭(zhēng)力、普惠性的現(xiàn)代金融體系，完善金融市場(chǎng)層次，優(yōu)化金融市場(chǎng)結(jié)構(gòu)，擴(kuò)大金融有效供給，發(fā)揮金融的資源配置功能，吸引更多資金流向研發(fā)、科技和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步，充分發(fā)揮金融集聚的輻射帶動(dòng)作用，促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)升級(jí)換代，提升全要素生產(chǎn)率，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量效率集約型增長(zhǎng)。第二，在東部地區(qū)打造國(guó)際性或全國(guó)性金融中心，發(fā)揮東部中心城市的金融輻射效應(yīng)。金融集聚水平較高的東部地區(qū)，應(yīng)充分發(fā)揮地區(qū)優(yōu)勢(shì)，將上海、廣東、南京等中心城市打造為國(guó)際性或全國(guó)性金融中心，使之成為“雙循環(huán)”新發(fā)展格局的重要樞紐，通過(guò)集聚效應(yīng)推動(dòng)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，并通過(guò)涓流效應(yīng)對(duì)周邊地區(qū)的生產(chǎn)行為、生產(chǎn)方式和生產(chǎn)布局產(chǎn)生影響，輻射和帶動(dòng)周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。第三，加大中西部地區(qū)的扶持力度，推動(dòng)中西部地區(qū)現(xiàn)代金融體系的構(gòu)建和發(fā)展。根據(jù)金融集聚理論，在空間效應(yīng)上，金融集聚前期以極化效應(yīng)為主導(dǎo)，而在后期則以涓流效應(yīng)為主導(dǎo)。當(dāng)前，中西部地區(qū)金融產(chǎn)業(yè)處于集聚前期水平，對(duì)外圍地區(qū)金融資源的虹吸效應(yīng)顯著。因此，亟須加大中西部地區(qū)的扶持力度，加快中西部地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，改善經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基本條件，優(yōu)化金融生態(tài)環(huán)境，提升地方金融機(jī)構(gòu)發(fā)展水平，發(fā)展多層次的資本市場(chǎng)，完善金融配套服務(wù)體系，促進(jìn)金融產(chǎn)業(yè)不斷發(fā)展壯大，打造集聚能力更強(qiáng)的高密度經(jīng)濟(jì)發(fā)展極，才有利于金融集聚在空間效應(yīng)上實(shí)現(xiàn)由極化效應(yīng)向涓流效應(yīng)的轉(zhuǎn)化。第四，促進(jìn)要素流動(dòng)，加強(qiáng)地區(qū)間的交流共享。只有打破城鄉(xiāng)、區(qū)域分割壁壘，促使資源自由充分流動(dòng)，共享金融產(chǎn)品和高品質(zhì)的金融服務(wù)，加快推動(dòng)科學(xué)技術(shù)和創(chuàng)新型人才在地區(qū)間的交流互動(dòng)，才有利于資源的跨區(qū)域整合，實(shí)現(xiàn)不同區(qū)域的高效對(duì)接、合理分工，才有利于發(fā)揮金融集聚區(qū)的正向空間溢出效應(yīng)，帶動(dòng)周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。