金融集聚对区域经济增长的空间溢出效应分析

荣华

摘   要：本文在对金融集聚和区域经济增长相关文献研究的基础上测算了中国31个省份（市、自治区）1995-2018年的金融集聚度，并建立基于省际面板数据的空间杜宾模型，分析金融集聚对本地的增长效应和对周边地区经济增长的空间溢出效应。全国和东部样本的研究发现金融集聚不仅促进了本地的经济增长，还对临近地区经济增长产生正向的溢出效应;中西部样本的研究发现金融集聚的本地增长效应显著，但空间溢出效应并不明显。为了充分发挥金融集聚这两种效应，需要优化区域金融中心布局，构建多层次区域金融中心;加强区域协调发展战略，引导金融资源向中西部地区有序回流;充分发挥金融集聚的空间溢出效应，带动周边地区经济增长。

关键词：金融集聚;区域经济增长;空间溢出效应;空间杜宾模型

一、引言

金融是现代经济的核心，是促进经济增长的重要推动力。作为一种特殊的产业，金融业具有高流动性和显著的地域特征，受市场机制下资本逐利本性的影响，越来越多的金融资源不断向某一地域集中，形成金融集聚现象。这使得金融业与一般的产业相比更加具备集聚特性和更高程度的集聚水平。伴随着经济全球化和金融自由化步伐加快，金融业集聚趋势越来越明显，作为金融产业高度集中的最终表现形式，金融中心应运而生。如三大国际金融中心，美国纽约、英国伦敦、日本东京，以及我国区域性金融中心，北京、上海、深圳等地，均聚集着大量的金融机构。伴随着金融中心的建立，学术界开始把目光投向金融产业集聚领域，并在不同的学科背景下，采用不同的理论体系和实证方法，探寻金融集聚现象的本质和内涵，研究金融集聚对经济增长的影响。如何借助金融集聚的积极力量，发挥其对区域经济增长的促进作用，是本文研究的目的。

正如空间计量经济学的奠基人Anselin（1988）所言，几乎所有的空间数据都具有空间依赖性或空间自相关特征。金融集聚本身是一种产业演化过程中的空间地理现象，具有极强的空间自相关性。不同国家和地区间的空间差异十分明显，采用传统回归分析方法解释金融集聚现象往往会掩盖这种空间差异。与以往研究不同，本文在纳入空间效应的前提下，运用空间计量经济学相关理论和方法，以我国1995-2018年省际面板数据为基础，分析金融集聚对区域经济增长的空间溢出效应，不仅为区域经济增长的理论研究提供一个新思路，而且为缩小区域经济差距、促进金融资源合理流动、实现区域经济协调发展、构建多层次的金融中心体系提供参考依据和政策指引，具有一定的现实意义。

二、金融集聚的内涵与测度

作为产业集聚的一种特殊形式，金融集聚（Financial Agglomeration）有着丰富的内涵，国内外不同学者对金融集聚的定义不同。我国学者黄解宇等（2006）认为金融集的内涵可以从静态和动态两个角度把握：从动态角度来说，金融集聚是指金融资源在规模、结构、功能上的时空有序演变;从静态角度来说，金融集聚是指这种动态演变在特定的地理空间中形成的金融产业高度集中的状态。总之，金融产业集聚不仅是一种状态或结果，更是一种复杂、动态的过程，从动态的角度去理解金融集聚的内涵更能抓住金融产业集聚的本质。

在全域空间自相关的基础上，使用Morans I 散点图和LISA集聚图检验不同区域经济增长和金融集聚地理分布的局部空间特征。如图3。

Morans I散点图1的横轴表示所研究的变量x，纵轴表示该变量的空间滞后项Wx， 四个象限代表着四种自相关模式：第一象限表明高值区域的周围是高值区域（HH集聚），二者空间差异小;第二象限表明低值区域周围是高值区域（LH集聚），二者空间差异大;第三象限表明低值区域的周围是低值区域（LL集聚），二者空间差异小;第四象限表明高值区域周围是低值区域（HL集聚），二者空间差异大。若各空间单元集中于一、三象限，说明存在正向的空间相关性;若各空间单元集中于二、四象限，说明存在负向的空间相关性;若各空间单元均匀散布在四个象限中，则不存在空间相关性。由图3可知，经济增长和金融集聚均呈现相似的空间集聚特征，多数省份分布在一三象限，属于“高-高”和“低-低”集聚，即属性值相似的样本在空间上相邻，说明经济增长和金融集聚均存在正向的的空间相关性。

为了更加清晰地在地图上呈现出省域经济增长和金融集聚程度的空间差异，文中绘制了LISA集聚图，如图4所示。由图4可以清晰地看出，我国省际经济增長和金融集聚总体上呈现出集聚态势，大部分省份呈现出“高-高”和“低-低”集聚特征。且空间非均衡分布特征明显，东部沿海省份的经济增长和金融集聚水平多呈现出“高-高”特征，而西部落后地区呈现“低-低”特征。这表明经济增长和金融集聚的空间分布并非完全随机，而是存在着全局范围内的空间相关性和局域的集聚特性。这要求我们在研究经济增长和金融集聚的关系时，不能忽视其空间依赖性，否则会导致估计结果有偏。

四、空间溢出效应检验

本文选取实际人均GDP的对数值（lpgdp）作为被解释变量衡量经济增长水平，选取金融业增加值计算的区位熵（vaq）作为解释变量衡量金融集聚水平，并引入政府干预（rgov）、外开放程度（rfdi）教育水平（edu）、交通条件（traffic）、物质资本投入水平（finv）等5个控制变量。研究样本是1995-2018年我国31个省（市、自治区），数据来源为《中国统计年鉴》及国家统计局网站。变量说明如下：

空间计量经济学的基本假设是所有的地理单元都存在与时间序列自相关所对应的空间自相关，即一个地理单元的经济属性值与其相邻的地理单元的属性值存在相关性（Anselin，1988）。空间计量模型有三种常见模式，空间自回归模型（SAR）、空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型（SDM）。与空间自回归模型（SAR）和空间误差模型（SEM）相比，空间杜宾模型（SDM）同时引入了被解释变量和解释变量的空间滞后项，可以同时考察相邻地区被解释变量和解释变量对本地区被解释变量的影响，具有更广泛的普适性，因此被广泛运用于空间溢出效应的分析中。

在对模型进行估计之前，首先根据Hausman检验在固定效应（fe）和随机效应（re）之间进行选择，然后对比了时间固定、空间固定和时空双固定效应模型的估计结果，最终选择时空双固定效应模型进行估计。此外，对于空间计量模型的估计，不能使用传统的最小二乘法（OLS），否则会由于空间滞后项的引入使得回归变量与误差项相关，从而导致模型系数的估计值有偏（Anselin，1988;Elhorst，2003）。因此，本文使用Anselin（1998）提出的极大似然法（ML）对上述三种空间计量模型进行估计，得到全国及三大地区样本下式3的估计结果如下：

由表3可知，全国及三大地区SDM模型的空间滞后系数ρ均为正，且通过了1% 的显著性概率检验，说明了我国省际经济增长存在显著的空间依赖性，一个地区的经济增长水平在一定程度上受到临近地区经济增长水平的影响。且金融集聚度vaq的系数均显著为正，这表明本地区的金融集聚有利于本地区经济增长水平的提高。金融集聚的的空间滞后系数Wvaq在在全国和东部样本下显著为正，说明临近地区的金融集聚对本地区的经济增长具有促进作用，而在中西部样本下不显著，说明中西部地区金融集聚的这种空间溢出作用并不明显。控制变量中，教育水平（edu）在全国和三大地区样本下均显著为正，交通条件（traffic）在中西部地区显著为正，物质资本投入水平（finv）在全国、东部和西部样本下显著为正，表示这些变量的提高有助于促进本地区经济增长。政府干预（rgov）对区域经济增长的这种促进作用均不明显，对外开放程度（rfdi）仅在全国样本下显著为正。

由于解释变量金融集聚度Inq的空间滞后系数WInq显著不为0，说明存在空间溢出效应，金融集聚的系数不再可以单独解释为对经济增长的影响，因此，本文使用Lesage和Pace（2009）的偏微分方法对空间总效应进行分解，将解释变量的空间滞后系数α分解为直接效应和间接效应。其中直接效应是指本地区解释变量对本地区被解释变量的影响;间接效应是指本地区解释变量对相邻地区被解释变量的影响，即空间溢出效应;总效应等于直接效应与间接效应之和。总效应的分解结果如表4所示，可以看到全国和东部样本下金融集聚度vaq的直接效应、间接效应与总效应均显著为正，说明金融集聚不仅对本地区的经济增长具有正向促进效应，而且对周围地区的经济增长具有促进作用，即金融集聚对区域经济增长具有正向的空间溢出效应。而中西部地区仅直接效应为正，间接效应和总效应均不显著，表明中西部地区金融集聚仅能发挥对本地区经济增长的促进作用，而对周边地区经济增长的空间溢出作用并不明显，这与表3的分析结果一致。

五、结论与政策建议

本文金融集聚水平的测算结果表明，我国金融业存在显著的集聚现象，且三大地区金融业集聚差异显著，东部地区聚集着多数金融资源，中西部地区金融业集聚水平较低。空间相关性检验的结果表明，区域经济增长与金融集聚均存在显著的空间相关性。即本地区的经济增长与周围地区的经济增长存在空间相关性，本地区的金融集聚与周围地区的金融集聚也存在空间相关性。区域经济增长和金融集聚均存在“高-高”和“低-低”集聚的空间分布特征。空间计量模型的结果表明，金融集聚的本地增长效应在全国和三大地区均显著存在，即本地区金融集聚能促进本地区经济增长。金融集聚的空间溢出效应仅存在于全国和东部样本下，即本地区金融集聚能够显著促进周边地区的经济增长，而中西部地区的这种空间溢出效应还不明显。为了充分发挥金融集聚空间溢出效应，增强对区域经济增长的促进作用，本文提出以下政策建议：

（一）优化区域金融中心布局，构建多层次区域金融中心

金融中心是金融业高度集聚的最终产物，可以对当地的实体经济发展起到极大的推动作用。北京、上海、深圳作为起步较早的金融中心已经初具规模，中西部地区应充分借鉴北京、上海、深圳的成功经验，打造本地区金融中心，以点带面地发挥金融中心辐射带动作用，促进经济增长。同时要注意避免金融资源的浪费，保证各个金融中心的建设因地制宜，扬长避短，充分发挥各方优势，相互之间要实现功能上的交叉互补。

（二）加强区域协调发展战略，引导金融资源向中西部地区有序回流

我国区域金融发展不平衡问题是我国金融业发展的突出问题。金融资源從低资本回报率的中西部地区向高资本回报率的东部地区集聚是其固有特点，为了引导金融资源从发达地区向落后地区的有序回流，推动区域金融业协调发展，需要向中西部等落后地区实施针对性的倾斜政策，如信贷优惠政策、税收优惠政策等，强化中西部地区对金融资源的吸引力。

（三）充分发挥金融集聚的空间溢出效应，带动周边地区经济增长

一个地区的经济增长不再仅取决于本地区的自身条件，更取决于周边地区的发展状况，因此需要从整体上把握省际经济增长的内在联动关系。充分发挥一个地区金融集聚的空间溢出效应，带动周边地区经济增长。尤其对于经济相对落后中西部地区，需要充分利用空间溢出渠道，承接并吸收更多回流的金融资源，提高对金融资源的吸引力，从而提升本地区经济发展水平。

参考文献

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Abstract： Based on the literature research on financial agglomeration and regional economic growth， this paper estimates the financial agglomeration degrees of 31 provinces in China from 1995 to 2018. Furthermore， a spatial Durbin model based on provincial panel data is established to analyze the growth effect of financial agglomeration on local economic and the spatial spillover effect on economic in surrounding areas. Studies of China and the east samples found that financial agglomeration not only promotes local economic growth， but also has a positive spillover effect on the economic growth of neighboring regions. Studies of the middle and west sample found that the local growth effect of financial agglomeration is significant， but the spatial spillover effect is not obvious. In order to give full play to the two effects of financial agglomeration， it is necessary to optimize the layout of regional financial centers， build multilevel regional financial centers，strengthen the regional coordinated development strategy， guide the orderly return of financial resources to the middle and west regions， and give full play to the spatial spillover effect of financial agglomeration to drive the economic growth of surrounding areas.

Keywords： financial agglomeration; regional economic growth; spatial spillover effect; spatial durbin model

責任编辑、校对：钱晓东