金融集聚与区域经济增长的交互影响及空间溢出效应——基于空间面板联立方程的实证研究

姚 璐，王书华

（山西财经大学 金融学院，山西 太原 030006）

一、引言

改革开放四十多年以来，中国经济经历了高速发展，成为世界第二大经济体。但是在经济高速增长的背后，伴随着一系列区域发展不均衡、资源分布不均衡的现实状况（李敬等，2014）[1]。习近平总书记在2020 年召开的十九届五中全会上强调要构建金融有效支持实体经济的体制机制，让金融回归本源，为经济高质量发展提供有效支持。同时，要推动经济持续恢复和高质量发展，努力保持经济运行在合理区间，通过深化金融供给侧结构性改革，建立现代金融体制，释放金融力量，让金融更好更有效地服务实体经济。

金融部门在快速集聚金融资源、促进经济增长等方面发挥了至关重要的作用。甚至可以说，没有金融的支持，2020 年新冠肺炎疫情后经济的恢复以及2020 年经济的正增长都是不可能实现的。当然也要看到，由于我国经济增长存在周期性和阶段性特征（董直庆和刘备，2019）[2]，使得金融对实体经济增长的影响也表现出一定程度的复杂性（张群等，2017）[3]。随着区域金融一体化的发展，金融资源在地理空间上呈现出一定的集聚特征，形成了区域金融中心（李大垒，2014）[4]，甚至有些地区呈现出虹吸现象。金融集聚是通过金融资源与地域条件不断地协调、组合，进而在特定空间范围内生成金融地域密集系统的动态变化过程。事实上，不仅是金融集聚会对区域经济增长产生影响，区域经济增长也会对金融集聚产生影响。一方面，由于区域经济增长对金融资源产生需求，对金融人才、信息、资产等要素产生吸附能力，进而影响金融集聚；另一方面，特定区域的金融资源聚集能够发挥外部规模经济效应，推动技术进步，优化资源配置，进而影响区域经济增长。同时，特定区域的金融业发展和经济增长不可避免地还会受到周边邻近区域的影响。不同的城市特征也会导致金融集聚的非均衡性，例如，不同城市规模、不同城市竞争力以及不同分布区域，使得金融集聚与区域经济增长之间的关系呈现出异质性。

在此背景下，金融集聚和区域经济增长二者之间的互动关系值得重新审视并探究。金融业在特定区域的集聚发展模式是否有助于促进区域经济增长？区域经济的增长是否能够吸纳更多的金融资源，促进金融集聚？换言之，二者是否具有相互影响的内在机制？此外，随着区域间的联系越来越紧密以及金融资源竞争的加剧，邻近区域的金融集聚和区域经济增长对本地的金融业和经济增长存在何种影响？因此，研究金融集聚和区域经济增长之间的空间交互溢出影响具有非常深远的学术价值和现实意义。本文在对金融集聚和区域经济增长内在关系进行理论分析的基础上，构建金融集聚和区域经济增长的联立方程模型，利用广义空间三阶段最小二乘法（GS3SLS）检验金融集聚与区域经济增长之间的空间交互溢出效应。解答上述问题，对于深化金融供给侧结构性改革，构建金融有效支持实体经济的体制机制，实现金融集聚与区域经济增长的协调发展具有重要的学术价值和现实意义。

本文的边际贡献主要表现在两个方面。第一，本文在数据选择上，采用我国280 个地级市的面板数据，研究金融集聚与区域经济增长之间的空间交互溢出效应，相比省级数据，得到的结论更加稳健可信。第二，本文识别了金融集聚与区域经济增长的双向影响以及空间交互溢出效应。金融集聚可以通过优化资源配置、缓解融资约束问题来提升区域创新能力、促进产业结构升级进而推动经济增长，区域经济增长也可以提升对金融资源的吸附能力，进而促进金融集聚，即二者之间存在相互促进的内在机理。随着区域间的联系日益紧密，金融集聚与区域经济增长之间还存在空间交互溢出效应，这是对现有文献的有益补充。

二、文献综述

在全球金融一体化的背景下，金融作为实体经济运行的血脉，区域间金融资源的竞争不断加剧，金融业的发展逐渐呈现出空间集聚的特征。目前，国内外学者关于金融集聚的研究主要侧重于金融集聚的成因以及金融集聚对实体经济的影响。大部分研究认为金融集聚的成因主要体现在两个层面。第一，金融集聚可以产生外部规模经济效应，随着金融机构在特定区域的聚集，金融市场规模不断扩大，加速了金融要素的流动，有利于提升金融部门的运行效率。Tschoegl（2000）[5]指出，金融集聚的形成是由于外部规模经济，当大量的金融机构选择在特定的区域设立部门时，这个区域对于其他金融机构将更加具有吸引力，进而促进了金融集聚。Gehrig（2000）[6]发现，外部规模经济效应以及信息溢出效应对金融集聚具有正向促进作用，而市场准入限制会阻碍金融集聚。王丹和叶蜀君（2012）[7]指出，金融集聚可以共享配套的服务和设施以及金融人才市场，并且金融集聚区域的知识溢出可以更好地发挥外部规模经济效应。李正辉和蒋赞（2012）[8]指出，信息不对称性、外部规模经济效应以及政府的一系列优惠政策可以促进金融集聚的形成，并且外部规模经济效应对金融集聚的影响最大。第二，金融集聚能够缓解信息不对称问题，降低金融交易中的信息成本，有利于资金供求双方构建长期稳定的关系，并且与信息不对称问题紧密相关的就是金融交易风险（Agarwal and Hauswald，2010）[9]，而金融集聚可以降低信息远距离传播导致的失真风险。Thrift（1994）[10]运用“信息腹地”理论解释了金融集聚的形成，认为金融机构在某个区域集聚是为了缓解信息不对称问题（Porteous，1999）[11]。潘英丽（2003）[12]强调一个地区的信息基础设施质量是影响金融机构进行区位选择的重要因素。除此之外，还有部分研究认为政府的优惠政策、地区人力资本、产业集聚等因素在一定程度上也可以促成金融集聚。冉光和（2007）[13]认为，发展中国家金融集聚的形成不同于发达国家，发展中国家更多的是通过政府制定一系列优惠政策来集聚大量金融资源，金融市场规模逐渐扩大，因此，发展中国家金融中心的形成并非实体经济发展所需要。而在发达国家中，更多的是由于实体经济所需，进而促进金融产业的资本集聚（孙国茂和范跃进，2013）[14]。Taylor等（2003）[15]认为地方的人力资本供给是影响金融集聚的因素之一。陈景森和高明（2019）[16]、谭蓉娟和郭宝琳（2021）[17]认为，产业集聚在一定程度上也可以促进金融集聚的形成。

金融集聚是金融业不断发展的必然结果，而区域金融中心则是金融集聚的具体表现形式，金融部门作为现代经济发展的重要资源，金融集聚也会影响区域经济增长。Levine 和Zervos（1998）[18]指出，大量的金融资源在某一区域内集聚，可以降低区域内的市场交易成本，缓解信息不对称问题，优化金融资源的配置，促进生产要素向高效率产业转移，从而促进区域内实体经济的增长（Bencivenga 等，1995）[19]。到20 世纪末，随着经济全球化和区域经济一体化的发展，区域间的联系更加紧密，金融集聚的空间溢出效应也逐渐显现出来。Baldwin 等（2001）[20]通过本地溢出理论模型研究发现，金融集聚对区域经济增长具有正向的空间溢出效应，即金融集聚可以促进周边邻近地区的经济增长。刘军等（2007）[21]认为金融资源向中心区域集聚，通过发挥集聚效应促进了区域创新能力的提高与产业结构优化，进而促进了区域内实体经济增长，并且金融集聚还可以发挥极化效应、扩散效应，带动周边地区经济增长。任英华等（2010）[22]采用我国省级面板数据进行实证检验，发现我国各省份的金融集聚存在明显的空间依赖性，即周边邻近省份的金融集聚可以推动本地金融业的发展。李林等（2011）[23]通过计算Moran’s I 指数发现，中国的金融集聚具有显著的正向空间自相关。李红和王彦晓（2014）[24]通过构造集聚经济外部性模型也进一步验证了金融集聚的空间溢出效应及其对城市经济增长的推动作用。谢婷婷和潘宇（2018）[25]指出，金融集聚对我国经济增长存在较强的空间辐射作用，并且金融集聚与产业结构优化的协同发展更有利于周边邻近地区经济的增长。张秀艳（2019）[26]指出，金融集聚对实体经济增长具有非线性的门限效应以及空间溢出效应。甘星和甘伟（2020）[27]从行业异质性的角度出发验证金融集聚对粤港澳大湾区经济增长的影响，结果发现，证券业和保险业的集聚可以促进区域经济增长，而银行业表现为过度集聚，导致对区域经济增长产生了负面影响。武耀华等（2021）[28]通过实证分析发现，金融集聚可以促进本地和周边邻近地区的区域经济增长，并且将全国划分为四个区域进行异质性检验后发现，金融集聚的空间溢出效应具有异质性。

现有关于金融集聚与实体经济关系的研究，主要关注的是单向关系，仅有部分研究从耦合协调的视角考察了金融集聚与实体经济之间的相互影响。白彩全等（2014）[29]研究发现，各省的金融集聚与生态效率存在相互影响。何宜庆等（2015）[30]通过灰色关联度模型对三大经济圈进行预测，发现金融集聚、区域产业结构和生态效率三者之间存在耦合协调作用。张鹏和于伟（2019）[31]通过构建空间联立方程进行实证检验，结果发现，金融集聚与城市发展效率之间存在空间交互溢出影响。

以上文献表明，既有研究关于金融集聚与区域经济增长的讨论大部分停留在省级数据层面，即对各省域范围内的城市进行同质化处理，这显然不符合我国省域范围内各城市之间经济发展水平参差不齐的现实情况。关于金融集聚与区域经济增长二者之间的关系，现有研究主要关注的是金融集聚对区域经济增长的单向影响，而忽视了区域经济增长对金融集聚的反向影响。

三、理论分析

本文旨在研究金融集聚与区域经济增长之间的交互影响以及二者在空间上的交互溢出效应，因此，本部分分别从金融集聚对区域经济增长的正向影响、区域经济增长对金融集聚的反向影响以及金融集聚与区域经济增长二者在空间上的交互溢出效应这三个层面进行理论分析，从而厘清二者之间存在的交互影响以及在空间上的交互溢出效应。

（一）金融集聚对区域经济增长的正向影响

金融机构在某一区域不断集聚，最终形成区域金融中心，进而通过发挥外部规模经济效应、推动技术进步以及改善资源配置促进区域经济增长。金融集聚对区域经济增长的促进作用主要表现在三个方面。第一，外部规模经济效应。金融集聚使得区域内汇集了大量金融机构，加速了金融要素的流动，这样各金融机构之间可以进行更加专业化的分工以及高效合作，有效地收集信息，降低信息交易成本，共享基础设施，降低运行成本（Bossone et al.，2003）[32]，实现金融业的外部规模经济效应，进一步推动区域经济增长（周南南和林修宇，2020）[33]。第二，推动技术进步。金融集聚使得区域内金融机构之间的竞争加剧，金融机构加快研发新产品，进而提升了技术水平。随着区域集聚的进一步加强，区域内技术信息流动速度加快，网络效益也在不断加强，新技术很快在区域内得以传播，使得区域内的技术水平得以提升，区域竞争力不断提高，进一步推动了经济增长（Tadesse，2002）[34]。第三，改善资源配置。金融中介的出现使得信息搜寻成本下降，而金融集聚使得金融体系对各类投资信息的收集更加便利，金融机构能够更好更快地识别合适的投资机会并为其提供融资，优化了资源的配置效率，尽可能地避免资源错配，进而促进了实体经济增长（Kindleberger，1974；刘军等，2007）[35，21]。

（二）区域经济增长对金融集聚的反向影响

金融集聚推动区域经济增长，反过来，区域经济增长在一定程度上也可以促进金融集聚。区域经济增长对金融集聚的促进作用主要体现在三个方面。首先，区域经济的进一步增长使得区域内实体企业的经营管理水平与技术水平不断提高，进而对金融资源产生了更大的需求，对金融资产、信息、人才产生了强大的吸附作用，有助于促进金融集聚。其次，区域经济的增长能够促进经济环境的优化，为金融机构发展提供了原动力和基础条件，使得金融体系可以更加有效地运转，对其他金融机构产生更大的吸引力，扩大了本地金融市场规模，促进了金融集聚（Martin and Ottaviano，2001）[36]。最后，区域经济的增长还可以通过促进区域内产业结构的高级化和合理化（李春生和张连城，2015）[37]，推动生产要素向高效率产业流动，进一步强化城市发展的比较优势，为金融市场的发展提供市场张力，对金融资源产生吸引力。

（三）金融集聚与区域经济增长的空间交互溢出效应

随着经济全球化和区域经济一体化的发展，区域间的联系越来越紧密，资源的竞争越来越激烈，加上信息科技的发展，金融服务传递的受限因素越来越少，使得特定区域的金融业发展和经济增长不可避免地会受到周边邻近区域的影响，并且这种影响存在“双向”效应。在金融集聚方面，随着金融集聚规模的不断扩大，集聚区域将通过学习效应、共同市场效应对周边邻近区域产生强烈的空间溢出效应，形成由中心区域向外围区域的空间推动力，进而带动外围区域金融业的发展（李思霖和魏修建，2017）[38]。但是在一定程度上，金融集聚区域通过吸收周边邻近地区的金融资源来积累有利要素，会剥夺邻近区域的金融资源。在外部规模经济效应、网络经济效应的驱使下，特定区域会集聚越来越多的金融资源，不断扩大其与周边邻近城市的金融资源差距，从而削弱了周边城市的经济发展潜力。在区域经济增长方面，受我国财政分权体制下地方政府之间“GDP 锦标赛”、官员晋升等因素的影响（周黎安，2004）[39]，周边邻近城市的经济增长可以通过示范效应、知识溢出效应来提升本地的经济发展水平，但是，周边邻近城市的经济增长会对本地的金融资源产生虹吸效应，进而阻碍本地金融集聚。由此可见，金融集聚和区域经济增长在空间上存在双向交互溢出效应，并且这种空间双向溢出影响具有复杂性，具体的影响方向及强度需要结合实际情况进行验证。

综上，本文提出了研究假设：金融集聚与区域经济增长可以形成内部正反馈机制，换言之，金融集聚可以促进区域经济增长，并且区域经济增长也有助于推动金融集聚的形成；空间互动状态下二者还存在跨区域的作用机制，即周边邻近地区的金融集聚和区域经济增长会对本地的金融集聚和区域经济增长产生影响。二者之间的相互关系如图1 所示。

图1 金融集聚与区域经济增长的互动机制

四、研究设计

（一）模型设定

由于单方程模型会忽略金融集聚与区域经济增长之间的双向互动关系，普通的联立方程模型未考虑金融集聚与区域经济增长之间的空间溢出效应，因此，为了验证二者之间的双向空间溢出效应，本文构建了区域经济增长方程和金融集聚方程的空间联立方程。

方程（1）是区域经济增长方程，方程（2）是金融集聚方程。其中，lnPGDP 表示区域经济增长，agg 表示金融集聚，W 是空间权重矩阵，X 和Z 分别表示影响区域经济增长和金融集聚的一系列控制变量，ε和η 分别表示区域经济增长方程和金融集聚方程的随机误差项，i 和j 表示城市，t 表示年份。

（二）变量选取

1.区域经济增长。本文参考周南南和林修宇（2020）[33]的做法，采用各地区人均实际生产总值来表示区域经济增长（lnPGDP），为了消除量纲不一致的问题，对人均实际生产总值进行了对数处理。

2.金融集聚。已有文献主要使用行业集中度指数、空间基尼系数、CAD 指数、E-G 指数、区位熵等指标来衡量金融集聚（孙晶和李涵硕，2012；余泳泽等，2013）[40，41]。本文参考张鹏和于伟（2019）[31]的做法，通过区位熵指标来测度金融集聚，指标的具体计算如下：

其中，aggi，t表示第i 个城市在第t 年的金融集聚水平，fini，t表示第i 个城市在第t 年金融机构年末各项存款和贷款余额，fint表示所有城市在第t 年金融机构年末各项存款和贷款余额总和，GDPi，t表示第i 个城市在第t 年的地区生产总值，GDPt表示所有城市在第t 年的地区生产总值总和。

3.控制变量。为了尽可能避免遗漏变量造成的模型偏误问题，除上述变量之外，本文还选取了5 个控制变量：科技支出水平（sci），用财政总支出中科技支出的占比来度量政府对科技创新的支持力度；人力资本（lab），用万人高等学校在校学生的人数来度量各地区的人力资本；政府干预（gov），用各地区的财政支出与地区生产总值之比来度量政府的干预程度；信息基础设施（inf），用各城市的人均互联网用户数来表示；市场化程度（mar），用城镇私营和个体从业人员占总人数的比重来表示。变量的描述性统计如表1 所示。

表1 变量的描述性统计

（三）数据来源

本文的研究数据来源于《中国城市统计年鉴》，样本研究期间为2007—2019 年。鉴于数据的可得性，最终得到的研究样本包含我国280 个地级市。对于样本研究期间的个别缺失数据，采取插值法进行补全，最后一期的缺失数据通过趋势外推得到。

（四）空间权重矩阵的选取

考虑到各城市之间地理位置邻近会存在空间外溢效应，并且经济变量之间也会存在一定的溢出效应，本文选取的空间权重矩阵有以下四种：第一种是地理距离空间权重矩阵，以两个城市之间地理距离的倒数作为权重，即权重矩阵的对角线元素为0，非对角线元素为两个城市之间地理距离的倒数；第二种是邻接空间权重矩阵，当两个城市i 和j 不相邻或者i=j 时，Wi，j=0，否则Wi，j=1；第三种是经济距离空间权重矩阵，用地区GDP 的差额来度量地区间的“经济距离”，以两个城市之间“经济距离”绝对值的倒数作为权重，即权重矩阵的对角线元素为0，非对角线元素为两个城市之间“经济距离”绝对值的倒数；第四种是经济—地理空间权重矩阵，考虑到邻近地区的经济影响力和辐射力，将地理距离空间权重矩阵与经济距离空间权重矩阵的乘积作为权重，即权重矩阵的对角线元素为0，非对角线元素为两个城市之间“经济距离”绝对值的倒数与地理距离倒数的乘积。

五、实证结果与分析

（一）空间相关性检验

在使用空间计量模型进行实证检验之前，首先要考察数据是否存在空间依赖。鉴于现有研究大部分采用莫兰指数（Moran’s I）和吉尔里指数（Geary’s C）来度量空间自相关，本文分别采用这两种指数，并以地理距离空间权重矩阵为例来检验区域经济增长和金融集聚是否存在空间自相关性，检验结果如表2 所示。结果显示，除了2010 年区域经济增长（lnPGDP）以及2016 年金融集聚（agg）的吉尔里指数不显著之外，2007—2019 年区域经济增长（lnPGDP）和金融集聚（agg）的莫兰指数均显著为正，吉尔里指数均小于1 并且统计上显著，说明区域经济增长和金融集聚确实存在显著的正向空间自相关性，同时证明了本文构建空间计量模型来拟合数据与参数估计的必要性。

表2 2007—2019 年区域经济增长与金融集聚的莫兰指数和吉尔里指数

（二）空间联立方程的估计结果

为了考察金融集聚与区域经济增长之间的双向空间溢出效应，本文采用广义空间三阶段最小二乘法（GS3SLS）对联立方程模型进行估计，结果如表3的第2 列、第3 列所示。

表3 空间联立方程的估计结果

（1）金融集聚与区域经济增长的交互影响。基于地理距离空间权重矩阵的联立方程模型的估计结果显示，在区域经济增长方程中，金融集聚（agg）的回归系数为2.180，并且显著为正，即金融集聚每提升1%，区域经济增长会随之上升2.180%。在金融集聚方程中，区域经济增长（lnPGDP）的回归系数为0.140，并且显著为正，即区域经济增长每提升1%，金融集聚会随之上升0.140%。这说明，一个城市的经济增长与金融集聚之间存在显著的交互效应，并且金融集聚对区域经济增长的促进作用更大。金融集聚通过降低交易成本、缓解资金约束问题促进城市创新能力的提升，带动产业结构升级，最终推动经济增长。区域经济增长对金融集聚的促进作用是由于实体经济发展对金融产生了更高的需求，使得金融交易量不断增加，金融市场不断扩大。

（2）金融集聚与区域经济增长的空间交互溢出效应。空间滞后项的回归系数显示，在区域经济增长方程中，区域经济增长空间滞后项（W*lnPGDP）的回归系数（2.158）显著为正，即周边邻近城市的经济增长可以促进本地经济增长。由于我国财政分权体制下地方政府之间存在明显的“GDP 赛跑”现象，邻近城市的经济发展可以通过示范效应和学习效应传递到本地，进而带动城市经济增长。金融集聚空间滞后项（W*agg）的回归系数显著为负（-2.387），即周边邻近城市的金融集聚会阻碍本地的经济增长，金融资源向周边城市的集聚会削弱本地的经济增长动力，进而对本地经济产生下行压力。在金融集聚方程中，区域经济增长空间滞后项（W*lnPGDP）的回归系数（-0.794）显著为负，即周边邻近城市的经济增长会阻碍本地的金融集聚，也就是说，周边邻近城市的经济增长对金融资源产生了虹吸效应，进而阻碍了本地的金融集聚。金融集聚空间滞后项（W*agg）的回归系数（1.467）显著为正，即周边城市的金融集聚有利于促进本地的金融集聚，各城市之间的金融资源竞争会阻碍本地的金融集聚，但是周边邻近城市的金融集聚可以通过发挥外部规模经济效应和网络经济效应进而带动本地金融业的发展，进而促进本地的金融集聚。

（3）其他控制变量的影响。从控制变量的估计结果来看，在区域经济增长方程中，科技支出水平（sci）的系数显著为正，这说明科技创新能够更好地优化区域内的资源配置，促进产业结构升级，进而成为推动经济增长的内生动力。人力资本（lab）的系数显著为负，这说明城市人口数量增加会产生一定程度的“拥挤效应”，导致一系列规模不经济效应，规模不经济的负面影响有可能超过其所创造的效益，进而阻碍区域经济增长。政府干预（gov）的系数显著为负，这说明一个城市政府过多地干预经济会阻碍经济的增长。在金融集聚方程中，人力资本（lab）的系数显著为正，这说明一个城市的人力资本水平越高，市场越大，越有助于发挥金融市场的规模效应，就越容易吸引金融企业在此设立分支机构，从而提升区域内的金融集聚水平。政府干预（gov）的系数显著为正，这说明一个城市政府的一系列优惠政策、调控措施更有利于金融企业选择在这个城市设立分支机构。信息基础设施（inf）的系数显著为正，这表明近年来我国的宽带密度有所提升，增强了各市场主体的连接度，降低了市场交易成本，有利于提升区域内的金融集聚水平。市场化程度（mar）的系数显著为正，这表明市场化程度的提高会增加区域内的竞争水平，进而增加区域内对金融资源的需求，促进金融集聚。

（三）稳健性检验

考虑到空间权重矩阵的设置问题，为了保证回归结果的稳健性，改用邻接空间权重矩阵、经济距离空间权重矩阵和经济—地理空间权重矩阵，分别采用广义空间三阶段最小二乘法（GS3SLS）对联立方程模型进行重新估计。重新估计的结果见表3 和表4，所有变量回归系数的符号和显著性均没有发生明显变化，表明模型的估计结果具有稳健性。

表4 稳健性检验

（四）异质性检验

上述研究结果表明，区域经济增长与金融集聚存在显著的空间交互溢出效应。那么对于不同的城市来说，这种空间交互溢出效应是否存在？如果存在，不同城市的空间交互溢出效应是否不同？为此，本文从城市规模、城市竞争力以及城市的分布区域这三个角度进行异质性检验。

1.异质性检验一：城市规模。首先，根据各城市2007—2019 年人口数量的均值，将人口低于100 万的城市划分为规模较小的城市，人口高于100 万的城市划分为规模较大的城市，回归结果如表5 所示。

表5 按城市规模分组

4.441***（0.925）lab 0.017***（0.006）sci 16.968***（1.656）0.032***（0.003）gov -0.288***（0.095）0.011***（0.002）-0.069***（0.011）0.622***（0.078）inf 0.177***（0.024）0.195***（0.034）-1.858***（0.219）0.096***（0.029）mar 0.135（0.121）0.095**（0.040）常数项 -0.350（3.537）4.554***（0.977）观测值 1846 1846 1794 1794 0.316（1.591）-10.076***（2.252）

（1）金融集聚与区域经济增长的交互影响。在区域经济增长方程中，规模较小城市和规模较大城市的金融集聚（agg）的回归系数均显著为正，并且规模较大城市的回归系数（2.604）要大于规模较小城市的回归系数（0.589），这说明规模较大城市的金融业对经济的带动作用更明显。在金融集聚方程中，规模较小城市区域经济增长（lnPGDP）的回归系数（-0.164）显著为负，规模较大城市区域经济增长（lnPGDP）的回归系数（0.208）显著为正。其原因可能在于，规模较小城市实体经济发展水平较低，无法对金融机构产生吸引力，进而阻碍了金融集聚，而规模较大城市的实体经济发展水平较高，进而对金融产生了更高的需求，使得金融资源不断集聚，促进了金融集聚。

（2）金融集聚与区域经济增长的空间交互溢出效应。空间滞后项的回归系数显示，在区域经济增长方程中，规模较小城市和规模较大城市的区域经济增长空间滞后项（W*lnPGDP）的回归系数均显著为正，并且规模较大城市（1.751）的促进作用要大于规模较小城市（1.049），这说明周边邻近城市的经济增长可以通过示范效应和学习效应传递到本地，进而带动本地的经济增长，并且规模较大城市的学习能力更强，周边邻近城市对其的带动作用更大。规模较小城市和规模较大城市的金融集聚空间滞后项（W*agg）的回归系数均不显著。在金融集聚方程中，规模较小城市区域经济增长空间滞后项（W*lnPGDP）的回归系数不显著，而规模较大城市区域经济增长空间滞后项（W*lnPGDP）的回归系数显著为负。其原因可能在于，规模较大城市对于金融资源的需求较高，而周边邻近城市的经济增长会对本地金融资源产生虹吸效应，进而阻碍本地的金融集聚，而规模较小城市对金融资源的需求相对较低，周边邻近城市的经济增长不会对本地的金融集聚产生显著影响。规模较小城市金融集聚空间滞后项（W*agg）的回归系数显著为正，而规模较大城市金融集聚空间滞后项（W*agg）的回归系数不显著，即规模较小的周边邻近城市的金融集聚有利于促进本地的金融集聚，周边邻近城市通过发挥外部规模经济效应和网络经济效应带动本地金融业的发展，进而促进本地的金融集聚，而规模较大的周边城市的金融集聚并未对本地金融集聚产生显著影响。

2.异质性检验二：城市竞争力。根据新一线城市研究所发布的《2020 城市商业魅力排行榜》中对各个城市按照竞争力进行的分类，本文将样本城市划分为二线及以上城市、三线城市和四五线城市三类，其中，二线及以上城市中包括一线城市、新一线城市和二线城市，回归结果如表6 所示。

（1）金融集聚与区域经济增长的交互影响。在区域经济增长方程中，二线及以上城市金融集聚（agg）的回归系数显著为负，而三线和四五线城市金融集聚（agg）的回归系数均显著为正，并且三线城市金融集聚（agg）的回归系数（5.450）要大于四五线城市金融集聚（agg）的回归系数（0.828）。其原因可能在于，二线及以上城市的金融集聚水平较高，企业竞争更加激烈，导致严重的供给过剩问题，进而阻碍了城市经济增长。在金融集聚方程中，二线及以上城市区域经济增长（lnPGDP）的回归系数不显著，三线城市区域经济增长（lnPGDP）的回归系数显著为正，四五线城市区域经济增长（lnPGDP）的回归系数显著为负。其原因可能在于，二线及以上城市的金融集聚已达到所需规模，因此经济增长无法进一步对金融业产生明显的影响，而三线城市正处于经济发展的上升期，进而对金融产生了更高的需求，使得金融资源不断集聚，促进了金融集聚。四五线城市由于实体经济发展水平较低，无法对金融机构产生吸引力，因而阻碍了金融集聚。

（2）金融集聚与区域经济增长的空间交互溢出效应。空间滞后项的回归系数显示，在区域经济增长方程中，二线及以上城市区域经济增长空间滞后项（W*lnPGDP）的回归系数不显著，而三线和四五线城市区域经济增长空间滞后项（W*lnPGDP）的回归系数均显著为正，并且三线城市（3.667）的促进作用要大于四五线城市（1.543）。其原因可能在于，二线及以上城市主要包括直辖市、各省会城市、副省会城市以及一些较大的城市，其经济发展水平相对比较高，各城市政府之间由于“GDP 赛跑”现象导致的不良竞争较小，因此，周边邻近城市的经济增长对本地经济增长的影响不显著，而三线和四五线城市由于“GDP 赛跑”现象导致的地方政府之间的竞争加剧，使得周边邻近城市的经济增长对本地经济增长产生了促进作用，并且三线城市的促进作用更加明显。二线及以上城市金融集聚空间滞后项（W*agg）的回归系数不显著，而三线和四五线城市金融集聚空间滞后项（W*agg）的回归系数均显著为负，并且三线城市（-11.248）的抑制作用要大于四五线城市（-1.368）。其原因可能在于，二线及以上城市的经济基础较好，周边邻近城市的金融集聚不会对其经济增长产生显著的影响，而对于三线城市和四五线城市来说，金融资源向周边城市集中会削弱本地的经济增长动力，进而对本地经济产生下行压力。在金融集聚方程中，二线及以上城市、三线城市的区域经济增长空间滞后项（W*lnPGDP）的回归系数均显著为负，并且二线及以上城市（-0.559）的抑制作用要大于三线城市（-0.496），而四五线城市区域经济增长空间滞后项（W*lnPGDP）的回归系数不显著。其原因可能在于，对于二线及以上城市、三线城市来说，周边城市的经济增长对金融资源产生了吸附作用，进而阻碍了本地金融市场的扩大与金融集聚。二线及以上城市、三线城市和四五线城市金融集聚空间滞后项（W*agg）的回归系数均显著为正，周边城市金融集聚对本地金融集聚的作用系数依次为0.731、2.224、1.979，即三线城市的促进作用最大，接下来是四五线城市、二线及以上城市。三线城市相比于四五线城市、二线及以上城市而言，其金融集聚规模处于适中水平，周边邻近城市更易于通过发挥学习效应和示范效应进而带动本地金融业的发展，进而促进了本地的金融集聚。

3.异质性检验三：城市分布区域。最后，根据地区分布将城市划分为东部城市、中部城市和西部城市再次进行回归，结果如表7 所示。

表7 按东中西部地区分组

（1）金融集聚与区域经济增长的交互影响。在区域经济增长方程中，东部城市金融集聚（agg）的回归系数显著为正，而中部城市和西部城市金融集聚（agg）的回归系数显著为负，并且中部城市（-0.867）的抑制作用要大于西部城市（-0.702）。其原因可能在于，东部城市的金融集聚通过缓解企业面临的融资约束问题，进而带动了区域创新水平的提高与产业结构的优化，进一步推动了区域经济增长。而中西部地区，由于经济发展较为滞后，过多金融资源的汇集不仅不能带动经济增长，反而导致区域内盲目竞争，阻碍了经济增长。在金融集聚方程中，东部城市区域经济增长（lnPGDP）的回归系数显著为正，而中部城市和西部城市区域经济增长（lnPGDP）的回归系数均不显著，说明东部城市的经济增长可以促进金融集聚。其原因可能在于，相比于中西部城市而言，东部城市的经济基础较好，从而汇集了大量的金融资源，金融市场规模不断扩大。

（2）金融集聚与区域经济增长的空间交互溢出效应。空间滞后项的回归系数显示，在区域经济增长方程中，东部、中部、西部城市区域经济增长空间滞后项（W*lnPGDP）的回归系数均显著为正，并且其周边邻近城市经济增长对本地经济增长的影响系数依次为0.671、0.784、1.231，呈现梯度递增的趋势。其原因可能在于，近年来“一带一路”战略的实施在西部大开发的基础上为西部地区引入了大量的经济资源，西部地区摒弃原来要素驱动的发展模式，获得后发优势，其周边邻近城市的经济增长对本地经济增长的促进作用明显提升。东部城市金融集聚空间滞后项（W*agg）的回归系数不显著，中部城市和西部城市金融集聚空间滞后项（W*agg）的回归系数显著为正，并且西部城市（1.664）的促进作用要大于中部城市（1.496）。其原因可能在于，“一带一路”战略的实施使得西部地区城市之间的联系更加紧密，从而更好地发挥了区域中心城市以及重点城市群的枢纽带动作用，使得西部地区更加受益于金融发展对区域经济增长的空间溢出效应。在金融集聚方程中，东部城市和中部城市区域经济增长空间滞后项（W*lnPGDP）的回归系数均显著为负，并且东部城市（-0.655）的抑制作用要大于中部城市（-0.338），而西部城市区域经济增长空间滞后项（W*lnPGDP）的回归系数不显著。其原因可能在于，金融资源在东、中部地区的非均衡布局使得其经济增长对金融资源产生了更强的虹吸作用，阻碍了本地的金融集聚。东部城市和中部城市金融集聚空间滞后项（W*agg）的回归系数显著为正，并且东部城市（2.071）的促进作用要大于中部城市（2.003），而西部城市金融集聚空间滞后项（W*agg）的回归系数不显著。其原因可能在于，东、中部地区的城市其经济发展水平之间差距相对较小，有利于金融资源汇集进而形成“中心—外围”式格局，可以发挥对周边邻近城市金融业的促进作用。西部城市的经济基础较差、经济发展水平仍相对滞后，并且部分城市处于极化地位，进而使得大部分金融资源呈现向中心城市流动的趋势。

六、研究结论与政策启示

在我国深化金融供给侧结构性改革以推动经济高质量增长的背景下，本文选取2007—2019 年中国280 个地级市的宏观面板数据作为研究样本，分析和检验了金融集聚与区域经济增长之间的空间交互溢出效应，得到了一些研究结论。第一，金融集聚与区域经济增长之间存在相互促进作用，即不仅金融集聚可以促进区域经济增长，而且区域经济增长对金融集聚还存在反向促进作用，其中金融集聚对区域经济增长的促进作用更大。第二，在空间视角下，周边邻近城市的金融集聚会促进本地的金融集聚，但是会抑制本地的经济增长，周边邻近城市的经济增长会带动本地的经济增长，但是会抑制本地的金融集聚。第三，金融集聚与区域经济增长之间的交互作用以及空间交互溢出效应在不同规模、不同竞争力、不同分布区域的城市之间呈现出异质性。分城市规模的研究结果显示：规模较大城市的金融集聚与经济增长之间存在相互促进作用，邻近城市的经济增长可以带动本地的经济增长，但是会阻碍本地的金融集聚；规模较小城市的金融集聚可以促进经济增长，但是经济增长反过来会抑制金融集聚，邻近城市的经济增长可以带动本地的经济增长，邻近城市的金融集聚可以促进本地的金融集聚。分城市竞争力的研究结果显示：二线及以上城市的金融集聚会抑制经济增长，邻近城市的经济增长会抑制本地的金融集聚，邻近城市的金融集聚会促进本地的金融集聚；三线城市的金融集聚与经济增长之间存在相互促进作用，邻近城市的经济增长可以带动本地的经济增长、阻碍本地的金融集聚，邻近城市的金融集聚可以抑制本地的经济增长、促进本地的金融集聚；四五线城市的金融集聚会促进经济增长，经济增长反过来会抑制金融集聚，邻近城市的经济增长可以带动本地的经济增长，邻近城市的金融集聚可以抑制本地的经济增长、促进本地的金融集聚。分城市分布区域的研究结果显示：东部城市的金融集聚与经济增长之间存在相互促进作用，邻近城市的经济增长可以带动本地的经济增长、阻碍本地的金融集聚，邻近城市的金融集聚可以促进本地的金融集聚；中部城市的金融集聚会抑制经济增长，邻近城市的经济增长可以带动本地的经济增长、阻碍本地的金融集聚，邻近城市的金融集聚可以带动本地的经济增长、促进本地的金融集聚；西部城市的金融集聚会抑制经济增长，邻近城市的经济增长可以带动本地的经济增长，邻近城市的金融集聚可以带动本地的经济增长。

本文的研究结论对于我国深化金融供给侧结构性改革以推动经济高质量增长具有重要的启示。

（1）金融作为现代经济运行的血脉，对于经济增长发挥着不容忽视的重要作用。政府应积极推动多层次、广覆盖、有差异金融体系的构建，加强金融基础设施建设，突破以银行为主导的金融结构，完善金融市场体系，重视金融资源的合理分配，推动普惠金融发展。同时，鼓励中心城市的大型金融机构向周边地方城市渗透和延伸，设立分支机构，从而优化金融供给的空间布局，提升地方金融机构的服务范围。此外，进一步完善地方政府的金融管理体制，弱化政府对地方金融机构的直接干预，赋予地方金融机构更大的自主决策权，降低金融业的市场准入门槛，发挥金融集聚对区域经济增长的促进作用。

（2）由于区域间金融资源的竞争越来越激烈，因而通过促进区域经济增长来吸纳更多的金融资源是可选之策。区域经济发展越好，其完善的基础设施和服务越有利于发挥外部规模经济效应，进而对金融资源产生吸引力。当然，促进区域经济增长，应尊重经济发展规律，推动科技水平的提升，实现投资驱动向创新驱动的转换。同时，随着资源环境约束趋紧，促进区域经济增长还应注重绿色导向。

（3）金融集聚在空间上表现出明显的集聚特征，对区域经济增长具有显著的促进作用，但是对于周边邻近城市存在负向的溢出效应。区域经济增长也表现出同样的特征，即可以促进区域内的金融集聚，但是对于周边邻近城市表现出负向的溢出效应。通过优化金融经济政策，在最大程度上发挥金融集聚与区域经济增长之间的互促关系，形成金融集聚与经济增长之间提质增效的区域间合力，降低资源在区域间的流动壁垒，打破溢出效应的行政地理边界，增强金融集聚与经济增长的溢出效应，尽可能避免虹吸效应对本地金融业和经济发展动能的弱化，实现区域间金融发展和经济增长的循环上升。从国家层面合理规划区域金融中心体系的建设。区域金融中心的建设要以提升金融服务实体经济的效率、为区域经济增长提供资金支持为导向，使节点城市集聚大量的金融资产、金融信息和金融人才，将资金、技术、信息等各种金融要素辐射到其他周边城市，便于企业融资，提升区域经济增长。中央政府应结合地方城市自身的辐射范围、实体经济的需求以及经济地理结构来合理规划金融中心的空间布局和规模层次，避免盲目构建金融中心体系，降低金融服务实体经济的效率。

（4）各地政府应结合当地经济金融发展的基本情况，统筹兼顾区域间金融集聚与经济增长的互动关系，根据不同规模、不同竞争力、不同分布区域的城市，制定符合当地现实状况的经济金融发展计划，实现经济与金融的良性互动。区域政策的制定在不过度扭曲总体经济效益的前提下，应注重区域间的协调性，通过实施一系列优惠政策积极推动金融资源向规模较小的城市、三线和四五线城市、西部欠发达地区流动，降低规模较大的城市、二线及以上城市、东中部发达地区城市对周边邻近城市的虹吸作用，从而缩小各城市之间的经济差距，使得规模较小的城市、三线和四五线城市、西部欠发达地区城市的经济发展从低水平均衡跳跃至高水平均衡，实现区域协调发展。