金融集聚和政府竞争对经济增长的影响——基于成渝地区双城经济圈面板数据

唐 珊

（成都工业学院，四川 成都 611730）

一、引言

目前我国面临着高质量发展目标与不平衡不充分发展现状之间的矛盾，产业集聚有利于资本、技术和人才等要素在不同地区间的流动，优化不同地区间的生产要素配置，提高生产效率，从而缩小区域差距，促进区域经济协调发展。随着产业结构优化升级的持续推进，金融业对经济的助推作用凸显，但相比东部及沿海地带，我国西部地区的金融发展较为落后，行业资源也比较缺乏。对于西部省份来说，尽可能汇集现有资源，利用金融集聚或许是实现高质量发展的一个切入点。

川渝是我国西部的重要地区，成渝城市群的人口规模和经济总量占川渝地区比例均高达九成，肩负着缩短我国东西差距的重任。从成渝经济群到成渝双城经济圈，反映出国家对成渝地区的统筹规划以及打造西部高质量发展重要增长极的战略部署。圈内城市既是合作的关系又是竞争的关系。近年来，为强化各自发展基础，圈内城市纷纷加大对人才、企业、资金等资源的竞争，相关措施基本相同，比如放宽落户条件、提供安家费、给予税收和贷款优惠等。这种同步同质的地方竞争是否会对产业集聚的经济效应造成影响？本文旨在厘清金融集聚和政府竞争的经济作用，探究政府竞争对金融集聚与经济增长二者关系的影响，对促进成渝地区双城经济圈的协调发展，乃至川渝地区的高质量可持续发展具有重要意义。

二、文献综述

（一）金融集聚对经济增长的影响研究

行业自身的发展与国家支持性政策的出台，使金融业成为新经济的发力点。通过梳理相关文献，金融集聚可概括为各类金融机构不断向某一地区汇集的过程，诸多具有关联性的企业之间形成规模更大的金融产业链。部分学者肯定金融业的经济作用，认为金融集聚能够促进经济的发展。Greenwood et al.（2013）基于不同国家发展水平差异性，证明了发展中国家金融集聚对经济增长具有较强的正向作用。谢婷婷和潘宇（2018）用空间自回归计量模型（SAR）得出金融集聚存在空间溢出效应，不仅有利于当地的经济增长，而且对周边邻近省份也有显著的促进作用。

但是，对于金融集聚经济效应是否具有绝对性，学者们的观点尚未达成一致。Hugh（1966）认为在不同的发展阶段，金融发展与经济增长二者的因果顺序是有差异的。当一个地区经济较为落后时，可以优先发展金融业，因为金融业的良好有序发展能够优化资源再分配机制，提高资本使用效率，从而推动经济增长；而当一个地区经济较为发达时，现有的金融体系也较为完备，此时若想使金融业再创新高，则需要更优的经济基础来推动。王婧倩和王露（2019）通过固定效应面板模型得出成都和重庆的金融集聚有利于当地经济发展，南京和武汉则不具备这一显著的积极关系，这表明金融集聚对经济发展的影响具有区域差异性。同时，也有越来越多的学者开始研究金融集聚在空间上的溢出效应。戴志敏和郑万腾（2015）指出辐射效应范围的大小与金融集聚水平呈现正相关，即金融集聚水平越高的地区，其金融水平的辐射区域相对越宽。甘星和甘伟（2020）发现金融集聚与经济发展并不是同步变化的线性关系，而是呈倒“U”型关系，即金融集聚的确可以刺激经济增长，但随着金融集聚水平的不断提高，其所带来的积极经济效应逐渐减弱，甚至对经济增长产生抑制作用。

（二）政府竞争对经济增长的影响研究

政府竞争也称为“辖区间竞争”“地区间竞争”等。根据亚当·斯密在《国富论》中的定义，政府竞争指的是各地方政府为了争取资本而展开一系列竞争举措。政府竞争的类型有很多，包括直接与间接竞争、横向与纵向竞争、内部与外部竞争等。基于此，国内外学者从多个方向拓展对地区政府竞争的研究，比如资本税竞争、标尺竞争、基础设施竞争、财政竞争、管制竞争等。政府竞争衡量指标有多种，比如企业的相对实际税率（张宏翔等，2015）、生产性财政支出占地方财政总支出比值（罗富政和罗能生，2019）、经济赶超水平（杜宇等，2020）、各省份实际利用外资和当年全国实际利用外资之比（陈凯和肖鹏，2021）、人均外商投资额（官永彬，2019）、实际利用外资额与地区生产总值的比重（秦琳贵和沈体雁，2020）。

对于地方政府竞争与区域经济之间的关系，主要研究观点可分为以下三类：一是政府竞争可以促进区域经济发展。吴振球和王建军（2013）认为地区竞争通过调整税率等政策途径以提升社会全要素生产率，进而促进区域经济的发展。史正富（2013）认为，在为发展经济而展开的横向竞争过程中，地方政府的管理能力与调控能力得到一定程度的提升，而这将有利于地区的经济增长。二是政府竞争会引发一定程度的恶性竞争，不利于区域经济的增长。谢国根等（2021）认为，当地方政府之间的竞争过激时，可能会偏离对市场干预的合理范围，进而阻碍经济发展，甚至会加剧区域间的经济差距。三是地方政府竞争对区域经济的影响是双向的，促进作用表现为适度竞争对经济机制和市场体系的优化，抑制作用则表现为市场分割与过度竞争对经济可持续性发展能力的削弱（傅强和朱浩，2013）。冯伟和苏娅（2019）也通过实证得出政府竞争对经济增长的作用具有倒“U”型的特征，即适度的政府竞争能够促进经济增长。

综上可知，国内外学者从研究对象、研究主体、作用机制等角度出发，对金融集聚和政府竞争进行较为广泛的理论分析和实证研究，但现有研究聚焦成渝地区双城经济圈的比较少。另外，学者们普遍是对金融集聚与经济增长、政府竞争与经济增长进行两两研究，鲜少把三者纳入同一框架下进行研究，更鲜有学者分析政府竞争对金融集聚与经济增长二者关系的影响。因此，本文以成渝地区双城经济圈为研究对象，在相关计量模型中纳入金融集聚的二次项，分析金融集聚与经济增长的非线性关系，同时增加政府竞争这一变量，进一步探讨在政府竞争因素下，二者之间的关系会发生怎样的变化。本文在拓展产业集聚与经济增长分析的应用范围基础上，以期给成渝地区双城经济圈的建设与发展提供参考意见。

三、理论分析及研究假设

（一）金融集聚对经济增长的作用机制

通过文献梳理可知，整体上金融集聚可促进经济发展。第一，金融集聚具有规模经济效应。金融集聚能够加快社会闲置资本的积累速度，有利于形成更加便利的投资环境和更加灵活的资金周转融通渠道，降低信息成本、运营成本、交易成本和管理成本，提高整个市场的生产效率。第二，金融集聚具有技术创新效应。金融集聚有利于经验和知识的共享，从而促进良性竞争下创新能力的提升和生产技艺的更新迭代。第三，金融集聚具有辐射扩散效应。本地区达到饱和状态后，多余的资源便会向周边地区溢出，带动周边城市金融业以及旅游业、饮食业、房地产等行业的发展。

但是，不难发现二者之间的关系仍存在区域异质性。金融集聚对区域经济也会产生极化效应，即大量生产要素在同一个地区的汇集容易加重产业布局的两极分化程度，进一步增强市场机制较完善、要素回报率较高的发达地区的比较优势，拉大不同地区间的市场化程度差异。同时，落后地区还会陷入生产要素外流、本地市场被抢占的困境，并且难以通过调整价格、创新技术和完善制度等市场手段来解决，从而增大区域间的经济差距，阻碍区域经济协调发展。

因此，本文提出假设H1：对于成渝地区双城经济圈来说，金融集聚与经济增长呈非线性的倒“U”型关系，即金融集聚的二次项系数为负值。

（二）政府竞争对经济增长的作用机制

地方政府在区域经济增长中有着举足轻重的作用，为了抢占劳动力、资本、优惠政策等有限资源，地方政府之间往往会展开竞争。这一行为的经济作用具有复合性质，体现在：一是资源流动和配置层面，政府竞争可以加速发达地区的生产要素结构性调整，强化落后地区与发达地区之间的经济对接，使各地区逐步明确自身的比较优势，进而深化区域经济的分工和专业度，促进区域间协调发展。这一作用与产业集聚的主要功效一致，从而在某种程度上会进一步凸显产业集聚对区域经济的正向作用。二是政府竞争会激化各地区的地方保护主义，出现贸易壁垒、市场分割和财政浪费现象，大大增加地区间的交易成本和整个社会的经济成本，阻碍区域经济协调发展。这与产业集聚的主要经济功效相背离，会抵消一部分产业集聚对区域经济的正向作用。

因此，本文提出假设H2：政府竞争不利于成渝地区双城经济圈的经济增长，并且会削弱金融集聚的积极经济效应，即政府竞争的系数为负值，且假设H1中倒“U”型曲线的拐点后移。

四、变量选取及实证模型设计

（一）变量选取和数据说明

本文选取2010—2020年成渝地区双城经济圈16个城市共计176个样本量的面板数据，原始数据来源于《四川省统计年鉴》《重庆市统计年鉴》以及四川省各城市年鉴和统计公报。

1.被解释变量。经济增长：GDP是常用的可以反映一个区域经济状况的指标。由于不同地区的经济压力和发展规模不一致，因此本文选取人均GDP 更能代表该地区的真实水平，也更利于不同地区间的对比分析。

2.核心解释变量。金融集聚：常见的测算方法有行业集中度、HHI指数、空间Gini系数、区位熵等。区位熵侧重于从产业化的角度，通过测算某一产业部门在不同地区的相对集中程度来表示，可比性和可操作性都比较高。因此，本文采用金融从业人员数量的区位熵来代表城市的金融集聚情况，金融集聚度计算如下：

其中，i代表城市，t代表时间，jjdi,t表示地区i在时间t的金融集聚度，F_employi,t表示地区i在时间t的金融业从业人数，employi,t表示地区i在时间t的就业总人数，F_employt表示成渝地区双城经济圈在时间t的金融业从业人数，employt表示成渝地区双城经济圈在时间t的就业总人数。

政府竞争：基于我国地方保护主义等存在问题，地方政府竞争更多地体现为对外商直接投资（FDI）的竞争。为了能够更真实地反映各城市使用外资的情况，FDI 采用实际利用外资金额。此外，为了消除经济规模的影响并反映出各个城市在成渝地区双城经济圈内的水平，本文用地区实际利用外资与GDP 比值占成渝地区双城经济圈对应比重的比值来表示政府竞争程度。

3.控制变量。产业结构层面：产业是一个地区经济发展的驱动力，产业结构的合理性能够对经济增长产生积极的作用。在我国不断深化供给侧结构性改革、推进产业转型升级的大背景下，更要充分挖掘和发挥服务业对推动经济发展的巨大潜能。因此，本文选择第二、三产业产值之和占GDP 的比重和第三、二产值比的平均值来代表产业结构优化度。

生产资源层面：生产资源是企业运行的前提，企业是国民经济发展的根基，所以生产资源的丰富程度也会影响一个地区的经济发展。根据柯布-道格拉斯生产函数，可知基础生产要素一般包括资本和劳动力。生产资源中的资本投入一般采用资本存量来衡量，但是鉴于各城市没有对外公布资本存量或者折旧率，所以本文用全社会固定资产投资近似代替（甘星和甘伟，2020）。考虑到不同地区资源禀赋的差异性，本文最终选择人均全社会固定资产投资和人口密度来代表一个地区的生产资源情况。

开放程度层面：在国际化的时代背景下，开放程度对一个地区经济发展的影响力越来越大。为消除城市规模的影响，本文选用人均进出口贸易额度来表示。

政府政策层面：在市场经济制度下，政府的宏观调控作用仍然不可忽视。政府出台的相关政策会对某个行业甚至整个市场环境带来影响，进而影响国民经济的发展。而一个地区的发展需求与成本会在一定程度上决定着政府政策的制定。发展需求和成本可分别体现在财政收入和财政支出上，因此，本文选择财政压力来表示。

（二）模型构建

由于上述变量的单位不一致，存在指标之间数值差距过大的现象，为了尽可能地消除异方差对结果的影响，在进行实证分析前需要先对部分数据进行初步处理。其中，经济发展、资本资源、人力资源和对外贸易数据值较大，可直接用其对数来替代；而产业结构、财政压力和政府竞争全部为小于1的数值，为避免大量负值对回归结果的影响，因此对其加1后的数值进行取对数处理。

另外，考虑到经济增长模型易因双向交互影响产生内生性问题以及经济的长期动态发展过程，本文又将被解释变量的滞后项纳入解释变量体系中，同时选取核心解释变量（金融集聚）的滞后项作为工具变量。于是，本文以柯布-道格拉斯生产函数作为实证模型的基础，用上述处理后的变量数据构建如式（2）的动态GMM模型：

其中，下标i表示各个城市，下标t表示年份。rjGDPi,t代表当期经济发展水平，rjGDPi,t-1为经济发展水平一阶滞后项，jjd表示金融集聚度，jz表示政府竞争，stru、open、gov、K、L为控制变量；ui为随机误差项；εit为扰动项，ziδ为选取的工具变量相关矩阵。

五、实证结果及分析

（一）动态面板模型的适用性

表2中模型1、模型2和模型3的被解释变量一阶滞后项系数均显著为正值，表明成渝地区双城经济圈各城市的当期经济增长会受其前一期经济水平的影响，证实了经济增长是一个连续的动态发展过程。所以，选择动态面板模型是合理的。

表1 变量描述

（二）假设H1和假设H2的验证

首先验证前文的假设H1。对比加入二次项前后的结果，即表2 中的模型1 和模型2。模型1 中，金融集聚的系数为正值，但并没有通过显著性检验；模型2中，金融集聚二次项和一次项均通过10%的显著性检验，说明金融集聚与经济增长的确存在非线性关系。同时，金融集聚的二次项系数为负值，即假设H1得到验证。另外，还可以证明一个地区面临的财政压力越大，越不利于经济增长；资本投入和产业结构优化与经济增长保持同向发展。

表2 实证回归结果

接着，对假设H2进行验证。在模型2中加入变量（政府竞争），得到模型3。加入新变量后，强化了资本投入的影响力度，弱化了财政压力和产业结构的影响力度，但人力资源和对外开放的经济作用仍不显著。原因可能是：随着城镇化的不断推进以及智能技术的逐渐成熟，人口红利在慢慢消减；对外贸易对区域经济的带动作用需要一定的经济和社会条件，而成渝地区总体发展水平较低。另外，金融集聚二次项系数依旧显著为负值，假设H1再次得到验证；政府竞争系数显著为负值，表明地方政府竞争不利于经济增长。原因可能是：成渝经济圈总体经济实力不高，圈内大多城市同质化竞争严重，使得城市间的相对竞争力没变，但却耗费了大量的财政资金，造成入不敷出的局面。与此同时，倒“U”型曲线拐点由3.55变为3.72，政府竞争的加入使其发生后移，假设H2得到验证。

（三）SYS-GMM方法检验

为验证选择SYS-GMM 估计方法的正确性以及工具变量的有效性，需要进行序列相关检验和过度识别检验。借助AR（1）和AR（2）统计量对残差项进行序列自相关检验，由检验结果可知，模型2和模型3的AR（1）检验P 值均为0.000，通过10%显著性水平，表明残差序列存在一阶自相关；而AR（2）检验P值分别为0.54和0.145，均未通过10%显著性水平，表明残差序列不存在二阶及以上自相关，进而证明本文使用SYS-GMM 方法是可行的。另外，用Sargan 检验法和Hansen 检验法对模型中选取的工具变量进行过度识别检验，两种方法下的原假设均为工具变量选取有效。由表2检验结果可知，两个模型的Sargan检验P值和Hansen检验P值分别为0.948、0.915和0.736、0.945，表明在10%的显著水平下并不能拒绝“所有工具变量均为有效”的原假设，即各模型不存在工具变量过度识别的问题。

（四）异质性检验

成渝地区双城经济圈内各城市的经济增长存在不平衡现象，因此在经济增长作为被解释变量的情况下，将水平差距过大的样本冗杂在一起进行回归，可能影响最终的估计结果。于是，以成渝地区双城经济圈16个城市人均GDP 的平均值为分界线，将这16个城市划分成高经济增长区和低经济增长区两大类，进行异质性检验。

通过筛选，成都、重庆、德阳、自贡、乐山的人均GDP在研究期间（即2010—2020年）全部高于成渝地区双城经济圈平均水平。宜宾市只有2020年高于经济圈平均水平；绵阳市部分年份低于经济圈平均值，部分年份高于经济圈平均值。因此，为避免得到非平衡面板，将绵阳市剔除，高经济增长区选取成都、重庆、德阳、自贡、乐山五个城市，其余城市则归类为低经济增长区。

首先，模型实证结果及各项检验显示，高、低经济增长区均为短面板，不再适用SYS-GMM方法。于是，使用全面FGLS 模型进行回归分析，如表3 所示。无论是高经济增长区，还是低经济增长区，金融集聚二次项系数仍显著为负值，即假设H1成立；政府竞争系数显著为负值，倒“U”型曲线拐点分别由4.38、3.61后移至4.39、3.68，即假设H2也成立。不过，低经济增长区的政府竞争系数（-0.2285）小于高经济增长区（-0.089），表明政府竞争对欠发达地区的消极作用要大于发达地区。原因可能是经济水平越高，竞争力越强，越容易招商引资，从而“竞争”这一行为活动的成本相对较低，进而对社会经济的消极效应相对较小。

表3 高、低经济增长区回归结果

（五）稳健性检验

1.使用经济赶超水平度量政府竞争。由前文可知，现有研究对政府竞争的界定及测算有着不同的标准和方法，因此为了验证本文的实证结果不受测算方法的影响，采用经济赶超水平度量政府竞争程度，对前文实证模型进行稳健性检验。

政府竞争通过式（3）重新计算，得到的实证结果如表4所示。所有模型中，金融集聚二次项系数显著为负值，假设H1成立；增加“政府竞争”指标后，政府竞争系数显著为负值，并且原倒“U”型曲线拐点同样发生后移（由3.55变为4），假设H2成立。所得实证结果与前文一致，说明结论具有一定稳健性。

表4 使用经济赶超水平度量政府竞争的稳健性检验回归结果

2.使用加入交互项的估计模型。前文实证分析中，对假设H2的验证采用的是数理方法，再对金融集聚和政府竞争的交互项进行检验，因此，本文构建如下模型：实证结果如表5所示：金融集聚二次项系数显著为负值，即假设H1成立；金融集聚和政府竞争的交互项系数显著为负值，表明政府竞争总体上会抑制金融集聚对经济增长的正向作用，即假设H2成立。同时，通过相关检验表明SYS-GMM 方法是适用的，且工具变量不存在过度识别问题。以上结果再次证明了本文结论具有一定稳健性。

表5 使用加入交互项的估计模型的稳健性检验回归结果

六、结论与建议

基于理论梳理与分析，本文选取2010—2020 年相关数据，建立政府竞争视角下金融集聚对经济增长影响的动态GMM 模型，回归结果显示假设H1和假设H2均成立。其中，假设H2具有异质性，政府竞争的消极经济效应对欠发达地区更为明显。从其他影响因素来看，财政压力对经济有明显的阻碍作用，开放程度对区域经济有一定程度的促进作用，资本规模的扩大对欠发达地区的经济增长更有利。

因此，根据假设H1，提出第一条建议：重视金融集聚，合理完善市场环境。在总体集聚度不高的情况下，成渝地区双城经济圈的打造为金融集聚提供了更有利的条件，应把握时机，推动金融资源向该地区集聚。比如，推进金融合作机制的充分对接，降低劳动、资本、技术等要素的流动成本；适当降低金融机构准入门槛，扩大当地金融规模；落实对中小微金融机构的优惠政策，调动当地金融市场活力；完善5G 基站、物联网、大数据、人工智能等新型基础设施，深化金融业与信息技术的融合，提高金融业现代化程度及市场效率。鉴于金融集聚与经济增长呈倒“U”型关系，倘若一味追求高集聚，金融集聚的消极经济效应可能会被放大。

根据假设H2，提出第二条建议：避免恶性竞争，促进区域经济协调发展。从成渝地区总体情况及欠发达城市实证结果来看，政府竞争程度对经济增长起到抑制作用，表明这些城市间的竞争比较激烈，或许已经超出自身承受范围。未来需要在以市场为主导的前提下，充分发挥政府在区域协调发展方面的调控引导作用，形成推动金融和经济的发展合力，打造具备竞争力的金融集聚中心与金融辐射网络，以共同促进区域经济协调发展机制有效有序运行。换言之，应该注重对圈内各项资源的统筹规划，加强地方政府之间的合作交流，根据各地优劣势进行合理分配，避免出现只顾自身发展、一味争夺优质资源而造成资源分布结构不合理的局面。

根据其他控制变量的回归结果，提出第三条建议：推进精准施策，有效缩小区域差距。成渝地区双城经济圈各城市间的资源差异较大、发展水平参差不齐，为了有效缩小圈内差距，在非金融政策方面，应该遵循差异化原则，做到因地制宜。对于高经济增长区，因各项资源比较完备，可能更需要关注财政和人口。其一，可从激发中小微企业活力着手，通过出台支持性政策，提升其对当地国民经济的贡献率，增加税收额度；与此同时，合理安排财政支出预算，避免城市扩建和改造的盲目行径，以便从开源节支两方面控制财政赤字，缓解政府财政压力。其二，适当缩紧人才引进和落户政策，减轻城市人口压力。对于低经济增长区，需要从资本资源、开放水平和产业结构三方面入手。具体来看，适当放宽货币政策，刺激投资，以扩充社会资本；开拓贸易渠道，积极促成跨区域合作，以深化对外开放水平；同时给第三产业“减重”，淘汰低效能部门，重点培育中高端服务业，实现社会资源的高效配置。