政府干预对南北方城市金融集聚影响的差异分析——基于空间杜宾模型

张恒瑞，张 旭

（青岛大学经济学院，山东青岛，266000）

党的十九届五中全会明确提出，坚持和完善社会主义基本经济制度，充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，同时，更好发挥政府作用，推动有效市场和有为政府更好结合①中共十九届五中全会，中国共产党第十九届中央委员会第五次全体会议公报。。政府干预在我国区域经济发展中发挥着重要作用。近年来，我国南北经济发展日益分化，呈现经济增速“南快北慢”、份额“南升北降”的特征[1]。在金融领域，南北方城市的金融集聚水平也相对存在较大差异，在中国（深圳）综合开发研究院全国十大金融中心排名中，北方城市在名单上仅有北京、天津、郑州、天津四席，且总体排名不如南方城市，区域性金融中心建设“分层效应”正在显现[2]。

金融集聚是金融发展的内在要求，是政府引导与市场力量共同作用的结果。各国金融集聚发展存在两种模式，即以纽约、伦敦为代表的“市场主导”模式和以新加坡为代表的“政府主导”模式。从我国金融发展实践看，城市金融集聚水平受诸多因素影响，其中政府干预的作用不容忽视。通常认为，城市行政层级越高，其所能汇集的金融资源越多，金融对区域经济发展的带动效应越强。政府干预对于城市金融集聚发挥何种作用，其影响效应在南北方城市间是否存在差异，需要通过定量研究加以验证。

一、文献综述

金融集聚指通过金融资源与地区协调、配置、组合的时空动态变化，金融产业发展到一定程度，金融产品、工具、机构、制度、规则、政策和文化在一定地区空间上互相融合的状态[3]。随着我国区域间日益加剧的金融资源竞争现状，学者们把关注的重点放在金融集聚的诱因及其影响效应上。长期以来，由于我国市场机制尚不完善，地方政府对金融业的干预成为普遍现象[4-5]。政府干预对金融的干预体现在政府能提供公共服务、维护市场秩序，降低金融机构业务成本和能帮助更多资金需求者获得投资所需的资金，促进金融经济发展上；同时，政府也可能会破坏市场公平竞争，干预金融机构运行，扭曲金融资源配置，阻碍经济增长。目前，这种干预究竟是增进还是抑制了金融功能的发挥，存在争议[6]。

（一）政府干预对金融集聚产生正面效应

Gras（1922）认为，自发形成的金融集聚在起始阶段属于市场行为，此时金融业发展相对迟缓，只有地方政府在土地规划、产业政策、市场经济管理等方面进行扶持，才能加速金融集聚。[7]陈雨露（2014）认为，由于转型时期金融配置资源的市场机制尚不完善，政府可通过制定合理的政策引导金融资源配置的方向和规模，增强金融服务实体经济的功能。[8]樊向前等（2016）从金融地理学的信息分析角度出发，研究我国19个中心城市的金融竞争力，认为以政府层级主导的信息流对金融集聚有显著的促进作用。[9]张浩然（2016）基于我国部分地级及以上城市数据使用横截面计量模型，对不同区域展开研究，发现中西部地区区域性的行政中心有利于金融业的集聚。[10]

（二）政府干预对金融集聚的负面效应

Guagriglia和Poncet（2006）认为，中国金融市场受政府干预严重，这可能使金融市场发展偏离由微观金融引导的自下而上的发展模式，形成一种由政府主导的发展模式。[11]张军（2016）和张前程等（2016）发现，金融机构本身具有识别风险和收益的能力，政府过度干预可能会违背效率最大化原则，使创新项目无法得到充足的资金支持，降低金融机构的资源配置效率。[12-13]李跃（2017）基于我国工业企业数据，在测度微观企业全要素生产率的基础上建立计量模型分析我国资源错配的成因，认为政府干预导致资源错配，影响金融配置。[14]商海岩（2020）运用空间交互模型计量模型，对当前地方政府干预金融市场的后果进行检验，发现地方政府干预弱化了金融市场的集聚发展，降低其对民营经济的促进作用。[15]

（三）政府干预对金融集聚产生双重效应

冯林等（2016）利用空间计量模型研究影响山东省县域金融集聚的因素，发现山东省县域金融的发展呈现“此消彼长”特征，政府的干预在有效促进本县金融集聚的同时，显著遏制了临县的金融集聚。[16]李胜旗等（2016）选取我国省际面板数据，通过面板模型实证检验发现政府干预能够正向促进金融集聚发挥作用，但政府干预过度反而不会有很好的效果，其在中东部等政府干预程度较低的地区能发挥更大作用。[17]王仁祥等（2020）利用我国省域面板数据，采用两阶段系统GMM和空间计量回归分析，认为政府过度干预不利于金融发展，影响其对科技创新的推动作用，而政府适度干预有助于矫正市场失灵。[18]

综上，国内学者关于政府干预对金融集聚影响效应的研究仍然存在分歧。本文基于我国南北地区经济发展新特征，选择地级及以上城市，从行政层级、行政距离和行政干预三个角度设计指标体系，对各城市的政府干预进行综合评价，同时，选择金融规模、金融深度和金融空间密度相关指标，采用主成分分析法评价各城市金融集聚程度，进而基于空间杜宾模型进行空间回归和效应分解，考察政府干预对金融集聚的影响。

二、模型设定和变量说明

（一）模型选择

既有关于空间问题的研究多使用空间误差模型（SEM）、空间滞后模型（SAR）和空间杜宾模型（SDM）。相比前两者，SDM模型可有效反映解释变量和被解释变量的空间相关性。通过效应分解，空间杜宾模型能分析变量在本区域以及邻近区域产生的空间溢出效应。杜宾模型的基本形式为：

（1）式中，Y为被解释变量，X为解释变量，ρ为空间自相关系数，W代表空间权重矩阵，WY和WX代表解释变量和被解释变量的空间滞后项。α为常数项，ln为n×1阶单位矩阵，β与θ表示回归系数，ε为误差项。

（二）空间权重矩阵设定

在空间计量模型分析中，首先采用Moran's I指数法检验被解释变量是否存在空间自相关。其计算公式为：

Moran's I指数取值区间为[-1，1]，指数大于0说明研究变量空间自相关为正；小于0则表示其空间相关为负。如果存在空间自相关，则适合采用空间计量经济模型进行分析。此外，本文对权值矩阵进行标准化处理，权重矩阵每一行元素之和均为1。

（三）指标选取

1.被解释变量：金融集聚

本文借鉴茹乐峰等（2014）的指标体系[19]，以金融规模、金融深度和金融空间密度三个维度建立指标体系，用以测算各城市的金融集聚状况。

2.解释变量：政府干预

采用熵值法，基于行政层级、行政距离、财政支出占比三项指标构建综合指数。一是行政层级。李伟军（2011）用行政层级来刻画政府力量[20]，行政层级越高，对信息资源的集聚能力越强，有助于促进金融产业集聚。本文将行政级别设为正向指标，对该虚拟变量设定如下：直辖市赋值为4，副省级省会城市赋值为3，副省级非省会城市赋值为2，非副省级省会城市赋值为1，普通地级市赋值为0。二是行政距离。行政距离是用来刻画政府干预的负向指标。一般来说，与行政层级高的城市越近，城市所得到的行政资源越丰富，进而能对金融产业集聚产生巨大影响。本文基于省级行政区，以各地级城市与省会城市间距离来衡量行政距离。此外，省会和直辖市的行政距离均设为0。例如，山东省省会城市济南市的行政距离为0，地级市烟台市的行政距离为395，直辖市上海市的行政距离为0。三是财政支出占比。分税制以来，我国中央政府为实现一定程度的财政分权，向地方政府下放一部分财政管理与决策权。财政支出规模能够较为全面地衡量地方政府干预能力，因为其反映了地方政府所能调动的资源的多少，这也决定了地方政府对金融产业集聚的影响力量。既有研究多采用财政支出和地区生产总值（GDP）的比值来衡量地方政府对金融发展的干预能力[21]，表示为地方财政预算支出/GDP。该指标越高，反映地方政府调动资源、为金融发展提供“政策租”的能力越强，它是地方政府政府干预的重要体现[16]。

3.控制变量

现有研究认为，经济基础、产业结构、投资水平和人力资本等诸多因素均会影响金融集聚水平。任英华等（2010）基于省域视角研究得出经济基础对金融集聚具有显著的正向影响，人力资本对金融集聚起到促进作用，且这种作用需要随时间的推移来逐步吸收和消化。[22]房胜飞等（2018）认为，产业结构水平、物质资本投入等指标会直接影响到金融集聚水平，二者对金融集聚具有正向影响。[23]基于上述研究，本文选取表1中的指标作为控制变量。

表1 变量说明

4.样本及数据来源

选取2008—2019年全国282个地级及以上城市为样本展开分析，数据根据《中国城市统计年鉴》收集而成。参考经济地理划分标准[24]，将我国地级及以上城市划分为南、北两大区域展开分析。北方城市共130个，其中直辖市2个、副省级省会城市5个、副省级非省会城市2个、非副省级省会城市6个、普通地级市115个。南方城市共152个，其中直辖市2个、副省级省会城市4个、副省级非省会城市3个、非副省级省会城市9个、普通地级市134个。

三、实证分析

（一）金融集聚测度

运用主成分分析法进行降维，测度金融集聚水平。根据KMO和Bartlett球形检验结果可得适合进行因子分析。根据表2中累计方差贡献率均大于80%，说明南北方的唯一主成分保留了绝大部分原始指标的信息，足以代表原始指标反映金融集聚水平。

表2 北方、南方城市主成分分析的总方差解释情况

对各城市金融集聚水平测度发现，南北方城市金融集聚水平呈现不断上升的态势，其中，南方城市的金融集聚平均水平均高于北方城市，南北方城市之间金融集聚存在差异（见图1）。以2019年为例，北方城市金融集聚水平前五名依次为北京（14.34）、天津（4.55）、西安（3.52）、太原（3.08）、郑州（2.81）；南方城市金融集聚水平前五名依次为深圳（12.84）、上海（9.18）、广州（4.64）、杭州（3.06）、南京（2.58）。

图1 2008—2019年南北方金融集聚水平比较

（二）政府干预测度

本文选取行政层级、行政距离、财政支出占比三个指标，采用熵值法对各城市政府干预进行测度，得到北方、南方各城市的政府干预分数。通过Stata软件计算可得历年各城市政府干预得分。北方城市中，北京、天津、西安、哈尔滨、济南的得分较高；南方城市中，上海、重庆、南京、成都、武汉、杭州的得分较高。以2019年各城市熵值为例，北方城市中分数高的前五个城市为天津（0.960）、北京（0.957）、哈尔滨（0.724）、沈阳（0.720）、长春（0.719）；南方城市中分数高的前五个城市为上海（0.947）、重庆（0.946）、武汉（0.710）、杭州（0.708）、成都（0.707）。

（三）空间自相关检验

从表3中南、北方城市金融集聚水平的莫兰指数来看，各年度均显著为正，表明金融集聚水平间存在正向的自相关性，可以进行空间计量分析。

表3 距离权重矩阵Moran's I指数

（四）空间自回归分析

对北、南方城市的数据运用空间杜宾模型展开分析，分别采用固定效应和随机效应模型进行计量。通过运行Stata软件，综合考虑R2、自然对数似然函数值（LL）和赤池信息准则（AIC），最终北方地区和南方地区均选择固定效应模型展开研究。北方地区固定效应模型的R2为0.730 3，自然对数似然函数值（LL）为-831.464 3，赤池信息准则（AIC）为1 682.927；南方地区固定效应模型的R2为0.216 8，自然对数似然函数值（LL）为-914.445 1，赤池信息准则（AIC）为1 848.89。

实证结果如表4所示。首先，反映北方和南方城市金融集聚水平空间关联效应的ρ分别为0.26和0.54，显著大于0，表明各地区金融集聚存在正向空间关联，即城市间的金融发展水平存在相互推动、共同增强的现象。其次，初步分析解释变量估计系数发现，北方地区政府干预的系数显著为负，表明其对城市内部的金融集聚产生抑制作用，南方政府干预的系数显著为正，表明其对城市内部的金融集聚产生促进作用。最后，在解释变量的空间滞后项系数中，北方政府干预的系数为正但不显著，表明其没有有效促进周边城市金融集聚水平提升，南方政府干预的系数显著为负，表明其不利于周边城市金融集聚水平的提高。

表4 北方、南方城市空间杜宾模型计量结果（1）

从实证结果发现，被解释变量的空间相关系数显著不为零，需要分解解释变量的回归系数[25]，分解结果为直接效应、间接效应和总效应。本文对其估计系数进行效应分解，具体结果如表5所示。

表5 北方、南方城市空间杜宾模型计量结果（2）

1.直接效应

作为核心解释变量，北方城市政府干预的直接效应显著为负，表明其对当地城市金融集聚水平有显著的负向作用。其原因在于，北方各城市的政府干预相对较强，市场化力量较弱，城市本身的金融资源流动不畅，无法吸收外部资金、资源。由于政府干预较强，降低了城市内部金融资源配置效率，本地行政行为对自身的金融集聚起到了抑制作用。与之相对，南方城市政府干预的直接效应显著为正，表明其对当地城市的金融集聚水平有显著的正向作用。其原因在于，南方城市的市场化程度较高[26]，政府干预相对较少，市场化力量得到释放，资金等要素流动较为充分。中心城市会吸收周围城市的资金、资源、技术，故政府干预与市场力量相互协同，对城市金融集聚起到了促进作用。

考虑控制变量，在北方和南方城市中，经济基础和产业结构的直接效应均显著为正，表明经济发展水平的提高是促进城市金融集聚的基础，服务业发达的城市有利于金融资源的集聚，这些城市通常有大量金融机构存在。投资水平在北方区域的直接效应显著为负，在南方城市显著为正，可能与北方投资多偏向于制造业，南方投资多偏向于第三产业有关。人力资本在北方城市的直接效应显著为正，在南方城市的直接效应显著为负，可能是南方金融发展需要大量高质量金融专业人才，金融集聚面临人力资本的约束。

2.间接效应

作为核心解释变量，北方城市政府干预的间接效应为正，但不显著，表明其对周围城市的金融集聚水平没有溢出效应。其原因在于较强的行政力量限制金融资源在各城市间的流动，因此限制了周围城市金融集聚水平的提高。与之相对，南方城市政府干预的间接效应显著为负，表明其对周围城市的金融集聚水平有显著的抑制作用，其原因在于南方市场化力量强，金融资源的转移壁垒较低，金融资源加速向中心城市转移，降低了周围城市的金融集聚水平。

考虑控制变量，北方城市经济基础的间接效应显著为负，体现出经济发展水平高的地区吸引了大部分金融资源聚集，导致周围城市的金融集聚水平降低，而南方城市经济基础的间接效应并不显著。北方城市产业结构、城市投资水平的间接效应为正，而南方城市为负，体现出第三产业发展、固定资产投资对金融集聚存在差异，在北方它助推周边城市金融集聚，在南方它对周边城市金融集聚产生抑制。北方城市人力资本的间接效应并不显著，而在南方，人力资本的间接效应显著为正。

3.总效应

总体上看，在北方城市，政府干预的总效应为正但不显著，表明其没有促进北方城市整体金融集聚水平；产业结构和投资水平的总效应均显著为正，均促进了北方城市总体金融集聚水平；经济基础和人力资本的总效应显著为负，抑制了北方城市总体金融集聚水平。在南方城市，政府干预的总效应显著为负，政府干预整体上抑制了南方的金融集聚水平，表明其在城市间对金融集聚的抑制作用大于城市内部的促进作用；固定资产投资的总效应显著为负，表明其抑制了南方城市总体金融集聚水平；经济基础的总效应显著为正，表明其促进了南方城市总体金融集聚水平。

四、结论和建议

基于实证研究结果得出以下结论。第一，由于北方行政力量较强，南方城市的市场化程度较高，政府干预对南、北方金融集聚的影响存在显著差异。北方城市政府干预抑制了城市内部的金融集聚水平，同时没有显著提高周围城市及北方城市整体的金融集聚水平；南方城市政府干预提升了城市内部的金融集聚水平，抑制了周围城市及南方城市整体的金融集聚水平。第二，经济基础和产业结构能够显著提高南、北方城市内部金融集聚水平，表明城市的金融集聚与其经济条件和服务业的发展程度成正相关。第三，投资水平抑制了北方城市内部金融集聚水平，提升了周围城市的金融集聚水平；提升了南方城市内部金融集聚水平，抑制了周围城市的金融集聚水平。第四，人力资本促进了北方城市内部金融集聚水平，对周围城市的影响并不显著；抑制了南方城市内部金融集聚水平，促进了周围城市的金融集聚水平。

据此建议：一是有效发挥行政力量的作用，促进金融集聚发展。政府干预可加快资源整合，将分散于不同地区的金融资源集聚，政府通过制定合理的金融政策，引导金融配置资源的方向和规模，增强金融服务实体经济的功能。南方城市应有效运用行政手段，引导金融配置资源的方向，增强金融服务实体经济的功能；防止金融规模过度膨胀，降低金融风险。二是充分发挥市场力量，消除行政过度干预。政府过度干预会导致金融资源配置失衡，应加快完善市场体系，营造良好的市场环境，形成市场主导资源配置、政府辅助并服务市场的局面。北方城市应该适度减少行政干预，以市场力量为主导，使区域间金融资源充分流动，提高金融效率。三是夯实金融集聚发展的基础。各地区应积极加快经济发展，提高国民收入，推进产业结构升级，努力培养并吸引高素质人才，提高城市金融集聚水平。