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金融集聚与区域经济高质量发展——基于省级面板数据的实证研究论文

发布时间:2024-02-18 15:55:49 文章来源:SCI论文网 我要评论














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  【摘 要】 作为现代服务业核心产业的金融服务业是经济增长的重要引擎,金融在经济发展 的过程中占据着不可或缺的重要位置,而空间集聚已经成为金融产业不可逆转的发展趋势 。在 此背景下,金融集聚的形成会对经济高质量发展产生何种影响值得深入探讨 。从全国和分区域 的层面对金融集聚与经济高质量发展二者之间的关系进行实证分析,结果显示,中国各省市金融 集聚整体上对经济发展质量表现出促进作用,但不同区域之间存在异质性;金融资源向着发达省 市集聚导致不平衡发展格局突出,我国东中西部金融集聚程度呈阶梯状递减,而金融集聚对经济 高质量的作用却是呈阶梯状递增的,另外对正在进行经济转型的东北地区的经济高质量发展具 有一定的金融抑制 。

  一、引言

  作为第三产业的金融业 ,在当今世界的经济发展过程中起着举足轻重的作用 。金融业以高流 动性 、表现形式多样性及易与外部技术融合等诸多特性而广泛出现在全球经济一体化的过程中 。 鉴于我国经济运行不平衡不充分的特点 ,金融业亦表现为空间和时间上向经济较发达地区集聚的 特点 ,如马太效应一样这又会继续促进该发达地区的经济繁荣 ,欠发达地区的金融集聚程度较低 又会伴随着欠发达地区的经济发展程度相对落后 [1] 。金融通过投融资对生产要素进行配置 ,在提 高生产要素使用效率的同时 ,也会使得地区经济发展实现质的提升 。 当今世界产业集聚现象较为 普遍 ,规模经济和信息经济更是会提高产业集中度 ,金融集聚作为将金融资源和地域条件协调结 合的一种时空动态过程 ,在实体产业集聚的基础上实现集聚 ,进而与实体产业结合并且进一步创 新 、强化和扩散 ,并以此反哺实体经济 [2] 。在以国内国外两个市场协调发展的双循环新发展格局 下实现经济高质量发展 ,已成为我国目前经济活动的主要共识 。从统计局数据来看 ,2021 年长三 角地区四省 、珠三角城市群和京津冀地区这三个区域的生产总值为 47.3 万亿元 ,已占全国经济总 量的 41.36% 。仅此三个经济圈的生产总值已接近全国经济总量的半壁江山 ,足以使我们意识到金 融集聚的重大意义 ,那么金融集聚对区域经济的高质量发展有多大作用呢 ,这就是我们要思考和 探究的问题 。

  二、文献综述

  自 20 世纪 50 年代开始 ,金融集聚与经济发展之间的关系研究逐渐受到人们的关注 ,随着全球 经济逐渐由原来的产业资本本地化向着金融资本全球化方向发展 ,以及经济高质量发展理念的普 及,金融集聚与经济高质量发展之间的内在逻辑关系逐渐成为国内外一些学者的关注焦点 。

  (一)金融集聚的内涵界定

  连建辉( 2005 )[3] 认为金融集聚是一种在多功能金融产品生产 、交易当中具有中介功能的产业组 织 ,这种产业组织是形成金融中心必不可少的条件之一 。梁颖( 2006 )[4] 研究发现金融机构的选址 会导致金融资源流向不同 ,从而影响金融集聚的发生 。黄解宇( 2006 )[5] 提出金融集聚是随着产业 集聚的形成而发展的,金融本身的高流动性加速了集聚,他们还对扩散效应的层次性与区域经济梯 度之间关系进行了实证研究 ;汪蓓蕾( 2013 )[6] 总结出金融集聚和实体产业集聚相比所具有的独特 特征 ,首先金融业是伴随其他产业而存在于宏观经济运行过程的 ,并非孤立发展的结果 ,从功能上 看 ,产业集聚为金融集聚提供了经济基础 ,金融集聚为产业集聚过程提供资金支持 ,二者是相互促 进 、共同发展的 ;其次金融业表现为区域之间的流动性 ,即金融业会朝着回报最大化的区域流动 , 并因其最初的区域特点而形成独特的金融产业集聚 ;李紧想( 2019 )[7] 研究发现由于现代都市圈的 建设,金融资源会在城市群内部根据城市建设情况而发生流动,进而实现金融资源随着政策变化和 城市规模变化而交互变化的集聚特征 。

  (二)金融集聚对经济发展质量的影响

  陈爱艳和宁军明( 2008 )[8] 利用层次分析法对珠三角地区金融集聚进行分析,认为珠三角地区金 融集聚是经济增长的主要影响因素,区域经济的发展可以从金融的发展上得到解释;任英华(2010)[9] 利用我国省级面板数据采用空间计量方法研究影响金融业产生集聚现象的原因 ,发现我国金融集 聚存在显著的空间相关性和空间溢出效应;刘焕和任艳艳( 2011 )[10] 研究发现就全国而言 ,金融集聚 对经济增长具有正向促进作用,但就不同区域来说表现出异质性,伴随我国空间上东中西金融集聚 是逐步递减的 ,但对经济的促进作用却是逐步而缓慢递增的 ,并且由于我国金融业发展的不完善 , 我国内地的金融业溢出效应表现得不明显 ;李思霖( 2017 )[11] 发现金融资源在向上海浙江等东部沿 海省份流动 ,并且金融集聚程度越高的地方经济发展质量越高;孙九伦( 2017 )[12] 运用脉冲响应函数 对长江经济带金融集聚程度和经济增长的互动关系进行研究 ,发现长江中下游地区由于不完善的 金融市场,进而导致金融集聚对经济增长的刺激作用仅在短期内起作用,长期来看并不明显;张同功 等( 2018 )[13] 表明金融集聚对区域经济增长具有重要的推动作用 ,副省级城市往往是其所在区域的 金融集聚中心与经济发展重心 ,不同地域的影响也大有不同 ,城市金融集聚程度越高 ,促进区域经 济增长的效果越佳 ;张甜迪( 2019 )[14] 通过湖北省 17个地市州面板数据分析发现 ,金融集聚水平不 同对科技创新的影响也不同:当金融集聚系数低于 0.614 时,金融集聚存在逆向挤出效应;当金融集 聚系数高于 0.614 时 ,金融集聚存在正向促进效应 ;耿德林( 2020 )[15] 梳理了金融集聚对长三角地区 经济发展的传导机制 ,发现金融集聚可以通过规模递增效应促进区域的协同发展;王强( 2020 )[16] 基 于区位熵指数对中部六省三大金融行业的集聚水平进行测算,发现中部地区金融集聚缺少优势,对 经济的贡献度低 ,金融业的发展滞后于经济增长 。谢旭升( 2021 )[17] 运用 30 个省市 2006 — 2017 年的 数据,构建了高质量发展指数,研究表明绿色金融可以促进本地经济高质量发展 。

  三、变量选取和数据说明

  (一)变量选取


  1.核心解释变量 。计算产业集聚的方法有很多 ,如行业集中度指数 、空间集聚指数 、区位熵指 数 、赫芬达尔-赫尔希曼指数以及空间基尼系数等 ,而选用区位熵指数则因计算较为简便 ,是测度 产业集聚水平的常用方法 。 当区位熵大于 1 时 ,可以认为该产业是该地区的优势产业 ,区位熵越 大 ,竞争力越强 ;如果区位熵小于 1.则认为该产业在当地缺乏竞争力 ,属于劣势部门 ;区位熵等于 1时,说明目标产业与全国经济社会综合发展情况相匹配,是成比例地分布在各地区而并未表现出 明显的集聚 [18] 。

  我们分别选择银行业中的金融机构人民币存款余额 、证券业的各地上市公司数和保险业的保 费收入来计算并加权求和得出各地区的区位熵值,计算公式如下:

  LQBANK=(Savingij/Peopleij )/(Savingj/Peoplej ) ( 1 )

  LQSECURITY=(Securityij/Peopleij )/(Securityj/Peoplej ) ( 2 )

  LQINSURANCE=( Insuranceij/Peopleij )/( Insurancej/Peoplej ) ( 3 )

  式( 1 )、式( 2 )和式( 3 )中的 LQBANK 、LQSECURITY 、LQINSURANCE 分别代表银行业 、证券业和保险业的区位 熵 ,Savingij 、Securityij 、Insuranceij 分别代表 i 地区 j 年的金融机构人民币存款余额 、上市公司数和保费 收入,Peopleij 代表 i 地区 j 年的金融业就业人数,Peoplej 代表全国范围 j 年的金融业从业人数 。

  2.被解释变量 。经济高质量发展的评价角度各不相同 ,已有的研究主要集中在宏观层面价值 增加的方面,为了更好地衡量经济发展高质量,在参考相关文献 [19] ,基于数据的可得性的前提下,从 经济发展基本面以及创新 、协调 、绿色 、开放 、共享的新发展理念出发 ,选取一些指标对经济发展高 质量进行评价(见表 1)。 对被解释变量采用主成分分析法 ,将较多的相关指标通过重新组合为 一 组新的综合指标,以替代原来难以取舍的大量指标,使分析金融集聚和经济高质量发展之间的关系 变得更为清晰明了 。
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  3. 其他控制变量 。考虑到影响经济发展质量的因素众多 ,以财政支出( GOV )、固定资产投资 ( INV )、信 息 化 水 平( INF )和 人 力 资 本 水 平( HUM )作 为 控 制 变 量 。 用 政 府 一 般 公 共 预 算 支 出 占 GDP 比重衡量政府支出对经济高质量发展的作用 [20] ,考虑到固定资产是经济社会发展的重要基础 , 把全社会固定资产投资实际到账额纳入控制变量,为消除数量和单位的影响,采用全社会固定资产 和 GDP 的比值进行核算 ,由于信息传递对经济发展的重要性 ,进而影响经济发展的质量 ,将邮政和 电信的业务量作为各地信息化水平的衡量指标,最后用在校本科生人数代表人力资本水平,取对数 以使所选数据更加平稳,减少共线性和异方差的出现 [21] 。

  (二)数据说明

  由于西藏数据大量缺失 ,我们选取其他 30个省级行政区的省级面板数据 ,以 2011 — 2020 年作 为时间跨度研究金融集聚对经济高质量发展的关系 。被解释变量中高新技术产业新产品销售收入 来源于《中国高技术产业统计年鉴》,由于 2017 年数据缺失 ,根据已有文献处理方法此处采用 2016 年和 2018 年数据取算术平均值作为 2017 年的数据;研发经费投入强度是指研发经费支出和主营业 务收入的比值 [22] ,数据来源于《中国科技统计年鉴》;外商投资额来源于《中国贸易外经统计年鉴》; 城乡收入水平比和城乡消费水平比来源于《中国农村统计年鉴》;其余数据均来自《中国统计年鉴》。

  由于统计口径的不一致,2011 年 、2012 年的人均可支配收入通过下列方式计算而得:

  居民人均可支配收入=居民可支配总收入/地区总人口

  居民可支配总收入=城镇居民可支配总收入+农村居民可支配总收入

  城镇居民可支配总收入=城镇人均可支配收入 *城镇人口数

  农村居民可支配总收入=农村居民可支配收入 *农村人口数

  用 2011 年和 2012年农村居民家庭人均纯收入作为农村居民人均可支配收入进行计算 ,经对比 发现计算出的 2013 — 2020 年居民人均可支配收入和国家统计局数据差别很小 ,则可推断所计算出 2011 年和 2012 年的数据和真实数据差别很小,数据是有效的 。

  四、实证检验

  (一)模型设定


  利用面板数据分析金融集聚和经济高质量发展之间的关系,基本模型为:

  HQDij= α + β 1LQij+ β 2GOVij+ β 3INVij+ β 4LnINFij+ β 5LnHUMij+ ε ij

  HQDij 代 表 i 年 j 地 区 的 经 济 高 质 量 发 展 ,i 代 表 2011 — 2020 年 不 同 年 份 ,j 代 表 30个 省 级 行 政 区 ;LQ 是区位熵指数 ,GOV 是政府的一般公共预算支出 ,INV 是固定资产投资额 ,LnINF 代表信息 化水平,LnHUM 代表人力资本水平,ε ij 为随机误差项 。

  (二)实证分析

  选取 2011— 2020 年 30个省级行政单位的数据研究金融集聚对经济高质量发展的影响作用 [23] ,数 据均来自统计局官方网站和《中国统计年鉴》,各变量的描述性统计如表 2 所示 。
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  从区位熵计算结果(见表 3)可以看出 ,北京 、上海 、江苏 、浙江 、福建 、山东 、广东等地 10 年来基 本上都超过了 1.上海和江苏有些年份甚至超过了 2.表明经济发达的沿海地区金融业是当地的优 势产业 ,具有一定的竞争力 ;安徽 、河南 、湖北等中部省份 10 年来也基本上超过 1.这几个省份地处 中原的交通要塞 ,加上都是人口大省 ,近年来经济上突飞猛进 ,金融业也表现出一定优势 ;还有几 个省份如新疆 、青海 、甘肃等也表现出较强的金融集聚 ,但从经济发展排名的情况来看 ,这些省份 相对靠后,可以解释为金融业发展可能与当地经济发展出现了脱节,金融资本可能并没有对当地实 体产业起到巨大的促进作用 ;同样是直辖市的天津近年来的金融集聚程度并不高 ,从 2020 年上市 公司数可以看出 ,天津 A股市场上市公司数为 60.约占全国的 1.5% ,而同时期的北京和上海分别为 9.3%和 8.3%,可能的原因是企业市场化程度较低,股票融资增长乏力 [24] ;同样是西部省份的四川,因 其独特的地理优势融入国家“一带一路 ”建设 ,加上自由贸易试验区的建设而成为西部地区金融中 心;黑龙江 、内蒙古 、山西 、辽宁 、广西 、宁夏等地区的区位熵指数近年来明显小于 1.这主要是东北 和沿边的省份金融集聚程度偏低 。
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  从区域的角度看金融集聚程度(见表 4),仅东部地区这 10 年来的区位熵结果均大于 1.表现出 较强的金融集聚程度,同时可以发现东中西地区的区位熵指数是呈阶梯状递减,东北处于最低的状 态 ,中部六省的区位熵指数在 1 上下波动 ,和东部地区相比金融集聚程度并不强劲 ;西部地区的区 位熵亦接近于 1.但大部分时间仍是小于 1 的状态,说明集聚程度总体上和全国保持一致的步伐,可 以理解为金融业并没有在西部地区成为优势产业 [25] ,但总体上随着时间变化波动趋势不大 。

  被解释变量的主成分分析结果见表 5.由表 5 可知 ,主成分分析结果靠前的省份主要是东部发 达省份 ,如北京 、上海 、江苏 、浙江 、广东等 ,主成分分析结果靠后的省份主要是西部欠发达地区 ,如 甘肃 、宁夏 、新疆 、云南 、贵州等 ,这符合地区经济发展状况的实际 ,可以成为描述地区经济高质量 发展的核心指标 。
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  为避免伪回归现象 ,需对序列进行单位根检验 ,用 LLC 、IPS 以及 ADF这三种方法检验单位根 , 带 D 的是产生一阶差分的滞后值 。从表 6 可以看出 ,在 1%的显著性水平下 ,LLC 数据单位根检验 显著,而 IPS 和 ADF 检验时部分变量并不平稳,但经过一阶差分后 IPS 检验和 ADF 检验均在 1%显著 性水平上通过了平稳性检验,可以认为这些数据平稳,不存在单位根,可以进行进一步的协整检验 。

  为了检验所选变量之间是否存在协整关系 ,选择 KAO 检验和 Pedroni 检验 ,原假设 H0:不存在 协整关系 ,备择假设 Ha:所有个体都存在协整关系 。根据 Stata16操作所得出的 KAO 检验以及含个 体固定效应项和时间趋势项的 Pedroni 检验结果(见表 7),拒绝原假设 H0.得出我国经济高质量发 展和金融集聚之间存在长期协整关系的结论 。
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  根 据 Hausman 检 验 结 果 chi2( 6 )=44.47.且 P=0.0000<0.0001.因 此 选 用 固 定 效 应 模 型 较 为 合 适 。 同时将全国划分为东 、中 、西部以及东北地区分别进行面板回归 ,看金融集聚影响经济高质量 发展在空间上是否具有区域异质性 ;在进行东部地区面板回归时 ,为分离异常因素的影响 ,使得回 归结果的核心解释变量对被解释变量影响显著 [20] ,设置省份 province 为哑变量再进行回归 ;在进行 中部地区面板回归时,设置年份 year 为哑变量再进行回归 。

  由表 8 的回归结果可知 ,从解释变量来看 ,对于全国范围来说 ,当使用固定效应模型时 ,金融集 聚对经济高质量发展的回归系数为正数 ,说明当金融集聚每提高 1 个单位 ,全国的经济发展质量将 提高 0.39 个单位 ,且在 10%的显著性水平上显著 ,说明全国范围内金融集聚对经济高质量发展的正 向促进作用可以在合理的区间内进行解释 [26] ;从不同区域的面板数据回归结果来看 ,东部 、中部和 西部的回归系数均大于零 ,金融集聚水平在 5%的显著性水平上显著 ,说明东中西部与全国的基本 步调一致,都表现为金融集聚对经济高质量发展显著的正向促进作用,所以各地区在对待金融集聚 对当地经济发展的态度时也应该保持一致;从回归系数来看,金融集聚在东北地区对经济高质量发 展的促进作用表现出很强的异质性,东北地区的影响系数为负数,表明地区金融集聚的利用效率不 足 ,从实体经济发展的角度来说 ,东北地区目前工业作为主导产业 ,金融发展相对落后 ,而要将资 本密集型的工业进行转型升级离不开金融的支持 [27] ,金融发展滞后导致对经济发展的贡献较低 ,进 而出现了金融抑制现象;西部地区和中部地区的影响系数大于东部地区和全国的系数,即金融集聚 每增加一个单位对经济发展的正向促进作用更强,说明中西部地区应该和东部沿海地区一样,不能 忽视金融集聚对经济发展质量的重要作用 。

  从控制变量来看 ,政府的一般公共预算支出对经济高质量发展的影响在东部 、西部以及东北地 区均不显著,表明政府一般公共预算支出的增加不能有效地提高经济发展的质量,或者说政府一般 公共预算支出所涉及的门类较多且在从拨付到实际耗费之间需要经历的时间较长 ,可能对经济发 展质量的影响具有滞后性 [28] ,从全国范围看表现出对经济发展质量具有显著的抑制作用 ,我们坚持 社会主义市场经济改革的方向是要使市场在资源配置中起决定性作用,更好地发挥政府的作用,政 府的干预一般是逆经济周期而行的,即当经济运行出现波动时,政府的介入会对经济发展有一定的 抑制作用 。 固定资产投资对东部地区影响不显著,对其他地区的影响具有促进作用,可能是因为东 部地区工业化和市场化程度较高 [29] ,对于以货币形式表现的 、企业在一定时期内建造和购置的固定 资产对当地经济的影响来说不如其他地区明显 。信息化水平在东部和西部表现显著 ,且影响系数 接近 ,可能原因是在东部地区虽然通信发达使得交易成本下降 ,但业务量较高 ,使得邮政电信在经 济发展过程中起到举足轻重的作用,而西部地区虽然人口较为稀少但因其独特的地理原因,邮政和 电信的交易成本显然更高,使得较少的业务量也对经济产生较大的影响,但在中部地区和东北地区 表现不显著 ,可能是中部地区和东部地区相比邮电业务量较少 ,和西部地区相比其交易费用又较低 ,所以邮电业务对经济的表现不如东部和西部那样显著 。教育人力资本在东部地区的系数大于 全国 ,且影响显著 ,说明我国东部地区高校密集且拥有全国顶尖的教育资源 ,教育的产出质量和数 量均处于全国的高峰状态 ,其他地区表现不显著可能与教育本身作为国家的百年大计而言具有 一 定的滞后性,需要长时期的观察才能作出对经济高质量发展影响的正确判断 [30] 。

  (三)稳健性检验

  为了检验面板回归结果的稳健性 ,计算金融集聚的区位熵指标由各省区金融业的产值与金融 业就业人数相比替代原来的各行业数据和金融业就业人数相比 ,并以此计算金融集聚的区位熵指 数,同时分区域计算,最后进行面板回归 。为了减少数据的波动和提高面板数据回归过程中的显著 性 ,在进行全国回归时 ,设置省份 province 为哑变量 ,在进行东部 、西部和东北地区回归时 ,设置年 份 year 为哑变量 ,得出表 9 。 虽然得出的结果和原结果有所差距 ,但总体趋势一致 ,说明原分析结 果是稳健的 。
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  五、结论与政策建议

  (一)研究结论

  在当今中国经济发展追求高质量的大背景下 ,我们对金融集聚和经济高质量发展之间进行了 实证研究 ,得出以下结论:一是从省份层面上看 ,不平衡发展的空间格局突出 ,金融资源正在向着 东部地区沿海发达省份集中,这些地区的经济发展水平在全国排名也靠前,一些西北地区的省份如 青海 、新疆和甘肃的金融业和当地经济发展现状表现出一定的脱离,金融并没有对当地省份的高质 量发展发挥巨大的成效 ,其他省份如中部地区的湖北 、河南和安徽等地金融集聚程度仅次于东部 , 这与中部地区的人口优势和区位优势有关 ,中部地区经济发展正在崛起 ;二是从区域层面来看 ,东 中西地区呈现出阶梯状递减的集聚特点 ,金融产业严重失衡 ,东部地区成为金融资源青睐的对象 , 而金融集聚对经济发展质量的贡献程度却是反向递增的一种状态 ,金融对各地区发展的重要性是 一致的,东北地区金融业和经济发展之间表现出明显的滞后,政府的预算支出和经济的高质量发展 表现出反向的抑制作用,对于今后如何理解和实践市场在资源配置中起决定性作用,需要作出认真 的思考 。

  (二)政策建议

  金融集聚对经济高质量发展起着至关重要的作用,因此,必须采取有效措施,加强金融支持,提 高服务能力,强化监管,改善服务环境,以促进金融集聚 、支持经济高质量发展 。

  1. 完善金融支持政策 。金融集聚程度较低的省份为了更好地支持企业实施高质量发展 ,应加 大金融投入,借鉴东部地区经验完善当地金融支持政策 。 当地金融机构应当根据企业发展需求,加 大对创新型企业及重点行业的融资支持力度,提供更多有效投融资渠道和更多优惠政策 。

  2. 加强金融服务能力建设 。各地金融机构应当加大对金融服务能力建设的投入 ,不断提升金 融服务质量 。金融发展和当地实体经济发展脱节的地区,更应该加强金融服务能力建设,应重点加 强信息化服务能力,推进数字金融服务,拓展服务范围以覆盖发展领域的各方面,同时应加强风险防范 。

  3. 强化金融市场监管 。在促进金融带动各地经济发展的同时 ,应当加强金融市场监管 ,对金融 机构的金融活动进行全面细致的监管,确保金融机构合法合规运营,保障金融安全 。

  4. 改善金融服务环境 。好的金融环境对金融发展至关重要 ,金融集聚程度发展到一定水平时 , 要注重改善金融服务环境 ,加强金融政策制定 ,改善金融服务管理 ,改善金融服务质量 ,推进金融 服务现代化 。

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