金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響
——基于長三角“一核五圈”城市群的比較

夏 楠，黃 萍

(江蘇海洋大學(xué)商學(xué)院，江蘇連云港222001)

一、 引言

世界六大城市群中，我國只有長江三角洲城市群位列其中，長三角區(qū)域經(jīng)濟增長對我國經(jīng)濟發(fā)展的作用不言而喻。2018 年，習(xí)近平主席提出將長三角區(qū)域一體化上升至國家戰(zhàn)略。 而早在2016 年通過的《長江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》，初步構(gòu)建了以上海為核心帶動長三角區(qū)域的“一核五圈四帶”網(wǎng)絡(luò)化空間結(jié)構(gòu)。 其中，核心大都市圈上海以及五大都市圈——南京、杭州、蘇錫常、合肥、寧波都市圈的地位是重中之重，分別起龍頭帶動和輻射帶動的作用。 在此背景下，文章選取長三角“一核五圈”城市群17 個市2008 ～2018 年11 年的面板數(shù)據(jù)，采用因子分析法計算金融集聚水平綜合得分，比較各城市金融集聚水平，建立面板數(shù)據(jù)模型分析金融集聚與區(qū)域經(jīng)濟增長的關(guān)系，并據(jù)此進行政策指導(dǎo)和金融規(guī)劃。

二、 文獻綜述

從20 世紀70 年代開始，金融控股公司興起，金融業(yè)開始混業(yè)經(jīng)營，金融集聚逐漸成為金融產(chǎn)業(yè)組織的基本形式。 在此背景下，國內(nèi)外學(xué)者對金融集聚的生成動因及對區(qū)域經(jīng)濟的影響不斷進行深入研究。

國際上，有學(xué)者將發(fā)達國家和發(fā)展中國家作為研究對象進行分析，認為區(qū)域金融發(fā)展能夠促進區(qū)域經(jīng)濟增長(Mckinnon，1973；Shaw，1973)。 還有學(xué)者通過分析全球各國家、地區(qū)的面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)金融業(yè)顯著促進經(jīng)濟增長(World Bank，2005)。

國內(nèi)，金融集聚與區(qū)域經(jīng)濟增長互動機制的研究也在逐步深入。 由于國內(nèi)金融研究較晚，側(cè)重實證，起點較高。 國內(nèi)學(xué)者研究主要方面:一是結(jié)合我國現(xiàn)階段金融業(yè)發(fā)展失衡的現(xiàn)狀，研究不同地域之間金融集聚與區(qū)域經(jīng)濟的關(guān)系。 二是轉(zhuǎn)變計量方法和研究視角。 如從新經(jīng)濟地理學(xué)視角采用空間經(jīng)濟學(xué)方法研究，以2011～2016 年江蘇省市域經(jīng)濟的數(shù)據(jù)為樣本，證明了金融業(yè)對經(jīng)濟增長有正向空間溢出效應(yīng)(陳智昊等，2019)。

綜上，國內(nèi)外學(xué)者在金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟的影響分析上成果頗豐，證實了金融集聚對經(jīng)濟增長的正向推動作用。 結(jié)合文獻，不難看出各學(xué)者對長三角區(qū)域的研究較少。 而在長三角一體化上升至國家戰(zhàn)略后，長三角區(qū)域發(fā)展到達了新階段。 需要站在一個新視角研究金融集聚與經(jīng)濟增長之間的互動機制，發(fā)揮長三角區(qū)域的帶動和引領(lǐng)作用。

三、 金融集聚對經(jīng)濟增長的影響機制分析

縱觀世界各個國家經(jīng)濟發(fā)展歷程，總會有一些地區(qū)集資源、政策優(yōu)勢于一體，成為經(jīng)濟發(fā)展先行區(qū)。 不斷發(fā)展和累積的金融資源在一定地理空間內(nèi)集中的過程正是金融集聚。

當(dāng)局部區(qū)域出現(xiàn)金融集聚現(xiàn)象時，會完善金融市場要素，提高資金使用效率，加快資金周轉(zhuǎn)速度，進而產(chǎn)生外部規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)、科技創(chuàng)新與競爭效應(yīng)、擴散效應(yīng)以及自我強化效應(yīng)與經(jīng)濟協(xié)同效應(yīng)。

(一)金融集聚的外部規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)分析

根據(jù)馬歇爾(Marshall) 的外部規(guī)模經(jīng)濟理論和Kindleberger(1974)外部規(guī)模經(jīng)濟角度的研究，不難分析金融集聚的外部規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)。 金融集聚區(qū)域內(nèi)各金融機構(gòu)在地理空間上距離很近，可以加快資本周轉(zhuǎn)。 空間上的集聚又會促進金融產(chǎn)業(yè)信息交互整合，構(gòu)建低成本信息獲取渠道，減少信息不對稱。

(二)金融集聚的科技創(chuàng)新與競爭效應(yīng)分析

科技創(chuàng)新是第一推動力，科技創(chuàng)新推動產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，推動市場競爭。 而各金融機構(gòu)、企業(yè)之間競爭也會反過來加劇科技創(chuàng)新，最終形成創(chuàng)新——競爭螺旋上升，不斷增強產(chǎn)品性能。

(三)金融集聚的擴散效應(yīng)分析

當(dāng)金融集聚程度很高時，各個金融機構(gòu)之間會形成金融網(wǎng)絡(luò)布局，互相聯(lián)合，共同發(fā)展。 隨著金融集聚區(qū)的靜態(tài)集聚效應(yīng)增強，金融網(wǎng)絡(luò)布局擴大，形成金融集聚的擴散效應(yīng)。同時，金融網(wǎng)絡(luò)布局內(nèi)的金融機構(gòu)，經(jīng)濟實力不同，服務(wù)類別各異，業(yè)務(wù)和信息上交流促進優(yōu)勢互補和管理經(jīng)驗交流。

(四)金融集聚的自我強化效應(yīng)與經(jīng)濟協(xié)同效應(yīng)分析

當(dāng)金融業(yè)發(fā)展受地理空間范圍限制時，金融集聚區(qū)內(nèi)部的自我強化，競爭、科技創(chuàng)新、擴散效應(yīng)不斷加劇，淘汰落后低效的業(yè)務(wù)模式和金融工具，推動金融創(chuàng)新，打破發(fā)展瓶頸。而金融集聚帶動區(qū)域經(jīng)濟的同時，區(qū)域經(jīng)濟增長也會吸引資本，反哺金融集聚區(qū)，如此往復(fù)，協(xié)同發(fā)展。

四、 長三角“一核五圈”城市群的金融集聚水平評價

(一)金融集聚評價指標(biāo)體系的建立及數(shù)據(jù)選取

為保證評價指標(biāo)體系準(zhǔn)確性，選擇用因子分析法，選取多個變量綜合測度金融集聚水平。

一般來說，評價金融集聚水平有金融資本、金融機構(gòu)、金融人員三種研究視角。 在保證研究結(jié)果科學(xué)性和數(shù)據(jù)可獲得性前提下，文章選取金融從業(yè)人員(X1)、城鄉(xiāng)居民儲蓄余額(X2)、金融機構(gòu)本外幣貸款余額(X3)、金融機構(gòu)本外幣存款余額(X4)、金融業(yè)增加值(X5)、保費收入(X6)六個指標(biāo)來表示金融業(yè)的集聚程度。 數(shù)據(jù)參考2008 ～2018 年長三角“一核五圈”城市群統(tǒng)計年鑒及統(tǒng)計公報。

(二)“一核五圈”城市群金融集聚評價

1.KMO 和Bartlett 球形檢驗及計算因子得分

KMO 統(tǒng)計量用于檢驗變量間的相關(guān)性是否足夠小，而Bartlett 球形檢驗用于檢驗相關(guān)陣是否是單位陣。 經(jīng)檢驗，數(shù)據(jù)的 KMO 值為 0.873，Bartlett 近似卡方為 3046.511，sig.值為0，數(shù)據(jù)適合做因子分析。

主成分分析得出的第一個特征值為5.789，大于1，且累計貢獻率達到96.484%，大于70%，故只提取第一個公因子。最終得到2008～2018 年長三角“一核五圈”城市群17 個市的金融集聚水平綜合得分，如表1 所示。

表1 2008～2018 年主要年份長三角城市群金融集聚水平綜合評價值

從綜合得分上看，上海歷年綜合得分遠超出一般城市水平，其他城市有由負得分向正得分變動的趨勢。 究其原因，上海作為全國三大金融中心之一，上海證券交易所積極帶動股票、期貨的交易。 且作為國際大都市，上海擁有浦東自貿(mào)區(qū)，可以大量吸收外資，推動金融業(yè)發(fā)展。 杭州、蘇州、無錫、南京、合肥、寧波的綜合得分都在0～1 之間，高于平均水平，擁有區(qū)位優(yōu)勢或政策優(yōu)勢，成為所在都市圈的金融發(fā)展中心。

其余10 座城市的綜合得分小于零，金融集聚水平低于平均。 雖然在國內(nèi)經(jīng)濟擁有不錯的排名，但是相對于前幾個都市圈金融發(fā)展中心，在金融業(yè)發(fā)展程度上稍有遜色。

2. 對歷年金融集聚綜合得分的聚類分析

由于各個城市金融業(yè)所處發(fā)展階段不同，政策指導(dǎo)和金融規(guī)劃也會存在差異，對上文2008 ～2018 年17 個城市的綜合得分進行系統(tǒng)聚類。 根據(jù)樹狀圖將17 個城市分成A、B、C三類。 見表 2。

表2 按金融集聚程度分類

如表2 所示，A 類:上海，金融集聚水平最高，是長三角區(qū)域金融發(fā)展中心，B 類:南京、杭州、蘇州，金融集聚水平較高，輻射帶動周邊城市，是區(qū)域金融中心，C 類:剩余的13 座城市，金融集聚水平較低。 需要注意的是，《長江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》中，寧波、合肥與南京、杭州、蘇州同為次一級區(qū)域中心，而聚類結(jié)果表明，合肥、寧波按金融集聚分為C 類，與政策規(guī)劃地位不同。 究其原因，合肥、寧波的確擔(dān)任了區(qū)域經(jīng)濟中心的角色，但金融產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟的貢獻較低，金融集聚優(yōu)勢不突出。 因此，研究合肥、寧波的金融集聚和區(qū)域經(jīng)濟的互動關(guān)系，就不同于同等都市圈中心地位的南京、杭州和蘇州，這正是使用聚類分析的原因。

五、 金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟增長影響的實證分析

(一)模型設(shè)定

考慮到長三角“一核五圈”城市群政策規(guī)劃，文章選取金融集聚水平(AGGL)為核心解釋變量，人力資本(HC)、社會投資(SFI)、政府指導(dǎo)(GI)為控制變量，各城市經(jīng)濟增長(GDP)為被解釋變量，并對各變量取自然對數(shù)。 模型表示為:

lnGDPit＝α＋β1lnHCit＋β2lnSFIit＋β3lnGIit＋β4AGGLit＋μit

其中i代表城市編號(i＝ 1，2，…，17)，t代表年份(t＝2008，2009，…，2018)，α和β分別代表截距項和各變量在模型中的參數(shù)，μ為隨機誤差項。

根據(jù)新古典增長理論，資本存量決定經(jīng)濟發(fā)展水平，所以社會投資(SFI)用固定資產(chǎn)投資總額衡量。 與物質(zhì)資本相對應(yīng)的便是人力資本(HC)，選取全社會就業(yè)總數(shù)(按國民三次產(chǎn)業(yè))衡量。 在一些區(qū)位優(yōu)勢或城市定位特殊的城市，影響最大的就是政府購買，選用地方財政支出來衡量政府指導(dǎo)(GI)。 金融集聚水平(AGGL)選用前文因子分析得出的金融集聚綜合得分來表示。 關(guān)于被解釋變量經(jīng)濟增長(GDP)的衡量指標(biāo)，選擇人均GDP 來表示。 以上數(shù)據(jù)參考2008 ～2018 年長三角“一核五圈”城市群統(tǒng)計年鑒及統(tǒng)計公報。

(二)實證分析及結(jié)果

1. 平穩(wěn)性檢驗及模型建立

為避免偽回歸，選用LLC、ADF-Fisher 和PP-Fisher 三種方法進行平穩(wěn)性檢驗。

《普通高中生物學(xué)課程標(biāo)準(zhǔn)（2017年版）》提出：“積極開發(fā)與利用生物學(xué)課程資源”、“課程內(nèi)容有機融入中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化”。我國有56個民族，壯族是少數(shù)民族中人數(shù)最多的民族，主要分布在廣西壯族自治區(qū)。它具有獨特的飲食文化，其中蘊含著豐富的生物學(xué)知識，當(dāng)?shù)亟處熗诰蚱渲械纳飳W(xué)課程資源并運用到生物學(xué)教學(xué)中，既有利于學(xué)生認識壯族飲食文化中的生物學(xué)知識，又可拓寬生物學(xué)課程資源的開發(fā)路徑。

其中，lnSFI、lnHC、lnGI 三個解釋變量以及核心解釋變量AGGL 均可通過在1%顯著性水平檢驗，lnGDP 為被解釋變量可通過在5%顯著性水平檢驗，說明這些變量數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。

經(jīng)過F 檢驗后選用變截距模型，且所分析的面板數(shù)據(jù)總體與樣本一致，不需要以小樣本推測總體，因而選用固定效應(yīng)模型。

2. 回歸結(jié)果分析

回歸結(jié)果如表3 所示。 從整體回歸結(jié)果看，可決系數(shù)為0.968743，模型擬合程度很好，在1%顯著性水平下通過檢驗，回歸方程較為顯著，金融集聚水平(AGGL)、人力資本(HC)、社會投資(SFI)、政府指導(dǎo)(GI)對經(jīng)濟增長有顯著影響作用。

表3 長三角“一核五圈”城市群金融集聚對經(jīng)濟增長的回歸結(jié)果

社會投資、政府指導(dǎo)和金融集聚水平系數(shù)分別為0.245656、0.419798、0.055050，通過 1%水平下顯著性檢驗，人力資本沒有通過檢驗。 這說明社會投資、政府指導(dǎo)，金融集聚水平推動了長三角“一核五圈”城市群的經(jīng)濟增長，其中政府指導(dǎo)的影響作用最大，其次是社會投資。 金融集聚影響系數(shù)較低，但是其對經(jīng)濟的正影響作用毋庸置疑。

針對不同金融集聚水平，將前文A、B、C 三類城市樣本分別進行面板回歸，回歸結(jié)果如表4。

表4 長三角“一核五圈”三類類城市的回歸結(jié)果

回歸結(jié)果中，三類城市金融集聚水平對經(jīng)濟的影響系數(shù)分別為 0.062、-0.110、0.273，B 類城市和 C 類城市的金融集聚影響系數(shù)分別通過5%和1%水平下顯著性檢驗。

對于C 類城市的經(jīng)濟增長，金融集聚水平的影響較大。C 類城市大多為都市圈周邊城市，承接來自都市圈中心城市二次轉(zhuǎn)移的金融產(chǎn)業(yè)。 這些金融產(chǎn)業(yè)偏向基礎(chǔ)性金融服務(wù)，如小型城市商業(yè)銀行和農(nóng)村信用合作社，有效促進當(dāng)?shù)貙嶓w經(jīng)濟的資金周轉(zhuǎn)，推動經(jīng)濟增長。

六、 對策建議

文章在長三角“一核五圈”政策規(guī)劃背景下研究金融集聚水平對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響。 首先，使用因子分析測度長三角“一核五圈”城市群17 個城市的金融集聚水平，并加以聚類分析分為ABC 三類。 選用2008～2018 年17 個城市的面板數(shù)據(jù)進行分析，得出金融集聚水平對區(qū)域經(jīng)濟有毋庸置疑的促進作用。 最后對ABC 三類城市依次面板分析并提出對策建議。

A 類城市，金融集聚水平極高，代表城市只有上海。 上海作為長三角“一核五圈”城市群政策規(guī)劃的核心中樞，其極高的金融集聚水平也使它成為長三角區(qū)域的金融中心。 作為全國性的金融中心，上海需要放眼全球，借助國內(nèi)外金融資本，積極培養(yǎng)創(chuàng)新型、技術(shù)型人才保障金融業(yè)活力。 作為核心中樞，不斷提高產(chǎn)業(yè)準(zhǔn)入門檻，淘汰低效落后產(chǎn)業(yè)，加快產(chǎn)業(yè)向內(nèi)地五大都市圈轉(zhuǎn)移，保障金融業(yè)高效性。

B 類城市，金融集聚水平較高，代表城市為南京、杭州、蘇州。 由于B 類城市與上海的金融集聚水平差距過大，所以承接來自上海轉(zhuǎn)移產(chǎn)業(yè)的同時，要完善配套基礎(chǔ)設(shè)施和建立規(guī)范的金融體系，保證金融業(yè)能夠較好地服務(wù)于實體經(jīng)濟。在長三角區(qū)域一體化背景下，B 類城市應(yīng)發(fā)揮各自特色進行優(yōu)勢互補。 例如南京應(yīng)以創(chuàng)新金融體系為重心，打造金融綜合示范區(qū)。 杭州應(yīng)發(fā)展創(chuàng)新發(fā)展以金融業(yè)云計算平臺、數(shù)據(jù)驅(qū)動性金融為代表的金融科技；蘇州應(yīng)加大外引內(nèi)聯(lián)力度，提高金融服務(wù)質(zhì)量和水平。

C 類城市，金融集聚水平較低，代表城市為寧波、合肥和其余都市圈附屬城市。 合肥作為安徽省省會，需采取政府主導(dǎo)模式，加快金融中心建設(shè)。 寧波毗鄰上海且擁有外貿(mào)優(yōu)勢，應(yīng)在保障港口優(yōu)勢基礎(chǔ)上，利用上海輻射效應(yīng)發(fā)展金融業(yè)。 其他城市作為都市圈中心城市的承載區(qū)，接收來自中心城市的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和分流。 地方政府需推動基礎(chǔ)性金融業(yè)發(fā)展，為地方經(jīng)濟搭橋鋪路。