金融業發展推動經濟高質量發展的理論框架及空間計量研究

薛蕾 金津

摘? ?要：本文首先從理論層面分析了金融業影響經濟高質量發展的作用機制;基于五大發展理念構建經濟高質量發展評價指標體系、采用信息熵權法測算并分析1997—2017年我國31個省（自治區、直轄市）的經濟高質量發展指數;采用空間自回歸模型和空間滯后模型實證分析金融業發展影響經濟高質量發展的效應及其空間溢出效應。結果表明：（1）1997—2017年，我國經濟高質量發展水平持續增長，且具有顯著的區域異質性：東部最高、中部次之、西部最低;（2）經濟高質量發展水平的空間相關性在2007年及之前并不明顯，2008年及以后則十分顯著;（3）金融業發展對經濟高質量發展水平具有顯著的提升作用，在2008年以后這種作用更加明顯。從直接效應和間接效應來看，金融業發展將同時提高本地和周邊地區經濟高質量發展水平，這種作用在2008年以后也更加明顯。因此，必須進一步深化金融業改革，減少政府對微觀經濟活動的直接干預，更好地發揮市場在資源配置中的決定性作用，繼續加強對教育事業和科研創新活動的支持力度。

關鍵詞：金融業;高質量發展;空間計量

中圖分類號：F832? ? ? ? 文獻標識碼：B? ? ? ? doi：10.3969/j.issn.1009-6922.2021.04.005

文章編號：1009-6922（2021）04-29-16

一、引言與文獻綜述

自改革開放以來，中國金融業取得了歷史性的成就，特別是黨的十八大以來金融業保持快速發展，金融改革有序推進。一方面，中國已形成門類齊全、競爭充分的金融體系;另一方面，金融業資產規模增長迅猛。2019年末，中國金融機構總資產規模為318.69萬億元，同比增長8.6%。其中，銀行業機構總資產為290萬億元，同比增長8.1%;證券業機構總資產為8.12萬億元，同比增長16.6%;保險業機構總資產為20.56萬億元，同比增長12.2%[1]。金融業已成為國民經濟體系的重要組成部分。

黨的十九大報告指出，我國社會生產力水平總體上顯著提高，社會生產能力在很多方面進入世界前列，更加突出的問題是發展不平衡不充分，這已經成為滿足人民日益增長的美好生活需要的主要制約因素。[2]隨著我國經濟轉向高質量發展，以銀行為主導的中國金融業還能繼續發揮積極作用嗎？根據中國人民銀行的數據顯示，2019年我國人民幣貸款增加16.81萬億元，同比多增6439億元，但信貸規模的增長會不斷積累風險。中國經濟發展還很不均衡，信貸政策是保持積極還是轉向收縮？本文從空間溢出效應的角度構建經濟高質量發展的相關指標，探討金融業對經濟高質量發展的影響。

國內外大量文獻證實，金融對經濟增長具有正向作用。一個完善且成熟的金融系統能通過動員儲蓄（levine，1991）[3]、配置資源（Greenwood & Jovanovic，1990）[4]減少市場主體間的信息不對稱，從而降低交易成本。現有國外文獻大致從傳導機制、金融結構和影響金融業發展因素三個角度探討了金融與經濟的關系。基于傳導機制角度，Marcet等（2007）認為，勞動力無論是內生還是外生都會影響金融業發展，從而影響經濟增長。[5]Karaivanov（2012）認為，金融業發展會影響勞動力市場主體的職業選擇，從而影響經濟發展。[6]基于金融結構的角度，Minsky（1974）認為，金融部門作為虛擬資本代表，在市場失靈情況下會出現“脫實就虛”的非理性行為，于是經濟出現資產泡沫，從而引起信貸資源在部門間的錯配。[7]此外，Stengos & Liang（2005）、Deidda & Fattouh（2008）、黃智淋（2013）注意到，在不同發展水平的國家中金融業發展與經濟增長之間的關系并不相同，由此認為金融業發展與經濟增長存在非線性關系。[8-10]Akisik（2013）基于影響金融業發展因素的視角，認為可以從文化因素、稟賦因素、制度因素來探討金融對經濟增長的影響。[11]影響金融業發展的因素作為中介變量出現在模型當中，實證結論為：稟賦資源越高，金融業發展越快，從而經濟發展越迅速;而制度因素的核心是國家體制，它影響政府對金融政策的制定。Zhang等（2012）認為，中國金融業存在壟斷現象，尤其是以國有銀行為主導的市場存在扭曲資產定價的現象，以至于影響經濟可持續發展。[12]

國內學者關于金融對經濟增長相關文獻也做了多維度的探討。周天蕓（2020）的研究發現，連續穩定的金融支持促進了大灣區經濟增長，金融業發展在粵港澳大灣區建設中起到了重要的推動作用。[13]胡宗義等人（2013）對金融業發展與經濟發展的關系進行了研究，實證發現金融業發展與經濟發展之間存在著倒“U”型曲線的特征，即金融過度發展必然導致虛擬經濟倒閉，實體經濟由此受到牽連，從而引發系統風險[14]。同時，虞文美等學者（2014）對西方主流經濟學家關于金融業發展與經濟增長的關系研究成果進行了歸納與討論，認為金融業發展對經濟增長的影響大小受到樣本期長短的影響：樣本期越長，則影響越大。[15]隨著經濟不斷發展，學者們的研究范圍不再局限于金融業發展對經濟增長的影響，而是擴展到其他方面。實證研究表明，我國金融業發展有利于企業增加研發投入與刺激企業創新（賈俊生等，2017[16];莊毓敏等，2020[17]17），有利于提高地區開放程度（沈能，2006）[18]，有利于升級與優化產業結構（蘇建軍，2014[19];林昌華，2020[20]），但金融深化不利于縮減城鄉居民收入差距（江春和吳志團，2007[21];孫永強和萬玉琳，2011[22]）。多數學者只研究金融業發展對經濟發展某一個指標的影響。

綜上而言，現有文獻關于金融業對經濟增長和產業結構升級的研究較為豐富，但關于金融業對經濟高質量發展影響的研究仍然相對較少，在金融業發展對經濟高質量發展空間溢出效應方面缺乏有效的理論文獻支持。以往研究建模大多在新古典經濟增長理論框架下分析金融業對經濟增長與經濟高質量發展的作用，尚未考慮空間因素。二十世紀九十年代以來，空間經濟學理論快速發展，空間因素被引入國際經濟學和產業集聚問題的研究中。在實證研究中，空間統計與空間計量經濟學的發展在豐富傳統計量經濟學理論方法的同時，也為空間經濟學提供了很好的實證分析工具。可以說，經濟增長理論研究的深入，特別是空間經濟理論與實證分析的發展，為金融業與經濟高質量發展研究提供了新思路和新方法。

在相關的研究中，已有學者認識到空間相關性和異質性效應對區域金融經濟增長的重要作用。例如朱玉杰等人（2014）通過建立空間Durbin模型（SDM）分析了金融規模對我國產業優化升級的影響，發現衡量金融規模的四個一級指標中，金融相關比（金融機構年末貸款余額/GDP）的增長能顯著促進產業優化升級，而金融規模存量增長與二、三產業發展水平呈現“倒U型”關系，金融聚集水平與金融效率水平對產業升級的影響則因地而異[23]。李紅等人（2014）選取了1991—2011年我國286個城市的面板數據，采用改進權重的空間杜賓模型檢驗了金融集聚及其空間溢出與城市經濟增長的關系，結果顯示金融集聚帶來了人才、機構、資本和稀缺資源的集中，但不會產生擁擠效應，在促進城市經濟發展的同時亦對臨近城市存在正向的空間溢出效應[24]。而有學者發現，當將全國劃分為發展階段互不相同的東、中、西三大區域進行研究時，這種對經濟發展的促進作用和空間溢出效應就會出現空間異質性。如于斌斌（2017）選取了2003—2012年我國285個城市的面板數據，以動態空間面板數據檢驗金融集聚對產業結構升級的影響效應和空間溢出效應，結果顯示金融集聚對東、中部地區產業結構優化存在顯著促進效應和空間溢出效應，但對西部地區的促進效應和空間溢出效應卻沒有通過檢驗[25]。唐松（2014）也認同金融資源配置與區域經濟增長存在空間異質性，其研究發現金融資源配置對區域經濟增長存在不同程度的空間溢出效應，本地金融資源對本地經濟增長的作用在中西部逐漸增大;外地金融對本地經濟增長的負面影響在中部和東部地區大幅度增加，而在西部地區逐漸減少。[26]

本文采用信息熵權法對我國31個省（自治區、直轄市）的經濟發展質量進行測算，建立金融業對區域經濟高質量發展空間溢出的基本模型，選取了1997—2017年我國省級面板數據，利用空間計量方法，分析金融業發展對經濟高質量發展的空間溢出效應。相較于已有研究，本文主要貢獻體現在以下兩個方面：一是構建并完善了經濟高質量發展的指標體系;二是在前人對金融業發展與經濟高質量發展關系的研究中考慮了空間溢出效應，拓寬了金融業發展與經濟高質量發展的理論研究視角。

二、內在機理分析

（一）金融業發展推動經濟高質量發展的內在機理分析

實現經濟高質量發展就是要用“創新、協調、綠色、開放、共享”的新發展理念指導經濟發展，所以分析金融業發展對經濟高質量發展的作用機制就等同于分析金融業發展對經濟創新發展、經濟協調發展、經濟綠色發展、經濟開放發展、經濟共享發展的作用機制。

金融業發展對經濟創新發展的作用機制體現在市場激發創新活力離不開科技創新與體制創新的共同作用，有利于創新發展的投融資機制是體制創新的重要組成部分。經濟學家熊彼特在他的《經濟發展理論》中提到金融業發展有利于技術創新和經濟增長。一方面，金融機構為創新提供資金支持。隨著時代發展，創新逐漸走向精深化，門檻也隨之提高。此時，創新不再是過去單靠個體腦力與體力投入就能完成的，而是需要一個龐大的智力團隊投入大量的時間進行鉆研，有時甚至還需要跨國團隊合作，加之作為創新培養皿的相關研究器材也造價不菲，這些使創新的成本越來越高昂。此外，創新是否順利開展還面臨著許多不確定性因素，所以創新失敗的概率并不低。對現代企業而言，這意味著創新的投入以及風險都是巨大的，因而需要利用不同的融資方式分散風險。另一方面，金融業發展可通過“由經濟中儲蓄向投資轉化的效率提高帶來的貸款費率的下降”以及“銀行篩選研發項目、管理相關貸款能力的提高帶來的創新企業融資成本的下降”兩種途徑降低企業創新的成本，增強企業創新意愿（莊毓敏等，2020）。[17]17比如，作為全球科技創新中心的硅谷之所以擁有極其強大的創新能力，原因就在于硅谷形成了活躍的金融與創新互動機制，形成了兼具金融生態系統、創新生態系統以及能協調這兩個系統互動的政府、高校、研究機構、基礎設施、居住環境等因素的復雜網絡（謝德蓀，2016）。[27]

金融業發展對經濟協調發展與經濟共享發展的作用機制是相似的，這里一并分析。從金融業發展能否縮小收入差異、能否實現經濟發展成果共享的角度來看，金融業發展似乎是一把“雙刃劍”。一方面，金融業發展可以為更多的人提供金融服務，從而使低收入者也有機會在承擔一定風險的前提下獲得投資收益、在資金緊缺時獲得較低成本的貸款甚至在自主創業時能獲得一筆低息的啟動資金，而這將縮小社會收入差距。另一方面，金融領域始終存在進入門檻，越是具有“低風險、高收益”特點的項目對投資者資金數量的要求越高。高收入者更容易獲得周全的金融服務與更多的投資渠道，有更多的機會通過“錢生錢”的方式不斷積累資金甚至實現財務自由，而這將擴大社會收入差距。這種矛盾也存在于金融業發展能否減少發達區域居民與欠發達區域居民間收入差距的問題上。例如，葉志強（2011）通過對1978—2006年我國各省的城鄉面板數據進行實證檢驗發現，金融業發展明顯擴大了城鄉收入差距[28]。從金融業發展能否縮小區域發展差距的角度來看，一方面，資本的趨利性使金融資源向經濟發達區域匯聚，出現金融集聚現象。因而經濟發達區域可借助發達的金融市場對現有資源進行重新匹配以實現資源跨期最優配置，并促成更多市場交易，從而越來越拉大與金融市場不發達的欠發達區域的差距。另一方面，隨著區域經濟發展差距不斷拉大，影響社會公平、和諧、安定和經濟可持續發展的問題隨之出現。為此，金融業機構將積極貫徹中央關于協調區域經濟發展的政策要求，提高欠發達區域的金融資源配置效率，進而縮小兩地的發展差距（宋冉和生蕾，2020）。[29]此外，比較優勢發展理論提到“欠發達區域將比較優勢作為標準進行產業分工和生產布局，能夠加快地區經濟增長且能縮小與發達區域的差距實現跨越式發展”（林毅夫和孫希芳，2003）[30]，資本的趨利性會使金融資源流向生產效率最高、最具有發展前景的行業，從而使落后區域的比較優勢得以發揮，在一定程度上縮小與發達區域的發展差距，并最終促進區域經濟協調發展。

金融業發展對經濟開放發展的作用機制體現在金融業發展能減少企業融資時信息不對稱、道德風險以及逆向選擇等問題，從而進一步降低企業融資成本，提高融資效率。這顯然會促進依賴外部融資的行業的發展，使這些行業在全國乃至在世界范圍內具有比較優勢，進而在出口貿易中占據優勢;反過來，這些行業在出口貿易過程中不斷壯大也會增加對融資的需求，從而促進金融行業的發展。朱彤等（2007）選取了我國23個行業的金融發展與對外貿易方面的相關數據進行實證分析發現，金融業發展降低了我國對外融資依賴性較弱的行業的比較優勢，提高了我國對外融資依賴性較強的行業的比較優勢。[31]孫永強（2012）認為金融發展將對城市化產生正向的促進作用并進而通過城市化這一中介變量間接縮小城鄉居民收入差距。[32]

金融業發展對經濟綠色發展的作用機制體現在金融中介在政府的引導作用下會支持低能耗、低排放、低污染、高效率業務的發展，形成促進綠色和環保產業發展、有利于環境保護的綠色金融，進而改善環境條件（黃建歡，2014）[33]。環境具有公共產品屬性，如若沒有政府介入對污染環境行為進行有效管治，那么極易造成不可持續發展的“公地悲劇”。而金融業發展到一定規模后在政府的引導下可以通過向環境污染治理提供資金支持以加強環境治理力度。

（二）金融業對經濟高質量發展的空間溢出效應的內在機理分析

在金融業發展過程中，金融集聚現象對經濟發展的空間溢出效應的主要作用機制體現在以下三個方面：

其一，金融集聚區內各金融企業發展壯大的過程必將通過范圍經濟與規模經濟降低交易成本。這表現為金融企業網點覆蓋周邊地區乃至更遠地區，金融企業根據不同地區情況提供差異化的金融服務，于是被覆蓋的周邊地區乃至更遠地區的金融業發展更快，進而通過拓寬當地投融資渠道和增強金融企業競爭力的方式優化營商環境、降低融資成本，以此推動地方經濟的發展。

其二，隨著網絡技術的發展，金融服務的覆蓋面受地理距離的限制越來越少，線上金融讓金融機構可以為更大和更分散的市場提供服務，于是金融集聚區內的金融業發展對其他地區的經濟發展有了更大的影響。但是也要注意到，金融服務的本質是傳遞金融信息，而信息傳遞的有效性會隨著地理距離的增加而逐漸衰減。這是因為短距離的交流更有利于降低信息不對稱的負面影響，所以地理因素始終對金融業發展和經濟發展的空間溢出效應具有約束作用。

其三，區域市場分割以及地方保護主義會通過提高異地金融企業的進入門檻或限制金融資源外溢的方式弱化金融集聚區內金融業發展對其他區域經濟發展的空間溢出效應。

三、實證分析

（一）估計方法

1.經濟高質量發展的測度。

（1）指標構建。本文以新發展理念為基礎，參考學者們的研究成果，按照客觀性、系統性、可操作性、可比較性等基本原則，從產出增長、創新發展、協調發展、綠色發展、開放發展、共享發展六個維度出發，構建經濟高質量發展評價指標體系（見表1）。

（2）測度方法。由于表1中各個指標的量綱、單位等均不相同，需要對指標進行標準化處理。考慮到部分指標為正向指標，即數值越大，對綜合指數的正向作用越強;部分指標為負向指標（與正向指標相反）。因此，本文分別采用相應的標準化方法。

正向指標的標準化公式為：

（1）

負向指標的標準化公式為：

（2）

在上述公式中，uij為第i個綜合指數中第j個評價指標的標準化處理結果，xij為第i個綜合指數中第j個評價指標的原始值，max（xij）、min（xij）分別代表原始值的最大值和最小值，其中j=1，2，3，…，n，n代表綜合指數中的評價指標總數;i=1，2，3，…，m，m代表綜合指數總數。

在此基礎上，本文采用信息熵權法確定各個指標的權重。根據信息論中信息熵的定義，本文將一組數據的信息熵定義為Ej=-ln（n）-1? ? pij ln pij，其中pij=uij /（? ? uij）。如果pij=0，則定義limpij ln pij=0。由此可以算出各個指標的信息熵E1、E2…E32，最后測算出相應的權重? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ，其中i=1，2，3，…，k，相應的權重結果見表1“權重”列。

2.空間相關性的測度。地理學第一定律指出，空間上相近的事物其關聯度更高。當不同地區的某一變量在空間中呈規律性分布時，可以認為該變量在這些地區存在空間相關性。本文使用全局Morans I指數對經濟高質量發展的空間相關性進行測定。全局Morans I的計算公式為：

（3）

公式中，I表示全局Morans I，用于測量特定觀測變量在不同地區之間的總體相關程度;n代表地區的總個數;Ai和Aj分別代表地區i和地區j的

觀測值;Wij表示空間權重矩陣;A=? ? ? ?Aj代表特定觀測變量的平均值;S 2=? ? ? （Ai-A）代表不同地區特定觀測變量的方差。其中全局MoransI的取值一般在-1到1之間。若指數I介于0到1之間時，表示各地區經濟高質量發展水平存在正的空間相關性;若指數I介于-1到0之間，表示各地區經濟高質量發展水平存在負的空間相關性;若指數I為0，則可以認定經濟高質量發展水平不存在空間相關性。

測算全局Morans I指數的關鍵在于空間權重矩陣的設置與選擇。考慮到測算的科學性與全面性，本文參考以往學者的研究構建了兩種矩陣：地理相鄰矩陣，若兩個地區相鄰則其對角元素為1，不相鄰則為0;地理距離矩陣，其對角元素為兩地省會城市之間的地理距離的倒數。空間權重矩陣的主對角線上元素均為0。

3.空間面板計量模型。地區間的經濟活動并非彼此孤立的，而是彼此關聯的，要素、信息、知識和技術的跨區域流動以及交通網絡的建設使地區間各項活動存在密切的聯系，進而使經濟活動存在空間相關性。考慮到被解釋變量會與區域內或區域外的其他變量產生作用，即存在空間效應，所以僅僅分析被解釋變量在不同地區之間的空間相關性是不夠的，必須借助空間計量模型對可能存在的空間效應進行度量。常用的空間計量模型主要為空間誤差模型（SEM）、空間滯后模型（SAR）和空間杜賓模型（SDM）。空間誤差模型（SEM）主要用于當影響被解釋變量的遺漏變量和不可觀測的隨機因素存在空間相關性的情形。空間滯后模型（SAR）主要用于考察周邊地區解釋變量對本地被解釋變量的空間影響。空間杜賓模型（SDM）具有一般性，該模型包含了空間滯后和空間誤差的情形。三個模型具體如下所示：

SEM：Y=βX+μ+ν+ε? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （4）

SAR：Y=ρWY+βX+μ+ν+ε? ? ? ? ? ? ? ? （5）

SDM：Y=ρWY+Xβ+θWX+μ+ν+ε （6）

其中，ρ代表空間自相關系數;W代表空間權重矩陣;X代表解釋變量;WX代表解釋變量的空間滯后項;β代表解釋變量的回歸系數;μ和ν分別代表個體效應和時間效應;ε為隨機擾動項。當θ=0時，SDM模型簡化為SAR模型;當θ+ρβ=0時，SDM模型簡化為SEM模型。

（二）指標說明與數據來源

1.被解釋變量：經濟高質量發展水平。本文根據前文構建的指標體系和采用的方法進行測算。

2.關鍵解釋變量：金融業發展。本文采用銀行業金融機構各項貸款（余額）進行衡量。為了進一步檢驗經濟危機發生后金融業發展對經濟高質量發展的影響，本文構建處于經濟危機前后的虛擬變量（2007年及以前取值為0，2008年及以后取值為1），并建立該變量與金融業發展的交互項。

3.控制變量：參考相關學者的研究成果，本文選取以下變量作為控制變量。

（1）財政支出：財政實力不僅可以反映地區經濟發展水平，也可以反映政府宏觀調控作用的大小。本文用公共財政支出進行衡量。

（2）能源消耗：能源是人類經濟活動的重要物質基礎，也是經濟發展的必要生產要素。本文用電力消費量進行衡量。

（3）教育水平：教育水平可以提升勞動力的綜合素質，有助于勞動力快速掌握新技術，從而降低資源投入，提高生產效率。本文用教育投入進行衡量。

（4）研發規模：科技創新投入既是改善創新環境、激發創新潛力的重要保障，也是優化經濟結構、提升經濟效益的重要路徑。本文用研發經費內部支出進行衡量。

本文的研究對象是我國31個省（自治區、直轄市），樣本跨度為1997—2017年，文中所用的數據均來自于歷年的《中國統計年鑒》《中國城市統計年鑒》以及各個地區的統計年鑒、統計公報。針對個別地區在某個年份內沒有數據這一問題，本文采用平均值填充、增長率補齊等方法對少量缺失數據進行填補。所有變量的描述性統計情況見表2。

（三）回歸結果分析

1.經濟高質量發展結果分析。根據前文所構建的經濟高質量發展相關指標體系，本文采用信息熵權法測算出1997—2017年期間我國31個省（自治區、直轄市）的經濟高質量發展水平以及相應的均值和排序，結果見表3所示。

由表3可知，1997—2017年我國經濟高質量發展水平均實現了大幅度上升，東部、中部、西部依次從高到低降序排列。

在經濟高質量發展的均值方面，排名前十位的省（自治區、直轄市）分別為廣東、江蘇、北京、浙江、上海、山東、四川、遼寧、福建、西藏，除西藏、四川外，其余省份全部屬于東部和東北地區;排名倒數前十位的省（自治區、直轄市）分別為寧夏、海南、貴州、甘肅、山西、廣西、吉林、青海、重慶、云南，除吉林、山西和海南外，其他省份全部屬于西部地區。

在增長幅度方面，排名前十的省（自治區、直轄市）分別為廣東、江蘇、北京、浙江、上海、山東、四川、福建、湖北、天津，與均值排名前十位的省（自治區、直轄市）基本保持一致，絕大多數位于東部地區;排名倒數前十位的省（自治區、直轄市）分別為西藏、海南、吉林、新疆、云南、甘肅、山西、寧夏、青海、貴州，絕大部分位于西部地區。

2.空間相關性分析。本文首先對1997—2017年我國31個省（自治區、直轄市）的經濟高質量發展水平進行空間相關性分析，根據前文所構建的兩個空間權重矩陣測算其全域Morans I指數，并用P值來檢驗其顯著性，其結果見表4。

結果表明，在地理相鄰矩陣下經濟高質量發展的Morans I指數總體上為正值，但在1997—2008年之間未通過顯著性檢驗，在2009—2017年則至少在5%的水平上通過顯著性檢驗;在地理相鄰矩陣下經濟高質量發展的Morans I指數也總體上為正值，但在1997—2007年之間未通過顯著性檢驗，在2008—2017年則至少在10%的水平上通過顯著性檢驗。可以發現，2008年以前我國經濟高質量發展的局部集聚性較強，在地理空間上的傳播性較低，空間相關性較弱（符淼，2009）[34]。2008—2017年，這一情況得到根本好轉，我國經濟高質量發展水平的空間相關性快速提高。

為了考察局部地區經濟高質量發展的非典型性特征，本文進一步基于地理相鄰矩陣分別繪制了1997、2003、2012、2017年的局域Morans I散點圖（見圖1），并將各個象限的地區進行匯總（見表5）。表5給出了這四個代表性年份屬于高-高、低-高、低-低和高-低四種類型的省份分布。從動態角度來看，盡管在這21年內我國31個省（自治區、直轄市）的經濟高質量發展水平在各年均出現不同程度的變化，但在所選擇的1997、2003、2012、2017年這四年中各個象限內的地區變化較小。具體來看，上海、江蘇、浙江長期處于第一象限，海南、湖南、廣西、江西、安徽、河北、天津長期處于第二象限，貴州、甘肅、河南、山西、陜西、重慶、寧夏、云南長期處于第三象限，四川、北京、廣東長期處于第四象限。這表明我國經濟高質量發展的空間相關性一直比較穩定。

進一步來看，位于第一象限、第三象限中的地區數量總體上超過半數，說明經濟高質量發展的同質性溢出效應（即經濟高質量發展水平較高的地區會提升鄰近地區的經濟高質量發展水平，經濟高質量發展水平較低的省份會降低鄰近地區的經濟高質量發展水平）要明顯強于異質性溢出效應（即經濟高質量發展水平較高的地區會降低鄰近地區的經濟高質量發展水平，經濟高質量發展水平較低的地區會提升鄰近地區的經濟高質量發展水平）。

3.模型回歸結果分析。在考慮空間相關性的情況下，本文需要對空間計量模型進行OLS回歸，并通過LM檢驗來分析空間計量模型是選用SAR模型還是SEM模型，檢驗結果見表6。結果表明，所有模型的LM檢驗統計值均在5%的水平上通過了顯著性檢驗，這表明本文應采用以上兩種模型進行分析。根據Anselin等（2004）提出的簡易判斷法則，與SEM模型相比，SAR模型更加適合用于分析[35]。因此，本文對解釋變量的解釋以SAR模型的估計結果為基準，同時也列出SEM模型的估計結果作為比較分析和穩健性說明。

在此基礎上，本文進一步通過LR檢驗來確定空間計量模型是否應該采取個體固定效應、時間固定效應和雙固定效應，檢驗結果見表7。其中，個體固定效應和時間固定效應的LR檢驗結果均在1%的水平上通過顯著性檢驗，拒絕原假設，這表明本文應采用雙固定效應進行回歸。

在此基礎上，本文對我國31個省（自治區、直轄市）金融業影響經濟高質量發展及其空間溢出效應進行回歸分析，回歸結果見表8。結果表明，兩個矩陣下，SAR模型和SEM模型的空間自回歸系數與空間誤差系數均為正且均在1%的水平上通過顯著性檢驗。這再次表明我國經濟高質量發展水平在地區之間存在顯著的空間相關性，并進一步印證本文采用空間計量模型進行分析是正確的。

在核心解釋變量中，在地理相鄰矩陣和地理距離矩陣下的SAR模型中，金融業發展的系數為正且均在5%的水平上通過顯著性檢驗，SEM模型中則沒有通過顯著性檢驗;所有矩陣的所有模型下，金融業發展和經濟危機的交互項系數均為正且均在1%的水平上通過顯著性檢驗，這表明我國金融業發展將有力地促進經濟高質量發展水平的提升，且這種作用在經濟危機發生后的階段中表現得更加強烈。這也和現有的研究結論保持一致：第一，金融的發展將以金融資產的形式實現儲蓄的直接增長，從而促進資本形成和經濟增長（Goldsmith，1969）[36]。第二，金融業的發展將隨著利率的變動實現金融資產在各個生產部門的有效配置，從而提高經濟績效。第三，金融業的發展除了提供生產所需的資本外，還可以為經濟活動提供相應的服務和功能，并對區域內其他要素產生相應的帶動作用，從而支持區域經濟高質量發展（楊圣奎，2010）[37]。此外，金融業還可以通過減少貨幣數量刺激、優化信貸結構、提升金融服務質量和水平等渠道提高經濟發展質量（李建忠，2018）[38]。

在其他控制變量中，財政支出在兩個矩陣下的SAR模型和SEM模型的回歸結果中系數均為負且均在1%的水平上通過顯著性檢驗，這表明擴大財政支出將降低經濟高質量發展水平。究其原因，可能是財政支出規模在一定程度上可以反映出政府宏觀調控的能力，目前我國各個地區的市場經濟法治化正處于初步建立、逐步完善階段，各級地方政府對經濟活動的干預較多，市場在資源配置中的決定性作用并未得到有效發揮，從而對經濟高質量發展產生負面影響。

教育投入在地理相鄰矩陣下的SAR模型和SEM模型中系數均為正且分別在5%和1%的水平上通過顯著性檢驗，在地理相鄰矩陣下的SAR模型中系數為正且在5%的水平上通過顯著性檢驗，在SEM模型中則不顯著，這表明增加教育投入將促進經濟高質量發展。究其原因，隨著教育投入的增長，人民群眾有更好的受教育機會和環境，這不僅有利于全面提升勞動力職業技能和綜合素質，提高勞動力所承擔的工作數量和質量，進而提高產出效率，而且有利于提高全社會科技文化素養，加速科技進步，進一步使科技加速轉化為現實生產力，進而推動經濟高質量發展。

研發規模在兩種矩陣下的SAR模型和SEM模型中系數均為正，但在SAR模型中至少在5%的水平上通過顯著性檢驗，SEM模型中均不顯著，表明研發規模的增長將有利于提高經濟高質量發展水平。究其原因，研發規模代表著科技創新的實力和潛力，而科技創新是引領經濟高質量發展的核心動力。科技創新可以替代傳統的資源投入、改善要素組合方式，進而提高資源利用效率;可以放大生產要素的作用、提高全要素生產率，全面提高經濟發展的質量和效益;可以通過新技術、新產品、新服務增強競爭實力，提高經濟發展活力;可以解決資源環境與發展之間的突出矛盾，促進產業升級、經濟可持續發展。

能源消耗則在所有矩陣下的SAR模型和SEM模型中均未通過顯著性檢驗，表明能源消耗對經濟高質量發展的影響不太明顯。

進一步來看，為了更加系統地進行空間計量經濟分析，除揭示經濟高質量發展的空間效應外，還應分析金融業發展以及其他控制變量對經濟高質量發展影響的空間效應，相應的辦法就是將SAR模型測算出的效應分解為直接效應和空間效應（Elhorst，2014）[39]。參考姜松等（2017）的做法，本文進一步分析兩種矩陣下SAR模型測算出的直接效應、間接效應、總效應。[40]考慮到總體效應和模型回歸結果相一致，所以要重點分析其直接效應和間接效應，總體效應部分不再贅述。其中，直接效應測算的是解釋變量變化對本地被解釋變量的影響效應，間接效應測算的是解釋變量變化對外地被解釋變量的影響效應。相關的空間效應分解結果見表9。

對兩個矩陣下的空間效應分解結果進行綜合比較后，本文選擇地理相鄰矩陣下的估計結果為最終分解結果并進行分析。金融業發展以及金融業發展和經濟危機交互項的直接效應和間接效應的系數均為正且均在5%的水平上通過顯著性檢驗，這表明金融業的快速發展不僅可以提升本地經濟高質量發展水平，而且還有助于提高周邊地區經濟高質量發展水平。這種作用在經濟危機后表現得更加明顯。

在控制變量方面，財政支出直接效應和間接效應的系數均為負且均在1%水平上通過顯著性檢驗，這表明增加財政支出將降低本地和周邊地區經濟高質量發展水平。教育投入和研發規模的直接效應和間接效應的系數均為正且分別在5%的水平上通過顯著性檢驗，這表明二者有助于提高本地和周邊地區經濟高質量發展水平，這也與前文的分析一致。能源消耗的直接效應和間接效應則均未通過顯著性檢驗。以上分析表明，采取措施推動經濟高質量發展不僅要考慮本地內部的因素，還要將鄰近地區的相關因素和可能造成的影響考慮在內，從而實現效果的最優化。

四、主要結論與啟示

本文首先梳理了現有關于金融業發展和經濟高質量發展的研究成果，在此基礎上從理論層面運用數理模型分析了金融業發展對經濟高質量發展的影響以及作用機制。根據新發展理念構建可以衡量經濟高質量發展水平的指標體系并采用信息熵權法加以測算，進一步構建地理相鄰矩陣和地理距離矩陣，采用空間自回歸模型和空間滯后模型分析了金融業發展對經濟高質量發展的影響以及這種影響的空間溢出效應，得出主要結論如下：第一，我國31個省（自治區、直轄市）的經濟高質量發展水平均實現了大幅度上升，其均值在東部、中部、西部依次呈降序排列，這表明經濟高質量發展水平在各個區域之間存在顯著的區域異質性。第二，在兩種矩陣下，經濟高質量發展水平在2007年及之前的空間相關性不明顯，2008年及以后則呈現出顯著的空間相關性。第三，金融業發展將對經濟高質量發展水平產生顯著的提升作用，且這種作用在經濟危機發生后的階段中表現得更加明顯。從直接效應和間接效應來看，金融業發展將同時提升本地和鄰近地區的經濟高質量發展水平;同樣地，這種作用在經濟危機發生之后的階段中表現得更加強烈。第四，擴大財政支出不利于經濟高質量發展水平的提升，教育水平、研發規模會對經濟高質量發展產生促進作用。

根據前文的研究結論可以提出以下建議：第一，雖然金融業發展可以顯著提升經濟高質量發展水平，但目前我國金融業發展依然存在一些問題。習近平總書記明確指出：“我國金融業的市場結構、經營理念、創新能力、服務水平還不適應經濟高質量發展的要求，諸多矛盾和問題仍然突出。”[41]因此，必須進一步深化金融業改革、推動金融業創新，解決金融業面臨的重點問題，推動金融更好地服務實體經濟，滿足經濟高質量發展的需求。第二，合理調整財政支出規模，優化財政支出結構，盡量減少政府對市場經濟的不合理干預，更好地發揮市場在資源配置中的決定性作用。第三，高度重視教育和科研對經濟高質量發展的推動作用，繼續加強對教育事業和科研創新活動的支持力度，增強經濟高質量發展的內在動力。

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