金融集聚與城市經濟質量
——基于效率、韌性與活力三維視角

吳富強，楊曉麗，陳雨佳

(江蘇師范大學 商學院，江蘇 徐州 221116)

一、問題提出

在新發展理念的引導下，以經濟增長為目標的發展模式已然發生改變，傳統粗放型生產方式不再適用當前經濟運行環境，提高經濟運行效率已迫在眉睫。與此同時，日益復雜的國際環境和全球生態壓力也對中國經濟穩定和可持續發展提出了新的挑戰，如貿易關稅爭端、新冠肺炎疫情、自然災害等一系列不可預測性外部沖擊，對中國各城市金融環境和以實體產業為主的經濟建設造成了巨大沖擊，凸顯了提高城市經濟韌性、增強經濟活力的重要意義。一方面，2020年11月，《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二○三五年遠景目標的建議》首次提出建設韌性城市，旨在“提高城市治理水平，加強特大城市治理中的風險防控”。因此，關注韌性問題有助于提升城市經濟應對意外性風險的抵抗力與恢復力。另一方面，經濟活力是衡量經濟發展潛力與可持續競爭力水平的重要標準。鑒于此，在高質量發展背景下，以提高經濟效率為基礎，深入挖掘城市經濟的韌性與活力屬性，可以更全面地考察金融產業集聚賦能城市經濟高質量發展的效果，這與當前穩中求進的經濟工作基調及區域協調發展理念相吻合。

金融集聚作為區域內金融專業化分工的新形態，是金融監管部門、國內外金融企業等金融機構在區域上形成的特殊產業空間結構，引導了金融產業集中發展趨勢。馬歇爾(Marshall，1890)最早提出產業集聚及空間外部經濟的理論，并指出外部經濟和規模經濟是產業集聚形成的兩大動因[1]。隨著新競爭優勢理論和交易費用理論的提出和發展，學者們逐漸從企業競爭與市場交易的角度來研究產業集聚現象。從作用效果來看，金融集聚釋放的正外部性和規模性紅利優化了區域資源配置，而金融集聚帶來的信息便利和競爭激勵可有效扶持產業發展，為地區經濟注入更多發展動力。在經濟高質量發展過程中，探索如何提高經濟效率、強化經濟韌性和激發經濟活力，更好地發揮金融在現代經濟發展中的核心推動力，賦能區域協調發展，厘清金融產業集聚對城市經濟效率、韌性與活力的影響機制及空間作用具有重要意義。

本文的研究貢獻在于：第一，基于效率、韌性與活力三維視角，科學全面地考察金融集聚影響城市經濟質量的直接效應及空間溢出效應，豐富城市經濟高質量發展理論體系；第二，進一步探討不同地理位置、城市等級與人口規模下金融集聚對城市經濟質量的影響差異，以期為不同區域、不同類型城市制定適宜的經濟發展戰略提供可行依據。

二、文獻綜述

經濟高質量發展是新發展理念下經濟的高效、公平和可持續發展。已有研究在剖析其核心內涵時，對高質量發展的目標要求、評價標準和影響因素進行了深入分析。首先，在目標要求上，金碚(2018)提出深化供給側和需求側兩端改革的經濟發展模式[2]；張軍擴等(2019)指出質量的提高是經濟、政治、社會和生態環境的全方位提高，并強調建立與之對應的體制機制的重要性[3]。其次，在評價標準上，馬茹等(2019)將高質量供給、高質量需求、發展效率、經濟運行和對外開放一同納入高質量發展的評價體系中，發現北京、上海領銜高質量發展，東中西部地區呈階梯遞減發展態勢[4]；張濤(2020)創新性地從企業、行業和區域三個層面分別構建測度體系，用以評價宏微觀一體化高質量發展程度[5]。最后，在影響因素上，王慧艷等(2019)測度了經濟高質量發展績效水平，發現科技創新是驅動經濟高質量發展的重要路徑，但當前作用力度欠缺，地區差距較大[6]；劉志彪和凌永輝(2020)認為全要素生產率的提高是實現經濟高質量發展的核心源泉，并提出加速產業結構轉變的重要途徑[7]；趙濤等(2020)從激發市場創新活力視角出發，發現數字經濟能夠在賦能城市經濟高質量發展上提供較大助力[8]。

金融集聚和經濟高質量發展的相關研究主要從金融集聚的經濟效應和金融集聚影響經濟高質量發展的作用機制方面展開。首先，關于金融集聚的經濟效應。從本地效應來看，金融集聚能通過其資本融通、分散風險等基本功能形成規模經濟效應，促進本地實體經濟增長[9]，而金融集聚的人力資本、集聚規模和產出密度是城市經濟發展產生差異的主要原因[10]。從溢出效應來看，金融集聚式發展會形成中心向外圍擴散的空間發展格局，產生的涓滴效應和極化效應影響著周邊城市經濟建設，如發達地區城市受惠于周邊城市金融集聚的外溢效應[10]，中心城市也能釋放積極的技術溢出效應拉動周邊城市經濟[11]。其次，關于金融集聚作用機制。金融集聚能夠通過賦能技術創新和產業融合[12-13]，對城市經濟高質量發展產生直接影響和空間影響已成為學術界共識。例如，明雷等(2019)發現縣域的金融集聚效應和金融競爭力共生，對縣域經濟增長促進作用明顯[14]；張忠俊等(2021)認為金融集聚與人力資本結構演進已經形成良性互動機制，能顯著促進經濟多維度高質量發展[15]。

經濟高質量發展有著多維性的根本特征，現有文獻在構建評價指標體系中，大都涉及創新、協調、綠色、開放、共享的發展理念，但在面對當前多變的國際環境和全球生態壓力下，穩步提高經濟效率、強化經濟韌性和激發經濟活力是深化中國經濟高質量發展的重要途徑。鑒于此，本文擬從效率、韌性與活力三維視角出發，探討金融集聚對經濟高質量發展的直接影響和空間影響，以期豐富相關研究。

三、理論分析與研究假設

(一)金融集聚與城市經濟效率

資本在空間維度上的流動是實現生產要素再配置的基礎，也是造成區域經濟發展差異的關鍵因素[16]，而減小金融發展差距是解決區域發展非均衡的有效措施[17]。在中國利率市場化改革的背景下，金融集聚通過外部經濟與規模經濟可有效提高資本流動效率、降低信息成本[18]。空間上的適度集中是金融機構良性競爭的推動力，而金融集聚可為存在融資需求的企業提供更豐富、更專業化的金融產品與服務，激勵企業技術創新，從而提高生產效率[19]。因此，金融集聚能夠給城市經濟效率帶來積極影響已成為學術界的共識。隨著信息化程度的不斷提高，區域間互聯互動性逐漸增強，金融集聚產生的知識、技術溢出等正外部性效應會進一步拉動鄰近城市經濟發展[20]。但由于中國目前存在區域發展不均衡、不充分的問題，地區金融集聚程度差異明顯，金融集聚對城市經濟效率的影響存在顯著的異質性。有學者發現，金融集聚對實體經濟增長的促進作用在東部地區效果更好[21]，并且東部地區空間溢出系數顯著高于中西部地區[10]，這表明金融集聚在經濟基礎更優的城市表現出更好的促進及溢出作用。據此，本文提出如下假設：

H1：金融集聚不僅可以有效促進本地區經濟增長，還能對周邊城市經濟增長產生積極的溢出作用，且對經濟基礎好的地區影響效果更顯著。

(二)金融集聚與城市經濟韌性

增強韌性是經濟高質量發展的一種體現，已有研究發現多樣化與專業化的產業集聚可以顯著提高城市經濟韌性[22]。經濟韌性的展現要求組織系統內部各因素之間存在可靠且可適應的協調性[23]，但這種協調性僅依靠政府調控是被動且局限的。一個國家要想在國際市場上占有競爭優勢，其產業、技術要領先，這就要求市場主導要素稟賦結構，使市場能自主選擇與其經濟發展階段相適應的資本規模，從而形成比較優勢。金融集聚可以通過規模效應、網絡效應來降低信息成本及交易成本，整合人力資源并激發競爭活力，提高區域內部資源配置效率，使得經濟系統內部資源更加協調與穩定。然而，金融風險問題不容忽視。一味地增長金融體量、加速金融集聚會加大流動性風險，過高的負債比率會使經濟泡沫化，這些都將不再有利于經濟增強韌性。更進一步，集聚效應紅利可伴隨區域間信息流通，激活鄰近地區行業間的良性競爭，加速技術革新與信息透明化，從而有利于鄰近地區經濟穩定。然而，金融風險也會隨著產業集聚拓寬傳播渠道和擴大影響范圍，如區域間金融風險傳遞將導致金融欠發達地區同等承壓，造成更深程度的負面影響，因此金融集聚可能不利于金融弱勢一方的經濟穩定。同理，不同地區經濟基礎水平不一，金融集聚對經濟韌性的影響也存在異質性。張振和趙儒煜(2021)發現，金融集聚對中東部地區促進作用與溢出效果較好，而西部地區效果不顯著[24]。據此，本文提出如下假設：

H2：金融集聚不僅可以有效提升本地區經濟韌性，還能對周邊城市經濟韌性產生積極的溢出作用，且對經濟基礎好的地區影響效果更顯著。

H3：金融集聚不能有效激發本地區經濟韌性，對周邊城市經濟韌性溢出作用有限，但對經濟基礎較好的地區影響效果更顯著。

(三)金融集聚與城市經濟活力

經濟活力代表著城市經濟發展潛力，是衡量城市人才與資源吸引力的重要標準。已有研究發現產業集聚較發達的地區往往富含經濟活力[25]。塔娜等(2020)通過實證研究發現，高密度街區帶來的消費、人群與文化集中能夠顯著促進城市經濟活力[26]。富含活力的經濟體往往體現為消費需求旺盛、投資市場活躍、創新能力強[27]，而金融集聚可有效激發城市經濟活力。一方面，金融集聚帶來的知識技術外溢可有效激勵金融主體良性競爭、推出更優質且多樣化的金融產品及服務，可以為地區居民超前消費、企業投融資等微觀經濟活動帶來便捷，從而刺激投資與消費需求。另一方面，金融集聚促進資源充分流通，能夠為實體經濟注入資本以推動企業創新研發[28]，可有效緩解經濟增速疲軟，從而實現創新驅動發展。更進一步，金融集聚產生的經濟輻射效應可拉動周邊地區資源流通，技術、經驗、信息外溢等輻射紅利為周邊城市注入了活力。但經濟基礎較差的地區，其消費規模、投資規模及產業規模受發展水平所限，與經濟發達地區差距較大，因此金融集聚對經濟活力的影響可能存在異質性。考慮到經濟發達地區人才與資源吸引力存在天然優勢，金融集聚更容易發揮作用。據此，本文提出如下假設：

H4：金融集聚不僅可以有效激發本地區經濟活力，還能對周邊城市經濟活力產生積極的溢出作用，且對經濟基礎較好的地區影響效果更顯著。

四、研究設計

(一)模型設定

本文從直接傳導機制驗證上述研究假設，構建基本模型方程組如下：

Effi，t=α1+β11Fini，t+β1cZi，t+ui+δi+εi，t

(1)

Resii，t=α2+β21Fini，t+β2cZi，t+ui+δi+εi，t

(2)

Viti，t=α3+β31Fini，t+β3cZi，t+ui+δi+εi，t

(3)

其中，式(1)代表效率模型，Effi，t為城市i在t時期的經濟效率水平；式(2)代表經濟韌性模型，Resii，t為城市i在t時期的經濟韌性水平；式(3)代表經濟活力模型，Viti，t為城市i在t時期的經濟活力水平。Fini，t為城市i在t時期的金融集聚程度，Zi，t代表一系列控制變量，ui表示個體固定效應，δt則表示時間固定效應，εi，t為隨機擾動項。

為進一步討論金融集聚對經濟發展的空間溢出效應，本文在基本模型方程組的基礎上建立空間計量模型。考慮到空間杜賓模型(SDM)既同時包括被解釋變量與解釋變量的空間交互項，能更好地避免遺漏變量造成的誤差，使得空間檢驗結果更加準確[29]，還能進一步將總效應分解為直接效應與間接效應，本文進一步選擇空間杜賓模型進行研究，并構建如下方程組：

Effi，t=α4+ρ1W×Effi，t+β41Fini，t+φ11W×Fini，t+β4cZi，t+φ1cW×Zi，t+ui+δi+εi，t

(4)

Resii，t=α5+ρ2W×Resii，t+β51Fini，t+φ21W×Fini，t+β5cZi，t+φ2cW×Zi，t+ui+δi+εi，t

(5)

Viti，t=α6+ρ3W×Viti，t+β61Fini，t+φ31W×Fini，t+β6cZi，t+φ3cW×Zi，t+ui+δi+εi，t

(6)

其中，ρ為空間自回歸系數；W為空間權重矩陣，考慮到一些不鄰接但距離較近的城市仍會產生空間影響，本文選擇以城市間地理距離倒數來構建空間權重矩陣；φ1和φc分別為解釋變量與控制變量的空間交互項系數。

由于空間杜賓模型的空間交互項系數無法直接測算溢出效應，本文采用偏微分的方法，將作用細分為總效應、直接效應與間接效應[30]。其中，總效應代表解釋變量對地區內外部作用之和；直接效應為解釋變量對本地區內部影響；間接效應為解釋變量對鄰近地區影響，即空間溢出效應(1)限于篇幅，具體推導過程省略，備索。。

(二)數據來源與變量選擇

考慮到國際外部環境的相對平穩和數據可得性，本文剔除次貸危機與新冠肺炎疫情前后的年份及數據缺失的城市，最終選取2010—2018年中國253個地級及以上城市數據，共獲得2 277個樣本。夜間燈光數據來自美國國家海洋管理局地理數據中心，其中2010—2013年數據來自美國國防氣象衛星計劃(DMSP)，2014—2018年數據來自可見光紅外成像輻射儀(VIIRS)，其余樣本數據均來自《中國城市統計年鑒》和《中國區域統計年鑒》，重要缺漏值以各城市統計年鑒加以補充。由于固定資產投資額數據僅更新至2016年，2017—2018年數據通過前十年增長率裁剪平均值計算得到。另外，為減少異方差影響及量綱差異，本文對所有控制變量取自然對數處理。

1.被解釋變量

(1)經濟效率(Eff)。已有研究證實夜間燈光數據與地區經濟增長息息相關，相較國內生產總值(GDP)數據能更加客觀地反映經濟發展真實性[31]，本文借鑒劉修巖等(2017)[32]的做法，以校正后的夜間燈光數據作為經濟效率衡量指標。具體來說：首先，將獲取的DMSP年度數據和VIIRS年度數據分別進行校正或降噪處理，即剔除月光、極光等自然光及氣體燃燒等物質光；其次，將2012年、2013年輻射像元值進行敏感度分析以選取最佳擬合參數；最后，根據該最佳擬合參數將VIIRS數據擬合為DMSP數據，此時的數據即夜間燈光數據，本文用以表示城市經濟效率。

(2)經濟韌性(Resi)。目前學者們大多以外部沖擊發生時點該地區GDP或就業率為基準，比較實際值與按原增長路徑及速度測算出的預測值差異，來衡量該地區經濟在外部沖擊下的抵抗力與復原力。但韌性的展現不應局限于危機的發生，也要體現于經濟體平穩運行期，因此本文借鑒已有研究[33]的做法，構建城市經濟韌性的指標形式如下：

(7)

進一步進行數據中心化處理：

(8)

式(7)中，Yi，t和Yi，t-1分別表示在t時期和t-1時期城市i實際GDP，Yn，t和Yn，t-1分別表示在t時期和t-1時期全國實際GDP。

(3)經濟活力(Vit)。經濟活躍度主要體現在消費、投資與創新創業活動上，因此本文選擇從消費活力、投資活力與創業活力三個方面測算地區經濟活力。消費活力主要表現為居民零售商品購買力，因此本文選用人均社會消費品零售總額來表示。已有研究表明固定資產投資與經濟活力有顯著關聯[34]，因此本文選用人均固定資產投資額來衡量投資活力。借鑒許士道和江靜(2021)[35]的做法，本文選用地區城鎮私營和個體從業人員占比表示地區的創業活力。然后，利用熵值法對上述三個維度指標進行賦權，得到城市經濟活力指數。

2.解釋變量

金融集聚(Fin)。現有文獻大多采用區位熵的方法來衡量產業集中程度，但區位熵更側重于從產業產值或從業人員的角度單一體現行業的相對集中度，不夠可視化與客觀[36]。而因子分析法可以客觀全面地賦權各指標，因此本文借鑒茹樂峰等(2014)[37]測度金融集聚的做法，從金融背景、規模、密度和深度四個方面來測度城市金融集聚指數，指標選取和權重計算結果如表1所示。

表1 金融集聚指標體系及權重

3.控制變量

(1)對外開放水平(Open)。對外開放帶來的外商資本、知識技術、管理思維等要素溢出可以在很大程度上推動地區經濟發展，因此本文以實際使用外資占GDP的比值來表示對外開放水平。

(2)信息化水平(Inf)。地區信息化水平是經濟發展的基礎條件，而信息化程度高的地區生產效率較高、產業競爭力較強、信息成本較低。本文以人均電信業務總量表示信息化水平。

(3)收入水平(Salary)。收入水平是反映地區經濟基礎的重要指標，也體現著地區稅收水平和企業盈利狀況，如收入水平較高的地區往往具有更強的人才吸引力，能夠有效提升經濟發展水平。本文以當地職工平均工資來表示收入水平。

(4)人力資本(Human)。勞動力數量和質量是影響經濟發展的重要因素，因此本文以城鎮單位從業人員數來表示人力資本。

(5)研發支出(Science)。科技創新是拉動地區經濟發展的新動力，而研發支出可以在一定程度上反映地區創新投入力度。本文以科學支出占財政支出的比值來表示研發支出。

4.描述性統計

上述各個變量的描述性統計結果如表2所示。由表2可知，中國各城市經濟發展水平從效率、韌性、活力三維度來看，數值差距較大，說明地區之間發展水平不一，存在著較嚴重的區域發展不均衡現象。金融集聚程度最大值為9.625 5，最小值為-0.561 0，標準差大于均值，說明地區間金融集聚程度存在差異。另外，各城市對外開放水平、信息化水平、收入水平、人力資本、研發支出均存在明顯的差距。

表2 各變量描述性統計

五、實證分析

(一)基準回歸結果

表3列示了雙固定模型下金融集聚影響經濟發展三個維度的基準回歸結果。結果顯示：無論是否加入控制變量，金融集聚對城市經濟效率、經濟韌性與經濟活力的影響系數均顯著為正，從而驗證了假設H1、H2、H4中的直接效應。這說明金融集聚能通過資金融通等基本功能提高經濟效率，也能通過降低風險保持經濟穩定，還能通過刺激消費和投資躍升發展活力，對城市經濟更高質量發展起到顯著的推動作用。

表3 基準回歸結果

(二)空間計量模型檢驗結果

1.空間自相關性檢驗

在進行空間計量之前，需要利用莫蘭指數(Moran’sI)分析研究對象的空間自相關性，檢驗結果如表4所示。可以看出：2010—2018年金融集聚與經濟效率、經濟韌性、經濟活力在地理距離倒數權重下均顯著，說明各城市間金融集聚及經濟發展的三個維度具有明顯的空間正相關性，因此構建空間計量模型分析金融集聚對城市經濟發展的溢出效應具有統計學意義。

表4 莫蘭指數檢驗結果

2.空間計量結果

考慮到內生和外生交互效應，先對空間計量模型進行拉格朗日乘數(LM)檢驗、豪斯曼(Hausman)檢驗以及空間杜賓模型簡化檢驗，最終選擇雙向固定的空間杜賓模型。表5列示了金融集聚分別對經濟發展效率、韌性及活力三維度的空間杜賓模型的回歸結果。點估計結果顯示：三個被解釋變量的空間自回歸系數ρ均顯著，說明存在經濟發展的內生交互效應。核心解釋變量金融集聚系數及空間滯后項回歸系數也顯著為正，說明還存在外生的金融集聚的交互效應。主要原因在于，金融產業集聚可以帶來規模效應進而提高本地區及鄰近地區經濟效率、增強經濟韌性、激發經濟活力，對城市經濟健康可持續發展及區域內良性聯動發展有很好的促進作用。

表5 空間杜賓模型回歸結果

3.溢出效應分解結果

考慮到基礎的點回歸可能存在誤差造成空間溢出效應分析不準確[10]，不能直觀反映出金融集聚對城市經濟發展的邊際影響，本文進一步運用偏微分的方法對金融集聚的空間溢出效應進行分解。結果如表5所示。

從直接效應看，金融集聚可以有效提高城市經濟效率、增強經濟韌性、激發經濟活力，從而驗證了假設H1、H2、H4。因此，金融集聚在促進城市經濟穩健增長過程中不僅可以增加產值，還可以相應提高經濟運行效率、穩定性與活躍度。金融機構帶來的規模經濟效應加速了集聚效應擴散，并通過激勵技術創新、鼓勵新興產業發展、優化產業結構、加強市場監管等路徑促使城市經濟多元化建設。從控制變量來看，(1)經濟效率方面：對外開放水平、人力資本、研發支出對城市經濟效率沒有影響。原因在于中國引進外資先進技術和管理經驗尚且不足，人力資本正處于數量向質量轉型當口，研發支出并沒有做到規模資本化。同時，信息化水平和收入水平對經濟效率存在抑制作用。這主要是因為信息技術發達導致的金融發展過速引發了金融脫實向虛，泡沫風險、道德風險等加劇了對實體經濟負向沖擊，且向后彎曲的勞動供給曲線為收入水平提升不利于效率提高提供了理論依據。(2)經濟韌性方面：研發支出水平對經濟韌性沒有影響，其原因在于研發支出在財政中占比應該與城市發展速度相匹配，而過度的研發投入會緊縮政府支配于城市其他方面的建設投資，對于經濟穩定發展可能會產生一定的不利影響。(3)經濟活力方面：對外開放、信息化水平和收入水平對經濟活力沒有影響。具體來說，外商投資存在效率不高、針對性不強等問題；信息化時代給中國帶來機遇的同時也帶來更大的挑戰，如壟斷問題、監管問題等；偏穩定、重儲蓄思想使得平均工資的提高不能有效激發消費及投資，亦不能對經濟活力產生影響。同時，人力資本抑制了經濟活力，原因可能在于人力資本不足以滿足高質量人才的市場需求，對經濟活力產生明顯抑制。

從間接效應看，金融集聚對周邊城市經濟效率、經濟韌性及經濟活力有顯著的外溢作用，說明集聚存在明顯的空間溢出效應。這不僅有利于本地區經濟發展，對周邊城市也存在正向空間影響。一是金融機構通過空間集中布局營造跨區域密切合作及良性競爭氛圍，即合作有效降低交易成本及信息不對稱引發的道德風險，而競爭促使金融機構推出更多元化的金融產品及更優質的服務以便滿足企業的融資需求，提高了周邊城市的經濟運行效率。二是金融集聚通過提供更便捷有效的網絡服務交流平臺，加速知識和技術溢出，形成由金融中心向外圍的空間技術推動力，增強周邊城市經濟韌性。三是集聚的空間溢出也增強了周邊城市金融吸引力，進一步優化資源配置及人力資本結構，激發招商引資熱情，提升經濟活力。從控制變量來看，(1)經濟效率方面：收入水平對周邊地區經濟效率產生顯著負向溢出作用，原因在于工資水平驅使勞動力向中心城市轉移，更不利于產業發展，給周邊城市經濟效率帶來負向沖擊。(2)經濟韌性方面：信息化水平對周邊城市韌性沒有影響，且研發支出帶來了顯著的負向溢出效應。這表明中國信息化建設還處于初級階段，由中心城市輻射周邊城市發展帶來技術溢出紅利還需要時間；城市間的創新研發存在競爭性，如中心城市技術水平領先，這會擠出周邊城市政府研發投入對經濟韌性的影響。(3)經濟活力方面：收入水平、人力資本與研發支出對經濟活力沒有影響，說明中心城市工資、勞動力和研發經費的提高并沒有顯著拉動周邊城市的消費意愿和投資水平。此外，信息化水平抑制了經濟活力，其原因在于中心城市信息化建設程度高，產業多元化和更多的機遇吸引了周邊城市的投資意愿，產生不利于周邊城市發展的“虹吸效應”，導致經濟活力下降。

(三)穩健性檢驗

1.更換空間權重矩陣

為驗證上述實證結果的穩健性，本文采用更換空間權重矩陣的方法進行穩健性檢驗。考慮到城市之間經濟基礎與地理距離存在空間聯系，本文選用經濟地理距離矩陣進行回歸，構建矩陣模型公式如下：

(9)

基于上述地理經濟距離矩陣的空間杜賓模型回歸結果顯示，金融集聚對經濟效率、韌性與活力的直接效應和空間效應均顯著為正，且不同空間權重矩陣下解釋變量參數估計基本一致(2)限于篇幅，此部分檢驗結果省略，備索。，說明回歸結果具有穩健性。

2.內生性問題

從經濟發展的三維視角出發，金融集聚與經濟發展效率、韌性、活力之間均可能存在雙向因果關系，即雖然金融集聚通過集聚效應擴散有利于城市經濟高質量發展，但城市經濟躍升也會吸引金融資源、加速金融集聚，因此有必要進一步處理內生性問題。本文采用將工具變量替換核心解釋變量的方法來解決內生性問題，選擇構建如下兩種工具變量：(1)以解釋變量滯后一期作為工具變量。主要原因在于解釋變量干擾項與當期數值有關聯，往往不與滯后期數值相關[39]，因此可以作為替代的工具變量；(2)工具變量的選擇通常借助歷史或地理層面等不隨被解釋變量而變化的客觀數據[40]，借鑒范劍勇(2006)[41]以城市土地面積作為產業集聚工具變量的做法，將金融從業人員數與城市土地面積的比值作為工具變量。為檢驗以上兩種工具變量的可行性，采用兩階段最小二乘(2SLS)方法對工具變量進行檢驗。由表6可知，不可識別檢驗(Kleibergen-Paap rkLM)統計量P值顯著，弱工具變量檢驗(Cragg-Donald WaldF統計量和Kleibergen-Paap Wald rkF統計量)均大于Stock-Yogo檢驗10%水平上的臨界值，因此認為選擇金融集聚滯后一期或金融從業人員數與城市土地面積占比作為金融集聚的工具變量是合理有效的。

表6 工具變量檢驗結果

基于上述兩種工具變量替換核心解釋變量金融集聚的空間計量回歸結果顯示，金融集聚影響城市經濟效率、韌性與活力的直接與間接效應顯著性均未發生改變，系數仍然為正(3)限于篇幅，穩健性檢驗結果省略，備索。，說明回歸結果具有穩健性。

(四)異質性分析

考慮到中國區域發展存在不均衡，地區之間經濟水平差距大，為進一步考察金融集聚在不同區域、不同行政等級、不同人口規模城市是否存在影響差異，本文將城市按三種類別進行分類，分別檢驗金融集聚對當地經濟發展三維度的影響及溢出作用。首先，由于目前中國南北地區經濟差距較大[42]，本文以秦嶺—淮河為界，將城市按南北區域劃分，考察不同區域分布的城市金融集聚對經濟發展的影響。其次，由于不同行政等級城市的資源稟賦存在差異，本文將城市按行政等級劃分為地級市以上城市和地級市，其中地級市以上城市包括直轄市、省會和副省級城市。最后，勞動力人口是經濟發展的內生動力，不同人口規模會產生經濟發展差距，因此本文將城市按人口規模進行劃分，人口密度大于500人/平方千米視為人口密集型城市，人口密度小于500人/平方千米且大于200人/平方千米視為人口中等型城市，人口密度小于200人/平方千米視為人口稀疏型城市。表7列示了區域異質性檢驗回歸結果。

表7 區域異質性檢驗結果

結果顯示：第一，從區域分布來看，南方城市金融集聚不僅對本地區城市經濟效率、韌性和活力有顯著的促進作用，對周邊城市也有顯著正向的溢出作用，即金融集聚有利于經濟健康可持續發展。而北方城市影響效果不如南方，不僅對本地區經濟效率沒有影響，而且對周邊城市經濟效率產生抑制作用，但對經濟韌性及活力沒有影響。綜合來說，在經濟基礎較好、基礎設施建設較完善的南方城市，金融集聚發揮積極的促進作用，推動經濟全面高質量發展，不僅顯著提高經濟效率，還有利于維持經濟穩定、激發經濟活力。而在經濟基礎相對薄弱、基礎設施建設不夠完善的北方地區，金融集聚對當地經濟效率提升效果不強。這主要是因為中心城市金融集聚在一定程度上剝削了周邊城市金融資源，產生較強的極化作用，不利于周邊城市經濟效率的提高，但其憑借資源整合優化、技術知識溢出等優勢有效提高了當地經濟韌性，并且金融中心也刺激了微觀主體的投資及消費，激發了經濟活力；然而，金融資源向中心城市傾斜抑制了周邊城市新興產業發展，不能形成大規模具有較大吸引力的商業中心，而周邊城市的消費和投資行為會被較發達的金融中心區域所吸引，抑制了經濟韌性和經濟活力的提高，無法有效帶動周邊城市發展。

第二，從城市等級來看，地級以上城市金融集聚可以有效提高當地經濟效率和經濟韌性，且對周邊城市經濟效率產生顯著正向溢出作用，但對經濟韌性沒有溢出作用。這主要是因為金融存在較明顯的內在脆弱性與風險傳遞性[43]，一旦外部沖擊發生，金融風險易在鄰近城市間傳遞。當地金融機構規模化集聚憑借較豐厚的金融體量可以更好地應對風險，但這種集聚效應也存在空間溢出，且風險會伴隨該效應一起作用于周邊城市，所以金融集聚不能有效增強周邊城市經濟抗逆力。值得注意的是，地級以上城市金融集聚對當地經濟活力沒有影響，卻顯著激活了周邊城市經濟活力。主要原因在于，地級以上城市擁有天然的資源稟賦優勢，金融發展水平較高，進一步盲目發展會導致金融脫實向虛嚴重，泡沫化程度增加將導致去工業化的服務業發展承壓，生活成本的虛高抑制了居民消費，從而不利于本地區的經濟活力建設。但工業產業向周邊城市轉移刺激了投資，大型商業街及電商快速普及也滿足了消費需求，因此金融集聚的空間溢出效應顯著。對于普通地級市來說，金融集聚可以全面有效促進當地經濟發展，包括提高經濟效率、增強經濟韌性、激活經濟潛力，但金融集聚對周邊城市經濟韌性和活力溢出作用不顯著。這一現象進一步說明地級城市金融集聚在空間上既會產生普惠式的涓滴效應，也會帶來極化效應挑戰，即金融風險會伴隨金融集聚帶來的紅利效應一并傳遞給周邊城市，因此對經濟韌性溢出作用不顯著。

第三，從人口規模來看，人口密集型城市金融集聚對當地經濟韌性和活力有顯著促進作用，而對經濟效率沒有影響。主要原因在于，人口密集雖然在共同對抗風險和消費拉動上有明顯優勢，但卻不利于經濟效率的提高，而提高經濟效率需要進一步優化勞動力結構，引進各領域高端人才，釋放技術創新紅利。金融集聚可以顯著提高周邊城市經濟活力，但不能顯著提高效率，甚至抑制了周邊城市經濟韌性。人口密集型城市本身并未享受人口優勢帶來的勞動力紅利，對周邊城市的人才吸引導致周邊城市專業領域人才更為缺乏，因此金融集聚對周邊地區經濟效率的空間溢出效應不顯著。此外，由于人口密集型城市金融體量較大，且越集中發展其金融實力就越強，應對不可預測性風險能力會隨之增強。但當金融風險隨集聚效應影響到周邊城市時，周邊城市可能出現金融體量不達規模而不足以應對意外風險的情況，因此不僅不能有效提升周邊城市韌性，還有可能造成負面影響。人口中等型城市金融集聚效應傳導效果最為顯著，即金融集聚不僅可以有效推動本地區經濟在效率、韌性及活力三維度全面發展，對周邊城市經濟效率和活力也有顯著的溢出作用，但對經濟韌性沒有產生溢出作用。由于人口中等型城市金融體量處于正常規模，所以其風險與集聚效應在同時作用于周邊城市時，可以達到相對均衡的狀態，即使不能有效提升周邊城市經濟韌性，也不至于對其造成負面影響。在人口稀疏型城市，金融集聚對當地和周邊地區的經濟效率均沒有影響，其原因在于人口稀疏型城市金融集聚加速優質勞動力趨于中心區發展，但總量上難以滿足當地的勞動力市場需求。金融集聚對該地區經濟韌性沒有影響，對周邊城市經濟韌性的溢出作用顯著為負。其原因是人口稀疏型城市金融體量較小，金融發展水平落后，即使形成空間意義上的集聚也達不成規模化與專業化，所以該類城市金融集聚對城市抗風險能力沒有釋放集聚紅利，并不能明顯提高經濟韌性。此外，人口稀疏型城市金融集聚通過提高金融吸引力刺激新興產業投資，實現了產業、商業從有到多的躍升，給該地區和周邊地區經濟活力帶來顯著促進作用。

六、結論與啟示

(一)結論

在新時代高質量發展背景下，城市經濟建設不再追求高速增長，更注重內在質量提升，包括提高經濟運行效率，增強經濟抗風險韌性，激發由消費投資拉動的經濟活力。金融作為經濟運行血脈，其空間集聚對城市經濟產生深遠影響。本文立足經濟效率、韌性與活力三維視角，基于中國253個地級及以上城市面板數據，構建雙向固定的基準回歸模型和空間杜賓模型，采用多種工具變量策略(包括滯后期工具變量，外部工具變量)控制內生性問題，實證分析了金融集聚對城市經濟發展的綜合影響，得到結論如下：

第一，金融集聚可以有效提高經濟效率，增強經濟韌性，激發經濟活力。對外開放與政府研發支出也從以上三維角度對城市經濟建設起到顯著促進作用。但信息化水平、收入水平卻顯著抑制了經濟效率，人力資本對經濟效率帶來一定負向沖擊但不顯著。此外，收入水平、人力資本均不利于激發經濟活力。

第二，金融集聚不僅從效率、韌性與活力三方面顯著促進當地經濟高質量發展，對周邊地區也存在明顯的空間溢出效應。這一結論在進行更換空間權重矩陣、選取解釋變量滯后一期及地理層面數據作為工具變量等穩定性檢驗后仍然成立。此外，對外開放是經濟效率、韌性與活力的較強支撐點，對經濟建設的促進效果明顯，而信息化水平、收入水平、人力資本和研發支出只能產生局部的促進作用甚至不利影響。

第三，金融集聚對經濟效率、韌性和活力的影響存在異質性。(1)南方城市金融集聚對本地區及周邊城市經濟效率、韌性和活力均存在顯著的促進作用，而北方城市影響效果不如南方，差距表現在金融集聚對本地區經濟效率和周邊城市經濟韌性與活力沒有影響，且顯著抑制了周邊城市經濟效率。(2)地級市以上城市金融集聚可以有效提高當地經濟效率與韌性，而不利于激發經濟活力，對周邊城市經濟效率及活力產生顯著正向溢出影響，但對韌性的溢出作用不明顯。普通地級市金融集聚全面提高了當地經濟效率、韌性及活力，但對周邊城市經濟韌性與活力溢出作用不顯著。(3)人口密集型城市金融集聚能給當地經濟韌性與活力帶來顯著提高，也能激發周邊城市經濟活力。人口中等型城市金融集聚效應傳導效果最為顯著，但不能作用于周邊城市經濟韌性。人口稀疏型城市金融集聚能給當地及周邊城市經濟活力帶來顯著積極影響，但對經濟效率不產生作用，且明顯抑制了周邊城市經濟韌性。

(二)政策啟示

第一，各城市需加速金融機構及分支機構沿線城市中心布局，優化金融監管體系，廣納金融賢才，借助互聯網便利條件，將更具吸引力的金融產品與更優質的金融服務面向社會群體，鞏固集聚效應為經濟效率、韌性與活力帶來的紅利優勢。

第二，各城市政府需充分發揮在地域、行業、文化等不同領域優勢，制定更具吸引力的招商引資政策，在吸收外資先進技術與管理經驗同時，制定合理合法的監管手段，避免陷入“污染避難所”陷阱。此外，各城市政府也需協調信息化建設，運用合理手段縮小收入差距，優化勞動力資本結構，擴大本土創新優勢，減少技術依賴，避免給經濟發展帶來不同維度的負向沖擊。

第三，北方城市需充分借鑒南方城市在金融管制和經濟發展方向的先進經驗。首先，應擴大城市中心金融體量建設，提高金融集聚對本土經濟發展的促進作用；其次，沿區域內網狀布局向外擴散發展，消除金融集聚給周邊城市經濟帶來的不利沖擊。地級市以上城市應強化金融、市場風險監管力度，防范金融脫實向虛及風險沿周邊傳遞。地級城市需加強經濟抗風險能力，激發經濟活力，常存憂患意識。不同人口規模城市也需發揮自身城市特征，強化金融集聚帶來發展優勢，針對性地處理其帶來的不利沖擊，制定符合自身城市綜合發展的全方位策略。