孫寧華 王磊

摘要：長(zhǎng)三角地區(qū)既是我國(guó)經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的地區(qū)，也是金融業(yè)高度集聚發(fā)展的地區(qū)。本文研究了長(zhǎng)三角地區(qū)金融集聚的空間布局和相關(guān)關(guān)系，并探討了金融集聚影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要路徑，同時(shí)運(yùn)用空間計(jì)量方法，基于2011—2015年江浙滬皖41個(gè)市的面板數(shù)據(jù)研究了長(zhǎng)三角地區(qū)金融集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響?？臻g杜賓模型的計(jì)量結(jié)果顯示，長(zhǎng)三角地區(qū)證券市場(chǎng)和信貸市場(chǎng)集聚水平對(duì)人均意義上的地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著積極影響，而保險(xiǎn)業(yè)的這一影響則不顯著；證券市場(chǎng)對(duì)周邊地區(qū)人均增長(zhǎng)的溢出效應(yīng)顯著，而信貸市場(chǎng)的溢出效應(yīng)不顯著。

關(guān)鍵詞：長(zhǎng)三角地區(qū)；金融集聚；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；輻射作用

中圖分類號(hào)： F207文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A 文章編號(hào)：16720539（2018）03005208

一、引言

黨的十九大報(bào)告指出，我國(guó)社會(huì)的主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾。在繼續(xù)推動(dòng)發(fā)展的基礎(chǔ)上，著力解決好發(fā)展不平衡不充分問(wèn)題，是黨和國(guó)家工作面臨的新要求。區(qū)域不平衡是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡問(wèn)題的主要方面。如何充分發(fā)揮率先發(fā)展地區(qū)對(duì)后進(jìn)地區(qū)的帶動(dòng)作用，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展是備受關(guān)注的重要問(wèn)題。長(zhǎng)三角地區(qū)作為我國(guó)綜合競(jìng)爭(zhēng)力最強(qiáng)的地區(qū)，工業(yè)化水平高，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度、效益領(lǐng)先全國(guó)，新常態(tài)下依然保持穩(wěn)健增長(zhǎng)，是我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要增長(zhǎng)極。產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、區(qū)域經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)和創(chuàng)新發(fā)展離不開金融支持。長(zhǎng)三角地區(qū)的金融業(yè)發(fā)達(dá)，聚集了眾多金融機(jī)構(gòu)與金融人才，上海則是最具競(jìng)爭(zhēng)力的全國(guó)性金融中心。因此，長(zhǎng)三角地區(qū)金融發(fā)展的優(yōu)勢(shì)能否輻射帶動(dòng)全國(guó)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展，是一個(gè)十分有意義的話題。

二、文獻(xiàn)回顧

金融與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間關(guān)系的研究開始于Goldsmith（1969）[1]31-45，此后學(xué)者對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行了大量的研究。在金融集聚方面，Kindleberger（1973）較早開始了對(duì)金融中心的研究，并用規(guī)模經(jīng)濟(jì)解釋了金融集聚的形成[2]3395-3397。Fujita， Krugman， Venables（1999）合著的《空間經(jīng)濟(jì)學(xué)》開創(chuàng)性地將新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)引入了主流經(jīng)濟(jì)學(xué)中，大大豐富了產(chǎn)業(yè)集聚等空間經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的研究方法[3]。Anselin（1988）， Lesage （2009）， Elhorst（2015）等人在空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方面的貢獻(xiàn)為空間經(jīng)濟(jì)學(xué)問(wèn)題提供了實(shí)證工具[4-6]。國(guó)內(nèi)有關(guān)金融集聚與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展問(wèn)題的研究大多建立在上述文獻(xiàn)的基礎(chǔ)之上。

關(guān)于金融集聚形成的原因，滕春強(qiáng)（2006）認(rèn)為，產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展的需求、社會(huì)根植性與制度根植性、金融企業(yè)的特征是金融集聚的內(nèi)在動(dòng)力，此外，政府調(diào)控、外部競(jìng)爭(zhēng)、信息等外部動(dòng)力也起到了促進(jìn)集聚的作用[7]14-17。黃解宇（2011）認(rèn)為，空間外在性、不對(duì)稱信息與默示信息、內(nèi)部與外部規(guī)模經(jīng)濟(jì)促使了金融集聚的發(fā)生[8]129-136。車欣薇等（2012）認(rèn)為，地理因素導(dǎo)致的機(jī)會(huì)成本、規(guī)模效應(yīng)、金融業(yè)份額和默示信息是金融集聚發(fā)生的原因[9]16-29。孫國(guó)茂、范躍進(jìn)（2013）認(rèn)為，金融中心的形成可以劃分為自然形成和政府引導(dǎo)兩種模式，金融中心的形成主要依賴金融發(fā)展水平、資源稟賦和經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、區(qū)位優(yōu)勢(shì)和專業(yè)人才等條件[10]1-13。

劉軍、黃解宇、曹利軍（2007）分析了金融集聚影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)的機(jī)制，認(rèn)為金融集聚是一個(gè)通過(guò)金融資源與地域條件協(xié)調(diào)、配置、組合的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化，金融產(chǎn)業(yè)成長(zhǎng)、發(fā)展，進(jìn)而在一定地域空間生成金融地域密集系統(tǒng)的變化過(guò)程，金融集聚通過(guò)集聚、擴(kuò)散和金融功能影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)[11]152-153。孫國(guó)茂、范躍進(jìn)（2013）梳理了金融中心理論，從金融中心的形成、本質(zhì)和功能的角度，對(duì)我國(guó)金融中心的實(shí)現(xiàn)路徑進(jìn)行了分析[10]1-13。王丹、葉蜀君（2015）基于演化博弈模型分析認(rèn)為，企業(yè)的編碼信息能力、風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)和收益系數(shù)影響了金融集聚對(duì)區(qū)域內(nèi)知識(shí)溢出的效應(yīng)，區(qū)域間知識(shí)水平差距過(guò)大而形成的知識(shí)鎖定局面阻礙了知識(shí)溢出[12]38-44。

隨著新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的發(fā)展受到我國(guó)學(xué)者的關(guān)注，一些學(xué)者嘗試將金融因素引入新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的框架中來(lái)分析金融集聚與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的關(guān)系。倪鵬飛、劉偉、黃斯赫（2014）在新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)自由資本模型（FC模型）基礎(chǔ)上建立了證券市場(chǎng)資本流動(dòng)模型，說(shuō)明證券市場(chǎng)在短期會(huì)加劇區(qū)域差距，而長(zhǎng)期則會(huì)促進(jìn)區(qū)域差距收斂，并用SYS-GMM方法驗(yàn)證了結(jié)論[13]121-132。張輝等（2016）將金融部門看作金融合約的生產(chǎn)部門引入FC模型，說(shuō)明金融異質(zhì)性和信息擴(kuò)散能夠提高區(qū)際金融協(xié)作效率，推動(dòng)后發(fā)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展[14]40-57。

實(shí)證方面文獻(xiàn)的做法可以分為兩類，一類運(yùn)用傳統(tǒng)的計(jì)量模型，構(gòu)造反映金融集聚的指標(biāo)來(lái)對(duì)金融集聚與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行研究；另一類采用了空間計(jì)量的方法，檢驗(yàn)不同地理單位上觀測(cè)值的空間交互效應(yīng)。比如，李林、丁藝、劉志華（2011）將空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)用于金融集聚溢出效應(yīng)的實(shí)證研究，他們分別應(yīng)用SLM、SEM、SDM對(duì)省際截面數(shù)據(jù)進(jìn)行了空間計(jì)量分析，發(fā)現(xiàn)我國(guó)金融集聚對(duì)周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在溢出效應(yīng)，并且相對(duì)于證券業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)，銀行業(yè)的溢出效應(yīng)最明顯[15]113-123。

一些學(xué)者從不同的機(jī)制角度對(duì)金融集聚的作用進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。孫晶、李涵碩（2012）將區(qū)位熵作為金融集聚的度量指標(biāo)，運(yùn)用2003—2007年?yáng)|、中、西部省際面板數(shù)據(jù)檢驗(yàn)了金融集聚與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)各區(qū)域銀行業(yè)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)存在明顯的促進(jìn)作用[16]80-86。王弓、葉蜀君（2016）分析了金融集聚對(duì)城鎮(zhèn)化水平的影響及其路徑，并通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)金融集聚本身無(wú)法對(duì)周邊區(qū)域發(fā)揮輻射效應(yīng)，而結(jié)合知識(shí)溢出、資本深化、產(chǎn)業(yè)升級(jí)三種路徑后對(duì)周邊地區(qū)城鎮(zhèn)化的輻射效應(yīng)顯著提高[17]174-175。張虎、韓愛華（2017）從金融創(chuàng)新的空間效應(yīng)角度進(jìn)行了實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)金融集聚對(duì)金融創(chuàng)新有正向熊彼特效應(yīng)，而金融創(chuàng)新對(duì)周邊地區(qū)存在涓滴效應(yīng)[18]10-17。

根據(jù)已有的文獻(xiàn)，一般認(rèn)為集聚產(chǎn)生的規(guī)模經(jīng)濟(jì)、擴(kuò)散效應(yīng)和金融產(chǎn)業(yè)的功能等是金融集聚影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要因素，實(shí)證方面，近年來(lái)應(yīng)用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法研究金融集聚的溢出效應(yīng)的方法開始出現(xiàn)，這些文獻(xiàn)以全國(guó)范圍省際層面的數(shù)據(jù)居多。本文將借鑒文獻(xiàn)中的成果，總結(jié)和分析金融集聚影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)的機(jī)制，并以長(zhǎng)三角地區(qū)城市為樣本，運(yùn)用空間計(jì)量方法進(jìn)行實(shí)證研究，檢驗(yàn)金融集聚的空間溢出效應(yīng)。

三、理論分析與研究假設(shè)

金融發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著密切的關(guān)系，我國(guó)金融業(yè)還不發(fā)達(dá)，金融資源還是一種稀缺資源，區(qū)域之間金融水平差距還比較大。金融產(chǎn)業(yè)的空間布局本身具有非均質(zhì)性，金融集聚是我國(guó)金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一個(gè)必經(jīng)過(guò)程（黃解宇，2012）[8]129-136。金融集聚發(fā)展的初期，金融集聚通過(guò)極化效應(yīng)將金融資源、金融機(jī)構(gòu)、金融人才吸引到金融中心，形成規(guī)模效應(yīng)。集聚區(qū)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)和從業(yè)者之間通過(guò)密切來(lái)往，相互協(xié)作，共享信息和基礎(chǔ)設(shè)施，降低成本，提高資金利用效率，金融業(yè)的相互競(jìng)爭(zhēng)，使得集聚區(qū)內(nèi)整體金融業(yè)的服務(wù)水平也得到提高。金融業(yè)的進(jìn)步又便利了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，從而促進(jìn)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。因此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：金融集聚能夠促進(jìn)區(qū)域內(nèi)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，證券市場(chǎng)、銀行信貸市場(chǎng)的發(fā)展對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)起著推動(dòng)作用。

金融產(chǎn)業(yè)與大部分實(shí)體經(jīng)濟(jì)行業(yè)不同，其專以資本和提供資本服務(wù)為經(jīng)營(yíng)對(duì)象，相對(duì)于巨大的資金量而言，金融業(yè)因地理位置的差別而產(chǎn)生的運(yùn)輸成本對(duì)金融業(yè)的制約較小，因而他們能夠不局限于本地，而是在更大的范圍內(nèi)提供金融服務(wù)，通過(guò)專業(yè)的金融從業(yè)人員的活動(dòng)，能夠?yàn)橹苓呉酝獾牡貐^(qū)企業(yè)提供投融資便利，提升其他地區(qū)的金融環(huán)境，降低交易成本。同時(shí)由于金融市場(chǎng)的發(fā)展，使得金融能夠?qū)崿F(xiàn)跨地區(qū)的資源配置，優(yōu)化資本的空間流動(dòng)。

長(zhǎng)三角地區(qū)向中西部地區(qū)的梯度產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移是優(yōu)化產(chǎn)業(yè)空間布局，實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)三角產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展，縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距的一條有效路徑。產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的承接和產(chǎn)業(yè)升級(jí)需要大量資本的投入，在市場(chǎng)機(jī)制下金融服務(wù)的支持對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移起著不可忽視的作用。作為承接地的后進(jìn)地區(qū)通常也是金融產(chǎn)業(yè)不發(fā)達(dá)的地區(qū)，缺乏良好的金融生態(tài)環(huán)境，融資渠道單一，因而金融集聚地區(qū)的金融支持和合作可以彌補(bǔ)承接地金融服務(wù)的不足，挖掘區(qū)際產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的深度。率先發(fā)展地區(qū)的金融發(fā)展水平越高，金融產(chǎn)品越豐富，對(duì)外輻射的能力越強(qiáng)，則越有助于推動(dòng)周邊地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

金融業(yè)是知識(shí)密集型的行業(yè)，金融人才在金融業(yè)發(fā)展中占據(jù)了非常重要的作用。金融集聚使得金融從業(yè)者匯聚在一起，增加了他們交流、協(xié)作的機(jī)會(huì)，因而往往集聚區(qū)的從業(yè)人員有更好的機(jī)會(huì)提高業(yè)務(wù)水平。區(qū)域間金融合作和金融從業(yè)人員的遷移使得金融知識(shí)有機(jī)會(huì)向周邊地區(qū)外溢，為周邊地區(qū)金融業(yè)的發(fā)展提供可供復(fù)制的經(jīng)驗(yàn)，促進(jìn)區(qū)域金融環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展。因此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)2：金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響具有溢出效應(yīng)。金融集聚不僅能夠促進(jìn)區(qū)域內(nèi)部實(shí)體經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，還能夠?qū)χ苓叺貐^(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生積極的推動(dòng)作用。

長(zhǎng)三角地區(qū)金融業(yè)集聚程度高，證券市場(chǎng)也處于較高的發(fā)展水平，金融機(jī)構(gòu)和上市公司眾多。十九大報(bào)告提出，增強(qiáng)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)能力，提高直接融資比重。證券市場(chǎng)在籌集資金、分散風(fēng)險(xiǎn)和優(yōu)化資源配置方面對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支持起著非常關(guān)鍵的作用。相比于銀行信貸通常更關(guān)注本地市場(chǎng)，證券市場(chǎng)跨區(qū)域籌集資金和配置資源的特征更明顯。地區(qū)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)需要依靠產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整，在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的過(guò)程中，發(fā)達(dá)的證券市場(chǎng)能夠?yàn)榈貐^(qū)的技術(shù)創(chuàng)新和后進(jìn)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)調(diào)整升級(jí)提供大量需要的資金，從而發(fā)揮其溢出效應(yīng)。當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的新動(dòng)力技術(shù)創(chuàng)新及其成果轉(zhuǎn)換作為一項(xiàng)高風(fēng)險(xiǎn)的活動(dòng)，迫切需要金融的支持。大部分地區(qū)金融業(yè)以傳統(tǒng)銀行業(yè)為主，能承受的風(fēng)險(xiǎn)較低，偏好技術(shù)和產(chǎn)品較為成熟的產(chǎn)業(yè)，而高風(fēng)險(xiǎn)高收益的創(chuàng)新活動(dòng)需要金融市場(chǎng)的支持。金融集聚為聚集區(qū)內(nèi)的金融發(fā)展提供了有利條件，形成能夠承受不同等級(jí)風(fēng)險(xiǎn)的金融安排，形成有效分散風(fēng)險(xiǎn)的金融市場(chǎng)。金融創(chuàng)新使得金融服務(wù)面向的范圍得到擴(kuò)大，金融集聚區(qū)的信息優(yōu)勢(shì)和大量高水平的從業(yè)人員能夠?qū)崿F(xiàn)甄別優(yōu)質(zhì)創(chuàng)新項(xiàng)目、提供資金支持的功能，從而形成金融創(chuàng)新與技術(shù)創(chuàng)新的雙輪驅(qū)動(dòng)。因此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)3：金融業(yè)各部門的溢出效應(yīng)存在差異，證券市場(chǎng)的溢出效應(yīng)對(duì)周邊區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用更大。

四、長(zhǎng)三角金融業(yè)集聚的空間布局和局部相關(guān)分析（一）金融集聚的空間布局

區(qū)位熵常被用于度量產(chǎn)業(yè)集聚度，本文亦采用區(qū)位熵來(lái)度量長(zhǎng)三角四?。ㄊ校┑慕鹑跇I(yè)集聚狀況。某一地區(qū)i金融業(yè)的位熵（Ei）的計(jì)算方法如下：

Ei=Fi/YiF/Y

其中Fi為地區(qū)i的金融業(yè)增加值，F(xiàn)為全國(guó)金融業(yè)增加值，Yi為地區(qū)i的地區(qū)生產(chǎn)總值，Y為全國(guó)的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。數(shù)據(jù)來(lái)自各市統(tǒng)計(jì)年鑒和國(guó)家統(tǒng)計(jì)年鑒。區(qū)位熵以金融業(yè)在地區(qū)i的生產(chǎn)總值中所占的比重與全國(guó)金融業(yè)在國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值中所占的比重之比來(lái)衡量該地區(qū)金融業(yè)的集聚程度。區(qū)位熵（Ei）越大，表明該地區(qū)集聚水平越高。如果Ei>1，說(shuō)明該地區(qū)金融業(yè)產(chǎn)值的份額高于全國(guó)份額，則該地區(qū)金融業(yè)集聚程度高，金融業(yè)存在外向功能；如果Ei<1，則說(shuō)明該地區(qū)金融集聚的程度低于全國(guó)水平。長(zhǎng)三角四省（市）2011—2015年的金融業(yè)區(qū)位熵見表 1。

從表 1可見，上海作為全國(guó)范圍的金融中心之一，金融集聚程度遠(yuǎn)高于其他地區(qū)，并且集聚度總體在升高。江蘇、浙江的省會(huì)南京和杭州的金融集聚程度也高于全國(guó)水平，長(zhǎng)三角城市群中的主要城市在這四省范圍內(nèi)也處于較高水平，而其他城市的金融集聚水平則較低，大部分位于0.5以下，說(shuō)明區(qū)域間金融發(fā)展水平存在著較大的差距。

（二） 金融集聚的局部相關(guān)分析

為了了解各地區(qū)金融集聚水平的局部空間相關(guān)關(guān)系，本文用Morans I散點(diǎn)圖法對(duì)各地區(qū)的金融區(qū)位熵進(jìn)行分析。Morans I散點(diǎn)圖以各地理單位的標(biāo)準(zhǔn)化觀測(cè)值與其鄰近單位的標(biāo)準(zhǔn)化觀測(cè)值之間的關(guān)系來(lái)呈現(xiàn)各單位之間的相關(guān)關(guān)系。設(shè)定空間權(quán)重矩陣W，其中當(dāng)?shù)貐^(qū)i與地區(qū)j相鄰時(shí)，當(dāng)?shù)貐^(qū)i與地區(qū)j不相鄰時(shí)Wij=0，并將W標(biāo)準(zhǔn)化。將各地區(qū)金融業(yè)區(qū)位熵的標(biāo)準(zhǔn)化值z(mì)作為橫軸，將其空間滯后項(xiàng)Wz作為縱軸，得到2015年和2011年各地金融業(yè)區(qū)位熵的Morans I散點(diǎn)圖（見圖 1和圖 2）。由于空間權(quán)重矩陣W經(jīng)過(guò)了標(biāo)準(zhǔn)化，Wz實(shí)際上度量了各地區(qū)周圍鄰近地區(qū)區(qū)位熵標(biāo)準(zhǔn)化值的加權(quán)平均值，因而反映了各個(gè)地區(qū)金融集聚程度與其周圍地區(qū)金融集聚程度之間的相關(guān)性。標(biāo)準(zhǔn)化的區(qū)位熵反映了各地區(qū)集聚程度在整體分布中的相對(duì)位置。將大于0的城市視為集聚程度相對(duì)較高，而將小于0的城市視為集聚程度相對(duì)較低，可以將坐標(biāo)軸上的四個(gè)象限對(duì)應(yīng)四種不同的情況，見圖1和圖2。

由圖 1和圖 2可以看出，大部分城市分布在第一象限和第三象限。第一象限中的數(shù)據(jù)表明金融集聚程度高的城市周圍的各城市平均集聚程度也高；第三象限中的數(shù)據(jù)表明金融集聚程度低的城市周圍的各城市平均集聚水平也低，反映出地區(qū)金融集聚程度與周邊地區(qū)金融集聚的相關(guān)性。各城市在圖中的分布類型如表 2所示：

由表 2可見，上海作為金融中心的集聚效應(yīng)比較明顯，周邊發(fā)展了許多高金融集聚水平的城市，而其中以對(duì)浙江的輻射作用較大，南京、合肥、南通雖然金融集聚水平較高，但沒(méi)有能夠帶動(dòng)周邊地區(qū)金融業(yè)的發(fā)展，而眾多金融集聚水平較低的后進(jìn)地區(qū)則聚在一起。

五、模型設(shè)定與計(jì)量檢驗(yàn)

（一）模型設(shè)定

空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型是處理一系列具有空間關(guān)聯(lián)的地理單位之間的互動(dòng)效應(yīng)的重要方法之一，它通過(guò)描述地理單位之間空間關(guān)系的空間權(quán)重矩陣W，將空間滯后項(xiàng)引入模型，從而考察地理單位之間的空間交互效應(yīng)。Elhorst（2015）給出的一般的嵌套的空間計(jì)量模型形式如下：

Y=δWY+Xβ+WXθ+u

u=λWu+ε

W與不同項(xiàng)相乘分別體現(xiàn)了三種交互效應(yīng)：WY是內(nèi)生交互效應(yīng)，WX是外生交互效應(yīng)，而Wu是誤差項(xiàng)的交互效應(yīng)。施加限制λ=0得到的空間杜賓模型（Spatial Durbin Model， SDM）包括了某一地理單位的被解釋變量受其他單位的被解釋變量和解釋變量的影響，常被用來(lái)檢驗(yàn)變量之間的空間溢出效應(yīng)。為了考察金融資源集聚對(duì)周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，本文采用SDM來(lái)估計(jì)其溢出效應(yīng)：

PGDP=β0+δW·PGDP+β1DFIR+

β2INDFIR+β3INSURE+β4FDI+

β5FIS+β6Tech+β′1W·DFIR+

β′2W·INDFIR+β′3W·INSURE+

β′4W·FDI+β′5W·FIS+

β′6W·Tech+μ

其中PGDP為人均地區(qū)生產(chǎn)總值（萬(wàn)元），DFIR是反映地區(qū)證券市場(chǎng)（直接融資）發(fā)展情況的指標(biāo)，用股債籌資總額（其中股票融資包括首發(fā)、增發(fā)、配股、可轉(zhuǎn)債等）在地區(qū)生產(chǎn)總值中所占的比重表示；INDFIR是反映地區(qū)銀行信貸市場(chǎng)（間接融資）發(fā)展?fàn)顩r的指標(biāo)，用人民幣存貸款余額之和在地區(qū)生產(chǎn)總值中所占的比重表示；INSURE是反映地區(qū)保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展情況的指標(biāo)，用保費(fèi)收入占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表示。FDI、FIS、Tech為控制變量，分別代表外資、財(cái)政和技術(shù)，F(xiàn)DI用實(shí)際使用外資額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表示；FIS用一般財(cái)政預(yù)算內(nèi)支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表示；Tech用人均專利申請(qǐng)授權(quán)量表示（人數(shù)取各地區(qū)全社會(huì)從業(yè)人數(shù)）。本文采用一階鄰近矩陣作為空間權(quán)重矩陣W，即若地區(qū)i與地區(qū)j相鄰，則Wij=1，否則Wij=0。系數(shù)β是當(dāng)?shù)氐慕忉屪兞繉?duì)地區(qū)生產(chǎn)總值的影響（直接效應(yīng)），系數(shù)β′是相鄰地區(qū)的解釋變量對(duì)本地區(qū)地區(qū)生產(chǎn)總值的影響（間接效應(yīng)），反映了本文關(guān)注的空間溢出效應(yīng)。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源和處理

根據(jù)長(zhǎng)江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃，長(zhǎng)三角城市群在上海市、江蘇省、浙江省、安徽省范圍內(nèi)，本文選取上海及江蘇、浙江、安徽三省各地級(jí)市共計(jì)41個(gè)城市作為樣本，采用2011—2015年面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。各地區(qū)人均地區(qū)生產(chǎn)總值、地區(qū)生產(chǎn)總值、實(shí)際使用外資額和一般財(cái)政支出數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)研網(wǎng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)；專利申請(qǐng)授權(quán)量、全社會(huì)從業(yè)人數(shù)來(lái)自各?。ㄊ校┙y(tǒng)計(jì)年鑒；人民幣存貸款余額數(shù)據(jù)和保費(fèi)收入來(lái)源于Wind經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)；分地區(qū)股債融資額數(shù)據(jù)依據(jù)Wind統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)整理得到；空間權(quán)重矩陣W根據(jù)地圖數(shù)據(jù)借助Geoda和Stata按照“車相鄰”的原則得到，即兩個(gè)城市在地圖上有共同的邊則認(rèn)為相鄰（1）。變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表 3所示：

表3中均值結(jié)果顯示證券市場(chǎng)、銀行信貸市場(chǎng)、保險(xiǎn)市場(chǎng)的發(fā)展水平存在較大差異，銀行信貸市場(chǎng)發(fā)展水平最高，而保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展水平較低。證券市場(chǎng)發(fā)展水平的變異系數(shù)（標(biāo)準(zhǔn)差/均值）最高，為1.05。銀行信貸市場(chǎng)和保險(xiǎn)市場(chǎng)的變異系數(shù)分別為0.348和0.292，表明證券市場(chǎng)發(fā)展水平數(shù)據(jù)的離散程度相對(duì)較高。

（三）實(shí)證結(jié)果與分析

由于空間效應(yīng)的存在，空間計(jì)量模型違背了經(jīng)典假設(shè)，因而通常不采用OLS估計(jì)，而是使用最大似然法估計(jì)。利用Stata對(duì)面板數(shù)據(jù)的SDM模型估計(jì)的結(jié)果如表 4所示。

從估計(jì)結(jié)果可以看出，DFIR和INDFIR的系數(shù)在1%顯著性水平下均顯著，而INSURE的系數(shù)在1%、5%、10%顯著性水平下都不顯著，說(shuō)明證券市場(chǎng)和信貸市場(chǎng)發(fā)展水平對(duì)人均經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有顯著影響，而保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展水平對(duì)人均經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響不顯著。DFIR和INDFIR的系數(shù)均為正，從整體上看，金融業(yè)的集聚促進(jìn)了本地區(qū)人均經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。因此，假設(shè)1得到了驗(yàn)證。

滯后項(xiàng)中，W·DFIR的系數(shù)在1%顯著性水平下顯著，且系數(shù)為正，而W·INDFIR的系數(shù)不顯著，表明地區(qū)證券市場(chǎng)的發(fā)展水平不僅能促進(jìn)本地區(qū)的人均經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，還能對(duì)其他地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生溢出效應(yīng)；而信貸市場(chǎng)的發(fā)展僅對(duì)本地的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了作用，對(duì)周圍地區(qū)的經(jīng)濟(jì)作用不顯著。這可能是因?yàn)橹苯尤谫Y比間接融資能夠更靈活地發(fā)揮異地金融服務(wù)的作用。因此，假設(shè)2和假設(shè)3得到了驗(yàn)證。

表 5報(bào)告了各變量的平均直接效應(yīng)、平均間接效應(yīng)（溢出效應(yīng)）和平均總效應(yīng)。平均直接效應(yīng)反映了各地區(qū)解釋變量對(duì)本地區(qū)人均生產(chǎn)總值的影響的平均狀況，證券市場(chǎng)和銀行信貸市場(chǎng)的平均直接效應(yīng)均為正，而保險(xiǎn)市場(chǎng)的平均直接效應(yīng)為負(fù)，表明本地證券市場(chǎng)和銀行信貸市場(chǎng)的發(fā)展有利于本地經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。平均間接效應(yīng)反映了各地區(qū)解釋變量的溢出效應(yīng)，證券市場(chǎng)的平均間接效應(yīng)為正，而銀行信貸和保險(xiǎn)的平均間接效應(yīng)為負(fù)但不顯著，表明證券市場(chǎng)的發(fā)展水平對(duì)于區(qū)域人均生產(chǎn)總值的影響具有較強(qiáng)的溢出作用。

六、結(jié)論

本文首先通過(guò)區(qū)位熵和Morans I散點(diǎn)圖對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)各城市金融業(yè)增加值集聚的空間布局進(jìn)行了分析，較高的金融集聚水平發(fā)生在以上海為核心的小部分長(zhǎng)三角城市中，并且這種集聚具有地理上的相關(guān)性，往往金融業(yè)高集聚的城市周圍也分布著高集聚的其他城市，而后進(jìn)地區(qū)扎堆出現(xiàn)。通過(guò)分析，本文認(rèn)為，金融集聚能夠通過(guò)集聚帶來(lái)的規(guī)模經(jīng)濟(jì)、跨地區(qū)的金融服務(wù)功能以及支持產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移升級(jí)和技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，并且通過(guò)金融業(yè)的知識(shí)溢出使得周邊地區(qū)的金融服務(wù)水平得到發(fā)展。隨后，本文運(yùn)用空間計(jì)量方法就長(zhǎng)三角地區(qū)金融集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響進(jìn)行了研究，選取了江蘇、浙江、上海、安徽四省（市）的41個(gè)城市作為樣本，用空間杜賓模型對(duì)2011—2015年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，得出結(jié)論：長(zhǎng)三角地區(qū)金融集聚對(duì)人均意義上的區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著積極的影響，具體來(lái)看，證券市場(chǎng)和信貸市場(chǎng)發(fā)展均能促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，而保險(xiǎn)業(yè)的影響不顯著；而在對(duì)周邊地區(qū)的影響方面，證券市場(chǎng)發(fā)展的溢出效應(yīng)顯著，信貸市場(chǎng)的溢出效應(yīng)不顯著。

金融是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心，與實(shí)體經(jīng)濟(jì)有著密不可分的聯(lián)系，我國(guó)的金融發(fā)展水平還不高，地區(qū)之間金融資源存在著差距。金融集聚是金融發(fā)展的一個(gè)必經(jīng)過(guò)程，研究金融集聚與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，對(duì)于從金融的視角探索區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展有著重要的意義。利用長(zhǎng)三角地區(qū)金融集聚的優(yōu)勢(shì)，充分發(fā)揮金融中心的輻射作用，對(duì)于扭轉(zhuǎn)區(qū)域發(fā)展不平衡的局面，承擔(dān)“先富帶動(dòng)后富”的責(zé)任，能夠起到重要的支持作用。

注釋：

（1）由于浙江舟山市是一個(gè)孤島，會(huì)導(dǎo)致估計(jì)的困難，考慮到舟山與沿岸的寧波市十分接近，本文認(rèn)為舟山與寧波相鄰。

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