金融發(fā)展對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響研究
——基于長江經(jīng)濟帶108個地級市的面板數(shù)據(jù)

王 江，朱志軍

（石河子大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，新疆 石河子832003）

一、引 言

城市作為經(jīng)濟發(fā)展的載體、經(jīng)濟資源流向和要素理性配置的聚集場所，從改革開放到當(dāng)前，城市經(jīng)濟發(fā)展成就斐然，但也存在著發(fā)展方式粗放、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)失衡、生態(tài)環(huán)境破壞以及經(jīng)濟增長與社會發(fā)展不平衡等一系列問題。因此，不斷推動城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，是解決當(dāng)前我國經(jīng)濟社會發(fā)展主要矛盾的關(guān)鍵舉措，也是我國全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家的根本要求。無論是在人口規(guī)模、經(jīng)濟體量還是生態(tài)環(huán)境保護方面都占據(jù)重要地位。在提升我國東中西部協(xié)調(diào)互動發(fā)展、生態(tài)環(huán)境保護、對內(nèi)對外開放、可持續(xù)發(fā)展能力方面，長江經(jīng)濟帶城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展極具戰(zhàn)略意義。金融是經(jīng)濟發(fā)展的血液，金融以經(jīng)濟為依托。經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展離不開金融力量的支持和保障。金融體系通過自身擴張降低交易成本，聚集社會閑散資金；通過各種金融工具，改善儲蓄結(jié)構(gòu)；通過信用擴張增加生產(chǎn)投資的比例，將資金有效轉(zhuǎn)化為投資促進經(jīng)濟增長，是推動城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展不可忽視的影響因素。鑒于當(dāng)前長江經(jīng)濟帶區(qū)域內(nèi)金融和經(jīng)濟發(fā)展不均衡的問題，研究金融發(fā)展對長江經(jīng)濟帶城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響，對提升長江經(jīng)濟帶城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

二、文獻綜述

學(xué)者對于金融發(fā)展和經(jīng)濟增長二者之間的關(guān)系大體分為三類，分別為促進、抑制和非線性關(guān)系。金融系統(tǒng)主要通過減低信息不對稱和經(jīng)濟成本等問題進行資本的積累和資源的優(yōu)化配置，從而促進經(jīng)濟增長[1]717-737。實證研究表明，金融發(fā)展、金融規(guī)模、金融空間聯(lián)系對經(jīng)濟增長具有促進作用[2]393-412；[3]109-117；[4]145-147。聚焦農(nóng)村地區(qū)的研究表明金融發(fā)展效率提高，會帶動農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展[5]35-45，而以參與“一帶一路”的國家為研究對象也顯示整體上金融發(fā)展會帶動經(jīng)濟發(fā)展[6]165-168，以121 個國家作為研究對象，也顯示金融業(yè)利潤的提高能夠加快這些國家的金融深化進程，最終證明金融是經(jīng)濟增長的動力[7]23-32。然而金融規(guī)模的擴張，尤其是受外部因素的影響強烈，波動性大的股票市場規(guī)模的擴張會對整體經(jīng)濟增長產(chǎn)生負面抑制作用[8]126-136+149。當(dāng)金融發(fā)展水平偏離正常發(fā)展水平時，二者之間就會呈現(xiàn)負相關(guān)[9]45-54，因此金融資本存量與實體經(jīng)濟資本存量應(yīng)當(dāng)保持一個適當(dāng)?shù)谋壤齕10]23-30+36。同時，金融業(yè)過高的平均工資對社會資源“初次分配”也會造成影響，使得人才資源以及企業(yè)家人才不斷涌入金融業(yè)，導(dǎo)致其他行業(yè)人才缺失，影響了其他行業(yè)的勞動力市場[11]149-154；[12]26-41。從影響機制的演變過程和金融發(fā)展對經(jīng)濟增長的效應(yīng)理論研究表明，二者呈現(xiàn)非線性關(guān)系[13]36-47。具體為倒“U”型關(guān)系[14]21-29；[15]36-44。不同的學(xué)者還從不同的門限變量研究二者之間的關(guān)系，例如技術(shù)創(chuàng)新水平等[16]93-98。因此金融規(guī)模的擴大需要與一國制度環(huán)境的發(fā)展相適應(yīng)，缺乏有效的制度監(jiān)管，過度金融發(fā)展會遏制經(jīng)濟增長，與僵化的制度共同加劇經(jīng)濟的衰退[17]108-116。

對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)涵和基本特征的準確把握，既是相關(guān)理論探索的必然要求，也是度量地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的前提條件。經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展自十九大報告提出之后，目前對其內(nèi)涵主要從以下四個視角展開。社會主要矛盾的視角：在當(dāng)前的時代背景下，實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展是如何解決不平衡不充分的發(fā)展；是經(jīng)濟發(fā)展方式和結(jié)構(gòu)能滿足人民對美好生活需要的發(fā)展[18]5-18；也是促進經(jīng)濟轉(zhuǎn)型、理順體制機制、實現(xiàn)社會公平和綠色生態(tài)的發(fā)展[19]1-7。從微觀和宏觀對照視角：經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量應(yīng)同時考慮微宏觀層面，從滿足居民需求的產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量到國民經(jīng)濟總量、效益、結(jié)構(gòu)和可持續(xù)發(fā)展等多個方面[20]7-14。從供求關(guān)系和投入產(chǎn)出視角：高質(zhì)量發(fā)展就是高質(zhì)量的供給、需求和投入產(chǎn)出[21]19-41；[22]25-34，在確保質(zhì)量和效益的前提下，以供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革作為中心，推動經(jīng)濟發(fā)展，順利實現(xiàn)質(zhì)量、動力、效率三方面的優(yōu)化[23]16-24+41。完善要素供給機制，促進各種要素市場化配置能力提升，最終實現(xiàn)從要素驅(qū)動轉(zhuǎn)向全要素生產(chǎn)率驅(qū)動的高質(zhì)量發(fā)展[24]57-64。從新發(fā)展理念的視角：新發(fā)展理念是基礎(chǔ)[25]14-20，其中創(chuàng)新是第一動力、開放是必要之路、協(xié)調(diào)是內(nèi)生特點、共享是根本目的、綠色是普遍形態(tài)[26]17-26。

對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵研究是其測度的前提。經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的測度主要分為兩種類型：單一指標測度：全要素生產(chǎn)率是較為常見的衡量經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指標[27]3-23；[28]60-67，其中考慮了環(huán)境因素的綠色全要素生產(chǎn)率也使用較多[29]52-54。但單一指標很難全面衡量高質(zhì)量發(fā)展水平。多個維度綜合指標體系：大多從將經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展分為共享、創(chuàng)新、開放、協(xié)調(diào)、綠色5 個方面，更為全面測度高質(zhì)量發(fā)展[30]67-76。不同的學(xué)者從不同的地域分別測度了各地區(qū)的高質(zhì)量發(fā)展?fàn)顩r[31]31-39；[32]77-86。得出我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展總體呈現(xiàn)“東強西弱”和“南強北弱”的空間特征[33]9-13。也有學(xué)者在五大發(fā)展理念基礎(chǔ)之上拓展細化更多維度來測度經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展[34]3-20。

現(xiàn)有研究表明：在經(jīng)濟發(fā)展不同階段、不同地區(qū)和城市，金融發(fā)展水平經(jīng)濟增長的影響程度不盡相同。對于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的研究，從視角、內(nèi)涵以及指標體系構(gòu)建也略有差異。金融資源的優(yōu)化配置，對推動長江經(jīng)濟帶城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有戰(zhàn)略意義。綜合現(xiàn)有研究，仍然存在以下改進空間：（1）在長江經(jīng)濟帶經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指標體系構(gòu)建上，很少用五大發(fā)展理念從地級市層面構(gòu)建多維度指標體系。（2）在地級市層面探討二者非線性關(guān)系較少。本文的貢獻在于：（1）基于五大發(fā)展理念，從地級市層面構(gòu)建多維度指標體系；（2）采用動態(tài)面板模型SYS-GMM 和動態(tài)面板門檻模型深入地級市層面探討二者之間的關(guān)系，為豐富長江經(jīng)濟帶經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展研究貢獻力量。

三、實證分析

（一）經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)構(gòu)建及分析

1.經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)

本文基于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)涵，在全面考慮了相關(guān)城市數(shù)據(jù)的可得性和準確性的基礎(chǔ)之上，選取2007—2018年長江經(jīng)濟帶108個地級市作為樣本。分別從經(jīng)濟發(fā)展綠色性、有效性、協(xié)調(diào)性、創(chuàng)新性和共享性，構(gòu)建包含了5 個一級指標、26 個二級指標來綜合衡量經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

利用熵值法計算長江經(jīng)濟帶城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)。樣本數(shù)據(jù)來自于國泰安數(shù)據(jù)庫、EPS數(shù)據(jù)庫、《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》、各省市統(tǒng)計公報等，部分指標的缺失值采用插值法補全。具體指標如表1 所示。

表1 長江經(jīng)濟帶城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指標體系

2.長江經(jīng)濟帶經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)分析

圖1 顯示2007—2018年長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展呈現(xiàn)波動發(fā)展趨勢。其中，經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平：下游地區(qū)城市最高，全流域地區(qū)城市次之，中游地區(qū)城市和上游地區(qū)城市最低。具體可以劃分為四個階段：2008—2010年長江經(jīng)濟帶經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展都處于較低水平，原因在于金融危機的影響。2010—2013年為回升發(fā)展期，并且下游地區(qū)和中游地區(qū)與上游地區(qū)的發(fā)展差距不斷拉大。2014—2017年處于平穩(wěn)期，三大區(qū)域之間的差距稍有回落。2018年出現(xiàn)了下降的趨勢。波動性方面：長江經(jīng)濟帶下游地區(qū)城市波動性最大。

圖1 長江經(jīng)濟帶三大區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展

從圖2 可知，長江經(jīng)濟帶2007—2018年11 個省及直轄市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展中高于平均值的省份和直轄市共有5 個分為三個梯度，分別為上海均值為0.7272，其次為浙江均值為0.3043，江蘇均值為0.28163 和重慶均值為0.2839，最后為湖北均值為0.2109，其余省份均低于平均值。經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展最低的省份為云南和貴州平均值分別為0.1179 和0.1525。

圖2 長江經(jīng)濟帶各省及直轄市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展

從表2 中可知，高于平均值的城市約占研究樣本城市的35 左右，其中下游地區(qū)的城市個數(shù)占據(jù)高于平均值城市數(shù)量的一半以上，并且絕大多數(shù)集中在江蘇和浙江，安徽較少且有減少趨勢。上游地區(qū)的城市個數(shù)占據(jù)高于平均值城市數(shù)量僅為10 左右。中游地區(qū)湖北省的變化較大，從2007年的5 個城市增加到2018年的9 個城市，實力不斷增強。大部分的城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平低于平均值，且大多集中在中游和下游地區(qū)。

表2 長江經(jīng)濟帶三大區(qū)域城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展情況

（二）實證模型構(gòu)建

1.模型構(gòu)建

本文構(gòu)建靜態(tài)計量模型來分析金融發(fā)展對長江經(jīng)濟帶城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響，模型如下：

考慮到前期經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展會對當(dāng)期經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生影響，故在靜態(tài)面板模型的基礎(chǔ)之上引入被解釋變量滯后一期，構(gòu)建動態(tài)面板模型如下：

其中：hqit為被解釋變量，表示經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展；hqit-1為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展滯后一期；解釋變量finit具體分為fin1it和fin2it，分別代表貸款/GDP 和存款/GDP；controlsit為其他各控制變量；εit為隨機擾動項；其中i 和t 分別表示城市與年份。

2.變量選擇和描述性統(tǒng)計

被解釋變量：經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展(hp），上文計算得出。解釋變量：金融發(fā)展：本文分別采用貸款/GDP（fin1）和存款/GDP（fin2）來表示長江經(jīng)濟帶金融發(fā)展水平?？刂谱兞浚赫深A(yù)(gov）：財政支出/GDP。房地產(chǎn)發(fā)展程度(rea）：房地產(chǎn)投資總額/固定資產(chǎn)投資總額。城鄉(xiāng)收入差距(gap）：城鎮(zhèn)人均可支配收入/ 農(nóng)村人均純收入。經(jīng)濟發(fā)展水平(pgdp）：各城市人均GDP 取對數(shù)。信息化建設(shè)（pos）：城市郵電業(yè)務(wù)總量取對數(shù)。以上指標數(shù)據(jù)均來自于EPS 數(shù)據(jù)庫、《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》、各省市統(tǒng)計公報等。

表3 描述性統(tǒng)計情況

從統(tǒng)計結(jié)果可知變量統(tǒng)計值共有1 296 個，核心解釋變量fin1 的方差小于 fin2?？刂谱兞縢ov、rea 的方差相對較大，表明內(nèi)部差異性較強。gap 和pos 方差較小。

3.金融發(fā)展對長江經(jīng)濟帶經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展回歸分析

本文分別用最小二乘法OLS，固定效應(yīng)模型（豪斯曼檢驗確定）和系統(tǒng)GMM 模型進行回歸分析。

由于在現(xiàn)實經(jīng)濟環(huán)境中，當(dāng)期經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展肯定受到前期的影響，為解決內(nèi)生性問題帶來的估計偏誤，在靜態(tài)面板模型的基礎(chǔ)之上，加入經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的滯后項作為解釋變量，構(gòu)建SYS-GMM 模型。表4 中所示結(jié)果分別是采用了OLS、FE 和 SYS-GMM 三種不同的估計方法對其估計。實證結(jié)果顯示：在SYS-GMM 模型中，經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展滯后項對當(dāng)期經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展影響較為顯著。核心解釋變量方面：fin1（貸款/GDP）在三種估計方法之下，在1 水平上都顯著為正。表明貸款規(guī)模對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有顯著的提升作用。原因一方面在于隨著我國金融監(jiān)管改革和金融機構(gòu)資金配置目標的轉(zhuǎn)變，我國金融治理體系不斷完善，企業(yè)從金融機構(gòu)的融資成本不斷下降，優(yōu)化了信貸資金配置效率，使得整個社會的資本要素配置水平得到不斷提升，從而促進了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。另一方面，金融中介機構(gòu)在提供資金的同時對不同類型企業(yè)創(chuàng)新生產(chǎn)項目進行風(fēng)險甄別，在解決企業(yè)研發(fā)投人不足的同時降低了企業(yè)風(fēng)險，通過推動企業(yè)內(nèi)部技術(shù)進步來促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。fin2（存款/GDP）在三種估計方法之下，結(jié)果都顯著為負，只是顯著性水平略有差異，表明存款規(guī)模的不斷擴大，會阻礙經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。原因可能為存款規(guī)模的不斷擴大，意味著投資和消費減少，表明投資者對于經(jīng)濟發(fā)展的預(yù)期較為保守，對經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生負向影響。

表4 金融發(fā)展對長江經(jīng)濟帶城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展不同模型的回歸結(jié)果

控制變量方面除了gap 不顯著之外，其余控制變量在OLS、FE 和SYS-GMM 模型都顯著，其中rea和pgdp 在所有模型中都呈現(xiàn)出顯著的促進作用。其余控制變量在不同的模型之中符號略微有所差異，主要原因可能是模型設(shè)置差異所導(dǎo)致。對模型的合理性和模型中所使用的工具變量的有效性進行檢驗，以加強模型回歸結(jié)果的可靠性。AR(1）、AR(2）結(jié)果表明擾動項的差分存在一階自相關(guān)，但不存在二階自相關(guān)，Sargan 檢驗P 值均大于0.5，不存在過度識別的情況。

4.異質(zhì)性分析

由于長江經(jīng)濟帶城市在各種要素資源稟賦和經(jīng)濟發(fā)展水平方面差異顯著，通過細分不同區(qū)域考察，深入了解其差異性。

表5 回歸結(jié)果表明：無論是下游、中游還是上游地區(qū)城市，hqt-1的系數(shù)在1 的水平下均顯著為正，即前期經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平對當(dāng)期經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平存在顯著的正向影響，且呈現(xiàn)出下游地區(qū)到上游地區(qū)依次遞減的趨勢。由此表明經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有慣性，且影響程度取決于前期的發(fā)展水平。

表5 金融發(fā)展與長江經(jīng)濟帶城市高質(zhì)量發(fā)展不同地區(qū)回歸結(jié)果

核心解釋變量方面，長江經(jīng)濟帶下游、中游、上游三大地區(qū)城市回歸結(jié)果可知，fin1（貸款/GDP）的系數(shù)分別在1 、10 和5 的水平下顯著為正，系數(shù)依次為0.016、0.004 和0.015，說明在長江經(jīng)濟帶三大區(qū)域中貸款都促進了該地區(qū)城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。影響程度：下游地區(qū)城市較強，依次為上游地區(qū)城市和中游地區(qū)城市。該結(jié)果與王沖、李雪松（2019）研究基本一致。造成中部地區(qū)影響程度較弱的原因在于中部地區(qū)直接融資占比較高。fin2（貸款/GDP）在上游地區(qū)和中游地區(qū)都不顯著，在下游地區(qū)fin2（貸款/GDP）的系數(shù)只在10 的水平下顯著為負，說明存款規(guī)模的持續(xù)擴大會阻礙長江下游地區(qū)城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。具體原因在于長江經(jīng)濟帶下游地區(qū)城市經(jīng)濟發(fā)展水平較高，金融市場發(fā)展完善，投資渠道多元。理論上講存款規(guī)模的不斷擴大可能源于多元投資渠道的萎靡，進而導(dǎo)致消費乏力，阻礙經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

從控制變量方面可知gov 系數(shù)對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響，在下游地區(qū)具有促進作用，中游地區(qū)和上游地區(qū)呈現(xiàn)阻礙作用，但是中游地區(qū)不顯著。原因在于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的過程之中，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與公共服務(wù)的資金來源絕大部分出自于政府融資。下游地區(qū)城市政府在經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展尤其是環(huán)境保護，科技、教育等方面投資顯著。而中游地區(qū)和上游地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展則對政府的投資依賴性較大，大量的政府支出會不斷擠壓私人投資，降低市場效率，對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展起到阻礙作用?？刂谱兞縭ea 在中游和上游地區(qū)比下游地區(qū)更為顯著。原因在于下游地區(qū)經(jīng)濟發(fā)達，房地產(chǎn)投資處于飽和狀態(tài)，城市建設(shè)環(huán)境較為完善，大量人口流入，促使房價攀升，房屋需求者會花費大量儲蓄于房款，導(dǎo)致對居民消費產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”，會弱化對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的作用。中游和上游地區(qū)城市處于城市發(fā)展初期和中期，城市房地產(chǎn)投資的邊際收益還未達到臨界值，城市房地產(chǎn)投資比重的增加有利于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展?？刂谱兞縫gdp 對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有正向影響，且影響程度中游地區(qū)最高，下游地區(qū)和上游地區(qū)次之。原因在經(jīng)濟總量保持平穩(wěn)和經(jīng)濟增長速度可持續(xù)是保持經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的根基，因此控制變量pgdp 指標對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有重要影響?？刂谱兞縢ap 在長江經(jīng)濟帶三大地區(qū)都不顯著。pos 對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展呈現(xiàn)促進作用，其中上游區(qū)域城市的促進作用要強于下游區(qū)域和中游區(qū)域，原因在于上游地區(qū)城市信息化基礎(chǔ)設(shè)施比中下游地區(qū)城市完善。此外AR（1）、AR（2）以及Sargan 檢驗都通過了各自檢驗。

總體來看，fin1 對長江經(jīng)濟帶城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有促進作用，但是影響程度具有地區(qū)差異性；中游地區(qū)城市影響程度最低，其次為上游地區(qū)城市和下游地區(qū)城市。fin2 對長江經(jīng)濟帶城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展在下游地區(qū)城市呈現(xiàn)出阻礙作用，在中游地區(qū)城市和上游地區(qū)城市影響不顯著。

（三）金融發(fā)展對長江經(jīng)濟帶經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展影響的門檻特征

1.動態(tài)門檻面板回歸模型的構(gòu)建

為了深入研究金融發(fā)展與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展之間的非線性關(guān)系，本文通過設(shè)置動態(tài)門檻面板回歸模型深入探究?；诖吮疚姆謩e以fin1 和fin2作為門檻變量，從兩個方面進行考察。本文以Hansen（1999）提出的門檻回歸思想為基礎(chǔ)，設(shè)置如下動態(tài)門檻面板回歸模型：

式中:hqit表示經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)；hqit-1表示經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展滯后一期；fin1it和fin2it為本文選取的門檻變量，分別代表貸款/GDP 和存款/GDP；controlsit為其他各控制變量；I(·)為示性函數(shù)；γ 為相應(yīng)的門檻值；下標i 和t 分別表示城市與年份。

2.門檻效應(yīng)檢驗

從表6 中可以看出，長江經(jīng)濟帶全流域城市數(shù)據(jù)中，當(dāng)門檻變量為fin1 時，單一門檻檢驗在10 的水平下顯著，存在非線性關(guān)系。當(dāng)門檻變量為fin2 時，單一門檻檢驗在5 的水平下顯著，存在非線性關(guān)系。長江經(jīng)濟帶三大區(qū)域城市門檻效應(yīng)的檢驗結(jié)果表明：無論門檻變量為fin1 還是門檻變量為fin2 時，下游地區(qū)城市、中游地區(qū)城市和上游地區(qū)城市都存在單一門檻，存在非線性關(guān)系。

表6 門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果

接表6

3.門檻結(jié)果估計

如表7 所示，長江經(jīng)濟帶全流域城市fin1 的門檻值為1.109；fin2 的門檻值為1.662。長江經(jīng)濟帶下游地區(qū)城市fin1 的門檻值為1.874；fin2 的門檻值為1.662。長江經(jīng)濟帶中游地區(qū)城市fin1 的門檻值為1.271；fin2 的門檻值為1.250。長江經(jīng)濟帶上游地區(qū)城市fin1 的門檻值為1.240；fin2 的門檻值為1.402。

表7 門檻結(jié)果估計

4.回歸結(jié)果分析

從表8 的實證結(jié)果顯示：hqit-1的系數(shù)在長江經(jīng)濟帶各地區(qū)實證結(jié)果中都在1 的水平下具有顯著正向影響，影響程度依次為下游地區(qū)、全流域地區(qū)、中游地區(qū)和上游地區(qū)。與現(xiàn)階段長江經(jīng)濟帶各地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平現(xiàn)狀吻合。

表8 動態(tài)門檻面板模型回歸估計結(jié)果

從長江經(jīng)濟帶全流域城市分析：當(dāng)fin1 作為門檻變量時，fin1 的取值低于門檻值1.109 時回歸系數(shù)為0.013，回歸結(jié)果在1 的水平下顯著，表明貸款規(guī)模不斷擴大，促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展；當(dāng)fin1的取值超過1.109 的門檻值時，回歸系數(shù)在10 的水平為0.001，表明超過門檻值之后，貸款規(guī)模的不斷持續(xù)增加，促進作用不斷遞減。fin2 作為門檻變量時，當(dāng)fin2 的取值低于門檻值1.662 時，fin1的系數(shù)為0.001，結(jié)果在10 的水平下顯著；當(dāng)fin2的取值超過1.662 門檻值時，fin1 的回歸系數(shù)在1 的顯著性水平下為-0.011，對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展起到阻礙作用。由此可見經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展應(yīng)該保持適當(dāng)?shù)拇婵钜?guī)模。

從長江經(jīng)濟帶下游地區(qū)城市分析：當(dāng)fin1 作為門檻變量時，fin1 的取值低于門檻值1.874 時回歸系數(shù)為0.026，回歸結(jié)果在1 的水平下顯著，表明貸款規(guī)模擴大使得充足的資金流入市場，緩解大量下游地區(qū)企業(yè)的融資困難，同時提升企業(yè)研發(fā)水平，增加企業(yè)產(chǎn)出，進而帶動各行業(yè)消費需求增加，促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。當(dāng)fin1 的取值超過1.874 的門檻值時，回歸系數(shù)在10 的水平為0.001，表明超過門檻值之后，貸款規(guī)模的不斷持續(xù)增加，促進作用不斷遞減。原因在于貸款規(guī)模的持續(xù)增加，使得不能被實體經(jīng)濟吸收的貸款進入到虛擬經(jīng)濟領(lǐng)域空轉(zhuǎn)，加大了系統(tǒng)性風(fēng)險的發(fā)生。fin2 作為門檻變量時，當(dāng)fin2 的取值低于門檻值1.662 時，fin1 的系數(shù)為0.002，結(jié)果在5 的水平下顯著。當(dāng)fin2 的取值超過門檻值時，fin1 的回歸系數(shù)為-0.019，結(jié)果在5 的水平下顯著。與全流域城市結(jié)果一致，表明在存款不斷轉(zhuǎn)化為貸款的作用機制下，保持貸款規(guī)模的適度性很有必要。

從長江經(jīng)濟帶中游地區(qū)城市分析：當(dāng)fin1 作為門檻變量時，fin1 的取值低于門檻值1.272 時回歸系數(shù)在1 的水平下為0.029，促進作用明顯；當(dāng)fin1 的取值超過1.272 的門檻值時，回歸系數(shù)在10 的水平下為0.003，表明貸款規(guī)模在GDP 中比重的不斷增加，促進作用邊際遞減。原因在于中游地區(qū)城市，經(jīng)濟發(fā)展整體協(xié)同性較高，發(fā)展態(tài)勢良好，作為連接長江上下游的重要節(jié)點樞紐，金融力量對拉動長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展?jié)摿薮?，所以影響程度更強，但是貸款規(guī)模的過度擴張會使得系統(tǒng)性風(fēng)險的發(fā)生概率增加，對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生一定的阻礙。fin2 作為門檻變量時，當(dāng)fin2 的取值低于門檻值1.250 時，fin1 的系數(shù)為0.008，結(jié)果在10 的水平下顯著。當(dāng)fin2 的取值超過門檻值時，fin1 的回歸系數(shù)為-0.012，結(jié)果在5 的水平下顯著。表明貸款規(guī)模的適度性有利于長江經(jīng)濟帶中游地區(qū)城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

從長江經(jīng)濟帶上游地區(qū)城市分析，fin1 作為門檻變量時，fin1 的取值低于門檻值1.240，回歸系數(shù)在1 的顯著性水平下為0.029，具有正向促進作用；當(dāng)fin1 的取值超過1.240 的門檻值時，回歸系數(shù)為0.016，回歸結(jié)果不顯著。原因是長江經(jīng)濟帶上游地區(qū)，經(jīng)濟水平相對較低，資金供應(yīng)相對短缺，經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展處在不斷上升階段，許多領(lǐng)域?qū)Y金需求強烈，金融資源供需矛盾突出。fin2 作為門檻變量時，當(dāng)fin2 的取值低于門檻值1.402時，fin1 的系數(shù)為0.010，結(jié)果在1 的水平下顯著；當(dāng)fin2 的取值超過門檻值時，fin1 的回歸系數(shù)為-0.001，結(jié)果不顯著。而 fin1 作為門檻變量時的門檻值小于fin2 作為門檻變量時的門檻值，一方面反映出長江經(jīng)濟帶上游地區(qū)儲蓄率較高，另一方面高儲蓄率也意味著長江經(jīng)濟帶上游地區(qū)需要在投資和消費等經(jīng)濟領(lǐng)域發(fā)掘需求，以便更好帶動該地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

在控制變量方面，gov 在全流域和下游地區(qū)促進作用顯著，上游地區(qū)和中游地區(qū)不顯著。gap 只在長江經(jīng)濟帶中游地區(qū)顯著，其余地區(qū)不顯著。pgdp 在各區(qū)域都顯著促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，促進作用中游地區(qū)和下游地區(qū)最強。pos 和rea 都對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有促進作用。

綜上所述：當(dāng)fin1 作為門檻變量，長江經(jīng)濟帶全流域城市以及上、中、下游地區(qū)城市，fin1 對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展都呈現(xiàn)出非線性關(guān)系。隨著貸款規(guī)模的增加并超過門檻值，貸款對于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響呈邊際遞減趨勢。當(dāng)fin2 作為門檻變量，長江經(jīng)濟帶全流域城市以及上、中、下游地區(qū)城市，fin1 對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展都呈現(xiàn)出非線性關(guān)系，可知適度的存款規(guī)模有利于經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展。

（四）穩(wěn)健性檢驗

1.替換樣本分類

按照城市規(guī)模對樣本分組進行估計。本文以國務(wù)院2014年對城市規(guī)模的劃分標準，采用《2019年城市建設(shè)統(tǒng)計年鑒》中長江經(jīng)濟帶各市市轄區(qū)常住人口數(shù)據(jù)，將108 個城市劃分為三類，大城市（包括特大城市和超大城市）62 個、中等城市32 個和小城市14 個，用SYS-GMM 模型對其三類城市進行回歸。

從表9 回歸結(jié)果表明，大、中、小城市的系數(shù)在1 的水平下均顯著為正，與上文呼應(yīng)。唯一不同之處在于影響程度略有差異，大城市和中等城市相差無幾，小城市最弱。核心解釋變量方面，fin1（貸款/GDP）對三類城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展都有正向影響。顯著性方面小城市最強，影響程度方面中等城市最大。fin2（貸款/GDP）整體上對三類城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展呈負向影響，但是大、中城市顯著，小城市不顯著。從整體來看結(jié)果基本與上文一致，表明回歸結(jié)果可靠。

表9 替換樣本分類的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

2.替換解釋變量和模型

使用固定效應(yīng)模型（FE）把核心解釋變量替換為金融業(yè)從業(yè)人員（fin3），增加核心解釋變量二次項驗證其非線性關(guān)系。

根據(jù)回歸結(jié)果分析可知，模型FE（1）的結(jié)果中，fin3 除了中游地區(qū)不顯著，其余地區(qū)均顯著為正，驗證了上文的結(jié)論，表明金融發(fā)展對長江經(jīng)濟帶城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有促進作用。模型FE（2）中加入fin32可以發(fā)現(xiàn)fin3 和fin32的符號相反，且回歸結(jié)果都顯著，也間接驗證了二者之間存在非線性關(guān)系。其中在FE（2）中fin3 系數(shù)顯著為負。原因是金融業(yè)的不斷發(fā)展，金融業(yè)高收入會吸引人才資源大量流入，影響了其他行業(yè)的勞動力市場，從而對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展造成負面影響。控制變量與上文基本保持一致，回歸結(jié)果可靠。

四、結(jié)論與啟示

研究結(jié)論：（1）長江經(jīng)濟帶不同區(qū)域城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展程度不同。下游地區(qū)城市最高，其次為全流域城市、中游地區(qū)城市和上游地區(qū)城市。（2）經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有慣性，影響程度從下游地區(qū)到上游地區(qū)依次遞減。（3）金融發(fā)展對長江經(jīng)濟帶不同區(qū)域城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展影響不同：貸款的促進作用在下游地區(qū)最為明顯，中游地區(qū)最弱；存款對長江經(jīng)濟帶城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展在全流域城市和下游地區(qū)城市呈現(xiàn)出阻礙作用，在中游地區(qū)城市和上游地區(qū)城市影響不顯著。（4）二者之間的非線性關(guān)系方面：無論是貸款還是存款為門檻變量，長江經(jīng)濟帶各區(qū)域都存在單門檻效應(yīng)，貸款對于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響呈邊際遞減趨勢，要使得經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，存款規(guī)模必須適度。

基于以上結(jié)論，啟示如下：（1）統(tǒng)籌協(xié)調(diào)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的各個方面，立足實情，努力構(gòu)建經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的科學(xué)管理體制和機制，不斷提升長江經(jīng)濟帶城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平。（2）面對金融資源分布不均的問題，以金融資源的優(yōu)化配置為抓手，切實保障各地區(qū)對金融資源的需求。努力縮小長江經(jīng)濟帶各地區(qū)城市之間經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的距離。（3）金融發(fā)展必須要和當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平保持一致。只有保持金融規(guī)模適度性，才能有力推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。（4）積極加強宏觀調(diào)控，完善金融監(jiān)管制度。政府應(yīng)當(dāng)積極推動金融發(fā)展，提升金融體系的整體功能。