張?zhí)焓?，唐一鳴，馬靖淳

(1.吉林大學(xué)東北亞學(xué)院，吉林 長(zhǎng)春 130012；2.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)管理學(xué)院，安徽 合肥 230027)

金融作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)研究領(lǐng)域的核心內(nèi)容，其發(fā)展變化影響著現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)的各個(gè)方面，各大產(chǎn)業(yè)對(duì)金融的發(fā)展也在提出新的要求，如何構(gòu)建有效促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的金融體系成為了許多地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重要問題.?？怂怪赋觯骸肮I(yè)革命不得不等待金融革命”，同樣，區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也離不開金融產(chǎn)業(yè)的變革.隨著長(zhǎng)三角、珠三角、京津冀以及成渝經(jīng)濟(jì)帶等具有顯著集聚效應(yīng)的經(jīng)濟(jì)帶的飛速發(fā)展，金融資源也逐漸向這些區(qū)域集聚.從產(chǎn)業(yè)集聚的角度看，金融集聚是伴隨著其他產(chǎn)業(yè)的集聚而產(chǎn)生的，是指一國(guó)的金融資源在地理上向某一特定區(qū)域集中的現(xiàn)象，這種集聚效應(yīng)通過合理有效地配置資源，從而有力地促進(jìn)了地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，進(jìn)而帶動(dòng)整個(gè)集聚區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展.

當(dāng)前，我國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)狀態(tài)已經(jīng)轉(zhuǎn)為中高速增長(zhǎng)階段，改革開放以來，我國(guó)經(jīng)濟(jì)增速時(shí)常突破10%，2014—2019年，我國(guó)經(jīng)濟(jì)增速基本維持在6%～7%的水平，雖然這個(gè)速度在世界范圍內(nèi)仍有領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，但是對(duì)于經(jīng)濟(jì)增速的下滑也應(yīng)該有控制下限的準(zhǔn)備.“脫實(shí)向虛”就是其中的一個(gè)十分重要的因素，實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢，特別是在互聯(lián)網(wǎng)金融大力發(fā)展的幾年內(nèi)，大量資金由收益率較低的制造業(yè)領(lǐng)域轉(zhuǎn)移至高收益、高風(fēng)險(xiǎn)的金融和房地產(chǎn)領(lǐng)域，實(shí)業(yè)投資大幅度減少，特別是新冠肺炎疫情以來我國(guó)經(jīng)濟(jì)壓力的沖擊較大，更加壓縮了實(shí)體企業(yè)的生存空間.然而事實(shí)上，高度發(fā)達(dá)的實(shí)體經(jīng)濟(jì)才是一國(guó)擁有豐富物質(zhì)財(cái)富和強(qiáng)大生產(chǎn)力的根本動(dòng)力，美國(guó)的虛擬經(jīng)濟(jì)體系是世界上最發(fā)達(dá)的，也曾提出要實(shí)現(xiàn)“再工業(yè)化”的目標(biāo).2021年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議提出：“引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)加大對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)特別是小微企業(yè)、科技創(chuàng)新、綠色發(fā)展的支持”，這也再次指明了2022年的工作重心仍不可偏離發(fā)展實(shí)體經(jīng)濟(jì)這一基本落腳點(diǎn).

長(zhǎng)三角和珠三角城市群都屬于我國(guó)三大經(jīng)濟(jì)圈，更是金融集聚效應(yīng)比較明顯的兩大區(qū)域，2020年，這兩個(gè)城市群的GDP占全國(guó)總量的比重超過30%，其中，長(zhǎng)三角和珠三角地區(qū)以不到全國(guó)20%和7%的人口貢獻(xiàn)了全國(guó)約24%和10%的GDP，兩大城市群的城鎮(zhèn)化率分別達(dá)到了75.01%和87.3%，整體上均達(dá)到了高度城鎮(zhèn)化水平.同時(shí)，國(guó)家也出臺(tái)了針對(duì)兩地發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃的相關(guān)文件綱要.因此，研究金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的影響效用在長(zhǎng)三角與珠三角兩大城市群的表現(xiàn)，及其與之對(duì)應(yīng)的具體機(jī)制，對(duì)政府明確兩大經(jīng)濟(jì)帶未來發(fā)展定位、合理分配金融資源、加快區(qū)域一體化發(fā)展、有效發(fā)揮金融集聚對(duì)城市化及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的良性影響及破除實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展受阻的困境具有重要的指導(dǎo)作用.此外，對(duì)于兩大經(jīng)濟(jì)帶合理打造世界級(jí)金融中心城市具有重要的時(shí)間價(jià)值，為長(zhǎng)三角及珠三角城市群發(fā)展成為世界級(jí)城市群提供新的思路.

1 研究概況

1.1 金融集聚與實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響關(guān)系

目前關(guān)于金融集聚的研究點(diǎn)主要在3個(gè)方面：一是金融集聚現(xiàn)象的成因及其發(fā)展趨勢(shì)；二是金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用及路徑；三是金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響.

1.1.1 金融集聚的相關(guān)研究

從產(chǎn)業(yè)集聚的角度看，金融集聚可以看作是一個(gè)地區(qū)金融業(yè)發(fā)展到一定水平時(shí)，各類金融資源向某地區(qū)聚集的現(xiàn)象.從形成原因來看，黃解宇[1]認(rèn)為金融集聚現(xiàn)象的形成來自于金融的規(guī)模經(jīng)濟(jì)的特點(diǎn)，同時(shí)，信息不對(duì)稱以及金融高度的流動(dòng)性都可促進(jìn)區(qū)域金融中心的形成.王宇等[2]通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，金融創(chuàng)新可以促進(jìn)金融集聚的發(fā)展，同時(shí)，降低投資者、金融機(jī)構(gòu)工作人員等的相關(guān)稅費(fèi)對(duì)金融產(chǎn)業(yè)的集聚有一定的促進(jìn)作用.周天蕓等[3]以粵港澳大灣區(qū)為研究對(duì)象，通過因子分析法構(gòu)建影響金融集聚形成的指標(biāo)體系，并通過RE模型(隨機(jī)效應(yīng)模型)的MLE(最大似然估計(jì))和FGLS(可行廣義最小二乘法估計(jì))進(jìn)行了實(shí)證分析，結(jié)果表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平、對(duì)外開放程度的提高可以顯著促進(jìn)粵港澳大灣區(qū)金融集聚現(xiàn)象的形成.

1.1.2 金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相關(guān)研究

張亦春等[4]的研究表明，當(dāng)金融發(fā)展與實(shí)體經(jīng)濟(jì)非均衡性過高時(shí)，會(huì)抑制實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展.李揚(yáng)[5]認(rèn)為，通過創(chuàng)造資源高效配置的貨幣金融環(huán)境、增加股權(quán)性資金供給、發(fā)展普惠金融并建立市場(chǎng)化的風(fēng)險(xiǎn)管控機(jī)制等手段可以更好地發(fā)揮金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效率.肖功為等[6]運(yùn)用空間杜賓模型對(duì)金融發(fā)展與實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用進(jìn)行了分析，結(jié)果表明金融發(fā)展規(guī)模在不同樣本期對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響不同，金融體系距離“最優(yōu)金融結(jié)構(gòu)理論”仍有較大差距.巴曙松等[7]的研究發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展的規(guī)模在金融結(jié)構(gòu)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的關(guān)系中存在門檻效應(yīng)，當(dāng)金融發(fā)展規(guī)模保持在一個(gè)合理的區(qū)間時(shí)，金融集聚可以顯著增強(qiáng)金融結(jié)構(gòu)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用.馮銳等[8]創(chuàng)建了普惠金融的發(fā)展指數(shù)及實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)，運(yùn)用FE模型(固定效應(yīng)模型)研究了兩者間的關(guān)系，結(jié)果表明普惠金融對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有顯著的非線性影響關(guān)系，普惠金融的適度發(fā)展可以有效提高實(shí)體經(jīng)濟(jì)的經(jīng)濟(jì)效益，并優(yōu)化實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與科技創(chuàng)新，但普惠金融過度的發(fā)展反而會(huì)抑制實(shí)體經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng).

1.1.3 金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相關(guān)研究

目前，關(guān)于金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響方面的研究較少.劉軍等[9]研究認(rèn)為，外部規(guī)模經(jīng)濟(jì)的效應(yīng)和創(chuàng)新效應(yīng)都可以在金融集聚的發(fā)展下影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展；同時(shí)，金融集聚的形成也會(huì)加強(qiáng)金融功能促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的效果.潘輝等[10]將中國(guó)的31個(gè)省份劃分為東、中、西部三大區(qū)域，比較了不同地區(qū)金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)程度的差異，結(jié)果表明不同地區(qū)金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)均有顯著的推動(dòng)作用，只是不同地區(qū)的貢獻(xiàn)程度不同.與潘輝等人的觀點(diǎn)不同，馬勇等[11]通過混合OLS(普通最小二乘法)、RE系統(tǒng)以及GMM模型(廣義矩估計(jì))驗(yàn)證了現(xiàn)階段我國(guó)的金融集聚水平會(huì)顯著抑制金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的效率，且通過中介效應(yīng)檢驗(yàn)得出經(jīng)濟(jì)開放與金融集聚水平間的關(guān)系呈現(xiàn)開口向下的二次曲線狀.

有關(guān)金融集聚影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的研究目前較為成熟，大部分觀點(diǎn)都支持金融集聚可以顯著促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng).李林等[12]基于2009年的省級(jí)截面數(shù)據(jù)，運(yùn)用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型得出各地區(qū)金融集聚指數(shù)具有一定的空間相關(guān)性，且銀行業(yè)的集聚對(duì)鄰域具有顯著的溢出效應(yīng).李紅等[13]研究認(rèn)為，金融集聚的程度與金融產(chǎn)出的密度既可以促進(jìn)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，又對(duì)相鄰城市存在溢出效應(yīng).張秀艷[14]認(rèn)為，金融集聚主要通過資本積累和科技進(jìn)步引導(dǎo)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，門限效應(yīng)在這個(gè)影響路徑中也發(fā)揮了作用.在此基礎(chǔ)上，也有部分學(xué)者開始研究金融集聚如何加強(qiáng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)效果，胡國(guó)暉等[15]通過測(cè)算中國(guó)30個(gè)省份的金融創(chuàng)新效率，運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型得出，金融集聚與金融創(chuàng)新的協(xié)同發(fā)展可以更高效地促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，且溢出效應(yīng)顯著.錢晶晶等[16]通過中介效應(yīng)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，技術(shù)創(chuàng)新在金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的促進(jìn)過程中有顯著的正向作用.

然而，部分學(xué)者認(rèn)為金融集聚不是單純地促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng).趙明慧[17]通過構(gòu)建面板門限模型等非線性模型對(duì)金融集聚與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行了研究，結(jié)果表明這一影響效果是非線性的，且二次項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，表明金融集聚影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的路徑是先促進(jìn)后抑制的.王軍等[18]認(rèn)為，在金融集聚影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過程中，存在顯著的非對(duì)稱效應(yīng)，當(dāng)金融規(guī)模達(dá)到一定水平后，金融集聚會(huì)顯著抑制經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng).

基于以上關(guān)于金融集聚影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的研究結(jié)果，本文試圖通過實(shí)證研究，驗(yàn)證金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是否具有顯著的正向促進(jìn)作用，以及金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展的這種促進(jìn)作用并非在任何情況下都存在，而是呈顯著的非線性特點(diǎn).

1.2 機(jī)制分析

金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)具有直接影響外，金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也存在一定的間接影響.

1.2.1 科技創(chuàng)新

技術(shù)進(jìn)步是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的基本動(dòng)力之一，但基礎(chǔ)科學(xué)研究具有長(zhǎng)周期、高風(fēng)險(xiǎn)等特點(diǎn)，大量的投資往往無法在短期內(nèi)獲得較高的成效，因此在為研發(fā)項(xiàng)目進(jìn)行融資時(shí)往往存在較強(qiáng)的約束，而金融集聚的出現(xiàn)可以在一定程度上降低科技項(xiàng)目的融資成本.王仁祥等[19]根據(jù)我國(guó)30個(gè)省份的相關(guān)數(shù)據(jù)研究了金融集聚對(duì)科技創(chuàng)新的影響，結(jié)果表明金融集聚對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的效率具有顯著的促進(jìn)作用.與此同時(shí)，由于金融集聚區(qū)的信息高度流通，使得技術(shù)知識(shí)在區(qū)域內(nèi)高效傳播，新的科技成果會(huì)快速進(jìn)入企業(yè)內(nèi)部，加快了相關(guān)企業(yè)的產(chǎn)品升級(jí)，從而更好地為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入了活力.張林[20]研究發(fā)現(xiàn)，技術(shù)進(jìn)步在不同長(zhǎng)度的時(shí)間段都會(huì)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生顯著的促進(jìn)作用；楊愷鈞等[21]的研究也表明，技術(shù)創(chuàng)新可以通過產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)、發(fā)展績(jī)效等維度提升地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展質(zhì)量.

1.2.2 地區(qū)金融發(fā)展水平

從產(chǎn)業(yè)集聚的角度來看，某地區(qū)同一行業(yè)企業(yè)數(shù)量的增加可以引起產(chǎn)業(yè)規(guī)模的增大，從而使該地區(qū)具有外部規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益.這種外部經(jīng)濟(jì)效益的產(chǎn)生主要通過3種方式形成：第一，企業(yè)地理位置的集中可以促進(jìn)專業(yè)的需求方和供給方的集中，金融集聚水平的提高帶動(dòng)了地區(qū)金融發(fā)展水平，從而使得借貸企業(yè)具有向集聚區(qū)聚攏的意愿；第二，金融集聚區(qū)的高金融發(fā)展水平帶動(dòng)了地區(qū)金融業(yè)高素質(zhì)勞動(dòng)力的集聚，地區(qū)勞動(dòng)力市場(chǎng)共享性增強(qiáng)；第三，各金融機(jī)構(gòu)的集中有利于地區(qū)知識(shí)外溢.基于此，劉軍等[9]從理論層面上總結(jié)出金融集聚引導(dǎo)下金融發(fā)展水平的提高帶來了外部規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益，從而在一定程度上節(jié)約了周轉(zhuǎn)資金余額、提供了投融資便利并降低了投資過程中可能存在的風(fēng)險(xiǎn)；此外，區(qū)域內(nèi)商業(yè)銀行、投資銀行及保險(xiǎn)公司等金融機(jī)構(gòu)的跨專業(yè)合作可以創(chuàng)造出更多的業(yè)務(wù)線，各種業(yè)務(wù)協(xié)作網(wǎng)絡(luò)的形成可以更好地服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展.

基于以上分析，本文提出科技創(chuàng)新及地區(qū)金融發(fā)展水平在金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響中具有間接傳導(dǎo)機(jī)制.

2 實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

2.1 變量選取與數(shù)據(jù)來源

選取2010—2019年長(zhǎng)三角城市群21座城市(基于數(shù)據(jù)的可得性剔除了5座城市)和珠三角城市群9座城市作為研究對(duì)象，相關(guān)數(shù)據(jù)均來自中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒、各省份歷年的統(tǒng)計(jì)年鑒，以及Choice金融終端，對(duì)于缺失數(shù)據(jù)已做適當(dāng)處理.

被解釋變量：實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(Y).參照美聯(lián)儲(chǔ)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的計(jì)算方法，采用對(duì)數(shù)化的地區(qū)生產(chǎn)總值扣除金融業(yè)與房地產(chǎn)業(yè)的增加值作為地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的衡量指標(biāo).

核心解釋變量：金融集聚水平(F).利用區(qū)位熵的計(jì)算方法計(jì)算各地級(jí)市金融集聚指數(shù)，并參照馬勇等[11]、朱廣印等[22]的計(jì)算方法，從人均角度衡量金融集聚發(fā)展水平，具體計(jì)算公式為：

Fij=(Fini/Popi)/(Fin/Pop).

(1)

式中：Fij表示i市第j年的金融集聚水平；Fini，F(xiàn)in分別代表i市的金融業(yè)增加值以及i市所處地區(qū)(長(zhǎng)三角城市群或珠三角城市群)的金融業(yè)增加值之和；Popi，Pop分別代表i市的人口規(guī)模以及i市所處地區(qū)(長(zhǎng)三角城市群或珠三角城市群)的總?cè)丝谝?guī)模.當(dāng)Fij>1時(shí)，表示i市第j年的金融集聚水平高于整個(gè)區(qū)域的平均金融集聚水平；反之，則小于或等于整個(gè)區(qū)域的平均金融集聚水平.

控制變量：除核心解釋變量外，還有眾多變量會(huì)影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，參考已有文獻(xiàn)本文選取以下控制變量：(1)實(shí)物投資(F′)，實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展離不開社會(huì)的投資，特別是對(duì)固定資產(chǎn)的投資，因此本文選取各市全社會(huì)固定資產(chǎn)投資作為實(shí)物投資的代表變量；(2)政府支出(P)，政府為帶動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，會(huì)將許多支出投入到當(dāng)?shù)馗黝惍a(chǎn)業(yè)中，本文選取一般公共預(yù)算支出作為政府支出的代表；(3)對(duì)外開放水平(E)，一個(gè)地區(qū)的對(duì)外開放水平影響著當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的發(fā)展，隨著開放水平的提高，不同國(guó)家的企業(yè)可以互相交流技術(shù)與經(jīng)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)，從而提高當(dāng)?shù)仄髽I(yè)效益，帶動(dòng)地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，本文選取地區(qū)的進(jìn)出口總額與GDP之比作為對(duì)外開放水平的代表指標(biāo)；(4)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(I)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)決定著一個(gè)地區(qū)的資源配置效率，對(duì)資源向?qū)嶓w企業(yè)流入的效率起關(guān)鍵作用，本文采用第二、第三產(chǎn)業(yè)的增加值之和與GDP之比來表示地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu).為了剔除變量之間存在的多重共線性，本文使用VIF(方差擴(kuò)大因子法)進(jìn)行檢驗(yàn)，以VIF值小于10為標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)果表明以上變量均通過多重共線性檢驗(yàn)；同時(shí)，為了降低異方差與量綱的影響，對(duì)以上非比值型變量均做對(duì)數(shù)化的處理.

2.2 描述性統(tǒng)計(jì)

由表1、表2可見，2010—2019年內(nèi)長(zhǎng)三角城市群實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展平均水平最高的5個(gè)城市為上海(9.90)、蘇州(9.40)、杭州(9.00)、南京(8.91)和寧波(8.85)，且省際差異較大，安徽省實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平普遍低于江蘇、浙江，實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最低的城市為池州(6.15).反觀珠三角城市群，實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展平均水平最高的兩個(gè)城市為廣州(9.52)和深圳(9.47)，且與其他城市有較大差距.

表1 2010—2019年長(zhǎng)三角城市群年各變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表2 珠三角城市群2010—2019年各指標(biāo)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

2.3 估計(jì)方法

2.3.1 基準(zhǔn)回歸模型

為了考察金融集聚影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的效應(yīng)，本文先采用靜態(tài)線性面板回歸模型研究?jī)烧叩年P(guān)系：

(2)

2.3.2 非線性關(guān)系研究

為了探究在金融集聚影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展過程中是否存在抑制或倒“U”型的先促進(jìn)后抑制的非線性效應(yīng)，在模型中納入金融集聚指數(shù)的二次方項(xiàng)：

(3)

2.3.3 估計(jì)方法

在進(jìn)行實(shí)證分析時(shí)，先對(duì)模型進(jìn)行混合OLS估計(jì)，之后再引入FE模型與RE模型，解決混合OLS估計(jì)中對(duì)不可觀測(cè)個(gè)體效應(yīng)異質(zhì)性問題的忽視，并同時(shí)控制時(shí)間固定效應(yīng)，解決不隨個(gè)體改變但隨著時(shí)間變化的遺漏變量問題.此外，為了降低異方差的存在對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響，后續(xù)采用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤估計(jì).之后對(duì)模型進(jìn)行Hausman(豪斯曼)檢驗(yàn)，從而判斷哪種估計(jì)方法具有最好的估計(jì)效果.根據(jù)最后的處理結(jié)果，本文采用考慮內(nèi)生性的差分GMM估計(jì)方法對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)，檢驗(yàn)估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性.

2.4 實(shí)證分析結(jié)果

2.4.1 靜態(tài)面板模型估計(jì)結(jié)果分析

對(duì)于長(zhǎng)三角城市群而言，基準(zhǔn)回歸結(jié)果(見表3)表明，只有混合OLS估計(jì)下的金融集聚指數(shù)在5%的顯著性水平下顯著，而固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)中的金融集聚指數(shù)均不顯著.Hausman檢驗(yàn)結(jié)果表明，應(yīng)使用FE模型進(jìn)行估計(jì)，此時(shí)F前系數(shù)為0.056 1，但差異不顯著.由此可見，對(duì)長(zhǎng)三角城市群來說，金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響并不顯著，即金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響并非在任何情況下均成立，金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響機(jī)制還需做進(jìn)一步深入分析.

表3 金融集聚對(duì)長(zhǎng)三角實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響(靜態(tài)面板回歸結(jié)果)

對(duì)于非線性模型，混合OLS估計(jì)下的金融集聚水平的一次項(xiàng)系數(shù)為0.328 1，二次項(xiàng)系數(shù)為-0.148 4，兩者都在1%的水平下顯著.在固定效應(yīng)模型的估計(jì)下，金融集聚水平的一次項(xiàng)與二次項(xiàng)系數(shù)分別為0.241 9與-0.074 5，都在5%的顯著性水平下顯著.RE模型的估計(jì)結(jié)果顯示，金融集聚水平的一次項(xiàng)與二次項(xiàng)系數(shù)分別為0.575 6與-0.168 9，且均在1%的顯著性水平下顯著.同樣，進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)后，得出最優(yōu)的估計(jì)模型為固定效應(yīng)模型.以上實(shí)證分析結(jié)果表明，長(zhǎng)三角城市群金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有顯著的非線性影響，且由于二次項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，可以認(rèn)為存在倒“U”型關(guān)系，即金融集聚指數(shù)在達(dá)到某一水平前對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有顯著的促進(jìn)作用，超過該水平后會(huì)抑制實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展.

為了找出金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展促進(jìn)作用消失的閾值，在模型(3)中對(duì)金融集聚指數(shù)求一階偏導(dǎo)數(shù)后令原式為0，得到：

(4)

Fi，t=-β2，1/2β2，2.

(5)

根據(jù)式(5)得出，在固定效應(yīng)模型估計(jì)的結(jié)果下，金融集聚促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的閾值為1.623 5.對(duì)比長(zhǎng)三角城市群21城市的金融集聚水平可知，上海市的金融集聚水平已經(jīng)超過該閾值，而南京、蘇州和杭州部分年份的金融集聚指數(shù)高于該臨界值，其他年份的金融集聚指數(shù)雖小于該臨界值但也已逼近，說明這4個(gè)城市的金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)主要起抑制作用.除此之外，長(zhǎng)三角城市群其他城市的金融集聚水平均未達(dá)到臨界值，且有不小的差距，因此這些城市的金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展更多的是起到了促進(jìn)作用.

同理，根據(jù)珠三角城市群的分析結(jié)果(見表4)可知，在混合OLS，F(xiàn)E和RE模型3種估計(jì)方法下，三次線性回歸中，F(xiàn)前的系數(shù)均顯著為負(fù)，通過Hausman檢驗(yàn)得知應(yīng)使用固定效應(yīng)模型，在此模型中，F(xiàn)前的系數(shù)為-0.102 3，且在1%的顯著性水平下顯著，說明珠三角城市群金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有顯著的抑制作用，此時(shí)金融集聚指數(shù)每上升1，實(shí)體經(jīng)濟(jì)指數(shù)就會(huì)下降0.102 3%.而政府支出和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量前的系數(shù)為0.215 8和6.421 9，均在5%水平下顯著；對(duì)外開放水平變量前的系數(shù)為0.098 9，在1%的顯著性水平下顯著，因此珠三角城市群的政府支出、對(duì)外開放水平與第二、第三產(chǎn)業(yè)占比對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展均具有顯著的促進(jìn)作用.

表4 金融集聚對(duì)珠三角實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響(靜態(tài)面板回歸結(jié)果)

非線性模型回歸的結(jié)果顯示，無論哪種估計(jì)方法，金融集聚指數(shù)的二次項(xiàng)均不顯著，說明珠三角城市群金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展無顯著的非線性影響.

通過以上實(shí)證研究，驗(yàn)證了金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展在某些情況下具有顯著的正向促進(jìn)作用，這種正向促進(jìn)作用呈顯著的非線性特征，且金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響存在地區(qū)差異.

2.4.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

采用內(nèi)生性的動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型對(duì)上述結(jié)論進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn).選取因變量的滯后一階項(xiàng)納入方程右端，并采用差分GMM與系統(tǒng)GMM的方法進(jìn)行估計(jì).由于本文涉及非線性面板模型的估計(jì)，因此采用差分GMM方法進(jìn)行估計(jì)；同時(shí)對(duì)擾動(dòng)項(xiàng)進(jìn)行Arellano-Bond檢驗(yàn)和Sargan檢驗(yàn).Arellano-Bond檢驗(yàn)和Sargan檢驗(yàn)是動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)的兩個(gè)重要檢驗(yàn)，Arellano-Bond 用來檢驗(yàn)誤差項(xiàng)是否存在序列相關(guān)問題，Sargan用來檢驗(yàn)在廣義矩估計(jì)中是否存在過度限制約束問題.結(jié)果見表5.

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

由表5可知，考慮內(nèi)生性的動(dòng)態(tài)面板模型中核心解釋變量顯著，同時(shí)，根據(jù)Arellano-Bond檢驗(yàn)和Sargan檢驗(yàn)可知，擾動(dòng)項(xiàng)的二階差分不存在自相關(guān)，并且不存在工具變量的過度識(shí)別，因此上述結(jié)果通過了穩(wěn)健性檢驗(yàn).

3 中介效應(yīng)分析

引入中介效應(yīng)模型考察金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響機(jī)制，即科技創(chuàng)新和地區(qū)金融發(fā)展水平在金融集聚影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的路徑中的間接傳導(dǎo)機(jī)制.

3.1 中介變量

本文參照成學(xué)真等[23]中介變量的選取方法，選取專利授權(quán)量作為衡量科技創(chuàng)新水平(S)的指標(biāo)，并且以金融機(jī)構(gòu)存貸款總額與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值衡量地區(qū)金融發(fā)展水平(Fin).對(duì)于非比值型變量的專利授權(quán)量也采取對(duì)數(shù)化處理.

3.2 中介效應(yīng)模型的設(shè)定

根據(jù)上文的實(shí)證分析，在對(duì)長(zhǎng)三角城市群設(shè)定中介效應(yīng)模型時(shí)，同樣納入金融集聚指標(biāo)的二次項(xiàng).具體模型如下：

(6)

(7)

(8)

lnYi，t=α6+β6，1Fi，t+γ8Xi，t+ε6i，t；

(9)

MD，i，t=α7+β7，1Fi，t+γ9Xi，t+ε7i，t；

(10)

lnYi，t=α8+β8，1Fi，t+β8，3MDi，t+γ10Xi，t+ε8i，t.

(11)

模型(6)—(8)為納入金融集聚指標(biāo)二次項(xiàng)的長(zhǎng)三角城市群中介效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，模?9)—(11)為珠三角城市群的中介效應(yīng)模型，無金融集聚指標(biāo)的二次項(xiàng).式中：MD，i，t為中介變量(即科技創(chuàng)新變量與地區(qū)金融發(fā)展水平變量)；Xi，t為控制變量.其余變量同前.

本文按照以下思路進(jìn)行檢驗(yàn)(以長(zhǎng)三角城市群為例)：首先，對(duì)(6)—(8)模型分別進(jìn)行回歸，觀察相關(guān)變量β3，1，β3，2，β4，1，β4，2，β5，1，β5，2，β5，3的顯著性.若以上變量均顯著，則存在部分中介效應(yīng)；若以上變量均不顯著，則存在完全中介效應(yīng)；若只有部分變量不顯著，則需要進(jìn)行Bootstrap檢驗(yàn).若Bootstrap檢驗(yàn)結(jié)果顯著，則存在中介效應(yīng)，反之，則不存在中介效應(yīng).完成以上檢驗(yàn)后，需要根據(jù)各變量前系數(shù)的符號(hào)判斷是否存在遮掩效應(yīng)，若β5，1與β5，3，β4，1同號(hào)且β5，2與β5，3，β4，2同號(hào)，則存在中介效應(yīng)，反之，則存在遮掩效應(yīng).

3.3 結(jié)果分析

表6的第一部分檢驗(yàn)結(jié)果顯示，β3，1，β3，2，β4，1，β4，2，β5，1，β5，2和β5，3的系數(shù)均在1%的水平下顯著，且β5，1與β5，3，β4，1，β5，2與β5，3，β4，2同號(hào)，表明科技創(chuàng)新在金融集聚影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過程中起到了部分中介效應(yīng)的作用.在方程(8)中，即納入科技創(chuàng)新變量的回歸方程中，F(xiàn)和F的二次項(xiàng)分別為0.720 1和-0.270 4，而在未納入科技創(chuàng)新變量的回歸方程中，這兩項(xiàng)的系數(shù)分別為0.927 4與-0.349 9，因此納入科技創(chuàng)新后的回歸系數(shù)的絕對(duì)值均有一定程度的下降，這也說明，在金融集聚影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)的過程中，科技創(chuàng)新確實(shí)起到了中介的作用.

表6 長(zhǎng)三角城市群中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

本文利用β5，3β4，1/β3，1，β5，3β4，2/β3，2來計(jì)算金融集聚指數(shù)及其二次項(xiàng)通過科技創(chuàng)新水平這一中介變量影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的具體程度.計(jì)算結(jié)果顯示，金融集聚指數(shù)的一次項(xiàng)和二次項(xiàng)的中介效應(yīng)量為22.10%和22.21%，考慮到可能會(huì)有其他因素影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，因此本文認(rèn)為這個(gè)中介效應(yīng)量是合理的，即科技創(chuàng)新占金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)總影響的20%～25%.

同理可知，地區(qū)金融發(fā)展水平在金融集聚影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過程中也起到了部分中介效應(yīng)作用.采用相同的計(jì)算方法可知，金融集聚的一次項(xiàng)和二次項(xiàng)通過地區(qū)金融發(fā)展水平對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響占總影響的6.02%和5.34%，考慮到其他可能影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素，因此該比值是合理的，即地區(qū)金融發(fā)展水平這一中介變量占金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展總影響的5%～10%.

對(duì)于珠三角城市群而言，根據(jù)表7的第一部分結(jié)果可知，方程(9)—(11)的β6，1，β7，1，β8，1和β8，3均顯著，因此可認(rèn)為科技創(chuàng)新在珠三角城市群金融集聚影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起到了顯著的間接傳導(dǎo)作用.但是β8，3，β7，1與β8，1符號(hào)相反，因此該傳導(dǎo)作用表現(xiàn)為遮掩效應(yīng)，通過β8，3β7，1/β6，1可以得出該遮掩效應(yīng)約占總效應(yīng)的24.25%，即珠三角地區(qū)金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的抑制效應(yīng)被科技創(chuàng)新這一傳導(dǎo)機(jī)制抵消20%～25%，且由表7中關(guān)于科技創(chuàng)新變量前的系數(shù)結(jié)果可知，科技創(chuàng)新對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有顯著的促進(jìn)作用.反觀地區(qū)金融發(fā)展水平指標(biāo)，方程(10)的β7，1并不顯著，因此本文通過Bootstrap檢驗(yàn)對(duì)該間接傳導(dǎo)效應(yīng)是否存在做進(jìn)一步驗(yàn)證，其中抽樣量設(shè)為500.檢驗(yàn)結(jié)果顯示，95%置信水平下的間接效應(yīng)置信區(qū)間為(-0.043 9，0.042 1)，該區(qū)間包含0，因此可認(rèn)定珠三角城市群金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)影響的過程中，地區(qū)金融發(fā)展水平的間接傳導(dǎo)機(jī)制不顯著.

表7 珠三角城市群中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

4 結(jié)論及建議

本文利用2010—2019年長(zhǎng)三角與珠三角城市群的市級(jí)面板數(shù)據(jù)分析了金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響及具體機(jī)制，研究發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)三角與珠三角城市群關(guān)于金融集聚影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過程中存在區(qū)域異質(zhì)性，具體結(jié)論如下：

第一，長(zhǎng)三角城市群金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有顯著的非線性效應(yīng)，即具有倒“U”型關(guān)系，當(dāng)區(qū)域金融集聚水平超過臨界值后，金融集聚則會(huì)抑制實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展.上海、蘇州等少部分城市的金融集聚水平已超過該臨界值，而大部分地區(qū)的金融集聚水平并未超過該閾值.珠三角城市群由于區(qū)域金融集聚水平更高，其金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用表現(xiàn)為顯著的線性抑制效應(yīng)，且非線性影響不顯著.對(duì)于以上結(jié)果，分析原因有以下幾方面：首先，隨著地區(qū)金融集聚水平的不斷提高，其對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的邊際促進(jìn)作用不斷遞減，并轉(zhuǎn)為抑制作用，這是由于地區(qū)金融市場(chǎng)已被完全劃分，有限的政府支出與固定資產(chǎn)投資沒有跟上快速集聚的金融機(jī)構(gòu)，導(dǎo)致信息優(yōu)勢(shì)與基建優(yōu)勢(shì)逐漸降低；其次，金融業(yè)的過度集聚必然導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)的激烈競(jìng)爭(zhēng)，各金融機(jī)構(gòu)為了區(qū)域內(nèi)有限的業(yè)務(wù)而產(chǎn)生的過度競(jìng)爭(zhēng)導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)利潤(rùn)率下降、地區(qū)經(jīng)濟(jì)效率下滑等效應(yīng)；再者，隨著金融科技的出現(xiàn)，使得許多金融機(jī)構(gòu)并沒有找到合適的轉(zhuǎn)型點(diǎn)，從而無法發(fā)揮金融對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的服務(wù)作用；最后，受國(guó)際金融市場(chǎng)變動(dòng)的影響，企業(yè)對(duì)資產(chǎn)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)與保值的需求不斷攀升，導(dǎo)致許多資金仍舊在金融體系內(nèi)運(yùn)轉(zhuǎn)而并未流向?qū)嶓w企業(yè).

第二，在長(zhǎng)三角城市群金融集聚影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)的過程中，科技創(chuàng)新和地區(qū)金融發(fā)展水平起到了顯著的中介作用，而科技創(chuàng)新的這一效應(yīng)在珠三角城市群中表現(xiàn)為遮掩效應(yīng)，地區(qū)金融發(fā)展水平在這一影響過程中的間接傳導(dǎo)機(jī)制并不顯著.具體來看，科技創(chuàng)新對(duì)地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展仍具有顯著的正向促進(jìn)作用，這一促進(jìn)作用在珠三角城市群也抵消了部分由于其他原因而帶來的抑制效應(yīng)，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，區(qū)域內(nèi)實(shí)體企業(yè)的生產(chǎn)效率與自主創(chuàng)新能力也在不斷加強(qiáng)，這對(duì)于實(shí)體企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模與經(jīng)營(yíng)范圍也具有顯著的推動(dòng)作用.反觀地區(qū)金融發(fā)展水平，雖然金融集聚對(duì)地區(qū)金融發(fā)展水平有一定的促進(jìn)作用，但效果并不顯著，而且由于我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的快速發(fā)展，使得地區(qū)金融將資金流向轉(zhuǎn)移至房地產(chǎn)等經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，這也在一定程度上降低了金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)效果.

基于以上結(jié)論，本文提出如下建議：

第一，構(gòu)建協(xié)調(diào)的區(qū)域金融發(fā)展機(jī)制，政府應(yīng)適當(dāng)調(diào)整區(qū)域金融集聚水平與實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展相適應(yīng).長(zhǎng)三角和珠三角城市群各市金融集聚水平差異較大，單純依靠市場(chǎng)機(jī)制進(jìn)行調(diào)整則會(huì)出現(xiàn)金融集聚的“馬太效應(yīng)”，政府應(yīng)根據(jù)不同區(qū)域金融集聚水平對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)影響的效果來合理協(xié)調(diào)區(qū)域金融資源的配置，以避免進(jìn)一步地兩極分化；同時(shí)，對(duì)金融集聚水平較低的城市加大基礎(chǔ)設(shè)施投入力度以及優(yōu)化監(jiān)管環(huán)境，從而引導(dǎo)更多金融資源向這些地區(qū)的傾斜.

第二，制定相關(guān)政策鼓勵(lì)企業(yè)加大技術(shù)創(chuàng)新投入與人才引進(jìn)力度，加強(qiáng)企業(yè)與企業(yè)、企業(yè)與高校的技術(shù)研發(fā)合作.鑒于科技創(chuàng)新在金融集聚影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過程中傳導(dǎo)效果十分顯著，此舉可以顯著提高區(qū)域科技水平并加速企業(yè)向高科技領(lǐng)域轉(zhuǎn)型，而人才的引進(jìn)不僅可以提高區(qū)域科研效率，也可以更好地帶動(dòng)周邊地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步.

第三，各地政府還應(yīng)加大對(duì)實(shí)體企業(yè)的投入，并引導(dǎo)金融資源向?qū)嶓w企業(yè)流入，加速實(shí)體企業(yè)向信息化、自動(dòng)化的現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型.實(shí)體企業(yè)只有在自身做大、做強(qiáng)的基礎(chǔ)上，才可以更好地吸引來自各方的投資，因此政府適當(dāng)?shù)耐度胧潜匦璧?同時(shí)，政府也應(yīng)限制更多資源向虛擬經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的過度投資，提高金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效率.