“集聚”還是“分散”?數(shù)字金融對(duì)金融空間分布的影響研究※

內(nèi)容提要:金融產(chǎn)業(yè)空間布局一直是中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃的重要內(nèi)容。了解數(shù)字金融快速發(fā)展背景下金融產(chǎn)業(yè)空間布局演進(jìn)規(guī)律,對(duì)規(guī)劃金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向、引導(dǎo)空間布局有著重要意義。通過(guò)拓展空間經(jīng)濟(jì)學(xué)理論模型,選取2011-2019年中國(guó)地級(jí)及以上城市樣本數(shù)據(jù),使用實(shí)證方法探討了數(shù)字金融發(fā)展對(duì)金融產(chǎn)業(yè)集聚格局的影響。研究發(fā)現(xiàn),金融數(shù)字化有助于增加金融產(chǎn)業(yè)輻射范圍,降低金融集聚程度;進(jìn)一步異質(zhì)性分析表明,數(shù)字金融對(duì)金融人員集聚的影響隨城市規(guī)模上升呈現(xiàn)非線性關(guān)系;分位數(shù)回歸表明數(shù)字金融推動(dòng)了金融產(chǎn)業(yè)由中心城市向外圍城市的產(chǎn)業(yè)擴(kuò)散流動(dòng),并且在金融發(fā)達(dá)地區(qū)和高水平城市,這種分散效應(yīng)更加明顯;空間回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn):城市間的金融集聚擴(kuò)散趨勢(shì)存在異質(zhì)的相互溢出的傾向。

一、引 言

數(shù)字經(jīng)濟(jì)正經(jīng)歷著蓬勃發(fā)展,中國(guó)信息通信研究院2022年7月發(fā)布的《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書(shū)(2022年)》報(bào)告顯示,2021年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模在疫情頻發(fā)的不良外部環(huán)境下逆勢(shì)勃發(fā),規(guī)模達(dá)到45.5萬(wàn)億元,同比增長(zhǎng)16.2%,占當(dāng)年GDP的38%,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主旋律。中共二十大報(bào)告著重提出要“促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合”,同時(shí)報(bào)告也高度認(rèn)可數(shù)字經(jīng)濟(jì)在經(jīng)濟(jì)金融產(chǎn)業(yè)建設(shè)中的關(guān)鍵地位,數(shù)字經(jīng)濟(jì)正逐步成為推動(dòng)金融產(chǎn)業(yè)質(zhì)量與效率變革,激活專業(yè)人才流轉(zhuǎn)的主要驅(qū)動(dòng)力,也是發(fā)展質(zhì)量變革中關(guān)鍵的驅(qū)動(dòng)角色。依托大數(shù)據(jù)、云平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)、AI智能等新一代的革命性信息技術(shù)發(fā)展,數(shù)字金融對(duì)傳統(tǒng)業(yè)態(tài)實(shí)現(xiàn)重大革新,推動(dòng)金融服務(wù)高效、低成本轉(zhuǎn)型。健康發(fā)展的金融體系,能有效防控風(fēng)險(xiǎn),強(qiáng)化周期調(diào)節(jié),帶來(lái)金融行業(yè)整體的質(zhì)量、效率與動(dòng)力變革,此升級(jí)又通過(guò)金融業(yè)的資源融通功能輻射經(jīng)濟(jì)實(shí)體,為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供支撐。

中共二十大報(bào)告提出,“要堅(jiān)持把發(fā)展經(jīng)濟(jì)的著力點(diǎn)放在實(shí)體經(jīng)濟(jì)上”,習(xí)近平總書(shū)記也強(qiáng)調(diào)“金融是實(shí)體經(jīng)濟(jì)的血脈,為實(shí)體經(jīng)濟(jì)服務(wù)是金融的天職”,金融市場(chǎng)發(fā)展水平對(duì)城市有著多種積極經(jīng)濟(jì)后果,金融市場(chǎng)的空間分布與經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平有著內(nèi)生推動(dòng)關(guān)系,合理金融結(jié)構(gòu)與宏觀的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和效率改善息息相關(guān)。金融產(chǎn)業(yè)在空間上的集聚,宏觀維度上通過(guò)網(wǎng)絡(luò)效益和技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)外部規(guī)模經(jīng)濟(jì),微觀維度上優(yōu)化企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理、信息揭示和治理,宏微觀有機(jī)結(jié)合將形成更強(qiáng)的增長(zhǎng)合力。地理空間層面的金融資源配置有效性也被證實(shí)有助于提升區(qū)域研發(fā)和全要素生產(chǎn)率(宋敏等,2021),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展(薛秋童和封思賢,2022)。然而,受制于金融業(yè)務(wù)開(kāi)展方式、覆蓋范圍以及和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的結(jié)合方式,中國(guó)金融區(qū)域發(fā)展不平衡現(xiàn)象自改革開(kāi)放以來(lái)一直存續(xù),《中國(guó)區(qū)域金融運(yùn)行報(bào)告(2022)》顯示,2021年中國(guó)金融行業(yè)雖然體現(xiàn)出了“核心區(qū)域突出,其他區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展”的互補(bǔ)格局,但各區(qū)域的“層化”集中現(xiàn)象有固化趨勢(shì),全國(guó)范圍內(nèi)資本配置的馬太效應(yīng)依舊嚴(yán)峻。隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”對(duì)傳統(tǒng)金融的全面深化與改造,區(qū)域金融業(yè)務(wù)的開(kāi)展和盈利模式發(fā)生徹底改變。數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)使服務(wù)可在任意時(shí)間、任意地點(diǎn)開(kāi)展,以往自發(fā)集聚的傳統(tǒng)金融中心地位陡降,金融集聚的中心—外圍格局是否將被打破?金融中心建設(shè)是否還具有價(jià)值?數(shù)字金融發(fā)展在推動(dòng)金融服務(wù)普惠化、公平化、個(gè)性化、精細(xì)化的同時(shí),能否緩解金融資源的區(qū)域配置失衡,緩解金融資源過(guò)度集中的現(xiàn)象,從而深化金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革,實(shí)現(xiàn)“金融要為實(shí)體經(jīng)濟(jì)服務(wù)”的宗旨,是一個(gè)值得研究的問(wèn)題。

本文邊際貢獻(xiàn)表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:首先,對(duì)于學(xué)者鮮有探究的數(shù)字金融如何引發(fā)金融產(chǎn)業(yè)空間分布模式變遷的問(wèn)題,本文進(jìn)行針對(duì)性分析探究,為數(shù)字金融如何影響金融集聚演進(jìn)提供實(shí)證證據(jù)。其次,擴(kuò)展空間經(jīng)濟(jì)模型,并基于城市規(guī)模和金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模的異質(zhì)性視角,實(shí)證檢驗(yàn)了中國(guó)金融數(shù)字化程度的非線性影響關(guān)系,更清晰地描畫(huà)了不同城市間金融空間分布的演進(jìn)路線以及最終的集聚格局,豐富了數(shù)字金融的經(jīng)濟(jì)后果研究,為現(xiàn)有金融集聚格局的形成提供了新的視角。再次,了解數(shù)字金融對(duì)于不同城市間行業(yè)發(fā)展的差異作用,有助于因城施策,激活邊緣區(qū)域的追趕效應(yīng)和中心區(qū)域的示范效應(yīng),對(duì)金融產(chǎn)業(yè)共同發(fā)展的實(shí)現(xiàn)具有政策啟示意義。最后,通過(guò)建立空間計(jì)量模型,在空間維度上考察了金融數(shù)字化對(duì)其他周邊城市所產(chǎn)生的異質(zhì)性的集聚分化效果,為高質(zhì)量金融發(fā)展提供外部條件參考。

二、文獻(xiàn)綜述及理論分析

金融產(chǎn)業(yè)空間集聚描述了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,是金融在某地域生成地域密集系統(tǒng)的變化過(guò)程。以往大多數(shù)研究集中于集聚的成因和效應(yīng)分析。城市金融集聚在有條件促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、緩解融資交易中屬性、領(lǐng)域與階段的錯(cuò)配程度、推動(dòng)實(shí)體企業(yè)效率增長(zhǎng)、促進(jìn)高質(zhì)量創(chuàng)業(yè)、推動(dòng)社會(huì)公平等方面都擔(dān)任重要角色(于斌斌,2017;馬勇等,2021),因此有關(guān)金融產(chǎn)業(yè)空間集聚的形成動(dòng)因分析廣受關(guān)注:Kindleberge(1973)認(rèn)為任何產(chǎn)業(yè)集群的出現(xiàn)原因都與規(guī)模經(jīng)濟(jì)收益有關(guān);Leyshon(1998)則提出機(jī)構(gòu)間知識(shí)和技術(shù)溢出的正外部性是推動(dòng)金融產(chǎn)業(yè)集聚的主因;Zhao和Simon(2003)提出金融服務(wù)業(yè)空間重組形成金融中心能夠帶來(lái)信息洼地下的信息紅利。而針對(duì)中國(guó)區(qū)域金融集聚異質(zhì)性的特色格局(毛其淋和陳樂(lè)遠(yuǎn),2022)的形成,梁穎(2006) 認(rèn)為是增長(zhǎng)中心對(duì)周邊城市的資源虹吸效應(yīng)造成的;王宇(2014)發(fā)現(xiàn)消息面沖擊與制度支持也有效激勵(lì)了金融資源集中;王如玉等(2019)認(rèn)為城市金融發(fā)展水平應(yīng)該與城市發(fā)展階段和層次相匹配,因此金融資源集聚與城市綜合發(fā)展密不可分;俞穎等(2017)則認(rèn)為當(dāng)?shù)卣恼呒t利才是主要推動(dòng)力。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)傳統(tǒng)金融所進(jìn)行的賦能和革新,不只體現(xiàn)在城市大范圍內(nèi)的行業(yè)增量提升,也包含行業(yè)內(nèi)部調(diào)整和替代,而城市金融集聚主要取決于幾個(gè)重要因素。首先是交易成本和效率,規(guī)模經(jīng)濟(jì)的成本節(jié)約效應(yīng)是金融集聚的內(nèi)在動(dòng)因,理論上金融資源向一中心的集中所形成的規(guī)模經(jīng)濟(jì)能夠有效降低交易成本,提升交易效率,從而收獲正外部性。數(shù)字金融技術(shù)的應(yīng)用與替代打破了傳統(tǒng)格局,通訊信息技術(shù)大幅改進(jìn)的賦能之下,新興金融公司對(duì)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)有顯著的技術(shù)正向溢出與變革作用(Fuster 等,2019),金融業(yè)務(wù)突破了以實(shí)體網(wǎng)點(diǎn)作為一地開(kāi)展業(yè)務(wù)的核心支點(diǎn)的傳統(tǒng)開(kāi)拓模式,機(jī)構(gòu)間無(wú)需地理或物理層面的集中趨近,營(yíng)運(yùn)成本有效下降(李建軍和王德,2015);數(shù)字化信貸平臺(tái)的構(gòu)建,能夠廣泛記錄不同地區(qū)間發(fā)生的金融交易并形成數(shù)字軌跡,降低信貸管理成本和風(fēng)險(xiǎn)管理成本(金洪飛等,2020)。對(duì)于金融機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō),交易、咨詢、投資等基礎(chǔ)服務(wù)業(yè)務(wù)虛擬化正不斷增強(qiáng),金融集聚對(duì)地理位置和距離的敏感性快速下降(謝漾和洪正,2022)。運(yùn)營(yíng)成本和產(chǎn)品市場(chǎng)開(kāi)拓成本的下降,有助于金融服務(wù)半徑的拓展,實(shí)現(xiàn)集聚自傳統(tǒng)中心向外擴(kuò)散。

其次是信息水平與效率,不同于傳統(tǒng)制造產(chǎn)業(yè),金融產(chǎn)業(yè)更加依靠信息流和信息技術(shù)來(lái)提供服務(wù)類產(chǎn)品,信息流的傳遞成本是決定金融機(jī)構(gòu)和人員潛在獲利能力的重要因子。因此信息獲取的空間成本也是金融中介出現(xiàn)并集聚的主導(dǎo)因素(Porteous,1995)。由于金融機(jī)構(gòu)運(yùn)行過(guò)程中所依賴的部分“軟信息”難以標(biāo)準(zhǔn)化傳遞且隱秘性和排他性較強(qiáng),因此在數(shù)字信息技術(shù)大范圍應(yīng)用前,傳統(tǒng)機(jī)構(gòu)傾向于集聚形成“信息腹地”。數(shù)字化賦能下,金融機(jī)構(gòu)可以低成本、高效率地獲取融資方的相關(guān)信用信息,有效預(yù)防信貸欺詐行為。豐富的線上融資手段有助于緩解企業(yè)信貸約束,減輕信貸配給和信息錯(cuò)配程度,提高各區(qū)域的金融產(chǎn)品服務(wù)水平和市場(chǎng)表現(xiàn)(Huang等,2018)。信息成本的顯著下降將有效校正這些屬性錯(cuò)配、領(lǐng)域錯(cuò)配和階段錯(cuò)配,有助于金融業(yè)務(wù)的分散化推動(dòng)和普惠色彩的強(qiáng)化。

最后是空間資源和競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng),金融經(jīng)濟(jì)發(fā)展離不開(kāi)對(duì)城市空間的占有(Lefebvre,1979),當(dāng)空間不足時(shí),金融資源趨利和自由流動(dòng)的特性使其向其他空間充裕的城市流動(dòng),而數(shù)字金融有效降低了金融機(jī)構(gòu)及相關(guān)產(chǎn)業(yè)對(duì)空間資源的依賴性,拓寬了空間認(rèn)知,打破物理空間以及城市規(guī)劃的傳統(tǒng)劃分概念,有助于產(chǎn)業(yè)無(wú)成本轉(zhuǎn)移。這種金融行業(yè)的數(shù)字化發(fā)揮了“鯰魚(yú)效應(yīng)”,加劇銀行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng),產(chǎn)生對(duì)傳統(tǒng)金融的業(yè)務(wù)擠壓和職能替代,倒逼傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)效率與服務(wù)質(zhì)量的提升,優(yōu)化尤其是落后地區(qū)的資本配置效率(孟娜娜和粟勤,2020;黃益平和黃卓,2018) 。快速發(fā)展的數(shù)字金融即使在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)較弱的貧困地區(qū),依舊能夠通過(guò)電子商務(wù)活動(dòng)縮小“數(shù)字鴻溝”(張勛等,2021),發(fā)揮溢出效應(yīng),推動(dòng)金融發(fā)展中心之間的趨同發(fā)展,縮小不同區(qū)域的金融差異。傅秋子和黃益平(2018)也發(fā)現(xiàn)在數(shù)字化賦能下,金融資源能向相對(duì)落后的“外圍城市”配置,發(fā)揮普惠功能。金融集聚能夠放大金融服務(wù)功能,而數(shù)字化技術(shù)的出現(xiàn)對(duì)此特征有所增幅,推動(dòng)金融資源轉(zhuǎn)向以往難以觸及的“長(zhǎng)尾部分”,縮小地區(qū)間差異?；谝陨戏治?提出研究假設(shè):

假設(shè)1:數(shù)字金融發(fā)展有助于城市金融集聚現(xiàn)象弱化,金融資源有向欠發(fā)達(dá)地區(qū)擴(kuò)散趨勢(shì)。

三、理論傳導(dǎo)模型及假設(shè)

1. 基本設(shè)定

首先,考慮Tabuchi和Thisse(2011)所描述經(jīng)濟(jì)體,假設(shè)經(jīng)濟(jì)均勻分布在(0,1]的圓環(huán)形軌道之上,由制造品、農(nóng)產(chǎn)品和金融服務(wù)三部門(mén)組成。農(nóng)產(chǎn)品制造商使用勞動(dòng)進(jìn)行同質(zhì)商品生產(chǎn),產(chǎn)品市場(chǎng)完全競(jìng)爭(zhēng),生產(chǎn)廠商規(guī)模報(bào)酬不變、無(wú)中間運(yùn)輸成本(1)本文參考Picard和Zeng(2005),假設(shè)農(nóng)產(chǎn)品無(wú)運(yùn)輸成本,而制造業(yè)運(yùn)輸成本雖然會(huì)因?yàn)榛A(chǔ)設(shè)施的改善有所下降,但并不會(huì)降至零。。制造環(huán)節(jié)和金融環(huán)節(jié)則使用勞動(dòng)力和資本兩種要素提供差異化產(chǎn)品或服務(wù),為壟斷競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)結(jié)構(gòu),生產(chǎn)技術(shù)為規(guī)模報(bào)酬遞增并有一定中間成本。制造業(yè)中,I(I≥1)個(gè)行業(yè)所提供的產(chǎn)品種類與雇傭的工人數(shù)量有關(guān)。

制造部門(mén)產(chǎn)品產(chǎn)出Qi,金融部門(mén)向制造部門(mén)提供資本產(chǎn)品并向其他部門(mén)提供金融服務(wù)產(chǎn)品Qj,兩類產(chǎn)品的總需求可以表示為:

其中,Qi和Qj分別代表兩部門(mén)的差異化產(chǎn)品或服務(wù),σi>1,σj>1代表兩類商品之間的替代彈性,也代表著消費(fèi)者對(duì)于不同產(chǎn)品或服務(wù)之間替代的接受度,間接體現(xiàn)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度。

對(duì)于x∈(0,1]區(qū)域上的消費(fèi)者,預(yù)算約束為:

(1)

qs(xc,xz)=αsps(xc,xz)-σs/Ps(xc,xz)1-σs

(2)

(3)

(4)

將上述總需求表達(dá)式代入效用函數(shù)式可得消費(fèi)者的間接效用表達(dá)式為:

(5)

對(duì)于信息傳遞、人員往來(lái)以及網(wǎng)絡(luò)管理可能產(chǎn)生的有關(guān)溝通成本,設(shè)定形式為冰山成本(Iceberg cost),mi和mj的標(biāo)準(zhǔn)成本為1,其中,τ>1為中間成本項(xiàng),τs(xc,xz)qs(xc,xz)表示為1單位s行業(yè)的商品被從c城市傳輸?shù)浇K端z城市所需要生產(chǎn)的商品實(shí)際數(shù)量,描述了商品在傳輸過(guò)程中所可能遭遇的中間阻礙,τ越高則冰山成本越高。金融行業(yè)的利潤(rùn)表達(dá)式(2)限于篇幅,制造業(yè)部門(mén)利潤(rùn)、勞動(dòng)報(bào)酬和間接效用表達(dá)式未列示,備索。:

(6)

(7)

設(shè)φs(xc,xz)=τs(xc,xz)1-σs,代表商品可得性或是服務(wù)的獲取效率,φ越高,代表商品在到達(dá)消費(fèi)終端前中間環(huán)節(jié)成本越低。在金融產(chǎn)業(yè),信息獲取和傳遞成本占中間成本比例高,φ的下降則可以理解為信息傳遞扭曲水平的降低。當(dāng)運(yùn)輸成本為0時(shí),τ=1,不同地區(qū)之間購(gòu)買(mǎi)商品無(wú)差異;當(dāng)運(yùn)輸成本無(wú)限大時(shí),τ=∞,表示為不同地區(qū)之間完全不存在商品流動(dòng)。

壟斷競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)機(jī)制下,企業(yè)為零利潤(rùn),將Pj表達(dá)式換算為qj后與pj表達(dá)式共同代入式(6)后可得金融行業(yè)勞動(dòng)力報(bào)酬標(biāo)準(zhǔn)為:

wj=

(8)

將勞動(dòng)報(bào)酬表達(dá)式代入間接效用函數(shù)得到效用結(jié)果:

(9)

鑒于資本和部門(mén)內(nèi)勞動(dòng)者可以自由流動(dòng)的特性,對(duì)于城市c的不同部門(mén),達(dá)到均衡時(shí)各部門(mén)勞動(dòng)者效用水平應(yīng)一致,故表示為s∈[i,j]:

(10)

2. 人員聚集效應(yīng)

(11)

假設(shè)2:隨人員的增長(zhǎng),數(shù)字金融對(duì)城市金融行業(yè)人員集聚的影響為非線性,存在門(mén)檻效應(yīng)。

3. 產(chǎn)業(yè)分散效應(yīng)

數(shù)字技術(shù)能夠構(gòu)建起龐大而詳盡的數(shù)據(jù)庫(kù),如區(qū)塊鏈技術(shù)能夠詳細(xì)記錄投資者所需要收集的各類事前信息,能讓處于中國(guó)任意地區(qū)的融資供需雙方以接近零成本進(jìn)行溝通,認(rèn)知距離被無(wú)限擴(kuò)展,極大地有利于經(jīng)驗(yàn)、個(gè)人知識(shí)等非標(biāo)準(zhǔn)化信息的交換與傳播。因此數(shù)字金融的普及使用能夠有效解決信息傳輸過(guò)程中的不對(duì)稱問(wèn)題,有效降低溝通和信息集獲取的中間過(guò)程成本,增加市場(chǎng)流動(dòng)性,在理論分析表達(dá)中,可以表示為中間成本項(xiàng)τ的下降即服務(wù)可得性項(xiàng)φ的增加。根據(jù)均衡穩(wěn)態(tài)下金融機(jī)構(gòu)的零利潤(rùn)條件,對(duì)金融產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值進(jìn)行微分可得:

(12)

根據(jù)求導(dǎo)傳遞的原則,每個(gè)城市的產(chǎn)值受商品可得性的影響可以表示為:

由于:

同時(shí)對(duì)金融業(yè)收入表達(dá)式(12)進(jìn)行求導(dǎo)可以得出:

(13)

假設(shè)3:金融業(yè)規(guī)模不同的城市,數(shù)字金融應(yīng)用對(duì)金融產(chǎn)業(yè)集聚所產(chǎn)生綜合作用力將有方向上的差異。

四、實(shí)證檢驗(yàn)

1. 變量說(shuō)明以及數(shù)據(jù)來(lái)源

關(guān)于核心被解釋變量金融集聚水平,描述測(cè)度方法有層次分析法、區(qū)位熵法和本國(guó)金融業(yè)生產(chǎn)總值占全國(guó)比重法?？紤]到數(shù)據(jù)的可得性以及使用數(shù)據(jù)的普遍性,本文采用了區(qū)位熵指數(shù)法(任英華等,2010),使用金融人員區(qū)位熵fle和地區(qū)存貸款總額區(qū)位熵fve作為衡量集聚程度的指標(biāo),具體計(jì)算方式參考俞穎等(2017)如下:

本文使用數(shù)據(jù)除前文提及的數(shù)字金融普惠指數(shù)和區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)外,還包括來(lái)源于EPS數(shù)據(jù)庫(kù)、CEIC數(shù)據(jù)庫(kù)與各地級(jí)市統(tǒng)計(jì)局所公布的274個(gè)地級(jí)市市轄區(qū)的各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),以及國(guó)家統(tǒng)計(jì)局所公布的各年生產(chǎn)總值和外幣匯率。對(duì)于極個(gè)別缺失值,本文采用了插值補(bǔ)全的方法,而對(duì)過(guò)多缺失值采取了刪去個(gè)體的方式,最終得到了一份較完整的非平衡面板數(shù)據(jù)。

2. 計(jì)量模型

根據(jù)以上的理論推導(dǎo)及模型論證,結(jié)合所估計(jì)的代表變量,本文對(duì)數(shù)字金融的使用如何影響城市間的金融集聚進(jìn)行實(shí)證分析,設(shè)計(jì)以下計(jì)量模型:

faiit=β0+β1digitalit+β2lpgdpit+β3fdiratioit+β4eduit+β5govit+β6profitit+β7innoit+θi+δt+εit

(14)

其中,faiit代表i城市在t時(shí)期的金融集聚水平,digitalit代表數(shù)字金融普及程度,lpgdpit代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,fdiratioit為對(duì)外開(kāi)放程度,eduit為平均受教育程度,govit為政府干預(yù)程度,profitit表示地方企業(yè)盈利水平,innoit為城市技術(shù)創(chuàng)新水平,θi為時(shí)間固定效應(yīng),δt為個(gè)體固定效應(yīng),εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

3. 計(jì)量結(jié)果與分析

表1展示了根據(jù)模型基礎(chǔ)設(shè)定數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸所得到的計(jì)量結(jié)果。由F檢驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn),考慮城市個(gè)體和時(shí)間固定效應(yīng)時(shí),模型結(jié)果顯著,通過(guò)Hausman檢驗(yàn),固定效應(yīng)要比隨機(jī)效應(yīng)模型更加有效,因此采用雙向固定效應(yīng)模型。為了保證模型主體結(jié)果具有足夠穩(wěn)健性,結(jié)合各城市存在的組間差異,本文采取聚類到個(gè)體的標(biāo)準(zhǔn)誤差形式,F檢驗(yàn)值較高,主要解釋變量顯著地拒絕了回歸參數(shù)為零的原假設(shè),證明主要效應(yīng)參數(shù)的有效性。

表1 數(shù)字金融對(duì)金融集聚影響基本回歸結(jié)果

逐步加入控制變量后核心解釋變量digital的系數(shù)保持顯著,證明主要解釋變量的影響效應(yīng)穩(wěn)定有效,表1的估計(jì)結(jié)果充分體現(xiàn)了數(shù)字金融水平的改善所帶來(lái)的分散效應(yīng),數(shù)字金融發(fā)展與該區(qū)域金融集聚傾向?yàn)樨?fù)向相關(guān)關(guān)系,與假設(shè)1所提出的傳導(dǎo)方向相同,驗(yàn)證了假設(shè)1。通過(guò)改善信息傳遞、擴(kuò)張業(yè)務(wù)范圍、提升融資效率、分散風(fēng)險(xiǎn)等方式,金融資源由富發(fā)展端向欠發(fā)展端更加無(wú)障礙地流動(dòng),金融發(fā)展水平有整體性上升。

控制變量結(jié)果中,lnpgdp代表的是城市的綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,因而當(dāng)實(shí)際經(jīng)濟(jì)有所增長(zhǎng)時(shí),金融人員集聚趨勢(shì)削弱。模型(2)中g(shù)ov項(xiàng)系數(shù)顯著為正,這也與俞穎等(2017)提出的政府干預(yù)將影響金融機(jī)構(gòu)空間格局的傳導(dǎo)方向一致,政府干預(yù)程度高的城市,其資源配置的扭曲更加明顯,金融業(yè)的薪酬待遇也多處于較高水平,這種差異帶動(dòng)了對(duì)專業(yè)人員的吸引力。創(chuàng)新指標(biāo)在模型(4)中為顯著正值,表明創(chuàng)新增長(zhǎng)所形成的外部溢出效應(yīng)對(duì)推動(dòng)產(chǎn)值集聚更加有效。

由于數(shù)字金融的發(fā)展和滲透水平也受到金融行業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施水平和綜合發(fā)展水平的影響,因此模型存在內(nèi)生性,這將導(dǎo)致對(duì)真實(shí)效應(yīng)的錯(cuò)估,因此本文采取雙固定效應(yīng)模型,降低遺漏變量所帶來(lái)的內(nèi)生性。同時(shí)也將不同地區(qū)金融發(fā)展水平高低的異質(zhì)性納入考慮。如金融發(fā)達(dá)的中心型城市能夠?yàn)楸镜氐慕鹑诳萍继峁└玫耐獠織l件和孵化平臺(tái),有促進(jìn)本地金融服務(wù)數(shù)字化的作用。鑒于金融業(yè)本身是一種服務(wù)業(yè),金融業(yè)集聚程度高往往有助于產(chǎn)業(yè)的多樣化升級(jí),而勞動(dòng)力的多樣化和優(yōu)質(zhì)勞動(dòng)資源的豐富也同樣需要數(shù)字金融水平的提高,因而為了避免由雙向因果所引起的內(nèi)生性,本文采取引入工具變量的方法予以解決。

為保證模型工具變量的外生性和排他性,本文參考趙濤等(2020)與黃群慧等(2019)在設(shè)立數(shù)字金融對(duì)城市綜合發(fā)展質(zhì)量和生產(chǎn)率提升的影響過(guò)程中使用的工具變量的構(gòu)建思路,大致如下:互聯(lián)網(wǎng)是影響數(shù)字金融發(fā)展水平差異的重要基礎(chǔ),互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和普及是從固定電話撥號(hào)接入方式開(kāi)始逐步更新得到的結(jié)果,從歷史延續(xù)角度思考,電信基礎(chǔ)設(shè)施會(huì)從技術(shù)水平和使用習(xí)慣等因素影響到互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展路徑,那么鋪設(shè)固定電話的郵局的分布和密度對(duì)互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)設(shè)備的先期接入將有很大影響,進(jìn)而對(duì)現(xiàn)有的通信格局的形成有推動(dòng)作用,也能夠滿足工具變量與解釋變量的相關(guān)性?？紤]可能存在的雙向因果的內(nèi)生性,本文使用上一年的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展情況數(shù)據(jù)來(lái)削弱雙向因果關(guān)系。采取1984年中國(guó)各地級(jí)市每百萬(wàn)人郵局?jǐn)?shù)來(lái)評(píng)估通訊基礎(chǔ)設(shè)施的歷史發(fā)展水平,郵局等郵政設(shè)施的數(shù)量和歷史分布能從技術(shù)水平和使用慣性等方面決定后續(xù)新形式的通訊技術(shù)如互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用情況,滿足相關(guān)性要求,而隨著各類通訊技術(shù)的不斷變革,傳統(tǒng)電信工具對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和金融集聚影響逐漸式微,滿足排他性需求。鑒于郵局?jǐn)?shù)量為1984年截面數(shù)據(jù),無(wú)法直接應(yīng)用于有時(shí)間固定效應(yīng)回歸中,因此參考Nunn和Qian(2014)的處理方法,采取引入隨時(shí)間變化的變量來(lái)構(gòu)建工具,移動(dòng)電話的使用和是否能夠接入互聯(lián)網(wǎng)代表家庭是否具有使用移動(dòng)設(shè)備和互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的基本能力,該類家庭越多,達(dá)到數(shù)字金融使用基礎(chǔ)門(mén)檻的人數(shù)也就越多,可應(yīng)用數(shù)字金融的范圍越廣,證明區(qū)域金融數(shù)字化的程度也相應(yīng)越高,因此互聯(lián)網(wǎng)使用與數(shù)字金融使用能力正相關(guān)。具體計(jì)算方法為采取城市上一年的互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)和移動(dòng)電話使用人數(shù)與1984年郵局?jǐn)?shù)量進(jìn)行交乘,得到post_int和post_mob兩個(gè)工具變量。表2 Panel I均展示工具變量回歸的二階段結(jié)果,一階段變量的參數(shù)方向均在99%顯著概率上為正,且F值大于10,Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計(jì)量遠(yuǎn)大于10%臨界值,滿足有效性,非弱工具變量。同時(shí)過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)p值均無(wú)法拒絕“所有工具變量均為外生”的原假設(shè)。因此可得所有工具變量為外生有效。2SLS的結(jié)果證實(shí)了數(shù)字金融發(fā)展對(duì)于集聚產(chǎn)生的平均分散作用,但在樣本量并不大的情況下,該方法存在著估計(jì)有偏的可能性,因此本文同樣采取對(duì)弱工具變量不敏感的LIML方法對(duì)模型進(jìn)行了估計(jì),如表2列(3)列(6)所示,結(jié)果差距很小,證明了影響的穩(wěn)健性。

表2 兩類工具變量回歸結(jié)果

另一工具變量參考王修華和趙亞雄(2020),由于重要政策、發(fā)展目標(biāo)規(guī)劃多是以省作為一個(gè)參考的整體,加之基礎(chǔ)設(shè)施水平和人才流動(dòng)政策在省內(nèi)水平上是同質(zhì)的,因此同省內(nèi)不同城市的數(shù)字金融發(fā)展水平多半因所處的環(huán)境相似而有比較強(qiáng)烈的趨同性,省域內(nèi)除自身外城市的發(fā)展水平與研究對(duì)象之間有較強(qiáng)的相關(guān)性。因此,本文采取省內(nèi)除去自身以外其他城市的數(shù)字金融發(fā)展水平的均值作為另一類工具變量進(jìn)行回歸,第一階段回歸IV與digital變量有強(qiáng)正相關(guān)性,與假設(shè)一致,檢驗(yàn)證明工具變量滿足外生性和強(qiáng)相關(guān)性假設(shè),由于回歸為恰好識(shí)別,因此無(wú)需報(bào)告Hansen檢驗(yàn)值。應(yīng)用省內(nèi)數(shù)字金融發(fā)展水平工具變量后,模型的主要解釋變量digital的參數(shù)和顯著性保持不變,說(shuō)明數(shù)字技術(shù)對(duì)于金融集聚分散趨同效果的有效性。

4. 詳細(xì)異質(zhì)分析

(1) 門(mén)檻回歸。為驗(yàn)證假設(shè)2,采取金融業(yè)從業(yè)人員數(shù)的對(duì)數(shù)值作為規(guī)模門(mén)檻變量,探究不同規(guī)模下數(shù)字化發(fā)展的差異化影響。首先進(jìn)行了門(mén)檻數(shù)量檢驗(yàn),結(jié)果如表3所示,其中對(duì)于單及雙門(mén)檻,檢驗(yàn)p值為0,分別顯著拒絕“模型不存在門(mén)檻”和“模型存在單一門(mén)檻”的原假設(shè),而三門(mén)檻則p值為0.4667,無(wú)法拒絕“模型存在兩個(gè)門(mén)檻”的原假設(shè)。因此,可以確定門(mén)檻個(gè)數(shù)為兩個(gè),由于門(mén)檻變量為金融從業(yè)人數(shù)對(duì)數(shù)值,兩門(mén)檻值分別為-0.6391和0.2988,將其還原為原水平值可知兩門(mén)檻將整體數(shù)據(jù)區(qū)分為從業(yè)人員數(shù)小于0.5萬(wàn)人、人數(shù)位于0.5萬(wàn)到1.8萬(wàn)人之間以及大于1.8萬(wàn)人的三個(gè)不同區(qū)間。表4展示了根據(jù)數(shù)據(jù)所計(jì)算的門(mén)檻值及區(qū)間。表5為門(mén)檻劃分下的回歸結(jié)果,digital變量在從業(yè)規(guī)模finw的不同區(qū)間內(nèi)對(duì)集聚水平有著顯著相異的回歸參數(shù),規(guī)模小于第一門(mén)檻時(shí),主要變量回歸參數(shù)顯著為負(fù),數(shù)字金融能夠產(chǎn)生較強(qiáng)的逆集聚效果;隨著規(guī)模增長(zhǎng),回歸參數(shù)不具有顯著性,說(shuō)明中等規(guī)模城市受影響效果較弱,而對(duì)于更高規(guī)模的金融中心城市,高報(bào)酬使其對(duì)從業(yè)者有著更高的吸引力,而且數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用使得遍布各地的金融機(jī)構(gòu)分支變得不再重要,增長(zhǎng)極城市對(duì)周邊產(chǎn)生人才虹吸效果。綜上,假設(shè)2的猜測(cè)性推論也得到數(shù)據(jù)支持,以金融業(yè)人員作為整體行業(yè)的劃分指標(biāo),數(shù)字化確實(shí)能產(chǎn)生人力要素向中心城市集中的趨勢(shì)(魯玉秀等,2021)。

表3 門(mén)檻個(gè)數(shù)檢驗(yàn)

表4 門(mén)檻回歸門(mén)檻值詳情

表5 門(mén)檻回歸模型結(jié)果

(2) 面板分位數(shù)回歸。利用面板分位數(shù)回歸方法,能夠更完整地觀察數(shù)字金融如何影響城市金融格局演進(jìn)的全面信息,本文以存貸款總量作為金融業(yè)產(chǎn)值大小的代表性指標(biāo),以產(chǎn)值區(qū)位熵fve作為集聚程度指標(biāo),在模型(1)至(9)的不同分位進(jìn)行分位數(shù)回歸估計(jì),得到表6。核心變量不同分位區(qū)間的回歸系數(shù)的方向與顯著性都明顯不同:在1%分位回歸結(jié)果,系數(shù)顯著為正,隨著分位數(shù)范圍升高,顯著性逐漸降低,至5%分位開(kāi)始變?yōu)椴伙@著;50%分位數(shù)下,回歸系數(shù)轉(zhuǎn)為顯著負(fù)向并在之后參數(shù)絕對(duì)值也不斷增加,體現(xiàn)出逆聚集的分散效果不斷上升,并且集聚態(tài)勢(shì)越明顯的城市,這種影響的程度越高,體現(xiàn)為該中心城市的金融業(yè)務(wù)開(kāi)始向外圍城市分流。以上結(jié)論證實(shí)了假設(shè)3中產(chǎn)值集聚與數(shù)字技術(shù)之間的負(fù)向關(guān)聯(lián)關(guān)系,表現(xiàn)出金融業(yè)務(wù)由核心城市向中小城市流動(dòng)的趨勢(shì)。

表6 分位數(shù)回歸結(jié)果

5. 穩(wěn)健性分析

為了確保計(jì)量結(jié)果的非偶然性,本文采取了以下穩(wěn)健性分析方法:替換解釋變量,本文采取Liao等(2022)所計(jì)算的描述城市金融服務(wù)數(shù)字化程度的綜合指數(shù)來(lái)替換數(shù)字金融普惠指數(shù),該指數(shù)以業(yè)務(wù)服務(wù)、金融科技、發(fā)展環(huán)境三個(gè)二級(jí)指數(shù)綜合計(jì)算城市數(shù)字金融指數(shù)。替換后回歸結(jié)果如表7所示,可得關(guān)鍵參數(shù)方向?yàn)樨?fù)且有強(qiáng)顯著性,表現(xiàn)出基準(zhǔn)模型所得估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健可靠。

表7 穩(wěn)健性分析結(jié)果

由于直轄市的金融發(fā)展水平和經(jīng)濟(jì)體量明顯異于其他城市,同時(shí)數(shù)字金融應(yīng)用程度也較高,可能存在比較嚴(yán)重的反向因果問(wèn)題,因此參考宋敏等(2021),剔除直轄市數(shù)據(jù)再次對(duì)模型采取工具變量回歸,可以發(fā)現(xiàn),在剔除影響權(quán)重較高的直轄市數(shù)據(jù)后,其余城市依舊表現(xiàn)出與基礎(chǔ)回歸相同的結(jié)果,金融集聚有分散傾向。

6. 進(jìn)一步探究

空間相關(guān)性研究。在金融地理研究中,信息交換面臨“損耗性傳遞”,因此可以理解為小范圍或是面對(duì)面的信息交換方式擁有優(yōu)勢(shì),實(shí)現(xiàn)更加高效的信息溝通網(wǎng)絡(luò),金融要素多體現(xiàn)空間性集中,分布趨向集聚。因此,空間回歸分析不可忽視。本文計(jì)算了2011-2019年金融集聚程度以及數(shù)字金融指數(shù)的Moran’s I指數(shù)以描述地理分布特征,如表8所示,兩指標(biāo)都在1%的顯著水平上有明顯的空間相關(guān)性。Moran指數(shù)圖如圖1,大部分城市都分布在一三象限,表明兩者都具有非常顯著的空間集聚效應(yīng),且中國(guó)地區(qū)金融發(fā)展水平還極不均衡,并且呈現(xiàn)總體多為低水平與低水平城市集中的 “低低集聚”現(xiàn)象。因而本文進(jìn)一步應(yīng)用空間計(jì)量模型對(duì)不同城市間數(shù)字金融對(duì)集聚的相互影響作用進(jìn)行評(píng)估。

表8 2011-2019年金融集聚與數(shù)字金融發(fā)展的Moran’s I指數(shù)

圖1 金融集聚指數(shù)以及數(shù)字金融發(fā)展Moran’s I指數(shù)散點(diǎn)圖(3)限于篇幅,在此僅展示2017年及2019年散點(diǎn)圖,上半部分為2017年結(jié)果,下半部分為2019年結(jié)果。

為了檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蜆颖緮?shù)據(jù)是否符合空間計(jì)量需求,本文樣本進(jìn)行了空間相關(guān)性檢驗(yàn),通過(guò)全局Moran MI檢驗(yàn)以及Geary GC檢驗(yàn),結(jié)果均在99%以上置信度水平拒絕了不存在空間自相關(guān)的原假設(shè),有進(jìn)行空間溢出效應(yīng)檢驗(yàn)的必要性。根據(jù)Hausman檢驗(yàn)以及似然比檢驗(yàn),以雙向固定效應(yīng)模型作為基礎(chǔ),同時(shí)根據(jù)相關(guān)LM檢驗(yàn),確認(rèn)選擇使用空間自相關(guān)(SAR)模型以及空間杜賓(SDM)模型作為空間面板分析的模型基礎(chǔ),SDM模型具體形式為:

(15)

其中,主要變量不改變,其他固定效應(yīng)也與簡(jiǎn)式線性回歸相同。Wit為空間權(quán)重矩陣,代表城市間地理或指定距離的關(guān)聯(lián)關(guān)系,本文采用地理是否鄰接以及反地理距離矩陣作為空間權(quán)重矩陣,用以考察數(shù)字金融技術(shù)應(yīng)用是否有空間溢出效應(yīng),估計(jì)結(jié)果如表9。不同矩陣下,數(shù)字金融指數(shù)的回歸系數(shù)顯著為負(fù),同時(shí)空間交互系數(shù)在兩個(gè)空間矩陣類型之下不顯著,空間上城市間的內(nèi)生集聚促進(jìn)效應(yīng)并不明顯,同時(shí)在模型結(jié)果中,變量變化的偏微分代表了解釋變量以及控制變量對(duì)于被解釋變量影響的直接、間接以及總效應(yīng),單純的點(diǎn)估計(jì)回歸結(jié)果無(wú)法對(duì)這些進(jìn)行評(píng)估,直接和間接效應(yīng)反映了某一城市數(shù)字金融的發(fā)展如何影響本地區(qū)以及相鄰城市的分布格局。直接效應(yīng)顯著為負(fù),與基礎(chǔ)回歸相吻合;而城市間間接溢出效應(yīng)在使用鄰接矩陣作為空間矩陣時(shí)表現(xiàn)為負(fù)向顯著,代表鄰接區(qū)域內(nèi)存在一定的分散效應(yīng)的溢出,同時(shí)地理距離矩陣設(shè)定下一定的正向相互溢出關(guān)系體現(xiàn)了金融行業(yè)服務(wù)的向區(qū)域中心集中的虹吸現(xiàn)象(梁穎,2006)。

表9 城市金融集聚靜態(tài)空間面板回歸結(jié)果

(續(xù)表)

通過(guò)對(duì)fve的滯后項(xiàng)進(jìn)行空間自相關(guān)性LM檢驗(yàn),拒絕滯后項(xiàng)無(wú)相關(guān)性的原假設(shè),可知變量fve具有空間自相關(guān),同時(shí)為與靜態(tài)空間回歸對(duì)比,本文進(jìn)一步采用動(dòng)態(tài)空間回歸模型對(duì)結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步分析,結(jié)果如表10:模型(1)中關(guān)鍵變量如數(shù)字金融和空間滯后項(xiàng)的系數(shù)為負(fù)并且通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn),回歸結(jié)果未發(fā)生明顯變化,證明數(shù)字金融水平有著明顯的空間分散化效果。為詳細(xì)探討不同地區(qū)之間的差異性,本文設(shè)定了地區(qū)虛擬變量并與解釋變量交乘進(jìn)行回歸,結(jié)果如列(2)至列(4)所示,可以明顯看出,回歸系數(shù)在東部與西部地區(qū)仍舊方向?yàn)樨?fù)且顯著水平達(dá)到99%,而在中部地區(qū)不顯著。可得出,在東部地區(qū),金融中心城市如上海、廣州、深圳、北京等金融行業(yè)在服務(wù)水平、發(fā)展環(huán)境、人員水平都處于較高水平,金融資源集聚趨向飽和,因而會(huì)對(duì)周邊環(huán)境產(chǎn)生輻射效果;在西部地區(qū),直轄市如重慶,省會(huì)城市如西安、成都等,同樣有著較高的金融集聚水平,可以帶動(dòng)周邊地區(qū)平均發(fā)展水平;而在中部地區(qū),由于平均金融產(chǎn)業(yè)活躍度不及其他兩地區(qū),因此數(shù)字金融發(fā)展后所帶來(lái)的的正向集聚效應(yīng)在中部地區(qū)較弱,技術(shù)改善無(wú)法帶來(lái)實(shí)際的集聚或分散。

表10 全國(guó)及東、中、西部城市動(dòng)態(tài)空間面板回歸結(jié)果

同時(shí)參考前文推論中數(shù)字金融多隨地區(qū)的規(guī)模變動(dòng)而呈現(xiàn)非線性影響,因此利用市轄區(qū)戶籍人口作為規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行不同規(guī)模城市的動(dòng)態(tài)空間面板估計(jì),將人口少于50萬(wàn)的城市標(biāo)記為小型城市, 50萬(wàn)到100萬(wàn)標(biāo)記為中型城市,100萬(wàn)到500萬(wàn)標(biāo)記為大型城市,500萬(wàn)以上者標(biāo)記為特大城市。結(jié)果如表11所示,可以看到交乘項(xiàng)digital_scale只有在模型(4)即特大城市類別中才體現(xiàn)出顯著負(fù)向影響的空間溢出效應(yīng),說(shuō)明金融業(yè)務(wù)的分散趨勢(shì)在特大城市更為顯著,離心力占據(jù)主導(dǎo)地位,特大城市多為金融中心城市,對(duì)周邊城市信貸資源容易產(chǎn)生“虹吸-輻射”效應(yīng)。

表11 不同規(guī)模城市數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)空間面板回歸結(jié)果

五、結(jié)論及政策建議

數(shù)字革命及其所帶來(lái)的服務(wù)內(nèi)容和形式的創(chuàng)新與更迭如何改變金融組織形式和空間分布,這一課題在區(qū)域宏觀經(jīng)濟(jì)研究中受到的關(guān)注不斷上升。本文使用權(quán)威的數(shù)字普惠金融指數(shù),以覆蓋地域和時(shí)間段更加廣泛的地級(jí)市數(shù)據(jù),從數(shù)字金融對(duì)一地的金融產(chǎn)業(yè)空間分布效應(yīng)出發(fā),在理論推導(dǎo)的基礎(chǔ)上,進(jìn)行了更加全面的分析。主要結(jié)論有:第一,以基礎(chǔ)回歸和工具變量回歸詳細(xì)檢驗(yàn)了數(shù)字金融對(duì)我國(guó)城市金融產(chǎn)業(yè)空間分布布局的效應(yīng)。隨著數(shù)字金融產(chǎn)品和服務(wù)覆蓋范圍不斷擴(kuò)張,機(jī)構(gòu)設(shè)點(diǎn)不再受限,人員集聚將有所削弱。數(shù)字金融技術(shù)通過(guò)產(chǎn)品迭代創(chuàng)新、降低融資門(mén)檻、提升支付和融資便利性、擴(kuò)張服務(wù)可輻射范圍,削弱了產(chǎn)業(yè)集聚的向心力,空間結(jié)構(gòu)總體上呈現(xiàn)出分散化發(fā)展趨勢(shì)。第二,通過(guò)面板門(mén)檻和分位數(shù)回歸的異質(zhì)性分析,發(fā)現(xiàn)在以規(guī)模為區(qū)分特征的地區(qū)之間,金融集聚受數(shù)字技術(shù)發(fā)展的影響隨城市規(guī)模上升體現(xiàn)出先正后負(fù)的非線性特征,小部分行業(yè)規(guī)模和產(chǎn)值規(guī)模較小的城市集聚增強(qiáng)而規(guī)模大者分化加快,形成中心向外圍擴(kuò)散的趨勢(shì)。第三,通過(guò)靜態(tài)與動(dòng)態(tài)空間面板回歸考察了空間溢出效應(yīng),數(shù)字金融的應(yīng)用使知識(shí)溢出的范圍大大擴(kuò)展,信息交換不再受限,在空間分布上促進(jìn)了金融業(yè)務(wù)由中心向外圍城市分散的格局,推翻了金融中心組織理論所強(qiáng)調(diào)的地理趨近觀點(diǎn)。地域差異分析發(fā)現(xiàn)東部和西部的中心城市有著顯著的空間溢出,而中部地區(qū)城市則不顯著。這說(shuō)明,由于不同層次的城市存在著發(fā)展階段的差異,因此數(shù)字金融的適用與發(fā)展對(duì)處于不同階段的城市作用效果也不同,產(chǎn)生的相異的集聚和分散的空間布局也有所不同。

中國(guó)數(shù)字金融雖然發(fā)展強(qiáng)勁、變革迅速,但真正做到高質(zhì)量、可持續(xù),還需要政策端加以匹配與適應(yīng)。結(jié)合所得結(jié)果,本文主要有以下的政策啟示:一是從全國(guó)的角度看,數(shù)字金融的發(fā)展有利于金融中心職能的向外擴(kuò)散輻射,因此二十大所提出的加快促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的政策方針需要堅(jiān)定不移地貫徹,金融服務(wù)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的有序展開(kāi),將顯著改善中小城市的金融服務(wù)環(huán)境,營(yíng)造健康的投資環(huán)境,促使金融與當(dāng)?shù)貙?shí)體產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)有效結(jié)合,形成更強(qiáng)的追趕效應(yīng)。二是相比之下,智能支付、智慧網(wǎng)點(diǎn)、智能投顧、數(shù)字化融資、數(shù)字人民幣等數(shù)字新模式能夠讓相對(duì)落后城市獲得更大優(yōu)勢(shì),也有助于拉近區(qū)域間“數(shù)字鴻溝”,縮小城市間差距。因此對(duì)于外圍城市,應(yīng)思考如何接納并增幅“數(shù)字紅利”,如提高政府的專業(yè)知識(shí)水平、拓寬服務(wù)可支持行業(yè)及建立更有效的技術(shù)平臺(tái)。三是數(shù)字金融在輻射更多落后地區(qū)的同時(shí),也造成了專業(yè)人力資源的更加集中,對(duì)于一部分城市來(lái)說(shuō)形成了人才流失,因此在促金融的同時(shí)也要促經(jīng)濟(jì),提高外圍城市的居民居住環(huán)境和勞動(dòng)保障,筑好人力資源蓄水池。推動(dòng)高端產(chǎn)業(yè)由中心城市向外擴(kuò)散,促使金融追隨產(chǎn)業(yè)而動(dòng),使外圍城市更大程度地享受中心城市的涓流效應(yīng)。四是由于中心城市在金融發(fā)展的生命周期中扮演的是城市群發(fā)展支點(diǎn)的角色,發(fā)揮了帶動(dòng)金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展上限和向周邊輻射的作用,進(jìn)一步保持中心城市的發(fā)展優(yōu)勢(shì),協(xié)調(diào)“中心—外圍”關(guān)系合理發(fā)展也是重要的政策方向。結(jié)合金融監(jiān)管和創(chuàng)新推動(dòng)的強(qiáng)化,警惕欠發(fā)達(dá)地區(qū)的中心城市對(duì)周?chē)Y源的過(guò)度虹吸,進(jìn)而打造城市群間電子商務(wù)、金融、中間服務(wù)、實(shí)業(yè)的有機(jī)結(jié)合,助推新經(jīng)濟(jì)。