金融集聚引导下的经济增长路径——基于门限效应和空间效应的解析①

张秀艳

(吉林大学 数量经济研究中心/商学院，吉林 长春 130012)

一、问题的提出

金融是现代经济体系的核心，金融与实体经济的良性循环推动经济成长。传统的金融集聚理论认为，金融集聚影响实体经济主要表现在集聚效应、功能效应和扩散效应[1]。作为产业集聚的伴随物，金融集聚随着产业集聚的形成而发展，并通过支持产业集聚加速经济发展。一种演进的观点认为[2]-[4]，金融集聚是金融行业规模、功能、层次的有序演变过程，也是金融资源与区位地理环境、产业条件协调组合的时空动态变化结果，其直接促成了金融资产总量的变化和金融组织体系运行效率的改善。学者们对金融集聚的研究主要聚焦于两个方面：一是金融集聚的动因，二是金融集聚与经济增长间的关联机制。

金融集聚的动因主要缘于信息不对称、交易成本、规模经济和空间外部性，金融集聚的动因与其功能效应相辅相成、相得益彰。具体体现在三个层面：第一，区别于其他产业集聚，金融业具有明显的信息服务特征，信息溢出和信息不对称极大程度上促成了金融集聚。Porteous[5]与Corbridge 等[6]认为，金融集聚有利于建立客户间的长期合作伙伴关系，从而降低信息传递失真的风险和信息交流的成本，越趋近于信息无缝连接，越能有效解决信息不对称，从而有利于金融资源合理配置。反之，充分的信息溢出和信息流动使得信贷资金配置更加合理化，又更进一步促成了金融集聚。Zhao[7]基于信息腹地理论并结合中国经济现实情境，指出信息不对称和信息溢出不仅能促进金融集聚的形成，还是划分区域等级、标度金融中心的决定因素。第二，金融集聚能够产生规模经济性，提高金融机构和相关企业整体运行效率。王丹和叶蜀君[8]认为，聚集在特定地区的金融机构不仅掌握了丰富的金融信息，能够消除机会主义，形成规模经济效益，且随着金融市场规模的扩大，进一步提升了金融产品的流动性，降低投资风险，从而提高整体运行效率。黄解宇和杨再斌[1]从金融本身的特点和空间经济学整合分析认为，以空间外部性为基础的金融业，在信息不对称和规模经济的双向推进作用下，趋向金融集聚；同时，金融业的高流动性和逐渐成为经济主导的特征，加速了金融集聚的形成。第三，金融集聚客观上追逐金融资源配置效率，实现功能效应。Kindleberger[9]与刘军等[3]认为，金融资源与区位地理环境以及产业协调融合所形成的网络化空间结构，能够有效降低流动性风险，完善资金配置风险转移功能，提升金融中介机构的专业化交易，从而优化金融资源配置。

关于金融集聚与经济增长间的关联机制，正如戈德史密斯[10]所言，“经济与金融发展之间存在着一种粗略的平衡关系”。金融集聚是金融发展演化过程中必然的结果，金融中心是金融集聚的具象表现形式，金融业空间集聚和区域经济发展相互促进[11]，产业结构与金融集聚相互影响、互为推力。一方面，金融集聚作为产业集聚的一种表现形式，通过与实体经济的交互融合而开拓市场，并基于专业化、规范化而充分发挥资源效用，进而促进经济良性发展；另一方面，金融机构由于自身的趋利性，会基于信息优势合理筛选优势产业，并基于收益最大化实现资金配置，通过规模经济效应和空间外部性，实现金融资源配置效率的提高和创新效率的改善，促进区域经济增长。Beck等[12]与Nourzad[13]实证研究金融发展对经济增长的贡献，研究发现，相比于资本存量的增加，金融体系健全更易于提升全要素生产率，且发达经济体的表现更加突出。余泳泽等[14]与张浩然[15]着眼于金融集聚的形成机制和空间特征，以地理距离作为权重矩阵，实证研究金融集聚的空间外溢效应，结果表明，金融集聚对工业生产率有显著的空间外溢效应，但此外溢效应存在边界有界性。洪功翔等[16]采用区位熵和空间计量方法测度我国东、中、西部的金融集聚程度，研究结果表明，银行业、证券业和保险业的集聚效应存在区域异质性。张克雯[17]通过建立双向互动关系模型验证金融集聚与经济增长间的关系，发现二者相互促进但存在城市差异性。也有一些不同的、值得深思的研究视角和研究结果，陈享光[18]基于马克思的社会经济发展理论，对比分析货币金融资本积累和虚拟金融资本积累，认为金融资本的过度积累，会使矛盾在发展过程中逐渐积累，最终导致落入发展陷阱。

目前，我国聚焦于创新驱动经济体系建设，致力于推动经济发展质量、效率、动力变革，金融发展必然成为经济增长的驱动力。然而，我国经济增长存在周期性和阶段性特征[19]，金融影响实体经济发展的表现也呈现出复杂性[20]，金融资源呈现出行业和地理空间的集聚特征明显，甚至有些地区呈现出虹吸现象。一方面，金融集聚是需求反映的表现，其追逐金融资源配置效率，客观上有助于全要素生产率的提升，促进经济增长；另一方面，金融集聚也是供给引导的结果，不完备的市场、信贷约束和所有权优势等因素造成了金融资源行业偏袒严重，潜在存在一定程度的金融资源错配或拥挤的不经济，由此导致的非效率难免对生产率产生负面影响。从区域经济发展层面来看，不同的经济发展水平会导致金融集聚的区域非均衡性，诸如地域依赖、不对称信息、规模经济、人力资本水平和技术创新能力等因素，金融集聚的经济绩效也表现出区域异质性。

考察金融集聚影响经济增长主要关注两大主题：一是金融集聚对产业或行业生产率提升的影响；二是金融集聚对区域经济增长的贡献。针对主题一，已有经验研究发现[21]，中国金融集聚对工业生产率的影响存在直接负效应和间接正效应，间接正效应会阻滞直接负效应的不利影响，但依赖于R&D资本的中介传导有效性，因此，金融集聚影响生产率提升的关键仍在于创新能力和R&D资本投入水平。同时，直接负效应的经验研究结果，在一定程度上印证了金融资源错配和拥挤的不经济，也表明传统金融集聚理论对中国经济现实缺乏解释力。那么，基于主题二检验中国金融集聚影响区域经济增长的特殊表现，同样具有吸引力。因此，本文试图考察我国金融集聚影响区域经济增长的门限效应和空间效应，以期获得我国金融集聚区域异质性和非均衡性的经验证据，尤其是实现瓶颈期或陷阱区的测度。另外，金融发展与经济增长的关联性问题是经济学研究的经典课题之一，现有文献为本文提供了研究基础，但在阐释二者关系的实证研究中，因衡量金融发展指标不同和经济增长水平的差异，使得相关研究难以获得一致的结论，并且关于金融集聚影响经济增长的机理研究尚缺乏足够的数理逻辑，因此，对制定金融和经济调控政策所提供的经验依据稍显不足，这也是本文的研究初衷所在，本文试图从数理的角度厘清金融集聚引导经济增长的最优路径。

二、数理模型

本节将基于内生经济增长模型，在生产函数中引入金融资源投入要素，构建数理模型，对经济增长进行动态最优化分析，以期获得金融集聚引导下的经济增长路径。

假设前提：金融集聚是金融发展演化过程中必然的结果，演进形成的金融集聚追逐金融资源配置效率，客观上有助于金融资源总量的增加和金融系统效率的改善。因此，为简化问题，在下述数理模型推导过程中，金融集聚等同于金融发展。

(一)最优路径分析

设定生产函数如式(1)所示：

(1)

结合资本增量方程、人力资本积累方程、技术生产函数和消费者效用函数，可得最优化分析的目标函数和约束条件如式(2)：

(2)

其中，C表示消费，ρ表示消费者的主观时间偏好率，是消费者对未来各种消费的非忍耐性。φ(0<φ<1)表示储蓄向投资转化的比率，取决于金融部门的发展程度或系统效率；δ代表资本折旧率。AH表示人力资本积累效率系数，(1-u)H为投入到人力资本开发活动中的人力资本量，可以视为人力资本积累。B表示不变的技术系数，λ表示人力资本的弹性系数且λ∈(0,1)，φ表示技术的外部性程度且φ∈(0,1)；F表示金融部门向实体经济提供的金融资源数量，θ表示金融产品在技术创新过程中的外部性。

最优增长的现值Hamilton函数为：

J=U(C)+ω1[φKα(AuH)β-φC-δK]+ω2B[(1-u)H]λAφFθ+ω3AH(1-u)H

(3)

基于控制变量的最优条件、欧拉方程和横截性条件，推导可得：(1)限于篇幅，具体推导过程略，如有需要请联系作者。

(4)

进一步可得gY=gC=gK，且最优路径时gA和gC关于gF的表达式分别为：

(5)

(6)

(二)结果分析

式(5)和式(6)表明，金融集聚促使gF(金融资源增长率)提升，能够提高平衡路径上的长期稳态经济增长率(消费增长率、实物资本增长率)和技术进步率。对式(5)、式(6)求偏导，得到∂gA/∂AH>0，∂gA/∂u<0，∂gA/∂θ>0，和∂gC/∂AH>0，∂gC/∂u<0，∂gC/∂θ>0，表明这三个参数对经济增长率的作用与对技术进步率的作用方向一致，即随着人力资本积累效率(AH)的增加、投入到人力资本开发活动的人力资本占比(1-u)的增加、金融资源在技术创新过程中外部性(θ)的增强，会促进技术进步率的提高和实现经济长期稳态增长。同时，由公式(6)可知，经济的长期稳态增长本质上源于技术进步和人力资本积累。

综上，经济增长源于实物资本投入、技术创新和人力资本积累，金融集聚影响经济增长主要通过两种途径：一是储蓄投资转化率，金融集聚会提升金融系统效率，加强金融市场“中介人”的作用，便于储蓄投资转化，进而提高实物资本增长率、消费增长率、经济增长率和技术进步率；二是金融资源总量的增加，金融集聚会实现金融资源配置效率的提升，增强股权融资，实现资本积累，提高技术进步率，加速经济增长。因此，金融集聚既有水平效应又有增长效应，金融集聚促进实体经济增长，本质上在于资本积累和技术创新。

三、金融集聚的门限效应

(一)模型基础

更一般化，设定引入金融资源要素的生产函数形式为：

Y=BKαRβFλLω

(7)

其中，B为常数，K、R、F、L分别代表实物资本存量、知识资本、金融资源(代表金融集聚程度)和劳动力，对式(7)两边取自然对数有：

lnY=lnB+αlnK+βlnR+λlnF+ωlnL

(8)

(二)变量选取

产出变量(Y)：2000—2017年实际各级地区生产总值。

资本存量(K)：运用永续盘存法估算。

知识资本(R)：选用国内三种专利受理量作为知识资本的衡量指标。

金融集聚(F)：采用地区金融产值区位熵度量金融集聚程度，F=(eij/pj)/(ei/p)，eij为j地区的i产业产值，pj为j地区的人口数，ei为全国i产业产值，p为全国总人口数。

劳动力(L)：采用各省市自治区年末从业人员数。

数据样本区间为2000—2017年，所有指标的基础数据来源于中经网统计数据库(http://db.cei.gov.cn)、中国社会经济与发展统计数据库(http://tongji.cnki.net)和《中国统计年鉴》。除去缺失指标较多的重庆和西藏自治区，只选取剩下的29个省市自治区作为研究对象。

(三)门限回归方程

建立门限回归模型，对金融集聚和经济增长的非线型特征进行研究。参考现有文献，对面板数据进行单位根检验，发现各变量均为一阶单整变量。对比原始数据和差分后数据的门限回归结果，发现回归系数大小、趋势、显著性检验均无太大差异，为了方便对应影响关系，本文采用原始数据测算门限方程回归结果。门限回归方程如下：

lnYit=α1lnKit+α2lnRit+α3lnLit+α4lnF×I(lnFit≤γ1)+α5lnF×I(γ1γ2)+εit

(9)

其中，F是门限变量，I(·)是示性函数，I(F≤γ)=1，I(F>γ)=0；γ1、γ2是门限值，εit是残差项。

(四)结果分析

第一，由门限方程回归结果发现，各个变量的回归系数分别是金融集聚(0.178、0.145、0.157)、实物资本(0.323)、劳动力(0.150)和知识资本(0.032)，均在P<0.01水平下显著。金融集聚对经济增长有显著的促进作用，且随着金融集聚程度不同呈现出明显的非线性特征，在两个门限值间(4.857，8.590)存在“瓶颈期”或“陷阱区”。当金融集聚程度低于低门限值时，金融集聚对经济增长的贡献为0.178，相对比较明显；随着金融集聚程度进一步提高但还没有达到高门限值时，金融集聚对经济增长的贡献减少到0.145，呈下降趋势，这潜在可以理解为是金融资源积累所付出的代价，但这部分“代价”具有滞后效应，当金融集聚程度超出高门限值时，金融集聚对经济增长的贡献又开始增大到0.157，呈现上升趋势。

第二，根据2012—2017年各地区平均金融集聚区位熵数值(如表1所示)，两个门限值对应的区位熵(分别为5.074和10.510)将各地区分为三个区制，北京、上海、天津、江苏、浙江、广东和福建地区属于第一区制，金融集聚区位熵高于10.510，已经超越金融集聚陷阱，因此，金融集聚对经济增长的促进作用会越来越重要。而云南、安徽、河南、吉林、江西、贵州、湖南和甘肃地区的金融集聚区位熵属于第三区制，低于5.074，这些地区还未步入“陷阱区”内，虽然金融集聚程度较低，但金融集聚能显著地促进当地经济增长。其余地区处于金融集聚过程中的瓶颈期，金融集聚影响经济增长的作用不明显，因此，加强这部分地区的金融集聚程度，快速跨越“陷阱区”，进一步提升金融集聚对经济增长的促进作用，具有现实意义。

表1 2012—2017年平均金融集聚区位熵

四、金融集聚的空间效应

(一)空间杜宾模型

基于式(7)和式(8)生产函数及其对数形式，通过LM检验和Hausman检验，确定空间杜宾模型1(地理邻近)和模型2(经济发展邻近)分别包含固定效应和随机效应；再经过时间空间固定效应结合的显著性检验，并根据LR和Wald统计量结果，确定模型1包含空间时间双固定效应。最终模型1和模型2的方程分别为式(10)和式(11)：

空间杜宾模型1：

(10)

空间杜宾模型2：

(11)

其中，ρ为空间自相关系数，w为空间权重系数，w1为地理上邻近空间权重矩阵，w2为经济发展邻近空间权重矩阵，wlnY和wlnK、wlnR、wlnL、wlnF分别为被解释变量和解释变量的空间滞后项，η为常数项；μ和θ为回归系数，分别为空间和时间的特定效应；ξ为服从经典假设的误差项。

由于模型包含被解释变量和解释变量的空间效应，为避免空间面板模型采用极大似然估计法造成的估计偏误，本文借鉴Elhorst提出的引入偏差修正的极大似然估计法，获得转换估计结果，如表2所示。

表2 模型估计结果

注：()内为概率，***表示p<0.01,**表示p<0.05,*表示p<0.1。

(二)结果分析

第一，由模型1的估计结果可知，实物资本、知识资本、金融集聚和劳动力对本地区的产出均为正向促进作用。除知识资本外均有显著空间交互效应，但金融集聚(-0.014)的空间交互效应为负，表明区域内经济增长受地理邻近地区金融集聚程度的负向影响，这一结果的潜在原因可以解释为，我国金融集聚在地理空间上非均衡分布，地理邻近地区经济发展水平差距显著，导致知识资本外溢障碍，获得金融资源时存在激烈的竞争现象，从而呈现负的空间交互效应。

第二，模型2中金融集聚对本地区产出的影响略微变小，而空间交互效应发生了明显的变化，由负向显著转变为正向显著(0.082)；实物资本的空间交互效应为负相关；劳动力的空间交互效应负相关；知识资本对本地区产出的影响转变为显著正相关，空间交互效应转为正相关。实证结果可以解释为，经济邻近地区的经济发展水平相当，劳动力流动速度快，实物资本和人才竞争相比地理邻近地区更为激烈，但区域经济平衡发展可促进知识资本外溢，使得金融集聚既有助于区域内经济发展又可以促进经济邻近地区的经济发展。综合模型1和模型2的结果可见，知识资本外溢是否顺畅成为金融集聚促进区域经济增长的关键，而知识资本是技术创新的前提，这一实证结果与本文前述数理模型结果不谋而合。

(三)集聚效应和溢出效应

在分析金融集聚对本地区产出作用和空间交互效应后，还需讨论其直接和间接效应。直接效应亦是集聚效应，表征金融集聚程度对区域内经济增长的影响；对应的间接效应则指金融集聚的溢出效应，表征金融集聚拉动周边地区经济发展的程度。表3为模型1和模型2的直接和间接效应估计结果。

表3 模型1和模型2的直接效应和间接效应

注：()内为概率，***表示p<0.01,**表示p<0.05,*表示p<0.1。

从金融集聚来看，模型1中金融集聚的直接效应为0.039，间接效应为-0.015，均为显著，这说明金融集聚对本地区的经济产出有显著促进作用，而对地理邻近地区的经济作用则是反向的，呈现负效应；模型2中金融集聚的直接效应为显著正效应(0.036)，间接效应为显著正效应(0.061)，表明金融集聚促进了本地区的经济发展，对经济邻近地区也具有明显的拉动作用。综合模型1和模型2中的结果表明：在我国，金融集聚具有显著的集聚效应，更倾向对区域内的经济发展起到促进作用，这就足以解释我国金融中心不断集中发展的现实情境；另外，金融集聚对地理邻近地区间起到负向溢出效应，这印证了金融集聚在一定程度上具有虹吸现象和“排他性”，对此应通过积极的供给引导尽可能破解虹吸效应的不利影响。金融集聚对经济邻近地区是显著的、正的溢出效应，并且结合前述的实证结果可以发现，经济平衡发展有助于通过竞争机制实现金融与实体经济的良性互动。

事实上，我国金融发展东西差距明显，2000年，金融业增加值主要集中在川渝、长三角、环渤海和珠三角地区。2008年，西部甘肃省增值减少，东部福建省步入集聚程度高的行列。 2016—2017年，由于经济发展战略布局和政策引导，金融资源流动发生明显变化，金融集聚的格局也变化较大。2016年间，中西部地区的金融集聚程度在不断提升，川渝、长三角、珠三角地区金融集聚形成较大辐射范围，特别是湖北省，因处于优越的经济地理枢纽位置而成为新的金融集聚中心，但环渤海地区集聚程度明显下降。北京缘于特殊的政治、经济、文化背景，仍处于金融集聚中心地位，但表现出明显的虹吸现象，进一步基于2016年金融产值绘制的Moran’s I散点图可以发现，北京处于第四象限，属于高值被低值包围的HL空间关系，佐证了虹吸现象的存在。到2017年，环绕北京的河北省金融业增加值显著提升，金融资源回流明显，金融集聚程度有所提升，我们相信这一结果与京津冀协同发展战略以及河北雄安国家级新区的设立与发展息息相关。显然，伴随着调整优化城市布局和空间结构，培育创新驱动发展引擎，金融服务经济发展更将具有重大现实意义和深远历史意义。

五、结论和启示

第一，金融集聚影响经济增长主要通过金融资源总量的增加和金融系统效率的提高，其本质是资本积累和技术创新。实证研究发现，知识资本外溢是否顺畅成为我国金融集聚促进区域经济增长的关键，因此，有必要加大金融资源投入，并以知识资本，尤其是R&D资本为中介，提高金融资源配置效率，提升全要素生产率，实现创新效率改善和区域经济增长。特别针对工业企业而言，鉴于R&D资本对全要素生产率具有积极影响，可以通过技术创新和工艺改进引导企业合理分配生产要素，通过提高研发投入强度和增强技术吸收、消化能力，实现工业规模生产优势。同时，由于金融资源分配更多倾向于国有控股企业和大中型企业，而民营企业和小微企业获得金融支持的能力相对处于弱势，潜在的金融资源错配不利于我国产业结构调整、转型和优化升级。有鉴于此，应积极构建并完善多元化、多层级的金融结构体系，突破以银行为主导的结构体系，金融体系健全更有利于经济增长。

第二，金融集聚影响经济增长具有门限效应，我国金融集聚存在区域异质性，突破金融集聚影响经济增长的瓶颈期至关重要。金融集聚呈现明显的地理空间特征，金融集聚对区域内经济发展有较强的集聚效应，而对地理相邻地区有负的溢出效应，虽然在地理空间上存在资源竞争，但经济平衡发展有助于通过竞争机制实现金融与实体经济的良性互动。总体而言，我国东部沿海地区金融集聚程度较高，同时经济发展水平较高，市场化改革相对彻底，基础设施和服务的完备化有利于形成规模经济效应和空间效应，从而更有利于吸纳金融资源，但也拉大了东部与其他经济区域金融业的差距。鉴于我国区域间金融集聚程度差异较大，在不过度扭曲整体经济绩效的前提下，基于社会公平的考量，区域政策的制定应积极推动欠发达地区从低产值的均衡跳跃至高产值的均衡，各地方政府也应该结合当地经济基本情况，制定符合当地现实的金融发展计划。

第三，金融政策的制定应兼顾推动金融发展和区域协调发展。金融集聚同时具有强集聚效应和弱溢出效应，使得金融集聚具有一定程度的排他性，从而呈现金融集聚中心区域经济发展越来越强，而其周边地区经济发展越来越弱。因此，金融政策的供给引导应有助于充分发挥金融中心的实践引领作用，通过创新竞争机制和政策驱动机制加强金融集聚积极的空间效应。重视金融资源的合理分配，协调金融资源、人力资本、实物资本和知识资本的有序流动，诸如地理相邻地区的实物资本和人力资本的流动，以及经济相邻地区的人力资本和知识资本的流动，减弱既有金融集聚中心对地理相邻地区的负向溢出效应，促进区域经济协调发展。另外，金融集聚的溢出效应是一种整合效应，很大程度上受行政体制的影响，因此，各级政府间应加强交流合作，充分实现人才、各类资源的共享，充分发挥金融集聚的正向溢出效应。

第四，就金融发展而言，应在规范发展的基础上，持续推动金融自由化改革，引导金融市场合理化、高效化发展。我国金融发展水平还较低，资本市场的功能未得到充分利用，金融机构贷款覆盖面过窄。因此，应积极创新融资工具，扩大金融信贷覆盖面。毋庸讳言，中小企业是创新经济发展的活力源泉，对于存在一定程度金融束缚的民营企业和中小企业而言，金融机构应贯彻落实扶优限劣的服务方针，建立和完善风险成本分摊机制，具体解决存贷款期限错配问题，打通其融资瓶颈，从而有的放矢地提升金融服务实体经济的能力。同时，金融机构应主动对接国家发展战略，加大对有效益、有竞争力的优质企业的支持力度，稳步推进具有良好发展前景的困难企业的增效升级，有序推动浪费资源、扰乱秩序的僵尸企业的整合重组，全方位、多层级实现金融服务与实体经济发展的互动演化。