金融集聚对长三角地区经济增长的影响效应分析

韩雨琴 王宏瑞 黄 萍

（江苏海洋大学 商学院，江苏 连云港 222005）

一、引言

金融集聚与经济增长的关系一直都是国内外经济学家热衷研究的热点话题。长江三角洲地区作为中国经济发展最活跃、开放程度最高的区域之一，在国家现代化建设大局和全方位开放格局中具有举足轻重的战略地位。在此背景下，以柯布道格拉斯生产函数为理论基础，选取长江三角地区26 市 2008—2019 年的相关数据，运用因子分析法测算金融集聚水平，再运用协变分析检验、Hausman 检验和固定效应检验建立适合的面板数据模型，研究金融集聚是如何影响经济增长，为长三角地区金融集聚与经济增长的协调发展提供有价值的理论指导及参考。

二、文献综述

关于金融集聚与经济发展的研究主要从空间溢出效应视角、科技创新视角和金融集聚动因视角等三个方面展开探讨的。

第一，基于空间溢出效应的视角展开研究。梅冰菁[7]基于2006—2017 年中国31 个地区和省市的面板统计数据,运用了杜宾模型得出中国金融集聚存在显著的空间依赖性和外溢性,空间分布格局显现出东中西梯度型减弱态势。吴茂国[1]认为省级金融集聚具有显著影响对经济和周边省份，具有显著的空间溢出效应。

第二，基于科技创新的视角进行探讨。国外学者偏向于从影响因素和体系建设方面进行研究。首先，从影响因素方面，Coenen（2017）认为，由于技术环境与区域经济的差异，同等政策作用效果存在明显差异。其次，从体系建设方面，Yongtae 等（2009）通过国家层面发现创新体系覆盖面过大，导致很多方面无法细化，从而创新产出率不高，建议以区域划分。国内学者主要从宏观和微观角度出发，金祥荣（2014）以我国高校，企业，科研院所为研究对象，认为企业创新的科技创新效率较低，创新效率在不同创新阶段有差异。

第三，基于金融集聚动因的视角进行讨论。国内外学者分别从产业经济学方面，金融地理学方面，区位选择方面出发。Park(1986)基于全球的数据研究了金融中心和国际银行等金融机构在形成过程中重要因素，结果表明规模经济引起的规模产出是促进金融集聚的原因之一。Clark(2016)探讨了地理因素在德国不同金融市场产生的影响，发现地理因素对不同市场的信息搜索有着重要影响，金融机构地理位置越接近，越有利于信息搜集。潘英丽（2003）基于区位选择理论，分析了金融机构选择地址的因素，主要从人力资源，地区交易成本，税收制度和通信设施等方面研究。

国内外的学者对于金融业集聚对于经济增长的影响研究较为丰富,不仅从理论上详细描述,还从实证上谨慎的验证。许多的文献都主要是从全国整体情况来比较分析。在现有相关文献的基础上,以柯布一道格拉斯生产函数作为其理论依据,进行了面板回归分析,既能够综合地运用了现有的研究方法和手段,又力求能够在其研究的思路和理论框架上得到一定的创新。

三、金融集聚对经济增长的作用机制

（一）金融集聚通过集聚或者扩散效应影响区域经济增长

集聚效应主要体现在金融集聚地区会积极地聚集许多金融机构的结构,并且这些金融机构的积极集聚可以吸附大批资金,提高其资金的流动性,促进了金融资源向商业银行和其他投资者两个方面的流动,进一步可以为这个区域内的其他实体经济发展提供一系列的信贷和融资。从而促进经济增长。然而,若在某个一定的地理区域内已经成功聚集了大批的网络金融服务资源,也可能引起扩散效应。由于金融企业在挤压的作用下,金融资源聚集地区内的其他金融企业的成本可能会大幅上升,到一定程度后，一部分金融资源由于逐利性、成本过高等因素，会从金融集聚区扩散到周边区域。当金融资源从金融集聚区扩散转移时，会给这一些金融集聚区域较低的区域带来优质的金融资源和市场管理经验等，促进这些地区金融水平提高和经济增长。

（二）金融集聚通过升级产业结构影响区域经济增长

金融机构，金融资源在区域上集聚能够为区域内的产业结构调整和升级提供资金支持，促进该区域实体经济的优化和发展，从而促进区域经济的增长。第一，区域内很多产业都有产业结构升级的需求，特别是中小型企业缺乏资金，此时金融集聚区内有大量的金融机构，这些金融机构有利于企业获得资金支持。第二，金融集聚区内存在大量高新技术企业和各种类型的金融投资机构，为新技术的产生和新兴企业的发展提供资金支持。金融机构等金融资源能为金融集聚区创造有利于尅创新的优质的市场环境，促进产业结构调整，促进经济增长。

（三）金融集聚通过吸引外商投资影响区域经济增长

在全球化的背景下，我国对外开放、引进外资，不仅给我国企业带来了资金支持，也引入了国外企业的先进技术和管理经验。金融集聚区内大量的金融机构和资源为外资引入创造便利，还可以减少非标准信息的不对称现象的发生，从而提高外资引入的吸引力，降低外资进入时的风险。再者，金融集聚内大量金融科技人才的集聚，使金融集聚区内形成丰富的劳动力市场，国内资本进入时可以减少人力资源的搜寻资本。当外商资本引入时，当地经济得以发展。

四、长三角地区金融集聚水平测度分析

（一）金融集聚水平评价指标体系的建立和数据的选取

根据梅冰菁[7]和张玄[6]的研究体系，结合长三角地区经济发展状况，从金融规模、金融密度，金融效率以及金融环境，构建了对金融业的集聚程度和综合性评价的指标框架，具体指标体系如表1 所示。

表1 长三角地区金融集聚水平评价指标体系

（二）长三角地区金融集聚水平的测算

根据表1 所建的金融集聚水平评价指标体系，结合2008-2019 年的指标数据，数据来源于wind 数据库，各市统计年鉴、三省一市《金融运行报告》，26 市《国民经济和社会发展统计公报》，运用因子分析法，测算金融集聚水平。

（1）KMO 检验和Bartlett 检验

KMO 检验用于检验变量之间的相关性是否足够小，Bartlett 检验用于检验相关阵是否为单位阵。经检验KMO 检验为0.729，大于0.6，Bartlett 近似卡方为4075.591，sig 值为0，表明数据之间有一定的相关性，可以做因子分析。

（2）相关系数矩阵特征值及因子贡献率

通过主成分分析法，相关系数矩阵中有两个较大的特征值（均大于 1），分别为 5.303，1.079，这两个因子解释了长三角地区金融集聚水平的的79.778%，这两个成分表示了原始指标的绝大部分信息，因此提取前两个因子作为主因子，用其来评价长三角地区金融集聚水平。

（3）综合得分计算及结果分析

利用成分得分矩阵计算出两个公共因子的得分，为了方便评价，可以把长三角地区表26 市金融集聚水平分成A/B/C 类，我们将金融集聚水平得分在60 以上设为A 类，40 至60 为B 类，40 以下为C 类。如表2。

表2 2019 年长三角地区金融集聚水平综合得分表

2008 年至2019 年长三角地区的金融集聚水平总体呈上升趋势，说明长三角地区金融集聚水平不断提高，金融规模逐年扩大，金融市场体系日益完备。其中，上海市金融集聚水平最高且远超其他城市，上海市金融集聚良好发展的优势主要来源于政府对上海市的规划和定位优势、上海市的地理位置优势、城市基础设施优势、金融机构集聚带来的完备金融市场优势等方面。首先，在地理优势上，上海具有天然良港的优势，能在世界贸易中获得足够的发展动力。其次,国家在经济政策、资金等各个方面都对整个上海市的国家经济社会持续发展战略进行了大力度的倾斜,国家认为应该努力让整个上海市尽快打造发展成为一个面向国际化的经济、金融、贸易、航运综合中心,发挥"四个中心"的经济牵头和政策引领引导作用,带动长三角区域的经济飞跃。再者，上海市交通基础设施种类齐全，电信通讯全面发展，信息通讯率高，有助于金融市场开发和提高金融交易效率，高质量的办公室设施等便利的条件吸引着金融机构的集聚。最后，上海市的金融市场体系完备，金融机构、金融专业技术人才高度集聚，金融活动、金融交易高度活跃，对促进金融要素资源合理配置有积极的推动作用，有助于金融创新的发展。其他城市，按照行政区域划分，江苏省第二，浙江省次之，安徽省最低。按区域分布来看，金融集聚水平高的地区基本围绕着上海地区向周边扩散。

五、长三角地区金融集聚对经济增长影响的实证分析

（一）变量的选取与模型的设定

柯布-道格拉斯生产函数主要是用来测定生产经营活动中资本投入量和劳务投入量对生产产出的影响;亦可以测定技术进步、资本增加、劳务力的增加对产出总额增长所做出的贡献。柯布一道格拉斯生产函数表示为:

其中：Y 代表产出增长率，α 代表科技进步率，K 代表资本增长率，β 代表资本产出弹性系数，L 代表劳动增长率。

选取 2008-2019 年的长三角地区26 市年度面板数据，将（1）进行对数处理得到（2），建立如下面板数据模型：

其中 i=1,2,3,4……N，t=1,2,3,4……T，

C 为lnA 可以视为常数项；αit、βit、γit、为变量系数；μit 为随机干扰项，且干扰项间零均差，同方差且相互独立；i 表示各区域，t 表示各年份。解释变量lnL,lnK,FAG 分别代表的是劳动力投入的对数，固定资产投资的对数，金融集聚水平。数据分别选自 2008 至 2019 年长三角地区的就业人口总数（万人），固定资产投资额（亿元），金融集聚水平综合得分。Yit 为被解释变量，代表的是长三角地区 的GDP，来反映各地的经济增长状况。

（二）模型检验以及回归结果分析

首先通过协变分析检验来确定是混合回归模型、变截距系数模型还是变系数模型。在 5%的显著性水平下，拒绝H2，接受H1，模型为变截距模型。其次要通过Hausman 检验确定是固定效应模型还是随机效应模型。Hausman 统计量对应的相伴概率0.0003，小于0.05，所以拒绝随机效应模型，选择固定效应模型。最后通过固定效应检验来确定是个体固定效应模型，还是时点固定效应模型。结果表明F 统计量在5%的显著水平上，接受个体固定效应不显著的原假设，卡方统计量在5%的显著水平下拒绝时点固定效应不显著的原假设，认为不存在个体固定效应，但存在时点固定效应。

回归结果如表3 所示，通过表3 可知，2 的值为 0.8936，比较接近于 1，说明拟合优度较高，对实际有较好的解释能力。F 值较大为 117.0748，其对应的P 值远小于0.05，说明面板回归模型整体显著。通过t 检验，表明整体不存在显著性差异。

表3 变截距时点固定效应模型结果

实证表明经济发展与劳动投入，资本投入和金融集聚水平均呈正相关关系。通过对表 5 变截距时点固定效应模型的结果分析，我们可以得出关于如下结论：

（1）劳动投入，资本投入和金融集聚水平与国内生产总值均呈正相关关系

长三角地区各市就业人数每增加 1 %对国内生产总值的影响约为0.084% ；固定资产投入每增加 1 %对国内生产总值的影响约为1.13%。金融集聚指数每增加 1 %对国内生产总值的影响约为0.04。其中，固定资产投入影响最大，其次是，金融集聚水平最低。因此，各地政府要重视对金融集聚的支持力度，各地区要充分发挥自身优势，互惠互利，从而能够推广经济共同增长。

（2）时期比个体影响更显著

通过固定效应模型检验，时点固定效应比个体更为显著。说明，长三角地区随着时间的推移，总体经济增长速度非常快速，虽然长三角地区 26 市经济发展存在差异，但是时点更为显著。

六、对策建议

通过理论和实证模型，研究了金融集聚水平对长三角地区经济增长的影响分析，结果表明，金融集聚水平与经济增长存在内部联系，据以上的研究结论，本文对长三角地区经济增长提出几点对策建议：

（一）金融规模不是越高越好，要考虑到边际因素，保持恰当的金融规模

存贷款总额过高，一定程度上不利于经济增长。首先,存款率过高,会严重抑制居民的消费,有效在需求不足情况下,社会总供给也可能会大幅下降，不利于整体经济增长。其次，总贷款过高，经济却没有呈现出高速增长，可能会出现借新债还旧债的情形，给经济发展留下隐患。因此，只有存贷款总额的规模保持在适度的水平上，才能够对经济增长有正向作用。

（二）不能在邻近区域同时建立多个区域金融中心

随着信息技术、基础设施、资本市场的不断完善,金融集聚的辐射范围及金融网络会不断扩大,扩散能力及服务能力也将不断增强。同时建设多个区域金融中心，容易造成区域间金融资源的恶意竞争,阻碍金融集聚从“极化效应”阶段向“涓流效应”阶段的过渡。

（三）注意产业结构协同升级

产业结构升级，有利于吸引金融资本流入，有效防止金融集聚过程中有效金融需求不足，提高整体的金融资源利用效率。上海市作为长江三角地区的核心地区，要充分发挥其引领作用，发挥金融集聚向边缘区域的辐射效用，通过向边缘地区转移一些产业，金融机构等金融资源，从而建立优良的金融集聚环境，有利于经济的稳步增长。

（四）互通基础设施，共享科技创新

引进金融人才运输、信息等基本配套设施是我国金融经济的发展。长三角区域由于地理上的位置优越，航运发达，所以要大力发展航运，为金融发展提供交通便利。要在基础设施上互相配合沟通，首先要在在信息上互通，实现数据共享，综合分析利用信息，从而能将有价值的信息运用到金融活动中去。其次要聚焦公共服务，鼓励优质资源共建共享，从而使各种资源设施发挥最大的效应。现如今，金融技术、金融人才等要素在不同地区之间的流动存在障碍，各区域的发展也具有明显的地方特征，因而不能很好地实现资源高的效利用和区域之间的协同创新。上海市作为长三角地区的核心和金融集聚区，无论是其金融人才，金融创新技术还是金融规模等都处于较高的水平，如若能实现上海市与边缘区域的人才，技术自由流动，且长三角地区着眼于区域整体资源的系统规划和整合，那么地区之间条块分割，资源分散的状况就会得到很大的改善。