高铁开通是否促进了长三角金融业的集聚

韩 伟，程 龙，耿玖思

（上海对外经贸大学国际经贸学院，上海 201620）

一、引言

交通是经济发展的重要保障，我国自2008 年第一列高铁——京津城际高铁开通以来，大力推进高铁投资建设，使得我国的高速铁路开通站点和总里程快速增加。到2019 年末，我国高铁的运营里程数为3.5 万公里，占世界2/3 以上。我国已经成为高铁运营规模最大的国家之一。

地理上的长三角地区地处长江入海之前的冲积平原，根据国务院2019 年下发的长三角区域一体化发展规划纲要，最新的长三角城市群的区域被正式划定为囊括江苏、浙江、安徽和上海三个省级行政区和一个直辖市的全部区域范围。长三角地区是我国经济最繁荣、产业最活跃的城市群地区之一，其范围内的高速铁路建设经历了快速的发展，已经形成了较为发达的高铁网络。这在很大程度上完善了地区间的交通基础设施，对长三角城市群地区的服务业的空间结构产生了重要影响。

金融业是现代经济发展的核心，同时也是生产性服务业的重要组成部分之一，其空间布局结构的变化值得深思。随着计算机和网络通信技术的高速发展，金融业的许多职能已经摆脱了地理空间的束缚，其业务能够在距离遥远的不同地理坐标上实现，免去了线下面对面的交易，在降低成本的同时使业务更加方便快捷。然而，金融业在空间上的集聚程度却日益加深。从最初少数几家银行的集中，到如今上百家不同类型的金融业机构和金融业态的大量集聚，毫无疑问，集群已经成为现代金融业产业组织的形式之一。

影响金融发展的重要因素之一是人才。不同于自然资源与实物资本，人才身上所蕴含的人力资本是金融业发展的“软生产要素”。现代金融业的竞争依赖人力资本的积累，随着人力资本积累水平的不断提高，金融服务产品的供给能力会逐渐增强，为了共享人才，金融机构会倾向于相互集中，方便人员流动，这在客观上促进了金融业的集聚。

那么，以客运为主的高速铁路客观上促进了长三角地区的金融业集聚了吗？本文将构建多期双重差分模型对此问题展开讨论。

二、数据来源、变量说明与计量模型设定

（一）数据来源及描述

本文的数据主要来自2007-2017《中国城市统计年鉴》和《中国区域经济统计年鉴》，选取长三角地区的上海和江苏、浙江、安徽的全部40 个地级市作为研究对象。

（二）主要变量说明

文章的被解释变量为lqit，表示i 市t 期的区位熵。目前衡量产业集聚的指标有区位熵、行业集中度、赫芬达尔指数、空间基尼系数等。考虑数据的可获得性，本文将采用区位熵作为衡量金融业集聚的指标。区位熵（LQ）又称地方专门化率，能够对地域要素的空间分布状况进行衡量，用来判别产业是否存在集聚的可能性方法之一。常用的测定指标有工业总产值、工业增加值、就业人数、销售收入等。其计算公式为：

其中，Xij表示产业i 在j 地区的产出指标，∑jXij表示j 地区所有产业的产出指标，∑jXij表示i 在全国所有地区的产出指标，∑i∑jXij表示全国所有地区所有行业的产出指标。一般认为，LQ 的值越大，该地区该产业的集聚水平越高。LQ＞1，表明该产业在该地区比较优势明显，产业的地区集中程度较高；LQ=1，说明此地区这种产业集聚水平不高；LQ＜1，表明该产业在该地区产业集聚相对较弱，相对于全国水平来说处于比较劣势。

本文计算区位熵采取的测定指标为就业人数，用长三角地区代替全国地区计算。

文章的关键解释变量为didit，这是一个虚拟变量，如果i 市t 期具有高速铁路，则取值为1，没有则取值为0。

控制变量主要围绕可能影响金融业集聚的因素来设计，其中包括gdpit、govit、openit、informationit。

gdpit表示i 市在t 期的经济规模，用当期的gpd描述。金融是国民经济的重要组成部分，实体经济的运行状况对金融主体的发展有着重要影响。金融产业的集聚，需要与之相匹配的经济基础作为其发展的依托。

govit表示i 市t 期政府对金融业的干预程度，用当期的政府支出水平占gdp 的比重描述。我国金融业的发展模式为供给引导型，即政府会为该地区内的金融业机构提供具有竞争力的金融政策和制度环境，在区域金融竞争力快速提升的同时，客观上加速了该地区金融的集聚程度。所以金融业集聚对政府政策和制度环境的依赖性较强。

openit表示i 市t 期的对外开放程度，用当期的实际利用外资额占gdp 的比重描述。对外开放使得国内企业获得大量资本，促进了企业的扩张以及产业的专业化分工，从而产生了规模经济、外部经济，这是产业集聚的要素之一。除此之外，企业扩张所带来的产业集聚通过共享基础设施等资源降低了地区企业成本，进一步吸引区域内企业集聚。

informationit表示i 市t 期的信息化建设水平，用当期的电信业务总量占gdp 的比重描述。电信基础设施建设和完善加速了信息的传播速度，客观上降低了金融业机构的运营成本，同时也能够为金融企业快速捕捉市场需求变动提供充分的保障。

（三）计量估计方法及模型设定

为了研究长三角地区金融业在高铁通车前后集聚程度变化的净效应，本文使用双重差分（DID）模型，将2006－2016 年期间开通高铁的长三角地区的地级市作为处理组，控制组为未开通高铁的长三角地区的地级市，并且控制了其他相关变量、个体和时间固定效应，进行双重差分回归，具体模型如下式所示：

β1为该模型估计的主要关注对象，其衡量了高速铁路开通对长三角地区金融集聚的净影响，若值显著为正，则说明高速铁路发展增强了长三角城市的金融业集聚；若值显著为负，表明高速铁路发展无法促进长三角城市集聚；若该估计结果不显著，则说明高速铁路发展对长三角金融集聚无太大影响。

三、回归结果分析

（一）基准回归结果分析

1.描述性统计

表1 为主要变量的描述性统计结果。其中区位熵的平均值大约为1.054，说明长三角地区的城市金融业存在着不同程度的集聚。区位熵的最小值约为0.169，最大值约为2.845，这表明长三角城市间的金融业集聚程度存在着较大的差异。

表1 变量描述性统计结果

2.高铁开通对长三角金融业集聚的影响

根据上文的设计，以高铁开通的时间为外生冲击，设置对照实验，使用双重差分法检验高速铁路的开通对长三角地区金融业集聚的影响情况，具体估计结果见表2。由于文章主要关注的是系数β2，所以首先对实验不加其他控制变量进行估计，得到表2 中的（1）。再依次添加其他控制变量后得到表2 中的（2）、（3）、（4）、（5）。

在表2 中，did 的系数衡量了高铁开通对长三角地区金融业集聚影响的净效应。在未加入控制变量时，高铁开通使长三角金融业集聚增加了0.311个单位，并且这种正向的影响是显著的。当加入控制变量后，结果显示在（2）、（3）、（4）、（5）中，高铁开通对长三角地区金融业集聚的影响仍然是正向的，并且这种正向的影响是显著的。由此可见，高铁的开通促进了长三角地区金融业的集聚。

表2 高铁开通对长三角金融业集聚的影响的实证结果

（二）机制分析

上述研究表明，高铁的开通确实能提升了长三角地区城市的金融业集聚程度。对其可能的影响机制分析如下：

1.市场结构效应

高铁的开通提高了本地区的可达性，在降低沟通交流成本的同时，扩大了市场的空间影响范围，从而拓展了市场的边界，降低了交易的成本。在商业活动的各项成本中，时间成本占据着至关重要的地位，因此，从时间成本的角度来看，地区交通运输水平的提高能显著降低金融企业的成本，增加交易各方面对面交流的机会。人员运输的时间成本减少对市场效率的提高起到了至关重要的推动作用。长三角高速铁路网络的建成会使长三角城市群拥有更加广阔的市场潜力，提升了城市的竞争力，进而吸引更多的金融机构入驻，加快地区金融业集聚。

2.要素整合效应

高铁开通对各生产要素的影响具有异质性，主要表现在“人流”和“信息流”两个方面。首先，高速铁路促进了劳动力的快速流动，有利于提高地区间的劳动供给和需求的匹配效率。从劳动者角度来说，在金融业越集中的地区，劳动者可供选择的就业机会就越多。从企业角度来说，劳动力的供给越多，会提高企业找到合适员工的概率。另外，多个员工和多家企业间进行的多对多的双向选择，在一定程度上淘汰了效率较低的企业，提高了市场的效率。其次，高铁网络的建成增加了人员线下面对面交流的机会，这将有利于行业间知识的传播和扩散，提高了知识和技术的易得性。

四、结论

本文利用双重差分、固定效应的方法，评估了2006 年到2016 年间长三角地区的41 个城市高铁开通的金融业集聚效应。通过实证结果发现：高铁的开通对于促进沿线城市的金融集聚度的提高有着显著的正向作用。对于提升长三角地区高铁城市的金融业集聚水平有着明显的推动作用。

本文的实证研究结果以期对长三角城市的高铁修建具有一定的启示，也旨在为今后高铁以及金融业布局的相关政策的制定提供借鉴。