经济中心城市金融发展的影响因素研究——基于北京市高端金融人才视角

张体栋，孙 健，王保玲

（1.对外经济贸易大学 保险学院，北京100029；2.中国出口信用保险公司，北京100033）

一、引 言

自2018年博鳌亚洲论坛公布中国金融业开放的时间表以来，人民银行、银保监会等金融管理部门先后宣布并推动实施了五十余条具体开放措施，我国金融业对外开放步伐明显加快。金融业扩大开放已成为全面深化中国改革开放的重要举措，经济中心城市作为金融行业扩大开放与主要改革举措落地实施的主要承接方，进一步提升城市的治理水平并研究影响金融发展的相关社会治理因素以适应金融发展的需要已成为学界下一步的研究方向。

根据既有的研究结论与文献，可以发现金融与经济增长是一个相辅相成的关系。经济的发展促进了金融行业的繁荣，金融是国家社会经济发展到一定程度的产物，经济决定金融的理论基础（曾康霖，2018）［1］。

金融行业的稳定运行为经济的健康发展提供持续的资金流。金融发展促进了经济增长与货币政策的良好执行（战明华，等，2020）［2］。陈明华等（2020）［3］以长三角地区城市群为研究对象，认为城市的金融发展促进了长三角地区城市群内部经济差距的缩小，金融的发展是城市之间第三产业存在差距的主要因素，对第二与第一产业的影响力依次减少。金融的发展可以通过推动企业创新进而促进经济的发展（庄毓敏，等，2020）［4］以及城镇化进程的加快（张宗益，等，2006）［5］。张海军等（2020）［6］将金融的扩大开放作为研究对象，结果发现金融的扩大开放有助于产业结构升级与优化，进而促进了经济的发展与全要素生产率（聂雷，等，2021）［7］。但金融对经济的影响不仅仅只有简单的促进作用，同时也存在“倒U型”的关系。夏璋煦等（2019）［8］认为在金融危机、经济环境下行以及市场剧烈波动时期也存在金融的过度发展。窦钱斌等（2021）［9］对比海洋法系与大陆法系两大不同治理体系国家的金融开放程度对经济增长的影响之后发现，虽然国家治理体系不同，但是金融对经济增长存在“倒U”型的影响关系，即过高的金融开放程度不利于经济的稳定增长。金融体系的脆弱性通过风险溢出进而拖累经济（贾妍妍，等，2020）［10］。

综合既有的研究结论可以看出，国内专家学者着重于研究金融与经济的关系，对于城市区域金融的研究较为全面，着重表现城市之间的外环境与金融的关系，而在城市治理能力、治理表现以及治理标的等因素对金融发展的影响上鲜有涉猎。

政府对城市的管理能力，特别是对城市社会治理因素的调整，同样影响金融与经济的发展。文雁兵等（2020）［11］通过对中国百强县与贫困县的官员个体治理特征数据与经济数据进行研究发现，官员的治理能力对经济增长的影响较大。吕美等（2013）［12］认为城市的金融、经济等基础以及支持力度对金融发展的效率具有正向的影响。除此之外，刘倩等（2020）［13］认为城市群政策促进了该地区金融的发展。Chatterjee（2007）［14］认为，在不断发展的开放经济中，在具有灵活替代可能性和相对较小外部性的国家，政府直接提供公共资本可能对经济与金融的发展更有益。

为了丰富城市社会治理与金融发展关系的研究，文章从城市社会环境与金融发展的关系出发，使用结构方程模型探讨城市治理目标与金融发展之间内在的影响关系，以使城市治理能更好地适应金融的发展，为金融业扩大开放提供良好的基础。

二、理论分析与研究假说

（一）理论分析

根据前文分析，城市社会治理与金融发展有一定的联系。各个治理标的与金融发展存在复杂的相互影响关系，因此构建动态一般均衡模型梳理其中的关系。本文构建的动态一般均衡模型可以合理解释金融的发展（资本增长）与城市社会治理之间的影响关系。本模型主要包含家庭、厂商（最终产品生产部门与中间产品生产部门）与政府三部门。“家庭”部门提供劳动。中间厂商使用政府提供的城市治理服务进行生产，例如教育知识、工作环境以及交通设施等包含基础设施服务，且不需为使用付出相关的成本；最终产品生产部门生产最终产品并进行缴税。“政府”部门通过税收提供城市社会治理服务，提高了企业生产效率。具体模型如下：

1.家庭部门。假设家庭的每一期消费为Ct，根据拉姆塞—卡斯—库普斯曼模型及费建平等（2002）［15］的假设，家庭的效用为：

通过家庭最优化条件可以得出消费增长率：

上式中，rt表示净真实利率，ρ表示t期家庭效用向当期贴现因子。

2.厂商。最终产品生产部门，假设最终产品生产部门的生产函数为：

其中，Qt表示t期整个社会的最终产出，Mt表示该社会体系中中间产品的数目，Lt表示t期劳动，i表示 中间产 品 生产 企 业0≤i≤Mt，表 示 利 用 中 间 产 品 生 产 最 终 产品函数，Ht表示人力资本，为简化计算本次研究忽略人口增长，β=0。

政府部门不能生产最终产品。假设政府部门对城市发展的总投入θt等于对最终产品产生的税收τt（θt=τt），则，最终产品生产部门的利润函数为：

其中，ωt表示t期社会的工资水平。

通过最大化（4）式，可以求得最终产品生产部门生产的最优化条件为：

3.中间厂商。中间厂商均可以使用政府提供的社会治理服务。因此，根据假定，所有的中间厂商为完全竞争，利润为0。因此，中间厂商的利润函数：

pt(i)表示中间生产厂商的产品价格，mt(i)为中间厂商生产出的产品，nt(i)表示中间产品生产厂商生产所需要的原材料。为了便于计算，中间厂商对原材料与中间产品没有损耗，即mt(i)=nt(i)。求得：

在经济达到均衡时，处于平衡增长路径之中。此时，经济体中的消费、资本、知识、经济增长率均相等：

将公式（7）带入公式（8）可得出，资本的增长率为：

4.政府。政府部门并不产生实际生产力，仅仅通过对最终产品收取税收进而对城市治理进行投入。假设政府的全部税收均用于基础设施建设，政府投资基础设施的函数为：

St表示政府对基础设施等的投入。假设政府对不同治理标的投入比例为ξi（i=,1,···,n），则：

参考骆永民等（2020）［16］的假设，政府提供的基础设施提高了企业产出、技术以及生产率，且最终产品生产部门对每种中间产品生产部门生产的产品的需求都相同，对最终产品生产部门的生产函数可以写成如下方式：

联立公式（10）与（12），在经济到达稳态时，资本与技术的增长相同。可以得到：

将式（14）带入（9）可得：

为了便于计算，假设政府对每一治理标的进行相等份额的投入，即：

因此，

将（17）式带入（15）式，并利用常微分方程求导可得：

一阶条件为0时：

进一步可证得：

因此，资本的增长与政府对于社会基础设施的投入呈现出明显的正相关关系及“倒U”型的关系。

（二）研究假设

通过前文对理论模型的构建分析，政府对基础设施的投入与金融的增长呈现正相关的关系。但是具体的城市治理标的与金融的影响关系如何，需要具体实证进行检验。本次实证研究结合2017年北京市金融工作局课题“北京市高端金融人才对北京发展环境满意度调查”和2017年北京市社会科学基金重大项目“北京市金融风险预警与防范研究”共同对北京市高端金融人才进行的调查项目的设定，将政府对基础设施的投入对象主要分为如下四个方面：经济发展、社会发展、文化发展以及生态文明。本次研究中的金融发展主要使用问卷调查中金融发展状况。因此，结合具体实证研究内容做出如下假设：

1.H1a：经济发展与金融发展呈现正向的关系。

H1b：经济发展促进社会的发展。

H1c：经济发展促进文化的发展。

H1d：经济发展促进生态文明建设。

2.H2：社会发展与金融的发展呈现正向的关系。

3.H3a：文化发展与金融的发展呈现正向的关系。

H3b：文化发展促进社会的发展。

H3c：文化发展促进生态文明的发展。

4.H4：生态文明的发展促进金融的发展。

三、实证模型与数据分析

第二部分构建的动态一般均衡模型证实了城市社会基础设施建设的不同方面对资本发展具有促进作用，本部分从具体实证出发进一步验证该结论。

（一）结构方程模型

文章的重点研究对象中，经济发展、社会发展、文化发展、生态文明以及金融发展等变量均无法直接量化，为潜变量。同时，在研究对象中经济的发展与金融的发展相辅相成，可能存在互为因果的关系；在调查过程中，被调查人存在对各个显变量的认知程度的差异，存在主观测量误差。结构方程模型可以将多个因变量、自变量纳入模型之中，且结构方程模型将因素分析与路径分析相结合，可以有效避免测量误差的影响，因此结构方程模型是在对金融高端人才进行调查问卷基础上，研究城市社会治理与金融发展较为合适的实证模型。

结构方程模型主要是由测量模型和结构模型两个部分组成。测量模型主要用于对潜变量与显变量之间相关性的分析，而结构模型则主要用于对不同潜变量之间及所研究对象关系的分析，结构模型当中并不存在相关数据指标，仅有潜变量。本文测量模型中的显变量主要包括对北京市高端人才进行调查直接得出的问题数据变量，潜变量为根据对问卷问题的不同类型进行分析提取得出的数据变量（其中二阶潜变量为对一阶潜变量的进一步整合归纳）。本次测量模型借鉴林晓红（2014）［17］的建模思路。由于变量类型为外生的，本文的结构方程模型的形式简化如下：

1.测量模型为：

2.结构模型为：

其中：η=(η1,η2,…,ηm)T对 应 的是 潜 变量（结构模型潜变量共有5个，具体如表1）；Y=(y1,y2,…,y31)T对应的是显变量（共有31个显变量），Λy表示回归系数，ε，ζ表示测量估计残差。β属于路径系数矩阵。

（二）数据来源

本次实证分析数据基于2017年北京市金融工作局课题“北京市高端金融人才对北京发展环境满意度调查”和2017年北京市社会科学基金重大项目“北京市金融风险预警与防范研究”对北京市高端金融人才进行的调查。由于高端金融人才具有知识层次较高，对经济发展水平的看法以及视野均比普通人群更为深刻和广阔，因此数据选择与实证研究目的可以进行较好的匹配。

（三）描述性统计分析

依托上述两个课题研究，对北京市的高端金融人才进行问卷调查之后，共计得出417份有用数据，所选取的变量共计有31个可观测变量（显变量），从可观测变量中共提取10个一阶潜变量，并根据一阶潜变量的数据类型，最终统计归纳出5个二阶潜变量。数据的描述性统计如表1所示。

表1 变量说明

（四）构建结构方程模型

根据结构方程模型原理，所要研究问题的基本特点以及验证假设成立与否，本文构建的五个二阶潜变量结构方程模型为：

其中，η1…η5分别表示经济发展、社会发展、文化发展、生态文明、金融发展五个二阶潜变量，β1…β9表示二阶潜变量之间的路径系数，ζ1…ζ4表示二阶潜变量之间的估计误差。

具体构建的结构方程模型如图1所示：

图1 结构方程模型简图

四、实证分析结果

（一）问卷的效度和信度分析

在进行结构方程模型分析之前，需要对问卷所调查出来的数据进行效度与信度进行分析，以判别数据的可用程度。效度（validity）通常表示调查问卷的有效性与正确性，主要指标为KMO系数，效度检验主要使用KMO和Bartlett球状检验，在问卷的KMO系数大于0.5以及Bartlett球状检验系数显著性情况下满足问卷的有效性要求。

信度（precision）主要表示调查出数据的精准度，主要的测量指标为Cronbach’s α系数，系数越高，说明数据内部的一致性较好，其中，大于0.7为高信度，在0.85以上说明问卷信度为优。测量信度指标的不仅是前述的Cronbach’s α系数，同时因子载荷值大于0.5同样表明量表的收敛效度高。对问卷的效度与信度进行分析主要采用的是SPSS23.0软件。得出表2：

表2 问卷的信度与效度检验

根据表2可以发现，本次调查问卷整体效度指标KMO指标为0.840，Bartlett球状检验的显著性为0.000，以及分项的两个效度指标均达到了调查问卷的有效性要求。

问卷整体的信度指标为0.872，同样达到了问卷信度要求，且问卷效度大于0.85为优。表2中因子载荷的绝对值均为0.5以上，同样可以说明问卷的信度较高。

（二）结构方程模型适配度检验

结构方程模型的整体适配度指标主要度量的是模型与数据的匹配程度，将417份调查问卷数据导入到AMOS软件进行模拟分析得到如下的检验指标数据（见表3）：

表3 结构方程模型适配度检验表

从表3可以看出作为模型数据匹配结果最主要的指标RMSEA（近似误差均方根）的值为0.051，小于0.08，说明本次研究所选取的数据与所构建的结构方程模型具有较好的匹配度。同时，其他匹配指标均在理想范围内，说明整体模型的构建具有较好的匹配度与分析可行性。

（三）结构方程模型的估计结果

在使用AMOS软件进行结构方程模型的估计中，采用的是极大似然估计，计量软件估计的总效应（标准化路径系数）、直接效应以及间接效应如表4所示。

在本次研究假设中，经济发展、社会发展、文化发展以及生态文明等四个研究方面均与金融发展呈现正向相关的关系。从上表可以看出，前三个方面对金融发展的正向影响均得到了验证，但是生态文明对金融发展的影响并不明确。结构模型的九条路径中有七条路径通过了假设检验（一般认为p值小于0.05才具有显著性统计意义）。

（四）结果分析

1.经济发展对金融的影响。从表4可以看出，经济发展对金融发展路径的总效应为0.250，通过了显著性检验，支持H1a的假设。其中，直接效应为0.141，经济发展通过影响社会的发展进而影响金融发展的间接效应为0.109，无论是经济发展的直接效应还是间接效应，均对金融发展起到了正向的影响，但起主要作用的为直接效用，说明政府通过对经济的发展的投入直接促进了金融的发展。间接效用也占一定的比重，说明随着经济的发展，经济对金融发展的促进作用由社会、文化以及生态进一步传导到金融。该项结论与学界对经济与金融的发展的关系的结论相一致。以经济史的角度去看，金融为经济发展到一定阶段的产物。随着经济量的提升以及经济体中企业的扩张，大量的企业产生借贷与资金需求催生了提供调配资金供求的机构，促使金融机构和金融业产生并快速发展。因此，金融的繁荣与经济息息相关。

2.社会发展对金融发展的影响。社会发展对金融发展的影响的总效应为0.254，为正向的影响，估计结果支持该路径的H2研究假设。就业情况的变好加强了对人才的吸引力度以及企业的扩张，企业的逐步扩张引致更多的金融需求，从而促进金融的发展。而包括食品安全、公共卫生以及社会治安在内的安全状况的提升，增加了人们对于城市生活“有保障”这一信任感，使人们对于突发状况的预留准备金减少，带动其储蓄进一步投向金融市场，因此可以促进金融的发展。

3.文化发展对金融发展的影响。文化发展的指标主要包括教育情况以及公民道德素质。文化发展对金融发展的总效应为0.413，估计结果支持该路径的H3a研究假设。在所有影响金融发展的路径之中，其影响因子最高，文化发展对金融发展的影响最大。可以充分说明随着社会整体人群素质的提高，对金融知识以及金融作用具有更好的认知。将金融运用于日常生活的能力也较普遍。在该部分的影响因素中，直接效应为0.173，间接效用为0.240，说明文化的发展间接影响金融的发展，教育水平、人群素质的提高促进了社会生产效率的增加以及对金融产品的接受程度，同时促进就业情况以及卫生安全等情况的改善，进而影响金融的发展。

4.生态文明对金融发展的影响。在本次研究假设中，生态文明对金融的关系是正向的促进关系。表4显示生态文明对经济发展的影响总效应为0.342，无间接效应，两者呈现正向的促进的关系，并通过了显著性检验，估计结果支持该路径的H4研究假设。在所有对金融发展的影响因子中，生态文明的影响效果仅次于文化发展，说明在经济中心城市，人群对于生活居住质量越来越看重，生态的好坏直接影响城市对人群的吸引力，人才的集聚可以直接促进金融的发展。

表4 结构方程模型估计结果

5.在对其余5个假设进行检验中，虽然经济发展对文化发展和生态文明的估计结果为正，但并未通过显著性检验，因此其影响关系并不重要。经济发展对社会发展的影响以及文化发展对生态文明和社会发展的影响三个假设均得到支持。

五、总结与建议

文章从影响经济中心城市金融发展的因素出发，以北京市高端金融人才为主要视角，通过构建影响因素的结构方程模型，主要研究了经济发展、文化发展、社会发展以及生态文明对金融发展的影响因素，有助于今后经济中心城市在金融扩大开放背景下，调整城市管理思路，使城市管理水平更好的匹配金融发展政策。

研究发现，经济发展、文化发展以及社会发展均对金融的发展起到了正向的促进作用，其中影响效果最为明显的是文化发展，路径系数为0.413，即教育情况和公民道德素质的综合对金融发展的影响最大，说明教育及道德素质的提高可以有效促进金融的发展。同时，社会发展与生态文明在文化发展与金融发展中起到中介作用。经济发展对金融发展影响的路径系数0.250，说明经济情况的改善可以促进金融的发展。在本次研究中，生态文明对金融发展的路径影响系数仅次于文化的发展，说明生态建设在城市建设中的作用越来越重要。

通过本次研究可以发现，金融的发展与一个城市的经济发展密切相关，城市的文化、社会以及生态对金融发展也有较为明显的影响。基于本次研究结论，在城市投入资源一定的情况下，提出以下政策建议。首先，经济中心城市要加快提升文化教育水平与公民道德素质，文化水平和公民知识水平的快速提高有助于加强金融的深度与广度，进而促进金融的快速发展。其次，积极促进经济影响力的提升以及加快生态文明建设，扩大经济中心城市对周边卫星城市的辐射效应；同时，提高居民的整体收入水平，扩大金融在居民生活中的使用频率。最后，积极扩大城市就业，就业情况以及社会生活水平的稳定，有助于居民将更多的资产投资于金融领域以使自身资产可以保值增值。