空间效应视角下金融集聚对长三角地区制造业转型升级的影响研究

摘 要：党的二十大报告为“建设制造强国”提供了行动指南，基于长三角地区41个城市2006—2020年制造业以及金融业相关数据，在对金融集聚以及制造业转型升级进行界定的基础上，从空间效应视角研究金融集聚对制造业转型升级的影响，并进一步从分行业视角和外部性视角对金融集聚进行定义，分析其异质性。研究结果表明金融集聚对制造业升级具有促进作用，除分行业下保险行业对制造业升级影响不显著外，其他情况下长三角地区金融集聚对制造业升级均具有空间溢出效应。对此，提出强化长三角地区金融集聚效应，扩大金融中心辐射范围，加强金融基础设施建设，结合发展环境变化调整金融内部行业结构等建议。

关键词：长三角；金融集聚；制造业转型升级；空间溢出效应；外部性

作者简介：张汉飞，中共中央党校（国家行政学院）经济学教研部教授、博士生导师，主要从事经济现代化的理论与实践研究；李瑞雪，中国航天科工防御技术研究院党校工程师，主要从事产业经济研究。

基金项目：国家社会科学基金项目“区域协调发展与新发展格局战略的融合机制、效率与路径研究”（项目编号：23BJL111）、国家社会科学基金项目“全球碳博弈格局下中国低碳发展的宏观经济政策研究”（项目编号：10BJY011）的阶段性成果。

中图分类号：F832；F124.3；F299.2 ""文献标识码：A ""文章编号：1001-4403（2023）06-0026-14

DOI：10.19563/j.cnki.sdzs.2023.06.004

一、引言

党的二十大报告指出：要“加快建设制造强国”①【①②③习近平：《高举中国特色社会主义伟大旗帜 为全面建设社会主义现代化国家而团结奋斗》，《人民日报》2022年10月26日，第01版。】，“完善支持绿色发展的财税、金融、投资价格政策和标准体系”②，“推动制造业高端化、智能化、绿色化发展”③。这些信号已表明国家依托金融推动制造业转型升级和提升价值链水平的政策安排。长三角地区拥有较为成熟的产业发展基础，具备打造全球先进制造业基地的良好条件，是推动中国制造业转型升级的“主战场”。④【④韩坚、熊璇：《新发展格局下长三角区域高质量发展的新机制和路径研究》，《苏州大学学报（哲学社会科学版）》2021年第2期，第103-112页。】制造业的转型升级需要特定的外部环境支持，尤其对资金的供给水平以及金融结构有一定的条件要求，充足的资本供给、高效的金融体系是实体经济得以有效运转的基础。金融作为市场经济资源配置关键手段之一，是制造业提质升级的核心助推力。自20世纪70年代至今，空间集中趋势日益凸显并进一步发展成为现代金融业的基本模式，形成产业集聚现象，由此带来的丰富金融资源与制造业在空间上形成互动，可以更好地满足制造业转型升级和变迁所需的多元化支持。以上海、杭州等地为代表的金融产业规模位居全国前列，分析长三角地区金融集聚对制造业转型升级是否有促进作用、是否存在空间溢出效应，有利于探索长三角地区金融资源的合理配置以及制造业升级的路径与对策。

已有研究对金融集聚与实体经济发展二者之间的关系进行了较为深入的分析。20世纪90年代后期，金融集聚与区域经济增长的相关关系日趋明显①【①武耀华、蒋勇、付晓东：《金融集聚对区域经济影响的空间效应研究》，《经济问题探索》2021年第8期，第82-93页。】。王文静和侯典冻提出金融集聚通过发挥集聚效应和规模经济效应，能够有效提升地区内经济水平，同时促进产业结构升级。②【②王文静、侯典冻：《金融集聚对产业结构升级影响的实证分析》，《统计与决策》2019年第19期，第158-162页。】郭文伟和王文启也得出相似结论，并提出除规模经济效应之外，创新激励和风险管理效应也是重要驱动因素。③【③郭文伟、王文启：《金融集聚、区域房价如何影响产业结构升级：双轮驱动还是双向抑制？》，《首都经济贸易大学学报》2021年第1期，第24-37页。】徐芳燕和郑健涛发现粤港澳大湾区的金融集聚对城市经济具有明显的增长效应，但是金融集聚的空间外溢效应与区域经济增长表现为负相关关系。④【④徐芳燕、郑健涛：《粤港澳大湾区金融集聚对经济增长影响的空间计量分析》，《统计与决策》2020年第4期，第109-112页。】已有研究主要聚焦于金融集聚与宏观经济水平或产业结构之间的关系，较少关注金融集聚可能对具体的实体经济尤其是制造业的发展影响。特别是在加快建设制造强国的背景下，金融集聚不仅可以为制造业的转型升级提供丰富的信贷资本，同时也会带来信息、技术、人才等各类要素的集聚，最终为制造业转型升级提供扎实的外部环境。⑤【⑤宋清华、林永康：《加快建设制造强国背景下金融集聚与制造业企业绿色技术创新》，《金融经济学研究》2023年第1期，第84-99页。】此外，有关金融集聚产生的效应的结论存在一定差异。所以，长三角地区金融集聚对制造业转型升级的效果如何，是产生“挤占效应”还是“极化效应”，这些问题还有待进一步分析。

传统经济学通常不考虑地区间活动的相互影响，直接运用经典计量经济学理论来分析地理单元特性。然而，现实中资源要素在地理空间上往往是非均衡分布，会跨地区流动并相互影响。忽略金融集聚和制造业转型升级的空间依赖特性会引起实证结果的偏差，为了消除估计偏误，使实证结果更为客观，本文从空间效应视角出发，分析金融集聚对制造业转型升级的影响及其内在机制。

本文的研究贡献主要表现为：其一，多角度界定金融集聚，为全面准确分析研究主体关系，本文分别从地区、行业和外部性三个角度界定金融集聚。其二，本文聚焦新时代背景下制造业发展的新模式，以及建设制造强国的时代背景和低碳发展实际，将制造业转型升级重新界定为：制造业经过量变到质变的转变，从低附加值、高能耗、高污染，向高附加值、低能耗、低污染的要素集约型转型，这一过程实现了产业形态转变和技术水平跃迁、产业总体效率的提升、产业内结构的优化和价值链向高端攀升。其中，要素集约发展更多体现为“转型”，而结构优化和价值链攀升着重体现为“升级”。因此，本文提出新发展阶段的制造业转型升级由三要素构成：要素集约、结构优化和价值链攀升。其中要素集约体现为绿色全要素生产率的提高，这一概念的界定不仅涵盖制造业行业的经济效益，还涵盖社会效益和环境效益，具有一定的实用性。其三，本文从空间效应角度出发，基于长三角地区41个城市分析金融集聚是否对制造业转型升级产生空间溢出效应，丰富了地理空间视角下长三角地区金融集聚影响制造业升级的文献。此外，从信息技术角度构建空间权重矩阵，建立空间计量模型，更具合理性。

二、理论分析与研究假设

金融集聚为制造业转型升级提供了重要支持。首先，金融集聚为其提供了内生动力。制造业的转型升级具有周期长、风险高以及结果不确定等特征，需要大量的资金支持和资本的重新配置，所以金融业的配合必不可少。由金融集聚所引起的资金规模扩张，有助于增加金融机构对制造业生产的有效资金供给，并且为公司降低资金费用、节约融资成本开辟了许多渠道，融资成本的降低有利于企业交易成本的降低，增强公司在生产、经营和销售各阶段的资金配置能力，从而达到降低公司边际成本、拓展公司市场份额、提高公司盈利水平的效果，促进公司完成产品升级、效率改进，最终实现转型升级。其次，金融集聚为其提供了良好的外部环境。随着经济水平的提升和技术进步，由金融集聚带动的资源转移功能更加明显①【①岳婷婷：《金融集聚对城市经济增长溢出作用的空间计量分析——基于山西省11个地级市的数据》，《经济问题》2020年第8期，第53-60页。】。不仅经济资源可以实现地区间流动，由金融集聚带来的高素质人才、知识和技术等生产要素也可以实现在一定时间、一定空间范围内的流动，进而为企业提供丰富的资源，促进企业的研发投入和创新产出。最后，金融集聚能够促进区域资源优化配置。通过外部规模经济，金融业识别、筛选出优质制造业企业，引导金融资源流向高效率、低污染企业，通过将低生产率企业向周边地区转移实现资源的优化再配置，最终形成强势格局②【②Pan Y M，Hou R R.Impact on its Financial Industry Gathering in Tianjin Economic Growth.Advanced Materials Research，2014，pp.1640-1643.】，从而带来制造业内部产业结构的升级，助推整体制造业生产率的提升。此外，金融集聚有助于资金配置的风险分散及风险转移功能的完善，还可以缓解创新的信贷约束，分散创新风险。③【③李瑞雪、司孟慧、张汉飞：《金融集聚对工业绿色全要素生产率的影响研究——基于长三角地区的实证》，《华东经济管理》2022年第5期，第34-47页。】

基于此，本文提出如下假设：

假设1：金融集聚对制造业转型升级存在促进作用。

Tichy④【④Tichy G.Clusters：Less Dispensable and More Risky than Ever.Clusters and regional Specialisation，1998，pp.211-225.】借鉴产品生命周期理论，提出金融集聚的发展也具有阶段性，黄解宇、杨再斌⑤【⑤黄解宇、杨再斌：《金融集聚论》中国社会科学出版社2006年版，第69-70页。】也提出相似观点，并把金融集聚的过程划分为四个阶段，即初级阶段、集聚阶段、集聚后期和辐射阶段，各阶段存在明显差异，总体运行轨迹表现为S型。其中最后一个阶段很好地体现了金融集聚的辐射效应。这一阶段，离心力明显强于向心力，区域金融开始进入扩散运行阶段，向周围地区辐射，中心资金流开始向周边地区辐射，反映金融集聚成长速度的一阶导数值很小，中心区域发展水平已经达到极高水平，开始缓慢发展，在辐射作用下外围地区金融开始加速发展，区域之间的差异缩小，金融系统健康有序发展，以此反复，形成多层次的金融网络结构，实现对本地区以及外围地区制造业转型升级的金融支持。

与金融集聚相对，金融辐射是“集聚”的逆向作用，形成了“外部牵引”的作用。德国经济学家朗索瓦·佩鲁提出，增长并不是发生在每一个地区，而是先以不同方式表现在某几个发展点或增长极，再以不同方式扩散到其他地区，从而对整个地区经济造成不同程度的影响。金融集聚水平高的地方就构成所在城市的一个增长极，通过辐射扩散效应带动其腹地发展。金融增长极形成之后，会带来投资增加，给予区域内更多的资金支持；也会促进产品的创新，增加融资渠道；此外，也会在周边地区建立分支机构为金融活动带来便利。通过循环累积效应，增长极持续增强自身的发展，但是这种增长不可能持续增加，因为它会形成某种外部力量作用于其他地区。这种作用主要通过辐射效应发生，从而对周边区域内的金融和实体经济产生更大的影响。另外，信贷可得性与企业和金融中心之间的距离密切相关，即企业与金融中心的距离越远，获得银行信贷的机会越少⑥【⑥Alessandrini P，Presbitero A F，Zazzaro A.Bank Size or Distance：What Hampers Innovation Adop-tion by SMEs？Journal of Economic Geography，2010，10（6），pp.845-881.】。原因在于企业与金融机构之间存在信息不对称现象，信息流是否畅通决定了彼此合作关系和业务开展，所以降低信息不对称更利于金融资源的合理配置。现代信息技术的发展，可以实现企业与金融机构之间的远距离信息传输，同时可以降低地理距离造成的信息损失，从而进一步强化了金融集聚的空间溢出效应，对周边地区制造业转型升级发挥促进作用。

基于上述分析，本文提出如下假设：

假设2：本地区金融集聚不仅可以促进所在城市制造业升级，还会对周边地区制造升级产生空间溢出效应。

三、研究设计

（一）数据来源与变量说明

1.被解释变量

制造业转型升级水平（y）。为了全面反映地区的制造业转型升级水平，本文从要素集约、结构优化和价值链攀升三个层面构建了长三角地区制造业升级评价体系。具体来看，制造业企业利用要素的集约情况体现了要素使用和产出的效率提升，效率提升的本质是资源利用最大化，减少生产要素的浪费以及降低非期望产出的产出。虽然制造业的清洁化生产短期内不一定能产生直接的经济回报，但是它所带来的积极的社会效益和可能实现的长期的经济效益是非常可观的①【①余东华、李捷、孙婷：《供给侧改革背景下中国制造业“高新化”研究——地区差异、影响因素与实现路径》，《天津社会科学》2017年第1期，第12-23页。】，也是顺应长三角地区制造业转型升级的目标要求；一个区域制造业结构优化水平较高，代表区域内科技创新资源丰富，聚集了大量创新人才和技术要素，拥有更多高技术创新能力的产业，这些产业比其他产业更有生命力，发展活力更强，因而该地区在高技术行业带动下具有较强的制造业优化升级能力②【②韩峰、阳立高：《生产性服务业集聚如何影响制造业结构升级？——一个集聚经济与熊彼特内生增长理论的综合框架》，《管理世界》2020年第2期，第72-94页。】；对于处于价值链的高端环节的企业来说，通常为具有知名品牌的企业，拥有强大的技术研发创新和产品推广营销能力，同时掌握本行业的核心技术，能够率先制定行业技术标准。因此，长三角地区制造业仍需提升价值链高度，以提高产品竞争力，促进整体制造业优化升级。针对要素集约以绿色全要素生产率表示，借鉴陈诗一③【③陈诗一：《中国的绿色工业革命：基于环境全要素生产率视角的解释（1980—2008）》，《经济研究》2010年第11期，第21-34页。】、涂正革④【④涂正革、王昆、谌仁俊：《经济增长与污染减排：一个统筹分析框架》，《经济研究》2022年第8期，第154-171页。】等人的研究方法，选择方向性距离函数（DDF），并通过Luenberger生产率指数测算长三角地区制造业的绿色全要素生产率，结构优化以高技术制造业产值与制造业总产值的占比表示，价值链攀升选择制造业利润率和制造业增加值率两个指标表示。

2.解释变量

金融集聚程度（agg）。本文综合已有研究⑤【⑤徐芳燕、郑健涛：《粤港澳大湾区金融集聚对经济增长影响的空间计量分析》，《统计与决策》2020年第4期，第109-112页；岳婷婷：《金融集聚对城市经济增长溢出作用的空间计量分析——基于山西省11个地级市的数据》，《经济问题》2020年第8期，第53-60页。】，从金融规模、金融密度、金融深度三个维度共选取17个测算指标，然后基于熵权法计算得出指标权重如表1所示。金融集聚指数在指标选取上充分基于新时代金融发展背景，并借鉴已有金融中心指数或金融集聚指数研究的选取方法。

3.控制变量

除了金融业聚集程度，其他一些因素，如外商直接投资（FDI）、人力资本水平以及制度环境等也会影响制造业优化升级情况。基于此，本文选取如下控制变量：外商直接投资（fdi），以外商直接投资占地区生产总值的比重表示；外贸依存水平（tra），以进出口总额占地区生产总值的比重表示；教育水平（fisedu），以财政中对教育的支出表示；制度环境（reg），以市场化指数表示；科技水平（fissci），以地方财政科学支出占地方财政支出比重表示。

4.变量的描述性统计

为减少数据中个别异常值可能带来的误差，对所有数据取对数。各变量的描述性统计结果如表2：

（二）空间权重矩阵的设定

建立空间杜宾模型首先要建立空间权重矩阵。已有文献大多采用基于距离的0-1空间权重矩阵，但是也有学者认为地理临接矩阵并不能充分展示区域之间关联的客观事实①【①李婧、谭清美、白俊红：《中国区域创新生产的空间计量分析——基于静态与动态空间面板模型的实证研究》，《管理世界》2010年第7期，第43-55页。】。也有学者基于距离的2次方倒数临接方法，但是随着互联网技术的兴起以及数字经济的发展，网络化发展模式成为各个城市区域经济结构的重要特征。由于金融业具有知识性、信息性特征，便捷的互联网技术可以加速知识传播和先进技术的扩散，给相邻地区带来空间溢出效应。对此，本文认为城市的信息基础设施越发达，不同金融业之间以及金融业和制造业之间的合作愈方便，金融集聚产生空间溢出效应越突出。而仅仅基于距离的0-1空间权重矩阵设置并不能完整地展现研究主体的空间相关性，反而可能会降低金融集聚带来的空间溢出效应。所以，本文借鉴李红和王彦晓①【①李红、王彦晓：《金融集聚、空间溢出与城市经济增长——基于中国286个城市空间面板杜宾模型的经验研究》，《国际金融研究》2014年第2期，第89-96页。】的方法，构建基于信息技术网络效应的空间邻接矩阵，如下：

W=（πij）

πij=mimjr2ij，i≠j0，i=j式（1）

rij为两城市间地理距离（根据经纬度计算得出）；mi为城市i的信息技术发展水平，用城市人均国际互联网用户数代替。

（三）空间计量模型的设定

空间计量模型在实际应用中，一般包含三种类型，各类型的空间传导机制所作出的假设存在一定差异，相应的经济涵义也各不相同。第一种是空间自回归（SAR）模型，该模型一般假设被解释变量均会以空间相互作用影响其他地区的经济发展状况②【②Anselin L，Gallo J L，Jayet H.The Econometrics of Panel Data：Fundamentals and Recent Developments in Theory and Practice.Springer Verlag Press，2008，pp.25-28.】；第二种是空间误差（SEM）模型，该模型只包含空间误差项，其假定研究主体的空间溢出效应源于随机冲击，主要通过误差项进行传导；第三种模型是空间杜宾（SDM）模型，该模型综合考量了SAR模型和SEM模型两种模型的空间传导机制，同时将空间交互作用纳入模型中，即本地区制造业升级水平不仅受当地自变量影响，也会受其他城市制造业升级水平和自变量的影响。所以，空间计量模型的选择决定了测算结果的准确性。当前，我国学者在空间计量模型的处理上还存在一定的不严谨性，已有研究更多单独采用SEM模型和SAR模型，即便使用了SDM模型，也仅仅通过空间交互项的系数作为衡量空间溢出程度的指标，无法很好地解释模型结果。

针对各种空间计量模型所代表的经济涵义存在差异，为了得到拟合效果更好的空间计量模型，本文建立如式（2）到式（5）所示的空间计量模型。其中式2为SDM模型，式3为SAC模型，当对SDM模型、SAC模型分别增加一些约束条件后便可得的SAR模型（4）、SEM模型（5）和OLS模型（6）。

Yit=β0+δWYit+∑nj=1βjXitj+φXcontrol+∑nj=1θjWXitj+γXcontrol+εit（2）

Yit=β0+δWYit+∑nj=1βjXitj+φXcontrol+μit

μit=λWμit+εit（3）

当即θj=0（i=1，…，5）时，即不存在空间交互作用情况下，区域之间就只有单向的空间相关，或者λ=0时，就可以得到SAR模型：

Yit=β0+δWYit+∑nj=1βjXitj+φXcontrol+εit（4）

当θj=-δβj时，或者δ=0时，就可以得到SEM模型：

Yit=β0+∑nj=1βjXitj+φXcontrol+μit

μit=λWμit+εit（5）

OLS模型并不涉及空间相关性，当空间项系数为0，即δ=0，θ=0，λ=0，就能得到相应的OLS模型：

Yit=β0+∑nj=1βjXitj+φXcontrol+εit（6）

其中，Yit为各城市的制造业升级水平，Xitj为各城市的金融集聚指数，Xcontrol为一系列控制变量，具体见下文指标说明。W为空间权重矩阵，μit、εit是服从独立同分布的扰动项，满足μit～iid（0，σ2）、εit～iid（0，σ2）。

（四）空间计量模型具体形式确定

为了进一步检验长三角地区不同城市金融集聚和制造业升级能力是否存在空间上的关联，本文参考Elhorst①【①Elhorst J P.Matlab Software for Spatial Panels.International Regional Science Science Review，2014，37（3），pp.389-405.】的检验思路，首先分别采用拉格朗日乘数（LM-lag和LM-err）及其稳健形式（Robust-LM-lag和Robust-LM-err）确定模型形式。其次，采取Hausman方法进行检验，明确模型适用于固定效应还是随机效应，然后采用似然比（LR-test）检验法进一步确定计量模型中空间固定效应或时间固定效应是否存在。最后，利用Wald或LR检验法，用于确定SDM模型是否会退化成SAR或SEM模型。得出各部分检验结果如表3。基于上文的模型设定和计量模型检验结果以及上述空间计量模型选择标准，确定无论是地区视角还是行业视角以及外部性视角，SDM模型均为合适的模型。

四、实证分析

（一）空间相关性结果分析

1.全局自相关结果分析

本文运用stata16.0软件对2006—2020年长三角地区制造业转型升级指数的地理空间分布特征进行检验，Moran’s I结果表明，2006—2020年，Moran’s I的估计值均显著为正值，总体呈现波动中交替升降态势，说明长三角地区内各城市之间的制造业转型升级水平的空间分布情况呈现正相关关系，即转型升级水平高（或低）的地区有集聚的倾向。P值均小于0.05，z值大于1.96，说明莫兰指数显著，则拒绝原假设，表明长三角地区制造业转型升级水平的空间分布具有十分明显的空间相关性，并非随机分布。

2.局部空间自相关结果分析

由图1可知，2006—2020年间，长三角地区大部分城市位于第一象限和第三象限，且位于第三象限的城市明显高于其他象限。从局部地区特征来看，长三角大多数地区的制造业升级水平在空间上也呈现正相关性，随着时间推移，这种空间相关性呈现小幅波动升降的趋势。无论是2006年还是2020年，位于第四象限的城市数量最少，这表明只有少数的城市偏离全域趋势呈现出空间负相关性。

（二）实证结果分析

为提高结果的准确性，本文综合拟合优度、显著性水平对SDM、SAR、SAC和SEM模型的估计结果进行判断选择，结果显示SDM模型显著性和拟合优度较好，所以所选模型均为最佳选择。

1.全样本回归结果分析

从模型回归结果来看，空间杜宾模型的相关系数（rho）在1%水平下显著为负，说明长三角地区制造业升级存在显著的负外向效益，一个城市制造业转型升级水平的提高可能会抑制周边地区城市制造业转型升级水平发展，即相邻城市间制造业转型升级具有负反馈效应。

2.直接效应与间接效应（空间溢出效应）

在早期计算空间溢出效应时多采用点估计法，但是这种方法在衡量空间效应方面存在不足。对此，Lesage amp; Pace①【①②LeSage J P，Pace R K.Introduction to Spatial Econometrics.Chapman amp; Hall CRC Press，2009，pp.941-967.】提出采取偏微分的方法可以弥补缺陷，从而准确得出空间计量模型中解释变量对被解释变量产生的直接效应、空间溢出效应和总效应。

当空间溢出效应存在时，金融业集聚不但会影响本地区制造业转型升级，还会对临近地区制造业转型升级造成影响。但是在包含全局效应的空间杜宾模型（SDM）中，解释变量的参数估计不能代表其边际效应，因此，仅依靠参数检验结果并不能准确判断是否存在空间外溢效应。根据前文介绍，Lesage amp; Pace②提出的偏微分的方法可以作为验证空间溢出效应存在与否的方法。为准确得出空间计量模型中解释变量对被解释变量产生的直接效应、空间溢出效应和总效应，本文根据参数估计结果测算得出结果如表4所示。其中，直接效应表示本地区金融业集聚等解释变量对所在地区制造业转型升级的影响；间接效应反映了邻近地区金融业集聚对本地区制造业升级的影响，代表了空间溢出效应水平。

表4表明，金融集聚的直接效应、间接效应和总效应均在1%水平下显著为正，说明地区总体视角下，长三角地区城市的金融集聚有利于提升整体制造业转型升级能力。这一实证结果支持了本文理论部分有关金融集聚推动制造业转型升级的结论。同时间接效应也反映了本地区金融集聚水平的提升能促进周边地区制造业优化升级。说明金融集聚形成了一种“扩散效应”，即当先发地区金融水平发展到一定程度，一部分人才、资本、技术就会向周围地区扩散，各类要素的外溢，为周边地区制造业升级提供了一定的资金、技术支持，从而推动周边地区制造业升级，最终这一“扩散效应”表现为正溢出效应。

控制变量方面，开放程度、外贸依存度、信息化水平、财政教育支出、制度环境和财政科学支出均通过1%条件下的显著性检验，其中开放水平、信息化水平、财政教育支出、制度环境表现为促进本地区制造业转型升级，而外贸依存度、财政科学支出则表现为抑制本地区制造业转型升级。开放程度对本地区产生正向促进作用，而对周边地区则表现为负向作用，表明周边地区的开放程度水平提升不利于本地制造业转型升级；市场制度环境无论是直接效应、间接效应还是总效应，均在1%水平下显著，说明好的市场制度环境对本地区和周围地区制造业升级均表现为积极的正向作用。

3.异质性分析

为了检验地区差异视角下金融集聚对制造业转型升级水平的影响效应，本文依据前文测算得到的各地区2006—2020年金融集聚指数加总合计，利用K-means聚类分析方法根据集聚程度，对研究区域的41个城市分别按照高、中、低集聚程度进行划分。根据三类集聚区，分析地区差异视角下金融集聚对制造业升级的影响效应。具体分类结果如下表5：

通过对高集聚区、中集聚区和低集聚区分别进行空间杜宾模型回归，并计算得出直接效应和间接效应（溢出效应），结果如表6所示。

根据结果发现，中集聚区和低集聚区金融集聚对制造业升级的影响均在5%水平下通过显著性检验。高集聚区的间接效应和总效用均在1%水平下显著为正，说明在高集聚区所在区域的金融集聚能够促进本地区制造业转型升级，同时通过溢出效应影响周边地区的制造业转型升级，影响效应为正向促进。高集聚区的直接效应为负，但是不显著；中集聚区的直接效应、间接效应、总效应均通过显著性检验，说明长三角地区的中度集聚区的金融集聚现象无论是对本地区的制造业升级还是对周边地区的制造业升级均表现为正向促进作用。在低集聚区只有直接效应显著为正，说明在低集聚区目前金融集聚程度仅能支持推动本地区的制造业转型升级，还没有达到空间溢出的效果。

五、进一步分析

（一）金融子行业集聚对制造业转型升级的影响分析

行业视角下采用金融业三大细分行业的区位熵指数来衡量长三角地区金融业集聚程度，一般来说区位熵指数与集聚程度呈正相关关系，指数越大，代表三大金融子行业的集聚程度越大，反之亦然。

具体计算公式如下：

分行业集聚程度Aggit=aityit/AtYt（7）

公式中，ait分别表示长三角i城市第t年末银行储蓄存款余额、证券交易额、保费收入，yit为地区生产总值。At分别表示长三角16城市第t年末银行储蓄存款余额总和、证券交易额总和、保费收入总和，Yt表示地区生产总值总和。

细分行业来看（表7），银行业、证券业集聚均对本地区制造业升级存在显著的正向影响效应，而且银行业对制造业升级促进程度明显高于证券业，说明长三角地区城市的金融业中银行业仍然占据重要位置。证实了行业视角下的集聚传导效应。但是保险行业对制造业升级影响效应未通过显著性检验。从间接效应来看，本地区银行业对周边地区制造业升级依然存在正向的促进作用，但是本地区证券业和保险业对周边地区的制造业转型升级表现为负向作用。说明在长三角地区银行业的集聚已经对周边地区制造业升级形成了积极“扩散效应”和“辐射效应”，个别金融中心开始向四周发展，派生出若干“卫星型”金融中心，带动周边地区的发展。而证券业和保险业目前一方面可能还没有达到一定的集聚程度，另一方面可能更倾向于对本地区制造业提供支持和帮助。

（二）外部性视角下金融集聚对制造业转型升级的影响分析

本文基于外部性理论，从外部性视角将金融业集聚划分为MAR外部性、JAC外部性和Porter外部性，MAR外部性由Marshall首先系统地研究，他认为同一行业或者类似产业向某个地区集聚能够实现资源

共享，带来规模效应、范围效应和知识溢出效应，由此形成了外部经济；JAC外部性也叫多样化外部性（Diversity Externalities），主要代表人物是Jacobs，他认为，由不同行业、不同类型的产业构成的“多样化集聚”所带来的外部经济对技术进步和知识溢出更为有利；Porter外部性，也被称为竞争性外部性（Competition Externalities），Porter认为，在开放的大环境下，激烈的产业内部竞争作用倒逼企业不断追求创新，实现企业之间的知识溢出和技术创新。

外部性通常使用功能相应的指数进行衡量，本文借鉴于斌斌和吴丹①【①于斌斌、吴丹：《生产性服务业集聚如何提升制造业创新效率？——基于集聚外部性的理论分析与实证检验》，《科学决策》2021年第3期，第18-35页。】的测算方法，采用专业化指数测度MAR外部性，采用多样化指数测度JAC外部性，采用竞争性指数测度Porter外部性，这在学术界得到了广泛应用。采用金融业细分行业规模在金融业总体规模中的分布定义长三角地区各城市金融业的专业化和多样化集聚指数；借鉴刘胜和顾乃华②【②刘胜、顾乃华：《行政垄断、生产性服务业集聚与城市工业污染——来自260个地级及以上城市的经验证据》，《财经研究》2015年第11期，第95-107页。】的方法，选用城镇职工平均工资水平取对数来衡量市场竞争程度。其计算公式分别为：

MARi=maxjfijfi（8）

JACi=1∑j |fij-fj|（9）

Porteri=AGGi×COMi（10）

其中，MARi表示地区i的专业化指数，反应金融业集聚的MAR外部性；JACi表示地区i的多样化指数，反应金融集聚的JAC外部性；Porteri表示地区i的竞争性指数，反应金融业集聚的Porter外部性。fij为城市i中金融业细分行业j的规模占该城市金融业总规模的比重；fj为长三角地区细分行业j的规模占地区总规模的比重；AGGi为用区位熵衡量的i地区金融业集聚程度，COMi表示i地区市场竞争程度。

采用stata16.0软件进行估计，经过检验均适用双重固定效应模型进行验证。外部性视角下空间杜宾模型的相关系数（rho）均在1%水平下显著为负，与地区视角下的结果一致。

为了更加准确地了解不同外部性下金融业集聚对制造业升级的空间溢出效应，同样采用上文的方法对空间效应进行分解。结果表明（表8），Mar外部性的直接影响效应在10%水平下显著，系数为负，空间溢出效应系数为正，在5%水平下显著，总效应没有通过显著性检验，这说明Mar外部性虽然没有提升本地区制造业水平，但是本地区制造业升级能够从临近地区金融业专业化集聚中获益；JAC外部性即多样化集聚的空间溢出效应系数在1%水平下，显著为正，表明多样化集聚会对周边地区产生正向空间溢出效应；Porter外部性的直接效应没有通过检验，对本地区制造业升级影响情况不明确，而间接效应和总效应均通过显著性检验且系数为正，说明本地区的竞争性集聚有利于周边地区制造业升级，会对周边地区产生正向空间溢出效应。

（三）稳健性检验及内生性问题处理

1.稳健性检验

上文的研究主要是根据信息地理空间距离来构造空间权重矩阵，为了检验结果的稳健性，本文采用替换矩阵和被解释变量滞后一期的方法进行稳健性检验。一是建立地理权重矩阵，该权重不仅确保外生性，降低模型的内生性问题，也可以验证前文提及地理权重矩阵可能会降低金融集聚带来的空间溢出效应问题。二是建立经济地理权重矩阵，将地区经济活动纳入空间权重矩阵的构建框架中，建立能够同时兼顾区域间经济水平与地理特征的经济地理权重矩阵。三是将被解释变量滞后一期。结果表明①【①限于篇幅，稳健性检验结果不再列出，备索。】，更换经济地理权重矩阵后，尽管测算结果中各系数大小有一些不同，但是系数的方向和显著性水平与信息地理空间矩阵情况下的结果基本保持一致。这也证明了本文研究结果具有稳健性和可靠性。

2.内生性问题处理

以上估算过程中可能出现一些内生性问题。具体可能包括以下两个方面：一是遗漏关键变量。在模型构建中可能忽略了其他影响长三角地区制造业转型升级关键变量。二是存在因果关系。金融集聚会影响区域制造业升级；反过来，区域制造业升级水平的提升也可能会影响到金融资本的流动规模与方向。城市制造业发展可能会影响金融集聚，存在反向因果问题将导致模型产生内生性问题。针对模型内生性问题导致结果出现偏差问题，为了克服可能出现的内生性问题，本文借鉴白俊红等②【②白俊红、王钺、蒋伏心等：《研发要素流动、空间知识溢出与经济增长》，《经济研究》2017年第7期，第109-123页。】的研究方法，采用SAR模型的GMM方法对模型进行检验。在使用空间GMM方法时需要选择合适的工具变量，Kelejian amp; Prucha③【③Kelejian H H，Prucha I R.A Generalized Spatial Tow-stage Least Squares Procedure for Estimating a Spatial Autoregressive Model with Autoregressive Disturbances.Journal of Real Estate Finance and Economics，1998，17（1），pp.99-121．】通过数学推导证明了Wn（In-λWn）-1Xnβ在理论上是较为理想的工具变量，而且该方法也进一步得到了余永泽和刘大勇④【④⑤余泳泽、刘大勇：《我国区域创新效率的空间外溢效应与价值链外溢效应——创新价值链视角下的多维空间面板模型研究》，《管理世界》2013年第7期，第6-20页。】的验证。本文借鉴余永泽和刘大勇⑤的研究，选择W·aggit作为工具变量，并采用Hansen J检验对工具变量选取的适宜性进行了检验，结果表明W·aggit作为空间GMM估计的工具变量是合适的。确认工具变量之后，采用SAR模型对金融集聚的空间溢出效应模型进行了GMM估计。从估计结果来看⑥【⑥限于篇幅，稳健性检验结果不再列出，备索。】，与普通空间面板模型的实证结果的区别是一些系数的显著性有所降低，但是实证结果与前文结果基本一致。

六、结论与建议

根据空间自相关检验，长三角地区金融集聚与制造业转型升级均存在显著的空间相关性，所以应该使用空间计量模型。在此基础上，对金融集聚对制造业转型升级的直接影响效应进行空间计量检验。将空间因素纳入模型分析框架，使检验结果更加合理可靠。此外，本文构建了基于信息技术的空间权重矩阵，从信息技术水平和空间视角，检验金融集聚对制造业转型升级的直接影响效应和空间溢出水平。检验结果显示，样本地区内金融集聚对制造业转型升级能够产生空间溢出效应，验证了理论假设1和2。通过LM、LR-test、Hausman、Wald检验，确定合适的模型进行分析，具体结果如下。从地区视角，长三角地区的金融集聚不仅有利于推动本地区制造业转型升级，同时还可以通过溢出效应对临近地区的制造业转型升级产生影响，通过聚类分析，将集聚区分为高集聚区、中集聚区和低集聚区，各区之间具有一定的差异性。具体表现为，高集聚区的金融集聚对本地区的制造业升级出现了负效应，但是不显著，对临近地区的制造业升级则表现为正向促进；而中集聚区的金融集聚不仅对本地区表现为积极的促进作用，对临近地区也呈现了正向的促进作用；低集聚区对本地区的制造业升级表现为正向促进作用，对临近地区则不显著。从行业视角，银行业、证券业集聚均对本地区制造业升级存在显著的正向影响效应，而且银行业对制造业升级促进程度要明显高于证券业，但是保险行业对制造业升级影响效应未通过显著性检验。从外部性视角，MAR外部性集聚（专业化集聚）虽然没有实现本地区制造业升级，但是本地区制造业升级能够从临近区域的金融业专业化集聚中明获益；JAC外部性（多样化集聚）既可以促进本地区制造业的升级，亦会对临近区域存在正向空间溢出效应；Porter外部性（竞争性集聚）的直接效应没有通过检验，对本地区制造业升级影响情况不明确，而间接效应和总效应均通过显著性检验且系数为正，说明本地区的竞争性集聚有利于周边地区制造业升级，会对周边地区产生正向空间溢出效应。此外，本文还采用了替换空间矩阵等稳健性检验和内生性分析进行验证，再次验证了结果的准确度。

基于前文研究，本文提出三点对策建议。第一，强化金融集聚效应，扩大金融中心的辐射范围，建设多层次金融中心。通过充分发挥上海的金融集聚效应，积极推动制造业与金融业联动发展，长三角地区的高集聚区对周边地区的制造业升级已经产生了空间溢出效应，不仅有利于本地区的制造业升级，还可以促进周边地区的经济建设；但是随着集聚程度的降低，金融辐射效应也持续减弱。上海的国际金融中心定位为推动区域内制造业转型升级提供了扎实的金融基础，尤其是对高端制造业的快速发展提供了有力保障。但是单纯依靠上海等个别城市的金融集聚无法拉动整个长三角地区的制造业优化升级，所以，除上海建设国际金融中心外，有必要发挥地区优势，在区域内部建立国家级或区域性的金融中心，形成多层级的金融中心，实现差异化竞争。

第二，加强区域金融统筹规划，提升制造业融资效率。研究结果表明，JAC外部性集聚不但对本地区制造业升级产生了积极的影响，同时对外围地区也实现了正向空间溢出效应，推动地区银行业、保险业、证券业等多种金融业发展，有利于促进制造业升级，所以要结合城市的经济体量、产业结构、资源禀赋、地理位置等特征，不断调整金融业内部各行业的结构，使之与制造业的发展相适应。首先，在金融机构建设方面，要立足本地资源优势，通过产业的横向和纵向分工将不同类别的金融服务业合理嵌入本地制造业产业链中，针对高集聚区，注重打造高质量的金融服务体系，优化金融市场竞争结构；在低集聚区要给予更多的金融支持，建立中小型和新兴企业的投融资渠道，注重发展中小金融企业、中小信贷公司等为中小企业提供信贷支持，引导性地使金融集聚发挥辐射作用，尽量缩小中心发达区域与边缘落后企业的知识水平差距，形成良好的金融生态环境。其次，在资金配置方面要搭建资金与产业对接平台，提高资金配置效率，完善企业成立、成长、成熟、上市各环节的资金使用流程。最后，要打破区域间垄断，加强市场主体合作范围。依靠高新技术和大数据平台，建立资源共享机制，提高资本等生产要素跨地区、跨产业流动，利用上海、杭州等中心城市在金融服务业的强大优势，实现“中心—外围”圈层辐射，达到长三角地区金融业和制造业的协同发展。

第三，推进金融业与制造业协同集聚，强化区域分工与协作。由于金融集聚水平的提高可以实现制造业的转型升级，所以要推动二者的协同集聚。首先在产业政策上，要制定功能型和区位导向型的产业政策，引领高端制造业与金融业的协同集聚，强化地区间的分工与协作，因地制宜制定产业政策，推动地区内制造业的结构升级和效率改进，实现金融部门向制造业部门的知识和技术溢出。其次，为了更好适应制造业发展，为制造业提供全面的融资服务，要加强金融发展水平与区域内制造业产业发展的匹配度，构建完善的金融网络服务体系，提高银行机构以及各类非银行金融机构的规模，实现企业融资方式的多样化，针对特殊需求可以建立个性化的定制服务，如通过建立产业成长基金，引领特色产业发展。最后，要发挥协同集聚对制造业技术改进和效率提升的推动作用。通过协同集聚促进金融业与制造业的交流互动和深度融合发展，确保金融业给予制造业企业的资金得到有效利用，增加对产品研发和产业创新的投入，提升产品附加值和竞争力。

[责任编辑：李思舒]

The Impact of Financial Agglomeration on the Transformation and Upgrading of Manufacturing Industry from the Perspective of Spatial Effect：A Case Study of the Yangtze River Delta Region

ZHANG Han-fei1 LI Rui-xue2

（1.Economics Teaching and Research Department，Party School of the Central Committee of C.P.C/National Academy of Governance，Beijing 100091，China;

2.China Aerospace Science and Industry Defense Technology Research Institute Party school，Beijing 100039，China）

Abstract：The Report of the 20th National Congress of the Communist Party of China provides action guidelines for “building a strong manufacturing country”.Based on the relevant data of manufacturing and financial industry in 41 cities in the Yangtze River Delta region from 2006 to 2020，this paper defines financial agglomeration and the transformation and upgrading of manufacturing industry，and studies the influence of financial agglomeration on the transformation and upgrading of manufacturing industry from the perspective of spatial effect.It also defines financial agglomeration from the perspective of sub-industry and externality，and analyzes its heterogeneity.The results show that financial agglomeration can promote the upgrading of manufacturing industry.Except for the insurance industry，which has no significant impact on the upgrading of manufacturing industry，financial agglomeration in the Yangtze River Delta region has a spatial spillover effect on the upgrading of manufacturing industry in other cases.In this regard，this paper proposes to strengthen the financial agglomeration effect in the Yangtze River Delta region，expand the radiation range of the financial center，strengthen the construction of financial infrastructure，and adjust the structure of the internal financial industry according to the changes in the development environment.

Key words：Yangtze River Delta;financial agglomeration;manufacturing;transformation and upgrading;spatial spillover effect;externality