孫寧華 王磊

摘要：長三角地區(qū)既是我國經(jīng)濟最發(fā)達的地區(qū)，也是金融業(yè)高度集聚發(fā)展的地區(qū)。本文研究了長三角地區(qū)金融集聚的空間布局和相關關系，并探討了金融集聚影響區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的主要路徑，同時運用空間計量方法，基于2011—2015年江浙滬皖41個市的面板數(shù)據(jù)研究了長三角地區(qū)金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響。空間杜賓模型的計量結果顯示，長三角地區(qū)證券市場和信貸市場集聚水平對人均意義上的地區(qū)經(jīng)濟增長有著積極影響，而保險業(yè)的這一影響則不顯著；證券市場對周邊地區(qū)人均增長的溢出效應顯著，而信貸市場的溢出效應不顯著。

關鍵詞：長三角地區(qū)；金融集聚；經(jīng)濟增長；輻射作用

中圖分類號： F207文獻標志碼： A 文章編號：16720539（2018）03005208

一、引言

黨的十九大報告指出，我國社會的主要矛盾已經(jīng)轉化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾。在繼續(xù)推動發(fā)展的基礎上，著力解決好發(fā)展不平衡不充分問題，是黨和國家工作面臨的新要求。區(qū)域不平衡是我國經(jīng)濟發(fā)展不平衡問題的主要方面。如何充分發(fā)揮率先發(fā)展地區(qū)對后進地區(qū)的帶動作用，促進區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調發(fā)展是備受關注的重要問題。長三角地區(qū)作為我國綜合競爭力最強的地區(qū)，工業(yè)化水平高，經(jīng)濟增長速度、效益領先全國，新常態(tài)下依然保持穩(wěn)健增長，是我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的重要增長極。產(chǎn)業(yè)轉移、區(qū)域經(jīng)濟轉型升級和創(chuàng)新發(fā)展離不開金融支持。長三角地區(qū)的金融業(yè)發(fā)達，聚集了眾多金融機構與金融人才，上海則是最具競爭力的全國性金融中心。因此，長三角地區(qū)金融發(fā)展的優(yōu)勢能否輻射帶動全國經(jīng)濟協(xié)調發(fā)展，是一個十分有意義的話題。

二、文獻回顧

金融與經(jīng)濟發(fā)展之間關系的研究開始于Goldsmith（1969）[1]31-45，此后學者對這一問題進行了大量的研究。在金融集聚方面，Kindleberger（1973）較早開始了對金融中心的研究，并用規(guī)模經(jīng)濟解釋了金融集聚的形成[2]3395-3397。Fujita， Krugman， Venables（1999）合著的《空間經(jīng)濟學》開創(chuàng)性地將新經(jīng)濟地理學引入了主流經(jīng)濟學中，大大豐富了產(chǎn)業(yè)集聚等空間經(jīng)濟問題的研究方法[3]。Anselin（1988）， Lesage （2009）， Elhorst（2015）等人在空間計量經(jīng)濟學方面的貢獻為空間經(jīng)濟學問題提供了實證工具[4-6]。國內有關金融集聚與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展問題的研究大多建立在上述文獻的基礎之上。

關于金融集聚形成的原因，滕春強（2006）認為，產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展的需求、社會根植性與制度根植性、金融企業(yè)的特征是金融集聚的內在動力，此外，政府調控、外部競爭、信息等外部動力也起到了促進集聚的作用[7]14-17。黃解宇（2011）認為，空間外在性、不對稱信息與默示信息、內部與外部規(guī)模經(jīng)濟促使了金融集聚的發(fā)生[8]129-136。車欣薇等（2012）認為，地理因素導致的機會成本、規(guī)模效應、金融業(yè)份額和默示信息是金融集聚發(fā)生的原因[9]16-29。孫國茂、范躍進（2013）認為，金融中心的形成可以劃分為自然形成和政府引導兩種模式，金融中心的形成主要依賴金融發(fā)展水平、資源稟賦和經(jīng)濟基礎、區(qū)位優(yōu)勢和專業(yè)人才等條件[10]1-13。

劉軍、黃解宇、曹利軍（2007）分析了金融集聚影響實體經(jīng)濟的機制，認為金融集聚是一個通過金融資源與地域條件協(xié)調、配置、組合的時空動態(tài)變化，金融產(chǎn)業(yè)成長、發(fā)展，進而在一定地域空間生成金融地域密集系統(tǒng)的變化過程，金融集聚通過集聚、擴散和金融功能影響實體經(jīng)濟[11]152-153。孫國茂、范躍進（2013）梳理了金融中心理論，從金融中心的形成、本質和功能的角度，對我國金融中心的實現(xiàn)路徑進行了分析[10]1-13。王丹、葉蜀君（2015）基于演化博弈模型分析認為，企業(yè)的編碼信息能力、風險系數(shù)和收益系數(shù)影響了金融集聚對區(qū)域內知識溢出的效應，區(qū)域間知識水平差距過大而形成的知識鎖定局面阻礙了知識溢出[12]38-44。

隨著新經(jīng)濟地理學的發(fā)展受到我國學者的關注，一些學者嘗試將金融因素引入新經(jīng)濟地理學的框架中來分析金融集聚與區(qū)域經(jīng)濟的關系。倪鵬飛、劉偉、黃斯赫（2014）在新經(jīng)濟地理學自由資本模型（FC模型）基礎上建立了證券市場資本流動模型，說明證券市場在短期會加劇區(qū)域差距，而長期則會促進區(qū)域差距收斂，并用SYS-GMM方法驗證了結論[13]121-132。張輝等（2016）將金融部門看作金融合約的生產(chǎn)部門引入FC模型，說明金融異質性和信息擴散能夠提高區(qū)際金融協(xié)作效率，推動后發(fā)地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展[14]40-57。

實證方面文獻的做法可以分為兩類，一類運用傳統(tǒng)的計量模型，構造反映金融集聚的指標來對金融集聚與經(jīng)濟增長的關系進行研究；另一類采用了空間計量的方法，檢驗不同地理單位上觀測值的空間交互效應。比如，李林、丁藝、劉志華（2011）將空間計量經(jīng)濟學用于金融集聚溢出效應的實證研究，他們分別應用SLM、SEM、SDM對省際截面數(shù)據(jù)進行了空間計量分析，發(fā)現(xiàn)我國金融集聚對周邊地區(qū)的經(jīng)濟增長存在溢出效應，并且相對于證券業(yè)和保險業(yè)，銀行業(yè)的溢出效應最明顯[15]113-123。

一些學者從不同的機制角度對金融集聚的作用進行了實證檢驗。孫晶、李涵碩（2012）將區(qū)位熵作為金融集聚的度量指標，運用2003—2007年東、中、西部省際面板數(shù)據(jù)檢驗了金融集聚與產(chǎn)業(yè)結構升級的關系，發(fā)現(xiàn)各區(qū)域銀行業(yè)對產(chǎn)業(yè)結構升級存在明顯的促進作用[16]80-86。王弓、葉蜀君（2016）分析了金融集聚對城鎮(zhèn)化水平的影響及其路徑，并通過實證檢驗發(fā)現(xiàn)金融集聚本身無法對周邊區(qū)域發(fā)揮輻射效應，而結合知識溢出、資本深化、產(chǎn)業(yè)升級三種路徑后對周邊地區(qū)城鎮(zhèn)化的輻射效應顯著提高[17]174-175。張虎、韓愛華（2017）從金融創(chuàng)新的空間效應角度進行了實證分析，發(fā)現(xiàn)金融集聚對金融創(chuàng)新有正向熊彼特效應，而金融創(chuàng)新對周邊地區(qū)存在涓滴效應[18]10-17。

根據(jù)已有的文獻，一般認為集聚產(chǎn)生的規(guī)模經(jīng)濟、擴散效應和金融產(chǎn)業(yè)的功能等是金融集聚影響區(qū)域經(jīng)濟增長的主要因素，實證方面，近年來應用空間計量經(jīng)濟學方法研究金融集聚的溢出效應的方法開始出現(xiàn)，這些文獻以全國范圍省際層面的數(shù)據(jù)居多。本文將借鑒文獻中的成果，總結和分析金融集聚影響區(qū)域經(jīng)濟的機制，并以長三角地區(qū)城市為樣本，運用空間計量方法進行實證研究，檢驗金融集聚的空間溢出效應。

三、理論分析與研究假設

金融發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展有著密切的關系，我國金融業(yè)還不發(fā)達，金融資源還是一種稀缺資源，區(qū)域之間金融水平差距還比較大。金融產(chǎn)業(yè)的空間布局本身具有非均質性，金融集聚是我國金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一個必經(jīng)過程（黃解宇，2012）[8]129-136。金融集聚發(fā)展的初期，金融集聚通過極化效應將金融資源、金融機構、金融人才吸引到金融中心，形成規(guī)模效應。集聚區(qū)內金融機構和從業(yè)者之間通過密切來往，相互協(xié)作，共享信息和基礎設施，降低成本，提高資金利用效率，金融業(yè)的相互競爭，使得集聚區(qū)內整體金融業(yè)的服務水平也得到提高。金融業(yè)的進步又便利了實體經(jīng)濟的發(fā)展，從而促進了區(qū)域經(jīng)濟的增長。因此，本文提出如下假設：

假設1：金融集聚能夠促進區(qū)域內的經(jīng)濟增長，證券市場、銀行信貸市場的發(fā)展對區(qū)域經(jīng)濟的增長起著推動作用。

金融產(chǎn)業(yè)與大部分實體經(jīng)濟行業(yè)不同，其專以資本和提供資本服務為經(jīng)營對象，相對于巨大的資金量而言，金融業(yè)因地理位置的差別而產(chǎn)生的運輸成本對金融業(yè)的制約較小，因而他們能夠不局限于本地，而是在更大的范圍內提供金融服務，通過專業(yè)的金融從業(yè)人員的活動，能夠為周邊以外的地區(qū)企業(yè)提供投融資便利，提升其他地區(qū)的金融環(huán)境，降低交易成本。同時由于金融市場的發(fā)展，使得金融能夠實現(xiàn)跨地區(qū)的資源配置，優(yōu)化資本的空間流動。

長三角地區(qū)向中西部地區(qū)的梯度產(chǎn)業(yè)轉移是優(yōu)化產(chǎn)業(yè)空間布局，實現(xiàn)長三角產(chǎn)業(yè)轉型升級和區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調發(fā)展，縮小區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差距的一條有效路徑。產(chǎn)業(yè)轉移的承接和產(chǎn)業(yè)升級需要大量資本的投入，在市場機制下金融服務的支持對產(chǎn)業(yè)轉移起著不可忽視的作用。作為承接地的后進地區(qū)通常也是金融產(chǎn)業(yè)不發(fā)達的地區(qū)，缺乏良好的金融生態(tài)環(huán)境，融資渠道單一，因而金融集聚地區(qū)的金融支持和合作可以彌補承接地金融服務的不足，挖掘區(qū)際產(chǎn)業(yè)轉移的深度。率先發(fā)展地區(qū)的金融發(fā)展水平越高，金融產(chǎn)品越豐富，對外輻射的能力越強，則越有助于推動周邊地區(qū)實體經(jīng)濟的發(fā)展。

金融業(yè)是知識密集型的行業(yè)，金融人才在金融業(yè)發(fā)展中占據(jù)了非常重要的作用。金融集聚使得金融從業(yè)者匯聚在一起，增加了他們交流、協(xié)作的機會，因而往往集聚區(qū)的從業(yè)人員有更好的機會提高業(yè)務水平。區(qū)域間金融合作和金融從業(yè)人員的遷移使得金融知識有機會向周邊地區(qū)外溢，為周邊地區(qū)金融業(yè)的發(fā)展提供可供復制的經(jīng)驗，促進區(qū)域金融環(huán)境的協(xié)調發(fā)展。因此，本文提出如下假設：

假設2：金融集聚對經(jīng)濟增長的影響具有溢出效應。金融集聚不僅能夠促進區(qū)域內部實體經(jīng)濟的增長，還能夠對周邊地區(qū)的經(jīng)濟增長產(chǎn)生積極的推動作用。

長三角地區(qū)金融業(yè)集聚程度高，證券市場也處于較高的發(fā)展水平，金融機構和上市公司眾多。十九大報告提出，增強金融服務實體經(jīng)濟能力，提高直接融資比重。證券市場在籌集資金、分散風險和優(yōu)化資源配置方面對實體經(jīng)濟的支持起著非常關鍵的作用。相比于銀行信貸通常更關注本地市場，證券市場跨區(qū)域籌集資金和配置資源的特征更明顯。地區(qū)經(jīng)濟的增長需要依靠產(chǎn)業(yè)結構的優(yōu)化調整，在產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化升級和產(chǎn)業(yè)轉移的過程中，發(fā)達的證券市場能夠為地區(qū)的技術創(chuàng)新和后進地區(qū)的產(chǎn)業(yè)調整升級提供大量需要的資金，從而發(fā)揮其溢出效應。當前我國經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)，創(chuàng)新驅動成為經(jīng)濟增長的新動力技術創(chuàng)新及其成果轉換作為一項高風險的活動，迫切需要金融的支持。大部分地區(qū)金融業(yè)以傳統(tǒng)銀行業(yè)為主，能承受的風險較低，偏好技術和產(chǎn)品較為成熟的產(chǎn)業(yè)，而高風險高收益的創(chuàng)新活動需要金融市場的支持。金融集聚為聚集區(qū)內的金融發(fā)展提供了有利條件，形成能夠承受不同等級風險的金融安排，形成有效分散風險的金融市場。金融創(chuàng)新使得金融服務面向的范圍得到擴大，金融集聚區(qū)的信息優(yōu)勢和大量高水平的從業(yè)人員能夠實現(xiàn)甄別優(yōu)質創(chuàng)新項目、提供資金支持的功能，從而形成金融創(chuàng)新與技術創(chuàng)新的雙輪驅動。因此，本文提出如下假設：

假設3：金融業(yè)各部門的溢出效應存在差異，證券市場的溢出效應對周邊區(qū)域經(jīng)濟增長的作用更大。

四、長三角金融業(yè)集聚的空間布局和局部相關分析（一）金融集聚的空間布局

區(qū)位熵常被用于度量產(chǎn)業(yè)集聚度，本文亦采用區(qū)位熵來度量長三角四?。ㄊ校┑慕鹑跇I(yè)集聚狀況。某一地區(qū)i金融業(yè)的位熵（Ei）的計算方法如下：

Ei=Fi/YiF/Y

其中Fi為地區(qū)i的金融業(yè)增加值，F(xiàn)為全國金融業(yè)增加值，Yi為地區(qū)i的地區(qū)生產(chǎn)總值，Y為全國的國內生產(chǎn)總值。數(shù)據(jù)來自各市統(tǒng)計年鑒和國家統(tǒng)計年鑒。區(qū)位熵以金融業(yè)在地區(qū)i的生產(chǎn)總值中所占的比重與全國金融業(yè)在國內生產(chǎn)總值中所占的比重之比來衡量該地區(qū)金融業(yè)的集聚程度。區(qū)位熵（Ei）越大，表明該地區(qū)集聚水平越高。如果Ei>1，說明該地區(qū)金融業(yè)產(chǎn)值的份額高于全國份額，則該地區(qū)金融業(yè)集聚程度高，金融業(yè)存在外向功能；如果Ei<1，則說明該地區(qū)金融集聚的程度低于全國水平。長三角四?。ㄊ校?011—2015年的金融業(yè)區(qū)位熵見表 1。

從表 1可見，上海作為全國范圍的金融中心之一，金融集聚程度遠高于其他地區(qū)，并且集聚度總體在升高。江蘇、浙江的省會南京和杭州的金融集聚程度也高于全國水平，長三角城市群中的主要城市在這四省范圍內也處于較高水平，而其他城市的金融集聚水平則較低，大部分位于0.5以下，說明區(qū)域間金融發(fā)展水平存在著較大的差距。

（二） 金融集聚的局部相關分析

為了了解各地區(qū)金融集聚水平的局部空間相關關系，本文用Morans I散點圖法對各地區(qū)的金融區(qū)位熵進行分析。Morans I散點圖以各地理單位的標準化觀測值與其鄰近單位的標準化觀測值之間的關系來呈現(xiàn)各單位之間的相關關系。設定空間權重矩陣W，其中當?shù)貐^(qū)i與地區(qū)j相鄰時，當?shù)貐^(qū)i與地區(qū)j不相鄰時Wij=0，并將W標準化。將各地區(qū)金融業(yè)區(qū)位熵的標準化值z作為橫軸，將其空間滯后項Wz作為縱軸，得到2015年和2011年各地金融業(yè)區(qū)位熵的Morans I散點圖（見圖 1和圖 2）。由于空間權重矩陣W經(jīng)過了標準化，Wz實際上度量了各地區(qū)周圍鄰近地區(qū)區(qū)位熵標準化值的加權平均值，因而反映了各個地區(qū)金融集聚程度與其周圍地區(qū)金融集聚程度之間的相關性。標準化的區(qū)位熵反映了各地區(qū)集聚程度在整體分布中的相對位置。將大于0的城市視為集聚程度相對較高，而將小于0的城市視為集聚程度相對較低，可以將坐標軸上的四個象限對應四種不同的情況，見圖1和圖2。

由圖 1和圖 2可以看出，大部分城市分布在第一象限和第三象限。第一象限中的數(shù)據(jù)表明金融集聚程度高的城市周圍的各城市平均集聚程度也高；第三象限中的數(shù)據(jù)表明金融集聚程度低的城市周圍的各城市平均集聚水平也低，反映出地區(qū)金融集聚程度與周邊地區(qū)金融集聚的相關性。各城市在圖中的分布類型如表 2所示：

由表 2可見，上海作為金融中心的集聚效應比較明顯，周邊發(fā)展了許多高金融集聚水平的城市，而其中以對浙江的輻射作用較大，南京、合肥、南通雖然金融集聚水平較高，但沒有能夠帶動周邊地區(qū)金融業(yè)的發(fā)展，而眾多金融集聚水平較低的后進地區(qū)則聚在一起。

五、模型設定與計量檢驗

（一）模型設定

空間計量經(jīng)濟學模型是處理一系列具有空間關聯(lián)的地理單位之間的互動效應的重要方法之一，它通過描述地理單位之間空間關系的空間權重矩陣W，將空間滯后項引入模型，從而考察地理單位之間的空間交互效應。Elhorst（2015）給出的一般的嵌套的空間計量模型形式如下：

Y=δWY+Xβ+WXθ+u

u=λWu+ε

W與不同項相乘分別體現(xiàn)了三種交互效應：WY是內生交互效應，WX是外生交互效應，而Wu是誤差項的交互效應。施加限制λ=0得到的空間杜賓模型（Spatial Durbin Model， SDM）包括了某一地理單位的被解釋變量受其他單位的被解釋變量和解釋變量的影響，常被用來檢驗變量之間的空間溢出效應。為了考察金融資源集聚對周邊地區(qū)經(jīng)濟增長的影響，本文采用SDM來估計其溢出效應：

PGDP=β0+δW·PGDP+β1DFIR+

β2INDFIR+β3INSURE+β4FDI+

β5FIS+β6Tech+β′1W·DFIR+

β′2W·INDFIR+β′3W·INSURE+

β′4W·FDI+β′5W·FIS+

β′6W·Tech+μ

其中PGDP為人均地區(qū)生產(chǎn)總值（萬元），DFIR是反映地區(qū)證券市場（直接融資）發(fā)展情況的指標，用股債籌資總額（其中股票融資包括首發(fā)、增發(fā)、配股、可轉債等）在地區(qū)生產(chǎn)總值中所占的比重表示；INDFIR是反映地區(qū)銀行信貸市場（間接融資）發(fā)展狀況的指標，用人民幣存貸款余額之和在地區(qū)生產(chǎn)總值中所占的比重表示；INSURE是反映地區(qū)保險業(yè)發(fā)展情況的指標，用保費收入占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表示。FDI、FIS、Tech為控制變量，分別代表外資、財政和技術，F(xiàn)DI用實際使用外資額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表示；FIS用一般財政預算內支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表示；Tech用人均專利申請授權量表示（人數(shù)取各地區(qū)全社會從業(yè)人數(shù)）。本文采用一階鄰近矩陣作為空間權重矩陣W，即若地區(qū)i與地區(qū)j相鄰，則Wij=1，否則Wij=0。系數(shù)β是當?shù)氐慕忉屪兞繉Φ貐^(qū)生產(chǎn)總值的影響（直接效應），系數(shù)β′是相鄰地區(qū)的解釋變量對本地區(qū)地區(qū)生產(chǎn)總值的影響（間接效應），反映了本文關注的空間溢出效應。

（二）數(shù)據(jù)來源和處理

根據(jù)長江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃，長三角城市群在上海市、江蘇省、浙江省、安徽省范圍內，本文選取上海及江蘇、浙江、安徽三省各地級市共計41個城市作為樣本，采用2011—2015年面板數(shù)據(jù)進行實證檢驗。各地區(qū)人均地區(qū)生產(chǎn)總值、地區(qū)生產(chǎn)總值、實際使用外資額和一般財政支出數(shù)據(jù)來自國研網(wǎng)區(qū)域經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫；專利申請授權量、全社會從業(yè)人數(shù)來自各?。ㄊ校┙y(tǒng)計年鑒；人民幣存貸款余額數(shù)據(jù)和保費收入來源于Wind經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫；分地區(qū)股債融資額數(shù)據(jù)依據(jù)Wind統(tǒng)計數(shù)據(jù)整理得到；空間權重矩陣W根據(jù)地圖數(shù)據(jù)借助Geoda和Stata按照“車相鄰”的原則得到，即兩個城市在地圖上有共同的邊則認為相鄰（1）。變量的描述性統(tǒng)計如表 3所示：

表3中均值結果顯示證券市場、銀行信貸市場、保險市場的發(fā)展水平存在較大差異，銀行信貸市場發(fā)展水平最高，而保險市場發(fā)展水平較低。證券市場發(fā)展水平的變異系數(shù)（標準差/均值）最高，為1.05。銀行信貸市場和保險市場的變異系數(shù)分別為0.348和0.292，表明證券市場發(fā)展水平數(shù)據(jù)的離散程度相對較高。

（三）實證結果與分析

由于空間效應的存在，空間計量模型違背了經(jīng)典假設，因而通常不采用OLS估計，而是使用最大似然法估計。利用Stata對面板數(shù)據(jù)的SDM模型估計的結果如表 4所示。

從估計結果可以看出，DFIR和INDFIR的系數(shù)在1%顯著性水平下均顯著，而INSURE的系數(shù)在1%、5%、10%顯著性水平下都不顯著，說明證券市場和信貸市場發(fā)展水平對人均經(jīng)濟增長有顯著影響，而保險業(yè)的發(fā)展水平對人均經(jīng)濟增長的影響不顯著。DFIR和INDFIR的系數(shù)均為正，從整體上看，金融業(yè)的集聚促進了本地區(qū)人均經(jīng)濟的增長。因此，假設1得到了驗證。

滯后項中，W·DFIR的系數(shù)在1%顯著性水平下顯著，且系數(shù)為正，而W·INDFIR的系數(shù)不顯著，表明地區(qū)證券市場的發(fā)展水平不僅能促進本地區(qū)的人均經(jīng)濟增長，還能對其他地區(qū)的經(jīng)濟增長產(chǎn)生溢出效應；而信貸市場的發(fā)展僅對本地的經(jīng)濟產(chǎn)生了作用，對周圍地區(qū)的經(jīng)濟作用不顯著。這可能是因為直接融資比間接融資能夠更靈活地發(fā)揮異地金融服務的作用。因此，假設2和假設3得到了驗證。

表 5報告了各變量的平均直接效應、平均間接效應（溢出效應）和平均總效應。平均直接效應反映了各地區(qū)解釋變量對本地區(qū)人均生產(chǎn)總值的影響的平均狀況，證券市場和銀行信貸市場的平均直接效應均為正，而保險市場的平均直接效應為負，表明本地證券市場和銀行信貸市場的發(fā)展有利于本地經(jīng)濟的增長。平均間接效應反映了各地區(qū)解釋變量的溢出效應，證券市場的平均間接效應為正，而銀行信貸和保險的平均間接效應為負但不顯著，表明證券市場的發(fā)展水平對于區(qū)域人均生產(chǎn)總值的影響具有較強的溢出作用。

六、結論

本文首先通過區(qū)位熵和Morans I散點圖對長三角地區(qū)各城市金融業(yè)增加值集聚的空間布局進行了分析，較高的金融集聚水平發(fā)生在以上海為核心的小部分長三角城市中，并且這種集聚具有地理上的相關性，往往金融業(yè)高集聚的城市周圍也分布著高集聚的其他城市，而后進地區(qū)扎堆出現(xiàn)。通過分析，本文認為，金融集聚能夠通過集聚帶來的規(guī)模經(jīng)濟、跨地區(qū)的金融服務功能以及支持產(chǎn)業(yè)轉移升級和技術創(chuàng)新促進區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展，并且通過金融業(yè)的知識溢出使得周邊地區(qū)的金融服務水平得到發(fā)展。隨后，本文運用空間計量方法就長三角地區(qū)金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響進行了研究，選取了江蘇、浙江、上海、安徽四?。ㄊ校┑?1個城市作為樣本，用空間杜賓模型對2011—2015年的面板數(shù)據(jù)進行了實證檢驗，得出結論：長三角地區(qū)金融集聚對人均意義上的區(qū)域經(jīng)濟增長有著積極的影響，具體來看，證券市場和信貸市場發(fā)展均能促進地區(qū)經(jīng)濟的增長，而保險業(yè)的影響不顯著；而在對周邊地區(qū)的影響方面，證券市場發(fā)展的溢出效應顯著，信貸市場的溢出效應不顯著。

金融是現(xiàn)代經(jīng)濟的核心，與實體經(jīng)濟有著密不可分的聯(lián)系，我國的金融發(fā)展水平還不高，地區(qū)之間金融資源存在著差距。金融集聚是金融發(fā)展的一個必經(jīng)過程，研究金融集聚與區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展，對于從金融的視角探索區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調發(fā)展有著重要的意義。利用長三角地區(qū)金融集聚的優(yōu)勢，充分發(fā)揮金融中心的輻射作用，對于扭轉區(qū)域發(fā)展不平衡的局面，承擔“先富帶動后富”的責任，能夠起到重要的支持作用。

注釋：

（1）由于浙江舟山市是一個孤島，會導致估計的困難，考慮到舟山與沿岸的寧波市十分接近，本文認為舟山與寧波相鄰。

參考文獻：

[1]Goldsmith R. W. Financial structure and development[J]. Studies in Comparative Economics， 1969， 70（4）： 31-45.

[2]Kindleberger C. P. The formation of financial centers： A study in a comparative economic theory[J]. Working Papers， 1973， 5（4）：3395-3397.

[3]Fujita M.，Krugman P.R.，Venables A.J.The spatial economy：Cities，regions，and international trade[M].Cambridge： The MIT Press， 1999.

[4]Anselin L. Spatial econometrics： Methods and models[J]. Economic Geography， 1988， 65（2）：160.

[5]Lesage J.P.An introduction to spatial econometrics[J]. Revue Déconomie Industrielle， 2009， 123（123）：513-514.

[6]J. Paul Elhorst.空間計量經(jīng)濟學：從橫截面數(shù)據(jù)到空間面板[M]. 北京：中國人民大學出版社， 2015.

[7]滕春強. 金融企業(yè)集群：一種新的集聚現(xiàn)象的興起[J]. 上海金融， 2006，（5）：14-17.

[8]黃解宇. 金融集聚的內在動因分析[J]. 工業(yè)技術經(jīng)濟，2011，30（3）：129-136.

[9]車欣薇，部慧，梁小珍，王拴紅，汪壽陽. 一個金融集聚動因的理論模型[J]. 管理科學學報，2012，15（3）：16-29.

[10]孫國茂，范躍進. 金融中心的本質、功能與路徑選擇[J]. 管理世界，2013，（11）：1-13.

[11]劉軍， 黃解宇， 曹利軍. 金融集聚影響實體經(jīng)濟機制研究[J]. 管理世界， 2007，（4）：152-153.

[12]王丹， 葉蜀君. 金融集聚對經(jīng)濟增長的知識溢出機制研究[J]. 北京交通大學學報（社會科學版）， 2015， 14（3）：38-44.

[13]倪鵬飛，劉偉，黃斯赫. 證券市場、資本空間配置與區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調發(fā)展——基于空間經(jīng)濟學的研究視角[J]. 經(jīng)濟研究，2014，49（5）：121-132.

[14]張輝，劉鵬，于濤，安虎森，戚安邦. 金融空間分布、異質性與產(chǎn)業(yè)布局[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟，2016，（12）：40-57.

[15]李林，丁藝，劉志華. 金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟增長溢出作用的空間計量分析[J]. 金融研究，2011，（5）：113-123.

[16]孫晶， 李涵碩. 金融集聚與產(chǎn)業(yè)結構升級——來自2003—2007年省際經(jīng)濟數(shù)據(jù)的實證分析[J]. 經(jīng)濟學家， 2012，（3）：80-86.

[17]王弓， 葉蜀君. 金融集聚對新型城鎮(zhèn)化影響的理論與實證研究[J]. 管理世界， 2016，（1）：174-175.

[18]張虎，韓愛華. 金融集聚、創(chuàng)新空間效應與區(qū)域協(xié)調機制研究——基于省級面板數(shù)據(jù)的空間計量分析[J]. 中南財經(jīng)政法大學學報，2017，（1）：10-17.