郭 華,張 洋,蘇 欣

(1.四川農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,四川 成都 611130；2.北京農(nóng)學(xué)院,北京 102206；3.北京北農(nóng)企業(yè)管理有限公司,北京 102206)

0 引言

隨著中國金融改革的推進(jìn)，金融業(yè)產(chǎn)值持續(xù)快速增長，經(jīng)濟(jì)整體表現(xiàn)強(qiáng)勁。據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)和《中國金融年鑒》，2017年中國國內(nèi)生產(chǎn)總值達(dá)83.2萬億元，同期金融產(chǎn)業(yè)增加值突破6萬億元，占比從2007年的5.62%升至2017年的7.79%。與此同時(shí)，經(jīng)濟(jì)的快速增長帶來的資源過度消耗、環(huán)境污染嚴(yán)重等負(fù)面影響不容忽視。習(xí)近平總書記在黨的十九大報(bào)告中明確指出：“我國經(jīng)濟(jì)已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段”，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和發(fā)展方式亟待優(yōu)化，金融對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的調(diào)節(jié)作用進(jìn)一步凸顯。研究表明，20世紀(jì)中葉開始，美國、日本等國家同樣經(jīng)歷了金融產(chǎn)業(yè)不斷集聚的過程和尋求經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展之路[1]，對(duì)金融產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的關(guān)系進(jìn)行研究，對(duì)于更有效地發(fā)揮金融產(chǎn)業(yè)集聚優(yōu)勢(shì)、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量提升具有重要意義。

學(xué)術(shù)界關(guān)于金融產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量關(guān)系的研究相對(duì)較少，但在金融產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系[2,3]問題上存在兩種觀點(diǎn)：1)肯定金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的正向促進(jìn)作用[4-9]，且這種促進(jìn)作用在集聚程度較高的地區(qū)更明顯[9]；2)認(rèn)為金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長存在負(fù)向影響[10]，如銀行業(yè)集聚會(huì)一定程度上抑制企業(yè)績效的增長[11,12]。有學(xué)者提出，良好的區(qū)位條件、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和人力資本積累[13,14]及完善的基礎(chǔ)設(shè)施和較低的信息獲取成本[15-18]等都是金融產(chǎn)業(yè)集聚的促進(jìn)因素，而落后的城市化進(jìn)程[13]、地區(qū)社會(huì)聲譽(yù)和信任度偏低[19]及陳腐風(fēng)氣[20]則不利于金融產(chǎn)業(yè)集聚。已有研究多使用區(qū)位熵[21]等直接測(cè)算方法和主成分分析[22]、因子分析[23]等間接測(cè)算方法對(duì)金融產(chǎn)業(yè)集聚水平進(jìn)行測(cè)算。經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的相關(guān)研究則多集中于對(duì)其指標(biāo)體系的構(gòu)建[24]，有學(xué)者直接將經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量等同于經(jīng)濟(jì)增長效率[21,25]；還有研究從經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、科技與創(chuàng)新、資源與環(huán)境、對(duì)外開放等多維度綜合評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量[26]。

基于現(xiàn)有研究，本文在完善和優(yōu)化現(xiàn)有指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，使用主成分分析法和區(qū)位熵法分別對(duì)1997-2017年中國省域經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量和金融產(chǎn)業(yè)集聚度進(jìn)行測(cè)算，并分析二者的時(shí)空變化特征，進(jìn)而使用面板向量自回歸模型對(duì)金融產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量間的關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，以期為推進(jìn)區(qū)域金融產(chǎn)業(yè)的合理布局和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供參考。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

鑒于數(shù)據(jù)的可得性，本文選取中國30個(gè)省域作為研究區(qū)域(港、澳、臺(tái)及西藏地區(qū)未納入研究范圍)，時(shí)間跨度為1997-2017年。鈔小靜等[27]將經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的內(nèi)涵界定為經(jīng)濟(jì)增長的結(jié)構(gòu)、穩(wěn)定性、福利變化與成果分配以及資源利用和生態(tài)環(huán)境代價(jià)4個(gè)維度?？紤]到經(jīng)濟(jì)增長效率在經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量中具有核心地位[28]，本文將經(jīng)濟(jì)增長效率作為經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的評(píng)價(jià)維度之一，從經(jīng)濟(jì)增長結(jié)構(gòu)性、經(jīng)濟(jì)增長效率、經(jīng)濟(jì)增長成本性、經(jīng)濟(jì)增長穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)增長分享性5個(gè)維度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)(表1)。其中，經(jīng)濟(jì)增長結(jié)構(gòu)性通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和投資消費(fèi)結(jié)構(gòu)綜合反映，經(jīng)濟(jì)增長效率反映經(jīng)濟(jì)運(yùn)行過程中投入與產(chǎn)出之間的數(shù)量關(guān)系，經(jīng)濟(jì)增長成本性用于衡量經(jīng)濟(jì)增長過程中的資源消耗與污染排放情況，經(jīng)濟(jì)增長穩(wěn)定性用于綜合評(píng)價(jià)價(jià)格、就業(yè)和產(chǎn)出的波動(dòng)情況，經(jīng)濟(jì)增長分享性總體考察經(jīng)濟(jì)增長帶來的居民福利變化和成果分配。

表1 經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Table 1 Comprehensive evaluation index system of economic growth quality

本文測(cè)度經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量基礎(chǔ)指標(biāo)的數(shù)據(jù)來源于1997-2017年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省域統(tǒng)計(jì)年鑒和國家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)，金融產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)來源于《中國金融年鑒》。對(duì)表1中部分指標(biāo)的處理過程說明如下：1)與價(jià)格相關(guān)指標(biāo)均使用價(jià)格指數(shù)以1995年不變價(jià)格進(jìn)行折算。2)采用永續(xù)盤存法計(jì)算資本存量：Kit=Iit/Pit+(1-δit)Ki(t-1),Kit和Ki(t-1)分別表示i省t年和t-1年的實(shí)際物質(zhì)資本存量，Iit、Pit分別表示i省t年的投資和投資價(jià)格指數(shù)，δit表示資產(chǎn)折舊率，為9.6%[29]，其中基期資本存量參考單豪杰[30]的方法進(jìn)行測(cè)算。3)使用Malmquist指數(shù)計(jì)算全要素生產(chǎn)率，本文將資本存量與勞動(dòng)人員作為投入變量，實(shí)際GDP作為產(chǎn)出變量。4)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行正向化和無量綱化處理，逆向指標(biāo)正向化處理方法為：新值=最大值-原值，采用均值化法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

1.2 研究方法

1.2.1 經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量指數(shù)測(cè)度方法 采用全局主成分分析方法對(duì)中國各省域的經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量綜合指數(shù)及各維度指數(shù)進(jìn)行測(cè)度。首先對(duì)所有指標(biāo)進(jìn)行KMO和Bartlett檢驗(yàn)，然后基于主成分分析法測(cè)算出各項(xiàng)指標(biāo)在經(jīng)濟(jì)增長各維度所占權(quán)重，得出經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量各維度指數(shù)；進(jìn)一步用全局主成分分析法確定各項(xiàng)評(píng)價(jià)維度的權(quán)重，得出經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)指數(shù)。

1.2.2 金融產(chǎn)業(yè)集聚度測(cè)算方法 采用區(qū)位熵法對(duì)中國各省域的金融產(chǎn)業(yè)集聚情況進(jìn)行測(cè)度，計(jì)算公式為：

LQij=(qij/qj)/(qi/q)

(1)

式中：LQij為j省i產(chǎn)業(yè)(本文特指金融產(chǎn)業(yè))的區(qū)位熵值(反映產(chǎn)業(yè)的集聚程度)，若區(qū)位熵值大于1，則認(rèn)為j省金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展在全國具有相對(duì)優(yōu)勢(shì)，反之則在全國處于相對(duì)劣勢(shì)；qij/qj為j省金融產(chǎn)業(yè)增加值占本省GDP的比重；qi/q為全國金融產(chǎn)業(yè)增加值占全國GDP的比重。

1.2.3 模型構(gòu)建 通過構(gòu)建面板向量自回歸(PVAR)模型檢驗(yàn)金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的影響，進(jìn)一步考察金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長結(jié)構(gòu)性、效率、成本性、穩(wěn)定性、分享性的影響。模型如下：

(2)

2 經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量動(dòng)態(tài)演進(jìn)

基于經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，通過主成分分析法計(jì)算得到1997-2017年省域經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量綜合指數(shù)。選取1997年、2002年、2007年、2012年和2017年為樣本年份，采用分位數(shù)分段法將樣本期內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量綜合指數(shù)劃分為10個(gè)等級(jí)，用ArcGIS軟件繪制省域經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量綜合指數(shù)空間演變圖(圖1，彩圖見附錄2)，發(fā)現(xiàn)存在以下特征：

注：審圖號(hào)為GS(2019)1835號(hào)，下同。圖1 中國各省域經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量綜合指數(shù)演變Fig.1 Evolution of comprehensive index for economic growth quality of provinces in China

2.1 由單極向多極發(fā)展的空間格局特征

中國各省域的經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量空間格局呈現(xiàn)出由上海單極向全國多極化發(fā)展特征。1997年形成以上海經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量綜合指數(shù)為最高的單極空間分布特征；2007年北京和天津的經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量綜合指數(shù)分別為2.1463和1.9780，形成以京津滬為高經(jīng)濟(jì)增長極點(diǎn)的多極分布特征；2012年經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量多極化分布特征更為明顯，京津滬均位于第一等級(jí)，內(nèi)蒙古、江蘇、浙江、福建及廣東提升至第二等級(jí)；2017年多極化分布特征進(jìn)一步凸顯，除河北外，所有沿海省域及部分內(nèi)陸省域(黑龍江、吉林、湖北、重慶、寧夏、內(nèi)蒙古等)均位于第二等級(jí)以上。這一變化特征在一定程度上表明，中國在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長的過程中越來越注重均衡化發(fā)展。

2.2 極點(diǎn)帶動(dòng)演進(jìn)特征

中國各省域的經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量綜合指數(shù)在樣本期內(nèi)逐年遞增，均值由1997年的0.7442提升至2017年的2.1103，年均增長率為5.35%(表2)。各省域經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量提升過程存在明顯的極點(diǎn)帶動(dòng)式發(fā)展特征，具體表現(xiàn)為以上海、京津、重慶、寧夏為序，逐步輻射帶動(dòng)周邊區(qū)域。上海的經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量綜合指數(shù)始終位于全國第一位，在其帶動(dòng)下江蘇和浙江的綜合指數(shù)分別以7.49%和7.13%的年均增速位列全國第一位和第二位。環(huán)渤海地區(qū)則以北京、天津?yàn)閹?dòng)，其中山東的經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量綜合指數(shù)年均增速較快，為6.81%。重慶相比其他省域仍有較大差異，其發(fā)揮的帶動(dòng)作用與京津滬相比不顯著。陜甘寧地區(qū)中寧夏的經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量綜合指數(shù)雖然排名靠前，但其年均增速位列全國第25位，發(fā)展動(dòng)力不足；陜西和甘肅年均增速分別保持在6.35%和5.52%，具有一定的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

表2 1997-2017年中國各省域經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量綜合指數(shù)年均增速及排名情況Table 2 Annual average growth rate and its ranking of economic growth quality of provinces in China from 1997 to 2017

2.3 各維度指數(shù)與綜合指數(shù)變化趨勢(shì)差異

由各省域經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量各維度指數(shù)在2017年的排名及變動(dòng)情況(表3)可知：

表3 2017年各省域經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量各維度指數(shù)排名及變動(dòng)情況Table 3 The ranking and changes of each dimension index of economic growth quality of provinces in China in 2017

經(jīng)濟(jì)增長效率、成本性和分享性指數(shù)均在樣本期內(nèi)呈增長趨勢(shì)，與綜合指數(shù)變化趨勢(shì)一致。效率與成本性指數(shù)排名均靠前的天津、重慶和江蘇等在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中更加注重技術(shù)創(chuàng)新與人才培養(yǎng)，從而促進(jìn)了新階段的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型，形成良性循環(huán)，經(jīng)濟(jì)增長效率的提高成為釋放經(jīng)濟(jì)增長潛力的關(guān)鍵。青海、寧夏和新疆等西北地區(qū)以及河北、山西和內(nèi)蒙古等的經(jīng)濟(jì)增長成本性排名靠后，與西北地區(qū)相比，華東地區(qū)在經(jīng)濟(jì)增長過程中更注重資源節(jié)約與環(huán)境保護(hù)，生態(tài)環(huán)境得到了較大改善。經(jīng)濟(jì)增長分享性指數(shù)在經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)中所占權(quán)重為58.93%，因此分享性的變化趨勢(shì)與綜合指數(shù)變化趨勢(shì)最為接近，各省域的分享性指數(shù)均在樣本期內(nèi)不斷提升，社會(huì)保障體系和收入分配制度日益完善，分享性指數(shù)也逐漸成為提高經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的主要因素。

經(jīng)濟(jì)增長結(jié)構(gòu)性指數(shù)和穩(wěn)定性指數(shù)在樣本期內(nèi)均呈下降趨勢(shì)，變化趨勢(shì)與綜合指數(shù)不一致。結(jié)構(gòu)性指數(shù)排名表明，海南、浙江、江西、新疆與福建等省域隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展其經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化效應(yīng)逐步顯現(xiàn)，寧夏、貴州、青海、云南、陜西和甘肅等西部省域結(jié)構(gòu)性指數(shù)相對(duì)較低，長此以往將導(dǎo)致城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差距持續(xù)擴(kuò)大，為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長帶來負(fù)面影響。對(duì)于中西部地區(qū)多數(shù)省域而言，發(fā)展不平衡依然是經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中亟待解決的關(guān)鍵問題，城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)嚴(yán)重、區(qū)域發(fā)展不平衡等問題制約了轉(zhuǎn)型期經(jīng)濟(jì)的動(dòng)力重塑[31]。經(jīng)濟(jì)增長穩(wěn)定性指數(shù)的年均增速為負(fù)，且排名變動(dòng)幅度最大。實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的經(jīng)濟(jì)增長是重要的經(jīng)濟(jì)政策目標(biāo)，上海、廣東和重慶在2017年的經(jīng)濟(jì)增長穩(wěn)定性相對(duì)較好，在穩(wěn)定物價(jià)與經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展中成效顯著。但需要注意的是，中國多數(shù)省域仍需注重提高經(jīng)濟(jì)增長穩(wěn)定性，以實(shí)現(xiàn)長短期內(nèi)經(jīng)濟(jì)健康穩(wěn)定增長。

3 金融產(chǎn)業(yè)集聚度動(dòng)態(tài)演進(jìn)

基于區(qū)位熵法測(cè)算出1997-2017年各省域的金融產(chǎn)業(yè)集聚度，選取1997年、2002年、2007年、2012年和2017年為樣本年份，采用分位數(shù)分段法將金融產(chǎn)業(yè)集聚度劃分為5個(gè)等級(jí)，使用ArcGIS軟件繪制各省域金融產(chǎn)業(yè)集聚度空間可視化演變圖(圖2)，發(fā)現(xiàn)存在以下特征：

圖2 中國各省域金融產(chǎn)業(yè)集聚度的動(dòng)態(tài)演進(jìn)Fig.2 Dynamic evolution of financial industry agglomeration degree of provinces in China

3.1 多極點(diǎn)穩(wěn)定發(fā)展空間格局

中國各省域的金融產(chǎn)業(yè)集聚度呈現(xiàn)以北京、山西、上海、寧夏、重慶、青海和新疆等多個(gè)金融中心穩(wěn)定發(fā)展的空間布局特征。1997年寧夏、北京、上海、重慶、青海和山西的金融產(chǎn)業(yè)集聚度位于第一等級(jí)，2002-2012年新疆的金融產(chǎn)業(yè)集聚度也提升至第一 等級(jí)，形成中國金融產(chǎn)業(yè)集聚多極點(diǎn)穩(wěn)定發(fā)展的空間格局。從這些極點(diǎn)形成金融產(chǎn)業(yè)集聚的成因看，第一類是長三角和環(huán)渤海地區(qū)省域，包括上海、浙江、北京、天津等，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好，金融產(chǎn)業(yè)集聚度相對(duì)較高，尤其是北京和上海作為國際金融中心，能夠吸引金融資源在本地集聚，并能促進(jìn)周邊地區(qū)金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展。第二類是西部地區(qū)省域，包括重慶、寧夏、青海和新疆等，“西部大開發(fā)”等國家戰(zhàn)略的實(shí)施加速了其金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展。寧夏的金融產(chǎn)業(yè)集聚度在西北地區(qū)最高，一方面是由于其金融產(chǎn)業(yè)增加值和地區(qū)生產(chǎn)總值均較低，導(dǎo)致區(qū)位熵指數(shù)較高；另一方面則是由于其區(qū)位因素不利于第一、二產(chǎn)業(yè)發(fā)展，而其金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有相對(duì)優(yōu)勢(shì)。重慶作為“長江上游金融中心”，其金融產(chǎn)業(yè)集聚度處于西南地區(qū)較高水平。此外，其他省域金融產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵指數(shù)均小于1，金融產(chǎn)業(yè)尚未形成明顯集聚，主要由于其金融發(fā)展不具備專業(yè)化優(yōu)勢(shì)。如中部地區(qū)的河南、湖北等地農(nóng)業(yè)發(fā)展條件較好，由于區(qū)位、資源等因素其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)難以在短期內(nèi)發(fā)生較大改變，金融產(chǎn)業(yè)在短期內(nèi)也難以形成集聚。

3.2 各地區(qū)多極點(diǎn)演進(jìn)特征

中國各省域金融產(chǎn)業(yè)集聚度均值在樣本期內(nèi)呈波動(dòng)遞增的變化趨勢(shì)，平均值由1997年的1.0826增至2017年的1.0910，年均增長率為0.04%(表4)，但從各省域金融產(chǎn)業(yè)集聚度的變化趨勢(shì)看，逐步向形成多個(gè)金融產(chǎn)業(yè)集聚中心發(fā)展。華北地區(qū)逐步形成北京、河北和山西等金融產(chǎn)業(yè)集聚中心；東北地區(qū)則以黑龍江的金融產(chǎn)業(yè)集聚度年均增速最高，遼寧的金融產(chǎn)業(yè)集聚度也在提升，吉林的年均增速為-0.23%，形成黑龍江、遼寧兩個(gè)金融產(chǎn)業(yè)集聚中心；華東地區(qū)以上海、浙江為金融產(chǎn)業(yè)集聚中心，上海的金融產(chǎn)業(yè)集聚度保持0.90%的年均增速并仍在不斷提升，浙江集聚度的年均增速達(dá)0.83%；中南地區(qū)的金融產(chǎn)業(yè)集聚度整體處于相對(duì)劣勢(shì)，湖南和海南的金融產(chǎn)業(yè)集聚度年均增速雖然相對(duì)較高，但由于初期集聚度較低，還需要長時(shí)間積累才能成為中南地區(qū)金融產(chǎn)業(yè)的集聚中心；西南地區(qū)以重慶的金融產(chǎn)業(yè)集聚度最高，但其年均增速(-1.13%)最低，而貴州金融產(chǎn)業(yè)集聚度則以全國最高增速(1.35%)提升，2017年已達(dá)1.2101，成為西南地區(qū)新的金融集聚中心，但區(qū)位熵為相對(duì)指數(shù)，且貴州地處丘陵盆地，交通相對(duì)落后，國內(nèi)生產(chǎn)總值較低，致使其金融產(chǎn)業(yè)規(guī)模增速較快；西北地區(qū)以寧夏的金融產(chǎn)業(yè)集聚度最高，但寧夏集聚度的年均增速為負(fù)，而新疆集聚度的年均增速高達(dá)0.97%，至2017年其金融產(chǎn)業(yè)集聚度提升至1.6270，與寧夏(1.7554)的差距進(jìn)一步縮小，西北地區(qū)趨向鞏固以新疆為金融產(chǎn)業(yè)集聚中心。

表4 1997-2017年中國各省域金融產(chǎn)業(yè)集聚度年均增速及排名情況Table 4 Annual average growth rate and its ranking of financial industry agglomeration degree of provinces in China from 1997 to 2017

4 金融產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量關(guān)系檢驗(yàn)

4.1 模型檢驗(yàn)及估計(jì)結(jié)果

4.1.1 模型檢驗(yàn) 在正式建立PVAR模型前，本文使用LLC、IPS和Fisher-ADF方法對(duì)各變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)所有變量均不存在單位根，為非平穩(wěn)序列。對(duì)原始變量進(jìn)行一階差分后再次檢驗(yàn)(表5)，由表5可知，所有一階差分后的變量均通過顯著性檢驗(yàn)，因此原始變量為一階單整序列。為避免出現(xiàn)偽回歸問題，采用Westerlund檢驗(yàn)方法對(duì)各變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，除組統(tǒng)計(jì)量Ga在經(jīng)濟(jì)增長結(jié)構(gòu)性指數(shù)與金融產(chǎn)業(yè)集聚度的協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果中接受原假設(shè)外，組統(tǒng)計(jì)量Gt和面板統(tǒng)計(jì)量Pt、Pa在各協(xié)整檢驗(yàn)中均顯著拒絕原假設(shè)，由此可以認(rèn)為,經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量及其各維度指數(shù)與金融產(chǎn)業(yè)集聚度之間存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。進(jìn)而應(yīng)用AIC、BIC、HQIC信息準(zhǔn)則確定PVAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)，考慮到樣本特征，滯后階數(shù)取值原則上不超過3階，各經(jīng)濟(jì)增長變量滯后階數(shù)的AIC、BIC和HQIC檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示。

表5 面板平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果Table 5 Panel stability test results

表6 滯后階數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果Table 6 Lag order test results

4.1.2 模型估計(jì)結(jié)果 本文對(duì)各被解釋變量分別進(jìn)行截面均值差分和前向均值差分處理后，PVAR模型參數(shù)的GMM估計(jì)結(jié)果見表7。模型Ⅰ是經(jīng)濟(jì)增長結(jié)構(gòu)性回歸結(jié)果，滯后1期的金融產(chǎn)業(yè)集聚度對(duì)結(jié)構(gòu)性變動(dòng)有顯著正向影響，具體表現(xiàn)為在1%的顯著性水平下，滯后1期的金融產(chǎn)業(yè)集聚度每提高一個(gè)單位，經(jīng)濟(jì)增長結(jié)構(gòu)性指數(shù)對(duì)應(yīng)提高0.0655個(gè)單位；但滯后2期的金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)結(jié)構(gòu)性無顯著影響。滯后1期的結(jié)構(gòu)性對(duì)經(jīng)濟(jì)增長結(jié)構(gòu)性具有顯著正向影響，但滯后2期的結(jié)構(gòu)性對(duì)其具有顯著負(fù)向影響，表明金融產(chǎn)業(yè)集聚能夠在短期內(nèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長結(jié)構(gòu)優(yōu)化起到一定促進(jìn)作用，但長期看對(duì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化影響不顯著。模型Ⅱ?yàn)榻?jīng)濟(jì)增長效率的回歸結(jié)果，滯后1期的金融產(chǎn)業(yè)集聚度對(duì)效率的影響顯著為負(fù)，但滯后1期的經(jīng)濟(jì)增長效率對(duì)其表現(xiàn)出顯著正效應(yīng)，表明經(jīng)濟(jì)增長效率更多地受其自身滯后項(xiàng)的影響。模型Ⅲ為經(jīng)濟(jì)增長成本性回歸結(jié)果，滯后3期的金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)成本性指數(shù)無顯著影響，成本性指數(shù)自身滯后項(xiàng)對(duì)其影響程度隨時(shí)間逐步減弱。由于成本性指數(shù)更多依靠技術(shù)創(chuàng)新推進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展，因此金融產(chǎn)業(yè)集聚在短期內(nèi)對(duì)成本性指數(shù)未表現(xiàn)出顯著影響。滯后1期的成本性指數(shù)在1%的顯著性水平下影響系數(shù)為0.7236，滯后3期的成本性指數(shù)在10%的顯著性水平下影響系數(shù)降至0.0855。模型Ⅳ為經(jīng)濟(jì)增長穩(wěn)定性回歸結(jié)果，滯后1期的金融產(chǎn)業(yè)集聚在10%的顯著性水平下對(duì)經(jīng)濟(jì)增長穩(wěn)定性產(chǎn)生正向影響，穩(wěn)定性自身滯后1期值與滯后2期值對(duì)穩(wěn)定性變動(dòng)均產(chǎn)生負(fù)向影響。已有研究表明，物價(jià)穩(wěn)定有利于金融發(fā)展[32]，故金融產(chǎn)業(yè)集聚在短期內(nèi)能夠有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長穩(wěn)定性。就經(jīng)濟(jì)增長的分享性而言(模型Ⅴ)，滯后1期的金融產(chǎn)業(yè)集聚度在1%的顯著性水平下對(duì)當(dāng)期經(jīng)濟(jì)增長分享性存在負(fù)向影響，經(jīng)濟(jì)增長分享性自身滯后1期對(duì)其具有顯著正向影響，具有強(qiáng)烈的路徑依賴特征，金融產(chǎn)業(yè)集聚在短期內(nèi)不利于經(jīng)濟(jì)增長分享性的提升。模型Ⅵ表明，滯后1期的金融產(chǎn)業(yè)集聚能夠有效提升經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量。

表7 PVAR模型估計(jì)結(jié)果Table 7 Estimation results of PVAR model

由以上分析可知，經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量各維度指數(shù)均存在一定程度的路徑依賴現(xiàn)象，表現(xiàn)為除經(jīng)濟(jì)增長穩(wěn)定性指數(shù)滯后1期值系數(shù)顯著為負(fù)外，其余各維度指數(shù)滯后1期值均顯著促進(jìn)其自身當(dāng)期值的提升，依賴自身慣性發(fā)展的特征顯著。

4.2 脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

由于PVAR模型回歸系數(shù)僅反映了局部的動(dòng)態(tài)關(guān)系，因此進(jìn)一步通過脈沖響應(yīng)圖檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量與金融產(chǎn)業(yè)集聚間的長期動(dòng)態(tài)關(guān)系。本文經(jīng)過蒙特卡羅500次模擬，得到經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量對(duì)金融產(chǎn)業(yè)集聚變量沖擊滯后10期的響應(yīng)結(jié)果(圖3)。由圖3可以看出：經(jīng)濟(jì)增長結(jié)構(gòu)性對(duì)金融產(chǎn)業(yè)集聚度的沖擊具有顯著的正向響應(yīng)，第3期之后開始下降，第7期之后趨于平緩(圖3a)，表明金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長結(jié)構(gòu)性的正向影響顯著且持久。長期看，金融產(chǎn)業(yè)集聚有利于優(yōu)化經(jīng)濟(jì)增長結(jié)構(gòu)，且短期內(nèi)優(yōu)化效果最明顯。經(jīng)濟(jì)增長效率對(duì)于金融產(chǎn)業(yè)集聚度沖擊在短期內(nèi)正向和負(fù)向響應(yīng)交替出現(xiàn)，但伴隨時(shí)間的推移，正向響應(yīng)超過了負(fù)向響應(yīng)(圖3b)。金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長效率的影響在短期內(nèi)具有不確定性，但從長期看，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長效率具有一定的促進(jìn)作用。經(jīng)濟(jì)增長成本性對(duì)金融產(chǎn)業(yè)集聚沖擊表現(xiàn)出顯著的負(fù)向響應(yīng)(圖3c)，一方面可能由于金融產(chǎn)業(yè)集聚并沒有帶動(dòng)更多的金融資源投入生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域，另一方面則是金融產(chǎn)業(yè)集聚過程中部分企業(yè)追逐自身經(jīng)濟(jì)利益最大化，將環(huán)境治理投資更多地用于購買機(jī)器設(shè)備等擴(kuò)大產(chǎn)能的項(xiàng)目，較少用于節(jié)能減排相關(guān)項(xiàng)目，使得已經(jīng)投入環(huán)境保護(hù)和污染治理的金融資源并未發(fā)揮實(shí)質(zhì)作用。經(jīng)濟(jì)增長穩(wěn)定性對(duì)于金融產(chǎn)業(yè)集聚的沖擊有顯著的負(fù)向響應(yīng)，且持續(xù)時(shí)間較長，在第8期開始趨于收斂(圖3d)，這可能是由于金融產(chǎn)業(yè)集聚帶來的杠桿效應(yīng)會(huì)影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的穩(wěn)定性。經(jīng)濟(jì)增長分享性對(duì)金融產(chǎn)業(yè)集聚的沖擊在短期內(nèi)出現(xiàn)正向響應(yīng)，但持續(xù)時(shí)間較短，在第3期正向響應(yīng)趨于平穩(wěn)(圖3e)，表明金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長分享性的正向作用在短期顯著，但從長期看作用有限。經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量對(duì)金融產(chǎn)業(yè)集聚的沖擊在短期內(nèi)出現(xiàn)正向響應(yīng)，自第2期開始響應(yīng)強(qiáng)度減弱，隨后趨于平穩(wěn)(圖3f)，表明金融產(chǎn)業(yè)集聚在短期內(nèi)可能有利于經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的提升，但從長期看這種促進(jìn)作用有限。

圖3 脈沖響應(yīng)圖Fig.3 Impulse response diagram

4.3 方差分解分析

進(jìn)一步通過方差分解考察金融產(chǎn)業(yè)集聚度變動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量及其各維度指數(shù)的貢獻(xiàn)度(表8)。1)從整體上看，除經(jīng)濟(jì)增長成本性外，金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量及其各維度指數(shù)變動(dòng)的貢獻(xiàn)度隨期數(shù)增加逐漸提高，對(duì)成本性的貢獻(xiàn)度在第7期和第10期出現(xiàn)小幅下降。2)從長期看，金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長效率、質(zhì)量及分享性變動(dòng)的貢獻(xiàn)度在第10期分別達(dá)到58.9%、54.3%和52.0%，表明金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)三者變動(dòng)的貢獻(xiàn)度較大；金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長結(jié)構(gòu)性和穩(wěn)定性的貢獻(xiàn)度至第10期分別為17.8%和2.3%，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長成本性的貢獻(xiàn)度在第5期后趨于平穩(wěn)，在第9期達(dá)到最大值(3.6%)，表明金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長結(jié)構(gòu)性、穩(wěn)定性和成本性變動(dòng)的貢獻(xiàn)度在長期內(nèi)有限，其變動(dòng)主要受自身擾動(dòng)項(xiàng)的影響。

表8 方差分解結(jié)果Table 8 Results of variance decomposition

5 結(jié)論與啟示

本文對(duì)中國省域金融產(chǎn)業(yè)集聚及經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量進(jìn)行測(cè)算，進(jìn)而檢驗(yàn)了二者間的動(dòng)態(tài)關(guān)系與內(nèi)在經(jīng)濟(jì)邏輯，主要結(jié)論如下：1)在經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量方面，呈現(xiàn)由上海單極向全國多極化發(fā)展的空間格局，且在各地區(qū)內(nèi)部也出現(xiàn)明顯的多極化空間格局。經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量綜合指數(shù)逐年提升，由極點(diǎn)發(fā)展逐步帶動(dòng)周邊提升；從經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量各維度看，各省域經(jīng)濟(jì)增長分享性、效率和成本性的提升過程與經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的提升過程相似，均呈增長趨勢(shì)，而經(jīng)濟(jì)增長穩(wěn)定性與結(jié)構(gòu)性指數(shù)則呈下降趨勢(shì)，各省域在保持經(jīng)濟(jì)增長穩(wěn)定與優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)方面還有待提升。在金融產(chǎn)業(yè)集聚度方面，呈現(xiàn)以北京、山西、上海、寧夏、重慶、青海和新疆為多極點(diǎn)發(fā)展的空間格局，金融產(chǎn)業(yè)集聚度呈波動(dòng)遞增趨勢(shì)，且各地區(qū)逐步向多個(gè)金融產(chǎn)業(yè)集聚中心發(fā)展。經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量綜合指數(shù)與金融產(chǎn)業(yè)集聚度既有聯(lián)系又存在明顯差異，多數(shù)省份經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量與金融產(chǎn)業(yè)集聚度在全國的排名存在較大差異。2)金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量整體具有顯著促進(jìn)作用，但對(duì)經(jīng)濟(jì)增長各維度的影響存在差異。脈沖響應(yīng)結(jié)果顯示，金融產(chǎn)業(yè)集聚度的變動(dòng)將正向作用于經(jīng)濟(jì)增長的結(jié)構(gòu)性、效率和分享性，但對(duì)經(jīng)濟(jì)增長成本性和穩(wěn)定性具有負(fù)向影響。在長期和短期，金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長各維度變動(dòng)的影響存在差異。除經(jīng)濟(jì)增長成本性外，金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)各維度指數(shù)變化的貢獻(xiàn)度均隨期數(shù)增加而增大；但金融產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長結(jié)構(gòu)性、成本性和穩(wěn)定性的貢獻(xiàn)度在長/短期均較低，在長期對(duì)提高經(jīng)濟(jì)增長效率、分享性和質(zhì)量的貢獻(xiàn)度超過自身擾動(dòng)項(xiàng)對(duì)其變化的貢獻(xiàn)度。

基于以上結(jié)論，在如何推進(jìn)金融產(chǎn)業(yè)集聚合理布局從而助推經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的提高方面得出如下政策啟示：1)充分發(fā)揮金融產(chǎn)業(yè)集聚在提升經(jīng)濟(jì)增長結(jié)構(gòu)性、效率及分享性方面的正面效應(yīng)，警惕金融產(chǎn)業(yè)集聚過程中放大杠桿倍數(shù)對(duì)生態(tài)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)增長穩(wěn)定性造成的負(fù)面影響；2)金融產(chǎn)業(yè)集聚度并非越高越好，應(yīng)保持在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量提高的一定區(qū)間內(nèi)，促進(jìn)金融對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的良性支持。本文未考慮空間效應(yīng)及其他因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的影響，這將是后續(xù)研究的重點(diǎn)。