張?zhí)焓?，唐一鳴，馬靖淳

(1.吉林大學(xué)東北亞學(xué)院，吉林 長春 130012；2.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)管理學(xué)院，安徽 合肥 230027)

金融作為現(xiàn)代經(jīng)濟研究領(lǐng)域的核心內(nèi)容，其發(fā)展變化影響著現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)的各個方面，各大產(chǎn)業(yè)對金融的發(fā)展也在提出新的要求，如何構(gòu)建有效促進區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的金融體系成為了許多地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展中的重要問題.?？怂怪赋觯骸肮I(yè)革命不得不等待金融革命”，同樣，區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展也離不開金融產(chǎn)業(yè)的變革.隨著長三角、珠三角、京津冀以及成渝經(jīng)濟帶等具有顯著集聚效應(yīng)的經(jīng)濟帶的飛速發(fā)展，金融資源也逐漸向這些區(qū)域集聚.從產(chǎn)業(yè)集聚的角度看，金融集聚是伴隨著其他產(chǎn)業(yè)的集聚而產(chǎn)生的，是指一國的金融資源在地理上向某一特定區(qū)域集中的現(xiàn)象，這種集聚效應(yīng)通過合理有效地配置資源，從而有力地促進了地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，進而帶動整個集聚區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展.

當(dāng)前，我國的經(jīng)濟增長狀態(tài)已經(jīng)轉(zhuǎn)為中高速增長階段，改革開放以來，我國經(jīng)濟增速時常突破10%，2014—2019年，我國經(jīng)濟增速基本維持在6%～7%的水平，雖然這個速度在世界范圍內(nèi)仍有領(lǐng)先優(yōu)勢，但是對于經(jīng)濟增速的下滑也應(yīng)該有控制下限的準(zhǔn)備.“脫實向虛”就是其中的一個十分重要的因素，實體經(jīng)濟發(fā)展緩慢，特別是在互聯(lián)網(wǎng)金融大力發(fā)展的幾年內(nèi)，大量資金由收益率較低的制造業(yè)領(lǐng)域轉(zhuǎn)移至高收益、高風(fēng)險的金融和房地產(chǎn)領(lǐng)域，實業(yè)投資大幅度減少，特別是新冠肺炎疫情以來我國經(jīng)濟壓力的沖擊較大，更加壓縮了實體企業(yè)的生存空間.然而事實上，高度發(fā)達的實體經(jīng)濟才是一國擁有豐富物質(zhì)財富和強大生產(chǎn)力的根本動力，美國的虛擬經(jīng)濟體系是世界上最發(fā)達的，也曾提出要實現(xiàn)“再工業(yè)化”的目標(biāo).2021年中央經(jīng)濟工作會議提出：“引導(dǎo)金融機構(gòu)加大對實體經(jīng)濟特別是小微企業(yè)、科技創(chuàng)新、綠色發(fā)展的支持”，這也再次指明了2022年的工作重心仍不可偏離發(fā)展實體經(jīng)濟這一基本落腳點.

長三角和珠三角城市群都屬于我國三大經(jīng)濟圈，更是金融集聚效應(yīng)比較明顯的兩大區(qū)域，2020年，這兩個城市群的GDP占全國總量的比重超過30%，其中，長三角和珠三角地區(qū)以不到全國20%和7%的人口貢獻了全國約24%和10%的GDP，兩大城市群的城鎮(zhèn)化率分別達到了75.01%和87.3%，整體上均達到了高度城鎮(zhèn)化水平.同時，國家也出臺了針對兩地發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃的相關(guān)文件綱要.因此，研究金融集聚對實體經(jīng)濟產(chǎn)生的影響效用在長三角與珠三角兩大城市群的表現(xiàn)，及其與之對應(yīng)的具體機制，對政府明確兩大經(jīng)濟帶未來發(fā)展定位、合理分配金融資源、加快區(qū)域一體化發(fā)展、有效發(fā)揮金融集聚對城市化及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的良性影響及破除實體經(jīng)濟發(fā)展受阻的困境具有重要的指導(dǎo)作用.此外，對于兩大經(jīng)濟帶合理打造世界級金融中心城市具有重要的時間價值，為長三角及珠三角城市群發(fā)展成為世界級城市群提供新的思路.

1 研究概況

1.1 金融集聚與實體經(jīng)濟發(fā)展的影響關(guān)系

目前關(guān)于金融集聚的研究點主要在3個方面：一是金融集聚現(xiàn)象的成因及其發(fā)展趨勢；二是金融集聚對經(jīng)濟增長的作用及路徑；三是金融集聚對實體經(jīng)濟發(fā)展的影響.

1.1.1 金融集聚的相關(guān)研究

從產(chǎn)業(yè)集聚的角度看，金融集聚可以看作是一個地區(qū)金融業(yè)發(fā)展到一定水平時，各類金融資源向某地區(qū)聚集的現(xiàn)象.從形成原因來看，黃解宇[1]認(rèn)為金融集聚現(xiàn)象的形成來自于金融的規(guī)模經(jīng)濟的特點，同時，信息不對稱以及金融高度的流動性都可促進區(qū)域金融中心的形成.王宇等[2]通過實驗發(fā)現(xiàn)，金融創(chuàng)新可以促進金融集聚的發(fā)展，同時，降低投資者、金融機構(gòu)工作人員等的相關(guān)稅費對金融產(chǎn)業(yè)的集聚有一定的促進作用.周天蕓等[3]以粵港澳大灣區(qū)為研究對象，通過因子分析法構(gòu)建影響金融集聚形成的指標(biāo)體系，并通過RE模型(隨機效應(yīng)模型)的MLE(最大似然估計)和FGLS(可行廣義最小二乘法估計)進行了實證分析，結(jié)果表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平、對外開放程度的提高可以顯著促進粵港澳大灣區(qū)金融集聚現(xiàn)象的形成.

1.1.2 金融支持實體經(jīng)濟發(fā)展的相關(guān)研究

張亦春等[4]的研究表明，當(dāng)金融發(fā)展與實體經(jīng)濟非均衡性過高時，會抑制實體經(jīng)濟的發(fā)展.李揚[5]認(rèn)為，通過創(chuàng)造資源高效配置的貨幣金融環(huán)境、增加股權(quán)性資金供給、發(fā)展普惠金融并建立市場化的風(fēng)險管控機制等手段可以更好地發(fā)揮金融服務(wù)實體經(jīng)濟的效率.肖功為等[6]運用空間杜賓模型對金融發(fā)展與實體經(jīng)濟發(fā)展的作用進行了分析，結(jié)果表明金融發(fā)展規(guī)模在不同樣本期對實體經(jīng)濟發(fā)展的影響不同，金融體系距離“最優(yōu)金融結(jié)構(gòu)理論”仍有較大差距.巴曙松等[7]的研究發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展的規(guī)模在金融結(jié)構(gòu)與實體經(jīng)濟的關(guān)系中存在門檻效應(yīng)，當(dāng)金融發(fā)展規(guī)模保持在一個合理的區(qū)間時，金融集聚可以顯著增強金融結(jié)構(gòu)對實體經(jīng)濟增長的促進作用.馮銳等[8]創(chuàng)建了普惠金融的發(fā)展指數(shù)及實體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)，運用FE模型(固定效應(yīng)模型)研究了兩者間的關(guān)系，結(jié)果表明普惠金融對實體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有顯著的非線性影響關(guān)系，普惠金融的適度發(fā)展可以有效提高實體經(jīng)濟的經(jīng)濟效益，并優(yōu)化實體經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與科技創(chuàng)新，但普惠金融過度的發(fā)展反而會抑制實體經(jīng)濟的增長.

1.1.3 金融集聚對實體經(jīng)濟與區(qū)域經(jīng)濟增長的相關(guān)研究

目前，關(guān)于金融集聚對實體經(jīng)濟的影響方面的研究較少.劉軍等[9]研究認(rèn)為，外部規(guī)模經(jīng)濟的效應(yīng)和創(chuàng)新效應(yīng)都可以在金融集聚的發(fā)展下影響實體經(jīng)濟的發(fā)展；同時，金融集聚的形成也會加強金融功能促進實體經(jīng)濟增長的效果.潘輝等[10]將中國的31個省份劃分為東、中、西部三大區(qū)域，比較了不同地區(qū)金融集聚對實體經(jīng)濟增長貢獻程度的差異，結(jié)果表明不同地區(qū)金融集聚對實體經(jīng)濟增長均有顯著的推動作用，只是不同地區(qū)的貢獻程度不同.與潘輝等人的觀點不同，馬勇等[11]通過混合OLS(普通最小二乘法)、RE系統(tǒng)以及GMM模型(廣義矩估計)驗證了現(xiàn)階段我國的金融集聚水平會顯著抑制金融支持實體經(jīng)濟發(fā)展的效率，且通過中介效應(yīng)檢驗得出經(jīng)濟開放與金融集聚水平間的關(guān)系呈現(xiàn)開口向下的二次曲線狀.

有關(guān)金融集聚影響區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的研究目前較為成熟，大部分觀點都支持金融集聚可以顯著促進區(qū)域經(jīng)濟的增長.李林等[12]基于2009年的省級截面數(shù)據(jù)，運用空間計量經(jīng)濟學(xué)模型得出各地區(qū)金融集聚指數(shù)具有一定的空間相關(guān)性，且銀行業(yè)的集聚對鄰域具有顯著的溢出效應(yīng).李紅等[13]研究認(rèn)為，金融集聚的程度與金融產(chǎn)出的密度既可以促進城市的經(jīng)濟發(fā)展，又對相鄰城市存在溢出效應(yīng).張秀艷[14]認(rèn)為，金融集聚主要通過資本積累和科技進步引導(dǎo)經(jīng)濟增長，門限效應(yīng)在這個影響路徑中也發(fā)揮了作用.在此基礎(chǔ)上，也有部分學(xué)者開始研究金融集聚如何加強對經(jīng)濟發(fā)展的促進效果，胡國暉等[15]通過測算中國30個省份的金融創(chuàng)新效率，運用面板數(shù)據(jù)模型得出，金融集聚與金融創(chuàng)新的協(xié)同發(fā)展可以更高效地促進區(qū)域經(jīng)濟的增長，且溢出效應(yīng)顯著.錢晶晶等[16]通過中介效應(yīng)檢驗發(fā)現(xiàn)，技術(shù)創(chuàng)新在金融集聚對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的促進過程中有顯著的正向作用.

然而，部分學(xué)者認(rèn)為金融集聚不是單純地促進經(jīng)濟增長.趙明慧[17]通過構(gòu)建面板門限模型等非線性模型對金融集聚與經(jīng)濟增長的關(guān)系進行了研究，結(jié)果表明這一影響效果是非線性的，且二次項系數(shù)為負(fù)，表明金融集聚影響經(jīng)濟發(fā)展的路徑是先促進后抑制的.王軍等[18]認(rèn)為，在金融集聚影響經(jīng)濟發(fā)展的過程中，存在顯著的非對稱效應(yīng)，當(dāng)金融規(guī)模達到一定水平后，金融集聚會顯著抑制經(jīng)濟增長.

基于以上關(guān)于金融集聚影響經(jīng)濟發(fā)展的研究結(jié)果，本文試圖通過實證研究，驗證金融集聚對實體經(jīng)濟的發(fā)展是否具有顯著的正向促進作用，以及金融集聚對實體經(jīng)濟的發(fā)展的這種促進作用并非在任何情況下都存在，而是呈顯著的非線性特點.

1.2 機制分析

金融集聚對實體經(jīng)濟具有直接影響外，金融集聚對實體經(jīng)濟的發(fā)展也存在一定的間接影響.

1.2.1 科技創(chuàng)新

技術(shù)進步是促進經(jīng)濟增長的基本動力之一，但基礎(chǔ)科學(xué)研究具有長周期、高風(fēng)險等特點，大量的投資往往無法在短期內(nèi)獲得較高的成效，因此在為研發(fā)項目進行融資時往往存在較強的約束，而金融集聚的出現(xiàn)可以在一定程度上降低科技項目的融資成本.王仁祥等[19]根據(jù)我國30個省份的相關(guān)數(shù)據(jù)研究了金融集聚對科技創(chuàng)新的影響，結(jié)果表明金融集聚對技術(shù)創(chuàng)新的效率具有顯著的促進作用.與此同時，由于金融集聚區(qū)的信息高度流通，使得技術(shù)知識在區(qū)域內(nèi)高效傳播，新的科技成果會快速進入企業(yè)內(nèi)部，加快了相關(guān)企業(yè)的產(chǎn)品升級，從而更好地為區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展注入了活力.張林[20]研究發(fā)現(xiàn)，技術(shù)進步在不同長度的時間段都會對實體經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生顯著的促進作用；楊愷鈞等[21]的研究也表明，技術(shù)創(chuàng)新可以通過產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)、發(fā)展績效等維度提升地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展質(zhì)量.

1.2.2 地區(qū)金融發(fā)展水平

從產(chǎn)業(yè)集聚的角度來看，某地區(qū)同一行業(yè)企業(yè)數(shù)量的增加可以引起產(chǎn)業(yè)規(guī)模的增大，從而使該地區(qū)具有外部規(guī)模經(jīng)濟效益.這種外部經(jīng)濟效益的產(chǎn)生主要通過3種方式形成：第一，企業(yè)地理位置的集中可以促進專業(yè)的需求方和供給方的集中，金融集聚水平的提高帶動了地區(qū)金融發(fā)展水平，從而使得借貸企業(yè)具有向集聚區(qū)聚攏的意愿；第二，金融集聚區(qū)的高金融發(fā)展水平帶動了地區(qū)金融業(yè)高素質(zhì)勞動力的集聚，地區(qū)勞動力市場共享性增強；第三，各金融機構(gòu)的集中有利于地區(qū)知識外溢.基于此，劉軍等[9]從理論層面上總結(jié)出金融集聚引導(dǎo)下金融發(fā)展水平的提高帶來了外部規(guī)模經(jīng)濟效益，從而在一定程度上節(jié)約了周轉(zhuǎn)資金余額、提供了投融資便利并降低了投資過程中可能存在的風(fēng)險；此外，區(qū)域內(nèi)商業(yè)銀行、投資銀行及保險公司等金融機構(gòu)的跨專業(yè)合作可以創(chuàng)造出更多的業(yè)務(wù)線，各種業(yè)務(wù)協(xié)作網(wǎng)絡(luò)的形成可以更好地服務(wù)實體經(jīng)濟發(fā)展.

基于以上分析，本文提出科技創(chuàng)新及地區(qū)金融發(fā)展水平在金融集聚對實體經(jīng)濟的影響中具有間接傳導(dǎo)機制.

2 實證檢驗與結(jié)果分析

2.1 變量選取與數(shù)據(jù)來源

選取2010—2019年長三角城市群21座城市(基于數(shù)據(jù)的可得性剔除了5座城市)和珠三角城市群9座城市作為研究對象，相關(guān)數(shù)據(jù)均來自中國統(tǒng)計年鑒、各省份歷年的統(tǒng)計年鑒，以及Choice金融終端，對于缺失數(shù)據(jù)已做適當(dāng)處理.

被解釋變量：實體經(jīng)濟發(fā)展水平(Y).參照美聯(lián)儲對實體經(jīng)濟的計算方法，采用對數(shù)化的地區(qū)生產(chǎn)總值扣除金融業(yè)與房地產(chǎn)業(yè)的增加值作為地區(qū)實體經(jīng)濟的衡量指標(biāo).

核心解釋變量：金融集聚水平(F).利用區(qū)位熵的計算方法計算各地級市金融集聚指數(shù)，并參照馬勇等[11]、朱廣印等[22]的計算方法，從人均角度衡量金融集聚發(fā)展水平，具體計算公式為：

Fij=(Fini/Popi)/(Fin/Pop).

(1)

式中：Fij表示i市第j年的金融集聚水平；Fini，F(xiàn)in分別代表i市的金融業(yè)增加值以及i市所處地區(qū)(長三角城市群或珠三角城市群)的金融業(yè)增加值之和；Popi，Pop分別代表i市的人口規(guī)模以及i市所處地區(qū)(長三角城市群或珠三角城市群)的總?cè)丝谝?guī)模.當(dāng)Fij>1時，表示i市第j年的金融集聚水平高于整個區(qū)域的平均金融集聚水平；反之，則小于或等于整個區(qū)域的平均金融集聚水平.

控制變量：除核心解釋變量外，還有眾多變量會影響實體經(jīng)濟發(fā)展水平，參考已有文獻本文選取以下控制變量：(1)實物投資(F′)，實體經(jīng)濟發(fā)展離不開社會的投資，特別是對固定資產(chǎn)的投資，因此本文選取各市全社會固定資產(chǎn)投資作為實物投資的代表變量；(2)政府支出(P)，政府為帶動區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展，會將許多支出投入到當(dāng)?shù)馗黝惍a(chǎn)業(yè)中，本文選取一般公共預(yù)算支出作為政府支出的代表；(3)對外開放水平(E)，一個地區(qū)的對外開放水平影響著當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的發(fā)展，隨著開放水平的提高，不同國家的企業(yè)可以互相交流技術(shù)與經(jīng)營經(jīng)驗，從而提高當(dāng)?shù)仄髽I(yè)效益，帶動地區(qū)實體經(jīng)濟發(fā)展，本文選取地區(qū)的進出口總額與GDP之比作為對外開放水平的代表指標(biāo)；(4)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(I)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)決定著一個地區(qū)的資源配置效率，對資源向?qū)嶓w企業(yè)流入的效率起關(guān)鍵作用，本文采用第二、第三產(chǎn)業(yè)的增加值之和與GDP之比來表示地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu).為了剔除變量之間存在的多重共線性，本文使用VIF(方差擴大因子法)進行檢驗，以VIF值小于10為標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)果表明以上變量均通過多重共線性檢驗；同時，為了降低異方差與量綱的影響，對以上非比值型變量均做對數(shù)化的處理.

2.2 描述性統(tǒng)計

由表1、表2可見，2010—2019年內(nèi)長三角城市群實體經(jīng)濟發(fā)展平均水平最高的5個城市為上海(9.90)、蘇州(9.40)、杭州(9.00)、南京(8.91)和寧波(8.85)，且省際差異較大，安徽省實體經(jīng)濟發(fā)展水平普遍低于江蘇、浙江，實體經(jīng)濟發(fā)展水平最低的城市為池州(6.15).反觀珠三角城市群，實體經(jīng)濟發(fā)展平均水平最高的兩個城市為廣州(9.52)和深圳(9.47)，且與其他城市有較大差距.

表1 2010—2019年長三角城市群年各變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

表2 珠三角城市群2010—2019年各指標(biāo)描述性統(tǒng)計結(jié)果

2.3 估計方法

2.3.1 基準(zhǔn)回歸模型

為了考察金融集聚影響實體經(jīng)濟發(fā)展的效應(yīng)，本文先采用靜態(tài)線性面板回歸模型研究兩者的關(guān)系：

(2)

2.3.2 非線性關(guān)系研究

為了探究在金融集聚影響實體經(jīng)濟的發(fā)展過程中是否存在抑制或倒“U”型的先促進后抑制的非線性效應(yīng)，在模型中納入金融集聚指數(shù)的二次方項：

(3)

2.3.3 估計方法

在進行實證分析時，先對模型進行混合OLS估計，之后再引入FE模型與RE模型，解決混合OLS估計中對不可觀測個體效應(yīng)異質(zhì)性問題的忽視，并同時控制時間固定效應(yīng)，解決不隨個體改變但隨著時間變化的遺漏變量問題.此外，為了降低異方差的存在對估計結(jié)果的影響，后續(xù)采用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤估計.之后對模型進行Hausman(豪斯曼)檢驗，從而判斷哪種估計方法具有最好的估計效果.根據(jù)最后的處理結(jié)果，本文采用考慮內(nèi)生性的差分GMM估計方法對模型進行估計，檢驗估計結(jié)果的穩(wěn)健性.

2.4 實證分析結(jié)果

2.4.1 靜態(tài)面板模型估計結(jié)果分析

對于長三角城市群而言，基準(zhǔn)回歸結(jié)果(見表3)表明，只有混合OLS估計下的金融集聚指數(shù)在5%的顯著性水平下顯著，而固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)估計中的金融集聚指數(shù)均不顯著.Hausman檢驗結(jié)果表明，應(yīng)使用FE模型進行估計，此時F前系數(shù)為0.056 1，但差異不顯著.由此可見，對長三角城市群來說，金融集聚對實體經(jīng)濟發(fā)展的影響并不顯著，即金融集聚對實體經(jīng)濟發(fā)展的影響并非在任何情況下均成立，金融集聚對實體經(jīng)濟的影響機制還需做進一步深入分析.

表3 金融集聚對長三角實體經(jīng)濟發(fā)展的影響(靜態(tài)面板回歸結(jié)果)

對于非線性模型，混合OLS估計下的金融集聚水平的一次項系數(shù)為0.328 1，二次項系數(shù)為-0.148 4，兩者都在1%的水平下顯著.在固定效應(yīng)模型的估計下，金融集聚水平的一次項與二次項系數(shù)分別為0.241 9與-0.074 5，都在5%的顯著性水平下顯著.RE模型的估計結(jié)果顯示，金融集聚水平的一次項與二次項系數(shù)分別為0.575 6與-0.168 9，且均在1%的顯著性水平下顯著.同樣，進行Hausman檢驗后，得出最優(yōu)的估計模型為固定效應(yīng)模型.以上實證分析結(jié)果表明，長三角城市群金融集聚對實體經(jīng)濟發(fā)展具有顯著的非線性影響，且由于二次項系數(shù)為負(fù)，可以認(rèn)為存在倒“U”型關(guān)系，即金融集聚指數(shù)在達到某一水平前對實體經(jīng)濟發(fā)展具有顯著的促進作用，超過該水平后會抑制實體經(jīng)濟發(fā)展.

為了找出金融集聚對實體經(jīng)濟發(fā)展促進作用消失的閾值，在模型(3)中對金融集聚指數(shù)求一階偏導(dǎo)數(shù)后令原式為0，得到：

(4)

Fi，t=-β2，1/2β2，2.

(5)

根據(jù)式(5)得出，在固定效應(yīng)模型估計的結(jié)果下，金融集聚促進實體經(jīng)濟發(fā)展的閾值為1.623 5.對比長三角城市群21城市的金融集聚水平可知，上海市的金融集聚水平已經(jīng)超過該閾值，而南京、蘇州和杭州部分年份的金融集聚指數(shù)高于該臨界值，其他年份的金融集聚指數(shù)雖小于該臨界值但也已逼近，說明這4個城市的金融集聚對實體經(jīng)濟主要起抑制作用.除此之外，長三角城市群其他城市的金融集聚水平均未達到臨界值，且有不小的差距，因此這些城市的金融集聚對實體經(jīng)濟的發(fā)展更多的是起到了促進作用.

同理，根據(jù)珠三角城市群的分析結(jié)果(見表4)可知，在混合OLS，F(xiàn)E和RE模型3種估計方法下，三次線性回歸中，F(xiàn)前的系數(shù)均顯著為負(fù)，通過Hausman檢驗得知應(yīng)使用固定效應(yīng)模型，在此模型中，F(xiàn)前的系數(shù)為-0.102 3，且在1%的顯著性水平下顯著，說明珠三角城市群金融集聚對實體經(jīng)濟發(fā)展具有顯著的抑制作用，此時金融集聚指數(shù)每上升1，實體經(jīng)濟指數(shù)就會下降0.102 3%.而政府支出和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量前的系數(shù)為0.215 8和6.421 9，均在5%水平下顯著；對外開放水平變量前的系數(shù)為0.098 9，在1%的顯著性水平下顯著，因此珠三角城市群的政府支出、對外開放水平與第二、第三產(chǎn)業(yè)占比對實體經(jīng)濟的發(fā)展均具有顯著的促進作用.

表4 金融集聚對珠三角實體經(jīng)濟發(fā)展的影響(靜態(tài)面板回歸結(jié)果)

非線性模型回歸的結(jié)果顯示，無論哪種估計方法，金融集聚指數(shù)的二次項均不顯著，說明珠三角城市群金融集聚對實體經(jīng)濟發(fā)展無顯著的非線性影響.

通過以上實證研究，驗證了金融集聚對實體經(jīng)濟的發(fā)展在某些情況下具有顯著的正向促進作用，這種正向促進作用呈顯著的非線性特征，且金融集聚對實體經(jīng)濟發(fā)展的影響存在地區(qū)差異.

2.4.2 穩(wěn)健性檢驗

采用內(nèi)生性的動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型對上述結(jié)論進行穩(wěn)健性檢驗.選取因變量的滯后一階項納入方程右端，并采用差分GMM與系統(tǒng)GMM的方法進行估計.由于本文涉及非線性面板模型的估計，因此采用差分GMM方法進行估計；同時對擾動項進行Arellano-Bond檢驗和Sargan檢驗.Arellano-Bond檢驗和Sargan檢驗是動態(tài)面板數(shù)據(jù)的兩個重要檢驗，Arellano-Bond 用來檢驗誤差項是否存在序列相關(guān)問題，Sargan用來檢驗在廣義矩估計中是否存在過度限制約束問題.結(jié)果見表5.

表5 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

由表5可知，考慮內(nèi)生性的動態(tài)面板模型中核心解釋變量顯著，同時，根據(jù)Arellano-Bond檢驗和Sargan檢驗可知，擾動項的二階差分不存在自相關(guān)，并且不存在工具變量的過度識別，因此上述結(jié)果通過了穩(wěn)健性檢驗.

3 中介效應(yīng)分析

引入中介效應(yīng)模型考察金融集聚對實體經(jīng)濟發(fā)展的影響機制，即科技創(chuàng)新和地區(qū)金融發(fā)展水平在金融集聚影響實體經(jīng)濟發(fā)展的路徑中的間接傳導(dǎo)機制.

3.1 中介變量

本文參照成學(xué)真等[23]中介變量的選取方法，選取專利授權(quán)量作為衡量科技創(chuàng)新水平(S)的指標(biāo)，并且以金融機構(gòu)存貸款總額與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值衡量地區(qū)金融發(fā)展水平(Fin).對于非比值型變量的專利授權(quán)量也采取對數(shù)化處理.

3.2 中介效應(yīng)模型的設(shè)定

根據(jù)上文的實證分析，在對長三角城市群設(shè)定中介效應(yīng)模型時，同樣納入金融集聚指標(biāo)的二次項.具體模型如下：

(6)

(7)

(8)

lnYi，t=α6+β6，1Fi，t+γ8Xi，t+ε6i，t；

(9)

MD，i，t=α7+β7，1Fi，t+γ9Xi，t+ε7i，t；

(10)

lnYi，t=α8+β8，1Fi，t+β8，3MDi，t+γ10Xi，t+ε8i，t.

(11)

模型(6)—(8)為納入金融集聚指標(biāo)二次項的長三角城市群中介效應(yīng)檢驗?zāi)Ｐ?，模?9)—(11)為珠三角城市群的中介效應(yīng)模型，無金融集聚指標(biāo)的二次項.式中：MD，i，t為中介變量(即科技創(chuàng)新變量與地區(qū)金融發(fā)展水平變量)；Xi，t為控制變量.其余變量同前.

本文按照以下思路進行檢驗(以長三角城市群為例)：首先，對(6)—(8)模型分別進行回歸，觀察相關(guān)變量β3，1，β3，2，β4，1，β4，2，β5，1，β5，2，β5，3的顯著性.若以上變量均顯著，則存在部分中介效應(yīng)；若以上變量均不顯著，則存在完全中介效應(yīng)；若只有部分變量不顯著，則需要進行Bootstrap檢驗.若Bootstrap檢驗結(jié)果顯著，則存在中介效應(yīng)，反之，則不存在中介效應(yīng).完成以上檢驗后，需要根據(jù)各變量前系數(shù)的符號判斷是否存在遮掩效應(yīng)，若β5，1與β5，3，β4，1同號且β5，2與β5，3，β4，2同號，則存在中介效應(yīng)，反之，則存在遮掩效應(yīng).

3.3 結(jié)果分析

表6的第一部分檢驗結(jié)果顯示，β3，1，β3，2，β4，1，β4，2，β5，1，β5，2和β5，3的系數(shù)均在1%的水平下顯著，且β5，1與β5，3，β4，1，β5，2與β5，3，β4，2同號，表明科技創(chuàng)新在金融集聚影響實體經(jīng)濟發(fā)展的過程中起到了部分中介效應(yīng)的作用.在方程(8)中，即納入科技創(chuàng)新變量的回歸方程中，F(xiàn)和F的二次項分別為0.720 1和-0.270 4，而在未納入科技創(chuàng)新變量的回歸方程中，這兩項的系數(shù)分別為0.927 4與-0.349 9，因此納入科技創(chuàng)新后的回歸系數(shù)的絕對值均有一定程度的下降，這也說明，在金融集聚影響實體經(jīng)濟的過程中，科技創(chuàng)新確實起到了中介的作用.

表6 長三角城市群中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

本文利用β5，3β4，1/β3，1，β5，3β4，2/β3，2來計算金融集聚指數(shù)及其二次項通過科技創(chuàng)新水平這一中介變量影響實體經(jīng)濟發(fā)展的具體程度.計算結(jié)果顯示，金融集聚指數(shù)的一次項和二次項的中介效應(yīng)量為22.10%和22.21%，考慮到可能會有其他因素影響實體經(jīng)濟發(fā)展，因此本文認(rèn)為這個中介效應(yīng)量是合理的，即科技創(chuàng)新占金融集聚對實體經(jīng)濟總影響的20%～25%.

同理可知，地區(qū)金融發(fā)展水平在金融集聚影響實體經(jīng)濟發(fā)展的過程中也起到了部分中介效應(yīng)作用.采用相同的計算方法可知，金融集聚的一次項和二次項通過地區(qū)金融發(fā)展水平對實體經(jīng)濟發(fā)展的影響占總影響的6.02%和5.34%，考慮到其他可能影響實體經(jīng)濟發(fā)展的因素，因此該比值是合理的，即地區(qū)金融發(fā)展水平這一中介變量占金融集聚對實體經(jīng)濟發(fā)展總影響的5%～10%.

對于珠三角城市群而言，根據(jù)表7的第一部分結(jié)果可知，方程(9)—(11)的β6，1，β7，1，β8，1和β8，3均顯著，因此可認(rèn)為科技創(chuàng)新在珠三角城市群金融集聚影響實體經(jīng)濟發(fā)展中起到了顯著的間接傳導(dǎo)作用.但是β8，3，β7，1與β8，1符號相反，因此該傳導(dǎo)作用表現(xiàn)為遮掩效應(yīng)，通過β8，3β7，1/β6，1可以得出該遮掩效應(yīng)約占總效應(yīng)的24.25%，即珠三角地區(qū)金融集聚對實體經(jīng)濟發(fā)展的抑制效應(yīng)被科技創(chuàng)新這一傳導(dǎo)機制抵消20%～25%，且由表7中關(guān)于科技創(chuàng)新變量前的系數(shù)結(jié)果可知，科技創(chuàng)新對實體經(jīng)濟的發(fā)展有顯著的促進作用.反觀地區(qū)金融發(fā)展水平指標(biāo)，方程(10)的β7，1并不顯著，因此本文通過Bootstrap檢驗對該間接傳導(dǎo)效應(yīng)是否存在做進一步驗證，其中抽樣量設(shè)為500.檢驗結(jié)果顯示，95%置信水平下的間接效應(yīng)置信區(qū)間為(-0.043 9，0.042 1)，該區(qū)間包含0，因此可認(rèn)定珠三角城市群金融集聚對實體經(jīng)濟影響的過程中，地區(qū)金融發(fā)展水平的間接傳導(dǎo)機制不顯著.

表7 珠三角城市群中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

4 結(jié)論及建議

本文利用2010—2019年長三角與珠三角城市群的市級面板數(shù)據(jù)分析了金融集聚對實體經(jīng)濟發(fā)展的影響及具體機制，研究發(fā)現(xiàn)長三角與珠三角城市群關(guān)于金融集聚影響實體經(jīng)濟發(fā)展的過程中存在區(qū)域異質(zhì)性，具體結(jié)論如下：

第一，長三角城市群金融集聚對實體經(jīng)濟的發(fā)展具有顯著的非線性效應(yīng)，即具有倒“U”型關(guān)系，當(dāng)區(qū)域金融集聚水平超過臨界值后，金融集聚則會抑制實體經(jīng)濟的發(fā)展.上海、蘇州等少部分城市的金融集聚水平已超過該臨界值，而大部分地區(qū)的金融集聚水平并未超過該閾值.珠三角城市群由于區(qū)域金融集聚水平更高，其金融集聚對實體經(jīng)濟發(fā)展的作用表現(xiàn)為顯著的線性抑制效應(yīng)，且非線性影響不顯著.對于以上結(jié)果，分析原因有以下幾方面：首先，隨著地區(qū)金融集聚水平的不斷提高，其對實體經(jīng)濟發(fā)展的邊際促進作用不斷遞減，并轉(zhuǎn)為抑制作用，這是由于地區(qū)金融市場已被完全劃分，有限的政府支出與固定資產(chǎn)投資沒有跟上快速集聚的金融機構(gòu)，導(dǎo)致信息優(yōu)勢與基建優(yōu)勢逐漸降低；其次，金融業(yè)的過度集聚必然導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)的激烈競爭，各金融機構(gòu)為了區(qū)域內(nèi)有限的業(yè)務(wù)而產(chǎn)生的過度競爭導(dǎo)致金融機構(gòu)利潤率下降、地區(qū)經(jīng)濟效率下滑等效應(yīng)；再者，隨著金融科技的出現(xiàn)，使得許多金融機構(gòu)并沒有找到合適的轉(zhuǎn)型點，從而無法發(fā)揮金融對實體經(jīng)濟的服務(wù)作用；最后，受國際金融市場變動的影響，企業(yè)對資產(chǎn)規(guī)避風(fēng)險與保值的需求不斷攀升，導(dǎo)致許多資金仍舊在金融體系內(nèi)運轉(zhuǎn)而并未流向?qū)嶓w企業(yè).

第二，在長三角城市群金融集聚影響實體經(jīng)濟的過程中，科技創(chuàng)新和地區(qū)金融發(fā)展水平起到了顯著的中介作用，而科技創(chuàng)新的這一效應(yīng)在珠三角城市群中表現(xiàn)為遮掩效應(yīng)，地區(qū)金融發(fā)展水平在這一影響過程中的間接傳導(dǎo)機制并不顯著.具體來看，科技創(chuàng)新對地區(qū)實體經(jīng)濟的發(fā)展仍具有顯著的正向促進作用，這一促進作用在珠三角城市群也抵消了部分由于其他原因而帶來的抑制效應(yīng)，隨著技術(shù)的不斷進步，區(qū)域內(nèi)實體企業(yè)的生產(chǎn)效率與自主創(chuàng)新能力也在不斷加強，這對于實體企業(yè)擴大生產(chǎn)規(guī)模與經(jīng)營范圍也具有顯著的推動作用.反觀地區(qū)金融發(fā)展水平，雖然金融集聚對地區(qū)金融發(fā)展水平有一定的促進作用，但效果并不顯著，而且由于我國房地產(chǎn)市場的快速發(fā)展，使得地區(qū)金融將資金流向轉(zhuǎn)移至房地產(chǎn)等經(jīng)濟領(lǐng)域，這也在一定程度上降低了金融集聚對實體經(jīng)濟發(fā)展的促進效果.

基于以上結(jié)論，本文提出如下建議：

第一，構(gòu)建協(xié)調(diào)的區(qū)域金融發(fā)展機制，政府應(yīng)適當(dāng)調(diào)整區(qū)域金融集聚水平與實體經(jīng)濟發(fā)展相適應(yīng).長三角和珠三角城市群各市金融集聚水平差異較大，單純依靠市場機制進行調(diào)整則會出現(xiàn)金融集聚的“馬太效應(yīng)”，政府應(yīng)根據(jù)不同區(qū)域金融集聚水平對實體經(jīng)濟影響的效果來合理協(xié)調(diào)區(qū)域金融資源的配置，以避免進一步地兩極分化；同時，對金融集聚水平較低的城市加大基礎(chǔ)設(shè)施投入力度以及優(yōu)化監(jiān)管環(huán)境，從而引導(dǎo)更多金融資源向這些地區(qū)的傾斜.

第二，制定相關(guān)政策鼓勵企業(yè)加大技術(shù)創(chuàng)新投入與人才引進力度，加強企業(yè)與企業(yè)、企業(yè)與高校的技術(shù)研發(fā)合作.鑒于科技創(chuàng)新在金融集聚影響實體經(jīng)濟發(fā)展的過程中傳導(dǎo)效果十分顯著，此舉可以顯著提高區(qū)域科技水平并加速企業(yè)向高科技領(lǐng)域轉(zhuǎn)型，而人才的引進不僅可以提高區(qū)域科研效率，也可以更好地帶動周邊地區(qū)的技術(shù)進步.

第三，各地政府還應(yīng)加大對實體企業(yè)的投入，并引導(dǎo)金融資源向?qū)嶓w企業(yè)流入，加速實體企業(yè)向信息化、自動化的現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型.實體企業(yè)只有在自身做大、做強的基礎(chǔ)上，才可以更好地吸引來自各方的投資，因此政府適當(dāng)?shù)耐度胧潜匦璧?同時，政府也應(yīng)限制更多資源向虛擬經(jīng)濟領(lǐng)域的過度投資，提高金融服務(wù)實體經(jīng)濟的效率.