摘 要：金融是國民經濟的血脈，是推動新質生產力形成的加速器。本文基于空間視角，選取我國30個省份2008—2022年的面板數據作為研究對象，利用熵值法測算出新質生產力水平，并借助空間杜賓模型探究金融集聚對新質生產力的作用機制。研究結果表明：我國新質生產力水平存在較明顯的空間差異，新質生產力水平較高的地區(qū)主要集中在東部地區(qū)；總體而言，金融集聚對新質生產力水平的提升具有正向空間溢出效應；金融集聚對新質生產力水平提升的賦能作用存在明顯的區(qū)域異質性?；谝陨辖Y論提出相關建議：推動區(qū)域協調發(fā)展，縮小地區(qū)空間差異；促進金融集聚發(fā)展，放大正向溢出效應；加速要素高效流動，推動產業(yè)轉型升級。

關鍵詞：金融集聚；新質生產力；熵值法；空間杜賓模型

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2024.09.002

中圖分類號：F832 文獻標識碼：A 文章編號：1003－9031（2024）09－0018－14

一、引言及文獻綜述

生產力是推動社會進步和經濟發(fā)展的根本動力。2023年，新質生產力的概念首次被提出；2024年政府工作報告把加快發(fā)展新質生產力列為首要任務，新質生產力被正式寫入政府工作報告中，培育和發(fā)展新質生產力成為我國實現“彎道超車”的根本動力，也是推動經濟高質量發(fā)展和順利完成新舊動能轉換的內在要求和重要著力點。

金融是現代經濟的核心，是經濟的“助推器”和“潤滑劑”，發(fā)展新質生產力離不開金融的支持，2023年中央金融工作會議提出要做好科技金融、綠色金融、普惠金融、養(yǎng)老金融、數字金融五篇大文章，將科技金融放在了五篇大文章的首要位置，足見金融對于推動科技創(chuàng)新和經濟社會發(fā)展的重要性。金融集聚通過優(yōu)化金融資源配置，加強對新科技、新賽道、新市場的金融支持，推動創(chuàng)新鏈、產業(yè)鏈、資金鏈、人才鏈深度融合，從而加速新質生產力的形成。

新質生產力一經提出，便在學術界掀起了研究的熱潮，新質生產力的研究主要集中在以下兩個方面。一方面，側重于新質生產力的理論研究，包括新質生產力的理論內涵、發(fā)展特征、形成邏輯、形成實踐、實現路徑等方面研究。曾憲奎（2024）從科技創(chuàng)新、生產要素創(chuàng)新性配置、綠色發(fā)展底蘊三個維度闡述新質生產力核心內涵。胡瑩（2024）認為新質生產力是具有創(chuàng)新性、融合性、引領性和超越性等特點的生產力。柳學信等（2024）分別從打造一流企業(yè)、提升競爭優(yōu)勢、構建人類命運共同體三個維度闡述了新質生產力形成的理論邏輯。蔣永穆和喬張媛（2024）提出了從提升科技創(chuàng)新能力、促進新要素成長、推進核心技術研發(fā)應用、建設現代產業(yè)體系四個方面入手，提升新質生產力。另一方面，聚焦于新質生產力的實證研究，包括新質生產力水平測度、新質生產力的影響因素、新質生產力對經濟增長以及資源配置效率的促進作用等。王玨等（2024）基于新質勞動者、新質勞動資料和新質勞動對象三大生產力構成要件，運用熵值法對中國省域新質生產力發(fā)展水平進行測度。盧江等（2024）從科技、綠色和數字生產力三個維度構建新質生產力評價體系，基于2012—2021年我國省級面板數據，采用改進的熵權-TOPSIS方法測度了各區(qū)域新質生產力水平。宋佳等（2024）從微觀角度研究了ESG發(fā)展對企業(yè)新質生產力的影響，實證結果表明ESG發(fā)展對企業(yè)新質生產力水平的提升有顯著促進作用。韓文龍等（2024）通過構建空間杜賓模型對新質生產力的空間效應進行檢驗，發(fā)現新質生產力不僅能夠直接促進經濟增長，并且具有顯著的空間溢出效應。徐波等（2024）利用面板固定效應模型、空間杜賓模型、空間門檻模型評估新質生產力對資源配置效率的影響效應及作用機制，實證結果表明新質生產力能夠緩解市場扭曲，提升資源配置效率。

關于金融集聚對新質生產力的影響，現有文獻的探討相對有限，特別是實證研究方面更顯匱乏。理論層面，何青等（2024）剖析了金融服務新質生產力發(fā)展的重點難點以及路徑。李東民和張旭（2024）認為數字金融可以通過提高金融效率、降低交易成本推動新質生產力發(fā)展。王玨和李子成（2024）基于2014—2021年省域面板數據，運用雙固定模型、面板門檻模型探究低空經濟對新質生產力的驅動機制，實證結果表明金融發(fā)展與企業(yè)集聚在低空經濟與新質生產力的關系中發(fā)揮正向調節(jié)作用。任宇新等（2024）研究金融集聚、產學研合作、新質生產力之間的關系，結果顯示金融集聚可以促進新質生產力提升。為進一步豐富金融與新質生產力之間關系的研究，本文擬從空間視角出發(fā)，深入探索金融集聚對新質生產力水平的賦能作用。本文的邊際貢獻主要包括：一是建立一套測度新質生產力水平的指標體系，指標體系更加注重“新”和“質”；二是研究對象創(chuàng)新，致力于研究金融集聚對新質生產力水平的賦能作用，現有文獻鮮少涉及；三是研究方法創(chuàng)新，用空間杜賓模型從空間視角研究金融集聚對新質生產力的空間溢出效應。

二、理論分析與研究假設

經濟是肌體，金融是血脈，經濟興則金融興，金融活則經濟活，兩者共生共榮。金融具有資金融通、優(yōu)化資源配置、促進創(chuàng)新、調整結構等作用，可以促進生產力三要素實現躍升，提升新質生產力水平。

金融集聚有助于培育和吸引更多高素質勞動者。勞動者在生產力中具有主導作用，是生產力中最具有決定性的力量。高素質勞動者通過他們的生產經驗、勞動技能和文化科學知識，不斷改進勞動資料，創(chuàng)造新材料，推動生產力水平的提升。豐富的金融資源有助于科教興國、人才強國等戰(zhàn)略的實施，金融可以通過提供助學貸款、教育貸款等金融服務，支持勞動者接受更高層次的教育，提升勞動者素質。金融集聚程度越高的地區(qū)更具有開放性、包容性和創(chuàng)新性，更能夠激發(fā)勞動者的創(chuàng)造力和創(chuàng)新精神。在金融發(fā)達地區(qū)可以接觸到更多前沿的技術和創(chuàng)新的商業(yè)模式，且通常擁有更多的科技園區(qū)、孵化器、加速器等創(chuàng)新平臺，能夠為高素質人才提供更多的創(chuàng)新資源和支持，有助于吸引和留住高素質人才，為促進新質生產力提升提供人才支持。

金融集聚有助于提升勞動資料技術含量與先進性。勞動資料是生產力的重要載體，其技術含量和先進程度對新質生產力水平具有直接影響。金融集聚通過優(yōu)化金融資源配置，引導金融資本更多地投入到科技創(chuàng)新領域，為科研院所、企業(yè)等市場主體提供更優(yōu)質、成本更低廉的資金，推動科技成果轉化和技術的創(chuàng)新與突破。金融集聚可以推動傳統(tǒng)產業(yè)的轉型升級，通過供應鏈金融打通產業(yè)鏈上下游企業(yè)，實現資源共享、優(yōu)勢互補，推動產業(yè)鏈向高端領域、高附加值環(huán)節(jié)延伸，實現產業(yè)鏈的整合和升級，提升整個產業(yè)鏈的效率和競爭力，推動產業(yè)向更高層次發(fā)展。此外，金融集聚可以通過提供數字化轉型貸款等金融產品，支持企業(yè)建設先進的生產線、生產設備等勞動資料，提高生產效率和質量。

金融集聚有助于培育范圍更加廣闊的勞動對象。勞動對象是生產過程中的被加工對象，是生產力的重要組成部分，勞動對象的數量和質量，影響著勞動生產率的高低，勞動對象范圍的擴展和深化對于新質生產力的提升具有重要意義。金融集聚通過提供多樣化的金融服務和產品，能夠支持不同領域、不同行業(yè)勞動對象的開發(fā)和利用。金融集聚為風險投資提供了豐富的金融資源和良好的市場環(huán)境，可以通過提供風險投資、產業(yè)基金等金融服務，為新興產業(yè)和未來產業(yè)提供充足的資金支持，推動其快速發(fā)展，從而培育出更加廣闊的勞動對象。同時，金融集聚還可以推動產業(yè)向高端化、智能化、綠色化方向發(fā)展，在這個過程中，傳統(tǒng)產業(yè)的勞動對象也將得到拓展和深化，從而提升新質生產力水平。

綜上，通過分析金融集聚對新質生產力三要素的影響，認為金融集聚能夠促進新質生產力水平的提升。鑒于此，本文提出以下研究假設：

金融集聚有助于新質生產力水平的提升。

三、模型設定與數據說明

（一）樣本與數據來源

本文選取2008—2022年我國30個省、自治區(qū)、直轄市為樣本，共450個觀測值。數據來自國家統(tǒng)計局，《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》以及國際機器人聯合會（IFR）年度報告，少量缺失值用線性插值法補齊，若線性插值法出現負數，則先取對數再插值。另外，為避免出現極值和異方差問題，本文還對所有非比例型和非指數型變量進行取對數處理。

（二）變量說明

1.被解釋變量

新質生產力水平（NPRO）。以新質生產力構成三要素——新質勞動者、新質勞動資料、新質勞動對象作為一級指標，在現有研究基礎上，本文更加注重指標的“新”和“質”：勞動者維度，分為基礎要素、投入要素和產出要素，通過6個三級指標衡量新質勞動者水平，重點突出勞動者的科技創(chuàng)新素養(yǎng)；勞動資料維度，細分為數字基礎設施完善水平、機器人安裝量、能源消耗水平，通過5個三級指標共同衡量勞動資料的技術含量與前沿性；勞動對象維度，分為高技術企業(yè)規(guī)模、技術創(chuàng)新成果、生態(tài)環(huán)境，通過9個三級指標來衡量新質勞動對象的廣闊程度；３個維度共20個指標都是連續(xù)變量指標，便于進行量化分析，能夠客觀準確地反映出不同地區(qū)在新質勞動者、新質勞動資料和新質勞動對象三個維度上的橫向差異和縱向差異。指標選取如表１所示，運用熵值法計算出各省、自治區(qū)、直轄市2008—2022年新質生產力水平①。

2.解釋變量

金融集聚度（FAI）。以金融業(yè)增加值占國內生產總值的比重來衡量金融集聚度，公式如下：

FAIit=FINit/GDPit （1）

其中，FAIit、FINit、GDPit分別代表區(qū)域i時間t的金融集聚度、金融業(yè)增加值和國內生產總值。

3.控制變量

控制變量選取如下：人力資本水平（HR）、城鎮(zhèn)化水平（URBAN）、對外開放程度（OPEN）、工業(yè)化水平（IND）、環(huán)境規(guī)制（ENV）。其中人力資本水平（HR）以高等學校在校生總數占人口總數比重衡量；城鎮(zhèn)化水平（URBAN）以城鎮(zhèn)人口占常住人口比重衡量；對外開放程度（OPEN）以外貿進出口總額占GDP比重衡量；工業(yè)化水平（IND）以工業(yè)增加值占GDP的比重衡量；環(huán)境規(guī)制（ENV）以工業(yè)污染治理完成投資占GDP比重衡量。

（三）模型設定

空間計量模型可以考慮和量化地理單元之間的相互影響，即一個地理單元上的變量值可能會受到鄰近地理單元上變量值的影響。本文從空間視角出發(fā)，研究金融集聚對新質生產力的空間溢出效應，設定模型如下：

NPROit=a0+WijNPROit+a1FAIit+a2Xit+a3WijFAIjt+a4WijXjt+ui+t+it （2）

其中，NPROit、FAIit分別為區(qū)域i時間t的新質生產力水平、金融集聚度；a1～a4、？籽為待估參數；Xit為控制變量；ui、？淄t分別為個體固定效應和時間固定效應；Wij為空間權重矩陣；？漬it為隨機干擾項。

空間權重矩陣方面，空間相鄰權重矩陣和經濟距離權重矩陣應用較為廣泛。其中，空間相鄰權重矩陣假定相鄰地理單元之間會產生空間效應，經濟距離權重矩陣則根據地理單元經濟指標的絕對差進行衡量，表達形式如表2所示。

在經濟距離權重矩陣中，本文以各省份人均GDP衡量X值。為了研究相鄰省份間的空間效應，本文選用空間相鄰權重矩陣進行實證分析，同時采用經濟距離權重矩陣進行穩(wěn)健性檢驗。

四、金融集聚度與新質生產力水平的空間相關性分析

（一）全局空間自相關分析

鑒于使用空間計量模型的前提是研究對象具有空間相關性，一般采用全局莫蘭指數（Global Moran's I）檢驗空間相關性，其定義如下：

I= （3）

其中，S=w，n為地理單位總個數，w為空間權重矩陣，x和x分別為i地區(qū)和j地區(qū)的觀測值，為所有觀測值的平均值。

通常情況下，當 Moran's I>0 代表鄰近地理單元的空間關聯度為正，而 Moran's I<0 則代表鄰近地理單元的空間關聯度為負向關系，而Moran's I的絕對量愈大，則鄰近區(qū)域之間的關聯度愈高。

表3為金融集聚度和新質生產力水平的Moran's I指數計算結果，均在5%水平下顯著，且絕大多數通過了1%的顯著性檢驗，表明我國各省金融集聚度和新質生產力水平并非隨機分布，均存在顯著的正向空間相關性，因此有必要進行空間計量建模分析。

（二）局部空間自相關分析

為分析局部特征差異，選取2010、2014、2018、2022年進行局部空間自相關分析，通過繪制Moran's I散點圖研究相鄰省份的空間關聯度。Moran's I散點圖可劃分為四個象限，第一象限（高-高）代表高觀測值的地理單元被高觀測值地理單位包圍，即高-高集聚，第二、三、四象限分別代表低-高集聚、低-低集聚、高-低集聚，第一、三象限表示具有正向空間溢出效應，第二、四象限表示具有負向空間溢出效應，圖1、圖2中金融集聚度和新質生產力水平Moran's I落入第一、三象限的省份居多，表明具有顯著的正向空間溢出效應。

五、實證結果與分析

（一）金融集聚對新質生產力水平的回歸分析

為確定空間面板模型的具體形式，參照Elhorst的方法，通過LR檢驗和Hausman檢驗進行確定。對式（2）進行檢驗，LM檢驗結果表明可以選擇空間計量模型；LR檢驗以及ward檢驗結果表明，不能退化為空間誤差模型（SDM）和空間滯后模型（SDM）。最后進行Hausman檢驗，根據表4的檢驗結果，最終采用固定效應的空間杜賓模型，回歸結果如表5所示。

回歸結果表明，由于極大似然估計值較大，可信度較高，在空間相鄰權重矩陣模型和空間經濟距離權重矩陣模型下空間回歸系數（？籽）均顯著為正，表明相鄰省份新質生產力水平具有正向溢出效應。

（二）金融集聚對新質生產力水平影響的效應分解

LeSage and Pace（2009）、Elhorst（2014）和陳強（2014）提到，由于空間滯后項的存在，式（2）中除被解釋變量的空間項外，各變量回歸系數無法真實反映解釋變量對被解釋變量的實際影響，同時，回歸系數的顯著性水平也不能反映解釋變量是否對被解釋變量產生影響，不能直接采用回歸系數來研究金融集聚對新質生產力水平的影響。LeSage and Pace（2009）提出了一種更為全面的分析方法利用效應分解來反映空間計量模型中解釋變量對被解釋變量的影響，包括平均直接效應和平均間接效應，平均直接效應為地區(qū)i金融集聚對該地區(qū)本身新質生產力水平的平均影響；平均間接效應為地區(qū)i金融集聚對周邊地區(qū)新質生產力水平產生的平均影響。為保證回歸結果的可靠性，本文運用效應分解就金融集聚對新質生產力水平的影響進行研究。由表6可知，金融集聚對新質生產力水平的平均直接效應、平均間接效應和總效應均顯著，說明金融集聚不僅能提高本地區(qū)新質生產力水平，并且對相鄰地區(qū)的新質生產力水平也有正向溢出效應。

（三）區(qū)域異質性分析

為了探索地理位置異質性影響，本文將我國30個省、自治區(qū)、直轄市劃分為東部、中部、西部和東北4個區(qū)域進行探討，探究金融集聚對新質生產力水平影響的區(qū)域異質性，區(qū)域異質性回歸結果如表7所示，效應分解如表8所示。

由表7可知，東部地區(qū)和東北地區(qū)空間回歸系數顯著為負，說明這兩個區(qū)域新質生產力具有負向空間溢出效應，即一個地區(qū)新質生產力的增長會“虹吸”周邊地區(qū)的人才、資金等資源，從而抑制相鄰地區(qū)新質生產力的提升，這種現象可能是由于東部與東北地區(qū)內部資源流動高效，產生了虹吸效應。而中部和西部地區(qū)新質生產力未表現出顯著的空間溢出效應。由表8可知，東部地區(qū)直接效應和總效應均顯著為正，說明相鄰地區(qū)金融集聚能夠促進本地區(qū)新質生產力水平提升，相鄰地區(qū)金融集聚度的提升對本地區(qū)新質生產力水平的促進作用不顯著；中部和東北地區(qū)間接效應和總效應均顯著為正，說明相鄰地區(qū)金融集聚能夠促進本地區(qū)新質生產力水平提升，本地區(qū)金融集聚對新質生產力水平的促進作用不顯著；西部地區(qū)直接效應、間接效應、總效應均顯著為正，說明本地區(qū)和相鄰地區(qū)金融集聚均能夠促進新質生產力水平提升。

（四）穩(wěn)健性檢驗

為了驗證結果的可靠性，本文進行以下穩(wěn)健性檢驗，回歸結果見表9所示。一是更換解釋變量。本文用金融發(fā)展水平（FDI）代替金融集聚度，金融發(fā)展水平由本外幣存貸款余額占GDP的比值衡量。二是調整樣本區(qū)間。用2013—2022年近10年的數據作為樣本。三是更換權重矩陣。上文中已在表5中展示了使用經濟距離權重矩陣的回歸結果，空間回歸系數、解釋變量系數和解釋變量滯后項均顯著。四是使用固定效應模型。檢驗結果顯示，核心解釋變量的顯著性和正負均未發(fā)生明顯改變，驗證了結論的穩(wěn)健性。

六、結論與政策建議

（一）結論

本文采用2008—2022年中國省域面板數據，以新質生產力三要素建立新質生產力水平指標體系，在此基礎上運用熵值法測算出新質生產力水平，基于空間杜賓模型研究金融集聚對新質生產力水平的影響。實證結果表明：我國新質生產力水平存在較明顯的空間差異，新質生產力水平較高的地區(qū)主要集中在東部地區(qū)，北京、上海、江蘇、浙江、廣東等；總體上而言，新質生產力具有正向空間溢出效應，即周邊地區(qū)的新質生產力的提升能夠促進相鄰地區(qū)新質生產力的提升，金融集聚對新質生產力水平的提升具有正向空間溢出效應，金融集聚度的提升在促進本地區(qū)新質生產力水平提升的同時，也能夠促進相鄰地區(qū)新質生產力水平的提升；異質性分析發(fā)現，東部、東北地區(qū)新質生產力的發(fā)展具有負向空間溢出效應，可能存在虹吸效應，導致一個地區(qū)新質生產力的增長抑制了相鄰地區(qū)新質生產力的提升，東部地區(qū)金融集聚對本地區(qū)新質生產力具有促進作用，中部和東北地區(qū)金融集聚能夠提升相鄰地區(qū)新質生產力水平，西部地區(qū)本地區(qū)和相鄰地區(qū)金融集聚均能夠提升新質生產力水平。

（二）政策建議

第一，推動區(qū)域協調發(fā)展，縮小地區(qū)空間差異。東部地區(qū)新質生產力水平較高，但可能存在虹吸效應，加劇區(qū)域不均衡，建議建立區(qū)域發(fā)展協調機制，通過技術轉移、產業(yè)協作、搭建合作平臺等方式，引導人才、資金、技術等向新質生產力水平較低的地區(qū)流動，實現優(yōu)勢互補和資源共享。東部地區(qū)要加快構建現代化產業(yè)結構，以科技創(chuàng)新推動產業(yè)創(chuàng)新，不斷塑造發(fā)展新動能、新優(yōu)勢，充分發(fā)揮示范效應。中部、西部、東北地區(qū)要充分發(fā)揮地區(qū)比較優(yōu)勢，根據資源稟賦、產業(yè)特點等，因地制宜制定發(fā)展戰(zhàn)略和政策措施，明確適合當地發(fā)展的新質生產力方向，優(yōu)化產業(yè)布局，逐步縮小與東部地區(qū)的差距。

第二，促進金融集聚發(fā)展，放大正向溢出效應。加快構建現代金融體系，匯聚銀行、保險、證券、風險投資基金等多種金融業(yè)態(tài)，通過金融集聚提升區(qū)域金融整體實力和服務水平。支持商業(yè)銀行結合自身優(yōu)勢與當地產業(yè)特色設立特色專營機構，不斷創(chuàng)新金融服務方式，優(yōu)化金融服務產品供給，適應新質生產力發(fā)展的需要。推動金融開放和創(chuàng)新，鼓勵金融機構利用物聯網、大數據、人工智能等現代科技手段，促進金融資源自由流動和優(yōu)化配置，提高金融服務的智能化水平和便捷性，擴大正向溢出效應。

第三，加速要素高效流動，推動產業(yè)轉型升級。通過金融集聚吸引和培育高端人才，鼓勵金融機構積極招募具備理工科背景及豐富產業(yè)經驗的復合型人才，參與到信貸政策研究制定、授信模型構建等核心工作，以此增強金融服務與支持產業(yè)發(fā)展的適配性。引導金融機構將金融資源向新興產業(yè)和未來產業(yè)傾斜，優(yōu)化勞動資料配置，提升勞動資料技術含量與先進性。通過綠色信貸、綠色基金、綠色債券等金融工具，引導資金流向節(jié)能環(huán)保、生態(tài)修復等綠色產業(yè)，支持這些產業(yè)成為新的勞動對象，進一步豐富勞動對象。

（責任編輯：夏凡）

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作者簡介：劉春霞（1989-），女，廣東佛山人，現供職于佛山市金融服務中心。