金融集聚、金融支持实体经济效率与区域经济发展

[摘要]党的二十大报告明确指出，我国应大力发展实体经济，把经济发展着力点放在实体经济上。金融业是经济社会发展的支撑和保障，金融业集聚会提升区域实体经济发展水平。基于区位熵构建金融集聚水平，运用DEA－Malmquist模型测度金融支持实体经济效率值，并将其作为门槛变量，借助空间杜宾模型和门槛效应模型，分析全国31个省区市的金融集聚水平及其对实体经济发展的作用机理和影响机制，得出以下结论：第一，空间杜宾模型回归结果显示，金融集聚对区域经济发展具有显著正向促进效应；第二，门槛模型回归结果显示，金融集聚水平对区域经济发展呈倒“U”型影响；第三，以金融支持实体经济效率值衡量金融效率，发现其在金融集聚与区域经济增长的关系中扮演着重要枢纽角色。基于研究结论提出应优化金融资源配置、改善实体经济融资环境、提升劳动力质量、加大科技创新投入等建议。

[关键词]实体经济；金融集聚；金融效率；区域经济发展；门槛效应

一、 引言

“建设现代化产业体系，坚持把发展经济的着力点放在实体经济上”是党的二十大报告中明确提出的经济发展方向1。中国依靠实体经济起家，也要靠实体经济走向未来。而实体经济的发展需要依托金融支持，在金融产业扩大发展的过程中，由于金融资源的自由性、流动性和逐利性，大量金融产业向经济发展态势良好的地区集中，金融资源、管理经验、先进技术、生产要素也随之呈现集聚状态，形成大量金融机构的联结，进而产生金融集聚。金融集聚在促进金融市场的流动性、便捷信息流动渠道等方面起着重要作用，其通过调整资本形成、资本流动以及资本配置影响区域经济发展。由于经济基础、区位因素等其他条件不同，不同地区金融集聚影响区域经济发展效率也出现差异。因此，通过相关政策调整地区金融产业集聚程度及金融产业体系，以支撑和发展实体经济，推进中国式现代化建设。以此为背景，研究金融集聚与区域经济发展两者之间的联动性及作用机理，对于提振我国实体经济发展、推动不同地区间协同发展具有重大意义。

自20世纪80年代起，国内外学者就金融集聚对区域经济发展的影响展开了研究。对金融集聚现象的关注自20世纪中叶起就已逐步兴起，在发达国家的城市中，各类金融机构、相关行业的集聚使得金融资源流通成本降低[1]，从而吸引更多相关金融机构集聚于此，带动当地及周边城市的经济发展[2]，而信息流在地理空间区域的汇聚会在一定程度上加深金融产业的集聚[3]，使得该地区获得更多集聚效应[4]。对金融集聚影响机制的研究表明，金融集聚由金融机构、相关人才以及信息流在特定区域内汇聚形成[5]，通过与区域内人文地理及相关产业的相互促进与融合，拓宽了融资渠道，降低了融资成本，有效实现服务实体经济的功能[6]。Kukalis[7]对194家公司开展实证研究，指出金融集聚会引发外部规模经济效应，从而推动区域经济发展。

从金融集聚对区域经济发展的影响路径角度看，金融行业和其他行业之间可以通过金融集聚增强彼此间信息交流[8]，利用网络信息系统和基础设备加强不同行业之间的合作与创新，从而促进经济增长[9]；此外，还有学者认为金融集聚是现代金融活动的集聚，能够在一定程度上缓释金融风险，提高生产经营效率，为区域经济增长注入强劲动力[10]，推动全要素生产率的提升[11]。而对于金融集聚与区域经济发展之间的关系，我国金融业的集聚水平与区域经济呈同步增长的态势[12]，且金融集聚程度高的地区在一定程度上带动了附近地区的经济增长[13]，即在空间上具有显著的正向溢出效应。此外，还有学者认为，金融集聚与经济增长关系密切[14]，两者相互促进、协同发展，金融集聚刺激区域经济增长，经济增长反过来加强金融集聚程度，促进资本流入，完善金融市场结构[15]，两者相辅相成，双向互促[16]。

基于对当前研究成果的梳理发现，对于金融支持实体经济效率充当门槛变量时，金融集聚是如何影响区域经济发展的，目前未有文献给出明显答案。据此，本文的边际贡献主要在于：第一，将金融集聚、区域经济发展以及金融支持实体经济效率放在同一框架下，考察三者之间的互动机制；第二，在研究金融集聚对区域经济发展的影响时，创新性地引入金融支持实体经济效率这一门槛变量，检验其在金融集聚影响区域经济发展中的渠道作用；第三，根据党的二十大中提出的新要求，理论联系实际，将医疗建设水平与旅游业发展水平纳入到考察范围，兼顾区域金融集聚在促进经济发展与维持社会稳定的双重作用。

二、 理论机制与研究假说

目前对金融集聚、金融支持实体经济效率与区域经济发展的理论研究有很多，但选取不同对象、指标使得研究结论存在一定的差异。本文从金融集聚对区域经济发展的影响机制入手，分析金融支持实体经济效率在两者间扮演的角色。

首先，金融产业集聚是地区经济增长的重要驱动力。龚勤林等[12]的研究显示，金融集聚会产生规模经济效应，进而推动区域经济发展。在金融集聚形成初期，人才、技术、资金等因素向同一地区集聚，产生规模经济效应，降低交易成本。其次，金融集聚会产生空间溢出效应以影响区域经济发展。吴炎芳等[16]、张天舒等[17]研究发现，金融集聚程度的提高不仅促进金融资源在本地区集聚发展，还会提高附近地区的经济增长效应。金融机构受集聚程度提高的影响提升了知名度，大量本地金融机构扩散到周围地区，结合辐射过来的资金，推动附近地区金融业产值的增加，促进附近地区经济增长，具体分为涓流效应和极化效应。最后，金融集聚会产生技术创新效应。梁颖等[11]认为，大量高层次人才、资本等资源的流入为金融机构的创新提供便利条件，带来先进的金融理论与知识，使得金融创新力更快，促进技术和服务升级。基于此，本文提出以下研究假设：

H1：金融集聚会显著促进区域经济发展。

实体经济是经济发展的重要支柱，实体经济近几年受疫情等“黑天鹅”事件影响，正处于缓慢恢复期，而金融产业的集聚会促进金融资源流入实体经济，进而推动实体经济发展。张天舒等[17]也从金融产业的集聚对实体经济的推动上展开研究，发现一个地区的金融产业集聚为实体经济发展提供了更多的资金支持和融资渠道，同时在区域内加速了信息流动与传播，吸引大量的专业人才和技术支持人员，推动实体经济的复苏与发展。马勇等[18]的研究发现，实体经济可以提供大量的就业机会，并且实体经济是创新和技术进步的重要推动力。巴曙松等[3]认为，实体经济与其他产业紧密连接，形成产业链和产业集群，进而扩大了经济规模和影响力，也为地方税收和财政收入做出了贡献。因此，实体经济会推动区域经济发展。故选取金融支持实体经济效率作为门槛变量，探究其在金融集聚影响区域经济发展中发挥着何种作用。基于此，本文提出以下研究假设：

H2：金融支持实体经济效率对金融集聚影响区域经济发展具有门槛效应。

三、 指标体系构建

1. 金融集聚

金融集聚是金融监管部门、中介机构、国内外金融企业在特定区域形成的特殊产业空间组织架构，本文采用区位熵指数来度量金融集聚水平，参考刘瑞波等[19]的研究，选取金融业产值与人口规模两个指标来衡量金融集聚规模，具体计算公式为：

[FAi，t=FBi，tPOPi，tFBtPOPt] （1）

其中，[FAi，t]、[FBi，t]、[POPi，t]分别为i地区t年的金融集聚程度、金融业生产总值及人口，[FBt]、[POPt]分别为t年的全国金融业生产总值和全国总人口规模指标。参考郭威等[20]的研究，当[FAi，t]<1时，说明该地区集聚水平低于全国平均水平；当[FAi，t]>1时，该地区集聚水平高于全国平均水平。本文计算了2010—2020年全国31个省区市1的金融集聚程度均值，如表1所示：

从整体来看，区位熵指数高于平均水平的有江苏、浙江、福建、广东、北京、天津、上海、重庆，表明这8个省区市有明显的金融集聚现象。北京、上海的平均得分达到4.845和4.384，即金融集聚效应非常明显，稳居我国金融业第一梯队。究其原因，北京、上海这两个特级城市一直是我国的经济发展中心，北京作为我国首都，金融资产总量超过了190万亿元，约占全国一半，金融业占GDP比重达到了20%，成为北京经济发展的第一支柱产业2。而上海自2012年起深入推进金融改革开放，经济发展迅猛，上海证券交易所股票市场规模从全球第七跃居第三位，债券市场累计融资近34万亿元3，成为全球最大的交易所债券市场，金融业持续稳定发展，金融集聚水平明显。

江苏、浙江、福建、广东、天津、重庆这6个省区市的指数也大于平均水平，属于我国金融业第二梯队。重庆作为我国西南地区中心城市，金融机构最齐全，资源集聚度最高，资产规模最大，是西南地区当之无愧的金融中心。浙江、江苏、福建、广东、天津金融市场繁荣、金融体制完善，市场影响力和辐射力较高，在全国处于上游水平，符合实际情况。

其余省区市的金融集聚水平处于平均水平之下，主要位于东北、中西部地区，属于我国金融业第三梯队。虽然其经济水平、人口可能处于全国中上游，如河南、湖南等，但由于偏向产业不同，对金融业的支持力度不够，金融业发展较为缓慢。图1和图2为我国2010年与2020年金融集聚程度对比图。

2. 金融支持实体经济效率

金融支持实体经济效率衡量的是投入金融资源所带来的实体经济增加值，本文基于Fare等[21]的研究，运用DEA－Malmquist模型来分析金融支持实体经济效率的影响因素，Malmquist指数可以定义为：

[m0yt+1， xt+1， xt=effch×techch] （2）

若Malmquist指数大于1，则表示金融支持实体经济效率在该时间段内呈上升态势;小于1表示效率下降;等于1表示这一时期内的效率水平与上一时期持平。其中，effch是技术效率变化指数，衡量从t时刻到t+1时刻技术效率变化对经济增长的影响，体现“追赶效应”或“水平效应”。若effch指数大于1，则表示技术效率变化水平较以往有所提升，反之则下降；techch测度技术水平变化程度，衡量的是该时段内技术进步程度，体现“增长效应”。若techch指数大于1，则表示该时段内技术水平上升，反之则下降。

本文在度量金融支持经济发展效率时，打破了以往学者探究微观层面的配置效率与金融机构经营效率的局限性，选取金融资本为投入指标，实际经济增加值为产出指标，从宏观层面度量了市场产出能力、竞争能力以及可持续发展能力。在选取投入指标时，考虑到银行、证券、保险市场是我国金融资本的主要投入渠道，因此可以将银行贷款余额、股市融资总额和保费收入作为投入的金融资本。计算公式为：金融资本=贷款余额+股市融资总额+保费收入；在产出指标方面，选取能够很好反映金融支持实体经济效率状况的实体经济增加值，计算公式为：实体经济增加值=区域生产总值-（金融业增加值+房地产业增加值）。

表2是Malnquist指数计算出的结果，反映了不同地区全要素生产率的变化，由图表可知，全国31个省区市的TFP平均变化率均小于1，即金融支持实体经济效率呈下行态势，这与过去一个时期我国出现的经济“脱虚向实”现象相吻合，主要表现为金融和实体经济失衡，房地产和实体经济失衡，虚拟经济在一定程度上脱离了实体经济而自循环发展。下降居前五位的是西藏（12.9%）、甘肃（10.2%）、江西（7.1%）、河北（6.8%）、黑龙江（6.4%）。

从表2中可以看出，北京、云南、浙江、重庆等25个省区市的技术效率变化率是增加的，反映出我国技术效率水平进步较大，这些省市金融支持实体经济发展相对有成效；从效率标准的角度来说，金融应该继续鼓励、支持实体经济的发展，使技术效率进步水平适应实体经济的发展，从而促进区域经济水平增长。从效率分解的角度来比较，主要是纯技术效率变化率高，这与我国实施“西部大开发”“一带一路”倡议是分不开的。“西部大开发”“一带一路”倡议的实施提高了西部地区整体技术创新能力，产业结构合理化和高级化并行演进，使西部地区呈共同发展态势。同时，还可以观察到大部分西部地区的规模效率变化率是下降的，说明我国西部地区效率进步主要是来自技术进步，而不是依靠规模经济。

西藏、甘肃、江西、河北、黑龙江、吉林这6个省区市的技术效率变化率指数均小于1，表明它们的技术效率有所下降，且这些省域的技术效率与规模效率基本呈下行态势，说明这些省域在技术和规模上还有着较为广阔的发展空间，在发展实体经济过程中，可以将技术与规模作为改革发展的重点。

综合来说，由于技术水平呈现下行态势，我国31个省区市的金融支持实体经济增长的TFP变化率都是下降的，但北京、上海等一线城市以及受“西部大开发”“一带一路”倡议影响的西部地区的技术效率是上升的，从效率分解的角度看主要是纯技术效率的提升，但规模经济发展未与实体经济发展相适应，发挥出其应有的作用。