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    金融發(fā)展的角力:金融集聚與金融排斥的非對(duì)稱空間溢出效應(yīng)分析

    2022-03-07 02:19:12
    經(jīng)濟(jì)與管理研究 2022年1期
    關(guān)鍵詞:效應(yīng)金融經(jīng)濟(jì)

    丁 鑫 周 曄

    內(nèi)容提要:中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異不僅體現(xiàn)在東西之間與南北之間,相鄰地區(qū)的發(fā)展差異也尤為突出,而金融發(fā)展中集聚與排斥效應(yīng)的角力是不可忽視的因素。本文通過檢驗(yàn)2004—2018年31個(gè)省份金融集聚與金融排斥對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響,發(fā)現(xiàn)金融集聚與金融排斥存在非對(duì)稱空間溢出效應(yīng):相較于金融集聚,金融排斥的負(fù)向溢出效應(yīng)更為顯著,但是金融集聚能夠有效緩解金融排斥對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的負(fù)向作用。進(jìn)一步剖析發(fā)現(xiàn),在相鄰地區(qū)金融資源的勢(shì)差分布中,金融集聚的虹吸效應(yīng)激發(fā)了金融排斥,由此形成非對(duì)稱空間溢出效應(yīng),并且這種效應(yīng)具有長期性特征,在人口密度較高的地區(qū)較為顯著。此外,金融集聚的溢出效應(yīng)源于金融效率的優(yōu)化,金融排斥的溢出效應(yīng)源自深化地理排斥、評(píng)估排斥和條件排斥。本文研究結(jié)論為解決中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展中存在的不平衡問題、增強(qiáng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力提供有益的政策啟示。

    一、問題提出

    經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡一直以來都是中國區(qū)域間協(xié)調(diào)發(fā)展亟待解決的基本問題,在雙循環(huán)新發(fā)展格局下尋找新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)是破解這一難題的關(guān)鍵。在中央不斷強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)活力與金融發(fā)展緊密關(guān)聯(lián)的背景下①,金融的空間作用日益受到各界重視,人們逐漸認(rèn)識(shí)到金融穩(wěn)定和發(fā)展才能推動(dòng)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長。金融穩(wěn)定和發(fā)展意味著金融結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定和深化[1],從空間地理的視角研究金融結(jié)構(gòu),深入挖掘金融產(chǎn)業(yè)的地理分布特征和空間溢出效應(yīng),對(duì)金融地理學(xué)的研究具有重要的理論貢獻(xiàn)與應(yīng)用價(jià)值。

    集聚與排斥是金融產(chǎn)業(yè)的空間特征,伴隨著金融發(fā)展互相作用。2008年國際金融危機(jī)后英國的金融業(yè)更加集中于中心區(qū)域的大城市[2],而全球金融資源也以倫敦-紐約為軸不斷強(qiáng)化聚集。金融排斥同樣在全世界范圍內(nèi)普遍存在[3],金融排斥會(huì)使經(jīng)濟(jì)和金融發(fā)展產(chǎn)生相互抑制的“馬太效應(yīng)”,造成區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡。學(xué)者從多個(gè)方面分析了金融集聚與金融排斥的空間溢出效應(yīng),如從企業(yè)、行業(yè)、地理空間層面研究金融集聚[4-5],從居民、企業(yè)、地理空間層面研究金融排斥[6-8]。那么,在金融集聚與金融排斥均有顯著空間溢出效應(yīng)的情況下,二者的相互作用及各自對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的空間溢出效應(yīng)到底如何?換言之,金融業(yè)的空間特征必然表現(xiàn)為金融集聚與金融排斥同時(shí)存在,研究金融產(chǎn)業(yè)的空間結(jié)構(gòu)與溢出效應(yīng)不應(yīng)該只關(guān)注單一方面。金融集聚與金融排斥的空間相關(guān)性到底如何?就目前的文獻(xiàn)而言,這類問題并未得到深入討論。

    為填補(bǔ)這方面研究的不足,本文采用空間面板模型分析金融集聚與金融排斥的空間溢出效應(yīng),按照地理鄰接關(guān)系0-1權(quán)重、地理距離權(quán)重、嵌套權(quán)重構(gòu)建空間權(quán)重矩陣,分析金融集聚與金融排斥的空間相關(guān)性。本文分別采用空間滯后模型、空間誤差模型、空間杜賓模型檢驗(yàn)金融集聚與金融排斥的非對(duì)稱空間溢出效應(yīng),并進(jìn)行一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn),保證研究結(jié)果的可靠性。此外,本文將進(jìn)一步探討非對(duì)稱空間溢出效應(yīng)產(chǎn)生的原因,采用動(dòng)態(tài)空間面板分析非對(duì)稱效應(yīng)的動(dòng)態(tài)過程。最后,將通過對(duì)金融集聚和金融排斥的空間溢出機(jī)制的探討,揭示出金融集聚與金融排斥影響經(jīng)濟(jì)增長的路徑。

    本文的主要貢獻(xiàn)在于:(1)拓寬了金融產(chǎn)業(yè)的空間結(jié)構(gòu)研究視角,從金融集聚與金融排斥的相互作用角度出發(fā),分析二者的空間相關(guān)性,完善金融空間結(jié)構(gòu)影響經(jīng)濟(jì)增長的機(jī)理鏈條,全面分析金融產(chǎn)業(yè)的空間溢出效應(yīng);(2)通過分析金融集聚與金融排斥非對(duì)稱空間溢出效應(yīng)的形成及動(dòng)態(tài)過程,揭示中國區(qū)域協(xié)同發(fā)展中長期存在不平衡的重要原因——金融資源的勢(shì)差分布造成的金融虹吸效應(yīng),為緩解諸多地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展中的兩極分化問題提供新的思路;(3)對(duì)金融集聚與金融排斥的空間溢出機(jī)制進(jìn)行分析,找出其中重要的空間溢出路徑,有助于針對(duì)中國金融產(chǎn)業(yè)的空間分布特征,充分發(fā)揮地區(qū)金融分布的優(yōu)勢(shì),為優(yōu)化經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力提供政策建議。

    本文其余部分的結(jié)構(gòu)安排如下:第二部分回顧相關(guān)文獻(xiàn),分析金融集聚與金融排斥的相互作用機(jī)理;第三部分設(shè)計(jì)金融集聚和金融排斥指數(shù),并分析金融集聚與金融排斥的空間相關(guān)性;第四部分介紹模型構(gòu)建、變量設(shè)計(jì)及描述性統(tǒng)計(jì);第五部分報(bào)告主要的實(shí)證結(jié)果及穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果;第六部分為進(jìn)一步的原因分析和異質(zhì)性討論;第七部分為結(jié)論與啟示。

    二、文獻(xiàn)綜述與理論分析

    有關(guān)金融地理學(xué)的研究早在20世紀(jì)70年代就已經(jīng)出現(xiàn)[9],隨后20世紀(jì)90年代新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的興起使學(xué)者們更加關(guān)注金融產(chǎn)業(yè)的空間特征[10-12],越來越多的研究發(fā)現(xiàn)金融中心具有空間層次分布特征,并且依托信息技術(shù)的發(fā)展呈現(xiàn)出更加顯著的區(qū)位集中趨勢(shì)[13]。盡管高度發(fā)達(dá)的信息技術(shù)能夠克服金融活動(dòng)的地理空間限制[14],甚至有學(xué)者宣稱“地理學(xué)終結(jié)”[15],但是由于金融行業(yè)存在著契約性、密集性以及非標(biāo)準(zhǔn)化信息等因素,金融發(fā)展并未走向所謂的“地理學(xué)終結(jié)”,金融產(chǎn)業(yè)的空間溢出效應(yīng)依然存在區(qū)域邊界的限制[16]。

    (一)金融集聚的空間溢出效應(yīng)及其理論機(jī)制

    金融集聚是現(xiàn)代金融產(chǎn)業(yè)組織的基本形式,有關(guān)金融集聚的空間溢出效應(yīng)研究多從其形成原因展開討論。金融集聚是金融資源向發(fā)達(dá)地區(qū)高度集中的結(jié)果,而其驅(qū)動(dòng)因素就是金融資源的自由性、趨利性、高速流動(dòng)性[17]。金德爾伯格(Kindleberger,1974)[18]首次提出“金融集聚”的概念,隨后學(xué)者們從不同角度研究金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響,如從抑制匯率波動(dòng)[19]、資本累積和技術(shù)創(chuàng)新[20]、儲(chǔ)蓄效應(yīng)、投資效應(yīng)、資源配置效應(yīng)[21]等方面分析優(yōu)化經(jīng)濟(jì)增長的條件。金融集聚的過程中首先產(chǎn)生的是規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng),金融資源向發(fā)達(dá)地區(qū)不斷集中形成了規(guī)模經(jīng)濟(jì),金融集聚不僅提高了本地資金的融通效率,也加速了不同地區(qū)之間的資金融通,提高了區(qū)域資源配置效率,進(jìn)而通過規(guī)模效應(yīng)向外部溢出。在這個(gè)過程中,金融集聚促進(jìn)了資源優(yōu)化配置,并通過金融知識(shí)、信息和技術(shù)的結(jié)合產(chǎn)生創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng),提高金融服務(wù)效率[22],并不斷循環(huán)累積,強(qiáng)化人力、技術(shù)、資本等金融要素空間上的集聚,從而產(chǎn)生強(qiáng)大的溢出效應(yīng)[23],這種溢出通過輻射和擴(kuò)散不斷影響著經(jīng)濟(jì)增長。但是金融集聚的輻射效應(yīng)和擴(kuò)散效應(yīng)受制于地理空間距離的大小和信息傳輸?shù)膹?qiáng)弱,地理距離會(huì)制約科學(xué)技術(shù)向周邊地區(qū)擴(kuò)散[24],非標(biāo)準(zhǔn)化信息也無法避免遠(yuǎn)距離傳輸帶來的信息衰減問題,金融集聚的溢出效應(yīng)具有顯著的局部空間依賴性。

    國外學(xué)者對(duì)金融集聚的空間溢出效應(yīng)的研究多從國家(區(qū)域)層面展開。鮑德溫等(Baldwin et al.,2003)通過全局溢出模型分析美國金融集聚對(duì)周圍地區(qū)的輻射效應(yīng)[25]??茍D尼奧等(Cotugno et al.,2013)發(fā)現(xiàn)意大利企業(yè)在金融危機(jī)時(shí)期的信貸可得性依賴于其與銀行信貸中心的距離[26]。國內(nèi)學(xué)者主要從全國和區(qū)域的角度分析金融集聚的溢出效應(yīng)。任英華等(2010)發(fā)現(xiàn)金融集聚在中國28個(gè)省份中存在著較強(qiáng)的空間依賴性[27]。施衛(wèi)東和高雅(2013)則研究了長三角地區(qū)金融集聚對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響[28]。唐松(2014)對(duì)東、中、西部地區(qū)的金融集聚空間溢出情況進(jìn)行了分析,進(jìn)一步驗(yàn)證了金融集聚的空間溢出效應(yīng)[29]。何宜慶和呂弦(2015)研究了環(huán)渤海、珠三角、長三角三大經(jīng)濟(jì)圈的金融集聚溢出效應(yīng)[30]。

    (二)金融排斥的空間溢出效應(yīng)及其理論機(jī)制

    萊申和思里夫特(Leyshon & Thrift,1993)提出:由于地理空間的限制,部分特定人群不能獲得正規(guī)的金融服務(wù),從而出現(xiàn)了金融排斥現(xiàn)象[31]。金融排斥隨后在學(xué)界引起了廣泛的關(guān)注。一方面,受限于金融機(jī)構(gòu)的地理區(qū)位[32],金融排斥程度較高的地區(qū)金融服務(wù)無法獲得改善,造成當(dāng)?shù)厝巳旱慕鹑诜?wù)缺失[33];另一方面,金融服務(wù)的缺失也與人群的受教育程度密切相關(guān),受教育程度越高的人群往往更容易接受新的金融服務(wù),易產(chǎn)生金融服務(wù)需求[34]。此外,經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)相比經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)而言金融排斥程度更高[35],在中國具體表現(xiàn)為西部地區(qū)相較于東部地區(qū)而言金融排斥更加嚴(yán)重[36]。

    測(cè)度金融排斥的代表性方法是肯普森和懷利(Kempson & Whyley,1999)提出的六維評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),即地理排斥、價(jià)格排斥、評(píng)估排斥、條件排斥、營銷排斥和自我排斥[37]。策布拉(Cebulla,1999)則根據(jù)金融排斥的形成原因?qū)⑵浞譃榻Y(jié)構(gòu)排斥和主體排斥[38]。在金融排斥的地理空間差異方面,國外學(xué)者針對(duì)美國[39]和英國[40]開展了廣泛研究。國內(nèi)一些學(xué)者分析了中國農(nóng)村地區(qū)以及東西部地區(qū)金融排斥的空間差異,并進(jìn)一步探討了這種空間差異的形成原因,且通過對(duì)金融排斥波動(dòng)情況的測(cè)算,驗(yàn)證了金融排斥在城鄉(xiāng)之間的空間溢出效應(yīng)[41-42]。徐少君和金雪軍(2009)通過構(gòu)建金融排斥指數(shù),驗(yàn)證了中國東西部地區(qū)之間的溢出效應(yīng)[43]。粟芳和方蕾(2016)從供需的角度分析了中國農(nóng)村地區(qū)金融排斥的空間差異[44]。多數(shù)文獻(xiàn)從省級(jí)區(qū)域,如云南[45],以及全國層面[46]討論金融排斥的空間溢出效應(yīng),而在縣域?qū)用嬉灿袑W(xué)者進(jìn)行了進(jìn)一步的挖掘[47]。

    (三)金融集聚與金融排斥的空間溢出效應(yīng)及理論機(jī)制

    金融集聚是金融產(chǎn)業(yè)的基本組織形式,針對(duì)不同地區(qū)及不同層面的研究均表明,金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長有著顯著的空間溢出效應(yīng)。金融排斥是特定人群被排斥在金融服務(wù)體系之外的現(xiàn)象,金融排斥對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的空間溢出效應(yīng)同樣在不同地區(qū)及不同層面得到了驗(yàn)證。然而,已有文獻(xiàn)缺乏對(duì)金融集聚與金融排斥的對(duì)比研究,尤其缺乏對(duì)二者之間的相互作用以及二者共同影響經(jīng)濟(jì)增長的分析。

    金融集聚與金融排斥共同影響著經(jīng)濟(jì)增長,亞歷山德里尼等(Alessandrini et al.,2010)指出,分散化的金融體系可以使邊緣地區(qū)的企業(yè)避免金融排斥的負(fù)向效應(yīng)[48],換言之,金融集聚越高的地區(qū),其邊緣地區(qū)金融排斥的負(fù)向效應(yīng)就會(huì)越顯著。一個(gè)地區(qū)內(nèi)金融集聚與相鄰區(qū)域內(nèi)金融分散的趨勢(shì)并存,中心地區(qū)金融集聚的高低影響著邊緣地區(qū)的金融排斥效應(yīng),二者影響的具體群體卻并不相同,一方面受金融集聚影響的群體在一般意義上不存在金融排斥,另一方面受金融排斥的人群很難享受到金融集聚的紅利,但是二者同時(shí)存在于同一地區(qū),共同影響經(jīng)濟(jì)增長。

    如圖1所示,金融集聚由金融資源向中心地區(qū)聚集形成,金融排斥則由于金融資源在邊緣地區(qū)分散分布而產(chǎn)生。在區(qū)域內(nèi)部金融資源總量既定不變的假定下,金融集聚程度提高導(dǎo)致的虹吸效應(yīng),使得中心地區(qū)進(jìn)一步吸收了邊緣地區(qū)的金融資源,致使金融資源更加分散,金融排斥現(xiàn)象加重,即金融集聚會(huì)強(qiáng)化金融排斥現(xiàn)象。此外,金融集聚與金融排斥的直接效應(yīng)體現(xiàn)在本地區(qū),溢出效應(yīng)體現(xiàn)在周圍地區(qū),影響著當(dāng)?shù)丶爸車貐^(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生正向作用,金融排斥對(duì)經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生負(fù)向作用,它們的空間溢出效應(yīng)存在著相互間的角力。空間溢出效應(yīng)受限于地理距離對(duì)金融交易的影響,地理距離的增大不僅會(huì)提升交易成本,也會(huì)加劇信息不對(duì)稱。信息不對(duì)稱導(dǎo)致信息會(huì)隨著地理距離的增加而逐漸衰減;尤其是非標(biāo)準(zhǔn)化信息,失真程度更加嚴(yán)重。因此,金融集聚與金融排斥的空間溢出效應(yīng)受到地理距離等因素的影響,形成非對(duì)稱空間溢出效果。

    圖1 金融集聚與金融排斥空間溢出效應(yīng)

    需要指出的是,金融集聚的空間溢出效應(yīng)受地方保護(hù)主義的影響,存在一定的區(qū)域邊界。盡管市場(chǎng)化程度不斷提高,但是市場(chǎng)分割、行政區(qū)經(jīng)濟(jì)等現(xiàn)象依然普遍存在,省級(jí)區(qū)域管理界限仍然在很大程度上影響著區(qū)域間的協(xié)調(diào)發(fā)展。地方保護(hù)主義產(chǎn)生的主要原因在于財(cái)政分權(quán)體制下地方政府之間的“國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)賽跑”等因素,加之金融資源的相對(duì)稀缺性,從而導(dǎo)致金融集聚與金融排斥的空間溢出效應(yīng)受限于地理距離的長短。金融集聚與金融排斥的空間溢出效應(yīng)相互角力,成為影響地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素。

    三、金融集聚、金融排斥的空間相關(guān)性分析

    (一)樣本選擇依據(jù)與數(shù)據(jù)來源

    本文按照最大程度反映金融集聚與金融排斥真實(shí)水平和數(shù)據(jù)可得性兩個(gè)原則,選擇2004—2018年31個(gè)省份(不包括香港、澳門、臺(tái)灣)的面板數(shù)據(jù),構(gòu)建金融集聚與金融排斥指標(biāo)體系,盡可能全面地衡量金融集聚與金融排斥。數(shù)據(jù)來源為國家統(tǒng)計(jì)局、《中國金融統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、萬得(Wind)數(shù)據(jù)庫、中國銀行保險(xiǎn)監(jiān)督管理委員會(huì)官網(wǎng)、地方統(tǒng)計(jì)年鑒以及地方統(tǒng)計(jì)公告所公布的數(shù)據(jù)。

    (二)金融集聚、金融排斥指數(shù)設(shè)計(jì)

    1.金融集聚

    根據(jù)對(duì)主流文獻(xiàn)的梳理可知,已有研究主要以區(qū)位熵、赫芬達(dá)爾指數(shù)以及產(chǎn)業(yè)集中度等作為金融集聚的測(cè)量指標(biāo)。這些指標(biāo)均為非經(jīng)濟(jì)綜合指標(biāo),很難反映金融集聚的真實(shí)水平。因此,本文采用綜合評(píng)價(jià)法,通過構(gòu)建金融集聚評(píng)價(jià)指標(biāo)體系計(jì)算出金融集聚綜合指數(shù),以最大程度反映金融集聚的真實(shí)水平。本文按照金融資源的經(jīng)濟(jì)屬性、基礎(chǔ)核心屬性、實(shí)體中介屬性,在金融集聚的測(cè)量上確定宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、金融資源集中度、銀行業(yè)集中度、保險(xiǎn)業(yè)集中度、證券業(yè)集中度五個(gè)一級(jí)指標(biāo),并選取對(duì)應(yīng)的二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行金融集聚指數(shù)指標(biāo)體系的構(gòu)建。金融集聚評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1所示。

    表1 金融集聚評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

    2.金融排斥

    本文金融排斥指標(biāo)的選擇和構(gòu)建借鑒肯普森和懷利[37]提出的六維評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),即地理排斥、價(jià)格排斥、評(píng)估排斥、條件排斥、營銷排斥和自我排斥。由于消費(fèi)者對(duì)金融服務(wù)的需求受金融產(chǎn)品價(jià)格的影響不大,因此排除掉了價(jià)格排斥。金融排斥評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表2所示。

    表2 金融排斥評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

    (三)金融集聚、金融排斥的空間相關(guān)性分析

    1.空間權(quán)重矩陣

    空間權(quán)重矩陣的設(shè)計(jì)是進(jìn)行空間計(jì)量分析的關(guān)鍵。“0-1”鄰接空間權(quán)重表示區(qū)域是否存在直接相鄰的空間關(guān)系,該空間權(quán)重矩陣構(gòu)造方法為:如果省份i和省份j相鄰,則取值為1;如果省份i和省份j不相鄰,則取值為0。地理距離空間權(quán)重表示區(qū)域直接地理距離遠(yuǎn)近的空間關(guān)系,地理距離權(quán)重以各省份省會(huì)城市的經(jīng)緯度為基礎(chǔ),測(cè)算兩個(gè)省份之間的距離 ,通過對(duì)距離的平方取倒數(shù)來構(gòu)建空間權(quán)重矩陣。嵌套空間權(quán)重將地理和經(jīng)濟(jì)要素結(jié)合,能夠在一定程度上反映空間效應(yīng)的綜合性及復(fù)雜性。權(quán)重用ωij表示。

    2.全局空間相關(guān)性分析

    其中,n為研究區(qū)域內(nèi)的地區(qū)總數(shù),本文選取31個(gè)省份;Wij為空間權(quán)重矩陣(度量省份i和省份j的空間關(guān)系);xi、xj為省份i和省份j的金融集聚(排斥)水平,本文設(shè)定為各省份的金融集聚(排斥)綜合指數(shù);x和S2分別代表金融集聚(排斥)的均值和方差。莫蘭指數(shù)的取值一般在-1到1之間,大于0為正相關(guān),表示相似的屬性值趨向于集聚在一個(gè)區(qū)域;小于0為負(fù)相關(guān),表示相異的屬性值趨向于集聚在一個(gè)區(qū)域;接近于0,則表示屬性值是隨機(jī)分布的或者沒有空間自相關(guān)性。本文按照三種權(quán)重分別計(jì)算了2004—2018年金融集聚(排斥)的全局莫蘭指數(shù),結(jié)果如表3所示。2004—2018年31個(gè)省份的金融集聚和金融排斥的全局莫蘭指數(shù)均大于0,大多數(shù)在1%的水平下顯著,說明31個(gè)省份的金融集聚和金融排斥存在顯著的空間自相關(guān)。在這三種空間權(quán)重中,地理距離權(quán)重最能反映金融集聚與金融排斥的空間關(guān)聯(lián),據(jù)此,本文采用地理距離權(quán)重進(jìn)行空間權(quán)重矩陣的構(gòu)建。從發(fā)展演變來看,全局莫蘭指數(shù)總體保持在0.2左右的顯著水平,表明各省份的金融集聚(排斥)有顯著的正向空間相關(guān)性,即在地理上呈現(xiàn)出金融集聚(排斥)程度高(低)的地區(qū)和金融排斥高(低)的地區(qū)在地理上鄰近。

    表3 三種權(quán)重下金融集聚、金融排斥的空間相關(guān)性檢驗(yàn)

    3.局域空間相關(guān)性分析

    運(yùn)用莫蘭散點(diǎn)圖進(jìn)行局域的空間相關(guān)性檢驗(yàn),將各地區(qū)金融集聚的取值點(diǎn)劃分成四個(gè)象限,分別對(duì)應(yīng)于區(qū)域單元與其鄰近區(qū)域之間四種類型的局部空間聯(lián)系形式。為具體分析各地區(qū)的空間依賴情況,本文分別考察了2004—2018 年31個(gè)省份金融集聚和金融排斥指數(shù)的莫蘭散點(diǎn)圖。局部莫蘭散點(diǎn)圖的四個(gè)象限確定了四種不同類型的金融集聚空間相關(guān)性。具體結(jié)果如圖2所示(1)由于篇幅限制,本文只展示了2018年的局部莫蘭散點(diǎn)圖,其余年份的莫蘭散點(diǎn)圖備索。2004—2018年金融集聚的局域空間分布并未發(fā)生較大變化,呈現(xiàn)穩(wěn)定不變的趨勢(shì)。。

    圖2 2018年金融集聚莫蘭指數(shù)

    以2018年為例,該年的金融集聚空間分布中,處于高-高區(qū)域的有上海、江蘇、浙江、湖南、湖北、福建等地,這些省份屬于自身及周邊地區(qū)金融集聚水平都較高的集群,尤其以長三角地區(qū)為代表,并且均集中于東部地區(qū);處于低-低區(qū)域的有西藏、寧夏、青海、新疆、甘肅、云南、廣西等地,這些省份屬于自身及周邊地區(qū)金融集聚水平都較低的集群,尤其是以西北地區(qū)和少數(shù)民族地區(qū)為代表,并且均集中于西部地區(qū),符合中國金融集聚整體分布的特征。處于高-低區(qū)域的主要代表地區(qū)有廣東(珠三角地區(qū)高金融集聚地區(qū))、北京(京津冀地區(qū)高金融集聚地區(qū))及遼寧(京津冀地區(qū)周圍低金融集聚地區(qū));處于低-高區(qū)域的主要代表地區(qū)有天津、山西、內(nèi)蒙古、海南(珠三角地區(qū)周圍低金融集聚地區(qū))。總體來看,中國金融集聚的分布還是主要以高-高和低-低分布為主,高-高地區(qū)主要集中于東部地區(qū),處于低-低分布的地區(qū)主要位于西部地區(qū)和少數(shù)民族地區(qū)。此外,中國還存在著明顯的高-低和低-高的分布集群,這種分布主要體現(xiàn)在京津冀周邊區(qū)域(以北京為金融輻射中心),珠三角周邊區(qū)域(以廣東為金融輻射中心),成渝周邊區(qū)域(以重慶、成都為金融輻射中心),這些地區(qū)的共同特征是周邊地區(qū)與金融中心存在明顯的水平差異,本文把這些地區(qū)統(tǒng)稱為金融集聚的“勢(shì)差區(qū)域”(2)“勢(shì)差”是2019年公布的物理學(xué)名詞,用于解釋電磁學(xué)中的電勢(shì)差。不同領(lǐng)域?qū)τ谠撛~進(jìn)行了引用,用以表示兩種極端分化。本文用于表示鄰近地區(qū)之間金融集聚(排斥)的高低極端分化分布。由于金融集聚的虹吸效應(yīng)主要造成了勢(shì)差分布,因此采用金融集聚的莫蘭散點(diǎn)圖劃分。。金融的趨利性使金融集聚得到強(qiáng)化,虹吸周邊地區(qū)的金融資源,進(jìn)一步激發(fā)了周圍地區(qū)的金融排斥現(xiàn)象,導(dǎo)致這種勢(shì)差分布更加顯著。

    四、研究設(shè)計(jì)

    (一)模型設(shè)計(jì)

    根據(jù)地理學(xué)第一定理,事物之間的地理關(guān)聯(lián)與其空間距離相關(guān),越是鄰近的事物之間關(guān)聯(lián)程度越高。本文借鑒安瑟蘭(Anselin,1988)[49]的空間滯后(SAR)模型和空間誤差(SEM)模型分析金融集聚和金融排斥的空間溢出效應(yīng)。

    為了全面地分析金融集聚(排斥)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響,本文采用空間滯后模型、空間誤差模型、空間杜賓(SDM)模型三種模型檢驗(yàn)金融集聚(排斥)的溢出效應(yīng),模型構(gòu)建如下:

    (1)

    (2)

    (3)

    為了進(jìn)一步檢驗(yàn)金融集聚與金融排斥的空間溢出效應(yīng),構(gòu)建模型如下:

    (4)

    (5)

    (6)

    其中,模型(1)—模型(3)分別采用SAR、SEM、SDM檢驗(yàn)金融集聚(排斥)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的溢出效應(yīng),模型(4)—模型(6)分別采用SAR、SEM、SDM檢驗(yàn)金融集聚與金融排斥的空間溢出效應(yīng),在具體分析時(shí),需要將FinAggit代替為FinExcit進(jìn)行二次回歸。W表示選擇的地理距離空間權(quán)重矩陣,矩陣內(nèi)元素為省份之間的地理距離,Pgdp表示人均地區(qū)生產(chǎn)總值,F(xiàn)inAgg表示金融集聚水平,F(xiàn)inExc表示金融排斥水平,F(xiàn)inAgg×FinExc表示金融集聚與金融排斥的交互作用,WPgdp表示人均地區(qū)生產(chǎn)總值的空間滯后項(xiàng),WFinAgg表示金融集聚的空間滯后項(xiàng),WFinExc表示金融排斥的空間滯后項(xiàng),WFinAgg×FinExc表示金融集聚與金融排斥交互作用的空間滯后項(xiàng),Control表示控制變量,μi和λt分別表示個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng),ε表示誤差項(xiàng),Wε表示隨機(jī)誤差的空間滯后項(xiàng)。

    (二)變量設(shè)計(jì)及描述性統(tǒng)計(jì)

    本文選擇人均GDP衡量地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長水平,記為Pgdp;選擇金融集聚指數(shù)和金融排斥指數(shù)來衡量金融集聚水平和金融排斥水平,分別記為FinAgg、FinExc;模型中影響經(jīng)濟(jì)增長的主要控制變量包括政府干預(yù)(GovInt)、消費(fèi)水平(ConLevel)、投資水平(InvLevel)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IndStr)、對(duì)外開放度(Open)、交通基礎(chǔ)設(shè)施(TranInfra)以及信息化水平(InforLevel)。所有變量均經(jīng)過1%和99%水平下的縮尾處理,變量定義如表4所示。

    表4 變量定義

    表5報(bào)告了變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。經(jīng)濟(jì)增長水平最小值為8.313,最大值為11.860,說明各省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在差異,區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不平衡的問題普遍存在。金融集聚最小值為0.010,最大值為0.640,說明各省份金融集聚程度差異較大,各省份金融發(fā)展水平不平衡。金融排斥最小值為0.036,最大值為0.351,各省份金融排斥程度差異依然較大。整體來看,樣本數(shù)據(jù)具備平穩(wěn)性。

    表5 變量描述性統(tǒng)計(jì)

    五、金融集聚、金融排斥的空間溢出效應(yīng)分析

    (一)基準(zhǔn)回歸

    在模型估計(jì)之前進(jìn)行豪斯曼(Hausman)檢驗(yàn),結(jié)果顯示采用固定效應(yīng);似然比(LR)、拉格朗日乘數(shù)(LM)檢驗(yàn)結(jié)果均顯示存在空間效應(yīng),需要采用空間面板模型進(jìn)行分析;沃爾德(Wald)檢驗(yàn)結(jié)果顯示空間杜賓模型適用于本文的研究(3)由于篇幅限制,本文不再進(jìn)行檢驗(yàn)結(jié)果的展示。。為了保證回歸結(jié)果的準(zhǔn)確性,本文采用極大似然估計(jì)法(MLE)進(jìn)行模型估計(jì)。

    金融集聚、金融排斥對(duì)經(jīng)濟(jì)增長溢出效應(yīng)的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示。列(1)—列(3)分別通過空間滯后模型、空間誤差模型、空間杜賓模型檢驗(yàn)金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響,列(4)—列(6)分別通過空間滯后模型、空間誤差模型、空間杜賓模型檢驗(yàn)金融排斥對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響。結(jié)果顯示:一方面,無論是考慮經(jīng)濟(jì)增長的空間因素,還是考慮誤差項(xiàng)存在的空間因素,或是同時(shí)考慮金融集聚和經(jīng)濟(jì)增長的空間因素,金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響都在1%的水平下均顯著為正,說明金融集聚能夠有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長。金融集聚有效地將各種技術(shù)、資本、人力、信息等金融要素集中于地區(qū)的中心,提高地區(qū)的資源配置效率和金融服務(wù)效能,并通過輻射效應(yīng)擴(kuò)散至整個(gè)地區(qū),顯著提升地區(qū)生產(chǎn)率。金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效率提升,促進(jìn)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長。另一方面,金融排斥對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響顯著為負(fù),說明金融排斥在一定程度上抑制了經(jīng)濟(jì)增長,金融排斥導(dǎo)致被排斥人群獲得金融服務(wù)的難度提升,顯著降低排斥群體的生產(chǎn)效率。客觀地理?xiàng)l件導(dǎo)致的金融排斥使得金融機(jī)構(gòu)不愿意將金融服務(wù)發(fā)展至受排斥地區(qū),金融要素的偏離提高地區(qū)金融交易成本,從而抑制地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長。在控制變量方面,政府干預(yù)力度越大,經(jīng)濟(jì)增長越緩慢,說明過度的財(cái)政干預(yù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長帶來負(fù)面影響。投資水平、消費(fèi)水平、信息化水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、交通便利程度的回歸系數(shù)均顯著為正,說明這些因素能夠有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長??刂谱兞康姆?hào)與現(xiàn)實(shí)情況和理論預(yù)期相一致,說明模型構(gòu)建科學(xué)合理。在空間滯后項(xiàng)方面,經(jīng)濟(jì)增長、隨機(jī)誤差、金融集聚和金融排斥的空間滯后項(xiàng)系數(shù)均在1%的水平下顯著,因此驗(yàn)證了金融集聚和金融排斥具有顯著空間溢出效應(yīng)。

    表6 金融集聚、金融排斥的經(jīng)濟(jì)增長溢出效應(yīng)

    表6(續(xù))

    進(jìn)一步對(duì)空間杜賓模型進(jìn)行分解,得到相關(guān)的空間分解效應(yīng)數(shù)值,如表7和表8所示。一方面,金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的直接效應(yīng)(對(duì)本地的直接影響)和間接效應(yīng)(對(duì)其他地區(qū)的溢出效應(yīng))均顯著為正,說明金融集聚具有顯著的正向空間溢出效應(yīng),金融集聚效應(yīng)輻射至周圍地區(qū),促使周邊地區(qū)獲得金融資源集聚的紅利,提升信息傳播、資金融通、資源協(xié)調(diào)配置效率,顯著促進(jìn)周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長。另一方面,金融排斥的直接效應(yīng)、溢出效應(yīng)和總效應(yīng)均顯著為負(fù),說明金融排斥具有顯著的負(fù)向空間溢出效應(yīng)??陀^地理?xiàng)l件導(dǎo)致的金融排斥不會(huì)隨行政區(qū)域的劃分而改變,鄰近的地理?xiàng)l件惡劣地區(qū)會(huì)同時(shí)被金融機(jī)構(gòu)所排斥,也就是說金融資源不會(huì)因行政區(qū)域的改變而青睞周邊的受排斥地區(qū)。此外,受排斥人群的人際關(guān)系紐帶在不同地區(qū)傳播主觀排斥意愿,受排斥人群的知識(shí)盲區(qū)放大金融產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn),導(dǎo)致周邊地區(qū)更多人群轉(zhuǎn)變?yōu)橹饔^排斥金融服務(wù),生產(chǎn)效率由此降低,顯著抑制周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長。

    表7 金融集聚的空間杜賓偏微分分解效應(yīng)

    表8 金融排斥的空間杜賓偏微分分解效應(yīng)

    金融集聚具有顯著的正向空間溢出效應(yīng),金融排斥具有顯著的負(fù)向空間溢出效應(yīng),二者的空間溢出效應(yīng)對(duì)沖后是否存在凈空間溢出效應(yīng)?為了進(jìn)一步探究金融集聚與金融排斥的相互作用,在模型中引入金融集聚與金融排斥的交乘項(xiàng),檢驗(yàn)二者對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的共同作用。具體檢驗(yàn)結(jié)果如表9和表10所示。在三個(gè)模型中,金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響均不顯著,金融排斥對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響均在1%水平下顯著為負(fù),說明金融排斥的影響大于金融集聚,金融排斥的負(fù)向作用在對(duì)沖金融集聚的正向作用后,仍能顯著地抑制經(jīng)濟(jì)的增長。分解檢驗(yàn)顯示,無論是直接效應(yīng)還是間接效應(yīng),都表明金融集聚的影響不顯著、金融排斥的影響顯著為負(fù),說明金融集聚與金融排斥存在顯著的非對(duì)稱空間溢出效應(yīng)。金融排斥的負(fù)向作用大于金融集聚的正向效應(yīng),二者的溢出效應(yīng)對(duì)沖后仍然呈現(xiàn)出負(fù)向的溢出效應(yīng)。金融集聚與金融排斥交乘項(xiàng)的空間溢出效應(yīng)顯著為正,說明金融集聚一定程度上緩解了金融排斥對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的負(fù)向空間溢出效應(yīng),金融集聚的輻射效應(yīng)會(huì)覆蓋部分受排斥地區(qū),進(jìn)而有效緩解了金融排斥對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的負(fù)面影響。然而,由于金融集聚是金融資源趨利性自發(fā)集聚的結(jié)果,當(dāng)金融集聚增強(qiáng)時(shí),中心地區(qū)因金融集聚的虹吸效應(yīng)會(huì)進(jìn)一步吸收周圍地區(qū)的金融資源,加劇了周邊地區(qū)的金融排斥現(xiàn)象,因此金融排斥相較于金融集聚更加顯著,這也在一定程度上解釋了國家一直倡導(dǎo)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展,但是區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡問題卻日益凸顯的現(xiàn)實(shí)。

    表9 金融集聚與金融排斥的非對(duì)稱空間溢出效應(yīng)

    表10 金融集聚與金融排斥的非對(duì)稱空間溢出杜賓分解效應(yīng)

    (二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    為驗(yàn)證上述結(jié)論的穩(wěn)健性,采用如下方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

    第一,替換空間權(quán)重。本文在空間自相關(guān)檢驗(yàn)中分別采用了0-1鄰接權(quán)重、地理距離權(quán)重和嵌套權(quán)重,基準(zhǔn)回歸中采用了直接反映金融集聚與金融排斥空間因素的地理距離權(quán)重矩陣。本文選擇嵌套權(quán)重替換地理距離權(quán)重進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

    第二,替換經(jīng)濟(jì)增長衡量指標(biāo)。基準(zhǔn)回歸中采用人均GDP衡量經(jīng)濟(jì)增長水平,人均GDP采用當(dāng)期價(jià)格。為了消除價(jià)格波動(dòng)帶來的因素,采用以2000年為基期的人均GDP平減指數(shù)替換經(jīng)濟(jì)增長的衡量指標(biāo)。

    第三,替換金融集聚與金融排斥的衡量指標(biāo)。本文在構(gòu)建金融集聚和金融排斥指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上采用金融集聚指數(shù)和金融排斥指數(shù)。由于區(qū)位熵、赫芬達(dá)爾指數(shù)、空間基尼系數(shù)等指標(biāo)并不能客觀反映金融集聚的真實(shí)水平,本文采取熵值法進(jìn)行指標(biāo)加權(quán),采用經(jīng)計(jì)算得到的綜合指數(shù)替換金融集聚指數(shù),并使用變異系數(shù)法進(jìn)行金融排斥指數(shù)的計(jì)算。

    第四,同時(shí)替換經(jīng)濟(jì)增長、金融集聚、金融排斥的衡量指標(biāo)。將經(jīng)濟(jì)增長替換為人均GDP平減指數(shù),金融集聚、金融排斥的計(jì)算方法同上述第三種穩(wěn)健性檢驗(yàn)方法。

    上述四種穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)果(受篇幅所限,此處略,備索)一致表明,金融集聚與金融排斥存在顯著的非對(duì)稱空間溢出效應(yīng),驗(yàn)證了實(shí)證結(jié)論的穩(wěn)健性。金融集聚與金融排斥具有非對(duì)稱的空間溢出效應(yīng),二者的共同作用表現(xiàn)為金融排斥顯著抑制周圍地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長,金融集聚緩解了金融排斥的負(fù)向空間溢出效應(yīng)。

    六、進(jìn)一步討論

    (一)金融集聚與金融排斥非對(duì)稱空間溢出效應(yīng)的原因分析

    在局域空間自相關(guān)分析中可以發(fā)現(xiàn),中國金融資源的分布存在著高-低區(qū)域與低-高區(qū)域的勢(shì)差分布。金融集聚的虹吸效應(yīng)在勢(shì)差分布地區(qū)尤為明顯,中心地區(qū)進(jìn)一步吸收了周圍地區(qū)的金融資源,激發(fā)了金融排斥現(xiàn)象,產(chǎn)生了非對(duì)稱空間溢出效應(yīng)。據(jù)此,本文將高-低區(qū)域與低-高區(qū)域定義為“勢(shì)差地區(qū)”,將高-高區(qū)域與低-低區(qū)域定義為“非勢(shì)差地區(qū)”,分析金融集聚與金融排斥的非對(duì)稱空間溢出效應(yīng)的原因和表現(xiàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表11和表12所示,空間杜賓模型空間滯后項(xiàng)系數(shù)ρ均顯著,對(duì)其進(jìn)行分解后發(fā)現(xiàn)非勢(shì)差地區(qū)的金融集聚與金融排斥及二者的交乘項(xiàng)的間接效應(yīng)均不顯著;勢(shì)差地區(qū)的金融集聚間接效應(yīng)不顯著,金融排斥的間接效應(yīng)顯著為負(fù),金融集聚與金融排斥交乘項(xiàng)的間接效應(yīng)顯著為正,與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致,說明金融集聚與金融排斥的非對(duì)稱空間溢出效應(yīng)來自“勢(shì)差地區(qū)”。金融資源的“勢(shì)差分布”導(dǎo)致中心地區(qū)的虹吸效應(yīng)強(qiáng)化,進(jìn)一步加劇金融排斥現(xiàn)象,金融排斥的負(fù)向影響超過了金融集聚的正向影響,形成非對(duì)稱空間溢出效應(yīng)。

    表11 金融集聚與金融排斥的非對(duì)稱空間溢出效應(yīng)原因

    表11(續(xù))

    表12 金融集聚與金融排斥非對(duì)稱空間溢出效應(yīng)原因分解效應(yīng)

    (二)金融集聚與金融排斥非對(duì)稱空間溢出效應(yīng)的動(dòng)態(tài)分析

    金融集聚過程存在著長期與短期的差異,金融排斥現(xiàn)象也有所不同,本文進(jìn)一步檢驗(yàn)金融集聚與金融排斥的非對(duì)稱空間溢出效應(yīng)的短期和長期影響效果。構(gòu)建動(dòng)態(tài)空間面板(DSAR、DSDM)模型如下:

    (7)

    (8)

    動(dòng)態(tài)空間面板模型能夠分解出不同期限的非對(duì)稱空間溢出效應(yīng),金融集聚與金融排斥非對(duì)稱空間溢出效應(yīng)的動(dòng)態(tài)檢驗(yàn)結(jié)果如表13和表14所示。短期內(nèi),金融集聚與金融排斥的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)以及二者交乘項(xiàng)的空間溢出效應(yīng)均不顯著,說明金融集聚與金融排斥對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響(無論是對(duì)當(dāng)?shù)氐闹苯佑绊戇€是對(duì)其他地區(qū)的溢出影響)在短期內(nèi)均不顯著;從長期來看,金融集聚的空間溢出效應(yīng)不顯著,金融排斥的空間溢出效應(yīng)顯著為負(fù),交乘項(xiàng)的空間溢出效應(yīng)顯著為正,說明金融集聚與金融排斥的非對(duì)稱空間溢出效應(yīng)存在長期性,金融集聚緩解金融排斥的負(fù)向溢出效應(yīng)在短期內(nèi)的作用較小,但是長期卻可以逐漸發(fā)揮作用。說明金融集聚與金融排斥均是金融長期發(fā)展產(chǎn)生的結(jié)果,二者對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響必然是緩慢顯現(xiàn)的,因此金融集聚與金融排斥的非對(duì)稱空間溢出效應(yīng)在長期較為明顯。

    表13 金融集聚與金融排斥的非對(duì)稱空間溢出效應(yīng)動(dòng)態(tài)分析

    表13(續(xù))

    表14 金融集聚與金融排斥的非對(duì)稱空間溢出效應(yīng)動(dòng)態(tài)空間杜賓分解

    (三)金融集聚與金融排斥的非對(duì)稱空間溢出效應(yīng)的區(qū)域差異

    中國著名地理學(xué)家胡煥庸提出“璦琿-騰沖線”(又稱胡煥庸線),將中國各地區(qū)的人口密度進(jìn)行地理劃分。胡煥庸線東南地區(qū)居住著中國96%的人口(4)根據(jù)第五次全國人口普查資料精確計(jì)算,按胡煥庸線劃分的東南地區(qū)面積占全國國土面積的43.8%,人口占全國總?cè)丝诘?4.1%。,以平原、水網(wǎng)、丘陵、喀斯特和丹霞地貌為主要地理結(jié)構(gòu),為金融集聚創(chuàng)造了地理?xiàng)l件;胡煥庸線西北地區(qū)人口密度極低,以草原、沙漠和雪域高原為主要地理結(jié)構(gòu),為金融排斥創(chuàng)造了地理?xiàng)l件。本文按照胡煥庸線進(jìn)行樣本劃分,這種劃分方式不僅是對(duì)人口密度的顯著區(qū)分,也是對(duì)金融集聚與金融排斥地理分布的顯著區(qū)分,能夠?qū)Ρ冉鹑谫Y源分布的區(qū)域差異。表15和表16報(bào)告了檢驗(yàn)結(jié)果,按照胡煥庸線劃分的東南地區(qū),金融集聚的空間溢出效應(yīng)不顯著,金融排斥的空間溢出效應(yīng)顯著為負(fù),交乘項(xiàng)的空間溢出效應(yīng)顯著為正;而在胡煥庸線西北地區(qū),杜賓模型的空間滯后項(xiàng)系數(shù)ρ不顯著,說明在人口密集高的東南地區(qū),金融集聚與金融排斥能夠產(chǎn)生非對(duì)稱空間溢出效應(yīng),金融集聚能夠緩解金融排斥的空間溢出效應(yīng),而在人口密度低的西北地區(qū),金融活動(dòng)頻率低,金融集聚和金融排斥均不會(huì)顯著產(chǎn)生作用,因此二者不存在非對(duì)稱空間溢出效應(yīng)。

    表15 人口密度的影響(分地區(qū))

    表16 人口密度的影響空間杜賓分解效應(yīng)(分地區(qū))

    厘清金融集聚與金融排斥的非對(duì)稱空間溢出效應(yīng)后,本文進(jìn)一步考察金融集聚、金融排斥的空間溢出機(jī)制,探究金融集聚、金融排斥的空間溢出路徑。

    本文首先從金融發(fā)展規(guī)模、金融發(fā)展效率、金融發(fā)展環(huán)境三個(gè)維度進(jìn)行金融集聚的空間溢出機(jī)制檢驗(yàn)。檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),金融集聚在金融發(fā)展規(guī)模、金融發(fā)展環(huán)境層面的溢出效應(yīng)均不顯著,只有在金融發(fā)展效率的層面產(chǎn)生了顯著的溢出效應(yīng)。金融發(fā)展效率相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果如表17和表18所示,金融集聚與金融發(fā)展效率交乘項(xiàng)的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)均在1%的水平下顯著為正,說明金融集聚不僅通過優(yōu)化金融發(fā)展效率促進(jìn)了當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)增長,也通過優(yōu)化周圍地區(qū)的金融效率,促進(jìn)了當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)增長。金融集聚地區(qū)能夠強(qiáng)化當(dāng)?shù)氐慕鹑诟偁帒B(tài)勢(shì),提升本地的金融發(fā)展效率,隨著周邊地區(qū)的金融資源被中心地區(qū)進(jìn)一步吸收后促進(jìn)金融競爭格局激烈的競爭形成優(yōu)勝劣汰,逐漸淘汰周邊地區(qū)的低效率金融機(jī)構(gòu),從而顯著地提升當(dāng)?shù)亟鹑诎l(fā)展效率,進(jìn)一步促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。

    表17 金融集聚的空間溢出機(jī)制檢驗(yàn)

    表18 金融集聚空間溢出機(jī)制杜賓分解效應(yīng)

    金融排斥的空間溢出機(jī)制分析依據(jù)肯普森和懷利[37]提出的六維評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),即地理排斥、價(jià)格排斥、評(píng)估排斥、條件排斥、營銷排斥和自我排斥。本文通過地理排斥、評(píng)估和條件排斥、營銷排斥、自我排斥四個(gè)維度進(jìn)行金融排斥的空間溢出機(jī)制檢驗(yàn)。檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),金融排斥在營銷排斥和自我排斥層面的溢出效應(yīng)不顯著,在地理排斥、評(píng)估和條件排斥的層面產(chǎn)生了顯著的溢出效應(yīng)。檢驗(yàn)結(jié)果如表19和表20所示,金融排斥與評(píng)估和條件排斥交乘項(xiàng)的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)、總效應(yīng)均顯著為正,說明金融排斥通過強(qiáng)化深化評(píng)估和條件排斥抑制經(jīng)濟(jì)的增長,不僅顯著抑制了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的增長,也產(chǎn)生了顯著的負(fù)向溢出效應(yīng);金融排斥與地理排斥交乘項(xiàng)的溢出效應(yīng)顯著為正,說明金融排斥同樣通過強(qiáng)化地理排斥抑制經(jīng)濟(jì)的增長。金融排斥的溢出機(jī)制符合地理學(xué)第一定律,較長的地理傳輸距離進(jìn)一步強(qiáng)化了金融排斥的溢出效應(yīng),同時(shí)金融排斥在評(píng)估和條件排斥層面強(qiáng)化其溢出效應(yīng),評(píng)估和條件不達(dá)標(biāo)的受排斥人群通過人際關(guān)系紐帶進(jìn)一步傳播主觀排斥金融服務(wù)的觀念,導(dǎo)致受排斥人群覆蓋至周邊地區(qū),從而抑制經(jīng)濟(jì)增長。

    表19 金融排斥的空間溢出機(jī)制檢驗(yàn)

    表20 金融排斥的空間溢出機(jī)制杜賓分解效應(yīng)

    七、結(jié)論與啟示

    研究金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響不能只專注于單一層面,而是應(yīng)該注意到金融集聚與金融排斥的共同作用。本文從多個(gè)維度構(gòu)建金融集聚與金融排斥的指標(biāo)體系,并依次通過空間滯后模型、空間誤差模型、空間杜賓模型檢驗(yàn)金融集聚與金融排斥的空間溢出效應(yīng)。實(shí)證分析結(jié)果顯示:(1)金融集聚與金融排斥具有顯著的非對(duì)稱空間溢出效應(yīng),相較于金融集聚,金融排斥的負(fù)向空間溢出效應(yīng)更為顯著,金融集聚緩解了金融排斥的負(fù)向空間溢出效應(yīng);(2)這種非對(duì)稱空間溢出效應(yīng)源于金融資源的勢(shì)差分布,勢(shì)差分布的虹吸效應(yīng)加劇了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡;(3)金融集聚與金融排斥的非對(duì)稱空間溢出效應(yīng)具有長期漸進(jìn)性影響,并且在人口密度高的地區(qū)才顯著;(4)金融集聚通過優(yōu)化金融發(fā)展效率促進(jìn)周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長,金融排斥則通過深化條件和評(píng)估排斥及地理排斥抑制周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長。上述實(shí)證結(jié)果在不同空間權(quán)重和指標(biāo)檢驗(yàn)下均具有穩(wěn)健性。

    本文的研究具有如下的政策啟示:

    首先,由于金融排斥的負(fù)向空間溢出效應(yīng)能夠抵消金融集聚的正向空間溢出效應(yīng),對(duì)部分區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生抑制作用,雖然金融集聚在一定程度上緩解了金融排斥的負(fù)向作用,但是其虹吸效應(yīng)強(qiáng)化了金融排斥的負(fù)向作用,加劇了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡。在地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中應(yīng)該注重減緩金融集聚的虹吸效應(yīng),尤其是在區(qū)域一體化協(xié)同發(fā)展的戰(zhàn)略執(zhí)行中要設(shè)立保護(hù)機(jī)制,避免經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的金融資源被區(qū)域金融中心進(jìn)一步吸收,區(qū)域金融中心要重視金融發(fā)展效率的提升,強(qiáng)化對(duì)周圍地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的拉動(dòng)作用。

    其次,金融集聚與金融排斥的非對(duì)稱空間溢出效應(yīng)是由金融資源勢(shì)差分布引起的,區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡問題歷來是實(shí)現(xiàn)共同富裕的障礙,在中國典型的金融勢(shì)差分布地區(qū),尤其是以京津冀及周邊的地區(qū)、珠三角及周邊地區(qū)為代表,這種勢(shì)差分布的疊加效應(yīng)會(huì)使得區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的問題愈發(fā)嚴(yán)重。因此,要注重資源的適當(dāng)傾斜和均衡發(fā)展,提高金融中心周邊地區(qū)的金融競爭力,加大開放力度,提高這些地區(qū)的人口密度,弱化勢(shì)差分布的負(fù)面影響,通過金融發(fā)展效率的提升,促進(jìn)當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)增長。

    最后,對(duì)于像西部等金融排斥較為嚴(yán)重的地區(qū),強(qiáng)調(diào)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的平衡發(fā)展,減緩當(dāng)?shù)氐牡乩砼懦狻⒃u(píng)估和條件排斥,從而減少當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長的阻力,盡力縮短中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展中存在的不平衡問題,進(jìn)一步優(yōu)化區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的動(dòng)力。

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