張師卿,張 旭,李文麗
(1.青島大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,青島 266061; 2.濰坊銀行青島分行,青島 266100)
2018年1月,國務(wù)院批復(fù)《山東新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換綜合試驗(yàn)區(qū)建設(shè)總體方案》,這是黨的十九大之后獲批的首個(gè)區(qū)域性國家發(fā)展戰(zhàn)略。山東省委省政府發(fā)布推進(jìn)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換重大工程的實(shí)施意見和實(shí)施規(guī)劃,提出“一年全面起勢(shì),三年初見成效,五年取得突破,十年塑成優(yōu)勢(shì)”的發(fā)展目標(biāo),全面啟動(dòng)山東新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換綜合試驗(yàn)區(qū)建設(shè)。新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換是以供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主線,以發(fā)展實(shí)體經(jīng)濟(jì)為著力點(diǎn),以新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式為核心,以知識(shí)、技術(shù)、信息、數(shù)據(jù)等新生產(chǎn)要素為支撐,著力加快建設(shè)實(shí)體經(jīng)濟(jì)、科技創(chuàng)新、現(xiàn)代金融、人力資源協(xié)同發(fā)展的產(chǎn)業(yè)體系,推動(dòng)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量、更有效率、更加公平、更可持續(xù)的發(fā)展。金融是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心,是實(shí)體經(jīng)濟(jì)的血脈,新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換離不開金融的強(qiáng)力支持。金融集聚是金融機(jī)構(gòu)、金融資源在地理空間上向某一區(qū)域集中,從而形成一定規(guī)模和集中度的金融市場的現(xiàn)象。近年來,山東省金融集聚程度保持逐年上升態(tài)勢(shì),但各地級(jí)市之間存在明顯差異。如何有效推進(jìn)金融集聚,加快新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換,是實(shí)現(xiàn)全省經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展亟待研究的課題。關(guān)于金融集聚與經(jīng)濟(jì)增長的研究主要圍繞三方面展開:一是金融集聚與經(jīng)濟(jì)增長之間因果關(guān)系分析,研究發(fā)現(xiàn)金融集聚通過規(guī)模效應(yīng)影響經(jīng)濟(jì)增長[1],并與經(jīng)濟(jì)增長存在相互促進(jìn)、互為因果的耦合關(guān)系[2-3];二是金融集聚影響經(jīng)濟(jì)增長的空間效應(yīng)分析,金融集聚通過直接效應(yīng)與溢出效應(yīng)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長[4],但溢出效應(yīng)的范圍有限[5],直接效應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響更為顯著[6];三是金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間效應(yīng)與作用機(jī)制,部分學(xué)者認(rèn)為金融集聚會(huì)影響資本投入、勞動(dòng)力投入和技術(shù)創(chuàng)新,從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展[7],但對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的促進(jìn)作用存在長短期差異[8-9]。針對(duì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的影響因素及其路徑,研究發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展提升了金融機(jī)構(gòu)聚集資金的水平,有助于優(yōu)化資源配置效率,為新舊動(dòng)能的有序轉(zhuǎn)換提供支撐[10];金融集聚對(duì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的影響呈現(xiàn)倒“U”型的非線性形態(tài)[11];山東省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在明顯的空間溢出效應(yīng),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和全要素生產(chǎn)率提升是山東新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的重要?jiǎng)恿12-13]。綜上,金融集聚與經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)研究較為成熟,但金融集聚與經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的空間關(guān)聯(lián)研究尚處于起步階段。本文以山東新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換綜合試驗(yàn)區(qū)建設(shè)為背景,實(shí)證分析金融集聚對(duì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的空間溢出效應(yīng),有助于深化對(duì)金融與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的關(guān)系認(rèn)識(shí),為山東新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換試驗(yàn)區(qū)建設(shè)實(shí)現(xiàn)“五年取得突破”目標(biāo)提供決策參考。
基于2012—2019年山東省16個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù),構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)體系,采用空間杜賓模型,實(shí)證分析金融集聚對(duì)山東省新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的影響。
(1)被解釋變量:新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換水平(NOKEC)。參照山東省現(xiàn)有新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換考核指標(biāo)體系及現(xiàn)有參考文獻(xiàn)[14],考慮數(shù)據(jù)可得性,構(gòu)建包括質(zhì)量效益、創(chuàng)新發(fā)展、對(duì)外開放和環(huán)保民生4項(xiàng)一級(jí)指標(biāo)、12項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,采用熵值法計(jì)算各城市新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換指數(shù),用以評(píng)價(jià)各城市新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換水平(見表1)。
表1 新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
本文中"四上"企業(yè)數(shù)量不包含規(guī)模以上服務(wù)業(yè)企業(yè)。
(2)解釋變量:金融集聚程度(FA)。金融集聚程度可采用金融區(qū)位熵、空間基尼系數(shù)等單一指標(biāo)衡量,也可通過構(gòu)建指標(biāo)體系進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。區(qū)位熵著重從產(chǎn)業(yè)專業(yè)化角度反映產(chǎn)業(yè)集聚度,但無法估計(jì)產(chǎn)業(yè)集聚的絕對(duì)規(guī)模;空間基尼系數(shù)只能計(jì)算某個(gè)行業(yè)在幾個(gè)區(qū)域的空間分布而無法測(cè)算其在某一個(gè)區(qū)域的集聚程度[15]。由于區(qū)位熵、空間基尼系數(shù)等單一指數(shù)測(cè)度金融集聚度均存在一定的不足,基于現(xiàn)有研究文獻(xiàn)[16-18]和數(shù)據(jù)可得性,構(gòu)建包括金融規(guī)模、金融效率和金融密度3項(xiàng)一級(jí)指標(biāo)、7項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,采用熵值法計(jì)算金融集聚指數(shù),用以評(píng)價(jià)各城市金融集聚程度(見表2)。
表2 金融集聚程度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
(3)控制變量:選取科研投入、教育投入、外資利用和基礎(chǔ)設(shè)施作為影響區(qū)域新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換水平的控制變量(見表3)[10,19]。
表3 控制變量的選擇
研究數(shù)據(jù)主要來源于《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒》、各地級(jí)市統(tǒng)計(jì)年鑒、Wind數(shù)據(jù)庫和中經(jīng)網(wǎng)宏觀經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫。為消除各變量之間量綱不同的影響,對(duì)控制變量的初始數(shù)據(jù)進(jìn)行離差標(biāo)準(zhǔn)化處理,對(duì)缺失的數(shù)據(jù)采用插值法補(bǔ)充,各變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表4。
表4 變量描述性分析
(1)空間面板數(shù)據(jù)模型。模型基本形式
(1)
其中,yit為i地區(qū)t年度被解釋變量,xit為i地區(qū)t年度解釋變量,yjt和xjt為周邊j地區(qū)t年度的被解釋變量和解釋變量,W={wij}為空間權(quán)重矩陣,wijyjt、wijxjt為被解釋變量和解釋變量的空間滯后項(xiàng)。當(dāng)式(1)滿足δ≠0、θ=0和ρ=0時(shí),即當(dāng)模型中只包含周邊地區(qū)被解釋變量的空間滯后項(xiàng)時(shí),此模型為空間滯后模型(SAR);當(dāng)滿足δ=0、θ=0和ρ≠0時(shí),模型為空間誤差模型(SEM);當(dāng)滿足δ≠0、θ≠0和ρ=0時(shí),即當(dāng)模型中包含周邊地區(qū)被解釋變量和解釋變量的空間滯后項(xiàng)時(shí),此模型為空間杜賓模型(SDM)。
(2)確定空間權(quán)重矩陣。本文主要研究金融集聚對(duì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的溢出效應(yīng),故選取經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣
(2)
其中,dij為i地區(qū)與j地區(qū)的直線距離,yi與yj為i地區(qū)與j地區(qū)的2012—2019年GDP的均值。
(3)模型選取。首先,與隨機(jī)效應(yīng)模型相比,固定效應(yīng)模型能夠更好體現(xiàn)區(qū)域個(gè)體之間的差異性;其次,通過LR檢驗(yàn)(見表5),可知P值分別為0.966和0.001,表明時(shí)間固定效應(yīng)模型更為適合本文研究。
表5 LR檢驗(yàn)
由表6可知,LR檢驗(yàn)與WALD檢驗(yàn)均在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)條件,驗(yàn)證了SDM模型優(yōu)于SAR和SEM模型,說明空間杜賓模型更適用于研究金融集聚對(duì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的影響。
表6 LR與WALD檢驗(yàn)
基于綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,測(cè)算山東省16個(gè)地級(jí)市的新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換水平及金融集聚程度,并比較分析相關(guān)指標(biāo)。
(1) 新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換成效初顯,部分城市轉(zhuǎn)型發(fā)展任務(wù)艱巨。山東省新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換指數(shù)從2012年的0.251提高到2019年的0.299,年均增長率為2.39%(圖1)。自新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換重大工程實(shí)施以來(2017—2019年),青島、濟(jì)南、淄博、東營、濰坊、臨沂、棗莊、日照、德州、聊城和濱州11個(gè)城市綜合指數(shù)上升,而煙臺(tái)、濟(jì)寧、泰安、威海、菏澤綜合指數(shù)下降。2019年,青島、濟(jì)南、東營位居山東省新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換綜合指數(shù)前三位,分別為0.682、0.563和0.397(圖2)。青島為北方地區(qū)第三大城市、山東開放發(fā)展的龍頭、東部沿海重要中心城市,是新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的三核之一;濟(jì)南承東啟西、溝通南北,處于京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略、長三角一體化發(fā)展戰(zhàn)略的交匯處,是北京、上海之間重要的節(jié)點(diǎn)城市,強(qiáng)省會(huì)戰(zhàn)略的逐步實(shí)施使其新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的內(nèi)外部動(dòng)力強(qiáng)勁;東營臨近環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈,開放發(fā)展優(yōu)勢(shì)明顯。獨(dú)特的區(qū)位優(yōu)勢(shì)和強(qiáng)力的政策支持使得青島、濟(jì)南和東營的新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換走在全省前列。
圖1 山東省新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換綜合指數(shù)(2012-2019)
圖2 山東省各地級(jí)市新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換綜合指數(shù)(2019年)
(2)金融集聚程度總體保持逐年上升,各地市間差異明顯。近年來山東省金融業(yè)發(fā)展迅速,金融集聚程度從2012年的0.151提高到2019年的0.350,年均增長率為16.47%(圖3)。2019年濟(jì)南、青島、臨沂位居山東省金融集聚綜合指數(shù)值前三位,分別為0.908、0.867和0.344(圖4)。濟(jì)南擁有四大國有商業(yè)銀行區(qū)域性總部和地方性商業(yè)銀行、外資銀行分支機(jī)構(gòu);青島為山東省對(duì)外開放的“橋頭堡”,各類金融機(jī)構(gòu)眾多,金融資源豐富;臨沂作為商貿(mào)服務(wù)型國家物流樞紐中心,地處魯南經(jīng)濟(jì)圈,商貿(mào)流通及制造業(yè)發(fā)達(dá),民營經(jīng)濟(jì)活躍。隨著要素集聚和產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平不斷提高,濟(jì)南、青島和臨沂對(duì)金融服務(wù)需求持續(xù)增加,有望成為區(qū)域金融中心。
圖3 山東省金融集聚綜合指數(shù)(2012-2019)
圖4 山東省各地級(jí)市金融集聚綜合指數(shù)(2019年)
空間自相關(guān)檢驗(yàn)用以考察鄰近區(qū)域的空間自相關(guān)性。2012年至2019年山東省各地級(jí)市金融集聚程度與新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換水平均顯著,說明各地級(jí)市金融集聚、新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換存在較為明顯的空間相關(guān)性,具體指標(biāo)詳見表7。
表7 Moran's I統(tǒng)計(jì)
考慮到結(jié)果穩(wěn)定性,本文同時(shí)用SAR、SEM和SDM三種模型進(jìn)行實(shí)證分析,見表8。
表8 SAR、SEM和SDM回歸結(jié)果
根據(jù)回歸結(jié)果可知,SDM的R2和Log-likelihood的值分別為0.433和227.369,該模型的擬合度和可信度高于SAR和SEM。根據(jù)SDM回歸結(jié)果,金融集聚對(duì)本地區(qū)和周邊地區(qū)的新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換有顯著的空間相關(guān)性;科技投入對(duì)當(dāng)?shù)睾椭苓叺貐^(qū)的新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換有顯著的空間相關(guān)性;外資利用僅對(duì)本地區(qū)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換有顯著的空間相關(guān)性,對(duì)周邊地區(qū)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的影響并不顯著;基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)本地區(qū)和周邊地區(qū)的新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換有顯著的空間相關(guān)性。
由于SDM中包含解釋變量的空間滯后項(xiàng)、被解釋變量的空間滯后項(xiàng),彼此之間存在空間依賴性,即本地區(qū)的金融集聚對(duì)本地區(qū)的新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換水平和鄰接地區(qū)的金融集聚程度都可能產(chǎn)生影響,僅通過回歸系數(shù)難以全面解釋其相互間的影響效應(yīng)。因此利用偏微分方法將金融集聚的空間總效應(yīng)分解為直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)[20],直接效應(yīng)反映本地區(qū)金融集聚對(duì)本地區(qū)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換水平的影響,溢出效應(yīng)反映本地區(qū)金融集聚對(duì)周邊地區(qū)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換水平的影響,具體指標(biāo)見表9??芍鹑诩鄄粌H對(duì)當(dāng)?shù)氐男屡f動(dòng)能轉(zhuǎn)換水平存在顯著的正向影響,而且對(duì)周邊地區(qū)也存在顯著的正向影響。金融集聚區(qū)通過資金、技術(shù)、人才等直接效應(yīng),推進(jìn)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換,而周邊地區(qū)通過學(xué)習(xí)和模仿金融集聚區(qū)推動(dòng)自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展。此外,科技投入、外資利用和基礎(chǔ)設(shè)施也對(duì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換水平存在一定影響,其中外資利用僅與本地區(qū)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換水平存在顯著的正向影響,對(duì)周邊地區(qū)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換水平的影響不顯著;科技投入與基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)本地區(qū)與周邊地區(qū)的新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換水平均存在顯著影響。
表9 空間杜賓模型(SDM)效應(yīng)分解結(jié)果
基于實(shí)證分析,通過綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)可知山東省金融集聚程度呈現(xiàn)明顯區(qū)域差異。濟(jì)南、青島、臨沂金融集聚程度較高,其余各地市相對(duì)較低。山東省新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換存在區(qū)域不平衡現(xiàn)象,青島、濟(jì)南、東營新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換水平較高,其余各地市相對(duì)較低??臻g自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果表明山東省金融集聚與新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換都具有明顯的正空間相關(guān)性,相鄰區(qū)域間存在較強(qiáng)的空間依賴性。SDM實(shí)證發(fā)現(xiàn)金融集聚對(duì)本地區(qū)與周邊地區(qū)的新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換具有明顯的正向影響作用,其對(duì)本地區(qū)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的影響更大。
據(jù)此,山東省應(yīng)積極引進(jìn)各類金融機(jī)構(gòu),提高區(qū)域金融競爭力,發(fā)揮金融集聚的直接效應(yīng),推進(jìn)山東省新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換;優(yōu)化金融資源的空間布局,以濟(jì)南、青島、臨沂為重點(diǎn),打造省內(nèi)金融中心,放大金融集聚的溢出效應(yīng),帶動(dòng)省會(huì)、膠東和魯南三大經(jīng)濟(jì)圈協(xié)調(diào)發(fā)展;實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略,持續(xù)加大政府對(duì)科技創(chuàng)新的支持力度,發(fā)揮科技投入對(duì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的直接效應(yīng),積極推進(jìn)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)工程,加強(qiáng)區(qū)域間的資源流動(dòng),放大基礎(chǔ)設(shè)施的溢出效應(yīng),為山東新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換提供持久動(dòng)力。