金融發(fā)展影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間效應(yīng)分析
——基于中國(guó)五大城市群的面板數(shù)據(jù)

宋 誠(chéng)，李季剛

（新疆財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，烏魯木齊 830012）

城市群作為新型城鎮(zhèn)化的主體形態(tài)和推進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的重要助力，在我國(guó)發(fā)展戰(zhàn)略中的作用日益凸顯。2020年國(guó)務(wù)院《政府工作報(bào)告》中提出要“深入推進(jìn)京津冀協(xié)同發(fā)展、粵港澳建設(shè)、長(zhǎng)三角一體化發(fā)展”“推進(jìn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶共抓大保護(hù)”“推動(dòng)成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈建設(shè)”“加快落實(shí)區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略”。由此可見(jiàn)，城市群已成為實(shí)現(xiàn)國(guó)家戰(zhàn)略目標(biāo)的重要平臺(tái)，城市群建設(shè)與發(fā)展的問(wèn)題在當(dāng)前國(guó)內(nèi)外發(fā)展形勢(shì)下變得更加突出和重要。從國(guó)際視角來(lái)看，經(jīng)濟(jì)全球化和區(qū)域一體化的進(jìn)程正在加速推進(jìn)；從國(guó)內(nèi)視角出發(fā)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)目前處于從高速發(fā)展階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段的關(guān)鍵時(shí)期。在這樣的發(fā)展形勢(shì)下，城市群將會(huì)成為我國(guó)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和參與全球競(jìng)爭(zhēng)的重要空間載體?？v觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)程，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的一個(gè)重要前提就是金融資源的集聚，所謂“金融活經(jīng)濟(jì)活，金融穩(wěn)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)”，經(jīng)濟(jì)的發(fā)展必須依托于金融的支持。因此，要想實(shí)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展，金融必須高質(zhì)量發(fā)展。基于此，本文將建立空間計(jì)量模型，以我國(guó)的五大城市群為研究對(duì)象，探究城市群內(nèi)金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響。

一、文獻(xiàn)綜述

國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)于金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的討論由來(lái)已久。King·R·G和LEVINE·R對(duì)多個(gè)國(guó)家的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后，提出發(fā)展金融體系促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，主要是通過(guò)緩解信息不對(duì)稱，降低企業(yè)從外部獲取資金的成本，從而有助于企業(yè)增加科技創(chuàng)新投入，以提高企業(yè)的生產(chǎn)效率[4]促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)。[1-4]但隨著研究的不斷深入，很多學(xué)者發(fā)現(xiàn)金融對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響并不是簡(jiǎn)單線性的，而是呈現(xiàn)一種倒U型關(guān)系，且這種情形在金融中心外的區(qū)域表現(xiàn)得更加明顯，這可能是因?yàn)楹暧^環(huán)境和制度質(zhì)量等因素在金融發(fā)展影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的過(guò)程中發(fā)揮了門(mén)檻效應(yīng)。[5-6]毛盛志和張一林運(yùn)用新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)學(xué)原理，闡述了金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間關(guān)系的動(dòng)態(tài)變化的理論基礎(chǔ)，并提出要實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，需要深化金融改革，健全我國(guó)的金融制度與結(jié)構(gòu)，進(jìn)而增強(qiáng)金融對(duì)創(chuàng)新的支持力度。[7]隨著數(shù)字時(shí)代的到來(lái)，數(shù)字金融也成為學(xué)者們研究的熱點(diǎn)。李林漢和田衛(wèi)民認(rèn)為數(shù)字金融發(fā)展可以直接促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，也可以通過(guò)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型間接推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。[8]孫志紅和張娟提出金融科技對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響基于金融發(fā)展的雙門(mén)限效應(yīng)，即金融發(fā)展不僅會(huì)直接影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，還會(huì)通過(guò)門(mén)限效應(yīng)間接影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。[9]

黨的十九大提出“經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展”，即不再單純以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的數(shù)量和速度來(lái)衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而要從多維度多視角來(lái)全面衡量。經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過(guò)程中主要體現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和經(jīng)濟(jì)體系的穩(wěn)定運(yùn)行，在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的結(jié)果上主要體現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)成果的全民共享和生態(tài)環(huán)境的優(yōu)化。[10]基于此，國(guó)內(nèi)學(xué)者就金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響及其傳導(dǎo)路徑展開(kāi)了討論。楊偉中等認(rèn)為隨著金融發(fā)展，金融資源配置得以優(yōu)化，股權(quán)市場(chǎng)作用也能得到更加充分的發(fā)揮，進(jìn)而為企業(yè)創(chuàng)新提供更加充足的資金，提升企業(yè)和地區(qū)的創(chuàng)新水平，最終實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的推動(dòng)作用。[11]李遠(yuǎn)天和胥英明認(rèn)為金融結(jié)構(gòu)變動(dòng)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的協(xié)調(diào)發(fā)展能夠進(jìn)一步推進(jìn)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。[12]劉榮增等發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展能夠促進(jìn)要素在城鄉(xiāng)之間的流動(dòng)、推動(dòng)城鄉(xiāng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)和完善城鄉(xiāng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，從而促進(jìn)城鄉(xiāng)高質(zhì)量融合發(fā)展，助力經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。[13]常建新認(rèn)為金融發(fā)展能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，但資本錯(cuò)配會(huì)導(dǎo)致促進(jìn)作用被削弱。[14]此外，國(guó)內(nèi)學(xué)者還通過(guò)多種計(jì)量模型驗(yàn)證了金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展之間的關(guān)系。趙玉龍采用系統(tǒng) GMM 模型分析了我國(guó)地級(jí)市的金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的直接與間接影響。[15]魏蓉蓉構(gòu)建了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系，分析金融資源配置對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的直接與間接影響及空間影響。[16]常新鋒和陳璐瑤采用空間計(jì)量模型分析金融發(fā)展、資本效率對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間溢出效應(yīng)。[17]

綜上所述，從研究視角來(lái)看，國(guó)內(nèi)外學(xué)者更加關(guān)注金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系，關(guān)于金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展影響的研究大多是基于金融結(jié)構(gòu)、金融資源配置等，但多局限于從經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的某一個(gè)維度展開(kāi)；從研究范圍來(lái)看，大多數(shù)實(shí)證研究都是基于省際面板數(shù)據(jù)或者僅局限于某一省份或某一城市群；從指標(biāo)體系來(lái)看，大多文獻(xiàn)的金融發(fā)展體系較少將數(shù)字金融指標(biāo)納入其中。因此，本文將基于國(guó)家城市群戰(zhàn)略，以我國(guó)五大城市群為研究對(duì)象，探究各城市群內(nèi)金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）研究對(duì)象

“十一五”以來(lái)，我國(guó)先后批復(fù)了19個(gè)城市群。目前，這些城市群被劃分為三個(gè)檔次，第一檔是國(guó)家級(jí)城市群，包括長(zhǎng)三角、京津冀、珠三角城市群、長(zhǎng)江中游和成渝等城市群；第二檔為國(guó)家二級(jí)城市群，包括中原城市群等九個(gè)城市群；第三檔為地區(qū)型城市群。

第一檔城市群發(fā)展相對(duì)成熟，尤其是長(zhǎng)三角城市群、珠三角城市群和京津冀城市群起步較早。而第二檔和第三檔的城市群都分別處于雛形階段和規(guī)劃階段。故本文選取第一檔次的五個(gè)城市群作為研究對(duì)象。根據(jù)城市群規(guī)劃并結(jié)合數(shù)據(jù)可得性，本文研究對(duì)象具體如表1所示。

表1 五大城市群

（二）變量選擇

1.被解釋變量——經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展（HE）

基于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵，并借鑒陳景華、汪淑娟等國(guó)內(nèi)學(xué)者的做法，[18-19]本文圍繞經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)、經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新、經(jīng)濟(jì)綠色、經(jīng)濟(jì)開(kāi)放以及經(jīng)濟(jì)共享等五個(gè)方面構(gòu)建經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系對(duì)長(zhǎng)三角、珠三角、京津冀、長(zhǎng)江中游和成渝這五個(gè)城市群的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)行衡量。具體指標(biāo)在表2中列示。

表2 經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系

為了確保評(píng)價(jià)的客觀性，本文采用客觀賦權(quán)法中的熵值法對(duì)各評(píng)級(jí)對(duì)象的各指標(biāo)賦權(quán)，具體方法如下：

第一，為了消除量綱的影響，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理：

對(duì)于正向指標(biāo)的處理公式為：

對(duì)于負(fù)向指標(biāo)的處理公式為：

第二，計(jì)算第t年第j項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)城市所占的比重：

式（3）中，n為觀測(cè)的城市群個(gè)數(shù)，m為觀測(cè)年份總數(shù)；

第三，計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值ej：

第四，計(jì)算第j指標(biāo)的差異性系數(shù)gj：

第五，計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重ωj：

其中，k為各個(gè)指標(biāo)；

第六，計(jì)算經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展HE：

HEit為第i個(gè)城市第t年的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

2.核心解釋變量——金融發(fā)展（FD）

在以往的研究中，金融發(fā)展指標(biāo)一般只包含對(duì)傳統(tǒng)金融的衡量，但近些年隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展及應(yīng)用，數(shù)字金融在當(dāng)今的金融發(fā)展中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。因此，本文在借鑒鄧薇等學(xué)者做法的基礎(chǔ)上，[20]加入了衡量數(shù)字金融的指標(biāo)，構(gòu)建金融發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，具體指標(biāo)見(jiàn)表3。采用熵值法計(jì)算確定權(quán)重，具體計(jì)算過(guò)程同被解釋變量的計(jì)算。

表3 金融發(fā)展指標(biāo)體系

3.控制變量

1）投資率（KPL）用固定資產(chǎn)投資總額/GDP來(lái)衡量。投資率可以在一定程度上反映地區(qū)對(duì)基本建設(shè)和企業(yè)擴(kuò)大再生產(chǎn)的投入力度，故投資率可能會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生影響。

2）政府干預(yù)（GOV）用財(cái)政支出來(lái)衡量。政府支出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用具有乘數(shù)效應(yīng)，財(cái)政支出的增加可以帶來(lái)膨脹式的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

3）人力資本（HC）用當(dāng)年高等學(xué)校在校生人數(shù)衡量。人力資本是經(jīng)濟(jì)發(fā)展不可或缺的組成部分，而高素質(zhì)的從業(yè)人員更是助力經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要因素。

4.數(shù)據(jù)來(lái)源

本文數(shù)據(jù)主要來(lái)源于以下幾個(gè)途徑：一是2012—2020年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，二是各相關(guān)省份的統(tǒng)計(jì)年鑒，三是各城市統(tǒng)計(jì)局公布的城市年鑒和公報(bào)，四是北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù) 2011—2020》，[21]缺失數(shù)據(jù)主要通過(guò)差值法補(bǔ)齊。

（三）空間自相關(guān)性檢驗(yàn)

在使用空間計(jì)量模型研究經(jīng)濟(jì)問(wèn)題時(shí)，應(yīng)先對(duì)各變量進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗(yàn)，即檢驗(yàn)變量是否存在空間依賴現(xiàn)象?？臻g自相關(guān)檢驗(yàn)包括全局自相關(guān)檢驗(yàn)和局部自相關(guān)檢驗(yàn)。本文使用全局莫蘭指數(shù)和莫蘭散點(diǎn)圖對(duì)空間自相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)。全局莫蘭指數(shù)的表達(dá)式為：

莫蘭指數(shù)取值區(qū)間為（?1，1），該指數(shù)大于零表示經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象具有空間集聚性，指數(shù)小于零說(shuō)明經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象具有空間差異性，該指數(shù)等于零說(shuō)明經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象在空間上不相關(guān)。

局部莫蘭指數(shù)的表達(dá)式為：

其中，Xi和Xj是觀測(cè)值，為觀測(cè)均值，Wij是空間權(quán)重矩陣。常用的空間權(quán)重矩陣有0?1矩陣、地理距離矩陣和經(jīng)濟(jì)距離矩陣。鑒于本文的研究對(duì)象為地級(jí)市，并且部分城市因數(shù)據(jù)缺失而被剔除，樣本的空間分布有所缺失，所以空間鄰接的0?1權(quán)重矩陣不適用，[22]且經(jīng)濟(jì)距離和地理距離都會(huì)對(duì)空間效應(yīng)產(chǎn)生影響，故本文采取經(jīng)濟(jì)地理矩陣，其具體表示如下式：

其中，Wd為地理距離矩陣，由各城市間的經(jīng)緯度計(jì)算所得，We為經(jīng)濟(jì)距離矩陣，由 2011—2019年兩城市間人均GDP均值的差值絕對(duì)值而得。

（四）模型選擇

1.基本模型

根據(jù)以上分析，可建立如下形式的基本回歸模型：式（13）中，HEit為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，F(xiàn)Dit為金融發(fā)展，Ct為常數(shù)項(xiàng)，∑Xit為一組控制變量，βt為控制變量的回歸參數(shù)，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

2.空間計(jì)量模型

基礎(chǔ)的線性回歸模型在考察經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象之間的影響時(shí)沒(méi)有考慮空間效應(yīng)的影響作用。為了反映出金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間效應(yīng)，本文將基于上述基本模型，建立空間滯后模型。

空間滯后模型（SLM）又稱空間自回歸模型（SAR），考慮了因變量的滯后項(xiàng)，該模型可以用于研究被解釋變量在鄰近區(qū)域內(nèi)是否具有溢出效應(yīng)，具體模型為：

式（14）中，Xit為n×1的控制變量矩陣，σ為空間自回歸系數(shù)，Wi為城市群i的空間權(quán)重矩陣，α為常數(shù)項(xiàng)向量，β為金融發(fā)展（FA）參數(shù)，反映解釋變量對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的（HE）影響程度，δ為各控制變量的參數(shù)，反映了各個(gè)控制變量X對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展（HE）的影響程度。

三、實(shí)證結(jié)果分析

（一）空間相關(guān)性分析

1.全局莫蘭指數(shù)

本文以我國(guó)五大城市群的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和金融發(fā)展為研究對(duì)象，通過(guò)Stata 16軟件對(duì)兩者進(jìn)行了空間相關(guān)性檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表4。表4顯示五個(gè)城市群的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的全局莫蘭指數(shù)均為正值，說(shuō)明各城市群群內(nèi)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有正向的空間相關(guān)性，呈現(xiàn)出集聚發(fā)展的趨勢(shì)，即城市群內(nèi)某個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展可以帶動(dòng)其周邊城市的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。表5顯示五個(gè)城市群的金融發(fā)展的全局莫蘭指數(shù)均顯著為正，同樣呈現(xiàn)出正的空間相關(guān)性。此外，各城市群各年份的全局莫蘭指數(shù)變化不大，說(shuō)明各城市群群內(nèi)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和金融發(fā)展具有比較平穩(wěn)的空間相關(guān)性。

表4 經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的Moran’s I指數(shù)

表5 金融發(fā)展的Moran’s I指數(shù)

2.局部莫蘭散點(diǎn)圖

為了進(jìn)一步觀測(cè)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和金融發(fā)展在各城市群內(nèi)城市間的空間相關(guān)性，本文采用各個(gè)城市群 2019年數(shù)據(jù)分別繪制了各城市群經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和金融發(fā)展的 Moran’s I散點(diǎn)圖。Moran’s I散點(diǎn)圖的一至四象限分別代表高—高集聚、低—高集聚、低—低集聚、高—低集聚。（由于篇幅限制，不在文中展示。）散點(diǎn)圖結(jié)果顯示，不論是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展還是金融發(fā)展，各城市群的Moran散點(diǎn)均分布于一、三象限，即多數(shù)城市為高—高集聚和低—低集聚，說(shuō)明各個(gè)城市群的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展以及金融發(fā)展具有正向的空間相關(guān)性。這進(jìn)一步說(shuō)明了各城市群內(nèi)城市之間的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展都具有正向的空間相關(guān)性，金融發(fā)展也有正向的空間相關(guān)性，驗(yàn)證了選擇空間計(jì)量模型進(jìn)行研究的可行性。

（二）空間效應(yīng)分析

1.空間計(jì)量模型選擇

本文基于2011—2019年數(shù)據(jù)，對(duì)各個(gè)城市群的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和金融發(fā)展的空間相關(guān)性進(jìn)行了LM檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表6。表6顯示除長(zhǎng)江中游城市群以外，其余四個(gè)城市群的LM-Lag檢驗(yàn)均在 1%水平下顯著；除長(zhǎng)三角以外其余城市群的Robust LM-Lag檢驗(yàn)均顯著。因此，本文采用空間滯后模型對(duì)我國(guó)五大城市群的金融發(fā)展影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間效應(yīng)進(jìn)行驗(yàn)證。

表6 LM檢驗(yàn)結(jié)果

2.空間模型回歸結(jié)果分析

綜合比較各模型擬合優(yōu)度R2，本文采用固定效應(yīng)的空間滯后模型分別對(duì)五個(gè)城市群進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如表7所示?；貧w結(jié)果顯示：五個(gè)城市群的金融發(fā)展（FD）回歸系數(shù)均顯著為正，說(shuō)明城市群內(nèi)某市的金融發(fā)展可以推動(dòng)本市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。五個(gè)城市群的空間滯后系數(shù)均為正數(shù)，但成渝城市群的系數(shù)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明在城市群內(nèi)部，某個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展可以促進(jìn)其周邊城市的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

表7 五大城市群空間滯后模型回歸結(jié)果

3.空間效應(yīng)分解

當(dāng)空間滯后系數(shù)不為零時(shí)，金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間效應(yīng)可被分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。因此，本文進(jìn)一步測(cè)算了五個(gè)城市群金融發(fā)展的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)。其中，直接效應(yīng)表示金融發(fā)展對(duì)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響，間接效應(yīng)是指金融發(fā)展對(duì)周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響，總效應(yīng)則為金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的總體影響，測(cè)算結(jié)果見(jiàn)表8。

表8 城市群空間效應(yīng)分解

表8顯示，五個(gè)城市群的金融發(fā)展（FD）的直接效應(yīng)均顯著為正，并且與空間滯后模型回歸結(jié)果基本吻合，證明了模型回歸結(jié)果的可靠性。金融發(fā)展（FD）的間接效應(yīng)在不同城市群表現(xiàn)不同，長(zhǎng)三角、珠三角和長(zhǎng)江中游這三個(gè)城市群的系數(shù)顯著為正，說(shuō)明在這三個(gè)城市群內(nèi)，某市的金融發(fā)展可以促進(jìn)其周邊城市的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展；京津冀和成渝城市群的系數(shù)為正，但未顯示出統(tǒng)計(jì)意義上的顯著性。五個(gè)城市群金融發(fā)展的總效應(yīng)均顯著為正，說(shuō)明金融發(fā)展對(duì)各個(gè)城市群的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有顯著的促進(jìn)作用。隨著金融發(fā)展，投入到生產(chǎn)領(lǐng)域的資金不斷增加，資金的配置與利用效率提高，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)量和質(zhì)的雙重提升，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展?？刂谱兞吭诓煌鞘腥河胁煌憩F(xiàn)，從總體來(lái)看五個(gè)城市群的投資率的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)系數(shù)基本為負(fù)值，但均沒(méi)有表現(xiàn)出統(tǒng)計(jì)上的顯著性，而人力資本和政府支出在不同城市群表現(xiàn)不同，但基本為正，且大部分未表現(xiàn)出統(tǒng)計(jì)意義上的顯著性。

四、結(jié)論及建議

（一）研究結(jié)論

空間滯后模型回歸結(jié)果顯示，五個(gè)城市群金融發(fā)展回歸系數(shù)均顯著為正，說(shuō)明在我國(guó)五大城市群中，群內(nèi)某市的金融發(fā)展可以帶動(dòng)本市的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展；同時(shí)，空間自回歸系數(shù)均為正，說(shuō)明在城市群內(nèi)，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展有正向的空間溢出效應(yīng)，即某市的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展可以促進(jìn)周邊城市的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

根據(jù)分解效應(yīng)結(jié)果，五個(gè)城市群金融發(fā)展的間接效應(yīng)系數(shù)均為正值，其中長(zhǎng)三角、珠三角和長(zhǎng)江中游城市群金融發(fā)展的間接效應(yīng)系數(shù)均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)；同時(shí)，五個(gè)城市群金融發(fā)展的總效應(yīng)均顯著為正，說(shuō)明城市群內(nèi)某市周邊城市的金融發(fā)展對(duì)其經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展有促進(jìn)作用。

金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的間接效應(yīng)和總效應(yīng)在不同城市群的表現(xiàn)存在顯著差異，就間接效應(yīng)來(lái)看，京津冀和成渝的效應(yīng)不顯著，說(shuō)明在這兩個(gè)城市群中，某市的金融發(fā)展對(duì)其周邊城市的空間溢出作用相對(duì)較弱，這可能是因?yàn)樵谶@兩個(gè)城市群中，城市間的經(jīng)濟(jì)金融聯(lián)系相對(duì)較弱。從總效應(yīng)結(jié)果來(lái)看，長(zhǎng)三角和長(zhǎng)江中游城市群的系數(shù)明顯高于其他城市群，可能是因?yàn)檫@兩個(gè)城市群的經(jīng)濟(jì)交往較為密切，且具有多個(gè)較為分散的金融中心城市，可以更好地實(shí)現(xiàn)金融中心城市對(duì)整個(gè)城市群的輻射作用。

（二）對(duì)策建議

各城市群應(yīng)當(dāng)積極加快金融業(yè)的發(fā)展，尤其是在當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，更應(yīng)借助大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等數(shù)字化技術(shù)手段進(jìn)行金融創(chuàng)新，大力發(fā)展數(shù)字金融，利用數(shù)字金融的普惠性與精準(zhǔn)性等優(yōu)勢(shì)，助力實(shí)體企業(yè)特別是中小企業(yè)發(fā)展；同時(shí)，也可以引導(dǎo)資金流向綠色產(chǎn)業(yè)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)等應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)扶持的領(lǐng)域。

各城市群應(yīng)當(dāng)建立金融資源協(xié)調(diào)機(jī)制，合理規(guī)劃金融資源在城市群內(nèi)各個(gè)城市的配置，特別是要利用數(shù)字技術(shù)，精準(zhǔn)合理地提供金融服務(wù)，避免因?yàn)榻鹑谫Y源不合理配置而阻礙城市群經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的進(jìn)程，實(shí)現(xiàn)城市群內(nèi)某市金融發(fā)展對(duì)本市及其周邊城市的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的雙推動(dòng)，更有效地推動(dòng)城市群整體的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

應(yīng)進(jìn)一步提升各城市群的中心城市金融輻射能力，一方面，中心城市應(yīng)積極引進(jìn)優(yōu)質(zhì)金融機(jī)構(gòu)，增強(qiáng)自身金融實(shí)力；另一方面，城市群內(nèi)各城市應(yīng)找準(zhǔn)自身發(fā)展定位，發(fā)展特色優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)，實(shí)現(xiàn)各城市之間的產(chǎn)業(yè)互補(bǔ)與資源合理配置。