金融集聚與城市經濟績效的空間相關性研究

李寶禮，胡雪萍

（1.安徽科技學院 財經學院，安徽 蚌埠 233100；2.中南財經政法大學 經濟學院，武漢 430073）

金融集聚與城市經濟績效的空間相關性研究

李寶禮1,2，胡雪萍2

（1.安徽科技學院 財經學院，安徽 蚌埠 233100；2.中南財經政法大學 經濟學院，武漢 430073）

文章基于我國345個城市的空間數據，運用空間計量方法分析了金融集聚與城市經濟績效的空間相關性，通過Moran’s I指數可以看出我國城市經濟績效與金融集聚存在顯著的空間相關性；運用SEM模型和SDM模型對2012年我國345個城市的空間數據進行實證研究的結果表明，城市經濟績效和金融集聚對相鄰城市經濟績效的提高具有顯著的空間溢出效應，人力資本和對外開放度對城市經濟績效的提升有正向作用，但空間溢出效應不顯著，政府作用不僅對所在城市經濟績效的提高有正向影響，而且對周邊地區有正的溢出效應。

金融集聚；空間溢出；經濟績效；空間相關性

0 引言

隨著新型城鎮化發展戰略的實施，我國城市化水平將會進一步提高，城市作為經濟增長發動機的功能將逐步增強。城市經濟增長與城市經濟績效密切相關，城市經濟績效是指城市生產投入要素轉化為最終產出的效率，城市經濟績效越高，生產要素越能得到最有效利用，要素轉化為產出的效率越高，由于固定資產投資在城市經濟增長中的作用具有不可持續性，未來我國城市經濟增長主要依靠提高城市經濟績效來推動。金融作為現代經濟的核心，金融活動和金融機構的空間分布特征以及金融服務的質量、范圍對城市經濟績效的提升有直接影響。隨著金融資源流動速度的加快，金融活動和金融機構的空間集聚趨勢越發明顯。

在當前我國推進區域經濟一體化的背景下，區域經濟的發展受到越來越多的重視，政府希望通過城市群的建設，借助中心城市的輻射作用帶動周邊區域的發展，從而實現區域經濟均衡穩定的發展。因此，在考慮空間經濟溢出效應的條件下，研究我國城市經濟績效和金融集聚的空間相關性和異質性，以及金融集聚對城市經濟績效的溢出效應，對我國制定合理的區域發展和金融布局戰略有一定的科學參考價值。

縱觀已有的研究成果，對區域經濟增長研究的空間范圍多以省際層面為主，較少以市為研究對象，存在研究尺度偏大的問題；在研究指標的選取上，基本上以地區生產總值的絕對量或增長率作為經濟增長的衡量指標，缺少對經濟增長的內在動力機制的研究；在研究方法的選取上，已有的研究多以時間序列數據或面板數據計量方法作為研究手段，缺少以空間計量方法來探究變量的空間相關性和異質性，測度相關變量的空間溢出效應。

基于此，本文選取我國345個城市（包括全部地級市和自治州及部分省管縣級市）的經濟績效作為研究對象，采用空間計量方法，研究金融集聚與城市經濟績效的空間相關性和異質性，以及金融資源的空間分布特征對相鄰城市經濟績效的空間溢出效應，以期對我國制定合理的區域發展和金融布局戰略提供思路。

1 變量與數據說明

1.1 變量說明

（1）因變量：城市經濟績效（epf）。城市經濟績效是指要素投入轉化為產出的能力，體現了城市生產的經濟效率，是城市經濟增長的內在動力。本文借鑒新古典增長理論的思想，將全要素生產率（TFP）作為測度城市經濟績效的指標。按照新古典增長理論可以將城市經濟增長分解為物質資本、勞動力和技術進步的貢獻，但是由于勞動力增長的限制以及資本邊際報酬遞減規律，城市經濟的長期穩定增長的源泉只能來自于技術進步。在新古典增長理論中技術進步對經濟增長的貢獻就是全要素生產率（TFP）。

式（1）中Y為各城市實際的地區生產總值；K和L為資本和勞動力投入量，本文分別以各城市固定資產投資總額和年末單位從業人員總數作為衡量指量；α表示資本的產出彈性，β為勞動的產出彈性，本文借鑒蔡偉毅、陳學識（2010）的研究成果，將其賦值為α=0.4，β=0.6，滿足生產規律報酬不變的約束。根據式（1）可以計算出各城市的全要素生產率（TFP）。

全要素生產率（TFP）是城市經濟績效的衡量指標，它的大小與城市的技術水平有關。隨著各地區之間經濟交往的日益密切，人和物在不同地區之間的流通速度加快，推動了技術和信息在不同地區，不同城市之間的跨界交流，因此，需要從空間地理經濟學的角度，探究城市經濟績效的空間相關性和異質性。

（2）核心解釋變量：金融集聚（fin）。本文采用區位熵系數來測算我國345個城市的金融集聚程度。具體計算公式為：

式（2）中 fini表示城市i的金融集聚度，fi為第i個城市的金融機構年末存貸款總和，xi表示第i個城市的地區生產總值，f和x分別表示全國金融機構年末存貸款總和以及全國的國內生產總值。 fini的值越大，說明該地區的金融集聚水平越高，通常認為，如果 fini大1，表示金融業在該城市較為重要。

一般情況下，城市金融集聚程度越高，越有利于技術創新，對所在城市經濟績效的提升有重要的推動作用，同時，金融集聚城市擁有發達的網絡系統加快了信息的傳播速度，使得新知識和新技術能夠跨越地理邊界迅速向外傳播。因此，可以假定金融集聚不僅對所在城市經濟績效的提升具有正向作用，而且對周邊城市經濟績效的改善有一定的溢出效應。

（3）控制變量：①外商直接投資（fdi）。外商直接投資用來衡量城市經濟的對外開放程度，城市獲得外商直接投資額與該城市對外開放程度呈正向關系。一般認為，城市的對外開放程度高，有利于城市引進國外先進的生產技術和管理經驗，對城市經濟績效的提升有正向作用。②人力資本（hr）。受數據可得性的限制，本文以各城市高等學校學生人數作為城市人力資本的代理變量，從理論上看該變量與城市經濟績效之間應存在正向關系。③政府作用（cfz）。本文采用政府財政支出與收入之比作為衡量政府作用的替代指標，一般情況下，政府越強勢，其對經濟活動的干預就越多，越容易造成財政收支比的擴大。根據國際經驗，城市經濟績效的提升與私營企業的科技創新密切相關，政府過多的參與經濟活動必然會擠占私營企業的利潤空間，政府財政收支缺口的擴大會引起經濟資源過多的流向政府部門，造成城市經濟效率的降低。因此，本文假定該指標與城市經濟績效呈負向關系。

1.2 數據來源

本文選取2012年中國345個城市（包括全部地級市和自治州及部分省管縣級市）數據作為研究對象。原始數據來源于《中國城市統計年鑒》《中國城市建設統計年鑒》《中國區域經濟年鑒》，統計口徑為市域數據。主要變量的描述性統計如表1所示。

表1 主要變量的描述性統計

2 金融集聚與城市經濟績效的空間相關性分析

空間計量經濟學是以空間經濟理論模型為基礎，以地理信息技術為手段，以空間相關數據的處理和空間相關知識挖掘為線索，運用統計、計量和其他數學方法對各種空間經濟現象進行定量分析的學科。空間計量經濟理論認為，空間數據具有空間相關性和空間異質性。空間相關性是指地理位置不同的觀測數據在空間分布上并不是獨立的，而是具有一定的非隨機的空間相關模式。空間正相關，是指空間上分布鄰近的事物其屬性值具有相似的趨勢和取值；若空間上分布的相鄰事物的屬性值具有相反的趨勢和取值，則為空間負相關。空間異質性，是指每一個空間區位上的事物和現象都具有區別于其他區位上的事物和現象的特點。

為了驗證我國城市金融集聚和城市經濟績效的空間分布特征，本文將運用空間計量方法對變量進行空間相關性檢驗。常用的空間相關檢驗包括全局Moran’s I指數、Getis’G和Geary’s C比值，以及基于距離閾值范圍的乘法測度；局域空間相關性測度變量的空間聚集性和異質性，常用局部Moran’s I指數和局部Getis’G指數檢驗。本文使用全局和局部Moran’s I檢驗相關變量的空間屬性，采用的空間計量統計軟件為Geoda 0.9。

2.1 基于全局Moran’s I的金融集聚與城市經濟績效的空間相關檢驗

Moran’s I指數的取值范圍在-1到1之間，若空間事物屬性正相關，則取值為正；若為負相關，則取值為負；若空間事物屬性之間沒有相關性，則取值為0。Moran’s I指數的計算公式為：

式（3）中n為城市數目；yi和yj分別表示空間對象在第i點和第 j點的屬性值；wij為空間權重矩陣，表示空間對象兩點間的連接關系。空間權重矩陣可以通過面積方式、距離方式和可達度方式來構建，本文選用空間對象間的距離來構建權重矩陣，其主對角線上的元素為0。對于Moran’s I指數，可以通過構造Z統計量來檢驗空間相關性是否存在，一般當 ||Z＞1.96時，存在空間自相關。

圖1和圖2分別給出了2012年我國345個城市的經濟績效和金融集聚的全局Moran’s I自相關圖，其中城市經濟績效和金融聚集的Moran’s I指數分別為0.24和0.135，Z統計量值分別為13.84和7.22，表明我國城市經濟績效和金融聚集各自存在顯著的空間正自相關關系，說明我國城市經濟績效和金融聚集的空間分布并非是完全隨機的，而是在全局上表現出一定的空間依賴特征。

圖1 2012年城市經濟績效的Moran’s I散點圖

圖2 2012年城市金融集聚的Moran’s I散點圖

圖3 為2012年我國345個城市金融集聚度與城市經濟績效的全局Moran’s I相關圖，其中Moran’s I指數為0.149，Z統計量值為8.93，表明我國城市金融集聚度與相鄰城市經濟績效之間存在正的空間相關關系，也就是說，金融集聚水平高的城市與經濟績效高的城市在空間上趨于集聚，說明金融集聚對周邊城市經濟績效的提高具有一定的空間溢出效應。

圖3 2012年城市金融集聚與經濟績效的Moran’s I散點圖

2.2 基于局部Moran’s I的城市經濟績效的空間相關性檢驗

為了進一步揭示我國不同城市經濟績效分布的空間異質性和依賴性，可以進行局部空間相關性分析，結果如圖4所示。圖4給出了基于局部Moran’s I的城市經濟績效集聚圖，由圖4可以看出，各個城市經濟績效的空間分布可以分為4種空間相關模式：經濟績效高的城市被其他高經濟績效的城市所包圍（HH）；經濟績效低的城市被其他低經濟績效的城市所包圍（LL）；經濟績效低的城市被高經濟績效的城市包圍（LH）；經濟績效高的城市被其他經濟績效低的城市所包圍（HL）。

圖4 基于局部Moran’I的城市經濟績效集聚圖

總體來看，我國城市經濟績效呈現空間集聚顯著狀態的城市數量（共207座）大于不顯著城市數量（共138座），其中空間集聚呈HH和LL兩種分化模式的城市數量（共157座）高于呈HL和LH模式的城市數量（共50座），因此可以認為，我國各城市經濟績效存在著地理空間分布上的依賴性和異質性。從圖4中還可以明顯的看出，經濟績效HH集聚的城市主要分布在東部沿海地區，而經濟績效LL集聚的城市主要分在西部地區，中部地區靠近東部沿海的城市經濟績效呈LH集聚模式。我國城市經濟績效的空間集聚特征同我國區域經濟發展水平呈東高西低的現狀相一致，東部經濟發達城市對外的輻射帶動作還僅限于周邊鄰近地區，城市經濟績效的空間溢出效應的強度和范圍還有待提高。

3 城市經濟績效影響因素的空間計量分析

3.1 空間計量模型的設定

通過前文的空間相關性分析，已經證明了我國城市經濟績效存在顯著的空間相關性，相鄰城市的經濟績效之間存在一定的空間依存性和集聚性，需要建立空間計量模型來測度城市經濟績效的空間溢出效應，常用的模型包括空間滯后模型（SLM）和空間誤差模型（SEM）。

3.1.1 空間滯后模型

空間滯后模型（SLM）主要用于探求因變量的空間溢出效應，根據空間滯后模型的設定原則，本文的空間滯后模型設定為：

式（4）中lnefp、lnfin、lnhr、lnfdi、lnczf分別是n×1列的觀察值向量的對數形式，其含義如前文所示。W為n×n階的空間權重（下同），W—lnepf為空間滯后因變量，β為解釋變量回歸系數，ρ為空間自回歸系數，其數值的大小反映了相鄰城市的空間溢出效應的強度。

3.1.2 空間誤差模型

空間誤差模型（SEM）假定模型的空間相關通過誤差產生，根據空間誤差模型的設定原則，將本文的空間誤差模型設為：

式（5）中λ表示空間誤差項的相關系數，以殘差之間的空間相關強度表示地區間的空間溢出效應的大小，lnW—μ表示空間滯后誤差項。

3.1.3 空間相關性檢驗及SLM、SEM的選擇

判斷城市經濟績效的空間相關性是否存在，以及SLE和SEM模型哪個更合適，除了使用Moran’s I檢驗外，還可以使用LMERR和LMLAG兩個拉格朗日乘數檢驗，以及它們各自穩健的R-LMERR、R-LMLAG來檢驗。根據Anselin（1995）提出的判斷準則，當 LMERR在統計上比LMLAG更加顯著時，并且R-LMERR顯著而R-LMLAG不顯著時，可以判定最優的模型為空間誤差模型，反之，最優的模型為空間滯后模型。

3.1.4 空間杜賓計量模型

為了檢驗金融集聚及相關控制變量對鄰近城市經濟績效的溢出效應，需要引入空間杜賓計量模型（SDM）。本文的空間杜賓計量模型設定為：

式（6）中lnW—fin、lnW—hr、lnW—fdi、lnW—czf分別為金融集聚、人力資本、外商直接投資以及政府作用的空間滯后變量，其系數分別表示各個變量對周邊城市的空間溢出效應強度。本文運用空間計量軟件Geoda 0.9，并采用極大似然法對上述空間計量模型的參數進行估計。

3.2 空間計量模型的實證結果分析

首先對模型進行忽略空間效應的OLS估計，判斷最優的模型形式是SLM模型還是SEM模型，回歸結果如表2所示。

表2 模型的OLS估計結果

從表2可以看出，金融集聚對城市經濟績效的影響系數為0.4702，且在1%的顯著性水平下通過檢驗，表明城市金融集聚對自身經濟績效的提高具有顯著的正向影響，實證結果與理論假設一致；從控制變量的回歸結果看，經濟開放度與人力資本均在1%的顯著性水平下對城市經濟績效具有正向影響，結果與理論假設一致；政府作用在1%的顯著性水平下對城市經濟績效的提高具有正向影響，與理論假設不符，這種結果可能表明，與國際情況相反，我國的技術創新主要是由政府推動的，私營企業從事科技研發的能力不足，對城市經濟績效的提升作用有待提高。

上述回歸結果沒有考慮城市間的地理空間相關性，根據表2中模型的空間相關性檢驗結果，Moran指數、LMLAG、LMERR均在1%的顯著性水平下通過了檢驗，表明模型存在很強的空間相關性，需要建立空間計量模型進行分析。同時，LMERR、R-LMERR的統計值明顯高于LMLAG、R-LMERR，由此可以判斷，相對于SLM模型，SEM模型更優。

基于模型OLS的估計結果，本文分別建立空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM），以消除模型的空間誤差問題，并測度被解釋變量和解釋變量的空間溢出效應強度。本文采用極大似然估計法對SEM模型和SDM的參數進行估計，結果如下頁表3所示。與OLS模型相比，考慮空間效應后，模型的總體擬合優度值和對數似然函數值變得更高，并且AIC和SC的顯著降低。

根據表3的回歸結果，SEM模型和SDM模型中參數λ的值分別為0.6406和0.6141，均在1%的顯著性水平下通過檢驗，說明城市經濟績效的空間效應明顯，一個城市的經濟績效提升與周邊城市的經濟績效密切相關，相鄰地區城市經濟績效的提高對本地的經濟績效有正向影響。城市金融集聚變量在SEM和SDM模型中均對城市經濟績效提升有顯著的正向作用，其影響系數分別為0.4692和0.4566，在所有的解釋變量中最高，說明城市金融聚集水平的提高對城市科技創新能力的促進作用明顯，進而有利于城市經濟績效的提高。

從控制變量的回歸結果看，在SEM和SDM模型中，人力資本與對外開放度均在1%的顯著性水平下對城市經濟績效有正向影響，實證結果與理論假設一致。一般地，城市人力資本水平越高，知識溢出能力越強，對外開放程度越高，越有利于吸收國外先進的生產技術和管理水平，因而擁有較高人力資本和對外開放度的城市，如北京和上海，其城市經濟績效往往較高。政府作用對城市經濟績效的提升在兩個模型中均表現為正向影響，與理論假設不一致，說明我國的技術創新主要是由政府推動的，私營企業從事科技研發的能力不足，對城市經濟績效的提升作用有待提高。

表3 SEM模型和SDM模型的ML估計結果

從表3還可以看出，與SEM模型相比，SDM模型的擬合優度、對數似然函數值較高，且AIC和SC的值較低，說明在模型中引入解釋變量的空間滯后項是合理的。從SDM模型的回歸結果可以看出，城市金融集聚的空間滯后變量在5%的顯著性水平下對城市經濟績效的提升有正向影響，這說明金融集聚通過地理空間機制城市經濟績效提升發揮作用，城市金融集聚度的提高對周邊城市的經濟績效提升存在空間溢出效應。人力資本與對外開放的空間滯后變量對城市經濟績效的影響不顯著，說明在我國人力資本與對放開放對周邊城市經濟績效的提升不存在地理空間的溢出效應。政府作用的空間滯后變量在1%的顯著性水平下對城市經濟績效的影響系數為0.3073，說明政府作用對周邊城市經濟績效的提升存在地理空間溢出效應，這可能是由于我國地方政府之間存在競爭關系，當政府加大對提高城市經濟績效方面的投入時，會引起鄰地區的政府采取同樣的措施。

4 結論

本文以城市經濟績效為研究對象，選取2012年我國345個城市的空間數據，嘗試從空間經濟學角度對金融集聚與城市經濟績效間的關系進行實證研究，結果表明：城市經濟績效和金融集聚各自存在顯著的空間相關性，并且金融集聚與城市經濟績效之間存在正的空間相關性；城市經濟績效在地理空間上存在集聚性和異質性特征，東部地區城市經濟績效呈HH型集聚，西部地區城市經濟績效呈LL型集聚。空間誤差模型和空間杜賓模型的回歸結果表明，城市經濟績效與金融集聚具有顯著的正向空間外溢效應，說明本地相鄰城市較高的經濟績效和金融集聚水平能夠促進本地城市經濟績效的提升；控制變量的回歸結果表明，人力資本和對外開放度對城市經濟績效的提升有顯著的正向作用，但空間外溢效應不顯著，政府作用不僅對本地城市經濟績效的提升有促進作用，而且對相鄰城市還具有空間外溢效應。

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（責任編輯/劉柳青）

F830

A

1002-6487（2016）23-0144-05

安徽省教育廳人文社科重點項目（SK2015A304）；安徽科技學院引進人才項目（SRC2014414）

李寶禮（1984—），男，安徽滁州人，博士，講師，研究方向：發展經濟學。

胡雪萍（1965—），女，江西銅鼓人，教授，博士生導師，研究方向：發展經濟學。