金融空間分布與產業布局研究
——兼論對京津冀協同發展的啟示

■陶婭娜

增強金融服務實體經濟能力，促進經濟和金融良性循環、健康發展，是金融工作的根本遵循，也是當前研究金融深化和經濟增長關系最為關注的現實問題。特別是在黨的十九大提出區域協調發展戰略背景下，研究金融資源空間分布差異以及金融集聚對實體經濟發展的空間溢出效用，能夠為科學制定城市金融業規劃和產業發展規劃、推動落實區域協同發展戰略提供政策指引。本文在空間經濟學研究框架下，利用空間計量建模及估計方法，對金融資源空間分布與結構差異影響產業布局的微觀作用機制進行了理論研究和數值模擬分析，認為金融業集聚對產出的影響存在閾值效應且二者呈“倒U型”關系；區域金融集聚和產業集聚存在顯著的空間自相關性；金融業集聚指數存在顯著的正向空間溢出效應；金融異質性程度與信息擴散強度的提高可以強化區域金融合作，增強金融服務的溢出效應。鑒于此，發揮金融力量助推地方經濟發展和產業轉型升級，推動區域協同發展應注意：優化區域發展空間布局和功能定位，兼顧區域協調，實現金融資源在地理空間內的優化配置，加強區域金融信息共享，擴大金融服務正向溢出。

一、引言與文獻綜述

增強金融服務實體經濟能力，促進經濟和金融良性循環、健康發展，是金融工作的根本遵循，也是當前研究金融深化和經濟增長關系最為關注的現實問題。特別是在黨的十九大提出區域協調發展戰略背景下，研究金融資源空間分布差異以及金融集聚對實體經濟發展的空間溢出效用，為區域產業布局和經濟協調發展提供強大金融支撐，能夠為科學制定城市金融業規劃和產業發展規劃、推動落實區域協同發展戰略提供政策指引。具體到京津冀協同發展戰略的貫徹落實，更加需要緊扣北京非首都功能疏解和雄安新區建設兩大歷史任務，優化設計京津冀三地的產業布局和與之相適宜的金融供給框架，充分發揮金融支持國家戰略建設、支持經濟發展的助推作用。為此，本文擬從空間維度考察金融資源的空間分布與結構差異對產業和經濟發展的影響，重點關注三個問題：一是金融集聚對經濟增長是否存在空間溢出效應；二是金融業空間分布如何影響產業布局和經濟增長；三是在關注金融空間分布和區域要素差異條件下，如何促進區域產業布局空間優化和經濟協同發展？本文的研究不僅可以從空間維度豐富對金融集聚與經濟增長關系的認識，同時也可以為區域經濟金融協調發展提供決策參考。

關于產業集聚和經濟增長關系的研究，早期文獻一般認為，經濟聚集有顯著的技術溢出效應并能促進經濟增長（Sviekauskas，1975）。但是隨后諸多研究又否認了產業集聚和經濟增長的正相關關系。其中，大部分文獻支持產業集聚發展到一定程度后，對經濟增長存在一定的抑制，即產業集聚與經濟增長之間存在“倒U型”的非線性關系。例如：Brulhart&Sbergami（2009）的跨國分析顯示，在經濟發展的初期階段，產業集聚對GDP增長具有促進作用，超過某一臨界值后，產業集聚對經濟增長的影響不再顯著；吳穎和蒲勇健（2008）基于空間經濟學方法的研究發現，區域過度集聚對區域總體福利具有負面影響，區域協調發展的關鍵在于適度集聚。在產業集聚與經濟增長關系的研究中，金融業集聚與經濟增長成為了一個重要分支。自Shaw（1973）等提出金融深化論和金融抑制論以來，既有研究從理論和實證角度分析了金融深化與經濟增長的關系。其中：Beck et al.（2000）研究發現隨著金融發展水平的不斷提升，金融發展對經濟增長的促進作用不斷下降；Rioja&Valeve（2004）發現金融發展與經濟增長的關系隨著金融發展水平的高低而變化，僅在金融發展處于中等水平的國家，金融發展對經濟增長具有較大影響。國內學者也對中國金融發展與經濟增長的關聯進行了研究，且隨著我國金融深化加深，近期的實證研究更傾向于認為金融發展與經濟增長的關系是非線性的。例如：楊友才（2014）認為中國的金融發展對經濟增長表現出邊際效率遞減的非線性特征；劉金全和龍威（2016）以金融發展水平作為門限值，發現當金融發展位于門限值以下時，具有顯著正向影響；在門限值以上時，金融發展對經濟增長的拉動作用并不顯著。

上述研究往往將各個國家或者地區視為相對獨立的個體，金融的非實體性使其邊緣化“距離摩擦”（張輝，2016），忽略了金融的地理區位和空間分布等地理特征，而將導致金融同質化。但現實中，金融具有極強的異質性和不規則性，存在明顯的地理特征。尤其對于處于經濟轉軌期的中國而言，要素市場限制、行政壁壘制約、金融市場分割等因素導致區域間金融資源分布、金融市場結構、發展水平等方面的差異更為明顯，區域產業發展和經濟增長存在較強的空間非均衡特征。以京津冀二元經濟結構為例，北京承載了較多的人口、行政、金融等資源，大城市病明顯，而河北經濟金融發展較為落后。京津冀區域內金融資源的異質性也充分體現了京津冀城市間發展水平的不均衡。隨著空間計量經濟學的研究逐漸深化（Anselin，1987；Lesage et al.，2009），國內學者開始將空間計量方法應用于我國金融布局、產業升級和經濟增長中的空間效應研究。例如：王修華和黃明（2009）認為我國金融資源空間分布呈現非均衡態勢；利用各個區域的差異和互補共生性來實現金融資源空間分布的協調與優化，形成區域間互補型的金融資源空間分布結構，能夠提高金融資源的整體空間配置效率。孫晶和蔣伏心（2013）驗證了金融集聚對區域產業結構升級的空間溢出效應。周海鵬等（2016）的研究結果表明，金融產業集聚和經濟增長存在明顯的空間自相關，金融產業集聚對經濟增長規模和經濟增長質量均有正向促進作用。

本文的創新之處在于：一是試圖理清金融業集聚、產業集聚與經濟增長三者間的邏輯關系。產業集聚和產業布局很大程度上受金融業集聚的影響，即產業集聚和產業布局在金融集聚對經濟增長影響的作用中發揮了重要的渠道作用，而對中國金融業集聚的已有研究中，大多僅限于探討金融業和產業結構、金融業與經濟增長的關系。二是通過構建包含區域內金融異質性指標的空間計量模型，深刻模擬刻畫金融的空間分布特征，更好地契合現實經濟運行，增強了模型的現實擬合性。已有研究對金融業集聚的度量方法較為單一，常用指標為金融業增加值占GDP比重、存貸款余額占GDP比重等，這些指標往往側重于描述金融業總體規模，而忽視了金融業發展中金融資源的分布特征。例如，北京和上海都屬于金融業集聚水平較高的區域，但北京側重以銀行業為代表的總部金融，上海則側重于多元化金融市場、外資金融等。僅用金融業總體規模指標難以描述上述差異。本文的研究思路是：首先，基于區位熵方法，采用中國2007～2016年的省際面板數據，對各省市產業集聚水平進行測算，并對產業集聚與經濟增長的關系進行研究，著重分析金融因素對產業集聚和經濟增長的影響；其次，運用閾值回歸模型驗證產業集聚、金融集聚與經濟增長的關系。再次，構建鄰接空間權重矩陣表征區域金融集聚和產業增長的空間關聯關系，以多樣化的空間面板數據模型，實證測度金融集聚對產業集聚的空間溢出效應，通過量化區域金融異質性指標刻畫金融空間分布，并多維度考察金融空間分布差異導致的產業空間布局變化，以研究金融資源空間分布與結構差異對產業布局和經濟發展的作用機制；最后，基于研究結果，對更好發揮金融力量助推產業轉型升級和區域協同發展，尤其是京津冀區域協同發展提出具有可行性的政策建議。

二、產業集聚與經濟增長

（一）產業集聚指數構建

產業集聚嚴格來說是一種經濟活動的地理現象。區位熵度量了地區產業的集中度，是區域產業聚集的常用方法。本文采用區位熵來計算各省市的產業集聚指數。i區域內j行業的區位熵Eij為

分子為區域i內行業j的產值占該地區生產總值的比例，分母為全國范圍內，行業j的產值占生產總值的比例。其中：如果Eij＞1，則表明區域i內行業j處于相對聚集狀態；如果Eij＜1，則表明區域i內行業j處于相對發散狀態。

本文選擇研究的行業有工業、建筑業、房地產業①用于計算房地產業集聚的房地產業增加值是指按市場價格計算的一個國家（或地區）所有常住單位在一定時期內從事房地產業生產活動的最終成果。、金融業、其他服務業。工業和建筑業組成了第二產業。第三產業中，房地產業和金融業增加值占GDP比重較高，且都屬于資本集聚型行業，具有一定的代表性，因此單列計算。其他第三產業行業一并計入其他服務業。數據來自國家統計局。根據2016年各省和直轄市工業、房地產業及金融業的集聚指數可以看出②由于文章篇幅受限，2016年各省和直轄市工業、房地產業及金融業的集聚指數的圖表未給出，留存備索。，工業方面，河北、吉林等傳統工業省份的工業集聚指數較高；房地產業方面，海南房地產業占GDP比重較高，房地產業集聚指數居于全國首位，廣東、上海和北京分列二至四位；金融業方面，上海和北京兩大金融中心的金融業集聚遠超其他區域。各行業集聚指數符合各省和直轄市的實際情況。

（二）閾值回歸模型

本文采用Hansen（2000）提出的閾值回歸模型來驗證經濟增長和產業集聚的關系。傳統的閾值回歸模型通常基于外生樣本分離方法，即閾值是任意選擇的，而不是經濟內在機制決定的。本文猜想產業集聚對經濟增長的影響總體呈現先促進后抑制的“倒U型”非線性關系，但對產業集聚到何種程度開始抑制產出需要進一步測定。Hansen（2000）解決了這一問題，將閾值變量設定為不需要給定非線性方程的形式，閾值完全由樣本數據內生決定。模型設定如下：

其中，被解釋變量yi為人均GDP。解釋變量xi主要為產業集聚指數，產業集聚指數的定義為多個產業的區位熵均值，從而反映區域i多個行業總體上的產業集聚程度。區域i的產業集聚指數為：

根據2016年各省市產業集聚指數可知③由于文章篇幅受限，2016年各省市產業集聚指數的具體圖表未給出，留存備索。，北京和上海的產業集聚指數較高；西藏由于基礎設施建設規模占比非常高，建筑業集聚遠超其它地區，最終拉升了整體的產業集聚指數。

另外，選取人均固定資產投資作為產出的控制變量。閾值變量qi同樣為產業集聚指數。這里，產業集聚指數不僅是閾值變量，也是解釋變量。對于樣本數據中，是否確實存在某一閾值γ?，使得經濟機制出現結構變化，需要構造LM統計量進行顯著性檢驗。不存在閾值的零假設為H0：θ1=θ2。經LM檢驗，拒絕了不存在閾值的假設，可認為產業集聚指數與經濟增長的關系存在閾值效應。對閾值回歸模型進行最大似然估計，由結果可知，在產業集聚初期，隨著產業集聚程度增加，即產業集聚指數較小時，產業集聚對產出的回歸系數為正，且在1%的顯著性水平下顯著，表明產業集聚對GDP具有促進作用。但指數超過閾值（1.22）后，其回歸系數顯著為負，表明產業集聚的持續增強反而會抑制產出，驗證了產業集聚與經濟增長的“倒U型”關系。

表1 產業集聚與經濟增長關系的回歸結果

2016年的數據中，北京和上海的產業集聚指數超過了閾值，主要由于其房地產業和金融業的集聚指數過高。應發揮北京和上海的金融業的總部優勢，引導金融脫虛向實，促進各產業均衡發展。河北的金融業集聚指數偏低，工業集聚指數偏高。應大力發展金融業、增加金融業的集聚程度，從而促進金融服務實體經濟。北京和上海的產業集聚指數中，金融業是集聚指數最高的子行業，是兩地產業集聚指數的主要貢獻，有必要對金融業集聚與經濟增長的關系展開研究。表2是被解釋變量yi仍為人均GDP，而將解釋變量xi和閾值變量qi由產業集聚指數替換成金融業集聚指數的閾值回歸結果。可以發現：同產業集聚指數相似，金融業集聚對產出的影響同樣存在閾值效應。在金融業發展的初級階段，金融業集聚將促進產出增長，但如果金融業過度集聚，回歸系數由正轉負，且在1%的顯著性水平下顯著，表明金融業過度集聚存在資金脫實向虛的風險，從而抑制實體經濟增長。

表2 金融業集聚與經濟增長關系的回歸結果

此外，本文使用同樣的方法研究工業集聚指數對經濟增長的影響后發現，我國的工業集聚指數與產出沒有顯著的閾值效應。原因可能是相比發達國家，我國的工業化程度仍有不足，即使是工業大省，其工業集聚指數的絕對值也不高，較之北京、上海的房地產業、金融業集聚指數差距較大。這表明目前，我國產業集聚對經濟增長的非線性影響關系中，金融業集聚的影響占了很大比重。可以認為，金融因素在產業集聚中會發揮重要作用。因此，本文進一步基于空間計量模型，考察金融因素對產業布局和經濟發展的作用機制。

三、金融因素對產業集聚的影響

（一）數據來源和變量選擇

本文選擇中國省際面板年度數據（樣本中不含港澳臺地區）研究金融業集聚對產業集聚的影響，樣本區間為2007～2016年。數據來自國家統計局和Wind。被解釋變量為采用區位熵方法計算出的產業集聚指數。解釋變量包括：

1.金融業集聚指數。金融業集聚指數的計算方法同樣為區位熵。i區域內金融業的集聚指數Ei為

考慮到目前我國大部分地區金融業發展水平仍有完善的空間，金融業發展仍將促進產業集聚與經濟增長。預計金融業集聚和產業集聚整體上具有正向相關關系。

2.金融機構異質性。金融機構異質性提高意味著金融服務不同產業能力的提升，預期有利于產業均衡化發展。本文使用各地不同金融機構的營業網點數量占金融機構總數量比重的標準差來計算金融機構異質性。統計的金融機構種類包括：大型商業銀行、政策性銀行、股份制商業銀行、城市商業銀行網點、小型農村金融機構、信托公司、郵政儲蓄、外資金融機構、新型農村金融機構。

3.融資渠道異質性。融資渠道異質性的提高意味著金融服務產業渠道的多元化，預期將有利于產業均衡化發展。本文通過計算各地信貸、股票、債券融資金額占社會融資規模總量比重的標準差來度量融資渠道異質性。

4.金融信息傳播能力。預期金融信息傳播能力的增強將提高金融服務的輻射能力，從而使金融資源的跨區域流動更加便利，將有利于產業均衡化發展。本文通過計算各地網民普及率與移動電話用戶普及率之和來度量金融信息傳播能力。

5.其他控制變量。包括投資和對外開放程度，分別以固定資產投資占GDP比重和對外直接投資流量占GDP比重度量。

（二）空間計量模型設定

Anselin（1987）考慮了空間數據的非勻質性后建立空間計量模型，主要包括將空間滯后被解釋變量納入模型中的空間自回歸模型（SAR）以及將空間滯后誤差項納入模型中的空間誤差模型（SEM）等。空間誤差模型（SEM）在解釋變量中加入空間滯后誤差項，參考張輝等（2016）的研究，本文將方程設定如下：

空間自回歸模型（SAR）在解釋變量中加入空間滯后算子Wc。Wc的計算方法為標準化空間權重矩陣乘以原空間相關變量c，即Wc=W?c。

SAR的回歸方程設定如下：

（三）空間權重矩陣設定

空間權重矩陣度量了不同地區間經濟社會聯系的緊密程度，空間距離法是最常用的一種構建方式。Kelejian&Robinson（1995）對該方法中空間相鄰的定義進行了詳細的討論。本文采取Rook相鄰，即根據兩省市地理位置上是否擁有共同邊界定義空間權重，考察地理因素的重要性。其中，“1”表示空間單元相鄰，“0”表示空間單元不相鄰。具體估算中，本文對相鄰矩陣進行標準化處理，通過矩陣變化，使得每一行之和為1，空間權重矩陣就是所有空間單元與單元在相鄰關系中的權重①由于文章篇幅受限，我國內地31省市的鄰接矩陣圖未具體給出，留存備索。。

（四）空間相關性檢驗

判斷經濟活動是否存在空間相關性檢驗以及選取空間模型形式，需要用到Moran′s I檢驗和拉格朗日乘數形式LMlag、LMerr等。Moran′s I指數是最早應用于全局空間相關性檢驗的方法。定義如下：

其中，n是研究區內地區總數，ωij是空間權重。當空間權重矩陣的設定為鄰接矩陣時，區域i與區域j相鄰，ωij=1，否則，ωij=0。 xˉ=xi/n是屬性的平均值。I的取值在-1到1之間。大于0表示正相關，即相似屬性會產生集聚（高值與高值相鄰、低值與低值相鄰）；小于0表示負相關，即相異屬性會產生集聚（高值與低值相鄰）；接近0表示屬性是隨機分布的，不存在空間相關性。此外，LMlag、LMerr指數分別用于檢驗被解釋變量和擾動項是否存在空間滯后自相關。

四、計量檢驗與結果分析

（一）空間相關性檢驗結果

基于鄰接空間權重矩陣，本文采用Moran′s I指數和拉格朗日乘數形式LMlag、LMerr對中國省際金融因素對產業集聚影響的全局空間相關性進行檢驗，得出檢驗結果見表3。

表3 空間相關性檢驗結果

檢驗結果顯示：一是Moran′s I顯著為正，表明金融業集聚具有顯著的正向外溢效應，金融業布局存在高度的空間集聚特征，驗證了建立空間計量模型研究金融集聚與產業集聚關系的必要性。二是LMerr、LMlag等統計量值都十分顯著，表明被解釋變量和擾動項存在空間滯后自相關。考慮分別建立空間誤差模型（SEM）和空間自回歸模型（SAR）以度量金融因素對產業集聚的影響。

（二）空間面板模型估計結果

為對比驗證計量結果的穩健性，本文采用納入空間滯后誤差項的空間誤差模型（SEM）和納入空間滯后被解釋變量的空間自回歸模型（SAR）兩種方法分析空間溢出效應，估計結果分別見表4和表5。

表4 空間誤差模型（SEM）估計結果

SEM和SAR的回歸結果均顯示：第一，金融業集聚指數的回歸系數為正且在1%的顯著性水平下顯著，這在一定程度上說明區域間金融發展水平的提高對實體產業發展具有正向影響。第二，空間誤差模型中變量λ和空間自回歸模型變量ρ都為正，且在1%的顯著性水平下顯著，表明了金融業集聚對產業集聚的影響存在顯著的正向空間溢出效應。第三，作為控制變量的投資和產業集聚呈現正相關關系。第四，考慮金融機構異質性、融資渠道異質性、金融信息傳播能力與金融業集聚指數的交叉項后，發現金融業集聚指數的回歸系數減小。這表明在提高金融機構異質性、融資渠道異質性、金融信息傳播能力后，金融業集聚對產業集聚的邊際效應有所減弱。提高金融機構異質性、融資渠道異質性，能夠擴大金融資源的輻射效應，提高金融信息傳播能力能夠促進金融服務跨區域流動。隨著金融服務水平的提高，金融中心的產業分散化作用有助于實現產業的均衡化發展。

表5 空間自回歸模型（SAR）估計結果

五、結論和政策建議

本文在空間經濟學分析框架下，對金融空間分布影響產業布局的機制進行了理論研究和數值模擬分析，并運用2007～2016年中國省際面板數據進行了實證檢驗，得出結論：首先，通過閾值回歸發現，在產業發展初期，產業集聚程度的增加對產出具有顯著的促進作用；而當產業集聚指數高于閾值，則將抑制產出增長。與之一致，金融業集聚對產出的影響同樣存在閾值效應。在金融業發展的初級階段，金融業集聚將促進產出增長，但若過度集聚，則可能抑制實體經濟增長。尤其在產業集聚對經濟增長的影響中，金融業集聚的影響占很大比重。其次，空間自相關檢驗發現，區域金融集聚和產業集聚存在顯著的空間自相關性。再次，空間誤差模型（SEM）和空間自回歸模型（SAR）的實證結果表明：金融業集聚指數存在顯著的正向空間溢出效應；投資和產業集聚呈現正相關關系；隨著金融機構異質性、融資渠道異質性、金融信息傳播能力的提升，金融業集聚對產業集聚的邊際效應有所減弱，推動產業的均衡布局和區域經濟協調發展；提高金融機構異質性、融資渠道異質性，能夠擴大金融資源的輻射效應；提高金融信息傳播能力能夠促進金融服務跨區域流動，推動實現區域金融一體化。

結合本文的理論分析和實證檢驗，金融空間分布對實體產業區位選擇的影響在不同的約束條件下，效應也存在較大差別，相關結論在解釋京津冀協同發展時尤為適用。據此，本文提出政策建議。

第一，優化區域發展空間布局和功能定位，促進共同驅動、聯動發展。鑒于經濟增長和產業集聚的“倒U型”關系，不同地區在制定產業政策時，應充分立足自身資源要素稟賦優勢和產業發展階段，構建與城市戰略定位、承載能力相適應的產業體系，促進產業空間布局的優化和良性發展，尤其要避免大城市產業集聚過度導致的不利后果，提高欠發達地區產業集聚水平。在京津冀協同發展過程中，應抓住北京城市副中心建設和河北雄安新區建設機遇，著力提升區域經濟流動的均衡性，促進京津資源向河北有序流動。尤其北京現階段應將減量集約作為重點，從集聚資源求增長轉變為疏解功能謀發展，著力推進騰籠換鳥、效率提升、結構優化、動能轉換和城市功能優化，圍繞構建“高精尖”經濟結構和“突出對外開放、優化營商環境”的原則，促進與首都城市戰略定位相契合的經濟發展新動能的集聚；而河北應將積極承接北京非首都功能疏解和產業轉型升級同步考慮，著力提升產業發展層次和產業發展水平，促進產業體系向低碳化、高端化轉型。

第二，建立與經濟發展相適應的金融服務體系，同時兼顧區域協調，實現金融資源在更大地理空間范圍內的優化配置。考慮到金融業的空間聯系和空間溢出效應，應注重金融資源的空間配置與產業布局的匹配度，將服從服務于經濟社會發展作為金融工作的出發點和落腳點。適應產業轉型升級需要，把更多金融資源配置到經濟社會發展的重點領域和重點環節，同時兼顧區域協調，實施錯位發展。政府在引導產業集聚時，應結合城市發展戰略和資源稟賦優勢合理規劃金融布局，避免資源錯配。尤其不同產業在發展模式、資本結構、風險收益等方面存在差異，這也決定了其金融需求將有所不同，一個地區的金融供給（金融機構、資金數量、資金成本、金融產品等）應與其產業的金融需求相適應，過多或過少的金融投入都容易造成資源錯配。以雄安新區為例，高起點布局和構建實體經濟、科技創新、現代金融、人力資源協同發展的現代產業體系，就必須積極吸納和集聚更多的創新金融要素資源。

第三，完善金融供給，推進金融改革創新，提升區域整體金融體系活力和資源配置效率。在提升金融機構與融資渠道異質性方面，應圍繞支持實體經濟轉型發展，拓展金融市場的寬度和深度，提供更加多元化和多樣性的金融工具和金融服務，建立更加開放、包容、具有韌性的金融市場體系，創造優良的金融生態環境。重點聚焦增加金融市場交易主體、豐富交易工具、降低交易成本、擴大交易規模、優化金融發展營商環境等方面推進金融創新，拓寬融資渠道。加快融入全球金融體系，引入更多的市場主體參與競爭，實現金融的高端化和異質化。引導部分金融資源流向河北等欠發達地區，增量金融基礎設施向欠發達地區傾斜，促進基礎金融服務共建共享，提升區域整體的金融資源空間配置效率和金融發展水平。

第四，加強區域金融信息共享，擴大金融服務正向溢出。努力打破區域信息壁壘，借助新型信息通訊技術，利用大數據、云計算的發展加強金融信息擴散共享，化解信息不對稱，降低交易成本，進而促進金融服務正向溢出效應的擴大，形成對周邊地區經濟社會發展的有效輻射，促進區域協同發展。