長三角城市群金融集聚對貿易韌性的影響研究

石巋然 李匡義 孫 溢

（南京審計大學金融學院，南京 211815）

引 言

金融業是一個國家經濟發展的引擎和催化劑，金融中心則是金融業長期發展的結果。長三角區域憑借得天獨厚的地理位置、雄厚的經濟基礎以及完善的管理制度等優勢條件成為了中國金融集聚程度最高的地區之一。長三角一體化是中國面對開放多元復雜的國際政治經濟環境而做出的重大戰略選擇，自2018 年上升為國家戰略以來①，長三角一體化有條不紊地推進。2021 年，長三角區域GDP 占全國比重達到24.1%，正加速成為我國經濟發展的重要增長極。除此之外，上海國際金融中心的地位進一步凸顯，在2021 年全球金融中心指數（GFCI）的排名已升至全球第三。

作為貿易大國，貿易對我國經濟的拉動作用有目共睹。而長三角作為中國對外開放的最前沿，前端產業、高精尖要素、優勢資源在這里大規模聚集。新冠肺炎疫情期間，雖然長三角區域經濟及產業貿易等方面遭受一定沖擊，但在一系列疫情防控措施和各項“穩增長”、“穩外貿” 政策效應的支撐下，長三角區域的貿易產業結構逐步完善，在我國貿易的平穩發展中扮演著愈發重要的角色。2021 年，長三角區域進出口貿易總額增速加快，規模也創下新高，占全國的比重達到36.1%，展示出了強勁的區域貿易韌性。黨的二十大報告提出，要“促進區域協調發展”、“推進京津冀協同發展、長江經濟帶發展、長三角一體化發展”，同時也要“推進高水平對外開放”、“加快建設貿易強國”。因此本文研究長三角城市群金融集聚對貿易韌性的影響，不僅有利于深化長三角更高質量一體化發展的理論和對策研究，也有利于讓區域發展規劃更好地服務于中國式現代化進程。

1 文獻綜述與研究假設

研究金融集聚對貿易韌性的影響，首先需要對二者的概念內涵進行梳理。金融集聚這一概念最早由Kindleberger （1974）［1］提出，他認為地域集中是金融集聚形成的關鍵，特別是銀行和金融中介的集聚。黃解宇和楊再斌（2006）［2］的研究認為，金融集聚是一個過程，最終的結果表現為金融機構與金融資源的相互協調，在一定區域空間范圍內大量集中。孫國茂和范躍進（2013）［3］、王如玉等（2019）［4］均認為金融資源的空間集聚是金融空間格局即金融中心形成的導引。總結國內外學者的相關研究可知，在界定金融集聚的概念時，學界多從“演化過程” 和“集聚結果” 這兩個研究視角出發，前者是指具有金融組織功能的機構或產品的空間聚集，后者是指形成金融中心。

“韌性” 一詞最早由美國生態學家Holling（1973）［5］提出，意指系統在受到干擾后恢復至原始狀態的能力。隨后，國內外學者對于韌性的研究領域從生物學拓展到工程學、物理學甚至是經濟學領域。其中，Martin （2012）［6］的研究在經濟韌性領域做出了突出貢獻，他將經濟韌性分解為抵抗力、恢復力、重組更新力3 個維度。這3 個維度均強調了經濟系統在復雜環境中保持穩定的重要性。目前關于貿易韌性的相關文獻多借鑒了經濟韌性的相關理論，學者們以此對貿易韌性的影響因素與測算方法進行了較為深入的研究。賀燦飛等（2019）［7］和宗會明等（2021）［8］探討了我國貿易韌性在不同地區之間的空間差異及其影響因素，其中宗會明將貿易韌性看作區域經濟韌性的一個維度進行測度。廖涵等（2021）［9］基于全球供應鏈的視角來衡量中國貿易產品的對外依存度及韌性。

在金融集聚如何對城市貿易韌性產生影響方面，目前學界認為金融集聚通過為區域內市場主體提供強有力的資金支持，并加強金融機構與其關聯產業和部門之間的金融資源整合和信息交流，從而穩健賦能區域經濟韌性。具體來說，魯飛宇等（2021）［10］認為，區域金融環境越完善，即金融資本越充足、金融環境越良好，越有利于提高區域工業韌性水平。趙春燕和王世平（2021）［11］的研究表明，城市的經濟韌性水平得以顯著提高，其中多樣化的經濟集聚是至關重要的。華桂宏和陳雨佳（2022）［12］、張學超（2022）［13］的研究均證明了城市群金融集聚對區域經濟韌性具有顯著的促進作用。據此，本文提出：

假設1： 金融集聚水平的提升有利于促進城市貿易韌性。

金融集聚影響區域經濟韌性的傳導路徑是多方面的，已有研究多從技術創新和產業結構這兩個視角進行研究，其中產業結構調整以及產業結構多樣化是學界關注較多的研究思路。學者們研究發現金融機構的集中會通過產業結構的優化和升級來促進地區經濟的增長［14］。具體來說，金融集聚可以優化資源配置，鼓勵金融資源要素向高新技術和創新產業傾斜，促進產業結構升級［15，16］；另外，區域的產業結構越多樣化，就越能夠快速實現產業結構調整，從而獲得更加持續和堅實的經濟韌性［17］。據此，本文提出：

假設2： 金融集聚通過產業結構調整效應促進城市貿易韌性。

近年來，學界有不少研究成果都討論了由于金融集聚自身規模的變化而對區域經濟發展產生的非線性影響。朱金鶴和孫紅雪（2020）［18］通過比較分析我國三大城市群的城市韌性的空間演變，發現一味提升金融效率不利于城市群經濟韌性的提高。朱廣印和王思敏（2021）［19］采用我國省級面板數據，發現金融集聚對綠色經濟效率的影響具有非線性特征，在不同約束條件下存在單門檻效應。張振和付瓊（2022）［20］則不僅僅局限于金融集聚自身的水平高低來討論其與區域經濟韌性之間的非線性關系。他們認為，金融集聚在促進區域經濟韌性方面的影響程度，主要取決于當地產業結構水平的高低。因此他們以產業結構為門檻變量，研究發現金融集聚與區域經濟韌性之間符合倒“U” 形的變化趨勢。據此，本文提出：

假設3： 金融集聚對貿易韌性的影響存在非線性特征，當產業結構水平達到一定門檻值后，金融集聚對貿易韌性的促進作用將發生變化。

2 研究設計

2.1 變量選取

（1） 被解釋變量。貿易韌性（TR），根據貿易量指標計算得到。本文借鑒賀燦飛和陳韜（2019）［21］以及宗會明等（2021）［8］的測算思路，以2008 年金融危機作為沖擊元年，采用2010 ～2021 年各省（區、市）的貿易額相較于2008 年貿易額的偏離度來體現外部沖擊下的貿易韌性，計算公式如下。

測度結果顯示，2010 ～2021 年，長三角各市的貿易韌性綜合得分呈上升趨勢，這表明長三角地區的對外貿易抗風險能力逐步增強，持續向好發展的態勢明顯。從具體城市來看，上海作為長三角龍頭城市，貿易韌性水平一直處于遙遙領先的地位。蘇州、杭州、寧波、南京、無錫和合肥緊隨其后，均高于長三角城市群貿易韌性的平均水平。雖然無法與上海的顯著貿易優勢相匹敵，但他們都代表了江蘇省、浙江省以及安徽省貿易韌性的領先水平。

（2） 解釋變量。金融集聚（FA），根據熵值法計算得到。現有研究在測度金融集聚水平時傾向于采用區位熵指數，其中金融業從業人數和金融業增加值兩個核心指標常被學界采用。此外，也有不少學者基于反映金融業發展水平的綜合評價指標體系，采用熵值法或主成分分析法進行測度。本文參考徐延利和林廣維（2021）［22］的做法，從金融集聚的規模、環境和效率3 個角度構建測度金融集聚水平的指標體系。如表1 所示，在梳理金融集聚的評價指標體系后，本文通過熵值法確定二級指標的權重，進而測算出各個城市金融集聚水平的綜合得分。

表1 金融集聚評價指標體系

（3） 中介變量。中介變量為產業結構水平（IS），用第三產業增加值與第二產業增加值的比值來衡量。產業結構升級能夠優化城市的經濟體系，增強對不利沖擊的抵抗力，驅動城市自身不斷整合優質外貿資源，從而促進城市的外貿高質量發展。

（4） 控制變量。貿易韌性除了受金融集聚水平的影響，還受其他控制變量的影響。參考既有研究，本文選取貿易開放、金融發展水平、財政水平、技術創新、外商直接投資和人均GDP 6 個控制變量。變量具體說明如表2 所示。

表2 變量選取與說明

2.2 模型構建

為研究長三角城市群的金融集聚對貿易韌性的整體影響，本文首先構建基準模型。

根據基準模型，本文采取逐步回歸的方法，構建模型（3） 和（4），檢驗產業結構升級在金融集聚影響貿易韌性的過程中是否發揮中介效應。

進一步，本文選用Hansen （1999）［23］所提出的門檻效應模型。以產業結構為門檻變量，構建門檻回歸模型（5） 以探究在不同產業結構水平下金融集聚與貿易韌性之間的非線性特征。

式（2）～（5） 中，TRit表示長三角城市群中的樣本i在第t年的貿易韌性水平，FAit為解釋變量，表示長三角地區的城市i在第t年的金融集聚水平；Controlit表示控制變量，包括貿易開放、金融發展水平、財政水平、技術創新、外商直接投資和人均GDP；φi用來控制城市固定效應；λt用來控制年份固定效應；εit為殘差項。ISit為中介變量和門檻變量，表示城市i在第t年的產業結構水平；ω1和ω2是產業結構在不同水平上的門檻值，I（·）為指示函數，當門檻變量滿足限制條件時，I賦值為1，否則I賦值為0。

2.3 數據來源和描述性統計

本文對長三角城市群的城市劃分基于《長江三角洲城市群發展規劃》，囊括了江蘇省、浙江省、安徽省以及上海市三省一市，共計26 個城市②。本文數據主要來源于2010 ～2022 年長三角各市的地方統計年鑒和統計公報以及《中國城市年鑒》，部分缺失數據通過插值法補齊。此外，部分年份的原始貿易數據單位為美元，本文按照人民幣對美元的年平均匯率進行換算。為了消除異常值可能帶來的影響，本文對所有變量進行1%的雙向縮尾處理。主要變量的描述性統計特征如表3 所示。觀測期內，被解釋變量TR的均值為1.1695，標準差為1.3710，解釋變量FA的均值為0.1265，標準差為0.1331。這說明長三角各市的金融集聚和貿易韌性水平存在一定程度的地區差異。其余變量的標準差都較小，說明整體數據較為平穩。

表3 描述性統計

3 實證分析

3.1 基準回歸

在基準回歸前，本文對數據進行方差膨脹因子（VIF）檢驗，主要變量的VIF 值均小于10，通過了多重共線性檢驗，說明本文的樣本數據平穩，符合實證要求。通過Hausman 檢驗，本文選擇雙向固定效應模型進行基準回歸分析，回歸結果見表4。未加入控制變量時，金融集聚的估計系數在1%的顯著性水平上顯著為正。在控制關鍵變量后，核心解釋變量的系數依然顯著為正，假設1 初步得到驗證。基準回歸結果表明，長三角城市群金融集聚在1%的顯著性水平上提升了城市貿易韌性，并且金融集聚水平每提升1%，能夠驅動貿易韌性提高3.0516%。

表4 基準回歸

主要控制變量中，貿易開放的系數顯著為正，這可能是因為城市的對外開放水平提高，能引進更先進的技術和經驗，從而促進城市貿易資源的高效整合，進而有效增強城市貿易的穩定性，這有利于該地區貿易韌性的提升。技術創新的回歸結果顯著為正，說明地方專利申請授權數量越多，代表地方的貿易產品的研發投入越多，貿易產品附加值得到提高，有利于增強貿易競爭力。人均GDP 的回歸結果顯著為正，這可能是因為作為人民生活水準的衡量指標，人均GDP 越高，該城市經濟基礎越強，貿易抗風險能力就越強。

3.2 穩健性檢驗

（1） 工具變量估計。

在模型構建中，考慮到雙向因果、變量遺漏等原因造成的內生性問題，本文借鑒江紅莉等（2023）［24］的研究思路，選擇工具變量FAmean進行IV－2SLS 回歸，其中FAmean表示同一年度中長三角某一城市所有接壤城市的金融集聚水平的均值。描述性統計顯示長三角各城市的金融集聚水平總體差異較小，鄰近城市擁有類似的金融集聚水平，符合工具變量相關性假設。與此同時，長三角各城市的貿易資源存在一定程度的分割性，鄰近城市的金融集聚難以對本市的貿易韌性產生直接的影響，這滿足工具變量外生性假設。回歸結果如表5 所示，在加入工具變量后，金融集聚對城市貿易韌性依然保持顯著的賦能作用，因此可以排除內生性問題的影響。

表5 穩健性檢驗

（2） 刪除中心城市樣本。

本文將直轄市上海、省會城市合肥、南京和杭州作為中心城市，考慮到其在吸引資源、聚集人才、拓展融資渠道等方面的顯著優勢，本文在穩健性檢驗時剔除中心城市樣本。回歸結果顯示，金融集聚的回歸系數為8.0607，并且在5%的水平上顯著，這進一步說明基準回歸得到的結論可靠。

（3） 系統GMM 回歸。

本文在基準模型（2） 的基礎上，引入被解釋變量TR的一階滯后項構造動態面板回歸模型（6）進行穩健性檢驗。系統GMM 的回歸結果顯示，金融集聚的系數仍然顯著為正，假設1 得到驗證。AR（2）檢驗得到的p 值為0.7080 大于0.1，說明模型通過了自相關檢驗。Hansen 值為0.1480 大于0.1，說明GMM 式的工具變量都是有效的。

3.3 分位數回歸

本文進一步通過分位數回歸研究不同分位點上金融集聚對貿易韌性提升的作用，回歸結果如表6 所示。隨著分位點提高，金融集聚對于城市貿易韌性的賦能作用總體上在不斷提升，金融集聚發展水平每提升1 個百分點，能夠促進貿易韌性穩定提升1.9046 ～3.0683 個百分點。值得注意的是，金融集聚對貿易韌性的賦能作用在0.5 分位點上最為顯著，系數為3.0683 且通過了1%的顯著性水平，但該賦能作用在0.75 分位點以及0.9 分位點上的擬合系數逐漸降低。這說明，金融集聚對城市貿易韌性的提升作用存在非線性影響，呈現出先升后降的趨勢。當金融集聚發展到較高水平時，其對貿易韌性的驅動作用存在一定的瓶頸，此時的賦能作用有所減弱，僅通過提升金融集聚水平已經不能滿足區域貿易穩定發展的要求，需要借助其它渠道，如推動產業結構升級來提升城市貿易韌性。

表6 分位數回歸

3.4 中介效應回歸

本文采用逐步回歸三步法來研究貿易韌性的內在機制，表7 為金融集聚基于產業結構升級的中介效應來影響貿易韌性的回歸結果。模型（3）的回歸顯示，金融集聚的回歸系數β2在1%顯著性水平上顯著為正，說明金融集聚可以促進產業結構升級。模型（4） 的回歸結果顯示，將產業結構加入模型后，金融集聚的回歸系數β3和產業結構的回歸系數β4均通過了10%的顯著性檢驗，且β3的值比模型（2） 中β1的值小，說明產業結構升級在金融集聚賦能城市貿易韌性的過程中發揮著部分中介的作用。假設2 得到驗證。

表7 中介效應回歸

4 進一步分析： 門檻效應與異質性檢驗

4.1 門檻模型回歸結果

為檢驗假設3 是否成立，本文進行面板門限模型的回歸檢驗。首先需要驗證是否存在門檻效應，如果存在，就需要進一步確定門檻數量和門檻值的具體量值。本文使用自舉抽樣的方法重復抽取300 次，根據抽樣得到的F 值和P 值來確定門檻數量。如表8 所示，經過使用以產業結構為門檻變量、以金融集聚為解釋變量和以貿易韌性為被解釋變量的抽樣檢驗，發現單一門檻檢驗通過，并且在統計學上以5%的顯著性水平得到證實。金融集聚賦能貿易韌性門檻值為1.6791，95%置信區間為［1.6170，1.7262］。

表8 門檻效應檢驗

表9 的回歸結果顯示，隨著產業結構水平的不斷提升，金融集聚對城市貿易韌性的賦能作用存在邊際效用遞減的趨勢。假說3 得到驗證。具體來說，當產業結構水平即第三產業增加值與第二產業增加值的比重低于1.6791 時，FA對TR回歸系數為8.0369，并且在1%的統計水平上顯著。這表明當產業結構處在較低水平時，隨著產業結構的升級，金融集聚可以顯著提升城市貿易韌性。當產業結構水平高于1.6791 時，FA對TR回歸系數雖然仍在1%的統計水平上顯著為正，但擬合結果下降到了3.5642。這意味著，一旦第三產業增加值與第二產業增加值的比例超過某個閾值，雖然金融聚集度仍然對城市貿易的抗風險能力有積極作用，但其利好效應逐漸減弱。可見，金融集聚程度只有與產業結構水平相匹配，才能夠促進城市貿易韌性的提升。

表9 門檻模型回歸

上述賦能作用符合倒“U” 形的變化趨勢，可能的原因在于，在產業結構演變的初期階段，金融集聚程度的提高使得“極化效應” 逐漸出現。城市周邊地區的勞動力、資金、技術等要素向城市中心區域轉移，中心區域勞動力供給充足，加工貿易企業的成本比較優勢明顯，有利于擴大加工貿易型產品的出口，促進其附加值的上升，從而為城市貿易發展提供強有力的支撐。而在產業結構演變的后期，隨著金融集聚程度的進一步加深，貿易企業之間的競爭越發顯現出“紅海效應”，增加第三產業比重，從而促使貿易附加值提升的傳統方式在當下難以為繼。而且日益增加的人力成本和土地租金，也嚴重沖擊了金融集聚區域原有的比較優勢。同時，金融產業過度集中使金融系統和貿易系統承擔了大量風險，在沖擊來臨時加工貿易企業容易因為缺乏核心技術和訂單不穩定等因素而遭受較大沖擊。

4.2 異質性分析

（1） 城鎮化水平的異質性

考慮到長三角城市群中的不同城市在城鎮化進程中存在的差異，本文以各市的城鎮化率即城鎮常住人口占總人口的比重作為衡量城鎮化水平的代理指標，并進行中位數分組，將全樣本劃分為城鎮化水平較高組和城鎮化水平較低組。表10的回歸結果顯示，在1%的顯著性水平上，城鎮化水平較高的城市，金融集聚水平每提升1%，城市整體的貿易韌性將提升4.3633，而城鎮化水平較低城市的金融集聚對貿易韌性賦能作用不顯著。這說明城鎮化率較低的城市金融集聚發展水平相對落后，具體表現為金融機構的種類較為單一以及政府財政對金融業的研發投入較為有限，金融集聚無法產生足夠的規模經濟效應，從而導致對城市貿易韌性的促進作用不顯著。

表10 異質性分析

（2） 金融集聚不同維度的異質性

本文從規模、環境和效率3 個維度對長三角城市群的金融集聚水平進行測度，考慮到3 個一級指標及其各自的二級指標側重點不同，本文分別探討金融集聚3 個不同維度的發展水平可能對貿易韌性造成的差異化影響。表10 的回歸結果顯示，金融集聚的規模、環境和效率的提升均在1%顯著性水平上促進了貿易韌性的提升，但從回歸系數的擬合值來看，金融集聚效率的促進作用更為顯著。

5 結論與建議

本文采用2010～2021 年長三角26 個城市的經濟發展數據，選取相關研究變量，對樣本城市進行回歸分析，得出以下結論： （1） 長三角城市群金融集聚顯著促進了城市貿易韌性的提升，產業結構升級是金融集聚賦能貿易韌性過程中的重要中介機制； （2） 異質性結果顯示該賦能作用在城鎮化水平更高的城市和金融集聚效率更強的城市中更為顯著； （3） 分位數和門檻模型的回歸結果顯示，這種賦能作用具有非線性的特征，并且隨著產業結構水平的提高，長三角城市群金融集聚賦能和貿易韌性之間存在倒“U” 形的關系。

基于此，本文提出3 點建議：

（1） 加強地區間的經濟聯系和貿易往來，實現區域協同發展。本文研究發現在城鎮化水平較低的城市，金融集聚帶來的利好效應甚微。要實現區域資源的互惠互通，城鎮化水平較低的城市需要充分吸收其他經濟發展水平較高地區的先進治理經驗，改進傳統貿易行業的布局結構，淘汰落后產能，形成多元互通的產業狀態，增加抗風險能力，提升自身的貿易韌性水平。

（2） 保持適度金融集聚，且金融集聚水平的提高需與城市產業結構相適應。本文研究發現，當產業結構水平達到一定門檻值后，繼續提升城市群的金融集聚程度反而會使得貿易韌性水平下降。這需要政府在制定政策時因地制宜，結合城市經貿發展的實際情況，制定針對性的產業政策，推動貿易韌性水平提高。

（3） 努力扶持實體企業，提高城市對外開放水平。隨著城市金融集聚水平的提升，政府應積極引導金融資源流向實體企業，并提高金融資源的有效利用率，促進實體企業的轉型升級。同時政府可以出臺優惠政策吸引國際上的高新企業入駐本地，讓本地實體企業享受更多優勢資源的紅利，暢通金融集聚影響貿易韌性的渠道，從而增強城市抵御沖擊風險的能力。

注釋：

①2018 年11 月，習近平總書記在首屆中國國際進口博覽會上宣布，支持長江三角洲區域一體化發展并上升為國家戰略。

②長三角城市群： 上海、南京、無錫、常州、蘇州、南通、鹽城、揚州、鎮江、泰州、杭州、寧波、嘉興、湖州、紹興、金華、舟山、臺州、合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、安慶、滁州、池州和宣城。