长江经济带金融集聚对城镇化影响的机制研究

(重庆大学 公共管理学院,重庆 400044)

1 引言

金融集聚作为当前区域金融发展的重要特征，自20世纪70年代以来趋势日益明显并已成为现代金融发展的必然结果。区域金融空间集聚效应对一个地区经济发展和城镇化水平的提升具有不可忽视的作用，金融集聚已成为促进产城融合，推进城镇化进程的重要支撑。城镇化实质上是人口经济活动的转移过程，具体表现在人口城镇化与经济城镇化，目前长江经济带人口和经济总量均超过中国的40%，其城镇化发展状况在很大程度上代表了中国城镇化水平。随着长江经济带金融在经济中的比重不断地提升，其集聚水平也愈发明显，长江经济带的崛起离不开金融的发展，而金融集聚对长江经济带绿色发展具有重要意义。

金融集聚相关理论起源于20世纪80年代的金融地理学，现已成为新经济地理学的重要分支，克鲁格曼关于集聚经济和产业集群形成原因的分析为金融集聚理论的形成奠定了基础，国外学者从多角度研究了金融集聚对城市化的影响， McKinnon[1]从金融资产和资本积累方面研究后认为金融资产对资本积累存在“渠道效应”，即金融集聚造成的区域不均衡导致资本形成就业效应。 King和Levine[2]认为欧洲各国金融对城市交通基础设施建设融资提供了支持，促进了城市化发展。 Risto[3]基于金融资源流动视角研究了金融集聚相关问题。Zhao[4]从金融信息的角度研究了金融集聚中心的形成。国内学者对金融集聚的研究大多集中在金融集聚与经济增长的关系方面[5,6]，有关金融集聚对城镇化影响的研究大多隐含在产业集聚对城镇化影响的相关研究之中，金融集聚能否促进城镇化在理论和实证上目前的研究还不够深入。王弓和叶蜀君[7]认为金融集聚下知识溢出促进了对区域经济网络、技术和创新等方面的集聚效应。苟小菊和牛传涛[8]通过对江淮城市群城镇化进行空间计量分析后认为金融集聚对人口城镇化具有促进作用且呈上升趋势。

综观已有研究不难发现，现有文献鲜有系统地从理论与实证方面研究金融集聚对城镇化的影响机制，由于金融集聚作为产业演化进程中特有的地理空间现象具有一定的空间自相关性，金融集聚对城镇化的影响通过传统的回归分析方法不容易发现显著的空间差异。鉴于此，本文在对已有文献梳理的基础上，首先建立数理模型分析了金融集聚对城镇化的影响机制；然后采用2006～2016年长江经济带77个地市级(含)以上城市面板数据运用空间计量模型进行了实证检验。

2 金融集聚对城镇化影响机制的理论分析

借鉴Redding和Venables[9]，韩峰等[10]的分析思路，首先从需求方面分析，假设长江经济带有J个地区，主要包括制造业、金融业和其他服务业，金融业及其他服务业只在当地或周边区域提供服务，不存在运输成本，而制造业可以在区域和国际间进行贸易，其运输成本为tjv。每个生产者的产品与其他生产者的产品均不同，且所有商品在垄断竞争市场中交易。若Iv作为地区v最终产品的总支出，那么地区v对地区j生产的每一种产品的消费量xjv表示为

(1)

其中Gv为地区价格指数，σ为两种商品之间的替代弹性，Nj为地区j中最终商品的种类数量，Pj为地区j最终商品价格。对所有地区v和地区j相关的商品产出进行加总，得到地区j总产出qj

(2)

(3)

其中一个地区制造业商品价格与商品供给量成反比，与市场潜力成正比。

其次，从供给方面分析，假设劳动力为制造品生产中唯一投入要素，根据Glaeser等[11]，Henderson等[12]的研究，将厂商的生产函数设定为

(4)

其中0<η<1,rj为城市j中某一厂商的产量，lj为厂商生产rj所需要的劳动量，α0αj为生产技术系数。α0为除金融集聚外其他可能影响企业生产效率的因素，αj表示金融集聚产生的动态技术外部性，知识和技术的空间溢出效应一是可促使生产性企业本身的生产效率及推出新产品能力的提高，二是有利于营造良好的投资环境推动制造业科技进步，进而提高劳动生产率。假设以Sj表示一个地区j同一金融业内部企业间的专业化集聚，Dj表示该地区j不同金融机构间的多样化集聚，以SE表示该地区受到其他金融集聚因素的空间影响，以Fj表示政府支出水平。企业生产效率可设置为

(5)

因存在着递增收益的原因，消费者对产品多样化的偏好使均衡时每种制造业商品均由一家垄断竞争的生产者提供，每种制造品生产还需要一定的固定投入f。以lT为生产者生产每种产品使用的劳动量，c为边际劳动需求，ω为金融集聚对制造业产生的市场外部性，生产者生产rj需要的劳动总量为lT=f+lj=f+crj。结合(3)、(4)式可以得到地区j生产者的利润函数，并对lj求导得到一阶条件

(6)

均衡时由生产者利润最大化条件可得到城市中制造品的均衡价格

(7)

通过(4)和(7)式可以得到生产者雇佣劳动量与固定投入之间的关系lj=(σ-1)f。由于制造业总就业为所有生产厂商就业之和LT=NjlT=Nj(f+lj)，结合(5)式，可以得到城市j制造业的总就业量为

(8)

根据之前的假设，一个地区的总就业LT等于制造业的就业Lj加上金融业和其他服务业的就业LS之和，根据Hoyt模型，金融业就业与总就业之间呈稳定的比例关系[13]，假设：

LS/LT=κ，则LS=κLT。通过计算可知地区总就业与制造业就业之间的关系

(9)

(9)式表示当一个地区制造业的就业人数增加时，该地区总的就业人数将会呈1/(1-κ)的倍数增加的趋势。根据Hoyt[13]的研究，假设一个地区的总就业人数与该地区非农人口PNA之间存在一个比例系数：PNA,j=ρLT,j(ρ>1)，且该地区所有非农业人口均在城市居住，那么城市中包含非农业人口在内的总人口数则为PT，结合(8)式和(9)式，城镇化决定方程如下

(10)

从(10)式可以看出，城市内人均商品种类或厂商数越多，金融集聚效应就越强，金融集聚规模和市场潜力越大，城镇化水平就越高。

3 指标说明、数据来源与模型设计

3.1 指标说明与数据来源

根据前文有关金融集聚影响城镇化的理论机制，借鉴马孝先[14]，于斌斌[15]的研究，城镇化作为被解释变量，以非农人口与总人口之比来衡量一个地区的人口城镇化水平，用Purba表示，用城镇居民人均可支配收入来表示经济城镇化水平，用Eurba表示。金融集聚(Finsa)作为解释变量用区位熵来测度，其公式为

(11)

其中Ai为i地区城镇单位的金融业就业人数，C为长江经济带城镇单位金融业就业人数，Mi为i地区城镇单位总就业人数，N为长江经济带城镇单位总就业人数。控制变量包括：交通基础设施(INF)用每平方公里高速公路里程表示，INV表示固定资产投资占GDP的比例，FDI表示外商直接投资占GDP的比例，GOV表示政府财政支出占GDP的比例，IND表示工业增加值占GDP的比例，科技水平(SIC)用每万人专利授权数，教育文化水平(EDU)用每十万人口高等学校在校生人数，以及医疗卫生水平(MED)用每千人卫生技术人员数表示。研究对象依据《国务院关于依托黄金水道推动长江经济带发展的指导意见》所界定的省(直辖市)范围,包括77个地市级(以上)城市，数据来源为《中国区域经济统计年鉴》、《中国城市建设统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》和相关地区的统计年鉴与统计公报,研究时段为2006～2016年，个别年份或城市缺失数据通过移动平滑法补齐。

3.2 模型构建

为检验长江经济带金融集聚对城镇化的空间效应及影响状况，本文在普通面板模型基础上引入“空间溢出因素”，结合研究目标构建以下空间计量模型

Purbai,t=αi+δt+ρΣjWij×(Purbai,t)+

φFinsai,t+φXi,t+γIEi,t+μi,t

μi,t=λΣjWij×μj,t+εi,t

(12)

Eurbai,t=αi+δt+ρΣjWij×(Eurbai,t)+

φFinsai,t+φXi,t+γIEi,t+μi,t

μi,t=λΣjWij×μj,t+εi,t

(13)

在(12)、(13)式中，i和t分别表示城市和年份；Purbait和Eurbait为被解释变量，分别代表人口城镇化和经济城镇化水平；αi表示地区固定效应，δt表示时间固定效应，μi,t为随机误差项；Finsai,t即金融集聚水平，作为模型的主要解释变量；Xi,t为控制变量合集；IEi,t表示金融集聚与其他变量的交乘项；W×Purba和W×Eurba是空间滞后变量，分别表示空间距离和经济发展水平对城镇化的影响；W×μ是空间滞后误差变量，ρ即空间自回归系数，λ为空间误差自相关系数；当ρ=0时，指在随机冲击作用下产生的空间溢出；当λ=0时，代表相邻地区城镇化的影响因素将通过空间溢出效应对该地区城镇化造成影响。同时，本文引入金融集聚与外商直接投资的交乘项(Finsa×FDI)反映金融集聚与外商直投资的匹配度，金融集聚与政府支出水平的交乘项(Finsa×GOV)反映金融集聚与政府干预的匹配度。

4 长江经济带金融集聚对城镇化影响的实证检验

4.1 长江经济带金融集聚对人口城镇化影响的实证分析

空间权重矩阵是区域间空间地理效应的体现，对于空间权重模型的设定，本文参照Bavaud[16]的方法构建二进制地理空间邻接权重矩阵W。在进行实证检验时采用逐步加入控制变量的方式观察模型系数及其显著性变化，通过LM(lag)判断采用SAR模型更为合适，本文分别列出了固定效应(FE)和随机效应(RE)的结果，为了便于对比，我们同时也给出普通面板OLS模型结果，实证检验结果如表1。

表1 长江经济带金融集聚对人口城镇化的影响

注：( )内数值为稳健标准误，[ ]内数值为p值，***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平下通过了显著性检验。下同。

通过表1可以看出，Hausman检验结果支持采用固定效应模型，本文分别从模型的解释变量、控制变量及解释变量与部分控制变量的交乘项三方面进行分析，如果如下：

(1)从金融集聚对人口城镇化的影响看，在空间滞后(SAR)模型中，金融集聚(Finsa)这一核心变量的估计系数为正且在1%的显著性水平下通过了检验，表明长江经济带金融集聚对人口城镇化存在着正效应。究其原因，一方面，金融集聚水平提升能够提高该地区产业发展水平和效率，增加就业机会和就业人员收入，从而吸引了农村剩余劳动力到城市工作促进农民市民化，并逐步实现人口从农业向非农产业有序转移进而提高城镇化水平；另一方面，金融集聚形成充裕资金能提升地区城镇化建设竞争力。

(2)通过对模型的控制变量进行分析发现：外商直接投资(FDI)、工业化水平(IND)、政府财政支出(GOV)等变量通过了显著性检验。对外开放水平(FDI)在1%显著性水平下对人口城镇化具有正向的影响，由于体现了一个地区对外开放水平的广度和深度，利用外资有利于一个地区促进产业结构升级转型，提高城市经济发展水平吸引农村更多人口向城市转移；近10多年来，整个长江经济带制造业的发展也是城镇化进程的重要动力，因此模型中体现工业发展水平(IND)对人口城镇化具有一定的正向作用；此外，结果也进一步支持了政府财政支出水平(GOV)对人口城镇化的正向影响，且通过1%水平的显著性检验。

(3)金融集聚与对外开放度的交乘项(Finsa×FDI)及其与财政支出水平的交乘项(Finsa×GOV)，在两个模型中并未对人口城镇化有正向影响，说明其交乘作用对人口城镇化不具有促进作用。

4.2 长江经济带金融集聚对经济城镇化影响的实证分析

为了进一步分析金融集聚对经济城镇化的影响，本文参照林光平等[17]的研究方法，在地理空间权重模型设定的基础上引入了经济空间权重矩阵W*，W*=W×E，E中的各元素为

其中Yit为经济变量，代表第i个城市第t年城镇居民人均可支配收入。由于W*同时考虑了地理上相邻和地区间经济的相关性，新的经济空间权重能进一步检验结果的稳健性，同样对经济权重矩阵进行标准化，使权重矩阵的每行之和为1。实证检验结果如表2所示。

表2 长江经济带金融集聚对经济城镇化的影响

同样从三个方面分析金融集聚对长江经济带经济城镇化的影响，结果如下:

(1)金融集聚对经济城镇化的影响与对人口城镇化影响检验结果一致。长江经济带金融集聚对经济城镇化也具有正向影响效应，且通过了5%的显著性检验。一方面，由于金融主要是高附加值产业，对经济社会发展具有重要贡献，金融从业人员多为具有丰富知识和熟练技术的高素质人员，其收入水平通常处于社会中高层次，因此，金融集聚水平的增加带动从业人员绝对数量的增加，能够显著提高当地城镇居民可支配收入水平从而促进经济城镇化水平提升；另一方面，金融集聚水平的提高能够推动社会生产效率和交易效率提升，从而促进产业协调发展和产业结构优化升级，提升经济城镇化。

(2)从控制变量的系数来看，除外商直接投资(FDI)、教育文化水平(EDU)、固定资产形成(INV)以及科技水平(SIC)外，其他控制变量均通过了显著性检验。工业化水平(IND)在1%的显著性水平下对经济城镇化具有正向影响，说明长江经济带工业化发展拉动了对劳动力、资金、土地、基础设施等生产要素的需求，从而带动了人流、物流、资金流的相对集聚和滚动扩张，提高了城市的竞争力，为经济城镇化水平的提升创造了有利条件。政府支出(GOV)占GDP的比重增加对经济城镇化具有显著的正向影响，说明政府干预在经济城镇化中具有重要作用，实际上城镇化进程中基础设施建设与公共服务所需的大量资金都来源于政府融资与金融机构的贷款，政府偏重于对城市的投资战略进一步促进了经济城镇化水平。医疗卫生水平(MED)在1%的显著性水平下对经济城镇化具有正向影响，说明医疗水平的提高促进了经济城镇化的发展。

(3)金融集聚与外商直接投资的交乘项(Finsa×FDI)系数为负，其对经济城镇化的影响未通过显著性检验，表明金融集聚水平与对外开放不匹配，且其交乘作用阻碍了经济城镇化发展，应着重优化政府对金融集聚与利用外资的支持和引导力度。金融集聚与财政支出水平的交乘项(Finsa×GOV)系数为正，且通过了10%的显著性检验，表明其交乘作用对经济城镇化具有显著的正向效应。

5 研究结论与政策建议

5.1 研究结论

本文在分析金融集聚对城镇化影响机制的基础上，结合长江经济带77个地级及以上城市2006～2016年的面板数据采用空间计量经济分析方法，分析了金融集聚对城镇化的影响。得到以下主要结论：第一，长江经济带不同地区金融发展存在集聚特征与非均衡性，金融集聚对一个地区人口城镇化和经济城镇化发展均具有显著的正向影响，金融集聚水平的提升通过促进产业发展、社会生产效率和交易效率的提升、就业人口的增加以及就业人员收入的提升等因素促进城镇化发展水平。第二，外商直接投资、工业发展水平及政府支出水平促进了长江经济带人口城镇化发展；工业发展、政府支出及医疗水平促进了长江经济带经济城镇化发展。第三，长江经济带金融集聚与外商直接投资的交乘作用无论对人口城镇化还是经济城镇化都不具有促进作用，金融集聚与财政支出水平的交乘作用对经济城镇化具有显著的正向效应。

5.2 政策建议

根据本文研究结论，提出以下政策建议：一是加强长江经济带区域金融中心建设，发挥金融集聚对城镇化的促进作用，如推动上海国际金融中心建设使之成为长江经济带国际金融中心，把武汉、长沙打造成长江中游城市群金融集聚中心，将重庆、成都建设成为长江上游区域金融中心。二是完善市场制度环境，继续引进外商直接投资，进一步推动金融对外开放水平，同时打破行政区划界限，整合区域内金融资源提高行业的经济效率，制定政策措施吸引和留住金融人才，鼓励金融人才和金融资本向区域金融中心集聚。三是建立与长江经济带城镇化发展相适应的金融体系，各地区可借助于金融发展来促进城市其他产业生产效率及就业率的提高，通过金融市场结构的调整促进金融产品的创新及融资渠道的拓展，以支持城镇化建设所需要的资金需求。四是扩大长江经济带金融规模，加大金融对基础设施建设的作用，探索建立长江经济带产业投资基金促进区域经济发展及城镇化建设，改变传统的依靠财政投资及土地财政的局面，更加侧重于运用市场化金融手段解决城镇建设资金问题。五是发挥金融集聚在促进城乡协调可持续发展中的作用，进一步提升长江经济带人口和经济城镇化发展水平，以此实现长江经济带可持续发展。