金融業(yè)發(fā)展推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的理論框架及空間計(jì)量研究

薛蕾 金津

摘? ?要：本文首先從理論層面分析了金融業(yè)影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的作用機(jī)制;基于五大發(fā)展理念構(gòu)建經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、采用信息熵權(quán)法測(cè)算并分析1997—2017年我國(guó)31個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù);采用空間自回歸模型和空間滯后模型實(shí)證分析金融業(yè)發(fā)展影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的效應(yīng)及其空間溢出效應(yīng)。結(jié)果表明：（1）1997—2017年，我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平持續(xù)增長(zhǎng)，且具有顯著的區(qū)域異質(zhì)性：東部最高、中部次之、西部最低;（2）經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的空間相關(guān)性在2007年及之前并不明顯，2008年及以后則十分顯著;（3）金融業(yè)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平具有顯著的提升作用，在2008年以后這種作用更加明顯。從直接效應(yīng)和間接效應(yīng)來(lái)看，金融業(yè)發(fā)展將同時(shí)提高本地和周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平，這種作用在2008年以后也更加明顯。因此，必須進(jìn)一步深化金融業(yè)改革，減少政府對(duì)微觀經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的直接干預(yù)，更好地發(fā)揮市場(chǎng)在資源配置中的決定性作用，繼續(xù)加強(qiáng)對(duì)教育事業(yè)和科研創(chuàng)新活動(dòng)的支持力度。

關(guān)鍵詞：金融業(yè);高質(zhì)量發(fā)展;空間計(jì)量

中圖分類號(hào)：F832? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B? ? ? ? doi：10.3969/j.issn.1009-6922.2021.04.005

文章編號(hào)：1009-6922（2021）04-29-16

一、引言與文獻(xiàn)綜述

自改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)金融業(yè)取得了歷史性的成就，特別是黨的十八大以來(lái)金融業(yè)保持快速發(fā)展，金融改革有序推進(jìn)。一方面，中國(guó)已形成門(mén)類齊全、競(jìng)爭(zhēng)充分的金融體系;另一方面，金融業(yè)資產(chǎn)規(guī)模增長(zhǎng)迅猛。2019年末，中國(guó)金融機(jī)構(gòu)總資產(chǎn)規(guī)模為318.69萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)8.6%。其中，銀行業(yè)機(jī)構(gòu)總資產(chǎn)為290萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)8.1%;證券業(yè)機(jī)構(gòu)總資產(chǎn)為8.12萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)16.6%;保險(xiǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)總資產(chǎn)為20.56萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)12.2%[1]。金融業(yè)已成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)體系的重要組成部分。

黨的十九大報(bào)告指出，我國(guó)社會(huì)生產(chǎn)力水平總體上顯著提高，社會(huì)生產(chǎn)能力在很多方面進(jìn)入世界前列，更加突出的問(wèn)題是發(fā)展不平衡不充分，這已經(jīng)成為滿足人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要的主要制約因素。[2]隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展，以銀行為主導(dǎo)的中國(guó)金融業(yè)還能繼續(xù)發(fā)揮積極作用嗎？根據(jù)中國(guó)人民銀行的數(shù)據(jù)顯示，2019年我國(guó)人民幣貸款增加16.81萬(wàn)億元，同比多增6439億元，但信貸規(guī)模的增長(zhǎng)會(huì)不斷積累風(fēng)險(xiǎn)。中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展還很不均衡，信貸政策是保持積極還是轉(zhuǎn)向收縮？本文從空間溢出效應(yīng)的角度構(gòu)建經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的相關(guān)指標(biāo)，探討金融業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響。

國(guó)內(nèi)外大量文獻(xiàn)證實(shí)，金融對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有正向作用。一個(gè)完善且成熟的金融系統(tǒng)能通過(guò)動(dòng)員儲(chǔ)蓄（levine，1991）[3]、配置資源（Greenwood & Jovanovic，1990）[4]減少市場(chǎng)主體間的信息不對(duì)稱，從而降低交易成本。現(xiàn)有國(guó)外文獻(xiàn)大致從傳導(dǎo)機(jī)制、金融結(jié)構(gòu)和影響金融業(yè)發(fā)展因素三個(gè)角度探討了金融與經(jīng)濟(jì)的關(guān)系?；趥鲗?dǎo)機(jī)制角度，Marcet等（2007）認(rèn)為，勞動(dòng)力無(wú)論是內(nèi)生還是外生都會(huì)影響金融業(yè)發(fā)展，從而影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。[5]Karaivanov（2012）認(rèn)為，金融業(yè)發(fā)展會(huì)影響勞動(dòng)力市場(chǎng)主體的職業(yè)選擇，從而影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展。[6]基于金融結(jié)構(gòu)的角度，Minsky（1974）認(rèn)為，金融部門(mén)作為虛擬資本代表，在市場(chǎng)失靈情況下會(huì)出現(xiàn)“脫實(shí)就虛”的非理性行為，于是經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)資產(chǎn)泡沫，從而引起信貸資源在部門(mén)間的錯(cuò)配。[7]此外，Stengos & Liang（2005）、Deidda & Fattouh（2008）、黃智淋（2013）注意到，在不同發(fā)展水平的國(guó)家中金融業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系并不相同，由此認(rèn)為金融業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在非線性關(guān)系。[8-10]Akisik（2013）基于影響金融業(yè)發(fā)展因素的視角，認(rèn)為可以從文化因素、稟賦因素、制度因素來(lái)探討金融對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。[11]影響金融業(yè)發(fā)展的因素作為中介變量出現(xiàn)在模型當(dāng)中，實(shí)證結(jié)論為：稟賦資源越高，金融業(yè)發(fā)展越快，從而經(jīng)濟(jì)發(fā)展越迅速;而制度因素的核心是國(guó)家體制，它影響政府對(duì)金融政策的制定。Zhang等（2012）認(rèn)為，中國(guó)金融業(yè)存在壟斷現(xiàn)象，尤其是以國(guó)有銀行為主導(dǎo)的市場(chǎng)存在扭曲資產(chǎn)定價(jià)的現(xiàn)象，以至于影響經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展。[12]

國(guó)內(nèi)學(xué)者關(guān)于金融對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相關(guān)文獻(xiàn)也做了多維度的探討。周天蕓（2020）的研究發(fā)現(xiàn)，連續(xù)穩(wěn)定的金融支持促進(jìn)了大灣區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，金融業(yè)發(fā)展在粵港澳大灣區(qū)建設(shè)中起到了重要的推動(dòng)作用。[13]胡宗義等人（2013）對(duì)金融業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系進(jìn)行了研究，實(shí)證發(fā)現(xiàn)金融業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間存在著倒“U”型曲線的特征，即金融過(guò)度發(fā)展必然導(dǎo)致虛擬經(jīng)濟(jì)倒閉，實(shí)體經(jīng)濟(jì)由此受到牽連，從而引發(fā)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)[14]。同時(shí)，虞文美等學(xué)者（2014）對(duì)西方主流經(jīng)濟(jì)學(xué)家關(guān)于金融業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系研究成果進(jìn)行了歸納與討論，認(rèn)為金融業(yè)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響大小受到樣本期長(zhǎng)短的影響：樣本期越長(zhǎng)，則影響越大。[15]隨著經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，學(xué)者們的研究范圍不再局限于金融業(yè)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，而是擴(kuò)展到其他方面。實(shí)證研究表明，我國(guó)金融業(yè)發(fā)展有利于企業(yè)增加研發(fā)投入與刺激企業(yè)創(chuàng)新（賈俊生等，2017[16];莊毓敏等，2020[17]17），有利于提高地區(qū)開(kāi)放程度（沈能，2006）[18]，有利于升級(jí)與優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（蘇建軍，2014[19];林昌華，2020[20]），但金融深化不利于縮減城鄉(xiāng)居民收入差距（江春和吳志團(tuán)，2007[21];孫永強(qiáng)和萬(wàn)玉琳，2011[22]）。多數(shù)學(xué)者只研究金融業(yè)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展某一個(gè)指標(biāo)的影響。

綜上而言，現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于金融業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的研究較為豐富，但關(guān)于金融業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展影響的研究仍然相對(duì)較少，在金融業(yè)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展空間溢出效應(yīng)方面缺乏有效的理論文獻(xiàn)支持。以往研究建模大多在新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論框架下分析金融業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的作用，尚未考慮空間因素。二十世紀(jì)九十年代以來(lái)，空間經(jīng)濟(jì)學(xué)理論快速發(fā)展，空間因素被引入國(guó)際經(jīng)濟(jì)學(xué)和產(chǎn)業(yè)集聚問(wèn)題的研究中。在實(shí)證研究中，空間統(tǒng)計(jì)與空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展在豐富傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論方法的同時(shí)，也為空間經(jīng)濟(jì)學(xué)提供了很好的實(shí)證分析工具?？梢哉f(shuō)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論研究的深入，特別是空間經(jīng)濟(jì)理論與實(shí)證分析的發(fā)展，為金融業(yè)與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展研究提供了新思路和新方法。

在相關(guān)的研究中，已有學(xué)者認(rèn)識(shí)到空間相關(guān)性和異質(zhì)性效應(yīng)對(duì)區(qū)域金融經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要作用。例如朱玉杰等人（2014）通過(guò)建立空間Durbin模型（SDM）分析了金融規(guī)模對(duì)我國(guó)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級(jí)的影響，發(fā)現(xiàn)衡量金融規(guī)模的四個(gè)一級(jí)指標(biāo)中，金融相關(guān)比（金融機(jī)構(gòu)年末貸款余額/GDP）的增長(zhǎng)能顯著促進(jìn)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級(jí)，而金融規(guī)模存量增長(zhǎng)與二、三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平呈現(xiàn)“倒U型”關(guān)系，金融聚集水平與金融效率水平對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響則因地而異[23]。李紅等人（2014）選取了1991—2011年我國(guó)286個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)，采用改進(jìn)權(quán)重的空間杜賓模型檢驗(yàn)了金融集聚及其空間溢出與城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，結(jié)果顯示金融集聚帶來(lái)了人才、機(jī)構(gòu)、資本和稀缺資源的集中，但不會(huì)產(chǎn)生擁擠效應(yīng)，在促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)亦對(duì)臨近城市存在正向的空間溢出效應(yīng)[24]。而有學(xué)者發(fā)現(xiàn)，當(dāng)將全國(guó)劃分為發(fā)展階段互不相同的東、中、西三大區(qū)域進(jìn)行研究時(shí)，這種對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用和空間溢出效應(yīng)就會(huì)出現(xiàn)空間異質(zhì)性。如于斌斌（2017）選取了2003—2012年我國(guó)285個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)，以動(dòng)態(tài)空間面板數(shù)據(jù)檢驗(yàn)金融集聚對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)，結(jié)果顯示金融集聚對(duì)東、中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化存在顯著促進(jìn)效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)，但對(duì)西部地區(qū)的促進(jìn)效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)卻沒(méi)有通過(guò)檢驗(yàn)[25]。唐松（2014）也認(rèn)同金融資源配置與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在空間異質(zhì)性，其研究發(fā)現(xiàn)金融資源配置對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在不同程度的空間溢出效應(yīng)，本地金融資源對(duì)本地經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用在中西部逐漸增大;外地金融對(duì)本地經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的負(fù)面影響在中部和東部地區(qū)大幅度增加，而在西部地區(qū)逐漸減少。[26]

本文采用信息熵權(quán)法對(duì)我國(guó)31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量進(jìn)行測(cè)算，建立金融業(yè)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展空間溢出的基本模型，選取了1997—2017年我國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)，利用空間計(jì)量方法，分析金融業(yè)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間溢出效應(yīng)。相較于已有研究，本文主要貢獻(xiàn)體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：一是構(gòu)建并完善了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指標(biāo)體系;二是在前人對(duì)金融業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系的研究中考慮了空間溢出效應(yīng)，拓寬了金融業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的理論研究視角。

二、內(nèi)在機(jī)理分析

（一）金融業(yè)發(fā)展推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在機(jī)理分析

實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展就是要用“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開(kāi)放、共享”的新發(fā)展理念指導(dǎo)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，所以分析金融業(yè)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的作用機(jī)制就等同于分析金融業(yè)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展、經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展、經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展、經(jīng)濟(jì)開(kāi)放發(fā)展、經(jīng)濟(jì)共享發(fā)展的作用機(jī)制。

金融業(yè)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展的作用機(jī)制體現(xiàn)在市場(chǎng)激發(fā)創(chuàng)新活力離不開(kāi)科技創(chuàng)新與體制創(chuàng)新的共同作用，有利于創(chuàng)新發(fā)展的投融資機(jī)制是體制創(chuàng)新的重要組成部分。經(jīng)濟(jì)學(xué)家熊彼特在他的《經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論》中提到金融業(yè)發(fā)展有利于技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。一方面，金融機(jī)構(gòu)為創(chuàng)新提供資金支持。隨著時(shí)代發(fā)展，創(chuàng)新逐漸走向精深化，門(mén)檻也隨之提高。此時(shí)，創(chuàng)新不再是過(guò)去單靠個(gè)體腦力與體力投入就能完成的，而是需要一個(gè)龐大的智力團(tuán)隊(duì)投入大量的時(shí)間進(jìn)行鉆研，有時(shí)甚至還需要跨國(guó)團(tuán)隊(duì)合作，加之作為創(chuàng)新培養(yǎng)皿的相關(guān)研究器材也造價(jià)不菲，這些使創(chuàng)新的成本越來(lái)越高昂。此外，創(chuàng)新是否順利開(kāi)展還面臨著許多不確定性因素，所以創(chuàng)新失敗的概率并不低。對(duì)現(xiàn)代企業(yè)而言，這意味著創(chuàng)新的投入以及風(fēng)險(xiǎn)都是巨大的，因而需要利用不同的融資方式分散風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，金融業(yè)發(fā)展可通過(guò)“由經(jīng)濟(jì)中儲(chǔ)蓄向投資轉(zhuǎn)化的效率提高帶來(lái)的貸款費(fèi)率的下降”以及“銀行篩選研發(fā)項(xiàng)目、管理相關(guān)貸款能力的提高帶來(lái)的創(chuàng)新企業(yè)融資成本的下降”兩種途徑降低企業(yè)創(chuàng)新的成本，增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新意愿（莊毓敏等，2020）。[17]17比如，作為全球科技創(chuàng)新中心的硅谷之所以擁有極其強(qiáng)大的創(chuàng)新能力，原因就在于硅谷形成了活躍的金融與創(chuàng)新互動(dòng)機(jī)制，形成了兼具金融生態(tài)系統(tǒng)、創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)以及能協(xié)調(diào)這兩個(gè)系統(tǒng)互動(dòng)的政府、高校、研究機(jī)構(gòu)、基礎(chǔ)設(shè)施、居住環(huán)境等因素的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)（謝德蓀，2016）。[27]

金融業(yè)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)共享發(fā)展的作用機(jī)制是相似的，這里一并分析。從金融業(yè)發(fā)展能否縮小收入差異、能否實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果共享的角度來(lái)看，金融業(yè)發(fā)展似乎是一把“雙刃劍”。一方面，金融業(yè)發(fā)展可以為更多的人提供金融服務(wù)，從而使低收入者也有機(jī)會(huì)在承擔(dān)一定風(fēng)險(xiǎn)的前提下獲得投資收益、在資金緊缺時(shí)獲得較低成本的貸款甚至在自主創(chuàng)業(yè)時(shí)能獲得一筆低息的啟動(dòng)資金，而這將縮小社會(huì)收入差距。另一方面，金融領(lǐng)域始終存在進(jìn)入門(mén)檻，越是具有“低風(fēng)險(xiǎn)、高收益”特點(diǎn)的項(xiàng)目對(duì)投資者資金數(shù)量的要求越高。高收入者更容易獲得周全的金融服務(wù)與更多的投資渠道，有更多的機(jī)會(huì)通過(guò)“錢(qián)生錢(qián)”的方式不斷積累資金甚至實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)自由，而這將擴(kuò)大社會(huì)收入差距。這種矛盾也存在于金融業(yè)發(fā)展能否減少發(fā)達(dá)區(qū)域居民與欠發(fā)達(dá)區(qū)域居民間收入差距的問(wèn)題上。例如，葉志強(qiáng)（2011）通過(guò)對(duì)1978—2006年我國(guó)各省的城鄉(xiāng)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，金融業(yè)發(fā)展明顯擴(kuò)大了城鄉(xiāng)收入差距[28]。從金融業(yè)發(fā)展能否縮小區(qū)域發(fā)展差距的角度來(lái)看，一方面，資本的趨利性使金融資源向經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)域匯聚，出現(xiàn)金融集聚現(xiàn)象。因而經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)域可借助發(fā)達(dá)的金融市場(chǎng)對(duì)現(xiàn)有資源進(jìn)行重新匹配以實(shí)現(xiàn)資源跨期最優(yōu)配置，并促成更多市場(chǎng)交易，從而越來(lái)越拉大與金融市場(chǎng)不發(fā)達(dá)的欠發(fā)達(dá)區(qū)域的差距。另一方面，隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距不斷拉大，影響社會(huì)公平、和諧、安定和經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的問(wèn)題隨之出現(xiàn)。為此，金融業(yè)機(jī)構(gòu)將積極貫徹中央關(guān)于協(xié)調(diào)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的政策要求，提高欠發(fā)達(dá)區(qū)域的金融資源配置效率，進(jìn)而縮小兩地的發(fā)展差距（宋冉和生蕾，2020）。[29]此外，比較優(yōu)勢(shì)發(fā)展理論提到“欠發(fā)達(dá)區(qū)域?qū)⒈容^優(yōu)勢(shì)作為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)分工和生產(chǎn)布局，能夠加快地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)且能縮小與發(fā)達(dá)區(qū)域的差距實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展”（林毅夫和孫希芳，2003）[30]，資本的趨利性會(huì)使金融資源流向生產(chǎn)效率最高、最具有發(fā)展前景的行業(yè)，從而使落后區(qū)域的比較優(yōu)勢(shì)得以發(fā)揮，在一定程度上縮小與發(fā)達(dá)區(qū)域的發(fā)展差距，并最終促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。

金融業(yè)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)開(kāi)放發(fā)展的作用機(jī)制體現(xiàn)在金融業(yè)發(fā)展能減少企業(yè)融資時(shí)信息不對(duì)稱、道德風(fēng)險(xiǎn)以及逆向選擇等問(wèn)題，從而進(jìn)一步降低企業(yè)融資成本，提高融資效率。這顯然會(huì)促進(jìn)依賴外部融資的行業(yè)的發(fā)展，使這些行業(yè)在全國(guó)乃至在世界范圍內(nèi)具有比較優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而在出口貿(mào)易中占據(jù)優(yōu)勢(shì);反過(guò)來(lái)，這些行業(yè)在出口貿(mào)易過(guò)程中不斷壯大也會(huì)增加對(duì)融資的需求，從而促進(jìn)金融行業(yè)的發(fā)展。朱彤等（2007）選取了我國(guó)23個(gè)行業(yè)的金融發(fā)展與對(duì)外貿(mào)易方面的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，金融業(yè)發(fā)展降低了我國(guó)對(duì)外融資依賴性較弱的行業(yè)的比較優(yōu)勢(shì)，提高了我國(guó)對(duì)外融資依賴性較強(qiáng)的行業(yè)的比較優(yōu)勢(shì)。[31]孫永強(qiáng)（2012）認(rèn)為金融發(fā)展將對(duì)城市化產(chǎn)生正向的促進(jìn)作用并進(jìn)而通過(guò)城市化這一中介變量間接縮小城鄉(xiāng)居民收入差距。[32]

金融業(yè)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展的作用機(jī)制體現(xiàn)在金融中介在政府的引導(dǎo)作用下會(huì)支持低能耗、低排放、低污染、高效率業(yè)務(wù)的發(fā)展，形成促進(jìn)綠色和環(huán)保產(chǎn)業(yè)發(fā)展、有利于環(huán)境保護(hù)的綠色金融，進(jìn)而改善環(huán)境條件（黃建歡，2014）[33]。環(huán)境具有公共產(chǎn)品屬性，如若沒(méi)有政府介入對(duì)污染環(huán)境行為進(jìn)行有效管治，那么極易造成不可持續(xù)發(fā)展的“公地悲劇”。而金融業(yè)發(fā)展到一定規(guī)模后在政府的引導(dǎo)下可以通過(guò)向環(huán)境污染治理提供資金支持以加強(qiáng)環(huán)境治理力度。

（二）金融業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間溢出效應(yīng)的內(nèi)在機(jī)理分析

在金融業(yè)發(fā)展過(guò)程中，金融集聚現(xiàn)象對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)的主要作用機(jī)制體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：

其一，金融集聚區(qū)內(nèi)各金融企業(yè)發(fā)展壯大的過(guò)程必將通過(guò)范圍經(jīng)濟(jì)與規(guī)模經(jīng)濟(jì)降低交易成本。這表現(xiàn)為金融企業(yè)網(wǎng)點(diǎn)覆蓋周邊地區(qū)乃至更遠(yuǎn)地區(qū)，金融企業(yè)根據(jù)不同地區(qū)情況提供差異化的金融服務(wù)，于是被覆蓋的周邊地區(qū)乃至更遠(yuǎn)地區(qū)的金融業(yè)發(fā)展更快，進(jìn)而通過(guò)拓寬當(dāng)?shù)赝度谫Y渠道和增強(qiáng)金融企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的方式優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境、降低融資成本，以此推動(dòng)地方經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

其二，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，金融服務(wù)的覆蓋面受地理距離的限制越來(lái)越少，線上金融讓金融機(jī)構(gòu)可以為更大和更分散的市場(chǎng)提供服務(wù)，于是金融集聚區(qū)內(nèi)的金融業(yè)發(fā)展對(duì)其他地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展有了更大的影響。但是也要注意到，金融服務(wù)的本質(zhì)是傳遞金融信息，而信息傳遞的有效性會(huì)隨著地理距離的增加而逐漸衰減。這是因?yàn)槎叹嚯x的交流更有利于降低信息不對(duì)稱的負(fù)面影響，所以地理因素始終對(duì)金融業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)具有約束作用。

其三，區(qū)域市場(chǎng)分割以及地方保護(hù)主義會(huì)通過(guò)提高異地金融企業(yè)的進(jìn)入門(mén)檻或限制金融資源外溢的方式弱化金融集聚區(qū)內(nèi)金融業(yè)發(fā)展對(duì)其他區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)。

三、實(shí)證分析

（一）估計(jì)方法

1.經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的測(cè)度。

（1）指標(biāo)構(gòu)建。本文以新發(fā)展理念為基礎(chǔ)，參考學(xué)者們的研究成果，按照客觀性、系統(tǒng)性、可操作性、可比較性等基本原則，從產(chǎn)出增長(zhǎng)、創(chuàng)新發(fā)展、協(xié)調(diào)發(fā)展、綠色發(fā)展、開(kāi)放發(fā)展、共享發(fā)展六個(gè)維度出發(fā)，構(gòu)建經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（見(jiàn)表1）。

（2）測(cè)度方法。由于表1中各個(gè)指標(biāo)的量綱、單位等均不相同，需要對(duì)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理?？紤]到部分指標(biāo)為正向指標(biāo)，即數(shù)值越大，對(duì)綜合指數(shù)的正向作用越強(qiáng);部分指標(biāo)為負(fù)向指標(biāo)（與正向指標(biāo)相反）。因此，本文分別采用相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化方法。

正向指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化公式為：

（1）

負(fù)向指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化公式為：

（2）

在上述公式中，uij為第i個(gè)綜合指數(shù)中第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理結(jié)果，xij為第i個(gè)綜合指數(shù)中第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的原始值，max（xij）、min（xij）分別代表原始值的最大值和最小值，其中j=1，2，3，…，n，n代表綜合指數(shù)中的評(píng)價(jià)指標(biāo)總數(shù);i=1，2，3，…，m，m代表綜合指數(shù)總數(shù)。

在此基礎(chǔ)上，本文采用信息熵權(quán)法確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。根據(jù)信息論中信息熵的定義，本文將一組數(shù)據(jù)的信息熵定義為Ej=-ln（n）-1? ? pij ln pij，其中pij=uij /（? ? uij）。如果pij=0，則定義limpij ln pij=0。由此可以算出各個(gè)指標(biāo)的信息熵E1、E2…E32，最后測(cè)算出相應(yīng)的權(quán)重? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ，其中i=1，2，3，…，k，相應(yīng)的權(quán)重結(jié)果見(jiàn)表1“權(quán)重”列。

2.空間相關(guān)性的測(cè)度。地理學(xué)第一定律指出，空間上相近的事物其關(guān)聯(lián)度更高。當(dāng)不同地區(qū)的某一變量在空間中呈規(guī)律性分布時(shí)，可以認(rèn)為該變量在這些地區(qū)存在空間相關(guān)性。本文使用全局Morans I指數(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間相關(guān)性進(jìn)行測(cè)定。全局Morans I的計(jì)算公式為：

（3）

公式中，I表示全局Morans I，用于測(cè)量特定觀測(cè)變量在不同地區(qū)之間的總體相關(guān)程度;n代表地區(qū)的總個(gè)數(shù);Ai和Aj分別代表地區(qū)i和地區(qū)j的

觀測(cè)值;Wij表示空間權(quán)重矩陣;A=? ? ? ?Aj代表特定觀測(cè)變量的平均值;S 2=? ? ? （Ai-A）代表不同地區(qū)特定觀測(cè)變量的方差。其中全局MoransI的取值一般在-1到1之間。若指數(shù)I介于0到1之間時(shí)，表示各地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平存在正的空間相關(guān)性;若指數(shù)I介于-1到0之間，表示各地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平存在負(fù)的空間相關(guān)性;若指數(shù)I為0，則可以認(rèn)定經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平不存在空間相關(guān)性。

測(cè)算全局Morans I指數(shù)的關(guān)鍵在于空間權(quán)重矩陣的設(shè)置與選擇?？紤]到測(cè)算的科學(xué)性與全面性，本文參考以往學(xué)者的研究構(gòu)建了兩種矩陣：地理相鄰矩陣，若兩個(gè)地區(qū)相鄰則其對(duì)角元素為1，不相鄰則為0;地理距離矩陣，其對(duì)角元素為兩地省會(huì)城市之間的地理距離的倒數(shù)?？臻g權(quán)重矩陣的主對(duì)角線上元素均為0。

3.空間面板計(jì)量模型。地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)并非彼此孤立的，而是彼此關(guān)聯(lián)的，要素、信息、知識(shí)和技術(shù)的跨區(qū)域流動(dòng)以及交通網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)使地區(qū)間各項(xiàng)活動(dòng)存在密切的聯(lián)系，進(jìn)而使經(jīng)濟(jì)活動(dòng)存在空間相關(guān)性。考慮到被解釋變量會(huì)與區(qū)域內(nèi)或區(qū)域外的其他變量產(chǎn)生作用，即存在空間效應(yīng)，所以僅僅分析被解釋變量在不同地區(qū)之間的空間相關(guān)性是不夠的，必須借助空間計(jì)量模型對(duì)可能存在的空間效應(yīng)進(jìn)行度量。常用的空間計(jì)量模型主要為空間誤差模型（SEM）、空間滯后模型（SAR）和空間杜賓模型（SDM）。空間誤差模型（SEM）主要用于當(dāng)影響被解釋變量的遺漏變量和不可觀測(cè)的隨機(jī)因素存在空間相關(guān)性的情形?？臻g滯后模型（SAR）主要用于考察周邊地區(qū)解釋變量對(duì)本地被解釋變量的空間影響?？臻g杜賓模型（SDM）具有一般性，該模型包含了空間滯后和空間誤差的情形。三個(gè)模型具體如下所示：

SEM：Y=βX+μ+ν+ε? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （4）

SAR：Y=ρWY+βX+μ+ν+ε? ? ? ? ? ? ? ? （5）

SDM：Y=ρWY+Xβ+θWX+μ+ν+ε （6）

其中，ρ代表空間自相關(guān)系數(shù);W代表空間權(quán)重矩陣;X代表解釋變量;WX代表解釋變量的空間滯后項(xiàng);β代表解釋變量的回歸系數(shù);μ和ν分別代表個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng);ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。當(dāng)θ=0時(shí)，SDM模型簡(jiǎn)化為SAR模型;當(dāng)θ+ρβ=0時(shí)，SDM模型簡(jiǎn)化為SEM模型。

（二）指標(biāo)說(shuō)明與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.被解釋變量：經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平。本文根據(jù)前文構(gòu)建的指標(biāo)體系和采用的方法進(jìn)行測(cè)算。

2.關(guān)鍵解釋變量：金融業(yè)發(fā)展。本文采用銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款（余額）進(jìn)行衡量。為了進(jìn)一步檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)危機(jī)發(fā)生后金融業(yè)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響，本文構(gòu)建處于經(jīng)濟(jì)危機(jī)前后的虛擬變量（2007年及以前取值為0，2008年及以后取值為1），并建立該變量與金融業(yè)發(fā)展的交互項(xiàng)。

3.控制變量：參考相關(guān)學(xué)者的研究成果，本文選取以下變量作為控制變量。

（1）財(cái)政支出：財(cái)政實(shí)力不僅可以反映地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，也可以反映政府宏觀調(diào)控作用的大小。本文用公共財(cái)政支出進(jìn)行衡量。

（2）能源消耗：能源是人類經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的重要物質(zhì)基礎(chǔ)，也是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必要生產(chǎn)要素。本文用電力消費(fèi)量進(jìn)行衡量。

（3）教育水平：教育水平可以提升勞動(dòng)力的綜合素質(zhì)，有助于勞動(dòng)力快速掌握新技術(shù)，從而降低資源投入，提高生產(chǎn)效率。本文用教育投入進(jìn)行衡量。

（4）研發(fā)規(guī)模：科技創(chuàng)新投入既是改善創(chuàng)新環(huán)境、激發(fā)創(chuàng)新潛力的重要保障，也是優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、提升經(jīng)濟(jì)效益的重要路徑。本文用研發(fā)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出進(jìn)行衡量。

本文的研究對(duì)象是我國(guó)31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市），樣本跨度為1997—2017年，文中所用的數(shù)據(jù)均來(lái)自于歷年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各個(gè)地區(qū)的統(tǒng)計(jì)年鑒、統(tǒng)計(jì)公報(bào)。針對(duì)個(gè)別地區(qū)在某個(gè)年份內(nèi)沒(méi)有數(shù)據(jù)這一問(wèn)題，本文采用平均值填充、增長(zhǎng)率補(bǔ)齊等方法對(duì)少量缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)。所有變量的描述性統(tǒng)計(jì)情況見(jiàn)表2。

（三）回歸結(jié)果分析

1.經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展結(jié)果分析。根據(jù)前文所構(gòu)建的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展相關(guān)指標(biāo)體系，本文采用信息熵權(quán)法測(cè)算出1997—2017年期間我國(guó)31個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平以及相應(yīng)的均值和排序，結(jié)果見(jiàn)表3所示。

由表3可知，1997—2017年我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平均實(shí)現(xiàn)了大幅度上升，東部、中部、西部依次從高到低降序排列。

在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的均值方面，排名前十位的?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）分別為廣東、江蘇、北京、浙江、上海、山東、四川、遼寧、福建、西藏，除西藏、四川外，其余省份全部屬于東部和東北地區(qū);排名倒數(shù)前十位的省（自治區(qū)、直轄市）分別為寧夏、海南、貴州、甘肅、山西、廣西、吉林、青海、重慶、云南，除吉林、山西和海南外，其他省份全部屬于西部地區(qū)。

在增長(zhǎng)幅度方面，排名前十的?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）分別為廣東、江蘇、北京、浙江、上海、山東、四川、福建、湖北、天津，與均值排名前十位的?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）基本保持一致，絕大多數(shù)位于東部地區(qū);排名倒數(shù)前十位的省（自治區(qū)、直轄市）分別為西藏、海南、吉林、新疆、云南、甘肅、山西、寧夏、青海、貴州，絕大部分位于西部地區(qū)。

2.空間相關(guān)性分析。本文首先對(duì)1997—2017年我國(guó)31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平進(jìn)行空間相關(guān)性分析，根據(jù)前文所構(gòu)建的兩個(gè)空間權(quán)重矩陣測(cè)算其全域Morans I指數(shù)，并用P值來(lái)檢驗(yàn)其顯著性，其結(jié)果見(jiàn)表4。

結(jié)果表明，在地理相鄰矩陣下經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的Morans I指數(shù)總體上為正值，但在1997—2008年之間未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，在2009—2017年則至少在5%的水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn);在地理相鄰矩陣下經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的Morans I指數(shù)也總體上為正值，但在1997—2007年之間未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，在2008—2017年則至少在10%的水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn)?？梢园l(fā)現(xiàn)，2008年以前我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的局部集聚性較強(qiáng)，在地理空間上的傳播性較低，空間相關(guān)性較弱（符淼，2009）[34]。2008—2017年，這一情況得到根本好轉(zhuǎn)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的空間相關(guān)性快速提高。

為了考察局部地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的非典型性特征，本文進(jìn)一步基于地理相鄰矩陣分別繪制了1997、2003、2012、2017年的局域Morans I散點(diǎn)圖（見(jiàn)圖1），并將各個(gè)象限的地區(qū)進(jìn)行匯總（見(jiàn)表5）。表5給出了這四個(gè)代表性年份屬于高-高、低-高、低-低和高-低四種類型的省份分布。從動(dòng)態(tài)角度來(lái)看，盡管在這21年內(nèi)我國(guó)31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平在各年均出現(xiàn)不同程度的變化，但在所選擇的1997、2003、2012、2017年這四年中各個(gè)象限內(nèi)的地區(qū)變化較小。具體來(lái)看，上海、江蘇、浙江長(zhǎng)期處于第一象限，海南、湖南、廣西、江西、安徽、河北、天津長(zhǎng)期處于第二象限，貴州、甘肅、河南、山西、陜西、重慶、寧夏、云南長(zhǎng)期處于第三象限，四川、北京、廣東長(zhǎng)期處于第四象限。這表明我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間相關(guān)性一直比較穩(wěn)定。

進(jìn)一步來(lái)看，位于第一象限、第三象限中的地區(qū)數(shù)量總體上超過(guò)半數(shù)，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的同質(zhì)性溢出效應(yīng)（即經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平較高的地區(qū)會(huì)提升鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平較低的省份會(huì)降低鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平）要明顯強(qiáng)于異質(zhì)性溢出效應(yīng)（即經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平較高的地區(qū)會(huì)降低鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平較低的地區(qū)會(huì)提升鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平）。

3.模型回歸結(jié)果分析。在考慮空間相關(guān)性的情況下，本文需要對(duì)空間計(jì)量模型進(jìn)行OLS回歸，并通過(guò)LM檢驗(yàn)來(lái)分析空間計(jì)量模型是選用SAR模型還是SEM模型，檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表6。結(jié)果表明，所有模型的LM檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值均在5%的水平上通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，這表明本文應(yīng)采用以上兩種模型進(jìn)行分析。根據(jù)Anselin等（2004）提出的簡(jiǎn)易判斷法則，與SEM模型相比，SAR模型更加適合用于分析[35]。因此，本文對(duì)解釋變量的解釋以SAR模型的估計(jì)結(jié)果為基準(zhǔn)，同時(shí)也列出SEM模型的估計(jì)結(jié)果作為比較分析和穩(wěn)健性說(shuō)明。

在此基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步通過(guò)LR檢驗(yàn)來(lái)確定空間計(jì)量模型是否應(yīng)該采取個(gè)體固定效應(yīng)、時(shí)間固定效應(yīng)和雙固定效應(yīng)，檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表7。其中，個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)的LR檢驗(yàn)結(jié)果均在1%的水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，拒絕原假設(shè)，這表明本文應(yīng)采用雙固定效應(yīng)進(jìn)行回歸。

在此基礎(chǔ)上，本文對(duì)我國(guó)31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）金融業(yè)影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展及其空間溢出效應(yīng)進(jìn)行回歸分析，回歸結(jié)果見(jiàn)表8。結(jié)果表明，兩個(gè)矩陣下，SAR模型和SEM模型的空間自回歸系數(shù)與空間誤差系數(shù)均為正且均在1%的水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。這再次表明我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平在地區(qū)之間存在顯著的空間相關(guān)性，并進(jìn)一步印證本文采用空間計(jì)量模型進(jìn)行分析是正確的。

在核心解釋變量中，在地理相鄰矩陣和地理距離矩陣下的SAR模型中，金融業(yè)發(fā)展的系數(shù)為正且均在5%的水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，SEM模型中則沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn);所有矩陣的所有模型下，金融業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)危機(jī)的交互項(xiàng)系數(shù)均為正且均在1%的水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，這表明我國(guó)金融業(yè)發(fā)展將有力地促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的提升，且這種作用在經(jīng)濟(jì)危機(jī)發(fā)生后的階段中表現(xiàn)得更加強(qiáng)烈。這也和現(xiàn)有的研究結(jié)論保持一致：第一，金融的發(fā)展將以金融資產(chǎn)的形式實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)蓄的直接增長(zhǎng)，從而促進(jìn)資本形成和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（Goldsmith，1969）[36]。第二，金融業(yè)的發(fā)展將隨著利率的變動(dòng)實(shí)現(xiàn)金融資產(chǎn)在各個(gè)生產(chǎn)部門(mén)的有效配置，從而提高經(jīng)濟(jì)績(jī)效。第三，金融業(yè)的發(fā)展除了提供生產(chǎn)所需的資本外，還可以為經(jīng)濟(jì)活動(dòng)提供相應(yīng)的服務(wù)和功能，并對(duì)區(qū)域內(nèi)其他要素產(chǎn)生相應(yīng)的帶動(dòng)作用，從而支持區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展（楊圣奎，2010）[37]。此外，金融業(yè)還可以通過(guò)減少貨幣數(shù)量刺激、優(yōu)化信貸結(jié)構(gòu)、提升金融服務(wù)質(zhì)量和水平等渠道提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量（李建忠，2018）[38]。

在其他控制變量中，財(cái)政支出在兩個(gè)矩陣下的SAR模型和SEM模型的回歸結(jié)果中系數(shù)均為負(fù)且均在1%的水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，這表明擴(kuò)大財(cái)政支出將降低經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平。究其原因，可能是財(cái)政支出規(guī)模在一定程度上可以反映出政府宏觀調(diào)控的能力，目前我國(guó)各個(gè)地區(qū)的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)法治化正處于初步建立、逐步完善階段，各級(jí)地方政府對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的干預(yù)較多，市場(chǎng)在資源配置中的決定性作用并未得到有效發(fā)揮，從而對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面影響。

教育投入在地理相鄰矩陣下的SAR模型和SEM模型中系數(shù)均為正且分別在5%和1%的水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，在地理相鄰矩陣下的SAR模型中系數(shù)為正且在5%的水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，在SEM模型中則不顯著，這表明增加教育投入將促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。究其原因，隨著教育投入的增長(zhǎng)，人民群眾有更好的受教育機(jī)會(huì)和環(huán)境，這不僅有利于全面提升勞動(dòng)力職業(yè)技能和綜合素質(zhì)，提高勞動(dòng)力所承擔(dān)的工作數(shù)量和質(zhì)量，進(jìn)而提高產(chǎn)出效率，而且有利于提高全社會(huì)科技文化素養(yǎng)，加速科技進(jìn)步，進(jìn)一步使科技加速轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力，進(jìn)而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

研發(fā)規(guī)模在兩種矩陣下的SAR模型和SEM模型中系數(shù)均為正，但在SAR模型中至少在5%的水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，SEM模型中均不顯著，表明研發(fā)規(guī)模的增長(zhǎng)將有利于提高經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平。究其原因，研發(fā)規(guī)模代表著科技創(chuàng)新的實(shí)力和潛力，而科技創(chuàng)新是引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的核心動(dòng)力。科技創(chuàng)新可以替代傳統(tǒng)的資源投入、改善要素組合方式，進(jìn)而提高資源利用效率;可以放大生產(chǎn)要素的作用、提高全要素生產(chǎn)率，全面提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量和效益;可以通過(guò)新技術(shù)、新產(chǎn)品、新服務(wù)增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力，提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展活力;可以解決資源環(huán)境與發(fā)展之間的突出矛盾，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)、經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展。

能源消耗則在所有矩陣下的SAR模型和SEM模型中均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明能源消耗對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響不太明顯。

進(jìn)一步來(lái)看，為了更加系統(tǒng)地進(jìn)行空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析，除揭示經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間效應(yīng)外，還應(yīng)分析金融業(yè)發(fā)展以及其他控制變量對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展影響的空間效應(yīng)，相應(yīng)的辦法就是將SAR模型測(cè)算出的效應(yīng)分解為直接效應(yīng)和空間效應(yīng)（Elhorst，2014）[39]。參考姜松等（2017）的做法，本文進(jìn)一步分析兩種矩陣下SAR模型測(cè)算出的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)、總效應(yīng)。[40]考慮到總體效應(yīng)和模型回歸結(jié)果相一致，所以要重點(diǎn)分析其直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，總體效應(yīng)部分不再贅述。其中，直接效應(yīng)測(cè)算的是解釋變量變化對(duì)本地被解釋變量的影響效應(yīng)，間接效應(yīng)測(cè)算的是解釋變量變化對(duì)外地被解釋變量的影響效應(yīng)。相關(guān)的空間效應(yīng)分解結(jié)果見(jiàn)表9。

對(duì)兩個(gè)矩陣下的空間效應(yīng)分解結(jié)果進(jìn)行綜合比較后，本文選擇地理相鄰矩陣下的估計(jì)結(jié)果為最終分解結(jié)果并進(jìn)行分析。金融業(yè)發(fā)展以及金融業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)危機(jī)交互項(xiàng)的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的系數(shù)均為正且均在5%的水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，這表明金融業(yè)的快速發(fā)展不僅可以提升本地經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平，而且還有助于提高周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平。這種作用在經(jīng)濟(jì)危機(jī)后表現(xiàn)得更加明顯。

在控制變量方面，財(cái)政支出直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的系數(shù)均為負(fù)且均在1%水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，這表明增加財(cái)政支出將降低本地和周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平。教育投入和研發(fā)規(guī)模的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的系數(shù)均為正且分別在5%的水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，這表明二者有助于提高本地和周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平，這也與前文的分析一致。能源消耗的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)則均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。以上分析表明，采取措施推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展不僅要考慮本地內(nèi)部的因素，還要將鄰近地區(qū)的相關(guān)因素和可能造成的影響考慮在內(nèi)，從而實(shí)現(xiàn)效果的最優(yōu)化。

四、主要結(jié)論與啟示

本文首先梳理了現(xiàn)有關(guān)于金融業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的研究成果，在此基礎(chǔ)上從理論層面運(yùn)用數(shù)理模型分析了金融業(yè)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響以及作用機(jī)制。根據(jù)新發(fā)展理念構(gòu)建可以衡量經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的指標(biāo)體系并采用信息熵權(quán)法加以測(cè)算，進(jìn)一步構(gòu)建地理相鄰矩陣和地理距離矩陣，采用空間自回歸模型和空間滯后模型分析了金融業(yè)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響以及這種影響的空間溢出效應(yīng)，得出主要結(jié)論如下：第一，我國(guó)31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平均實(shí)現(xiàn)了大幅度上升，其均值在東部、中部、西部依次呈降序排列，這表明經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平在各個(gè)區(qū)域之間存在顯著的區(qū)域異質(zhì)性。第二，在兩種矩陣下，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平在2007年及之前的空間相關(guān)性不明顯，2008年及以后則呈現(xiàn)出顯著的空間相關(guān)性。第三，金融業(yè)發(fā)展將對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平產(chǎn)生顯著的提升作用，且這種作用在經(jīng)濟(jì)危機(jī)發(fā)生后的階段中表現(xiàn)得更加明顯。從直接效應(yīng)和間接效應(yīng)來(lái)看，金融業(yè)發(fā)展將同時(shí)提升本地和鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平;同樣地，這種作用在經(jīng)濟(jì)危機(jī)發(fā)生之后的階段中表現(xiàn)得更加強(qiáng)烈。第四，擴(kuò)大財(cái)政支出不利于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的提升，教育水平、研發(fā)規(guī)模會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生促進(jìn)作用。

根據(jù)前文的研究結(jié)論可以提出以下建議：第一，雖然金融業(yè)發(fā)展可以顯著提升經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平，但目前我國(guó)金融業(yè)發(fā)展依然存在一些問(wèn)題。習(xí)近平總書(shū)記明確指出：“我國(guó)金融業(yè)的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、經(jīng)營(yíng)理念、創(chuàng)新能力、服務(wù)水平還不適應(yīng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的要求，諸多矛盾和問(wèn)題仍然突出?！盵41]因此，必須進(jìn)一步深化金融業(yè)改革、推動(dòng)金融業(yè)創(chuàng)新，解決金融業(yè)面臨的重點(diǎn)問(wèn)題，推動(dòng)金融更好地服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)，滿足經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的需求。第二，合理調(diào)整財(cái)政支出規(guī)模，優(yōu)化財(cái)政支出結(jié)構(gòu)，盡量減少政府對(duì)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的不合理干預(yù)，更好地發(fā)揮市場(chǎng)在資源配置中的決定性作用。第三，高度重視教育和科研對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的推動(dòng)作用，繼續(xù)加強(qiáng)對(duì)教育事業(yè)和科研創(chuàng)新活動(dòng)的支持力度，增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在動(dòng)力。

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