城市群金融集聚能緩解金融風(fēng)險嗎?

劉新榮,劉警警,班 琦

(1.暨南大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院,廣州 510632;2.南開大學(xué) 金融學(xué)院,天津 300350)

一、引言

商業(yè)銀行的金融風(fēng)險一直是影響銀行體系穩(wěn)定與社會經(jīng)濟發(fā)展的重要問題。金融風(fēng)險的累積可能導(dǎo)致金融危機。金融危機不但是“復(fù)蘇的多年草”,而且是對任何國家都“機會均等的威脅”(Reinhart and Rogoff,2013)[1]。中國的經(jīng)濟發(fā)展高度依賴銀行業(yè),信貸在企業(yè)融資中占比高達70%,但是信貸依賴在一定程度上也導(dǎo)致中國經(jīng)濟面臨高杠桿、高風(fēng)險等問題。2018年中央經(jīng)濟工作會議把防范重大金融風(fēng)險提上日程;黨的十九大報告強調(diào)要“守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險的底線”;“十四五”期間,國家繼續(xù)實施金融安全戰(zhàn)略,將防控金融風(fēng)險和守住不發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險的底線作為未來金融業(yè)發(fā)展的方向之一。隨著全球保護主義加劇以及重大公共衛(wèi)生事件的沖擊,商業(yè)銀行的資產(chǎn)與負債規(guī)模增速持續(xù)下降,不良貸款余額和不良貸款率出現(xiàn)“雙升”,特別是非城市群地區(qū)的銀行更為明顯(圖1),但是城市群中心城市的相對風(fēng)險卻在下降(圖2)。盡管中國未發(fā)生過金融危機,但是近年來隨著金融網(wǎng)絡(luò)不斷復(fù)雜化,2019年包商銀行破產(chǎn)等爆雷事件的發(fā)生,印證了商業(yè)銀行風(fēng)險增加的客觀事實。目前暴露出來的金融風(fēng)險均為區(qū)域性風(fēng)險,但是中國疆域遼闊,各地資源稟賦、區(qū)位條件、金融發(fā)展程度等不盡相同,金融風(fēng)險集聚程度呈現(xiàn)出顯著的地區(qū)差異。區(qū)域性金融風(fēng)險集聚是系統(tǒng)性金融風(fēng)險在地理維度上的具體表現(xiàn),其可能通過空間擴散蔓延為全局風(fēng)險。當(dāng)某個地區(qū)出現(xiàn)金融風(fēng)險過度集聚、突破臨界點、跨區(qū)域傳染時,就可能導(dǎo)致系統(tǒng)性金融風(fēng)險發(fā)生。只有明確金融風(fēng)險的地區(qū)分布狀況,才能因地制宜制定政策,維護金融安全與穩(wěn)定。因此,對于區(qū)域性金融風(fēng)險的研究,不能脫離地理維度的考量。

圖1 城市群不良貸款率

近年來,金融資源涌向城市群及其中心城市,城市群中心城市金融業(yè)增加值占比高達46% ,銀行總資產(chǎn)占比高達68%,城市群具有絕對的資源集聚優(yōu)勢,這勢必會對區(qū)域金融風(fēng)險的空間演變產(chǎn)生影響。目前城市群金融集聚能力顯著提升,非城市群的金融風(fēng)險日益嚴峻;城市群內(nèi)部中心城市的金融集聚能力正在進一步增強,而外圍城市的相對金融風(fēng)險卻在不斷攀升,形成了金融資源與金融風(fēng)險在地理維度上的反向流動(見圖3)。那么,如此多的金融資源向城市群及其中心城市集聚,這對其金融風(fēng)險具有怎樣的影響?金融在城市群內(nèi)部“中心-外圍”城市之間的集聚與擴散對其金融風(fēng)險產(chǎn)生怎樣的影響?城市群與非城市群的表現(xiàn)有何差異?不同類型金融資源和企業(yè)的集聚會對金融風(fēng)險帶來不同的影響嗎?

圖3 城市群中心城市金融風(fēng)險與金融集聚趨勢

鑒于此,嘗試從城市群“中心-外圍”的金融地理視角出發(fā),對金融集聚與金融風(fēng)險的關(guān)系進行分析。研究發(fā)現(xiàn):其一,金融集聚和金融風(fēng)險均具有地理集聚性,鄰近地區(qū)的集聚程度相似。其二,整體上看,城市群金融集聚有利于降低當(dāng)?shù)氐慕鹑陲L(fēng)險,但是對于非城市群,金融集聚反而會增加金融風(fēng)險(1)具體地,2012年以前金融集聚增加金融風(fēng)險,2012年以后金融集聚與金融風(fēng)險的關(guān)系變得不顯著,但符號依然為正。。其三,在城市群內(nèi)部,中心城市金融集聚會降低中心城市的金融風(fēng)險,但是會加劇外圍城市的金融風(fēng)險;對于發(fā)達城市群,其中心城市金融集聚會降低外圍城市的金融風(fēng)險。其四,城市群內(nèi)部產(chǎn)業(yè)分工、一體化等因素有助于強化金融集聚對金融風(fēng)險的降低效應(yīng)。

本研究可能的貢獻在于:其一,從城市群金融集聚視角為金融風(fēng)險問題研究提供了新思路?，F(xiàn)有文獻少有從地理角度(城市群)對金融風(fēng)險進行研究,對區(qū)域風(fēng)險的研究也大多從行政區(qū)劃角度進行,本研究的地理視角不僅包含了傳統(tǒng)的區(qū)域因素,更考慮了區(qū)域之間的經(jīng)濟聯(lián)系和地理距離。其二,揭示了微觀地理區(qū)域金融風(fēng)險的動態(tài)變化。從城市群“中心-外圍”微觀區(qū)域視角研究金融風(fēng)險,從金融集聚現(xiàn)象出發(fā),研究城市中心與外圍金融風(fēng)險的互動關(guān)系,揭示了金融風(fēng)險在不同層次地理區(qū)域的演變規(guī)律。其三,構(gòu)建城市群“中心-外圍”空間權(quán)重識別金融集聚對金融風(fēng)險的影響。推進了新經(jīng)濟地理學(xué)“中心-外圍”理論的經(jīng)驗研究。Fujita和Krugman(2004)認為,“經(jīng)驗研究”的“量化”是新經(jīng)濟地理學(xué)未來研究的重要方向,但新經(jīng)濟地理模型的非線性特征使得其計量模型的識別難度較大,本研究運用空間計量做出了嘗試。

二、文獻綜述

現(xiàn)有關(guān)于區(qū)域性金融風(fēng)險的研究中,大多針對特定的地理范圍或經(jīng)濟范圍,例如以歐盟、亞洲、美洲等,或以“一帶一路”、新興(或發(fā)達)經(jīng)濟體等經(jīng)濟組織為研究對象;國內(nèi)研究則多以省際樣本,或者以個體案例為研究對象(王營和曹廷求,2017)[2]。針對區(qū)域間的風(fēng)險關(guān)系,大多是通過風(fēng)險傳染視角進行研究,包括國家之間的風(fēng)險傳染(Forbes,2004)[3]、不同地區(qū)之間金融市場的風(fēng)險傳染(Luo et al.,2011)[4]、金融機構(gòu)之間的風(fēng)險傳染(李政等,2016)[5]。這些研究雖然涉及到不同地區(qū)的金融風(fēng)險,但是通常將金融視為在地區(qū)之間均勻分布,未考慮地區(qū)之間的地理距離。事實上,金融資源在地理維度上并不是勻質(zhì)的,而是呈現(xiàn)出向少數(shù)地區(qū)集聚的特征(謝漾和洪正,2022)[6],不同區(qū)域之間會產(chǎn)生金融資源的虹吸或輻射現(xiàn)象,并且不同地區(qū)的金融在相互傳輸過程中產(chǎn)生了基于地理距離的成本,這將會對區(qū)域金融風(fēng)險產(chǎn)生重要影響?，F(xiàn)有區(qū)域金融的研究默認金融的分布是均勻且同質(zhì)的,未考慮在地理維度上的聯(lián)系,這一研究范式忽略了金融在地理維度上的集聚特征,將會產(chǎn)生有偏的結(jié)論。近年來,中國經(jīng)濟的地理集聚現(xiàn)象在城市群興起背景下愈發(fā)凸顯,“十四五”規(guī)劃建議進一步強調(diào)“發(fā)揮中心城市和城市群帶動作用,建設(shè)現(xiàn)代化都市圈”,目前,許多城市在經(jīng)濟發(fā)展方式上逐漸實現(xiàn)抱團式發(fā)展,形成多個城市群,經(jīng)濟要素不斷向城市群集聚。因此,中國金融在地理維度上的集聚已不同于以往“自西向東的遷移”,以及單純“向發(fā)達省份集聚”(俞穎等,2017)[7],而是逐漸呈現(xiàn)出以城市群為單位的集聚特征(王金哲等,2020)[8]。城市群體系下金融網(wǎng)絡(luò)的形成使區(qū)域間金融資源的流動突破了傳統(tǒng)行政區(qū)劃的限制,在地理維度上演化為集聚與擴散的過程,最終形成金融中心區(qū)域、外圍區(qū)域的地理結(jié)構(gòu)。因此,城市群作為集聚經(jīng)濟的典型代表,應(yīng)當(dāng)成為研究區(qū)域金融風(fēng)險的重要視角,本文正是基于城市群金融集聚視角,對金融風(fēng)險展開研究。

三、理論假設(shè)

城市群是由一系列城市組成的集合體,在城市群內(nèi)部,城市之間通過中間投入品、基礎(chǔ)設(shè)施、勞動力等生產(chǎn)要素的相互組合與共享,構(gòu)成合作關(guān)系,形成帶有顯著溢出特質(zhì)的集聚經(jīng)濟,這能夠提高城市群生產(chǎn)效率和金融發(fā)展水平。具體地,一方面,城市群的形成在提高生產(chǎn)效率之后,實體經(jīng)濟飛速發(fā)展,會順勢產(chǎn)生大量金融需求,從而形成城市群金融集聚效應(yīng);另一方面,城市群打破了原有經(jīng)濟治理的“藩鎮(zhèn)割據(jù)”思維,融合了地區(qū)生產(chǎn)要素,在地區(qū)之間相互集聚、擴散,因此,城市群的發(fā)展極大地促進了經(jīng)濟集聚,從而引發(fā)金融集聚。城市群金融集聚在不同階段具有不同表現(xiàn),初期表現(xiàn)為金融從外圍城市向中心城市集聚,后期表現(xiàn)為金融從中心城市向外圍城市擴散,這造成了金融風(fēng)險在城市群中的變化(謝漾和肖冬利,2023)[9],至于金融集聚對金融風(fēng)險的影響,主要來源于金融集聚對金融信息的影響,總結(jié)為以下幾點:

第一,金融集聚縮短了物理距離,降低了信息不對稱程度。運輸成本和要素成本是導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)在消費地集聚還是在原材料地集聚的關(guān)鍵因素(梁琦,2004)[10],而對于金融產(chǎn)業(yè)而言,原材料(信息)和消費者(個人、企業(yè))直接存在于同一區(qū)位,因此金融產(chǎn)業(yè)有動機向企業(yè)所在地集聚,這一行為拉近了兩者的距離,降低了信息不對稱程度。金融機構(gòu)以經(jīng)營信息為主,如何根據(jù)信息正確搜尋和篩選需要融資的企業(yè),決定了貸款的金融風(fēng)險。金融信息分為“硬”信息和“軟”信息兩大類(Pelersen and Rajan,2002)[11]?！坝病毙畔攧?wù)報表等標(biāo)準化信息,可以通過專業(yè)化手段進行采集和驗證,能夠通過先進的電子技術(shù)提升“硬”信息的傳輸距離,例如上市公司的公開信息;而“軟”信息最好的傳播方式是面對面交流,例如當(dāng)?shù)刂行∑髽I(yè)的內(nèi)部經(jīng)營狀況、未來前景,該信息遠距離傳輸效率較低。銀行與企業(yè)地理位置接近可以促進雙方的信息交流,便于銀行采集“軟信息”。“軟信息”相較于“硬信息”,更能夠多維度地揭示企業(yè)的深度經(jīng)營狀況。因此金融機構(gòu)傾向于靠近信息源以降低信息搜尋成本和信息不對稱程度,從而減少金融風(fēng)險。Porteous(1995)[12]認為地理距離影響信息傳遞,物理距離近,則信息不對稱程度低,金融風(fēng)險小。而城市群通過城市之間緊密的交通聯(lián)系、密集的基礎(chǔ)設(shè)施、密切的合作關(guān)系,使得物理距離變得更近,城市群金融集聚使該區(qū)域充斥著大量金融機構(gòu)和金融資源,拉近了金融機構(gòu)與企業(yè)之間的距離,從而降低金融風(fēng)險。

第二,金融集聚的外在性。馬歇爾(1920)認為產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生了外在性,對于金融機構(gòu)也是如此:其一,信息具有外在性。對于金融機構(gòu)而言,金融機構(gòu)密集分布的地區(qū),其相互交流能夠制造大量金融信息,在一定區(qū)域內(nèi),信息具有公共產(chǎn)品的性質(zhì),金融機構(gòu)之間能夠共享信息。集聚能夠促成獨特的非標(biāo)準信息的擴散,這有助于信息和知識的外溢。金融業(yè)作為特殊的產(chǎn)業(yè),其主要特征是經(jīng)營、加工、傳遞信息,金融機構(gòu)之間的相互鄰近和集聚,有利于金融機構(gòu)之間的溝通和學(xué)習(xí),有助于發(fā)揮產(chǎn)業(yè)外在性,使信息在金融機構(gòu)之間流動,提高金融主體對金融信息的認知能力,這有助于金融機構(gòu)了解實體經(jīng)濟的情況,識別企業(yè)的潛在風(fēng)險。其二,金融集聚培育出區(qū)域共享的金融人才市場。區(qū)域內(nèi)部集聚了大量金融人才,創(chuàng)造出完善的金融勞動力市場,金融人才根據(jù)余缺進行調(diào)劑,人才在金融機構(gòu)之間的流動,既提高了工作效率,降低了失業(yè)風(fēng)險,也使得信息在機構(gòu)之間傳遞,降低信息不對稱。其三,金融在一個區(qū)域的集聚,使得該區(qū)域產(chǎn)生對金融業(yè)上下游供應(yīng)商的強烈需求。例如法律、會計、咨詢、信用評級、擔(dān)保等服務(wù),這些服務(wù)能夠起到優(yōu)化金融服務(wù),提高金融效率,以及為企業(yè)提供規(guī)范運營,預(yù)防、分擔(dān)金融風(fēng)險的作用。

第三,金融集聚存在規(guī)模效應(yīng)。在金融集聚程度較高的地區(qū),能夠獲得規(guī)模經(jīng)濟(Shin and park,1999)[13]。一方面,金融集聚可以產(chǎn)生信息收集和處理的規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng),某地區(qū)不會因為增加了一個金融機構(gòu)而消失一部分信息,信息一直存在并等待被發(fā)掘,金融機構(gòu)越多,對該地區(qū)的信息收集和處理越完善,使資金流向更優(yōu)質(zhì)的項目,從而降低金融風(fēng)險;另一方面,金融集聚使得金融機構(gòu)之間能夠相互拆借,互通有無,一個集聚的金融市場擁有整體較為穩(wěn)定的經(jīng)營狀態(tài)和流動性,使得每家金融機構(gòu)的流動性風(fēng)險降低(Bencivenga and Smith,1991)[14]。金融集聚會產(chǎn)生競爭效應(yīng),使一個地區(qū)的金融機構(gòu)產(chǎn)生專業(yè)化分工,形成多個金融服務(wù)層次,例如大型銀行和中小型銀行對接不同的客戶群體,其對自身的客戶更為了解,可以提升金融效率,進而降低金融風(fēng)險。規(guī)模經(jīng)濟產(chǎn)生之后會自我增強,更多的金融機構(gòu)、非金融企業(yè)、個人將被吸引到這里(Tschoegl,2000)[15],這不僅促進了企業(yè)之間加劇競爭,而且提高了信息的傳播速度,從而減弱銀行與企業(yè)之間的信息不對稱,降低金融風(fēng)險。

第四,金融集聚緩解了企業(yè)風(fēng)險。金融集聚能夠緩解企業(yè)的信貸約束,分散金融風(fēng)險。企業(yè)在金融集聚環(huán)境中面臨更多可選擇的金融資源,緩解了企業(yè)的信貸約束,為投資者提供長效激勵、分散風(fēng)險,防止資金鏈斷裂風(fēng)險(Tadesse,2002)[16]。一方面,金融集聚可以有效緩解企業(yè)的信貸約束,通過金融中介識別和支持高質(zhì)量企業(yè),減少經(jīng)營風(fēng)險;另一方面,金融集聚帶來金融市場的完善,金融市場能夠分散企業(yè)的跨期風(fēng)險。

第五,金融集聚降低了監(jiān)管成本。金融集聚地區(qū)的金融機構(gòu)相互之間距離較近,更方便監(jiān)管機構(gòu)的監(jiān)管和監(jiān)督。近距離的監(jiān)管有助于監(jiān)管機構(gòu)更及時地了解金融機構(gòu)的運營和風(fēng)險狀況。相比于分散在不同地區(qū)的金融機構(gòu),集聚在一起的金融機構(gòu)監(jiān)管更加集中和高效。監(jiān)管機構(gòu)與金融機構(gòu)之間更緊密的合作和信息共享,提高了監(jiān)管的智能化水平,共同應(yīng)對金融市場的風(fēng)險和挑戰(zhàn)。監(jiān)管機構(gòu)之間的合作和信息共享加強了對市場的監(jiān)測和預(yù)警,減少了監(jiān)管漏洞,降低了監(jiān)管成本。同時,金融集聚地區(qū)擁有更為完善和專業(yè)化的金融人才和技術(shù)支持,提升了監(jiān)管的科技水平和能力。這些因素的協(xié)同作用有助于降低金融監(jiān)管成本。

綜上所述,城市群金融集聚降低了金融風(fēng)險,但是對于非城市群,這種金融集聚效應(yīng)具有完全相反的影響。其一,非城市群城市之間的經(jīng)濟關(guān)聯(lián)度較低,經(jīng)濟發(fā)展程度也較低,各區(qū)域尚未形成有效的產(chǎn)業(yè)分工,此時的企業(yè)經(jīng)營效率也較低,面臨著較高的經(jīng)營風(fēng)險,金融資源在非城市群的分布會使得金融資源暴露在較高的風(fēng)險區(qū)域中,金融集聚程度越高,金融風(fēng)險也就越大。其二,金融集聚程度未達到產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟的臨界值。在非城市群金融集聚初期,金融資源往往零散分布,金融機構(gòu)之間的距離較遠、聯(lián)系較弱,并且金融機構(gòu)之間面臨無序競爭,此時金融集聚程度增加反而會加劇金融風(fēng)險。其三,金融資源同質(zhì)性嚴重。在非城市群中,區(qū)域之間的金融機構(gòu)無法形成功能互補和分工,提供了大量同質(zhì)性產(chǎn)品,無法有效幫助企業(yè)分散經(jīng)營風(fēng)險,在充斥著同質(zhì)性金融產(chǎn)品的金融市場中,金融集聚程度越高,金融風(fēng)險越大。因此提出假設(shè)一:

假設(shè)一:城市群金融集聚有利于降低當(dāng)?shù)氐慕鹑陲L(fēng)險;非城市群金融集聚會增加當(dāng)?shù)氐慕鹑陲L(fēng)險。

金融資源在區(qū)域之間的分布極不均衡,金融市場在空間上的集聚會表現(xiàn)在各個區(qū)域金融中心的建立。金融集聚在一個中心城市并不一定會促進其周邊地區(qū)的金融集聚,反而會起到一定的抑制作用。由于“勞動力蓄水池”“中間投入”“知識溢出”等因素的影響,金融資源在中心城市集聚之后,就會呈現(xiàn)出一種“自我強化”的特征:其一,在中心城市集聚情況下,完全異質(zhì)性的金融從業(yè)人員進入中心城市后,其就業(yè)機會的增加,吸引了周邊區(qū)域從業(yè)人員的涌入,從而形成一個更大的就業(yè)市場。其二,金融機構(gòu)更傾向集中投資于中心城市,以實現(xiàn)中間產(chǎn)品的共享,從而降低企業(yè)的生產(chǎn)成本。一般情況下,某一地區(qū)的財政資源是固定不變的,但是隨著財政資源和財政人才的不斷集中,邊緣地區(qū)的財政資源就會逐漸減少。所以,金融集聚將會使周邊城市的金融資源流失,根據(jù)假設(shè)一的分析,外圍城市金融集聚程度的下降將會加劇外圍城市的金融風(fēng)險。這與赫希曼的極化效應(yīng)理論不謀而合,該效應(yīng)使得金融中心高效率的金融企業(yè)與外圍低效率的金融企業(yè)進行競爭,使外圍金融企業(yè)逐漸萎縮,在經(jīng)濟發(fā)展初級階段使中心城市累積性增長,擴大了“中心-外圍”之間的金融差距。

中心城市過度的金融集聚意味著外圍企業(yè)遠離中心城市金融資源,從而導(dǎo)致信息不對稱程度、監(jiān)督成本上升,加劇金融風(fēng)險。遠離銀行決策中心提高了金融機構(gòu)篩選與監(jiān)督客戶的成本,增加信貸風(fēng)險(Cotugno et al.,2013)[17]。中心城市金融機構(gòu)與外圍城市企業(yè)的距離阻礙了“軟信息”的搜集,提高了代理和監(jiān)督成本,更可能引發(fā)道德風(fēng)險,產(chǎn)生金融風(fēng)險。因此,金融機構(gòu)向中心城市集聚使得金融業(yè)與企業(yè)的空間布局產(chǎn)生錯位,外圍企業(yè)與中心城市銀行距離增加,提高了企業(yè)的信貸風(fēng)險。此外,具有高質(zhì)量項目的企業(yè)在進行選址時,為了緩解信貸約束與分散研發(fā)風(fēng)險,有能力選擇金融機構(gòu)更多、金融市場更為完善的中心城市。金融集聚產(chǎn)生“虹吸效應(yīng)”,優(yōu)質(zhì)企業(yè)受金融資源吸引進而不斷地從外圍地區(qū)向中心城市集聚。中心城市競爭激烈,低質(zhì)量企業(yè)只能向外圍城市遷移(Combes et al.,2012)[18]。換言之,中心城市人才流與信息流這兩大要素強化了對外圍城市的“虹吸效應(yīng)”,導(dǎo)致外圍城市企業(yè)質(zhì)量下降,造成更高的金融風(fēng)險。由此可見,金融資源和優(yōu)質(zhì)企業(yè)向中心城市集聚,將會加劇外圍城市的金融風(fēng)險。

當(dāng)城市群發(fā)展成熟,進入高度分工協(xié)作與一體化發(fā)展階段時,金融集聚現(xiàn)象可能經(jīng)歷逆轉(zhuǎn),產(chǎn)生所謂的“涓流效應(yīng)”。在這一階段,中心城市開始向外圍城市設(shè)立金融分支機構(gòu)或進行投資,旨在優(yōu)化資源配置并降低金融風(fēng)險。一方面,隨著中心城市金融集聚的飽和效應(yīng)及擁擠效應(yīng)的顯現(xiàn),其吸納金融資源和人才的能力可能達到極限。為了追求更高的邊際收益和更低的成本,金融集聚開始向擴散效應(yīng)轉(zhuǎn)變,這種轉(zhuǎn)變使得中心城市不再是唯一的金融集聚地,金融資源開始向外圍城市擴散(羅小偉,2020)[19];另一方面,中心城市作為研發(fā)中心、金融中心和信息中心,率先完成產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和升級。制造業(yè)等產(chǎn)業(yè)開始向外圍城市轉(zhuǎn)移,而中心城市的金融資源也隨著制造業(yè)向外圍城市擴散。這種轉(zhuǎn)移和擴散過程使得外圍城市的金融集聚速度逐漸上升,企業(yè)的質(zhì)量和效率得到提高。在此背景下,中心城市作為信息腹地開始向外圍城市提供專業(yè)化服務(wù),并將金融知識和信息溢出。外圍城市逐漸成為中心城市的重要合作伙伴,形成了“中心-外圍”的經(jīng)濟模式,推動城市群內(nèi)部經(jīng)濟的逐步一體化,這種一體化的發(fā)展有助于降低外圍城市的金融風(fēng)險(劉勝,2019)[20]。通過中心城市向外圍城市的金融資源擴散,外圍城市企業(yè)獲得更多金融支持和服務(wù),降低了企業(yè)的融資成本,減輕了金融風(fēng)險。此外,中心城市的核心創(chuàng)新能力和輻射效應(yīng)對外圍城市產(chǎn)生了積極影響,促使外圍城市企業(yè)的質(zhì)量和效率上升,進一步減少金融風(fēng)險發(fā)生的可能性。因此提出假設(shè)二:

假設(shè)二:對于欠發(fā)達城市群,城市群中心城市金融集聚會加劇外圍城市的金融風(fēng)險;對于發(fā)達城市群,其中心城市金融集聚會降低外圍城市的金融風(fēng)險。

四、實證分析

(一) 樣本與數(shù)據(jù)

1.金融集聚數(shù)據(jù)來源

選取中國2003—2017年間273個地級及以上城市為樣本,分別對18個主要城市群和非主要城市群進行面板數(shù)據(jù)分析。采用內(nèi)插、預(yù)測等方法對一些缺失的資料進行補充,并剔除一些離群點,最終獲得4095個樣本。其中,《中國城市統(tǒng)計年鑒》和CNRDS數(shù)據(jù)庫為主要數(shù)據(jù)來源,上市公司、公開發(fā)行基金和證券公司的數(shù)據(jù)通過Wind終端獲取。由于中小企業(yè)與服務(wù)業(yè)協(xié)同發(fā)展,因此城市群具有較強的代表性。因為在不同的空間層次上,產(chǎn)業(yè)與空間之間的相互關(guān)系及交互效應(yīng)截然不同,太大或者太小,均難以體現(xiàn)“核心-邊緣”的空間結(jié)構(gòu)與功能分工特點。

2.金融風(fēng)險數(shù)據(jù)來源

微觀銀行數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。在數(shù)據(jù)處理過程中,剔除存續(xù)期1年的銀行;不良貸款(率)、貸款總額等主要變量的缺失值通過查詢銀行年報補齊;進行1%的雙側(cè)縮尾處理。

3.銀行分支機構(gòu)數(shù)據(jù)來源

各地級市銀行分支機構(gòu)數(shù)據(jù)主要來源于中國銀監(jiān)會許可證發(fā)布系統(tǒng),利用python抓取分支機構(gòu)的地理位置信息,并整理每個地級市的銀行分支機構(gòu)數(shù)量。

(二) 主要變量的定義與計算

1.核心變量

(1)金融資源:參考王如玉等(2019)[21]的構(gòu)建思想(2)借鑒王如玉等(2019)[21]的研究思路,主要有以下幾個方面:首先,該指標(biāo)是結(jié)合了多個學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)金融專家的觀點,從而使城市金融集聚程度的排序與實際相吻合。利用傳統(tǒng)的區(qū)位熵測度方法,其在宏觀上的表現(xiàn)與人們的期望相一致,但是將其應(yīng)用于地級市,卻與實際情況有較大出入,例如,以那曲市、南京市、廣州市為代表的地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平最高;佛山等地級市、北京市、上海市排在15位之后。其次,在這篇文章中,我們對城市(群)中的金融資源進行了研究,如果采用人均為平均數(shù),則將會被人口指數(shù)所影響,從而不能完全體現(xiàn)出金融資源的本質(zhì),而且區(qū)位熵來自于對工業(yè)行業(yè)分工的測度,將這一概念直接應(yīng)用于金融資源的測量并不合適。再次,由于大部分地區(qū)的金融資源自身均不斷增長,因此采用金融資源占全國范圍的比例,可以更好地反映金融資源在各地區(qū)之間的相互依存關(guān)系。選取本區(qū)域金融資源占全國的比例,可以更好地反映區(qū)域之間的相對變動。最后,不同金融指標(biāo)的權(quán)重,能夠更好地反映金融指標(biāo)的總體狀況。,計算各城市所具有的相關(guān)金融資源占全國的比例,以權(quán)重法計算其集聚度,即:金融資源的集聚度,以各城市市域的存款和貸款比例為衡量指標(biāo)(占50%);各城市金融業(yè)從業(yè)人員數(shù)量占比(30%);各城市A股市場上市公司數(shù)量占全國上市公司數(shù)量的比例(10%);證券公司數(shù)量占比(secrurity,5%);公募基金數(shù)量占比(5%)。

(2)金融風(fēng)險(risk):采用不良貸款率衡量金融風(fēng)險(不良貸款總額/貸款總額)。

2.控制變量

(1)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(ind_str):第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值/總產(chǎn)值,反映地方產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特征。

(2)政府干預(yù)(expend):公共財政支出/GDP,反映地方政府對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟的干預(yù)強度。

(3)人均GDP(GDP):反映當(dāng)?shù)亟?jīng)濟總體發(fā)展情況。

(4)貸款增長率(Loan):反映信貸擴張速度,信貸增長過快可能導(dǎo)致風(fēng)險上升。

(5)工業(yè)企業(yè)利潤(pro):采用地級市的工業(yè)企業(yè)利潤總額衡量,反映實體經(jīng)濟的運行情況。

(6)地方債務(wù)(debt):采用地級市地方債務(wù)余額衡量。

(7)房價(price):采用地級市年度平均房價衡量,房價波動可能導(dǎo)致金融風(fēng)險。

(三) 模型設(shè)定

借鑒朱虹等(2012)[22]的做法,構(gòu)建模型(1)如式(1)所示:

(1)

其中,Yi,t為城市i的金融風(fēng)險,Xi,t為城市i的金融集聚程度。W為中心城市權(quán)重,因此,WXi,t為金融集聚的空間滯后項,代表城市群中心城市的金融集聚程度。controli,t為控制變量,μi為i的個體效應(yīng),γt為時間效應(yīng),εi,t為殘差項。

對于式(2)而言,當(dāng)i為中心城市時,權(quán)重W中對應(yīng)的元素取1。最終空間滯后項WXi,t只會對中心城市賦予權(quán)重。此外,構(gòu)建“經(jīng)濟權(quán)重”指標(biāo)(式(3)),其中yj為城市j的經(jīng)濟發(fā)展水平,Wij的經(jīng)濟意義為城市j在其城市群中經(jīng)濟體量所占比重。

(2)

(3)

由此,模型除了討論一個城市的金融集聚(Xi,t)對該城市金融風(fēng)險(Yi,t)的影響外,還探討了中心城市的金融集聚(WXi,t)對外圍城市金融風(fēng)險Yi,t的影響(3)β1反映的是每個城市的分工對其自身金融集聚的影響。。

模型(1)是本研究的主模型。引入式(4),即擾動項的空間滯后項,對共同沖擊和其他具有空間相關(guān)的遺漏變量所帶來的影響進行控制。

(4)

(四) 回歸結(jié)果

1.全樣本回歸

表1是全樣本的回歸結(jié)果,采用了4種空間權(quán)重。被解釋變量為金融風(fēng)險(risk),解釋變量為金融集聚(fin),空間滯后項為中心城市的金融集聚(ρ)和中心城市的金融風(fēng)險(ρ.risk)。由回歸結(jié)果可知,金融集聚(fin)的系數(shù)均顯著為負,表明從整體上看,金融集聚程度越高,金融風(fēng)險越低,驗證了本研究的核心假設(shè),說明金融集聚具有降低金融風(fēng)險的效應(yīng);中心城市金融集聚(ρ)的系數(shù)均為正,表明隨著城市群中心城市金融集聚程度的上升(即金融資源向中心城市集聚),外圍城市的金融風(fēng)險將上升,這一發(fā)現(xiàn)說明金融集聚與風(fēng)險的關(guān)系在地理層面上具有此消彼長的動態(tài)關(guān)系,從理論上講,這是由于中心城市虹吸了外圍城市的金融資源,導(dǎo)致外圍城市金融風(fēng)險上升;中心城市金融風(fēng)險(ρ.risk)的系數(shù)為正,表明中心城市金融風(fēng)險上升也會導(dǎo)致外圍城市金融風(fēng)險上升,即金融風(fēng)險在地理層面上具有鄰近性和集聚性,風(fēng)險高的地區(qū)會在一個區(qū)域扎堆,這與金融集聚在地理層面上的特征相似。

表1 金融集聚與金融風(fēng)險

2.城市群分類回歸

按照城市群的發(fā)展階段,將城市群分為欠發(fā)達城市群、快速發(fā)展城市群、發(fā)達城市群、衰退城市群和非城市群。由表2的回歸結(jié)果可知,(1)-(4)列金融集聚(fin)的系數(shù)依然為負,表明對于各類城市群而言,金融集聚均有利于降低金融風(fēng)險;中心城市金融集聚(ρ)的系數(shù)表現(xiàn)具有差異,欠發(fā)達城市群((1)列)和快速發(fā)展城市群((2)列)ρ的系數(shù)顯著為正,表明這兩類城市群的中心城市金融集聚會使外圍城市的金融風(fēng)險上升,金融資源向中心城市流動雖然會降低中心城市的金融風(fēng)險,但是會惡化外圍城市的金融風(fēng)險;(3)-(4)列ρ的系數(shù)顯著為負,表明對于發(fā)達城市群和衰退城市群而言,城市群的中心城市金融集聚會使外圍城市的金融風(fēng)險下降,中心城市金融集聚對外圍城市產(chǎn)生的良性輻射,降低了外圍城市的金融風(fēng)險,這可能是由于這兩類城市群發(fā)展較為成熟,“中心-外圍”城市之間的聯(lián)系較為緊密,“中心-外圍”城市之間已經(jīng)不再是“資源爭奪”的零和博弈,而是形成了良好的合作關(guān)系,中心城市的金融資源也會對外圍城市產(chǎn)生一定的輻射效應(yīng),這種城市群內(nèi)部的合作關(guān)系在后文做進一步討論。

表2 城市群分類回歸

由(5)列可知,對于非城市群,金融集聚(fin)的系數(shù)為正,表明金融集聚反而會使其金融風(fēng)險增加,與金融集聚在城市群中的表現(xiàn)截然相反。這可能是由于非城市群城市處于發(fā)展的初級階段,經(jīng)濟發(fā)展水平和金融集聚程度較低,金融面臨的信息不對稱程度較高,并且產(chǎn)業(yè)發(fā)展較為落后,產(chǎn)業(yè)風(fēng)險較大,進而使得集聚在此的金融資源面臨更高風(fēng)險,在這個發(fā)展階段,金融集聚將面臨更高的金融風(fēng)險,驗證了假設(shè)一。此外,引入金融集聚(fin)的二次項,二次項系數(shù)為負,再次驗證了金融集聚只是在初級發(fā)展階段具有增加金融風(fēng)險的負面作用,隨著金融集聚的進一步增加,金融風(fēng)險趨于下降。

3.城市群發(fā)展影響金融風(fēng)險的機制檢驗

成熟的城市群通常至少具有以下特征:其一,具有強大的中心城市。中心城市是城市群的核心,中心城市的發(fā)展水平和能力對城市群的發(fā)展發(fā)揮著非常關(guān)鍵的作用。中國現(xiàn)階段的三個發(fā)達城市群分別由北京、上海、廣州(深圳)引領(lǐng)。其二,城市群一體化程度。一體化程度指一個城市群的中心城市與外圍城市發(fā)展水平的協(xié)同度和相似性(4)金融一體化=|1/(yit/Yt-1)|,其中yit為城市金融集聚程度,Yt為城市群平均金融集聚程度。,該指標(biāo)值越大,表明中心城市與外圍城市的金融發(fā)展程度越接近。城市群分工指中心城市與外圍城市之間的產(chǎn)業(yè)分工程度,借鑒謝漾和洪正(2022)[23]的指標(biāo)構(gòu)建思路(5)城市群分工指數(shù)=(中心城市金融集聚/中心城市工業(yè)集聚)/(外圍城市平均金融集聚/外圍城市平均工業(yè)集聚),用以表征中心城市與外圍城市在金融業(yè)與工業(yè)兩個產(chǎn)業(yè)之間的分工情況。,該指標(biāo)值越大,表明中心城市越注重金融業(yè),而將工業(yè)分工給外圍城市。其三,中心城市和外圍城市之間的分工水平。因為集聚動態(tài)演進過程中會逐漸形成“中心城市服務(wù)業(yè)集聚,外圍城市制造業(yè)集聚”的“中心-外圍”分工結(jié)構(gòu)。選取以上3個變量作為城市群發(fā)展影響金融風(fēng)險的機制變量并進行檢驗。

研究模型采用交互項設(shè)計,構(gòu)造金融集聚分別與產(chǎn)業(yè)分工(fin×產(chǎn)業(yè)分工)、城市群一體化(fin×一體化水平)、城市競爭力(fin×城市競爭力)的交乘項,并賦予其空間滯后權(quán)重,例如ρ.(fin×產(chǎn)業(yè)分工),該項變量的經(jīng)濟含義為中心城市的金融集聚通過產(chǎn)業(yè)分工對金融風(fēng)險施加影響。

由表3的回歸結(jié)果可知,(1)列中ρ.(fin×產(chǎn)業(yè)分工)的系數(shù)為負,表明金融集聚可以通過中心城市的產(chǎn)業(yè)分工降低外圍城市的金融風(fēng)險,這是由于城市群中心與外圍的產(chǎn)業(yè)分工,使得兩者的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)更加優(yōu)化,發(fā)揮了各自的產(chǎn)業(yè)比較優(yōu)勢,使產(chǎn)業(yè)得到良性發(fā)展,從而降低金融風(fēng)險;(2)列中ρ.(fin×一體化水平)的系數(shù)為負,表明城市群一體化水平越高,金融集聚越能夠使外圍城市的金融風(fēng)險降低,這是由于城市群一體化使得城市群內(nèi)的城市之間距離更近、聯(lián)系更緊密、發(fā)展差距更小,進而使得城市群金融與產(chǎn)業(yè)得到良性發(fā)展,從而降低金融風(fēng)險;(3)列中ρ.(fin×城市競爭力)的系數(shù)為正,表明中心城市競爭力越強,外圍城市的金融風(fēng)險越高,可見單個城市競爭力的增強,只會使單個城市的金融風(fēng)險下降,但是會使周邊城市的金融風(fēng)險上升。

表3 影響城市群金融風(fēng)險的機制檢驗

4.穩(wěn)健性檢驗

采用General Space二步最小二乘法(General Space Distance Square,GS2SLS)進行穩(wěn)健性檢驗。與主模型(1)相似的模型設(shè)置,區(qū)別在于在這個估計方法中,將樣本觀察值作為一個空間斷面數(shù)據(jù)處理,也就是每一個觀察值代表1個地理位置的信息,所以,需要將4095個樣本觀察值處理為4095個虛擬城市。利用該方法建立一個空間加權(quán)系數(shù)為4095×4095的矩陣。

選用中心城市金融集聚初始值(2003年)和工業(yè)企業(yè)數(shù)量作為工具變量,采用GS2SLS對基準回歸進行因果識別檢驗,以驗證中心城市對外圍城市的影響具有因果關(guān)系?；貧w結(jié)果如表4所示。由金融集聚的空間滯后項系數(shù)為正可知,中心城市金融集聚會增加外圍城市的金融風(fēng)險,且具有因果關(guān)系。

表4 廣義空間兩階段最小二乘法(GS2SLS)

五、結(jié)論與政策建議

城市群的興起集聚了大量金融資源,這對于金融風(fēng)險集聚具有影響。本研究基于銀行微觀數(shù)據(jù)和地級以上城市數(shù)據(jù),運用空間計量模型識別城市群金融集聚與金融風(fēng)險的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn):

第一,城市群金融集聚有利于降低金融風(fēng)險,但是非城市群金融集聚反而會增加金融風(fēng)險。

第二,中心城市金融集聚會降低中心城市金融風(fēng)險,但欠發(fā)達城市群中心城市金融集聚會加劇外圍城市金融風(fēng)險,而發(fā)達城市群中心城市金融集聚會降低外圍城市金融風(fēng)險。

第三,城市群內(nèi)的產(chǎn)業(yè)分工、一體化等因素有助于金融集聚對金融風(fēng)險的降低。

本研究有助于從地理維度理解金融資源分布與金融風(fēng)險的關(guān)系,為通過發(fā)展城市群、調(diào)節(jié)金融地理集中度防范金融風(fēng)險提供了較為重要的實證依據(jù)和決策參考。提出以下政策建議:

第一,提高城市群金融集聚能力,逐漸擴大城市群邊界。由于城市群金融集聚有助于降低金融風(fēng)險,而金融在非城市群的分布會加劇金融風(fēng)險,所以大力發(fā)展城市群是控制區(qū)域金融風(fēng)險的首要選擇,發(fā)揮好現(xiàn)有城市群的金融集聚功能,將外界金融資源吸收至具有高效率的城市群內(nèi),因此應(yīng)適當(dāng)擴大城市群邊界。此外,應(yīng)重點關(guān)注非城市群的金融風(fēng)險。

第二, 充分發(fā)揮中心城市的金融輻射作用。中心城市集聚了大量金融資源,一定程度上導(dǎo)致外圍城市金融資源匱乏,因此,應(yīng)發(fā)揮中心城市對外圍城市的金融輻射作用,鼓勵中心城市對外圍城市設(shè)立分支機構(gòu),對外圍城市進行適當(dāng)投資,這樣能夠緩解中心與外圍之間的發(fā)展矛盾,縮小差距。

第三, 控制非城市群和欠發(fā)達城市群外圍城市的金融風(fēng)險。欠發(fā)達區(qū)域的金融風(fēng)險往往暴露在更大的風(fēng)險中,因此,應(yīng)增加欠發(fā)達城市的經(jīng)濟關(guān)聯(lián),促進產(chǎn)業(yè)分工,提高企業(yè)經(jīng)營效率。加強欠發(fā)達地區(qū)金融集聚程度的管理,使之達到產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟的臨界值;加強金融機構(gòu)之間的功能互補和分工協(xié)作,滿足企業(yè)經(jīng)營的多樣化需求,幫助企業(yè)分散經(jīng)營風(fēng)險。

第四,在經(jīng)濟發(fā)展水平較高的城市群內(nèi),支持核心城市的大銀行開展跨地區(qū)業(yè)務(wù),完善中小銀行的本地化運營模式。各地區(qū)商業(yè)銀行的跨地區(qū)經(jīng)營戰(zhàn)略要根據(jù)實際情況進行調(diào)整。國有大銀行由于其地域影響力較大,會吸引周邊城市的金融資源與服務(wù),進而加大其金融風(fēng)險,因此應(yīng)當(dāng)鼓勵其跨地區(qū)進入周邊城市;通過對邊緣型企業(yè)的融資扶持,減輕邊緣型城市由于地處邊緣型地區(qū)導(dǎo)致的融資資源不足,進而減少邊緣型城市的財務(wù)風(fēng)險。中小銀行在地理維度上的影響范圍較小,一個地區(qū)的中小銀行并不會對周邊地區(qū)產(chǎn)生風(fēng)險,因此應(yīng)當(dāng)發(fā)揮其本土化運營優(yōu)勢,著重防控本地金融風(fēng)險。