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第 3 章金融集聚对城市经济效率的作用机制分析 ....................... 16
3.1 金融集聚的动因分析 .................................. 16
3.1.1 金融集聚的内在动因 ........................... 16
3.1.2 金融集聚的外部因素 ....................... 17
第 4 章 数据选取与变量测度 .................................. 22
4.1 数据来源与样本选取 ......................... 22
4.2 城市经济效率的测算 ............................... 22
第 5 章 金融集聚对城市经济效率的空间实证研究 ........................... 28
5.1 空间计量模型选取 ..................... 28
5.1.1 空间计量模型介绍 ................................ 28
5.1.2 空间权重矩阵选择 ............................ 29
第 5 章 金融集聚对城市经济效率的空间实证研究
5.1 空间计量模型选取
5.1.1 空间计量模型介绍
空间计量经济学( Anselin ,1988)认为一个地区空间单元上的某种经济地理现象或某一属性值与邻近地区空间单元上同一现象或属性值是相关的。Tobeler(1979)地理学认为:事物之间存在普遍的相关性,这种相关性的强弱与空间距离相关,并且空间距离越近相关性越强,反之相关性越弱。但传统的计量方法可能会忽略地理空间对数据空间的影响性,而空间经济计量模型则可以解决回归模型中复杂的空间相互作用与空间依存性结构问题。因此为了能够准确地反映空间关联性与空间依赖性,需要选择恰当的空间计量模型,空间计量模型设为如(5.1)。
为了检验金融集聚和城市经济效率的空间自相关性, 这里运用空间自相关指数 Moran’ s I 检验结果。本文在设定地理距离空间权重矩阵(W)的基础上,计算了2008-2016 年中国十大城市群 162 个城市的金融集聚、城市经济效率指标的 Moran’ s I 指数。莫兰指数结果见下表 5.1。
表 5.1 金融集聚、城市经济效率的空间相关性(莫兰指数检验)
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第 6 章 结论与建议
6.1 研究结论
在不断完善区域协调机制、不断推进区域产业协同发展的背景下,对区域经济带动的城市群金融集聚对城市经济效率的影响研究有着重要意义。本文采用中国十大城市群(长三角城市群、京津冀城市群、珠三角城市群、川渝城市群、长江中游城市群、山东半岛城市群、海峡西岸城市群、辽中南城市群、中原城市群、关中城市群,162 个城市)的面板数据,通过对城市经济效率和金融集聚水平的测算、金融集聚对经济效率的空间回归分析以及从经济发展模式、区域两个角度划分的进一步分析,得出以下研究结论:
(1)从十个城市群的整体层面来看,金融集聚对城市经济效率呈“倒 U 型”影响,且现阶段金融集聚对城市经济效率呈促进作用。金融集聚对城市经济效率呈正向相关,表现为金融集聚水平的提高不仅能够正向促进该城市的城市经济效率提升,也由于金融集聚的空间溢出效应带动周边地区的城市经济效率;但如果金融集聚水平过高,则会对城市经济效率形成负向拖累。此外,环境规制、科研支出等控制变量对城市经济效率产生正向影响,而但政府支持、工业化率对经济效率表现为显著的负相关,而人力资本、交通设施指标显著性不强。
(2)从城市群不同经济发展模式来看,本文通过城市经济中心度指标将十个城市群划分为单核集聚城市群和多核集聚城市群,在此基础上通过分解 SDM 空间模型效应发现:多核集聚城市群中金融集聚对城市经济发展效率的影响效果同十大城市群整体一致,也呈现“倒 U 型”关系,说明多核城市群中金融集聚会促进本地及周边城市经济效率的增长,而且金融集聚程度处于初期阶段、尚未达到峰值;但单核城市群中金融集聚对经济效率的作用并不显著,金融集聚的平方项也并不显著,这可能是由于单核集聚城市群内的金融资源要素会自发性地流入核心城市,因此导致核心城市资源过剩、周边城市资源要素缺乏即资源配置不均衡的后果,进而使得金融集聚对城市经济效率的影响不显著.
参考文献(略)