金融论文哪里有？笔者认为我国金融发展速度趋缓，集聚水平较高，区域差异明显。金融资源多集中在东部沿海，中西部相对薄弱，且南方金融活力优于北方。现阶段来看，我国金融发展已初步展现出从东部向中西部转移的趋势，高金融集聚地也发挥出一定程度的空间溢出效应，拉动了周边地区的金融发展。
第一章 绪论
1.4.1 创新点
本文创新点主要体现在研究内容和研究方法两方面。 首先，从研究视角来看，现有文献大多从定性角度评析了金融发展对文化产业的支持作用，从金融集聚视角进行定量分析的研究也多集中于区域经济增长、绿色生态效率、制造业全要素生产率方面，鲜有涉及文化产业全要素生产率的研究。然而，随着“文化强国”建设目标的推进，文化产业的重点发展方向已由规模增长转变为效率提升，文化产业在推进经济结构调整、贯彻新发展理念、推动经济高质量增长方面的作用越发重要。同时，金融支持是文化产业长期发展的重要核心资源，研究金融集聚与文化产业全要素生产率之间的关系对寻求金融有效支持文化产业提质增效的路径具有重要意义。因此，本文创新性的以文化产业为研究内容，探究了金融集聚对提升文化产业生产效率的作用。
其次，从研究方法来看，随着地理信息及空间计量技术的不断完善，空间地理因素对经济活动的影响逐渐显现，将空间因素纳入经济学研究范畴也使结果更贴合现实情况。针对本文研究对象，金融业和文化产业的发展均会受到地理位置、自然禀赋等空间因素的影响，并已表现出一定程度的区域差异。因此，从空间视角分析二者间的作用效果更符合实际情况，有利于明晰金融资源在空间层面对文化产业效率提升的作用渠道，有效把控地区间金融和文化产业的发展方向并制定针对性的发展政策。基于此，本文以空间计量模型进行实证分析，综合考虑时空双因素，检验金融集聚对文化产业全要素生产率的空间影响。
第三章 理论基础及作用机制
3.1 理论基础
金融集聚理论可以从产业集聚论和金融地理学理论两方面展开介绍。其中，产业集聚理论是金融集聚理论的基石。马歇尔最早于 1890 年提出“产业集聚”和“外部规模经济”概念，拉开了产业集聚研究序幕。之后，各理论学派相继围绕产业集聚现象展开研究，并逐渐形成韦伯的工业区位论、波特的企业竞争优势理论。随着研究内容逐步深入以及新经济地理学的发展，空间地理因素随之被纳入经济学研究范畴，并由此产生了克鲁格曼的“中心-外围”产业集聚论。进一步地，随着金融地理学的兴起，金融业在地理空间中的集聚化态势引起了学者们的关注，有关金融集聚的研究纷纷涌现，并形成一套较为完整的研究体系。
3.1.1 产业集聚理论
19 世纪末，英国著名经济学家 Marshall(1890)首先提出研究产业集聚这一现象的重要性。之后国内外学者开始从各角度对产业集聚展开研究，逐渐形成较为完整的理论体系，其中最具代表性的为以下几种理论[67]：
3.1.1.1 规模经济产业集聚论
新古典经济学派代表人物 Marshall 在其著作《经济学理论》中首次提到产业集聚，并最早对该问题进行系统性研究。他发展出“内部规模经济”和“外部规模经济”等概念，认为前者指企业内部生产能力提升进而降低单位生产成本的现象，而后者指各企业通过分工合作、共享劳动要素和基础设施等降低整个行业的单位生产成本。由此，Marshall 将产业集聚视为某产业在特定区域内的高度集中，产业资本要素不断汇集的过程，且获取外部规模经济效益是产业集聚的主要动因。除此以外，他还总结出导致产业集聚的三个可能动因：即集聚能促进专业化投入和服务的发展，形成具备专业技能的劳动力蓄水池，从而实现知识和专业技术的外溢，提升产业生产效率和竞争能力。
第五章 金融集聚对文化产业全要素生产率空间影响的实证分析
5.1 空间计量模型简介
经济学探讨了时间、空间和部门三个维度下人类经济活动的一般规律。传统经济学主要分析了时间和部门维度下的经济规律，而从空间视角探究人类经济活动现象也是经济科学发展的重要领域。随着经济地理学的发展，地理变化对经济活动的影响日益受到关注，空间经济学也应运而生。该学科将空间因素纳入经济学研究范畴，打破了传统经济学空间匀质性假定，对经济要素的空间分布和经济活动的空间变化进行了研究分析。
随着地理信息系统（GIS）技术、计算机软件以及空间统计学的迅速发展，对经济问题的空间效应进行定量分析成为现实。那么如何对空间效应进行表征呢？计量经济学家们构建出一种空间权重矩阵，以此对空间因素进行定量测算，同时将该矩阵与传统计量模型结合，逐渐形成了丰富的空间计量模型。目前，主流的空间计量模型为空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型（SDM）。
5.2 指标选取与数据来源
基于第四章对我国文化产业全要素生产率测算时的样本选取依据以及部分金融数据目前只更新到 2018 年的现状，本文在空间计量实证过程中将 2014-2018 年中国 31 个省（市）作为研究对象，共计得到 155 个观测值，采用 STATA16.0 进行计量分析。数据主要来源于《中国统计年鉴》、《中国金融统计年鉴》、《中国文化及相关产业统计年鉴》、EPS 数据库平台。
结合国内外学者的已有研究和数据准确性、可得性原则，本文选取如下变量实证检验金融集聚对文化产业全要素生产率的空间影响。同时，本文对所有非比例数据进行了取对数处理，以此增强数据平滑性，消除量纲和异方差影响。各变量设定及数据来源如表 5-1所示：
各指标详细说明如下：
1.被解释变量：被解释变量组包括文化产业全要素生产率及分解后的技术效率、纯技术效率、规模效率和技术进步，数据均通过 DEA-Malmquist 指数计算所得。
2.解释变量：解释变量包括金融业集聚度及银行、证券、保险三大细分行业集聚度，各变量数值通过区位熵计算所得。
3.控制变量：通过对已有文献的梳理，本文借鉴多位学者的思路，分别从经济发展、收入水平、市场化水平和人力资本四个方面选取合适的指标作为控制变量。
（1）经济发展：经济水平会对金融和文化产业产生影响。相对来说，经济发展水平越高，金融资源越丰富，文化产业也越容易得到资金支持和技术投入。故本文借鉴朱建等（2020）的方法，以各地区国内生产总值衡量其经济发展程度，并取对数以消除量纲影响。
（2）收入水平：居民收入水平决定了其消费支出能力（朱辉，2019），会对文化产业的发展产生影响。居民收入水平越高，越愿意在文化产品和活动中投入资金，从而带动文化产业发展。因此，本文以各地区人均可支配收入来控制收入水平对文化产业的影响。
（3）市场化水平：市场化水平会影响金融和文化产业的多元化发展。市场化水平越高，金融和文化产业的发展形式可以更加灵活多样，有助于实现产业多元化发展。顾江等（2018）认为第三产业的发展是一个地区市场经济发展水平的重要体现，故本文以第三产业增加值占地区生产总值的比重来衡量地区市场化程度。
第六章 研究结论与政策建议
6.1 研究结论
金融资源是文化产业发展的血液和动力。本文首先通过理论分析探讨了金融集聚对文化产业高效发展的作用机制，然后以 2013-2018 年间中国 31 个省市（港、澳、台除外）为研究样本，采用区位熵指数测算各地区历年金融集聚水平，并构建投入产出指标以 DEA-Malmquist 指数法得到各地文化产业全要素生产率的变化结果，明晰我国金融集聚和文化产业发展现状。其后，通过 Moran’s I 指数分析金融集聚和文化产业全要素生产率各自的空间相关性，并构建个体固定空间杜宾模型（SDM）实证检验二者间的空间效应。同时，将文化产业全要素生产率和金融行业进一步分解，得出内在作用路径。具体研究结论如下：
第一，我国金融发展速度趋缓，集聚水平较高，区域差异明显。金融资源多集中在东部沿海，中西部相对薄弱，且南方金融活力优于北方。现阶段来看，我国金融发展已初步展现出从东部向中西部转移的趋势，高金融集聚地也发挥出一定程度的空间溢出效应，拉动了周边地区的金融发展。分行业来看，证券集聚水平最高，区域差异最大。北京和上海吸引了全国大部分证券资源，京津冀、长三角和珠三角证券发展活力较强。银行和保险资源的区域分布较为均衡，其中，银行资源向中西部转移趋势明显，而保险资源多集中于东部沿海，但由于整体发展水平不高，区域差异较小。
第二，文化产业全要素生产率逐年下降，处于投入冗余状态，技术利用率低下和技术进步不足是制约其发展的主要原因。技术效率呈“降-升-降”变化趋势，技术进步呈“升-降-升”变化趋势，二者交替发挥作用。分区域来看，我国文化产业表现出东部发达中西部落后的局面，整体技术进步水平不足，难以满足文化产业发展需求。
第三，金融集聚存在显著空间相关性，文化产业全要素生产率空间相关性较弱。经济距离空间权重矩阵下，金融集聚的 Moran’s I 指数均显著为正，文化产业全要素生产率的Moran’s I 指数相对较小，且有个别年份未表现出明显的空间正相关。从 Moran 散点图来看，金融集聚区域多集中在一、三象限且逐渐缩紧，表现出明显的“HH-LL”空间集聚，而文化产业全要素生产率区域分布越发分散，且落在第一象限的区域由中西部省份转换为东部省市，文化产业布局出现向资本集聚的特点。
参考文献（略）
