逆向金融服務外包戰略能否提高制造業增長質量：基于投入產出表的分析

陳啟斐 李偉軍

逆向金融服務外包戰略能否提高制造業增長質量：基于投入產出表的分析

陳啟斐 李偉軍*

本文利用2002年和2007年兩張投入產出表，基于FH指數測算了我國制造業的逆向金融服務外包率；并利用2003年—2011年制造業細分行業的面板數據，分析了逆向金融服務外包與制造業增長質量之間的關系。實證結果表明：逆向金融服務外包可以顯著提高我國制造業的增長質量。逆向金融服務外包每提高 1%,，制造業的增長質量提高0.236%,。分行業研究發現：逆向金融服務外包對技術密集型行業增長質量的促進力最強，對資本密集型行業增長質量的提升作用次之，對勞動密集型行業增長質量的影響不顯著。

逆向金融服務外包；增長質量；投入產出表

一、引 言

改革開放以來，我國制造業憑借低要素價格優勢主動加入全球生產網格，成為世界工廠。隨著經濟發展的內外部條件的改變，這種依靠要素投入發展的缺點開始顯現，表現為消費不足、要素價格扭曲、工業產能過剩等。究其根源，在于產業增長方式仍囿于數量上的增加，并沒有質量的提高。隨著土地價格和工資的上升，這種粗放式的發展方式無以為繼，提高我國制造業增長質量刻不容緩。金融危機之后，全球經濟結構進入調整期，西方發達國家步入衰退期。我們要利用這一契機，努力轉變我國制造業粗放式的發展方式，由“量”的增加轉向“質”的提高。這種發展戰略的轉變不僅需要宏觀層面的政策支持，更重要的是在微觀層面找到可行的途徑。生產性服務業是制造業價值增值的重要源泉，其中金融服務業能夠通過資本整合、產業優化和創新支持等途徑提升制造業生產水平。金融業發展可以增加消費者的投資渠道，帶動居民消費，提高需求；將我國高儲蓄轉化為投資，增加資本積累；同時金融創新可以增加產品的過程創新，拉動經濟增長(Romer，1990；Grossman and Helpman，1991)。這些都有助于提高經濟增長質量。然而長期以來，我國的金融業雖對工業生產提供了一定的支撐，但是由于金融業準入壁壘相對較高，壟斷現象較為突出，造成金融結構和產業結構的“雙重扭曲”。現有的金融體制導致信貸資金大部分流入生產能力較差的“僵尸企業”，而需要資金支持的技術水平較高的小微企業無法獲取資金上的幫助，導致我國制造業一直停留在價值鏈的低端。如何在國內金融業發展相對滯后的情況下提高制造業的增長質量已成為困擾政界和學者的重大問題。

在內部金融支持不足的情況下，我國制造業企業逐漸關注國外的高級金融資源。以逆向金融服務外包、信息服務外包為標志的國際服務業轉移成為全球新一輪產業布局的重點。據E-finance Lab統計，逆向金融服務外包規模從2005年的1413億美元增長到2011年的3000億美元，年均增長率超過13.37%,。與此同時，我國逆向金融服務外包的增速超過了全球平均水平，根據國際數據公司(IDC)提供的數據：2012年我國逆向金融服務外包ITO和BPO分別比上一年增長了15%,和20%,。這一增速超過全球逆向金融服務外包的年均增長率。目前，我國逆向金融服務外包已經覆蓋到金融業的各個領域，業務種類從低端業務向更復雜、更核心、更高端業務發展，除了金融軟件系統的開發、運營、維護等 IT業務外包外，還涵蓋投資管理、核保理賠、基金定價等知識流程外包門類，形成了較完備的金融外包服務產業鏈。

我國制造業爆發式的對外進行金融服務發包其背后的原因是什么？在內部金融要素供給不足的情況下能否通過逆向金融服務帶動我國制造業增長質量的提升？本文從以下幾個方面擴展了現有的研究：第一，現有的研究關注于金融業對經濟增長以及外包對經濟增長的作用，并沒有將兩者結合起來。本文彌補該領域的空白，分析金融外包對經濟增長質量的作用。第二，測算行業的金融外包率是本文最重要的難點，國內外尚未有相關的闡述。本文基于Feenstra和Hanson(1997)提出的FH指數，利用2002年和2007年兩張投入產出表，結合聯合國貿發數據庫中金融服務貿易的數據，首次測算了2003—2011年以來我國制造業的逆向金融服務外包FH指數和DJ指數。對制造業增長質量的核算是本文另一個難點。本文在趙文軍和于津平(2012)的研究基礎上，利用產業總產值和全要素生產率測算了我國制造業的增長質量。第三，逆向服務外包戰略對企業自身能力具有較高的要求，對不同類型的行業具有異質性的作用。只有具備了核心技術的企業才能在全球價值鏈上形成兌價能力，降低“敲竹杠”風險，才能利用逆向金融服務外包戰略提高生產率與產品競爭力，進而帶動增長質量的提升。因此，逆向金融服務外包對知識密集型產業增長質量提升的幫助作用最強，資本密集型產業增長質量提升作用次之，對勞動密集型行業增長質量提升作用最弱。

二、文獻綜述

經濟增長質量一直是學術界關心的話題。郭克莎(1998)發現所有制結果的變動可以提升工業增長質量。進一步，劉亞建(2002)認為科技競爭力對經濟增長質量至關重要。隨后，越來越多的學者關注增長質量。戴武堂(2003)在兩位學者研究成果的基礎上，總結發現勞動生產率、經濟效益、就業率、消費水平和基尼系數都是影響增長質量的因素。劉海英等(2004)又對戴武堂(2003)的結果進行了補充，他發現人力資本積累是提高經濟增長質量的基點。由于我國消費能力相對不足，這可能也是導致我國經濟增長質量低下的原因。李依憑(2004)認為居民收入水平尤其是農村居民實際收入水平的提高可以促進我國經濟增長質量的提升。隨后的學者研究發現，創新能力不足是制約我國經濟增長質量提高的重要因素。劉海英和張純洪(2007)認為，中國民營企業相對低水平的創新能力、外資企業技術擴散效應不顯著是導致我國經濟增長質量不高的重要原因。

隨著研究深入，學者對于增長質量的指標發生了爭論。如何較好的測算增長質量成為研究經濟增長的重要前提。這方面代表性的研究有：馬軼群和史安娜(2012)從經濟增長方式質量、經濟增長過程質量和經濟增長結果質量三個方面構建了經濟增長質量指標體系，運用VAR模型分析了金融發展對這三個指標的影響。研究發現：(1)金融發展與經濟增長方式質量和經濟增長穩定性不存在長期穩定關系；(2)金融發展對經濟增長協調性的影響，短期是增強，長期是弱化；(3)金融發展會降低經濟增長持續性，提高了經濟增長結果質量。毛其淋(2012)采用主成分分析方法測算了經濟增長質量指數，采用工具變量的兩階段最小二乘法考察了二重經濟開發對經濟增長質量的影響效應。研究結果發現：出口數量的擴張對經濟增長質量的作用不明顯，而出口質量的提高顯著提高了經濟增長質量。趙文軍和于津平(2012)以全要素生產率對經濟增長的貢獻率作為經濟增長方式的衡量指標，對 2000—2012年中國工業經濟增長方式進行了分析，他們發現中國工業經濟增長方式粗放化的現象越來越嚴重。他們從總體和行業兩個層面分別考察了出口、進口和 FDI對中國工業經濟增長方式的影響。實證結果顯示，出口對工業經濟增長方式轉變的促進作用不明顯，進口對工業經濟增長方式轉型存在推進作用，FDI會顯著帶動中國工業經濟增長方式轉型。沈坤榮和傅元海(2013)采用投入產出率衡量經濟增長質量，探討了FDI不同的溢出效應對內資經濟增長質量的影響。研究結果發現，外資企業的技術轉移與擴散對內資經濟增長質量具有正面作用，外資企業的溢出效應對內資經濟增長質量主要是負面作用①這里的溢出效應主要指競爭效應。。隨洪光(2013)也認為FDI和國際貿易對經濟增長質量發揮了積極作用。

隨著我國金融改革的日趨深入，我國學者對于金融發展和經濟增長之間聯系的研究開始慢慢增多。林毅夫和孫希芳(2008)利用我國省際數據，考察銀行業結構與經濟增長之間的聯系。研究結果表明：小微金融企業份額的提升可以解決融資約束問題，顯著地刺激經濟增長。馬穎和陳波(2009)討論了在中國分權化的制度的背景下金融體制改革對經濟增長的作用，金融體制改革顯著地提升了經濟增長質量。石盛林(2011)以縣域為單位研究發現，貸款、金融密度和貸款質量的增長有助于提高經濟增長。陳啟斐和吳建軍(2013)研究發現，金融業的發展可以顯著地提高我國工業增長績效。

隨著國際外包的興起，分析外包對經濟增長的研究也逐漸增多。Abraham和Taylor(1996)認為，外包可以平滑經濟周期，有利于專業化和節約生產成本。Raa和Wolff(1996)發現了外包和制造業部門生產率之間的正向關系。徐毅和張二震(2008)發現外包導致人力資本的再配置有利于本土技術創新。Fixler和 Siegel(1999)在他們的基礎上，將“外包-生產率”的這一領域的研究擴展到了服務部門。他們研究發現外包導致了制造業和服務業的差距拉大，這主要是因為外包會抑制服務業的生產率。孟雪(2011)利用18個行業的面板數據發現，服務外包會對我國生產率產生抑制作用。但是，Amiti和Wei(2009)研究發現服務外包會提高勞動生產率。姚戰琪(2010)通過構建CES生產函數和超越對數生產函數，就中國工業行業的工業外包、服務外包和總體外包對生產率的影響進行了實證檢驗。其分析結果顯示，工業外包、服務外包和總體外包對工業行業的生產率都有促進效應，但是服務外包的生產率效應大于其他兩種外包對生產率的貢獻。蔡宏波(2011)的文章也支持姚戰琪的結論，服務外包對勞動生產率的促進作用最強。原毅軍(2009)將研究劃分為短期和長期，分析服務外包對生產率影響的動態效應。其研究結果發現：短期內，服務外包會加劇服務業生產率增長的滯后程度；從長期看，服務外包對生產率增長的滯后性的影響減弱。為什么外包對生產率的影響會存在如此大的差異，學者一直在探究背后的原因。由于創新能力是決定一國生產率的長期增長的關鍵因素，后續的研究主要圍繞著外包和研發能力之間展開的。Naghavi和Ottaviano(2009)認為，外包會對母國的R&D造成負向影響，主要是因為研發對生產率的反饋機制被阻斷了。Karpaty等(2015)利用美國的數據發現，外包會抑制母國的研發能力。陳啟斐等(2015)利用投入產出表和聯合國貿發數據庫匹配計算了我國制造業的研發外包對創新的影響。其實證結果發現，研發外包可以顯著地提高我國制造業的創新能力和創新效率。

以上學者的研究成果拓寬了經濟增長質量的研究范疇，并將經濟增長質量與金融發展建立了聯系，但在全球化日趨互聯和融合的背景下，如何在開放經濟和服務業轉型升級背景下來討論金融與經濟增長間的關系尚缺乏深入研究。尤其是缺乏對我國制造業的細化研究。制造業作為國民經濟的主導型產業，長期以來都是依靠粗放式的發展來維持，如何提高我國制造業的增長質量對國有經濟的轉型升級尤為重要。從世界經驗來看，金融發展是推動經濟增長的關鍵因素，但目前就中國而言，制造業和金融業的關聯程度尚低于全球平均水平，金融發展對經濟增長的貢獻率仍然有限。那么，我們能否利用國外的金融要素來提高我國制造業的增長質量呢？針對這一問題，本文在利用投入產出表和金融服務貿易數據測算我國制造業逆向金融服務外包率的基礎上，討論逆向金融服務外包對增長質量的影響。

三、我國制造業逆向金融服務外包測算

（一）逆向金融服務外包測算的理論方法

Feenstra和 Hanson(1997，1999)將服務外包定義為：服務投入品進口占中間品總投入的比重。本文借鑒其計算公式，構建我國制造業逆向金融服務外包指數。制造業 i 在t年的逆向金融服務外包FH指數表達式為：

各變量具體含義為：Xij表示制造業 i的金融服務品的投入量，Yi代表制造業 i的中間投入品總量，Mj表示金融服務的總進口量，Pj代表金融服務部門的總產出量，Ej表示金融服務部門總出口量。

（二）數據匹配的說明

一方面，為了計算出我國制造業細分行業的逆向金融服務外包 FH指數，必須要知道每個產業使用的中間金融服務品的數量。因此，需要將投入產出表的數據和統計年鑒中的產業數據進行合并(內部匹配)。在 2002年和 2007年的投入產出表中，制造業一共有17個部門，中國統計年鑒中制造業有30個產業，進行匹配合并后有16個產業。關于數據的劃分可以參見陳啟斐、劉志彪(2013)的分析。他們選擇投入產出表上16個制造業細分行業。在此基礎上，本文進一步將聯合國貿發數據庫中專利、特許費服務數據與中國統計年鑒中的研究與試驗發展業以及綜合技術服務業相結合，采用FH計算公式，測算我國16個制造業細分行業的逆向金融服務外包水平。

另一方面，我們還需要將金融服務貿易數據和我國金融業數據進行匹配(外部匹配)。聯合國貿發數據庫對服務貿易的分類有 11種，我們選取了其中的保險服務貿易和金融服務貿易合并為大類的金融服務貿易，并將其與中國金融業的數據進行匹配。在計算逆向金融服務外包指數時，需要求出不同年份Xij和Yi。本文對于Xij的處理方法是：首先利用 2002年和 2007年投入產出表中的數據，求出制造業 i的金融服務要素的投入量占金融業總產出的比重，再利用每年金融業的產出乘以該比重，獲得歷年制造業對金融要素的中間使用量Xij①2003—2006年采用2002年投入產出表計算出的比例，2008—2011年使用2007年投入產出表計算的比例。。對于Yi的處理方法是：首先利用2002年和2007年投入產出表中的數據，求出制造業 i的中間品投入占該行業總產出的比重，再利用每年的行業產值乘以該比例，進而求出歷年制造業中間品的投入量。處理后，可以計算出中國制造業細分行業的逆向金融服務外包指數。非投入產出表公布年份的各個變量具體的計算方法見表1。

表1 逆向金融服務外包表達式中各變量的含義、計算方法和數據來源

（三）計算結果說分析

圖1給出了2003—2011年我國制造業逆向金融服務外包FH指數。從圖1中可以發現，在過去的9年中，我國制造業的逆向金融服務外包經歷了4個階段：第一階段，從 2003年到 2005年，處于小幅回調狀態。逆向金融服務外包從最初的 0.02下降到2005年的0.018。這個區間的小幅下滑是因為我國剛剛加入WTO的階段，對金融服務外包處于摸索階段，受到國外金融業的限制，對于行業的的規則尚不熟悉，在某些領域甚至受到了沖擊，造成了逆向金融服務外包有小幅下滑。第二階段，從2006年到2007年，逆向金融服務外包處于急速上升期。這兩年間，我國金融市場改革取得了一定的成效，2006年工商銀行和中國銀行上市；同時隨著國外金融創新能力的提高以及對國外金融規則越來越熟悉，對于逆向金融服務外包戰略的運用也更加得心應手。因此，在這一階段我國制造業的逆向金融服務外包飛速發展。到2007年，我國制造業的逆向金融服務外包達到歷年的最高水平，為0.031。第三階段，從2008年到2009年，為下降期。受美國次債危機的波及，全球金融業持續走低，全球貿易收到極大的沖擊，我國逆向金融服務外包額大幅下滑。相對于 2007年，2009年我國逆向金融服務外包下降了23%,。第四階段，從2010年到2011年，隨著全球經濟的復蘇，國際貿易尤其是服務貿易開始大幅攀升，逆向金融外包量有所恢復，我國制造業逆向金融服務外包額逐步回升，到2011年達0.025,5，是2003年的1.25倍。

圖1 2003—2011年我國制造業逆向金融服務外包

圖2 2003—2011年三種不同類型制造業逆向金融服務外包

從圖2中可以發現：一方面，我國制造業逆向金融服務外包的結構在不斷優化，具體表現為，勞動密集型行業和資本密集型行業的逆向金融外包在下降，技術密集型行業的逆向金融服務外包有了顯著的提高。筆者認為，該現象背后深層次的原因是：開展逆向金融服務外包對企業的資質有很高的要求，隨著全球競爭力壓力的增加，開展外包的門檻越來越高，需要支付較高的固定成本和大量的信息成本，只有優質的技術密集型行業才能夠承擔這種成本。2007年，全球金融外包進入繁榮期，各國金融創新層出不窮，我國金融業的改革也已經初具成效。在這樣的背景下，技術密集型行業的逆向金融服務外包有了質的提升，表現為在 2007年的躍升。另一方面，受到全球金融危機的影響，2007年之后，勞動密集型、資本密集型和技術密集型行業的逆向金融服務外包都有所下滑，并在 2009年下滑到谷底。2010年和 2011年，隨著全球經濟的逐步向好，我國制造業的逆向金融服務外包處于緩慢恢復的態勢。

圖 3給出了 2003—2011年不同類型制造業逆向金融服務外包占整體的比重。該圖可以較為清晰地反映出制造業逆向金融服務外包的內部結構變遷情況①行業劃分標準參見謝建國(2003)。食品制造及煙草加工業，紡織業，皮革、毛皮、羽毛(絨)及其制品業，木材加工及家具制造業這四個行業是勞動密集型行業；造紙印刷及文教用品制造業，石油加工、煉焦及核燃料加工業，化學工業，非金屬礦物制品業，金屬冶煉及壓延加工業，金屬制品業這 6個行業是資本密集型行業；通用、專用設備制造業，交通運輸設備制造業，電氣機械及器材制造業，通信設備、計算機及其他電子設備制造業，儀器儀表及文化、辦公用機械制造業，工藝品及其他制造業這6個行業屬于技術密集型行業。。我們發現2006年是分水嶺，在2006年之前，資本密集型行業的逆向金融服務外包占比最高，超過40%；勞動密集型行業和技術密集型行業的逆向金融服務外包占比基本相等，接近30%。2006年之后，技術密集型行業的逆向金融服務外包迅速擴張，到2007年，我國技術密集型行業的逆向金融服務外包占比達56.64%。隨后逐年穩步攀升，到2011年，技術密集型行業的逆向金融服務外包占比達 60%。勞動密集型行業和資本密集型行業的占比都有了一定程度的下滑。發生這一變化主要是因為我國行業逐漸向全球價值鏈高端邁進，技術密集型行業的逆向金融服務外包需要不斷提升，增長速度開始不斷加快。尤其是從2005到2007年期間，我國主要的國有銀行完成上市，逆向金融服務外包有質的飛躍。

圖3 2003—2011年三種不同類型制造業逆向金融服務外包占比

從以上的數據初步分析中，我們可以發現我國制造業逆向金融服務外包內部的結構變遷狀況——從最初的勞動密集型行業逐漸轉向了技術密集型行業。這反映了我國逆向金融服務外包的高端化，利用國外發達的金融要素為我國的技術密集型行業的轉型升級提供了支撐。

四、計量模型、測算方法和數據來源

（一）計量模型設定

為了研究逆向金融服務外包對我國制造業增長質量的作用，在結合樣本的實際特點的基礎上，我們設計了如下的計量方程：

其中，i表示地區，t表示年份，RTY表示增長質量，fh是逆向金融服務外包，scale代表行業的規模，gov表示政府因素，fdi是行業的外商直接投資額，μ是不隨時間變化的固定效應，εit是隨機誤差項。處理面板數據時，由于存在慣性等原因，個體的當前行為取決于過去行為，因此解釋變量包含了被解釋變量的滯后值。

（二）變量說明

1. 增長質量測算(RTYit)在現有的研究中，許多學者采用全要素生產率作為對經濟增長質量的衡量標準，但是該指標只能代表剔除勞動和資本之后技術對經濟增長的作用，不能刻畫出經濟增長質量(趙文軍、于津平，2012)。提高經濟增長質量的關鍵在于提高全要素生產率對經濟增長的貢獻率(劉國光，1983；于津平、許小雨，2011)，因此我們參考趙文軍和于津平(2012)的處理方法，用全要素生產率對經濟增長的貢獻率作為經濟增長質量的衡量指標。

在t期i產業的生產函數可以表示為：

進一步，在式(2)的基礎上可以得到：

其中，gYit表示產出增長的變化率，gAit表示全要素生產率的變化率，gKit表示資本的變化率，gLit表示勞動的變化率。將式(3)兩邊同除以gYit，得到：

在式(4)的基礎上，我們構建我國制造業經濟增長質量( RTYit)：

RTYit可以較好地反映出我國制造業的經濟增長質量，該值越高，說明全要素生產率對經濟增長的貢獻度越高，制造業產出質量相應提高；反之，則表明我國制造業的增長主要依賴勞動和資本等要素投入。

綜上，為了計算出經濟增長質量，必須要先算出各個行業的全要素生產率。本文基于最近發展起來的數據包絡分析(Data Envelope Analysis，DEA)為基礎的非參數估計——Malmquist指數法來測算制造業各產業的全要素生產率。該方法不依賴于具體的生產函數形式，因而能夠有效地避免測算偏差，進而可以得到較為穩健的測算結果。

本文以經價格指數調整后的GDP作為產出，價格校正后的物質資本存量和勞動力作為投入。其中物質資本存量采用“永續盤存法”來衡量，測算公式為，其中Kt為當年的資本存量，Kt-1為上一期的資本存量，It為當期的投資額，Pt為當期的資本價格，δ為資本折舊率。我們以 2002年作為基期，基期的數值根據GDP平減指數進行校正。折舊率的選取較為多樣，本文采用盛斌(2011)的做法，設定δ= 9.6%。使用 DEAP2.1進行測算，同時由于動態面板存在一定的慣性，本文引入 tfp的上一期數值作為解釋變量。

2. 我國制造業逆向金融服務外包率(fh)

本文用 FH指數來衡量我國制造業的逆向金融服務外包，其測算方法和數據來源已經在本文的第二部分中詳細介紹。

3. 行業規模(scale)

規模因素是考量經濟增長質量的一個重要指標，發揮出“規模經濟效應”是我國經濟增長方式從“粗放型”走向“集約型”的重要表現，也是本文重點考察的指標。我們參照徐毅、張二震(2008)的處理方法，用各個行業每家企業的平均人數來表示。

4. 政府因素(gov)

政府對于我國制造業的干預能否提高我國制造業的經濟增長質量，不僅僅是關系到我國產業政策能否奏效的問題，更是關系到未來經濟政策的調整方向。我們參考陳啟斐和劉志彪(2013)的處理方法，用國有及國有控股企業總產值占所有企業總產值的比重來衡量產業的國有化程度。

5. 外商直接投資(fdi)

現有研究表明，外商直接投入是國際間技術溢出的重要途徑(Lichtenberg and Pottlsberghe，1996；陳繼勇、盛楊懌，2008；孫曉華等，2012)。接下來的問題是，外商直接投資能否提高我國制造業增長質量？為了分析該問題，我們使用當年行業實際使用的外商直接投資金額來分析FDI對我國制造業生產率的促進作用。

（三）描述性統計

本文的樣本為 2003—2011年我國制造業細分行業的數據。逆向金融服務外包計算數據來源我國2002年、2007年兩張投入產出表、聯合國貿發數據庫和《中國第三產業統計資料匯編》。行業企業數、就業人數以及外商直接投資金額來源于《中國工業統計年鑒》，國有及國有控股企業總產值來源于國研網。各個變量的統計性描述如下：

表2 統計性描述

五、實證分析

（一）全樣本分析

首先，我們從加總層面分析逆向金融服務外包對經濟增長質量的影響。表 3中的方程1和方程2給出了隨機效應和固定效應的回歸結果。Hausman檢驗發現在1%,的顯著性水平下拒絕原假設，表明方程應該采用固定效應模型。由于面板數據的組間相關性導致計量方程可能存在組間的異方差，我們采用 LR檢驗進行分析，結果強烈拒絕“組間同方差”的假設，表明存在組間異方差。一般而言，解決內生性問題主要是用工具變量法(IV)，但是本文由于多個解釋變量和被解釋變量之間都存在這種因果逆相關，這就使得本文要選取多個工具變量，這是十分困難的，重要的是，一旦選取多個工具變量，那么工具變量之間也可能存在相關性，造成整個方程計量的失敗。為了解決這個問題，本文使用了動態面板GMM估計。GMM分為差分GMM(difference-GMM)和系統GMM(system-GMM)。方程3是差分GMM估計結果，方程4是系統GMM估計結果。系統GMM可以利用更多的信息，不僅提高了估計效率，而且可以估計不隨時間變化的變量，估計結果的準確率要高于差分GMM。因此，本文以兩步系統GMM的計量方程作為最終的計量結果。此外，本文還利用逆向金融服務外包的DJ指數作為 FH指數的替代變量進行穩健性檢驗，計量結果見方程5。對比方程4和方程5，可以發現兩個方程的結構高度吻合，回歸系數基本相同。這說明我們的回歸結果是穩健的。

表3 全樣本回歸結果

方程4的二階序列相關(AR(2))的檢驗結果支持估計方程的誤差項不存在二階序列相關的假設。同時，Hansen過度識別檢驗結果也顯示，我們不能拒絕工具變量有效性假設(p值均顯著的大于 0.1)。這意味著模型設定合理和工具變量有效，且方程均通過了Wald檢驗。觀察回歸結果，我們可以得到以下結論。

第一，逆向金融服務外包可以顯著提高我國制造業的增長質量。數據顯示，當我國制造業的逆向金融服務外包每提高 1%,，經濟增長質量會提高 0.236%,。這充分說明目前逆向金融服務外包可以有效的提高我國制造業的經濟增長質量。改革開放以來，我國制造業依托自身要素價格的低成本優勢，主動融入全球生產網格，但是這種依靠低工資、低土地價格等的要素投入模式往往僅適用于經濟起飛階段。尤其是金融危機之后，伴隨著要素價格上升和國外市場蕭條，單純的“出口為導向”的粗放式的發展方式難以為繼。與此同時，部分國外高級生產要素在金融沖擊后也面臨閑置，這為中國依托生產規模優勢來逆向“虹吸”國外閑置的高級生產要素提供了機會，而逆向金融服務外包正是逆向吸收國外金融要素的典型途徑和手段。更何況，就中國金融業發展本身而言，行業進入壁壘較高，內部壟斷還比較嚴重，這在一定程度上制約了金融發展支撐制造業轉型升級的效果。為了彌補這一缺陷，我們需要通過主動發展逆向金融服務外包以借助國外的金融資源來提高我國制造業的增長質量。

第二，規模的提高會強烈刺激制造業的增長質量。計量結果顯示，行業規模每提高1%,，制造業的增長質量會提高1.346%,，是所有變量中促進作用最強的因素。經過三十多年的發展，單純的要素投入已不足以提高我國制造業的增長質量。因此，要發揮規模經濟作用來促進制造業的轉型升級，由“外延型增長”轉變為“內涵型增長”。

第三，外商直接投入會降低我國制造業的增長質量，當外商直接投資額每提高1%,，我國制造業增長質量下降1.931%,。我國是吸收FDI的大國，但是我們吸收的FDI多是資源尋求型和利潤尋求型，隨著物質資本的不斷積累，資本邊際收益遞減規律決定了外商直接投資對經濟增長的促進作用逐步下滑，不利于提高經濟增長質量。政府因素對增長質量的回歸系數為正，但是并不顯著。

（二）分行業研究

為了考察逆向金融服務外包對不同類型行業的影響，我們按照行業性質將制造業劃分為勞動密集型行業、資本密集型行業和技術密集型行業。采用和前文相同的計量方程，運用系統GMM兩步法，結果見表4。方程6、8、10分別是基于FH指數測算的逆向金融服務外包對制造業增長質量的影響，方程7、9和11是基于DJ指數的穩健性檢驗。二階序列相關(AR(2))的檢驗結果支持估計方程的誤差項不存在二階序列相關的假設。同時，Hansen過度識別檢驗結果也顯示，我們不能拒絕工具變量有效性假設(p值均顯著的大于 0.1)。這意味著模型設定合理和工具變量有效，且方程均通過了Wald檢驗。對比后發現，各項的系數相同，表明我們的計量結果是可靠的。觀察表 4，我們可以得到以下結論。

表4 三種類型制造業回歸結果

逆向金融服務外包對技術密集型行業的增長質量的促進作用最強烈，當逆向金融服務外包每增加 1%,，技術密集型行業的增長質量提高 0.848%,；對資本密集型行業的作用強度次之，逆向金融服務外包增加 1%,會拉動資本密集型行業的增長質量提高0.369%,；對勞動密集型行業的增長質量影響不顯著。造成這種異質性的影響的主要原因是逆向金融服務外包是一種高級的外包形態，內嵌的技術和知識的含量更加豐裕，對行業的自身的稟賦和吸收能力要求較高，因此逆向金融服務外包對高技術行業增長質量的影響更加顯著。

規模因素對資本密集型行業增長質量會產生強烈的促進作用。規模的擴張有利于行業發揮出“規模經濟效應”，這對于資本密集型行業的增長質量的提高有幫助。外商直接投資也會提高資本密集型行業的增長質量。數據顯示，外商直接投資額每提高1%,，會促進資本密集型行業的增長質量提高 1.369%,。這是由資本密集型行業特點決定的，作為一個需要資金支撐的行業而言，外商投資額可以有效地緩解融資約束，提高行業的增長績效。

六、本文主要結論和政策建議

本文利用2002年和2007年兩張投入產出表，結合聯合國貿發數據庫中的金融貿易數據，基于 FH指數測算了我國制造業的逆向金融服務外包率。隨后，我們利用2003—2011年制造業細分行業的動態面板數據，采用系統GMM分析了逆向金融服務外包與制造業增長質量之間的關系。研究結果表明，逆向金融服務外包可以顯著地提高我國制造業的增長質量：逆向金融服務外包每提高1%,，會帶動制造業增長質量提高0.236%,。分行業的研究發現，逆向金融服務外包對技術密集型行業增長質量的促進作用最強：逆向金融服務外包提高1%，就拉動技術密集型行業增長質量提高0.848%,，遠遠高于平均水平；逆向金融服務外包提高1%,，會促使資本密集型行業的增長質量提升0.369%,；逆向金融服務外包對勞動密集型行業經濟增長質量的促進作用并不顯著。

上述的研究結論具有重要的現實意義和政策啟示。金融危機之后，我國經濟發展面臨的內外部條件發生了深刻的變化。全球經濟的再平衡意味著我國過去那種粗放式的發展方式無以為繼，必須轉變經濟發展方式，由“外延式”量的增長走向“內涵式”質的提升。現有研究表明，金融業是促進國際貿易并提升經濟增長質量的有效途徑(李偉軍等，2014)。本文的研究進一步表明，可以通過逆向金融服務外包，利用國外的高級金融要素來提高我國制造業的增長質量。因此，后金融危機時代，我們可以抓住全球要素重組和結構調整機遇，依托中國巨大的市場份額優勢，通過逆向金融服務外包虹吸國外高級生產要素，從而彌補我國金融業發展滯后的不足，強化產業關聯效應，提高我國制造業的增長質量。

同時，還要不斷完善逆向金融服務外包的發展環境，提升服務業和服務貿易的競爭優勢。尤其在當前全球服務貿易領域進一步自由化的趨勢下，有效提升我國服務業和服務貿易的國際競爭優勢是從根本上夯實逆向金融服務外包健康發展的重要基礎。促進逆向金融服務外包的區域協同發展，重視各類公共服務平臺、行業組織及中介機構建設。根據自身區位優勢和產業基礎進行科學戰略定位和規劃，發揮各地比較優勢，突出本地特色和品牌。在不斷增強地區集聚效應的同時，加強區域間合作，促進逆向金融服務外包在地區之間的合理布局，推動區域協同發展。還要加強逆向金融服務外包相關法律制度建設，包括完善逆向金融服務外包監管等相關法律制度，構建逆向金融服務外包企業信用評估體系等。

［1］ 蔡宏波. 外包與勞動生產率提升——基于中國工業行業數據的再檢驗[J]. 數量經濟技術經濟研究，2011(1)：63-75．

［2］ 曹曉蕾. 中國對外貿易增長放緩問題研究[J]. 世界經濟與政治論壇，2016(1)：119-131．

［3］ 陳繼勇，盛楊懌. 外商直接投資的知識溢出與中國區域經濟增長[J]. 經濟研究，2008(12)：39-49.

［4］ 陳啟斐，吳建軍. 金融發展與技術進步：一項來自中國省級數據的研究[J]. 經濟評論，2013(6)：98-107.

［5］ 陳啟斐，劉志彪. 反向服務外包對我國制造業價值鏈提升的實證分析[J]. 經濟學家，2013(11)：68-75.

［6］ 石盛林. 縣域金融對經濟增長的影響機理——基于 DEA方法的前沿分析[J]. 財貿經濟，2011(4)：68-72.

［7］ 郭克莎. 所有制結構變動與工業增長質量[J]. 管理世界，1998(1)：133-146.

［8］ 李偉軍，陳啟斐，李 智. 擴大內需、金融業發展和出口貿易——基于擴展的新新貿易理論模型分析[J]. 國際貿易問題，2014(8)：14-24.

［9］ 林毅夫，孫希芳. 銀行業結構與經濟增長[J]. 經濟研究，2008(9)：31-35.

［10］ 劉丹鷺，岳中剛．逆向研發外包與中國企業成長——基于長江三角洲地區自主汽車品牌的案例研究[J]. 產業經濟研究，2011(4)：44-52.

［11］ 馬 穎，陳 波. 改革開放以來中國經濟體制改革、金融發展與經濟增長[J]. 經濟評論，2009(1)：12-18.

［12］ 孟 雪. 反向服務外包對我國生產性的影響——生產性服務業的實證分析[J]. 國際貿易問題，2011(7)：65-79.

［13］ 劉海英，趙英才，張純洪. 人力資本“均化”與中國經濟增長質量關系研究[J]. 管理世界，2004(11)：15-21.

［14］ 劉海英，張純洪. 非國有經濟發展對中國經濟增長質量影響的機理研究——來自 VEC模型的新證據[J]. 經濟學家，2007(6)：63-70.

［15］ 馬軼群，史安娜. 金融發展對中國經濟增長質量的影響研究——基于 VAR模型的實證分析[J]. 國際金融研究，2012(11)：30-39.

［16］ 毛其淋. 二重經濟開發與中國經濟增長質量的研究[J]. 經濟科學，2012(2)：5-20.

［17］ 沈坤榮，傅元海. 外資技術轉移與內資經濟增長質量——基于中國區域面板數據的檢驗[J].中國工業經濟，2010(11)：5-15.

［18］ 隨洪光. 外資引入、貿易擴張與中國經濟增長質量提升——基于省際動態面板模型的經驗分析[J]. 財貿經濟，2013(9)：85-94.

［19］ 徐 毅，張二震. FDI、外包與技術創新：基于投入產出表數據的經驗研究[J]. 世界經濟，2008(9)：41-48.

［20］ 姚戰琪. 工業和服務外包對中國工業生產率的影響[J]. 經濟研究，2010(7)：91-202.

［21］ 趙文軍，于津平. 貿易開放、FDI與中國工業經濟增長方式——基于 30個工業行業數據的實證研究[J]. 經濟研究，2012(8)：18-31.

［22］ Bonfiglioli A. Financial Integration，Productivity and Capital Accumulation[J]. Journal of International Economics，2008，76(2)：337-55.

［23］ Breinlich H.，Criscuolo C. International Trade in Services：A Portrait of Importers and Exporters [J]. Journal of International Economics，2011，84(2)：188-206.

［24］ Coe D. T.，Helpman E.，Hoffmaister A. W. North-South R&D Spillovers [J]. The Economic Journal，1997，107(440)：134-49.

［25］ Feenstra R. C.，Hanson G. H. Foreign Direct Investment and Relative Wages：Evidence from Mexico's Maquiladoras [J]. Journal of International Economics，1997，42(3)：371-93.

［26］ Feenstra R. C.，Hanson G. H. The Impact of Outsourcing and High-technology Capital on Wages：Estimates for the United States，1979—1990[J]. The Quarterly Journal of Economics，1999，114(3)：907-40.

［27］ Grossman G. M.，Helpman E. Trade，Knowledge Spillovers，and Growth [J]. European Economic Review，1991， 35(2)：517-26.

［28］ Lichtenberg F. R.，Pottelsberghe de la Potterie B. International R&D Spillovers：A Comment [J]. European Economic Review，1998，42(8)：1483-91.

［29］ Romer P. M. Increasing Returns and Long-run Growth [J]. The Journal of Political Economy，1986，94(5)：1002-37.

JEL Classification：F14 F23

Can Reverse Financial Service Outsourcing Strategy Improve the Quality of Manufacturing Growth：Based on the Analysis of the Input-Output Table

Chen Qifei1and Li Weijun2
(1. School of International Economics and Trade，Nanjing University of Finance & Economics，Nanjing 210023，China；2. Business School，Anhui University of Technology，Maanshan 243002，China)

This paper uses two input-output tables in 2002 and 2007，estimating financial service outsourcing rate of China's manufacturing industry based on FH index.In addition，we analyze the relationship between financial service outsourcing and manufacturing growth quality by panel data in manufacturing industry from 2003-2011. The empirical results show that：the financial service outsourcing can significantly improve the growth quality of China's manufacturing industry. While financial service outsourcing increases every 1%，the manufacturing growth quality will improve 0.236%. Heterogeneous industries′ research find that：financial service outsourcing promote growth quality in technology- intensive industries most strongly，at the same time it also has promotion function on growth quality in capital-intensive industry. However，it doesn′t influence growth quality in labor- intensive industry significantly.

Financial Service Outsourcing；Growth Quality；Input-output Table

10.14116/j.nkes.2017.02.006

* 陳啟斐，南京財經大學國際經貿學院(郵編：210023)，E-mail：chennpl@126.com；李偉軍，安徽工業大學(郵編：243002)，E-mail：liweijunfinance@sina.com。本文得到國家自然科學基金“生產性服務業對先進制造業的捕捉與匹配問題研究——基于反應與擴散模型的研究方法”(71540024)、教育部哲學社會科學研究重大課題攻關項目“TPP外部約束下我國融入國際價值鏈分工戰略研究”(16JZD019)、2016年度教育部人文社會科學研究青年基金項目“服務業開放對全要素生產率提升的影響機制與路徑選擇：基于企業異質性視角的研究”(16YJC790098)的資助。感謝外審專家的建議，文責自負。