金融集聚對我國區域產業結構優化的凈效應研究
——基于東中西部地區的實證

周 倩，余興厚，熊 興

(重慶工商大學 a.經濟學院； b.學術期刊社； c.長江上游經濟研究中心， 重慶 400067)

一、問題的提出

產業結構變遷是理解發展中國家和發達國家經濟發展模式區別的核心概念之一，也是發展中國家加快經濟發展的本質要求和向發達國家轉變的重要指標[1]，而產業結構變遷往往表現為產業結構的優化。改革開放以來，我國經濟經歷了高速發展，且我國產業結構正從第一產業向第二、三產業變遷，同時非農產業對GDP的貢獻度也在上升。根據國家統計局公布的數據，1978年我國國內生產總值為3 678.7億元，以1978年為基期，剔除物價水平影響可算得2015年我國實際GDP為112 004.6億元，約為1978年的31倍，年均增長率為9.67%；同時1978年我國三次產業構成為27.7∶47.7∶24.6，相應帶來的GDP貢獻率為9.8%∶61.8%∶28.4%，到了2015年構成變為8.8∶40.9∶50.2，GDP貢獻率分別為4.6%∶42.4%∶52.9%，第一產業正向第二、三產業變遷，對應的GDP貢獻率也隨之增加，這可作為錢納里關于產業結構變遷對經濟正向影響論述的佐證。目前，我國經濟已經進入經濟增速放緩的經濟新常態，為了在穩定經濟的同時還能得到其他因素的正向促進作用，產業結構的調整與升級成為重要一環，但對其的實現需要借助一定的外部環境，而金融集聚作為規模經濟、范圍經濟和區域專業化分工的全新演繹，借助其優勢，優化產業結構、促進經濟平穩發展，是我國應對經濟新常態的方法之一[2]。

金融集聚是指空間內各類金融企業、中介以及服務機構較為密集的分布狀態。同時，也是金融資源、金融系統及其相關服務機構與特定區域內產業結構條件的有機組合過程[3]。金融集聚既強調空間性，也強調資源間的耦合性。金融集聚對產業結構的影響，通常分兩種情況：第一種，集聚區內眾多金融機構(如擁有很多小型信貸公司)，迫于競爭壓力，不斷加強產品和服務創新，使交易成本降低，資金的配置效率提高，資金從低效率產業向高效率產業轉移，促進了產業的優化升級；第二種，集聚區內金融機構較少且壟斷勢力較強，此時，由于壟斷勢力的存在，金融機構不再進行產品和服務創新，對一些中小型企業惜貸，資金的配置效率降低，產業結構升級受到了阻礙。對比分析兩種情況可知，第二種情況本質上是第一種情況過度發展的結果。故從理論上看，金融集聚促進產業結構優化，使得經濟增長存在階段性，即可能存在一個極值情況。所以，從定量的角度來論證金融集聚水平對產業結構優化升級凈影響以及影響過程中是否存在一個倒U型結果，從而為政府更好地實施相關金融政策提供理論與實證基礎，是本文的研究意義所在。

二、文獻綜述

針對金融集聚對產業結構升級的效應研究，大多數國外學者認為具有正效應，并通過理論或實證的方法進行論證。對于金融集聚對產業結構升級的促進原理，不少學者選擇從微觀層面進行解釋。Gehrig認為金融集聚能促進金融市場功能的完善[4]，再加上金融中介與金融市場的發展便會成為促進產業結構升級的保障[5]。Park等研究發現，金融集聚能促進金融機構與其他相關行業的信息交流和資源共享，通過更加高效地利用現有網絡系統和基礎設施，獲得規模經濟效應[6]。此外，企業家面對不同的金融發展水平，遷移到銀行部門競爭程度更高和利率更低區域的概率增加也是促進產業結構升級的一個重要因素[7]。從技術演變上來看，Palmberg指出在過去的幾十年里，在經歷了全球化和復雜的通信技術發展系統的演變后，全球金融業大大提高了傳播知識和擴散信息的能力，并在同一時期內提升了金融業的地理集中度，從而為產業結構升級提供技術支撐[8]。除了理論分析，也有國外學者做出定量分析說明金融集聚對產業結構優化的促進機理，如Wurgler采用65個國家的制造業產值與總投資的數據證實金融市場越發達的國家資源配置效率越高[9]，這說明金融集聚有利于提高資源配置效率和促進產業結構升級。

國內學者針對金融集聚對產業結構升級的影響研究總體上可以分為兩大類。一類是關于金融集聚對產業結構升級的影響機制研究。孫根緊指出金融集聚保障包括資金及勞動力等方面資源供給的同時加速技術進步，從而促進產業結構升級[3]。張曉燕等研究認為金融集聚產生了兩種效應——集聚效應與擴散效應，集聚效應所帶來的資金和融資渠道的增加滿足了核心區域產業結構調整所需，擴散效應使金融資源的可得性從核心區向周邊區域擴散從而推動了產業結構的不斷升級[10]。孫志紅等認為金融集聚促進產業調整的路徑可分為兩條，一是金融集聚為產業調整迅速提供所需資金；二是通過金融產品規避企業創新過程中面臨的各種風險，從而提升產業結構[11]。余泳澤等認為金融集聚降低了金融中介獲取信息的成本，使金融機構對投資信息的收集更加快捷，提高了資源的配置效率，從而引致產業結構的優化升級[12]。關于金融集聚的產業結構效應的機制研究，除了對融資渠道、金融產品以及成本降低的作用進行探索，也有不少學者從其他方面進行研究。如何劍等的研究表明，銀行業在逐利過程中通過調整信貸資金投向帶動企業結構的調整優化，但應避免金融業的“羊群效應”和企業的“潮涌現象”使企業同質化、產能過剩[13]。王鋒等認為金融集聚通過優化區域資源配置提高技術水平，進而促進產業結構升級[14]。劉海飛等實證得出金融集聚和企業研發投入之間有著較為顯著的正相關性[15]。侯丁等利用門檻模型發現在不同的要素集聚水平下，金融發展對產業結構升級的影響為非線性，因此合適的要素集聚程度是產業結構升級的必要條件[16]。

另一類則是研究對象的多樣化以及金融集聚對產業結構升級推動作用的有限性研究。梳理已有文獻可知，研究對象涉及全國、區域及單個省市，總體上學者傾向于贊成金融集聚對產業結構優化具有推動作用，并認為其推動作用存在空間溢出性，但效果受限于其他外部因素。金融集聚包括銀行業、證券業及保險業，各行業對產業結構優化的促進作用往往具有差異性的同時也具有空間性，其輻射作用有限。因此，不少學者利用全國省市數據通過空間計量模型進行空間性研究并探究其限制原因。如孫晶等、鄧向榮等使用全國面板數據發現金融集聚與產業結構具有空間相關關系，此外，東部、中部、西部金融集聚對產業結構具有顯著的促進作用，但內部差異較大，同時銀行業對產業結構的升級貢獻度明顯大于證券、保險業[17-18]。李林等通過建立金融集聚的空間計量模型，發現我國金融集聚也呈現一定的空間相關性，并且主要體現在銀行業的集聚[19]。由于很大程度上受我國行政體制的制約，金融集聚的空間輻射能力有限，于斌斌認為金融產業集聚對于產業結構升級的影響效應和空間溢出效應的限制是受產業發展階段和城市規模的影響[20]。除了以全國的面板數據為研究對象，部分學者也選擇細化區域以探究金融集聚對產業結構的影響。如楊義武等利用長三角16市2003—2011年的面板數據，研究發現金融集聚推動產業結構變遷主要是通過產業結構高級化而非合理化[21]，而高級化即本文研究的產業結構升級。王曼怡等以京津冀地區為對象的研究表明：京津冀地區金融集聚程度提高所帶來的產業結構中第三產業和第二產業所占比重增大且第三產業增速大于第二產業，是促進產業結構升級的原因[22]。此外，不少學者也對單個省市進行研究，如高新才等以甘肅省為研究對象，利用格蘭杰因果關系檢驗，結果表明甘肅省金融集聚水平和產業結構升級在長期和短期內都存在均衡關系，但二者之間的因果關系并不明顯，金融集聚對產業結構升級的促進作用非常有限[23]。田菁研究發現金融發展是有規模限制的，超過一定規模后反而對經濟增長不利[24]。鄭開焰等提出金融集聚不利于產業結構升級，通過分析福建省 9 地市金融集聚水平表明，各地市金融集聚水平差異較大，金融集聚能顯著影響產業集聚和產業升級，但金融集聚水平并非越高越好，超過一定水平后，金融集聚反而不利于產業結構升級[25]。

綜上，金融集聚對產業結構升級的影響，對單個省市如福建省的研究認為金融集聚效應具有極值點，而對全國省市的研究則認為其效應具有正向影響，兩者結果有所出入。然而，把某個省市作為研究對象的選擇具有隨意性，而把全國的省市分東中西部進行研究具有模糊性，即忽略了單個區域內不同省市間金融集聚度的不同等級，因此以上兩種方式均不能更好地研究金融集聚對產業結構升級的凈效應。基于此，本文擬將金融集聚層級與東中西部結合考慮，選取東部、中部、西部各4個省市，每4個省市擁有相同的金融聚集層次但三大區域的層次卻不同，恰好分屬第一層級、第二層級、第三層級，金融聚集度依次減弱，然后利用三大層級的個體固定效應模型進行參數估計，通過定量分析找出金融集聚對產業結構升級的精確影響度，為政府制定政策提供參考。

三、金融集聚以及產業結構優化的測度與現狀

(一)金融集聚的測度

相關文獻關于產業集聚的測度，主要分為5種方法:行業集中度指數、空間基尼系數、空間集聚指數、赫芬達爾-赫爾希曼指數以及區位熵指數。成學真等指出，行業集中度指數是計算方法最簡單、使用頻次最高的一種，但因其未將地區中行業發展規模較大的數量進行限定，致使計量結果可能具有不確定性[26]；空間基尼系數忽略了企業規模的異質性對區域內產業組織及結構所產生的影響；空間集聚指數雖進行了改進，但通過就業人數反映企業分布狀態的方法備受質疑；赫芬達爾-赫爾希曼指數的計算過程較復雜、直觀性較差；而區位熵指數相對簡單、合理。故本文選取區位熵指數作為測度金融集聚水平的方法，表達式為：

其中：xij表示地區j的產業i的產值，xj是地區j的全部工業產值，xi是產業i的全國總產值，x是全國工業總產值。區位熵指數能夠測度一個地區的生產結構與全國平均水平之間的差異，借此可以評價一個地區的專業化水平。當該指數大于1，說明j地區的i產業集聚水平高于全國，專業化程度高，具有產業區位優勢；如果區位熵指數小于1則說明該產業不具有區位優勢。金融區位熵指數表示某地區金融行業的規模水平和專業化程度，該值越大，表明該地區金融化程度越高，反之，則金融化程度越低。

本文參考孫晶等[17]的計算方法，將金融產業分為銀行業、證券業與保險業，并分別計算其集聚程度。限于數據的可得性與代表性，本文僅從銀行業和保險業兩方面分析全國金融集聚區位熵指數，并分別用Bank和Insure表示，具體的表達式為：

(2)

其中：Bi、Ci、Pi分別表示地區i城鄉居民人民幣儲蓄存款年底余額、原保費收入以及年末常住人口；B、C、P分別表示全國人民幣儲蓄存款年底余額、原保費收入以及年末常住人口。

(二)產業結構優化的測度

產業結構優化是指產業結構從低水準向高水準發展的動態過程，表現為第一產業的優勢地位逐步被第二、三產業取代，在實際衡量過程中主要是基于產值和勞動力的標準結構。本文采用施衛東等[27]的做法將第二 、三產業增加值之和占GDP的比重作為產業結構優化的測度指標，并記為y。

(三)全國金融集聚與產業結構優化度現狀

根據前文對銀行業、證券業區位熵的定義，利用全國31個省2006—2014年的相關數據進行計算，其結果如表1、表2所示。為了讓各省市的差異更加直觀，計算每個省市9年的平均值，并將位于高集聚度的省市命名為第一層級、低集聚度的省市為第三層級、中間的為第二層級。劃分后顯示并不是所有的東中西部省市對應第一、二、三層級，如東部的海南省屬于第二層級，中部的安徽屬于第三層級，西部的四川屬于第二層級等。

表1 全國銀行業區位熵指數(2006—2014年)

續表(表1)

表2 全國保險業區位熵指數(2006—2014年)

續表(表2)

圖1 東中西部產業結構優化趨勢

圖1是我國東中西部的產業結構優化趨勢圖，從高到低排列，依次是東部、中部以及西部，其中東部呈略微下降趨勢，其余兩區域呈略微上升趨勢。總體來說，各區域的產業結構優化度雖差異較大，但差距在逐年下降，因為我國中西部承接來自東部的產業轉移尤其是第二產業轉移，因此中西部第二、三產業之和占三次產業的比值逐年上升。綜上可知，產業結構優化度呈現東中西部的嚴格區域差異，而金融集聚度呈現出非嚴格區域間差異。據此，將金融集聚層級與東中西部結合考慮，選取分屬東部第一層級、中部第二層級、西部第三層級各4個省市，以考察不同層級金融集聚對產業結構的凈影響。根據該規則，對于東部，選了北京、上海、廣東和浙江作為第一層級的代表；中部是黑龍江、湖北、湖南、河南作為第二層級代表；西部則由甘肅、云南、青海和寧夏為第三層級代表。

四、模型、方法和數據

(一)計量模型的設定和估計方法

面板數據模型形式分混合效應模型、變截距模型以及變系數模型。模型形式的確認一般通過協變分析檢驗來檢驗兩個假設，計算相應的F值并作比較判斷得出最后的模型形式。混合效應模型是將各截面成員的時間序列數據堆積在一起作為樣本數據，利用普通最小二乘法便可求出參數的一致估計。而變截距模型與變系數模型又分為固定效應模型與隨機效應模型。固定效應模型又分時間估計模型與個體固定模型，隨機效應模型亦然。選擇不同的模型，可能會造成估計結果差別較大，因此，面板數據估計之前應該先確定選擇何種模型[28-31]。

對于金融集聚第一層級的4個省市面板數據而言，為了確定其模型形式，首先選擇個體、時間均為固定效應做回歸檢驗然后進行F的冗余檢驗，發現不存在時間效應，然后再做只含個體效應的豪斯曼檢驗，發現拒絕原假設，不存在隨機效應，至此可以確定第一層級的面板數據為個體固定效應模型。對第二、三層級的檢驗重復以上過程，檢驗結果如表3所示。由表3可知，當顯著性水平取5%時，第二、三層級均拒絕存在個體時間效應的原假設，且也不存在隨機效應。綜上，三大層級的面板數據估計模型均為個體固定效應模型。因此，將模型設定為：

yit=γi+β1lnBankit+β2lnInsureit+μit

(4)

其中：i表示地區，t表示時間，y表示地區的產業優化度，γi為地區不可觀測效應，μit為獨立同分布的隨機誤差項，lnBank、lnInsure分別表示銀行集聚度與保險集聚度的對數值。

表3 三大層級的模型設定檢驗

注:利用Eviews 8.0對參數進行估計，*、**、*** 分別表示在10%、5%和1%水平下顯著

(二)變量和數據說明

1.因變量與自變量

選取金融集聚三大層級12個省市歷年產業優化度(y)作為因變量，利用二、三產值之和除以總的GDP來衡量；將前文所闡述的銀行業(Bank)與保險業(Insure)的集聚度作為自變量，為了消除數據帶來的異方差，將自變量與因變量先進行對數化后再進行估計。

2.數據來源

所以數據均可從國家數據、保監會、《中國統計年鑒》(2007—2015)以及各省市的統計年鑒中獲得。

五、實證分析與政策含義

(一)單位根檢驗與協整檢驗

如果數據不平穩可能會造成偽回歸，所以首先對三大層級各4個省市的產業結構升級、銀行業集聚度以及保險業集聚度的對數值進行平穩性檢驗。本文采用適用于同質根下的 LLC 檢驗和適用于異質根下的 PP-Fisher 檢驗對數據進行平穩性檢驗，檢驗結果說明，在10%的顯著水平下各序列均拒絕原假設，說明不存在單位根。協整關系是用于彌補當序列不平穩對其差分把它變平穩時而失去總量的長期信息的問題，但本文由于原序列均平穩，故不需要對其進行協整檢驗，可直接用于面板數據的估計。

(二)面板數據估計

從表4的回歸結果看擬合優度均較高，且F統計量顯著，表明模型的整體解釋能力較高。從回歸系數來看，在顯著水平為10%的情況下，銀行業集聚的系數均顯著為正、保險業的系數均不顯著。這說明目前保險業的集聚對產業結構升級的作用不明顯，可能是由于保險業在我國還處于起步階段，國人的接納程度遠不如銀行業，因此，保險業產業結構的優化促進作用有限，而銀行業的集聚效果十分明顯。同時還可以看出，隨著銀行業集聚度的提高，產業結構升級表現出倒U型的變化：銀行業集聚度低的時候，其對產業結構升級的正向作用較低；當集聚度上升時，正向作用增加；當集聚度再上升到一定階段時，正向作用又下降，這也符合大銀行忽視對中小企業扶持的現實情況。金融服務有關倒U型的存在說明了站在產業結構升級的視角下，銀行的集聚應該有一定的限度，這樣才能發揮最大集聚作用，促進產業結構更快地轉型升級。

表4 三大層級個體固定效應模型回歸結果

注：*、**、*** 分別表示在10%、5%和1%水平下顯著

(三)主要結論與政策含義

本文利用2006—2014年全國31個省市的面板數據，首先計算衡量金融集聚的銀行業集聚度與保險業集聚度，然后計算出表征產業結構優化的相關指標。結果發現：第一，我國東中西部的產業結構優化度差異雖較大，但近年來有逐漸下降的趨勢，不過差距的絕對值依然很高；第二，不是所有的東部省市都對應金融集聚層次最高的第一等級，如東部的海南省屬于第二層級等。據此，將金融集聚層級與東中西部結合考慮，選取東部第一層級、中部第二層級、西部第三層級各4個省市，以研究金融集聚對產業結構優化的凈效應。通過對三大層級的個體固定效應模型進行估計，結果表明：保險集聚對產業結構升級的影響不顯著，而銀行業集聚卻有顯著的正向效應，且其對產業結構升級呈現倒U型影響，說明站在產業結構升級的視角下，銀行的集聚應該有一定的限度。

根據以上結論，筆者提出以下幾點建議。第一，建立多層次金融集聚中心。目前，東部地區處于產業結構優化度高、金融集聚過度狀態，其政策的邊際效用遞減，而中西部反之。由實證分析可知，金融集聚對產業結構的促進作用存在倒U型影響，因此，為了縮小中西部地區的產業結構差距，最大限度發揮金融集聚的促進作用，可依托“絲綢之路經濟帶”，構建輻射中西部地區的區域性金融集聚中心。第二，充分發揮自身優勢，加強基礎建設。即使依托中央的發展戰略，確定中西部的多層次金融集聚中心的地位，其地位效應的發揮也需要當地政府的努力才能得以實現。政府要加強本區域與外界的交通連接，發揮好所在區域的區位優勢，降低運輸成本，在提高資本收益率的同時因地制宜地提供招商政策以及良好的基礎建設以吸引資本與人才的流入，作為金融集聚中心建立的微觀保證。第三，加強金融市場監管。金融集聚雖然可以通過“羊群效應”和“潮涌現象”促進產業尤其是新興產業的發展，但由于許多資金都逐利性地涌入少許企業，最后可能產生該類產業產能過剩、企業普遍開工不足、競爭激烈、價格下跌、企業大量虧損破產等一系列不良連鎖反應；此外，金融業可能因過度集聚而產生馬太效應，東部地區金融產業過度集中及遠離實體經濟從而導致服務成本上升[32]，因此建立金融監管的長效機制是十分必要的。第四，打破地區間行政壁壘，促進生產要素的流動，優化資源的配置。中國各地存在的區域保護主義在一定程度上阻礙了金融資源的優化配置和集聚，且區域間產業同質化競爭嚴重，資源不能得到最大化利用，通過打破地區間行政壁壘，各自發揮其比較優勢，實現各地區協同升級、區域產業有效融合，從而穩定經濟增長。