法律·经济研究

金融集聚对产业结构升级的非线性效应研究

万其龙1,耿 鹏2

(1.黄淮学院 经济与管理学院,河南 驻马店 463000;2.信阳市南湾湖风景区 补偿安置办公室,河南 信阳 464000)

摘 要：文章从金融资源供给动态演化视角,探究了金融集聚对产业结构升级非线性影响的理论机制并进行了实证验证。在资源配置机制、资本形成机制和技术进步机制共同作用下,金融集聚存在最优状态。实证分析发现,金融集聚对产业结构升级存在门槛效应;异质性分析发现,不同经济发展水平、不同行政级别及不同城市群金融集聚对产业结构升级的门槛效应存在显著差异。因此,应动态把握金融集聚的最佳程度,因地制宜构建适应产业结构升级需要的金融体系。

关键词：金融集聚;产业结构升级;动态面板门槛模型

一、引言

提高金融服务实体经济效率是推进供给侧结构性改革、实现产业升级的关键环节[1]。服务实体经济、支撑产业转型升级,成为当前金融工作在防风险前提下的重要任务。如何克服当前金融资源过度向大城市集聚造成的供需失衡,更好地服务于实体经济发展和产业转型升级?对这一问题的回答,多数学者从金融发展、金融创新及金融结构等角度进行探讨,较少考虑金融的空间结构对产业结构升级的影响。当前,金融资源非均衡化配置特征日益显现,金融资源加速向高层级城市集聚,中小城市和偏远地区金融资源供给明显不足[2-3]。金融空间结构的状况不仅影响金融资源配置效率,而且显著影响着产业结构的时序演进及空间关联状态。金融集聚作为典型的金融空间结构状态,已经成为产业结构服务化和经济金融化背景下产业结构升级的主要力量[4]。本文旨在从金融资源供给动态演化视角探讨金融集聚在产业结构升级中的重要作用及其机制。这一问题的探讨,对于发挥金融在供给侧结构性改革中的重要作用,提升供给体系适配性,引导金融体系加大对重点领域和薄弱环节的支持力度,具有重要理论意义与现实意义。

本文可能的贡献主要来自以下两个方面:第一,本文从金融资源供给动态演化视角系统分析了金融集聚对产业结构升级非线性影响的理论机制;第二,本文能够为转型国家金融集聚影响产业结构升级提供经验证据。

二、金融集聚对产业结构升级非线性影响的理论机制

(一)金融集聚前期对产业结构升级有显著促进作用

在金融集聚的前期阶段,某一地区依靠先天禀赋或后发因素,汇聚周边地区资本、劳动力、技术、信息等生产要素成为“中心”。大量金融资源和辅助行业集中,使得金融集聚地具有资本成本的规模经济效应[5-6]。金融机构在地理上的集中使得各类金融机构易于建立紧密的业务联系,便利收集、沟通和共享信息,有利于共享基础设施,易于形成批量专业化的人力资本[7],同时又使得金融集聚地具有信息搜集和人力资本成本方面的规模经济效应[8]。金融机构专业化分工协作也会形成发达的区域金融网络,各个网络节点均可受益于节点增加带来的金融网络规模的扩大,因而具有显著的外部规模经济效应和网络经济效应。另外,金融集聚还会吸引产业集聚,形成产业集群,在产业集群内部,不仅可获得“MAR外部性”,以产业关联基础上形成的集群网络,还可以降低企业经营风险,促使企业家社会网络的形成[9]。多种规模经济效应加持下,金融集聚地形成强大的增长动能,对产业结构升级发挥重要支撑作用。具体作用机制如下。

1.资源配置机制

首先,金融集聚产生的“信息中心”及网络体系一方面缓解了信息不对称造成的逆向选择和道德风险,便利了金融中介机构对各种信息尤其是“软”信息的获取,降低了信息收集和处理的成本[10];另一方面通过金融资产价格灵敏反映资金稀缺程度,调节不同产业升级对资本的需求,提高了信号指引效能和资本配置效率。其次,金融集聚带来了金融中介机构之间的激烈竞争,促进了金融服务的专业分工和内部协作,增强了市场流动性,大大提高了金融体系的运作效率,实现金融资源供需的精准匹配[11],有助于促进金融与产业创新发展的深度耦合协调,推动资本从低效率的传统落后产业转向高效率的主导产业和战略性新兴产业,实现存量资本产业间的优化布局和整合效应[12]。

2.资本形成机制

金融集聚形成的金融中心拥有高效健全的金融服务体系,提供了一定范围内最佳的融资成本和投资回报,增强了经济主体的储蓄意愿和能力,拓宽了企业投融资渠道,加快了资金周转频率,提高了投融资效率,降低了流动性风险,拓展了金融市场深度、广度与弹性,能够有效动员社会储蓄并将其转化为产业升级所需的长期资本,并通过信用创造放大资本总量,缓解产业升级过程中的资金约束[13]。

3.技术进步机制

首先,金融集聚缓解了技术创新过程中的资本约束。高效的金融服务体系能够有效识别和支持技术创新方向、培育创新主体、促进各种创新要素深度耦合,形成创新主体之间网络化的联结机制,为技术创新、传播和共享提供长效激励,使技术创新行为持续稳定地支撑产业结构优化升级[14]。其次,金融集聚建立的完善的金融市场能够有效分散技术创新风险,降低企业因研发过程中的不确定性导致的跨期风险威胁,消减风险厌恶型企业对专业化投资缺乏流动性的顾虑,降低创新成本。再次,金融集聚增加了跨行业学习交流机会,便利了纵向和横向知识、技术溢出,提升了产业技术创新能力和生产效率[15]。

(二)金融集聚后期对产业结构升级的促进作用下降

金融集聚在空间维度上表现为一定地域范围内金融要素聚合的状态,在时间维度上则呈现出集聚—扩散交替进行的演进过程。随着金融集聚水平的不断提高,金融集聚带来的拥挤效应会越来越强,一方面资本相对于其他生产要素过多,扰乱企业内部生产要素合理配置,带来边际收益下降,即内部不经济;另一方面也会造成金融集聚地实体经济成本上升,对企业尤其是制造业企业造成挤出效应,即外部不经济。金融集聚过度造成的内外部不经济非常不利于产业结构持续优化升级。

1.资源配置机制

首先,随着金融集聚水平不断提高,金融市场建设和发展使得金融市场有效性得以提升,市场公开信息获取虽然仍便捷高效,但这种公开信息带来超额收益的难度不断加大,金融机构可能趋向于通过获取内部信息乃至内幕消息等谋求高额利润,这会扰乱市场秩序,增加金融风险。其次,金融集聚过度会造成金融资源浪费,一方面可能脱离实体经济“空转”,导致金融风险积累;另一方面也会导致金融资产价格长期偏离正常价格水平,不利于发挥其信号指引功能和资本配置功能。再次,金融集聚导致金融机构之间竞争日趋激烈,大规模兼并重组不可避免,大型金融机构垄断市场,可能会阻碍金融创新,不利于市场效率提升。

2.资本形成机制

金融集聚过度容易导致过多的资本追逐本地有限的投资机会,造成投资风险上升,收益下降,久而久之,本地区对金融资源的吸引力相对下降,经济主体的储蓄意愿降低,金融资源必然流向周边其他能提供更高回报的新兴地区和产业,即所谓的“涓流效应”,使得本地区在产业结构升级的更高发展阶段所需的金融支撑不足,限制了产业结构的进一步升级。

3.技术进步机制

首先,随着金融集聚水平不断提高,产业结构升级的速度客观上不断下降,需要突破的桎梏也不断增多,产业升级的方向不确定性不断增大,金融机构尤其是银行类金融机构保守性倾向增加,对高新技术产业、技术创新等的支持力度相对下降,使得金融集聚对产业结构升级的促进作用下降。其次,金融集聚过度客观上造成人力资本、地租、水电等成本上升,造成企业尤其是制造业企业平均成本上升,挤出了实体经济及对实体经济发展有重要推动作用的技术创新活动,造成产业“空心化”,形成无根基的虚假的产业结构“服务化”。

因此,本文认为金融集聚存在最优状态,未达到最优状态时,由于规模经济效应的存在,金融集聚对产业结构升级有重要促进作用;超过最优状态时,由于拥挤效应加剧,抵消了部分规模经济效应,金融集聚对产业结构升级的促进作用下降。

三、实证框架设计

(一)模型设定

根据上述理论阐释,建立如下动态面板门槛模型进行实证检验:

ISi,t=φISi,t-1+β1Faggi,t×I(Faggi,t≤γ)+β2Faggi,t×I(Faggi,t>γ)+ΘX+μi+νt+εit

(1)

其中,ISit为城市i第t年的产业结构升级指数,Faggit为城市i第t年的金融集聚水平,γ为门槛值,Ι(·)为示性函数,X为控制变量,Θ表示控制变量相关参数,μi和νt分别是个体固定效应和时期固定效应,εit为随机扰动项。

对于可能存在的内生性问题,笔者从以下几个方面进行了处理:第一,为防止滞后因变量造成的内生性问题,根据Hidalgo 等的研究思路[16],首先通过一阶差分对(1)式消去个体效应μi,进而使用两步系统广义矩估计法(system GMM)估计出门槛值γ及系数β1、β2;第二,借鉴李春涛等的思路[17],手工整理所有城市的接壤城市,使用相同年度该城市所有接壤城市金融集聚水平的均值作为工具变量;第三,为防止遗漏解释变量造成的内生性问题,将控制变量尽可能地纳入模型中以更好地控制其他各种因素对因变量的影响。

(二)变量选取

1.被解释变量

被解释变量为产业结构升级,以产业结构高级化来表示。产业结构高级化包含了比例关系的演进和劳动生产率的提高[18],劳动生产率的不断提升是产业结构升级的本质。产业结构高级化计算公式为:

(2)

其中,IS为产业结构高级化指数,m为所考察经济体的m个产业部门,Vit为第i产业增加值占GDP比重,LPit为i产业劳动生产率。由于产业间劳动生产率差异较大,低劳动生产率产业的变化可能被高劳动生产率产业变化掩盖,为提高水平变化的敏感性,本文对劳动生产率进行开方处理,即:

(3)

其中,ISm为改进的产业结构高级化指数。

2.解释变量

解释变量是金融集聚水平(Fagg)。由于区位商指数可以消除地区规模差异因素,能比较真实地反映某一城市的要素空间分布情况,限于数据可得性,借鉴于斌斌[4]的方法,本文选取区位熵来测度中国城市的金融集聚度,计算方法如下:

(4)

其中,FEi与Ei分别表示i城市金融业从业人数和全部从业人数,FE与E分别表示所有城市的金融业从业人数和全部从业人数。Faggi的值越大,代表i城市金融业的相对集聚程度就越高。

3.控制变量

选用对外开放度(采用进出口总额占GDP的比重表示,OE)、人力资本水平(以高等学校在校生数占总人口比重表示,HR)、科技水平(以科研、技术服务和地质勘查业从业人员数占年末城镇单位从业人员数比重表示,STL)、投资强度(以城市固定资产投资占GDP比重表示,STL)、政府干预程度(以财政支出占GDP的比重表示,FER)、环境保护程度(以工业固体废物综合利用率表示,ENP)作为控制变量。

(三)数据来源与处理

选用2003年—2021年275个地级及以上城市面板数据,剔除了数据缺失较为严重的城市,相关名义变量均以2003年为基期作平价处理。数据来自于历年《中国城市统计年鉴》,部分数据来自于各城市历年统计年鉴并做了甄别,对不同统计年鉴由于统计口径不同造成的数据偏差做了调整。对个别城市个别年份的数据缺失采取插值法等方法进行了插补并做了相应的平滑处理。

四、回归结果分析

(一)金融集聚对产业结构升级的门槛效应基准回归

经LLC检验和Fisher-ADF检验,样本数据均为平稳数据,可用于回归分析。选择阈值变量第10个和第90个百分位数之间的值进行网格搜索,为防止可能存在的异方差导致估计偏误,采用聚类稳健标准误进行估计。门槛值估计结果如表1所示,金融集聚对产业结构优化升级的影响存在单一门槛效应,门槛值为0.8431。

表1 门槛值估计结果

表2报告了金融集聚对产业结构升级的门槛效应基准回归结果,由表2可知,金融集聚对产业结构升级具有显著的正向单门槛效应,且呈现边际递减特征。这验证了本文理论分析结论,即金融集聚对产业结构升级存在的最优状态,低于最优状态时,金融集聚对产业结构升级的促进较大,超过最优状态时,金融集聚对产业结构升级的促进作用降低。

表2 金融集聚对产业结构升级的门槛效应基准回归结果

注:括号内为标准误,*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平显著。下同。

(二)异质性分析

1.分区域异质性分析

不同区域的经济发展水平不同,金融集聚对产业结构升级门槛效应也存在显著差异。将我国分为东部、中部、西部和东北四大区域进行分组回归,结果如表3所示。

表3 金融集聚对产业结构升级的门槛效应分区域回归结果

由表3可知,四大区域金融集聚对产业结构升级的门槛值并不相同,东部和东北相对较高,分别为1.0981和1.0441,中部和西部相对较低,分别为0.6108和0.6016。在低于门槛值时,中部地区金融集聚对产业结构升级的促进作用最大,东部地区金融集聚对产业结构升级的促进作用最小;高于门槛值时,东北地区金融集聚对产业结构升级的促进作用最大,东部地区金融集聚对产业结构升级的促进作用最小。这反映出不同经济发展水平下金融集聚对产业结构升级促进作用的显著差异。

2.分城市级别的异质性分析

城市行政级别不同,其产业结构升级状况、金融资源的集聚程度也有显著差异。为比较不同行政级别城市金融集聚对产业结构升级的差异化影响,将样本城市分为副省级及以上城市(包括副省级城市和直辖市)和地级市城市进行分组回归分析,结果如表4所示。

表4 金融集聚对产业结构升级的门槛效应分城市级别回归结果

由表4可知,副省级及以上城市的门槛值更高,显示出城市级别越高(一般而言规模也越大),产业结构升级所需要的金融集聚资源越多,金融集聚促进产业结构升级的拐点也就越高。反之,城市级别越低,金融集聚对产业结构升级的拐点越低。从系数大小来看,无论是在低于门槛还是高于门槛时,地级市金融集聚对产业结构升级的促进作用相对于副省级及以上城市金融集聚对产业结构升级的促进作用更大,表明地级市金融集聚促进产业结构升级的潜力更大。

3.分城市群异质性分析

不同城市群地理区位不同,分工协作关系不同,金融集聚程度与产业结构升级水平差异也较大。为分析不同城市群金融集聚对产业结构升级门槛效应的差异性,选取长三角城市群、珠三角城市群和京津冀城市群三个典型样本进行分析(限于篇幅,具体结果略去)。通过实证分析本研究发现,三个城市群金融集聚对产业结构升级均具有显著门槛效应,但不同城市群金融集聚对产业结构升级门槛效应值的大小存在差异。其中,京津冀城市群金融集聚对产业结构升级的门槛值最大,长三角城市群金融集聚的门槛值次之,珠三角城市群金融集聚的门槛值最小。

(三)稳健性检验

为验证结论的可靠性,本文采取多种手段进行稳健性检验:第一,采用一步法进行GMM估计,估计结果与前文结论基本一致;第二,采用差分GMM法进行估计,结果与前文结论基本一致;第三,参照郑威和陆远权的方法[2],以金融活动地理密度来度量一个城市的金融集聚度,以城市每年的贷款规模除以其行政区划面积来测算,以替换(4)式作为解释变量进行回归分析,主要结论基本不变;第四,将人力资本水平代理变量更换为地方财政教育支出占地方财政支出比重,将政府干预程度更换为财政收入占GDP的比重,将科技水平代理变量更换为每万人发明专利授权数,无论一次性全部更换还是单个变量依次更换,主要结论均保持不变。

五、结论及政策建议

(一)结论

在资源配置机制、资本形成机制和技术进步机制作用下,金融集聚存在最优状态。在达到最优状态前,金融集聚对产业结构升级有显著促进作用,超过最优状态后,金融集聚对产业结构升级的促进作用下降。实证分析发现,金融集聚对产业结构升级存在显著门槛效应,门槛值即最优金融集聚度为0.8431。异质性分析发现,不同经济发展水平、不同行政级别及不同城市群金融集聚对产业结构升级的门槛效应存在显著差异。

(二)政策建议

1.动态把握金融集聚促进产业结构升级的最佳程度

产业结构升级所需的金融集聚具有最佳程度,金融集聚不足不利于产业结构升级,金融集聚过度则会使得金融聚集边际效应下降。因而,一方面需要通过规划布局、必要的财政支持等手段完善区域多层次、广覆盖、有差异、网络化、协调化的金融服务体系, 统筹金融业发展布局,特别是对处于快速城市化发展阶段的区域而言,尤其需要通过金融资源的适度空间集中带动产业结构升级;另一方面,应优化金融资源空间布局,理顺各级金融中心之间及金融中心与周边城市的关系,促进金融体系的空间均衡,提升金融资源的配置效率,疏导金融资源适度从大城市向中小城市流动,疏通金融支持中小城市产业创新的通道,强化金融资源对相对落后地区创新生态的支撑机制。

2.因地制宜构建适应经济发展水平与产业结构升级需要的金融体系

金融体系应与特定的产业发展阶段和城市规模相适应。应立足于城市及区域经济社会实际情况,建立跟踪经济发展水平和产业结构升级阶段的金融体系持续调整常态机制。面对各产业细分部门发展水平参差不齐的状况,着力金融体系内部结构调整,有针对性地发挥各类金融机构和金融工具对产业结构升级的促进作用,创新资源配置方式、有效盘活信贷存量、降低融资成本、提高资金效率,让金融服务切实有效地服务于实体经济发展。

参考文献：

[1] 陶锋,胡军,李诗田,等.金融地理结构如何影响企业生产率?——兼论金融供给侧结构性改革[J].经济研究,2017,52(9):55-71.

[2] 郑威,陆远权.中国金融供给的空间结构与产业结构升级:基于地方金融发展与区域金融中心建设视角的研究[J].国际金融研究,2019(2):13-22.

[3] 王如玉,王志高,梁琦,等.金融集聚与城市层级[J].经济研究,2019,54(11):165-179.

[4] 于斌斌.金融集聚促进了产业结构升级吗:空间溢出的视角:基于中国城市动态空间面板模型的分析[J].国际金融研究,2017(2):12-23.

[5] NARESH, GARY.The benefits of industrial clustering[J].Journal of Financial Services Marketing, 2003,7(3):230-245.

[6] 周南南,林修宇.金融集聚、技术创新与经济发展:基于面板数据的空间计量分析[J].宏观经济研究,2020(11):34-48.

[7] TREW A W.Infrastructure finance and industrial takeoff in england [J].Journal of Money Credit and Banking, 2010, 42(6):985-1010.

[8] BUERA F J, KABOSKI J P, SHIN Y. Finance and development: a tale of two sectors [J]. American Economic Review, 2011, 101(5):1964-2002.

[9] 孙志红,王亚青.金融集聚对区域经济增长的空间溢出效应研究:基于西北五省数据[J].审计与经济研究,2017,32(2):108-118.

[10] COTUGNO M, MONFERRA S, SAMPAGNARO G. Relationship Lending, Hierarchical Distance and Credit Tightening: Evidence From the Financial Crisis[J]. Journal of Banking &Finance, 2013, 37(5):1372-1385.

[11] 杨守云,赵鑫.产业集聚:我国高技术产业发展的推动力[J].学术交流,2019(5):94-103.

[12] 王曼怡,赵婕伶.金融集聚影响京津冀产业结构升级研究[J].国际经济合作,2016(5):91-95.

[13] 谭蓉娟,郭宝琳.金融集聚与产业集聚相互作用的机制与路径:以珠三角制造业为例[J].广东财经大学学报,2021,36(5):103-112.

[14] 李胜旗,邓细林.金融集聚促进了技术创新吗?[J].南京审计大学学报,2017,14(5):102-111.

[15] EWERS M C, DICCE R, POON J P H. Creating and Sustaining Islamic Financial Centers: Bahrain in the Wake of Financial and Political Crises [J]. Urban Geography, 2018, 39(1):3-25.

[16] HIDALGO J, LEE J, SEO M H . Robust inference for threshold regression models[J]. Journal of Econometrics,2019,210(2): 291-309.

[17] 李春涛,闫续文,宋敏,等.金融科技与企业创新:新三板上市公司的证据[J].中国工业经济,2020(1):81-98.

[18] NGAI L R, PISSARIDES C A. Structural Change in a Multisector Model of Growth[J]. The American Economic Review, 2007, 97(1):429-443.

OSID：

中图分类号：F831

文献标识码：A

文章编号：1003-0964(2023)04-0065-06

收稿日期：2023-02-15

基金项目：国家社科基金一般项目(18BJY005)(18BSH054);河南省高等学校重点科研项目计划支持(22A790014);河南省软科学研究计划项目(202400410079),河南省教育综合改革项目“应用型高校深化新时代本科专业结构调整优化改革——以黄淮学院为例”;江西省社科“十四五”基金项目(21KP01)

作者简介：万其龙(1987—),男,河南信阳人,讲师,博士,研究方向为金融经济;耿 鹏(1988—),男,河南信阳人,会计师,硕士,研究方向为公司金融。

DOI：10.3969/j.issn.1003-0964.2023.04.011

(责任编辑：邱海洋)