中國金融業區域集聚與全要素生產率增長
——基于省級面板數據實證分析

林春

（遼寧大學經濟學院，遼寧沈陽110036）

●區域發展

中國金融業區域集聚與全要素生產率增長
——基于省級面板數據實證分析

林春

（遼寧大學經濟學院，遼寧沈陽110036）

文章使用2000-2014年31個省（市、自治區）的面板數據，采用系統矩估計的方法探討產業集聚對金融業全要素生產率的影響。又因金融業全要素生產率由其內部構成要素金融業技術進步和金融業技術效率決定，進一步探討了產業集聚對兩者的影響。得出結論如下：從全國層面來看，產業集聚對我國金融業的全要素生產率、技術進步和技術效率具有顯著地促進作用；從區域層面來看，東部地區的產業集聚對金融業的全要素生產率、技術進步和技術效率具有顯著的促進作用；而中西部地區的產業集聚卻對金融業全要素生產率和技術效率產生了顯著的抑制作用，只對金融業技術進步產生顯著的促進作用。最后，依據實證結論提出政策建議。

金融產業集聚；全要素生產率；技術進步；技術效率

一、文獻回顧與評述

金融作為現代產業發展的核心虛擬資源，在跨地區間的交易流動速度變得越來越快，便相應產生了金融集聚的現象，這種現象便成為當下金融產業組織發展的基本形式。金融產業集聚通過極化和擴散效應促進其產業成長，并且加快金融創新的速度，帶動了區域金融發展。較早研究金融產業集聚可追溯到Powell（1915）［1］出版的《貨幣市場的演進》專著，它里面詳細論述了倫敦金融機構的集聚過程，并將金融機構的專業化發展作為城市化功能演進的一部分（Gras，1922）［2］。Marshall（1920）［3］也相繼闡述了企業集聚的三大優勢，這也再次奠定了金融產業集聚的發展基礎。Porteous（1995）［4］采用了實證的方法研究了金融中介的區位，并闡述了銀行聚集對區域非均衡發展的重要作用。同樣Gehrig（1998）［5］采用了市場摩擦理論證實金融活動在地理上集聚趨勢的必要性，Naresh et al.（2002）［6］、Taylor（2003）［7］和Cook et al.（2004）［8］等對倫敦金融服務業的集聚實證研究也得出地理鄰近和人際關系是金融集聚的關鍵性結論。這也同集聚所帶來的知識溢出效應結論不謀而合（Audress&Feldman，1996）［9］。Baldwin&Krugman（2002）［10］認為金融業產生集聚現象也不亞于工業領域，因為金融同水銀特征的相似之處恰似是該現象更好的描述（Clark，2005）［11］。因此，金融產業集聚的作用也備受各國專家和學者的關注。

國內有關金融產業集聚的研究出現相對較晚，學者們更多論述金融集聚的發展現狀以及對經濟增長的促進作用，但金融集聚對自身發展是通過什么影響的？以及影響的效果如何？在現有的文獻梳理中并沒有給出合適的答案，但卻間接給予我們相關的思考啟迪。產業聚集本身就是一種優勢，并能夠對經濟績效產生積極的影響（徐康寧，2006）［12］。制造業方面：從全國層面，陳柳（2010）［13］得出的結論是制造業產業集聚促進全要素生產率的增長，并且通過技術效率而非技術進步；從地區層面，呂宏芬和劉斯敖（2012）［14］得出結論是東部制造業產業集聚對全要素生產率增長顯著促進，而中部和西部卻有所差異；從省域層面，江蘇省（徐濤，2013）［15］、廣東省（胡玫等，2015）［16］和重慶市（周立新和毛明明，2016）［17］也都得出兩者促進的一致結論；從行業層面，林冰等（2015）［18］也仍然驗證出兩者促進的一致結論。服務業方面：從全國及地區層面，袁丹和雷宏振（2015）［19］得出結論是服務業集聚對生產性服務業的全要素生產率提高都具有促進作用；從行業細分層面，童馨樂等（2009）［20］和周文博等（2013）［21］得出的結論是服務業集聚是通過促進服務業的技術進步提高其全要素生產率的增長；從具體行業—物流層面，舒輝等（2014）［22］也得出了兩者促進的結論，并發現集聚的空間外溢效應還可以促進周邊地區全要素生產率的增長。那么相對上面的實證結論，我們似乎已經厘清了問題答案的脈絡，金融業的產業集聚通過促進全要素生產率的增長來提高其自身的發展，但這樣的結論是否可靠和準確呢？所謂準確的結論是離不開有力的證據支持，故筆者嘗試下文采用2000-2014年省級面板數據的實證分析，來展開對答案可靠性和合理性的詳細論述。

二、金融業全要素生產率的估算與產業集聚的衡量

（一）金融業全要素生產率的估算

1.模型建立與指標選擇

通過對已有金融機構效率研究方法的回顧與梳理，發現大部分學者集中在Malmquist指數方法來研究銀行業效率，包括鄭錄軍和曹廷求（2005）［23］、蔡躍洲和郭梅軍（2009）［24］、柯孔林和馮宗憲（2013）［25］、沈悅和郭品（2015）［26］、林春（2016）［27］等。故此本文也同樣采用Malmquist指數模型，一方面是我國金融業發展環境和政策調控的復雜性，很難用恰當的生產函數模型來描述；另一方面是Malmquist指數方法將全要素生產率分解成生產效率變動和技術變動兩個部分，有利于挖掘金融業全要素生產率變化背后的原因。具體函數形式如下：

Effch(yt+1,xt+1,yt,xt)×Techch(yt+1,xt+1,yt,xt)

對于使用Malmquist指數方法來測算金融業的全要素生產率，主要是投入與產業指標的恰當選擇。借鑒已有銀行效率研究的指標選擇基礎，并結合金融業自身發展的特點，本文將金融業固定資產投資和從業人員分別作為資本投入指標和勞動力投入指標，金融業增加值作為產出指標，以此來測算我國金融業的全要素生產率，并進一步展開全面分析。以上數據均來源于2000-2015年的《中國金融年鑒》和國家統計局網站等。

2.測算結果評價分析

從表1的測算結果來看，在2000-2014年期間，金融業全要素生產率的平均增長率分別為全國的13.4%、東部的9%、中部的12.8%和西部的18.1%。顯然，西部的增長要好于中部和東部，而東部增長相對最差。這主要歸因于國家的西部大開發和金融扶貧戰略的政策調整，促使該地區的金融發展得到了有效的供給，呈現出了快速的增長趨勢；中部地區受惠于崛起計劃影響，金融的發展環境得到了有效的改善，其增長趨勢也相對明顯；而東部地區因其經濟發展的多元優勢，金融供給呈現出飽和態勢，其增長相對緩慢。進一步從全要素生產率內部構成要素的技術效率與技術進步來看。技術進步：在2000-2014年期間，其平均增長率分別為全國的2.8%、東部的3.3%、中部的2.1%和西部的2.8%。顯然，東部要好于中部和西部。東部地區金融發展較早，相應的金融需求提出了更為嚴格的多樣化和專業化挑戰，促使該地區的金融產品不斷創新和完善，故在此方面要好于中西部地區。技術效率：在2000-2014年期間，其平均增長率分別為全國的10.3%、東部的5.4%、中部的10.5%和西部的14.8%。顯然，西部要好于中部和東部。這也說明了西部受惠于國家政策的顯著作用效果，改善了原有金融投資環境，即從廣度上提升了該地區的金融業技術效率，使其規模增長相對較快。再次從地區（東部、中部和西部）金融業全要素生產率內部波動差異來看，全要素生產率波動：中部最小，東部最大；技術進步波動：西部最小，中部最大；技術效率波動：西部最小，中部最大。

表12000 -2014年各地區金融業全要素生產率及其構成指數變化

（二）產業集聚的衡量

關于產業集聚的衡量方法有很多，包括區位熵指數、產業集中指數（CRn）、哈萊-克依指數（HKI）、洛侖茲曲線法、赫芬達爾指數（HHI）和地理集中指數法等等。綜合上述衡量方法的各自特點，并考慮到數據的可得性和應用的廣泛性，本文這里采用Haggett et al.（1977）［28］提出的區位熵來計算地區金融產業集聚程度。其計算方法如下：

其中，p為產業，q為地區，FIDpq為q地區p產業的區位熵，Epq為q地區p產業的產值（億元），按照價格指數將產值變量折算為2000年的不變價，Eq為q地區的總產值，Ekp為全國P產業的總產值，Ek為全國的總產值。若FIDpq＞1時，表明p產業在q地區的集聚水平趨勢顯著；若FIDpq≤1時，表明p產業在q地區的集聚水平較低。文中p選取為金融業。

通過上面公式計算我國各地區的金融業區位熵值，其結果參見表2。從整體來看，我國金融業的區位熵指數平均值約為0.859 7，說明了我國金融業處于較低的集聚水平行列。可見，深化區域金融體制改革勢在必行，增強金融服務供給體的質量和效率，提升整體的金融集聚發展水平。從地區來看，東部地區的金融業區位熵指數平均值為1.150 6，說明了該地區的金融集聚水平趨勢明顯，尤其是個別省份如北京市和上海市分別高達2.586 0和2.145 8；中部地區金融業區位熵指數平均值為0.602 1，說明了該地區的金融集聚水平較低，黑龍江省僅僅為0.377 3；西部地區金融業區位熵指數平均值為0.764 9，優于中部劣于東部，說明了該地區的金融集聚水平也比較偏低，內蒙古自治區也僅僅為0.434 9。上述結論足以驗證了金融發展與地區經濟增長之間的密切關系。東部地區因具有良好的經濟優勢和金融發展環境，故金融集聚水平走在地區發展的前列；而中西部地區因對外開放較晚和經濟發展滯后，故金融集聚水平相對要落后。不過，近些年的國家金融政策調整也在逐漸傾向于中西部地區，包括政策性金融、開發性金融和普惠金融等，都對該地區的金融發展環境有所改善，促進了該地區金融集聚水平的進一步提升。

表22000 -2014年我國各地區金融業產業集聚分布

三、產業集聚對金融業全要素生產率的實證分析

（一）模型設定與變量選取

為了檢驗產業集聚與中國金融業全要素生產率之間的關系，本文嘗試建立如下模型：

考慮到產業集聚對中國金融業全要素生產率的影響是一個動態的過程，以及考慮到信貸期限結構、外商直接投資水平、人力資本水平、城鎮化水平和政府干預程度等因素對金融業全要素生產率的重要影響，將上述模型修正為：

其中，TFP代表金融業全要素生產率；EFFCH代表金融業技術效率；TECH代表金融業技術進步；FID代表金融產業集聚水平。控制變量選擇說明如下：信貸期限結構（LOAN）：表示為各地區中長期貸款與各地區短期貸款的比值；對外開放程度（OPEN）：表示為各地區進出口總額（按當期匯率折算）與各地區GDP的比值；工業化程度（INDUS）：表示為各地區第二產業增加值與各地區GDP的比值；通貨膨脹率（IR）：表示為CPI的環比增長率，其公式為：環比增長率=（本年CPI－上年CPI）/上年CPI；經濟發展水平（ECON）：表示為各地區人均可支配收入的自然對數；社會消費水平（SOC）：表示為人均消費性支出的自然對數；政府干預（GOV）：表示為各地區財政支出與各地區GDP的比值。

（二）計量方法說明與數據來源

計量方法說明：對于已有相關跨國文獻的實證回顧中，考慮到內生性問題的解決，會致力于去尋找合適的產業集聚工具變量，但將中國這個區域差異較大的國家作為考量對象，工具變量法在消除內生性問題上仍然存在很多缺陷，即使解決了產業集聚在模型中的內生性問題，也不能保證其他變量的內生性影響，故依然對估計結果產生偏差。綜合上面解釋變量的內生性問題解決和本文所采用短面板數據的局限性，廣義矩估計成為解決兩者問題困擾的最優方法選擇。而對于廣義矩估計方法的具體應用上，Blundell&Bond（1998）認為一定條件下的系統矩估計（SYS-GMM）比差分矩估計（DIF-GMM）更準確。因此，本文擬采用系統矩估計方法對其模型進行估計，并通過Hansen檢驗值來判斷是否存在工具變量的過度識別和AR（2）檢驗值來判斷殘差項是否自相關，以此來確保估計結果的準確性和合理性。

本文所使用的數據是包括中國31個省（市、自治區）2000-2014年的面板數據，以上所使用的數據均來源于2001-2015年的《中國統計年鑒》、《中國金融年鑒》、各省（市、自治區）統計年鑒和2000-2014年國民經濟和社會發展統計公報以及國家統計局官方網站、Wind數據庫等，并采用CPI指數消除物價因素。

（三）實證結果分析

1.描述性分析

表3為主要變量的描述性統計結果。從被解釋變量來看，金融業全要素生產率（TFP）的最大值為5.832，最小值為0.105，說明我國地區間的金融業發展差異相對還是比較大的。進一步從其內部構成指標的技術效率（EFFCH）和技術進步（TECH）來看，技術效率的影響波動較大，而技術進步相對影響較小，說明我國有待于從金融業技術進步方面來改善全要素生產率的提高。從解釋變量來看，產業集聚（FID）的最大值3.413，最小值0.129，說明我國各地區金融產業集聚的差異較大，應該注重地區間的均衡、協調發展。從控制變量來看，工業化程度（INDUS）、通貨膨脹率（IR）、經濟發展水平（ECON）、社會消費水平（SOC）的最大值和最小值之間差距不大，而信貸期限結構（LOAN）、對外開放程度（OPEN）和政府干預（GOV）卻表現出較大的差異性，說明了國家在新一輪的地區差異政策調整上應該有所針對性，設定合理的地區貸款期限結構，保證資金的良性循環；加大中西部地區的對外開放力度，保證新活力的不斷注入；繼續推進簡政放權力度，實現市場發展的自由化。

表3 主要變量描述性統計

2.產業集聚對金融業全要素生產率影響（全國層面）

表4為全國層面的估計結果，下面對其結果展開具體分析：

（1）從金融業全要素生產率來看，金融產業集聚的系數值為0.071 7，并在1%水平上顯著，說明金融產業集聚水平提高對金融業全要素生產率的增長具有正向的顯著促進作用，集聚水平每提高1個百分點，金融業全要素生產率就會增加約0.071 7個百分點。其控制變量的結果表明：信貸期限結構、對外開放程度、工業化程度和政府干預對其產生了正向的顯著促進作用；而通貨膨脹率、經濟發展水平和社會消費水平卻對其產生了抑制作用，但社會消費水平不顯著。可見，近年來我國通脹壓力增大，導致人們對投資的不明朗預期，阻礙了整體資本市場的運作能力，故應嚴格控制通脹的合理區間，加強居民消費支出的導向作用，推進區域經濟結構的優化，創造有利的金融發展生態環境，促進金融業服務效率的提升。

表4 產業集聚對金融業全要素生產率的實證結果（全國層面）

（2）從金融業技術進步來看，金融產業集聚的系數值為0.247 5，并在5%水平上顯著，說明金融產業集聚水平提高對金融業技術進步增長具有正向的顯著促進作用，集聚水平每提高1個百分點，金融業技術進步就會增加約0.247 5個百分點。其控制變量的結果表明：經濟發展水平和通貨膨脹率對其產生了正向的顯著促進作用；而信貸期限結構、對外開放程度和社會消費水平對其產生了負向的顯著抑制作用，工業化程度和政府干預也表現出負向抑制，但不顯著。可見，調整中長期與短期貸款的結構、適度的對外招商引資、提高社會消費水平、加快推進工業化的進程以及減少政府相關行政干預力度都會促進金融業內部技術進步的改善，增強金融業內在的發展動力。

（3）從金融業技術效率來看，金融產業集聚的系數值為0.212 3，并在1%水平上顯著，說明金融產業集聚水平提高對金融業技術效率增長具有正向的顯著促進作用，集聚水平每提高1個百分點，金融業技術效率就會增加約0.212 3個百分點。其控制變量的結果表明：信貸期限結構、對外開放程度、工業化程度、社會消費水平和政府干預都對其產生了正向的顯著促進作用；而通貨膨脹率和經濟發展水平卻對其產生了抑制作用，但經濟發展水平較為顯著。可見，控制通脹回歸合理化區間和調整地區經濟發展之間的平衡性都對金融業發展具有積極的作用效果，提升金融發展的軟實力。

3.產業集聚對金融業全要素生產率影響（地區層面）

表5為地區層面的估計結果，下面對其結果展開具體分析：

（1）從金融業全要素生產率來看，東部地區：金融產業集聚的系數值為0.160 6，并在10%水平上顯著，說明東部金融產業集聚水平提高對金融業全要素生產率的增長具有正向的顯著促進作用，集聚水平每提高1個百分點，金融業全要素生產率就會增加約0.160 6個百分點。其控制變量的結果表明：對外開放程度、工業化程度、通過膨脹率、經濟發展水平和政府干預對其產生了正向的顯著促進作用；而信貸期限結構和社會消費水平卻產生了顯著的抑制作用。中西部地區：金融產業集聚的系數值為-0.735 5，并在1%水平上顯著，說明中西部金融產業集聚水平對金融業全要素生產率的增長具有負向的顯著抑制作用，這也說明了該地區現有金融業發展水平的滯后性。其控制變量的結果表明：信貸期限結構、對外開放程度、工業化程度、社會消費水平和政府干預都對其產生了正向的促進作用，但信貸期限結構和社會消費水平較顯著；而通貨膨脹率和經濟發展水平卻產生了顯著的抑制作用。由此可以看出，較發達的東部與較落后的中西部對其影響是有所差異化的，東部應該調整適度的貸款期限結構和控制一定程度上的社會消費水平；而中西部地區應進一步提升經濟發展質量和調整通脹回歸理性區間，共同推進地區金融業的發展空間。

（2）從金融業技術進步來看，金融產業集聚的系數值為0.360 8，并在5%水平上顯著，說明東部金融產業集聚水平提高對金融業技術進步的增長具有正向的顯著促進作用。集聚水平每提高1個百分點，金融業技術進步就會下降約0.360 8個百分點。其控制變量的結果表明：對外開放程度、工業化程度、通過膨脹率、經濟發展水平和政府干預都對其產生了正向的顯著促進作用；而信貸期限結構和社會消費水平卻產生了顯著的抑制作用。中西部地區：產業集聚的系數值為0.206 7，并在1%水平上顯著，說明中西部金融產業集聚水平提高對金融業技術進步的增長具有正向的顯著促進作用，集聚水平每提高1個百分點，金融業技術進步就會增加約0.206 7個百分點。其控制變量的結果表明：通貨膨脹率和經濟發展水平對其產生了正向的顯著促進作用；而信貸期限結構、對外開放程度、工業化程度、社會消費水平和政府干預卻對其產生了負向的抑制作用，但工業化程度和政府干預不顯著。由此可以看出，在金融技術進步方面東部與中西部的影響因素也存在較大的差異性，東部應微調貸款期限結構和社會消費的合理化水平；而中西部應加大調整力度，強調多方面、全方位的金融環境發展與完善，為該地區金融業內部的技術進步創造便利條件。

（3）從金融業技術效率來看，東部地區：金融產業集聚的系數值0.674 0，并在5%水平上顯著，說明東部金融產業集聚水平提高對金融業技術效率的增長具有正向的顯著促進作用，集聚水平每提高1個百分點，金融業技術效率就會增加約0.674 0個百分點。其控制變量的結果表明：信貸期限結構、工業化程度、通貨膨脹率和社會消費水平都對其產生正向顯著作用，但通貨膨脹率和社會消費水平較為顯著；而對外開放程度、經濟發展水平和政府干預卻對其產生了負向抑制作用，但政府干預不顯著。中西部地區：金融產業集聚的系數值為-2.804 7，并在5%水平上顯著，說明中西部金融產業集聚水平提高對金融業技術效率的增長具有負向顯著作用，這可能同該地區的金融業集聚水平較低有關。其控制變量的結果表明：信貸期限結構、對外開放程度、社會消費水平和政府干預都對其產生正向作用，但對外開放程度和社會消費水平不顯著；而工業化程度、通貨膨脹率和經濟發展水平卻對其產生抑制作用，但工業化程度不顯著。東部與中西部比較來看，東部應該控制對外開放的寬度和經濟發展的熱度，并推進市場化的經濟自由度，加快金融機構服務該地區實體經濟的效率；而中西部地區需加快經濟發展步伐，提升地區經濟實力，推進地區工業化發展進程，加大調控地區通貨膨脹力度，為區域金融發展提高良好的軟環境建設。

表5 產業集聚對金融業全要素生產率的實證結果（地區層面）

四、結論與政策建議

本文使用2000-2014年31個省（市、自治區）的面板數據，采用系統矩估計的方法探討我國金融產業集聚對金融業全要素生產率的影響。又因金融業全要素生產率由其內部構成要素金融業技術進步和金融業技術效率決定，進一步探討了金融產業集聚對金融業技術進步和金融業技術效率的影響。得出結論如下：從全國層面的估計結果來看，產業集聚對我國金融業的全要素生產率、技術進步和技術效率具有正向的顯著促進作用，可見金融集聚水平的增加對金融業自身效率的提高具有至關重要的作用。從區域層面的估計結果來看，東部地區的金融產業集聚對金融業的全要素生產率、技術進步和技術效率影響同全國估計結果保持一致，均表現出正向的顯著促進作用；而中西部地區的金融產業集聚卻對金融業全要素生產率和技術效率產生了顯著的抑制作用，只有對金融業技術進步產生顯著的促進作用，這也主要源于該地區的金融發展整體滯后，缺失有效的金融軟硬環境的建設，導致了地區金融集聚水平偏低，阻礙了金融業技術效率的改善，進而抑制了金融業全要素生產率的提高。

本文得出的政策建議是：①在秉承“十三五”規劃的浪潮中，應該繼續推進金融業的全面改革，讓金融機構資金有效供給為實體經濟發展需要提供更深層次的服務，避免出現資金錯配和空轉的現象，創造更多的金融業增加值，提升地區金融集聚水平。②在夯實金融機構傳統功能的基礎上，進一步加強金融產品的研發與創新和多渠道融資平臺建設，包括互聯網金融、政策性金融、普惠金融、合作金融等多種融資平臺，來滿足不同層次客戶的金融消費需求，以此增強金融供給的能力，實現金融業的內質提升。③同時，國家應該進一步協調區域金融的發展政策實施方略，增加對中西部地區金融供給的改革措施，從廣度和深度上來提升區域金融競爭力的水平，逐步縮小同東部地區金融發展的差距，實現地區間金融發展均衡的增長路徑。

［1］Powell E T.The Evolution of the Money Market［M］.Lon?don:Frank Cass and Co，1915：75-82.

［2］Gras N S B.The Development of Metropolitan Economy in Europe and America［J］.American Historical Review，1922，27（4）：695-708.

［3］Marshall A.Principles of economics：an introductory volume［M］.London：Macmillan Publishers Limited，1920：42.

［4］Porteous D J.The Geography of Finance：Spatial Dimen?sions of Intermediary Behaviour［M］.Aldershot：Avebury，1995：67.

［5］Gehrig T.Screening，cross-border banking，and the allocation of credit［J］.Research in Economics，1998，52（4）：387-407.

［6］Naresh R Pandit，Gary A S.Cook G M P Swann.A Compari?son of Clustering Dynamics in the British Broadcasting and Financial Services Industries［J］.International Journal of the Economics of Business，2002，9（2）：195-224.

［7］Taylor P J.Financial Services Clustering and its Sigonificance for London［M］.London：Corporation of Iondon，2003：6-53.

［8］Cook G A S，Pandit N R，Beaverstock J V，et al.The Clus?tering of Financial Services in London［J］.Journal of Finan?cial Services Marketing，2004，7（3）：230-245.

［9］Audress D，Feldman M.Spillovers and the Geography of In?novation and Production［J］.American Economic Review，2006，86（3）：630-640.

［10］Baldwin R，Krugman P.Agglomeration，Integration and Tax Harmonization［J］.European Economic Review，2002，48（1）：1-23.

［11］Clark G L.Money Flows Like Mercury：The Geography of Global Finance［J］.Geografiska Annaler，2005，87（2）：99-112.

［12］徐康寧.產業聚集形成的源泉［M］.北京：人民出版社，2006：66.

［13］陳柳.中國制造業產業集聚與全要素生產率增長［J］.山西財經大學學報，2010，13（12）：60-66.

［14］呂宏芬，劉斯敖.我國制造業集聚變遷與全要素生產率增長研究［J］.浙江社會科學，2012（3）：22-30.

［15］徐濤.產業集聚、企業特征與制造業技術進步——基于江蘇省制造業行業的研究［J］.華東經濟管理，2013（2）：7-12.

［16］胡玫，劉春生，陳飛.產業集聚對中國企業全要素生產率的影響——基于廣東省制造業的實證研究［J］.經濟問題，2015（4）：78-82.

［17］周立新，毛明明.產業集聚與全要素生產率增長——基于重慶制造行業面板數據的實證分析［J］.重慶大學學報：社會科學版，2016，22（1）：33-39.

［18］林冰，劉福祥，趙洪寶.產業集聚的生產率效應對中國制造業出口競爭力影響研究［J］.華東經濟管理，2015，29（10）：109-115.

［19］袁丹，雷宏振.產業集聚對生產性服務業效率的影響——理論與實證分析［J］.軟科學，2015，29（12）：36-39.

［20］童馨樂，楊向陽，陳媛.中國服務業集聚的經濟效應分析：基于勞動生產率視角［J］.產業經濟研究，2009（6）：30-37.

［21］周文博，樊秀峰，韓亞峰.服務業地理集聚對全要素生產率影響的實證分析［J］.統計與決策，2013（15）：120-124.

［22］舒輝，周熙登，林曉偉.物流產業集聚與全要素生產率增長——基于省域數據的空間計量分析［J］.中央財經大學學報，2014（3）：98-105.

［23］鄭錄軍，曹廷求.我國商業銀行效率及其影響因素的實證分析［J］.金融研究，2005（1）：91-101.

［24］蔡躍洲，郭梅軍.我國上市商業銀行全要素生產率的實證分析［J］.經濟研究，2009（9）：52-65.

［25］柯孔林，馮宗憲.中國商業銀行全要素生產率增長及其收斂性研究——基于GML指數的實證分析［J］.金融研究，2013（6）：146-159.

［26］沈悅，郭品.互聯網金融、技術溢出與商業銀行全要素生產率［J］.金融研究，2015（3）：160-175.

［27］林春.我國政策性銀行效率影響因素及收斂性研究［J］.北京工商大學學報：社會科學版，2016（3）：99-107.

［28］Haggett P，Cliff A D，Frey A.Locational analysis in human geography.［J］.Geographical Review，1977，68（2）：363-367.

［責任編輯：張青］

Regional Agglomeration and Total Factor Productivity Growth of Chinese Financial Industry—An Empirical Analysis Based on the Provincial Panel Data

LIN Chun
（School of Economics，Liaoning University，Shenyang 110036，China）

This paper，using the panel data of 31 provinces’（municipalities and autonomous regions）in China from 2000 to 2014，employs the system GMM estimation method to probe into the impact of industrial agglomeration on the total factor pro?ductivity（TFP）of financial industry.The paper also further discusses the influence of industrial agglomeration on technical progress and technical efficiency because the total factor productivity of financial industry is decided by its internal compo?nents of financial industry technical progress and financial industry technical efficiency.The conclusions are as follows：From a national perspective，industrial agglomeration has a significant role in promoting the TFP of financial industry，the technical progress and the technical efficiency；From a regional perspective，industrial agglomeration in the coastal areas has played a positive role in promoting the TFP of financial industry，the technical progress and the technical efficiency；While industrial agglomeration in the central and western regions has an inhibitory effect on the TFP of financial industry and the technical effi?ciency，and only can promote significantly the technical progress.Finally，this paper，based on the empirical conclusions，proposes some policy suggestions.

financial industry agglomeration；total factor productivity；technical progress；technical efficiency

F830；F207

A

1007-5097（2016）11-0060-07

10.3969/j.issn.1007-5097.2016.11.009

2016-05-06

國家社會科學基金項目（14BJY193）

林春（1985-），男，遼寧黑山人，博士研究生，研究方向：金融發展理論與政策。