產業集聚與中國金融業全要素生產率
——基于省域數據的GMM分析

(遼寧大學經濟學院，遼寧 沈陽 110136)

文獻回顧與評述

隨著國際金融業交易活動的頻繁發生，逐步形成了區域與空間的集中度，進而促進了行業效率的提升，產生了金融集聚效應。金融集聚現象在信息化大數據時代表現的更明顯，其主要受信息的接近性和可靠性影響(Porteous，1995)[1]。因為地理距離信息流動的摩擦會阻礙當地金融活動的發生，信息的準確收集也保證了金融安全(Martin，1999)[2]。《空間經濟：城市、區域與國際貿易》一書采用經濟學分析方法對產業集聚形成的原因做了全面、系統的解釋，從理論上為金融地理學的發展指明了方向(Krugman，1999)[3]。緊接著Martin和Ottaviano(2001)[4]采用C-P模型與內生增長模型，進一步從理論模型的角度論證了形成產業集聚后所發揮的效應，既能降低企業成本，又能促進地區生產率的提高。同時，還能提高本地區的技術創新能力(Audress和Feldman，2006)[5]和企業自主創新能力(Gilbert等，2007)[6]。Dekle和Eaton(1999)[7]、Harris和Ioannides(2000)[8]、Lucio等(2002)[9]、Braunerhjelm等(1999)[10]分別采用日本、美國、西班牙和瑞典的數據對產業集聚與生產率之間的關系進行了實證分析，得出了產業集聚促進生產率提高的一致結論。

《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十三個五年規劃的建議》中提出：加快金融體制改革，提高金融服務實體經濟效率。要想提高金融業效率必須從其自身的全要素生產率著手。“提高全要素生產率”也被首次納入政府報告中，這將推動中國經濟由投入型增長轉向效率型增長，可見其重要性。全要素生產率(TFP)首次被Tinbergen(1942)[11]提出，其次又因Solow(1957)[12]被稱為“索羅余值”，作為衡量單位總投入的總產量的生產率指標。那么，中國金融集聚現象對其金融業全要素生產率的影響如何？較早的學者劉軍等(2007)[15]認為金融集聚可以通過金融集聚效應、金融擴散效應和金融功能促進實體經濟增長。同時，也是各類金融企業、中介以及服務機構作為一個系統在區域分布上的集中化、高級化過程和金融資源、金融系統及其相關服務機構與特定范圍內的人文地理、產業結構條件的有機組合過程。洪功翔等(2014)[17]將金融集聚與我國全要素生產率做了實證分析，得出整體上是顯著促進的結果，具體又因地區差異而影響不同。孫兆斌(2008)[18]又以銀行業為例檢驗金融集聚效應對其全要素生產率的影響，得出對銀行業的技術進步和技術效率都受到正向促進作用，但前者更顯著。其他包括產業集聚對新興產業全要素生產率、中國制造企業全要素生產率(胡玫等，2015)[20]、旅游業全要素生產率(郭悅等，2015)[21]都得到了一致促進作用結論。誠然這些相關的回答對于上面提出的問題并沒有給出明確的答案。在已有文獻研究鮮見的情況下，筆者嘗試利用省際面板數據，采用系統矩估計方法，論證金融產業集聚對中國金融業全要素生產率的影響，并進一步探討地區差異之間的異同，以此來全面、系統回答上面提出的問題。

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.DEA-Malmquist指數方法的理論回顧

縱觀國內外學者對全要素生產率研究的文獻梳理，其測算全要素生產率的方法大致分為兩種類型：一種是參數方法，以索洛余值法(Solow，1957)、增長核算法等；另一種是非參數方法，以包絡數據分析(DEA)、隨機前沿生產函數(SFA)、Malmquist指數方法等。根據以往的國內銀行業效率研究表明，張健華(2003)[22]、朱超(2006)[23]、柯孔林和馮宗憲(2008)[24]、滿媛媛等(2015)[25]大部分學者采用DEA-Malmquist指數方法從不同維度對我國銀行業效率進行了探討。之所以采用DEA-Malmquist生產率指數模型，主要是因為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闡述，而DEAMalmquist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，有利于挖掘金融業生產率變化背后的真正原因。因此，本文也采用DEA-Malmquist對我國金融業的全要素生產率進行了測算。

2.變量選擇與數據說明

針對使用DEA-Malmquist指數方法測算金融業效率，關鍵就是對其投入與產出指標的選擇，若指標選擇不恰當，就會嚴重影響效率測算結果。本文借鑒商業銀行效率研究(遲國泰等，2006；段永瑞等，2013；粟芳和初立蘋，2015)[26][27][28]的指標選擇，再結合中國金融業自身的特點，將金融業從業人員作為勞動投入，而資本投入根據以往的行業全要素生產率研究，都是采用固定資產投資來衡量。但金融業的發展并不單純依靠固定資本投入，還應考慮其他資金投入。存款可以反映一個地區的金融資源，但作為銀行的負債業務并不適合作為資本投入；而貸款作為銀行的主要資產，既是金融機構的主要盈利來源，又可以直接反映地區貨幣投放規模，所以考慮貸款作為資本投入比較恰當(趙偉和馬瑞永，2006；余鈴錚和魏下海，2012)[29][30]。綜合以上，本文將金融業固定資產投資和貸款量作為資本投入。對于產出指標選擇，這里將金融發展水平作為總產出(呂健，2013)[31]。衡量金融發展水平擬采用金融相關比率，金融相關比率既可以反映地區的金融發展水平，也可以反映金融上層結構與經濟基礎結構的耦合度，即金融服務實體經濟的能力(Goldsmith，1969)[13]。鑒于地區的金融資產和M2數據的統計缺失，將金融相關比率表示為金融機構存貸款之和與GDP的比值(王子明和周立，2002；姚耀軍，2005)[32][33]。以上數據均來源于歷年的各省、市統計年鑒和國民經濟和社會發展統計公報、《新中國60年統計資料匯編》、《中國金融年鑒》、《中國統計年鑒》、國家統計局網站等。

表1 各地區金融業全要素生產率及其構成指數變化

3.測算結果分析

從表1的測算結果看，2000～2013年期間，全國、東、中、西部金融業全要素生產率平均增長率分別為-8.4%、-10.9%、-7.9%、-6.3%，足以見證了我國金融業全要素生產率的下降趨勢，很明顯西部地區要好于東部和中部，這主要得益于國家西部大開發戰略實施和普惠金融的政策傾向，促使西部地區的金融業資源配置效率得到提升，而中部和東部地區金融業發展略顯飽和態勢，尤其是東部地區出現局部金融過剩的局面，例如銀行扎堆、金融服務公司泛濫等現象，導致該地區金融業的效率處于邊際遞減階段。進一步從全要素生產率的構成來看，主要由技術效率與技術進步決定。技術效率方面：在考察期間內，全國、東、中、西部技術效率的平均增長率分別為-1.7%、-5%、-1.2%、1.4%，顯然西部地區的金融技術效率得到了有效改善，促進該地區全要素生產率的快速提升；而東部地區金融發展環境復雜，其效率提高也有所滯緩。技術進步方面：在考察期間內，全國、東、中、西部技術進步的平均增長率分別為-6.9%、-6.2%、-6.7%、-7.5%，東部地區歸因于得天獨厚的經濟基礎和貿易往來，促使該地區的金融發展不斷革新，對其金融“質”的提升要求頗高，所以東部地區的金融全要素生產率在技術進步方面要優于中部和西部地區。進一步通過引入Malmquist指數標準差系數來反映東、中、西地區的金融業全要素生產率內部波動差異情況，觀察發現，東部全要素生產率波動最大，西部波動最小；中部技術效率波動最大，西部波動最小；中部技術進步波動最大，西部波動最小。

從圖1可以看出，在考察期內，金融業全要素生產率指數的變化并未出現持續的上升或下降的態勢，在01-02、06-07、12-13這三個區間段出現較大的波動，其余區間段波動較平緩。全要素生產率又分解為技術效率和技術進步，是其兩者共同作用的驅動結果。可以發現，在02-06、08-11兩個區間段，技術效率與技術進步共同決定金融業全要素生產率增長，且兩者關系穩定；但在06-07區間段，中國金融業發展迅猛，發生了顛覆性的金融技術變革，這時的技術進步對全要素生產率的影響上升為短暫的主體性變化；而12-13區間，受動蕩的世界經濟形勢影響，對其金融技術進步的改善提出了更高的要求，出現短期技術效率對全要素生產率的上位作用。

圖1 中國金融業全要素生產率指數及其構成變化趨勢

二、產業集聚的衡量

金融產業集聚是指通過金融資源與地域條件協調、配置、組合的時空動態變化促使金融產業成長與發展，進而在一定地域空間生成金融地域密集系統的變化過程，其過程的實質是金融效率在空間上調整和提高的過程。同時，也是跨地區支付效率和金融資源跨地區配置效率的提高過程(Kindleberger and Charles，1973)[14]。關于衡量產業集聚性的方法有很多，包括區位基尼系數、行業集中度(CR)、聚類分析法、行業集群指數法、等費用曲線法、區位熵指數、赫芬達爾指數(HHI)、雷達圖指標法、產業集群指數、哈萊-克依指數(HKI)和主成分分析法等。鑒于區位熵指數法衡量產業集聚的相對優勢性，并參照劉紅(2008)[34]、丁藝等(2010)[35]、周炯等(2014)[16]、楊秋海(2015)[19]計算金融集聚的公式，本文將采用區位熵來衡量我國各省市的金融產業集聚，其計算方法如下：

其中，FDDit為第i省t時期的區位熵指數，它是第i省t時期的金融業增加值(FVA)占其該省t時期的GDP比重與全國t時期的金融業增加值(FVA)占其t時期全國GDP比重的比值。若FDD＞1，表明該省金融業集聚水平趨勢顯著；若FDD≤1，表明該省金融業集聚水平較低。

由表2的計算結果可觀察，我國金融業的總體區位熵的指數平均值約為0.91，映射出我國的整體金融集聚趨勢并不明顯，隨著國家的金融深化改革，提升金融服務效率的加快，我國的金融集聚水平會很快得到提高。進一步通過產業集聚的空間分布方面來看，東部地區金融集聚的趨勢明顯，其區位熵指數平均值為1.22，如北京市平均高達到2.73；而中西部地區金融集聚水平較低，其區位熵指數平均值僅為0.75，如內蒙古平均僅僅為0.45。顯然，東部金融集聚水平要好于中西部，這與東部擁有良好的經濟基礎和金融根基密不可分。為了進一步縮小地區間的金融差距，國家業相繼出臺了傾向于中西部金融發展的扶植政策，例如西部大開發、普惠金融和絲路經濟帶等相關政策，都對中西部地區的落后金融發展環境有所改善，促使該地區的金融集聚水平上升一個新的臺階。

三、產業集聚對金融業全要素生產率影響的實證檢驗

1.模型建立與變量選取

為了驗證產業集聚與金融業全要素生產率之間的內在關系，建立如下基本模型：

其中，i代表省份，t代表年份，j代表控制變量種類，X代表控制變量。

考慮到金融業全要素生產率是一個動態調整的過程，可能會受到以往全要素生產率的影響，防止上面模型設定的遺漏，本文進一步引入其全要素生產率的滯后項，將模型(2)修正為：

表2 我國金融業產業集聚省份分布

考慮到全要素生成率由技術進步與技術效率構成，故進一步探討金融產業集聚對金融業全要素生產率的作用機理，本文還建立如下兩個方程：

其中，TECH代表技術進步，EFFCH代表技術效率。

控制變量選擇考慮到以下影響金融業全要素生產率的因素：

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率。

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)與各地區國內生產總值的比率。

工業化程度(INDUS)：表示為各地區第二產業增加值與各地區國內生產總值的比率。

通貨膨脹率(INFLATION)：表示為居民消費價格指數的環比增長率，其公式為：環比增長率=(本年居民消費價格指數－上年居民消費價格指數)/上年居民消費價格指數。

經濟發展水平(ECONOMIC)：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)：表示為各地區政府財政支出與各地區國內生產總值的比率。

以上所使用的數據均來源于《中國統計年鑒》、各省、自治區、直轄市統計年鑒、《新中國60年統計匯編》、《中國金融統計年鑒》、國家統計局官方網站，并采用居民消費價格指數消除物價因素干擾。

計量方法說明：考慮到解釋變量存在內生性問題以及短面板數據的束縛，采用固定效應模型(FE)和隨機效應模型(RE)都無法克服內生性問題，從而無法得到有效的無偏估計量，此時廣義矩估計成為最佳選擇。對其廣義矩估計方法的采用，滿足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，本文采用系統矩估計方法對其上面設定的模型進行全面估計，并通過AR和Hansen檢驗來論證模型設定的合理性和工具變量選擇的有效性。

2.回歸結果與分析

本文利用軟件Stata12.0采用兩階段系統矩估計法對模型進行估計，實證結果見表3和表4。從其模型的估計結果來看，Arellano-Bond test for AR(2)檢驗結果顯示回歸方程的誤差項不存在二階序列相關的假設；Hansen test過度識別檢驗的結果說明工具變量是有效性的。因此，可以推斷所設定的動態面板數據模型比較合理。

(1) 產業集聚對金融業全要素生產率的影響

從全國層面看，方程(1)的回歸結果反映了全國產業集聚對金融業全要素生產率的影響。金融產業集聚的系數值為-1.5865，并在1%水平上顯著，說明金融產業集聚對金融業全要素生產率的增長具有顯著地抑制作用，這反映我國現階段的金融產業集聚水平比較低，造成這種原因主要是地區間金融發展失衡，東部的金融“過熱”與中西部金融“冷清”形成了鮮明的對比。其控制變量的回歸結果表明：信貸期限結構、對外開放程度和社會消費水平對其產生了正向的顯著促進作用；而工業化程度、通貨膨脹率、經濟發展水平和政府干預卻產生了顯著的抑制作用。可見，我國對當下推進工業化進程的速度和通脹水平要有所控制，減少經濟忽冷忽熱現象發生，適度調整政府的管制行為，創造有利的金融集聚環境，加快金融業效率的提升。

表3 全國及東部地區的模型回歸結果

從區域層面看，東部地區：方程(4)的回歸結果反映東部地區金融產業集聚對金融業全要素生產率的影響。金融產業集聚的系數值為11.7214，并在5%水平上顯著，說明東部金融產業集聚提高對金融業全要素生產率的增長具有顯著的正向促進作用，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11.721個百分點。其控制變量的回歸結果表明：信貸期限結構、對外開放程度和社會消費水平對其產生正向的促進作用，只有社會消費水平顯著；而工業化程度、政府干預、通貨膨脹率和經濟發展水平卻產生了抑制作用，后兩者較為顯著。中西部地區：方程(7)的回歸結果反映中西部地區金融產業集聚對金融業全要素生產率的影響。金融產業集聚的系數值為-1.2116，并在1%水平上顯著，說明金融產業集聚對金融業全要素生產率的增長具有顯著地抑制作用。其控制變量的回歸結果表明：工業化程度、社會消費水平、政府干預和通貨膨脹率對其產生正向的促進作用，只有通貨膨脹率不顯著；而信貸期限結構、對外開放程度和經濟發展水平卻產生了顯著的抑制作用。由此可以看出，較發達的東部與落后的中西部對其影響差異化明顯，東部經濟發展較快，應放緩推進工業化進程速度，同中西部地區保持協調并進，并控制適度的通貨膨脹水平，減少政府的行政干預；而西部地區需要進一步調整金融信貸結構，加強對外開放水平，增加政府的政策扶植力度，并提高地區居民消費水平。同時，要保持東部與中西部的經濟動態調整均衡性，這樣才能保證我國金融業的總體水平穩步上升。

表4 中西部地區的模型回歸結果

(2) 產業集聚對金融業技術進步的影響

從全國層面看，方程(2)的回歸結果反映了全國產業集聚對金融業技術進步的影響。金融產業集聚的系數值為-0.7343，并在1%水平上顯著，說明金融產業集聚對金融業技術進步的增長具有顯著地抑制作用。其控制變量的回歸結果表明：信貸期限結構、對外開放程度、工業化程度、通貨膨脹率、經濟發展水平和政府干預對其產生顯著的正向促進作用，只有社會消費水平表現出抑制。可見，我國現階段的內需仍然表現不足，社會消費水平總體偏低，應進一步調整產業結構，擴大內需，并加速金融服務產業的發展，促進金融業技術進步的內在升華，保證服務實體經濟的質量。

從區域層面看，東部地區：方程(5)的回歸結果反映東部地區產業集聚對金融業技術進步的影響。金融產業集聚的系數值為2.6742，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顯著的正向促進作用，集聚水平每提高1個百分點，金融業技術進步就會增加約2.674個百分點。其控制變量的回歸結果表明：信貸期限結構、社會消費水平和通貨膨脹率對其產生正向的促進作用，但通貨膨脹率不顯著；而對外開放程度、經濟發展水平、政府干預和工業化程度卻產生抑制作用，只有工業化程度不顯著。中西部地區：方程(8)的回歸結果反映中西部地區金融產業集聚對技術進步的影響。金融產業集聚的系數值為-2.9228，并在1%水平上顯著，說明產業集聚對金融業技術進步的增長具有顯著地抑制作用。其控制變量的回歸結果表明：信貸期限結構、對外開放程度、通貨膨脹率和經濟發展水平對其產生正向的促進作用，但對外開放程度不顯著；而工業化程度、社會消費水平和政府干預卻產生了顯著地抑制作用。由此可以看出，受地區產業集聚水平的影響，東部與中西部仍然呈現差異化表現。東部對外開放程度應有所控制，而西部地區需進一步擴大，使地區開放程度相互協調。同時，加強地區的人文消費理念引導，改善地區金融服務格局，實現跨區域的金融地理融合，提升地區的金融綜合服務能力。

(3) 產業集聚對金融業技術效率的影響

從全國層面看，方程(3)的回歸結果反映了全國產業集聚對金融業技術效率的影響。金融產業集聚的系數值為0.4603，并在1%水平上顯著，說明金融產業集聚提高對金融業技術效率增長具有顯著的正向促進作用，集聚水平每提高1個百分點，金融業技術效率就會增加約0.46個百分點。其控制變量的回歸結果表明：社會消費水平和政府干預對其產生正向促進作用，但政府干預不顯著；而信貸期限結構、對外開放程度、工業化程度、通貨膨脹率和經濟發展水平卻對其產生了顯著的抑制作用。可見，地區間的對外開放程度差異化、經濟發展水平失衡以及政府過度干預等匯聚成總體1+1＞2的負效應，阻礙了金融業技術效率的提高。

從區域層面看，東部地區：方程(6)的回歸結果反映東部地區產業集聚對金融業技術效率的影響。金融產業集聚的系數值-8.4992，并在10%水平上顯著，說明金融產業集聚對金融業技術效率的增長具有顯著地抑制作用。其控制變量的回歸結果表明：對外開放程度和社會消費水平對其產生了顯著的正向促進作用；而信貸期限結構、工業化程度、通貨膨脹率、經濟發展水平和政府干預卻產生了抑制作用，但政府干預不顯著。中西部地區：方程(9)的回歸結果反映中西部地區金融產業集聚對技術效率的影響。金融產業集聚的系數值為4.7081，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效率的增長具有顯著的正向促進作用，集聚水平每提高1個百分點，金融業技術效率就會增加約4.708個百分點。其控制變量的回歸結果表明：社會消費水平、政府干預、工業化程度和通貨膨脹率對其產生正向促進作用，但后兩者不顯著；而信貸期限結構、對外開放程度和經濟發展水平卻產生抑制作用，但對外開放程度不顯著。由此可以看出，東部與中西部比較來看，東部應適當調整中長期和短期貸款結構，有利于金融機構的資金效率循環，暫緩工業化程度的推進，適度控制通貨膨脹水平；而中西部需加快經濟發展步伐，加強對外開放程度，創造有效的金融發展平臺和融資環境，提升地區的金融集聚水平。

結論與啟示

本文采用兩階段系統矩估計方法，探討了2000～2013年間我國金融產業集聚對金融業全要素生產率、技術進步和技術效率影響，其結論如下：從全國層面看，產業集聚對我國金融業的技術效率具有顯著地促進作用，而對全要素生產率和技術進步卻起到抑制作用，折射出我國金融產業集聚水平呈總體偏低態勢，并沒有對金融業全要素生產率起到促進作用。從區域層面看，產業集聚水平因區域差異化程度而造成對金融業的全要素生產率、技術進步和技術效率不同影響。差異：東部金融集聚對金融業全要素生產率和技術進步產生促進作用，而對金融業技術效率產生抑制作用；中西部金融集聚對金融業全要素生產率和技術進步產生抑制作用，而對金融業技術效率產生促進作用。顯然，東部與中西部的結果截然不同，造成這種原因主要是東部地區擁有良好的經濟基礎和金融發展環境，促成該地區的金融集聚水平偏高，對金融業發展起到促進作用。相反，中西部地區經濟基礎薄弱，金融供給不足，資金融資環境和發展平臺得不到有效改善，導致這種低程度、盲目性的金融產業集聚對金融業會起到抑制作用。

本文由實證分析所得出的政策啟示是：首先，整體上應該進一步深化金融體制改革，調整區域間非均衡的金融發展結構，優化區域金融生態環境，提升金融集聚水平，進而促進金融業全要素生產率的提高。其次，東部地區需要進一步加強金融集聚水平，并堅持保質保量的金融發展原則，讓金融集聚發揮正向的輻射作用。同時，與中西部地區進行金融的空間融合，消除各自的短板效應，通過優勢互補原則，發揮關聯效應作用，全面提升金融業的技術進步水平。最后，中西部因其所處地理位置劣勢和經濟發展基礎薄弱，束縛了金融生態環境發展，導致該地區的金融資源分配不均衡，這種盲目增資擴規的發展，使金融效率在現有的金融集聚水平下并沒有得到進一步提升，因此，應該進一步均衡該地區的金融資源分配，加強政策性金融的導向作用，全面提升該地區金融發展軟環境，改善金融業的技術效率，從而提升了金融服務實體的能力。