長(zhǎng)三角金融效率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與全要素生產(chǎn)率關(guān)系研究

徐嘉浚，姜樂平

（安徽理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，安徽 淮南 232001）

“十四五”規(guī)劃提出優(yōu)化提升長(zhǎng)三角城市群，引領(lǐng)高質(zhì)量發(fā)展。2019年長(zhǎng)三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)總量達(dá)23.76萬(wàn)億元，比上年增長(zhǎng)9.69%，增長(zhǎng)速度超全國(guó)平均3.59個(gè)百分點(diǎn)，占全國(guó)經(jīng)濟(jì)總量的24%，其中第三產(chǎn)業(yè)增加值13.12萬(wàn)億元，比上年增長(zhǎng)13.06%，對(duì)區(qū)域生產(chǎn)總值貢獻(xiàn)率達(dá)55%。隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)已由高速增長(zhǎng)轉(zhuǎn)變?yōu)楦哔|(zhì)量發(fā)展，內(nèi)部結(jié)構(gòu)升級(jí)緩慢、高端產(chǎn)業(yè)低端化等問題日益突顯，原有的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和資源配置效率存在發(fā)展的適應(yīng)性難題。作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平提升的重要方式，金融效率提升能夠有效促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。2019年12月1日，《長(zhǎng)江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》提出加快長(zhǎng)三角金融領(lǐng)域協(xié)同創(chuàng)新和改革，體現(xiàn)出金融效率促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的重要作用。同時(shí)，金融發(fā)展能夠通過發(fā)揮金融中介與市場(chǎng)功能提升金融效率，降低交易成本，優(yōu)化資源配置并促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，最終提高全要素生產(chǎn)率。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)通過將生產(chǎn)要素從低效率部門轉(zhuǎn)移到高效率部門，合理配置生產(chǎn)要素，促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展[1]。長(zhǎng)三角地區(qū)作為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵地域，如何厘清金融效率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系，成為區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展亟需解決的問題。

一、文獻(xiàn)綜述

（一）金融效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)

關(guān)于金融效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)之間關(guān)系的研究成果較多，但是學(xué)界對(duì)金融效率是否促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)尚存爭(zhēng)議。最早有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，金融效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展程度存在正相關(guān)性[2]。但也有學(xué)者認(rèn)為金融效率無(wú)法助力產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)[3]。另外，還有部分學(xué)者認(rèn)為金融效率能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，金融發(fā)展能夠影響資金的形成和投向，優(yōu)化資源配置，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展[4-6]。

（二）金融效率與全要素生產(chǎn)率

關(guān)于金融效率與全要素生產(chǎn)率關(guān)系的研究比較豐富，研究結(jié)論也存在較大爭(zhēng)議。最早有學(xué)者指出金融效率對(duì)全要素生產(chǎn)率具有促進(jìn)影響[7]。目前，國(guó)內(nèi)學(xué)者在此方面的研究結(jié)果可以分為兩類：一是金融效率提升通過推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步和提高技術(shù)效率，能夠促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)[8-9]；二是金融效率提升導(dǎo)致過高的金融杠桿將侵蝕實(shí)體經(jīng)濟(jì)，抑制全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)[10]。

（三）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與全要素生產(chǎn)率

關(guān)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系研究仍然未成定論。學(xué)者最早研究認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)無(wú)法促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)[11]。目前，國(guó)內(nèi)學(xué)者關(guān)于這方面的研究結(jié)論由三部分組成：一是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)過程存在生產(chǎn)要素配置效率低下、資源錯(cuò)配等現(xiàn)象，制約技術(shù)進(jìn)步和生產(chǎn)效率提高，對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)具有負(fù)向影響[12-13]；二是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)使得要素向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，增加高新技術(shù)和經(jīng)濟(jì)效率較高的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)比重，能夠促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)[14]；三是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)全要素生產(chǎn)率無(wú)明顯影響[15]。

為繼續(xù)探索金融效率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、全要素生產(chǎn)率三者之間的關(guān)系，結(jié)合本文研究特點(diǎn)，提出以下假設(shè)：

假設(shè)1：高收入地區(qū)金融效率能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。

假設(shè)2：高收入地區(qū)金融效率能夠促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)。

假設(shè)3：高收入地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)能夠促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)。

假設(shè)4：中低收入地區(qū)金融效率能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。

假設(shè)5：中低收入地區(qū)金融效率能夠促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)。

假設(shè)6：中低收入地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)能夠促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)。

為了驗(yàn)證假設(shè)，本文選用長(zhǎng)三角“三省一市”41個(gè)城市的平衡面板數(shù)據(jù)，按照2019年人均生產(chǎn)總值將其分成高收入地區(qū)和中低收入地區(qū)，運(yùn)用DEA-Malmquist指數(shù)和面板向量自回歸模型（PVAR）深入探討長(zhǎng)三角金融效率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和全要素生產(chǎn)率之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系、區(qū)域差異，為研究長(zhǎng)三角區(qū)域三者關(guān)系提供理論參考。

二、模型構(gòu)建

（一）DEA-Malmquist指數(shù)方法

基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型的Malmquist指數(shù)用于評(píng)價(jià)包含多個(gè)時(shí)間點(diǎn)觀測(cè)值的面板數(shù)據(jù)，并能分解成技術(shù)效率指數(shù)（Effch）和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（Tech），其中技術(shù)效率指數(shù)還可分解為純技術(shù)效率指數(shù)（Pech）和規(guī)模效率指數(shù)（Sech）。

Malmquist指數(shù)大于1表明全要素生產(chǎn)率上升，反之下降。

（二）PVAR模型

PVAR模型以VAR模型為基礎(chǔ)，事先無(wú)需設(shè)定變量之間的因果關(guān)系，而是將系統(tǒng)中的所有變量視為內(nèi)生變量，讓系統(tǒng)中各個(gè)內(nèi)生變量對(duì)所有內(nèi)生變量的滯后值進(jìn)行回歸。PVAR模型兼具VAR模型和面板數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)，不需要預(yù)設(shè)經(jīng)濟(jì)理論中的變量關(guān)系，能夠通過直觀的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖更好地觀察各變量之間的關(guān)系。本文使用Stata的PVAR2程序探索長(zhǎng)三角“三省一市”41個(gè)城市金融效率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和全要素生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)關(guān)系。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源與指標(biāo)設(shè)定

1.數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以長(zhǎng)三角為研究對(duì)象，為了確保面板數(shù)據(jù)的平衡性與可得性，選取了2011—2019年長(zhǎng)三角“三省一市”41個(gè)城市的平衡面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源包括各省、市統(tǒng)計(jì)年鑒和統(tǒng)計(jì)公報(bào)，并以2019年人均生產(chǎn)總值100 000元為分界線將41個(gè)城市劃分為高收入地區(qū)和中低收入地區(qū)（圖1）。部分缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法填補(bǔ)。

圖1 城市收入分類

2.指標(biāo)選擇

金融效率指金融資源配置能夠達(dá)到的帕累托最優(yōu)。有的學(xué)者運(yùn)用區(qū)域金融的投入和產(chǎn)出指標(biāo)借助DEA方法測(cè)算金融效率[16]，亦有學(xué)者從多個(gè)指標(biāo)運(yùn)用熵值法綜合衡量金融效率[9]。較多的學(xué)者采用金融機(jī)構(gòu)貸款余額與存款余額的比例即貸存比來(lái)衡量[4,10]，貸存比的指標(biāo)易獲取，且具有代表性，因此，本文采用長(zhǎng)三角41個(gè)城市貸存比指標(biāo)作為金融效率的代理變量。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從低級(jí)形態(tài)演化至高級(jí)形態(tài)的過程，通常伴隨著整體產(chǎn)業(yè)效率的提升。有的學(xué)者采用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比重來(lái)衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)[17]，有的學(xué)者綜合服務(wù)業(yè)比重、非國(guó)有企業(yè)資本總額比重和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化來(lái)評(píng)價(jià)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)[18]，也有構(gòu)建產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)指數(shù)[19]或者將第三產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的指標(biāo)[3]。本文采用第三產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例來(lái)衡量長(zhǎng)三角41個(gè)城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)狀況。

全要素生產(chǎn)率是生產(chǎn)活動(dòng)在一定時(shí)間內(nèi)的效率，即全部產(chǎn)量與全部要素投入量之比。全要素生產(chǎn)率測(cè)算方法主要有參數(shù)法和非參數(shù)法。參數(shù)法包括Solow余值法、隨機(jī)前沿SFA法等，非參數(shù)法包括DEA-Malmquist指數(shù)。非參數(shù)法優(yōu)點(diǎn)是假設(shè)條件少，無(wú)模型設(shè)定要求，能夠避免模型設(shè)定上的誤差。因此，本文采用DEA-Malmquist指數(shù)來(lái)進(jìn)行長(zhǎng)三角41個(gè)城市的全要素生產(chǎn)率測(cè)算。

DEA-Malmquist指數(shù)方法選取投入和產(chǎn)出指標(biāo)需要注意全要素生產(chǎn)率測(cè)算結(jié)果的真實(shí)性。在產(chǎn)出方面，有的學(xué)者使用與基年價(jià)格水平一致的生產(chǎn)總值[8,12]；在投入方面，學(xué)者們分別使用過年末從業(yè)人數(shù)[3]、永續(xù)盤存法計(jì)算的資本存量[12]、地級(jí)市建成區(qū)面積[14]、萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤消費(fèi)量[20]。本文測(cè)算的產(chǎn)出變量選用與2010年價(jià)格水平一致的長(zhǎng)三角41個(gè)城市的生產(chǎn)總值，投入變量選擇長(zhǎng)三角以9.6%[21]為折舊率、與2010年價(jià)格水平一致的永續(xù)盤存法計(jì)算的資本存量、年末從業(yè)人數(shù)、各市全社會(huì)用電量折算成的萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤消費(fèi)量，以期反映C-D生產(chǎn)函數(shù)以及能源消費(fèi)量對(duì)產(chǎn)出的影響，在全要素生產(chǎn)率測(cè)算方面的創(chuàng)新在于將能源消費(fèi)水平作為投入變量。表1是模型中所有變量的總結(jié)。

表1 變量選取

三、實(shí)證分析

（一）長(zhǎng)三角全要素生產(chǎn)率分析

本文在DEAP2.1軟件上使用DEA-Malmquist指數(shù)測(cè)算長(zhǎng)三角41個(gè)城市2011—2019年各年全要素生產(chǎn)率，并使用Arcgis10.2直觀地呈現(xiàn)長(zhǎng)三角地區(qū)2011年、2014年、2017年和 2019年分別的全要素生產(chǎn)率（圖2）。圖中顏色深淺代表全要素生產(chǎn)率的高低，顏色較淺的區(qū)域?yàn)槿厣a(chǎn)率高值區(qū)，顏色較深的區(qū)域?yàn)槿厣a(chǎn)率低值區(qū)。從圖2可以發(fā)現(xiàn)，以南京為中心的城市群常年處于高值區(qū)，2019年全要素生產(chǎn)率分布“江蘇→浙江→上海→安徽”依次遞減。全要素生產(chǎn)率色塊的漸進(jìn)式分布表明長(zhǎng)三角的全要素生產(chǎn)率存在較強(qiáng)的空間相關(guān)，具有一體化研究的必要性。

圖2 長(zhǎng)三角地區(qū)全要素生產(chǎn)率區(qū)域差異

（二）滯后期選擇

為了保證PVAR模型的準(zhǔn)確性，避免滯后階數(shù)與實(shí)際情況的不相符，本文使用Stata/IC15.0軟件進(jìn)行滯后階數(shù)的選擇。從表2可見，根據(jù)AIC準(zhǔn)則，最終選取高收入地區(qū)和中低收入地區(qū)數(shù)據(jù)的最優(yōu)滯后階數(shù)為4、2。

表2 滯后階數(shù)選擇

（三）面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)

為了避免偽回歸、共線性、截面相關(guān)性和異方差等問題，面板數(shù)據(jù)需要進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。本文運(yùn)用Stata/IC15.0對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行PP和LLC檢驗(yàn)。由表3可知，模型中各地區(qū)所有一階差分序列PP和LLC檢驗(yàn)值在1%水平上通過檢驗(yàn)，即一階單整，拒絕存在單位根的原假設(shè)。

表3 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

（四）協(xié)整檢驗(yàn)

對(duì)于一階單整的面板數(shù)據(jù)，需要對(duì)是否存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系作進(jìn)一步考察，本文使用Kao和Pedroni檢驗(yàn)進(jìn)行考察。從表4可見，各地區(qū)檢驗(yàn)值均在1%水平上通過Kao檢驗(yàn)，表明面板數(shù)據(jù)存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系，可以進(jìn)行PVAR模型計(jì)量。

表4 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

（五）脈沖響應(yīng)函數(shù)

PVAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)（IRF）能夠直觀地展現(xiàn)各變量之間的動(dòng)態(tài)交互關(guān)系，反映變量間的脈沖關(guān)系。為保證分析結(jié)果的穩(wěn)健性和可靠性，利用Stata/IC15.0軟件進(jìn)行1 000次跨度為10期的蒙特卡洛模擬，得到高收入地區(qū)和中低收入地區(qū)的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖，出于篇幅限制，在這里只關(guān)注關(guān)鍵的脈沖響應(yīng)函數(shù)變量（見圖3、圖4），其中縱軸表示沖擊響應(yīng)程度，橫軸表示滯后階數(shù)，中線表示變量受到?jīng)_擊時(shí)的振幅大小，上下兩線表示95%的置信區(qū)間。

1.長(zhǎng)三角高收入地區(qū)脈沖響應(yīng)函數(shù)

圖3上圖表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)在金融效率提升后存在持續(xù)的正向作用，在第3期達(dá)到最大值0.458 9，在第7期回歸穩(wěn)態(tài)，表示高收入地區(qū)的金融效率能夠持續(xù)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，證實(shí)了假設(shè)1。高收入地區(qū)的金融發(fā)展達(dá)到了較高水平，金融效率提升能夠幫助銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)有效識(shí)別優(yōu)質(zhì)企業(yè)并發(fā)放貸款，有利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的企業(yè)發(fā)展。中圖表示高收入地區(qū)的金融效率提升對(duì)全要素生產(chǎn)率存在正向沖擊，在第1期達(dá)到最大值0.003 2，并在第2期后回歸穩(wěn)態(tài)，證實(shí)了假設(shè)2。這表明高收入地區(qū)金融效率水平較為飽和，對(duì)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用時(shí)間較短。下圖表示高收入地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)在第6期前對(duì)全要素生產(chǎn)率造成持續(xù)的負(fù)向沖擊，但在第8期后產(chǎn)生了正向影響，第9期沖擊值達(dá)到0.001 4，假設(shè)3在長(zhǎng)期內(nèi)得證。這可能與高收入地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平已經(jīng)達(dá)到了較為優(yōu)化的程度有關(guān)，短期內(nèi)過度提升將破壞原有結(jié)構(gòu)，造成資源錯(cuò)配，但是在長(zhǎng)期將掀起新一輪的產(chǎn)業(yè)升級(jí)潮，打造一條提升全要素生產(chǎn)率的重要渠道。

圖3 高收入地區(qū)脈沖響應(yīng)函數(shù)

2.長(zhǎng)三角中低收入地區(qū)脈沖響應(yīng)函數(shù)

由圖4上圖可知，中低收入地區(qū)的金融效率在第4期前對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)產(chǎn)生正向作用，并在第2期達(dá)到最大值0.326 1，低于高收入地區(qū)，但在4期后對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)起負(fù)面作用，短期內(nèi)證實(shí)假設(shè)4。這是因?yàn)橹械褪杖氲貐^(qū)的金融效率提升很大程度上會(huì)幫助該地區(qū)增加就業(yè)、發(fā)展服務(wù)業(yè)，促進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值提升和結(jié)構(gòu)優(yōu)化，但長(zhǎng)期來(lái)看，金融效率提升導(dǎo)致房地產(chǎn)開發(fā)投資增加，提高第二產(chǎn)業(yè)增加值，降低了第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)低端化，這表明中低收入地區(qū)應(yīng)轉(zhuǎn)變發(fā)展方式，將產(chǎn)業(yè)升級(jí)與消費(fèi)升級(jí)相結(jié)合，創(chuàng)造健康的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式。中圖顯示中低收入地區(qū)的金融效率在第3期前對(duì)全要素生產(chǎn)率只有負(fù)面影響，但在第3期后能夠促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)，第6期達(dá)到最大值0.001 7，證實(shí)假設(shè)5。這表明中低收入地區(qū)金融效率提升能夠在長(zhǎng)期內(nèi)為優(yōu)質(zhì)企業(yè)提供金融支持，引導(dǎo)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)。下圖顯示全要素生產(chǎn)率受到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)沖擊時(shí)響應(yīng)為持續(xù)的負(fù)面效果，第1期最大負(fù)面響應(yīng)值為-0.003 6，在第8期時(shí)回歸零值，盡管在第9期達(dá)到0.000 1，但數(shù)值過小，缺乏經(jīng)濟(jì)意義，未證實(shí)假設(shè)6。這是因?yàn)橹械褪杖氲貐^(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)需要另辟蹊徑，不應(yīng)一味模仿發(fā)達(dá)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)模式，而是要結(jié)合自身地理、制度、人口、文化、經(jīng)濟(jì)的特點(diǎn)來(lái)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，最終實(shí)現(xiàn)全要素生產(chǎn)率提升的高質(zhì)量發(fā)展。

圖4 中低收入地區(qū)脈沖響應(yīng)函數(shù)

總的來(lái)說(shuō)，假設(shè)證明情況如表5所示。長(zhǎng)三角高收入地區(qū)和中低收入地區(qū)的金融效率提升能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，金融效率提升對(duì)全要素生產(chǎn)率存在正向作用，高收入地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)能夠促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)，這些均與以往研究結(jié)論一致[1，4，6，8]。中低收入地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)無(wú)法促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)，支持了部分學(xué)者的研究結(jié)果[12-13，15]。長(zhǎng)三角高收入地區(qū)和中低收入地區(qū)的研究結(jié)果大部分具備一致性，這表明二者之間聯(lián)系緊密，具備區(qū)域一體化的基礎(chǔ)。

表5 假設(shè)證明情況總結(jié)

四、對(duì)策建議

基于研究結(jié)論，本文提出以下對(duì)策建議：

第一，積極協(xié)調(diào)長(zhǎng)三角一體化，縮小區(qū)域差異。城市發(fā)展初期需要集中人才和資本，形成“虹吸效應(yīng)”。在長(zhǎng)三角一體化建設(shè)時(shí)期，未來(lái)應(yīng)更多發(fā)揮大城市的“涓流作用”，讓發(fā)達(dá)城市的資源能夠與周邊城市進(jìn)行協(xié)調(diào)，增強(qiáng)區(qū)域交流合作，推動(dòng)長(zhǎng)三角一體化建設(shè)發(fā)展。安徽應(yīng)與江浙滬加強(qiáng)金融、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合作，進(jìn)行發(fā)展戰(zhàn)略、資源要素、企業(yè)精神的共享、協(xié)調(diào)與一體化，形成長(zhǎng)三角命運(yùn)共同體，增加協(xié)同發(fā)展實(shí)力。

第二，優(yōu)化金融效率。以外源性融資為主體部分的長(zhǎng)三角企業(yè)，尤其是中小企業(yè)，需要更多金融機(jī)構(gòu)提供資金支持。讓金融成為長(zhǎng)三角產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的強(qiáng)力支撐，為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

第三，推動(dòng)長(zhǎng)三角產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整。長(zhǎng)三角產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)促進(jìn)全要素生產(chǎn)率提升的渠道仍未打通，未來(lái)應(yīng)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)作出調(diào)整，從而通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)帶來(lái)更多待遇優(yōu)渥的工作崗位，探索新能源產(chǎn)業(yè)的長(zhǎng)三角整體布局規(guī)劃，為經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展提供重要保障。