城市金融集聚对制造业全要素生产率影响的实证分析——以宁波市鄞州四明金融小镇为例

潘明策

（中共鄞州区委党校，浙江 宁波 315199）

城市金融集聚对制造业全要素生产率影响的实证分析
——以宁波市鄞州四明金融小镇为例

潘明策

（中共鄞州区委党校，浙江 宁波 315199）

金融与市场的不可分割性意味着金融发展到一定阶段必定在一定区域形成集聚形态。本文以宁波鄞州四明金融小镇为调研样本，首先分析鄞州金融集聚和制造业发展的现状，然后采用DEA-Malmquist生产率指数对制造业全要素生产率（TFP）进行度量，进一步将TFP分解为技术进步、纯技术效率和规模效率三部分，接着采用自回归分布滞后（ARDL）模型分析金融集聚对TFP、技术进步、纯技术效率、规模效应的影响，研究表明金融集聚对TFP产生显著正效应，这种正效应主要由TFP中的技术创新带来，其次是TFP中的纯技术变化效率及规模经济效应。

金融集聚；制造业；全要素生产率；金融小镇

宁波市鄞州区地处长三角南翼，制造业产业基础扎实，工业化与信息化深度融合，尤其在新材料、核心零部件等方面形成独特的优势，有的品牌在全国乃至全球范围内拥有较强的竞争力。但整体而言仍存在自主创新能力不足、企业创新体系不完善等问题。08年金融危机后，发达国家纷纷“回归制造业”，把制造业作为竞争全球经济战略制高点的关键，在此背景下，我国提出《中国制造2025》战略规划，宁波作为全国首个“中国制造2025试点示范城市”，提出通过提高全要素生产率实现制造业可持续发展，而鄞州更是将“创新引领”放在“名城强区”战略的首位。

金融要素在科技创新中起着极大的推动作用，特别是研究金融集聚与制造业全要素生产率的相互关系对促进金融和制造业的发展有着至关重要的作用。金融集聚主要表现为金融监管部门、金融中介机构、各类金融行业等向某一特定区域集中。20世纪70年代，金融机构在企业间融资功能逐步显现，金融本身的特性决定金融与市场的不可分割性，当金融发展到一定阶段，必定在一定区域形成集聚形态。在经济转型期，完全依靠市场力量实现金融集聚不仅耗时且效率不高，因此政府通过政策引导加快地区金融集聚步伐，目前，全国各地涌现出各种各样的金融小镇就体现这一特征。金融集聚已成为各国、各地区金融发展的普遍现象。

一、文献综述

上世纪六七十年代，国外一些经济学家开始研究金融现象，研究方向主要集中在金融发展与经济增长的关系和金融集聚效率及其影响因素上，金融发展主要从两方面促进经济增长，一是资本效率，二是全要素生产率。Goldsmith（1969)通过实证研究发现金融发展与经济增长之间存在高度相关性，金融集聚的优势不仅可以降低交易成本和支付成本，还可以改善资本的配置效率，同时改善金融市场体系。[1]Kinder Berger(1974)指出金融集聚效应主要体现在金融资源配置效率和支付效率的提高，空间价值转移和交易桥梁的功能，比如储蓄、投资、买卖的跨区域交易，另外行业高度专业化也是导致金融集聚的重要因素。[2]世界银行（2001）分析跨国金融数据发现金融通过优化要素配置效率促进经济增长。90年代末，国外学者对金融集聚的研究集中在金融集聚案例上，但尚未建立金融业选择的计量模型，缺乏计量和评价的统一标准。Levine(1997)提出金融可以利用其在时间和空间资源配置的便利改善交易和信息成本。[3]

近几年，国内学者开始多角度分析金融集聚问题，主要包括两个方面，一是金融集聚影响因素，二是金融集聚对区域经济发展、产业结构调整的影响。李正辉（2012）等研究金融集聚驱动机制发现规模效应、政府干预、信息对称对金融集聚影响突出。[4]任华英（2010）等分析表明创新对金融集聚有正向效应，对外开放因素初期对金融集聚影响较大，伴随时间推移效应减弱，人力资本影响不显著。[5]金融机构集聚还可以通过网络基础设施资源和网络体系实现信息共享，从而实现规模经济效应。刘军等(2007)认为，金融集聚除了通过外部规模经济效益、网络效益还可以通过技术创新、技术进步、机制创新等效益影响经济增长。[6]李林等(2011)指出，金融集聚虽呈现一定的空间相关性，但对经济的空间辐射能力有限。[7]在金融集聚对区域经济发展影响方面，陈启清（2013）认为金融通过“效应通道”和“技术通道”提高全要素生产率。[8]孙伟峰、黄解宇（2012）通过区位熵把金融集聚分解为区域内和区域外集聚，并通过实证研究得出金融与经济增长之间的差距存在因果关系。[9]丁艺（2010）通过省级面板数据研究金融与经济增长的互动关系[10]，李林（2011）等与李红（2014）等学者关注到金融集聚的空间效应，并论证金融集聚对经济增长有溢出效应[11]。洪功翔（2014）等通过Malmquist指数和区位熵指数测度我国金融集聚指数和全要素生产率指数，发现银行业、证券业集聚的TFP增长与区域因素相关，并提出中东西部不同区域促进TFP增长的政策效应。[12]

本文基于国内外学者的研究，以宁波鄞州四明金融小镇为调研样本，研究金融集聚对制造业全要素生产率的影响。文章首先分析鄞州金融集聚与制造业发展现状，采用 DEA-Malmquist生产率指数对制造业全要素生产率进行度量，然后进一步将TFP分解为技术进步、纯技术效率和规模效率三部分[13]，利用自回归分布滞后（ARDL）模型分析金融集聚对TFP、技术进步、纯技术效率、规模效应的影响，探索金融集聚对TFP的影响路径。

二、鄞州金融集聚和制造业发展情况分析

我国的金融体制机制呈现垂直治理为主的分业特征。1998年伴随鄞州金融管理权限提升，鄞州金融机构经营自主权扩大，开始以市场为导向。2002年鄞州撤县设区，工业化和城市化步伐加快，金融机构向中心城市集聚。鄞州区体制机制在金融发展和集聚的过程中，表现出“供给优先”和“需求追随”的发展特性。2008年鄞州金融办的成立和2016年四明金融小镇的推出，有效地解决了金融供给纵向性与金融需求横向性的矛盾，体现地方金融创新举措与地方经济协调发展，金融小镇的集聚更是区域金融在“需求追随”中创新的结果。

（一）鄞州金融集聚情况分析

四明金融小镇位于宁波市南部新城，规划占地面积3.2平方公里。共设基金管理总部区、南部商务区、创业孵化区等五大区块，重点发展量化投资、私募基金、财富管理和其他新型金融产业。截止2015年底，四明金融小镇拥有金融机构92家，其中银行43家（总行2家）、保险公司23家、证券公司13家、其他公司13家。2015年全区金融行业实现增加值102.3亿元，增长21.8%，占地区生产总值的7.58%。实现税收14.55亿元，增长20.1%，占鄞州区财政收入的5.9%。各大银行对外放贷1926亿元，增长9%，其中鄞州区内贷款1727亿元，增长9.2%。目前，小镇已聚集大道保理、宽谷奥立安、森浦咨询、盛世鸿元等实力雄厚的金融机构。

表1 浙江省金融小镇发展现状对比表

（二）金融集聚促进制造业转型升级现状分析

截至2016年，鄞州区有各类工业企业2万多家，其中规上工业企业1039家，高新技术企业231家，金融小镇集聚就是通过一批现代金融企业利用资本力量推动制造业转型升级和科技创新。

1．从金融机构存贷比来看，存贷比持续上升。鄞州区在2001年以前，银行的存贷比一直维持在60%以下，2002年以后，存贷比持续上升。2002年至2006年基本维持在70%左右，2007年至2013年在80%至90%区间上下浮动，2014年到2015年直接跃上了90%，说明鄞州区金融系统金融资源的利用率持续提高。

图1 区域存贷比以及企业存贷余额的比重

同时，企业存款余额占金融机构存款余额的比重在2005年至2007年在30%左右，2008年、2009年跌到27%，但是2010年开始回升，至2015年基本上保持在45%左右。企业贷款占存款余额比重在2009年至2015年间基本维持在63%至68%之间，而占贷款余额的比重也基本上在75%至77%之间上下浮动，只有2015年降到72.60%。这些数据都说明企业对金融系统资金利用率都处在较高的位置。

图2 鄞州区各产业贷款占贷款余额的比重

2．从鄞州区各产业在贷款余额中的比重来看，制造业占比最高。制造业在贷款余额中的比重占到40%左右，农林牧副渔贷款占贷款余额比重最低，不到1%，最高也只有2014年达到0.8%，服务业贷款占贷款余额比重呈现持续增长的态势，由2005年的19.30%增长到29.69%。数据分析结果表明制造业仍然是金融机构贷款的主力军。

3．从大中小微型企业在贷款余额中的比重来看，大型企业贷款逐年下降但产值在工业总产值中比重逐年上升。中小企业贷款从2006年的50.16%增长到2015年的55.56%，其中最高时2012年接近60%。大型企业贷款比重则呈现下降的趋势，从2009年的21.25%下降到2015年的13.87%。但是从大中小型企业占工业总产值的比重来看，大型企业在工业总产值中的比重持续增长，增长幅度达到10%左右；中小型企业的比重持续下降，中型企业占比从2005年的40.05%下降到2015年的31.86%；小型企业占比从2005年的56.98%下降到2015年的48.15%。说明鄞州区大型企业效益增长明显，转型升级效应显现。

图3 鄞州大中小微型企业在贷款余额中的比重及其占工业总产值的比重

4．从鄞州区制造业的区位熵情况来看，制造业呈现高端化趋势。以宁波全市的工业行业结构为参照系分析鄞州区制造业的区位熵情况：2015年，区位熵在3.6～3.8之间的有两个行业：印刷和记录媒介复制业和木材加工及木、竹、藤、棕、草制品业。区位熵在2.4～2.5之间，非常接近的有三个行业：医药制造业、家具制造业、纺织服装业。医药制造业、家具制造业、纺织服装业具备比较优势。区位熵在1.5～2.0之间的有七个行业：皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业，造纸及纸制品业，文教、工美、体育和娱乐用品制造业，橡胶和塑料制品业，金属制品业，仪器仪表制造业，非金属矿物制品业。行业产值占规上工业产值的比重前五位的行业中，除了纺织服装业的区位熵在2.5左右外，通用设备制造业的区位熵缓慢下降；交通运输设备制造业、电气机械和器材制造业的区位熵比较稳定、略有上升；计算机、通信和其他电子设备制造业在近三年有大幅提升。最后依据宁波全市范围的区位熵分析，结合行业产值占规上工业产值的比重，鄞州区工业的重点行业中产值比重前五位的行业包括：纺织服装业、通用设备制造业、交通运输设备制造业、电气机械和器材制造业、计算机、通信和其他电子设备制造业；区位熵高且占有相当产值比重的行业：印刷和记录媒介复制业、医药制造业。

综上所述，鄞州金融体系资源利用率在撤县设区后呈现持续走高的态势，制造业的金融资源利用率居各行业之首，制造业中的大型企业贷款呈逐年下降的趋势但产值呈逐年上升的态势，鄞州区位熵指数显示鄞州重点行业包括：纺织服装业、通用设备制造业、交通运输设备制造业、电气机械和器材制造业、计算机、通信和其他电子设备制造业、印刷和记录媒介复制业、医药制造业等，产业呈现出向高端制造业发展趋势。研究数据表明金融集聚促进了鄞州制造业发展，转型升级效应明显，但是金融集聚通过何种因素、何种途径影响了制造业的转型升级需作进一步实证研究。

三、金融集聚对制造业全要素生产率影响的实证分析

(一)数据来源与指标选择

根据数据可得性，本文选取鄞州区1996年至2015年的统计数据进行研究。制造业全要素生产率（TFP）将采用DEA-Malmquist生产率指数法计算，以工业固定资产净值代替资本投入，以规模以上工业增加值替代产出。当假定规模报酬不变时，全要素生产率又可分解为技术进步、纯技术进步和规模效应变化。技术进步主要表现在技术创新和工艺流程；纯技术效率则主要表现为管理创新和制度创新。

全要素生产率的DEA-Malmquist指数计算公式如下：

式中（xt，yt）和（xt+1，yt+1）分别代表第 t期和t+1时期的投入与产出向量，dtc和dt+1c代表第t期和第t+1期的距离函数。

金融集聚以区位熵表示，如果计算结果大于1，金融有一定程度集聚，值越大集聚程度越高。从图4可以看出，鄞州区金融区位熵均大于1，进入2000年以后多数年份在2至3之间上下浮动，说明金融集聚趋势明显。

图4 鄞州金融集聚区位熵趋势图

其它指标如外商直接投资（FDI）指标采用当年实际使用外资金额与GDP的比重来衡量；人力资本用规模以上工业全部从业人员的平均人数来衡量；政府支出用财政支出占GDP总值的比值来衡量；对外开放度用进出口贸易总额占GDP的比重来衡量。

（二）模型设计与实证分析

根据国际经济学原理，人力资本的集聚和知识资本的投入、区域经济对外开放程度高低、政府采购项目等均会对制造业全要素生产率产生影响。本文采用自回归分布滞后（ARDL）模型来验证金融集聚对鄞州制造业全要素生产率的影响，利用Eviews6软件对数据分别进行多元线性回归，为了解决模型存在的多重共线性问题，通过逐步回归法对各变量进行修正。根据分析结果选择人力资本、外商直接投资、地区进出口总额以及政府规模作为控制变量。鉴于全要素生产率存在滞后效应，在模型中会考虑因变量的滞后因素。

为防止出现伪回归现象，首先对模型进行单位根检验，从检测结果来看，对HC取对数后，通过ADF检验发现所有观测值均显示平稳，从图形角度也可以看出模型的拟合效果很好。接着对模型进行回归分析。

根据经济增长理论，建立金融集聚对制造业全要素生产率影响模型：

其中，TFP代表制造业全要素生产率，FA代表着金融集聚，FDI代表着外商直接投资，HC代表着人力资本水平，GS代表着政府规模和政府干预情况，IE进出口总额代表区域国际化水平。

金融集聚将以何种途径影响全要素生产率，本文进一步将全要素生产率增长分解为技术创新带来的效率提升、纯技术效应以及规模经济效应，并依次估计下列模型进行考证：

各变量分析结果如下：

表2 金融集聚与TFP回归分析结果

从回归分析结果来看：

一是金融集聚对制造业全要素生产率、技术进步、纯技术效率和规模经济均产生正的影响。说明金融集聚有利于制造业企业进行技术创新和技术流程的改造，有利于提高企业的管理效率与经营水平，有利于制造业企业扩大企业生产经营规模，总之，金融集聚为制造业企业提供了雄厚的资金支持。

二是全要素生产率、技术进步、纯技术效率和规模经济都存在上一期对下一期的负向影响，且系数绝对值均位于0-1之间，说明存在收敛效应。相对于金融集聚对纯技术效率的影响，金融集聚对技术创新的影响程度更深。

三是外商直接投资、对外贸易对制造业TFP、纯技术效率和规模经济均产生负的影响。外商直接投资对技术进步负的影响说明外商直接投资对制造业的双创会产生替代效应，贸易结构使制造业处在国际分工较低层次，不利于企业进行自主创新和技术研发，外资的引进和对外贸易并没有改善制造业企业的管理效率。但对外贸易对技术进步正的效应说明对外贸易在为制造业带来新技术的同时又通过进口竞争刺激了制造业研发能力的提升。

四是人力资本对制造业TFP、技术进步、纯技术效率和规模经济都产生正的效应，说明制造业企业员工较高的知识和素质、专业水平和熟练程度有助于提高企业技术创新能力和水平，有利于技术吸收，有助于企业进行规模扩张和降低生产成本。

五是政府干预对制造业TFP、技术进步、纯技术效率和规模经济都产生负的效应，巨大的政府公共支出在一定程度上扭曲了资源配置，降低了资源配置效率，也阻碍了技术创新，政府对市场的过度干预导致企业管理效率降低，增加了企业扩张成本，影响了企业实现规模经济。

四、结论与政策建议

（一）结论

综上所述，金融集聚对制造业全要素生产率（TFP）产生显著正效应，这种正效应主要是TFP中的技术创新带来的，其次TFP中的纯技术变化效率，最后是TFP中的规模经济效应。

外商投资对TFP产生负效应，原因在于早期的FDI的确可以靠引进、消化、吸收国外先进技术提高生产率，但到经济发展到一定程度后，FDI会对国外技术产生技术依赖，减弱企业的自主研发能力。

人力成本对TFP产生正效应，表明具有较高素质的人力资本会提高制造业技术创新能力、先进技术引进吸收再创新能力、技术熟练水平以及企业经营管理水平。

政府干预程度越深越会对全要素生产率产生负效应，但处在转型中的经济无法依靠市场力量实现，适当的政府引导有利于资源的优化配置，但过度的市场干预反而会降低资源配置效率。

单纯的扩大进出口规模对制造业TFP效应不明显，如果外贸结构始终处于进口高附加值产品，出口低附产值产品的国际产业分工体系低端，不利于制造业自主创新能力的提升。

（二）政策建议

要充分发挥四明金融小镇金融集聚功能和对区域经济的辐射作用，推动金融体制机制创新，推动鄞州制造业技术进步力度，从而推动全要素生产率的提高。

1．优化金融资源配置

金融资源要能够高效地流向高新技术企业，优化信贷结构，要降低技术创新企业融资条件，要充分发挥政府政策性融资导向，加大对新材料、高端装备的投资扶持力度，鼓励金融部门研发适合高端制造业需求的金融产品和金融服务。

2．优化中小企业信贷环境

目前，市场仍以中小企业居多，要提高金融市场的公平竞争环境，要完善企业特别是中小企业的征信体系，改善现有融资担保政策体系要创新面向中小企业特别是高新技术企业的知识产权质押和融资担保体系。

3．优化资本市场结构

金融集聚有利于优化资本市场结构，有利于建立多层次的金融体系，有利于拓展企业融资渠道降低融资成本。所以要继续加大区域金融集聚的力度，研发出更多的金融产品，扩大企业直接融资和间接融资的规模和途径。制造业全要素生产率对金融业依赖较大，在提高金融资金利用效率的同时也导致银行压力大、负担重，使企业面临更大的还本付息压力，所以政府应引导优质制造业在国内上市甚至可以到境外资本市场上市融资，引导风险投资和私募股权投资流向技术制造业，鼓励风险可控的高新技术企业进行债权融资或兼并重组，提高技术创新水平。

4．注重人力资本的培养与引进

制造业的规模和水平决定了引进人才的质量和数量。围绕吸引高端产业项目、潜力技术团队并形成产业聚集，对高端人才、高技术人才更具有虹吸效应。要根据制造业需求有计划、有目标定向培养高层次人才，创造高层次人才良好的生活工作环境。要依托高校资源制定针对性的制造业人才培养和储备计划。

5．加强FDI管理转变贸易方式

贸易方面，要鼓励高新技术出口力度，推动外向型企业向资本密集型企业转变。引进外资要更重视外商投资质量，推动外资重点向引进高端制造业人力转变，完善知识产权保护体系，鼓励企业以自身知识产权参与国际竞争。

[1]Goldsmith RW.Financial Structure and Economic Development[M].New Haven:Yale University Press,1969.

[2]Kindle Berger,Charles P.The Formation of Financial Centers:A study in Comparative Economic History[M].America:Princeton University Press,1974.

[3]Levine R.Financial Development and Economic Growth:Views and Agenda[J].Journal of Economic Literature,1997,35（2）:688～726.

[4]李正辉，蒋赞．基于省域面板数据模型的金融集聚影响因素研究[J]．财经理论与实践，2012，（4）：12～16．

[5]任英华，徐玲等．金融集聚影响因素空间计量模型及其应用 [J]．数量经济技术经济研究，2010，（5）：14～115．

[6]刘军，黄解宇，曹利军．金融集聚影响实体经济机制研究［J］．管理世界 2007，(4)：152-153．

[7]李林，丁艺，刘志华．金融集聚对区域经济增长溢出作用的空间计量分析 [J]．金融研究，2011，（5）：113～123．

[8]陈启清，贵斌威．金融发展与全要素生产率：水平效应与增长效应[J]．经济理论与经济管理，2013，（7）：58～69．

[9]孙伟峰，黄解宇．金融集聚、资源转移与区域经济增长[J]．投资研究，2012，31，（10）：140～147．

[10]丁艺，李靖霞，李林．金融集聚与区域经济增长——基于省际数据的实证分析[J]．金融研究，2010，（2）：20～30．

[11]李红，王彦晓．金融集聚、空间溢出与城市经济增长——基于中国286个城市空间面板杜宾模型的经验研究国际金融研究，2014，（2）：89～96．

[12]洪功翔，张兰婷，李伟军．金融集聚对全要素生产率影响的区域异质性——基于动态面板模型的实证分析[J]．经济经纬 2014，（2）．

[13]Fare,R.,Grosskopf,S.,Norris,M.,&Zhang,Z.,1994b,"Productivity growth,technical progress,and efficiency change in industrialized countries",American Economic Review[J],84,pp.66～83.

责任编辑：徐慧枫

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1008-4479（2017）05-0115-08

2017-03-23

潘明策（1977-），女，鄞州区委党校高级讲师，主要研究方向为经济学。