金融发展推动产业供给侧结构性改革的路径选择

龙海明 吴迪

摘要：基于新古典經济增长理论，提出金融发展推动我国产业供给侧结构性改革的理论路径。利用我国2008-2015年省级面板数据，通过构建双向固定效应模型对相关路径进行探究和论证，结果表明：金融规模推动产业层次提升的资本驱动路径的有效性边际递减，金融结构引导产业科技水平提高的创新引领路径的有效性并不显著，金融效率促进产业高效化发展的管理优化路径的有效性逐渐提升。

关键词：经济新常态；金融发展；产业供给侧；双向固定效应模型

中图分类号：F830.2文献标识码：A文章编号：10037217（2018）040001808

一、引言及文献综述

近年来，在国际经济格局发生重大调整的背景下，我国经济运营环境和增长方式也正在经历着深刻的变革。GDP增长速度逐渐回落、供需错配问题严重、产业结构调整和转型升级压力凸显，经济发展进入了新常态。面对新的形势，需要从根本上改变过去传统粗放的经济增长方式，从供给侧对我国产业结构进行战略性调整。作为现代经济核心的金融部门，以金融资本为纽带着力引导和推动实体产业的结构优化和成功转型，就成为新时代所赋予的重大社会责任。

关于金融发展推动产业供给侧结构性改革的路径分析，不同学者见仁见智。（1）从生产要素视角来看，姚耀军和董钢锋（2013）认为金融发展与中小银行在银行业中相对地位的提升皆有助于全要素生产率的提高，推动产业转型升级[1]；熊兴等（2016）认为资本投入是我国产业结构优化的主要影响因素，而劳动力的贡献有所减弱[2]；梁向东和魏逸玭（2017）以255个城市为样本研究产业结构与人口流动的关系，并得出大力发展现代金融行业有助于实现有效率的区域分工，推动产业结构的优化[3]。（2）从金融创新的角度来看，孙永震（2017）认为应该大力发展绿色金融，为绿色产业的发展提供融资渠道，实现我国产业的绿色崛起[4]；谢家智等（2017）的研究表明，要充分发挥金融的普惠性和包容性，促进产业结构优化[5]；权飞过和王晓芳（2017）利用银行博弈均衡模型，证明通过金融创新银行可以降低信贷监督成本，提高信贷项目成功率，引导资金流向实体，助力企业技术升级[6]。（3）从中介效应的角度来看，刘佳宁（2016）通过研究广东省制造业的面板数据，证明金融发展能够分散企业研发、创新风险，形成科学有效的风险补偿机制，实现产业结构的优化[7]；周斌等（2017）认为“互联网+”和普惠金融对经济的增长都起到了贡献作用，且两者贡献程度相当[8]；赵婉妤和王立国（2016）通过总结美国与德国政策经验，认为当前我国货币传导机制仍不通畅，导致资金未流向实体经济，不利于产业结构的转型升级[9]；周玉琴和张华（2017）通过研究上市公司融资规模与经济增长的关系，发现当前金融体系对房地产行业存在过度支持，而对科学研究和服务行业资金支持力度不足[10]；赵秋运和林志帆（2017）通过对跨国面板数据的研究发现，中国的金融抑制程度远高于发达国家平均水平，稀缺的金融资源优先配置到工业部门，使得服务业部门配给不足，造成经济结构扭曲[11]。

此外，伍海华（2001）和傅进（2005）等从理论上推导出金融推动产业结构调整的内在机制，包括资金形成机制、资金导向机制和信用扩张机制[12，13]。张云（2008）以上海为样本，考察了区域金融发展作用经济增长的区域资本累积机制、区域资本导向机制、区域组织转变机制和区域产业升级机制[14]。

通过对历史文献的梳理不难看出，多数学者对于金融与产业结构调整之间的关系研究，未能考虑经济新常态这一时代背景。同时，对金融推动产业供给侧结构性改革的具体作用路径往往只从单一视角进行论证，或者仅从理论上来推导，得出的结论不能深刻全面地反映两者之间的新型内在关系。鉴于此，本文将从理论机制分析出发，揭示金融发展作用于产业供给侧结构性改革的路径，并以2012年作为特殊时间节点，将样本区间分为两个不同阶段，通过构建实证模型来探究新常态下金融发展推动产业结构升级转型的特殊规律性。

二、理论分析

经济新常态下金融发展对产业结构升级的影响主要体现在选择主导产业和提高产业部门资本配置效应、催生新产业新技术方面。金融规模的扩大能够满足新兴产业的有效融资需求，不断提高第三产业对经济增长的贡献率，推动一、二产业向第三产业过渡，实现产业间的升级。金融结构的优化和效率的提升能够引导企业通过并购重组、股权置换等方式优化管理模式，提高技术水平，推动产业内的高效化、高端化发展。

为深入研究金融发展推动产业优化升级的作用路径，本文做出如下设定：（1）将一国国民经济体系划分为金融部门和非金融部门。一国国民经济体系通常由农业、工业和服务业三大产业构成，它们之间互相作用，构成一个复杂稳定的经济体系。为便于分析，将其简单划分为金融部门和非金融部门。（2）根据新古典经济增长理论，当产出最大化时，规模经济在一定时间内不变，市场充分竞争，资本要素可以在各部门间自由流动。资本的逐利性导致其往往青睐具有比较优势的部门。任何部门要想获得资本，必须通过技术创新来提高产品竞争力，增加附加值，从而实现整个产业结构的优化升级。（3）整个国民体系资本存量在一定期间内恒定，且资本具有同质性。

基于上述设定，构造产出函数：Yi=f（Ki，Kf）；Ki+Kf=K。其中，Yi代表社会总产出，Ki、Kf和K分别表示投入到非金融部门的资本量、投入到金融部门的资本量以及社会总资本量。f（Ki，Kf）代表生产函数。由于规模经济不变，且生产函数是一次齐次式，可以将产出函数作如下变化：Yi=Kif（1，KfKi），即：YiKi=f（1，KfKi）。令yi=YiKi，kf=KfKi，则有yi=f（kf），Yi=Kiyi=Kif（kf）。对Ki求偏导，则有：

Yi′=K′if（kf）+Kif′（kf）k′f（1）

由于Ki对自身求偏导等于1，因此式（1）可以写成：

Y′i=f（kf）+Kif′（kf）×k′f=

f（kf）+Kif（k′f）·（-KfK2i））=

f（kf）-kff′（kf）（2）

k′f=K′fKi-KfKiK2i=K′fKfK1Kf-KfKiK2i=

kf（K′fKf-K′iKi）（3）

其中，Yi′表示社会总产出的增量，k′f表示配置到金融部门资本的增量。由于Ki、Kf属于对称变量，若将Ki与Kf对调，重复上述计算，可得：

k′i=ki（K′iKi-K′fKf）（4）

令p=K′iKi，q=KiY，φ=kff′（kf）f（kf），又根据式（1），有：

Yi′Yi-p=K′if（kf）+Kif′（kf）×k′fKif（kf）-K′iKi=

Kif′（kf）Kif（kf）×k′f=Kif′（kf）Kif（kf）×kf（K′fKf-K′iKi）=φ（kf）（K′fKf-p）（5）

k′f=kfK′fKf-pkf=KfKi×K′fKf-pkf=

K′fYf（kf）-pkf=qf（kf）-pkf（6）

式（5）（6）中，p=K′iKi表示投入到非金融部门资本增长率，q=KiY表示投入到非金融部门资本占总产出的比率，φ=kff′（kf）f（kf）表示投入到金融部门的资本产出弹性。

当kf处于最佳比例时，即金融部门资本与非金融部门资本比值达到最优时，根据式（3）～（5）可得Y′Y=K′iKi=K′fKf，社会总产出增长率、金融部门资本增长率和非金融部门资本增长率相等，三者达到动态平衡关系。此时，社会总资本将在金融部门和非金融部门之间相互流动，资源配置达到最佳状态。一方面，当非金融部门发展壮大时，该部门的资本存量不断聚集，使得实体企业选择将部分资本存入到金融部门，促进金融部门的发展。同时，当金融部门累积一定的资本后，又可以给一些发展不足的实体部门提供资本支持，使其有足够的能力来完成转型升级，即通过资本驱动的路径来反哺非金融部门。此外，随着金融市场的逐渐完善，信息成本和交易成本将大大降低，一些优质企业还可以通过上市的方式在较短时间内获取企业发展的大量资本，通过资本因素来促进产业结构由一、二产业逐步向第三产业过渡，实现产业的高级化。另一方面，当金融部门发展壮大时，金融机构作为中介职能部门，充分发挥自身信息优势、资金优势与风控优势，引导资本向产品附加值高、发展潜力大、市场前景广阔的创新型企业和行业倾斜，促进企业不断创新来提升获取资本优势的能力。同时，金融发展推动金融改革与金融创新，能够为企业带来一系列的新型金融工具，充分迎合企业的融资需求，解决其科技成果转化以及附带的风险，通过创新引领路径实现产业的优胜劣汰，完成产业的高端化。

从式（3）可以看出，金融部门的资本增量k′f取决于投入到金融部门资本增长率K′fKf与非金融部门资本增长率K′iKi之间的关系。当K′fKf>K′iKi时，表明这一阶段由于金融资源的稀缺性，金融部门更有利可图，会引入更多资本的进入。但随着边际效应的递减，金融部门的产出逐渐低于非金融部门。作为实体经济的一部分，金融部门的经营目标也包括盈利性。随着非金融部门的产出逐渐增加，在资本逐利的倾向下，金融部门可以高效投放吸纳的资本，寻找更具比较优势的企业进行投资，引导企业创新管理理念，提高管理效率，通过管理优化路径来实现产业的高效发展的同时，K′iKi的值逐渐增加，最终与K′fKf相等，实现两部门均衡。根据式（6）可以看出，当p、q保持不变时，即投入到非金融部门资本不再增加，对总产出不再有增量效应时，整个经济处于稳定状态。此时kf（k′f=0）处于最佳比例，这也表明金融部门的资本增量不再发生变化，金融服务实体经济的效率达到最高。资本市场的债券融资和股权融资行为、银行体系的贷款业务都能够充分利用居民的储蓄存款，加快资本形成，使更多的资本分配到生产、管理技术更为先进的企业，引导企业不断降低运营成本，实现产业高效化。

通过以上分析不难发现，运行良好的金融系统能够放大资本聚集效应、发挥资本引导功能、依托资本逐利倾向，从三条不同路径推动产业的高级化、高端化和高效化，实现产业的供给侧结构性改革（见图1）。

三、实证检验

（一）变量选取与数据说明

本文采用我国31个省市2008-2015年的年度面板数据，数据来源于各省统计公报、国家统计局及wind数据库。样本包含8期，每期包含31个省市相关指标，共计248个数据。数据缺失的省份，采用已有数据平均值近似替代，或采用已有数据平均增长率计算所得值近似替代。为使不同年份的数据具有可比性，所有与价格有关的变量都使用居民消费价格指数进行平减处理，换成以2008年为基期的可比价。为消除异方差的影响，对所有绝对值变量进行对数处理。变量选取如下（见表1）：

1.被解释变量。（1）产业层次（ilit）。产业层次包含了三类产业占国民经济比重的变化状况，因此采用产业层次指标度量：ilit=∑3j=1qitj×j，其中，qitj表示i省t年第j产业增加值占GDP的比重。当第三产业产出占GDP比值越高，说明该地区产业发展层次越高。（2）产业科技含量（istit）。产业科技含量越高，说明产业科技水平越先进，该产业处于产业链的上游位置。考虑到相关数据的可得性，本文在赵放（2017）的研究基础上[15]，利用研究与试验发展（R&D;）经费支出占GDP的比值来衡量某省产业的科技创新水平。（3）产业效率（ieit）。产业效率越高，说明1单位的投入所带来的产出也越大。产出通常用GDP来衡量，投入则用全社会固定资产投资额来衡量。因此，用GDP與固定资产投资额的比例来衡量产业效率。

2.解释变量。对于金融发展水平的度量，将从规模、结构和效率三个角度设定三个指标。（1）金融规模（fscit）。采用各省市每年金融业增加值与该省GDP的比值来衡量。金融规模越大的省份，金融对GDP的贡献程度越大，聚集资本的能力越强。因此，用金融规模来研究金融发展实现产业高级化的资本驱动路径。（2）金融结构（fstit）。采用各省市每年各金融机构本外币贷款余额与该地区贷款余额、证券总融资规模（包括股票、债券）与保费收入之和的比值来衡量。根据Allen（2000）的理论，金融结构分为银行主导型和市场主导型[16]，不论哪种结构，都能够对资本进行合理配置，引导资本进入朝阳产业。因此，用金融结构来研究金融发展推动产业高端化的创新引领路径。（3）金融效率（feit）。借鉴刘伟和王汝芳（2006）的做法，采用各省市每年各金融机构贷款余额、证券总融资规模（包括股票、债券）与全社会固定资产投资额之比来衡量[17]。金融效率越高，反映金融市场融资能力越强，对资本的创造和运用更加高效。因此，用金融效率来研究金融发展促进产业高效化的管理优化路径。

3.控制变量。在控制变量选取方面，不同学者有不同的侧重，但都没有统一的选择标准或依据。根据曼昆（2011）宏观经济学理论，在一个开放经济体下，国民收入由消费、投资、政府购买和出口组成[18]。基于此，选取投资水平（invit）、消费水平（conit）、出口规模（expit）和财政支出规模（govit）作为控制变量。

（二）模型设定与描述性分析

基于我国2008年以来的面板数据，分别建立三个模型以研究金融规模对产业层次、金融结构对产业科技含量和金融效率对产业效率的影响路径。由于各省产业结构与各省省情相关，设定模型存在的个体效应为固定效应，因此建立双向固定效应模型。模型设定如下：

模型一：ilit=β0+β1fscit+β2lninvit+

β3lnconit+β4lnexpit+β5lngovit+λt+ui+εit

模型二：istit=β0+β1fstit+β2lninvit+

β3lnconit+β4lnexpit+β5lngovit+λt+ui+εit

模型三：ieit=β0+β1feit+β2lninvit+β3lnconit+β4lnexpit+β5lngovit+λt+ui+εit

其中，下標i表示省份（1≤i≤31）；下标t表示年份（1≤t≤8）。λt为第t年独有的截距项，代表第t年对被解释变量的效应。ui为不同省市的个体固定效应；εit为随机误差项，并假设其为服从零均值和有限方差σ2的独立同分布。

运用软件Stata14将248个样本进行排序计算，各变量的描述性统计结果如表2所示。（1）从产业层次（iLit）来看，目前我国主要以第二产业为主，其中产业层次最高的地区为北京市，达到2.7904；最低的地区为新疆维吾尔自治区，为2.1265。从产业科技含量来看，科技水平最高的地区为北京市，达到0.0601；最低的地区为西藏自治区，为0.0020。从产业效率来看，上海市效率最高，达到3.9548；青海省最低，为0.7528。（2）从金融规模（fscit）来看，北京市最高，金融业增加值占GDP的比重为0.1706；江西省则只占0.0187。从金融结构来看，西藏自治区贷款规模与总体融资规模之比为0.9854，表明其融资渠道几乎全部来自银行贷款；北京市贷款规模与总体融资规模之比为0.4572，表明北京市的主要融资渠道已逐渐从间接融资转换为直接融资。从金融效率来看，北京市总体融资规模占固定资产投资额的比值为28.5324，效率最高；西藏自治区仅有0.8112，效率最低。（3）从固定资产投资规模（invit）上看，山东省位于第一，为47381.5亿元，西藏自治区则处于末位，仅有309.91亿元。从消费水平、出口规模和财政支出规模上看，广东省均表现为最高，分别为31517.6亿元、6460.87亿美元和12827.8亿元，而西藏自治区、青海省和宁夏回族自治区处于最低水平分别为130亿元、2.5188亿美元和324.61亿元。

（三）实证分析

2001-2011年，我国经济增长率年平均值为10.4%。从2012年开始，我国GDP增速有所下滑，年均增速仅为7.7%，十一年来首次跌破两位数。此后我国经济增速逐渐回落，从过去的高速增长转变为中高速增长，经济增长逐渐步入新常态。为此，本文以2012年为时间节点，将样本分为两个子样本，对三个模型分别进行回归分析，来考察金融发展对产业供给侧结构性改革的具体作用路径（见表3）。

从模型一的回归结果可以发现，步入新常态之前，金融规模对产业层次的影响显著为正，且每提高1%，产业层次上升1.93%，说明我国金融规模的增长显著带动了产业层次的提高，有效抵御了国外经济严峻形势对我国的冲击。进入新常态后，金融规模的影响依然显著，但系数有所下降，金融规模每增加1%，产业层次仅上升1.19%，增长幅度下降了38.53%②。表明步入新常态后，随着我国金融规模的逐渐扩大，产业资本的逐渐累积，传统的“大水漫灌”式金融支持难以满足不同层次、不同类型产业发展的资本需求，金融发展的“量”增对产业供给侧结构性改革的影响边际效用递减，金融发展对产业层次的资本驱动路径的有效性正逐渐减弱。

从模型二可以看出，在2012年之前，以间接融资为主导的金融结构对产业结构的优化有着促进作用，但不显著。从现实来看，为了应对严峻复杂的国际形势的冲击，维持我国经济高速增长，银行将大量的信贷资源投放给水泥、煤炭、钢铁等与基建相关的行业，虽然在一定程度上促进了相关行业的技术发展，但同样使得一些小锅炉、小作坊式的高污染低效能企业死灰复燃，对我国产业结构的优化带来了不利影响。进入新常态后，原有金融结构对产业科技含量的提高存在不利影响，导致创新引领路径失灵，且在10%的置信水平上显著。具体来看，间接融资规模每提高1%，产业科技含量将下降约0.73%，原因在于我国正处于前期刺激性政策的消化期，产业结构的优化仍受到前期政策滞后效应影响。当前商业银行部分信贷资源仍被一些财务不可持续、产品没有竞争力、资不抵债的僵尸企业所占据，不仅扭曲了信用定价体系，还导致非金融企业部门技术升级缓慢，导致我国产业长期处于全球制造链下游，对产业高端化产生了不利影响。