金融集聚对全要素生产率的影响研究

谷任 伍文婷

摘 要：本文用我国31个省2006-2015年的数据并采用TSLS门限回归的计量方法，对金融集聚对全要素生产率及其构成要素的影响进行具体研究。最终发现金融集聚通过正向影响技术进步、负向影响技术效率来改变全要素生产率。当全要素生产率大于阈值时，金融集聚对技术进步产生的正向效应增强，对技术效率产生的负向效应减弱。最后提出提高全要素生产率的建议。

关键词：全要素生产率;金融集聚;TSLS门限回归

引言与文献

金融业作为附加值高且吸收就业能力强的服务业已成为各省加快经济发展的重点产业。不断加强的金融集聚对经济发展的影响问题备受学界重视。而这一问题的本质就是研究金融集聚对全要素生产率的影响（洪功翔等，2014）。

目前，学界对金融集聚对全要素生产率的影响的结论尚不统一。部分学者指出金融集聚在一般情况下能够促进生产率的增长，如李思霖（2015）。但有学者发现若存在某种条件则发现金融集聚不总是起到促进的作用。如徐晔和宋晓薇（2016）以对外开放度做阈值变量建立门限回归模型发现只有当对外开放度高于阈值，金融集聚才对生产率有正向效应。金融集聚对技术进步、技术效率的影响也是本文研究问题，但结论也尚不一致。有学者认为集聚是对通过促进技术进步进而对生产率产生正影响，如周文博等（2013）。也有学者认为是通过对技术效率的正影响来促进生产率增长的，如程中华和张立柱（2015）。而施卫东和高雅（2013）则发现技术进步是生产率的推动因素，技术效率则阻碍其增长。

目前的研究成果较少，结论单薄，对金融集聚影响全要素生产率的内在途径研究仍不深入，且忽略区域异质化的问题。故本文的研究问题如下：（1）金融集聚对全要素生产率及其分解要素的影响。这一问题的思考有利于丰富研究成果，更深入探索金融集聚影响全要素生产率的内在途径。（2）研究东中西部地区的金融集聚对全要素生产率的影响。这一问题的思考有利于考虑区域异质化以弥补现有研究不足。

一、研究模型与变量

本文构建以下三个门限回归模型并采用TSLS门限回归法控制内生性。

其中，TFP是全要素生产率;EFF是技术效率;TECH是技术进步;lnOPEN是对外开放程度;RD是研发活动;lnGE是政府支出;FIA是金融集聚度;γ是阈值。lnGOV是工具变量，参与TSLS第一阶段回归。变量数据均来源中国统计年鉴2007-2016。

TFP是最主要分析的被解释变量，而EFF和TECH是分析金融集聚对TFP的内在影响。本文采用学界认可的DEA-Malmquist模型计算与分解得到TFP、EFF、TECH。其中TFP大于1表示生产率提高，反映经济有增长态势;小于1则相反。

本文选用有针对性及代表性的因子分析法评估金融集聚度。参考丁艺等（2009），卜洪运和李静（2016）构建的指标体系，本文选取衡量金融整体规模的金融增加值、金融从业人数，衡量证券业的证券市场交易额、股票筹资占比，衡量银行业的居民储蓄存款、金融机构存、贷款余额，衡量保险业的保费收入以及衡量基础设施的邮电业务总额、旅客周转量、互联网用户數这11个指标形成评估指标体系。另外，本文采用外商投资企业进出口额衡量对外开放程度，用研发投入衡量研发活动。章元和刘修岩（2008）表示聚集经济是内生于经济增长的。因此，本文用各省滞后十年的地方财政预算lnGOV作为金融集聚的工具变量，由郝斯曼检验结果p值0.0229<0.05可知lnGOV能有效控制内生性问题。此外，全要素生产率同时作为阈值变量原因是其能反映经济发展的一种态势，从而分析在不同经济发展态势中金融集聚对全要素生产率的影响是否有差异并量化金融集聚促进全要素生产率增长的条件。

二、实证结果

（一）全国分析

结果显示模型（1）存在两个阈值分别是0.8370，0.9570;模型（2）存在两个阈值分别是0.8750，0.9710;模型（3）存在两个阈值分别是0.9060，1.0030。由此可得，三个模型的第一个区间属于经济具有下滑态势的区间，第二个区间属于过渡区间，第三个区间属于经济具有上升态势的区间。由表1可知模型（1）第一区间的FIA对TFP有显著的负效应，处于过渡区间的FIA对TFP的显著负效应比第一区间的小，而处于第三区间的FIA则对TFP有显著的正效应。模型（2）的三个区间FIA对EFF都是显著的负效应，模型（3）的三个区间的FIA的系数都为正。

综上，金融集聚是通过正向影响技术进步、负向影响技术效率来改变全要素生产率。在经济具有下滑态势时，金融集聚负向影响技术效率的强度大于正向影响技术进步的强度。因此，综合表现为对全要素生产率有负效应。而在经济具有上升态势时，金融集聚负向影响技术效率的强度小于正向影响技术进步的强度。因此，综合表现为对全要素生产率有正效应。这一结果也得到相应的证实。刘红（2008）认为金融集聚能加速技术进步，使集聚区成为知识中心、技术中心。国务院发展研究中心主任刘世锦表示金融风险是经济效率不高的问题。由于我国市场尚不完善，金融集聚的增强往往也伴随着金融风险的加强从而抑制效率的改善。

（二）区域分析

考虑到我国不同地区的经济发展差异，本文将31个省分为东中西地区再分别回归。门限结果显示东部地区和中部地区与全国分区一致，而西部地区仅分成两个区间。由表2可知东中部地区的FIA对TFP的三个区间的影响与全国情况一致，而西部地区虽然两个区间都为负效应，但是系数变化趋势和全国也是一致的，即随着经济的发展，FIA对TFP的负效应逐渐减弱。此外，对于高度开放的东部地区，过度的对外开放反而会造成东部地区的生产率下降。因此，东部地区应该将加强对外开放力度转移到研发活动上，让研发成果成为新的拉动经济增长的马车。与东部地区相反，刺激西部地区生产率增长的是对外开放而不是研发活动。众所周知，研发活动与高素质人才是分不开的。而对于经济比较落后的西部地区，教育体系也欠发达，高素质人才严重缺乏。因此欠发达的西部地区应加强与外围经济联系，让对外开放拉动经济增长。

结论与建议

本文主要研究2006-2015年我国各省金融集聚对全要素生产率的影响。结果表明随着经济发展愈来愈好，金融集聚对全要素生产率的负效应逐渐减弱并转为正效应。且实证表明只有当全要素生产率大于0.9570时，金融集聚才能促进全要素生产率的增长。此外，金融集聚是通过正向影响技术进步、负向影响技术效率来改变全要素生产率。就区域层面看，三个地区金融集聚的系数变化趋势与全国一致。对于经济较发达的东部地区，研发活动显著推动生产率。而对于欠发达的西部地区，对外开放程度显著推动生产率。

基于以上结论，本文给出以下建议：第一，我国金融业的发展相对于发达国家仍处于起步阶段，因此我国金融应趋于集聚发展，实现金融资源的共享，注重金融人才培养，增强集聚发展力，增强技术进步效应，让金融集聚真正起到促进全要素生产率增长的作用。同时金融监管机构也应该加强金融监管，以削弱技术效率效应的副作用。第二，金融集聚的作用是锦上添花。若要发挥金融集聚提高全要素生产率的作用，必须要关注其他提高全要素生产率的因素。对于不同经济发展情况的地区应因地制宜。在经济较发达的东部地区，应采用研发活动与金融集聚双管齐下，研发活动为主，金融集聚为辅;在经济次发达的中部地区，应是对外开放，研发活动与金融集聚多管齐下，对外开放和研发活动为主，金融集聚为辅;而经济欠发达的西部地区，应加大对外开放度，引进高素质人才，改善教育体系。

参考文献：

[1] 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，2014，31（4）：7-12.

[2] 李思霖.金融集聚、政府干预与全要素生产率[J].金融理论与实践.2015，8：81-84.

[3] 徐  晔，宋晓薇.金融集聚、空间外溢与全要素生产率——基于GWR模型和门槛模型的实证研究[J].当代财经.2016，10：45-59.

[4] 周文博，樊秀峰，韓亚峰.服务业地理集聚对全要素生产率影响的实证分析[J].统计与决策，2013，（15）：120-124.

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[10] 刘  红.金融集聚对区域经济的增长效应和辐射效应研究[J].上海金融，2008，（6）：14-19.

[11] TSLS门限回归方法原理是在TSLS第一阶段回归是内生变量作为被解释变量关于工具变量及外生变量的回归并提取内生变量的预测值，第二阶段回归时用预测值替代内生变量进行门限回归。

[12] 实验中曾选择金融集聚度作为阈值变量，但是实验结果显示以FIA作为阈值变量的实证不存在门限效应，即我国金融集聚发展仍处于初步阶段。

作者简介：谷  任（1979-），女，湖南湘潭人，金融系副教授，研究方向：公司金融、金融风险管理。伍文婷（1995-），女，广东佛山人，硕士研究生，研究方向：公司金融。