中国金融结构与产业结构的时空演变特征及区制关联分析

邓 创 曹子雯

内容提要 基于面板马尔可夫区制转移模型和空间马尔可夫区制转移模型分析了金融结构和产业结构的时空演变特征，并结合中国经济运行现实对两者之间的区制关联展开了检验和分析。结果表明：（1）中国金融结构和产业结构均存在显著的区域非均衡性，这种非均衡性尽管具有较强的惰性，但可以借助区域间的相互作用得到一定程度的改善；（2）金融结构在区制内变动以及跨区制变迁均会带动产业结构发生相似的变化，但当二者均处于低区制时，金融结构市场化难以通过区制关联效应推动产业结构升级；（3）各地区金融结构和产业结构的变动均存在显著的正外部性，本地区相对较高的金融结构或产业结构可以有效带动周边地区的产业结构升级。

引 言

产业结构的优化升级不仅是新时代消化过剩产能的核心，也是解决结构性失衡问题的关键。经验表明，企业转型升级往往依赖于以直接融资为主的外部融资，以满足资金需求，分散投资风险，缓解流动性约束，这意味着产业结构的优化升级离不开完善的金融市场的匹配和支撑。现阶段金融结构的市场化推进对于实现金融结构和产业结构的精准匹配、充分发挥金融体系对实体经济的支撑和服务作用至关重要。因此，研究金融结构和产业结构的关系特征，不仅对于解决结构性失衡问题、推动产业结构转型升级意义重大，还可为实现新旧发展动能转换、推动经济高质量发展提供政策启示。

现有关于金融结构和产业结构经验关系的研究多从二者的长期均衡、短期动态、非线性关系和耦合协整关系等角度展开。然而，中国经济体系存在严重的区域发展不平衡不充分问题，不同区域在经济发展、资源配置以及产业政策等方面均存在显著差异，这些差异可能会导致各个地区的金融结构产生一定程度的区制分化，进而致使部分地区在推动产业结构升级的过程中出现由于金融资源供给不足而导致的金融缺位问题，拖缓产业结构升级进程，从而出现产业结构的区制分化。分析不同地区之间金融结构和产业结构的区制分化特征，并在总结二者时空演化规律的基础上探讨两者之间的区制关联动态，不仅可为金融结构与产业结构关系的相关研究提供有益补充，而且对于解决新时代中国的结构性问题、推动经济高质量发展具有重要的研究意义。

基于此，本文拟首先采用面板马尔可夫区制转移模型和空间马尔可夫区制转移模型分析金融结构和产业结构的时空演变特征，然后通过构建区制偏离度指标分析金融结构和产业结构的区制关联，以期为中国新时代进一步强化金融体系对实体经济的支撑服务能力、推动产业结构转型升级提供有益的经验依据和政策启示。

一、理论基础及文献综述

金融结构市场化和产业结构升级是中国新时代解决结构性问题、推动经济高质量发展的重要举措，而两者之间的影响机制和经验关系也一直是诸多学者关注的重点。金融结构对于产业结构的影响机理可简单归纳为以下两个方面：一方面，金融结构可通过技术创新、技术溢出以及技术扩散影响产业结构。部分学者认为中国产业结构转型升级的关键在于金融体系能否有效支撑企业的技术创新活动[1]张一林、龚强、荣昭：《技术创新、股权融资与金融结构转型》，〔北京〕《管理世界》2016年第11期。。不同的金融结构通过解决信息不对称问题以及分散风险以消除金融摩擦的方式存在差异[2]Rene, M. S.,“Financial Structure, Corporate Finance and Economic Growth”, International Review of Finance, 2000, 1(1),pp.11-38.，因此金融结构的调整应符合产业调整过程中的风险特性、融资需求和技术结构[3]杨子荣、张鹏杨：《金融结构、产业结构与经济增长——基于新结构金融学视角的实证检验》，〔北京〕《经济学（季刊）》2018年第2期。。当产业经营模式和生产技术较为成熟，资金回报较为稳健时，银行是较为理想的融资渠道；而当产业经营不确定性较大，生产技术需要研发创新时，金融市场更为适宜[4]龚强、张一林、林毅夫：《产业结构、风险特性与最优金融结构》，〔北京〕《经济研究》2014年第4期。。然而，技术创新不仅仅是研发成果的首次商业化应用，推动整个经济体实现转型升级的关键在于技术的模仿和复制，即技术的扩散和溢出。部分学者的研究表明，金融结构也可能通过影响企业的技术扩散和溢出进而影响产业结构升级[5][6]钱水土、李正茂：《金融结构、技术进步与产业结构升级——基于跨国数据的经验验证》，〔北京〕《经济理论与经济管理》2018年第12期。。另一方面，金融结构可以通过影响家庭部门的消费结构进而影响产业结构。金融结构会通过影响家庭部门的资产配置组合进而影响其收入水平。由于居民的消费结构会因为产品间收入弹性的不同而产生差异，因此随着收入水平的提高，居民的消费结构也会发生变化。以马克思消费理论为基础，家庭部门的消费可划分为生存型消费、享受型消费和发展型消费三类[7]罗能生、张梦迪：《人口规模、消费结构和环境效率》，〔北京〕《人口研究》2017年第3期。。当收入水平较低时，家庭部门主要进行生存型消费；而随着家庭收入水平的提高，生存型消费占总消费支出的比例则会逐渐缩减，享受型消费和发展型消费的比例不断提高。

近年来，已有不少学者就金融结构与产业结构之间的经验关系展开了大量研究：罗超平等通过构建金融发展指标（包含金融经营效率、金融规模、金融产出率、金融结构比率）与产业升级的VAR 模型，从长期均衡和短期动态的角度分析了金融发展对产业结构升级的影响[1]罗超平、张梓榆、王志章：《金融发展与产业结构升级：长期均衡与短期动态关系》，〔北京〕《中国软科学》2016年第5期。；杨可方等基于协整关系对比分析了美国和日本的资本市场发展对产业结构升级的影响差异[2]杨可方、杨朝军：《金融结构演进与产业升级：美日的经验及启示》，〔上海〕《世界经济研究》2018年第4期。；钱水土等基于30个发达国家和发展中国家的面板数据，通过引入技术与金融结构的交叉项，分析金融结构对产业升级的促进作用[3]钱水土、李正茂：《金融结构、技术进步与产业结构升级——基于跨国数据的经验验证》，〔北京〕《经济理论与经济管理》2018年第12期。；易信和刘凤良基于83个国家1981年—2010年的面板数据进行分位数回归，测算不同产业结构分位数下金融结构对产业结构的影响系数[4]易信、刘凤良：《金融发展与产业结构转型——理论及基于跨国面板数据的实证研究》，〔北京〕《数量经济技术经济研究》2018年第6期。；另外，也有部分学者另辟蹊径，从金融结构和产业结构协调匹配的视角实证考察了二者的耦合关系，如曾繁清等运用耦合协调度模型测算了我国1995 年—2014年金融体系与产业结构的耦合度与协调度[5]曾繁清、叶德珠：《金融体系与产业结构的耦合协调度分析——基于新结构经济学视角》，〔武汉〕《经济评论》2017年第3期。。

通过上述分析可知，尽管学者们已运用多种计量方法从多个视角对金融结构与产业结构的经验关系进行了分析验证。然而值得注意的是：一是鲜有学者在相关计量分析中考察二者的区域分化特征。中国各个地区经济金融资源的区域发展不平衡不充分问题使得金融结构以及产业结构均呈现一定程度的区制分化。在探讨金融结构与产业结构的关系特征时忽略二者的区制分化特征不仅会导致计量结果以偏概全，还可能会误导政府在制定相关政策时忽视区域发展差异，加剧不同地区的分化，恶化区域经济金融发展不平衡问题。二是现有相关文献中基于金融结构与产业结构的区制分化特征分析二者的区制关联效应的研究更是少之又少。分析金融结构与产业结构的区制关联效应不仅有助于地方政府从金融体系支撑服务实体经济的角度，因地制宜地制定推动当地产业结构转型升级的发展战略，还可以为中央政府在有限的经济资源约束下最大效率地解决当前经济面临的结构失衡问题提供参考。

基于上述两方面问题，本文拟首先采用面板马尔可夫区制转移模型和空间马尔可夫区制转移模型分析金融结构和产业结构的时空演变特征及区制分化规律，然后通过构建区制偏离度指标分析金融结构和产业结构的区制关联，以期从金融结构调整的角度为新时代我国推动产业结构转型升级、解决经济结构性失衡问题提供有益的经验依据和政策启示。

二、中国金融结构和产业结构的时空演变特征分析

分析金融结构和产业结构的时空演变特征，不仅是研究金融结构与产业结构区制关联的重要前提，还是把握中国金融结构和产业结构区制分化规律的关键。因此，接下来本文将基于面板马尔可夫区制转移模型和空间马尔可夫区制转移模型分析金融结构和产业结构的时空演化动态。

本文以第三产业产出/第二产业产出作为产业结构的代理指标[1][2]干春晖、郑若谷、余典范：《中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响》，〔北京〕《经济研究》2011年第5期。，该指标越高代表产业结构升级程度越高。以股票市价总值/人民币贷款余额作为金融结构的代理指标[3]杨子荣、张鹏杨：《金融结构、产业结构与经济增长——基于新结构金融学视角的实证检验》，〔北京〕《经济学（季刊）》2018年第2期。，该指标越高代表金融结构市场化程度越高。使用2000年—2017年中国31个省、自治区和直辖市的面板数据，数据来源为中经网、Wind数据库以及历年《中国金融统计年鉴》。

在分析金融结构和产业结构的时空演变特征之前，首先绘制了金融结构和产业结构的时空三维分布图（如图1和图2所示），以分析金融结构和产业结构的时空分布情况。由图1可知，北京、天津等地区[4]具体包括北京、天津、上海、安徽、福建、湖北、湖南、广东、海南以及西藏。的产业结构在大部分样本时点处于较高水平，甘肃、广西等地区[5]具体包括甘肃、广西、贵州、河北、河南、黑龙江、吉林、江苏、江西、辽宁、内蒙古、宁夏、青海、山东、山西、陕西、四川、新疆、云南、浙江和重庆。的产业结构在大部分样本时点处于较低水平。由图2可知，山西、吉林等地区[6]具体包括北京、天津、山西、吉林、上海、安徽、福建、江西、山东、湖南、广东、海南、四川、西藏、陕西、青海和新疆。的金融结构在大部分样本时点处于较高水平，贵州、河北等地区[7]具体包括甘肃、广西、贵州、河北、河南、黑龙江、湖北、江苏、辽宁、内蒙古、宁夏、云南、浙江和重庆。的金融结构在大部分样本时点处于较低水平。此外，对比图1和图2可知，甘肃、广西、贵州、河北、河南、黑龙江、江苏、辽宁、内蒙古、宁夏、云南、浙江和重庆共13个地区的金融结构和产业结构均处于较低水平，安徽、北京、福建、广东、海南、湖南、上海、天津和西藏共9个地区的金融结构和产业结构均处于较高水平。

图1 产业结构时空三维分布图

图2 金融结构时空三维分布图

上述结果表明，金融结构和产业结构的样本分布均具有明显的高低区制之分，不仅如此，金融结构和产业结构的区制分布还可能具有一定的关联性。这意味着不同地区的金融结构和产业结构存在一定程度的区制分化，且金融结构的区制分化可能在一定程度上影响了产业结构的区制分化，即某个地区的产业结构相对于其经济发展水平较为落后可能是因为该地区的金融结构市场化程度较低；某个地区的产业结构较为成熟可能是因为该地区的金融结构市场化程度较高。因此，有必要进一步通过研究金融结构与产业结构的时空演变特征以分析二者的区制变化规律，深入探讨金融结构与产业结构的区制关联，从而为新时代从金融结构调整的角度因地制宜地推行产业政策、推动各地区产业结构有序调整以及供给侧结构性改革提供有益的政策启示。

接下来，采用面板马尔可夫区制转移模型和空间马尔可夫区制转移模型分析金融结构和产业结构的时空演变特征。面板马尔可夫区制转移模型主要针对面板数据研究不同区制相互转移的概率特征，但难以揭示不同区域背景下研究变量的时空演化过程。因此，在面板马尔可夫区制转移模型的基础上引入空间滞后条件，结合地理邻接矩阵构建空间马尔可夫区制转移模型，从而分析各个地区在不同区域背景下的空间溢出效应。基于分位数划分机制分别将金融结构和产业结构划分为高、低两个区制，并采用Python3.6 进行模型估计。由于篇幅限制，省略了对模型原理的详尽介绍，重点展现面板马尔可夫区制转移模型和空间马尔可夫区制转移模型估计得出的转移概率矩阵，分别如表1 和表2 所示，纵排表示t时刻金融结构或产业结构所处的区制，横排代表t+1 时刻金融结构或产业结构所处的区制。

表1 金融结构和产业结构的面板马尔可夫区制转移概率矩阵

表2 金融结构和产业结构的空间马尔可夫区制转移概率矩阵

由表1 可知，当金融结构在t时刻处于低区制（高区制）时，在t+1时刻仍然保持在该区制的概率分别为0.893 和0.886，当金融结构在t时刻处于低区制（高区制），在t+1 时刻向上（向下）转移的概率分别为0.107和0.114。当产业结构在t时刻处于低区制（高区制），在t+1时刻仍然处于该区制的概率分别为0.904和0.898。当产业结构在t时刻处于低区制（高区制），在t+1时刻向上（向下）转移的概率分别是0.096和0.102。

上述结果表明，金融结构和产业结构均具有区域非均衡性，且这种非均衡性具有较强的惰性。这意味着，金融结构市场化程度或产业结构升级水平相对较高的地区有较大的概率保持领先水平，而金融结构市场化程度或产业结构升级水平相对较低的地区则难以实现对前者的赶超。不难理解，金融资源在各个地区的经济发展以及产业转型升级过程中发挥着至关重要的作用。然而，这种资源的稀缺性使各个地区为获取更高的配置比例而展开竞争，由于各个地区的经济发展水平不同，竞争能力也存在显著差异，因此，稀缺金融资源，特别是金融市场资源，在区域之间的分布存在非均衡性，这种非均衡性进一步导致了金融结构的非均衡性。关于产业结构的区域非均衡性，本文试从金融结构的视角对其进行解释：一方面，金融结构市场化可通过为家庭部门提供多样化的理财选择进而提高家庭部门的收入水平，带动家庭部门的消费结构升级，从而拉动企业部门的产业结构升级；另一方面，金融结构市场化为企业部门的技术创新提供了有效的资金支持，从而催生了新技术以及新的运营模式，进而有效地推动产业结构升级。金融结构对产业结构的促进效应使得金融结构空间上的分布特征在一定程度上也会影响产业结构的分布聚集特征。

由表2可知，在周边区域的金融结构处于低区制的条件下：当金融结构在t时刻处于低区制（高区制），在t+1 时刻仍然保持该区制的概率分别是0.771 和0.796；当金融结构在t时刻处于低区制（高区制），在t+1时刻向上（向下）转移的概率分别是0.229和0.204。在周边区域的金融结构处于高区制的条件下：当金融结构在t时刻处于低区制（高区制），在t+1时刻仍然保持在该区制的概率分别是0.798和0.707；当金融结构在t时刻处于低区制（高区制），在t+1时刻向上（向下）转移的概率分别是0.202和0.293。这表明，在考虑不同的区域背景的情况下，金融结构仍然具有区域非均衡性。此外，对比表1可知，当考虑区域间的相互影响时，金融结构在不同区制间转换的概率有所提高。这表明，区域间的相互作用在一定程度上降低了金融结构的区域非均衡性的惰性，提高了各个地区在不同区制间转移的活跃度。产生上述现象的原因可能在于区域之间的相互作用可在一定程度上有效降低经济发达区域对稀缺金融资源的霸占和垄断，从而实现金融资源更加合理有效的配置，因此各个区域可以更加容易地挣脱其所在的旧区制，进入新区制。

在周边区域的产业结构处于低区制的条件下：当产业结构在t时刻处于低区制（高区制），在t+1时刻仍然处于该区制的概率分别是0.884和0.868；当产业结构在t时刻处于低区制（高区制），在t+1时刻向上（向下）转移的概率分别是0.116和0.132。在周边区域的产业结构处于高区制的条件下：当产业结构在t时刻处于低区制（高区制），在t+1时刻仍然处于该区制的概率分别是0.811和0.937；当产业结构在t时刻处于低区制（高区制），在t+1时刻向上（向下）转移的概率分别是0.189和0.063。这表明，在考虑不同区域背景的情况下，产业结构仍然具有区域非均衡性。此外，对比表1可知，当周边区域处于低区制时，产业结构在不同区制间转换的概率有所提高，产业结构区域非均衡性的惰性同样有所降低。当周边区域处于高区制时，产业结构向上转移的概率同样有所提高，而向下转移的概率则显著降低。当周边区域处于高区制时，产业结构的区域非均衡性的惰性有所降低，并且周边区域的产业结构具有正向的空间溢出效应和示范效应。分析可知，在考虑区域间交互影响效应的情况下，产业结构的区域非均衡性的惰性同样有所降低。此外，产业结构处于高区制的区域会对周边低区制区域产生正向的空间溢出效应和示范效应。

综上所述，金融结构和产业结构的跨区制变迁概率相对较低，且具有一定的惰性。从空间维度来看，金融结构和产业结构均存在区域非均衡性；从时间维度来看，金融结构和产业结构的区域非均衡性具有明显的惰性，但区域间的相互作用可在一定程度上降低这种惰性。

三、中国金融结构与产业结构区制关联的计量检验

产业结构的优化升级以及金融结构的调整是新时代转变经济发展方式，释放经济发展新动能的核心，是解决现阶段我国所面临的结构性矛盾的关键。为此，本文拟结合中国经济运行现实探究金融结构与产业结构的区制关联，以为新时代结合金融结构调整因地制宜地推行产业政策、推动各地区产业结构有序调整等提供有益的政策启示。

（一）模型介绍与变量描述

为分析金融结构和产业结构的区制关联，首先延续前文的区制划分方法，分别将金融结构和产业结构划分为高低两个区制，并进一步分析金融结构在区制内变动以及跨区制变迁是否会影响产业结构产生相应的区制变化。所构建的回归模型如下：

式（1）中distrit代表在t时刻，第i个地区的产业结构区制偏离度，dfstrit代表在t时刻，第i个地区的金融结构区制偏离度。结合上文空间马尔可夫区制转移模型的概率转移矩阵可知，产业结构具有正外部性。此外，考虑到金融结构市场化程度较高的地区同样会惠及周边地区的产业结构升级，因此本文引入金融结构外部性externalityfstr,it和产业结构外部性externalityistr,it两个控制变量。c为常数项，εit为残差项，α、β和γ均为待估系数。以下依次就上述模型中相关变量的选取依据和处理方式进行简要描述：

1.产业结构区制偏离度。首先基于分位数划分原理将产业结构istrit划分为高区制istrhit和低区制istrlit两个子样本，然后借鉴K-means 算法中计算聚集中心的思想分别求出两个样本的聚集中心cistrh和cistrl。最后按照如下方式计算产业结构区制偏离度distrit：

2.金融结构区制偏离度。金融结构区制偏离度dfstrit的计算方法类似于distrit，本文采用分位数划分原理将金融结构fstrit划分为高区制fstrhit和低区制fstrlit两个子样本，然后计算两个子样本的聚集中心cfstrh和cfstrl。dfstrit的具体计算方式如下：

3.金融结构外部性和产业结构外部性。金融结构外部性externalityfstr,it和产业结构外部性externalityistr,it为两个虚拟变量，当t时刻，第i个地区的金融结构（产业结构）处于低区制时，且周围相邻地区中至少有一个地区处于高区制，则externalityfstr,it（externalityistr,it）为1，否则为0。

4.控制变量。考虑到地方政府为推动当地产业结构升级，会基于投入或产出对先进产业进行补贴，同时对落后产业进行惩罚或限制。政府的干预会加速企业退出传统落后产业，同时吸引更多企业进军先进产业，从而改变企业参与产业结构升级的行为，影响产业结构升级的结果。

与此同时，经济开放对于我国产业结构升级也具有至关重要的作用。一方面经济开放使得我国利用后发者优势引进、消化、吸收国外先进技术，从而实现产业结构升级；另一方面国际化的竞争倒逼国内企业将传统粗放式、低附加值的生产模式转化为精细化、高附加值的生产模式，从而提高国内企业在国际市场的核心竞争力。

另外，居民消费水平的提高使居民逐渐从生存型消费转换为享受型和发展型消费，居民消费偏好的转变引导企业的产品和服务趋向高级化，从而带动产业结构升级。

最后，资本和人力作为经济发展的重要投入要素，对于产业结构升级也具有相当重要的作用。考虑到现阶段我国正在由以资本密集型制造业为主导的产业结构向以吸纳高质量人力资本的服务业为主导的产业结构过渡。一方面，资本的过度投入会造成第二产业产能过剩，并以挤占第三产业发展所需的稀缺资源为代价，从而拖延产业结构转型升级的进程；另一方面，资本的投入也会提供第三产业发展所必需的基础设施和硬件设备。高水平的人力资本能较好地满足第三产业对高素质劳动力的需求，从而有效支撑第三产业的发展，促进产业结构升级。

表3 控制变量选取

综合上述分析，参考王兵等、汪浩瀚等的研究[1][2]王兵、吴福象：《行业工资率差异、就业份额偏离与产业结构升级——基于省级面板数据的GMM 分析》，〔太原〕《山西财经大学学报》2019年第5期。，同时为了避免多重共线性，选取政府税收收入/GDP、（财政科学技术支出+财政教育支出）/GDP、外商投资总额/GDP、居民消费水平的对数形式、固定资产投资完成额/GDP以及年底常住人口的对数形式作为控制变量，具体内容如表3所示。基于上述分析，预测政府税收收入/GDP、（财政科学技术支出+财政教育支出）/GDP、外商投资总额/GDP 以及居民消费水平的对数形式的系数估计值为正值，固定资产投资完成额/GDP和年底常住人口的对数形式的系数估计值可能为正值也可能为负值。选用中国31个省、自治区和直辖市2000年至2017年面板数据，数据来源为中经网、Wind数据库以及历年的《中国金融统计年鉴》。

（二）实证结果分析

采用Eviews8对式（1）进行估计。为明晰金融结构以及产业结构处于不同水平时二者的区制变动关联，按照上述变量水平的高低将总样本细分为四个子样本[1]结合上文的区制划分方法，将总样本划分为高金融结构区制-高产业结构区制、高金融结构区制-低产业结构区制、低金融结构区制-高产业结构区制、低金融结构区制-低产业结构区制四个子样本，并在下文中分别以高-高、高-低、低-高、低-低指代上述四个样本。。此外，考虑到我国东中西区域的经济发展水平和发展速度存在明显的差异，进一步将全国样本细分为东中西三个子样本[2]其中，东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南；中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖南和湖北；西部地区包括四川、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西和内蒙古。，以考察变量间关系的区域差异。具体估计结果如表4所示。

表4 式（1）回归结果

由表4可知，全国样本以及高-高样本、高-低样本、低-高样本、低-低样本的回归模型的判定系数分别为0.724、0.654、0.584、0.586 以及0.231。这表明除低-低子样本以外，其余样本对应的回归模型均具有较高的拟合度，从而在一定程度上证明了模型构建以及变量选取的正确性和合理性。

分析各个变量的系数估计情况可知，全国样本以及高-高样本、高-低样本、低-高样本、低-低样本的金融结构区制偏离度的系数估计值分别为0.087、0.045、0.230、0.468、-0.069，且除低-低样本未通过显著性检验外，其余样本分别在1%，10%、1%、1%的显著性水平下通过检验。全国样本以及各个区制子样本的金融结构外部性的系数估计值分别为0.126、0.217、0.084、0.066以及0.094，且均通过了1%或5%水平的显著性检验；产业结构外部性的系数估计值分别为0.203、0.545、0.227、0.118以及0.085，也均在1%或5%的显著性水平下通过检验。对于其他控制变量，分析可知经济开放、投资、人力以及消费水平对产业结构升级的影响均和预期大致相符，而部分样本中财政科教支出以及税收对产业结构升级的影响和预期并不一致，产生这种现象的原因可能是部分地方政府的财政干预不合理，从而对产业结构升级产生了抑制效应。

在全国样本中，金融结构区制偏离度对产业结构区制偏离度具有显著的正向影响。这表明金融结构在区制内部或区制之间相对于区制聚集中心的趋同或背离会牵引该地区的产业结构产生相同的变化。在四个区制子样本中，高-高子样本的金融结构区制偏离度对产业结构区制偏离度的正向影响最小；低-高子样本的金融结构区制偏离度对产业结构区制偏离度的正向影响最大；低-低子样本的金融结构区制偏离度对产业结构区制偏离度的影响并不显著。基于此，笔者试从结构匹配的角度对其进行分析：按照新结构经济学的观点，金融结构需与产业结构相匹配，才能充分发挥金融体系对实体经济的支撑作用。在高-高子样本中，产业结构以第三产业为主导，与以金融市场为主导的金融结构更加匹配，因此金融结构市场化对产业结构升级具有正向影响，金融结构的区制偏离会带动产业结构产生同步的区制变化。由于在该种情况下，金融结构以及产业结构以区制内变化为主，所以金融结构区制偏离度对产业结构区制偏离度的影响相对较小。在低-低子样本中，产业结构以第二产业为主导，以银行为主导的金融结构更加匹配，对于经济体系来讲，以银行主导的金融结构更能服务实体经济。对于金融体系来讲，相比调整结构，保持原有以银行主导的金融结构会有更大的利润空间。所以在金融结构与产业结构均处于低区制时，金融结构市场化对于产业结构升级的影响并不显著。而高-低子样本和低-高子样本则分别代表了产业结构转型升级过程中的两条路径：一种是率先发展金融市场以为后续产业结构转型升级提供配套的金融环境；另一种是产业结构率先转型升级，再发展以金融市场主导的配套融资环境。通过对比可知，后者的政策实施效果更佳，不难理解，对于前者而言，产业结构转型升级时点尚未出现，因此可能存在以金融市场主导的金融体系与以第二产业为主导的产业结构长期不匹配的问题。所以前者的政策实施效果略低于后者。

在全样本以及各个区制子样本中，金融结构外部性对产业结构区制偏离度具有显著的正向影响，这表明金融结构市场化具有正外部性，当某个地区具有相对较高的金融结构市场化程度，其所在的周边区域的产业结构也会相对于其所在区制的聚集中心向上趋同或背离。不难理解，金融结构市场化程度较高的区域往往具有相对较为丰富的金融资源，资本天生的“趋利”属性使其能够跨过一定范围的地理区域界限，为周边区域中具有发展潜力的企业提供良好的资金支撑，从而推动周边地区的产业结构升级。此外，在全样本以及各个区制子样本中，产业结构外部性对产业结构区制偏离度同样具有显著的正向影响，这表明如果某个地区具有较高的产业结构升级水平，同样可以有效牵引周边区域的产业结构相对于其所在区制的聚集中心向上趋同或背离。上述现象得益于以第三产业为主导的区域对周边落后地区的溢出效应和示范效应，即：一方面区域间密切的经济往来使得以第三产业为主导的区域具有较强的正外部性，从而可有效拉动周边落后地区的产业结构转型升级；另一方面产业结构转型升级较快的区域可作为领跑者对周边落后区域起到良好的学习和示范效应。

最后，分析东中西区域样本的回归结果可知，除中部地区的金融结构区制偏离度的系数估计值未通过显著性检验之外，东、西部地区的金融结构区制偏离度均对产业结构区制偏离度具有显著的正向影响；东中西部地区的金融结构外部性以及产业结构外部性均对产业结构区制偏离度具有显著的正向影响。进一步对比分析可知：（1）中部地区的金融结构对产业结构的牵引效应并不显著，而其金融结构正外部性却明显要强于东部地区和西部地区。这意味着在中部，各个地区需要依赖周边金融资源相对丰富地区的溢出效应来发展本地区的产业。产生这种现象的原因是中部地区有相当一部分省份的金融结构以及产业结构均处于相对较低的水平，金融结构无法通过区制关联效应拉动产业结构升级。（2）东部地区金融结构市场化对产业结构升级的牵引效应弱于西部地区。产生东部和西部这种区域差异的原因是随着金融市场发展趋于成熟，其内部运行机制趋于复杂，同时相关的金融产品和金融服务也愈加多样化和丰富化，与之相对应的金融监管的难度也逐渐增加，从而对社会稀缺资本（诸如人力资本、稀缺资金等）的数量和质量提出了更高的要求。然而，由于社会总体的资本数量是有限的，金融部门对稀缺资源的获取势必会以挤占实体经济的配置份额为代价，这显然不利于企业的转型升级、技术研发等活动。当金融部门对实体经济的这种抑制效应不断增加，并和金融结构市场化对产业结构升级的促进效应部分抵消之后，金融结构市场化对产业结构升级的促进效应会随着金融结构市场化程度的提高呈现边际递减的特征。（3）东部地区产业结构的正外部要强于中部地区和西部地区。产生这种现象是因为东部地区作为中国改革开放的排头兵，相对中部地区和西部地区具有更高的开放度。与此同时，东部地区各省份之间的经济互动更加密切，经济联系也更加复杂和多样化，这在一定程度上拓宽了产业结构的溢出效应和示范效应的传导途径，因此东部地区的产业结构具有更高的正外部性。

（三）内生性问题分析

尽管本文已经通过使用面板固定效应模型消除了地区间不随时间变化的特征的影响，并且就现有相关研究文献选取了重要的控制变量，在一定程度上减小了内生性偏差，但是遗漏部分不可观测变量的问题同样是无法避免的。为严谨起见，本文借鉴杨子荣和张鹏杨的研究成果，采用金融结构区制偏离度指标的滞后一期作为工具变量[1]杨子荣、张鹏杨：《金融结构、产业结构与经济增长——基于新结构金融学视角的实证检验》，〔北京〕《经济学（季刊）》2018年第2期。，并通过两阶段最小二乘法重新对（1）式进行估计。估计结果如表5所示。由于篇幅限制，省略了具体的控制变量估计结果，重点呈现主要解释变量的估计情况。除极少子样本部分变量估计系数的显著性略低外，其余系数估计的正负号以及显著性与上文一致。这意味着在考虑内生性问题的情况下，本文的研究结论依旧稳健。

表5 两阶段最小二乘法估计结果

综合上述分析，金融结构的区制内变动以及跨区制变迁会影响产业结构产生相应的区制变化，当二者均处于低区制时，这种影响则难以产生。为充分发挥金融体系对实体经济的支撑作用，政府应率先推动产业结构转型升级，再发展以金融市场主导的配套融资环境；颠倒产业结构与金融结构的调整顺序，则会使政策效果大打折扣。金融结构和产业结构均具有正外部性，某个地区具有相对较高的金融结构或产业结构，可以有效带动周边地区的产业结构升级。

四、结论与政策启示

本文首先基于面板马尔可夫区制转移模型和空间马尔可夫区制转移模型分析金融结构和产业结构的时空演变特征，然后结合中国经济运行现实分析金融结构与产业结构的区制关联。主要研究结论和政策启示如下：

首先，金融结构和产业结构在区域分布上均具有非均衡性，并且在没有政策干预的情况下，这种非均衡性具有相对较强的惰性，但可以借助于区域间的相互作用得到一定程度的改善。因此，政府首先需要结合各地禀赋结构所决定的潜在比较优势，科学评估各个地区产业结构的合理性，如果产业结构背离地方比较优势，区域政府应因地制宜地制定科学合理的产业发展政策和相应的考核标准以推动区域产业结构调整。同样，政府需要进一步确认现阶段金融资源的区域分布是稀缺资源实现最优配置的结果还是部分发达地区进行资源垄断的结果。对于稀缺金融资源的垄断，需要政府这只“看得见的手”破除垄断壁垒，发展完善的金融市场体系。

其次，金融结构在区制内变动以及跨区制变迁均会带动产业结构发生相似的变化，各地区的金融结构市场化可以形成对产业结构升级的有效推动，而当二者均处于较低水平时，金融结构与产业结构难以形成区制关联效应。在由“以银行主导的金融结构-以第二产业主导的产业结构”的经济体系向“以金融市场主导的金融结构-以第三产业主导的产业结构”的经济体系过渡时，政府应优先推动产业结构转型升级，再发展以金融市场主导的配套融资环境。因此，地方政府应结合当地经济现状正确识别产业发展进程，对于产业结构转型升级时机尚不成熟的地区，政府应继续完善当地以银行主导的金融结构体系；而对于需要进行产业结构转型升级的地区，政府应优先考虑通过相关产业政策、税收政策等推动产业结构转型升级，再积极引导稀缺金融资源（特别是金融市场资源）向金融欠发达地区注入，改善以金融市场主导的配套融资环境以满足产业转型升级的多样化融资需求，以发挥金融体系对实体经济的良好支撑作用。

最后，金融结构和产业结构均具有正外部性，当某个地区具有相对较高的金融结构市场化程度或产业结构升级水平时，可有效带动周边地区的产业结构升级。因此，政府应该重视金融结构市场化程度较高或产业结构升级水平相对较高的地区的正外部性。特别是对于产业结构发展相对落后的区域，为加快该区域的产业结构转型升级，政府可通过有限的资金投入以扶持该区域内个别地区优势产业的发展，从而发挥其对周边落后地区的辐射带动作用，进而带动周边地区产业结构的快速升级。