长三角地区金融支持实体经济发展的效率测度 *

张浩博，陆 政

(苏州科技大学 商学院，江苏 苏州 215009)

金融是实体经济的血脉，服务实体经济是其本职工作，也是防范金融风险的根本举措。习近平总书记提出要大力发展实体经济，筑牢现代化经济体系的坚实基础，这与党的十九大报告中关于“建设现代化经济体系，必须把发展经济的着力点放在实体经济上”[1]的论述一脉相承。当前，我国经济发展面临着严重的外部冲击，实体经济的高质量发展受到桎梏。因此，实体经济发展更需要金融的大力支持，以遏制金融资金“脱实向虚”的趋势。近年来，虽然国家越来越重视金融支持实体经济发展，但实体经济融资难问题依然存在。例如：我国市场主体中，小微企业有3000多万户，其中有贷款余额的户数覆盖率是20%左右[2]；我国工业行业平均利润率远低于金融行业，非金融企业减少生产性投资而扩大金融资产投资，催生了影子银行，最终导致实体经济融资成本上升[3]。我国经济金融发展存在显著的区域异质性特征，不同地区由于金融技术、金融水平的差异，金融对实体经济支持效率也存在较大差异。

国务院于2019年5月13日印发实施的《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》明确指出，需要打造长三角的实体经济的发展高地，离不开金融行业为其坚强的后盾。这对金融支持实体发展的效率提出了更高的要求。长三角地区是“我国经济发展最活跃、开放程度最高、创新能力最强的区域之一，在国家现代化建设大局和全方位开放格局中具有举足轻重的战略地位”[4]。作为我国区域经济一体化发展的重要区域，长三角地区的金融创新改革处于全国前列，积累了丰富的经验。但是，其金融发展依然存在区域不平衡、市场结构不合理、金融资源配置效率不高等问题，在不良资产、地方债务和互联网金融等领域存在风险隐患，尚不能完全适配长三角区域一体化发展重大国家战略的要求。因此，当前长三角地区必须紧紧围绕金融支持实体经济发展任务，优化金融资源配置，提升金融支持长三角经济一体化高质量发展的能力。对长三角地区金融支持实体经济发展效率进行测度，可以进一步把握长三角各地区金融支持实体经济增长的现状及问题，为金融支持长三角一体化高质量发展提供参考。

综上，在全国加快打造实体经济高质量发展和长三角区域一体化发展重大国家战略背景下，笔者选取长三角地区研究金融对实体经济的支持效率不仅具有代表性，而且具有一定的现实意义。长三角地区包含江苏、浙江、安徽、上海三省一市，以往研究多集中于省级区域，局限性较大，而从地级市层面进行研究更能刻画出长三角地区金融支持实体经济发展效率的区域差异性。有鉴于此，考虑到金融与实体经济增长之间复杂的投入-产出关系，笔者以长三角地区27个中心城市为研究对象，利用数据包络分析(DEA)计算Malmquist指数，对长三角地区金融支持实体经济发展效率进行测度，并依据研究结论提出相应的建议。

一、文献综述

在金融与经济增长的关系方面，国外学者首先提出了一些理论。戈德史密斯(Goldsmith)将理论与实证相结合，分析验证了金融发展与经济增长的正向关系。[5]麦金农(McKinnon)提出的金融深化论和金融抑制论[6]、博迪(Bodie)和默顿(Merton)提出的金融功能论[7]、赫尔曼(Hellmann)等提出的金融约束论[8]都在一定程度上论证了金融发展对经济发展的支持作用。莱文(Levine)等研究认为，功能完全的金融系统能够加速资金流动、推动产业发展，继而影响产业结构、促进经济增长。[9]里奥哈(Rioja)、瓦列夫(Valev)实证研究发现，金融通过资本积累可以促进经济增长。[10]我国学者则着重于结合本国实际来研究金融与经济发展的关系。陆岷峰分析了我国的金融体制、金融政策，指出我国金融产业与实体经济缺乏联动性。[11]任通先等对我国金融与实体经济的匹配度进行研究，发现我国实体经济与虚拟经济相互影响，货币供应量、基金市场与实体经济的匹配度较高，而股票、债券市场与实体经济的匹配度较低。[12]孙继国、吴倩基于系统动力学构建金融发展与实体经济增长的因果反馈路径，指出金融发展与实体经济是双向的互动循环而非单项传导；增加信贷资金投放和提升金融产业规模能显著促进实体经济增长，金融人才规模变化对实体经济的影响效果不明显。[13]吴金燕、滕建州利用空间计量模型进行研究，发现金融化对实体经济影响的直接效应和间接效应均为正，能够提高本地区经济发展水平。[14]

在金融的效率测度方面，学者们也有众多研究。罗宾逊(Robinson)、莱兹曼(Wrightsman)将金融效率分为运行效率和配置效率两方面。[15]王振山认为，金融效率是以尽可能低的成本将有限的金融资源最优配置，从而实现最高的利益。[16]帕克斯顿(Paxton)根据墨西哥的情况测算了农村金融的技术效率。[17]DEA自提出以来，被多名学者改良，成为一种研究投入-产出效率的成熟方法，在经济金融领域广泛使用。徐晓光等对比分析了内地与香港金融效率的差异。[18]张同功、刘江薇通过DEA模型对中国金融支持实体经济的效率进行测算，指出直接融资比重的提高对于金融支持实体经济发展有显著的作用。[19]此外，学者们还从其他方面研究金融效率。蔡则祥、武学强分析了金融资源与实体经济配置失衡的现状及原因。[20]王韧、李志伟对金融技术效率的整体测算和结构分解研究发现，改善金融效率的关键在于增强金融体系对金融改革和金融技术创新的实际吸收能力，而提升技术利用效率的关键在于市场化改革。[21]

综合以往的研究可以发现，众多学者对金融发展在一定程度上支持经济发展是持认同观点的。但是，具体到我国的实际情况，金融发展对经济发展的支撑能力还是有所欠缺的。基于此，笔者着重研究金融发展对实体经济的支持能力，同时研究对象不再是省级的数据，而是更加细致地选择长三角区域内的27个中心城市。

二、金融支持实体经济的效率测度

1.模型原理

笔者采用Malmquist指数分析长三角地区金融对实体的支持效率。Malmquist指数是瑞典经济学家斯通·马穆奎斯特(Sten Malmquist)于1953年提出的。1994年，菲尔(Fare)、卡尔(Care)等运用一种非参数的线性规划算法，构建了测度全要素生产率(Total Factor of Productivity, TFPCH)的Malmquist指数，并将TFPCH进一步分解为技术效率变化(Technical Efficiency Change, EFFCH)和技术进步(Technical Change, TECHCH)。按照菲尔的建模理论，笔者将长三角地区27个中心城市作为生产决策单元(Decision Making Unit, DMU)，将各城市的实际生产面与所构建的最佳前沿面进行对比，以此反映全要素生产率的动态变化，并对效率变化和技术进步进行测度。

为了得到Malmquist指数，笔者引入距离函数(Distance Function)Dt(xt,yt),即以t期的技术表示当前的技术效率水平。该距离函数可以看作某一生产点(xt,yt)向最大产出的逼近，即该产出与最大可能产出的比值，由此可知Dt(xt,yt)≤1；同时，当且仅当Dt(xt,yt)=1，即该投入处于生产边界，此时的生产是有效率的。以距离函数得到Malmquist指数

其中，Dt(xt+1,yt+1)表示以t期为参考的t+1期技术水平。同样，可以得到从t时期到t+1时期的Malmquist指数

根据菲尔等的理论，计算二者的几何平均值来衡量两个时期的生产率变化，得到最终的Malmquist指数

在此基础上，菲尔等进一步分解得到EFFCH和TECHCH，即

其中

EFFCH是规模报酬不变(CRS)且要素可以自由处置(Strong Disposability)条件下效率的变化指数，它衡量了从t时期到t+1时期DMU到生产可能性边界的追赶程度。而TECHCH是两个时期间技术的进步程度。总的来说，Malmquist指数是效率改善和技术进步综合发力产生的结果，EFFCH>1表示技术效率对前一期的提高，TECHCH>1则表示出现了技术进步因而扩大了生产前沿面，从而使整体生产效率得到提高。

此外，菲尔等还对EFFCH进行了更为深入的分解，将EFFCH分解为纯技术效率变化(Pure Technical Efficiency Change, PECH)和规模效率变化(Scale Efficiency Change, SECH)，即

EFFCH=PECH×SECH

其中

综上所述，Malmquist指数最终可分解为

M=EFFCH×TECHCH

=PECH×SECH×TECHCH

2.数据及变量选择

现有对金融DEA测度的研究大多没有关注金融对实体经济的支持。尽管这些研究承认金融作为实体经济资源的属性，但普遍将眼光放在金融部门的单一层面，如将金融业从业人数和固定资产投资作为投入指标，以金融业增加值为产出指标或以金融业从业人数、固定资产投资和现金支出作为投入，将金融机构的存款、贷款和现金收入作为产出。本研究的出发点是测度金融对于支持实体经济发展的效率，因此参考徐晓光等的研究，笔者将从业人数和金融机构贷款余额作为模型的投入部分。考虑到本研究是对实体经济的支持，所以此处产出是实体经济的增加值。

选择实体经济的增加值作为产出就需要进一步明确实体经济的内涵。实体经济是指人通过思想使用工具在地球上创造的经济，包括物质的、精神的产品和服务的生产、流通等经济活动，如农业、工业、交通通信业、商业服务业、建筑业、文化产业等物质生产和服务部门。很少有学者将金融部门列为实体经济的一部分，究其原因，一是金融资产可以自我循环，虚拟增值；二是金融资产的价值依赖于很多不确定因素。美国联邦储备委员会(简称“美联储”)也曾多次提及“实体经济”(Real Economy)一词，且在其统计数据中排除了金融业和房地产的产值。金碚指出，实体经济应该涵盖第一产业、第二产业和第三产业中的工业化服务业和直接服务。[22]因此，笔者将实体经济定义为排除金融和房地产的剩余部分，即产出的部分为各市的GDP减去金融业增加值和房地产增加值。

长三角地区的区域概念在20世纪80年代就曾出现，且多次调整。《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》明确指出，长三角地区包含江苏、浙江、安徽、上海三省一市，且在其中规划了27个中心城市。因此，本研究选取这27个中心城市作为决策对象更具有代表性。

3.长三角地区金融支持实体经济发展的Malmquist指数测算及其分解

根据选择的产出与投入计算长三角地区27个中心城市的金融支持实体经济发展效率的Malmquist指数，分别得出全要素生产率(TFPCH)、技术效率变化(EFFCH)、技术进步(TECHCH)、纯技术效率(PECH)和规模效率变化(SECH)5个值，并根据TFPCH值进行排序(见表1)。

表1 2013—2018年长三角地区27个中心城市的Malmquist指数

从表1可以看出，样本期间长三角地区27个中心城市的TFPCH均值为1.013、EFFCH均值为1.007、TECHCH均值为1.006。这说明2013—2018年长三角地区27个中心城市的全要素生产率提高了1.3%，技术效率提高了0.7%，技术水平提高了0.6%。从技术效率的分解来看，纯技术效率提升了0.8%，而规模效率下降了0.1%。这表明，样本期间长三角地区中心城市技术效率和技术水平的提升共同促进了全要素生产率的提升，而技术效率的提升更多来自纯技术效率的提升，规模效率反而阻碍了技术效率的提升。

尽管样本期间长三角地区27个中心城市整体金融支持实体经济发展的效率得到了提升，但是从表1可以发现，27个城市金融支持实体经济发展的效率呈现较大的差异性，具有显著的区域不平衡特征。其中，TFPCH值位居前10的依次为南京、杭州、宁波、苏州、无锡、常州、温州、南通、金华、上海，集中于沿海区域及上海周边；而镇江、芜湖、池州、马鞍山、盐城、铜陵、宣城、滁州、安庆9个城市排在后面，其TFPCH均值都小于1，即这9个城市的全要素生产率都呈现下降趋势，并且可以发现，除了合肥，安徽其他7个城市均排名靠后。南京金融支持实体经济发展效率在样本期间的年均增长率为9.4%，在27个中心城市中最高，而安庆金融支持实体经济发展效率年均变化率在27个城市中最低，为-6.6%，这两个城市的增长率差距较大，达到16.0%。

造成这种差异性的原因是多方面的。首先，从EFFCH值和TECHCH值来看，排名前9位的城市这两个指标均大于1，说明在样本期间这些城市的技术效率不断提升，技术水平也不断进步，两者的共同作用推进了这些城市金融支持实体经济发展效率的提升；对于排名在后8位的城市而言，TECHCH值均小于1，虽然部分城市的EFFCH值大于或等于1，但其增长率小于TECHCH的增长率，说明这些城市金融支持实体经济发展效率受到技术水平的阻碍呈现逐年下降的趋势。落后的城市在金融支持实体经济发展效率上技术水平较低，因此在改善城市全要素生产率的过程中应着重提高技术水平，从实体经济对金融资源的利用率和金融产业技术提升两个方面着手。

其次，金融资源存在差别。笔者以各城市金融机构贷款余额占27市贷款总额比例的均值为参考。南京、杭州、宁波、苏州、无锡分别是8.71%、10.81%、6.78%、8.97%、4.33%，是除上海(24.99%)、合肥(4.73%)以外较高的5个城市，充足的金融资源使实体经济得到更有力的支撑。而盐城、铜陵、宣城、安庆、滁州分别只有1.46%、0.40%、0.44%、0.63%、0.59%，金融资源较为匮乏，使经济发展急需的金融资源无法得到有效供给，金融无法给予城市内的实体经济充足的养分，造成样本期内金融支持实体经济效率水平下降。南京、杭州是省会级城市，宁波是副省级城市，这三个城市在经济管理上有更大的权限，也有更大的政策倾斜。苏州、无锡、常州、南通等城市在地理位置上邻近长三角地区的中心城市——上海，因此受上海辐射提升最为明显。尤其是作为制造业大市的苏州，上海的科学研究与技术服务对其制造业有显著的提升作用。同时，这些城市位于沿海地区或长江入海口附近，得益于丰富的资源和便捷的交通运输条件，经济社会呈现快速发展的态势，滋生大量的资本需求，所以金融资源在逐渐转向实体经济的过程中得到了快速的转换，金融支持实体经济的效率不断提升。而排名靠后的10个城市的经济发展相对落后，尤其是安徽的7个城市，经济基础薄弱，发展速度相对缓慢，对资本的吸引力相对较低，导致金融资源增长速度无法与当地经济发展速度相匹配，造成金融支持实体经济发展效率降低的现象。

另外，效率均值排名处于中游的8个城市——嘉兴、台州、舟山、绍兴、合肥、扬州、湖州、泰州，其TFPCH均值都大于1，即金融支持实体经济发展效率均呈现上升趋势。合肥与湖州的EFFCH均值都小于1，表明这两个城市的金融支持实体经济发展效率提升更多是由技术水平进步带来的，扬州则是得益于技术效率水平提速快于技术水平下降速度。合肥是省会城市，且金融机构贷款余额占27市贷款总额比例的均值与无锡相当，但其技术效率处于相对落后的状态。所以，合肥市应该把重点放在提高技术效率上，通过提高金融资源的利用率来提升规模效率，进而促进全要素生产率的提升。除了合肥、扬州和湖州，处于中游的其余城市的EFFCH值和TECHCH值均大于1，即这些城市金融支持实体经济发展效率的提升是由技术效率提升和技术水平进步共同造成的。因此，对于各个城市来说，提高全要素生产率必须因地制宜，需要根据本市的实际情况来制订适宜的策略。

从表1可见，安徽仅有合肥一市的TFPCH高于均值，这说明在长三角地区安徽金融支持实体经济发展的效率整体落后。为了进一步说明长三角地区金融支持实体经济发展的区域差异性，笔者将27个城市以省为单位计算Malmquist指数及其分解的均值(见图1)。

由图1可见，三省一市的全要素生产率和技术进步的表现是基本一致的。上海的技术效率虽然非常低，但技术进步的发达却使其全要素生产率遥遥领先；安徽的技术效率虽然表现尚可，但是技术进步的落后导致全要素生产率也落后。上海和安徽的反差体现了一种现象，即如今全要素生产率的提高更大程度上源于技术水平的进步而非技术效率的提高。长三角地区的设立在20世纪80年代就已初见雏形，当时只包括上海和江苏、浙江的部分城市，共计10个城市；2010年，长三角地区包括了沪、苏、浙的16个城市，直到2016年才首次包括安徽。安徽的加入是长三角地区扩容的结果，但其加入时间较短，并没有充分享受区域一体化发展的红利。此外，长三角地区的金融资源流动以上海为中心辐射，相较江苏、浙江而言，安徽的整体地理位置离上海较远，政策上又没有获得充分的倾斜，缺少充沛的金融资源，实体产业并不先进，导致实体经济在发展过程中得不到充分的金融支持，效率较为低下。因此，安徽在发展过程中不仅需要区域内的金融资源能获得更多的分配，还需要加大技术引进的力度，提高金融支持实体经济发展的技术水平。而上海的TFPCH值高不仅与其金融中心地位密切相关，也与其历史地位、政治地位息息相关。这些综合性因素使得上海能够获得更多的金融资源，使城市实体经济保有充足的血液。同时，上海作为科创中心，能让更多先进的实体产业落地，使实体经济对于金融资源使用的技术水平更进一步，弥补了城市庞大导致的一些资源使用上的粗放，并使金融支持实体经济发展效率进一步提升。通过对EFFCH的深入分解可以清楚地了解到，上海技术效率的落后主要是由于其纯技术效率较低，这说明上海未来要提高金融支持实体经济效率水平，应以精细使用资源、提高规模效率为主。对于江苏而言，EFFCH均值为1，全要素生产率的提升主要是由于技术进步的贡献。江苏的经济实力雄厚，尤其是苏南地区，得益于雄厚的经济实力和近年来上海的经济辐射，实体经济发展迅速，并且经济环境较为开放，不断地促进技术水平的提升，促使金融支持实体经济发展效率提升。浙江的TECHCH均值小于1，阻碍了全要素生产率的提升，其TFPCH均值大于1主要是由于技术效率的贡献。

图1 三省一市Malmquist指数均值比较

从效率测度结果可以发现，自2014年国务院会议确认和落实加大金融对实体经济的支持政策后，各省市金融支持实体的效率基本处于上升的状态。尽管各城市的情况均在慢慢变好，但是落后城市的地位依旧没有改变，各城市还应把握机遇，大力提升金融支持实体经济效率。此外，2016年后，合肥和安庆金融支持实体经济的效率明显提高，这与安徽部分城市正式融入长三角地区的时机相契合。由此可见，长三角地区的扩容有利于新加入城市的发展，可以调整地区资源配置，促进整体实力上升。

三、结论与政策建议

在梳理以往学者关于DEA-Malmquist、金融与实体经济关系、效率测度等研究成果的基础上，结合现行的实际情况，笔者对长三角地区27个中心城市的金融支持实体经济发展的效率支持进行了测度，得出以下结论。

第一，在全国提倡金融支持实体经济发展的大背景下，2013—2018年长三角地区金融支持实体经济发展的效率均不断提高，而全要素生产率的提升是由技术水平和技术进步的提升共同导致的。

第二，尽管江苏和浙江的金融支持实体经济发展效率表现合理，但是省内各城市之间的差别较大。从长三角地区整体看，安徽的金融支持实体经济发展效率较落后。而导致长三角地区各区域金融支持实体经济发展效率存在差异性的因素各不相同。金融资源充沛的城市往往拥有更高的全要素生产率，因此对于全要素生产率落后的城市，政府在政策上应注重积极引导金融资源。

第三，金融支持实体经济发展效率高的城市通常技术水平较高，应在提高技术效率的同时保持创新和维持技术水平；技术水平较低的城市则需要加强技术引进，加大实体经济对金融资源的利用率，提高技术水平。

为了促进长三角地区金融服务实体经济发展效率的提升，笔者提出一些建议。

第一，对于提高金融支持实体经济发展效率，政府必须始终坚持宏观的政策引导，坚持“金融服务实体经济”这一主旨，不断改善外部金融环境，构建和完善多层次资本市场，引导证券市场、信贷市场等融资渠道的健康发展，优化经营环境，吸引更多资源流入实体经济，构建实体经济发展的多层次融资渠道，提升金融市场资源配置效率，引导金融资源的合理利用。

第二，在城市发展过程中，地方政府必须理性分析、判断自身的优势与劣势，因地制宜，加强金融监管，提升金融运行效率，遏制过度创新，加强风险防控，引导和监督金融资源流向。

第三，促进长三角地区经济高质量发展，优化产业结构，提升实体经济发展质量，合理优化金融资源配置，促进金融产业与实体经济协调健康发展，提升金融支持实体经济发展能力。