龍海明 吳迪

摘要：基于新古典經濟增長理論，提出金融發(fā)展推動我國產業(yè)供給側結構性改革的理論路徑。利用我國2008-2015年省級面板數據，通過構建雙向固定效應模型對相關路徑進行探究和論證，結果表明：金融規(guī)模推動產業(yè)層次提升的資本驅動路徑的有效性邊際遞減，金融結構引導產業(yè)科技水平提高的創(chuàng)新引領路徑的有效性并不顯著，金融效率促進產業(yè)高效化發(fā)展的管理優(yōu)化路徑的有效性逐漸提升。

關鍵詞：經濟新常態(tài)；金融發(fā)展；產業(yè)供給側；雙向固定效應模型

中圖分類號：F830.2文獻標識碼：A文章編號：10037217（2018）040001808

一、引言及文獻綜述

近年來，在國際經濟格局發(fā)生重大調整的背景下，我國經濟運營環(huán)境和增長方式也正在經歷著深刻的變革。GDP增長速度逐漸回落、供需錯配問題嚴重、產業(yè)結構調整和轉型升級壓力凸顯，經濟發(fā)展進入了新常態(tài)。面對新的形勢，需要從根本上改變過去傳統(tǒng)粗放的經濟增長方式，從供給側對我國產業(yè)結構進行戰(zhàn)略性調整。作為現(xiàn)代經濟核心的金融部門，以金融資本為紐帶著力引導和推動實體產業(yè)的結構優(yōu)化和成功轉型，就成為新時代所賦予的重大社會責任。

關于金融發(fā)展推動產業(yè)供給側結構性改革的路徑分析，不同學者見仁見智。（1）從生產要素視角來看，姚耀軍和董鋼鋒（2013）認為金融發(fā)展與中小銀行在銀行業(yè)中相對地位的提升皆有助于全要素生產率的提高，推動產業(yè)轉型升級[1]；熊興等（2016）認為資本投入是我國產業(yè)結構優(yōu)化的主要影響因素，而勞動力的貢獻有所減弱[2]；梁向東和魏逸玭（2017）以255個城市為樣本研究產業(yè)結構與人口流動的關系，并得出大力發(fā)展現(xiàn)代金融行業(yè)有助于實現(xiàn)有效率的區(qū)域分工，推動產業(yè)結構的優(yōu)化[3]。（2）從金融創(chuàng)新的角度來看，孫永震（2017）認為應該大力發(fā)展綠色金融，為綠色產業(yè)的發(fā)展提供融資渠道，實現(xiàn)我國產業(yè)的綠色崛起[4]；謝家智等（2017）的研究表明，要充分發(fā)揮金融的普惠性和包容性，促進產業(yè)結構優(yōu)化[5]；權飛過和王曉芳（2017）利用銀行博弈均衡模型，證明通過金融創(chuàng)新銀行可以降低信貸監(jiān)督成本，提高信貸項目成功率，引導資金流向實體，助力企業(yè)技術升級[6]。（3）從中介效應的角度來看，劉佳寧（2016）通過研究廣東省制造業(yè)的面板數據，證明金融發(fā)展能夠分散企業(yè)研發(fā)、創(chuàng)新風險，形成科學有效的風險補償機制，實現(xiàn)產業(yè)結構的優(yōu)化[7]；周斌等（2017）認為“互聯(lián)網+”和普惠金融對經濟的增長都起到了貢獻作用，且兩者貢獻程度相當[8]；趙婉妤和王立國（2016）通過總結美國與德國政策經驗，認為當前我國貨幣傳導機制仍不通暢，導致資金未流向實體經濟，不利于產業(yè)結構的轉型升級[9]；周玉琴和張華（2017）通過研究上市公司融資規(guī)模與經濟增長的關系，發(fā)現(xiàn)當前金融體系對房地產行業(yè)存在過度支持，而對科學研究和服務行業(yè)資金支持力度不足[10]；趙秋運和林志帆（2017）通過對跨國面板數據的研究發(fā)現(xiàn)，中國的金融抑制程度遠高于發(fā)達國家平均水平，稀缺的金融資源優(yōu)先配置到工業(yè)部門，使得服務業(yè)部門配給不足，造成經濟結構扭曲[11]。

此外，伍海華（2001）和傅進（2005）等從理論上推導出金融推動產業(yè)結構調整的內在機制，包括資金形成機制、資金導向機制和信用擴張機制[12，13]。張云（2008）以上海為樣本，考察了區(qū)域金融發(fā)展作用經濟增長的區(qū)域資本累積機制、區(qū)域資本導向機制、區(qū)域組織轉變機制和區(qū)域產業(yè)升級機制[14]。

通過對歷史文獻的梳理不難看出，多數學者對于金融與產業(yè)結構調整之間的關系研究，未能考慮經濟新常態(tài)這一時代背景。同時，對金融推動產業(yè)供給側結構性改革的具體作用路徑往往只從單一視角進行論證，或者僅從理論上來推導，得出的結論不能深刻全面地反映兩者之間的新型內在關系。鑒于此，本文將從理論機制分析出發(fā)，揭示金融發(fā)展作用于產業(yè)供給側結構性改革的路徑，并以2012年作為特殊時間節(jié)點，將樣本區(qū)間分為兩個不同階段，通過構建實證模型來探究新常態(tài)下金融發(fā)展推動產業(yè)結構升級轉型的特殊規(guī)律性。

二、理論分析

經濟新常態(tài)下金融發(fā)展對產業(yè)結構升級的影響主要體現(xiàn)在選擇主導產業(yè)和提高產業(yè)部門資本配置效應、催生新產業(yè)新技術方面。金融規(guī)模的擴大能夠滿足新興產業(yè)的有效融資需求，不斷提高第三產業(yè)對經濟增長的貢獻率，推動一、二產業(yè)向第三產業(yè)過渡，實現(xiàn)產業(yè)間的升級。金融結構的優(yōu)化和效率的提升能夠引導企業(yè)通過并購重組、股權置換等方式優(yōu)化管理模式，提高技術水平，推動產業(yè)內的高效化、高端化發(fā)展。

為深入研究金融發(fā)展推動產業(yè)優(yōu)化升級的作用路徑，本文做出如下設定：（1）將一國國民經濟體系劃分為金融部門和非金融部門。一國國民經濟體系通常由農業(yè)、工業(yè)和服務業(yè)三大產業(yè)構成，它們之間互相作用，構成一個復雜穩(wěn)定的經濟體系。為便于分析，將其簡單劃分為金融部門和非金融部門。（2）根據新古典經濟增長理論，當產出最大化時，規(guī)模經濟在一定時間內不變，市場充分競爭，資本要素可以在各部門間自由流動。資本的逐利性導致其往往青睞具有比較優(yōu)勢的部門。任何部門要想獲得資本，必須通過技術創(chuàng)新來提高產品競爭力，增加附加值，從而實現(xiàn)整個產業(yè)結構的優(yōu)化升級。（3）整個國民體系資本存量在一定期間內恒定，且資本具有同質性。

基于上述設定，構造產出函數：Yi=f（Ki，Kf）；Ki+Kf=K。其中，Yi代表社會總產出，Ki、Kf和K分別表示投入到非金融部門的資本量、投入到金融部門的資本量以及社會總資本量。f（Ki，Kf）代表生產函數。由于規(guī)模經濟不變，且生產函數是一次齊次式，可以將產出函數作如下變化：Yi=Kif（1，KfKi），即：YiKi=f（1，KfKi）。令yi=YiKi，kf=KfKi，則有yi=f（kf），Yi=Kiyi=Kif（kf）。對Ki求偏導，則有：

Yi′=K′if（kf）+Kif′（kf）k′f（1）

由于Ki對自身求偏導等于1，因此式（1）可以寫成：

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′表示社會總產出的增量，k′f表示配置到金融部門資本的增量。由于Ki、Kf屬于對稱變量，若將Ki與Kf對調，重復上述計算，可得：

k′i=ki（K′iKi-K′fKf）（4）

令p=K′iKi，q=KiY，φ=kff′（kf）f（kf），又根據式（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門資本增長率，q=KiY表示投入到非金融部門資本占總產出的比率，φ=kff′（kf）f（kf）表示投入到金融部門的資本產出彈性。

當kf處于最佳比例時，即金融部門資本與非金融部門資本比值達到最優(yōu)時，根據式（3）～（5）可得Y′Y=K′iKi=K′fKf，社會總產出增長率、金融部門資本增長率和非金融部門資本增長率相等，三者達到動態(tài)平衡關系。此時，社會總資本將在金融部門和非金融部門之間相互流動，資源配置達到最佳狀態(tài)。一方面，當非金融部門發(fā)展壯大時，該部門的資本存量不斷聚集，使得實體企業(yè)選擇將部分資本存入到金融部門，促進金融部門的發(fā)展。同時，當金融部門累積一定的資本后，又可以給一些發(fā)展不足的實體部門提供資本支持，使其有足夠的能力來完成轉型升級，即通過資本驅動的路徑來反哺非金融部門。此外，隨著金融市場的逐漸完善，信息成本和交易成本將大大降低，一些優(yōu)質企業(yè)還可以通過上市的方式在較短時間內獲取企業(yè)發(fā)展的大量資本，通過資本因素來促進產業(yè)結構由一、二產業(yè)逐步向第三產業(yè)過渡，實現(xiàn)產業(yè)的高級化。另一方面，當金融部門發(fā)展壯大時，金融機構作為中介職能部門，充分發(fā)揮自身信息優(yōu)勢、資金優(yōu)勢與風控優(yōu)勢，引導資本向產品附加值高、發(fā)展?jié)摿Υ蟆⑹袌銮熬皬V闊的創(chuàng)新型企業(yè)和行業(yè)傾斜，促進企業(yè)不斷創(chuàng)新來提升獲取資本優(yōu)勢的能力。同時，金融發(fā)展推動金融改革與金融創(chuàng)新，能夠為企業(yè)帶來一系列的新型金融工具，充分迎合企業(yè)的融資需求，解決其科技成果轉化以及附帶的風險，通過創(chuàng)新引領路徑實現(xiàn)產業(yè)的優(yōu)勝劣汰，完成產業(yè)的高端化。

從式（3）可以看出，金融部門的資本增量k′f取決于投入到金融部門資本增長率K′fKf與非金融部門資本增長率K′iKi之間的關系。當K′fKf>K′iKi時，表明這一階段由于金融資源的稀缺性，金融部門更有利可圖，會引入更多資本的進入。但隨著邊際效應的遞減，金融部門的產出逐漸低于非金融部門。作為實體經濟的一部分，金融部門的經營目標也包括盈利性。隨著非金融部門的產出逐漸增加，在資本逐利的傾向下，金融部門可以高效投放吸納的資本，尋找更具比較優(yōu)勢的企業(yè)進行投資，引導企業(yè)創(chuàng)新管理理念，提高管理效率，通過管理優(yōu)化路徑來實現(xiàn)產業(yè)的高效發(fā)展的同時，K′iKi的值逐漸增加，最終與K′fKf相等，實現(xiàn)兩部門均衡。根據式（6）可以看出，當p、q保持不變時，即投入到非金融部門資本不再增加，對總產出不再有增量效應時，整個經濟處于穩(wěn)定狀態(tài)。此時kf（k′f=0）處于最佳比例，這也表明金融部門的資本增量不再發(fā)生變化，金融服務實體經濟的效率達到最高。資本市場的債券融資和股權融資行為、銀行體系的貸款業(yè)務都能夠充分利用居民的儲蓄存款，加快資本形成，使更多的資本分配到生產、管理技術更為先進的企業(yè)，引導企業(yè)不斷降低運營成本，實現(xiàn)產業(yè)高效化。

通過以上分析不難發(fā)現(xiàn)，運行良好的金融系統(tǒng)能夠放大資本聚集效應、發(fā)揮資本引導功能、依托資本逐利傾向，從三條不同路徑推動產業(yè)的高級化、高端化和高效化，實現(xiàn)產業(yè)的供給側結構性改革（見圖1）。

三、實證檢驗

（一）變量選取與數據說明

本文采用我國31個省市2008-2015年的年度面板數據，數據來源于各省統(tǒng)計公報、國家統(tǒng)計局及wind數據庫。樣本包含8期，每期包含31個省市相關指標，共計248個數據。數據缺失的省份，采用已有數據平均值近似替代，或采用已有數據平均增長率計算所得值近似替代。為使不同年份的數據具有可比性，所有與價格有關的變量都使用居民消費價格指數進行平減處理，換成以2008年為基期的可比價。為消除異方差的影響，對所有絕對值變量進行對數處理。變量選取如下（見表1）：

1.被解釋變量。（1）產業(yè)層次（ilit）。產業(yè)層次包含了三類產業(yè)占國民經濟比重的變化狀況，因此采用產業(yè)層次指標度量：ilit=∑3j=1qitj×j，其中，qitj表示i省t年第j產業(yè)增加值占GDP的比重。當第三產業(yè)產出占GDP比值越高，說明該地區(qū)產業(yè)發(fā)展層次越高。（2）產業(yè)科技含量（istit）。產業(yè)科技含量越高，說明產業(yè)科技水平越先進，該產業(yè)處于產業(yè)鏈的上游位置?？紤]到相關數據的可得性，本文在趙放（2017）的研究基礎上[15]，利用研究與試驗發(fā)展（R&D;）經費支出占GDP的比值來衡量某省產業(yè)的科技創(chuàng)新水平。（3）產業(yè)效率（ieit）。產業(yè)效率越高，說明1單位的投入所帶來的產出也越大。產出通常用GDP來衡量，投入則用全社會固定資產投資額來衡量。因此，用GDP與固定資產投資額的比例來衡量產業(yè)效率。

2.解釋變量。對于金融發(fā)展水平的度量，將從規(guī)模、結構和效率三個角度設定三個指標。（1）金融規(guī)模（fscit）。采用各省市每年金融業(yè)增加值與該省GDP的比值來衡量。金融規(guī)模越大的省份，金融對GDP的貢獻程度越大，聚集資本的能力越強。因此，用金融規(guī)模來研究金融發(fā)展實現(xiàn)產業(yè)高級化的資本驅動路徑。（2）金融結構（fstit）。采用各省市每年各金融機構本外幣貸款余額與該地區(qū)貸款余額、證券總融資規(guī)模（包括股票、債券）與保費收入之和的比值來衡量。根據Allen（2000）的理論，金融結構分為銀行主導型和市場主導型[16]，不論哪種結構，都能夠對資本進行合理配置，引導資本進入朝陽產業(yè)。因此，用金融結構來研究金融發(fā)展推動產業(yè)高端化的創(chuàng)新引領路徑。（3）金融效率（feit）。借鑒劉偉和王汝芳（2006）的做法，采用各省市每年各金融機構貸款余額、證券總融資規(guī)模（包括股票、債券）與全社會固定資產投資額之比來衡量[17]。金融效率越高，反映金融市場融資能力越強，對資本的創(chuàng)造和運用更加高效。因此，用金融效率來研究金融發(fā)展促進產業(yè)高效化的管理優(yōu)化路徑。

3.控制變量。在控制變量選取方面，不同學者有不同的側重，但都沒有統(tǒng)一的選擇標準或依據。根據曼昆（2011）宏觀經濟學理論，在一個開放經濟體下，國民收入由消費、投資、政府購買和出口組成[18]?；诖?，選取投資水平（invit）、消費水平（conit）、出口規(guī)模（expit）和財政支出規(guī)模（govit）作為控制變量。

（二）模型設定與描述性分析

基于我國2008年以來的面板數據，分別建立三個模型以研究金融規(guī)模對產業(yè)層次、金融結構對產業(yè)科技含量和金融效率對產業(yè)效率的影響路徑。由于各省產業(yè)結構與各省省情相關，設定模型存在的個體效應為固定效應，因此建立雙向固定效應模型。模型設定如下：

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）；下標t表示年份（1≤t≤8）。λt為第t年獨有的截距項，代表第t年對被解釋變量的效應。ui為不同省市的個體固定效應；εit為隨機誤差項，并假設其為服從零均值和有限方差σ2的獨立同分布。

運用軟件Stata14將248個樣本進行排序計算，各變量的描述性統(tǒng)計結果如表2所示。（1）從產業(yè)層次（iLit）來看，目前我國主要以第二產業(yè)為主，其中產業(yè)層次最高的地區(qū)為北京市，達到2.7904；最低的地區(qū)為新疆維吾爾自治區(qū)，為2.1265。從產業(yè)科技含量來看，科技水平最高的地區(qū)為北京市，達到0.0601；最低的地區(qū)為西藏自治區(qū)，為0.0020。從產業(yè)效率來看，上海市效率最高，達到3.9548；青海省最低，為0.7528。（2）從金融規(guī)模（fscit）來看，北京市最高，金融業(yè)增加值占GDP的比重為0.1706；江西省則只占0.0187。從金融結構來看，西藏自治區(qū)貸款規(guī)模與總體融資規(guī)模之比為0.9854，表明其融資渠道幾乎全部來自銀行貸款；北京市貸款規(guī)模與總體融資規(guī)模之比為0.4572，表明北京市的主要融資渠道已逐漸從間接融資轉換為直接融資。從金融效率來看，北京市總體融資規(guī)模占固定資產投資額的比值為28.5324，效率最高；西藏自治區(qū)僅有0.8112，效率最低。（3）從固定資產投資規(guī)模（invit）上看，山東省位于第一，為47381.5億元，西藏自治區(qū)則處于末位，僅有309.91億元。從消費水平、出口規(guī)模和財政支出規(guī)模上看，廣東省均表現(xiàn)為最高，分別為31517.6億元、6460.87億美元和12827.8億元，而西藏自治區(qū)、青海省和寧夏回族自治區(qū)處于最低水平分別為130億元、2.5188億美元和324.61億元。

（三）實證分析

2001-2011年，我國經濟增長率年平均值為10.4%。從2012年開始，我國GDP增速有所下滑，年均增速僅為7.7%，十一年來首次跌破兩位數。此后我國經濟增速逐漸回落，從過去的高速增長轉變?yōu)橹懈咚僭鲩L，經濟增長逐漸步入新常態(tài)。為此，本文以2012年為時間節(jié)點，將樣本分為兩個子樣本，對三個模型分別進行回歸分析，來考察金融發(fā)展對產業(yè)供給側結構性改革的具體作用路徑（見表3）。

從模型一的回歸結果可以發(fā)現(xiàn)，步入新常態(tài)之前，金融規(guī)模對產業(yè)層次的影響顯著為正，且每提高1%，產業(yè)層次上升1.93%，說明我國金融規(guī)模的增長顯著帶動了產業(yè)層次的提高，有效抵御了國外經濟嚴峻形勢對我國的沖擊。進入新常態(tài)后，金融規(guī)模的影響依然顯著，但系數有所下降，金融規(guī)模每增加1%，產業(yè)層次僅上升1.19%，增長幅度下降了38.53%②。表明步入新常態(tài)后，隨著我國金融規(guī)模的逐漸擴大，產業(yè)資本的逐漸累積，傳統(tǒng)的“大水漫灌”式金融支持難以滿足不同層次、不同類型產業(yè)發(fā)展的資本需求，金融發(fā)展的“量”增對產業(yè)供給側結構性改革的影響邊際效用遞減，金融發(fā)展對產業(yè)層次的資本驅動路徑的有效性正逐漸減弱。

從模型二可以看出，在2012年之前，以間接融資為主導的金融結構對產業(yè)結構的優(yōu)化有著促進作用，但不顯著。從現(xiàn)實來看，為了應對嚴峻復雜的國際形勢的沖擊，維持我國經濟高速增長，銀行將大量的信貸資源投放給水泥、煤炭、鋼鐵等與基建相關的行業(yè)，雖然在一定程度上促進了相關行業(yè)的技術發(fā)展，但同樣使得一些小鍋爐、小作坊式的高污染低效能企業(yè)死灰復燃，對我國產業(yè)結構的優(yōu)化帶來了不利影響。進入新常態(tài)后，原有金融結構對產業(yè)科技含量的提高存在不利影響，導致創(chuàng)新引領路徑失靈，且在10%的置信水平上顯著。具體來看，間接融資規(guī)模每提高1%，產業(yè)科技含量將下降約0.73%，原因在于我國正處于前期刺激性政策的消化期，產業(yè)結構的優(yōu)化仍受到前期政策滯后效應影響。當前商業(yè)銀行部分信貸資源仍被一些財務不可持續(xù)、產品沒有競爭力、資不抵債的僵尸企業(yè)所占據，不僅扭曲了信用定價體系，還導致非金融企業(yè)部門技術升級緩慢，導致我國產業(yè)長期處于全球制造鏈下游，對產業(yè)高端化產生了不利影響。