自贸区背景下金融发展与产业结构升级关系的实证

李新光，张永起 ，黄安民

（1.武夷学院 商学院，福建 武夷山 354300；2.湖北师范大学 经济与管理学院，湖北 黄石 435002；3.华侨大学 旅游管理学院，福建 泉州 362021）

0 引言

随着供给侧改革的稳步推进，未来产业结构的调整优化必然需要大量的资金支持。在当前中国经济放缓的趋势下，如何充分发挥金融体系对产业升级的促进作用，为顺利实现福建产业结构升级提供资金保障，达到“稳增长、调结构”的目标，是一个具有重要现实意义的课题。

近年来有关金融发展对产业结构升级的影响，国内外学者们对其进行了广泛研究。国外的研究侧重从证券市场对产业经济的作用[1]、金融业的发展可以降低中国企业融资门槛[2]等定性视角作了论述。国内的研究侧重从实证的角度来研究二者的关系：一种观点认为金融发展还暂时未能促进产业结构的升级[3，4];另一种观点则认为是促进论[5-7]。上述研究主要采用协整、VAR、Granger因果检验等方法分析金融发展对产业结构升级的影响。这些方法由于未能考虑空间相关性，均认为产业结构升级在空间上是独立的，这将在一定程度上影响结论的准确性。随着近年来空间计量分析方法得到越来越多的应用，已出现少量文献开始采用空间计量方法分析产业结构升级的影响因素[8]。

本文与现有研究不同的地方表现在以下方面：（1）采用空间面板杜宾模型（SDM）分析金融发展对产业结构影响的溢出效应，进一步丰富将空间相关性和异质性考虑在内的相关研究。（2）多数文献的研究主要采用省级数据或地级市数据，未能从更微观的层面进行研究，本文将以福建县域数据为样本，以便更好地发现县域产业结构之间的空间溢出效应。（3）考虑多种空间关联形式来设置空间权重矩阵，比较不同空间权重对金融发展支持县域产业结构升级溢出效应的差异。特别地，本文以自贸区三大片区为中心辐射半径的空间权重矩阵进行设置。

1 模型设定、变量选择与数据来源

1.1 模型设定

设被解释变量产业升级用sjzs表示，依据传统面板数据的设定方法，建立基础回归方程：

其中，i代表截面；t代表时间；Xit表示n*k外生解释变量矩阵；β为k维列向量，是回归系数；Zit表示n*l维的控制变量矩阵；θ为l维列向量，是控制变量的回归系数；αi表示空间个体效应；μt表示时间个体效应；εit是随机扰动项。

传统面板模型式（1）没有考虑空间效应，而忽略这些空间因素可能会导致模型出现设定偏误，从而影响分析结果的准确性。因此，Anselin（1988）提出在传统回归方程中引入空间权重矩阵，借鉴此种思想，在产业结构升级影响的基础方程中引入被解释变量、解释变量、误差项的滞后项，可以得到最一般的空间杜宾模型：

其中，W是表示N*N维空间权重矩阵；ρ是空间自相关系数；η1、η2分别表示空间滞后解释变量与控制变量的系数。式（2）中空间相关性是由于空间单元之间内生和外生交互作用以及空间误差的相关性共同作用的结果，它可以进一步简化为空间滞后模型和空间误差模型。

1.2 变量选择

1.2.1 被解释变量——产业结构升级

产业结构的升级是指产业结构重心不断调整和优化的过程，主要表现为第一产业向第二、三产业不断转移的过程。借鉴文献[9，11]，构建产业结构升级指数（记为sjzs）。

1.2.2 解释变量——金融支持

参考已有学者的做法,主要构建以下两个指标来衡量金融支持：第一，金融支持规模。用国有银行存贷款（或金融机构存贷款）/GDP来表示[8]，它可以反映潜在的每单位GDP所体现的金属发展规模（记为fir）；第二，金融支持效率。用金融机构总贷款/总存款来衡量（记为cdb）[11]。

1.2.3 其他控制变量

除金融发展因素以外，还有其他影响产业结构升级因素，参文献[12]，从消费需求、投资供给等方面选择控制变量。具体用人均社会消费品零售额表示居民消费（记为plse）；用政府财政支出占GDP的比重表示政府消费（记为czzc）；用人均资本存量表示资本投资（记为SK），其中资本存量的计算参考单豪杰（2008）的永续盘存法[13]。变量的说明和描述统计见表1。

表1 变量含义与描述性统计分析

1.3 数据来源

本文实证所用的数据是福建省县级市的年度数据（不包括副地级市），样本区间为2001—2015年，考虑数据的可得性与可比性，剔除了数据缺失的样本，最终确定了58个县级市的870个样本。所有指标均使用相应的以2001年＝100的不变价格指数平减为实际值。计算两个地方距离所用的经纬度坐标来自Google地球提供的GPS坐标，各变量的数据来自历年《福建省统计年鉴》、福建省统计局、国研网。实证过程相继用到Arcgis、Geoda、Stata、Matlab软件。

2 空间权重矩阵的选取

空间权重矩阵是进行空间相关分析和空间计量回归分析的基础，为了使模型估计结果更加稳健，本文分别构建四种矩阵进行模型估计。

2.1 邻接空间权重矩阵（W1）

这种空间权重主要通过两个经济单元所处的地理位置是否相邻来判断他们的空间相关性。本文认为采用queen相邻（有共同的边界或点），用W1表示：

2.2 地理距离的空间权重矩阵（W2）

有学者提出[14]，不能认为只要是不相邻的两个地方不论距离远近都认为具有同等的影响。因此本文选择两地理单元空间距离①通过Google地球GPS得到经纬度，采用Donald J.Lacombe编写的matlab代码，按地理经纬度坐标计算的球面大圆距离（Great Circle distance）。平方倒数的W2[15]：

2.3 社会经济的空间权重矩阵W3

有学者指出[14,16]，两个地方收入水平差距若越小，则经济联系越紧密，产业联动或产业转移会更加明显，因而给予较大的权重；反之则给予较小权重。具体定义如下②参考Lesage提供JPLV7空间计量包中由Tone E.SMITH（1998）编写的distance代码。：

其中，Yit为i地区第t年的经济变量，本文用各县的实际GDP表示。

2.4 考虑自贸区的空间权重矩阵（W4）

随着福建自贸区的成立，依仗自贸区开放的贸易优势，必然会推动港口、母城的发展，从而给母城和区域发展带来聚集效应和辐射效应，这已得到世界范围内的认可[17]。福州、平潭、厦门是福建自贸区的三大片区，在其周边的地区受到的影响比远离这三个片区的影响更大。因此，为了衡量三个片区一定范围内外的经济辐射差异，重新建立新的空间权重W4：

其中，自贸区周边是以福州、平潭、厦门为核心周边100km的范围为准①现在高铁速度是250～300km/h，福州、厦门、平潭为中心的周边100km就是20分钟左右，充分体现产业结构发展的“同城”效应；同时，100km的距离基本上可以覆盖20个左右的县市（三分之一的截面样本）；此外，考虑50km、150km结果也相差不大。，只要属于这个范围的认为直接受自贸区的影响，并且这种影响会大于该区域范围以外的地方。

3 实证分析

3.1 空间相关性检验

在进行空间面板模型估计前，首先要检验经济变量的空间相关性，常用的检验方法是计算Moran’s指数。其取值一般在[-1，1]之间，大于0代表空间正相关，小于0代表空间负相关，接近0则表示不存在空间自相关。表2列示了被解释变量和两个解释变量的空间相关性。

表2 2001—2015年产业结构升级和金融发展的Moran’I指数

从表2中sjzs、cdb和fir的Moran指数来看，绝大多数Moran指数均为正且在1%水平下显著。说明他们存在显著的空间相关性，在模型实证过程中有必要考虑这种空间相关性。

3.2 空间面板模型选择与检验

通过对非空间面板进行LR检验，发现双固定效应优于其他效应（双固定与空间效应的LR＝594.3975，p=0.000;双固定与时间效应的LR＝148.8937，p=0.0000）。同时hausman检验统计量为137.1014（p=0.0000），说明在5%水平下支持固定效应模型。

根据Anselin等提出的判断方法，对包含双固定效应的非空间面板模型进行LM检验，LMlag（统计量为87.7883,p=0.000）、LMLag_robust（统计量为7.0175,p=0.008）、LMerror（统计量为84.3116,p=0.000）、LMerror_robust（统计量为3.5407,p=0.000）均能在1%水平上拒绝原假设。这说明空间误差和空间滞后模型均得到支持，有必要考虑一个更加广义的空间杜宾模型，再结合表3的wald检验，可以证实SDM模型优于SAR、SEM模型。

3.3 空间面板模型估计及结果分析

根据四种空间权重矩阵得到空间杜宾模型（SDM）结果（见表3），两个主要解释变量的直接效应和间接效应分解结果（见下页表4）。

从表3的估计结果可以发现：

第一，从空间相关系数来看，模型1至模型3中空间相关系数符号为正。可见不论是地理位置还是社会经济特征均会对福建县域产业结构升级产生影响；正的系数意味着正向溢出效应，即说明一个县市的产业结构升级会促进邻近地区的产业结构升级，地理位置相邻或距离更近，资金、人才等生产要素的流动更加便利，有助于地区间产业结构升级产生空间集聚效应。这与较多学者的研究结论是一致的[8]。

表4 两个主要解释变量的空间效应分解

第二，比较不同空间权重下的空间相关系数大小，基于地理距离平方倒数W2的空间相关系数大于基于0-1空间权重下的系数，说明产业结构升级的溢出效应不再是简单局限于空间位置是否相邻。随着高铁时代的来临，位置不相邻县市的同城效应逐步得到显现，经济发展和产业联动将更加频繁和密切，考虑产业升级的溢出效应时，地理距离权重比空间邻接权重更能反映现实。模型3中空间相关系数为0.143，社会经济特征对县域产业结构升级的空间溢出效应的影响越来越大。通常来说，经济较发达的地区，由于良好经济环境和便利的交通条件，可以吸引更多的资金、生产要素的注入，地区之间产业联系更密切，从而促进了产业联动和产业转移。因此，经济水平高的地方（东南部）就慢慢形成产业升级水平较高的聚集区域，与闽西北的差距加大。

第三，模型4的空间相关系数为负。这是一个与前面三种空间权重不同的空间权重，它主要是在空间邻接权重（W1）的基础上再考虑是否属于自贸区三片区的一定区域范围。通过这种考虑得出了具有独特意义的结果——空间相关性为负，意味着在福州、平潭、厦门100km以内的县市，其产业升级在空间上表现出集聚效应而非正向溢出效应。可能的原因一是县域之间产业发展的竞争所致，二是自贸区在2014年底国务院才正式宣布成立，自贸区给周边区域产业升级带来的红利还未能得到充分的发挥，因此必须对这三个片区及附近县市制定专门对策，以便顺利扭转这种局面。

第四，从两个核心解释变量估计系数来看，四种模型的cdb系数几乎均一致为负，且都至少通过10%显著性水平检验，和非空间面板回归结果符号是一致的，结果具有一定的稳健性。从系数的大小来看，四种模型中的cdb系数的绝对值均比非空间面板回归系数要小，说明不考虑空间效应的回归会高估cdb的系数，进一步论证了空间效应考虑的必要性。这反映了金融发展效率从短期来看并未对产业结构升级的影响产生积极的推动作用，这与朱玉杰等（2014）[8]的估计结果是一致的。同时，w*cdb在四种模型中的系数符号几乎都不显著或为负，反映出邻近地区金融发展效率的提升也未对产业升级产生促进作用。从fir估计系数来看，四种模型估计结果的系数均一致为正，且通过1%显著性水平检验，都比传统面板的估计系数要低；w*fir的系数在模型1至模型3中均显著为正，但是在模型4中为负。说明金融发展规模能促进产业结构升级，同时还具有正向溢出效应，邻近地区的金融规模提升会促进本地区产业结构升级。但是这种溢出效应在自贸区范围的相邻县市还未能得到体现，可能与自贸区刚成立不久有关，但是也预示其隐藏着巨大的辐射功能。

第五，从解释变量的效应分解来看（见表4），金融效率（cdb）在四种模型下对产业结构升级的直接效应、间接效应和总效应都为负，与之前的估计系数符号一致。从不同空间权重下的系数大小来看，基于空间邻接（W1）的直接效应和间接效应的绝对值最小，说明通过空间邻接特征下的金融效率对产业升级的抑制作用小于其他情形。而金融规模（fir）在四个模型中的直接效应均为正，采用地理距离权重（W2）情形下的直接效应（0.117）是高于邻接（0.116，W1）、经济距离（0.102，W3）、考虑自贸区的权重（0.113，W4），说明本地区金融规模的发展能促进本地区产业结构的升级。从间接效应来看，基于地理距离空间权重下的间接效应最大的（0.318），基于经济距离倒数空间权重的间接效应最小（0.174），说明地理距离相近的地区之间金融规模的溢出效应大于社会经济发展水平相近的地区之间金融规模的溢出效应。地理距离越近的地区不论是产业结构的溢出效应，还是金融发展规模的溢出效应都是较高的，呈现一定的集聚特征。在模型4中，自贸区范围内的地区，金融效率的直接和间接效应均为负；金融规模的直接效应表现正向，但是其间接效应为负。可见自贸区内的地区金融发展规模能促进本地区产业结构升级的发展，但是没有对邻近地区产业升级产生正向溢出。

4 结论

通过实证，得到如下结论：（1）福建县域产业结构升级具有显著的正向空间相关性，表现出显著的集聚效应。（2）在控制双向个体效应的空间杜宾模型（SDM）情形下，前3种空间权重下的县域产业升级均表现出正向的空间溢出效应，其中基于地理距离权重的产业升级溢出效应大于简单空间邻接权重下的溢出效应；考虑社会经济特征空间权重模型下的县域产业结构升级表现出相对较弱的溢出效应。同时，考虑自贸区附近空间权重下产业结构升级效应为负。（3）金融效率对产业升级的影响在各个模型均为负，而且其直接效应、间接效应和总效应亦为负。（4）金融规模的发展能积极推动产业结构升级，同时对邻近地区也表现出正向溢出效应；金融效率对产业结构的直接抑制和间接抑制作用较小。自贸区范围内的金融规模只有直接效应为正、间接效应为负，金融效率的直接与间接效应均为负，这可能也是导致其产业结构升级空间相关系数为负的原因之一。

通过上述探讨，提出以下对策建议：第一，各地区应该注意配合协调，制定共赢的金融政策，积极发挥金融发展对产业升级的正向溢出效应，这也需要各级政府积极引导，打破金融支持县级地方政府产业发展的各种壁垒。如可以利用自贸区成立带来的各种政策优惠，放宽金融支持地方产业发展的融资门槛，通过在自贸区周边城市试点，再逐步放宽到全省。第二，合理引导金融规模发展，优化金融结构，扭转金融效率对产业结构升级负向影响局面。可以适当减少政府干预金融领域力度，盘活存量资金而非倚靠增量信贷。合理配置金融资源在不同产业之间的比例，让更多金融资源真正用于支持产业结构升级上。第三，注重不同地区产业政策的协调配合，合理引导不同地区产业之间的均衡发展。由于福建东南地区和西北地区经济发展水平差异较大，政府应当积极引导地方产业政策和金融政策的区域协调发展，让金融更加有效率地为地方产业转型升级服务。