金融有效支持中国制造业产业升级了吗？——基于金融规模、金融结构和金融效率的实证检验

任碧云，贾贺敬

(天津财经大学经济学院，天津 300222)

一、引 言

加快推进制造业产业升级，由制造大国转变成为制造强国，是中国经济实现高质量发展的关键。作为市场经济活动中重要的资源配置手段，金融一直被认为是经济增长和产业升级的助推器。近年来，中央政府为了引导金融体系更好地服务于实体经济和推动制造业产业升级，相继制定并发布了一系列文件，特别是2017年3月印发的《关于金融支持制造强国建设的指导意见》，对金融支持制造业转型升级作出了系统性的规划和安排，但时至今日，无论从数据统计还是运行状态来看，制造业面临的金融难题和资本困局并没能得到纾解。

从现实情况来看，中国制造业和金融业近年来的发展状态恰恰形成了鲜明反差：一是在国民经济中的占比此消彼长，工业增加值占GDP的比重从2007年的41.33%快速下滑至2017年的33.85%，年均滑落0.70个百分点；而金融业增加值占GDP的比重则由2005年的3.99%迅速增加，2015年甚至超过8.50%，高于各主要发达国家的水平，[注]英国和美国金融增加值占GDP的比重分别为8%和7%，日本和欧洲则普遍低于5%。至2017年末才逐步回落至8.00%。二是货币发行量和金融资产总量居高不下，广义货币发行量M2与GDP之比2017年达到210%，居全球第三；同期中国银行业总资产达到252万亿元，相当于GDP的304.70%，发达国家中的日本为165.50%，英国为134.70%，德国为96.60%，美国为60.20%。三是金融业超高的利润率和从业报酬对制造业等实体经济产生了严重的挤出效应。麦肯锡公司发布的报告《中国的选择：抓住5万亿美元的生产力机遇》指出，金融业的经济利润占中国经济整体利润的比重超过80%，这一结论虽有偏颇，但也说明金融业对实体经济的挤出效应确实存在。从这一意义上说，金融业不仅没有成为经济的“输血者”，反而更多地成为了“吸血者”。四是制造业获得的金融支持远远低于其实际需求。2017年全社会贷款余额为120.10万亿元，投向工业领域的贷款仅为8.10万亿元，后者占前者的6.74%，而同期房地产业贷款为32.20万亿元，几乎是工业贷款的四倍。尽管政府的调控政策不断推出，但大量的金融资源还是通过影子银行和各种通道业务或明或暗地进入了房地产业和政府融资平台，资本在一轮接一轮的加杠杆过程后完成了自我空转和价值实现。

据此，相当一部分学者认为，中国的金融发展已经处于一种过饱和的状态，对实体经济和产业升级不仅不能再起到支持作用，反而进入了金融越发展，经济增长动力越疲弱的怪圈，传统的金融发展理论所验证的金融发展与经济增长之间的正相关关系似乎不再有效。特别是在国际金融危机之后，以Arcand为代表的部分西方学者提出了金融过度发展的观点，以此为基础，学者们关于中国的金融发展已经处于过度状态，以至阻碍了经济增长和产业升级的观点变得更为突出。

笔者认为，判断金融体系是否对经济增长发挥正向作用，不能简单地看金融发展与经济增长之间的相关关系，而是应该上升到二阶层面，从金融对经济增长特别是实体经济增长的动力来源——制造业产业升级是否提供了有效支持来进行衡量和判断。支持这一思路的原因如下：一是在实体经济事实增速不断减缓的大背景下，将注意力聚焦在经济增长的内生动力上显得尤为必要。制造业的产业升级是实体经济增长的动力源泉，如果动力输出持续稳定，本体就会平稳健康运行，动力输出一旦不足，本体就会由于失速产生各种问题。二是为了让金融正本溯源，回归其自身的资源属性，通过评价其对制造业产业升级所发挥的真实效用情况和作用机制，探寻金融对实体经济增长的有效配置模式和支持路径。三是中国现行的经济增长数据中存在着相当部分的由于资本空转和资产升值而产生的“虚胖”成分，这部分的增长并非内涵式增长，为了减少这部分数据对整体结论的干扰，与其逐一进行剔除，不妨将研究对象直接设定为更有价值含量的制造业产业升级。鉴于此，本文拟将研究对象设定为中国制造业产业升级，重点考察2000—2016年中国金融体系对制造业产业升级的作用情况。本文余下部分的结构安排如下：第二部分是文献综述、理论分析与假设提出，第三部分是模型构建、变量说明与指标选取，第四部分是实证结果分析，第五部分是研究结论与政策建议。

二、文献综述、理论分析与假设提出

(一)金融对经济增长作用的文献综述

关于金融对经济增长作用的讨论由来已久。金融发展理论的代表学者Goldsmith[1]在对发达国家金融发展和金融结构与经济增长的关系进行定性与定量相结合的研究后，验证了金融与经济增长之间呈正相关关系。Levine[2]在总结前人研究的基础上，系统分析了金融系统五种不同功能对经济增长的影响，认为金融发展通过提高资源配置效率和促进技术创新对经济长期增长发挥积极作用。其后，许多学者用不同的实证方法对金融发展理论进行了验证，总体上支持了金融发展对经济增长的正面促进作用。2008年国际金融危机之后，学者们开始反思金融发展理论是否有其局限性。Rousseau和Wachtel[3]提出了“消失效应(Vanishing Effect)”，通过研究1965—2004年金融与经济的关系，发现当金融深化或私人部门信贷超过一定规模时，金融对经济增长的促进作用就消失了。Arcand等[4]实证考察了金融发展与经济增长的非单调关系，发现1970—2000年，当私人信贷超过GDP的110%时，金融发展开始对经济增长产生负向影响。受其结论影响和启发，学者们进一步从不同角度对金融发展规模、经济增长的代理变量进行变换，如Cecchetti和Kharroubi[5]以劳动力人均GDP增长率衡量经济增长，以银行信贷代替私人信贷衡量金融发展，得出金融发展对经济增长的作用呈倒U型关系，门槛值在90%—104%之间。更偏激的学者甚至认为金融部门的过度增长非但没有提高金融稳定性，还给经济带来破坏性影响。国内研究方面，田树喜等[6]认为，中国金融资源配置对经济增长的作用体现为量的扩张而非质的提升，并且随着中国经济增长约束条件的变化，政府主导下金融资源配置的结构性失衡和价格双轨带来的问题日益突出，金融资源配置的边际产出开始递减。张杰和杨连星[7]认为，当前中国存在着金融压制，源于政府的过度干预，多层次的金融压制造成金融资源错配和实体经济的融资困境，由此导致中国经济潜在增长率的持续下降和经济结构转型升级能力的弱化。莫开伟[8]认为，过度金融化对中国经济带来的危害已经显现，并且加剧了金融业自身的高杠杆化、泡沫化和风险化，助长了产业经济发展的片面化、单一化和畸形化。刘锡良和文书洋[9]认为，中国存在总量的过度金融化，除总量过剩外，中国的金融化还具有显著的结构性特征，大量金融资源集中于少数行业和领域，导致一部分行业金融资源过剩，形成局部泡沫，另一部分行业缺乏金融服务，面临融资困难，这种结构性的过度金融化对经济发展已经造成不利影响。与前述观点不同，也有学者认为金融市场化不足才是造成一系列怪现象的主要原因。苏琦[10]认为，与发达市场经济国家不同，中国之所以产生表面上金融产能过剩和实体经济资金短缺并存的局面，不是因为金融市场过度发达和金融产品过度复杂，而是由于金融市场发展滞后、金融资源配置效率过低和金融风险没有形成差异化定价等金融供给不足造成的。黄益平等[11]认为，过去在中国经济中斯蒂格利茨效应主导，现在则变成麦金农效应主导，金融体系的主要矛盾不是市场化过度，而是市场化不足，归根结底是金融抑制的结果。

(二)金融对产业升级作用的文献综述

Baker等[12]以65个国家的制造业为研究对象，以其总投资和产业增加值为衡量指标，通过对1965—1995年的指标数据进行回归分析表明，金融市场发达的国家，其资金主要投向成长性产业，对于衰退产业的资金投入较少，提高了资本配置效率。Porter和Kramer[13]指出，美国高度发达的纳斯达克市场、场外交易市场和私人股权资本市场等为美国高新技术产业的成长构建起多层次的融资保障，高新技术企业可灵活地选择银行信贷、债券发行、股票IPO、风险投资、融资租赁和孵化器服务等多种融资工具。Beck和Levine[14]认为，金融体系确实能够对一个国家的产业结构产生显著影响，金融业的竞争将有利于中小企业取得贷款，能够降低中小企业的融资门槛和成本，有利于产业的发展。国内学者在这方面的研究主要集中在作用机制的讨论。伍海华和张旭[15]认为，金融通过三种途径对产业结构升级产生影响：一是金融以影响资金形成机制、导向机制和信用催化机制的方式，促进产业结构高级化。二是金融促进产业组织合理化。三是金融促进技术结构现代化。孙莉娜[16]将金融作用于产业结构升级的机制概述为：在国家产业政策和金融政策条件下，金融通过影响资金的产业投向，优化资源配置和产业结构，促进经济要素的投入增加及要素生产力的提高。林毅夫等[17]认为，对经济发展处于某一特定阶段的国家而言，某种特定的金融结构将会更有效地动员和配置资本，即在经济发展的某一特定阶段，存在一个特定的最优金融结构，可以将金融资源最高效率地配置于最优产业结构中竞争性部门的企业。发展中国家最优金融结构的突出特征是银行(尤其是小银行)的地位比证券市场更重要，发达国家则正好相反。赵婉妤和王立国[18]认为，资本市场的发展使得企业和行业拥有重组与扩张的实现机制，产业的存量调整和衰败产业退出均以市场化方式实现，可以有效推动产业结构升级，但中国资本市场 “倒三角”结构和转板机制的缺失，抑制了资本市场发挥上述作用。

(三)金融对制造业产业升级作用机制的理论分析

假设制造业企业初始融资成本即利率r = r0。当金融总量供给快速增长时，将带动资产价格上涨，这将导致金融机构的投机性贷款Ls(Loans for Speculate)增加，投资性贷款Li(Loans for Investment)减少，由于二者回报率的差异，投机性贷款利率r1要高于投资性贷款利率r2。由于资本的逐利特性和自由流动，在缺乏有效调控的情况下，制造业企业能够获得的贷款中投机性贷款的比重将会增加，新的融资成本r*将由两部分构成：一部分是投机性贷款利率r1，另一部分是投资性贷款利率r2。特别的，投资性贷款利率r2还会受到投机性贷款r1的哄抬和挤出，导致其也会高于原始利率r0。r*=(r1Ls+r2Li)/(Ls+Li)>r0，r1>r2>r0。由此可知，当社会融资规模快速扩大时，制造业企业的融资成本r反而会上升。

一般情况下，企业技术水平A是投入于技术进步的资本Ka和劳动力La的单调递增函数，即At= A0(Ka, La)。当社会融资规模快速扩大时，将引发资产价格尤其是房地产价格上涨，导致生活成本直线上升，这时制造业企业面临两个选择：一是同步增加工资水平w，但在现行职工保险和个人所得税的乘数效应下，企业需要多付出的成本显然远远高于职工的工资增量，这样即使适度提高工作效率和工作强度，也不可避免地会引发企业利润水平Π下降，使得技术投资Ka下降至Ka*(Ka*

假设制造业企业的投资分为技术投资Ka和生产投资Km，前者用于自主创新和技术引进，后者用于增加原材料等生产要素投入以扩大生产规模。一般来讲，制造业企业会根据其生产投资Km和技术投资Ka的边际收益来选择规模扩张还是技术升级。由前述分析可知，制造业企业在社会融资规模快速扩大的情况下，会出现融资成本增加、企业利润降低和技术发展增速减缓的情况。在这种情况下，融资能力强的企业如国有企业和上市公司可能将借助其低成本融资优势，选择规模扩张路线进一步占领市场；而融资能力弱的企业如中小企业由于融资成本较高，无法与融资能力强的企业在规模上进行竞争，其现实选择只能是回报率更高、风险也更大的技术升级路线。即融资能力强的企业会选择规模扩张路线，融资能力弱的企业会选择技术升级路线。当金融市场特别是资本市场发达时，选择技术升级的企业尽管风险较大，但由于有天使投资基金、风险投资基金、产业投资基金和多层次资本市场这一完整链条，企业仍然会义无反顾地进行技术研发和产品升级。但当资本市场不健全、政策摇摆不定和寻租现象严重时，这一链条无法有效支撑和对冲企业面临的风险，那么企业只有选择短平快的技术改良和优化路线，而无心深入研发核心技术。这种情况由单一企业放大至整个产业，就会出现产业升级的空心化现象。

基于以上理论分析，笔者提出如下研究假设：

H1：金融规模只有保持在一定区间范围内才会对制造业产业升级起到支持作用。

H2：金融结构(金融市场比重)和金融效率的提升对制造业产业升级起到支持作用。

三、模型构建、变量说明与指标选取

(一)模型构建

参考Rajan和Zingales[19]的研究方法，以制造业产业升级作为被解释变量，以金融规模、金融结构和金融效率作为解释变量，同时将劳动力投入、资本投入和政策环境设置为控制变量，构造基准面板模型如下：

lnMUIit=C+α1lnFAit+α2lnFSit+α3lnFEit+δlnXit+εit

(1)

其中，i是省份；t是年份；MUI是制造业产业升级指数(Manufacturing Upgrade Index)；C是截距项，表示不随个体变化的固定数值；FA是金融规模(Financial Aggregate)；FS是金融结构(Financial Structure)；FE是金融效率(Financial Efficiency)；X是一系列控制变量，表示其他影响制造业产业升级的因素；ε是随机误差项。参考张旭等[20]的做法，为了最大程度地考察金融体系对制造业产业升级的作用，将模型(1)分解为三个模型：α2=0，α3=0时为模型(2)；α1=0，α3=0时为模型(3)；α1=0，α2=0时为模型(4)。

lnMUIit=C+α1lnFAit+δlnXit+εit

(2)

lnMUIit=C+α2lnFSit+δlnXit+εit

(3)

lnMUIit=C+α3lnFEit+δlnXit+εit

(4)

进一步的，在上述模型(2)的基础上，考虑到可能出现的门槛效应，参考Hansen[21]的方法，令虚拟变量I(ρ)=(git≤ρ)，I(·)为指示函数，设定面板门槛模型如下：

lnMUIit=C+β1lnFAitI(git≤ρ)+β2lnFAitI(git>ρ)+δlnXit+εit

(5)

其中，git是门槛变量，ρ是门槛值。当参数估计值在低于门槛值的区间不显著时，表明金融规模无法有效支持制造业产业升级；当参数估计值在高于门槛值的区间不显著时，表明金融规模对制造业产业升级的边际产出效应不明显或递减；当参数估计值显著时，表明金融规模对制造业产业升级存在非线性影响。同样，构造模型(6)和模型(7)分别检验金融结构和金融效率的门槛情况。

lnMUIit=C+β1lnFSitI(git≤ρ)+β2lnFSitI(git>ρ)+δlnXit+εit

(6)

lnMUIit=C+β1lnFEitI(git≤ρ)+β2lnFEitI(git>ρ)+δlnXit+εit

(7)

考虑到有可能出现的多门槛情况，设定金融规模的双门槛模型如下：

lnMUIit=C+β1lnFAitI(git≤ρ1)+β2lnFAitI(ρ1ρ2)+δlnXit+εit

(8)

同理，设定模型(9)和模型(10)分别检验金融结构和金融效率的双门槛情况。

lnMUIit=C+β1lnFSitI(git≤ρ1)+β2lnFSitI(ρ1ρ2)+δlnXit+εit

(9)

lnMUIit=C+β1lnFEitI(git≤ρ1)+β2lnFEitI(ρ1ρ2)+δlnXit+εit

(10)

更多重的门槛模型依此类推，不再赘述。

(二)变量说明与指标选取

被解释变量：制造业产业升级指数(MUI)。制造业产业升级是由于制造业内在能力增强而实现的从较低级别向较高级别跃升的过程。这一过程从最朴素的视角来看，就是一种向好的过程。经济运行中的微观单元——企业通过技术进步、管理提升、新品开发和市场开拓等方式，实现了一系列向好。这一动态过程汇总到产业层面，可能发生的变化包括：总产出增加、优质产能比重增加和盈利能力提升等。在明确以产业内在能力提升为核心标尺的测度原则基础上，本文以产出水平、优质产能和盈利能力分别代表规模升级、结构升级和效率升级，构建了中国制造业产业升级区域指数的测度体系，并运用德尔菲法确定权重，各项指标采用离差标准化法处理后进行加权计算，最后形成取值区间在[0,100]的一组指数。在具体指标的选取上，考虑到数据的延续性和可得性，分别选取工业增加值增速、出口比重和主营业务利润率作为产出水平、优质产能和盈利能力的代理指标。数据来源为《中国统计年鉴》《中国工业统计年鉴》，时间跨度为2000—2016年。

解释变量：金融规模(FA)、金融结构(FS)和金融效率(FE)。(1)金融规模反映的是金融体系通过货币和信用创造为经济运行提供的金融支持程度，是一个量的概念。已有文献衡量金融规模的指标主要包括：金融相关比率、经济货币化率、社会融资规模和广义货币等。由于社会融资规模数据2002年才开始发布，本文选取金融业增加值比重即金融业增加值/GDP作为金融规模的代理指标。(2)金融结构是指构成金融体系各组成部分的分布、存在、相对规模、相互关系与配合的状态，是一个比例的概念。已有文献较多采用的是直接融资与间接融资的比例关系，同样的，考虑到数据可得性，本文选取股票市场市值/GDP作为金融结构的代理指标。(3)金融效率是一国金融资源的配置状态，包括微观金融效率(金融产业本身的投入产出率)和宏观金融效率(金融资源能否通过金融中介和金融市场促进实体经济增长)两方面含义。已有研究宏观和产业经济的文献中，大多数以宏观金融效率代指金融效率，本文选取金融机构各项贷款/金融机构各项存款作为金融效率的代理指标。数据来源为《中国统计年鉴》《中国金融统计年鉴》，时间跨度为2000—2016年。

控制变量：影响制造业产业升级的因素还包括劳动力投入(LBR)、资本投入(FIX)和政策环境(FIS)，本文分别选取地区普通高等学校在校学生人数/地区常住人口数、地区全社会固定资产投资/地区GDP、地方财政一般预算支出/地区GDP作为其代理指标。数据来源为《中国统计年鉴》《中国工业统计年鉴》等，时间跨度为2000—2016年。

主要变量的描述性统计如表1所示。

表1主要变量的描述性统计

四、实证结果分析

(一)基准面板模型估计结果

对模型(1)—模型(4)分别采用固定效应和随机效应进行回归，结果如表2所示。

表2基准面板模型回归结果

注：括号内为t值(固定效应)或z值(随机效应)。***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平,下同。

对上述模型进行Hausman检验，模型(1)—模型(4)均拒绝原假设，故选择固定效应模型。由表2可知，金融规模、金融结构和金融效率都没有对制造业产业升级起到正向支持作用，金融效率的影响最大，金融规模的影响其次，金融结构的影响最小。这一结论与前文H2并不完全一致，其原因可能是金融规模过度导致结构失衡和非市场化企业挤占金融资源引发效率失灵。

(二)面板门槛模型估计结果

为了提高门槛估计的精确度，本文采用格栅搜索法(Grid Search)，以 0.05作为格栅化水平，同时采用自举法(Bootstrap)反复抽样 500 次进行门槛效应的显著性检验，从而最终求解出使残差平方和最小的门槛估计值，结果如表3所示。

表3门槛效应检验结果

由表3的门槛效应检验结果可知，变量lnFA存在单一门槛，但双重门槛未通过显著性检验，而变量lnFS和lnFE单一门槛均未通过显著性检验，故不再考虑其双重门槛情况。lnFA进行门槛效应回归后，得出其门槛值为1.4330，95%置信区间为[1.4215,1.4435]，对对数运算进行反算可知，其相当于金融业增加值占GDP比重为4.19%。

对模型(5)—模型(7)进行回归，结果如表4所示。

表4面板门槛模型回归结果

注：括号内为t值。

由表4的面板门槛模型回归结果可知，当金融业增加值占GDP的比重小于等于4.19%(即lnFA≤1.4330)时，金融规模对制造业产业升级的负向作用较小，影响系数为-0.5029；反之，当金融业增加值占GDP的比重大于4.19%时，这种负向作用将大幅增加至-0.7375，增加幅度为46.65%，这一结论验证了前文H1，说明金融规模存在最优区间。同时，当门槛发生变化时，金融结构对于制造业产业升级的负向作用也将迅速增加，其绝对值由0.0831增加至0.2323，增幅为179.54%；金融效率同样产生类似的变化，绝对值由1.5891增加至1.7166，增幅为8.02%。

(三)对回归结果的分析与讨论

首先，固定效应面板回归结果显示，当前的金融规模、金融结构和金融效率对制造业产业升级的作用虽然显著，但方向均为负向。这说明中国的实体经济和制造业产业升级对于金融的需求并没有得到很好的满足，金融资源在实体领域的供需矛盾和结构性错配仍非常突出，特别是在金融效率方面的短板尤为严重。其次，通过门槛效应检验和面板门槛模型回归，发现金融规模具有显著的门槛效应，而金融结构和金融效率的门槛效应并不显著。回归得出的门槛值为金融业增加值占GDP比重为4.19%，大致相当于欧洲的水平(欧盟4.90%，欧元区4.60%，德国3.59%)，而德国恰恰是制造业稳定发展、稳步升级的典型代表国家，其制造业始终保持竞争优势。实证计算出的门槛值与现实中的期望值不谋而合，进一步验证了只有金融规模保持在适当区间范围，才会对制造业产业升级起到支持作用。最后，金融体系是一个整体，由金融规模、金融结构和金融效率三者有机构成且相辅相成，之所以三者都呈现出负向效应，可能是因为金融规模过度导致金融结构失衡和金融资源被挤占引发效率失灵，这也说明中国的金融体系还有较大的改善空间。

五、研究结论与政策建议

与以往研究只关注金融发展一个角度不同，本文从金融规模、金融结构和金融效率三个维度，通过构建基准面板模型和面板门槛模型，分别考察了2000—2016年中国金融体系对制造业产业升级的作用，并分析了背后的影响机制，主要得出以下研究结论：一是中国的金融规模、金融结构和金融效率对制造业产业升级均具有显著负向影响，当前的金融体系并未有效支持制造业产业升级。二是金融规模对制造业产业升级存在门槛效应，门槛值为金融业增加值占GDP比重4.19%，而2017年中国这一比重为8.00%，金融总量过度的情况较为突出。三是金融效率对于推进制造业产业升级具有最为显著的作用，这就要求中国金融体系进一步提升效率，消除以所有制歧视为代表的若干金融压制行为，进一步激发经济活力，促进经济增长。

基于以上研究结论，笔者提出如下政策建议：一是构建以实体经济增长和关键产业(制造业)升级为“锚”的金融宏观调控机制，让金融回归本源，发挥其经济润滑剂的作用，真正实现在长周期视角下的金融规模、金融结构与金融效率的联动协调，不再靠短期超发货币来解决本该是金融结构优化和金融效率提升的问题。二是进一步推进国民经济和金融体系的市场化改革，有序推进金融开放，通过建立竞争有序、规范统一的高效率的资本市场，形成对创新的全面支撑，让风险定价机制发挥作用，引导社会与经济实现良性发展，避免进一步的“脱实向虚”。三是针对制造业产业的特点，在产业基金、融资租赁、供应链融资、应收账款融资和知识产权融资等领域鼓励创新，为制造业在新的历史条件下实现转型升级提供有效金融支持，使制造业真正成为立国之本、兴国之器和强国之基，推动国民经济在新的历史时期实现高质量发展。