加快推进宁波金融与实体经济融合发展对策研究

汤宁

摘要：本文以宁波金融与上市公司的融合度为切入点，在分析宁波金融与上市公司发展的现状基础上，测算基于灰色关联模型的宁波金融与上市公司融合度，针对存在的问题，提出了转变政府推进金融与实体经济融合理念、提升金融服务实体经济质效、增强实体经济竞争能力和营造公平有序的金融与实体经济融合发展环境等政策建议。

Abstract： This article takes the integration of Ningbo Finance and listed companies as the starting point. Based on the analysis of the current situation of the development of Ningbo Finance and listed companies， this paper estimates the integration degree of Ningbo Finance and listed companies based on the gray correlation model， and proposes the policy recommendations， including transforming the government's idea on promoting the integration of finance and the real economy， improving the quality and efficiency of financial services in the real economy， enhancing the competitiveness of the real economy， and creating a fair and orderly environment for the integration of the financial and real economy.

关键词：实体经济;灰色关联模型;融合度;融合

Key words： real economy;grey correlation model;integration degree;integration

中图分类号：F127;F832.7                              文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311（2020）12-0001-04

0  引言

2017年 7月15日在中央金融会议上，习近平总书记强调指出：服务实体经济，防控金融风险，深化金融改革，促进经济和金融良性循环健康发展。十九大报告也强调：深化金融体制改革，增强金融为实体经济服务的能力。

金融与实体经济唇齿相依，金融本质、产生和发展都离不开实体经济。为了更好的理解金融为实体经济服务的本质，本文以宁波金融与上市公司的融合度为切入点，分析宁波金融与上市公司发展的现状，探讨推进宁波金融与上市公司融合发展对策建议。

1  宁波金融与上市公司发展现状

1.1 宁波金融发展现状

2018年，宁波市金融运行稳中向好。主要表现为：金融服务组织机构健全各项贷款余额接近两万亿元;信贷投向结构更趋优化，重点领域和薄弱环节的金融服务持续强化;金融服务业务提升;防范化解重大金融风险的能力增强;金融监管改革稳步推进。

1.1.1 金融服务组织机构健全

据宁波市统计局数据，2018年宁波市拥有政策性银行3家，大型银行14家，股份制商业银行11家，城市商业银行11家，外资银行5家，已初步形成了城乡银行营业网点多、金融服务辐射能力强的长三角南翼金融服务中心。

1.1.2 金融支持重点领域、薄弱环节的力度增强

2018年，宁波市企业新增贷款占比上升，政府类和住户新增贷款占比下降。至年末，全市非金融企业及机关团体贷款比年初增加996.20亿元，新增额占比提高20.8个百分点。其中将核销、转让、证券化等因素还原后，制造业贷款同比增长13.8%;政府类行业（政府类行业包括：交通运输、仓储和邮政业，租赁和商务服务业，以及水利、环境和公共设施管理业。）贷款比年初增加155.28亿元，新增额占比下降23.0个百分点;住户贷款比年初增加1150.34亿元，新增额占比下降24.6个百分点。至年末，全市普惠金融领域贷款余额1608.65亿元，同比增长14.3%。

1.1.3 金融服务业务提升

近年来，寧波金融机构本外币存贷款业务持续增长，业务发展迅速。以2017年宁波市统计局数据显示，2017 年宁波金融机构本外币存款总额为181491481万元，相比2016年，增长6.80%，2017年宁波金融机构本外币贷款总额为177624725万元，相比2016年，增长6.85%，2017年宁波金融机构本外币存贷4款业务量仅次于杭州、苏州两城市之后。2018年，全市金融机构一般性贷款加权平均利率为5.73%，低于上半年0.27个百分点，低于全省0.37个百分点;企业贷款加权平均利率为5.26%，低于上半年0.18个百分点，低于全省0.27个百分点。

1.1.4 金融资产优质

由《中6国城市金融生态环境评5.88价报告》评价结果显示：50个城市的 “城市金融生态环境”中经济基础排名：5.46上海、深圳、宁波;50个城市的“城市金融生态环境”中地方金融发展排名第14.874名;50个城市的“城市金融生态环境”中地方政府公共服务排名第2名。据2018年宁波市统计局数据，目前宁波拥有分行（分公司）、1464家银行支行，792储蓄所，65家证券经营机构和51家保险经营机构，由此宁波金融产业的发展前景持续向好。2018年末，宁波市不良贷款余额247.82亿元，比年初减少71.90亿元，不良贷款率1.24%，比年初下降0.56个百分点。

1.1.5 金融监管改革稳步推进

近年来，宁波市逐步完善金融监管体系，建立金融风险预警体系和风险化解机制，提高金融统计完整性和及时性。健全信息披露制度，建立定期磋商制度、定期出版分析报告，使宁波金融监管改革稳步推进，金融监管工作机制逐步落实。

1.2 宁波上市公司发展现状

截止到2018年12月31日，宁波市上市公司共有75家，上市公司数量在全国排名第10，在浙江省排名第2。2018年宁波上市公司共实现营业收入、实现归属于母公司净利润分别3541.7亿元、313.5亿元，在浙江省内排名均为第2。

1.2.1 筹资情况

2018年12月31日，宁波上市公司直接融资为254.4亿元，占浙江省全部上市公司融资额的29.71%，全省排名第1。宁波上市公司接融资总额为1389.9亿元，比2017年增加了316.4亿元，增长比例为22.7%，高于全国同期增长率。

1.2.2 重组并购

为优化调整宁波产业结构，促进产业升级，宁波上市公司注重重组并购。截止2018年12月31日，宁波上市公司中，共有29家发生重组并购42次，并购金额140.1亿元人民币，在浙江省内，宁波上市公司并购数量与并购金额分别排名第2、第3。2018年宁波上市公司产生2起海外重组并购，涉及并购金额1.6亿元人民币。

1.2.3 财务指标

2018年度，宁波A股上市公司营收合计3541.7亿元，归属于母公司股东的净利润313.54亿元，与2017年度相比，增长率分别为18.48%、17.08%。而同期全国营业收入、归属于母公司的净利润增长率分别为12.29%、-1.51%，在营收增速和归母净利润增长率指标上，宁波A股上市企业明显优于全国上市公司平均水平。

从宁波上市公司流动资产周转率来分析，存货周转率较低，应收账款周期率也较低。从宁波上市公司偿债能力来分析，短期偿债能力处于全国平均水平。

2  基于灰色关联模型的宁波金融与上市公司融合度分析

灰色关联分析是灰色系统理论的一个分支，通过构建灰色系统，计算系统内不同因素间的关联程度，以序列曲线几何形状的相似程度为基础，然后计算不同序列之间的关联度。灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量，非常适合动态历程分析。将上市公司与金融两系统视为一个已知部分信息的不确定性整体，通过构建灰色关联模型，测算宁波金融业与上市公司间的关联程度，而关联程度的高低反映宁波金融与上市公司二者间紧密与否。

2.1 模型建立

灰色关联度有多种模型，本文采用邓氏灰色关联度模型来计算，计算共有以下4步：

①确定参考数列和比较数列。

②对参考数列和比较数列进行无量纲化。由于比较数列、参考数列的物理意义不同，引进数据的量纲也不相同，为了消除不同指标单位和数量级的影响，保证实证分析不失真，在分析灰色关联度时，首先要进行无量纲化处理。

③计算灰色关联系数ξ（Xi）。通过下面计算公式，计算比较数列与参考数列对应元素的关联系数。

ξ（Xi）=（min+ρ*max）/（Xi+ρ*max），其中ρ为分辨系数，ρ>0，通常ρ取0.5。

④计算关联度ri。由下列公式计算关联系数的均值，来反映比较数列与参考数列的关联关系。将m个子序列对同一母序列的关联度按大小顺序排列起来，便组成了关联序，反映了对于母序列来说各子序列的“強弱”关系。

2.2 样本选择与数据来源

本文分析研究范围主要包括金融业与宁波上市公司关联度分析，选择2009年至2018年共10年间宁波金融业总产值与在深圳证券交易所上市的14家上市公司：荣安房产、宁波华翔、宏润建设、广博股份、康强电子、韵达股份、天邦股份、宁波银行、宁波东力、理工环科、圣莱达、围海股份、中大力德、兴瑞科技净利润的数据进行分析。见表1。

2.3 灰色关联分析过程

本文采用邓氏灰色关联度模型来计算，包括以下4个过程：

2.3.1 数据无量纲化处理

比较数列、参考数列的物理意义不同，引进数据的量纲也不相同，为了消除不同指标单位和数量级的影响，保证实证分析不失真，在分析灰色关联度时，首先要进行无量纲化处理。对数据进行初值化处理对数据进行归一化，可以得到如表2所示。

2.3.2 比较数列和参考数列的绝对差值

本文的参考序列为金融业Y（t），比较序列为荣安房产、宁波华翔、宏润建设、广博股份、康强电子、韵达股份、天邦股份、宁波银行、宁波东力、理工环科、圣莱达、围海股份、中大力德、兴瑞科技。

计算各序列的级差绝对值，是指用无量纲化后的各因变量数据Y（t）与自变量数据Xi（t）相差后取绝对值，并找出最大值和最小值。从表3可以发现最大值为82.811，最小值为0。

2.3.3 计算关联系数

关联系数反映比较序列与参考序列之间的接近程度，关联系数越大，说明比较序列与参考序列关联程度越强，反之说明比较序列与参考序列关联程度越弱。关联系数通过下面公式计算得到。见表4。

关联系数ξ（Xi）=（minmin│Xi│+ρ*maxmax│Xi│）/（│Xi│+ρ*maxxmax│Xi│），其中ρ为分辨系数，ρ>0，通常取0.5。

2.3.4 关联度排序

根据关联度计算分式：r（i）=∑ξ（Xi）/n。

2.4 实证结果分析

根据邓氏灰色关联度模型，计算得到2009-2018年期间宁波上市公司与金融业关联度如表5所示。实证结果如下：

①在深圳证券交易所上市14家企业中，与金融业融合度最弱的分别是广博股份、圣莱达黑、天邦股份;与金融业融合度最强的前三位分别是宏润建、理工环和宁波华翔。

②主营是商务服务业的广博股份，与金融业的融合度最低。说明商务服务业等传统服务业在金融支持、金融服务水平等方面有待于加强。

③康强电子等新兴制造产业，金融支持培育进程缓慢。虽然宁波出台了一系列推进战略性新兴产业加快发展的政策措施，但战略性新兴产业，总体规模较小，区域性龙头企业缺乏，在新兴产业培育进程方面跟深圳、苏州等城市差距较大。

④韵达股份等运输仓储企业与金融业的融合度较低，亟待金融融合与支持。运输仓储作为宁波临港产业的主要组成部分，在金融服务与创新上，要支持临港产业改进工艺技术标准，强化临港工业区块生态化改造，加快临港产业转型升级。

3  对策建议

3.1 转变政府推进金融与实体经济融合理念

①变革融合导向。依据宁波上市公司发展态势，加强融合引领，注重质量提升，加强效益、生态发展和创新发展，促进上市公司上市公司综合竞争力提升。

②主导产业融合。坚持“有所为，有所不为”的指导思路，立足宁波主导产业发展基础、资源要素禀赋、未来发展方向，选择战略性产业、新兴产业的主导产业进行重点融合，聚焦宁波主导产业发展优势。

③明确政府职能。明确政府职能，遵循市场经济发展规律，为宁波上市公司在平台搭建、要素供给等方面提供良好的营商环境。

3.2 提升金融服务实体经济质效

①发挥普惠金融信息服务平台的作用。加快平台推广运用，充分发挥平台信息查询、“培育池”企业推荐、融资对接等功能。

②支持国家制造业高质量发展示范区创建。围绕“246”万千亿级现代产业集群建设，金融机构要分层次、有重点地支持智能制造、绿色制造、服务型制造等细分领域和“单项冠军”、“隐形冠军”的培育发展。

③加强货币政策工具的运用。做好宏观审慎评估（MPA），综合运用定向降准、再贷款、再贴现等工具，保持市场流动性合理充裕，加强市场预期引导。

3.3 增强实体经济竞争能力

①实体经济基础升级。宁波市将实施工业“四基”产业链培育工程，制定出台“一链一策”产业链培育方案，加快伺服电机等10条产业链培育。围绕“四基”领域关键产品、技术和工艺，开展精准靶向攻关，实施5项产业链协同创新项目，谋划和组织一批符合国家强基工程专项和各类“一条龙”应用计划项目。

②实体经济加快创新建设。加快建设制造业创新中心，创新培育机制，力争国家级制造业创新中心实现突破，争取国家级科技转化平台（智能制造领域）在宁波落地;引导和支持企业建设创新载体，重点推动万华化学研究院、吉利研究院、中石化宁波材料研究院等建设。

3.4 营造公平有序的金融与实体经济融合发展环境

①进一步完善金融服务实体经济机制。深入开展“三服务”专项行动，完善“一十百千”中小企业公共服务平台网络体系，加快实现百窗互联;优化产业政策。紧贴企业需求，制定推动主导产业高质量发展的专项政策和细分行业、重点工程的个性化扶持政策，建立完善“1+12”政策体系，推动产业政策向普惠化、功能性转变。

②研究设立金融与实体经济融合发展基金。转变政府财政补助方式，融合优化财政资金使用方式，研究设立金融与主导产业融合发展基金，完善创投基金、股权投资基金、产业发展基金等方式，培育金融与主导产业紧密融合。

③完善“金融”等要素供给机制。大胆探索金融、科技创新等要素配置、消除要素配置中的体制阻力，发挥市场经济在要素配置中的作用，提高要素配置效率和利用率。

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