珠三角金融集聚对制造业集聚影响的实证分析

郭宝琳，谭蓉娟

（广东工业大学经济与贸易学院，广东广州510520）

一、引言

供给侧结构性改革是为了达到提高经济发展效率和质量的目标，寻找新的经济增长点。加快和完善金融资源配置效率被认为是整体供给侧结构性改革的应有之义与关键环节［1］。珠三角金融集聚专业化已逐步加强，现已有两个代表性的金融集聚中心广州、深圳，珠海、佛山等其他城市在金融特色服务上也具有各自的优势。同时，在区位优势和制度优势的共同作用下，珠三角打造了一批具备比较优势的制造业集群体。珠三角现有规模较大的制造业集群体基本上是在“一村一品，一镇一业”的规律下发展起来的，如东莞清溪的IT制造业、顺德乐从家具等等［2］。

2019年4月，《广东省培育世界级先进制造业集群总体方案（2019-2022年）》提出，促进要素集聚，优化集群布局，高起点培育建设一批世界级先进制造业集群。珠三角发达的金融市场能够给制造业提供更加便捷、高效的融资途径，提供充足的资金支持，有利于解决当前发展中面临的两重难题和世界级先进制造业集群的打造［3］。在此背景下开展研究，有利于解答以下问题，即珠三角的金融集聚能否为制造业产业结构调整提供动力，从而促进制造业的集聚，进而促进经济高效益的发展；这种作用是否存在区域异质性，是否存在金融子行业异质性。开展珠三角金融集聚对制造业集聚影响力的实证研究，有助于丰富和发展金融集聚理论和产业集聚理论，提高珠三角金融资源配置效率以及促进金融资源的优化整合，更好地发挥金融业支持实体经济增长的杠杆作用，对解决珠三角制造业产业集聚发展过程中存在的问题、打造世界级先进制造业集群等均具有重大的理论意义和实践价值。

二、文献综述

长期以来，学术界格外关注产业集聚影响因素研究，在众多产业发展和集聚的影响因素中，金融对产业发展和集聚的作用是巨大的，在《国富论》中，斯密提到“谨慎的银行活动可推动一国产业”。从金融规模、金融结构角度，Benston对银行业的规模效率研究发现，银行规模效率提升会影响到其他产业的发展［4］。林毅夫、章奇等研究表明，当金融具有与制造业规模相匹配的结构，就能高效地实现企业资金需要从而助推制造业的发展［5］。从金融配置资本效率角度，张小蒂、王永齐等研究表明金融市场效率与产业集聚的规模和效果成正比［6］。由此可见，适度的金融规模、合理的金融结构和高效的金融效率是产业发展与集聚的重要支撑。

金融全球化的深化正在加速世界一些核心城市和地区金融资源的集聚，金融产业集聚由此诞生。但目前研究还比较少涉及金融集聚对产业集聚的影响，在理论分析领域，ShoiTocks认为金融集聚增加了各企业间沟通交流的便利性，从而吸引相关行业集聚［7］。黄解宇发现金融集聚可以满足产业集聚的融资需求且加快信息传递，促进区域性产业集聚。［8］在实证研究领域，有研究涉及金融集聚对区域经济和产业结构的影响，Levine认为金融资本是产业集聚形成的一种产业要素，在产业集聚形成的过程中能够起到积极作用［9］。孙晶、李涵硕认为，金融集聚增加了企业在产业集聚区的投资和借贷渠道且提高了资本配置效率［10］。

随后，也有学者从空间角度探讨影响的区域差异性。孙晶、李涵硕的研究可知，我国东部地区的金融集聚规模在促进产业结构改善方面起着关键作用，但对中西部地区影响不大。［10］还有学者从空间溢出效应角度展开研究。李林等首次从空间和地理角度展开研究，发现我国金融集聚的空间溢出效应有限。［11］李红、王彦晓等研究发现金融集聚存在空间溢出效应，且能带动各种要素的集聚。［12］还有部分学者从金融子行业异质性角度展开研究。由吴茂国的研究可知三大金融子行业的影响具备异质性，证券业未产生显著影响，保险业推动当地经济发展。［13］随着金融集聚研究的深入，学者们开始研究它是否对产业结构和经济发展产生不好的影响。陆军、徐杰的研究表明，由于北京金融业过大的集聚效应，周边地区的资本等要素趋向于聚集在北京。［14］

梳理上述文献发现，现有研究主要侧重金融集聚或产业集聚的某一方面，而分析金融集聚对产业集聚的影响以定性为主，但没有学者系统地对金融集聚对产业集聚的影响进行定量实证分析，尤其是以珠三角为样本的研究。在金融集聚对产业结构影响的研究中主要是运用空间计量模型来实证分析金融集聚的空间异质性和集聚的空间效应。本文从区域城市层面，以珠三角9个城市2007年-2017年的制造业产业数据和金融产业数据为样本，采用空间计量模型实证检验金融业以及三个金融子行业（银行、证券和保险）集聚对制造业产业集聚影响的差异，且以Moran’s I指数测度制造业集聚和金融集聚的空间溢出效应。

本文研究主要有两方面的贡献。一是拓展了现有金融集聚对产业集聚影响的定量实证研究。现金融集聚对产业集聚影响的分析以定性为主，但缺少对这一研究领域的定量研究。二是以珠三角作为样本。现有研究还未有从珠三角城市群的视角分析金融集聚对制造业产业集聚的影响，本文的实证研究丰富了这一领域的经验证据。通过对该问题的研究，除了能确定影响区域制造业集聚的关键因素外，还能为珠三角优势产业的整合和打造世界一流的先进制造业集群提供参考。

三、研究设计

（一）模型设计

第一，先比较金融业中银行、证券和保险三大子行业的集聚水平对制造业集聚影响的异质性。第二，一个地区的制造业产业集聚程度除受当地金融发展水平的影响之外，地区制造业劳动力密集度、地区对外开放程度、地区市场需求、地区城市化发展水平等也是重要的影响因素，因此将其作为模型的控制变量。在面板计量模型的确定前，由于金融三大子行业集聚程度、制造业产业集聚程度和模型中的控制变量皆为比值，模型中的变量无须做对数化处理也可保证模型的平稳性。借鉴Anselin［15］做法，空间滞后模型（SLM）见公式（1），空间误差模型（SEM）见公式（2）（3）。

在公式（1）中权重矩阵为Wij，WijEmanujt是相邻地区j制造业集聚对本地区i制造业集聚的影响。在公式（2）和（3）中空间误差项为Wijμj，表示相邻地区j未观测因素对本地区i制造业集聚的影响。market_demandit是i地区在t时期的市场需求水平，opennessit为i地区t时期的对外开放度，laborit为i地区在t时期的制造业劳动密集度，urban_levelit表示i地区在t时期的城市化发展水平，εit表示随机误差项，μit为扰动项。

（二）Moran’s I指数

Moran’s I指数能测度珠三角制造业集聚和金融集聚的空间溢出效应，具体见公式（4）。

Moran’s I值处于［-1，1］区间，若大于0则表明地区间呈空间正相关性，若小于0则呈负相关性，若趋近于0空间分布则趋于随机。权重矩阵有邻接、社会经济和空间距离矩阵，由于珠三角各城市地理位置相邻，可运用空间邻接权重矩阵来分析珠三角金融集聚和制造业集聚的空间溢出效应。在邻接空间权重中当两地有共同边界时权数取1，否则权数取0。

（三）变量说明

1.被解释变量：制造业产业集聚程度（Emanu）

本文选择了陈国亮［16］和杨仁发［17］的方法来计算地区制造业产业集聚程度，具体见公式（5）。确定一个地区的制造业产业集聚程度的代理变量为区位熵指数，制造业区位熵中各变量的描述详见表1。

2.核心变量：金融集聚程度（Efinance）

本文选取了李林、丁艺等［11］和黎杰生、胡颖等［18］的方法来计算金融集聚程度，用金融业区位熵指数来衡量某地区金融行业的专业化程度，公式（6）（7）（8）（9）中的区位熵各变量描述说明见表1。

表1 各区位熵变量描述说明

（1）金融业区位熵

（2）银行业区位熵

（3）证券业区位熵

（4）保险业区位熵

3.控制变量

本文参考赵伟［19］、樊秀峰和康晓琴［20］的做法，将地区制造业劳动力密集度、地区对外开放程度、地区市场需求、地区城市化发展水平控制变量纳入模型中，控制变量的描述说明详见表2。

表2 控制变量说明

（四）数据来源说明

出于对数据连续性和可获得性的考虑，本文样本的时间跨度为2007年-2017年。在上述变量中，制造业区位熵指数、银行业区位熵指数、保险业区位熵指数、地区制造业劳动力密集度、地区对外开放程度、地区市场需求以及地区城市化发展水平变量的相关数据均是来自历年广东统计年鉴和珠三角各市的统计年鉴，并且通过数据整理得到。证券业区位熵指数中的A股总股本数据来自Wind金融数据库。

四、实证结果及分析

（一）珠三角金融集聚和制造业产业集聚的空间溢出效应

本文基于Moran’s I指数并采用双边检验进行全局分析以检验珠三角金融集聚和制造业产业集聚的空间溢出效应。从表3可知2007年-2012年制造业集聚Moran’s I的值均大于0，除2009年在10%水平下显著外，其余都在5%水平下显著，Z值均为正且大于1.96临界值，说明2007年-2012年珠三角制造业集聚的空间正相关性和聚集性明显。但从2013年开始Moran’s I为负且2016年通过1%显著性检验，其余年份在5%水平下显著，Z值均为负且小于-1.96临界值，表明从2013年开始，珠三角制造业集聚开始呈显著的负相关性和离散性。

表3 全局Moran’s I指数

经过对Moran’s I的局部空间自相关性分析可知，Moran’s I的异常值出现在广州和东莞两个城市，广州从2007年开始制造业专业水平呈下降趋势，从2013年开始下降幅度逐年加大，而其他城市的制造业专业化水平均呈逐年上升趋势或基本持平。其原因是广州制造业劳动力的低成本比较优势在逐步下降，加之邻近城市制造业的逐步崛起，使得制造业就业人口大量外流，部分制造行业出现产能过剩，制造业集群规模化在落实过程中出现集聚功能不足等问题，从而导致广州的制造业集聚从显著空间正相关性变为显著空间负相关性。而东莞在2013年制造业专业化水平呈显著上升趋势，因为从2010年开始着手制造业产业转型和升级，金融机构对高新技术制造业企业融资力度在明显增大，高新技术制造产业也得到快速发展。这项改革于2013年开始见效，自2010年以来，高科技制造公司的数量已翻了一番，产业规模快速提升。因此，东莞的制造业集聚程度显著增高，与邻近城市的制造业集聚水平的差异程度从2013开始突然加大。

在整个研究时期里，珠三角各城市的金融集聚Moran’s I指数全部为负，全部年份均不显著，且Z值均在-2.58到2.58之间，这表明珠三角各城市的金融集聚呈空间随机性的可能性更大，即空间自相关性不强。这是由于珠三角各城市之间的金融发展水平、发展规模和发展速度存在巨大差距所致。

（二）珠三角金融集聚对制造业产业集聚影响的实证分析

在进行模型估计之前要先判别是采用空间误差模型还是空间滞后模型。第一步是在没有考虑空间效应的前提下，先用stata14回归分析传统面板数据模型。第二步是用空间误差模型和空间滞后模型进行极大似然估计（ML）回归分析，第三步是结合Anselin等［21］的选择原则对模型进行判断选择。表4的检验结果说明采用空间误差模型（SEM）更优。最后用Hausman检验空间误差模型的随机效应和固定效应适用性，结果为13.15，说明空间误差的固定效应模型更加合适。

表4 模型适用性检验结果

从估计结果来看，珠三角各城市制造业集聚的空间自回归系数估计值大于0且通过1%显著性检验，说明珠三角内各城市的相邻地区未观测因素对本地区制造业集聚的影响显著，相互溢出效应明显。由于珠三角各城市在地理位置上相邻，且各城市的制造业集聚相对全国来说具有较高水平，但珠三角内各城市之间的制造业集聚发展还是存在一定差距的，在各种因素驱动下使得珠三角制造业集聚的空间溢出效应明显。在制造业集聚发展初阶段，广州、东莞、深圳、佛山、中山、珠海等城市的制造业集聚效应带来了市场之间和前后向的产业关联及知识外溢效应，制造业集聚地急速增加的劳动力等生产要素，也使制造业集聚效应明显增强。随着珠三角一体化的加强，各城市制造业产业分工明确，在制造业集聚的第二阶段，集聚地生产成本的提高等因素，使得制造业逐渐转移到相邻城市，从而增强相邻城市的制造业集聚效应。

从表5和表6可知，三大金融子行业一起回归的结果与单个子行业的结果没有显著差异，表明结果稳健。从表5可知，金融业对制造业集聚的影响系数为正，表明珠三角金融集聚对制造业集聚总体上存在推动作用，但作用不太显著。表6可看出银行业的影响系数为负，说明银行业发展没有对制造业集聚产生显著促进作用。究其原因，珠三角的私营制造企业较多，近年高新技术制造型企业也逐年增多，这类企业急需研发资金但缺乏抵押物，出于合规和审慎角度考虑，银行较难对这些高新技术制造型企业提供充足的金融支持。故而银行业的集聚对珠三角制造业集聚的实证结果显示出抑制作用。珠三角内证券业集聚对制造业集聚的影响系数为0.156，且通过5%显著性检验。其原因是证券公司很好地解决了高技术、高成长型制造企业融资难问题，因证券业集聚促使金融产品创新和融资手段多样化，以吸引高新技术制造企业向证券业集聚区集聚。保险业集聚的影响系数为0.007且不显著，说明保险业发展对制造业集聚推动作用有限，其原因是保险资金的利用程度不高，虽然现在保险市场开始尝试保险类产品的创新，提供了更多的投资选择给制造业企业，但保险金融产品创新还是较弱，因此保险业对制造业集聚水平的提升作用有限。

表5 基于SEM固定效应模型的单个金融子行业估计结果

表6 三大金融子行业集聚对制造业影响的回归结果

最后是对控制变量分析，地区市场需求（market_demand）、地区对外开放度（openness）、地区制造业劳动密集度（labor）和地区城市化发展程度（urban_level）的系数分别为 -0.004、-0.008、3.561、0.043，除地区市场需求不显著之外，剩余三个控制变量都显著，这表明当地对外开放度、制造业劳动密集度和城市化发展程度也是珠三角各城市的制造业集聚水平的重要影响因素。

由实证结果可以看出，珠三角对外开放度对制造业集聚具有一定影响。这说明，在珠三角对外开放过程中外资流入是关键环节，当珠三角的发展水平落后于FDI带来的技术和知识溢出的速度时，FDI就会对城市的制造业集聚产生抑制作用。另外，珠三角的FDI相较于国内其他地区处于领先水平，FDI规模的极度扩大所产生的“挤出效应”会抑制当地制造业集聚水平的提高。而珠三角制造业劳动密集度对制造业集聚具有显著推动作用。这是因为珠三角具有较高的制造业劳动密集度，其通过“内部规模经济”和“城市化经济”等方式，产生劳动力池效应、规模效应及交流经济效应，促进知识交换模式的专业化，有利于打造制造业集群体。最后，珠三角城市化发展水平也促进了制造业集聚。其原因是城市化发展水平关乎制造业集聚的整体环境，包括经济的硬环境和人力文化的软环境，地域环境的改善会明显提升制造业集聚水平。

五、结论与启示

本文基于珠三角9个城市2007年-2017年的面板数据，通过构建空间计量模型来进行金融集聚对制造业集聚影响的实证分析。研究发现，空间溢出效应在珠三角制造业集聚方面表现明显，但在金融集聚中表现不明显。由于珠三角各城市位置相邻，且各城市的制造业集聚相对全国来说具有较高水平，但珠三角内各城市之间的制造业集聚发展水平还是存在一定差距，在知识外溢效应、区域一体化等因素驱动下，空间溢出效应在制造业集聚方面表现突出。

珠三角金融集聚对制造业集聚总体上存在一定推动作用。不同金融子行业的集聚对制造业集聚的影响具有异质性，银行业发展没有对制造业集聚产生显著促进作用，证券业集聚显著促进制造业集聚的发展，保险业集聚对制造业集聚积极作用有限。金融集聚不是珠三角制造业集聚水平的唯一影响因素，地区对外开放度、地区制造业劳动密集度及地区城市化发展水平等也对制造业集聚具有显著的影响，其中，对外开放度对制造业集聚有抑制作用但抑制作用小，而制造业劳动密集度对制造业集聚的促进作用最大，城市化发展水平对制造业集聚的促进程度有限。

通过研究本文提出如下促进珠三角打造世界级先进制造业集群的政策建议。首先，建设多层次、多元化的珠三角融资体系，加强珠三角各城市间金融市场的深度合作和互联互通，开发更多的融资和跨境融资渠道，促进金融服务倾斜于高新技术制造产业，这些举措对珠三角制造业集聚水平提升具备积极作用。此外，还应重视证券业对制造业集聚的积极推动作用，进一步发展壮大珠三角各城市证券业，充分发挥证券业对制造业集聚的保障和风险分散功能。其次，要提升制造业集聚水平，关键是要重视劳动力集聚对制造业集聚的巨大推动作用。政府应制定相应的制造业劳动力倾向性政策，引导劳动力流入，充分发挥劳动力集聚对制造业集聚所产生的集聚效应。应当考虑留住高素质人才，如为高素质人才提供相应的优惠政策等。最后，充分发挥制造业集聚效能以提升珠三角地区的经济实力，为珠三角制造业劳动力集聚提供肥沃的经济土壤，同时通过完善交通体系等措施来避免劳动力集聚带来的拥挤效应。

本文首次以珠三角作为样本探讨金融集聚对制造业集聚的空间溢出效应及其影响，采用空间计量模型探讨金融业及其三个子行业对其影响的行业异质性。但本次研究使用的空间权重矩阵只关注了位置相邻关系，而没关注其他因素，运用了空间邻接权重矩阵，这会对本文的结果产生一定影响，这点不足将会在未来的研究中不断改进。