县域财政金融服务的产业结构升级效应及异质性
2020-12-28刘晓敬
刘晓敬
摘 要:论文基于2010—2016年中国912个非贫困县和477个贫困县的面板数据,利用动态面板工具变量回归方法实证研究了财政金融服务及二者联动对县域产业结构升级的影响效应及其区域异质性。结果显示,财政金融服务在贫困县和非贫困县均有利于促进产业结构升级,而且该作用效应会随着产业结构水平的提高而不断增大;因为当前县域财政金融服务不协调,所以财政金融服务联动对产业结构升级的影响不显著,并且在贫困县与非贫困县表现出明显的差异;财政服务对县域产业结构升级的作用效应在贫困县更大,金融服务的作用效应在非贫困县更大;贫困县财政服务对县域产业结构升级的作用效应大于金融服务,非贫困县金融服务的作用效应大于财政服务。因此,在促进县域产业结构升级的过程中,既要加强财政金融服务强度以及二者的协调配合,又要制定差异化的财政金融服务政策以充分发挥二者的区域比较优势。
关键词:财政服务;金融服务;产业结构升级;动态面板分位数回归;异质性
[中图分类号] F832 [文章编号] 1673-0186(2020)010-0079-011
[文献标识码] A [DOI编码] 10.19631/j.cnki.css.2020.010.007
一、引言
在我国经济体系中,县域是联结城市和农村的重要中心环节,是全面建设小康社会重难点问题——“三农”问题的集中区域。改革开放以来,中国经济快速发展并出现“中国增长之谜”的主要原因在于县域地区之间的竞争和县域经济的快速发展。统计数据显示,2002年中国县域地区国内生产总值仅为5.64万亿元,2010年县域经济总量首次超过国民经济总量的50%,2012年县域GDP总量占全国GDP总量之比为51.91%,到2016年该比例已超过64%,县域经济在2003—2016年间年均增长率超过16%,远高于同期国民经济整体的增速。中国县域经济能够得到迅速发展,一方面是由于要素投入的增加和生产效率的提高,另一方面是产业结构升级所释放的结构红利[1]。在县域资源要素总量有限和县域企业技术创新能力后劲不足的约束下,产业结构升级成为县域经济增长的主要动力。县域地区产业结构升级主要以农村工业化和城镇化推动为主导,推动传统农业和低端制造业向以服务业为主的现代产业升级[2-3]。无论是以农村工业化推动还是以城镇化推动,政府引导和市场作用都是县域产业结构升级的两个重要影响因素,财政支出是政府引导产业发展的重要工具,金融服务是市场发挥作用的重要手段和渠道。因此,财政金融服务对产业结构升级的作用,从理论上讲,县级政府在财政支持和县级金融机构在信贷决策的过程中均具有一定的信息优势,可以将有限的财政金融资源配置到经济效益高、市场带动力强的产业,从而带动县域产业结构升级。然而,现有文献关于县域财政金融服务影响产业结构升级的理论和实证研究可谓乏善可陈。那么,县域财政金融服务是否能够推动地区产业结构升级,财政金融服务是否能够协同推进产业结构升级,财政金融服务对产业结构升级的影响效应在贫困县与非贫困县之间是否存在明显的异质性,本文试图利用中国县域数据和分位数回归分析方法来验证和分析以上几个问题,以期对现有相关研究进行补充。目前关于财政金融与产业结构的研究主要集中在以下几个方面。
一是财政政策与产业结构调整优化。李子伦和马君总结和比较了典型国家财政支出政策、财政税收政策支持产业结构升级的经验,据此给出了中国的启示[4]。安苑和王珺研究发现市场化水平的提高可以有效缓解地方财政行为波动对产业结构升级的负向影响[5]。杨晓锋实证研究发现地方财政支出在即期对产业结构优化有显著的促进作用,但随着时间的推移将逐渐显现出弱阻碍作用[6]。严成樑等实证研究发现增加生产性财政支出和福利性财政支出均可加快产业结构优化升级[7]。刘兰娟等、董万好和刘兰娟、贾敬全和殷李松分别实证研究了财政支出结构和支出总量对产业结构调整的影响,发现财政科技支出、财政教育支出和财政总支出都有利于产业结构升级[8-10]。安苑和宋凌云研究发现财政支出结构调整有助于产业结构升级,但其作用效益受制度和市场化水平的约束而呈现出异质性[11]。褚德银和建克成研究发现税收政策尤其是所得税有利于产业结构升级,教育支出和科技支出有利于产业结构升级,而财政支出总量、投资性支出和行政管理支出均对产业结构升级具有显著负效应[12]。
二是关于金融与产业结构调整优化。一些学者发现金融集聚有助于促进产业结构优化升级[13-16],王立国和赵婉妤发现金融规模扩大和金融结构合理化对产业结构升级具有积极促进作用[17],李媛媛等发现金融创新有利于促进产业结构升级[18],王定祥等发现银行资本深化对产业结构合理化和高级化产生显著促进作用[19]。鲁钊阳和李树发现农村正规与非正规金融发展有利于产业结构升级,而且两种在促进区域产业结构升级方面具有明显的互补效应[20]。吾尔格勒、菲斯曼和勒夫的研究均发现金融发展水平的提高对产业结构升级具有显著促进效应[21-22]。与上述研究结论存在不同的是,宾赫等、陶爱萍和徐君超研究发现金融发展推动产业結构优化存在门槛效应[23-24]。三是关于财政金融政策对产业结构调整优化的影响差异。拉杨和英格拉斯,郭晔和赖章福发现虽然财政政策有助于产业结构调整,但货币政策对产业结构调整的促进效应不明显[25-26]。郭琪和鲁钊阳发现财政政策对产业结构优化的作用要大于金融政策,财政政策对金融政策的影响具有干预作用,而且在产业结构调整过程中存在金融职能的财政化趋势[27-28]。何恩良和刘文研究发现金融资本有助于产业结构合理化,但是地方政府在受到财政压力的情况下,会对金融机构实施干预行为,进而不利于产业结构升级[29]。当然,上述结论在某些特定的领域或地区并非如此,反而存在金融创新政策比财政投资政策更有优势的情况[30]。尚晓贺和陶江发现财政科技支出和银行信贷有助于促进产业结构转型升级[31]。
由此可见,对于县域地区而言,财政政策除了财政支出以外,税收政策也是政府宏观调控的一种重要手段,政府可以根据区域特色灵活使用多样化的税收优惠政策,通过产量效应和替代效应影响产业结构优化。比如:政府对战略性新兴产业、高端制造业等产业实施税收优惠政策,相关产业链上所有企业的产量都会做出相应调整,社会总供给和总需求的关系变动直接影响市场均衡价格,最终促进实体经济产业结构调整。同时,县域政府可以通过对要素市场实施差异化的税收政策,促进生产要素在不同产业、不同地区间实施动态化的科学合理配置,通过改变社会资源配置格局影响产业结构升级。但是,不同县域地区的财政实力必然存在一定差异,在财政支配能力有限的情况下,推动税收优惠的领域和力度必然不同,对多数地区而言,迫切需要充分调动金融资金,进而与有限的财政资金协同配合才有助于更好地推动产业结构转型升级。
本文与现有文献相比,其边际贡献主要在于以下三个方面:第一,采用2010—2016年中国1 389个县域(包括县、区、县级市、旗、少数民族自治县)的面板数据,对财政金融服务于产业结构升级之间的关系进行验证,同时将贫困县①(477个)与非贫困县(912个)之间的差异进行分析。第二,本文除了单独考察财政金融服务与产业结构升级之间的关系外,同时考察了财政金融联动作用对产业结构升级的影响。第三,本文采用动态面板分位数工具变量回归模型(QRPIV)检验产业结构升级的动态发展过程及区域异质性,以弥补均值回归无法反映整个条件分布全貌等缺陷。
二、计量模型与指标选取
要进一步对财政金融服务于产业结构升级之间的关系进行验证,必然首先需要选择合适的计量模型对其进行验证,其次必须选择合适的变量以反映本文所要研究的核心问题。
(一)计量模型设定与估计方法选择
参考钱纳里提出的不同经济发展水平的“标准结构”产业变动模型:
其中,IS、Y、N和N2分别表示产业结构发展水平、人均国内生产总值、人口总数和人口总数的平方,T和X则分别表示时间趋势变量、资源和生产要素的流动。
为了实证研究财政金融支出及其财政金融联动对县域产业结构升级的影响效应,本文将对钱纳里标准模型进行修正。具体修正办法为:一是在实证模型中加入财政服务、金融服务以及财政金融服务的交叉项,以便同时研究财政金融服务及其两者联动对产业结构升级的影响;二是在实证模型中加入投资水平、职业教育、信息化水平等几个主要控制变量。从理论上讲,影响产业结构升级的因素众多,受限于数据的可得性,本文主要选择投资水平、信息化水平两个变量;三是借鉴李逄春的方法[31],在实证模型中不考虑时间虚拟变量和人口变化的影响。四是考虑产业结构升级的动态发展过程,同时为了克服模型内生性问题和遗漏重要解释变量问题,本文拟建立动态面板数据模型进行实证研究。因此,本文实证研究的半对数化动态面板数据模型为:
其中,IS表示产业结构升级,ISit-1表示第i个县域地区第t-1年产业结构升级;CZ表示县域财政支出;JR表示县域金融机构贷支出;CZJR表示县域财政支出和金融服务的交叉项,用于衡量二者的联动效应;Y、TZ和TX分别表示縣域人均GDP、固定资产投资和信息化水平;α、β分别为解释变量的系数,i表示第i个县域地区,t表示第t年;μi表示不随时间变化的各省市截面的个体差异,εit为随机扰动项。
由于本文进行实证的样本是典型的短面板数据,所以采用SYS-GMM方法来估计模型是比较合适的。但SYS-GMM估计方法无法很好地满足异质性研究要求,所以本文进一步借鉴盖尔尧[33]、切尔诺茹科夫和汉森[34-35]的方法,将动态面板数据模型(1)转化为如下的条件分位数回归方程,并采用动态面板分位数工具变量回归(QRPIV)方法进行实证检验:
(二)指标选择与数据说明
产业结构升级(IS),关于产业结构升级的衡量,现有文献主要采用的指标包括“第三产业人均产值/(第一产业人均产值+第二产业人均产值)”“第三产业产值/第二产业产值”“(第一产业产值+第二产业产值)/GDP”等等。考虑到我国产业结构升级的经济服务化特征和服务业的高增长率,以及数据的可得性,本文拟采用第三产业增加值与第一二产业增加值之和的比例来衡量县域产业结构升级,计算公式为:IS=Y3/(Y2+Y1),Y1、Y2、Y3分别表示第一产业、第二产业和第三产业的增加值,IS的值越大表明产业结构升级越快。财政服务(CZ)采用各县域地区公共财政支出占GDP的比值作为替代指标,该指标越大表示财政服务强度越大。金融服务(JR)采用“(居民储蓄存款余额+年末金融机构各项贷款余额)/GDP”来衡量,该指标数值越大表示金融服务强度越大。人均GDP(Y)采用地区生产总值与户籍人口相除计算得到并取对数处理。投资水平(TZ)采用各县域地区全社会固定资产投资的存量进行替代并取对数处理,采用永续盘存法进行核实,折旧率取9.6%。受限于数据的可得性,信息化水平(TX)采用各县域固定电话用户数近似替代并取对数处理。
本文采用中国县域数据为研究对象,时间跨度为2010—2016年。由于不少县域地区的数据公布不完整,最终只能获得1 389个样本(68个区,286个县级市,998个县,37个少数民族自治县或旗)。所有指标的原始数据主要来源于2011—2017年的《中国县域统计年鉴(县市卷)》,个别缺失数据采用插值法进行补齐。本文所选择变量的描述性统计分析结果如表1所示。
三、实证过程与结果分析
要充分揭示县域财政金融服务的产业结构升级效应及异质性,需要完善的实证分析,本文的实证过程主要分为几个部分:一是基于全样本的总效应分析,二是基于贫困县与非贫困县的分层比较,三是进行稳健性检验。
(一)基于全样本的总效应分析
根据前面所设定的计量模型和指标选择,本文首先采用SYS-GMM和DIF-GMM估计方法进行普通动态面板模型估计,以便与分位数回归结果进行比较。在分位数回归分析过程中,我们选择QR10、QR25、QR50、QR75、QR90五个具有代表性的分位点,分别对应产业结构升级的最低水平组、中低水平组、中等水平组、中高水平组与最高水平组,从而更好地发现在条件分布的不同位置上县域财政金融服务对产业结果升级影响的大小和方向。
表2显示了全样本的回归结果,其中第2、3列分别为SYS-GMM和DIF-GMM的估计结果,第4—8列为动态面板分位数工具变量回归结果。SYS-GMM和DIF-GMM模型的AR(2)均在10%的水平上通过检验,说明一阶差分后的残差项不存在二阶自相关,Hansen检验结果显示DIF-GMM的工具变量的有效性要差于SYS-GMM的结果,限于篇幅,AR检验和Hansen检验结果未列出,本文也主要解释QRPIV估计结果。从表2中的结果可以看出,产业结构升级的滞后项(ISt-1)在所有模型中都显著为正,说明前期的产业结构升级水平对后期有明显的促进作用,这与现实情况也是吻合的。产业结构升级是一个长期动态调整过程,后期的调整升级都是在前期的基础上进行的,前期的产业结构水平越高,后期产业结构升级速度越快。不管是财政服务还是金融服务,其系数在所有的分位点上都显著为正,而且随着条件分布由低到高变动,两者的回归系数都呈现出逐渐增大的变化态势,这说明县域财政金融服务对产业结构升级均具有正向的推动作用,而且县域财政金融服务强度越大,产业结构升级速度越快。财政金融服务联动的回归系数在所有分位点上为正,但不显著,说明财政金融服务联动对产业结构升级的影响作用不显著,这也意味着县域财政金融服务在促进产业结构升级的过程中仍处于“单干”阶段,尚未形成合力,没有实现“1+1>2”的效果。这一结果提示我们,如果要进一步加快县域产业结构升级,简单地增加财政支出和提升金融机构贷款水平是不够的,同时需要加强财政金融服务的协同配合程度,防止二者在实践过程中出现干扰或冲突情况。比较财政金融服务的系数大小还可以发现,财政服务的系数大于金融服务的系数,这与鲁钊阳的实证结果[28]相似,他发现民族地区财政政策对产业结构升级的影响效应要大于金融政策。这一结果说明财政服务的影响作用相对更大,这可能是因为县域地区金融发展水平较低,金融服务的数量和质量都不高,县域产业发展对财政资金引导和支持的依赖更大。
从控制变量的情况来看,人均GDP的系数在所有分位点显著为负,投资水平(TZ)的回归系数在不同分位点的表现差异较大。信息化水平(TX)的回归系数在所有分位点上都显著为正,说明信息化水平的提高对产业结构升级具有重要的推动作用。但是随着条件分布从低到高的变化,其系数变动并不明显,可能的原因是本文采用固定电话用户数来衡量信息化水平,但现在手机普及率太高,而固定电话的使用变化情况不大。
(二)基于贫困县与非贫困县的分层比较
为了进一步考察县域财政金融服务对产业结构升级影响的异质性,本文按照国务院扶贫办所公布的贫困县名单将全样本分为贫困县和非贫困县两个子样本,其中贫困县477个,非贫困县912个。仍采用SYS-GMM、DIF-GMM和QRPIV方法对两个子样本进行估计,结果见表3。产业结构升级的滞后项(ISt-1)在贫困县和非贫困县的所有回归结果中全部显著为正,这与前面有关全样本的回归结果是一致的,说明产业结构升级水平的提高確实对上一期产业结构升级水平有很强的依赖性。对于贫困县而言,财政服务对产业结构升级的影响在QR10和QR25两个分位点处为正不显著,在另外三个分位点处全部显著为正,这一结果第一部分全样本的结果基本一致;而金融服务对产业结构升级的影响在所有分位点上全部显著为正。财政金融服务的回归系数在非贫困县样本当中却均显著为正。无论是贫困县还是非贫困县,财政金融服务的回归系数都是在分位点逐步上升的同时逐渐增大,这说明财政金融服务在贫困县和非贫困县均有助于促进产业结构升级,而且该促进作用会随着产业结构水平的提高而逐渐增大。
结合表3和表4中的结果可以看出,贫困县财政服务的回归系数明显大于非贫困县,而金融服务则刚好相反,非贫困县金融服务水平对产业结构升级的影响明显大于贫困县;贫困县财政服务对产业结构升级的影响明显大于金融服务的回归系数,非贫困县财政服务的回归系数在低条件分布下大于金融服务,在高条件分布下小于金融服务。出现以上这种情况可能的原因有两点:一是贫困县的金融发展水平较低,产业发展对财政资金的依赖更大,从而导致财政服务对产业结构升级的影响作用在贫困县地区更大;二是在非贫困县地区,金融发展水平相对较高,市场作用机制更完善,金融更容易通过市场机制配置资源影响产业结构。
贫困县中财政金融服务联动的回归系数在QR10和QR25两个分位点处显著为正;非贫困县财政金融服务联动的系数在0.1、0.25、0.5分位点上为正,但不显著,在0.75和0.9分位点上显著为正;这说明县域财政金融服务联动对产业结构升级具有一定的正向作用,但在不同的产业结构水平下和县域地区存在明显的异质性。贫困县地区财政金融服务联动在产业结构水平较低时产生明显的促进作用,而在产业结构水平较高时的作用不显著,非贫困县地区刚好相反,在产业结构水平较低时财政金融服务联动的促进作用不显著,而在产业结构水平较高时产生正向促进作用。主要原因在于贫困县地区的金融市场发展水平明显滞后于非贫困县地区,当县域产业结构水平较低即主要表现为传统农业和低端制造业时,产业发展对财政专项资金和银行间接融资的依赖性较大,所以贫困县地区财政金融服务联动的作用效应比较明显;当县域产业结构水平较高即服务产业快速发展时,产业发展对金融市场直接融资的依赖性比较大,所以非贫困县财政金融服务联动的促进效应比较明显。
控制变量中,人均GDP(Y)的系数在贫困县和非贫困县的所有分位点上全部显著为负,人均GDP(Y)的平方项的系数与投资水平(TZ)的回归系数一样,在贫困县组和非贫困县组全部显著为正。此外,比较投资水平回归系数在贫困县组与非贫困县组的大小可以发现,每个分位点下贫困县的回归系数均大于非贫困县组。这说明县域固定资产投资水平的提高有助于促进产业结构升级,而且这种促进作用在贫困县地区更大。信息化水平(TX)的回归系数在贫困县组全部不显著,而在非贫困县全部显著为正,说明信息化水平对县域产业结构升级的影响作用存在异质性。
(三)稳健性检验
本文拟从3个方面进行稳健性检验:一是采取替换核心变量的方式,在稳健性建议过程中,本文采用“第三产业产值/第二产业产值”“(第一产业产值+第二产业产值)/GDP”来衡量产业结构升级,采用公共财政支出与收入之比来衡量财政服务,采用县域地区存贷比来衡量金融服务。二是财政金融服务对产业结构升级的影响可能存在滞后效应,因此将各个解释变量的滞后1期用以替代原解释变量,最后进行稳健性检验。三是考虑到我国东中西部地区县域经济发展的巨大区域差异,进行稳健性检验时,在计量模型中加入东部县域的虚拟变量,东部县域赋值为1,非东部县域赋值为0。限于篇幅,本文省去稳健性检验结果,各模型的回归结果进一步证实了上述研究结论。
四、研究结论与政策启示
本文基于中国2010—2016年的县域面板数据,利用动态面板分位数工具变量回归方法(QRPIV)首先检验了财政金融服务及二者联动对产业结构升级的影响效应,其次对贫困县和非贫困县进行了划分以考察两者的异质性。结果表明:县域财政金融服务均有助于贫困县和非贫困县地区促进产业结构升级,而且该作用效应会随着产业结构水平的提高而不断增大。但是,财政服务和金融服务在贫困县和非贫困县表现出明显的差异,其中,财政服务对贫困县的产业结构升级影响作用更大,而金融服务在非贫困县地区对产业结构升级的影响作用更大;贫困县的财政服务对产业结构升级的推动作用明显大于金融服务,非贫困县的金融服务对产业结构升级的影响作用大于财政服务。总样本回归结果显示财政金融服务联动对产业结构升级的影响作用不显著,但对贫困县而言,如果产业结构水平较低,其财政金融服务联动对产业结构升级的影响显著为正,在产业结构水平较高时不显著,而非贫困县地区的刚好相反。
基于此,本文认为在促进产业结构升级的过程中,县域财政金融服务的作用存在明显的区域异质性,而且二者尚未形成合力,没有实现“1+1>2”的效果。因此在具体实践过程中,既要制定差异化的财政金融服务政策,充分发挥财政金融服务在不同地区的比较优势,又要加强财政金融服务的协调配合以防止出现两种服务作用的重叠、干扰和冲突现象,从而充分发挥财政金融服务对产业结构升级的促进作用。
参考文献
[1] 王振华.城镇化发展、产业结构升级与县域经济增长:理论与实证[D].沈阳:沈阳农业大学,2014.
[2] 黄祖辉.关于中国经济增长、转型与升级的若干看法[C].北京论坛(2009)文明的和谐与共同繁荣——危机的挑战、反思与和谐发展,2009:221-226.
[3] 毛丰付,潘加顺.资本深化、产业结构与中国城市劳动生产率[J]. 中国工业经济,2012(10):32-44.
[4] 李子伦,马君.财政政策支持产业结构升级的国际经验借鉴[J]. 财政研究,2014(6):78-80.
[5] 安苑,王珺.财政行为波动影响产业结构升级了吗?——基于产业技术复杂度的考察[J].管理世界,2012(9):19-35+187.
[6] 杨晓锋.地方财政支出与产业结构优化的动态关联研究——基于1999-2013年中国省际面板数据模型的分析[J]. 财贸研究,2016(2):112-119+136.
[7] 严成樑,吴应军,杨龙见.财政支出与产业结构变迁[J].经济科学,2016(1):5-16.
[8] 刘兰娟,董万好,徐鑫.财政科技投入对产业结构的影响——城镇化过程中劳动报酬占比的视角[J].上海财经大学学报,2013(4):73-80.
[9] 董万好,刘兰娟.财政科教支出对就业及产业结构调整的影响——基于CGE模拟分析[J]. 上海经济研究,2012(2):41-52.
[10] 賈敬全,殷李松.财政支出对产业结构升级的空间效应研究[J]. 财经研究,2015(9):18-28.
[11] 安苑,宋凌云.财政结构性调整如何影响产业结构?[J]. 财经研究,2016(2):108-120.
[12] 褚德银,建克成.财政政策与产业结构调整——基于总量与结构效应双重视角的实证分析[J]. 经济学家,2014(2):80-91.
[13] 孙晶,李涵硕.金融集聚与产业结构升级——来自2003-2007年省际经济数据的实证分析[J]. 经济学家,2012(3):80-86.
[14] 邓向荣,刘文强.金融集聚对产业结构升级作用的实证分析[J]. 南京社会科学,2013(10):5-12+20.
[15] 杨义武,方大春.金融集聚与产业结构变迁——来自长三角16个城市的经验研究[J]. 金融经济学研究,2013(6):55-65.
[16] 施卫东,高雅.金融服务业集聚发展对产业结构升级的影响——基于长三角16个中心城市面板数据的实证检验[J].经济与管理研究,2013(3):73-81.
[17] 王立国,赵婉妤.我国金融发展与产业结构升级研究[J].财经问题研究,2015(1):22-29.
[18] 李媛媛,金浩,张玉苗.金融创新与产业结构调整:理论与实证[J].经济问题探索,2015(3):140-147.
[19] 王定祥,李伶俐,吴代红.金融资本深化、技术进步与产业结构升级[J].西南大学学报(社会科学版),2017(1):38-53+190.
[20] 鲁钊阳,李树.农村正规与非正规金融发展对区域产业结构升级的影响[J]. 财经研究,2015(9): 53-64.
[21] WURGLER J. Financial markets and the allocation of capital [J]. Journal of financial economics, 2000, 1: 187-214.
[22] FISMAN R., LOVE I. Trade credit, financial intermediary development, and industry growth [J]. Journal of finance, 2003, 1: 353-374.
[23] BINH K B, PARK S Y, SHIN S. Financial structure and industrial Growth:A direct evidence from OECD countries[R]. KMFA working paper, 2005.
[24] 陶爱萍,徐君超.金融发展与产业结构升级非线性关系研究——基于门槛模型的实证检验[J]. 经济经纬,2016(2):84-89.
[25] RAJAN R G., ZINGALES L. Financial systems, industrial structure, and growth [C]. Symposium on the international competitiveness of the Swedish financial industry organized by the bank of Sweden tercentenary foundation, 2001.
[26] 郭晔,赖章福.货币政策与财政政策的区域产业结构调整效应比较[J]. 经济学家,2010(5):67-74.
[27] 郭琪.产业结构调整中的政策效应:财政诱导与金融跟进[J]. 广东金融学院学报,2011(6):40-49.
[28] 鲁钊阳.财政金融政策对民族地区产业结构升级的影响效应分析[J]. 贵州民族研究,2012(6):110-114.
[29] 何恩良,刘文.金融资本、地方政府干预与产业结构——基于中部地区的实证分析[J]. 经济问题,2011(5):37-40.
[30] SUN Z., LI X., XIE Y. A Comparison of innovative financing and general fiscal investment strategies for second-class highways: perspectives for building a sustainable financing strategy[J]. Transport policy, 2014, 35: 193-201.
[31] 尚曉贺,陶江.财政科技支出、银行信贷与产业结构转型[J].现代财经(天津财经大学学报),2015(12):99-110.
[32] 李逄春.对外直接投资的母国产业升级效应——来自中国省际面板的实证研究[J].国际贸易问题,2012(6):124-134.
[33] GALYAO A F. Quantile regression for dynamic panel data with fixed effects [J]. Journal of econometrics, 2011, 1: 142-157.
[34] CHERNOZHUKOV V, HANSEN C. Instrumental quantile regression inference for structural and treatment effects models [J]. Journal of econometrics, 2006, 132: 491-525.
[35] CHERNOZHUKOV V, HANSEN C. Instrumental variable quantile regression: A robust inference approach [J]. Journal of econometrics, 2008, 142: 379-398.