金融集聚对产业结构升级的影响效应研究

田萌萌

（新疆财经大学金融学院，乌鲁木齐830012）

一、引言

如今，中国经济的增长方式正迈向高质量发展阶段，产业结构作为保障经济创新发展的基石，如何调整其优化升级，成为了中国经济发展亟待解决的问题。金融集聚现象有力推动着金融产业的发展，促进着产业结构的调整与转型升级，是推动经济高质量发展的关键动力。鉴于此，现从金融集聚的视角出发，考察金融集聚与产业结构升级的关联程度，具有重要的现实意义。

基于前人的研究，现重点研究2005-2017 年省际金融集聚与产业结构升级的关联水平，并加入政府干预程度、对外开放水平、人力资源水平三个控制变量，通过固定效应模型实证研究金融集聚与产业结构升级之间存在的关系。

二、概念界定及理论机制

（一）产业结构升级

根据国家统计局口径，我国产业划分为第一、第二、第三产业。产业结构指三大产业在经济结构中的占比及相互关系。产业结构升级指国民经济中第一产业逐次向第二、第三产业过渡的过程，也指产业结构由低端产业逐渐向高端产业转移的过程。

（二）金融集聚

金融集聚指在一定的区域范围内，金融产业在空间上形成一定的规模，且密集程度不断提高，显著高于周边地区的现象。

（三）理论机制

金融集聚可从以下三方面作用于产业结构升级。首先，金融集聚最大的特点就是使金融资源在区域内形成集聚现象，即通过大量吸收该区域内的闲散资金，形成资本积累。从而有效地提升资本的流动性以及配置效率。其次，金融集聚能够有效引导资本流向，即通过投资技术密集型产业，使资本从低水平产业流向高水平产业，进一步引导其他社会资源向高水平产业流动。最后，金融集聚能有效防范风险，即依托高效的信息收集和低价的交易成本优势，进行风险识别，引导资金流向更具有发展潜力的产业，更大程度地降低，甚至规避投资风险，提升投资效率，从而保障区域内产业结构的调整及转型升级。

三、实证分析

（一）变量及模型设定

1.被解释变量。产业结构升级作为被解释变量，以IND 来表示。该指标的具体测量公式为IND=（Q1，t*1+Q2，t*2+Q3，t*3）/GDPt/3。其中，Q1，t、Q2，t、Q3，t代表省际第一、第二、第三产业在t 时期的增加值；GDPt代表t 时期省际生产总值。

2.解释变量。金融集聚作为解释变量，以LQ 来表示。现采用省际金融业增加值占省际GDP 的比重，比上同期全国金融业增加值占全国GDP 的比重来衡量各省份金融集聚水平。

3.控制变量。根据已有文献研究，除金融集聚对产业结构升级产生影响外，还有许多其他因素也作用于产业结构升级。为使实证分析更具说服力，现加入政府干预程度、对外开放水平、人力资源水平三个控制变量。各变量的定义及具体测算方法见表1。

表1 指标定义与测度方法

4.模型设定。根据此研究目的，采用多元线性回归模型来进行实证研究。此外，为了降低异方差对实证分析的影响，现对所有变量均进行对数化处理，最后模型的表达式如下。

其中，INDit为i 省份在t 时期的产业结构升级水平，同理LQit、GOVit、FDIit、HCit分别为i 省份在t时期的金融集聚水平、政府干预程度、对外开放水平、人力资源水平，为随机扰动项。

（二）实证分析

1.数据来源。考虑到数据的一致性，剔除数据缺失较多的年份后，现收集了2005-2017 年的面板数据进行实证分析，数据来源于国家统计局官网以及WIND 数据库，样本为中国三十个省份（直辖市或者自治区）（西藏除外）。

2.单位根检验。鉴于直接对面板数据进行回归分析可能出现“伪回归”现象，因此首先需要对数据进行平稳性检验，单位根检验是最常用的方法。采用LLC 与IPS 两种检验方法，利用stata15.1 软件对数据进行平稳性检验。检验结果如表2 所示，lnIND、lnLQ、lnGOV、lnFDI、lnHC 均为非平稳序列。但一阶差分后的所有变量在1%的显著水平下均拒绝原假设，表明上述变量均通过了平稳性检验。

表2 单位根检验结果

3.协整检验。对于非平稳序列，它们的线性组合也许是平稳序列，这类线性组合就被称为协整方程，以此证明变量间是否存在协整关系——一种长期稳定的关系。目前针对面板数据的协整检验方法有Kao、Pedroni、Westerlund 三种。现选择Kao、Pedroni两种检验方法，检验结果如表3 所示，变量在10%的显著性水平下通过了Kao 检验。Pedroni 检验下Modified Phillips-Perron t、Phillips-Perron t、Augmented Dickey-Fuller t 的P 值均为0.0000，说明在1%的显著性水平下，变量通过了Pedroni 检验。综上，说明各变量间存在长期协整关系。

表3 协整检验结果

4.模型检验。多元新型回归模型有不同的表达形式，当面板数据中的时间序列维度小于截面维度时，不同形式的模型得到的结果会存在差异。因此，现采用学术界常用的Hausman 检验方法来确定回归模型的形式，该检验方法的原假设为个体效应与解释变量不相关，若接受原假设，则选择随机效应模型。反之，选择固定效应模型。现利用stata15.1 软件进行Hausman 检验，检验结果如表4 所示，P 值为0.0000，表明拒绝随机效应模型，现更适合采用固定效应模型进行分析。

表4 Hausman 检验结果

5.实证结果。经过上述模型检验，现选择固定效应模型进行实证分析。同样，利用stata15.1 软件进行回归分析，结果如表5 所示。根据表5 可知，随着变量的增加，模型的拟合效果越来越好，直至模型（4），R^2 值达到0.6788，模型拟合效果达最优。根据模型（4）的结果，金融集聚水平、政府干预程度、对外开放水平以及人力资源水平对产业结构升级均有促进作用，系数分别为0.0477、0.0608、0.0078、0.0104，具体分析如下。一是金融集聚水平。模型（1）-（4）的回归结果表明，金融集聚水平对产业结构升级有显著影响，且表现为促进产业结构升级。根据模型（4）可知，金融集聚每变动1%，产业结构升级同方向变动0.0477%，以此说明，金融集聚的确可以通过提升资金流动性以及资源配置效率、引导资金流向等途径推动该区域的产业结构升级进程。二是政府干预程度。模型（2）-（4）的回归结果表明，政府干预程度对产业结构升级的影响最强，且表现为正向的促进作用。根据模型（4）可知，政府干预程度每变动1%，产业结构升级同方向变动0.0608%，以此说明，政府对产业的金融支持及相关政策是促进产业结构升级最大的动力。三是对外开放水平。模型（3）、（4）的回归结果显示，对外开放水平对产业结构升级具有促进作用，但影响较小。对外开放水平每变动1%，产业结构升级仅变动0.0078%，但足以说明对外开放程度越高的地区，产业结构升级水平也越高。四是人力资源水平。模型（4）的回归结果显示，人力资源水平对产业结构升级具有促进作用，但结果仅在10%的显著水平下显著，表明人力资源水平对产业结构升级的影响较显著，人力资源水平每变动1%，产业结构升级同方向变动0.0104%，说明人力资源水平对产业结构升级具有一定的影响，但这种影响有限。

表5 固定效应模型

四、结论与建议

现基于2005-2017 年的省际面板数据，通过固定效应模型进行金融集聚影响产业结构升级的实证研究，得到以下研究结论。金融集聚水平能明显促进产业结构升级进程；政府干预程度对产业结构升级也具有正向影响，且影响程度最大；对外开放程度对产业结构结构升级也具有正向影响，但影响较小；人力资源水平对产业结构升级的影响仅在10%的显著水平下显著，表明作用效果有限。

根据上述实证研究得到的结论，给出以下建议。一是金融集聚层面，实证结果证实了金融集聚水平能有效促进产业结构升级，因此，政府应进一步引导金融产业的整合发展，加快区域性金融中心构建，为金融集聚发挥作用营造良好的金融环境。二是政府干预层面，实证结果显示政府干预是影响产业结构升级的重要因素，因此，政府应充分利用“有形的手”来调节经济，引导资金流向，支持新兴产业发展，从而助推产业结构升级。三是对外开放层面，实证结果显示对外开放对产业结构升级的影响较弱，分析原因可能是国内的外商投资多针对传统产业，而对于高技术的新兴产业投资力度有限，导致其对产业结构升级的作用有限。因此，应引导外商投资向新兴产业转移，加大对高技术、高附加值产业的投资力度。四是人力资源层面，人力资源是经济发展的内在动力，现研究结果也显示人力资源水平对产业结构升级的影响较显著，究其原因，人力资源水平在各省份间存在较大差异，尤其东部地区与西部地区差异明显。因此，要持续加大对人才培养的投入，逐步缩小各省份间的差距，不仅要加强国内人才培养，还可以通过吸引国外的高素质人才，共同助推产业结构升级。