自貿(mào)區(qū)背景下金融發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級關(guān)系的實(shí)證

李新光，張永起 ，黃安民

（1.武夷學(xué)院 商學(xué)院，福建 武夷山 354300；2.湖北師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，湖北 黃石 435002；3.華僑大學(xué) 旅游管理學(xué)院，福建 泉州 362021）

0 引言

隨著供給側(cè)改革的穩(wěn)步推進(jìn)，未來產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整優(yōu)化必然需要大量的資金支持。在當(dāng)前中國經(jīng)濟(jì)放緩的趨勢下，如何充分發(fā)揮金融體系對產(chǎn)業(yè)升級的促進(jìn)作用，為順利實(shí)現(xiàn)福建產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級提供資金保障，達(dá)到“穩(wěn)增長、調(diào)結(jié)構(gòu)”的目標(biāo)，是一個(gè)具有重要現(xiàn)實(shí)意義的課題。

近年來有關(guān)金融發(fā)展對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響，國內(nèi)外學(xué)者們對其進(jìn)行了廣泛研究。國外的研究側(cè)重從證券市場對產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)的作用[1]、金融業(yè)的發(fā)展可以降低中國企業(yè)融資門檻[2]等定性視角作了論述。國內(nèi)的研究側(cè)重從實(shí)證的角度來研究二者的關(guān)系：一種觀點(diǎn)認(rèn)為金融發(fā)展還暫時(shí)未能促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級[3，4];另一種觀點(diǎn)則認(rèn)為是促進(jìn)論[5-7]。上述研究主要采用協(xié)整、VAR、Granger因果檢驗(yàn)等方法分析金融發(fā)展對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響。這些方法由于未能考慮空間相關(guān)性，均認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級在空間上是獨(dú)立的，這將在一定程度上影響結(jié)論的準(zhǔn)確性。隨著近年來空間計(jì)量分析方法得到越來越多的應(yīng)用，已出現(xiàn)少量文獻(xiàn)開始采用空間計(jì)量方法分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響因素[8]。

本文與現(xiàn)有研究不同的地方表現(xiàn)在以下方面：（1）采用空間面板杜賓模型（SDM）分析金融發(fā)展對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響的溢出效應(yīng)，進(jìn)一步豐富將空間相關(guān)性和異質(zhì)性考慮在內(nèi)的相關(guān)研究。（2）多數(shù)文獻(xiàn)的研究主要采用省級數(shù)據(jù)或地級市數(shù)據(jù)，未能從更微觀的層面進(jìn)行研究，本文將以福建縣域數(shù)據(jù)為樣本，以便更好地發(fā)現(xiàn)縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的空間溢出效應(yīng)。（3）考慮多種空間關(guān)聯(lián)形式來設(shè)置空間權(quán)重矩陣，比較不同空間權(quán)重對金融發(fā)展支持縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級溢出效應(yīng)的差異。特別地，本文以自貿(mào)區(qū)三大片區(qū)為中心輻射半徑的空間權(quán)重矩陣進(jìn)行設(shè)置。

1 模型設(shè)定、變量選擇與數(shù)據(jù)來源

1.1 模型設(shè)定

設(shè)被解釋變量產(chǎn)業(yè)升級用sjzs表示，依據(jù)傳統(tǒng)面板數(shù)據(jù)的設(shè)定方法，建立基礎(chǔ)回歸方程：

其中，i代表截面；t代表時(shí)間；Xit表示n*k外生解釋變量矩陣；β為k維列向量，是回歸系數(shù)；Zit表示n*l維的控制變量矩陣；θ為l維列向量，是控制變量的回歸系數(shù)；αi表示空間個(gè)體效應(yīng)；μt表示時(shí)間個(gè)體效應(yīng)；εit是隨機(jī)擾動項(xiàng)。

傳統(tǒng)面板模型式（1）沒有考慮空間效應(yīng)，而忽略這些空間因素可能會導(dǎo)致模型出現(xiàn)設(shè)定偏誤，從而影響分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此，Anselin（1988）提出在傳統(tǒng)回歸方程中引入空間權(quán)重矩陣，借鑒此種思想，在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響的基礎(chǔ)方程中引入被解釋變量、解釋變量、誤差項(xiàng)的滯后項(xiàng)，可以得到最一般的空間杜賓模型：

其中，W是表示N*N維空間權(quán)重矩陣；ρ是空間自相關(guān)系數(shù)；η1、η2分別表示空間滯后解釋變量與控制變量的系數(shù)。式（2）中空間相關(guān)性是由于空間單元之間內(nèi)生和外生交互作用以及空間誤差的相關(guān)性共同作用的結(jié)果，它可以進(jìn)一步簡化為空間滯后模型和空間誤差模型。

1.2 變量選擇

1.2.1 被解釋變量——產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級是指產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)重心不斷調(diào)整和優(yōu)化的過程，主要表現(xiàn)為第一產(chǎn)業(yè)向第二、三產(chǎn)業(yè)不斷轉(zhuǎn)移的過程。借鑒文獻(xiàn)[9，11]，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指數(shù)（記為sjzs）。

1.2.2 解釋變量——金融支持

參考已有學(xué)者的做法,主要構(gòu)建以下兩個(gè)指標(biāo)來衡量金融支持：第一，金融支持規(guī)模。用國有銀行存貸款（或金融機(jī)構(gòu)存貸款）/GDP來表示[8]，它可以反映潛在的每單位GDP所體現(xiàn)的金屬發(fā)展規(guī)模（記為fir）；第二，金融支持效率。用金融機(jī)構(gòu)總貸款/總存款來衡量（記為cdb）[11]。

1.2.3 其他控制變量

除金融發(fā)展因素以外，還有其他影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級因素，參文獻(xiàn)[12]，從消費(fèi)需求、投資供給等方面選擇控制變量。具體用人均社會消費(fèi)品零售額表示居民消費(fèi)（記為plse）；用政府財(cái)政支出占GDP的比重表示政府消費(fèi)（記為czzc）；用人均資本存量表示資本投資（記為SK），其中資本存量的計(jì)算參考單豪杰（2008）的永續(xù)盤存法[13]。變量的說明和描述統(tǒng)計(jì)見表1。

表1 變量含義與描述性統(tǒng)計(jì)分析

1.3 數(shù)據(jù)來源

本文實(shí)證所用的數(shù)據(jù)是福建省縣級市的年度數(shù)據(jù)（不包括副地級市），樣本區(qū)間為2001—2015年，考慮數(shù)據(jù)的可得性與可比性，剔除了數(shù)據(jù)缺失的樣本，最終確定了58個(gè)縣級市的870個(gè)樣本。所有指標(biāo)均使用相應(yīng)的以2001年＝100的不變價(jià)格指數(shù)平減為實(shí)際值。計(jì)算兩個(gè)地方距離所用的經(jīng)緯度坐標(biāo)來自Google地球提供的GPS坐標(biāo)，各變量的數(shù)據(jù)來自歷年《福建省統(tǒng)計(jì)年鑒》、福建省統(tǒng)計(jì)局、國研網(wǎng)。實(shí)證過程相繼用到Arcgis、Geoda、Stata、Matlab軟件。

2 空間權(quán)重矩陣的選取

空間權(quán)重矩陣是進(jìn)行空間相關(guān)分析和空間計(jì)量回歸分析的基礎(chǔ)，為了使模型估計(jì)結(jié)果更加穩(wěn)健，本文分別構(gòu)建四種矩陣進(jìn)行模型估計(jì)。

2.1 鄰接空間權(quán)重矩陣（W1）

這種空間權(quán)重主要通過兩個(gè)經(jīng)濟(jì)單元所處的地理位置是否相鄰來判斷他們的空間相關(guān)性。本文認(rèn)為采用queen相鄰（有共同的邊界或點(diǎn)），用W1表示：

2.2 地理距離的空間權(quán)重矩陣（W2）

有學(xué)者提出[14]，不能認(rèn)為只要是不相鄰的兩個(gè)地方不論距離遠(yuǎn)近都認(rèn)為具有同等的影響。因此本文選擇兩地理單元空間距離①通過Google地球GPS得到經(jīng)緯度，采用Donald J.Lacombe編寫的matlab代碼，按地理經(jīng)緯度坐標(biāo)計(jì)算的球面大圓距離（Great Circle distance）。平方倒數(shù)的W2[15]：

2.3 社會經(jīng)濟(jì)的空間權(quán)重矩陣W3

有學(xué)者指出[14,16]，兩個(gè)地方收入水平差距若越小，則經(jīng)濟(jì)聯(lián)系越緊密，產(chǎn)業(yè)聯(lián)動或產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移會更加明顯，因而給予較大的權(quán)重；反之則給予較小權(quán)重。具體定義如下②參考Lesage提供JPLV7空間計(jì)量包中由Tone E.SMITH（1998）編寫的distance代碼。：

其中，Yit為i地區(qū)第t年的經(jīng)濟(jì)變量，本文用各縣的實(shí)際GDP表示。

2.4 考慮自貿(mào)區(qū)的空間權(quán)重矩陣（W4）

隨著福建自貿(mào)區(qū)的成立，依仗自貿(mào)區(qū)開放的貿(mào)易優(yōu)勢，必然會推動港口、母城的發(fā)展，從而給母城和區(qū)域發(fā)展帶來聚集效應(yīng)和輻射效應(yīng)，這已得到世界范圍內(nèi)的認(rèn)可[17]。福州、平潭、廈門是福建自貿(mào)區(qū)的三大片區(qū)，在其周邊的地區(qū)受到的影響比遠(yuǎn)離這三個(gè)片區(qū)的影響更大。因此，為了衡量三個(gè)片區(qū)一定范圍內(nèi)外的經(jīng)濟(jì)輻射差異，重新建立新的空間權(quán)重W4：

其中，自貿(mào)區(qū)周邊是以福州、平潭、廈門為核心周邊100km的范圍為準(zhǔn)①現(xiàn)在高鐵速度是250～300km/h，福州、廈門、平潭為中心的周邊100km就是20分鐘左右，充分體現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展的“同城”效應(yīng)；同時(shí)，100km的距離基本上可以覆蓋20個(gè)左右的縣市（三分之一的截面樣本）；此外，考慮50km、150km結(jié)果也相差不大。，只要屬于這個(gè)范圍的認(rèn)為直接受自貿(mào)區(qū)的影響，并且這種影響會大于該區(qū)域范圍以外的地方。

3 實(shí)證分析

3.1 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

在進(jìn)行空間面板模型估計(jì)前，首先要檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)變量的空間相關(guān)性，常用的檢驗(yàn)方法是計(jì)算Moran’s指數(shù)。其取值一般在[-1，1]之間，大于0代表空間正相關(guān)，小于0代表空間負(fù)相關(guān)，接近0則表示不存在空間自相關(guān)。表2列示了被解釋變量和兩個(gè)解釋變量的空間相關(guān)性。

表2 2001—2015年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和金融發(fā)展的Moran’I指數(shù)

從表2中sjzs、cdb和fir的Moran指數(shù)來看，絕大多數(shù)Moran指數(shù)均為正且在1%水平下顯著。說明他們存在顯著的空間相關(guān)性，在模型實(shí)證過程中有必要考慮這種空間相關(guān)性。

3.2 空間面板模型選擇與檢驗(yàn)

通過對非空間面板進(jìn)行LR檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)雙固定效應(yīng)優(yōu)于其他效應(yīng)（雙固定與空間效應(yīng)的LR＝594.3975，p=0.000;雙固定與時(shí)間效應(yīng)的LR＝148.8937，p=0.0000）。同時(shí)hausman檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為137.1014（p=0.0000），說明在5%水平下支持固定效應(yīng)模型。

根據(jù)Anselin等提出的判斷方法，對包含雙固定效應(yīng)的非空間面板模型進(jìn)行LM檢驗(yàn)，LMlag（統(tǒng)計(jì)量為87.7883,p=0.000）、LMLag_robust（統(tǒng)計(jì)量為7.0175,p=0.008）、LMerror（統(tǒng)計(jì)量為84.3116,p=0.000）、LMerror_robust（統(tǒng)計(jì)量為3.5407,p=0.000）均能在1%水平上拒絕原假設(shè)。這說明空間誤差和空間滯后模型均得到支持，有必要考慮一個(gè)更加廣義的空間杜賓模型，再結(jié)合表3的wald檢驗(yàn)，可以證實(shí)SDM模型優(yōu)于SAR、SEM模型。

3.3 空間面板模型估計(jì)及結(jié)果分析

根據(jù)四種空間權(quán)重矩陣得到空間杜賓模型（SDM）結(jié)果（見表3），兩個(gè)主要解釋變量的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)分解結(jié)果（見下頁表4）。

從表3的估計(jì)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)：

第一，從空間相關(guān)系數(shù)來看，模型1至模型3中空間相關(guān)系數(shù)符號為正?？梢姴徽撌堑乩砦恢眠€是社會經(jīng)濟(jì)特征均會對福建縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級產(chǎn)生影響；正的系數(shù)意味著正向溢出效應(yīng)，即說明一個(gè)縣市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級會促進(jìn)鄰近地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，地理位置相鄰或距離更近，資金、人才等生產(chǎn)要素的流動更加便利，有助于地區(qū)間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級產(chǎn)生空間集聚效應(yīng)。這與較多學(xué)者的研究結(jié)論是一致的[8]。

表4 兩個(gè)主要解釋變量的空間效應(yīng)分解

第二，比較不同空間權(quán)重下的空間相關(guān)系數(shù)大小，基于地理距離平方倒數(shù)W2的空間相關(guān)系數(shù)大于基于0-1空間權(quán)重下的系數(shù)，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的溢出效應(yīng)不再是簡單局限于空間位置是否相鄰。隨著高鐵時(shí)代的來臨，位置不相鄰縣市的同城效應(yīng)逐步得到顯現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)聯(lián)動將更加頻繁和密切，考慮產(chǎn)業(yè)升級的溢出效應(yīng)時(shí)，地理距離權(quán)重比空間鄰接權(quán)重更能反映現(xiàn)實(shí)。模型3中空間相關(guān)系數(shù)為0.143，社會經(jīng)濟(jì)特征對縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的空間溢出效應(yīng)的影響越來越大。通常來說，經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的地區(qū)，由于良好經(jīng)濟(jì)環(huán)境和便利的交通條件，可以吸引更多的資金、生產(chǎn)要素的注入，地區(qū)之間產(chǎn)業(yè)聯(lián)系更密切，從而促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)聯(lián)動和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。因此，經(jīng)濟(jì)水平高的地方（東南部）就慢慢形成產(chǎn)業(yè)升級水平較高的聚集區(qū)域，與閩西北的差距加大。

第三，模型4的空間相關(guān)系數(shù)為負(fù)。這是一個(gè)與前面三種空間權(quán)重不同的空間權(quán)重，它主要是在空間鄰接權(quán)重（W1）的基礎(chǔ)上再考慮是否屬于自貿(mào)區(qū)三片區(qū)的一定區(qū)域范圍。通過這種考慮得出了具有獨(dú)特意義的結(jié)果——空間相關(guān)性為負(fù)，意味著在福州、平潭、廈門100km以內(nèi)的縣市，其產(chǎn)業(yè)升級在空間上表現(xiàn)出集聚效應(yīng)而非正向溢出效應(yīng)。可能的原因一是縣域之間產(chǎn)業(yè)發(fā)展的競爭所致，二是自貿(mào)區(qū)在2014年底國務(wù)院才正式宣布成立，自貿(mào)區(qū)給周邊區(qū)域產(chǎn)業(yè)升級帶來的紅利還未能得到充分的發(fā)揮，因此必須對這三個(gè)片區(qū)及附近縣市制定專門對策，以便順利扭轉(zhuǎn)這種局面。

第四，從兩個(gè)核心解釋變量估計(jì)系數(shù)來看，四種模型的cdb系數(shù)幾乎均一致為負(fù)，且都至少通過10%顯著性水平檢驗(yàn)，和非空間面板回歸結(jié)果符號是一致的，結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性。從系數(shù)的大小來看，四種模型中的cdb系數(shù)的絕對值均比非空間面板回歸系數(shù)要小，說明不考慮空間效應(yīng)的回歸會高估cdb的系數(shù)，進(jìn)一步論證了空間效應(yīng)考慮的必要性。這反映了金融發(fā)展效率從短期來看并未對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響產(chǎn)生積極的推動作用，這與朱玉杰等（2014）[8]的估計(jì)結(jié)果是一致的。同時(shí)，w*cdb在四種模型中的系數(shù)符號幾乎都不顯著或?yàn)樨?fù)，反映出鄰近地區(qū)金融發(fā)展效率的提升也未對產(chǎn)業(yè)升級產(chǎn)生促進(jìn)作用。從fir估計(jì)系數(shù)來看，四種模型估計(jì)結(jié)果的系數(shù)均一致為正，且通過1%顯著性水平檢驗(yàn)，都比傳統(tǒng)面板的估計(jì)系數(shù)要低；w*fir的系數(shù)在模型1至模型3中均顯著為正，但是在模型4中為負(fù)。說明金融發(fā)展規(guī)模能促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，同時(shí)還具有正向溢出效應(yīng)，鄰近地區(qū)的金融規(guī)模提升會促進(jìn)本地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。但是這種溢出效應(yīng)在自貿(mào)區(qū)范圍的相鄰縣市還未能得到體現(xiàn)，可能與自貿(mào)區(qū)剛成立不久有關(guān)，但是也預(yù)示其隱藏著巨大的輻射功能。

第五，從解釋變量的效應(yīng)分解來看（見表4），金融效率（cdb）在四種模型下對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)都為負(fù)，與之前的估計(jì)系數(shù)符號一致。從不同空間權(quán)重下的系數(shù)大小來看，基于空間鄰接（W1）的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的絕對值最小，說明通過空間鄰接特征下的金融效率對產(chǎn)業(yè)升級的抑制作用小于其他情形。而金融規(guī)模（fir）在四個(gè)模型中的直接效應(yīng)均為正，采用地理距離權(quán)重（W2）情形下的直接效應(yīng)（0.117）是高于鄰接（0.116，W1）、經(jīng)濟(jì)距離（0.102，W3）、考慮自貿(mào)區(qū)的權(quán)重（0.113，W4），說明本地區(qū)金融規(guī)模的發(fā)展能促進(jìn)本地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級。從間接效應(yīng)來看，基于地理距離空間權(quán)重下的間接效應(yīng)最大的（0.318），基于經(jīng)濟(jì)距離倒數(shù)空間權(quán)重的間接效應(yīng)最?。?.174），說明地理距離相近的地區(qū)之間金融規(guī)模的溢出效應(yīng)大于社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相近的地區(qū)之間金融規(guī)模的溢出效應(yīng)。地理距離越近的地區(qū)不論是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的溢出效應(yīng)，還是金融發(fā)展規(guī)模的溢出效應(yīng)都是較高的，呈現(xiàn)一定的集聚特征。在模型4中，自貿(mào)區(qū)范圍內(nèi)的地區(qū)，金融效率的直接和間接效應(yīng)均為負(fù)；金融規(guī)模的直接效應(yīng)表現(xiàn)正向，但是其間接效應(yīng)為負(fù)?？梢娮再Q(mào)區(qū)內(nèi)的地區(qū)金融發(fā)展規(guī)模能促進(jìn)本地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的發(fā)展，但是沒有對鄰近地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級產(chǎn)生正向溢出。

4 結(jié)論

通過實(shí)證，得到如下結(jié)論：（1）福建縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級具有顯著的正向空間相關(guān)性，表現(xiàn)出顯著的集聚效應(yīng)。（2）在控制雙向個(gè)體效應(yīng)的空間杜賓模型（SDM）情形下，前3種空間權(quán)重下的縣域產(chǎn)業(yè)升級均表現(xiàn)出正向的空間溢出效應(yīng)，其中基于地理距離權(quán)重的產(chǎn)業(yè)升級溢出效應(yīng)大于簡單空間鄰接權(quán)重下的溢出效應(yīng)；考慮社會經(jīng)濟(jì)特征空間權(quán)重模型下的縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級表現(xiàn)出相對較弱的溢出效應(yīng)。同時(shí)，考慮自貿(mào)區(qū)附近空間權(quán)重下產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級效應(yīng)為負(fù)。（3）金融效率對產(chǎn)業(yè)升級的影響在各個(gè)模型均為負(fù)，而且其直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)亦為負(fù)。（4）金融規(guī)模的發(fā)展能積極推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，同時(shí)對鄰近地區(qū)也表現(xiàn)出正向溢出效應(yīng)；金融效率對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的直接抑制和間接抑制作用較小。自貿(mào)區(qū)范圍內(nèi)的金融規(guī)模只有直接效應(yīng)為正、間接效應(yīng)為負(fù)，金融效率的直接與間接效應(yīng)均為負(fù)，這可能也是導(dǎo)致其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級空間相關(guān)系數(shù)為負(fù)的原因之一。

通過上述探討，提出以下對策建議：第一，各地區(qū)應(yīng)該注意配合協(xié)調(diào)，制定共贏的金融政策，積極發(fā)揮金融發(fā)展對產(chǎn)業(yè)升級的正向溢出效應(yīng)，這也需要各級政府積極引導(dǎo)，打破金融支持縣級地方政府產(chǎn)業(yè)發(fā)展的各種壁壘。如可以利用自貿(mào)區(qū)成立帶來的各種政策優(yōu)惠，放寬金融支持地方產(chǎn)業(yè)發(fā)展的融資門檻，通過在自貿(mào)區(qū)周邊城市試點(diǎn)，再逐步放寬到全省。第二，合理引導(dǎo)金融規(guī)模發(fā)展，優(yōu)化金融結(jié)構(gòu)，扭轉(zhuǎn)金融效率對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級負(fù)向影響局面?？梢赃m當(dāng)減少政府干預(yù)金融領(lǐng)域力度，盤活存量資金而非倚靠增量信貸。合理配置金融資源在不同產(chǎn)業(yè)之間的比例，讓更多金融資源真正用于支持產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級上。第三，注重不同地區(qū)產(chǎn)業(yè)政策的協(xié)調(diào)配合，合理引導(dǎo)不同地區(qū)產(chǎn)業(yè)之間的均衡發(fā)展。由于福建東南地區(qū)和西北地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異較大，政府應(yīng)當(dāng)積極引導(dǎo)地方產(chǎn)業(yè)政策和金融政策的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，讓金融更加有效率地為地方產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級服務(wù)。