金融集聚對全要素生產(chǎn)率的影響研究

谷任 伍文婷

摘 要：本文用我國31個省2006-2015年的數(shù)據(jù)并采用TSLS門限回歸的計量方法，對金融集聚對全要素生產(chǎn)率及其構成要素的影響進行具體研究。最終發(fā)現(xiàn)金融集聚通過正向影響技術進步、負向影響技術效率來改變?nèi)厣a(chǎn)率。當全要素生產(chǎn)率大于閾值時，金融集聚對技術進步產(chǎn)生的正向效應增強，對技術效率產(chǎn)生的負向效應減弱。最后提出提高全要素生產(chǎn)率的建議。

關鍵詞：全要素生產(chǎn)率;金融集聚;TSLS門限回歸

引言與文獻

金融業(yè)作為附加值高且吸收就業(yè)能力強的服務業(yè)已成為各省加快經(jīng)濟發(fā)展的重點產(chǎn)業(yè)。不斷加強的金融集聚對經(jīng)濟發(fā)展的影響問題備受學界重視。而這一問題的本質(zhì)就是研究金融集聚對全要素生產(chǎn)率的影響（洪功翔等，2014）。

目前，學界對金融集聚對全要素生產(chǎn)率的影響的結論尚不統(tǒng)一。部分學者指出金融集聚在一般情況下能夠促進生產(chǎn)率的增長，如李思霖（2015）。但有學者發(fā)現(xiàn)若存在某種條件則發(fā)現(xiàn)金融集聚不總是起到促進的作用。如徐曄和宋曉薇（2016）以對外開放度做閾值變量建立門限回歸模型發(fā)現(xiàn)只有當對外開放度高于閾值，金融集聚才對生產(chǎn)率有正向效應。金融集聚對技術進步、技術效率的影響也是本文研究問題，但結論也尚不一致。有學者認為集聚是對通過促進技術進步進而對生產(chǎn)率產(chǎn)生正影響，如周文博等（2013）。也有學者認為是通過對技術效率的正影響來促進生產(chǎn)率增長的，如程中華和張立柱（2015）。而施衛(wèi)東和高雅（2013）則發(fā)現(xiàn)技術進步是生產(chǎn)率的推動因素，技術效率則阻礙其增長。

目前的研究成果較少，結論單薄，對金融集聚影響全要素生產(chǎn)率的內(nèi)在途徑研究仍不深入，且忽略區(qū)域異質(zhì)化的問題。故本文的研究問題如下：（1）金融集聚對全要素生產(chǎn)率及其分解要素的影響。這一問題的思考有利于豐富研究成果，更深入探索金融集聚影響全要素生產(chǎn)率的內(nèi)在途徑。（2）研究東中西部地區(qū)的金融集聚對全要素生產(chǎn)率的影響。這一問題的思考有利于考慮區(qū)域異質(zhì)化以彌補現(xiàn)有研究不足。

一、研究模型與變量

本文構建以下三個門限回歸模型并采用TSLS門限回歸法控制內(nèi)生性。

其中，TFP是全要素生產(chǎn)率;EFF是技術效率;TECH是技術進步;lnOPEN是對外開放程度;RD是研發(fā)活動;lnGE是政府支出;FIA是金融集聚度;γ是閾值。lnGOV是工具變量，參與TSLS第一階段回歸。變量數(shù)據(jù)均來源中國統(tǒng)計年鑒2007-2016。

TFP是最主要分析的被解釋變量，而EFF和TECH是分析金融集聚對TFP的內(nèi)在影響。本文采用學界認可的DEA-Malmquist模型計算與分解得到TFP、EFF、TECH。其中TFP大于1表示生產(chǎn)率提高，反映經(jīng)濟有增長態(tài)勢;小于1則相反。

本文選用有針對性及代表性的因子分析法評估金融集聚度。參考丁藝等（2009），卜洪運和李靜（2016）構建的指標體系，本文選取衡量金融整體規(guī)模的金融增加值、金融從業(yè)人數(shù)，衡量證券業(yè)的證券市場交易額、股票籌資占比，衡量銀行業(yè)的居民儲蓄存款、金融機構存、貸款余額，衡量保險業(yè)的保費收入以及衡量基礎設施的郵電業(yè)務總額、旅客周轉量、互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)這11個指標形成評估指標體系。另外，本文采用外商投資企業(yè)進出口額衡量對外開放程度，用研發(fā)投入衡量研發(fā)活動。章元和劉修巖（2008）表示聚集經(jīng)濟是內(nèi)生于經(jīng)濟增長的。因此，本文用各省滯后十年的地方財政預算lnGOV作為金融集聚的工具變量，由郝斯曼檢驗結果p值0.0229<0.05可知lnGOV能有效控制內(nèi)生性問題。此外，全要素生產(chǎn)率同時作為閾值變量原因是其能反映經(jīng)濟發(fā)展的一種態(tài)勢，從而分析在不同經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢中金融集聚對全要素生產(chǎn)率的影響是否有差異并量化金融集聚促進全要素生產(chǎn)率增長的條件。

二、實證結果

（一）全國分析

結果顯示模型（1）存在兩個閾值分別是0.8370，0.9570;模型（2）存在兩個閾值分別是0.8750，0.9710;模型（3）存在兩個閾值分別是0.9060，1.0030。由此可得，三個模型的第一個區(qū)間屬于經(jīng)濟具有下滑態(tài)勢的區(qū)間，第二個區(qū)間屬于過渡區(qū)間，第三個區(qū)間屬于經(jīng)濟具有上升態(tài)勢的區(qū)間。由表1可知模型（1）第一區(qū)間的FIA對TFP有顯著的負效應，處于過渡區(qū)間的FIA對TFP的顯著負效應比第一區(qū)間的小，而處于第三區(qū)間的FIA則對TFP有顯著的正效應。模型（2）的三個區(qū)間FIA對EFF都是顯著的負效應，模型（3）的三個區(qū)間的FIA的系數(shù)都為正。

綜上，金融集聚是通過正向影響技術進步、負向影響技術效率來改變?nèi)厣a(chǎn)率。在經(jīng)濟具有下滑態(tài)勢時，金融集聚負向影響技術效率的強度大于正向影響技術進步的強度。因此，綜合表現(xiàn)為對全要素生產(chǎn)率有負效應。而在經(jīng)濟具有上升態(tài)勢時，金融集聚負向影響技術效率的強度小于正向影響技術進步的強度。因此，綜合表現(xiàn)為對全要素生產(chǎn)率有正效應。這一結果也得到相應的證實。劉紅（2008）認為金融集聚能加速技術進步，使集聚區(qū)成為知識中心、技術中心。國務院發(fā)展研究中心主任劉世錦表示金融風險是經(jīng)濟效率不高的問題。由于我國市場尚不完善，金融集聚的增強往往也伴隨著金融風險的加強從而抑制效率的改善。

（二）區(qū)域分析

考慮到我國不同地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展差異，本文將31個省分為東中西地區(qū)再分別回歸。門限結果顯示東部地區(qū)和中部地區(qū)與全國分區(qū)一致，而西部地區(qū)僅分成兩個區(qū)間。由表2可知東中部地區(qū)的FIA對TFP的三個區(qū)間的影響與全國情況一致，而西部地區(qū)雖然兩個區(qū)間都為負效應，但是系數(shù)變化趨勢和全國也是一致的，即隨著經(jīng)濟的發(fā)展，F(xiàn)IA對TFP的負效應逐漸減弱。此外，對于高度開放的東部地區(qū)，過度的對外開放反而會造成東部地區(qū)的生產(chǎn)率下降。因此，東部地區(qū)應該將加強對外開放力度轉移到研發(fā)活動上，讓研發(fā)成果成為新的拉動經(jīng)濟增長的馬車。與東部地區(qū)相反，刺激西部地區(qū)生產(chǎn)率增長的是對外開放而不是研發(fā)活動。眾所周知，研發(fā)活動與高素質(zhì)人才是分不開的。而對于經(jīng)濟比較落后的西部地區(qū)，教育體系也欠發(fā)達，高素質(zhì)人才嚴重缺乏。因此欠發(fā)達的西部地區(qū)應加強與外圍經(jīng)濟聯(lián)系，讓對外開放拉動經(jīng)濟增長。

結論與建議

本文主要研究2006-2015年我國各省金融集聚對全要素生產(chǎn)率的影響。結果表明隨著經(jīng)濟發(fā)展愈來愈好，金融集聚對全要素生產(chǎn)率的負效應逐漸減弱并轉為正效應。且實證表明只有當全要素生產(chǎn)率大于0.9570時，金融集聚才能促進全要素生產(chǎn)率的增長。此外，金融集聚是通過正向影響技術進步、負向影響技術效率來改變?nèi)厣a(chǎn)率。就區(qū)域?qū)用婵?，三個地區(qū)金融集聚的系數(shù)變化趨勢與全國一致。對于經(jīng)濟較發(fā)達的東部地區(qū)，研發(fā)活動顯著推動生產(chǎn)率。而對于欠發(fā)達的西部地區(qū)，對外開放程度顯著推動生產(chǎn)率。

基于以上結論，本文給出以下建議：第一，我國金融業(yè)的發(fā)展相對于發(fā)達國家仍處于起步階段，因此我國金融應趨于集聚發(fā)展，實現(xiàn)金融資源的共享，注重金融人才培養(yǎng)，增強集聚發(fā)展力，增強技術進步效應，讓金融集聚真正起到促進全要素生產(chǎn)率增長的作用。同時金融監(jiān)管機構也應該加強金融監(jiān)管，以削弱技術效率效應的副作用。第二，金融集聚的作用是錦上添花。若要發(fā)揮金融集聚提高全要素生產(chǎn)率的作用，必須要關注其他提高全要素生產(chǎn)率的因素。對于不同經(jīng)濟發(fā)展情況的地區(qū)應因地制宜。在經(jīng)濟較發(fā)達的東部地區(qū)，應采用研發(fā)活動與金融集聚雙管齊下，研發(fā)活動為主，金融集聚為輔;在經(jīng)濟次發(fā)達的中部地區(qū)，應是對外開放，研發(fā)活動與金融集聚多管齊下，對外開放和研發(fā)活動為主，金融集聚為輔;而經(jīng)濟欠發(fā)達的西部地區(qū)，應加大對外開放度，引進高素質(zhì)人才，改善教育體系。

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[11] TSLS門限回歸方法原理是在TSLS第一階段回歸是內(nèi)生變量作為被解釋變量關于工具變量及外生變量的回歸并提取內(nèi)生變量的預測值，第二階段回歸時用預測值替代內(nèi)生變量進行門限回歸。

[12] 實驗中曾選擇金融集聚度作為閾值變量，但是實驗結果顯示以FIA作為閾值變量的實證不存在門限效應，即我國金融集聚發(fā)展仍處于初步階段。

作者簡介：谷 ?任（1979-），女，湖南湘潭人，金融系副教授，研究方向：公司金融、金融風險管理。伍文婷（1995-），女，廣東佛山人，碩士研究生，研究方向：公司金融。