區(qū)域一體化背景下金融業(yè)與制造業(yè)互動關(guān)系研究
——基于安徽8市數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

周文君

(安徽信息工程學(xué)院 管理工程學(xué)院，安徽 蕪湖 241000)

“十三五”時期已過半，隨著全球經(jīng)濟(jì)與長三角區(qū)域一體化縱深發(fā)展，安徽省積極融入經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)程，目前已進(jìn)入經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型與產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級的關(guān)鍵期。2010年國務(wù)院批準(zhǔn)的長三角范圍為江浙滬，2014年合肥正式加入長三角，2016年5月長三角城市群發(fā)展規(guī)劃明確將安徽省8個城市納入其中(見圖1-1)；2018年11月習(xí)近平主席宣布長三角區(qū)域一體化發(fā)展上升為國家戰(zhàn)略，與此同時包含實(shí)力雄厚制造業(yè)與豐富創(chuàng)新資源的G60科創(chuàng)走廊應(yīng)運(yùn)而生，成為推動長三角更高質(zhì)量一體化發(fā)展的重要引擎。期間安徽省經(jīng)濟(jì)也得到快速發(fā)展，誠然這與長三角有著千絲萬縷的關(guān)系，當(dāng)然也離不開自身所擁有的強(qiáng)有力制造業(yè)及生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，尤其是實(shí)效性強(qiáng)的金融資本支撐，成為制造強(qiáng)省，還需成為金融強(qiáng)省，金融永遠(yuǎn)是經(jīng)濟(jì)的核心和血脈[1]。

圖1-1 長三角城市群安徽省8城市

在學(xué)術(shù)界，金融業(yè)與制造業(yè)關(guān)系一直是研究熱點(diǎn)。宋智文等以廣東省為研究范圍，定量分析結(jié)果表明其金融發(fā)展水平與高技術(shù)制造業(yè)發(fā)展間存在反向關(guān)系[2]，而覃劍和馮邦彥利用赫芬達(dá)爾指數(shù)(HHI指數(shù))與區(qū)位商對大珠三角城市群的制造業(yè)與金融業(yè)空間關(guān)系進(jìn)行解釋，一定程度上反映了二者的空間關(guān)聯(lián)性[3]。孫國茂和陳國文采用VAR模型從整體與細(xì)分行業(yè)角度分析金融業(yè)利潤增長對制造業(yè)的影響[4]。劉佳寧構(gòu)建廣東制造業(yè)28個行業(yè)2000-2013年的面板數(shù)據(jù)，指出金融是制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級發(fā)展的核心推動力，金融業(yè)規(guī)模擴(kuò)張能帶動制造業(yè)發(fā)展，且金融深化對制造業(yè)規(guī)模提升有顯著作用[5]。根據(jù)《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》標(biāo)準(zhǔn)，金融業(yè)屬于其中一種生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，學(xué)界對二者關(guān)系的分析更多體現(xiàn)在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)互動關(guān)系研究中，制造業(yè)發(fā)展過程會引起對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的需求[6]，而生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)又是制造業(yè)競爭力提升之基礎(chǔ)[7]。眾多研究從細(xì)分行業(yè)實(shí)證分析表明金融業(yè)與制造業(yè)互動關(guān)系最強(qiáng)[8][9][10]。也有研究結(jié)論與此相反，王江和陶磊基于VAR模型分析五個裝備制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)互動關(guān)系，發(fā)現(xiàn)后者對前者的貢獻(xiàn)較小，推動作用并不明顯[11]。學(xué)界對二者關(guān)系的分析范圍更多集中于全國、珠三角、長三角、京津冀、主要發(fā)達(dá)城市等[12]-[16]，而有關(guān)安徽省協(xié)同發(fā)展也主要體現(xiàn)在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)研究中[17][18]。因此，本文將著眼于長三角區(qū)域一體化更高質(zhì)量發(fā)展，以長三角城市群中安徽8大城市為研究對象，深入探討安徽省金融業(yè)與制造業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)程度及互動關(guān)系，為更好推動“中國制造2025(安徽篇)”、長三角城市群發(fā)展與“十三五”規(guī)劃目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)具有一定現(xiàn)實(shí)意義。

一、安徽省制造業(yè)與金融業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

(一)經(jīng)濟(jì)長足發(fā)展，產(chǎn)業(yè)總體規(guī)模壯大

皖江城市帶、長三角經(jīng)濟(jì)帶及“一帶一路”所帶來的機(jī)遇，促使安徽省經(jīng)濟(jì)總量不斷擴(kuò)大，整體產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，經(jīng)濟(jì)取得長足發(fā)展，2018年地區(qū)生產(chǎn)總值達(dá)30006.82億元，同比增長8.02%，一二三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)為8.79：46.13：45.08。與此同時，制造業(yè)與服務(wù)業(yè)整體規(guī)模也逐漸壯大，在生產(chǎn)總值中的比重悄然變化。2018年，安徽省制造業(yè)增加值為11663.94億元，比上年增長9.20%，但制造業(yè)在地區(qū)生產(chǎn)總值中的占比卻呈現(xiàn)“過山車式”變化，即先升后降，2012年達(dá)到頂峰(46.63%)，2018年跌破40%大關(guān)。與之相反，金融業(yè)總量雖小，但其占生產(chǎn)總值的比重總體呈上升趨勢，在2014年首次超過5%，一般金融業(yè)作為某地區(qū)支柱產(chǎn)業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)是金融業(yè)增加值/地區(qū)生產(chǎn)總值*100%≥5%，可見隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，安徽省金融業(yè)逐漸發(fā)展為支柱產(chǎn)業(yè)，2018年這個比重更是達(dá)到6.88%，且金融業(yè)在第三產(chǎn)業(yè)中的占比亦從2003年的8.46%，上升至2018年的15.26%，提升了6.8個百分點(diǎn)。

圖2-1 安徽省2003-2018年制造業(yè)與金融業(yè)變化趨勢

(二)地區(qū)發(fā)展不均衡，產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)有落差

表2-1 2017年各市金融業(yè)與制造業(yè)在安徽省及長三角城市群中的地位

從各地區(qū)而言，以長三角城市群中安徽省8個城市為例，產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中存在較大差異。2018年安慶、馬鞍山和滁州金融業(yè)增加值占GDP比重仍低于5%，制造業(yè)增加值占GDP的比重超過45%的有蕪湖、馬鞍山和銅陵。8城制造業(yè)增加值在安徽省制造業(yè)總增加值中占比超過50%，2011年以后超過70%，金融業(yè)占比超過60%。具體來說，在安徽省范圍內(nèi)，省會合肥與江城蕪湖處于第一梯隊(duì)，制造業(yè)與金融業(yè)占比均超過兩位數(shù)，而其他6個城市兩大產(chǎn)業(yè)發(fā)展差距較大；將研究范圍拓展至長三角城市群，上海不論是金融業(yè)(36.66%)還是制造業(yè)(13.22%)均處于遙遙領(lǐng)先地位，緊隨其后的是蘇州。而安徽省除合肥排在前十外，其他城市均徘徊于最后一個梯隊(duì)，其中銅陵、宣城和池州更是排在了最末位，地區(qū)發(fā)展差異顯而易見。

為更好分析安徽省金融業(yè)與制造業(yè)在各市的現(xiàn)狀，利用HHI指數(shù)計算本省范圍內(nèi)8市兩類產(chǎn)業(yè)的空間分布情況，發(fā)現(xiàn)自2003年以來，金融業(yè)HHI指數(shù)均大于0.20，制造業(yè)指數(shù)基本保持在0.19左右(如表2-2所示)，一般0.18≤HHI指數(shù)≤0.30表明有較明顯的地理集中，即安徽省兩類產(chǎn)業(yè)存在空間不均衡現(xiàn)象。

表2-2 安徽省金融業(yè)與制造業(yè)HHI指數(shù)

如上，安徽省金融業(yè)與制造業(yè)發(fā)展數(shù)量與質(zhì)量均有差異，但仍存在一定的同步性。為進(jìn)一步了解兩產(chǎn)業(yè)間的關(guān)聯(lián)性，利用2003-2018年的數(shù)據(jù)資料核算其灰色關(guān)聯(lián)度，發(fā)現(xiàn)安徽省整體關(guān)聯(lián)度為0.7831，而各城市關(guān)聯(lián)度迥異，合肥、宣城、滁州和池州高于平均水平，合肥關(guān)聯(lián)度超過0.8，蕪湖略低于平均水平，而馬鞍山、銅陵和安慶落差較大，關(guān)聯(lián)度值均低于0.6。

圖2-2 安徽省各市金融業(yè)與制造業(yè)灰色關(guān)聯(lián)度計算結(jié)果

二、金融業(yè)與制造業(yè)互動發(fā)展實(shí)證分析

為定量考察安徽省金融業(yè)與制造業(yè)的協(xié)同發(fā)展關(guān)系，本文利用Eviews軟件構(gòu)建向量自回歸(Vector Auto-regression，VAR)模型分析和預(yù)測相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)間的動態(tài)關(guān)聯(lián)性，并反映變量系統(tǒng)內(nèi)的波動與沖擊效應(yīng)，以期解釋各種經(jīng)濟(jì)沖擊對變量形成的具體影響。

(一)數(shù)據(jù)來源與變量選擇

此處構(gòu)建的VAR模型使用安徽省8市金融業(yè)增加值和制造業(yè)增加值作為研究變量，分別用FIN和MAN表示。并選取兩變量的自然對數(shù)LnFIN和LnMAN進(jìn)行相關(guān)計量分析，目的是控制時間序列數(shù)據(jù)劇烈波動性與防止“偽回歸”現(xiàn)象產(chǎn)生，同時也盡量消除異方差性的出現(xiàn)。由于2003年及以前安徽統(tǒng)計年鑒對金融業(yè)區(qū)分不詳細(xì)，且2002年起按新行業(yè)分類，農(nóng)林牧漁服務(wù)業(yè)不包括在第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)，因此本研究以2003-2018年資料為數(shù)據(jù)范圍。為統(tǒng)一口徑，2003-2017年數(shù)據(jù)均來源于安徽省統(tǒng)計年鑒，2018年數(shù)據(jù)來源于各市統(tǒng)計公報。

(二)整體視角的實(shí)證分析

根據(jù)以上內(nèi)容，以安徽省8市為整體構(gòu)建金融業(yè)與制造業(yè)互動關(guān)系的VAR(p)模型如下：

yt=φ1yt-1+φ2yt-2+…+φpyt-p+εt(t=1,2,…,T)

1.變量的單位根檢驗(yàn)。對于時間序列數(shù)據(jù)，計量分析前應(yīng)對變量的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，這里采用ADF檢驗(yàn)。結(jié)合序列圖與AIC或SIC準(zhǔn)則確定常數(shù)項(xiàng)、趨勢項(xiàng)及滯后階數(shù)，對序列LnFIN和LnMAN的單位根檢驗(yàn)結(jié)果如表所示，序列單整情況見表3-1最后一列。

表3-1 LnFIN和LnMAN的ADF檢驗(yàn)結(jié)果

2.協(xié)整檢驗(yàn)與Granger因果檢驗(yàn)。建立VAR模型，首先必須確定最優(yōu)滯后階數(shù)，綜合各類檢驗(yàn)準(zhǔn)則，確定最優(yōu)滯后期為1，檢驗(yàn)結(jié)果見下表。

表3-2 LnFIN和LnMAN滯后期各統(tǒng)計量值

圖3-1 安徽省金融業(yè)與制造業(yè)增加值自然對數(shù)的散點(diǎn)分布

對序列LnFIN和LnMAN相關(guān)關(guān)系進(jìn)行初步判定，散點(diǎn)圖(圖3-1)表明二者存在高度正相關(guān)。且單位根檢驗(yàn)亦發(fā)現(xiàn)，金融業(yè)與制造業(yè)變量間可能存在協(xié)整關(guān)系，利用E-G檢驗(yàn)法進(jìn)行長期均衡關(guān)系的檢驗(yàn)，首先對兩變量建立協(xié)整回歸方程，通過EViews軟件產(chǎn)生殘差序列resid01，對該序列的單位根檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在無常數(shù)項(xiàng)和趨勢項(xiàng)情況下通過平穩(wěn)性檢驗(yàn)，因此可認(rèn)為金融業(yè)增加值與制造業(yè)增加值之間存在長期均衡關(guān)系。

而金融業(yè)增加值與制造業(yè)增加值間是否存在因果關(guān)系，尚需進(jìn)一步檢驗(yàn)，本文采用Granger因果檢驗(yàn)方法，檢驗(yàn)結(jié)果如表3-3所示。在滯后1期時，10%的顯著性水平下拒絕制造業(yè)不是金融業(yè)格蘭杰原因的結(jié)論；在2-3期時，二者在5%顯著性水平下表現(xiàn)為互不存在格蘭杰因果關(guān)系；而在滯后4期時，5%顯著性水平下則拒絕了金融業(yè)不是制造業(yè)格蘭杰因果關(guān)系的原假設(shè)。

表3-3 Granger因果檢驗(yàn)在5%顯著性水平下的檢驗(yàn)結(jié)果

3.脈沖響應(yīng)函數(shù)與方差分解分析。根據(jù)以上分析建立VAR(1)模型，平穩(wěn)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，AR根全部落在單位圓內(nèi)，表明該模型是穩(wěn)定的。由于VAR模型是一種非理論性模型，在分析模型時，一般不分析某變量對另一變量的影響，而是分析該模型受到?jīng)_擊后的動態(tài)變化及每一個結(jié)構(gòu)沖擊所產(chǎn)生的貢獻(xiàn)度，因此接下來對變量LnFIN和LnMAN進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)與方差分解分析。

從圖3-2(左4)脈沖響應(yīng)函數(shù)圖可見，當(dāng)在本期給金融業(yè)和制造業(yè)一個正沖擊后，金融業(yè)對來自自身的沖擊從第1期開始衰減，對來自制造業(yè)沖擊的響應(yīng)開始呈現(xiàn)加強(qiáng)趨勢，在第7期達(dá)到最高點(diǎn)后開始衰減，表明制造業(yè)受外部環(huán)境某一沖擊后，給金融業(yè)帶來了正向效應(yīng)，且這種沖擊具有較強(qiáng)的促進(jìn)作用和持續(xù)效應(yīng)；相反，當(dāng)在本期給予金融業(yè)和制造業(yè)一個正向沖擊后，制造業(yè)對來自金融業(yè)沖擊的響應(yīng)較弱，在第一期正向沖擊衰減后呈現(xiàn)負(fù)向沖擊，其對來自自身的沖擊從第2期開始也逐漸衰減，說明金融業(yè)對制造業(yè)的拉動作用不明顯。

方差分解分析了各產(chǎn)業(yè)變動的貢獻(xiàn)程度，圖3-2(右2)顯示，在第1期金融業(yè)對自身的貢獻(xiàn)度最高(100%)，制造業(yè)對金融業(yè)的貢獻(xiàn)率逐漸增加，在第10期時，兩產(chǎn)業(yè)貢獻(xiàn)率發(fā)生逆轉(zhuǎn)，金融業(yè)自身貢獻(xiàn)率下降為48.19%，而制造業(yè)則增加至51.81%，最后二者分別維持在37.31%和62.68%。制造業(yè)受自身的影響更明顯，金融業(yè)對制造業(yè)的貢獻(xiàn)率較小，在第20期后基本維持在5%左右。表明安徽省制造業(yè)對金融業(yè)的影響比較明顯，而金融業(yè)對制造業(yè)的影響較為微弱。

圖3-2 安徽省金融業(yè)與制造業(yè)的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖與方差分解結(jié)果

(三)分地區(qū)視角的實(shí)證分析

為了解各地區(qū)兩產(chǎn)業(yè)間的互動關(guān)系，現(xiàn)對安徽省8個城市分別進(jìn)行計量分析，基本步驟如上所述，經(jīng)過一系列檢驗(yàn)，對合肥、蕪湖和池州建立了VAR(4)模型，安慶構(gòu)建VAR(2)模型，馬鞍山、銅陵、宣城和滁州建立VAR(1)模型。從脈沖響應(yīng)函數(shù)圖(圖3-3)可見，各地區(qū)金融業(yè)與制造業(yè)相互沖擊的響應(yīng)動態(tài)變化有較大差異。例如，合肥金融業(yè)對來自制造業(yè)與來自自身沖擊的響應(yīng)均呈現(xiàn)“鋸齒狀”變化，上下波動幅度較大，制造業(yè)增加值對金融業(yè)增加值的影響從第4期后開始上升為正，蕪湖的情況與此有類似之處；而兩地區(qū)制造業(yè)對來自金融業(yè)沖擊的響應(yīng)則表現(xiàn)不同，合肥呈現(xiàn)先降后升的正向沖擊效應(yīng)，蕪湖則表現(xiàn)為先升后降，甚至在第6期后變?yōu)樨?fù)向影響。馬鞍山、銅陵和宣城的結(jié)果顯示，制造業(yè)對來自金融業(yè)沖擊的響應(yīng)雖有所上升但表現(xiàn)不明顯，而后者對來自前者沖擊的響應(yīng)則表現(xiàn)較強(qiáng)，尤其是宣城。滁州兩產(chǎn)業(yè)相互影響程度差異較大，金融業(yè)對來自制造業(yè)沖擊的響應(yīng)從第1期就開始保持持續(xù)加強(qiáng)趨勢，而反過來的沖擊在第2期后開始下降為負(fù)。池州和安慶的表現(xiàn)與上述城市有所區(qū)別，金融業(yè)對來自制造業(yè)沖擊的響應(yīng)呈現(xiàn)先降后升趨勢，且安慶上升幅度更高，而池州的影響接近于0，池州制造業(yè)對金融業(yè)沖擊的反應(yīng)與蕪湖出現(xiàn)相同情況，雖在開始幾期有所上升，但隨后幾期下降速度較快且均表現(xiàn)出持續(xù)下降趨勢，安慶則從第1期開始就出現(xiàn)持續(xù)衰減現(xiàn)象。

方差分解結(jié)果(表3-4)在各地區(qū)間出現(xiàn)差異化，宣城、安慶、滁州三所城市制造業(yè)對金融業(yè)的貢獻(xiàn)率持續(xù)加強(qiáng)，其他城市雖有所加強(qiáng)，但幅度并不大，尤其是池州，表現(xiàn)最不明顯。金融業(yè)對制造業(yè)的貢獻(xiàn)率也有所不同，合肥、蕪湖和池州較高，宣城、安慶貢獻(xiàn)率呈下降趨勢，而馬鞍山、滁州、銅陵略有上升但不明顯，其中滁州表現(xiàn)最弱。以上也說明各城市金融業(yè)與制造業(yè)間的作用存在單向性，互動作用尚未凸顯。

圖3-3 8城市金融業(yè)與制造業(yè)的脈沖響應(yīng)函數(shù)

表3-4 8城市金融業(yè)與制造業(yè)的方差分解結(jié)果匯總

三、結(jié)論與對策建議

(一)結(jié)論

綜上，在長三角城市群范圍內(nèi)，以安徽省8市的金融業(yè)和制造業(yè)為研究對象，通過描述統(tǒng)計、HHI指數(shù)、灰色關(guān)聯(lián)度以及VAR模型等方法對二者的互動關(guān)系進(jìn)行了詳細(xì)分析?？傮w來看，安徽省兩大產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模不斷壯大，且金融業(yè)在地區(qū)生產(chǎn)總值中的占比呈逐年遞增趨勢，但各地區(qū)間又存在較大差異，空間分布不均衡，馬鞍山、銅陵和安慶仍偏重于工業(yè)發(fā)展，金融業(yè)和制造業(yè)間的關(guān)聯(lián)程度相對較弱，這與后文的VAR模型結(jié)論具有一致性。VAR模型結(jié)果表明，金融業(yè)與制造業(yè)間動態(tài)互動發(fā)展不足，作用具單向性，即后者對前者的影響較明顯，前者對后者的影響較弱，而此作用效果在不同等級城市間尚存區(qū)別，這與該城市的傳統(tǒng)優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)、各地產(chǎn)業(yè)政策及資源稟賦等各方面均有較大關(guān)系。

(二)對策

在該結(jié)論基礎(chǔ)上，對當(dāng)前所提出的長三角區(qū)域更高質(zhì)量一體化發(fā)展國家戰(zhàn)略背景下，安徽省如何實(shí)現(xiàn)金融業(yè)與制造業(yè)更好地協(xié)同發(fā)展提出相應(yīng)的對策建議。

第一，推動傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級，培育先進(jìn)制造業(yè)與戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，在產(chǎn)業(yè)價值鏈中獲取制高點(diǎn)。實(shí)體經(jīng)濟(jì)是一國或地區(qū)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)能力創(chuàng)造的主要源泉，在中國制造2025及安徽篇、G60科創(chuàng)走廊等戰(zhàn)略指引下，實(shí)現(xiàn)制造強(qiáng)省的目標(biāo)，需積極改變過去那種徘徊于低附加值被動式嵌入價值鏈的狀態(tài)，轉(zhuǎn)向高附加值的智能制造和創(chuàng)造。安徽省各城市應(yīng)積極加快自身優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)升級，盤活產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展能力，統(tǒng)籌提高產(chǎn)業(yè)集聚度，避免出現(xiàn)盲目建設(shè)、重復(fù)投入、資源浪費(fèi)、惡性競爭等不良問題。如合肥的人工智能、新型顯示和集成電路；蕪湖的機(jī)器人、電子電器與航空產(chǎn)業(yè)；合肥與蕪湖的新能源汽車；銅陵與安慶的新材料；宣城的生物醫(yī)藥、基礎(chǔ)零部件；馬鞍山的軌道交通設(shè)備；合蕪滁的家電產(chǎn)業(yè)等。統(tǒng)籌規(guī)劃這類戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集聚與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)綠色優(yōu)化發(fā)展蘊(yùn)含著巨大的關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)需求與高質(zhì)量發(fā)展機(jī)遇，這將進(jìn)一步帶動安徽省制造業(yè)發(fā)展水平提升與技術(shù)創(chuàng)新升級，并能有效加強(qiáng)制造業(yè)對金融等現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的拉動作用。

第二，完善金融市場環(huán)境，創(chuàng)新金融合作方式，改善地區(qū)分布不均現(xiàn)象，綜合提升金融業(yè)對制造業(yè)發(fā)展的服務(wù)能力。如前所述，安徽省金融業(yè)對制造業(yè)的推動作用不甚顯著，且各地區(qū)表現(xiàn)不一。當(dāng)前我國的金融體系仍主要以銀行機(jī)構(gòu)為主，金融業(yè)“脫實(shí)向虛”、改革滯后等問題依舊存在，且極大阻礙了金融對制造業(yè)發(fā)展所發(fā)揮的積極作用[19]。為增強(qiáng)金融業(yè)對制造業(yè)的支撐力度，一方面政府可通過金融服務(wù)體系、金融市場環(huán)境、金融優(yōu)惠政策等創(chuàng)造有利的條件，引進(jìn)培育各類投資方式，加強(qiáng)與政策性或商業(yè)性金融合作，支持創(chuàng)新型、新興產(chǎn)業(yè)制造業(yè)企業(yè)自身設(shè)立金融機(jī)構(gòu)，提升資本運(yùn)作與使用效率；另一方面積極引導(dǎo)各地區(qū)金融業(yè)融入先進(jìn)制造業(yè)、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)及傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級中，促使金融業(yè)“虛實(shí)并重”，尤其是除合蕪?fù)獾诙蓐?duì)城市，應(yīng)建立結(jié)構(gòu)優(yōu)化與服務(wù)高效的金融服務(wù)體系，盡快實(shí)現(xiàn)金融資本與產(chǎn)業(yè)資本的有效對接，縮小差距，在追趕中實(shí)現(xiàn)超越，形成產(chǎn)業(yè)良性互動與動態(tài)平衡。

第三，促進(jìn)人力資本建設(shè)，尤其是科研與信息技術(shù)等高端制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)交叉人才建設(shè)，為實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展奠定人才與技術(shù)基礎(chǔ)?？萍歼M(jìn)步與產(chǎn)業(yè)變革的“互聯(lián)網(wǎng)+”、人工智能時代悄然而至，新時代里制造業(yè)、服務(wù)業(yè)與先進(jìn)信息技術(shù)深度融合。其間人力資本是經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級發(fā)展過程中的重要生產(chǎn)要素之一，先進(jìn)制造業(yè)與現(xiàn)代金融業(yè)發(fā)展均需要專業(yè)高端人才支撐及科研投入。安徽省“十三五”規(guī)劃中，重點(diǎn)提出了要建設(shè)合肥、馬鞍山創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)園，蕪湖、宣城和滁州科技園，銅陵、滁州和池州云中心等項(xiàng)目，而這也將帶動一系列關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，如科學(xué)研究與開發(fā)、科技金融等，各級政府應(yīng)積極引導(dǎo)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)企業(yè)參與改革創(chuàng)新，加大人才吸引力度，并通過科研院所、培訓(xùn)機(jī)構(gòu)培養(yǎng)交叉性優(yōu)秀人才，建設(shè)人力資源市場服務(wù)體系，優(yōu)化人才服務(wù)環(huán)境。最終更好實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)在更深層面上的融合，提升地區(qū)與整體產(chǎn)業(yè)綜合競爭力，進(jìn)一步融入長三角區(qū)域一體化發(fā)展進(jìn)程中。

第四，樹立主角意識，積極加強(qiáng)與長三角其他地區(qū)經(jīng)驗(yàn)借鑒與合作，揚(yáng)長補(bǔ)短在各區(qū)域形成協(xié)同發(fā)展合力推動一體化高質(zhì)量發(fā)展。產(chǎn)業(yè)間的“競”與“合”在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)程中并非固定不變，“競合”與“合競”模式隨著時代發(fā)展變化而變化。徘徊在江浙滬邊緣的安徽加入長三角為其帶來非常重要的發(fā)展機(jī)遇，合肥“入長”以來積極探索加深與發(fā)達(dá)地區(qū)合作領(lǐng)域和方式，經(jīng)濟(jì)得到快速發(fā)展，如2019年3月21日中國銀聯(lián)支付創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)基地在合肥濱湖科學(xué)城落戶，這將有助于金融產(chǎn)業(yè)升級[20]，并對其他產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生重要影響。相對而言，其他二三線城市在長三角范圍內(nèi)仍是“萌新”，經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)力差距顯著，尚未完全發(fā)揮自己的能量，這就更需要其強(qiáng)化主角身份意識，在承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移及發(fā)揮自身優(yōu)勢方面汲取經(jīng)驗(yàn)并尋求合作，加快制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與金融等服務(wù)業(yè)高端化、差異化發(fā)展，形成新的地區(qū)性增長極，融入合肥經(jīng)濟(jì)圈與長三角區(qū)域一體化，共同協(xié)作謀求發(fā)展合力，為推進(jìn)更高質(zhì)量發(fā)展貢獻(xiàn)力量。