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    銀行業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚對制造業(yè)企業(yè)投資水平的影響

    2022-11-05 07:21:54朱昇之
    經(jīng)濟研究導刊 2022年29期
    關鍵詞:銀行業(yè)層面制造業(yè)

    朱昇之

    (揚州大學,江蘇 揚州 225000)

    引言

    改革開放以來,我國金融業(yè)得到迅速發(fā)展并取得了歷史性成就。習近平總書記多次強調(diào)要深化金融供給側結構性改革,而金融供給側改革實際上就是不斷放松對銀行業(yè)的管制,市場準入管制也是政府監(jiān)管銀行的重要方式之一(蔡衛(wèi)星,2016)。隨著金融體制改革的推進,各類城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行等興起,進一步提升了銀行業(yè)的集聚程度,與制造業(yè)形成互動發(fā)展的格局。銀行貸款是我國企業(yè)融資的主要方式。銀行貸款的可獲得性會導致企業(yè)面臨內(nèi)部融資成本和外部融資成本的巨大差異,從而出現(xiàn)投資中斷等問題,繼而嚴重影響到企業(yè)投資水平。在制造業(yè)發(fā)展過程中,形成了多種專業(yè)化的產(chǎn)業(yè)集聚園區(qū),呈現(xiàn)出明顯的產(chǎn)業(yè)集聚現(xiàn)象,出現(xiàn)了生產(chǎn)性服務業(yè)的跟隨集聚,同時生產(chǎn)性服務業(yè)的集聚也吸引了制造業(yè)的靠近。銀行業(yè)屬于生產(chǎn)性服務業(yè)。銀行業(yè)為制造業(yè)提供資金,所以制造業(yè)企業(yè)會向銀行業(yè)聚集的地區(qū)趨近;與此同時,銀行業(yè)為了拓展業(yè)務而不斷接近制造業(yè)企業(yè),為了節(jié)省交易成本,銀行業(yè)會選擇趨向于制造業(yè)企業(yè)周圍,由此會產(chǎn)生銀行業(yè)與制造業(yè)企業(yè)協(xié)同集聚的現(xiàn)象。銀行業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚能夠通過產(chǎn)業(yè)間的互動形成銀行業(yè)與制造業(yè)的共生經(jīng)濟,提高制造業(yè)企業(yè)的產(chǎn)出效率與產(chǎn)出質(zhì)量,形成規(guī)模經(jīng)濟。中國經(jīng)濟“做大經(jīng)濟規(guī)模”的目標在高速增長階段已基本達成,如今“提升發(fā)展質(zhì)量”已成為新時代的主導方向。在此背景下,從協(xié)同集聚的角度,研究銀行業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚對制造業(yè)企業(yè)投資水平的影響,必然是事關中國經(jīng)濟增長領域的前沿問題。

    基于以上思考,本文通過構建我國銀行業(yè)和制造業(yè)在地級市層面上協(xié)同集聚指數(shù),研究協(xié)同集聚對我國制造業(yè)企業(yè)投資水平的影響情況。本文較以往研究有以下創(chuàng)新點。首先,構建了衡量銀行業(yè)和制造業(yè)企業(yè)協(xié)同集聚程度的指標,是國內(nèi)少數(shù)關于銀行業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚的相關研究。其次,利用工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)在研究樣本的過程中更能全面反映協(xié)同集聚對制造業(yè)企業(yè)投資水平的影響情況。

    一、理論分析

    Ellison and Glaeser等(1977)首次提出產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚,并對其進行定量分析。路江涌等(2016)研究表明,我國制造業(yè)之間的協(xié)同集聚水平逐漸提高。楊桐彬等(2020)提出,生產(chǎn)性服務業(yè)產(chǎn)生的規(guī)模經(jīng)濟促進了信息流通,從而降低了企業(yè)交易成本,加快形成了制造業(yè)和生產(chǎn)性服務業(yè)的協(xié)同集聚。已有文獻一直在嘗試探究影響企業(yè)投資水平的因素。Allen et al.(2017)提出,我國企業(yè)融資主要通過向銀行貸款進行,銀行集聚導致的銀行競爭會進一步有效發(fā)揮銀行的資源配置作用,促進企業(yè)的信貸可獲得性,從而有利于提高企業(yè)投資水平。而有少部分學者則認為,企業(yè)融資約束的加劇會降低企業(yè)投資水平(張新民,等,2017)。

    銀行業(yè)作為生產(chǎn)性服務業(yè)為制造業(yè)企業(yè)提供信貸,降低了制造業(yè)企業(yè)的融資成本,所以制造業(yè)企業(yè)趨近于銀行業(yè)聚集的地區(qū);同時,銀行業(yè)為了拓展業(yè)務,節(jié)省交易成本,會選擇趨向于制造業(yè)企業(yè)周圍,由此產(chǎn)生了銀行業(yè)與制造業(yè)的協(xié)同集聚現(xiàn)象。銀行業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚在增加信貸供給的同時也提高了企業(yè)負債水平,出于維護自身利益的目的,銀行有動機對借款企業(yè)發(fā)揮治理作用,優(yōu)化貸款條款,加強客戶篩選,進而改善貸款質(zhì)量,從而促使企業(yè)投資優(yōu)化,提高企業(yè)投資水平。據(jù)此提出本文的研究假設:銀行業(yè)和制造業(yè)協(xié)同集聚促進了制造業(yè)企業(yè)投資水平的提高。

    二、實證模型

    (一)設定模型

    在參考已有文獻以及數(shù)據(jù)樣本特征的基礎上,設定如下模型進行檢驗:

    其中,Investment為制造業(yè)企業(yè)的投資水平,下標i、j、k、t分別表示企業(yè)、行業(yè)、地區(qū)和年份;Co_agg為核心解釋變量,表示銀行業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚指數(shù);Ctrl為微觀層面控制變量的集合??紤]到企業(yè)所屬行業(yè)等存在異質(zhì)性,采用混合OLS模型進行檢驗,即加入行業(yè)層面的虛擬變量η、省份層面的虛擬變量η、年份層面的虛擬變量η。ε為隨機擾動項。

    (二)變量及說明

    1.被解釋變量

    被解釋變量Investment表示企業(yè)投資水平,為在t年地級市k屬于行業(yè)j的企業(yè)i的固定資產(chǎn)及無形資產(chǎn)的增量占總資產(chǎn)的比例。

    2.主要解釋變量

    解釋變量Co_agg表示銀行業(yè)和制造業(yè)協(xié)同集聚指數(shù)(Co_agg,co-agglomeration),表示地級市k制造業(yè)行業(yè)j和銀行業(yè)在t年的協(xié)同集聚程度。參考張虎等(2017)的處理方法,在構建制造業(yè)和銀行業(yè)區(qū)位熵指數(shù)以刻畫集聚程度的基礎上,估算制造業(yè)與銀行業(yè)協(xié)同集聚程度,公式如式(2)所示:

    LQ是j地區(qū)i產(chǎn)業(yè)在全國的區(qū)位熵指數(shù),q是j地區(qū)i產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù);q是j地區(qū)份制造業(yè)與銀行業(yè)的就業(yè)人數(shù),q是全國i產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù),q是全國制造業(yè)與銀行業(yè)的就業(yè)人數(shù)。

    式(3)中,LQ為制造業(yè)的集聚指數(shù),LQ為銀行業(yè)的集聚指數(shù),LQ為制造業(yè)與銀行業(yè)協(xié)同集聚指數(shù)。

    3.控制變量

    Ctrl為控制變量,其中,企業(yè)規(guī)模(Size)用年均從業(yè)人數(shù)的自然對數(shù)表示,創(chuàng)新(Innovation)用新產(chǎn)品產(chǎn)出與銷售額的比值表示,技術水平(TFP)使用OP半?yún)?shù)方法計算。資產(chǎn)負債率(Lev),以總負債與總資產(chǎn)之比表示。還設計了行業(yè)層面的虛擬變量(η),省份層面的虛擬變量(η)以及年份層面的虛擬變量(η);最后,ε是隨機誤差項。

    4.其他變量

    首先,設計了行業(yè)層面的虛擬變量(η),來控制行業(yè)層面的固定效應產(chǎn)生的各種影響。其次,設計了省份層面的虛擬變量(η),控制省份層面的固定效應產(chǎn)生的各種影響。再次,設計了年份層面的虛擬變量(η),用來控制我國金融發(fā)展階段性變化等各種影響。最后,ε是隨機誤差項。

    (三)數(shù)據(jù)和相關處理

    本文數(shù)據(jù)主要來源于金融活動普查數(shù)據(jù)及中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫,銀行業(yè)集聚指標根據(jù)銀監(jiān)會對銀行業(yè)2006—2011年金融活動普查數(shù)據(jù)提供的銀行就業(yè)人數(shù)等信息計算得出,制造業(yè)企業(yè)相關數(shù)據(jù)為按二分位行業(yè)標準劃分的30個制造業(yè)行業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)。本文剔除了固定資產(chǎn)總值小于零或缺失的樣本,以及流動資產(chǎn)小于固定資產(chǎn)、固定資產(chǎn)小于總資的樣本企業(yè)來保證數(shù)據(jù)的有效性,并對地級市代碼進行匹配,得到2006—2011年257個地級市銀行業(yè)集聚指標,以及353 808家微觀企業(yè)的企業(yè)財務指標。

    (四)描述性統(tǒng)計

    表1為本文主要變量的描述性統(tǒng)計結果。從表1中可以發(fā)現(xiàn),企業(yè)投資水平的均值為15.51,表示制造業(yè)企業(yè)投資呈增加態(tài)勢,制造業(yè)企業(yè)平均規(guī)模為4.8,全要素生產(chǎn)率的均值為7.175,創(chuàng)新的均值為0.118,資產(chǎn)負債率的均值為51.8%。

    表1 主要變量的描述性統(tǒng)計

    三、實證檢驗

    (一)基準回歸

    根據(jù)表2基準模型回歸結果,第(1)列展示了利用二分位計算的協(xié)同集聚指數(shù)進行回歸的結果,回歸系數(shù)為0.114且在1%的水平上通過了顯著性檢驗,可以得出,銀行業(yè)和制造業(yè)的協(xié)同集聚顯著促進了企業(yè)投資水平的提高;第(3)列利用四分位行業(yè)計算的協(xié)同集聚指數(shù)進行回歸,回歸系數(shù)顯著為正。

    本文參照Chong et al.(2013),運用工具變量來緩解協(xié)同集聚與企業(yè)投資水平之間可能存在的反向因果問題,工具變量采用相鄰地區(qū)銀行業(yè)和制造業(yè)的協(xié)同集聚指數(shù)。具體結果見表2第(2)、(4)列,協(xié)同集聚指數(shù)系數(shù)仍然顯著為正,進一步說明檢驗結果穩(wěn)健。

    表2 基準模型回歸結果

    四、結論與啟示

    本文利用2006—2011年工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)以及銀監(jiān)會對全國銀行業(yè)的金融活動普查數(shù)據(jù),研究銀行業(yè)制造業(yè)協(xié)同集聚對制造業(yè)企業(yè)投資水平的影響。研究發(fā)現(xiàn),銀行業(yè)制造業(yè)協(xié)同集聚促進了制造業(yè)企業(yè)投資水平的提高。

    本文的研究結論對促進我國金融供給側結構性改革及制造業(yè)企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展具有重要作用。首先,我國銀行業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚的整體水平仍然偏低,未來可以通過制定相關政策進一步加大對金融體制的改革,逐漸提高銀行業(yè)與制造業(yè)企業(yè)協(xié)同集聚的水平。其次,近年來我國致力于提高銀行市場化程度,打破了國有銀行的壟斷地位;今后應該繼續(xù)擴大金融服務機構的覆蓋范圍,促進普惠金融發(fā)展,通過發(fā)揮銀行集聚的信息、資金優(yōu)勢,優(yōu)化制造業(yè)集聚,促進制造業(yè)企業(yè)投資水平的提高。最后,我國銀行業(yè)應該更加充分地發(fā)揮金融機構服務實體經(jīng)濟的作用,為中小企業(yè)發(fā)展提供動力,促進經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展。

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