长三角区域金融发展对产业结构升级的机理研究——基于科技进步中介效应的分析

佟林杰，孙 博

（燕山大学 文法学院，河北 秦皇岛 066004）

2016年5月11日，国务院常务会议通过《长江三角洲城市群发展规划》，提出培育更高水平的经济增长极。到2030年，全面建成具有全球影响力的世界级城市群[1]。2019年12月1日，中共中央、国务院印发了《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》，明确提出深入实施创新驱动发展战略，走“科创+产业”道路，促进创新链与产业链深度融合，以科创中心建设为引领，打造产业升级版和实体经济发展高地，不断提升在全球价值链中的位势，为高质量一体化发展注入强劲动能[2]。近年来，长三角区域经济发展除了依托其雄厚的经济基础以外，产业结构的优化升级也发挥了不可替代的作用，而产业结构优化会受到金融结构的变化、资本的流动、科技的进步创新等因素的影响，例如Fujita和Hu（2001）[3]发现金融发展对于促进产业空间结构重组和优化升级具有显著作用；
马强[4]等也证明了金融发展与产业结构升级之间非线性关系的存在。随着近年来科学技术的飞速发展，在金融发展对产业升级推动机理的研究中，科技进步因素的影响越发显著，因此金融发展、科技进步与产业升级间的相互作用关系极具研究价值。

20世纪70年代初，以格利和E.S.肖等为代表的经济学家通过建立金融发展模型以佐证金融的发展是推动经济发展的动力和手段，而后麦金农[5]和肖[6]提出“金融抑制”（Financial Repression）和“金融深化”（Financial Deepening）理论，标志着金融发展理论的真正产生。近年来，在区域发展研究过程中，金融发展与产业结构的关系逐渐成为学界讨论的热点。李西江[7]认为金融结构的合理分布及动态变化影响生产要素的分配结构及产业间的资本资源，形成产业间不同的资金存量，影响产业结构，进而通过产业结构升级促进经济增长。易信[8]等扩展得出了包含金融中介部门的多部门熊彼特内生增长模型，以数值模拟定量法分析了金融发展对产业结构及经济增长的影响。陶爱萍[9]等基于汉森门限回归模型，通过实证研究证明我国的金融发展与产业结构升级之间存在非线性相关关系。

对于本文的中介变量——科技进步，其对于产业升级的影响近年来也受到国内学者的广泛关注。佩蕾丝[10]认为金融发展水平达到一定高度之后，能够发挥其科技创新效应；
师文明[11]等通过构建门槛模型发现当金融发展程度超出一定的门槛值处于较高水平时，对科技进步产生正面影响；
Nanda和Rhodes-Kropf[12]也认为金融市场达到一定的活跃度之后可以发挥对科技进步的推动作用；
易信[13]等研究发现金融发展通过技术创新促进产业结构转型升级；
马微、惠宁[14]从创新模式差异视角出发对制造业进行实证考察，发现金融市场导向越强，对科技进步推动力越大；
邓创[15]等通过实证研究得出科技进步创新对产业结构升级可以产生正面效果；
孙丽文[16]、庄雷[17]等也同样研究得到科技进步和产业升级之间呈正相关关系。

目前学界对金融发展、科技进步与产业升级三者进行的整体性的实证分析尚不充分，其间的作用机制未能得到系统梳理，在对于区域发展的研究之中，同时涉及三个要素的研究成果较少，因此本文选取长三角区域进行研究，以科技进步作为中介变量，构建了“金融发展—科技进步—产业升级”模型（以下简称“FTI”模型，三者相互作用关系见图1），假设长三角区域金融发展对产业升级存在促进作用，且科技进步因素在此机理中发挥中介效应，选取长三角26个城市2010—2019年间的区域经济数据，通过实证研究予以检验。

图1 FTI模型作用路径图示

长三角区域经济发展水平较高，2019年该区域经济总产值合计23.7万亿元，占比已接近全国GDP总量的25%，成为我国经济发展的重要引擎。但长三角区域内各城市产业优化进程存在显著差距，除环境、资源、政策等因素外，与金融发展水平、科技进步与创新力以及产业结构等因素关系密切。

（一）产业结构配置

社会经济发展水平与产业结构合理性密切相关，随着社会发展，城镇化进程加快，人民经济水平不断提高，需求方向和消费层次也发生了巨大变化。第一产业所占的GDP比重日益减少，逐渐让位于二、三产业，尤其得益于长三角区域优越的地理位置、丰富的自然资源以及发达的交通系统等，第三产业得以蓬勃发展，所占比重甚至超过GDP总量的一半，成为产业结构调整的方向。上海作为长三角区域的发展中心，其第三产业比重高达72.7%，南京、杭州、合肥等市第三产业比重占到60%以上，超过半数的城市逐渐形成“三二一”的产业格局，但仍有部分城市产业结构仍停留在“二三一”阶段，如嘉兴、湖州等市第二产业比重过半，滁州、宣城等市以第二产业为主，第一产业比重相对较重，第三产业比重仅40%左右（如图2）。

图2 2019年长三角区域产业结构比例

（二）金融发展水平

金融系统通过配置社会性稀缺资源发挥作用，引导社会资本从低效率行业转而流向高效率行业，使更具发展潜力的更高效率的产业得到更多资本投入，从而逐渐淘汰落后产业，进一步实现产业结构的优化升级，促进社会经济增长。

长三角地处“一带一路”和长江经济带的重要交汇处，拥有众多现代化港口群和机场群以及发达的立体综合交通网络，为国内国际贸易和资本流动提供了得天独厚的条件，无论是中国国家现代化建设和开放还是参与国际竞争，都处于战略地位，发挥着经济社会发展的重要牵引和带动作用。尽管长三角区域整体经济发展水平遥遥领先，但相比之下仍能发现各市之间经济发展水平较为悬殊，就各市GDP总量而言，上海及苏浙地区尤其是苏州、杭州、南京等市在长三角区域中的优势极为明显，就人均贡献而言，上海、南京、无锡、苏州等尤其突出，而安徽各市发展水平相对较弱。例如安徽省内GDP贡献量最高的合肥，其GDP贡献量是安庆的11.3倍，却仅为上海GDP总量的近四分之一；
另外无锡、苏州等市人均GDP是安庆、池州等市人均GDP的3倍以上，金融发展水平差异显著（如图3所示）。

图3 2019年长三角区域各市本地GDP及人均GDP

（三）科技进步发展水平

随着经济发展和社会进步，技术驱动经济转型成为趋势，科技进步成为推动经济增长的首要因素，高新技术、创新人才等成为推动经济发展的重要因素。一方面科技进步通过影响生产力三要素，从而提高生产率，推动经济增长；
另一方面在高科技基础上形成的独立的产业，具有更强的适应力、生长力和竞争力，其产值将直接成为国民生产总值的组成部分和经济增长的重要来源。

长三角区域的发展其一必备要素即发达的高新技术及其产业，因此观察对比长三角各市全社会研发经费投入（R&D）强度可以得出一个较为直观的结果，其研发经费大多投入到信息、金融、工业等领域，整体投入强度较大，但与金融发展状况类似，同样存在R&D强度悬殊的问题，例如上海作为长三角的中心城市，其研发投入经费高达1 316亿元，占GDP的4%，而研发投入较少的舟山、安庆、池州等市，R&D强度均在1%左右，上海研发投入总额为舟山的90倍以上，投入强度是舟山的近4倍，可见各地区对科技进步创新的重视程度仍有显著差距（如图4）。

图4 2019年长三角区域研发投入及投入强度

（一）模型构建

根据上述长三角区域发展现状，将其置于科技进步中介效应的“金融发展—产业升级”机理假设中，构建如下模型（此处参照Baron与Kenny的中介效应模型[18]及黄卫华的分析方法[19]）：

模型中IU代表产业优化升级程度，FD代表金融发展水平，TP代表科技进步，C代表控制变量，E表示随机误差，假设服从均值为0且方差有限的正态分布；
c和t分别代表长三角地区各城市及相应时间年份。

将式（2）代入式（3），整理截距项、控制变量及随机误差项，简化方程得：

式（4）中d1代替了整理后的截距项c0+c2b0，d2代替控制变量系数c2b2+c3，εct代替了整理后的随机误差项（c2+1）Ect；
b1c2则代表金融发展通过影响科技进步而对产业升级所造成的间接效应，参照温忠麟的算法，若b1c2显著，则证明科技进步确实在“金融发展—产业升级”机制中发挥中介效应[20]，因此还需要分别证明b1、c2的显著性。

（二）变量选取

1.产业升级（IU）：一般来讲，地区产业升级程度可用第三产业产值比重或二、三产业产值比重总和进行表示，由图2数据可知，长三角区域26市产业发展多为“三二一”结构或“二三一”结构，因此本文选取第三产业与第二产业产值总和的对数值表示长三角各市的产业结构升级程度。

2.金融发展（FD）：分析长三角统计年鉴数据能够发现，衡量金融发展的指标主要为金融机构存贷款额，在这里本文对长三角各市金融机构存贷款总额进行取对，用以反映长三角区域金融发展水平。

3.科技进步（TP）：对于中介变量TP多采用索洛模型进行计算衡量，将全要素生产率（TFP）作为技术的替代，通过计算TFP增长率来衡量科技进步水平，是以本文选取全要素生产力的对数值对其进行表示。根据C－D生产函数得：

在式（5）中，Y代表总产出，本文采用2010—2019年长三角各市的地区生产总值表示；
L代表劳动投入，采用长三角各市的年末总就业人数表示；
α和β分别表示资本产出弹性和劳动产出弹性，满足0<α<1，0<β<1。A代表全要素生产率，为求得科技进步指标，需先求得K值，即资本投入，此处参考张军的永续盘存法Kt＝（1－δt）Kt－1＋it进行计算，δt固定折旧率取值9.6%[21]，其中Kt表示单个城市第t期的固定资本存量，it代表第t期的固定资产投资额。

通过对模型（5）进行取对，再对长三角26市近10年数据进行回归分析，能够得出α和β的估值，代入式（6）可计算出地区的科技进步指标，即

4.其他控制变量：产业结构受到其他控制变量影响，因此除以上指标外，本文还选取以下变量作为衡量指标（见表1）：

表1 各控制变量及表示方法说明

（三）数据来源

本文选取长三角区域共计26个城市2010—2019年的面板数据，所用数据资源均取自于中国统计年鉴及长三角各省市历年统计年鉴、各市历年国民经济和社会发展统计公报等。由于数据取自不同城市不同年份的统计年鉴，且年鉴中存在数据修订情况，因此所收集数据可能存在少量误差，但不影响最终研究结果。

（一）参数及相关性估计

由表格2可得，调整后的R2为0.86，代表自变量对因变量的解释程度为86%，该模型有实际意义；
自变量对因变量影响显著性较强，皆呈显著正相关影响，且两个变量之间没有显著共线性。

表2 C-D生产函数回归结果

（二）单位根检验

为避免时间序列不平稳出现伪回归现象，因此回归分析前，有必要对变量进行单位根检验，需要LLC与AFD检验同时证明不存在单位根，则数据为平稳序列，反之则需要对其进行进一步处理使其转化为平稳序列才能进行下一步研究。

本文利用EViews软件同时进行LLC单位根检验及AFD单位根检验，结果见表3，得到变量IU、FD、TP、LI、FAI和AG都是平稳序列，可以进行下一步回归分析。

表3 LCC及ADF单位根检验结果

（三）回归分析

1.金融发展、科技进步和产业升级

利用stata软件对长三角区域26个城市2010—2019年的面板数据对模型（3）进行固定效应和随机效应模型回归分析，并进行豪斯曼检验。

经Hausman检验，拒绝原假设，因此固定效应模型与模型（3）的估计更为匹配，最终参考固定效应回归结果（见表4）。由实证结果可见，在长三角区域金融发展水平对产业结构升级可以产生正向的直接影响，弹性为0.436 900，结合长三角区域近年来的数据及实际发展状况分析可知，金融发展具有促进储蓄转化为投资的主动作用，投资的增加一方面可以为产业提供资金支持，另一方面也可引导产业规避风险，调整产业发展方向，从而促进产业转型升级。

表4 长三角区域产业结构与金融发展、科技进步关系实证结果

另外可以看到科技进步对于产业升级的弹性为0.599 921，呈显著的正向推动作用，这一影响主要通过两个途径实现：一是通过科技进步扩大产业的生产和经营规模，提升产业竞争力及综合实力，促进产业集聚发展，利用地域优势进行规模化甚至国际化；
且企业的创新成果可能惠及全行业甚至全社会，进而整体上提高全要素生产率，推动生产力发展进步。另外，科技的进步有利于进一步优化一二三产业结构，尤其是利于二三产业的发展，从而促进“三二一”产业结构的形成与稳定，提高社会发展水平。

2.金融发展与科技进步

如表5，通过长三角26市近十年的数据对模型（2）的回归检验，可得金融发展水平对科技进步也具有显著的正向推动作用，弹性为0.424 858。科技的发展离不开资金支持，金融发展水平的提升促进了科技发展进步，更有利于高新企业发展和扩大；
另外，由于科技的发展具有自身局限性，例如研发结果的不确定性和长周期性，容易引发资源浪费，而金融可以发挥较强的导向性作用，利于引导资金与信息一同流入潜力行业，从而弱化科技研发过程中的风险性，增加研发项目的可控性，提升科技研发的重点投入方向及资金利用效率，推动科技进步效率和水平。

表5 长三角区域科技进步与金融发展关系实证结果

3.数据整理与检验

对比分析解释变量与被解释变量间的直接效应和间接效应，将控制变量代入到原中介模型中扩展，并利用Eviews分别进行回归分析，可以得到金融发展对于产业升级的总效应a1和直接效应c1，分别为0.502 773和0.436 900，且都在1%水平下显著；
金融发展对于科技进步的影响效应b1=0.424 858，同样在1%水平下显著，因此可求得金融发展对于产业结构升级所能产生的间接效应，即科技进步发挥的中介效应为b1c2=0.254 881，占总效应比例为b1c2/a1=0.507。因此可以说，金融发展确实对产业升级起推动作用，其弹性为0.436 9；
在金融发展促进产业升级机制中，科技进步因素发挥较为显著的中介效应，占总效应的50.7%，使金融发展对产业升级影响的总效应上升为0.502 773。

最后为保证实证结果的可信度与稳健性，以扩展时间窗口法及变量替换法对其重新进行了回归检验，与前文结果基本一致，证明金融发展、科技进步分别都与产业升级间存在显著正相关关系。

（一）分析结论

本文以科技进步中介效应为切入点阐述了金融发展促进产业升级的作用机理，并采用长江三角区域26市的面板数据进行实证分析。主要得出了以下几个结论：第一，金融发展确实可以对产业结构优化升级产生推动作用，但长三角区域金融发展及产业结构水平存在极化现象，不利于产业升级和经济可持续发展；
第二，加入科技进步因素后，金融发展对产业升级的影响更加明显，可以证明在此机理中科技进步发挥了显著的中介效应，甚至科技因素相较于金融来说更能影响产业结构的转变；
第三，金融发展也为科技进步创造了条件，金融的发展为高新技术产业带来了资本引入，一方面利于提升行业待遇，引进高素质创新型人才，另一方面科研经费投入力度的加大以及金融发展带来的资源更合理化配置将直接加快科技进步发展。除此之外，金融的发展对于信息传导的影响将引导政府财政支出及政策优惠向科研倾斜。在此路径下，金融发展为科技进步提供政策环境、资金供给和智力支持，从而发挥其中介效应，引导和促进产业结构优化升级。因此本文拟从FTI模型作用机制及分析结果出发，对长三角建设发展提出对策建议，同时探讨对其他区域可能存在的有益启示，以期为长三角及其他区域的产业升级及区域整体发展趋势优化和水平提升提供借鉴。

（二）对策与启示

1.完善区域综合发展体系夯实产业升级基础

区域整体的发展应以统筹整合各方资源，明确各地区实际经济发展现状及产业结构特征为基础，分类构建架构完善的多层次、综合性的区域金融体系，而建立体系的第一步首先是需要确定关键点，通过对长三角区域的节点城市进行合理定位，其次加大对安徽省金融发展水平较落后各市的支持力度，制定金融发展优惠政策，给弱势地区以政策扶持，鼓励、引导其突破行政区划界限及行业壁垒，弥补减分项，缩小区域间金融发展以及产业结构升级的差距。其他区域发展同理，例如北京、广州、武汉、成都、沈阳等城市，即可作为京津冀、珠三角区域以及其他中部、西部、东北地区的优势节点城市，在其带动下，建立创新力、竞争力、带动力兼具的结构合理、实力强劲的综合金融体系，充分各优势节点城市的辐射带动作用，尤其联结周边发展水平较落后城市及地区，缩小区域内及区域间发展差距，提高各区域发展水平的同时，努力实现中部崛起、东西呼应、南北共济的良性发展。另外，要充分发挥区域地理位置优势，利用“一带一路”发展战略优势，加强金融集聚及区域金融合作，扩大长三角区域及沿线所有城市与“一带一路”沿线其他国家的合作，沿线各市都将作为优势节点不断扩大所在区域内的辐射范围，吸引外资，持续优化产业结构。

2.鼓励金融创新增强产业结构升级内生动力

区域间金融发展水平差距较大不仅仅存在于长三角区域，各区域内城市之间由于自然资源拥有量的不同、地理位置及气候的差异、人口的多少、政策的倾斜等因素，无论自然因素还是行政壁垒，都会出现区域内产业结构差异、城市发展水平悬殊的情况，例如长三角的安徽各市、京津冀的河北各市及珠三角的江门市等，与区域内其他城市相比自然处于平均值以下。金融创新是城市经济发展的重要指标和拉力，尤其针对此类发展水平相对较弱的城市，更应支持并鼓励金融创新和银行竞争，根据实际情况适当降低资本准入门槛，加强行政区划间以及不同行业间的交互发展，促进投资及信贷资金等自由流动，充分发挥金融资源利用效率，激发金融市场活力，建立更加完善的金融市场体系。此外，应不断提高区域内和区域间的互动关联，提升各市交通、通讯、网络等城市基础设施的完备性和联通性，积极完善金融中介服务体系，不断提升金融集聚水平、加快金融集聚速度，充分激发金融集聚对周边邻接区域的辐射作用，强化区域一体化程度，进一步推动长三角及其他区域的金融发展国际化，激发区域发展内生动力，提高金融发展水平，为产业升级提供不竭动力。

3.强化金融市场监管优化产业升级环境

良好的金融市场环境对于金融集聚的辐射作用具有强化效果，因此无论对于长三角区域内金融发展水平较弱的城市，还是全国范围内诸如东北部、西部等金融发展较为落后的城市和地区，强化金融市场监管，营造良好有序的金融市场都至关重要。金融发展本身对资金及信息具有导向作用，因此完善金融信息披露制度，提升金融主管部门公信力，维护金融市场秩序至关重要。但由于信息具有不对称性，尤其随着现代社会信息化程度的加深，金融机构业务辐射范围逐渐扩大，区域金融信息甚至关系到国家经济发展，因此在信息公开的基础上更应注重维护金融市场信息安全，地方政府、金融机构、执法机关等多方主体齐抓共管，对所辖区域金融产业风险进行实时监测、分析、评估、防范等工作，对较大风险的金融机构加强线上线下监管，严厉打击金融犯罪活动，为金融活动参与主体营造良好的金融生态环境，才能为资金流、信息流提供正确导向，为潜力产业提供适时的资金及技术支持，引导优化产业结构，促进经济发展。

4.增加科研投入协同促进产业结构优化升级

推动产业升级不仅要注重金融健康发展，同时要加大科研投入力度。一是政府及行业本身都需要加强对科技研发的资金投入，将政府引导及自身优势条件相结合，明确科技创研方向，不仅有利于推动科技研发进度，扩大产业发展优势，同时资金的增加可以优化金融结构，增加引进高科技人才，为产业长远发展蓄力。目前我国东、中、西部及东北地区已有约30个城市开通了中欧互通直达的国际货运班列[22]，并可能借助丝绸之路位置优势发展为物流集散中心，如果加快现代物流服务科技投入和研发，将有希望打造更先进完备的联动物流平台，极大促进沿线金融经济发展，实现科技金融产业协同发展。二是科研人才培养，需要建立对高端、创新人才的激励机制，鼓励金融企业与科研机构、高等院校等进行联合共建，加强智库建设，设立专门的金融从业人员培训基地，投资金融科研成果孵化平台，一方面为金融从业人员深造提供政策支持及多种实用通道，同时也能够促进科研成果有效转化为金融生产力，实现最大效率利用，为产业优化升级提供强劲动力和智力支持，以金融与科技的协同效应推动产业结构优化升级。