朱玉杰，倪驍然

(清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100084)

一、引言

隨著改革開放進(jìn)程的深化，我國第一產(chǎn)業(yè)比重明顯下降，第二產(chǎn)業(yè)成為了拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的主導(dǎo)力量，第三產(chǎn)業(yè)穩(wěn)步發(fā)展。然而，2008年國際金融危機(jī)發(fā)生以來，中國經(jīng)濟(jì)增速顯著下滑。在當(dāng)前的后金融危機(jī)時(shí)代，如何充分發(fā)揮金融發(fā)展對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的積極作用，實(shí)現(xiàn)“穩(wěn)增長、調(diào)結(jié)構(gòu)”的目標(biāo)，成為了一個(gè)值得關(guān)注的課題。

黨的十八屆三中全會(huì)所通過的《中共中央關(guān)于全面深化改革若干重大問題的決定》指出:“經(jīng)濟(jì)體制改革是全面深化改革的重點(diǎn)，核心問題是處理好政府和市場的關(guān)系，使市場在資源配置中起決定性作用和更好發(fā)揮政府作用”［1］。其中，針對(duì)金融改革專門提出了“推進(jìn)政策性金融機(jī)構(gòu)改革。健全多層次資本市場體系”的要求。以上表述有著鮮明的指向性，針對(duì)的是現(xiàn)實(shí)中突出存在的問題。在我國，長期以來，一個(gè)顯著的事實(shí)是所謂“金融抑制”現(xiàn)象的發(fā)生，即政府通過優(yōu)先發(fā)展資本密集型的工業(yè)部門實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長，從而導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡(王勛、Johansson，2013)［2］。根據(jù)干春暉、鄭若谷(2009)［3］的測算，2001 －2007 年間，我國第二產(chǎn)業(yè)資本存量占比上升了10.58%，而第三產(chǎn)業(yè)資本存量占比下降10.64%，此外曾國平、王燕飛(2008)［4］使用我國1952－2005年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)的研究，諸多學(xué)者從間接融資比例過大、利率管制、信貸歧視等角度的研究都驗(yàn)證了“金融抑制”現(xiàn)象的存在(劉瑞明，2008［5］;黃桂田、何石軍，2011［6］;葉志強(qiáng)等，2011［7］)。

經(jīng)濟(jì)增長和產(chǎn)業(yè)升級(jí)都是衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要方面。以上述“金融抑制”現(xiàn)象為背景，學(xué)者們以金融規(guī)模為基礎(chǔ)構(gòu)建指標(biāo)，對(duì)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系進(jìn)行了大量研究，達(dá)成一些共識(shí)，卻也有一些不一致的結(jié)論。例如武志(2010)［8］認(rèn)為，我國的金融發(fā)展是“量”在原有制度框架內(nèi)的簡單擴(kuò)張，在“質(zhì)”的進(jìn)步方面相當(dāng)薄弱，胡宗義等(2013)［9］認(rèn)為以非銀行信貸類金融供給不足體現(xiàn)的金融不均衡發(fā)展影響了我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而Huang和 Wang(2011)［10］則認(rèn)為，金融抑制政策在我國改革期間保護(hù)和促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長。由于銀行業(yè)在我國金融行業(yè)中占據(jù)主要地位，以銀行貸款規(guī)模與GDP比值衡量的金融相關(guān)比受到了學(xué)者們的廣泛關(guān)注，然而對(duì)金融相關(guān)比與經(jīng)濟(jì)增長率關(guān)系的過往研究卻得到了負(fù)相關(guān)(Hao，2006［11］;Guariglia 和 Poncet，2008［12］;Zhou，2009［13］)、不顯著(Lu 和 Yao，2009［14］)、正相關(guān)(Cheng 和 Degryse，2010［15］;Zhang 等，2012［16］)等不一致的結(jié)論。始自張軍、金煜(2005)［17］的一系列研究驗(yàn)證了估算的我國私人信貸與GDP之比與經(jīng)濟(jì)增長之間的正相關(guān)關(guān)系，從一個(gè)側(cè)面說明了減少金融抑制能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長①這一主題的文獻(xiàn)較多，所得結(jié)論相似，在此不一一列舉。。

以產(chǎn)業(yè)升級(jí)為研究對(duì)象，錢水土、周永濤(2011)［18］、周方召等(2013)［19］用省級(jí)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了以銀行信貸規(guī)模衡量的金融發(fā)展對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的促進(jìn)作用，杜傳忠、郭樹龍(2011)［20］證實(shí)了資本投入對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的正向影響和金融危機(jī)對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的負(fù)向影響?？紤]到金融發(fā)展具有較強(qiáng)的空間依賴性和空間溢出效應(yīng)(張志強(qiáng)，2012)［21］，呂健(2013)［22］研究了市場化與我國金融業(yè)與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系，石沛、蒲勇健(2011)［23］、孫晶、李涵碩(2012)［24］指出了金融集聚對(duì)我國經(jīng)濟(jì)增長和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的促進(jìn)作用。此外，張璟等(2013)［25］驗(yàn)證了區(qū)域間信貸資金的流動(dòng)有助于提升地區(qū)金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用，一定程度上解析了空間溢出的來源。

基于上述討論，本文將金融規(guī)模視作同金融發(fā)展相關(guān)但又有所不同的概念。我們從金融規(guī)?！傲俊迸c“質(zhì)”的角度同時(shí)考慮金融相關(guān)比和金融規(guī)模存量的影響。在“量”的方面，參照過往研究，我們引入金融相關(guān)比指標(biāo)，并以金融規(guī)模存量指標(biāo)作為參照。在“質(zhì)”的方面，蘇基溶和廖進(jìn)中(2010)［26］、沈軍和白欽先(2013)［27］的研究均驗(yàn)證了以金融人力資本衡量的金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，余永澤等(2013)［28］分析了金融集聚對(duì)工業(yè)生產(chǎn)效率提升產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)的機(jī)制。此外，存貸比是我國銀行部門重要的監(jiān)測指標(biāo)，其地區(qū)差異反映了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展階段(紀(jì)志宏，2013)［29］。魯曉東(2008)［30］用其衡量我國銀行系統(tǒng)的政策性扭曲程度，龍海明等(2011)［31］將其用于衡量地區(qū)銀行對(duì)信貸資源的利用率。因此，我們考慮以金融業(yè)從業(yè)人員占比衡量的金融集聚和以存貸比衡量的金融效率在“質(zhì)”的方面對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響。

本文主要在以下兩方面與現(xiàn)有研究有所不同:(1)本文使用的空間面板Durbin模型(Spatial Durbin Model，SDM)是在過往空間模型如空間滯后模型(Spatial Lag Model，SLM)、空間誤差模型(Spatial Error Model，SEM)的基礎(chǔ)上發(fā)展的更具一般性的模型，已經(jīng)應(yīng)用在一些過往研究中(Atems，2013［32］;丁志國等 (2012)［33］;張浩然、衣保中(2012)［34］;丁一兵、鐘陽，2013［35］)，而以此模型為基礎(chǔ)對(duì)這一主題的研究尚不多見。此外，過往研究多用省級(jí)數(shù)據(jù)而較少使用地級(jí)市數(shù)據(jù)，相較而言，地級(jí)市層面上的樣本量擴(kuò)大了近10倍，在這一層面上能夠更好地研究空間溢出效應(yīng)，這使得回歸估計(jì)結(jié)果更為穩(wěn)健。(2)本文在充分考慮地級(jí)市相關(guān)數(shù)據(jù)可得性的基礎(chǔ)上，對(duì)金融規(guī)模從“量”和“質(zhì)”的方面進(jìn)行細(xì)分，給出的理論框架指出了金融規(guī)模空間溢出可能的來源，并通過實(shí)證檢驗(yàn)予以了驗(yàn)證，豐富了現(xiàn)有的研究。本文接下來的內(nèi)容按照以下順序安排:第二部分為理論分析與研究方法，第三部分為變量選取與數(shù)據(jù)說明，第四部分為金融規(guī)模與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)關(guān)系的實(shí)證分析，第五部分為分地區(qū)的進(jìn)一步分析，第六部分為結(jié)論。

二、理論分析與研究方法

下面我們以一個(gè)較為簡單的一般均衡模型為框架，主要研究金融相關(guān)比和資本存量的變化對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響。同時(shí)，我們也考慮金融集聚和金融效率指標(biāo)通過影響模型中的參數(shù)對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響。下面，我們分別對(duì)單個(gè)經(jīng)濟(jì)體和兩個(gè)經(jīng)濟(jì)體的情況進(jìn)行分析。

(一)單個(gè)經(jīng)濟(jì)體的情況

假設(shè)該經(jīng)濟(jì)的生產(chǎn)部分由兩部門構(gòu)成，其中部門1由第二產(chǎn)業(yè)(例如工業(yè))構(gòu)成，部門2由第三產(chǎn)業(yè)(例如服務(wù)業(yè))構(gòu)成。我們假設(shè)它們都有如下簡易形式的生產(chǎn)函數(shù):

該經(jīng)濟(jì)由政府主導(dǎo)的金融部門提供資金，典型消費(fèi)者提供勞動(dòng)力。Y1和Y2分別為兩個(gè)部門的產(chǎn)值，K和L分別代表經(jīng)濟(jì)中的資本量和勞動(dòng)力總量，K1、K2、L1、L2分別為兩部門資金和勞動(dòng)力的投入，其中勞動(dòng)力在兩部門之間可以自由流動(dòng)，并且有:L1+L2=L，K1+K2=K。其中，為簡單起見，部門1的生產(chǎn)率水平為φ，部門2的生產(chǎn)率水平為1。

假定經(jīng)濟(jì)中的典型消費(fèi)者有著如下形式的效用函數(shù):

其中，C1和C2分別代表對(duì)部門1和部門2產(chǎn)品的消費(fèi)量。假設(shè)市場上兩種產(chǎn)品的均衡價(jià)格分別為p1和p2，由于勞動(dòng)力在兩部門間可以自由流動(dòng)，均衡時(shí)兩部門工資率相同，記為w，那么典型消費(fèi)者面臨如下的最大值問題:

max ln(C1)+βln(C2);s.t.p1C1+p2C2≤wL

上式的一階條件為:C2/C1=βp1/p2，而部門1和部門2在生產(chǎn)中面臨的最大值問題分別為:

我們假設(shè)由于政府干預(yù)金融資源分配以保護(hù)工業(yè)部門的發(fā)展，部門1可以無成本地獲得資金，而部門2在獲得資金時(shí)的額外成本與資金量呈平方正比關(guān)系。由于在競爭市場中的均衡利潤為0，因此p1φK1=w。不失一般性，我們?cè)O(shè)p2=1，對(duì)于給定的L2，由(3)式的一階條件，部門2可以獲得的最優(yōu)資金規(guī)模為:K2=L2/b。可見，b越高，部門2能夠獲得的資金量越低，b衡量了經(jīng)濟(jì)中金融抑制的程度。

部門2的經(jīng)營者在已知最優(yōu)資金規(guī)模與勞動(dòng)力投入關(guān)系的情況下選擇勞動(dòng)力投入L2，使得利潤為0，可求得L2=2bw。市場出清時(shí)，勞動(dòng)力的供求平衡，由C2/C1=Y2/Y1可解得:

則該經(jīng)濟(jì)的總產(chǎn)值為:

金融相關(guān)比在這一模型中可以表示為:

我們驗(yàn)證了在本文的樣本期間內(nèi)金融相關(guān)比對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用①限于篇幅，該檢驗(yàn)結(jié)果未列出。其方法詳見參考文獻(xiàn)［10］－［15］。，即(5)式取值為正，因此β＞2φ，進(jìn)而金融相關(guān)比與金融抑制程度和金融規(guī)模存量滿足如下關(guān)系:

即金融抑制程度越高，金融相關(guān)比越低。這意味著，在給定金融規(guī)模存量的前提下，如果經(jīng)濟(jì)中的金融相關(guān)比較高，說明經(jīng)濟(jì)中的金融抑制程度較低，資金在產(chǎn)業(yè)間的配置較為均衡。因此在本文的時(shí)間區(qū)間內(nèi)，用金融相關(guān)比衡量金融發(fā)展程度是合適的。同時(shí)，金融相關(guān)比與金融規(guī)模存量呈反比，本文所在樣本區(qū)間內(nèi)，以信貸衡量的金融相關(guān)比和金融規(guī)模存量的變化趨勢(shì)證實(shí)了這一點(diǎn)。為了更加深入地分析金融規(guī)模的影響機(jī)制，我們有必要同時(shí)考慮從這兩個(gè)角度衡量的金融規(guī)模的影響。

(二)兩個(gè)經(jīng)濟(jì)體的情況

我們假設(shè)存在相似的兩個(gè)經(jīng)濟(jì)A和B，A和B的部門1和部門2之間存在資金流動(dòng)，同時(shí)由于空間溢出效應(yīng)的存在，A的產(chǎn)量不但受A的金融部門所提供資金量的影響，還受到B的金融部門所提供資金量的影響。設(shè)A和B的初始資金量分別為KA(為了與上一部分一致，以下仍然以K表示)和KB。

以A為例，我們將firA和KA對(duì)A的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的影響稱為對(duì)A的直接效應(yīng)，將firB和KB對(duì)A的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的影響稱為對(duì)A的間接效應(yīng)，同理可定義對(duì)B的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)。

設(shè)期末時(shí)A的資金總量變?yōu)棣?K，KB)，B的資金總量變?yōu)镵+KB－Φ(K，KB)。簡單起見，假定兩個(gè)經(jīng)濟(jì)在期初已經(jīng)完成了勞動(dòng)力在各產(chǎn)業(yè)間的分配，則A和B中的Y1和Y2為:

上式中的m為常數(shù)，表明了部門間資金流動(dòng)的方向和程度，其值可能大于0也可能小于0，例如部門2生產(chǎn)了部門1用于生產(chǎn)的中間品，這一部分產(chǎn)品并不反映在最終產(chǎn)值中，那么部門2與最終產(chǎn)值相關(guān)的資金量會(huì)小于原有資金量(朱平芳、王永水，2013)［36］。經(jīng)過計(jì)算，在這個(gè)簡單的兩經(jīng)濟(jì)體模型中，Φ(K，KB)與K和KB的關(guān)系決定了直接效應(yīng)與間接效應(yīng)的方向②限于篇幅，略去了具體計(jì)算過程。。我們假設(shè)ΦK(K，KB)＞0，即A的金融部門投放的資金留在A的量高于流入B的量。同時(shí)我們假設(shè)，ΦKB(K，KB)＞0和ΦKB(K，KB)＜0的情況均有可能出現(xiàn)，這取決于B的發(fā)展階段。即B相對(duì)于A而言，可能表現(xiàn)為Φ(K，KB)與KB負(fù)相關(guān)的“吸附”作用，也可能表現(xiàn)為Φ(K，KB)與KB正相關(guān)的“輻射”作用?？紤]到A與B的對(duì)稱性，我們有1－ΦKB(K，KB)＞0，即B的金融部門投放的資金大部分留在B的量高于流入A的量。在這樣的設(shè)定下，我們有:

不過，當(dāng)ΦKB(K，KB)＞0時(shí)，A與B金融規(guī)模存量的間接效應(yīng)是反向的。而ΦKB(K，KB)＜0時(shí)，A與B金融相關(guān)比的間接效應(yīng)是反向的。因此，這兩種情況下加總后的間接效應(yīng)的方向需要通過實(shí)證檢驗(yàn)來判斷?；谝陨戏治觯覀兲岢鋈缦录僬f:

假說1:給定其它條件，金融相關(guān)比與經(jīng)濟(jì)中的金融抑制程度負(fù)相關(guān)。本地區(qū)金融相關(guān)比上升能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，本地區(qū)金融規(guī)模存量上升會(huì)抑制產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

假說2:給定其它條件，間接效應(yīng)的方向與空間溢出的流向有關(guān)。如果周圍地區(qū)資金量增加的總效應(yīng)為“輻射”作用(ΦKB(K，KB)＞0)，那么周圍地區(qū)金融相關(guān)比增加能夠促進(jìn)本地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，周圍地區(qū)金融規(guī)模存量與本地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的關(guān)系不確定;如果周圍地區(qū)資金量增加的總效應(yīng)為“吸附”作用(ΦKB(K，KB)＜0)，那么周圍地區(qū)金融相關(guān)比與本地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的關(guān)系不確定，周圍地區(qū)金融規(guī)模存量增加能夠促進(jìn)本地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

假說3:給定其它條件，金融抑制程度下降會(huì)促進(jìn)二三產(chǎn)業(yè)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。金融集聚和金融效率通過影響產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率水平(φ)和金融抑制程度(b)來影響產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

三、模型設(shè)定與數(shù)據(jù)說明

(一)數(shù)據(jù)來源與變量選取

我們采用的是中國內(nèi)地地級(jí)市(含市轄區(qū)、縣、鄉(xiāng)村)的年度數(shù)據(jù)，樣本區(qū)間為2000－2011年。截至2011年底，我國共有地級(jí)城市284個(gè)。我們剔除了缺失數(shù)據(jù)較多的樣本，去除了在樣本中與其余各城市在地理上均不相鄰的烏魯木齊、克拉瑪依和三亞，最終得到了270個(gè)地級(jí)市的3240個(gè)樣本。

對(duì)于被解釋變量，我們參考干春暉等(2011)［36］的定義，從三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理化和高級(jí)化兩個(gè)角度來衡量各地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的發(fā)展水平。其中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指標(biāo)(TL)參考了研究收入不平等所使用的泰爾指數(shù)，其定義為:

其中Y表示總產(chǎn)值，Yi和Li分別表示產(chǎn)業(yè)i的產(chǎn)值和就業(yè)數(shù)，并按照產(chǎn)業(yè)的相對(duì)重要性進(jìn)行了加權(quán)。根據(jù)古典經(jīng)濟(jì)學(xué)假設(shè)，如果經(jīng)濟(jì)處于均衡狀態(tài)，那么各產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率應(yīng)相同，此時(shí)TL=0。該指數(shù)越接近0，表明產(chǎn)業(yè)發(fā)展越均衡，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越合理。從主要工業(yè)化國家“經(jīng)濟(jì)服務(wù)化”趨勢(shì)的角度考慮，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化指標(biāo)(TS)定義為第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比，如果TS上升，意味著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在向著“服務(wù)化”升級(jí)。

對(duì)于金融規(guī)模，我們構(gòu)建了以下幾個(gè)指標(biāo):

金融相關(guān)比以各地區(qū)金融機(jī)構(gòu)貸款余額占GDP的比重(credit)來衡量，金融規(guī)模存量以各地區(qū)金融機(jī)構(gòu)人均貸款余額的對(duì)數(shù)值(incredit)來衡量。張成思等(2013)［37］指出，以居民存款衡量的指標(biāo)受政府政策影響較小，因此我們也以居民存款額為基礎(chǔ)構(gòu)建了上述指標(biāo)①限于篇幅，我們?cè)趯?shí)證部分只列出了以貸款規(guī)模衡量的金融規(guī)模指標(biāo)的回歸結(jié)果。。我們以各地金融業(yè)從業(yè)人員數(shù)占比與當(dāng)年該指標(biāo)全國均值之比衡量各地區(qū)的金融集聚程度。此外，金融效率指標(biāo)以各地銀行部門的存貸比表示。

我們引入的控制變量包括投資規(guī)模、政府支出、外商直接投資等。此外，我們用政府科技類支出的人均值來衡量該地區(qū)的創(chuàng)新能力，作為全要素生產(chǎn)率的替代變量。按照此類研究通常的做法，我們也把教育水平的指標(biāo)和地區(qū)人口自然增長率引入控制變量。

本文的數(shù)據(jù)來自2000－2011年的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國金融統(tǒng)計(jì)年鑒》以及中宏數(shù)據(jù)庫。我們對(duì)所有的人均變量均取對(duì)數(shù)，使用各年人民幣對(duì)美元的年內(nèi)平均匯率對(duì)FDI進(jìn)行了折算。部分城市的少量年份FDI為0值，我們統(tǒng)一將上述的0改為1，以便于進(jìn)行空間模型的計(jì)算。上述各人均變量采用歷年分省的物價(jià)指數(shù)進(jìn)行了消漲處理。數(shù)據(jù)的選取、說明和描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

表1 主要變量說明與描述性統(tǒng)計(jì)

(二)模型設(shè)定

基于理論部分的討論和假設(shè)，我們分別構(gòu)建基礎(chǔ)模型和空間模型。其中，基礎(chǔ)模型為如下的固定效應(yīng)面板模型:

其中，下標(biāo)i代表地區(qū)，t代表年份，被解釋變量y代表衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展或產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的指標(biāo)，fir表示金融規(guī)模，是本文主要關(guān)注的解釋變量。X代表模型中的控制變量。ui和τt分別代表觀測不到的地區(qū)固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

正如才國偉、錢金保(2013)［38］所言，各地區(qū)之間的資源流動(dòng)在市場經(jīng)濟(jì)條件下是一種普遍現(xiàn)象，忽略空間相關(guān)會(huì)導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)和推斷不可靠。事實(shí)上，我們運(yùn)用空間自相關(guān)指數(shù)Moran’sⅠ檢驗(yàn)了幾個(gè)主要變量的空間自相關(guān)性。對(duì)應(yīng)于每一年的截面數(shù)據(jù)和變量x，如果z為n×1階向量，zi=xi－ˉx，i=1，2，…n，則Moran’sⅠ=z'Wz/z'z，其取值在－1與1之間，Moran’sⅠ＞0表示存在空間正相關(guān)，Moran’sⅠ＜0表示存在空間負(fù)相關(guān)，W為270×270階的空間權(quán)重矩陣。由于本文側(cè)重從資金跨地區(qū)流動(dòng)的角度研究空間溢出效應(yīng)，因此我們采用文獻(xiàn)中最常用的地理鄰接矩陣，W中的元素表示各個(gè)地級(jí)市之間的空間鄰接關(guān)系，對(duì)于W中的元素wij，如果i與j在地理上相鄰則取1，反之則取0。

表2 金融規(guī)模與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的Moran’sⅠ統(tǒng)計(jì)量

限于篇幅，表2中僅列出了2000年和2010年的Moran’sⅠ統(tǒng)計(jì)量。可以看出，我國各地級(jí)市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和金融規(guī)模存在顯著的空間正相關(guān)性。

表3 判斷空間模型形式的LM檢驗(yàn)結(jié)果

為了判斷空間模型的具體形式，我們需要進(jìn)行前期檢驗(yàn)。根據(jù)空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，如果模型只包含空間滯后項(xiàng)則為空間滯后模型(Spatial Lag Model，SLM)，如果只包含空間相關(guān)項(xiàng)則為空間誤差模型(Spatial Error Model，SEM)，與普通的固定效應(yīng)面板模型相比較，空間Durbin模型中同時(shí)加入了空間滯后項(xiàng)ρWy和空間相關(guān)項(xiàng)WXγ。以對(duì)應(yīng)于表4中的主要回歸估計(jì)為例，表3中列出了LM檢驗(yàn)和穩(wěn)健LM檢驗(yàn)的結(jié)果，原假設(shè)為模型可以不考慮空間滯后項(xiàng)或空間相關(guān)項(xiàng)。上述結(jié)果同時(shí)支持了SLM和SEM模型，說明我們應(yīng)該構(gòu)建同時(shí)包含了SLM和SEM的更穩(wěn)健的廣義空間模型，即SDM模型(丁志國等，2012)。此外，根據(jù)豪斯曼檢驗(yàn)的結(jié)果，我們采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)。參照針對(duì)空間和時(shí)間固定效應(yīng)的聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)結(jié)果，模型中同時(shí)包含空間和時(shí)間固定效應(yīng)①檢驗(yàn)的詳細(xì)步驟詳見丁志國等(2012)。受篇幅所限，沒有列出其它的檢驗(yàn)結(jié)果。本文主要使用的xsmle命令可以從http://www.stata.com下載。。為此我們構(gòu)建了如下的空間面板Durbin模型(Spatial Durbin Model，SDM):

如果γ=0，且ρ≠0，則SDM模型可以縮減為SLM模型。如果γ+ρβ=0，則SDM模型可以縮減為SEM模型，可見SDM模型的確更具一般性。LeSage和 Pace(2009)［39］指出，自變量矩陣 WX 的系數(shù)γ并不代表真實(shí)的偏回歸系數(shù)，需將自變量對(duì)因變量的影響按照來源分解為直接效應(yīng)(direct effects)和間接效應(yīng)(indirect effects)。

直接效應(yīng)表示的是第k個(gè)自變量在第i個(gè)城市和第t年的一單位變化對(duì)yit的平均影響，間接效應(yīng)(即自變量的空間溢出效應(yīng))表示的是第k個(gè)自變量在第i個(gè)城市周圍的每個(gè)城市j在第t年同時(shí)產(chǎn)生的一單位變化對(duì)yit的平均影響。在上式中，直接效應(yīng)是右端矩陣主對(duì)角線上的元素的均值βk，間接效應(yīng)是右端矩陣除主對(duì)角線上的元素βk之外的其它元素的均值 。自變量對(duì)yit的總效應(yīng)(total effects)為直接效應(yīng)與間接效應(yīng)之和。我們使用的Stata 11.0的xsmle程序包依照LeSage和Pace(2009)的方法，采用極大似然估計(jì)得到方差－協(xié)方差矩陣，在回歸結(jié)果中匯報(bào)了直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的估計(jì)量。

四、金融規(guī)模與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)關(guān)系的實(shí)證分析

模型的被解釋變量為產(chǎn)業(yè)合理化(TL)與產(chǎn)業(yè)高級(jí)化(TS)，解釋變量分別為以信貸水平衡量的金融相關(guān)比、金融規(guī)模存量，以及金融集聚和金融效率指標(biāo)，見表3。為了便于比較，我們同時(shí)列出了基本模型和空間模型的估計(jì)結(jié)果。由基本模型的回歸結(jié)果可以看出，金融相關(guān)比在1%的顯著度下對(duì)TL有負(fù)向影響，而對(duì)TS有正向影響。這說明，金融相關(guān)比的提升促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)升級(jí)。與此同時(shí)，金融規(guī)模存量的增長雖然對(duì)產(chǎn)業(yè)均衡和產(chǎn)業(yè)高級(jí)化有促進(jìn)作用，但相較于金融相關(guān)比而言，作用并不顯著。此外，金融集聚與TL顯著正相關(guān)，而與TS的關(guān)系不顯著，金融效率與TL、TS均無顯著關(guān)系。在以下部分，我們列出了金融規(guī)模變量對(duì)被解釋變量影響的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)、總效應(yīng)與模型總體上的空間滯后回歸系數(shù)。限于篇幅，沒有列出其它變量的估計(jì)結(jié)果。

表4 金融規(guī)模對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的回歸結(jié)果

從空間Durbin模型的估計(jì)結(jié)果來看，空間滯后回歸系數(shù)ρ均在1%的顯著度下為正，說明基本模型顯著忽略了變量之間的空間相關(guān)性，引入空間模型是必要的。直接效應(yīng)方面，解釋變量系數(shù)的方向和顯著性水平與普通面板回歸的估計(jì)結(jié)果差別不大。值得注意的是，金融規(guī)模存量與TL負(fù)相關(guān)但不顯著，與TS顯著不相關(guān)，說明金融規(guī)模存量的增長顯著抑制了產(chǎn)業(yè)升級(jí)。這驗(yàn)證了假說1。間接效應(yīng)方面，金融相關(guān)比對(duì)TL和TS變量的影響方向與直接效應(yīng)相同，說明周圍地區(qū)金融相關(guān)比增加能促進(jìn)本地區(qū)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)。金融規(guī)模存量與TL顯著負(fù)相關(guān)，與TS顯著正相關(guān)，說明周圍地區(qū)金融規(guī)模存量的增加能夠促進(jìn)本地區(qū)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)。金融集聚的間接效應(yīng)不顯著，而金融效率對(duì)TL的間接效應(yīng)為負(fù)，說明周圍地區(qū)金融效率的提高會(huì)顯著促進(jìn)本地區(qū)的產(chǎn)業(yè)均衡，不過其對(duì)TS的間接效應(yīng)不顯著。可見金融集聚、金融效率的提升未能一致地促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

Anselin等(2008)［40］指出最大似然估計(jì)方法能夠很好地解決空間滯后項(xiàng)與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的相關(guān)性帶來的內(nèi)生性問題。因此我們只需排除可能出現(xiàn)的遺漏變量和反向因果導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。我們以金融規(guī)模的滯后變量等與解釋變量有較高相關(guān)系數(shù)的變量作為工具變量，經(jīng)相關(guān)性和過度識(shí)別檢驗(yàn)后，采用廣義矩估計(jì)方法進(jìn)行估計(jì)。在控制了內(nèi)生性的影響后，各個(gè)解釋變量的影響方向均沒有變化，而金融規(guī)模存量、金融集聚與金融效率的影響變得顯著?？梢哉J(rèn)為內(nèi)生性問題使得原有估計(jì)結(jié)果的顯著性水平被低估，即原模型較為保守地估計(jì)了金融規(guī)模對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響，原有的估計(jì)結(jié)果是可靠的。

五、進(jìn)一步分析

為了驗(yàn)證假說2和假說3對(duì)應(yīng)的情況，我們作進(jìn)一步分析。

前述的理論分析表明，金融規(guī)模存量和金融相關(guān)比對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響有所不同。下面我們通過分地區(qū)的回歸分析，對(duì)上述結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果表明，金融相關(guān)比對(duì)產(chǎn)業(yè)合理化、產(chǎn)業(yè)高級(jí)化的回歸結(jié)果與表4相一致，而金融規(guī)模存量對(duì)產(chǎn)業(yè)合理化、產(chǎn)業(yè)高級(jí)化的回歸結(jié)果體現(xiàn)出了地區(qū)差異性①限于篇幅，未列出該部分結(jié)果。。為了進(jìn)一步分析其影響機(jī)制，我們以第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的勞均GDP為被解釋變量，以信貸存量為解釋變量進(jìn)行回歸，結(jié)果見表5，其中包括了采用金融規(guī)模一次項(xiàng)和二次項(xiàng)的回歸結(jié)果?？梢钥闯?，金融規(guī)模與二三產(chǎn)業(yè)GDP的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)均呈現(xiàn)較為顯著的倒U型，表明金融規(guī)模在促進(jìn)二三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平上存在最優(yōu)值，超過此最優(yōu)值后，金融規(guī)模的增長反而會(huì)抑制二三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。從只含有一次項(xiàng)的回歸結(jié)果來看，金融規(guī)模對(duì)第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展的直接效應(yīng)在1%的顯著度下在東部地區(qū)為負(fù)，在中部地區(qū)為正，而在西部地區(qū)不顯著，而間接效應(yīng)在1%的顯著度下在東部、西部地區(qū)均為負(fù)，在中部地區(qū)為正。金融規(guī)模對(duì)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響方面，直接效應(yīng)僅在西部地區(qū)在1%的置信度下為正，間接效應(yīng)僅在東部地區(qū)在1%的置信度下為正，其余均不顯著。由此可知，東部、西部地區(qū)，金融規(guī)模增長對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的促進(jìn)作用高于第二產(chǎn)業(yè)，然而東部地區(qū)的金融規(guī)模存量超出了最優(yōu)值。中部地區(qū)，金融規(guī)模增長對(duì)第二產(chǎn)業(yè)的促進(jìn)作用高于第三產(chǎn)業(yè)，抑制了產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

表5 分地區(qū)金融規(guī)模存量對(duì)勞均GDP的回歸結(jié)果

分地區(qū)的金融集聚、金融效率對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和二三產(chǎn)業(yè)勞均GDP的回歸結(jié)果見表6，解釋變量分別為金融集聚(fin)和金融效率(fe)。金融集聚的直接效應(yīng)在東部、中部地區(qū)與TL在1%的置信度下顯著正相關(guān)，在西部地區(qū)與TS在1%的置信度下顯著正相關(guān)，而間接效應(yīng)在東部地區(qū)與TL在1%的置信度下顯著正相關(guān)，而與TS在1%的置信度下在東部負(fù)相關(guān)，在西部正相關(guān)，其余不顯著?？梢?，東部、中部地區(qū)金融集聚的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均未促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，而西部地區(qū)金融集聚的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)升級(jí)。金融集聚對(duì)二三產(chǎn)業(yè)勞均GDP的回歸系數(shù)多為正，特別是對(duì)第二產(chǎn)業(yè)的回歸系數(shù)更高，說明金融集聚水平與二三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平正相關(guān)，而對(duì)第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展的作用更為明顯。與上述分析類似，從金融效率的回歸結(jié)果中可以看出，金融效率的直接效應(yīng)在東部、西部地區(qū)促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)升級(jí)，在中部地區(qū)抑制了產(chǎn)業(yè)升級(jí)。不過，金融效率的間接效應(yīng)只在東部地區(qū)相對(duì)明顯地促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)升級(jí)，在中部、西部地區(qū)抑制了產(chǎn)業(yè)升級(jí)。金融效率對(duì)二三產(chǎn)業(yè)勞均GDP的多數(shù)回歸系數(shù)符號(hào)為負(fù)，可見以存貸比衡量的金融效率的提升對(duì)二三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平有負(fù)向影響。

表6 分地區(qū)金融集聚、金融效率對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和勞均生產(chǎn)率的回歸結(jié)果

六、結(jié)論與啟示

本文運(yùn)用2000－2011年中國270個(gè)地級(jí)及以上城市數(shù)據(jù)，使用較新的空間面板計(jì)量方法，在充分考慮空間關(guān)聯(lián)性和空間異質(zhì)性的基礎(chǔ)上，對(duì)金融規(guī)模與產(chǎn)業(yè)升級(jí)的關(guān)系進(jìn)行了研究，印證了從“量”和“質(zhì)”兩方面衡量的金融規(guī)模對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的顯著影響。

在本文的樣本區(qū)間內(nèi)，我國第二產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)率水平和資本存量均高于第三產(chǎn)業(yè)。我們發(fā)現(xiàn)，金融相關(guān)比是衡量金融抑制程度的信號(hào)，這一指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)中的金融抑制程度負(fù)相關(guān)，與產(chǎn)業(yè)升級(jí)正相關(guān)。我國尚處于工業(yè)化的進(jìn)程中，與服務(wù)業(yè)相比，工業(yè)部門的發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長有更直接的效果(王勛、Johansson，2013)。政府本著實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長的目標(biāo)干預(yù)金融部門的資源配置，使得信貸和儲(chǔ)蓄資源主要流向第二產(chǎn)業(yè)，這一舉措降低了金融相關(guān)比，使得金融規(guī)模存量的增加雖然促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長，卻抑制了產(chǎn)業(yè)升級(jí)。可見，只有通過減少政府干預(yù)，降低金融抑制程度，使得信貸資源在市場機(jī)制的作用下合理配置，才能兼顧經(jīng)濟(jì)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

分地區(qū)的研究證實(shí)了金融規(guī)模的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均呈“倒U型”關(guān)系。同時(shí)，我們也發(fā)現(xiàn)，金融集聚雖然緩解了經(jīng)濟(jì)中的金融抑制程度，但其對(duì)第二產(chǎn)業(yè)的正向影響明顯高過第三產(chǎn)業(yè)。此外，金融效率指標(biāo)的直接效應(yīng)與間接效應(yīng)在多個(gè)地區(qū)給二三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展都帶來了負(fù)向影響，而且并沒有促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)?？梢姡m然政府干預(yù)金融資源分配的初衷是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，特別是財(cái)政分權(quán)體制下，地方政府偏好于資本密集型產(chǎn)業(yè)的投資(沈可、章元，2009)［41］。然而這一舉措并沒有給本地區(qū)和周圍地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級(jí)帶來有利的影響。延續(xù)這種“金融抑制”政策雖然短期中能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，但在長期中會(huì)進(jìn)一步加劇產(chǎn)業(yè)失衡。以產(chǎn)業(yè)合理化和產(chǎn)業(yè)高級(jí)化來衡量，相當(dāng)一部分地區(qū)并沒能實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，“技術(shù)密集型”升級(jí)的問題也沒有得到解決(楊亞平，周泳宏，2013)［42］。

基于以上探討，我們給出如下政策建議:

(一)合理看待金融規(guī)模在“量”上的發(fā)展，注重金融規(guī)?！百|(zhì)”的積累。經(jīng)過多年的發(fā)展，我國各地區(qū)的金融規(guī)模已經(jīng)相當(dāng)可觀，特別是我國是一個(gè)以銀行體系為金融體系主導(dǎo)的國家，以貸款規(guī)模衡量的金融規(guī)模長期處于較高水平。從金融人力資本角度衡量的金融集聚水平也得到了長足的提高。不過，“金融規(guī)?！迸c“金融發(fā)展”是兩個(gè)不同的概念，金融規(guī)模的增長是金融發(fā)展的前提，卻并不必然意味著金融發(fā)展。本文的研究表明，在東部地區(qū)金融資源高度集中甚至過量的同時(shí)，西部地區(qū)的金融資源卻仍然較為欠缺，地區(qū)間的不平衡性十分明顯。此外，在金融規(guī)模增長的過程中，政府干預(yù)的作用十分明顯。以政府干預(yù)為背景的金融規(guī)模指標(biāo)，如金融規(guī)模存量、金融效率的增長，均未能促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。進(jìn)一步分析表明，處于一定限度內(nèi)的金融規(guī)模量的增長不但能夠促進(jìn)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而且還能夠推動(dòng)周圍地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，但如果金融規(guī)模超過一定限度，反而會(huì)給本地區(qū)以及周圍地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來負(fù)面影響?？梢?，對(duì)于金融規(guī)模而言，“量”的積累只是一個(gè)重要方面，經(jīng)過多年積累形成的金融規(guī)模只有輔以一系列配套措施，才能夠向“質(zhì)”的方向轉(zhuǎn)變。

(二)加強(qiáng)地區(qū)間的協(xié)調(diào)配合，充分考慮本地區(qū)金融政策給其它地區(qū)帶來的外部性。過往的研究和實(shí)踐，對(duì)地區(qū)之間的空間關(guān)聯(lián)性往往有所忽視。本文的研究證實(shí)了各地區(qū)在金融發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級(jí)上存在緊密關(guān)聯(lián)，并且這樣的關(guān)聯(lián)性在地區(qū)間有所差別，既有可能推動(dòng)其它地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)升級(jí)，實(shí)現(xiàn)共贏，也有可能帶來很大阻礙，以至于加劇地區(qū)差距。因此，不能孤立地看待本地區(qū)的金融發(fā)展，還應(yīng)站在地區(qū)間互利共贏的角度統(tǒng)籌謀劃，保持適度的金融規(guī)模，充分挖掘空間溢出的正外部效應(yīng)，以有利于地區(qū)之間共同實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。這就需要上一級(jí)政府和政策部門在宏觀層面上強(qiáng)化區(qū)域協(xié)調(diào)配合機(jī)制，打破行政區(qū)劃壁壘，避免各個(gè)行政區(qū)域各自為戰(zhàn)。這也是引導(dǎo)各地區(qū)充分利用金融資源，避免其不均衡分配的現(xiàn)實(shí)舉措。

(三)充分考慮地區(qū)間差異性，制定符合本地區(qū)發(fā)展階段的產(chǎn)業(yè)政策。改革開放以來，我國經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的空間布局發(fā)生遽變，日益形成了以東部沿海地區(qū)為核心，中西部內(nèi)陸地區(qū)為邊緣的核心－邊緣結(jié)構(gòu)(覃一冬，2013)［43］。我國幅員遼闊，各地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展所處的階段有著極大的差別。東部地區(qū)已經(jīng)進(jìn)入了工業(yè)化的后期，處于產(chǎn)業(yè)升級(jí)的前沿，而西部地區(qū)還處于工業(yè)化的發(fā)展階段。對(duì)于東部地區(qū)屬于需要轉(zhuǎn)移出的產(chǎn)業(yè)，可能對(duì)于西部來說恰恰是能夠推動(dòng)轉(zhuǎn)型升級(jí)的產(chǎn)業(yè)。因此，并沒有“放之四海而皆準(zhǔn)”的產(chǎn)業(yè)政策，只有符合現(xiàn)實(shí)因地制宜的產(chǎn)業(yè)政策。不過，各地區(qū)間發(fā)展不平衡，既是現(xiàn)實(shí)的問題，也蘊(yùn)含了發(fā)展的機(jī)遇。通過“大國雁陣模式”的實(shí)踐，能夠?qū)崿F(xiàn)沿海地區(qū)與中西部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)承接，從而發(fā)揮各地區(qū)的比較優(yōu)勢(shì)，延續(xù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展(蔡昉等，2009)［44］。這給東部以外的地區(qū)實(shí)現(xiàn)工業(yè)部門的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)內(nèi)升級(jí)帶來了機(jī)遇，也給各地區(qū)調(diào)整金融布局，實(shí)現(xiàn)長期中可持續(xù)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級(jí)贏得了時(shí)機(jī)。因此，除了在地級(jí)市層面充分考慮本地區(qū)金融政策的外部性，還應(yīng)當(dāng)注重在省際層面上注重大范圍層面的產(chǎn)業(yè)空間布局，使得產(chǎn)業(yè)升級(jí)和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移能夠惠及處于不同發(fā)展階段的各地區(qū)。

(四)合理看待經(jīng)濟(jì)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)升級(jí)的關(guān)系，注重以產(chǎn)業(yè)合理化和產(chǎn)業(yè)高級(jí)化衡量的產(chǎn)業(yè)升級(jí)。改革開放以來，我國第一產(chǎn)業(yè)占比不斷下降，而二三產(chǎn)業(yè)占比之和持續(xù)上升。以二三產(chǎn)業(yè)總量來衡量，可以說我國一直處于產(chǎn)業(yè)升級(jí)的進(jìn)程中。不過，長期以來，我國處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的追趕期，政府主導(dǎo)下的投資規(guī)模效應(yīng)給經(jīng)濟(jì)增長帶來了十分明顯的成效，而增長方式的轉(zhuǎn)型則相對(duì)遲緩(陳清泰，2014)［45］。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、轉(zhuǎn)型的過程中，二三產(chǎn)業(yè)的相對(duì)規(guī)模，以及二三產(chǎn)業(yè)勞均生產(chǎn)率的失衡卻往往被忽視。特別是經(jīng)濟(jì)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)升級(jí)的目標(biāo)很有可能是存在沖突的，短期內(nèi)采用失衡的金融政策、產(chǎn)業(yè)政策可能會(huì)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長，但在長期中，可能會(huì)帶來較為嚴(yán)重的后果。運(yùn)用包括產(chǎn)業(yè)合理化和產(chǎn)業(yè)高級(jí)化在內(nèi)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)綜合指標(biāo)，能夠衡量出各地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的真實(shí)水平，也能夠?yàn)榈貐^(qū)間的分工合作、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移提供有效依據(jù)，值得予以重視。不過需要值得指出的是，目前可以用于衡量產(chǎn)業(yè)升級(jí)的指標(biāo)仍顯不足，對(duì)于產(chǎn)業(yè)升級(jí)的方向與路徑，仍然存在著相當(dāng)繁復(fù)的爭論。需要通過學(xué)術(shù)界、政府、業(yè)界的協(xié)調(diào)配合，以考慮地區(qū)間關(guān)聯(lián)性、差異性為基礎(chǔ)的綜合性指標(biāo)，更加準(zhǔn)確地衡量產(chǎn)業(yè)升級(jí)，以評(píng)判各地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的成果。

(五)以產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求為導(dǎo)向，以市場機(jī)制為依托，實(shí)現(xiàn)金融資源在產(chǎn)業(yè)間的合理分配，促進(jìn)各產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展。長期以來，不論以金融規(guī)模的“量”還是“質(zhì)”來衡量，我國各地區(qū)的金融布局一直向第二產(chǎn)業(yè)傾斜，相當(dāng)一部分地區(qū)在實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長的同時(shí)卻對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)重視不足。解決措施在于，要真正如十八屆三中全會(huì)決定所指出的那樣，讓市場在資源配置中起決定性作用，減少政府部門對(duì)金融資源分配的干預(yù)。政府的政策重點(diǎn)不在于擴(kuò)增總量，直接干預(yù)金融資源分配，而在于以配套的措施和機(jī)制確保市場的有序運(yùn)轉(zhuǎn)。因此，政府制定的產(chǎn)業(yè)政策要因地制宜，注重引導(dǎo)，而非事無巨細(xì)，事必躬親。除此之外，還要強(qiáng)化金融服務(wù)在非工業(yè)部門的職能，特別是要進(jìn)一步挖掘資本市場在推動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重要作用，積極拓展銀行信貸以外的金融供給渠道。只有讓金融資源在產(chǎn)業(yè)間的布局更加合理，才能在根本上兼顧經(jīng)濟(jì)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

總而言之，金融規(guī)模的持續(xù)增長并不意味著金融發(fā)展水平的必然提升。金融規(guī)模增長與金融發(fā)展目標(biāo)相契合，有賴于金融資源在市場機(jī)制引導(dǎo)下與各產(chǎn)業(yè)的發(fā)展需求相適應(yīng)，讓金融規(guī)模真正實(shí)現(xiàn)在適度增長的前提下，通過直接影響與空間溢出的途徑，促進(jìn)各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長與產(chǎn)業(yè)升級(jí)，在空間布局上互惠互利?？梢哉f，金融規(guī)模“量”與“質(zhì)”的發(fā)展仍然任重道遠(yuǎn)。

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