(遼寧大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，遼寧 沈陽 110136)

文獻(xiàn)回顧與評述

隨著國際金融業(yè)交易活動的頻繁發(fā)生，逐步形成了區(qū)域與空間的集中度，進(jìn)而促進(jìn)了行業(yè)效率的提升，產(chǎn)生了金融集聚效應(yīng)。金融集聚現(xiàn)象在信息化大數(shù)據(jù)時代表現(xiàn)的更明顯，其主要受信息的接近性和可靠性影響(Porteous，1995)[1]。因為地理距離信息流動的摩擦?xí)璧K當(dāng)?shù)亟鹑诨顒拥陌l(fā)生，信息的準(zhǔn)確收集也保證了金融安全(Martin，1999)[2]?！犊臻g經(jīng)濟(jì)：城市、區(qū)域與國際貿(mào)易》一書采用經(jīng)濟(jì)學(xué)分析方法對產(chǎn)業(yè)集聚形成的原因做了全面、系統(tǒng)的解釋，從理論上為金融地理學(xué)的發(fā)展指明了方向(Krugman，1999)[3]。緊接著Martin和Ottaviano(2001)[4]采用C-P模型與內(nèi)生增長模型，進(jìn)一步從理論模型的角度論證了形成產(chǎn)業(yè)集聚后所發(fā)揮的效應(yīng)，既能降低企業(yè)成本，又能促進(jìn)地區(qū)生產(chǎn)率的提高。同時，還能提高本地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新能力(Audress和Feldman，2006)[5]和企業(yè)自主創(chuàng)新能力(Gilbert等，2007)[6]。Dekle和Eaton(1999)[7]、Harris和Ioannides(2000)[8]、Lucio等(2002)[9]、Braunerhjelm等(1999)[10]分別采用日本、美國、西班牙和瑞典的數(shù)據(jù)對產(chǎn)業(yè)集聚與生產(chǎn)率之間的關(guān)系進(jìn)行了實證分析，得出了產(chǎn)業(yè)集聚促進(jìn)生產(chǎn)率提高的一致結(jié)論。

《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃的建議》中提出：加快金融體制改革，提高金融服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)效率。要想提高金融業(yè)效率必須從其自身的全要素生產(chǎn)率著手?！疤岣呷厣a(chǎn)率”也被首次納入政府報告中，這將推動中國經(jīng)濟(jì)由投入型增長轉(zhuǎn)向效率型增長，可見其重要性。全要素生產(chǎn)率(TFP)首次被Tinbergen(1942)[11]提出，其次又因Solow(1957)[12]被稱為“索羅余值”，作為衡量單位總投入的總產(chǎn)量的生產(chǎn)率指標(biāo)。那么，中國金融集聚現(xiàn)象對其金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響如何？較早的學(xué)者劉軍等(2007)[15]認(rèn)為金融集聚可以通過金融集聚效應(yīng)、金融擴(kuò)散效應(yīng)和金融功能促進(jìn)實體經(jīng)濟(jì)增長。同時，也是各類金融企業(yè)、中介以及服務(wù)機(jī)構(gòu)作為一個系統(tǒng)在區(qū)域分布上的集中化、高級化過程和金融資源、金融系統(tǒng)及其相關(guān)服務(wù)機(jī)構(gòu)與特定范圍內(nèi)的人文地理、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)條件的有機(jī)組合過程。洪功翔等(2014)[17]將金融集聚與我國全要素生產(chǎn)率做了實證分析，得出整體上是顯著促進(jìn)的結(jié)果，具體又因地區(qū)差異而影響不同。孫兆斌(2008)[18]又以銀行業(yè)為例檢驗金融集聚效應(yīng)對其全要素生產(chǎn)率的影響，得出對銀行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率都受到正向促進(jìn)作用，但前者更顯著。其他包括產(chǎn)業(yè)集聚對新興產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率、中國制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率(胡玫等，2015)[20]、旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率(郭悅等，2015)[21]都得到了一致促進(jìn)作用結(jié)論。誠然這些相關(guān)的回答對于上面提出的問題并沒有給出明確的答案。在已有文獻(xiàn)研究鮮見的情況下，筆者嘗試?yán)檬‰H面板數(shù)據(jù)，采用系統(tǒng)矩估計方法，論證金融產(chǎn)業(yè)集聚對中國金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，并進(jìn)一步探討地區(qū)差異之間的異同，以此來全面、系統(tǒng)回答上面提出的問題。

金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的估算與產(chǎn)業(yè)集聚的衡量

一、金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的估算

1.DEA-Malmquist指數(shù)方法的理論回顧

縱觀國內(nèi)外學(xué)者對全要素生產(chǎn)率研究的文獻(xiàn)梳理，其測算全要素生產(chǎn)率的方法大致分為兩種類型：一種是參數(shù)方法，以索洛余值法(Solow，1957)、增長核算法等；另一種是非參數(shù)方法，以包絡(luò)數(shù)據(jù)分析(DEA)、隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)(SFA)、Malmquist指數(shù)方法等。根據(jù)以往的國內(nèi)銀行業(yè)效率研究表明，張健華(2003)[22]、朱超(2006)[23]、柯孔林和馮宗憲(2008)[24]、滿媛媛等(2015)[25]大部分學(xué)者采用DEA-Malmquist指數(shù)方法從不同維度對我國銀行業(yè)效率進(jìn)行了探討。之所以采用DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)模型，主要是因為我國金融業(yè)發(fā)展環(huán)境和政策調(diào)控的復(fù)雜性，很難用恰當(dāng)?shù)纳a(chǎn)函數(shù)模型來闡述，而DEAMalmquist指數(shù)方法將全要素生產(chǎn)率分解成生產(chǎn)效率變動和技術(shù)變動兩個部分，有利于挖掘金融業(yè)生產(chǎn)率變化背后的真正原因。因此，本文也采用DEA-Malmquist對我國金融業(yè)的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測算。

2.變量選擇與數(shù)據(jù)說明

針對使用DEA-Malmquist指數(shù)方法測算金融業(yè)效率，關(guān)鍵就是對其投入與產(chǎn)出指標(biāo)的選擇，若指標(biāo)選擇不恰當(dāng)，就會嚴(yán)重影響效率測算結(jié)果。本文借鑒商業(yè)銀行效率研究(遲國泰等，2006；段永瑞等，2013；粟芳和初立蘋，2015)[26][27][28]的指標(biāo)選擇，再結(jié)合中國金融業(yè)自身的特點，將金融業(yè)從業(yè)人員作為勞動投入，而資本投入根據(jù)以往的行業(yè)全要素生產(chǎn)率研究，都是采用固定資產(chǎn)投資來衡量。但金融業(yè)的發(fā)展并不單純依靠固定資本投入，還應(yīng)考慮其他資金投入。存款可以反映一個地區(qū)的金融資源，但作為銀行的負(fù)債業(yè)務(wù)并不適合作為資本投入；而貸款作為銀行的主要資產(chǎn)，既是金融機(jī)構(gòu)的主要盈利來源，又可以直接反映地區(qū)貨幣投放規(guī)模，所以考慮貸款作為資本投入比較恰當(dāng)(趙偉和馬瑞永，2006；余鈴錚和魏下海，2012)[29][30]。綜合以上，本文將金融業(yè)固定資產(chǎn)投資和貸款量作為資本投入。對于產(chǎn)出指標(biāo)選擇，這里將金融發(fā)展水平作為總產(chǎn)出(呂健，2013)[31]。衡量金融發(fā)展水平擬采用金融相關(guān)比率，金融相關(guān)比率既可以反映地區(qū)的金融發(fā)展水平，也可以反映金融上層結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的耦合度，即金融服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)的能力(Goldsmith，1969)[13]。鑒于地區(qū)的金融資產(chǎn)和M2數(shù)據(jù)的統(tǒng)計缺失，將金融相關(guān)比率表示為金融機(jī)構(gòu)存貸款之和與GDP的比值(王子明和周立，2002；姚耀軍，2005)[32][33]。以上數(shù)據(jù)均來源于歷年的各省、市統(tǒng)計年鑒和國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計公報、《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》、《中國金融年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》、國家統(tǒng)計局網(wǎng)站等。

表1 各地區(qū)金融業(yè)全要素生產(chǎn)率及其構(gòu)成指數(shù)變化

3.測算結(jié)果分析

從表1的測算結(jié)果看，2000～2013年期間，全國、東、中、西部金融業(yè)全要素生產(chǎn)率平均增長率分別為-8.4%、-10.9%、-7.9%、-6.3%，足以見證了我國金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的下降趨勢，很明顯西部地區(qū)要好于東部和中部，這主要得益于國家西部大開發(fā)戰(zhàn)略實施和普惠金融的政策傾向，促使西部地區(qū)的金融業(yè)資源配置效率得到提升，而中部和東部地區(qū)金融業(yè)發(fā)展略顯飽和態(tài)勢，尤其是東部地區(qū)出現(xiàn)局部金融過剩的局面，例如銀行扎堆、金融服務(wù)公司泛濫等現(xiàn)象，導(dǎo)致該地區(qū)金融業(yè)的效率處于邊際遞減階段。進(jìn)一步從全要素生產(chǎn)率的構(gòu)成來看，主要由技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步?jīng)Q定。技術(shù)效率方面：在考察期間內(nèi)，全國、東、中、西部技術(shù)效率的平均增長率分別為-1.7%、-5%、-1.2%、1.4%，顯然西部地區(qū)的金融技術(shù)效率得到了有效改善，促進(jìn)該地區(qū)全要素生產(chǎn)率的快速提升；而東部地區(qū)金融發(fā)展環(huán)境復(fù)雜，其效率提高也有所滯緩。技術(shù)進(jìn)步方面：在考察期間內(nèi)，全國、東、中、西部技術(shù)進(jìn)步的平均增長率分別為-6.9%、-6.2%、-6.7%、-7.5%，東部地區(qū)歸因于得天獨厚的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和貿(mào)易往來，促使該地區(qū)的金融發(fā)展不斷革新，對其金融“質(zhì)”的提升要求頗高，所以東部地區(qū)的金融全要素生產(chǎn)率在技術(shù)進(jìn)步方面要優(yōu)于中部和西部地區(qū)。進(jìn)一步通過引入Malmquist指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)來反映東、中、西地區(qū)的金融業(yè)全要素生產(chǎn)率內(nèi)部波動差異情況，觀察發(fā)現(xiàn)，東部全要素生產(chǎn)率波動最大，西部波動最??；中部技術(shù)效率波動最大，西部波動最小；中部技術(shù)進(jìn)步波動最大，西部波動最小。

從圖1可以看出，在考察期內(nèi)，金融業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)的變化并未出現(xiàn)持續(xù)的上升或下降的態(tài)勢，在01-02、06-07、12-13這三個區(qū)間段出現(xiàn)較大的波動，其余區(qū)間段波動較平緩。全要素生產(chǎn)率又分解為技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步，是其兩者共同作用的驅(qū)動結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，在02-06、08-11兩個區(qū)間段，技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步共同決定金融業(yè)全要素生產(chǎn)率增長，且兩者關(guān)系穩(wěn)定；但在06-07區(qū)間段，中國金融業(yè)發(fā)展迅猛，發(fā)生了顛覆性的金融技術(shù)變革，這時的技術(shù)進(jìn)步對全要素生產(chǎn)率的影響上升為短暫的主體性變化；而12-13區(qū)間，受動蕩的世界經(jīng)濟(jì)形勢影響，對其金融技術(shù)進(jìn)步的改善提出了更高的要求，出現(xiàn)短期技術(shù)效率對全要素生產(chǎn)率的上位作用。

圖1 中國金融業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其構(gòu)成變化趨勢

二、產(chǎn)業(yè)集聚的衡量

金融產(chǎn)業(yè)集聚是指通過金融資源與地域條件協(xié)調(diào)、配置、組合的時空動態(tài)變化促使金融產(chǎn)業(yè)成長與發(fā)展，進(jìn)而在一定地域空間生成金融地域密集系統(tǒng)的變化過程，其過程的實質(zhì)是金融效率在空間上調(diào)整和提高的過程。同時，也是跨地區(qū)支付效率和金融資源跨地區(qū)配置效率的提高過程(Kindleberger and Charles，1973)[14]。關(guān)于衡量產(chǎn)業(yè)集聚性的方法有很多，包括區(qū)位基尼系數(shù)、行業(yè)集中度(CR)、聚類分析法、行業(yè)集群指數(shù)法、等費用曲線法、區(qū)位熵指數(shù)、赫芬達(dá)爾指數(shù)(HHI)、雷達(dá)圖指標(biāo)法、產(chǎn)業(yè)集群指數(shù)、哈萊-克依指數(shù)(HKI)和主成分分析法等。鑒于區(qū)位熵指數(shù)法衡量產(chǎn)業(yè)集聚的相對優(yōu)勢性，并參照劉紅(2008)[34]、丁藝等(2010)[35]、周炯等(2014)[16]、楊秋海(2015)[19]計算金融集聚的公式，本文將采用區(qū)位熵來衡量我國各省市的金融產(chǎn)業(yè)集聚，其計算方法如下：

其中，F(xiàn)DDit為第i省t時期的區(qū)位熵指數(shù)，它是第i省t時期的金融業(yè)增加值(FVA)占其該省t時期的GDP比重與全國t時期的金融業(yè)增加值(FVA)占其t時期全國GDP比重的比值。若FDD＞1，表明該省金融業(yè)集聚水平趨勢顯著；若FDD≤1，表明該省金融業(yè)集聚水平較低。

由表2的計算結(jié)果可觀察，我國金融業(yè)的總體區(qū)位熵的指數(shù)平均值約為0.91，映射出我國的整體金融集聚趨勢并不明顯，隨著國家的金融深化改革，提升金融服務(wù)效率的加快，我國的金融集聚水平會很快得到提高。進(jìn)一步通過產(chǎn)業(yè)集聚的空間分布方面來看，東部地區(qū)金融集聚的趨勢明顯，其區(qū)位熵指數(shù)平均值為1.22，如北京市平均高達(dá)到2.73；而中西部地區(qū)金融集聚水平較低，其區(qū)位熵指數(shù)平均值僅為0.75，如內(nèi)蒙古平均僅僅為0.45。顯然，東部金融集聚水平要好于中西部，這與東部擁有良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和金融根基密不可分。為了進(jìn)一步縮小地區(qū)間的金融差距，國家業(yè)相繼出臺了傾向于中西部金融發(fā)展的扶植政策，例如西部大開發(fā)、普惠金融和絲路經(jīng)濟(jì)帶等相關(guān)政策，都對中西部地區(qū)的落后金融發(fā)展環(huán)境有所改善，促使該地區(qū)的金融集聚水平上升一個新的臺階。

三、產(chǎn)業(yè)集聚對金融業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的實證檢驗

1.模型建立與變量選取

為了驗證產(chǎn)業(yè)集聚與金融業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的內(nèi)在關(guān)系，建立如下基本模型：

其中，i代表省份，t代表年份，j代表控制變量種類，X代表控制變量。

考慮到金融業(yè)全要素生產(chǎn)率是一個動態(tài)調(diào)整的過程，可能會受到以往全要素生產(chǎn)率的影響，防止上面模型設(shè)定的遺漏，本文進(jìn)一步引入其全要素生產(chǎn)率的滯后項，將模型(2)修正為：

表2 我國金融業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚省份分布

考慮到全要素生成率由技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率構(gòu)成，故進(jìn)一步探討金融產(chǎn)業(yè)集聚對金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用機(jī)理，本文還建立如下兩個方程：

其中，TECH代表技術(shù)進(jìn)步，EFFCH代表技術(shù)效率。

控制變量選擇考慮到以下影響金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的因素：

信貸期限結(jié)構(gòu)(LOAN)：表示為各地區(qū)中長期貸款與各地區(qū)短期貸款的比率。

對外開放程度(OPEN)：表示為各地區(qū)進(jìn)出口總額(按當(dāng)期匯率折算)與各地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值的比率。

工業(yè)化程度(INDUS)：表示為各地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)增加值與各地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值的比率。

通貨膨脹率(INFLATION)：表示為居民消費價格指數(shù)的環(huán)比增長率，其公式為：環(huán)比增長率=(本年居民消費價格指數(shù)－上年居民消費價格指數(shù))/上年居民消費價格指數(shù)。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(ECONOMIC)：表示為各地區(qū)人均可支配收入的自然對數(shù)。

社會消費水平(SOC)：表示為人均消費性支出的自然對數(shù)。

政府干預(yù)(GOV)：表示為各地區(qū)政府財政支出與各地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值的比率。

以上所使用的數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計年鑒》、各省、自治區(qū)、直轄市統(tǒng)計年鑒、《新中國60年統(tǒng)計匯編》、《中國金融統(tǒng)計年鑒》、國家統(tǒng)計局官方網(wǎng)站，并采用居民消費價格指數(shù)消除物價因素干擾。

計量方法說明：考慮到解釋變量存在內(nèi)生性問題以及短面板數(shù)據(jù)的束縛，采用固定效應(yīng)模型(FE)和隨機(jī)效應(yīng)模型(RE)都無法克服內(nèi)生性問題，從而無法得到有效的無偏估計量，此時廣義矩估計成為最佳選擇。對其廣義矩估計方法的采用，滿足一定條件下的系統(tǒng)矩估計(SYS—GMM)比差分矩估計(DIF—GMM)更準(zhǔn)確。因此，本文采用系統(tǒng)矩估計方法對其上面設(shè)定的模型進(jìn)行全面估計，并通過AR和Hansen檢驗來論證模型設(shè)定的合理性和工具變量選擇的有效性。

2.回歸結(jié)果與分析

本文利用軟件Stata12.0采用兩階段系統(tǒng)矩估計法對模型進(jìn)行估計，實證結(jié)果見表3和表4。從其模型的估計結(jié)果來看，Arellano-Bond test for AR(2)檢驗結(jié)果顯示回歸方程的誤差項不存在二階序列相關(guān)的假設(shè)；Hansen test過度識別檢驗的結(jié)果說明工具變量是有效性的。因此，可以推斷所設(shè)定的動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型比較合理。

(1) 產(chǎn)業(yè)集聚對金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響

從全國層面看，方程(1)的回歸結(jié)果反映了全國產(chǎn)業(yè)集聚對金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。金融產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)值為-1.5865，并在1%水平上顯著，說明金融產(chǎn)業(yè)集聚對金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長具有顯著地抑制作用，這反映我國現(xiàn)階段的金融產(chǎn)業(yè)集聚水平比較低，造成這種原因主要是地區(qū)間金融發(fā)展失衡，東部的金融“過熱”與中西部金融“冷清”形成了鮮明的對比。其控制變量的回歸結(jié)果表明：信貸期限結(jié)構(gòu)、對外開放程度和社會消費水平對其產(chǎn)生了正向的顯著促進(jìn)作用；而工業(yè)化程度、通貨膨脹率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和政府干預(yù)卻產(chǎn)生了顯著的抑制作用?？梢姡覈鴮Ξ?dāng)下推進(jìn)工業(yè)化進(jìn)程的速度和通脹水平要有所控制，減少經(jīng)濟(jì)忽冷忽熱現(xiàn)象發(fā)生，適度調(diào)整政府的管制行為，創(chuàng)造有利的金融集聚環(huán)境，加快金融業(yè)效率的提升。

表3 全國及東部地區(qū)的模型回歸結(jié)果

從區(qū)域?qū)用婵?，東部地區(qū)：方程(4)的回歸結(jié)果反映東部地區(qū)金融產(chǎn)業(yè)集聚對金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。金融產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)值為11.7214，并在5%水平上顯著，說明東部金融產(chǎn)業(yè)集聚提高對金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長具有顯著的正向促進(jìn)作用，集聚水平每提高1個百分點，金融業(yè)全要素生產(chǎn)率就會增加約11.721個百分點。其控制變量的回歸結(jié)果表明：信貸期限結(jié)構(gòu)、對外開放程度和社會消費水平對其產(chǎn)生正向的促進(jìn)作用，只有社會消費水平顯著；而工業(yè)化程度、政府干預(yù)、通貨膨脹率和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平卻產(chǎn)生了抑制作用，后兩者較為顯著。中西部地區(qū)：方程(7)的回歸結(jié)果反映中西部地區(qū)金融產(chǎn)業(yè)集聚對金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。金融產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)值為-1.2116，并在1%水平上顯著，說明金融產(chǎn)業(yè)集聚對金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長具有顯著地抑制作用。其控制變量的回歸結(jié)果表明：工業(yè)化程度、社會消費水平、政府干預(yù)和通貨膨脹率對其產(chǎn)生正向的促進(jìn)作用，只有通貨膨脹率不顯著；而信貸期限結(jié)構(gòu)、對外開放程度和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平卻產(chǎn)生了顯著的抑制作用。由此可以看出，較發(fā)達(dá)的東部與落后的中西部對其影響差異化明顯，東部經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，應(yīng)放緩?fù)七M(jìn)工業(yè)化進(jìn)程速度，同中西部地區(qū)保持協(xié)調(diào)并進(jìn)，并控制適度的通貨膨脹水平，減少政府的行政干預(yù)；而西部地區(qū)需要進(jìn)一步調(diào)整金融信貸結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)對外開放水平，增加政府的政策扶植力度，并提高地區(qū)居民消費水平。同時，要保持東部與中西部的經(jīng)濟(jì)動態(tài)調(diào)整均衡性，這樣才能保證我國金融業(yè)的總體水平穩(wěn)步上升。

表4 中西部地區(qū)的模型回歸結(jié)果

(2) 產(chǎn)業(yè)集聚對金融業(yè)技術(shù)進(jìn)步的影響

從全國層面看，方程(2)的回歸結(jié)果反映了全國產(chǎn)業(yè)集聚對金融業(yè)技術(shù)進(jìn)步的影響。金融產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)值為-0.7343，并在1%水平上顯著，說明金融產(chǎn)業(yè)集聚對金融業(yè)技術(shù)進(jìn)步的增長具有顯著地抑制作用。其控制變量的回歸結(jié)果表明：信貸期限結(jié)構(gòu)、對外開放程度、工業(yè)化程度、通貨膨脹率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和政府干預(yù)對其產(chǎn)生顯著的正向促進(jìn)作用，只有社會消費水平表現(xiàn)出抑制?？梢姡覈F(xiàn)階段的內(nèi)需仍然表現(xiàn)不足，社會消費水平總體偏低，應(yīng)進(jìn)一步調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，擴(kuò)大內(nèi)需，并加速金融服務(wù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，促進(jìn)金融業(yè)技術(shù)進(jìn)步的內(nèi)在升華，保證服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)的質(zhì)量。

從區(qū)域?qū)用婵?，東部地區(qū)：方程(5)的回歸結(jié)果反映東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚對金融業(yè)技術(shù)進(jìn)步的影響。金融產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)值為2.6742，并在5%水平上顯著，說明金融產(chǎn)業(yè)集聚水平提高對金融業(yè)技術(shù)進(jìn)步增長具顯著的正向促進(jìn)作用，集聚水平每提高1個百分點，金融業(yè)技術(shù)進(jìn)步就會增加約2.674個百分點。其控制變量的回歸結(jié)果表明：信貸期限結(jié)構(gòu)、社會消費水平和通貨膨脹率對其產(chǎn)生正向的促進(jìn)作用，但通貨膨脹率不顯著；而對外開放程度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府干預(yù)和工業(yè)化程度卻產(chǎn)生抑制作用，只有工業(yè)化程度不顯著。中西部地區(qū)：方程(8)的回歸結(jié)果反映中西部地區(qū)金融產(chǎn)業(yè)集聚對技術(shù)進(jìn)步的影響。金融產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)值為-2.9228，并在1%水平上顯著，說明產(chǎn)業(yè)集聚對金融業(yè)技術(shù)進(jìn)步的增長具有顯著地抑制作用。其控制變量的回歸結(jié)果表明：信貸期限結(jié)構(gòu)、對外開放程度、通貨膨脹率和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對其產(chǎn)生正向的促進(jìn)作用，但對外開放程度不顯著；而工業(yè)化程度、社會消費水平和政府干預(yù)卻產(chǎn)生了顯著地抑制作用。由此可以看出，受地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚水平的影響，東部與中西部仍然呈現(xiàn)差異化表現(xiàn)。東部對外開放程度應(yīng)有所控制，而西部地區(qū)需進(jìn)一步擴(kuò)大，使地區(qū)開放程度相互協(xié)調(diào)。同時，加強(qiáng)地區(qū)的人文消費理念引導(dǎo)，改善地區(qū)金融服務(wù)格局，實現(xiàn)跨區(qū)域的金融地理融合，提升地區(qū)的金融綜合服務(wù)能力。

(3) 產(chǎn)業(yè)集聚對金融業(yè)技術(shù)效率的影響

從全國層面看，方程(3)的回歸結(jié)果反映了全國產(chǎn)業(yè)集聚對金融業(yè)技術(shù)效率的影響。金融產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)值為0.4603，并在1%水平上顯著，說明金融產(chǎn)業(yè)集聚提高對金融業(yè)技術(shù)效率增長具有顯著的正向促進(jìn)作用，集聚水平每提高1個百分點，金融業(yè)技術(shù)效率就會增加約0.46個百分點。其控制變量的回歸結(jié)果表明：社會消費水平和政府干預(yù)對其產(chǎn)生正向促進(jìn)作用，但政府干預(yù)不顯著；而信貸期限結(jié)構(gòu)、對外開放程度、工業(yè)化程度、通貨膨脹率和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平卻對其產(chǎn)生了顯著的抑制作用?？梢?，地區(qū)間的對外開放程度差異化、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平失衡以及政府過度干預(yù)等匯聚成總體1+1＞2的負(fù)效應(yīng)，阻礙了金融業(yè)技術(shù)效率的提高。

從區(qū)域?qū)用婵?，東部地區(qū)：方程(6)的回歸結(jié)果反映東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚對金融業(yè)技術(shù)效率的影響。金融產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)值-8.4992，并在10%水平上顯著，說明金融產(chǎn)業(yè)集聚對金融業(yè)技術(shù)效率的增長具有顯著地抑制作用。其控制變量的回歸結(jié)果表明：對外開放程度和社會消費水平對其產(chǎn)生了顯著的正向促進(jìn)作用；而信貸期限結(jié)構(gòu)、工業(yè)化程度、通貨膨脹率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和政府干預(yù)卻產(chǎn)生了抑制作用，但政府干預(yù)不顯著。中西部地區(qū)：方程(9)的回歸結(jié)果反映中西部地區(qū)金融產(chǎn)業(yè)集聚對技術(shù)效率的影響。金融產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)值為4.7081，并在1%水平上顯著，說明中西部金融產(chǎn)業(yè)集聚水平提高對金融業(yè)技術(shù)效率的增長具有顯著的正向促進(jìn)作用，集聚水平每提高1個百分點，金融業(yè)技術(shù)效率就會增加約4.708個百分點。其控制變量的回歸結(jié)果表明：社會消費水平、政府干預(yù)、工業(yè)化程度和通貨膨脹率對其產(chǎn)生正向促進(jìn)作用，但后兩者不顯著；而信貸期限結(jié)構(gòu)、對外開放程度和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平卻產(chǎn)生抑制作用，但對外開放程度不顯著。由此可以看出，東部與中西部比較來看，東部應(yīng)適當(dāng)調(diào)整中長期和短期貸款結(jié)構(gòu)，有利于金融機(jī)構(gòu)的資金效率循環(huán)，暫緩工業(yè)化程度的推進(jìn)，適度控制通貨膨脹水平；而中西部需加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展步伐，加強(qiáng)對外開放程度，創(chuàng)造有效的金融發(fā)展平臺和融資環(huán)境，提升地區(qū)的金融集聚水平。

結(jié)論與啟示

本文采用兩階段系統(tǒng)矩估計方法，探討了2000～2013年間我國金融產(chǎn)業(yè)集聚對金融業(yè)全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率影響，其結(jié)論如下：從全國層面看，產(chǎn)業(yè)集聚對我國金融業(yè)的技術(shù)效率具有顯著地促進(jìn)作用，而對全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進(jìn)步卻起到抑制作用，折射出我國金融產(chǎn)業(yè)集聚水平呈總體偏低態(tài)勢，并沒有對金融業(yè)全要素生產(chǎn)率起到促進(jìn)作用。從區(qū)域?qū)用婵?，產(chǎn)業(yè)集聚水平因區(qū)域差異化程度而造成對金融業(yè)的全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率不同影響。差異：東部金融集聚對金融業(yè)全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生促進(jìn)作用，而對金融業(yè)技術(shù)效率產(chǎn)生抑制作用；中西部金融集聚對金融業(yè)全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生抑制作用，而對金融業(yè)技術(shù)效率產(chǎn)生促進(jìn)作用。顯然，東部與中西部的結(jié)果截然不同，造成這種原因主要是東部地區(qū)擁有良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和金融發(fā)展環(huán)境，促成該地區(qū)的金融集聚水平偏高，對金融業(yè)發(fā)展起到促進(jìn)作用。相反，中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱，金融供給不足，資金融資環(huán)境和發(fā)展平臺得不到有效改善，導(dǎo)致這種低程度、盲目性的金融產(chǎn)業(yè)集聚對金融業(yè)會起到抑制作用。

本文由實證分析所得出的政策啟示是：首先，整體上應(yīng)該進(jìn)一步深化金融體制改革，調(diào)整區(qū)域間非均衡的金融發(fā)展結(jié)構(gòu)，優(yōu)化區(qū)域金融生態(tài)環(huán)境，提升金融集聚水平，進(jìn)而促進(jìn)金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。其次，東部地區(qū)需要進(jìn)一步加強(qiáng)金融集聚水平，并堅持保質(zhì)保量的金融發(fā)展原則，讓金融集聚發(fā)揮正向的輻射作用。同時，與中西部地區(qū)進(jìn)行金融的空間融合，消除各自的短板效應(yīng)，通過優(yōu)勢互補(bǔ)原則，發(fā)揮關(guān)聯(lián)效應(yīng)作用，全面提升金融業(yè)的技術(shù)進(jìn)步水平。最后，中西部因其所處地理位置劣勢和經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)薄弱，束縛了金融生態(tài)環(huán)境發(fā)展，導(dǎo)致該地區(qū)的金融資源分配不均衡，這種盲目增資擴(kuò)規(guī)的發(fā)展，使金融效率在現(xiàn)有的金融集聚水平下并沒有得到進(jìn)一步提升，因此，應(yīng)該進(jìn)一步均衡該地區(qū)的金融資源分配，加強(qiáng)政策性金融的導(dǎo)向作用，全面提升該地區(qū)金融發(fā)展軟環(huán)境，改善金融業(yè)的技術(shù)效率，從而提升了金融服務(wù)實體的能力。