张贻雷

（中国人民银行娄底市中心支行，湖南 娄底 417000）

一、引言与文献综述

制造业是实体经济的主体，从根本上决定着一个国家的综合实力和国际竞争力。国家“十四五”规划和2035年远景目标纲要明确指出要实施“制造强国”战略，推动制造业高质量发展。金融作为现代经济的核心，历来被认为是经济增长和产业转型升级的助推器。2017 年3 月，中国人民银行牵头制定《关于金融支持制造强国建设的指导意见》，对金融支持制造业提质增效作出系统性规划和安排。湖南作为典型的制造业大省，当前正以习近平总书记考察湖南重要讲话精神为指导，大力实施“三高四新”战略，打造国家重要先进制造业高地。湖南省政府也于2021 年4 月出台《湖南省金融服务“三高四新”战略若干政策措施》，要求为实施“三高四新”战略提供金融支持，增加对先进装备制造等领域信贷投放规模。在此背景下，研究金融对区域制造业高质量发展的作用，对如何为制造业高质量发展精准提供金融要素保障提出对策建议，具有积极的理论和现实意义。

现有对制造业高质量发展研究的文献主要可以分为两类，一方面，宏观层面从制造业高质量发展的内涵和测度视角进行研究。学术界对制造业高质量发展相关研究由来已久，部分学者以制造业利润率（刘奕等，2017）、不同技术水平制造业产值占比（阳立高等，2018）、高端技术制造业总产值占全部制造业工业总产值的比重（陈喜强和郑为法，2020）等单一指标衡量制造业竞争力或高质量发展水平，但更普遍的看法认为制造业高质量发展水平具有多维性，应构建指标体系进行综合衡量。特别是中国共产党的十九大报告提出高质量发展必须坚持“质量第一、效益优先”的原则和实现“更高质量、更有效率、更加公平、更可持续”的发展目标后，学术界对制造业高质量发展内涵的认识逐步趋同，一般认为是在遵循五大新发展理念的同时，实现降低生产销售的要素投入、提高资源配置效率、提升品质实力、优化生态环境、增强社会经济效益的高水平可持续发展（余东华，2020）。基于新发展理念，张文会和乔宝华（2018）从创新驱动、结构优化等七个方面，许卫华（2019）从转型发展、绿色发展等五个维度，韩海燕和任保平（2020）从投入、产出要素等六个层面，许冰和聂云霞（2021）从经济效益、创新能力等六个角度构建评价指标体系，对中国各省份、黄河流域等区域的制造业高质量发展水平进行测度评价。另一方面，微观层面主要从创新驱动、技术进步、机制体制改革、人才培养等影响制造业发展的因素和提升路径视角进行定性分析。如苗圩（2019）指出我国制造业增加值占GDP 的比重出现过早过快下降的苗头，应通过加大对先进制造业的融资支持等措施推动制造业高质量发展。张富禄（2018）提出推进先进制造业建设应以提供人才队伍支撑、解决科技成果的高端供给与转化应用瓶颈问题、重视现代金融支撑、用开放促建设作为四大战略主攻方略。具体到专门研究金融与制造业发展的文献则相对较少，学者们从不同的研究对象得出的研究结论也不尽相同。张旭等（2017）研究发现金融效率可以促进制造业结构升级，但金融规模和金融集聚度对制造业结构升级存在反向影响。宋智文等（2013）研究发现银行信贷规模和资本市场规模均对广东省高技术制造业增长存在负向影响。任碧云和贾贺敬（2019）发现金融规模、结构和效率对中国制造业产业升级的作用均不显著。胡杰和刘思婧（2015）研究发现直接融资和间接融资对制造业技术创新的影响并不一致，资本市场能明显提高制造业的创新能力，但信贷市场对此的促进作用并不显著。

通过上述文献梳理可以看出现有研究仍存在不足之处：一是已有研究集中于对制造业高质量发展水平的测度评价和对影响制造业高质量发展因素的定性分析，鲜有研究将评价结果和影响因素结合起来进行量化分析；二是现有研究对金融驱动制造业高质量发展的研究尚显不足，部分文献虽然实证分析了金融对制造业发展的作用，但往往局限于对诸如高技术制造业增加值等某一方面的影响；三是由于研究对象和范围的不同，研究结论也出现明显的分歧，就研究方法而言，研究金融对制造业发展或产业升级的影响机制可以概括为“规模—结构—效率”三个维度；四是目前的研究大多数从全国或者特定区域进行分析，对湖南省等典型制造业省份缺乏针对性研究。基于此，本文将充分借鉴现有研究成果，检验金融是否能够促进湖南省制造业高质量发展水平，并深入探索金融支持区域制造业高质量发展的有效路径。

二、金融支持下的湖南省制造业高质量发展现状

（一）制造业高质量发展的测度指标

制造业高质量发展水平评价是一项系统性工程，前期国家出台的相关文件政策以及部分学者对制造业高质量发展的内涵进行了较为明确的界定和阐述。本文根据五大新发展理念，沿袭余东华（2020）等学者的研究成果，并结合湖南各地州市数据的延续性和可获得性，从制造业的产业规模、产业结构、效率效益、科技创新、绿色发展5个维度构建包含20个具体指标的评价体系（如表1所示）。需要特别说明的是，制造业是我国工业的主体，但部分制造业数据在统计年鉴中并没有收录，本文采用规模以上工业数据代替。

1.产业规模。产业规模是高质量发展的基础，本文参考陶长琪和冷琴（2021）构建的评价体系，选取制造业增加值、规模以上工业企业个数、规模以上工业企业总资产、规模以上工业企业营业收入四个指标加以衡量。

2.产业结构。产业结构的优化、产品的高技术含量和高附加值体现制造业行业的发展质量，是制造业高质量发展的核心要素之一，本文借鉴张文会和乔宝华（2018）的研究成果，选取高技术产业增加值占制造业增加值比例、制造业增加值占地区生产总值比例、大中型工业企业新产品销售收入占营业收入比例、制造业上市企业个数等四项指标加以衡量。

3.效率效益。效率效益主要体现制造业企业的生产效率和盈利能力，本文参照苏永伟（2020）构建的中部地区制造业高质量发展评价指标体系，选取制造业劳动生产率，规模以上工业资产收益率、规模以上工业资产利润率、规模以上工业资产负债率四项指标衡量制造业的效率效益。

4.科技创新。科技创新是制造业高质量发展的核心驱动力，只有不断加大创新投入，提高技术创新能力，才能实现制造业的高质量发展。本文根据《中国制造2025》中相关评价指标，选取有R&D活动的大中型工业企业家数、大中型工业企业R&D从业人数、大中型工业企业R&D 经费作为投入指标，用大中型工业企业专利和发明数作为产出指标，从两方面综合衡量制造业科技创新能力。

5.绿色发展。绿色发展主要衡量制造业对资源的集约利用程度以及对生态环境的友好程度，绿色低碳是制造业转型升级、实现高质量发展的关键。本文借鉴段国蕊和于靓（2021）构建制造业高质量发展产业生态效益指标的研究思路，从资源消耗和排放两方面选取单位规模工业增加值取水量、电力消费量、能源消费量和单位GDP碳排放量四个指标衡量。

（二）湖南省制造业高质量发展的现状

多维评价指标体系中指标权重的确定同样至关重要，常见的指标赋权法包括主观赋权法、客观赋权法和综合赋权法。由于本文获取的指标数据均来源于统计年鉴、统计公报及相应的官方网站，各指标之间的独立性相对较强，为了避免人为主观因素的影响，故本文采取客观性较强的熵权法测算高质量发展水平指数。由于指标的量纲和方向不同，故先对各项指标进行标准化处理，对反向指标进行正向化处理。然后通过R语言软件测算湖南省14个地州市2010—2019 年的制造业高质量发展水平指数，具体测算结果如表2所示。

表1 制造业高质量发展水平评价体系

由表2可知，研究期内湖南省制造业高质量发展水平总体呈上升趋势，全省高质量发展指数均值从2010 年的0.0454 上升到2019 年的0.1079，年复合增长率达10.09%。与此同时，各地州市制造业高质量发展指数存在显著差异，2019 年低于全省指数均值的地州市高达11 个，排名前四的长沙市（0.5088）、株洲市（0.2007）、岳阳市（0.1215）、湘潭市（0.0983）的指数分别是排名后四位的邵阳市（0.0507）、怀化市（0.0423）、湘西（0.0184）、张家界（0.0172）的10.0 倍、4.7倍、6.6倍和5.7倍。分区域看，指数均值从高到低依次为长株潭地区（长沙、株洲、湘潭）的0.2693、环洞庭湖地区（岳阳、益阳、常德）的0.0978、湘中南地区（娄底、衡阳、郴州、永州）的0.0704 和大湘西地区（怀化、湘西、邵阳、张家界）的0.0322，指数均值排位与全省区域经济发展水平基本匹配，原因可能在于长株潭、环洞庭湖等地区的工业基础较好，受国家、省级的制造业支持政策力度大，且地区经济实力、人力资源、技术研发存在优势，故制造业高质量发展水平处于一个较高的水平。虽然湘中南、大湘西等地区的其他一些地州市也大力发展制造业，如研究期内怀化、益阳、永州等地区制造业高质量发展指数增速排名靠前，存在较为明显的“追赶效应”，但高质量发展水平短期内还难以超越，制造业转型升级实现高质量发展需要较好的工业基础支撑，提高地区制造业高质量发展水平是一个长期过程。

表2 各地州市2010年至2019年制造业高质量发展水平指数

三、金融支持湖南省制造业高质量发展的实证分析

（一）模型设计

从上文分析可知，金融对制造业高质量发展可能从金融规模、金融结构、金融效率等三方面产生重要影响。此外，影响制造业高质量发展还有其他诸多因素，如政府财政投入、资本投入、劳动力投入等。参考Rajan &Zingales（1998）、张旭等（2017）的研究方法，本文以制造业高质量发展指数作为被解释变量，构建计量模型如公式（1）所示。

其中，MHQDIit为第i个地区第t年高质量发展指数；C 为常数项，表示不随个体变化的固定值；FAit表示第i个地区第t年的金融规模，FSit表示第i个地区第t年的金融结构，FEit表示第i个地区第t年的金融效率，Xit表示一系列可能影响制造业高质量发展水平的控制变量；εit是误差项。

借鉴任碧云和贾贺敬（2019）的方法，为保证金融支持能够最大程度地解释制造业高质量发展，进一步将上述计量模型分解为四个不同的模型：模型1即公式（1）；模型2中令α2=0、α3=0；模型3中令α1=0、α3=0；模型4中令α1=0、α2=0。

（二）指标选择与数据说明

1.被解释变量：制造业高质量发展指数（MHQ⁃DI），通过上文构建的评价体系，并采用熵权法测算得到。

2.核心解释变量：金融规模（FA）反映的是金融体系对经济体系的支持程度，已有文献大多采用金融业增加值占第三产业增加值或GDP 的比例来衡量，但金融业增加值反映的是一定时期内金融业生产经营活动的最终成果，并不是对经济体系的支持力度。盛松成（2019）认为社会融资规模能全面反映金融体系对实体经济的资金支持，可以用其分析对地区经济增长和产业结构转型的影响。社会融资规模包括人民币贷款、外币贷款、委托贷款、信托贷款、未贴现的银行承兑汇票、企业债券、非金融企业境内股票融资、保险公司赔偿、投资性房地产和其他金融工具融资等。由于地市级层面暂无社会融资规模统计数据，本文选取其中占比最大的三项之和，即本外币各项贷款、债券融资、股票融资之和作为金融规模的代理指标。金融结构（FS）是指金融资源运用在不同区域、行业、期限上的分布与配比，本文采用制造业贷款占各项贷款的比重作为金融结构的代理指标。金融效率（FE）一般指金融市场和金融中介对金融资源的配置情况，反映金融机构对资金配置的有效程度。本文选取地区贷款与存款的比率作为金融效率的代理指标。

3.控制变量。基于已有文献研究成果，本文还在计量模型中加入以下变量作为控制变量：一是劳动力投入（LBR），本文用地区在校大学生人数与地区常住人口的比重来衡量；二是资本投入（FIX），选取地区固定资产投资规模占地区生产总值的比重作为代理指标；三是政策环境（FIS），本文用地区公共财政预算支出占地区生产总值的比重来衡量。

4.数据来源及描述性统计。前述指标中各项存款、各项贷款、制造业贷款数据来源于中国人民银行官网；债券融资、股票融资数据来源于Wind 数据库，且不包括金融企业的融资，因政府债券无法按地市州划分，故政府债券也未包括在内；其他指标数据来源于2010—2019年的湖南省统计年鉴和全省各地市州统计年鉴。变量的描述性统计如表3所示。同时，本文分别采用LLC、Fisher-PP 和Hadri-LM 三种方法对数据的平稳性进行检验，所有变量均在10%的显著性水平下拒绝存在单位根的原假设，说明各数据整体平稳，可以进行相关计量分析。

表3 主要变量的统计描述

（三）基准回归结果分析

对上述模型分别采用固定效应和随机效应进行回归，结果如表4所示，然后进行Hausman检验，所有模型都拒绝原假设，故全部选择固定效应模型。从表4 中模型1 和模型2 的回归结果可知，金融规模变量的t统计值在1%的水平下显著，表明金融规模的增长对区域制造业高质量发展的促进作用显著，且地区金融规模占地区生产总值的比重增长1%，可以促进区域制造业高质量发展水平指数提高0.7%～1.0%。从模型1和模型4的结果可以看出，金融效率变量的t统计值同样在1%的水平下显著且系数为正。说明金融资源配置效率的改进也有助于制造业高质量发展水平的提高，正向促进作用程度在1.5%左右。金融规模、金融效率对区域制造业高质量发展有显著的正向促进作用，这与金融发展理论相符，金融发展正向作用于经济增长与产业发展，地区金融总量的增加、金融运行效率的提高不仅可以直接为制造业企业生产经营和技术研发提供所需的资金，也可以影响区域经济的增长和其他行业的发展并通过“外溢效应”间接促进制造业的产业升级。而模型1 和模型3 则表明，金融结构变量的系数均为负且不显著，说明金融结构对制造业高质量发展的影响并不明显。

（四）内生性与稳健性检验

为验证上文结论的可靠性，本文进一步从两方面对结论的稳健性进行检验。第一，从理论上来看，金融发展与制造业高质量发展存在一定的双向因果关系，可能导致模型存在内生性问题，故将各解释变量均滞后一期来对整体面板数据再次进行回归，Haus⁃man 检验显示应选用固定效应模型，结果如表5 中模型5所示。结果显示，金融规模和金融效率的系数仍然显著为正，金融结构的系数则依旧不显著。第二，考虑到湖南省各地市州金融发展和制造业高质量发展水平存在显著差异，本文采用子样本回归进行稳健性检验。首先按照湖南省14 个地州市近5 年人均地区生产总值的高低，将14个地州市分为三类，Ⅰ类地区包括长沙市、湘潭市、株洲市、岳阳市、常德市等5个市州，Ⅱ类地区包括郴州市、衡阳市、娄底市、益阳市、永州市等5 个市州，Ⅲ类地区包括张家界、怀化市、邵阳市、湘西等4个市州，然后对三个子样本单独进行回归，Hausman 检验显示均应选用固定效应模型，结果分别如表5中的模型6、模型7和模型8所示。估计结果显示主要解释变量的系数和显著性也基本和前文一致，且子样本回归中经济欠发达地区金融规模和金融效率的系数相对更高，说明金融支持对相对落后地区制造业高质量发展的促进作用可能更加显著。

表4 金融支持与制造业高质量发展的实证分析结果

表5 稳健性检验回归结果

（五）进一步分析

为了进一步对表4得出的“金融结构对制造业高质量发展的影响并不明显”这一结论进行分析，本文又以制造业增加值增速作为模型1的被解释变量，并采用固定效应进行回归，即表6 中的模型9，结果显示，金融规模、金融结构、金融效率变量的系数均显著为正，都对制造业发展起到正向促进作用。由此可以得出结论：金融结构，即新增制造业贷款占银行信贷投放比重的提高可以促进制造业整体的发展，但是对促进制造业高质量发展的作用并不明显。原因可能在于区域制造行业信贷风险偏大，不良率较高，制造业贷款占比持续下降，而新增制造业贷款仍主要投向重资产的传统制造业，对技术型制造业的支持作用不足。同时，为了进一步分析直接融资（债券和股票融资）和间接融资（银行信贷）规模对区域制造业高质量发展水平的影响。本文将模型1 中金融规模（FA）区分为直接金融规模（DFA）和间接金融规模（IFA），同样采用固定效应模型进行回归，即表7 中的模型10。回归结果显示直接金融规模变量的系数显著为正，而间接金融规模变量的系数虽然为正但并不显著，表明金融规模对区域制造业高质量发展的作用主要是通过直接融资渠道发挥的，而银行信贷等间接融资规模占地区生产总值比重的提高对其促进作用并不明显。原因可能在于直接融资通过资本市场的风险定价能力，能够更有效地为创新和技术研发等高风险、高收益的经济活动提供资金支持，激发企业的创新能力，提升行业发展水平。

表6 金融与制造业增加值增速实证结果

表7 直接融资和间接融资对比分析结果

四、结论与政策建议

本文建立包含5 个维度共计20 个具体指标的区域制造业高质量发展评价指标体系，并利用湖南省2010—2019 年的市级面板数据，对全省14 个地州市制造业高质量发展水平进行评价，测算出各地区年度制造业高质量发展指数。通过构建面板模型实证检验区域金融规模、金融结构、金融效率三条路径对地区制造业高质量发展的作用，并分析内在的影响机制，得出三方面研究结论：一是区域金融规模、金融效率对地区制造业高质量发展具有显著的正向影响，地区融资规模的增长和金融资源配置效率的提高可以促进制造业高质量发展水平。二是金融结构的优化可以推动区域制造业“量”的增长，但对制造业“质”的提升作用并不显著。三是资本市场直接融资比银行市场的间接融资对制造业产业升级的促进作用更加明显。基于上述研究结论，提出如下政策建议，以期更好地发挥金融对湖南制造业高质量发展的推动作用。

第一，加快多层次资本市场建设，畅通制造业企业多元化融资渠道。一是着力建设与区域经济匹配适应的资本市场体系，更好地发挥资本市场对制造行业的支持。二是进一步畅通融资渠道，大力发展直接融资，提高制造业直接融资比重。三是建议地方政府建立奖补机制，加大对制造业企业发债、上市的支持力度并给予奖励补贴，减少对信贷融资渠道的依赖。

第二，强化政策引导，优化制造业信贷供给。一是将制造业贷款、产品创新等纳入宏观审慎评估范围，或创设制造业信贷支持工具等货币政策工具，充分发挥正向激励作用。二是完善政府性融资担保体系，将制造业企业尤其是中小型、科技型制造企业作为重点支持对象，提高银行对制造业企业的风险偏好。三是加大信贷产品创新力度，提供适应先进制造业企业特点的信贷产品，强化对制造业科技创新、绿色发展等方面的信贷支持。

第三，优化金融发展环境，提高区域金融资源配置效率。一是加大金融招商引资力度，丰富、完善区域金融组织体系，提升地区金融资源聚集度。二是强化金融科技应用，搭建、完善区域综合金融服务平台，提高金融资源匹配效率，降低交易成本，提升地区存贷比例，扩大区域金融规模。三是加快地区信用体系建设，加强金融债权司法保障，提高金融司法效率，严厉打击恶意逃废债等失信行为，优化地区金融发展环境。