银行业和制造业协同集聚促进制造业生产率提高的研究

2023-08-29史秋丽康志勇

中国商论 2023年16期

史秋丽康志勇

摘要：本文基于中国工业企业数据库和金融活动普查数据库，构建银行业和制造业之间的协同集聚指数，考察了银行业和制造业协同集聚程度对制造业全要素生产率（TFP）的影响。实证研究表明：在协同聚集经济中，银行业与制造业的协同集聚程度与制造业企业的全要素生产率（TFP）呈显著的正相关关系。协同集聚通过改善企业融资约束水平和长期债务融资促进制造业企业TFP的提升，但降低企业融资成本的渠道未获得证据支持。本文研究结论为优化产业集聚演进、推动我国经济高质量发展战略的实施提供了新的依据。

关键词：协同集聚；银行业；制造业；全要素生产率

本文索引：史秋丽，康志勇.<变量 2>[J].中国商论，2023（16）：-156.

中图分类号：F719 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2023）08（b）--04

1 引言

新古典经济学认为，长期内全要素生产率（TFP）是推动经济增长的唯一动力，全要素生产率的提高可以在很大程度上解释一国经济发展是否成功。现阶段，我国经济正处于高速增长阶段向高质量发展阶段转变的历史时期，党的十九大报告指出，我国经济要实现从依靠资本、土地、劳动力等要素投入的增长模式向更多依靠全要素生产率提高的增长模式转变。因此，提高全要素生产率不仅是提高经济发展质量、保持经济中高速发展的题中应有之义，还是促进以国内循环为主、国内国际相互促进的双循环发展的动力。全要素生产率本质上是一种资源配置效率，而金融是现代经济的关键部分，提高全要素生产率（TFP）、实现经济高质量发展需要金融的滋润与支撑。后续研究表明，金融对全要素生产率提高具有显著的促进作用，能通过促进TFP增长进而影响经济增长。由于数据、方法、样本时间存在差异，国内关于金融和全要素生产率的相关实证研究并未取得一致的结论（余利丰等，2011；李健和卫平，2015；陈启斐和吴建军，2013）。

我国银行业在总量规模突飞猛进的同时，其结构和體系也经历着从未有过的整合与重组，银行业向某一特定区域集中的趋势更加明显，集聚发展的银行业显著促进了所在地区TFP的提高（余泳泽等，2013；洪功翔等，2014）。进入21世纪以来，银行业不仅表现为在某一区域集聚发展的格局，还会因为与制造业的“需求关联”和“成本关联”，形成与彼此相互“吸引”、协同集聚的发展特征。银行业和制造业协同集聚是经济发展到一定阶段的规律性特征。由于非标准化信息及银行业契约密集性等，银行业的服务范围存在一定的区域边界，特别是在中国银行牌照制度（包括全国性牌照和地区性牌照）的安排下，中国银行业和制造业的协同集聚又多呈现以地级市为边界的空间特征。

本文基于规模以上工业企业数据库和金融活动普查数据库，借鉴Ellison和Glaeser（1997）的方法，对中国地级市银行业和制造业的协同集聚指数进行估算，探讨银行业和制造业的协同集聚对制造业全要素生产率的影响和作用机制。相比以往研究，本文的创新之处在于：第一，区别于既有研究主要采用宏观数据或省级层面数据，本文利用银监会提供的全国银行业金融活动的普查数据和中国工业企业的数据，采用E-G等方法，完成了对中国银行业与制造业企业协同集聚指数的估算，是国内唯一关于银行业和制造业协同集聚的相关研究。第二，考虑到协同集聚不仅会影响企业自身生产率，还会通过行业中企业进入和退出影响企业间生产率的分布乃至空间溢出效应，影响行业或地区整体生产率的提高。为了保证研究结论的全面、可靠，本文采用微观和宏观相结合的研究方法，不仅考察了协同集聚对制造业企业生产率的影响，还从生产率分布、行业生产率再配置及空间溢出效应视角进行研究，深化了协同集聚对中国制造业生产率分布及增长动力来源的认识。第三，本文深入研究了银行业和制造业协同集聚影响制造业TFP的机制，从融资约束、融资成本及融资期限三个维度进行分析和检验，为研究提供了更可靠的经验证据。以下是本文的组织结构：第2部分在文献回顾的基础上提出了研究假设；第3部分介绍了本文的设计过程；第4部分完成了核心论点的检验和稳定性检验；最后是结论和政策启示。

2 文献综述与研究假设

马歇尔对产业链“杂居”的考察被认为是最早关于不同产业协同聚集的研究。早期研究主要关注了产业“杂居”现象本身，并未就不同产业集聚之间的互动关系及内在机理进行深入探讨。在实证方面，采用构建的E-G指数对银行业和制造业的协同集聚程度进行定量分析。受制于E-G指数对样本数据质量有较高要求，Devereux等（2004）和Ellison等（2010）在E-G指数的基础上提出E-G简化指数，后续相关实证研究多基于E-G简化指数展开（路江涌和陶志刚，2006；Kolko，2007；Gallagher，2013；陈国亮和陈建军，2012）。

银行业属于服务型产业，强烈依赖专业化知识，并向客户提供中间产品或服务（Miles等，1995）且与客户存在高度互动性（魏江等，2007）。银行业与制造业两大部门在产业上的垂直关联决定了两者的区位选择并非独立：银行业是制造业重要投入品——资金的提供者，而制造业则是银行业的“客户”。银行业为了接近“客户”所创造的市场、节省交易成本，倾向提供“面对面（face to face）”服务，其区位选择会趋向在制造业周围（即需求关联）。与此同时，银行业部门提供的资金等均是制造业部门产品增值过程中重要的中间投入品，制造业企业为了降低成本，也会趋向银行业相对集中的地区，所以银行业和制造业也产生了在空间上协同聚集的现象。银行业和制造业协同集聚，一方面，“面对面（face to face）”的协同集聚有利于银行充分利用其和企业间特定的“软信息”来降低其和企业之间的信息不对称，提高银行专业化的信息甄别能力和风险筛选识别能力；另一方面，空间距离的缩短使得银行更容易观察、把握和匹配制造业企业多元化的融资需求，激发银行业务、管理手段及经营模式等的创新，深化银行体系的市场化改革。总之，银行业与制造业的协同集聚带来了资源在特定范围内的聚集和融合，所以各种资源在优势上互补，促进了企业之间开拓创新，放大原有制造业的多元化集聚和专业化集聚所具备的专业化劳动力储备、专业经济、知识外溢以及竞争激烈效应（Swann and Prevezer，1996），促进制造业企业全要素生产率的提高。协同集聚通过技术外部性和知识溢出效应对周围城市和区域进行带动和辐射，以推动整个区域生产率提高。因此，本文提出假设：

假设1：银行业和制造业协同集聚会促进制造业企业全要素生产率的提高。

协同集聚能够在聚集经济区内开设分支机构，拉近与企业之间的距离，缓解信息不对称的矛盾，促进低风险融资，所以银行业和制造业协同集聚可以通过缓和企业内部融资矛盾，促进企业全要素生产率提高。因此本文提出假设：

假设2：银行业和制造业协同集聚通过缓和企业内部融资矛盾促进企业生产率提高。

银行业和制造业协同集聚增强了企业与金融机构之间的联系，有助于解决企业面临的融资难题，并改善企业长期债务偏低的困境。契约的完全性加深企业与金融机构彼此的信任并强化信誉效果，降低机会主义行为的发生率，也降低了银行等机构获取企业信息的各项成本，促使银行愿意在银行—企业之间的关系型贷款上进行更多的投资，减少逆向选择和道德风险，扩大对本地中小企业的信贷供给，有利于降低协同聚集经济体内部企业之间的融资成本。因此，本文提出假设：

假设3：银行业和制造业协同集聚可能通过降低企业面临的融资成本和改善企业的债务期限结构来提高企业生产率。

3 研究设计

3.1 计量模型设定

在参考已有文献及数据样本特征的基础上，本文设定以下模型进行检验：

其中，表示k市j行业的企业i在t年的全要素生产率；是本文重要的解释变量——银行业和制造业协同集聚指数，度量了k市制造业行业j和银行业在t年的协同集聚程度。企业年龄（Age）：企业年龄的差异反映出企业所处的不同生命周期阶段，用样本所在当年年份减去企业开业年份表示。出口（Export）：本文是否有出口行为控制对企业生产率有潜在影响“出口中学效应”和“竞争效应”。本文采用净利润占总资产的比重来表示企业的盈利水平，用总资产与总负债之比表示资产负债率，用新产品产值与销售额的比重来表示企业创新。政府补贴（Subsidy）：本文采用企业获得补贴总额除以企业销售额作为政府补贴强度的代理变量。企业所处的行业竞争因素（HHI）：本文采用的赫芬达——赫希曼指数表述市场竞争程度。此外，本文进一步控制了企业的产权特征、行业特征（四分位代码行业哑变量）、所属省份（省份哑变量）等。

3.2 主要变量定义与估算

（1）银行业和制造业协同集聚（Co_agg，co-agglomeration）指数。本文参考Ellison and Glaeser（1997）的方法，构建银行业和制造业基于地级市层面的协同集聚指数（Co_agg），具体指标过程如下（协同集聚指标中具体变量设定及详细计算过程请参考路江涌和陶志刚（2006））：

（2）全要素生产率（TFP）。本文主要采用Olley and Pakes （1996）的方法测算企业全要素生产率，以解决TFP测算中企业生产函数估算的内生性和选择性偏误问题。

3.3 数据来源与处理

本文数据主要由两部分组成：银行业数据来自中国银行业监督管理委员会对2015—2020年全国银行业金融活动的调查。该数据包括我国县级、市级各类银行的全部就业、存贷金额等，本文根据地级市行政区划代码汇总上述银行普查数据，最终得到全国257个地级市的银行业集聚指数。2015—2020年中国工业企业数据库中的制造业数据，为保证数据的有效性，按照二元行业标准评选13～43家的30家制造业企业。为保证数据的有效性，本文对样本进行清洗，参照国内主流研究方法，保留连续观察3年以上的样本企业（张杰等，2015）。根据以上两个数据库，本文通过匹配得到了257个地级市银行业聚集指标和119990家制造业企业的财务数据。

4 实证检验结果与分析

4.1 全部样本的回归分析

基于制造业四分位、三分位和二分位行业与银行业的协同集聚指数回归结果，在有效控制了诸如市场竞争等控制变量后，无论是按照哪一个口径计算的银行业和制造业协同集聚指数，都与制造业企业的全要素生产率（TFP）存在正相关关系，且在1%的水平上通过了显著性检验，即银行业和制造业协同集聚会促进制造业企业全要素生产率的提高，由此验证了假设1。另外，回归结果中其他控制变量的结果基本符合预期。

4.2 内生性问题的处理

本文在原有模型设计中加入了行业、省、年的固定效应，以控制不可观测要素的影响，在一定程度上缓解了模型内可能存在的反向因果或其他内生性问题。为了进一步控制未观测的企业特征带来的内生性问题对结论可靠性的影响，本文利用中国政府在2006年和2009年出台的两项以放松中小银行异地准入为核心银行竞争性政策来处理可能的内生性问题。两项政策的颁布，放松中小银行异地进入管制，中小银行分支机构的数量明显上升，在一定程度上促进了银行业和制造业协同集聚。

5 结语

本文立足我国处于金融发展进程与金融体系改革和全面落实推进高质量发展战略双重背景的典型事实，以银行业与制造业协同集聚发展为切入点，就协同集聚对以制造业为主的实体经济部门全要素生产率提高的影响效应及其作用机理进行全面规范识别和系统研究。采用数据库数据，运用计量模型实证检验，实证结果表明：首先，银行业与制造业协同集聚程度和制造业企业全要素生产率呈显著正相关，意味着银行业与制造业企业协同集聚程度越高，聚集经济体内的制造业企业的全要素生产率就越高，银行业集聚能有效促进制造业企业生产率的提高。通过中介效应模型发现，银行业和制造业协同集聚可以通过降低企业融资成本、增加企业长期债务融资来促进制造业企业TFP提高。其次，协同集聚有助于发挥市场的“清洁机制”，将资源从生产率较低的企业重新配置到生產率较高的企业，显著降低行业生产率分散化程度，还可以促进市场中新旧企业的更替，促进地区生产率的提高。最后，本文借助空间杜宾模型对协同集聚可能的空间溢出效应进行实证检验，但结果表明协同集聚的空间溢出效应并不显著。

中国经济已由高速发展阶段转向高质量发展阶段，如何构建、完善一个能高效服务于实体经济和科技创新的现代金融体系，满足中国经济全面由劳动力推动和资本投入推动向创新推动和全要素生产率推动转变对资金的要求，是我国目前面临的一个主要问题。本文的研究结论为回答上述问题提供了一种可能的答案，即通过银行业和制造业的协同集聚发展，促进制造业创新和生产率提高，并推动经济发展模式的转型。本文研究的政策启示如下：首先，积极推进银行业与制造业协同集聚发展。从中国257个地级市产业协同集聚的历年变化情况来看，银行业与制造业协同集聚的整体水平仍然偏低，且存在较大的不确定性，建议未来进一步通过相关政策引导加强协同集聚的程度。在推进协同集聚的发展时，要充分考虑到制造业不同产业的发展特点，特别是对外部融资依赖度的差异，合理引导制造业空间布局，通过协同集聚促进制造业企业全要素生产率的提高。其次，鉴于协同集聚在降低融资成本及空间溢出效应方面的不足，继续推进我国银行业市场化改革，进一步打破国有银行的垄断地位，鼓励与引导不同类型商业银行分支机构的设立，消除资金要素流动的体制性障碍，完善多元化的银行业市场体系，加强银行业的空间集聚程度。通过发挥银行集聚的信息、资金优势，促进制造业企业的生产率提高。

参考文献

陈建军，陈菁菁. 生产性服务业与制造业的协同定位研究：以浙江省69个城市和地区为例[J]. 中国工业经济， 2011（6）：141-150.

陈国亮，陈建军. 产业关联、空间地理与二三产业共同集聚：来自中国212个城市的经验考察[J]. 管理世界， 2012（4）：82-100.

陈启斐，吴建军. 金融发展与技术进步：一项来自中国省级数据的研究[J]. 经济评论， 2013（6）：98-107.

龚强，张一林，林毅夫.产业结构、风险特性与最优金融结构[J]. 经济研究， 2014， 49（4）：4-16.

洪功翔，张兰婷，李伟军. 金融集聚对全要素生产率影响的区域异质性：基于动态面板模型的实证分析[J].经济经纬，2014， 31（4）：7-12.

康志勇，张宁，汤学良，等.“减碳”政策制约了中国企业出口吗[J]. 中国工业经济， 2018（9）：117-135.

黎欢，龚六堂. 金融发展、创新研发与经济增长[J]. 世界经济文汇， 2014（2）：1-16.

李健，卫平. 金融发展与全要素生产率增长：基于中国省际面板数据的实证分析[J]. 经济理论与经济管理， 2015（8）：47-64.

林毅夫，孙希芳，姜烨.经济发展中的最优金融结构理论初探[J]. 经济研究， 2009（21）：45-49.

卢盛峰，陈思霞. 政府偏袒缓解了企业融资约束吗：来自中国的准自然实验[J]. 管理世界， 2017（5）：51-65.

路江涌，陶志刚. 中国制造业区域聚集及国际比较[J]. 经济研究， 2006（3）：103-114.