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金融支持在皖江区域发展中的问题与对策研究

发布时间:2015-11-04 10:31

论文导读::金融支持对皖江示范区的重要性分析。金融对产业转移和聚集的关键作用。产业集群现象明显。面临皖江示范区的迅猛成长和巨额的资金需求。
论文关键词:金融支持,产业转移,产业集群,皖江示范区

  产业集群建设是优化产业结构、转变发展方式、实现资源集约发展的基础工程。金融是现代经济的核心,产业集群发展不开金融部门的支持。经安徽省申请、国务院及发改委批准,2009年1月12日安徽省正式设立了皖江城市带承接产业转移示范区(以下简称“皖江示范区”)项目。目前,皖江示范区自设立以来为安徽乃至中部经济发展做出重大贡献,取得显著成就:仅2009年设立当年皖江示范区实现国内生产总值6733.16亿元,占到了全省的66.91%,吸引外商直接投资高达29.80亿元,约占全省总额的77%,。面临皖江示范区的迅猛成长和巨额的资金需求,除了要加大科技创新力度、推进产业结构升级以外,如何让金融业更好的服务于产业发展呢?为此,需要建立更好地区域金融合作机制,为发展营造更佳的金融生态环境,实现政府、企业、银行三方的共赢。
  1,金融对产业转移和聚集的关键作用
  在实现产业对接和群聚的过程中产业集群,接入方的生产要素价格(无论是工资、土地价格还是利率等)一向是转移方最为重视的因素。国内学者卢根鑫(1994)为了解释国际产业转移现象而提出了“重合产业”理论,认为发达与欠发达国家或地区的同类产业在一定时期内所使用的生产技术和工艺是没有本质区别的,即使劳动要素的耗费等效率也相似,但发达国家由于贸易和投资的增长,产业深化难以抵消别国重合产业较低的成本优势时,就会发生产业转移。东部地区与中部地区的产业类型相似,进行产业转移的原因一方面是为了支持中西部落后区域的发展,另外一方面也是因为东部沿海地区生产要素价格上涨导致生产成本增加的负担。资金是生产要素的重要成员,它是产业承接方能否顺利把产业融入本区域发展的决定性因素,只有接入方资金充裕才能实现其对产业的助推和吸引。金融对于区域内产业发展的主要作用有:
  1.1为产业转移方提供足够的资金以支持其战略的转变。对于产业转移方来说,进行产业转移多是一种“迫于无奈”的选择。原产业所在东部沿海地区的生产成本随着宏观经济的发展而飞速上涨,东部企业在保证自身发展的同时要实现产业转移,将给企业带来较大的资金压力,而转移方所在地的金融机构很可能是不会为企业提供转移所需要的巨额资金支持的,那就需要承接方所在金融机构予以填补这一资金缺口。
  1.2调节区域内产业的结构以及资源的有效流动中国知网论文数据库。金融业在很大程度上调控着社会可配置资金的流向,在储蓄之外居民多数的资金会进入金融机构,而这部分资金才是企业可以通过信贷或是发行股票所获取的。经营状况良好的企业可以获取额外的信贷支持或是增发新股等筹资“特权”,也就是说金融会偏向于支持发展态势较好的企业,而对于经营不善的企业则缩减信用额度。这就导致金融引导资金在产业内部进行持续的流转,并不断寻找优质企业,促进企业效率的提升。
  1.3金融机构作为服务部门为企业发展提供信息。首先,金融机构的信贷政策等向企业传递有关经济形势的信号,人民银行调整存款准备金率、利率或者进行公开市场操作,都会最终通过金融部门体现出来。其次,金融机构作为资金供求的中介,能够了解企业和个人无法获取的资金信息,同时根据预期获利情况对于项目的可行性进行必要地甄别,保证资金的合理配置。
  1.4有效的金融监管可以削弱金融风险的发生和扩散。首先,金融监管部门能够监控市场上资金的流向产业集群,确保公平地向企业提供贷款,避免欺诈行为和违规的风险转嫁。其次,通过监管可以防止资金过度集中于某一行业领域甚至特定企业。最后,金融监管定期对外公布调查获取数据,企业以此来收集需要的信贷信息。
  总之,金融提供了企业发展所需要的大量资金支撑,同时也引导着资金在行业内部流动,激励企业谋求更好的发展。反过来,产业的良好发展势头也可以促进金融环境的改善,并激励持续的金融创新。
  2,金融支持对皖江示范区的重要性分析
  国家批准设立皖江示范区以来,各种金融政策开始在皖江地区实施,为该地区承接产业转移以及自主创新开辟了更多的渠道。但由于皖江地处中部地区,金融基础相对薄弱,金融对产业转移和
  发展的作用仍然不够及时和有效。而与之相对应,皖江地区的发展又对金融有着较强的依赖。表1是皖江地区新世纪以来的GDP以及安徽省各年度的金融贷款额。
   表 1 皖江地区GDP及安徽贷款
  单位:亿元
  

  3.4信贷集中度过高,“马太效应”加大地方金融风险。由于地方政府产业转移规划及政策导向,致使皖江地区的信贷集中度较大。在产业不断升级发展的过程中,金融机构信用政策更倾向于已经相对成熟和稳定的产业或是企业。在投资初期,信贷集中所引致的风险被地区经济的繁荣掩盖产业集群,一旦系统性的金融风险爆发,或者信用链上相互关联的企业、银行出现资金断裂问题,将会导致整个示范区内陷入金融困境,进而影响产业经济的正常运转。
  假设示范区内有n家提供信贷资金的商业银行,并且有一个大型企业或是项目需要向银行举债以获得短期资金支持。
  那么每家银行的策略空间是他们对这个企业或项目的贷款额度Di(i=1,2,3,···),所有区域内商业银行提供的贷款总额是Qs,则:
  ,贷款企业愿意支付利息的总和应该是可提供贷款总量的减函数: ,那么各个贷款银行的收益函数为: ;各家银行的收益函数是:
  由于以上已假设各银行可收取的利息(收益)函数为递减的,因此可以有:;各银行的真实收益为:;那么银行获取收益最大的一阶条件应是:,即银行增加一个单位贷款有正负两方面的效应:正的效应是增加贷款的价值,负的效应是增加的一单位贷款导致已发生贷款的价值下降(),且最优解满足边际收益等于边际成本的条件。
  满足所有银行一阶条件的反应函数为:
  也有:(1)
  (2)
  综合上述两个二阶导:,这就导致了第i家银行的放款数量随着第j家银行放款数量的增加而逐渐增加,造成信贷过度集中,最终导致的是各个银行的经营损失以及金融风险的产生。
  3.5金融体制改革缓慢,适用的创新金融产品单一。2006年12月29日,芜湖扬子农村商业银行股份有限公司在安徽芜湖正式挂牌成立,安徽农村信用社改制由此开始;2010年7月16、17日,中国农业银行A股H股同步IPO以来,标志着安徽省内四大国有银行全部完成股份制改革,安徽省内融资环境有较大的改善。
  但是以农信社改制为例,不同地区采取三种不同组织形式:股份制、股份合作制及合作社,导致各个联社商业化程度存在差异,从而使得信贷政策口径难以统一;另一方面,即使改制的农商行交由省级地方政府领导,而鉴于安徽仍是农业大省,针对农商行的信贷政策无疑偏向于“三农”发展产业集群,而对区域内的第二、三产业支持较弱。
   金融机构在面对皖江示范区产业快速发展,对于金融产品创新跟进的速度过慢中国知网论文数据库。在金融产品创新的研究中,地方金融机构集中于对单个信贷进行分析考察,进一步创新金融产品。而皖江示范区的发展很大程度上有赖于承接的东部地区产业,如此一来,金融机构只是相对独立地分析了每个贷款对象的资信状况,未能充分地考量对象所处整个产业链的实际需求和资信情况,导致地区内现有的金融产品难以满足企业实际发展需求。
  3.6内生于集群产业链的金融风险,加剧了皖江地区产业发展的不稳定性。皖江示范区成立至今,产业集群现象明显,产业链上下游之间的合作趋向于在城市带内部完成,使得上下游企业之间建立了良好信用机制,围绕着产业链进一步形成了信用链,在某些合约中,双方企业约定以定金作为担保,这就存在着一种明显的“杠杆效应”,那么在信用链逐步向下延伸时,不断产生的“杠杆效应”演变为信用创造的过程,多倍扩大了企业间的信用风险,一旦金融机构信用紧缩或是链上企业出现债务危机,风险依附于产业链开始蔓延。
  4,加强皖江示范区发展中金融支持的建议
  在皖江示范区的产业转移和结构升级过程中,金融支持起着关键性的作用。针对上述皖江地区存在的金融问题,在未来皖江的发展规划之中,需要及时建立有效金融服务机制、更新现有地区金融体系:
  4.1积极改善皖江地区金融生态环境,为产业集群发展提供保障。皖江示范区包括合肥、芜湖、马鞍山等十个城市在内,为了使得皖江地区能够实现协调发展,要尽力缩小各地市间的差距,在政策法规上尽力弥补相对较为落后城市的投融资环境产业集群,尤其要加强政策吸引境外资金的能力。另外,加快皖江地区城镇化的进程,使得金融机构的业务范围全面拓展到县域范围之内,从而为目前产业未能覆盖的市县创造良好的产业承接和发展的条件。皖江企业应认真贯彻地方政府金融法规,弱化金融对产业集群发展的负面影响。
  4.2拓宽政、企、银三者间信息沟通渠道,加快建成皖江地区企业诚信评价体系。政府在承接产业转移的同时,把转入皖江的企业信用状况做深入的调查和存档,在企业落户皖江的同时,将该企业的信用报告发送到地区金融机构之中,作为其向企业提供贷款的先期考察依据,从而可以克服皖江地区金融机构处于信息不对称的被动局面,也避免了部分企业在信贷市场上“逆向选择”的风险。
   此外,为了统一皖江地区金融机构信贷评价口径,应该由政府和人民银行牵头建立皖江地区“企业诚信数据管理系统”,收录皖江示范区内所有企业的信贷及还款的相关数据,并将这个数据平台在金融系统内部进行共享。数据的管理和更新则由各个银行等金融机构来共同进行,从而做到对企业信用的跟踪调查和实时更新。现在正在建立的社会征信体系就是此类数据管理系统的一种,但鉴于皖江地区发展的特殊性,应该针对皖江内的转入企业建立专门的信贷管理系统,更加全面合理的进行皖江地区的信贷行为。
  4.3强化皖江区域内金融机构与长三角地区的金融合作,在产业化趋同的同时实现金融发展的“联动效应”。皖江示范区的设立有赖于“泛长三角”战略的实施类似于产业的转移、进步和升级,金融行业的发展同样需要区域性的合作机制来连接以实现区域性的协同发展。在产业转入皖江之后,长三角地区的金融经营模式等也必须为皖江地区所沿用和改进。地方金融机构应进一步加强与东部原产业聚集地的金融机构进行沟通和信息交流,同时对于转入企业原先的信用状况进行了解来基本确定企业现在应有的信用额度。同时,放宽经营环境,吸引更多来自东部地区的金融机构进驻皖江示范区内,从而可以在产业转移的同时实现金融机构的跨地区流动。
   尽快实现地方金融机构服务及经营理念的转变,区域内部金融机构简化办理贷款的程序,对于已经有相对长期信贷合作的区内企业可以适当放宽其贷款担保抵押的限制产业集群,并在企业急需流动资金的情形下缩短其贷款间隔时期,及时向可行项目提供短期资金支持。但是,对于注资于大型项目的贷款不能在放贷之后置于不顾,相反,应该给予项目进展情况高度的关注,以此来保证企业在项目完成之后能及时、足额的返还贷款并支付相应的利息。
  4.4分散区域内金融机构贷款的流向,弱化经营风险的同时加大对高新科技、中小企业的支撑。降低金融机构的风险最为行之有效的方法便是分散贷款或是融资的对象。在皖江示范区内,防止过多的融资主动权流入大型成熟企业的手中、造成融资的“马太效应”。地方金融监管部门可以适当协调各方金融机构,使之共同确定一个足以满足大型企业的信用额度,而将“剩余”的融资权交到自主创新产业及中小企业的手中,当然对于此类贷款的风险评级则应予以区别对待。
  4.5进一步推进安徽地区金融体制改革,创新推出适合集群产业发展的金融产品中国知网论文数据库。在四大国有商业银行业务迅速扩张的同时,促进皖江地区县域金融机构的发展。加快实现农村信用合作社的改制工作,不仅针对较为发达县市,对于经济基础相对薄弱的地区更应尽快实现商业化,并同时将农商行的业务更大范围的拓展到第二、三产业中,使之能够为本地域内的产业发展提供资金,从而整体上助力皖江的崛起。
   规范管理地区内部的融资平台公司,根据2010年6月13日,国务院下发的《国务院关于加强地方政府融资平台公司管理有关问题的通知》要求进一步拓宽平台公司的融资渠道,另外还要划清公司与地方政府在还款中的责任分配问题。因此,对于皖江地区融资平台公司的管理要在融入民间资本的同时设法规范其贷款的业务领域,并且也约束了地方政府在项目上的违规或是越权担保等现象。
   皖江示范区的发展建立在东部发达地区产业转移基础之上,可以效仿一些发达地区的建设模式,例如上海浦东新区、深圳经济特区等,为了支撑产业园区内部企业发展的资金需求,地方政府联合行业协会等相关部门组织成立发展银行,实现定向为产业集群经济提供资金动力。同样,在皖江地区不仅有着广阔的金融网点覆盖产业集群,同时政府的政策导向支持此类银行的组建。皖江建设银行不仅可以为地区内产业融资,同时也能开辟政府和企业间信息沟通的新渠道。
   对区域内部的产业结构及企业的资信进行深入调研,并根据区内产业的性质拟定合理的金融产品类型,强化金融产品创新的针对性和目的性。例如,由于产业集群现象较为明显,上下游厂商间的商业汇票的背书转让频率较大,可以考虑适当扩展银行承兑汇票背书转让次数的上限,从而为企业间的信用传递减少不必要的程序。再者,示范区内部分企业从事进出口贸易,可以就此开发出更加适宜该类企业规避汇率等风险的金融工具等等。
    4.6在示范区内成立金融风险互助基金,防范区域内风险蔓延。示范区内部企业相互依存关系较为明显,金融风险的传递也往往是依附于这种关系的。可以考虑在示范区内,由行业协会及相关地市政府牵头、示范区内企业多方出资共同成立皖江示范区金融风险互助基金,当然此项基金的日常管理和运营应交由独立的第三方基金管理公司进行(如图 1)。一旦行业内部某个企业甚至是部分企业出现资金短缺且无法迅速实现短期融资时,可以由基金暂时弥补其资金缺口,待其恢复正常经营状态时再足额缴还抽取的基金数额。这样不仅增强示范区内单个企业抵御风险的能力,同时也削弱了金融风险在产业内部大肆扩散的可能。
  
  图 1 皖江地区金融支持示意
  由于皖江示范区内产业集群发展态势的形成,金融支持对于产业的作用愈发明显,要充分结合安徽省自身的经济发展特点,寻找适宜集群产业的金融发展路径,推动皖江地区产业结构的进一步创新和升级。

参考文献
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年度

皖江示范区GDP

皖江GDP占全省比例(%)

金融机构各项贷款总额

贷款同比增长(%)

工业贷款

2000

1317.01

43.35

1652.82

-

398.58

2001

1946.72

59.17

1731.13

4.73

435.60

2002

1526.71

42.80

2941.59

69.92

463.28

2003

1733.40

43.60

3374.59

14.72

515.85

2004

2117.30

44.00

3900.57

15.59

543.49

2005

2375.30

44.20

4313.55

10.59

490.97

2006

2781.30

45.23

5132.02

18.97

606.78

2007

3336.41

45.31

6042.51

17.74

714.89

2008

4019.42

45.29

6948.70

15.00

686.84

2009

6733.16

66.91

9289.40

33.69

757.79

2010

8224.00

67.00

11737.80

26.36

-