浅谈金融服务业支持制造业发展的评价模型研究

　[摘要]本文通过2002-2006年全国制造业相关数据整理计算了各省市制造业新型化指数及各省市相应的金融服务业发展数据，构建了金融服务业支持制造业发展的两个指标。通过指数化的面板数据。研究各省市金融服务业支持制造业发展的情况，同时借助非连续回归模型寻找估计系数拐点的方法找到了金融服务业支持制造业发展效应强弱的新型化指数临界水平值。研究表明，金融服务业对制造业的支持效应在各省市存在着个体与结构上的差异，福建省制造业的新型化指数水平则是金融服务业支持制造业发展效应强弱的临界值拐点。
　　[关键词]新型制造业指数；金融支持；评价模型
　　　　
　　一、引　言
　　
　　金融服务业对一国制造业的发展有着显著的影响。研究金融服务业对制造业的发展问题，根据已有的文献可以归纳成两种基本的范式。首先，金融发展对经济增长关系的研究随着经济学理论的不断发展而深化。goldsmith r最早对金融发展进行了系统研究。金融与经济增长之间的研究成果通常被称作“金融发展理论”，khan认为金融发展是为了“金融体系规模或效率得到提高”。我国制造业高速增长的势头将持续相当长一段时期，制造业成为经济增长的支撑力量，因此研究金融服务业对制造业的支持可放到研究金融与经济增长的“金融发展理论”框架下进行。其次，制造业作为一个极其重要的产业，可以从产业理论角度分析金融服务业对制造业的支持问题。从最早的goldsmith r到stiglitz joseph e，再到levine ross，他们都认为金融发展在经济增长中起着重要作用，levine的研究甚至认为“金融发展是因，经济增长是果”，但也有学者对此有过质疑。20世纪80年代后兴起的内生增长理论认为经济增长是经济体系内生性因素作用的结果，此外，laporta从法律的视角进行研究，建立的模型在公司水平上获得了金融引起经济增长的证据。对于第二种范式，kletzer和bardhan根据规模经济理论进一步研究了金融发展与制造业竞争力的关系，研究发现金融部门相对发达国家在那些主要依靠外源融资的工业门类具有比较优势。beck则建立了一个两部门模型来分析金融发展和制造业竞争力的关系，检验结果支持金融发展水平高的国家其制造业具有显性的比较优势，表现为较高的出口份额以及贸易收支。
　　林毅夫以制造业为例，从金融结构在经济增长中所起作用的角度借助对经验数据的分析证明一国的金融结构必须要和产业规模结构相匹配。李学峰从资本配置效率与经济增长角度以汽车制造业上市公司为例的实证表明我国股票市场的资本配置效率低下，其促进经济增长的功能微弱。此外，从区域、产业等不同角度的研究都普遍认为金融发展对经济增长以及制造业的发展具有正向的促进作用。
　　
　　二、制造业发展需要金融服务业
　　支持的原因分析
　　
　　制造业在我国具有极其重要的地位，表l的数据证明了这一点。制造业的发展是我国经济结构转型的基础，也是解决就业问题的重要部门；同时，制造业还是知识经济的载体，高技术产业与制造业不可分割；制造业是信息化带动和加速工业化的主导产业，更是发挥后发优势、实施跨越战略的中坚力量，是富民强国之本。
　　金融服务业是一种典型的生产性服务业。“生产性服务业”最早是在1966年由美国经济学家ield提出，此后browning和siilgelman也是在对服务业进行功能性分类的时候提出了这个概念，并认为生产性服务业包括的服务内容主要涉及金融、保险、法律工商服务和经纪等方面。从总体上看，mashall、饭盛信男、闫小培、徐国样和常宁等国内外学者对于生产性服务业是一种中间性需求服务业并具有专业性和知识性的特点方面达成了共识。罗默新经济增长理论一个重要的思想核心就是认为知识是一个重要的生产要索，这从经济发展理论的角度承认了知识对经济增长的作用。可以说，生产性服务业的产生和发展是正在发展中的知识经济的内在要求。表2为一些代表性发达国家(地区)和发展

　三、金融服务业支持制造业发展的
　　评价模型及临界指数值的判定
　　
　　1.模型和变量介绍及数据的选取
　　本文通过2002-2006年我国28个省市的新型化指数、金融发展指数、金融效率指数三大指标的面板数据建立回归模型，对各省市金融服务业支持制造业发展的状况进行评价，并借助非连续回归模型判定金融服务业支持制造业发展的新型制造业指数的临界水平值。鉴于我国制造业所受到的自然、经济、社会和生态等资源的约束，制造业的发展应当走可持续发展的新型制造业之路。仅仅用各省市当年的制造业增加值并不能反映这种丰富的内涵，而用新型制造业指数则能很好地体现制造业新型化发展的真实内涵。研究金融服务业支持制造业发展的机制，就是分析金融如何影响制造业增长，也即金融通过自身的哪些因素以何种途径作用于这种增长。当然，对这种增长的作用机制存在许多不同的解释。本文借鉴marcopagano[37]的内生增长模型ak模型的思路。在ak模型中，总产出是总资本存量的线性函数：y_t＝ak_t。该模型暗含了以下假定，一是人口增长率为零，即规模不变；二是假定只生产用做消费品或者投资品的单一物品，若该物品被用作投资，每一周期以固定比率(δ)折旧。这样总投资就等于：i_t＝k_t＋1-(1-δ)k_t；三 是假定没有政府部门的封闭经济，资本市场要达到均衡，要求总储蓄等于总投资即s_t＝l_t同时考虑到部分储蓄被用于组织金融运行，因此假定了一个漏损部分储蓄流量的比例为1－φ，稳态增长率最后表示为g＝ai/y-δ＝aφs－δ。从中可以看出金融体系影响经济增长的途径，首先金融发展提高φ促进增长，其次金融发展可以提高资本产出比a促进增长，最后金融发展通过提高储蓄率s促进增长。由此可以认为金融促进经济增长是通过作用于储蓄率、金融效率两种方式，当然需要注意的是以上结论是基于模型严格的诸多假设获得的。沿着这一思想，借鉴李京文和林毅夫等人的研究成果，制造业作为国民经济的重要支柱和我国工业的主体，通过金融发展与经济增长视角研究其金融服务业对制造业的支持效应在理论上可行。
　　模型中所做的一点改进体现在指标的设置上。本文所用的解释变量和被解释变量均为指数指标。对被解释变量，用制造业新型化指数代替各省市的总量指标。事实上，制造业新型化指数的构建与经济总量指标有着显著的正向关系，所不同的是其同时还纳入了科技和资源环境维度，它们在可持续发展的理论研究实践中在制造业领域具有很强的指导意义，其根本的涵义主题对经济科技环境资源的持续发展利用具有强有力的概括性、协调性和实践性。具体构造方法是设某年一级指标的综合指数。然后根据上一年混合赋权法计算出来的权重，我们可以算出新型制造业的一个综合评价指标值——

　结果显示，模型的拟合优度为0.935389，比较理想，其他各项统计量均比较显著。表3中，各地区对应的两行数值中，上排为弹性系数，下排为标准差。从金融发展指数的回归结果来看，有东部的北京、天津、上海；中部的安徽、湖南；西部的重庆、贵州、陕西和宁夏共9个省市的弹性系数为负值，从理论上来说意味着“金融发展”对制造业新型化的效用是反方向的，这种解释显然与常理违背。为了解释这种现象，我们回到金融发展指数的设计上，其实质是一个区域存贷款余额与区域制造业增加值的比值，前文述及，单纯的制造业增加值是无法全面衡量制造业发展中的科技维度和资源环境维度的。而因变量“新型化指数”则是一个综合了经济、科技、资源环境三个维度的全面性指标。弹性系数为负，一定程度上反应了区域金融发展与新型制造业三大维度之间的结构性失衡

以及当地制造业的非均衡性，比如北京和上海的系数为负，显然更多的是因为其制造业与服务业在当地国民经济中的比重已经远远高于其他地区。当然，弹性系数为正的省市中，并不意味着其金融发展与新型制造业要求就是完全匹配的，因为“金融发展指数”是一个比率指标，无法排除金融发展和制造业发展均较低水平的情况，这也是本文指标设计上存在的无法避免的缺陷。结合上述两种情形和各个省市的实际水平，我们可以从中获得有益的启示，要维持高水平上的金融服务业支持新型制造业发展，系数为正的省市的做法可以作为借鉴。
　　再看金融效率指数的回归结果。可以发现只有福建、山东、广东、广西、陕西、贵州等六个省份的弹性系数为正。金融效率指数与新型制造业指数呈现普遍的逆向效应，这值得我们思考。金融效率指数是存贷款余额之间的比值，反映了一个地区储蓄和投资的相对性。有理由推测，在gdp政绩观下，投资往往被引导投向一些特定行业，而储蓄的居高不下进一步弱化了这个比值对新型化制造业的刻画作用，所以出现上述结果也是可以解释并寻找到现实依据的。综上所述，以上回归结果反映了各省市金融服务业对新型制造业发展的不同效应，结合现实进行分析理应可以得到更多的结论。
　　以上结果验证了我国金融服务业对制造业发展的各省市效应，接下来本文试图寻找到判别金融服务业支持制造业发展效应强弱的新型化指数水平临界值。据moschos d和quandt r.e提出的方法，我们可以借助非连续回归模型寻找系数的关键拐点来寻找这个指数水平。具体方法如下：在前文中提及的用以制作三维散点图的数据基础之上，对自变量和因变量进行简单的回归。设置一个虚拟变量dum，设置的目的是为了判别新型化水平是否已经超过了我们假设的数值，超过这个数值，则金融服务业对制造业发展的支持作用会明显强化，而低于这个水平值，则作用体现得相对没有那么明显。首先，我们把28个省市的新型化指数从低到高进行排序，并假设最低水平的新型化指数就是该临界值，那么这时所有省市的dum都取1，借助软件进行回归；然后假设倒数第二高的新型化指数值是临界值，这时刚才指数水平最低的省市dum就取0，其他省市依然取1，再进行回归。以此类推，直到找到dum项的t检验值最大的那个省市所对应的新型化指数值，则这个值就是决定金融服务业对制造业发展作用强弱的临界值。经过多次回归，得到具体结果如表4。
　　通过表4可知，福建省的新型制造业指数水平值对应的t检验值最大，为7.89，所以理论上来说，福建省的新型化指数值就是决定金融服务业对制造业发展支持作用强弱的临界值。也就是说，某省市新型制造业指数高于福建的水平，金融服务业对制造业发展的支持效应将较为显著，而低于时则相对弱化。这一结论对我们有诸多启示。首先，弹性系数为负的省市中，只有北京、天津、上海这三个地区的新型化指数高于福建，而这三个地区作为直辖市，地位和实际情况均比较特殊。其次，福建制造业的新型化指数在众多省份中排名第八，虽然这是一个静态数据，但从排名上看可以发现新型化指数较高的基本都是东部地区，这与现实情况比较一致。最后，金融服务业支持制造业发展的进程中，可以参考各个省市的弹性系数，从方向和强度两方面比较存在差异的省市中的具体做法，取长补短。
　　
　　四、结论和建议
　　
　　本文梳理了金融服务业支持制造业发展的相关研究成果，通过构建面板数据的回归模型实证分析了各省市金融与制造业发展的效应，并尝试研究了金融支持制造业发展效用强弱的临界值。结果发现，各个省市基于不同的现实经济和金融发展状况，其金融服务业支持新型制造业发展的效应不尽相同，福建省的新型化制造业指数可以视为一个临界水平，为了进一步发挥金融服务业的支持效用，可以继续大力发展新型制造业，提高新型化水平。
　　本文的结果也同时证明了新型制造业的发展在我国还需要得到进一步的强化，在引导金融服务业支持制造业发展的过程中，要着力产业结构调整、科技创新和环境保护，这样才能促进金融服务业支持新型制造业健康发展。