金融发展产业结构优化对策论文

[摘要]金融在产业结构调整中起着重要推动作用，文章对发达国家与发展中国家在产业结构优化升级中的金融支持措施从市场性金融支持、政策性金融支持和利用外资这三方面进行比较分析，探讨这些措施对广东产业结构优化升级中实施资金配置和金融支持战略的启示。下面是小编为大家整理的《金融发展产业结构优化对策论文(精选3篇)》，仅供参考，大家一起来看看吧。

金融发展产业结构优化对策论文 篇1：

科技金融对产业结构升级的影响及其空间溢出效应研究

摘 要：选取2001—2015年省级面板数据，基于空间计量模型，考量科技金融对产业结构升级的影响及其空间溢出效应。结果显示：科技金融能显著促进产业结构升级，并通过空间溢出效应对邻近区域的产业结构升级产生较好的促进作用；同时科技金融对产业升级的空间溢出效应在东部地区最大，西部地区其次，中部地区最小；人力资本、城市化水平和外商直接投资在全国范围具有较显著的空间溢出效应，东部地区溢出效应更强。

关键词： 科技金融；产业结构升级；空间滞后模型；空间溢出效应

一、引 言

中国经济历经近30年的中高速增长后，正面临着投资出口驱动力下降，土地、劳动力等生产要素价格高企和资源环境约束趋紧等系列问题，传统的高投入、高消耗和高排放的粗放型经济增长方式已然不能维系。在“新时代”经济背景下，我国产业结构的升级发展亟待增强创新驱动，激发市场主体发展新活力。新经济增长理论认为，作为一国经济增长动力的科技金融，其递增效应、外溢效应及其在国际贸易中的边干边学效应，内生地促进生产率提升，保证经济可持续增长[1]。根据钱纳里工业化阶段理论，产业结构升级是决定经济持续增长的决定性因素，在后工业化时期，产业结构将由资本密集型产业为主导转变为技术密集型产业为主导[2]。

国外学者主要围绕银行贷款、风险投资、资本市场等对科技创新的影响展开科技金融对产业结构升级作用的研究。Schumpeter（1934）首次将金融与技术进步和科技创新联系起来，指出一个健全的金融体系对实现科技创新起到关键作用[3]；Hyytinen and Toivanen（2005）运用芬兰小微企业层面的数据，研究融资约束对企业技术创新的影响，指出资本市场的不完善将严重阻碍企业科技创新与宏观经济发展[4]；Benfratello（2008）通过面板数据分析了意大利地方银行对企业创新的影响，发现设立地方性银行可以显著促进该地区企业创新活动的成功率[5]；Chowdhury（2012）发现在发达国家，金融业的发展水平与该国企业研发投入呈现出明显的正相关关系，从侧面证明了金融与科技融合发展的观点[6]。国内学者围绕科技金融进行了大量的定性分析和实证研究。定性分析的重点是科技金融的运行机制、创新模式和经验借鉴等。如胡援成和吴江涛（2012）指出科技金融运行机制的建立，有助于金融资本与科技企业的深度融合[7]；此外，房汉廷（2010）、周昌发（2011）诠释了科技金融发展问题及制度安排[8，9]；文竹等（2012）运用TRIZ分析法，将“四元主体”模型应用于科技金融模式创新[10]；此后，谢泗薪和张志博（2016）、李毅光等（2016）等从互联网和政府主导视角对科技金融的模式创新进行了有益探索[11，12]；胡苏迪和蒋伏心（2017）借鉴了旧金山、特拉维夫、新竹典型的科技金融发展经验，基于全球视野反思我国科技金融中心的发展[13]。实证分析方面的研究集中在两个方面：一是科技金融的评价及其效率测算。如曹颢等（2011）基于科技金融资源、经费、产出和贷款四个维度，构建了我国科技金融发展指数[14]；许汝俊等（2015）运用DEA-Malmquist指数法对长江经济带11个省市科技金融效率进行综合评价[15]；杜金岷等（2016）、黄瑞芬等（2016）和薛晔等（2017）分别运用三阶段DEA模型、SFA模型以及贝叶斯随机前沿模型对科技金融效率进行了测算[16-18]。二是科技金融对科技创新、经济增长以及产业升级的影响。徐玉莲等（2011）分析区域科技创新与科技金融的互动耦合关系[19]；刘文丽等（2014）运用面板数据单位根检验和面板数据固定效应模型，对我国东部、中部和西部地区科技金融對经济增长影响的区域差异进行实证分析[20]；陈亚男和包慧娜（2017）运用系统GMM两步法实证表明科技金融发展对我国产业结构高级化具有显著促进作用[21]。

科技金融促进产业结构升级这一命题得到了学界实证研究的支持，然而，由于测量指标与计量方法等差异，其程度如何？是否存在空间溢出效应？仍需进一步探索。空间计量经济学重点关注科技金融对产业结构升级影响的空间依赖性，系统考量科技金融与产业结构升级之间的关系。基于此，本文选取2001—2015年的省级面板数据，运用空间计量模型，从全国和区域两个层面，实证研究科技金融对产业结构升级的空间溢出效应。

二、变量选取与数据说明

（一）变量选取

学者们采用了不同产业在地区总产值中的比重、服务业在GDP中的比重来衡量被解释变量产业结构升级（UIS），而我国产业结构升级呈现出第三产业不断发展壮大而第一产业的比重逐步减少的特征，上述衡量指标不能反映产业结构升级程度，为此，本文借鉴蓝庆新、陈超凡的产业结构升级系数法来衡量产业结构升级。对于核心解释变量科技金融（STF）的测度，本文参考被广为接受的曹颢、尤建新等[14]的方法，该方法借助科技金融资源、科技金融经费、科技金融产出和科技金融贷款四个维度来测算科技金融。

除去科技金融，能够对产业结构升级产生影响的其他因素还有多种，本文选择了具有代表性的人力资本（HC）、城市化水平（UL）和外商直接投资（FDI）作为控制变量。本文借鉴陈钊、陆铭的方法，通过平均受教育年限计算人力资本。在城市化水平提高的过程中，农村居民的城市化进程为城镇产业发展提供人力支持，同时，他们消费需求结构的多样化发展也将推动产业结构升级。另外，外商直接投资对产业结构升级产生的影响得到学界普遍认同。

构造空间权重矩阵是进行空间计量分析的前提。基于地理邻近的二进制邻接权重矩阵过度依赖空间是否相邻，而忽略了影响强度，这与客观事实有一定的差距；基于经纬度数据计算的地理权重矩阵，没有考虑区域间的社会和经济等因素，以致于空间权重矩阵的设定不符合现实的发展；基于社会经济特征的空间权重矩阵能够客观、全面地反映变量的空间影响，因此，本文选择它来构造空间权重矩阵。

（二）数据说明

选取2001—2015年全国31个省、市、自治区为样本，原始数据来源于《中国科技统计年鉴》、《中国金融年鉴》、《中国统计年鉴》、《中国财政年鉴》、《新中国六十年统计资料汇编》和《中国区域经济统计年鉴》。按照国家统计局的区域划分标准，将全国31个省、直辖市以及自治区分为三大地区，其中东部地区包括京、津、冀、辽、沪、苏、浙、鲁、闽、粤、琼等11省市，中部地区包括吉、黑、晋、皖、赣、豫、鄂、湘等8省市，西部地区包括内蒙古、桂、渝、川、贵、云、陕、甘、青、宁、新、藏等12个省市。

表2给出了主要变量的描述统计。可以看出，分省的产业结构升级、科技金融、人力资本和外商直接投资等变量的样本数据均有较大的变动。产业结构升级的全国样本平均值为2.25，东部地区为2.32，高于中部（2.22）和西部地区（2.20）；科技金融的全国样本均值为24.25，东部地区为34.17，中部（19.17）和西部地区（18.53）依次递减，总体来说，东部地区的科技金融发展最好，其产业结构升级指数也最高。另外，其他相关控制变量，如人力资本、城市化水平与外商直接投资的全国样本、东部地区、中部地区和西部地区之间的均值出现较大差异。

三、空间自相关检验

（一）全局空间自相关检验

“空间自相关”是指位置相近的区域具有相似的变量取值。如果高值与高值聚集在一起，低值与低值聚集在一起，则为“正空间自相关”；反之，高值与低值相邻，则为“负空间自相关”；如果高值与低值完全随机地分布，则不存在空间自相关。最常使用的度量空间自相关的方法为Moran’s I，其计算公式如下：

其中，S2=∑ni=1（xi-x-）2n为样本方差，wij为空间权重矩阵，∑ni=1∑nj=1wij为所有空间权重和。-1≤Moran’s I≤1，Moran’s I大于0时，指标值呈正相关性；Moran’s I小于0时，指标值呈负相关性，Moran’s I的绝对值越大，表示相关性越强。科技金融和产业升级的Moran’s I的Geoda软件计算及检验结果如表3所示。

从分年份的检测结果来看，科技金融Moran指数值在0.116～0.216之间，存在正空间自相关，除2001—2009年和2015年以外的其他年份，这种相关性在5%水平以内显著；产业结构升级Moran’s I指数值在0.2245～0.3158之间，存在正空间自相关，这种相关性在5%水平以内显著，说明科技金融与产业结构升级存在显著的空间自相关性。

（二）局域空间自相关的LISA集聚图

为进一步了解区域科技金融与产业结构升级的观测值是否存在局部空间聚集，哪些区域对于全局空间自相关的贡献更大，本文通过测算空间关联局部指标，以衡量局部区域之间科技金融与产业结构升级的空间集聚差异。

如图1，从产业结构升级的区域分布来看，处于（2.387，2.742）区间的省市包括京、沪、津、鲁、粤和苏，這些地区是产业结构升级最快的第一梯队；处于（2.304，2.387）区间的省份包括浙、贵、冀和晋等，该区域的产业结构升级较快，属于第二梯队；数值处于（2.247，2.304）区间的省市包括内蒙古、青、陕、皖、闽、辽、渝、湘和鄂等，该区域的产业结构升级一般，位于第三梯队；处于（2.178，2.247）区间的省市包括藏、豫、云、吉、甘、冀、宁、川、赣、琼、桂和黑等，这些地区的产业结构升级较为缓慢，为第四梯队（如图2）。从科技金融的区域分布来看，处于（34.412，70.854）区间的省市有京、津、苏、沪和粤，这些地区科技金融发展水平最高；冀、鲁、皖、鄂、渝、浙、湘和贵位于（25.693，34.412）区间，科技金融发展水平较高；处于（22.563，25.693）范围的包括黑、吉、青、陕、藏、川和闽，这些区域的科技金融发展水平一般；处于（0，22.563）区间的省市有内蒙古、新、辽、甘、晋、宁、豫、赣、云、桂和琼，这些区域的科技金融发展水平最低。

综合Moran’s I和LISA检验结果，我们发现，我国科技金融发展与产业结构升级之间具有显著的空间相关性。

四、 实证结果及分析

（一）空间计量模型选择

空间计量经济模型主要有两类：一类是空间滞后模型（SLM），如式（2）所示，主要研究各个变量在研究区域的空间扩散现象；另一种是空间误差模型（SEM），如式（3）所示，考察邻近地区因变量的误差冲击对本地区的影响。

式（2）和式（3）中UISit表示地区i在第t年的产业结构升级指数；STIit表示地区i在第t年的科技金融指数；HCit表示i地区第t年的人力资本；ULit表示i地区第t年的城市化水平；FDIit表示i地区第t年的外商直接投资额；α0表示地区i不可观测的个体效应；W表示n×n阶的空间权重矩阵；公式（2）中WUISit表示空间滞后变量，ρ表示相邻地区的产业结构升级对本地区产业结构升级的空间溢出效应，取值范围在-1到1之间；ε表示独立随机误差向量；公式（3）中λ表示空间误差自相关系数，反映了样本观测值之间的空间依赖程度，取值范围在-1到1之间；μit表示正态分布的随机误差向量。

我们采用拉格朗日乘数—误差检验（LM-Error）来检验SEM，采用拉格朗日乘数—滞后检验（LM-Lag）来检验SLM。如果LM-Lag比LM-Error的统计更显著，则使用SLM更合适，反之，则选择SEM更合适；如果LM-Lag和LM-Error相近且都显著，则观察Robust LM-Lag和Robust LM-Error，在Robust LM-Lag比Robust LM-Error的统计更显著时，则使用SLM更合适，反之，则选择SEM更合适。

本研究对产业结构升级与科技金融的空间依赖性进行了LM-Lag、LM-Error、Robust LM-Lag和Robust LM-Error检验。如表4所示的检验值及P值所示，拉格朗日乘数—滞后检验（LM-Lag）（P值为0）与拉格朗日乘数—误差检验（LM-Error）（P值为0.008）在统计上相似且都显著，而稳健的拉格朗日乘数—误差检验（Robust LM-Lag）显著（P值为0.005），稳健的拉格朗日乘数—滞后检验（Robust LM-Error）不显著（P值为0.201），因此，适合使用面板空间滞后模型（SLM）。

（二）总体样本空间溢出效应结果与分析

本文采用空间固定效应模型（1）、时间固定效应模型（2）、空间和时间固定效应模型（3）三个模型估计科技金融对产业结构升级影响的空间溢出效应。综合比较表5的模型（1）、模型（2）及模型（3）调整后的R2、对数似然值、空间滞后系数（ρ） ，并考虑模型解释变量在经济学上的合理性，最后选择空间固定效应模型为解释模型。

如表5所示，作为核心解释变量的科技金融对产业结构升级的影响系数为0.3998，并且在1%的水平下通过了显著性检验，说明科技金融的确能够驱动我国的产业结构升级。科技金融通过创新产品、工具和服务方式，优化金融服务体系，为科技型企业的创立和发展提供资本流动性，进而调整和优化产业结构。由表5可知，科技金融对产业结构升级影响的直接效应及间接效应都在1%水平上通过了显著性检验，具体是在直接效应中其影响系数为 0.4043，而在间接效应中其影响系数为0.3784。这表明科技金融水平的提高能够显著促进本区域产业结构的升级，而且还能够对邻近省份的产业结构升级产生溢出效应。其原因之一可能是伴随着本省科技金融发展水平的提高和科技企业成果转化能力的增强，致使本省产业结构的优化升级，同时，由于对邻近省份的“示范效应”，模仿和复制成功省份的行为促使邻近省份加大科技金融投入，进而助推邻近省份产业结构的升级。原因之二可能是各邻近省份之间会有较多的关于科技金融政策和投入的“交流机会”，这种科技金融的正向外溢效应必然会通过合适的路径传递并加速其产业结构升级。

从其他控制变量的估计结果来看，人力资本对产业结构升级的影响系数、总效应以及直接效应，在1%的水平上通过了显著性检验。可见，发挥人力资本的要素功能和效率功能，可以诱致物质资本的集聚，通过“干中学”和“知识外溢”诱发技术创新，促进产业结构向更高级转变。

（三）分区域样本空间溢出效应结果与分析

为进一步分析科技金融对产业结构升级空间溢出效应，本文实证了东、中、西部的空间溢出效应。综合分析后选择空间滞后模型的固定效应模型作为基本解释模型。

如表6所示，从分区域的估计结果来看，东部、中部和西部地区科技金融对产业结构升级的影响系数分别为0.6105、0.4019和0.2616，在1%的水平上通过了显著性检验。表明科技金融能够显著促进我国东部、中部和西部地区产业结构升级，从影响程度上看，东部地区科技金融对产业结构升级的影响要明显大于中部地区和西部地区。因为东部地区更高的经济发展水平，有利于其在科技金融资源使用、科技金融经费支出、科技金融产出水平和科技金融贷款投放上发挥明显的规模优势和聚集效应，从而能更好促进产业结构升级。从科技金融对产业结构升级的空间溢出效应来看，分区域的直接效应和总效应系数为正，并在1%水平上显著，间接效应除中部地区为负外，其它地区为正。其原因可能是西部地区科技金融的后发优势和东部地区科技金融的示范效应对中部地区科技金融的产业结构升级效应产生“虹吸”。

从其他控制变量的估计结果来看，人力资本的回归系数在东、中、西部地区均为正值，且都显著，除中部地区的间接效应外，人力资本在东、中、西部地区的直接效应和总效应为正。城市化水平对产业结构升级的溢出效应的总效应在东部地区最大，西部地区次之，中部地区最小，除东部地区为10%水平下显著外，其它地区为1%水平下显著。

五、研究结论与政策建议

基于2001—2015年的省级面板数据，利用空间计量模型研究科技金融对产业结构升级的空间溢出效应，具体测算了我国东中西部地区科技金融对产业结构升级的直接效应、间接效应和总效应。结果表明：从全国层面看，科技金融能够显著促进产业结构升级，并且通过空间溢出效应对邻近区域的产业结构升级产生较好的促进作用；从地区层面看，科技金融对产业结构升级的空间溢出效应在东部地区最大，西部地区其次，中部地区最小；从其他控制变量来看，人力资本、城市化水平和外商直接投资在全国范围具有较显著的空间溢出效应，并且在东部地区其溢出效应更强。据此，本文提出以下建议。

1.建立多层次科技金融市场，加强科技与金融的深度融合，助推产业结构转型升级。首先，加大银行等金融机构对科创企业的信贷支持力度，组建专门的科技银行，加大对科创企业的信贷倾斜，缓解企业融资困境。其次，进一步完善资本市场，改善融资环境，积极引导高新技术企业上市融资。最后，加快私募股权投资市场建设，借助私募股权投资市场强大的资本运营实力和专家管理能力，助推科创型企业突破融资瓶颈，满足其多样化的融资需求。

2.积累人力资本数量，提高人力资本质量，调节人力资本结构，发挥人力资本的要素功能和效率功能，促进产业结构升级。人力资本存量的增加、质量的提高和结构的优化，一方面，可以诱致物质资本的集聚，促进其它生产要素在产业间的转移和配置；另一方面，可以通過“干中学”和“知识外溢”诱发技术创新，提高社会生产效率。为此，加快产业结构升级，需要加大人力资本投资，通过教育、培训等方式提高人力资本质量。

3.合理引导外商投资的产业布局与区域分布，优化引资结构，统筹协调区域经济发展，推动我国产业结构升级[26]。从产业来看，制造业中的劳动密集型产业比重过高，第一、第三产业外资进入不够。因此，我国制造业要将吸引外资的重点转向技术密集型产业，同时拓宽卫生、金融服务以及环境服务等领域的外资准入。从区域来看，外商投资呈现出明显的“东重西轻”不平衡格局。因此，中西部地区要完善基础设施，实行优惠政策，优化社会服务，完善市场条件，合理引导外资进入中西部，促进该地区产业结构升级。

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（责任编辑：钟 瑶）

作者：邹建国 李明贤

金融发展产业结构优化对策论文 篇2：

产业结构优化中金融支持措施的国际比较及对广东的启示

[摘要]金融在产业结构调整中起着重要推动作用，文章对发达国家与发展中国家在产业结构优化升级中的金融支持措施从市场性金融支持、政策性金融支持和利用外资这三方面进行比较分析，探讨这些措施对广东产业结构优化升级中实施资金配置和金融支持战略的启示。

[关键词]金融支持；产业结构优化；国际比较；广东

一、引言

产业结构优化，无论是改善产业结构的比例关系，还是提高产业结构的质量；无论是采取以提高倾斜为主的增量调整，还是采取以资源再配置为主的存量调整，都离不开资金，离不开金融支持，因此金融在产业结构调整中起着重要推动作用，必须研究如何通过金融手段来推动产业结构优化的问题。

产业结构优化升级中金融手段的运用突出地表现在扶持、调整特定产业和对产业组织的影响上，产业结构优化升级中金融手段的运用要受到一国经济体制和经济环境因素的影响，在市场经济成熟度、金融体制完善度、经济增长阶段等诸多条件的制约下，各国金融手段的具体运用存在较大差异。本文对发达国家与发展中国家在产业结构优化升级中的金融支持措施进行比较分析，探讨这些措施对广东产业结构优化升级中实施资金配置和金融支持战略的启示。

从金融资源配置的方式角度看，金融支持包括市场性金融支持、政策性金融支持和利用外资，本文也主要从上述三个方面对发达国家与发展中国家的金融支持措施进行比较分析。政策性金融主要是通过建立专门的政策性金融机构，为特定的产业部门提供资金支持，对市场性金融支持从直接金融(证券市场)和间接金融(商业银行)两方面进行比较分析。在发达国家中选择美国、英国、法国和德国为代表，在发展中国家中选择与我国情况相近的巴西、韩国、印度、墨西哥和阿根廷等国为代表。

二、政策性金融支持的比较分析

政策性金融主要是指为实现一定的政策目标而采取的一种金融手段，它的主要形式之一是建立专门的政策性金融机构，为产业结构和区域产业布局优化、中小企业的发展提供资金支持。另一种方式是政府通过预算进行贷款，如在美国中小企业发展的金融支持中，政府对其政策性贷款数量很少，主要是向中小企业投资公司、风险投资公司等发放优惠贷款，再由后者通过低息贷款、购买或担保公司证券的方式向中小企业提供资金。在20世纪60、70年代，政策性金融无论是在发展中国家，还是在发达国家，都被当作一种能够有效促进经济发展的工具，并得到比较广泛的运用。

在美国，只要涉及国计民生和国家对外发展战略的领域，都有十分强大的政策性金融体系或政策性金融活动存在着。以住宅金融为例，美国政府把促进并稳定住房市场作为其政策性金融活动的重点领域之一，1938年，美国政府出资1000万美元成立了“联邦国民抵押贷款协会(FNMA)”，专事抵押贷款的买卖和抵押贷款证券化业务。FNMA作为一个典型的政策性金融机构，增强了美国住宅抵押贷款市场的流动性和稳定性。另外，美国还设有美国进出口银行、联邦土地银行、联邦住房贷款银行等政策性银行。法国设有法国农业信贷银行、法国对外贸易银行、法国土地信贷银行、法国国家信贷银行、中小企业设备信贷银行等政策性银行。

许多东亚发展中国家在20世纪六七十年代也都不同程度地发展政策性金融。如菲律宾在20世纪50年代，为了支持农村和中小企业的发展，政府出资建立了农村银行体系和私人银行。韩国、马来西亚、泰国也分别在20世纪六七十年代建立了国家开发银行和进出口银行，配合国家的经济发展战略。但在拉美、北非等许多发展中国家，政策金融也出现许多问题，比如政策性资金被滥用、误用，政策性金融机构出现巨额亏损，呆账、坏账不断增多等现象。相比之下，东亚一些发展中国家政策金融的管理和运作是比较成功的，曾在东亚各国经济发展初期为推行国家经济发展战略发挥过重要作用。

发达国家与发展中国家的政策性金融主要具有以下差异：

第一，政策性金融机构的所有制不同。发展中国家政策性金融机构主要为政府所有，而在发达国家，政策性金融机构并非都由政府掌握，德国和法国的政策性金融机构还包括一些民间金融机构，其运作方式以间接手段为主。相比之下，发展中国家政策性金融的形成和运作都不同程度地受到政府的控制和直接干预。例如，在马来西亚，到1997年，占全国商业银行资产总额60％的马来亚银行和马来西亚土著银行的主要股权仍为政府所控制。政府通过持有主要金融机构的股权，得以控制这些金融机构的贷款投向，干预企业的经营活动，推行国家的产业政策。

第二，政策性金融的服务对象不同。从一些发达国家的情况来看，政策金融主要服务于农业、住宅、中小企业，其目的是缩小地区经济发展的差距，提高居民的生活水平，更多体现的是一种国家财政方面的公益性与公平性原则。与此不同的是，发展中国家的政策性金融的服务对象主要是国家产业政策。由于发展中国家政府政策的重点是摆脱经济发展的落后性，消除贫困，促进社会经济发展，因而，其政策性金融从一开始就是为了推行国家主导型的经济发展赶超战略而制定的，其目的是执行国家的产业政策，实现经济的快速发展。

三、商业银行支持的比较分析

商业银行支持产业结构优化的方式主要是通过实行信贷倾斜、优惠利率等方式，影响银行贷款流向，使资金流向支柱产业、新兴产业和具有发展潜力的中小企业。

在美国中小企业发展的金融支持中，美国政府对其政策性贷款数量很少，主要是向中小企业投资公司、风险投资公司等发放优惠贷款，再由后者通过低息贷款购买或担保公司证券的方式向中小企业提供资金，极大地促进了中小企业的发展。德国政府把资金援助作为其中小企业促进计划的主要支柱。资金援助的主要方式是低息贷款和信贷担保，除此之外政府还通过投资公司为中小企业提供投资。具体为：政府向中小企业提供贷款，德意志银行起主要作用，它通过地方商业银行放款给中小企业，地方商业银行获得低息的再筹款贷款，承担主要的债务拖欠风险。法国对中小企业金融信贷支持主要是通过地方投资公司给予优惠信贷，贷款总额不能超过投资总额的70％。

日本银行通过对商业银行的“窗口指导”在控制信用总量的同时，指导贷款的使用方向，保证优先发展部门的资金需要。日本在战后通过金融监管使近70％的社会资金流入银行体系，在此基础上政府主导下信贷倾斜政策的实施保证了在市场金融领域重点企业和产业发展的资金供给，支持了政府的产业发展政策。另外，日本政府为了支持那些在市场竞争中处于劣势的中小企业发展，

对其实行利率优惠政策，如这些企业可以按最低利率在国家专业银行或金融公司获得贷款。为促进高新技术产业的发展，日本政府对基础性研究的投资给予进一步的税收优惠待遇，对高新技术项目实行低息贷款，极大地推动了日本高新技术产业的发展。在韩国，由政府发起，组织国内各财团和企业多方筹资，成立数额高达1万多亿韩元的风险企业投资基金，为风险

通过上述分析可以发现，发达国家与发展中国家的商业银行对产业结构优化的支持措施主要具有以下差异。 第一，美、英等发达国家更加注重市场机制在资源配置中的基础性地位，金融支持机制的市场化特征更为显著，更加重视金融市场在产业结构优化中的作用，政府对市场金融活动不进行直接干预。如美国产业发展中的对中小企业的金融支持主要是为中小企业提供金融服务，如担保、资产证券化等，而非直接采取优惠利率的方式，充分发挥市场机制在金融支持产业发展中的作用。发展中国家主要依靠信贷利率、贷款投向进行直接和间接的干预为产业政策目标服务，政府对金融的干预较多，金融支持的手段也更直接。

第二，商业银行对产业结构优化支持的规模和范围存在差异。在发达国家，由于其经济政策的指导思想是将政府对市场的干预限制在最小范围，政府强调市场机制的作用，因而信贷倾斜、优惠利率等措施的规模和发展态势受到限制。相反，在发展中国家的经济发展过程中，信贷倾斜、优惠利率等政策的地位和作用范围较大，政策性金融贷款在整个金融体系的贷款中占有相当大的比重。例如，1970年韩国用于支持出口产业和重化工业的政策性资金分别占银行信贷总额的约13％和22％，在新加坡和马来西亚，情况也大致相似。

四、证券市场

证券市场对产业结构的影响是从两个层次的市场上反映出来的。一是通过一级市场新发证券调整产业增量结构；二是通过二级市场资产重组调整产业存量结构。在一级市场上，管理层通过对新股上市的计划控制，可以按产业结构调整要求和产业发展方向进行有序扩容，扶持新兴产业部门、“瓶颈”行业中的企业优先上市，将资金优先配置到这些企业，使它们迅速发展，从而实现产业结构优化，达到政策目标。另外，由于公司上市后，其业绩达到一定标准可通过配股进行股本扩张，管理层可通过对其配股行为进行政策引导，以达到既鼓励优势企业快速发展，又使增量资本流向政策导向的行业中去的目的。另外，在二级市场中，企业之间可以通过参股、控股、并购等形式实现存量资产的重组。由于企业间的改组与重构是建立在市场机制的基础上，从而使调整更有效。

在发达国家，成熟的证券市场以其独特的方式影响着产业结构，对产业结构优化起着重要的作用。为了鼓励中小企业到资本市场直接融资，美国政府专门在股票市场上设立二板市场即纳斯达克股票市场(NASDAQ)，降低发行股票与上市交易的门槛，为小型科技企业提供了一条直接融资渠道。小企业可以通过该市场发行股票，获得发展资金。到1999年底，美国92％的软件企业、82％的计算机制造企业得到过该市场的支持。20世纪90年代以后，英国、德国、法国等发达国家也相继建立了自己的二板市场，为中小企业的发展开辟了新的融资渠道，对促进本国中小企业尤其是科技型中小企业的发展发挥了重要作用。另外，发达国家证券市场上，并购涉及行业广、交易规模大、跨国并购呈上升趋势，大大提高了产业的集中度。

为拓宽中小企业的融资渠道，日本在直接融资领域设立专门的二板市场。日本的二板市场最早出现于1973年，1981年演变为高风险企业和中小企业上市的市场，包括AJSDAQ和东京证券交易所的新兴成长公司市场。日本设有中小企业柜台市场，以为大量不能在证券交易所上市的中小企业提供融资便利。韩国于1996年建立自动报价系统AKSDAQ，支持高科技新兴公司以及小企业融资。但是，还有很多发展中国家的中小企业缺乏直接融资的市场。另外，发展中国家的并购数量和规模虽有所提高，但涉及行业、交易规模仍远小于发达国家，且并购在一定程度上受政府的影响。

与发达国家相比，很多发展中国家的证券市场发育不足，证券市场的特殊资源配置机制没有对产业结构优化产生明显效果，主要采取政策性金融和银行信贷倾斜、利率优惠等措施促使产业结构转换，过度依赖政府而忽视市场的作用，结果造成企业盲目扩张。另外，发展中国家政府在企业上市、增资配股方面干预过多，而发达国家主要依靠市场的手段。因此，我国应以市场机制作为产业结构优化的途径，尤其应充分发挥证券市场的作用，以提高产业结构调整的效率。

五、利用外资

无论发达国家还是发展中国家，外资在促进经济发展和产业结构优化方面都发挥了很大的作用，但是，事物的发展总是一分为二的，正视外资的作用，也不能忽视外资可能产生的负作用，借鉴世界上其他国家运用外资的方式手段、经验教训，对于广东省正确吸引和利用外资，提高外资使用效率，促进产业结构优化具有十分重要的意义。

外资是推动美国经济发展的关键因素。从20世纪80年代以来，美国吸引外国直接投资一直占全球总量的20％以上。美国外资管理政策核心是国民待遇：除非涉及国家安全，外资进入没有太多限制。美国政府对外资实行国民待遇，任何外资企业都不会受到比美国国内企业更为优惠的待遇。在吸引外国直接投资的所谓优惠政策只是为了鼓励向内陆、基础设施建设、公益项目投资。德国对外资实行国民待遇，在税收和投资激励方面同德国企业没有任何区别。同时，德国的各种经济和投资促进措施达600多项，对外资的吸引力非常大。

但是，一些发展中国家由于实行以利用FDI为主的外资政策，使其经济对外国依赖性很强，许多产业受控于外方。例如在新加坡经济中居主导地位的是外国跨国公司，泰国和马来西亚的出口工业目前也倚重外国公司。又如利用外资和国外技术一方面为巴西国内经济发展补充了建设资金和引进了先进技术与管理经验，但另一方面，外国资本控制了巴西经济，不利于巴西民族经济、技术的发展及合理的产业结构的建立。再如外资对墨西哥的经济也起到积极作用，加快了产业升级换代的步伐。但是，墨西哥某些政策的失误和过分倚重外资，对墨西哥带来的消极影响也不容忽视。墨西哥把国有企业的股份大量出售给外国资本，削弱了政府的宏观调控能力。墨西哥实行国有企业的私有化政策，大量国有企业的股份拍卖给私人和外资，造成国有财产的流失。在市场过度开放条件下，政府对宏观经济的调控能力被大大削弱。

发达国家与发展中国家在利用外资促进产业结构优化方面具有以下不同：发达国家对外资普遍实行国民待遇，外资企业不会受到比本国国内企业更为优

惠的待遇，外资进入也没有太多限制。而发展中国家为了吸引外资，普遍对外资实行超国民待遇，其经济对外国依赖性很强，许多产业受控于外方，外国资本控制了本国经济的发展，不利于发展中国家技术及合理的产业结构的建立，也不利于发展中国家民族经济的发展。

六、对广东的启示

尽管广东省的产业结构调整取得了巨大成效，产业结构趋于合理化，但仍存在一些问题。为了充分发挥金融在产业结构优化中的作用，通过上述对发达国家与发展中国家在产业优化中金融支持政策的比较，文章得出一些对广东产业结构优化的有益启示。

1　缩减政策性金融的规模及其在产业结构优化过程中的作用，更多地依靠市场性金融支持的方式。政策性金融支持势必会造成一定的资源配置的扭曲，而市场性金融支持由于反映了市场选择的结果，在一定程度上克服了这一缺陷，因此，应该加大市场性金融支持方式的力度。

2　改变主要依靠信贷倾斜、优惠利率、贷款投向进行直接和间接的干预的方式，转向主要是为支柱企业和中小企业提供金融服务，如担保、资产证券化等方式，减少政府对市场金融活动的直接干预，降低政策性金融贷款在整个金融体系的贷款中的比重。

3　扩大完善资本市场功能，促进产业结构优化。鼓励中小企业在资本市场直接融资，优先支持支柱产业的上市公司，积极引导和推进上市公司按照产业结构优化的方向进行并购重组，减少并购活动中的政府干预行为。

4　充分发挥外资在广东产业结构优化中的作用，同时应限制其消极作用，对外资实行国民待遇，减轻广东经济对外国的依赖性，以利于本省民族经济的发展。

5　与发展中国家相比，发达国家设立了较名的产业投资基金促进产业结构的优化与升级。借鉴发达国家的成功经验，同时结合自身的实际，广东可以在适当的条件下设立产业投资基金促进产业结构优化。

[参考文献]

[1]傅进江苏产业结构优化与升级的金融对策研究[J]金融纵横,2004,(3)：29-32.

[2]李卫兵，胡红菊，我国产业结构调整中的金融支持模式研究[J]武汉金融，2008,(5)：28-30.

[3]沙虎居，论产业结构调整中的金融支持——以浙江为例[J]，求索,2005,(9)：32-34

[4]汪建坤，邓艳梅，产业政策中金融手段运用的国际化比较[J]，经济理论与经济管理，2001,(12)：28-31

[5]张肃，康晶，产业结构调整中金融手段运用的国际比较[J]企业研究,2008，(6)：65-66

作者：马洪娟

金融发展产业结构优化对策论文 篇3：

金融发展水平产业结构与经济增长关系实证分析

摘 要：基于1978年至2009年安徽省的相关经济数据，在VAR模型估计的基础上运用格兰杰因果检验、方差分解等方法，最终建立向量误差修正模型，研究了安徽省改革开放以来经济增长与金融发展水平、产业结构变动之间的动态关系。分析结果显示，安徽省金融发展水平和产业结构变动均对经济增长有正向的促进作用，但产业结构变动对经济增长的长期促进作用并没有金融发展水平对经济增长的长期促进作用明显。

关键词：金融发展水平；产业结构；经济增长；向量误差修正模型

文献标识码：A

1 引言

经济增长是经济发展的一个重要衡量指标，也是宏观经济学研究的一个重要课题。改革开放以来，作为中部地区的重要省份，安徽的经济增长取得了巨大的成绩。2009年，全省实现国内生产总值10052.9亿元，按可比价格计算，比上年增长12.9%，其中第三产业增加值3654.5亿元，增长11.1%。2010年1至11月，全省范围内第一产业完成投资194.9亿元，同比增长19.6％，第二产业完成投资5072亿元，同比增长41.4％，第三产业完成投资5395.2亿元，同比增长26.1％。当年累计固定资产投资总量提前一个月，首次突破1万亿元。金融发展水平和产业结构的变化，对地区经济增长有着不可忽视的影响。产业结构的重心由第一产业向第二产业和第三产业逐次转移的过程，标志着一国经济发展水平的高低和发展阶段。而金融在现代经济中处于核心地位，是调节宏观经济的重要扛杆，也是沟通整个经济生活的命脉和媒介。

对金融发展水平与产业结构各自对经济增长的研究由来已久。国外以麦金农和肖的“金融抑制”与“金融深化”对经济发展的影响最为著名。近年来国内学者对我国地区经济增长影响因素的实证研究也很广泛。谈儒勇（1999）从实证上研究了中国金融发展和经济增长之间的关系，认为在中国金融中介体发展和经济增长之间有显著的、很强的正相关关系；股票市场发展和经济增长之间有不显著的负相关关系；金融中介体发展和股票市场发展之间有显著的正相关关系。蒋满霖、孙士金（2009）通过对安徽省金融发展与经济增长的研究认为，安徽省金融规模的扩张与经济增长之间存在双向因果关系；金融发展效率是经济增长的原因。但经济增长并没有促进金融发展效率的提高。郭金龙、张许颖（1998）从理论和实证角度证明了产业结构的状况在很大程度上决定着经济增长的轨迹。吴子稳、庄德林、傅为忠（2007）通过实证论证安徽省产业结构的变化对经济增长影响巨大，产业结构矛盾突出，需进一步优化。因此，本文将以安徽省为例，从金融发展水平和产业结构两个角度分析探讨其各自对安徽经济增长的影响作用。

2 模型的选取

为进一步研究安徽省金融发展水平、产业结构与经济增长之间的相互影响与长期关系，建立向量自回归（vector auto-regression，VAR）模型进行分析。向量自回归模型通常用于多变量时间序列系统的描述随机扰动对变量系统的动态影响。该模型基于数据的统计性质建立模型，把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型。

VAR（p）模型的数学表达式为：

其中：yt是k维内生变量向量，xt是d维外生变量向量，p是滞后阶数，T是样本个数。k×k维矩阵A1，……，Ap和k×d维矩阵B是要被估计的系数矩阵。εt是k维扰动向量。

3 数据与指标的选取

基于数据的可获取性，本文选取了1978改革开放至2009年安徽省的相关经济数据，所选数据均取自《新中国60年统计资料汇编》与历年《安徽统计年鉴》。

（1）地区生产总值：本文以国内生产总值为指标反映安徽省经济增长水平。为消除通货膨胀的影响，文中数据均以1978年为基期进行调整。

（2）金融发展水平：本文以地区存贷款之和占地区生产总值的比例作为金融效率指标反映金融发展水平。该指标体现了金融系统吸纳与运用资金的能力。指标值越大，说明该地区金融系统资金吸纳与运用的能力越高。

（3）产业结构：产业结构优化升级是产业结构合理化和高度化的有机统一。即在现有技术基础上所实现的产业之间的协调，以及整个产业结构中由第一产业占优势比重逐级向第二、第三产业占优势比重演进。因此本文以第二、第三产业产值占国内生产总值的比例为指标反映产业结构状况。

4 实证分析

为方便起见，以GDP代表国内生产总值指数值，以FIR代表金融发展水平，以CY代表产业结构。为了消除时间序列中的异方差影响，分别对各变量值进行取对数处理，表示为lnGDP、lnFIR和lnCY。

（1）单位根检验。

由于大多数经济变量的原始数据都是非平稳的，在对一组时间序列数据进行回归分析时，会出现由于时间序列数据的持续上升或下降趋势而导致得到一个很大的R2值，这并非是由该组时间序列之间的真实关系造成的，因此产生伪回归的问题。所以在对时间序列进行回归分析的时候，应对各时间序列进行单位根检验，确定各时间序列是否平稳。

选择ADF检验（Augmented Dickey-Fuller Test），利用EViews6.0软件对lnGDP、lnFIR、lnCY以及各变量的一阶差分进行平稳性检验，结果如表1所示。可以知道，时间序列lnGDP、lnFIR和lnCY在5%显著性水平上均为一阶单整时间序列，是一阶差分平稳的。

结论非平稳平稳非平稳平稳非平稳平稳

（2）模型的稳定性检验。

对于最大滞后阶数的选择，有许多判断准则，如LR检验统计量、最终预测误差（FPE）、AIC信息准则、SC信息准则和HQ信息准则。综合各种判断准则与本文数据样本的具体情况，初步选择最大滞后阶数为1，并对其稳定性进行检验。结果显示模型无特征根在单位圆外，模型满足稳定条件。

（3）Granger因果关系检验。

Granger因果关系检验实质上是检验一个变量的滞后变量是否可以引入到其他变量方程中。一个变量如果收到其他变量的滞后影响，则称它们具有Granger因果关系。设变量x和y，Granger因果检验嘉定了有关y和x每一变量的预测的信息全部包含在这些变量的时间序列之中。该检验要求估计以下回归（其中白噪音μ1t和μ2t假定为不相关的）：

通过使用EViews6.0软件得到本文所选数据的Granger检验结果。可以知道，安徽省经济增长与产业结构优化之间存在双向因果关系。一方面经济增长促进了经济各部门的发展，并打破原有产业结构体系，促进了资本与技术的产业间流动，进而形成以第二、第三产业为主导的产业格局。另一方面，产业结构的优化，直接影响到资源的合理配置和利用效益，从而对经济增长产生重要影响。金融发展不是经济增长与产业结构优化的格兰杰原因，而经济增长与产业结构优化均为金融发展的格兰杰原因。经济增长为金融业发展创造了良好的经济基础和巨大的金融服务需求；产业结构优化进一步促进了资金、技术以及人力资源向金融业的流动，二者均对金融的发展起到了促进作用。但金融发展对安徽经济增长与产业结构优化调整的反馈效应并不明显，有待进一步加强。

（4）方差分解。

方差分解通过分析每一个结构冲击对内生变量变化（通常用方差来度量）的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。因此，方差分解可以给出对VAR模型中的变量产生影响的每个随机扰动的相对重要性的信息。

表2给出了金融发展水平和产业结构对经济增长的方差分解。可以看出，在经济增长的变动过程中，有25.31%～81.70%的波动可以由产业结构的优化调整解释，且影响程度呈逐年递增的趋势；而只有1.56%~5.86%的波动由金融发展的变动解释，虽然其影响程度逐年增加，但影响效果始终很小。方差分解的结构显示，安徽省产业结构的变化比金融发展水平对经济增长的影响更大，并呈现出不断增大的趋势。相比而言，安徽省金融发展水平对经济增长的影响虽然一直处于增大的状态，但影响效果却始终比较小。

（5）协整检验和向量误差修正模型（VECM）。

采用Johansen检验方法对相关数据进行协整检验，结果如表3所示：

协整检验显示了安徽省经济增长、金融发展水平和产业结构变动之间存在长期的稳定关系。为了更清楚地说明经济增长、金融发展水平和产业结构变动之间的短期相关关系，构建向量误差修正模型（VECM）如下：

从以上矩阵式中可以知道：短期内产业结构优化调整对经济增长有较明显的正向影响，这也与安徽省第二、三产业发展促进经济增长的实际情况相符合。然而金融发展对经济增长正向影响作用不明显，在短期内甚至有反向的阻碍作用。这说明安徽省金融发展过程中，吸收与利用资金并将其转化为经济增长动力的效率还有待进一步提高。

5 政策建议

通过对安徽省相关经济数据的分析，说明了改革开放以来安徽省地区金融水平得到了显著的提升，产业结构经历了深刻的变化。金融的发展和产业结构第调整与优化也对地区经济发展起到了巨大的促进作用，但在继续深化发展、优化调整过程中仍然面临着非常艰巨的任务。

（1）继续深化金融发展，不断扩大金融规模，提高金融效率，促进金融创新。首先，要从金融发展环境的建设入手，规范金融运行制度，建立良好的社会信用环境和金融运行环境。其次，要充分发挥金融中介机构在资金融通与转化过程中的重要作用，规范金融产品创新流程，提高金融产品工作的水平和效率，建立科学合理的金融产品创新机制。最后，在通过金融创新，在提高金融服务水平的同时，积极有效地解决例如中小企业、农户、个体工商户的贷款难问题。只有在整体层面上提高金融发展水平，才能更加直接、有效地促进地区经济健康快速发展。 （2）继续优化调整产业结构，加快推进国民经济急需且薄弱行业的发展，在加强第一产业的同时，调整和提高第二、三产业发展，扩大第二、三产业对安徽经济发展的支撑作用。积极开拓市场潜力大、投资效益好的服务行业，为安徽经济发展提供资金支持。积极发展旅游、物流服务、信息咨询、体育文化等产业的健康合理发展，使各行业的发展与社会需求相吻合，从而把安徽产业结构，乃至整个国民经济结构推向一个更高的发展层次与高度，为经济健康快速发展提供良好的条件与动力。

参考文献

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［5］高铁梅.计量经济分析方法与建模（第1版）［M］.北京：清华大学出版社，2006，（1）

作者：彭伟 冯庆水