金融產業集聚對促進金融業勞動生產率提高探究
——以安徽省為例

汪 芹 王長軍

（安徽大學，安徽 合肥 230601）

金融產業集聚對促進金融業勞動生產率提高探究
——以安徽省為例

汪 芹 王長軍

（安徽大學，安徽 合肥 230601）

金融產業集聚是金融中心形成的必經階段，金融業勞動生產率是衡量金融市場發展的重要指標?；诎不帐《甑暮暧^經濟數據，利用誤差修正模型，實證分析了銀行業集聚、保險行業集聚和證券行業集聚對勞動生產率的影響。得出結論：銀行業集聚對勞動生產率提升影響最為顯著，保險和證券行業的集聚對改善勞動生產率的作用依然存在，但效果甚微。最后結合當前形勢，對建設城市金融中心提出合理化建議。

金融集聚；誤差修正模型；金融創新

一、引言

2010年，國務院正式批復《皖江城市帶承接產業轉移示范區規劃》，表述明確各產業基地（集群）的建設內容，重點突出。目前，沿江城市正抓住承接示范轉移的機遇構建輻射周邊的區域金融中心，建設金融中心也已成為國內大中城市努力追求的目標。從世界各國經濟發展和金融中心形成的一般規律看，一個國家或地區內可以擁有若干個功能互補、層次不同的金融中心，如美國有國際金融中心紐約，也有區域金融中心芝加哥、洛杉磯等；日本有東京這樣的國際金融中心，也有大阪、名古屋等區域金融中心。區域金融中心對促進經濟發展、提升經濟中心城市功能起到積極作用，對所在區域則發揮著金融支持和經濟輻射功能。

國內外學者通過不同的視角研究了金融產業集聚與勞動生產率之間的關系，Kindle Berger（1974）認為金融機構的聚集會帶動相關產業的集中，并通過基礎設施、信息技術的共享，提高資金融通的效率和資源的優化配置，最終實現規模經濟，促進經濟增長。［1］Gehrig（1998）通過大量的實證研究分析，利用市場摩擦理論最終得出結論：金融聚集地區帶來的信息價值是影響區域經濟發展得重要因素。［2］Audress＆Feldman（2006）從經濟地理學的角度分析金融聚集中心對周邊地區的經濟輻射效應，證明金融聚集會產生溢出效應，有利于提高當地的融資成本和創新能力。［3］Vicente Galbis（1977）提出了兩部門模型，指出了金融聚集可以使資本“主動”由低收益的部門流向高收益的產業，從而更合理的分配資源在各產業的配置，進而優化資本配置。［4］很多國內學者也從不同的角度和研究思路提出了新的看法，白欽先（2001）首次提出以金融資源為核心的金融可持續發展理論，他認為金融效率就是金融資源在金融系統與經濟系統以及金融系統內部子系統之間協調配置程度。［8］金融資源配置效率不僅僅要關注金融各子系統的協調，也應考察一時段到另一時段金融經濟的協調，金融效率是金融量與質發展的統一，動態效率與靜態效率的統一，宏觀效率與微觀效率的統一。余麗霞（2012）通過比較分析和模型的實證分析，對長三角、珠三角以及環渤海經濟帶金融集聚效應分析，得出金融聚集能帶動當地經濟發展的同時也能優化金融資源的配置和經濟效率的提升。［5］劉軍、徐康寧（2010）收集了我國31個省市（自治區、直轄市）的面板數據，通過實證分析與檢驗得出：金融聚集區與非聚集區經濟發展存在較大落差，差距產生的原因就是金融聚集帶來的外部效應。［6］黎平海、王雪（2009）通過因子分析法對廣東省金融產業集中帶來的效益進行實證分析，得出金融集聚拓寬了融資成本，優化了產業結構。［7］

顯然，從上述學者的研究之中我們有理由認為金融集聚會通過其自身的融資功能、規模效應、溢出效應來促進經濟增長和金融資源的合理配置，但是缺乏對于金融產業細分類的研究，因此在借鑒前人的基礎上，本文結合安徽省自身特點，進一步探索新時期金融產業集聚對金融業勞動生產率的影響。

二、集聚與效率視角下的安徽省金融發展

（一）“大”雜居。這里“大”不僅指金融規模在數量上的絕對增長、金融機構種類不斷擴展，還意味著金融產業在地理空間上的遍地開花，隨著大型商業銀行、股份制銀行、城市商業銀行、小型農村金融機構等縱深程度不斷加大，無論是中心城市還是地級縣市，金融機構都呈現一種大雜居的趨勢。安徽省在進入21世紀以來，經濟增長水平一直維持在12%左右，強勁的經濟發展帶動了金融產業規模的迅速擴張，根據《2012安徽金融運行報告》，截止2012年末，安徽省銀行業資產總額增長21.6%，較上年提高1.5個百分點，利潤總額增長19.7%，資產質量進一步提升，不良貸款率2.1%，較上年末下降0.4個百分點。銀行業法人金融機構達131個，較上年增加7個，金融機構存貸款由2000年的4800億增加到24000億，上市公司數量從26個（2000年）擴張到78家（2012年），全省保費收入達到了500億元，相比2000年增加了近10倍，分行業發展具體形勢如下三表：

表1 2012年安徽省銀行業金融機構情況

表2 2012年安徽省保險業基本情況

表3 2012安徽省證券業發展基本情況

（二）“小”聚居。一方面，“小”是指金融資源逐漸向小方向聚集，金融支持指定產業和地區功能得到進一步發揮。主要體現在信貸資金向重點區域和重點行業集中，2012年皖江城市帶承接產業轉移示范區人民幣貸款增加1823.5億元，同比多增26.4億元，合蕪蚌自主創新試驗區人民幣貸款增加1322.1億元，同比多增153.4億元，增量分別占全省的71.1%和51.5%。其中微型企業貸款增長34.9%。涉農貸款增長26.5%，縣域金融機構貸款增長22%，分別高于各項貸款增幅7.8個百分點和3.3個百分點。另一方面，金融機構和與金融活動有關的服務業或支持性產業在單個城市空間上的集中，形成所謂的城市金融中心。合肥濱湖國際金融中心、馬鞍山匯金國際金融中心、蕪湖市鏡湖金融中心等區域性金融產業聚集帶正在形成，金融核心正托舉地方經濟發展，金融資源的聚集更使得經濟重心逐漸偏移，目前，合肥市共有160余家銀行、保險、證券持牌金融機構，金融資產占全省比重超過三分之二，金融業增加值107.8億元，占全省32.57%，占GDP5.5%，直接融資達到214.35億元，占全省39.56%，同比增長110.76%，工行、建行、浦發銀行等多家銀行已決定將結算中心、備份中心等落戶安徽，招商銀行也初步決定將小企業專營機構的分中心放在安徽。金融、保險和證券行業由于內在的關聯性正不斷地向中心區域集中，大規模的產業集聚帶動了產評估、信用評級、法律服務、會計審計、金融咨詢等與金融相關的中介服務機構向其集聚，便形成了“企業向園區集中，園區向城市集中”的現象。

三、實證分析研究

（一 ）變量與指標數據說明

本文在借鑒前文對于金融集聚研究的基礎上，考慮到地方數據的連續性、易得性和代表性，為了更加全面的反應金融集聚水平，采用區位熵指數來衡量金融業的區域集聚水平 （孫晶等，2012），［9］區域位熵指數能夠測度一個地區的產業集聚水平與全國平均水平之間的差異。該指數的值越接近于1，說明該地區的產業集聚化水平越接近全國平均水平，據此，并結合中國金融集聚的特點，本文將中國金融集聚區位熵做以下表述：

其中，wi表示i地區的年貸款總額，pi表示i地區的人口總數，w表示全國年貸款總額，p表示全國總人口。

其中，di表示i地區一年發行總股本數，pi表示i地區的總人口，d代表全國一年發行的股本總數，p表示全國總人口。

其中fi表示i地區年保費收入，pi表示i地區的總人口，f表示全國年保費收入總額，p表示全國總人口。

金融業生產率（FE）：金融業增加值除以金融從業人數，單位：萬元／人。對于生產率的衡量現有的文獻一般采用全要素生產率或者勞動生產率來表示，由于本文相關數據的缺乏，計算存在一定難度，因此本文采用勞動生產率作為衡量生產率的指標（孫浦陽等，2013）。［10］由于數據取對數之后并不會影響變量之間的關聯性還可以消除異方差，因此分別對變量進行對數轉換。LnFE金融業勞動生產率水平，LnBK表示銀行業集聚水平，LnIN表示保險行業聚集指數，LnST代表證券行業集聚指數。

數據均來源于《安徽統計年鑒》、《中國統計年鑒》、《中國金融年鑒》，樣本區間為1993-2012年，之所以選取1993年作為起始年份是因為1992年我國才開始對金融行業進行系統改革，1992年之后的年份數據更具有代表性和說服力。

（二）實證分析及模型檢驗

1.單位根檢驗。單位根檢驗是序列的平穩性檢驗，如果不檢驗序列的平穩性直接OLS容易導致偽回歸，當數據檢驗之后是平穩的才能研究長期協整關系，檢驗結果如表4所示，從表4中可以看出，三個變量在一階差分的結果下平穩，因此存在一階平穩，即I（1）。

表4 三個變量ADF檢驗結果

圖1 VAR模型平穩性檢驗

在序列變量單根平穩的基礎上，為了檢驗模型的穩定性，做出脈沖檢驗圖，如果特征根均落在園內，則說明模型是穩定的，從圖1中可以看出，模型的特征根均小于1，說明模型穩定。

表5 最大滯后階數檢驗統計

2.協整檢驗。由于協整檢驗對滯后階數比較敏感，所以要選擇最佳滯后階數，從表5中，通過觀測VAR模型的LR、FPE、AIC、SC和HQ值，可以看到AIC和SC均在滯后階數為3的時候達到最小，只有LR在滯后階數為1的時候取最大值，因此我們確定模型的最佳滯后期為3，并在此基礎上進行協整檢驗，協整檢驗結果如表6所示，根據檢驗結果，所有變量均在5%的水平上拒絕原假設，說明變量之間存在長期穩定的均衡關系，并存在一個協整方程，即：

LnFE＝0.308LnBK+0.652Ln IN-0.241LnST

表6 Johansen協整檢驗

3.脈沖響應函數分析。

圖2 金融效率對保險聚集沖擊的響應

從圖2中可以看出，當在本期給保險行業集聚指數一個正沖擊后，變量LnFE在前3期內會上下波動；從第3期以后開始維持在穩定增水平。這表明保險行業的某一沖擊也會給勞動生產率帶來同向的沖擊，但是持續時間較短，沖擊幅度有限，效果不明顯。

圖3 金融效率對證券業聚集沖擊的響應

從圖3中可以看出，證券行業集聚的正沖擊經市場傳遞也會給勞動生產率帶來正面的影響，并且此影響具有較長的持續效應。在前2期，金融效率受到正向沖擊之后出現下滑，并在此之后大幅上升，并在第四期到達最大值，這說明證券行業聚集對金融效率提升有時滯效應。

圖4 金融效率對銀行聚集沖擊的響應

從圖4中可以看出，當在本期給銀行業聚集一個正沖擊后，勞動生產率在前2期內向上爬升之后在第3期達到最高點；從第4期以后開始維持在穩定水平。這表明銀行行業受外部條件的某一沖擊后，經市場傳遞給其他金融相關行業，給會給金融行業帶來同向的沖擊，而且這一沖擊具有顯著的促進作用和較長的持續效應。

綜上所述，由于市場化程度、政府保護政策等各方面的原因，使得金融三大行業的聚集會通過市場給金融市場勞動生產率帶來不同程度的影響，但是都是同向的影響。政府可以利用這種現象，對市場進行有區別、有重點的調整。

4.誤差修正模型?；谏鲜龅姆治?，可以看出各變量之間存在長期的均衡關系，而為了進一步研究其相互之間的短期變化關系，我們在變量協整的前提下引入誤差修正模型（VCEM）來解釋LnFE與其他變量存在的短期動態變化，在殘差通過平穩檢驗之后，得出誤差修正模型的具體形式為：

從上式中可以看出，誤差修正項vecmt-1的系數為-0.1796，這符合反向修正機制，這表明每期可以調節的FE的失衡水平為17.96%，短期內當勞動生產率水平偏離長期均衡水平時，它存在內向調整的趨勢，從其他變量的系數可以看出，對其調整力度作用大的是銀行業集聚所帶來的正向效應，金融機構大范圍向中心聚集，不僅帶來了實際的規模效益，而且擴大了信息來源，節約了融資成本。而保險和證券行業的聚集調整力度微弱，產業集群帶來的負面惡性競爭和市場割據進一步稀釋了銀行存放款的客戶群，其產業集聚所帶來的效應并沒有得到有效發揮。

5.方差分解。在VECM模型中，方差分解將系統中的預測標準誤分解為各變量的沖擊，能計算出每個獨立內生變量的方差分解，估計時滯作用的大小和相對重要的沖擊值隨著時間變化的趨勢，按成因將與方程新息有關的內生變量分解出來，有助于了解新息對內生變量的重要性。表所示為跨期為10的VECM方差分解結果。

表7 FE方差分解結果

通過方差分解的結果（表7）可以看出，在不考慮自身貢獻率的情況下，銀行業集聚對金融效率的貢獻度是最大的，其次是保險行業，最后是證券行業。如圖中所示，在第一個滯后期內，勞動生產率波動完全來自于自身的影響，隨著滯后期增加，自身影響減弱，銀行業集聚效應大幅增加，隨后逐漸保持平穩，并維持在35%的水平。保險集聚的貢獻度也逐漸增加至11%的水平上保持平穩，證券行業的貢獻幅度較小，第二期僅為0.58%，隨后緩慢增加，升幅相對較小，在第三期保持4%的穩定水平。

四、結論與啟示

本文通過向量自回歸和誤差修正的計量模型，以及進一步延伸的灰色趨勢關聯分析方法，對安徽省金融產業集聚對金融效率影響進行相關研究，主要得出以下結論：

首先，從實證分析的最終結果可以看出，銀行業、保險業和證券行業的聚集是對安徽省金融業勞動生產率具有實質影響的。從長期來看，它們之間具有穩定的均衡關系。即使短期內金融效率會偏離均衡水平，但是根據構建的VEC模型中，將會以0.179的調整幅度使其向均衡水平靠攏，金融效率提升將與金融產業的聚集度同步增加。

其次，銀行業聚集效應對金融效率的提升影響明顯。從脈沖響應圖和方差分解結果可以看出LnBK對LnFE的影響明顯大于LnST和LnIN，且具有同向關聯性。在實際生活中，銀行網點的密集分布，金融產品和融資工具增多，這為中小企業擴展了融資渠道，也是分散的客戶群得到集中。在我國金融市場，銀行扮演極其重要的角色。其中，利率是影響證券市場波動的重要因素之一，保險公司很多業務與利率掛鉤，利率的變化會導致實際收入與預期收入的偏差。從這個角度來看，銀行的信貸政策不僅會影響自身存貸總款，還會通過市場機制對證券行業受益和保險行業收入和支出帶來沖擊。

最后，保險與證券行業聚集對勞動生產率提高影響并不明顯。從脈沖響應圖的分析結果可以看出，LnST和LnIN在前期均對LNFE有反響沖擊的效果，這說明在短期內，產業聚集并沒有充分實現資源共享和信息通暢，反而競爭程度的加深使得原有的客戶資源和資本儲備得到稀釋，甚至會出現金融資源錯配，必然會帶動融資成本的上升，最終導致金融市場運行效率短時期出現向下波動；隨著市場資源重新分配之后，即市場達到一種比較均衡的狀態時，成本上升的趨勢不可能繼續下去，集聚帶來規模效應逐漸顯現，市場運行平穩。長期來看，保險與證券行業聚集對勞動生產率影響趨于平穩，但始終保持在較低水平。

基于文中的回歸結果，對完善金融資源集聚對金融業勞動生產率提高的促進作用，我們提出如下建議：

1.完善金融市場體系。擴大金融業對內對外開放，在加強監管前提下，允許具備條件的民間資本依法發起設立中小型銀行等金融機構。推進政策性金融機構改革。健全多層次資本市場體系，推進股票發行注冊制改革，多渠道推動股權融資，發展并規范債券市場，提高直接融資比重。完善保險經濟補償機制，建立巨災保險制度。發展普惠金融。

完善金融機構市場化退出機制。加強金融基礎設施建設，建立有助于吸納尖端金融人才的機制和氛圍。

2.鼓勵金融創新，豐富金融市場層次和產品。盡管整體而言我國金融市場的寬度和厚度在不斷增加，市場建設也在向透明高效、結構合理、機制健全、功能完善和運行安全等目標不斷邁進，但金融創新的不足仍難以滿足國內投資者多層次的投資與避險需求，也降低了社會閑散資金轉換為投資的效率。所以，應該立足實際情況，繼續積極推動金融市場產品創新和交易工具的創新，推動發展各類固定收益類和場外衍生品，豐富金融市場套期保值和避險工具，提高金融市場效率和穩健性，同時發揮金融市場引導民間資本健康發展的作用。

3.發揮政府推動作用，破解地區間“區塊化”割據。要從制度層面提高金融市場運行效率，解決金融聚集帶來的負作用，一方面可以通過加強交流出臺相關配套合作協議，通過市場機制和利益補償機制進一步深化分工與協作，加快金融資源高效流動。另一方面，發揮政府在金融業規劃布局中的主導作用，加快金融聚集區基礎設施建設，突出重點、統籌兼顧，合理布局。

［1］Charles P.Kindle Berger.The Formation of Financial Centrals：A Study in a Comparative Economic Thoery［D］.Princeton：Princeton University Press，1974.

［2］Thomas Gehrig.Cities and Geography of Financial Centers［M］.University of Frelburg and CEPR，March 1998：18.

［3］Wendy Carlin and Colin Mayer，Finance，Investment and Growth［J］，JournalofFinancialEconomics，2003，（169）：191-226.

［4］Vicente Galbis，1977.Financial Intermidiation and Econimic Growth in Less-development Countries：A Theoretical Approach［J］.Journal of Developmen Studies，1997，（13）：58-72.

［5］余麗霞.金融產業集群對區域經濟增長的效應研究［D］.成都：西南財經大學，2012.

［6］劉軍，徐康寧.產業聚集、工業化水平與區域差異——基于中國省級面板數據的實證研究［J］.統計與決策，2013，（13）：65-72.

［7］黎平海，王雪.基于金融金融集聚視角產業結構升級研究［J］.廣東金融學院學報，2009（11）：51-59.

［8］白欽先.金融可持續發展導論［M］.北京：中國金融出版社，2001.

［9］孫晶，李涵碩.金融集聚與產業結構升級研究——以廣東省為例［J］.廣東商學院學報，2009，（6）：51-59.

［10］孫浦陽，韓帥，許啟欽.產業集聚對勞動生產率的影響［J］.世界經濟，2013，（3）.

Abstrct：Financial industry clustering is the necessary phase in the formation of a financial centre.Financial efficiency is an important index to measure the development of financialmarket.Based on the 20 years ofmacroeconomic data in anhui province，we use the VEC model to analysis the banking industry agglomeration，the insurance industry agglomeration and securities industry agglomeration effect on the finacial efficiency.We come to the conclusion that banks offer the most significant effect on the financial efficiency，insurance and securities industries agglomeration remains to improve financial efficiency，but not obvious.Finally，combining the current situation，we put forward reasonable suggestions on the construction of city financial center.

A Study of t he Financial Industry Clustering Effect on Financial Labor Efficiency——Take Anhui Province for Example

Wang Qin，Wang Chang-jun
（Anhui University,Hefei Anhui230601,China）

f inancial indutry c lutering；VEC m odel；f inancial i nnovation

F832

A

1672-0547（2015）01-0039-05

2014-10-25

汪 芹（1963-），女，安徽合肥人，安徽大學經濟學院副教授，研究方向：天使投資與初創期科技型企業，潛力型小企業發現與培育機制；

王長軍（1989-），男，安徽阜陽人，安徽大學經濟學院碩士研究生，研究方向：國際金融與風險管理。