上海金融集聚对长三角地区产业结构升级的影响
一、引言
区域产业结构调整对我国经济的协调可持续发展有着重要的意义，越来越成为专家学者们讨论的焦点。金融资源的优化配置在产业结构调整升级的过程中起着至关重要的作用。产业结构的调整升级需要金融资源的支持与发展，同时金融资源的集中化配置能够促进经济增长质的变动。本文针对上海地区的金融集聚效应，研究其对周边地区的产业结构优化升级的影响。
二、文献综述
李正辉（2012）采用联合面板模型证明信息不对称、政府政策、规模经济对产业结构的调整具有显著的影响。并就中部、东部、西部的影响进行对比分析。隋钦波（2013）从金融发展、经济支撑和对外开放三个角度构建金融集聚指标体系，并采用因子聚类分析出我国的金融集聚中心，利用威尔逊模型测算中心地区的金融集聚辐射半径。研究结果表明，我国金融集聚中心主要集中在北京、上海、广州等发达省市，并具有较强的辐射效应。孙晶（2013）利用省际面板数据，借助空间滞后模型和空间误差模型研究金融集聚对区域产业结构的空间溢出效应。研究结果发现，银行业的金融集聚效应对产业结构调整的贡献度显著大于证券业和保险业。郑开焰（2015）分析了福建省9个地级市的金融集聚水平，并考察其对产业集聚、产业升级的影响。研究结果表明，银行信贷集聚对产业结构的变动具有重要影响。
三、数据来源
上海具有较明显的金融集聚效应，并对周边地区有着较强的辐射作用。本文选取1993年-2013年期间的年度数据，验证上海金融集聚对周边地区产业结构升级的辐射作用。
本文以上海金融机构存款余额占全国金融机构存款余额的比例（SHDE），上海金融机构贷款余额占全国金融机构贷款余额的比例（SHLO）来代表上海地区的金融集聚效应。以上海第三产业占上海GDP比重代表产业结构调整的水平（SHSE），以浙江第三产业占浙江GDP比重代表产业结构调整的水平（ZJSE），以江苏第三产业占江苏GDP比重代表产业结构调整的水平（JSSE）。本文全部数据来源于中经网和《上海统计年鉴》、《江苏统计年鉴》、《浙江统计年鉴》。
四、实证分析
（一）单位根检验
在进行协整检验之前，应当先对变量的平稳性进行检验。根据单位根检验显示，散点全部落在单位圆内，因此该模型中的变量具有平稳性。
（二）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。一个变量如果受到其他变量的滞后影响，则称它们具有Granger因果关系。从输出结果来看，上海贷款比率对上海、江苏、浙江的产业结构都具有显著的Granger因果关系影响。
（三）脉冲响应函数
图2反映了对上海贷款比率给予一个单位的正向冲击后上海第三产业占比的变动。图2表明一个单位的SHLO的正向冲击将导致上海第三产业占比一个微弱的正向冲击，然后转入反向的变动，并且反向变动的幅度大于0时点的变动。在第6年后回归0时点状态。这表明上海金融机构的贷款比率对产业结构有长期的负向作用。
图3显示DLNSHLO一个单位的正向冲击后，浙江的产业结构呈现明显的正向变动，并在第2期小幅上升后在后期出现急剧下降的状态。在第4期回归0时点状态。
图4显示DLNSHLO一个单位的正向冲击后，江苏的产业结构在第2期出现小幅上涨趋势，在3期出现同等幅度的反向变动，并在第4期维持该状态，在第6期后逐步回归0时点状态。
五、结论
本文对上海的金融集聚程度及其周边地区的产业结构调整水平进行了测度。研究结果表明：上海的金融机构贷款制约了上海第三产业的发展，促进了浙江和江苏地区第三产业的优化升级。通过上述分析可知，金融集聚在一定程度上影响了周边地区的产业结构调整。从研究结果来看，我国应当进一步促进金融集聚的发展，以促进周边地区的结构调整。
（作者单位：首都经济贸易大学）
