商业银行影响先进制造业效率的实证分析

商业银行影响先进制造业发展效率的实证分析摘要制造业是我国国民经济的支柱性产业，随着经济全球化与对外开放，中国已经成为世界的“制造中心”。但随着越来越多的传统制造业弊端进入人们的视线，先进制造业这一概念被逐渐被重视。近年来，我国也提倡大力发展先进制造业。本文采用2007-2017年我国20个省市的面板数据对信贷规模影响先进制造业效率进行实证检验并根据实证结果得出结论。实证结果表明：商业银行信贷规模、先进制造业从业人数比重及城市基础建设等因素对我国先进制造业效率的提高起到推动作用。先进制造业规模占比对先进制造业效率有显著的阻碍作用，说明目前我国先进制造业的产业占比处于不合理的状态。从业人员素质与外商投资水平对先进制造业效率并没有产生明显的推动或抑制作用。关键词先进制造业效率；信贷规模；面板数据“外文摘要”样式AnEmpiricalAnalysisoftheImpactofCommercialBanksontheDevelopmentEfficiencyofAdvancedManufacturingIndustryAbstractManufacturingisthepillarindustryofChina'snationaleconomy.WitheconomicglobalizationandChina’sreformandopening-up,Chinahasbecometheworld’manufacturingcenter.However,asmoreandmoretraditionalmanufacturingdefectsenterpeople'sattention,theconceptofadvancedmanufacturingisgraduallybeingtakenseriously.Chinahasalsoadvocatedvigorousdevelopmentofadvancedmanufacturinginrecentyears.Thispaperusesthepaneldataof20provincesandcitiesinChinafrom2007to2017toempiricallytesttheefficiencyofcreditscaleontheadvancedmanufacturingindustryanddrawconclusionsbasedontheempiricalresults.Theempiricalresultsshowthatfactorssuchasthecreditscaleofcommercialbanks,theproportionofemployeesinadvancedmanufacturingindustriesandurbaninfrastructureconstructionhavecontributedtotheimprovementoftheefficiencyofChina'sadvancedmanufacturingindustry.Theproportionofadvancedmanufacturingindustryhasasignificantimpedimenttotheefficiencyofadvancedmanufacturing,indicatingthatthecurrentproportionofChina'sadvancedmanufacturingindustryisinanunreasonablestate.Thequalityofemployeesandthelevelofforeigninvestmenthavenotsignificantlypromotedorinhibitedtheefficiencyofadvancedmanufacturing.KeywordsEfficiencyofAdvancedmanufacturing；Creditscale；Paneldata目录第1章绪论 11.1 研究背景 11.2 研究意义及目的 21.2.1 研究意义 21.2.2 研究目的 21.3 研究方法 21.4 主要内容 3第2章文献综述与理论基础 42.1 先进制造业的概念 42.2 金融服务实体经济文献综述 52.3 度量制造业效率的文献综述 62.4 文献评述 7第3章先进制造业发展效率的测算 83.1 先进制造业的发展现状 83.2 指标选取 113.3 模型原理 123.4 数据选择 133.5 实证分析 14第4章先进制造业效率影响因素的实证分析 174.1 指标选取 174.2模型介绍 184.3金融支持实体经济发展效率的影响因素分析 19结论 22致谢 23参考文献 24附录X译文 26译文标题 26附录Y外文原文 27绪论研究背景制造业作为工业的主体，是我国实体经济中一个的重要组成部分，为我国经济发展起着重要的基石作用。据国家统计局发布的信息，2018年第二产业总产值为305160亿，占GDP总量的40%左右，其中制造业作为目前中国最大的行业，2018年全年的贡献了GDP总量的30%左右。改革开放以来，中国制造业发展迅速，增长率高于世界平均增长水平，制造业蓬勃发展，取得了举世瞩目的成就。进入21世纪，伴随着我国进行产业升级改造，国家在政策和资金等方面给予很大的扶持，大量的制造业向内地转移，在这一轮制造业空间分布的调整中，制造业开始多元化平衡分布，显著促进了我国制造业合理化分布和工业体系的完整。近年来，在政策支持与科技进步的背景下，制造业迅速发展，但发展的同时仍存在着许多的不足。与欧美发达国家的制造业相比，中国的制造业在自主创新能力、企业融资结构、资源利用效率、产业结构水平、信息化程度、质量效益等方面差距明显。为进一步促进我国的制造业的发展与转型，改善我国制造业大而不强的现状，国家出台了一系列政策大力支持制造业的发展。2015年我国拟定的《中国制造2025计划》中就为我国的制造业制定了一个长远发展的计划，在未来30年间，分三个阶段一步一步走向制造强国前列的战略目标。同时，2025计划中列出的接下来我国将大力发展的十大领域基本上都是高新技术产业，也说明先进制造业是我国下阶段重点发展的行业。十九大明确提出要“深化金融体制改革，增强金融服务实体经济能力”。制造业占据了我国实体经济的半壁江山，居于整个工业主导的地位，所以发展实体经济的重点与难点都在于如何更好地发展制造业，而金融服务实体经济的重中之重也在于如何提升制造业发展的效率。但随着金融改革与创新的不断深化，金融与实体经济逐渐脱节，造成了虚假的紧急膨胀，给服务实体经济带来了巨大的不便。由于我国的金融业起步较晚，发展还不全面，所以在支持实体经济发展尤其是服务于中小企业方面还存在诸多不足。我国企业资金的来源主要是商业银行，梳理上市银行近五年的财务数据，2014年上市银行对制造业的贷款占总贷款的比重为17%，2018年对制造业的贷款支持由17%下降6个百分点，仅占总贷款的11%左右，下降幅度较大。这说明金融系统对制造业的支持是远远不够的。融资难引起的制造业资金匮乏制约着制造业生存和长远发展，要想使得制造业长盛不衰，就必须有充足的资金作为发展的坚强后盾，所以目前最关键的是如何使金融更好地服务于制造业的发展。研究意义及目的研究意义目前，我国制造业发展已经进入了重要时期，依靠廉价的资源环境来吸引资本和技术投入的模式已不再适用，传统制造业的弊端逐渐显露，日益提高的的原材料与劳动力成本、紧缺的自然资源与严重的环境污染都迫切要求制造业的升级转型。先进制造业产业没有上述的各种弊端，已成为我国大力提倡发展的产业。随着区域经济发展，先进制造业也必然会遇到更多机遇和挑战，而其中最重要的一项就是资金问题。先进制造业发展比传统制造业更加需要的资金的支持，但由于我国金融业起步较晚，发展不全面，在支持实体经济方面还需进一步的努力，本文通过研究银行信贷规模对先进制造业效率的实证分析，可以让金融服务更好地契合先进制造业发展，提高先进制造业的竞争力。所以，研究银行信贷规模对先进制造业效率的影响，具有重要的现实意义。研究目的《中国制造2025计划》的出台标志着我国进入大力发展制造业的时代，其中包含了十大领域中绝大部分的行业的先进制造业更是未来发展的重点。先进制造业的发展问题必将受到高度重视与广泛关注，而资金是支持产业发展的重中之重，本文希望通过研究银行信贷规模对先进制造业效率的实证分析得出结论，为先进制造业的发展提出相关的建议。研究方法⑴文献检索法本文的文献综述及参考文献主要运用了文献检索法。文献分析通过在图书馆、中国知网和万方数据库中检索相关文献资料、学术成果，整理出与本文相关的理论与文献，并将其运用到本文的文献综述与理论部分。⑵理论分析与实证分析相结合通过整理的资料对信贷规模影响先进制造业效率进行一定的理论分析，分析影响先进制造业效率的因素应该是什么，然后基于全国2007-2017年的面板数据，构建Malmquist指数模型，以此来测算各省各年的先进制造业发展效率；利用STATA15.0软件对测算出的效率的影响因素进行实证分析，最后得出影响先进制造业效率的因素。主要内容第一章为绪论，主要讲述了商业银行影响先进制造业效率这个选题的研究背景、研究意义及研究目的，阐述了本文的研究方法和研究内容。第二章是相关理论及文献综述，首先对先进制造业的概念及特征进行简单的介绍，然后结合国内外的文献，对相关理论和文献进行了梳理总结。本文主要将文献分为两大类，一类是金融服务实体经济的相关文献，一类是关于度量先进制造业效率的文献。第三章是现状分析及先进制造业效率的测算。首先对我国先进制造业的发展现状进行简单的描述，其次是对测算先进制造业效率指标的选取、数据的来源及Malmquist指数方法进行介绍，并根据选取的指标先进制造业效率进行测算。第四章是对影响先进制造业效率的主要因素进行实证分析。主要包括指标的选取、数据的来源、模型的原理及实证分析。检验信贷规模、人力资本因素、总资产投入、外商投资水平及城市基础建设等因素对先进制造业效率的影响作用。第五章是结论。通过对商业银行信贷规模影响先进制造业效率的实证分析，得出结论，提出相关建议。文献综述与理论基础先进制造业的概念由于中国的科技相较于发达国家还有一定的差距，所以先进制造业在我国出现的时间较晚，目前还处于发展阶段。先进制造业概念第一次被正式提出是在1992年，美国政府认为先进的技术就是先进制造业的全部，但这一概念并不完全准确。目前来说，中国对先进制造业到底包含哪些行业并没有一个明确的界定，不同的学者也发布的不同的见解。在第三次科技革命席卷全球的背景下，一切与信息、机械、生物、材料、能源及现代管理等最新技术成果与传统制造业相结合所形成的优质、高效、低耗、清洁、灵活生产并取得良好经济社会和市场效益的现代制造业的总称。它除了新兴制造业之外，同样也包括传统制造业中不断创新、不断吸收先进成果的一部分。相比于中国传统的制造行业，先进制造业不再是只利用廉价的劳动力与丰富的资源来取得低附加值的产业，而是一个具有更高的技术含量、更高的附加值与更少的环境污染的行业。先进制造业主要具有以下的特征：首先是产业的先进性，先进制造业必须是在整个生产体系中处于较高的位置，具有高附加值和高技术含量的产业。其次是技术的先进性，主要是大量采用信息技术、生物技术、新材料技术、新能源技术和现代管理技术，实现制造业的信息化、自动化和智能化生产。然后是制造模式的先进性。先进制造业告别了传统制造业依靠全手工制作的模式，采用计算机智能系统、虚拟制造系统等质量与效益并存的可持续制造模式。生产组织形式的先进性。先进制造业企业大都积极实践经营策略的创新，相关的策略包括外包、合约生产和联盟式创新等多元化市场组织方式。最后是管理的先进性。先进制造业往往是借助网络与通信等信息技术优化配置各类生产要素，充分发挥人力资源优势，提高企业管理的系统化、信息化、智能化、现代化水平。金融服务实体经济文献综述对于信贷规模影响制造业效率的问题，国内外学者进行了众多研究，本文将这些研究结果归为两类：首先可以商业银行支持实体经济发展的研究方面入手，其次是研究如何度量制造业效率的问题。我国是发展中国家，与发达国家的金融体系相比，起步较晚，各项制度与监管都有所欠缺，导致直接融资的风险过大，绝大多数的资金都是以银行为媒介进行存贷的。关于商业银行支持实体经济发展方面的研究，Goldsmith(1969)开拓了经济领域的研究新方向，他最先将金融发展与经济增长联系到了一起，通过研究证明金融发展与经济增长能够相互影响相互促进，金融机构的发展最终能实现经济增长。接着，KingandLevine(1993)也证明金融体系与经济增长之间存在正相关关系，他以80个国家三十年间的数据证明了金融发展与经济增长的同时能促进资本的累积。Demirgü-KuntA（2004）以银行、市场和发展为对象，研究跨国金融结构与经济增长的关系。Zhang,Z.(2002)使用1952-1999年间的面板数据与时间序列探讨了金融深化对中国经济的影响，金融导致经济发展，有反过导致金融深化。Cecchetti（2013）选取发达经济体和新兴经济体为例研究金融发展对总体生产效率的影响，实证结果表明，金融发展的缓慢增长有利于总体生产效率的提高。Arcand（2015）认为当金融深度达到阈值时，金融深度的继续加深不再对经济产出积极的促进作用，反而会产生负面影响。ELauretta（2015）认为以美国、英国及欧元经济区为例，证明了金融创新程度是是支持金融增长的关键。SerifeOzsahin(2017)以12个中东与北非国家金融深化对经济发展的关系为研究对象，通过2000-2014年的数据建立长期协整关系，表明金融机构提供的信贷与流动负债对一个国家的经济增长起到促进作用。BhabaniShankarNayak(2018)认为金融发展与经济增长之间存在着双向因果关系，政府部门的支持有利于解决地方经济发展问题。李学峰(2006)从区域、产业等不同角度以汽车制造业上市公司为例，证明了金融发展能够对制造业的发展起到良好的促进作用。曹先珂（2008）以环渤海地区为例，通过计量模型，通过环渤海地区金融发展与经济增长的关系对区域经济的发展提出建议，实证结果表明，金融资源对地区经济的发展具有重要的影响。李琼（2009）采用协整分析法检验了中国信贷规模与实际经济增长之间的关系，表明实体经济的持续增长需要信贷规模的不断扩大。李卫东（2012）研究在信贷紧缩的现实条件下，商业银行支持实体经济发展的制约因素及建议策略。周智、万洪斌（2013）运用Cobb-Douglas生产函数，度量了1980年至2011年温州的信贷资金投入对地区GDP增长效率的拉动情况。李青原（2013）以1999年至2006年的省级工业数据为样本，使用资本配置效率估算模型证明了：金融发展促进了当地实体经济资本配置效率，而政府干预阻碍了实体经济的配置效率。卢璐（2014）基于民营企业的视角研究金融发展与实体经济之间的关系，实证表明，金融中介的发展在一定条件下能够促进民营企业的发展，金融中介是影响我国实体经济发展的最主要的因素。刘洋（2015）则是从宏观层面对实体经济之间的关系进行实证分析，研究结果表明：在宏观视角下，虚拟经济与实体经济的背道而驰是导致金融危机爆发的一大因素。程兴财(2017)以西安市制造业为例，构建两部门模型，通过计量结果得出结论：金融结构与金融规模对实体经济都具有正相关关系，但这种促进作用是边际递减的，其中更重要的影响因素时金融结构，其次是金融规模。良好的产业结构不仅可以促进本行业的蓬勃发展，在一定条件下还可以推动其他行业的发展。度量制造业效率的文献综述Suo和Wang(2009)以农业为研究对象，利用包络分析法来测算农业发展的效率。实证结果表明金融在促进农业的发展规模方面和农民收入增长方面有显著地影响。孙爱军等(2011)利用Malmquist指数方法测算了中国各省市金融支持经济发展的效率，发现金融在不同省份所发挥的效率和作用存在较大差异。俞立平(2012)利用DEA非径向超效率模型发现中国金融支持经济增长的绝对效率较低，相对效率较高。谢家智和王文涛(2013)采用包络分析法测算了全国31个省市的金融对经济增长的效率，实证结果表明：金融创新效率的两大影响因素是金融结构和所有制结构，而对提升金融配置效率和金融创新效率有影响的是中央政府信贷干预程度，并指出基于效率维度，重拾并重视金融支持经济增长的效率问题是中国现阶段经济发展的占优策略。同时，谢家智和王文涛(2013)采用面板协整检测我国金融效率的影响因素。实证分析表明中央政府信贷干预对金融配置资源和创新资源均有正相关关系，而金融结构及所有制只对创新效率有显著影响；二元经济结构则会阻碍金融效率的提升。陈光、张超（2014）运用面板数据对不同要素制造业生产效率的影响因素进行实证分析，实证结果表明：金融是影响制造业效率的最主要的因素，而流通与商务服务只对单一要素的制造业生产效率产生影响；科技因素对制造业效率的影响不大。申亮、董千里等（2015）通过门槛回归模型研究交通设施与对外开放程度对制造业效率的影响，实证结果表明，当铁路交通基础设施和公路交通基础设施对制造业的影响呈现完全背道而驰的结果，对外开放程度对制造业效率呈现正相关关系。张林、张维康(2017)通过DEA模型、广义二乘法和分位数回归的方法分析指出，中国金融服务实体经济增长的全要素生产率在1999-2015年呈现下降趋势，并存在着较大的区域差异；金融产业规模、金融体系结构、政府干预、直接融资、实体经济产业结构、对外开放程度、劳动者素质都对金融服务实体经济的效率产生影响。文献评述从相关文献中可以看出，以往的学者的研究主要集中于研究金融与经济发展的关系或是金融服务实体经济的影响因素及效率方面，目前很少有学者关注先进制造业效率的问题，已有的研究更多的是以单个省市为例、从生产性服务业或是科技创新的角度来对先进制造业效率进行度量，对整体先进制造业的效率及其影响因素进行研究的文献比较少。先进制造业发展效率的测算先进制造业的发展现状先进制造业是我国国民经济中占比最重的产业，伴随着全球化与对外开放的进一步加深，中国已经成为世界的“制造中心”。经过40多年的发展，我国经济总量跃居第二，进出口总额排名第一，但这巨大的产量背后是大量的资源与严重的环境污染。随着越来越多的传统制造业弊端进入人们的视线，先进制造业这一概念被越来越多的国家所提倡。2015年出台的《中国制造2025计划》中要求大力发展新兴科技与先进制造业；党第十九次全国代表大会报告提出要加强金融服务实体经济的职能，同时要大力支持制造强国的发展；习近平总书记也曾多次在会议中强调：实体经济是国家的根本，要更好地发展制造业，特别是先进制造业。为了更好地分析我国先进制造业的发展现状，本文对搜集的数据采取图表的形式更直观的展现出来。工业总产值是展现一个行业规模及发展速度最重要的指标之一。2007-2017年我国先进制造业总产值如图3.1所示：图3.12007-2017年先进制造业总产值由图可知，先进制造业的生产总值逐年递增，从2007年的116140亿元增加至2017年的334977亿元，增长了2.88倍。这个指标综合反映了先进制造业在这十年间的发展，说明我国大力建设先进制造业发展取得了令人瞩目的成就。总利润是衡量一个行业经营效果的指标，下面从先进制造业的发展效益来看，2013-2017年先进制造业总利润情况如图3.2所示： 图3.22013-2017年先进制造业利润（亿）2013-2017年，我国先进制造业利润逐年增长。增加额也从861亿到995亿，每年的增加额都有所提高。从2013年到2017年先进制造业总利润在4年内增长了56%。下面具体细看每个行业的发展，下表3.1为我国2007-2017年先进制造业各行业的生产总值占GDP的比重：表3.SEQ表3.\*ARABIC12007-2017年先进制造业占GDP比重单位：%行业200720092011201320152017石油加工、炼焦及核燃料加工业4.584.155.254.943.583.44化学原料和化学制品制造业7.708.209.559.959.678.17医药制造业1.721.982.162.602.902.76通用设备制造业5.305.745.315.305.284.58专用设备制造业2.703.163.333.703.663.25电气机械及器材制造业7.698.198.798.828.597.68计算机、通信和其他电子设备制造业13.3111.6111.4811.3911.5210.932007年至2017年这十年间，石油加工、炼焦及核燃料加工业占GDP比重在2011年达到一个高点，接着又逐年下降；通用设备制造业占比在2009-2015年间保持一个较稳定的发展水平，但在2015-2017年间下降了近一个百分点；计算机、通信和其他电子设备制造业占GDP的比重十年间下降了2.3个百分点；这三个先进制造业占比有不同程度的下降，说明在这十年间，这三个先进制造业行业有所发展但发展速度并没有其他行业那么迅速；化学原料和化学制品制造业、医药制造业及专用设备制造业占GDP的比重有所上升，说明这三个行业在这十年间发展迅速，规模不断扩大；电气机械及器材制造业从2007年到2013年保持良好的发展态势，占比逐年提升，8年间提升了1.13个百分点，从2013年到2017年规模占比又有所下降，使得2017年的规模占比与2007年的基本保持持平。下图为我国这十年间的先进制造业各行业的企业单位数情况：图3.32007-2017年先进制造业企业单位数从图中可以看出，2007年到2017年间先进制造业企业数波动较大，2007-2010年是先进制造业企业数量增幅较大并达到最大值，尤其是通用设备制造业，3年间几乎翻了一倍。但在随后的7年间，先进制造业企业数量的大幅下降度。总体来看，2017年先进制造业的企业数量与2007年基本保持持平。从先进制造业的地区分布情况来看，2017年先进制造业地区分布图如图3.4：图3.42017年我国先进制造业地区占比分布图目前我国的先进制造业分布呈现地区分布不均的特点，先进制造业的产业分布由东部向西部逐渐递减。其中，东部地区的先进制造业占据了全国先进制造业的半壁江山，达到52%；而中部地区占22%，西部仅占20%，还有其中的6%为东北地区。先进制造业的发展离不开资金的支持。但是由于我国的金融市场发展较晚，市场的不成熟加上金融结构的不合理，与快速发展的实体经济相比，金融市场尤其是股票市场和债券市场信息发展的滞后性与不对称性，导致了直接融资这一手段在我国并不发达。所以除了一部分的自筹资金以外，我国企业大部分的资金来源于银行贷款，商业银行依靠稳定的利率与较低的违约风险将居民的储蓄集中到一起，以此产生规模效应，赚取中间差价。下图为我国金融机构2010-2016年对制造业的贷款总额。图3.52010-2016年金融机构对制造业本外币贷款总额（亿）2010年至2016年间我国金融机构对制造业的信贷规模逐步扩大，2016年金融机构对制造业的贷款总额达143823亿元，虽然是2010年的1.66倍，但增速逐渐放缓。从研究背景中提到的金融机构对制造业的贷款占金融机构总贷款额的占比在4年内降低了近6个百分点，说明近年来金融机构对于制造业企业的支持力度还有待提升。指标选取关于先进制造业具体行业的界定，目前我国并没有一个明确的说法。结合不同学者的研究分析，再结合国家统计局发布的行业类型，并基于数据的可得性，本文最终选取北京、天津、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、安徽、江西、山东、湖北、广东、广西、海南、重庆、云南、陕西、甘肃、宁夏、新疆20个省市的石油加工、炼焦及核燃料加工业；化学原料和化学制品制造业；医药制造业；通用设备制造业；专用设备制造业；电气机械及器材制造业；计算机、通信和其他电子设备制造业共七个行业作为本文的研究对象进行分析。模型原理本文首先要测算出各省先进制造业的效率，选取的模型是Malmquist指数方法。相较于其他的方法，首先，这个模型可以只利用投入与产出的数据计算生产效率，不需要价格因素，避免了价格因素所导致的误差，更加准确地测算生产效率。其次，这个模型可以得出各省的生产技术进步情况(Techch)，包括纯技术效率变化、规模效率变化和技术进步变化，最后还可以得出各省的全要素生产率变化(TFPCH)。因此，Malmquist指数方法可以得出比其他模型更全面的信息。本文利用Malmquist指数方法，以每个省为一个生产决策单元，以各省先进制造业总资产为资本投入、先进制造业从业人数为人力资本投入、先进制造业总产值为产出来计算各省先进制造业的生产效率，通过每个省先进制造业的实际生产面与全国先进制造业前沿面的对比，来反映每个省先进制造业效率的动态变化。以时期的技术为标准，从时期到时期的全要素生产率变化的Malmquist指数计算公式为：（3.1）式中和分别表示投入和产出，表示某个省在时刻的相对有效性。同样的，以时期的技术为标准，可以得出从时期到时期的Malmquist生产率指数公式为：（3.2）并计算二者的几何平均值用于衡量两时期间的生产率变化，即。下面将生产效率变化分解为技术效率变化()和技术进步()可以得到：（3.3）（3.4）（3.5）然后将技术效率的变化()进一步分解为纯技术效率变化()和规模效率变化()，得到：（3.6）（3.7）结合公式3.1-公式3.7，我们最终可以将Malmquist指数分解为：（3.8）其中，是在规模报酬不变的条件下技术效率的变化情况。是技术的进步变化，该指标显示了科技的变化对先进制造业生产效率带来的影响。为规模效率变化，反映了先进制造业产业规模的变动对先进制造业生产效率的影响。以本文选取的指标为例，如果测算出的Malmquist指数大于1，就说明该省的先进制造业综合生产率有所进步；若小于1，则表明该省的先进制造业生产率有所降低。当构成Malmquist指数的某一指标变化比率大于1时，表明是这一因素提高了先进制造业的生产率水平；反之，则说明其降低了先进制造业的生产率水平。数据选择表3.2为选取的指标释义，对于先进制造业的总产出，以选取的七个先进制造业行业的总产值之和剔除价格因素来表示；对于劳动投入，以先进制造业年末就业人数来表示；对于资本投入，根据数据的可得性，本文选用先进制造业的总资产来表示并将其剔除价格因素的影响，使得数据更具有可比性。因为先进制造业数据的获取存在一定难度，本文选取全国20个省及直辖市2007-2017年的统计数据，所需数据主要来源于各省《统计年鉴》、《中国统计年鉴》和Wind数据库，并进行相应计算得到。表3.SEQ表3.\*ARABIC2Malmquist指数模型测算指标选取名称定义解释总产出先进制造业总产值以2007年不变价格折算各年数据，消除价格差异劳动投入先进制造业就业人数以先进制造业年末就业人数表示资本投入先进制造业资本以先进制造业总资产年平均余额表示，并根据消费者价格指数以2007年为基期进行调整实证分析本文将选取的数据进行Malmquist指数的测算，其分解结果如表3.3所示：表3.SEQ表3.\*ARABIC32007-2017年各省先进制造业发展的平均Malmquist指数及分解结果ProEffchTechchPechSechTfpch北京0.9301.0180.9550.9740.947天津0.9761.0330.9910.9851.008吉林1.0381.0311.0261.0111.070黑龙江0.9731.0380.9671.0071.010上海0.9521.0380.9620.9890.988江苏0.9901.0141.0000.9901.004浙江0.9671.0150.9880.9780.981安徽1.0101.0161.0210.9891.027江西1.0071.0121.0041.0041.019山东0.9801.0181.0000.9800.998湖北0.9951.0261.0070.9881.021广东0.9651.0020.9780.9870.967广西1.0521.0161.0251.0261.069海南1.0001.0041.0001.0001.004重庆1.0381.0251.0251.0131.064云南1.0031.0320.9921.0111.035陕西0.9881.0151.0110.9781.003甘肃0.9471.0280.9620.9840.973宁夏0.9861.0270.9321.0581.013新疆0.9841.0210.9710.9760.968Mean0.9871.0210.9910.9961.008上表3.3是以我国2007-2017年20个省市的先进制造业生产总值作为产出，以先进制造业总资产和先进制造业就业总人口作为投入指标，所测算出的先进制造业的发展效率。从表3.3中可以发现，2007-2017年期间，我国20个省份先进制造业发展的tfpch均值为1.008，这说明在样本的11年间，我国先进制造业发展的全要素生产率水平呈上升趋势，上升程度为0.8%；effch变化的均值为0.987，表明我国先进制造业发展的技术效率有所下降，下降程度为1.3%；techch变化的均值为1.021，技术水平上升了2.1%，意味着我国先进制造业效率的上升主要是由于技术水平的上升。从表3.3中还可以发现，20个样本省份中有13个省份的Tfpch变化率是增加的，剩余省份的17个省份Tfpch是下降的，这表明有13个省域先进制造业发展的Malmquist生产率指数水平是提高的，其余省份都是下降的。对比Malmquist生产率指数上升和下降省份的Techch和Effch，我们发现Malmquist生产率指数的变化主要受技术进步的影响，当技术水平得到改善时，先进制造业的效率得到了提升；当技术水平下降时，效率同样也会下降。为了进一步分析先进制造业发展的效率问题，本文对2008年到2017年这10年全国先进制造业发展效率的Malmquist指数及其分解结果的变动趋势，如表3.4所示。表3.SEQ表3.\*ARABIC42007-2017年先进制造业效率的平均Malmquist指数及分解结果YearEffchTechchPechSechTfpch20080.7811.2180.8310.9390.95120091.1620.9041.1181.0391.05020101.0651.0081.0461.0181.07420110.9951.0860.9931.0051.08420121.0190.9520.9881.0310.96920131.0081.0030.9921.0161.01120141.0230.9581.0280.9950.98020150.9371.0080.9301.0080.94520160.9851.0150.9970.9881.00020170.9371.0961.0080.9291.027从表3.4中可以看出，2007-2017年资本与人力影响先进制造业发展的效率水平在2008、2012、2014和2015年小于1，说明这四年先进制造业总体的发展效率有所下降，其中以2015年先进制造业效率下降的趋势最猛，下降了5.5个百分点；其余年份全国先进制造业发展效率水平均有所上升，2011年上升速度最快，为8.4%，其次为2010年，为7.4%。总体来说，样本期间，资本投入与人力投入影响先进制造业发展的效率水平呈现波动上升趋势。从Effch的变动趋势来看，2008、2011、2015、2016和2017年这五年的技术效率变化指数小于1，表明这五年先进制造业技术效率变化呈现出下降趋势，其余各年均大于1，表明其余各年技术效率变化均呈现上升趋势。从Techch变化趋势可以看出，除2009、2012和2014年外，其余各年先进制造业发展的技术进步指数均大于1，也即表明这些年份先进制造业发展效率的提升是主要由技术进步造成的。先进制造业效率影响因素的实证分析指标选取本文在测算全国20个省域先进制造业发展的Malmquist指数基础上，对先进制造业发展效率的影响因素进行实证检验。以Malmquist指数为被解释变量，构建实证模型考察影响先进制造业发展效率的因素。各变量的定义如下表4.1所示。表4.SEQ表4.\*ARABIC1各变量定义变量分类变量名称变量符合变量定义被解释变量先进制造业效率TFPCHMalmquist指数测算的效率值解释变量商业银行信贷规模CRE金融机构各项贷款余额/GDP控制变量人力资本总量QUA先进制造业从业人数/总人口资本投入水平CAP先进制造业资产总和/GDP人力资本水平EDU高中在校生人数/总人口外商投资水平FDI外商投资金额/地区GDP城市基础建设URB公路、铁路、水路总里程/地区面积(1)被解释变量被解释变量TPPCH为先进制造业发展效率，以第三章中利用先进制造业总产值及资本人力投入所测算出来的先进制造业效率值。(2)解释变量CRE代表商业银行对制造业的信贷规模，由于数据的可得性，本文采用金融机构本外币贷款余额表示信贷规模，用金融机构年末贷款余额占GDP的比重来衡量信贷规模的变化。本文主要研究的是商业银行对先进制造业效率的影响，金融机构主要指从事金融业有关的金融机构，而在我国，金融机构中为实体经济提供贷款的主要为商业银行。(3)控制变量QUA代表人力资本数量投入，以先进制造业从业总人数占总人口比重来表示。这里的先进制造业从业人数为这七个先进制造业行业的从业人数之和进行计算。CAP表示资本投入水平，本文用先进制造业总资产占GDP的比重进行表示。EDU表示人力资本水平，对于该项指标的选择，以往的学者大都采用从事先进制造业的人员中高学历的人员占比或者有熟练技术的人员的占比来表示，本文考虑到先进制造业数据的可得性，这里由各省高中在校生占总人口比重表示，体现了整体从业人员的水平。FDI代表外商投资水平，以外商投资金额/GDP来衡量。外资是发展中国家实现经济增长与技术进步的一大有力资金来源，在我国经济的起步阶段，外资曾起到至关重要的作用，对我国制造业的发展起到推动作用。URB代表城市基础建设水平，本文用公路、铁路和水路总里程/地区面积表示。城市基础建设对实体经济的发展具有深远的影响，便捷的交通运输及良好的基础设施为制造业减少了各种人力物力的投入，节约了生产成本，增加了企业的利润。本文的数据主要来源于各省《统计年鉴》、《中国统计年鉴》和Wind数据库，并进行相应计算得到。由于对数处理具有能够克服异方差、消除非线性趋势、解释结果更直接等优势，所以本文对以上指标进行取对数处理。4.2模型介绍面板数据也称时间序列截面数据或混合数据，是指在时间序列上截取多个截面，在这此截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据，也就是把截面数据和时间序列数据合在一起的数据。与只分析时间序列或只分析横截面数据方法相比，面板数据不仅可以有效地连接水平的时间和垂直的截面，还可以更好地解决遗漏变量的问题、更好的提供多个个体动态行为的信息。估计面板数据在实践中常采用估计策略，假定个体的回归方程拥有相同的斜率、不同的截距项，以此来捕捉异质性，具体模型如下：（4.1）其中，为不随时间而变的个体特征，而可以随个体及时间而变。扰动项由()两部分构成，称为“复合扰动项”，不可观测的随机变量是代表个体异质性的截距项。如果与某个解释变量相关，误差项是待估的固定参数，则模型为固定效应模型：（4.2）如果与所有解释变量均不相关，即误差项是随机的，则模型是随机效应模型：（4.3）4.3金融支持实体经济发展效率的影响因素分析本文基于短面板模型，采用Stata进行计量分析。在研究面板数据模型的一个根本问题是模型的选择，根据以往的研究经验，如果研究的样本可以看做是总体中随机抽查出来的，应该选择随机效应模型；反之，如果不能看做是随机抽查的，就应该选择固定效应。本文选择了全国20个省份作为样本，不是随机选择的，因此根据经验应该采用固定效果模型。但为了保证文章的严谨性，进行模型选择之前，对样本数据进行模型检验。首先对处理过的数据建立混合回合、固定效应及随机效应三个模型，然后分别对模型进行F统计量检验检验、WALD检验和Hausman检验，以此来确定适合的模型，检验结果如下表4.2所示：表4.SEQ表4.\*ARABIC2我国先进制造业发展效率影响因素的模型检验检验P值结果F统计量检验0.0071固定效应模型Wald检验0.0000随机效应模型Hausman检验0.0000固定效应模型由上表可知，经过F统计量检验、Wald检验及Hausman检验，本文最终选取固定效应模型进行计量分析。由于本文选取的数据的时间跨度为7期，是一个短面板。所以本文对上文的指标数据进行取对处理，建立固定效应模型模型如下：（4.4）通过上面三个检验，本文选择固定效应模型，利用SATAT15.0软件计量分析，其结果如下表4.3所示：表4.SEQ表4.\*ARABIC3我国先进制造业发展效率的影响因素分析TfpchCRE0.1268***QUA0.1849***CAP-0.5158***EDU-0.0127FDI-0.0253URB0.4040*C0.9579**注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的显著性水平下显著从表中可以看出，商业银行信贷规模与先进制造业的效率呈正相关且在1%的显著性水平下显著，表明信贷规模的增长有利于先进制造业的发展。当信贷规模占GDP的比重每提高1%，就能够促进先进制造业效率提升0.1268个百分点。一个省的商业银行发展的越好，就能为先进制造业提供更多的的金融资源和更低的融资成本，从而促进了先进制造业效率的提升。先进制造业就业人数占总人口比重与先进制造业发展效率呈现正相关的关系且在1%的显著性水平下显著，表明该指标的提高能促进先进制造业效率的发展。先进制造业从业人数占总人口的比重每提高一个百分点，先进制造业的发展效率就能提升0.1849个百分点。无论是什么行业的发展离不开人力的投入，区域内从事先进制造业的人越多，为先进制造业的发展提供的优质劳动力就更多，从而促进了这个行业的发展。先进制造业总资产占GDP的比重与先进制造业效率的发展呈现反向相关关系。目前来说，先进制造业规模的发展会阻碍其效率的提升，先进制造业规模占比每提高1个百分点，先进制造业效率就降低0.5158个百分点。也就是说，一个行业的规模并不是越大越好，而是需要一个合理的规模来使生产效率达到最优，产业结构的调整始终是我国经济发展的重要工作，良好的经济发展需要第二产业与第三产业协调发展，现阶段我国第三产业的规模还有待发展，为促进产业间的协调发展，我国应大力发展第三产业。人均受教育年限与先进制造业效率存在负相关，人均受教育年限每提升1个百分点，先进制造业效率降低0.0127个百分点，但是该效应不显著，说明教育水平的发展并未对先进制造业效率的提升起显著的推动或阻碍作业。外商投资水平与先进制造业效率之间同样存在负相关关系。外商投资水平每提高1%，先进制造业效率就会降低0.0253个百分点，说明外商投资水平的提高会阻碍先进制造业的发展，但是该效应同样不显著。城市基础建设与先进制造业效率呈正相关关系，城市基础建设的发展会推动制造业效率的提升。交通运输总里程占地区面积的占比每提高1%，就会促进先进制造业效率提高0.9579个百分点。公路、铁路和水路的建设为制造业提供了更为便捷的运输路线，降低了生产成本与各种损耗，增加各产业间的凝聚力，有利于先进制造业的发展。

结论本文对商业银行影响先进制造业效率进行实证分析，首先基于各地区先进制造业2007-2017年投入与产出的数据测算出各省先进制造业的效率，然后从理论上分析可能影响先进制造业效率的因素并建立模型，利用STATA软件进行实证分析。通过分析，本文得出以下结论：第一，商业银行信贷规模对先进制造业的效率具有积极的促进作用。加大商业银行对先进制造业的信贷投入为先进制造业提供了更多的科研资金与生产资金，从而促进了先进制造业良好的发展与效率的提升。我国商业银行应该将更多的资金运用于服务实体经济的发展，促进制造业效率的提高。第二，先进制造业从业人员数是先进制造业效率的主要因素，一个地区对先进制造业投入的人力资源越多，越有利于该地区先进制造业效率的提高。要大力发展先进制造业，就要加大人力资本投入。先进制造业企业的运行，从具体生产、销售服务到售后保障，每一步都离不开人的作用，优质的劳动力是企业发展的基础，但以本文的研究结果来看，一个地区从业人员的素质对先进制造业效率并没有起到显著地影响。第三，2007-2017年先进制造业总资产占GDP比重与先进制造业效率反向相关。先进制造业占比的提高反而会阻碍先进制造业效率的发展。一个行业的规模并非越大越好，一个合理的生产规模才能使行业效率达到最佳。现阶段我国应积极调整产业结构，促进第二产业与第三产业协调发展。第四，城市基础建设同样是先进制造业效率的主要影响因素。城市基础建设是先进制造业的发展的基础。便捷的交通运输为企业降低了生产成本，同样增加了各地区之间、地区内部产业互动，有利于各行业的健康发展。致谢随着这篇本科毕业论文的最后落笔，四年的大学生活也即将画上圆满的句号。回忆四年的点点滴滴，是从刚入学时的憧憬懵懂到对任课老师知识渊博的惊叹；是从业余生活的五彩缤纷到学习时教室、图书馆、宿舍、食堂四点一线生活的满足充实，一切都仿佛近在眼前却又随时光渐渐飞逝。但我想，无论我们将来身处何方，大学都将是我们这一生最怀念的地方。在本文的撰写过程中，张浩博老师作为我的指导老师，给予了我很多的帮助。他是我金融时间序列分析、金融风险管理与基金投资管理的任课老师，他的治学严谨、学富五车，课堂上深入浅出讲解给我留下了深刻的印象，也为我们营造了一种良好的学术氛围。在他的指导下，我不仅树立了全新的思想观念、明确了学习的目标，同时掌握了基本的思考方式与研究方法，而且还明白了许多为人处世的道理。是张浩博老师在百忙之中多次审阅全文，提出针对性的修改意见，本文才得以成型。在此，特向张浩博老师致以忠心的谢意！同时也向在大学四年间所有给予我知识的任课老师与关心我学习生活的辅导员以最真挚的感谢！此外，还要向本文参考文献的所有作者致以诚挚的谢意！参考文献[1]Goldsmith,Financialstructureanddevelopment[M].NewHaven:YaleUniversityPress,1969:1-220[2]KingR.,R.Levine.FinanceandGrowth:SchumpeterMightBeRight[J].TheQuarterlyJournalof