金融集聚与企业绩效的关系研究

Study on the Relationship between Financial Agglomeration and Firm Performance

摘要: 基于提高企业生存概率、确保民生稳定的政策背景，探究金融集聚对企业绩效的影响机理，并利用2010~2018年制造业A股上市企业数据进行实证检验。研究发现：金融集聚显著推动企业绩效提升，替换核心变量、改变样本容量的稳健性检验均支持上述结论。异质性分析发现，在沿海地区和小规模企业中，金融集聚对企业绩效的促进作用更为明显。进一步机制检验结果表明，金融集聚主要通过缓解企业融资约束、加快技术创新来推动企业绩效的提升。

Abstract: Based on the policy context of improving the probability of firm survival and ensuring the stability of people’s livelihood, the mechanism of the impact of financial agglomeration on firm performance is explored and empirically tested using the data of manufacturing A-share listed firms from 2010~2018. It is found that financial agglomeration significantly drives firm performance, and the robustness tests of replacing core variables and changing the sample size support these findings. Heterogeneity analysis finds that financial agglomeration contributes more significantly to firm performance in coastal areas and among small-scale firms. Further mechanism test results indicate that financial agglomeration mainly promotes firm performance by alleviating firm financing con-straints and accelerating technological innovation.

1. 引言

疫情冲击下的国际市场环境动荡复杂，加之中美贸易摩擦和俄乌战争引发的一系列制裁与反制裁措施，致使全球金融市场遭遇重创。目前上述冲击造成的余波未尽，企业生存与发展仍未从低谷走出。在此背景下，如何有效提升企业经营绩效，是提高生存概率、扛过经济寒冬、确保民生稳定的关键。

金融作为经济的血液，为企业发展提供资金支持，集聚区汇聚的资本要素可在瓶颈期缓解企业生存压力，通过激励创新等方式来提升企业绩效以确保其长久发展。2022年中央经济工作会议公报再次强调，要引导加大金融机构对小微企业、科技创新等领域的支持力度，也要加大对符合国家发展规划重大项目的融资支持。国家出台的相关具体政策，例如，下调短期贷款利率、研发费用加计扣除等普惠性金融政策为企业生存与可持续发展减缓巨大压力，也有助于企业顺利度过经济寒冬阴霾。因此，从金融集聚视角研究企业绩效问题，对后疫情时代下推动经济整体好转、实现质与量的齐平增长具有重要现实意义。

事实上，现有文献关注到金融集聚、科技发展、地理结构、行业发展状况对企业生产率的积极作用。洪功翔等(2014) [1] 关注到地域特征对金融集聚与全要素生产率之间的关系具有不可忽视的影响，因此在重新测算关键变量的基础上，使用动态面板模型实证探测二者之间的关系在全国和区域层面有何不同。宋敏等(2021) [2] 从“赋能”与信贷配给这一独特视角考察了金融科技与企业生产率的关系，其结果表明：金融科技通过降低金融机构与企业之间的信息不对称性，在质与量上显著提升企业全要素生产率。陶锋等(2019) [3] 从理论与实证两个角度指出，金融地理结构主要通过削减融资成本和推动技术创新对企业生产率产生助推效用，同时这一积极作用的发挥因企业规模、所有制形式等个体特征不同而产生异质性影响。黄大为(2021) [4] 使用空间杜宾面板模型，探讨金融发展对城市全要素生产率的时空格局演变趋势的作用关系与作用路径。除此之外，肖明和崔超(2016) [5] 的研究表明金融化程度总体上对企业绩效存在倒U型关系，企业金融化程度在跨越临界点前对绩效提升具有显著的促进作用。

既有文献大多聚焦于金融相关的变量对企业生产率的影响，并未探究最直观的绩效如何发生变化，也未直接系统分析金融集聚与企业绩效的关系，二者之间的传导机制也不曾细化梳理。本文则从集聚这一关键视角研究金融集聚如何影响企业绩效，并对此作用机理进行更细致地分析验证，这将为企业提高生存概率、平稳度过经济寒冬提供量化的参考依据。

2. 理论机制与研究假说

一方面，金融集聚程度的加深通过加速技术创新，从而助推企业绩效的增长。金融集聚区内存在的企业数量与种类丰富，在有效促进信息快速流转的同时，也加剧了企业间竞争程度，相同或类似行业的企业生产产品的高度可替代性将促使企业不断增强创新能力，从而改善现有产品质量(Yuan et al., 2020) [6] ，增加企业市场份额和销量。此外，集聚区汇聚大量高端人才与技术，其通过便捷的网络系统快速流转，形成独特的人才与技术优势，从而为企业创新研发提供保障，逐步提升企业生产绩效。

另一方面，金融集聚的发展通过缓解融资约束，进而增强企业绩效。金融集聚使得庞大的金融资源在特定区域内整合汇聚，在金融集聚区内，随着现代化支付系统的发展，凭借银行的交易媒介功能可以节约资金周转余额，提供多样化的投融资渠道，提升市场的流动性，降低融资成本和风险，从而形成优良的投融资环境。另外，集聚区的网络化系统有助于增强金融中介收集各类需求信息的效率，促使金融机构更好地识别企业的投融资需求，避免信息不对称性引发的资源错配，从而缓解资金约束，增加投资、对外宣传等资金预算，推动企业绩效正向增长。

基于上述分析，提出以下假说：

H1：金融集聚助推企业绩效提升。

H2：金融集聚程度的加深通过加速技术创新增强企业绩效。

H3：金融集聚程度的加深通过缓解融资约束增强企业绩效。

3. 模型、变量与数据

3.1. 样本选取与数据来源

本文选择2010~2018年中国A股制造业上市公司作为研究对象，一方面，剔除*ST、ST、暂停上市和终止上市的样本；另一方面，剔除重要变量缺失或有异常值的样本。本文所用数据均来源于国泰安数据库、《中国统计年鉴》和《中国金融年鉴》。

3.2. 模型设定

为研究金融集聚对企业绩效的影响以及具体的作用机制，本文基于前文理论分析，并借鉴王孝松等(2020) [7] 的做法，采用以下模型进行回归分析和渠道检验：

$ro{a}_{jt}={\beta }_0+{\beta }_{1}fi{n}_{it}+{\beta }_{2}X+{\theta }_t+{\eta }_k+{\epsilon }_{ijt}$ (1)

$M_{ijt}={\alpha }_0+{\alpha }_{1}fi{n}_{it}+{\alpha }_{2}X+{\theta }_t+{\eta }_k+{\epsilon }_{ijt}$ (2)

$ro{a}_{jt}={\varphi }_0+{\varphi }_1{M}_{ijt}+{\varphi }_{2}X+{\theta }_t+{\eta }_k+{\epsilon }_{ijt}$ (3)

其中，i、j、k、t分别表示省份、企业、行业和年份；roa表示企业绩效；fin表示金融集聚程度；M表示机制变量；X为控制变量集；η_k、θ_t分别表示行业、地区层面的固定效应；ε_ijt为随机扰动项。

3.3. 变量定义

1) 企业绩效(roa)，采用总资产收益率作为其代理指标；

2) 金融集聚(fin)，参考仲深和杜磊(2018) [8] 的做法，以(地区居民存款总量/地区常住人口数)占(全国居民存款总量/全国常住人口数)的比重来衡量；

3) 控制变量集(X)，包括企业规模(size)、资本集中度(capint)、营业利润率(profit)、企业年龄(age)、地区经济发展水平(gdp)，分别用企业营业收入的对数值、固定资产占员工人数比重的对数值、营业利润与营业收入的比值、公司成立时间的对数值、人均GDP的对数值来表示。

4. 实证结果与分析

4.1. 基准回归

表1报告了本研究使用的变量的描述性统计。经由Hausman检验，结果显示固定效应模型优于随机效应模型，因此本文选择固定效应模型进行基准分析。表2第(1)列为模型(1)的基准回归结果，金融集聚的系数显著为正(P < 0.01)，即金融集聚的加深助推企业绩效的增加，验证前文假说1。从技术创新视角解释，金融集聚区汇聚大量同类企业，彼此间产品的可替代性较强，激烈的市场竞争迫使企业不断进行创新研发，在此过程中，大量的精英人才为其提供技术保障，促使企业逐步提升产品质量，最终对经营绩效产生积极效用。从融资约束视角解释，集聚区的网络化系统不仅便利资金周转，通过活跃的市场提供多样化的投融资渠道，而且提升经济个体间的信息匹配准确度，合理的资源分配有助于缓解资金约束，加大对外宣传力度，逐步提升企业经营能力。

Table 1. Descriptive statistics of variables

表1. 变量的描述性统计

Table 2. Baseline regression and robustness test results

表2. 基准回归与稳健性检验结果

注：***、**、*分别代表估计结果在1%、5%、10%的置信水平上显著。下表同。

4.2. 稳健性检验

文章从以下三个角度进行稳健性检验：第一，参考孙自愿等(2019) [9] 的衡量方式，以净资产收益率(roe)作为企业绩效的代理变量，结果见表2第(2)列所示。第二，更换金融集聚的衡量方式，参考陶锋等(2017) [3] 、Du and Zhang (2018) [10] 的做法，使用金融业增加值(fin₁)和就业人数(fin₂)的区位熵系数及金融地理密度(density)衡量金融集聚，结果见表2第(3)~(5)列所示。第三，剔除具有地理、经济等优势的直辖市企业样本，结果见表2第(6)列所示。表2中稳健性检验结果与基准回归结果一致，说明假说1依然成立。

4.3. 异质性分析

区域发展不平衡导致金融集聚出现层次性特征，不同地区间金融资源集中度差异性较大，因此，企业所处空间位置不同，金融集聚对经营绩效的作用也可能存在差异。比较表3第(1)、(2)列沿海和内陆地区的回归结果发现，沿海地区中金融集聚的回归结果依然显著为正，而内陆地区不显著。这可能是因为：沿海地区通常拥有较多的金融资源，企业大多在此选址建厂，而内陆地区经济发展相对落后，营商环境满意度不佳，难以吸引投资者的青睐，因此表现为金融集聚的回归系数不显著。

Table 3. Heterogeneity analysis and mechanism test results

表3. 异质性分析与机制检验结果

此外，不同规模的企业资金储备量有所差异，大规模企业凭借雄厚的资本储蓄，在外部竞争中占据规模优势，相对挤压小规模企业生存空间，所以二者对金融集聚的敏感度可能存在差异。比较表3第(3)、(4)列的大规模与小规模企业的回归结果发现，大规模企业中金融集聚的回归系数略小于小规模企业。可能的原因是：大规模企业因充裕的资金和庞杂的社会关系，在面临经营困境时，成功度过的概率相对较高。而小规模企业因缺乏相应的流动资金，更需要外部融资助力其快速脱困(胡恒强等，2020) [11] ，因此对金融集聚的变化更为敏感。

4.4. 传导机制检验

前文已经证实金融集聚助推企业绩效的增加，现进一步检验技术创新和融资约束是否为上述效应的两种重要渠道。基于此，本文采用郝威亚等(2016) [12] 、杨浩昌等(2020) [13] 的衡量方式，分别以LP方法、资产负债率衡量技术创新(tfp)和融资约束(lev)。随后，依据模型(2)和(3)进行分段回归，第一步，检验金融集聚对技术创新(融资约束)的系数；第二步，检验技术创新(融资约束)对企业绩效的系数。若两步中的回归系数均显著，则说明技术创新(融资约束)是金融集聚影响企业绩效的两种渠道，具体结果见表3第(4)~(8)列所示。

表3中第(5)、(6)列金融集聚和技术创新的回归系数显著为正(P < 0.01)，第(7)、(8)列金融集聚对融资约束和融资约束对企业绩效的回归系数均在1%水平下显著为负，表明金融集聚的加深会推动技术创新、缓解企业融资约束，进而提高企业绩效，验证了假说2和假说3。

5. 结论及建议

本文基于中国A股制造业上市公司2010~2018年的面板数据，采用双向固定效应模型和分段回归模型实证检验了金融集聚与企业绩效之间的关系及具体的作用机制，并进一步探究上述影响效应的区域和企业规模异质性差异，结果发现：1) 金融集聚显著提高企业绩效，更换变量的衡量方式和改变样本容量的稳健性检验均支持上述结论。2) 异质性检验结果表明，相较于内陆地区和大规模企业，金融集聚对企业绩效的促进作用在沿海地区和小规模企业中更为明显。3) 进一步机制检验发现，金融集聚加深主要通过推动技术创新、缓解企业融资约束，这两种渠道实现企业绩效的增加。

根据上述结论，本文谨慎提出以下建议：1) 政府应根据实际发展状况对金融资源进行合理布局，避免盲目建立众多金融机构，造成资源浪费，同时也要强化金融法治建设，限制恶性竞争，为企业经营创造良好的营商环境。2) 在符合国家政策方针的条件下，政府应适当给予内陆地区和大规模企业金融支持，减少企业因资金限制造成破产清算的概率。

基金项目

本研究由2023年课程建设项目(项目编号：09080823003)资助。