中國海洋經(jīng)濟發(fā)展的金融支持效率測算
——基于三大海洋經(jīng)濟圈的實證

許 林，賴倩茹，顏 誠

(1.華南理工大學 經(jīng)濟與貿(mào)易學院，廣東 廣州 510006；2.埃塞克斯大學 商學院，英國 科爾切斯特 CO4 3SQ)

一、引言

從中共十九大報告、“十三五”規(guī)劃、粵港澳大灣區(qū)規(guī)劃等國家政策背景來看，海洋經(jīng)濟已成為中國經(jīng)濟增長的新引擎，迎來了巨大的發(fā)展機遇。在“一帶一路”現(xiàn)實背景下，無論是在對內(nèi)經(jīng)濟轉(zhuǎn)型還是對外建設海洋強國，亦或是發(fā)展低碳經(jīng)濟上，海洋產(chǎn)業(yè)都與中國當前經(jīng)濟發(fā)展方向有較多的契合點，黨的十九大報告明確提出要加快建設海洋強國。近10年來，中國海洋產(chǎn)業(yè)以穩(wěn)健的步伐不斷增長，對GDP貢獻度也逐年提高，不僅產(chǎn)業(yè)規(guī)模在增大，海洋經(jīng)濟體量也日益增長，產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的細分類型也不斷豐富，涌現(xiàn)出大量海洋產(chǎn)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)交叉融合的市場發(fā)展機會，對優(yōu)質(zhì)經(jīng)濟資源的吸引力也逐漸增大。

作為資本密集型的海洋產(chǎn)業(yè)，具有產(chǎn)融結(jié)合的特點，其發(fā)展離不開資本的有效投入和金融創(chuàng)新工具的大力支持。2018年1月，“一行三會”、海洋局、發(fā)改委等八部委聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于改進和加強海洋經(jīng)濟發(fā)展金融服務的指導意見》，圍繞推動海洋經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，明確了銀行、證券、保險、多元化融資等領(lǐng)域的支持重點和方向?？v觀中國金融支持海洋產(chǎn)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀，海洋產(chǎn)業(yè)金融支持的深度和廣度都有待提高。在支持深度上，針對海洋產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化金融支持機構(gòu)較少，金融服務多樣性不夠；在支持廣度上，金融支持受益覆蓋面較小且不均衡，亟需金融支持的涉海中小企業(yè)、科技型涉海企業(yè)融資難度較大。因中國海洋產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)可得性較差，且不滿足典型分布特征，這方面的學術(shù)研究既是重點也是難點。盡管這方面的學術(shù)研究還很少，現(xiàn)有的學術(shù)研究和政策指引啟示我們，對金融支持效率進行測算研究能整體把握當前該產(chǎn)業(yè)金融支持效果，發(fā)現(xiàn)實踐中的低效率點，幫助改善海洋產(chǎn)業(yè)融資環(huán)境，進而提高企業(yè)融資效率和競爭力，促進海洋經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級發(fā)展。為了填補這一文獻上的空白，本文首先對金融發(fā)展與海洋經(jīng)濟的關(guān)聯(lián)性進行實證檢驗，在此基礎上對海洋產(chǎn)業(yè)金融支持效率進行測算分析，最后針對效率的洼地提出可操作性的優(yōu)化對策建議，以促進和加強海洋經(jīng)濟發(fā)展金融服務，深入貫徹落實黨的十九大關(guān)于“加快建設海洋強國”和“增強金融服務實體經(jīng)濟能力”的戰(zhàn)略部署，推動海洋經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

二、文獻綜述

金融發(fā)展是拉動經(jīng)濟增長的重要因素，且大多數(shù)文獻實證研究也支持了該觀點，比如經(jīng)典的有Goldsmith、曹嘯和吳軍驗證了金融發(fā)展的確是推動經(jīng)濟增長的因素之一，但其作用機制是從依賴資產(chǎn)規(guī)模的膨脹上升轉(zhuǎn)向通過金融資源配置效率的提高來實現(xiàn)的[1-2]。

在金融發(fā)展和海洋產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系方面，李圣華以金融發(fā)展、證券市場、保險市場、外商投資四個方面構(gòu)建金融發(fā)展指標，并運用灰色關(guān)聯(lián)模型計算了山東省金融發(fā)展與海洋經(jīng)濟的關(guān)聯(lián)度，探究了各細分金融市場的支持影響力度[3]。王華、姚星垣通過面板數(shù)據(jù)回歸模型實證發(fā)現(xiàn)，當前中國金融發(fā)展和技術(shù)進步對海洋經(jīng)濟的拉動作用仍然有限，強調(diào)了金融創(chuàng)新和服務體系完善的必要性，從而使金融發(fā)展和技術(shù)進步更好地發(fā)揮協(xié)同作用[4]。在金融發(fā)展與海洋經(jīng)濟關(guān)系方面，俞立平采用面板向量自回歸模型實證發(fā)現(xiàn)中國海洋經(jīng)濟發(fā)展中存在著“金融抑制”現(xiàn)象[5]。在金融發(fā)展與海洋經(jīng)濟的區(qū)域性發(fā)展問題上，安虎賁等發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展會拉動經(jīng)濟增長，但內(nèi)在機制有所差異，核心動力在于資金會投入到邊際收益較高的海洋產(chǎn)業(yè)中去[6]。章洪剛和王瑾剖析了浙江海洋經(jīng)濟發(fā)展資金匱乏、抵押物創(chuàng)新滯后、涉海保險發(fā)展不足等瓶頸，并建議采用政府主導型的金融支持政策，發(fā)揮產(chǎn)業(yè)集群和環(huán)保金融激勵補償機制的作用[7]。

在分析方法方面，灰色關(guān)聯(lián)分析方法因其對數(shù)據(jù)要求較低，允許數(shù)據(jù)的非典型分布，近幾年廣泛用于金融發(fā)展和經(jīng)濟發(fā)展間的實證研究上。鄧莉等運用灰色關(guān)聯(lián)分析，研究農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)村經(jīng)濟兩者間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)貸款對經(jīng)濟支持影響較小[8]。田劍英和黃春旭以浙江小額貸款公司年度數(shù)據(jù)和GDP等數(shù)據(jù)為基礎，采用灰色關(guān)聯(lián)分析法來研究民間資本金融深化與農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的影響，發(fā)現(xiàn)小額貸款公司的貸款結(jié)構(gòu)對農(nóng)村經(jīng)濟影響較大[9]。劉思峰等梳理了從早期基于點關(guān)聯(lián)系數(shù)到廣義的灰色關(guān)聯(lián)模型，以及基于相似性和接近性視角的灰色關(guān)聯(lián)模型，最后提出了在面板數(shù)據(jù)上的拓展應用[10]。在金融效率分析方法方面，陶長琪和王志平梳理了隨機前沿法(SFA)的使用前提、分布假定、估計方法、異方差，以及探究效率外生影響因素等理論進展，并對全要素生產(chǎn)率的變化做了分解，評述了SFA在經(jīng)驗分析中的優(yōu)越性，并指出中國中觀經(jīng)濟中SFA應用存在的一些問題和缺陷[11]。邊文龍、王向楠從效率是否隨時間變化，及是否對效率項分布做出假設，將不同SFA模型進行分類，并系統(tǒng)地梳理了面板SFA模型的研究進展。最后，通過對比不同模型間的假設、參數(shù)和效率估計原理及過程和各自的針對性和適用性，對面板SFA模型的應用提出了建議[12]。在海洋產(chǎn)業(yè)融資效率測算方面，周昌仕和郇長坤運用DEA模型測評了54家涉海產(chǎn)業(yè)2008—2013年間融資效率，運用隨機效應面板模型檢驗其影響因素，并從資本市場、引入市場機制促進壟斷競爭性涉海企業(yè)理性投資、金融創(chuàng)新等方面提出了政策建議[13]。

綜上所述，已有文獻討論了金融發(fā)展對海洋產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的促進作用及海洋產(chǎn)業(yè)金融支持的優(yōu)化對策，但缺乏海洋經(jīng)濟與金融支持的關(guān)聯(lián)性分析，以及對三大海洋經(jīng)濟圈的實證比較，而海洋經(jīng)濟圈的比較分析對中國實現(xiàn)“海洋強國”戰(zhàn)略具有重要的借鑒。此外，已有研究對海洋產(chǎn)業(yè)金融支持效率的探討較少?；诖耍疚倪\用灰色關(guān)聯(lián)分析模型，首先探討中國北部、東部和南部三大海洋經(jīng)濟圈金融發(fā)展與海洋經(jīng)濟的關(guān)聯(lián)性，接著運用隨機前沿法SFA面板模型對海洋產(chǎn)業(yè)金融支持效率進行測算分析，并深入探討不同海洋經(jīng)濟圈的金融支持效率差異及其原因，以期為促進中國海洋經(jīng)濟發(fā)展及完善海洋經(jīng)濟金融支持政策提供決策參考。

三、金融發(fā)展與海洋經(jīng)濟灰色關(guān)聯(lián)分析

(一)灰色關(guān)聯(lián)分析法

因中國海洋產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)可得性較差，且不滿足典型分布特征，故選擇采用灰色關(guān)聯(lián)分析金融發(fā)展與海洋產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的相關(guān)性，可繞過傳統(tǒng)方法普遍對回歸分析樣本量大、數(shù)據(jù)需符合典型分布特征的要求。首先對序列進行無量綱處理，采用灰色關(guān)聯(lián)法分析序列曲線幾何形狀的相似程度，據(jù)此確定因子間的影響程度或因子對主行為的貢獻程度，進而判斷系統(tǒng)中因素間的關(guān)系密切程度。雖然有學者運用灰色關(guān)聯(lián)分析研究宏觀經(jīng)濟、農(nóng)村經(jīng)濟、工業(yè)等領(lǐng)域，但是據(jù)我們所知，尚無學術(shù)研究將此方法用于在海洋經(jīng)濟與金融發(fā)展領(lǐng)域，因而構(gòu)成本文方法上的創(chuàng)新。

灰色關(guān)聯(lián)分析法包括鄧氏灰色關(guān)聯(lián)分析模型、灰色絕對關(guān)聯(lián)度分析模型、灰色相關(guān)關(guān)聯(lián)分析模型和灰色綜合關(guān)聯(lián)分析模型。鄧氏灰色關(guān)聯(lián)分析基于接近性測度相似性?；疑^對關(guān)聯(lián)分析探究序列絕對量間的關(guān)系，灰色相關(guān)關(guān)聯(lián)分析主要分析序列相對于起始點的變化速率之間的關(guān)系?；疑C合關(guān)聯(lián)分析同時考慮了上述兩者，合成系數(shù)θ表示對兩者側(cè)重比例的確定。本文采用灰色綜合關(guān)聯(lián)分析對金融發(fā)展與海洋經(jīng)濟之間的關(guān)聯(lián)性進行分析。

(二)指標選取

1.海洋經(jīng)濟發(fā)展指標。采用海洋產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值。

2.金融發(fā)展程度指標。1)金融相關(guān)率FIR：金融相關(guān)率為衡量社會資產(chǎn)金融化程度的指標，是某時點上某地區(qū)金融資產(chǎn)價值總和與該地區(qū)經(jīng)濟活動總量的比率，反映金融深化程度。由于中國金融體系仍然是一個銀行主導的金融體系，因此可選取銀行存貸款余額數(shù)據(jù)來反映中國金融資產(chǎn)情況，即金融相關(guān)率由貸款余額與存款余額之和與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值來計算。2)金融業(yè)發(fā)展程度：即金融業(yè)增加值占GDP比重。金融業(yè)增加值反映金融業(yè)部門在一定時期內(nèi)通過從事金融服務或其他金融附屬活動創(chuàng)造的國民財富的價值總量，其占GDP的比重反映出金融業(yè)相對規(guī)模。3)證券融資比率：為股票成交額與GDP的比值，用于衡量直接融資方面證券市場的活躍情況。4)間接融資比率：為金融機構(gòu)貸款余額與GDP的比值，用于衡量間接融資渠道的活躍程度。上述4個指標對宏觀金融發(fā)展程度及金融業(yè)內(nèi)具體發(fā)展情況進行了層次性地刻畫，較為全面地反映了整體金融發(fā)展情況。

(三)數(shù)據(jù)處理和關(guān)聯(lián)度計算方法

本文數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國海洋統(tǒng)計年鑒》、萬得數(shù)據(jù)庫、《中國金融年鑒》、中國人民銀行網(wǎng)站、中國知網(wǎng)、中國經(jīng)濟社會發(fā)展統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫等，包括中國沿海地區(qū)[注]本文采用《中國統(tǒng)計年鑒》對沿海地區(qū)的劃分定義，沿海地區(qū)指有海岸線(大陸岸線和島嶼岸線)的地區(qū)，包括天津、河北、遼寧、山東、上海、浙江、江蘇、福建、廣東、廣西和海南11個省市。11個省市2006-2015年的海洋產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值等相關(guān)數(shù)據(jù)。根據(jù)海洋經(jīng)濟集聚和輻射情況發(fā)展差異，并對應《全國海洋經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃綱要》中的規(guī)劃，將海洋經(jīng)濟劃分為北部海洋經(jīng)濟圈、東部海洋經(jīng)濟圈和南部海洋經(jīng)濟圈，并分別計算三大海洋經(jīng)濟圈的金融發(fā)展情況和海洋產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的灰色關(guān)聯(lián)度?；疑P(guān)聯(lián)分析各序列原始數(shù)據(jù)如下表1至3所示。

表1 北部海洋經(jīng)濟圈海洋經(jīng)濟與金融發(fā)展相關(guān)指標

表2 東部海洋經(jīng)濟圈海洋經(jīng)濟與金融發(fā)展相關(guān)指標

表3 南部海洋經(jīng)濟圈海洋經(jīng)濟與金融發(fā)展相關(guān)指標

將海洋產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值年度數(shù)據(jù)作為因變量構(gòu)成參考序列Yi(k)；金融相關(guān)率、金融業(yè)發(fā)展程度、證券融資比率和間接融資比率作為自變量構(gòu)成比較數(shù)列Xi(k)。

Xi(k)=(xi(1)，xi(2)，…，xi(n))；Xj(k)

=(xj(1)，xj(2)，…，xj(n))

(1)

=xj(k)-xj(1)，k=1，2，…，n

(2)

其次，計算灰色關(guān)聯(lián)度，灰色關(guān)聯(lián)分析模型有以下3種形式，如式(3)、(4)、(5)所示：

(3)

(4)

ρij=θεij+(1-θ)γij

(5)

(四)實證結(jié)果

表4 灰色絕對關(guān)聯(lián)度結(jié)果

表5 灰色相對關(guān)聯(lián)度結(jié)果

表6 灰色綜合關(guān)聯(lián)度結(jié)果

從表4至表6可以看出，金融發(fā)展程度各指標與海洋產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值序列的關(guān)聯(lián)度均在0.5以上，說明三大圈的海洋經(jīng)濟發(fā)展與金融相關(guān)率、金融業(yè)發(fā)展程度、證券融資比率和間接融資比率等有較大的正相關(guān)關(guān)系，但不同子因素與母因素的關(guān)聯(lián)密切度不同。

從灰色絕對關(guān)聯(lián)度結(jié)果來看，關(guān)聯(lián)度水平在0.50～1之間，其中東部海洋經(jīng)濟圈和南部海洋經(jīng)濟圈的證券融資比率與海洋產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值關(guān)聯(lián)度在0.98左右，關(guān)聯(lián)密切度高。從灰色相對關(guān)聯(lián)度來看，關(guān)聯(lián)度水平相對較平均且總體較高，在0.7～0.96區(qū)間，其中東部海洋經(jīng)濟圈的金融相關(guān)度和北部的金融業(yè)發(fā)展程度的關(guān)聯(lián)度水平較高，分別為0.950 1和0.921 5，一定程度上反映了東部和北部的金融業(yè)深化發(fā)展對海洋經(jīng)濟的支持有較明顯的影響作用，在增長速率上具有較大的協(xié)同關(guān)聯(lián)關(guān)系。

從灰色綜合關(guān)聯(lián)度結(jié)果來看，其值較能綜合反映各變量在絕對值和變化速率兩方面的綜合關(guān)聯(lián)度。首先從區(qū)域間對比可得，金融深化程度、證券融資比率在東部經(jīng)濟圈海洋經(jīng)濟影響效果相對較明顯，該結(jié)果可能源于相比南部和北部，東部經(jīng)濟圈中海洋上市企業(yè)較多，規(guī)模較大，籌資交易較活躍；金融業(yè)的相對發(fā)展規(guī)模和間接融資比率在北部相對關(guān)聯(lián)密切度較高，說明北部更依賴于銀行間接融資渠道。從各指標均值情況可見東部總體金融發(fā)展與海洋經(jīng)濟關(guān)聯(lián)度較強，說明金融發(fā)展對東部海洋產(chǎn)出有較大正面影響，其次為北部經(jīng)濟圈，南部次之。

總的來說，金融支持對海洋經(jīng)濟的發(fā)展具有良好的促進作用。因此，為了加強金融支持對海洋產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的促進作用，須明確海洋產(chǎn)業(yè)的金融支持需求，疏通現(xiàn)有融資渠道，拓展創(chuàng)新融資模式。亟需充分發(fā)揮直接金融市場對海洋產(chǎn)業(yè)的支持作用，完善多層次資本市場，打破當前直接金融市場對許多海洋“歧視”而難以跨入其門檻獲取籌資的現(xiàn)狀，提高市場資金供求對接的效率，使不同風險收益特征要求的資金供給可以對應匹配到不同的海洋企業(yè)上來，如進一步探索產(chǎn)業(yè)投資基金、風險投資在海洋產(chǎn)業(yè)的運用等。政府和各類金融機構(gòu)還可針對性提供和挖掘海洋企業(yè)在產(chǎn)業(yè)升級、科研投入以及設備方面的資金需求新形勢，探索使多方共贏的新型融資模式。

四、中國海洋產(chǎn)業(yè)金融支持效率測算分析

灰色關(guān)聯(lián)分析結(jié)果顯示，中國北部、東部和南部海洋經(jīng)濟圈的經(jīng)濟發(fā)展與金融相關(guān)率、金融業(yè)發(fā)展程度、證券融資比率和間接融資比率等金融發(fā)展程度有較大的正相關(guān)關(guān)系，為了進一步檢驗金融支持對中國海洋產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的影響，本部分利用C-D生產(chǎn)函數(shù)構(gòu)建面板隨機前沿模型進行深入探討。

(一)金融支持效率含義

金融支持，即為了促進實體經(jīng)濟發(fā)展，向其提供各類金融工具和服務，以及通過優(yōu)惠政策、財政支持給予扶持和傾斜。具體而言，主要包括金融機構(gòu)、政府等通力合作為實體經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)提供的優(yōu)惠政策和開展的針對性工作，以及市場為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供金融工具的有效性、運用廣泛性和便利性。金融支持效率則可定義為資金投入轉(zhuǎn)變?yōu)楫a(chǎn)出的績效。測算金融支持效率可以量化金融支持的效果，而探究影響金融支持效率的因素將對提高金融支持效率起到指導作用。

(二)指標選取與模型構(gòu)建

根據(jù)上面的金融支持效率含義，本文選取單產(chǎn)出-多投入的隨機前沿分析法效率估計模型，來測算海洋產(chǎn)業(yè)的金融支持效率。相比非參數(shù)法DEA，隨機前沿方法(SFA)最大的優(yōu)越性在于將隨機因素對產(chǎn)出的擾動影響納入了估計模型中，考慮了由測量誤差等因素造成的隨機誤差，避免將隨機誤差成分不恰當?shù)赜嬋胄薯椫?。SFA由隨機確定前沿面，能綜合考慮隨機誤差和其他變量的可能干擾波動，因此在處理面板數(shù)據(jù)時能夠得到更加準確的結(jié)論。本文假設各模型中投入變量相互作用對產(chǎn)出影響較小，因此選用形式較簡潔的Cobb-Dougals生產(chǎn)函數(shù)，采用Battese和Coelli模型進行海洋產(chǎn)業(yè)金融支持效率的測算并進一步分析效率的影響因素[14-15]。

1）引入車輛實例，結(jié)合車輛知識，讓控制“活”起來，加入MATLAB仿真技術(shù)，讓課程“動”起來，這樣做會提升學生的興趣。

Battese和Coelli(1995)模型進一步考慮了效率的影響因素，模型如下：

Yit=xitβ+(Vit-Uit)，mit=zitδ

(6)

在運用模型前，可通過γ的取值來判斷是否有必要使用SFA模型，γ由可由下式計算而得：

(7)

由式(7)可見γ的取值在0到1之間，且當γ→0時，隨機擾動項v支配ε，技術(shù)無效率項u對ε影響小，在統(tǒng)計檢驗中，若γ=0成立，則說明樣本中所有個體都在生產(chǎn)前沿曲線上。此時沒有必要使用SFA模型，可直接使用OLS方法即可。需對待估計參數(shù)γ進行極大似然比檢驗，其檢驗統(tǒng)計量漸進服從混合X2分布。

本文的投入變量包括海洋產(chǎn)業(yè)間接融資額、海洋產(chǎn)業(yè)直接融資額、海洋科技金融支持、金融業(yè)增加值以及金融相關(guān)率5個變量，其中前3個變量為反映中微觀經(jīng)濟因素，后兩個變量反映宏觀經(jīng)濟因素，因此投入變量較全面地從金融工具、金融市場、金融業(yè)態(tài)到經(jīng)濟金融化程度由小到大多個維度反映了金融對海洋產(chǎn)業(yè)的影響。

表7 隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型變量指標列表

金融市場的籌資功能為金融支持產(chǎn)業(yè)發(fā)展的最主要形式。投入變量海洋產(chǎn)業(yè)間接融資額(Indirect Financing of Marine Industry，IFMI)反映海洋企業(yè)通過金融中介機構(gòu)獲取融資的情況。由于海洋企業(yè)非公開籌資的數(shù)據(jù)難以采集，且上市海洋企業(yè)籌資金額體量較大，具有一定代表性，因此采用歷年上市海洋企業(yè)的間接融資額來代表海洋產(chǎn)業(yè)通過間接融資渠道獲得的資金支持。海洋產(chǎn)業(yè)直接融資額(Direct Financing of Marine Industry，DFMI)反映海洋企業(yè)直接在市場上發(fā)行股票或者債券籌得的資金。同樣由于數(shù)據(jù)可得性原因，采用歷年上市海洋企業(yè)的間接融資額來反映海洋產(chǎn)業(yè)在證券市場上通過股票發(fā)行和債券發(fā)行籌得的資金。在現(xiàn)有文獻中不同學者對“涉海企業(yè)”、“海洋企業(yè)”界定不同。為使數(shù)據(jù)選取更嚴密和科學，在此須明確本研究樣本選取上市海洋企業(yè)的標準。

由于海洋產(chǎn)業(yè)非國際標準行業(yè)分類中行業(yè)各數(shù)據(jù)庫無官方或全面的上市海洋企業(yè)統(tǒng)計，本文于2018年3月通過整理搜狐財經(jīng)、金融界、萬德數(shù)據(jù)庫等海洋概念股主題報道、海洋產(chǎn)業(yè)八大細分產(chǎn)業(yè)分類以及個股深度資料信息等資料，最終選取符合遴選標準的上市海洋企業(yè)樣本76家，其中隸屬北部海洋經(jīng)濟圈中的上市海洋企業(yè)20家，東部海洋經(jīng)濟圈中的上市海洋企業(yè)29家，南部海洋經(jīng)濟圈中的上市海洋企業(yè)27家。對76家上市海洋企業(yè)各年度的間接融資額和直接融資額進行分年度統(tǒng)計整理。

表8 海洋上市企業(yè)樣本篩選標準

本文選取海洋科研機構(gòu)經(jīng)費收入(Marine Research Support，MRS)來代表海洋經(jīng)濟在科研方面得到的資金支持，由于《中國海洋統(tǒng)計年鑒》年度數(shù)據(jù)統(tǒng)計、編寫和出版具有一定時滯性，且出于對數(shù)據(jù)完整性和可得性的考慮，統(tǒng)一將樣本中其他指標數(shù)據(jù)時間跨度選取統(tǒng)一定為2006-2015年。

投入變量金融相關(guān)率(Financial Interrelation Ratio，F(xiàn)IR)和金融業(yè)增加值(Financial Value Added，F(xiàn)VA)已在上文指標選取中作出經(jīng)濟意義解釋，此處不再贅言。

(三)實證分析

1.三大海洋經(jīng)濟圈金融支持效率測算

本文采用Battese和Coelli模型進一步測算中國沿海11個省份2006-2015年的海洋產(chǎn)業(yè)金融支持效率。模型將海洋產(chǎn)業(yè)融資額、海洋產(chǎn)業(yè)財政支持、海洋產(chǎn)業(yè)科技金融支持、海洋產(chǎn)業(yè)人員投入作為投入變量，從資本市場、政府財政以及海洋科研機構(gòu)三方面產(chǎn)生金融支持；并將全社會固定投資額、金融相關(guān)率和金融效率等衡量地區(qū)金融發(fā)展深度和廣度的指標作為影響因素。

運用Frontier 4.1軟件測算結(jié)果如表9。

從表9結(jié)果可以看出，變差率γ=0.772，且在1%水平下顯著，表明生產(chǎn)函數(shù)方程中的復合擾動項方差中絕大部分來自于技術(shù)非效率項，證明了采用SFA模型考察海洋產(chǎn)業(yè)金融支持效率的科學合理性。

表9 生產(chǎn)函數(shù)參數(shù)估計結(jié)果

注：*、**、***分別表示10%、5%、1%的水平上顯著。下同。

四個投入變量均對海洋產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值具有正向提升作用，其中海洋科技金融支持、海洋產(chǎn)業(yè)財政支持和海洋產(chǎn)業(yè)人員數(shù)量在1%水平具有顯著正向影響。可見，政府的財政投入和金融對海洋科研機構(gòu)的支持有效推動了海洋產(chǎn)業(yè)的增長，體現(xiàn)了在海洋產(chǎn)業(yè)這一戰(zhàn)略性領(lǐng)域，政府資金對其產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的長期大額資金支持發(fā)揮重要作用，彌補市場配置資源的不足，并發(fā)揮先行引導作用。另一方面，海洋產(chǎn)業(yè)融資額的系數(shù)不顯著，表明上市海洋企業(yè)通過資本市場和銀行信貸獲得融資支持的渠道需要進一步疏通和加強。中國海洋企業(yè)在主板市場上市融資的數(shù)量較少，由于正規(guī)資本市場門檻較高，許多高風險且處于成長期規(guī)模較小的海洋企業(yè)較難獲得直接股權(quán)融資。因此要充分發(fā)揮多層次資本市場作用，并進一步深化商業(yè)性金融對海洋產(chǎn)業(yè)的支持。

在影響因素上，金融相關(guān)率的系數(shù)δ2=-1 241.745，且在5%水平上顯著，表明金融相關(guān)率對海洋產(chǎn)業(yè)的金融支持效率有明顯的正向促進作用，中國融資市場化程度或經(jīng)濟貨幣化程度結(jié)構(gòu)越高，將進一步促進金融對海洋產(chǎn)業(yè)發(fā)揮“輸血”作用。而金融效率的系數(shù)δ3=491.044，在10%水平上顯著，表明金融效率對海洋產(chǎn)業(yè)的金融支持效率顯著負相關(guān)。金融效率衡量金融系統(tǒng)將儲蓄轉(zhuǎn)化為貸款的效率，該系數(shù)的估計結(jié)果一定程度上反映了金融系統(tǒng)出現(xiàn)信貸過熱時，為追求高回報通常傾向于將信貸投放于房地產(chǎn)等行業(yè)，而海洋產(chǎn)業(yè)在獲取信貸支持上由于其大額長期的資金需求、投資回報期長、面臨較大的開發(fā)風險、操作風險、自然災害風險等，從而處于獲取信貸的劣勢。盡管對于海洋產(chǎn)業(yè)來說銀行貸款是其最重要的融資渠道，但金融機構(gòu)的趨利性使得其業(yè)務重點和發(fā)展方向很難自發(fā)地向海洋產(chǎn)業(yè)傾斜。即存款金融機構(gòu)其他類型的信貸的加速轉(zhuǎn)化可能對海洋產(chǎn)業(yè)的銀行融資產(chǎn)生了一定“擠出”效應。

2.省際海洋金融支持效率時空差異分析

1) 省際海洋金融支持效率總體時空特征

為進一步考察中國海洋產(chǎn)業(yè)金融支持效率的演變特征，表10給出了2006-2015年沿海地區(qū)11個省份的金融支持效率的時空變化趨勢。

表10 海洋產(chǎn)業(yè)金融支持效率的時空變化

圖1 三大海洋經(jīng)濟圈海洋產(chǎn)業(yè)金融支持效率變化情況圖

縱向來看，2006年以來，除在個別年份個別省份金融支持效率有所波動外，中國沿海省份的海洋產(chǎn)業(yè)金融支持效率總體呈現(xiàn)波動上升態(tài)勢，效率水平在10年間增長了約40%。其中10年間金融支持效率均值最高的上海增長幅度最小，2015年較2006年增長了5.7%；而金融支持效率均值最低的廣西，盡管在2015年仍然為11個沿海省份中效率最低的省份，但2015年其效率水平相比2006年增長了146.6%至0.474 6。可見，低效率省份增長速度高于高效率省份，且反映了中國對海洋產(chǎn)業(yè)的金融支持成效逐年擴大，尤其是顯著推動了廣西、海南等海洋產(chǎn)業(yè)相對薄弱的省份進一步發(fā)展。

橫向來看，海洋產(chǎn)業(yè)金融支持效率平均值排名前三的為上海(0.902 5)、山東(0.889 2)、廣東(0.859 7)，分別來自東部海洋經(jīng)濟圈、北部海洋經(jīng)濟圈和南部海洋經(jīng)濟圈，三者均值差異較小。而效率平均值排名后三位的為河北(0.611 8)、海南(0.502 7)和廣西(0.474 6)，其中海南和廣西均處于南部海洋經(jīng)濟圈。可見三大海洋經(jīng)濟圈的效率形成了“三圈三極”的格局；圈內(nèi)各省海洋產(chǎn)業(yè)發(fā)展不均衡，差異較大，尤其是南部海洋經(jīng)濟圈中廣東和效率均值較低的廣西、海南差距較大，圈內(nèi)兩省間效率差值最大約為0.36。相對來說，東部海洋經(jīng)濟圈中的三個省份差距較小，圈內(nèi)兩省間效率差值最大約為0.11。

將各省效率按三大海洋經(jīng)濟圈進行劃分并求各經(jīng)濟圈的平均效率得到圖1。由圖1可看出，東部海洋經(jīng)濟圈的海洋產(chǎn)業(yè)金融支持效率最高，效率均值水平在0.71～0.92區(qū)間內(nèi)，北部海洋經(jīng)濟圈次之，效率均值水平在0.62～0.85之間；南部海洋經(jīng)濟圈金融支持效率最低，效率均值水平在0.47～0.78區(qū)間。

面對“三圈三極”的格局，未來應發(fā)揮經(jīng)濟圈中核心省市的輻射作用，由點到面帶動創(chuàng)新發(fā)展模式。在各個海洋經(jīng)濟圈內(nèi)，充分發(fā)揮其海洋經(jīng)濟示范省市的帶動作用，如海洋強省山東、浙江省舟山群島新區(qū)、廣東、上海等。尤其對于南部經(jīng)濟圈，亟需政府通過規(guī)劃和各類政策將資源匯集起來，對海洋經(jīng)濟相對較弱的海南、廣西兩個省份有針對性的扶助和培育，促進圈內(nèi)省份的合作，發(fā)揮效率高的省份的輻射作用和帶動作用。

2) 海洋產(chǎn)業(yè)金融支持效率演化分析

將各省份的海洋產(chǎn)業(yè)金融支持效率計算結(jié)果輸入Stata14軟件，計算各年度金融支持效率核密度分布。本文選取2006、2010和2015年3個年份計算結(jié)果繪制中國海洋產(chǎn)業(yè)金融支持效率核密度分布圖，通過對不同時期的比較，可看出中國海洋產(chǎn)業(yè)金融支持效率的動態(tài)變化特征。

圖2 海洋產(chǎn)業(yè)金融支持效率核密度分布

首先，從位置上來看，3個年度的核密度分布曲線成向右平移態(tài)勢，表明海洋產(chǎn)業(yè)金融支持效率逐年提升；其次，從峰度上來看，峰值逐漸向右移動，且呈現(xiàn)右偏的形狀，表明各個地區(qū)的金融支持效率都在不斷增加；形狀上看，效率呈現(xiàn)單峰狀態(tài)，且各地區(qū)效率的區(qū)間跨度越來越小，不斷向右集中，可見低效率地區(qū)發(fā)展速度高于高效率地區(qū)，地區(qū)間的差距不斷縮小?？傮w來說效率趨于均衡，向高水平發(fā)展。

3)海洋產(chǎn)業(yè)金融支持效率空間差異分析

省際及圈際效率時空特征分析見圖3。

參考海洋經(jīng)濟效率相關(guān)文獻，本文也將海洋產(chǎn)業(yè)金融支持效率劃分為6個等級：低效(0～0.400)，中低效率(0.401～0.500)，一般效率(0.501～0.600)，中高效率(0.601～0.700)，較高效率(0.701～0.800)，高效率(0.801～1)[16]。

如圖3所示，2006年主要省份處于一般效率水平和中高效率，一般效率包括有河北、江蘇和遼寧；中高效率水平包括有天津、浙江和福建；較高效率水平有山東和廣東；在該年只有上海為高效率水平地區(qū)；低效率的地區(qū)包括河北、廣西和海南。一般效率以上的地區(qū)主要來自于在東部海洋經(jīng)濟圈和北部海洋經(jīng)濟圈，南部海洋經(jīng)濟圈圈內(nèi)各省效率水平分化較大，廣東的效率水平較高，廣西和海南兩省效率水平低。

2010年各省份效率水平相比2006年均有所提升，開始形成了高效率聚集的空間格局，11個沿海省份中有7個地區(qū)躋身至高效率，包括天津、山東、江蘇、浙江、福建、廣東以及在2006已處于高效率水平的上海；其中天津、浙江、福建上升了兩個效率等級，江蘇上升了三個效率等級。遼寧、廣西兩省也都分別上升了一個效率等級，分別至中高效率和中低效率；海南上升兩個效率等級至一般效率。從3個海洋經(jīng)濟圈來看，在2010年，東部海洋經(jīng)濟圈內(nèi)3個省份均達到了高效率水平；北部海洋經(jīng)濟圈內(nèi)4個省份占據(jù)前4個效率等級，平均來說處于中高至較高效率水平；而南部海洋經(jīng)濟圈繼續(xù)分化，廣東、福建效率水平較高而廣西、海南效率水平落后。

2015年各省份效率水平有進一步的提升，11個沿海省份都達到了一般效率以上的水平，天津—廣東沿海7個省形成了高效率聚集帶，進一步發(fā)揮協(xié)同作用。2010年的5個高效率省份在2015年效率水平也均有所增長，其中山東、江蘇效率水平相比2010年約有8%-9%的增長，廣東效率水平增長了約7%至0.966超過上海并成為11省中效率最高的省份。相比2010年效率水平，11個省份中河北效率水平增幅最大，增長了約31%；廣西和海南的效率水平也有較大的提升，分別較2010年增長了約26%～27%至一般效率和中高效率。東部海洋經(jīng)濟圈繼續(xù)維持高效率水平，北部和南部海洋經(jīng)濟圈均各自有兩個高效率水平省份，但南部海洋經(jīng)濟圈發(fā)展仍然較不平衡，廣西和海南效率水平在11個沿海省份相對落后。

出現(xiàn)上述效率發(fā)展趨勢和格局的原因離不開中國政策支持推動支持海洋經(jīng)濟發(fā)展的金融服務和金融創(chuàng)新的積極探索和嘗試。自2010年4月以來，經(jīng)國務院批準，山東、浙江、廣東和福建、天津先后被確定為全國海洋經(jīng)濟發(fā)展試點地區(qū)。2011—2013年，國務院相繼批復了《山東半島藍色經(jīng)濟區(qū)發(fā)展規(guī)劃》《浙江海洋經(jīng)濟發(fā)展示范區(qū)規(guī)劃》《廣東海洋經(jīng)濟綜合試驗區(qū)發(fā)展規(guī)劃》和《福建海峽藍色經(jīng)濟試驗區(qū)發(fā)展規(guī)劃》《天津海洋經(jīng)濟發(fā)展試點工作方案》。五省通過一系列舉措加強金融支持海洋產(chǎn)業(yè)發(fā)展，推動設立專業(yè)化金融機構(gòu)，以及政府與金融機構(gòu)簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議，加大對海洋經(jīng)濟的資金投放，推動涉海資產(chǎn)抵押、融資租賃、發(fā)展離岸金融以及涉海保險創(chuàng)新等，取得了積極成效，相比2006年5省效率水平取得了34%～53%的提升。此外，較好的海陸經(jīng)濟基礎也給個別高效率地區(qū)一定先發(fā)優(yōu)勢。效率水平較高的廣東、上海、浙江，陸域經(jīng)濟基礎較好，為海洋經(jīng)濟發(fā)展提供較為充足的資金和技術(shù)資源支持；山東、天津、上海、廣東等省海洋經(jīng)濟基礎較好，重視海洋資源的合理利用和沿海環(huán)境的保護，并較早開始逐漸轉(zhuǎn)變海洋經(jīng)濟發(fā)展方式，海洋戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展較快，因此金融支持的投入在該基礎上可更有效推動海洋經(jīng)濟在量和質(zhì)上的提升。而廣西、海南、河北本身海洋經(jīng)濟基礎較差，資金對海洋產(chǎn)業(yè)的支持力度小，海洋產(chǎn)業(yè)規(guī)模優(yōu)勢尚未形成，海洋戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展較滯后。海南與廣西的海洋總產(chǎn)出在2006—2015年間維持較低水平，2015年分別為廣東總量的7.5%和7.3%左右，其海洋生產(chǎn)總值占地區(qū)生產(chǎn)總值比重分別為27%和6.7%，與海南和廣西的海洋資源體量不匹配。

效率區(qū)域差異演化分析見表11。

表11 金融支持效率變異系數(shù)和均值

由測算得到的海洋經(jīng)濟效率值，結(jié)合標準差可計算得到變異系數(shù)，如表11所示，反映了沿海各省的標準差和變異系數(shù)隨時間的演變過程。標準差可反映區(qū)域的絕對差異，變異系數(shù)可反映區(qū)域的相對差異[17]。效率的標準差在10年間呈現(xiàn)小幅波動、總體相對平穩(wěn)的態(tài)勢，基本穩(wěn)定在0.17的水平上，表明各地區(qū)效率的絕對差異相對穩(wěn)定。效率的變異系數(shù)呈現(xiàn)波動中總體小幅下降的態(tài)勢，從2006年的0.311 6下降到了2015年的0.175 4，表明沿海各省的海洋產(chǎn)業(yè)金融支持效率區(qū)域間的相對差距不斷縮小。一方面，國家將海洋提升至國家戰(zhàn)略地位，沿海各省市也紛紛出臺了具體的政策支持和文件落實，促進海洋經(jīng)濟增長，縮小了區(qū)域間的差距；但由于金融對海洋產(chǎn)業(yè)的支持也離不開各省本身的金融發(fā)展程度和經(jīng)濟基礎的環(huán)境支持，部分沿海省份間經(jīng)濟發(fā)展基礎、金融深度、金融市場發(fā)展程度差異大，海洋產(chǎn)業(yè)金融支持效率的增長受地區(qū)各地區(qū)經(jīng)濟金融水平的局限，因此地區(qū)間效率的絕對差異相對穩(wěn)定。

3.海洋金融支持效率影響因素分析

本文選取的海洋金融支持效率的可能影響因素有：地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平(地區(qū)總生產(chǎn)值，pgdp)、海洋經(jīng)濟發(fā)展水平(海洋產(chǎn)業(yè)總生產(chǎn)值占地區(qū)總生產(chǎn)值比例，gpro)、海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(海洋第三產(chǎn)業(yè)比例，tpro)、政策性金融支持便利程度(政策性銀行網(wǎng)點數(shù)、ncbank)商業(yè)性金融支持便利程度(商業(yè)銀行網(wǎng)點數(shù)、cbank)海洋產(chǎn)業(yè)勞動投入(涉海人員數(shù)量，labor)和海洋產(chǎn)業(yè)資本投入(海洋產(chǎn)業(yè)資本存量，capital)，其中涉海人員數(shù)量和資本存量為控制變量。借鑒Goldsmith在1951年提出的永續(xù)盤存法，對海洋資本存量進行估算。具體方法是：Kt=It+(1-δt)Kt-1，其中，Kt表示t年的海洋資本存量；Kt-1表示t-1年的海洋資本存量；It表示t年的海洋投資，δt表示t年的資本折舊率。借鑒張軍等的做法[18]，首先將海洋生產(chǎn)總值折算成以2006年為基期的不變海洋產(chǎn)值。根據(jù)沿海省份的地區(qū)海洋生產(chǎn)總值與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值進行折算得到沿海省份基期的地區(qū)海洋資本存量，δ取值為9.6%[18]。選擇固定資本形成總額作為投資指標，同樣以地區(qū)海洋生產(chǎn)總值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例來對固定資本形成總額進行折算，作為沿海省份的海洋固定資本形成總額，以2006年為基期折算成不變價格投資。

采用Tobit模型進行回歸分析，樣本數(shù)據(jù)為11個沿海省份2006—2015年的面板數(shù)據(jù)，回歸結(jié)果如表12所示。

表12 海洋產(chǎn)業(yè)金融支持效率影響因素回歸結(jié)果

1) 地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展總體水平、海洋經(jīng)濟發(fā)展水平

由回歸結(jié)果可看出，地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展總體水平、海洋經(jīng)濟發(fā)展水平對海洋金融支持效率產(chǎn)生顯著正向作用。地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平每提高一個單位，海洋金融支持效率提高0.219 8個單位。地區(qū)的經(jīng)濟基礎給海洋經(jīng)濟發(fā)展起到了必要的支撐作用，經(jīng)濟基礎較好的省份可給海洋經(jīng)濟注入更多的經(jīng)濟投入和金融支持。另外，海洋經(jīng)濟發(fā)展水平每提高一個單位，海洋金融支持效率提高0.167 4個單位。海洋經(jīng)濟發(fā)展水平也反映了地區(qū)經(jīng)濟總體發(fā)展對海洋經(jīng)濟的依賴程度或重視程度，或者說海洋經(jīng)濟對地區(qū)經(jīng)濟總體貢獻程度。海洋經(jīng)濟對總體經(jīng)濟貢獻越大，地區(qū)對海洋經(jīng)濟越重視，相關(guān)政策和經(jīng)濟金融上的投入越大，形成一個海洋經(jīng)濟發(fā)展、地區(qū)對海洋經(jīng)濟重視程度提高、金融支持加大的正反饋效應，從而推動金融支持效率不斷提高。

2) 政策性金融支持便利程度和海洋產(chǎn)業(yè)勞動投入

回歸結(jié)果顯示，政策性金融支持便利程度和海洋人力資本對海洋金融支持效率起到負向作用。該結(jié)果可能反映了當前政策性金融對海洋產(chǎn)業(yè)的金融支持效果尚未真正發(fā)揮作用，一方面政策性金融對海洋的融資支持力度在不斷加大的同時，可能由于資金有效使用不足、資金投向的海洋項目創(chuàng)造經(jīng)濟效益能力不足等，導致海洋產(chǎn)業(yè)金融資源配置效率較低。政策性金融須進一步與海洋實體經(jīng)濟發(fā)展需求相適應，提高對海洋中小企業(yè)融資服務的靈活性和多樣性，一方面提高政策性金融的風險防控能力，另一方面加強政府、企業(yè)、金融機構(gòu)間的信息共享，推動政策性金融機構(gòu)與地方海洋行政主管部門共同組織涉海項目與政策、金融產(chǎn)品和服務雙向推介會，提升政策性金融支持效率。

另外，回歸結(jié)果顯示，海洋產(chǎn)業(yè)的勞動對海洋產(chǎn)業(yè)金融支持效率呈負向影響，一定程度反映了一方面中國涉海就業(yè)人員數(shù)量規(guī)模在擴大，但從事海洋科研的專業(yè)人才比重較低，整體行業(yè)的人力資本較低，因此人員規(guī)模上的單方面擴大難以對海洋產(chǎn)業(yè)金融支持效率起到較好促進作用，未來需要進一步增大海洋科技人才的儲備，發(fā)揮海洋科研人才對海洋產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新推動作用。

3) 海洋產(chǎn)業(yè)資本投入、海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和商業(yè)性金融支持便利程度

回歸結(jié)果顯示，海洋產(chǎn)業(yè)資本投入、海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和商業(yè)性金融支持便利程度對海洋產(chǎn)業(yè)金融支持效率的作用不顯著。這反映了海洋產(chǎn)業(yè)資本投入對海洋金融支持效率的作用尚未有效發(fā)揮。海洋產(chǎn)業(yè)的資本存量越高，意味著海洋產(chǎn)業(yè)有越高的技術(shù)水平、資本含量高、高技術(shù)的生產(chǎn)設備等。因此隨著海洋產(chǎn)業(yè)資本投入的增加，海洋技術(shù)不斷進步，相同的金融支持可給海洋產(chǎn)業(yè)帶來更大增量產(chǎn)出，提升海洋金融支持效率。

海洋第三產(chǎn)業(yè)所占比重提高，一方面是產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級的體現(xiàn)，但海洋產(chǎn)業(yè)的新增長極——海洋戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，并不完全集中于第三產(chǎn)業(yè)，其中包括海洋生物產(chǎn)業(yè)、海洋能源產(chǎn)業(yè)、海水利用產(chǎn)業(yè)、海洋制造與工程產(chǎn)業(yè)、海洋物流產(chǎn)業(yè)、海洋旅游業(yè)、海洋礦業(yè)等6大產(chǎn)業(yè)，涉及到第二產(chǎn)業(yè)，具有高新技術(shù)支撐、資源消耗低、綜合效益好、市場前景廣闊等優(yōu)勢，在轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式、實現(xiàn)跨越式發(fā)展方面優(yōu)勢突出。因此，海洋產(chǎn)業(yè)金融支持效率的提升僅僅通過第三產(chǎn)業(yè)比重的提高是不夠的，更要重點加大對海洋戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的資金支持和成果轉(zhuǎn)化的推動，優(yōu)化內(nèi)部產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

另外，商業(yè)性金融對海洋產(chǎn)業(yè)金融支持效率作用不顯著。一方面，從現(xiàn)狀來說，商業(yè)銀行總體來說對海洋產(chǎn)業(yè)的信貸支持相對較弱，盡管海洋產(chǎn)業(yè)主要的融資渠道來源于間接金融，但從商業(yè)銀行角度來說，鑒于海洋產(chǎn)業(yè)的風險收益特性和商業(yè)銀行的安全性、流動性、效益性的考量，投放于自然災害風險較大、收益不確定性大、回收期較長的數(shù)量眾多但規(guī)模小的海洋產(chǎn)業(yè)的信貸投入比重低，阻礙了商業(yè)性金融對海洋經(jīng)濟支持功能的充分發(fā)揮。因此，一方面商業(yè)銀行網(wǎng)點數(shù)的增加提高了商業(yè)銀行對海洋產(chǎn)業(yè)金融支持的便利性和可獲得性，但另一方面商業(yè)銀行對其他行業(yè)企業(yè)的信貸傾向性也對海洋產(chǎn)業(yè)的信貸投入產(chǎn)生一定“擠出”效應，上述負向作用和商業(yè)銀行作為金融中介的正向作用兩者疊加導致其支持作用有限。因此，商業(yè)銀行應加大對海洋產(chǎn)業(yè)中小企業(yè)風險定位、風險監(jiān)測和解決信息不對稱等上的創(chuàng)新，創(chuàng)新貸款模式，提升風險防控能力，進而真正發(fā)揮商業(yè)銀行對實體經(jīng)濟的輸血造血作用。

五、結(jié)論與建議

本文首先通過灰色關(guān)聯(lián)分析模型測算了三大海洋經(jīng)濟圈的金融發(fā)展與海洋經(jīng)濟發(fā)展的相關(guān)性，驗證了金融發(fā)展對海洋經(jīng)濟具有較好的金融支持關(guān)聯(lián)性；接著運用SFA模型進一步測算了11個省份的金融支持效率，并利用Tobit回歸模型分析了金融支持效率的影響因素。結(jié)果顯示：中國對海洋產(chǎn)業(yè)的金融支持成效逐年擴大，其中東部海洋經(jīng)濟圈效率最高，其次是北部海洋經(jīng)濟圈和南部海洋經(jīng)濟圈。三大海洋經(jīng)濟圈的效率形成了“三圈三極”的格局，圈內(nèi)各省海洋產(chǎn)業(yè)發(fā)展不均衡，差異較大；總體來說效率趨于均衡，向高水平發(fā)展。地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展總體水平、海洋經(jīng)濟發(fā)展水平和海洋資本投入對海洋金融支持效率產(chǎn)生正向作用。

本文通過一系列實證研究為未來進一步發(fā)展中國海洋經(jīng)濟指明了方向。基于中國當前海洋經(jīng)濟效率的空間差異，未來應充分發(fā)揮經(jīng)濟圈中核心省市的輻射作用，由點到面帶動創(chuàng)新發(fā)展模式。在金融支持方面，未來須進一步明確海洋產(chǎn)業(yè)金融支持需求，積極探索海洋產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新融資模式；健全金融支持服務體系，完善海洋產(chǎn)業(yè)融資渠道。推進開發(fā)性金融發(fā)展，市場機制和政府引導共同助力，國家開發(fā)銀行等開發(fā)性金融機構(gòu)可通過設立海洋產(chǎn)業(yè)專項貸款、實行投貸聯(lián)動等形式支持海洋產(chǎn)業(yè)項目，或通過銀團貸款、PPP模式等形式推進海洋產(chǎn)業(yè)重大基建項目，實現(xiàn)從海洋大國向海洋強國轉(zhuǎn)變。同時發(fā)揮好政策性金融和商業(yè)性金融的合力，加大商業(yè)銀行在海洋企業(yè)貸款上的傾斜，并積極發(fā)揮政府財政在支持海洋產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的先導性作用。