金融發(fā)展、產(chǎn)業(yè)集聚與企業(yè)融資約束

黃鵬翔 梁雙陸 黃翔

（1.復(fù)旦大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，上海200433；2.云南大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，昆明650091；3.廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)創(chuàng)業(yè)教育學(xué)院，廣州510320）

一、引言

改革開放40年來，我國經(jīng)濟(jì)取得了舉世矚目的成就，經(jīng)濟(jì)規(guī)模不斷壯大，綜合實(shí)力顯著增強(qiáng)。2010年我國的經(jīng)濟(jì)規(guī)模超過日本，成為僅次于美國的第二大經(jīng)濟(jì)體（盛丹和王永進(jìn)，2013）。然而相比于宏觀經(jīng)濟(jì)總量的快速增長，我國企業(yè)在發(fā)展中卻受到多種阻礙，制約企業(yè)在國際競爭中核心競爭力的形成。其中，融資約束被認(rèn)為是制約企業(yè)，特別是民營企業(yè)成長和發(fā)展的關(guān)鍵障礙之一（Claessens & Tzioumis, 2006; 盛丹和王永進(jìn)，2013）。在我國經(jīng)濟(jì)面臨新常態(tài)的背景下，積極探討和深入研究融資約束對企業(yè)成長與發(fā)展的影響過程與機(jī)制，對促進(jìn)我國企業(yè)快速成長，以及推動(dòng)我國經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

自從Fazzri et al(1988)研究融資約束以來，國內(nèi)外學(xué)者便積極探討緩解企業(yè)融資約束的積極因素及作用機(jī)制。現(xiàn)有研究表明，產(chǎn)業(yè)集聚對企業(yè)融資約束的緩解有積極作用，在我國正式金融尚未完善之際，它可以在一定程度上扮演金融市場的角色。Long and Zhang(2011)的研究表明產(chǎn)業(yè)集聚增加了企業(yè)的商業(yè)信貸可得性。盛丹和王永進(jìn)（2013）的研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)集聚有助于促進(jìn)信貸資源向民營企業(yè)和那些關(guān)系密集型企業(yè)流動(dòng)，有助于提高信貸資源的配置效率，從而降低企業(yè)的融資成本。茅銳（2015）則利用中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫，基于投資-現(xiàn)金流敏感性模型，實(shí)證研究表明產(chǎn)業(yè)集聚通過提高固定資產(chǎn)折變概率這一機(jī)制緩解了企業(yè)的融資約束水平。這些研究均在一定程度上證明產(chǎn)業(yè)集聚能夠緩解企業(yè)融資約束。然而，這些研究大多僅站在企業(yè)和產(chǎn)業(yè)端分析問題，而很少將金融市場端納入整體分析框架中。雖然產(chǎn)業(yè)集聚能在一定程度上緩解企業(yè)的融資約束水平，但是金融市場同樣起著重要的作用，特別是當(dāng)企業(yè)面臨較大的投資機(jī)會(huì)面臨巨大的資金缺口時(shí)，產(chǎn)業(yè)集聚對解決企業(yè)融資的作用有限，這時(shí)企業(yè)仍然需要通過金融市場進(jìn)行融資。從現(xiàn)實(shí)情況來看，企業(yè)融資約束較低的企業(yè)往往位于產(chǎn)業(yè)集聚度和金融集聚度高的區(qū)域，我國的東部地區(qū)如北京、上海、廣州和深圳等在這方面表現(xiàn)得尤為突出。這種“雙發(fā)展”、“雙集聚”的發(fā)展模式，對地區(qū)乃至全國經(jīng)濟(jì)和金融的發(fā)展起著不可磨滅的作用，在企業(yè)層面上則表現(xiàn)為緩解了企業(yè)的融資約束水平。因此，僅考慮產(chǎn)業(yè)集聚對企業(yè)融資約束的作用，而不將金融市場納入分析框架，并不能合理地揭示融資約束的緩解機(jī)制。

本研究將金融市場納入分析框架，研究產(chǎn)業(yè)集聚和金融發(fā)展的交互作用下緩解企業(yè)融資約束的效應(yīng)及其機(jī)制，豐富了現(xiàn)有相關(guān)研究文獻(xiàn)。與以往的研究相比，這是本文的創(chuàng)新點(diǎn)之一。另外，本研究也可為我國的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡提供一種更全面的解釋，從而對促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)增長的實(shí)踐具有重要意義。

本文余下部分安排如下：第二部分為理論機(jī)制分析與假設(shè)提出；第三部分為實(shí)證分析；第四部分為研究結(jié)論與提出相應(yīng)的政策建議。

二、理論機(jī)制分析與假設(shè)提出

企業(yè)普遍面臨融資約束問題。公司金融理論認(rèn)為，企業(yè)存在融資約束的根本原因在于信息不對稱，因此任何能夠降低企業(yè)信息不對稱水平的因素均能夠緩解企業(yè)融資約束。在現(xiàn)實(shí)中，企業(yè)進(jìn)行融資時(shí)，由于信息不對稱，金融機(jī)構(gòu)往往會(huì)要求企業(yè)以一定的資產(chǎn)進(jìn)行抵押，以降低投資風(fēng)險(xiǎn)，提高貸款意愿程度。因此，提高企業(yè)資產(chǎn)可抵押性、降低信息不對稱水平是產(chǎn)業(yè)集聚和金融發(fā)展緩解企業(yè)融資約束的重要機(jī)制之一。

（一）金融發(fā)展、產(chǎn)業(yè)集聚與資產(chǎn)可抵押性

產(chǎn)業(yè)集聚的實(shí)質(zhì)為企業(yè)集聚，而企業(yè)作為固定資產(chǎn)的使用者，產(chǎn)業(yè)集聚便將固定資產(chǎn)的使用者集中在一個(gè)區(qū)域（茅銳，2015）。在產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)內(nèi)，存在著大量具有前向關(guān)聯(lián)和后向關(guān)聯(lián)的企業(yè)，這些企業(yè)大多具有相似和關(guān)聯(lián)的性質(zhì)，如生產(chǎn)同質(zhì)產(chǎn)品、處在不同的產(chǎn)業(yè)鏈上等。同時(shí)，由于地理位置上的便利性，企業(yè)間的交流比較頻繁，容易建立起企業(yè)間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，這有助于促進(jìn)企業(yè)間關(guān)系的形成。因此，在產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)內(nèi)的企業(yè)更加容易接受彼此的固定資產(chǎn)，從而企業(yè)的資產(chǎn)可抵押性提高。Long and zhang（2011）、盛丹和王永進(jìn)（2013a,b）在研究產(chǎn)業(yè)集聚與企業(yè)融資的關(guān)系時(shí)，結(jié)果表明產(chǎn)業(yè)集聚促進(jìn)企業(yè)間關(guān)系的形成，進(jìn)而增加了企業(yè)的商業(yè)信貸。茅銳（2015）的研究則表明，產(chǎn)業(yè)集聚可以通過提高固定資產(chǎn)的折變能力來降低企業(yè)的融資約束。這些研究均在一定程度上證明了產(chǎn)業(yè)集聚能夠提高資產(chǎn)的可抵押性。

在產(chǎn)業(yè)集聚增強(qiáng)企業(yè)資產(chǎn)可抵押性的過程中，金融市場扮演著重要的角色。金融發(fā)展可以放大產(chǎn)業(yè)集聚增強(qiáng)資產(chǎn)可抵押性的效應(yīng)。前面的分析提到，產(chǎn)業(yè)集聚有助于提高固定資產(chǎn)的可抵押性，而金融發(fā)展則聯(lián)結(jié)了固定資產(chǎn)的折變。企業(yè)在進(jìn)行外部融資時(shí)，往往會(huì)將固定資產(chǎn)作為抵押物，而固定資產(chǎn)的抵押性如何，一方面取決于固定資產(chǎn)本身的價(jià)值和變現(xiàn)概率，另一方面還要取決于金融市場的接納能力。若金融發(fā)展不成熟，缺乏對固定資產(chǎn)進(jìn)行評估的必要的知識(shí)、技術(shù)和人才，則固定資產(chǎn)的可抵押性仍然較低；若金融發(fā)展程度較高，則固定資產(chǎn)的可抵押性就會(huì)增強(qiáng)。因此金融發(fā)展可以放大產(chǎn)業(yè)集聚增強(qiáng)資產(chǎn)可抵押性的效應(yīng)。

（二）資產(chǎn)可抵押性與企業(yè)融資約束

現(xiàn)有理論和研究表明，提高資產(chǎn)可抵押性可以降低企業(yè)的融資約束。抵押融資事實(shí)上是一種事后保障機(jī)制，它可以降低企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)之間的信息不對稱水平，減少逆向選擇、道德風(fēng)險(xiǎn)、代理問題和金融摩擦等問題（Firth等，2012），從而使金融機(jī)構(gòu)面臨較小的貸款風(fēng)險(xiǎn)，貸款的意愿增強(qiáng)，從而有助于緩解企業(yè)的融資約束。另外，抵押融資可以向投資者傳遞一種正面信息，提高信息披露質(zhì)量，降低企業(yè)的機(jī)會(huì)主義行為，這將有助于提高投資者的投資意愿。Titman and Wessels（1998）認(rèn)為，較高的資產(chǎn)可抵押性能夠幫助企業(yè)獲得更多的銀行融資，Bergman等（2008）認(rèn)為抵押資產(chǎn)較多的企業(yè)的貸款利率更低。國內(nèi)學(xué)者錢雪松（2008）、王紅建（2013）和艾健明（2017）等的研究也都表明，資產(chǎn)的可抵押性增強(qiáng)能夠緩解企業(yè)的融資約束。

（三）金融發(fā)展、產(chǎn)業(yè)集聚與信息不對稱

在現(xiàn)實(shí)中，企業(yè)與企業(yè)之間、企業(yè)與金融市場之間均面臨著信息不對稱問題。產(chǎn)業(yè)集聚在一定程度上可以降低企業(yè)面臨的信息不對稱水平。一方面，產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)內(nèi)的企業(yè)在地理上鄰近，有助于企業(yè)與企業(yè)之間、企業(yè)與中間要素供應(yīng)商之間進(jìn)行交流，因此傳遞的信息質(zhì)量更高，有助于緩解信息不對稱；另一方面，產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)域內(nèi)的企業(yè)大多處于同一產(chǎn)業(yè)或行業(yè)內(nèi)的上下游產(chǎn)業(yè)鏈中，它們具有很多較為相似或互補(bǔ)的特征，企業(yè)間的關(guān)聯(lián)性更高，這些企業(yè)面臨的信息不對稱水平會(huì)更低。盛丹和王永進(jìn)（2013）在分析產(chǎn)業(yè)集聚影響企業(yè)融資成本的作用渠道時(shí)認(rèn)為其中的作用途徑之一在于降低了信息不對稱程度。Von Ehrlic And Seidel（2011）的研究也表明，產(chǎn)業(yè)集聚程度的提高有助于降低企業(yè)與銀行之間的信息不對稱。

金融市場在此也起著重要的作用。首先，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚度的提高，從而放大產(chǎn)業(yè)集聚的效應(yīng)，這在上面已有分析，可茲為證。其次，金融發(fā)展程度的提高本身就能降低企業(yè)與金融市場間的信息不對稱程度，很多旨在研究金融發(fā)展緩解企業(yè)融資約束的文獻(xiàn)（沈紅波，2010、張凡，2015、姚耀軍，2015、Rajan，1998等）都表明，金融發(fā)展程度提高可以降低企業(yè)面臨的信息不對稱水平，進(jìn)而降低企業(yè)面臨的融資約束。

（四）信息不對稱與企業(yè)融資約束

自從Stiglitz and Weiss(1981、1984)研究信貸配給以來，很多研究認(rèn)為信息不對稱是導(dǎo)致企業(yè)外部融資成本高于內(nèi)部融資成本，進(jìn)而導(dǎo)致融資約束的主要成因。Fazzari et al（1988）研究表明，信息不對稱造成企業(yè)的外部融資成本高于內(nèi)部融資成本，從而使企業(yè)在面臨投資機(jī)會(huì)時(shí)產(chǎn)生融資約束。我國國內(nèi)很多學(xué)者的研究也表明信息不對稱會(huì)導(dǎo)致企業(yè)融資約束水平的提高（鐘田麗，2003；李偉，2005；屈文洲，2011等）。因此，降低信息不對稱程度有助于緩解企業(yè)的融資約束。

基于以上分析，本文提出如下假設(shè)：

hypothesis1：產(chǎn)業(yè)集聚能夠緩解企業(yè)融資約束，且金融發(fā)展程度越高，產(chǎn)業(yè)集聚緩解企業(yè)融資約束的效應(yīng)越強(qiáng)。

hypothesis2：產(chǎn)業(yè)集聚聯(lián)合金融發(fā)展提高了企業(yè)的資產(chǎn)可抵押性，從而降低了企業(yè)的融資約束。

hypothesis3：產(chǎn)業(yè)集聚聯(lián)合金融發(fā)展降低了企業(yè)的信息不對稱水平，從而降低了企業(yè)的融資約束。

產(chǎn)業(yè)集聚聯(lián)合金融發(fā)展緩解企業(yè)融資約束的傳導(dǎo)機(jī)制圖如圖1所示：

圖1 傳導(dǎo)機(jī)制圖

三、實(shí)證分析

（一）模型設(shè)定、指標(biāo)構(gòu)建與數(shù)據(jù)說明

1.模型設(shè)定。為了驗(yàn)證假設(shè)1至假設(shè)3，本文設(shè)定如下面板模型進(jìn)行實(shí)證分析：

其中，下標(biāo)i表示企業(yè)，c表示城市，t表示時(shí)間。constraint為因變量，代表企業(yè)i在時(shí)間t所面臨的融資約束程度。hhi為城市c的產(chǎn)業(yè)集聚度，系數(shù)β1為核心系數(shù)，它表示了產(chǎn)業(yè)集聚對企業(yè)融資約束的影響，若該系數(shù)顯著為負(fù)，則表明產(chǎn)業(yè)集聚對企業(yè)融資約束有顯著的緩解作用。fd為城市c的金融發(fā)展程度，β2表示了金融發(fā)展對企業(yè)融資約束的凈影響。hhi×fd為兩者的交互項(xiàng)，系數(shù)β3為核心系數(shù)，它刻畫了產(chǎn)業(yè)集聚聯(lián)合金融發(fā)展對企業(yè)融資約束的影響，若該系數(shù)顯著為負(fù)，則表明金融發(fā)展程度越高，產(chǎn)業(yè)集聚緩解企業(yè)融資約束的效應(yīng)越強(qiáng)。control為控制變量，在此，參照盛丹和王永進(jìn)（2013）的研究，本文選取了如下控制變量：（1）資產(chǎn)負(fù)債比（debt_asset）；（2）固定資產(chǎn)與總資產(chǎn)的比值（fixedasset_sh）；（3）產(chǎn)品銷售收入（revenue）；（4）出口交貨值（exp），為虛擬變量，若存在出口交貨值則等于1，否則為0；（5）企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)，包括國有(state)、私人(private)、港澳臺(tái)(gangaotai)、集體(collective)、外資(foreign)和法人（faren）企業(yè)，為虛擬變量，若企業(yè)為國有企業(yè)則state等于1，否則為0，其余企業(yè)以此類推。采用路江涌等（2008）和聶輝華等（2012）的建議，本文將外資企業(yè)定義為實(shí)收資本中外資比例大于25%的企業(yè)，其他企業(yè)定義為實(shí)收資本中相應(yīng)資本比例大于50%的企業(yè)。μi和λt分別為反映個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)的虛擬變量。

2.核心指標(biāo)構(gòu)建。（1）產(chǎn)業(yè)集聚度。本文采用赫芬達(dá)爾指數(shù)來衡量一個(gè)城市的產(chǎn)業(yè)集聚度，在此，本文將城市范圍定位在市級層面，市級層面的赫芬達(dá)爾指數(shù)的計(jì)算方法如下：

其中xict表示城市c產(chǎn)業(yè)i在年份t的產(chǎn)業(yè)規(guī)模，假設(shè)城市c有N個(gè)產(chǎn)業(yè)，則表示城市c的產(chǎn)業(yè)規(guī)模。hhict度量了城市c在年份t的產(chǎn)業(yè)集聚度，該指標(biāo)越大，表明產(chǎn)業(yè)集聚度越高。采用2位數(shù)行業(yè)計(jì)算赫芬達(dá)爾指數(shù)。

（2）金融發(fā)展。自從戈德史密斯（1969）提出金融相關(guān)率（FIR）以來，大多學(xué)者利用該指標(biāo)來衡量金融發(fā)展，本文也采取該指標(biāo)。其計(jì)算公式如下：

其中xct1表示城市C在年份t的年末金融機(jī)構(gòu)存款余額，xct2為城市C在年份t的年末金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款余額。實(shí)質(zhì)上度量了一個(gè)地區(qū)的金融規(guī)模，本文采用金融業(yè)從業(yè)人員數(shù)進(jìn)行代替，這兩種算法得出的結(jié)果相關(guān)性很高，并不會(huì)造成太大影響。gdpct為城市C在年份t的國內(nèi)生產(chǎn)總值。

但是該指標(biāo)僅僅只能反映一個(gè)地區(qū)的金融發(fā)展規(guī)模，而很難衡量發(fā)展效率，尤其是在我國長期面臨金融約束的情況下，金融發(fā)展的效率更是需要考慮的一個(gè)問題。因此，本文同時(shí)采用金融集聚度（FA）1.采用該指標(biāo)的原因有三：第一，該指標(biāo)與FIR具有高度的相關(guān)性；第二，金融集聚不僅反映了金融發(fā)展的規(guī)模，還在一定程度上反映了一個(gè)地區(qū)金融發(fā)展的效率；第三，基于現(xiàn)實(shí)情況，金融發(fā)展程度高的地區(qū)的金融集聚度也較高（如北京、上海、廣州、深圳等）。來衡量金融發(fā)展，以作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)。文獻(xiàn)中較多采用區(qū)位墑來衡量一個(gè)地區(qū)的金融集聚度，計(jì)算公式如下：

其中，i表示金融產(chǎn)業(yè)，j表示地區(qū)，qij表示j地區(qū)的金融產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值，qi表示全國的金融產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值，qj表示j地區(qū)的GDP，q表示全國GDP。

3.融資約束。在公司金融研究領(lǐng)域中，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多采用三大指數(shù)來衡量企業(yè)的融資約束程度，即：KZ指數(shù)（Kaplan and Zingales，1997，Lamont，2001）、WW指數(shù)（Whited，2006）和SA指數(shù)（Hadlock，2010）。其中，KZ指數(shù)和WW指數(shù)的計(jì)算涵蓋較多的公司財(cái)務(wù)指標(biāo)，受數(shù)據(jù)的限制，這些指標(biāo)無法計(jì)算，且這些指標(biāo)容易受到內(nèi)生性和衡量偏誤的影響（Hadlock，2010），因此，本文決定采用SA指數(shù)衡量企業(yè)的外部融資約束。我國學(xué)者也較多采用該指數(shù)進(jìn)行研究，艾建明等（2017）運(yùn)用SA指數(shù)研究了資產(chǎn)可抵押性、會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對企業(yè)融約束的影響，葛鵬等（2017）運(yùn)用SA指數(shù)融資約束與產(chǎn)業(yè)效率損失之間的關(guān)系。該指數(shù)的計(jì)算方法如下：

SAit =－0.737×Size it + 0.043×Size it 2－0.04×Age it

其中，size為企業(yè)的規(guī)模，用總資產(chǎn)的自然對數(shù)衡量，Age為企業(yè)的年齡，用當(dāng)前年份減去成立年份的年數(shù)。該指數(shù)越大，說明企業(yè)面臨的融資約束越小。因此，若產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)顯著為正，則表明產(chǎn)業(yè)集聚可以緩解企業(yè)融資約束。

（3）數(shù)據(jù)說明。本文主要采用了兩份數(shù)據(jù)，其中，計(jì)算金融相關(guān)率和金融集聚度的數(shù)據(jù)來源于1998～2013《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。其余指標(biāo)的數(shù)據(jù)均來源于1998~2013中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫包含了全部國有工業(yè)企業(yè)以及規(guī)模以上的非國有工業(yè)企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)單位為企業(yè)法人。目前，現(xiàn)有文獻(xiàn)較多地使用1998～2007年的數(shù)據(jù)，這些年份的數(shù)據(jù)就包含了200多萬個(gè)觀測值，2008～2013年也包含了200多萬個(gè)觀測值。因此，該數(shù)據(jù)庫是一個(gè)包含400多萬個(gè)觀測值的巨大的非平衡面板數(shù)據(jù)庫，且該數(shù)據(jù)庫涵蓋了較多的指標(biāo)，它為本文的研究提供了不可多得的材料。但是，該數(shù)據(jù)庫存在樣本錯(cuò)配、指標(biāo)異常、缺失等問題，且很多企業(yè)由于改制、重組、擴(kuò)張，存在著共用代碼、名稱等情況。因此在使用該數(shù)據(jù)前需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，否則會(huì)嚴(yán)重地影響樣本的精確度和實(shí)證結(jié)果的可靠性。目前有很多文獻(xiàn)采用Brandt(2012)的序貫匹配法，本文也參照該方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行了匹配。2.具體的，本文的匹配方法如下：首先進(jìn)行連續(xù)兩年匹配。第一，按照企業(yè)法人代碼進(jìn)行匹配；第二，第一步未匹配成功的企業(yè)繼續(xù)按照企業(yè)名稱繼續(xù)匹配；第三，第二步未匹配成功的企業(yè)繼續(xù)按照企業(yè)法定代表和企業(yè)所在城市四位代碼進(jìn)行匹配；第四，第三步未匹配成功的企業(yè)繼續(xù)按照電話號(hào)碼、所處行業(yè)的前三位代碼和所在城市四位代碼進(jìn)行匹配；第五，第四步未匹配成功的企業(yè)繼續(xù)按照企業(yè)開工時(shí)間、所在城市四位數(shù)代碼、所在行業(yè)三位數(shù)代碼和主營產(chǎn)品1進(jìn)行匹配。最后，將已經(jīng)匹配的數(shù)據(jù)和未匹配的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，構(gòu)建了一個(gè)1998~2013的非平衡面板數(shù)據(jù)集。在連續(xù)兩年內(nèi)，由于有些企業(yè)經(jīng)歷了重組、兼并或沒達(dá)到規(guī)模以上等原因而在樣本中退出，而在第三年可能又出現(xiàn)在樣本中。因此，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行連續(xù)三年的匹配，以提高匹配的精確度。此時(shí)，我們采用企業(yè)代碼、產(chǎn)品銷售收入、就業(yè)人員數(shù)和銷售利潤總額進(jìn)行連續(xù)三年的匹配。最后將連續(xù)兩年匹配的數(shù)據(jù)和連續(xù)三年匹配的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，得到一份匹配成功的1998~2013年的非平衡面板數(shù)據(jù)。同時(shí)，我們將匹配好的數(shù)據(jù)的樣本數(shù)與聶輝華等（2012）介紹的樣本數(shù)相比較，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)樣本相差不大。

同時(shí)，本文還參照聶輝華等（2012）的做法，對如下樣本進(jìn)行了剔除：（1）職工數(shù)少于8人；（2）銷售額低于500萬元；（3）實(shí)收資本小于0；（4）累計(jì)折舊小于本年折舊；（5）總資產(chǎn)小于流動(dòng)資產(chǎn)或小于固定資產(chǎn)凈值。

（二）實(shí)證結(jié)果分析

在進(jìn)行回歸分析以前，本文對核心變量在1%附近進(jìn)行了Winsorized離群值處理，以克服離群值的影響，同時(shí)對構(gòu)建交互項(xiàng)的變量進(jìn)行了去中心化處理，以克服構(gòu)造交互項(xiàng)所帶來的多重共線性問題，對產(chǎn)業(yè)集聚和金融發(fā)展指標(biāo)取了自然對數(shù)。表1呈現(xiàn)了基準(zhǔn)回歸結(jié)果，其中l(wèi)nhhi、lnhhi_em分別為以工業(yè)總產(chǎn)值和企業(yè)職工人數(shù)計(jì)算的赫芬達(dá)爾指數(shù)，并取了自然對數(shù)。

列1和列4顯示，產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)顯著為正，說明產(chǎn)業(yè)集聚能夠緩解企業(yè)融資約束，與現(xiàn)有研究結(jié)論一致。列2、3、5、6顯示，產(chǎn)業(yè)集聚與金融發(fā)展的交互項(xiàng)系數(shù)均在1%水平上顯著為正，表明金融發(fā)展程度越高，產(chǎn)業(yè)集聚緩解企業(yè)融資約束的效應(yīng)越強(qiáng)，假設(shè)1得到驗(yàn)證。需要注意的是，當(dāng)把交互項(xiàng)納入模型中進(jìn)行回歸時(shí)，產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)變得不再顯著，這一方面表明產(chǎn)業(yè)集聚緩解企業(yè)融資約束的效應(yīng)有限，其效應(yīng)的發(fā)揮仍然要受金融市場的制約，另一方面表明該交互項(xiàng)在模型中是一個(gè)關(guān)鍵的變量，被遺漏會(huì)使得模型存在內(nèi)生性問題，因此，正如前文所言，僅從產(chǎn)業(yè)集聚或者金融發(fā)展的角度并不能合理地揭示企業(yè)融資約束問題。

就控制變量而言，資產(chǎn)負(fù)債比（debt_asset）的系數(shù)為負(fù)，表明對于杠桿率越高的企業(yè)而言，面臨的融資約束更加嚴(yán)重，但是該系數(shù)的顯著性并不穩(wěn)健。固定資產(chǎn)與總資產(chǎn)的比值（fixedasset_sh）的系數(shù)均顯著為負(fù)，表明固定資產(chǎn)占比越高的企業(yè)面臨的融資約束更加嚴(yán)重。產(chǎn)品銷售收入（revenue）的系數(shù)均顯著為正，這表明一個(gè)企業(yè)的銷售收入增加，其對外部資金的需求就會(huì)降低，因此融資約束水平也會(huì)降低。出口交貨值（exp）的系數(shù)均顯著為正，這表明出口企業(yè)面臨的融資約束水平比非出口企業(yè)的高，這可能是由于出口企業(yè)的投資機(jī)會(huì)較多，因而對資金的需求較大，且出口企業(yè)面臨較多的風(fēng)險(xiǎn)，從而更加容易遭受融資難的困境。以法人企業(yè)為基準(zhǔn)組，其余企業(yè)為對照組進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)具有不同所有權(quán)性質(zhì)的企業(yè)面臨的融資約束存在顯著的差別。

表1 基準(zhǔn)檢驗(yàn)結(jié)果

注：* ** ***分別表示在10%、5%和1%水平上顯著，括號(hào)內(nèi)呈現(xiàn)的為異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。在此同時(shí)控制了個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)。下表同。

（三）內(nèi)生性分析

在上述基準(zhǔn)回歸中，本文對核心變量采用了不同指標(biāo)進(jìn)行衡量以進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)交互項(xiàng)的結(jié)果是穩(wěn)健的，但是產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)并不穩(wěn)健。值得注意的是，上述回歸可能存在內(nèi)生性問題，從而使得系數(shù)的穩(wěn)健性受到影響。在此，可能面臨著三種潛在的內(nèi)生性問題。第一種即所謂的反向因果效應(yīng)，即企業(yè)融資約束的降低也能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚的提高和金融市場的發(fā)展；第二種為自選擇效應(yīng)，即融資約束度較低的企業(yè)往往具有較高的抗風(fēng)險(xiǎn)能力和自生能力，從而自愿選擇集聚在一起，或者是由于不同地區(qū)本身產(chǎn)業(yè)集聚度和金融部門績效較高，企業(yè)更加融資獲得資金，因而自愿選擇集聚在這些地區(qū)；第三種為產(chǎn)業(yè)集聚和金融發(fā)展之間的內(nèi)生性問題，現(xiàn)有研究表明，金融發(fā)展可以促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚的提高，而反過來，產(chǎn)業(yè)集聚也有助于金融市場的發(fā)展，從而使得兩者與誤差項(xiàng)相關(guān)，即存在內(nèi)生性。

為了解決這三種內(nèi)生性問題，我們采取了如下兩種方法。第一，為了解決自選擇效應(yīng)產(chǎn)生的內(nèi)生性問題，我們通過篩選樣本，將認(rèn)為那些可能存在自選擇的樣本剔除，只對那些不存在自選擇效應(yīng)的樣本進(jìn)行回歸，這樣就能有效避免由這種效應(yīng)產(chǎn)生的內(nèi)生性，茅銳（2015）也采用篩選樣本的方法來解決這類內(nèi)生性問題。具體的，中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中有一個(gè)變量為“企業(yè)開工時(shí)間”，由于本文使用的數(shù)據(jù)為1998~2013年，則可以通過篩選“企業(yè)開工時(shí)間”在1998年及以前的樣本來剔除存在自選擇效應(yīng)的樣本，這是因?yàn)檫@些企業(yè)在1998年及以前就在此地開工、營業(yè)，這很顯然它們對區(qū)位的選擇與1998年以后該地的產(chǎn)業(yè)集聚和金融發(fā)展沒有太大的聯(lián)系，因而也就不存在所謂的自選擇效應(yīng)了。依此邏輯，我們篩選出企業(yè)開工時(shí)間在1998年及以前的樣本以進(jìn)行回歸；第二，為了解決反向因果效應(yīng)產(chǎn)生的內(nèi)生性和核心變量本身與誤差項(xiàng)相關(guān)的內(nèi)生性問題，本文采用經(jīng)典的2SLS回歸方法，以產(chǎn)業(yè)集聚和金融發(fā)展的滯后變量作為兩者的工具變量，進(jìn)行工具變量回歸，這是因?yàn)?，?dāng)期融資約束變量顯然不能影響過去的產(chǎn)業(yè)集聚和金融發(fā)展，產(chǎn)業(yè)集聚和金融發(fā)展可能與當(dāng)期誤差項(xiàng)相關(guān)，但是兩者的滯后項(xiàng)與當(dāng)期的誤差項(xiàng)可能不存在相關(guān)性。

表2呈現(xiàn)出了利用篩選樣本進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)的結(jié)果，列1至列6顯示，產(chǎn)業(yè)集聚度的系數(shù)均顯著為正，且系數(shù)大于表1的系數(shù)。交互項(xiàng)的系數(shù)仍然在1%水平上顯著為正，系數(shù)也大于表1的系數(shù)，這表明產(chǎn)業(yè)集聚能夠緩解企業(yè)融資約束，金融發(fā)展程度越高，產(chǎn)業(yè)集聚緩解企業(yè)融資約束的效應(yīng)越強(qiáng)，而且由于自選擇效應(yīng)的存在，本文還低估了系數(shù)的估計(jì)值。

表2 內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果（篩選樣本）

lnhhi#lnfir 0.050***(0.007)lnhhi#lnfa 0.095***(0.018)lnhhi_em#lnfir 0.047***(0.008)lnhhi_em#lnfa 0.130***(0.021)debt_asset -0.007 -0.003 -0.005 -0.008 -0.004 -0.005(0.019) (0.020) (0.020) (0.019) (0.020) (0.020)fixedasset_sh -0.022** -0.029*** -0.027*** -0.022** -0.029*** -0.027***(0.009) (0.009) (0.009) (0.009) (0.009) (0.009)revenue 0.005*** 0.005*** 0.005*** 0.005*** 0.005*** 0.005***(0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000)exp -0.024** -0.025** -0.026*** -0.024** -0.025** -0.027***(0.010) (0.010) (0.010) (0.010) (0.010) (0.010)state -0.133*** -0.123*** -0.125*** -0.133*** -0.122*** -0.124***(0.031) (0.031) (0.031) (0.031) (0.031) (0.031)private 0.015* 0.012 0.012 0.015* 0.012 0.012(0.009) (0.009) (0.009) (0.009) (0.009) (0.009)gangaotai 0.020** 0.019* 0.019* 0.020** 0.019* 0.018*(0.010) (0.010) (0.010) (0.010) (0.010) (0.010)collective 0.024** 0.019 0.018 0.024* 0.018 0.017(0.012) (0.012) (0.012) (0.012) (0.012) (0.012)foreign 0.022* 0.022 0.023* 0.023* 0.023* 0.023*(0.014) (0.014) (0.014) (0.013) (0.014) (0.014)_cons -3.720*** -3.625*** -3.597*** -3.716*** -3.626*** -3.588***(0.038) (0.036) (0.020) (0.038) (0.037) (0.020)N1064928 1037432 1037432 1064928 1037432 1037432 R2 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 adj_R2 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 F 132.079 112.988 111.269 132.019 112.130 111.773

表3呈現(xiàn)出了利用2SLS進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)的結(jié)果，列1至列6顯示，產(chǎn)業(yè)集聚度的系數(shù)均為正，但只有列2中的顯著，交互項(xiàng)的系數(shù)除了列5仍在5%水平上顯著為正。這表明產(chǎn)業(yè)集聚緩解企業(yè)融資約束的效應(yīng)有限，但產(chǎn)業(yè)集聚可以聯(lián)合金融發(fā)展以緩解企業(yè)融資約束，金融發(fā)展程度越高，產(chǎn)業(yè)集聚緩解企業(yè)融資約束的效應(yīng)越強(qiáng)。綜合表2和表3的結(jié)果，表明產(chǎn)業(yè)集聚在一定程度上可以緩解企業(yè)融資約束，但是作用有限，在考慮了內(nèi)生性問題以后，該效應(yīng)有所降低，同時(shí)也表明，只有將金融市場納入框架進(jìn)行綜合考慮，才能更合理地揭示對企業(yè)融資約束的緩解效應(yīng)和機(jī)制，這也與前文理論分析中的觀點(diǎn)一致。

表3 內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果（2SLS）

注：工具變量為產(chǎn)業(yè)集聚和金融發(fā)展的3階至14階滯后項(xiàng)；LM統(tǒng)計(jì)量：檢驗(yàn)識(shí)別不足（Underidentification test）/C-D統(tǒng)計(jì)量：檢驗(yàn)弱工具變量（Weak identification test） /Hansen J統(tǒng)計(jì)量：檢驗(yàn)過度識(shí)別（overidentification test of all instruments）；LM統(tǒng)計(jì)量在1%水平上顯著，因此拒絕了工具變量存在識(shí)別不足的原假設(shè)。C-D統(tǒng)計(jì)量的值均較大，且大于5%偏誤下的臨界值，因此拒絕存在弱工具變量的原假設(shè)。Hansen J統(tǒng)計(jì)量均不顯著（括號(hào)內(nèi)為P值），不能拒絕所有工具變量都外生的原假設(shè)，因此可以認(rèn)為所有工具變量均是外生的。

接下來，本文繼續(xù)來驗(yàn)證假設(shè)2和假設(shè)3。假設(shè)2指出，產(chǎn)業(yè)集聚聯(lián)合金融發(fā)展提高了企業(yè)的資產(chǎn)可抵押性，從而降低了企業(yè)的融資約束。假設(shè)3指出，產(chǎn)業(yè)集聚聯(lián)合金融發(fā)展降低了企業(yè)的信息不對稱水平，從而降低了企業(yè)的融資約束。

在實(shí)證研究中，直接檢驗(yàn)這些假設(shè)是很困難的，因?yàn)槲覀円@得企業(yè)與金融市場之間的匹配數(shù)據(jù)、抵押物的評估信息和企業(yè)與金融市場面臨的信息不對稱水平等數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)很難獲得。但是可以通過分組回歸，比較各組系數(shù)的差異來間接驗(yàn)證。本文的驗(yàn)證思路如下。

1.假設(shè)2的驗(yàn)證。為了驗(yàn)證假設(shè)2，本文首先計(jì)算各產(chǎn)業(yè)的資產(chǎn)依賴度，參照茅銳（2015）、艾建明等（2017）等學(xué)者的方法，資產(chǎn)依賴度的計(jì)算方法為資產(chǎn)依賴度=（固定資產(chǎn)+存貨）/總資產(chǎn)。該指標(biāo)越大，表明該產(chǎn)業(yè)的資產(chǎn)依賴度越高。然后依據(jù)資產(chǎn)依賴度從小到大進(jìn)行排序，等分為三組，刪去中間組，將第一組和第三組分別定義為低資產(chǎn)依賴度和高資產(chǎn)依賴度產(chǎn)業(yè)組。若假設(shè)2正確的話，則我們預(yù)期在高資產(chǎn)依賴度產(chǎn)業(yè)組中產(chǎn)業(yè)集聚與金融發(fā)展的交互項(xiàng)系數(shù)比低資產(chǎn)依賴度產(chǎn)業(yè)組中的大，這是因?yàn)?，對于一個(gè)資產(chǎn)依賴度較大的產(chǎn)業(yè)而言，企業(yè)在融資時(shí)更可能采用抵押融資方式，因此，產(chǎn)業(yè)集聚聯(lián)合金融發(fā)展提高企業(yè)資產(chǎn)可抵押性的“邊際效應(yīng)”越大，從而降低企業(yè)融資約束的效應(yīng)越強(qiáng)。在計(jì)量結(jié)果上則表現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)集聚與金融發(fā)展的交互項(xiàng)系數(shù)在資產(chǎn)依賴度組中越大。

表4和5呈現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)集聚聯(lián)合金融發(fā)展緩解企業(yè)融資約束在不同資產(chǎn)依賴度產(chǎn)業(yè)組中的結(jié)果。表中顯示，在低資產(chǎn)依賴度產(chǎn)業(yè)組別中，產(chǎn)業(yè)集聚與金融發(fā)展的交互項(xiàng)系數(shù)并不穩(wěn)健，而在高資產(chǎn)依賴度產(chǎn)業(yè)組別中，產(chǎn)業(yè)集聚與金融發(fā)展的交互項(xiàng)系數(shù)均顯著為正，且均大于低資產(chǎn)依賴度組別中相應(yīng)的系數(shù)，從而假設(shè)2得到驗(yàn)證。

表4 在不同資產(chǎn)依賴度產(chǎn)業(yè)組中的效應(yīng)（產(chǎn)業(yè)集聚度為hhi）

(0.006) (0.020) (0.006) (0.020)collective -0.008 0.008 -0.009 0.008(0.007) (0.025) (0.007) (0.025)foreign 0.032*** 0.003 0.033*** 0.003(0.006) (0.027) (0.006) (0.027)_cons -3.324*** -3.660*** -3.380*** -3.530***(0.047) (0.071) (0.055) (0.037)N766664 790292 766664 790292 R2 0.10 0.03 0.10 0.03 adj_R2 0.10 0.03 0.10 0.03 F 320.318 33.463 316.645 33.680

表5 在不同資產(chǎn)依賴度產(chǎn)業(yè)組中的效應(yīng)（產(chǎn)業(yè)集聚度為hhi_em）

(0.000) (0.000) (0.000) (0.000)exp 0.014*** -0.068*** 0.014*** -0.070***(0.002) (0.020) (0.002) (0.020)state -0.058** -0.265*** -0.061** -0.259***(0.025) (0.056) (0.025) (0.056)private 0.006* 0.016 0.006* 0.016(0.004) (0.010) (0.004) (0.010)gangaotai 0.028*** 0.019 0.028*** 0.017(0.006) (0.020) (0.006) (0.020)collective -0.008 0.006 -0.009 0.007(0.007) (0.025) (0.007) (0.025)foreign 0.032*** 0.003 0.033*** 0.002(0.006) (0.027) (0.006) (0.027)_cons -3.326*** -3.672*** -3.374*** -3.539***(0.047) (0.073) (0.054) (0.039)N766664 790292 766664 790292 R2 0.10 0.03 0.10 0.03 adj_R2 0.10 0.03 0.10 0.03 F 320.597 34.092 314.917 33.157

2.假設(shè)3的驗(yàn)證。為了驗(yàn)證假設(shè)3，本文首先要計(jì)算企業(yè)與金融市場間面臨的信息不對稱水平，這是相當(dāng)困難的。但是，根據(jù)本文研究的出發(fā)點(diǎn)，信息不對稱指的是企業(yè)進(jìn)行融資時(shí)，企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)或者是投資者之間面臨的信息不對稱水平，這樣我們就可以間接地衡量兩者之間的信息不對稱。參照Ryan et al(2014)、Saeed et al（2015）的做法，信息不對稱水平用無形資產(chǎn)3.1988~2013中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中，無形資產(chǎn)變量在有些年份缺失，本文采用插值法進(jìn)行了補(bǔ)漏占企業(yè)總資產(chǎn)的比重進(jìn)行衡量，因?yàn)闊o形資產(chǎn)比重越高，企業(yè)的價(jià)值就越難衡量，金融機(jī)構(gòu)或者投資者對融資企業(yè)進(jìn)行評估時(shí)則更加難了解企業(yè)的信息，由此會(huì)面臨著更加嚴(yán)重的信息不對稱問題。本文首先按照無形資產(chǎn)的比重對數(shù)據(jù)從小到大進(jìn)行排序，然后將企業(yè)等分為三組，刪去中間組，將第一組和第三組分別定義為低信息不對稱程度和高信息不對稱程度企業(yè)組。若假設(shè)3正確，則我們預(yù)期在高信息不對稱程度組中產(chǎn)業(yè)集聚與金融發(fā)展的交互項(xiàng)系數(shù)比低信息不對稱程度組中的大，這是因?yàn)橐粋€(gè)企業(yè)面臨的信息不對稱程度越高，其面臨的融資約束水平越高，則產(chǎn)業(yè)集聚聯(lián)合金融發(fā)展降低企業(yè)信息不對稱水平的“邊際效應(yīng)”就會(huì)越大，從而緩解企業(yè)融資約束的效應(yīng)應(yīng)該越大。在計(jì)量結(jié)果上則表現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)集聚與金融發(fā)展的交互項(xiàng)系數(shù)在高信息不對稱程度組中越大。

表6和7報(bào)告了產(chǎn)業(yè)集聚聯(lián)合金融發(fā)展緩解企業(yè)融資約束在不同信息不對稱程度企業(yè)組中的結(jié)果。表中顯示，在高信息不對稱程度企業(yè)組別中，產(chǎn)業(yè)集聚與金融發(fā)展的交互項(xiàng)系數(shù)均顯著為正，且均大于信息不對稱程度企業(yè)組別中的系數(shù)，從而假設(shè)3得到驗(yàn)證。

表6 在不同信息不對稱程度企業(yè)組中的效應(yīng)（產(chǎn)業(yè)集聚度為hhi）

collective 0.004 -0.018 0.004 -0.019(0.014) (0.027) (0.014) (0.027)foreign 0.053*** 0.031*** 0.053*** 0.031***(0.016) (0.007) (0.016) (0.007)_cons -3.463*** -3.371*** -3.453*** -3.391***(0.034) (0.055) (0.023) (0.043)N881309 651158 881309 651158 R2 0.02 0.05 0.02 0.05 adj_R2 0.02 0.05 0.02 0.05 F 94.781 163.840 94.868 157.865

表7 在不同信息不對稱程度企業(yè)組中的效應(yīng)（產(chǎn)業(yè)集聚度為hhi_em）

exp -0.024*** -0.002 -0.025*** -0.003(0.009) (0.007) (0.009) (0.007)state -0.214*** -0.126*** -0.214*** -0.129***(0.052) (0.038) (0.051) (0.038)private 0.017** 0.006 0.017** 0.007(0.007) (0.008) (0.007) (0.008)gangaotai 0.032** 0.030*** 0.031** 0.030***(0.015) (0.006) (0.015) (0.006)collective 0.003 -0.018 0.004 -0.019(0.014) (0.027) (0.014) (0.027)foreign 0.053*** 0.031*** 0.053*** 0.031***(0.016) (0.007) (0.016) (0.007)_cons -3.468*** -3.361*** -3.451*** -3.373***(0.034) (0.056) (0.023) (0.042)N881309 651158 881309 651158 R2 0.02 0.05 0.02 0.05 adj_R2 0.02 0.05 0.02 0.05 F 96.796 162.434 95.531 160.865

四、結(jié)論與政策建議

企業(yè)融資約束是一項(xiàng)亟待解決的難題。本文將產(chǎn)業(yè)集聚與金融發(fā)展同時(shí)納入分析框架，研究了產(chǎn)業(yè)集聚聯(lián)合金融發(fā)展以緩解企業(yè)融資約束的效應(yīng)及機(jī)制。利用計(jì)量模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)集聚能夠緩解企業(yè)融資約束，且金融發(fā)展程度越高，產(chǎn)業(yè)集聚緩解企業(yè)融資約束的效應(yīng)越強(qiáng)，這種傳導(dǎo)機(jī)制在于產(chǎn)業(yè)集聚聯(lián)合金融發(fā)展能夠提高企業(yè)的資產(chǎn)可抵押性和降低企業(yè)的信息不對稱水平，從而緩解了企業(yè)的融資約束。本文的研究結(jié)論有以下四條有意義的政策啟示：

（一）實(shí)施產(chǎn)業(yè)政策以培育產(chǎn)業(yè)集群。與已有的研究結(jié)論一致，本文的研究也表明，產(chǎn)業(yè)集聚是一種能有效緩解企業(yè)融資約束的產(chǎn)業(yè)組織形式。因此，地方政府可以根據(jù)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，通過大力發(fā)展龍頭產(chǎn)業(yè)、支柱產(chǎn)業(yè)和培育產(chǎn)業(yè)園區(qū)以打造產(chǎn)業(yè)集群的產(chǎn)業(yè)政策，幫助企業(yè)解決融資難題，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新升級，從而增加本地區(qū)就業(yè)水平，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

（二）建立并完善資本抵押和流轉(zhuǎn)市場。結(jié)論表明，產(chǎn)業(yè)集聚聯(lián)合金融發(fā)展提高了企業(yè)的資產(chǎn)可抵押性，從而降低了企業(yè)的融資約束。這種作用機(jī)制的發(fā)揮，既取決于產(chǎn)業(yè)集聚度的高低、企業(yè)可抵押資產(chǎn)的數(shù)量與質(zhì)量，又取決于金融市場對可抵押資產(chǎn)的接納能力。政府可以完善企業(yè)與金融市場的對接機(jī)制，放寬對企業(yè)進(jìn)入資本市場的準(zhǔn)入限制，同時(shí)加強(qiáng)對企業(yè)信息披露的監(jiān)管，以降低企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)之間面臨的信息不對稱水平。這是在目前的金融壓抑環(huán)境中緩解企業(yè)融資約束的有效方式。

（三）在產(chǎn)業(yè)集聚地中構(gòu)建多層次的金融集群和金融中心。本文的研究結(jié)論表明，金融發(fā)展聯(lián)合產(chǎn)業(yè)集聚緩解企業(yè)融資約束。因此，地方政府可以在實(shí)施產(chǎn)業(yè)政策以培育產(chǎn)業(yè)集群的同時(shí)培育金融集群，根據(jù)當(dāng)?shù)匕l(fā)展條件構(gòu)建不同層次的金融中心，采用“雙扎堆”的方式，根據(jù)產(chǎn)業(yè)集聚的結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)配置相適應(yīng)的金融結(jié)構(gòu)和資源，這樣更有利于放大金融市場和產(chǎn)業(yè)集聚的功能，從而有助于企業(yè)的發(fā)展。目前，我國正在建設(shè)31個(gè)不同層級的金融中心，這些中心大多分布在省會(huì)、東部地區(qū)，而這些地區(qū)往往也是產(chǎn)業(yè)集聚度較高的地區(qū)，這也印證了產(chǎn)業(yè)集群和金融集群同時(shí)發(fā)展的重要意義。

（四）繼續(xù)深化金融改革。雖然產(chǎn)業(yè)集聚聯(lián)合金融發(fā)展能夠在金融壓抑環(huán)境中緩解企業(yè)的融資約束，但是這并不代表金融改革不重要。事實(shí)上，不管是產(chǎn)業(yè)集聚還是金融發(fā)展亦或是兩者聯(lián)合緩解企業(yè)融資約束，都遵循市場規(guī)律。在金融壓抑的環(huán)境下，這些緩解作用始終有限，尤其是當(dāng)企業(yè)的資金需求較大時(shí)更加明顯。因此，深化金融改革才是解決企業(yè)融資約束問題的根本舉措。政府應(yīng)繼續(xù)深化金融改革，減少對金融市場的直接干預(yù)，放寬金融市場的準(zhǔn)入限制和完善退出機(jī)制，減少信貸資源的錯(cuò)配；努力實(shí)現(xiàn)利率市場化、金融自由化，讓市場機(jī)制在資源配置中起決定作用。