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【题目】经济转型升级视角下长三角产业链金融发展探究
【第一章】长三角产业链金融建设分析绪论
【第二章】产业链金融相关理论回顾及文献综述
【第三章】长三角产业链金融发展现状
【第四章】发展产业链金融SWOT分析
【5.1 - 5.3】构建产业链金融与经济转型升级评价指标体系
【5.4 5.5】长三角地区经济转型与产业链金融水平评价
【第六章】产业链金融对经济转型升级促进作用实证研究
【第七章】各地区产业链金融发展方向探析及对策建议
【结论/参考文献】产业链金融发展问题研究结论与参考文献
5 长三角产业链金融及经济转型升级水平测度
5.1 构建长三角产业链金融评价指标体系
5.1.1 产业链金融评价指标构成及所含机理
本文拟创新性地构建产业链金融发展评价指标体系，而从产业链金融发展的经验、教训来看，仅仅通过核心企业及上下游中小企业的财务分析，不足以科学地对产业链金融发展情况进行评价。有效的产业链金融发展评价体系必须综合地考虑产业链金融所涉及的各个层面。
1、一级指标
由于金融资源禀赋存在显著的空间差异，经济发展水平、社会分工状态在地域上也存在明显的非均衡性和区域性特点，使得金融资源集中于条件优越的城市和地区，从而形成不同层次的金融产业集聚，不同的金融集聚水平对于产业链金融发展具有很大的影响。
其次，政府部门在产业链金融中主要作用是：制定产业政策，构建制度环境，规范市场秩序，解决信息不对称问题，是产业链金融中极为重要的一环。而产业链金融是由政府、商业银行、龙头企业或若干核心企业等为主所构成，其最终目的是解决产业链中的中小微企业的融资烦、难、贵问题，助推产业转型升级，因此对于政府、商业银行、核心企业及上下游中小企业这四个方面的考察也不可或缺。
但由于对金融集聚水平的测度包含了商业银行等金融机构的相关指标，故将商业银行归于金融集聚水平中。综上，本文基于金融集聚水平、政府部门、核心企业、上下游中小企业等四个方面构建产业链金融发展评价指标体系。
2、二级指标
（1）金融集聚水平下的二级指标。
对于金融集聚水平的测度主要有单指标法与综合指标法。单指标法常用金融业区位商、空间基尼系数、HI 指数等来衡量，如徐沈（2011）利用空间基尼系数、HI 指数和行业集中度对我国金融集聚进行了分析；综合指标法则主要涉及构建金融集聚的指标体系，如丁艺（2009）等分别从金融总体规模、银行业、证券业、保险业 4 个方面选取了 23 个指标建立了金融集聚程度评价指标体系，马丹（2007）从经济规模、金融聚集程度、金融基础设施等方面构建了金融产业集聚的评价指标体系，在借鉴上述文献的基础上，本文通过金融产业规模、金融产业深度、金融密度三个二级指来测度金融集聚水平。
（2）政府部门指标下的二级指标。
政府部门在产业链金融中主要作用是：制定产业政策，构建制度环境，规范市场秩序，解决信息不对称问题，是产业链金融中极为重要的一环。政府部门指标是一个综合性较强的指标，产业链金融的发展离不开政府产业政策引导和财政资金扶持，而政府部门的行政效能则决定了其政策在实施过程中的效果。在各项财政资金中政府引导基金或支持基金最具代表性，对产业链中战略性新兴产业培育起到很好的导向作用。故笔者通过政府效能、政策导向、支持基金三个二级指标综合性地对产业链金融中政府部门进行测度。
（3）核心企业指标下的二级指标。
对企业方面的评测则通常通过其财务指标进行测度，而当前对于财务方面的研究已较为成熟，各类研究对于财务指标的选取也较为一致，主要包括以下四个方面：盈利能力、偿债能力、营运能力、成长性。本文选取这四项二级指标的同时，还创新性地加入了收益质量这一指标，收益质量能够反映会计收益所表达的与企业经济价值有关信息的可靠程度，即会计报表上的收益数据与企业实际的收益水平和能力的接近程度。因此本文通过上述五项二级指标对核心企业进行测度。
（4）上下游中小企业指标下的二级指标。
中小企业与核心企业类似，均通过其财务指标对其进行评测。因此，各项具体的二级指标均参照核心企业指标下的二级指标进行设置。根据各省市相关统计年鉴中中小企业的财务数据，参照核心企业的指标设定，设立了盈利能力、偿债能力、营运能力、成长性四项财务指标，由于缺少相关数据，删去了收益质量这项二级指标。
本文的中小企业相关数据采用上海、江苏、浙江等相关省市的统计年鉴中规模以上工业中小企业的财务数据，其主要原因有三点：（1）一个中小企业可能对应不同的产业链，按产业链去调查数据可能会导致同一中小企业重复出现；（2）一般中小企业的存活率在 3-5 年，因此同一个产业链中的中小企业在不断变化；（3）各中小企业的具体数据极难得到，通过统计年鉴得到的各市规模以上工业中小企业数据具有代表性。
3、三级指标。
（1）金融产业规模下的三级指标。
金融产业规模包括城市的金融机构存贷款规模及金融行业从业人员规模；因此该指标下的三级指标分别为年末金融机构存款总额、年末金融机构贷款总额、金融行业从业人员数。
（2）金融产业深度下的三级指标。
金融产业深度即金融服务活跃程度，包括金融从业人员占全部从业人员比重、金融业产值与地区生产总值的比值、年末金融机构各项存贷款余额总和与地区生产总值的比值。
（3）金融密度下的三级指标。
金融密度通过保险业、银行业、证券业三个方面的人均额度来反映。故本文以人均保险密额度、金融机构各项存贷款余额密度、人均资本市场融资额度作为其三级指标。
（4）政府效能下的三级指标。
提升政府效能，是我国行政管理体制改革的一项重要任务。政府效能建设是将绩效改进和能力建设提升到同等重要的层次。而行政审批制度改革（简政放权）则是转变政府职能、提升政府效能的突破口和关键性一步，2014 年国务院第一次常务会议主题便是"简政放权".本项指标以各市政府颁布的文件中关于简政放权及精减行政审批方面的文件数占总文件数的比重来衡量。
（5）政策导向下的三级指标。
政府部门以产业发展需求为导向制定产业政策，通过产业链金融发挥其政策效应，促进产业转型升级和提升产业竞争力。本项指标以各市政府颁布的文件中关于各项产业发展的文件数占总文件数的比重来衡量。
（6）支持基金下的三级指标。
国务院 1999 年批准设立了科技型中小企业技术创新基金（以下简称创新基金）。创新基金自成立以来，深入贯彻落实创新驱动发展战略，按照加快发展方式转变和经济结构调整的总体部署，紧紧围绕加快培育战略性新兴产业，强化企业技术创新主体地位，以全面提升科技型中小企业技术创新能力为目标，不断优化技术创新创业环境，充分发挥财政资金的引导作用，引导社会资金和其他创新资源支持科技型中小企业发展，取得了很好的成效。是各项支持基金中最具代表性的，本项指标即以各市创新基金额度来测定。
（7）盈利能力下的三级指标。
盈利能力是指企业获取利润的能力，也称为企业的资金或资本增值能力，通常表现为一定时期内企业收益数额的多少及其水平的高低，是企业财务指标中最常用的一项，测度盈利能力的指标有很多，其中最主要的有营业利润率、总资产报酬率、净资产收益率等。本文中亦通过这三项三级指标来测度企业的盈利能力。
营业利润率=营业利润/营业总收入*100% （5-1）总资产报酬率=（利润总额+利息支出）/平均资产总额*100% （5-2）净资产收益率=净利润/平均净资产*100% （5-3）（8）偿债能力下的三级指标。
偿债能力是指企业用其资产偿还长期债务与短期债务的能力。短期债务常通过流动比率、速动比率等指标来反映，然而由于这两项指标具有极强的共线性，故本文只采用流动比率指标来反映企业的短期偿债能力；而长期债务则通过资产负债率来反映，它表示企业总资产中有多少是通过负债筹集的，该指标是评价企业长期负债水平的综合指标；已获利息倍数，是指企业息税前利润相对于所需支付债务利息的倍数，可用来分析企业在一定盈利水平下支付债务利息的能力。这三项三级指标分别包含了短期偿债、长期偿债、利息保障三个方面，能够综合、全面地测度企业的偿债能力。
流动比率=流动资产合计/流动负债合计*100% （5-4）资产负债率=总负债/总资产*100% （5-5）已获利息倍数=息税前利润总额/利息支出 （5-6）（9）营运能力下的三级指标。
营运能力是指企业的经营运行能力，即企业运用各项资产以赚取利润的能力，营运能力分析包括流动资产周转情况分析、固定资产周转情况分析。
反映流动资产周转情况的指标主要有应收账款周转率、存货周转率，流动资产周转率等，其中，流动资产周转率能够综合性地测度企业的流动资产周转情况，一般情况下，该指标越高，表明企业流动资产周转速度越快，利用越好。在较快的周转速度下，流动资产会相对节约，相当于流动资产投入的增加，在一定程度上增强了企业的营运能力。
反映企业固定资产周转情况的指标常用的为固定资产周转率。固定资产周转率主要用于分析对厂房、设备等固定资产的利用效率，比率越高，说明利用率越高，管理水平越好，它反应了企业资产的利用程度。
流动资产周转率=主营业务收入净额/平均流动资产总额 （5-7）固定资产周转率=销售收入/平均固定资产净值 （5-8）（10）成长性下的三级指标。
企业的成长性分析是衡量企业发展速度的重要指标，其目的在于观察企业在一定时期内的经营能力发展状况。各项财务指标的同比增长率均能反映企业的成长性，本文选取了成长性分析中最常用的营业收入增长率、总资产增长率及市净率三个三级指标来测度成长性。其中市净率这一指标能够反映市场成长性，但该指标通常只存在于上市公司的成长性分析中，而在中小企业的成长性测度中，由于不存在每股市价这一数据，故采用营业收入增长率、总资产增长率这两项三级指标来测定。
主营业务收入增长率=本期主营业务/上期主营业务-1 （5-9）总资产增长率=本期总资产/上期总资产-1 （5-10）市净率=每股市价/每股净资产 （5-11）（11）收益质量下的三级指标。
收益质量是指会计收益所表达的与企业经济价值有关信息的可靠程度。高质量的收益是指报表收益对企业过去、现在的经济成果和未来经济前景的描述是可靠和可信任的。反之，如果报表收益对企业过去、现在经济成果和未来经济前景的描述具有误导性，那么该收益就被认为是低质量的。本项指标由两个三级指标构成，分别是：经营活动净收益占比、扣除非经常损益后的净利润占比。
经营活动净收益占比=经营活动净收益/利润总额 .
扣除非经常损益后的净利润占比=扣除非经常损益后的净利润/净利润 （5-13）企业的利润不完全来自于其经营活动，其来源常包括三部分：经营活动收益、营业外收益以及投资收益，因此经营活动净收益与利润总润的比重是对收益质量的主要测度；其次，企业的净利润中包含非经常性损益，该项收益不稳定，不能真实反映企业的收益质量，故扣除非经常损益后的净利润占比也是对收益质量的重要测度。
5.1.2 指标体系框架构建
依据系统性、科学性、可行性、可操作性等基本原则，我们将产业链金融发展作为总指标、下设金融集聚水平、政府部门、核心企业、上下游中小企业 4 项一级指标，在一级指标的基础上设立 15 项二级指标，再以现行统计为基础，进一步确定了 35 项三级指标，构建出产业链金融发展四级测度指标体系。
5.2 构建长三角经济转型升级评价指标体系
5.2.1 经济转型升级指标构建原则
经济转型升级是一个全方位的系统工程，涉及面广，其复杂性不言而喻。相对于单一指标法，综合指标评价方法建立全面的评价指标体系，其评价结果显然更加科学。如李朋（2012）在其文献中构建了产业结构水平综合评价体系；吴晓波（2013）在其著作中通过资源类指标、过程类指标、产出类指标对浙江创新型经济进行分析；朱元秀（2013）通过综合指标法建立长三角转型发展评价指标体系。本文在借鉴上述文献的基础上，采用多指标综合评价方法，建立经济转型升级评价指标体系，设立经济转型升级指数，对其进行综合评价。
经济转型升级指标体系是发展状态的描述，以转型升级的内涵以及现代化的要求为根本依据，运用层次分解方法和结构化构建指标体系。确定转型升级评价指标主要遵循以下三个原则：
（1）全面性与简洁性相结合的原则。长三角当前的经济转型升级，在内容上涉及多个领域，转型升级的目标不仅仅是要实现经济，还包括社会、文化、政府、生态等在内的全面现代化。因此，建立经济转型升级指标体系，应从不同领域、多个角度对转型升级做出全面系统地反映，既要有反映经济现代化的经济增长质量与效率、经济结构优化与提升的指标；又要有反映文化和科技现代化的科技与文化发展方面的指标；还要有反映资源与生态现代化的指标。另一方面，虽然指标越多越细越全面，就越能反映客观现实，但过细也会导致指标的重叠和相似，所以指标体系的设计要尽量简单明了，做到全面性和简洁性相结合。
（2）科学性与可行性相结合的原则。反映经济、生态等任一领域的评价指标都非常之多，需要根据转型升级的丰富内涵，科学选取最有代表性的指标。尽量釆用国际上公认的判断指标及标准，确保每一项指标及标准的确定都有客观依据，同时尽可能回避主观判断成份较重的指标。指标选取同时要具有针对性，要能把握长三角转型升级的特征和要求，能够反映长三角转型升级的实际情况。可行性要求以现行的统计体系为基础，选择能够反映转型升级的既有指标，有利于确保数据的可获得性。因此，指标系统的构建要遵守科学性和可行性相结合的原则。
（3）可比性与连续性相结合的原则。转型升级指标体系的设计不仅要考虑纵向比较，还要兼顾横向比较。在纵向比较时，要考虑指标的连续性，要选取能够连续反映转型升级变化情况的重要指标。另一方面，要将转型升级效果在长三角各市之间进行横向比较，因此指标选择必须做到可比性和连续性相结合。
5.2.2 指标体系框架构建
长三角地区的经济转型升级，是经济、社会、政府、文化、生态"五位一体"的转型升级，从科学性和全面性来考虑，一级指标应该涵盖以上五个领域。而政府在促进经济转型升级的同时，自身也在转型升级。故反映经济转型升级的指标，实际上也内在地包括了：提升政府效能、促进政府转型升级。
另一方面，经济转型升级是主线，涉及的指标比较多，笔者从经济增长质量和经济结构转型升级两个方面来构建反映经济方面的指标。同时，经济转型升级过程中也重视社会发展、科技能力提升以及节能减排和生态环境改善等。因此，本文从经济增长质量、经济结构转型升级、科技进步、资源节约与环境保护等四个方面来构建经济转型升级的一级指标。在一级指标的基础上，进一步确定了13 个二级指标，如表 5.2 所示。
5.3 指标权重确立
确定综合测度体系指标的权重的方法有很多种，常见的方法有层次分析法（AHP），优序法，O-C（O-O）型的蒙特卡罗法和纯 O-O 型与混合型的数据包络分析（DEA）法。依问题的性质，我们采用 AHP 即层次分析法确定权重。层次分析法（AHP,Analytic Hierarchy Process）是一种普遍实用的定性定量相结合的多准则决策（评价方法）方法，是美国运筹学家、匹兹堡大学萨迪教授于 20世纪 70 年代初提出来的，其优点是能够量化决策者的经验评判，对目标因素结构较复杂且缺乏必要的数据的情况下更加有用，整个过程体现了人的决策思维的基本特征，即分解、判断、综合。AHP 以其系统、灵活、简便以及定性定量相结合等特点，已在国内外受到广泛重视，并迅速地应用到各个领域的多准则决策活动中。AHP 的基本步骤：
第一，分析系统中各因素之间的关系，建立系统的递阶层次结构，如上文的表 5.1 所示。
第二，对同一层次的各元素关于上一层次中的某一准则的重要性进行两两比较，构造两两比较判断矩阵按 1-9 标度（见表 5.3）进行相对重要程度赋值。下层被比较元素构成了一个两两比较判断矩阵 （ ）ij n nA a?= ,式中ija 表示元素if 与jf相对于上一层某一指标的重要性 1-9 标度量化值。显然判断矩阵具有下述性质：对所有的 i ,j ? N相当于{1 ,2, ,n}
L 有 0, 1/ , 1ij ji ij iia > a = a a= ,故 A 称为正互反矩阵；当 i , j ,k ? N,有ij jk ija ? a = a,称 A 为完全一致性矩阵。.计算步骤：
（1）将判断矩阵按列归一化，使（ ）ij n na?变为1（ / ）nij ij n nia a?=? ,即（ ）ij n na?% ;（2）按行加总1? （ ）nij iia w i N=? % = ?;（3）再归一化后即得权重系数iw ;（4）求最大特征根maxl ;其中max1 1（ ）? / ?,n nii i ii iiAWw w wnwl= == ? =? ;（5）计算一致性指标 C.I（Consistency Index），maxC. I = （l - n） / （ n- 1），查找相应 n 的平均随机一致性指标 R.I（Random Index）；（6）计算一致性比例 C.R（Consistency Ratio）=C.I/R.I,若 C. R ? 10%时，应该对判断矩阵作适当修正，以保持一定程度的一致性。而对于 1,2 阶矩阵，C. R = 0.我们记：ijkX 对ijX 的权重为ijkw ,且1 2（ , , , ）ij ij ij ijkW = w w L w;ijX 对iX 的权重为ijw ,且1 2（ , , , ）i i i ijW = w w L w;iX 对 X 的权重为iw ,且1 2（ , , , ）iW = w w L w.
其中的 i , j ,k 分别为评判的一级指标层、二级指标层和三级指标层中含有的指标个数。
第四，应用模式识别功能，剔除极端意见。由于评估者对产业链金融等的理解相差悬殊，若仅依赖 AHP 法，很难消除某些极端意见的干扰。对于有多个专家参与权数确定的情况下，采用模式识别功能，将远离中心模式的孤立见解剔除掉，使得结果更接近现实情况。
模式识别（Pattern Recognition）是指对具有不同的特征的事物状态进行识别和分类。若两个模式分别由各自的特征（数量化的）构成两个 n 维向量1 2 1 2（ , , , ）， （ , , , ）i i i in j j j jnX X X L X X X X L X,则1/1（ , ） [ （ ） ]
nr ri j iq jqqdr X X X X== ?-称作欧氏距离函数。一般使用 r=2 时的欧氏距离函数。在这里，模式表示各个专家评估得到的权数1 2（ , , , ）i i i inW W W L W.假设有 m 个专家参评，则"综合意见"（中心模式）W 的各个分量为：11, 2,3, ,mkikiWW i nm== =?L （5-14）于是欧氏距离为21（ ）nki iidr W W== ? -,则 K 个专家模式与中心模式的距离标准差为：21 1（ ）m nki ik iW Wms= =-=??,通常模式代表的意见呈正态分布，去掉 dr > 3s的见解后，剩下的模式利用（5-14）式再求得"综合见解",就是所需的权数。
通过这种智能化评估方法求权重，在评估过程中建立起了两层"过滤网":
第一层识别并调整不符合逻辑一致性检验的意见；第二层防范并处理带偏见的极端见解，从而使最终结果较具代表性。本文指标有关权重的确定就是采用上述方法，笔者分别约请二十多位有一定学术造诣的经济、金融学者和从事经济、金融工作的专家，进行问卷评估，并通过 Matlab 软件处理得到各指标权重（代码见附录），结果如下图所示。
