金融資本、金融結(jié)構(gòu)與區(qū)域創(chuàng)新能力

張恩眾 張守楨

金融資本、金融結(jié)構(gòu)與區(qū)域創(chuàng)新能力

張恩眾 張守楨

金融資本； 金融結(jié)構(gòu)； 文化資本； 創(chuàng)新

創(chuàng)新是國家發(fā)展的源泉，是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)鍵因素。進(jìn)入21世紀(jì)以來，世界新科技革命勢頭強(qiáng)勁，技術(shù)及創(chuàng)新發(fā)明以極快的速度轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實生產(chǎn)力，改變著社會、經(jīng)濟(jì)的面貌。為應(yīng)對挑戰(zhàn)，各國均把科技創(chuàng)新作為國家戰(zhàn)略，并制定了相應(yīng)的技術(shù)創(chuàng)新政策。區(qū)域創(chuàng)新能力，作為國家創(chuàng)新能力的構(gòu)成要素，成為影響區(qū)域發(fā)展、衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)競爭力的重要標(biāo)志?！秶窠?jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十二個五年規(guī)劃綱要》提出要大力提高科技創(chuàng)新能力，著力提升企業(yè)創(chuàng)新水平，并形成若干區(qū)域創(chuàng)新中心，依靠科技創(chuàng)新推動區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。但作為一個大國，長久以來，我國各個地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡，技術(shù)資源分布不均，創(chuàng)新環(huán)境差別較大，導(dǎo)致各個地區(qū)創(chuàng)新能力分布也很不均衡，如何盡快提高區(qū)域創(chuàng)新能力成為擺在我們面前的一道難題。

地區(qū)創(chuàng)新能力的提升必須在相應(yīng)配套條件完善的情況下才能實現(xiàn)。相關(guān)研究表明，金融對創(chuàng)新的影響及滲透作用越來越強(qiáng)，金融發(fā)展已成為技術(shù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)。國家和企業(yè)要想發(fā)展，就必須依靠創(chuàng)新，創(chuàng)新又必須要有金融的支持。因此深入研究金融與創(chuàng)新之間的影響關(guān)系，發(fā)現(xiàn)不同地區(qū)創(chuàng)新能力及影響因素的差異，對于實現(xiàn)金融與創(chuàng)新的有效結(jié)合，促進(jìn)各地創(chuàng)新能力體系的構(gòu)建及經(jīng)濟(jì)發(fā)展都具有重要的理論意義和實踐意義。

一、相關(guān)文獻(xiàn)及研究假設(shè)

整體而言，目前已有的關(guān)于金融對區(qū)域創(chuàng)新能力影響的研究文獻(xiàn)多是在一個相對狹窄的背景下就金融論創(chuàng)新，沒有從更加宏觀的視角進(jìn)行分析。我們認(rèn)為，從大的方面看，影響區(qū)域創(chuàng)新能力的因素可以分為物質(zhì)因素、人力因素、文化因素、金融因素四個方面，正是這四個方面的共同作用決定了一個地區(qū)創(chuàng)新能力的強(qiáng)弱。我們在模型構(gòu)建時將區(qū)域創(chuàng)新能力置于四個大的影響因素的背景之下，探討金融資本、金融結(jié)構(gòu)對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響，這正是本文的創(chuàng)新之處。

金融通過資本積累，為那些能夠較大概率實現(xiàn)新產(chǎn)品研發(fā)并進(jìn)行生產(chǎn)的企業(yè)提供資金，支持企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新，從而提升技術(shù)創(chuàng)新水平。技術(shù)創(chuàng)新是一個耗時、耗力、耗材的復(fù)雜而龐大的研發(fā)工程，研發(fā)過程中的反復(fù)實驗需要生產(chǎn)員工的配合，整個過程更需要管理人員的全程協(xié)調(diào)與組織推進(jìn)。因此，一個完整的企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)過程需要龐大的人力、物力投入，而調(diào)動如此龐大資源必然需要足夠的資金支持。金融系統(tǒng)基本功能之一便是動員儲蓄，通過動員儲蓄，銀行等金融機(jī)構(gòu)便可將分散的資金從儲戶手中進(jìn)行籌集，完成地區(qū)可用貨幣資金的積累，進(jìn)而實現(xiàn)對技術(shù)創(chuàng)新的資金支持。

此外，創(chuàng)新活動專業(yè)化程度較高，其中包含了較大的風(fēng)險和不確定性，創(chuàng)新項目的投資收益也具有一定波動性，這就導(dǎo)致技術(shù)研發(fā)機(jī)構(gòu)或科技企業(yè)在進(jìn)行較大的創(chuàng)新項目時較難從普通投資者手中獲得足夠的資金支持(普通投資者受知識限制，一般傾向于選擇低風(fēng)險的投資項目)。金融機(jī)構(gòu)通過動員儲蓄的功能，完成地區(qū)可用貨幣資金的積累后，進(jìn)一步通過其專業(yè)化的投資能力，實現(xiàn)對技術(shù)創(chuàng)新項目的資金支持，最終提升地區(qū)的創(chuàng)新能力。金融機(jī)構(gòu)支持創(chuàng)新的能力受其本身吸收存款額的限制。剔除各地區(qū)人口基數(shù)不同造成的差異，選擇地區(qū)人均居民人民幣儲蓄存款年底余額來表示一個地區(qū)金融資本的大小，這是地區(qū)金融機(jī)構(gòu)支持技術(shù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)，是地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)資金的保障。根據(jù)上面的分析，我們認(rèn)為金融資本對區(qū)域創(chuàng)新能力應(yīng)有促進(jìn)作用，故提出第1個待檢假設(shè)。

假設(shè)1：金融資本與區(qū)域創(chuàng)新能力正相關(guān)

對金融結(jié)構(gòu)的探討主要從金融市場融資結(jié)構(gòu)角度進(jìn)行，采取證券融資額與地區(qū)年末金融機(jī)構(gòu)各項貸款余額的比值作為金融結(jié)構(gòu)的替代變量，這在一定程度上反映了區(qū)域直接融資與間接融資的比例，體現(xiàn)區(qū)域金融的開放程度。而直接融資比例的提升，表明地區(qū)金融市場開放度越高，區(qū)域融資渠道更多樣化，也說明地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)公司的投融資環(huán)境得到改善，從而有利于區(qū)域創(chuàng)新能力的提升。李松濤等(2002)的研究結(jié)果更是表明：融資途徑的選擇上，技術(shù)領(lǐng)先者多數(shù)為直接融資，采取間接融資的多為技術(shù)追趕者*李松濤、董樑、余筱箭：《淺議技術(shù)創(chuàng)新模式與金融體系模式的相互關(guān)系》，《軟科學(xué)》2002年第3期。。

綜上所述，本文認(rèn)為金融結(jié)構(gòu)與區(qū)域創(chuàng)新能力之間應(yīng)有正向相關(guān)關(guān)系。故提出第二個待檢假設(shè)。

假設(shè)2：金融結(jié)構(gòu)與區(qū)域創(chuàng)新能力正相關(guān)。

二、研究設(shè)計

(一)檢驗?zāi)Ｐ?/p>

將區(qū)域創(chuàng)新能力作為被解釋變量，將區(qū)域金融資本、區(qū)域金融結(jié)構(gòu)作為解釋變量，區(qū)域物質(zhì)資本、區(qū)域人力資本和區(qū)域文化因素作為控制變量，在整體檢驗的基礎(chǔ)上，區(qū)分東部、中部、西部進(jìn)行區(qū)域創(chuàng)新能力和影響因素的差異化實證探討。檢驗?zāi)Ｐ蜑?/p>

Y=c+α1·Cap+α2·Str+α3·Sub+α4·Lab+α5·Cul+u

其中，Y代表區(qū)域創(chuàng)新能力，Cap、Str、Sub、Lab、Cul為分別代表金融資本、金融結(jié)構(gòu)、物質(zhì)資本、人力資本和文化因素。

區(qū)域創(chuàng)新能力的提升離不開金融的發(fā)展。從金融資本和金融結(jié)構(gòu)兩個角度探究其對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響。按照現(xiàn)有文獻(xiàn)和金融資本理論的闡述：金融資本最終的表現(xiàn)形式是貨幣。創(chuàng)新投入除了依靠政府資助外，往往還需要依靠銀行貸款等金融資本的投入。金融系統(tǒng)通過動員儲蓄的功能籌集資金，完成地區(qū)可用貨幣資金的積累，從而支持地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新投入。因此，地區(qū)居民的銀行儲蓄存款水平可以在一定程度上反映地區(qū)的金融資本水平，選擇“地區(qū)人均居民人民幣儲蓄存款年底余額”來反映金融資本的大小。

基于金融功能觀，金融結(jié)構(gòu)的本質(zhì)是發(fā)揮其功能，現(xiàn)有研究普遍認(rèn)為從功能角度來評價金融結(jié)構(gòu)是更科學(xué)的一種做法。對于區(qū)域發(fā)展和企業(yè)創(chuàng)新而言，金融體系更多的是承擔(dān)資金支持與融資渠道的功能。借鑒姚永玲(2015)等的研究*姚永玲、王翰陽：《科技創(chuàng)新與金融資本融合關(guān)系研究——基于北京市的實證分析》，《中國科技論壇》2015年第9期。，我們從金融市場融資結(jié)構(gòu)方面進(jìn)行考慮。選取“直接融資額與地區(qū)年末金融機(jī)構(gòu)各項貸款余額的比值”來衡量區(qū)域金融結(jié)構(gòu)*直接融資額包括企業(yè)IPO、定向增發(fā)、公開增發(fā)、配股、可轉(zhuǎn)債發(fā)行、債券發(fā)行。，該指標(biāo)可以在一定程度上反映區(qū)域直接融資與間接融資的比例，體現(xiàn)區(qū)域金融的開放程度和自由度。

地區(qū)人均GDP的高低可以體現(xiàn)該地區(qū)的發(fā)展水平和物質(zhì)生活水平，可以用來衡量該地區(qū)企業(yè)經(jīng)營活動中的物質(zhì)環(huán)境和資源的易得性，因此，我們用地區(qū)人均GDP來衡量物質(zhì)資本，預(yù)計其回歸系數(shù)為正。

一般來說，一個地區(qū)的人力資源愈豐富，其創(chuàng)新能力愈強(qiáng)。但由于各個地區(qū)的人力資源缺乏相應(yīng)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，我們可以搜集到的數(shù)據(jù)是地區(qū)高等教育在校生人數(shù)。根據(jù)常理，一個地區(qū)的高等教育在校生人數(shù)越多，這個地區(qū)的人力資源就應(yīng)該越豐富。因此，用地區(qū)每十萬人高等教育在校生人數(shù)作為地區(qū)人力資本的替代變量，預(yù)計其回歸系數(shù)為正。

文化觀影響人的價值觀，影響人的行為方式，進(jìn)而影響人的創(chuàng)新能力。中國地域遼闊，各地有不同的區(qū)域文化。文化是影響創(chuàng)新的重要因素，但要納入計量模型就必須對區(qū)域文化進(jìn)行量化處理。如何從數(shù)量的視角衡量區(qū)域文化是個難題。我們認(rèn)為，一個地區(qū)的大眾擇業(yè)觀是地區(qū)文化的一個重要體現(xiàn)，可以使用私營企業(yè)就業(yè)人數(shù)占地區(qū)總?cè)丝诘谋戎刈鳛榈貐^(qū)文化因素的替代變量。改革開放后那些經(jīng)濟(jì)領(lǐng)先的地區(qū)都是私營企業(yè)相對發(fā)達(dá)的地區(qū)。一個地區(qū)的私營企業(yè)就業(yè)人口比重越大，說明市場經(jīng)濟(jì)活躍程度越強(qiáng)，人民的創(chuàng)業(yè)意識強(qiáng)，創(chuàng)新意識強(qiáng)，對應(yīng)的地區(qū)創(chuàng)新能力相對強(qiáng)。已有的研究也表明，從創(chuàng)新效率看，私營企業(yè)較公有制企業(yè)更高(吳延兵，2012；李占芳等，2015)*吳延兵：《國有企業(yè)雙重效率損失研究》，《經(jīng)濟(jì)研究》2012年第3期。*李占芳、許靜：《不同所有制企業(yè)的創(chuàng)新差異研究》，《改革與戰(zhàn)略》2015年第3期。。因此，可以認(rèn)為地區(qū)總?cè)丝谥兴綘I企業(yè)就業(yè)人數(shù)比重越大的地區(qū)，其區(qū)域創(chuàng)新能力越強(qiáng)，預(yù)計其回歸系數(shù)為正。

相關(guān)變量及測度方法如表1所示。

表1 變量定義

變量指標(biāo)測度方法被解釋變量區(qū)域創(chuàng)新能力地區(qū)每萬人專利授權(quán)量解釋變量金融資本金融結(jié)構(gòu)地區(qū)人均居民人民幣儲蓄存款年底余額直接融資額/地區(qū)年末金融機(jī)構(gòu)各項貸款余額控制變量物質(zhì)資本人力資本文化資本地區(qū)人均GDP值地區(qū)每十萬人高等教育在校生數(shù)地區(qū)每十萬人私營企業(yè)就業(yè)人數(shù)

(二)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

其中，“地區(qū)每萬人專利授權(quán)量”、“地區(qū)人均居民人民幣儲蓄存款年底余額”、“地區(qū)人均GDP值”、“地區(qū)每十萬人高等教育在校生數(shù)”、“地區(qū)每十萬人私營企業(yè)就業(yè)人數(shù)”的原始數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計年鑒》，并經(jīng)相應(yīng)“比例化”處理(如用“地區(qū)專利授權(quán)量”/“地區(qū)人口數(shù)量”)；“直接融資額”數(shù)據(jù)來源于《Wind資訊數(shù)據(jù)庫》；“地區(qū)年末金融機(jī)構(gòu)各項貸款余額”數(shù)據(jù)來源于《中國經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫》和《中國金融年鑒》。

為消除不同變量量綱的影響，確保數(shù)據(jù)之間的可比性，按照學(xué)術(shù)界常用做法，對數(shù)據(jù)按年度進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。

(三)描述性統(tǒng)計

表2展示了我國各省市全樣本描述性統(tǒng)計結(jié)果。按照結(jié)果所示：我國各省市區(qū)域創(chuàng)新能力平均值為4.886463，即萬人專利授權(quán)量為4.886463，表明我國創(chuàng)新能力整體水平較低，最大值和最小值分別為36.8043和0.3503，說明不同省市之間創(chuàng)新能力存在較大差異；金融資本均值為24410.57，說明我國金融資本整體水平不高，最大值為109165.65，最小值為4928.80，表明各省市之間差異較大；金融結(jié)構(gòu)均值為0.065119，說明我國通過股票、債券等途徑進(jìn)行直接融資的比例較低，金融市場開放程度相對較低，該變量最大值為1.2407，最小值0.0026，也說明我國不同省市之間金融開放程度差異較大，發(fā)展不均；物質(zhì)資本最大值99607，最小值6915，表明各省市之間發(fā)展不均衡；人力資本由地區(qū)每十萬人中高等教育在校生數(shù)來衡量，其最大值為34.4992，最小值為6.6546，說明我國各省市之間高等教育差別較大，教育資源分配不均；文化資本最大值為30424.7438，最小值是1569.8875，文化資本的衡量指標(biāo)是每十萬人口中私營企業(yè)就業(yè)人數(shù)，該統(tǒng)計結(jié)果說明我國不同省市之間私營企業(yè)就業(yè)人數(shù)比重差別較大，各地文化觀念具有一定差異。

表2 全國層面描述性統(tǒng)計

變量N均值標(biāo)準(zhǔn)差最大值最小值Y2104．8864636．895404836．80430．3503Cap21024410．5700217524．15605109165．94954928．7992Str2100．0651190．16808411．24070．0026Sub21034703．6047619419．29454996076915Lab21017．0883615．770800934．49926．6546Cul2107480．511495811．35569930424．74381569．8875

借鑒現(xiàn)有研究和年鑒資料所采用的東、中、西部劃分標(biāo)準(zhǔn)，將我國劃分為東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)*基于地區(qū)制度和統(tǒng)計口徑的差異，未將港澳臺地區(qū)納入樣本范圍，因西藏地區(qū)數(shù)據(jù)缺失，也未將西藏納入樣本。最終，東部地區(qū)包括北京、上海、天津、河北、山東、遼寧、浙江、江蘇、廣東、福建、海南共11個省市；中部地區(qū)包括吉林、山西、黑龍江、河南、安徽、湖北、江西、湖南共8個??；西部地區(qū)包括新疆、云南、四川、甘肅、寧夏、貴州、青海、陜西、內(nèi)蒙古、廣西、重慶共11個省市自治區(qū)。。表3是東、中、西三個地區(qū)分別進(jìn)行描述統(tǒng)計的匯總結(jié)果。東部地區(qū)每萬人專利授權(quán)量均值為10.097，中部地區(qū)為2.163，西部均值為1.656，東部地區(qū)每萬人專利授權(quán)量明顯高于中部和西部，也就是說東部地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新能力最強(qiáng)，中部次之，西部最差。從標(biāo)準(zhǔn)差可以看出，東部地區(qū)各個省市之間區(qū)域創(chuàng)新能力差異最大；金融資本方面，東部地區(qū)均值為37379.301，中部和西部分別為17366.995、16564.439，表明東部地區(qū)人均居民人民幣儲蓄存款余額要顯著高于其他兩個地區(qū)，即金融資本明顯優(yōu)于中部和西部，而中部和西部之間差別不大；金融結(jié)構(gòu)上，東部均值為0.122，中部為0.033，西部是0.032，說明東部地區(qū)通過股票、債券等途徑進(jìn)行直接融資的比例要明顯高于中部和西部，東部金融市場開放程度最高，而中部和西部差別不大；物質(zhì)資本方面，如表5-1所示，東部地區(qū)平均值為50704.182，中部為26211.607，西部為24879.026，表明東部地區(qū)人均GDP水平顯著高于其他兩個地區(qū)，其次為中部，西部最差，即東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和物質(zhì)水平最好，這與現(xiàn)實情況完全吻合；人力資本情況，東部地區(qū)每十萬人高等教育在校生平均數(shù)為20.277，中部17.603，西部為13.526，這表明我國東、中、西三個地區(qū)之間的教育資源分配仍存在一定差距，其中東部最好、中部次之、西部最差；最后是文化因素，東部樣本數(shù)據(jù)均值為12111.890，中部為4537.025，西部為4989.851，這表明東部地區(qū)每十萬人私營企業(yè)就業(yè)人數(shù)最多，其次為西部，中部最差，說明東部地區(qū)私營企業(yè)承納的就業(yè)人數(shù)比重最大，可以認(rèn)為東部地區(qū)興辦私企的創(chuàng)業(yè)意識最強(qiáng)，所對應(yīng)的地區(qū)創(chuàng)新文化觀念最強(qiáng)。同時西部地區(qū)私營企業(yè)承納的就業(yè)人數(shù)要大于中部地區(qū)，也說明我國采取的西部大開發(fā)策略初見成效。

表3 分地區(qū)描述性統(tǒng)計

變量東部中部西部Y10．0979．0902．1631．6591．6561．609Cap37379．30122293．18317366．9956608．62516564．4396825．909Str0．1220．2680．0330．0170．0320．019Sub50704．18220706．18126211．6078448．41424879．02612096．867Lab20．2776．20017．6032．80513．5264．909Cul12111．8907249．3944537．0251361．6684989．8512139．176

注：本表中上方數(shù)值為對應(yīng)變量的樣本均值，下方數(shù)值為對應(yīng)變量的樣本標(biāo)準(zhǔn)差；數(shù)據(jù)結(jié)果經(jīng)SPSS 20進(jìn)行處理所得。

三、回歸結(jié)果及分析

(一)全國層面回歸結(jié)果及分析

面板數(shù)據(jù)模型分為隨機(jī)效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型，根據(jù)Hausman統(tǒng)計量的檢驗結(jié)果，我們決定選擇固定效應(yīng)模型。由于樣本中橫截面數(shù)據(jù)個數(shù)大于時間序列數(shù)據(jù)個數(shù)，同時為了消除異方差性的影響，我們采取了截面加權(quán)(CSW)的估計方法。考慮到從創(chuàng)新投入到創(chuàng)新產(chǎn)出之間有一定的滯后性，我們分別采用當(dāng)期模型、滯后1期模型、滯后2期模型進(jìn)行回歸，三種模型的回歸結(jié)果如表4所示。

表4 全樣本分模型回歸結(jié)果

變量(Variable)當(dāng)前模型系數(shù)(Coef．)P值(Prob．)滯后1期模型系數(shù)(Coef．)P值(Prob．)滯后2期模型系數(shù)(Coef．)P值(Prob．)解釋變量金融資本(Cap)0．13900．07750．26080．00150．45040．0000金融結(jié)構(gòu)(Str)0．06800．33340．08460．20640．17790．0015控制變量物質(zhì)資本(Sub)0．47770．00000．34190．00000．11330．0958人力資本(Lab)0．47300．00000．31230．00000．24700．0000文化因素(Cul)0．41860．00000．20580．00020．14910．0280R?squared0．94950．95010．9712AdjustedR?squared0．93970．94050．9645F?statistic96．796898．0866143．9692Prob(F?statistic)0．00000．00000．0000估計方法固定效應(yīng)截面加權(quán)估計固定效應(yīng)截面加權(quán)估計固定效應(yīng)截面加權(quán)估計

根據(jù)表4可以發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新指數(shù)當(dāng)期模型所對應(yīng)的調(diào)整后的可決系數(shù)為0.9397，創(chuàng)新指數(shù)滯后一期模型所對應(yīng)的調(diào)整后的可決系數(shù)為0.9405，創(chuàng)新指數(shù)滯后二期模型對應(yīng)的調(diào)整后的可決系數(shù)為0.9645，結(jié)果表明：加入滯后因素后，即將地區(qū)每萬人專利授權(quán)量分別滯后1期、滯后2期后建立的模型和當(dāng)期模型相比較，滯后2期模型所對應(yīng)的調(diào)整后可決系數(shù)顯著增大且最大，為0.9645。這表明：3個模型相比較而言，創(chuàng)新指數(shù)滯后二期模型的擬合優(yōu)度表現(xiàn)最優(yōu)，模型的擬合程度最高。同時，比較3個模型所對應(yīng)F值及其P值，三者P值均為0，但是同當(dāng)期模型、滯后1期模型相比較而言，滯后2期模型所對應(yīng)F統(tǒng)計量顯著增大且為最大，這表明該模型的整體顯著性水平最高。綜上所述，無論是從模型的整體顯著性水平上，還是模型的擬合優(yōu)度檢驗方面來看，將地區(qū)每萬人專利授權(quán)量滯后2期后的創(chuàng)新指數(shù)模型表現(xiàn)均為最優(yōu)。之所以如此，我們認(rèn)為可能與專利審查的時間周期有關(guān)。

從滯后2期后的創(chuàng)新指數(shù)模型結(jié)果看，金融資本與區(qū)域創(chuàng)新能力之間呈顯著正相關(guān)關(guān)系，假設(shè)1得到驗證，即金融資本的增長將會促進(jìn)地區(qū)區(qū)域創(chuàng)新能力的提升；金融結(jié)構(gòu)與區(qū)域創(chuàng)新能力之間的P值也小于0.01，對應(yīng)系數(shù)為正，表明二者也是顯著正相關(guān)關(guān)系，假設(shè)2同樣得到驗證，即金融結(jié)構(gòu)衡量指標(biāo)的增大，能夠促進(jìn)地區(qū)區(qū)域創(chuàng)新能力的提升。

物質(zhì)資本與區(qū)域創(chuàng)新能力之間在10%水平上顯著正相關(guān)，這與前期的估計是一致的，即物質(zhì)資本的提升將促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新能力的提高；文化因素方面，系數(shù)為0.4186，對應(yīng)P值小于0.05，表明其與區(qū)域創(chuàng)新能力在5%水平上也是顯著正相關(guān)關(guān)系，與前文估計一致，即文化因素對區(qū)域創(chuàng)新能力是起正向促進(jìn)作用的。這說明一個地區(qū)的私營企業(yè)就業(yè)人數(shù)所占比重越大，這個地區(qū)的創(chuàng)新能力就越強(qiáng)；人力資本方面，回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn)其與區(qū)域創(chuàng)新能力之間為顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，這與預(yù)期相反。我們認(rèn)為，出現(xiàn)這種情況的原因可能有以下兩點：一是我國現(xiàn)行的高等教育體制更注重理論學(xué)習(xí)和論文寫作能力，對教師及學(xué)生創(chuàng)新能力的激勵不足。二是以專利授權(quán)數(shù)作為區(qū)域創(chuàng)新能力的衡量指標(biāo)，而這一指標(biāo)并不能完全反映區(qū)域創(chuàng)新能力，比如具有創(chuàng)新價值的科技論文數(shù)量也反映區(qū)域創(chuàng)新能力的強(qiáng)弱。遺憾的是，由于數(shù)據(jù)可得性方面的限制，我們無法在本次研究中予以體現(xiàn)。

(二)分地區(qū)回歸結(jié)果及分析

根據(jù)前面的實證結(jié)果，滯后2期模型為最優(yōu)模型。為進(jìn)一步研究不同地區(qū)金融資本、金融結(jié)構(gòu)對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響，以便發(fā)現(xiàn)各地區(qū)之間的差異，從而針對性提出改善意見，我們統(tǒng)一應(yīng)用滯后2期模型對東部、中部、西部分別進(jìn)行回歸，實證結(jié)果如表5所示。

表5 分地區(qū)滯后2期模型回歸結(jié)果

變量(Variable)東部地區(qū)系數(shù)(Coef．)P值(Prob．)中部地區(qū)系數(shù)(Coef．)P值(Prob．)西部地區(qū)系數(shù)(Coef．)P值(Prob．)解釋變量金融資本(Cap)0．27840．01240．07540．60740．16850．0455金融結(jié)構(gòu)(Str)0．12310．07350．34440．11730．04790．5418控制變量物質(zhì)資本(Sub)0．43800．00000．30270．00760．08300．1027人力資本(Lab)0．45270．00030．27690．00570．24540．0001文化因素(Cul)0．35350．01120．08130．56640．04720．5387R?squared0．98400．93830．9146AdjustedR?squared0．97920．91720．8890F?statistic204．869644．390835．6924Prob(F?statistic)0．00000．00000．0000估計方法固定效應(yīng)截面加權(quán)估計固定效應(yīng)截面加權(quán)估計固定效應(yīng)截面加權(quán)估計

由表5可以看出，東部地區(qū)模型F值為204.8696，對應(yīng)P值為0，小于0.01，表明該模型整體顯著性較好；調(diào)整后的可決系數(shù)為0.9792，進(jìn)一步說明用滯后2期模型進(jìn)行實證檢驗是合適的。在該模型下，東部地區(qū)金融資本系數(shù)為0.2784，P值為0.0124，P值大于0.01但是小于0.05，說明金融資本對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響是正向的，二者在5%水平上顯著相關(guān)；金融結(jié)構(gòu)系數(shù)為0.1231，對應(yīng)P值為0.0735，表明金融結(jié)構(gòu)與區(qū)域創(chuàng)新能力之間在10%水平上顯著正相關(guān)，東部地區(qū)股票融資額等直接融資比例的提升能夠促進(jìn)地區(qū)創(chuàng)新能力的提升；控制變量中，物質(zhì)資本系數(shù)為0.4380，對應(yīng)P值為0，表明物質(zhì)資本與區(qū)域創(chuàng)新能力之間在1%水平上顯著正相關(guān)，地區(qū)人均GDP的增長將會促進(jìn)地區(qū)創(chuàng)新能力的提升；人力資本對應(yīng)P值為0.0003，但系數(shù)為負(fù)數(shù)，這說明人力資本對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響是負(fù)向的，相關(guān)原因在全國性樣本回歸中已經(jīng)分析過；文化資本系數(shù)為正，P值小于0.05，說明其在5%水平上對區(qū)域創(chuàng)新能力起促進(jìn)作用，與前文預(yù)期一致。對東部地區(qū)的回歸結(jié)果表明，該地區(qū)相關(guān)變量對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響與全國基本一致。

中部地區(qū)F值為44.3908，對應(yīng)P值為0，說明模型整體顯著性水平較好；調(diào)整后的可決系數(shù)為0.9172，也說明模型的擬合優(yōu)度檢驗結(jié)果較好。金融資本和金融結(jié)構(gòu)對應(yīng)的P值均大于0.1，說明中部地區(qū)金融資本、金融結(jié)構(gòu)與區(qū)域創(chuàng)新能力之間無顯著相關(guān)性；控制變量當(dāng)中，物質(zhì)資本系數(shù)為0.3027，對應(yīng)P值為0.0076，小于0.01，說明物質(zhì)資本與區(qū)域創(chuàng)新能力之間在1%水平上顯著正相關(guān)，即該地區(qū)人均GDP越高，區(qū)域創(chuàng)新能力越強(qiáng)；人力資本系數(shù)為0.2769，對應(yīng)P值為0.0057，P值小于0.01，說明人力資本對區(qū)域創(chuàng)新能力在1%的水平上有顯著正向作用，即該地區(qū)每十萬人高等教育在校生數(shù)的增加將會導(dǎo)致地區(qū)每萬人專利授權(quán)量的增加，這與最初的預(yù)期方向一致，說明地區(qū)受高等教育人數(shù)越多，對于創(chuàng)新的正向作用越大；文化資本對應(yīng)P值為0.5664，大于0.1，說明中部地區(qū)文化因素對區(qū)域創(chuàng)新能力無顯著影響作用，對比上文對文化資本的描述性統(tǒng)計，中部地區(qū)每十萬人私營企業(yè)就業(yè)人數(shù)最少，一定程度上也說明該地區(qū)興辦私企的創(chuàng)業(yè)意識較差，創(chuàng)新文化觀念較弱，從而導(dǎo)致中部地區(qū)文化因素不能對區(qū)域創(chuàng)新能力起到顯著作用。

西部地區(qū)F值為35.6924，對應(yīng)P值為0，說明該模型整體顯著水平較好；調(diào)整后的可決系數(shù)為0.8890，也說明該模型的擬合優(yōu)度較好，因此用滯后2期模型進(jìn)行檢驗是合適的。金融資本系數(shù)為0.1685，P值為0.0455，說明西部地區(qū)金融資本與區(qū)域創(chuàng)新能力之間在5%水平上呈顯著正相關(guān)關(guān)系，即地區(qū)人均居民人民幣儲蓄存款年底余額的增長會增加地區(qū)每萬人專利授權(quán)數(shù)量，金融資本能夠促進(jìn)地區(qū)區(qū)域創(chuàng)新能力的提升；金融結(jié)構(gòu)對應(yīng)P值為0.5418，大于0.1，說明西部地區(qū)金融結(jié)構(gòu)與區(qū)域創(chuàng)新能力之間無明顯相關(guān)關(guān)系，金融結(jié)構(gòu)對地區(qū)每萬人專利授權(quán)量無明顯影響作用；控制變量中，物質(zhì)資本的P值為0.1027，說明物質(zhì)資本與區(qū)域創(chuàng)新能力無明顯相關(guān)性，西部地區(qū)人均GDP值對地區(qū)每萬人專利授權(quán)量的作用不顯著，考慮到西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展條件較差，該地區(qū)物質(zhì)環(huán)境和資源易得性較差，因此科研和創(chuàng)新的投入或許相對不足，導(dǎo)致其對區(qū)域創(chuàng)新能力的作用不明顯；人力資本系數(shù)為0.2454，P值為0.0001，說明西部地區(qū)人力資本與區(qū)域創(chuàng)新能力之間具有顯著正相關(guān)關(guān)系，與中部地區(qū)回歸結(jié)果一致，該地區(qū)每十萬人高等教育在校生數(shù)的增加將會導(dǎo)致地區(qū)每萬人專利授權(quán)量的增加；文化資本方面，西部地區(qū)文化資本對應(yīng)P值0.5387大于0.1，因此西部地區(qū)的文化因素對區(qū)域創(chuàng)新能力無顯著影響。上文分地區(qū)樣本描述統(tǒng)計也發(fā)現(xiàn)西部地區(qū)的每十萬人私營企業(yè)就業(yè)人數(shù)較少，與中部地區(qū)類似，說明西部地區(qū)興辦私企的創(chuàng)業(yè)意識較差，創(chuàng)新文化觀念較弱，這或許是導(dǎo)致其不能對區(qū)域創(chuàng)新能力起到顯著作用的原因。

四、結(jié)論及建議

1.全國范圍內(nèi)，我國創(chuàng)新能力整體水平較低，但各年度呈現(xiàn)逐步上升的趨勢。影響因素角度，金融資本、金融結(jié)構(gòu)對區(qū)域創(chuàng)新能力起顯著正向促進(jìn)作用。地區(qū)金融資本的增加能夠帶動該地區(qū)創(chuàng)新能力的提高，通過股票、債券等途徑進(jìn)行直接融資的比例的提升也會顯著改善該地區(qū)的創(chuàng)新能力。同時，地區(qū)的物質(zhì)資本及創(chuàng)業(yè)文化觀念對區(qū)域創(chuàng)新能力也具有正向作用。

2.分地區(qū)討論，我國各地區(qū)區(qū)域創(chuàng)新能力均呈上升趨勢，且東部地區(qū)創(chuàng)新能力明顯高于其他兩個地區(qū)，中部居中，西部最差；金融資本和金融結(jié)構(gòu)衡量指標(biāo)方面，東部地區(qū)相應(yīng)指標(biāo)也明顯高于中部和西部，這表明東部地區(qū)無論是金融資本還是金融市場開放程度均領(lǐng)先于中西部。對比三個地區(qū)結(jié)果，金融資本對東、西部創(chuàng)新提升均有正向積極影響，但中部無明顯作用。

基于實證分析結(jié)果及結(jié)論，我們對各地區(qū)區(qū)域創(chuàng)新能力的提升提出如下建議：

1.加強(qiáng)地區(qū)金融體系的建設(shè)。應(yīng)積極吸納廣大社會資本進(jìn)入金融領(lǐng)域，發(fā)展中小型銀行和民營銀行，利用其成本優(yōu)勢與信息優(yōu)勢，為技術(shù)創(chuàng)新企業(yè)提供差異性金融服務(wù)，緩解技術(shù)創(chuàng)新企業(yè)融資難的問題。東部地區(qū)應(yīng)立足現(xiàn)有基礎(chǔ)，不僅僅要加大金融規(guī)模，更要加強(qiáng)金融深化，進(jìn)一步提升金融服務(wù)水平，充分發(fā)揮金融資本對區(qū)域創(chuàng)新的推動作用；中西部地區(qū)金融基礎(chǔ)仍相對薄弱，因此應(yīng)通過政策引導(dǎo)進(jìn)一步強(qiáng)化金融發(fā)展，完善金融體系建設(shè)，讓金融資本能夠真正發(fā)揮提升地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新水平的作用。

2.大力發(fā)展多層次資本市場。科技創(chuàng)新類中小企業(yè)本身的風(fēng)險特點導(dǎo)致單一類型、間接融資為主的金融結(jié)構(gòu)不利于其自身的發(fā)展，實證結(jié)果也表明金融結(jié)構(gòu)的改善有利于提升我國區(qū)域創(chuàng)新能力。因此，我國各地區(qū)應(yīng)積極改善金融結(jié)構(gòu)。東部地區(qū)金融結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀對地區(qū)創(chuàng)新能力的影響比較顯著，因此對東部而言，更多可以借鑒西方成熟經(jīng)驗，減少政府的行政干預(yù)，通過市場的力量逐步實現(xiàn)金融市場化，多方位滿足科技創(chuàng)新型企業(yè)的融資細(xì)化需求，促進(jìn)地區(qū)創(chuàng)新能力的提升；實證結(jié)果表明中西部地區(qū)金融市場開放程度較低，企業(yè)融資渠道仍以間接融資為主，因此，中西部地區(qū)仍需依靠地方政府的引導(dǎo)功能為企業(yè)直接上市或債券融資提供便利，幫助企業(yè)解決直接融資過程中的障礙，提升金融市場開放程度，從而實現(xiàn)金融結(jié)構(gòu)優(yōu)化對地區(qū)創(chuàng)新能力的積極影響作用。

[責(zé)任編輯：邵世友]

Financial Capital, Financial Structure and Regional Innovation Capability

ZHANG En-zhong ZHANG Shou-zhen

(School of Management, Shandong University, Jinan 250100, P.R.China；ZhongTai Securities Co., Ltd, Jinan 250001, P.R.China)

Innovation, as a key element of a country’s competitiveness, has been the engine of economic development. And the financial impact on innovation becomes more and more strong. Using the annual data on provinces and cities from 2007 to 2014, we set up a panel data model. In this model, innovation ability is set as the explained variable, financial capital and financial structure are set as the explanatory variables, while the physical capital, human capital and cultural capital as the control variables. We found that finance plays a significant positive promoting role on regional innovation. From regional, financial factors in the eastern region, the western region innovation ascension has a positive effect, but has no obvious effect in central China. Aiming at different area, we put forward some suggestions how to promote the innovation ability.

Financial capital; Financial structure; Cultural capital; Innovation

2016-05-20

張恩眾，山東大學(xué)管理學(xué)院教授(濟(jì)南250100)；張守楨，中泰證券股份有限公司助理研究員(濟(jì)南250001)。