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    金融集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響研究
    ——基于動態(tài)面板系統(tǒng)廣義矩估計(jì)的經(jīng)驗(yàn)分析

    2019-04-14 07:42:18張晴云
    關(guān)鍵詞:程度金融效率

    張晴云 金 鵬

    (中國人民銀行臨夏州中心支行,甘肅 臨夏 731100)

    金融在我國現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)體系建立過程中具有特殊的地位,在資金融通、市場定價、信息提供、資源配置等方面作用重大,是經(jīng)濟(jì)的血脈。多種創(chuàng)新要素集聚、優(yōu)化金融結(jié)構(gòu)、提升金融資源配置效率是金融集聚的本質(zhì)特征。近年來,我國經(jīng)濟(jì)從高速增長向高質(zhì)量發(fā)展,面對不斷增加的內(nèi)外部風(fēng)險與挑戰(zhàn),“新經(jīng)濟(jì)”發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施在一定程度上促進(jìn)了“要素驅(qū)動”“投資驅(qū)動”向“創(chuàng)新驅(qū)動”轉(zhuǎn)型。而金融集聚對技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用,在分散創(chuàng)新風(fēng)險、緩解融資約束、減少信息不對稱等方面作用顯著,從而實(shí)現(xiàn)了資源、信息、技術(shù)的有序高效流動,擺脫了路徑依賴,進(jìn)而促進(jìn)了區(qū)域創(chuàng)新效率提高和技術(shù)進(jìn)步。我國“十三五”規(guī)劃重點(diǎn)提出要強(qiáng)化金融支持,促進(jìn)金融對科技創(chuàng)新的引領(lǐng)作用。2016年,《國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》對金融和創(chuàng)新提出了新的要求,深化科技創(chuàng)新與金融結(jié)合試點(diǎn)、鼓勵金融機(jī)構(gòu)參與產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新已刻不容緩。因此,在我國市場改革和結(jié)構(gòu)調(diào)整不斷深化的背景下,本文以我國30個省(區(qū)、市)為研究對象進(jìn)行實(shí)證研究,從動態(tài)角度分析金融聚集對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響,為提升我國科技創(chuàng)新能力、建設(shè)區(qū)域金融提供參考。

    一、文獻(xiàn)綜述

    金融集聚作為產(chǎn)業(yè)集聚的一種形式,其過程復(fù)雜,內(nèi)涵豐富。學(xué)術(shù)界主要從含義界定、動態(tài)成因等方面進(jìn)行研究。張鳳超(2003)、何宜慶等(2015)認(rèn)為金融集聚是高度集中的金融產(chǎn)業(yè)群體,其特征是非連續(xù)的、非均質(zhì)的。Thrift(1994)、Martin(1999)以信息流為依據(jù),對其內(nèi)外動因進(jìn)行了研究。在此基礎(chǔ)上,我國學(xué)者黃解宇(2011)、潘英麗(2003)分別基于空間外部性、區(qū)位選擇理論對影響金融集聚的重要因素進(jìn)行了分析。此外,對于區(qū)域創(chuàng)新效率的研究主要集中在測算方法、影響因素、空間特征等方面。李秦陽(2019)、孫暢等(2018) 、陳倩倩等(2019)分別基于隨機(jī)前沿分析方法(SFA)、時序全局主成分分析法(GPCA)、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)對創(chuàng)新效率進(jìn)行了測算及分析。韓先鋒等(2019)、張彩江和李藝芳(2017)認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)、人力資本、產(chǎn)業(yè)升級、政府支持均可以影響我國區(qū)域創(chuàng)新效率的提升。趙凱旭等(2019)認(rèn)為我國區(qū)域創(chuàng)新效率空間溢出效應(yīng)明顯且正相關(guān)性顯著。

    金融集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響一直是業(yè)內(nèi)學(xué)者研究的重點(diǎn)。一是正向促進(jìn)方面。張?zhí)鸬?2019)、王仁祥和白旻(2017)、劉曉婉(2017)以不同省(區(qū)、市)為例,認(rèn)為金融集聚整體上會促進(jìn)科技創(chuàng)新效率的提升。二是逆向擠出方面。Pandit(2003)、黎杰生和胡穎(2017)、李勝旗和鄧細(xì)林(2017)等認(rèn)為金融集聚在一定程度上造成了資源浪費(fèi)、效率低下、成本較高、過度競爭,從而造成了創(chuàng)新效率的低下。三是區(qū)域和行業(yè)異質(zhì)性方面。馬子紅和常嘉佳(2016)基于金融差異化視角,認(rèn)為不同區(qū)域金融集聚對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響差異顯著。郭文偉和王文啟(2018)從銀行、證券、保險三個方面定義金融集聚,并認(rèn)為銀行、證券業(yè)對區(qū)域科技創(chuàng)新沒有顯著影響,但保險業(yè)影響較為明顯。

    綜上所述,金融集聚是金融發(fā)展的主流趨勢,對科技創(chuàng)新意義重大且“雙刃劍”特征較為明顯。本文在總結(jié)相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,建立區(qū)域創(chuàng)新效率評價體系,運(yùn)用系統(tǒng)廣義矩估計(jì)(GMM)的方法從動態(tài)角度考察金融集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響,以期對我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變及高質(zhì)量發(fā)展提供借鑒。

    二、區(qū)域創(chuàng)新效率綜合評價

    (一)指標(biāo)體系

    本文基于創(chuàng)新價值鏈理論,借鑒余泳澤和劉大勇(2013)的研究思路,建立區(qū)域創(chuàng)新效率(ITI)綜合評價指標(biāo)體系,由知識創(chuàng)新、科研創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新3個二級指標(biāo)構(gòu)成,二級指標(biāo)下包含10個三級指標(biāo),具體指標(biāo)如表1所示。

    表1 區(qū)域創(chuàng)新效率綜合評價指標(biāo)體系

    (二)測度方法與測算結(jié)果分析

    運(yùn)用時序全局主成分分析法(GPCA),計(jì)算2008—2017年我國30個省(區(qū)、市)區(qū)域創(chuàng)新效率綜合得分。為比較其區(qū)域差異性,對綜合評分進(jìn)行歸一化處理,測算結(jié)果如表2所示。

    表2 2008—2017年我國各省市區(qū)域創(chuàng)新效率綜合得分

    表2(續(xù))

    區(qū)域省份2008年2009年2010年2011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年均值西部內(nèi)蒙古0.0250.0400.0340.0540.0640.0780.0850.0980.1030.2040.079廣西0.0690.0770.0670.1080.1240.1570.1740.1950.1900.2390.140重慶0.0980.1240.1440.2560.2700.3250.3550.4260.3310.3400.267四川0.1430.1630.1690.2460.3160.3670.4140.4060.3440.3610.293貴州0.1000.1200.1290.1870.2230.2490.2540.2240.1530.1670.180云南0.0520.0640.0540.1280.1420.1480.1520.1640.1350.1800.122陜西0.1550.1510.1450.2230.2440.3030.3140.3190.3090.3410.250甘肅0.0580.0660.0750.1180.1170.1100.1250.1200.1160.2100.111青海0.0000.0210.0170.0240.0250.0330.0320.0430.1120.3320.064寧夏0.1830.1620.1200.2920.2350.3640.2340.2310.3480.7290.290新疆0.0320.0530.0180.0720.0270.0750.0730.1490.1280.2920.092均值0.0830.0940.0880.1550.1630.2010.2010.2160.2060.3090.172全國平均0.1100.1300.1320.2110.2370.2820.2950.3130.3010.3720.238

    由表2可知,我國創(chuàng)新效率區(qū)域差異性、非均衡特征顯著。北京的創(chuàng)新效率優(yōu)勢明顯,天津、上海、廣東、浙江等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)創(chuàng)新效率排名靠前。此外,2008—2017年東部、中部、西部區(qū)域創(chuàng)新效率均值分別為0.355、0.169、0.172,東部地區(qū)>西部地區(qū)>中部地區(qū),梯度分布特征顯著,區(qū)域創(chuàng)新效率均值的年均增長率分別為14.57%、16.62%、18.18%,“西部大開發(fā)”和“中部崛起”戰(zhàn)略實(shí)施效果顯著。我國區(qū)域創(chuàng)新效率發(fā)展不均衡且“梯度”分布明顯的主要原因在于:東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、地理區(qū)位、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等優(yōu)勢明顯,資本利用水平均優(yōu)于中、西部地區(qū),對區(qū)域創(chuàng)新效率的推動作用在一定程度上大于中、西部地區(qū);東部地區(qū)吸引著中、西部地區(qū)大量的生產(chǎn)要素與資源,其生產(chǎn)要素和人力資本集聚的空間溢出效應(yīng)進(jìn)一步促進(jìn)了東部地區(qū)的創(chuàng)新效率,從而在一定程度上削弱了中、西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)、人才的發(fā)展,導(dǎo)致中、西部地區(qū)區(qū)域創(chuàng)新效率低下,與我國平均水平及東部地區(qū)的差距較大。

    三、模型設(shè)定與變量選擇

    (一)模型設(shè)定

    本文為消除變量之間引起的內(nèi)生性問題,使用系統(tǒng)GMM方法進(jìn)行實(shí)證研究,引入了滯后一期的ITI作為解釋變量。此外,為了消除異方差等問題,對方程中的變量進(jìn)行對數(shù)化處理。模型具體設(shè)定如下:

    lnITIit=α0+βlnITIit-1+β1lnFAit+

    β2lnGOVit+β3lnHUMit+β4lnPGDPit+

    β5lnOPENit+θi+δit

    其中:i=1,2,…,30;t=2008,2009,…,2017;系數(shù)β1,β2,β3,β4,β5分別代表金融集聚程度(FA)、政府干預(yù)程度(GOV)、人力資本水平(HUM)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(PGDP)、對外開放程度(OPEN)等對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響系數(shù);α0為常數(shù)項(xiàng);δit是隨機(jī)誤差項(xiàng);θi表示不隨時間改變的個體固定效應(yīng)。

    (二)數(shù)據(jù)來源及變量選取

    1.數(shù)據(jù)來源。本文樣本時間為2008—2017年,樣本為中國30個省(區(qū)、市),樣本數(shù)據(jù)不包括香港、澳門、臺灣和西藏。數(shù)據(jù)來源于2008—2017年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省(區(qū)、市)對應(yīng)年份統(tǒng)計(jì)年鑒。所有檢驗(yàn)均在stata15.0 軟件下進(jìn)行。

    2.變量選取。選取前文測算的區(qū)域創(chuàng)新效率(ITI)作為被解釋變量,選取金融集聚程度(FA)作為解釋變量。國內(nèi)外學(xué)者對金融集聚度的測定,主要有區(qū)位熵(LQ)、HI指數(shù)、空間基尼系數(shù)、構(gòu)建金融集聚指標(biāo)體系等,本文在借鑒現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,選取LQ來計(jì)算我國區(qū)域金融集聚度。計(jì)算公式如下:

    其中:i表示部門;j表示地區(qū);xij為j地區(qū)i部門的增加值,其值表示地區(qū)金融業(yè)的規(guī)?;c專業(yè)化水平,該值越大,表明該地區(qū)金融發(fā)展水平較高,其金融集聚程度也較高。

    本文的控制變量有以下四個:一是政府干預(yù)程度(GOV)。政府干預(yù)在一定程度上影響著區(qū)域創(chuàng)新活動,對于區(qū)域創(chuàng)新而言,寬松的經(jīng)濟(jì)政策對其發(fā)展有利。本文以地方政府財政支出占GDP的比重衡量政府行為,認(rèn)為越少的政府干預(yù),越有利于提升區(qū)域創(chuàng)新效率。二是人力資本水平(HUM)。教育水平的提高使勞動力大規(guī)模向發(fā)達(dá)地區(qū)以及產(chǎn)業(yè)集聚地區(qū)移動。本文采用普通高等學(xué)校(高中、??坪捅究?在校學(xué)生數(shù)衡量人力資本。三是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(PGDP)。本文以人均國民生產(chǎn)總值作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的代理變量,并認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升對區(qū)域創(chuàng)新活動有一定的促進(jìn)作用。四是對外開放程度(OPEN)。本文以地區(qū)進(jìn)出口總額占國民生產(chǎn)總值的比重衡量對外開放程度,且對區(qū)域創(chuàng)新活動有一定的促進(jìn)作用。模型各變量統(tǒng)計(jì)性描述如表3所示。

    表3 各變量統(tǒng)計(jì)性描述

    (三)實(shí)證結(jié)果分析

    從模型相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果可知,Sargen檢驗(yàn)P值均大于0.1,不能拒絕原假設(shè),滯后項(xiàng)作為工具變量不存在過度識別問題。自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果顯示:AR(1)均小于0.1,存在一階自相關(guān);AR(2)均大于0.1,拒絕原假設(shè),說明不存在二階序列相關(guān)問題。檢驗(yàn)結(jié)果均顯示模型設(shè)定合理。如表4所示。

    表4 模型回歸結(jié)果

    注:***、**、*分別表示在 1%、5%、10%的顯著性水平下通過了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),括號內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差,_cons 為截距項(xiàng)

    下面以表4中的模型5為例進(jìn)行分析。滯后一期的區(qū)域創(chuàng)新效率在1%的置信水平下顯著,回歸系數(shù)為0.762 1,說明區(qū)域創(chuàng)新效率跨期傳遞特征明顯,上一年的區(qū)域創(chuàng)新效率對下一年的影響較大。從金融集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響來看,其回歸系數(shù)顯著為正,其系數(shù)為0.059 1,表明金融集聚程度每增加1%,區(qū)域創(chuàng)新效率提高0.059 1%,表明金融集聚在提升區(qū)域創(chuàng)新效率的過程中起著重要的正向積極作用。

    從控制變量看,第一,政府干預(yù)程度系數(shù)在10%的顯著性水平下顯著為負(fù),其影響系數(shù)為-0.050 8,即政府干預(yù)程度系數(shù)每提高1%,區(qū)域創(chuàng)新效率降低0.050 8%,說明較大的政府規(guī)模具有較強(qiáng)的行政干預(yù)能力,政府干預(yù)在一定程度上抑制了區(qū)域創(chuàng)新效率的提升。第二,人力資本在1%的顯著性水平下促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新效率的提升,說明受教育水平的提高對區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展的意義重大。通常而言,人力資本水平的提高會使勞動力對自身發(fā)展有著更高的追求并向發(fā)達(dá)地區(qū)以及產(chǎn)業(yè)集聚地區(qū)移動。第三,人均 GDP的增長顯著提升區(qū)域創(chuàng)新效率,其系數(shù)為0.009 4,即經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平系數(shù)每提高1%,區(qū)域創(chuàng)新效率提升0.009 4%,表明隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,創(chuàng)新能力往優(yōu)質(zhì)型發(fā)展。第四,對外開放程度對區(qū)域創(chuàng)新效率影響在1%顯著性水平下為正,其系數(shù)為0.034 6,表明對外開放在一定程度上促進(jìn)了我國科研、技術(shù)水平的提高,并以此提升科技創(chuàng)新效率。

    四、結(jié)論與政策建議

    (一)研究結(jié)論

    綜上所述,利用2008—2017年我國30個省(區(qū)、市)數(shù)據(jù),基于動態(tài)面板模型研究金融集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響,結(jié)果顯示,區(qū)域創(chuàng)新效率跨期傳遞特征明顯,上一年區(qū)域創(chuàng)新效率對下一年的影響較大,且金融集聚在提升區(qū)域創(chuàng)新效率的過程中起著重要的正向的積極作用。此外,政府干預(yù)在一定程度上抑制了區(qū)域創(chuàng)新效率的提升,人力資本水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、對外開放程度在一定程度上均可以提升我國區(qū)域創(chuàng)新效率。

    (二)政策建議

    第一,強(qiáng)化金融資源的合理科學(xué)配置,引導(dǎo)資金在各方面有序流動,分散創(chuàng)新風(fēng)險,促進(jìn)信息共享,緩解融資壓力,通過區(qū)域間金融合作提升區(qū)域創(chuàng)新能力;積極創(chuàng)新信貸、產(chǎn)品、服務(wù)等制度,發(fā)揮銀行、證券、保險等金融中介的聚集發(fā)展作用,從而擺脫原有的技術(shù)創(chuàng)新路徑,發(fā)揮創(chuàng)新效應(yīng);完善區(qū)域資本市場建設(shè),跳出固有思維,拓展創(chuàng)新企業(yè)融資渠道,為科技發(fā)展提供強(qiáng)勁動力,從而實(shí)現(xiàn)區(qū)域創(chuàng)新效率的提升。

    第二,適度放松管制,深化市場化改革力度。區(qū)域創(chuàng)新能力的提升在一定程度上依賴于一個良好的環(huán)境,政府要有所為有所不為,積極打破制度和進(jìn)出壁壘,發(fā)揮市場在資源配置中的決定性作用,降低政府交易成本,營造公開商業(yè)環(huán)境,努力促進(jìn)創(chuàng)新活動突破瓶頸,實(shí)現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展下的區(qū)域創(chuàng)新效率的提升。

    第三,引進(jìn)優(yōu)質(zhì)人才,提高創(chuàng)新人才隊(duì)伍質(zhì)量。創(chuàng)新活動涉及的產(chǎn)業(yè)多、領(lǐng)域廣,并且在新時代背景下,復(fù)合型、創(chuàng)新型人才需求進(jìn)一步提高。因此,政府要有人才培養(yǎng)觀念,把握創(chuàng)新活動發(fā)展趨勢,重視復(fù)合型、創(chuàng)新型人才培養(yǎng)。注重培養(yǎng)人才工作素質(zhì)和能力,促進(jìn)創(chuàng)新技能與科研成果提升,完善人才激勵體制,建立全面、靈活的獎助體系。

    第四,加強(qiáng)地區(qū)外商投資引進(jìn)力度,充分發(fā)揮技術(shù)溢出效應(yīng)。外商投資的增加在引進(jìn)先進(jìn)管理經(jīng)驗(yàn)、成熟技術(shù)成果與手段方面作用重大,有助于推動地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展,確保產(chǎn)業(yè)鏈上下端企業(yè)的集聚發(fā)展與信息資源的交流、共享,降低創(chuàng)新成本,提高創(chuàng)新效率。

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