京津冀地區(qū)銀行信貸、技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

袁慶祿　劉翠俠

【摘要】技術(shù)引進(jìn)和自主創(chuàng)新在銀行信貸的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)中所起的作用存在一定差異?；诰┙蚣?3個(gè)地級(jí)市2009～2016年間的數(shù)據(jù)，構(gòu)建面板門檻模型，對(duì)地區(qū)信貸的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)展開(kāi)研究。結(jié)果表明：在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下，京津冀地區(qū)銀行信貸存在非線性效應(yīng)，技術(shù)引進(jìn)發(fā)揮持續(xù)顯著的助推作用，而自主創(chuàng)新的推動(dòng)力逐漸喪失。因此，京津冀需要經(jīng)歷技術(shù)引進(jìn)過(guò)程，但必須堅(jiān)持自主創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略。只有完成從技術(shù)引進(jìn)向自主創(chuàng)新的轉(zhuǎn)變，銀行信貸才能實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的增長(zhǎng)效應(yīng)。

【關(guān)鍵詞】京津冀;銀行信貸;技術(shù)創(chuàng)新;經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

【中圖分類號(hào)】F832.5

【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A

【文章編號(hào)】1004-0994（2019）09-0123-8

一、問(wèn)題的提出

在傳統(tǒng)人口紅利消退、環(huán)境資源約束趨緊的背景下，當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)的發(fā)展階段，依賴于要素驅(qū)動(dòng)和投資驅(qū)動(dòng)的增長(zhǎng)模式逐漸喪失運(yùn)行條件，長(zhǎng)期依靠傳統(tǒng)粗放式的增長(zhǎng)積聚了一系列的深層矛盾，我國(guó)經(jīng)濟(jì)迫切需要新的驅(qū)動(dòng)機(jī)制。黨的十八大和十九大均提出，要堅(jiān)定實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，技術(shù)創(chuàng)新將長(zhǎng)期成為我國(guó)最重要的新的生產(chǎn)要素。而要使科技創(chuàng)新成為持續(xù)驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的引擎，必須予以科技創(chuàng)新長(zhǎng)期、穩(wěn)定的信貸資金支持。

技術(shù)創(chuàng)新模式主要有兩種：自主創(chuàng)新和技術(shù)引進(jìn)。改革開(kāi)放30多年以來(lái)，我國(guó)一直走技術(shù)引進(jìn)為主、自主創(chuàng)新為輔的發(fā)展道路。然而，2018年初中美貿(mào)易戰(zhàn)爆發(fā)，美國(guó)商務(wù)部針對(duì)中興通訊發(fā)布了長(zhǎng)達(dá)七年的出口禁令，導(dǎo)致其業(yè)務(wù)幾乎瞬時(shí)中斷，再次暴露了我國(guó)企業(yè)關(guān)鍵技術(shù)受制于國(guó)外的尷尬現(xiàn)實(shí)，因此提高企業(yè)自主創(chuàng)新能力迫在眉睫。那么，當(dāng)前我國(guó)是否具備放棄技術(shù)引進(jìn)的現(xiàn)實(shí)條件？還是尚需經(jīng)歷一個(gè)自主創(chuàng)新為主、技術(shù)引進(jìn)為輔的過(guò)渡階段？

2015年4月，《京津冀協(xié)同發(fā)展規(guī)劃綱要》要求“以實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展作為合作重點(diǎn)”。2016年6月，《京津冀產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移指南》進(jìn)一步要求“全面推進(jìn)京津冀產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展，充分發(fā)揮三地比較優(yōu)勢(shì)，形成空間布局合理、產(chǎn)業(yè)鏈有機(jī)銜接、各類生產(chǎn)要素優(yōu)化配置的發(fā)展格局”。然而，京津冀地區(qū)信貸結(jié)構(gòu)的異質(zhì)性較為明顯，經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)失衡。當(dāng)前急需明確的是，隨著技術(shù)創(chuàng)新水平的提高，京津冀不同區(qū)域的銀行信貸對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響會(huì)有怎樣的差異？能否將技術(shù)創(chuàng)新和銀行信貸有效結(jié)合起來(lái)，實(shí)現(xiàn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定增長(zhǎng)？本文對(duì)不同的技術(shù)創(chuàng)新模式在京津冀地區(qū)銀行信貸的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)中所起的作用展開(kāi)了研究。

二、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

（一）銀行信貸的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)

一些國(guó)內(nèi)外學(xué)者從商業(yè)銀行的角度來(lái)分析信貸投放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，得出的結(jié)論基本一致。Goldsmith[1]強(qiáng)調(diào)金融機(jī)構(gòu)將社會(huì)資金配置到最有效率的部門，進(jìn)而加速了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。Loayza等[2]發(fā)現(xiàn)，從長(zhǎng)期來(lái)看銀行信貸對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用非常顯著。李世杰和校亞楠[3]、楊長(zhǎng)漢[4]都認(rèn)為銀行信貸對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有正向促進(jìn)效應(yīng)。王偉等[5]則提出，銀行信貸過(guò)度擴(kuò)張會(huì)顯著地降低經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度。

還有學(xué)者從貸款企業(yè)的角度分析信貸投放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響機(jī)制。Fisher[6]認(rèn)為在信用經(jīng)濟(jì)中，如果可抵押資產(chǎn)價(jià)格上升，信貸的高杠桿政策會(huì)鼓勵(lì)企業(yè)擴(kuò)大投資額，繼而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)上行;遇到債務(wù)到期清償時(shí)，資金短缺的企業(yè)被迫折價(jià)出售資產(chǎn)，企業(yè)會(huì)減少投資額，引發(fā)經(jīng)濟(jì)下行。Bernanke等[7]提出了著名的金融加速器理論，認(rèn)為在假定信貸市場(chǎng)信息不對(duì)稱的前提下，銀行為避免逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)，要求貸款人提供抵押資產(chǎn);當(dāng)外部沖擊發(fā)生時(shí)，全社會(huì)資產(chǎn)價(jià)格下降，借款人可供抵押資產(chǎn)價(jià)值縮水，同樣會(huì)導(dǎo)致投資下降和經(jīng)濟(jì)下行。程棵等[8]實(shí)證檢驗(yàn)了我國(guó)金融加速器效應(yīng)的存在性。張良貴等[9]研究發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)信貸供給量與金融加速器之間存在倒U型關(guān)系。

（二）技術(shù)創(chuàng)新的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)

較多學(xué)者研究了技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，其對(duì)經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)作用已成基本共識(shí)。新古典增長(zhǎng)模型將技術(shù)創(chuàng)新視為影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的決定因素，內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論進(jìn)一步將技術(shù)創(chuàng)新內(nèi)生化，提出即使資本和勞動(dòng)等生產(chǎn)要素有限，經(jīng)濟(jì)仍可以通過(guò)產(chǎn)品創(chuàng)新和知識(shí)存量的增加實(shí)現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)。Atkinson、Stigliz[10]提出通過(guò)“干中學(xué)”，各國(guó)將積累的技術(shù)創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行傳播，促進(jìn)了地區(qū)之間的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。Bra?vo、Marin[11]認(rèn)為，創(chuàng)新還會(huì)以溢出效應(yīng)以及提升全要素生產(chǎn)率等方式間接地促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

國(guó)內(nèi)學(xué)者沈坤榮、耿強(qiáng)[12]考察了外資引進(jìn)形成的技術(shù)溢出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。白俊紅、王林東[13]發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)對(duì)我國(guó)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有的異質(zhì)性影響?？讜阅?、鄧峰[14]證實(shí)了地區(qū)研發(fā)投入不僅可以顯著提高本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平，還會(huì)通過(guò)技術(shù)溢出顯著影響其鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

（三）技術(shù)創(chuàng)新模式的選擇

對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新模式的選擇，無(wú)論是理論上還是實(shí)踐上，均未取得統(tǒng)一意見(jiàn)。由于發(fā)達(dá)國(guó)家處于世界技術(shù)前沿，一般依靠自主研發(fā)來(lái)推動(dòng)生產(chǎn)效率的持續(xù)提升。發(fā)展中國(guó)家的技術(shù)創(chuàng)新情況更復(fù)雜，需要依據(jù)本國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)所處的階段以及現(xiàn)存的技術(shù)基礎(chǔ)，在技術(shù)引進(jìn)與自主研發(fā)之間權(quán)衡。

眾多學(xué)者認(rèn)為，發(fā)展中國(guó)家單純依靠?jī)?nèi)在積累進(jìn)行自主創(chuàng)新，以此促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的方式在實(shí)踐中存在很多問(wèn)題，而通過(guò)技術(shù)引進(jìn)可以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)。Nelson[15]的研究證明，若一個(gè)發(fā)展中國(guó)家技術(shù)水平的提高同其與發(fā)達(dá)國(guó)家的技術(shù)差距成正比，則該國(guó)技術(shù)創(chuàng)新速度往往高于發(fā)達(dá)國(guó)家。Elkan[16]假定所有國(guó)家資本存量都可以從技術(shù)的轉(zhuǎn)移、模仿或創(chuàng)新中得到提升，發(fā)展中國(guó)家可以通過(guò)技術(shù)引進(jìn)，最終實(shí)現(xiàn)技術(shù)和經(jīng)濟(jì)水平的趕超，不同經(jīng)濟(jì)起點(diǎn)的國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度最終趨于收斂。林毅夫[17]認(rèn)為，我國(guó)要素結(jié)構(gòu)升級(jí)并不具備施行自主創(chuàng)新為主的技術(shù)創(chuàng)新模式的客觀條件，從外部引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)是實(shí)現(xiàn)技術(shù)趕超的捷徑。

雖然技術(shù)引進(jìn)可以以較低成本在短期內(nèi)為發(fā)展中國(guó)家?guī)?lái)大量先進(jìn)技術(shù)，但是也有學(xué)者對(duì)其在實(shí)現(xiàn)技術(shù)趕超和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)收斂中的作用產(chǎn)生了懷疑。由于技術(shù)引進(jìn)的路線受制于國(guó)外的技術(shù)壁壘，會(huì)形成技術(shù)依賴，長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，自主創(chuàng)新才是實(shí)現(xiàn)技術(shù)趕超的最終途徑。陳璋、黃彪[18]認(rèn)識(shí)到，技術(shù)引進(jìn)會(huì)產(chǎn)生技術(shù)依賴，將技術(shù)進(jìn)步路徑固化在技術(shù)引進(jìn)上，國(guó)內(nèi)企業(yè)要想實(shí)現(xiàn)技術(shù)趕超，必須選擇自主創(chuàng)新。

部分觀點(diǎn)認(rèn)為，發(fā)展中國(guó)家應(yīng)該將技術(shù)引進(jìn)與自主創(chuàng)新相結(jié)合，兩者存在一定的互補(bǔ)性和協(xié)同性。Lee、Lim[19]指出，落后國(guó)家在經(jīng)過(guò)前期的復(fù)制性模仿和創(chuàng)造性模仿階段之后，可以過(guò)渡到自主創(chuàng)新階段來(lái)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，自主創(chuàng)新應(yīng)是技術(shù)引進(jìn)的高級(jí)階段。方福前等[20]研究發(fā)現(xiàn)，2010年前后是我國(guó)技術(shù)創(chuàng)新模式由技術(shù)引進(jìn)為主變?yōu)樽灾鲃?chuàng)新為主的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，借助當(dāng)前經(jīng)濟(jì)增速持續(xù)下行可促進(jìn)由以技術(shù)引進(jìn)為主向以自主創(chuàng)新為主的模式轉(zhuǎn)換。

（四）銀行信貸、技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系

Schumpeter[21]指出，運(yùn)行良好的銀行系統(tǒng)可以識(shí)別那些最有可能創(chuàng)新成功的企業(yè)家并向其提供資金，促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，進(jìn)而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。Amore等[22]發(fā)現(xiàn)對(duì)企業(yè)信貸支持可以有效促進(jìn)其改進(jìn)技術(shù)，提高企業(yè)生產(chǎn)率，從而帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。邵宜航等[23]研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越低，技術(shù)進(jìn)步越多地選擇模仿時(shí)，銀行機(jī)構(gòu)數(shù)量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用越顯著;隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，自主創(chuàng)新比重增加時(shí)，銀行貸款額對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用開(kāi)始顯現(xiàn)。溫濤、張梓榆[24]認(rèn)為，信貸擴(kuò)張和研發(fā)投入對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)均起到了促進(jìn)作用，且研發(fā)投入的作用更強(qiáng)。

可見(jiàn)，現(xiàn)有研究仍存在需要拓展和深化的部分：第一，較多地討論銀行信貸規(guī)模，而忽略了地區(qū)信貸結(jié)構(gòu)的作用。第二，大多是研究技術(shù)創(chuàng)新或銀行信貸與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的單一關(guān)系，缺乏關(guān)于三者之間影響機(jī)制的研究，包括技術(shù)創(chuàng)新和銀行信貸之間的交叉效應(yīng)。第三，較少學(xué)者關(guān)注技術(shù)引進(jìn)或自主創(chuàng)新以及共同在銀行信貸的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)中所起的非線性作用。本文將對(duì)上述三個(gè)問(wèn)題展開(kāi)探索性研究。

三、數(shù)據(jù)選取與變量設(shè)計(jì)

本文收集并整理了2009～2016年間京津冀43個(gè)地級(jí)市的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，其中北京市有16個(gè)市轄區(qū)，天津市有16個(gè)市轄區(qū)，河北省有11個(gè)地級(jí)市。

通過(guò)構(gòu)建面板門檻模型，分析在技術(shù)創(chuàng)新背景下，銀行信貸對(duì)京津冀區(qū)域宏觀經(jīng)濟(jì)的影響。因變量為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率，關(guān)鍵自變量為地區(qū)信貸度，門檻變量為技術(shù)創(chuàng)新，包括技術(shù)引進(jìn)和自主創(chuàng)新兩種模式，并考慮兩者的交互項(xiàng)。其他控制變量包括固定資產(chǎn)投資占比、就業(yè)人員占比、政府干預(yù)度等。為了避免價(jià)格指數(shù)的影響，自變量多數(shù)采用了占比指標(biāo)。

1.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率（RGDP）?！吨袊?guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》沒(méi)有直接給出GDP平減指數(shù)，每年披露的數(shù)字都是名義GDP，附帶按不變價(jià)格下的GDP年增長(zhǎng)率，GDP平減指數(shù)=GDPt，p=GDPt，現(xiàn)價(jià)/GDPt，不變價(jià)。本文沒(méi)有計(jì)算不同省市歷年的GDP平減指數(shù)，而是構(gòu)造出GDPt，p/GDPt-1，p，將其稱為第t年的GDP平減指數(shù)比。則有：

GDPt，p=GDPt，不變價(jià)/GDPt-1，不變價(jià)

=GDPt，不變價(jià)/GDPt-1，不變價(jià)

=（GDPt，現(xiàn)價(jià)/GDPt，p）（/GDPt-1，現(xiàn)價(jià)/GDPt-1，p）

=（GDPt，現(xiàn)價(jià)/GDPt-1，現(xiàn)價(jià)）（/GDPt，p/GDPt-1，p）

得出（：GDPt，p/GDPt-1，p）=（GDPt，現(xiàn)價(jià)/GDPt-1，現(xiàn)價(jià)）/GDPt，p。計(jì)算出各市不同年份的GDP平減指數(shù)比后，將其作為各市統(tǒng)一GDP平減指數(shù)比，然后通過(guò)不同地區(qū)的現(xiàn)價(jià)GDP，計(jì)算出不同地區(qū)的GDP指數(shù)，繼而得出其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率，表示為RGDP。

2.地區(qū)信貸度（LLD）。LLDi，t=第i個(gè)地區(qū)第t年銀行信貸余額/第i個(gè)地區(qū)第t年GDP。其中，銀行信貸余額口徑為中資銀行人民幣貸款余額。

3.自主創(chuàng)新度（PGR）。自主創(chuàng)新度用專利授權(quán)量的占比來(lái)表示，PGRi，t=第i個(gè)地區(qū)第t年專利授權(quán)量/第t年京津冀地區(qū)專利授權(quán)總量×100。

4.技術(shù)引進(jìn)度（TYD）。TYDi，t=第i個(gè)地區(qū)第t年實(shí)際利用外資額/第i個(gè)地區(qū)第t年GDP。其中，本文將采用萬(wàn)美元計(jì)量的實(shí)際利用外資額，根據(jù)當(dāng)年的人民幣匯率折算為人民幣億元。

5.固定資產(chǎn)投資占比（FAIR）。FAIRi，t=第i個(gè)地區(qū)第t年全社會(huì)固定資產(chǎn)投資/第t年京津冀地區(qū)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額×100。

6.就業(yè)人員占比（CER）。CERi，t=第i個(gè)地區(qū)第t年法人單位從業(yè)人員數(shù)量/第t年京津冀地區(qū)法人單位從業(yè)人員總數(shù)×100。

7.政府干預(yù)度（GID）。政府干預(yù)度也稱政府支出率，反映政府干預(yù)經(jīng)濟(jì)的程度。GIDi，t=第i個(gè)地區(qū)第t年一般公共預(yù)算支出/第i個(gè)地區(qū)第t年GDP。

各市數(shù)據(jù)主要取自歷年的北京區(qū)域統(tǒng)計(jì)年鑒、天津統(tǒng)計(jì)年鑒和河北經(jīng)濟(jì)年鑒，部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)自不同地級(jí)市的統(tǒng)計(jì)年鑒和統(tǒng)計(jì)公報(bào)，貸款數(shù)據(jù)部分來(lái)自地區(qū)金融年鑒。天津市地級(jí)市部分年份的專利授權(quán)量取自《天津科技統(tǒng)計(jì)年鑒》，天津市地級(jí)市2009～2012年的貸款數(shù)據(jù)補(bǔ)充自《中國(guó)縣（市）社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》。從上述資料中手工摘取數(shù)據(jù)，并利用商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)補(bǔ)充和印證，出現(xiàn)差異的數(shù)據(jù)以統(tǒng)計(jì)部門公布為準(zhǔn)。由于行政區(qū)劃合并，北京市東城區(qū)和西城區(qū)以及天津市濱海新區(qū)存在合并前后數(shù)據(jù)口徑不一致的情況，因此采取對(duì)應(yīng)加總的方式處理。

四、關(guān)鍵變量的描述性統(tǒng)計(jì)與面板單位根檢驗(yàn)

（一）關(guān)鍵變量的描述性統(tǒng)計(jì)

1.GDP增長(zhǎng)率。2009～2016年京津冀GDP增長(zhǎng)率走勢(shì)如圖1所示。

2009～2016年間，天津市GDP年均增長(zhǎng)率為13.24%，北京市（8.16%）和河北?。?.93%）大體持平。天津市的GDP平均增速高出北京市和河北省4個(gè)百分點(diǎn)以上，近幾年差距有所減小。三個(gè)省市的GDP增速均呈逐步下降態(tài)勢(shì)，2015年和2016年有企穩(wěn)跡象但不明顯，經(jīng)濟(jì)企穩(wěn)向好的基礎(chǔ)尚不牢固，經(jīng)濟(jì)下行壓力仍然存在。

2.地區(qū)信貸度。2009～2016年京津冀地區(qū)信貸度走勢(shì)如圖2所示。

2009～2016年間，三個(gè)省市的地區(qū)信貸度呈逐年緩慢爬升態(tài)勢(shì)。2016年，北京市地區(qū)信貸度達(dá)到2.86，表明1元GDP能夠獲得2.86元的銀行信貸支持;天津市達(dá)到1.51，表明1元GDP僅能獲得1.51元的銀行信貸支持;河北省為1.68，表明1元GDP僅能獲得1.68元的銀行信貸支持?？梢?jiàn)，北京市的信貸支持力度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于天津市和河北省。

3.自主創(chuàng)新度。2009～2016年京津冀自主創(chuàng)新度走勢(shì)如圖3所示。

2009～2016年，三個(gè)省市的專利授權(quán)占比基本保持不變。2016年，北京市自主創(chuàng)新度為58.43%，盡管較前幾年略有下降，但仍占京津冀總量的一半以上;天津市為23.08%，不到京津冀總量的四分之一;河北省為18.49%，不到京津冀總量的五分之一。表明北京市的自主創(chuàng)新能力要高于其他兩省市。

4.技術(shù)引進(jìn)度。2009～2016年京津冀技術(shù)引進(jìn)度走勢(shì)如圖4所示。

2009～2016年間，天津市技術(shù)引進(jìn)度年均為0.07，表明1元GDP可獲得0.07元的直接外資支持，2015年之前天津市技術(shù)引進(jìn)度一直遠(yuǎn)高于北京市和河北省，但是2015年突然下降。北京市技術(shù)引進(jìn)度年均為0.03，河北省為0.01，均明顯低于天津市。

（二）面板單位根檢驗(yàn)

傳統(tǒng)面板計(jì)量分析方法隱含假設(shè)是時(shí)間序列均為平穩(wěn)，實(shí)際數(shù)據(jù)并不如此，因此有必要對(duì)各個(gè)變量進(jìn)行面板的單位根檢驗(yàn)。從表1中的檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，絕大部分的檢驗(yàn)方法拒絕了原假設(shè)，變量均為零階單整變量（TPR為PGR和TYD的交互項(xiàng)）。選擇上述變量構(gòu)建模型進(jìn)行估計(jì)，能夠避免虛假回歸現(xiàn)象。

五、實(shí)證分析

（一）模型估計(jì)與結(jié)果分析

以LLD為核心解釋變量，分別以PGR和TYD為門檻變量，建立經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的面板門檻效應(yīng)模型。

RGDPit=α1LLDit×（ITIit≤γ）+α2LLDit×（ITIit>γ）+Θ'Xit+εit（1）

其中，TI為門檻變量，分別為PGR和TYD。Xit為控制變量，包括FAIR、CER、GID和TPR，并加入時(shí)間控制變量，i表示市轄區(qū)和地級(jí)市，t表示年份。αi為待估參數(shù)，γ為門檻值，（I·）是指示函數(shù)，隨機(jī)項(xiàng)εit～i.i.dN（0，σ2）。

基于模型（1）估計(jì)門檻值及其95%漸近置信區(qū)間，所得結(jié)果如表2所示。

本文采用Bootstrap方法依次在0個(gè)門檻、1個(gè)門檻和2個(gè)門檻設(shè)定估計(jì)模型（1），并利用測(cè)算的F值和相應(yīng)P值判斷模型的最佳形式。由表3和表4可知，單一門檻模型的F值顯著，雙重門檻模型的F值不顯著，可以運(yùn)用如下單一門檻回歸模型進(jìn)行分析。

RGDPit=α1LLDit×I（PGRit≤γ1）+α2LLDit×I（PGRit>γ1）+α3FAIRit+α4CERit+α5GIDit+α6TPRit+εit（2）

RGDPit=α1LLDit×I（TYDit≤γ2）+α2LLDit×I（TYDit>γ2）+α3FAIRit+α4CERit+α5GIDit+α6TPRit+εit（3）

對(duì)估計(jì)的門檻值進(jìn)行檢驗(yàn)，可以構(gòu)造出門檻估計(jì)值的95%置信區(qū)間圖形，如圖5和圖6所示，該結(jié)果可以進(jìn)一步通過(guò)似然比函數(shù)圖來(lái)直觀反映置信區(qū)間與門檻值的構(gòu)造過(guò)程。由圖5和圖6可知，兩個(gè)門檻值均落于LR值（圖中虛線）下方的區(qū)間，證明門檻值估計(jì)有效。

使用POLS估計(jì)模型（2）和模型（3），采用穩(wěn)健性的固定效應(yīng)處理方法，同時(shí)列出沒(méi)有交叉項(xiàng)的估計(jì)結(jié)果作為比較，結(jié)果如表5所示。

由表5可知，地區(qū)信貸度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率之間存在顯著的非線性關(guān)系，即存在單門檻效應(yīng)。在自主創(chuàng)新度的門檻值兩側(cè)，地區(qū)信貸度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的影響出現(xiàn)了明顯變化，這種影響過(guò)程可以劃分為兩個(gè)不同的區(qū)制，即低水平區(qū)制和高水平區(qū)制。當(dāng)PGR不高于2.72%，即處于低水平區(qū)制內(nèi)時(shí)，地區(qū)信貸度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的影響顯著為6.190（無(wú)交叉項(xiàng)）、6.161（有交叉項(xiàng)）。當(dāng)PGR高于2.72%，即處于高水平區(qū)制內(nèi)時(shí)，地區(qū)信貸度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的影響為正但不顯著。表明在自主創(chuàng)新度較低的地區(qū)，信貸投放有力地支持了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長(zhǎng);而在自主創(chuàng)新度較高的地區(qū)，信貸投放的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)反而不顯著。這意味著，在當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下，自主創(chuàng)新度在信貸的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)中所起的作用由強(qiáng)變?nèi)?，不具備持續(xù)性。

在技術(shù)引進(jìn)度的門檻值兩側(cè)，地區(qū)信貸度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的影響也出現(xiàn)了變化。當(dāng)TYD不高于0.034，即處于低水平區(qū)制內(nèi)時(shí)，地區(qū)信貸度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的影響顯著為4.873（無(wú)交叉項(xiàng)）、4.943（有交叉項(xiàng)）。當(dāng)?shù)貐^(qū)的TYD高于0.034，處于高水平區(qū)制內(nèi)時(shí)，地區(qū)信貸度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的顯著影響增加至6.763（無(wú)交叉項(xiàng)）、6.850（有交叉項(xiàng)）。表明即使技術(shù)引進(jìn)度較低，地區(qū)信貸投放也能夠有力地支持當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，隨著技術(shù)引進(jìn)度的提高，地區(qū)信貸投放對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的支持力度逐漸變強(qiáng)。這意味著，在當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下，技術(shù)引進(jìn)度在信貸的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)中所起的作用具有較強(qiáng)的持續(xù)性。

自主創(chuàng)新度與技術(shù)引進(jìn)度的交叉項(xiàng)在模型（2）和模型（3）中均為負(fù)且不顯著，表明兩者對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響可能存在相互替代的效果，雖然這種效果目前并不顯著。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

由于信貸投放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間是相互影響的關(guān)系，因此上述回歸可能存在內(nèi)生性問(wèn)題，需要利用地區(qū)信貸度的工具變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。本文將地區(qū)信貸度的滯后一期值作為工具變量，對(duì)模型（2）和模型（3）再次進(jìn)行門檻效應(yīng)回歸，結(jié)果如表6所示。

與表5相比，表6中關(guān)鍵變量的回歸系數(shù)符號(hào)及顯著性未發(fā)生變化，證明表5的回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

（三）進(jìn)一步分析

根據(jù)自主創(chuàng)新度和技術(shù)引進(jìn)度的門檻值，可以將樣本分為四個(gè)不同區(qū)制：低低區(qū)制、高低區(qū)制、低高區(qū)制和高高區(qū)制。表7中列示了2009～2016年處于不同PGR區(qū)制和TYD區(qū)制的地區(qū)個(gè)數(shù)。2009～2016年間，43個(gè)地區(qū)共有344個(gè)分布點(diǎn)。

對(duì)PGR區(qū)制而言，在整個(gè)京津冀區(qū)域，大部分地區(qū)處于低水平區(qū)制內(nèi)，而且常年所列名次沒(méi)有太大變化，年度間實(shí)現(xiàn)區(qū)制跨越的地區(qū)很少。北京市表現(xiàn)稍好一些，從2010年起每年有43.75%的地區(qū)越過(guò)2.72%的門檻，步入高水平區(qū)制，其中海淀區(qū)和朝陽(yáng)區(qū)表現(xiàn)得較為突出，專利授權(quán)量占比均達(dá)到10%以上，這兩個(gè)區(qū)高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量較多，自主創(chuàng)新能力相對(duì)較強(qiáng)。西城區(qū)、東城區(qū)、豐臺(tái)區(qū)、昌平區(qū)、大興區(qū)在3%～10%之間，通州區(qū)、順義區(qū)、石景山區(qū)、房山區(qū)、懷柔區(qū)、密云區(qū)、平谷區(qū)門頭溝區(qū)和延慶區(qū)均低于3%。天津市和河北省的情況顯得較差，其中只有濱海新區(qū)（平均6.90%）、石家莊市（平均3.94%）、保定市（平均2.82%）表現(xiàn)得相對(duì)好一些，其他所轄地區(qū)均值不超過(guò)2.72%的門檻。

對(duì)TYD區(qū)制而言，大部分地區(qū)處于低水平區(qū)制內(nèi)。天津市表現(xiàn)較好，每年有56.25%的地區(qū)越過(guò)0.034的門檻，步入高水平區(qū)制，其中濱海新區(qū)（平均0.086）、北辰區(qū)（平均0.073）、西青區(qū)（平均0.069）超過(guò)門檻2倍以上。北京市和河北省的情況顯得較差，其中只有朝陽(yáng)區(qū)（平均0.070）、懷柔區(qū)（平均0.039）、秦皇島市（平均0.036）稍高于門檻值，其他多數(shù)地區(qū)水平很低。TYD的計(jì)算與實(shí)際利用外資額、匯率變動(dòng)和地區(qū)GDP等因素有關(guān)，大部分地區(qū)年度間的TYD有較大波動(dòng)。

在自主創(chuàng)新度和技術(shù)引進(jìn)度的雙重作用下，每個(gè)地區(qū)信貸投放的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)都是有效的，但有效程度有所不同。有效程度最高的是處在PGR不高于2.72%、TYD高于0.034的低高區(qū)制，有71個(gè)點(diǎn)，其中天津市57個(gè)，北京市8個(gè)，河北省6個(gè)。有效程度次之的是處在PGR不高于2.72%、TYD不高于0.034的低低區(qū)制，大部分地區(qū)處在這一區(qū)制，有191個(gè)點(diǎn)，其中河北省69個(gè)，北京市66個(gè)，天津市56個(gè)，分布較為均勻。有效程度第三的是處在PGR高于2.72%、TYD高于0.034的高高區(qū)制，有21個(gè)點(diǎn)，其中北京市11個(gè)，天津市10個(gè)，河北省0個(gè)。有效程度最小的是處在PGR高于2.72%、TYD不高于0.034的高低區(qū)制，有61個(gè)點(diǎn)，其中北京市43個(gè)，河北省13個(gè)，天津市5個(gè)。整體來(lái)看，天津市和北京市的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)有效程度要高于河北省。

單一來(lái)看，在自主創(chuàng)新能力較低的地區(qū)，銀行信貸的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)是有效的，而在自主創(chuàng)新能力較高的地區(qū)，銀行信貸對(duì)經(jīng)濟(jì)的支持效應(yīng)并沒(méi)有發(fā)揮出來(lái)。隨著技術(shù)引進(jìn)度的不斷提高，銀行信貸的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)有效性越來(lái)越強(qiáng)。綜合來(lái)看，不管是考慮自主創(chuàng)新還是技術(shù)引進(jìn)，銀行信貸的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)都或多或少地存在，其中技術(shù)引進(jìn)一直發(fā)揮著正向推動(dòng)作用。地區(qū)自主創(chuàng)新能力既表現(xiàn)在數(shù)量上，還表現(xiàn)在質(zhì)量上。京津冀大部分地區(qū)自主創(chuàng)新能力低、技術(shù)引進(jìn)度也低，占比為55.52%，這些地區(qū)的銀行在考察企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力時(shí)只關(guān)注專利數(shù)量，沒(méi)有能力識(shí)別專利質(zhì)量。其實(shí)，此時(shí)企業(yè)引進(jìn)技術(shù)的質(zhì)量一般要高于其自身的專利質(zhì)量，而且自主研發(fā)的技術(shù)和引進(jìn)技術(shù)之間的重疊度一般也不高，兩者共同推動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。專利變多、技術(shù)引進(jìn)不多的地區(qū)（占比17.73%）的銀行開(kāi)始注意到企業(yè)自主研發(fā)專利的質(zhì)量低于引進(jìn)技術(shù)的質(zhì)量，轉(zhuǎn)而對(duì)引進(jìn)成熟先進(jìn)技術(shù)的企業(yè)更感興趣，其信貸投放規(guī)模和結(jié)構(gòu)相應(yīng)發(fā)生變化，銀行信貸的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)有所減弱。專利變多、技術(shù)引進(jìn)也多的地區(qū)更是如此，但其占比僅為6.10%。對(duì)技術(shù)引進(jìn)的重視會(huì)使當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)對(duì)國(guó)外技術(shù)產(chǎn)生嚴(yán)重依賴，蘊(yùn)藏了較大的知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)和持續(xù)發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)。

六、結(jié)論和建議

本文的研究結(jié)果表明，京津冀地區(qū)銀行信貸的非線性效應(yīng)是存在的。在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下，在衡量京津冀信貸投放的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的過(guò)程中，技術(shù)引進(jìn)起著持續(xù)顯著的助推作用。自主創(chuàng)新與引進(jìn)技術(shù)之間的質(zhì)量差距不斷暴露，其推動(dòng)力逐漸減弱甚至喪失?；诖?，提出如下建議：

1.京津冀需要技術(shù)引進(jìn)過(guò)程。受技術(shù)條件和要素稟賦的限制，京津冀大部分地區(qū)的企業(yè)屬于勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，技術(shù)創(chuàng)新知識(shí)積累不足，核心技術(shù)難以有效突破。為了發(fā)揮后發(fā)優(yōu)勢(shì)，技術(shù)引進(jìn)仍然是當(dāng)前京津冀地區(qū)比較好的選擇。通過(guò)接觸先進(jìn)技術(shù)，可以避免支付高昂的試錯(cuò)成本和成果轉(zhuǎn)化成本，快速縮小與發(fā)達(dá)地區(qū)同類技術(shù)之間的差距，也有助于縮小京津冀各地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差距。因此，銀行的信貸投放要注意向引進(jìn)高質(zhì)量技術(shù)的企業(yè)傾斜。

2.必須堅(jiān)持自主創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略。當(dāng)前的技術(shù)引進(jìn)并不意味著摒棄自主創(chuàng)新，技術(shù)引進(jìn)只是過(guò)程，自主創(chuàng)新才是目的。技術(shù)引進(jìn)向自主研發(fā)轉(zhuǎn)變是一個(gè)復(fù)雜的組織學(xué)習(xí)過(guò)程，通常要經(jīng)過(guò)模仿創(chuàng)新、改進(jìn)創(chuàng)新以及二次創(chuàng)新等階段，才可能實(shí)現(xiàn)自主創(chuàng)新。長(zhǎng)期依靠引進(jìn)技術(shù)驅(qū)動(dòng)發(fā)展會(huì)擠壓我國(guó)自主研發(fā)技術(shù)的市場(chǎng)空間，而且很容易形成路徑依賴。當(dāng)技術(shù)輸入國(guó)引進(jìn)的技術(shù)接近或者達(dá)到技術(shù)輸出國(guó)水平時(shí)，他們會(huì)立刻采用早已研制好的新技術(shù)，以確保競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，從而導(dǎo)致輸入國(guó)的技術(shù)創(chuàng)新空心化，陷入“引進(jìn)—落后—再引進(jìn)—再落后”的惡性循環(huán)。因此，在這一階段，銀行的信貸投放對(duì)企業(yè)考核的重心要落到自主創(chuàng)新層面，加大扶持企業(yè)自主創(chuàng)新的力度。只有實(shí)現(xiàn)從技術(shù)引進(jìn)向自主創(chuàng)新的轉(zhuǎn)變，堅(jiān)持自主創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略，才能實(shí)現(xiàn)京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)增長(zhǎng)。

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