基于灰色關(guān)聯(lián)分析的林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新金融支持研究

王 圓

(南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，南京 210095)

森林既是“碳匯”也是“碳源”，植樹(shù)造林被譽(yù)為最為普惠的民生工程，可見(jiàn)推動(dòng)林業(yè)高質(zhì)量發(fā)展在促進(jìn)綠色可持續(xù)發(fā)展進(jìn)程中扮演著重要角色，在實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰、碳中和”的道路上將發(fā)揮至關(guān)重要的作用。推動(dòng)綠色低碳循環(huán)的關(guān)鍵是減少不必要的森林碳排放、大力增加森林碳匯，而這需要培育優(yōu)良的樹(shù)木品種、研發(fā)新技術(shù)新工藝、選用有效先進(jìn)的造林技術(shù)[1]，總體來(lái)說(shuō)，要落實(shí)綠色發(fā)展理念必須促進(jìn)林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展。

低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展要求林業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，在這一包含了完整科技鏈與完整產(chǎn)業(yè)鏈的技術(shù)創(chuàng)新過(guò)程中，資金是具有決定性的投入要素。而林業(yè)本身的弱質(zhì)性使得其始終面臨資金缺口問(wèn)題[2]，金融支持對(duì)于林業(yè)發(fā)展以及林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新有著重要影響。有鑒于此，本文以我國(guó)31個(gè)省(區(qū)、市)的林業(yè)產(chǎn)業(yè)為考察對(duì)象，實(shí)證檢驗(yàn)林業(yè)金融支持對(duì)林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響以及其在不同經(jīng)濟(jì)地帶的異質(zhì)性影響，并進(jìn)一步采用灰色關(guān)聯(lián)法說(shuō)明不同來(lái)源資金與林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的相關(guān)性差異，研究結(jié)果將為林業(yè)金融支持是否推動(dòng)林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展提供數(shù)據(jù)證據(jù)，最終依托研究結(jié)論提出從金融支持方面著手提升林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的若干建議。

1 我國(guó)林業(yè)金融發(fā)展現(xiàn)狀分析

近年來(lái)，我國(guó)林業(yè)產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，但林業(yè)領(lǐng)域的金融支持卻仍然比較薄弱。首先，我國(guó)林業(yè)產(chǎn)業(yè)普遍存在資金需求得不到滿足的情況，商業(yè)銀行出于謹(jǐn)慎性考慮不愿意為收益預(yù)期不好的林業(yè)投入資金，而開(kāi)發(fā)性金融與政策性金融對(duì)林業(yè)支持職能定位模糊，投資功能受到限制[3]。其次，林業(yè)金融資源配置存在顯著結(jié)構(gòu)錯(cuò)位現(xiàn)象，林業(yè)需求長(zhǎng)期性資金而金融機(jī)構(gòu)貸款產(chǎn)品多為短期性[4]，小型新興企業(yè)需要大量資金投入而金融供給方偏好支持有一定規(guī)模的林業(yè)企業(yè)。另外，林業(yè)還面臨著金融資源供給主體單一、金融資源融資方式失衡等問(wèn)題[5-6]，我國(guó)對(duì)林業(yè)提供金融支持的機(jī)構(gòu)還是以銀行為主。

本文所分析林業(yè)金融支持主要指林業(yè)產(chǎn)業(yè)資金，我國(guó)林業(yè)產(chǎn)業(yè)資金分為國(guó)家預(yù)算資金、國(guó)內(nèi)貸款、利用外資、自籌資金和其他社會(huì)資金，其中國(guó)家預(yù)算資金分為中央財(cái)政資金和地方財(cái)政資金，外資投入占比很少，2019年僅為0.23%，因而本文省略討論外資投入的影響。圖1是2011年到2019年我國(guó)林業(yè)自年初累計(jì)完成投資額以及不同來(lái)源林業(yè)投資資金的變化情況，可見(jiàn)林業(yè)投資總額總體上呈現(xiàn)一個(gè)持續(xù)增加趨勢(shì)，2011年投資額為2 632.61億元，2018年投資額達(dá)到最高值4 817.13億元。從不同來(lái)源資金方面來(lái)看，自籌資金與其他社會(huì)資金呈現(xiàn)相反趨勢(shì)，自籌資金數(shù)額先增后減而其他社會(huì)資金數(shù)額先減后增，其他社會(huì)資金總體增幅很大，國(guó)內(nèi)貸款金額波動(dòng)不大，且9年來(lái)均未超過(guò)500億元。中央財(cái)政資金與地方財(cái)政資金均在在持續(xù)增加，國(guó)家預(yù)算資金占比始終在50%左右，其中中央財(cái)政資金增幅較小而地方資金增幅較大，到2018年，地方資金超過(guò)了自籌資金成為第一大資金來(lái)源?？梢?jiàn)國(guó)家一直重視林業(yè)的發(fā)展，對(duì)林業(yè)的支持力度在不斷加強(qiáng)，同時(shí)也說(shuō)明我國(guó)林業(yè)的發(fā)展十分依賴于國(guó)家預(yù)算資金的支持。

圖1 2011—2019年不同來(lái)源林業(yè)資金情況圖

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

2.1 變量選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

構(gòu)建面板模型的目的是考察林業(yè)金融支持水平對(duì)林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展水平的影響，需選擇合理的代理變量。技術(shù)創(chuàng)新水平?jīng)]有一個(gè)特定的指標(biāo)進(jìn)行衡量，學(xué)者們常用專利申請(qǐng)量[7]、專利授權(quán)量[8]、新產(chǎn)品的銷售收入[9]、注冊(cè)商標(biāo)量[10]等作為技術(shù)創(chuàng)新的替代指標(biāo)，綜合考慮數(shù)據(jù)可得性與代表性，本文使用各省份歷年林業(yè)相關(guān)專利公開(kāi)量作為因變量的代理變量，以此來(lái)衡量各地區(qū)林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的水平。本研究核心解釋變量是廣義的金融支持，反應(yīng)林業(yè)發(fā)展總體的金融需求，因此借鑒曹玉昆等[11]的變量選擇，采用各省份自年初累計(jì)完成林業(yè)投資數(shù)額來(lái)衡量林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的金融支持力度。控制變量方面，本文選取了多個(gè)可能對(duì)林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平產(chǎn)生影響的林業(yè)相關(guān)變量，包括各省份森林面積、森林覆蓋率、林業(yè)系統(tǒng)各地區(qū)從業(yè)人員年末人數(shù)以及描述地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力水平的人均地區(qū)生產(chǎn)總值。

本文使用2011—2019年我國(guó)31個(gè)省(區(qū)、市)的平衡面板數(shù)據(jù)，林業(yè)專利數(shù)據(jù)由筆者在中國(guó)林業(yè)專利全文庫(kù)根據(jù)國(guó)家省市和年份分類檢索得到，地區(qū)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局，其他與林業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)均來(lái)自《中國(guó)林業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

2.2 研究方法

首先，基于我國(guó)31個(gè)省(區(qū)、市)的平衡面板數(shù)據(jù)特性，采用普通面板模型探索林業(yè)金融支持對(duì)林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響?；谒x取的指標(biāo)構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型如下:

其中i和t分別表示省份和時(shí)間，ui為不可觀測(cè)的隨機(jī)變量，用于控制省份固定效應(yīng)，vt表示時(shí)間固定效應(yīng)，主要用于控制隨著時(shí)間變化宏觀環(huán)境變化對(duì)林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的影響，εi，t為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。Patenti，t和Investi，t分別代表i省t年公開(kāi)林業(yè)專利數(shù)量與自年初累計(jì)完成林業(yè)投資額，Xi，t表示所有控制變量組成的矩陣。由于模型中各變量量綱不一，對(duì)各變量作對(duì)數(shù)化處理，為進(jìn)一步減輕模型異方差或自相關(guān)帶來(lái)的影響，結(jié)果報(bào)告聚類穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)差。

其次，采用灰色關(guān)聯(lián)方法研究全國(guó)范圍內(nèi)不同來(lái)源林業(yè)資金與林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的相關(guān)性差異?；疑P(guān)聯(lián)分析法是一種常用的衡量?jī)蓚€(gè)系統(tǒng)因素間關(guān)聯(lián)程度的方法，隨著時(shí)間推進(jìn)兩個(gè)因素變化態(tài)勢(shì)、同步程度越一致，兩者關(guān)聯(lián)程度越大。林業(yè)產(chǎn)業(yè)相對(duì)于其他產(chǎn)業(yè)具有更大的不確定性，并且金融對(duì)林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的支持影響機(jī)理也十分復(fù)雜，目前研究?jī)H能明確部分?jǐn)?shù)據(jù)與信息，屬于介于信息充足的白色系統(tǒng)與對(duì)于核心結(jié)構(gòu)并不清楚的黑色系統(tǒng)兩者之間的灰色系統(tǒng)。

選用除利用外資之外的四種資金來(lái)源構(gòu)建林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新金融支持指標(biāo)，分別用F1、F2、F3、F4表示。數(shù)據(jù)均來(lái)自中國(guó)林業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒，由于2010年及以前，僅僅報(bào)告林業(yè)固定資產(chǎn)投資情況，林業(yè)投資完成與資金來(lái)源情況并未公布，因此本文選取2011年至2019年的全國(guó)林業(yè)投資數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平選取林業(yè)專利數(shù)P0來(lái)衡量，數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)林業(yè)信息網(wǎng)。建立灰色關(guān)聯(lián)度模型如下:

其中ζ0i(t)第t年第i種資金來(lái)源的林業(yè)投資與林業(yè)專利數(shù)的關(guān)聯(lián)系數(shù)。表示ρ為分辨系數(shù)，通常取0.5，P0(t)表示均值化處理后第t年林業(yè)專利數(shù)的數(shù)值，同樣的，F(xiàn)i(t)表示均值化處理后第t年第i種資金來(lái)源的林業(yè)投資數(shù)據(jù)，F(xiàn)4(5)表示2015年其他社會(huì)資金的數(shù)額。關(guān)聯(lián)度則為:

2.3 樣本描述性統(tǒng)計(jì)

省際面板模型所選研究變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示?？梢猿醪娇闯?，不同年份不同地區(qū)的變量值變化巨大。從因變量林業(yè)相關(guān)專利公開(kāi)數(shù)來(lái)看，均值為1 476.4件，標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)到1 837.6，說(shuō)明相關(guān)專利數(shù)存在巨大的差異，其中專利數(shù)量最小值僅為3件，而最大值達(dá)到11 964件。再觀察核心解釋變量林業(yè)投資，發(fā)現(xiàn)與專利數(shù)量相同的現(xiàn)象，不同地區(qū)不同年份的林業(yè)投資也存在顯著的差異。由于數(shù)據(jù)為面板數(shù)據(jù)，要進(jìn)一步準(zhǔn)確判斷不同地區(qū)同一年份是否存在顯著地區(qū)差異還應(yīng)該觀察組間、組內(nèi)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)?？梢悦黠@看出，各變量組間標(biāo)準(zhǔn)差都很大，而組內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差相對(duì)都較小，說(shuō)明相較而言組內(nèi)不同年份差異很小，變量數(shù)值的巨大差異主要來(lái)源于組間差異，即地區(qū)差異，因此猜測(cè)林業(yè)金融支持對(duì)林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平有著異質(zhì)性性影響。

表1 面板數(shù)據(jù)變量描述性統(tǒng)計(jì)表

3 實(shí)證結(jié)果與分析

3.1 林業(yè)金融支持對(duì)林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響分析

在全樣本基準(zhǔn)回歸結(jié)果如表2第(1)列所示，在包括所有控制變量的情況下，林業(yè)金融系數(shù)在5%的水平上顯著為正，說(shuō)明林業(yè)金融確實(shí)會(huì)對(duì)林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新帶來(lái)正向影響，林業(yè)投資增加10%將使林業(yè)相關(guān)專利數(shù)量增長(zhǎng)1.12%。此外，可以觀察到人均地區(qū)生產(chǎn)總值的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說(shuō)明它對(duì)林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新也有很大的正向影響作用。人均地區(qū)生產(chǎn)總值是一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的宏觀指標(biāo)，經(jīng)濟(jì)水平高的地區(qū)有更豐富的資源進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，給林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新?tīng)I(yíng)造更好的環(huán)境，因而會(huì)在一定程度上促進(jìn)林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，變量回歸系數(shù)也與事實(shí)相符，側(cè)面說(shuō)明回歸模型效果較好。

表2 林業(yè)金融支持與林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平回歸結(jié)果

由面板數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)可知林業(yè)相關(guān)專利數(shù)與林業(yè)投資數(shù)有很大的地區(qū)差異，因而本文進(jìn)一步細(xì)化，將面板數(shù)據(jù)按三大經(jīng)濟(jì)區(qū)域分為三組分別進(jìn)行回歸，具體分組情況見(jiàn)表3。觀察表2第(2)-(4)列結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)三大經(jīng)濟(jì)地帶回歸表現(xiàn)差異巨大，東部沿海地區(qū)與中部地區(qū)核心解釋變量系數(shù)均不顯著，而西部地區(qū)核心解釋變量系數(shù)在1%的水平上顯著為正，這反映了林業(yè)金融支持對(duì)林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新在不同地區(qū)的異質(zhì)性影響。林業(yè)金融僅在西部地區(qū)對(duì)林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新有顯著的正面影響，究其原因，可能是因?yàn)榘l(fā)達(dá)地區(qū)林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新具有較好的物質(zhì)基礎(chǔ)，自發(fā)性較強(qiáng)，因而對(duì)于林業(yè)投資增長(zhǎng)帶來(lái)的刺激反應(yīng)較小，而相較于東部沿海地區(qū)與中部地區(qū)，西部地區(qū)總體經(jīng)濟(jì)水平較低，技術(shù)創(chuàng)新水平及所需的基礎(chǔ)設(shè)施落后，林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)林業(yè)投資的依賴性比較強(qiáng)。

表3 三大經(jīng)濟(jì)區(qū)域分組詳情

3.2 不同來(lái)源林業(yè)資金與林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的相關(guān)性分析

在實(shí)證檢驗(yàn)林業(yè)投資對(duì)林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用之后，本文進(jìn)一步采用全國(guó)數(shù)據(jù)分析不同來(lái)源資金與林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的相關(guān)性。由于原始數(shù)據(jù)指標(biāo)單位不完全統(tǒng)一，及量綱不相同，不利于比較，因此在進(jìn)行分析之前采用均值法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理。然后基于灰色關(guān)聯(lián)模型計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)，得到關(guān)聯(lián)系數(shù)序列見(jiàn)表4。進(jìn)一步對(duì)比較數(shù)列每列求均值將信息總結(jié)，得到一個(gè)整體指標(biāo)，即關(guān)聯(lián)度γi。經(jīng)計(jì)算，國(guó)家預(yù)算資金、國(guó)內(nèi)貸款、自籌資金、其他社會(huì)資金與林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)聯(lián)度分別為0.683、0.591、0.550、0.737。

表4 灰色關(guān)聯(lián)分析關(guān)聯(lián)系數(shù)結(jié)果

可見(jiàn)，大多數(shù)關(guān)聯(lián)系數(shù)都大于0.5，這表明我國(guó)林業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展與林業(yè)金融支持之間存在著較為緊密的聯(lián)系，林業(yè)技術(shù)升級(jí)進(jìn)步離不開(kāi)資金的投入。比較不同來(lái)源資金與林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)聯(lián)度可知，與林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展相關(guān)性最大的是其他社會(huì)資金的投入，關(guān)聯(lián)度為0.737，遠(yuǎn)超其他三種來(lái)源資金，國(guó)家預(yù)算資金對(duì)林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的金融支持力度僅次于其他社會(huì)資金，關(guān)聯(lián)度為0.683，說(shuō)明國(guó)家預(yù)算資金在促進(jìn)林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展方面發(fā)揮著很大的作用。相較而言，國(guó)內(nèi)貸款和自籌資金與林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)聯(lián)程度較低，這可能是因?yàn)閲?guó)家預(yù)算資金和其他社會(huì)資金用于林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的較多，而自籌資金與國(guó)內(nèi)貸款多用于生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)，用于技術(shù)創(chuàng)新方面較少。

4 主要結(jié)論與政策建議

技術(shù)創(chuàng)新對(duì)產(chǎn)業(yè)改革升級(jí)至關(guān)重要，要突破林業(yè)發(fā)展的瓶頸離不開(kāi)林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，而創(chuàng)新過(guò)程離不開(kāi)金融的支持，有鑒于此，本文嘗試從多個(gè)角度研究林業(yè)金融支持對(duì)林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的影響。研究結(jié)果表明，林業(yè)金融支持對(duì)林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新有顯著正向影響，且這種影響具有地區(qū)異質(zhì)性，對(duì)西部地區(qū)影響十分顯著，但對(duì)東部和中部影響均不顯著；灰色關(guān)聯(lián)分析結(jié)果顯示國(guó)家預(yù)算資金和其他社會(huì)資金與林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平相關(guān)性較高，國(guó)內(nèi)貸款和自籌資金與林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的相關(guān)性較低。

基于上述結(jié)論，本文提出以下三個(gè)方面的對(duì)策建議:

①著力加大對(duì)林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的金融支持力度。一方面，要繼續(xù)維持國(guó)家預(yù)算資金投入，引導(dǎo)各種社會(huì)資本投入林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。另一方面，可以通過(guò)對(duì)積極支持林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)補(bǔ)貼等方式，提高金融機(jī)構(gòu)對(duì)林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入的積極性。此外，加大林權(quán)抵押貸款宣傳力度，地方財(cái)政對(duì)林業(yè)貸款實(shí)施利息補(bǔ)貼，降低林農(nóng)及林業(yè)企業(yè)融資成本。

②因地制宜地采取不同的投資策略促進(jìn)林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展。國(guó)家財(cái)政根據(jù)各地區(qū)具體情況不同確定林業(yè)資金投資數(shù)額，引導(dǎo)鼓勵(lì)更多資金支持西部地區(qū)林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展。結(jié)合區(qū)域特色產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)，量身打造金融服務(wù)方案，滿足區(qū)域特色化融資需求。

③構(gòu)建多元化的林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新金融支持體系。要滿足林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新主體多樣性的、巨大的資金需求，必須要保證多元化的金融支持。創(chuàng)新財(cái)政資金投入方式，如建立林業(yè)技術(shù)創(chuàng)新基金、啟動(dòng)政策性林業(yè)金融建設(shè)工程等。培育多層次、立體化的資本市場(chǎng)服務(wù)體系，鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)新林業(yè)金融產(chǎn)品與融資模式，以期充分發(fā)揮商業(yè)性金融支持融資工具多樣化的特點(diǎn)。