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    西部地區(qū)科技金融對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響研究

    2023-05-11 10:37:48劉宛直
    市場(chǎng)周刊 2023年5期
    關(guān)鍵詞:高質(zhì)量變量金融

    劉宛直

    (青海民族大學(xué),青海 西寧 810007)

    一、 引言

    科技金融是社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物,其在提升國(guó)內(nèi)企業(yè)的科技實(shí)力、提高企業(yè)的研發(fā)能力以及將研發(fā)的成果進(jìn)行產(chǎn)業(yè)化的過(guò)程中起到了重要的作用,因此在現(xiàn)階段,為了更好地發(fā)揮科技金融的功能,相關(guān)部門也制定了相應(yīng)的政策,以確保國(guó)內(nèi)的科技金融相關(guān)平臺(tái)能夠順利打造,保證科技金融能在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)蓬勃發(fā)展,促進(jìn)國(guó)內(nèi)企業(yè)擁有足夠的創(chuàng)新資金,從而實(shí)現(xiàn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的目標(biāo)。 但在現(xiàn)階段,由于地理位置和歷史問(wèn)題,西部11 個(gè)省區(qū)市(新疆、青海、甘肅、陜西、寧夏、內(nèi)蒙古、四川、重慶、云南、貴州、廣西)科技金融的發(fā)展速度還很緩慢,因此本文將西部11 個(gè)省份作為研究對(duì)象,探究科技金融對(duì)這些省份經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的促進(jìn)情況。

    二、 文獻(xiàn)綜述

    國(guó)內(nèi)外關(guān)于科技金融與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的研究文獻(xiàn),大致分為以下幾個(gè)方面:

    (一)研究科技金融的測(cè)度方式

    龐金波等[1]基于PP-SFA 模型來(lái)測(cè)算科技金融效率,從實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)在我國(guó)的不同地區(qū)中,科技金融的效率處于持續(xù)上升的狀況,并且不同區(qū)域還存在區(qū)域異質(zhì)性。

    (二)研究經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的評(píng)價(jià)體系

    Barro[2]通過(guò)研究,發(fā)現(xiàn)評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的狀況需要包括收入、治安以及法律等方面的因素;Thomas[3]則更加深入地強(qiáng)調(diào),在構(gòu)建經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的評(píng)價(jià)體系時(shí),還需要結(jié)合不同區(qū)域的收入分配情況、當(dāng)?shù)丨h(huán)境保護(hù)程度以及針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的控制能力等情況。

    (三)研究科技金融促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的方式

    張紫璇和趙麗萍[4]通過(guò)門檻模型研究,發(fā)現(xiàn)科技金融與經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在非線性關(guān)系,前者發(fā)展越好,對(duì)后者的促進(jìn)力度越明顯;張騰和劉陽(yáng)[5]則通過(guò)空間計(jì)量模型分析全國(guó)的30 個(gè)省份,得到了科技金融能夠提高經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的結(jié)論;李志強(qiáng)和徐宇明[6]進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn),不同區(qū)域的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展存在較大差異,且存在空間溢出效應(yīng),出現(xiàn)發(fā)展質(zhì)量好的地區(qū)帶動(dòng)周邊地區(qū)的現(xiàn)象。

    三、 研究設(shè)計(jì)

    (一)研究樣本與數(shù)據(jù)來(lái)源

    本文以西部11 省區(qū)市為研究樣本,以其在2010~2020 年的面板數(shù)據(jù)為研究樣本。 數(shù)據(jù)來(lái)源于各省統(tǒng)計(jì)年鑒、國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)以及銳思數(shù)據(jù)庫(kù)。

    (二)指標(biāo)選取

    1.經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)選取

    伴隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)GDP 總量不斷提高,經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式發(fā)生轉(zhuǎn)變,高質(zhì)量發(fā)展成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要方向,而科技創(chuàng)新正是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的動(dòng)力,創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式更具競(jìng)爭(zhēng)力。 本文參考汪淑娟和谷慎[7]、周德田和馮超彩[8]、魏巍等[9]學(xué)者所構(gòu)建的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系,結(jié)合中國(guó)目前國(guó)情,決定采用創(chuàng)新發(fā)展、協(xié)調(diào)發(fā)展、綠色發(fā)展、開(kāi)放發(fā)展以及共享發(fā)展五大發(fā)展理念作為構(gòu)建指標(biāo)的邏輯體系。 同時(shí)采用熵值法將二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行測(cè)算,經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的體系構(gòu)成如表1 所示。

    表1 經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系

    2.科技金融指標(biāo)選取

    對(duì)科技金融的指標(biāo)選取,則借鑒張芷若和谷國(guó)峰[10]、周德田和馮超彩[8]等學(xué)者所進(jìn)行的研究,結(jié)合國(guó)內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域的現(xiàn)狀,從科技金融的資源、投入以及產(chǎn)出這三個(gè)方面來(lái)構(gòu)建本文的指標(biāo)體系。 具體指標(biāo)如表2 所示。

    表2 科技金融指標(biāo)體系

    3.測(cè)度方法

    本文所采取的測(cè)度方法是熵值法,熵值法的本質(zhì)是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)固有屬性的分析,在數(shù)據(jù)的無(wú)量綱化基礎(chǔ)上,對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)觀測(cè)值進(jìn)行客觀賦值。

    (三)變量定義

    本文在借鑒以往學(xué)者的研究的基礎(chǔ)上,選擇了以下的指標(biāo)為研究變量(表3)。

    表3 研究變量

    四、 模型設(shè)計(jì)

    根據(jù)上述的變量,我們考察科技金融與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響路徑,將上文所提及的解釋變量和控制變量放入模型,可以得到以下方程式:

    其中,a0被描述為常數(shù)項(xiàng);μ被描述為隨機(jī)誤差項(xiàng);i被描述為西部地區(qū)除西藏外的其他省份,具體包括新疆、青海、甘肅、陜西、寧夏、內(nèi)蒙古、四川、重慶、云南、貴州、廣西,i=1,2,…,11;t表示年份,即樣本時(shí)間,t=2010,2011,…,2020。

    五、 實(shí)證分析

    (一)描述性統(tǒng)計(jì)

    從對(duì)表4 和表5 的分析中,可以發(fā)現(xiàn):

    表4 描述性統(tǒng)計(jì)

    表5 平均值逐年變化情況

    除產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IND)和工業(yè)化水平(GYH)這兩個(gè)變量外,其余變量基本上處于較穩(wěn)定狀態(tài),11 年的平均值未發(fā)生較大的異常變動(dòng),并且其他各變量的中位數(shù)和平均值大致相當(dāng),說(shuō)明各變量的分布是對(duì)稱的,符合統(tǒng)計(jì)分析。 工業(yè)化發(fā)展水平值在11 年中逐步降低,結(jié)合產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)值的升高可以看出,西部地區(qū)近11 年來(lái)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)逐步升級(jí),工業(yè)發(fā)展水平小幅度退步。

    (二)靜態(tài)面板模型選擇

    由于本文選取的是面板數(shù)據(jù),為了保證回歸的準(zhǔn)確性,在回歸前需要做F檢驗(yàn)、LM 檢驗(yàn)和Hausman 檢驗(yàn)來(lái)判斷選擇混合回歸、固定效應(yīng)回歸還是隨機(jī)效應(yīng)模型。

    經(jīng)檢驗(yàn),模型的F檢驗(yàn)結(jié)果,p值為0.0000,在1%的水平下拒絕H0,所以拒絕混合回歸模型,選擇固定效應(yīng)模型;根據(jù)LM 檢驗(yàn)結(jié)果,p值為0.0000,在1%的水平下拒絕H0,所以拒絕混合回歸模型,選擇隨機(jī)效應(yīng)模型;根據(jù)Hausman 檢驗(yàn),p值為0.0006,在1%的水平下拒絕H0,所以拒絕個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型,選擇個(gè)體固定效應(yīng)模型對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸。

    因此可見(jiàn)本文模型所選用的是固定效應(yīng)模型,接下來(lái)將利用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析。

    (三)回歸分析

    從表6 可以看出,無(wú)論是否添加了控制變量進(jìn)行回歸,結(jié)果都是在1%的水平上顯著相關(guān),且都呈正相關(guān)關(guān)系。 從考慮了更多因素影響的第二列中,可以看出,科技金融和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的相關(guān)系數(shù)是0.261,即前者提高1 個(gè)水平,就能促進(jìn)后者提高0.261 個(gè)單位,這就證明了科技金融對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展存在顯著的正向促進(jìn)作用。 此外,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和對(duì)外開(kāi)放水平對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展也存在顯著的正向促進(jìn)作用,但是工業(yè)化水平的估計(jì)系數(shù)并不顯著。 基礎(chǔ)設(shè)施水平對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)結(jié)果。

    表6 固定效應(yīng)回歸分析結(jié)果

    (四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    為檢驗(yàn)?zāi)P偷姆€(wěn)健性和效果,本文將解釋變量科技金融(TF)進(jìn)行滯后一期回歸,回歸的結(jié)果如表7 所示。

    由表7 可知,在回歸結(jié)果中,采用將變量滯后一期的方法,所得到的主要解釋變量仍是顯著的,且符號(hào)也沒(méi)有發(fā)生重大變化,因此可以認(rèn)為該模型是穩(wěn)健的。

    六、 研究結(jié)論與建議

    (一)研究結(jié)論

    本文分析了科技金融對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的作用及影響,以2010~2020 年我國(guó)西部11 個(gè)省份科技金融水平和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平為樣本,實(shí)證研究科技金融對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的作用情況。 主要結(jié)論如下。

    第一,在2010~2013 年和2017~2019 年經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展程度均有大幅度的上升,但工業(yè)發(fā)展水平有待進(jìn)一步提高,在2010~2019 年科技金融發(fā)展程度均有上升,2019~2020 年有小幅度回落,與此同時(shí)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平也有小幅度回落。

    第二,經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展與科技金融綜合指數(shù)和對(duì)外開(kāi)放程度存在較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系,與工業(yè)化水平和基礎(chǔ)設(shè)施水平存在弱負(fù)相關(guān)關(guān)系,與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)存在弱正相關(guān)關(guān)系。 說(shuō)明經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展與科技金融和對(duì)外開(kāi)放程度的相關(guān)性更為緊密。

    第三,回歸分析結(jié)果顯示,科技金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的促進(jìn)作用顯著,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和對(duì)外開(kāi)放水平對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展也存在顯著的正向促進(jìn)作用,但是工業(yè)化水平的估計(jì)系數(shù)并不顯著。 此外,基礎(chǔ)設(shè)施水平對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)結(jié)果。

    (二)建議

    第一,積極發(fā)揮政府財(cái)政科技支出的引導(dǎo)作用。借鑒中部地區(qū)發(fā)展政策,西部地區(qū)政府需要發(fā)揮市場(chǎng)引導(dǎo)作用,使銀行等金融機(jī)構(gòu)以及非銀行金融機(jī)構(gòu)的資金流向,契合西部地區(qū)資源優(yōu)勢(shì)和企業(yè)發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行適合的政策調(diào)整,兼顧高科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策環(huán)境和發(fā)展環(huán)境,嚴(yán)格監(jiān)督市場(chǎng)行為、嚴(yán)厲打擊不法行為。 此外,政府應(yīng)為市場(chǎng)配置資源發(fā)揮決定性作用提供更好的環(huán)境,通過(guò)稅收減免、財(cái)政補(bǔ)貼等間接形式,減少對(duì)資源配置的干預(yù)。

    第二,加速人才引入并加大人才培育力度。 大力發(fā)展西部地區(qū)經(jīng)濟(jì),實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,離不開(kāi)科技金融和對(duì)人才的培養(yǎng),在追求科技人員數(shù)量的同時(shí)要兼顧吸納全面發(fā)展的高質(zhì)量人才,盡可能開(kāi)展科學(xué)文化交流和其他學(xué)術(shù)活動(dòng),借鑒中部地區(qū)和東部地區(qū)的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn),加大人才引進(jìn)力度,提高當(dāng)?shù)厝瞬糯觯龊瞄L(zhǎng)線發(fā)展準(zhǔn)備。 另外,可以積極引入中央金融專家,開(kāi)展結(jié)對(duì)幫扶、優(yōu)化人才分配。 同時(shí)建立金融培訓(xùn)系統(tǒng),提升人才綜合能力素養(yǎng),打造科技人才培養(yǎng)的良好氛圍,促進(jìn)西部地區(qū)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展。

    第三,政府加強(qiáng)監(jiān)督管理工作。 政府應(yīng)致力于加大研發(fā)支持力度和指導(dǎo)力度,鼓勵(lì)創(chuàng)新,完善管理激勵(lì)監(jiān)督機(jī)制,預(yù)防監(jiān)管不到位造成信息不對(duì)稱的情況發(fā)生,有序梳理投資管理政策并加大治理力度。比如:加大科研經(jīng)費(fèi)發(fā)放密度,保證資金優(yōu)先投放到重點(diǎn)領(lǐng)域,并確保資金能夠及時(shí)到位;客觀嚴(yán)格地篩選項(xiàng)目,減少耗費(fèi)人力和收益微乎其微的小型項(xiàng)目;加強(qiáng)科研經(jīng)費(fèi)的管理工作,經(jīng)費(fèi)使用應(yīng)建立使用記錄且該記錄應(yīng)面向全社會(huì)開(kāi)放,增加透明度,避免逃避監(jiān)管行為的發(fā)生。

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