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金融科技对地区经济发展的影响对于空间计量经济学措施

发布时间:2019-09-11 20:46

  引 言:随着科学技术不断取得新的突破,科技金融也得到了快速发展。科技金融是一个国家经济发 展过程中的必然产物,有助于推动我国经济结构 调整,实现产业结构和功能的升级转型。近年来, 我国结合发达国家的科技金融发展创新经验,鼓 励金融与科技结合,从中央到地方均制定了一系 列的科技金融相关政策,涉及银行、保险、债券、风险投资等多个领域,在这些政策的支持与引导 下,科技金融在理论研究与实践活动方面均取得 了积极的进步,同时也受到了各界的关注与重视, 科技金融的本质、内涵、发展模式等都随着研究深 度与广度的不断扩展,得到了进一步充实与完善。我国越来越意识到科技金融在建设自主创新型国家中发挥着不可替代的作用,各地区也相继建立 了以 “中关村模式”、 “杭州模式”、 “广东模式” 等为代表的具有区域特色的科技金融体系。当前,科技金融已发展成一门独立的学科领域,部分高 校也已开设了科技金融课程。当前,我国正处在 新旧产业并存的重要经济转型时期,科技金融的 发展已成为我国转变产业布局和经济增长方式、推动经济稳定和可持续发展的必然选择。

  〔关键词〕 科技金融 区域经济增长 空间相关性 空间面板模型 经费投入 结构改革

  随着国家、地方和企业等对科技金融发展的 关注度逐渐提高,学术界对科技金融理论、科技 金融体系、发展模式、保障机制以及科技金融投 入产出效率、成熟度等方面的研究也逐步深入, 这些方面也逐渐成为科技金融研究领域的热点。洪银兴[1]、徐玉莲[2]、房汉廷[3]、张明喜[4]等学 者侧重科技金融内涵、科技金融体系、科技金融结 合模式以及科技金融效益等方面的研究; 曹颢[5]、刘文丽[6]、华玉燕[7]等学者在科技金融指标选取 方面,围绕科技金融资源、经费、产出、贷款等 方面构建我国科技金融发展水平综合指数,运用 组间连接法进行实证分析,完善了科技金融评价 指标系统; 在有关科技金融与区域经济增长关系的研究中,毛茜[8]、张林[9]、卢亚娟[10]、张芷若[11] 等,基于 IS-LM 模型、空间计量模型与灰色关联模型等,实证剖析了科技金融与区域经济增长的关联效应,并提出了促进二者融合发展的路径与政策建议。

  已有文献较少考虑到空间面板数据的空间依 赖性与空间关联性,主要是将经济增长作为科技 金融的附属提及,并未将空间因素纳入到模型中 进行分析,而空间依赖性的存在恰恰打破了传统 计量分析中强调地区间是相互独立、彼此间没有 相互关系的假设,本文利用空间计量模型,将空间 因素纳入科技金融与区域经济增长关系的研究中, 探究科技金融对区域经济增长的影响与空间效应。

  1 科技金融发展水平

  1. 1 指标体系构建与权重确定

  本文认为科技金融是科技创新活动与金融产业在发展过程中紧密结合的产物,属于产业金融范畴,是包括一系列提供金融资源的主体,进行 以科技创新为行为活动所共同组成的体系,各主 体之间通过建立、调配科技创新专项的金融及专 业人力资本,形成具有强内生能力和自我发展能 力的创新型体系,包括一系列和企业发展战略相 关的金融制度安排、科技研发经费投入、科技成 果转化与高新技术产业等内容。在科技金融发展 水平的指标体系构建过程中,借鉴曹颢、刘文丽等学者的研究[5-7],在充分反映科技金融本质的 前提下,围绕科技金融资源环境—经费投入—融 资力度—产出能力 4 个方面进行指标体系的构建, 并选取合适的指标来量化科技金融发展水平[12]。指标体系详见表 1[12]。

  科技金融评价指标体系中的 13 个三级指标数据均源于我国 2007 ~ 2018 年 《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、 《中国金融统计年鉴》、《中国高技术产业统计年鉴》、Wind 金融数据库以及科技部 《中国主要科技指标数据库》的统计数据,部分缺失数据用插值法予以补齐 ( 考虑到数据获得的完整性,研究样本不包含西藏及港、澳、台地区) 。

  由于原始数据不同量纲的原因,本文对原始数据进行标准化处理,并用标准化后数据通过熵值赋权法确定各指标的权重,进而采用线性加权求和的方法,计算得到各省市科技金融发展水平2006 ~ 2017 年我国科技金融水平的均值从0. 2408 上升到 0. 3005,说明我国科技金融整体水平在不断提高。如图 1 所示,各地区的科技金融水平存在较大的差异,大致可分为以下 3 种类型:

  图 1 2006 年、2009 年、2012 年、2015 年、2017 年各省市科技金融水平综合得分

  ( 1) 科技金融水平在 0. 4 以上的地区,主要包括东部地区的北京、上海、江苏、浙江与广东, 这些地区无论在经济还是科技、创新、金融等领 域均具备绝对的优势,成为我国科技金融发展的 增长极; 其中,北京的科技金融发展水平最高, 且是我国政治、文化与对外交流中心,整体经济 实力雄厚,虽然高度聚集了各类创新型人才,但 社会环境依旧稳健有序,高科技产业发展迅猛, 创新成果不断涌现,科技金融资源与经费丰裕且 得到充分利用,因此科技金融发展水平一直处于 较高状态。

  ( 2) 科技金融水平在 0. 2 ~ 0. 4 的地区,主要包括天津、辽宁、安徽、福建等省市,其中,天 津的科技金融水平最高 ( 0. 377) ,作为国家首批科技与金融结合的试点区域,天津毗邻首都北京, 具有得天独厚的区位优势,受到北京科技金融发 展的辐射扩散作用较强,因此平均水平较高,而近 年来天津的科技金融水平大幅度下降,从 0. 4171 下降到 0. 3459,这不仅与其自身发展有关,也说明周边地区 ( 如北京) 科技金融发展没有有效拉动天津的科技金融水平,还需进一步加强区域间 合作,如加大科技资源的开放与科技型人才的流 动,推动天津的科技金融发展。

  ( 3) 科技金融水平在 0. 2 以下的地区数量最多,包括河北、山西、内蒙古、吉林等省份,可以发现科技金融发展水平较低的省市始终处在外围地区,大多远离内陆或属于自治区,这些地区 之所以科技金融水平低,与地区所处的地理位置 不无关系,与东部沿海地区相比,这些地区不仅 经济实力薄弱,尚缺乏一定水平的创新能力,对 科技金融产品的需求程度也不高,致使科技金融 发展的整体水平比较低; 且存在科技金融融资渠道过于单一、上市公司数量少、科技研发企业少、股权交易规模小、科技研发成果不足等问题,均 会导致创业风险投资机构减少对高新技术产业方 面的投资,致使本地经济支持科技金融发展的能 力不足。

  以上可以看出,我国科技金融发展水平虽然 呈现出不断上升的趋势,但整体水平仍旧偏低, 稳定在 0. 3764 左右,且各地区科技金融发展水平不均衡,东部地区得益于地理位置与政策倾斜的 优势,科技金融发展水平明显高于其他地区,并 形成了 “东强西弱” 的局面,这与我国现阶段经济发展水平所呈现的 “东高西低” 状态高度吻合,能够较客观、真实地反映出我国科技金融发 展的现状。

  根据前文给出的指标权重以及综合评价水平的计算方法,可以得到历年科技金融发展分指标系数,不仅可以看出全国科技金融分指标的发展趋势,也能够体现出各项分指标对科技金融综合指标的影响程度。2006 ~ 2017 年科技金融发展水平分指数时序变化如图 2 所示。

  图 2 2006 ~ 2017 年科技金融发展分指数时序变化将科技金融发展水平各项分指数进行简单平 均并排序,得到的科技金融资源、经费、融资与 产出子系统的平均值分别为 0. 016、0. 064、0. 058、0. 117,从一定程度上也反映了各子系统对科技金融发展的贡献程度。科技金融产出水平最高,在2006 ~ 2010 年表现出明显的下降趋势,自 2010 年起呈现出持续上升的态势,且一直维持在较高水平,成为推动科技金融发展的首要驱动力,说明我国在鼓励各地区进行科研学术活动、推广科技金融研发机构的建设、提高研发力度等方面取得了显著的成效,科技产出的发展实现了较高水平的经济效益,对促进科技金融的发展起到了良好的助推作用; 科技金融经费与融资水平在研究期内处于缓慢的波动上升阶段,波动范围稳定在 0. 04 ~0. 08 之间,科技金融融资水平的逐步提高表明科技金融市场的活跃程度得到改善与提升,并逐渐 成为影响科技金融发展的重要因素; 而科技金融资源水平并没有表现出强烈的上升或下降趋势, 这说明科技金融资源在优化方面进程缓慢,虽然 科技活动人员、研发机构数量等每年都持续上涨, 但尚未实现从量变到质变的跨越。

  总的看来,近年来我国科技金融发展水平中产出水平占主导地位,经费水平为辅,其次是融资与 资源水平。科技金融发展水平各项分指标自 2010 年起均表现出了不同程度的波动上涨,究其原因, 可能与 2009 年创业板的启动有关,其对科技金融体系发展具有重要推动作用,使科技金融各项分 指数在 2010 年上涨幅度均较大。

  2 科技金融与区域经济增长关系的理论分析

  2. 1 科技金融对区域经济增长的影响

  科技金融可以通过知识外溢效应,提升整个金融产业的科技水平,有益于促进区域经济增长。随着科技金融人才的不断流动与转移,科技金融 人才会逐渐向经济发展水平高且科技金融资源更 加丰富的地区聚集,随着集聚规模的不断壮大,科 技金融资源中人才储备的知识就愈加丰富,就越 容易产生知识外溢现象,这种集聚现象带来的不 仅是科技金融人才在创新能力方面的提高,还会 带来愈加明显的经济效应,形成以科技金融企业 与科技金融人才为中心的集聚圈,进而会引发科 技金融资本的集聚和积累,带动科技金融产业集 聚地区的经济发展。

  科技金融通过产业关联效应,带动产业结构调整与优化,对区域经济增长起推动作用。科技金融产业聚合了创新知识与高科技产业,高技术产业可以通过与传统产业融合,将科技金融创新成果逐渐向传统产业渗透,发挥高技术产业具备的技术溢出效应,提高传统产业的技术含量和附加值,促使传统产业向智能化、数字化发展; 随着科技金融产业与传统产业的融合,产业间的关联水平不断提高,协调能力不断加强,促进产业结构优化升级的同时,推动产业结构向合理化与高级化发展; 此外,科技金融还可以通过保持高水平的科技经费投入,加快科技金融创新,丰富金融产品和金融服务,提高经济运行效益,推动经济增长。

  科技金融通过合理的要素配置,对要素市场起到至关重要的作用,从而促进区域经济的增长。当科技金融发展到一定阶段,科技金融的集聚效 应就会转化为辐射效应,即通过科技金融资本、技术、融资、人才等要素的流动和转移,对周边地 区的科技金融发展产生正向影响; 辐射效应的程度通常与区域内科技金融的集聚程度相关,科技 金融集聚程度较高的地区,其对经济增长的效应 要强于科技金融集聚程度较低的地区; 与此同时, 产业集聚与辐射必然带来专业型人才的集聚和辐 射效应的增强,使产业内竞争程度进一步加深, 加速了产业内部溢出效应和激励效应的产生。

  2. 2 区域经济增长对科技金融的影响

  区域经济增长为科技金融发展提供了必要的 资金支持,是科技金融发展的物质基础。区域经 济增长有利于政府加大对科技型企业在创新研发 方面的资金投入,为科技型企业带来了宝贵的创 新研发资本与基础设施等资源要素,随着资源要 素的日益完善,技术、知识和人才也随之积累, 为科技型企业在创新过程中提供了优越的条件和 必要的物质保障,加快了科技金融创新体系的发 展,为科技金融发展带来新的动力。

  区域经济增长为科技金融发展提供了广阔的 市场需求,有利于优化科技金融环境。促进传统 产业结构的优化升级与合理发展是经济增长的内 在要求,传统的金融产业在优化升级过程中离不 开金融创新的支持,为科技金融发展创造了更多 的市场需求; 科技金融的发展以传统的金融产业为基础,也会对传统产业具有较大的渗透作用, 二者的融合发展是经济增长的必然趋势; 近年来, 传统的以银行为主导的融资体制已不再适用于我 国的经济发展趋势,未来的发展趋势是以市场机 制为主导,间接融资与直接融资相结合的多元化 融资体制,为科技型企业拓宽了融资渠道,优化 了科技金融环境。

  区域经济增长为科技金融发展提供了良好的 制度环境保障。科技金融发展受政策制度、人才 供给以及市场需求等因素的影响较大,任一环节 出现问题,都将成为科技金融产业发展的风险源,因此必须敦促各级政府制定有利于科技金融产业

  3 模型构建

  3. 1 标准面板模型

  新古典经济增长理论认为资本要素、劳动要 素是影响经济持续增长的主要因素,虽然也将技 术进步看作是影响经济增长的决定因素,但又将 其视为外生变量放在考虑之外,即排除了技术进 步在经济增长过程中的重要作用[13]。随后产生了 以罗默为代表的新经济增长理论,新经济增长理 论认为知识、技术在现代经济中具有至关重要的 作用,要素投入的增加唯有在能够带来技术进步 的条件下,才能推动经济的持续发展[14]。以格利 和肖为代表的金融发展理论认为,金融发展不仅 可以通过资本积累来推动经济增长,还可以通过 金融中介的信用放大作用,增加经济中的资金供 给,进而推动经济增长[15,16]。本文认为经济增长 不仅受到资本要素 K、劳动要素 L 与技术进步因素 A 的影响,还受到科技金融发展水平 F 的影响。在柯布道格拉斯生产函数 Y = AKαLβ 基础上,构建科技金融—经济增长理论模型: Y = AKαLβ ( F) γ,式中加入了时间和地理空间两个维度,并对公式两边取对数,得到的普通线性回归模型为: lnYit = a+αlnKit +βlnLit +γlnFit +εit ,其中, Y 表示经济增 长,用人均 GDP 表示,i 与 t 分别表示研究的地区个数和研究年份; a 表示截距项,α、β、γ 表示产出弹性; εit 表示随机误差项; 资本要素 K 用全社会固定资产投资额表示,劳动要素 L 用二、三产业从业人员表示,金融要素 F 用科技金融各项分指数表示。

  3. 2 空间面板计量经济模型类型与构建

  通过空间计量模型进行实证分析前,需明确经济增长与科技金融水平之间是否存在空间相关性。为证明省域间经济增长与科技金融发展之间存在空间依赖性,本文将运用 Moran’ s I 进行全局空间自相关检验,其计算公式为:区的观测值,Y珔为平均值,n 为地区数,wij 为空间权重矩阵; Moran’ s I 区间在 1 与-1之间,在既定的显著性水平下,Moran’ s I 显著为正,代表空间正相关,其值越接近 1,说明相似的观测值集聚倾向就越明显; Moran’ s I 为负值,代表空间负相关,其值越接近-1,说明相似的观测值越趋于分散; Moran’ s I 为 0,表明空间不相关,即相邻地区间的观测值是相互独立的,不存在空间 相关性。

  空间面板数据模型建立在普通面板数据模型基础上,并将空间影响因素,包括空间依赖性与空间异质性考虑到模型中。空间滞后模型 ( SLM)主要考察被解释变量对周边地区被解释变量的影响程度,本文中主要检验对区域经济增长是否具有空间溢出效应; 空间误差模型 ( SEM) 则用来研究邻近地区被解释变量的随机误差冲击对本地区观测值的影响,其空间相关性通过滞后项体现在随机误差项中,SLM 与 SEM 模型设定如下:

  其中,Wij 为空间权重矩阵 W 的元素,WlnY为被解释变量的空间滞后项,表示区域间的空间相关性; ρ 为空间自回归系数,β0 为常数项,β1~7为解释变量的待估计参数; φ 为随机误差向量,λ 为空间误差自回归系数,其大小反映回归残差之间的空间依赖性与空间相关性的大小,Wε 为随机误差项的空间滞后项,μ 为正态分布的随机误差项。

  4 结果分析

  4. 1 空间相关性分析

  根据全局空间相关性的内涵与计算公式,利用 Geoda 软件对我国 30 个省市 2006 ~ 2017 年科技金融与区域经济增长的空间自相关性进行计算, Moran’ s I 趋势图如图 3 所示。

  图 3 2006 ~ 2017 年科技金融与区域经济增长 Moran’ s I 演变

  图中显示人均 GDP 的 Moran ’ s I 值在 0. 3329 ~ 0. 4762 间波动,且在 1%水平上通过了显著性检验,存在明显的空间正相关性,说明区域 经济增长水平在空间分布上不是随机的,而会受 到邻近地区非常明显的影响,呈现出经济发展水平高高集聚与低低集聚的现象; 科技金融 Moran’ s I 值除 2006 年外 ( 0. 1378) ,其余年份均通过了1%、5%、10%的显著性检验,以上可以断定我国区域经济增长与科技金融发展水平在空间上不是 随机分布的,存在明显的空间相关性。

  4. 2 模型估计结果

  本文运用 2006 ~ 2017 年的面板数据,采用极大似然法,借助 Matlab 软件对 SAR 模型与 SEM模型进行回归分析,同时引用了普通面板模型 OLS 估计,基于全国 30 个省市地理距离空间权重矩阵下的空间面板模型估计结果见表 2。

  表 2 中通过对检测统计量拉格朗日乘数 ( La- grange Multiplier) 的滞后项 LM 与误差项 LMERR进行初步分析,发现二者均非常显著,说明选择 拒绝原假设,即不考虑传统 OLS 计量模型的结果, 选择空间计量模型的估计结果; 通过对稳健性 R- LMLAG 与R-LMERR 进行检验,发现R-LMLAG 较 R- LMERR 更显著,因此有必要进行空间计量模型分析,并认为空间滞后模型 SAR 能够更好地拟分配不断得到优化与改善,有效促进区域经济发 展; 随着经济金融活动数量的日益增长,金融活动参与者的能力水平也在不断提高,人才储备对 区域经济增长的贡献表现出无与伦比的优越性, 政府在鼓励各地区进行科研学术活动、推广科技 金融研发机构的建设、提高研发力度等方面取得 了显著的成效,使得科技金融资源与产出的发展 实现了较高水平的经济效益,对促进科技金融与 区域经济的发展起到了良好的助推作用; 随着我国社会主义市场经济的发展,商业银行作为融资 中介在企业投资和经济增长过程中发挥了不可替 代的作用,科技金融融资系数虽然通过了显著性 检验,但相较于其他变量来说,其对经济增长的合空间效应; 通过比较模型中 R2 与对数似然Log L 值的大小来明确模型的优劣,表中可以看出,SAR 模型中的 R2 为 0. 9229,在 3 个模型中值最大, 并通过了 1% 的显著性检验,且模型中的 Log - L 绝对值较 OLS 模型中的值大,也说明了 SAR 模型比 OLS 模型的估计结果更有效[17,18]。

  科技金融资源 FA、科技金融经费 FB、科技金融融资 FC 、科技金融产出 FD 的系数均通过了显著性检验,且与被解释变量均呈正相关,其值分A从拟合效果最佳的 SAR 模型看,固定资产投资、人力资本与对外开放程度的系数分别为 0. 6095、0. 4431 与 0. 1973,均通过 1% 的显著性检验,模型中的空间滞后项 λ 的估计值为 0. 3204,且高度显著,说明区域层面的经济增长水平存在显著的 空间相关,一个地区的经济增长水平不仅与固定 资产投资水平、劳动力水平、开放程度以及科技 金融发展水平有关,还受到周边地区经济水平的 影响。

  以上看出,我国经济增长主要依靠物质资本、劳动力等主要生产要素的投入,科技金融资源、经费投入、融资规模与产出水平对经济增长的影 响有限,政府还需积极推进市场优先的金融体制改革,在增加科技金融资本量的同时,对科技金融资源进行高效、合理地配置,将科技金融发展作为当前经济增长的首要驱动力,加快建设具有竞争力的科研人才培养机构,致力于区域科技创新能力的提升,实现科技金融的全面发展,以期带动区域经济的增长。

  5 结论与建议对策

  本文主要对科技金融发展水平的各项分指数进行了时序变化分析,基于空间计量模型,探索了科技金融资源环境、科技金融经费投入、科技金融融资规模与科技金融产出能力对区域经济增长的影响,主要结论如下:

  ( 1) 我国科技金融发展水平综合得分较低,提升速度缓慢,各地区发展不平衡,东部地区科技 金融发展水平高于西部地区,形成 “东强西弱” 的局面,随着各地区科技金融体系与服务平台的 建设,各地方政府也争相推动科技金融发展,对 科技金融的重视程度逐渐提升,从而使各地区科 技金融发展水平的差距在近几年有逐渐缩小的趋 势。

  ( 2) 从衡量科技金融发展水平的各项分指数看,我国科技金融产出水平占主导地位,科技金 融经费投入水平为辅,其次是科技金融融资与科 技金融资源水平。近年来,我国在鼓励各地区进 行科研学术活动、推广科技金融研发机构的建设、提高研发力度等方面取得了显著的成效,科技产 出的发展实现了较高水平的经济效益,对促进科 技金融的发展起到了良好的助推作用。

  ( 3) 从 OLS、SAR、SEM 模型估计中可以看出,空间滞后模型 SAR 较好拟合了空间效应,一个地区的经济增长水平不仅与固定资产投资水平、劳动力水平、开放程度以及科技金融发展水平有 关,还受到周边地区经济水平的影响; 科技金融资源、科技金融经费、科技金融融资与科技金融 产出对区域经济增长具有显著的促进作用,其中 科技金融经费投入对经济增长的作用效果最强, 表明在政府相关科技金融政策的引导下,加强了 财政投入资金监管力度,财政科技投入分配管理 机制日益完善,财政投入资金分配不断得到优化 与改善,有效促进了区域经济增长。

  随着科学技术不断取得新的突破,科技金融在近年来也得到了快速发展,然而在成绩的背后, 科技金融发展与区域经济增长之间不同步、不互 动、不匹配、不协同的问题仍然存在,而每项科 技创新成果在研发、成果转化乃至产业化的过程 中,对资金的需求是持续增加的,一旦失去了金 融资本的支持,这些创新便很难成为推动区域经 济增长的引擎,因此还需要从以下几个方面进行 调整与完善,以期为区域经济增长提供源源不断 的动力:

  ( 1) 积极发挥政府的主导作用,推进各地区科技金融服务平台建设。近年来,以二、三产业为主的东部地区通过加快经济发展方式转变,创新能力与产业发展的科技支撑力度不断提高,使东部地区经济迅速发展,区域科技金融资源投入与融资规模等也持续扩大,在带动东部地区科技金融发展水平快速提高的同时,也逐渐拉大了东部地区与中西部地区以及东北地区自主创新能力的差距,还需不断加强对东北地区科技创新与金融发展的重视程度,积极推动科技金融发展试点在东北的建设,以期带动东北地区科技金融发展的整体水平。

  ( 2) 推进金融机构的结构转型与资源配置的优化。在推动金融机构的结构转型过程中,最关键的任务就是解决科技型中小微企业融资困难问题,可以通过互联网金融向科技型中小微企业提供贷款或股权投资,为其拓宽融资渠道; 政府应加大对科技经费的投入力度,建设具有竞争力的科技金融人才培养机构和多样化的科技金融服务机构,推进科技金融创新服务平台建设,支持并鼓励产业间的技术合作,为科技金融成果的转化过程提供便利条件,从而实现科技金融资源的有效利用。

  ( 3) 加强区域间的联系强度,带动周边地区科技金融与区域经济共同发展。未来我国科技金 融发展应侧重于加大对落后地区 ( 如科技金融综合得分在 0. 2 以下的地区) 的扶持力度,加强发达地区与落后地区之间的分工与协作,适时将科 技金融要素输出至周边地区; 政府要制定完善合理的科技创新激励机制,加快科技金融人才聚集,提高科技金融活动的效率,扩大对周边地区的扩散和辐射效应,确保科技金融人才等科技金融资源均衡地在各区域间流动,更好地带动其它地区科技金融与区域经济的发展。

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