金融結(jié)構(gòu)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的實(shí)證分析

郝浩遠(yuǎn)，鐘樓棟

(河北金融學(xué)院，河北 保定 071051)

1.引言

當(dāng)前，關(guān)于金融結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新能力的相關(guān)研究比較繁雜，爭(zhēng)論較多，大概可以分為三類(lèi)。第一類(lèi)認(rèn)為傳統(tǒng)的間接融資（主要指銀行主導(dǎo)）對(duì)于區(qū)域的創(chuàng)新更加有效，充分地利用銀行體系的優(yōu)勢(shì)將資金利用到最優(yōu)的配置中去。第二類(lèi)則是以市場(chǎng)為導(dǎo)向的直接融資，更有利于創(chuàng)新發(fā)展。第三類(lèi)則認(rèn)為銀行與市場(chǎng)在創(chuàng)新的能力上的關(guān)系應(yīng)該是相互補(bǔ)充的。規(guī)模大信譽(yù)好的企業(yè)可以直接在市場(chǎng)上融資，而小微型創(chuàng)新企業(yè)則可以通過(guò)銀行來(lái)獲取資金，多元化的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)更適合創(chuàng)新的發(fā)展。在如今中國(guó)相關(guān)經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，筆者認(rèn)為市場(chǎng)的直接融資對(duì)于區(qū)域創(chuàng)新的影響要更大，但也不忽略傳統(tǒng)的銀行類(lèi)融資對(duì)于區(qū)域創(chuàng)新的影響。本文接下來(lái)進(jìn)行相關(guān)的實(shí)證分析來(lái)進(jìn)一步討論這個(gè)問(wèn)題。

2.指標(biāo)與數(shù)據(jù)的選取

2.1 指標(biāo)選取

對(duì)于所謂的金融結(jié)構(gòu)來(lái)說(shuō)，一種是所謂的銀行主導(dǎo)的金融中介間接融資的金融結(jié)構(gòu)，而另一種則是市場(chǎng)主導(dǎo)即以股票、債券等證券類(lèi)進(jìn)行直接融資的金融結(jié)構(gòu)。二者在金融業(yè)的占比構(gòu)成了不同的金融結(jié)構(gòu)。因此選取的金融機(jī)構(gòu)指標(biāo)就應(yīng)為間接融資如委托貸款、外資貸款等各類(lèi)貸款與股票融資的比重。

對(duì)于其他指標(biāo)的選取，這里借鑒陳向陽(yáng)（2019）的研究模型[1]，除了考慮到金融結(jié)構(gòu)的指標(biāo)外，還要考慮一個(gè)地區(qū)的人均GDP、當(dāng)?shù)卣呢?cái)政投入、外資投資（Foreign Investment）等變量來(lái)得到下面計(jì)量模型：

本文選擇的是單一指標(biāo)即專(zhuān)利的申請(qǐng)數(shù)量來(lái)衡量創(chuàng)新能力。而金融結(jié)構(gòu)的指標(biāo)financial structure（FS）這里選取兩個(gè)指標(biāo)一者為樣本地區(qū)的年貸款額度與滬深股市公司流通市值來(lái)作為直接金融與間接金融的指標(biāo)。此外根據(jù)Griliches-Jaffe的知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)[2]：

由上述公式，Q代表的是知識(shí)（創(chuàng)新）產(chǎn)出，K代表資金研發(fā)的投入，L代表的人力成本的投入。因此，在建立模型指標(biāo)中還應(yīng)加入研發(fā)支出（RDK），投入科研項(xiàng)目人力成本用研發(fā)人數(shù)投入來(lái)代替（RDL）。此外一個(gè)地區(qū)的整體發(fā)展水平的高低顯然也是對(duì)創(chuàng)新能力有所影響，所以用人均GDP水平來(lái)表示這個(gè)指標(biāo)。最后除了考慮到創(chuàng)新企業(yè)自身的融資外，還有政府財(cái)政的部分支出與外資投入，因此考慮到當(dāng)?shù)卣?cái)政支出也作為影響變量用GI表示而外資則用FI表示。

2.2 數(shù)據(jù)的選取

本文數(shù)據(jù)基本來(lái)源于wind數(shù)據(jù)庫(kù)與各個(gè)省份統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)，數(shù)據(jù)分為東中西數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)選取的年份為從2008年至2018年近十年的數(shù)據(jù)。由于整個(gè)區(qū)域數(shù)據(jù)搜集整比較困難，因此分別選取東中西三個(gè)區(qū)域比較有代表的省份的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，東部為浙江省，中部為安徽省，西部為新疆。

2.3 模型的選取

本文模型方法為多元回歸分析，但是取對(duì)照組，分別對(duì)東部（浙江省）、中部（安徽省）回歸分析并分析結(jié)果。

3.模型結(jié)果與分析

3.1 中部地區(qū)（以安徽省為例）

首先對(duì)中部的安徽省的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)照分析，使用軟件eviews，通過(guò)繪制散點(diǎn)圖發(fā)現(xiàn)所有數(shù)據(jù)都與專(zhuān)利數(shù)據(jù)呈現(xiàn)線性關(guān)系，因此我們考慮建立多元線性回歸模型進(jìn)行分別將股票市值數(shù)據(jù)與貸款數(shù)據(jù)分別建模。做散點(diǎn)圖發(fā)現(xiàn)線性關(guān)系明顯。

下圖則為模型結(jié)果：

圖1 安徽省回歸分析結(jié)果

從上圖看出，在分別加入該地區(qū)貸款額與股票市值后能看出，傳統(tǒng)的銀行貸款的p值為0.0333，在5%的置信水平上顯著，其他指標(biāo)中R&D的資本與人力投入對(duì)區(qū)域的創(chuàng)新能力不顯著，造成這種的原因可能是因?yàn)閿?shù)據(jù)容量過(guò)少，或在R&D方面的投入過(guò)少無(wú)法形成規(guī)模效應(yīng)，很難對(duì)區(qū)域的創(chuàng)新起作用。從GDP的數(shù)據(jù)來(lái)看地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)區(qū)域創(chuàng)新有顯著性，在外資投資上也是較為顯著，這有可能是安徽省引進(jìn)的外商多維創(chuàng)新性的企業(yè)有關(guān)。此外，在多元線性回歸模型中調(diào)整后的R方為0.949065，數(shù)據(jù)整體擬合效果較好，F(xiàn)檢驗(yàn)的p值為0.002423，說(shuō)明模型整體較為顯著。至于在加入股票市值的指標(biāo)來(lái)進(jìn)行線性回歸后，整體的模型效果不甚理想，通過(guò)刪減指標(biāo)后模型效果依舊很差，造成該結(jié)果的原因可能是該地區(qū)的股票市場(chǎng)與創(chuàng)新能力本身相關(guān)性較差。

3.2 東部地區(qū)（浙江省為例）

做出散點(diǎn)圖發(fā)現(xiàn)有線性關(guān)系，因此還是建立多元線性回歸模型。金融結(jié)構(gòu)指標(biāo)的選取依舊使用的是浙江省的年末貸款數(shù)量與滬深股票市場(chǎng)企業(yè)流通市值做分組對(duì)照，下圖為模型回歸結(jié)果。

圖2 浙江省分析結(jié)果

從上述分析結(jié)果可以看出，當(dāng)金融結(jié)構(gòu)的指標(biāo)選取為公司流通市值時(shí)，其整個(gè)模型回歸效果良好的。此時(shí)的流通市值的p值為0.0791，在10%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)且其系數(shù)顯著，說(shuō)明在股票市場(chǎng)上的融資對(duì)該地區(qū)的創(chuàng)新能力有顯著性影響。而在政府的科學(xué)技術(shù)支出與外資投資對(duì)創(chuàng)新能力的提升也是非常顯著，說(shuō)明當(dāng)?shù)卣趧?chuàng)新上非常重視，制定了相關(guān)的優(yōu)惠政策鼓勵(lì)創(chuàng)新；由于浙江省是東部沿海地區(qū)，先天上對(duì)外資的吸引有較大優(yōu)勢(shì)，而外資在該地區(qū)的投入帶來(lái)了較為先進(jìn)的技術(shù)與經(jīng)驗(yàn)，這對(duì)該地區(qū)的創(chuàng)新能力有顯著的正效用。至于人均GDP水平對(duì)該地區(qū)的創(chuàng)新能力無(wú)顯著性影響，我認(rèn)為是類(lèi)似浙江省地區(qū)從改革開(kāi)放開(kāi)始就開(kāi)始迅猛發(fā)展，經(jīng)濟(jì)多年領(lǐng)先于中國(guó)其他省份，多年的經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)對(duì)其創(chuàng)新能力的影響已經(jīng)減弱，因此效果不顯著。其他如R&D方面的資本與勞動(dòng)力投入其效果也與GDP類(lèi)似。

對(duì)于傳統(tǒng)的銀行等中介機(jī)構(gòu)的貸款對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的影響不顯著，通過(guò)對(duì)比能夠看出，以浙江省為代表的東部地區(qū)整體經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，大企業(yè)眾多其本身的創(chuàng)新能力較強(qiáng)，而這些企業(yè)更多的是依靠市場(chǎng)上直接融資，因此市場(chǎng)主導(dǎo)型的金融體系更加利于創(chuàng)新方面的提升。

3.3 西部地區(qū)（以新疆為例）

通過(guò)散點(diǎn)圖，發(fā)現(xiàn)各項(xiàng)指標(biāo)與專(zhuān)利授權(quán)指標(biāo)都有一定的線性關(guān)系，因此如上一樣建立多元線性回歸模型，繼續(xù)選取該地區(qū)年末貸款額與該地區(qū)內(nèi)地上市公司流通市值進(jìn)行分組回歸，擬合優(yōu)度也是較好。其中在以該地區(qū)年末貸款額作為金融結(jié)構(gòu)指標(biāo)是p值為0.033，其回歸效果在5%的顯著性水平顯著，而在股票流通市值作為金融機(jī)構(gòu)指標(biāo)是在10%的顯著性水平上顯著。從整體來(lái)說(shuō)對(duì)于西部地區(qū)還是偏向于傳統(tǒng)的金融中介間接貸款來(lái)促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新，因?yàn)槲鞑康貐^(qū)相較于中國(guó)中部與東部，經(jīng)濟(jì)較為落后，而中國(guó)中央政府近年來(lái)對(duì)于西部地區(qū)的發(fā)展資金與產(chǎn)業(yè)政策投入加大，這導(dǎo)致了該地區(qū)可能對(duì)于以傳統(tǒng)的銀行為代表的金融機(jī)構(gòu)的融資較為容易，因此貸款類(lèi)的間接融資對(duì)于區(qū)域創(chuàng)新能力顯著性較高，而股票有一定的顯著性影響。

3.4 分析與總結(jié)

通過(guò)以三個(gè)代表性的省份進(jìn)行多元線性回歸后發(fā)現(xiàn)，東部、中部、與西部不同的金融結(jié)構(gòu)對(duì)該區(qū)域的創(chuàng)新能力有不同的效用。東部發(fā)達(dá)地區(qū)比較偏向于股票市場(chǎng)進(jìn)行融資，中部較發(fā)達(dá)地區(qū)則是傳統(tǒng)的銀行主導(dǎo)型間接融資為區(qū)域創(chuàng)新提供正效應(yīng)，而西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)因?yàn)槠浔旧戆l(fā)展水平較低，區(qū)域創(chuàng)新能力也是較為落后，因此融資都能夠帶來(lái)正效應(yīng)。造成這種結(jié)果的原因與中國(guó)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡有很大的關(guān)系。

此外，由于數(shù)據(jù)搜集本事較為困難選擇的樣本容量較少，只是對(duì)我國(guó)2008至2018年間的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，模型回歸的結(jié)果可能并不是太符合當(dāng)前情況。在選取三個(gè)代表省份上也只是能說(shuō)明該省份的情況，且只能大概代表整體東部、中部、西部的金融結(jié)構(gòu)與區(qū)域創(chuàng)新情況。加入對(duì)其他省份的分析可能會(huì)切合中國(guó)目前的現(xiàn)狀。

4.建議

從上文的回歸分析來(lái)看的話，我國(guó)目前現(xiàn)狀，發(fā)達(dá)程度不同的區(qū)域其能起到顯著效應(yīng)的金融結(jié)構(gòu)也有所不同。總的來(lái)說(shuō)我國(guó)目前整體還是以銀行為主導(dǎo)的金融體系。但隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的繼續(xù)發(fā)展，即使是經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為落后的區(qū)域在以后也會(huì)逐漸過(guò)渡到發(fā)達(dá)區(qū)域，從而傳統(tǒng)的以銀行為主導(dǎo)的金融結(jié)構(gòu)就不是太適合區(qū)域創(chuàng)新的發(fā)展。從理論上來(lái)說(shuō)我國(guó)在繼續(xù)銀行體系維護(hù)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展的同時(shí)應(yīng)該繼續(xù)大力發(fā)展股票市場(chǎng)作為創(chuàng)新手段，由于技術(shù)的進(jìn)步市場(chǎng)融資將會(huì)逐漸占據(jù)金融體系的主導(dǎo)地位。