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山東省金融發展對海洋經濟高質量發展的影響研究

2023-06-23 09:49:00劉小迪李莉莉
青島大學學報(自然科學版) 2023年1期
關鍵詞:高質量發展

劉小迪 李莉莉

摘要:基于FastICA算法測算山東省海洋經濟高質量發展評價指標,利用Lasso和隨機森林算法,實證分析金融發展對山東省海洋經濟高質量發展的影響。研究結果表明,山東省海洋經濟高質量發展水平呈上升趨勢;金融發展通過經濟增長、海洋產業結構優化和技術創新對海洋經濟增長水平影響顯著;海洋科技金融支持、金融產業融資和全社會固定資產投資可促進海洋經濟高質量發展,信貸規模則抑制海洋經濟高質量發展。

關鍵詞:金融發展;海洋經濟;高質量發展;FastICA

中圖分類號:F062.9 文獻標志碼:A

2018年全國海洋工作會議提出“加快海洋經濟高質量發展,更好服務現代化經濟體系建設”。海洋經濟高質量發展能夠促進國際交流,提高企業發展速度[1]。海洋經濟高質量發展研究通常基于海洋產業發展,分析沿海地區海洋經濟高質量發展特點以縮小地區差異[2]。高質量發展涵蓋經濟增長、科技創新、綠色發展、人民生活和社會共享等[3-4],可通過主觀賦權法[5]、熵權法[6-7]、CRITIC賦權法[8]、等權重法[9]和灰色關聯分析[10]探究海洋經濟高質量發展綜合評價指標體系。金融發展是中國海洋經濟高質量發展的影響因素之一[11],對區域經濟高質量發展有明顯促進作用[12],金融發展如何影響區域海洋經濟高質量發展成為重點研究問題。無論從微觀公司視角還是中觀產業視角,金融發展都對海洋經濟有顯著影響[13],如信貸規模擴大會抑制海洋經濟增長,股票市場發展可促進海洋經濟增長[14]。地區差異性研究發現,不同地區的金融發展對海洋經濟發展的影響不同[15],不同沿海地區海洋經濟高質量發展的金融支持率也存在差異(上海最高,其次為山東和廣東,海南最低)[16]。隨著機器學習算法的興起,基于FastICA算法降維數據能更好保留原數據信息[17],Lasso和隨機森林算法篩選變量時有顯著優勢同時能更準確地表達變量之間關系[18]。綜上,本文擬從海洋經濟活力、海洋科技創新、海洋綠色發展、海洋民生社會四個維度構建海洋經濟高質量發展指標體系,利用FastICA算法測算山東省海洋經濟高質量發展評價指標,構建山東省金融發展對海洋經濟高質量發展的影響模型,探討分析兩者動態變化,明確影響機制。

1 海洋經濟高質量發展評價指標

海洋經濟高質量發展不同于以往海洋經濟增長,要求指標體系能科學全面地描述海洋經濟狀況,服從科學性、系統性、全面性和導向性原則。為更準確體現海洋經濟高質量發展特點,從海洋經濟活力、海洋科技創新、海洋綠色發展和海洋民生社會四個視角構建海洋經濟高質量發展評價指標體系(表1)。

海洋經濟活力是海洋經濟高質量發展的首要表現。海洋產業是海洋經濟活力的支柱,能夠直接反映海洋經濟的發展活力。油田生產井數量、海水養殖面積和造船完工量等是海洋產業發展的基礎,決定海洋產業同時期的產能。海洋科技創新是海洋經濟高質量發展的動力。科研機構和科技從業人員等為科技發展提供保障,科研經費投入等是科技創新的資金基礎,涉海教育的發展能夠給海洋科技創新帶來新思考,涉海專利和論文是重要的海洋科技創新成果。海洋綠色發展是海洋經濟高質量發展的重要表現,可反映政府治理環境、提倡節能減排的決心。想要提高海洋經濟高質量發展水平,必須做到海洋污染治理工作與海洋環境保護工作共同推進。海洋綠色發展包括固體廢棄物綜合利用情況、近海濕地面積、海洋污染治理項目以及海洋自然保護區面積等情況。海洋民生社會最能直觀反映一個經濟體的發展水平。沿海地區濱海觀測站能夠反映該地區海洋系統水文氣象等情況,受災人口和直接經濟損失能夠反映一個地區海洋系統的受災情況,涉海就業人員數和海洋漁業專業從業人員數量反映海洋系統的就業機會,海域使用權證書和海域使用金反映海洋的開發利用情況,財政支出是海洋經濟高質量發展的資金支持。

2 海洋經濟高質量發展現狀

2.1 數據來源

數據源自《山東統計年鑒》《中國海洋經濟統計年鑒》《中國海洋經濟發展報告》《中國統計年鑒》《中國漁業統計年鑒》,采用K近鄰(K-Nearest Neighbor, KNN)算法填補缺失值。

2.2 FastICA分析

由表2可知,海洋綠色發展水平(Y1)反映沿海地區濕地面積、固體廢棄物綜合利用量和海洋污染治理項目等指標投影。海洋科技貿易水平(Y2)反映三方面投影,一是財政支出用于解釋政府對海洋經濟發展的支持;二是第三產業總產值和海洋國際標準集裝箱運量;三是涉海教育教職工人數、擁有發明專利數、發表科技論文數、海洋科技研究課題總數和海洋科研人員從業數等。海洋經濟增長水平(Y3)反映兩個方面投影,一是受災人口和直接經濟損失,反映海洋經濟損失情況;二是第二產業總產值,解釋山東省海洋第二產業情況。

由圖1可知,海洋經濟綠色發展水平2010—2012年期間相對穩定,2012年后由于經濟增長速度加快而忽略資源環境保護,導致其持續下降,于2016年降至最低。2017年,海洋綠色發展水平逐漸回升,這與十九大提出“建立健全綠色低碳循環發展經濟體系”密切相關。海洋科技貿易水平呈上升趨勢,2017年之前增長緩慢,之后快速增長,這與國家鼓勵創新,全面促進創新驅動經濟發展密切相關。海洋經濟增長水平2010—2011年期間增長穩定,于2012年受歐洲債務危機持續影響增長放緩,之后迅速增長。

3 實證研究

3.1 變量說明

選用2010—2020年間山東省的時間序列數據(表3)。因為數據非公開性,海洋產業融資額由山東省兩個海洋經濟概念上市公司的間接融資額表示,數據來源于好當家集團有限公司和山東東方海洋科技股份有限公司的年度報告。海洋產業財政支持使用山東省國土海洋氣象公共預算支出,海洋產業人員投入選取海洋相關產業從業人員數量,海洋科技金融支持采用山東省海洋科研機構經費收入,金融效率使用當年金融機構貸款余額與存款余額的比值,金融相關率用金融機構存貸款總額與地區GDP的比值計算,金融機構存貸款數據均來源于《中國金融年鑒》。海洋產業財政支持、全社會固定資產投資額、海洋產業人員投入和海洋科技金融支持數據來源于《山東統計年鑒》《中國海洋經濟統計年鑒》。除Y1之外其余變量均不平穩,但一階差分后所有變量均平穩,符合協整檢驗的條件(表4)。

3.2 變量選擇

令Y1,Y2,Y3為被解釋變量,分別基于Lasso和隨機森林變量選擇算法得變量選擇結果(表5,變量排名分先后)。被解釋變量為海洋綠色發展水平時,隨機森林算法結果中包含兩個變量,但擬合優度只有0.631,說明山東省金融發展對海洋經濟綠色發展水平影響并不明顯。被解釋變量為海洋科技貿易水平時,雖然影響程度順序不同,但兩種算法所選變量一致,且金融效率均為首要影響因素。被解釋變量為海洋經濟增長水平時,Lasso算法選擇金融產業融資額和全社會固定資產投資額變量,隨機森林算法則選擇金融產業融資額和海洋產業人員投入變量,但Lasso算法擬合優度更高。方差擴大化因子最大均不超過3,變量不存在多重共線性。

當被解釋變量為Y1時,解釋變量為金融相關率、海洋產業財政支持和金融效率時,模型系數均不顯著,且滯后項T值在10%顯著水平上不顯著,不存在(1,1)階協整關系。因此,基于表3構建三個模型

模型1:lnY2i=c+β1lnFIRi+β2lnMRSi+β3lnFAIi+β4lnFEi+εi

模型2:lnY3i=c+β1lnFIRi+β2lnFMIi+β3lnFAIi+εi

模型3:lnY3i=c+β1lnFIRi+β2lnFMIi+β3lnMLi+εi

其中,Y2、Y3為被解釋變量;i=1,2,…,N;c為常數項;β為待估參數;εi是殘差項;MRS、FAI和ML為控制變量。

3.3 回歸分析

由表6可知,模型2和模型3中金融相關率的系數均顯著為正,表明山東省金融發展對海洋經濟增長水平有明顯促進作用。模型1中金融相關率系數不顯著,這是由于山東省海洋科技貿易化程度還不高,除國家財政支持外,追求利益的資本在海洋科技創新方面的積極性不夠,導致山東省金融發展對海洋科技貿易發展水平的存在抑制作用。海洋科技金融支持和全社會固定資產投資額對海洋科技貿易水平的影響均顯著為正,說明政府通過有的放矢的精準財政投入支持山東省海洋科技創新發展;金融效率對海洋科技貿易水平的影響顯著為負,反映當金融行業信貸過熱時,金融部門更傾向于投入資金至高回報行業以獲取更多收益,致使海洋發展的投入資金減少,從而抑制了海洋科技貿易發展。模型2中金融產業融資額對海洋經濟增長水平的影響顯著為正,說明海洋經濟概念上市公司的發展能夠促進海洋中小企業發展的信心,推動涉海企業經濟發展,從而提高海洋經濟高質量發展水平;全社會固定資產投資額的影響顯著為正,這是由于政府支持不僅能提高海洋科技貿易水平,也能提高海洋經濟增長水平。模型3中金融產業融資額對海洋經濟增長水平的影響依然顯著為正,說明海洋經濟概念上市公司發展對海洋經濟增長的促進作用;勞動力投入對海洋經濟增長水平有顯著促進作用,歸因于勞動力投入能不斷給海洋產業發展提供源動力。

4 影響機制研究

上述實證結果表明山東省金融發展能促進海洋經濟高質量發展,但只對海洋經濟增長水平影響顯著。為明晰影響機制,引入海洋產業結構調整、科技創新和經濟增長,提出三個假設:(1)金融發展能夠緩解海洋產業結構失調,優化海洋產業結構,從而促進海洋經濟高質量發展;(2)金融發展能促進海洋企業融資,提高科技創新水平,從而促進海洋經濟高質量發展;(3)區域經濟是海洋經濟的支撐,金融發展能通過提高經濟增長水平促進海洋經濟高質量發展水平。

海洋產業結構調整(S)、科技創新(T)和經濟發展(G)為控制變量,分別用海洋第三產業占比、專利授權量和地區生產總值表示。基于以上機制原理引入交叉項,金融發展與海洋產業結構調整的交叉乘積(FIR_S)表示金融發展通過海洋產業結構優化促進海洋經濟高質量發展,金融發展和科技創新的交叉乘積(FIR_T)表示金融發展可以通過提高技術創新水平影響海洋經濟高質量發展,金融發展與經濟發展的交叉乘積(FIR_G)表示金融發展可以通過促進經濟增長影響海洋經濟高質量發展。構建模型4、5、6,檢驗結果見表7。

模型4:lnY3i=c+β1lnFIRi+β2lnFIR_Si+β3lnSi+β4lnMLi+β5lnMRSi+β6lnFAIi+εi

模型5:lnY3i=c+β1lnFIRi+β2lnFIR_Ti+β3lnTi+β4lnMLi+β5lnMRSi+β6lnFAIi+εi

模型6:lnY3i=c+β1lnFIRi+β2lnFIR_Gi+β3lnGi+β4lnMLi+β5lnMRSi+β6lnFAIi+εi

由表7可知,三個模型中金融相關率系數均變為不顯著,且交叉項系數均顯著為正,說明上述作用機理成立。機制檢驗結果表明,山東省金融發展通過優化海洋產業結構促進海洋經濟增長水平。技術進步能夠提高勞動生產率,促使山東省金融發展更有效的推動海洋經濟增長水平。山東省金融發展能促進經濟增長,經濟增長支撐海洋經濟增長水平。因此,山東省經濟發展水平越高,金融發展對海洋經濟增長水平的驅動越大,從而對海洋經濟高質量發展有正向影響。

5 結論

本文基于2010—2020年海洋經濟和金融發展數據,研究探討了山東省金融發展對海洋經濟高質量發展的影響機制。山東省海洋經濟高質量發展不僅反映海洋經濟增長水平,也反映海洋綠色發展水平和海洋科技貿易水平;金融發展對海洋經濟增長水平存在顯著促進作用。金融產業融資和海洋科技金融支持促進海洋經濟高質量發展,而信貸水平提高抑制海洋經濟高質量發展。山東省金融發展通過促進經濟發展、優化海洋產業結構和提高技術創新水平促進海洋經濟增長水平,從而提高海洋經濟高質量發展水平。金融發展對海洋綠色發展水平和海洋科技貿易水平的驅動尚不顯著,為更好地發揮金融對海洋經濟高質量發展的促進作用,建議政府正確引導金融行業導向海洋經濟投資,減少房地產行業投入比例。

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Research on The Impact of Financial Development on The High-Quality

Development of Marine Economy in Shandong Province

LIU Xiao-di, LI li-li

(School of Economics, Qingdao University, Qingdao 266061, China)

Abstract: The FastICA algorithm was used to calculate the evaluation indicators of the high quality development of the marine economy in Shandong Province. The Lasso and random forest algorithms were used to explore the impact mechanism. The research results show that the level of high-quality development of the marine economy is on the rise. Financial development has a significant impact on the level of marine economic growth through economic growth, optimization of marine industrial structure and technological innovation. The financial support, financing and investment in fixed assets can promote the high-quality development of the marine economy. Credit scale can inhibit the high-quality development of the marine economy.

Keywords: financial development; marine economy; high-quality development; FastICA

收稿日期:2022-06-13

基金項目:山東省金融應用重點研究項目(批準號:2020-JRZZ-03)資助。

通信作者:李莉莉,女,博士,教授,主要研究方向為金融統計、統計調查與預測。E-mail: lili_lee2003@126.com

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