金融科技創(chuàng)新對企業(yè)經(jīng)營管理水平的影響
——文獻(xiàn)計(jì)量與模型設(shè)計(jì)

南京中醫(yī)藥大學(xué)衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 王希泉

中國人民銀行玉溪中心支行 馬福春

就金融體系而言，金融體系的完善程度決定著金融與科技融合的成功概率，對于完善的金融體系能提高金融與科技融合概率，加大金融創(chuàng)新，能在信息不對稱、降低交易成本等方面做出改善。近年來，大量的學(xué)者雖然從金融體系或科技發(fā)展單一視角研究其與企業(yè)經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系(Khoutem等，2014；劉文麗等，2014)，但為本提供了很好的思路，結(jié)合相關(guān)研究，將金融與科技融合起來，分析對企業(yè)經(jīng)濟(jì)的影響，并進(jìn)一步考慮經(jīng)濟(jì)變量的空間相關(guān)性與空間依賴性，使得研究結(jié)論更具解釋力和說服力(Anselin，1988；Gilly and Torre，2000；Boschma，2005)(為了數(shù)據(jù)的可得性，本文選取的省份是除西藏、寧夏、青海以外的28個省份)。

1 影響機(jī)理分析：基于文獻(xiàn)的視角

1.1 金融與企業(yè)經(jīng)濟(jì)

大量的經(jīng)濟(jì)學(xué)家對金融與企業(yè)經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系做了廣泛研究，并從不同的角度論證了金融與企業(yè)經(jīng)濟(jì)之間的相關(guān)關(guān)系。張亦春等(2015)研究表明金融發(fā)展與企業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間并非簡單的線性正相關(guān)，而是呈現(xiàn)出非均衡性，鑒于金融發(fā)展與企業(yè)經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系主要從以下兩個方面進(jìn)行梳理，一方面是具有積極的促進(jìn)作用。金融發(fā)展理論表明，金融市場的發(fā)展可以通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)傳導(dǎo)到企業(yè)經(jīng)濟(jì)，提高資本配置效率，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長，金融發(fā)展可以通過風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)來提高生產(chǎn)效率，降低經(jīng)濟(jì)的波動，促進(jìn)企業(yè)經(jīng)濟(jì)增長，并且金融業(yè)在空間上的聚集也能顯著地促進(jìn)企業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(劉軍等，2007；李青原等，2010、2013)。另一方面具有抑制作用。有學(xué)者研究表明金融發(fā)展存在信息不對稱等因素，可能抑制企業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展(Patrick，1966)。李強(qiáng)等(2013)研究表明金融發(fā)展阻礙了企業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，并對西部阻礙作用最大。金融抑制和金融過度都會損害經(jīng)濟(jì)增長，外部金融生態(tài)環(huán)境影響會改變金融發(fā)展對企業(yè)經(jīng)濟(jì)的影響，并且金融發(fā)展的滯后會對我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級造成障礙性效應(yīng)，進(jìn)而起到抑制企業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用(周曉艷等，2015)。

1.2 金融創(chuàng)新與企業(yè)經(jīng)濟(jì)

對于金融創(chuàng)新，目前還無統(tǒng)一的定義，而多數(shù)定義是根據(jù)熊彼特的觀點(diǎn)衍生而來。熊彼特在《經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論》(1912)中闡述創(chuàng)新是對生產(chǎn)要素進(jìn)行重新組合。?？怂购湍釢h斯(1969)認(rèn)為金融創(chuàng)新的支配因素是降低交易成本。目前學(xué)者和相關(guān)組織對于金融創(chuàng)新的內(nèi)容和作用主要?dú)w并起來有以下幾方面：一是創(chuàng)新內(nèi)容包括制度、機(jī)構(gòu)、技術(shù)、產(chǎn)品以及市場創(chuàng)新等。二是創(chuàng)新作用包括轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)、增強(qiáng)流動性、提供資金等(龔明華，2005；陳文夏，2009)。對于金融創(chuàng)新與企業(yè)經(jīng)濟(jì)的關(guān)系，一方面有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，提高資金配置效率、風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)，加快資本積累速度，間接對企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新起到促進(jìn)作用，進(jìn)而提高經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)效率，推動經(jīng)濟(jì)增長，但在不同地區(qū)可能存在異質(zhì)性(Tadesse，2007；Greenwood等，1990、2010；劉文麗等，2014；李媛媛等2015)，衛(wèi)平等(2015)研究得出金融創(chuàng)新對工業(yè)增長具有正向作用，且正向作用時(shí)效長于負(fù)向作用時(shí)效，但工業(yè)增長也對金融創(chuàng)新呈現(xiàn)波動性沖擊。另一方面也有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，金融創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長具有差異性，單獨(dú)的金融創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的作用方向是不確定的，有促進(jìn)也有抑制，需要協(xié)同技術(shù)創(chuàng)新才能對經(jīng)濟(jì)促進(jìn)作用顯著(孫浦陽等，2012；李叢文，2014)。

1.3 金融發(fā)展、金融創(chuàng)新與企業(yè)經(jīng)濟(jì)

金融發(fā)展可以促進(jìn)技術(shù)和專利產(chǎn)品的產(chǎn)生，從而提高效率，可將金融資源更好地配置到企業(yè)經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(Solow，1957；Schwartz，2000；Amore等，2013；劉文麗等，2014)。 另外，金融發(fā)展與金融創(chuàng)新兩者在融合過程中，潛在的風(fēng)險(xiǎn)會抑制企業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長。金融發(fā)展和金融創(chuàng)新在金融一體化背景下有著重要作用，但由于兩者融合發(fā)展復(fù)雜性和風(fēng)險(xiǎn)性的存在，可能會制約創(chuàng)新的效應(yīng)，未能使兩者融合取得較好的效益(鮑丹，2008；曹顥等，2011)。

2 研究方法與指標(biāo)選取

2.1 研究方法

2.1.1 資本配置效率估算模型

為了較為直觀地分析近幾年企業(yè)經(jīng)濟(jì)的資本配置效率，資本配置效率模型屬Wurgler(2000)設(shè)置的模型，被學(xué)者廣泛運(yùn)用。因此，本文基于Wurgler(2000)模型(Beck 和Levine，2002；韓立巖等，2005；李青原等，2013；張雪芳等，2016；陳創(chuàng)練等，2016)利用28個省份18個工業(yè)行業(yè)面板數(shù)據(jù)從微觀層面測算了地區(qū)企業(yè)經(jīng)濟(jì)資本配置效率，同時(shí)用2003—2016年我國28個省份的相關(guān)宏觀數(shù)據(jù)，從整體、地區(qū)、省份三個維度測算宏觀企業(yè)經(jīng)濟(jì)資本配置效率。因此，將企業(yè)經(jīng)濟(jì)資本效率估算模型設(shè)置如下：

上式中，Iic,t為行業(yè)i省份c內(nèi)第t年固定資產(chǎn)凈值(固定資本形成總額)；Vic,t為行業(yè)i省份c內(nèi)第t年工業(yè)總產(chǎn)值(總產(chǎn)值)，η為資本配置效率，ε為干擾項(xiàng)。

2.1.2 空間計(jì)量模型

首先，本文采用“莫蘭指數(shù)I”(Moran’s I)(Moran，1950)檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)變量的空間相關(guān)性，指數(shù)如下：

其次，本文根據(jù)相關(guān)理論(陳強(qiáng)，2010)建立空間面板模型，具體如下：

公式(3)為空間面板自回歸模型，其中，Wi'為空間權(quán)重

其中，yi,t?1為被解釋變量yit的一階滯后項(xiàng)，τ≠0則模型為動態(tài)面板，di'Xtδ表示解釋變量的空間滯后項(xiàng)，模型(4)是一般模型，對參數(shù)處理將會建立不同的特殊模型，如下：

對空間模型分析，本文將具體模型設(shè)置如下：

其中，Yit為被解釋變量，F(xiàn)D和KJ分別為金融發(fā)展和金融科技創(chuàng)新，x為控制變量：gov(地方財(cái)政支出)、 inv(固定資產(chǎn)投資)、fdi(外商直接投資)、open(對外開放程度)、urban(城鎮(zhèn)化水平)、 hum(人力資本)。W 為空間權(quán)重矩陣，ε、v為隨機(jī)誤差向量，ρ為空間回歸系數(shù)，λ為空間誤差系數(shù)。對于模型的選擇主要通過拉格朗日乘子和模型的穩(wěn)健性來判斷。

最后，為了模型分析本文將構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，分別從地理區(qū)位特征、社會經(jīng)濟(jì)特征兩個方面設(shè)定空間權(quán)重，具體如下：

公式(9)是以地理區(qū)位特征設(shè)定空間權(quán)重矩陣，沒有反映地區(qū)間經(jīng)濟(jì)社會之間的相關(guān)性及影響。介于此本文利用各省GDP構(gòu)建經(jīng)濟(jì)特征空間權(quán)重矩陣進(jìn)行分析(張林，2016)，如下：

其中，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)，s t d表示標(biāo)準(zhǔn)差，為第i省生產(chǎn)總值的平均值，為考察期內(nèi)生產(chǎn)總值的均值，t為不同的時(shí)期。如果兩個地區(qū)生產(chǎn)總值相關(guān)關(guān)系越強(qiáng)，則方程的擬合效果越好，殘差波動范圍越小，空間權(quán)重系數(shù)越大，反之則作用相反。

2.2 指標(biāo)選取

(1)企業(yè)經(jīng)濟(jì)的代理指標(biāo)：①直接拿GDP進(jìn)行衡量(劉金全，2004；蘭日旭等2011)。②用工業(yè)增加值來衡量(曹源芳，2008)。③用資本配置效率模型估計(jì)工業(yè)企業(yè)的資本配置效率來衡量(李青原等，2013)。本文對企業(yè)經(jīng)濟(jì)的衡量主要采取張林(2014)的做法：GDP -(金融業(yè)+房地產(chǎn)業(yè))。

(2)主要解釋變量：金融發(fā)展指標(biāo)(FD)和金融科技創(chuàng)新指標(biāo)(KJ)，本文主要采取因子分析法構(gòu)建金融發(fā)展和金融科技創(chuàng)新指標(biāo)。

(3)控制變量。本文以參考相關(guān)文獻(xiàn)的方法(李青原等，2013；張林等，2014)，將控制變量選取如下：地方財(cái)政支出、固定資產(chǎn)投資、外商直接投資、對外開放程度、城鎮(zhèn)化水平、人力資本作為控制變量。

2.3 變量統(tǒng)計(jì)描述

(1)對于資本配置效率而言，本文選取樣本區(qū)間為2003—2016年，28個省份18個工業(yè)行業(yè)來測算企業(yè)經(jīng)濟(jì)的資本配置效率，數(shù)據(jù)主要來自《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》。(2)宏觀經(jīng)濟(jì)變量：企業(yè)經(jīng)濟(jì)、財(cái)政支出、固定資產(chǎn)投資、外商直接投資、對外開放程度、城鎮(zhèn)化水平、人力資本指標(biāo)，樣本區(qū)間同樣為2003—2016年，數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。(3)金融發(fā)展指標(biāo)和金融科技創(chuàng)新指標(biāo)，數(shù)據(jù)來自《中國金融年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。

金融發(fā)展和金融科技創(chuàng)新指標(biāo)的最大值和最小值相差較大，表明不同省份金融發(fā)展程度不一且金融科技創(chuàng)新程度差異大，而外商直接投資、人力資本地方財(cái)政支出標(biāo)準(zhǔn)差較小表明該指標(biāo)相對穩(wěn)定。