金融集聚驱动区域绿色创新效率的机理研究.pdf
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1、1242023年8月 Financial Sight1 引言改革开放以来,我国经济保持了长期10%以上的增长速度,创造了世界经济的发展奇迹。然而,粗放式增长模式同时造成了严重的资源短缺和环境恶化问题,经济发展和环境保护之间的矛盾日益突出。伴随我国经济步入高质量发展阶段,粗放式发展模式难以为继,在此背景下,绿色发展应运而生。绿色发展作为一种兼顾生态环境和资源承载力的可持续发展模式,是经济高质量发展的应有之意。党的十八大以来,绿色发展理念受到党中央的高度重视,党的十九大和“十四五”规划纲要更是将绿色发展置于尤为突出的位置。在绿色发展进程中,绿色创新是推动绿色发展的内生动力和重要因素,其发挥的作用日
2、益凸显。然而,绿色创新兼具创新和“绿色”属性,存在长周期、高风险、外部性等问题,导致绿色创新过程中往往存在较为严重的融资约束,亟需金融业的长期资金支持。金融集聚作为金融业的重要形态,能够扩大绿色资金供给规模,有利于金融机构形成庞大的资金池。同时,金融集聚能够拓宽绿色资金投资主体和融资渠道,进而对资本配置、产业结构升级产生显著的推动作用,并最终对绿色创新产生促进作用。本文尝试深入剖析金融集聚对绿色创新效率的影响及其机理,不仅有助于深化金融集聚和绿色创新的研究视野,还为相关政策制定提供了经验依据。2 文献综述目前,学术界就金融集聚如何影响(绿色)创新进行了较为深入的探讨,但研究结论并不一致,主要形
3、成了以下三种观点:首先,部分学者认为金融集聚对(绿色)创新具有促进作用。如庄毓敏和储青青(2021)基于创新系统视角,剖析了金融集聚对区域创新的作用机理,发现金融集聚推动了区域创新水平的提升,且产学研是重要的传导渠道。郭晓旭和张娆(2022)基于省级面板数据的研究发现,金融集聚对不同类型创新均具有显著的激励效应,且是通过缓解资本要素和劳动力要素扭曲实现的。丁焕峰等(2022)基于地级市面板数据的研究发现,金融集聚通过发挥规模效应、虹吸效应而提升了城市创新水平。陈若愚和张莹(2021)则将金融集聚细分为保险业集聚、证券业集聚和银行业集聚,进而剖析了其对长三角地区创新的影响,研究表明不同类型的金融
4、集聚均发挥了正向效应。张东、王豪杰(2021)认为,金融集聚对工业绿色创新不同阶段的影响具有异质性,其主要提高了研发阶段的效率。姚璐等(2023)认为,金融集聚与环境规制的协同效应对城市创新水平具有显著的正向影响。其次,少数学者认为金融对(绿色)创新具有抑制作用。如李胜旗和邓细林(2017)基于省级面板数据的研究发现,金融业集聚对区域创新具有负向作用,且主要通过证券业集聚体现。最后,部分学者认为金融集聚对(绿色)创新的影响具有非线性机制。如张甜迪(2019)认为,金融集聚对区域创新水平的影响呈现倒U型趋势,只有当金融集聚水平跨越特定阈值时才能发挥正向作用。徐欣和董洪超(2021)认为,只有城市
5、群金融集聚的极化效应才能促进科技创新水平的提升。刘佳宁和欧阳胜银(2022)基于粤港澳大湾区的研究发现,金融集聚水平较低城市组促进了技术创新,而核心城市金融集聚则抑制了技术创新。孙占权(2019)研究发现,金融集聚对制造业创新的影响存在基于要素价格扭曲的门槛效应,只有当要素价格扭曲较低时,其才能促进制造业创新水DOI:10.19699/ki.issn2096-0298.2023.16.124金融集聚驱动区域绿色创新效率的机理研究赵丽霞(山西工程科技职业大学 山西晋中 030619)摘 要:本文从资本配置效应和产业结构升级效应两条路径,深入剖析金融集聚对绿色创新效率的作用机理,并借助空间计量模型
6、实证考察金融集聚对区域绿色创新效率的实际影响。结果表明:区域绿色创新效率具有显著的空间依赖性;金融集聚对区域绿色创新效率具有显著的提升作用,但存在显著的空间差异,其对东部地区绿色创新效率的正向影响最大,中部次之,西部最小;机制检验发现,资本配置效应和产业结构升级效应是金融集聚促进区域绿色创新效率的两条重要路径。关键词:金融集聚;创新效率;空间滞后模型;中介效应本文索引:赵丽霞.金融集聚驱动区域绿色创新效率的机理研究J.中国商论,2023(16):124-127.中图分类号:F224.1 文献标识码:A 文章编号:2096-0298(2023)08(b)-124-04作者简介:赵丽霞(1979-
7、),女,汉族,山西忻州人,副教授,硕士研究生,研究方向:绿色创新。 2023年8月125金融视线平的提升。文献梳理发现,学界对金融集聚究竟是促进还是抑制(绿色)创新进行了较为深入的探讨,但仍存在以下待改进之处:首先,从研究主题来看,现有研究集中于剖析金融集聚对区域创新的影响机理,而从绿色创新视角切入的文献较为少见。其次,从研究内容来看,学界大都剖析了金融集聚对(绿色)创新水平的影响,然而创新效率是推动绿色发展乃至经济高质量发展的关键要素,现有文献鲜有涉及金融集聚对(绿色)创新效率的探究。鉴于此,本文尝试对现有研究进行拓展和完善,深入剖析金融集聚影响绿色创新效率的机理,并对金融集聚的作用效果进行
8、实证检验。3 作用机理通过文献梳理,本文拟从资本配置效应和产业结构升级效应两条路径,深入剖析金融集聚对绿色创新效率的作用机理。从资本配置效应来看,Rybczynski 定理是金融集聚资本配置效应的理论基础,该理论认为,在产品价格和要素投入比例不变的条件下,当一种生产要素的数量增加,而另一种生产要素的数量保持不变时,密集使用数量增加生产要素的产品供给量会增加。伴随产业结构由劳动密集型向资本密集型转变,资本要素的集聚提高了资本劳动比,能够为创新活动提供较为充足的长期资金支持,有利于创新水平的提升。而创新有利于增强经济活动与外部环境的协调性,进而有利于绿色创新效率的提高。从产业结构升级效应来看,产业
9、结构升级是产业结构从低级形态向高级形态的转变。金融集聚能够通过资金支持效应、产业集聚效应、技术进步效应及风险防范效应四方面对产业结构升级产生显著的正向影响。而产业结构升级能够从以下三个维度推动绿色创新效率的提高:一是对资源配置的重新安排,随着产业结构的升级,绿色技术和产品的生产和消费能力可能得到提高,进而对绿色创新提供了更广阔的市场需求和更多的资源支持;二是对技术创新的推动,产业结构升级可能催生新的技术需求,从而促进技术创新,进一步推动绿色创新效率的提高;三是政策导向作用,政府可以通过产业结构升级的政策导向来促进绿色技术和产品的发展,从而促进绿色创新效率的提高。4 实证研究4.1 计量模型设定
10、考虑到区域绿色创新效率可能存在空间溢出性,本文通过构建空间计量模型,实证考察金融集聚对绿色创新效率的影响效应。空间滞后(SAR)模型和空间误差(SEM)模型构建如下:1=itititititGIFWGIFFACON+(1)1=itititiitGIFFACONW+(2)其中,it、分别表示地区和时间;GIF为绿色创新效率;FA为金融集聚;CON为控制变量;W为空间权重矩阵,本文采用地理权重矩阵形式;、表示误差项。后续实证分析中,通过LM检验判定应采用SAR模型还是SEM模型。4.2 变量与数据说明4.2.1 被解释变量绿色创新效率(GIF):从投入、产出两个维度构建指标体系。其中,投入指标选取
11、能源投入、资本投入及研发投入;产出指标分为期望产出和非期望产出,期望产出用专利申请数表示,非期望产出利用三废(废水、二氧化硫和烟(粉)尘)排放总量衡量。在指标构建基础上,借助SBM模型对各省绿色创新效率进行测度,具体测度模型如下:11111min11()IkikiikgbMNkjkvgbjvkjkvsIxssMUyy=+111.0,0,0,0NkirrikirNggkjrrjkjrNbbkvrrvkvrgbkikjkvrxxsyysstyyssss=+=+其中,N表示省份总数;k表示第k个省份的绿色创新效率值;()N IkiXxR=表示绿色创新投入向量;=()gN MkjYyR和=()bN U
12、kvYyR分别表示绿色创新期望产出向量和非期望产出向量;kis、gkjs和bkvs分别表示绿色创新投入冗余、绿色创新期望产出不足和非期望产出冗余;r表示权重。4.2.2 解释变量金融集聚水平(FA):利用区位熵指数进行测度,以(各省金融业就业人数/各省就业总人数)与(全国金融业就业总人数/全国就业总人数)的比值衡量。4.2.3 中介变量中介变量包括资源禀赋(FS)和产业结构(IS)。其中,资源禀赋用资本形成总额占城镇单位就业人员的比值衡量;产业结构用规模以上工业增加值占GDP比重衡量。4.2.4 控制变量财政支持(CZ),利用地方财政科技支出占GDP比重衡量;外商投资(FDI),利用FDI投资
13、总额占GDP比重衡量;环境规制(HG),利用环境污染治理投资占GDP比重衡量。本文的研究区间为20092021年,研究对象为中国30个省市(剔除西藏、港澳台地区),所用数据来源于 中国统计年鉴中国工业统计年鉴 及EPS统计数据库。1262023年8月 Financial Sight4.3 实证结果分析4.3.1 空间相关性检验在进行空间计量建模之前,本文运用Moran I指数对区域创新效率进行检验,以验证其是否具有空间依赖关系,Moran I指数检验结果如表1所示。由表1可以看出,样本期内,区域创新效率的Moran I指数值均至少在5%水平上显著为正,表明区域创新效率分布并非是随机的,其具有一
14、定的空间自相关性,周边省份创新效率水平提升对自身创新效率具有显著的正向溢出效应。表1 Moran I指数检验结果年份MoranI年份MoranI20090.11*20160.15*20100.11*20170.15*20110.13*20180.17*20120.12*20190.20*20130.12*20200.19*20140.14*20210.19*20150.13*4.3.2 基准回归结果分析首先,Moran I指数检验结果表明,20092021年区域绿色创新效率具有显著的空间自相关性,因此应构建空间计量模型进行实证分析。其次,对于SAR模型和SEM模型,LM检验值及R-LM检验值均
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