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        金融集聚對區(qū)域創(chuàng)新的影響

        2019-07-08 03:27:23盧紅光蔣濤
        經(jīng)濟研究導(dǎo)刊 2019年16期

        盧紅光 蔣濤

        摘 要:運用熵權(quán)法及參考江蘇省2012—2016年空間面板數(shù)據(jù),研究金融集聚的區(qū)域創(chuàng)新的影響。研究發(fā)現(xiàn),蘇州、南京等蘇南地區(qū)金融集聚水平較高,而蘇北地區(qū)的金融集聚水平較低,但處在快速增長階段。同時,江蘇省各地級市的區(qū)域創(chuàng)新能力存在著顯著的空間相關(guān)關(guān)系。除此之外,金融集聚度對區(qū)域創(chuàng)新能力發(fā)展具有顯著的促進作用。而R&D經(jīng)費投入、市場對外開放程度,以及外商直接投資均有利于區(qū)域創(chuàng)新能力的提高。最后,提出發(fā)展金融集聚帶動區(qū)域創(chuàng)新能力提升的政策建議。

        關(guān)鍵詞:金融集聚;區(qū)域創(chuàng)新;熵權(quán)法;空間計量模型

        中圖分類號:F127 ? ? ? ?文獻標(biāo)志碼:A ? ? ?文章編號:1673-291X(2019)16-0039-07

        引言

        2018年12月中央經(jīng)濟工作會議指出,要大力提升國家綜合創(chuàng)新實力,將創(chuàng)新作為經(jīng)濟發(fā)展的新動力,同時要防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險,防止金融脫實向虛,回歸金融服務(wù)實體經(jīng)濟的本質(zhì)功能。在新時代的經(jīng)濟發(fā)展背景下,中國經(jīng)濟面臨著增速放緩,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)迫切轉(zhuǎn)型的局面。創(chuàng)新成為一個企業(yè)、地區(qū)、國家發(fā)展的新動力,如何提高區(qū)域創(chuàng)新能力成為亟待解決的問題。而金融業(yè)的發(fā)展,能夠幫助企業(yè)進行科技創(chuàng)新和研發(fā)。因此,金融業(yè)在地區(qū)上的集聚對區(qū)域創(chuàng)新的發(fā)展具有重要的影響。

        一、文獻綜述

        約瑟夫·熊彼特(1934)認為,金融中介提供的集中儲蓄、方案評估、經(jīng)營風(fēng)險、激勵經(jīng)理人以及促進交易等服務(wù)促進了企業(yè)家創(chuàng)新,進而推動了經(jīng)濟增長,提出了金融業(yè)的發(fā)展通過對創(chuàng)新的促進作用,帶動了經(jīng)濟的發(fā)展[1]。隨后,Carlota Perez(2007)研究技術(shù)和經(jīng)濟的內(nèi)在范式,通過每一次技術(shù)革命中資本的作用,揭示了技術(shù)創(chuàng)新和金融資本之間的內(nèi)在聯(lián)系[2]。Buera等(2008)通過研究認為,一個地區(qū)金融業(yè)的發(fā)展通過對資源進行重新配置,并且能夠優(yōu)化信貸結(jié)構(gòu),能夠促進技術(shù)創(chuàng)新水平的提高和實體經(jīng)濟的發(fā)展[3]。Maskus等(2012)通過手機OECD18個國家中的22個制造業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù),研究金融發(fā)展對產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的影響。研究金融市場中多種融資方式的發(fā)展,能夠顯著促進產(chǎn)業(yè)對創(chuàng)新的研發(fā)投入[4]。

        而國內(nèi)學(xué)者對于金融集聚的研究主要集中在兩個方面,一是金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟增長的關(guān)系,二是金融集聚對創(chuàng)新的影響。在探究金融集聚對經(jīng)濟增長的影響方面,李林等(2011)、余永澤等(2013)認為,金融集聚對經(jīng)濟增長及工業(yè)發(fā)展均存在著外溢效應(yīng),且隨著距離的增加而衰減[5~6]。施本植等(2018)通過2004—2015年的面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn),金融集聚通過增強技術(shù)創(chuàng)新、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)機構(gòu)、促進節(jié)能減排三個方面來提升城市綠色經(jīng)濟效率[7]。

        在研究金融集聚與創(chuàng)新二者的關(guān)系上,賴永劍等(2015)通過金融相關(guān)比率、王仁祥等(2017)通過區(qū)位熵和因子分析法,測算金融集聚水平。研究發(fā)現(xiàn),金融集聚能夠促進科技創(chuàng)新,但不是線性發(fā)展的[8~9]。張彩江等(2017)采用空間計量模型研究發(fā)現(xiàn),廣東省各地級市之間存在著顯著的空間相關(guān)性,并且金融業(yè)的集聚對區(qū)域創(chuàng)新起到正向的促進作用[10]。黎杰生等(2017)研究了在不同的經(jīng)濟發(fā)展背景下,金融集聚對技術(shù)創(chuàng)新的影響。研究發(fā)現(xiàn),在經(jīng)濟增長的情況下,金融集聚對技術(shù)創(chuàng)新出現(xiàn)抑制性作用,且其對技術(shù)創(chuàng)新的影響隨著金融集聚水平高低呈現(xiàn)規(guī)律性變化[11]。

        綜上,國內(nèi)外學(xué)者主要集中于研究金融發(fā)展通過各種途徑影響經(jīng)濟增長,忽視了金融集聚對區(qū)域創(chuàng)新的影響機制的研究。除此之外,以克魯格曼為代表的新經(jīng)濟地理學(xué)認為,相鄰的區(qū)域之間存在著相互的溢出效應(yīng),而大多數(shù)學(xué)者則忽視了空間溢出效應(yīng)?;诖?,本文擬選取我國金融發(fā)展水平較高且創(chuàng)新能力較強的江蘇省13個地級市為研究對象,采用熵權(quán)法客觀評價地區(qū)金融集聚度。并在傳統(tǒng)面板回歸模型中引入空間效應(yīng),對江蘇省地級市層面金融集聚對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響進行實證研究。

        二、金融集聚水平的度量

        一個地區(qū)金融集聚程度的測算有單一指標(biāo)和復(fù)合指標(biāo)兩種主流的方法。單一指標(biāo),大多采用金融業(yè)的某個指標(biāo)的區(qū)位熵來表示金融集聚度。復(fù)合指標(biāo)法,即構(gòu)建指標(biāo)體系來評價某一地區(qū)的金融集聚程度。結(jié)合已有文獻研究,本文選擇復(fù)合指標(biāo),通過熵權(quán)法構(gòu)建評價金融集聚水平的指標(biāo)體系。

        (一)金融集聚評價指標(biāo)體系的構(gòu)建

        因此,結(jié)合已有文獻的研究以及對金融集聚的理解,本文擬從金融環(huán)境、金融規(guī)模、金融深度、金融密度四個方面構(gòu)建評價金融集聚程度的指標(biāo)體系,相關(guān)指標(biāo)(見表1)。

        (二)熵權(quán)法測度金融集聚水平

        從時間趨勢上來看,金融集聚水平較低的蘇中和蘇北地區(qū)呈現(xiàn)出逐年遞增的趨勢,而金融集聚水平較高的蘇南地區(qū)則緩慢下降。蘇南較蘇中和蘇北地區(qū)已有較高的經(jīng)濟和金融業(yè)發(fā)展水平,而蘇中和蘇北地區(qū)還有較大的發(fā)展空間,因此金融業(yè)的集聚態(tài)勢在蘇中和蘇北地區(qū)正在加快。

        從空間范圍上來看,2016年金融集聚水平排在前三位的分別是南京(12.1949)、蘇州(11.5435)和無錫(7.4104),排在后三位的是宿遷(0.3335)、連云港(0.7544)和淮安(0.8805)。金融集聚水平最高的地區(qū)南京(12.1949)與金融集聚水平最低的地區(qū)宿遷(0.3335)相差35倍以上,區(qū)域之間金融業(yè)發(fā)展十分不平衡,嚴(yán)重影響了區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展。在其他年份中,金融集聚排在前三名與后三名的地區(qū)基本不變,說明這種地區(qū)差異是持續(xù)存在的。

        三、實證分析

        (一)指標(biāo)選取

        本文選取2012—2016年江蘇省13個地級市各項指標(biāo)進行實證分析,相關(guān)數(shù)據(jù)來自于2013—2017年《江蘇統(tǒng)計年鑒》,以及各個地級市2013—2017年的統(tǒng)計年鑒和各個地級市統(tǒng)計局網(wǎng)站。

        1.被解釋變量(Y):區(qū)域創(chuàng)新能力。結(jié)合已有研究與數(shù)據(jù)的可獲得性,本文選用專利申請授權(quán)量的對數(shù)值衡量區(qū)域創(chuàng)新能力。

        2.解釋變量(FA):金融集聚水平。本文通過構(gòu)建衡量區(qū)域金融集聚的指標(biāo)體系,通過熵權(quán)法計算得出各個地區(qū)的金融集聚水平。

        3.控制變量。對于一個區(qū)域創(chuàng)新能力的影響因素有多種多樣,本文從創(chuàng)新投入、創(chuàng)新環(huán)境、知識溢出三個方面探究影響區(qū)域創(chuàng)新的主要因素(見表4)。

        (二)空間計量模型的構(gòu)建

        (三)空間相關(guān)性分析

        通過計算2012—2015年區(qū)域創(chuàng)新能力的全局MoransI指數(shù)(見下頁表5),2012—2016年MoransI值在0.31—0.37之間波動增長,最高年份,即2016年達到0.3729,且均通過顯著性檢驗,說明近幾年江蘇省各地市之間的創(chuàng)新能力存在著顯著的空間正相關(guān)關(guān)系,在地理空間上呈現(xiàn)出明顯的集聚態(tài)勢,且具有逐年遞增的趨勢。

        雖然全局MoransI指數(shù)能看到整體上江蘇省區(qū)域創(chuàng)新能力呈現(xiàn)集聚的現(xiàn)象,但不能反映出局部地區(qū)的情況。因此,本文進一步計算局部MoranI指數(shù),探究江蘇省區(qū)域創(chuàng)新能力的集聚現(xiàn)象。局部MoranI指數(shù)反映在地圖上會呈現(xiàn)出四種現(xiàn)象。H-H為高值聚集,即高值的周圍是高值;L-L為低值聚集,即低值的周圍是低值;H-L和L-H意為高值的周圍是低值,低值的周圍是高值。

        通過計算,從圖1和圖2可以看出,2012—2016年蘇州市、無錫市一直處在集聚的中心,而宿遷市和連云港市出現(xiàn)在L-L區(qū)域中。隨著在蘇南呈現(xiàn)出明顯的高—高集聚態(tài)勢后,快速地帶動著周邊地區(qū)的發(fā)展。而這種空間效應(yīng)隨著距離的遞減,對蘇北地區(qū)的效果不明顯。沒有相對于蘇南地區(qū)的技術(shù)優(yōu)勢和人才優(yōu)勢,也沒有享受到蘇南地區(qū)高速發(fā)展的輻射作用,形成了低—低聚集區(qū)域。

        (四)實證結(jié)果

        本文首先進行了OLS面板數(shù)據(jù)回歸,基于殘差計算LM-Lag、LM-Error、Robust LM-Lag、Robust LM-Error統(tǒng)計量(見表6)。

        結(jié)果發(fā)現(xiàn),LM-Lag、Robust LM-Lag均顯著,而LM-Error、RobustLM-Error不顯著,故選擇帶有隨機效應(yīng)的空間滯后模型進行面板回歸,具體回歸結(jié)果(見表7)。

        從表7可以看出,加入空間效應(yīng)的回歸結(jié)果得到很大的改善,R2統(tǒng)計量由0.8958提高到0.9201。其中,被解釋變量的空間滯后項的回歸系數(shù)為0.349949,且通過顯著性水平為1%的檢驗,符合MoransI指數(shù)的檢驗結(jié)果,說明某地區(qū)的創(chuàng)新能力會受到其周圍地區(qū)的創(chuàng)新能力的正向的溢出效應(yīng)。

        主要解釋變量FA的影響系數(shù)為0.081239,說明金融集聚對區(qū)域創(chuàng)新能力具有正向的影響。創(chuàng)新投入方面,R&D經(jīng)費內(nèi)部支出對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響系數(shù)為1.09206,說明企業(yè)在研發(fā)上的投入能夠比較顯著的增加該區(qū)域的創(chuàng)新能力。而企業(yè)R&D人員投入對區(qū)域創(chuàng)新能力的系數(shù)為負,造成這種現(xiàn)象的可能原因是R&D人員轉(zhuǎn)化為區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的效率不高,因而對區(qū)域創(chuàng)新能力的提高產(chǎn)生了負面的影響。

        實證發(fā)現(xiàn),一個地區(qū)的開放程度對區(qū)域創(chuàng)新的影響系數(shù)為0.28339。外商直接投資對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響系數(shù)為0.175,通過合作交流能顯著提升區(qū)域創(chuàng)新能力。在回歸結(jié)果中,地區(qū)生產(chǎn)總值和制度因素對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響并不顯著,可能的原因是區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的增加仍以企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新為主導(dǎo),政府主要起到政策支持和輔助的作用。

        四、結(jié)論與政策建議

        (一)結(jié)論

        本文通過建立衡量金融集聚水平的指標(biāo)體系,通過熵權(quán)法測量了江蘇省13個地級市的金融集聚水平。建立空間計量模型,探討金融業(yè)在空間上的集聚對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響,通過理論分析與實證檢驗得出以下結(jié)論。

        1.金融業(yè)在空間上呈現(xiàn)出明顯的集聚態(tài)勢,在江蘇省內(nèi)部以蘇南地區(qū)金融集聚水平較高,但呈現(xiàn)出逐年下降的趨勢。蘇北地區(qū)雖然集聚水平較低,但集聚的水平正在逐步加強,而蘇州、南京已經(jīng)成為江蘇省金融業(yè)集聚中心。

        2.江蘇省區(qū)域創(chuàng)新能力呈現(xiàn)出正向的空間相關(guān)性,并且呈現(xiàn)出以蘇州、無錫為中心的高值集聚區(qū)域,而蘇北地區(qū)成為創(chuàng)新的“塌陷區(qū)”。蘇州、無錫形成的集聚中心能給周邊地區(qū)帶來輻射效應(yīng),但距離較遠的蘇北地區(qū)所受到的溢出效果不明顯。

        3.通過實證檢驗發(fā)現(xiàn),金融集聚對區(qū)域創(chuàng)新能力產(chǎn)生正向的影響。創(chuàng)新投入、開放的市場,以及外商直接投資均對區(qū)域創(chuàng)新能力的提升起到正向的促進作用。

        (二)政策建議

        1.金融業(yè)在空間上的集聚,為當(dāng)?shù)貏?chuàng)造出良好的金融環(huán)境和良性的融資渠道,有利于當(dāng)?shù)仄髽I(yè)更加便捷與低成本地融資。同時,通過金融業(yè)的良性競爭,更有利于降低金融風(fēng)險,更好地為實體經(jīng)濟服務(wù),為縮小區(qū)域發(fā)展差距,促進區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展起到重要作用。

        2.對于企業(yè)來講,必須將創(chuàng)新作為發(fā)展的動力。一方面,要增加研發(fā)經(jīng)費的投入,重視創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化效率;不僅要有量的發(fā)展,更要注重結(jié)構(gòu)上質(zhì)的突破。另一方面,要更大程度地發(fā)揮外商直接投資的作用,通過技術(shù)、人員、制度、管理經(jīng)驗的各方面的交流,把外商直接投資更多地轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新產(chǎn)出。

        3.對于政府來講,要以企業(yè)的自主創(chuàng)新為主體,為企業(yè)創(chuàng)造更加寬松、良性的競爭環(huán)境,對企業(yè)的研發(fā)和創(chuàng)新活動給予幫助,降低創(chuàng)新成本,從而提高區(qū)域創(chuàng)新能力,更好地促進經(jīng)濟發(fā)展。

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