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        金融科技創(chuàng)新、企業(yè)全要素生產(chǎn)率與經(jīng)濟增長
        ——基于新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟學視角

        2020-05-13 08:51:22巴曙松白海峰胡文韜
        財經(jīng)問題研究 2020年1期
        關鍵詞:生產(chǎn)率要素金融

        巴曙松,白海峰,胡文韜

        (1.東北大學 工商管理學院,遼寧 沈陽 110167;2. 清華大學 銀色經(jīng)濟與健康財富研究中心,北京 100084)

        一、問題的提出

        改革開放給中國經(jīng)濟帶來了40年的高速增長,但是隨著人口紅利的逐漸減少、產(chǎn)業(yè)升級的緩慢發(fā)展以及資本流動的持續(xù)受阻,中國經(jīng)濟發(fā)展進入了結(jié)構(gòu)調(diào)整陣痛期,因此,轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長模式是中國實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級和高質(zhì)量發(fā)展的必要途徑。蔡昉等[1]通過擬合環(huán)境庫茲涅茨曲線,發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)經(jīng)濟動能已無法實現(xiàn)持續(xù)的高質(zhì)量經(jīng)濟增長,需要提高企業(yè)生產(chǎn)效率。而莊濤和吳洪[2]認為,這種企業(yè)生產(chǎn)效率將會體現(xiàn)在企業(yè)的全要素生產(chǎn)率上,并采用中國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),全要素生產(chǎn)率能促進經(jīng)濟增長,而全要素生產(chǎn)率的提高依托于企業(yè)的技術升級。在此領域,學者們嘗試通過引入專利產(chǎn)出和技術創(chuàng)新來研究企業(yè)績效與經(jīng)濟增長之間的相互作用關系,從而探討技術創(chuàng)新對于經(jīng)濟增長的重要意義,如Aghion等[3]的企業(yè)競爭與創(chuàng)新理論以及吳超鵬和唐菂[4]的科技創(chuàng)新驅(qū)動與經(jīng)濟轉(zhuǎn)型理論。早在黨的十八大時,中國就把“實施創(chuàng)新驅(qū)動”提高到國家戰(zhàn)略,近二十多年的研發(fā)投入(R&D)逐年增長,研發(fā)投入占GDP的比重已經(jīng)由1991年的0.6%提高到2015年的2.1%。但是創(chuàng)新帶動經(jīng)濟發(fā)展仍然存在著問題。2018年美國政府發(fā)動對中國301條款調(diào)查使我們重新意識到,中國的創(chuàng)新模式還是以依賴發(fā)達國家的高新技術為主,自主創(chuàng)新能力不足。顧夏銘等[5]研究發(fā)現(xiàn),2006—2015年,中國專利申請量和授權(quán)量年均增長率分別達到了24%和23%,發(fā)明專利申請年均增長率高達30%,徐瑛等[6]指出,雖然國內(nèi)年專利申請量從47萬件迅速上升到328萬件,但是中國全要素生產(chǎn)率沒有得到明顯提升。這意味著一味謀求創(chuàng)新是無法持續(xù)促進經(jīng)濟發(fā)展的,因此,楊子榮和張鵬楊[7]認為,想要從根本上改變經(jīng)濟發(fā)展模式,首先需要促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級,優(yōu)化金融資源配置,只有金融資源配置與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相適應,才能夠促進產(chǎn)業(yè)增長。Allen和Gale[8]認為,在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和經(jīng)濟發(fā)展的不同階段需要不同的金融服務來提高融資效率。

        近年來,全球金融科技投資額不斷增加,僅2018年全球金融科技投資額增長逾一倍,達到553億美元。其中,中國投資額達255億美元,占全球總投資額的一半,幾乎是2017年全球金融科技的投資總額。黨的十九大報告將發(fā)展現(xiàn)代金融作為建設現(xiàn)代化經(jīng)濟體系的重要內(nèi)容之一,而發(fā)展現(xiàn)代金融需要利用大數(shù)據(jù)、云計算、網(wǎng)絡借貸和支付等方式優(yōu)化資源配置,實現(xiàn)金融與科技融合,進而帶動產(chǎn)業(yè)升級,促進實體經(jīng)濟發(fā)展。劉蕾和鄢章華[9]認為,金融科技的興起有效地彌補了傳統(tǒng)金融的天然缺陷,提高了金融資源的配置效率。從企業(yè)融資角度來看,金融科技創(chuàng)新推動商業(yè)銀行更好地為企業(yè)提供融資服務。通過大數(shù)據(jù)技術分析企業(yè)的經(jīng)營情況,商業(yè)銀行能更客觀有效地為企業(yè)提供信貸和擔保服務,從而解決企業(yè)融資難、融資貴等問題。從企業(yè)運營角度來看,區(qū)塊鏈技術確保了企業(yè)每筆交易有跡可循,降低了業(yè)務的違約風險。而區(qū)塊鏈的去中心特征提高了企業(yè)跨境交易和結(jié)匯的效率,同時減少了跨境資金成本。金融科技的創(chuàng)新使企業(yè)快速適應市場發(fā)展需求,實現(xiàn)經(jīng)濟效益最大化。中國現(xiàn)階段經(jīng)濟發(fā)展需要新的金融服務模式助力產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級,從而推動經(jīng)濟高質(zhì)量增長。

        本文從微觀層面分析金融科技創(chuàng)新對企業(yè)全要素生產(chǎn)率和經(jīng)濟增長的作用,主要創(chuàng)新點集中在以下兩個方面:第一,基于新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟學理論,探究金融科技創(chuàng)新促進經(jīng)濟增長的內(nèi)在路徑,對于進一步闡明中國經(jīng)濟由要素驅(qū)動向創(chuàng)新驅(qū)動的轉(zhuǎn)型具有重要意義。第二,本文采用了動態(tài)面板模型和面板門檻模型分析金融科技創(chuàng)新在高技術密集型產(chǎn)業(yè)和低技術密集型產(chǎn)業(yè)中的作用效果,為金融科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)發(fā)展二者結(jié)合提供實證支持。

        二、文獻綜述與理論假設

        新古典經(jīng)濟學認為,企業(yè)的生存能力是固定的,理論的本質(zhì)在于研究生產(chǎn)力不變的情況下企業(yè)的最優(yōu)資源配置。新古典經(jīng)濟增長理論把全要素生產(chǎn)率視為推動經(jīng)濟持續(xù)增長的重要因素,而探索提高全要素生產(chǎn)率的決定因素,已逐漸成為學術研究的熱點問題。Schumpeter[10]認為,創(chuàng)新帶動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級,進而實現(xiàn)經(jīng)濟增長,而經(jīng)濟增長的源泉是全要素生產(chǎn)率的提高。余泳澤和張先軫[11]認為,要研究技術創(chuàng)新對經(jīng)濟的推動作用,就要研究作為生產(chǎn)函數(shù)要素并能代表產(chǎn)業(yè)技術水平進步的全要素生產(chǎn)率,這是因為技術的進步才能有效提高生產(chǎn)率。但是,從風險的視角來看,Villaverde等[12]、Gulen和Ion[13]與Kang等[14]認為,創(chuàng)新沒有帶動經(jīng)濟發(fā)展,是由于經(jīng)濟政策不確定性改變了企業(yè)經(jīng)營活動成本,抑制研發(fā)投入欲望,不確定性影響了企業(yè)的投資決策,增加企業(yè)成本去權(quán)衡創(chuàng)新活動面臨的風險和收益,反而降低了企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。從金融成本的視角,賈俊生等[15]與Chowdhurya和Maung[16]認為,金融發(fā)展的不完善導致融資成本、交易成本和市場摩擦變大,從而限制了研發(fā)經(jīng)費的投入,金融發(fā)展有效降低了信息搜尋成本,合理發(fā)現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新的價值。從內(nèi)生性視角,余泳澤和張先軫[11]指出,企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新模式的不健全導致創(chuàng)新無法實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化。雖然對于創(chuàng)新帶動經(jīng)濟發(fā)展的研究不勝枚舉,但是金融科技作為技術創(chuàng)新以及金融發(fā)展的產(chǎn)物,其對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響缺乏相關研究。付才輝[17]基于新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟學提出,經(jīng)濟發(fā)展需要通過要素稟賦結(jié)構(gòu)升級。隨著要素稟賦結(jié)構(gòu)升級,原先符合比較優(yōu)勢的產(chǎn)業(yè)和技術不再具備比較優(yōu)勢,這將推動企業(yè)進行技術創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級,從而再次帶動經(jīng)濟發(fā)展,實現(xiàn)高質(zhì)量增長。楊子榮和張鵬楊[7]認為,金融資本作為一地區(qū)特定時點的要素稟賦,其結(jié)構(gòu)的升級勢必也會帶動經(jīng)濟發(fā)展。而金融科技創(chuàng)新是指金融產(chǎn)業(yè)通過與科技產(chǎn)業(yè)的融合,實現(xiàn)金融行業(yè)的要素稟賦結(jié)構(gòu)升級,進而為實體經(jīng)濟提供高效率和高質(zhì)量的金融服務。金融科技通過提高資本配置效率和優(yōu)化資本配置結(jié)構(gòu),為產(chǎn)業(yè)升級以及全要素生產(chǎn)率的提高提供了基礎。從企業(yè)融資來看,張玉明和趙瑞瑞[18]發(fā)現(xiàn),在傳統(tǒng)的金融模式下,由金融中介機構(gòu)主導的金融活動會導致傳統(tǒng)金融的低效、信息不對稱和存續(xù)期間短等問題,這必將弱化企業(yè)的融資能力,導致企業(yè)對于技術創(chuàng)新的投資下降,進而約束企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。為了緩解企業(yè)資金約束,實現(xiàn)信息對稱以及節(jié)省中介費用。盧亞娟和劉驊[19]通過分析科技金融協(xié)調(diào)效應發(fā)現(xiàn),金融科技創(chuàng)新如大數(shù)據(jù)、云計算等技術,降低了金融資源搜索和傳輸?shù)某杀?,從而緩解信息不對稱問題以及降低企業(yè)的融資成本,這種資源的高效配置將有助于促進科技向生產(chǎn)力的穩(wěn)步轉(zhuǎn)化。從技術應用的角度來看,郭凱明[20]認為,人工智能技術的運用可視為實現(xiàn)自動化生產(chǎn)方式、改進勞動生產(chǎn)效率的重要技術創(chuàng)新,而企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)分析手段來預測市場需求、挖掘潛在客戶,提供新產(chǎn)品和新服務,進而完善自我的競爭優(yōu)勢。除了劉蕾和鄢章華[9]提出的共享經(jīng)濟“去中心化”具備資金效率和成本優(yōu)勢外,區(qū)塊鏈技術還提高了全產(chǎn)業(yè)鏈的可追溯性和真實性,并能對企業(yè)在研發(fā)、制造、銷售等環(huán)節(jié)實現(xiàn)全記錄,從而彌補傳統(tǒng)企業(yè)的防偽技術并提高生產(chǎn)率?;谏鲜鲇懻?,筆者提出以下假設:

        假設1:金融科技創(chuàng)新提高了企業(yè)全要素生產(chǎn)率,有助于帶動企業(yè)發(fā)展。

        Krugman[21]指出,大部分東亞國家的技術創(chuàng)新所帶來的經(jīng)濟增長并不明顯,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展并沒有出現(xiàn)實質(zhì)提高。對此,付才輝[17]通過討論新古典經(jīng)濟學向新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟學的轉(zhuǎn)換,強調(diào)了要素稟賦結(jié)構(gòu)在優(yōu)化生產(chǎn)方面的重要性。這意味著,技術創(chuàng)新帶動經(jīng)濟增長需要建立在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的條件下。劉偉和張輝[22]通過將技術進步和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級從全要素生產(chǎn)率中分解出來發(fā)現(xiàn),兩者均對經(jīng)濟增長有促進作用,而且產(chǎn)業(yè)升級發(fā)展至特定階段時,技術進步對于全要素生產(chǎn)率的帶動更加明顯。隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷升級,金融結(jié)構(gòu)也必將隨產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級進行創(chuàng)新變化。龔強等[23]認為,高技術型企業(yè)將面臨較高的技術風險和市場風險,會更依賴高效率和高質(zhì)量的金融服務。而金融科技創(chuàng)新的優(yōu)勢在于運用大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能和區(qū)塊鏈等技術,減少信息不對稱,降低信用風險和融資成本,提高金融服務效率。因此,金融科技創(chuàng)新在高技術密集型產(chǎn)業(yè)中優(yōu)化資本配置以及提高產(chǎn)能效率的優(yōu)勢更加明顯?;谏鲜鲇懻摚P者提出以下假設:

        假設2:在高技術密集型產(chǎn)業(yè)中,金融科技創(chuàng)新對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的帶動作用更加明顯,有助于進一步促進經(jīng)濟增長。

        三、研究設計

        (一) 樣本選擇及數(shù)據(jù)來源

        本文選擇2011—2018年中國33個省份上市和非上市公司作為研究樣本,其中包含了中國香港和中國澳門地區(qū)的公司,非上市公司的數(shù)據(jù)來自于Orbis全球企業(yè)數(shù)據(jù)庫,上市公司數(shù)據(jù)來源于Wind資訊金融數(shù)據(jù)庫,經(jīng)篩選和整理,最終選取37 455個觀測值。本文選取的數(shù)據(jù)以財務數(shù)據(jù)為主,地區(qū)層面的經(jīng)濟數(shù)據(jù)從Wind資訊金融數(shù)據(jù)庫和《中國統(tǒng)計年鑒》中獲取。本文對高技術密集型產(chǎn)業(yè)和低技術密集型產(chǎn)業(yè)的分類是根據(jù)歐盟統(tǒng)計局對Orbis行業(yè)的分類進行的劃分。

        (二) 變量說明

        1.被解釋變量

        本文的主要被解釋變量為企業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP),借鑒余泳澤和張先軫[11]的研究,通過采用隨機前沿分析法(Stochastic Frontier Analysis,SFA)計算企業(yè)層面的TFP,以此微觀視角探索經(jīng)濟增長。隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)采用柯布—道格拉斯形式,對其進行整理后如下:

        Yit=β0+β1Wit+β2Cit+β3CGSit+εit

        (1)

        其中,Yit表示企業(yè)i在第t年的銷售收入;Wit表示企業(yè)i在第t年的勞動力投入(員工數(shù)量);Cit表示企業(yè)i在第t年的資本投入;CGSit表示企業(yè)i在第t年的銷售成本;εit表示隨機誤差項。通過模型(1)計算出企業(yè)層面的全要素生產(chǎn)率(TFP)。

        2.解釋變量

        本文的解釋變量為金融科技創(chuàng)新(Fintech),借鑒楊子榮和張鵬楊[7]的做法,從活力和規(guī)模兩個維度衡量金融科技創(chuàng)新發(fā)展程度。金融科技創(chuàng)新活力(Fintech_ID),衡量的是一個地區(qū)的金融科技創(chuàng)新運用程度,反映金融科技創(chuàng)新技術對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和地區(qū)經(jīng)濟增長的影響。金融科技創(chuàng)新規(guī)模(Fintech_S),衡量的是一個地區(qū)的金融科技創(chuàng)新的研發(fā)投入以及使用金融科技技術所產(chǎn)生的費用,主要反映一個地區(qū)的金融科技發(fā)展狀況。金融科技創(chuàng)新活力和金融科技創(chuàng)新規(guī)模的數(shù)據(jù)來源于World Bank數(shù)據(jù)庫和中國金融科技企業(yè)數(shù)據(jù)庫。

        3.控制變量

        為重點考察金融科技創(chuàng)新對企業(yè)全要素增長率和經(jīng)濟增長的影響,本文除了控制地區(qū)效應外,還控制了一系列企業(yè)層面的影響因素:杠桿率Leverage,反映企業(yè)的負債風險以及衡量企業(yè)資金結(jié)構(gòu)對企業(yè)經(jīng)營績效的影響,用總負債與總資產(chǎn)的比率衡量;資產(chǎn)收益率ROA,反映企業(yè)的收益情況,用凈利潤與總資產(chǎn)的比率衡量;銷售成本Cost,反映企業(yè)的銷售收入與銷售投入之間的關系,用銷售成本總額的自然對數(shù)衡量;無形資產(chǎn)Intangible,反映企業(yè)的專利權(quán)、商標權(quán)的價值,用無形資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比率衡量;外商直接投資FDI,反映外商直接投資對經(jīng)濟增長的拉動作用,用企業(yè)實際利用外商直接投資額占GDP的比率衡量;地區(qū)出口總額Export,反映外需對經(jīng)濟增長的拉動作用,用地區(qū)出口總額占GDP的比率衡量。

        需要特別說明的是,在面板門檻模型的檢驗中,被解釋變量為經(jīng)濟增長lnGDP,解釋變量為TFP,門檻變量為金融科技創(chuàng)新,即Fintech_ID和 Fintech_S。

        (三)模型構(gòu)建

        為了探索金融科技創(chuàng)新與全要素生產(chǎn)率之間的關系,本文選擇固定效應模型如下:

        TFPit=β0+β1Fintechit+β2Zit+μ1+εit

        (2)

        其中,TFPit表示企業(yè)i在第t年的全要素生產(chǎn)率;Fintechit表示地區(qū)i在第t年的金融科技創(chuàng)新;Zit為一組控制變量,包括上述企業(yè)層面變量;μ1表示地區(qū)效應。為了加強估值的有效性,我們引用動態(tài)面板模型,采用Arellano和Bover[24]提出的系統(tǒng)廣義矩形估值方法(System Meneralized Method of Moments),如下:

        TFPit=β0+β1TEPi,t-1+β2Fintechit+β3Zit+μ1+εit

        (3)

        其中,模型(3)右邊包含了滯后變量TEP及其他具有潛在內(nèi)生性問題的解釋變量,因此,本文采用S-GMM模型來克服解釋變量內(nèi)生性問題。所有動態(tài)面板回歸模型中,全要素生產(chǎn)率滯后項TEPi,t-1(L.TFP)、杠桿率Leverage、資產(chǎn)收益率ROA和地區(qū)出口總額比率Export被視為內(nèi)生變量,采用一地區(qū)的進出口總額比率Alltrade作為工具變量。

        四、實證檢驗與結(jié)果分析

        (一)變量的描述性統(tǒng)計

        本文選用中國33個省份(包括中國香港和中國澳門)企業(yè)層面面板數(shù)據(jù)作為樣本,同時考慮各地區(qū)的獨特優(yōu)勢,控制了地區(qū)性數(shù)據(jù)。表1是主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。如表1所示,中國企業(yè)全要素生產(chǎn)率的均值為0.366,遠低于發(fā)達國家的0.700。而企業(yè)的杠桿率較高,為0.568,說明企業(yè)的債務問題較為嚴重。

        表1 描述性統(tǒng)計結(jié)果

        (二) 金融科技創(chuàng)新與企業(yè)全要素生產(chǎn)率關系的實證檢驗

        金融科技創(chuàng)新與企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的固定效應模型估計結(jié)果,如表2所示。在表2的列(1)和列(2)中,金融科技創(chuàng)新活力(Fintech_ID)和金融科技創(chuàng)新規(guī)模(Fintech_S)與企業(yè)全要素生產(chǎn)率在1%和5%的置信水平下顯著正相關,這說明金融科技創(chuàng)新活力增加1%,企業(yè)全要素生產(chǎn)率將相應地提高0.5個百分點,而金融科技創(chuàng)新規(guī)模增加1%,企業(yè)全要素生產(chǎn)率將相應地提高1.8個百分點。為了消除內(nèi)生性因素影響,本文引入了S-GMM模型,在列(3)和列(4)中同樣發(fā)現(xiàn),金融科技創(chuàng)新活力和金融科技創(chuàng)新規(guī)模對企業(yè)全要素生產(chǎn)率有顯著的促進作用,意味著這一結(jié)論是穩(wěn)健的。同時,企業(yè)杠桿率Leverage和無形資產(chǎn)比率Intangible與企業(yè)全要素生產(chǎn)率存在顯著的正相關關系,這說明資本的投入和無形資產(chǎn)的積累有利于企業(yè)的發(fā)展。

        表2 金融科技創(chuàng)新與企業(yè)全要素生產(chǎn)率關系的動態(tài)面板估計結(jié)果

        注:***、**和*分別表示在1%、5%和10%的置信水平下顯著,括號內(nèi)為穩(wěn)健性標準誤。AR(1)和AR(2)分別為模型殘差的Arellano-Bond 一階和二階序列相關檢驗,Hansen 檢驗是工具變量過度識別檢驗。下同。

        (三)不同產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)條件下金融科技創(chuàng)新與企業(yè)全要素生產(chǎn)率關系的實證檢驗

        雖然金融科技創(chuàng)新對企業(yè)的發(fā)展具有顯著的帶動作用,但是這一結(jié)論是在對中國33個省份的數(shù)據(jù)進行整體分析基礎上得出的,而這些省份之間的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可能存在巨大差異,因此,金融科技創(chuàng)新的作用在不同產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)上的差異也應該具體考慮。表3列出了不同產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)下金融科技創(chuàng)新對企業(yè)全要素生產(chǎn)率作用的估計結(jié)果。從列(1)、列(2)、列(5)和列(6)固定效應模型估計結(jié)果來看,在高技術密集型產(chǎn)業(yè)中,金融科技創(chuàng)新活力和金融科技創(chuàng)新規(guī)模對企業(yè)全要素生產(chǎn)率有顯著的正向作用;在低技術密集型產(chǎn)業(yè)中,金融科技創(chuàng)新活力和金融科技創(chuàng)新規(guī)模對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用不顯著。這說明,金融科技創(chuàng)新的作用是有條件的,其能提高高技術密集型產(chǎn)業(yè)的企業(yè)全要素生產(chǎn)率,進而帶動企業(yè)發(fā)展。而且這幾列均通過了F檢驗和VIF檢驗,說明固定效應模型的估計是有效的。表3中列(3)、列(4)、列(7)和列(8)給出了S-GMM 模型的估計結(jié)果,(1)此處用S-GMM模型進行檢驗,主要是為了規(guī)避解釋變量的內(nèi)生性問題。從中可以發(fā)現(xiàn),估計結(jié)果與固定效應模型估計結(jié)果一致,進一步證明了上述結(jié)論。同時,這幾列的Arelleno-Bond檢驗表明,各模型殘差不存在二階序列相關,Hansen檢驗顯示,各模型的工具變量有效,表明S-GMM 模型有效且上文的估計結(jié)果是穩(wěn)健的。

        表3 不同產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)下金融科技創(chuàng)新與企業(yè)全要素生產(chǎn)率關系的估計結(jié)果

        (四)企業(yè)全要素生產(chǎn)率與經(jīng)濟增長關系的面板門檻模型檢驗

        為了進一步驗證金融科技創(chuàng)新通過企業(yè)全要素生產(chǎn)率對經(jīng)濟增長的促進作用,本文運用面板門檻模型,選取金融科技創(chuàng)新做為門檻變量,對企業(yè)全要素生產(chǎn)率與經(jīng)濟增長之間是否存在門檻效應進行檢驗。模型設定如下:

        lnGDPit=β0+β1TFPit(Fintech<γ1)+β2TFPit(Fintech≥γ2)+β3Zit+μ1+εit

        (4)

        其中,被解釋變量Ln_GDPit表示地區(qū)i在第t年生產(chǎn)總值的自然對數(shù);TFPit表示企業(yè)i在第t年的全要素生產(chǎn)率;Fintech作為門檻變量分別表示金融科技創(chuàng)新活力和金融科技創(chuàng)新規(guī)模;γn表示待估計的門檻值;Zit表示控制變量; μ1表示地區(qū)固定效應;εit表示隨機誤差項。

        對企業(yè)全要素生產(chǎn)率與經(jīng)濟增長之間是否存在門檻效應進行檢驗的結(jié)果如表4所示,從表4可以看出,在1%的置信水平下企業(yè)全要素生產(chǎn)率與經(jīng)濟增長存在單一門檻效應。

        表4 面板門檻模型檢驗結(jié)果

        注:自助抽樣次數(shù)設定為100次。本文也進行了雙門檻檢驗,但結(jié)果與單一門檻檢驗一致。

        在表4門檻值測度的基礎上,本文用固定效應模型對企業(yè)全要素生產(chǎn)率與經(jīng)濟增長之間的關系是否受金融科技影響進行實證檢驗,檢驗結(jié)果如表5所示。從列(1)和列(2)可以看出,在高技術密集型產(chǎn)業(yè)中,企業(yè)全要素生產(chǎn)率對經(jīng)濟增長有顯著的促進作用,尤其是金融科技創(chuàng)新高于門檻值時,企業(yè)全要素生產(chǎn)率促進經(jīng)濟增長的作用更為明顯。但是,從列(3)和列(4)的結(jié)果來看,在低技術密集型產(chǎn)業(yè)中,企業(yè)全要素生產(chǎn)率對經(jīng)濟增長的促進作用出現(xiàn)了差別,當金融科技創(chuàng)新低于門檻值時,促進作用并不顯著,當金融科技創(chuàng)新高于門檻值時,企業(yè)全要素生產(chǎn)率對經(jīng)濟增長的促進作用才較為顯著。這意味著企業(yè)全要素生產(chǎn)率與特定發(fā)展階段的金融科技創(chuàng)新及其內(nèi)生決定的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相適應時,才能夠進一步促進經(jīng)濟增長。

        表5 不同產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)條件下面板門檻模型檢驗結(jié)果

        注:面板門檻模型挑選出2011—2018年平衡面板數(shù)據(jù)做檢驗,自助抽樣次數(shù)設定為100次。

        (五)穩(wěn)健性檢驗

        關于企業(yè)生產(chǎn)率的度量,除了全要素生產(chǎn)率(TFP)之外,Arellano[24]認為,可以用員工的勞動生產(chǎn)率代替,即銷售總額與員工人數(shù)的比率。因此,借鑒Arellano[24]的做法,我們采用員工勞動生產(chǎn)率作為替代指標來對本文結(jié)果進行穩(wěn)健性檢驗?;貧w結(jié)果顯示,(2)限于篇幅,穩(wěn)健性檢驗結(jié)果未在正文列出,留存?zhèn)渌?。金融科技?chuàng)新活力(Fintech_ID)和金融科技創(chuàng)新規(guī)模(Fintech_S)與企業(yè)生產(chǎn)率(員工勞動生產(chǎn)率)具有顯著正相關關系,而且該結(jié)果在1%的置信水平下顯著。同時,再次引入S-GMM模型,發(fā)現(xiàn)金融科技創(chuàng)新活力和金融科技創(chuàng)新規(guī)模對企業(yè)生產(chǎn)率有顯著的正向作用。以上結(jié)果均與表2中的主模型結(jié)果保持一致,這說明本文結(jié)果在采用不同企業(yè)生產(chǎn)率度量方法的情況下是穩(wěn)健的。

        五、結(jié)論與啟示

        本文基于新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟學理論,從微觀視角探討金融科技創(chuàng)新對企業(yè)全要素生產(chǎn)率和經(jīng)濟增長的作用。通過收集2011—2018企業(yè)層面面板數(shù)據(jù),利用動態(tài)面板模型和面板門檻模型實證檢驗不同產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)下金融科技創(chuàng)新與企業(yè)全要素生產(chǎn)率和經(jīng)濟增長之間的非線性關系,得出以下結(jié)論:第一,金融科技創(chuàng)新能夠提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率,對企業(yè)發(fā)展有帶動作用。同時,當產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以高技術密集型為主時,金融科技創(chuàng)新對全要素生產(chǎn)率的促進作用更加明顯。第二,金融科技創(chuàng)新通過企業(yè)全要素生產(chǎn)率對經(jīng)濟增長的帶動作用存在門檻效應。當金融科技與產(chǎn)業(yè)升級層度相互適應時,企業(yè)全要素生產(chǎn)率將進一步促進經(jīng)濟增長。

        本文的研究對于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有一定的啟示意義:第一,中國產(chǎn)業(yè)正處于轉(zhuǎn)型中,隨著要素稟賦結(jié)構(gòu)的變化,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也逐漸升級和轉(zhuǎn)型,而金融科技創(chuàng)新并不是對所有產(chǎn)業(yè)都起作用,其只對高技術密集型產(chǎn)業(yè)有促進作用。第二,金融科技創(chuàng)新的過程是金融業(yè)實現(xiàn)結(jié)構(gòu)升級和轉(zhuǎn)型的過程,其本質(zhì)還是以金融結(jié)構(gòu)為主,因此,需要加強對金融機構(gòu)的管理,強化金融科技的功能。

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