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        金融支持對(duì)江蘇省海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的影響研究

        2020-05-26 09:26:24李平
        大陸橋視野·上 2020年2期
        關(guān)鍵詞:多元回歸海洋經(jīng)濟(jì)DEA模型

        摘 要:海洋強(qiáng)省建設(shè)是推進(jìn)海洋強(qiáng)國建設(shè)的基石,金融強(qiáng)海是我國實(shí)現(xiàn)“海洋強(qiáng)國”戰(zhàn)略的重要引擎。改革開放以來,江蘇省的海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高度化與合理化水平不斷提高,各海洋產(chǎn)業(yè)在區(qū)域布局上也日趨合理和優(yōu)化,海洋高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)以及戰(zhàn)略性海洋新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速。但是細(xì)細(xì)分析江蘇省內(nèi)各產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn),以及各區(qū)域?qū)?jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn),我們不難發(fā)現(xiàn):相比于其他產(chǎn)業(yè),擁有漫長海洋線的江蘇省,其海洋經(jīng)濟(jì)的實(shí)力似乎與其海洋大省的地位不是太匹配。江蘇省沿海地區(qū)似乎成為江蘇省進(jìn)一步發(fā)展的瓶頸之一。而金融支持在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化以及產(chǎn)業(yè)效率和素質(zhì)的提升過程中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

        關(guān)鍵詞:海洋經(jīng)濟(jì);金融支持;DEA模型;多元回歸

        一、引言

        我國是一個(gè)陸海兼?zhèn)涞陌l(fā)展中大國,建設(shè)海洋強(qiáng)國是全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化強(qiáng)國的重要組成部分,而海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展則是建設(shè)海洋強(qiáng)國的重中之重。

        江蘇省作為一個(gè)海洋大省,經(jīng)濟(jì)強(qiáng)省,其海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高度化與合理化水平不斷提高,各海洋產(chǎn)業(yè)在區(qū)域布局上也日趨合理和優(yōu)化,海洋高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)以及戰(zhàn)略性海洋新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速。但是將江蘇省沿海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)規(guī)模與經(jīng)濟(jì)質(zhì)量與蘇南地區(qū)相比,我們會(huì)發(fā)現(xiàn)擁有漫長海洋線的江蘇省,其海洋經(jīng)濟(jì)的實(shí)力似乎與其海洋大省的地位不是太匹配。江蘇省的沿海地區(qū)似乎正在變成江蘇省經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的一塊短板。

        而在當(dāng)前海洋資源和環(huán)境雙重約束的背景下,江蘇省要想實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的海洋經(jīng)濟(jì)增長,必須轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長方式,必須以海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的提高為動(dòng)力源泉。因此,測(cè)算江蘇省的海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率,就為明確成效、尋找問題、政府決策提供依據(jù)。

        金融作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心,其在資源配置方面有著巨大的作用。在2018年1月國家印發(fā)了《關(guān)于改進(jìn)和加強(qiáng)海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展金融服務(wù)的指導(dǎo)意見》,意見指出要“統(tǒng)籌優(yōu)化金融資源,改進(jìn)和加強(qiáng)海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展金融服務(wù),推動(dòng)海洋經(jīng)濟(jì)向質(zhì)量效益型轉(zhuǎn)變”。

        因此研究金融支持對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的影響,將有利于我們理解江蘇省金融業(yè)的發(fā)展對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的提高到底有著怎樣的影響,金融業(yè)不同部門對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的影響有何區(qū)別。

        二、江蘇省海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率分析

        基于以前學(xué)者的經(jīng)驗(yàn)和測(cè)量指標(biāo)的科學(xué)性和可集性,本文采用了如表1所示的指標(biāo)體系。

        投入指標(biāo)(INPUT):投入變量包括勞動(dòng)與資本兩個(gè)方面,對(duì)于勞動(dòng)本文采用涉海就業(yè)人數(shù)來衡量,對(duì)于資本本文采用海洋固定資產(chǎn)投資來衡量。

        產(chǎn)出指標(biāo)(OUTPUT):為了更好衡量江蘇省海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r,本文采用海洋經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)總值來衡量海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r。

        表2反映的是江蘇省沿海地區(qū)2005年至2017年海景經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的情況。從表中我們可以發(fā)現(xiàn)2008年之前江蘇省沿海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率大于1,達(dá)到了DEA有效。

        2008年金融危機(jī)后,受到國際市場的影響,江蘇省沿海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率大部分年份小于1,處于DEA無效。

        在2009年,受國家出臺(tái)的“四萬億”刺激計(jì)劃影響,國內(nèi)需求有了進(jìn)一步的提高,因此在2010年江蘇省沿海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率自金融危機(jī)后首次超過1,達(dá)到了DEA有效。

        2010年以后,由于國內(nèi)經(jīng)濟(jì)增速逐漸下降,并進(jìn)入高質(zhì)量經(jīng)濟(jì)時(shí)代。以前依靠粗放式發(fā)展的各種產(chǎn)業(yè)受到國內(nèi)需求和國外需求下降的雙重壓力,不得不進(jìn)入產(chǎn)業(yè)升級(jí)階段。因此2010年至2016年江蘇省沿海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率小于1,處于DEA無效。

        在經(jīng)過長達(dá)6年的產(chǎn)業(yè)調(diào)整后,2017年江蘇省沿海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率達(dá)到1,處于DEA有效。

        三、金融發(fā)展和海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的關(guān)系

        (一)實(shí)證模型與變量選擇

        為了研究金融發(fā)展與海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的關(guān)系,本文采用多元回歸模型來研究金融發(fā)展對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的影響。由于金融的概念過于寬泛,無法定量分析,在參考相關(guān)文獻(xiàn)后,本文采用金融相關(guān)率(X1)、金融業(yè)發(fā)展程度(X2)、間接融資比率(X3)、直接融資比率(X4),這四個(gè)指標(biāo)來衡量2005年至2017年江蘇省金融業(yè)的發(fā)展。

        考慮到相關(guān)噪聲的影響,本文采用財(cái)政支出水平(X5)、對(duì)外開放程度(X6)、海洋教育質(zhì)量(X7)作為控制變量。

        對(duì)于因變量本文采用江蘇省海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率(Y)作為回歸模型的因變量。

        構(gòu)建金融對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率影響的多元回歸模型如(1)。

        (1)Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+ε

        (二)單位根檢驗(yàn)

        非平穩(wěn)的時(shí)間序列是指序列在不同的時(shí)刻不會(huì)保持穩(wěn)定,即它的均值和協(xié)方差有關(guān),這種情況極易導(dǎo)致偽回歸現(xiàn)象的出現(xiàn),而格蘭杰因果關(guān)系都要求序列是平穩(wěn)的。因此在進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)前需要對(duì)各變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。本文采用ADF方法進(jìn)行單位根檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

        附注:表中(C,T,K)中的C和T分別代表截距項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng),兩者的選擇根據(jù)各序列的時(shí)序圖趨勢(shì)進(jìn)行,K代表滯后的階數(shù),根據(jù)AIC的值由系統(tǒng)自動(dòng)調(diào)整,表中的Δ表示一階差分。

        從表3中可以看出,Y、X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7原序列上的ADF檢驗(yàn)值均大于他們各自的顯著性水平,所以存在單位根,因此Y、X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7均為非平穩(wěn)序列;接著對(duì)Y、X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7的一階差分進(jìn)行ADF檢驗(yàn),其檢驗(yàn)結(jié)果在10%的水平上拒絕原假設(shè),表明一階差分之后的變量是平穩(wěn)序列。

        (三)格蘭杰因果檢驗(yàn)

        從理論層面看,本文各個(gè)變量之間存在相關(guān)性,但是這些相關(guān)性不涉及因果關(guān)系,即沒法判斷一個(gè)變量的變動(dòng)是不是由另一個(gè)變量的變化所引起的。在對(duì)兩個(gè)變量進(jìn)行嚴(yán)格的因果關(guān)系檢驗(yàn)時(shí),格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)是一種常用的方法。為了了解金融支持對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的因果關(guān)系,本文進(jìn)行了金融相關(guān)率(X1)、金融業(yè)發(fā)展程度(X2)、間接融資比率(X3)、直接融資比率(X4)和海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率(Y)之間的格蘭杰因果檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

        附注:*表示在10%的置信區(qū)間下顯著,**表示在5%的置信區(qū)間下顯著,***表示在1%的置信區(qū)間下顯著。

        從表示4中我們可以發(fā)現(xiàn),在10%的置信區(qū)間下,金融相關(guān)率和間接融資比率均是海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的雙向格蘭杰原因,說明金融相關(guān)率和間接融資比率對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的影響較為強(qiáng)烈。

        金融業(yè)發(fā)展程度和直接融資比率不是海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的格蘭杰原因,說明金融業(yè)發(fā)展程度和直接融資比率對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的影響較弱。

        在自變量之間的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)中,金融相關(guān)率是金融業(yè)發(fā)展程度的單向格蘭杰原因,說明金融相關(guān)率對(duì)金融業(yè)發(fā)展程度的影響較強(qiáng),而金融業(yè)發(fā)展程度對(duì)金融相關(guān)率的影響較弱。

        金融相關(guān)率是間接融資的雙向格蘭杰原因,說明金融相關(guān)率與間接融資比率之間相互存在著較強(qiáng)的影響。

        金融相關(guān)比率是直接融資比率的單向格蘭杰原因,說明金融相關(guān)率對(duì)直接融資比率的影響較強(qiáng),而直接融資比率對(duì)金融相關(guān)率的影響較弱。

        金融業(yè)發(fā)展程度與間接融資比率不存在格蘭杰原因,說明金融業(yè)發(fā)展程度與間接融資比率之間相互影響程度較弱

        金融業(yè)發(fā)展程度與直接融資比率不存在格蘭杰原因,說明金融業(yè)發(fā)展程度與間接融資比率之間相互影響程度較弱。

        直接融資比率是間接融資比率的格蘭杰原因,說明直接融資比率對(duì)間接融資比率的影響較強(qiáng),而間接融資比率對(duì)直接融資比率的影響較弱。

        (四)模型建立與結(jié)果分析

        建立多元回歸模型如表5所示。

        從表5的結(jié)果看,R2值為0.5673,擬合度一般。DW值為2.5191,該模型不存在自相關(guān)情況。從F檢驗(yàn)的情況看,F(xiàn)檢驗(yàn)的P值為0.5489,顯著性水平低。從T檢驗(yàn)的情況看,金融相關(guān)率、金融業(yè)發(fā)展程度、間接融資比率和直接融資比率的顯著性水平都偏低。

        從系數(shù)的情況來看,金融相關(guān)率對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的影響呈現(xiàn)正相關(guān),即金融相關(guān)率提高1%,將使得江蘇海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率提高5.7863%。金融業(yè)發(fā)展程度對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的影響呈現(xiàn)負(fù)相關(guān),即金融業(yè)發(fā)展程度提高1%,將使得海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率下降21.1035%。間接融資比率對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的影響呈現(xiàn)負(fù)相關(guān),即間接融資比率提高1%,將使得海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率降低6.8237%。直接融資比率對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的影響呈現(xiàn)負(fù)相關(guān),即直接融資比率提高1%,將使得海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率下降1.8479%。

        四、結(jié)論與啟示

        基于以上的DEA模型和多元回歸模型的結(jié)果,我們可以得出以下結(jié)論。

        第一,是自從2008年金融危機(jī)之后,江蘇省沿海地區(qū)的海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率經(jīng)歷了一個(gè)較大的下降歷程,雖然在2009年國家出臺(tái)了“四萬億”的刺激計(jì)劃,但是由于國際市場的低迷,江蘇省沿海地區(qū)的海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率只在2010年出現(xiàn)了曇花一現(xiàn)的景象,即達(dá)到DEA有效。但是在之后的6年時(shí)間里始終處于低谷徘徊和產(chǎn)業(yè)調(diào)整的低迷期,直到2017年才在經(jīng)濟(jì)自主恢復(fù)與產(chǎn)業(yè)自主調(diào)整后達(dá)到DEA有效。

        第二,在影響金融發(fā)展的各種因素中,金融相關(guān)比率和間接融資比率對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的影響較強(qiáng),而金融業(yè)發(fā)展程度和直接融資比率對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的影響較弱。

        第三,金融相關(guān)比率對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的影響呈現(xiàn)正相關(guān),金融業(yè)發(fā)展程度、間接融資比率和直接融資比率對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的影響呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)。

        這給我們得出以下啟示:

        第一,江蘇省面對(duì)國際市場低迷,國際貿(mào)易量下降時(shí),不應(yīng)該將希望寄托于國內(nèi)的刺激政策,而是應(yīng)該積極調(diào)整沿海地區(qū)的產(chǎn)業(yè),促進(jìn)沿海地區(qū)的產(chǎn)業(yè)向低能、高效、科技附加值高的方向轉(zhuǎn)變。

        第二,金融相關(guān)率對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率有著巨大的促進(jìn)作用,而金融相關(guān)率等于貸款余額與存款余額之和與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值,其反映的是金融深化程度。所以江蘇省應(yīng)該支持金融業(yè)發(fā)展,并制定相關(guān)政策促進(jìn)金融資源向海洋產(chǎn)業(yè)傾斜,特別是海洋產(chǎn)業(yè)中的實(shí)體產(chǎn)業(yè)。

        【基金項(xiàng)目:2019年度江蘇海洋大學(xué)海洋經(jīng)濟(jì)與文化研究中心課題資助項(xiàng)目(項(xiàng)目編號(hào):HHYPT1904)】

        (作者簡介:李平(1972-),女,四川富順人,講師,研究方向:銀行管理。)

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