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        數(shù)字金融對西北地區(qū)科技創(chuàng)新的影響
        ——基于Eviews 平臺

        2021-10-09 15:47:38王軼倩蔡曉春
        中國管理信息化 2021年19期
        關(guān)鍵詞:西北地區(qū)生產(chǎn)總值孵化器

        楊 楠,王軼倩,蔡曉春

        (湖南大學(xué) 金融與統(tǒng)計學(xué)院,長沙 410006)

        0 引言

        中國西北地區(qū)包括陜西省、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區(qū)以及新疆維吾爾自治區(qū),具有面積廣大、干旱缺水、荒漠廣布、人口稀少等特點。因此,西北地區(qū)在城市環(huán)境、發(fā)展?jié)摿Αa(chǎn)業(yè)布局、就業(yè)機會等方面遜色于中東部地區(qū),人才流失嚴(yán)重。此外,在傳統(tǒng)金融模式中,受到傳統(tǒng)銀行網(wǎng)點服務(wù)的地理限制,西北地區(qū)企業(yè)難以獲得大量資金供給。在缺乏資金支持的境況下,創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)動能不足,科技企業(yè)少有蓬勃發(fā)展之態(tài)勢。

        然而,隨著時代的發(fā)展,從2004 年的支付寶上線到如今人工智能、區(qū)塊鏈等新技術(shù)的應(yīng)用,信息技術(shù)和傳統(tǒng)金融服務(wù)得以結(jié)合,提高了金融融資服務(wù)的精度和服務(wù)效率,降低了金融融資服務(wù)的成本。得益于資金網(wǎng)絡(luò)的普及,西北地區(qū)獲得了越來越多的資金服務(wù)機會,這在一定程度上緩解了西北科技企業(yè)的融資困難和資金短缺問題。

        已有文獻(xiàn)對數(shù)字金融在京津冀地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的作用進(jìn)行探究,在研究過程中使用省級數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融對創(chuàng)業(yè)的正向影響作用,但尚未有文獻(xiàn)對數(shù)字金融在助力西北地區(qū)科創(chuàng)發(fā)展中扮演何種角色進(jìn)行研究。本文以西北地區(qū)為研究范圍,發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融的出現(xiàn)和應(yīng)用有利于激發(fā)西北地區(qū)的科創(chuàng)活力,為經(jīng)濟發(fā)展助力。本文的發(fā)現(xiàn)有助于建立數(shù)字金融與西北地區(qū)科技創(chuàng)新之間的針對性聯(lián)系,對數(shù)字金融發(fā)展如何促進(jìn)科創(chuàng)、振興經(jīng)濟具有啟示性作用。

        1 理論分析與研究假設(shè)

        郭峰等(2018)總結(jié)數(shù)字金融對中國發(fā)展的影響,并發(fā)現(xiàn)低成本、高效率和廣泛服務(wù)范圍等特點彌補了傳統(tǒng)金融中融資的缺陷,不僅為個人提供了普惠金融服務(wù),而且為中小企業(yè)和科技機構(gòu)提供了便利的融資渠道,間接鼓勵大眾創(chuàng)業(yè)和萬眾創(chuàng)新,在推動地區(qū)科技創(chuàng)新發(fā)展的同時,也為地區(qū)增加了更多就業(yè)崗位。數(shù)字金融的發(fā)展可以擴大金融服務(wù)范圍,緩解西北地區(qū)科技創(chuàng)新的融資壓力,促進(jìn)金融資源的優(yōu)化配置,從而促進(jìn)西北地區(qū)的科技創(chuàng)新。

        基于以上分析,提出如下假設(shè):數(shù)字金融可以促進(jìn)西北地區(qū)的科技創(chuàng)新。

        2 實證研究

        2.1 數(shù)據(jù)來源

        本文采用了以下數(shù)據(jù):(1)2011—2018 年北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù),由北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布;2004—2010 年、2019 年數(shù)據(jù)從金融服務(wù)普惠性和金融服務(wù)的使用情況兩個維度,利用西北五省9 個基礎(chǔ)性指標(biāo)數(shù)據(jù)并參考基礎(chǔ)性指標(biāo)權(quán)重的方法測算出普惠金融指數(shù)。(2)選取2004—2019年我國西北五省地區(qū)的統(tǒng)計年報中人均生產(chǎn)總值和第三產(chǎn)業(yè)占生產(chǎn)總值比重。(3)2004—2019 年西北各省的孵化器個數(shù)、專利授權(quán)數(shù)相關(guān)信息,來自EPS 全球統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析平臺,互聯(lián)網(wǎng)普及率來自《中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》。

        2.2 變量定義

        2.2.1 被解釋變量

        專利申請授權(quán)數(shù)(Innovation)。對地區(qū)科技創(chuàng)新水平的度量已有多種文獻(xiàn)使用不同度量方式,包括企業(yè)R&D 經(jīng)費支出占營業(yè)收入比例、新產(chǎn)品銷售利潤占公司總銷售利潤的比重等。本文從產(chǎn)出的角度對科技創(chuàng)新水平進(jìn)行測度。

        2.2.2 核心解釋變量

        北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)(Index)。北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心從覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持服務(wù)程度三個維度編制了“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)(2011—2018)”。本文選取2011—2018 年省級數(shù)字普惠金融指數(shù)作為模型中的核心解釋變量。由于其他年份數(shù)據(jù)缺失,本文選用金融機構(gòu)覆蓋、金融人才覆蓋、金融機構(gòu)密度、金融人才密度等9 個指標(biāo)借鑒計算各基礎(chǔ)性指標(biāo)權(quán)重的方法,對西北五省2004—2010 年、2019年的數(shù)字金融指數(shù)測算。

        2.2.3 其他控制變量

        人均地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)。人均地區(qū)生產(chǎn)總值作為衡量一個地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的重要指標(biāo),相對于地區(qū)的生產(chǎn)總值,人均GDP 能更好地反應(yīng)各省的經(jīng)濟發(fā)展水平。故本文使用了人均地區(qū)生產(chǎn)總值指標(biāo)反映各省的經(jīng)濟發(fā)展水平。

        第三產(chǎn)業(yè)占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重(Structure)。除第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)以外的其他行業(yè)為第三產(chǎn)業(yè),即服務(wù)業(yè)。第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展可推動我國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型,并且為經(jīng)濟增長提供了強大動力。所以第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對科技創(chuàng)新發(fā)展、就業(yè)和各個方面帶來持久的影響。

        科技企業(yè)孵化器個數(shù)(Support)??萍计髽I(yè)孵化器是培育科技型企業(yè)、為科技型人才提供發(fā)展平臺,加速科技成果轉(zhuǎn)化和推動協(xié)同創(chuàng)新的機構(gòu),是地區(qū)創(chuàng)新的強大推動力。

        2.2.4 工具變量

        互聯(lián)網(wǎng)普及率(Rate)。本文參考謝絢麗(2018)的方法,使用中國互聯(lián)網(wǎng)信息中心(CNNIC)發(fā)布的《中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》 中2004—2019 年省級層面的互聯(lián)網(wǎng)普及率作為工具變量,可解決模型中出現(xiàn)的反向因果問題。一方面,數(shù)字普惠金融與互聯(lián)網(wǎng)支持密切相關(guān);另一方面,互聯(lián)網(wǎng)普及率與專利申請授權(quán)書之間沒有直接的對應(yīng)關(guān)系。因此,互聯(lián)網(wǎng)普及率可以作為一個有效的工具變量。

        2.3 回歸方程構(gòu)建

        根據(jù)上文的定義描述,本文以專利申請授權(quán)數(shù)為被解釋變量,以數(shù)字金融指數(shù)核心解釋變量,以地區(qū)人均生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)占生產(chǎn)總值比重和科技孵化器個數(shù)為控制變量,互聯(lián)網(wǎng)覆蓋率為工具變量將模型設(shè)定如下:

        其中,被解釋變量Innovation 表示專利申請授權(quán)數(shù),核心解釋變量為數(shù)字普惠金融總指數(shù)lndex,GDP、Structure 和Support 分別表示其他控制變量中的地區(qū)人均生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)占生產(chǎn)總值比重和科技孵化器,Rate 表示工具表示互聯(lián)網(wǎng)覆蓋率。

        2.4 檢驗與分析

        2.4.1 時間序列模型相關(guān)檢驗

        序列相關(guān)性檢驗

        在Eviews 中對模型進(jìn)行OLS 回歸。根據(jù)D.W.檢驗,D.W.=2.4456,dL=0.74,du =1.93,4-du<D.W.<4-dL,因此無法判斷是否存在一階自相關(guān),故進(jìn)行LM 檢驗,LM 值為16*0.1235 小于卡方值3.84,故認(rèn)為不存在序列相關(guān)。

        圖1 初始模型OLS 回歸結(jié)果

        平穩(wěn)性檢驗

        在Eviews 中選擇變量水平值、一階差分值、二階差分值,分別選擇包含常數(shù)項(intercept)、包含時間趨勢項以及常數(shù)項(trend&intercept)、什么都不包含(none)三個類型對全部解釋變量、被解釋變量與工具變量進(jìn)行單位根檢驗,結(jié)果如下:

        表1 數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

        由結(jié)果可知:變量Innovation、GDP 和Structure 是一階單整的,而lndex、Rate 和Support 是二階單整的。

        協(xié)整檢驗

        為判斷多變量間是否存在協(xié)整關(guān)系,進(jìn)行最小二乘估計后,對方程殘差項e 進(jìn)行單位根檢驗,檢驗結(jié)果表明e 是平穩(wěn)的時間序列,即0 階單整,則該回歸結(jié)果通過了協(xié)整檢驗,無偽回歸現(xiàn)象。

        2.4.2 診斷回歸模型

        多重共線性

        由初始模型回歸結(jié)果可知:

        第一,樣本可決系數(shù)為97.58%。

        第二,F(xiàn) 統(tǒng)計量為111.029 1,對應(yīng)的P 值為0.000 0,表明回歸方程的總體線性關(guān)系是顯著的,或者解釋變量中至少有一個是對被解釋變量有顯著影響。

        第三,部分解釋變量的T 統(tǒng)計量對應(yīng)的P 值過大,表明其對被解釋變量的影響不顯著,與根據(jù)F 統(tǒng)計量得到的結(jié)論產(chǎn)生沖突。

        即表明可能存在嚴(yán)重的多重共線性。

        為解決多重共線性問題,選擇核心解釋變量lndex 作為第一個解釋變量,并進(jìn)行逐步回歸。

        根據(jù)結(jié)果可知:lndex、Support 一起對Innovation 的解釋力度最大,且各個參數(shù)都通過了顯著性檢驗。故選擇剔除解釋變量GDP、Structure。

        異方差

        在EViews 中進(jìn)行懷特異方差檢驗(Heteroskedasticity→White)由結(jié)果可知:LM 值為16*0.8245 大于卡方值11.07,故該回歸方程結(jié)果存在異方差。

        運用加權(quán)最小二乘法來修正模型的異方差性可得:

        內(nèi)生解釋變量

        為避免遺漏變量造成的內(nèi)生性問題,本文采用省級互聯(lián)網(wǎng)普及率Rate 作為工具變量,對lndex 進(jìn)行內(nèi)生性檢驗。根據(jù)檢驗結(jié)果可知lndex 是外生變量,因此使用lndex 作為解釋變量進(jìn)行OLS 回歸即可。

        綜上,最終模型為:

        結(jié)果顯示,數(shù)字金融指數(shù)的系數(shù)在1%的顯著性水平上為正,在其他因素不變的情況下,數(shù)字金融指數(shù)每提升1 個單位,地區(qū)專利授權(quán)數(shù)平均增加約36 個,說明數(shù)字金融對西北地區(qū)科創(chuàng)存在顯著促進(jìn)作用;科技企業(yè)孵化器的系數(shù)在10%的顯著性水平上為正,在其他因素不變的情況下,科技企業(yè)孵化器每增加1 個,地區(qū)專利授權(quán)數(shù)平均增加約104 個,說明國家政府層面的機構(gòu)支持同樣顯著推進(jìn)了西北地區(qū)科創(chuàng)。

        表2 逐步回歸結(jié)果

        圖2 加權(quán)最小二乘法修正結(jié)果

        3 結(jié)論與建議

        本文通過建立實證模型,通過Eviews 軟件檢驗并分析數(shù)字金融對西北地區(qū)科技創(chuàng)新的影響,為西北地區(qū)由于融資難題而產(chǎn)生的科技創(chuàng)新困難問題提供了理論指導(dǎo)。研究發(fā)現(xiàn):數(shù)字金融對西北地區(qū)科技創(chuàng)新起到顯著正向作用。此外,本文引入的其他控制變量中,科技孵化器孵化有所成效,即政府支持對西北地區(qū)科技創(chuàng)新同樣具有顯著正向作用。

        根據(jù)研究結(jié)論,本文提出以下參考性建議:

        一是持續(xù)鼓勵數(shù)字金融發(fā)展,擴大數(shù)字金融服務(wù)的覆蓋范圍,減少西北地區(qū)企業(yè)的地理競爭劣勢,為西部地區(qū)追趕式發(fā)展提供機遇。

        二是大力開發(fā)市場化、專業(yè)性的“科技企業(yè)孵化器”,實現(xiàn)創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)、線上和實地、孵化和投資結(jié)合,為科技創(chuàng)新企業(yè)的成長創(chuàng)造低成本、便利化的綜合性服務(wù)平臺。

        三是加強政策支持,完善創(chuàng)業(yè)投資機制,發(fā)揮政府創(chuàng)投引導(dǎo)基金、財稅政策的作用,支持初創(chuàng)期科技型中小企業(yè)。

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