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        數(shù)字金融對(duì)要素配置效率的影響研究
        ——基于生產(chǎn)與研發(fā)雙重過程的比較分析

        2022-06-30 07:18:50靳來群
        金融與經(jīng)濟(jì) 2022年6期
        關(guān)鍵詞:要素程度金融

        ■童 燕,靳來群

        一、引言與文獻(xiàn)綜述

        依靠大規(guī)模要素投入的“粗放式”增長模式儼然已經(jīng)不適應(yīng)我國當(dāng)下經(jīng)濟(jì)增長的實(shí)際需要,我國經(jīng)濟(jì)增長模式也正在朝著依靠全要素生產(chǎn)率(TFP)為動(dòng)能的“集約型”增長模式切換和實(shí)踐(程名望等,2019)。除了技術(shù)進(jìn)步創(chuàng)新外,要素的配置優(yōu)化過程對(duì)提高TFP 至關(guān)重要。中央工作會(huì)議多次強(qiáng)調(diào)“通過糾正結(jié)構(gòu)性扭曲,優(yōu)化要素配置,以提高全要素生產(chǎn)率”。更加完善的金融體系為優(yōu)化要素配置提供著重要的支撐,這也是近年來我國政府一直致力于推動(dòng)金融市場化改革和構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機(jī)制的原因所在。特別是大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)的興起和發(fā)展,使得傳統(tǒng)金融與數(shù)字技術(shù)能夠深度融合,數(shù)字金融應(yīng)運(yùn)而生(黃益平和黃卓,2018)。那么數(shù)字金融能否優(yōu)化要素配置?

        關(guān)于數(shù)字金融對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響研究,主要從經(jīng)濟(jì)規(guī)模擴(kuò)張的角度展開了分析,如居民消費(fèi)、中小企業(yè)成長、創(chuàng)業(yè)等方面。其中,張勛等(2020)研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融顯著地促進(jìn)了居民消費(fèi),且對(duì)收入較低家庭的作用更加明顯。汪洋等(2020)發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融通過緩解企業(yè)的外部融資約束顯著地驅(qū)動(dòng)了企業(yè)成長。謝絢麗等(2018)指出數(shù)字金融發(fā)展將顯著促進(jìn)創(chuàng)業(yè),尤其是城鎮(zhèn)化率較低的省份和注冊(cè)資本較少的微型企業(yè),并且張勛等(2019)進(jìn)一步指出數(shù)字金融發(fā)展也將顯著地促進(jìn)農(nóng)村居民創(chuàng)業(yè)。錢海章等(2020)在總結(jié)前期研究的基礎(chǔ)上,以人均GDP 增長作為被解釋變量,進(jìn)一步佐證了數(shù)字金融對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的顯著貢獻(xiàn)。不僅如此,部分研究也進(jìn)一步從生產(chǎn)效率提升的角度對(duì)數(shù)字金融的作用展開了實(shí)證檢驗(yàn)。如唐松等(2020)研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融發(fā)展通過緩解企業(yè)的“融資難、融資貴”問題,顯著地促進(jìn)了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。陳中飛和江康奇(2021)指出數(shù)字金融發(fā)展將顯著地提升企業(yè)TFP,且對(duì)民營企業(yè)、成長型企業(yè)及中西部地區(qū)企業(yè)作用更加明顯。

        要素配置優(yōu)化對(duì)于提升生產(chǎn)效率至關(guān)重要。Hsieh & Klenow(2009)在開創(chuàng)性地提出企業(yè)間要素錯(cuò)配評(píng)估模型的基礎(chǔ)上,利用我國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)測算指出,企業(yè)間生產(chǎn)要素錯(cuò)配導(dǎo)致我國總體TFP 損失了80%左右。邵宜航等(2013)在Hsieh & Klenow(2009)測算模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步測算發(fā)現(xiàn),若實(shí)現(xiàn)企業(yè)之間生產(chǎn)要素配置優(yōu)化將使我國TFP 提高200%以上,足以見得我國生產(chǎn)要素錯(cuò)配非常嚴(yán)重。除了生產(chǎn)過程中的要素錯(cuò)配問題外,我國研發(fā)過程中的要素錯(cuò)配也非常嚴(yán)重。近年來,為加快建設(shè)創(chuàng)新型國家,我國研發(fā)支出快速增加,且規(guī)模也已達(dá)到發(fā)達(dá)國家水平,然而我國TFP增速及相對(duì)水平卻都依然較低,粗放式的研發(fā)投入并沒能有效地轉(zhuǎn)化為TFP,其中研發(fā)投入錯(cuò)配是重要原因之一(靳來群等,2019)。為此本文從生產(chǎn)與研發(fā)雙重視角來解答數(shù)字金融如何影響要素配置效率。

        廣義上資源配置效率分為組織內(nèi)部的資源配置效率和組織之間的資源配置效率,而狹義上組織內(nèi)部資源配置效率主要指利用效率,所用評(píng)估方法多是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)方法。為此本文主要基于組織之間資源配置效率的概念,外在扭曲因素使得各類要素投入利用效率較高的部門或企業(yè)無法得到相應(yīng)投入,如果實(shí)現(xiàn)這些要素從利用效率低的部門向利用效率高的部門流動(dòng),則會(huì)帶來國家總生產(chǎn)能力或研發(fā)能力的提高(Restuccia &Rogerson,2008)??梢钥吹酱烁拍钕碌馁Y源配置效率反映的是要素投入規(guī)模與利用效率的相關(guān)程度,如何對(duì)資源配置效率進(jìn)行評(píng)估,也將直接影響實(shí)證結(jié)果的可靠性。本文的邊際貢獻(xiàn)在于:一是在狹義資源配置效率的概念下,更加客觀地評(píng)估了要素錯(cuò)配程度,并進(jìn)一步在劃分生產(chǎn)和研發(fā)過程的基礎(chǔ)上,比較兩類要素錯(cuò)配的差異。二是在比較結(jié)果的基礎(chǔ)上,從生產(chǎn)和研發(fā)兩個(gè)過程展開綜合分析,更加全面地認(rèn)識(shí)數(shù)字金融發(fā)展如何作用于我國要素配置效率,并分析我國數(shù)字金融發(fā)展的貢獻(xiàn)和不足。

        二、機(jī)制分析

        近年來我國經(jīng)濟(jì)步入新常態(tài)下的中高速增長通道,而新常態(tài)下的經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力將由粗放型的要素投入擴(kuò)張向TFP 提高轉(zhuǎn)變。根據(jù)二分法,TFP增長途徑可劃分為部門或企業(yè)自身技術(shù)進(jìn)步下的TFP 提高和部門或企業(yè)之間生產(chǎn)要素配置效率的優(yōu)化。部門或企業(yè)自身TFP 的提高又可分為研發(fā)要素投入規(guī)模的增加與利用效率的提高。參考TFP增長二分法,其中利用效率的提高既可以來自部門或企業(yè)自身的提高,又可來自部門或企業(yè)之間研發(fā)要素配置的優(yōu)化,具體路徑分解如圖1。同時(shí),基于對(duì)區(qū)域間要素錯(cuò)配程度的測算,研發(fā)要素錯(cuò)配比生產(chǎn)要素錯(cuò)配更為嚴(yán)重。因此,從生產(chǎn)要素與研發(fā)要素兩類要素來深入分析數(shù)字金融發(fā)展對(duì)要素配置優(yōu)化的作用,將是重要的研究議題。

        圖1 TFP提高路徑分解

        造成生產(chǎn)和研發(fā)要素錯(cuò)配的重要原因在于信息不對(duì)稱和金融市場摩擦(David &Venkateswaran,2019)。由于存在信息不對(duì)稱,使企業(yè)在貸款利率上存在差異,再加上發(fā)展中國家因金融體系不完善、所有制和規(guī)模歧視等問題,將造成生產(chǎn)率相對(duì)較高的部門或創(chuàng)新質(zhì)量較高的項(xiàng)目未能獲得資源支持,進(jìn)而造成資源錯(cuò)配,導(dǎo)致TFP 的損失(靳來群等,2015)。數(shù)字金融是數(shù)字技術(shù)與金融體系深度融合的產(chǎn)物,其在降低資源錯(cuò)配,提高生產(chǎn)率方面的作用主要集中在兩個(gè)層面。首先,數(shù)字金融憑借數(shù)字技術(shù)和大數(shù)據(jù)等優(yōu)勢緩解信息不對(duì)稱,進(jìn)而能夠?qū)⒂邢薜慕鹑谫Y源分配給生產(chǎn)率較高的企業(yè)和創(chuàng)新質(zhì)量更高的項(xiàng)目。這不僅提高了金融資源的配置效率,同時(shí)也緩解了生產(chǎn)端和研發(fā)端的資源約束,有助于提高企業(yè)生產(chǎn)率(田杰等,2021)。其次,數(shù)字金融拓寬了融資渠道,降低了融資門檻。數(shù)字技術(shù)的發(fā)展不僅帶動(dòng)了銀行等傳統(tǒng)正規(guī)金融的發(fā)展,同時(shí)也催生出了一批非正規(guī)金融。融資渠道的拓寬和金融產(chǎn)品的多樣性,將更加容易匹配多元融資主體的需求。同時(shí),數(shù)字金融依靠大數(shù)據(jù)、人工智能和云計(jì)算等技術(shù)突破了傳統(tǒng)金融依靠物理網(wǎng)點(diǎn)和營業(yè)時(shí)間的限制,降低了信息收集和處理成本。自然也就降低了金融服務(wù)的門檻和成本,而融資門檻的降低又使得規(guī)模相對(duì)較小,而生產(chǎn)率相對(duì)較高的中小企業(yè)有款可貸,有資可融,激勵(lì)了其創(chuàng)新(謝雪燕和朱曉陽,2021)。另外,數(shù)字技術(shù)的使用也加速了金融資源的流轉(zhuǎn)速度,從而惠及更多的企業(yè)和創(chuàng)新主體。綜合以上分析提出研究假設(shè)1。

        H1:數(shù)字金融能優(yōu)化生產(chǎn)和研發(fā)過程中的要素配置效率。

        從生產(chǎn)端和研發(fā)端的特點(diǎn)看,研發(fā)端需要的資金更大,風(fēng)險(xiǎn)也更高。普適性的數(shù)字金融在為企業(yè)緩解融資約束的同時(shí),通過深入了解企業(yè)的融資需求,將為投入不足的企業(yè)或部門提供更多的資金,而相應(yīng)地為投入過度的企業(yè)或部門提供更少的資金,最終帶來國家整體金融資源的配置優(yōu)化。不僅如此,相較于生產(chǎn)層面,研發(fā)層面所需要的軟信息更多,比如不僅要對(duì)企業(yè)的專利數(shù)量有充分了解,還要對(duì)專利的質(zhì)量和價(jià)值有一定評(píng)估。只有數(shù)字金融或數(shù)字技術(shù)的深入發(fā)展及對(duì)創(chuàng)新主體信息的深入挖掘,才能更加準(zhǔn)確地將稀缺的金融資源配置到那些雖然面臨融資約束,但未來能夠帶來更大價(jià)值的企業(yè)和創(chuàng)新項(xiàng)目中。這些均要求數(shù)字金融應(yīng)朝縱向深度發(fā)展。

        數(shù)字金融的深度發(fā)展主要體現(xiàn)在兩個(gè)層面:一是數(shù)字與金融之間的融合深度,也就是數(shù)字技術(shù)除了主要與銀行融合以外,還進(jìn)一步與資本市場或非正規(guī)金融機(jī)構(gòu)融合;二是數(shù)字金融與資金需求方之間的深度融合,數(shù)字金融更深度地了解企業(yè)的運(yùn)營情況。從第一個(gè)層面來講,資本市場或非正規(guī)金融在對(duì)待風(fēng)險(xiǎn)創(chuàng)新尤其是中小企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)創(chuàng)新上,相對(duì)于正規(guī)金融機(jī)構(gòu)有著更強(qiáng)的動(dòng)機(jī),數(shù)字金融與此類金融機(jī)構(gòu)的融合將更多地緩解創(chuàng)新類企業(yè)的融資約束問題,進(jìn)而優(yōu)化研發(fā)要素的配置效率。從第二個(gè)層面來講,數(shù)字金融的深度發(fā)展相對(duì)于傳統(tǒng)金融能提供更多金融創(chuàng)新產(chǎn)品,并更好地與創(chuàng)新類企業(yè)對(duì)接,深入獲取創(chuàng)新類企業(yè)的硬信息和軟信息,利用數(shù)字技術(shù)識(shí)別更需要風(fēng)險(xiǎn)資金的創(chuàng)新類企業(yè)。綜合以上分析提出研究假設(shè)2。

        H2:實(shí)現(xiàn)研發(fā)要素的配置優(yōu)化更需要數(shù)字金融的深度發(fā)展。

        三、模型設(shè)計(jì)與指標(biāo)選取

        參考Restuccia & Rogerson(2013)所提出的生產(chǎn)要素配置效率的計(jì)算方法,用企業(yè)或部門之間生產(chǎn)要素錯(cuò)配所致全要素生產(chǎn)率損失程度衡量(即資源錯(cuò)配程度)。在實(shí)證分析數(shù)字金融對(duì)要素配置效率的影響時(shí)將要素錯(cuò)配程度作為被解釋變量,構(gòu)建計(jì)量模型(1):

        其中,被解釋變量mis即為要素錯(cuò)配程度,解釋變量dfin 為數(shù)字金融發(fā)展程度??刂谱兞縓主要包括:人均GDP所度量的地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平gdp,第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比所度量的地方產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)ind,在學(xué)學(xué)生數(shù)量占比所度量的地方人力資本發(fā)展水平edu,進(jìn)出口總額占比所度量的地方對(duì)外開放水平ope。參考張勛等(2020)的研究,使用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)度量數(shù)字金融。

        要素錯(cuò)配程度的度量十分重要。在部分分析數(shù)字金融對(duì)資源配置效率影響的文獻(xiàn)中,如封思賢和徐卓(2021)采用投資關(guān)于產(chǎn)值的彈性系數(shù),田杰等(2021)采用要素投入比例與產(chǎn)值份額相關(guān)程度所反映的要素價(jià)格扭曲系數(shù)來衡量。然而考慮到要素投入也是產(chǎn)值的重要來源,筆者主要利用要素與生產(chǎn)率的相關(guān)程度來衡量(這也是狹義資源配置效率的定義)。Brandt et al.(2013)提出了地區(qū)之間生產(chǎn)要素錯(cuò)配程度度量方法,靳來群等(2019)利用該方法對(duì)我國部門之間的研發(fā)要素錯(cuò)配問題展開了分析。但是如果使用該方法去度量要素錯(cuò)配程度,所面臨的一個(gè)重要局限是,該方法度量的是錯(cuò)配所致全國整體生產(chǎn)率損失程度,其僅是一時(shí)間序列數(shù)據(jù),但地方數(shù)字普惠金融指數(shù)是一地區(qū)面板數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)維度并不匹配。為彌補(bǔ)要素錯(cuò)配程度指標(biāo)的不足,使用要素投入偏離度指標(biāo)dev 作為替代。在Brandt et al.(2013)的框架下,首先得到要素配置扭曲狀態(tài)下的部門要素投入力度input(即實(shí)際狀態(tài)下的要素投入力度)以及有效狀態(tài)下的部門要素投入力度input,那么指標(biāo)dev=|input/input-1|度量實(shí)際要素投入相對(duì)于有效狀態(tài)的偏離程度,該指標(biāo)越大表明偏離程度越嚴(yán)重。鑒于本文主要分析了資本K 和勞動(dòng)L 的配置效率問題,為此,該指標(biāo)具體包括了資本投入偏離度devk=|k/k-1|和勞動(dòng)投入偏離度devl=|l/l-1|。

        鑒于本文既關(guān)注了生產(chǎn)要素的配置效率問題,又關(guān)注了研發(fā)要素的配置效率問題,因此,相應(yīng)的產(chǎn)值、資本和勞動(dòng),也將分為生產(chǎn)和研發(fā)兩個(gè)過程,包括了生產(chǎn)產(chǎn)值PY、研發(fā)產(chǎn)值RY,生產(chǎn)勞動(dòng)PL、研發(fā)勞動(dòng)RL,生產(chǎn)資本PK、研發(fā)資本RK。相應(yīng)的要素投入偏離度包括了生產(chǎn)勞動(dòng)偏離度devpl、研發(fā)勞動(dòng)偏離度devrl、生產(chǎn)資本偏離度devpk、研發(fā)資本偏離度devrk。在測算要素投入偏離度時(shí),用各城市GDP 來衡量生產(chǎn)產(chǎn)值PY。而考慮到不同專利類型價(jià)值的差異性,研發(fā)產(chǎn)值RY 用寇宗來和劉學(xué)悅(2017)測算的各城市創(chuàng)新力指數(shù)衡量。生產(chǎn)勞動(dòng)PL用各地從業(yè)人員數(shù)衡量,研發(fā)勞動(dòng)RL 用研發(fā)人員全時(shí)當(dāng)量衡量。對(duì)于生產(chǎn)資本PK,參考田友春(2016)采用永續(xù)盤存法,PK=(1-η)PK+I/P,折舊率η設(shè)為9.6%,I、P為固定資產(chǎn)投資及其相應(yīng)價(jià)格指數(shù)。同時(shí)利用公式PK=I/(g+η)得到基期1993年的生產(chǎn)資本存量,g為投資年均增長率。對(duì)于研發(fā)資本RK,參考陳鈺芬等(2020)采用BEA 方法,RK=(1-η)RK+(1-η/2)E/P,折舊率η設(shè)為15%,E為研發(fā)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出,其相應(yīng)價(jià)格指數(shù)P參考朱平芳和徐偉民(2003)采用成本法得到,同時(shí)利用公式RK=E/(g+η)得到基期2001年的研發(fā)資本存量,此時(shí)g為研發(fā)支出年均增長率。

        因官方統(tǒng)計(jì)年鑒從2001年起披露研發(fā)投入的相關(guān)數(shù)據(jù),為此本文分析了2001年之后的研發(fā)要素配置效率。而衡量研發(fā)成果的創(chuàng)新力指數(shù)數(shù)據(jù)來自寇宗來和劉學(xué)悅(2017)提出的《中國城市和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新力報(bào)告2017》,該報(bào)告數(shù)據(jù)截至2016年,本文所得研發(fā)要素配置效率也僅到2016年,其中研發(fā)投入相關(guān)數(shù)據(jù)來自中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒。同時(shí),在進(jìn)一步實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字金融發(fā)展對(duì)要素配置效率的影響時(shí),所用的北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)從2011年開始披露,因此,針對(duì)生產(chǎn)要素配置效率的實(shí)證分析部分時(shí)間跨度為2011—2019年,針對(duì)研發(fā)要素配置效率的實(shí)證分析時(shí)間跨度為2011—2016年。

        四、實(shí)證結(jié)果分析

        (一)生產(chǎn)函數(shù)與研發(fā)函數(shù)估計(jì)結(jié)果

        為評(píng)估要素投入的偏離度,首先分別估計(jì)了生產(chǎn)與研發(fā)過程中資本和勞動(dòng)的產(chǎn)出彈性系數(shù)(α和β)。在柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的假定下,其對(duì)數(shù)化后的計(jì)量模型為:lnY=c+αlnK+βlnL+u+λ+ε,加入u以控制個(gè)體效應(yīng)、λ以控制時(shí)間效應(yīng)。為了緩解內(nèi)生性問題,利用滯后一期的資本和勞動(dòng)作為工具變量,并使用兩階段最小二乘(2SLS)進(jìn)行了估計(jì),包括固定效應(yīng)模型(FMM)和隨機(jī)效應(yīng)模型(RMM)。同時(shí),進(jìn)一步利用隨機(jī)前沿模型展開估計(jì),結(jié)果如表1 所示。在沒有控制內(nèi)生性問題下的Hausman 檢驗(yàn)表明,應(yīng)采用固定效應(yīng)模型。此外,列(4)和列(8)都顯示η顯著不為零,表明時(shí)變技術(shù)效率模型SFA2 相比不變技術(shù)效率模型SFA1 更合適。因此,選擇FMM模型和SFA2模型估計(jì)結(jié)果的平均值作為最終要素彈性的取值,生產(chǎn)過程中α為0.39、β為0.30;研發(fā)過程中α為0.20、β為0.55。從測算的偏離度指標(biāo)來看,就研發(fā)要素和生產(chǎn)要素比較而言,研發(fā)要素偏離度高于生產(chǎn)要素偏離度。

        表1 產(chǎn)出彈性估計(jì)

        (二)基礎(chǔ)結(jié)果

        使用前文測算得到的要素投入偏離度dev作為被解釋變量,利用計(jì)量模型(1),實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字金融對(duì)要素配置效率的影響,如表2 所示。在實(shí)證分析時(shí)既采用了固定效應(yīng)模型(FE)又采用了隨機(jī)效應(yīng)模型(RE),可以看到,兩類模型得到的回歸結(jié)果都基本保持一致,這也進(jìn)一步說明了實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性。表2 的列(1)—(4)顯示,數(shù)字金融發(fā)展程度變量dfin 對(duì)生產(chǎn)資本錯(cuò)配與生產(chǎn)勞動(dòng)錯(cuò)配的回歸系數(shù)都顯著為負(fù),表明數(shù)字金融顯著降低了生產(chǎn)資本與生產(chǎn)勞動(dòng)錯(cuò)配,與前文假設(shè)1 是一致的,數(shù)字金融將優(yōu)化我國要素配置。列(5)—(8)結(jié)果顯示,數(shù)字金融發(fā)展程度變量dfin并不顯著,也就是說數(shù)字金融對(duì)研發(fā)要素配置效率并沒有顯著的作用。但基于表3的分位數(shù)回歸結(jié)果可以看到,數(shù)字金融對(duì)研發(fā)要素配置效率仍有著顯著的優(yōu)化作用。鑒于表2 的回歸結(jié)果是基于均值回歸方法得到,極端異常值對(duì)回歸結(jié)果的影響較大,為此本文認(rèn)為表3的實(shí)證結(jié)果將更為可靠。

        表2 數(shù)字普惠金融對(duì)要素配置效率的基礎(chǔ)作用

        進(jìn)一步基于分位數(shù)回歸方法,實(shí)證檢驗(yàn)了被解釋變量的不同分位數(shù)下數(shù)字金融發(fā)展對(duì)要素配置優(yōu)化的作用差異,結(jié)果如表3所示。隨著分位數(shù)的不斷增加,數(shù)字金融發(fā)展變量dfin的回歸系數(shù)的絕對(duì)值都在逐漸增加。表明數(shù)字金融發(fā)展對(duì)要素配置優(yōu)化的作用隨著要素錯(cuò)配程度的加重逐漸加強(qiáng),也就是說,要素錯(cuò)配程度越高的地區(qū),數(shù)字金融發(fā)展的要素配置優(yōu)化作用越明顯。同時(shí)也可以看到,對(duì)于生產(chǎn)要素而言,中位數(shù)的回歸結(jié)果也表明數(shù)字金融仍有著顯著的配置優(yōu)化作用,這也進(jìn)一步驗(yàn)證了表2實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性,說明數(shù)字金融發(fā)展對(duì)我國要素配置優(yōu)化發(fā)揮了重要作用。

        表3 分位數(shù)回歸

        為進(jìn)一步驗(yàn)證數(shù)字金融發(fā)展是否對(duì)我國的資本配置效率存在著非線性的影響,在計(jì)量模型(1)的基礎(chǔ)上加入數(shù)字金融發(fā)展變量的平方項(xiàng)dfin,構(gòu)建計(jì)量模型(5)。如果變量dfin顯著為負(fù),則表明存在強(qiáng)化作用;如果為正,則表明存在弱化作用。不僅如此,進(jìn)一步對(duì)變量dfin和變量dfin進(jìn)行了聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)(原假設(shè)為β=0且β=0),檢驗(yàn)結(jié)果顯著拒絕了原假設(shè),這也佐證了前文分析,數(shù)字金融發(fā)展對(duì)要素配置效率存在著顯著的影響。

        實(shí)證結(jié)果如表4所示,列(1)和列(3)結(jié)果顯示,盡管變量dfin 回歸系數(shù)為正,但變量dfin顯著為負(fù),即數(shù)字金融發(fā)展對(duì)要素配置效率存在著U型影響。經(jīng)計(jì)算,U型最低點(diǎn)處數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)的取值分別為109和81,而樣本期內(nèi)80%的省份都要高于該值,并且從2013年開始所有省份的數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)也都要高于該值,即數(shù)字金融對(duì)資本要素配置效率的影響大部分處于U型曲線的右半邊。這也表明,隨著數(shù)字金融的發(fā)展,其對(duì)要素配置效率的作用將逐漸增強(qiáng),存在著顯著的強(qiáng)化作用。對(duì)于勞動(dòng)要素而言,數(shù)字金融的強(qiáng)化作用并不顯著(如列(2)和列(4)所示)。從我國現(xiàn)在數(shù)字金融的發(fā)展?fàn)顩r看,這表明未來需要進(jìn)一步推進(jìn)數(shù)字金融發(fā)展,充分發(fā)揮數(shù)字金融在優(yōu)化要素配置方面的作用,尤其是對(duì)于資本要素。

        表4 數(shù)字金融的強(qiáng)化作用

        (三)分層面數(shù)字金融發(fā)展對(duì)要素配置效率的作用

        進(jìn)一步將數(shù)字普惠金融指數(shù)分為覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度三個(gè)方面,接下來就數(shù)字金融的這三類子指標(biāo)對(duì)要素配置效率的作用展開了實(shí)證分析。其中數(shù)字金融覆蓋廣度用符號(hào)dfgd表示,數(shù)字金融使用深度用符號(hào)dfsd表示,普惠金融數(shù)字化程度用符號(hào)dfhd表示。表5列示了數(shù)字金融分指數(shù)對(duì)生產(chǎn)要素配置的回歸結(jié)果,列(1)—(3)顯示,變量dfgd、變量dfsd、變量dfhd 對(duì)生產(chǎn)資本錯(cuò)配的影響都顯著為負(fù),這表明數(shù)字金融覆蓋廣度、數(shù)字金融使用深度以及普惠金融數(shù)字化程度三類子指標(biāo)都顯著地降低了生產(chǎn)資本錯(cuò)配,優(yōu)化了生產(chǎn)資本配置。就生產(chǎn)勞動(dòng)而言,列(4)—(6)的回歸結(jié)果也進(jìn)一步顯示,數(shù)字金融發(fā)展的三類子指標(biāo)都起到了糾正生產(chǎn)勞動(dòng)錯(cuò)配的作用。說明對(duì)于生產(chǎn)要素配置效率而言,數(shù)字金融各層面的發(fā)展都有著顯著的優(yōu)化作用。

        表5 數(shù)字金融分指數(shù)對(duì)生產(chǎn)要素配置效率的作用

        針對(duì)研發(fā)要素配置效率作用的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示??梢钥闯?,無論是對(duì)于研發(fā)資本還是研發(fā)勞動(dòng)的配置效率,僅數(shù)字金融使用深度變量dfsd 的回歸系數(shù)顯著為負(fù)(如列(2)和列(5)所示),表明僅數(shù)字金融使用深度在優(yōu)化研發(fā)要素配置方面起到了顯著作用,而數(shù)字金融覆蓋廣度dfgd 和普惠金融數(shù)字化程度dfhd 的影響在統(tǒng)計(jì)上并不顯著。同時(shí)考慮到極端異常值的影響,仿照上文進(jìn)行了中位數(shù)回歸,結(jié)果仍然顯示僅數(shù)字金融使用深度對(duì)研發(fā)要素配置效率有著顯著的影響,在此不再贅列。這也進(jìn)一步證明了研究假設(shè)2,實(shí)現(xiàn)研發(fā)要素的配置優(yōu)化更需要數(shù)字金融的深度發(fā)展。

        表6 數(shù)字金融分指數(shù)對(duì)研發(fā)要素配置效率的作用

        (四)地區(qū)異質(zhì)性分析

        為實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字金融對(duì)要素配置效率影響的地區(qū)異質(zhì)性,構(gòu)造計(jì)量模型(6)進(jìn)行分析:

        其中,東部地區(qū)虛擬變量D 取值為1,中西部地區(qū)取值為0。那么對(duì)于中西部地區(qū)而言,數(shù)字金融的影響系數(shù)為β,東部地區(qū)系數(shù)則為β+β。

        數(shù)字金融對(duì)生產(chǎn)要素配置效率的地區(qū)異質(zhì)性作用結(jié)果如表7所示。列(1)—(3)顯示,地區(qū)虛擬變量與數(shù)字金融覆蓋廣度、使用深度及數(shù)字化程度的交互項(xiàng)D×dfgd、D×dfhd、D×dfhd都顯著為負(fù),表明數(shù)字金融發(fā)展對(duì)生產(chǎn)資本配置效率的影響存在一定程度的地區(qū)異質(zhì)性,對(duì)東部地區(qū)的作用效果要強(qiáng)于中西部。同時(shí),表8報(bào)告了數(shù)字金融分指數(shù)對(duì)研發(fā)要素配置效率影響的地區(qū)異質(zhì)性??梢钥闯觯瑑H數(shù)字金融發(fā)展中的使用深度dfhd對(duì)研發(fā)要素配置效率存在顯著的作用,且地區(qū)虛擬變量與數(shù)字金融使用深度的交互項(xiàng)D×dfhd顯著為負(fù)。這與前文實(shí)證結(jié)果相同,對(duì)于生產(chǎn)要素而言,數(shù)字金融發(fā)展的三個(gè)層面都有顯著的配置優(yōu)化作用,而對(duì)于研發(fā)要素,僅數(shù)字金融的使用深度有著顯著的配置優(yōu)化作用。其作用的地區(qū)差異也與預(yù)期一致:一方面,東部地區(qū)存在著地理區(qū)位上的沿海優(yōu)勢,更容易接入海外市場,使數(shù)字金融有更廣的應(yīng)用空間和機(jī)會(huì),同時(shí)從海外市場獲得的新技術(shù)和理念也更容易與數(shù)字金融產(chǎn)生進(jìn)一步的融合。另一方面,東部地區(qū)無論是數(shù)字金融賴以發(fā)揮作用所需要的人力資本結(jié)構(gòu),還是數(shù)字信息硬件設(shè)施都要好于中西部地區(qū),也就更容易與東部地區(qū)產(chǎn)生強(qiáng)化作用。

        表7 數(shù)字金融對(duì)生產(chǎn)要素配置效率影響的地區(qū)異質(zhì)性

        表8 數(shù)字金融對(duì)研發(fā)要素配置效率影響的地區(qū)異質(zhì)性

        五、結(jié)論與啟示

        要素錯(cuò)配問題嚴(yán)重制約著我國TFP的提高,伴隨著數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展,數(shù)字金融也應(yīng)運(yùn)而生。那么數(shù)字技術(shù)在緩解信息不對(duì)稱、降低交易成本等方面的優(yōu)勢,能否使得數(shù)字金融實(shí)現(xiàn)要素配置優(yōu)化的功能,本文利用省級(jí)面板數(shù)據(jù)對(duì)這一問題展開了實(shí)證檢驗(yàn),研究結(jié)論表明:第一,基于TFP增長二分法,對(duì)1993—2019年的生產(chǎn)要素錯(cuò)配程度和研發(fā)要素錯(cuò)配程度的測算顯示,盡管生產(chǎn)要素錯(cuò)配程度近年來出現(xiàn)了快速的反彈趨勢,但是研發(fā)要素錯(cuò)配要比生產(chǎn)要素錯(cuò)配嚴(yán)重很多。第二,無論是生產(chǎn)要素還是研發(fā)要素,數(shù)字金融都有著顯著的配置優(yōu)化作用,而且要素錯(cuò)配程度越嚴(yán)重的地方,數(shù)字金融的要素配置優(yōu)化作用越明顯,并且這樣的配置優(yōu)化作用會(huì)隨著數(shù)字金融自身的發(fā)展,呈現(xiàn)出逐漸增強(qiáng)的作用。第三,分層面看,無論是數(shù)字金融的廣度、深度,還是數(shù)字化程度都對(duì)生產(chǎn)要素配置有著顯著優(yōu)化作用,而僅數(shù)字金融深度對(duì)研發(fā)要素有著顯著優(yōu)化作用。同時(shí),分地區(qū)看,數(shù)字金融對(duì)生產(chǎn)和研發(fā)要素配置的優(yōu)化作用,東部地區(qū)都要強(qiáng)于中西部地區(qū)。

        本文研究結(jié)論相應(yīng)的啟示為:第一,在未來的供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革中,除了要加快生產(chǎn)要素流動(dòng)、遏制錯(cuò)配加重趨勢外,更要大力消除研發(fā)要素錯(cuò)配問題。第二,在肯定我國數(shù)字金融發(fā)展的重要作用的同時(shí),也應(yīng)繼續(xù)深化數(shù)字技術(shù)與金融的廣泛且深度的融合。同時(shí),對(duì)于那些要素錯(cuò)配程度相對(duì)嚴(yán)重的地方,更應(yīng)加快數(shù)字金融的發(fā)展。第三,為加快糾正研發(fā)要素錯(cuò)配問題,在繼續(xù)強(qiáng)化數(shù)字金融發(fā)展深度的同時(shí),也要進(jìn)一步發(fā)揮數(shù)字金融廣度和數(shù)字化程度的作用。并且也要在充分發(fā)揮東部地區(qū)優(yōu)質(zhì)軟硬件設(shè)施的同時(shí),進(jìn)一步加快中西部地區(qū)的配套設(shè)施及數(shù)字金融的發(fā)展。

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