李林漢，宋瑞龍

（1.中央民族大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 100081；2.河北金融學(xué)院 河北省科技金融重點(diǎn)實(shí)施室，河北 保定 071051）

隨著我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展總體形勢(shì)逐步進(jìn)入常態(tài)化，發(fā)展階段從高速增長轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展。2017年12月的中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議上，提出今后的發(fā)展思路，經(jīng)濟(jì)宏觀政策制定的根本要求就是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展事關(guān)我國社會(huì)主義現(xiàn)代化建設(shè)全局，既體現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展量的提升，也展現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變，是實(shí)現(xiàn)我國各民族共同富裕的重要步驟。隨著近年來我國政府相繼出臺(tái)各項(xiàng)政策法規(guī)，為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供良好條件，經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量逐年提升。但是，由于我國地域廣闊，不同地區(qū)的發(fā)展程度還存在明顯差異。金融創(chuàng)新為各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)提供金融支持和資金保障，為科技創(chuàng)新提供支持，科技作為第一生產(chǎn)力，也會(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。反過來，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展也會(huì)促進(jìn)金融創(chuàng)新，從而產(chǎn)生雙向協(xié)同效應(yīng)。金融創(chuàng)新為解決區(qū)域的發(fā)展不均衡問題提供了一條可能的道路。

基于此，本文運(yùn)用2011—2020年我國31個(gè)省、自治區(qū)、直轄市（不含港澳臺(tái)地區(qū)）的平衡面板數(shù)據(jù)，首先采用主成分分析法生成區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平指標(biāo)，然后使用面板回歸模型，分析不同區(qū)域之間金融創(chuàng)新對(duì)于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的影響，探討金融創(chuàng)新如何在不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展區(qū)域更為有效地配置資金，為地區(qū)之間的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供對(duì)策建議。

一、文獻(xiàn)綜述與理論假設(shè)

（一）文獻(xiàn)綜述

多數(shù)學(xué)者認(rèn)為金融創(chuàng)新的概念是由熊彼特[1]提出的，是指增加新的金融工具和變更現(xiàn)有的金融體制，從而獲取現(xiàn)有的金融體制和工具無法取得的潛在利益，是一個(gè)為了經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展的過程。關(guān)于金融創(chuàng)新影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的研究始于金融創(chuàng)新影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的研究，大部分學(xué)者的觀點(diǎn)認(rèn)為金融創(chuàng)新能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，F(xiàn)ranklin等構(gòu)建了包括金融創(chuàng)新的一般均衡模型，發(fā)現(xiàn)當(dāng)賣空行為被禁止的時(shí)候，金融創(chuàng)新可以促進(jìn)企業(yè)的發(fā)展[2]。Nachman等認(rèn)為在市場均衡情況下，金融創(chuàng)新可以完善市場功能并且分散個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)[3]。Houston等研究了69個(gè)國家的近2 400家銀行樣本，認(rèn)為更強(qiáng)的債權(quán)與更高的增長有關(guān)，金融創(chuàng)新意味著更多的信息共享，也會(huì)導(dǎo)致更高的銀行盈利能力以及更高的經(jīng)濟(jì)增長可能性[4]。Michalopoulos等研究表明，金融創(chuàng)新對(duì)企業(yè)科技進(jìn)步可以起到促進(jìn)作用，從而推動(dòng)企業(yè)發(fā)展進(jìn)而達(dá)到社會(huì)財(cái)富增加的目的[5]。但是也有部分學(xué)者認(rèn)為金融創(chuàng)新會(huì)抑制經(jīng)濟(jì)發(fā)展，Diamond等認(rèn)為金融創(chuàng)新能夠加快資金的流動(dòng)性，改進(jìn)經(jīng)濟(jì)效率，但是流動(dòng)性也加大了銀行擠兌的可能性，會(huì)帶來金融危機(jī)隱患[6]。Rajan等認(rèn)為金融創(chuàng)新活動(dòng)會(huì)降低審查債務(wù)人資格的認(rèn)真程度，這種降低會(huì)導(dǎo)致違約率上升，為經(jīng)濟(jì)增長帶來金融風(fēng)險(xiǎn)[7]。李向軍等認(rèn)為金融創(chuàng)新具有雙刃劍的效應(yīng)，如果金融創(chuàng)新只是為了增加貨幣投機(jī)的需求，而沒有真實(shí)投資的發(fā)生，那么金融創(chuàng)新將會(huì)導(dǎo)致金融不穩(wěn)定[8]。蔣瑞波等在總結(jié)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，認(rèn)為我國的金融創(chuàng)新水平尚不足以有效地促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長[9]。

部分學(xué)者認(rèn)為金融創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長之間不是簡單的線性關(guān)系，存在著非線性、動(dòng)態(tài)的變化關(guān)系，周佰成等使用PMG方法，研究了金融創(chuàng)新對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的長期和短期動(dòng)態(tài)影響關(guān)系，得出結(jié)論：政策制定者應(yīng)制定各項(xiàng)長期和短期經(jīng)濟(jì)調(diào)控政策，更好應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的波動(dòng)，避免大規(guī)模的金融危機(jī)[10]。胡文濤等從商業(yè)銀行金融創(chuàng)新的角度出發(fā)，研究了金融創(chuàng)新對(duì)于盈利能力的作用，結(jié)論表明：以風(fēng)險(xiǎn)承受能力為門限變量，金融創(chuàng)新對(duì)于盈利存在門限效應(yīng)，當(dāng)?shù)陀陂T限值時(shí)，金融創(chuàng)新就會(huì)對(duì)盈利產(chǎn)生抑制[11]。也有學(xué)者認(rèn)為金融創(chuàng)新要基于技術(shù)創(chuàng)新才能對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生促進(jìn)作用，否則會(huì)產(chǎn)生資金空轉(zhuǎn)，金融虛擬化過重的現(xiàn)象[12-13]。

近年來，關(guān)于金融創(chuàng)新影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的研究盛行，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵包括質(zhì)量第一、效益優(yōu)先，提高全要素生產(chǎn)率，最主要的就是要以人為本，滿足人民日益增長的美好生活需要。林毅夫等從新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度出發(fā)，分析現(xiàn)階段我國金融體系的根本問題在于結(jié)構(gòu)性矛盾，并且概括了我國金融體系三個(gè)層次的七個(gè)金融結(jié)構(gòu)矛盾，以經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展與債權(quán)融資和股權(quán)融資的結(jié)構(gòu)矛盾為主，分析了金融創(chuàng)新對(duì)于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的作用缺陷以及著重點(diǎn)，提出深化金融供給側(cè)改革，避免金融脫實(shí)向虛，尊重市場規(guī)律，因地制宜落實(shí)相關(guān)政策[14]。趙濤等從城市層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展考慮，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為金融創(chuàng)新的重要表現(xiàn)形式，認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過加強(qiáng)創(chuàng)業(yè)活躍度賦能經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，而且這種效應(yīng)存在空間溢出的影響效應(yīng)以及非線性遞增的邊際效應(yīng)[15]。張超等認(rèn)為金融創(chuàng)新可以通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，金融創(chuàng)新支持經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵是金融結(jié)構(gòu)的改革優(yōu)化，以及金融機(jī)構(gòu)的逐步完善[16]。宇超逸等運(yùn)用門檻模型、中介效應(yīng)模型，實(shí)證檢驗(yàn)了金融創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響效應(yīng)，結(jié)果表明金融要與實(shí)體經(jīng)濟(jì)匹配才能起到促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的效應(yīng)[17]。

縱觀上述的文獻(xiàn)研究，目前學(xué)者們大多都是從企業(yè)層面、銀行層面、國家層面探究金融創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，而對(duì)于我國各個(gè)地區(qū)的分樣本研究還較少。單純的從宏觀層次進(jìn)行研究則忽略了我國地區(qū)之間差異大、地理?xiàng)l件不一致的問題。所以本文基于運(yùn)用主成分分析法得到的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)，將全國31個(gè)省份劃分為發(fā)達(dá)地區(qū)、中等發(fā)達(dá)地區(qū)和不發(fā)達(dá)地區(qū)，使用面板回歸模型探析這三個(gè)分類地區(qū)金融創(chuàng)新對(duì)于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響。此外，考慮到經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的豐富內(nèi)涵，本文使用主成分分析法，從多指標(biāo)多方面的層次進(jìn)行衡量。

（二）研究理論與假設(shè)

首先，金融創(chuàng)新是傳統(tǒng)金融的補(bǔ)充，金融創(chuàng)新能夠利用好金融行業(yè)的中介性質(zhì)，更加迅速地構(gòu)建支持經(jīng)濟(jì)發(fā)展的金融平臺(tái)，加大資金流動(dòng)性，對(duì)接新項(xiàng)目，更好發(fā)揮出金融行業(yè)資源配置的效應(yīng)；其次，金融創(chuàng)新可以借助科技創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)，消除信息不對(duì)稱的問題，降低金融投資的風(fēng)險(xiǎn)，提高金融中介功能，創(chuàng)造出效率更高的資金配置方式和識(shí)別模型；第三，金融創(chuàng)新可以適當(dāng)降低金融代理的擔(dān)保成本，使投資周期較長、風(fēng)險(xiǎn)較大的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)更易獲得資金配置，進(jìn)一步完善市場機(jī)制，為企業(yè)創(chuàng)造更多資金配置。金融創(chuàng)新能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展也會(huì)對(duì)金融創(chuàng)新產(chǎn)生正向的影響效應(yīng)，二者協(xié)同發(fā)展。經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平越高的地方，其金融產(chǎn)業(yè)以及金融創(chuàng)新的發(fā)展也相應(yīng)越高，這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展完備，高新技術(shù)發(fā)展位于全國前列，人力資源也較充沛，這些因素都能促使金融創(chuàng)新發(fā)揮好經(jīng)濟(jì)促進(jìn)效應(yīng)。經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展中等發(fā)達(dá)地區(qū)和不發(fā)達(dá)地區(qū)大多位于中西部，國家也相繼推出了西部大開發(fā)等戰(zhàn)略，積極為這些地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展助力，從引進(jìn)人才到投入資金再到點(diǎn)對(duì)點(diǎn)支援，多管齊下，都對(duì)金融創(chuàng)新的落實(shí)以及經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展起到促進(jìn)作用。因此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：金融創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的發(fā)達(dá)地區(qū)具有顯著的正向影響效應(yīng)。

假設(shè)2：金融創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的中等發(fā)達(dá)地區(qū)具有顯著的正向影響效應(yīng)。

假設(shè)3：金融創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的不發(fā)達(dá)地區(qū)具有顯著的正向影響效應(yīng)。

假設(shè)4：金融創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展程度不同的地區(qū)的促進(jìn)效應(yīng)存在顯著差異性。

二、研究設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)選取

（一）模型建立

為了檢驗(yàn)金融創(chuàng)新對(duì)于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的地區(qū)異質(zhì)性，也考慮到上期的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展可能會(huì)影響到當(dāng)期的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，本文建立如下的帶有滯后一期被解釋變量的動(dòng)態(tài)面板模型：

在上式中，gzl為被解釋變量經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平，jrcx表示地區(qū)金融創(chuàng)新水平，i代表地區(qū)，t代表時(shí)間，X為本文的控制變量，μi用來控制各個(gè)省份不受時(shí)間變化的因素，即固定效應(yīng)，εit為誤差擾動(dòng)項(xiàng)。選用面板回歸方法對(duì)模型（1）進(jìn)行估計(jì)，該方法可有效避免可能存在的內(nèi)生性問題以及短面板數(shù)據(jù)的局限性問題。

（二）數(shù)據(jù)選取

1.被解釋變量

經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平（gzl）：關(guān)于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，學(xué)者們使用了眾多相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行衡量，期盼為后續(xù)研究提供更豐富的信息，增加研究的可信性和科學(xué)性。經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展應(yīng)該是生產(chǎn)要素消耗少、資源配置效率高、資源環(huán)境破壞低、經(jīng)濟(jì)發(fā)展效益好的體現(xiàn)。基于上述考慮，本文借鑒已有文獻(xiàn)[18-19]的方法，選用主成分分析法從經(jīng)濟(jì)的高效性、穩(wěn)定性、結(jié)構(gòu)性、低耗性和創(chuàng)新性五個(gè)層面進(jìn)行經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的衡量，具體指標(biāo)與衡量方式如表1所示。

表1 經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)集

收集到上述數(shù)據(jù)以后，首先對(duì)于負(fù)向數(shù)據(jù)進(jìn)行取倒數(shù)處理，正向數(shù)據(jù)保持不變；為了消除量綱上的影響，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，三級(jí)指標(biāo)做平均加權(quán)處理形成二級(jí)指標(biāo)；運(yùn)用主成分分析法得到最后的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)。將2020年各省份經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展數(shù)據(jù)的二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析的過程展示，首先利用SPSS進(jìn)行降維分析，表2表明第一和第二主成分的貢獻(xiàn)率已達(dá)到85%以上，因此選用第一和第二主成分作為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)。

表2 主成分分析結(jié)果

表3展示了第一主成分和第二主成分對(duì)應(yīng)的變量系數(shù)，可得兩個(gè)主成分與各個(gè)變量之間的關(guān)系樹如下：

表3 第一主成分和第二主成分的變量系數(shù)

其中 f1、f2分別表示第一主成分、第二主成分，x1、x2、x3、x4、x5分別表示標(biāo)準(zhǔn)化以后的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的二級(jí)指標(biāo)。由于主成分分析需要將各個(gè)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，綜合指標(biāo)無量綱，因此僅衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平并無實(shí)際意義。

結(jié)合表2和表3，2020年各省份經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平指標(biāo)計(jì)算公式如下：

代入數(shù)據(jù)便可得2020年各省份經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平指標(biāo)，以此類推，將2011—2020年各省份經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平全部測(cè)算出來。

2.核心解釋變量

金融創(chuàng)新水平（jrcx）是一個(gè)多維度的動(dòng)態(tài)的變化過程，參考李叢文，從金融中介服務(wù)經(jīng)濟(jì)的方面出發(fā)，選擇銀行信貸增長率進(jìn)行衡量[12]；參考劉超等，從金融業(yè)發(fā)展、支付方式創(chuàng)新、融資方式創(chuàng)新等方面進(jìn)行綜合考慮，采用混合指標(biāo)法進(jìn)行衡量[20]；參考李林漢等，從投入產(chǎn)出的角度采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法進(jìn)行衡量[21]。相較于以前的文獻(xiàn)做法，本文采用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)[22]進(jìn)行金融創(chuàng)新衡量。該指數(shù)由北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心和螞蟻集團(tuán)研究院共同研究，結(jié)合了數(shù)字金融發(fā)展的新形勢(shì)和新特征，包含了支付、保險(xiǎn)、貨幣基金以及信用服務(wù)等各個(gè)表現(xiàn)方面，兼顧縱向和橫向可比性，體現(xiàn)了數(shù)字金融服務(wù)的多層次和多元化，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行計(jì)算，數(shù)據(jù)更具有科學(xué)性和可信性，能較好地反映金融創(chuàng)新的水平。

3.控制變量

為全面考察金融創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的區(qū)域差異性影響，本文從政府、經(jīng)濟(jì)、交通、通信等方面選取相關(guān)變量作為控制變量。具體計(jì)算公式以及符號(hào)匯總?cè)绫?所示。

表4 控制變量定義

4.數(shù)據(jù)來源與樣本年限

鑒于研究的必要性和數(shù)據(jù)的可得性，本文選用我國31個(gè)省份2011—2020年平衡面板數(shù)據(jù)作為樣本，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》，各省份的年度統(tǒng)計(jì)公報(bào)、統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)以及wind數(shù)據(jù)庫，部分缺失數(shù)據(jù)采用線性插值進(jìn)行計(jì)算得到，各個(gè)變量的描述性統(tǒng)計(jì)情況見表5。

表5 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

三、實(shí)證分析

（一）劃分區(qū)域

常見的區(qū)域劃分分為以下三種：第一種按照全國區(qū)域位置進(jìn)行東中西部的劃分；第二種使用聚類分析進(jìn)行劃分；第三種按照平均值進(jìn)行排名。第一種方法比較常見，但是本文討論的是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的異質(zhì)性問題，單純地按照區(qū)域位置劃分并不一定準(zhǔn)確。第二種方法也較多見，但是會(huì)產(chǎn)生研究區(qū)域樣本過少或者過多的情形，不利于問題的研究。因此，本文按照樣本年限的平均值進(jìn)行劃分，首先將各地按照年限進(jìn)行平均值的計(jì)算，然后按照從小到大進(jìn)行排名，取第1名到第10名為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展發(fā)達(dá)地區(qū)，包括北京、上海、廣東、天津、海南、浙江、江蘇、遼寧、陜西、湖北；取第11名到第20名為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展中等發(fā)達(dá)地區(qū)，包括重慶、甘肅、黑龍江、湖南、吉林、山東、四川、福建、西藏、安徽；取第21名到第31名為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展不發(fā)達(dá)地區(qū)，包括貴州、山西、云南、新疆、廣西、青海、內(nèi)蒙古、河北、河南、寧夏、江西。

（二）實(shí)證分析

首先進(jìn)行混合回歸，結(jié)果如表6所示。通過分析回歸結(jié)果可知，混合回歸的結(jié)果整體較好，R2均超過了50%，而且金融創(chuàng)新在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的不同地區(qū)回歸系數(shù)均為正，除中等發(fā)達(dá)地區(qū)以外，其他地區(qū)的金融創(chuàng)新變量均通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，說明金融創(chuàng)新顯著促進(jìn)了各地的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

表6 混合回歸結(jié)果

表7為F檢驗(yàn)的結(jié)果，鑒別是否可以建立固定效應(yīng)模型，而原假設(shè)為混合效應(yīng)模型。根據(jù)表7可以看出，除經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展中等發(fā)達(dá)地區(qū)接受原假設(shè)以外，其他地區(qū)與全國均拒絕原假設(shè)。

表7 F檢驗(yàn)結(jié)果

表8為LM檢驗(yàn)結(jié)果，鑒別是否可以建立隨機(jī)效應(yīng)模型，而原假設(shè)為混合效應(yīng)模型。通過表8可以看出，除經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展中等發(fā)達(dá)地區(qū)接受原假設(shè)以外，其他地區(qū)與全國均拒絕原假設(shè)。

表8 LM檢驗(yàn)結(jié)果

表9為Hausman檢驗(yàn)的結(jié)果，由于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展中等發(fā)達(dá)地區(qū)建立的是混合效應(yīng)模型，所以表9只有發(fā)達(dá)地區(qū)、不發(fā)達(dá)地區(qū)及全國的Hausman檢驗(yàn)結(jié)果，鑒別是否可以建立面板固定效應(yīng)模型，而原假設(shè)為面板隨機(jī)效應(yīng)模型。據(jù)表9結(jié)果可以看出，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展發(fā)達(dá)地區(qū)與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展不發(fā)達(dá)地區(qū)接受原假設(shè)，而全國拒絕原假設(shè)。

表9 Hausman檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)表7至表9的模型選擇結(jié)果，表10為全國樣本數(shù)據(jù)按照個(gè)體固定效應(yīng)、時(shí)間固定效應(yīng)和雙向固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果。表10的結(jié)果顯示，個(gè)體固定效應(yīng)的擬合度最優(yōu)，且變量顯著的個(gè)數(shù)也多于其他兩個(gè)模型，因此本部分的解釋針對(duì)個(gè)體固定效應(yīng)進(jìn)行。從結(jié)果來看，全國層面的金融創(chuàng)新系數(shù)為正，且通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，說明從全國整體來說，金融創(chuàng)新對(duì)于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有較為顯著的正向促進(jìn)效應(yīng)，且金融創(chuàng)新程度增加1%，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平增加0.05%。從控制變量來看，政府干預(yù)、城鎮(zhèn)化水平與通信水平對(duì)于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展也具有顯著的正向促進(jìn)效應(yīng)；而對(duì)外開放程度卻具有顯著的負(fù)向抑制效應(yīng)，這可能是由于對(duì)外開放的技術(shù)轉(zhuǎn)移效應(yīng)低于資源利用效應(yīng)；其他控制變量的系數(shù)均不顯著。

表10 全國樣本的時(shí)間、個(gè)體和雙向固定效應(yīng)回歸結(jié)果

根據(jù)表7至表9的模型選擇結(jié)果，表11為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展不發(fā)達(dá)地區(qū)的隨機(jī)效應(yīng)回歸結(jié)果、經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展中等發(fā)達(dá)地區(qū)的混合回歸結(jié)果、經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展發(fā)達(dá)地區(qū)的隨機(jī)效應(yīng)回歸結(jié)果。從結(jié)果可以看出，金融創(chuàng)新在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展不發(fā)達(dá)地區(qū)的回歸系數(shù)為正，且通過了1%的顯著性檢驗(yàn)；在中等發(fā)達(dá)地區(qū)的回歸系數(shù)為正，但是沒有通過顯著性檢驗(yàn)；在發(fā)達(dá)地區(qū)的回歸系數(shù)為正，且通過了10%的顯著性檢驗(yàn)。這些說明金融創(chuàng)新確實(shí)對(duì)于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的不同區(qū)域具有不同的促進(jìn)效應(yīng)，金融創(chuàng)新程度增加1%，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平在不發(fā)達(dá)地區(qū)、中等發(fā)達(dá)地區(qū)和發(fā)達(dá)地區(qū)分別增加0.06%、0.02%和0.03%，驗(yàn)證了前文的假設(shè)。

表11 不同地區(qū)面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了對(duì)模型的可靠性進(jìn)行判定，本部分進(jìn)行模型穩(wěn)健性檢驗(yàn)。采用替換被解釋變量和增加解釋變量的方法。

1）經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展作為綜合動(dòng)態(tài)的經(jīng)濟(jì)學(xué)概念，衡量方法眾多，除了本文提到的綜合指標(biāo)主成分分析法以外，全要素生產(chǎn)率的測(cè)算也是一種方法，因此本文借鑒賈洪文等[23]的方法，運(yùn)用包括期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的綠色全要素生產(chǎn)率來表示本文的被解釋變量，綠色全要素生產(chǎn)率的計(jì)算方法選用非角度和非徑向的超效率SBM（Slack Based Model）模型，SBM模型表達(dá)式如下：

上式中，N個(gè)決策主體的投入為n種，設(shè)為X，期望產(chǎn)出為m種，設(shè)為Ym，非期望產(chǎn)出為k種，設(shè)為Yk，投入產(chǎn)出指標(biāo)此處不再贅述。S-代表投入指標(biāo)的松弛變量；Sm代表期望產(chǎn)出指標(biāo)的松弛變量；Sk表示非期望產(chǎn)出指標(biāo)的松弛變量，ρ表示綠色全要素生產(chǎn)效率值，即本文的被解釋變量。最后進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果見表12。通過實(shí)證可以得出，金融創(chuàng)新依然促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，而且此種促進(jìn)存在地區(qū)差異，經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)地區(qū)的促進(jìn)程度最大，與前文的假設(shè)保持一致，說明本文的實(shí)證結(jié)果是基本穩(wěn)健的。

表12 替換被解釋變量的穩(wěn)健性實(shí)證檢驗(yàn)

2）創(chuàng)業(yè)作為激發(fā)市場競爭效應(yīng)的重要手段，可以通過提升產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新和技術(shù)水平來提升產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)生產(chǎn)率，進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。因此，本文將地區(qū)創(chuàng)業(yè)水平加入到模型中，控制金融創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域性影響，借鑒王勇等[24]的做法，選用如下公式進(jìn)行創(chuàng)業(yè)水平的測(cè)度：

其中 chuangyei為第 i年各地的區(qū)域創(chuàng)業(yè)水平，表示各地每萬人城鎮(zhèn)就業(yè)人員數(shù)所擁有的連續(xù)三年累計(jì)私營企業(yè)數(shù)量。PEk表示在第k年區(qū)域的私營企業(yè)數(shù)。此處的加和衡量的是以當(dāng)年為基準(zhǔn)，過去三年的累計(jì)私營企業(yè)數(shù)，Li表示第i年各地的區(qū)域城鎮(zhèn)就業(yè)人員數(shù)。實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果見表13。從表13可以看出，增加解釋變量以后，金融創(chuàng)新依然促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，而且此種促進(jìn)存在地區(qū)差異，經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)地區(qū)的促進(jìn)程度最大，與前文的假設(shè)保持一致。再次說明本文的實(shí)證結(jié)果是基本穩(wěn)健的。

表13 增加解釋變量的穩(wěn)健性實(shí)證檢驗(yàn)

四、結(jié)論與建議

本文運(yùn)用面板回歸模型對(duì)我國31個(gè)省份的2011—2020年的平衡面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，首先用主成分分析法合成了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，然后將經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)行區(qū)域劃分，劃分為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的發(fā)達(dá)地區(qū)、中等發(fā)達(dá)地區(qū)和不發(fā)達(dá)地區(qū)，運(yùn)用面板數(shù)據(jù)回歸模型進(jìn)行實(shí)證分析，探究了金融創(chuàng)新對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的差異性影響，得出以下結(jié)論：第一，在全國范圍內(nèi)，金融創(chuàng)新促進(jìn)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。第二，在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展不同的地區(qū)，金融創(chuàng)新均促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。第三，金融創(chuàng)新促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展存在地區(qū)差異，具體表現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展不發(fā)達(dá)地區(qū)的金融創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)最大，而在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展發(fā)達(dá)地區(qū)的金融創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)最小。這可能是因?yàn)?，在?jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的發(fā)達(dá)地區(qū)，資金已經(jīng)有了相當(dāng)?shù)姆e累，正處于邊際效應(yīng)遞減的區(qū)間，金融創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)小，而不發(fā)達(dá)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)還不夠強(qiáng)，各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)處于爬坡期，前期積累小，故而金融創(chuàng)新具有的資金配置功能能夠發(fā)揮更大的作用。

根據(jù)研究結(jié)果，提出如下建議：第一，從實(shí)證分析來看，金融創(chuàng)新對(duì)各地的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展起到了積極的促進(jìn)效應(yīng)，因此，各地要繼續(xù)加大金融創(chuàng)新的力度，增加研發(fā)力度，引進(jìn)更多人才，調(diào)整和優(yōu)化金融創(chuàng)新發(fā)展政策，為發(fā)揮金融創(chuàng)新的資源配置效應(yīng)助力。第二，對(duì)于金融創(chuàng)新的區(qū)域性差異，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展不發(fā)達(dá)地區(qū)應(yīng)該充分利用政策優(yōu)勢(shì)，加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，培養(yǎng)高技術(shù)人才，發(fā)揮好金融創(chuàng)新的紅利效應(yīng)，縮小與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展發(fā)達(dá)地區(qū)的差異，同時(shí)也要注意學(xué)習(xí)發(fā)達(dá)地區(qū)的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，避免走入誤區(qū)。第三，積極關(guān)注金融創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)的同時(shí)，也要看到金融創(chuàng)新的負(fù)面案例。各地要對(duì)金融創(chuàng)新掌握好監(jiān)管度，在放權(quán)發(fā)展的同時(shí)，也要積極了解市場形勢(shì)，推出相應(yīng)的監(jiān)管政策，盡力縮短政策時(shí)效性的滯后度，從而更好地推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。