技术创新与金融集聚对产业结构升级的影响分析

（安徽建筑大学 经济与管理学院，安徽合肥230601）

引言

改革开放以来，我国经济高速增长，产业结构也从以第二产业为主导逐渐向第三产业转化，但其发展进程明显滞后于经济发展。产业结构低级和不合理必然会影响经济高质量发展，为实现经济持续稳定增长，调整产业结构，使产业结构高级化成为中国当前新常态下经济发展所面临的重要问题之一[1]。“十三五”规划明确提出保持经济增长、转变经济发展方式、调整优化产业结构、推动创新驱动发展、加快农业现代化步伐等十大目标，其中“保增长”、“促创新”、“调结构”被放在靠前的位置[2]。然而在产业结构升级和发展的过程中需要外界环境的支持，对科技创新和金融发展有着特殊的需求。如今，金融产业的集聚发展已成为一种国际趋势，是区域经济增长的重要驱动力，对产业结构升级有显著的影响；科学技术作为第一生产力，其技术创新为传统产业改造和新兴产业发展不断提供技术支持，是产业结构升级的关键。金融资源和技术创新作为现代经济发展的主要部分，两者在产业结构调整与优化的过程中发挥着基础性的作用。但是长期以来，中国金融发展和技术创新并没有被深度融合，关注更多的是技术创新本身以及金融自身的发展，忽视了金融集聚在技术创新的环境下对产业结构的优化和升级的影响。因此，为满足实体经济发展的现实需要，研究技术创新和金融集聚对产业结构升级的影响，对适应经济新常态、实现中国高质量发展有着重要的现实意义和参考价值。

国内目前对于技术创新、金融集聚和产业结构升级的研究主要在以下两个方面：（1）技术创新对产业结构升级影响的研究。杨丹萍和杨丽华在研究产业结构影响因素中得出技术进步是产业结构的主要驱动力，对产业结构升级起着积极的推动作用[3]。叶堂林和毛若冲运用耦合调度模型分析京津冀地区科技创新与产业结构升级，结果得出两系统的耦合总体处于不同的稳定发展阶段且具有明显的地域特征[4]。王桂月通过SVAR模型实证分析发现我国科技创新与产业结构升级之间存在格兰杰因果关系，科技创新对产业转型升级有积极的贡献率[5]。周柯通过面板数据运用分位数回归分析发现科技创新对产业结构升级的影响大小受产业发展阶段的影响，且各地区之间的影响存在差异[6]。（2）金融集聚对产业结构升级影响的研究。李福祥运用个体固定效应模型分析2011-2015年我国省级面板数据，认为金融集聚能够有效的促进我国中、东、西部地区的产业结构升级[7]。王文静测度了我国2004-2016年的金融集聚水平，通过个体固定效应模型分析得出金融集聚与产业结构升级二者之间存在长期的均衡关系[8]。于斌通过2008-2012年中国285个地级及以上城市的统计数据分析得出金融集聚对中国各地区的产业结构升级存在显著的空间递出效应和促进效应[9]。王亚南利用面板模型分析长三角26个城市金融集聚对产业结构优化的影响发现金融人才集聚和金融资本集聚在产业结构优化的不同阶段影响作用是不同的[10]。

综合以往文献来看，国内学者虽从不同角度，运用多种方法对技术创新、金融集聚与产业结构升级的关系进行研究，但是大多数主要针对技术创新、金融集聚和产业结构升级两两之间的关系研究，而将三者纳入统一框架下研究的文献相对较少。金融集聚和技术创新统筹考虑的情况下对产业结构升级的影响程度值得去探讨。因此，本文在此背景下，基于我国2003-2017年31个省域的面板数据，通过计量模型实证分析金融集聚和技术创新对产业结构升级的影响。

1.变量选取和模型设定

1.1 变量选择

（1）被解释变量

本文将产业结构升级作为被解释变量，指标测度参考杨志安（2019）的做法，用产业结构升级指数（ITU）来反映产业结构升级水平，具体测度方式为：；其中,qi为第i产业占地区生产总值比重。产业结构升级指数ITU值越大，说明产业结构升级的水平越高，此阶段市场资源配置效率和产能利用率都明显提高；反之，则说明产业结构升级水平低，产业机构不合理，资源没有被充分利用。

（2）解释变量

技术创新（TI）指标国内大部分学者一般采用科研经费支出、全要素生产率和发明专利总数来衡量。为反映技术创新的实际能力，本文采用我国每年各地区R&D经费支出与GDP的比值来衡量技术创新水平。

金融集聚（LQ）采用能够反映金融产业集聚水平的区位熵。金融区位熵指标选取明确，计算方法简单，也是学术界普遍接受的，其计算指标为：

（3）技术创新和金融集聚的交互项（TI×LQ），为分析金融集聚在技术创新的环境下对产业结构升级的影响，采用技术创新和金融集聚指标的乘积来衡量。若交互项前的系数为正，则表明技术创新能够加强对金融集聚对产业结构升级的影响，反之则表明技术创新会削弱金融集聚对产业结构升级的影响。

（4）控制变量

考虑到产业结构升级过程中除了核心的解释变量影响以外，还受到其他因素的影响，加入人力资本水平、政府调控程度、经济发展水平、物质资本投入四个控制变量使实证分析结果更完善。其中经济发展水平指标选用人均GDP来衡量，为减弱异方差的影响，对其进行自然对数化处理，记为LNPGDP。其余变量指标均为测算之后的值。具体测算设定见表1

表1 实证指标定义与度量

1.2 模型设定

基于本文中存在多个变量，有效分析金融集聚与技术创新对产业结构升级的影响，故采用多元回归模型，其一般设定形式为：

根据研究的目的，引入ITU为被解释变量，产业结构升级水平指标；TI和LQ为解释变量，分别为技术创新水平、金融集聚；TI×LQ为技术创新和金融集聚的交互项；HC、GOV、LNPGDP、IFA为控制变量，分别为人力资本水平、政府调控程度、经济发展水平和物质资本水平，即模型具体设定形式为：

其中IYUit表示i地区t年的产业结构升级水平，同理 TIit、LQit、TIit×LQit、HCit、GOVit、LNPGDPit、IFAit分别表示i地区t年的技术创新水平、金融集聚程度、技术创新和金融集聚的交互项、人力资本水平、政府调控程度、经济发展水平以及物质资本投入水平,μit为随机干扰项。

2.实证分析

2.1 数据来源

本文以产业结构升级为研究对象，分析技术创新和金融集聚对其影响，选取我国31个省2003-2017年的数据构建面板数据，各项变量指标数据均来源于国家统计局官网、《中国金融年鉴》以及各省统计年鉴。各变量指标的描述性统计见表2。

表2 描述性统计

2.2 实证检验与结果分析

2.2.1 单位根检验

由于选取的是面板数据，为避免出现伪回归，需对数据进行单位根检验。目前学术界对面板数据单位根检验常用的两种方法是LLC和IPS，前者主要针对同根情形，后者主要针对不同跟情形。通过以上两种方法对数据进行单位根检验，其检验结果如表3所示。在5%的显著性水平下，所有变量在一阶差分的条件下，都可以拒绝原假设，表明以上变量不存在单位根，序列是平稳的且均为同阶单整。

表3 单位根检验

2.2.2 协整检验

为进一步分析变量之间是否存在长期的稳定关系，对变量进行协整检验。面板协整检验方法主要有 Kao、Pedroni、Westerlund；本文选择 Kao检验和Pedroni检验通过stata15.1软件分别进行检验，结果如表4所示（以10%为显著性标准）。

从表4可以看出，变量在10%的显著性水平下通过了Kao检验。对于Pedroni检验，三项检验指标的P值均为0.0000，可以发现在1%的显著性水平下，变量通过了Pedroni检验。说明各变量通过了协整检验，且与被解释变量ITU存在长期的稳定关系。

表4 协整检验结果

2.2.3 模型检验以及回归结果分析

为研究技术创新和金融集聚对产业结构升级的影响，运用stata15.1软件对面板数据进行回归分析，采用固定效应和随机效应分别检验模型，经Hausman检验结果发现，模型（1）的P值为0.0046，模型（2）的 P 值为 0.0002，均拒绝原假设，说明更适合用固定效应模型进行参数估计，实证结果如表5所示。

表5 固定效应模型

从模型（1）的检验结果可以看出技术创新和金融集聚对产业结构升级的影响是非常显著的，且均为正相关。其中金融集聚对产业结构升级的促进程度更高，金融集聚水平每增加1%会使产业结构水平提高0.1154%，表明各地区金融产业一定程度上的集聚提高了区域服务水平，有利于企业投融资，从而推动产业结构升级。技术创新水平的提高有利于高新技术产业的发展，促进我国产业结构调整。与金融集聚相比，技术创新对产业结构升级促进程度偏低是因为中国在科技水平上虽有重大突破，但与发达国家相比还有待提高，且科研成果因市场和经费等原因未能全面的转入到第二和第三产业中，没有完全发挥技术创新对产业结构升级的促进作用。控制变量中，人力资本水平的提升对产业结构升级具有显著的正向效应，且在所有变量中系数最高。国家一直重视对人才的培养，教育水平的提高，人力资本水平的提升为科技创新不断提供资源，进一步提高了生产效率，使产业结构朝着有力的方向发展；政府调控程度前的系数为正但不显著，说明财政支出对产业结构升级作用不明显，具体原因需做进一步分析；经济发展水平的提升有利于产业结构升级，地区经济的发展加快了市场主体的运行，使得产业逐渐向服务经济类转型，从而促进产业发展和产业结构升级；物质资本水平对产业结构升级的作用效果是负的，由于我国当前的科学技术和经济发展仍处在初级阶段，资源投资方面发挥出的作用不明显，有时会对产业结构调整产生负影响。

从模型（2）来看，技术创新和金融集聚交互项的加入不会太大改变金融集聚、技术创新及其它变量对产业结构升级的影响，金融集聚和技术创新依旧能显著的促进产业结构升级。但是交互项前的系数为负，说明金融集聚在技术创新的影响下没有发挥对产业结构升级的助力作用，技术创新的加强削弱了金融集聚对产业结构升级的促进影响，这主要因为我国目前的高新技术没有全面的应用于金融发展中，且技术创新需足够的资金支持，加上技术创新和金融集聚的不协调发展一定程度上抑制了产业结构的升级，因此需加强技术创新和金融的融合，保证金融的发展不缺技术，技术的创新不缺资源。

2.2.4 稳健性检验

为保证上述实证结果的稳定性和可靠性，本文将模型（1）和模型（2）中的技术创新指标用各地区专利申请授权量与全国专利申请授权量的比值替换，然后进行稳健性检验。检验结果如表6所示，可以看出，各变量前的系数正负和显著性与前文实证结果几乎保持一致，由此表明本文设定的固定效应模型分析出的结果是稳定可靠的。

表6 稳健性检验

3.结论和建议

本文以中国2003-2017年31个省的技术创新、金融集聚和产业结构的面板数据为样本，通过固定效应模型进行实证分析，得出结论：技术创新水平的提升、金融集聚的增强对产业结构升级均具有显著的促进作用；技术创新和金融集聚的交互项对产业结构升级有显著的负影响；控制变量中，人力资本水平和经济发展水平对产业结构升级有显著的正向影响；物质资本水平对产业结构升级的影响不明显且为抑制作用；政府调控对产业结构升级的影响不显著。

基于以上结论，本文提出以下几点建议：

（1）在技术创新方面，政府应采取相应的措施提高技术创新水平。加大科研经费的投入，为科技型企业和研发机构提供充足的资源，对高新技术企业实施税收优惠政策，鼓励企业加大研发经费的支出；另外调整传统产业结构，提高传统产业自主创新能力；同时各地区注重对高层次人才的培养，优化人才结构，加强企业和高校间的合作，提高科研成果转化率，将研发成果有效的向市场转化，从而进一步促进产业结构升级。

（2）在金融集聚方面，提高金融产业集聚水平的同时，建设有特色的国内和区域金融中心，提升金融中心的辐射效应；在经济转型升级的背景下各地区要加快金融信息平台的建设，增强区域间的金融合作，因地制宜，建立多层次的金融中心，更好的发挥金融中心的集聚和辐射作用，促进经济增长；其次，改善金融市场环境，交通、通讯等各项金融基础设施的完善有保障，提升各地区自身的金融竞争力，引导金融产业集聚发展，进而推动产业结构升级。

（3）将技术创新和金融产业深度融合，使技术创新和金融发展共同作用于产业结构升级。其一，完善科技金融体系，为高风险、高回报、高科技含量的项目及高新技术产业发展提供充足的金融支持；其二，在政策和市场的引导下发展金融科技，利用云计算和大数据创建金融服务的高科技系统。银行可借助物联网、区块链、互联网等创新技术发展在线供应链金融，以此来转变传统的信贷模式；让技术创新和各类金融资源精准对接，更好地支持实体经济发展，助力产业结构升级。