金融结构优化、技术创新与区域经济增长

张长征 施梦雅

1（河海大学商学院，南京 211100） 2（江苏省 “世界水谷”与水生态文明协同创新中心，南京 211100） 3（河海大学产业经济研究所，南京 211100）

引 言

金融是实体经济的血脉，如何构建一个与实体经济相匹配的融资体系为企业技术创新服务从而实现创新驱动型经济增长，已经成为当前中国创新驱动发展下面临的重要问题（庄毓敏等，2020）[1]。然而，就现实情况而言，中国金融结构仍以银行体系为主导，金融体系供给侧仍存在效率不高、结构失衡、与实体经济转型不匹配等问题。2019年中央提出的金融供给侧结构性改革明确要求将金融体系结构调整优化作为重点，金融结构问题已经成为决定中国经济高质量发展和创新驱动发展目标能否成功实现的基础（张杰，2019）[2]。在中国经济发展动力从要素、投资驱动转为创新驱动的进程中，银行和金融市场哪一种制度安排更适合当前经济转型下企业技术创新的融资需求与发展需要，银行业内部先集中发展头部银行还是先优化大中小型机构布局，都成为金融结构优化过程中需要厘清的重要议题。

资本积累与技术进步的联系是决定经济增长的关键（Aghion 和 Howitt，1992）[3]，金融结构随着技术密集度的不断提升与经济增长呈现动态演进关系（张羽和赵晓梦，2018）[4]，因此技术创新可能是金融结构与经济增长的关键中介。当前中国制造业的创新模式仍以引进与模仿创新为主，原发性创新十分薄弱（俞立平等，2015）[5]，随着中国技术创新水平不断接近世界技术前沿，以引进与模仿创新推动技术进步与经济可持续增长的模式将不可持续，而自主创新的长周期、高风险、不确定性、资本密集等特征使得企业面临更大的融资缺口。为实现技术创新模式的成功转换，中国必须为技术创新尤其是自主创新提供匹配的金融支持。在此背景下，从融资结构优化和银行业结构优化的双重视角，研究金融结构对技术创新、区域经济增长的影响以及技术创新在金融结构优化与区域经济增长之间可能的中介作用，将有一定的理论价值与现实意义。

1 文献综述

金融结构优化主要有两种方式：（1）优化融资结构；（2）优化银行业结构。其中，优化融资结构是国内外学者的研究重点，融资结构是朝向银行主导还是市场主导才能更好地促进经济增长？一些学者如 Diamond（1984）[6]、 Stulz（2001）[7]等研究认为，“银行主导型”金融结构在集聚社会闲散资金、获取并处理企业信息、投资项目选择、克服信息不对称以及降低外部监管成本等方面更具优势。 然而，Greenwood 和 Smith（1997）[8]、Dreusu-ciftic 等（2017）[9]市场主导派则认为只有金融市场才能为企业提供更多、更高级的风险管理产品，支持企业开展分散化风险投资决策，市场信息披露制度也能降低外部监管成本和信息不对称问题。金融功能观和法律金融观的涌现模糊了银行主导和市场主导的分界线（Levein，1997；Rajan 和 Zingales，1998）[10，11]，认为经济增长的关键在于金融服务的质量和有效的法律体系，金融结构形式及划分无关紧要。针对以上金融结构优劣的争论，林毅夫等（2009）[12]提出了经济发展中的最优金融结构理论，认为一个经济体在一定发展阶段的要素禀赋结构，决定了这一阶段的最优产业结构，以及与阶段特征相匹配的金融服务特定需求，因而一国金融结构效率高低的有效评价标准是该国金融结构是否适配要素禀赋决定下的实体经济融资需求。学者们分别从理论和实证角度验证了中国 “存在”最优金融结构（张成思和刘贯春，2016；张志强，2019）[13，14]，只有当一国金融体系与最优金融结构距离不断缩小，即融资结构向最优金融结构靠近时，金融发展才会对经济增长起拉动作用。

目前对银行业结构的讨论，大多聚焦于银行业集中度对经济增长的影响。银行业集中度的高低与变化不仅反映了整个银行体系的市场结构和竞争程度，也反映了不同规模和层次的银行的重要性（林毅夫等，2003）[15]。垄断的银行业结构通过设定利率水平和信贷配给，能够有效减轻信贷过程中的逆向选择和道德风险，但也存在组织层级冗余、监管程序复杂、贷款审批流程长及交易成本较高等不利因素，其 “重资产、重抵押、重监管”的风险保守型特征难以满足中小、民营企业等技术创新主体的融资需求，垄断的银行结构所带来的福利损失可能超过它对经济增长的有利影响。降低银行集中度、促进不同层次银行机构之间的市场竞争成为当前促进中国银行体系对制造业自主创新能力提升的核心改革途径（张杰等，2017）[16]。 林毅夫和孙希芳 （2008）[17]基于最优银行业规模结构分析得出，中国现阶段下中小金融机构市场份额的上升对经济增长具有显著正向影响；戚湧和杨帆（2018）[18]研究发现中小银行比重增大能够显著带动区域创新能力。

技术创新有利于实体经济形成企业规模效应、行业集聚效应、产业乘数效应，从而推动实体经济增长（张林，2016）[19]，不同 “风险-收益” 特征的技术创新模式需对应不同的融资方式（林志帆和龙晓旋，2015）[20]。因此，技术创新的融资需求转换成为引导金融结构优化方向进而促进区域经济增长的重要影响因素。在融资结构选择上，发展中国家在经济发展初期阶段以劳动密集型产业为主，企业创新活动频次低、风险小，风险保守的银行体系即可满足企业在远离世界前沿的技术水平上开展模仿创新的融资需求；随着产业不断扩张、产业结构不断升级，企业技术创新风险和资本密集度越来越高，银行等金融中介优势趋减，需要风险偏好的金融市场来支持企业长周期、高风险的自主创新（叶德珠和曾繁清，2018）[21]。而在银行业内部，不同的银行业结构在信贷可得性、信贷成本、软硬信息处理和银企关系建立方面各具优势，竞争性银行结构更有利于低水平阶段的模仿创新，高水平阶段的自主创新则需要金融市场和大银行共同提供资金支持（王柄权等，2018）[22]。

现有研究对金融结构、技术创新和区域经济增长三者之间的相互关系开展了大量研究，但对当前中国经济发展阶段下，融资结构是向银行主导还是市场主导、银行业结构是促进大型银行垄断还是中小银行发展，才更促进技术创新与区域经济增长，却莫衷一是。从前文分析来看，金融结构优化主要通过两种途径作用于区域经济增长，（1）直接效应，即金融结构优化通过推动作为生产要素之一的金融资本实现有效转化与配置，从而直接促进经济增长；（2）间接效应，即金融结构优化通过满足创新驱动下实体经济技术创新的融资需求，间接促进经济增长，技术创新可能成为金融结构与区域经济增长之间关键的中介变量。鉴于此，本文将三者结合起来开展实证检验，从融资结构优化和银行业结构优化的双重视角，基于中介效应理论，研究金融结构对技术创新、区域经济增长的影响以及技术创新可能的中介作用，为中国创新驱动发展战略下推动金融结构优化、技术创新与区域经济增长提出相关建议。

2 研究设计

2.1 模型设定

为探究金融结构优化对技术创新、区域经济增长的影响以及技术创新的中介作用，参照温忠麟和叶宝娟（2004）[23]对中介效应检验流程的研究，构建中介效应模型如下：

其中，Yi，t表示区域经济增长，分别采用人均实际GDP的对数值和人均实际GDP增长率作为代理变量；Innoi，t表示技术创新，分别从投入和产出角度选取规模以上工业企业R＆D投入强度和各省专利申请量的对数值表示；FS为金融结构指标，分别用融资结构和银行业结构表示；控制变量Z、X表示其余影响区域经济增长和技术创新的变量；ηi、ηt分别表示地区固定效应和年份固定效应，εi，t为误差项。

2.2 变量选取和数据说明

2.2.1 被解释变量

区域经济增长（Y）：由于全球金融危机的冲击，2008年以来中国经济发展处于波动阶段，经济发展规模虽在不断扩大，经济增长速度却波动较大且近年来人均实际GDP增长率呈下降趋势。为了综合衡量区域经济增长状况，本文分别从发展规模和增长率角度，参照杨子荣和张鹏扬（2018）[27]的做法，采用各省人均实际GDP对数值（lnpgdp）及人均实际GDP增长率（pgdpr）作为代理变量，并以2008年为基期使用GDP平减指数进行价格调整，以消除通货膨胀的影响。

2.2.2 核心解释变量

金融结构（FS）：基于融资结构与银行业结构的双重视角，分别以MS和Small作为金融结构优化的两个代理指标。MS代表融资结构，参照Beck等（2011）[24]的做法，分别使用股票市场交易额与金融机构贷款余额作为金融市场和金融中介的代理变量，并用比值表示二者在金融体系中的相对重要性，该比值越大，则表示金融体系越接近“市场主导型”，反之越接近 “银行主导型”；Small代表银行业结构，参照姚耀军和董钢锋（2013）[25]的研究，以大型国有商业银行、政策性银行与外资银行之外的其他金融机构占银行业资产总额比重来衡量中小金融机构的市场份额，Small的值越大，表示中小银行占比越大、银行内部集中度越低。

2.2.3 中介变量

技术创新水平（Inno）：现有研究多从R＆D投入和创新产出角度来衡量技术创新水平，在研发投入（RD）上，本文参照庄毓敏等（2020）[1]的做法采用各省规模以上工业企业R＆D经费支出／GDP来表示；在创新产出（lnpatent）上，参照白俊红和卞元超（2016）[26]的做法，采用各省份专利申请数量作为技术创新水平的代理指标，分别对发明专利、实用新型专利和外观设计3种专利申请数量赋以0.5、0.3、0.2的权重，以计算加权平均值并取自然对数。

2.2.4 控制变量

为重点考察金融结构优化对技术创新、区域经济增长的影响，本文控制了其他可能影响技术创新和区域经济增长的因素，借鉴已有文献（庄毓敏等，2020；杨子荣和张鹏杨，2018）[1，27]，选取宏观经济方面的工业化程度（Industry）、实际利用外资强度（FDI）、贸易开放度（Trade）、资本形成率（Cap）、政府支出水平（Gov）以及社会人口方面的城镇化率（Urban）、人力资本水平（Edu）作为控制变量。其中，工业化程度（Industry）以各省工业增加值／GDP来表示区域经济增长与技术创新对工业发展的依赖性；实际利用外资强度（FDI）以各省实际利用外商直接投资／GDP表示，贸易开放度（Trade）以进出口总额／GDP表示，分别说明其对外资利用水平、贸易水平的依赖性；资本形成率（Cap）以固定资本形成总额／GDP表示其与资本存量的依赖关系；政府支出水平（Gov）以地方政府财政支出／GDP表示，说明其对政府干预程度的依赖程度；城镇化率（Urban）以城镇人口／总人口来表示，人力资本水平（Edu）以地区6岁以上人口人均受教育年限的对数值表示，即（地区内大专以上人口∗16+高中人口∗12+初中人口∗9+小学人口∗6）／6岁以上总人口的自然对数值，以此说明区域经济增长与技术创新对地区内劳动力供给与人力资本要素的依赖关系。

2.2.5 数据说明

由于西藏和港澳台地区数据缺失较多，为保证样本数据回归的平稳性和可信性，本文选取中国30个省（市）地区2008～2018年的面板数据开展实证分析。考虑到核心解释变量规模以上工业企业R＆D经费支出仅从2008年开始统计连续数据，样本选择从2008年起。数据来源于《中国金融统计年鉴》、《各地区金融运行报告》、《中国统计年鉴》以及Wind数据库。为了消除异常值影响，对所有变量进行上下1%的缩尾处理。各变量的描述性统计结果见表1。

表1 各变量的描述性统计

3 实证结果与分析

为了控制地区个体固定效应和时间固定效应，本文选用面板双向固定效应模型开展实证分析，利用模型（1）～（3）分析双重视角下金融结构优化对区域经济增长的影响及技术创新可能的中介效应。中介效应检验和分析流程简述如下：首先检验系数α11，若不显著则停止中介效应分析，金融结构与区域经济增长没有显著的相关关系。若系数α11显著，则依次检验系数α21和α32，若两个系数均显著，意味着中介效应存在，接着再检验系数α31，若α31显著，说明为部分中介，即金融结构对区域经济增长的影响有一部分是通过技术创新这一中介变量实现；若α31不显著，说明为完全中介，即金融结构对区域经济增长的影响完全由技术创新这一中介变量实现；如果系数α21和α32至少有1个不显著，需要进行Sobel检验判断技术创新的中介效应是否显著。

3.1 技术创新在融资结构与区域经济增长之间的中介效应检验

表2中（1-1）与（1-2）式的回归结果显示，融资结构对区域经济发展规模的影响不显著，融资结构与区域经济发展规模无显著相关关系，依据中介效应检验程序，停止开展技术创新对融资结构与经济发展规模之间的中介效应检验；与此同时，融资结构对区域经济增长速度在1%水平上显著为正，表明融资结构的市场化导向促进了区域经济增长，融资结构每增加1单位，将促进区域经济增长提高5%。回归结果表明，银行机构与金融市场的相对结构对经济发展规模无显著作用，印证了金融结构无关论的观点，不同地区的经济发展水平更多依赖于金融服务内容与质量；但是，融资结构的市场化导向显著推动了区域经济增长，金融市场的资金融通与风险分散功能更适配于创新驱动下企业寻求增长的发展需要。

（2-1）与（2-2）式中对融资结构与技术创新的关系检验表明，融资结构对R＆D投入的影响在1%水平上显著为正，但对专利产出的影响为负向且不显著。 （3-1）式为融资结构、R＆D投入与区域经济增长三者之间关系的实证分析，R＆D投入的系数为1.49且在5%的水平上显著为正，结合（2-1）式中的系数α21显著，R＆D投入的中介效应存在，MS系数为0.0042且在5%的水平上显著为正，与（1-2）式中MS系数相比有所减小，这说明R＆D投入为部分中介效应，即融资结构对区域经济增长的影响有一部分是通过R＆D投入这一正向中介变量实现的。（3-2）式为融资结构、专利申请与区域经济增长三者之间关系的实证结果，α21和α32均不显著，且在Sobel检验中未通过显著性检验，如表3所示，专利产出的中介效应不显著。

因此，在融资结构、技术创新和区域经济增长的三者关系中，融资结构的市场化导向显著正向促进区域经济增长，技术创新中的R＆D投入在其中起到关键的正向中介作用，推动金融结构市场导向将有利于支持企业R＆D投入进而显著推动区域经济增长。

表2 融资结构、技术创新与区域经济增长的实证检验

表3 模型（3-2）的中介效应Sobel-Goodman检验

3.2 技术创新在银行业结构与区域经济增长之间的中介效应检验

表4中（4-1）与（4-2）式的回归结果表明，银行业结构对区域经济发展规模的影响在10%的水平上显著为正，银行业内部中小银行占比的提升促进了区域经济发展规模的扩大，中小银行资产份额每提高1个单位，区域经济发展规模提升15.06%，可继续开展中介效应检验；而银行业结构对区域经济增长无显著影响，停止该中介效应检验程序。这表明，当前中国 “银行主导型”金融结构下，银行业内部结构的调整优化将进一步改善金融服务的供给质量，进而推动区域经济发展水平的提升，但也存在银行业结构优化已经无法显著拉动区域经济增长的困境。

（5-1）与（5-2）式检验了银行业结构对技术创新的影响，银行业内部中小银行占比的提升会显著抑制企业R＆D投入但却显著促进企业技术创新产出，表明大型国有商业银行在促进企业R＆D投入上具有垄断优势，但由此产生的信贷歧视与资金配置扭曲无法为企业创新产出提供持续性金融支持，发挥中小银行对企业技术创新尤其是创新产出的提升，需要推动银行业竞争与提升金融资源的市场化配置效率。（6-1）式检验了银行业结构、R＆D投入与区域经济发展规模三者之间的关系，R＆D投入的系数不显著，需继续开展Sobel检验，检验结果如表5所示，Z值大于临界值0.97且P值＜0.05，存在显著的负向中介效应，且中介效应在总效应中占比23.22%，表明中小银行比重的提升显著抑制企业R＆D投入进而对区域经济发展规模的扩大产生负向影响，但此中介效应相对有限。（6-2）式检验了银行业结构、创新产出与区域经济发展规模三者之间的关系，创新产出在1%的水平上显著为正，Small的系数为0.1034小于0.1506且在10%水平上显著，说明技术创新的专利产出在银行业结构对区域经济发展规模的影响中起部分中介作用。

表4 银行业结构、技术创新与区域经济增长的实证检验

表5 模型（6-1）的中介效应Sobel-Goodman检验

因此，在银行业结构、技术创新与区域经济增长的三者关系中，由于当前大型国有银行仍占据垄断地位，中小银行比重的提升无法为企业R＆D投入提供有效资金支持，但因其对企业 “软信息”的处理优势及灵活的多元化金融服务更加匹配当前阶段下中小企业创新主体开展模仿创新的融资需求，中小银行比重的提升将显著促进企业技术创新产出的增加进而推动区域经济发展。

4 结论与建议

本文基于2008～2018年中国30个省份的面板数据，分别从融资结构优化和银行业结构优化的双重视角，构建中介效应模型分析金融结构优化对技术创新、区域经济增长的影响以及技术创新在其中的关键中介效应。得出以下主要结论：（1）银行机构和金融市场的相对结构与区域经济发展规模之间无显著相关关系，金融服务的内容与质量更为关键，而银行业内部结构的调整优化将促进金融服务有效供给，进而推动区域经济发展水平的提升；（2）融资结构市场化导向显著促进区域经济增长，且存在银行业结构优化无法显著拉动区域经济增长的困局，需充分发挥金融市场在资本要素配置中的作用；（3）技术创新R＆D投入在融资结构与区域经济增长之间起到关键正向中介作用，但在银行业结构与区域经济发展规模之间存在负向中介效应，推动融资结构市场化以及头部银行发展更利于支持企业R＆D投入；（4）技术创新产出在银行业结构对区域经济发展规模的影响中起部分中介作用，中小银行比重提升更能满足当前阶段下企业模仿创新产出提升的融资需求进而推动区域经济发展。

依据以上研究结论，本文提出如下政策建议：（1）推动融资结构市场化导向，充分发挥金融市场在资本要素市场化配置与区域经济增长中的积极作用，拓宽股权融资渠道，完善股票、债券、期货等功能互补的多层次资本市场体系；（2）优化银行业内部大中小型金融机构布局，构建多层次、广覆盖、有差异的银行体系，鼓励中小银行发展以增加对中小微、民营企业等创新主体的有效金融服务供给；（3）低水平技术创新阶段下银行业主导型结构及中小银行发展即可满足企业模仿创新的需求，但随着中国创新驱动战略的实施以及技术密集度的提升，应推动金融市场及大银行对企业技术创新研发投入的金融支持，促进资本要素与技术要素的适配融合以推动区域经济增长。