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金融创新、产业结构升级与经济高质量发展

2022-12-13田颖莉

技术经济与管理研究 2022年11期
关键词:产业结构升级高质量

田颖莉

(河北北方学院 经济管理学院,河北 张家口 075000)

一、引言

党的十九大报告首次提出“经济高质量发展”这一论述,并指出中国经济发展开始由高速增长阶段迈向高质量发展阶段。随后,经济高质量发展成为各界关注的焦点话题。2021年两会提出,要加快推进经济高质量发展,为全面建设社会主义现代化国家建奠定良好基础。而作为实体经济的血脉,金融创新发展可全面提升金融服务的效率与质量,通过创新服务、提供资金支持、强化引导作用等路径推动产业结构升级,激活经济高质量发展的活力、竞争力及创新力[1]。2022年3月,中国人民银行等部门和浙江省政府发布《关于金融支持浙江高质量发展建设共同富裕示范区的意见》,提出要深化金融供给侧结构性改革,将更多资源配置至经济发展薄弱环节及重点领域,不断加大金融在智慧城市、人工智能、工业互联网等领域的支持力度,以金融创新服务经济高质量发展。党的二十大报告提出“深化金融体制改革,建设现代中央银行制度,加强和完善现代金融监管”,并指出未来五年主要目标任务是“经济高质量发展取得新突破”。金融创新已成为中国实现经济高质量发展的关键路径和重要战略导向。

与国家政策趋势相契合的是,学术界对于金融创新及经济高质量发展也进行了大量研究。其一,部分学者集中探究驱动经济高质量发展的作用路径。陈昌兵(2018)提出,从产业发展及产业结构动力变迁可以看出,经济高质量发展根本动力在于创新[2]。魏蓉蓉(2019)发现,金融资源配置可通过提升全要素生产率驱动经济高质量发展[3]。杨伟中等(2020)从金融驱动技术创新视角出发,发现金融资源可通过提升技术进步率、扩大生产要素投入规模两类方式驱动经济高质量发展,但这两种作用路径具有“跷跷板”关系,前者主导性更强[4]。李涛等(2022)运用SBM-DEA模型、GIS空间分析及空间杜宾模型对经济高质量发展水平进行测度,发现处于不同空间权重矩阵下产业集聚对经济高质量发展具有显著驱动效应及空间溢出效应[5]。其二,部分学者深入探究了金融创新的相关研究。胡海峰、罗惠良(2009)提出,金融创新可不断扩充金融工具品种、提升服务效率,促使金融市场趋于一体化,对经济发展具有正向促进作用[6]。李媛媛等(2015)提出,金融创新已然开始渗透至实体经济中,不仅推动金融业快速发展,同时对要素配置、技术进步、消费需求具有促进作用,从而驱动产业结构优化升级[7]。张慧丽(2015)发现,金融创新通过驱动新兴产业发展、技术创新、产业融合等方式推动产业结构高度化,并以需求结构、产业资本、供给结构促进产业结构合理化[8]。孔祥如(2018)认为金融创新可通过影响资本配置效率、居民消费需求、国家产业政策、技术创新作用于产业结构[9]。其三,还有部分学者探究金融创新作用经济高质量发展影响路径。林毅夫等(2019)发现,金融创新通过缓解融资问题、创新金融产品等方式驱动经济高质量发展[10]。李瑞、董璐(2021)认为金融创新可通过技术进步、经济增长、居民福利、环境改善等路径驱动经济高质量发展[11]。宇超逸、王雪标(2021)利用面板门槛模型及中介效应模型,检验发现实体经济与金融匹配度较高时,金融创新可作用于企业创新效率及行业技术效率驱动经济高质量发展[12]。张双才、尹庆伟(2021)认为金融创新可有效驱动技术创新,从而助推经济高质量发展[13]。

通过对以往研究的梳理来看,可以发现金融创新对经济高质量发展具有一定驱动效应,且部分学者认为金融创新可通过促进产业结构升级驱动经济高质量发展。但现有研究仍存在以下不足:一方面,学界研究金融创新对经济高质量发展影响方面的结论较多,但甚少从区域异质性视角探究这一影响可能存在的差异;另一方面,学者多以单一变量探究金融创新对经济高质量发展影响,对变量更改可能引起结果变动的研究较少。立足这一思考,文章利用面板固定效应模型以及中介效应模型实证分析金融创新对经济高质量发展的影响,并探究产业结构升级在二者间所起的作用效果。在此基础上,考虑到不同区域地理条件、资源禀赋存在较大差异,金融创新对经济高质量发展影响可能存在区域差异,故从四大区域出发探求二者间基于区域异质性的关系。此外,为消除单一变量存在结果不稳定性的问题,通过替换解释变量、替换被解释变量、引入工具变量方式对实证结果进行稳健性检验。

二、模型构建及变量说明

1.数据说明

文章以2010—2020年中国30个省份(不含西藏及港澳台地区)为研究样本,选取相应面板数据进行实证研究。各样本及变量数据主要来源于历年《中国统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国创业风险投资发展报告》、EPS数据库、中国人民银行年报与统计数据、锐思金融研究数据库、中经网统计数据库、各省份区域金融运行报告以及国家统计局。

2.变量选取与描述性统计

文章的被解释变量为经济高质量发展。经济发展最终目的在于提升要素供给质量、提升全要素生产率。国家近年来高度重视美丽中国建设,提出要对照《减污降碳协同增效实施方案》,实现经济高质量发展。故而,选用绿色全要素生产率度量经济高质量发展水平。同时,为确保回归结果不会受到变量更替的影响,以GDP实际增长率替代被解释变量进行检验。其中,将名义GDP与本地生产总值平减物价指数的比值作为GDP实际增长率的衡量指标。

文章的解释变量为金融创新(Fid)。考虑到数据可获得性与研究实践区间,参考韩凤晶、曾钢(2021)[14]的做法,利用金融创新度对金融创新进行表征。金融创新度计算公式为:其中,Fn代表金融资产总量;M代表交易性金融资产数量,即可直接支付的金融资产。同时,为确保实证结果存在稳健性,选用银行非利息收入占总资产比例衡量金融创新。

文章试图研究金融创新影响经济高质量发展的中介效应机制,因而产业结构升级是本研究重点考察的中介变量。任晓燕、杨水利(2020)认为产业结构升级的重要特征在于经济结构服务化[15]。文章借鉴干春晖等(2011)[16]的研究方法,以第三产业与第二产业增加值之比度量产业结构升级。

在控制变量中,影响经济高质量发展的因素主要有两类,一是微观影响因素,二是宏观影响因素[17-20]。就微观因素而言,消费水平、基础交通、人口密度以及环境规制均会影响经济高质量发展。消费水平:选取城区人均年消费额为衡量指标;基础交通:选取万人用公共汽车数量进行衡量;人口密度:选取城区每平方公里人口数作为衡量指标;环境规制:选用工业污染治理完成额占GDP的比重进行核算。就宏观影响因素而言,主要选取信息化水平、城镇化水平、对外开放度、制度因素、城乡收入差距以及政府干预进行探究。信息化水平:选取城市互联网用户数进行衡量;城镇化水平:采用城镇常住人口占总人口比重进行衡量;对外开放度:选取外商投资企业投资数额进行核算;制度因素:采用工业总产值中非国有企业比重进行衡量;城乡收入差距:以城镇居民人均可支配收入占农村居民人均可支配收入比重作为衡量指标;政府干预:用地方财政支出占GDP比重进行核算。各变量的描述性统计如表1所示。

3.模型设定与估计方法

为实证检验金融创新作用于经济高质量发展的影响路径,共设置两类检验模型。

表1主要变量统计性描述

一是,考察金融创新是否会对经济高质量发展产生不利影响,在稳定控制变量基础上,构建金融创新影响经济高质量发展的面板固定效应模型如下:

其中,εi表示时间差异,MPTit表示经济高质量发展效果,κi表示个体差异,Yit即表示各类控制变量,Fidit则表示金融创新,ζit为随机干扰项。

二是,借助于中介效应模型检验产业结构升级在金融创新作用经济高质量发展过程中是否起到中介作用。基于李香花等(2021)[21]所提出不同检验方法的基础上,文章建立Recursive模型对产业结构升级是否在金融创新与经济高质量发展二者间作为中介变量发挥作用进行实证。中介效应模型如下:

其中,SBSit为中介变量,代表产业结构升级。中介效应检验主要通过以下三步进行:首先,考察金融创新与经济高质量发展之间相关系数的显著性,若系数显著则进行下一步,否则停止检验。其次,检验金融创新与产业结构升级的相关系数显著性,及产业结构升级与经济高质量发展的回归系数显著性;若这两类相关系数均显著,则表明金融创新作用于经济高质量发展的过程中至少有一部分影响通过产业结构升级来实现;若任意一类系数不显著,则进行下一步检验。最后,进行Sobel检验,若结果显著,说明产业结构升级在金融创新与经济高质量发展中起到中介效应;反之,则表明产业结构升级在这一过程中的作用并未发现中介效应。另外,产业结构升级这一变量所起到的中介效应强弱可由h1d2进行衡量,即中介效应与总效应的比值h1d2/(d1+h1d2)。Sobel检验统计量为Z=h^1d^2/Kh1d2,其中h^1和d^2、Kh1与Kd2分别为h1和d2、h^1与d^2的估计量与标准误,Kh1d2且Sobel检验的统计量在5%水平的临界值处于0.98左右。

三、实证分析

1.基准回归分析

表2是金融创新对经济高质量发展影响的回归结果。由于A类与B类控制变量对经济高质量发展影响效果不同,故在回归检验过程中将不同类型控制变量依次加入。首先,将B类控制变量加入面板回归模型中进行分析,原因在于B类控制变量对经济高质量发展具有直接影响;之后再将A类控制变量纳入模型中。为避免个别变量随着时间产生变化,文章在模型中加入个体效应与时间效应。模型(1)结果表明,在控制B类控制变量时,金融创新与绿色全要素生产率的相关系数为2.493,在1%水平显著正相关。这表明金融创新度提升对经济高质量发展具有促进作用,可驱动产业结构优化升级。模型(2)中的结果表明,在加入A类控制变量后,金融创新与经济高质量发展的相关性系数为1.563,绝对值大小有所下降,但仍在1%水平显著正相关。

表2金融创新对经济高质量发展的影响

同理,表2中模型(3)、模型(4)的结果表明,无论控制A类或控制B类控制变量,金融创新与GDP实际增长率都在1%水平上显著正相关。对比模型(1)、模型(2)中绿色全要素生产率,金融创新对GDP实际增长率的影响程度似乎相对较弱,这一结果可从回归系数绝对值变化看出,虽数值有所下降但相关性仍保持一致。所以,固定效应面板模型的回归数据结果验证了金融创新的确会对经济高质量发展产生正向影响。

2.稳健性检验

根据黄刚等(2022)[22]的研究可知,金融创新的衡量指标并非仅有一种。为核验基准回归结果稳健性,将金融创新的替代变量代入模型中进行检验,并在基准回归模型设定中引入工具变量,进一步印证上文结果的合理性及稳健性(见表3)。

首先,将银行非利息收入占总资产比例代入基准回归模型,重新对经济高质量发展进行回归分析。由表3第(1)、(2)列回归结果显示,银行非利息收入占总资产比例与绿色全要素生产率的相关系数为2.479,且在1%水平显著正相关。银行非利息收入占总资产比例与GDP实际增长率的相关系数为2.461在1%水平上显著。这表明在控制其他条件时,银行非利息收入占总资产比例与绿色全要素生产率、GDP实际增长率之间存在正相关关系。总体来看,替换金融创新这一变量后,回归结果并未与基准回归结果存在偏差,各指标相关性系数显著性与正负未出现改变。由此可见,检验结论不会因金融创新的衡量指标变化而有所不同,说明基准回归结果具有稳健性。

表3金融创新对经济高质量发展的稳健性检验

据相关文献可知,产生内生性问题主要有以下三类可能:互为因果、遗漏变量与衡量偏误。而文章实证过程中,引起内生问题的诱因为遗漏变量与互为因果的可能性较大。故在回归模型基础上,选出金融创新的工具变量进行检验。是以,在回归模型基础上选择金融创新工具变量进行内生性检验。参考孙浦阳、张蕊(2012)[23]的研究,选择“私人信贷增长率”作为金融创新的工具变量。私人信贷增长率与金融创新率具有较高相关性,同时与经济高质量发展没有明显相关性。使用两阶段最小二乘法进行估计发现,第一阶段估计结果中,工具变量的F值远超临界值10,为20.591,表明本次实证检验中不存在弱工具变量问题;P值远超临界值0.10,为0.1759,故现有样本可确定工具变量具有外生性。因此,文章使用工具变量可去除内生性带来的影响,第二阶段估计结果见表3列(3)、(4)。结果显示,私人信贷增长率与绿色全要素生产率的相关系数为1.382,且在1%水平显著正相关。私人信贷增长率与GDP实际增长率的相关系数为1.372,通过1%显著水平检验。这说明在控制其他条件不变的同时,私人信贷增长率对绿色全要素生产率、GDP实际增长率存在正向促进作用。总体而言,借助工具变量有效解决潜在的内生性问题之后,金融创新仍然会显著提升绿色全要素生产率与GDP实际增长率,且在1%置信水平上的回归系数为正。

3.分子样本估计

由于不同区域要素禀赋、技术创新水平存在差异,可能导致经济发展水平具有明显差异性。为精准考察金融创新对经济高质量发展的影响是否存在区域异质性,文章以国家统计局划分标准为依据,将样本划分为东部、中部、西部、东北四大区域进行研究,具体结果见表4。

由表4结果可知,东部、中部、西部、东北地区金融创新对经济高质量发展的回归系数分别为2.563、2.495、2.256、2.395,说明金融创新对不同区域经济高质量发展影响存在明显区域异质性。其中,东部地区金融创新对经济高质量发展影响最为显著,其次为中部地区、东北地区,最后为西部地区。究其原由,东部地区营商环境、制度供给相对较好,且创新要素流转畅通为经济高质量发展提供良好环境。中西部地区由于地理位置的特点,金融发展、营商环境相对较弱,不利于金融创新驱动经济高质量发展。东北地区金融支持远低于东部地区,且技术创新水平不高,故金融创新驱动经济高质量发展程度较弱。

表4金融创新对经济高质量发展的子样本分析

四、影响机制的中介效应检验

为检验金融创新通过何种机制作用于经济高质量发展,文章运用中介效应模型进行探讨。考察金融创新是否会通过作用产业结构升级,即提高产业结构升级水平这一中介变量对经济高质量发展效果产生正向效应。并对结果进行Sobel检验,探究产业结构升级所起到中介效应的大小。结合前文模型(2)进行中介效应检验以产业结构升级作为中介变量,检验结果见表5。对于绿色全要素生产率而言,表5中列(1)~(3)的回归结果表明,金融创新度提高会显著增加绿色全要素生产率,同时金融创新度提升会显著驱动产业结构升级水平提升,产业结构升级与绿色全要素生产率呈显著正相关关系。对GDP实际增长率而言,这种影响机制同样存在。表5中列(4)~(6)回归结果表明,金融创新可显著增加GDP实际增长率,同时金融创新可显著提升产业结构升级水平,而产业结构升级又与GDP实际增长率有显著正相关关系。通过以上实证检验,验证了中介效应的存在,即金融创新确实会提高产业结构升级水平以助推经济高质量发展。

表5产业结构升级在金融创新影响经济高质量发展中的中介效应

此外,文章对中介效应结果进行Sobel检验,以此可更加准确地判断中介效应强弱。Sobel检验结果表明,Z统计量绝对值高于显著性水平临界值0.98,为4.726。可以认为金融创新与经济高质量发展之间存在以产业结构升级规模为中介变量的中介效应。产业结构升级作为金融创新与经济高质量发展之间的中介变量,中介效应占总效应比重约为59%。另外,将被解释变量替换为GDP实际增长率时,产业结构升级在金融创新作用于经济高质量发展过程中发挥其中介作用,该效应与总效应比值为48%。

根据上述分析,金融创新对经济高质量发展施加正向效应过程中,存在一个极为重要的中介变量,即产业结构升级。在金融环境不变的情况下,金融创新水平不断提高可使产业结构不断优化升级,助推经济高质量发展。基于中介效应的计量检验揭示了中国金融创新加速产业结构升级速度,进而推动经济高质量发展。

五、结论与建议

文章选取2010—2020年中国30个省份的面板数据,利用固定效应模型、中介效应模型研究金融创新、产业结构升级与经济高质量发展三者关系。得出以下结论:第一,金融创新对经济高质量发展具有显著驱动效应。随着金融创新度的提升,绿色全要素生产率及GDP实际增长率会显著提升。在经过稳健性检验后,该结论依然成立。第二,金融创新对经济高质量发展影响存在明显区域异质性,作用强度由强至弱分别为东部地区、中部地区、东北地区、西部地区。第三,产业结构升级在金融创新影响经济高质量发展过程中发挥中介作用。金融创新会引起产业结构升级水平不断攀升,从而显著驱动经济高质量发展。

基于上述结论,为驱动经济高质量发展、建设经济强国,提出如下建议:

第一,塑造金融创新之锚,高质量服务经济发展。由上述结论可知,金融创新可有效驱动经济高质量发展,故可从货币锚入手激活经济发展新动能。其一,构建人民币之锚,激活中国最大规模单一市场活力,通过扩大开放、创新金融,构建要素资源强大的引力场,助力经济高质量发展。其二,驱动金融创新与实体经济相融合,推动各类产业资金通过市场化方式进入资本市场,为经济高质量发展输送资本。其三,在“双碳”目标下,创新研发绿色金融产品,夯实绿色融资基础,通过构建绿色转型融资体系,助推经济高质量发展。

第二,发挥区域特色优势,补足经济高质量发展短板。对于中西部地区,需充分借鉴国际国内金融重心建设经验,立足法治化、市场化原则,调动市场在金融配置中的重要作用,借助市场化手段补足金融市场体系、金融生态体系等方面短板,助力经济高质量发展。对于东北地区,应充分发挥地区产业基础优势,建设高标准金融集聚区,大力推动金融服务、金融产品、金融制度、金融科技创新,有效增强金融创新服务实体经济能力,打造具有竞争力的区域金融重心。对于东部地区,需深化金融体制机制改革,推动金融机构形成优势互补金融链,实现金融链、产业链、供应链“三链合一”,不断探索实体经济“模式+场景”金融创新,推动经济高质量发展。

第三,夯实产业跃迁基础,壮大经济高质量发展新动能。一方面,充分发挥中国超大市场优势,加速金融创新对产业结构升级驱动效应,充分利用新型金融产品为产业发展提供良好金融基础,实现产业结构优化升级,驱动经济高质量发展。另一方面,借助数字技术突破产业发展短板及弊端,运用金融工具降低产业发展成本,提升经济高质量发展速度。

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