山东省金融发展对海洋经济高质量发展的影响研究

刘小迪　李莉莉

摘要：基于FastICA算法测算山东省海洋经济高质量发展评价指标，利用Lasso和随机森林算法，实证分析金融发展对山东省海洋经济高质量发展的影响。研究结果表明，山东省海洋经济高质量发展水平呈上升趋势；金融发展通过经济增长、海洋产业结构优化和技术创新对海洋经济增长水平影响显著；海洋科技金融支持、金融产业融资和全社会固定资产投资可促进海洋经济高质量发展，信贷规模则抑制海洋经济高质量发展。

关键词：金融发展；海洋经济；高质量发展；FastICA

中图分类号：F062.9 文献标志码：A

2018年全国海洋工作会议提出“加快海洋经济高质量发展，更好服务现代化经济体系建设”。海洋经济高质量发展能够促进国际交流，提高企业发展速度［1］。海洋经济高质量发展研究通常基于海洋产业发展，分析沿海地区海洋经济高质量发展特点以缩小地区差异［2］。高质量发展涵盖经济增长、科技创新、绿色发展、人民生活和社会共享等［3-4］，可通过主观赋权法［5］、熵权法［6-7］、CRITIC赋权法［8］、等权重法［9］和灰色关联分析［10］探究海洋经济高质量发展综合评价指标体系。金融发展是中国海洋经济高质量发展的影响因素之一［11］，对区域经济高质量发展有明显促进作用［12］，金融发展如何影响区域海洋经济高质量发展成为重点研究问题。无论从微观公司视角还是中观产业视角，金融发展都对海洋经济有显著影响［13］，如信贷规模扩大会抑制海洋经济增长，股票市场发展可促进海洋经济增长［14］。地区差异性研究发现，不同地区的金融发展对海洋经济发展的影响不同［15］，不同沿海地区海洋经济高质量发展的金融支持率也存在差异（上海最高，其次为山东和广东，海南最低）［16］。随着机器学习算法的兴起，基于FastICA算法降维数据能更好保留原数据信息［17］，Lasso和随机森林算法筛选变量时有显著优势同时能更准确地表达变量之间关系［18］。综上，本文拟从海洋经济活力、海洋科技创新、海洋绿色发展、海洋民生社会四个维度构建海洋经济高质量发展指标体系，利用FastICA算法测算山东省海洋经济高质量发展评价指标，构建山东省金融发展对海洋经济高质量发展的影响模型，探讨分析两者动态变化，明确影响机制。

1 海洋经济高质量发展评价指标

海洋经济高质量发展不同于以往海洋经济增长，要求指标体系能科学全面地描述海洋经济状况，服从科学性、系统性、全面性和导向性原则。为更准确体现海洋经济高质量发展特点，从海洋经济活力、海洋科技创新、海洋绿色发展和海洋民生社會四个视角构建海洋经济高质量发展评价指标体系（表1）。

海洋经济活力是海洋经济高质量发展的首要表现。海洋产业是海洋经济活力的支柱，能够直接反映海洋经济的发展活力。油田生产井数量、海水养殖面积和造船完工量等是海洋产业发展的基础，决定海洋产业同时期的产能。海洋科技创新是海洋经济高质量发展的动力。科研机构和科技从业人员等为科技发展提供保障，科研经费投入等是科技创新的资金基础，涉海教育的发展能够给海洋科技创新带来新思考，涉海专利和论文是重要的海洋科技创新成果。海洋绿色发展是海洋经济高质量发展的重要表现，可反映政府治理环境、提倡节能减排的决心。想要提高海洋经济高质量发展水平，必须做到海洋污染治理工作与海洋环境保护工作共同推进。海洋绿色发展包括固体废弃物综合利用情况、近海湿地面积、海洋污染治理项目以及海洋自然保护区面积等情况。海洋民生社会最能直观反映一个经济体的发展水平。沿海地区滨海观测站能够反映该地区海洋系统水文气象等情况，受灾人口和直接经济损失能够反映一个地区海洋系统的受灾情况，涉海就业人员数和海洋渔业专业从业人员数量反映海洋系统的就业机会，海域使用权证书和海域使用金反映海洋的开发利用情况，财政支出是海洋经济高质量发展的资金支持。

2 海洋经济高质量发展现状

2.1 数据来源

数据源自《山东统计年鉴》《中国海洋经济统计年鉴》《中国海洋经济发展报告》《中国统计年鉴》《中国渔业统计年鉴》，采用K近邻（K-Nearest Neighbor， KNN）算法填补缺失值。

2.2 FastICA分析

由表2可知，海洋绿色发展水平（Y1）反映沿海地区湿地面积、固体废弃物综合利用量和海洋污染治理项目等指标投影。海洋科技贸易水平（Y2）反映三方面投影，一是财政支出用于解释政府对海洋经济发展的支持；二是第三产业总产值和海洋国际标准集装箱运量；三是涉海教育教职工人数、拥有发明专利数、发表科技论文数、海洋科技研究课题总数和海洋科研人员从业数等。海洋经济增长水平（Y3）反映两个方面投影，一是受灾人口和直接经济损失，反映海洋经济损失情况；二是第二产业总产值，解释山东省海洋第二产业情况。

由图1可知，海洋经济绿色发展水平2010—2012年期间相对稳定，2012年后由于经济增长速度加快而忽略资源环境保护，导致其持续下降，于2016年降至最低。2017年，海洋绿色发展水平逐渐回升，这与十九大提出“建立健全绿色低碳循环发展经济体系”密切相关。海洋科技贸易水平呈上升趋势，2017年之前增长缓慢，之后快速增长，这与国家鼓励创新，全面促进创新驱动经济发展密切相关。海洋经济增长水平2010—2011年期间增长稳定，于2012年受欧洲债务危机持续影响增长放缓，之后迅速增长。

3 实证研究

3.1 变量说明

选用2010—2020年间山东省的时间序列数据（表3）。因为数据非公开性，海洋产业融资额由山东省两个海洋经济概念上市公司的间接融资额表示，数据来源于好当家集团有限公司和山东东方海洋科技股份有限公司的年度报告。海洋产业财政支持使用山东省国土海洋气象公共预算支出，海洋产业人员投入选取海洋相关产业从业人员数量，海洋科技金融支持采用山东省海洋科研机构经费收入，金融效率使用当年金融机构贷款余额与存款余额的比值，金融相关率用金融机构存贷款总额与地区GDP的比值计算，金融机构存贷款数据均来源于《中国金融年鉴》。海洋产业财政支持、全社会固定资产投资额、海洋产业人员投入和海洋科技金融支持数据来源于《山东统计年鉴》《中国海洋经济统计年鉴》。除Y1之外其余变量均不平稳，但一阶差分后所有变量均平稳，符合协整检验的条件（表4）。

3.2 变量选择

令Y1，Y2，Y3为被解释变量，分别基于Lasso和随机森林变量选择算法得变量选择结果（表5，变量排名分先后）。被解释变量为海洋绿色发展水平时，随机森林算法结果中包含两个变量，但拟合优度只有0.631，说明山东省金融发展对海洋经济绿色发展水平影响并不明显。被解释变量为海洋科技贸易水平时，虽然影响程度顺序不同，但两种算法所选变量一致，且金融效率均为首要影响因素。被解释变量为海洋经济增长水平时，Lasso算法选择金融产业融资额和全社会固定资产投资额变量，随机森林算法则选择金融产业融资额和海洋产业人员投入变量，但Lasso算法拟合优度更高。方差扩大化因子最大均不超过3，变量不存在多重共线性。

当被解释变量为Y1时，解释变量为金融相关率、海洋产业财政支持和金融效率时，模型系数均不显著，且滞后项T值在10%显著水平上不显著，不存在（1，1）阶协整关系。因此，基于表3构建三个模型

模型1：lnY2i=c+β1lnFIRi+β2lnMRSi+β3lnFAIi+β4lnFEi+εi

模型2：lnY3i=c+β1lnFIRi+β2lnFMIi+β3lnFAIi+εi

模型3：lnY3i=c+β1lnFIRi+β2lnFMIi+β3lnMLi+εi

其中，Y2、Y3為被解释变量；i=1，2，…，N；c为常数项；β为待估参数；εi是残差项；MRS、FAI和ML为控制变量。

3.3 回归分析

由表6可知，模型2和模型3中金融相关率的系数均显著为正，表明山东省金融发展对海洋经济增长水平有明显促进作用。模型1中金融相关率系数不显著，这是由于山东省海洋科技贸易化程度还不高，除国家财政支持外，追求利益的资本在海洋科技创新方面的积极性不够，导致山东省金融发展对海洋科技贸易发展水平的存在抑制作用。海洋科技金融支持和全社会固定资产投资额对海洋科技贸易水平的影响均显著为正，说明政府通过有的放矢的精准财政投入支持山东省海洋科技创新发展；金融效率对海洋科技贸易水平的影响显著为负，反映当金融行业信贷过热时，金融部门更倾向于投入资金至高回报行业以获取更多收益，致使海洋发展的投入资金减少，从而抑制了海洋科技贸易发展。模型2中金融产业融资额对海洋经济增长水平的影响显著为正，说明海洋经济概念上市公司的发展能够促进海洋中小企业发展的信心，推动涉海企业经济发展，从而提高海洋经济高质量发展水平；全社会固定资产投资额的影响显著为正，这是由于政府支持不仅能提高海洋科技贸易水平，也能提高海洋经济增长水平。模型3中金融产业融资额对海洋经济增长水平的影响依然显著为正，说明海洋经济概念上市公司发展对海洋经济增长的促进作用；劳动力投入对海洋经济增长水平有显著促进作用，归因于劳动力投入能不断给海洋产业发展提供源动力。

4 影响机制研究

上述实证结果表明山东省金融发展能促进海洋经济高质量发展，但只对海洋经济增长水平影响显著。为明晰影响机制，引入海洋产业结构调整、科技创新和经济增长，提出三个假设：（1）金融发展能够缓解海洋产业结构失调，优化海洋产业结构，从而促进海洋经济高质量发展；（2）金融发展能促进海洋企业融资，提高科技创新水平，从而促进海洋经济高质量发展；（3）区域经济是海洋经济的支撑，金融发展能通过提高经济增长水平促进海洋经济高质量发展水平。

海洋产业结构调整（S）、科技创新（T）和经济发展（G）为控制变量，分别用海洋第三产业占比、专利授权量和地区生产总值表示。基于以上机制原理引入交叉项，金融发展与海洋产业结构调整的交叉乘积（FIR_S）表示金融发展通过海洋产业结构优化促进海洋经济高质量发展，金融发展和科技创新的交叉乘积（FIR_T）表示金融发展可以通过提高技术创新水平影响海洋经济高质量发展，金融发展与经济发展的交叉乘积（FIR_G）表示金融发展可以通过促进经济增长影响海洋经济高质量发展。构建模型4、5、6，检验结果见表7。

模型4：lnY3i=c+β1lnFIRi+β2lnFIR_Si+β3lnSi+β4lnMLi+β5lnMRSi+β6lnFAIi+εi

模型5：lnY3i=c+β1lnFIRi+β2lnFIR_Ti+β3lnTi+β4lnMLi+β5lnMRSi+β6lnFAIi+εi

模型6：lnY3i=c+β1lnFIRi+β2lnFIR_Gi+β3lnGi+β4lnMLi+β5lnMRSi+β6lnFAIi+εi

由表7可知，三个模型中金融相关率系数均变为不显著，且交叉项系数均显著为正，说明上述作用机理成立。机制检验结果表明，山东省金融发展通过优化海洋产业结构促进海洋经济增长水平。技术进步能够提高劳动生产率，促使山东省金融发展更有效的推动海洋经济增长水平。山东省金融发展能促进经济增长，经济增长支撑海洋经济增长水平。因此，山东省经济发展水平越高，金融发展对海洋经济增长水平的驱动越大，从而对海洋经济高质量发展有正向影响。

5 结论

本文基于2010—2020年海洋经济和金融发展数据，研究探讨了山东省金融发展对海洋经济高质量发展的影响机制。山东省海洋经济高质量发展不仅反映海洋经济增长水平，也反映海洋绿色发展水平和海洋科技贸易水平；金融发展对海洋经济增长水平存在显著促进作用。金融产业融资和海洋科技金融支持促进海洋经济高质量发展，而信贷水平提高抑制海洋经济高质量发展。山东省金融发展通过促进经济发展、优化海洋产业结构和提高技术创新水平促进海洋经济增长水平，从而提高海洋经济高质量发展水平。金融发展对海洋绿色发展水平和海洋科技贸易水平的驱动尚不显著，为更好地发挥金融对海洋经济高质量发展的促进作用，建议政府正确引导金融行业导向海洋经济投资，减少房地产行业投入比例。

参考文献

［1］陈茵， 李玉林， 罗丽. “一带一路”背景下海洋经济发展研究——以青岛市为例［J］. 青岛大学学报（自然科學版）， 2016， 29（4）： 101-104.

［2］ZHANG Y G， DONG L J， YANG J， et al. Sustainable development of marine economy in China［J］. Chinese Geographical Science， 2004， 14（4）： 308-313.

［3］李金昌， 史龙梅， 徐蔼婷. 高质量发展评价指标体系探讨［J］. 统计研究， 2019， 36（1）： 4-14.

［4］孙才志， 李博， 郭建科， 等. 改革开放以来中国海洋经济地理研究进展与展望［J］. 经济地理， 2021， 41（10）： 117-126.

［5］伍业锋. 中国海洋经济区域竞争力测度指标体系研究［J］. 统计研究， 2014， 31（11）： 29-34.

［6］LI B， TIAN C， SHI Z Y， et al. Evolution and differentiation of high-quality development of marine economy： A case study from China［J］. Complexity， 2020（2020）： 5624961.

［7］LI X M， ZHOU S W， YIN K D， et al. Measurement of the high-quality development level of China's marine economy［J］. Marine Economics and Management， 2021， 4（1）： 23-41.

［8］刘波， 龙如银， 朱传耿， 等. 江苏省海洋经济高质量发展水平评价［J］. 经济地理， 2020， 40（8）： 104-113.

［9］丁黎黎， 杨颖， 李慧. 区域海洋经济高质量发展水平双向评价及差异性［J］. 经济地理， 2021， 41（7）： 31-39.

［10］ 雷小武， 丁瑞虎. 海洋经济高质量发展评价体系探讨［J］. 中国统计， 2020（5）： 65-67.

［11］ ZHAO A W， GUAN H J， SUN Z Z. Understanding high-quality development of marine economy in China： A literature review［J］. Marine Economics and Management， 2019， 2（2）： 124-130.

［12］ 徐子暄， 张旭. 金融发展、创新能力对区域高质量发展的空间效应分析［J］. 青岛大学学报（自然科学版）， 2022， 35（1）： 135-142.

［13］ 赵昕， 刘鹏飞. 蓝色金融支持海洋经济增长的实证研究［J］. 中国渔业经济， 2015， 33（6）： 90-98.

［14］ 马铁成. 区域金融发展对海洋经济增长的影响机制研究［J］. 华东经济管理， 2017， 31（8）： 60-64.

［15］ 安虎贲， 杨帆， 杨宝臣. 环渤海经济圈金融发展与海洋经济发展的相互作用机制［J］. 技术经济， 2014， 33（12）： 109-114.

［16］ 许林， 赖倩茹， 颜诚. 中国海洋经济发展的金融支持效率测算——基于三大海洋经济圈的实证［J］. 统计与信息论坛， 2019， 34（3）： 64-75.

［17］ ATHEY S， IMBENS G W. Machine learning methods that economists should know about［J］. Annual Review of Economics， 2019， 11： 685-725.

［18］ 陈梦根， 任桃萍. 新常态经济的CPI预测模型——构建与实证比较［J］. 调研世界， 2020（2）：3-8.

Research on The Impact of Financial Development on The High-Quality

Development of Marine Economy in Shandong Province

LIU Xiao-di， LI li-li

（School of Economics， Qingdao University， Qingdao 266061， China）

Abstract： The FastICA algorithm was used to calculate the evaluation indicators of the high quality development of the marine economy in Shandong Province. The Lasso and random forest algorithms were used to explore the impact mechanism. The research results show that the level of high-quality development of the marine economy is on the rise. Financial development has a significant impact on the level of marine economic growth through economic growth， optimization of marine industrial structure and technological innovation. The financial support， financing and investment in fixed assets can promote the high-quality development of the marine economy. Credit scale can inhibit the high-quality development of the marine economy.

Keywords： financial development; marine economy; high-quality development; FastICA

收稿日期：2022-06-13

基金项目：山东省金融应用重点研究项目（批准号：2020-JRZZ-03）资助。

通信作者：李莉莉，女，博士，教授，主要研究方向为金融统计、统计调查与预测。E-mail： lili_lee2003@126.com