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摘要：本文根據(jù)資本配置效率估計(jì)模型以及空間計(jì)量分析方法，從地理區(qū)位特征和經(jīng)濟(jì)社會(huì)特征兩個(gè)方面構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，從文獻(xiàn)計(jì)量與模型設(shè)計(jì)的角度，探討金融科技創(chuàng)新對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理水平的影響，構(gòu)建我國(guó)28個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)構(gòu)建空間面板模型。指標(biāo)設(shè)計(jì)上，本文涉及的金融科技創(chuàng)新和金融發(fā)展兩個(gè)指標(biāo)，構(gòu)建多指標(biāo)體系并計(jì)算綜合指數(shù)來衡量，避免了采用單一指標(biāo)的弊端，回答金融科技創(chuàng)新、金融發(fā)展如何影響我國(guó)企業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，也為我國(guó)當(dāng)前加快企業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供政策啟示與參考。

關(guān)鍵詞：金融科技；創(chuàng)新；金融發(fā)展；企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理；空間計(jì)量模型

就金融體系而言，金融體系的完善程度決定著金融與科技融合的成功概率，對(duì)于完善的金融體系能提高金融與科技融合概率，加大金融創(chuàng)新，能在信息不對(duì)稱、降低交易成本等方面做出改善。近年來，大量的學(xué)者雖然從金融體系或科技發(fā)展單一視角研究其與企業(yè)經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系(Khoutem等，2014；劉文麗等，2014)，但為本提供了很好的思路，結(jié)合相關(guān)研究，將金融與科技融合起來，分析對(duì)企業(yè)經(jīng)濟(jì)的影響，并進(jìn)一步考慮經(jīng)濟(jì)變量的空間相關(guān)性與空間依賴性，使得研究結(jié)論更具解釋力和說服力(Anselin，1988；GillyandTorre，2000；Boschma，2005)(為了數(shù)據(jù)的可得性，本文選取的省份是除西藏、寧夏、青海以外的28個(gè)省份)。

1影響機(jī)理分析：基于文獻(xiàn)的視角

1.1金融與企業(yè)經(jīng)濟(jì)

大量的經(jīng)濟(jì)學(xué)家對(duì)金融與企業(yè)經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系做了廣泛研究，并從不同的角度論證了金融與企業(yè)經(jīng)濟(jì)之間的相關(guān)關(guān)系。張亦春等(2015)研究表明金融發(fā)展與企業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間并非簡(jiǎn)單的線性正相關(guān)，而是呈現(xiàn)出非均衡性，鑒于金融發(fā)展與企業(yè)經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系主要從以下兩個(gè)方面進(jìn)行梳理，一方面是具有積極的促進(jìn)作用。金融發(fā)展理論表明，金融市場(chǎng)的發(fā)展可以通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)傳導(dǎo)到企業(yè)經(jīng)濟(jì)，提高資本配置效率，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，金融發(fā)展可以通過風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)來提高生產(chǎn)效率，降低經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)，促進(jìn)企業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，并且金融業(yè)在空間上的聚集也能顯著地促進(jìn)企業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(劉軍等，2007；李青原等，2010、2013)。另一方面具有抑制作用。有學(xué)者研究表明金融發(fā)展存在信息不對(duì)稱等因素，可能抑制企業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展(Patrick，1966)。李強(qiáng)等(2013)研究表明金融發(fā)展阻礙了企業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，并對(duì)西部阻礙作用最大。金融抑制和金融過度都會(huì)損害經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，外部金融生態(tài)環(huán)境影響會(huì)改變金融發(fā)展對(duì)企業(yè)經(jīng)濟(jì)的影響，并且金融發(fā)展的滯后會(huì)對(duì)我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)造成障礙性效應(yīng)，進(jìn)而起到抑制企業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用(周曉艷等，2015)。

1.2金融創(chuàng)新與企業(yè)經(jīng)濟(jì)

對(duì)于金融創(chuàng)新，目前還無統(tǒng)一的定義，而多數(shù)定義是根據(jù)熊彼特的觀點(diǎn)衍生而來。熊彼特在《經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論》(1912)中闡述創(chuàng)新是對(duì)生產(chǎn)要素進(jìn)行重新組合。希克斯和尼漢斯(1969)認(rèn)為金融創(chuàng)新的支配因素是降低交易成本。目前學(xué)者和相關(guān)組織對(duì)于金融創(chuàng)新的內(nèi)容和作用主要?dú)w并起來有以下幾方面：一是創(chuàng)新內(nèi)容包括制度、機(jī)構(gòu)、技術(shù)、產(chǎn)品以及市場(chǎng)創(chuàng)新等。二是創(chuàng)新作用包括轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)、增強(qiáng)流動(dòng)性、提供資金等(龔明華，2005；陳文夏，2009)。對(duì)于金融創(chuàng)新與企業(yè)經(jīng)濟(jì)的關(guān)系，一方面有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，提高資金配置效率、風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)，加快資本積累速度，間接對(duì)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新起到促進(jìn)作用，進(jìn)而提高經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)效率，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但在不同地區(qū)可能存在異質(zhì)性(Tadesse，2007；Greenwood等，1990、2010；劉文麗等，2014；李媛媛等2015)，衛(wèi)平等(2015)研究得出金融創(chuàng)新對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)具有正向作用，且正向作用時(shí)效長(zhǎng)于負(fù)向作用時(shí)效，但工業(yè)增長(zhǎng)也對(duì)金融創(chuàng)新呈現(xiàn)波動(dòng)性沖擊。另一方面也有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，金融創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有差異性，單獨(dú)的金融創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用方向是不確定的，有促進(jìn)也有抑制，需要協(xié)同技術(shù)創(chuàng)新才能對(duì)經(jīng)濟(jì)促進(jìn)作用顯著(孫浦陽等，2012；李叢文，2014)。

1.3金融發(fā)展、金融創(chuàng)新與企業(yè)經(jīng)濟(jì)

金融發(fā)展可以促進(jìn)技術(shù)和專利產(chǎn)品的產(chǎn)生，從而提高效率，可將金融資源更好地配置到企業(yè)經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(Solow，1957；Schwartz，2000；Amore等，2013；劉文麗等，2014)。另外，金融發(fā)展與金融創(chuàng)新兩者在融合過程中，潛在的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)抑制企業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。金融發(fā)展和金融創(chuàng)新在金融一體化背景下有著重要作用，但由于兩者融合發(fā)展復(fù)雜性和風(fēng)險(xiǎn)性的存在，可能會(huì)制約創(chuàng)新的效應(yīng)，未能使兩者融合取得較好的效益(鮑丹，2008；曹顥等，2011)。

2研究方法與指標(biāo)選取

2.1研究方法

2.1.1資本配置效率估算模型

為了較為直觀地分析近幾年企業(yè)經(jīng)濟(jì)的資本配置效率，資本配置效率模型屬Wurgler(2000)設(shè)置的模型，被學(xué)者廣泛運(yùn)用。因此，本文基于Wurgler(2000)模型(Beck和Levine，2002；韓立巖等，2005；李青原等，2013；張雪芳等，2016；陳創(chuàng)練等，2016)利用28個(gè)省份18個(gè)工業(yè)行業(yè)面板數(shù)據(jù)從微觀層面測(cè)算了地區(qū)企業(yè)經(jīng)濟(jì)資本配置效率，同時(shí)用2003—2016年我國(guó)28個(gè)省份的相關(guān)宏觀數(shù)據(jù)，從整體、地區(qū)、省份三個(gè)維度測(cè)算宏觀企業(yè)經(jīng)濟(jì)資本配置效率。因此，將企業(yè)經(jīng)濟(jì)資本效率估算模型設(shè)置如下：上式中，Iic,t為行業(yè)i省份c內(nèi)第t年固定資產(chǎn)凈值(固定資本形成總額)；ic,tV為行業(yè)i省份c內(nèi)第t年工業(yè)總產(chǎn)值(總產(chǎn)值)，η為資本配置效率，ε為干擾項(xiàng)。

2.1.2空間計(jì)量模型

首先，本文采用“莫蘭指數(shù)I”(Moran’sI)(Moran，1950)檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)變量的空間相關(guān)性，指數(shù)如下：其中，221()niixxSn=−=∑為樣本方差，ijω為空間權(quán)重矩陣，為所有空間權(quán)重之和。“莫蘭指數(shù)I”值一般介于-1和1之間，大于0表示正相關(guān)，即高值與高值相鄰、低值與低值相鄰；小于0為負(fù)相關(guān)，即高值與低值相鄰。本文還畫出“莫蘭指數(shù)I”散點(diǎn)圖，并通過散點(diǎn)圖描繪局域空間相關(guān)性以揭示空間單元所屬的局部空間聚集類型。其次，本文根據(jù)相關(guān)理論(陳強(qiáng)，2010)建立空間面板模型，具體如下：公式(3)為空間面板自回歸模型，其中，'iW為空間權(quán)重矩陣W的第i行為空間權(quán)重矩陣W的（i,j）元素，iu為區(qū)域i的個(gè)體效應(yīng)，為空間滯后項(xiàng)，若則(3)為標(biāo)準(zhǔn)靜態(tài)面板模型，進(jìn)一步推導(dǎo)，可將空間面板模型設(shè)置如下：其中，yi,t1−為被解釋變量ity的一階滯后項(xiàng)，τ≠0則模型為動(dòng)態(tài)面板，'itdXδ表示解釋變量的空間滯后項(xiàng)，模型(4)是一般模型，對(duì)參數(shù)處理將會(huì)建立不同的特殊模型，如下：其中，itY為被解釋變量，F(xiàn)D和KJ分別為金融發(fā)展和金融科技創(chuàng)新，x為控制變量：gov(地方財(cái)政支出)、inv(固定資產(chǎn)投資)、fdi(外商直接投資)、open(對(duì)外開放程度)、urban(城鎮(zhèn)化水平)、hum(人力資本)。W為空間權(quán)重矩陣，ε、v為隨機(jī)誤差向量，ρ為空間回歸系數(shù)，λ為空間誤差系數(shù)。對(duì)于模型的選擇主要通過拉格朗日乘子和模型的穩(wěn)健性來判斷。最后，為了模型分析本文將構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，分別從地理區(qū)位特征、社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征兩個(gè)方面設(shè)定空間權(quán)重，具體如下：公式(9)是以地理區(qū)位特征設(shè)定空間權(quán)重矩陣，沒有反映地區(qū)間經(jīng)濟(jì)社會(huì)之間的相關(guān)性及影響。介于此本文利用各省GDP構(gòu)建經(jīng)濟(jì)特征空間權(quán)重矩陣進(jìn)行分析(張林，2016)，如下：其中，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)，std表示標(biāo)準(zhǔn)差，為第i省生產(chǎn)總值的平均值，為考察期內(nèi)生產(chǎn)總值的均值，t為不同的時(shí)期。如果兩個(gè)地區(qū)生產(chǎn)總值相關(guān)關(guān)系越強(qiáng)，則方程的擬合效果越好，殘差波動(dòng)范圍越小，空間權(quán)重系數(shù)越大，反之則作用相反。

2.2指標(biāo)選取

(1)企業(yè)經(jīng)濟(jì)的指標(biāo)：①直接拿GDP進(jìn)行衡量(劉金全，2004；蘭日旭等2011)。②用工業(yè)增加值來衡量(曹源芳，2008)。③用資本配置效率模型估計(jì)工業(yè)企業(yè)的資本配置效率來衡量(李青原等，2013)。本文對(duì)企業(yè)經(jīng)濟(jì)的衡量主要采取張林(2014)的做法：GDP-(金融業(yè)+房地產(chǎn)業(yè))。

(2)主要解釋變量：金融發(fā)展指標(biāo)(FD)和金融科技創(chuàng)新指標(biāo)(KJ)，本文主要采取因子分析法構(gòu)建金融發(fā)展和金融科技創(chuàng)新指標(biāo)。

(3)控制變量。本文以參考相關(guān)文獻(xiàn)的方法(李青原等，2013；張林等，2014)，將控制變量選取如下：地方財(cái)政支出、固定資產(chǎn)投資、外商直接投資、對(duì)外開放程度、城鎮(zhèn)化水平、人力資本作為控制變量。

2.3變量統(tǒng)計(jì)描述

(1)對(duì)于資本配置效率而言，本文選取樣本區(qū)間為2003—2016年，28個(gè)省份18個(gè)工業(yè)行業(yè)來測(cè)算企業(yè)經(jīng)濟(jì)的資本配置效率，數(shù)據(jù)主要來自《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

(2)宏觀經(jīng)濟(jì)變量：企業(yè)經(jīng)濟(jì)、財(cái)政支出、固定資產(chǎn)投資、外商直接投資、對(duì)外開放程度、城鎮(zhèn)化水平、人力資本指標(biāo)，樣本區(qū)間同樣為2003—2016年，數(shù)據(jù)均來自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

(3)金融發(fā)展指標(biāo)和金融科技創(chuàng)新指標(biāo)，數(shù)據(jù)來自《中國(guó)金融年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。金融發(fā)展和金融科技創(chuàng)新指標(biāo)的最大值和最小值相差較大，表明不同省份金融發(fā)展程度不一且金融科技創(chuàng)新程度差異大，而外商直接投資、人力資本地方財(cái)政支出標(biāo)準(zhǔn)差較小表明該指標(biāo)相對(duì)穩(wěn)定。

作者：王希泉 馬福春 單位：南京中醫(yī)藥大學(xué)衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 中國(guó)人民銀行玉溪中心支行