数字普惠金融对城市创新发展...基于空间误差模型的实证分析_秦坤林.pdf
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1、江苏商论2023.5收改日期:2023-03-30作者简介:秦坤林(1996),男(汉),河南省周口市人,广东海洋大学硕士研究生,研究方向:国际贸易学;高维新(1966),男(汉),江苏省盐城市人,广东海洋大学经济学院教授,研究方向:WTO规则与国际贸易。本文所有作者授权本刊,无偿同意中国知网等网络平台的数字化应用以及新华文摘报刊复印资料的转载和摘编,如有法律代理和第三方网络平台电子使用应征得本刊的同意。一、引言2005年举办的国际小额信贷年中普惠金融的概念首次被提出,含义是以低成本、可持续的方式向社会各个阶层提供便捷的金融服务。随着互联网技术的快速发展,云计算与大数据等技术被广泛应用于传统金
2、融难以服务的领域,普惠金融进一步深化成为数字普惠金融。数字普惠金融可以表述为通过数字金融服务进一步促进普惠金融发展的行为。金融服务融入数字技术不仅能以更低的成本提供更加便捷的服务,还能提供广泛的覆盖面,对促进社会福利提升、缩减收入差距和经济高质量发展具有重要作用。中国经济正在经历着由高速发展到高质量发展的转折阶段,党的十九大报告指出“创新是引领发展的第一动力”,创新活动的开展离不开资金的支持。金融作为现代经济的核心,不断影响体现高质量发展的创新。随着云计算和大数据等技术的发展,数字普惠金融将为创新活动不断拓宽融资渠道,发挥金融在资源配置中的枢纽作用。在传统金融行业对区域创新发展的影响方面,国内
3、已有较多研究。周群华考察发现,金融发展深度对地区创新具有积极影响,政府对金融系统的干预并未明显降低地区创新水平。毛金祥等实证研究经济聚集对区域创新的影响,认为邻近地区经济聚集、金融发展均对区域创新水平具有显著正向影响。文炳洲等分析中国区域创新效率的影响因素,得出金融发展水平和市场环境在区域创新发展中起到重要作用。关于数字普惠金融对城市创新水平的影响,也有较多学者进行分析研究。韩璐等从城市层面定量验证数字经济对城市创新能力的赋能作用,认为数字经济能显著提升城市创新能力。潘爽等通过实证检验得出数字金融能够显著提升城市创新水平,主要通过提高银行业竞争、市场化水平以及市场潜力三条途径促进城市创新。综合
4、以上研究,目前针对数字普惠金融对城市创新影响因素分析,大都采用面板数据,忽略了截面数据对城市创新水平影响因素的测算效果。因此,本文将空间地理因素引入城市创新水平的影响因素分析中,研究国内主要城市创新水平在空间中的联系以及在时间序列中数字普惠金融对城市创新水平的影响程度。二、研究设计(一)模型设定本文关注的是数字普惠金融与城市创新水平数字普惠金融对城市创新发展的影响分析基于空间误差模型的实证分析秦坤林,高维新(广东海洋大学,广东 湛江524088)摘要:随着互联网、大数据等信息技术的快速发展,数字普惠金融对城市创新发展的影响在不断加深。本文基于20152019年中国286个地级市的相关数据,通过
5、空间误差模型进行实证分析。结果显示:城市创新与数字普惠金融发展水平均具有空间自相关性,数字普惠金融对城市创新的影响具有显著的正向促进作用并且整体呈现出上升的态势。基于以上分析提出要大力发展数字普惠金融,加快区域之间创新成果的流通效率。关键词:空间误差模型;城市创新;数字普惠金融中图分类号:F830文献标志码:A 商业财会 79DOI:10.13395/ki.issn.1009-0061.2023.05.028江苏商论2023.5图12019年城市创新水平莫兰散点图注:*、*、*分别表示在1%、5%、10%水平下通过显著性检验。下同。表1数字普惠金融与城市创新水平空间相关性检验年份2015201
6、6201720182019城市创新水平0.4287*0.4386*0.4478*0.4608*0.4077*Z值11.0473 11.2241 11.4120 11.7797 10.4239数字普惠金融0.4384*0.4276*0.4676*0.5321*0.5416*Z值11.0100 11.0923 11.8768 13.5169 13.7742之间的影响机制,实际中不同城市之间的创新水平在各地区之间有着紧密联系。因此,本文采取地理空间交互作用的空间计量模型进行研究。通过引入空间权重矩阵W对一般线性回归模型进行修正,并检验各单位之间是否存在空间相互作用。选定空间误差模型(SEM)或空间滞
7、后模型(SLM),将引入空间矩阵修正后的模型运用广义最小二乘法估计。空间滞后模型设定为:Y=WY+X+,其中N(0,2In)(1)空间误差模型设定为:Y=X+,=W+,其中N(0,2In)(2)模型中Y为n1阶向量,n为观测值个数,X为解释变量,是nk阶数据矩阵,k为自变量X的维度,和为对应空间相关性的系数,为待估计的参数,W代表空间权重矩阵,为回归残差向量,W为空间滞后的误差项,为误差项的随机扰动项。(二)指标选取与数据来源被解释变量为城市创新水平,记为INN,地区当年申请发明数量与新型数量的变化能有效体现出城市创新水平发展状况,本文中城市创新水平指标用地区当年申请的发明数量与实用新型数量之
8、和的自然对数来衡量,数据来源于中国研究数据服务平台(CNRDS)。解释变量为地级市数字普惠金融的发展情况,选取数字普惠金融指数作为核心解释变量,对数化处理后记为DIF。该项数据来源于20112020年北京大学数字普惠金融指数。本文引入3个控制变量:一是经济发展程度,地区内经济发展程度越高,城市创新水平的发展也会较快。本文以地区生产总值取对数来衡量目标市区经济发展程度,记为LnGDP。二是政策效应,以地区当年政府财政科学与教育支出之和占当年生产总值的百分比值来衡量,记为SEE。科教支出是创新发展的重要影响因素,扩大科教投入将会加速创新水平的发展。三是人力资本,人力资本是影响城市创新发展的重要因素
9、。以地区内年末户籍人口与行政土地面积的百分比值取对数来衡量,记为LnPEO。控制变量数据源于中国城市统计年鉴,在删除重要数据缺失的相关地级市后,共得到20152019年286个地级市的相关数据。三、实证分析(一)空间自相关性检验本文运用GeoDa软件,基于Queen邻接权重矩阵,对莫兰指数进行测算,得到2015-2019年相关数据(表1)。可以看出,各地区城市创新水平与数字普惠金融的莫兰指数均保持为较高的正值,均通过了1%水平下的显著性检验,整体呈现逐渐上升态势,说明全国各地级市城市创新水平、数字普惠金融的分布,都具有很强的空间自相关性。以2019年城市创新水平莫兰散点图图1为例,散点图第一象
10、限代表高城市创新水平与高城市创新水平的地区临近或接壤,主要为山东省、安徽省、以及天津市等地区。散点图第三象限主要代表低城市创新水平与低城市创新水平地区临近或接壤,主要为黑龙江省、云南省、内蒙古以及甘肃省的部分地区。从莫兰散点图得出的结果较为符合中国城市创新水平的现实状况,高城市创新水平与高城市创新水平的地区临近或接壤,这部分地区分布在东部或沿海发达程度较高的位置,城市创新水平相对较高,地理位置高度聚集。而在西部和北部部分发展程度较低的城市,出现低低城市创新水平聚集的态势。(二)模型估计与分析构建空间计量模型并运用普通最小二乘法进行估计,利用结果判断空间自相关的类型,并选取对应空间模型。根据所选
11、指标建立模型如下:LnINN=0+1DIF+2LnGDP+3SEE+4LnPEO+(3)基准模型OLS估计部分结果如表2,修正后拟合度R值均在0.82以上,表明模型中变量选择的合 商业财会 80江苏商论2023.5表3空间误差模型估计结果表2各市城市创新水平影响因素OLS部分估计结果变量20152016201720182019Morans I(error)7.5366*7.8331*3.7269*6.6398*8.2544*修正R-squared0.82740.83920.82610.87520.887326.6684*23.4045*39.7515*19.0519*4.1469*9.7839
12、*8.0225*30.8873*8.6551*0.000951.6952*55.5731*11.8650*39.2708*61.6839*34.8107*40.1911*3.0009*28.8740*57.5379*61.4791*63.5956*42.7524*47.9259*61.6848*最优选用模型SEMSEMSLMSEMSEM空间检验量LM(lag)Robust LM(lag)LM(error)Robust LM(error)LM(SARMA)变量20152016201720182019CONSTANT-34.98*(-14.64)-37.69*(-13.67)-29.79*(-8.
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