金融中介对技术创新影响的研究——基于珠三角面板数据.pdf
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1、第36 卷第4期2023 年0 8 月doi:10.16018/32-1499/c.202304008盐城工学院学报(社会科学版)Journal of Yancheng Institute of Technology(Social Science Edition)Vol.36 No.4Aug.2023金融中介对技术创新影响的研究基于珠三角面板数据黄梦婷(黄山学院经济管理学院,安徽黄山2 450 2 1)摘要:为了明晰以银行为主的金融中介对技术创新推动效果的影响,以珠三角2 0 0 2 一2 0 19年度9个城市面板数据为依据构造面板模型。研究发现:金融中介对实用新型专利和外观专利的推动作用最明
2、显,对专利总数的影响也有显著的影响;政府财政支持对发明专利和实用新型专利影响较大,金融中介则在促进技术创新方面发挥了较显著的作用。基于研究,结合珠三角技术创新发展现状,为建立安全稳固的金融中介体系提出可行建议。关键词:金融中介;技术创新;专利;面板模型中图分类号:F832.5文献标志码:A文章编号:10 0 8-50 9 2(2 0 2 3)0 4-0 0 42-0 6一、研究方法随着金融一体化和科技全球化的到来,金融和技术创新已经成为推动经济发展的重要因素,珠三角区域集合其优越的地理优势,积极采用发达国家产业制造的先进技术经验,制定各种开放性政策,充分融人资本、人才等资源,以出口导向型经济发
3、展为主线,带动整个珠三角区域的技术创新水平发展。同时,以银行为主体的金融中介通过传统业务推动技术创新,为技术创新提供新的支撑力量。金融中介发展水平从某种意义上来说已经成为衡量一个地区技术创新能力的重要标志。由于珠三角一带金融比较集中,高新技术产业在全国具有代表性,研究珠三角金融中介对技术创新的影响具有现实意义。基于此,在已有的国内外研究基础上,构建金融中介对技术创新影响的模型,对珠三角地区的数据进行实证检验,选择金融相关比率(FIR)、专利总数、发明专利、外观专利和实用新型为指标,检验金融中介和技术创新的影响关系,以进一步完善我国金融中介和技术创新理论体系。本文将定量分析和定性分析,数理统计和
4、计量分析方法相结合。选用面板数据回归和固定效应模型与随机效应模型的处理方法,建立回归模型,可以很好地解决异方差的影响。面板数据模型公式为:Yit=it+Xitpi+sit其中Yi是因变量,X,和;分别是对应于i=1,2,N的截面成员的k维向量和k维参数,N是在截面上使用的个体数,k代表自变量的个数。每个截面成员的观测期为t=1,2T常用的3种模型为:模型1:变系数模型;j,;模型2:变截距模型;,;=;模型3:系数和截距都相同;=j,;=;在构建统计量F的情况下,能够判断出样本数据比较适用的模型类型F统计量定义为:(SSEr-SSEu)/(NT-2)-(NT-N-1)lSSEu/(NT-N-K
5、)收稿日期:2 0 2 3-0 4-2 0基金项目:省级大学生创新创业项目(S210375106);黄山学院徽州文化项目(2 0 2 1xhwh017)。作者简介:黄梦婷(1995一),女,安徽宣城人,助教,硕士,研究方向:金融创新,货币银行学。第4期(SSEr-SSEu)/(N-1)SSEu/(NT-N-K)上式中,SSEr代表的是约束模型的残差平方和,SSEu代表的是非约束模型残差平方和。后者比前者在共同截距这一方面多了N1个估计参数。如果在给定的条件下,一定的显著性水平下,如果F=Fa(NT-NK),那么接受替代假设,采用模型2:变截距模型;j,;=;所表示的可变截距模型;如果显著性水平
6、下结果相反,则接受零假设,这时便选择常数截距模型。固定效应和随机效应模型的区别就在于具有特定的还是相同的截距项。前者是特定的,后者是相同的。在计量经济学界,对于界定如何使用哪种模型来进行实证分析,有拉格朗日测试(LM测试)和Hausman检验(豪斯曼检验),也称Wald测试。本文采取第二种方法Hausman测试判定,如果测试的残差项和自变量存在自相关关系,采用固定效应模型;反之亦然,如果残差项和自变量没有相关性,则可采用随机效应模型,根据上面的理论构造统计量:W=(-gls)Z(-gls)其中,gls分别代表的含义是固定和随机效应模型的估计系数,豪斯曼统计量是渐进服从自由度是K-1的2 c分布
7、,就是Wald统计量。若W临界值,选择固定效应模型二、指标选取与数据说明1.金融中介指标在相关研究领域指标选取方面,叶耀明、王胜(2 0 0 7)、【汤清(2 0 10)2 等都用金融相关比率FIR来衡量金融中介。庞永刚、王君(2 0 10)3 使用金融中介结构指标(贷款余额/GDP)、金融中介规模指标和金融中介效率指标来衡量金融中介;陈敏、李建民(2 0 12)4 使用金融中介规模指标和金融效率指标衡量金融中介;本着权威性、聚焦性和可获得性的原则,指标体系的设计要求数据能够通过公开的渠道获得。综上,参考Ray-mondW.G o l d s mi t h 5 的理论,采用金融深化指标金融相关
8、比率(Financial Interrelations ratio,FIR)衡量以商业银行为主的金融中介机构的发展水平。FIR的定义是指在一定的时期内一国的某一时点的金融资产总额与实物资产的比值。此黄梦婷:金融中介对技术创新影响的研究一基于珠三角面板数据表性的专利,依据如下:(1)评价技术创新成果时,专利授权数非常直观。这种方法可以让读者对于该地区的科研情况一目了然,判断力强而且有说服力。(2)技术创新定义“必须是研发成功且最终获得应用的”。因此R&D经费数量、研发人员数量等过程性指标在本文分析中就不适合。(3)专利授权数由权威部门发布,数据可获得性高,而且简单易懂。本文的专利数量全部来自广东
9、省专利局,数据完全公开透明,可信度高。(4)随着我国颁布的法律政策对专利原创性的支持力度越来越大,科研工作者更倾向于靠专利申请来保护自己的权利。因此本文用专利授权数来衡量技术创新,根据专利创新程度和方法不同,将技术创新细分为PAT、FM ZL、SY XX和WGZL。结合本文使用的回归模型公式对自变量和因变量进行解释,如表1所示。按照面板数据模型,结合本文指标选取,可得:回归模型公式:Yit=+1LnFIRit+,LnGDPi+,LnGOVit+8i此模型公式中,有四个因变量Yit,分别是LnPAT、Ln FM ZL、Ln SY XX、Ln W G ZL;对应三个自变量,分别为LnFIR、Ln
10、G D P、Ln G O V。i表示样本数据的个体,样本容量为16 2;t表示每个截面成员的观测期为t=1,2T,回归数据的观测期为2 0 0 2 一2 0 19年,共18 年。为了使得计算结果更精确,减小异方差,以上变量全部取对数,基于这些条件,建立四个面板数据模型。43外,政府支出是推动技术创新的主要力量之一,所以加人政府变量作辅助分析。广州、深圳、珠海、东莞、佛山等九个城市相对广东省来说是金融水平高、核心科技聚集、人才吸引力大、对外开放程度高的区域,具有一定的代表性,因此选择作为研究对象。2.技术创新指标在技术创新的指标选取方面,目前国内学者主要用产出法、投入法和综合性指标来度量。综合性
11、指标全要素生产率TFP的计算需要用到资本存量,当前国家统计局没有提供相关企业资本存量的数据,也就意味着实证结果会存在误差。表示技术创新的指标还有科技论文发表数、R&D人员数量等等。本文对指标的选取采用四种有代443.数据来源(1)金融中介指标FIR根据中国金融年鉴中国城市统计年鉴广东统计年鉴长江和珠江三角洲及港澳特别行政区统计年鉴提供的珠三角9个城市2 0 0 2 一2 0 19年的相关数据计算得到,具体计算公式为:FIR=(金融机构存贷款余额之和)/CDP。其中不加人疫情期间特殊年份的数据,以保证实证结果的稳健性。(2)地方财政数据源同FIR指标,GDP的数据来源与FIR指标相同。(3)通过
12、广东省知识产权局取得各类市政专利权。盐城工学院学报(社会科学版)表1指标图变量(符号)意义PAT专利总数FMZL发明专利SYXX实用新型专利WGZL外观专利FIR金融相关比率GOV政府财政预算支出GDP国内生产总值第36 卷定义性质专利授权量被解释变量创新性最强的科研成果被解释变量通过重新设计和改造后被解释变量外观和工业设计科研成果被解释变量金融中介解释变量控制变量控制变量控制变量控制变量(4)由于香港、澳门所实行的经济体制和珠三角九个城市群本质上有区别,因此,论文在选取研究对象的时候只选择珠三角九个城市群,既方便数据的统计,实证结果也更契合当地的经济发展需求。三、实证分析1.描述性统计分析以
13、下的数据分析过程均由Eviews软件进行,在此基础上,用Hausman检测究竟使用哪种模型,变量描述性统计分析结果见表2:表2主要变量的描述性统计结果VariableMean发明专利数量(个)2 141.38实用新型专利数量(个)7 924.14外观专利数量(个)6 174.19专利数量总数(个)16 229.47金融机构存款余额(亿元)9.757.75金融机构贷款余额(亿元)6 407.62GDP(亿元)4.798.24地方政府预算内支出(亿元)546.81Max26 05187 43353 125166 60983 942.4559 461.3926 927.094.551.03Min26
14、043206338.13229.43293.6626.96Std.Dev.4 354.6613 264.777 902.4224 760.6215 099.8710 385.965 527.87826.33Obs1621621621621621621621622.稳健性检验上面已经详细介绍了Hausman检验确定使表3金融中介FIR与专利总数PAT的面板数据模型的豪斯曼检验结果(b)固定效应模型LnGDP-0.090 1LnFIR0.076 1(金融相关比率)LnGOV(政府支出)常数项Ho:difference in coefficients not systematic,Prob=0.04
15、02,Hausman检验的结果可得,p0.05,结果表明使用随机效应模型。LnGDPLnFIR(金融相关比率)LnGOV(政府支出)常数项Ho:d if f e r e n c e in c o e f f ic ie n t s n o t s y s t e m a t ic,Pr o b=0.0 536,H a u s m a n 检验的结果可得,P0.05,结果表明使用随机效应模型。LnGDPLnFIR(金融相关比率)LnGOV(政府支出)常数项Ho:difference in coefficients not systematic,Prob=0.0012,Hausman检验的结果可得
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