基于空間杜賓模型的互聯網金融與區域創新效率關系研究

摘 要：創新是產業和經濟發展的源頭，特別是在互聯網信息時代下，創新資源的流動與利用更加具有豐富的可能性。同時，作為科技產物的互聯網金融的持續快速發展也在很大程度上提升了區域創新水平。文章從互聯網金融發展視角切入，利用空間杜賓模型構建了2009年-2018年我國東部、中部、西部和東北四大經濟區域創新效率的空間模型，并得出互聯網金融發展與各區域創新效率的關系。空間杜賓模型實證結果顯示：我國不同區域的區域創新效率呈現顯著的非均衡性，總體呈現正相關關系，即互聯網金融發展水平越高的區域，其創新效率也越高，反之亦然。其次，不同區域創新效率具有一定的空間依賴性，地理空間鄰近的地區可通過互聯網金融發展的技術溢出效應實現創新效率的提升。

關鍵詞：空間杜賓模型;互聯網金融;區域創新效率

一、引言

現階段，我國正處于經濟轉軌的戰略發展機遇期，產業結構優化、經濟價值提升對科學技術創新的現實依賴程度日益提升。黨的十九大報告強調：“創新是發展的第一動力，是建設現代化經濟體系的戰略支撐”。因此在新的歷史節點上，加快培育創新增長動力、提高創新增長水平成為經濟增長發展的關鍵。而作為現代經濟的重要組成部分，金融發展與技術創新間的關系受到國內外學者的廣泛關注。一方面，現代金融業的科技屬性不斷增加，金融發展帶動了技術創新;另一方面，技術創新需依賴金融發展提供良好的資本扶持，創造出更廣闊的創新空間。Comin & Nanda（2011）的研究認為，金融創新可以降低創新資金的使用風險，提高資金配置效率繼而推動技術創新實現。而隨著相關研究的推進，從定量分析角度認識金融發展與創新效率之間的關系更為常見，孫麗梅等建立靜態面板模型對不同地區金融發展與技術創新的關系進行研究，結果驗證了區域良好的金融體系能夠促進技術創新發展。互聯網金融作為我國金融發展的重要方向，在促進普惠金融發展、提升金融服務質量和效率等方面發揮了積極作用，但有關互聯網金融發展對區域創新效率提升的影響方面，相關研究成果較少，僅有如熊雯婕，殷鳳（2020）使用動態空間面板模型就互聯網金融發展與區域創新效率的關系進行研究，得出結論認為互聯網金融與區域創新效率存在顯著的空間集聚特征。為了進一步明確互聯網金融與區域創新效率間的關系，本文擬使用空間杜賓模型進行實證研究，從二者的空間關系角度探尋我國區域創新效率的發展變化情況。

二、互聯網金融與區域創新效率關系研究設計

1.空間杜賓模型建構

空間杜賓模型是伴隨著上世紀中后期地理信息技術快速發展而形成的一種以空間數據為基礎，解決經濟活動空間相互作用和空間結構問題的一種實證分析模型。該模型創新了傳統基于觀測值的計量分析模型，將解釋變量和被解釋變量的空間效應納入模型中，在一定程度上突出了計量研究的空間特性，特別有助于分析空間區域異質性問題，對于我國區域創新效率問題而言，由于不同經濟區域互聯網金融發展水平差異明顯，因此創新效率的空間差異性也十分顯著，應用空間杜賓模型能夠在一定程度上量化不同區域的空間特質，使得研究結果更加準確。

本文設定空間杜賓模型如（1）式所示：

（1）式中，Wij定義為區域i和區域j之間的地理鄰接，可根據鄰接空間矩陣權重計算出區域互聯網金融發展對其周邊位置產生的影響。在本文中，定義為判斷地區i與j之間的地理距離權重和經濟權重。其中，值是衡量地理距離權重和經濟權重在空間權重矩陣中所占比重大小的統計量，若值趨近于0，說明空間權重與地理相鄰意義越是相關;若值較大，且趨近于1，則空間權重表現出與創新效率水平變動具有較高相關度。

2.研究變量設定

（1）被解釋變量。本文的被解釋變量為區域技術創新效率（變量符號為Tec），這一變量主要以區域技術投入和產出的轉化情況進行量化，以往學者在研究區域創新效率的過程中普遍使用DEA-Malmquist指數法或SFA隨機前沿分析法進行，部分學者還采用熵權法進行測算。本文選擇主流的DEA方法對不同區域創新效率進行測算，DEA方法主要用于評價具有相同類型的多投入多、產出決策單元是否能達到技術有效性要求，本文受限于篇幅，略去DEA模型構建過程。

（2）核心解釋變量。本文以區域互聯網金融發展水平作為核心解釋變量。該變量為復合變量，目前針對量化互聯網金融發展水平的研究文獻較少，一些學者以互聯網金融平臺數、注冊用戶數、在線支付規模等作為衡量區域互聯網金融發展水平的代理變量。但類似指標的覆蓋面有限，往往不能全面表征區域互聯網金融發展水平，因此選擇北京大學發布的互聯網金融發展指數作為基礎數據，以互聯網金融規模（scale）、互聯網金融效率（eff）兩個分支變量進行代理，其中互聯網金融規模以互聯網金融發展指數中“互聯網金融機構人均消費額”進行計算;互聯網金融效率以互聯網金融發展指數中“互聯網金融機構各項貸款余額與金融機構存款余額之比”進行計算。

（3）控制變量。區域創新效率的影響因素是多方面的，為了更加全面地考量區域創新效率的發展，本文設計3個控制變量，分別為區域對外開放程度（open）、區域產業結構（str）、區域城鎮化水平（urban）。其中，區域對外開放程度越高，吸引資本和創新技術流入的能力就越強，因此相應地會提升技術創新成果轉化率，繼而提升區域創新效率。區域產業結構也是區域創新效率的潛在影響因素，一般而言產業結構發展變化的過程中，第三產業產值占區域總產值的比重會不斷增加，而科技創新能力反映了區域產業結構發展的能力，產業結構愈完善，相應地創新效率也愈高。區域城鎮化水平對創新效率的潛在影響是由于城鎮化是高學歷、高技能人口區域化集中的過程，城鎮化水平提升的過程將促進科技創新人才集聚，繼而優化科技創新投入產出比，提升區域創新效率。

各變量相關情況匯總于表1中：

3.研究數據選取

根據本文中選定的變量類型，在進行實證分析時選擇的數據主要為2009年-2018年的《中國統計年鑒》及各地市統計局發布的地方統計數據，控制變量測算過程中涉及到城鎮化的計算以《中國人口和就業統計年鑒》相關數據為基礎，計算區域貿易關聯度時以中經網數據庫和國家海關總署發布的地區貿易數據為基礎。表2顯示了全部變量的描述性統計結果。

三、實證結果分析

1.動態面板回歸

本文使用廣義矩估計（GMM）方法對模型進行參數回歸分析，使用廣義矩估計方法可以排除模型的內生性，避免偽回歸現象的出現，實證回歸得出如表3所示的回歸結果。

從表3中Sargan檢驗和AR（2）檢驗統計量及其顯著性水平意味著工具變量不存在過度識別的情況，模型估算參數并不存在二階序列相關性，顯示了模型設定及參數估算具有較高的合理性。在系數層面，本文設定的核心解釋變量：區域互聯網金融發展水平至少在5%的顯著性水平下通過檢驗，且系數為正，說明互聯網金融發展對于區域創新效率的提升而言具有顯著正向影響。其中，東部地區互聯網金融規模（scale）變量的系數為0.358;互聯網金融效率（eff）變量的系數為0.066，說明東部地區單位水平的互聯網金融規模和互聯網金融效率提升分別能夠促進區域創新效率提升0.358%和0.066%。而中部地區互聯網金融發展水平對創新效率的影響較東部地區不顯著，西部和東北地區互聯網金融發展水平則最高只在5%的顯著性層面與區域創新效率線性相關，出現這一情況的原因可能是區域互聯網金融發展和創新效率均屬復雜變量，具有時間和空間兩個層面的變化維度，傳統計量分析工具僅能揭示二者的計量關系而無法呈現在空間格局變化過程中的相互影響。因此需要使用空間杜賓模型進行空間計量回歸。

2.空間杜賓模型回歸

在動態面板估計的基礎上，使用Stata軟件進行空間計量經濟學回歸，基于杜賓模型的實證分析能夠更好地識別各變量間的空間相互作用及空間結構形態，繼而實現對被解釋變量和解釋變量空間相關性的全面考察，在此基礎上還可解釋地理鄰接地區被解釋變量和解釋變量的相互影響程度。本文得到空間杜賓模型的回歸結果如表4所示。

根據表4的模型回歸結果可以看出，四大區域的回歸結果中，R-squared值最小為0.8800，最大為0.9960，從空間杜賓模型的擬合優度來看，東部地區最高，西部地區最低，這也表明各區域創新效率的空間大小關系分別為：東部地區>中部地區>東北地區>西部地區。通過分析回歸系數，本文設定的四大區域均至少在5%的顯著性水平下通過檢驗，其中，東部地區互聯網金融規模對創新效率的影響系數為0.3289，互聯網金融效率對創新效率的影響系數為0.0422，說明東部地區互聯網金融發展對創新效率具有顯著地正向促進作用，且互聯網金融規模壯大對于提升東部地區創新效率的影響明顯。東部地區互聯網金融規模每提升1%相應地會促進創新效率提升0.3289%;互聯網金融效率每提升1%相應地會促進創新效率提升0.0422%。相比東部地區而言，中部地區互聯網金融發展對創新效率的影響較低，但同樣具有正向促進作用。而東北和西部地區互聯網金融發展對區域創新效率的影響性有限，這主要與上述兩個區域互聯網金融發展水平滯后、互聯網金融現代化水平不高的現狀有關。而在地理加權項的回歸分析結果中同樣可以看到，東部地區互聯網金融發展的規模溢出效應相比中部和西部地區更為明顯，說明東部地區技術創新效率提高對相鄰區域的技術創新效率具有正向促進作用，因此空間杜賓模型驗證了互聯網金融發展對創新效率存在的空間溢出效應。

在控制變量方面，西部和東北產業結構（str）與城鎮化水平（urban）對區域創新效率的提升具有負向影響，這可能與上述地區產業結構發展落后、城鎮化水平不高等因素有關。對于東部地區和中部地區而言，區域技術創新的產業基礎和人力資源基礎更加雄厚，特別是以第三產業為主導的地區產業結構加速了高科技人才的流入，在很大程度上提高了科技創新成果的轉化率，這也為區域科技創新的未來發展方向指明了道路，為進一步提升和完善區域互聯網金融產業發展水平奠定了理論基礎。

四、結論

文章在分析以往研究結論的基礎上對2009年-2018年全國31個省市區互聯網發展水平同區域創新效率間的關系進行實證研究，建構空間杜賓模型分析我國東部、中部、西部及東北地區互聯網金融發展對創新效率的影響，最終得出結論。我國不同區域的互聯網金融發展與區域創新效率總體呈現正相關關系，即互聯網金融發展水平越高的區域，其創新效率也越高，反之亦然。其次，不同區域創新效率具有一定的空間依賴性，地理空間鄰近的地區可通過互聯網金融發展的技術溢出效應實現創新效率的提升。通過這一結論也可為區域互聯網金融技術創新發展提供有益的指引，助力區域技術創新效率水平提升。

參考文獻：

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作者簡介：朱昱州（2000.08- ），男，漢族，湖北當陽人，山東大學，本科在讀，主要研究方向：經濟學