金融創新、產業結構升級與經濟高質量發展

田穎莉

（河北北方學院 經濟管理學院，河北 張家口 075000）

一、引言

黨的十九大報告首次提出“經濟高質量發展”這一論述，并指出中國經濟發展開始由高速增長階段邁向高質量發展階段。隨后，經濟高質量發展成為各界關注的焦點話題。2021年兩會提出，要加快推進經濟高質量發展，為全面建設社會主義現代化國家建奠定良好基礎。而作為實體經濟的血脈，金融創新發展可全面提升金融服務的效率與質量，通過創新服務、提供資金支持、強化引導作用等路徑推動產業結構升級，激活經濟高質量發展的活力、競爭力及創新力[1]。2022年3月，中國人民銀行等部門和浙江省政府發布《關于金融支持浙江高質量發展建設共同富裕示范區的意見》，提出要深化金融供給側結構性改革，將更多資源配置至經濟發展薄弱環節及重點領域，不斷加大金融在智慧城市、人工智能、工業互聯網等領域的支持力度，以金融創新服務經濟高質量發展。黨的二十大報告提出“深化金融體制改革，建設現代中央銀行制度，加強和完善現代金融監管”，并指出未來五年主要目標任務是“經濟高質量發展取得新突破”。金融創新已成為中國實現經濟高質量發展的關鍵路徑和重要戰略導向。

與國家政策趨勢相契合的是，學術界對于金融創新及經濟高質量發展也進行了大量研究。其一，部分學者集中探究驅動經濟高質量發展的作用路徑。陳昌兵(2018)提出，從產業發展及產業結構動力變遷可以看出，經濟高質量發展根本動力在于創新[2]。魏蓉蓉(2019)發現，金融資源配置可通過提升全要素生產率驅動經濟高質量發展[3]。楊偉中等(2020)從金融驅動技術創新視角出發，發現金融資源可通過提升技術進步率、擴大生產要素投入規模兩類方式驅動經濟高質量發展，但這兩種作用路徑具有“蹺蹺板”關系，前者主導性更強[4]。李濤等(2022)運用SBM-DEA模型、GIS空間分析及空間杜賓模型對經濟高質量發展水平進行測度，發現處于不同空間權重矩陣下產業集聚對經濟高質量發展具有顯著驅動效應及空間溢出效應[5]。其二，部分學者深入探究了金融創新的相關研究。胡海峰、羅惠良(2009)提出，金融創新可不斷擴充金融工具品種、提升服務效率，促使金融市場趨于一體化，對經濟發展具有正向促進作用[6]。李媛媛等(2015)提出，金融創新已然開始滲透至實體經濟中，不僅推動金融業快速發展，同時對要素配置、技術進步、消費需求具有促進作用，從而驅動產業結構優化升級[7]。張慧麗(2015)發現，金融創新通過驅動新興產業發展、技術創新、產業融合等方式推動產業結構高度化，并以需求結構、產業資本、供給結構促進產業結構合理化[8]。孔祥如(2018)認為金融創新可通過影響資本配置效率、居民消費需求、國家產業政策、技術創新作用于產業結構[9]。其三，還有部分學者探究金融創新作用經濟高質量發展影響路徑。林毅夫等(2019)發現，金融創新通過緩解融資問題、創新金融產品等方式驅動經濟高質量發展[10]。李瑞、董璐(2021)認為金融創新可通過技術進步、經濟增長、居民福利、環境改善等路徑驅動經濟高質量發展[11]。宇超逸、王雪標(2021)利用面板門檻模型及中介效應模型，檢驗發現實體經濟與金融匹配度較高時，金融創新可作用于企業創新效率及行業技術效率驅動經濟高質量發展[12]。張雙才、尹慶偉(2021)認為金融創新可有效驅動技術創新，從而助推經濟高質量發展[13]。

通過對以往研究的梳理來看，可以發現金融創新對經濟高質量發展具有一定驅動效應，且部分學者認為金融創新可通過促進產業結構升級驅動經濟高質量發展。但現有研究仍存在以下不足：一方面，學界研究金融創新對經濟高質量發展影響方面的結論較多，但甚少從區域異質性視角探究這一影響可能存在的差異；另一方面，學者多以單一變量探究金融創新對經濟高質量發展影響，對變量更改可能引起結果變動的研究較少。立足這一思考，文章利用面板固定效應模型以及中介效應模型實證分析金融創新對經濟高質量發展的影響，并探究產業結構升級在二者間所起的作用效果。在此基礎上，考慮到不同區域地理條件、資源稟賦存在較大差異，金融創新對經濟高質量發展影響可能存在區域差異，故從四大區域出發探求二者間基于區域異質性的關系。此外，為消除單一變量存在結果不穩定性的問題，通過替換解釋變量、替換被解釋變量、引入工具變量方式對實證結果進行穩健性檢驗。

二、模型構建及變量說明

1.數據說明

文章以2010—2020年中國30個省份（不含西藏及港澳臺地區）為研究樣本，選取相應面板數據進行實證研究。各樣本及變量數據主要來源于歷年《中國統計年鑒》《中國勞動統計年鑒》《中國城市建設統計年鑒》《中國城市統計年鑒》《中國創業風險投資發展報告》、EPS數據庫、中國人民銀行年報與統計數據、銳思金融研究數據庫、中經網統計數據庫、各省份區域金融運行報告以及國家統計局。

2.變量選取與描述性統計

文章的被解釋變量為經濟高質量發展。經濟發展最終目的在于提升要素供給質量、提升全要素生產率。國家近年來高度重視美麗中國建設，提出要對照《減污降碳協同增效實施方案》，實現經濟高質量發展。故而，選用綠色全要素生產率度量經濟高質量發展水平。同時，為確保回歸結果不會受到變量更替的影響，以GDP實際增長率替代被解釋變量進行檢驗。其中，將名義GDP與本地生產總值平減物價指數的比值作為GDP實際增長率的衡量指標。

文章的解釋變量為金融創新(Fid)。考慮到數據可獲得性與研究實踐區間，參考韓鳳晶、曾鋼(2021)[14]的做法，利用金融創新度對金融創新進行表征。金融創新度計算公式為：其中，Fn代表金融資產總量；M代表交易性金融資產數量，即可直接支付的金融資產。同時，為確保實證結果存在穩健性，選用銀行非利息收入占總資產比例衡量金融創新。

文章試圖研究金融創新影響經濟高質量發展的中介效應機制，因而產業結構升級是本研究重點考察的中介變量。任曉燕、楊水利(2020)認為產業結構升級的重要特征在于經濟結構服務化[15]。文章借鑒干春暉等(2011)[16]的研究方法，以第三產業與第二產業增加值之比度量產業結構升級。

在控制變量中，影響經濟高質量發展的因素主要有兩類，一是微觀影響因素，二是宏觀影響因素[17-20]。就微觀因素而言，消費水平、基礎交通、人口密度以及環境規制均會影響經濟高質量發展。消費水平：選取城區人均年消費額為衡量指標；基礎交通：選取萬人用公共汽車數量進行衡量；人口密度：選取城區每平方公里人口數作為衡量指標；環境規制：選用工業污染治理完成額占GDP的比重進行核算。就宏觀影響因素而言，主要選取信息化水平、城鎮化水平、對外開放度、制度因素、城鄉收入差距以及政府干預進行探究。信息化水平：選取城市互聯網用戶數進行衡量；城鎮化水平：采用城鎮常住人口占總人口比重進行衡量；對外開放度：選取外商投資企業投資數額進行核算；制度因素：采用工業總產值中非國有企業比重進行衡量；城鄉收入差距：以城鎮居民人均可支配收入占農村居民人均可支配收入比重作為衡量指標；政府干預：用地方財政支出占GDP比重進行核算。各變量的描述性統計如表1所示。

3.模型設定與估計方法

為實證檢驗金融創新作用于經濟高質量發展的影響路徑，共設置兩類檢驗模型。

表1主要變量統計性描述

一是，考察金融創新是否會對經濟高質量發展產生不利影響，在穩定控制變量基礎上，構建金融創新影響經濟高質量發展的面板固定效應模型如下：

其中，εi表示時間差異，MPTit表示經濟高質量發展效果，κi表示個體差異，Yit即表示各類控制變量，Fidit則表示金融創新，ζit為隨機干擾項。

二是，借助于中介效應模型檢驗產業結構升級在金融創新作用經濟高質量發展過程中是否起到中介作用。基于李香花等(2021)[21]所提出不同檢驗方法的基礎上，文章建立Recursive模型對產業結構升級是否在金融創新與經濟高質量發展二者間作為中介變量發揮作用進行實證。中介效應模型如下：

其中，SBSit為中介變量，代表產業結構升級。中介效應檢驗主要通過以下三步進行：首先，考察金融創新與經濟高質量發展之間相關系數的顯著性，若系數顯著則進行下一步，否則停止檢驗。其次，檢驗金融創新與產業結構升級的相關系數顯著性，及產業結構升級與經濟高質量發展的回歸系數顯著性；若這兩類相關系數均顯著，則表明金融創新作用于經濟高質量發展的過程中至少有一部分影響通過產業結構升級來實現；若任意一類系數不顯著，則進行下一步檢驗。最后，進行Sobel檢驗，若結果顯著，說明產業結構升級在金融創新與經濟高質量發展中起到中介效應；反之，則表明產業結構升級在這一過程中的作用并未發現中介效應。另外，產業結構升級這一變量所起到的中介效應強弱可由h1d2進行衡量，即中介效應與總效應的比值h1d2/(d1+h1d2)。Sobel檢驗統計量為Z=h^1d^2/Kh1d2，其中h^1和d^2、Kh1與Kd2分別為h1和d2、h^1與d^2的估計量與標準誤，Kh1d2且Sobel檢驗的統計量在5%水平的臨界值處于0.98左右。

三、實證分析

1.基準回歸分析

表2是金融創新對經濟高質量發展影響的回歸結果。由于A類與B類控制變量對經濟高質量發展影響效果不同，故在回歸檢驗過程中將不同類型控制變量依次加入。首先，將B類控制變量加入面板回歸模型中進行分析，原因在于B類控制變量對經濟高質量發展具有直接影響；之后再將A類控制變量納入模型中。為避免個別變量隨著時間產生變化，文章在模型中加入個體效應與時間效應。模型(1)結果表明，在控制B類控制變量時，金融創新與綠色全要素生產率的相關系數為2.493，在1%水平顯著正相關。這表明金融創新度提升對經濟高質量發展具有促進作用，可驅動產業結構優化升級。模型(2)中的結果表明，在加入A類控制變量后，金融創新與經濟高質量發展的相關性系數為1.563，絕對值大小有所下降，但仍在1%水平顯著正相關。

表2金融創新對經濟高質量發展的影響

同理，表2中模型(3)、模型(4)的結果表明，無論控制A類或控制B類控制變量，金融創新與GDP實際增長率都在1%水平上顯著正相關。對比模型(1)、模型(2)中綠色全要素生產率，金融創新對GDP實際增長率的影響程度似乎相對較弱，這一結果可從回歸系數絕對值變化看出，雖數值有所下降但相關性仍保持一致。所以，固定效應面板模型的回歸數據結果驗證了金融創新的確會對經濟高質量發展產生正向影響。

2.穩健性檢驗

根據黃剛等(2022)[22]的研究可知，金融創新的衡量指標并非僅有一種。為核驗基準回歸結果穩健性，將金融創新的替代變量代入模型中進行檢驗，并在基準回歸模型設定中引入工具變量，進一步印證上文結果的合理性及穩健性（見表3）。

首先，將銀行非利息收入占總資產比例代入基準回歸模型，重新對經濟高質量發展進行回歸分析。由表3第(1)、(2)列回歸結果顯示，銀行非利息收入占總資產比例與綠色全要素生產率的相關系數為2.479，且在1%水平顯著正相關。銀行非利息收入占總資產比例與GDP實際增長率的相關系數為2.461在1%水平上顯著。這表明在控制其他條件時，銀行非利息收入占總資產比例與綠色全要素生產率、GDP實際增長率之間存在正相關關系。總體來看，替換金融創新這一變量后，回歸結果并未與基準回歸結果存在偏差，各指標相關性系數顯著性與正負未出現改變。由此可見，檢驗結論不會因金融創新的衡量指標變化而有所不同，說明基準回歸結果具有穩健性。

表3金融創新對經濟高質量發展的穩健性檢驗

據相關文獻可知，產生內生性問題主要有以下三類可能：互為因果、遺漏變量與衡量偏誤。而文章實證過程中，引起內生問題的誘因為遺漏變量與互為因果的可能性較大。故在回歸模型基礎上，選出金融創新的工具變量進行檢驗。是以，在回歸模型基礎上選擇金融創新工具變量進行內生性檢驗。參考孫浦陽、張蕊(2012)[23]的研究，選擇“私人信貸增長率”作為金融創新的工具變量。私人信貸增長率與金融創新率具有較高相關性，同時與經濟高質量發展沒有明顯相關性。使用兩階段最小二乘法進行估計發現，第一階段估計結果中，工具變量的F值遠超臨界值10，為20.591，表明本次實證檢驗中不存在弱工具變量問題；P值遠超臨界值0.10，為0.1759，故現有樣本可確定工具變量具有外生性。因此，文章使用工具變量可去除內生性帶來的影響，第二階段估計結果見表3列(3)、(4)。結果顯示，私人信貸增長率與綠色全要素生產率的相關系數為1.382，且在1%水平顯著正相關。私人信貸增長率與GDP實際增長率的相關系數為1.372，通過1%顯著水平檢驗。這說明在控制其他條件不變的同時，私人信貸增長率對綠色全要素生產率、GDP實際增長率存在正向促進作用。總體而言，借助工具變量有效解決潛在的內生性問題之后，金融創新仍然會顯著提升綠色全要素生產率與GDP實際增長率，且在1%置信水平上的回歸系數為正。

3.分子樣本估計

由于不同區域要素稟賦、技術創新水平存在差異，可能導致經濟發展水平具有明顯差異性。為精準考察金融創新對經濟高質量發展的影響是否存在區域異質性，文章以國家統計局劃分標準為依據，將樣本劃分為東部、中部、西部、東北四大區域進行研究，具體結果見表4。

由表4結果可知，東部、中部、西部、東北地區金融創新對經濟高質量發展的回歸系數分別為2.563、2.495、2.256、2.395，說明金融創新對不同區域經濟高質量發展影響存在明顯區域異質性。其中，東部地區金融創新對經濟高質量發展影響最為顯著，其次為中部地區、東北地區，最后為西部地區。究其原由，東部地區營商環境、制度供給相對較好，且創新要素流轉暢通為經濟高質量發展提供良好環境。中西部地區由于地理位置的特點，金融發展、營商環境相對較弱，不利于金融創新驅動經濟高質量發展。東北地區金融支持遠低于東部地區，且技術創新水平不高，故金融創新驅動經濟高質量發展程度較弱。

表4金融創新對經濟高質量發展的子樣本分析

四、影響機制的中介效應檢驗

為檢驗金融創新通過何種機制作用于經濟高質量發展，文章運用中介效應模型進行探討。考察金融創新是否會通過作用產業結構升級，即提高產業結構升級水平這一中介變量對經濟高質量發展效果產生正向效應。并對結果進行Sobel檢驗，探究產業結構升級所起到中介效應的大小。結合前文模型(2)進行中介效應檢驗以產業結構升級作為中介變量，檢驗結果見表5。對于綠色全要素生產率而言，表5中列(1)～(3)的回歸結果表明，金融創新度提高會顯著增加綠色全要素生產率，同時金融創新度提升會顯著驅動產業結構升級水平提升，產業結構升級與綠色全要素生產率呈顯著正相關關系。對GDP實際增長率而言，這種影響機制同樣存在。表5中列(4)～(6)回歸結果表明，金融創新可顯著增加GDP實際增長率，同時金融創新可顯著提升產業結構升級水平，而產業結構升級又與GDP實際增長率有顯著正相關關系。通過以上實證檢驗，驗證了中介效應的存在，即金融創新確實會提高產業結構升級水平以助推經濟高質量發展。

表5產業結構升級在金融創新影響經濟高質量發展中的中介效應

此外，文章對中介效應結果進行Sobel檢驗，以此可更加準確地判斷中介效應強弱。Sobel檢驗結果表明，Z統計量絕對值高于顯著性水平臨界值0.98，為4.726。可以認為金融創新與經濟高質量發展之間存在以產業結構升級規模為中介變量的中介效應。產業結構升級作為金融創新與經濟高質量發展之間的中介變量，中介效應占總效應比重約為59%。另外，將被解釋變量替換為GDP實際增長率時，產業結構升級在金融創新作用于經濟高質量發展過程中發揮其中介作用，該效應與總效應比值為48%。

根據上述分析，金融創新對經濟高質量發展施加正向效應過程中，存在一個極為重要的中介變量，即產業結構升級。在金融環境不變的情況下，金融創新水平不斷提高可使產業結構不斷優化升級，助推經濟高質量發展。基于中介效應的計量檢驗揭示了中國金融創新加速產業結構升級速度，進而推動經濟高質量發展。

五、結論與建議

文章選取2010—2020年中國30個省份的面板數據，利用固定效應模型、中介效應模型研究金融創新、產業結構升級與經濟高質量發展三者關系。得出以下結論：第一，金融創新對經濟高質量發展具有顯著驅動效應。隨著金融創新度的提升，綠色全要素生產率及GDP實際增長率會顯著提升。在經過穩健性檢驗后，該結論依然成立。第二，金融創新對經濟高質量發展影響存在明顯區域異質性，作用強度由強至弱分別為東部地區、中部地區、東北地區、西部地區。第三，產業結構升級在金融創新影響經濟高質量發展過程中發揮中介作用。金融創新會引起產業結構升級水平不斷攀升，從而顯著驅動經濟高質量發展。

基于上述結論，為驅動經濟高質量發展、建設經濟強國，提出如下建議：

第一，塑造金融創新之錨，高質量服務經濟發展。由上述結論可知，金融創新可有效驅動經濟高質量發展，故可從貨幣錨入手激活經濟發展新動能。其一，構建人民幣之錨，激活中國最大規模單一市場活力，通過擴大開放、創新金融，構建要素資源強大的引力場，助力經濟高質量發展。其二，驅動金融創新與實體經濟相融合，推動各類產業資金通過市場化方式進入資本市場，為經濟高質量發展輸送資本。其三，在“雙碳”目標下，創新研發綠色金融產品，夯實綠色融資基礎，通過構建綠色轉型融資體系，助推經濟高質量發展。

第二，發揮區域特色優勢，補足經濟高質量發展短板。對于中西部地區，需充分借鑒國際國內金融重心建設經驗，立足法治化、市場化原則，調動市場在金融配置中的重要作用，借助市場化手段補足金融市場體系、金融生態體系等方面短板，助力經濟高質量發展。對于東北地區，應充分發揮地區產業基礎優勢，建設高標準金融集聚區，大力推動金融服務、金融產品、金融制度、金融科技創新，有效增強金融創新服務實體經濟能力，打造具有競爭力的區域金融重心。對于東部地區，需深化金融體制機制改革，推動金融機構形成優勢互補金融鏈，實現金融鏈、產業鏈、供應鏈“三鏈合一”，不斷探索實體經濟“模式+場景”金融創新，推動經濟高質量發展。

第三，夯實產業躍遷基礎，壯大經濟高質量發展新動能。一方面，充分發揮中國超大市場優勢，加速金融創新對產業結構升級驅動效應，充分利用新型金融產品為產業發展提供良好金融基礎，實現產業結構優化升級，驅動經濟高質量發展。另一方面，借助數字技術突破產業發展短板及弊端，運用金融工具降低產業發展成本，提升經濟高質量發展速度。