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摘 要：创新是产业和经济发展的源头,特别是在互联网信息时代下,创新资源的流动与利用更加具有丰富的可能性.同时,作为科技产物的互联网金融的持续快速发展也在很大程度上提升了区域创新水平.文章从互联网金融发展视角切入,利用空间杜宾模型构建了2009年-2018年我国东部、中部、西部和东北四大经济区域创新效率的空间模型,并得出互联网金融发展与各区域创新效率的关系.空间杜宾模型实证结果显示：我国不同区域的区域创新效率呈现显著的非均衡性,总体呈现正相关关系,即互联网金融发展水平越高的区域,其创新效率也越高,反之亦然.其次,不同区域创新效率具有一定的空间依赖性,地理空间邻近的地区可通过互联网金融发展的技术溢出效应实现创新效率的提升.
关键词：空间杜宾模型;互联网金融;区域创新效率
一、引言
现阶段,我国正处于经济转轨的战略发展机遇期,产业结构优化、经济价值提升对科学技术创新的现实依赖程度日益提升.党的十九大报告强调：“创新是发展的第一动力,是建设现代化经济体系的战略支撑”.因此在新的历史节点上,加快培育创新增长动力、提高创新增长水平成为经济增长发展的关键.而作为现代经济的重要组成部分,金融发展与技术创新间的关系受到国内外学者的广泛关注.一方面,现代金融业的科技属性不断增加,金融发展带动了技术创新;另一方面,技术创新需依赖金融发展提供良好的资本扶持,创造出更广阔的创新空间.Comin Nanda（2011）的研究认为,金融创新可以降低创新资金的使用风险,提高资金配置效率繼而推动技术创新实现.而随着相关研究的推进,从定量分析角度认识金融发展与创新效率之间的关系更为常见,孙丽梅等建立静态面板模型对不同地区金融发展与技术创新的关系进行研究,结果验证了区域良好的金融体系能够促进技术创新发展.互联网金融作为我国金融发展的重要方向,在促进普惠金融发展、提升金融服务质量和效率等方面发挥了积极作用,但有关互联网金融发展对区域创新效率提升的影响方面,相关研究成果较少,仅有如熊雯婕,殷凤（2020）使用动态空间面板模型就互联网金融发展与区域创新效率的关系进行研究,得出结论认为互联网金融与区域创新效率存在显著的空间集聚特征.为了进一步明确互联网金融与区域创新效率间的关系,本文拟使用空间杜宾模型进行实证研究,从二者的空间关系角度探寻我国区域创新效率的发展变化情况.
二、互联网金融与区域创新效率关系研究设计
1.空间杜宾模型建构
空间杜宾模型是伴随着上世纪中后期地理信息技术快速发展而形成的一种以空间数据为基础,解决经济活动空间相互作用和空间结构问题的一种实证分析模型.该模型创新了传统基于观测值的计量分析模型,将解释变量和被解释变量的空间效应纳入模型中,在一定程度上突出了计量研究的空间特性,特别有助于分析空间区域异质性问题,对于我国区域创新效率问题而言,由于不同经济区域互联网金融发展水平差异明显,因此创新效率的空间差异性也十分显著,应用空间杜宾模型能够在一定程度上量化不同区域的空间特质,使得研究结果更加准确.
本文设定空间杜宾模型如（1）式所示：
（1）式中,Wij定义为区域i和区域j之间的地理邻接,可根据邻接空间矩阵权重计算出区域互联网金融发展对其周边位置产生的影响.在本文中,定义<D：＼排版＼23期＼内文图＼88.jpg>为判断地区i与j之间的地理距离权重和经济权重.其中,<D：＼排版＼23期＼内文图＼89.jpg>值是衡量地理距离权重和经济权重在空间权重矩阵中所占比重大小的统计量,若<D：＼排版＼23期＼内文图＼90.jpg>值趋近于0,说明空间权重与地理相邻意义越是相关;若<D：＼排版＼23期＼内文图＼90.jpg>值较大,且趋近于1,则空间权重表现出与创新效率水平变动具有较高相关度.
2.研究变量设定
（1）被解释变量.本文的被解释变量为区域技术创新效率（变量符号为Tec）,这一变量主要以区域技术投入和产出的转化情况进行量化,以往学者在研究区域创新效率的过程中普遍使用DEA-Malmquist指数法或A随机前沿分析法进行,部分学者还采用熵权法进行测算.本文选择主流的DEA方法对不同区域创新效率进行测算,DEA方法主要用于评价具有相同类型的多投入多、产出决策单元是否能达到技术有效性要求,本文受限于篇幅,略去DEA模型构建过程.
（2）核心解释变量.本文以区域互联网金融发展水平作为核心解释变量.该变量为复合变量,目前针对量化互联网金融发展水平的研究文献较少,一些学者以互联网金融平台数、注册用户数、在线支付规模等作为衡量区域互联网金融发展水平的变量.但类似指标的覆盖面有限,往往不能全面表征区域互联网金融发展水平,因此选择北京大学发布的互联网金融发展指数作为基础数据,以互联网金融规模（scale）、互联网金融效率（eff）两个分支变量进行,其中互联网金融规模以互联网金融发展指数中“互联网金融机构人均消费额”进行计算;互联网金融效率以互联网金融发展指数中“互联网金融机构各项贷款余额与金融机构存款余额之比”进行计算.
（3）控制变量.区域创新效率的影响因素是多方面的,为了更加全面地考量区域创新效率的发展,本文设计3个控制变量,分别为区域对外开放程度（open）、区域产业结构（str）、区域城镇化水平（urban）.其中,区域对外开放程度越高,吸引资本和创新技术流入的能力就越强,因此相应地会提升技术创新成果转化率,继而提升区域创新效率.区域产业结构也是区域创新效率的潜在影响因素,一般而言产业结构发展变化的过程中,第三产业产值占区域总产值的比重会不断增加,而科技创新能力反映了区域产业结构发展的能力,产业结构愈完善,相应地创新效率也愈高.区域城镇化水平对创新效率的潜在影响是由于城镇化是高学历、高技能人口区域化集中的过程,城镇化水平提升的过程将促进科技创新人才集聚,继而优化科技创新投入产出比,提升区域创新效率.
各变量相关情况汇总于表1中：
3.研究数据选取
根据本文中选定的变量类型,在进行实证分析时选择的数据主要为2009年-2018年的《中国统计年鉴》及各地市统计局发布的地方统计数据,控制变量测算过程中涉及到城镇化的计算以《中国人口和就业统计年鉴》相关数据为基础,计算区域贸易关联度时以中经网数据库和国家海关总署发布的地区贸易数据为基础.表2显示了全部变量的描述性统计结果.
三、实证结果分析
1.动态面板回归
本文使用广义矩估计（GMM）方法对模型进行参数回归分析,使用广义矩估计方法可以排除模型的内生性,避免伪回归现象的出现,实证回归得出如表3所示的回归结果.
从表3中Sargan检验和AR（2）检验统计量及其显著性水平意味着工具变量不存在过度识别的情况,模型估算参数并不存在二阶序列相关性,显示了模型设定及参数估算具有较高的合理性.在系数层面,本文设定的核心解释变量：区域互联网金融发展水平至少在5%的显著性水平下通过检验,且系数为正,说明互联网金融发展对于区域创新效率的提升而言具有显著正向影响.其中,东部地区互联网金融规模（scale）变量的系数为0.358;互联网金融效率（eff）变量的系数为0.066,说明东部地区单位水平的互联网金融规模和互联网金融效率提升分别能够促进区域创新效率提升0.358%和0.066%.而中部地区互联网金融发展水平对创新效率的影响较东部地区不显著,西部和东北地區互联网金融发展水平则最高只在5%的显著性层面与区域创新效率线性相关,出现这一情况的原因可能是区域互联网金融发展和创新效率均属复杂变量,具有时间和空间两个层面的变化维度,传统计量分析工具仅能揭示二者的计量关系而无法呈现在空间格局变化过程中的相互影响.因此需要使用空间杜宾模型进行空间计量回归.
2.空间杜宾模型回归
在动态面板估计的基础上,使用Stata软件进行空间计量经济学回归,基于杜宾模型的实证分析能够更好地识别各变量间的空间相互作用及空间结构形态,继而实现对被解释变量和解释变量空间相关性的全面考察,在此基础上还可解释地理邻接地区被解释变量和解释变量的相互影响程度.本文得到空间杜宾模型的回归结果如表4所示.
根据表4的模型回归结果可以看出,四大区域的回归结果中,R-squared值最小为0.8800,最大为0.9960,从空间杜宾模型的拟合优度来看,东部地区最高,西部地区最低,这也表明各区域创新效率的空间大小关系分别为：东部地区>中部地区>东北地区>西部地区.通过分析回归系数,本文设定的四大区域均至少在5%的显著性水平下通过检验,其中,东部地区互联网金融规模对创新效率的影响系数为0.3289,互联网金融效率对创新效率的影响系数为0.0422,说明东部地区互联网金融发展对创新效率具有显著地正向促进作用,且互联网金融规模壮大对于提升东部地区创新效率的影响明显.东部地区互联网金融规模每提升1%相应地会促进创新效率提升0.3289%;互联网金融效率每提升1%相应地会促进创新效率提升0.0422%.相比东部地区而言,中部地区互联网金融发展对创新效率的影响较低,但同样具有正向促进作用.而东北和西部地区互联网金融发展对区域创新效率的影响性有限,这主要与上述两个区域互联网金融发展水平滞后、互联网金融现代化水平不高的现状有关.而在地理加权项的回归分析结果中同样可以看到,东部地区互联网金融发展的规模溢出效应相比中部和西部地区更为明显,说明东部地区技术创新效率提高对相邻区域的技术创新效率具有正向促进作用,因此空间杜宾模型验证了互联网金融发展对创新效率存在的空间溢出效应.
在控制变量方面,西部和东北产业结构（str）与城镇化水平（urban）对区域创新效率的提升具有负向影响,这可能与上述地区产业结构发展落后、城镇化水平不高等因素有关.对于东部地区和中部地区而言,区域技术创新的产业基础和人力资源基础更加雄厚,特别是以第三产业为主导的地区产业结构加速了高科技人才的流入,在很大程度上提高了科技创新成果的转化率,这也为区域科技创新的未来发展方向指明了道路,为进一步提升和完善区域互联网金融产业发展水平奠定了理论基础.
四、结论
文章在分析以往研究结论的基础上对2009年-2018年全国31个省市区互联网发展水平同区域创新效率间的关系进行实证研究,建构空间杜宾模型分析我国东部、中部、西部及东北地区互联网金融发展对创新效率的影响,最终得出结论.我国不同区域的互联网金融发展与区域创新效率总体呈现正相关关系,即互联网金融发展水平越高的区域,其创新效率也越高,反之亦然.其次,不同区域创新效率具有一定的空间依赖性,地理空间邻近的地区可通过互联网金融发展的技术溢出效应实现创新效率的提升.通过这一结论也可为区域互联网金融技术创新发展提供有益的指引,助力区域技术创新效率水平提升.
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作者简介：朱昱州（2000.08- ）,男,汉族,湖北当阳人,山东大学,本科在读,主要研究方向：经济学
总结：该文总结：上文是关于互联网金融和金融方面的大学硕士和本科毕业论文,可作为互联网相关论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.
互联网引用文献:
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