互联网金融发展提升了区域创新效率吗——基于空间杜宾模型的实证分析

基于2011—2018年全国30个省份（西藏地区和港澳台地区因数据缺少剔除）的面板数据，利用随机前沿模型测度中国区域创新效率。在此基础上构建动态空间面板模型对互联网金融发展与我国区域创新效率提升的关系进行实证分析，结果表明互联网金融发展与区域创新效率均存在显著的空间集聚特征。进一步通过中介效应检验发现，互联网金融发展主要通过加速金融发展与人力资本积累等对区域创新效率产生正向影响，该影响也表现出显著的空间溢出效应。     

金融发展、区际产业转移与承接地技术进步——基于西部地区省际面板数据的经验证据

基于2000—2011年西部地区省际面板数据,从金融深化、金融效率和金融结构三个层面实证研究了金融发展、区际产业转移与承接地技术进步的关系。研究发现:(1)西部地区金融深化水平和金融市场结构,能够促进区际产业转移正向的技术溢出,而金融效率低下不能很好地引发积极的技术溢出;(2)不同发展水平的金融支持下,区际产业转移对西部地区各省份的技术溢出存在明显的地区差异;(3)区际产业转移对承接地技术进步存在基于金融深化、金融效率和金融结构的"门槛效应"。     

金融供给空间结构影响区域创新能力了吗

从金融供给侧发力提升区域创新能力,是稳步推进创新驱动发展战略的重要着力点。利用我国内地2004-2018年275个地级市空间面板数据,基于区域金融中心建设和地方金融发展视角,实证考察金融供给空间结构与区域创新之间的内在联系。结果表明,区域金融中心建设对区域创新能力提升兼具本地效应和空间溢出效应,地方金融发展对区域创新能力提升也具有显著促进作用;进一步研究发现,地方金融发展对区域创新还存在普遍意义上的空间溢出效应,但受空间区位、城市规模、市场化程度的异质性影响,并且这种空间溢出效应具有随地理距离增加而衰减的特征,在60km以内为溢出效应密集区,而当城市间地理距离跨越200km后,空间溢出效应将不再显著。     

金融集聚对区域经济增长的溢出效应研究

本文基于空间计量模型,利用我国2010~2015年的面板数据,实证分析金融集聚对区域经济增长的溢出效应,研究表明:我国各省份金融发展具有空间相关性,其中东部省份仍然是金融空间相关性最强的地区,金融集聚的不平衡性体现了经济发展的区域性;金融集聚对区域经济增长具有正向溢出效应,其中银行业的溢出效应最为明显,证券业和保险业的溢出效应较弱,经济发展区域不平衡与金融行业结构不平衡相互交织,最终导致金融集聚的溢出效应分布不平衡。     

金融集聚对区域生态效率溢出效应的空间计量分析

金融业发挥资源配置功能,对绿色和环保产业提供资金支持,促进产业结构升级,从源头降低环境污染,提高生态效率。通过建立金融集聚和生态效率的评价指标体系,运用熵权法、超效率DEA、Moran’s I等,对金融集聚和生态效率进行时空差异分析。在此基础上,建立空间滞后模型和空间误差模型验证金融集聚对生态效率的空间溢出效应。结果显示:金融集聚和生态效率呈现出区域差异性,表现出东部、中部、西部依次递减的特点;区域差异源于局部集聚性和集聚阴影效应;银行业对中部地区生态效率溢出效应明显,证券业对东部和中部地区生态效率的溢出效应明显,保险业对生态效率溢出效应不明显,金融密度对西部地区生态效率溢出效应明显。最后,根据实证结论,提出相应的政策建议。     

金融集聚对科技创新效率影响的双重特征分析

采用2005-2016年中国省际面板数据,运用面板门槛模型和空间杜宾模型,实证检验金融集聚对科技创新效率的作用关系是否存在门槛效应和空间效应。结果发现,区域内部金融集聚与科技创新效率间存在非线性关系,门槛效应显著,金融集聚对科技创新效率的支持作用存在阶段性差异;通过测定Moran's I指数值发现,金融集聚与科技创新效率在空间上具有协同变动趋势;政府科技支持、人力资本储备和对外开放度均可推动科技创新效率提升。     

数字金融与碳排放效率提升的关系研究——基于中国省际面板数据分析

文章运用超效率SBM模型测算碳排放效率,并基于2011—2020年的省际面板数据实证探究了数字金融对碳排放效率的影响及作用机制。研究发现：数字金融发展有利于碳排放效率提高,经过内生性处理和稳健性检验该结论依然成立。异质性分析表明,在低金融地区以及东部地区数字金融对碳排放效率的促进作用更加显著;2015年之后数字金融相较于2015年之前,发展更加迅速,对碳排放效率的作用显著为正。中介效应分析表明,数字金融可以通过提高创新效率、经济发展质量和技术溢出效应促进碳排放效率提升。分位数回归分析表明,数字金融对不同分位的碳排放效率存在异质性作用。空间溢出效应分析表明,数字金融对邻近地区的碳排放效率存在负空间溢出效应。     

金融发展对区域创新效率的溢出效应研究

由于空间异质性的影响,金融发展与技术创新效率的关系用传统空间同质性假设很难解释。为此,研究采用2005—2017年的省级面板数据,首先通过DSBM模型对省际技术创新效率进行合理测度,并基于此运用空间杜宾模型来检验空间溢出效应。研究表明:我国东部地区、中部地区、西部地区的技术创新效率依次递减且技术创新效率提升潜力很大;整体而言,金融发展规模和金融效率对于地区自身技术创新效率存在正向影响,然而二者对于邻近地区的影响均不显著。从空间溢出效应分解结果分析,金融规模对技术创新效率的直接影响显著为正,间接影响虽然为正,但在统计意义上并不显著;而在空间杜宾模型的总效应中,金融规模对技术创新的促进作用仍然显著。对于金融效率而言,其对技术创新效率的直接效应、间接效应以及空间杜宾模型总效应均表明,金融效率对技术创新具有显著的促进作用。     

科技创新、金融发展对产业集聚的影响——基于长江经济带数据的空间杜宾模型分析

基于长江经济带1997—2017年数据，应用空间杜宾模型实证分析科技创新、金融发展对产业集聚的影响。结果显示：长江经济带区域产业集聚溢出效应显著，产业集聚自我推动能力已经形成；科技创新和金融发展对产业集聚具有正向效应，短期和长期影响存在差异；科技创新和金融发展的交互项对产业集聚有负向影响，在不同权重矩阵下影响程度不同。为此，应当扎实推进长江经济带区域合作，充分发挥区域合作溢出效应；不断激发长江经济带科技创新，正确引领金融发展方向；努力提高政府服务水平，激发人力资本创新价值；正确引导科技创新与金融发展，着眼长远效果并立足产业兴旺。     

数字金融对经济高质量发展的影响 ——基于空间杜宾模型的研究

数字金融是促进中国经济高质量发展的重要力量。基于2011—- 2018年中国30个省份的面板数据,利用空间杜宾模型实证检验数字金融对中国经济高质量发展的影响及其空间溢出效应,并考察不同地区、数字金融结构以及城镇化率影响的异质性。研究表明数字金融能够显著促进本地区经济高质量发展,但对邻近地区的溢出效应有限,该结论在考虑内生性及稳健性检验之后仍然成立。异质性分析中,数字金融发展对东中西部地区经济高质量发展均存在显著促进作用,但对西部地区的影响更大;且仅在东西地区表现出正向空间溢出效应。数字金融覆盖广度和使用深度对本地区经济高质量发展均存在显著促进作用,而其数字化程度却产生明显抑制效应;仅数字金融覆盖广度对邻近地区经济高质量发展具有正向溢出影响。高城镇化率地区的数字金融发展有助于本地区经济高质量发展,但在低城镇化率地区的作用不明显,且均不存在显著的空间溢出效应。应强化数字金融监管,促进数字金融在东中西部地区协调发展,加快地区经济圈与城镇化建设,强化数字金融在省际之间的溢出效应。     

中国区域金融发展差异分析——基于空间面板数据模型的研究

利用空间统计的Moran指数和空间面板数据模型,对中国28个省域的金融发展差异进行计量分析。结果发现:在1992—2008年间,中国金融发展在省域间存在较强的空间溢出效应。从区域内部来看,在同一时期,中国东部和中部的金融发展在区域内部亦存在较强的空间溢出效应,而西部内部省域间却存在显著的空间依赖效应。     

高校创新要素集聚对区域创新效率的溢出效应

借助超效率SBM模型测度各省市创新效率，引入创新要素集聚水平构建包含权重矩阵的面板数据模型，在考虑经济发展水平、高等教育发展水平以及产业结构等影响因素的基础上，实证研究了东部、中部和西部地区高校创新要素集聚对本区域创新效率的直接溢出效应及对周边地区的间接溢出效应。研究发现：各区域中，高校创新人力和财力要素集聚对本区域创新效率的直接溢出效应都是非线性的，集聚水平只有在适度的门槛范围内才能有效发挥集聚效应；三大区域内高校两大创新要素集聚的间接溢出效应多为负值，说明区域内部高校间学术交流与资源共享不足，在一定程度上阻碍了新技术、新发明在不同城市间转移共享，进而抑制了创新效率提升；经济发展水平和高等教育发展水平对各区域的影响呈现出较大差异性，但产业结构普遍表现出负向影响，说明当前各区域产业结构与其创新效率提升所需结构并不匹配。最后，提出了促进我国高校创新要素配置、提高要素使用率、促进创新效率提升等相关建议。     

金融集聚、购房压力对科技创新的时空影响机制:以粤港澳大湾区为例

综合考虑时间与空间两个维度,识别出影响粤港澳大湾区科技创新的关键因素,旨在促进大湾区创新资源整合和创新水平提高。基于粤港澳大湾区11个城市2006-2016年面板数据,采用面板门限模型和空间计量模型来分析区域内金融集聚、购房压力对科技创新的非线性影响机制及空间溢出效应,在此基础上比较行业异质性影响。结果显示:粤港澳大湾区金融集聚对科技创新存在显著的正向空间溢出效应,购房压力对科技创新存在一定程度的负向空间溢出效应。从整个金融业来看,大湾区内金融集聚对科技创新具有显著的促进作用,而购房压力对科技创新没有显著的统计意义上的关系。从金融子行业来看,保险业集聚对科技创新具有显著的正向促进作用,而银行业集聚和证券业集聚对科技创新均没有明显影响。金融(各子行业)集聚与购房压力的互动均对科技创新产生显著的抑制作用;金融集聚、购房压力对科技创新的统计意义上影响具有门限效应,呈现出非线性影响机制。在低、中度购房压力区域内,金融集聚对科技创新具有显著负向影响;在高购房压力区域内,金融集聚对科技创新具有显著正向影响;与此同时,在低、高度金融集聚区域内,购房压力对科技创新没有明显的统计意义上的影响;但在中度金融集聚区域内,购房压力对科技创新具有一定促进作用。地区研发投入、经济发展水平、教育水平、政府扶持政策对科技创新产生积极促进作用,但存在结构性差异。     

促进、加速与溢出：数字经济发展对区域创新绩效的影响

在系统揭示数字经济对区域创新绩效的促进作用、边际递增的非线性影响和空间溢出机制的基础上,基于2013—2018年我国省级面板数据,构建区域数字经济发展评价指标体系,运用面板固定效应模型、门槛回归和空间杜宾回归分析方法,实证检验数字经济对区域创新绩效的影响。研究结果表明：数字经济发展显著促进区域创新绩效提升;数字经济发展对区域创新绩效、发明创新绩效均有边际效应递增的非线性影响;数字经济发展对邻近地区的创新绩效和非发明创新绩效有显著负向影响,但对发明创新绩效影响不显著。据此,提出相应政策建议。     

研发人力资源投入、知识溢出和专利产出的空间面板数据模型

以地区周边的R&D人力资源投入作为空间知识溢出变量,基于推广的知识生产函数构建了R&D要素投入、空间知识溢出与专利产出的空间面板数据模型。利用2000—2007年我国31个省级区域的数据,分析了R&D人才集聚对空间知识溢出的作用,以及R&D人力资源投入、知识溢出对区域自主创新的影响。结果显示,地区及其临近地区的R&D人力资源投入均对本地区的专利产出有显著的正面影响。这说明R&D人才是自主创新的重要源泉,人才集聚促进空间知识溢出,空间知识溢出对地区的自主创新有明显贡献。