水能经济稿件信息
银行业发展对区域创新效率的影响研究
——基于网络DEA模型和中介效应模型
杨景陆 王正耀
郑州大学 商学院，郑州 450001
Research on the effect of banking development on regional innovation efficiency: based on network DEA model and mediation model
Yang Jinglu, Wang Zhengyao
(Business School of Zhengzhou University, Zhengzhou 450001, China)
Abstract: Based on the panel data of 29 province during 2009-2016, this paper decomposes the regional innovation process into two procedures, namely sci – tech research and achievements transformation from the perspective of value chain, then uses the network DEA model to calculate the whole innovation efficiency, sci – tech research efficiency and achievements transformation efficiency. Based on those three kinds of efficiency, this paper uses Tobit panel data model and mediation model to analyze the effect of banking development on regional innovation efficiency. The results indicate that: Chinese province’ whole innovation efficiency has big room for improvement because of both low sci – tech research efficiency and achievements transformation efficiency. The development of regional banking can have a strong and direct driving effect on sci – tech research efficiency. And with the significant mediating effect of government financial sci – tech support and foreign direct investment banking development can also play indirect role improving the whole innovation efficiency and achievements transformation efficiency.
Key words: banking; regional innovation efficiency; network DEA; mediating effect
摘 要：本文基于2009-2016年我国29个省市自治区直辖市的面板数据，从价值链的角度出发将区域创新活动分为科技研发和成果转化两个阶段，运用链式网络DEA模型对区域创新的整体效率、科技研发效率和成果转化效率进行测度，并构建Tobit面板数据模型和中介效应模型分析了银行业的发展对于地区创新效率的影响。研究表明，我国各地区科技研发效率和成果转化效率都不高，造成整体创新效率较低；地区银行业的发展对于科技研发效率的提高具有较强的直接推动作用，并会通过提升政府财政科技支出、吸引外商直接投资间接促进成果转化效率和整体创新效率的提升。
关键词：银行业；区域创新效率；网络DEA；中介效应
一、引言
创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑。这是习总书记在十九大报告中对于创新的论述，创新已成为全社会的共识，作为当前和未来中国经济发展驱动的“新引擎”，其对于促进中国经济持续增长发挥着至关重要的作用。而如何提高创新效率又成为推动创新发展的重中之重(刘丙泉等,2018)，由于创新活动的高投入，见效慢等特点，具备一个高效的金融体制对推动区域创新发展就显得尤为重要。发展良好的金融部门能够为企业的创新活动提供合意的资金资源，降低融资成本，激发创新活力(李华民等,2018)。在中国当前的金融结构中，银行业毫无疑问占据着主导地位(张天顶、张宇,2016)。因此研究银行业如何影响创新效率的提高就变得意义重大。
从国外的研究来看，从熊彼特开始，有关金融发展和经济增长的影响就成为了研究的重点，研究文献繁多(King and Levine,1993; Rajan and Zingales,1998; 谈儒勇,1999; 李标等,2016; 彭俞超、彭丹丹,2018)，但对于银行业发展是否影响区域创新这一研究，相关的文献则比较少。Benfratello等(2008)从银行业的角度出发，通过实证分析发现意大利金融业的发展显著促进了该国经济增长和创新效率改善。Chowdhury和Maung基于发达国家和新兴国家的数据对金融发展与研发活动二者之间的关系进行分析，研究发现金融市场有利于提高研发投入的有效性。Comin和Nanda则发现在技术发明初期，金融市场的发展有利于技术的扩散。在国内学者中，刘凤朝和沈能(2007)分析了金融发展和技术进步的互动机理，指出金融体系不仅可以为技术进步输送资金资源，同时还可以降低技术创新的风险，有利于创新活动的开展。唐清泉和巫岑(2015)以A股上市公司为样本研究得出，银行业竞争性的市场结构有利于缓解企业R&D投资的融资约束。李华民等(2018)检验了银行发展的区域创新效应，结果表明银行业部门是影响区域创新能力的重要因素。
梳理以上文献可以发现，关于银行业与区域创新的二者关系的研究大多集中于银行业对区域创新系统整体的影响，而未能进一步分析其对创新系统内部各个阶段的影响，使得得到的结论可能是不深入的；另外，现有文献忽略了这个事实，在我国这样一个“金融外生化”较为强烈的国家，银行业的资金流向极易受到政府行为的干预和影响，银行业与区域创新效率的关系就会受到政府干预的影响，因此以往的多数文献得到的结论可能有失偏颇，本文拟对此展开深入研究。
本文的贡献在于：第一，将以往的银行业发展与区域经济增长的研究方向进一步延伸至银行业发展与区域创新；第二，不同于现有的以单方面创新产出来衡量绩效，本研究基于价值链的角度，将创新活动细分为科技研发和成果转化两个阶段，通过测度这两个阶段的效率来研究银行业对区域创新影响，有助于深入理解银行业影响创新活动的整个过程；第三，将政府干预纳入研究模型，帮助分析在不同的政府行为下银行业对区域创新效率的影响；第四，引入政府财政科技支持、外商直接投资和产业结构三种中介，有利于破解银行业影响区域创新效率这一机制“黑箱”， 探讨银行业在这三种中介作用下对区域创新效率产生的不同影响。
二、区域创新效率的测算
（一）变量选取和数据处理
从价值链的角度出发分析，区域创新过程是一个分阶段的系统性工程，区域技术创新首先要进行创新活动的人力和资本等资源投入，经过复杂的研发过程得到创新的研究成果，然后以创新成果为投入基础进行研发成果的市场转化，实现区域创新经济产出的增长。因此区域创新活动可以分为科技研发和成果转化前后两个阶段来进行分析。其中科技研发阶段为创新活动价值链的前端，是创新的初始阶段，而成果转化阶段则位于价值链的下游，负责将科技成果转变为企业销售收入。基于以上分析，本文建立了如图1所示的技术创新的两阶段过程图。
图1 技术创新的科技研发和成果转化两阶段过程图
在科技研发阶段，进行创新活动不仅需要人力资源和资本资源的投入，同时也要将政府的财政科技支持考虑在内，因此本文选取的科技研发投入指标为R&D人员投入、R&D资本存量和政府财政科技支出。R&D人员投入采用R&D人员折合全时当量衡量，R&D资本存量采用采用永续盘存法进行核算。其中，折旧率参照大多数文献的做法(吴延兵,2006；李彦龙,2018)，取值为15%，在计算R&D资本存量之前，需要剔除价格因素的影响，参照白俊红和李婧(2011)的做法，采用0.55×消费价格指数+0.45×固定资产投资价格指数来计算得到R&D价格指数，将名义R&D内部经费支出转变为09年不变价进行计算，同时采用R&D价格指数将政府财政科技支出也转变为09年不变价进行核算。
对于科技研发阶段产出变量的指标选择，本文选取三种专利申请授权数和三种专利有效数来衡量第一阶段的研发成果，专利的申请数量和有效数量在一定程度上分别体现了地区创新的规模程度和竞争强度(赵增耀等, 2016) 。
在成果转化阶段，衡量科研成果转化为经济产出的常用指标主要有规模以上工业企业新产品销售收入和技术市场成交合同金额(刘丙泉等,2018; 李彦龙,2018)，新产品销售收入和技术市场成交合同金额均按照工业品出厂价格指数折算为09年不变价。
以上指标所用2009-2016年中国29个省、自治区和直辖市的数据均来自2009-2016年期间的中国统计年鉴和中国科技统计年鉴，由于数据缺失的原因，所选指标不包含西藏和青海。
（二）区域创新效率测度结果及分析
基于以上投入产出变量指标的选择，本文参考魏权龄和庞立永(2010)的做法构建面向产出的链式网络DEA模型，使用MaxDEA软件估算了中国2009-2016年29个省区(西藏和青海除外)的整体创新效率、科技研发效率和成果转化效率，测度结果如表1所示。(TE表示整体创新效率，E1表示科技研发效率，E2表示成果转化效率)
表1 29个省市区2009-2016年区域创新效率
|
年度 |
2009 |
2012 |
2016 |
年度均值 |
||||||||
|
省份 |
TE |
E1 |
E2 |
TE |
E1 |
E2 |
TE |
E1 |
E2 |
TE |
E1 |
E2 |
|
京 |
1.00 |
0.41 |
1.00 |
1.00 |
0.45 |
1.00 |
1.00 |
0.85 |
1.00 |
1.00 |
0.57 |
1.00 |
|
津 |
0.59 |
0.44 |
0.87 |
0.50 |
0.37 |
1.00 |
0.49 |
0.56 |
0.73 |
0.53 |
0.44 |
0.93 |
|
冀 |
0.24 |
0.45 |
0.35 |
0.31 |
0.41 |
0.68 |
0.34 |
0.60 |
0.48 |
0.33 |
0.54 |
0.55 |
|
晋 |
0.17 |
0.31 |
0.34 |
0.18 |
0.28 |
0.48 |
0.19 |
0.57 |
0.32 |
0.17 |
0.36 |
0.42 |
|
蒙 |
0.14 |
0.24 |
0.43 |
0.36 |
0.20 |
1.00 |
0.18 |
0.31 |
0.57 |
0.19 |
0.23 |
0.71 |
|
辽 |
0.41 |
0.43 |
0.68 |
0.44 |
0.47 |
0.78 |
0.47 |
0.71 |
0.71 |
0.42 |
0.51 |
0.76 |
|
吉 |
0.70 |
0.35 |
1.00 |
0.54 |
0.37 |
1.00 |
0.49 |
0.40 |
1.00 |
0.44 |
0.35 |
0.94 |
|
黑 |
0.18 |
0.52 |
0.26 |
0.19 |
0.54 |
0.29 |
0.17 |
0.61 |
0.26 |
0.18 |
0.54 |
0.29 |
|
沪 |
0.86 |
0.68 |
0.93 |
0.62 |
0.71 |
0.85 |
0.63 |
0.80 |
0.84 |
0.67 |
0.75 |
0.86 |
|
苏 |
1.00 |
1.00 |
1.00 |
1.00 |
1.00 |
1.00 |
1.00 |
1.00 |
1.00 |
0.99 |
1.00 |
0.99 |
|
浙 |
0.77 |
1.00 |
0.76 |
0.70 |
1.00 |
0.70 |
0.80 |
1.00 |
0.79 |
0.75 |
1.00 |
0.74 |
|
皖 |
0.28 |
0.36 |
0.48 |
0.37 |
0.68 |
0.57 |
0.54 |
0.75 |
0.68 |
0.40 |
0.64 |
0.59 |
|
闽 |
0.34 |
0.65 |
0.45 |
0.36 |
0.70 |
0.52 |
0.34 |
1.00 |
0.34 |
0.34 |
0.75 |
0.44 |
|
赣 |
0.16 |
0.39 |
0.29 |
0.35 |
0.35 |
0.72 |
0.56 |
1.00 |
0.66 |
0.35 |
0.53 |
0.67 |
|
鲁 |
0.95 |
0.70 |
1.00 |
0.90 |
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