摘 要：海洋強(qiáng)省建設(shè)是推進(jìn)海洋強(qiáng)國(guó)建設(shè)的基石，金融強(qiáng)海是我國(guó)實(shí)現(xiàn)“海洋強(qiáng)國(guó)”戰(zhàn)略的重要引擎。改革開(kāi)放以來(lái)，江蘇省的海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高度化與合理化水平不斷提高，各海洋產(chǎn)業(yè)在區(qū)域布局上也日趨合理和優(yōu)化，海洋高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)以及戰(zhàn)略性海洋新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速。但是細(xì)細(xì)分析江蘇省內(nèi)各產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)，以及各區(qū)域?qū)?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)，我們不難發(fā)現(xiàn)：相比于其他產(chǎn)業(yè)，擁有漫長(zhǎng)海洋線(xiàn)的江蘇省，其海洋經(jīng)濟(jì)的實(shí)力似乎與其海洋大省的地位不是太匹配。江蘇省沿海地區(qū)似乎成為江蘇省進(jìn)一步發(fā)展的瓶頸之一。而金融支持在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化以及產(chǎn)業(yè)效率和素質(zhì)的提升過(guò)程中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

關(guān)鍵詞：海洋經(jīng)濟(jì);金融支持;DEA模型;多元回歸

一、引言

我國(guó)是一個(gè)陸海兼?zhèn)涞陌l(fā)展中大國(guó)，建設(shè)海洋強(qiáng)國(guó)是全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化強(qiáng)國(guó)的重要組成部分，而海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展則是建設(shè)海洋強(qiáng)國(guó)的重中之重。

江蘇省作為一個(gè)海洋大省，經(jīng)濟(jì)強(qiáng)省，其海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高度化與合理化水平不斷提高，各海洋產(chǎn)業(yè)在區(qū)域布局上也日趨合理和優(yōu)化，海洋高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)以及戰(zhàn)略性海洋新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速。但是將江蘇省沿海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)規(guī)模與經(jīng)濟(jì)質(zhì)量與蘇南地區(qū)相比，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)擁有漫長(zhǎng)海洋線(xiàn)的江蘇省，其海洋經(jīng)濟(jì)的實(shí)力似乎與其海洋大省的地位不是太匹配。江蘇省的沿海地區(qū)似乎正在變成江蘇省經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的一塊短板。

而在當(dāng)前海洋資源和環(huán)境雙重約束的背景下，江蘇省要想實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的海洋經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，必須轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式，必須以海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的提高為動(dòng)力源泉。因此，測(cè)算江蘇省的海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率，就為明確成效、尋找問(wèn)題、政府決策提供依據(jù)。

金融作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心，其在資源配置方面有著巨大的作用。在2018年1月國(guó)家印發(fā)了《關(guān)于改進(jìn)和加強(qiáng)海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展金融服務(wù)的指導(dǎo)意見(jiàn)》，意見(jiàn)指出要“統(tǒng)籌優(yōu)化金融資源，改進(jìn)和加強(qiáng)海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展金融服務(wù)，推動(dòng)海洋經(jīng)濟(jì)向質(zhì)量效益型轉(zhuǎn)變”。

因此研究金融支持對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的影響，將有利于我們理解江蘇省金融業(yè)的發(fā)展對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的提高到底有著怎樣的影響，金融業(yè)不同部門(mén)對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的影響有何區(qū)別。

二、江蘇省海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率分析

基于以前學(xué)者的經(jīng)驗(yàn)和測(cè)量指標(biāo)的科學(xué)性和可集性，本文采用了如表1所示的指標(biāo)體系。

投入指標(biāo)（INPUT）：投入變量包括勞動(dòng)與資本兩個(gè)方面，對(duì)于勞動(dòng)本文采用涉海就業(yè)人數(shù)來(lái)衡量，對(duì)于資本本文采用海洋固定資產(chǎn)投資來(lái)衡量。

產(chǎn)出指標(biāo)（OUTPUT）：為了更好衡量江蘇省海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，本文采用海洋經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)總值來(lái)衡量海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r。

表2反映的是江蘇省沿海地區(qū)2005年至2017年海景經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的情況。從表中我們可以發(fā)現(xiàn)2008年之前江蘇省沿海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率大于1，達(dá)到了DEA有效。

2008年金融危機(jī)后，受到國(guó)際市場(chǎng)的影響，江蘇省沿海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率大部分年份小于1，處于DEA無(wú)效。

在2009年，受?chē)?guó)家出臺(tái)的“四萬(wàn)億”刺激計(jì)劃影響，國(guó)內(nèi)需求有了進(jìn)一步的提高，因此在2010年江蘇省沿海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率自金融危機(jī)后首次超過(guò)1，達(dá)到了DEA有效。

2010年以后，由于國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)增速逐漸下降，并進(jìn)入高質(zhì)量經(jīng)濟(jì)時(shí)代。以前依靠粗放式發(fā)展的各種產(chǎn)業(yè)受到國(guó)內(nèi)需求和國(guó)外需求下降的雙重壓力，不得不進(jìn)入產(chǎn)業(yè)升級(jí)階段。因此2010年至2016年江蘇省沿海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率小于1，處于DEA無(wú)效。

在經(jīng)過(guò)長(zhǎng)達(dá)6年的產(chǎn)業(yè)調(diào)整后，2017年江蘇省沿海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率達(dá)到1，處于DEA有效。

三、金融發(fā)展和海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的關(guān)系

（一）實(shí)證模型與變量選擇

為了研究金融發(fā)展與海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的關(guān)系，本文采用多元回歸模型來(lái)研究金融發(fā)展對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的影響。由于金融的概念過(guò)于寬泛，無(wú)法定量分析，在參考相關(guān)文獻(xiàn)后，本文采用金融相關(guān)率（X1）、金融業(yè)發(fā)展程度（X2）、間接融資比率（X3）、直接融資比率（X4），這四個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量2005年至2017年江蘇省金融業(yè)的發(fā)展。

考慮到相關(guān)噪聲的影響，本文采用財(cái)政支出水平（X5）、對(duì)外開(kāi)放程度（X6）、海洋教育質(zhì)量（X7）作為控制變量。

對(duì)于因變量本文采用江蘇省海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率（Y）作為回歸模型的因變量。

構(gòu)建金融對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率影響的多元回歸模型如（1）。

（1）Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+ε

（二）單位根檢驗(yàn)

非平穩(wěn)的時(shí)間序列是指序列在不同的時(shí)刻不會(huì)保持穩(wěn)定，即它的均值和協(xié)方差有關(guān)，這種情況極易導(dǎo)致偽回歸現(xiàn)象的出現(xiàn)，而格蘭杰因果關(guān)系都要求序列是平穩(wěn)的。因此在進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)前需要對(duì)各變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。本文采用ADF方法進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

附注：表中（C，T，K）中的C和T分別代表截距項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng)，兩者的選擇根據(jù)各序列的時(shí)序圖趨勢(shì)進(jìn)行，K代表滯后的階數(shù)，根據(jù)AIC的值由系統(tǒng)自動(dòng)調(diào)整，表中的Δ表示一階差分。

從表3中可以看出，Y、X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7原序列上的ADF檢驗(yàn)值均大于他們各自的顯著性水平，所以存在單位根，因此Y、X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7均為非平穩(wěn)序列;接著對(duì)Y、X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7的一階差分進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，其檢驗(yàn)結(jié)果在10%的水平上拒絕原假設(shè)，表明一階差分之后的變量是平穩(wěn)序列。

（三）格蘭杰因果檢驗(yàn)

從理論層面看，本文各個(gè)變量之間存在相關(guān)性，但是這些相關(guān)性不涉及因果關(guān)系，即沒(méi)法判斷一個(gè)變量的變動(dòng)是不是由另一個(gè)變量的變化所引起的。在對(duì)兩個(gè)變量進(jìn)行嚴(yán)格的因果關(guān)系檢驗(yàn)時(shí)，格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)是一種常用的方法。為了了解金融支持對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的因果關(guān)系，本文進(jìn)行了金融相關(guān)率（X1）、金融業(yè)發(fā)展程度（X2）、間接融資比率（X3）、直接融資比率（X4）和海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率（Y）之間的格蘭杰因果檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

附注：*表示在10%的置信區(qū)間下顯著，**表示在5%的置信區(qū)間下顯著，***表示在1%的置信區(qū)間下顯著。

從表示4中我們可以發(fā)現(xiàn)，在10%的置信區(qū)間下，金融相關(guān)率和間接融資比率均是海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的雙向格蘭杰原因，說(shuō)明金融相關(guān)率和間接融資比率對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的影響較為強(qiáng)烈。

金融業(yè)發(fā)展程度和直接融資比率不是海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的格蘭杰原因，說(shuō)明金融業(yè)發(fā)展程度和直接融資比率對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的影響較弱。

在自變量之間的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)中，金融相關(guān)率是金融業(yè)發(fā)展程度的單向格蘭杰原因，說(shuō)明金融相關(guān)率對(duì)金融業(yè)發(fā)展程度的影響較強(qiáng)，而金融業(yè)發(fā)展程度對(duì)金融相關(guān)率的影響較弱。

金融相關(guān)率是間接融資的雙向格蘭杰原因，說(shuō)明金融相關(guān)率與間接融資比率之間相互存在著較強(qiáng)的影響。

金融相關(guān)比率是直接融資比率的單向格蘭杰原因，說(shuō)明金融相關(guān)率對(duì)直接融資比率的影響較強(qiáng)，而直接融資比率對(duì)金融相關(guān)率的影響較弱。

金融業(yè)發(fā)展程度與間接融資比率不存在格蘭杰原因，說(shuō)明金融業(yè)發(fā)展程度與間接融資比率之間相互影響程度較弱

金融業(yè)發(fā)展程度與直接融資比率不存在格蘭杰原因，說(shuō)明金融業(yè)發(fā)展程度與間接融資比率之間相互影響程度較弱。

直接融資比率是間接融資比率的格蘭杰原因，說(shuō)明直接融資比率對(duì)間接融資比率的影響較強(qiáng)，而間接融資比率對(duì)直接融資比率的影響較弱。

（四）模型建立與結(jié)果分析

建立多元回歸模型如表5所示。

從表5的結(jié)果看，R2值為0.5673，擬合度一般。DW值為2.5191，該模型不存在自相關(guān)情況。從F檢驗(yàn)的情況看，F(xiàn)檢驗(yàn)的P值為0.5489，顯著性水平低。從T檢驗(yàn)的情況看，金融相關(guān)率、金融業(yè)發(fā)展程度、間接融資比率和直接融資比率的顯著性水平都偏低。

從系數(shù)的情況來(lái)看，金融相關(guān)率對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的影響呈現(xiàn)正相關(guān)，即金融相關(guān)率提高1%，將使得江蘇海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率提高5.7863%。金融業(yè)發(fā)展程度對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的影響呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，即金融業(yè)發(fā)展程度提高1%，將使得海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率下降21.1035%。間接融資比率對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的影響呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，即間接融資比率提高1%，將使得海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率降低6.8237%。直接融資比率對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的影響呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，即直接融資比率提高1%，將使得海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率下降1.8479%。

四、結(jié)論與啟示

基于以上的DEA模型和多元回歸模型的結(jié)果，我們可以得出以下結(jié)論。

第一，是自從2008年金融危機(jī)之后，江蘇省沿海地區(qū)的海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率經(jīng)歷了一個(gè)較大的下降歷程，雖然在2009年國(guó)家出臺(tái)了“四萬(wàn)億”的刺激計(jì)劃，但是由于國(guó)際市場(chǎng)的低迷，江蘇省沿海地區(qū)的海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率只在2010年出現(xiàn)了曇花一現(xiàn)的景象，即達(dá)到DEA有效。但是在之后的6年時(shí)間里始終處于低谷徘徊和產(chǎn)業(yè)調(diào)整的低迷期，直到2017年才在經(jīng)濟(jì)自主恢復(fù)與產(chǎn)業(yè)自主調(diào)整后達(dá)到DEA有效。

第二，在影響金融發(fā)展的各種因素中，金融相關(guān)比率和間接融資比率對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的影響較強(qiáng)，而金融業(yè)發(fā)展程度和直接融資比率對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的影響較弱。

第三，金融相關(guān)比率對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的影響呈現(xiàn)正相關(guān)，金融業(yè)發(fā)展程度、間接融資比率和直接融資比率對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的影響呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)。

這給我們得出以下啟示：

第一，江蘇省面對(duì)國(guó)際市場(chǎng)低迷，國(guó)際貿(mào)易量下降時(shí)，不應(yīng)該將希望寄托于國(guó)內(nèi)的刺激政策，而是應(yīng)該積極調(diào)整沿海地區(qū)的產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)沿海地區(qū)的產(chǎn)業(yè)向低能、高效、科技附加值高的方向轉(zhuǎn)變。

第二，金融相關(guān)率對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率有著巨大的促進(jìn)作用，而金融相關(guān)率等于貸款余額與存款余額之和與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值，其反映的是金融深化程度。所以江蘇省應(yīng)該支持金融業(yè)發(fā)展，并制定相關(guān)政策促進(jìn)金融資源向海洋產(chǎn)業(yè)傾斜，特別是海洋產(chǎn)業(yè)中的實(shí)體產(chǎn)業(yè)。

【基金項(xiàng)目：2019年度江蘇海洋大學(xué)海洋經(jīng)濟(jì)與文化研究中心課題資助項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：HHYPT1904）】

（作者簡(jiǎn)介：李平（1972-），女，四川富順人，講師，研究方向：銀行管理。）

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