創新資源流動對區域創新績效的影響研究
——空間視角下金融集聚調節作用的實證檢驗

王淑英，王潔玉，寇晶晶

（鄭州大學管理工程學院，河南鄭州 450001）

黨的十八大提出科技創新是提高社會生產力和綜合國力的戰略支撐，要致力于實施創新驅動發展戰略。十九大報告中，習近平總書記再次強調創新是引領發展的第一動力，是建設現代化經濟體系的戰略支撐。當前，中國經濟正在走上以創新驅動和創新發展為主導的創新強國之路，而區域創新能力也逐漸成為地區經濟增長的核心驅動力。在這樣的背景下，探索出行之有效的促進區域經濟創新發展辦法尤為重要。

創新資源（R&D人員、R&D資金等）由于是創新活動的直接投入，一直被視為創新發展的重要源泉。近年來，各地區在加大自身對創新資源投入的基礎上，更積極創造有利條件，吸引其他地區的創新資源流入本地區。區域間的這種創新資源動態流動有利于知識的空間溢出并能帶來規模經濟效應，從而促進區域創新績效的提升[1]。另外，金融發展也經理論研究和實踐檢驗被認為能夠通過促進技術創新對經濟增長產生正向影響。在經濟新常態下，金融資源顯示出集聚的特征，金融集聚不僅可以產生創新激勵效應和網絡經濟效應進而帶動經濟創新發展[2]，而且它所營造的良好創新環境也能夠促進R&D人員、R&D資金等創新資源的區際流動，表現出對創新資源流動和區域創新績效關系的正向調節作用。

那么，創新資源流動對區域創新績效究竟具有怎樣的影響，金融資源集聚對創新資源流動與區域創新績效的關系是否具有調節作用以及具有怎樣的調節作用？雖然現有文獻中已有一些關于創新資源與經濟發展（包括經濟增長、產業升級和協同創新等）或金融集聚與經濟發展（包括經濟增長、生產率和技術創新等）的研究，但少有學者將區域創新績效作為主要的觀測點，且尚未有將創新資源流動、金融資源集聚與區域創新績效納入統一框架，探究金融資源集聚對創新資源流動與區域創新績效關系的調節作用。故此本文將在三者的統一框架下展開實證檢驗用以回答上述問題。

1 研究綜述

1.1 文獻綜述

現有關于創新資源與經濟發展或金融資源與經濟發展關系的研究多落腳于前者對經濟增長、產業升級等的影響（而不是研究其與區域創新績效的關系）。首先，關于創新資源對經濟發展影響的研究可分為兩種。一種是以創新資源本身為研究對象的靜態視角，這類研究考察創新資源投入或其外部性對經濟發展的影響，其主要路徑一是基于內生增長理論，探討創新資源的投入規模對經濟增長的影響，發現創新資源投入對經濟發展有顯著的正向促進作用[3-5]。二是遵循空間經濟學的研究范式考察創新資源的溢出效應，這些研究結果都表明創新資源對經濟發展具有顯著的正向溢出效應[6-8]。動態視角下的研究則主要考察創新資源的動態流動或者集聚對經濟發展的影響，這類研究目前還比較少，如：余泳澤等[9]運用空間面板計量方法研究創新要素集聚對不同創新主體科技創新的空間溢出效應，發現創新要素聚集對科研機構具有負影響，對高校影響不顯著，對企業的影響為正。鄒文杰[10]運用空間面板模型和門限面板模型探究研發資源集聚與研發績效之間的非線性空間關系，發現前者對后者具有顯著的正向影響。邵漢華等[11]在測算我國30個省協同創新效率的基礎上，運用空間計量模型探究研發資源流動與協同創新效率的關系，發現研發人員流動和研發資本流動均能顯著提升區域協同創新效率。卓乘風等[12]運用空間計量模型和面板門檻回歸模型，實證考察創新要素流動與區域創新績效的關系并進一步探討政府支持在其中的調節作用，結果表明 R&D人員和R&D資本區際流動正向影響創新績效，而政府研發支持的調節作用呈現出非線性特征。

其次，是關于金融資源與經濟發展關系的研究。金融市場的功能對于經濟創新活動的促進作用已經得到了理論研究和經驗分析的一致認可。國外研究中，Levine[13]通過分析金融發展對經濟增長影響的作用機制，認為金融發展能帶來“資本積累”和“技術創新”進而促進經濟增長。Buera等[14]的研究發現，金融發展能產生資源配置效應和信貸優化效應，從而有助于提升實體經濟的創新能力。隨著經濟一體化、金融全球化以及科技信息的不斷發展，金融產業在市場中逐漸呈現出集聚特征，因此金融集聚對經濟發展的影響受到越來越多的學者關注。Benfratello等[15]用意大利公司銀行業數據實證研究金融集聚水平對創新活動的影響，發現金融集聚促進了研發和創新，進而推動了經濟增長。Shen等[16]運用省際面板數據探究金融集聚與區域經濟增長的關系，發現金融集聚通過提高金融服務效率和金融創新水平正向促進了經濟增長。國內研究方面，劉軍等[17]對金融集聚影響實體經濟增長的作用機制進行了全面的理論分析，認為金融集聚通過產生金融集聚效應、金融擴散效應以及憑借風險管理、信息揭示等金融功能影響著經濟增長。李林等[18]通過建立空間計量模型檢驗了金融集聚對區域經濟增長的空間溢出效應。余泳澤等[19]采用中國 230 個城市的樣本數據考察金融集聚與工業生產率的關系，發現金融集聚對工業企業生產率具有顯著的促進作用。周飛[20]、王仁祥等[21]的研究表明金融集聚能促進技術和科技創新。李健旋等[22]的研究發現金融集聚是促進城市總體生產率增長的重要推動力。

綜合以上可知，既有的文獻中，從靜態視角探究創新資源與經濟增長關系的研究已經比較深入和全面，但是從動態視角探索創新資源流動對區域創新績效影響的研究尚為數不多；且基于金融發展或金融集聚展開的研究多是將其作為解釋變量，直接考察其對經濟增長、產業結構、生產率和技術進步等的影響，沒有從調節效應的視角討論其對創新績效的間接影響。此外，大多數學者都以經濟發展（包括經濟增長、產業升級和技術創新等）為研究對象，很少有人從區域創新績效的視角展開研究。鑒于此，本文將創新資源流動、金融集聚和區域創新績效納入統一框架，重點討論創新資源流動對區域創新績效的影響以及金融集聚在其中的調節作用。

1.2 創新資源流動、金融集聚對區域創新績效的影響機制

創新資源如R&D人員和R&D資本等具有稀缺性和追逐自身價值最大化的特點，總會從邊際貢獻率低的區域向邊際貢獻率高的區域流動[23]。創新資源流動對區域創新績效的影響體現在以下幾方面：首先，創新資源本身包含著大量知識信息，因而其在區際間的流動勢必會產生知識溢出效應，從而對區域創新活動及其績效產生促進作用[24]；其次，創新資源的動態流動會改變區域人才、資本的規模和結構，提升資源的配置效率進而對區域創新活動產生積極的促進作用；最后，創新資源向邊際貢獻率高的地區流動并不斷累積會促進該地區產生規模經濟效應，降低創新生產的平均成本進而提升該地區的創新績效[12]。

據此，本文提出以下研究假設：

H1a：R&D人員流動和R&D資本流動正向促進本地區創新績效的提升；

H1b：R&D人員流動和R&D資本流動通過空間溢出效應正向促進鄰近地區創新績效的提升。

金融資源集聚對區域創新績效的影響有以下幾方面。首先，金融資源集聚能產生創新激勵效應。技術的進步和創新有賴于一個完善的金融體系[25]，金融集聚可以緩解創新的信貸約束，分散技術創新風險并為創新提供資金支持和長效激勵，從而促進創新活動的穩定和長期化發展[26-28]。其次，金融資源集聚能產生網絡經濟效應。金融集聚形成的金融網絡不僅可以降低市場交易費用，而且能夠實現金融知識與技術的融合，形成一個類似的金融語臺、金融技術知識等人文環境，并通過金融創新、區域創新網絡等來實現地區金融的創新效應[29-30]。最后，金融資源集聚通過帶來資源配置效應影響區域創新績效。Wurgler[31]運用65個國家的制造業數據展開研究，發現金融市場改善了資本配置，金融集聚水平越高的國家資源配置效率越高。具體來講，金融集聚營造的良好經濟環境一方面由于融資約束小而能吸引R&D資本的流入，另一方面也會給R&D人員傳遞一個積極的信號，即在創新活動更容易產生的地區，創新人才也會獲得更大的發展空間，從而對R&D人員的流入產生鼓勵效應。

據此，本文提出以下研究假設：

H2：金融集聚正向調節創新資源流動和區域創新績效的關系。

2 指標選取和模型構建

2.1 指標選取

一是被解釋變量。對于區域創新績效的衡量，現有研究中多采用單一指標如專利申請量、專利授權量和新產品銷售收入等，由于創新產出具有多樣性和多元溢出效應，本文借鑒吳衛紅等[32]的研究選取專利授權量（Innovpat）和新產品銷售收入（Innovsale）兩個指標分別衡量創新知識產出和創新經濟產出。

二是解釋變量。首先是創新資源流動，現有研究多從靜態視角去測量創新資源，從動態視角測量創新資源流動的比較少，本文借鑒白俊紅等的做法，用R&D人員流動量（Flowrdp）和R&D資本流動量（Flowrdc）來測量創新資源流動，其具體公式如下：

式（1）中，Flowrdpit為 i 地區在t年的研究與試驗發展人員流動總量，Nit為i 地區t年的R&D人員數，PGDPjt為j 地區t年的人均GDP，Dij為i 、j 兩地區的中心位置距離。

式（2）中，Flowrdcit為i 地區在t年的研究與試驗發展資本流動總量，RDCit、RDCjt分別表示i 地區和j地區t年的研究與試驗發展資本存量，該數據通過永續盤存法計算得出，Dij的含義同上。

其次是金融資源集聚（Fin）。參考現有文獻的大多數做法，用金融集聚區位熵來衡量金融資源集聚，其具體公式為：

式（3）中，Fit表示i地區t年的金融產業產值，GRPit為i地區t年的地區生產總值，Ft表示金融產業t年的全國產值，GDPt即t年的國內生產總值。

最后，對于創新資源流動和金融資源集聚的交互作用，則用其二者的交乘項Flowrdp×Fin和Flowrdc×Fin來衡量。

三是控制變量。綜合已有相關研究可知，產業結構水平、對外開放水平和信息化水平等對區域創新績效有一定影響，因此本文選取以上指標作為控制變量。其具體測量方法分別為：（1）產業結構水平（Indus）：用各地區第二產業和第三產業增加值之和占本地區生產總值的比重來測量；（2）對外開放水平（Open）：用各地區按境內目的地和貨源分貨物進出口總額占本地區生產總值的比重來衡量；（3）信息化水平（Info）：用各地區郵電業務總量占該地區生產總值的比重來測度。

本研究以中國大陸 30個省、自治區、直轄市為樣本（西藏由于缺失部分年份數據故而予以剔除），采用 2007—2016 年間省際面板數據，數據取自《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》和各省份統計年鑒等，本文中數據處理運用了ArcGis、GeoDa和MATLAB軟件。各變量的描述性統計見表1。

表1 變量的描述性統計

2.2 模型構建

傳統的計量模型通常假定各個地區的變量相互獨立，而新經濟地理學認為現實中許多經濟數據都不可避免地受到空間位置的影響而具有空間依賴性或空間相關性[33]，根據“任何事物之間都有關聯性且距離越近的省份關聯性越強”的地理學第一定律，本文采用空間計量模型進行研究。目前學術界應用較為普遍空間計量模型有3種，分別是空間滯后模型（SLM）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM）。理論上而言，若考慮被解釋變量存在的內生交互作用，一般選用空間滯后模型；若考慮誤差項存在的交互效應時，應選用空間誤差模型；而若空間相關性不僅體現在被解釋變量也體現在解釋變量上時，則選用空間杜賓模型。為了確定最優模型，本文進行了Wald檢驗和似然比LR檢驗，結果如表2所示，從表中可知，無論被解釋變量是專利授權量還是新產品銷售額，兩種檢驗結果均通過了10% 的顯著性水平檢驗，這意味著對于本文所研究的問題，空間杜賓模型更優。因此，以被解釋變量專利授權lnInnovpat為例，構建空間杜賓模型如下（被解釋變量為新產品銷售收入的模型只需將lnInnovsale替換lnInnovpat）：

式（4）用來研究創新資源流動對區域創新績效的影響，是空間自相關系數；W是階空間權重矩陣，本研究采用了相鄰空間權重矩陣的一階Rook矩陣；Cons表示本研究中的3個控制變量；ε是隨機誤差項。式（5）用來探究金融資源集聚在創新資源流動與區域創新績效關系中的調節作用，β3為創新資源流動與金融資源集聚交互項的系數，λ3是其二者空間交互項系數，β3和λ3用來考察金融資源集聚的調節作用；式中其他變量含義與式（4）中的相同。

表2 Wald檢驗和LR檢驗

3 實證分析

3.1 空間相關性檢驗

由于經濟數據一般都具有空間依賴性或空間自相關的特征，在進行回歸之前，本文利用空間Moran’I指數對被解釋變量和解釋變量均做了空間相關性檢驗，結果如表3所示，可以看出，各變量Moran’I指數均通過顯著性檢驗，表示區域創新績效、創新資源流動、金融資源集聚都表現出了顯著的空間相關性，這也說明采用空間計量模型開展研究更為合適。

表3 2007—2016年主要變量的Moran’I指數

3.2 實證結果

表4給出了空間杜賓模型的回歸結果，從表中可以看出，8種估計結果的擬合優度中均大于0.7，Log L的值也較優，這在一定程度上說明模型的擬合效果很好。空間項系數中W×X的系數多為顯著而W×Y的系數僅個別顯著，這說明空間溢出效應更多體現在局部空間相關性較少體現在全局空間相關性。

當被解釋變量是創新知識產出時，創新人員流動Flowrdp和創新資本流動Flowrdc的系數分別為0.918和0.966，且都在1%水平上顯著，說明創新資源的流入對區域創新知識產出具有顯著的促進作用。加入金融集聚變量后，交互項Flowrdp×Fin和Flowrdc×Fin的系數分別為0.363和0.198，且均在10%水平上顯著，說明金融集聚能夠正向調節創新資源流動和創新知識產出之間的關系。當被解釋變量是創新經濟產出時，交互項Flowrdp和Flowrdc的系數分別為1.966和2.033，且都在1%水平上顯著，說明創新資源流動對區域創新經濟產出的影響要大于其對區域創新知識產出的影響。加入金融集聚變量后，交互項Flowrdp×Fin和Flowrdc×Fin的系數分別為-0.189和-0.422，但這一結果并沒有通過顯著性檢驗，說明金融集聚對創新資源流動和創新經濟產出之間的關系并沒有顯著的調節作用。此外，控制變量中，產業結構水平和對外開放水平的回歸系數顯著為正，這說明調整產業結構轉型升級對提升區域創新績效具有積極影響，而加強對外開放程度有利于外部資本和先進技術的引進，進而能促進區域創新績效的提升。

歸系數顯著為正，這說明調整產業結構轉型升級對提升區域創新績效具有積極影響，而加強對外開放程度有利于外部資本和先進技術的引進，進而能促進區域創新績效的提升。

表4 空間杜賓模型的回歸結果

表4（續）

為了進一步分析創新資源流動、金融集聚對區域創新績效的空間影響，本文將主要解釋變量的空間效應分解為直接效應、間接效應和總效應，其中直接效應表示各解釋變量對本地區創新績效的影響，間接效應可以說明各變量的空間溢出效應，即對鄰近地區創新績效的影響，具體結果見表5。

表5 空間效應分解

從表5中可以看出，被解釋變量是創新知識產出時，創新人員流動的直接和間接效應系數分別為0.906和0.722，創新資本流動的直接和間接效應系數分別為0.956和0.251，均通過了顯著性檢驗，這表示創新人員流動和創新資本流動在促進本地區創新知識產出的同時也會通過輻射效應帶動鄰近地區的創新知識產出，且本省（市、自治區）創新資源流動對本地區創新知識產出影響明顯高于其對鄰近地區創新知識產出的影響。加入金融集聚變量后，交互項Flowrdp×Fin和Flowrdc×Fin的直接效應系數分別為0.423、0.222，間接效應系數分別為-1.457、-0.877，均通過了顯著性檢驗，這表示金融集聚能正向調節創新資源流動對本地區創新知識產出的影響，而對創新資源流動與鄰近地區創新知識產出的關系具有負向調節作用，并且這種負向調節作用要大于其對本地區創新知識產出的正向調節作用。

被解釋變量是創新經濟產出時，創新人員流動的直接和間接效應系數分別為1.922，和1.217，創新資本流動的直接和間接效應系數分別為1.853和0.554，均通過了顯著性檢驗，這表示創新人員流動和創新資本流動對本地區和鄰近地區的創新經濟產出都具有顯著的正向影響，且本省（市、自治區）創新資源流動對本地區創新經濟產出影響明顯高于其對鄰近地區創新經濟產出的影響。加入金融集聚變量后，交互項Flowrdp×Fin和Flowrdc×Fin的直接效應系數不顯著，間接效應系數分別為-1.339和-0.784且通過了顯著性檢驗，這表示金融集聚對創新資源流動與本地區創新經濟產出的關系沒有顯著的調節作用，但對創新資源流動與鄰近地區創新經濟產出的關系有負向調節作用。

綜合以上，不論被解釋變量是創新知識產出還是創新經濟產出，R&D人員流動和R&D資本流動均不僅對本地區創新績效表現出顯著的促進作用，而且對鄰近地區創新績效具有正向影響，這證明了假設H1a和H1b成立。金融集聚正向促進創新資源流動對本地區創新績效的影響，但會抑制創新資源流動對其他地區創新績效的正向影響，這證明了假設H2僅在本地區范圍內成立。而被解釋變量不同時，金融集聚在調節作用方面表現出差異，這其實也與前文中金融集聚與創新績效影響的理論機制分析相一致，即金融集聚能通過創造高效的融資環境、產生創新激勵以及優化資源配置等方式促進創新活動的產生，但其對創新產品銷售的影響可能不太明顯。另外，為了說明金融集聚這一調節變量的空間分布特征從而為各省域創新發展提供參考，本文將2016年我國大陸30個省份（西藏除外）的金融集聚水平分為4個區間并列示，見表6。

表6 2016年我國大陸30省份金融集聚水平

4 結論與啟示

為了探究創新資源流動對區域創新績效的影響以及金融資源集聚對其二者間關系的調節作用，本文將創新資源流動、金融資源集聚與區域創新績效納入統一框架，采用2007—2016年省際面板數據運用空間杜賓模型展開研究，結果發現：第一，創新資源流動（包括創新人員流動和創新資本流動）不僅對所在地區創新績效（包括創新知識產出和創新經濟產出）具有顯著的正向影響，而且會產生空間溢出效應從而帶動鄰近地區創新績效的提升。第二，金融資源集聚能夠正向調節創新資源流動與本地區創新知識產出的關系，但對創新資源流動與鄰近地區創新知識產出的關系具有消極作用。第三，當用創新經濟產出衡量創新績效時，金融資源集聚僅對創新資源流動與鄰近地區創新經濟產出的關系表現出顯著的負向調節作用，而對創新資源流動與本地區創新經濟產出關系的調節作用不顯著。

上述研究結果為如何提升區域創新績效提供了一些啟示：首先，鑒于創新資源的區際流動對于創新知識產出和創新經濟產出均具有促進作用，因此，要進一步強化創新資源的跨區域流動，促進 R&D 人員和R&D資本在區際流動過程中發揮創新效應。一方面，要改革戶籍制度，減少戶籍對人才流動的負面影響，并通過改善本地區福利待遇和工作環境等方法來吸引R&D人員向本地區流入；另一方面，要積極搭建創新交流與合作平臺，推進區際創新活動的研發合作，從而加強R&D資本的廣泛流動。

其次，鑒于金融資源集聚能促進創新資源流動對本地區創新績效的正向影響，因此，要進一步完善科技和金融合作體系，推動設立科創板，完善支持創新的資本形成機制，并且鼓勵金融機構發行雙創金融債券從而為創新創業發展提供有力支持。同時，要優化金融資源空間布局，強化其空間集聚與規模化效應，充分發揮高水平的金融甄別高收益創新研發項目、分散創新研發活動風險、保障研發資金鏈條以及科學引導和激勵 R&D 人員、資本合理流動的功能。

最后，鑒于金融資源集聚會抑制創新資源流動對區域創新績效影響的正向溢出效應，金融集聚中心的鄰近省域要尤其注重推動本地區金融產業高質量發展。一方面，要給予金融機構一定的政策支持：加快信用體系建設，解決金融市場信息不對稱問題；同時推進金融市場開放政策密集落地，提升金融體系的資源配置效率。另一方面，要推動金融供給側結構性改革。可通過發展多層次資本市場，提高直接融資比重，引導長期資金發展，以及為不同部分行業的實體經濟提供定制化產品和服務等方式調整和完善金融供給端的結構和供給金融的方式，從而使金融體系更好地為實體經濟服務。