要素集聚對科技與金融耦合系統脆弱性影響研究

王仁祥，沈蘭玲，謝文君

（武漢理工大學經濟學院，湖北武漢 430070）

金融和生產力的適配程度決定著一個地區的可持續發展水平。如何實現科技與金融的有效匹配和深度耦合，推動經濟持續增長，是我國需要面對的現實問題。隨著我國經濟發展步入新常態，推動科技金融發展以實現產業結構升級轉型和形成經濟發展新動力成為了學術界和政府部門關注的重點。2016 年國務院印發的《“十三五”國家科技創新規劃》強調要發揮金融創新對科技創新創業的重要助推作用，完善科技與金融結合機制。黨的十九大報告也指出，要著力加快建設實體經濟、科技創新、現代金融、人力資源協同發展的產業體系。隨著金融與科技系統耦合不斷取得進步，其除了促進經濟增長，也表現出一定的負面作用。Beck［1］研究表明金融創新會對金融穩定帶來沖擊，科技與金融耦合脆弱性突顯；王仁祥等［2］指出科技金融耦合脆弱性產生的根源在于條件約束下資本、技術、信息等資源無法實現完美匹配。另一方面，我國各地區加大對企業技術創新的支持力度，加快引導人才、技術等要素向企業集聚，以推進科技與金融的深度耦合。那么，人才、金融資本、技術等要素集聚對科技與金融耦合系統脆弱性有什么樣的影響，發揮著何種作用，各區域要素集聚的作用效果如何?本文針對這些問題，從區域要素稟賦異質性視角切入，分析其對區域科技與金融耦合系統脆弱性的影響機制，力圖控制和降低我國區域科技與金融耦合系統脆弱性，推動經濟可持續性發展。

1 相關研究述評

國外學術界對脆弱性的研究起步較早，最初源于流行病學理論，指的是某一區域爆發流行病的可能性，后逐漸被用到自然災害、生態等領域［3］，如Uitto［4］首先從地理學角度探討脆弱性的社會層面，以發展概念和預測方法為目的建立社會脆弱性模型，并提出了重要的城市脆弱性不均衡的地理問題；Seidl 等［5］采用“社會-生態系統”的概念，通過運用生態系統建模和多準則決策分析的方法，建立了全面的脆弱性分析結構框架，提出適應性和多物種種植管理模式，大大降低了森林生態的脆弱性。后期脆弱性逐步應用在金融領域，但相關研究依舊較少，如Dell'Ariccia 等［6-7］通過建立信貸市場模型考察銀行與借款人之間的不對稱問題，認為確定銀行的貸款標準有利于確定提供信貸的數量和經濟系統穩定，信貸強勁擴張會導致金融脆弱性；Beck 等［8］根據1996—2010 年32 個國家的數據發現，不同的金融創新措施會影響銀行脆弱性和銀行經營績效，這些影響在證券市場規模更大、監管框架更為嚴格的國家更為明顯。

對于科技與金融耦合系統脆弱性的研究大多集中于國內。早期的研究主要集中在子系統脆弱性方面，特別是金融系統脆弱性，如魯瑩［9］認為是貨幣資金獨特的運動規律和金融業自身運作機制的缺陷誘發了金融脆弱性，我國金融脆弱性的表現形式是信用脆弱、流動性脆弱和道德脆弱；張元［10］基于金融機構流動性錯配的視角，從金融機構吸入、配置、放大流動性3 個方面解釋金融脆弱性的形成機理。后期的研究逐步轉向科技與金融耦合系統的脆弱性，主要從指標體系構建和影響因素兩個方面出發。指標體系構建方面，王仁祥等［2］從廣義虛擬經濟視角出發，基于耦合系統內部結構為表征的實體子系統脆弱性和廣義虛擬環境基礎、耦合系統功能效率為測評工具的虛像子系統脆弱性3 個維度，構建科技創新與金融創新耦合系統脆弱性指數；王仁祥等［11］從敏感性和恢復力兩個特征出發構建耦合系統脆弱性評價函數，這些指標體系從各自不同的側重點出發對脆弱性進行了深入細致的研究。影響因素方面，已有文獻多從創新能力和創新效率層面考慮要素集聚對科技與金融系統的影響，如齊亞偉等［12］分析環境約束下要素集聚對區域創新能力的影響，實證表明人力資本集聚通過溢出效應增強了知識創造和知識獲取能力，對區域創新能力表現出明顯的促進作用；周杰文等［13］分析創新要素集聚對綠色經濟效率的影響，發現R&D 經費對綠色經濟效率具有抑制作用，R&D 人員促進了綠色經濟效率的提高，且控制變量對不同區域的綠色經濟效率影響各異；吳光俊［14］認為要素扭曲抑制了市場資源流動與配置效率，一旦出現扭曲現象，會降低科技與金融融合效率，突顯脆弱性。

通過對國內外研究進行梳理，可以看出關于科技與金融耦合系統脆弱性的研究還處于初步階段，理論體系與經驗研究有待進一步改進和完善，且鮮少有文獻從區域要素異質性的角度研究科技與金融耦合系統脆弱性。基于此，本文從要素集聚角度出發，對人才、金融資本、技術等要素集聚進行度量，并構建計量經濟模型，分析要素集聚對我國區域科技與金融耦合系統脆弱性的作用機制與影響效果。

2 要素集聚對科技與金融耦合系統脆弱性的影響機制

科技與金融耦合系統的脆弱性是一種自然屬性，其本質是科技與金融耦合系統在內外部因素作用下，耦合系統規模、結構、效益發生突變所表現出的不可持續發展狀態。科技與金融耦合的持續發展離不開人才、金融資本、技術等要素，要素在區域內集聚，不僅作用于科技、金融子系統發揮獨立聯動性功效，還通過要素之間連接互動，共同作用于整個耦合系統發揮共同體聯動性功效，有助于降低系統脆弱性，以實現科技與金融耦合系統的可持續性、高質量發展。按照作用層次的不同，要素集聚對科技與金融耦合系統脆弱性的影響可分為效應機制和協同機制。

（1）效應機制指的是人才、金融資本和技術要素通過發揮個體集聚優勢對科技與金融子系統產生影響，耦合系統表現出獨立聯動性，主要強調不同子系統的獨立性而弱化整體性。金融、科技行業具有一定的準入門檻，金融活動的風險性和科技活動的創新特質使人才、金融資本和技術要素對耦合系統脆弱性的作用更為凸顯。

人才要素是耦合系統脆弱性降低的基礎。作為專業化知識的載體，區域內人才要素數量是否充足、結構是否合理，直接決定了地區科技企業和金融企業的發展規模。一方面，人才要素通過集聚發揮知識溢出效應，緩解了由于地理空間而形成的科技與金融專業知識傳播難問題，有效降低了專業知識傳播成本；另一方面，人才集聚更易激發科技與金融企業內部、企業之間的競爭性和合作性，通過彼此競爭、合作實現優勝劣汰，實質上產生了對科技創新與金融創新的定向選擇。

金融資本要素是耦合系統脆弱性降低的外在推動力，利潤最大化目標驅使資本在區域內積累形成集聚。金融資本集聚在市場信息不對稱情況下存在資金盈余，對中介功能的需求增多推動著地區金融體系不斷擴展和提升，通過金融機構種類、規模的擴大形成專業化供應網絡，發揮內部規模經濟作用推動金融系統的高效發展。資本的逐利性要求并利用金融體系降低信息成本的優勢進行資源配置，而科技企業的高盈利性吸引資金流入。金融資本發揮外部規模經濟效應向科技企業提供投融資便利，從而支持長期的科技系統的可持續性發展，有利于降低耦合系統的脆弱性。

技術要素是耦合系統脆弱性降低的內在推動力。科技子系統和金融子系統均存在瓶頸，其中最典型的是技術瓶頸，瓶頸的約束限制耦合系統的可持續發展、凸顯脆弱性，而技術要素的集聚通過科技系統的學習效應和技術溢出，實現科技企業生產可能性邊界提高，有效拓寬科技系統的發展空間。科技創新支撐的金融創新會極大地提高金融效率、發揮乘數效應，從根本上改變金融機構的服務方式。技術要素的集聚通過打破技術瓶頸形成具有新的規模、結構和功能的耦合子系統，通過耦合的鏈級效應推動優化，是實現科技與金融耦合系統脆弱性降低的內在推動力。

要素集聚對科技與金融耦合系統脆弱性的降低也存在著負向作用。人才要素的擁擠效應，即個體在有限的資源條件下呈現惡性競爭；金融資本的不經濟效應，即金融資源過剩呈邊際收益遞減，資金供給彈性降低導致擠掉原有利潤空間；技術集聚帶來的模仿難度和模仿成本的降低會增加行業趨同性，形成模仿驅逐創新的集聚內“檸檬市場”，均不利于金融與科技耦合系統的可持續發展。要素集聚的正向效果和負向效果共同作用于科技與金融耦合系統，要素之間的合理匹配和相互協調會擴大正向作用，有助于耦合系統脆弱性的降低；反之，則會放大負效應。一旦要素的之間的供需不匹配累積到從量變形成質變，則負面效果會壓制正效益，反而提高科技與金融耦合系統的脆弱性。要素集聚微觀效應機制如圖1 所示。

圖1 科技與金融耦合系統要素集聚微觀效應機制

（2）協同機制指的是要素通過多樣化協同集聚，即各類要素協調匹配、互動連接形成一個有序結構，并協同發揮共同集聚效應，以降低科技與金融耦合系統脆弱性，實現可持續性發展的過程。耦合系統表現出共同體聯動性，主要強調耦合共同體的整體性而削弱獨立性。要素在區域內通過多樣化協同集聚表現出系統整體性，通過人力、金融資本、技術等一系列要素間的互動連接形成一個新的整體，以新的功能作用于系統，并非要素的簡單相加。

從熱力學角度來看，當科技與金融耦合系統受到外部沖擊導致脆弱性凸顯時，耦合系統會從一種平衡態轉變到非平衡態，產生正熵流；人力、資本、技術等要素通過市場機制在區域內集聚，連接匹配形成協同集聚，產生輸入耦合系統的負熵流，發揮“帶動+紐帶”作用，使科技與金融耦合系統有序化、組織化，實現脆弱性的降低。例如，金融危機爆發后，金融疲軟致使科技與金融耦合系統的脆弱性凸顯，而后人力、資本、技術等要素協同集聚推動的科技金融與金融科技的發展為耦合系統注入新的活力源泉，帶動科技的創新和發揮金融的支持作用，有緩解脆弱性凸顯問題，實現科技與金融耦合系統的可持續性發展。

要素通過協同集聚對科技與金融耦合系統的結構進行改進，從而實現效益最優、脆弱性降低的過程，主要體現為“功能的緊湊化”和“體系的網絡化”。協同集聚在一定程度上促進要素不斷往有利于降低科技與金融耦合系統脆弱性的方向集聚，控制要素之間的匹配和變化，逐漸形成一個個種類均衡、供需匹配的要素單元，要素單元之間關聯組成網絡化體系從內部和外部共同影響科技與金融耦合系統。通過這種針對性集聚，使要素單元功能發揮到最佳，結合科技與金融耦合系統的發展情況達到降低耦合系統脆弱性目的。

3 模型設計與數據說明

3.1 科技與金融耦合系統脆弱性指數測算模型

目前，耦合系統脆弱性評價體系在學術界仍未達成共識，鑒于科技子系統的創新特征、金融子系統的風險性以及科技與金融耦合系統的復雜性，本文參考王巖等［15］提出的城市脆弱性指標體系構建方法和王仁祥等［2］構建的科技與金融耦合系統脆弱性評價體系，從外部環境、內部結構、耦合效益3個維度，遵循主導性、科學性、系統性、可量化性等原則選取指標，構建區域脆弱性綜合評價指標體系（見表1）。

表1 科技與金融耦合系統脆弱性評價指標體系

3.2 變量說明與數據來源

3.1.1 被解釋變量

根據表1 所構建的指標體系，從外部環境脆弱性、內部結構脆弱性、耦合效益脆弱性3 個維度測算出科技與金融耦合的脆弱性指數V。評價指標體系中各指標單位、量綱存在差異，為統一標準，采用極差變化進行標準化處理。所有的指標均為負向指標，則運用如下公式：進行標準化處理，使所有的指標均落在［0,1］內。并運用熵值法計算各指標權重，測度科技與金融耦合系統的脆弱性指數V。

3.1.2 解釋變量

基于要素集聚特性，依據科技與金融耦合系統脆弱性特征，參考陶長琪等［16］的研究做法，本文從人才、金融資本和技術3 個角度測度要素集聚對耦合系統脆弱性影響。具體測度方法如下：

（1）人才要素集聚（LJ）。受教育程度是衡量人才的重要指標，本文參考陳得文等［17］的度量方法，使用大專及以上受教育程度的人口數量來衡量區域人才要素存量。區位熵是衡量專業化的重要指標，可充分比較不同地區人才要素集聚程度，確定該地區人才要素集中狀況在全國所處的位置［18］。綜上所述，本文運用區位熵系數測算我國人才要素的區域集聚度，計算公式如下：

式（1）中；X為區域內大專及以上受教育程度的人口數量；Y為區域內的總人口數量。大于1，說明區域人才集聚水平較高；小于1，說明區域人才集聚水平較低。

（2）金融資本要素集聚（KJ）。金融資本的投資是一個不斷累積的過程，在積累的過程中也存在著集聚現象，本文用區域物質資本存量來表現金融資本要素的集聚程度。依據張軍等［19］、單豪杰［20］等的研究思想，使用永續盤存法計算區域物質資本存量：

式（2）中：K為資本存量；I為固定資產投資額；P為固定資產投資價格指數；借鑒單豪杰［20］的計算方法，將物質資本折舊率定為=9.6%，其中2001年的資本存量K的衡量是，2002 年的資本形成總額除以折舊率與1953—1957 年固定資產投資形成平均增長率之和。同樣，金融資本要素集聚也采用區位熵度量，X為區域內人均固定資本存量，Y為區域內人均GDP。

（3）技術要素集聚（AJ）。科技的商品經濟化程度在一定程度上可以反映技術要素的發展情況，本文擬采用區域高技術產業主營業務收入作為代理指標。同樣，技術要素集聚也采用區位熵度量，X為區域內高技術產業主營業務收入人均化衡量，以消除區域間由人口規模而造成的影響，Y為區域內人均GDP。

3.1.3 控制變量

除上述核心解釋變量外，模型還納入了一些其他變量，以控制區域異質性帶來的影響：地區經濟水平（fin），用地區財政收入占GDP 比重來表示；政府干預（gov），用各區域政府采購額占GDP 比重來表示；地區市場化進程（markets），采用王小魯等［21］主編的《中國分省份市場化指數報告》中發布的市場化指數總評分表示；可持續發展能力（energy），用每萬元GDP 能耗總量表示；信息發展水平（post），用區域郵電業務總值占GDP 比重表示。

各變量描述性統計如表2 所示。

表2 要素集聚對科技與金融耦合系統脆弱性影響的回歸變量描述性統計

基于實際數據的可獲得性，本文選取我國30 個省、自治區、直轄市（未含西藏和港澳臺地區）為樣本，具體如表3 所示。選取2001—2017 年的面板數據進行實證分析，相關數據來源于歷年《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國金融年鑒》《中國高技術產業統計年鑒》等。

表3 樣本分類

4 實證分析

4.1 指數分析

根據前文構建的評價體系，測算出2001—2017年我國區域科技與金融耦合系統脆弱性指數，并以4 年為一個跨度進行分割，平均脆弱性指數如表4所示。從數值上看，大多數區域的脆弱性指數位于［0.3,0.5］，屬于中度脆弱，北京、上海等少數東部地區表現為低度脆弱，寧夏、新疆等地區表現出高度脆弱；從趨勢上看，2001—2017 年區域科技與金融耦合系統脆弱性指數前期呈逐年降低，近期有增長趨勢：2001—2004 年期間的平均脆弱性指數為0.450 9，2005—2008 年略微下降至0.417 1，2009 年后整體脆弱性有了明顯的改善，2009—2012 年下降至0.372 9，而2013—2017 年脆弱性指數略微上升至0.373 8。

表4 樣本區域科技與金融耦合系統脆弱性指數

4.2 動態面板回歸

在模型設定方面，考慮科技與金融耦合系統脆弱性存在一定慣性，脆弱性的改善是一個連續的過程，故建立如下形式的動態面板模型進行分析：

式（3）中：V為科技與金融耦合系統的脆弱性；Vt-1為脆弱性的1 階滯后變量；解釋變量LJ、KJ、AJ 分別表示人才、金融資本、技術要素集聚水平；Z為其他控制變量；為隨機誤差項，下標i和t分別表示個體和時間。

4.2.1 總體樣本回歸

表5 分別采用OLS 估計、固定效應模型、隨機效應模型和兩階段系統GMM 模型對要素集聚對科技與金融耦合系統脆弱性的影響進行回歸分析。對于式（3）待估計的動態面板模型，OLS 估計以及傳統的面板模型估計方法（固定效應模型和隨機效應模型）均無法獲得有效的估計量，采用兩步系統廣義矩方法進行模型估計可以有效避免變量之間以及變量和殘差之間可能存在的內生性問題［22］。

從表5 的結果可以看出，科技與金融耦合系統脆弱性1 階滯后項的系數顯著為正，表明脆弱性具有連續性，前期的耦合系統的脆弱性會對后期產生影響，脆弱性的改善是個逐步的過程。其中，區域人才要素集聚與耦合系統脆弱性呈顯著負相關關系，通過競合作用發揮“1+1＞2”功效能夠緩解脆弱性凸顯問題，集聚水平每增加1%可使脆弱性降低0.017%；技術集聚與耦合系統脆弱性呈正相關關系，但其僅在10%的水平下顯著，這一方面表明我國技術集聚存在著“檸檬市場效應”，模仿性創新發揮的作用大于集聚所帶來的學習、溢出效應，另一方面科技與金融的耦合不同于人地等耦合系統，是一種具有創新特質的耦合類型，科技企業創新發展所存在的高風險性和不確定性反而會阻礙耦合系統脆弱性的改善。金融資本集聚會增加耦合系統的脆弱性，但效應并不顯著。該結果的產生可能解釋為：（1）“量”，即不均衡的金融資本集聚。金融資本的集聚是一個逐漸積累的過程，其迅速轉移能力較弱，不能及時滿足資本需求使脆弱性升高；（2）“質”，即市場不能合理進行金融資源的配置所造成資源損失，如集聚過度而表現出不規模經濟效應和擁擠效應。

控制變量中，經濟水平和科技與金融耦合系統脆弱性呈顯著負相關關系，表明地區經濟的發展能夠帶動科技和金融行業的發展，提高耦合系統的效益從而改善脆弱性；政府干預變量靜態回歸系數為負、動態回歸系數為正，說明現階段政府干預未考慮到脆弱性所存在慣性，政策具有短期性、未兼顧長期可持續發展性，故從動態角度來看未發揮顯著作用；制度環境變量（市場化進程）系數為正，但發揮的作用效果并不明顯，影響作用相對較低，這可能與各地區市場化進程日趨完善、中介組織和法制環境都相對健全有關；社會環境變量中信息發展水平與耦合脆弱性的系數顯著為負，可持續發展能力系數顯著為正，表明提高地區信息水平和降低每萬元GDP 能耗總量均有利于緩解脆弱性問題。此外，表5 中兩階段系統GMM 模型通過了Sargan 檢驗和二階序列相關檢驗，證明模型估計過程中的工具變量選擇恰當，且模型結果不受二階序列相關影響，進而表明模型的估計是有效的。

表5 要素集聚對科技與金融耦合系統脆弱性影響的總體樣本回歸結果

4.2.2 分樣本回歸

由科技與金融耦合脆弱性測算結果可知，耦合脆弱性在區域之間存在著不均衡性，分區域層面及進行研究可以更為清楚地顯示要素集聚作用機制。由于中部地區樣本相對較少，本文將樣本分為東、中西部兩類地區，分別分析要素集聚對科技與金融耦合系統脆弱性影響。從表6 可以看出，中西部地區耦合系統脆弱性1階滯后項的系數依舊顯著為正，東部地區顯著性降低，說明中西部比東部更容易受到往期脆弱性的影響。一方面，從脆弱性測算角度來看，可能與東部的經濟環境、科技和金融子系統的發展較快有關；另一方面，可能與中西部對于變化的適應性和恢復力相對較弱有關，脆弱性呈現較大黏性。對東部地區而言，人才和金融資本要素的集聚均對科技與金融耦合系統脆弱性呈顯著負相關關系。通過對比顯著水平可知，人才要素對緩解脆弱性突顯問題的作用明顯大于金融資本要素；技術要素集聚的系數顯著為正，即東部地區技術集聚程度的增加會顯著提高系統的脆弱性，可能是東部地區技術水平不能滿足技術需求的提高，要素出現不匹配，以及現階段市場缺乏突破性創新。對中西部地區而言，人才要素、技術要素和科技與金融耦合系統脆弱性呈顯著正相關關系，金融資本要素集聚呈顯著正相關關系，表明中西部地區的科技與金融耦合脆弱性降低的主要驅動力仍然是金融資本，缺乏針對性的人才引進和技術引進政策可能會增加冗余。

表6 要素集聚對科技與金融耦合系統脆弱性影響的分樣本回歸結果

4.3 空間影響分析

由于區域層面的科技與金融耦合系統脆弱性存在著非均衡現象，分樣本回歸不能夠完全考慮到空間異質以及溢出效應，進一步運用空間計量模型分析要素集聚對耦合系統脆弱性的空間層面影響，分別建立空間滯后模型（SAR）和空間誤差模型（SEM）如下：

式（4）中：LJit、KJit、AJit為解釋變量；Zit為控制變量；W為n階空間權重矩陣；ρ為空間相關系數；λ為空間誤差系數。當ρ≠0 且λ=0 時，為空間滯后模型；當ρ=0 且λ≠0 時為空間誤差模型。

4.3.1 空間自相關檢驗

先采用莫蘭指數（Moran'sI）方法對科技與金融耦合系統脆弱性指數進行空間相關性檢驗，計算公式為：

表7 樣本區域科技與金融耦合系統脆弱性指數空間自相關檢驗結果

表7 （續）

部分年份的Moran'sI指數散點圖如圖3 所示，反映了樣本區域的空間集聚狀態。其中，第一象限高高（HH）區域為熱點區域，本區域與其周圍地區的脆弱性水平均較高，存在較強的空間正相關，即脆弱性高的區域存在集聚現象；第三象限低低（LL）區域為冷點區，本區域與其周圍地區的脆弱性水平均較低，也存在較強的空間正相關，即脆弱性低的區域存在集聚現象；第二象限低高（LH）區域和第四象限高低（HL）區域則分別表明本區域與其周邊地區脆弱性水平空間分布差異程度較大，異質性突出。從圖3 可以看出，大多數年份主要是北京、天津、上海、江蘇、浙江、福建、山東等東部省份落入到LL 區域；江西、湖北、湖南、四川、云南、甘肅、青海、寧夏、新疆等部分中部以及西部省份落入到HH區域，其他省份則表現出時間與空間上的異質性。

圖3 樣本區域科技與金融耦合系統脆弱性指數的莫蘭散點圖

4.3.2 空間計量回歸

本文采用空間距離權重（1/d2）作為權重對空間計量模型進行估計，由Hausman 檢驗可知統計值為42.59，P值為0.000，應采用空間固定效應模型。分別以空間距離權重（1/d）和空間鄰近矩陣作為權重作為穩健性檢驗進行回歸，結果如表8 所示。通過對比SAR 和SEM，發現SAR 的對數似然值LogL和R2均高于SEM，說明空間滯后模型SAR 擬合效果更好，能夠提高估計有效性。從表8 可知，空間自回歸系數ρ顯著為正，表明樣本區域科技與金融耦合系統的脆弱性在空間上存在顯著正向的溢出效應；人才集聚呈顯著負相關關系，具有顯著的負外部性和溢出作用，從而有效降低周邊地區耦合系統的脆弱性；金融資本集聚系數顯著為正，說明區域內金融資本的集聚或者金融中心等金融資源的形成對周邊地區耦合系統脆弱性的降低具有阻滯效應，可能的原因是金融資本集聚所致力的高效率資源利用會對周圍地區的金融機構和企業帶來沖擊，使得外圍地區的金融業逐漸低迷產生的極化效應；技術要素系數并不具有顯著性，這可能與技術集聚所帶來惡性競爭和擁擠效應有關，削弱了學習效應和溢出效應，另一方面可能是技術要素集聚在空間層面上對科技與金融耦合系統脆弱性的作用并未充分發揮所致，東部經濟、社會環境的完善程度遠高于中西部，會產生要素的虹吸效應，造成要素的單向流動，不利于中西部地區要素的集聚，進而對耦合系統脆弱性的降低產生抑制作用。

表8 樣本區域要素集聚對科技與金融耦合系統脆弱性影響的空間計量回歸結果

5 結論與建議

本文基于2001—2017 年我國區域的動態面板數據，運用熵值法測算出區域科技與金融耦合系統脆弱性指數，構建動態面板模型并采用系統GMM 估計分別就國家和區域層面分析人才、金融資本和技術要素集聚對科技與金融耦合系統脆弱性的影響，再通過構建空間計量模型考慮空間異質性情況下要素集聚的影響。結論如下：第一，我國區域間科技與金融耦合系統脆弱性處于中度脆弱階段，隨著時間推移，脆弱性指數整體呈下降趨勢，有明顯的改善，但近期略微回升。第二，就全樣本而言，人才要素與科技與金融耦合系統脆弱性指數呈顯著負相關關系，能夠有效緩解耦合系統脆弱性凸顯問題；金融資本集聚會增加耦合系統的脆弱性，但效應并不顯著；技術集聚與耦合系統呈正相關關系，顯著水平相對較低。就分樣本而言，中西部比東部更容易受到科技與金融耦合系統過往的脆弱性影響，表現出一定程度的黏性，東部的人才和金融資本要素集聚與耦合系統脆弱性呈負相關關系，人才要素對緩解耦合系統脆弱性凸顯問題的效果大于金融資本要素，技術集聚與耦合系統脆弱性呈正相關關系，中西部的金融資本要素集聚是耦合系統脆弱性降低的主要驅動力。第三，我國科技與金融耦合系統脆弱性表現出顯著的空間集聚效應，北京、天津等東部地區呈低低集聚，湖北、湖南、青海等中西部地區呈高高集聚，考慮到空間異質性，對科技與金融耦合系統脆弱性，人才要素集聚發揮出負外部性、金融資本集聚具有正向溢出效應、技術要素的空間效應并不明顯。

依據上述研究結論，本文提出如下建議：首先，健全以市場為導向、產學研相結合的高端人才引進長效機制，注重專業性和復合型人才培養。通過人才長效引進機制，實現人才對科技與金融的可持續性服務，處理好以市場為導向的人才供需關系，通過產學研合作以及專業性和復合性人才的培養，加快科技與金融成果的轉化。其次，健全多層次資本市場體系，完善金融市場機制。全樣本和分樣本回歸的金融資本集聚作用差異意味著市場機制仍存在失靈，因此仍應加強完善金融市場體系，提高金融資本配置效率和公平性。通過建立更加健全的多層次資本市場調整金融資本配置結構，在保持金融業穩健發展的前提下實現體制改革，加速繁冗產業退出，避免盲目擴張，提高資本利用率，達到金融最優支持力度。第三，中西部地區應提高基礎設施建設覆蓋率，加強知識產權保護力度，為技術和人才集聚創造良好的制度環境和社會環境，科技企業加強引入國外技術，通過借鑒和轉化實現技術進步，縮小地區間技術集聚差異；東部地區應著重研發技術，通過技術創造核心競爭力，帶動科技和金融的可持續性發展。最后，政府通過合理手段進行干預，力爭破除區域間要素的流動壁壘，通過合理配置發揮人才要素和技術要素的空間溢出效應，擴大低值集聚地區的輻射范圍以降低整體耦合系統脆弱性水平；合理引導資本流向，改善資本過度集聚而產生的虹吸效應；各區域應進一步從多維度改善社會經濟環境，調整要素規模和結構，實現區域均衡發展。