金融集聚對區域技術創新作用的實證研究

蘇冰杰 盧方元

一、引言及文獻綜述

當前中國的發展已經進入新舊動能轉換的關鍵階段，要引領中國經濟發展，關鍵在于創新，尤其是科技創新。要發揮科技創新在全面創新中的主導作用，需要各方面的大力支持，特別是金融支持。第五次全國金融工作會議提出，要加強對創新驅動發展、新舊動能轉換和促進“雙創”支撐就業等方面的金融支持。隨著全球化的發展，一系列金融改革試驗區逐步設立起來，我國的金融資源呈現出集聚趨勢。集聚的空間外部性對區域金融協調發展具有增長極效應，有利于金融創新通過不同渠道向外擴散，使區域間共享金融創新成果，促進金融資源優化配置，實現金融協調發展。但政策配套、試點效應和滯后效應的存在使金融集聚差異擴大，金融集聚所帶來的虹吸效應和極化效應導致區域技術創新發展受限。金融是社會資源配置的樞紐，能夠通過信貸約束、信息傳遞、監督激勵、風險管理和產權保護等促進科技創新，因此金融與科技創新之間可以是良性互動關系。但由于金融發展水平和科技創新資源稟賦的差異，大量實證研究表明，在我國的東中西部地區之間、粵港澳大灣區以及京津冀區域內部，金融對科技創新的影響存在明顯的空間差異。

有關金融集聚與技術創新間的關系，國內外學者進行了大量研究，但主要圍繞以下兩個方面。一是有關金融集聚對科技創新影響機制的研究。金融集聚可以通過研發投入、信息與知識溢出促進科技創新。Brown等（2009）指出，金融資源的空間集聚會影響企業面臨的融資約束，從而影響企業R&D投資。翟艷等（2011）借助1991—2010年中國金融機構貸款、股票籌資和研發投入的時間序列數據及2006—2007年的截面數據，認為金融集聚與研發投入之間存在長期均衡線性相關關系。劉軍等（2007）基于Levine對金融功能的研究認為，金融集聚一方面可以通過網絡效益降低信息搜集和共享成本，減少企業的道德風險和金融機構的經營成本，另一方面金融集聚區擁有大量的人才和技術信息，創新資源豐富、信息流動迅速，能提高創新和技術擴散的速度，從而促進技術進步。二是有關金融集聚對科技創新效率影響的研究。高小龍、楊建昌（2017）運用2003—2012年中國257個地級市的面板數據和30個省級行政區的面板數據分別實證檢驗了金融集聚對技術創新影響作用，研究發現金融集聚不僅對技術創新具有顯著促進作用，同時金融集聚還會通過產業集聚效應、服務創新效應、信息擴散效應和人力資本效應對技術創新產生影響。黎杰生、胡穎（2017）研究認為金融集聚對技術創新的作用表現為明顯的行業異質性，并且其對技術創新的影響不隨集聚程度的高低產生規律性的變化。王仁祥、白旻（2017）采用2007—2013年中國30個省、市、自治區的面板數據，測算金融集聚對科技創新效率的影響。研究發現金融集聚可以促進科技創新效率的提升，并且在東西部地區影響最為顯著，呈現出金融聚集高的地區會提升科技創新效率，而金融集聚低的地區反而會產生負向效應的現象。

文獻梳理過程中發現，當前有關金融集聚與創新方面的研究雖然較為豐富，但是大多數研究側重于行業層面，基于此，本文選取中國大陸30個省級行政區（除西藏外）2014—2017年的面板數據，實證考察金融集聚對區域技術創新的影響。同時為了避免估計偏誤，選擇半參數估計方法，首先通過半參數估計初步判斷金融集聚對區域技術創新的影響函數形式，其次設定具體的模型進行參數估計，最后對結果進行說明闡釋。

二、模型設定與變量說明

（一）半參數模型的設定

考慮到樣本量的限制及模型設定誤差問題，本文采用半參數模型初步得到金融集聚對區域技術創新影響的大致圖像，通過圖像對二者間關系進行判斷，在此基礎上，設定具體的模型來表征二者間的關系。本文所采用的半參數模型為“部分線性模型”，具體形式如模型（1）所示。

其中，（1）式中f（aggls）是非參數部分，表示金融集聚對區域技術創新的影響函數，是未知的。XitΨ1為參數部分，是線性函數，其中X表示一系列控制變量所組成的矩陣。本模型中主要包括創新投入、對外開放度、人力資本及其平方項、經濟發展水平、政府科技支持程度，同時考慮到金融集聚對區域技術創新的影響可能會受到人力資本的影響，在控制變量中加入人力資本和金融集聚的交互項來進行檢驗。

（二）數據處理及指標說明

本文所采用的數據樣本為2004—2017年中國大陸30個省級行政區（除西藏外）的面板數據，來自2005—2018年的《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國勞動統計年鑒》。為了提升數據的準確性，本文以2000年為基期，利用GDP平減指數對貨幣量進行平減處理以剔除價格因素的影響。變量的統計描述見表2：

表1 變量說明

表2 主要變量的描述性統計結果

三、金融集聚對區域技術創新的影響

（一）模型形式的確定

本文首先對（1）式所設定的半參數模型進行估計，其中所得到的非參數部分f（aggls）的估計結果如下圖1所示：

圖1 金融集聚對區域技術創新的影響

圖1中，橫軸表示金融集聚水平，縱軸表示各個地區的技術創新水平，圓點表示所設定的半參數回歸模型中的殘差分布。根據圖1可以明顯看出金融集聚對區域技術創新的影響表現為“倒U型”，說明金融集聚對區域技術創新的影響是非線性的，并且存在一個最優金融集聚水平使得地區技術創新水平達到最優。當實際金融集聚水平低于最優集聚水平時，金融集聚會促進區域技術創新水平的提升；反之，當實際金融集聚水平高于最優集聚水平時，金融集聚會抑制區域技術創新水平的發展，所以找出最優金融集聚水平很有必要。

（二）模型估計結果

要得到最優金融集聚水平，需要明確金融集聚對區域技術創新的影響函數形式。根據圖1可以看出金融集聚對區域技術創新的影響函數大致為二次型，因此對于（1）式中的非參數部分本文設定為二次函數的形式，具體模型如（2）式所示：

（2）式中各變量的含義與（1）式中基本相同，在此不再贅述。通過面板模型估計得到（2）式中的系數估計值，進而根據（2）式可以得到使區域技術創新水平達到最優金融集聚水平。（2）式的估計結果如表3所示，其中第二列中不包含人力資本與金融集聚的交互項，第三列中包含人力資本與金融集聚的交互項。

表3 金融集聚對區域技術創新影響的估計結果

根據表3的估計結果可以看出，第二列中變量aggls的系數為正且顯著，aggls2的系數為負且顯著，說明上述有關金融集聚對區域技術創新影響函數的模型設定是成立的，即認為金融集聚對區域技術創新的影響表現為“倒U型”。當引入金融集聚與區域技術創新的交互項aggls*hc后，第三列中變量aggls的系數為正且顯著，aggls2的系數為負但不再顯著，同時交互項aggls*hc的系數也不顯著，說明交互項的作用并不明顯，即認為人力資本在金融集聚與區域技術創新之間的傳導關系中并未發揮顯著作用，說明（2）式的模型設定中的交互項應該被刪除。

從各控制變量的估計結果看，第二列和第三列中變量hc系數均為正且顯著，變量hc2的系數均為負且顯著，說明人力資本對區域技術創新的影響表現為非線性。政府科技支持力度（gov）、地區經濟發展水平（gdp）、地區創新人力資本投入（L）和對外開放水平（fdi）的系數均為正且顯著，表明政府科技支持力度、地區經濟發展水平、地區創新人力資本投入和對外開放水平均會促進地區技術創新水平的提升，因此要提升區域技術創新水平也可以從這幾個方面努力。

表3中的估計結果顯示，人力資本在金融集聚對區域技術創新的影響中作用不太顯著，因此可以確定金融集聚對區域技術創新作用的具體函數形式中應刪除人力資本和金融集聚的交互項，即表3中第二列的估計結果。根據所設定的二次函數模型，可以進行最優金融集聚水平的測度，最終得到了如（3）式所示的最優金融集聚水平的計算公式：

（三）金融集聚對區域技術創新影響的區域差異

1.東、中、西部金融集聚對區域技術創新影響函數形式的初步估計

為了進一步探究東部、中部、西部三大區域金融集聚對區域技術創新的影響，根據（1）式所設定的模型形式，對三大區域數據樣本分別進行半參數估計。所設定的具體模型形式如下（4）—（6）式所示：

根據（4）—（6）式所設定的半參數模型，對上述各個模型進行半參數估計，所得到的結果如圖2所示：

圖2 東、中、西三大區域金融集聚對技術創新影響函數形式估計

圖2顯示，東部地區金融集聚與區域技術創新之間大體表現為線性關系①對于東部和中部地區，借助面板門限模型分別進行門檻回歸，發現并不存在門檻效應。，且二者間基本呈現為負相關，即金融集聚水平越高，區域技術創新水平越低。造成這一結果的原因可能是東部地區金融集聚水平普遍偏高，高于使得技術創新水平達到最高的最優金融集聚水平，即處于圖1中的“倒U型”右半支，表現為金融集聚水平會抑制區域技術創新水平的提升。西部地區金融集聚與區域技術創新之間大體表現為線性關系，且二者間基本呈現為正相關，即金融集聚水平越高，區域技術創新水平越高。對這一現象的一個解釋為，西部地區由于自身自然條件的限制，其金融發展受限，進而導致金融集聚水平相較于東部和中部較低，遠遠未達到滿足西部地區最大技術創新水平的金融集聚水平，在此背景下，金融集聚水平越高，區域技術創新水平也越高。中部地區金融集聚對區域技術創新水平的影響呈現波浪式上升趨勢，說明對于東部地區而言，整體上金融集聚是會促進區域技術創新水平的發展的，但是這種影響不是那么穩定，可能是中部各個省份間金融集聚發展不平衡造成的。中部各個省份間的技術創新水平雖有差距，但基本不大，而金融集聚水平的發展卻存在較大差異。金融集聚水平最高的陜西可以達到1.152，最低的黑龍江只有0.159，區域內金融集聚水平發展的不平衡制約著區域技術創新水平的穩定發展。

2.東、中、西部金融集聚對區域技術創新影響函數形式的估計結果

根據上述對（4）—（6）式半參數模型的估計結果，可以初步判斷出東、中、西三大區域金融集聚對區域技術創新的影響函數形式。為進一步確定二者間的具體關系，需要根據上述估計結果，設定具體模型對其進行估計，最終通過一系列檢驗，對東、中、西三大區域設定的模型形式均為線性，然后采用固定效應面板模型的估計方法，得到的估計結果如下表4所示：

表4 東、中、西三大區域金融集聚與區域技術創新間關系的估計結果

由表4估計結果可以看出，東部地區的估計結果中變量aggls的系數為負且顯著，說明對于東部地區而言，金融集聚會抑制區域技術創新的發展，并且金融集聚水平每提升1個單位將會使得技術創新水平降低e0.126個單位。西部地區的估計結果中變量aggls的系數為正且顯著，說明對于西部地區而言，金融集聚會促進區域技術創新的發展，并且金融集聚水平每提升1個單位將會使得技術創新水平提高e0.2個單位。中部地區雖然如圖2顯示金融集聚對區域技術創新的影響呈現破浪式上升趨勢，但通過一系列模型檢驗，最終確定金融集聚對區域技術創新表現為正向的線性影響，且這種促進作用在東部、中部和西部三大區域中最大。同時也可以明顯看出，無論是東部、中部還是西部，當加入人力資本和金融集聚的交互項后，雖然該交互項的系數顯著，但變量aggls的系數都不再顯著，并且對于中部地區而言，引入交互項后，變量aggls的系數符號發生了改變。說明對于東、中、西三大區域而言，人力資本在金融集聚對區域技術創新的影響中扮演作用不大，這與全國層面的結論是一致的。

四、結論與啟示

本文采用2004—2017年中國大陸30個省市（除西藏外）的面板數據，探究金融集聚對區域技術創新的影響及其區域差異性，得到的結論如下:

第一，全國看，金融集聚對區域技術創新的影響表現為“倒U型”。人力資本在金融集聚對區域技術創新的影響中作用不顯著。此外，除了東部地區外，中部和西部的大部分省市金融集聚水平遠遠還未達到最優金融集聚水平。

第二，東部、中部、西部三大區域看，金融集聚對技術創新的影響存在明顯的區域差異性。東部地區金融集聚會抑制區域技術創新水平的提升，中部和西部地區金融集聚會促進區域技術創新的發展。

第三，除了金融集聚外，人力資本也會影響區域技術創新水平，并且這種影響表現為非線性，另外政府科技支持力度、地區經濟發展水平、地區創新人力資本投入和對外開放水平均會促進地區技術創新水平的提升。

本文的研究具有一定的啟示性意義。當前我國各個區域金融集聚發展水平參差不齊，東部發展相對較好，中西部明顯較為落后，因此為了進一步發揮金融集聚所帶來的紅利，應充分利用各自資源，因地制宜，大力提升金融集聚水平。金融集聚對區域技術創新的影響具有區域差異性，各個區域應結合自身實際，具體問題具體分析，合理調節金融集聚規模，更好地促進區域技術創新水平的提升。