漸進性抑或顛覆性：金融集聚的創新激勵效應研究

郭曉旭，張 嬈

（南京農業大學金融學院,江蘇南京 210000）

1 研究背景

當前中國經濟面臨增速放緩與改革轉型的形勢，黨的十九大報告提出加快建設創新型國家，并強調創新是引領發展的第一動力。而技術創新則是破解制約經濟發展難題［1］，參與國際技術競爭、占領技術前沿制高點的關鍵，技術創新的重要性不言而喻。但長期以來，中國的技術創新在全球技術鏈中處于“低端鎖定”的困境［2］，普遍具有“量大質低”和“策略性迎合”等特征。在這種環境下，需要更加重視能夠引領產業變革，改變前沿技術發展的顛覆性創新,其具有引起現有投資、人才、技術、產業、規則“歸零”的突破性含義［3］。十九大報告中明確指出，聚焦世界科技前沿,加強基礎研究,發展顛覆性技術創新，因此，抓住顛覆性技術的創新機遇，在全球新技術迅速發展的浪潮下贏得先機，積極探索以顛覆性創新為核心，漸進性創新為輔助的技術創新發展模式，有助于實現中國技術創新由“跟跑”為主轉向“并跑”，甚至“領跑”，為中國科技強國建設做出貢獻。

根據雙元創新理論，技術創新可細分為顛覆性創新和漸進性創新［4］。顛覆性創新目的在于滿足市場對前沿技術的需求，旨在技術方通過不斷探索新知識，掌握新技能而改變技術研發方式，以更新產品、技術或服務以拓展市場空間，提升自身創新競爭力［5］，是一種根本性的技術創新，相比漸進性創新具有更大的研發風險［6］；漸進性創新旨在滿足市場后續的改進需求，強調技術方挖掘補充舊知識，改進產品、技術或服務，是一種平滑漸進性的技術創新。由于漸進式創新與突破式創新在風險程度、研發周期、預期收益等多方面均存在顯著差異［7］，使得從異質性視角分析技術創新具有重要意義。從既有文獻來看，基于金融發展視角對顛覆性和漸進性創新的研究較為匱乏，馬連福等［8］研究資本配置效率對顛覆性和漸進性創新的影響，發現顛覆性創新對資金的依賴性較高，較高的資本配置有助于顛覆性創新。胡善成等［9］基于省際面板數據，研究發現金融結構對技術創新具有異質性影響，資本市場更有利于提升顛覆性創新水平，而銀行主導的信貸市場則更能夠提升漸進性創新水平。

創新作為一種高耗材活動，較為依靠創新環境的支持，金融作為技術創新的實力支撐點，其空間集聚形態已逐步成型［10］，金融集聚所提供的資金配置、風險分散、信息傳遞都會影響技術創新。近些年“金融中心熱”的興起，加速金融資源呈集聚形態發展，2018 年“中國金融中心指數”（CDICFCI10）顯示，金融集聚進程不斷推進，金融“中心層化”發展局面趨于穩定［11］，建設金融中心的主要目的之一就是發揮金融集群的溢出效應，推動周邊實體經濟的發展［12］。國外文獻對金融集聚的創新影響研究較多，研究了金融集聚對技術創新的影響機制［13］，金融集聚與技術創新的互動效應［14］，以及金融集聚的經濟空間相關性［15］。同時，也發現金融集聚促進了技術創新的階段化、穩定化和持續化發展［16］。國內學者的關注點在于金融集聚效應發揮方面，金融集聚不但使得集聚區內部金融機構得到了較快的發展［17］，并且能夠強化金融功能，發揮規模效應、空間網絡效應、空間溢出效應［18］。在影響機制層面，金融集聚能夠通過拓寬融資渠道、優化服務能力和提高企業風險分散程度等方式影響促進技術創新［19-21］。既有文獻為本文的研究提供了有效的理論支撐與方法啟示，但是目前來說，基于技術創新視角的研究需要指出的是金融集聚到底影響的是創新過程中的顛覆性創新還是漸進性創新，對二者的影響程度如何？且基于要素扭曲視角，金融集聚能否通過緩解創新發展階段普遍存在的要素扭曲來提升技術創新？又是否會受到外部因素的調節而產生階段性的影響效果？對上述問題的研究，有助于深層次厘清金融集聚發展對技術創新的驅動機理，對優化金融資源合理配置、提升金融服務實體經濟能力以及創新引領經濟高質量發展有著重要的理論意義和現實價值。

與以往研究相比,本文的主要貢獻在于：第一，中國經濟已步入以創新驅動為主要特征的新常態發展，創新亟需由“引進＋模仿”模式向“自主創新＋前沿技術”的革命性創新模式轉變，將技術創新分為顛覆性和漸進性技術創新，有助于科學客觀地評價技術創新，更有利于深入研究金融集聚對技術創新的影響。第二，基于2009—2019 年我國30個省份的省際面板數據，采用SYS-GMM 模型，中介效應模型和空間計量模型方法理論及實證考察金融集聚對兩種類型技術創新的異質特征、傳導路徑和空間溢出特征，以期為相關研究提供事實基礎。第三，在進一步研究中，為深入研究導致金融集聚與技術創新形成非線性沖擊的約束條件,構建門檻模型，敲定具體門檻變量的作用下，金融集聚對技術創新的影響差異。

2 理論基礎及研究假說

2.1 金融集聚對顛覆性和漸進性創新的影響

金融集聚形成以后，自身發揮外部規模效應、網絡經濟效應、自我強化效應優化技術創新環境，提升技術創新。一是外部規模效應。金融機構在區位上集聚，金融業務的流通性得以提升，服務實體企業的科技網絡建設具有突出效率更高，專業性更強等特點，金融機構與技術創新方都更加能夠獲得相關業務信息，在信息交換的過程中資源配置變得平穩［22］，以提供具體針對性的金融服務，產生明顯的“規模效應”。二是網絡經濟效應。金融集聚可以有效降低收集信息而產生的成本；同時也能與企業保持創新活動上的信息交流，建立長期有效的互惠合作關系，實現對創新活動主體進行激勵與約束，保障企業創新活動的順利進行。三是自我強化效應。金融集聚區內部擁有較多的高端金融人才以及龐大的信息存取庫，彼此間發生催化,產生“1 ＋1 ＞2”的功能性，伴隨著金融集聚進程的加深,金融產業的自我強化效應將表現出更強的規模經濟和網絡經濟效應［23］,進一步優化創新環境，提升創新水平。接下來，具體分析金融集聚對兩種類型技術創新的影響機理。

顛覆性技術創新中，從新技術的開發與應用，新產品的研發成功，改進功能與市場接受，在這個過程中，技術方對資金的需求體現在各個階段，因而會存在更強的外部性和融資約束，更加需要金融資金的支持［24］。而金融集聚進程的加深，可有效改善企業的融資環境，減少企業技術研發中的成本，如搜索成本和融資交易成本［25］；為技術創新企業進行各類融資服務，如募股籌資、債券發放等；并且集聚過程中日趨完善的金融市場結構利于投資者進行資產組合分散創新風險，合理化的創新投資能將創新產出極大優化，提升企業的創新收益，也使得技術部門更有信心和動力向企業熟悉的技術領域之外延伸，嘗試研發難度高和不確定性大的項目，從而促進企業進行顛覆性創新。與顛覆性創新所帶來的長期領先優勢，技術壁壘和壟斷利潤不同，漸進性技術創新具有研發周期短，研發成功率高，準入門檻低等特征，但這類創新的投資風險度較低，對資金使用成本約束性要求不高［26］，客觀上保障了創新投入的平穩性，表現為研發活動中較高的成功率和資本化程度。與顛覆性創新一致，金融集聚也能發揮資源配置作用提升漸進性創新；此外，根據要素擁擠理論和交易成本理論，金融集聚區內部以銀行業為主的傳統金融結構體系，也較為依賴高存貸利差盈利模式來提升自身的發展，提升同行業競爭水平，而技術創新過程中具有諸多不確定性和時滯性，金融機構的資金需求與回報往往不能匹配這種發展模式，予以創新活動的信貸發放方面常會伴隨較高固定交易成本，也會在一定程度上倒逼企業優先考慮利于短期發展的漸進性創新。基于此，本文提出以下假說：

假說1：金融集聚能夠顯著促進區域顛覆性和漸進性創新。

2.2 金融集聚、要素扭曲緩解與技術創新

要素扭曲是制約技術創新的主要因素［27］，已經得到學界的普遍認同。金融集聚進程的不斷加深可有助于緩解要素扭曲從而促進技術創新。在資本要素扭曲方面，相對于傳統的金融發展模式，區域性的金融集聚相比于原先的單一金融機構能夠吸收更多的社會閑置資金，對企業創新的支持能力明顯增強。金融集聚區內專業的金融服務平臺會使信息獲取的成本更低，更迅速、更真實，并且可以通過不同機構間的信息共享機制進一步完善該過程，優化配置投資者的資金，從而準確快捷地流入到資金需求方手中，滿足企業的創新活動需要，在這一過程中，創新方的尋租成本得以削弱，融資約束得以緩解。同時，金融集聚對創新活動主體建立約束機制，包括資金審核、跟進回訪、實時收回，如果創新方將創新資金私有利益化，如企業金融化投資等等，金融機構則會及時地對其加以約束管控，防止道德風險的產生，阻止資本要素的錯配，這無疑會極大地改善了資本要素扭曲程度，讓企業具有更多優質資金投入研發創新中。在勞動力要素扭曲方面，金融集聚發揮自身集聚效應能夠通過緩解人力資本投資的信貸約束［28］；從而優化經濟主體的學習能力，提高經濟主體教育資源的投入和教育回報率［29-30］，改善要素扭曲程度。而根據“技能-資本”互補理論［31］，也能說明金融集聚的勞動力要素扭曲緩解作用，具體而言，金融集聚區內金融發展水平較高，較高的金融發展水平可使得企業融資具有便利性，企業能夠使用一定的外源融資進行創新活動，因而會增加對高技能勞動者的需求來進行對口技術支持，如果假設勞動力可以自由流動，更高的技能溢價將吸引更多的高質量人才，改善當地的人才結構層次，促進技術創新。基于此，本文提出以下假說：

假說2：金融集聚通過緩解資本和勞動力要素扭曲兩種途徑和機制間接驅動顛覆性和漸進性創新。

2.3 金融集聚的空間溢出效應探究

金融集聚能夠提升當地的技術創新，但未必能夠提升周邊地區技術創新水平，相反地，有可能產生邊際抑制效應。基于資源稟賦和政府管理的選擇，金融資源開始匯聚于生產要素需求較多，交易活動較為頻繁，資金流通活躍的地區，并通過外部規模效益、網絡經濟效益、自我強化機制吸引大量金融資本和高技術人才集聚核心區域［32］，呈現出金融集聚的“虹吸效應”，金融機構間逐步建立可靠的業務合作關系，開設分支機構，增加投資規模，提高業務范圍，相關金融輔助產業也得到扶持發展。但在這個過程中，金融資源的集中與分散是相對的，隨著金融資源在某地的集中度不斷加深，金融資源與知識資本外溢障礙，周圍地區的金融資源密集度在不斷下降［33］，鄰近區域為爭奪集聚后剩余的金融資源，推出超出市場需求的產品，爭搶客戶并引發價格戰，導致要素資源的正常流動受阻，加大了創新融資約束、技術支持壓力和研發風險，不可避免地抑制了鄰近地區創新活動的開展，導致了邊界創新水平的失衡。基于此，本文提出以下假說：

假設3:金融集聚通過虹吸效應抑制地理鄰近地區顛覆性和漸進性創新。

3 研究設計

3.1 模型建立

本文首先分析金融集聚對技術創新的影響，兼顧內生性和技術創新的滯后效應，本文選擇將初始的基準回歸模型（1）設定為以下形式，使用SYSGMM 方法進行基準回歸分析。

其次，考察金融集聚是否能夠通過緩解要素市場扭曲提升技術創新，借鑒溫忠麟等［34］中介模型的檢驗方法，構建以下遞歸方程進行檢驗。

為探究金融集聚發展對技術創新的空間效應特征，本文繼續通過空間計量模型對此進行檢驗，考慮到相比空間滯后模型（SAR）和空間誤差模型（SEM）模型，空間杜賓模型（SDM）使用范圍更廣，覆蓋面更全，因此設定一般形式的空間杜賓模型如下：

3.2 指標選取

3.2.1 被解釋變量

技術創新（HTI）。相比于易受市場環境因素影響的新產品銷售收入更能體現創新的研發價值和知識積累，因此使用專利來衡量區域創新較為適宜。同時，專利指標包含專利申請數和專利授權數，其中，專利授權具有一定的時滯性和不確定性，容易低估區域創新真實產出，因而本文的技術創新采用專利申請數衡量。相比對技術及產品改進升級的實用新型專利和外觀設計專利，發明專利具有較高的原創性和知識積累性，因此本文借鑒鐘昌標等［24］和胡善成等［9］的做法，對顛覆性創新的衡量采用發明專利申請量進行，對漸進性創新的衡量則采用實用新型和外觀設計專利申請量加總之和，為剔除異方差的影響，采取對數形式處理。

3.2.2 解釋變量

金融集聚指數（FIN）。既有文獻多考慮采用金融業產值或金融從業人員數據基于區位熵法簡單計算得出，為盡可能呈現出金融集聚發展的全貌，從銀行業、證券業以及金融密度視角出發，構建金融集聚綜合評價指標體系。由于本文所構建的金融集聚指標是多因素的綜合評價，為避免人為主觀因素對金融集聚發展測度的影響；同時為平衡數據間因測量口徑不同而產生的差異，將標準化數據使用熵值法確定評價體系權重，計算金融集聚指數，具體的指標體系構建如表1 所示。

表1 金融集聚評價指標體系

3.2.3 中介變量

要素市場扭曲指數（DIS）的測量方法通常為生產函數法［36］，即設定勞動和資本兩種生產要素，基于C-D 生產函數測算勞動力要素扭曲和資本要素扭曲，設置以下生產函數，

將生產函數進行簡單求導，轉變為以下形式，并由此設定參數的計量回歸模型，求出資本和勞動力的邊際產出。

求出的資本和勞動力的邊際產出表述如下：

根據要素市場扭曲的定義，將求出單個要素的價格對邊際產出的偏離程度，即可衡量單個要素的扭曲程度，和分別為資本和勞動力的價格。綜上，資本要素扭曲指數為：

針對測算過程中的具體變量選擇，本文采用地區生產總值（GDP）表示產出變量，并核算成2009年的基期不變價格；關于資本投入，借鑒張軍等［37］的做法，使用永續盤存法將其轉變為成存量的形式，折舊率取9.60%；關于勞動力投入，借鑒白俊紅等［38］的方法，使用城鎮就業人員數加以衡量；關于資本價格和勞動力價格，分別選用年期內金融機構法定貸款利率的均值以及城鎮就業人員平均工資衡量。

3.2.4 控制變量

為盡可能避免遺漏變量導致的偏誤,同時盡量減弱模型回歸內生性的問題，文章研究選取多個控制變量。市場化程度（Mark），采用中國市場化指數加以衡量；研發投入強度（Tech），對數化處理的R& D 經費內部支出；固定資產投入（Iso），采用固定資產增加值加以衡量，并進行對數化處理；基礎設施水平（Road），對數化處理的人均公路里程數；產業結構升級（His），第三與第二產業產值總額之比。

3.3 數據來源

為確保數據的準確性和可得性，使用我國30個省、自治區、直轄市（未含西藏和港澳臺地區）2009—2019 年面板數據進行實證操作，本文數據均來自歷年各省區的統計年鑒、《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國區域經濟統計年鑒》等。同時本文考慮到有些變量相比于其他指數變量數值較大，為避免異方差過大問題，對數化處理數值較大的變量，這樣操作并不會影響變量原本的變化趨勢。

4 實證檢驗

4.1 基準檢驗

在回歸之前，為判斷變量間是否存在多重共線性問題，以對后續回歸結果造成干擾，借鑒李瑞雪等［39］的做法，利用方差膨脹系數檢驗（VIF）值檢驗解釋變量金融集聚和各控制變量的多重共線性問題。VIF 檢驗結果如表2 所示。由表2 可以看出，在基礎模型的回歸中，各變量方差膨脹因子（VIF）均明顯小于5，說明任意兩個變量之間并不存在多重共線性問題，其中研發投入強度（Tech）的方差膨脹因子（VIF）為1.09，也不與解釋變量金融集聚之間存在多重共線性問題。

表2 VIF 檢驗結果

表3 報告了金融集聚對漸進性創新和顛覆性創新的基準回歸結果，相比于固定效應模型，SYSGMM 模型能夠解決內生性偏誤問題，參照莊毓敏等［40］的做法將金融集聚均看作內生變量，并將其滯后項作為工具變量，Sargan 檢驗結果顯示其P值并未通過顯著性測試，否認了Sargan 檢驗的原假設，本文工具變量的選擇有效，AR（1）是一階自相關檢驗和AR（2）是二階自相關檢驗，發現AR（1）的P值均在1%顯著性水平上顯著，而AR（2）的P值均不顯著，證明了殘差并不具有二階自相關，而只具有一階自相關，即該模型的設定較為可靠準確。對于顛覆性創新和漸進性創新，金融集聚回歸系數分別為0.266 和0.031，說明金融集聚確如理論所言，同時能夠提升顛覆性創新和漸進性創新。在穩健性檢驗中，采用改變核心解釋變量，構建區位熵方法對金融集聚度進行重新刻畫，新刻畫的金融集聚變量命名為SQJR；排除創新時滯性的干擾；對變量縮尾1%處理等多種穩健性方法，其核心結論依舊未發生變化，假說1 得以驗證。

4.2 異質性檢驗

前述研究表明，金融集聚能夠同時推動顛覆性和漸進性創新，考慮到地理區域和金融集聚程度的差異性，金融集聚驅動技術創新的作用效應可能具有異質性，為此，本文主要從地理區域和集聚程度兩個角度進一步探討金融集聚發展驅動區域技術創新的異質特征。在地理區域上，將全樣本按照經濟發達程度分為東部以及中西部地區［41］；集聚程度上則根據金融集聚中位數，分為高金融集聚區和低金融集聚區。表4 異質性檢驗回歸結果顯示，在地理區域方面，東部地區金融集聚對顛覆性創新的估計系數為0.125 且通過5%顯著性概率檢驗，而對漸進性創新的估計系數為0.896 且通過5%顯著性概率檢驗，說明在東部地區，金融集聚雖均能推動兩種類型的創新發展，但是對漸進性的驅動作用效果更顯著，可能是因為東部地區顛覆性技術創新水平較高，再想取得較高的技術進展愈加困難，創新的瓶頸效應凸顯，往往需要更多的資金和技術支持才能取得技術突破，并且存在諸多研發風險，因而相比于顛覆性創新，金融集聚更能驅動漸進性技術創新。針對中西部地區，金融集聚對顛覆性創新的支持力度較高，一方面，中西部地區顛覆性創新水平較低，創新資源相對匱乏，金融集聚的資源配置效應更能有效發揮，緩解創新過程中的融資約束和風險壓力，金融集聚所能發揮的推動效果要明顯強于技術發展相對發達的東部地區；另一方面，由于中部崛起和西部大開發戰略的穩步推進，該地金融集聚的扶持具有一定的定點專業性，則也就體現為更能促進提升科技核心競爭力的顛覆性創新，但與此同時，因中西部地區金融資源有限性，這一趨勢勢必會阻礙漸進性創新發展，體現為金融集聚不利于當地的漸進性創新。在集聚程度方面，無論是在高金融集聚區還是低金融集聚區，金融集聚對顛覆性創新的驅動作用效應均大于漸進性創新，再次體現金融集聚的主要扶持目標是更具發展潛力，能夠帶來高質量經濟發展的顛覆性創新，這與國家文件《國家創新驅動發展戰略綱要》中的顛覆性創新發展指導十分契合。

表4 異質性檢驗

表4 （續）

4.3 金融集聚、要素扭曲與技術創新

探究資本要素扭曲和勞動力要素扭曲緩解在金融集聚和顛覆性及漸進性創新中發揮的作用。表5是要素扭曲的中介效應估計結果，根據中介效應檢驗第二步，當被解釋變量是資本要素扭曲（DISK）和勞動力要素扭曲（DISL）時，金融集聚的估計系數均為負，且通過1%的顯著性檢驗，說明金融集聚發展能夠有效緩解資本要素扭曲和勞動力要素扭曲；在第三步檢驗中，當被解釋變量為顛覆性和漸進性創新時，金融集聚的回歸系數依舊顯著為正，資本要素扭曲和勞動力要素扭曲依舊顯著為負，金融集聚能夠優化資產配置緩解資本要素扭曲，提升勞動力技能水平緩解勞動力要素扭曲來驅動技術創新，假說2 得以驗證。進一步分析發現，資本要素扭曲的中介效應占比在金融集聚對顛覆性創新的影響中為6.47%；而勞動力要素扭曲是4.06%；而在金融集聚對漸進性創新的影響中，勞動力要素扭曲的中介效應占比為52.82%，反而大于資本要素扭曲的30.98%，這表明在金融集聚對顛覆性創新的驅動效應中發揮主要作用的是資本要素扭曲緩解，但在對漸進性創新的驅動效應中勞動力要素扭曲緩解是主要路徑，換言之，金融集聚更能緩解資本要素扭曲實現對顛覆性創新的驅動作用；更能緩解勞動力要素扭曲實現對漸進性創新的驅動作用。

表5 要素扭曲的中介作用機制檢驗

4.4 空間效應檢驗

理論上，金融集聚虹吸效應的存在，使得金融集聚的創新激勵效應存在一定的空間特征，如果某一地區金融資源增加，則近鄰地區金融資源大概率會減少，也就是說出現了金融資源此消彼長，這無疑會加劇地區間的金融資源競爭，以求更多地獲取金融資源以支持本地的技術創新。為此，本文采用空間杜賓模型（SDM）探究金融集聚對顛覆性和漸進性創新的空間效應，并輔以空間自回歸模型（SAR）與空間誤差模型（SEM）進行對比分析，以獲得更為精確的結論。表6 報告了空間計量模型回歸結果，SDM 模型回歸結果可以看出，金融集聚的空間滯后系數通過了1%的顯著性概率檢驗，說明區域技術創新具有顯著空間依賴性，本地區金融集聚發展對本地區技術創新有顯著的促進作用，且相比于漸進性創新，顛覆性創新對金融集聚的空間依賴性更強，這一結論在SAR 模型與SEM 模型中依舊成立。但是SDM 模型中W*FIN 的回歸系數卻并不顯著，說明鄰近地區金融集聚的發展并不能有效帶動本地區技術創新，具有一定的金融資源與知識資本外溢障礙，存在金融資源條塊分割的局面，無法實現創新要素輻射共享及高效利用。

表6 空間計量模型回歸結果

分解空間效應結果發現，直接效應中，金融集聚對兩種類型創新的影響系數均為正，說明金融集聚可以釋放創新驅動勢能，顯著地促進本地技術創新發展，表7 空間溢出效應（間接效應）結果表明，金融集聚對顛覆性創新和漸進性創新的回歸系數均未通過顯著性檢驗，這說明金融集聚的發展并沒有提高鄰近地區的技術創新。綜上所述，金融資源的集聚是一把“雙刃劍”，在驅動當地技術創新的同時，也會由于地理距離的摩擦作用和資源存量的有限性而對鄰近地區技術創新產生負面影響。事實上，金融集聚在中國仍處于探索階段，各級政府致力于打造區域金融中心，金融集聚的極化效應目前來看仍是占主導地位，不斷借助信息網絡技術蠶食鄰近地區金融資源,導致鄰近地區金融資源更加匱乏；此外，創新具有一定的技術保護性和資源依賴性，地區之間的信息交流反饋也會受到阻礙，金融中心的組建只會逐步放大資源集聚的虹吸效應［42］，且在金融中心成熟后無法達到有效的溢出，反哺鄰近地區技術創新發展的“涓流效應”尚未體現。

表7 直接效應、空間溢出效應與總效應

表7 （續）

5 拓展性研究：金融集聚驅動技術創新的非線性特征

鑒于經濟基礎、資源稟賦以及政策引導的不同，也會在一定程度上影響金融集聚的效應發揮，金融集聚發展可能會對區域技術創新產生非線性影響。為此，本文采用面板門檻模型，對金融集聚與顛覆性和漸進性創新之間的非線性門檻關系進行研究。門檻變量包括經濟發展水平,采用人均GDP 加以衡量，并進行對數化處理；產權結構水平，采用中國市場化指數中非國有經濟發展得分指數對其加以衡量；政府引導，以各省份財政支出表示政府引導（干預）程度，并進行對數化處理；對外開放，使用進出口總額與GDP 之比衡量。具體模式設定如下：

門檻效應檢驗得到的所有門檻變量均存在雙重門檻值。其中，在顛覆性創新中，經濟發展水平門檻值分別為9.327 和10.076、產權結構狀況的門檻值分別為3.590 和6.510、政府引導程度的門檻值分別為12.713 和14.040，與對外開放程度的門檻值分別為0.056 和0.155。而在漸進性創新中，經濟發展水平的門檻值分別為9.345 和10.277，產權結構狀況的門檻值分別為3.320 和6.620、政府引導程度的門檻值分別為12.484 和14.582，與對外開放程度的門檻值分別為0.062 和0.206，限于篇幅，在此不再一一列出。

表8 報告了門檻效應模型的回歸結果。首先分析經濟發展水平，當經濟發展水平低于10.076 時，金融集聚對顛覆性創新的影響系數為負，跨過這一門檻值后，負向影響轉變為正向（0.472），且在1%顯著性水平下通過檢驗。而在金融集聚對漸進性創新的門檻回歸中，金融集聚發展的驅動功效也隨著經濟水平提升呈現出邊際遞增態勢，限于篇幅不再重復解讀。綜上，驗證了隨著經濟發展水平的提升，更加有利于金融集聚提升技術創新。一般而言，當一個地區的綜合經濟能力尚未達到門檻值時，其金融集聚程度也角度，資產配置功能，風險管理功能也無法正常發揮，但一旦具有較高的經濟實力，跨越了門檻值，則可以推動金融資源集聚，從而更好地為顛覆性和漸進性創新提供資金和技術支持。

表8 門檻效應模型回歸結果

表8 （續）

產權結構水平。當產權結構低于3.590 時，金融集聚對顛覆性創新的影響系數為負，跨過這一門檻值后，當產權結構數值介于（3.590，6.510］之間時，負向影響轉變為正向（0.014），盡管此時的影響系數尚未通過顯著性水平檢驗，但仍能在一定程度上說明金融集聚對顛覆性的提升作用會隨著產權結構的提高而不斷增加；當產權結構高于6.510 時，金融集聚對顛覆性創新的影響系數為正向（0.502），并通過顯著性檢驗。這驗證了隨著由地區非國有經濟所衡量的產權結構水平的提升，更加有利于金融集聚提升顛覆性創新。而在金融集聚對漸進性創新的門檻回歸中，金融集聚發展的驅動功效也隨著非國有經濟提升呈現出邊際遞增態勢，限于篇幅不再重復解讀。在非國有經濟發展程度較高的地區，產權結構明晰,市場競爭程度較高，資源流通較為活躍，這些均有利于金融集聚激勵顛覆性和漸進性創新。

政府引導程度。當政府引導低于12.713 時，金融集聚對顛覆性創新的影響系數為負，跨過這一門檻值后，即當政府引導數值介于（12.713，14.040］之間時，負向影響轉變為正向（0.143），在1%顯著性水平下通過檢驗，但當政府引導程度跨越14.040 時，金融集聚對顛覆性創新的影響系數并未通過顯著性檢驗。這驗證了只有當政府引導程度處于一個適宜的門閥范圍內，才更有利于金融集聚提升顛覆性創新，過低或者過高的政府引導程度均會對金融集聚的創新激勵效應的發揮產生阻礙作用，漸進性創新的門檻回歸結果也驗證了這一結論。主要原因在于，與歐美等發達國家在成熟市場經濟體制下形成的金融中心相比，中國建設的金融中心都是在政府“有形之手”的主導下進行的（孫國茂和范躍進，2013），一定的政府引導有利于金融集聚的形成及效應的發揮，但過度的政府干預會導致金融結構的不平衡，金融資源的低效運轉，也會阻礙金融集聚的創新支持。

對外開放程度。當對外開放低于0.056 時，金融集聚對顛覆性創新的影響系數為正，但并未通過顯著性測試，跨過這一門檻值后，即當對外開放數值介于（0.056，0.155］之間時，回歸系數為正向（0.618），且在1%顯著性水平下通過檢驗，但當政府引導程度跨越0.155 時，金融集聚對顛覆性創新的影響系數為0.261，在5%顯著性水平下通過檢驗，但是從回歸數值來看，處于高門檻區間的金融集聚系數（0.261）明顯小于處于中間門檻區間的金融集聚回歸系數（0.618）。這驗證了與政府引導這一門檻變量一致，只有當對外開放程度處于一個適宜的門閥范圍內，才更有利于金融集聚提升顛覆性創新，過低或者過高的對外開放程度均會對金融集聚的創新激勵效應的發揮產生阻礙作用，漸進性創新的門檻回歸結果也驗證了這一結論。適度的對外開放能夠優化金融資源的集聚，但隨著對外開放度的提升，也會面臨著越發激烈的國際、國內市場競爭，對外開放程度必須加以管控，才能優化國內金融環境，提升金融集聚的創新激勵效應。

6 結論與政策建議

6.1 結論

本文以2009—2019 年中國省際面板數據，采用SYS-GMM 模型、中介效應模型、空間計量模型和面板門檻模型等方法，系統考察了金融集聚對區域技術創新的影響以及作用機制。獲得主要結論為：（1）金融集聚發展能夠有效提升顛覆性創新和漸進性創新，經過一系列穩健性檢驗后該結論依舊成立；由于地理區位和集聚程度的不同，該提升效應存在顯著的區位異質性和集聚異質性。（2）傳導途徑檢驗發現，金融集聚能夠緩解資本要素扭曲和勞動力要素扭曲間接促進技術創新，在金融集聚對顛覆性創新的激勵效應中發揮主要作用的是資本要素扭曲緩解，但在對漸進性創新的激勵效應中勞動力要素扭曲緩解是主要路徑。（3）在空間特征方面，由于金融集聚存在明顯的虹吸效應，金融集聚發展只對本地區顛覆性和漸進性創新具有顯著的提升作用，并存在負向的空間溢出效應抑制鄰近地區技術創新。（4）在非線性特征方面，金融集聚對顛覆性創新和漸進性創新的影響程度和方向都存在著明顯的差異，在經濟發展和產權結構門檻的約束下，金融集聚的創新驅動功效呈現邊際遞增態勢；而只有在適度的政府引導和對外開放條件下，金融集聚才能更好地發揮創新激勵效應，提升技術創新。

6.2 政策建議

本文的政策啟示如下：第一，在現階段各省市開展金融中心建設中，因地制宜打造專屬匹配的特色金融中心，為創新提供更多的資金及技術支持；創新方也要把握住金融紅利，依托于金融集聚所帶來的資源，快速步入發展階段，逐步形成規模效應，在提高自身創新競爭力的同時，也能更好地接受到金融集聚區金融機構的監管和激勵，依靠金融集聚的風險管理和激勵約束作用，形成金融與技術雙重區域效應的良性循環，助推技術創新水平的提升。在金融集聚區內部，相關政府部門應關注金融集聚程度，鼓勵適度競爭，但避免過度競爭帶來的資源錯配與效率損失，而對創新產生拖累效應。與此同時，整頓集聚區周邊產業發展和市場秩序，清除繁冗產業，優化金融集聚的資源配置能力，提高對本地技術創新的支持力度，保持遞增的邊際效應；同時弱化對集聚中心外圍地區技術創新的負向空間溢出效應，加速金融集聚的涓流效應顯現。第二，考慮金融集聚提升區域技術創新的區域異質性。尤其注意發達地區省市顛覆性創新的瓶頸效應，將金融資源合理分配，響應國家政策號召，形成支持顛覆性創新發展為主，兼顧漸進性創新的技術創新發展模式；同時，需要著力構建區域金融集聚協同機制，發揮集聚核心區的領頭羊作用，推進金融中心建設在集聚欠發達的中西部地區落地實施，形成東中西地區的聯動發展機制，實現金融資源均衡配給。第三，需著重關注金融集聚對能夠帶來經濟變革式發展的顛覆性創新的影響，更多地把金融支持落腳點放在資本要素扭曲的環境上，充分發揮集聚效應滿足顛覆性創新的資金和風控需求，緩解顛覆性創新發展過程中的融資約束，削弱企業的尋租成本；同時，關注資本與技能的互補效應，發揮金融集聚促進勞動力技能提升和錯配改善功能，優化當地人才結構層次，為技術創新提供匹配的人才支持，這將極大地推動漸進性創新水平的提升。第四，考慮到金融集聚對區域技術創新的非線性驅動效應，不斷促進地區經濟發展和產權結構明晰，需要發揮其倍增作用，并注重適度的政府引導和對外開放，更好地發揮金融集聚的創新激勵效應，提升區域顛覆性和漸進性創新。