金融集聚對(duì)“金融—科技”耦合脆弱性的影響研究

王仁祥，郭曉媛

（武漢理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖北 武漢 430070）

一、引言及文獻(xiàn)綜述

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)，如何實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展成為國(guó)家的重要目標(biāo)（陶鋒等，2017）［1］。金融與科技是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的兩大引擎，深析金融與科技系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，促進(jìn)兩者有效耦合，對(duì)走穩(wěn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展道路具有重要意義。“十四五”規(guī)劃明確指出，“加快建設(shè)科技強(qiáng)國(guó)”“完善金融支持創(chuàng)新體系”應(yīng)成為新時(shí)代的主要任務(wù)（1）；《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022—2025年）》再次強(qiáng)調(diào)，要促進(jìn)金融與科技的深層次融合（2）。因此，加快現(xiàn)代金融體系建設(shè)步伐，推動(dòng)科技創(chuàng)新發(fā)展，緩解“金融—科技”耦合脆弱性，是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的重要內(nèi)容，也是新時(shí)代經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要戰(zhàn)略支點(diǎn)。

近年來，我國(guó)金融系統(tǒng)與科技系統(tǒng)的耦合發(fā)展緩慢，隨之產(chǎn)生的耦合脆弱性問題也一直存在。以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈為代表的新一代信息技術(shù)逐漸與傳統(tǒng)金融全方位融合，在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，也帶來了因部分資源無法自由流動(dòng)、有效匹配而產(chǎn)生的脆弱性問題［2］，主要表現(xiàn)在當(dāng)系統(tǒng)遭受內(nèi)、外部擾動(dòng)時(shí)，耦合系統(tǒng)內(nèi)部原有序列狀態(tài)會(huì)被破壞，若這種受損積累過多，可能引發(fā)區(qū)域性耦合系統(tǒng)危機(jī)［3］。同時(shí)，在我國(guó)許多區(qū)域興起的“金融中心熱”，使金融資源加速向某些城市集聚。中國(guó)（深圳）綜合開發(fā)研究院發(fā)布的《中國(guó)金融中心指數(shù)》第十三期指出，以直轄市和省會(huì)城市為主體的31 個(gè)金融中心城市貢獻(xiàn)全國(guó)金融業(yè)增加值的60.2%，其金融機(jī)構(gòu)總資產(chǎn)規(guī)模占全國(guó)比重超過3/4，擁有全國(guó)商業(yè)銀行總資產(chǎn)的74%、證券公司總資產(chǎn)的96%、保險(xiǎn)公司總資產(chǎn)的90%（3）。金融資源在地理空間上呈現(xiàn)的集聚特征對(duì)金融與科技耦合系統(tǒng)脆弱性有什么影響，發(fā)揮何種作用，各區(qū)域金融產(chǎn)業(yè)集聚的作用如何？對(duì)此，本文以2005—2020年我國(guó)各省份的面板數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，采用空間計(jì)量方法分析兩者的空間效應(yīng)及區(qū)域性差異，探析金融資源集聚能否降低“金融—科技”耦合脆弱性，為促進(jìn)金融發(fā)展與科技創(chuàng)新的有效耦合提供一定的借鑒和參考。

在金融集聚發(fā)展過程中，韋伯最早在空間分析體系中提出了“集聚經(jīng)濟(jì)”的概念。1980 年，馬歇爾利用空間集聚外在性理論解釋金融集聚現(xiàn)象，金融集聚的研究逐步得到學(xué)者們的重視。早期學(xué)者對(duì)集聚效應(yīng)的研究并未充分考慮空間效應(yīng)的影響，20 世 紀(jì)90 年 代，Krugman（1991）［4］、Krugman 和Venables（1995）［5］和Fujita 等（1999）［6］在新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的研究中成功分析了金融集聚的空間效應(yīng)產(chǎn)生的影響。此后，學(xué)者們從不同角度開展了對(duì)金融集聚理論和實(shí)證方面的研究。目前，金融集聚的相關(guān)研究主要關(guān)注對(duì)技術(shù)進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。陳林心和何宜慶（2016）［7］、劉繼和馬琳琳（2019）［8］對(duì)經(jīng)濟(jì)、地理因素綜合研究后，認(rèn)為金融集聚具有空間同質(zhì)性，能夠促進(jìn)本地生態(tài)效率提升；孫建國(guó)和高巖（2019）［9］、李海艦（2019）［10］研究發(fā)現(xiàn)，金融集聚為城市整體層面的技術(shù)進(jìn)步提供了有力支持；張秀艷（2019）［11］借助工業(yè)行業(yè)的大中型企業(yè)數(shù)據(jù)，分析了金融集聚對(duì)工業(yè)全要素生產(chǎn)率的負(fù)向影響效應(yīng)；張鐘元等（2020）［12］認(rèn)為，金融集聚可以通過規(guī)模經(jīng)濟(jì)、網(wǎng)絡(luò)協(xié)作及擴(kuò)散效應(yīng)促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展，同時(shí)金融集聚還存在非線性效應(yīng)。

隨著研究的深入，學(xué)者們開始關(guān)注金融與科技間的密切互動(dòng)和深度耦合，并將物理學(xué)的“耦合”“脆弱性”等概念引入社會(huì)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，深入研究“金融—科技”耦合系統(tǒng)、耦合效率及其脆弱性。徐玉蓮等（2011）［13］研究發(fā)現(xiàn)，我國(guó)各省份科技金融與科技創(chuàng)新的耦合協(xié)調(diào)度偏低，多數(shù)省份科技金融發(fā)展較為滯后，地區(qū)間耦合協(xié)調(diào)度差距明顯；隨著科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)新的進(jìn)一步發(fā)展，耦合系統(tǒng)的脆弱性因其涉及系統(tǒng)廣、需協(xié)調(diào)因素多、環(huán)節(jié)相對(duì)長(zhǎng)等特點(diǎn)而逐漸凸顯［14］；王仁祥等（2016）［15］從耦合系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)、廣義虛擬環(huán)境基礎(chǔ)、耦合系統(tǒng)功能效率三個(gè)維度構(gòu)建科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)新耦合系統(tǒng)脆弱性指數(shù)，分析了34 個(gè)樣本國(guó)的耦合系統(tǒng)脆弱性演進(jìn)趨勢(shì)及差異性表現(xiàn)，研究表明，樣本國(guó)的耦合系統(tǒng)脆弱性大多處于中等水平，發(fā)達(dá)國(guó)家的耦合系統(tǒng)脆弱性整體低于發(fā)展中國(guó)家；基于網(wǎng)絡(luò)DEA 方法，王仁祥和楊曼（2018）［16］對(duì)中國(guó)1996—2014 年省域科技與金融的耦合效率進(jìn)行了科學(xué)測(cè)算；張芷若和谷國(guó)鋒（2019）［17］從空間角度分析我國(guó)科技金融與科技創(chuàng)新的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系，結(jié)果顯示兩者的空間集聚特征顯著，并呈現(xiàn)東部強(qiáng)、中西部弱的分布趨勢(shì)。

目前，學(xué)界在金融集聚對(duì)“金融—科技”耦合脆弱性影響方面還未深入研究。王仁祥等（2020）［18］認(rèn)為，金融資本要素集聚會(huì)增強(qiáng)“金融—科技”耦合系統(tǒng)的脆弱性，但效應(yīng)并不顯著；進(jìn)一步分區(qū)域探討發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)金融資本集聚與脆弱性呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，中西部地區(qū)金融資本集聚與脆弱性呈顯著正相關(guān)關(guān)系。本文擬在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，深入探究金融集聚對(duì)“金融—科技”耦合脆弱性的影響，以期豐富“金融—科技”耦合脆弱性的研究?jī)?nèi)容。

二、金融集聚對(duì)“金融—科技”耦合脆弱性空間影響的理論機(jī)理

“金融—科技”耦合系統(tǒng)，是科技子系統(tǒng)與金融子系統(tǒng)相互作用、不斷交融產(chǎn)生的復(fù)合體。各子系統(tǒng)與外界環(huán)境間進(jìn)行物質(zhì)、能量和信息的交換，在復(fù)雜的要素交換過程中，耦合系統(tǒng)難免會(huì)受到內(nèi)、外部的干擾，一個(gè)或多個(gè)子系統(tǒng)在某些干擾下會(huì)面臨崩潰的風(fēng)險(xiǎn)，而這些面臨崩潰的子系統(tǒng)會(huì)進(jìn)一步間接影響其他子系統(tǒng)，最終導(dǎo)致系統(tǒng)局部或全部癱瘓。隨著復(fù)雜系統(tǒng)的部分或整體功能喪失，整個(gè)耦合系統(tǒng)的脆弱性也表現(xiàn)出來。與此同時(shí)，金融部門、機(jī)構(gòu)、公司等在地域上向特定區(qū)域集聚，形成一個(gè)大型動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)圈。在網(wǎng)絡(luò)圈中，各要素金融資源相對(duì)自由流動(dòng)，各機(jī)構(gòu)、企業(yè)間近距離溝通交流，信息流動(dòng)性大大提升，同時(shí)競(jìng)爭(zhēng)也更加激烈。由此，本文認(rèn)為金融集聚主要通過本地效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)對(duì)耦合系統(tǒng)的干擾度、敏感性、恢復(fù)力產(chǎn)生影響，并進(jìn)一步對(duì)“金融—科技”耦合脆弱性產(chǎn)生影響。具體影響機(jī)制如圖1所示。

圖1 金融集聚影響“金融—科技”耦合脆弱性作用機(jī)制過程

（一）金融集聚影響“金融—科技”耦合脆弱性的本地效應(yīng)

金融集聚是以政府和市場(chǎng)為主導(dǎo)的、從無序到有序的金融發(fā)展過程，其最大的特點(diǎn)便是金融產(chǎn)業(yè)、人才、技術(shù)、信息等進(jìn)行動(dòng)態(tài)性的空間地域集聚，逐漸發(fā)展成具有互動(dòng)性、層次性、多樣性的金融網(wǎng)絡(luò)。金融網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)使金融集聚對(duì)“金融—科技”耦合脆弱性的影響不可避免地產(chǎn)生時(shí)空、方向、金融結(jié)構(gòu)間的復(fù)雜差異。金融資源的集聚通過要素遷移以及強(qiáng)化區(qū)域經(jīng)濟(jì)規(guī)模的方式發(fā)揮本地效應(yīng)，進(jìn)而影響“金融—科技”的耦合脆弱性。

一方面，金融資源的本地效應(yīng)，通過優(yōu)化資源配置、強(qiáng)化市場(chǎng)監(jiān)管、推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新的有效集聚方式影響我國(guó)“金融—科技”耦合脆弱性。從資源配置角度來看，金融資源的有效集聚能夠打破區(qū)域間資源互動(dòng)的壁壘、加快區(qū)域間金融資源流動(dòng)，進(jìn)而優(yōu)化區(qū)域資源配置；從市場(chǎng)監(jiān)管角度來看，區(qū)域經(jīng)濟(jì)規(guī)模集中能夠提升社會(huì)、經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)主體的溝通效率和風(fēng)險(xiǎn)防范能力，使區(qū)域成為一個(gè)高效的經(jīng)濟(jì)資源共享有機(jī)體，降低監(jiān)督管理成本的同時(shí)強(qiáng)化市場(chǎng)監(jiān)管；從技術(shù)創(chuàng)新角度來看，人才、資金與技術(shù)的集聚，給區(qū)域的創(chuàng)新帶來源源不斷的人力、物力和信息資源，推動(dòng)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新。有效集聚的最終結(jié)果，是可以降低我國(guó)“金融—科技”耦合脆弱性。另一方面，金融資源的本地效應(yīng)，通過剝削區(qū)域資源、引發(fā)區(qū)域過度競(jìng)爭(zhēng)、打破區(qū)域?qū)哟谓Y(jié)構(gòu)的擁擠集聚方式影響我國(guó)“金融—科技”耦合脆弱性。從區(qū)域資源角度來看，中心城市的虹吸作用使周邊資源向其集中，而過度集中將導(dǎo)致區(qū)域資源擁擠，極化金融網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的資源配置，降低金融網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的互動(dòng)效率、減小互動(dòng)規(guī)模；從區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)角度來看，金融要素的高度集中使地區(qū)金融機(jī)構(gòu)密度過高，引發(fā)行業(yè)內(nèi)過度競(jìng)爭(zhēng)，破壞行業(yè)內(nèi)的多樣性，造成行業(yè)內(nèi)壟斷，不利于區(qū)域金融與科技網(wǎng)絡(luò)的可持續(xù)發(fā)展；從層次結(jié)構(gòu)角度來看，擁擠集聚使要素在空間上產(chǎn)生斷層現(xiàn)象，加深各個(gè)要素主體間的互動(dòng)鴻溝，導(dǎo)致金融網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行紊亂。擁擠集聚的最終結(jié)果，是可能增強(qiáng)了我國(guó)“金融—科技”耦合脆弱性。

因此，金融集聚通過資源集中改變區(qū)域金融與科技間的要素交流，為“金融—科技”的耦合提供內(nèi)部及外部環(huán)境，以金融集聚的互動(dòng)性、層次性、多樣性影響著“金融—科技”耦合系統(tǒng)的干擾度、敏感性及恢復(fù)力。

（二）金融集聚影響“金融—科技”耦合脆弱性的溢出效應(yīng)

金融集聚是一個(gè)實(shí)現(xiàn)區(qū)域利益最大化的發(fā)展過程，包含時(shí)間、空間上的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)變化。要素向中心城市集聚并反哺周邊地區(qū)，在地理空間上影響“金融—科技”耦合脆弱性。一方面，金融集聚能夠提高金融服務(wù)業(yè)的效率，帶動(dòng)周邊地區(qū)金融服務(wù)業(yè)發(fā)展，提高區(qū)域“金融—科技”耦合系統(tǒng)的抗干擾性，同時(shí)加速信息技術(shù)進(jìn)步，改善周邊地區(qū)信息技術(shù)網(wǎng)絡(luò)，提高區(qū)域“金融—科技”耦合系統(tǒng)的恢復(fù)力；此外，金融集聚能夠加速金融與科技的融合，優(yōu)化資源配置，使周邊地區(qū)共享金融與科技深度耦合的成果，有效降低“金融—科技”耦合脆弱性。另一方面，資源、技術(shù)與人才長(zhǎng)時(shí)間的過度集中，導(dǎo)致周邊地區(qū)的資源配置等基礎(chǔ)設(shè)施難以吸收中心地區(qū)的反哺，技術(shù)與人才的匱乏降低科技創(chuàng)新的活力，加劇區(qū)域發(fā)展的不平衡，降低了區(qū)域“金融—科技”耦合系統(tǒng)的抗干擾性；加上區(qū)域資源消化能力有限，過度的資源集中使得人才和金融機(jī)構(gòu)難以回流，降低區(qū)域“金融—科技”耦合系統(tǒng)的恢復(fù)力；此外，周邊地區(qū)對(duì)中心城市的依賴性過高，缺乏風(fēng)險(xiǎn)防范能力，導(dǎo)致“金融—科技”耦合系統(tǒng)的不穩(wěn)定，加深了“金融—科技”耦合系統(tǒng)的脆弱性。

由此看來，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)、技術(shù)創(chuàng)新等內(nèi)生動(dòng)力推動(dòng)區(qū)域金融集聚，并通過行業(yè)溢出、技術(shù)溢出、知識(shí)溢出回饋周邊地區(qū)；經(jīng)濟(jì)規(guī)模、市場(chǎng)機(jī)制、區(qū)域因素、人力資本、政策環(huán)境五方面的外生動(dòng)力加速區(qū)域金融集聚，促進(jìn)了周邊地區(qū)的發(fā)展。在此過程中，金融集聚帶來的本地效應(yīng)及溢出效應(yīng)影響著“金融—科技”耦合脆弱性，“金融—科技”耦合系統(tǒng)的復(fù)雜性以及區(qū)位因素也給中心城市對(duì)周圍地區(qū)的“金融—科技”耦合脆弱性帶來不確定性。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）計(jì)量模型

本文首先構(gòu)建基準(zhǔn)回歸模型（OLS）如下：

其中：ε符合正態(tài)分布；Frag、Fa分別表示“金融—科技”耦合脆弱性、金融集聚；X表示控制變量，包括信息化水平（Inf）、市場(chǎng)化水平（Mar）和經(jīng)濟(jì)水平（Fin）。

考慮金融集聚與“金融—科技”耦合脆弱性的空間效應(yīng)、動(dòng)態(tài)效應(yīng)及內(nèi)生性問題帶來的影響（Elhorst，2014）［19］，本文采用空間動(dòng)態(tài)面板模型進(jìn)行分析，即在公式（1）的基礎(chǔ)上增加時(shí)間和空間因素的影響。構(gòu)建的動(dòng)態(tài)空間面板模型如下：

其中：Fragit、Fait分別表示i省份在t時(shí)間的“金融—科技”耦合脆弱性、金融集聚；αi、υt、εit分別為地區(qū)效應(yīng)、時(shí)間效應(yīng)和隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)；θ為滯后一階“金融—科技”耦合脆弱性的反應(yīng)系數(shù)；ρ、λ分別為空間自回歸系數(shù)和空間誤差系數(shù)，衡量“金融—科技”耦合脆弱性的空間關(guān)聯(lián)程度，反映“金融—科技”耦合脆弱性的空間溢出效應(yīng)；wit為空間權(quán)重矩陣，采用地理距離的倒數(shù)作為權(quán)重；ln Fait表示本地金融集聚表示鄰地金融集聚。

（二）變量說明

1.“金融—科技”耦合脆弱性指數(shù)

本文基于實(shí)證經(jīng)驗(yàn)，構(gòu)建“干擾—敏感—恢復(fù)”的評(píng)價(jià)框架，從干擾度、敏感性和恢復(fù)力三個(gè)維度建立我國(guó)“金融—科技”耦合脆弱性指標(biāo)體系，見表1所列。

表1 “金融—科技”耦合脆弱性指標(biāo)體系

干擾度反映耦合系統(tǒng)受系統(tǒng)內(nèi)部和外部擾動(dòng)的程度，干擾度越大，潛在耦合脆弱性越高，本文主要考慮金融和科技系統(tǒng)規(guī)模、外部系統(tǒng)刺激情況；敏感性反映“金融—科技”耦合系統(tǒng)受到外界干擾的難易程度，敏感性較高的區(qū)域，受破壞的可能性較大，耦合脆弱性較高，主要考慮經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)和社會(huì)系統(tǒng)狀態(tài)；恢復(fù)力反映耦合系統(tǒng)適應(yīng)外界干擾和從破壞中恢復(fù)的能力，恢復(fù)能力越強(qiáng)，耦合脆弱性越低，主要考慮金融系統(tǒng)恢復(fù)力和科技系統(tǒng)恢復(fù)力。綜合考慮指標(biāo)的科學(xué)性、代表性、可獲得性和可比性，結(jié)合“金融—科技”耦合系統(tǒng)評(píng)估需求和實(shí)際情況，參考學(xué)者研究成果［20］，本文構(gòu)建“金融—科技”耦合脆弱性評(píng)估指標(biāo)體系，選取的指標(biāo)均為負(fù)向指標(biāo)。為消除指標(biāo)量綱差異，采用極差變換進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，運(yùn)用熵值法計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重，測(cè)度“金融—科技”耦合脆弱性指數(shù)。

2.金融集聚

金融業(yè)主要包括銀行業(yè)、證券業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)三大行業(yè)，這三大行業(yè)能很好地反映金融行業(yè)空間集聚情況。受地區(qū)規(guī)模差異因素的影響，為較好反映地區(qū)要素的空間分布情況，現(xiàn)有研究通常使用區(qū)位熵指數(shù)計(jì)算金融集聚指數(shù)。本文參考周炯等（2014）［21］的方法，計(jì)算公式如下：

其中：下標(biāo)Hi、m、n分別表示不同行業(yè)、年份和地區(qū)；qn為地區(qū)n的地區(qū)生產(chǎn)總值；q為全國(guó)各地生產(chǎn)總值之和；在銀行業(yè)中，F(xiàn)H1amn為地區(qū)n金融業(yè)的區(qū)位熵，qmn為地區(qū)n金融機(jī)構(gòu)人民幣在m年的存款之和，qm為全國(guó)金融機(jī)構(gòu)在m年的人民幣存款之和；在證券業(yè)中，F(xiàn)H2amn為地區(qū)n證券業(yè)的區(qū)位熵，qmn為地區(qū)n在m年股票市價(jià)總值，qm為全國(guó)股票在m年的市價(jià)總值；在保險(xiǎn)業(yè)中，F(xiàn)H3amn為地區(qū)n保險(xiǎn)業(yè)的區(qū)位熵，qmn為地區(qū)n在m年的保費(fèi)收入，qm為m年全國(guó)保費(fèi)收入。根據(jù)（3）式計(jì)算出三個(gè)行業(yè)的集聚水平并進(jìn)行因子分析，得到最終的金融集聚水平。

3.控制變量

為控制省域異質(zhì)性的影響，本文納入一些其他變量：①信息化水平（Inf）。根據(jù)前文理論分析，信息化水平是影響金融集聚、“金融—科技”耦合的重要因素。在信息化水平測(cè)度方面，限于數(shù)據(jù)的可得性，借鑒劉生龍和胡鞍鋼（2010）［22］的做法，本文采用人均服務(wù)郵電量予以代理。②經(jīng)濟(jì)水平（Fin）。地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平會(huì)影響地區(qū)的金融集聚水平，本文采用地區(qū)財(cái)政收入占GDP比重表示。③市場(chǎng)化水平（Mar）。本文采用樊綱等構(gòu)造的《中國(guó)市場(chǎng)化指數(shù)》表征市場(chǎng)化水平，該指數(shù)目前只公布了2019年前的數(shù)據(jù)，故2020年該數(shù)據(jù)通過采用市場(chǎng)化測(cè)算公式得到。

（三）數(shù)據(jù)說明與統(tǒng)計(jì)描述

本文選取2005—2020 年我國(guó)30 個(gè)省份（不包括西藏及港澳臺(tái)地區(qū)）的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)金融年鑒》等。相關(guān)變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2所列。

表2 主要變量的基本統(tǒng)計(jì)特征

四、實(shí)證分析

（一）“金融—科技”耦合脆弱性分布特征

對(duì)2005—2020年我國(guó)30個(gè)省份“金融—科技”耦合脆弱性指數(shù)進(jìn)行測(cè)算，如圖2 所示。可以發(fā)現(xiàn)，脆弱性指數(shù)整體位于區(qū)間［0.49，0.80］，處于中高水平，近年略微下降；同時(shí)，我國(guó)“金融—科技”耦合脆弱性具有顯著的空間差異，東部地區(qū)脆弱性指數(shù)低于中西部和全國(guó)平均水平，中西部地區(qū)脆弱性指數(shù)高于全國(guó)平均水平。

圖2 2005—2020年“金融—科技”耦合脆弱性指數(shù)

（二）金融集聚時(shí)間演變特征

本文運(yùn)用Origin 軟件繪制2005—2020 年我國(guó)金融集聚的空間梯度分布圖，如圖3 所示。在研究期內(nèi)，我國(guó)金融集聚呈現(xiàn)顯著空間差異，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的地區(qū)金融集聚水平也高（如北京、上海等），經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低的地區(qū)金融集聚水平同樣較低（如貴州、甘肅等）。從空間分布特征來看，金融集聚的分布為明顯的梯度結(jié)構(gòu)，2005—2020 年，金融集聚均呈現(xiàn)自東南向西北地區(qū)逐漸遞減的空間分布格局。東部沿海地區(qū)金融集聚水平普遍較高，而中西部地區(qū)的金融集聚水平大部分偏低。截至2020 年，我國(guó)金融集聚水平整體明顯提高，金融集聚水平低的省份明顯減少。

圖3 2005—2020年我國(guó)各地區(qū)金融集聚水平

（三）空間面板回歸

1.空間相關(guān)性檢驗(yàn)

使用Moran'sI指數(shù)對(duì)中國(guó)“金融—科技”耦合脆弱性進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)。定義地理距離空間權(quán)重矩陣W，wij構(gòu)造原則為：

其中：下標(biāo)i、j分別表示相應(yīng)省份；d表示兩地區(qū)中心位置之間的距離。

Moran'sI指數(shù)的計(jì)算公式如下：

Moran'sI指數(shù)及其統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果見表3所列，可以看出，研究期內(nèi)，我國(guó)地區(qū)間“金融—科技”耦合脆弱性存在正向空間依賴性。2018 年、2020 年Moran'sI指數(shù)分別為-0.022 和-0.001，均不顯著，說明這兩年“金融—科技”耦合脆弱性在省份間呈現(xiàn)弱負(fù)空間自相關(guān)性；其他年份的Moran'sI指數(shù)皆顯著為正，說明省份間“金融—科技”耦合脆弱性整體呈現(xiàn)空間聚集性。在考察期內(nèi)，Moran'sI指數(shù)呈“鋸齒形”變化趨勢(shì)，在2010 年和2014 年均達(dá)到了極大值0.066。

表3 2005—2020年中國(guó)“金融—科技”耦合脆弱性的Moran's /指數(shù)及其檢驗(yàn)

為進(jìn)一步揭示耦合脆弱性的空間異質(zhì)性，本文繪制出2005 年、2010 年、2015 年和2020 年耦合脆弱性指數(shù)的Moran'sI散點(diǎn)圖，如圖4 所示（4）。除廣東、安徽、河北、江西和內(nèi)蒙古等，其他省份多位于第一、三象限，說明我國(guó)地區(qū)“金融—科技”耦合脆弱性之間的依賴特征是正向的。位于第三象限的地區(qū)，如上海、江蘇、山東和浙江等東部省份，表現(xiàn)出“低—低”集聚現(xiàn)象；位于第一象限的地區(qū)，如甘肅、青海、云南和黑龍江等中西部省份，表現(xiàn)出“高—高”集聚現(xiàn)象。同時(shí)，從Moran'sI散點(diǎn)的時(shí)序變化可以看出，各地區(qū)所處的象限沒有太大變化，說明我國(guó)“金融—科技”耦合脆弱性存在的空間相關(guān)性較為穩(wěn)定。還需說明的是，2020 年的Moran'sI指數(shù)散點(diǎn)圖表明各區(qū)域耦合脆弱性并未表現(xiàn)強(qiáng)相關(guān)性。

圖4 “金融—科技”耦合脆弱性指數(shù)的Moran's I散點(diǎn)圖

2.估計(jì)結(jié)果與分析

本文使用穩(wěn)健Lagrange 乘數(shù)對(duì)空間面板模型進(jìn)行選擇，檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，空間自回歸模型（SAR）與空間誤差模型（SEM）的穩(wěn)健Lagrange 乘數(shù)在10%的水平上均通過了檢驗(yàn)，考慮“金融—科技”耦合脆弱性的滯后影響，以SAR 模型為基礎(chǔ)構(gòu)建空間動(dòng)態(tài)SAR 模型進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果見表4 所列，模型估計(jì)結(jié)果見表5所列。

表4 SAR與SEM模型的穩(wěn)健Lagrange乘數(shù)檢驗(yàn)

由表5 可知，在模型（1）中，金融集聚對(duì)“金融—科技”耦合脆弱性的影響是負(fù)向的，且通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，即金融集聚每增加1%，“金融—科技”耦合脆弱性平均減少0.195%，說明我國(guó)金融行業(yè)處于有效集聚狀態(tài)，能夠降低“金融—科技”耦合脆弱性。此外，信息化水平、經(jīng)濟(jì)水平、市場(chǎng)化水平也能降低“金融—科技”耦合脆弱性。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，模型（2）—（6）的估計(jì)系數(shù)符號(hào)及顯著性與模型（1）沒有太大差異，本地金融集聚系數(shù)顯著為負(fù)，鄰地金融集聚系數(shù)顯著為正且遠(yuǎn)大于本地金融集聚系數(shù)，說明金融集聚對(duì)“金融—科技”耦合脆弱性的空間溢出作用遠(yuǎn)大于本地效應(yīng)，金融集聚每提升1%，本地“金融—科技”耦合脆弱性平均降低約0.08%，而金融集聚每提升1%，鄰地“金融—科技”耦合脆弱性平均增加約0.33%。空間動(dòng)態(tài)SAR 面板模型的估計(jì)結(jié)果與靜態(tài)SAR 面板模型的系數(shù)及符號(hào)基本類似，說明考慮地理距離和空間溢出效應(yīng)來分析金融集聚對(duì)“金融—科技”耦合脆弱性的影響效應(yīng)是合適的。但靜態(tài)空間面板模型低估了金融集聚對(duì)“金融—科技”耦合脆弱性的本地效應(yīng)并夸大了空間溢出效應(yīng)，原因在于模型（6）中的金融集聚度系數(shù)（-0.065）顯著大于模型（5）中的金融集聚度系數(shù)（-0.072）、模型（6）鄰地金融集聚系數(shù)（0.415）大于模型（5）中的鄰地金融集聚度系數(shù)（0.369）。更重要的是，動(dòng)態(tài)空間面板模型中“金融—科技”耦合脆弱性的一階滯后項(xiàng)都為正且通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，說明“金融—科技”耦合脆弱性指數(shù)的一階滯后項(xiàng)能將影響耦合系統(tǒng)的潛在因素（如經(jīng)濟(jì)及政策環(huán)境等）從空間結(jié)構(gòu)因素的影響中分離出來，從而使靜態(tài)空間面板模型的偏差得以糾正，也反映了中國(guó)“金融—科技”耦合脆弱性具有動(dòng)態(tài)性、連續(xù)性的特征。

由模型（5）的估計(jì)結(jié)果可知，金融集聚的空間滯后項(xiàng)系數(shù)顯著為正，表明金融集聚對(duì)“金融—科技”耦合脆弱性具有正向溢出效應(yīng)，金融集聚可以提高鄰地的“金融—科技”耦合脆弱性。由于金融行業(yè)較少受到區(qū)域運(yùn)輸成本的限制，因此，金融集聚甚至可以跨區(qū)域影響“金融—科技”耦合脆弱性。可見，金融集聚對(duì)地理距離的弱敏感性，使其能在一定程度上擺脫地理距離的束縛，使金融集聚可以通過優(yōu)化資源配置、強(qiáng)化市場(chǎng)監(jiān)管、推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新的方式遠(yuǎn)距離作用于相關(guān)地區(qū)的“金融—科技”耦合脆弱性。在控制變量方面，經(jīng)濟(jì)水平和信息化水平對(duì)“金融—科技”耦合脆弱性存在明顯降低作用，且都通過了10%和1%的顯著性檢驗(yàn)；市場(chǎng)化水平系數(shù)為正，說明市場(chǎng)化水平會(huì)提高耦合脆弱性，但不顯著。可見，外界環(huán)境因素是“金融—科技”耦合脆弱性從低級(jí)形態(tài)向高級(jí)形態(tài)不斷演化的關(guān)鍵要素。

3.行業(yè)層面的差異性

考慮我國(guó)金融行業(yè)在各區(qū)域的分布密度不同，“金融—科技”耦合脆弱性的影響在不同金融行業(yè)中可能存在差異性。本文進(jìn)一步檢驗(yàn)三大行業(yè)集聚對(duì)“金融—科技”耦合脆弱性的影響，估計(jì)結(jié)果見表6所列。

表6 不同行業(yè)的動(dòng)態(tài)空間面板模型估計(jì)結(jié)果

在我國(guó)金融業(yè)發(fā)展過程中，由于地區(qū)資源錯(cuò)配，三大行業(yè)集聚對(duì)“金融—科技”耦合脆弱性的影響有較大差異。由表6可知，銀行業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)的集聚顯著降低了本地“金融—科技”耦合脆弱性，而證券業(yè)的集聚會(huì)提高本地“金融—科技”耦合脆弱性，但系數(shù)未通過顯著性檢驗(yàn)。此外，三大金融行業(yè)的集聚都具有顯著空間溢出效應(yīng)，從估計(jì)系數(shù)來看，溢出效應(yīng)遠(yuǎn)大于本地效應(yīng)，銀行業(yè)的集聚對(duì)耦合脆弱性的降低作用與空間溢出效應(yīng)都最大，銀行業(yè)集聚水平每增加1%，本地“金融—科技”耦合脆弱性平均降低0.07%，鄰地“金融—科技”耦合脆弱性平均增加0.40%。在我國(guó)三大金融行業(yè)中，證券業(yè)區(qū)域發(fā)展最不平衡，上海和北京等中心城市證券業(yè)高度集中，減弱了本地區(qū)證券業(yè)集聚對(duì)“金融—科技”耦合脆弱性的負(fù)向影響。在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的背景下，協(xié)調(diào)三大金融行業(yè)區(qū)域平衡有助于降低“金融—科技”耦合系統(tǒng)的脆弱性。

4.區(qū)域?qū)用娴漠愘|(zhì)性

我國(guó)幅員遼闊，地區(qū)間的金融集聚水平各異。根據(jù)我國(guó)的行政區(qū)域，將30 個(gè)省份樣本劃分為東部、中部、西部地區(qū)，分別研究三個(gè)區(qū)域的金融集聚對(duì)“金融—科技”耦合脆弱性影響，結(jié)果見表7所列。

表7 三大區(qū)域動(dòng)態(tài)空間面板模型估計(jì)結(jié)果

表7的檢驗(yàn)結(jié)果顯示，在本地效應(yīng)中，東部地區(qū)的金融集聚對(duì)“金融—科技”耦合脆弱性有顯著降低作用，中西部地區(qū)的金融集聚則會(huì)提高耦合系統(tǒng)的脆弱性且系數(shù)均未通過顯著性檢驗(yàn)；在溢出效應(yīng)中，只有西部地區(qū)在5%的顯著性水平上通過了檢驗(yàn)。東部地區(qū)是我國(guó)金融要素高度集中的地區(qū)，金融集聚通過優(yōu)化資源配置、完善市場(chǎng)監(jiān)管和加速技術(shù)創(chuàng)新顯著降低了本地耦合脆弱性，處于有效集聚狀態(tài)，符合本文理論預(yù)期；中西部地區(qū)因?yàn)橘Y源的不合理配置、發(fā)展的不均衡，對(duì)耦合脆弱性并未表現(xiàn)出與東部地區(qū)相同的作用。從三個(gè)區(qū)域的結(jié)果來看，金融集聚水平需要在一定范圍內(nèi)才能降低本地“金融—科技”耦合脆弱性，金融集聚對(duì)本地耦合脆弱性的影響是非線性的。改革開放以來，我國(guó)重點(diǎn)發(fā)展東部地區(qū)，導(dǎo)致金融資源大量流向東部地區(qū)，區(qū)域內(nèi)發(fā)展較為均衡，從而減弱了金融集聚對(duì)“金融—科技”耦合脆弱性的空間溢出效應(yīng)。中部地區(qū)在“中部崛起戰(zhàn)略”的支撐下，資源配置效率逐漸提高，但由于“技術(shù)勢(shì)差”，資源配置效率的提高并沒有對(duì)脆弱性產(chǎn)生顯著的降低作用和空間溢出效應(yīng)。此外，中部地區(qū)的技術(shù)回流仍處于低水平狀態(tài)，科技系統(tǒng)與金融系統(tǒng)的快速融合所需的技術(shù)轉(zhuǎn)化未達(dá)到期望標(biāo)準(zhǔn)，金融資源在不完善的信息技術(shù)下轉(zhuǎn)化難免出現(xiàn)資源不匹配的情況，這使得金融集聚對(duì)“金融—科技”耦合效率的促進(jìn)達(dá)不到理想效果。西部地區(qū)資源配置相對(duì)落后，資源配置效率低下、金融基礎(chǔ)設(shè)施薄弱、科技發(fā)展緩慢等因素，導(dǎo)致中心地區(qū)的金融集聚增加了其他地區(qū)的“金融—科技”耦合系統(tǒng)脆弱性。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

前文構(gòu)建的空間動(dòng)態(tài)面板模型是一種從低級(jí)演化到高級(jí)的動(dòng)態(tài)過程，而GMM 方法不需要滿足經(jīng)典計(jì)量假設(shè)，為保證模型擾動(dòng)項(xiàng)的隨機(jī)性和解釋變量的有效性，采用GMM進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表8所列。其中，檢驗(yàn)一為以本文研究數(shù)據(jù)進(jìn)行的GMM檢驗(yàn)實(shí)證結(jié)果；為使檢驗(yàn)更加科學(xué)可靠，檢驗(yàn)二更換金融集聚的測(cè)度數(shù)據(jù)，采用區(qū)位熵直接測(cè)算金融集聚水平。具體公式如下：

表8 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

其中：fit、pit分別為i省第t年末金融業(yè)增加值和地區(qū)生產(chǎn)總值，F(xiàn)t、Pt分別表示全國(guó)第t年末金融業(yè)增加值和全國(guó)生產(chǎn)總值。

檢驗(yàn)結(jié)果表明，無論是檢驗(yàn)一、還是檢驗(yàn)二，GMM回歸的系數(shù)與模型（4）、模型（5）的系數(shù)符號(hào)均相同，說明本文模型結(jié)果是穩(wěn)健的。Arellano-Bond檢驗(yàn)中檢驗(yàn)一、檢驗(yàn)二AR（2）的P值分別為0.401、0.564，均大于0.05，故擾動(dòng)項(xiàng)為隨機(jī)項(xiàng)；Sargan檢驗(yàn)中檢驗(yàn)一、檢驗(yàn)二的P值分別為0.852、0.827，均大于0.05，故模型的工具變量是外生的。

五、研究結(jié)論與政策建議

（一）研究結(jié)論

如何促進(jìn)科技與金融的有效融合一直是學(xué)術(shù)界關(guān)注的重要課題。通過實(shí)證研究，本文得出以下結(jié)論：

第一，整體上我國(guó)“金融—科技”耦合脆弱性中等偏高，近些年隨著金融和科技發(fā)展有逐步降低的趨勢(shì)，存在明顯的空間聚集效應(yīng)。地區(qū)間差異較大，中西部地區(qū)“金融—科技”耦合脆弱性高于東部地區(qū)，東部地區(qū)“金融—科技”耦合脆弱性指數(shù)遠(yuǎn)低于全國(guó)平均水平，中西部“金融—科技”耦合脆弱性指數(shù)則略高于全國(guó)平均水平之上。

第二，從全國(guó)數(shù)據(jù)估計(jì)結(jié)果來看，金融集聚對(duì)“金融—科技”耦合脆弱性存在明顯空間溢出效應(yīng)與本地效應(yīng)。金融集聚能夠顯著降低本地“金融—科技”耦合脆弱性，并提高鄰地“金融—科技”耦合脆弱性，提高幅度遠(yuǎn)大于降低幅度。在其他控制變量中，經(jīng)濟(jì)水平和信息化水平能夠顯著降低“金融—科技”耦合脆弱性。

第三，從分地區(qū)、分行業(yè)的估計(jì)結(jié)果來看，金融集聚對(duì)“金融—科技”耦合脆弱性的本地效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)在不同地區(qū)、不同行業(yè)間存在明顯差異。一方面，東部地區(qū)的金融集聚能夠顯著降低本地區(qū)“金融—科技”耦合脆弱性，西部地區(qū)的金融集聚會(huì)顯著增加鄰地“金融—科技”耦合脆弱性，中部地區(qū)具有負(fù)向溢出效應(yīng)，但沒有通過顯著性檢驗(yàn)；另一方面，銀行業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)的集聚對(duì)本地“金融—科技”耦合脆弱性存在顯著降低作用，但顯著提高了鄰地“金融—科技”耦合脆弱性，證券業(yè)集聚對(duì)本地“金融—科技”耦合脆弱性具有正向作用但沒有通過顯著性檢驗(yàn)。金融集聚對(duì)“金融—科技”耦合脆弱性的影響效應(yīng)受限于各地區(qū)“金融—科技”耦合發(fā)展階段，不同金融行業(yè)的集聚對(duì)“金融—科技”耦合脆弱性表現(xiàn)出不同大小、不同方向的影響。

（二）政策建議

基于上述結(jié)論，本文提出以下建議：

第一，在全國(guó)范圍內(nèi)，應(yīng)當(dāng)使區(qū)域金融中心的資源有序回流到其他金融個(gè)體中，在缺乏中心城市的區(qū)域，使該區(qū)域內(nèi)的資源有序集聚到多個(gè)中心城市，形成“多點(diǎn)帶面”的局勢(shì)，空間上建立具有結(jié)構(gòu)層次的金融網(wǎng)絡(luò)，促進(jìn)金融要素的有效集聚，預(yù)防金融要素的擁擠集聚，使本地與鄰地的“金融—科技”耦合脆弱性都能得到持續(xù)降低。

第二，在不同區(qū)域與行業(yè)中，一方面，需要控制東部地區(qū)的金融集聚對(duì)其他地區(qū)進(jìn)一步的資源虹吸，預(yù)防擁擠集聚，在穩(wěn)定東部地區(qū)金融結(jié)構(gòu)的同時(shí)讓金融資源逐步回流至周邊地區(qū)，推動(dòng)本地區(qū)金融要素的有效集聚，使金融資源在更大區(qū)域范圍內(nèi)自由流動(dòng)。發(fā)揮中心地區(qū)積累的資源優(yōu)勢(shì)，輻射周圍地區(qū)，帶動(dòng)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展，降低本地區(qū)“金融—科技”耦合脆弱性。減弱西部地區(qū)的“鍋底效應(yīng)”，堅(jiān)持推進(jìn)“西部大開發(fā)”政策，優(yōu)化西部地區(qū)金融資源配置，從人力、物力上提高金融活力，為金融技術(shù)創(chuàng)新提供動(dòng)力，使金融集聚能夠緩解西部地區(qū)的本地“金融—科技”耦合脆弱性，并降低鄰地“金融—科技”耦合系統(tǒng)的脆弱性。穩(wěn)定中部地區(qū)的資源回流速度，進(jìn)一步加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加大金融業(yè)投入，培養(yǎng)創(chuàng)新型人才，豐富地區(qū)產(chǎn)業(yè)多樣性，使中部地區(qū)能夠高效接納東西部的要素流入，成為全國(guó)互動(dòng)的重要橋梁，從而緩解本地“金融—科技”耦合脆弱性。另一方面，使三大行業(yè)在空間上形成具有層次結(jié)構(gòu)的集聚，讓整個(gè)金融網(wǎng)絡(luò)體系的資源流動(dòng)更加充分。銀行業(yè)與保險(xiǎn)業(yè)需要細(xì)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，擴(kuò)大服務(wù)覆蓋面，提高服務(wù)效率，進(jìn)一步縮小區(qū)域差異；對(duì)于證券業(yè)，集聚中心在高效發(fā)揮市場(chǎng)交易職能的同時(shí)，要使相對(duì)集中的資源分散到其他地區(qū)，防范擁擠集聚風(fēng)險(xiǎn)。第三，無論是不同行業(yè)還是不同區(qū)域，穩(wěn)固的“金融—科技”系統(tǒng)結(jié)構(gòu)是降低“金融—科技”耦合脆弱性的關(guān)鍵。應(yīng)當(dāng)以金融結(jié)構(gòu)的多樣性、互動(dòng)性和層次性為基礎(chǔ)，通過要素自由流動(dòng)優(yōu)化資源配置，預(yù)防結(jié)構(gòu)斷層；另外應(yīng)注重科學(xué)技術(shù)人才的培養(yǎng)、科學(xué)技術(shù)的創(chuàng)新，提高地區(qū)信息化水平和經(jīng)濟(jì)水平，為“金融—科技”的深度耦合奠定牢靠的基礎(chǔ)，讓金融科技服務(wù)切實(shí)有效地服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

注 釋：

（1）資料源自《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035 年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》（http：//www.gov.cn/xinwen/2021-03/13/content_5592681.htm）。

（2）資料源自《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022-2025 年）》（http：//www.gov.cn/zhengce/2022-01/07/content_5666817.htm）。

（3）資料源自《中國(guó)金融中心指數(shù)（CFCI）報(bào)告（第十三期）（http：//www.cfci.org.cn/html/2022/06/20/202206200349 017310001520.html）。

（4）圖中序號(hào)1—30分別對(duì)應(yīng)安徽省、北京市、福建省、甘肅省、廣東省、廣西壯族自治區(qū)、貴州省、海南省、河北省、河南省、黑龍江省、湖北省、湖南省、吉林省、江蘇省、江西省、遼寧省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、寧夏回族自治區(qū)、青海省、山東省、山西省、陜西省、上海市、四川省、天津市、新疆維吾爾自治區(qū)、云南省、浙江省、重慶市。