金融集聚对区域技术创新作用的实证研究

苏冰杰 卢方元

一、引言及文献综述

当前中国的发展已经进入新旧动能转换的关键阶段，要引领中国经济发展，关键在于创新，尤其是科技创新。要发挥科技创新在全面创新中的主导作用，需要各方面的大力支持，特别是金融支持。第五次全国金融工作会议提出，要加强对创新驱动发展、新旧动能转换和促进“双创”支撑就业等方面的金融支持。随着全球化的发展，一系列金融改革试验区逐步设立起来，我国的金融资源呈现出集聚趋势。集聚的空间外部性对区域金融协调发展具有增长极效应，有利于金融创新通过不同渠道向外扩散，使区域间共享金融创新成果，促进金融资源优化配置，实现金融协调发展。但政策配套、试点效应和滞后效应的存在使金融集聚差异扩大，金融集聚所带来的虹吸效应和极化效应导致区域技术创新发展受限。金融是社会资源配置的枢纽，能够通过信贷约束、信息传递、监督激励、风险管理和产权保护等促进科技创新，因此金融与科技创新之间可以是良性互动关系。但由于金融发展水平和科技创新资源禀赋的差异，大量实证研究表明，在我国的东中西部地区之间、粤港澳大湾区以及京津冀区域内部，金融对科技创新的影响存在明显的空间差异。

有关金融集聚与技术创新间的关系，国内外学者进行了大量研究，但主要围绕以下两个方面。一是有关金融集聚对科技创新影响机制的研究。金融集聚可以通过研发投入、信息与知识溢出促进科技创新。Brown等（2009）指出，金融资源的空间集聚会影响企业面临的融资约束，从而影响企业R&D投资。翟艳等（2011）借助1991—2010年中国金融机构贷款、股票筹资和研发投入的时间序列数据及2006—2007年的截面数据，认为金融集聚与研发投入之间存在长期均衡线性相关关系。刘军等（2007）基于Levine对金融功能的研究认为，金融集聚一方面可以通过网络效益降低信息搜集和共享成本，减少企业的道德风险和金融机构的经营成本，另一方面金融集聚区拥有大量的人才和技术信息，创新资源丰富、信息流动迅速，能提高创新和技术扩散的速度，从而促进技术进步。二是有关金融集聚对科技创新效率影响的研究。高小龙、杨建昌（2017）运用2003—2012年中国257个地级市的面板数据和30个省级行政区的面板数据分别实证检验了金融集聚对技术创新影响作用，研究发现金融集聚不仅对技术创新具有显著促进作用，同时金融集聚还会通过产业集聚效应、服务创新效应、信息扩散效应和人力资本效应对技术创新产生影响。黎杰生、胡颖（2017）研究认为金融集聚对技术创新的作用表现为明显的行业异质性，并且其对技术创新的影响不随集聚程度的高低产生规律性的变化。王仁祥、白旻（2017）采用2007—2013年中国30个省、市、自治区的面板数据，测算金融集聚对科技创新效率的影响。研究发现金融集聚可以促进科技创新效率的提升，并且在东西部地区影响最为显著，呈现出金融聚集高的地区会提升科技创新效率，而金融集聚低的地区反而会产生负向效应的现象。

文献梳理过程中发现，当前有关金融集聚与创新方面的研究虽然较为丰富，但是大多数研究侧重于行业层面，基于此，本文选取中国大陆30个省级行政区（除西藏外）2014—2017年的面板数据，实证考察金融集聚对区域技术创新的影响。同时为了避免估计偏误，选择半参数估计方法，首先通过半参数估计初步判断金融集聚对区域技术创新的影响函数形式，其次设定具体的模型进行参数估计，最后对结果进行说明阐释。

二、模型设定与变量说明

（一）半参数模型的设定

考虑到样本量的限制及模型设定误差问题，本文采用半参数模型初步得到金融集聚对区域技术创新影响的大致图像，通过图像对二者间关系进行判断，在此基础上，设定具体的模型来表征二者间的关系。本文所采用的半参数模型为“部分线性模型”，具体形式如模型（1）所示。

其中，（1）式中f（aggls）是非参数部分，表示金融集聚对区域技术创新的影响函数，是未知的。XitΨ1为参数部分，是线性函数，其中X表示一系列控制变量所组成的矩阵。本模型中主要包括创新投入、对外开放度、人力资本及其平方项、经济发展水平、政府科技支持程度，同时考虑到金融集聚对区域技术创新的影响可能会受到人力资本的影响，在控制变量中加入人力资本和金融集聚的交互项来进行检验。

（二）数据处理及指标说明

本文所采用的数据样本为2004—2017年中国大陆30个省级行政区（除西藏外）的面板数据，来自2005—2018年的《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》。为了提升数据的准确性，本文以2000年为基期，利用GDP平减指数对货币量进行平减处理以剔除价格因素的影响。变量的统计描述见表2：

表1 变量说明

表2 主要变量的描述性统计结果

三、金融集聚对区域技术创新的影响

（一）模型形式的确定

本文首先对（1）式所设定的半参数模型进行估计，其中所得到的非参数部分f（aggls）的估计结果如下图1所示：

图1 金融集聚对区域技术创新的影响

图1中，横轴表示金融集聚水平，纵轴表示各个地区的技术创新水平，圆点表示所设定的半参数回归模型中的残差分布。根据图1可以明显看出金融集聚对区域技术创新的影响表现为“倒U型”，说明金融集聚对区域技术创新的影响是非线性的，并且存在一个最优金融集聚水平使得地区技术创新水平达到最优。当实际金融集聚水平低于最优集聚水平时，金融集聚会促进区域技术创新水平的提升；反之，当实际金融集聚水平高于最优集聚水平时，金融集聚会抑制区域技术创新水平的发展，所以找出最优金融集聚水平很有必要。

（二）模型估计结果

要得到最优金融集聚水平，需要明确金融集聚对区域技术创新的影响函数形式。根据图1可以看出金融集聚对区域技术创新的影响函数大致为二次型，因此对于（1）式中的非参数部分本文设定为二次函数的形式，具体模型如（2）式所示：

（2）式中各变量的含义与（1）式中基本相同，在此不再赘述。通过面板模型估计得到（2）式中的系数估计值，进而根据（2）式可以得到使区域技术创新水平达到最优金融集聚水平。（2）式的估计结果如表3所示，其中第二列中不包含人力资本与金融集聚的交互项，第三列中包含人力资本与金融集聚的交互项。

表3 金融集聚对区域技术创新影响的估计结果

根据表3的估计结果可以看出，第二列中变量aggls的系数为正且显著，aggls2的系数为负且显著，说明上述有关金融集聚对区域技术创新影响函数的模型设定是成立的，即认为金融集聚对区域技术创新的影响表现为“倒U型”。当引入金融集聚与区域技术创新的交互项aggls*hc后，第三列中变量aggls的系数为正且显著，aggls2的系数为负但不再显著，同时交互项aggls*hc的系数也不显著，说明交互项的作用并不明显，即认为人力资本在金融集聚与区域技术创新之间的传导关系中并未发挥显著作用，说明（2）式的模型设定中的交互项应该被删除。

从各控制变量的估计结果看，第二列和第三列中变量hc系数均为正且显著，变量hc2的系数均为负且显著，说明人力资本对区域技术创新的影响表现为非线性。政府科技支持力度（gov）、地区经济发展水平（gdp）、地区创新人力资本投入（L）和对外开放水平（fdi）的系数均为正且显著，表明政府科技支持力度、地区经济发展水平、地区创新人力资本投入和对外开放水平均会促进地区技术创新水平的提升，因此要提升区域技术创新水平也可以从这几个方面努力。

表3中的估计结果显示，人力资本在金融集聚对区域技术创新的影响中作用不太显著，因此可以确定金融集聚对区域技术创新作用的具体函数形式中应删除人力资本和金融集聚的交互项，即表3中第二列的估计结果。根据所设定的二次函数模型，可以进行最优金融集聚水平的测度，最终得到了如（3）式所示的最优金融集聚水平的计算公式：

（三）金融集聚对区域技术创新影响的区域差异

1.东、中、西部金融集聚对区域技术创新影响函数形式的初步估计

为了进一步探究东部、中部、西部三大区域金融集聚对区域技术创新的影响，根据（1）式所设定的模型形式，对三大区域数据样本分别进行半参数估计。所设定的具体模型形式如下（4）—（6）式所示：

根据（4）—（6）式所设定的半参数模型，对上述各个模型进行半参数估计，所得到的结果如图2所示：

图2 东、中、西三大区域金融集聚对技术创新影响函数形式估计

图2显示，东部地区金融集聚与区域技术创新之间大体表现为线性关系①对于东部和中部地区，借助面板门限模型分别进行门槛回归，发现并不存在门槛效应。，且二者间基本呈现为负相关，即金融集聚水平越高，区域技术创新水平越低。造成这一结果的原因可能是东部地区金融集聚水平普遍偏高，高于使得技术创新水平达到最高的最优金融集聚水平，即处于图1中的“倒U型”右半支，表现为金融集聚水平会抑制区域技术创新水平的提升。西部地区金融集聚与区域技术创新之间大体表现为线性关系，且二者间基本呈现为正相关，即金融集聚水平越高，区域技术创新水平越高。对这一现象的一个解释为，西部地区由于自身自然条件的限制，其金融发展受限，进而导致金融集聚水平相较于东部和中部较低，远远未达到满足西部地区最大技术创新水平的金融集聚水平，在此背景下，金融集聚水平越高，区域技术创新水平也越高。中部地区金融集聚对区域技术创新水平的影响呈现波浪式上升趋势，说明对于东部地区而言，整体上金融集聚是会促进区域技术创新水平的发展的，但是这种影响不是那么稳定，可能是中部各个省份间金融集聚发展不平衡造成的。中部各个省份间的技术创新水平虽有差距，但基本不大，而金融集聚水平的发展却存在较大差异。金融集聚水平最高的陕西可以达到1.152，最低的黑龙江只有0.159，区域内金融集聚水平发展的不平衡制约着区域技术创新水平的稳定发展。

2.东、中、西部金融集聚对区域技术创新影响函数形式的估计结果

根据上述对（4）—（6）式半参数模型的估计结果，可以初步判断出东、中、西三大区域金融集聚对区域技术创新的影响函数形式。为进一步确定二者间的具体关系，需要根据上述估计结果，设定具体模型对其进行估计，最终通过一系列检验，对东、中、西三大区域设定的模型形式均为线性，然后采用固定效应面板模型的估计方法，得到的估计结果如下表4所示：

表4 东、中、西三大区域金融集聚与区域技术创新间关系的估计结果

由表4估计结果可以看出，东部地区的估计结果中变量aggls的系数为负且显著，说明对于东部地区而言，金融集聚会抑制区域技术创新的发展，并且金融集聚水平每提升1个单位将会使得技术创新水平降低e0.126个单位。西部地区的估计结果中变量aggls的系数为正且显著，说明对于西部地区而言，金融集聚会促进区域技术创新的发展，并且金融集聚水平每提升1个单位将会使得技术创新水平提高e0.2个单位。中部地区虽然如图2显示金融集聚对区域技术创新的影响呈现破浪式上升趋势，但通过一系列模型检验，最终确定金融集聚对区域技术创新表现为正向的线性影响，且这种促进作用在东部、中部和西部三大区域中最大。同时也可以明显看出，无论是东部、中部还是西部，当加入人力资本和金融集聚的交互项后，虽然该交互项的系数显著，但变量aggls的系数都不再显著，并且对于中部地区而言，引入交互项后，变量aggls的系数符号发生了改变。说明对于东、中、西三大区域而言，人力资本在金融集聚对区域技术创新的影响中扮演作用不大，这与全国层面的结论是一致的。

四、结论与启示

本文采用2004—2017年中国大陆30个省市（除西藏外）的面板数据，探究金融集聚对区域技术创新的影响及其区域差异性，得到的结论如下:

第一，全国看，金融集聚对区域技术创新的影响表现为“倒U型”。人力资本在金融集聚对区域技术创新的影响中作用不显著。此外，除了东部地区外，中部和西部的大部分省市金融集聚水平远远还未达到最优金融集聚水平。

第二，东部、中部、西部三大区域看，金融集聚对技术创新的影响存在明显的区域差异性。东部地区金融集聚会抑制区域技术创新水平的提升，中部和西部地区金融集聚会促进区域技术创新的发展。

第三，除了金融集聚外，人力资本也会影响区域技术创新水平，并且这种影响表现为非线性，另外政府科技支持力度、地区经济发展水平、地区创新人力资本投入和对外开放水平均会促进地区技术创新水平的提升。

本文的研究具有一定的启示性意义。当前我国各个区域金融集聚发展水平参差不齐，东部发展相对较好，中西部明显较为落后，因此为了进一步发挥金融集聚所带来的红利，应充分利用各自资源，因地制宜，大力提升金融集聚水平。金融集聚对区域技术创新的影响具有区域差异性，各个区域应结合自身实际，具体问题具体分析，合理调节金融集聚规模，更好地促进区域技术创新水平的提升。