金融集聚对区域创新效率的影响

喻平 程晓庆

摘 要：坚持创新引领发展、推动新旧动能转换是中国应对世界经济形势变化的重要抓手，而效率提升是当前创新发展的主要着力点。文章系统分析了金融集聚对区域创新效率的影响机制，实证检验了中国2008年至2017年区域金融集聚对创新效率的影响，结果表明：（1）金融集聚过程中，金融服务实体经济功能能够提高创新效率，金融利益攫取功能则会降低创新效率;（2）金融集聚对创新效率的作用效果呈现差异化特征，中部地区金融集聚显著降低创新效率，而东部、西部地区的金融集聚对创新效率没有显著影响;（3）随着制度环境的优化，金融集聚对区域创新效率的抑制作用显著减弱。因此，为提高区域创新效率，需要优化市场制度环境，提升金融服务实体经济效能。

关键词：金融集聚;区域创新效率;金融功能;制度环境

中图分类号：F830.9 文献标识码：A DOI：10.3963/j.issn.1671-6477.2022.04.011

一、引 言

创新是引领发展的第一动力，区域创新能力是一个地区确立综合竞争力、获取国际竞争优势的决定性因素。作为评价区域创新能力的重要指标，区域创新效率通过测算一个地区创新活动的投入产出比，反映了创新的发展速度和质量。中国区域创新发展呈现差异化特征，根据《中国区域创新能力评价报告2019》，中国已经基本形成了多个创新集聚地区，区域创新能力稳定上升，但各地区创新能力差距扩大，东部地区的创新效率处于领先水平。从地理层面分析，创新效率高的地区也是金融发展水平较高的地区，作为创新活动顺利进行的核心要素，金融资源对创新活动起到重要支撑作用。而金融集聚是金融发展的重要方向，是指通过金融资源与地域条件协调、配置、组合，金融产业得到成长、发展，进而在一定地域空间生成金融地域密集系统的变化过程。从理论上来说，金融集聚能够通过改变金融资源配置，影响区域创新效率。但从实际情况来看，金融机构除了服务实体经济，也有自身的利益诉求，在中国区域发展不平衡、区域制度环境有差异的背景下，金融集聚对创新效率的影响究竟会呈现怎样的特点？

现有研究对金融资源如何影响创新活動做了大量研究，但从金融集聚的角度研究其对区域创新效率影响的文献较少，且尚无统一的结论。本文结合制度环境因素，利用中国2008—2017年30个省、市、自治区（除西藏）的面板数据，研究集聚趋势下金融对创新活动的作用效果。本文可能的贡献有：第一，通过分析集聚过程中不同金融功能的力量对比，探究金融集聚作用于区域创新效率的传导机制;第二，从制度环境入手，考察金融集聚对区域创新效率的非线性影响特征，可为未来强化金融服务实体经济功能、提升区域创新效率的研究提供参考。

二、文献综述与研究假设

金融集聚的形成既有内在动因，也有外在动因。针对内在动因，金融地理学从信息的角度进行解释，金融业可看作具有特定附加值的信息流产业，根据信息内容将金融活动进行分类，信息敏感的证券交易更易集中于相关证券信息更集中、更易交流的地区。因此，地区优势和本地化信息很大程度上决定了金融中心的形成^[1-2]。针对外部动因，有学者认为机遇、政治环境、市场条件、专业的工作队伍和生活成本等一系列外部原因共同造成了金融集聚的产生^[3]。随着区域内金融业的集聚和发展，金融机构、金融产品、金融制度和金融工具的不断完善，提升了区域整体的金融业运行效率，能够为区域创新活动的开展奠定良好的金融基础^[4-6]。但金融集聚是一个动态发展的过程，金融功能的发挥受制于金融体系的功能性短板^[7-8]，随着集聚数量的增加、外部环境的改变以及金融市场的发展，金融功能的发挥会有所不同。

（一）金融集聚、金融服务实体经济与区域创新效率

金融对实体经济具有价值发现、风险管理、储蓄投资转换、流动性创造等主体服务功能，金融市场的功能完善和作用发挥更多的是通过金融集聚来实现的。作为现代经济的核心，金融在空间上的集聚形态已成为现代金融产业组织的基本形式，随着金融规模的增长、金融业态的完善，有助于企业共享投入供应商、匹配就业技能、相互学习，促进区域创新能力，金融业对实体经济的主体服务功能会越来越强^[9-10]。首先，在缓解融资约束方面，金融发展理论指出金融机构集聚化有效地集中了区域不同来源的各项闲散资金，这种外部融资支持能够显著促进科技创新。金融集聚不仅通过提供便捷的融资渠道、较低的融资成本，为创新部门提供资金支持，缓解技术创新的信贷约束，使得企业的创新行为长远化和稳定化，同时还能够通过金融中介的识别、监督与管理，提高技术创新成功的可能性^[11-13]。其次，在风险分散方面，完善的金融市场能为技术创新提供资金并分散风险，尤其是研发过程中的不确定性使企业创新受到跨期风险的威胁。金融集聚过程带来了金融市场的完善，进一步增强了金融机构的风险分散功能，使得研发与技术创新投入面临的跨期流动性风险、风险厌恶型企业对流动性的顾虑得到缓解^[14-15]。最后，在信息交流方面，由于企业地理位置的选择直接决定了产业集聚对创新的影响程度，选址在高密度经济区的信息传递速度更快^[16]，因此，金融集聚能够促进金融机构与其他相关行业的信息交流和资源共享，可以更好地利用现有网络系统和基础设施，提高企业产品创新能力，获得规模经济效应^[17-19]。根据以上分析，我们提出本文第一个假设。

假设1：金融集聚通过发挥金融对实体经济的主体服务功能，提高区域创新效率。

（二）金融集聚、金融利益攫取与区域创新效率

金融利益攫取功能体现在金融部门具有自己的利益诉求，会利用自己的优势来寻求利益最大化。金融集聚虽然能够促进资本的迅速积累，但随着金融集聚程度的加强，金融机构的市场势力也会逐渐增强，将享有更多的服务定价权和对象选择权。当金融市场势力过强时，会向实体经济收取过高的金融服务费用，甚至挤出流向研发创新领域的金融资源，势必会对技术创新和经济增长产生阻碍作用，这也是实体经济中频发的融资难、融资贵现象的原因之一^[8]。一方面，学者们通过经验检验证明金融集聚对区域创新效率存在非线性影响，即只有在较低金融集聚水平下，金融集聚才会正向促进区域创新效率的提高;但金融集聚达到一定水平后，金融集聚会更多地发挥出利益攫取功能，逆向挤出区域创新效率^[20-22]。另一方面，这种挤出作用表现为金融集聚在一定程度上造成了资源浪费、资金周转效率低下、融资成本较高，进而加剧创新部门融资压力，导致创新效率低下^[23]。在我国金融业分业经营的格局下，这种抑制作用可能来自不同金融行业集聚程度的差异^[24]，也可能来自于创新企业自身的差异^[25]。根据以上分析，本文提出第二个假设。

假设2：金融集聚通过发挥金融利益攫取功能，降低区域创新效率。

（三）金融集聚、制度环境与区域创新效率

制度环境水平决定了一个地区利用自身资源和吸引外部资源的效率，良好的制度环境对促进资本流动、推动区域经济增长十分重要。具体而言，虽然金融集聚有利于经济绩效的提升与经济质量的优化，但这一作用并非无条件发生，而需要当地良好的制度环境支持。良好的制度环境不仅使得金融机构的合法权益能得到保障，而且有利于金融机构间良性竞争氛围的形成，强化金融对实体经济的服务功能^[26]。同时，制度环境也能够在技术创新资本流动中起中介调节作用，制度环境的优化可以促进区域之间技术创新资本的合理流动，放大技术创新资本流动的积极作用^[27]，比如政府干预、人力资本、对外开放等因素均会影响金融集聚对区域创新效率的作用效果^[28-30]。综合来看，在金融业发展过程中，金融对实体经济的主体服务功能和利益攫取功能是始终存在的，这两个功能的力量对比有赖于制度环境水平。根据以上分析，提出本文第三个假设。

假设3：制度环境会影响金融集聚对区域创新效率的作用效果。

三、研究设计

（一）模型设计

1.基准模型

为检验金融集聚水平对区域创新效应的作用效果，本文选取中国2008—2017年30个地区的省级面板数据，对其进行实证检验，本文的基准模型如公式（1）所示：

TE_it=α₀+β₁FA_it+β₂gov_it+β₃open_it+β₄labor_it+β₅market_it+β₆aware_it+ε（1）

式中：i=1，2，…，30;t=2008，2009，…，2017;系數β₁、β₂、β₃、β₄、β₅、β₆分别代表金融集聚水平（FA_it）、政府干预程度（gov_it）、对外开放水平（open_it）、人力资本水平（labor_it）、制度环境水平（market_it），企业科研意识（aware_it）对区域创新效率的回归系数。

2.门槛模型

考虑到在不同的制度环境水平下，金融集聚对区域创新效率的影响可能存在非线性特征，因此将制度环境水平作为门槛变量，建立如公式（2）所示的门槛模型：

TE_it=θ₀+θ₁FA_it·Imarket_it≤γ+θ₂FA_it·Imarket_it>γ+θ_kX_it+α_i+λ_t+ε_it（2）

式中：区域创新效率（TE_it）为被解释变量;金融集聚（FA_it）为核心解释变量;制度环境水平（market_it）为门槛变量;X_it表示控制变量政府干预程度（gov_it）、对外开放水平（open_it）、人力资本水平（labor_it）以及企业科研意识（aware_it）;α_i表示地区固定效应;λ_t表示年份固定效应;ε_it表示随机扰动项;I（·）为示性函数，当括号内条件成立，I（·）=1，否则取值为0。

（二）变量选取与指标测算

1.被解释变量：区域创新效率（TE_it）

本文借鉴现有研究，基于要素投入和成果产出的思想来测算区域创新效率^[31]。以劳动投入和资本投入来表示区域创新投入，为了完整体现创新活动的“研发阶段”和“商业化阶段”，选取成果转化产出和企业绩效产出来表示区域创新产出，具体指标如表1所示。

通过使用数据包络分析法（DEA）来计算区域创新效率，数据包络分析法（DEA）是一种非参数方法，能够处理多投入多产出的问题，且不需要量纲的转化，没有权重的非客观赋予，是当前效率测度研究领域常用的方法。本文假设规模报酬不变，采用规模报酬不变（CRS）的DEA-CCR模型，DEA-CCR模型如下：

设有n个决策单元（DMU_j），对每个决策单元都有m个不同的投入指标和n个产出指标，其投入、产出分别用x_ij（i=1，2，…，m）和y_rj（r=1，2，…，m）表示，且x_ij≥0，y_rj≥0，则对DMU_j（j=1，2，…，n）有如下效率评价：

式中：λ_j≥0，j=1，2，…，n;s-_i≥0，i=1，2，…，m;s+_i≥0，r=1，2，…，s;θ_j为目标值;λ_j为决策变量;s-_i和s+_i为松弛变量向量;ε为非阿基米德无穷小量。

基本结论如下：

当θ_j=1，则DMU_j为DEA有效;

当θ_j<1，则DMU_j为DEA无效，投入资源没有充分利用。

在进行区域创新效率的计算时，由于区域创新产出相对于投入具有一定滞后性，本文假定滞后期为一年，即将t-1期的区域创新投入，t期的区域创新产出代入模型中进行计算t-1期的区域创新效率。经过测算，分别得到2008年至2017年各地区的区域创新效率，其中，北京、山西、广东、海南、青海、新疆在考察期内长期保持在DEA有效水平上，即相对于其他省份来说，这些地区的投入产出处于一种相对均衡的状态，部分具体数值如表2所示。

2.解释变量：金融集聚

区位熵（LQ）可以规避地区规模差异对测度结果的影响，用来衡量区域特定行业的相对专业化程度，是评价区域产业集聚程度的重要指标。区位熵的值表示某地区金融行业的规模水平和专业化程度，该值越大，则表明该地区金融化程度越高，金融集聚程度高。本文采用区位熵来计算2008年至2017年各地区的金融集聚指数，在计算金融集聚水平时，不仅可以基于各地区金融业就业人数的数据计算，也可以基于金融业增加值的数据计算。但与增加值相比，就业人数无需进行价格调整，使得不同年份间的数据更具可比性。因而本文使用金融业就业人数来计算金融集聚指数。如公式（6）所示，其中，LQ为i地区j行业的区位熵，X_ij为i地区j行业的从业人数，∑jX_ij为i地区所有产业的从业人数，∑iX_ij为所有地区j行业的从业人数，∑_i∑_jX_ij为所有地区全部产业的从业人数。若LQ>1，则说明i地区j行业的专业化程度超过了全国平均水平，集聚程度较强，反之亦然。区位熵指数的数值越高，意味着j行业的集聚水平越高。

经过计算，得到2008年至2017年各地区金融集聚指数，其中，东部地区的金融集聚水平在考察年间始终高于中部地区和西部地区的水平，总体上看，中部地区的金融集聚水平略高于西部地区，具体指数如表3所示。

3.控制变量

为控制其他因素的影响，本文选取以下控制变量：（1）政府干预程度（gov）。社会主义市场经济体制下，政府会通过政策等工具对经济进行调节，使用地方财政支出占地方GDP的比重来衡量地方政府对经济的干预程度。（2）对外开放水平（open）。对外开放水平是影响区域创新效率的重要因素之一，涉及到资本的流入和技术的引进，本文使用地方进出口贸易额来衡量地方的对外开放水平。（3）人力资本（labor）。人力资本是促进科技进步和金融发展的关键因素之一，本文使用地区平均受教育年限作为地区人力资本水平的代理变量。（4）制度环境水平（market）。本文采用市场化指数来反映各地区制度环境水平，其包含了三个方面的内容：一是市场发展程度，二是政府与市场的关系，三是市场中介法律完善程度。由于该数据目前仅公布至2016年，本文借鉴相关研究，采用2016年的数据来表示2017年的制度环境水平。（5）企业科研意识（aware）。企业对科技研发的重视程度影响科技金融效率，使用企业内部R&D经费占地方GDP的比重来表示。表4汇总了本文选取的所有变量和具体指标。

（三）数据来源与描述性统计

本文分析所用数据来源于国家科技统计数据中心、国家统计局、各年《中国科技统计年鉴》、中经网统计数据库等，分别使用DEAP2.1、STATA15.0等软件，对2008年至2017年中国除西藏外的30个省、市、自治区有关金融集聚和区域创新效率的相关数据进行处理，变量的描述性统计如表5所示。

四、实证分析

（一）内生性检验

由于存在测量误差、遗漏重要变量以及因变量与自变量之间潜在的双向因果关系，会导致解释变量存在内生性，因此，首先运用豪斯曼检验来判断解释变量是否存在内生性以及是否采用固定效应。本文为了研究区域间的差异性，将总样本分為三个子样本，即分别考察全国、东部、中部、西部金融集聚指数对科技金融效率的影响。经过豪斯曼检验，发现全国样本和西部地区样本具有内生性，需要采用工具变量进行回归，本文分别采取滞后一期的金融集聚指数作为工具变量对样本进行回归;进一步地，检验样本是否具有异方差和自相关，结果显示全国地区样本和西部地区样本均符合球型扰动项的假定，即不存在异方差和自相关的问题;此时工具变量能够恰好识别，且在第一阶段回归中，F统计量大于10，分别达到1677.29和597.584，说明不存在弱工具变量问题。因此，对于全国样本和西部地区样本而言，采用2SLS最有效。而经过豪斯曼检验，发现东部地区样本和中部地区样本不具有内生性，因此直接采用OLS进行估计。

（二）2SLS与OLS估计

分别对全国样本和西部地区样本进行2SLS估计，对东部地区和中部地区进行OLS估计，样本回归结果如表6所示。从整体上来看，金融集聚对创新效率存在显著的抑制作用，但绝对值较小。从区域视角来看，金融集聚对创新效率表现出明显的区域异质性，其中，中部地区的金融集聚对区域创新效率表现为显著的抑制作用，但东部地区和西部地区金融集聚对区域创新影响在统计上并不显著。尽管东部地区和西部地区的金融集聚对区域创新效率均没有显著影响，但二者却表现出不同的特征，从相关系数上看，东部地区和西部地区的金融集聚对创新效率的影响方向相反，呈现出异质性特点。

具体地，对于西部地区而言，金融集聚水平低于东部、中部地区，创新能力也远不如东部地区，为实现区域协调发展，西部地区积极落实推进西部大开发形成新格局，紧抓“一带一路”建设、西部大开发、长江经济带发展等重大战略。自2016年打造“国家西部金融中心”上升为国家战略以来，成都的金融发展规模逐渐领先西部，2018年成都共有各类金融机构及中介服务机构2600余家，上市公司共94家（A股75家）。金融机构规模的稳健增长，金融供给侧结构性改革的不断深化，使得西部地区金融支持经济发展薄弱环节力度增强，金融服务实体经济功能不断被强化。由此，假设1得到了验证。

对于中部地区而言，金融集聚水平介于东部、西部之间，金融服务实体经济功能和利益攫取功能处于相互抗衡的阶段。一方面，中部地区发展基础良好并拥有人口规模和市场潜力优势，在承接全国产业梯度转移中，发挥着承东启西、连南接北的桥梁纽带作用。随着金融供给侧改革的不断深化，金融对实体经济高质量转型发展的支持力度持续增强;另一方面，中部地区也面临经济结构不优、供给质量不高、资源环境约束越来越紧等问题。由于中部地区金融集聚水平高于西部地区，金融机构的数量已经达到一定程度，市场竞争加剧，金融机构需要争夺有限的资源来保住自己的利润，使得流向科技创新领域的资源减少，也增加了创新部门的融资成本。总体来说，考察期内，中部地区金融利益攫取功能更强，抑制了区域创新效率的增长，由此，假设2得到了验证。

对于东部地区而言，金融集聚水平最高，金融服务实体经济功能和利益攫取功能相互抗衡的力量更强，从理论上来说，金融利益攫取功能仍然占据主导地位，但由于东部地区区位优势明显、产业基础雄厚，金融基础设施相对完善，随着供给侧结构改革持续深化、各类金融改革试点取得阶段性成果，实体经济融资环境有所改善。东部地区依托科技、人才优势，创新动能不断积聚，逐渐走向以科技创新为主导的阶段，对金融集聚的依赖度更低，并且能够抵消金融利益攫取功能对区域创新效率的负面影响。总体来看，金融集聚对创新效率的影响存在区域异质性。

从控制变量来看，在金融集聚对区域创新效率产生抑制作用的模型（1）、（2）、（3）中，政府干预程度均能够显著促进区域创新效率的提高，这种对区域创新效率的促进程度也大于金融集聚所产生的抑制作用;而在金融集聚对区域创新效率呈现正向促进作用的西部地区，政府干预对区域创新的正向促进作用并不显著。这意味着对于东部地区、中部地区乃至全国，适当增强政府干预程度，不仅能够缓解金融集聚对区域创新效率的抑制作用，还能够促进区域创新效率。人力资本水平对区域创新效率的促进作用在四种模型中均得到了验证，进一步凸显了人力资本在创新中的重要性。对外开放水平对于东部地区和西部地区的区域创新效率具有显著的促进作用，并在整体上表现出显著促进区域创新效率。企业科研意识能够促进区域创新效率的提高，但只有在东部地区，这种促进作用才显著。综合来看，除了市场环境水平，样本考察期间的政府干预程度、对外开放水平、人力资本水平和企业科研意识均表现出对区域创新效率的促进作用。

（三）门槛效应检验

为了进一步考察在不同制度环境发展阶段下，金融集聚对区域创新效率的影响，同时结合回归分析中制度环境水平对区域创新效率的影响显著为负的结果，本文通过检验制度环境水平是否具有门槛效应，从制度环境的视角来解释金融集聚对区域创新效率可能存在的非线性影响。在对全国样本、东部地区样本、中部地区样本、西部地区样本分别进行门槛效应检验后，发现只有全国样本通过了门槛检验，门槛值为6.5700。具体地，当制度环境水平小于6.5700时，金融集聚对区域创新效率的影响系数为-0.2291，并在1%水平上显著;而当市场制度环境大于6.5700时，金融集聚对区域创新效率的影响系数依旧为负，但绝对值相对减弱，此时金融集聚对区域创新效率的影响不再显著。这意味着随着市场制度环境的优化，将引导金融资源流向科技创新领域，强化金融服务实体经济功能，同时营造良好的市场氛围，创造公平的市场竞争环境，有利于处理好金融部门服务实体经济功能和金融利益攫取功能之间的关系，以此缓解金融集聚对区域创新效率抑制作用。由此，假设3得到了验证。从整体上看，2008—2017年全国平均市场化指数为6.2294，尚未达到门槛值6.5700，考察期内，金融集聚对区域创新效率存在显著挤出作用，市场制度环境有待优化。

（四）稳健性检验

在计算区域创新效率时，本文采用专利授权数以反映成果转化产出，但由于专利申请和专利授权之间存在较长的时滞效应，专利申请受理数可能可以更及时地反映出成果转化产出，因此，本文采用专利申请受理数来进行模型的稳健性检验。经过检验，结果如表7所示，结论依旧不变，表示本文的实证结论具有穩健性。

五、结论与启示

（一）研究结论

本文通过系统分析金融集聚对区域创新效率的作用机制，结合经验分析，得到以下结论：

第一，不同金融功能对区域创新效率的影响不同。金融集聚过程中，金融服务实体经济功能够提高区域创新效率，金融利益攫取功能则会降低区域创新效率。

第二，金融集聚对区域创新效率的影响存在异质性。西部地区金融发展程度较低，金融集聚对区域创新效率具有正向促进作用，但在制度环境的约束下，集聚优势尚未显现出来;中部地区金融集聚水平居中，金融在服务实体经济的同时更多地追求自身利益，金融集聚显著降低了创新效率;而金融集聚水平最高的东部地区得益于较强的创新意识和能力，抵消了金融集聚由于过度追求利润而对区域创新效率产生的不利影响。

第三，制度环境水平存在门槛效应。整体来看，考察期内全国平均制度环境水平尚未达到门槛值，未能完全释放出制度环境的优势，抑制金融集聚对创新效率的负面影响。但随着制度环境的优化，金融服务实体经济的功能会受到更多的重视，势必会发挥出更多的力量，促进金融资源流向科技创新领域，以此来抑制金融集聚对创新效率的负面影响。

（二）政策启示

本文的研究结论具有如下政策启示：

一是发挥政府主导作用，引导金融资源向创新领域倾斜。通过发挥政府的主导作用，创新政府扶持方式，带动引导科技金融发展方向，使金融资源多向科技创新产业倾斜，鼓励不同形式的社会资本如商业银行、创投基金等流向科技行业，拓宽科技型企业的融资渠道，强化金融资源的合理科学配置，提高金融服务实体经济效能。

二是优化制度环境水平，适度放松管制。制度环境水平的提升能够缓解现阶段金融集聚对区域创新效率的逆向挤出作用，因此，需要深化市场改革力度，发挥市场在资源配置中的决定性作用，同时也需要适度放松管制，加大体制机制创新，积极搭建科技成果孵化平台，推进科技成果转化，采取因地施策措施，促进区域间的协调发展。

三是培养高素质人才队伍，增强企业科研意识。通过加强创新型人才队伍建设、创新人才引进政策和环境、增强企业科研意识，使潜在的创新主体主动开展创新活动，促进创新技能与科研成果提升，增强地区技术创新产出水平和成果转化率。

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（责任编辑 文 格）

Financial Agglomeration Impacts on Regional Innovation Efficiency

YU Ping， CHENG Xiao-qing

（School of Economics，Wuhan University of Technology，Wuhan 430070，Hubei，China）

Abstract：Adhering to innovation to lead development and promoting the transformation of new and old kinetic energy is an important starting point for China to respond to changes in the world economic situation，and efficiency improvement is the main focus of current innovation and development.This paper systematically analyzes the impact mechanism of financial agglomeration on regional innovation efficiency，and empirically tests the impact of regional financial agglomeration on innovation efficiency in China from 2008 to 2017.The research shows that：（1） In the process of financial agglomeration，the real economy function of financial services can help improve innovation efficiency，while the financial benefit grabbing function will reduce innovation efficiency; （2） The effect of financial agglomeration on innovation efficiency shows differentiated characteristics.Financial agglomeration in the central region significantly reduces innovation efficiency，while financial agglomeration in the eastern and western regions has no significant impact on innovation efficiency; （3） With the optimization of the institutional environment，the inhibitory effect of financial agglomeration on regional innovation efficiency has been significantly weakened.Therefore，in order to enhance the efficiency of financial services in the real economy and increase the efficiency of regional innovation，it is necessary to play the leading role of the government and optimize the market system environment.

Key words：financial agglomeration; regional innovation efficiency; financial function; institutional environment