金融发展对科技开放的影响机理研究——基于空间杜宾模型的检验

马娜 刘佳莉 刘亚轩

（昆明理工大学，云南 昆明 650091）

一、引言

近年来，我国技术引进难度增大，产业发展的竞争压力加大而支撑能力不足。以科技为支撑的创新发展成为新冠肺炎疫情防控期间的新动能，开放是促进科技创新的有效途径，以开放共享为手段，从国际国内分享前沿技术，充分发挥科技资源对创新发展的支撑保障和先导作用，将有助于我国抓住新一轮科技革命和产业变革的机遇。我国在不断加大科研力度的同时，科技开放意识不断增强，截至2021 年末，全国共有232 家国家级经济技术开发区、169 家国家级高新技术产业开发区等，形成功能各异、特色鲜明的对外科技合作区域体系。

科技实力的快速提升，离不开金融体系的支撑。但2008 年金融危机之后，全球资本市场存在“新共识”，即宏观经济的“三低一高”：低增长、低利率、低通胀、高负债。这样的特征反映在资产价值上，包括后续经济波动性大大降低，周期性越来越差，进而在宏观上表现为经济增长动力放缓、经济复原力不足等问题。在当前金融发展与科技开放新的阶段性特征下，金融与科技的研究中关注焦点有：一是如何更好地激励企业管理者投资科技创新，加大科技开放力度；二是如何有效地吸引更多企业进行科技创新和开放融资，最终实现金融和科技的共赢。通过发展金融促使我国顺应全球科技创新大势、提升自主创新能力，助推我国整合利用国际国内创新资源、主动补上关键核心技术短板，以构建现代化产业体系。

综上所述，厘清金融发展如何影响我国科技开放、金融发展不足如何制约科技开放等关键问题，为我国高质量发展赋能，形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局有着重要现实意义。

二、理论背景与研究假设

（一）文献综述

金融发展理论系统研究金融在经济增长中的作用。熊彼特（1997）最先指出金融发展影响经济长期增长，认为银行通过信用创造的能力推动经济的发展。同时，银行体系通过筛选与投资具有创新工艺的项目而促进技术创新。Gurley &Shaw（1995）指出经济发展与金融发展相互促进，金融通过创新金融技术促进经济增长。Goldsmith（1969）指出，金融理论重点在于找出决定一国金融结构、金融工具存量和金融交易流量的主要经济因素。之后，金融抑制论、金融深化理论、金融约束理论相继出现，金融发展理论不断深入。

随着技术创新理论的不断发展，Chesbrough（2003）首次提出开放式创新的概念，相应的将之前的理论称为“封闭式创新”，即将开放式创新定义为“企业实现市场目标，综合运用企业内外部资源和渠道的一种模式”。随着经济全球化的不断深入，科技开放成为备受各国关注的现象，目前，国内学者们关于科技开放的研究多集中于知识与技术的开放对区域创新体系的作用，即区域的开放式创新。中国社会科学院工业经济研究所课题组（2020）指出，“十四五”时期我国区域创新体系建设的重点是建设高水平开放式区域协同创新体系，以降低知识与技术积累、流动、转化成本，更好地服务区域产业链与创新链的协同升级，建立以国内循环为主、国内国际循环相互促进的国际创新合作模式。赵儒煜等（2021）运用动态面板模型实证得出对外开放通过示范效应、溢出效应以及拉动有效需求等方式促进区域科技创新，且在经济水平较高地区，金融发展、对外开放可同时加快科技创新。于伟等（2019）通过空间计量得出开放状态下区域高技术产业集聚和研发效率显著存在互相促进关系。孙凤娥和田治威（2019）利用空间面板模型研究开放对区域创新效率的影响，研究发现对外贸易开放度提高会促进区域知识创新效率的提升，而对内贸易开放度提高将促进区域科技成果商业化效率提高。

科技开放的发展离不开金融的支持。武汉大学创新型城市研究课题组（2019）总结了西安的成功经验，认为要为城市注入金融“活水”，坚持“自主创新”与“开放创新”并重的创新模式打造创新型城市，主动融入全球创新网络，集聚、整合、配置创新资源，提升区域创新能力。目前，学者们多集中于研究在经济开放条件下金融发展对科技的影响。赵增耀等（2016）以开放度作为中介变量，将区域创新系统分为科技研发、成果转化两个阶段，运用GMM方法实证研究发现随着对外开放水平提升，金融发展对科技创新能力的作用将显著提升。王栋和赵志宏（2019）运用问卷调查、实证分析等方法，得到我国金融发展的规模、结构、效率发展将促进区域创新绩效，金融科技通过促进区域贸易、投资开放度提升创新研发效率，通过促进区域生产开放度提升创新成果转化效率。王江和刘莎莎（2019）运用空间杜宾模型对金融集聚对科技开放的影响进行实证研究，发现对外开放度对区域科技创新有显著的抑制作用。

现有文献对于金融发展的研究十分全面，对于科技开放水平的研究多集中于对区域创新体系的影响即科技开放的作用，对科技开放的理论内涵及测度研究尚不全面，评价体系仍不健全。近年来，学者们逐渐开始重视在经济开放视角下金融发展对科技影响的研究，但是对于金融发展对科技开放的影响研究仍较少，同时将金融发展、技术进步、对外开放三者纳入同一框架的研究不多，金融发展与科技开放的研究也尚未建立起一个完整的框架，研究深度尚待加强。因此，本文将从金融发展结构、金融发展效率与金融发展规模三个渠道，利用金融发展对科技开放在国际、区际与区域内不同维度的影响机制，深入分析金融发展如何影响科技开放问题。

（二）概念界定

学术界对于科技开放的研究多集中于企业层面的科技开放即开放式创新（李斌，2018；陈碧琼等，2008；Steven et al.，2014），而开放式创新模式下的知识流动不仅可以从企业的外部向内部流动，也可以从企业的内部向外部流动。基于此，借鉴王必达和赵城（2020）提出的“三重开放”区域开放模式，本文将科技开放定义为一个国家或地区面向国际、区际、区域内三个维度，通过科技合作与交流、技术贸易、直接利用外资等形式，开展跨国界、跨地区、跨领域的科学研究、技术开发与产业化活动，以实现科技资源的有效整合与配置，最终实现科技、经济、社会的协调发展。将科技开放划分为区域内科技开放、区际科技开放与国际科技开放三个层次，并形成“基础→延伸→强化”的递进式科技开放模式。

（三）金融发展与科技开放

科技开放活动需要大量的资金作为支持，其中技术研发、科技成果转化等阶段投入大、难度高、迭代速度快，极易受到融资约束。金融体系可以通过吸收储蓄、加快资源配置速度、风险揭示等功能支持科技开放。由于市场规模的限制，随着区域内金融规模、金融效率、金融结构的发展，逐渐会出现部分金融资源剩余或供给不足的困境。此时，金融的影响范围将超越本地区，形成空间效应。当金融发展水平足以支撑科技开放活动时，本地区金融发展对科技开放产生空间溢出效应；相反，当本地区的金融发展水平不足以支持科技开放活动时，本地区的科技开放主体与周边地区科技开放主体将形成竞争关系，争夺金融资源，形成金融发展对科技开放的虹吸效应。综上，提出以下研究假设。

H0：金融发展对科技开放存在显著的空间效应，影响方向取决于溢出效应和吸虹效应的相对大小。

借鉴王志强和孙刚（2003）的研究，本文将金融发展分为金融规模、金融结构、金融效率三部分，进而金融发展促进科技开放的机制主要有以下三方面：

首先，金融规模发展具有资本形成功能。一国的货币体系和金融机构共同发挥作用，将储蓄转化为生产性投资，提高全社会物质资本存量，促进经济增长（Gurley &Shaw，1967）。金融机构服务水平的不断提高，使得消费者更愿意将资金存入银行，使金融对社会闲散资金的集聚能力得到不断增强，且以最低交易成本将投资者手中的资金通过存贷款或者股票等金融工具转移到资金需求者手中，为社会提供更多的资本来生产和发展；在资本市场中的流动性也能够不断增强，使得投资者能更快识别企业信息，对于前景好的企业来说能够更加便利、快速地得到资金支持。

H1：金融规模发展通过资本形成机制，有效地将储蓄转化为投资，将资本分配到企业家手中，促进技术进步，进而影响技术开放。

其次，金融结构发展具有资源配置功能。金融业可以在不同的投资行为间分配资本，进而影响一国的经济增长（Romer，1986）。资源配置机制就是通过资源的高效率配置，将有限的货币资本投向效益好、收益高、有发展前景的企业与产业。金融发展水平不断提升的过程就是资金导向效率不断提升的过程，从而促进货币资本要素更合理地分配。金融的不断发展促使金融机构数量增加和金融机构服务质量不断提升，金融机构与地区发展关联更加紧密，金融机构对企业的生产经营情况、技术发展水平以及资金需求情况更加了解，从而提高资金的合理配置水平。资本市场的透明度和效率的不断提升使得各类金融工具、金融资产的价格形成能更加有效地反映出企业的经营状况，从而对于未来收益高、产业效能好的高发展水平产业与新兴产业做出准确识别，提高这类产业的投资水平。对于低端落后的产业则不能得到足够的资金支持，最后将被淘汰。

H2：金融结构发展通过资源配置机制引导资源流向科技水平高的产业，进而影响科技开放。

最后，金融效率发展具有风险分散功能。经济活动中，市场失灵和不确定性广泛存在。这两个问题必须得到解决，否则将会严重影响金融的资源配置功能，而金融的风险管理功能正是为了解决这两个问题。风险管理功能可以通过加强信息披露、分散、转移以及对冲等方式降低市场主体面临的风险，例如股票可以分散投资风险；承兑汇票、信用证等金融工具可以避免交易风险；保险保单可以进行更为直接的风险规避；期货、期权等可以通过对冲风险，对投资者进行有效保护。企业也可以通过引入风险投资，为科技开放项目购买科技保险等方式降低生产方面的风险。金融市场有利于投资者通过资产组合分散风险，且能提供表达不同投资者不同意见的机制，使其更能支持技术创新（孙伍琴，2004），促进科技开放。

H3：金融效率发展通过风险管理功能加强信息披露、分散、转移以及对冲等方式降低市场主体面临的风险，促进资源流向高科技产业，进而影响科技开放。

三、研究设计

（一）样本选取与数据来源

本文使用的数据均来源于2003—2019 年《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国金融统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》以及各省份统计年鉴。针对部分年份某些统计数据缺失问题，本文采用插值法处理。同时由于西藏以及港澳台地区部分指标数据严重缺失，最终选择中国30个省份17年的数据，共计510个有效样本。

（二）变量选取与说明

1.被解释变量。科技开放是一个多层次的复杂系统，科技开放指数能够全面反映金融市场的内部结构和发展状况。在构建指数时需要重视两方面，一是能够全面反映金融发展的指标体系；二是选择科学的合成方法，确定指标权重。本文采用熵值法对科技开放三个层次共11 个指标进行测算，分别得到国际科技开放（L1）、区际科技开放（L2）、区域内科技开放（L3）等3个变量。

2.解释变量。金融发展指数是反映金融发展现状的综合性指数，借鉴王志强和孙刚（2003）的研究，本文将金融发展分为金融规模、金融结构、金融效率三部分。目前常用的确权方法主要是主成分分析法与熵值法，研究结果表明使用熵值法得出的金融发展指数更贴合经济增长，故本文选择通过熵值法对11个指标赋权，得到金融发展指数（fin）。具体地，变量指标的数据说明如表1所示。

表1 研究变量衡量方法及指标权重

本文控制一系列可能影响科技开放的其他因素：居民消费水平指数（eco）、人力资本（hum）、政府财政支出水平（gov）、外商直接投资（fdi）、城镇化水平（urb）。本文借鉴相关学者研究成果计算人力资本，各地区平均教育年限=不识字或识字很少人数所占比重×0年+小学文化水平人数所占比重×6年+初中文化水平人数所占比重×9 年+高中文化水平人数所占比重×12年+大专及以上文化水平人数所占比重×16年；政府财政支出水平（gov）采用各地区人均财政支出数额来表示；外商直接投资（fdi）采用外商直接投资额占GDP的比重表示。

（三）描述性统计特征

从表2可以看出，各省份科技开放水平存在较大差距。其中国际科技开放最小值是甘肃省2003年的0.0042，最大值为上海市2012 年的0.2788；区际科技开放最小值是青海省2004 年的0.0064，最大值为广东省2019 年的0.1536；区域内科技开放最小值是新疆2003 年的0.0025，最大值为广东省2019 年的0.3097。就金融发展而言，各省份间同样存在差距。金融规模方面，海南省在2003 年该指数仅为0.0147，而2019 年广东省的金融规模达到0.4601；金融结构方面，云南省在2003年该指数仅为0.0070，而2019年北京市的金融结构达到0.0266；金融效率方面，湖南省在2003 年该指数仅为0.0075，而2003 年北京市的金融效率达到0.4479；结合均值与标准差，体现出各省份在金融发展水平上也存在较大差异。

表2 各变量的描述性统计

（四）模型设计

1.空间依赖性检验。检验区域变量的空间依赖性是否存在，空间统计学一般使用空间自相关指数（Moran's I）。计算Moran's I 指数前，首先要构建各省份的空间权重矩阵W，如式（1）所示：

由于海南岛是岛屿，没有相邻省份，考虑到其与广东、广西经济联系密切，假设其与广东、广西邻接。

Moran's I指数的计算如公式（2）所示：

其中，xi是观测值，S2=n为地区个数,。Moran's I的数值介于-1和1之间。当I=0时，表示没有空间相关性；当I＞0时，有正的空间相关性，表明相似的属性集聚；当I＜0时，有负的空间相关性，表明相异的属性集聚。

2.模型的选择。在选择空间计量模型时，常采用LM 检验、Wald 检验进行测验空间杜宾模型（SDM）是否可以简化为空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM），检验结果如表3所示。

由表3 可知，科技开放模型的LM 检验P 值均小0.05，拒绝不存在空间相关性的原假设，说明应采用空间计量模型。Wald 检验显著拒绝原假设，表明空间杜宾模型无法简化成空间滞后模型和空间误差模型，应选择空间杜宾模型进行计量。由于Hausman检验显示拒绝随机效应，选择固定效应模型较为合适。最后，通过比较时间固定、空间固定和双固定模型，发现时间固定模型的拟合程度是三个模型中最高的，而且各变量系数的显著性都较高，因此本文使用时间固定模型。

表3 LM检验和Wald检验

3.模型的建立。空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型（SDM）为三种经典形式的计量经济学模型。表达式总结如公式（3）所示。

其中，Y是n×1 列决策向量，W是n×n阶空间权重矩阵，ρ为空间效应系数，其取值范围为(-1,1)，反映样本数据中固有的空间依赖性，即空间相关性的大小和方向，WY是空间滞后算子，X表示一个n×k的解释变量观测矩阵，β是与外生变量X相关的k×1阶参数向量，WX是相邻地区观测值的空间滞后解释变量，θ是k×1阶的回归系数矩阵，反映的是相邻地区变量对决策变量的影响程度。ε、δ是互不相关且服从独立同分布的n×1列随机误差项，λ是空间相关误差的参数，取值范围为(-1,1)，反映空间外溢效应，Wδ为空间滞后误差项。

当ρ≠0,θ=0,λ=0 时，为空间滞后模型；当ρ=0,θ=0,λ≠0时，为空间误差模型；当ρ≠0,θ≠0,λ=0时，为空间杜宾模型。

为了能够科学全面地揭示金融发展与科技开放之间的关系，本文在现有研究基础上建立模型如公式（4）所示。

其中，lnL是被解释变量，用基于11 个指标用熵值法测算出的综合水平表示。lnfin1、lnfin2、lnfin3是核心解释变量，为各地区的金融规模、金融结构、金融效率指数，同样通过熵值法基于11 个指标测算得出。lncontrol为其他控制变量。ε为随机误差项。

四、实证结果与检验

根据前文的分析，本文利用STATA16 中极大似然估计法对空间杜宾模型的参数进行估计。

（一）空间相关性检验

从表4 可知，2003—2019 年，我国金融发展的全局Moran's I指数均大于0，2006年之后其对应的P值均小于0.1，表明我国各地区的金融发展水平存在正空间相关性。对科技开放而言，全局Moran's I 指数全部为正数，且均显著，说明科技开放的地域分化现象不是随机产生的，我国各地区的科技开放水平整体上存在显著的正空间相关性。

表4 金融发展和科技开放Moran's I指数统计

为了进一步揭示各省际金融发展、科技开放是高水平区域还是低水平区域，可进行局部空间相关性分析。2003年、2012年、2019年各省份金融发展水平和科技开放水平对应象限如表5和表6所示。分析结果证明，中国金融发展、科技开放都存在一定的空间相关性，并且2019 年金融发展的空间正相关性要强于2012年、2003年，说明我国金融发展的空间辐射作用呈现上升趋势。2003—2019 年，我国多数省份科技开放特征由“低-低”聚集转向“高-高”聚集，科技开放得到不断发展。从结果来看，金融发展、科技开放“高-高”聚集区主要是长三角地区、珠三角地区。同时还存在一些非典型区域，如广东的金融发展和科技开放都处于第四象限，表明广东虽然是我国南部金融发展和科技开放程度最高的省份，拥有深圳和广州两个开放区，但是对于周边的湖南、广西、江西等省份的金融发展和科技开放辐射作用比较小，泛珠江三角地区的金融发展、科技开放水平存在较大差异。又如四川的金融发展、科技开放水平也都处于第四象限，说明四川作为我国西南地区的高金融发展、高科技开放省份，对周边的青海、甘肃、陕西、重庆、贵州、云南等省份辐射作用较小。目前，我国北京、上海、天津、江苏、浙江、山东、安徽、福建、湖北、河南、重庆体现出科技开放“高-高”聚集，而山西、云南、甘肃、辽宁、吉林、黑龙江、新疆、宁夏、广西、青海、内蒙古展现科技开放“低-低”聚集。

表5 2003年、2012年、2019年各省份金融发展水平对应Moran's I散点图象限

表6 2003年、2012年、2019年各省份科技开放水平对应Moran's I散点图象限

（二）空间计量模型检验结果分析

从表7 可知，四个模型的空间滞后项（ρ值）皆显著，再一次证明了金融发展和科技开放之间存在空间相关性。时间固定的SDM模型拟合优度是三个模型中最高的，而且各变量系数的显著性都比较高，因此选择使用时间固定模型。

表7 金融发展科技开放影响的时间固定SDM模型估计结果

对科技开放而言，ρ的估计值为正且显著，这表明我国省域的科技开放水平存在较强的空间溢出效应，即周围地区科技开放水平的提升会促进本地科技开放发展。金融规模（lnfin1）的系数为正且显著，表明本地金融规模发展水平的提升可以促进本地科技开放的发展。金融规模提升可以为本地提供资金支持，从而有力地支持科技开放活动。金融规模的空间项（Wlnfin1）的系数也为正且显著，即金融规模对科技开放有着显著的空间溢出效应，周围地区金融规模的提升会促进本地的科技开放水平，这可能是因为周围地区金融发展水平的提升起到示范作用，有利于本地金融规模发展，进而促进本地科技开放的发展，H1得到验证。金融结构（lnfin2）的系数为正且显著，表明本地金融结构优化可以促进本地科技开放的发展。金融结构的空间项（Wlnfin2）的系数为负且显著，即周围地区金融结构优化会抑制本地的科技开放水平，H2得到验证。金融效率（lnfin3）的系数为正且显著，表明本地金融效率发展水平的提升可以促进本地科技开放的发展。金融效率的空间项（Wlnfin3）的系数为负且显著，即金融效率对科技开放有着显著的虹吸效应，周围地区金融效率的提升会抑制本地的科技开放水平，H3得到验证。通过构建以金融发展指数为解释变量的模型得出lnfin、Wlnfin的估计值为正且显著，即金融发展对科技开放存在正向溢出效应，H0得到验证。

国际科技开放的空间滞后项ρ为0.146，在5%的显著性水平下显著，存在空间溢出效应说明相邻地区的国际科技开放水平的提高对本地的国际科技开放水平提高有促进作用。具体而言，地区金融发展规模对于自身国际科技开放水平存在显著的正向影响，邻近地区金融规模对于国际科技开放的影响在本地区产生明显的促进作用，H1得到验证。其次，地区金融发展结构对于自身国际科技开放水平影响不显著，但邻近地区金融结构对于国际科技开放的影响在本地区产生明显的抑制作用，H2得到验证。最后，地区金融发展效率对于自身国际科技开放水平存在显著的正向影响，邻近地区金融效率对于国际科技开放的影响在本地区产生明显的促进作用，H3得到验证。由此可见，由于我国目前金融结构并未达到理想水平，储蓄资金的流通配置显现出一定的短板，跨区间的资金流通并未流向邻近地区国际科技开放主体，因而也在一定程度上限制了国际科技开放水平的提升。

区际科技开放的空间滞后项ρ为-0.199，在1%的显著性水平下显著，说明相邻地区的区际科技开放水平的提高对本地的区际科技开放水平提高有抑制作用，即虹吸效应。具体而言，地区金融发展规模对于自身区际科技开放水平存在显著的正向影响，邻近地区金融规模对于区际科技开放的影响在本地区产生明显的促进作用，H1得到验证。其次，地区金融发展结构对于本地区的区际科技开放存在显著的正向影响，邻近地区金融结构对于区际科技开放的影响在本地区产生明显的促进作用，H2得到验证。最后，地区金融发展效率对于自身国际科技开放水平存在显著的促进影响，邻近地区金融效率对于区际科技开放的影响在本地区产生明显的促进作用，H3得到验证。由此可见，金融发展对于周边地区的区际科技开放具有显著的促进作用，H0得到验证。

区域内科技开放的空间滞后项ρ为0.154，在5%的显著性水平下显著，说明相邻地区的区域内科技开放水平的提高对本地的区域内科技开放水平提高有溢出效应。具体而言，地区金融发展规模对于自身区域内科技开放水平存在显著的正向影响，邻近地区金融规模对于区域内科技开放的影响在本地区产生作用不显著，H1得到验证。其次，地区金融发展结构优化促进本地区的区域内科技开放提升，H2得到验证，邻近地区金融结构对于区域内科技开放的影响在本地区外溢并不显著。最后，地区金融发展效率对于自身国际科技开放水平存在显著的促进作用，邻近地区金融效率对于区域内科技开放的影响在本地区产生明显的促进作用，H3得到验证。

（三）空间杜宾模型的效应分解和理论解释

为了说明金融规模、金融结构、金融效率对科技开放作用的大小及方向，对空间杜宾模型求偏导数，得出直接效应、间接效应和总效应（如表8）。直接效应代表所有地区自变量所引起的本地区因变量变化；间接效应代表所有地区自变量的变化引起相邻其余地区因变量的变化；总效应代表所有地区自变量所引起的本地区因变量和其余相邻地区因变量的变化总和。

表8 空间杜宾模型的直接效应、间接效应、总效应

从直接效应来看，除金融结构对国际科技开放的估计系数为负且不显著外，其余金融规模、金融结构、金融效率对于三个层次的科技开放的系数皆显著为正数，说明本地区金融发展促进当地科技开放。

从间接效应来看，金融规模、金融结构、金融效率对区际科技开放的系数皆不显著，说明某一地区金融发展对周边地区区际科技开放溢出效应不明显，我国区际间的竞争较强。金融规模、金融效率对于国际、区域内科技开放的间接效应为正，说明某地金融规模、金融效率发展显著促进周边地区的国际、区域内科技开放水平。金融结构优化显著抑制周边地区的国际科技开放水平，对周边地区区域内科技开放作用为正但不显著，说明某一地区金融规模、金融效率发展促进周边地区国际、区域内科技开放，但我国各地区金融结构的优化程度还不足以支撑周边地区的科技开放。

（四）稳健性检验——异质性分析

考虑到中国地域广袤、地区间差异显著的现实，本文将全国30个省份按照国家统计局颁布的标准分为东部、中部、西部地区进行分地区样本回归，以揭示金融发展对科技开放影响的区域特征。回归结果见表9。

表9 异质性估计结果

由（1）、（2）、（3）可知，对东部地区而言，本地区金融规模、金融效率发展显著促进本地区及周边地区国际、区际、区域内科技开放发展。金融结构优化会显著促进本地区区际科技开放发展，抑制本地区区域内科技开放及周边地区区际科技开放发展，说明东部地区的金融结构发展还不足以支持周边地区的科技开放，甚至会出现竞争效应。

由（4）、（5）、（6）可知，对中部地区而言，金融规模显著促进区域内科技开放，对国际科技开放、区际科技开放具有不显著的负向作用。一个地区金融规模增加会显著促进周边地区国际、区际、区域内科技开放发展，这可能是因为我国中部地区金融规模的增加主要依靠银行业，而银行业更偏好向国有企业贷款。虽然金融资源规模不断扩大，但大部分金融资源流向国有企业，并增加其资本实力和投资机会。国内个人、企业、科研机构与高校难以获得资金支持。金融结构发展对中部地区区际科技开放的直接与间接作用不显著，对中部地区国际、区域内科技开放具有显著的抑制作用，同时也显著抑制周边地区的国际、区域内科技开放水平。金融效率发展对中部地区国际、区域内科技开放有显著的促进作用，但对周边城市的科技开放作用不明显，说明我国中部地区的金融结构尚不能支持高风险、低能耗的高新技术产业发展。中部地区逐步意识到科技能力之于地区发展的重要性，区域间的竞争效应较强。周边地区的金融结构优化、金融效率提高，会对本地的科技资源形成一定的诱导和吸纳效果，形成了一定的负面作用。

由（7）、（8）、（9）可知，对西部地区而言，金融规模、金融结构、金融效率发展显著促进本地区国际、区域内及周边地区国际科技开放水平。金融结构、金融效率发展对本地区区际科技开放作用不显著，说明我国西部地区的金融结构、金融效率发展不足以应对本地区的科技开放发展，西部地区的金融发展对国际、区域内科技开放作用较强，对区际科技开放的作用不明显，出现一定短板。

五、结论及政策建议

本文基于2003—2019年中国30个省份的面板数据，分别构建金融发展与科技开放的指标体系，运用熵值法得到金融规模指数、金融结构指数、金融效率指数、国际科技开放指数、区际科技开放指数、区域内科技开放指数。同时检验我国30 个省份金融发展、科技开放的空间自相关以及金融规模、金融结构、金融效率与各层次科技开放之间关系的研究，得出以下结论：

我国金融发展、科技开放聚集区主要是长三角地区、珠三角地区，同时还存在一些非典型区域，如广东、四川作为高金融发展、高科技开放区域，对周边地区的辐射作用较小。我国地区国际、区际、区域内科技开放三层次对周边地区存在显著的正向溢出效应。目前我国已由以国际技术溢出为主的国际科技开放模式逐步转向以区际、区域内科技开放为主的科技开放模式。本地区金融规模、金融结构、金融效率对本地区及邻近地区区际科技开放的作用均为正向。本地区金融规模、金融结构、金融效率对本地区区域内科技开放的作用均为正向，而邻近地区金融规模、金融结构、金融效率对于区际科技开放的影响在本地区分别为不显著、不显著、正向。金融发展会促进科技开放，但是在不同地区有着显著的异质性。

有鉴于此，本文提出以下四点政策建议：

第一，从金融发展角度提高科技开放水平，需要提升各地区金融发展水平，改善金融发展溢出环境，增强金融对科技开放的支持力度。

第二，从提高金融发展水平角度来说，各地区要提高金融规模、优化金融结构、提升金融服务效率。由于我国各地区金融发展存在差异，不能对各地金融发展导向进行“一刀切”式的管理。具体来看，对于东部地区，首先，应当加强对金融部门的合理引导，促使金融满足高层次的科技开放需求。推进天使投资、风险投资和私募等股权投资发展。投资机构的支持为科技开放提供动力源泉。加大其对高校创新创业、科研院所科技成果共享与转化等重点领域、薄弱领域的关注力度，筛选出优质的创新创业项目并重点培育。拓宽风险资本来源渠道，优化风险投资结构，逐步减少政府扶持性基金，激发更多社会资本的热情，提高金融支持科技开放的广度和深度。其次，应积极建立健全银企合作平台，鼓励企业进行科技开放。对于中、西部地区，一是应建立多层次的商业银行体系，扩大中小银行金融规模，促进对科技开放的支持；二是政府要积极引导商业银行加大对高校、科研机构、企业等科技开放主体的金融支持，鼓励降低科技贷款利率，放宽借贷条件，实现金融资源对科技开放的优先配置；三是简化科创板和创业板的审批、发行和交易程序，提高中小企业获取融资的效率。

第三，从增强金融发展空间溢出效应角度来说，各级政府应不再按照过往的区际竞争思路，要尽可能地发挥出区域间金融在科技开放活动支持上的正向促进作用，避免出现竞夺科技开放资源现象的发生。首先，降低科技共享融资过程中的成本，促进资金供需双方的有效对接。其次，搭建科技开放金融支持平台，大力支持产学研相结合，建设技术成果共享库、金融信用库、金融机构信息库，通过信息挖掘与共享为相关主体提供综合服务，从而提高融资效率。最后，要加强互联网金融的发展，拓宽金融服务边界，增大空间溢出效应的地理距离，提高金融效率。

第四，从加强金融发展对科技创新的支持力度来说，一方面，金融支持地区科技开放，应集中在有利于科技进步的环境建设上，如积极构建科技产业园区、加强各地区重大科技基础设施建设、建立健全科技公共服务体系、推进科技开放合作共享等；加快高端科技开放平台建设，吸引国内外顶尖的研发机构落户，打造世界领先的科技网络，推动创新集群发展；积极培育科技合作共享文化氛围，吸引技术型人才合理流动，强化城市科技发展的智力保障。另一方面，构建国际科技开放体系，全面提高国际科技开放水平，深化国际科技交流合作，积极搭建“一带一路”科技开放合作共享平台，共建全球科技开放平台，开展学术交流、科研合作，做到各展所长、优势互补。