金融集聚对高技术产业两阶段创新的影响研究

郭晓旭，张 娆

（南京农业大学 金融学院，江苏 南京 210095）

一、引言

十九大报告明确指出：“创新是引领发展的第一动力”。高技术产业的创新驱动能够提供新发展动力，培育新的经济增长点[1]。然而，目前中国的高技术产业关键领域的核心技术的发展仍依靠技术引进，自主创新能力不足，同时也面临着资源环境约束，研发产出率低和成果转化不足等问题。此外，欧美等发达国家布局的“再工业化”战略，加快了制造业全球化发展趋势，中国高技术产业面临着新的挑战。因此，研究如何提升高技术产业创新至关重要。关于何种因素能够影响高技术产业创新，学界进行探讨发现，市场竞争程度[2]、知识产权保护和市场化进程[3]、产学研合作[4]、政府干预[5]、人才技能和研发投入[6]、R&D 补贴[7]等都是影响高技术产业创新的因素。高技术产业创新作为一种高耗材活动，较为依靠外部环境的支持，金融集聚的资金配置、风险分散、信息传递功能都会影响高技术产业创新，但既有研究较少关注金融集聚对高技术产业创新的影响。

由此，需要探讨的问题有：金融集聚能否有效推动高技术产业创新？通过怎样的机制或渠道影响高技术产业创新？这种影响是否会因创新阶段的不同而存在异质性？文章可能的边际创新在于：

第一，以高技术产业为例，文章研究金融集聚对高技术产业两阶段创新的影响，同时，还考察了在金融行业约束条件下，上述影响是否会发生改变。

第二，通过理论分析，辨识金融集聚促进高技术产业两阶段创新的中介渠道，并进行差异化探究，这是对现有文献的一个有益补充。

第三，进一步探讨金融集聚对近邻地区高技术产业两阶段创新的空间溢出效应，以丰富该领域研究内容。

二、理论分析与研究假设

在技术研发阶段，主要涉及到高技术产品的设计、研发、测试等过程，是企业投入资金和人力开展创新活动，实现第一阶段专利转化，开发新产品项目产出的阶段，本身具有研发周期长、研发困难大等特点。金融集聚区内金融机构数量众多，而高技术产业技术研发创新具有高回报特征，金融集聚高效地收集和评估资金需求者的信息，准确识别高技术产业的优质研发项目，引导资金流向高回报率项目[8]，有助于高技术产业研发创新。

成果转化阶段，则是利用技术研发阶段的产出，运用生产、推广营销、产品改进等手段实现产出成果转换为经济效益的阶段，在这一阶段高技术产业会依靠市场反馈的信息进行产品的生产和技术的改进。在金融集聚区，金融机构与高技术企业保持创新活动上的密切交流，建立长期有效的互惠合作关系[9]，获得相关业务信息，及时调整转化的方向和程度；同时金融集聚的监管效应也能提高风险分散程度，促进成果转化创新的持续进行。另外，随着金融集聚程度的提高，金融机构间的合作日益密切，能充分发挥价格机制的信号传递功能，为高技术产业提供专业化的金融服务，有效减少其融资成本，促进高技术产业成果转化创新。由此，文章提出如下假设：

假设H1a：金融集聚能够促进高技术产业技术研发创新；

假设H1b：金融集聚能够促进高技术产业成果转化创新。

金融集聚的形成有助于优化企业外源融资的过程，缓解融资约束，增加创新资金的投入。首先，金融机构在区位上集聚，金融资源的流通性得以提升，能够吸收更多的社会闲置资金，高效汇聚零散储蓄，并将其转化为对融资项目的支持，这缓解了企业仅使用内源融资进行研发的压力；其次，金融集聚能够发挥创新监督功能[10]，避免企业高管在得到创新资金后转而追求私人利益，将创新资金安全的落实到具体的创新生产中；最后，金融集聚可发挥风险管控作用，弱化非金融企业金融化发展，通过资金合约的设置和及时的跟踪监督，一定程度上能够阻止企业向股市投入大量创新资金，确保创新资金流回创新部门。

从技术研发的角度来看，技术研发创新阶段更加注重新技术的开发与应用，因而会存在更强的外部性和融资约束，更加需要创新资金的支持，可以说创新资金投入是高技术产业技术研发创新不可或缺的一部分。从激励角度来看，高技术企业在获得大量创新资金后，相当于“有米可炊”，能够推动创新项目持续有效进行，高技术产业也会愈发关注高投入兼具高风险的研发项目，摒弃低成本且见效周期短的技术创新模式，也使得技术部门更有信心和动力向企业熟悉的技术领域之外延伸，有助于提升企业技术研发创新。

创新资金投入可有效缓解高技术产业成果转化阶段的创新惰性[11]，促进成果转化创新；同时也会促使高技术产业加大对市场的持续关注，捕捉市场释放的有利于成果转化的相关信息。此外，企业管理者也会迫于吸收资金后的治理压力，更加关注成果转化给企业带来的直接利益，能够对企业成果转化创新形成有效的激励和支持。因此，文章提出如下假设：

假设H2a：创新资金投入在金融集聚对高技术产业技术研发创新的作用中发挥中介作用；

假设H2b：创新资金投入在金融集聚对高技术产业成果转化创新的作用中发挥中介作用。

根据“资本—技能”互补理论[12]，金融集聚能够使企业融资具有便利性，企业能够使用一定的外源融资进行创新活动，而创新活动的进行需要人力资本的支撑，企业在资金富裕的情况下会更加关注对人力资本的培养与引进，体现为对人力资本的需求增加；与此同时，人力资本也会受到薪酬福利和企业发展空间的影响，选择向物质资源富足，经济发展水平较高的地方转移，如果假设人力资本可以自由流动，更高的技能溢价将吸引更多的高质量人力资本，改善当地的人力资本结构层次[13]，促进人力资本结构演进。

人力资本结构演进过程中，高级人力资本接受了更高水平的教育，以及专业化的技术培训，更易实现知识的整合与重构，具有更强的生产配置能力和创新能力，能够促进技术研发创新[14]。此外，随着人力资本结构演进程度的加深，意味着具有专业性和技术性的高级人力资本更能胜任管理职位，能够向企业传递更加先进的管理理念和技术创新思想，并能够在一定程度上规避创新风险，从而推动技术研发创新。

根据需求层次理论，在人力资本结构演进过程中，受过高等教育的人力资本便不仅仅满足于较低层次的生理需求与安全需求，会注重能够带来生活品质提升的个性化、多样化需求[15]，这意味着高技术产业成果转化要根据人力资本的需求层次改变及时做出调整，偏向于质量、档次、科技含量方向的转化，因而，人力资本结构演进能够推动高技术产业成果转化创新。且有如下假设：

假设H3a：人力资本结构演进在金融集聚对高技术产业技术研发创新的作用中发挥中介作用；

假设H3b：人力资本结构演进在金融集聚对高技术产业成果转化创新的作用中发挥中介作用。

三、实证研究设计

1.模型设定

文章首先分析金融集聚对高技术产业两阶段创新的影响，兼顾内生性和技术创新的滞后效应，初始的基准回归模型设定为以下形式，使用SYS-GMM方法进行基准回归分析。

在上述所构建的模型中，HTIit为高技术产业创新，其中包含技术研发创新和成果转化创新；HTIit-1为高技术产业创新的滞后一期；Finit为地区金融集聚水平；控制变量Controlit包括产业竞争(Ica)、教育水平(Edu)、固定资产投入(Iso)、金融市场化程度(Fmd)、技术进步程度(Tfp)；θit为随机误差项。

对金融集聚影响高技术产业创新机制进行检验，采用中介递归思路进行检验，构建如下模型：

其中，式(2)和(3)分别表示金融集聚对中介变量人力资本演进(HST)和创新资金投入(YF)的影响，为中介递归模型的第二步；式(4)和(5)为综合回归模型，为第三步，第一步为基准回归模型式(1)，不再重复设定。整合来看，系数乘积β3与δ2的系数乘积，ω3与φ2的系数乘积分别是人力资本结构演进和创新资金投入的中介效应，并计算对应的中介效应占比，表示金融集聚通过中介因素影响高技术产业创新的程度。

2.指标选取

（1）被解释变量

高技术产业两阶段创新(HTI)。基于价值链理论，高技术产业创新包含技术研发创新和成果转化创新[16]。技术研发创新(HTI1)使用专利授权数衡量；成果转化创新(HTI2)则是使用新产品销售收入衡量，并对两种创新变量进行对数化处理。

（2）解释变量

金融集聚指数(Fin)。考虑金融集聚水平则要注重金融发展效益。金融资源数量的多少、质量的优劣最终都会反映到金融产值上。因此，选取金融业产值来衡量地区金融集聚程度最为适宜。采用Haggett[17]提出的区位熵法，使用金融业产值来测算金融集聚指数。

式中，Fn是金融业增长值，GDP表示国内生产总值，下标i代表地区，t代表年份，Finit为最终计算的金融集聚指数。根据金融业异质性划分，中间变量GDP保持不变，银行业集聚的中间变量为银行业存贷款总额、保险业集聚的中间变量为保费收入、证券业集聚的则为证券交易额，依然采用区位熵公式进行测算。

（3）中介变量

创新资金投入(YF)。创新资金投入在高技术产业创新中具有重要的作用，文章借鉴严成樑、龚六堂(2013)[18]的做法，考虑使用R&D 经费内部支出衡量创新资金投入，并进行对数化处理。人力资本结构演进指数(HST)，参考刘智勇等(2018)[19]提出的空间向量夹角法计算人力资本结构演进指数，具体将人力资本按照未上过学、小学、初中、高中、专科及以上，五个教育层次进行划分。用每部分比上人力资本总量作为一个空间向量的分向量，运用空间向量函数进行测算。

（4）控制变量

参考现有研究，具体控制变量包括：产业竞争(Ica)，采用中国市场化指数中非国有经济发展得分指数衡量。教育水平(Edu)，采用各省市教育经费支出衡量。固定资产投入(Iso)，采用高技术产业固定资产增加值衡量。金融市场化程度(Fmd)，用中国市场化指数中的金融市场化指数衡量。技术进步程度(Tfp)，以DEA 测算的高技术产业全要素生产率表示。

3.数据说明与描述性统计

样本为除西藏和港澳台地区外，中国30 个省份2009—2019 年共11 年的平衡面板数据，所有数据均来自历年各省份的统计年鉴、《中国区域经济统计年鉴》 《中国高技术产业统计年鉴》 《中国统计年鉴》等。同时文章考虑到有些变量相比于其他指数变量数值较大，为避免异方差过大问题，对数值较大变量进行对数化处理。

四、实证检验

1.基准回归结果

由表1 可知，在SYS-GMM 模型设定方面，Sargan 检验在技术研发创新和成果转化创新中的P 值为0.514 和0.642，Sargan 检验的原假设被否定，AR(1)和AR(2)检验中，发现两阶段AR(1)的P 值均通过显著性检验，而AR(2)的P 值均不显著，证明了残差并不具有二阶自相关，而只具有一阶自相关，即该模型的设定较为可靠准确。SYS-GMM 模型回归结果显示，在技术研发阶段，金融集聚的回归系数显著为正，说明金融集聚促进了高技术产业技术研发创新，假设H1a 得以验证。在成果转化阶段，金融集聚的回归系数显著为正，说明金融集聚促进了高技术产业成果转化创新，假设H1b 得以验证。

表1 基准回归结果

文章运用三种方法进行稳健性检验：一是内生性的再判断。选择《金融发展“十三五”规划》外生政策变量作为金融集聚的工具变量，嵌入到2SLS 模型进行回归；二是改变金融集聚的衡量方法。构建包含银行业、保险业、证券业发展状况以及金融密度的金融集聚指标评价体系[20]，重新测算金融集聚；三是将金融集聚变量和控制变量均滞后二期，以排除创新时滞性的干扰。结果显示在2sls 回归、考虑滞后效应、更换因变量后基准结论依旧稳健。

2.基于金融分行业的异质性分析

考虑到金融行业的差异性，那么金融行业集聚是否会产生不同的作用结果呢？进一步将金融产业集聚分为三类，对银行业集聚(YH)、保险业集聚(BX)、证券业集聚(ZQ)依次进行检验。表2 的回归结果显示：三种金融行业集聚对高技术产业两阶段创新均为正向作用，虽同为正向影响作用，但从回归系数来看，无论是在技术研发阶段还是成果转化阶段，银行业(YH)集聚和保险业(BX)作用效果均远大于证券业(ZQ)集聚。

表2 异质性检验

3.中介效应检验结果

文章考察创新资金投入(YF)的中介效应，表3 的结果显示金融集聚显著促进了创新资金投入；同时创新资金投入正向促进高技术产业两阶段创新，综上，创新资金投入的中介效应存在，即验证了假设H2a 和假设H2b。同样地，考察人力资本结构演进(HST)的中介效应发现，人力资本结构演进在金融集聚影响高技术产业两阶段创新中发挥中介作用，即验证了假设H3a和假设H3b。

表3 金融集聚的作用机制检验

深入研究发现，在金融集聚支持技术研发创新中，创新资金投入的中介效应占比为11.87%，人力资本结构演进则为4.3%；在金融集聚支持成果转化创新中，创新资金投入的中介效应占比为55.47%，人力资本结构演进则为32.66%。以上结论说明，创新资金投入是金融集聚支持高技术产业两阶段创新的“优势路径”。合理的解释为，根据“资本—技能互补”理论，金融发展水平的高低是限制技能发展的首要因素，虽然目前中国整体的金融集聚程度处于逐年上升的趋势，但仍处于一个发展探索的阶段，对人力资本结构演进的带动程度不高，并无法有效发挥其内在作用。同时，虽然既有文献认为人才教育回报率会随着教育层次的提升而增加[13]，但人力资本在发展过程中仍存在一定的错配问题[21]，抑制了人力资本结构演进作用的发挥。

五、拓展性研究

随着金融资源在某地的集中度不断加深，周围地区的金融资源密集度在不断下降，同时集聚区金融资源与知识资本外溢障碍，呈现出金融集聚的“极化效应”。随着金融集聚的进程加快，金融机构间逐步建立可靠的业务合作关系，相关金融辅助产业也得到扶持发展，在集聚区金融资源的密集度较高时，金融机构为避免较大的行业竞争压力，开始寻求新的客户资源，在临近地区开设分支机构，增加投资规模，扩大业务范围，体现了“极化效应”后的第二阶段，即“涓流效应”，能够反哺临近地区技术创新发展。

文章采用空间杜宾模型(SDM)探究金融集聚对高技术产业两阶段创新的空间效应，并辅以空间自相关模型(SAR)与空间误差模型(SEM)进行对比分析，以获得更为精确的结论。考虑到较SAR 和SEM模型而言，SDM模型使用范围更广，覆盖面更全，因此设定一般形式的SDM模型如下：

式(7)中，ρ 为空间滞后系数；W为空间权重矩阵，文章采用地理距离权重矩阵，WHTIit和WFinit为高技术产业创新和金融集聚的空间滞后项；μi和νt分别表示个体扰动项和时间扰动项，其他变量解释同式(1)。

由表4 空间杜宾模型(SDM)的回归结果显示可知，金融集聚的空间滞后系数通过了1%的显著性概率检验，说明区域高技术产业创新具有显著空间依赖性，本地区金融集聚发展对两阶段创新有显著的促进作用，这一结论在SAR 模型与SEM模型中依旧成立。SDM模型的成果转化中，W×Fin回归系数在10%显著性水平上通过检验，但技术研发阶段回归W×Fin 系数却并不显著，说明临近地区金融集聚的发展并不能有效带动本地区高技术产业技术研发创新，但却能够带动本地区成果转化创新。

表4 空间计量模型回归结果

从表5 的分解回归中可以发现，金融集聚对高技术产业两阶段创新的直接效应影响系数均为正，说明金融集聚可以发挥创新激励效应推动高技术产业创新。空间溢出效应（间接效应）结果表明，在成果转化阶段，金融集聚的系数为0.103，在5%显著水平上显著；但在技术研发阶段，金融集聚的回归系数未通过显著性测试，这说明在技术研发阶段，金融集聚的“极化效应”目前来看仍是占主导地位，无法促进周边地区技术研发创新；但在成果转化阶段，金融集聚已经跨越了“极化效应”，在金融中心成熟后金融资源达到了有效的溢出，反哺临近地区创新发展的“涓流效应”开始体现。

表5 直接效应、空间溢出效应与总效应

六、主要结论与政策建议

1.主要结论

文章从金融集聚视角出发，理论分析金融集聚对高技术产业两阶段创新的影响，并利用2009—2019 年中国省际面板数据对理论预期进行了验证，探究金融集聚如何影响高技术产业两阶段创新。研究发现：一是金融集聚显著提升了高技术产业技术研发阶段和成果转化阶段创新，且在经过核心变量指标更换、工具变量选择和滞后效应等稳健性检验后依旧成立。异质性检验发现，三种金融行业集聚对高技术产业两阶段创新均为正向作用，但银行业集聚和保险业集聚作用效果要大于证券业集聚；二是机制研究发现，金融集聚通过增加创新资金投入，促进了高技术产业两阶段创新；金融集聚也推动了地区人力资本结构演进，促进高技术产业两阶段创新；三是拓展性研究发现，在技术研发阶段，金融集聚的“极化效应”仍占主导地位，无法促进近邻地区技术研发创新；但在成果转化阶段，金融集聚已经跨越了“极化效应”，在金融中心成熟后金融资源达到了有效的溢出，反哺临近地区创新发展的“涓流效应”开始体现。

2.政策建议

第一，要充分发挥金融集聚的资源配置效应和网络经济效应，助推高技术产业创新；同时也要整顿集聚区周边产业，清除繁冗产业，维护市场秩序，将优质资金引入到技术创新相关领域中。

第二，政府部门需要充分发挥金融集聚的资源配置功能和信息揭示功能，缓解企业面临的融资约束，将创新资金有序完整的投入到技术研发部门，助力于提高高技术产业创新；同时发挥金融集聚的“技能—资本”互补效应，通过更高的技能溢价吸引更多的高质量人才，改善当地的人力资本结构层次，为高技术产业创新做出贡献。

第三，为精准地促进金融集聚创新激励效应的发挥，还需关注两阶段创新中金融集聚的空间溢出效应，通过加强地区间金融机构的合作，增进金融业务交流和联系，强调金融资源在不同区域间的科学合理配置，进而推动金融资源实现有效的跨域流动。