高小龍，楊建昌

(1.山東理工大學(xué) 商學(xué)院，山東 淄博 255012；2.中國工商銀行 德州分行，山東 德州 253000)

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開放經(jīng)濟下金融集聚對技術(shù)創(chuàng)新的影響

高小龍1，楊建昌2

(1.山東理工大學(xué) 商學(xué)院，山東 淄博 255012；2.中國工商銀行 德州分行，山東 德州 253000)

技術(shù)創(chuàng)新是一國經(jīng)濟增長的動力和源泉，而金融集聚對經(jīng)濟發(fā)展和技術(shù)創(chuàng)新具有十分重要的意義。運用2003—2012年中國257個地級市的面板數(shù)據(jù)和30個省的省級面板數(shù)據(jù)分別實證檢驗了金融集聚對技術(shù)創(chuàng)新影響作用。研究發(fā)現(xiàn)，金融集聚不僅對技術(shù)創(chuàng)新具有顯著促進作用，同時金融集聚還會通過產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)、服務(wù)創(chuàng)新效應(yīng)、信息擴散效應(yīng)和人力資本效應(yīng)對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生影響。其他如研發(fā)人員、納稅貢獻度、固定資產(chǎn)投資、金融發(fā)展效率、城市道路面積和貿(mào)易等控制變量都對技術(shù)創(chuàng)新有顯著正向促進作用，而控制變量FDI對技術(shù)創(chuàng)新的影響具有顯著的滯后性，且滯后一期時效果更好。

金融集聚；金融效率；技術(shù)創(chuàng)新

一、問題提出

技術(shù)創(chuàng)新對一個國家的經(jīng)濟可持續(xù)增長起著關(guān)鍵性作用，同時，技術(shù)創(chuàng)新的研發(fā)、轉(zhuǎn)化和形成生產(chǎn)力又是一個十分復(fù)雜和高風險的過程，必須有一個發(fā)達的金融體系作為支撐。中國目前的金融體系雖然已具有一定規(guī)模，但在中國各大行業(yè)中仍存在不同程度的金融約束，技術(shù)研發(fā)、創(chuàng)新和轉(zhuǎn)化往往是存在著諸多問題。金融發(fā)展是一直制約著中國技術(shù)創(chuàng)新的重要因素，對促進中國經(jīng)濟增長具有很強的弱化作用。同時，資本在全球范圍內(nèi)的流動，因受全球經(jīng)濟一體化的影響也不斷加快，促使中心城市聚集了大量金融機構(gòu)，進而形成金融中心，從而產(chǎn)生金融集聚現(xiàn)象。至2014年9月份的GFCI15排行榜上，中國香港排名全球第3位，僅次于紐約與倫敦，上海、深圳和北京分列20位、25位和32位，彰顯了中國金融集聚的水平。金融中心內(nèi)各大企業(yè)乃至產(chǎn)業(yè)都會形成很強的技術(shù)創(chuàng)新能力，其對經(jīng)濟增長的促進作用要遠遠大于非金融集聚區(qū)域。同時，中國臺北、廣州、濟南、大連等很多大型城市也在金融集聚方面展現(xiàn)了巨大的潛力。中國金融行業(yè)發(fā)展迅速，金融集聚已成為金融行業(yè)發(fā)展趨勢。因此，本文旨在研究開放經(jīng)濟條件下中國金融集聚是如何對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生影響的，從而為中國如何充分發(fā)揮技術(shù)創(chuàng)新的推動作用，增加經(jīng)濟長期穩(wěn)定發(fā)展能力和潛力提供理論和實踐支撐。

現(xiàn)有關(guān)金融集聚的研究視角大都集中在金融集聚對經(jīng)濟增長與金融創(chuàng)新影響兩方面，鮮有研究者來系統(tǒng)性研究其對技術(shù)創(chuàng)新的影響，更無學(xué)者來細致的分析金融集聚對技術(shù)創(chuàng)新的影響機制。在金融集聚日益發(fā)展條件下，作者對金融集聚與技術(shù)創(chuàng)新理論和實證研究進行系統(tǒng)總結(jié)，提出開放經(jīng)濟下金融集聚對技術(shù)創(chuàng)新影響研究這一論題，運用2003—2012年中國257個地級市的面板數(shù)據(jù)和30個省的省際面板數(shù)據(jù)進行實證檢驗，以技術(shù)創(chuàng)新為研究對象，以金融市場和產(chǎn)業(yè)集聚兩個方面作為切入點，主要研究如下幾個問題：一是金融集聚與技術(shù)創(chuàng)新間關(guān)系；二是金融集聚影響技術(shù)創(chuàng)新的四大效應(yīng)機制；三是運用2SLS、GMM等方法實證檢驗金融集聚對技術(shù)創(chuàng)新的影響，從而促使人們更好認識金融集聚對技術(shù)創(chuàng)新的影響。具體行文結(jié)構(gòu)如下：首先，對金融集聚對技術(shù)創(chuàng)新的作用機制進行分析；其次，選取相應(yīng)的實證指標，進行數(shù)據(jù)說明并構(gòu)建實證模型；再次，對實證結(jié)果進行分析；最后，得出相應(yīng)結(jié)論。

二、金融集聚對技術(shù)創(chuàng)新的作用機制分析

本部分在總結(jié)金融集聚和技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上，側(cè)重于金融集聚對技術(shù)創(chuàng)新的作用機制的分析，主要體現(xiàn)在以下四個方面：

(一)產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)

從供需角度來講，金融產(chǎn)業(yè)的集聚效應(yīng)會打破本地區(qū)原有產(chǎn)業(yè)資本的供求平衡，進而導(dǎo)致金融價格的變化，并最終會降低企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的融資成本[1]。銀行、證券、保險、信托等不同類型的金融機構(gòu)也會因為金融產(chǎn)業(yè)的集聚效應(yīng)而聚集到某一個特定的區(qū)域內(nèi)，從而實現(xiàn)更大的經(jīng)濟效益。根據(jù)經(jīng)濟學(xué)的基本原理，假設(shè)資本的價格—利率，在某一固定地區(qū)資本需求基本不變的情況下，隨著資本供給量的不斷增加而會不斷降低，使得企業(yè)的融資成本大為降低，本地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新也會得到相應(yīng)提高。

從資源配置效率角度來講，金融市場可充分發(fā)揮自身的信息優(yōu)勢，將儲蓄轉(zhuǎn)化為投資，通過不斷的改善信息不對稱進而提高資源配置效率。大量積累的資本被運用到企業(yè)的新產(chǎn)品和新技術(shù)的研發(fā)中，從而不斷推動企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新[2]。金融機構(gòu)經(jīng)營目的就是為了實現(xiàn)自身經(jīng)濟利益的最大化，期望獲取資本的最高回報率，而資本回報率的高低往往是由一個企業(yè)的技術(shù)水平的高低決定的，從而導(dǎo)致金融機構(gòu)更傾向于將資本投入到技術(shù)水平比較高的企業(yè)中，這樣就間接地促進了一個企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新[3]。金融集聚比較發(fā)達的地區(qū)通常有著較為完善的金融體系，可有效地降低企業(yè)的金融成本，提升企業(yè)的資源配置效率，促進企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新[3-8]。國內(nèi)學(xué)者孫晶等(2012)認為大量的金融機構(gòu)會隨著產(chǎn)業(yè)集聚而不斷發(fā)展起來，促進金融資本在不同企業(yè)間相互流動，金融資本往創(chuàng)新效率比較高的企業(yè)的流動會進一步促進地區(qū)整體的技術(shù)創(chuàng)新[9]。

因此，本文提出假設(shè)1：金融集聚能通過產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)促進技術(shù)創(chuàng)新。

(二)服務(wù)創(chuàng)新效應(yīng)

技術(shù)創(chuàng)新資金的投入往往會具有一定的風險性，需要良好的、有效的金融制度作為保障。金融機構(gòu)通過聚集在某個特定區(qū)域可以改善該區(qū)域的風險投資環(huán)境，從而促進政府加強對資本風險的制度及作用機制建設(shè)等[4]。目前，中國金融產(chǎn)業(yè)在法制建設(shè)方面很不健全，存在著很多的弊端，管理效率低下，金融產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)定性受到嚴重威脅。因此，為了實現(xiàn)金融產(chǎn)業(yè)的健康穩(wěn)定發(fā)展，各級政府需要不斷地出臺一系列政策措施，強化法律的監(jiān)管作用，為國家金融體系的發(fā)展創(chuàng)造良好的發(fā)展環(huán)境，更好的為企業(yè)和科研機構(gòu)服務(wù)。同時，還要不斷加強對這些創(chuàng)新型企業(yè)和科研機構(gòu)的金融資本的投入，為科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展提供強勁動力和資本支撐。

因此，本文提出假設(shè)2：金融集聚能通過服務(wù)創(chuàng)新效應(yīng)促進技術(shù)創(chuàng)新。

(三)信息擴散效應(yīng)

金融集聚的信息擴散效應(yīng)主要是指有效信息可在某一個特定的金融集聚區(qū)內(nèi)憑借良好的通信平臺，使得信息在傳播過程中能夠更加透明化、公開化，即一個逐步消除信息不對稱的過程。在此條件下，金融集聚便可獲取“信息外部性”，即隨著信息不對稱的逐步消除過程，信息更加透明化和公開化，企業(yè)或個人搜索信息和使用信息的成本就會降低，從而減少了企業(yè)或個人在信息運用方面的資本投入，增加在科研、技術(shù)創(chuàng)新等方面的資本投入，促進企業(yè)間的金融競爭和創(chuàng)新，并最終提升整個地區(qū)的金融結(jié)構(gòu)和功能，為地區(qū)發(fā)展提供強有力引擎[5]。

在項目甄別方面，資本供需者通過不斷地金融集聚增強了他們之間的交流，進而增強了金融機構(gòu)對信息的認知和把控能力，通過相互間的不斷學(xué)習(xí)，技術(shù)相互間的融合，使得各金融機構(gòu)的技術(shù)水平差距不斷縮小，既能為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動提供有效的資金支持，又能夠通過信息處理和項目甄別功能提高企業(yè)創(chuàng)新效率[6]。金融機構(gòu)利用自身的項目甄別能力篩選出那些邊際產(chǎn)出比較高的項目，增加類似項目的投資，促進技術(shù)的有效創(chuàng)新。

因此，本文提出假設(shè)3：金融集聚能通過信息擴散效應(yīng)促進技術(shù)創(chuàng)新。

(四)人力資本積累效應(yīng)

一方面，金融市場集聚往往會促使金融精英的集聚，金融精英為不同的金融機構(gòu)帶來先進的管理技術(shù)和理念，進而增強了金融機構(gòu)對信息采集、風險管控、收益分析和項目管理的把控，這也間接地提升了企業(yè)項目的技術(shù)水平和邊際產(chǎn)出水平，從而吸引金融機構(gòu)進行更多的資金投入[3，10]。

另一方面，一個企業(yè)的資金支持和企業(yè)管理可通過金融集聚帶來更多的專業(yè)性人才進而獲得提升[11]。同時，金融市場通過開展不同的教育培訓(xùn)等，提高了區(qū)域內(nèi)部人才的專業(yè)化水平，促進了區(qū)域內(nèi)部人才的聚集，實現(xiàn)了人力資本積累，也在一定程度上提升了本地區(qū)生產(chǎn)效率[12]。

因此，本文提出假設(shè)4：金融集聚能通過人力資本效應(yīng)促進技術(shù)創(chuàng)新。

三、模型設(shè)定和指標說明

(一)模型設(shè)定

文章主要是在柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的基礎(chǔ)上進行延伸和拓展，進而研究各個變量對技術(shù)創(chuàng)新的作用程度的大小，因此，將柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)進行如下變形：

lntii，t=A+αlnldi，t+ξi，t

(1)

模型(1)中，i表示地區(qū)，t表示時間，tii，t表示i地區(qū)在時間t的創(chuàng)新產(chǎn)出。各地區(qū)的創(chuàng)新投入包括研發(fā)資本投入ki，t和研發(fā)人員投入ldi，t，本文主要是選取了中國257個地級市面板數(shù)據(jù)，運用投入法來衡量各地區(qū)間的技術(shù)創(chuàng)新水平，即以各地區(qū)研發(fā)資本的投入ki，t衡量各地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新水平tii，t。因全文主要研究金融產(chǎn)業(yè)集聚對技術(shù)創(chuàng)新影響，設(shè)定金融集聚fci，t這一變量，加入模型中作為本文的關(guān)鍵解釋變量，因此，模型(1)變形如下：

lntii，t=A+αlnldi，t+βlnfci，t+ψRi+ζQt+ξi，t

(2)

在此，產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)和服務(wù)創(chuàng)新效應(yīng)主要跟居民儲蓄率和貸款率有關(guān)，信息擴散效應(yīng)和信息化水平有關(guān)，人力資本效應(yīng)與金融從業(yè)人員數(shù)量有關(guān)。為了體現(xiàn)金融集聚的幾個效應(yīng)，以金融集聚和金融發(fā)展效率的交互項(lnfci，t×lnfei，t)來衡量金融集聚的產(chǎn)業(yè)集聚和服務(wù)創(chuàng)新效應(yīng)，以金融集聚與信息化水平的交互項(lnfci，t×lntli，t)來衡量金融集聚的信息擴散效應(yīng)，以金融集聚與研發(fā)人員的交互項(lnfci，t×lnldi，t)來衡量金融集聚的人力資本效應(yīng)。將這些交互項分別引入模型中，模型(2)變?yōu)槿缦滦问剑?/p>

lntii，t=A+αlnldi，t+βlnfci，t+φ1lnfci，t×lnfei，t+γ1fe+ψRi+ζQt+ξi，t

(3)

lntii，t=A+αlnldi，t+βlnfci，t+φ2lnfci，t×lntli，t+γ2tl+ψRi+ζQt+ξi，t

(4)

lntii，t=A+αlnldi，t+βlnfci，t+φ3lnfci，t×lnldi，t+γ3ld+ψRi+ζQt+ξi，t

(5)

將其他影響各地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新因素作為控制變量Xt分別加入模型后，模型變?yōu)槿缦滦问剑?/p>

lntii，t=A+αlnldi，t+βlnfci，t+γXi，t+ψRi+ζQt+ξi，t

(6)

最后將各個效應(yīng)加入模型(6)中，最終變?yōu)槿缦滦问剑?/p>

lntii，t=A+αlnldi，t+βlnfci，t+φ1lnfci，t×lnfei，t+
φ2lnfci，t×lntli，t+φ3lnfci，t×lnldi，t+γXi，t+ψRi+ζQt+ξi，t

(7)

上述模型中，α、β、φ1、φ2、φ3分別代表研發(fā)人員、金融集聚以及三個效應(yīng)機制對各個地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新的彈性，Xt是影響各地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新的一組控制變量，包括FDI、固定資產(chǎn)投資、金融發(fā)展效率、納稅貢獻度、信息化水平和城市道路面積，分別用fdi，t，fii，t，fei，t，txi，t，tli，t，rdi，t來表示。A是常數(shù)項，ξi，t為隨機干擾項。

在選擇控制變量時，作為影響技術(shù)創(chuàng)新水平的重要控制變量，選取FDI，還將政府投資、金融效率、企業(yè)規(guī)模等也一并作為控制變量。同時考慮到時滯性問題，在研究金融集聚對技術(shù)創(chuàng)新的作用時引入滯后期。

(二)變量測度

采用貝森格爾等(Baysinger et al.，1991)[13]使用的人均科學(xué)支出來衡量技術(shù)創(chuàng)新水平tii，t。相關(guān)統(tǒng)計量是從2003年開始的，鑒于部分地級市存在數(shù)據(jù)缺失情況，根據(jù)相鄰三年的平均增長率來計算并代替空缺額。

研發(fā)人員采用的是各個地級市的科研人員數(shù)量作為指標，在測算方法上，采用每萬人中的科研人員數(shù)量作為研發(fā)人員投入ldi，t。具體是以各個地級城市市轄區(qū)的科研人員總數(shù)除以市轄區(qū)的勞動總?cè)丝冢瑸榱苏w數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性，使用了每萬人中的研發(fā)人員數(shù)。

在產(chǎn)業(yè)集聚指標的選取方面，使用哈蓋特(Haggett，1965)年提出的區(qū)位熵作為衡量金融集聚的水平指標。

在其他影響技術(shù)創(chuàng)新的變量方面，選取各個地級市的固定資產(chǎn)投資總額與GDP的比例作為固定資產(chǎn)投資指標，最終換算成了每萬元GDP的固定資產(chǎn)投資。

(三)數(shù)據(jù)來源

地級城市中市轄區(qū)的數(shù)據(jù)作為面板數(shù)據(jù)*采用了全國287個地級城市中的257個地級城市的市轄區(qū)的數(shù)據(jù)，刪掉了部分數(shù)據(jù)不全的城市。和30個省(西藏除外)的省際面板數(shù)據(jù)、全國就業(yè)人員數(shù)、國內(nèi)生產(chǎn)總值來自《中國統(tǒng)計年鑒》；所使用的科學(xué)支出、人口數(shù)量、就業(yè)人口數(shù)量、金融就業(yè)人員數(shù)、各地級市GDP、固定資產(chǎn)額、增值稅額、國外直接投資、電信收入、城市道路面積和年末金融機構(gòu)存貸款總額等都來自各年度《中國城市統(tǒng)計年鑒》；全國金融從業(yè)人員數(shù)據(jù)來源于《中國金融統(tǒng)計年鑒》。

四、實證結(jié)果分析

首先，針對面板數(shù)據(jù)中各個變量進行平穩(wěn)性檢驗，證實了所取的面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，并對數(shù)據(jù)進行了多重共線性處理后，豪斯曼檢驗得出應(yīng)選用固定效應(yīng)模型。在此基礎(chǔ)上初步驗證金融集聚對技術(shù)創(chuàng)新影響，并通過檢驗金融集聚的各個效應(yīng)對技術(shù)創(chuàng)新影響來驗證第二部分的四大假設(shè)。同時引入了滯后期進行進一步的回歸，考慮到模型可能存在的內(nèi)生性，通過引入工具變量之后進行2SLS，也利用GMM回歸做了進一步的檢驗。

(一)初步計量結(jié)果

為克服模型可能存在的異方差，使回歸結(jié)果更符合線性預(yù)期和數(shù)據(jù)分析合理性，所有數(shù)據(jù)采用對數(shù)處理。為解決可能存在的內(nèi)生性問題，使用二階段2SLS估計，在大樣本條件下，增加工具變量通常會得到更有效的估計結(jié)果，具體初步回歸結(jié)果見表1。

1.初步回歸結(jié)果

表1 金融集聚對技術(shù)創(chuàng)新影響及產(chǎn)業(yè)集聚和服務(wù)創(chuàng)新效應(yīng)

表1(續(xù))

注：***、**、*分別表示1%、5%、10%的顯著水平。

據(jù)模型(2)回歸結(jié)果可以看出，使用固定效應(yīng)對模型進行回歸時，金融集聚對技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)系數(shù)為1.664。即金融集聚每變動一單位，對技術(shù)創(chuàng)新影響為1.664單位，并通過了1%的顯著性檢驗。

對比模型(2)與模型(3)兩個固定效應(yīng)結(jié)果可看出，加入產(chǎn)業(yè)集聚和服務(wù)創(chuàng)新效應(yīng)后，金融集聚對技術(shù)創(chuàng)新影響明顯減小，且機制對技術(shù)創(chuàng)新影響都具有顯著促進作用，每變動一單位對技術(shù)創(chuàng)新影響為0.29單位，這驗證了假設(shè)一與假設(shè)二，即金融集聚會通過產(chǎn)業(yè)集聚和服務(wù)創(chuàng)新效應(yīng)對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生影響。對比模型(3)兩個分析結(jié)果可看出，滯后期對產(chǎn)業(yè)集聚和技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)影響并不是很明顯。

對比模型(6)與模型(7)固定效應(yīng)結(jié)果可看出，加入金融集聚幾個影響機制后，金融集聚對技術(shù)創(chuàng)新影響系數(shù)由0.942變成了0.642，有明顯變小趨勢，集聚效應(yīng)、創(chuàng)新效應(yīng)和人力資本效應(yīng)在模型(3)與模型(4)中都通過了顯著性檢驗，且符號均為正，這表明金融集聚確實會通過上述三個效應(yīng)影響技術(shù)創(chuàng)新，驗證了前文假設(shè)1、假設(shè)2與假設(shè)4。但金融集聚信息擴散效應(yīng)始終未通過顯著性檢驗，

對比模型(3)與模型(7)固定效應(yīng)結(jié)果可看出，加入控制變量后，金融集聚對技術(shù)創(chuàng)新作用系數(shù)明顯減小，R2也明顯增大，證實了數(shù)據(jù)選取的可靠性。

模型(6)中FDI對技術(shù)創(chuàng)新影響系數(shù)確為負數(shù)，即FDI對技術(shù)創(chuàng)新具有抑制作用，這與前文的分析相悖，也與其他經(jīng)濟學(xué)家結(jié)論不一致，考慮到FDI對技術(shù)創(chuàng)新的影響具有相應(yīng)的時滯，引入了滯后期進行進一步的固定效應(yīng)回歸，結(jié)果發(fā)現(xiàn)FDI對技術(shù)創(chuàng)新的回歸系數(shù)仍然為負數(shù)，仍與上面分析相悖?？紤]到模型設(shè)定情況，假定出現(xiàn)此狀況的原因跟解釋變量之間存在內(nèi)生性有關(guān)。

接下來進一步驗證金融集聚的信息擴散效應(yīng)，詳細結(jié)果見表2。

表2 金融集聚對技術(shù)創(chuàng)新影響及信息擴散效應(yīng)

注：***、**、*分別表示1%、5%、10%的顯著水平。

對比表2中模型(2)與模型(4)兩個固定效應(yīng)結(jié)果可以看出，加入信息擴散效應(yīng)后，金融集聚對技術(shù)創(chuàng)新影響幾乎不變，但金融集聚信息擴散機制對技術(shù)創(chuàng)新影響為負數(shù)，沒有通過顯著性檢驗。這與假設(shè)三相矛盾，即金融集聚的信息擴散效應(yīng)并未對技術(shù)創(chuàng)新造成顯著的促進作用。主要原因有如下兩點：一是在信息擴散的替代變量方面可能沒有選取到位；二是針對信息化水平的處理可能存在一定的缺陷。對比模型(3)兩個分析結(jié)果可看出，引入滯后期并沒有改變信息擴散負面影響與顯著性。

接下來進一步驗證金融集聚的人力資本效應(yīng)，詳細結(jié)果見表3。

表3 金融集聚對技術(shù)創(chuàng)新影響及人力資本效應(yīng)

表3(續(xù))

注：***、**、*分別表示1%、5%、10%的顯著水平。

對比表3中模型(2)、模型(7)以及模型(5)固定效應(yīng)結(jié)果可看出，加入人力資本效應(yīng)后，金融集聚對技術(shù)創(chuàng)新的影響減小，并且機制對技術(shù)創(chuàng)新影響均有顯著促進作用，每變動一單位對技術(shù)創(chuàng)新的影響為0.12單位，這驗證了假設(shè)四，即金融集聚會通過人力資本效應(yīng)對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生影響。對比模型(5)兩個分析結(jié)果可看出，滯后期對產(chǎn)業(yè)集聚和技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)影響并不明顯。

2. 2SLS檢驗結(jié)果

通過使用固定效應(yīng)模型解決了遺漏變量問題，但模型本身可能存在內(nèi)生解釋變量問題，為避免此問題，通過引入工具變量，然后對固定效應(yīng)模型進行離差變換或者一階差分后進行回歸，或者是針對模型進行2SLS(二階段最小二乘法)回歸。

引入工具變量后，使用2SLS與GMM兩種方法對模型(6)和模型(7)分別進行回歸，具體的回歸結(jié)果見表4。

表4 不同計量結(jié)果對比分析

表4(續(xù))

注：***、**、*分別表示1%、5%、10%的顯著水平。

由模型(6)、模型(7)結(jié)果可看出，金融集聚確實對技術(shù)創(chuàng)新具有顯著促進作用，金融集聚通過擴大研發(fā)資金來源、提高研發(fā)資金配置效率兩個角度直接對技術(shù)創(chuàng)新起了促進作用。

模型(6)與模型(7)結(jié)果顯示FDI對技術(shù)創(chuàng)新影響也變?yōu)檎虼龠M作用，這表明FDI對技術(shù)創(chuàng)新確實有正向促進作用，同時之前的OLS檢驗確實存在著內(nèi)生性問題，引入工具變量后已解決此問題。除FDI系數(shù)變化外，盡管信息化水平與金融集聚相關(guān)系數(shù)為正，但并沒有通過10%的顯著性檢驗。

在模型(7)中金融效率溢出效應(yīng)(交互項)方面，交互項對技術(shù)創(chuàng)新影響系數(shù)為正，并且也通過10%的顯著性檢驗。因此，金融集聚可以通過金融效率溢出效應(yīng)(產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)和服務(wù)創(chuàng)新效應(yīng))來影響中國技術(shù)創(chuàng)新；人力資本積累效應(yīng)來看，交互項對技術(shù)創(chuàng)新具有積極影響，并且也通過了10%的顯著性檢驗，這表明人力資本除了能夠直接促進金融集聚外，還通過各種間接的方式促進著中國技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展。

其他控制變量中，當滯后一期時研發(fā)人員、納稅貢獻度、固定資產(chǎn)投資、和城市道路面積的相關(guān)系數(shù)都為正，且都至少通過了10%的顯著性檢驗，這都表明研發(fā)人員、納稅貢獻度、固定資產(chǎn)投資、金融發(fā)展效率、和城市道路面積對技術(shù)創(chuàng)新都具有顯著影響，并且對金融集聚影響都是正向促進作用。金融效率對技術(shù)創(chuàng)新也具有積極促進作用，但并未通過顯著性檢驗，這可能是因當前形勢下中國政府對金融整體干預(yù)太多，導(dǎo)致市場自身機制被打破。

對比表4中模型FDI系數(shù)的不同，得出FDI對技術(shù)創(chuàng)新具有顯著促進作用，還能夠證明FDI對技術(shù)創(chuàng)新影響具有顯著滯后效果，且滯后一期時效果更好。這也與當前大多數(shù)研究的結(jié)論一致。

對比2SLS與GMM結(jié)果可以看出，各個解釋變量系數(shù)之間幾乎沒有變化，由于GMM檢驗在有異方的條件下檢驗結(jié)果會優(yōu)于2SLS檢驗，因此模型本身已經(jīng)很好地解決了異方差的問題，2SLS的估計結(jié)果已經(jīng)具有比較強的代表性。

五、結(jié)論

通過針對金融集聚對技術(shù)創(chuàng)新的直接效應(yīng)和四大效應(yīng)機制進行分析和初步回歸，提出并檢驗了四大假設(shè)。引入滯后期進一步檢驗，證實金融集聚通過產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)、技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)和人力資本效應(yīng)對技術(shù)創(chuàng)新有著積極促進作用，但信息擴散效應(yīng)并不顯著。在其他影響技術(shù)創(chuàng)新因素中，只有FDI對技術(shù)創(chuàng)新的影響系數(shù)為負數(shù)。解決模型存在的內(nèi)生性和異方差后，2SLS和GMM檢驗也得出類似結(jié)論，同時人均道路面積、固定資產(chǎn)投資、金融發(fā)展效率和納稅貢獻度等都對中國的技術(shù)創(chuàng)新有著顯著促進作用，F(xiàn)DI對技術(shù)創(chuàng)新影響具有滯后性，滯后期數(shù)為一年。

金融集聚對技術(shù)創(chuàng)新具有顯著的促進作用，加強對金融中心的建設(shè)，促進金融產(chǎn)業(yè)不斷的集聚對中國技術(shù)創(chuàng)新水平的提升乃至中國生產(chǎn)力的提高具有重要意義。中國金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展目前依存在很多問題，比如金融集聚程度不高，金融服務(wù)效率地區(qū)差異明顯，金融集聚地區(qū)發(fā)展不平衡，金融人才相對缺乏等，而金融集聚會通過產(chǎn)業(yè)集聚、服務(wù)創(chuàng)新和人力資本效應(yīng)對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生影響。因此，全面提升金融服務(wù)的效率，提高地區(qū)金融服務(wù)方式，改善地區(qū)金融投資機制以及加大對金融服務(wù)人員和企業(yè)科技創(chuàng)新人員培養(yǎng)力度等都會對各個城市技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生積極促進作用。

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(責任編輯：高立紅)

The Impact of Financial Industry Cluster on Technological Innovation in Open-Economy

GAO Xiaolong1，YANG Jianchang2

(1.Shandong University of Technology，Zibo 255012,China；2.Dezhou Branch of the Industrial and Commercial Bank of China，Dezhou 253000,China)

Technology innovation is driving force and source of a country’s economic growth，and financial agglomeration is very important for economic growth.Based on this，this paper uses China’s 257 prefectures panel data and the provincial panel data of 30 provinces during 2003—2012 respectively to test the financial agglomeration effect on technology innovation.The study finds that financial agglomeration not only plays a significant role in promoting the technological innovation，but also influences the technological innovation by industrial agglomeration mechanism，service innovation mechanism and the effect mechanism of human capital.Other control variables such as research and development personnel，tax，fixed asset investment，financial development efficiency and contribution to the urban road area and trade have positive effect on technology innovation，and the control variable FDI has significant lag effect on technological innovation.

financial agglomeration；financial efficiency；technology innovation

10.13504/j.cnki.issn1008-2700.2017.01.004

2016-01-19

國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項目“外商直接投資與經(jīng)濟增長：基于演化視角的數(shù)量分析”(71202011)；山東省自然科學(xué)基金項目“社會資本與經(jīng)濟增長質(zhì)量：基于演化框架的數(shù)量分析”(ZR2014GQ001)

高小龍(1989—)，男，山東理工大學(xué)商學(xué)院碩士研究生；楊建昌(1989—)，男，中國工商銀行德州分行職員。

F830

A

1008-2700(2017)01-0025-09