盧紅光 蔣濤

摘 要：運(yùn)用熵權(quán)法及參考江蘇省2012—2016年空間面板數(shù)據(jù)，研究金融集聚的區(qū)域創(chuàng)新的影響。研究發(fā)現(xiàn)，蘇州、南京等蘇南地區(qū)金融集聚水平較高，而蘇北地區(qū)的金融集聚水平較低，但處在快速增長(zhǎng)階段。同時(shí)，江蘇省各地級(jí)市的區(qū)域創(chuàng)新能力存在著顯著的空間相關(guān)關(guān)系。除此之外，金融集聚度對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力發(fā)展具有顯著的促進(jìn)作用。而R&D經(jīng)費(fèi)投入、市場(chǎng)對(duì)外開放程度，以及外商直接投資均有利于區(qū)域創(chuàng)新能力的提高。最后，提出發(fā)展金融集聚帶動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新能力提升的政策建議。

關(guān)鍵詞：金融集聚;區(qū)域創(chuàng)新;熵權(quán)法;空間計(jì)量模型

中圖分類號(hào)：F127 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ?文章編號(hào)：1673-291X（2019）16-0039-07

引言

2018年12月中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議指出，要大力提升國(guó)家綜合創(chuàng)新實(shí)力，將創(chuàng)新作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)力，同時(shí)要防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，防止金融脫實(shí)向虛，回歸金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的本質(zhì)功能。在新時(shí)代的經(jīng)濟(jì)發(fā)展背景下，中國(guó)經(jīng)濟(jì)面臨著增速放緩，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)迫切轉(zhuǎn)型的局面。創(chuàng)新成為一個(gè)企業(yè)、地區(qū)、國(guó)家發(fā)展的新動(dòng)力，如何提高區(qū)域創(chuàng)新能力成為亟待解決的問題。而金融業(yè)的發(fā)展，能夠幫助企業(yè)進(jìn)行科技創(chuàng)新和研發(fā)。因此，金融業(yè)在地區(qū)上的集聚對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的發(fā)展具有重要的影響。

一、文獻(xiàn)綜述

約瑟夫·熊彼特（1934）認(rèn)為，金融中介提供的集中儲(chǔ)蓄、方案評(píng)估、經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、激勵(lì)經(jīng)理人以及促進(jìn)交易等服務(wù)促進(jìn)了企業(yè)家創(chuàng)新，進(jìn)而推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，提出了金融業(yè)的發(fā)展通過對(duì)創(chuàng)新的促進(jìn)作用，帶動(dòng)了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展[1]。隨后，Carlota Perez（2007）研究技術(shù)和經(jīng)濟(jì)的內(nèi)在范式，通過每一次技術(shù)革命中資本的作用，揭示了技術(shù)創(chuàng)新和金融資本之間的內(nèi)在聯(lián)系[2]。Buera等（2008）通過研究認(rèn)為，一個(gè)地區(qū)金融業(yè)的發(fā)展通過對(duì)資源進(jìn)行重新配置，并且能夠優(yōu)化信貸結(jié)構(gòu)，能夠促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新水平的提高和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展[3]。Maskus等（2012）通過手機(jī)OECD18個(gè)國(guó)家中的22個(gè)制造業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù)，研究金融發(fā)展對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的影響。研究金融市場(chǎng)中多種融資方式的發(fā)展，能夠顯著促進(jìn)產(chǎn)業(yè)對(duì)創(chuàng)新的研發(fā)投入[4]。

而國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)于金融集聚的研究主要集中在兩個(gè)方面，一是金融集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，二是金融集聚對(duì)創(chuàng)新的影響。在探究金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響方面，李林等（2011）、余永澤等（2013）認(rèn)為，金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)及工業(yè)發(fā)展均存在著外溢效應(yīng)，且隨著距離的增加而衰減[5～6]。施本植等（2018）通過2004—2015年的面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，金融集聚通過增強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)、促進(jìn)節(jié)能減排三個(gè)方面來提升城市綠色經(jīng)濟(jì)效率[7]。

在研究金融集聚與創(chuàng)新二者的關(guān)系上，賴永劍等（2015）通過金融相關(guān)比率、王仁祥等（2017）通過區(qū)位熵和因子分析法，測(cè)算金融集聚水平。研究發(fā)現(xiàn)，金融集聚能夠促進(jìn)科技創(chuàng)新，但不是線性發(fā)展的[8～9]。張彩江等（2017）采用空間計(jì)量模型研究發(fā)現(xiàn)，廣東省各地級(jí)市之間存在著顯著的空間相關(guān)性，并且金融業(yè)的集聚對(duì)區(qū)域創(chuàng)新起到正向的促進(jìn)作用[10]。黎杰生等（2017）研究了在不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展背景下，金融集聚對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響。研究發(fā)現(xiàn)，在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的情況下，金融集聚對(duì)技術(shù)創(chuàng)新出現(xiàn)抑制性作用，且其對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響隨著金融集聚水平高低呈現(xiàn)規(guī)律性變化[11]。

綜上，國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要集中于研究金融發(fā)展通過各種途徑影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，忽視了金融集聚對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的影響機(jī)制的研究。除此之外，以克魯格曼為代表的新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)認(rèn)為，相鄰的區(qū)域之間存在著相互的溢出效應(yīng)，而大多數(shù)學(xué)者則忽視了空間溢出效應(yīng)?；诖耍疚臄M選取我國(guó)金融發(fā)展水平較高且創(chuàng)新能力較強(qiáng)的江蘇省13個(gè)地級(jí)市為研究對(duì)象，采用熵權(quán)法客觀評(píng)價(jià)地區(qū)金融集聚度。并在傳統(tǒng)面板回歸模型中引入空間效應(yīng)，對(duì)江蘇省地級(jí)市層面金融集聚對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響進(jìn)行實(shí)證研究。

二、金融集聚水平的度量

一個(gè)地區(qū)金融集聚程度的測(cè)算有單一指標(biāo)和復(fù)合指標(biāo)兩種主流的方法。單一指標(biāo)，大多采用金融業(yè)的某個(gè)指標(biāo)的區(qū)位熵來表示金融集聚度。復(fù)合指標(biāo)法，即構(gòu)建指標(biāo)體系來評(píng)價(jià)某一地區(qū)的金融集聚程度。結(jié)合已有文獻(xiàn)研究，本文選擇復(fù)合指標(biāo)，通過熵權(quán)法構(gòu)建評(píng)價(jià)金融集聚水平的指標(biāo)體系。

（一）金融集聚評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

因此，結(jié)合已有文獻(xiàn)的研究以及對(duì)金融集聚的理解，本文擬從金融環(huán)境、金融規(guī)模、金融深度、金融密度四個(gè)方面構(gòu)建評(píng)價(jià)金融集聚程度的指標(biāo)體系，相關(guān)指標(biāo)（見表1）。

（二）熵權(quán)法測(cè)度金融集聚水平

從時(shí)間趨勢(shì)上來看，金融集聚水平較低的蘇中和蘇北地區(qū)呈現(xiàn)出逐年遞增的趨勢(shì)，而金融集聚水平較高的蘇南地區(qū)則緩慢下降。蘇南較蘇中和蘇北地區(qū)已有較高的經(jīng)濟(jì)和金融業(yè)發(fā)展水平，而蘇中和蘇北地區(qū)還有較大的發(fā)展空間，因此金融業(yè)的集聚態(tài)勢(shì)在蘇中和蘇北地區(qū)正在加快。

從空間范圍上來看，2016年金融集聚水平排在前三位的分別是南京（12.1949）、蘇州（11.5435）和無錫（7.4104），排在后三位的是宿遷（0.3335）、連云港（0.7544）和淮安（0.8805）。金融集聚水平最高的地區(qū)南京（12.1949）與金融集聚水平最低的地區(qū)宿遷（0.3335）相差35倍以上，區(qū)域之間金融業(yè)發(fā)展十分不平衡，嚴(yán)重影響了區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。在其他年份中，金融集聚排在前三名與后三名的地區(qū)基本不變，說明這種地區(qū)差異是持續(xù)存在的。

三、實(shí)證分析

（一）指標(biāo)選取

本文選取2012—2016年江蘇省13個(gè)地級(jí)市各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證分析，相關(guān)數(shù)據(jù)來自于2013—2017年《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》，以及各個(gè)地級(jí)市2013—2017年的統(tǒng)計(jì)年鑒和各個(gè)地級(jí)市統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。

1.被解釋變量（Y）：區(qū)域創(chuàng)新能力。結(jié)合已有研究與數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選用專利申請(qǐng)授權(quán)量的對(duì)數(shù)值衡量區(qū)域創(chuàng)新能力。

2.解釋變量（FA）：金融集聚水平。本文通過構(gòu)建衡量區(qū)域金融集聚的指標(biāo)體系，通過熵權(quán)法計(jì)算得出各個(gè)地區(qū)的金融集聚水平。

3.控制變量。對(duì)于一個(gè)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響因素有多種多樣，本文從創(chuàng)新投入、創(chuàng)新環(huán)境、知識(shí)溢出三個(gè)方面探究影響區(qū)域創(chuàng)新的主要因素（見表4）。

（二）空間計(jì)量模型的構(gòu)建

（三）空間相關(guān)性分析

通過計(jì)算2012—2015年區(qū)域創(chuàng)新能力的全局MoransI指數(shù)（見下頁表5），2012—2016年MoransI值在0.31—0.37之間波動(dòng)增長(zhǎng)，最高年份，即2016年達(dá)到0.3729，且均通過顯著性檢驗(yàn)，說明近幾年江蘇省各地市之間的創(chuàng)新能力存在著顯著的空間正相關(guān)關(guān)系，在地理空間上呈現(xiàn)出明顯的集聚態(tài)勢(shì)，且具有逐年遞增的趨勢(shì)。

雖然全局MoransI指數(shù)能看到整體上江蘇省區(qū)域創(chuàng)新能力呈現(xiàn)集聚的現(xiàn)象，但不能反映出局部地區(qū)的情況。因此，本文進(jìn)一步計(jì)算局部MoranI指數(shù)，探究江蘇省區(qū)域創(chuàng)新能力的集聚現(xiàn)象。局部MoranI指數(shù)反映在地圖上會(huì)呈現(xiàn)出四種現(xiàn)象。H-H為高值聚集，即高值的周圍是高值;L-L為低值聚集，即低值的周圍是低值;H-L和L-H意為高值的周圍是低值，低值的周圍是高值。

通過計(jì)算，從圖1和圖2可以看出，2012—2016年蘇州市、無錫市一直處在集聚的中心，而宿遷市和連云港市出現(xiàn)在L-L區(qū)域中。隨著在蘇南呈現(xiàn)出明顯的高—高集聚態(tài)勢(shì)后，快速地帶動(dòng)著周邊地區(qū)的發(fā)展。而這種空間效應(yīng)隨著距離的遞減，對(duì)蘇北地區(qū)的效果不明顯。沒有相對(duì)于蘇南地區(qū)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和人才優(yōu)勢(shì)，也沒有享受到蘇南地區(qū)高速發(fā)展的輻射作用，形成了低—低聚集區(qū)域。

（四）實(shí)證結(jié)果

本文首先進(jìn)行了OLS面板數(shù)據(jù)回歸，基于殘差計(jì)算LM-Lag、LM-Error、Robust LM-Lag、Robust LM-Error統(tǒng)計(jì)量（見表6）。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)，LM-Lag、Robust LM-Lag均顯著，而LM-Error、RobustLM-Error不顯著，故選擇帶有隨機(jī)效應(yīng)的空間滯后模型進(jìn)行面板回歸，具體回歸結(jié)果（見表7）。

從表7可以看出，加入空間效應(yīng)的回歸結(jié)果得到很大的改善，R2統(tǒng)計(jì)量由0.8958提高到0.9201。其中，被解釋變量的空間滯后項(xiàng)的回歸系數(shù)為0.349949，且通過顯著性水平為1%的檢驗(yàn)，符合MoransI指數(shù)的檢驗(yàn)結(jié)果，說明某地區(qū)的創(chuàng)新能力會(huì)受到其周圍地區(qū)的創(chuàng)新能力的正向的溢出效應(yīng)。

主要解釋變量FA的影響系數(shù)為0.081239，說明金融集聚對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力具有正向的影響。創(chuàng)新投入方面，R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響系數(shù)為1.09206，說明企業(yè)在研發(fā)上的投入能夠比較顯著的增加該區(qū)域的創(chuàng)新能力。而企業(yè)R&D人員投入對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的系數(shù)為負(fù)，造成這種現(xiàn)象的可能原因是R&D人員轉(zhuǎn)化為區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的效率不高，因而對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的提高產(chǎn)生了負(fù)面的影響。

實(shí)證發(fā)現(xiàn)，一個(gè)地區(qū)的開放程度對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的影響系數(shù)為0.28339。外商直接投資對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響系數(shù)為0.175，通過合作交流能顯著提升區(qū)域創(chuàng)新能力。在回歸結(jié)果中，地區(qū)生產(chǎn)總值和制度因素對(duì)區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響并不顯著，可能的原因是區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的增加仍以企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新為主導(dǎo)，政府主要起到政策支持和輔助的作用。

四、結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

本文通過建立衡量金融集聚水平的指標(biāo)體系，通過熵權(quán)法測(cè)量了江蘇省13個(gè)地級(jí)市的金融集聚水平。建立空間計(jì)量模型，探討金融業(yè)在空間上的集聚對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響，通過理論分析與實(shí)證檢驗(yàn)得出以下結(jié)論。

1.金融業(yè)在空間上呈現(xiàn)出明顯的集聚態(tài)勢(shì)，在江蘇省內(nèi)部以蘇南地區(qū)金融集聚水平較高，但呈現(xiàn)出逐年下降的趨勢(shì)。蘇北地區(qū)雖然集聚水平較低，但集聚的水平正在逐步加強(qiáng)，而蘇州、南京已經(jīng)成為江蘇省金融業(yè)集聚中心。

2.江蘇省區(qū)域創(chuàng)新能力呈現(xiàn)出正向的空間相關(guān)性，并且呈現(xiàn)出以蘇州、無錫為中心的高值集聚區(qū)域，而蘇北地區(qū)成為創(chuàng)新的“塌陷區(qū)”。蘇州、無錫形成的集聚中心能給周邊地區(qū)帶來輻射效應(yīng)，但距離較遠(yuǎn)的蘇北地區(qū)所受到的溢出效果不明顯。

3.通過實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，金融集聚對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力產(chǎn)生正向的影響。創(chuàng)新投入、開放的市場(chǎng)，以及外商直接投資均對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的提升起到正向的促進(jìn)作用。

（二）政策建議

1.金融業(yè)在空間上的集聚，為當(dāng)?shù)貏?chuàng)造出良好的金融環(huán)境和良性的融資渠道，有利于當(dāng)?shù)仄髽I(yè)更加便捷與低成本地融資。同時(shí)，通過金融業(yè)的良性競(jìng)爭(zhēng)，更有利于降低金融風(fēng)險(xiǎn)，更好地為實(shí)體經(jīng)濟(jì)服務(wù)，為縮小區(qū)域發(fā)展差距，促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展起到重要作用。

2.對(duì)于企業(yè)來講，必須將創(chuàng)新作為發(fā)展的動(dòng)力。一方面，要增加研發(fā)經(jīng)費(fèi)的投入，重視創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化效率;不僅要有量的發(fā)展，更要注重結(jié)構(gòu)上質(zhì)的突破。另一方面，要更大程度地發(fā)揮外商直接投資的作用，通過技術(shù)、人員、制度、管理經(jīng)驗(yàn)的各方面的交流，把外商直接投資更多地轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新產(chǎn)出。

3.對(duì)于政府來講，要以企業(yè)的自主創(chuàng)新為主體，為企業(yè)創(chuàng)造更加寬松、良性的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，對(duì)企業(yè)的研發(fā)和創(chuàng)新活動(dòng)給予幫助，降低創(chuàng)新成本，從而提高區(qū)域創(chuàng)新能力，更好地促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

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