馬 俊 李季剛

（中國(guó)人民銀行烏魯木齊中心支行，新疆 烏魯木齊 830002；新疆財(cái)經(jīng)大學(xué)，新疆 烏魯木齊 830002）

一、引言與文獻(xiàn)綜述

在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)新常態(tài)背景下，我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度從以往的高速乃至超高速放緩至當(dāng)下的中高速，過去依靠規(guī)模經(jīng)濟(jì)和投資驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式已經(jīng)不能適應(yīng)開放經(jīng)濟(jì)下資源的最優(yōu)配置和新時(shí)代背景下可持續(xù)發(fā)展的需要，現(xiàn)階段地區(qū)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展必須以創(chuàng)新為發(fā)展動(dòng)力才能突破“結(jié)構(gòu)性減速”帶來的經(jīng)濟(jì)發(fā)展瓶頸。新古典增長(zhǎng)理論指出技術(shù)提高是經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定增長(zhǎng)的第一動(dòng)力，中國(guó)共產(chǎn)黨的十八大提出大力實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，而十九大更是進(jìn)一步提出科技創(chuàng)新是帶動(dòng)發(fā)展源動(dòng)力的主張，并促使“中國(guó)制造”升級(jí)轉(zhuǎn)型為“中國(guó)智造”。2019 年規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D（研究與實(shí)驗(yàn)發(fā)展）經(jīng)費(fèi)占全國(guó)比重為63.09%，R&D人員占全國(guó)比重為69.78%，由此可見，規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)在很大程度上是整個(gè)國(guó)家的創(chuàng)新主力軍，是引領(lǐng)國(guó)家科技進(jìn)步的中堅(jiān)力量。盡管我國(guó)已通過積極部署創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略實(shí)現(xiàn)國(guó)家科技創(chuàng)新水平的高速提升，但與發(fā)達(dá)國(guó)家相比，我國(guó)科技發(fā)展由于創(chuàng)新發(fā)展水平總體不高、創(chuàng)新資源區(qū)域間配置不協(xié)調(diào)、各區(qū)域創(chuàng)新效率差距較大、技術(shù)創(chuàng)新資金供需失衡等原因?qū)е驴萍紕?chuàng)新的經(jīng)濟(jì)效益產(chǎn)出較慢，金融產(chǎn)業(yè)的支撐能力有待提升，所以我國(guó)亟須完善金融系統(tǒng)，以此支持企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的提高。

當(dāng)前，國(guó)民經(jīng)濟(jì)空間布局逐漸形成，金融支持對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支撐功能日益凸顯，金融業(yè)也隨之表現(xiàn)出愈加顯著的產(chǎn)業(yè)集聚化發(fā)展態(tài)勢(shì)，并在區(qū)域經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中占據(jù)越來越重要的地位（李林等，2011）。當(dāng)前關(guān)于金融集聚效應(yīng)的國(guó)內(nèi)外研究文獻(xiàn)較為豐碩，研究主要圍繞以下三個(gè)方面：一是基于金融集聚會(huì)產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)，展開金融集聚對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展（劉軍等，2007）、區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（Kabir et al.，2011）、綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展（王鋒等，2017）等的影響研究；二是基于金融集聚會(huì)產(chǎn)生產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)效應(yīng)，展開金融集聚對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)（Kindle，1974）、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率（張長(zhǎng)征等，2012）等的影響研究；三是基于金融集聚會(huì)產(chǎn)生城市化效應(yīng)，展開金融集聚對(duì)城鄉(xiāng)收入差距（Burgess &Pande，2005）、城鎮(zhèn)化進(jìn)程（王弓和葉蜀君，2016）、城市發(fā)展效率（張鵬和于偉，2019）等的影響研究。綜合來看，金融集聚發(fā)展有助于推動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展，而在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)的背景下該目標(biāo)主要靠創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)來完成，即金融產(chǎn)業(yè)集聚能夠推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式由規(guī)模經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，鼓勵(lì)企業(yè)積極參與技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)從而實(shí)現(xiàn)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步，最終助力國(guó)民經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量增長(zhǎng)。

關(guān)于金融集聚與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)關(guān)系的相關(guān)研究，主要分為以下兩個(gè)方面。一是關(guān)于金融集聚對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響的實(shí)證研究，其結(jié)論主要分為線性論和非線性論。線性論主要存在兩種結(jié)論：第一種結(jié)論是金融集聚對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新呈現(xiàn)出明顯的正效應(yīng)，如杜江等（2017）通過建立空間杜賓計(jì)量模型（SDM）展開的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展主要通過空間外溢效應(yīng)對(duì)區(qū)域企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生正向影響作用。王江和劉莎莎（2019）通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)金融集聚對(duì)西北五省的科技創(chuàng)新有顯著的促進(jìn)作用。第二種結(jié)論是金融集聚對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新呈現(xiàn)出明顯的負(fù)效應(yīng)，如李標(biāo)等（2016）通過實(shí)證研究指出，金融集聚會(huì)對(duì)企業(yè)科技創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生有時(shí)間延遲特征的負(fù)向作用。黎杰生和胡穎（2017）通過實(shí)證檢驗(yàn)得出結(jié)論，金融集聚能夠顯著推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，但會(huì)加劇金融的競(jìng)爭(zhēng)性、資本的逐利性和企業(yè)的投機(jī)性，從而對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生抑制作用。非線性論主要結(jié)論：修國(guó)義等（2019）通過建立面板門檻模型展開的實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，金融集聚對(duì)區(qū)域科技創(chuàng)新效率確實(shí)存在以門檻效應(yīng)為特征的非線性作用效果。二是關(guān)于金融集聚對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響的機(jī)制分析。Greenwood &Jovanovic（1990）基于資源配置效率角度，認(rèn)為金融集聚能夠通過提升企業(yè)資源配置效率的路徑影響技術(shù)創(chuàng)新。Levine（2002）從供需角度出發(fā)，認(rèn)為金融集聚會(huì)打破地區(qū)原有產(chǎn)業(yè)資本的供求平衡，進(jìn)而導(dǎo)致金融價(jià)格的變化，并最終降低企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的融資成本。劉軍等（2007）從金融功能觀角度出發(fā)展開理論分析，發(fā)現(xiàn)金融集聚能夠通過降低金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)成本、改善信息不對(duì)稱、提高技術(shù)創(chuàng)新影響力等路徑影響技術(shù)進(jìn)步。Brown &Petersen（2009）指出，基于空間結(jié)構(gòu)的金融集聚能夠有助于緩解企業(yè)融資約束條件，進(jìn)而影響企業(yè)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的投資。高小龍和楊建昌（2017）使用2003～2012 年中國(guó)省級(jí)和地級(jí)市面板數(shù)據(jù)研究金融集聚對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響機(jī)制，實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果表明，金融集聚可以通過產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)、服務(wù)創(chuàng)新效應(yīng)、信息擴(kuò)散效應(yīng)和人力資本積累效應(yīng)等路徑影響技術(shù)創(chuàng)新。

綜上所述，關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新和金融集聚相關(guān)關(guān)系的學(xué)術(shù)成果非常豐富且實(shí)踐價(jià)值很高，但是依然有以下欠缺之處：一是金融集聚研究方法多采用靜態(tài)回歸的實(shí)證分析方法，較少運(yùn)用動(dòng)態(tài)回歸方法來實(shí)證檢驗(yàn)金融集聚對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的動(dòng)態(tài)影響；二是實(shí)證分析大多以總體視角展開兩變量相關(guān)關(guān)系的檢驗(yàn)，缺乏以分維度視角展開二級(jí)指標(biāo)作用效果的檢驗(yàn)；三是研究假設(shè)多以線性相關(guān)關(guān)系的檢驗(yàn)為主，缺乏非線性相關(guān)關(guān)系的檢驗(yàn)?；诖耍疚耐瑫r(shí)使用線性的動(dòng)態(tài)面板回歸分析方法和非線性的門檻效率模型，從全樣本視角和分維度視角出發(fā)驗(yàn)證金融集聚及其不同維度對(duì)于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響作用。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）模型構(gòu)建

根據(jù)研究目的，本文構(gòu)建以下動(dòng)態(tài)面板模型來探究企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率與金融集聚之間的相關(guān)關(guān)系，具體如公式（1）所示。

在上述模型（1）中，IEit表示企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率；IEit-1為滯后一期的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率；FAit表示金融集聚程度；TRADEit、FDIit和LEVit是一組控制變量，分別表示對(duì)外貿(mào)易水平、外商直接投資和資產(chǎn)負(fù)債率；i和t分別表示省份和年份；β0為截距項(xiàng)，β1至β5均為待估參數(shù)；εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

考慮到企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率與金融集聚可能存在非線性相關(guān)，因此本文借鑒Hansen（1999）的研究成果建立門檻效應(yīng)模型，進(jìn)一步檢驗(yàn)該相關(guān)關(guān)系是否具備非線性特征，通過相關(guān)檢驗(yàn)確定門限個(gè)數(shù)和具體門檻值，相應(yīng)的單一門檻模型設(shè)定如公式（2）所示。

其中，q為門檻變量，γ為未知門檻值。

（二）變量選取

1.被解釋變量：企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率（IE）。本文選取各省份規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)研究與試驗(yàn)發(fā)展（R&D）人員全時(shí)當(dāng)量和研究與試驗(yàn)發(fā)展（R&D）經(jīng)費(fèi)支出為投入指標(biāo)，用其有效專利申請(qǐng)數(shù)量和新產(chǎn)品銷售收入為產(chǎn)出指標(biāo)。本文采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）建立規(guī)模報(bào)酬可變模型（VRS），進(jìn)而使用DEAP2.1軟件測(cè)算出我國(guó)各省份各年的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率。

2.核心解釋變量：金融集聚（FA）。有關(guān)金融集聚指數(shù)的測(cè)度和衡量，比較常用的方法是赫芬達(dá)爾-赫希曼指數(shù)（張芳，2012）、區(qū)位熵（余泳澤等，2013）、空間基尼系數(shù)（張帆，2016）和構(gòu)建金融集聚指標(biāo)體系（王一喬和趙鑫，2020）?？紤]到政府的公共金融支持在區(qū)域金融集聚過程中發(fā)揮著不可忽視的作用，所以本文在參考當(dāng)前主流評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和考慮國(guó)情的基礎(chǔ)上，構(gòu)建測(cè)算各省份金融集聚指數(shù)的評(píng)價(jià)體系，詳見表1。同時(shí)使用熵權(quán)法這一客觀確權(quán)方法來確定各指標(biāo)所占權(quán)重，從而計(jì)算出各省份金融集聚指數(shù)。其中，金融集聚（FA）可以分為銀行業(yè)（FA1）、保險(xiǎn)業(yè)（FA2）、證券業(yè)（FA3）、金融規(guī)模（FA4）和公共金融（FA5）五大維度。數(shù)據(jù)均來源于Wind 數(shù)據(jù)庫(kù)和各省份各年的金融運(yùn)行報(bào)告。

表1 各省份區(qū)域金融集聚綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

3.控制變量：選擇三個(gè)相關(guān)變量作為本文實(shí)證研究的控制變量。一是對(duì)外貿(mào)易水平（TRADE）。對(duì)外貿(mào)易可以借助進(jìn)口改善技術(shù)并利用出口提升技術(shù)的收益水平，選用經(jīng)營(yíng)地所在單位進(jìn)出口總額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來反映對(duì)外貿(mào)易情況。二是外商直接投資（FDI）?？紤]到外商直接投資能夠?yàn)榈貐^(qū)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)帶來資金融通便利，所以選用實(shí)際利用外資總額來度量外商投資水平，為方便比較將外商直接投資金額進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。三是資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）。資產(chǎn)負(fù)債率可以反映企業(yè)的負(fù)債情況和財(cái)務(wù)杠桿使用情況，通過使用區(qū)域內(nèi)規(guī)模企業(yè)負(fù)債總額除以資產(chǎn)總額可以得到對(duì)應(yīng)的企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率。

（三）數(shù)據(jù)來源

考慮到西藏及港澳臺(tái)地區(qū)的部分核心解釋變量數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，所以本文以我國(guó)30個(gè)省份2007～2019年的年度面板數(shù)據(jù)為研究樣本。原始數(shù)據(jù)均來源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官方網(wǎng)站、Wind 數(shù)據(jù)庫(kù)和各省份金融運(yùn)行報(bào)告。本文實(shí)證分析部分均通過Stata16 軟件實(shí)現(xiàn)，各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2。

表2 各變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

三、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）面板單位根檢驗(yàn)

由于時(shí)間序列的數(shù)據(jù)易出現(xiàn)偽回歸問題從而影響實(shí)證研究的科學(xué)性，所以在實(shí)證分析前首先要檢驗(yàn)各變量的平穩(wěn)性。本文使用LLC檢驗(yàn)、IPS檢驗(yàn)、Fish?er 式ADF 檢驗(yàn)、Hadri LM 檢驗(yàn)和Fisher 式PP 檢驗(yàn)等五種單位根檢驗(yàn)方法來檢驗(yàn)所有變量的平穩(wěn)性，單位根檢驗(yàn)結(jié)果顯示所有變量都至少通過四種檢驗(yàn)，意味著所有變量均平穩(wěn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表3。

表3 面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

（二）金融集聚對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率影響的回歸分析：全樣本視角

考慮到解釋變量可能具有內(nèi)生性而使模型估計(jì)出現(xiàn)偏差，且個(gè)體的當(dāng)前行為常由于慣性等原因受到以往活動(dòng)的影響，因此建立動(dòng)態(tài)面板回歸模型，對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率與金融集聚的關(guān)系展開實(shí)證探究。差分GMM 估計(jì)方法往往都會(huì)存在弱工具變量問題，而系統(tǒng)GMM能夠很大程度地減少小樣本偏誤。兩者相比，不僅能夠有效處理內(nèi)生性問題，而且還能更加充分地運(yùn)用變量信息，所以分別使用系統(tǒng)GMM 和差分GMM分析方法建立動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行實(shí)證分析，同時(shí)以被解釋變量滯后項(xiàng)為模型的工具變量。表4 前四列為系統(tǒng)GMM 分析結(jié)果，最后一列為差分GMM分析結(jié)果。

根據(jù)表4的實(shí)證分析結(jié)果，五個(gè)方程中AR（1）均小于0.01，AR（2）均大于0.1，說明殘差項(xiàng)的一階序列均存在相關(guān)性，而二階序列均不存在相關(guān)性，故模型設(shè)定合理。前四個(gè)方程中核心解釋變量在逐漸加入控制變量時(shí)系數(shù)變化不大且均通過顯著性檢驗(yàn)，故模型建立穩(wěn)健。此外，Sargan檢驗(yàn)所對(duì)應(yīng)的P值均為1，表明工具變量有效。

表4 全樣本動(dòng)態(tài)面板回歸結(jié)果

五個(gè)方程中金融集聚（FA）的系數(shù)均為正且在1%水平下顯著，說明企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率與金融集聚之間存在線性正相關(guān)關(guān)系，具體表現(xiàn)為金融集聚能夠提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率。究其原因，金融集聚能夠匯集各類金融資源，借助地理位置、信息獲得和人力資源等優(yōu)勢(shì)，使得集聚區(qū)域內(nèi)運(yùn)輸物流、資金使用、信息技術(shù)交流和人才招聘等成本降低，促進(jìn)金融資源更好地適配于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的資金需要，最終助力金融發(fā)展，提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率。

方程（2）、方程（3）和方程（4）是在方程（1）的基礎(chǔ)上依次加入對(duì)外貿(mào)易水平（TRADE）、外商直接投資（FDI）和資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）三個(gè)控制變量。從表4 可知，各控制變量的系數(shù)均為正數(shù)且在5%水平下顯著，這意味著提升對(duì)外貿(mào)易水平、加強(qiáng)外商直接投資和提高資產(chǎn)負(fù)債率均可以促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的提高。對(duì)外貿(mào)易水平可以反映出一個(gè)地區(qū)的對(duì)外貿(mào)易活動(dòng)情況，對(duì)外貿(mào)易水平越高的地區(qū)，就越有可能借助進(jìn)口來引進(jìn)并提升技術(shù)，同時(shí)利用出口來提高技術(shù)創(chuàng)新的回報(bào)率，所以提高對(duì)外貿(mào)易水平有助于提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率。外商直接投資有助于提高區(qū)域企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率，說明地區(qū)企業(yè)通過引進(jìn)外資來推動(dòng)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的實(shí)踐結(jié)果較為理想。此外，資產(chǎn)負(fù)債率代表企業(yè)利用負(fù)債進(jìn)行生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的情況，企業(yè)可以利用資產(chǎn)負(fù)債率這一財(cái)務(wù)杠桿的抵稅效應(yīng)來提高企業(yè)利潤(rùn)率，有助于企業(yè)從事技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)。

（三）金融集聚對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率影響的回歸分析：分維度視角

本文進(jìn)一步從銀行業(yè)（FA1）、保險(xiǎn)業(yè)（FA2）、證券業(yè)（FA3）、金融規(guī)模（FA4）和公共金融（FA5）等金融集聚指數(shù)的二級(jí)指標(biāo)，具體分析各維度的金融集聚發(fā)展對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)可能產(chǎn)生的不同影響作用。表5為分別將銀行業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)、證券業(yè)、金融規(guī)模和公共金融等金融集聚指數(shù)的二級(jí)指標(biāo)作為核心解釋變量加入模型的回歸結(jié)果。通過觀察五個(gè)方程中的AR（1）、AR（2）和Sargan 檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)的P 值結(jié)果可以知道，分維度動(dòng)態(tài)面板回歸結(jié)果可靠。分維度動(dòng)態(tài)面板回歸結(jié)果表明，銀行業(yè)、證券業(yè)、金融規(guī)模和公共金融等金融集聚均可以促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的提高，而保險(xiǎn)業(yè)金融集聚對(duì)于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響作用為正但并不顯著。這揭示出金融集聚對(duì)于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的促進(jìn)作用主要是通過銀行業(yè)、證券業(yè)、金融規(guī)模和公共金融集聚化程度的提高實(shí)現(xiàn)。

表5 分維度動(dòng)態(tài)面板回歸結(jié)果

（四）進(jìn)一步的非線性實(shí)證分析

基于上述實(shí)證研究可知，金融集聚確實(shí)有助于提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率，但該研究結(jié)論是以金融集聚的線性影響為假設(shè)前提，忽略該影響作用可能具備的非線性特征。因此，本文進(jìn)一步選擇以金融集聚為門檻變量，對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率與金融集聚的相關(guān)關(guān)系展開非線性實(shí)證分析，對(duì)門檻效應(yīng)模型進(jìn)行自抽樣檢驗(yàn)（模擬800 次）。由表6 檢驗(yàn)結(jié)果可知，金融集聚對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響具備單門檻效應(yīng)，再由表7估計(jì)結(jié)果可知該門檻值為0.3712，其中門檻值對(duì)應(yīng)的95%置信區(qū)間是［0.1463，0.1484］。因此，金融集聚在不同門檻值區(qū)間內(nèi)對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響作用有所不同，即二者存在非線性相關(guān)關(guān)系。

表6 門檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

表7 門檻值估計(jì)結(jié)果

由表8的回歸結(jié)果可知，當(dāng)金融集聚指數(shù)低于門檻值0.3712 時(shí)，金融集聚的影響系數(shù)是1.2907；當(dāng)金融集聚指數(shù)高于或等于門檻值0.3712時(shí)，該影響系數(shù)是0.8448。以上結(jié)果均通過統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)，從門檻效應(yīng)模型的實(shí)證分析情況可知：在不同的門檻區(qū)間內(nèi)，金融集聚均可以促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新且該作用在不同區(qū)間內(nèi)有所差異。這意味著金融集聚對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響呈現(xiàn)非線性特征。

表8 門檻模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文主要通過替換核心變量和變換計(jì)量模型兩種方式展開穩(wěn)健性檢驗(yàn)：一是借鑒張秀娟（2015）采用區(qū)位熵方法重新計(jì)算金融集聚指數(shù)并同時(shí)使用系統(tǒng)GMM、差分GMM進(jìn)行回歸分析，回歸結(jié)果如表9第1、第2列所示；二是運(yùn)用兩階段最小二乘法（2SLS）分別對(duì)采用區(qū)位熵法、熵值法測(cè)算所得的核心解釋變量進(jìn)行回歸分析，表9 第3、第4 列分別為對(duì)應(yīng)的回歸結(jié)果。從表9的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，核心解釋變量回歸系數(shù)均顯著為正，只有大小發(fā)生較小變化，表明本文實(shí)證方法可靠，得到的研究結(jié)論具備穩(wěn)健性。

表9 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

四、結(jié)論與政策建議

本文通過建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和使用DEA 模型，分別對(duì)我國(guó)30 個(gè)省份2007～2019 年的金融集聚指數(shù)和企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行客觀測(cè)算，同時(shí)運(yùn)用線性和非線性的統(tǒng)計(jì)分析模型，從全樣本視角和分維度視角出發(fā)驗(yàn)證金融集聚及其不同維度對(duì)于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響作用，得到三個(gè)結(jié)論：其一，提高金融集聚程度、對(duì)外貿(mào)易水平、外商直接投資和資產(chǎn)負(fù)債率均有助于提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率；其二，銀行業(yè)、證券業(yè)、金融規(guī)模和公共金融等金融集聚均有助于提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率，而保險(xiǎn)業(yè)金融集聚對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的作用不顯著；其三，金融集聚對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率存在以單門檻效應(yīng)為特征的非線性影響作用。

為提升我國(guó)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率，使企業(yè)發(fā)展從借助規(guī)模效應(yīng)轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，從而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，本文提出以下政策建議。

第一，合理布局構(gòu)建金融中心及金融副中心。各級(jí)政府應(yīng)根據(jù)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)地理結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，優(yōu)化重構(gòu)區(qū)域金融中心以及金融副中心的空間布局，堅(jiān)持金融中心建設(shè)與企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展相契合，充分發(fā)揮金融中心的集聚效應(yīng)和金融副中心的協(xié)同效應(yīng)，助力企業(yè)提高自身的技術(shù)創(chuàng)新效率。應(yīng)當(dāng)注重于改善區(qū)域金融市場(chǎng)環(huán)境和企業(yè)營(yíng)商環(huán)境，改善金融集聚區(qū)域?qū)鹑谫Y源的吸收能力，從而為打造金融中心和副中心提供良好的基礎(chǔ)條件。此外，需要防止金融產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展過度可能帶來的外部不經(jīng)濟(jì)，推動(dòng)金融集聚的良性發(fā)展，確保金融集聚能夠及時(shí)高效地推動(dòng)企業(yè)科技創(chuàng)新。

第二，采取有針對(duì)性的區(qū)域金融發(fā)展策略。東部地區(qū)擁有多個(gè)金融集聚中心，金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展強(qiáng)勁，而中西部地區(qū)金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展較為薄弱，只有單個(gè)金融集聚中心，所以東部地區(qū)在推進(jìn)金融集聚發(fā)展時(shí)應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)和中西部金融中心及金融副中心的金融合作，避免東部地區(qū)金融產(chǎn)業(yè)過度集聚造成外部不經(jīng)濟(jì)。同時(shí)，中西部地區(qū)需要不斷改善金融市場(chǎng)環(huán)境和提升金融服務(wù)能力，各地區(qū)應(yīng)當(dāng)協(xié)同合作促進(jìn)金融產(chǎn)業(yè)集聚，支持企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)，使金融資源在全國(guó)范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)優(yōu)化配置和最佳利用。我國(guó)中西部地區(qū)缺乏有競(jìng)爭(zhēng)力的金融中心，其區(qū)域金融集聚水平不足以支撐區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，政府應(yīng)該推進(jìn)金融體制和金融深化改革，推動(dòng)?xùn)|部與中西部地區(qū)之間金融資源的跨區(qū)域和跨部門交流。

第三，提升區(qū)域科技創(chuàng)新能力。一方面，應(yīng)當(dāng)合理利用現(xiàn)代科技發(fā)展成果來提升金融活動(dòng)效率，如使用大數(shù)據(jù)等科技手段發(fā)展數(shù)字化金融，助力金融產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生外部經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，并提高信息交流效率。另一方面，應(yīng)當(dāng)注重?cái)?shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)防范，尤其需要規(guī)避系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生，使金融產(chǎn)業(yè)安全、高效地為企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)創(chuàng)造高質(zhì)量的金融產(chǎn)品。政府需要加強(qiáng)對(duì)科技領(lǐng)域的財(cái)政支持，持續(xù)發(fā)展公共金融來支持企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)把握國(guó)家對(duì)科技創(chuàng)新提供財(cái)政支持的機(jī)會(huì)，提高對(duì)科技創(chuàng)新企業(yè)金融供給的針對(duì)性和服務(wù)效率，而各類高校應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)各類專業(yè)人才的培養(yǎng)，為金融集聚助力企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新提供更優(yōu)秀的人力資本。