胡 璇

（1.吉林大學(xué) 東北亞學(xué)院，吉林 長春 130012；2.吉林省農(nóng)村金融改革研究中心，吉林 長春 130028）

黨的十九大報(bào)告提出“創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力”，促進(jìn)和培育企業(yè)自主創(chuàng)新能力是中國實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略、構(gòu)建國家創(chuàng)新體系、建設(shè)創(chuàng)新型國家的關(guān)鍵。城市作為人口、產(chǎn)業(yè)、先進(jìn)思想的集聚地，是企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的重要場所及載體，國內(nèi)外很多城市，特別是大城市吸引著越來越多的高科技和創(chuàng)新企業(yè)。與中小城市相比，大城市具有更高的生產(chǎn)率以及更高的工資，在專利產(chǎn)出數(shù)量、發(fā)明創(chuàng)造和創(chuàng)新活動(dòng)方面也更具優(yōu)勢。［1］當(dāng)前我國的創(chuàng)新活動(dòng)主要集中在規(guī)模較大的城市，前10大城市創(chuàng)新指數(shù)占比處于45% ～60%之間，北京、上海、廣州、深圳四個(gè)大城市占比達(dá)到30% ～45%。①數(shù)據(jù)來源于《中國城市和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新報(bào)告2017》。企業(yè)創(chuàng)新所需要的信貸資本在不同規(guī)模和層級(jí)的城市存在差異，特別是在我國金融空間分布并不均衡的國情下，金融資源主要集聚在一些中心城市，上海、北京、深圳等全國中心城市聚集了大型銀行總部和其他金融機(jī)構(gòu)，省會(huì)城市聚集了地區(qū)銀行總部和全國銀行省級(jí)分行，不同規(guī)模城市的信貸融資差距影響著企業(yè)創(chuàng)新資金的來源和利用效率。為了研究不同城市規(guī)模對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生的影響，本文結(jié)合宏觀和微觀層面數(shù)據(jù)從信貸融資角度對二者關(guān)系進(jìn)行討論和研究。

一、理論分析

（一）城市規(guī)模與金融集聚

早在20世紀(jì)90年代，很多學(xué)者開始關(guān)注金融地理問題。盡管信息通訊技術(shù)的發(fā)展擴(kuò)大了金融機(jī)構(gòu)的服務(wù)范圍，促進(jìn)了全球金融一體化，但地理因素的影響并未隨之而下降。Dymski認(rèn)為，金融全球化并沒有使地理變得無關(guān)緊要，相反不同地區(qū)和城市會(huì)根據(jù)自身規(guī)模和定位，服務(wù)于不同層次的金融客戶。［2］從金融業(yè)空間發(fā)展演化看，金融集聚引致金融空間層級(jí)結(jié)構(gòu)特征是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的顯著特點(diǎn)，城市規(guī)模越大，金融機(jī)構(gòu)集群規(guī)模和層次越高，二者是正向匹配的，隨著集聚規(guī)模的擴(kuò)大，最終將在少數(shù)大城市形成金融中心。孫國茂和范躍進(jìn)、王如玉等的研究表明，中國金融空間分布并不均衡，金融資源主要集聚在北京、上海、深圳等中心城市，城市層級(jí)越高，金融集聚水平越高。［3－4］

金融業(yè)集聚在大城市的主要原因在于能夠獲得規(guī)模經(jīng)濟(jì)和外部性。首先，大城市能夠?yàn)榻鹑跈C(jī)構(gòu)提供更大的交易市場和更多的交易對象。大城市是各類信息集中的地區(qū)，金融機(jī)構(gòu)選址大城市，能夠擴(kuò)大為企業(yè)和消費(fèi)人群服務(wù)的規(guī)模，更容易識(shí)別出本地區(qū)適于貸款的企業(yè)。其次，大城市能夠?yàn)榻鹑跇I(yè)提供豐富的人才支持。金融行業(yè)的發(fā)展需要大量會(huì)計(jì)、財(cái)務(wù)管理、保險(xiǎn)精算、法律咨詢、計(jì)算機(jī)等專業(yè)服務(wù)人員的支持，而這些人才需求往往只有大城市才能滿足。［5］第三，大城市能夠降低金融機(jī)構(gòu)的信貸風(fēng)險(xiǎn)。大城市具有完善的市場體系、規(guī)范的交易標(biāo)準(zhǔn)、健全的信用制度，能夠有效緩解信貸雙方信息不對稱問題，降低金融機(jī)構(gòu)的交易成本和交易風(fēng)險(xiǎn)。第四，金融機(jī)構(gòu)選址在大城市能夠獲得知識(shí)溢出。金融機(jī)構(gòu)通過分享彼此的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，開發(fā)出新技術(shù)，并提供更加準(zhǔn)確和有競爭力的金融產(chǎn)品和工具，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)金融行業(yè)整體進(jìn)步。綜上所述，金融市場與城市規(guī)模是高度相關(guān)的，金融機(jī)構(gòu)和相關(guān)服務(wù)產(chǎn)業(yè)都傾向于在大城市形成集聚。城市規(guī)模越大，越容易促進(jìn)金融集聚，一旦建立基于習(xí)慣的力量，顧客的忠誠度和路徑依賴就會(huì)基本保持穩(wěn)定，最后形成金融中心。

（二）城市金融集聚、信貸融資與企業(yè)創(chuàng)新

創(chuàng)新本質(zhì)上是一個(gè)“投機(jī)過程”，有很大幾率會(huì)失敗，企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)具有收益不確定、信息不對稱、投資周期較長等特點(diǎn)，因此需要融資支持。大城市是各種金融機(jī)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)集聚地，創(chuàng)新型企業(yè)考慮到自身風(fēng)險(xiǎn)大、融資難的特點(diǎn)，可能主動(dòng)選址大城市以獲得規(guī)模效應(yīng)，緩解信息不對稱造成的融資約束，通過尋求更多的融資機(jī)會(huì)和更低的融資成本進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)。中國不同城市的金融發(fā)展和信貸制度存在顯著差異，金融資源主要集聚在規(guī)模較大的中心城市，大量中小城市和偏遠(yuǎn)地區(qū)的金融資源供給明顯不足。［6］除了全國中心城市和省會(huì)城市，地方金融機(jī)構(gòu)發(fā)展普遍落后，邊緣城市的中小企業(yè)會(huì)受到融資約束。因此，對于創(chuàng)新型企業(yè)而言，選址在金融集聚水平高的大城市更有利于創(chuàng)新活動(dòng)的開展。

首先，大城市金融機(jī)構(gòu)集聚所引發(fā)的激烈競爭會(huì)降低企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的貸款門檻。隨著中國金融體系的市場化改革，特別是國有銀行股份制改造和商業(yè)銀行的引入，使銀行體系和整個(gè)金融業(yè)競爭性加強(qiáng)，降低了金融市場的壟斷程度，特別是大城市銀行、股票、債券、保險(xiǎn)和風(fēng)險(xiǎn)投資等金融機(jī)構(gòu)不斷集聚，進(jìn)一步促進(jìn)了金融產(chǎn)品供給多樣化和利率部分自由化，降低了大城市企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的貸款門檻和貸款利率；其次，金融集聚的大城市銀行流動(dòng)性偏好更低，能夠提供給創(chuàng)新企業(yè)的貸款供給更加充足。創(chuàng)新型企業(yè)會(huì)把本公司核心技術(shù)作為其競爭優(yōu)勢的來源，在特殊情況下，先尋求股權(quán)融資，然后才是其他形式的融資，在風(fēng)險(xiǎn)投資公司缺乏的情況下可能會(huì)轉(zhuǎn)為向銀行貸款。在中國風(fēng)險(xiǎn)投資等其他融資較少的情況下，銀行信貸仍是企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的主要融資來源，銀行投資與流動(dòng)性之間的比率取決于當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平、對未來的預(yù)期和制度等因素，大城市和金融中心的經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展水平相對較高，預(yù)期穩(wěn)定，銀行流動(dòng)性偏好相對較低，銀行能夠更好地實(shí)現(xiàn)投資組合的多樣化，企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)能夠得到更多的銀行信貸支持；第三，大城市的金融中介服務(wù)人才和科技資源豐富，地處金融資源豐裕的大城市的創(chuàng)新型企業(yè)更容易獲得專業(yè)的知識(shí)信息、專業(yè)中介機(jī)構(gòu)，以及財(cái)務(wù)方面的高管、會(huì)計(jì)師和專家。高附加值和專業(yè)化分工的金融服務(wù)能夠提高企業(yè)向銀行貸款、進(jìn)行IPO或者發(fā)行債券的成功率，從而緩解企業(yè)的融資約束。［7］同時(shí)，大城市針對企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的金融產(chǎn)品和金融工具更多，金融產(chǎn)品創(chuàng)新能力更強(qiáng)，能夠?qū)哂懈咴鲩L潛力的創(chuàng)新型企業(yè)或者企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)提供更好的風(fēng)險(xiǎn)性融資支持，進(jìn)而提高企業(yè)創(chuàng)新能力。第四，大城市具有相對健全的信用制度和信用環(huán)境，對企業(yè)的信用評分和信用等級(jí)劃分更加專業(yè)，企業(yè)違約成本較高，因此能夠在一定程度上降低金融機(jī)構(gòu)支持企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的貸款風(fēng)險(xiǎn)。除此之外，大城市上下游企業(yè)間的關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)，企業(yè)間緊密的聯(lián)系增加了集聚企業(yè)的商業(yè)信用，企業(yè)間往往通過“聯(lián)保貸款”的方式獲得融資，使得企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)能夠有更多機(jī)會(huì)得到其他企業(yè)的支持和幫助。第五，大城市金融機(jī)構(gòu)對創(chuàng)新企業(yè)的信貸具有循環(huán)累積效應(yīng)。銀行等金融機(jī)構(gòu)貸款具有“羊群本能”。羊群本能是指銀行采取與以前類似的和熟悉的貸款策略，或者模仿其他銀行的貸款策略。面對復(fù)雜和不透明的金融體系，銀行的羊群本能能夠降低風(fēng)險(xiǎn)，會(huì)導(dǎo)致融資更傾向于金融資源豐裕的大城市，即使大城市的企業(yè)和外圍城市的企業(yè)相比并沒有顯著差異，銀行有時(shí)寧愿犧牲效率也要遵循相似的策略。因此，在大城市企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)已經(jīng)獲得融資的情況下，銀行的路徑依賴，或者對貸款傾向和熟悉渠道的依賴，導(dǎo)致銀行向位于大城市的創(chuàng)新型企業(yè)貸款的可能性更高。創(chuàng)新型企業(yè)融資成功率高會(huì)繼續(xù)形成示范效應(yīng)，企業(yè)間能夠分享成功經(jīng)驗(yàn)，會(huì)造成循環(huán)累積因果效應(yīng)。

金融集聚改善的融資環(huán)境是城市規(guī)模對企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生影響的主要渠道，位于擁有更多金融資源的大城市的創(chuàng)新型企業(yè)，所面臨的融資約束較少，資本更有可能流向企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)，因此，大城市的地理區(qū)位對于企業(yè)創(chuàng)新來說是一個(gè)機(jī)會(huì)。相比而言，中小城市的地理區(qū)位可能對企業(yè)是一個(gè)約束條件，金融資源匱乏的中小城市的創(chuàng)新型企業(yè)可能會(huì)遇到較低的融資成功率和較高的融資限制，挫敗當(dāng)?shù)仄髽I(yè)信心，并進(jìn)一步降低融資率和影響企業(yè)創(chuàng)新，逐漸陷入惡性循環(huán)。特別是對金融發(fā)展程度較低，區(qū)域差異較大的中國來說，不同城市規(guī)模的金融集聚程度不同，引發(fā)的融資外部性差異對企業(yè)創(chuàng)新的影響可能更加顯著。

二、模型設(shè)計(jì)

（一）模型設(shè)定

為了檢驗(yàn)城市規(guī)模對企業(yè)創(chuàng)新的影響，本文所構(gòu)建的基準(zhǔn)方程如下：

在式（1）中，下標(biāo)i、j、t分別表示各個(gè)樣本企業(yè)、企業(yè)所在地區(qū)、樣本觀測時(shí)期。Innovation是本文被解釋變量企業(yè)自主創(chuàng)新水平，Size為核心解釋變量城市規(guī)模，Control為一組控制變量?？紤]到城市規(guī)模對自主創(chuàng)新影響的滯后性，本文對核心解釋變量進(jìn)行一期滯后以減小內(nèi)生性問題帶來的影響。除此之外，采用個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)模型，以緩解遺漏變量偏誤導(dǎo)致的內(nèi)生性。ε為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

（二）數(shù)據(jù)來源

中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫涵蓋2000～2013年所有規(guī)模以上的中國工業(yè)國有企業(yè)和非國有企業(yè)。本文借鑒魯曉東和連玉君、Brandt的做法，［8－9］對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行如下處理：首先，剔除從業(yè)人數(shù)小于10人以及缺乏固定資產(chǎn)凈值、工業(yè)總產(chǎn)值、中間投入等重要財(cái)務(wù)指標(biāo)的企業(yè)；其次，剔除財(cái)務(wù)指標(biāo)與一般公認(rèn)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則不相符的觀測值；第三，由于國家統(tǒng)計(jì)局在2002年采用了新的行業(yè)代碼標(biāo)準(zhǔn)，為保持行業(yè)代碼一致性，本文將四位數(shù)行業(yè)分類代碼統(tǒng)一到2002年標(biāo)準(zhǔn)。

中國專利數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫收錄了中國自1985年實(shí)施專利制度以來的全部中國專利文獻(xiàn)，具有較高的權(quán)威性，主要包括了發(fā)明專利、實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計(jì)專利三種類別的申請授權(quán)信息。本文整理了2000～2013年的企業(yè)專利數(shù)據(jù)，并參照He等的方法與工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行匹配。［10］

夜間燈光數(shù)據(jù)。本文使用的2000～2013年DMSP／OLS夜間燈光數(shù)據(jù)源自美國國家海洋和大氣管理局。該數(shù)據(jù)是由同一傳感器全年無云覆蓋探測的日觀測數(shù)據(jù)經(jīng)過融合而形成的年際影像數(shù)據(jù)，空間分辨率為30″（約1km），覆蓋了北緯75°至南緯65°，東經(jīng)180°至西經(jīng)180°的人類活動(dòng)區(qū)域。

（三）變量說明

1.被解釋變量。本文的被解釋變量為企業(yè)創(chuàng)新，用企業(yè)專利申請總數(shù)（Patent）度量，是企業(yè)發(fā)明專利、實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計(jì)專利三種專利申請數(shù)之和。選擇專利申請數(shù)量而非專利授權(quán)數(shù)量是因?yàn)楫?dāng)專利進(jìn)入申請狀態(tài)時(shí)即表明了研發(fā)活動(dòng)已取得實(shí)際成果，專利申請數(shù)能夠及時(shí)準(zhǔn)確地反映企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)，而專利授權(quán)數(shù)量則由于審批、政策制度等因素影響存在一定的滯后性。［11］考慮到變量分布的右偏性，對專利申請總數(shù)加1后進(jìn)行對數(shù)處理。

2.解釋變量。本文的核心解釋變量為城市規(guī)模，用城市規(guī)模指數(shù)（CSI）表示。研究表明夜間燈光數(shù)據(jù)與生產(chǎn)總值、人口規(guī)模、城市化水平等各類城市規(guī)模評估指標(biāo)存在顯著的相關(guān)關(guān)系，可綜合表征人類的活動(dòng)與強(qiáng)度，因此本文使用夜間燈光數(shù)據(jù)評估城市規(guī)模。［12］經(jīng)過對夜間燈光數(shù)據(jù)的裁剪、重采樣、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、飽和度和連續(xù)性校正后，提取城鎮(zhèn)用地像元亮度值并與行政區(qū)劃矢量圖進(jìn)行空間匹配。最后，按照不同城市行政區(qū)域范圍，對像元亮度值進(jìn)行加總求和，得到城市規(guī)模指數(shù)。

3.控制變量。為了確保估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性，模型中加入了城市和企業(yè)的控制變量，具體包括：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）、城市開放程度（FDI）、企業(yè)年齡（Age）、企業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）、資本密集度（PPK）、企業(yè)規(guī)模（Scale）、企業(yè)出口（Export）。以上變量的具體含義和特征見表1。

表1 變量描述統(tǒng)計(jì)

三、實(shí)證結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

由于豪斯曼（Hausman）檢驗(yàn)拒絕了隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)，因此本文采用固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行分析。表2第（1）列利用OLS方法估計(jì)城市規(guī)模對企業(yè)創(chuàng)新的影響，在固定了個(gè)體和時(shí)間的基礎(chǔ)上得到參數(shù)估計(jì)結(jié)果為0.0273，且在1%置信水平下顯著，即城市規(guī)模能夠顯著正向影響企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)，城市規(guī)模越大，企業(yè)的創(chuàng)新水平越高。

考慮到被解釋變量是企業(yè)專利申請數(shù)量這類只能取非負(fù)整數(shù)的計(jì)數(shù)變量，并且樣本方差大于均值，采用負(fù)二項(xiàng)回歸進(jìn)一步分析城市規(guī)模與企業(yè)創(chuàng)新之間的關(guān)系。根據(jù)表2第（2）列的結(jié)果，城市規(guī)模的系數(shù)為正且在1%的水平上顯著，得到了與OLS回歸一致的結(jié)論。除了OLS回歸、負(fù)二項(xiàng)回歸外，本文還使用了處理限制被解釋變量的Tobit模型進(jìn)行回歸分析，根據(jù)表2第（3）列的結(jié)果，城市規(guī)模的系數(shù)依然在1%的水平上顯著為正，說明城市規(guī)模對企業(yè)創(chuàng)新存在正向影響。

表2 基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果

相關(guān)控制變量的回歸結(jié)果也基本符合預(yù)期，人均GDP越高，外商直接投資越多，表明城市的經(jīng)濟(jì)水平越理想，為企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)提供了較好的外部環(huán)境。經(jīng)營情況越好、規(guī)模越大且具有較高資本密集度的企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)的可能性越大，全要素生產(chǎn)率越高、經(jīng)營越久的企業(yè)對知識(shí)、技術(shù)的積累也越充足，進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)門檻較低，成功率較高。為了能夠保持在國際市場的競爭力，出口企業(yè)更愿意進(jìn)行創(chuàng)新投入研發(fā)，創(chuàng)新水平也更高。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.替換變量。首先替換被解釋變量，使用新產(chǎn)品產(chǎn)值作為衡量企業(yè)創(chuàng)新水平的指標(biāo)，根據(jù)表3第（1）列的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)城市規(guī)模對新產(chǎn)品產(chǎn)值的影響同樣顯著，表明城市規(guī)模越大，企業(yè)創(chuàng)新水平越高。其次替換核心解釋變量，采用全市年末人口數(shù)作為衡量城市規(guī)模的指標(biāo)，依然對其進(jìn)行一階滯后處理，根據(jù)表3第（2）列的結(jié)果，以全市年末人口衡量的城市規(guī)模對企業(yè)創(chuàng)新的影響在5%的水平下顯著為正。

2.工具變量法。城市規(guī)模與企業(yè)創(chuàng)新可能存在逆向因果關(guān)系進(jìn)而導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果有偏且不可信，因此本文使用工具變量方法進(jìn)行檢驗(yàn)。采用1990年中國城市的建成區(qū)面積作為工具變量，根據(jù)表3第（3）列兩階段最小二乘法的估計(jì)結(jié)果，城市規(guī)模指數(shù)的系數(shù)仍然顯著為正，檢驗(yàn)結(jié)果非常顯著，并且Cragg-Donald檢驗(yàn)F統(tǒng)計(jì)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于Stock-Yogo弱工具變量的閾值，說明不存在弱工具變量的問題。

3.動(dòng)態(tài)面板模型。企業(yè)創(chuàng)新在一定程度上具有持續(xù)性特征，因此采用系統(tǒng)GMM方法以解決內(nèi)生性問題?？紤]到創(chuàng)新發(fā)明的時(shí)間（假定1年）和申請受理的時(shí)間（一般為1～2年），在解釋變量中加入被解釋變量的3期滯后項(xiàng)以控制其歷史發(fā)展?fàn)顟B(tài)對自身的影響，依然使用1990年建成區(qū)面積作為工具變量。根據(jù)表3第（4）列估計(jì)結(jié)果，城市規(guī)模的系數(shù)在5%的顯著性水平下顯著，AR（1）的P值為0.00，AR（2）的P值為0.219，且滿足大于0.1的條件，表明殘差項(xiàng)無自相關(guān)假設(shè)成立。Sargan的P值為0.312，表明模型不存在過度識(shí)別問題，工具變量有效，驗(yàn)證了基準(zhǔn)回歸結(jié)論的可靠性。

表3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

4.改變樣本年限。由于2008～2013年的工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)缺少工業(yè)中間品投入、固定資本凈值、應(yīng)付工資總額等數(shù)據(jù)，致使全要素生產(chǎn)率、資本密集度等指標(biāo)缺少。因此，本文僅使用2008～2013年的數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。根據(jù)表4第（5）列的估計(jì)結(jié)果，城市規(guī)模擴(kuò)大，企業(yè)總體創(chuàng)新水平提升，進(jìn)一步表明基準(zhǔn)回歸模型是穩(wěn)健的。

（三）異質(zhì)性分析

1.城市金融地位差異。表4第（1）～（2）列分別匯報(bào)了省級(jí)及以上的金融中心和普通城市的城市規(guī)模對企業(yè)創(chuàng)新的影響效應(yīng)。通過比較估計(jì)結(jié)果可知，相比于普通城市，金融地位較高城市的規(guī)模對企業(yè)創(chuàng)新影響更大。國家金融中心及省級(jí)金融中心城市擁有多種金融資源和各類金融機(jī)構(gòu)，能夠?yàn)槠髽I(yè)提供的金融服務(wù)種類和信貸融資渠道更多樣，能夠降低企業(yè)外部融資約束，會(huì)對企業(yè)創(chuàng)新能力產(chǎn)生較大影響。

2.行業(yè)差異。根據(jù)企業(yè)對生產(chǎn)要素的依賴程度將樣本分為技術(shù)密集型企業(yè)與非技術(shù)密集型企業(yè)。由表4第（3）～（4）列可知，技術(shù)密集型企業(yè)的創(chuàng)新水平受城市規(guī)模影響程度顯著高于非技術(shù)密集型企業(yè)。技術(shù)密集型企業(yè)為了開拓或保持市場份額，需要持續(xù)進(jìn)行研發(fā)投入，通過創(chuàng)新改進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)。伴隨著城市規(guī)模的擴(kuò)大，城市的外部性效應(yīng)不斷提高，多種生產(chǎn)要素的集聚會(huì)加速企業(yè)創(chuàng)新能力的提升。

3.企業(yè)所有制差異。根據(jù)企業(yè)最終控制權(quán)將企業(yè)劃分為國有企業(yè)、民營企業(yè)和外資企業(yè)，并將國有企業(yè)和外資企業(yè)統(tǒng)一歸為非民營企業(yè)進(jìn)行研究。根據(jù)表4第（5）～（6）列的估計(jì)結(jié)果，民營企業(yè)創(chuàng)新水平受到城市規(guī)模影響最大。民營企業(yè)由于自身規(guī)模以及市場競爭等因素可能存在研發(fā)投入不足的問題，選擇在大城市經(jīng)營有利于擴(kuò)展信貸融資途徑，提高獲得貸款的可能性，充分利用城市規(guī)模擴(kuò)大所帶來的集聚外部性。國有企業(yè)享有更多的政府補(bǔ)貼和銀行優(yōu)惠貸款，并且研發(fā)創(chuàng)新在一定程度上會(huì)受到行政命令影響，而外資企業(yè)更多地是利用中國廉價(jià)勞動(dòng)力和廣闊市場進(jìn)行加工貿(mào)易行為，其創(chuàng)新研發(fā)活動(dòng)地往往不在國內(nèi)，因此，這兩類企業(yè)受到城市規(guī)模的影響較小。

表4 異質(zhì)性估計(jì)結(jié)果

四、影響機(jī)制檢驗(yàn)

本文構(gòu)建了城市金融集聚指標(biāo)用以衡量城市規(guī)模，并實(shí)證檢驗(yàn)信貸融資約束在城市金融集聚與企業(yè)創(chuàng)新之間的中介作用。

（一）變量說明

1.城市金融集聚。本文采用金融地理密度以及銀行分支機(jī)構(gòu)密度作為衡量城市金融集聚水平的指標(biāo)，其中金融地理密度為企業(yè)所在城市的年末金融機(jī)構(gòu)貸款余額與城市建成區(qū)面積的比值，而銀行分支機(jī)構(gòu)密度則是企業(yè)所在城市的銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)量與城市建成區(qū)面積的比值。［13－14］年末機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款余額能夠直觀地反映中國以銀行業(yè)為主體的金融體系特征，衡量城市金融的活動(dòng)規(guī)模，銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)量能夠表征銀行業(yè)發(fā)展水平，反映城市金融的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，而城市建成區(qū)面積則能集中體現(xiàn)城市中心區(qū)向外擴(kuò)張的過程，反映土地城鎮(zhèn)化的路徑。指標(biāo)所需數(shù)據(jù)來自于中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒以及中國銀監(jiān)會(huì)公布的金融許可證信息。從圖1的計(jì)算結(jié)果可知，城市規(guī)模與金融地理密度及銀行分支機(jī)構(gòu)密度擴(kuò)張趨勢基本吻合。

2.企業(yè)融資約束。許多學(xué)者運(yùn)用不同標(biāo)準(zhǔn)來計(jì)算企業(yè)的融資約束，為避免很多具有內(nèi)生性的金融變量的干擾，本文參考Hadlock和Pierce的研究，利用企業(yè)總產(chǎn)值和企業(yè)成立年限構(gòu)建方程計(jì)算SA指數(shù)。［15］該指數(shù)為負(fù)值，為了能直觀地顯示融資約束的程度，對SA指數(shù)進(jìn)行絕對值處理，絕對值取值越大，說明企業(yè)面臨的融資約束程度越高。考慮到中國數(shù)據(jù)的實(shí)際情況，對SA指數(shù)絕對值進(jìn)行縮尾處理。此外，為與前文模型設(shè)定保持一致，本文依然使用前文所用的城市層面和企業(yè)層面的控制變量。

（二）模型設(shè)定

利用Baron和Kenny的中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序考察城市金融集聚通過降低企業(yè)外部融資約束影響企業(yè)創(chuàng)新。［16］為了檢驗(yàn)“城市金融集聚－企業(yè)融資約束－企業(yè)創(chuàng)新”這一路徑，本文構(gòu)建模型（2）～（4）。

其中，（2）式表示城市金融集聚對企業(yè)創(chuàng)新影響的總效應(yīng)，系數(shù)γ11衡量總效應(yīng)的大小；（3）式表示城市金融集聚對中介變量企業(yè)融資約束的影響；（4）式中γ31衡量的是城市金融集聚對企業(yè)創(chuàng)新的直接效應(yīng)，得到的系數(shù)乘積γ21γ32即表示城市金融集聚通過融資約束影響企業(yè)創(chuàng)新的程度。

（三）結(jié)果分析

表5匯報(bào)了城市金融集聚對企業(yè)創(chuàng)新影響機(jī)制的檢驗(yàn)結(jié)果。其中第（1）、（4）列是對模型（2）的估計(jì)，結(jié)果表明城市金融集聚與企業(yè)創(chuàng)新呈正相關(guān)關(guān)系，即隨著金融地理密度以及銀行分支機(jī)構(gòu)密度的增加，企業(yè)專利申請數(shù)增多，表明企業(yè)的創(chuàng)新能力得到提高。第（2）、（5）列的結(jié)果顯示，金融集聚對中介變量的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，說明城市金融集聚緩解了企業(yè)融資約束。根據(jù)第（3）、（6）列的結(jié)果，企業(yè)創(chuàng)新與城市金融集聚呈顯著正相關(guān)、與融資約束呈顯著負(fù)相關(guān)，γ21與γ32乘積大于0，驗(yàn)證了中介效應(yīng)的存在，說明城市金融集聚程度增加會(huì)降低企業(yè)融資約束進(jìn)而影響企業(yè)創(chuàng)新。此外，本文還對中介效應(yīng)模型進(jìn)行了Sobel檢驗(yàn)并測算了中介效應(yīng)比率。根據(jù)Sobel檢驗(yàn)結(jié)果，企業(yè)融資約束是顯著中介變量，中介效應(yīng)比率分別為10.5%和15.3%，能夠較好地揭示城市金融集聚影響企業(yè)創(chuàng)新的機(jī)制和渠道。

五、研究結(jié)論與政策建議

本文首先從理論上闡明了城市規(guī)模與企業(yè)創(chuàng)新水平的關(guān)系，然后運(yùn)用中國地級(jí)市數(shù)據(jù)、企業(yè)專利數(shù)據(jù)、夜間燈光數(shù)據(jù)以及中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)共同匹配后的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，最后利用中介效應(yīng)模型對城市規(guī)模與企業(yè)創(chuàng)新進(jìn)行機(jī)制檢驗(yàn)。研究結(jié)果表明：第一，城市規(guī)模對企業(yè)創(chuàng)新有顯著的正向作用，城市規(guī)模擴(kuò)大，企業(yè)創(chuàng)新水平增強(qiáng)；第二，城市規(guī)模會(huì)對不同行業(yè)、不同所有制的企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生異質(zhì)性影響，城市規(guī)模對技術(shù)密集型企業(yè)和民營企業(yè)的創(chuàng)新水平影響更顯著。除此之外，金融地位越高的城市其規(guī)模對企業(yè)創(chuàng)新影響越大；第三，城市規(guī)模與城市金融集聚是正向匹配的，金融集聚度高的城市有助于企業(yè)創(chuàng)新能力提高，信貸融資作為中介變量在城市金融集聚與企業(yè)創(chuàng)新之間起著重要的中介作用。

由以上結(jié)論可知，城市規(guī)模對企業(yè)創(chuàng)新的影響主要體現(xiàn)在金融集聚外部性上，大城市往往聚集更多的金融資源，能夠滿足企業(yè)的技術(shù)升級(jí)和產(chǎn)品創(chuàng)新的金融需求，而中小城市技術(shù)進(jìn)步和企業(yè)創(chuàng)新不足主要受到當(dāng)?shù)亟鹑诃h(huán)境的制約，這反映出中國城市金融發(fā)展不平衡和創(chuàng)新企業(yè)發(fā)展的難題。有鑒于此，本文提出以下三點(diǎn)建議：第一，堅(jiān)定不移地推進(jìn)金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，引導(dǎo)金融支持企業(yè)創(chuàng)新行為，加大對創(chuàng)新企業(yè)的金融支持力度，推進(jìn)金融資源優(yōu)化配置。第二，構(gòu)建多層次的金融發(fā)展體系，根據(jù)城市、產(chǎn)業(yè)和企業(yè)發(fā)展特征，實(shí)施差異化的金融發(fā)展戰(zhàn)略，既要繼續(xù)發(fā)揮大城市金融集聚的外部性優(yōu)勢，也要改變中小城市金融環(huán)境，縮小城市間的創(chuàng)新差距。第三，消除金融市場歧視，打造公平經(jīng)營環(huán)境，減少民營企業(yè)、中小企業(yè)受到的不公平待遇，通過政策性幫扶解決其發(fā)展中的難題，降低企業(yè)創(chuàng)新融資難度與成本。