郭 龍，孫東升，呂 劉

（中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與發(fā)展研究所，北京 100081）

農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新是提升企業(yè)競爭力、促進鄉(xiāng)村振興發(fā)展的助推器。2022 年一號文件明確指出,要加強現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新中心建設(shè)，加快提升企業(yè)創(chuàng)新主體地位。黨的二十大報告強調(diào)，要加強對農(nóng)業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新的支持力度，拓寬農(nóng)業(yè)科技型企業(yè)融資渠道等。金融支持是農(nóng)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的核心動力，是農(nóng)業(yè)創(chuàng)新從研發(fā)、開發(fā)到推廣的助推器。然而，目前我國金融資源的區(qū)域配置與農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展需求存在匹配錯位，金融資源更多地向大城市集聚。據(jù)中國（深圳）綜合開發(fā)研究院發(fā)布的第十二期“中國金融指數(shù)(CDI·CFCI）報告”，我國金融市場資源高度集中，2020年我國31個金融中心的金融業(yè)增加累計值占全國金融業(yè)增值的比重達57.7%。對比而言，金融資源在一些市場化程度較低以及偏遠地區(qū)的供給依然不足。金融集聚會對不同地理位置的企業(yè)創(chuàng)新信息、資金可得性等因素產(chǎn)生差異化影響，進而對企業(yè)創(chuàng)新作用產(chǎn)生差異性[1]。鑒于農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新是反映農(nóng)業(yè)創(chuàng)新進步的關(guān)鍵指標(biāo)，本文旨在討論區(qū)域性金融集聚對農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新水平的影響和機制。

在金融化日益凸顯的背景下，金融資源的不均勻分布對創(chuàng)新活動產(chǎn)生較大影響，如何發(fā)揮金融集聚優(yōu)勢，推動企業(yè)創(chuàng)新水平的提高得到了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。研究表明，金融集聚通過其集聚效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)，對地區(qū)經(jīng)濟、企業(yè)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生顯著正向影響[2]。從全球范圍看，金融資源分配在區(qū)域上存在巨大差距，已形成紐約、倫敦、東京三大金融集聚區(qū)[3]。從我國實際情況看，東部金融集聚區(qū)域?qū)r(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新具有顯著促進作用，但顯著抑制了中部地區(qū)的農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新水平[4]。不同區(qū)域的金融發(fā)展不平衡，這是由于金融資源在某一中心出現(xiàn)高度集聚的現(xiàn)象，如北京、上海、深圳等金融集聚區(qū)[5]。金融資源在地理上的不均衡分布，導(dǎo)致金融集聚地對當(dāng)?shù)仄髽I(yè)與區(qū)域外企業(yè)的資金可得性存在明顯差異，金融集聚地以及鄰近地區(qū)的企業(yè)獲得金融支持更容易，較偏遠地區(qū)的企業(yè)獲得金融支持較難[6]。這表明，金融集聚通過影響金融資源集聚，進而影響農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新水平。因此，厘清金融集聚與農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系，不僅是一項重要的學(xué)術(shù)議題，而且具有很強的政策意義。

梳理相關(guān)文獻可知，已有研究主要關(guān)注金融集聚對經(jīng)濟增長以及區(qū)域創(chuàng)新等方面的影響，金融集聚對微觀農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的影響和機制研究相對較少。鑒于此，文章基于中國資本市場中主板、科創(chuàng)板、新三板和新四板的農(nóng)業(yè)類企業(yè)以及匹配后的市級數(shù)據(jù)，從微觀層面探究金融集聚對農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的影響和機制，主要從3 個方面開展有益的探索：一是以農(nóng)業(yè)類企業(yè)為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，創(chuàng)新性地從微觀企業(yè)層面出發(fā)，探討金融集聚對農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的影響；二是以企業(yè)地理區(qū)位為基礎(chǔ)，進一步研究金融集聚對企業(yè)創(chuàng)新影響的異質(zhì)性，并分析金融集聚對農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng)；三是識別金融集聚對農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的機制，補充已有文獻的不足。

一、理論假說

1.金融集聚與農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新水平

金融集聚主要是衡量某一地區(qū)金融要素的相對密集程度，如果當(dāng)?shù)亟鹑诩鬯捷^高，那么這一地區(qū)金融要素供給相對于其他地區(qū)更為充足。農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新具有高投入、高風(fēng)險以及高回報的特點，在企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的各個階段，有效的金融支持至關(guān)重要。值得注意的是，金融集聚在不同區(qū)位通過流動、輻射、協(xié)調(diào)形成一定區(qū)域上的集中，并非均勻地分布在各區(qū)域，且會隨著金融機構(gòu)之間的聯(lián)系不斷加強，從而形成企業(yè)規(guī)模擴張的主要經(jīng)濟動因，其對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生的效果不同于傳統(tǒng)金融的特點。

當(dāng)金融集聚出現(xiàn)時，金融集聚的規(guī)模效應(yīng)一方面加速了信息和資本的流動，減少信息不對稱水平，使得農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新部門能夠通過金融集聚拓寬融資渠道，降低搜尋資本的交易成本；另一方面，金融集聚能夠從本地厚實的勞動力市場吸引具有行業(yè)創(chuàng)新能力的勞動力，提升創(chuàng)新支持水平。金融集聚增強了金融服務(wù)的多元化功能，不同的金融機構(gòu)在對企業(yè)創(chuàng)新支持的過程中，針對不同性質(zhì)的企業(yè)、不同階段的創(chuàng)新項目提供相匹配的金融支持，為農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新提供多種融資需求，提升融資效率。金融資源的地理集中會影響企業(yè)的融資能力和資金可得性，進而造成企業(yè)生產(chǎn)力的不同[7]。金融集聚通過發(fā)揮融資便利、分散風(fēng)險和監(jiān)督等作用，促進當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的資本積累和技術(shù)創(chuàng)新。金融發(fā)展與農(nóng)業(yè)科技進步存在長期的均衡協(xié)整關(guān)系[8]，不同金融機構(gòu)可以針對不同類型、不同成長階段的農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新項目提供與之相吻合的金融支持，推動農(nóng)業(yè)創(chuàng)新科技的實現(xiàn)與應(yīng)用[9]。鑒于此，文章提出假說1。

H1:區(qū)域性金融集聚可以提升本地農(nóng)業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新水平。

2.金融集聚的異質(zhì)性

由于農(nóng)業(yè)企業(yè)性質(zhì)、區(qū)位的不同，金融集聚對農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的影響具有異質(zhì)性。一方面，國有農(nóng)業(yè)企業(yè)相對于非國有農(nóng)業(yè)企業(yè)而言，獲得金融機構(gòu)的支持度更高。因此，金融集聚對國有農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的邊際效用可能小于非國有農(nóng)業(yè)企業(yè)。由于不同類型農(nóng)業(yè)企業(yè)的周期性特點，不同發(fā)展階段需要不同的金融要素與之匹配，這也會導(dǎo)致金融集聚對不同類型農(nóng)業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)生異質(zhì)性；另一方面，區(qū)域金融政策及制度環(huán)境對農(nóng)業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新作用會由于地區(qū)差異產(chǎn)生異質(zhì)性[10]。金融政策包括多層次的信貸、政策性金融、資本市場和信用擔(dān)保，金融支持體系包括融資需求、信貸支持以及風(fēng)險防范需求等，不同的支持方式會對不同類型、不同發(fā)展階段的農(nóng)業(yè)企業(yè)產(chǎn)生差異化[11]。從我國實際情況看，金融支持主要通過促進農(nóng)業(yè)技術(shù)進步來提高全要素生產(chǎn)率，對農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的驅(qū)動效應(yīng)則因東部和西部的地區(qū)差異具有異質(zhì)性[12]。鑒于此，文章提出假說2。

H2：金融集聚在促進當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的同時，這一正向作用由于企業(yè)區(qū)位和性質(zhì)的不同存在異質(zhì)性。

3.金融集聚的溢出效應(yīng)

溢出效應(yīng)的原理在于，金融集聚是一個不斷積累的過程，一個區(qū)域的金融集聚在促進當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展（本地效應(yīng)）的同時，也有助于提高相鄰地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展（溢出效應(yīng)）。金融集聚通過滾雪球的模式來擴大本地金融市場，從而形成“金融腹地”，進而產(chǎn)生金融集聚的空間外溢效應(yīng)，也就是對周邊地區(qū)的金融市場發(fā)展產(chǎn)生一定輻射效應(yīng)。本地金融機構(gòu)為拓展市場，往往傾向于向周邊地區(qū)提供相應(yīng)的金融服務(wù)。因此，從市場需求來看，企業(yè)對金融服務(wù)的需求促使金融集聚產(chǎn)生空間外溢效應(yīng)[13]。此外，隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展，金融集聚產(chǎn)生外溢效應(yīng)的堵點和阻礙不斷減少，為金融集聚的溢出效應(yīng)提供了現(xiàn)實保障。企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新融資時，優(yōu)先選擇當(dāng)?shù)氐慕鹑诩鄣厝谫Y，不會“舍近求遠”，如果當(dāng)?shù)亟鹑谫Y源無法滿足需求，才會優(yōu)先選擇到外圍較近的金融集聚地融資，這樣會降低企業(yè)金融交易成本和風(fēng)險[14]。金融市場的彼此分割是造成農(nóng)業(yè)地理分布的主要推手，金融市場的分布不平衡以及金融發(fā)展的“空間溢出效應(yīng)”，推動中小農(nóng)業(yè)企業(yè)呈現(xiàn)異質(zhì)性發(fā)展[15]。金融集聚對企業(yè)技術(shù)進步具有顯著的正向影響，但是由于區(qū)位、地理距離的不同，溢出效應(yīng)具有差異性[16]。鑒于此，文章提出假說3。

H3:區(qū)域性金融集聚對農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新存在空間溢出效應(yīng)，且這一效應(yīng)由于區(qū)位差異存在異質(zhì)性。

4.金融集聚的影響機制

根據(jù)金融集聚理論，金融通過橫向擴展或縱向延伸以及溢出效應(yīng)，推動信息、技術(shù)、人才、政策以及相關(guān)要素助力企業(yè)進行創(chuàng)新。基于金融要素的一些特征，金融集聚對農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的影響機制可能有以下3個方面：

第一，金融集聚所形成的信息市場可以有效打通農(nóng)業(yè)企業(yè)之間長期存在的供需信息“堵點”，為農(nóng)業(yè)企業(yè)提供創(chuàng)新所需的融資信息，降低獲取信息的成本以及信息不對稱水平，延伸信息鏈、提升信息對接的精準(zhǔn)度。當(dāng)大量的金融機構(gòu)在某一地區(qū)集聚時，一種“默示信息”在金融業(yè)之間的傳播會很便捷，“默示信息”指社交朋友圈、企業(yè)信譽、經(jīng)驗之類的非文字化、非標(biāo)準(zhǔn)化的信息。這些信息可以減少金融機構(gòu)了解和收集信息的成本[17]。金融集聚與企業(yè)信息不對稱密切相關(guān)，地理位置相近有助于企業(yè)搜集金融信息，降低企業(yè)創(chuàng)新性的研發(fā)由于信息不對稱導(dǎo)致的風(fēng)險[18]。良好的金融環(huán)境可以促進農(nóng)業(yè)信息市場的發(fā)展，農(nóng)業(yè)信息流可以直接影響農(nóng)業(yè)先進技術(shù)和經(jīng)驗的傳播應(yīng)用。“金融-農(nóng)業(yè)信息-農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新-農(nóng)業(yè)經(jīng)濟”是支持農(nóng)業(yè)發(fā)展的有效鏈條[19]。金融集聚產(chǎn)生的信息傳遞功能，這一作用機制促進農(nóng)業(yè)行業(yè)間信息、資本、人才等要素的轉(zhuǎn)移和流動，促進地方化經(jīng)濟的規(guī)模報酬遞增，推動農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展[20]。

第二，從時間橫向上來看，金融集聚可以為農(nóng)業(yè)企業(yè)構(gòu)建風(fēng)險緩釋機制。金融集聚可向企業(yè)提供綜合金融服務(wù)，風(fēng)險控制手段更加多元化立體化，多層次、多維度的金融產(chǎn)品可加強金融機構(gòu)對企業(yè)創(chuàng)新過程中的風(fēng)險管理能力，促進金融機構(gòu)更多關(guān)注農(nóng)業(yè)創(chuàng)新項目，推動農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新投資是一種風(fēng)險投資，金融是農(nóng)業(yè)風(fēng)險投資的重要保障，在農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化過程中的不同階段提供風(fēng)險兜底作用[21]。金融體系的完善和服務(wù)的多元化是降低創(chuàng)新風(fēng)險的有效方式，可以提高農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的速度[22]。從金融機構(gòu)轉(zhuǎn)移風(fēng)險的角度來看，由于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的弱質(zhì)性和高風(fēng)險性，金融集聚為農(nóng)業(yè)企業(yè)提供融資便利以及綜合性的風(fēng)險管理，對農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新具有保障性[23]。不同類型的農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體在技術(shù)創(chuàng)新的各個環(huán)節(jié)都有不同程度的困難，金融產(chǎn)品隨著不同金融主體的需求，也需進行創(chuàng)新，不同金融方式、不同融資渠道對農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體各個發(fā)展階段的風(fēng)險管理需求具有異質(zhì)性[24]。

第三，金融集聚可以優(yōu)化人力資源結(jié)構(gòu)，提高當(dāng)?shù)匦匠晁?。較高的薪酬水平可以吸引其他地區(qū)農(nóng)業(yè)高技術(shù)人才的流入，推動當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新水平。如，農(nóng)業(yè)保險作為金融支持農(nóng)業(yè)發(fā)展的一部分，通過聚集專業(yè)的農(nóng)業(yè)人才、金融人才，形成農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的潛在動能[25]。金融機構(gòu)相較于其他行業(yè)具有較高的薪資水平，可以吸引優(yōu)秀的人才，推動農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新需求與人才供給之間的匹配，從多角度提升農(nóng)業(yè)企業(yè)的人力資本水平[26]?；谝陨戏治觯恼绿岢黾僬f4。

H4:區(qū)域性金融集聚通過弱化市場中的信息傳播的堵點、提高企業(yè)創(chuàng)新項目的風(fēng)險管理水平、提升地區(qū)人力資本水平來推動企業(yè)創(chuàng)新。

二、模型設(shè)定與數(shù)據(jù)來源

1.模型設(shè)定

為了能夠較全面地分析金融集聚對農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的影響，文章設(shè)定以下計量模型：

式（1）中，i、j、k、t分別表示企業(yè)、企業(yè)所在城市、行業(yè)與年份；fin_aggjt為核心解釋變量，表示地區(qū)的金融集聚水平；control表示一系列控制變量；β為待估參數(shù)；F表示城市和行業(yè)固定效應(yīng)，用來捕捉城市和行業(yè)不隨時間變化但與因變量有關(guān)的因素；γ為年份固定效應(yīng)；ε為隨機擾動項；innovation為被解釋變量，表示企業(yè)創(chuàng)新水平。

2.變量選取與數(shù)據(jù)說明

（1）被解釋變量。文章構(gòu)建了3類創(chuàng)新指標(biāo)：創(chuàng)新投入指標(biāo)（inno_rd）、創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)（inno_out）、創(chuàng)新效率指標(biāo)（inno_eff）。其中，創(chuàng)新投入指標(biāo)、創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)使用對數(shù)化后的企業(yè)R&D 投入、新產(chǎn)品產(chǎn)值衡量；創(chuàng)新效率指標(biāo)使用對數(shù)化后的企業(yè)新產(chǎn)品產(chǎn)值與R&D投入的比值衡量。

（2）核心解釋變量。金融集聚指標(biāo)反映的是目標(biāo)城市的金融發(fā)展程度，主要基于城市數(shù)據(jù)。已有文獻主要采用空間基尼系數(shù)、金融活動的地理密度等指標(biāo)來衡量區(qū)域金融集聚度，綜合數(shù)據(jù)的可得性和指標(biāo)的直觀性等原因，本文使用區(qū)位熵作為衡量金融集聚水平的基礎(chǔ)。區(qū)位熵的計算如式（2）：

其中，LQijt表示i行業(yè)在j市于t年的區(qū)位熵；Eijt表示i行業(yè)在j市的規(guī)模；Ejt則是該市所有行業(yè)的總規(guī)模；Eict表示i行業(yè)在國家層面的規(guī)模，Ect表示所有行業(yè)在國家層面的總規(guī)模?！吨袊鞘薪y(tǒng)計年鑒》包含了3 類全國地級以上城市的金融規(guī)模數(shù)據(jù)，分別是年末金融機構(gòu)存款余額、年末金融機構(gòu)各項貸款余額和城鄉(xiāng)居民儲蓄年末余額。這3 類指標(biāo)中，年末金融機構(gòu)貸款余額可以直接反映當(dāng)?shù)亟鹑谑袌龅陌l(fā)展水平。本文首先測算金融機構(gòu)貸款規(guī)模的區(qū)位熵，然后進一步納入金融發(fā)展水平、金融活躍度指標(biāo)、金融活動密度指標(biāo)構(gòu)建指標(biāo)體系，測算地區(qū)金融集聚水平。

（3）控制變量。本文加入了一系列控制變量①主要影響企業(yè)創(chuàng)新水平的變量已在被解釋變量中說明，控制變量是可能影響農(nóng)業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新水平的因素，這里列出控制變量的計算方法，因篇幅所限，不對引入控制變量的理由進行說明。用于控制其他可能影響農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的因素，包括企業(yè)規(guī)模（scale）、資本密度（cap_density）、利潤率（profit_rate）、企業(yè)年齡（age）、勞動生產(chǎn)率（labor_prod）、工資水平（wage），集中度（hhi）及其平方項（hhi_square）等。以上變量分別用對數(shù)化的企業(yè)總資產(chǎn)、對數(shù)化的企業(yè)人均資產(chǎn)、企業(yè)總利潤與銷售收入之比、對數(shù)化的企業(yè)年齡、對數(shù)化的企業(yè)人均產(chǎn)值、對數(shù)化后的企業(yè)人均工資和以企業(yè)銷售額測度的赫芬達爾指數(shù)（HHI）來衡量。同時，通過模型設(shè)定，城市固定效應(yīng)與行業(yè)固定效應(yīng)也得到了控制。

（4）數(shù)據(jù)來源。本文采用我國證券市場中主板、科創(chuàng)板、新三板和新四板的農(nóng)業(yè)類②農(nóng)業(yè)類企業(yè)包括：農(nóng)林牧漁業(yè)、食品、飲料以及工業(yè)原料的企業(yè)。企業(yè)在2017—2021 年的數(shù)據(jù)以及根據(jù)企業(yè)注冊地址信息匹配的市級相關(guān)金融數(shù)據(jù)。之所以選取2017—2021 年這一區(qū)間主要是考慮農(nóng)業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)的時效性和數(shù)據(jù)質(zhì)量，同時兼顧數(shù)據(jù)的可得性。農(nóng)業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)主要來源于Wind 數(shù)據(jù)庫和銀河證券網(wǎng)，金融集聚指標(biāo)相關(guān)數(shù)據(jù)主要來源于農(nóng)業(yè)農(nóng)村部網(wǎng)站、《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》。

三、實證結(jié)果與分析

本文中的數(shù)據(jù)類型為混合面板數(shù)據(jù)，混合面板數(shù)據(jù)模型主要分為3 類：混合數(shù)據(jù)模型、固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型。通過F檢驗在1%的水平上拒絕原假設(shè)，樣本個體效應(yīng)顯著，固定效應(yīng)模型優(yōu)于混合數(shù)據(jù)模型。Hausman 檢驗在1%水平上顯著，固定效應(yīng)模型優(yōu)于隨機效應(yīng)模型。為克服面板數(shù)據(jù)可能存在的異方差、截面相關(guān)和序列相關(guān)性，以及面板數(shù)據(jù)具有的時間效應(yīng)和個體效應(yīng)，采用Driscoll-Kraay標(biāo)準(zhǔn)誤調(diào)整的固定效應(yīng)方法進行估計。

1.基本回歸分析結(jié)果

表1 為金融集聚對企業(yè)科技創(chuàng)新影響的基本回歸分析結(jié)果。其中（1）-（3）列控制了城市、行業(yè)與時間效應(yīng)，沒有納入控制變量，結(jié)果顯示：金融集聚的系數(shù)顯著為正，說明金融集聚有助于提升企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出與創(chuàng)新效率。（4）-（6）列進一步加入了控制變量，結(jié)果顯示：金融集聚指標(biāo)的系數(shù)依然顯著為正，且系數(shù)大小并沒有出現(xiàn)顯著變化，說明在控制了一系列相關(guān)因素后，金融集聚依然對企業(yè)創(chuàng)新具有顯著的正向作用。表1 結(jié)果表明：地區(qū)金融集聚水平的提升有助于推動地區(qū)內(nèi)農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新水平的提升，同時促進創(chuàng)新投入與創(chuàng)新效率的提升。

表1 基本回歸結(jié)果

2.模型內(nèi)生性問題的處理

盡管模型中已經(jīng)盡可能地控制了影響企業(yè)創(chuàng)新的相關(guān)變量，還是有可能存在部分遺漏變量，忽略遺漏變量可能導(dǎo)致模型估計偏誤問題。因此，本文利用工具變量處理潛在的內(nèi)生性問題。選取以下兩個工具變量：滯后三階的金融集聚指標(biāo)（fin_aggt-3）、本省除本市以外其他地級市金融集聚的平均水平（fin_agg_ave）。金融集聚通過為農(nóng)業(yè)企業(yè)提供資金、風(fēng)險管理服務(wù)、傳播創(chuàng)新支持信息等途徑影響農(nóng)業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新水平。一般來說，隨著金融業(yè)在技術(shù)和金融服務(wù)方面的不斷創(chuàng)新，3個時期以前的金融集聚水平對本期農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新水平的影響有限。一方面，由于金融業(yè)發(fā)展之快速及金融服務(wù)水平的不斷提升，3個時期以前的金融服務(wù)水平很有可能無法滿足本期農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新所需；另一方面，由于金融信息服務(wù)的即時性，因此3個時期以前的金融集聚水平對本時期農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的影響意義不大，而金融集聚指標(biāo)在時間序列上通常存在自相關(guān)性，這滿足了工具變量的相關(guān)性原則與外生性原則。本省除本市以外其他地區(qū)金融集聚的平均水平由于地緣性，與本市金融集聚水平的關(guān)聯(lián)性較強，而其他地區(qū)的金融集聚很難直接影響本地區(qū)的農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平，因此這一指標(biāo)也符合工具變量的選擇標(biāo)準(zhǔn)。

表2 為工具變量相關(guān)檢驗與估計結(jié)果。工具變量回歸結(jié)果顯示，金融集聚的系數(shù)依然在1%的統(tǒng)計水平上顯著為正，說明金融集聚對企業(yè)創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出與創(chuàng)新效率的正向效應(yīng)依然穩(wěn)健。根據(jù)以上分析，假說1得到了驗證。

表2 內(nèi)生性問題的處理N=1080

3.異質(zhì)性分析

（1）本文將總樣本分為國有企業(yè)與非國有企業(yè)分別進行回歸（表3a）。表3a中（1）-（3）列結(jié)果說明，金融集聚對國有企業(yè)創(chuàng)新的促進作用并不顯著；但是從（4）-（6）列可以看出：金融集聚對非國有企業(yè)創(chuàng)新的促進效應(yīng)均在1%的水平上顯著為正，說明金融集聚對非國有企業(yè)創(chuàng)新的促進效應(yīng)更強。導(dǎo)致這種結(jié)果可能的原因是：國有企業(yè)在區(qū)域內(nèi)的融資約束較小，金融集聚所形成的金融市場對國有企業(yè)創(chuàng)新的邊際效應(yīng)空間較小，對于融資約束水平相對較高的非國有企業(yè)而言，邊際效應(yīng)較大。

表3 異質(zhì)性分析

（2）處于不同生命周期階段的企業(yè)對金融服務(wù)的需求存在差異，本文以企業(yè)年齡的中位數(shù)作為截斷點，將樣本分為成長型企業(yè)與成熟型企業(yè)，回歸結(jié)果如表3b。根據(jù)回歸系數(shù)可知，金融集聚對成長型企業(yè)的創(chuàng)新投入與創(chuàng)新效率促進效應(yīng)更強，對成熟型企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出正向作用更強?？赡艿脑蚴牵撼墒煨推髽I(yè)的創(chuàng)新效率相對穩(wěn)定，主要通過金融集聚對企業(yè)創(chuàng)新項目進行擴大再生產(chǎn)；成長型企業(yè)處于創(chuàng)新體系的起步建設(shè)階段，需要更多的金融要素作為支撐，隨著創(chuàng)新體系的不斷成熟，成長型企業(yè)的創(chuàng)新效率也不斷提升。

（3）區(qū)域內(nèi)的市場環(huán)境也可能影響金融集聚對企業(yè)創(chuàng)新的作用[27]。據(jù)此，本文基于王小魯?shù)葴y算的中國分省份市場化指數(shù)[28]，以歷年不同地區(qū)市場化指數(shù)的中位數(shù)為截斷點，設(shè)置高市場化指數(shù)地區(qū)樣本與低市場化指數(shù)樣本，回歸結(jié)果如表3c。從回歸結(jié)果可以看出：除創(chuàng)新投入，高市場化地區(qū)金融集聚對農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出與創(chuàng)新效率的正向作用顯著大于低市場化地區(qū)。其中可能的原因在于：一方面，高市場化地區(qū)的農(nóng)業(yè)企業(yè)相對于低市場化農(nóng)業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新體系建設(shè)可能更為完善，金融集聚對高市場化地區(qū)的創(chuàng)新投入效應(yīng)有限；另一方面，高市場化地區(qū)內(nèi)金融集聚與完善的制度環(huán)境相互協(xié)同，金融市場具有更高的運行效率，使得金融集聚對農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出與創(chuàng)新效率的正向作用更強。根據(jù)以上分析，假說2得到了驗證。

4.空間溢出效應(yīng)

金融集聚將導(dǎo)致“金融腹地”的形成[29]，并對周邊地區(qū)產(chǎn)生輻射效應(yīng)，也稱為溢出效應(yīng)。為探究這一影響，本文進一步引入空間計量分析。為保證穩(wěn)定性，本文構(gòu)建了3類空間權(quán)重矩陣：鄰接矩陣、距離矩陣以及引力矩陣，具體如式（3）-式（5）所示：

其中，i、j分別表示兩個不同的城市，Dij表示i、j兩個不同城市間的距離；Ei(j)表示城市i(j)的人均GDP。同時將3類矩陣做標(biāo)準(zhǔn)化處理，城市創(chuàng)新指標(biāo)利用當(dāng)?shù)厝司庐a(chǎn)品產(chǎn)值衡量；控制變量中的第二產(chǎn)業(yè)比重（second）由第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重衡量；第三產(chǎn)業(yè)比重（third）由第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重衡量；人均GDP（agdp）由對數(shù)化后的人均GDP 衡量；財政自主權(quán)（fa）用預(yù)算內(nèi)財政收入與預(yù)算內(nèi)財政支出之比衡量；科技類財政支出（expentech）用科技類財政支出占財政支出的比重衡量；教育水平（edu）用高校學(xué)生與城市總?cè)丝谥群饬浚煌赓Y使用（fdi）用對數(shù)化后的地區(qū)實際使用外資總額衡量，外資均根據(jù)當(dāng)年匯率以人民幣為計價單位進行核算。GDP 以及外資總額都以2000 年為基期進行平減。

在3類空間權(quán)重矩陣下，文章選用Moran’s I指數(shù)來檢驗變量的空間相關(guān)性，Moran’s I指數(shù)取值范圍為[-1,1]，0 表示不相關(guān)，小于0 表示負相關(guān)，大于0 表示正相關(guān)。創(chuàng)新指標(biāo)與金融集聚指標(biāo)的Moran’s I 指數(shù)如表4 所示，可知兩類指標(biāo)的Moran’s I 系數(shù)大部分均在1%水平上顯著為正，說明農(nóng)業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新與金融集聚存在顯著的正向空間關(guān)聯(lián)。

表4 2017-2021年創(chuàng)新指標(biāo)與金融集聚指標(biāo)的Moran’s I指數(shù)

在空間估計模型選擇過程中，為檢驗金融集聚對周邊地區(qū)的溢出效應(yīng)，本文運用SDM 模型作為分析金融集聚溢出效應(yīng)的主要模型。由于空間效應(yīng)的存在，如果仍采用普通最小二乘法（OLS）進行估計，會導(dǎo)致系數(shù)估計值有偏或者無效。本文借鑒Anselin[30]的方法，運用極大似然法估計對SDM 模型的參數(shù)進行估計，回歸結(jié)果如表5 的（1）-（3）列所示。根據(jù)回歸結(jié)果，在考慮了空間效應(yīng)后，金融集聚對地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新水平的正向作用依然顯著；同時，間接效應(yīng)系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明金融集聚存在正向空間溢出效應(yīng)，即本地金融集聚水平的提升對相鄰地區(qū)的農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新水平有促進作用。

考慮到我國區(qū)域的非平衡發(fā)展特性，將樣本分為東部、東北部、中部和西部①東、中、西、東北地區(qū)分類參考國家統(tǒng)計局：http：//www.stats.gov.cn/ztjc/zthd/sjtjr/dejtjkfr/tjkp/201106/t20110613_71947.htm.來分析金融集聚對農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新影響的異質(zhì)性，由表5 中（4）-（7）列可知：一方面，金融集聚僅在東部城市與中部城市對地區(qū)的農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生顯著的正向影響；另一方面，金融集聚的空間溢出效應(yīng)也僅體現(xiàn)在東部和中部地區(qū)，且東部地區(qū)金融集聚的空間溢出效應(yīng)更強。原因可能是：金融集聚所產(chǎn)生的空間溢出效應(yīng)存在一定的臨界值,由于東部、中部地區(qū)的金融集聚水平相對高于其他地區(qū)，因此具有更強的空間溢出效應(yīng)，這兩個地區(qū)比較發(fā)達的基礎(chǔ)設(shè)施以及地理分布的密集性也可能是產(chǎn)生溢出效應(yīng)差異的重要因素。根據(jù)以上分析，假說3得到了驗證。

5.機制檢驗

（1）融資信息方面。金融集聚通過對市場中的農(nóng)業(yè)創(chuàng)新所需的融資信息進行傳播來促進農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新水平的提升。為了識別這一機制，引入兩個指標(biāo)：企業(yè)融資約束水平指標(biāo)（fincon）和企業(yè)外部融資依賴度指標(biāo)（efindep）。其中，企業(yè)融資約束指標(biāo)主要借鑒Hadlock等基于SA指數(shù)構(gòu)建[31]，這一指標(biāo)不包含外生變量，能夠有效避免測度偏誤。以SA指數(shù)為基礎(chǔ)，并以農(nóng)業(yè)企業(yè)歷年SA指數(shù)的中位數(shù)為截斷點，設(shè)置高融資約束的虛擬變量（high_fincon）?？紤]到農(nóng)業(yè)企業(yè)樣本數(shù)據(jù)的限制，企業(yè)的外部融資依賴度指標(biāo)借鑒佟家棟等[32]的做法，將自籌資金以外的投資來源占本年度資金來源的比重作為對行業(yè)外部融資依賴度的衡量。在回歸中納入與金融集聚的交乘項，考察信息維度的影響機制，見表6。

由表6可知，融資約束與外部融資依賴指標(biāo)的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負，說明企業(yè)的融資約束與高外部融資依賴農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新具有阻礙作用。兩個指標(biāo)與金融集聚交乘項的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，說明融資約束與外部融資依賴可通過金融集聚進行緩解，即金融集聚可以通過緩解市場中存在的信息不對稱來促進農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。金融集聚會產(chǎn)生與金融相關(guān)的信息等資源，尤其是需要面對面交流的“非標(biāo)準(zhǔn)信息”，這種信息往往比網(wǎng)絡(luò)傳播的信息帶來更高收益，近距離的“非標(biāo)準(zhǔn)信息”交流，可以有效緩解由于信息不對稱造成的不通暢。

（2）風(fēng)險管理方面。金融集聚對農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新項目的風(fēng)險起到兜底作用，有助于企業(yè)進行創(chuàng)新項目的嘗試。因此，引入創(chuàng)新依賴度（rd_dep）、高新技術(shù)企業(yè)（high_tech）兩個指標(biāo)。其中，創(chuàng)新依賴度利用企業(yè)R&D 投入的增速衡量，是否為高新技術(shù)企業(yè)參考國家統(tǒng)計局發(fā)布的《高新技術(shù)企業(yè)認定管理辦法》①高新技術(shù)情況參照中華人民共和國科學(xué)技術(shù)部網(wǎng)站，http：//www.most.gov.cn/.。由于有行業(yè)虛擬變量，因此在回歸過程中并沒有控制行業(yè)效應(yīng)，見表7。

表7 風(fēng)險管理機制估計結(jié)果

表7中的（1）-（4）列結(jié)果表明，企業(yè)的創(chuàng)新依賴度與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出顯著正相關(guān)，但與企業(yè)創(chuàng)新效率顯著負相關(guān)，這一結(jié)果可能的原因是：我國農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新投入轉(zhuǎn)化效率可能偏低，同時創(chuàng)新過程中的資源不合理配置使得具有較高創(chuàng)新依賴度企業(yè)的創(chuàng)新效率降低。表7 中的（5）-（8）列結(jié)果表明，高新技術(shù)行業(yè)的虛擬變量與企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新效率均顯著正相關(guān)?？梢钥闯?，金融集聚與兩個指標(biāo)的交乘項系數(shù)均在1%水平上顯著為正，表明金融集聚顯著提高了創(chuàng)新依賴度、高新技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出與創(chuàng)新效率。首先，金融機構(gòu)之間通過互相合作和競爭，給當(dāng)?shù)貛硐冗M的金融產(chǎn)品和高質(zhì)量的金融服務(wù)，并運用創(chuàng)新的金融工具為農(nóng)業(yè)創(chuàng)新項目提供分散風(fēng)險的長效機制，從而促進創(chuàng)新的長期化、穩(wěn)定化和持續(xù)化。其次，金融集聚可以緩解農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的信貸約束，創(chuàng)新信貸的持續(xù)支持，降低創(chuàng)新項目資金鏈斷裂的風(fēng)險。最后，金融集聚可以降低企業(yè)的融資成本、提供便利化融資渠道、提高資本市場的流動性，促進企業(yè)實現(xiàn)外部規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)，這種效應(yīng)還有助于降低企業(yè)融資風(fēng)險。

（3）人力資本提升方面。當(dāng)區(qū)域性金融集聚達到一定程度時，可以提升當(dāng)?shù)仄髽I(yè)人力資本水平，主要體現(xiàn)在金融集聚可以促進當(dāng)?shù)匦劫Y水平和教育水平提高，通過吸引和培養(yǎng)高技術(shù)人才的方式提升當(dāng)?shù)厝肆Y本水平。本文利用中介效應(yīng)檢驗及構(gòu)建交乘項的方法對這一機制進行識別。高新技術(shù)人才流動指標(biāo)（tech_flow）利用本年度企業(yè)科研人員從業(yè)人數(shù)減去上一年企業(yè)科研人員從業(yè)人數(shù)來衡量。對于區(qū)域內(nèi)高新技術(shù)人才的人力資本積累效應(yīng)，區(qū)域內(nèi)企業(yè)科研人員規(guī)模（techscale）用對數(shù)化后的區(qū)域內(nèi)企業(yè)科研人員從業(yè)人數(shù)來衡量，如表8。

表8 人力資本機制效應(yīng)分析

表8中的（1）-（4）列是將農(nóng)業(yè)企業(yè)高新技術(shù)人才流動作為中介變量的中介效應(yīng)分析和中介效應(yīng)檢驗（Medeff Test）結(jié)果，從中可以發(fā)現(xiàn)金融集聚通過吸引高新技術(shù)人才的流入來提升本地的人力資本水平；表8 中的（5）-（8）列的回歸結(jié)果表明金融集聚通過提升當(dāng)?shù)氐男劫Y水平以及教育水平來提高企業(yè)科技創(chuàng)新水平。由以上分析可知，一方面，金融集聚通過給予企業(yè)金融支持，產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)、風(fēng)險分散效應(yīng)等，從而提升企業(yè)生產(chǎn)效率，提高當(dāng)?shù)毓べY水平，吸引高質(zhì)量人力資本流入，高質(zhì)量人力資本的積累進而為農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新知識的獲取、消化和轉(zhuǎn)化利用提供有力支持，為企業(yè)帶來科技創(chuàng)新的動力和源泉；另一方面，金融集聚區(qū)域往往具有較高的經(jīng)濟和城市化水平，人才面臨的機遇較多且能夠不斷的更新知識，可以有效吸引各種人才和高等教育水平提升，高學(xué)歷、高技術(shù)人才的集聚往往能實現(xiàn)數(shù)量更多的創(chuàng)新項目，通過提供專業(yè)化的分工和共享人力資源推動農(nóng)業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。根據(jù)以上分析，假說4得到證實。

四、結(jié)論與政策建議

本文利用2017—2021年中國農(nóng)業(yè)類企業(yè)數(shù)據(jù)，從微觀層面探討金融集聚對農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的影響及機制作用，研究結(jié)果顯示，金融集聚對農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新具有顯著正向作用，且這一作用對非國有農(nóng)業(yè)企業(yè)、成長型農(nóng)業(yè)企業(yè)、基礎(chǔ)制度較完善地區(qū)的農(nóng)業(yè)企業(yè)具有更強的正向效應(yīng)；同時，金融集聚對農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新具有空間溢出效應(yīng)，這一效應(yīng)主要集中在東部和中部地區(qū)；金融集聚影響機制研究表明，金融集聚通過為農(nóng)業(yè)企業(yè)提供創(chuàng)新項目信息、提高農(nóng)業(yè)創(chuàng)新項目風(fēng)險管理能力、促進當(dāng)?shù)馗呒夹g(shù)人才積累，助力農(nóng)業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新發(fā)展。

從農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的視角來看，金融集聚對我國農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展具有重要影響。其政策啟示在于，加強金融腹地的金融資源集聚和溢出功能，更好地支持農(nóng)業(yè)創(chuàng)新。

第一，應(yīng)注重金融行業(yè)的平衡發(fā)展，加強金融集聚與農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的協(xié)同作用，破解農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新與金融“兩張皮”現(xiàn)象。在我國創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的大背景下，支持區(qū)域金融中心建設(shè)是促進農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的重要舉措。運用金融集聚的優(yōu)勢，促進農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化集群，因地制宜促進農(nóng)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。適當(dāng)加大對西部和東北地區(qū)的金融支持力度，促進當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。

第二，在區(qū)域金融中心的建設(shè)過程中，充分發(fā)揮“金融中心”的外溢效應(yīng)，帶動周邊地區(qū)特別是鄉(xiāng)村農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展，助力鄉(xiāng)村振興。2022 年中央一號文件提出進一步完善農(nóng)村金融服務(wù)，全面提升金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興能力和水平。由于金融中心往往集聚在中心城市，距離鄉(xiāng)村較遠，要充分利用金融聚集地區(qū)的信息流外溢、人才外溢、資金流外溢等效應(yīng)，推動周邊農(nóng)村金融機構(gòu)的發(fā)展，助力輻射區(qū)域的鄉(xiāng)村企業(yè)創(chuàng)新，加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程。

第三，以機制創(chuàng)新為重點，建立多層次金融體系，促進農(nóng)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，助力鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略。拓寬金融集聚所帶來的信息鏈效應(yīng)、風(fēng)險管理能力、金融支持渠道以及高層次農(nóng)業(yè)人才積累等效應(yīng)，加快建立健全既符合金融市場規(guī)律、法規(guī)制度要求，同時符合農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的配套金融體系，對接農(nóng)業(yè)企業(yè)發(fā)展各類主體的有效金融需求，激勵更多的新技術(shù)、新模式落地生根，推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。