金融集聚与区域创新：空间效应与作用机制

谢丽娟; 丁焕峰; 王露

金融集聚与区域创新：空间效应与作用机制

谢丽娟^{1, 2},
丁焕峰¹,
王露¹

1.
华南理工大学经济与金融学院, 广东广州 511400
2.
广东金融学院经济与贸易学院, 广东广州 510006

基金项目:

国家社会科学基金重点项目 22AJY011

广东省自然科学基金项目 2019A1515012099

详细信息

作者简介:
谢丽娟(1987-)，女，江西于都人，华南理工大学经济与金融学院博士研究生，广东金融学院经济与贸易学院讲师

丁焕峰(1970-)，男，湖北孝感人，华南理工大学经济与金融学院教授，博士生导师

王露(1993-)，女，湖南衡阳人，华南理工大学经济与金融学院博士研究生

中图分类号: F832.0;F127
计量
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出版历程
- 收稿日期: 2022-10-09
- 网络出版日期: 2023-07-07
- 刊出日期: 2023-03-28

Financial Agglomeration and Regional Innovation: Spatial Effect and Mechanism

1.
School of Economics and Finance, South China University of Technology, Guangzhou 511400
2.
School of Economics and Trade, Guangdong University of Finance, Guangzhou 510006, China

摘要

摘要: 金融是促进创新的重要因素。采用2011—2019年269个城市的面板数据，构建空间杜宾模型实证检验金融集聚对区域创新的空间效应，研究发现：金融集聚不仅能有效助推区域创新水平的提升，还对邻近区域创新产生了空间正外溢性；异质性分析表明，金融集聚对实质性创新、东部地区和中心城市存在显著的空间正溢出效应，西部地区则表现为“虹吸效应”；机制分析表明，金融集聚能通过金融发展和人力资本积累两条渠道促进区域创新。基于此，当前应优化金融空间布局，充分发挥金融集聚的空间正溢出效应，因地制宜实施差异化的创新发展策略，同时应破除各种体制机制障碍，强化区域协同合作。
- 金融集聚 /
- 区域创新 /
- 空间溢出效应 /
- 整体创新 /
- 实质性创新 /
- 金融空间布局
Abstract: Finance is an important factor in promoting innovation. Based on the panel data of 269 cities from 2011 to 2019, this paper constructs a Spatial Durbin Model (SDM) to verify the spatial effect of financial agglomeration on regional innovation, and explores its mechanism. It is found that financial agglomeration can not only effectively promote the improvement of regional innovation level, but also generate positive spatial spillovers for innovation in neighboring regions; heterogeneity analysis shows that financial agglomeration has a significant positive spatial spillover effect on substantive innovation in eastern regions and central cities, while exhibiting a "siphon effect" in western regions; mechanism analysis indicates that financial agglomeration can promote regional innovation through two channels: financial development and human capital accumulation. Currently, it is necessary to optimize the spatial layout of finance, give full play to the positive spatial spillover effect of financial agglomeration, implement differentiated innovative development strategies in line with local conditions, and eliminate various institutional obstacles to strengthen regional collaborative cooperation.
- financial agglomeration /
- regional innovation /
- spatial spillover effect /
- overall innovation /
- substantive innovation /
- financial spatial layout

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表 1 主要变量选择

变量类别		变量名称	变量衡量
被解释变量	inn	整体创新	专利授权总数
	innsz	实质性创新	发明专利授权数
	innfsz	非实质性创新	新型实用专利授权数与外观专利授权数之和
核心解释变量	FinaC	各市的金融产业集聚程度	主观赋权计算得到的综合水平
控制变量	PGDP	经济基础	人均地区生产总值
	PEOP	城市规模	常住人口
	iGDP	经济增长	地区经济增长率
	TD	对外开放度	进出口总额/GDP
	KJ	科学教育支出强度	科学教育支出/GDP
	Hlw	信息化程度	国际互联网用户数
	SCH	市场化强度	市场化指数
中介变量	FZ	金融发展	银行存、贷款余额/GDP
	Human	人力资本积累	每万人中普通高等学校在校生比重

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表 2 描述性统计

变量符号	变量名称	平均值	最大值	最小值	标准差	样本
inn	整体创新	7.2162	11.5581	2.8332	1.5145	2421
innsz	实质性创新	4.8336	9.4919	0.0000	1.6965	2421
innfsz	非实质性创新	7.0913	11.4342	2.6391	1.5106	2421
FinaC	金融集聚度	0.2476	2.7381	0.0217	0.3461	2421
lnPGDP	经济基础	4.7548	6.8077	0.6650	0.2576	2421
lnPEOP	城市规模	2.0233	4.3812	1.1761	0.3196	2421
lnTD	贸易依存度	0.4253	65.9675	0.0022	1.5205	2421
lnKJ	科学教育支出强度	0.0314	0.1806	0.0028	0.0140	2421
lniGDP	地区生产总值增长率	0.8827	3.9807	-1.4928	0.3170	2421
lnHlw	信息化程度	1.8119	2.8932	0.6290	0.3867	2421
lnSCH	市场化程度	0.8268	1.0398	0.3674	0.1075	2421
lnFZ	金融发展	3.1500	8.5649	0.0065	1.3191	2421
lnHuman	人力资本积累	4.5678	6.0618	0.2364	0.5763	2421

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表 3 金融集聚和区域创新Moran’s I统计量

年份	邻接距离矩阵W₁		地理距离矩阵W₂		经济地理嵌套矩阵W₃
年份	区域创新	金融集聚	区域创新	金融集聚	区域创新	金融集聚
2011	0.391^***	0.124^***	0.344^***	0.203^**	0.276^***	0.133^***
2012	0.400^***	0.125^***	0.352^***	0.183^**	0.272^***	0.130^***
2013	0.399^***	0.126^***	0.344^***	0.187^**	0.280^***	0.132^***
2014	0.402^***	0.126^***	0.356^***	0.168^**	0.271^***	0.131^***
2015	0.401^***	0.121^***	0.364^***	0.129^**	0.255^***	0.118^***
2016	0.396^***	0.123^***	0.371^***	0.129^**	0.250^***	0.120^***
2017	0.402^***	0.123^***	0.376^***	0.131^**	0.237^***	0.122^***
2018	0.408^***	0.124^***	0.384^***	0.115^**	0.220^***	0.112^***
2019	0.407^***	0.122^***	0.372^***	0.158^**	0.233^***	0.116^***
注：^*、^和^*分别表示1%、5%和10%的显著性水平。下表同。

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表 4 Wald检验、LR检验

被解释变量	矩阵	Wald_Lag	Wald_Error	LR_Lag	LR_Error
整体创新	W₁	59.05^***	35.57^***	35.49^***	65.84^***
实质性创新		42.49^***	45.97^***	45.27^***	53.36^***
非实质性创新		54.14^***	28.32^***	29.86^***	59.84^***
整体创新	W₂	124.97^***	102.77^***	108.57^***	145.96^***
实质性创新		53.62^***	52.63^***	89.00^***	62.20^***
非实质性创新		132.05^***	100.93^***	106.82^***	143.03^***
整体创新	W₃	124.97^***	102.77^***	108.57^***	145.96^***
实质性创新		53.22^***	52.63^***	53.28^***	62.20^***
非实质性创新		100.93^***	123.05^***	106.82^***	143.03^***

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表 5 金融集聚对区域创新影响的回归结果

变量	整体创新		实质性创新		非实质性创新
变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
FinaC	0.812^**(2.81)	0.851^***(4.52)	1.582^***(12.96)	2.001^***(13.54)	0.924^**(3.01)	0.953^***(4.69)
W×FinaC		0.348^***(3.31)		1.013^**(2.69)		0.216^**(2.88)
ρ		0.694^***(9.45)		0.828^***(19.03)		0.667^***(8.67)
sigma2_e		0.061^***(34.63)		0.117^***(31.98		0.071^***(34.68)
直接效应		0.856^***(4.46)		2.089^***(14.08)		0.970^***(4.69)
间接效应		0.713^*(1.95)		1.688^**(2.57)		2.586^*(1.98)
总效应		1.569^**(2.51)		3.777^***(3.32)		3.556^**(2.56)
年份控制	是	是	是	是	是	是
城市控制	是	是	是	是	是	是
R²	0.692 9	0.712 1	0.526 5	0.786 8	0.666 4	0.682 0
LOG-L		-637.885 0		-138.933 2		-245.469 5
N	2 421	2 421	2 421	2 421	2 421	2 421
注：LOG-L为Log-likelihood，括号内为t统计量。下表同。

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表 6 稳健性检验结果

变量	改变样本区间 (1)	缩尾处理 (2)	替换被解释变量 (3)	空间动态GMM (4)	地理邻接矩阵W₁ (5)
L.inn				0.634^***(3.44)
FinaC	0.572^**(3.03)	0.687^***(3.91)	0.952^***(3.10)	0.672^**(2.77)	0.686^***(4.04)
W×FinaC	2.831^**(2.53)	0.337^**(2.63)	1.330^**(2.60)	3.658^**(2.69)	0.384^**(2.65)
控制变量	是	是	是	是	是
年份控制	是	是	是	是	是
城市控制	是	是	是	是	是
ρ	0.726^***(7.85)	0.710^***(7.43)	0.796^***(11.48)	0.735^***(9.30)	0.522^***(23.21)
sigma2_e	0.028^***(25.81)	0.027^***(25.81)	0.006^***(28.25)	0.065^***(35.00)	0.055^***(34.39)
R²	0.554 2	0.760 8	0.571 7	0.716 9	0.706 2
LOG-L	495.769 5	126.455 9	-865.182 4	538.466 3	412.625 1
N	1 345	2 421	1 614	2 152	2 421
注：由于替换的被解释变量数据只到2016年，因此第(3)列样本数量变小。

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表 7 空间杜宾模型异质性结果

Panel A: inn	东部	中部	西部	中心城市	外围城市
FinaC	1.395^***(9.49)	1.036^***(3.59)	-1.424^**(-2.83)	0.873^***(6.27)	1.125^***(4.26)
W×FinaC	0.542^*(1.93)	1.098^*(1.97)	-10.59^**(-3.20)	5.916^***(3.54)	3.348^**(3.08)
控制变量	是	是	是	是	是
年份控制	是	是	是	是	是
城市控制	是	是	是	是	是
ρ	0.707^***(11.81)	0.701^***(9.88)	0.179^*(1.98)	0.674^***(11.64)	0.823^***(17.01)
sigma2_e	0.049^***(19.25)	0.062^***(20.59)	0.066^***(18.60)	0.037^***(10.41)	0.072^***(32.62)
直接效应	1.475^***(9.93)	1.131^***(3.68)	-1.501^**(-3.10)	0.954^***(5.43)	1.233^***(4.28)

Panel A: inn	东部	中部	西部	中心城市	外围城市
间接效应	5.311^*(2.01)	0.269^*(1.98)	-13.37^**(-3.28)	2.760^*(2.09)	12.261(1.24)
总效应	6.786^**(2.55)	1.400^*(1.96)	-14.871^***(-3.56)	3.714^*(2.22)	13.494^*(2.08)
R²	0.764 4	0.732 6	0.697 4	0.842 4	0.701 7
LOG-L	148.075 4	-264.403 4	-127.377 8	113.811 5	-187.587 7
N	864	864	693	261	2 160

Panel B: innsz	东部	中部	西部	中心城市	外围城市
FinaC	1.377^***(6.99)	0.284^**(2.79)	-0.685^*(-1.94)	0.389^*(2.43)	0.130^*(2.38)
W×FinaC	0.386^*(1.97)	6.240^***(3.38)	-11.62^*(-2.45)	0.672^*(2.21)	3.681^**(2.66)
控制变量	是	是	是	是	是
年份控制	是	是	是	是	是
城市控制	是	是	是	是	是
ρ	-0.663^***(-9.55)	0.642^***(7.90)	0.178^***(8.44)	-0.684^***(-13.13)	0.720^***(11.22)
sigma2_e	0.083^***(18.94)	0.095^***(20.56)	0.143^***(18.46)	0.017^***(10.68)	0.119^***(32.67)
直接效应	1.435^***(7.17)	0.555^**(2.99)	-1.268^*(-1.99)	0.388^***(2.26)	2.491^***(8.50)
间接效应	3.913^*(1.98)	0.269^**(2.58)	-39.475^*(-1.97)	-0.271^**(-2.69)	2.362^*(2.23)
总效应	5.349^**(2.55)	0.824^*(2.43)	-40.73^*(-2.10)	0.117^**(2.99)	4.853^*(2.05)
R²	0.729 9	0.687 6	0.640 5	0.877 0	0.597 0
LOG-L	177.026 1	-470.555 1	-40.218 4	41.639 0	-759.652 5
N	864	864	693	261	2 160

Panel C: innfsz	东部	中部	西部	中心城市	外围城市
FinaC	1.395^***(9.02)	1.444^***(6.44)	-1.450^**(-2.67)	0.939^***(6.18)	1.229^***(4.33)
W×FinaC	0.572^*(1.92)	-1.342^*(-1.98)	-9.350^**(-2.62)	7.107^*(3.68)	3.080^*(2.74)
控制变量	是	是	是	是	是
年份控制	是	是	是	是	是
城市控制	是	是	是	是	是
ρ	0.712^***(12.08)	0.570^***(9.93)	0.197^*(2.18)	0.666^**(2.54)	0.818^***(16.58)
sigma2_e	0.058^***(19.33)	0.083^***(19.37)	0.078^***(18.59)	0.049^***(10.43)	0.089^***(32.62)
直接效应	1.478^***(9.28)	1.432^***(6.00)	-1.528^**(-2.82)	1.025^***(5.31)	2.696^***(12.00)
间接效应	5.518^*(2.03)	-0.986(-0.32)	-12.23^**(-2.82)	0.949^*(1.98)	1.152^***(3.92)
总效应	6.996^**(2.55)	0.445^*(2.14)	-13.758^**(-3.09)	1.974^**(2.43)	3.848^*(2.13)
R²	0.812 5	0.700 4	0.768 7	0.824 8	0.670 2
LOG-L	-193.972 9	-321.500 0	-96.280 0	76.606 8	-345.027 7
N	864	864	693	261	2 160

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表 8 金融集聚影响区域创新的传导机制检验结果

变量	效应类型	地理邻接矩阵W₁		经济地理嵌套矩阵W₃
变量	效应类型	FZ	Human	FZ	Human
FinaC	间接效应	1.303^*(2.33)	2.489^**(2.60)	4.910^*(1.98)	13.05(1.63)
	总效应	2.109^**(2.55)	4.976^**(2.48)	5.546^*(1.98)	15.39^*(2.09)
	直接效应		0.256^**(2.86)		0.332^** (2.77)
Human	间接效应		0.117^***(3.52)		0.802^** (2.57)
	总效应		0.373^**(3.27)		1.134^* (2.12)
	直接效应	0.036^**(2.56)		0.029^**(2.63)
FZ	间接效应	0.029^**(2.54)		0.777^**(3.17)
	总效应	0.065^**(2.88)		0.806^**(2.59)
ρ		0.528^***(23.64)	0.513^***(22.35)	0.734^***(10.81)	0.733^***(10.77)
sigma2_e		0.054^***(34.50)	0.055^***(34.12)	0.065^***(34.81)	0.065^***(34.60)
R²		0.724 3	0.728 1	0.706 8	0.706 9
LOG-L		26.143 7	31.144 1	-138.677 2	-137.146 2
N		2 421	2 421	2 421	2 421

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