金融集聚對技術創(chuàng)新的非線性影響：以粵港澳大灣區(qū)為例*

劉佳寧 歐陽勝銀

引 言

當今世界正值百年未有之大變局，中國處于經(jīng)濟增長動能轉換的關鍵時點，發(fā)展與科技創(chuàng)新相適應的金融體系迫在眉睫。資本市場在促進科技創(chuàng)新和實體經(jīng)濟高質量發(fā)展方面具有不可替代的重要作用。在此背景下，本文以中國產(chǎn)業(yè)集聚和創(chuàng)新發(fā)展高地——粵港澳大灣區(qū)為例，嘗試從資本市場角度出發(fā)，研究粵港澳大灣區(qū)的金融集聚水平和技術創(chuàng)新能力，并進一步解析金融集聚對技術創(chuàng)新的影響效應，從而為更好地推動國家重大戰(zhàn)略實施、加速粵港澳大灣區(qū)建設提供參考。

為了探索金融集聚對技術創(chuàng)新的影響，學術界首先從兩個方面探討如何測算金融集聚：其一是計算各地區(qū)最具代表性的金融指標在所有地區(qū)中的占比，采用的方法包括區(qū)位熵、空間基尼系數(shù)和行業(yè)集中度等，這些統(tǒng)稱為單一指標評價法；(1)任英華、徐玲、游萬海：《金融集聚影響因素空間計量模型及其應用》，《數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究》2010年第5期；譚蓉娟、郭寶琳：《金融集聚與產(chǎn)業(yè)集聚相互作用的機制與路徑：以珠三角制造業(yè)為例》，《廣東財經(jīng)大學學報》2021年第5期。其二是通過綜合選取反映地區(qū)金融發(fā)展特征、影響金融發(fā)展水平的若干指標，采用主成分、因子分析、層次分析、變異系數(shù)等方法進行賦權處理，從而得到一個綜合評價結果，這種方法稱為綜合指標體系評價法。(2)李延軍、史笑迎、李海月：《京津冀區(qū)域金融集聚對經(jīng)濟增長的空間溢出效應研究》，《經(jīng)濟與管理》，2018年第1期；王如玉、王志高、梁琦、陳建?。骸督鹑诩叟c城市層級》，《經(jīng)濟研究》2019年第11期；衣保中、高錦杰：《金融集聚對我國經(jīng)濟增長的影響》，《稅務與經(jīng)濟》2021年第1期。金融集聚能否影響技術創(chuàng)新，早期的研究者們從理論和實證角度給出了肯定答案。(3)Ward Ooms.et al.“Research orientation and agglomeration：Can every region become a Silicon Valley?”.Tech?novation，vol.45,no.1,2015,pp.78?92.但有部分學者認為，金融集聚需要通過制造業(yè)、金融業(yè)和教育行業(yè)的集聚水平以及科技基礎設施等中介路徑才能顯著影響技術創(chuàng)新(4)Xie X and Wang H.“How can open innovation ecosystem model push product innovation forward?An fsQCA anal?ysis”.Journal of Business Research，vol.108,2020,pp.29?41.。之所以出現(xiàn)這種情況，是因為很多企業(yè)會將自己的技術創(chuàng)新作為商業(yè)機密保護起來，形成一種封閉式的創(chuàng)新模式，致使金融集聚所激發(fā)出來的技術創(chuàng)新成果沒有得到有效公布，導致金融集聚對技術創(chuàng)新所形成的影響并不顯著，或者只表現(xiàn)為部分顯著，這種影響關系存在結構差異性，具體表現(xiàn)為來自區(qū)域的差異性(5)張?zhí)鸬希骸督鹑诩叟c科技創(chuàng)新：促進還是擠出？——基于湖北省17個地市州的面板門限研究》，《科技管理研究》2019年第5期。、金融行業(yè)的集聚差異性(6)郭文偉、王文啟：《金融集聚、購房壓力對科技創(chuàng)新的時空影響機制：以粵港澳大灣區(qū)為例》，《產(chǎn)經(jīng)評論》2020年第2期。、經(jīng)濟行業(yè)的集聚差異性(7)孫康、張超、劉峻峰：《金融集聚提升了海洋經(jīng)濟技術效率嗎？——基于IV?2SLS 和門檻回歸的實證研究》，《經(jīng)濟與管理》2017年第5期。。進一步，學者們針對金融集聚如何影響技術創(chuàng)新展開了系列探討。有學者指出金融集聚主要通過四條渠道對技術創(chuàng)新產(chǎn)生影響，分別是產(chǎn)業(yè)集聚效應、服務創(chuàng)新效應、信息擴散效應和人力資本效應。(8)高小龍、楊建昌：《開放經(jīng)濟下金融集聚對技術創(chuàng)新的影響》，《首都經(jīng)濟貿(mào)易大學學報》2017年第1期。也有學者認為，金融集聚將通過提升規(guī)模效率和剩余混合效率的方式來推動技術創(chuàng)新。(9)郭文偉、王文啟：《金融集聚能促進科技創(chuàng)新效率提升嗎？——基于粵港澳大灣區(qū)空間杜賓模型的實證分析》，《南方金融》2020年第4期。在資源要素不斷流動過程中，由于金融資源存在虹吸效應，并通過集聚產(chǎn)生創(chuàng)新的知識空間溢出效應，這使得金融集聚對技術創(chuàng)新產(chǎn)生的影響呈現(xiàn)出一種非線性的倒“U”型特征，主要表現(xiàn)為金融集聚先促進技術創(chuàng)新，之后可能產(chǎn)生抑制作用。(10)陳向陽：《粵港澳大灣區(qū)金融集聚對技術創(chuàng)新的影響機制及政策建議》，《經(jīng)濟問題探索》2021年第5期。這意味著從非線性視角探討兩者之間的關系或許能夠得到更多有價值的信息(11)徐欣、董洪超：《城市群金融集聚對科技創(chuàng)新的非對稱溢出效應研究》，《經(jīng)濟問題探索》2021年第4期。。綜合來看，學術界的成果為本研究提供了有價值的參考，但仍然存在改進之處：一方面，金融集聚的測算缺乏統(tǒng)一標準，單一指標評價法和綜合指標體系評價法都難以保證結果的客觀性和全面性；另一方面，學者們對于金融集聚影響技術創(chuàng)新的非線性關系并沒有得到系統(tǒng)研究，已有的少數(shù)成果主要采用解釋變量二次項的方式，這種方式雖然可以檢驗非線性關系，但相關討論仍有待深入。

與既有研究相比，本文的邊際貢獻主要表現(xiàn)為三點：第一，改進傳統(tǒng)區(qū)位熵的度量方法，考慮金融業(yè)從業(yè)人員和金融業(yè)增加值在不同權重分配下的金融集聚水平；第二，從制度和市場兩個角度探討金融集聚對技術創(chuàng)新的非線性影響機理；第三，引用空間分位數(shù)回歸模型和面板門檻模型來分析粵港澳大灣區(qū)金融集聚對技術創(chuàng)新的非線性輻射效應，同時劃分城市組別進行分組檢驗，以此為粵港澳大灣區(qū)金融高質量發(fā)展提供有益啟示。

一、影響機理

本文從制度和市場兩個角度探索金融集聚對技術創(chuàng)新的非線性影響機理。

（一）制度視角

在很多經(jīng)濟體中，制度性因素對于維持金融體系穩(wěn)健性、推動金融發(fā)展與創(chuàng)新具有很大的貢獻。受歷史因素影響，我國金融制度建設較晚，但已形成的各項制度在應對歷次重大事件和金融風險等方面都發(fā)揮著重要的“看得見的手”的作用。由此可見，對于一個“新興+轉軌”經(jīng)濟體來說，我國仍然有必要不斷探索和完善平衡金融體系結構的各項法律法規(guī)，以及金融體系中各類金融機構部門之間職責分工和聯(lián)系的制度安排，通過建立起具有明顯中國特色的金融制度來推動資源的有機協(xié)調和市場的良性競爭，同時統(tǒng)籌防范和化解系統(tǒng)性金融風險(12)李禮、劉佳寧：《改革開放以來金融風險的本質特征及防控啟示——兼論中國共產(chǎn)黨領導下的防控金融風險探索與實踐》，《南方經(jīng)濟》2021年第7期。。

一般而言，一項新制度的出臺往往邊際效應較大。對于我國將粵港澳大灣區(qū)建設成為國際金融樞紐和科創(chuàng)中心這一國家重大戰(zhàn)略來說，上至中央政府下至地方政府都采取了諸多方案，新出臺的系列規(guī)章制度在很大程度上可以有效協(xié)調經(jīng)濟與金融資源的統(tǒng)籌和分配，并通過推動金融資源的集聚和利用效率來推動大灣區(qū)的科技創(chuàng)新，這使得新制度的邊際貢獻較大，表現(xiàn)為金融集聚積極提升技術創(chuàng)新水平。與此同時，通過金融資源集聚形成較為完整的金融鏈條，將為科技創(chuàng)新成果的轉化和項目退出機制提供更多便利，不斷刺激科技產(chǎn)品推陳出新。然而，隨著環(huán)境的復雜多變，原有制度會逐步呈現(xiàn)出一系列的弊端與缺陷，一些原有制度監(jiān)管不到的模糊地帶所帶來的風險需要有新的制度來有效對沖，從而倒逼制度體系不斷更新，如此進入“更新制度→監(jiān)管缺陷→更新制度”循環(huán)，使得新制度發(fā)揮作用的有效時間縮短。因此，在社會主體逐步適應政府頻繁的推出和完善相關金融制度時，根據(jù)邊際報酬遞減規(guī)律，不斷更新的各項制度的邊際貢獻會降低，最終表現(xiàn)為金融集聚對技術創(chuàng)新水平的推動作用逐漸弱化。

綜合而言，早期的制度性安排在推動金融集聚影響技術創(chuàng)新方面的作用較大，而后期的制度性安排在推動金融集聚影響技術創(chuàng)新方面的作用相對較小，這就意味著從制度視角來看，金融集聚對技術創(chuàng)新可能存在非線性影響。

（二）市場視角

在開放環(huán)境下，技術創(chuàng)新是企業(yè)追求生產(chǎn)效率從而提高市場競爭力的長遠策略，但資金會成為重要的影響因素，這使得企業(yè)會不斷尋找新的融資途徑希冀滿足技術創(chuàng)新的資金需求，由此孕育而生的金融市場成為了重要的場所。金融市場的形成，為資金供應者和需求者提供了良好的信息服務和便捷的交易場所，從而為企業(yè)通過籌資開展技術創(chuàng)新指明了新的途徑，而作為金融市場重要組成部分的金融機構，在其中扮演著資金供給者角色。但金融機構在為企業(yè)技術創(chuàng)新提供融資服務過程中還存在一些阻礙，因為企業(yè)在選擇金融機構時需要支付一定的搜尋成本，金融機構也需要支付一些成本來篩選企業(yè)的各項融資需求，而一些研究表明，搜尋成本、篩選成本與資金供求雙方的地理空間存在較大關聯(lián)，金融機構在地理空間上的集中有助于降低市場交易成本。(13)李健旋、趙林度：《金融集聚、生產(chǎn)率增長與城鄉(xiāng)收入差距的實證分析——基于動態(tài)空間面板模型》，《中國管理科學》2018年第12期。因此，隨著金融市場的逐步完善，金融資源在金融市場的帕累托改進道路上趨于集中，金融人員和金融機構不斷朝著某一空間靠攏，而競爭壓力導致金融信息逐步公開、透明，使得經(jīng)濟主體對資金供求信息的掌握效率不斷提高，稀缺資源得到有效分配，由此可以疏通阻礙資金流通的渠道，同時加速社會資金進入企業(yè)的步伐，為技術創(chuàng)新提供極大便利。在這一階段，金融集聚表現(xiàn)為正向推動技術創(chuàng)新，并且隨著金融資源和產(chǎn)出的快速聚集，對技術創(chuàng)新的影響更突出。

但隨著金融要素集聚趨勢的加劇，金融市場服務范圍不斷擴大，使得金融資源的地理距離不斷延伸，由此加大了資金供求雙方的信息不對稱，增加了創(chuàng)新企業(yè)尋找金融資源的難度，也提高了金融監(jiān)管和服務的成本。此外，地理空間上過度擁擠的金融機構為搶奪市場會呈現(xiàn)出不良競爭，為滿足金融需求不斷擴增的金融行業(yè)也逐步降低準入門檻，使得持續(xù)劇增的部分金融人員由于缺乏經(jīng)驗和水平，甚至因為道德和信用而惡意破壞金融市場。(14)馬勇、姜伊晴、付莉：《經(jīng)濟開放、金融集聚與金融支持實體經(jīng)濟效率》，《國際金融研究》2021 年第2期。在為創(chuàng)新企業(yè)提供融資便利受阻的背景下，出于逐利性，金融資源有可能因為惡意競爭而快速進入收益性更高的以房地產(chǎn)為代表的其他行業(yè)，在帶來其他行業(yè)高風險的同時，也進一步擠出了創(chuàng)新企業(yè)的需求資金，由此最終表現(xiàn)為金融大量集聚不能有效推動技術創(chuàng)新。

整體來看，金融資源的早期集聚能對技術創(chuàng)新產(chǎn)生積極的影響，但金融人員的過度集聚則很有可能會降低這種影響，甚至還有可能會抑制技術創(chuàng)新，這表明不同金融資源的集聚借助市場的作用對技術創(chuàng)新存在非線性影響。

二、理論模型與測算方法

（一）金融集聚的測算方法

當前學者們對于金融集聚的測度分析主要基于兩種思路：其一是從不同維度采用系列指標進行綜合評價，但由于指標選取存在較大的主觀影響，導致不同學者的測度結果存在較大差異；其二是采用區(qū)位熵等系數(shù)進行統(tǒng)計測算，主要從金融業(yè)從業(yè)人員（或者進一步細化銀行業(yè)、證券業(yè)和保險業(yè)）與總就業(yè)人員的比重來考察金融集聚水平(15)李林、丁藝、劉志華：《金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟增長溢出作用的空間計量分析》，《金融研究》2011年第5期。，這種方式有效提取了金融因素的信息，但由于人員比例的增加難以體現(xiàn)金融產(chǎn)出的效率，因而不足以衡量金融集聚的有效性。本文認為金融集聚不僅僅是金融機構和金融人員的集聚，還應當表現(xiàn)為通過金融機構和金融人員的集聚帶來金融行業(yè)服務水平的提升，因而有必要考慮金融業(yè)增加值的影響。為此，本文對傳統(tǒng)區(qū)位熵的計算方法進行改進，同時從金融業(yè)從業(yè)人員和金融業(yè)增加值兩個角度來合成金融集聚指標，具體思路如下：

其中，EF代表金融集聚系數(shù)，數(shù)值越大，表明金融集聚越強；eit和qit分別表示第i個城市在第t期末的金融業(yè)就業(yè)人數(shù)和總就業(yè)人數(shù)，Et和Qt分別表示粵港澳大灣區(qū)11個城市在第t期末的金融業(yè)就業(yè)總人數(shù)和就業(yè)總人數(shù)，fit和git分別表示第i個城市在第t期末的金融業(yè)增加值和GDP，F(xiàn)t和Gt分別表示粵港澳大灣區(qū)11個城市在第t期末的金融業(yè)增加值和GDP。w1和w2分別代表金融業(yè)從業(yè)人員占比權重和金融業(yè)增加值占比的權重，顯然w1+w2= 1。本文考慮三個不同比例的w1和w2，從而設計三個金融集聚度量指標，分別是：

（二）金融集聚影響技術創(chuàng)新的模型設計

本文設計如下面板模型來度量金融集聚對技術創(chuàng)新的影響：

Inovit=α+β*EFit+γ*Contralit+μi+νt+εit（2）

其中，Inov表示技術創(chuàng)新水平，α、β和γ分別為待估計參數(shù)，Contral為系列控制變量，μi為個體固定效應，νt為時間效應，εit為隨機擾動項，i為地區(qū)變量，代表粵港澳大灣區(qū)的11個城市，t為年度變量。

在衡量金融集聚與技術創(chuàng)新的非線性影響關系方面，為考慮影響的階段性差異(16)方麗婷、李坤明：《空間滯后分位數(shù)回歸模型的貝葉斯估計》，《數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究》2019年第9期。，本文設計如下面板分位數(shù)回歸模型度量解釋變量處于不同規(guī)模（即不同分位點）時對被解釋變量的影響：

Inovit|τ=βτ*EFit|τ+γτ*Contralit|τ+μi|τ+νt|τ+εit|τ（3）

式（3）中的τ表示分位數(shù)，是相關解釋變量在不同階段下的分割點，主要用于分析金融集聚在不同分位點下對技術創(chuàng)新的影響，其余變量說明同式（2）。

由于金融集聚對技術創(chuàng)新的作用可能存在多重條件約束(17)袁華錫、劉耀彬、封亦代：《金融集聚如何影響綠色發(fā)展效率？——基于時空雙固定的SPDM與PTR模型的實證分析》，《中國管理科學》2019年第11期。，這將顯著改變不同階段的影響力度。因此，為檢驗分位數(shù)回歸結果的穩(wěn)健性，本文設計金融集聚影響技術創(chuàng)新的門檻模型（由于暫不確定門檻個數(shù)，故先設計單一門檻模型），以此進一步探索兩者的非線性關系：

Inovit=α+β1EFit*I(qi≤λ)+β2EFit*I(qi＞λ)+γContralit+εit（4）

其中，I()為示性函數(shù)，qi為劃分樣本的門檻變量，λ為待估計的門檻值。

（三）指標說明與數(shù)據(jù)來源

本文的被解釋變量為技術創(chuàng)新，實證分析時選用發(fā)明專利授權量Inov。

解釋變量為綜合考慮了金融業(yè)從業(yè)人員和金融業(yè)增加值的金融集聚水平，分別為采用式（1）度量的

參考一些學者的觀點，控制變量主要考慮教育程度、科技扶持、經(jīng)濟發(fā)展和勞動力技術水平(18)郭文偉、王文啟：《粵港澳大灣區(qū)金融集聚對科技創(chuàng)新的空間溢出效應及行業(yè)異質性》，《廣東財經(jīng)大學學報》2018年第2期。。其中教育程度采用地區(qū)高等學校在校學生數(shù)來表示，記為edu；科技扶持采用地方財政一般公共預算支出中用于科學技術支出的資金來表示，記為finan；經(jīng)濟發(fā)展采用一個地區(qū)的GDP來衡量，記為gdp；勞動力技術水平采用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R＆D人員來表示，記為rd(19)一些學者習慣用R＆D人員來衡量技術水平，本文將該指標作為控制變量主要考慮兩點：第一，R＆D人員的對象為“人”這一個體，不適合作為技術創(chuàng)新，充其量只能看作衡量技術創(chuàng)新的基礎指標；第二，該指標表示從事研發(fā)工作的技術性人員，區(qū)別于一般的勞動人員，因而更適合作為具有技術水平的勞動力指標。。

以上基礎數(shù)據(jù)來源于世界銀行、國家知識產(chǎn)權局、廣東省市場監(jiān)督管理局（知識產(chǎn)權局）等網(wǎng)站，以及歷年《廣東統(tǒng)計年鑒》、各市統(tǒng)計年鑒、各市《國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》、各市地方金融工作局、《香港統(tǒng)計年鑒》《澳門統(tǒng)計年鑒》等。對于個別缺失的數(shù)據(jù)采用前后平均的方式補齊，考慮到指標口徑的一致性和數(shù)據(jù)獲取的可操作性，實證分析時的樣本范圍取自2008—2019年。

三、實證分析

（一）描述性統(tǒng)計

根據(jù)式（1），本文計算了粵港澳大灣區(qū)2008—2019年三種類型的金融集聚系數(shù)，用來反映各地區(qū)的金融集聚特征，然后給出相關變量的描述性統(tǒng)計分析結果如表1所示。整體來看，粵港澳大灣區(qū)11個城市的技術創(chuàng)新能力存在顯著差異，不同類型的專利授權量有較高的標準差，由此蘊含了豐富的區(qū)域信息。同時也發(fā)現(xiàn)，金融集聚系數(shù)的變異程度很明顯，表明金融資源的區(qū)域性差異也很大，這意味著兩者之間可能存在較強的信息關聯(lián)度。

表1 基本統(tǒng)計量

（二）基準回歸分析

首先對被解釋變量和各控制變量進行對數(shù)處理，希冀緩解可能存在的異方差影響。然后進行全樣本的普通面板回歸分析，可得以lnInov為被解釋變量的金融集聚影響技術創(chuàng)新的基準回歸結果（如表2所示）。可以發(fā)現(xiàn)，加入控制變量以后，各類型金融集聚的擬合系數(shù)都通過了顯著性檢驗，并且R2都得到明顯提升，由此說明考慮控制變量以后的結果更符合實際情況，金融集聚在一定程度上顯著提升了發(fā)明專利授權量的增長速度。從系數(shù)大小的對比結果來看，EF3的擬合系數(shù)最高，EF2的擬合系數(shù)最低，這意味著賦予金融業(yè)增加值更多權重的金融集聚系數(shù)更能推動發(fā)明專利的授權程度，由此也驗證了本文對金融集聚系數(shù)考慮的合理性，應該更多地關注金融業(yè)增加值的影響。

表2 金融集聚影響技術創(chuàng)新的全樣本回歸

（三）分位數(shù)回歸分析

為衡量金融集聚對技術創(chuàng)新的非線性影響，本文基于分位數(shù)回歸思想給出了非線性檢驗結果，如表3所示。可以發(fā)現(xiàn)，相比0.5和0.9分位點，三個金融集聚系數(shù)在0.1分位點上的擬合值都最小，EF2沒有通過顯著性檢驗，表明金融人員的小幅集聚難以為技術創(chuàng)新提供實質性的資金幫助；EF1、EF3在0.1分位點上通過檢驗，表明金融業(yè)增加值在提升技術創(chuàng)新方面的靈敏度較高。從數(shù)值關系來看，隨著分位點提高，金融集聚對于技術創(chuàng)新的推動作用不斷增強，說明在樣本期內，金融資源的不斷集聚更能促進地區(qū)技術進步。進一步從擬合系數(shù)的數(shù)值大小關系來看，在對應分位點上，EF3的擬合系數(shù)最高，EF2的擬合系數(shù)最低，表明以金融業(yè)增加值為主要考察變量的金融集聚更能推動技術創(chuàng)新，這與表2的結果相互呼應。

表3 金融集聚影響技術創(chuàng)新的分位數(shù)回歸

（四）門檻檢驗

為進一步刻畫非線性關系的拐點，本文估計金融集聚影響技術創(chuàng)新的門檻個數(shù)（檢驗結果如表4所示），根據(jù)SSR準則發(fā)現(xiàn)EF1、EF2和EF3對技術創(chuàng)新都存在兩個門檻。

表4 門檻檢驗結果

在此基礎上，分析金融集聚影響技術創(chuàng)新的門檻回歸結果（表5），發(fā)現(xiàn)不同金融集聚系數(shù)的估計結果存在差異。EF1大于0.7924時，其影響系數(shù)沒有通過檢驗，意味著金融資源的迅速集聚并沒有對技術創(chuàng)新產(chǎn)生良好的推動作用。結合分位數(shù)回歸結果可知，將金融從業(yè)人員和金融業(yè)增加值視為同等重要時，金融資源的快速集聚也沒有為社會技術創(chuàng)新提供有效支持。

表5 金融集聚影響技術創(chuàng)新的門檻回歸

EF2在小于0.8929時，可以正向推動技術創(chuàng)新；在進入［0.8929，1.0878）這一區(qū)間時，雖然沒有通過檢驗但其系數(shù)為負，表明對技術創(chuàng)新存在消極影響的嫌疑；而跨過門檻值1.0878以后，發(fā)現(xiàn)EF2沒通過檢驗，但擬合系數(shù)的負值進一步增加，說明金融業(yè)從業(yè)人員的大規(guī)模集聚沒有形成可持續(xù)推力。這一結論與分位數(shù)回歸的結果不一致，可能原因在于金融集聚對技術創(chuàng)新的影響既存在正向推動效應，也存在逆向擠出效應。早期進入金融行業(yè)的從業(yè)人員解決金融市場勞動力短缺的問題，但后期許多盲目涌入金融行業(yè)的從業(yè)人員并未深入了解金融市場的復雜性，沒能正確看待交易風險，金融高端人才的缺失難以有效提高金融業(yè)增加值，從而導致金融市場勞動力的生產(chǎn)效率出現(xiàn)下降，邊際產(chǎn)值也逐漸萎靡。同時，大量金融從業(yè)人員也擠占了科技人員的規(guī)模，通過限制高技術行業(yè)的勞動要素，使專利產(chǎn)品的技術含量和授權速度受到負面沖擊，最終導致以金融業(yè)從業(yè)人員為主要衡量指標的金融集聚系數(shù)對技術創(chuàng)新沒有表現(xiàn)出積極的影響關系。EF3在小于0.4956這一門檻時，擬合系數(shù)為7.1218，且在0.01的顯著性水平下通過檢驗，而在跨過這一門檻以后，EF3的擬合系數(shù)進一步提高到7.6269，并且十分顯著，表明主要以金融業(yè)增加值為表征的區(qū)域金融集聚水平與技術創(chuàng)新存在明顯的正相關關系。在跨過第二個門檻值0.6021 以后，EF3的擬合系數(shù)急劇下降為0.3928，顯著性檢驗的結果表明金融集聚對技術創(chuàng)新的積極影響在高分位點階段明顯降低。

（五）分組檢驗

為進一步驗證估計結果的準確性，本文接下來進行不同金融集聚系數(shù)的分組討論。首先對粵港澳大灣區(qū)11個城市進行分組，其中A組為核心城市，主要包括金融集聚系數(shù)較高的珠海、廣州、深圳、佛山、香港和澳門，其余城市歸為B組。然后采用三種方法重新進行實證分析：第一種方法是采用EF1為解釋變量，新產(chǎn)品銷售收入作為被解釋變量（部分地區(qū)的新產(chǎn)品銷售收入采用高新技術產(chǎn)品產(chǎn)值來替代，澳門高新技術產(chǎn)品出口額采用的是中高技術產(chǎn)品出口額）；第二種方法是采用EF2為解釋變量，并采用同方差條件下的FGLS方法進行重新估計；第三種方法是考慮到可能存在行業(yè)相關性的影響，采用EF3為解釋變量，同時采用地區(qū)信用貸款（用中外資金融機構本外幣貸款來表示）、保險業(yè)務（采用保險公司的保費收入來表示，其中，中山市的保費收入由人險保費收入和財險保費收入相加得到，香港保費收入由長期保險業(yè)務保費收入和一般保險業(yè)務保費收入相加得到，澳門保費收入由人壽保費收入和非人壽保費收入相加得到）兩個指標為工具變量，重新進行估計。分組檢驗結果如表6所示。

表6 分組檢驗

根據(jù)表6中分組檢驗一的結果，EF1系數(shù)在金融集聚系數(shù)較高的A組中沒有通過顯著性檢驗，而在金融集聚較低的B組中通過了檢驗，表明樣本期內金融集聚較低的地區(qū)顯著拉動了技術創(chuàng)新，而金融集聚較高的地區(qū)則缺乏顯著拉力。這一結論在分組檢驗二中得到證實，進一步說明金融集聚對技術創(chuàng)新的非線性關系。分組檢驗三的結果中，A組的EF3系數(shù)也沒有通過檢驗，而B組中的LM統(tǒng)計量顯著，Sargan統(tǒng)計量顯示工具變量有效，且核心解釋變量EF3系數(shù)在10%的顯著性水平下通過檢驗。綜合來看，分組檢驗支持了前文的實證結果，金融集聚能以非線性的方式影響技術創(chuàng)新。

四、結論與政策建議

本文通過修正傳統(tǒng)的區(qū)位熵計算方法，采用金融業(yè)從業(yè)人員占比和金融業(yè)增加值占比的不同權重得到三個金融集聚指標，然后以粵港澳大灣區(qū)11個城市2008—2019年的數(shù)據(jù)為樣本進行實證分析，發(fā)現(xiàn)：（1）金融集聚影響技術創(chuàng)新的非線性特征顯著，金融集聚對于技術創(chuàng)新的刺激作用存在適度區(qū)間，低于該區(qū)間，金融集聚的外溢效應不明顯；高于該區(qū)間，金融集聚也難以發(fā)揮正外部性；（2）粵港澳大灣區(qū)核心城市金融集聚對技術創(chuàng)新的邊際貢獻存在遞減趨勢，輻射效應不明顯；（3）相比金融業(yè)從業(yè)人員這一指標，金融業(yè)增加值在評估金融集聚方面具有更顯著的效果。

根據(jù)研究結論，本文提出以下政策建議：一是保持適度金融集聚，促進粵港澳大灣區(qū)不同城市金融要素結構合理、相對均衡。深化粵港澳三地在金融市場、機構、人才和法律等領域的多邊合作，形成金融集聚效應；打通粵港澳金融企業(yè)互設渠道，加強大灣區(qū)不同金融集聚地區(qū)之間的互聯(lián)互通與金融合作；破解大灣區(qū)金融發(fā)展區(qū)域不平衡的問題，消除要素在地域間流動的隔閡，提升金融資源配置效率。二是疏通金融集聚對技術創(chuàng)新的溢出路徑，大力提升金融集聚的輻射作用。積極推動粵港澳大灣區(qū)科創(chuàng)中心建設，積極打造科技金融合作載體，推動科技與金融的有效融合；加強金融部門和企業(yè)之間的產(chǎn)品與服務對接，為企業(yè)開展技術創(chuàng)新活動提供融資服務；有效防范金融過度集聚對科技創(chuàng)新的逆向擠出風險。三是加快引進和培養(yǎng)高端金融人才，提高金融產(chǎn)出效率。借助粵港澳大灣區(qū)在金融發(fā)展、科技創(chuàng)新、生態(tài)宜居等方面的比較優(yōu)勢，加大高端金融人才引進力度；探索粵港澳三地金融人才的聯(lián)合培養(yǎng)體系，促進金融高質量發(fā)展。