金融業(yè)集聚是否促進(jìn)了京津冀科技創(chuàng)新？
——基于京津區(qū)級(jí)及河北地級(jí)市面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

戴宏偉，楊思華

(中央財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 102206)

一、引言

近年來，我國(guó)的科技創(chuàng)新能力迅速提升，全球創(chuàng)新指數(shù)①排名由2010年的第43位躍升至2021年的第12位。在我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)的背景下，科技創(chuàng)新對(duì)于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)升級(jí)、實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展具有極其重要的意義。正因如此，黨的十九大提出要堅(jiān)定實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，加快建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家。

科技創(chuàng)新需要資金投入，金融業(yè)為科技創(chuàng)新提供了重要支撐。從人才引進(jìn)到技術(shù)研究再到科技成果轉(zhuǎn)化，金融為科技創(chuàng)新的各個(gè)環(huán)節(jié)提供了融資渠道和資金支持。區(qū)域金融發(fā)展水平的高低也對(duì)科技創(chuàng)新實(shí)力的強(qiáng)弱有著重要的影響。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，金融業(yè)發(fā)展水平不斷提升，金融市場(chǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，金融業(yè)呈現(xiàn)集聚化趨勢(shì)。金融業(yè)集聚提升了當(dāng)?shù)氐慕鹑跇I(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，但同時(shí)也出現(xiàn)了地區(qū)間金融業(yè)發(fā)展不均衡的問題。金融業(yè)集聚對(duì)當(dāng)?shù)乜萍紕?chuàng)新會(huì)有什么影響，也值得進(jìn)一步探討。

京津冀地區(qū)金融資源雄厚、人才吸引力較強(qiáng)，是帶動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要增長(zhǎng)極。同時(shí)，京津冀還是科技創(chuàng)新的增長(zhǎng)極，不僅自身科技創(chuàng)新實(shí)力突出，對(duì)其他地區(qū)的創(chuàng)新活動(dòng)也有重要引領(lǐng)作用。《中國(guó)城市科技創(chuàng)新發(fā)展報(bào)告2021》②顯示，京津冀地區(qū)的科技創(chuàng)新水平在全國(guó)19個(gè)地區(qū)中位列第一，創(chuàng)新指數(shù)得分0.84，強(qiáng)勢(shì)領(lǐng)先排名二、三位的珠三角地區(qū)(0.66)和長(zhǎng)三角地區(qū)(0.54)?？萍紕?chuàng)新也是京津冀實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要抓手?！毒┙蚣絽f(xié)同發(fā)展規(guī)劃綱要》明確提出，推動(dòng)京津冀協(xié)同發(fā)展是重要的國(guó)家戰(zhàn)略，協(xié)同戰(zhàn)略的任務(wù)之一就是打造京津冀協(xié)同創(chuàng)新共同體，建設(shè)京津冀國(guó)家技術(shù)創(chuàng)新中心，推動(dòng)其朝著科技創(chuàng)新能力體系化方向不斷邁進(jìn)。“十四五”開局伊始，北京四個(gè)中心職能之一的“全國(guó)科技創(chuàng)新中心”也明確升級(jí)為“國(guó)際科技創(chuàng)新中心”③，并將進(jìn)一步帶動(dòng)京津冀和北方地區(qū)的科技創(chuàng)新水平。

但總體來看，目前京津冀內(nèi)部的科技創(chuàng)新水平存在著發(fā)展不平衡、不協(xié)調(diào)的問題?！吨袊?guó)城市科技創(chuàng)新發(fā)展報(bào)告2021》顯示，北京的科技創(chuàng)新指數(shù)得分超過0.8，位列全國(guó)第一；天津的創(chuàng)新指數(shù)在0.5以上，在288個(gè)城市中排名第十三；而河北省各城市的創(chuàng)新指數(shù)得分普遍在0.3～0.4，綜合創(chuàng)新能力處于較低水平。另外，雖然京津冀特別是北京的金融業(yè)集聚程度較高，但是金融業(yè)在京津冀區(qū)域的資源分布和發(fā)展?fàn)顩r存在較大差距，僅從金融市場(chǎng)規(guī)模來看，2020年北京市金融業(yè)增加值為7 188億元，天津市為2 057億元，而河北省全省的金融業(yè)增加值為2 600億元④。金融業(yè)集聚對(duì)京津冀科技協(xié)同創(chuàng)新的支持作用有待進(jìn)一步發(fā)揮。

基于上述分析，本文重點(diǎn)探析京津冀金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新的影響。而通過梳理文獻(xiàn)可知，目前國(guó)內(nèi)探討金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新影響的文獻(xiàn)數(shù)量并不多，結(jié)論也不甚一致；對(duì)兩者關(guān)系的研究或是從微觀出發(fā)研究某個(gè)行業(yè)，或是圍繞全國(guó)視角利用省級(jí)面板數(shù)據(jù)開展，研究對(duì)象也多為長(zhǎng)三角地區(qū)、粵港澳大灣區(qū)等，而對(duì)科技創(chuàng)新能力最強(qiáng)、金融業(yè)集聚程度最高的京津冀則關(guān)注不足。本文既討論京津冀金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新的影響，分析京津冀金融業(yè)集聚的創(chuàng)新效應(yīng)差異，還進(jìn)一步用實(shí)證方法分析京津冀各自金融業(yè)集聚與科技創(chuàng)新的影響關(guān)系，這在其他文獻(xiàn)中較為少見。相較于他人研究京津冀文獻(xiàn)中一般使用2市一省或京津2市+河北11個(gè)地級(jí)市數(shù)據(jù)，筆者搜集整理了北京、天津各16個(gè)區(qū)和河北省11個(gè)地級(jí)市的相關(guān)數(shù)據(jù)，力圖在分析中避免京津冀經(jīng)濟(jì)總量差距大、分析對(duì)象不對(duì)等問題，使數(shù)據(jù)集更貼合實(shí)際。同時(shí)，使用北京和天津的各區(qū)數(shù)據(jù)以降低觀測(cè)維度，可以擴(kuò)充觀測(cè)樣本量，便于得到更具可信性的實(shí)證結(jié)果。

本文后續(xù)的結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分是國(guó)內(nèi)外研究綜述及傳導(dǎo)機(jī)制歸納分析；第三部分通過專利數(shù)據(jù)和金融業(yè)集聚區(qū)位熵指數(shù)衡量科技創(chuàng)新與金融業(yè)集聚的發(fā)展現(xiàn)狀；第四部分將構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型，利用固定效應(yīng)和系統(tǒng)GMM方法研究金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新的影響，并進(jìn)一步探討地區(qū)異質(zhì)性；第五部分是研究結(jié)論及對(duì)策建議。

二、文獻(xiàn)評(píng)述及機(jī)理分析

(一)文獻(xiàn)評(píng)述

國(guó)外學(xué)者對(duì)金融業(yè)集聚與科技創(chuàng)新之間關(guān)系的研究較少，且研究視角偏向于某一行業(yè)或企業(yè)，對(duì)國(guó)家層面和區(qū)域?qū)用娴挠懻摬欢?，?duì)京津冀的相關(guān)研究更為少見。Atanassov[1]以美國(guó)科技型企業(yè)上市公司為研究對(duì)象，認(rèn)為金融業(yè)集聚有利于打造良好的外部環(huán)境，促進(jìn)企業(yè)科技創(chuàng)新水平提升。Perez[2]打破新古典思維定式，首次研究了科技創(chuàng)新、金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的作用關(guān)系。Alessandro[3]以意大利工業(yè)企業(yè)為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn)金融業(yè)集聚區(qū)內(nèi)銀行業(yè)的完善有助于企業(yè)降低創(chuàng)新資金消耗的敏感度，增加研發(fā)積極性。Hsu[4]則認(rèn)為，銀行業(yè)集聚與證券業(yè)集聚對(duì)不同產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新的影響程度不同。Kim S[5]根據(jù)韓國(guó)企業(yè)的數(shù)據(jù)分析得出：金融業(yè)集聚過程中直接融資有利于創(chuàng)新活動(dòng)開展，而間接融資則對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)生反向的結(jié)果。

與國(guó)外學(xué)者不同，國(guó)內(nèi)學(xué)者多是從國(guó)家或區(qū)域?qū)用嫜芯拷鹑跇I(yè)集聚對(duì)區(qū)域科技創(chuàng)新的影響。就現(xiàn)有研究來看，不同學(xué)者對(duì)于兩者關(guān)系的研究結(jié)論尚未達(dá)成一致。如有些學(xué)者通過實(shí)證分析認(rèn)為金融業(yè)集聚正向促進(jìn)了科技創(chuàng)新，部分學(xué)者卻得出兩者關(guān)系不顯著甚至是相反的結(jié)果。高小龍和楊建昌[6]采集中國(guó)30個(gè)省市自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)，利用計(jì)量分析模型進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果表明：金融業(yè)集聚對(duì)于科技創(chuàng)新具有顯著的正相關(guān)關(guān)系；王文靜和劉詩琳[7]采用耦合協(xié)調(diào)度模型研究中國(guó)30個(gè)省份金融業(yè)集聚與區(qū)域創(chuàng)新能力兩個(gè)系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展，認(rèn)為金融業(yè)集聚與區(qū)域創(chuàng)新能力在空間區(qū)域內(nèi)存在正相關(guān)關(guān)系，并且前者的發(fā)展水平優(yōu)于后者。郭文偉和王文啟[8]以粵港澳大灣區(qū)11個(gè)城市為研究對(duì)象，分析大灣區(qū)各城市的金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)整體金融行業(yè)的集聚對(duì)科技創(chuàng)新的影響不顯著，但存在顯著的金融子行業(yè)異質(zhì)性特征；黎杰生和胡穎[9]利用我國(guó)省域數(shù)據(jù)研究金融業(yè)集聚、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、科技創(chuàng)新三者的作用關(guān)系，認(rèn)為金融業(yè)集聚會(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但是會(huì)阻礙科技創(chuàng)新效率的提升，并且金融業(yè)集聚的創(chuàng)新效應(yīng)存在區(qū)域異質(zhì)性；李勝旗和鄧細(xì)林[10]使用1998—2015年我國(guó)30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，分析金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新效率的影響，同時(shí)以金融業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響為參照，結(jié)果發(fā)現(xiàn)金融業(yè)集聚會(huì)抑制經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)所需要的技術(shù)創(chuàng)新。

總體來看，國(guó)內(nèi)研究京津冀金融業(yè)集聚與科技創(chuàng)新關(guān)系的文獻(xiàn)數(shù)量還相對(duì)不多，研究結(jié)論也存在明顯差異：李婷和李偉軍[11]基于2008—2016年我國(guó)三大經(jīng)濟(jì)圈的城市面板數(shù)據(jù)，研究金融業(yè)集聚程度對(duì)科技創(chuàng)新影響的區(qū)域差異，發(fā)現(xiàn)京津冀金融業(yè)集聚對(duì)城市創(chuàng)新無顯著影響，而珠三角與長(zhǎng)三角地區(qū)則呈現(xiàn)顯著正向關(guān)系。徐欣和董洪超[12]通過知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)和空間杜賓模型探究金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新的影響，發(fā)現(xiàn)金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新的空間不對(duì)稱溢出效應(yīng)在京津冀城市群中不顯著。白金鑫[13]選取京津冀城市群的面板數(shù)據(jù)，建立空間計(jì)量模型研究金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新效率的影響，發(fā)現(xiàn)京津冀整體金融業(yè)集聚顯著促進(jìn)科技創(chuàng)新效率提升；分行業(yè)來看，京津冀城市群銀行業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)集聚起到顯著促進(jìn)作用，而證券業(yè)則不顯著。

同時(shí)，學(xué)者對(duì)科技創(chuàng)新影響因素的研究也進(jìn)行了探討。潘文卿[14]認(rèn)為外商投資過程中存在顯著的技術(shù)外溢效應(yīng)，會(huì)提升當(dāng)?shù)乜萍紕?chuàng)新水平；而范承澤等[15]則認(rèn)為，外商直接投資對(duì)中國(guó)國(guó)內(nèi)研發(fā)投入的凈作用是負(fù)向的。竇鵬輝和陳詩波[16]認(rèn)為，科技人力投入、財(cái)政科研經(jīng)費(fèi)、企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)中國(guó)的科技創(chuàng)新能力和科技創(chuàng)新產(chǎn)出績(jī)效具有顯著的正向影響。樊華和周德群[17]的研究顯示，工業(yè)結(jié)構(gòu)、高等教育發(fā)展水平對(duì)中國(guó)科技創(chuàng)新效率具有正影響效應(yīng),而政府影響力具有負(fù)向作用。仇怡[18]認(rèn)為，城鎮(zhèn)化水平的提升會(huì)通過創(chuàng)新要素集聚效應(yīng)和新需求拉動(dòng)效應(yīng)為科技創(chuàng)新帶來正外部性。孫晶和李涵碩[19]、于斌斌[20]等通過實(shí)證檢驗(yàn)得出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)會(huì)影響科技創(chuàng)新水平的結(jié)論。郭文偉和王文啟[21]認(rèn)為，隨著全國(guó)房?jī)r(jià)不斷上漲，較高的購(gòu)房壓力會(huì)通過影響創(chuàng)新資金和人才流動(dòng)對(duì)科技創(chuàng)新產(chǎn)生抑制作用。

綜上所述，國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界在不斷加深對(duì)金融業(yè)集聚與科技創(chuàng)新二者關(guān)系的研究，其研究成果對(duì)于本文具有很大啟示和借鑒意義。然而，目前對(duì)兩者關(guān)系的實(shí)證分析上尚未形成較統(tǒng)一的結(jié)論：國(guó)外學(xué)者多從微觀層面入手研究金融業(yè)集聚對(duì)行業(yè)或企業(yè)科技創(chuàng)新的影響，但在城市群或跨地區(qū)層面的探討尚不多見，宏觀層面上金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新有何種影響尚待進(jìn)一步討論；國(guó)內(nèi)學(xué)者多數(shù)從國(guó)家或區(qū)域?qū)用孢M(jìn)行研究，但分別得出了正向、不顯著或負(fù)向的實(shí)證結(jié)果，對(duì)二者關(guān)系仍需做進(jìn)一步探討。并且，國(guó)內(nèi)相關(guān)研究更多地將目光聚焦在了長(zhǎng)三角地區(qū)、粵港澳大灣區(qū)，而對(duì)科技創(chuàng)新能力最強(qiáng)、金融業(yè)集聚程度最高的京津冀地區(qū)則關(guān)注不夠。因此本文選擇京津冀地區(qū)為研究對(duì)象，實(shí)證研究該區(qū)域金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新的影響，并分別對(duì)北京、天津和河北省進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，以探究金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新的影響是否存在顯著區(qū)域差異，總體來看本文與以往的研究存在較大區(qū)別，對(duì)于進(jìn)一步探討影響京津冀協(xié)同的因素也是新的嘗試。

(二)金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新的傳導(dǎo)機(jī)制分析

金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新的影響機(jī)理如圖1所示。具體包括正向和反向兩方面作用。

圖1 金融業(yè)集聚影響科技創(chuàng)新的傳導(dǎo)機(jī)制

1.正向作用

一是緩解資金約束。創(chuàng)新活動(dòng)具有時(shí)間周期長(zhǎng)、成果輸出緩慢的特點(diǎn)，科技創(chuàng)新的各個(gè)環(huán)節(jié)都需要充足的資金支持。金融業(yè)集聚意味著區(qū)域內(nèi)存在著大量的金融機(jī)構(gòu)、充足的社會(huì)閑散資金、多樣化的金融服務(wù)，企業(yè)更容易獲得資金信貸支持，還可以通過股權(quán)、債權(quán)等方式降低融資成本、拓寬融資渠道，從根本上緩解了企業(yè)創(chuàng)新面臨的資金壓力。

二是促進(jìn)信息共享。由于創(chuàng)新活動(dòng)運(yùn)行程序較為復(fù)雜、專業(yè)性較強(qiáng)，企業(yè)與市場(chǎng)投資者之間存在著信息不對(duì)稱問題，投資者很難獲取創(chuàng)新活動(dòng)的相關(guān)信息，阻礙其投資需求與有價(jià)值創(chuàng)新活動(dòng)的有效匹配。而金融業(yè)集聚區(qū)域內(nèi)，各家金融機(jī)構(gòu)信息溝通便捷，有利于企業(yè)科技創(chuàng)新項(xiàng)目相關(guān)信息的披露和廣泛傳播，引導(dǎo)金融資源向優(yōu)質(zhì)創(chuàng)新項(xiàng)目流動(dòng)，實(shí)現(xiàn)金融資源的優(yōu)化配置，促進(jìn)了科技創(chuàng)新。

三是分散市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。科技創(chuàng)新活動(dòng)是探索未知的過程，因此具有很強(qiáng)的不確定性，這使得企業(yè)和投資者均具有很大風(fēng)險(xiǎn)。而金融業(yè)集聚產(chǎn)生的較為發(fā)達(dá)的金融市場(chǎng)恰好具有風(fēng)險(xiǎn)分散的功能，一方面可以隨時(shí)為企業(yè)提供充足的流動(dòng)性應(yīng)對(duì)創(chuàng)新中的突發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，另一方面可以根據(jù)投資者的偏好和稟賦提供合適的多元投資組合，既為創(chuàng)新企業(yè)提供了兜底機(jī)制，又提高了投資者的資金使用效率，最終有利于提升科技創(chuàng)新水平。

2.負(fù)向作用

一是容易誘發(fā)金融業(yè)過度競(jìng)爭(zhēng)。隨著金融行業(yè)的不斷發(fā)展、金融業(yè)集聚程度的不斷提升，區(qū)域內(nèi)金融市場(chǎng)的擁擠程度會(huì)不斷增加，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)不斷加劇。各金融機(jī)構(gòu)為了獲取更多的市場(chǎng)份額，賺取更大的盈利空間，很可能導(dǎo)致市場(chǎng)出現(xiàn)惡性競(jìng)爭(zhēng)、增加交易成本，而過量新型產(chǎn)品和服務(wù)也會(huì)導(dǎo)致市場(chǎng)供給過剩、價(jià)格下降，兩者都損害了金融機(jī)構(gòu)的盈利能力，增加了金融市場(chǎng)的波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，最終影響對(duì)創(chuàng)新企業(yè)的資金支持力度，阻礙了科技創(chuàng)新水平的進(jìn)一步提升。

二是存在進(jìn)一步加劇地區(qū)差距的可能。金融業(yè)集聚化發(fā)展會(huì)帶來地區(qū)間在金融業(yè)發(fā)展上的差距，有加劇地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距的風(fēng)險(xiǎn)：由于經(jīng)濟(jì)因素對(duì)科技創(chuàng)新具有重要作用，也存在導(dǎo)致地區(qū)間科技創(chuàng)新差距進(jìn)一步加大的風(fēng)險(xiǎn)，不利于科技創(chuàng)新的健康發(fā)展。

3.小結(jié)

本文認(rèn)為，金融業(yè)集聚是一把“雙刃劍”，既能從資金、信息和風(fēng)險(xiǎn)等層面促進(jìn)科技創(chuàng)新，也可能在多個(gè)層面引致市場(chǎng)擁擠、增加交易成本、加劇差距等對(duì)科技創(chuàng)新產(chǎn)生抑制作用。在正負(fù)向影響的雙重作用下，不同金融業(yè)集聚度的地區(qū)對(duì)科技創(chuàng)新的影響存在符號(hào)和程度上的差異。根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)及初步分析，本文預(yù)計(jì)隨著金融業(yè)集聚度的不斷增加，金融資源作為一種正常商品會(huì)受到邊際效用遞減規(guī)律的影響，金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新的正向作用減弱，而產(chǎn)生的負(fù)向作用會(huì)由于擁擠程度增加而逐漸增強(qiáng)，當(dāng)正向作用大于負(fù)向作用時(shí)，經(jīng)驗(yàn)分析呈現(xiàn)促進(jìn)關(guān)系；而當(dāng)負(fù)向作用超越正向作用時(shí)，則在經(jīng)驗(yàn)分析中呈現(xiàn)出了抑制關(guān)系。

三、京津冀科技創(chuàng)新與金融業(yè)集聚的現(xiàn)狀分析

(一)京津冀科技創(chuàng)新的現(xiàn)狀分析

專利數(shù)據(jù)作為科技創(chuàng)新的成果輸出，是科技創(chuàng)新水平的直接體現(xiàn)。本文將使用專利申請(qǐng)量和專利授權(quán)量對(duì)比分析城市的科技創(chuàng)新水平。專利申請(qǐng)量⑤是指創(chuàng)新主體向知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提出申請(qǐng)并被受理的專利數(shù)量，它反映了創(chuàng)新主體對(duì)自身創(chuàng)新績(jī)效的主觀評(píng)價(jià)，也反映了科技創(chuàng)新活動(dòng)的活躍程度。專利授權(quán)量是指知識(shí)產(chǎn)權(quán)局依照有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)在受理專利審核通過后的專利數(shù)量，由于經(jīng)過政府部門的審查和認(rèn)可，專利授權(quán)量對(duì)于科技創(chuàng)新水平的衡量更具客觀性。

從圖2專利申請(qǐng)量來看，2019年京津冀地區(qū)的專利申請(qǐng)量達(dá)42.34萬件，相較于2011年的專利申請(qǐng)量11.25萬件，年均增長(zhǎng)率⑥為18.02%，發(fā)展勢(shì)頭良好。

圖2 京津冀國(guó)內(nèi)專利申請(qǐng)量占區(qū)域總量比重情況

具體來看，2011—2019年，北京的國(guó)內(nèi)專利申請(qǐng)量占京津冀總量的50%以上，表明北京的創(chuàng)新成果輸出始終保持城市群的領(lǐng)頭羊地位。天津2019年的專利申請(qǐng)量占京津冀總量比重為22.7%，雖然比重不及北京，但是相較2011年的比重14.9%，增幅較為顯著。河北省各個(gè)城市的專利申請(qǐng)量與北京、天津存在較大差距。2019年全省有四個(gè)城市的專利申請(qǐng)量在萬件以上，分別為石家莊(2.3萬)、保定(1.4萬)、唐山(1.2萬)和廊坊(1.1萬)。其他城市的創(chuàng)新成果雖然在數(shù)量上處于低位水平，但是占城市群總量的比重呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，這表明其年均增速均高于區(qū)域總體增速。

從表1專利授權(quán)量來看，2011—2019年，京津冀地區(qū)的專利授權(quán)量從6.54萬件增長(zhǎng)至24.73萬件，年均增速為18.09%，與專利申請(qǐng)總量增速相當(dāng)。

表1 京津冀2011—2019年各市專利授權(quán)量情況

分省市來看，2019年北京的專利授權(quán)量達(dá)13.17萬件，占區(qū)域總量的比重為53%。天津?qū)＠跈?quán)量從2011年的1.34萬件增長(zhǎng)至2019年的5.78萬件，年均增速達(dá)20.04%。河北省各城市中，石家莊、保定和唐山的專利授權(quán)量較為突出，2019年的專利授權(quán)量分別為1.38萬件、0.81萬件和0.71萬件，這與專利申請(qǐng)量的排位保持一致。其它城市中，張家口和承德的專利授權(quán)量墊底，創(chuàng)新成果輸出能力有待加強(qiáng)。

綜合專利數(shù)據(jù)來看，京津冀地區(qū)的科技創(chuàng)新水平處于快速發(fā)展期，但是城市群內(nèi)部存在明顯不平衡現(xiàn)象。北京的專利水平明顯領(lǐng)先，充分顯示出了科技創(chuàng)新中心的實(shí)力。天津的專利數(shù)量逐年增長(zhǎng)，科技創(chuàng)新發(fā)展勢(shì)頭良好。河北省各個(gè)城市的創(chuàng)新水平雖有快速提升，但是與北京、天津相比差距明顯。

(二)京津冀金融業(yè)集聚的現(xiàn)狀分析

在研究金融業(yè)集聚的文獻(xiàn)中，學(xué)者多采用區(qū)位熵指數(shù)來衡量金融業(yè)集聚水平，但計(jì)算方式具有多樣性。王仁祥和白旻[22]使用年末金融機(jī)構(gòu)人民幣存款余額來測(cè)度金融業(yè)集聚程度；李勝旗和鄧細(xì)林[10]則使用年末金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)存貸款余額總規(guī)模來計(jì)算；周南南和王修宇[23]還使用金融業(yè)增加值衡量金融業(yè)集聚區(qū)位熵指數(shù)。限于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文采用年末金融機(jī)構(gòu)存貸款余額來計(jì)算金融業(yè)集聚區(qū)位熵指數(shù)，計(jì)算公式為：

公式中，F(xiàn)INj表示j地區(qū)金融業(yè)集聚區(qū)位熵指數(shù)，finj表示j地區(qū)金融機(jī)構(gòu)存貸款余額總規(guī)模，pepj表示j地區(qū)常住人口，fin表示全域金融機(jī)構(gòu)存貸款余額總規(guī)模，pep表示全域常住人口總數(shù)。在數(shù)值上，區(qū)位熵指數(shù)的值越高表示金融業(yè)集聚水平越高。當(dāng)FINj>1時(shí)，認(rèn)為j地區(qū)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)先于全域水平，集聚能力強(qiáng)；當(dāng)FINj=1時(shí)，認(rèn)為j地區(qū)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展恰處于全域平均水平，未呈現(xiàn)明顯的集聚效應(yīng)；當(dāng)FINj<1時(shí)，認(rèn)為j地區(qū)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展遜色于全域水平，集聚能力較弱。京津冀金融業(yè)集聚區(qū)位熵指數(shù)如表2所示。整體看，京津冀不同城市的金融業(yè)集聚水平存在著較大差異，金融業(yè)發(fā)展存在不平衡的現(xiàn)象。

表2 京津冀2011—2019年金融業(yè)集聚區(qū)位熵指數(shù)

北京作為城市群的核心城市，2011—2019年金融業(yè)集聚區(qū)位熵指數(shù)一直遙遙領(lǐng)先于天津和河北各地級(jí)市，說明其金融行業(yè)的發(fā)展存在明顯的集聚效應(yīng)。

天津的金融業(yè)集聚區(qū)位熵指數(shù)在2011—2019年均低于北京，但是各年數(shù)值都大于1，說明其金融業(yè)發(fā)展優(yōu)先于京津冀區(qū)域平均水平。

河北省各城市的金融業(yè)集聚區(qū)位熵指數(shù)在2011—2019年均小于1，說明這些城市的金融業(yè)發(fā)展在區(qū)域中處于劣勢(shì)，相較于北京、天津存在顯著差距。在河北省內(nèi)部，金融業(yè)集聚程度可以劃分為三個(gè)梯隊(duì)：第一梯隊(duì)包括石家莊、秦皇島和唐山，它們的金融業(yè)集聚程度大致相當(dāng)且處于省內(nèi)較高水平。石家莊是省會(huì)城市，在金融資源上相對(duì)更有優(yōu)勢(shì)；唐山是河北省的“工業(yè)中心”，其經(jīng)濟(jì)總量持續(xù)排名第一；秦皇島是環(huán)渤海重要的港口城市，人均GDP居省內(nèi)前列。這3個(gè)城市均具有良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，為其金融業(yè)發(fā)展提供了條件。第二梯隊(duì)包括廊坊和張家口，廊坊和張家口與北京相鄰，天然的地理優(yōu)勢(shì)使它們有條件獲取北京的優(yōu)質(zhì)資源，從而帶動(dòng)金融業(yè)迅速發(fā)展。第三梯隊(duì)包括承德、邯鄲、保定、衡水、滄州、邢臺(tái)等城市。其中，承德和保定毗鄰北京，但是并沒有充分發(fā)揮這一區(qū)位優(yōu)勢(shì)，金融業(yè)集聚程度較弱。邯鄲、衡水、邢臺(tái)距離核心城市北京較遠(yuǎn)，金融業(yè)的發(fā)展較為落后，金融業(yè)并未呈現(xiàn)明顯的集聚現(xiàn)象。滄州距離天津較近，但是由于天津本身金融優(yōu)勢(shì)并不突出，難以為滄州金融產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供較強(qiáng)助力。

從以上分析來看，北京、天津的金融業(yè)集聚水平較高，科技創(chuàng)新水平也較高，初步判斷兩者之間存在一定正向關(guān)系。而河北省內(nèi)部，較高金融業(yè)集聚水平的城市并不一定擁有較高的科技創(chuàng)新水平。比如，唐山的金融業(yè)集聚程度不及石家莊，其科技創(chuàng)新成果輸出也低于石家莊；而保定的金融業(yè)集聚程度較低，但是依然擁有較高的科技創(chuàng)新成果輸出。秦皇島的金融業(yè)集聚程度處于全省前列，但是科技創(chuàng)新成果輸出卻較低。張家口的金融業(yè)集聚程度居于省內(nèi)中游水平，但是科技創(chuàng)新成果輸出墊底。

四、金融業(yè)集聚影響京津冀科技創(chuàng)新的實(shí)證分析

(一)變量選取與數(shù)據(jù)來源

1.被解釋變量

本文選用專利授權(quán)量來衡量京津冀各地的科技創(chuàng)新水平。

2.核心解釋變量

本文進(jìn)一步選取北京和天津各16個(gè)區(qū)、河北省11個(gè)地級(jí)市的相關(guān)數(shù)據(jù)，計(jì)算金融業(yè)集聚區(qū)位熵指數(shù)作為反映京津冀金融業(yè)集聚水平的指標(biāo)。

3.控制變量

研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入(RDE)。充足的研究發(fā)展經(jīng)費(fèi)投入是創(chuàng)新主體持續(xù)開展科技創(chuàng)新活動(dòng)的基本條件，本文使用R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出來反映研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入情況。

人力資本儲(chǔ)備(HUM)。相關(guān)文獻(xiàn)大多采用R&D人員全時(shí)當(dāng)量、高校在校生數(shù)量等指標(biāo)衡量科技創(chuàng)新的人力資本投入。但R&D人員等數(shù)據(jù)在北京和天津的區(qū)級(jí)層面存在缺失。而區(qū)域內(nèi)的潛在人才儲(chǔ)備密切關(guān)系著該區(qū)域是否能獲取充足的人力資本；高等院校是一個(gè)城市優(yōu)質(zhì)人才的潛在來源，也是相關(guān)研究中常用的變量指標(biāo)；因此本文采用每萬人平均高校在校生數(shù)量作為反映人力資本儲(chǔ)備的指標(biāo)。

財(cái)政科技支出(GOV)。我國(guó)政府對(duì)于各類市場(chǎng)的發(fā)展具有重要的導(dǎo)向作用，因此地方政府對(duì)科技創(chuàng)新的支持力度也可能是影響當(dāng)?shù)乜萍紕?chuàng)新水平的重要因素。因此本文將地方政府財(cái)政科技支出加入控制變量。

固定資產(chǎn)投資(INV)。固定資產(chǎn)投資水平是影響科學(xué)技術(shù)升級(jí)和創(chuàng)新的重要物質(zhì)條件。在固定資產(chǎn)投資較高的區(qū)域，通常具有較為完善的技術(shù)配套設(shè)施，可以配合人才和資金投入更好發(fā)揮創(chuàng)新效能。本文使用非農(nóng)戶固定資產(chǎn)投資額來衡量固定資產(chǎn)投資水平。

對(duì)外開放水平(OPE)。潘文卿[14]認(rèn)為，外商投資過程中會(huì)存在顯著的技術(shù)外溢效應(yīng)，從而提升當(dāng)?shù)乜萍紕?chuàng)新水平。但范承澤等[15]認(rèn)為，外商投資帶來的技術(shù)引進(jìn)會(huì)對(duì)東道國(guó)的科技研究與開發(fā)產(chǎn)生替代作用，最終抑制東道國(guó)科技創(chuàng)新?？傊?，區(qū)域的對(duì)外開放水平都可能對(duì)科技創(chuàng)新產(chǎn)生影響，本文采用實(shí)際利用外商投資額來衡量區(qū)域的對(duì)外開放水平，如表3所示。

表3 主要變量和測(cè)度方式

4.數(shù)據(jù)來源及說明

本文采用京津冀地區(qū)2011—2019年的相關(guān)數(shù)據(jù)。從全國(guó)視角來看，2011年是“十二五”規(guī)劃的開局之年，我國(guó)的科技發(fā)展開始進(jìn)入重要躍升期；2012年，黨中央實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，我國(guó)的科技創(chuàng)新發(fā)展進(jìn)入快車道。從京津冀區(qū)域來看，2014年京津冀協(xié)同發(fā)展明確成為國(guó)家戰(zhàn)略，2015年《京津冀協(xié)同發(fā)展規(guī)劃綱要》正式出臺(tái)，京津冀在各方面的交流互動(dòng)愈發(fā)緊密，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展也正成為區(qū)域未來合作的重點(diǎn)。由于2020年初爆發(fā)了新冠肺炎疫情，國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展遭受重大沖擊，為了排除外生事件的影響，本文未加入2020年的數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)集的選擇上，筆者搜集了北京、天津各16個(gè)區(qū)和河北省11個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，期望得到更具可信性的實(shí)證結(jié)果，如表4所示。

表4 數(shù)據(jù)集包含的區(qū)及地級(jí)市情況

在數(shù)據(jù)采集和處理方面，本文所需的區(qū)級(jí)和地級(jí)市數(shù)據(jù)摘自《北京區(qū)域統(tǒng)計(jì)年鑒》《天津科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《河北經(jīng)濟(jì)年鑒》和河北省各地級(jí)市的統(tǒng)計(jì)年鑒；部分?jǐn)?shù)據(jù)還參考了各區(qū)或市的《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》，及中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)和Wind資訊金融終端。其中，本文的人口數(shù)據(jù)選用的是各區(qū)或市的年末常住人口數(shù)據(jù)；由于實(shí)際利用外商投資額的統(tǒng)計(jì)單位是美元，本文使用2011—2019年國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的人民幣兌換美元匯率中間價(jià)進(jìn)行了換算；為了排除通貨膨脹的影響，本文采用2011年為基期CPI指數(shù)對(duì)模型中的相關(guān)經(jīng)濟(jì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行了平減處理。

(二)面板數(shù)據(jù)回歸分析

1.模型構(gòu)建

本文構(gòu)建的面板數(shù)據(jù)模型如下：

lnTECit=α0+γ1FINit+γ2lnRDEit+γ3lnHUMit+γ4lnGOVit+γ5lnINVit+γ6lnOPEit+εit

公式中，lnTECit為第t年區(qū)域i的科技創(chuàng)新水平，F(xiàn)INit表示第t年區(qū)域i的金融業(yè)集聚水平，控制變量包括研發(fā)投入經(jīng)費(fèi)(lnRDEit)、人力資本儲(chǔ)備(lnHUMit)、財(cái)政科技支出(lnGOVit)、固定資產(chǎn)投資水平(lnINVit)、對(duì)外開放水平(lnOPEit)。α0為常數(shù)，γ1、γ2、γ3、γ4、γ5表示對(duì)應(yīng)變量的系數(shù)，反映了各個(gè)變量對(duì)該區(qū)域科技創(chuàng)新水平的影響程度。εit表示區(qū)域i在不同時(shí)期t的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

考慮到模型中有可能存在無法觀測(cè)的遺漏變量，本文將使用固定效應(yīng)模型，同時(shí)控制個(gè)體和時(shí)間固定效應(yīng)以初步解決內(nèi)生性問題。另外，隨著以信息技術(shù)為核心的“金融科技”不斷發(fā)展，科技創(chuàng)新及成果的廣泛應(yīng)用帶來了金融行業(yè)的技術(shù)變革，因此本文模型在一定程度上存在反向因果的可能。但回顧“金融科技”的發(fā)展歷程可以看出：2013年以前，信息技術(shù)只是用于提升金融機(jī)構(gòu)的辦公和服務(wù)效率，并沒有參與到金融業(yè)務(wù)本身環(huán)節(jié)；2013—2018年，互聯(lián)網(wǎng)與金融的結(jié)合帶來了新型的金融業(yè)務(wù)模式，但這只是傳統(tǒng)金融渠道的變革和拓寬，并沒有改變金融業(yè)的本質(zhì)；2018年起，智慧金融逐漸成為可能，行業(yè)內(nèi)開始嘗試?yán)萌斯ぶ悄芗夹g(shù)重構(gòu)金融業(yè)務(wù)體系?？紤]到本文的觀測(cè)期為2011—2019年，這一階段的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)金融業(yè)集聚并沒有造成直接且重要的影響，同時(shí)文章使用的專利數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)范圍為區(qū)域內(nèi)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)創(chuàng)新的測(cè)度是有限的。綜上所述，本文認(rèn)為模型中科技創(chuàng)新與金融業(yè)集聚之間的反向因果關(guān)系并不強(qiáng)烈，不會(huì)對(duì)實(shí)證結(jié)果產(chǎn)生較大影響。

2.回歸結(jié)果分析

本文采用逐步加入控制變量的方式進(jìn)行回歸，以驗(yàn)證金融業(yè)集聚水平對(duì)科技創(chuàng)新影響的穩(wěn)定性?；貧w結(jié)果如表5所示，核心解釋變量的系數(shù)符號(hào)均為正，數(shù)值變動(dòng)不大，且均在1%的顯著性水平下通過了檢驗(yàn)。

表5 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

具體來看，核心解釋變量金融業(yè)集聚水平的回歸系數(shù)顯著為正，說明京津冀金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新有積極作用，金融業(yè)集聚區(qū)位熵指數(shù)每提升1數(shù)值，代表科技創(chuàng)新水平的專利授權(quán)量則提高19.4%。

控制變量中，研發(fā)投入、財(cái)政科技支出、人力資本儲(chǔ)備、固定資產(chǎn)投資的回歸系數(shù)均為正，且通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，對(duì)外開放水平的回歸系數(shù)為正，但是不顯著。其中，人力資本儲(chǔ)備和固定資產(chǎn)投資對(duì)科技創(chuàng)新的影響力度最大(0.5左右)，其次是企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入和政府財(cái)政科技支出(0.2左右)。這表明京津冀地區(qū)，創(chuàng)新資金的投入并不是創(chuàng)新主體面臨的首要約束，人才的智力投入和科技配套的設(shè)施建設(shè)能夠帶動(dòng)更多的創(chuàng)新成果輸出。對(duì)外開放水平對(duì)京津冀科技創(chuàng)新的影響存在不確定性，可能是國(guó)外科技創(chuàng)新的正向溢出效應(yīng)和對(duì)當(dāng)?shù)乜萍紕?chuàng)新的替代效應(yīng)同時(shí)發(fā)揮作用的結(jié)果。

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.加入新控制變量

為了進(jìn)一步避免遺漏重要變量而引致內(nèi)生性，本文參考了梁斌等[24]的穩(wěn)健性檢驗(yàn)方法，加入更多的控制變量，觀察核心解釋變量的回歸系數(shù)是否會(huì)發(fā)生較大變動(dòng)。本文將引入以下3個(gè)控制變量。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平(IND)。首先，周叔蓮等[25]認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)科技創(chuàng)新會(huì)產(chǎn)生促進(jìn)作用，當(dāng)某一產(chǎn)業(yè)處于快速發(fā)展階段時(shí)，市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)壓力加劇，各企業(yè)會(huì)加大研發(fā)力度、重組現(xiàn)有技術(shù)，最終實(shí)現(xiàn)科技創(chuàng)新水平的提高。其次，金融業(yè)集聚對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)有顯著促進(jìn)作用。一方面，金融業(yè)集聚過程中存在的規(guī)模效應(yīng)可以降低交易成本，提升資金配置效率，緩解產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的資金壓力[26]；另一方面，區(qū)域內(nèi)的金融業(yè)集聚使得金融機(jī)構(gòu)之間實(shí)現(xiàn)信息共享，增加優(yōu)質(zhì)行業(yè)或企業(yè)的資金供給，加快生產(chǎn)要素的產(chǎn)業(yè)間轉(zhuǎn)移，由此促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)[27]。孫晶、李涵碩[19]和于斌斌[20]均通過實(shí)證研究檢驗(yàn)了以上觀點(diǎn)的國(guó)內(nèi)適用性。因此本文將在模型中控制產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以考察金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新的凈效應(yīng)。參考相關(guān)文獻(xiàn)，本文使用第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平。

房?jī)r(jià)水平(BUD)。郭文偉和王文啟[21]認(rèn)為高房?jī)r(jià)會(huì)對(duì)科技創(chuàng)新產(chǎn)生影響。理論上看，房?jī)r(jià)會(huì)通過影響創(chuàng)新資金和人才流動(dòng)間接作用于科技創(chuàng)新。一方面，房?jī)r(jià)上漲提升了企業(yè)擁有房產(chǎn)的價(jià)值，增加了抵押貸款額度，放松了企業(yè)的融資約束，對(duì)自主創(chuàng)新產(chǎn)生積極作用；另一方面，房產(chǎn)投資回報(bào)率走高會(huì)吸引金融行業(yè)部分資金流向房地產(chǎn)，企業(yè)自身也可能會(huì)減少研發(fā)投入，將資金投資于房地產(chǎn)市場(chǎng)以賺取高額收益，最終高房?jī)r(jià)的資金擠占效應(yīng)將對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)生抑制作用。同時(shí)，高房?jī)r(jià)提高了當(dāng)?shù)氐纳畛杀荆档土顺鞘猩钚腋８?，抑制了高素質(zhì)人才的流入，也會(huì)對(duì)科技創(chuàng)新產(chǎn)生負(fù)面影響。并且，北京、天津與河北省各地級(jí)市的房?jī)r(jià)水平存在較大差距，購(gòu)房壓力差異可能會(huì)對(duì)科技創(chuàng)新水平產(chǎn)生顯著影響，因此在模型中控制房?jī)r(jià)變量是有必要的。本文將使用年均房?jī)r(jià)水平⑦與可支配收入之比來控制房?jī)r(jià)水平。

城鎮(zhèn)化水平(URB)。仇怡[18]認(rèn)為城鎮(zhèn)化水平的提升為科技創(chuàng)新帶來了正外部性。一方面，城鎮(zhèn)化帶動(dòng)了勞動(dòng)力等各類生產(chǎn)要素向城市空間集聚，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)增多引致了更多的創(chuàng)新活動(dòng)，加速了科技創(chuàng)新水平的提升；另一方面，城鎮(zhèn)化會(huì)帶動(dòng)新技術(shù)和創(chuàng)新產(chǎn)品的傳播和擴(kuò)散，由此誘發(fā)的新型需求會(huì)進(jìn)一步刺激當(dāng)?shù)氐募夹g(shù)創(chuàng)新。另外，本文考慮到，研究所用數(shù)據(jù)集包含北京16個(gè)區(qū)和天津16個(gè)區(qū)，這些區(qū)有明顯的城區(qū)和郊區(qū)之分，研究個(gè)體之間存在較強(qiáng)的城鄉(xiāng)差異，城鎮(zhèn)化水平可能會(huì)對(duì)科技創(chuàng)新造成顯著影響，因此在模型中有必要引入城鎮(zhèn)化因素。本文使用城鎮(zhèn)常住人口占年末常住人口的百分?jǐn)?shù)來衡量城鎮(zhèn)化水平。

逐步加入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化水平和房?jī)r(jià)水平的模型回歸結(jié)果見表6中模型(6)—(8)。

表6 穩(wěn)建性檢驗(yàn)Ⅰ

首先，金融業(yè)集聚水平的回歸系數(shù)依然為正，也通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，說明京津冀金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新的正向效應(yīng)是穩(wěn)健的。系數(shù)數(shù)值從0.194降低至0.172，可能是因?yàn)樘蕹私鹑跇I(yè)集聚通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)科技創(chuàng)新造成的影響。

其次，原有的5個(gè)控制變量的系數(shù)符號(hào)均穩(wěn)定為正，顯著性水平變動(dòng)不大。其中，對(duì)外開放水平的系數(shù)依然不顯著，說明京津冀地區(qū)對(duì)外開放水平未對(duì)科技創(chuàng)新產(chǎn)生顯著影響；人力資本儲(chǔ)備對(duì)科技創(chuàng)新的影響系數(shù)最大，為0.557；固定資產(chǎn)投資的影響系數(shù)次之，為0.354；財(cái)政科技支出和研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入對(duì)科技創(chuàng)新的回歸系數(shù)分別為0.198和0.187?；貧w結(jié)果依然顯示，相較于企業(yè)與政府的資金性投入，人力資本和科技配套的設(shè)施建設(shè)對(duì)科技創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)更強(qiáng)。

最后，新加入的控制變量中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和城鎮(zhèn)化水平對(duì)區(qū)域科技創(chuàng)新存在顯著的正向作用；房?jī)r(jià)水平(BUD)的回歸系數(shù)為負(fù)，但未通過顯著性檢驗(yàn)，說明高房?jī)r(jià)對(duì)京津冀科技創(chuàng)新抑制作用不明顯。

2.替換指標(biāo)和計(jì)量方法

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)實(shí)證結(jié)果的可靠性，本文還將通過替換關(guān)鍵變量和更換計(jì)量模型的方式進(jìn)行驗(yàn)證。

(1)替換被解釋變量與核心解釋變量。參考羅勇根等[28]的方法，本文將使用專利申請(qǐng)量替換專利授權(quán)量來衡量科技創(chuàng)新水平?？紤]到專利申請(qǐng)量在一定程度上反映了當(dāng)?shù)氐目萍紕?chuàng)新活躍度，而相較于存款，金融業(yè)主要通過提供金融貸款的方式支持科技創(chuàng)新活動(dòng)，當(dāng)?shù)乜萍紕?chuàng)新活躍度可能更多地受到金融貸款的影響。因此，本文將采用金融機(jī)構(gòu)貸款余額重新計(jì)算區(qū)位熵指數(shù)，來衡量區(qū)域的金融業(yè)集聚水平。

回歸結(jié)果如表7中實(shí)證模型(9)所示。金融業(yè)集聚水平的回歸系數(shù)較為穩(wěn)健，反映京津冀金融業(yè)集聚程度確實(shí)正向促進(jìn)了科技創(chuàng)新水平的提升?？刂谱兞恐?，對(duì)外開放水平在10%的顯著性水平上抑制了區(qū)域科技創(chuàng)新水平的提升，說明國(guó)外創(chuàng)新成果對(duì)京津冀科技創(chuàng)新的替代作用要顯著大于技術(shù)外溢效應(yīng)。人力資本儲(chǔ)備和城鎮(zhèn)化率的系數(shù)符號(hào)未變，但是不再顯著。其他控制變量的系數(shù)和顯著性水平與模型(8)相近。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)Ⅱ

總體來看，替換指標(biāo)后，模型的回歸系數(shù)變動(dòng)不大，證明本文的實(shí)證結(jié)論通過檢驗(yàn)。

(2)更換動(dòng)態(tài)GMM計(jì)量模型?？紤]到行為慣性可能導(dǎo)致當(dāng)前的科技創(chuàng)新水平取決于過去的水平[10-11]，本文在面板數(shù)據(jù)模型中引入科技創(chuàng)新水平的滯后項(xiàng)，構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板模型，采用系統(tǒng)GMM方法研究金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新的影響。

表7中模型(10)表示對(duì)基準(zhǔn)回歸模型(5)的重新回歸結(jié)果，模型(11)—(13)展示了逐步加入更多控制變量的重新回歸結(jié)果。

被解釋變量的一階滯后項(xiàng)回歸系數(shù)均顯著為正，表明上一年的科技創(chuàng)新水平會(huì)對(duì)當(dāng)前年度的科技創(chuàng)新水平產(chǎn)生促進(jìn)作用。模型(10)—(12)中，核心解釋變量的回歸系數(shù)依然為正，說明京津冀金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新存在明顯的促進(jìn)作用；模型(13)控制了城鎮(zhèn)化水平后，核心解釋變量系數(shù)符號(hào)依然為正，但是顯著程度降低。控制變量中，對(duì)外開放水平對(duì)京津冀科技創(chuàng)新存在顯著負(fù)向影響；人力資本儲(chǔ)備和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)科技創(chuàng)新的影響不顯著；其他控制變量對(duì)科技創(chuàng)新的影響與基準(zhǔn)模型相比變動(dòng)不大。

整體上看，更換系統(tǒng)GMM方法后，動(dòng)態(tài)面板模型回歸結(jié)果與前文實(shí)證結(jié)果具有較強(qiáng)一致性，也反映本文的研究結(jié)論較為穩(wěn)健。

(四)異質(zhì)性分析

由前文研究可知，京津冀金融業(yè)集聚顯著地促進(jìn)科技創(chuàng)新水平的提高。那么，對(duì)北京、天津和河北省分別進(jìn)行回歸是否會(huì)出現(xiàn)金融業(yè)集聚程度越高的地區(qū)促進(jìn)作用越強(qiáng)的情況？本文分三個(gè)樣本集回歸的結(jié)果見表8。根據(jù)前文分析，本文發(fā)現(xiàn)使用固定效應(yīng)模型可以較好地推斷金融業(yè)集聚與科技創(chuàng)新的影響關(guān)系，因此本文依然選擇固定效應(yīng)模型進(jìn)行研究。

表8 異質(zhì)性分析

分別來看，北京、天津和河北的金融業(yè)集聚程度均正向作用于科技創(chuàng)新水平，其中北京和天津的影響系數(shù)都通過了10%的顯著性水平檢驗(yàn)，而河北的影響系數(shù)則不顯著。三者的顯著性與整體回歸顯著性(1%)相比有所降低，本文認(rèn)為這可能與分樣本后數(shù)據(jù)量明顯變少，而模型控制變量較多有關(guān)。

從影響程度來看，金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)存在明顯的地區(qū)差異，金融業(yè)集聚對(duì)天津科技創(chuàng)新的影響要明顯大于北京，并沒有呈現(xiàn)出金融業(yè)集聚度越高，對(duì)科技創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)越強(qiáng)的現(xiàn)象。參照第二部分對(duì)傳導(dǎo)機(jī)制的分析，本文認(rèn)為，由于北京的金融業(yè)集聚度明顯高于天津，金融行業(yè)集聚產(chǎn)生的擁擠效應(yīng)更為突顯，從而較強(qiáng)地抵消了金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新的正向作用，最終導(dǎo)致金融業(yè)集聚度高的北京反而對(duì)科技創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)低于天津。

具體來看，北京市的金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新的影響系數(shù)為0.100，意味著金融業(yè)集聚區(qū)位熵指數(shù)提升1單位，科技創(chuàng)新產(chǎn)出增加10%?？刂谱兞恐?，研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入、人力資本儲(chǔ)備、固定資產(chǎn)投資和城鎮(zhèn)化率顯著促進(jìn)了科技創(chuàng)新。其中，人才儲(chǔ)備情況對(duì)北京科技創(chuàng)新的影響程度最大，彈性系數(shù)為0.448，這一結(jié)果意味著，北京未來要重視創(chuàng)新人才引入，打好“人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)”才能實(shí)現(xiàn)科技創(chuàng)新中心的戰(zhàn)略定位。研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入和固定資產(chǎn)投資的回歸系數(shù)僅次于人力資本，彈性系數(shù)分別為0.381和0.373，反映了充足的創(chuàng)新資金和成熟的科技配套在拉動(dòng)北京科技創(chuàng)新水平方面效果顯著。由于北京市16個(gè)區(qū)存在城區(qū)與郊區(qū)之分，城區(qū)的綜合實(shí)力明顯強(qiáng)于遠(yuǎn)郊區(qū)域，因此城鎮(zhèn)化率對(duì)科技創(chuàng)新也存在顯著正向影響。政府財(cái)政科技支出對(duì)北京科技創(chuàng)新的促進(jìn)作用不顯著，可能是因?yàn)楸本┦懈黝悇?chuàng)新主體的自我創(chuàng)新意識(shí)較強(qiáng)，并且可以較為便捷地借助發(fā)達(dá)的金融市場(chǎng)獲得研發(fā)資金，從而降低了對(duì)政府部門的依賴性。對(duì)外開放水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和房?jī)r(jià)水平并未對(duì)北京科技創(chuàng)新水平產(chǎn)生顯著影響。

天津市的金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新的影響系數(shù)為0.636，意味著金融業(yè)集聚度每提升1數(shù)值，代表創(chuàng)新成果的專利授權(quán)量就增加63.6%，金融業(yè)集聚對(duì)天津科技創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)十分明顯。控制變量中，研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入、固定資產(chǎn)投資和城鎮(zhèn)化水平顯著促進(jìn)了天津市的科技創(chuàng)新。其中，固定資產(chǎn)投資對(duì)天津科技創(chuàng)新的彈性系數(shù)為0.822，影響力度最大，說明2011—2019年的科技配套設(shè)施建設(shè)極大推動(dòng)了天津市科技創(chuàng)新實(shí)力的提升。研發(fā)資金投入也有力促進(jìn)了天津科技創(chuàng)新水平的發(fā)展，回歸系數(shù)為0.187。天津作為北方重要港口城市，對(duì)外開放水平較高，但是并沒有呈現(xiàn)出顯著的技術(shù)溢出效應(yīng)。人力資本儲(chǔ)備對(duì)科技創(chuàng)新的影響系數(shù)為正，但是未通過顯著性檢驗(yàn)。與北京類似，其政府財(cái)政科技支出、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和房?jī)r(jià)水平對(duì)科技創(chuàng)新的作用不明顯。

河北省金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新的回歸系數(shù)較小，僅為0.064，且未通過顯著性檢驗(yàn)。這可能是由于河北省的金融業(yè)發(fā)展水平較低，區(qū)位熵指數(shù)均小于1，并沒有呈現(xiàn)明顯的金融業(yè)集聚效應(yīng)，因此集聚效應(yīng)對(duì)科技創(chuàng)新的正向和負(fù)向的影響程度都較低，最終在實(shí)證上表現(xiàn)為弱正向且不顯著的結(jié)果?？刂谱兞恐校肆Y本儲(chǔ)備、財(cái)政科技支出、對(duì)外開放水平和城鎮(zhèn)化率均在1%的顯著性水平上提升了河北省的科技創(chuàng)新實(shí)力。其中，人力資本對(duì)科技創(chuàng)新的影響系數(shù)為0.491，充分證明人才對(duì)河北省的創(chuàng)新發(fā)展至關(guān)重要。對(duì)外開放水平的回歸系數(shù)為0.358，說明河北省科技創(chuàng)新水平的提升很大程度上受到國(guó)外投資的技術(shù)溢出效應(yīng)影響。政府財(cái)政支持顯著地促進(jìn)了科技創(chuàng)新，而企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入對(duì)科技創(chuàng)新的影響并不顯著，這說明河北省內(nèi)各類創(chuàng)新主體在市場(chǎng)上獲取研發(fā)資金的途徑仍存在困難，較為依賴政府的資金支持。城鎮(zhèn)化水平對(duì)河北省科技創(chuàng)新的影響系數(shù)為0.110。固定資產(chǎn)投資、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和房?jī)r(jià)水平對(duì)河北省科技創(chuàng)新未產(chǎn)生顯著影響。

五、結(jié)論及政策啟示

(一)研究結(jié)論

1.京津冀金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新有顯著促進(jìn)作用。基準(zhǔn)回歸中，金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新的影響系數(shù)為0.194，在剔除金融業(yè)集聚通過促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)而影響科技創(chuàng)新后，金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新的凈影響系數(shù)穩(wěn)定在0.172，意味著京津冀金融業(yè)集聚區(qū)位熵指數(shù)每提升1數(shù)值，代表科技創(chuàng)新水平的專利授權(quán)量提升17.2%。

2.控制變量中，人力資本儲(chǔ)備對(duì)京津冀科技創(chuàng)新有顯著正向作用，影響系數(shù)為0.557；固定資產(chǎn)投資的影響系數(shù)次之，為0.354；財(cái)政科技支出和研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入對(duì)科技創(chuàng)新的影響系數(shù)分為0.198和0.187。這表明，京津冀地區(qū)科技創(chuàng)新的資金投入并不是創(chuàng)新主體面臨的首要約束因素，人才智力投入和科技配套設(shè)施對(duì)科技創(chuàng)新的意義更大。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和城鎮(zhèn)化水平對(duì)京津冀地區(qū)科技創(chuàng)新水平存在積極作用，回歸系數(shù)分別為0.013和2.502。盡管京津冀地區(qū)房?jī)r(jià)水平較高、差異較大，但是對(duì)科技創(chuàng)新的抑制作用不顯著。

3.地區(qū)異質(zhì)性方面，京津冀金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)存在明顯區(qū)域差異。北京、天津和河北三地的金融業(yè)集聚均正向作用于科技創(chuàng)新水平，但河北的促進(jìn)作用不顯著。北京和天津的影響系數(shù)分別為0.100和0.636，盡管北京的金融業(yè)集聚程度遠(yuǎn)高于天津，但是受到較強(qiáng)的擁擠效應(yīng)影響，北京金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)要明顯弱于天津。

4.對(duì)北京而言，人力資本儲(chǔ)備、研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入、固定資產(chǎn)投資和城鎮(zhèn)化率顯著促進(jìn)了科技創(chuàng)新。其中，人力資本儲(chǔ)備的影響程度最大，彈性系數(shù)為0.448，研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入和固定資產(chǎn)投資的回歸系數(shù)次之，彈性系數(shù)分別為0.381和0.373，城鎮(zhèn)化水平的影響系數(shù)為0.146。這表明，人才對(duì)于北京科技創(chuàng)新的提升十分關(guān)鍵，研發(fā)資金和科技配套對(duì)提升北京科技創(chuàng)新水平有重要作用。城鎮(zhèn)化水平的提升對(duì)北京科技創(chuàng)新也存在促進(jìn)作用。

5.對(duì)天津而言，固定資產(chǎn)投資、城鎮(zhèn)化水平和研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入顯著提升了科技創(chuàng)新水平。其中，固定資產(chǎn)投資對(duì)天津科技創(chuàng)新的影響系數(shù)為0.822，說明科技配套設(shè)施建設(shè)明顯推動(dòng)了天津科技創(chuàng)新實(shí)力的提升。研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入的回歸系數(shù)為0.187，對(duì)科技創(chuàng)新的影響程度小于固定資產(chǎn)投資。相較于北京，城鎮(zhèn)化水平對(duì)天津科技創(chuàng)新的影響效應(yīng)較弱。

6.對(duì)河北而言，人力資本儲(chǔ)備、財(cái)政科技支出、對(duì)外開放水平和城鎮(zhèn)化率顯著促進(jìn)了科技創(chuàng)新。其中，人力資本儲(chǔ)備的影響系數(shù)為0.491，證明人才對(duì)河北省的科技創(chuàng)新十分重要。對(duì)外開放水平的影響系數(shù)為0.358，說明河北省的科技創(chuàng)新水平會(huì)受到國(guó)外投資的技術(shù)溢出效應(yīng)影響。城鎮(zhèn)化水平對(duì)河北省科技創(chuàng)新的影響系數(shù)為0.110。政府財(cái)政科技支出的影響系數(shù)為0.194，而企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入對(duì)科技創(chuàng)新的影響不顯著，這說明河北省內(nèi)各類創(chuàng)新主體的資金投入不足，較為依賴政府的財(cái)政支持。

(二)政策啟示

1.對(duì)京津冀整體而言，加強(qiáng)金融業(yè)協(xié)同發(fā)展有助力區(qū)域科技創(chuàng)新實(shí)力的提升。京津冀的金融業(yè)發(fā)展仍處于上升階段，但內(nèi)部發(fā)展差距較大，金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)需進(jìn)一步發(fā)揮。應(yīng)圍繞北京、天津區(qū)域金融中心，進(jìn)一步打造多層次金融業(yè)集聚體系，充分發(fā)揮金融業(yè)集聚的輻射擴(kuò)散效應(yīng)。

2.北京的金融業(yè)集聚程度已經(jīng)處于較高水平，未來應(yīng)進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)合理分工與市場(chǎng)細(xì)分，避免金融業(yè)規(guī)模無序擴(kuò)張和盲目發(fā)展。同時(shí)應(yīng)進(jìn)一步加快金融體系改革優(yōu)化，促進(jìn)金融業(yè)健康發(fā)展。

3.天津應(yīng)充分把握自貿(mào)區(qū)的發(fā)展契機(jī)，著力推進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與市場(chǎng)開放，積極探索與東北亞的貿(mào)易、金融合作新方式，創(chuàng)新離岸金融業(yè)務(wù)，帶動(dòng)金融業(yè)規(guī)模增長(zhǎng)。同時(shí)加快完善金融服務(wù)體系，在機(jī)構(gòu)、業(yè)務(wù)、開放度等方面加強(qiáng)金融創(chuàng)新，促進(jìn)天津金融業(yè)集聚化發(fā)展，以充分發(fā)揮金融業(yè)集聚對(duì)科技創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)。

4.河北應(yīng)借力京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略加強(qiáng)與京津在金融業(yè)、科技研發(fā)等方面的深層次合作，爭(zhēng)取獲得京津在信用體系建設(shè)、科技金融創(chuàng)新、高端專業(yè)人才等方面的支持。同時(shí)抓住雄安新區(qū)建設(shè)的機(jī)遇，出臺(tái)相關(guān)政策引導(dǎo)、激勵(lì)金融機(jī)構(gòu)到雄安新區(qū)設(shè)立分支機(jī)構(gòu)或開展業(yè)務(wù)，逐步打造新的區(qū)域金融中心，促進(jìn)科技創(chuàng)新水平提升。

注釋：

①全球創(chuàng)新指數(shù)是世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織、康奈爾大學(xué)、歐洲工商管理學(xué)院于2007年共同創(chuàng)立的年度排名，衡量了全球120多個(gè)經(jīng)濟(jì)體在創(chuàng)新能力的表現(xiàn)。

②《中國(guó)城市科技創(chuàng)新發(fā)展報(bào)告2021》由首都科技發(fā)展戰(zhàn)略研究院發(fā)布，該研究院由科技部、中國(guó)科學(xué)院、中國(guó)工程院和北京市人民政府發(fā)起，于2011年成立。

③中共北京市委 北京市人民政府關(guān)于印發(fā)《北京市“十四五”時(shí)期國(guó)際科技創(chuàng)新中心建設(shè)規(guī)劃》的通知，http://www.beijing.gov.cn/zhengce/zhengcefagui/202111/t20211124_2543346.html。

④2020年金融業(yè)增加值數(shù)據(jù)來源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。

⑤專利申請(qǐng)量和專利授權(quán)量的定義參考自百度百科。

⑥年均增長(zhǎng)率公式=√(n&B/A)-1,其中n為年份數(shù)減1。

⑦房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)主要來源于聚匯數(shù)據(jù)平臺(tái)https://www.gotohui.com。