長三角金融集聚對(duì)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的溢出效應(yīng)研究

趙紅巖 于 璇

（東華大學(xué)旭日工商管理學(xué)院，上海 200051）

一、引言

我國經(jīng)濟(jì)正處在結(jié)構(gòu)重大調(diào)整轉(zhuǎn)換時(shí)期，傳統(tǒng)增長動(dòng)力減弱使得我國亟需尋找新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，而創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)以其獨(dú)特的創(chuàng)新性、高附加值和高融合特性，為經(jīng)濟(jì)增長注入了新的活力。根據(jù)《中國文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》顯示，我國文化及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)的增加值不斷提高，由2010 年的11052 億元增長至2020 年的44945億元，其對(duì)國內(nèi)生產(chǎn)總值的貢獻(xiàn)率也正穩(wěn)步提升，占比由2.68%增長至4.43%。與此同時(shí)，產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展也帶來了就業(yè)人口的增長，規(guī)模以上文化及相關(guān)企業(yè)年末從業(yè)人員數(shù)從2012 年的699 萬人增至2021 年的807 萬人。創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的發(fā)展不僅能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長、催化產(chǎn)業(yè)深度融合、推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，還能夠傳承優(yōu)秀的傳統(tǒng)文化、滿足人民的多樣化需求以及提升國家文化軟實(shí)力，可見，創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)正逐漸成為新常態(tài)下我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)型的重要引擎。長三角地區(qū)擁有豐厚的文化底蘊(yùn)，江南文化為創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)提供了源源不斷的創(chuàng)意靈感，并且作為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū)之一，其雄厚的經(jīng)濟(jì)實(shí)力和消費(fèi)能力為創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了廣闊的市場空間。此外，長三角地區(qū)還擁有豐富的人才資源、完整的產(chǎn)業(yè)鏈條和政策支持，這些使得創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)能夠在長三角地區(qū)得到全面發(fā)展，長三角地區(qū)被認(rèn)為是我國創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)發(fā)展極具示范效應(yīng)的地區(qū)之一。

我國創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)正處在發(fā)展初期，大多數(shù)創(chuàng)意企業(yè)具有規(guī)模小、業(yè)務(wù)單一等特點(diǎn)，企業(yè)大都是通過地理集聚的方式協(xié)作完成價(jià)值創(chuàng)造，隨著信息技術(shù)的發(fā)展和市場競爭的加劇，地區(qū)間的聯(lián)系與合作日益復(fù)雜化，這種集聚逐漸拓展為縱橫交錯(cuò)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，網(wǎng)絡(luò)成員內(nèi)的企業(yè)通過分工協(xié)作，共享知識(shí)、信息和技術(shù)，協(xié)同創(chuàng)造價(jià)值，進(jìn)而產(chǎn)生“1+1>2”的效果，因此，創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建對(duì)于創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與完善具有重要意義。此外，創(chuàng)意企業(yè)因其產(chǎn)品供給的不確定性、抵押品價(jià)值難以評(píng)估、投資周期長等因素致使其所面臨的融資約束困境遠(yuǎn)高于其他企業(yè)，眾多具有巨大成長潛力的創(chuàng)意企業(yè)因無法獲得資本的青睞而錯(cuò)失發(fā)展良機(jī)。金融集聚作為現(xiàn)代金融產(chǎn)業(yè)組織的基本形式，可以通過極化效應(yīng)和擴(kuò)散效應(yīng)引導(dǎo)區(qū)域內(nèi)資源的合理配置、緩解信息不對(duì)稱、拓寬融資渠道，進(jìn)而為區(qū)域內(nèi)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供穩(wěn)定的資金支持，但也可能產(chǎn)生虹吸效應(yīng)，加劇區(qū)域間資源的不平衡，不利于創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的均衡發(fā)展。因此，通過溢出效應(yīng)分析，本文進(jìn)一步了解金融集聚如何促進(jìn)或阻礙創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，有助于更好地理解和把握金融集聚與創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)系，推動(dòng)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的均衡發(fā)展。

在此背景下，以長三角城市群為研究對(duì)象，探討如何科學(xué)合理地衡量創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、金融集聚是否能對(duì)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生直接影響效應(yīng)和空間影響效應(yīng)，這些問題的深入研究對(duì)指導(dǎo)各區(qū)域創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建、優(yōu)化我國創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的空間布局，從而促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

（一）文獻(xiàn)回顧

近年來，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)基于“關(guān)系數(shù)據(jù)”的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析能夠?qū)^(qū)域間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行較為全面的刻畫，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)逐漸被引入創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的研究中，研究主要圍繞以下兩方面展開。一是創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)的空間分布及其結(jié)構(gòu)特征，劉子慎等（2021）使用網(wǎng)絡(luò)密度分析創(chuàng)意企業(yè)投資網(wǎng)絡(luò)及子行業(yè)投資網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征；曲華麗和何金廖（2023）通過中心性分析得到不同國家在創(chuàng)意城市網(wǎng)絡(luò)中所處位置和重要性；曹如中等（2023）同時(shí)考慮整體和個(gè)體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，較為全面地分析長三角城市群文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)以及不同城市在網(wǎng)絡(luò)中扮演的角色。二是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)影響因素和效應(yīng)分析，張濤和武金爽（2021）發(fā)現(xiàn)人力資本差異、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異以及地理位置差異能夠顯著影響文化產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展效率的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)；王亞楠和虞重立（2017）通過訪談法和提名法對(duì)無錫國家數(shù)字電影產(chǎn)業(yè)園區(qū)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，認(rèn)為占據(jù)結(jié)構(gòu)洞位置的企業(yè)能夠有效控制創(chuàng)新知識(shí)的流動(dòng)，并通過知識(shí)溢出效應(yīng)促進(jìn)集群內(nèi)其他企業(yè)創(chuàng)新能力的提高。

目前，學(xué)術(shù)界已對(duì)金融集聚的影響效應(yīng)展開了大量的討論。已有研究發(fā)現(xiàn)金融集聚能通過規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)、網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)等途徑促進(jìn)集聚區(qū)內(nèi)研發(fā)創(chuàng)新（莊毓敏和儲(chǔ)青青，2021）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)（周艷明和高悅，2021）以及生產(chǎn)率提高（袁華錫和劉耀彬，2019），并進(jìn)一步對(duì)區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生顯著影響。同時(shí)，不少學(xué)者也關(guān)注到金融集聚的空間溢出效應(yīng)。謝麗娟等（2023）等在研究金融集聚對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的作用機(jī)制時(shí)發(fā)現(xiàn)，金融集聚不僅會(huì)提高本地創(chuàng)新水平，還會(huì)促進(jìn)鄰近地區(qū)創(chuàng)新水平的提高，并且溢出效應(yīng)顯著強(qiáng)于直接效應(yīng)。

綜上所述，現(xiàn)有研究仍存在一些局限。首先，研究對(duì)象的選取上，學(xué)者主要聚焦于特定行業(yè)或者個(gè)別城市、全國省域，對(duì)城市群的關(guān)注不足；其次，雖然已有不少學(xué)者開始從空間地理學(xué)視角對(duì)創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)展開實(shí)證研究，但網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的構(gòu)建多是基于文本分析或者調(diào)研數(shù)據(jù)，難以保證數(shù)據(jù)的全面、客觀性，并且大多研究仍停留在對(duì)空間格局刻畫和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征分析上，缺乏網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的機(jī)制探究；最后，有關(guān)金融集聚與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)關(guān)系的研究還鮮有深入的探討。因此，本文的邊際貢獻(xiàn)可能有三個(gè)方面：第一，采用2005—2019年長三角26 個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)，基于城市層面的分析更加準(zhǔn)確、更具有針對(duì)性；第二，通過修正的引力模型建立創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系，借助社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的中心度和結(jié)構(gòu)洞進(jìn)行全面客觀的衡量，為進(jìn)一步研究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響機(jī)制奠定基礎(chǔ)；第三，構(gòu)建空間杜賓模型實(shí)證檢驗(yàn)金融集聚對(duì)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的空間溢出效應(yīng)，充實(shí)了該議題下的相關(guān)理論和機(jī)制研究，揭示了金融集聚對(duì)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜作用機(jī)制。

（二）研究假設(shè)

中心度是用網(wǎng)絡(luò)中某一節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的直接連接數(shù)來描述該節(jié)點(diǎn)的重要程度（Powell，2004），節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中所能獲取的資源越多、地位越高，越有可能與其他節(jié)點(diǎn)建立廣泛的合作，對(duì)于創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)而言，這種合作不僅包括正式的契約關(guān)系，還包含了各種非正式的信息、知識(shí)的交流與傳遞。占據(jù)結(jié)構(gòu)洞位置的節(jié)點(diǎn)能夠?qū)⒕W(wǎng)絡(luò)中兩個(gè)互不聯(lián)結(jié)的主體聯(lián)系起來（Burt，1992），節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中所能獲取或控制的異質(zhì)性資源越多，對(duì)信息的吸收、整合和傳遞能力越強(qiáng)（其格其等，2016），越容易與不同類型的節(jié)點(diǎn)建立和維系非冗余的交流合作，進(jìn)而促進(jìn)結(jié)構(gòu)洞的提高。

金融集聚可以通過資源配置效應(yīng)、知識(shí)溢出效應(yīng)和規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)直接影響創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)。首先，在資源配置效應(yīng)方面，金融資源的逐利性在推動(dòng)社會(huì)資本流向高利潤率項(xiàng)目的同時(shí)，也會(huì)促使人才、技術(shù)、信息等的同向流動(dòng)，區(qū)域內(nèi)的創(chuàng)意企業(yè)可以獲得豐富的外部資源，有利于增加對(duì)外合作的吸引力，幫助其占據(jù)更高的網(wǎng)絡(luò)位勢(shì)，提高中心度。

其次，在知識(shí)溢出效應(yīng)方面，金融集聚區(qū)內(nèi)往往擁有著強(qiáng)大的經(jīng)濟(jì)實(shí)力、完善的產(chǎn)業(yè)鏈條和豐富的人力資源，吸引著不同類型的企業(yè)集聚，這為知識(shí)的傳播與交流提供了基礎(chǔ)。得益于地理鄰近性，創(chuàng)意企業(yè)在與其他企業(yè)面對(duì)面互動(dòng)的過程中，可以獲取多樣化的隱性知識(shí)，隱性知識(shí)具有高度的社會(huì)根植性、抽象性和難以傳遞性，集聚區(qū)外的企業(yè)難以直接獲取此類知識(shí)，集聚區(qū)內(nèi)的企業(yè)由于具有相似的文化背景和頻繁的交流，對(duì)此類知識(shí)具有很強(qiáng)的吸收、理解、轉(zhuǎn)化和傳遞能力，將隱晦、復(fù)雜的知識(shí)編碼轉(zhuǎn)為其他企業(yè)可以理解的知識(shí)（王發(fā)明和宋雅靜，2013），為創(chuàng)意企業(yè)之間知識(shí)的獲取與傳遞搭建橋梁，將網(wǎng)絡(luò)中彼此分散的節(jié)點(diǎn)連接起來，從而占據(jù)更多的結(jié)構(gòu)洞。

在規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)方面，大量的金融企業(yè)及其輔助性機(jī)構(gòu)在地理空間上集聚，一方面借助專業(yè)化分工和信息共享，及時(shí)對(duì)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營狀況進(jìn)行收集、分析與決策，極大降低了信息搜尋成本和交易成本，通過緩解信息不對(duì)稱和逆向選擇來改善融資約束。長久以來，創(chuàng)意企業(yè)因其資產(chǎn)的無形性、收益的不確定性等面臨著較為嚴(yán)重的融資約束（潘玉香等，2014），這一問題的緩解能夠增強(qiáng)創(chuàng)意企業(yè)之間的信任程度，有效激勵(lì)創(chuàng)意企業(yè)的投資行為，提高合作的成功率，促使中心度提高。另一方面行業(yè)競爭加劇促使金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行產(chǎn)品創(chuàng)新及提高服務(wù)效率，居民收入的增加以及消費(fèi)者流動(dòng)性約束的緩解會(huì)刺激消費(fèi)，優(yōu)化區(qū)域內(nèi)的消費(fèi)結(jié)構(gòu)（江紅莉等，2023）。因此，金融集聚區(qū)內(nèi)的消費(fèi)者往往對(duì)精神文明層面的消費(fèi)有更高的要求，這些寶貴的顧客信息是創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的源泉，能夠幫助企業(yè)及時(shí)感知行業(yè)內(nèi)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，創(chuàng)意企業(yè)憑借獨(dú)特的異質(zhì)性資源有選擇性地與其他企業(yè)建立非冗余的聯(lián)系，以豐富結(jié)構(gòu)洞的數(shù)量?；谝陨戏治觯岢鲆韵录僭O(shè)：

H1：金融集聚能提高創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)中心度。

H2：金融集聚能提高創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)洞。

金融集聚水平高的地區(qū)往往具有較強(qiáng)的資源配置效應(yīng)、規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)和網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)等，通過示范效應(yīng)，不斷地向周邊地區(qū)輸送前瞻性的發(fā)展理念和信息技術(shù)，進(jìn)而會(huì)不斷提高周邊地區(qū)創(chuàng)意企業(yè)的資源獲取能力，幫助企業(yè)改善和發(fā)展多元的合作關(guān)系，促進(jìn)周邊地區(qū)創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)。但是，金融集聚的虹吸效應(yīng)和馬太效應(yīng)會(huì)對(duì)周邊地區(qū)創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展產(chǎn)生不利影響。金融集聚度高的地區(qū)擁有著更好的營商環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施，會(huì)對(duì)鄰近地區(qū)的資本、勞動(dòng)和技術(shù)產(chǎn)生虹吸效應(yīng)（朱建等，2020），致使城市間資源配置不均衡，鄰近地區(qū)的創(chuàng)意企業(yè)進(jìn)一步失去了與其他企業(yè)謀求合作的競爭優(yōu)勢(shì)，并且在馬太效應(yīng)的驅(qū)動(dòng)下，金融資源越集中，越有利于提高本地區(qū)創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)的中心度和結(jié)構(gòu)洞，越不利于鄰近地區(qū)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的改善，這種因果循環(huán)導(dǎo)致地區(qū)間的創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)愈發(fā)不均衡?；谝陨戏治觯岢鲆韵录僭O(shè)：

H3a：金融集聚有利于鄰近地區(qū)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)。

H3b：金融集聚不利于鄰近地區(qū)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）研究方法

1.社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析通過量化網(wǎng)絡(luò)中行動(dòng)主體的關(guān)系，從個(gè)體和整體的角度把握關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的空間結(jié)構(gòu)和屬性特征，它能對(duì)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系進(jìn)行深層次剖析。本文選取點(diǎn)度中心度和中介中心度衡量創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)的中心性和結(jié)構(gòu)洞，測(cè)量指標(biāo)如表1所示。

表1 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的指標(biāo)及其含義

其中，N為網(wǎng)絡(luò)規(guī)模，n為與該行動(dòng)者直接關(guān)聯(lián)的行動(dòng)者數(shù)，bjk(i)為第三方行動(dòng)者i控制j和k連接的能力，j≠i≠k且j

2.空間杜賓模型。為了探究金融集聚的影響效應(yīng)，本文采用空間杜賓模型來考察解釋變量和被解釋變量之間的空間相關(guān)性，即創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變動(dòng)不僅受到本區(qū)域各因素的影響，還受到鄰近省域各因素的影響。模型如下：

其中，i為城市，t為年份，lnNS分別用中心度和結(jié)構(gòu)洞來表示，α為常數(shù)項(xiàng)，ρ為空間回歸系數(shù)，在本文中表示金融集聚對(duì)周邊地區(qū)創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的作用程度和方向；W為長三角地區(qū)創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的空間權(quán)重矩陣，β1、β2、β3、β4、β5、β6分別表示金融集聚、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府支持程度、人力資本、文化資源稟賦和交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的回歸系數(shù)；θ1、θ2、θ3、θ4、θ5、θ6分別表示金融集聚、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府支持程度、人力資本、文化資源稟賦和交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)周邊地區(qū)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響；λ為時(shí)間固定效應(yīng)，ε為空間自相關(guān)的誤差項(xiàng)。

（二）變量說明及數(shù)據(jù)來源

1.解釋變量。本文借鑒俞穎等（2017）的做法，采用金融區(qū)位熵描述金融集聚程度，公式如下：

其中，F(xiàn)init表示金融區(qū)位熵，Yit、Nit分別表示i城市各年份的存貸款總額及人口數(shù)量，Yt、Nt表示長三角26個(gè)城市各年份的存貸款總額與人口數(shù)量。

2.被解釋變量。確定空間網(wǎng)絡(luò)中行動(dòng)者之間的關(guān)系數(shù)是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的基礎(chǔ)和關(guān)鍵，本文借鑒李華等（2022）、曹如中等（2023）的研究，綜合考慮經(jīng)濟(jì)、地理兩方面因素，通過引力模型將各省份創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模轉(zhuǎn)化為兩兩之間關(guān)系數(shù)據(jù)，從而構(gòu)建我國創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間關(guān)聯(lián)矩陣，以揭示各地區(qū)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)價(jià)值網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)系和強(qiáng)度特征。為了能體現(xiàn)出城市之間行動(dòng)主體影響關(guān)系的差別，本文對(duì)引力模型進(jìn)行了修正，修正后的模型公式為：

其中，Graij表示的是城市i對(duì)城市j創(chuàng)意發(fā)展的影響程度；C代表的是創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模，用文化、體育、娛樂業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員和第三產(chǎn)業(yè)GDP 的乘積表示；g代表的人均GDP；Ci/(Ci+Cj)為修正參數(shù)，修正過的引力模型得到的是一個(gè)不對(duì)稱的創(chuàng)意聯(lián)系矩陣。dij表示的是城市i和城市j間的距離，其具體計(jì)算公式為：

其中，R為地球赤道半徑（6378.137千米）；π為圓周率；（ψi，λi）與（ψj，λj）分別為i、j兩地的地理坐標(biāo)（其中ψ代表緯度，λ代表經(jīng)度），將各城市的經(jīng)緯度分別代入公式（4），即可得到一個(gè)球面距離矩陣。

根據(jù)引力模型可得出多個(gè)城市之間的創(chuàng)意空間聯(lián)系強(qiáng)度，最終得到15 個(gè)26×26 的多值矩陣，并以聯(lián)系強(qiáng)度的平均值作為切分值，大于和小于該平均值分別取值為1 和0，從而得到二分矩陣網(wǎng)絡(luò)，然后使用Ucinet軟件分析創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)指標(biāo)。

3.控制變量。本文分別選取經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府支持程度、人力資本、文化資源稟賦和交通基礎(chǔ)設(shè)施作為控制變量。其中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）用人均GDP衡量，政府支持程度（GOV）用地方政府財(cái)政支出占GDP 比重衡量，人力資本（HUM）用每萬人中高等院校在校學(xué)生數(shù)衡量，文化資源稟賦（CUL）用公共圖書館藏書量衡量，交通基礎(chǔ)設(shè)施（URB）用貨運(yùn)量來衡量。

4.空間權(quán)重矩陣。以往研究通常單純采用地理距離構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，忽視了經(jīng)濟(jì)因素的影響，本文借鑒邵帥等（2016）的研究，綜合考慮地理距離和經(jīng)濟(jì)因素，構(gòu)建經(jīng)濟(jì)地理嵌套矩陣以更加全面客觀地反映創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)的空間關(guān)聯(lián)程度，具體測(cè)量指標(biāo)如下：

其中，dij為i、j兩市最近公路里程數(shù)的倒數(shù)，------gdpi、------gdpj分別為i、j兩地區(qū)人均GDP年均值。

（三）數(shù)據(jù)來源

由于“文化、體育、娛樂業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員”這一指標(biāo)數(shù)據(jù)只更新至2019 年，本文研究樣本確定為2005—2019 年間長三角地區(qū)26 個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)主要來源于2006—2020 年的《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》和各城市統(tǒng)計(jì)年鑒，缺失數(shù)據(jù)采用插值法補(bǔ)齊。城市經(jīng)緯度數(shù)據(jù)來自國家基礎(chǔ)地理信息中心。

四、實(shí)證分析

（一）長三角創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變動(dòng)分析

本文選取2005和2019年兩個(gè)時(shí)間截面研究樣本期間創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)，通過繪制創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)中心度空間分布圖，分析各城市在創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)中所處的地位和作用。如圖1、2 所示，菱形代表上海，正三角形代表浙江省轄區(qū)的地級(jí)市，正方形代表江蘇省轄區(qū)的地級(jí)市，圓形代表安徽省轄區(qū)的地級(jí)市，節(jié)點(diǎn)越大表明中心度越高，即在網(wǎng)絡(luò)中地位越高，其所擁有的的資源越多。在樣本研究期間，中心度均值由24.92 上升到27.38，表明長三角創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)各城市的空間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度正在不斷提高。其中，上海、蘇州、無錫、南京一直處于網(wǎng)絡(luò)中的核心位置，這些城市與其他城市之間發(fā)生著頻繁的交易往來；隨著時(shí)間的演進(jìn)，南京、蘇州、寧波、紹興、金華、合肥、安慶等城市的中心度逐漸增大，接近網(wǎng)絡(luò)中心位置的城市數(shù)量增多。從地區(qū)分布上看，上海和江蘇的中心度顯著高于其他地區(qū)，在創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)中擁有著絕對(duì)的話語權(quán)，而安徽的大部分城市中心度普遍較低，處于創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)的邊緣位置，自身影響力較小。

圖1 2005年中心度空間分布圖

圖2 2019年中心度空間分布圖

從圖3、4可以看出，長三角各城市間結(jié)構(gòu)洞數(shù)值差異較大，創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展不均衡。在樣本研究期間，結(jié)構(gòu)洞均值由3.13 下降到3.03，說明原有極個(gè)別城市控制整體網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的局面得到略微緩解。同中心度分析類似，網(wǎng)絡(luò)中大部分聯(lián)系是通過上海、南京、蘇州等城市完成的，這幾個(gè)城市對(duì)其他城市有著極強(qiáng)的控制力，在網(wǎng)絡(luò)中起著橋梁和紐帶的作用；此外，蘇州、南京、金華、寧波等城市結(jié)構(gòu)洞數(shù)量增多，而上海、杭州、紹興等城市結(jié)構(gòu)洞數(shù)量下降，各城市之間的差異正在逐漸縮?。徽憬牟糠殖鞘幸约鞍不盏拇蟛糠殖鞘薪Y(jié)構(gòu)洞仍小于0.1，表明它們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)中仍處于被支配地位，長三角創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)仍存在著發(fā)展不均衡的問題。

圖3 2005年結(jié)構(gòu)洞空間分布圖

圖4 2019年結(jié)構(gòu)洞空間分布圖

（二）空間相關(guān)性檢驗(yàn)

1.全局相關(guān)性檢驗(yàn)。如表2所示，從2005—2019年，中心度、結(jié)構(gòu)洞和金融集聚的莫蘭指數(shù)均大于0，并且通過了5%水平下的顯著性檢驗(yàn)，表明創(chuàng)意關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的分布不是隨機(jī)的，其存在顯著的空間依賴性，并且這種依賴性是一種正相關(guān)關(guān)系。

表2 2005—2019年全局莫蘭（Moran’s I）值

2.局部相關(guān)性檢驗(yàn)。為了進(jìn)一步考察創(chuàng)意關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的局部空間特征，本文繪制了2019 年長三角地區(qū)金融集聚以及創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)中心度、結(jié)構(gòu)洞的莫蘭散點(diǎn)圖。從圖5至圖7中可以看出，大部分樣本位于一、三象限，意味著長三角地區(qū)金融集聚以及創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)中心度、結(jié)構(gòu)洞主要呈現(xiàn)“H-H”和“L-L”型集聚特征，存在空間正相關(guān)性。

圖6 中心度莫蘭散點(diǎn)圖

圖7 結(jié)構(gòu)洞莫蘭散點(diǎn)圖

（三）回歸結(jié)果分析

1.模型檢驗(yàn)。根據(jù)Moran’s I 檢驗(yàn)結(jié)果表明，研究金融集聚對(duì)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的溢出效應(yīng)適宜使用空間計(jì)量模型，接下來需要進(jìn)行空間計(jì)量模型的選擇（如表3所示）。首先，空間誤差最大似然檢驗(yàn)法（LM-error、Robust LM-error）以及空間滯后最大似然檢驗(yàn)法（LM-lag、Robust LM-lag）均在5%的顯著性水平下拒絕了原假設(shè)，因此本文應(yīng)該選擇空間杜賓模型（SDM）進(jìn)行估計(jì)。其次，LR 檢驗(yàn)和Wald 檢驗(yàn)均通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，表明SDM不能退化為空間滯后模型（SLM）或者空間誤差模型（SEM）。接下來，Hausman 檢驗(yàn)在1%水平下拒絕了原假設(shè)，應(yīng)當(dāng)選擇固定效應(yīng)。

表3 空間計(jì)量模型選擇

為了準(zhǔn)確估計(jì)空間杜賓模型，還需進(jìn)一步確定采用個(gè)體固定效應(yīng)、時(shí)間固定效應(yīng)還是混合固定效應(yīng)。根據(jù)表4所示，只有時(shí)間固定效應(yīng)下所有的解釋變量以及空間回歸系數(shù)通過了5%水平的顯著性檢驗(yàn)，并且R2最大，表明時(shí)間固定效應(yīng)的模型比其他兩個(gè)模型的解釋能力好。因此，本文選擇時(shí)間固定效應(yīng)的空間杜賓模型進(jìn)一步展開研究。

2.模型結(jié)果。由表4 可知，金融集聚對(duì)創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)中心度和結(jié)構(gòu)洞的回歸系數(shù)為正，空間交互項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，都通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，說明金融集聚對(duì)創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變動(dòng)存在著明顯的空間溢出效應(yīng)。

3.空間效應(yīng)分解。已有研究表明，傳統(tǒng)的點(diǎn)估計(jì)并沒有辦法直接反映出解釋變量對(duì)鄰近地區(qū)值的變化，僅能反映其顯著性水平和作用方向，因此，本文采用偏微分方法分析金融集聚對(duì)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的影響。在空間計(jì)量模型中，直接效應(yīng)指的是本地區(qū)解釋變量對(duì)本地區(qū)被解釋變量的影響，溢出效應(yīng)指的是本地區(qū)解釋變量對(duì)周邊地區(qū)被解釋變量的影響，具體分解結(jié)果見表5。

表5 金融集聚對(duì)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)影響的空間滯后回歸結(jié)果

從直接效應(yīng)看，金融集聚對(duì)創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)中心度和結(jié)構(gòu)洞的影響系數(shù)分別為0.721、0.661，通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，證實(shí)假設(shè)H1、H2，即本地區(qū)金融集聚程度的提高對(duì)本地區(qū)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)有正向影響。從間接效應(yīng)看，金融集聚對(duì)中心度和結(jié)構(gòu)洞的影響系數(shù)分別為-2.694、-2.580，通過了5%的顯著性檢驗(yàn)，即本地區(qū)的金融集聚會(huì)對(duì)周邊地區(qū)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)產(chǎn)生負(fù)向的空間溢出效應(yīng)，驗(yàn)證了H3b。此外，無論是中心度還是結(jié)構(gòu)洞，金融集聚的間接效應(yīng)系數(shù)顯著大于直接效應(yīng)系數(shù)，說明金融集聚對(duì)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的區(qū)域間溢出要明顯強(qiáng)于區(qū)域內(nèi)溢出。究其原因，創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)仍處于發(fā)展初期，金融集聚所產(chǎn)生的正外部效應(yīng)主要作用于本地區(qū)創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，并且正外部效應(yīng)的產(chǎn)生是以與鄰近地區(qū)爭奪資源為代價(jià)，導(dǎo)致金融集聚對(duì)鄰近地區(qū)的創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)有負(fù)向影響。

4.穩(wěn)健性檢驗(yàn)。本文從以下三個(gè)方面對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。一是增加控制變量，將創(chuàng)新能力這一對(duì)創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)具有重要影響的變量加入回歸模型。二是替換空間權(quán)重矩陣，由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相近的城市更容易產(chǎn)生關(guān)聯(lián)效應(yīng)，本文構(gòu)建經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣，公式為：

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

五、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

本文選取2005—2019年長三角26個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)，綜合運(yùn)用修正的引力模型和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析探究創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征，同時(shí)，使用空間杜賓模型實(shí)證分析金融集聚對(duì)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)，結(jié)論如下：

第一，長三角創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)強(qiáng)度正不斷提高，但網(wǎng)絡(luò)中大部分聯(lián)系是通過個(gè)別城市完成的，雖然各城市間的差異正逐漸縮小，但網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)仍呈現(xiàn)不均衡發(fā)展的特征。

第二，金融集聚與創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)存在顯著的空間相關(guān)性，城市間多表現(xiàn)為“高-高”集聚或“低-低”集聚的關(guān)聯(lián)形式。

第三，金融集聚對(duì)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)存在空間溢出效應(yīng)，能直接提高本地創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)的中心度和結(jié)構(gòu)洞，但是不利于鄰近地區(qū)創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的改善。

第四，空間杜賓模型的參數(shù)估計(jì)顯示，中心度的系數(shù)均大于結(jié)構(gòu)洞的系數(shù)，表明金融集聚對(duì)創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)中心度的提升作用更為明顯。間接效應(yīng)系數(shù)遠(yuǎn)大于直接效應(yīng)系數(shù)，且間接效應(yīng)系數(shù)為負(fù)，表明金融集聚對(duì)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響效應(yīng)以溢出效應(yīng)為主，并且這種溢出更多表現(xiàn)為虹吸效應(yīng)，區(qū)域間創(chuàng)意網(wǎng)絡(luò)存在著不均衡發(fā)展。

（二）政策建議

第一，優(yōu)化長三角創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間發(fā)展格局。研究表明，長三角各城市間創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)緊密，但網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不均衡，因此，應(yīng)當(dāng)根據(jù)各城市在網(wǎng)絡(luò)中所處的位置以及自身所擁有的資源稟賦制定合理的、具有針對(duì)性的發(fā)展戰(zhàn)略，以推動(dòng)長三角地區(qū)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的整體協(xié)調(diào)發(fā)展。在網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)較高中心度位置的城市，應(yīng)積極發(fā)揮輻射帶動(dòng)作用，不斷提高開放程度，將新技術(shù)、新理念、新方法等傳播到周邊地區(qū)，以加強(qiáng)區(qū)域內(nèi)合作；在網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)較多結(jié)構(gòu)洞數(shù)量的城市，應(yīng)充分發(fā)揮中介橋梁的作用，構(gòu)建各種類型的交流服務(wù)平臺(tái)，打造多元化合作渠道，推動(dòng)區(qū)域間資源要素的有效流通，實(shí)現(xiàn)聯(lián)動(dòng)發(fā)展。

第二，促進(jìn)金融與創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)深度融合發(fā)展。實(shí)證結(jié)果表明，金融集聚能顯著促進(jìn)本地創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的改善，因此，應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步引導(dǎo)、扶持與規(guī)范金融機(jī)構(gòu)與創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的結(jié)合。首先，政府應(yīng)當(dāng)規(guī)范創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的資產(chǎn)評(píng)估機(jī)制，專業(yè)的資產(chǎn)評(píng)估機(jī)構(gòu)可以科學(xué)客觀地對(duì)無形資產(chǎn)的價(jià)值進(jìn)行量化，從而為金融機(jī)構(gòu)的投資決策提供參考，增強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)投資的可能性。其次，拓寬創(chuàng)意企業(yè)的融資渠道，鼓勵(lì)符合條件的企業(yè)進(jìn)行債券融資、上市公司進(jìn)行股權(quán)融資，鼓勵(lì)商業(yè)銀行創(chuàng)新融資模式，如知識(shí)產(chǎn)權(quán)融資、產(chǎn)業(yè)鏈條互助擔(dān)保集群融資等。

第三，引導(dǎo)金融資源的合理化配置。實(shí)證結(jié)果表明金融集聚對(duì)周邊地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)存在著虹吸效應(yīng)，因此，要轉(zhuǎn)變區(qū)域間對(duì)資源的不合理競爭，促進(jìn)資源共享，將金融集聚的負(fù)向溢出轉(zhuǎn)變?yōu)檎蛞绯觥８鞯卣畱?yīng)合力出臺(tái)一體化發(fā)展政策，破除各種機(jī)制體制的障礙，促進(jìn)金融資源由金融集聚高的地區(qū)向周邊地區(qū)自由流動(dòng)，弱化金融集聚的馬太效應(yīng)。另外，金融集聚度低的地區(qū)應(yīng)不斷提高地區(qū)包容度、完善當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施建設(shè)、提高人才的福利待遇，以營造濃厚的創(chuàng)意氛圍，增強(qiáng)地區(qū)自身的吸引力，為各種資源的流入提供前提保障。