城市金融網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)溢出與城市創(chuàng)新效率

楊 雨，宋福鐵，張 杰

（1.華東理工大學(xué) 商學(xué)院，上海 200237；2.華東師范大學(xué) 中國(guó)行政區(qū)劃研究中心，上海 200241）

0 引言

一直以來(lái)金融發(fā)展與城市創(chuàng)新的關(guān)系受到學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。創(chuàng)新作為城市經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)的核心引擎之一，有效地提升城市創(chuàng)新效率對(duì)于縮小城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距和支撐城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展至關(guān)重要。金融機(jī)構(gòu)恰恰能夠通過(guò)提供研發(fā)資金緩解融資約束問(wèn)題，因此金融服務(wù)供給對(duì)城市創(chuàng)新的重要性不言而喻。

城市是實(shí)現(xiàn)資源空間配置的重要依托，城市金融網(wǎng)絡(luò)的發(fā)育能夠在更大空間范圍內(nèi)促進(jìn)資源的流動(dòng)、分配和組合。與根據(jù)屬性數(shù)據(jù)構(gòu)建的衡量金融發(fā)展水平的傳統(tǒng)指標(biāo)（金融規(guī)模、金融結(jié)構(gòu)和金融效率）相比[1]，關(guān)系數(shù)據(jù)更能體現(xiàn)出經(jīng)濟(jì)地理中的空間擴(kuò)散效應(yīng)，從而更加準(zhǔn)確地衡量金融發(fā)展水平。但是目前的網(wǎng)絡(luò)衡量指標(biāo)過(guò)于簡(jiǎn)單，只考慮了直接金融聯(lián)系[2]，而一個(gè)城市的金融聯(lián)系同時(shí)受到與其發(fā)生直接聯(lián)系的城市數(shù)量和城市地位影響[1]。

如何提升城市創(chuàng)新效率是城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨的重大問(wèn)題。隨著演化經(jīng)濟(jì)地理學(xué)發(fā)展而誕生的區(qū)域知識(shí)結(jié)構(gòu)理論認(rèn)為新知識(shí)對(duì)舊知識(shí)的重新組合過(guò)程推動(dòng)著區(qū)域創(chuàng)新，這一組合過(guò)程除了需要自身知識(shí)投入外，還受空間知識(shí)溢出的影響，Boschma 等（2017）[3]將此過(guò)程視為內(nèi)生化過(guò)程。目前國(guó)內(nèi)研究未從金融網(wǎng)絡(luò)角度進(jìn)行分析，仍有可拓展之處：首先，從網(wǎng)絡(luò)層面研究金融網(wǎng)絡(luò)發(fā)育對(duì)城市創(chuàng)新效率影響的文獻(xiàn)較少；其次，現(xiàn)有研究較少考慮“流空間”背景下知識(shí)資源流動(dòng)對(duì)城市創(chuàng)新效率的網(wǎng)絡(luò)外部性作用；最后，系統(tǒng)分析城市金融網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)溢出和城市創(chuàng)新效率三者關(guān)系的文獻(xiàn)更是寥寥無(wú)幾。

基于上述考慮，本文在以下3個(gè)方面做了改進(jìn)：（1）從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析角度，運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法衡量某一城市節(jié)點(diǎn)的金融發(fā)展水平；（2）借助PageRank算法構(gòu)建綜合性的城市金融網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)，克服傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)過(guò)于簡(jiǎn)單的不足；（3）結(jié)合“本地溢出—全球管道”知識(shí)流動(dòng)體系理論和區(qū)域知識(shí)結(jié)構(gòu)理論，系統(tǒng)分析城市金融網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)溢出和城市創(chuàng)新效率的關(guān)系，以期能夠?yàn)椤傲骺臻g”視角下城市創(chuàng)新的形成機(jī)理提供借鑒。

1 理論機(jī)制與研究假設(shè)

1.1 金融網(wǎng)絡(luò)與城市創(chuàng)新效率

目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)金融發(fā)展與城市創(chuàng)新效率之間的關(guān)系展開(kāi)了廣泛的研究，多數(shù)觀點(diǎn)認(rèn)為金融發(fā)展能夠促進(jìn)城市創(chuàng)新。一個(gè)城市在金融網(wǎng)絡(luò)中地位越高說(shuō)明該城市的金融服務(wù)水平越高，那么金融發(fā)展水平也就越高。一個(gè)發(fā)達(dá)的金融體系能夠促進(jìn)儲(chǔ)蓄向投資的轉(zhuǎn)化[4]，還能夠合理配置資源以及降低風(fēng)險(xiǎn)。在發(fā)達(dá)金融體系下，以銀行業(yè)為主導(dǎo)的金融發(fā)展能顯著提升區(qū)域創(chuàng)新質(zhì)量。也有觀點(diǎn)認(rèn)為，在不同的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展環(huán)境下金融發(fā)展對(duì)企業(yè)研發(fā)強(qiáng)度的影響存在顯著差異[5]，金融發(fā)展對(duì)城市創(chuàng)新效率的作用程度也存在異質(zhì)性。莊毓敏等（2020）[6]認(rèn)為金融部門對(duì)研發(fā)的影響在很大程度上受到當(dāng)?shù)毓I(yè)化水平、對(duì)外聯(lián)系程度、政府支持力度以及人才稀缺程度的影響。另外，不同類型的城市從網(wǎng)絡(luò)資源中獲益的能力有大有小。一般而言，處于核心地位的城市支配著城市資源，學(xué)習(xí)和吸收能力較強(qiáng)，從空間溢出中獲益更多。因此，本文提出：

假設(shè)1：金融網(wǎng)絡(luò)能夠促進(jìn)城市創(chuàng)新效率的提升且作用程度存在異質(zhì)性。

1.2 知識(shí)溢出與城市創(chuàng)新效率

提升城市創(chuàng)新能力有兩個(gè)途徑，一是提高城市自身的研發(fā)投入和知識(shí)產(chǎn)出，二是其他城市的知識(shí)外溢產(chǎn)生的外部性影響。傳統(tǒng)知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)以前者為依據(jù)，但城市創(chuàng)新效率差距仍然較大，這說(shuō)明僅依賴本地研發(fā)投入是不夠的。目前價(jià)值鏈中的各種生產(chǎn)要素處在一個(gè)相互關(guān)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)之中，空間溢出的作用不容忽視。空間溢出能彌補(bǔ)本地創(chuàng)新要素不足的劣勢(shì)和阻止空間層面的邊際報(bào)酬遞減，最終實(shí)現(xiàn)共同技術(shù)進(jìn)步[7]。不同的城市有各自的比較優(yōu)勢(shì)，城市之間可通過(guò)知識(shí)溢出進(jìn)行技術(shù)交流，彌補(bǔ)自身的不足，從而構(gòu)建創(chuàng)新價(jià)值鏈、形成創(chuàng)新分工并提高本地創(chuàng)新效率。因此，本文提出：

假設(shè)2：在網(wǎng)絡(luò)外部性的作用下，知識(shí)空間溢出能夠促進(jìn)城市創(chuàng)新效率的提升。

1.3 金融網(wǎng)絡(luò)與知識(shí)溢出

金融網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)生是金融服務(wù)業(yè)在空間上的表現(xiàn)形式，以金融中心城市為核心的金融網(wǎng)絡(luò)已逐步形成。楊雨等（2023）[8]研究發(fā)現(xiàn)金融產(chǎn)業(yè)的大量集聚能促進(jìn)該行業(yè)公司之間的技術(shù)共享和知識(shí)溢出。根據(jù)“本地溢出—全球管道”知識(shí)流動(dòng)體系[7]，城市之間形成的金融聯(lián)系發(fā)揮著管道功能，城市間聯(lián)系越強(qiáng)其相互間產(chǎn)生的知識(shí)溢出作用越強(qiáng)。傳統(tǒng)研究集中于地理鄰近程度對(duì)溢出作用的影響。近年來(lái)隨著交通基礎(chǔ)設(shè)施的改善以及互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，城市在金融網(wǎng)絡(luò)中的鄰近關(guān)系超越了傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)腹地，網(wǎng)絡(luò)鄰近性對(duì)知識(shí)溢出效應(yīng)的影響大于地理鄰近的作用。因此，本文提出：

假設(shè)3：金融網(wǎng)絡(luò)能夠促進(jìn)知識(shí)溢出，且網(wǎng)絡(luò)鄰近性越高的城市之間知識(shí)溢出效應(yīng)越大。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 金融網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建

首先，借鑒文獻(xiàn)[8—10]，選擇我國(guó)291 個(gè)地級(jí)及以上城市為研究對(duì)象。金融機(jī)構(gòu)數(shù)量非常龐大，根據(jù)可實(shí)現(xiàn)性，本文根據(jù)銀保監(jiān)會(huì)和證監(jiān)會(huì)提供的銀行、保險(xiǎn)、基金、證券和期貨公司名單，選取其中的898 家金融企業(yè)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)抓取從“啟信寶”網(wǎng)站抓取金融企業(yè)信息數(shù)據(jù)，一共233507 條數(shù)據(jù)。然后，從分支機(jī)構(gòu)級(jí)別和數(shù)量方面搭建金融矩陣。如總部、省級(jí)分支、市級(jí)分支以及其他級(jí)別依次為4、3、2、1。最后，將基于所有金融企業(yè)形成的金融聯(lián)系累計(jì)計(jì)算后得到完整的金融網(wǎng)絡(luò)。

2.2 金融網(wǎng)絡(luò)的測(cè)度

（1）絕對(duì)度數(shù)中心度

在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中，經(jīng)常用絕對(duì)度數(shù)中心度來(lái)刻畫(huà)網(wǎng)絡(luò)特征，計(jì)算公式如下：

其中，aij為城市i向城市j發(fā)出的金融聯(lián)系，aji為城市i接收的來(lái)自城市j的金融聯(lián)系，aij≠aji。

（2）PageRank中心度

為更綜合地反映金融網(wǎng)絡(luò)特征，借鑒楊雨等（2023）[1]的研究，運(yùn)用PageRank 方法計(jì)算測(cè)量城市金融發(fā)展地位的指標(biāo)，即PageRank 中心度。某一城市的金融發(fā)展地位為：

其中，A為291 行291 列的金融矩陣，xit表示城市i的金融聯(lián)系總和。PageRank 算法的校正規(guī)則要求鄰接矩陣滿足非可約性、非周期性和隨機(jī)性。列隨機(jī)矩陣即列標(biāo)準(zhǔn)化后的金融矩陣，記為Aˉ。Aˉ中的元素aˉij=aij outdegreej，outdegreej為城市j的出度中心度，也就是某一城市向其他城市產(chǎn)生的聯(lián)系數(shù)量。并且，該金融矩陣中的所有元素不得為零，也就是金融矩陣必須滿足非可約性。本文中所使用的金融矩陣不具有強(qiáng)鏈接性，通過(guò)對(duì)元素進(jìn)行轉(zhuǎn)化后可以鏈接起其中斷開(kāi)的子網(wǎng)，即令元素等于

其中p稱之為“阻尼系數(shù)”，通常令p等于0.15。經(jīng)過(guò)一系列處理后，Aˉ中的元素Aˉij組成如下所示：

公式（2）可以演變成一個(gè)遞歸方程：

其中，V是某一年所有城市間產(chǎn)生的金融聯(lián)系所組成的n×1 向量。令矩陣Aˉ特征值為1，再求解特征向量V*，便可得出PageRank 中心度。V*中的數(shù)值為城市i的PageRank 中心度，代表城市與其他城市產(chǎn)生聯(lián)系的可能性，數(shù)值越大表示城市越處在核心地位。本文借助R語(yǔ)言中igraph包計(jì)算PageRank中心度。

通過(guò)測(cè)算2010年和2021年城市間金融聯(lián)系和絕對(duì)度數(shù)中心度，可以發(fā)現(xiàn)金融網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)兩個(gè)明顯特征：一是金融聯(lián)系廣度和強(qiáng)度明顯上升。絕對(duì)度數(shù)中心度由2010年的67232 上升到2021 年的124436，金融網(wǎng)絡(luò)密度由2010年的1.01 上升到2021 年的2.56。二是金融網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)明顯的空間異質(zhì)性。位于東部地區(qū)的城市相互形成了緊密的金融關(guān)聯(lián)，這些核心城市抱團(tuán)形成了凝聚子群，反觀中西部城市間金融關(guān)聯(lián)比較松散，使得金融網(wǎng)絡(luò)逐漸形成了“核心—外圍”分布格局。

2.3 計(jì)量模型構(gòu)建

本文模型設(shè)定如下：

其中,ai為不同截面的截距項(xiàng)，innovationit為城市創(chuàng)新效率指數(shù)，fincentralit為核心解釋變量，即絕對(duì)度數(shù)中心度和PageRank中心度；controlit為一系列控制變量；μit為城市固定效應(yīng)；νt為時(shí)間固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)，a1和a2為待估計(jì)參數(shù)。本文的關(guān)注重點(diǎn)為fincentralit的估計(jì)系數(shù)a1，若a1顯著為正，則表明金融網(wǎng)絡(luò)對(duì)城市創(chuàng)新效率產(chǎn)生了積極影響，若a1在不同地區(qū)有所不同，則表明在不同地區(qū)城市創(chuàng)新效率受到金融網(wǎng)絡(luò)的影響程度不同。

2.4 變量選取

（1）被解釋變量。運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）測(cè)度城市創(chuàng)新效率是比較常用的方法，本文借助DEA-Malmquist指數(shù)模型測(cè)度城市創(chuàng)新效率，該模型實(shí)現(xiàn)了對(duì)各個(gè)城市不同年份城市創(chuàng)新效率的動(dòng)態(tài)分析并且可以分解為技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)。首先，選定合理的投入和產(chǎn)出變量是測(cè)度城市創(chuàng)新效率的前提，目前大部分學(xué)者以R&D 經(jīng)費(fèi)支出以及R&D 人員作為城市創(chuàng)新投入指標(biāo)對(duì)省份、城市群層面的區(qū)域創(chuàng)新效率展開(kāi)分析[11—14]。但城市層面的R&D經(jīng)費(fèi)支出以及R&D人員數(shù)量較難獲取，存在大量城市數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題，因此根據(jù)前人研究，本文以科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)人員（萬(wàn)人）和科技經(jīng)費(fèi)投入（億元）作為創(chuàng)新人力投入指標(biāo)和創(chuàng)新資金投入指標(biāo)。科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)從業(yè)人員是城市進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)的主體基礎(chǔ)，而科技經(jīng)費(fèi)資源則是城市進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)必要的資金基礎(chǔ)。另外，創(chuàng)新活動(dòng)離不開(kāi)平臺(tái)的支持，創(chuàng)新平臺(tái)發(fā)揮著不可替代的作用，有研究表明創(chuàng)新平臺(tái)對(duì)創(chuàng)新水平的提升發(fā)揮著促進(jìn)作用[12]，因此本文選擇創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施衡量創(chuàng)新平臺(tái)，并用高校數(shù)量表征創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施。在創(chuàng)新產(chǎn)出方面，多數(shù)研究以專利授權(quán)數(shù)量作為創(chuàng)新產(chǎn)出的指標(biāo)，其中發(fā)明專利更能體現(xiàn)創(chuàng)新績(jī)效，專利申請(qǐng)數(shù)比授權(quán)數(shù)更能體現(xiàn)城市創(chuàng)新熱情，因此為了充分反映城市創(chuàng)新績(jī)效以及創(chuàng)新熱情，本文以萬(wàn)人發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)（件）衡量創(chuàng)新產(chǎn)出。由于時(shí)間滯后的影響，大部分經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象存在滯后作用，創(chuàng)新活動(dòng)也不例外，故本文選擇1年的時(shí)間滯后期。

（2）本文的核心解釋變量為上文提到的絕對(duì)度數(shù)中心度和PageRank中心度。

（3）根據(jù)已有相關(guān)研究，本文選擇經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、城鎮(zhèn)化率、外商直接投資水平和集聚經(jīng)濟(jì)4個(gè)控制變量。具體來(lái)說(shuō)，以城市GDP 衡量經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)；城鎮(zhèn)化率借鑒李劍培和顧乃華（2020）[15]的做法，用市轄區(qū)戶籍人口占全市常住總?cè)丝诘谋戎睾饬浚煌馍讨苯油顿Y水平用實(shí)際利用外資金額（萬(wàn)美元）表示；集聚經(jīng)濟(jì)用城市人口密度（人/平方公里）表示。

（4）中介變量為知識(shí)溢出（knospillover），參考文獻(xiàn)[16]的做法，本文采用全市普通本?？圃谛W(xué)生人數(shù)（萬(wàn)人）和全市政府教育支出（萬(wàn)元）的乘積衡量知識(shí)溢出。

2.5 數(shù)據(jù)說(shuō)明

考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性和連續(xù)性，本文以2010—2021 年中國(guó)260 個(gè)地級(jí)及以上城市的面板數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行實(shí)證分析。金融行業(yè)分支機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)從“啟信寶”網(wǎng)站提供的關(guān)系圖譜整理收集得到，發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)量根據(jù)“佰騰網(wǎng)”專利數(shù)據(jù)庫(kù)整理，其余數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，部分來(lái)源于各城市統(tǒng)計(jì)年鑒以及國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。為了保證量綱的一致性，對(duì)絕對(duì)度數(shù)中心度、城市GDP、實(shí)際利用外資金額、城市人口密度以及知識(shí)溢出變量取對(duì)數(shù)，令PageRank中心度乘以1000，這并不改變城市在金融網(wǎng)絡(luò)中的排名。各變量含義及描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 變量含義及描述性統(tǒng)計(jì)

3 金融網(wǎng)絡(luò)與城市創(chuàng)新效率

3.1 基準(zhǔn)回歸和穩(wěn)健性檢驗(yàn)

3.1.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

為了消除不隨時(shí)間變化的個(gè)體特征及隨時(shí)間變化的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的作用，采用同時(shí)控制城市個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)的雙向固定效應(yīng)模型。下頁(yè)表2中模型（1）至模型（3）報(bào)告了基準(zhǔn)回歸結(jié)果，回歸結(jié)果初步顯示：lnsdegree對(duì)城市創(chuàng)新效率增長(zhǎng)、技術(shù)效率增長(zhǎng)和技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)的擬合系數(shù)分別為0.175、0.153和0.162且較為顯著，說(shuō)明整體而言，金融網(wǎng)絡(luò)的發(fā)育能夠促進(jìn)城市創(chuàng)新效率的提升。一個(gè)發(fā)育完善的金融網(wǎng)絡(luò)能夠通過(guò)合理配置資源、降低研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)以及為創(chuàng)新研發(fā)活動(dòng)提供資金保障等來(lái)促進(jìn)城市創(chuàng)新效率的提高?？刂谱兞炕貧w結(jié)果顯示：經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、城鎮(zhèn)化率和集聚經(jīng)濟(jì)的擬合系數(shù)均顯著為正，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)本地城市的創(chuàng)新效率提升具有顯著積極作用，城市的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)越雄厚，創(chuàng)新需求也就越大，那么創(chuàng)新效率也會(huì)提高；新型城鎮(zhèn)化在城市創(chuàng)新過(guò)程中起到了良好的平臺(tái)作用；集聚經(jīng)濟(jì)能夠促進(jìn)創(chuàng)新資源的交流以及知識(shí)的流動(dòng)，激發(fā)創(chuàng)新熱情，最終優(yōu)化創(chuàng)新資源的空間配置。值得注意的是，lnFDI 的擬合系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明對(duì)外聯(lián)系越緊密越不利于本地創(chuàng)新效率的提升。外資企業(yè)通過(guò)技術(shù)積累的優(yōu)勢(shì)，對(duì)本地創(chuàng)新資源產(chǎn)生了“擠出作用”，使得國(guó)內(nèi)企業(yè)的資金和人才均產(chǎn)生流失現(xiàn)象，最終使得國(guó)內(nèi)企業(yè)自主創(chuàng)新能力下降。

表2 基準(zhǔn)回歸和穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

3.1.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文通過(guò)穩(wěn)健性檢驗(yàn)進(jìn)一步驗(yàn)證回歸結(jié)果的準(zhǔn)確性。

（1）替換核心解釋變量。為了克服影響回歸結(jié)果精確性的不利因素，本文用城市創(chuàng)新效率對(duì)pagerank中心度進(jìn)行回歸，根據(jù)表2中模型（4）至模型（6）的結(jié)果可知：pagerank中心度的回歸結(jié)果與絕對(duì)中心度的回歸結(jié)果相同，從而確保了本文基準(zhǔn)回歸結(jié)果的精準(zhǔn)性?？刂谱兞康慕Y(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果也基本一致，即經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、城鎮(zhèn)化率和集聚經(jīng)濟(jì)的提升均能促進(jìn)城市創(chuàng)新效率的提升，而外商直接投資對(duì)城市創(chuàng)新效率的提升產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”。

（2）滯后性分析。大部分經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象存在逆向因果問(wèn)題，本文可能出現(xiàn)的逆向回歸問(wèn)題會(huì)使得基準(zhǔn)回歸結(jié)果不準(zhǔn)確。實(shí)際觀察數(shù)據(jù)后可以發(fā)現(xiàn)，省會(huì)城市和直轄市坐落著84%的金融企業(yè)總部，并且省會(huì)城市和直轄市的創(chuàng)新效率都非常高。事實(shí)上，城市創(chuàng)新效率越高意味著該城市的研發(fā)活動(dòng)越活躍，從而造成了對(duì)研發(fā)資金的強(qiáng)烈需求，因此反過(guò)來(lái)城市創(chuàng)新活動(dòng)的活躍程度也會(huì)作用于城市金融聯(lián)系水平，故本文進(jìn)行滯后期回歸。回歸結(jié)果見(jiàn)表3，盡管取了滯后期，但是lnsdegree仍然正向作用于城市創(chuàng)新效率，不同之處在于系數(shù)絕對(duì)值有所下降。前期的金融發(fā)展程度不會(huì)受到現(xiàn)期城市創(chuàng)新效率的作用，故本文基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性進(jìn)一步得到保證。

表3 滯后期回歸

3.2 異質(zhì)性分析

根據(jù)上文分析可知，金融網(wǎng)絡(luò)整體存在明顯的空間不平衡性，因此本文從區(qū)位條件和網(wǎng)絡(luò)地位角度進(jìn)行異質(zhì)性分析，從而可以更全面地探究金融網(wǎng)絡(luò)如何影響城市創(chuàng)新效率。Ucinet軟件中有關(guān)于核心和邊緣分區(qū)功能，通過(guò)該功能可以實(shí)現(xiàn)對(duì)核心城市和外圍城市的識(shí)別，最終識(shí)別出以北京、廣州、杭州等為代表的50個(gè)核心城市，以安順、亳州、佛山等為代表的210 個(gè)外圍城市。此外，將樣本城市分為東部地區(qū)和中西部地區(qū)?；貧w結(jié)果如表4所示，金融網(wǎng)絡(luò)對(duì)城市創(chuàng)新效率產(chǎn)生了異質(zhì)性作用，lnsdegree在模型（1）和（3）中的估計(jì)系數(shù)分別為0.242 和0.612，而在模型（2）和（4）中的估計(jì)系數(shù)分別為0.182和0.211，這表明與中西部城市和外圍城市相比，東部城市和核心城市憑借良好的優(yōu)勢(shì)條件受到金融網(wǎng)絡(luò)發(fā)育的影響更大。根據(jù)城市金融網(wǎng)絡(luò)發(fā)育的分布特征可以發(fā)現(xiàn)，中西部地區(qū)和外圍地位城市之間的金融聯(lián)系程度還很低，由于欠發(fā)達(dá)城市金融機(jī)構(gòu)總部主要圍繞周圍城市設(shè)立分支機(jī)構(gòu)，對(duì)遠(yuǎn)距離城市沒(méi)有充分發(fā)揮“總部經(jīng)濟(jì)”作用。然而，以東部地區(qū)為代表的發(fā)達(dá)城市內(nèi)部之間不僅形成了緊密的擴(kuò)張，向欠發(fā)達(dá)城市的擴(kuò)張也已經(jīng)成為核心擴(kuò)張方式之一，對(duì)區(qū)域外的城市充分發(fā)揮了“涓滴效應(yīng)”。中西部地區(qū)和外圍地位城市的金融網(wǎng)絡(luò)發(fā)育還有非常大的提升空間，只有大力提升該區(qū)域的金融服務(wù)水平才能夠充分發(fā)揮金融部門對(duì)城市創(chuàng)新效率增長(zhǎng)的促進(jìn)作用。至此，假設(shè)1得以驗(yàn)證。

表4 異質(zhì)性回歸結(jié)果

4 金融網(wǎng)絡(luò)鄰近性、知識(shí)溢出與城市創(chuàng)新效率

金融網(wǎng)絡(luò)反映了城市在金融發(fā)展方面的空間關(guān)聯(lián)性。本文將進(jìn)一步驗(yàn)證在金融網(wǎng)絡(luò)鄰近性前提下知識(shí)溢出是否為影響城市創(chuàng)新效率的內(nèi)在渠道之一。

4.1 空間權(quán)重矩陣

（1）地理相鄰權(quán)重矩陣

為了反映城市是否相鄰，矩陣采用一階后相鄰方法計(jì)算，即如果城市i和城市j在地理邊界上擁有共同的點(diǎn)或者邊則將兩個(gè)城市視為相鄰，矩陣中的元素記Wij=1，否則Wij=0。

（2）金融網(wǎng)絡(luò)權(quán)重矩陣

金融機(jī)構(gòu)總部所在城市在其他城市設(shè)立的分支機(jī)構(gòu)越多，說(shuō)明總部所在城市與分支機(jī)構(gòu)所在城市在金融方面的鄰近性越強(qiáng)。以金融機(jī)構(gòu)在各城市實(shí)際設(shè)立的金融分支機(jī)構(gòu)數(shù)量刻畫(huà)城市空間關(guān)聯(lián)性，設(shè)立金融網(wǎng)絡(luò)鄰近性空間權(quán)重矩陣，記為：

其中，t=1,2,…,T，linkag為第t年城市i在城市j設(shè)立的分支機(jī)構(gòu)數(shù)量，最后進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得到金融網(wǎng)絡(luò)權(quán)重矩陣。

4.2 計(jì)量模型的選擇

首先通過(guò)LM檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)空間自回歸模型（SAR）和空間誤差模型（SEM）的P 值分別在1%和10%的水平上顯著（見(jiàn)表5），因此選擇兩者結(jié)合的空間杜賓模型（SDM）。

表5 LM檢驗(yàn)結(jié)果

然后通過(guò)豪斯曼檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)P 值在1%的水平上顯著，故選擇固定效應(yīng)模型。最后由LR 檢驗(yàn)和Wald 檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)SDM 不能退化為SAR 模型和SEM 模型，因此選擇空間杜賓固定效應(yīng)模型，模型設(shè)定如下：

其中，W為空間權(quán)重矩陣，Wtfpchit表示被解釋變量的空間滯后變量，衡量周圍城市創(chuàng)新效率水平對(duì)自身的影響。Wlnkonspilloverit和Wcontrolit分別表示知識(shí)溢出變量和其他控制變量的空間溢出變量，衡量周圍城市知識(shí)溢出和其他影響因素對(duì)該城市創(chuàng)新效率的作用。μt和λi分別為時(shí)間固定效應(yīng)和個(gè)體固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

4.3 結(jié)果分析

表6 報(bào)告了空間杜賓模型估計(jì)知識(shí)空間溢出效應(yīng)的實(shí)證結(jié)果。無(wú)論是地理鄰近權(quán)重矩陣還是金融網(wǎng)絡(luò)權(quán)重矩陣，空間自回歸系數(shù)（Spatial rho）以及知識(shí)溢出的間接效應(yīng)均非常顯著，表明城市間知識(shí)空間溢出效應(yīng)非常明顯，日益緊密的城市知識(shí)轉(zhuǎn)移、共享和轉(zhuǎn)化成為城市創(chuàng)新效率增長(zhǎng)的內(nèi)在動(dòng)力。其余控制變量也存在不同程度的空間溢出效應(yīng)，說(shuō)明隨著城市經(jīng)濟(jì)一體化進(jìn)程的加快，各種要素跨城市流動(dòng)對(duì)城市創(chuàng)新效率的提升存在明顯促進(jìn)作用。實(shí)證結(jié)果驗(yàn)證了假設(shè)2，在網(wǎng)絡(luò)外部性的作用下，知識(shí)溢出的確能夠提升城市創(chuàng)新效率。

表6 空間杜賓模型回歸結(jié)果

金融網(wǎng)絡(luò)鄰近性描述了城市之間在資金流動(dòng)和金融協(xié)同發(fā)展方面的互動(dòng)關(guān)系。城市研發(fā)資金的來(lái)源不僅依賴于本地資金投入和知識(shí)資本投入，而且依賴于鄰近城市在資金和知識(shí)等方面的正向溢出。另外，基于金融網(wǎng)絡(luò)權(quán)重矩陣的回歸結(jié)果顯示，知識(shí)溢出的間接效應(yīng)估計(jì)值更大，從而驗(yàn)證了假設(shè)3，即金融網(wǎng)絡(luò)能夠促進(jìn)知識(shí)溢出且金融網(wǎng)絡(luò)鄰近性越高的城市之間知識(shí)溢出程度越大。這進(jìn)一步說(shuō)明空間溢出的地理衰減速度大幅下降，網(wǎng)絡(luò)鄰近性的重要程度大于地理距離相近性的重要程度，在很大程度上，網(wǎng)絡(luò)鄰近性決定著知識(shí)溢出程度的大小。在多要素加入、要素共享的城市一體化趨勢(shì)中，通過(guò)促進(jìn)不同區(qū)域城市知識(shí)的交流和經(jīng)驗(yàn)分享，加強(qiáng)城市間金融合作，促進(jìn)要素空間溢出是提升城市創(chuàng)新效率的重要方式。

5 結(jié)論與建議

本文系統(tǒng)地分析了城市金融網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)溢出與城市創(chuàng)新效率三者之間的關(guān)系，得出主要結(jié)論如下：（1）城市間金融聯(lián)系廣度和強(qiáng)度顯著上升，呈現(xiàn)東密西疏的“核心—外圍”分布格局。（2）金融網(wǎng)絡(luò)的發(fā)育能夠促進(jìn)城市創(chuàng)新效率的提升，但是影響程度存在著異質(zhì)性。整體而言，與中西部地區(qū)和外圍地位城市相比，東部地區(qū)和核心地位城市的創(chuàng)新效率從金融網(wǎng)絡(luò)中獲益更多。（3）在網(wǎng)絡(luò)外部性的作用下，金融網(wǎng)絡(luò)通過(guò)促進(jìn)空間知識(shí)溢出對(duì)城市創(chuàng)新效率的提升產(chǎn)生積極作用。城市在金融網(wǎng)絡(luò)中的鄰近性所帶來(lái)的益處超越了城市在地理距離方面的鄰近性所帶來(lái)的益處。

根據(jù)研究結(jié)論，本文提出以下兩點(diǎn)建議：（1）進(jìn)一步促進(jìn)更廣闊范圍內(nèi)金融網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)，從全局出發(fā)優(yōu)化空間資源配置。充分發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)外部性的正向影響，促進(jìn)知識(shí)資源的快速流動(dòng)以充分發(fā)揮金融部門對(duì)城市創(chuàng)新效率的促進(jìn)作用。（2）注意空間非均衡結(jié)構(gòu)問(wèn)題，進(jìn)一步重視區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，切實(shí)將區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略思想落實(shí)到金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展工作之中。東部地區(qū)城市由于營(yíng)商環(huán)境優(yōu)良、基礎(chǔ)設(shè)施完善、市場(chǎng)開(kāi)放度高等原因吸引了大量企業(yè)總部入駐，中西部地區(qū)城市仍須繼續(xù)加強(qiáng)自身建設(shè)，利用自身優(yōu)勢(shì)吸引金融企業(yè)的入駐，積極主動(dòng)地融入到金融發(fā)展過(guò)程中。只有加強(qiáng)城市在金融方面的互聯(lián)互動(dòng)，加快金融一體化進(jìn)程才能充分發(fā)揮金融網(wǎng)絡(luò)促進(jìn)城市創(chuàng)新效率提升的作用。