陳宇斌，王 森

(1.山西財經(jīng)大學經(jīng)濟學院，山西 太原 030006；2 暨南大學國際商學院，廣東 珠海 519000)

創(chuàng)新作為經(jīng)濟發(fā)展的核心引擎，驅(qū)動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，探究創(chuàng)新能力的影響機制與提升策略是進一步釋放經(jīng)濟發(fā)展活力的有效路徑[1]。在信息化時代，數(shù)字金融的高速發(fā)展對創(chuàng)新能力產(chǎn)生著重要影響[2]。長期來看，數(shù)字金融要素參與經(jīng)濟發(fā)展的重要程度將會越發(fā)凸顯，并且在傳統(tǒng)金融發(fā)展的助力下，數(shù)字金融將會呈現(xiàn)出更大的發(fā)展空間[3]。因此，區(qū)域創(chuàng)新能力的提升將更加依賴數(shù)字金融要素的集聚。然而，在數(shù)字金融集聚空間分布模式異質(zhì)性的條件下，“數(shù)字金融驅(qū)動創(chuàng)新”的期盼一定能達成嗎？不同省域由數(shù)量、規(guī)模和稟賦等各不相同的城市單元組成，省域之間存在差異不單由規(guī)模和數(shù)量解釋，也可能是城市發(fā)展層面的空間異質(zhì)性造成的。與創(chuàng)新活動的空間異質(zhì)性類似，數(shù)字要素資源的城市分布非均衡使得數(shù)字金融集聚水平在空間層面上具有明顯的異質(zhì)性[4][5]。并且就空間分布模式的具體類型來看，省域在不同的發(fā)展階段呈現(xiàn)出“單中心化”或“多中心化”的差異[6]。根據(jù)新經(jīng)濟地理學的理論闡釋，數(shù)字金融集聚空間分布模式的差異將產(chǎn)生不同的區(qū)域創(chuàng)新效應(yīng)，不合理的空間分布模式非但不能促進區(qū)域創(chuàng)新能力的提升，反而降低區(qū)域創(chuàng)新能力，從而產(chǎn)生過度集聚的“負外部效應(yīng)”或“效率損失”[7][8]。那么，怎樣的數(shù)字金融集聚空間分布模式更有利于區(qū)域創(chuàng)新能力的提升？如何合理規(guī)劃不同城市規(guī)模的數(shù)字金融集聚空間分布模式，以推動區(qū)域創(chuàng)新？數(shù)字金融集聚空間分布模式影響區(qū)域創(chuàng)新能力的傳導路徑是什么？

基于上述討論，本文主要從以下三方面對現(xiàn)有研究進行拓展：第一，將省域內(nèi)城市層面的數(shù)字金融集聚異質(zhì)性作為切入點，兼顧數(shù)字金融集聚單中心化和多中心化空間分布模式對區(qū)域創(chuàng)新的影響，通過靜態(tài)面板估計、工具變量估計等多種方式進行驗證；第二，從多中心化的異質(zhì)性入手，考察不同程度的多中心化空間分布模式對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響效果及其規(guī)律；第三，識別數(shù)字金融集聚空間分布模式影響區(qū)域創(chuàng)新能力的路徑。本研究豐富了數(shù)字金融發(fā)展與區(qū)域創(chuàng)新關(guān)系的理論研究，以期為相關(guān)部門在制定數(shù)字金融和創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略時提供經(jīng)驗借鑒。

一、文獻綜述與研究假說

(一)文獻綜述

關(guān)于數(shù)字金融對創(chuàng)新能力的影響，現(xiàn)有文獻分別從省域、城市和企業(yè)三個層面進行了研究。省域?qū)用?，?shù)字經(jīng)濟不僅被證實對創(chuàng)新能力具有提升作用[9]，而且數(shù)字金融還可通過增加人力資本和研發(fā)資本、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及減少融資約束間接提升創(chuàng)新能力[10]。城市層面，數(shù)字金融對城市創(chuàng)新發(fā)展的正向促進作用具有“馬太效應(yīng)”，即創(chuàng)新能力越強的城市，這種促進作用越大，同時傳統(tǒng)金融發(fā)展在此影響過程中具有正向調(diào)節(jié)作用[11][12]。企業(yè)層面，數(shù)字金融發(fā)展對企業(yè)創(chuàng)新具有“結(jié)構(gòu)性”正向作用，這種作用在金融發(fā)展落后地區(qū)更為明顯，能有效扭轉(zhuǎn)企業(yè)的融資難窘境[13]。另外，通過貨幣基金、數(shù)字支付以及保險等途徑，數(shù)字金融能有效激發(fā)中小企業(yè)的創(chuàng)新活力[14]。

綜上所述，數(shù)字金融驅(qū)動創(chuàng)新的結(jié)論已被相關(guān)文獻證實，但還存在深化空間：第一，忽略了數(shù)字金融在城市層面的空間異質(zhì)性。現(xiàn)有文獻基本專注于數(shù)字金融發(fā)展規(guī)模對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響，但省域系統(tǒng)內(nèi)部的城市數(shù)字金融集聚空間分布模式可能也會對區(qū)域創(chuàng)新能力產(chǎn)生影響。第二，數(shù)字金融集聚空間分布模式對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響并非一蹴而就，影響過程中極有可能存在傳導機制。

(二)研究假說

從空間異質(zhì)性出發(fā)，城市既是省域系統(tǒng)中數(shù)字金融要素集聚的場所，又是創(chuàng)新活動發(fā)生的單元。然而，數(shù)字金融發(fā)展在省域系統(tǒng)內(nèi)具有顯著的空間異質(zhì)性，并且通過城市空間分布模式的“單中心化”和“多中心化”表現(xiàn)出來。單中心化的城市空間分布模式表現(xiàn)為等級分明的剛性垂直結(jié)構(gòu)，并且呈現(xiàn)出“一城獨大”的空間發(fā)展格局；而多中心化的城市空間分布模式表現(xiàn)為扁平化結(jié)構(gòu)，這種結(jié)構(gòu)一般是在垂直結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)之上，進一步經(jīng)過空間單元之間的長期發(fā)展，空間范圍內(nèi)不同城市間的合作互補和省域系統(tǒng)的持續(xù)升級等過程形成的有序的空間分布模式。當然，省域系統(tǒng)內(nèi)的創(chuàng)新活動本身具有空間自相關(guān)性，并且不同的數(shù)字金融集聚空間分布模式對區(qū)域創(chuàng)新能力產(chǎn)生不同的作用。

1.數(shù)字金融集聚單中心化空間分布模式對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響邏輯。數(shù)字金融集聚的“單中心化”空間分布模式容易產(chǎn)生數(shù)字金融過度集聚問題，使得“中心”和“外圍”的界限過于明顯，雖然促進了中心城市創(chuàng)新能力的提高，但可能積累形成“負外部性”，對省域系統(tǒng)整體創(chuàng)新能力造成效率損失。具體地，第一，數(shù)字金融作為新興產(chǎn)業(yè)，其新模式、新技術(shù)和新業(yè)態(tài)的形成與發(fā)展亟需一個能消化新型產(chǎn)品和服務(wù)的成熟市場作為基礎(chǔ)支撐。一般，生產(chǎn)要素向高回報率地區(qū)匯聚。省域系統(tǒng)內(nèi)的省會城市作為中心城市，較其他中小城市在區(qū)位條件、資源稟賦以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方面更具優(yōu)勢，容易形成數(shù)字金融發(fā)展的“單中心化”要素集聚。而其他中小城市在數(shù)字金融培育和發(fā)展方面相對薄弱，這些城市的數(shù)字金融技術(shù)和要素不斷向中心城市集聚，從而形成數(shù)字金融發(fā)展空間失衡的狀況。第二，數(shù)字金融集聚之“單中心化”極易導致“搭便車”行為。從公共管理和發(fā)展的角度考慮，數(shù)字金融驅(qū)動區(qū)域創(chuàng)新的單中心化空間模式反映的是區(qū)域創(chuàng)新的單中心化驅(qū)動機制，缺乏創(chuàng)新驅(qū)動機制的協(xié)作體系和條件，難以產(chǎn)生良好的驅(qū)動效果。第三，“單中心化”的數(shù)字金融集聚空間分布模式不僅與省域系統(tǒng)整體數(shù)字金融發(fā)展能力提高的要求背道而馳，而且由于中心城市的過度集聚發(fā)展造成“虹吸效應(yīng)”[15][16]，進而形成大城市“肥胖”與中小城市“瘦弱”的空間分布模式，導致兩極分化，加劇空間層面創(chuàng)新產(chǎn)出的非均衡性[17]。在此過程中，落后地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展環(huán)境建設(shè)存在一系列問題，比如觀念落后、人才激勵機制不健全以及區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展頂層設(shè)計滯后等。由此，本文提出如下假說：

假說1：數(shù)字金融集聚單中心化空間分布模式對省域系統(tǒng)整體創(chuàng)新能力的提升具有抑制作用。

2.數(shù)字金融集聚多中心化空間分布模式對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響邏輯。隨著數(shù)字金融的發(fā)展，數(shù)字金融集聚空間分布模式由單中心化向多中心化演變，該過程一定程度上有助于化解單中心化的負面效應(yīng)。優(yōu)化數(shù)字金融集聚空間分布模式，以省域內(nèi)各城市數(shù)字金融協(xié)同發(fā)展為切入點，推動區(qū)域創(chuàng)新的協(xié)同升級將是未來發(fā)展趨勢。數(shù)字金融集聚的多中心化空間分布模式為城市的數(shù)字金融協(xié)同發(fā)展提供了條件，有助于化解由于單中心化造成的負外部性和效率損失。一方面，數(shù)字金融發(fā)展的多中心化空間分布模式避免了因數(shù)字金融單中心化發(fā)展而造成的要素空間配置不合理和區(qū)域創(chuàng)新能力效率損失；另一方面，數(shù)字金融發(fā)展的多中心化空間分布模式縮短了垂直結(jié)構(gòu)的縱向距離，有助于提高城市單元之間的橫向聯(lián)系與合作，中心城市的發(fā)展經(jīng)驗進一步傳遞至毗鄰中小城市，充分實現(xiàn)數(shù)字金融相關(guān)服務(wù)在城市間空間層面的擴散與互饋[18][19]，形成以各城市數(shù)字金融協(xié)同發(fā)展的方式全面推動省域系統(tǒng)創(chuàng)新。

進一步，數(shù)字金融集聚空間分布模式多中心化的強度差異可能對省域系統(tǒng)創(chuàng)新能力的影響存在異質(zhì)性。隨著數(shù)字金融發(fā)展的階段性進步，更多的城市單元被納入多中心化空間分布模式發(fā)展的范疇之內(nèi)，使得整個省域系統(tǒng)多中心化強度提升。各個被納入的城市單元在此空間分布模式內(nèi)不斷學習、交流和合作，通過對數(shù)字支付、貨幣基金以及保險等一系列數(shù)字金融技術(shù)和服務(wù)的應(yīng)用，進一步強化區(qū)域之間的要素流動和產(chǎn)業(yè)對接，充分發(fā)揮相互之間的比較優(yōu)勢。所以，隨著更多的城市單元被納入多中心化空間分布模式范疇，城市之間的聯(lián)系互動更加頻繁，合作交流更為緊密，數(shù)字金融服務(wù)和技術(shù)在空間范圍內(nèi)實現(xiàn)了更快傳播，從而更好地促進了省域系統(tǒng)創(chuàng)新能力的提升。鑒于此，本文提出如下假說：

假說2：數(shù)字金融集聚多中心化空間分布模式對省域系統(tǒng)整體創(chuàng)新能力的提升具有促進作用。

假說3：數(shù)字金融集聚多中心化空間分布模式對省域系統(tǒng)整體創(chuàng)新能力的促進作用會隨著多中心化強度增加而有所強化。

3.數(shù)字金融集聚空間分布模式之單中心化、多中心化影響區(qū)域創(chuàng)新能力的傳導機制。數(shù)字金融集聚空間分布模式可能會通過刺激消費支出和增加教育投入而間接促進區(qū)域創(chuàng)新能力的提升。具體而言，一方面，數(shù)字金融影響消費和教育。數(shù)字金融發(fā)展通過解決金融排斥問題、緩解融資約束[20]、減貧增收[21][22]、縮小城鄉(xiāng)收入差距[23]以及提高支付便捷性等，促成消費增長與居民受教育水平的提高；另一方面，消費和教育也被廣泛認為是創(chuàng)新活動的核心動力之一。消費需求的結(jié)構(gòu)性升級促進了創(chuàng)新產(chǎn)出的提高[24]，而教育通過促進人力資本的優(yōu)化和積累對區(qū)域創(chuàng)新能力具有正向促進作用[25]。所以，在數(shù)字金融影響區(qū)域創(chuàng)新能力的過程中極有可能存在“數(shù)字金融—消費—創(chuàng)新”和“數(shù)字金融—教育—創(chuàng)新”這兩條傳導路徑。然而，在考慮數(shù)字金融空間分布異質(zhì)性的條件下，數(shù)字金融發(fā)展通過促進消費增長和教育投入而間接驅(qū)動區(qū)域創(chuàng)新的前置推論可能不完全成立。根據(jù)前文理論分析可知，在空間異質(zhì)性層面，數(shù)字金融集聚單中心化空間分布模式可能會使消費支出和教育投入過度集中于中心城市，造成消費和教育資源在空間層面的分配不均衡，從而可能抑制區(qū)域創(chuàng)新能力的提升；相反，多中心化空間分布模式有助于消費潛力和教育資源的多點并發(fā)，從而在一定程度上促進區(qū)域創(chuàng)新能力的提升。由此，本文提出如下假說：

假說4：數(shù)字金融集聚單中心化空間分布模式通過促使消費支出和教育投入過度集聚而間接抑制區(qū)域創(chuàng)新能力的提升，而多中心化空間分布模式驅(qū)動下的消費和教育資源的空間合理配置有助于提升區(qū)域創(chuàng)新能力。

二、實證策略、變量說明與特征事實

(一)模型設(shè)定

實證部分重點分析數(shù)字金融集聚的單中心化和多中心化的城市空間分布模式對省域系統(tǒng)創(chuàng)新能力的影響及其作用機制，故先構(gòu)建模型(1)：

(1)

其中，i和t分別代表省份和年份。被解釋變量inno代表區(qū)域創(chuàng)新能力。H是核心解釋變量，反映數(shù)字金融集聚的單中心化和多中心化空間分布模式。α代表數(shù)字金融集聚的兩種空間分布模式對區(qū)域創(chuàng)新能力的總效應(yīng)。Xk代表第k個控制變量，m為控制變量的個數(shù)，φk為控制變量影響系數(shù)的矩陣形式。α0為截距項，μ代表省份固定效應(yīng)，υ代表年份固定效應(yīng)，ε代表隨機誤差項。

為了驗證數(shù)字金融集聚空間分布模式影響區(qū)域創(chuàng)新能力的傳導機制，進一步構(gòu)建式(2)、(3)：

(2)

(3)

其中，M代表待檢驗中介變量，其余參數(shù)與式(1)類似。根據(jù)中介效應(yīng)檢驗步驟：第一，α顯著代表總效應(yīng)顯著；第二，證明β顯著；第三，證明?1和?2均顯著且?2·β與α同號，此時直接效應(yīng)和間接效應(yīng)顯著。同時滿足以上三個要求即表明M在H影響inno的過程中承擔部分中介作用。

(二)變量說明

1.被解釋變量：區(qū)域創(chuàng)新能力(inno)。專利申請和授權(quán)數(shù)量常作為區(qū)域創(chuàng)新能力的量化指標。以往研究主要選取各省份專利授權(quán)數(shù)表征區(qū)域創(chuàng)新能力，本文從專利的結(jié)構(gòu)組成入手，進一步考慮專利的發(fā)明、實用新型和外觀設(shè)計三個子類別，借鑒鄭萬騰等(2021)[26]的做法，分別將上述三種專利賦權(quán)為0.5、0.3和0.2，采用加權(quán)專利授權(quán)數(shù)來表征區(qū)域創(chuàng)新能力。

2.解釋變量：數(shù)字金融集聚的單中心化指數(shù)(mono)和多中心化指數(shù)(poly)。相關(guān)數(shù)據(jù)來自北京大學數(shù)字金融研究中心編制和測度的數(shù)字普惠金融指數(shù)，該數(shù)據(jù)起始于2011年，覆蓋省域、地級市和縣域三個層面。數(shù)字普惠金融指數(shù)可進一步分為覆蓋廣度、使用深度以及數(shù)字化程度三個子維度指數(shù)。本文的單中心化指數(shù)和多中心化指數(shù)主要由26個省域系統(tǒng)內(nèi)部330個地級市數(shù)字普惠金融指數(shù)原始數(shù)據(jù)并結(jié)合首位城市占比方法進行構(gòu)建。

(1)單中心化指數(shù)(mono)。單中心化反映省域內(nèi)部首位城市占比，其構(gòu)建方法如式(4)所示：

(4)

其中，monoit代表數(shù)字金融集聚單中心化指數(shù)，n代表省域i內(nèi)城市數(shù)量，DIijt代表省域i在第t年基于數(shù)字普惠金融指數(shù)且規(guī)模位于第j位城市的數(shù)字普惠金融指數(shù)。

(2)多中心化指數(shù)(poly)。多中心化實質(zhì)上反映的是其他城市與首位城市之間的發(fā)展差距，具體構(gòu)建方法如式(5)所示：

(5)

其中，s代表省域內(nèi)城市數(shù)字普惠金融指數(shù)排名(s=2,3,4)?？紤]到各省域系統(tǒng)內(nèi)部的城市數(shù)量差異，為增強多中心化指數(shù)的可比性和延展性，本文分別計算了二位城市多中心化指數(shù)(polyi2t)、三位城市多中心化指數(shù)(polyi3t)和四位城市多中心化指數(shù)(polyi4t)，多中心化指數(shù)值越大，代表該省域的數(shù)字金融集聚多中心化程度越高。另外，用poly234表示二位、三位和四位城市多中心化指數(shù)均值。

3.中介變量：消費支出(buy)和教育投入(edu)。前者以居民消費支出來衡量，后者以各省份人均受教育年限表征。

4.控制變量。本文還控制了影響區(qū)域創(chuàng)新能力的其他外部因素。(1)研發(fā)資本(rd)，采用研究與試驗發(fā)展經(jīng)費內(nèi)部和外部支出總和(萬元)表征；(2)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(ind)，以各省份的第二、三產(chǎn)業(yè)增加值與地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表征；(3)交通設(shè)施升級(high)，使用各省份建設(shè)高鐵的地級市數(shù)量與全部地級市數(shù)量(包括自治州、盟)的比值表征；(4)數(shù)字金融發(fā)展規(guī)模(index)，相對于單中心化和多中心化指數(shù)，該指標作為數(shù)字金融發(fā)展的規(guī)模效應(yīng)納入模型右側(cè)，采用北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)表征。

5.內(nèi)生性及工具變量識別?；诶碚摵同F(xiàn)實判斷，數(shù)字金融集聚空間分布模式與區(qū)域創(chuàng)新能力之間可能存在內(nèi)生性。一方面，數(shù)字金融集聚空間分布模式可能與區(qū)域創(chuàng)新能力之間存在反向因果關(guān)系，在數(shù)字金融集聚空間分布模式影響區(qū)域創(chuàng)新能力的同時，區(qū)域創(chuàng)新能力的提升也可能使數(shù)字金融集聚空間分布模式發(fā)生變化；另一方面，可能忽略了影響區(qū)域創(chuàng)新能力的重要因素，使得模型設(shè)定存在偏誤。鑒于此，本文采用工具變量法識別數(shù)字金融集聚空間分布模式對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響。已有研究中，數(shù)字金融的工具變量主要采用互聯(lián)網(wǎng)與移動電話使用[27]和各地到杭州的球面距離[28]。由于本研究樣本屬于面板數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而各地至杭州的距離是固定的，考慮到距離類工具變量并不隨時間變化，無法估計時間效應(yīng),所以將互聯(lián)網(wǎng)普及率(net,%)和電話普及率(tel,包括移動電話，部/百人)作為本研究工具變量。一方面，互聯(lián)網(wǎng)普及率和電話普及率是數(shù)字金融的基礎(chǔ)設(shè)備，密切影響著數(shù)字金融的發(fā)展，滿足了工具變量相關(guān)性的要求；另一方面，在控制了研發(fā)資本、人力資本、交通設(shè)施及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素后，互聯(lián)網(wǎng)普及率、電話普及率與區(qū)域創(chuàng)新之間并不存在直接聯(lián)系，保障了工具變量外生性的要求，使得互聯(lián)網(wǎng)普及率和電話普及率有條件成為有效的工具變量。

6.數(shù)據(jù)說明。區(qū)域創(chuàng)新能力原始數(shù)據(jù)來自國家知識產(chǎn)權(quán)局，教育投入數(shù)據(jù)來自歷年《中國人口與就業(yè)統(tǒng)計年鑒》，消費支出、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、互聯(lián)網(wǎng)普及率和電話普及率的原始數(shù)據(jù)來自中國宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫，研發(fā)資本數(shù)據(jù)來自中國科技數(shù)據(jù)庫，交通設(shè)施升級數(shù)據(jù)來自國家鐵路局和地方鐵路監(jiān)督管理局。由于數(shù)字金融集聚單中心化和多中心化指數(shù)的測算是以每個省份的地級市樣本為基礎(chǔ)的，故剔除北京、天津、上海、重慶四個直轄市以及地級市數(shù)據(jù)缺失嚴重的海南和港澳臺地區(qū)樣本，最后保留了2011—2018年26個省份的數(shù)據(jù),同時對相應(yīng)的實量指標做對數(shù)處理。表1為變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。

表1 變量描述性統(tǒng)計

(三)特征事實描述

1.時空演化特征。為了初步了解區(qū)域創(chuàng)新能力、單中心化指數(shù)和多中心化指數(shù)的時空演變情況，圖1刻畫了三者的年份均值和個體均值的時序發(fā)展及空間分布差異。在時序?qū)用?圖1a)，區(qū)域創(chuàng)新能力和數(shù)字金融集聚多中心化指數(shù)在研究期內(nèi)穩(wěn)步提升，而單中心化指數(shù)呈下降趨勢。在空間層面(圖1b)，區(qū)域創(chuàng)新能力指標上，廣東、江蘇以及山東等東部沿海省份明顯高于其他省份；研究期間單中心化指數(shù)較高而多中心化指數(shù)較低的為寧夏、陜西、貴州、湖南、四川、云南、山西、湖北、西藏以及青海等中西部省份，多中心化指數(shù)較高而單中心化指數(shù)較低的主要有山東、廣東、江蘇、河北以及遼寧等東部沿海省份。

圖1 單中心化、多中心化與區(qū)域創(chuàng)新能力的時空演化

2.特征線性關(guān)系。為了初步揭示數(shù)字金融集聚空間分布模式與區(qū)域創(chuàng)新能力之間的內(nèi)在關(guān)系，圖2分別刻畫了數(shù)字金融集聚單中心化指數(shù)、二位城市多中心化指數(shù)、三位城市多中心化指數(shù)以及四位城市多中心化指數(shù)與區(qū)域創(chuàng)新能力之間的線性擬合分布情況。圖2顯示，單中心化指數(shù)與區(qū)域創(chuàng)新能力負相關(guān)，而二位城市、三位城市以及四位城市的多中心化指數(shù)與區(qū)域創(chuàng)新能力均正相關(guān)。這些事實說明數(shù)字金融集聚單中心化空間分布模式對省域系統(tǒng)整體創(chuàng)新能力具有阻礙作用，數(shù)字金融集聚多中心化空間分布模式對省域系統(tǒng)整體創(chuàng)新能力具有提升作用。由此初步驗證了前文提出的部分前置假說，但這些描述性結(jié)論是否可靠，需要建立計量模型加以驗證。

圖2 線性擬合

三、實證結(jié)果分析

(一)單中心化空間分布模式對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響

1.基準面板回歸。在基準估計之前，先通過方差膨脹因子檢驗排除了解釋變量之間的多重共線性，Hausman檢驗發(fā)現(xiàn)，宜選用固定效應(yīng)面板模型。表2的第(1)、(2)列是沒有控制年份和省份效應(yīng)條件下的估計結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，不論是否考慮控制變量的影響，數(shù)字金融集聚單中心化空間分布模式對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響系數(shù)均為負且在1%水平上顯著。第(3)列同時控制了年份和省份效應(yīng)，結(jié)果同樣表明單中心化空間分布模式會阻礙區(qū)域創(chuàng)新能力的提升。第(4)列進一步控制了其他變量后，單中心化空間分布模式對區(qū)域創(chuàng)新能力的負向影響仍然在5%水平上顯著。這說明數(shù)字金融發(fā)展的“一城獨大”不利于區(qū)域創(chuàng)新能力的提升。另外，數(shù)字金融發(fā)展規(guī)模、研發(fā)資本投入和交通設(shè)施升級也正向驅(qū)動區(qū)域創(chuàng)新。

表2 普通面板估計：單中心化與區(qū)域創(chuàng)新能力(N=208)

2.工具變量估計。選用互聯(lián)網(wǎng)普及率和電話普及率作為數(shù)字金融集聚單中心化指數(shù)的工具變量，采用兩階段最小二乘(TSLS)和廣義矩(GMM)進行估計。工具變量過度識別檢驗結(jié)果顯示，p值最小為0.6309且大于0.1，根據(jù)Hansen(1982)[29]，工具變量不存在過度識別問題。Wald檢驗結(jié)果顯示，顯著拒絕“弱工具變量”的原假設(shè)，故可認為本文選擇的工具變量有效。根據(jù)表3結(jié)果，在TSLS估計和GMM估計中，單中心化指數(shù)對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響均顯著為負，至少通過了5%的顯著性檢驗，因此，可認為基準估計結(jié)果可靠。至此，假說1得到驗證。

表3 工具變量估計：單中心化與區(qū)域創(chuàng)新能力(N=208)

(二)多中心化空間分布模式對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響

1.基準面板回歸。將數(shù)字金融集聚多中心化空間分布模式劃分為二位城市多中心化(poly2)、三位城市多中心化(poly3)以及四位城市多中心化(poly4)，分別考察其對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響。表4結(jié)果表明，數(shù)字金融集聚二位城市多中心化指數(shù)、三位城市多中心化指數(shù)和四位城市多中心化指數(shù)對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響均顯著為正。這說明數(shù)字金融集聚多中心化空間分布模式有助于推動區(qū)域創(chuàng)新。并且，從第(1)—(3)列估計系數(shù)的大小來看，隨著多中心化程度的增強，其對區(qū)域創(chuàng)新能力的提升作用也增強。

表4 普通面板估計：多中心化與區(qū)域創(chuàng)新能力(N=208)

2.工具變量估計。表5數(shù)字金融集聚多中心化指數(shù)對區(qū)域創(chuàng)新能力影響的工具變量估計結(jié)果顯示，數(shù)字金融集聚的二位城市、三位城市以及四位城市多中心化分布模式均能促進區(qū)域創(chuàng)新能力的提升；數(shù)字金融集聚空間分布模式由二位城市多中心化向四位城市多中心化演變的過程中，其對區(qū)域創(chuàng)新能力的正向驅(qū)動力遞增。綜上，數(shù)字金融集聚多中心化空間分布模式對省域系統(tǒng)整體創(chuàng)新能力具有提升作用，并且該作用會隨著多中心化程度的提高而增強。工具變量過度識別檢驗發(fā)現(xiàn)，p值最小為0.5184且大于0.1，同時，Wald檢驗結(jié)果強烈拒絕“弱工具變量”原假設(shè)，這也表明本文選擇的工具變量是有效的?？傮w上，數(shù)字金融集聚多中心化空間分布模式在驅(qū)動區(qū)域創(chuàng)新層面有著顯著的“帕累托改進”。因此，假說2和假說3得到驗證。

表5 工具變量估計：多中心化與區(qū)域創(chuàng)新能力(N=208)

(三)穩(wěn)健性檢驗(1)受篇幅限制，穩(wěn)健性檢驗結(jié)果未報告，作者備索。

1.因變量測量誤差。前文采用加權(quán)專利授權(quán)數(shù)表征區(qū)域創(chuàng)新能力，此處采用非加權(quán)的專利授權(quán)數(shù)作為區(qū)域創(chuàng)新能力的替代指標，重新進行工具變量TSLS估計。估計結(jié)果顯示，數(shù)字金融集聚單中心化指數(shù)對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響顯著為負，多中心化指數(shù)對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響顯著為正，數(shù)字金融集聚由單中心化向多中心化空間分布模式演進過程中，數(shù)字金融集聚空間分布模式對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響表現(xiàn)為負向作用弱化、正向作用強化的趨勢。由此，更換被解釋變量后的估計結(jié)果依然支持基準結(jié)論。

2.自變量測量誤差。借鑒相關(guān)研究，利用赫芬達爾指數(shù)(HHI)測算數(shù)字金融集聚多中心化指數(shù)[30]。HHI主要用于計算和衡量多中心化指數(shù)分布的均衡性特征，其值位于0—1區(qū)間，值越大代表多中心化程度越低。數(shù)字金融集聚多中心化指數(shù)通過式(6)計算：

(6)

其中，vcist為數(shù)字金融集聚多中心化指數(shù)(s=2,3,4)，包括vci2t、vci3t和vci4t；HHIist代表省域i內(nèi)前s座城市的數(shù)字金融集聚多中心化空間分布模式的赫芬達爾指數(shù)；DIijt的含義與前文一致；DIit代表第t年省域i內(nèi)數(shù)字普惠金融指數(shù)位于前s座城市的指數(shù)總和。

估計結(jié)果顯示，多中心化空間分布模式對區(qū)域創(chuàng)新能力具有正向影響，且在由二位城市多中心化演變至四位城市多中心化的過程中，這種正向作用逐漸增強。因此，再次印證了基準估計結(jié)果是穩(wěn)健的。

(四)拓展性分析

1.異質(zhì)性分析。從數(shù)字普惠金融指數(shù)的結(jié)構(gòu)異質(zhì)性角度入手，根據(jù)式(4)、(5)分別計算覆蓋廣度指數(shù)集聚單中心化(mono_c)和多中心化(poly_c234)、使用深度指數(shù)集聚單中心化(mono_u)和多中心化(poly_u234)以及數(shù)字化程度指數(shù)集聚單中心化(mono_d)和多中心化(poly_d234)，以探究數(shù)字金融次級維度指數(shù)集聚空間分布模式對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響差異。由表6可知，數(shù)字金融的三項細分維度指數(shù)集聚單中心化對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響系數(shù)至少在10%水平上顯著為負，其中使用深度指數(shù)集聚單中心化對區(qū)域創(chuàng)新能力的抑制作用最明顯，估計系數(shù)為-0.726，其后依次是覆蓋廣度指數(shù)集聚單中心化和數(shù)字化程度指數(shù)集聚單中心化，影響系數(shù)分別為-0.307和-0.232，這表明數(shù)字金融的三項細分維度指數(shù)集聚的單中心化對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響存在異質(zhì)性。另外，數(shù)字金融的三項細分維度指數(shù)集聚多中心化空間分布模式對區(qū)域創(chuàng)新能力均具有顯著的提升作用，但從作用大小來看，覆蓋廣度指數(shù)與使用深度指數(shù)的多中心化對區(qū)域創(chuàng)新能力的提升作用高于數(shù)字化程度指數(shù)。

表6 異質(zhì)性分析(N=208)

2.作用機制分析。為了檢驗假說4，即消費支出和教育投入在數(shù)字金融集聚空間分布模式之單中心化(mono)和多中心化(poly234)影響區(qū)域創(chuàng)新能力過程中的傳導作用，結(jié)合式(2)、(3)進行分步估計。表7為消費支出和教育投入的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果。單中心化對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響系數(shù)為-0.376且在1%水平上顯著，說明總效應(yīng)顯著；單中心化對消費支出和教育投入的影響系數(shù)分別為-0.142和-0.158且均在1%水平上顯著；消費支出和單中心化指數(shù)同時加入等式右側(cè)后的影響系數(shù)分別為0.683和-0.160且均在1%水平上顯著，教育投入和單中心化指數(shù)同時加入等式右側(cè)后的影響系數(shù)分別為0.724和-0.294且均在1%水平上顯著，另外0.683*(-0.142)、0.724*(-0.294)均與-0.376同號。至此，可證明消費支出和教育投入在數(shù)字金融集聚單中心化空間分布模式影響區(qū)域創(chuàng)新能力的過程中均承擔部分中介作用。數(shù)字金融集聚單中心化空間分布模式加劇了消費支出和教育投入的集中化，使得消費和教育資源空間分配不合理，從而對省域系統(tǒng)整體創(chuàng)新能力的提升具有抑制作用。同理可知，消費支出和教育投入在數(shù)字金融集聚多中心化空間分布模式影響區(qū)域創(chuàng)新能力的過程中也均承擔部分中介作用。而相比數(shù)字金融集聚單中心化空間分布模式，多中心化空間分布模式促進了消費和教育資源在省級空間層面的合理分配，從而提高了區(qū)域創(chuàng)新能力。至此，假說4得到驗證。

表7 中介效應(yīng)檢驗(N=208)

四、結(jié)論及政策建議

本文從空間異質(zhì)性的視角出發(fā)，考察了省域系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)字金融集聚空間分布模式對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響及其傳導機制。研究發(fā)現(xiàn)：(1)中西部省份數(shù)字金融集聚空間分布模式主要表現(xiàn)為單中心化，而東部沿海省份主要表現(xiàn)為多中心化；(2)數(shù)字金融集聚單中心化空間分布模式會阻礙區(qū)域創(chuàng)新能力的提升，而多中心化空間分布模式有助于促進區(qū)域創(chuàng)新能力的提升，而且多中心化空間分布模式對省域系統(tǒng)整體創(chuàng)新能力的提升作用會隨著多中心化程度的提高而強化；(3)數(shù)字金融的三個子維度指數(shù)集聚單中心化對區(qū)域創(chuàng)新能力的抑制作用由高到低依次為使用深度、覆蓋廣度和數(shù)字化程度，而三個子維度指數(shù)集聚多中心化對區(qū)域創(chuàng)新能力均表現(xiàn)為顯著的提升作用；(4)數(shù)字金融集聚單中心化使得消費支出和教育投入過度集中，抑制了省域系統(tǒng)整體創(chuàng)新能力的提升，而多中心化促進消費支出和教育投入在城市層面的合理配置，從而促進了區(qū)域創(chuàng)新能力的提升。

根據(jù)上述結(jié)論，本文提出如下政策建議：第一，建立城市之間數(shù)字金融發(fā)展的協(xié)作體系。數(shù)字金融發(fā)展的“一城獨大”不能有效激發(fā)整個區(qū)域的創(chuàng)新活力，有必要建立城市之間的數(shù)字金融協(xié)同發(fā)展機制，主張數(shù)字金融集聚的多中心化發(fā)展。實現(xiàn)數(shù)字金融發(fā)展規(guī)模效應(yīng)與數(shù)字金融集聚多中心化空間分布模式兩者的契合，數(shù)字金融發(fā)展的規(guī)模效應(yīng)與多中心化空間分布模式并不矛盾，需要統(tǒng)籌兼顧。擴大數(shù)字金融發(fā)展規(guī)模，注重發(fā)揮多中心化空間分布模式正向驅(qū)動創(chuàng)新要素的擴散與互饋作用。第二，合理調(diào)整區(qū)域數(shù)字金融集聚空間分布模式。中西部地區(qū)需要為數(shù)字金融發(fā)展落后的地級市合理配置資源，促進數(shù)字金融發(fā)展的多中心城市點的形成；同時，促進主次城市間的良性互動，加強城市之間和區(qū)域之間的數(shù)字金融技術(shù)交流與合作，實現(xiàn)數(shù)字金融服務(wù)更廣泛的覆蓋，形成協(xié)同發(fā)展的數(shù)字金融發(fā)展空間分布模式，推動區(qū)域創(chuàng)新。第三，強化數(shù)字金融推動區(qū)域創(chuàng)新的路徑依賴。大力培育消費新增長極，推動數(shù)字金融扶貧建設(shè)，增加地區(qū)教育投入，平衡地區(qū)教育資源，推動新型數(shù)字信息技術(shù)與教育的深度融合創(chuàng)新，全面激發(fā)人才創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活力。