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    科技創(chuàng)新對(duì)中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的影響機(jī)制研究

    2021-09-24 13:55:51劉笑男倪鵬飛
    當(dāng)代經(jīng)濟(jì)管理 2021年8期
    關(guān)鍵詞:科技創(chuàng)新

    劉笑男 倪鵬飛

    [摘要]采用OLS回歸以及基于回歸的Shapley值分解方法對(duì)中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力及其差異的影響因素進(jìn)行研究分析。研究分析發(fā)現(xiàn):第一,中國(guó)不同城市間的金融競(jìng)爭(zhēng)力差異比較大,總體呈現(xiàn)大城市領(lǐng)先、中小城市發(fā)展欠佳的格局。第二,不同區(qū)域之間差異較為明顯,其中,東南城市金融競(jìng)爭(zhēng)力優(yōu)勢(shì)明顯,東北城市金融競(jìng)爭(zhēng)力發(fā)展滯后,中部和西北城市的金融競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)普遍低于東南和環(huán)渤海地區(qū)的城市,總體處于中等發(fā)展水平。第三,科技創(chuàng)新、和諧社會(huì)、多元文化、開(kāi)放信息、金融發(fā)展是導(dǎo)致中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力差異的重要因素。第四,科技創(chuàng)新是推動(dòng)中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力發(fā)展的最關(guān)鍵性因素。最后,根據(jù)上述結(jié)論提出相關(guān)政策建議。

    [關(guān)鍵詞]科技創(chuàng)新;城市金融競(jìng)爭(zhēng)力;Shapley值

    [中圖分類(lèi)號(hào)]F832[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A[文章編號(hào)]1673-0461(2021)08-0090-08

    收稿日期:2021-05-11

    基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目《多中心群網(wǎng)化中國(guó)城市新體系的決定機(jī)制研究》(71774170)。

    作者簡(jiǎn)介:劉笑男(1987—),女,河南商丘人,經(jīng)濟(jì)學(xué)博士,特華博士后科研工作站和中國(guó)社會(huì)科學(xué)院金融研究所聯(lián)合培養(yǎng)博士后,主要研究方向?yàn)槌鞘薪?jīng)濟(jì)、金融競(jìng)爭(zhēng)力;倪鵬飛(1964—),男,安徽阜陽(yáng)人,經(jīng)濟(jì)學(xué)博士,中國(guó)社會(huì)科學(xué)院財(cái)經(jīng)戰(zhàn)略研究院研究員,博士生導(dǎo)師,主要研究方向?yàn)槌鞘信c房地產(chǎn)金融。

    DOI:10 .13253/j.cnki.ddjjgl.2021 .08 .012

    一、引言及文獻(xiàn)回顧

    隨著全球城市人口增長(zhǎng)和城市化率的提升,全球城市人口規(guī)模激增至2018年的42億,是1950年的5 .6倍。據(jù)聯(lián)合國(guó)發(fā)布的2018年版《世界城市化展望》相關(guān)研究報(bào)告,全球城市化率已升至55%,這一趨勢(shì)到2050年將會(huì)提高至68%,城市化進(jìn)程將成為未來(lái)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的主旋律。改革開(kāi)放40年來(lái),中國(guó)的城市化進(jìn)程也發(fā)生了巨大的變化,由改革開(kāi)放前小于18%的城市化率躍升為當(dāng)前60%左右的城市化率。但是與發(fā)達(dá)國(guó)家高達(dá)80%左右的城市化水平相比,我國(guó)城市化發(fā)展質(zhì)量還有待進(jìn)一步提升。如何進(jìn)一步提升我國(guó)城市化高質(zhì)量發(fā)展水平?我國(guó)城市化高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素是什么?這是當(dāng)前擺在我們面前的問(wèn)題。我國(guó)現(xiàn)在已進(jìn)入新發(fā)展階段,貫徹新發(fā)展理念,構(gòu)建新發(fā)展格局,實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展,是未來(lái)城市發(fā)展的一個(gè)重要方向。在構(gòu)建新發(fā)展格局、暢通國(guó)內(nèi)外循環(huán)的大背景下,城市高質(zhì)量發(fā)展有賴(lài)于生產(chǎn)要素的暢通。資金作為最重要的生產(chǎn)要素,其暢通與否直接關(guān)系到城市經(jīng)濟(jì)支持力的高低,進(jìn)而影響城市社會(huì)發(fā)展能否得到有效保障。

    科技創(chuàng)新是推動(dòng)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力發(fā)展的最關(guān)鍵性要素,要抓住科技創(chuàng)新作為國(guó)家戰(zhàn)略支撐的關(guān)鍵機(jī)遇期?!秶?guó)家中長(zhǎng)期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要》曾經(jīng)提出“2030年躋身于創(chuàng)新型國(guó)家前列,2050年建成世界科技創(chuàng)新強(qiáng)國(guó)”這一偉大的遠(yuǎn)景戰(zhàn)略目標(biāo)。黨的十九大報(bào)告再次強(qiáng)調(diào)“堅(jiān)持創(chuàng)新在我國(guó)現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位,把科技自立自強(qiáng)作為國(guó)家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐”。緊緊抓住百年未有之大變局和中華民族偉大復(fù)興戰(zhàn)略變局的偉大歷史機(jī)遇,研究科技創(chuàng)新對(duì)中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的影響機(jī)制分析,發(fā)揮科技創(chuàng)新對(duì)城市金融發(fā)展的動(dòng)力支撐作用,具有非常重要的價(jià)值意義。

    習(xí)近平總書(shū)記曾在黨的十九大報(bào)告中提出,加快建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家,創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力,是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的戰(zhàn)略支撐[1]。劉志迎(2020)[2]、Romer(1990)[3]、Ni等(2020)[4]認(rèn)為科技創(chuàng)新應(yīng)該成為國(guó)家現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的內(nèi)生變量,開(kāi)發(fā)科技資源是實(shí)現(xiàn)強(qiáng)國(guó)之夢(mèng)的必然選擇。倪鵬飛和沈立(2020)[5]研究新型全球城市時(shí)發(fā)現(xiàn),信息科技和金融是經(jīng)濟(jì)全球化的主導(dǎo)力量,并且信息科技和金融中心的疊加功能正成為新型全球城市的核心特征??萍紕?chuàng)新的驅(qū)動(dòng)作用會(huì)因區(qū)域差異而產(chǎn)生不同的效果,沈立等(2019)[6]實(shí)證研究中國(guó)284個(gè)地級(jí)以上城市的科教支出與城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系時(shí)發(fā)現(xiàn),科教支出有利于本地城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),同時(shí)還能在一定的時(shí)空范圍內(nèi)產(chǎn)生正的空間溢出效應(yīng)。同時(shí),范柏乃等(2013)[7]研究科技投入對(duì)省級(jí)層面的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)的過(guò)程中也發(fā)現(xiàn),包含財(cái)政科技投入、R&D經(jīng)費(fèi)和人員在內(nèi)的科技投入有助于驅(qū)動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,并且這種驅(qū)動(dòng)效果存在著區(qū)域差異。但是,通常認(rèn)為科技創(chuàng)新是能夠激發(fā)城市金融發(fā)展活力的,錢(qián)學(xué)森(2001)[8]在系統(tǒng)學(xué)的方法論中就提倡將系統(tǒng)學(xué)與金融經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究結(jié)合起來(lái),這樣可以更好地研究現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)。李青等(2018)[9]構(gòu)建了包含科技創(chuàng)新與財(cái)富競(jìng)爭(zhēng)力在內(nèi)的5個(gè)維度的金融中心競(jìng)爭(zhēng)力來(lái)構(gòu)建評(píng)價(jià)體系。劉笑男等(2018)[10]、劉笑男和倪鵬飛(2019)[11]實(shí)證研究國(guó)內(nèi)外大中城市競(jìng)爭(zhēng)力中發(fā)現(xiàn),科技創(chuàng)新、金融發(fā)展是城市競(jìng)爭(zhēng)力發(fā)展的最關(guān)鍵性因素,直接影響著城市競(jìng)爭(zhēng)力的提升。

    科技創(chuàng)新是一個(gè)很重要的因素指標(biāo),在不少文獻(xiàn)中都有涉及[12-14]。通過(guò)在Google學(xué)術(shù)上搜索的相關(guān)文獻(xiàn)來(lái)看,研究國(guó)家金融競(jìng)爭(zhēng)力、金融中心指數(shù)的相關(guān)文獻(xiàn)不少[15-17],但從面板數(shù)據(jù)研究多樣本城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的相關(guān)文獻(xiàn)并不多,研究科技創(chuàng)新這一關(guān)鍵性指標(biāo)對(duì)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力動(dòng)力機(jī)制的研究更少。本文是結(jié)合定性并主要采用定量的角度來(lái)研究科技創(chuàng)新對(duì)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的影響程度,有效界定因科技創(chuàng)新導(dǎo)致城市金融競(jìng)爭(zhēng)力差異的絕對(duì)貢獻(xiàn)度和相對(duì)貢獻(xiàn)度。

    二、理論假設(shè)

    關(guān)于城市金融競(jìng)爭(zhēng)力,是從城市經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本假設(shè)出發(fā),綜合利用國(guó)際貿(mào)易、內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、新經(jīng)濟(jì)地理、價(jià)值網(wǎng)絡(luò)、生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)理論,構(gòu)建城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的投入、過(guò)程和產(chǎn)出的機(jī)制框架(如圖1所示),可以得到如下推論:在單一的城市里,其當(dāng)?shù)匾丨h(huán)境以及可以有效利用的外部環(huán)境數(shù)量、質(zhì)量和結(jié)構(gòu)(投入)決定著城市產(chǎn)業(yè)體系(包括產(chǎn)業(yè)和產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié))的規(guī)模、結(jié)構(gòu)和效率(過(guò)程),而產(chǎn)業(yè)體系的狀況又決定城市價(jià)值創(chuàng)造狀況(產(chǎn)出)。由城市要素環(huán)境體系狀況構(gòu)成的體系,決定著城市的產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)體系,而城市間的產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)體系又決定著城市價(jià)值鏈體系。城市在要素環(huán)境、產(chǎn)業(yè)體系和價(jià)值收益等方面存在競(jìng)合關(guān)系,通過(guò)城市內(nèi)和城市間的要素環(huán)境、產(chǎn)業(yè)體系與價(jià)值收益等方面的作用力與反作用力,眾多城市金融競(jìng)爭(zhēng)力被同時(shí)共同決定,且層級(jí)格局不斷演化。

    城市金融競(jìng)爭(zhēng)力是一個(gè)綜合性概念,它可以理解為城市金融在合作、競(jìng)爭(zhēng)和發(fā)展過(guò)程中,能夠比其他城市具有更強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),并利用這一競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)來(lái)占領(lǐng)和控制市場(chǎng),以更多更快更有效率更可持續(xù)地創(chuàng)造價(jià)值,為其居民提供福利的能力。基于這一理論內(nèi)涵,城市金融競(jìng)爭(zhēng)力可用“弓弦箭”模型來(lái)表達(dá),其中,城市的資源要素和環(huán)境是城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的解釋性指標(biāo),是各種要素的存量和流量,有軟件和硬件之分,硬件為“弓”、軟件是“弦”;這個(gè)模型可以用圖2城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的“弓弦箭”模型來(lái)形象地解釋。

    三、研究方法與指標(biāo)體系

    (一)中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力顯示性變量的指標(biāo)體系、模型與方法

    中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力顯示性變量的指標(biāo)體系如表1所示。由公式(1)可知,通過(guò)線性的方式來(lái)構(gòu)造一個(gè)綜合的城市金融競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù),并運(yùn)用這一指數(shù)來(lái)衡量城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的高低。具體來(lái)說(shuō),城市金融競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)是由金融密度、金融濃度、金融速度這3個(gè)維度的二級(jí)指標(biāo)經(jīng)等權(quán)計(jì)算與標(biāo)準(zhǔn)化后所構(gòu)造的一個(gè)指數(shù),這一根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)采用等權(quán)方式所構(gòu)造的金融競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)比較符合客觀實(shí)際,它能夠綜合反映一座城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的實(shí)力。

    UFCIi=FGDPiareai-FGDPiareaiσ21+FGDPiGDPi-FGDPiGDPiσ22

    +FGDPit-FGDPi(t-5)5σ23(1)

    公式(1)左邊UFCIi是城市i的金融競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù),是顯示性變量,也被稱(chēng)為被解釋性變量。FGDPi/areai是城市i的金融密度,它是單位城市面積上金融業(yè)創(chuàng)造的價(jià)值,反映了城市金融的效率;σ21是金融密度的樣本方差;FGDPi/areai是全部樣本城市金融密度的均值;FGDPi/GDPi是城市i的金融濃度,它是城市i上金融業(yè)創(chuàng)造的價(jià)值占全部地區(qū)生產(chǎn)總值的比重,反映了城市金融的結(jié)構(gòu);σ22是金融濃度的樣本方差;FGDPi/GDPi是全部樣本城市金融濃度的均值;FGDPit是t期城市i的金融業(yè)創(chuàng)造價(jià)值的總量,F(xiàn)GDPi(t-5)則是t-5期城市i的金融業(yè)創(chuàng)造價(jià)值的總量;σ23為金融業(yè)創(chuàng)造價(jià)值增量均值的方差。之所以考慮前5期的值,主要是考慮到金融增長(zhǎng)的波動(dòng)性,反映了城市金融業(yè)創(chuàng)造價(jià)值擴(kuò)展的速度及規(guī)模變動(dòng)情況。綜合分析可知,金融密度、金融濃度、金融速度及其金融競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)一同構(gòu)成了城市金融競(jìng)爭(zhēng)力中的顯示性指標(biāo)體系。

    (二)中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力解釋性變量的指標(biāo)體系、模型與方法

    中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的解釋性指標(biāo)體系見(jiàn)表2。結(jié)合城市金融競(jìng)爭(zhēng)力“弓弦箭”的理論模型,城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的投入、過(guò)程及其表現(xiàn)形式應(yīng)該是解釋變量與被解釋性變量的關(guān)系。為此,構(gòu)建城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的因素決定模型如下:

    UFCIi=F(techi,harmoi,multii,infori,mfinai)(2)

    techi代表第i城市的科技創(chuàng)新發(fā)展水平的科技創(chuàng)新指數(shù),harmoi代表和諧社會(huì)發(fā)展水平的和諧社會(huì)指數(shù),multii代表多元文化發(fā)展水平的多元文化指數(shù),infori代表開(kāi)放信息發(fā)展水平的開(kāi)放信息指數(shù),mfinai代表金融發(fā)展水平的要素環(huán)境指數(shù)。這5個(gè)綜合性解釋性變量構(gòu)成了城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的投入,并且每個(gè)綜合性解釋變量的指數(shù)都是由1至3個(gè)不同的具體指標(biāo)數(shù)據(jù)所構(gòu)成。由于每個(gè)具體指標(biāo)數(shù)據(jù)的原始數(shù)據(jù)的單位不一致,首先需要將這些指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱的指數(shù)化處理,然后將這些指數(shù)進(jìn)行等權(quán)相加,最后再構(gòu)造各自對(duì)應(yīng)的綜合性解釋性變量的指數(shù)。數(shù)據(jù)處理過(guò)程中所運(yùn)用最重要的計(jì)算公式為:

    Xik=∑njk=0(xijk-xxjkθ2)(3)

    其中,Xik表示綜合性解釋性變量,k代指某一具體綜合性解釋性變量的編號(hào)。xijk表示構(gòu)成綜合性解釋性變量的某一具體指標(biāo)的數(shù)值,xxjk表示全樣本城市中構(gòu)成綜合性解釋性變量的某一具體指標(biāo)數(shù)值的均值,θ2是方差,j=0,1,2,……,n。

    科技創(chuàng)新是城市金融發(fā)展的內(nèi)源性動(dòng)力,是構(gòu)成現(xiàn)代城市金融體系中的內(nèi)生性要素,它能夠超強(qiáng)推動(dòng)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的提升??萍紕?chuàng)新包括基于科學(xué)發(fā)現(xiàn)端的供給側(cè)路徑和基于市場(chǎng)需求端的需求側(cè)路徑,其中,強(qiáng)調(diào)供給側(cè)路徑彰顯國(guó)家戰(zhàn)略意義,強(qiáng)調(diào)需求側(cè)路徑彰顯國(guó)家現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展要求,這兩條前進(jìn)路徑是相向而行的,不可偏廢。本文所構(gòu)建的科技創(chuàng)新這一分項(xiàng)指標(biāo)是由科研指數(shù)和專(zhuān)利指數(shù)構(gòu)成的,其中,科研指數(shù)代表了供給側(cè)中的科學(xué)技術(shù)的人才資源情況,專(zhuān)利指數(shù)代表了需求側(cè)中將科學(xué)技術(shù)資源轉(zhuǎn)化為推動(dòng)城市金融發(fā)展的能力,這些指數(shù)越高,越能夠推動(dòng)城市金融的發(fā)展,反之亦反。

    和諧社會(huì)這一分項(xiàng)指標(biāo)是由城市社會(huì)保障覆蓋率構(gòu)成的,它是推動(dòng)城市金融發(fā)展的基礎(chǔ)和條件,積極建設(shè)和諧社會(huì)有助于建設(shè)城市穩(wěn)定的金融生態(tài)環(huán)境。拓展城市社會(huì)保障覆蓋率,做好對(duì)社會(huì)薄弱環(huán)節(jié)的金融信貸支持,以推進(jìn)和諧社會(huì)的建設(shè)和發(fā)展。

    多元文化這一分項(xiàng)指標(biāo)是由文化產(chǎn)業(yè)、文化設(shè)施和文化多元這3個(gè)二級(jí)分項(xiàng)指標(biāo)所構(gòu)成。培育和發(fā)展多元文化軟實(shí)力,打造中國(guó)城市發(fā)展的軟環(huán)境。包容、開(kāi)放、創(chuàng)新性的多元文化是塑造現(xiàn)代城市金融發(fā)展的靈魂,支撐著城市的強(qiáng)勁發(fā)展。

    開(kāi)放信息這一分項(xiàng)指標(biāo)是由主體交流、信息交流和外貿(mào)依存度這3個(gè)二級(jí)分項(xiàng)指標(biāo)所構(gòu)成。其中,主體交流代表了城市人員信息交流程度;信息交流代表了城市信息交流的便利度和信息流通程度;外貿(mào)依存度代表了城市外向型經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,它是由城市的進(jìn)出口總額占該城市地區(qū)生產(chǎn)總值的比重所構(gòu)成。開(kāi)放信息指數(shù)越高,城市的開(kāi)放程度越高,反之亦反。

    金融發(fā)展這一指標(biāo)主要是由金融人員、金融規(guī)模和金融效率這3個(gè)二級(jí)指標(biāo)構(gòu)成。其中,金融人員主要是指該城市的金融業(yè)從業(yè)人員數(shù)。金融規(guī)模主要是指金融機(jī)構(gòu)的存貸款余額,包括金融機(jī)構(gòu)中的人民幣存款、外幣存款、人民幣貸款和外幣貸款,這些金融機(jī)構(gòu)中的本外幣存貸款余額一同構(gòu)成了金融規(guī)模。金融效率客觀反映了金融機(jī)構(gòu)的投入產(chǎn)出關(guān)系,它能夠激活經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿?,進(jìn)一步推動(dòng)金融業(yè)的改革發(fā)展。

    (三)中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力差異的研究分析方法

    1 .中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力差異測(cè)算方法

    參與評(píng)價(jià)的樣本城市的廣泛性和典型性直接關(guān)系到相關(guān)研究結(jié)論的準(zhǔn)確性和研究?jī)r(jià)值。本文在綜合考慮國(guó)家戰(zhàn)略發(fā)展中城市地位的基礎(chǔ)上,結(jié)合城市金融發(fā)展的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的可獲得性、可比較性和準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)上,參考城市相關(guān)金融功能區(qū)的研究成果,最終選取31個(gè)非常具有研究?jī)r(jià)值的城市(如表3所示)。這些城市主要是從直轄市、省會(huì)城市、計(jì)劃單列市、重點(diǎn)經(jīng)濟(jì)或者金融節(jié)點(diǎn)城市中選取,涵蓋中國(guó)的東北、東南、西北、西南、環(huán)渤海灣、中部6大區(qū)域的重要中心城市。具體來(lái)說(shuō),這31個(gè)城市包括京津滬渝4個(gè)直轄市,自治區(qū)中選取南寧、銀川、烏魯木齊、呼和浩特4個(gè)城市,計(jì)劃單列市中選取青島、深圳這2個(gè)城市。另外,再選取除拉薩、香港、澳門(mén)之外的其它21個(gè)省會(huì)城市,總體這31個(gè)樣本城市基本涵蓋了中國(guó)不同空間格局的金融發(fā)展水平狀況,具有很強(qiáng)的代表性。

    基于中國(guó)31個(gè)樣本城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的顯示性指標(biāo)數(shù)據(jù),本文詳細(xì)測(cè)算了中國(guó)31個(gè)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的差異情況?;嵯禂?shù)(Gini Index)作為測(cè)度金融競(jìng)爭(zhēng)力差異的主要指標(biāo),也被稱(chēng)為基尼指數(shù),是一種在現(xiàn)實(shí)中得到廣泛應(yīng)用的差異測(cè)度指標(biāo)?;嵯禂?shù)能夠測(cè)度頻數(shù)分布的不均等狀況,基尼系數(shù)值越大,意味著不均等程度越高。如果基尼系數(shù)的值為零,就意味著所有值都是完全均等的。如果基尼系數(shù)的值為1,就意味著取值存在著最大程度的不均等?;嵯禂?shù)被廣泛應(yīng)用于眾多學(xué)科領(lǐng)域的研究,包括經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)、醫(yī)療衛(wèi)生、生態(tài)、工程、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域。

    基尼系數(shù)的常用測(cè)算公式如下所示:

    Gini=1-∑nl=1(Xl-Xl-1)(Yl+Yl-1)(4)

    其中,Xl為個(gè)體數(shù)量累積比例,l=0,……,n;Yl為變量值的累積比例,l=0,……,n,并且Yl按照升序排列,即Yl>Yl-1。

    2 .中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力差異分解方法

    本文采用基于Shapley值的因素分解方法來(lái)全面研究引起中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力差異的關(guān)鍵影響因素。該方法是由Shorrocks(2013)[18]在《分布分析的分解過(guò)程:基于Shapley值的統(tǒng)一框架》文章中所提出的,是基于回歸的Shapley值分解方法對(duì)金融競(jìng)爭(zhēng)力差異的評(píng)價(jià)分析,是OLS回歸分析方程與Shapley值分解的有機(jī)結(jié)合,它在與其相關(guān)的因素決定函數(shù)及其差異測(cè)算指標(biāo)方面都具有非常廣泛的應(yīng)用性,適用于差異測(cè)算指標(biāo)以及其它諸如泰爾指數(shù)、基尼系數(shù)以及對(duì)數(shù)離差均值等綜合衡量相關(guān)差異的測(cè)算指標(biāo),這在非完全均衡的差異分析中非常快捷有效,與此同時(shí)也可以兼顧到固定常數(shù)項(xiàng)以及剩余殘差項(xiàng)相關(guān)的影響情況。這一研究分析方法的核心思想就是在計(jì)算城市金融競(jìng)爭(zhēng)力所有解釋性變量的線性組合的差異指標(biāo)時(shí),綜合分析考慮每一個(gè)變量在其變量組合中的貢獻(xiàn)。也就是說(shuō),通過(guò)借助于各種可能變化的路徑進(jìn)行加權(quán)平均,從而能夠得到對(duì)于差異指標(biāo)的完全分解,在這一過(guò)程中能夠確保分解結(jié)果不受分解順序的影響。首先,假設(shè)研究變量與影響因素之間存在線性回歸關(guān)系,這一顯性關(guān)系如下所示:

    y=t0+t1+t2+…+tK+tR(5)

    其中,t0是常數(shù)項(xiàng)估計(jì)量,tK=βK∧MK,tR是殘差估計(jì)量。

    不失一般性,假設(shè)存在3個(gè)解釋變量m1、m2、m3,I(.)為差異指標(biāo),那么根據(jù)Shapley值的分解結(jié)果,m1對(duì)總的差異指標(biāo)的貢獻(xiàn)的期望值公式為:

    I1(m1)=2/6[I(m1,m2,m3)-I(m1,m2,m3)]

    +1/6[I(m1,m2,m3)-I(m1,m2,m3)]

    +1/6[I(m1,m2,m3)-I(m1,m2,m3)]

    +2/6[I(m1,m2,m3)-I(m1,m2,m3)]

    (6)

    公式(6)中,帶橫線的變量表示均值。類(lèi)似地,可以寫(xiě)出m2與m3變量對(duì)總差異指標(biāo)的貢獻(xiàn)。

    3 .樣本數(shù)據(jù)說(shuō)明

    本文所采用的數(shù)據(jù)是面板數(shù)據(jù),全部樣本的時(shí)間跨度均集中于2006年至2016年,共計(jì)341個(gè)樣本量。城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的指標(biāo)體系中的具體分項(xiàng)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)主要來(lái)自于世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)金融統(tǒng)計(jì)年鑒、各城市統(tǒng)計(jì)年鑒、各城市金融統(tǒng)計(jì)年鑒以及區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)等官方公布的公開(kāi)數(shù)據(jù),這一類(lèi)的數(shù)據(jù)主要是通過(guò)直接查找,并通過(guò)一定的科學(xué)計(jì)算得到的。除此之外,國(guó)際知名度數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)社科院城市與競(jìng)爭(zhēng)力研究中心數(shù)據(jù)庫(kù),該指標(biāo)主要借助google搜索引擎間接查找并經(jīng)過(guò)大數(shù)據(jù)科學(xué)處理得到的。但是,2016年之后國(guó)際知名度指標(biāo)的計(jì)算口徑發(fā)生變化,再加上部分城市在2016年之后不再公布金融業(yè)增加值數(shù)據(jù),因此,本文樣本數(shù)據(jù)的時(shí)間區(qū)間主要截至2016年,從而保持整體數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性。

    四、實(shí)證結(jié)果及其分析

    (一)中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的統(tǒng)計(jì)描述

    圖3是2016年中國(guó)31個(gè)樣本城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的空間分布圖,圖中氣泡面積的大小代表城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的高低。2016年中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的指數(shù)的均值為0 .353,變異系數(shù)為0 .596,基尼系數(shù)為0 .256,中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的分布不均衡,不同城市間的金融競(jìng)爭(zhēng)力發(fā)展水平差異較大。上海、深圳和北京等超大城市的金融競(jìng)爭(zhēng)力領(lǐng)先發(fā)展;西寧、哈爾濱、長(zhǎng)春等欠發(fā)達(dá)城市的金融競(jìng)爭(zhēng)力發(fā)展水平較低;中部區(qū)域和西北區(qū)域的城市金融競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)普遍低于東南部區(qū)域和環(huán)渤海區(qū)域的城市金融競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù),處于中等發(fā)展水平;東北區(qū)域和西南區(qū)域的個(gè)別城市金融競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)較低,低于全國(guó)的平均發(fā)展水平。中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力整體呈現(xiàn)出東中一體,南北分化的態(tài)勢(shì);大城市領(lǐng)先,中小城市發(fā)展欠佳的不均衡狀態(tài)。

    從圖4的2016年中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)的直方圖與核密度圖的疊加圖形來(lái)看,中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)分布不均衡,均值主要介于0 .3與0 .4之間,金融競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)高于0 .5的城市只有上海、深圳和北京這3座城市,金融競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)小于0 .3的城市則有15座城市,占全部樣本城市的48 .39%;中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)的核密度圖是非標(biāo)準(zhǔn)化的正態(tài)分布,變異系數(shù)為0 .596,基尼系數(shù)為0 .256,不同城市間金融競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)的差異較大,城市金融競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)較為強(qiáng)勁的城市較少,而城市金融發(fā)展相對(duì)比較薄弱的城市分布較為廣泛。

    從表4的2006年至2016年中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)的統(tǒng)計(jì)分析可知,中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)的均值和中位數(shù)分別從2006年的0 .226和0 .172穩(wěn)步提升至2016年的0 .353和0 .304,方差、變異系數(shù)和基尼系數(shù)分別從0 .057、1 .055和0 .447穩(wěn)步下降至0 .044、0 .596和0 .256??傮w來(lái)看,中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力分布不均衡,呈現(xiàn)出大城市領(lǐng)先、中小城市發(fā)展欠佳的分布格局,但是總體呈現(xiàn)著穩(wěn)中向好的良好發(fā)展態(tài)勢(shì),未來(lái)有很大的提升空間。

    (二)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力影響因素分析

    縮小中國(guó)不同城市金融競(jìng)爭(zhēng)力之間的差異,有效推動(dòng)中國(guó)城市金融的共同繁榮發(fā)展,是否能夠?qū)崿F(xiàn)這一目標(biāo),其關(guān)鍵點(diǎn)在于找到影響中國(guó)各城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的主要影響因素。結(jié)合實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)以及所構(gòu)建的城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的解釋性因素評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,本文認(rèn)為可能影響中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的解釋性因素主要包括科技創(chuàng)新、金融發(fā)展、和諧社會(huì)、多元文化、開(kāi)放信息等重要方面。為了進(jìn)一步研究上述解釋性因素對(duì)于中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的影響情況,本文嘗試建立關(guān)于中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力及其影響因素的OLS回歸模型,由于類(lèi)似得分型數(shù)據(jù)并非受限數(shù)據(jù),而應(yīng)當(dāng)被視作分?jǐn)?shù)數(shù)據(jù)(fractional data),在這種情況下,使用Tobit方法對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)是不恰當(dāng)?shù)模琓obit估計(jì)量不具有一致性,其估計(jì)效果最多只是類(lèi)似于OLS估計(jì),而OLS則是具有一致性的估計(jì)量?;谏鲜隹紤],本文對(duì)中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力影響因素的回歸模型具體形式如下:

    UFCIit=α0+α1techit+α2harmoit+α3multiit+α4inforit+α5mfinait+εit(7)

    公式(7)是城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的OLS基準(zhǔn)回歸分析,在公式(7)中α0表示共同截距,εit表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng),UFCIit、techit、harmoit、multiit、inforit、mfinait依次代表第i個(gè)城市的金融競(jìng)爭(zhēng)力標(biāo)準(zhǔn)化指數(shù)、科技創(chuàng)新標(biāo)準(zhǔn)化指數(shù)、社會(huì)和諧標(biāo)準(zhǔn)化指數(shù)、多元文化標(biāo)準(zhǔn)化指數(shù)、開(kāi)放信息標(biāo)準(zhǔn)化指數(shù)、金融發(fā)展標(biāo)準(zhǔn)化指數(shù)。為了檢驗(yàn)?zāi)P偷姆€(wěn)健性,本文將城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的影響因素逐步加入到回歸分析之中,得到了OLS回歸分析和因素回歸分析,其所得的模型回歸結(jié)果如表5所示。

    模型(1)表示城市金融競(jìng)爭(zhēng)力對(duì)科技創(chuàng)新的單獨(dú)回歸結(jié)果,結(jié)果顯示,回歸系數(shù)是0 .575,表明科技創(chuàng)新對(duì)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力具有正的顯著性。模型(2)至模型(5)表示在逐步加入多元文化、

    開(kāi)放信息、金融發(fā)展以及和諧社會(huì)展等要素指標(biāo)的條件下,逐步展開(kāi)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力對(duì)科技創(chuàng)新的回歸分析。由模型(1)至模型(5)的回歸結(jié)果可知,隨著城市金融競(jìng)爭(zhēng)力影響因素的不斷加入,在其對(duì)應(yīng)的回歸分析中,各影響因素的回歸系數(shù)、符號(hào)方向與顯著性始終保持一致,表明中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的影響因素回歸分析的回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性的。在模型結(jié)果(5)中可以綜合反映各項(xiàng)影響因素的具體情況,從其總體表現(xiàn)情況來(lái)看,各項(xiàng)影響因素與城市金融競(jìng)爭(zhēng)力之間呈現(xiàn)正的顯著性,根據(jù)回歸系數(shù)的大小,各項(xiàng)影響因素對(duì)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的影響程度由高到低的順序分別為:科技創(chuàng)新、多元文化、金融發(fā)展、開(kāi)放信息以及和諧社會(huì)。其中,中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力對(duì)科技創(chuàng)新的回歸系數(shù)是0 .313,明顯高于其它4個(gè)一級(jí)解釋性指標(biāo)的回歸系數(shù),科技創(chuàng)新是所有影響因素中對(duì)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力影響最強(qiáng)的因素。這一研究分析結(jié)果表明,總體而言,科技創(chuàng)新、金融發(fā)展、多元文化、開(kāi)放信息、和諧社會(huì)等方面影響因素的提升會(huì)對(duì)中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的提升具有非常顯著的正面推動(dòng)作用,尤其科技創(chuàng)新對(duì)中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力具有很強(qiáng)的激發(fā)作用。因此,能夠從這一回歸結(jié)果出發(fā),恰當(dāng)?shù)夭捎靡蛩胤纸夥椒ㄝ^好地考量各影響因素對(duì)中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的差異相對(duì)貢獻(xiàn)程度。

    (三)基于回歸的Shapley值因素分解研究

    基于前述中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力影響因素的回歸分析結(jié)果,本文首先測(cè)算出引起中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力差異的所有因素之和,以反映中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的差異,與此同時(shí),進(jìn)一步采用基于R2的Shapley值的分解方法來(lái)全面量化研究包括科技創(chuàng)新、金融發(fā)展、開(kāi)放信息、多元文化、和諧社會(huì)在內(nèi)的主要影響因素對(duì)中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力差異的貢獻(xiàn)情況。其具體的量化測(cè)算與分解結(jié)果如表6所示。

    經(jīng)由表6中的量化測(cè)算與分析結(jié)果可知,包含科技創(chuàng)新、金融發(fā)展、開(kāi)放信息等在內(nèi)的各項(xiàng)影響因素對(duì)中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力總體差異的絕對(duì)解釋貢獻(xiàn)0 .879,這充分反映出本文所選取的各項(xiàng)影響因素在解釋中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力差異方面具有較強(qiáng)的解釋力。與此同時(shí),各影響因素對(duì)于總體城市金融競(jìng)爭(zhēng)力差異的貢獻(xiàn)程度是各不相同的。

    科技創(chuàng)新、多元文化和開(kāi)放信息能夠?qū)χ袊?guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力產(chǎn)生非常顯著的正向作用,而中國(guó)不同城市之間在科技創(chuàng)新、多元文化和開(kāi)放信息方面存在的差異是造成中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力差異的非常重要的原因。在總體差異的相對(duì)解釋貢獻(xiàn)度中,科技創(chuàng)新對(duì)總體差異的貢獻(xiàn)比例為21 .65%,多元文化和開(kāi)放信息對(duì)總體差異的貢獻(xiàn)比例為24 .61%和23 .4%??萍紕?chuàng)新、多元文化和開(kāi)放信息這3個(gè)分項(xiàng)指標(biāo)貢獻(xiàn)率在所有因素中排名前3位??萍紕?chuàng)新對(duì)中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力差異的相對(duì)解釋貢獻(xiàn)度較高, 是導(dǎo)致中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力差異的關(guān)鍵性驅(qū)動(dòng)因素。金融發(fā)展和和諧社會(huì)也對(duì)中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力產(chǎn)生顯著的正向作用,和諧社會(huì)對(duì)中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力差異的貢獻(xiàn)性程度居于中等水平,其貢獻(xiàn)比例為17 .08%,而金融發(fā)展對(duì)中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力差異的貢獻(xiàn)為13 .26%。

    五、結(jié)論與啟示

    基于中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力及其差異的影響因素的研究結(jié)果,得出以下結(jié)論:第一,中國(guó)不同城市間的金融競(jìng)爭(zhēng)力差異比較大,與實(shí)現(xiàn)中國(guó)城市共同繁榮發(fā)展的目標(biāo)還有一定的距離。中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力總體呈現(xiàn)大城市領(lǐng)先、中小城市發(fā)展欠佳的分布格局,不同區(qū)域間的城市差異較為明顯;東南城市金融競(jìng)爭(zhēng)力領(lǐng)銜發(fā)展,東北城市金融競(jìng)爭(zhēng)力提升較為困難,中部和西北區(qū)域的城市金融競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)普遍低于東南部區(qū)域和環(huán)渤海區(qū)域的城市金融競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù),處于中等發(fā)展水平。第二,在中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的影響因素分析中發(fā)現(xiàn),科技創(chuàng)新與中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力之間具有顯著的正相關(guān)性,科技創(chuàng)新是推動(dòng)中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力發(fā)展的最關(guān)鍵性因素。第三,基于中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力差異測(cè)算與基于回歸的Shapley值分解研究發(fā)現(xiàn),以科技創(chuàng)新為代表的包括和諧社會(huì)、多元文化、開(kāi)放信息、金融發(fā)展等在內(nèi)的多種影響要素是導(dǎo)致中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力差異的重要影響因素,其中,科技創(chuàng)新是導(dǎo)致中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力差異的關(guān)鍵性驅(qū)動(dòng)因素。

    為了縮小中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力之間的差異,實(shí)現(xiàn)不同城市的共同繁榮發(fā)展,有以下幾點(diǎn)建議:第一,中國(guó)資源分布不均衡,人口聚集在胡煥庸線以東地區(qū),科技創(chuàng)新發(fā)展水平呈現(xiàn)著“南高于北,東優(yōu)于西”的現(xiàn)象;為了彌合導(dǎo)致城市金融競(jìng)爭(zhēng)力差異的科技創(chuàng)新方面的差距,就必須破除科技創(chuàng)新的體制機(jī)制障礙,調(diào)動(dòng)人才積極性,發(fā)揮各城市的比較優(yōu)勢(shì),促進(jìn)科技創(chuàng)新的協(xié)同發(fā)展,全方位多層次地暢通經(jīng)濟(jì)大循環(huán),促進(jìn)不同城市的共同繁榮發(fā)展。第二,優(yōu)化科技創(chuàng)新布局,打造科技創(chuàng)新城市體系,促進(jìn)科技創(chuàng)新的集聚與擴(kuò)散。積極推動(dòng)5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、電子信息技術(shù)等新基建項(xiàng)目與智慧城市的深度融合,將多元文化與開(kāi)放信息納入到城市綠色金融的可持續(xù)發(fā)展過(guò)程之中,培育新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn),以科技創(chuàng)新促進(jìn)后發(fā)城市擺脫貧困,縮小城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的差距,從而推動(dòng)中國(guó)城市共同繁榮的早日實(shí)現(xiàn)。第三,營(yíng)造良好的營(yíng)商環(huán)境,大力提升城市軟實(shí)力,吸引和培育創(chuàng)新型企業(yè),打造具有核心競(jìng)爭(zhēng)力的創(chuàng)新高地。要營(yíng)造良好的營(yíng)商環(huán)境,為企業(yè)提供優(yōu)質(zhì)高效的金融服務(wù),一方面需要建立健全科技創(chuàng)新市場(chǎng)導(dǎo)向機(jī)制,暢通資本、技術(shù)和人才的流通渠道,弘揚(yáng)創(chuàng)新精神,激發(fā)市場(chǎng)創(chuàng)新活力;另一方面要提高城市國(guó)際知名度,打造開(kāi)放包容、創(chuàng)新活力之城,打造創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的城市品牌形象。另外,需要特別強(qiáng)調(diào)的是,對(duì)于城市金融競(jìng)爭(zhēng)力較高的城市而言,縮小其差距的重要著力點(diǎn)應(yīng)當(dāng)在于科技創(chuàng)新的投入、基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)以及打造優(yōu)質(zhì)的金融服務(wù)水平與營(yíng)建良好的營(yíng)商環(huán)境。而對(duì)于城市金融競(jìng)爭(zhēng)力較低的城市而言,縮小其差距的主要手段除了基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與技術(shù)創(chuàng)新能力提升之外,更為重要的任務(wù)應(yīng)當(dāng)在于著力提高制度軟環(huán)境的建設(shè)水平。

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    Research on the Impact Mechanism of Scientific and Technological Innovation

    on Urban Financial Competitiveness in China

    Liu? Xiaonan1,2,? Ni? Pengfei3

    (1 .Tehua Postdoctoral Programme, Beijing 100029,China; 2 .Institute of Finance & Banking ,Chinese Academy of Social

    Sciences, Beijing 100710,China; 3. National Academy of Economic Strategy, Chinese Academy of Social Sciences, Beijing 100006,China)

    Abstract: ?OLS regression and Shapley value decomposition were used to analyze the influencing factors and their differences of Chinas urban financial competitiveness . The analysis found that: First, the financial competitiveness of different Chinese cities varies greatly, with advanced development in big cities and the poor development in small and mediumsized cities. Second, the differences are relatively obvious between different regions, among them, the financial competitiveness advantages of eastern cities are obvious, the development of financial competitiveness of northeast cities lags behind, the financial competitiveness indexes of central and northwest cities are generally lower than those of the southeast region and the Bohai Rim region, and are generally at the medium development level. Third, scientific and technological innovation, harmonious society, multicultures, open information and financial development are important factors leading to the differences of the financial competitiveness of Chinas cities. Fourth, scientific and technological innovation is the most critical factor to promote the development of Chinas urban financial competitiveness. Finally, the relevant policy suggestions are made from the above conclusions.

    Key words: scientific and technological innovation; urban financial competitiveness; Shapley value

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