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    金融集聚對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率影響的實證檢驗
    ——基于系統(tǒng)GMM和門檻模型的估計

    2021-11-21 06:58:58李季剛
    區(qū)域金融研究 2021年9期
    關(guān)鍵詞:門檻變量金融

    馬 俊 李季剛

    (中國人民銀行烏魯木齊中心支行,新疆 烏魯木齊 830002;新疆財經(jīng)大學(xué),新疆 烏魯木齊 830002)

    一、引言與文獻綜述

    在當(dāng)前經(jīng)濟新常態(tài)背景下,我國經(jīng)濟增長速度從以往的高速乃至超高速放緩至當(dāng)下的中高速,過去依靠規(guī)模經(jīng)濟和投資驅(qū)動的經(jīng)濟增長模式已經(jīng)不能適應(yīng)開放經(jīng)濟下資源的最優(yōu)配置和新時代背景下可持續(xù)發(fā)展的需要,現(xiàn)階段地區(qū)經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展必須以創(chuàng)新為發(fā)展動力才能突破“結(jié)構(gòu)性減速”帶來的經(jīng)濟發(fā)展瓶頸。新古典增長理論指出技術(shù)提高是經(jīng)濟實現(xiàn)穩(wěn)定增長的第一動力,中國共產(chǎn)黨的十八大提出大力實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略,而十九大更是進一步提出科技創(chuàng)新是帶動發(fā)展源動力的主張,并促使“中國制造”升級轉(zhuǎn)型為“中國智造”。2019 年規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D(研究與實驗發(fā)展)經(jīng)費占全國比重為63.09%,R&D人員占全國比重為69.78%,由此可見,規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)在很大程度上是整個國家的創(chuàng)新主力軍,是引領(lǐng)國家科技進步的中堅力量。盡管我國已通過積極部署創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略實現(xiàn)國家科技創(chuàng)新水平的高速提升,但與發(fā)達國家相比,我國科技發(fā)展由于創(chuàng)新發(fā)展水平總體不高、創(chuàng)新資源區(qū)域間配置不協(xié)調(diào)、各區(qū)域創(chuàng)新效率差距較大、技術(shù)創(chuàng)新資金供需失衡等原因?qū)е驴萍紕?chuàng)新的經(jīng)濟效益產(chǎn)出較慢,金融產(chǎn)業(yè)的支撐能力有待提升,所以我國亟須完善金融系統(tǒng),以此支持企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的提高。

    當(dāng)前,國民經(jīng)濟空間布局逐漸形成,金融支持對經(jīng)濟發(fā)展的支撐功能日益凸顯,金融業(yè)也隨之表現(xiàn)出愈加顯著的產(chǎn)業(yè)集聚化發(fā)展態(tài)勢,并在區(qū)域經(jīng)濟活動中占據(jù)越來越重要的地位(李林等,2011)。當(dāng)前關(guān)于金融集聚效應(yīng)的國內(nèi)外研究文獻較為豐碩,研究主要圍繞以下三個方面:一是基于金融集聚會產(chǎn)生經(jīng)濟增長效應(yīng),展開金融集聚對實體經(jīng)濟發(fā)展(劉軍等,2007)、區(qū)域經(jīng)濟增長(Kabir et al.,2011)、綠色經(jīng)濟發(fā)展(王鋒等,2017)等的影響研究;二是基于金融集聚會產(chǎn)生產(chǎn)業(yè)帶動效應(yīng),展開金融集聚對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(Kindle,1974)、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率(張長征等,2012)等的影響研究;三是基于金融集聚會產(chǎn)生城市化效應(yīng),展開金融集聚對城鄉(xiāng)收入差距(Burgess &Pande,2005)、城鎮(zhèn)化進程(王弓和葉蜀君,2016)、城市發(fā)展效率(張鵬和于偉,2019)等的影響研究。綜合來看,金融集聚發(fā)展有助于推動國民經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展,而在經(jīng)濟新常態(tài)的背景下該目標(biāo)主要靠創(chuàng)新驅(qū)動來完成,即金融產(chǎn)業(yè)集聚能夠推動區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展模式由規(guī)模經(jīng)濟驅(qū)動轉(zhuǎn)為創(chuàng)新驅(qū)動,鼓勵企業(yè)積極參與技術(shù)創(chuàng)新活動從而實現(xiàn)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和進步,最終助力國民經(jīng)濟實現(xiàn)高質(zhì)量增長。

    關(guān)于金融集聚與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動關(guān)系的相關(guān)研究,主要分為以下兩個方面。一是關(guān)于金融集聚對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響的實證研究,其結(jié)論主要分為線性論和非線性論。線性論主要存在兩種結(jié)論:第一種結(jié)論是金融集聚對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新呈現(xiàn)出明顯的正效應(yīng),如杜江等(2017)通過建立空間杜賓計量模型(SDM)展開的實證研究發(fā)現(xiàn),金融發(fā)展主要通過空間外溢效應(yīng)對區(qū)域企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生正向影響作用。王江和劉莎莎(2019)通過實證研究發(fā)現(xiàn)金融集聚對西北五省的科技創(chuàng)新有顯著的促進作用。第二種結(jié)論是金融集聚對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新呈現(xiàn)出明顯的負效應(yīng),如李標(biāo)等(2016)通過實證研究指出,金融集聚會對企業(yè)科技創(chuàng)新活動產(chǎn)生有時間延遲特征的負向作用。黎杰生和胡穎(2017)通過實證檢驗得出結(jié)論,金融集聚能夠顯著推動經(jīng)濟發(fā)展,但會加劇金融的競爭性、資本的逐利性和企業(yè)的投機性,從而對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動產(chǎn)生抑制作用。非線性論主要結(jié)論:修國義等(2019)通過建立面板門檻模型展開的實證檢驗發(fā)現(xiàn),金融集聚對區(qū)域科技創(chuàng)新效率確實存在以門檻效應(yīng)為特征的非線性作用效果。二是關(guān)于金融集聚對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響的機制分析。Greenwood &Jovanovic(1990)基于資源配置效率角度,認為金融集聚能夠通過提升企業(yè)資源配置效率的路徑影響技術(shù)創(chuàng)新。Levine(2002)從供需角度出發(fā),認為金融集聚會打破地區(qū)原有產(chǎn)業(yè)資本的供求平衡,進而導(dǎo)致金融價格的變化,并最終降低企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的融資成本。劉軍等(2007)從金融功能觀角度出發(fā)展開理論分析,發(fā)現(xiàn)金融集聚能夠通過降低金融機構(gòu)經(jīng)營成本、改善信息不對稱、提高技術(shù)創(chuàng)新影響力等路徑影響技術(shù)進步。Brown &Petersen(2009)指出,基于空間結(jié)構(gòu)的金融集聚能夠有助于緩解企業(yè)融資約束條件,進而影響企業(yè)對技術(shù)創(chuàng)新活動的投資。高小龍和楊建昌(2017)使用2003~2012 年中國省級和地級市面板數(shù)據(jù)研究金融集聚對技術(shù)創(chuàng)新的影響機制,實證檢驗結(jié)果表明,金融集聚可以通過產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)、服務(wù)創(chuàng)新效應(yīng)、信息擴散效應(yīng)和人力資本積累效應(yīng)等路徑影響技術(shù)創(chuàng)新。

    綜上所述,關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新和金融集聚相關(guān)關(guān)系的學(xué)術(shù)成果非常豐富且實踐價值很高,但是依然有以下欠缺之處:一是金融集聚研究方法多采用靜態(tài)回歸的實證分析方法,較少運用動態(tài)回歸方法來實證檢驗金融集聚對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的動態(tài)影響;二是實證分析大多以總體視角展開兩變量相關(guān)關(guān)系的檢驗,缺乏以分維度視角展開二級指標(biāo)作用效果的檢驗;三是研究假設(shè)多以線性相關(guān)關(guān)系的檢驗為主,缺乏非線性相關(guān)關(guān)系的檢驗。基于此,本文同時使用線性的動態(tài)面板回歸分析方法和非線性的門檻效率模型,從全樣本視角和分維度視角出發(fā)驗證金融集聚及其不同維度對于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響作用。

    二、研究設(shè)計

    (一)模型構(gòu)建

    根據(jù)研究目的,本文構(gòu)建以下動態(tài)面板模型來探究企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率與金融集聚之間的相關(guān)關(guān)系,具體如公式(1)所示。

    在上述模型(1)中,IEit表示企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率;IEit-1為滯后一期的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率;FAit表示金融集聚程度;TRADEit、FDIit和LEVit是一組控制變量,分別表示對外貿(mào)易水平、外商直接投資和資產(chǎn)負債率;i和t分別表示省份和年份;β0為截距項,β1至β5均為待估參數(shù);εit為隨機擾動項。

    考慮到企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率與金融集聚可能存在非線性相關(guān),因此本文借鑒Hansen(1999)的研究成果建立門檻效應(yīng)模型,進一步檢驗該相關(guān)關(guān)系是否具備非線性特征,通過相關(guān)檢驗確定門限個數(shù)和具體門檻值,相應(yīng)的單一門檻模型設(shè)定如公式(2)所示。

    其中,q為門檻變量,γ為未知門檻值。

    (二)變量選取

    1.被解釋變量:企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率(IE)。本文選取各省份規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)研究與試驗發(fā)展(R&D)人員全時當(dāng)量和研究與試驗發(fā)展(R&D)經(jīng)費支出為投入指標(biāo),用其有效專利申請數(shù)量和新產(chǎn)品銷售收入為產(chǎn)出指標(biāo)。本文采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)建立規(guī)模報酬可變模型(VRS),進而使用DEAP2.1軟件測算出我國各省份各年的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率。

    2.核心解釋變量:金融集聚(FA)。有關(guān)金融集聚指數(shù)的測度和衡量,比較常用的方法是赫芬達爾-赫希曼指數(shù)(張芳,2012)、區(qū)位熵(余泳澤等,2013)、空間基尼系數(shù)(張帆,2016)和構(gòu)建金融集聚指標(biāo)體系(王一喬和趙鑫,2020)??紤]到政府的公共金融支持在區(qū)域金融集聚過程中發(fā)揮著不可忽視的作用,所以本文在參考當(dāng)前主流評價指標(biāo)體系和考慮國情的基礎(chǔ)上,構(gòu)建測算各省份金融集聚指數(shù)的評價體系,詳見表1。同時使用熵權(quán)法這一客觀確權(quán)方法來確定各指標(biāo)所占權(quán)重,從而計算出各省份金融集聚指數(shù)。其中,金融集聚(FA)可以分為銀行業(yè)(FA1)、保險業(yè)(FA2)、證券業(yè)(FA3)、金融規(guī)模(FA4)和公共金融(FA5)五大維度。數(shù)據(jù)均來源于Wind 數(shù)據(jù)庫和各省份各年的金融運行報告。

    表1 各省份區(qū)域金融集聚綜合評價指標(biāo)體系

    3.控制變量:選擇三個相關(guān)變量作為本文實證研究的控制變量。一是對外貿(mào)易水平(TRADE)。對外貿(mào)易可以借助進口改善技術(shù)并利用出口提升技術(shù)的收益水平,選用經(jīng)營地所在單位進出口總額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來反映對外貿(mào)易情況。二是外商直接投資(FDI)。考慮到外商直接投資能夠為地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新活動帶來資金融通便利,所以選用實際利用外資總額來度量外商投資水平,為方便比較將外商直接投資金額進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。三是資產(chǎn)負債率(LEV)。資產(chǎn)負債率可以反映企業(yè)的負債情況和財務(wù)杠桿使用情況,通過使用區(qū)域內(nèi)規(guī)模企業(yè)負債總額除以資產(chǎn)總額可以得到對應(yīng)的企業(yè)資產(chǎn)負債率。

    (三)數(shù)據(jù)來源

    考慮到西藏及港澳臺地區(qū)的部分核心解釋變量數(shù)據(jù)缺失嚴重,所以本文以我國30個省份2007~2019年的年度面板數(shù)據(jù)為研究樣本。原始數(shù)據(jù)均來源于國家統(tǒng)計局官方網(wǎng)站、Wind 數(shù)據(jù)庫和各省份金融運行報告。本文實證分析部分均通過Stata16 軟件實現(xiàn),各變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表2。

    表2 各變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

    三、實證結(jié)果及分析

    (一)面板單位根檢驗

    由于時間序列的數(shù)據(jù)易出現(xiàn)偽回歸問題從而影響實證研究的科學(xué)性,所以在實證分析前首先要檢驗各變量的平穩(wěn)性。本文使用LLC檢驗、IPS檢驗、Fish?er 式ADF 檢驗、Hadri LM 檢驗和Fisher 式PP 檢驗等五種單位根檢驗方法來檢驗所有變量的平穩(wěn)性,單位根檢驗結(jié)果顯示所有變量都至少通過四種檢驗,意味著所有變量均平穩(wěn),檢驗結(jié)果見表3。

    表3 面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗

    (二)金融集聚對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率影響的回歸分析:全樣本視角

    考慮到解釋變量可能具有內(nèi)生性而使模型估計出現(xiàn)偏差,且個體的當(dāng)前行為常由于慣性等原因受到以往活動的影響,因此建立動態(tài)面板回歸模型,對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率與金融集聚的關(guān)系展開實證探究。差分GMM 估計方法往往都會存在弱工具變量問題,而系統(tǒng)GMM能夠很大程度地減少小樣本偏誤。兩者相比,不僅能夠有效處理內(nèi)生性問題,而且還能更加充分地運用變量信息,所以分別使用系統(tǒng)GMM 和差分GMM分析方法建立動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型進行實證分析,同時以被解釋變量滯后項為模型的工具變量。表4 前四列為系統(tǒng)GMM 分析結(jié)果,最后一列為差分GMM分析結(jié)果。

    根據(jù)表4的實證分析結(jié)果,五個方程中AR(1)均小于0.01,AR(2)均大于0.1,說明殘差項的一階序列均存在相關(guān)性,而二階序列均不存在相關(guān)性,故模型設(shè)定合理。前四個方程中核心解釋變量在逐漸加入控制變量時系數(shù)變化不大且均通過顯著性檢驗,故模型建立穩(wěn)健。此外,Sargan檢驗所對應(yīng)的P值均為1,表明工具變量有效。

    表4 全樣本動態(tài)面板回歸結(jié)果

    五個方程中金融集聚(FA)的系數(shù)均為正且在1%水平下顯著,說明企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率與金融集聚之間存在線性正相關(guān)關(guān)系,具體表現(xiàn)為金融集聚能夠提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率。究其原因,金融集聚能夠匯集各類金融資源,借助地理位置、信息獲得和人力資源等優(yōu)勢,使得集聚區(qū)域內(nèi)運輸物流、資金使用、信息技術(shù)交流和人才招聘等成本降低,促進金融資源更好地適配于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的資金需要,最終助力金融發(fā)展,提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率。

    方程(2)、方程(3)和方程(4)是在方程(1)的基礎(chǔ)上依次加入對外貿(mào)易水平(TRADE)、外商直接投資(FDI)和資產(chǎn)負債率(LEV)三個控制變量。從表4 可知,各控制變量的系數(shù)均為正數(shù)且在5%水平下顯著,這意味著提升對外貿(mào)易水平、加強外商直接投資和提高資產(chǎn)負債率均可以促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的提高。對外貿(mào)易水平可以反映出一個地區(qū)的對外貿(mào)易活動情況,對外貿(mào)易水平越高的地區(qū),就越有可能借助進口來引進并提升技術(shù),同時利用出口來提高技術(shù)創(chuàng)新的回報率,所以提高對外貿(mào)易水平有助于提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率。外商直接投資有助于提高區(qū)域企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率,說明地區(qū)企業(yè)通過引進外資來推動企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的實踐結(jié)果較為理想。此外,資產(chǎn)負債率代表企業(yè)利用負債進行生產(chǎn)經(jīng)營的情況,企業(yè)可以利用資產(chǎn)負債率這一財務(wù)杠桿的抵稅效應(yīng)來提高企業(yè)利潤率,有助于企業(yè)從事技術(shù)創(chuàng)新活動。

    (三)金融集聚對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率影響的回歸分析:分維度視角

    本文進一步從銀行業(yè)(FA1)、保險業(yè)(FA2)、證券業(yè)(FA3)、金融規(guī)模(FA4)和公共金融(FA5)等金融集聚指數(shù)的二級指標(biāo),具體分析各維度的金融集聚發(fā)展對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動可能產(chǎn)生的不同影響作用。表5為分別將銀行業(yè)、保險業(yè)、證券業(yè)、金融規(guī)模和公共金融等金融集聚指數(shù)的二級指標(biāo)作為核心解釋變量加入模型的回歸結(jié)果。通過觀察五個方程中的AR(1)、AR(2)和Sargan 檢驗對應(yīng)的P 值結(jié)果可以知道,分維度動態(tài)面板回歸結(jié)果可靠。分維度動態(tài)面板回歸結(jié)果表明,銀行業(yè)、證券業(yè)、金融規(guī)模和公共金融等金融集聚均可以促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的提高,而保險業(yè)金融集聚對于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響作用為正但并不顯著。這揭示出金融集聚對于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的促進作用主要是通過銀行業(yè)、證券業(yè)、金融規(guī)模和公共金融集聚化程度的提高實現(xiàn)。

    表5 分維度動態(tài)面板回歸結(jié)果

    (四)進一步的非線性實證分析

    基于上述實證研究可知,金融集聚確實有助于提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率,但該研究結(jié)論是以金融集聚的線性影響為假設(shè)前提,忽略該影響作用可能具備的非線性特征。因此,本文進一步選擇以金融集聚為門檻變量,對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率與金融集聚的相關(guān)關(guān)系展開非線性實證分析,對門檻效應(yīng)模型進行自抽樣檢驗(模擬800 次)。由表6 檢驗結(jié)果可知,金融集聚對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響具備單門檻效應(yīng),再由表7估計結(jié)果可知該門檻值為0.3712,其中門檻值對應(yīng)的95%置信區(qū)間是[0.1463,0.1484]。因此,金融集聚在不同門檻值區(qū)間內(nèi)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響作用有所不同,即二者存在非線性相關(guān)關(guān)系。

    表6 門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果

    表7 門檻值估計結(jié)果

    由表8的回歸結(jié)果可知,當(dāng)金融集聚指數(shù)低于門檻值0.3712 時,金融集聚的影響系數(shù)是1.2907;當(dāng)金融集聚指數(shù)高于或等于門檻值0.3712時,該影響系數(shù)是0.8448。以上結(jié)果均通過統(tǒng)計學(xué)檢驗,從門檻效應(yīng)模型的實證分析情況可知:在不同的門檻區(qū)間內(nèi),金融集聚均可以促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新且該作用在不同區(qū)間內(nèi)有所差異。這意味著金融集聚對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響呈現(xiàn)非線性特征。

    表8 門檻模型參數(shù)估計結(jié)果

    (五)穩(wěn)健性檢驗

    本文主要通過替換核心變量和變換計量模型兩種方式展開穩(wěn)健性檢驗:一是借鑒張秀娟(2015)采用區(qū)位熵方法重新計算金融集聚指數(shù)并同時使用系統(tǒng)GMM、差分GMM進行回歸分析,回歸結(jié)果如表9第1、第2列所示;二是運用兩階段最小二乘法(2SLS)分別對采用區(qū)位熵法、熵值法測算所得的核心解釋變量進行回歸分析,表9 第3、第4 列分別為對應(yīng)的回歸結(jié)果。從表9的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),核心解釋變量回歸系數(shù)均顯著為正,只有大小發(fā)生較小變化,表明本文實證方法可靠,得到的研究結(jié)論具備穩(wěn)健性。

    表9 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

    四、結(jié)論與政策建議

    本文通過建立評價指標(biāo)體系和使用DEA 模型,分別對我國30 個省份2007~2019 年的金融集聚指數(shù)和企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率進行客觀測算,同時運用線性和非線性的統(tǒng)計分析模型,從全樣本視角和分維度視角出發(fā)驗證金融集聚及其不同維度對于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響作用,得到三個結(jié)論:其一,提高金融集聚程度、對外貿(mào)易水平、外商直接投資和資產(chǎn)負債率均有助于提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率;其二,銀行業(yè)、證券業(yè)、金融規(guī)模和公共金融等金融集聚均有助于提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率,而保險業(yè)金融集聚對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的作用不顯著;其三,金融集聚對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率存在以單門檻效應(yīng)為特征的非線性影響作用。

    為提升我國企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率,使企業(yè)發(fā)展從借助規(guī)模效應(yīng)轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動,從而實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展,本文提出以下政策建議。

    第一,合理布局構(gòu)建金融中心及金融副中心。各級政府應(yīng)根據(jù)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟地理結(jié)構(gòu)的特點,優(yōu)化重構(gòu)區(qū)域金融中心以及金融副中心的空間布局,堅持金融中心建設(shè)與企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展相契合,充分發(fā)揮金融中心的集聚效應(yīng)和金融副中心的協(xié)同效應(yīng),助力企業(yè)提高自身的技術(shù)創(chuàng)新效率。應(yīng)當(dāng)注重于改善區(qū)域金融市場環(huán)境和企業(yè)營商環(huán)境,改善金融集聚區(qū)域?qū)鹑谫Y源的吸收能力,從而為打造金融中心和副中心提供良好的基礎(chǔ)條件。此外,需要防止金融產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展過度可能帶來的外部不經(jīng)濟,推動金融集聚的良性發(fā)展,確保金融集聚能夠及時高效地推動企業(yè)科技創(chuàng)新。

    第二,采取有針對性的區(qū)域金融發(fā)展策略。東部地區(qū)擁有多個金融集聚中心,金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展強勁,而中西部地區(qū)金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展較為薄弱,只有單個金融集聚中心,所以東部地區(qū)在推進金融集聚發(fā)展時應(yīng)當(dāng)加強和中西部金融中心及金融副中心的金融合作,避免東部地區(qū)金融產(chǎn)業(yè)過度集聚造成外部不經(jīng)濟。同時,中西部地區(qū)需要不斷改善金融市場環(huán)境和提升金融服務(wù)能力,各地區(qū)應(yīng)當(dāng)協(xié)同合作促進金融產(chǎn)業(yè)集聚,支持企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動,使金融資源在全國范圍內(nèi)實現(xiàn)優(yōu)化配置和最佳利用。我國中西部地區(qū)缺乏有競爭力的金融中心,其區(qū)域金融集聚水平不足以支撐區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展,政府應(yīng)該推進金融體制和金融深化改革,推動?xùn)|部與中西部地區(qū)之間金融資源的跨區(qū)域和跨部門交流。

    第三,提升區(qū)域科技創(chuàng)新能力。一方面,應(yīng)當(dāng)合理利用現(xiàn)代科技發(fā)展成果來提升金融活動效率,如使用大數(shù)據(jù)等科技手段發(fā)展數(shù)字化金融,助力金融產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生外部經(jīng)濟效應(yīng),并提高信息交流效率。另一方面,應(yīng)當(dāng)注重數(shù)字金融風(fēng)險防范,尤其需要規(guī)避系統(tǒng)性風(fēng)險的發(fā)生,使金融產(chǎn)業(yè)安全、高效地為企業(yè)創(chuàng)新活動創(chuàng)造高質(zhì)量的金融產(chǎn)品。政府需要加強對科技領(lǐng)域的財政支持,持續(xù)發(fā)展公共金融來支持企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動,金融機構(gòu)應(yīng)當(dāng)把握國家對科技創(chuàng)新提供財政支持的機會,提高對科技創(chuàng)新企業(yè)金融供給的針對性和服務(wù)效率,而各類高校應(yīng)該加強對各類專業(yè)人才的培養(yǎng),為金融集聚助力企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新提供更優(yōu)秀的人力資本。

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