创新要素集聚对经济高质量发展的影响研究——空间视角下金融发展的调节作用

王淑英，寇晶晶，卫朝蓉

（郑州大学管理工程学院，河南郑州 450001）

十九大报告作出“中国特色社会主义已经进入新时代，中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段”的论断，高质量发展是新时代中国经济最鲜明的特征，也是当前乃至以后经济建设的主旋律和战略方向。进入新时代，我国经济结构不断优化升级，原有的资本投资拉动经济增长的粗放型发展模式已不再适应当前的发展需求，因此，必须遵循中国经济新阶段的发展规律，将高质量发展作为转变经济发展模式的出发点和落脚点，探索与当前经济结构相适应的新的发展模式，重构新的经济增长动力，推动中国经济由数量追赶向质量追赶转型，创新是实现这一过程的重要手段［1-2］。

随着知识经济时代的到来，科技创新能力对经济数量增长和质量提升的贡献作用也愈发突出，创新要素作为一个国家或地区提高科技创新水平的基础性条件保障，逐步成为地区间竞相争夺的重要战略资源。创新要素能够有效推动新技术的开发与转化，加快产品创新和知识存量的增加，以创造性破坏的方式催生新的产业部门，打破固有的经济结构模式，形成促进经济增长的长期性、持久性动力。同时，创新要素会通过产生外溢效应，以相互“搭便车”的方式对技术创新效率产生积极影响，拉动产业结构优化升级进而助推经济高质量发展。已有研究表明，在地理空间比较集中或邻近的地区，创新更容易产生［3］，这是因为研发活动的开展对协同创新有较高的依赖性，而协同创新必须在特定空间范围内才能顺利开展［4］，因此，创新要素在地区内集聚有助于打破区域内协同创新壁垒，为加快新旧动能转换、促进经济高质量发展创造有利条件。此外，金融发展作为现代经济的核心，是经济增长的助推器和润滑剂［5］，经济增长与金融发展紧密相连，二者相互融合、相互作用，经济高质量发展必定离不开金融发展的支持。完善的金融体系有助于提高融资效率，缓解阻碍企业或产业扩张等各种经济活动中存在的融资约束问题，为经济发展提供资金支持，实现风险规避。金融发展能够促进技术进步，并通过影响全要素生产率推进经济增长和产业进步。金融体系还具备优化资源配置的功能，良好的金融环境能够引导创新要素向科技创新等收益更高的领域或地区集聚，最大程度地挖掘资源利用效率，对创新要素集聚与经济高质量发展之间的关系起到一定的调节作用。

本文在已有研究基础上，立足当前国家经济发展方式转变和创新驱动发展战略实施的宏观经济背景，构建空间计量模型深入分析创新要素集聚对经济高质量发展的影响机理，并探讨金融发展在其中扮演何种角色，旨在厘清三者之间关系，为助推地区经济高质量发展提供理论支撑。

1 文献综述

现有关于创新要素、金融发展和经济高质量发展的文献较少，但研究前两者与经济增长关系的文献相对较多，而经济高质量发展的实质归根结底是实现经济增长质量的提升［6］，因此本文主要对创新要素、金融发展对经济增长影响的相关文献进行梳理。关于创新要素与经济增长的研究主要从静态和动态两个视角展开，静态视角下大多研究创新要素投入强度、资源配置与经济增长的关系［7-8］。Hopenhayn［9］基于分配与生产力理论提出技术创新要素能够促进产业结构升级；万勇［10］研究发现人力、资本、产业三类创新要素均会产生经济增长效应；黄蕊等［11］发现优化落后地区资源配置模式能够释放其后发优势潜能进而解决我国区域经济发展不均衡、不充分的问题；刘飞等［12］研究发现我国东、中、西部创新要素出现空间错配的现象，且资本创新要素总体水平不能满足产业结构升级的要求。动态视角下主要探索创新要素集聚和扩散与经济增长的关系［13-15］。高丽娜等［16］认为创新要素通过集聚和扩散实现空间上的重新组合与集成，产生区域协同创新效应进而推动毗邻地区经济增长；吴福象等［17］研究表明创新要素能够通过空间集聚形成外部经济性并推动产业结构升级；张斯琴等［18］发现创新要素集聚程度对本地区城市生产率有显著贡献，并能通过溢出效应带动周边地区的劳动生产率；卓乘风等［19］研究发现创新要素跨区域流动对三次产业结构升级存在非线性作用机制，当“流量”超过适宜边界时会产生拥挤效应从而削弱创新要素流动对产业结构升级的积极影响。

关于金融发展与经济增长的关系研究从熊彼特的《经济发展理论》中对两者关系的推断之后就广受学者关注，现有研究大多也都证实了金融发展对经济增长有促进作用［20］。King 等［21］研究发现先进的金融制度有助于推动金融创新效率提升进而促进经济增长；张林［22］通过构建静态和动态面板模型研究金融发展、科技创新对经济增长的影响，结果表明金融发展和科技创新在短期和长期内均对实体经济增长有显著促进作用，但金融发展与科技创新的融合对实体经济增长的作用不明显；黄永明等［23］研究表明金融结构与我国经济高质量发展之间有正相关关系且存在区域差异性；魏蓉蓉［24］通过实证分析发现金融资源的有效配置不仅能直接促进经济高质量发展，还能通过全要素生产率间接推动经济高质量发展。但也有研究认为金融发展与经济增长的关系存在不确定性。Kneer C［25］从“人力资源窃取”的角度证明了金融部门对实体经济的发展具有挤出效应；张清等［26］采用Panel-VAR 模型实证分析的结果表明金融发展在短期内对经济增长存在负向作用，在长期条件下能拉动经济增长；杨有才［27］通过对省级面板数据的实证分析发现，金融发展对经济增长的作用因金融发展所处水平的不同而存在差异，表现为门槛效应和边际效递减的非线性特征。

总体来说，现有文献多是研究创新要素、金融发展和经济增长两两之间的关系，鲜有文献将三者放在同一完整体系内展开研究；对于创新要素与经济增长的关系研究大多从静态视角展开，但创新要素有追求边际效应最大化的特征，创新要素在区际间流动并形成集聚效应进而推动创新活动的开展是新时代实现经济高质量发展的重要途径。此外，对于金融发展和经济增长的研究相对全面，但从调节效应视角研究金融发展对经济高质量发展的间接作用的文献还比较匮乏。因此，本文基于中国2009—2018 年省级面板数据，采用综合评价法从多个维度构建经济高质量发展评价指标并进行量化，运用空间杜宾模型实证分析创新要素集聚对经济高质量发展的直接效应与空间溢出效应，并进一步探究金融发展在其中起到怎样的调节作用。

2 研究设计

2.1 指标选取与说明

（1）被解释变量：经济高质量发展（Qua）。经济高质量发展的理念是创新、协调、绿色、开放、共享，这既是经济高质量发展的内涵，也是衡量高质量发展结果的评判标准，而经济增长是实现高质量发展的基本前提，因此本文从经济发展、创新发展、协调发展、绿色发展、开放发展、共享发展六个维度出发，在借鉴相关研究的基础上构建评价指标体系［28-29］，衡量全国各省份经济高质量发展状况，具体指标如表1 所示。由于指标层数据单位不统一，为消除量纲影响对数据进行标准化处理，并采用熵权法赋予各项指标权重。图1 是我国2009 和2018年各省（区/市，不含港澳台地区和西藏自治区，下同）的经济高质量发展水平测算结果，可以看出从2009年到2018 年我国各地区发展水平均有不同程度的提高，说明随着知识经济时代的不断发展，我国经济结构不断转型，经济正逐步实现高质量发展，且地区集聚现象明显，东、中、西部地区之间发展很不均衡，北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、广东等东部地区发展水平相对较高，其余中、西部地区发展相对落后。

表1 经济高质量发展评价指标体系

图1 2009 和2018 年中国各省（区/市）经济高质量发展水平

（2）解释变量：创新人员集聚（Peo）、创新资本集聚（Cap）。目前关于创新要素的内涵界定尚未完全达成一致共识，已有研究对创新要素的衡量大多采用R&D 数据［30］，R&D 人员是创新活动得以顺利开展的人力保障，高素质的R&D 人员所具备的专业知识和高端技能等要素是进行技术创新的重要源泉；R&D 资本是科技创新的重要推动力，在R&D人员高水平的管理支配下，R&D 资本会催生更加高效、高质量的创新成果，提高地区技术水平和技术效率。本文借鉴卓乘风［32］的做法，用省份R&D人员占全国R&D 人员的比重表示创新人员集聚度（Peo），用省份R&D 经费支出占全国R&D 经费支出的比重表示创新资本集聚度（Cap）。

（3）调节变量：金融发展（Fin）。金融发展指的是能够反映一个地区金融发展强弱的综合性指标［33］，现有研究的衡量方法也尚不统一，本文参照杨有才［27］的做法，用贷款余额与地区生产总值的比重来表示。

（4）控制变量。相关研究表明劳动力供给状况（Lab）、政府干预程度（Gov）、城镇化水平（Urb）、信息化发展程度（Inf）等因素会影响经济发展质量，故对此予以控制。劳动力供给状况用就业人数与地区人口总量的比值表示，政府干预程度用地方政府财政支出与地区生产总值的比值表示，城镇化水平用地区城镇人口与地区总人口之比表示，信息化发展程度用邮电业务总量与地区生产总值之比表示。

文中所用数据全部来源于《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国金融年鉴》以及各省份统计年鉴，研究对象为中国30 个省/直辖市/自治区（由于部分数据缺失严重，故排除西藏地区），研究样本为2009—2018 年的面板数据。变量的描述性统计见表2。

表2 变量的描述性统计

表2 （续）

2.2 模型构建

2.2.1 空间相关性分析

传统计量经济学是在假定经济变量在空间上相互独立的前提条件下开展计量分析，而新经济地理学将“空间”因素纳入变量的研究中，认为变量之间会因为地理位置变化而存在空间依赖性，相较于传统计量模型，空间计量模型引入了空间效应能够很好地解决变量之间的空间相关性和空间异质性等问题，从而精确估计空间变量的相互影响关系，提高回归模型空间参数估计的准确性和有效性［34］，故本文选用空间计量模型估计各变量之间的关系和空间溢出效应。在构建模型之前需对变量的空间相关性进行分析，常用的方法是计算变量的Moran's I 指数以确定空间邻近地区变量之间的相似程度。本文从全局和局部两个角度估计变量的Moran's I 指数，全局空间相关性衡量变量在全区域空间内的相关程度，局部空间相关性衡量一地区变量与周边地区的相关程度。表3 给出了2009—2018 年主要变量的全局Moran's I 指数和显著性，可以看出各变量的Moran's I 指数值均大于0 且通过5%水平的显著性检验，说明研究主体在全局空间区域内具有较强的正向空间相关性。

表3 2009-2018 年主要变量的Moran's I 值

图2 是2009 年和2018 年经济高质量发展的局部Moran's I 指数散点图，横轴表示经济高质量发展水平，纵轴表示经济高质量发展的空间滞后项，第一、三象限分别代表高值与高值、低值与低值集聚，反映变量具有正向空间相关性；第二、四象限分别代表低值与高值、高值与低值集聚，反映变量具有负向空间相关性。图中经济高质量发展的观测值大多聚集在第一、三象限，表明经济高质量发展在局部空间区域内存在正相关性。

图2 2009 和2018 年经济高质量发展局部Moran's I 指数散点图

2.2.2 空间面板模型构建

通过上文分析可以发现主体变量存在较为显著的空间相关性，这再一次验证本文采用空间计量模型的合理性。目前学术界常用的空间计量模型有三种，包括空间滞后模型/空间自回归模型（SLM/SAR）、空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型（SDM）。空间滞后模型/空间自回归模型假定空间相关性体现在被解释变量上，空间误差模型假定空间相关性体现在误差项上，空间杜宾模型考虑了被解释变量和误差项的空间效应，能更好的估计个体产生的空间溢出效应［35］，因此本文选用空间杜宾模型进行回归分析，构建具体模型如下：

式（1）考察创新人员集聚、金融发展与经济高质量发展的关系，式（2）考察创新资本集聚、金融发展与经济高质量发展的关系，其中ρ是空间自相关系数，反映了样本观测值的空间依赖性，β是变量的回归系数，X是控制变量，包括劳动力供给状况（Lab）、政府干预程度（Gov）、城镇化水平（Urb）、信息化发展程度（Inf）。

3 实证结果与分析

3.1 空间计量回归结果分析

表4 给出了不考虑金融发展调节作用和考虑调节作用两种情况下创新人员集聚和创新资本集聚与经济高质量发展的回归结果，模型（1）、（3）分别验证创新人员集聚、创新资本集聚与经济高质量发展的关系，模型（2）、（4）分别验证金融发展对创新人员集聚、创新资本集聚与经济高质量发展关系的调节作用。从四次估计结果的R2、Sigma2和Log L 的统计量来看，模型拟合效果较好，说明模型能够很好的反映中国经济高质量发展的实际情况，且四次回归结果中被解释变量的空间滞后项W*dep.var 的值为均为正数并通过显著性检验，说明经济高质量发展存在显著的正向空间溢出效应，即邻近地区经济高质量发展会对本地区产生积极影响。

从回归结果可以看出，在无交互项的情况下，创新人员集聚和创新资本集聚的系数分别为0.759 和0.921，且均在1%的水平上显著，说明创新人员集聚和创新资本集聚对经济高质量发展具有显著的正向促进作用；二者的空间项W*Peo、W*Cap 系数分别为-1.018 和-1.204，且通过5%和1%的显著性检验，说明创新人员和资本集聚能够产生负向空间溢出效应。在引入金融发展与创新要素集聚的交互项后，创新人员集聚和创新资本集聚与金融发展的交互项系数分别为1.081 和0.947 且显著，说明金融发展能够正向调节创新人员集聚和资本集聚与经济高质量发展的关系；创新人员集聚与经济高质量发展交互项的空间项估计系数为-0.269 但不显著，说明在空间上金融发展对创新人员集聚和经济高质量发展之间的关系不能起到调节作用，创新资本集聚与经济高质量发展交互项的空间项系数为0.332 且通过10%的显著性检验，说明金融发展在空间上能够正向调节创新资本集聚和经济高质量发展的关系。对于控制变量，劳动力供给、城镇化水平、信息化发展程度这三个变量对经济高质量发展具有显著的正向促进作用，但政府干预却负向影响经济高质量发展水平，原因可能在于本文采用政府财政支出与国民生产总值之比来衡量政府对于经济高质量发展的干预力度，而当前处在经济结构转型时期，财政支出应用于传统行业的比重较高，对于高科技产业的支持力度尚且较小，财政支出在各行业的结构分配可能不符合经济高质量发展的要求。

表4 空间杜宾模型回归结果

3.2 空间效应分解

为进一步深入分析创新要素集聚、金融发展和经济高质量发展之间的关系，本文将空间杜宾模型的回归结果分解为直接效应、间接效应和总效应，如表5 所示。直接效应反映一地区解释变量对本地区被解释变量的影响程度，间接效应反映一地区解释变量对邻近地区被解释变量的影响程度，总效应则是两种效应的综合，反映一地区解释变量对全部空间区域内被解释变量的影响程度。创新人员集聚和创新资本集聚的直接效应系数分别为0.677 和0.814，间接效应系数分别为-1.133 和-1.356，且均通过1%的显著性水平检验，这表明创新人员集聚和创新资本集聚都能够正向促进本地区经济高质量发展，但对邻近地区经济高质量发展有明显的抑制作用，出现此种结果的原因可能是创新要素在本地区集聚程度较高，创新要素和经济高质量发展之间已经形成较为完善的互动机制，邻近地区创新要素为追逐实现更高的自身价值而逐步向本地区流入，从而导致邻近地区因缺乏创新要素而难以开展创新活动，进而抑制经济高质量发展进程。创新人员集聚、创新资本集聚与经济高质量发展的交互项直接效应系数分别为1.089 和0.967 且在1%水平上显著，说明金融发展能够正向调节创新人员集聚、创新资本集聚与本地区经济高质量发展的关系，间接效应的系数分别为-0.049 和0.539，但前者不显著，后者通过5%显著性水平检验，说明金融发展对于创新人员集聚和邻近地区经济高质量发展的关系无明显调节作用，但对创新资本集聚和邻近地区经济高质量发展的关系有显著的正向调节作用。从总效应来看，金融发展对创新人员集聚和创新资本集聚与空间区域内全部地区经济高质量发展的关系起到明显的正向调节总用。

表5 空间效应分解

表5 （续）

4 结论与启示

本文将创新要素集聚、金融发展和经济高质量发展三者纳入统一完整体系内进行分析，从经济发展、创新发展、协调发展、绿色发展、开放发展、共享发展六个维度构建经济高质量发展评价指标体系并进行量化，基于新经济地理学提出的地理空间效应假说构建空间杜宾模型，对人员和资本两种创新要素集聚与经济高质量发展的关系及空间溢出效应进行实证研究，并分析了金融发展在其中的调节作用。通过以上分析得出结论：（1）我国经济高质量发展存在显著的正向空间溢出效应，地区之间发展极度不均衡，东部地区水平较高，中、西部地区水平较低；（2）创新人员集聚和创新资本集聚对本地区经济高质量发展有显著的正向促进作用，但两者在空间上对经济高质量发展产生负向溢出效应，抑制邻近地区经济高质量发展进程；（3）金融发展能够正向调节创新人员集聚和创新资本集聚与本地区经济高质量发展之间的关系，但对创新人员和创新资本集聚与邻近地区经济高质量发展的关系无明显调节作用；（4）在当前经济结构转型的关键时期，政府财政分配结构已不再满足经济高质量发展的要求，表现出对经济高质量发展的抑制作用。

根据以上结论得出启示：（1）优化创新资源空间配置，促进地区间经济高质量发展水平趋向一致。鉴于创新要素集聚能够促进经济高质量发展，但我国东、中、西部地区经济高质量发展水平极度不均衡，故可通过优化创新资源空间配置来提高这些地区经济高质量发展水平。中、西部政府应出台相关政策引进创新要素：在创新人才引进方面，应当进行户籍制度改革，完善人才落户制度，降低人才落户门槛，提高人才薪资福利待遇，改善地区工作环境。同时，各地区也应当完善人才培养体系，改善人才评价机制，不仅要能引进人才，还要确保留住人才；在创新资金引进方面，政府需对地区内投融资体制进行改革创新，建立起以政府为引导的市场化运作融资平台，拓宽高新技术企业的融资渠道并降低其融资风险，藉此吸引资金流向创新型产业。（2）完善区域间创新要素互动机制，构建区域协同创新平台。由于创新要素能促进本地区经济高质量发展，但对邻近地区存在负向空间溢出作用，原因在于创新要素存在空间竞争效应，创新要素的趋利性使其流向能够实现自身利益最大化的地区进而形成“扎堆”现象，这将不利于创新要素集聚中心的周边地区高新技术产业的诞生和进一步深化发展。因此，要完善创新要素在地区间的互动机制，打破区域藩篱，确保创新要素能够向创新要素集聚中心的周边地区自由、有序地流动，均衡省域间创新要素分配，提高创新要素的省际交互作用进而形成“1+1>2”的协同创新局面。同时，区域间应搭建协同创新平台，发挥创新要素集聚中心的辐射带动作用和极化效应，与周边地区形成良性互动机制，使创新要素和创新成果能在区域间共享。（3）深化金融改革，促进金融发展。金融发展能够正向调节创新要素集聚对经济高质量发展的促进作用，是因为金融发展营造的良好经济环境吸引创新要素的流入并以此推动科技创新活动的开展，因此需要进一步深化金融发展供给侧结构性改革，引导社会资金持续流入高技术产业领域，围绕经济高质量发展的要求，为经济结构转型过程中的现代化产业体系建设提供精准金融服务，构建多层次金融服务体系；提高金融机构多元化程度，优化金融机构结构，改善直接融资和间接融资比例失衡的问题，优化融资结构，为经济活动提供长期有效的资金供应。（4）完善政府财政分配结构，加强政府在技术创新领域干预力度。当前我国政府财政支持力度虽整体上表现逐年稳步增加的态势，但财政支持却对经济高质量发展未能表现出促进作用，原因在于政府财政分配结构不满足当前经济高质量发展的需求。因此，政府在财政支持方面应注重资金的使用领域和使用效率，在技术创新方面需予以更多的配套支持，使得政府的干预和市场导向的创新需求进行有效对接，发挥政府资金的导向性功能，引导更多企业向高技术领域迈进，推动经济结构优化升级。