【《基于空间杜宾模型的金融合作对区域创新的影响实证分析》14000字】

基于空间杜宾模型的金融合作对区域创新的影响实证分析[摘要]建设粤港澳大湾区，强调香港、澳门融入珠三角和内地发展，涉及到粤港澳三方和珠三角九个城市等不同主体、层次和尺度的空间实践以及区域关系重构。因此，融合发展是新时代粤港澳大湾区建设的关键和战略要义。本文以梳理区域协同创新与金融合作的内在机理为基础，针对粤港澳大湾区金融合作与区域创新的问题，以大湾区金融合作的实施路径为重点，为提升该区域的贸易便利化水平，以及促进该区域的金融合作提供对策。[关键词]粤港澳大湾区；金融合作；区域创新目录249941绪论 绪论1.1研究目的粤港澳大湾区作为国家战略，是基于以往珠三角城市群、“大珠三角”以及粤港澳合作的升华形态，相比“大珠三角”等自下而上的概念，近年来，粤港澳大湾区金融合作取得了积极进展和阶段性成效，但仍面临一些突出问题。当前和今后一个时期，应抓住建设粤港澳大湾区的重大历史机遇，按照共建共享共赢的理念，深化粤港澳金融合作，构建大湾区金融圈，为港澳地区融入国家金融改革发展大局提供战略支撑，为促进海峡两岸金融合作与共同发展提供示范经验，为我国推进金融业高水平对外开放、参与和引领金融全球化提供重要平台。1.2研究背景2015年3月，国家发改委、外交部、商务部联合发布《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动》，首次提出“粤港澳大湾区”概念；2017年3月，李克强总理在《政府工作报告》中提出“研究制定粤港澳大湾区城市群发展规划”，标志着大湾区作为国家战略被纳入顶层设计；2017年7月，习近平总书记视察香港特别行政区，见证了国家发改委与粤港澳三地政府共同签署《深化粤港澳合作推进大湾区建设框架协议》，初步制定出三地政府的分工、合作方向及协调机制；同年10月，《十九大报告》中明确提出以粤港澳大湾区建设为重点，支持港澳融入国家发展大局，推进与内地的互利合作；2019年2月18日，党中央、国务院印发《粤港澳大湾区发展规划纲要》，标志着大湾区建设从战略构想进入到全面实施、加快推进的新阶段，粤港澳合作也转向了有国家规划目标引导的跨境协同发展与跨境区域治理。1.3研究方法（1）文献研究法。本文梳理和总结了关于大湾区、金融合作与区域创新的相关文献，对金融合作效应有了主观的认识。（2）定性分析与定量分析相结合。本文对金融合作的定义、金融合作对区域创新影响的机理等采用了定性分析的方法进行梳理，并运用定量分析的方法，利用当地统计局和国家统计局，收集相关数据并对其进行整理，构建空间面板模型，测度大湾区区域金融合作对区域创新的影响。1.4研究内容通过杜宾引力模型测算粤港澳大湾区金融合作的创新能力，以及发展大湾区的可行性和优势。金融合作可以显著提升创新的自相关性，但是本地金融合作水平对外地的效果不显著。文章重点研究如何提高金融合作，并通过金融合作提高区域间的创新能力。因为提高金融服务效率可以提高创新水平。1.5文献综述1.5.1国外研究现状随着金融业与区域创新间联系愈发紧密，国内外学者对二者间关系进行研究。Levine（1996）从理论上指出金融发展能够增强货币流动性，降低企业融资成本，促进区域创新的发展，而区域创新能力的提升又反过来对金融发展产生正向影响。Hsu（2014）认为金融体系的完善是金融发展的主要体现，他指出完善的金融体系能够更好发挥信息共享、风险分散等功能，从而促进区域创新能力的不断提升。Schindler（2017）指出随着信息时代的发展，金融创新会成为金融发展的“重头戏”，他通过构建计量模型发现金融创新能够吸引大量资金的流入，为企业创新活动的顺利开展奠定基础。随着中国金融业的国际地位愈发重要，Maskus（2012）以中国各省份为研究对象，经实证分析指出中国金融发展形成的多元化融资渠道对创新能力的提升带来了积极影响。1.5.2国内研究现状国内关于金融与区域创新的研究较为全面。时省等（2013）运用2004—2010年的省际面板数据，从产业集聚视角和城市空间集聚视角研究发现区域创新能力发展存在明显的人力资本门槛效应以及区域差异。赵艳华（2017）研究发现创新资源投入、创新支撑环境、对外学习交流能力和技术成果转化能力四个方面的不同对于区域内部的影响强弱程度是不同的。侯世英（2020）从金融功能角度切入分析了统一框架下金融科技和科技金融对区域研发创新的影响。他们引入金融资源配置效率、资本回报率作为中介变量，构建中介效应模型、差异性模型、交互效应模型等模型实证研究了金融科技与科技金融对于区域研发创新的影响路径与程度。实证结果表明金融科技、科技金融都对区域研发创新效率具有正向激励作用，不同的是金融科技通过提升金融资源配置效率影响区域研发创新，而科技金融是通过提高资本回报率影响区域研发创新。王栋、赵志宏（2019）借鉴赵增耀等人的研究也通过对创新子过程的分析，在考虑区域贸易开放度的基础上引入投资开放度和生产开放度，分析了金融科技发展对区域创新绩效的作用机制。通过研究发现金融科技可以通过促进优化资源配置、促进优化区域金融生态环境、促进区域生产开放度提高区域企业资源整合的能力这三条路径促进区域创新绩效。殷凤、熊雯婕（2020）基于空间杜宾模型对互联网金融发展与我国区域创新效率提升的关系进行了实证分析，指出区域创新效率和互联网金融发展都存在着显著的空间集聚特征。1.5.3文献评述在研究金融对区域创新的影响方面，国内外的学者多以将金融看成一个整体的视角出发研究金融的发展水平、金融的结构、金融政策、金融聚集等对区域创新能力的影响。在现有金融科技对于区域创新影响研究的文献中，较少考虑空间效应在金融合作影响区域创新中起到的作用，这也将是本文的一个突破口。2相关概念与理论2.1相关概念2.1.1金融合作金融合作内涵最早产生于1945年，在20世纪70年代之前，金融合作只限定于西方发达国家之间的金融合作。UmarJuoro（2016）指出，新兴经济体在经济的发展速度上有所放缓，信贷量超发，金融机构脆弱性上升。新兴经济体应基于全球经济一体化思维，深化彼此之间的合作，实现风险共担，互惠共赢。Kumaraswamy（2001）对PPT（PublicPrivatePartnership）融资模式中政府担任的角色进行了深入的研究。他认为政府应该平衡政府与社会资本之间的利益，为社会资本营造一个良好的经济环境，为社会资本提供优惠政策并使其能够从项目建设中获得利益。在Richter&Horsch（2020）认为全球金融危机之后，基础设施建设项目很难获得银行贷款，需要开发替代方案，例如，项目建设可考虑通过发行项目债券进行融资。2.1.2区域创新战略管理鼻祖安索夫（H.IgorAnsoff）（1965）最先提出协同的概念，他认为企业可以通过利用协同效应可以把现有资源和优势结合起来，有利于实现技术创新，有利于拓展企业创新领域，他认为协同效应是一个系统的整体效应大于部分效应简单的加和的过程。NonakaI和TakeuchiH（1995）认为创新系统可以增加组织内部之间和组织与组织之间的多种联系方式，提高组织创新能力。全利平和蒋晓阳（2011）认为创新就是协同学的思想应用于技术创新领域的结果。李林和杨泽寰（2013）认为创新是指受到复杂系统的影响，各创新要素经过多样化的联系而产生复杂的作用，从而整体上提高创新能力。王伟（2017）认为创新是与创新有关的所有主体相互协同的过程，最终达到一个由各个创新主体组成的创新效益最大化的整体配置。张艺（2018）认为创新是区域内的企业、高校、研究机构在进行创新的过程中，在政府机构和金融机构的协助，创新主体可以更加充分发挥各自的创新资源优势，推动创新主体进行共同创新来实现协同效应。2.2理论基础2.2.1创新理论创新是一项繁杂的创新方法，其产生关键是以高校、企业、科学研究组织为关键要素，以政府部门、金融企业、中介机构、创新服务平台、非盈利性机构等为辅助要素的多元化主体协作互动交流的互联网创新方式，根据专业知识造就主体和技术性创新主体间的深层次协作和整合资源，造成系统累加的非线性系统效应。创新的主要特点有以下三点：（1）整体性，创新生态系统是各种各样要素的复杂结合而不是简易求和，其存有的方法、总体目标、作用都主要表现出统一的全面性。结构的整体性，创新中的各创新主体、各创新要素以及相互作用，都是系统下属的不同子系统，子系统下属还可以继续细分更小的子系统，即为纵向系统，不同子系统之间存在着相互作用，即为横向系统。创新的成功运行不只是以单个子系统的运行行为为基础，需要系统内所有子系统的共同参与，所有子系统的有序参与促进了系统内协同效应的产生。（2）动态性，创新生态系统是具有持续变化规律的。创新的实现依赖于创新主体间的创新要素的不断整合和优化，创新要素整合的前提是创新要素在创新系统内可以顺畅的流通。创新的模式需要根据不同的创新目标和创新需求做出相应调整，不同时期的创新模式也有变化。（3）复杂性，创新生态系统是复杂多样的。构成主体的多样化，创新中存在着不同的创新主体和创新要素，构成主体的多样化意味着创新具有复杂性。相互作用的复杂性，协同效应并不是单一主体或单一要素按照固定规则实现的，是通过不同创新主体和创新要素之间的非线性作用产生的，非线性相互作用产生的协同效应会促进整个系统发生质的变化。创新是一种繁杂的创新组织方式，创新的运作必须系统中全部子系统及其全部子系统的有序自变量的一同参加促使创新具备全面性，创新的方式必须依据不一样的创新总体目标和要求调节使创新动态化，创新组成行为主体的多样化就是指不一样创新行为主体与创新因素之间的离散系统效应使创新复杂化。2.2.2区域创新系统理论区域创新系统早在上世界末就被提出，最早的是英国的库克（P.Cook）所提出来的，在其理论当中对于区域创新系统的概念进行了明确的定义，也就是公司、科研机构和教育系统在对产业发展贡献当中，各自有各自的贡献和特长，并且相互作用之后就形成了最初的区域创新生态系统。区域创新系统各个主体的关系图，该系统包含了3个主体系统和3个支持系统，第一，区域创新系统是由企业、大学和科研机构这3个主体系统构成，它们是创新的主要来源，分别提供技术创新，知识创新和人才培养，从而构成了区域经济发展的中坚力量，高校通过创新产生新的知识和人才输送到社会，其中高校和科研机构的功能比较接近；第二，区域创新系统由政府机构、金融机构和中介机构这3个支持系统构成，其中政府机构主要是政策支撑、中介机构主要是信息整合，而金融机构则是产品流向市场提供信贷资金支持。

3粤港澳大湾区金融合作的发展概况3.1粤港澳大湾区区域创新建设中金融合作现状3.1.1区域创新现状与特点粤港澳大湾区协同创新，是在一个国家、两种制度、三个关税区、四个中心城市的大格局下，以创新发展为动力，突破制度壁垒和约束，使三地形成创新冲动、创新合力、创新爆发力的一种粘合剂。粤港澳大湾区是中国最开放的地方。香港是国际化大都市，综合竞争力多年排在全球前三，很多年排第一。广东作为改革开放先行者，拥有国家级经济技术开发区、国家级高技术开发区、国家级新区、国家级综合改革实验区等特殊经济功能区，已经成为创新高地。同时还是我国外贸风向标，对外贸易上占全国1/4。未来在创新驱动发展中，在中国从大国迈向强国、2035年基本实现社会主义现代化、2050年建成社会主义现代化强国的过程中，粤港澳大湾区仍将走在前列。未来要进一步解放思想，打破行政壁垒，形成三地创新协同机制，构建若干重大的创新合作平台。尤其要突破制度性壁垒，形成全要素自由流动，发挥四个中心城市的引领作用，形成创新发展的组合优势。比如打破人员流动、信息流动的障碍，让协同创新发挥更大作用。3.1.2粤港澳大湾区的金融合作平台与模式当前粤港澳大湾区在基础设施建设方面的融资合作可利用的平台包括三类，一是传统国际性多边金融机构，二是新起的国际性多边金融机构，三是丝路基金国际合作。融资效率的高低与融资模式的科学性存在必然的关联，而融资的效率对地区的基础设施建设速度和建设质量具有重要影响，金融合作模式从不同角度来看有不同的划分方式，根据融资项目性质、融资途径和融资主体关系的差别性，可以分为项目性质决定的融资模式、融资途径决定的融资模式和政府与投资者关系决定的融资模式三大类。3.2粤港澳大湾区金融合作与区域创新的现实需求与问题3.2.1现实需求分析《粤港澳大湾区发展规划纲要》指出，当前，世界经济不确定不稳定因素增多，贸易保护主义抬头，大湾区经济运行存在产能过剩、供给与需求结构不平衡、不匹配等突出矛盾和问题，经济增长内生动力有待进一步增强。与此同时，在“一国两制”下，粤港澳社会制度不同，法律制度不同，分属于不同的关税区域，市场互联互通水平亟待提升，生产要素高效便捷流动机制尚未形成。目前，大湾区内部发展差距依然较大，协同性、包容性亟待加强，部分地区和领域存在突出的同质化竞争和资源错配问题。3.2.2区域创新问题第一，创新互联互通机制不完善，主要体现在基础设施不完善、公共服务平台、信息共享平台，制约了创新要素在空间上的自由流动，阻碍了区域创新主体之间的沟通交流与融合发展；第二，缺乏符合创新要求的人才培养和流动机制，高校和院所人才培养同科学研究和行业需求严重脱节，创新人才缺乏创新概念，区域内的政府没有正确引导创新人才的流动，对人才流动的激励不足。3.2.3金融合作问题第一，顶层设计与统筹协调有待加强。在“一国两制、三种货币、三种金融体制”的特殊条件下推进粤港澳大湾区金融合作，没有现成的模式可以照搬，是一项复杂的系统工程，“牵一发而动全身”。第二，一个国家内部多种货币并行的局面亟待改变。目前广东与港澳地区之间的经贸往来仍然有60%以上采用美元作为结算货币，人民币结算所占的比例不足三成。这不利于一个国家之内的经贸合作伙伴锁定交易成本，同时还会增加采用美元结算带来的汇兑成本和汇率波动风险。第三，金融创新与实体经济创新发展的结合不足。按照国家发展战略要求，粤港澳大湾区正在协同促进创新创业，着力建设国际科技创新中心。然而，目前支持创新创业的金融市场融资机制还不完善，一个突出表现是创新创业企业板块在证券市场上市融资的占比偏低。

4模型建立4.1研究对象与数据来源本文研究对象为粤港澳大湾区，即以“珠江口湾区”及“9+2”城市群为地理空间基础，表现为“一国两制”框架下社会经济制度等多元跨境协同的综合空间实践。选取的数据均为地级市数据，所有数据均来自于2013-2021年的《中国统计年鉴》、《广东省统计年鉴》，以及《广东科技统计年鉴》和《中国城市统计年鉴》，部分数据由原始数据计算得到，个别缺失数据通过插值法补足。4.2空间权重矩阵设计4.2.1邻接空间权重矩阵根据不同区域地理位置是否相邻设定邻接空间权重矩阵，用xii=1n表示n个区域的空间数据，下标i表示区域i，用wij表示区域w其中主对角线上元素w11=…=wnn=0（同一区域的距离为0）。如果区域i与区域jw4.2.2地理距离空间权重矩阵考虑空间效应随距离递增而衰减，构建地理距离空间权重矩阵，是定义相邻关系的另一方法，基于区域间的距离，用wij表示区域i与区域jw4.2.3经济距离空间权重矩阵林光平等（2005）使用地区间人均GDP的差额作为测度地区间“经济距离”的指标，本文借鉴李婧等（2010）的研究构建经济距离空间权重矩阵，具体表达式如下：wwd是上文的地理距离空间权重矩阵，yi=1t1−4.3空间相关性检验探索性空间数据分析旨在探索空间分布的相关性或非随机性，它分为全局和局部空间自相关，全局空间相关性分析多采用“莫兰指数I”（Moran'sI）刻画，计算公式为：I=S2=i=1n(xi−x)2nwij，为空间权重矩阵的i表4.1金融合作与创新的Moran'sI及检验201620172018201920202021金融合作0.015***0.022***0.015***0.015***0.005***0.002***（2.950）（3.227）（2.911）（2.887）（2.580）（2.459）创新0.028***0.017**0.034***0.072***0.034***0.027***（3.412）（2.858）（3.675）（5.298）（3.709）（3.405）可以看出，在经济距离权重矩阵下，金融合作和创新的Moran'sI值较显著，分别介于0.002～0.015和0.017～0.072之间，说明金融合作和创新存在正的空间相关性，具有空间集聚特征，这表明粤港澳大湾区各城市不论是金融合作还是创新都不是相互独立进行的，而是受到空间作用的影响，可以看出金融合作的Moran'sI值呈现下降趋势，创新的Moran'sI值在整体上呈现上升趋势，这表明对金融合作的空间相关性的影响逐年减弱，创新的空间相关性的影响逐年增强。4.4空间计量模型建立现有的空间活动研究主要使用三种的空间计量模型，一是空间滞后模型（SpatialLagModel，SLM），是指模型受到变量之间空间依赖性的影响导致空间自相关，空间滞后模型将会设置因变量的空间滞后因子来进行回归；二是空间误差模型（SpatialErrorModel，SEM），是指模型将误差项的空间相关性纳入考虑，该模型在回归分析期间为模型中的误差项设置空间滞后因子；三是空间杜宾模型（SpatialDurbinModel，SDM），一个综合的空间滞后模型和一个空间误差模型，采用Lesage和Pace（2009）的方法，综合考虑各变量的空间滞后情况，模型设定如下：lnindi表示城市，t表示时期，W是空间权重矩阵；Wlnindit是因变量的空间滞后项，ρ代表空间作用的大小和方向，syn表示创新水平，β为相应变量的系数，x表示其他控制变量，ω为相应控制变量的系数，本文设置空间误差模型如下所示：lnindμ上式表示区域创新的随机扰动项中存在空间相关性，λ为空间误差系数，Ԑitlnindxkjt表示本文在以往学者研究基础上，选取政府支持（Gov）、金融发展水平（Fin）、外商直接投资（Fdi）、对外开放程度（Open）、人口受教育程度（Edu）、经济发展程度（Dev）、基础设施（Tra）作为控制变量，政府支持采用地由各市级政府财政支出占GDP的比重表示。金融发展水平，金融合作的资本供给源于金融业，其是金融合作的重要因素。本文借鉴刘远风等（2019）的方式，采用金融机构存贷款总额与地区生产总值的比重表示。具体的指标构建如表4.2所示。表4.2指标构建变量指标含义被解释变量ind产业结构，各产业劳动生产率和各产业产值占地区生产总值GDP的比重核心变量syn创新，运用复合系统模型构建控制变量gov政府支持，采用地由各市级政府财政支出占GDP的比重fin金融发展水平，采用金融机构存贷款总额与地区生产总值的比重fdi外商直接投资，由外商投资总额存量open对外开放程度，采用地区进出口总额与地区的占GDP的比重edu人口受教育程度，采用地区普通高等学校在校人数与地区总人口数比重dev经济发展程度，采用地区人均地区生产总值tra基础设施水平，采用地区道路的总长度与区域总面积之比各主要研究变量的数据范围确定后，为了对所有研究变量能够有一个整体认识，对这些统计指标进行统计描述，并对所有数据都进行了对数化处理，统计结果如表4.3所示，从中可以看出粤港澳大湾区的创新度、政府支持、对外开放程度和受教育程度的均值相对来说比较低，对数化处理后的数据小于零，分别为-3.004、-1.647和-3.351，而对外开放和经济发展程度的均值相对来说比较高，分别为11.224和10.449。外商直接投资、对外开放程度和受教育程度的标准差较大，分别为1.847、1.184和1.057，产业结构、政府支持和金融发展水平的标准差较小，分别为0.270、0.286和0.286。表4.3各变量的描述性统计变量名称均值最小值最大值标准差lnind1.4450.9412.0540.270lnsyn-3.004-5.279-1.0360.913lngov-1.647-2.113-0.3930.286lnfin0.7840.2801.5610.286lnfdi11.2248.12415.8351.847lnopen-3.351-5.828-0.8761.184lnedu-4.683-8.634-2.9651.057lndev10.4499.83911.3730.305lntra0.276-0.8980.9670.388

5实证分析5.1空间模型的估计方法及选取首先对样本数据做OLS回归，检验结果如表5.1所示，创新（lnsyn）的系数在1%的置性水平下，非常显著且大于零，这表明创新能够影响区域金融合作，对粤港澳大湾区金融合作有积极的作用。表5.1OLS回归估计结果lnsynlngovlnfinlnfdilnopenlnedulndevlntracons回归结果0.436**-0.004-0.332***0.048***-0.044**-0.0310.925***0.109**-8.638***（2.50）（-0.06）（-3.27）（3.21）（-2.35）（-1.38）（11.68）（-2.04）（-10.93）其次考虑空间关联，运用空间权重矩阵进行LM检验，检验结果如表5.2所示，检验结果表明，空间误差模型（SEM）的p值比较显著，而空间滞后模型（SLM）的p值不显著。表5.2LM检验结果Test邻接距离权重矩阵地理距离权重矩阵经济距离权重矩阵LM-error4.203**5.923**5.727**RobustLM-error5.947**7.221***7.555***LM-lag1.0962.537*2.103RobustLM-lag2.84*1.8362.274由于空间杜宾模型（SDM）具备空间误差模型和空间滞后模型两者的优点，因此我们选择使用空间杜宾模型并进行LR检验，并对空间杜宾模型进行检验，结果如表5.3所示，可以看出在不同矩阵下LR检验结果都非常显著，与SEM和SAR模型相比，选择SDM模型更优。表5.3LR检验结果Test邻接距离权重矩阵地理距离权重矩阵经济距离权重矩阵LRsdmsar30.61***35.77***30.83***LRsdmsem30.53***32.9***28.27***此外，对统计量进行Hausman检验，结果显示豪斯曼统计量值在1%的水平下显著，故可以拒绝随机效应的原假设，判断采用固定效应模型。5.2空间计量回归结果分析运用STATA15软件得出空间杜宾模型（SDM）的3种固定效应估计结果，由于空间固定模拟值大于其他两种固定效应，本文列出空间固定效应的估计结果，如表4.7所示，邻接距离权重矩阵、地理距离权重矩阵和经济距离空间权重矩阵的拟合度（R2）在0.8左右，说明回归拟合效果不错，以下对创新和七个控制变量的估计参数进一步地解释和分析。从这一最终解释模型的估计结果可以看出，核心解释变量创新（lnsyn）在三种空间权重矩阵下的回归W*lnsyn在三种空间权重矩阵下的回归系数也为正，并且分别在1%、1%和5%的置信水平下通过了显著性检验，说明创新在推动金融合作过程中也存在空间溢出效应，本地区的创新能力会对周围地区产生正向作用。政府支持（lngov）、外商直接投资（lnfdi）的回归系数为负且都通过了三种空间权重矩阵的显著性检验，说明政府支持和外商直接投资会对金融合作产生反向效应。表5.4不同空间权重矩阵下SDM模型的估计结果变量邻接距离权重矩阵

（w1）地理距离权重矩阵

（w2）经济距离权重矩阵

（w3）lnsyn0.015**

（2.04）0.018***

（2.58）0.015**

（2.16）lngov-0.089*

（-1.65）-0.120**

（-2.32）-0.119**

（-2.33）lnfin0.226*

（1.76）0.083

（0.65）0.128

（0.98）lnfdi-0.033*

（-1.76）-0.032*

（3.29）-0.042**

（-2.26）lnopen0.026*

（1.64）0.028**

（1.96）0.033**

（2.18）lnedu0.052*

（1.60）0.099**

（3.08）0.062**

（2.14）lndev0.500**

（2.25）0.306

（1.41）0.434**

（1.96）lntra-0.121

（-0.87）0.289*

（1.65）0.106

（0.74）W*lnsyn0.066***

（3.89）0.124***

（3.31）0.049**

（2.47）W*lngov0.169

（1.31）0.349

（0.9）0.493**

（2.07）W*lnfin0.601**

（2.10）0.072

（0.10）0.093

（0.27）W*lnfdi0.018

（0.53）0.038

（0.53）0.051

（1.29）W*lnopen-0.0246

（-0.86）-0.022

（0.47）-0.049*

（1.46）W*lnedu0.157**

（2.28）0.912**

（3.15）0.417***

（2.71）W*lndev-0.272

（-0.93）-0.683*

（-1.74）-0.301

（-1.02）W*lntra-0.477

（-1.49）1.576

（1.19）-0.225

（0.38）ρ-0.132

（-0.96）-0.538

（-1.86）-0.099

（-0.54）R-sq0.79160.81190.8026Log-L157.7657163.7347159.9147在三种空间权重矩阵下，对外开放（lnopen）、人口受教育程度（lnedu）的回归系数均为正值，并都通过了显著性检验，说明对外开放、人口受教育程度都会促进产业结构升级。金融合作可通过分担成本和实现资源溢出内部化，也可以通过金融和人才创新资源的跨区际流动，金融合作程度高，能够有更多机会相互学习交流，吸收先进的技术，企业也会更多的投入到知识技术创新，并伴随着优胜劣汰，从而促进区域创新，间接带动其他区域经济发展和实现区域创新，因而金融合作能够驱动粤港澳大湾区区域创新同时金融发展水平（lnfin）、经济发展（lndev）、基础设施水平（lntra）的回归系数通过部分权重矩阵的显著性检验。金融发展水平的相关系数在10%的置性水平下通过显著性检验，并且回归系数为正，这说明金融发展水平越高，区域创新程度越大。经济发展和基础设施的回归系数均为正，这说明经济发展和基础设施的建设能够促进区域创新。表5.5直接效应与间接效应估计结果直接效应间接效应总效应W1W2W3W1W2W3W1W2W3lnsyn0.014*

（1.78）0.015**

（2.07）0.014**

（2.07）0.060***（4.00）0.081***

（2.99）0.046**

（2.48）0.074***

（4.63）0.096***

（3.41）0.062***

（2.98）lngov-0.096*

（-1.83）-0.136***

（-2.76）-0.288***

（-2.06）0.168

（1.41）0.301

（1.08）0.480**

（2.06）0.071

（0.56）0.164**

（0.57）0.350

（1.40）lnfin0.224*

（1.81）0.094

（0.77）0.397

（1.74）0.521**

（2.11）0.001

（0.01）0.051

（0.16）0.745***

（2.86）0.095

（0.18）0.190

（0.58）lnfdi-0.035*（-1.81）-0.034**

（1.98）-0.033**

（-1.86）0.022

（0.65）0.035

（0.66）0.052

（1.31）-0.013

（-0.47）0.001

（0.02）0.009

（0.27）lnopen0.027*

（1.73）0.030**

（2.07）0.026**

（1.76）-0.027

（-1.05）-0.027

（-0.82）-0.049

（-1.59）0.001

（0.00）0.003

（0.09）-0.015

（-0.53）lnedu0.048

（1.48）0.070**

（2.51）0.118*

（1.76）0.142**

（2.23）0.593***

（3.44）0.389***

（2.76）0.191***

（3.03）0.664***

（3.72）0.445***

（2.99）lndev0.515**

（2.15）0.345

（1.47）0.199*

（0.79）-0.322

（-1.12）-0.601*

（1.82）-0.332

（-1.13）0.193

（1.09）-0.255

（-1.00）0.115

（0.54）lntra0.-114

（-0.89）0.236

（1.64）-0.043

（-0.25）-0.425

（-1.37）0.991

（1.03）-0.201

（-0.35）-5.40

（-1.59）1.226

（1.18）-0.090

（-0.15）根据SDM模型给出的估计结果，不能完全反映创新与金融合作之间的关系，本文通过直接、间接和总效应，进一步分析空间杜宾模型，在不同空间权重矩阵下，创新（lnsyn）的直接与间接效应的回归系数都显著且大于零，表明创新具有空间溢出效应，即创新不仅能够推动本地区金融合作，也能推动邻近地区的金融合作。对经济距离空间权重矩阵（W3）进行分析，创新的直接效应和间接效应都为正，分别为0.014和0.046，即创新每提高1%，区域内金融合作程度将提升0.014%，临近地区金融合作水平提升0.046%，这种间接效应占总效应的74.193%以上，这说明创新的空间溢出效在粤港澳大湾区金融合作中起着重要作用。

6粤港澳湾区的发展建议本文在金融合作与区域创新的理论和实证方面进行拓展，通过分析粤港澳大湾区金融合作对区域创新影响现状及问题得出以下结论：粤港澳大湾区金融合作与区域创新存在空间相关性，在经济距离权重矩阵下，粤港澳大湾区金融合作对区域创新影响的Moran'sI值比较显著，表明在全局上都有显著的空间正相关性，粤港澳大湾区金融合作的空间溢出效应促进了区域创新，但金融合作背景下的粤港澳大区域创新影响还受到政府支持、外商直接投资、对外开放、人口受教育程度等诸多因素的影响，因此本章提出以下建议：6.1完善区域创新体制机制粤港澳大湾区要建立在信息技术支持下的政府创新管理机制，共同研究并解决区域创新过程中出现的问题，要明确共同目标，签订创新协议，各方要充分交流意见和资源，要构建创新管理保障制度，共同促进区域创新，要搭建政府协作管理组织，充分发挥粤港澳大湾区内部相关政府部门的引导与协调作用，有效促使企业积极寻求外部创新资源，提高技术、人才与资源共享的意识。粤港澳大湾区各市政府可以定期开展会议，由政府机构为牵头，邀请区域内龙头企业、科研机构以及金融机构等创新主体，针对区域创新问题进行讨论和协商，并赋予相应决策的法律效力，也可以定期进行代表团互访，增加政府机构对成渝地区创新情况的了解，推进区域重点创新项目的建设。6.2推动区域创新链与产业链融合第一，对标世界高水平湾区，粤港澳大湾区的人流、物流、资金流、信息流等生产要素能否自由高效地流动，是重点难点之所在。最根本的还是要靠体制机制的创新。在互利共赢的前提下，最大程度深化合作，消除不同制度下的边界屏蔽效应，最大程度地发挥整个大湾区的聚集效应、分工效应、协作效应、规模效应，形成区域利益共同体，尽快打造成国际一流大湾区。第二，要发挥创新驱动的第一动力作用，把大湾区变成创新驱动发展的示范区。粤港澳应形成高等教育合作体系，科技创新协同体系，知识产权流动的平台和保护体系，吸引顶尖人才，进一步推进对外开放。这个区域在教育上很有特色，香港几个大学非常优秀，广东也有一些优秀的大学。在创新方面，大家对于广东，特别是深圳的新兴产业都很熟悉，比如腾讯、华为、大疆无人机、比亚迪新能源汽车等等，他们都走在了世界前列。在专利的申请数量方面，广东是连续多年高居全国首位。第三，进一步推进开放，在开放中进行协同创新。要实现三地之间的相互开放，推动全要素的流动，还要实现三地向内地的开放。同时，要与“一带一路”倡议结合起来，扩大对外开放的步伐。第四，要突出重点，广泛发力。粤港澳大湾区要通过核心城市带动三个城市板块。大湾区内还拥有南沙、前海、横琴三个重要区域，要使这些区域成为创新驱动的战略高地，梳理区域产业布局和产业构成，引导区域创新资源向产业链上游转移，要打造区域创新平台，共同攻克核心技术，补足区域产业链短板，要利用区域内部的产业组织机构，形成产业创新联盟，完善区域产业链，从而促进区域金融合作。6.3创新区域人才管理粤港澳大湾区要创新人才培养模式，培养区域创新人才。粤港澳大湾区要完善人才激励机制，共享区域资源，留住优秀人才，要赋予科研人员自主权，充分相信和尊重科研人员，给予粤港澳大湾区中企业、高校、科研机构等创新主体的科研人员一定的经费使用权，调动科研人员创新的积极性。粤港澳大湾区要改革区域创新的科研方式，简化科研的预算管理、合并技术验收与财务、进行绿色通道政策试点等改革创新措施，不断有序推进科学研究经费管理进行“放管服”改革，减轻区域创新人才负担，增加粤港澳大湾区区域创新能力，促进粤港澳大湾区金融合作。粤港澳大湾区要基于“互联网+”的大数据信息服务平台，建立面向“协同”的跨行政区划和学科边界的区域创新人才流动机制，在人才稀缺地区建立人才保障体系，提高研发人员的福利水平，要提升区域交通一体化水平，实现粤港澳大湾区区域内的交通互联互通，方便区域创新人才的流动。6.4拓宽金融资金投入渠道第一，成立区域市场化的投资基金。粤港澳大湾区要成立区域市场化投资基金，鼓励粤港澳大湾区龙头企业、产业联盟牵头建立以市场为导向的投资基金，实现资本资源的优化配置，引导天使、创业、风险、私募等投资基金重点向创新企业倾斜，使创新主体可以通过市场化投资基金，构建完整的创新资金链，从而进行科学研究和技术创新，促进粤港澳大湾区金融合作。第二，突出人民币国际化战略导向。按照人民币国际化的总体方向，坚持人民币优先原则，推动人民币成为大湾区内地九市与港澳地区之间经贸往来的主要计价、结算货币和融资、交易货币，扩大人民币在大湾区与其他国家和地区之间的跨境使用。支持香港、澳门特区政府增加人民币储备资产，逐步减少对美元的依赖，更加积极主动地支持国家推进人民币国际化。第三，支持金融市场四大平台建设。一是新经济企业上市平台，支持在美国等上市的新经济领先企业回归内地和中国香港上市，将粤港澳大湾区打造成为全球主要的新经济企业上市地和集资地，降低我国科技创新企业对美国金融市场的依赖。二是绿色金融支持平台，支持筹建以碳排放权为交易品种的创新型期货交易所，促进绿色低碳经济加快发展。三是国际贸易综合化金融服务平台，促进新型贸易方式发展，重点支持扩大资源能源、高科技产品、适应消费升级需要的优质产品和服务进口。四是国际航运交易金融服务平台，创新发展国际航运结算、融资和保险服务，强化国际航运枢纽建设的金融支撑。结论本文重点梳理了区域创新与金融合作的基础理论和协同创新的空间外溢效应，结合粤港澳大湾区的面板数据，计算区域协同创新度和金融合作程度，分析粤港澳大湾区区域协同创新与金融合作之间的问题，并利用空间权重矩阵和空间杜宾模型对区域协同创新对粤港澳大湾区金融合作的影响进行了实证分析，并通过实证结果提出粤港澳大湾区区域协同创新与金融合作的实施路径。通过空间杜宾模型回归结果可以得出区域协同创新对金融合作具有空间溢出效应，表明协同创新的空间溢出效应有利于粤港澳大湾区产业结构的升级。区域创新可通过分担研发成本和实现技术溢出内部化，也可以通过技术、知识和人才等创新资源的跨区际流动，间接带动其他区域经济发展和实现金融合作，因而协同创新能够驱动粤港澳大湾区金融合作；第三，粤港澳大湾区金融合作还受到政府支持、外商直接投资、对外开放、人口受教育程度的影响。地区政府支持和外商直接投资的回归系数显著且小于零，表明提高政府支持和外商直接投资在一定程度上抑制了粤港澳大湾区金融合作的提高。本文认为，应该充分调动各城市的积极性，发挥规