科技創新對中國城市金融競爭力的影響機制研究

劉笑男 倪鵬飛

[摘要]采用OLS回歸以及基于回歸的Shapley值分解方法對中國城市金融競爭力及其差異的影響因素進行研究分析。研究分析發現：第一，中國不同城市間的金融競爭力差異比較大，總體呈現大城市領先、中小城市發展欠佳的格局。第二，不同區域之間差異較為明顯，其中，東南城市金融競爭力優勢明顯，東北城市金融競爭力發展滯后，中部和西北城市的金融競爭力指數普遍低于東南和環渤海地區的城市，總體處于中等發展水平。第三，科技創新、和諧社會、多元文化、開放信息、金融發展是導致中國城市金融競爭力差異的重要因素。第四，科技創新是推動中國城市金融競爭力發展的最關鍵性因素。最后，根據上述結論提出相關政策建議。

[關鍵詞]科技創新;城市金融競爭力;Shapley值

[中圖分類號]F832[文獻標識碼]A[文章編號]1673-0461（2021）08-0090-08

收稿日期：2021-05-11

基金項目：國家自然科學基金面上項目《多中心群網化中國城市新體系的決定機制研究》（71774170）。

作者簡介：劉笑男（1987—），女，河南商丘人，經濟學博士，特華博士后科研工作站和中國社會科學院金融研究所聯合培養博士后，主要研究方向為城市經濟、金融競爭力;倪鵬飛（1964—），男，安徽阜陽人，經濟學博士，中國社會科學院財經戰略研究院研究員，博士生導師，主要研究方向為城市與房地產金融。

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

一、引言及文獻回顧

隨著全球城市人口增長和城市化率的提升，全球城市人口規模激增至2018年的42億，是1950年的5 .6倍。據聯合國發布的2018年版《世界城市化展望》相關研究報告，全球城市化率已升至55%，這一趨勢到2050年將會提高至68%，城市化進程將成為未來經濟社會發展的主旋律。改革開放40年來，中國的城市化進程也發生了巨大的變化，由改革開放前小于18%的城市化率躍升為當前60%左右的城市化率。但是與發達國家高達80%左右的城市化水平相比，我國城市化發展質量還有待進一步提升。如何進一步提升我國城市化高質量發展水平？我國城市化高質量發展的關鍵驅動因素是什么？這是當前擺在我們面前的問題。我國現在已進入新發展階段，貫徹新發展理念，構建新發展格局，實現高質量發展，是未來城市發展的一個重要方向。在構建新發展格局、暢通國內外循環的大背景下，城市高質量發展有賴于生產要素的暢通。資金作為最重要的生產要素，其暢通與否直接關系到城市經濟支持力的高低，進而影響城市社會發展能否得到有效保障。

科技創新是推動城市金融競爭力發展的最關鍵性要素，要抓住科技創新作為國家戰略支撐的關鍵機遇期?！秶抑虚L期科學和技術發展規劃綱要》曾經提出“2030年躋身于創新型國家前列，2050年建成世界科技創新強國”這一偉大的遠景戰略目標。黨的十九大報告再次強調“堅持創新在我國現代化建設全局中的核心地位，把科技自立自強作為國家發展的戰略支撐”。緊緊抓住百年未有之大變局和中華民族偉大復興戰略變局的偉大歷史機遇，研究科技創新對中國城市金融競爭力的影響機制分析，發揮科技創新對城市金融發展的動力支撐作用，具有非常重要的價值意義。

習近平總書記曾在黨的十九大報告中提出，加快建設創新型國家，創新是引領發展的第一動力，是建設現代化經濟體系的戰略支撐[1]。劉志迎（2020）[2]、Romer（1990）[3]、Ni等（2020）[4]認為科技創新應該成為國家現代化經濟體系的內生變量，開發科技資源是實現強國之夢的必然選擇。倪鵬飛和沈立（2020）[5]研究新型全球城市時發現，信息科技和金融是經濟全球化的主導力量，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?？萍紕撔碌尿寗幼饔脮騾^域差異而產生不同的效果，沈立等（2019）[6]實證研究中國284個地級以上城市的科教支出與城市經濟增長關系時發現，科教支出有利于本地城市經濟增長，同時還能在一定的時空范圍內產生正的空間溢出效應。同時，范柏乃等（2013）[7]研究科技投入對省級層面的區域經濟發展效應的過程中也發現，包含財政科技投入、R&D經費和人員在內的科技投入有助于驅動區域經濟的發展，并且這種驅動效果存在著區域差異。但是，通常認為科技創新是能夠激發城市金融發展活力的，錢學森（2001）[8]在系統學的方法論中就提倡將系統學與金融經濟學的研究結合起來，這樣可以更好地研究現實的經濟社會。李青等（2018）[9]構建了包含科技創新與財富競爭力在內的5個維度的金融中心競爭力來構建評價體系。劉笑男等（2018）[10]、劉笑男和倪鵬飛（2019）[11]實證研究國內外大中城市競爭力中發現，科技創新、金融發展是城市競爭力發展的最關鍵性因素，直接影響著城市競爭力的提升。

科技創新是一個很重要的因素指標，在不少文獻中都有涉及[12-14]。通過在Google學術上搜索的相關文獻來看，研究國家金融競爭力、金融中心指數的相關文獻不少[15-17]，但從面板數據研究多樣本城市金融競爭力的相關文獻并不多，研究科技創新這一關鍵性指標對城市金融競爭力動力機制的研究更少。本文是結合定性并主要采用定量的角度來研究科技創新對城市金融競爭力的影響程度，有效界定因科技創新導致城市金融競爭力差異的絕對貢獻度和相對貢獻度。

二、理論假設

關于城市金融競爭力，是從城市經濟學的基本假設出發，綜合利用國際貿易、內生經濟增長、新經濟地理、價值網絡、生產網絡理論，構建城市金融競爭力的投入、過程和產出的機制框架（如圖1所示），可以得到如下推論：在單一的城市里，其當地要素環境以及可以有效利用的外部環境數量、質量和結構（投入）決定著城市產業體系（包括產業和產業環節）的規模、結構和效率（過程），而產業體系的狀況又決定城市價值創造狀況（產出）。由城市要素環境體系狀況構成的體系，決定著城市的產業網絡體系，而城市間的產業網絡體系又決定著城市價值鏈體系。城市在要素環境、產業體系和價值收益等方面存在競合關系，通過城市內和城市間的要素環境、產業體系與價值收益等方面的作用力與反作用力，眾多城市金融競爭力被同時共同決定，且層級格局不斷演化。

城市金融競爭力是一個綜合性概念，它可以理解為城市金融在合作、競爭和發展過程中，能夠比其他城市具有更強的競爭優勢，并利用這一競爭優勢來占領和控制市場，以更多更快更有效率更可持續地創造價值，為其居民提供福利的能力?；谶@一理論內涵，城市金融競爭力可用“弓弦箭”模型來表達，其中，城市的資源要素和環境是城市金融競爭力的解釋性指標，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”;這個模型可以用圖2城市金融競爭力的“弓弦箭”模型來形象地解釋。

三、研究方法與指標體系

（一）中國城市金融競爭力顯示性變量的指標體系、模型與方法

中國城市金融競爭力顯示性變量的指標體系如表1所示。由公式（1）可知，通過線性的方式來構造一個綜合的城市金融競爭力指數，并運用這一指數來衡量城市金融競爭力的高低。具體來說，城市金融競爭力指數是由金融密度、金融濃度、金融速度這3個維度的二級指標經等權計算與標準化后所構造的一個指數，這一根據實踐經驗采用等權方式所構造的金融競爭力指數比較符合客觀實際，它能夠綜合反映一座城市金融競爭力的實力。

UFCIi=FGDPiareai-FGDPiareaiσ21+FGDPiGDPi-FGDPiGDPiσ22

+FGDPit-FGDPi（t-5）5σ23（1）

公式（1）左邊UFCIi是城市i的金融競爭力指數，是顯示性變量，也被稱為被解釋性變量。FGDPi/areai是城市i的金融密度，它是單位城市面積上金融業創造的價值，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上金融業創造的價值占全部地區生產總值的比重，反映了城市金融的結構;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的金融業創造價值的總量，FGDPi（t-5）則是t-5期城市i的金融業創造價值的總量;σ23為金融業創造價值增量均值的方差。之所以考慮前5期的值，主要是考慮到金融增長的波動性，反映了城市金融業創造價值擴展的速度及規模變動情況。綜合分析可知，金融密度、金融濃度、金融速度及其金融競爭力指數一同構成了城市金融競爭力中的顯示性指標體系。

（二）中國城市金融競爭力解釋性變量的指標體系、模型與方法

中國城市金融競爭力的解釋性指標體系見表2。結合城市金融競爭力“弓弦箭”的理論模型，城市金融競爭力的投入、過程及其表現形式應該是解釋變量與被解釋性變量的關系。為此，構建城市金融競爭力的因素決定模型如下：

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

techi代表第i城市的科技創新發展水平的科技創新指數，harmoi代表和諧社會發展水平的和諧社會指數，multii代表多元文化發展水平的多元文化指數，infori代表開放信息發展水平的開放信息指數，mfinai代表金融發展水平的要素環境指數。這5個綜合性解釋性變量構成了城市金融競爭力的投入，并且每個綜合性解釋變量的指數都是由1至3個不同的具體指標數據所構成。由于每個具體指標數據的原始數據的單位不一致，首先需要將這些指標的原始數據進行無量綱的指數化處理，然后將這些指數進行等權相加，最后再構造各自對應的綜合性解釋性變量的指數。數據處理過程中所運用最重要的計算公式為：

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。xijk表示構成綜合性解釋性變量的某一具體指標的數值，xxjk表示全樣本城市中構成綜合性解釋性變量的某一具體指標數值的均值，θ2是方差，j=0，1，2，……，n。

科技創新是城市金融發展的內源性動力，是構成現代城市金融體系中的內生性要素，它能夠超強推動城市金融競爭力的提升?？萍紕撔掳ɑ诳茖W發現端的供給側路徑和基于市場需求端的需求側路徑，其中，強調供給側路徑彰顯國家戰略意義，強調需求側路徑彰顯國家現實經濟發展要求，這兩條前進路徑是相向而行的，不可偏廢。本文所構建的科技創新這一分項指標是由科研指數和專利指數構成的，其中，科研指數代表了供給側中的科學技術的人才資源情況，專利指數代表了需求側中將科學技術資源轉化為推動城市金融發展的能力，這些指數越高，越能夠推動城市金融的發展，反之亦反。

和諧社會這一分項指標是由城市社會保障覆蓋率構成的，它是推動城市金融發展的基礎和條件，積極建設和諧社會有助于建設城市穩定的金融生態環境。拓展城市社會保障覆蓋率，做好對社會薄弱環節的金融信貸支持，以推進和諧社會的建設和發展。

多元文化這一分項指標是由文化產業、文化設施和文化多元這3個二級分項指標所構成。培育和發展多元文化軟實力，打造中國城市發展的軟環境。包容、開放、創新性的多元文化是塑造現代城市金融發展的靈魂，支撐著城市的強勁發展。

開放信息這一分項指標是由主體交流、信息交流和外貿依存度這3個二級分項指標所構成。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;外貿依存度代表了城市外向型經濟發展水平，它是由城市的進出口總額占該城市地區生產總值的比重所構成。開放信息指數越高，城市的開放程度越高，反之亦反。

金融發展這一指標主要是由金融人員、金融規模和金融效率這3個二級指標構成。其中，金融人員主要是指該城市的金融業從業人員數。金融規模主要是指金融機構的存貸款余額，包括金融機構中的人民幣存款、外幣存款、人民幣貸款和外幣貸款，這些金融機構中的本外幣存貸款余額一同構成了金融規模。金融效率客觀反映了金融機構的投入產出關系，它能夠激活經濟發展潛力，進一步推動金融業的改革發展。

（三）中國城市金融競爭力差異的研究分析方法

1 .中國城市金融競爭力差異測算方法

參與評價的樣本城市的廣泛性和典型性直接關系到相關研究結論的準確性和研究價值。本文在綜合考慮國家戰略發展中城市地位的基礎上，結合城市金融發展的相關統計數據的可獲得性、可比較性和準確性的基礎上，參考城市相關金融功能區的研究成果，最終選取31個非常具有研究價值的城市（如表3所示）。這些城市主要是從直轄市、省會城市、計劃單列市、重點經濟或者金融節點城市中選取，涵蓋中國的東北、東南、西北、西南、環渤海灣、中部6大區域的重要中心城市。具體來說，這31個城市包括京津滬渝4個直轄市，自治區中選取南寧、銀川、烏魯木齊、呼和浩特4個城市，計劃單列市中選取青島、深圳這2個城市。另外，再選取除拉薩、香港、澳門之外的其它21個省會城市，總體這31個樣本城市基本涵蓋了中國不同空間格局的金融發展水平狀況，具有很強的代表性。

基于中國31個樣本城市金融競爭力的顯示性指標數據，本文詳細測算了中國31個城市金融競爭力的差異情況?；嵯禂担℅ini Index）作為測度金融競爭力差異的主要指標，也被稱為基尼指數，是一種在現實中得到廣泛應用的差異測度指標?；嵯禂的軌驕y度頻數分布的不均等狀況，基尼系數值越大，意味著不均等程度越高。如果基尼系數的值為零，就意味著所有值都是完全均等的。如果基尼系數的值為1，就意味著取值存在著最大程度的不均等。基尼系數被廣泛應用于眾多學科領域的研究，包括經濟學、社會學、醫療衛生、生態、工程、農業等領域。

基尼系數的常用測算公式如下所示：

Gini=1-∑nl=1（Xl-Xl-1）（Yl+Yl-1）（4）

其中，Xl為個體數量累積比例，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 .中國城市金融競爭力差異分解方法

本文采用基于Shapley值的因素分解方法來全面研究引起中國城市金融競爭力差異的關鍵影響因素。該方法是由Shorrocks（2013）[18]在《分布分析的分解過程：基于Shapley值的統一框架》文章中所提出的，是基于回歸的Shapley值分解方法對金融競爭力差異的評價分析，是OLS回歸分析方程與Shapley值分解的有機結合，它在與其相關的因素決定函數及其差異測算指標方面都具有非常廣泛的應用性，適用于差異測算指標以及其它諸如泰爾指數、基尼系數以及對數離差均值等綜合衡量相關差異的測算指標，這在非完全均衡的差異分析中非常快捷有效，與此同時也可以兼顧到固定常數項以及剩余殘差項相關的影響情況。這一研究分析方法的核心思想就是在計算城市金融競爭力所有解釋性變量的線性組合的差異指標時，綜合分析考慮每一個變量在其變量組合中的貢獻。也就是說，通過借助于各種可能變化的路徑進行加權平均，從而能夠得到對于差異指標的完全分解，在這一過程中能夠確保分解結果不受分解順序的影響。首先，假設研究變量與影響因素之間存在線性回歸關系，這一顯性關系如下所示：

y=t0+t1+t2+…+tK+tR（5）

其中，t0是常數項估計量，tK=βK∧MK，tR是殘差估計量。

不失一般性，假設存在3個解釋變量m1、m2、m3，I（.）為差異指標，那么根據Shapley值的分解結果，m1對總的差異指標的貢獻的期望值公式為：

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。類似地，可以寫出m2與m3變量對總差異指標的貢獻。

3 .樣本數據說明

本文所采用的數據是面板數據，全部樣本的時間跨度均集中于2006年至2016年，共計341個樣本量。城市金融競爭力的指標體系中的具體分項指標的原始數據主要來自于世界知識產權組織、國家統計局、中國城市統計年鑒、中國金融統計年鑒、各城市統計年鑒、各城市金融統計年鑒以及區域經濟數據庫等官方公布的公開數據，這一類的數據主要是通過直接查找，并通過一定的科學計算得到的。除此之外，國際知名度數據來源于中國社科院城市與競爭力研究中心數據庫，該指標主要借助google搜索引擎間接查找并經過大數據科學處理得到的。但是，2016年之后國際知名度指標的計算口徑發生變化，再加上部分城市在2016年之后不再公布金融業增加值數據，因此，本文樣本數據的時間區間主要截至2016年，從而保持整體數據的統一性。

四、實證結果及其分析

（一）中國城市金融競爭力的統計描述

圖3是2016年中國31個樣本城市金融競爭力的空間分布圖，圖中氣泡面積的大小代表城市金融競爭力的高低。2016年中國城市金融競爭力的指數的均值為0 .353，變異系數為0 .596，基尼系數為0 .256，中國城市金融競爭力的分布不均衡，不同城市間的金融競爭力發展水平差異較大。上海、深圳和北京等超大城市的金融競爭力領先發展;西寧、哈爾濱、長春等欠發達城市的金融競爭力發展水平較低;中部區域和西北區域的城市金融競爭力指數普遍低于東南部區域和環渤海區域的城市金融競爭力指數，處于中等發展水平;東北區域和西南區域的個別城市金融競爭力指數較低，低于全國的平均發展水平。中國城市金融競爭力整體呈現出東中一體，南北分化的態勢;大城市領先，中小城市發展欠佳的不均衡狀態。

從圖4的2016年中國城市金融競爭力指數的直方圖與核密度圖的疊加圖形來看，中國城市金融競爭力指數分布不均衡，均值主要介于0 .3與0 .4之間，金融競爭力指數高于0 .5的城市只有上海、深圳和北京這3座城市，金融競爭力指數小于0 .3的城市則有15座城市，占全部樣本城市的48 .39%;中國城市金融競爭力指數的核密度圖是非標準化的正態分布，變異系數為0 .596，基尼系數為0 .256，不同城市間金融競爭力指數的差異較大，城市金融競爭優勢較為強勁的城市較少，而城市金融發展相對比較薄弱的城市分布較為廣泛。

從表4的2006年至2016年中國城市金融競爭力指數的統計分析可知，中國城市金融競爭力指數的均值和中位數分別從2006年的0 .226和0 .172穩步提升至2016年的0 .353和0 .304，方差、變異系數和基尼系數分別從0 .057、1 .055和0 .447穩步下降至0 .044、0 .596和0 .256?？傮w來看，中國城市金融競爭力分布不均衡，呈現出大城市領先、中小城市發展欠佳的分布格局，但是總體呈現著穩中向好的良好發展態勢，未來有很大的提升空間。

（二）城市金融競爭力影響因素分析

縮小中國不同城市金融競爭力之間的差異，有效推動中國城市金融的共同繁榮發展，是否能夠實現這一目標，其關鍵點在于找到影響中國各城市金融競爭力的主要影響因素。結合實踐經驗以及所構建的城市金融競爭力的解釋性因素評價指標體系，本文認為可能影響中國城市金融競爭力的解釋性因素主要包括科技創新、金融發展、和諧社會、多元文化、開放信息等重要方面。為了進一步研究上述解釋性因素對于中國城市金融競爭力的影響情況，本文嘗試建立關于中國城市金融競爭力及其影響因素的OLS回歸模型，由于類似得分型數據并非受限數據，而應當被視作分數數據（fractional data），在這種情況下，使用Tobit方法對模型進行估計是不恰當的，Tobit估計量不具有一致性，其估計效果最多只是類似于OLS估計，而OLS則是具有一致性的估計量?；谏鲜隹紤]，本文對中國城市金融競爭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）是城市金融競爭力的OLS基準回歸分析，在公式（7）中α0表示共同截距，εit表示隨機擾動項，UFCIit、techit、harmoit、multiit、inforit、mfinait依次代表第i個城市的金融競爭力標準化指數、科技創新標準化指數、社會和諧標準化指數、多元文化標準化指數、開放信息標準化指數、金融發展標準化指數。為了檢驗模型的穩健性，本文將城市金融競爭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果如表5所示。

模型（1）表示城市金融競爭力對科技創新的單獨回歸結果，結果顯示，回歸系數是0 .575，表明科技創新對城市金融競爭力具有正的顯著性。模型（2）至模型（5）表示在逐步加入多元文化、

開放信息、金融發展以及和諧社會展等要素指標的條件下，逐步展開城市金融競爭力對科技創新的回歸分析。由模型（1）至模型（5）的回歸結果可知，隨著城市金融競爭力影響因素的不斷加入，在其對應的回歸分析中，各影響因素的回歸系數、符號方向與顯著性始終保持一致，表明中國城市金融競爭力的影響因素回歸分析的回歸結果具有穩健性的。在模型結果（5）中可以綜合反映各項影響因素的具體情況，從其總體表現情況來看，各項影響因素與城市金融競爭力之間呈現正的顯著性，根據回歸系數的大小，各項影響因素對城市金融競爭力的影響程度由高到低的順序分別為：科技創新、多元文化、金融發展、開放信息以及和諧社會。其中，中國城市金融競爭力對科技創新的回歸系數是0 .313，明顯高于其它4個一級解釋性指標的回歸系數，科技創新是所有影響因素中對城市金融競爭力影響最強的因素。這一研究分析結果表明，總體而言，科技創新、金融發展、多元文化、開放信息、和諧社會等方面影響因素的提升會對中國城市金融競爭力的提升具有非常顯著的正面推動作用，尤其科技創新對中國城市金融競爭力具有很強的激發作用。因此，能夠從這一回歸結果出發，恰當地采用因素分解方法較好地考量各影響因素對中國城市金融競爭力的差異相對貢獻程度。

（三）基于回歸的Shapley值因素分解研究

基于前述中國城市金融競爭力影響因素的回歸分析結果，本文首先測算出引起中國城市金融競爭力差異的所有因素之和，以反映中國城市金融競爭力的差異，與此同時，進一步采用基于R2的Shapley值的分解方法來全面量化研究包括科技創新、金融發展、開放信息、多元文化、和諧社會在內的主要影響因素對中國城市金融競爭力差異的貢獻情況。其具體的量化測算與分解結果如表6所示。

經由表6中的量化測算與分析結果可知，包含科技創新、金融發展、開放信息等在內的各項影響因素對中國城市金融競爭力總體差異的絕對解釋貢獻0 .879，這充分反映出本文所選取的各項影響因素在解釋中國城市金融競爭力差異方面具有較強的解釋力。與此同時，各影響因素對于總體城市金融競爭力差異的貢獻程度是各不相同的。

科技創新、多元文化和開放信息能夠對中國城市金融競爭力產生非常顯著的正向作用，而中國不同城市之間在科技創新、多元文化和開放信息方面存在的差異是造成中國城市金融競爭力差異的非常重要的原因。在總體差異的相對解釋貢獻度中，科技創新對總體差異的貢獻比例為21 .65%，多元文化和開放信息對總體差異的貢獻比例為24 .61%和23 .4%?？萍紕撔?、多元文化和開放信息這3個分項指標貢獻率在所有因素中排名前3位。科技創新對中國城市金融競爭力差異的相對解釋貢獻度較高， 是導致中國城市金融競爭力差異的關鍵性驅動因素。金融發展和和諧社會也對中國城市金融競爭力產生顯著的正向作用，和諧社會對中國城市金融競爭力差異的貢獻性程度居于中等水平，其貢獻比例為17 .08%，而金融發展對中國城市金融競爭力差異的貢獻為13 .26%。

五、結論與啟示

基于中國城市金融競爭力及其差異的影響因素的研究結果，得出以下結論：第一，中國不同城市間的金融競爭力差異比較大，與實現中國城市共同繁榮發展的目標還有一定的距離。中國城市金融競爭力總體呈現大城市領先、中小城市發展欠佳的分布格局，不同區域間的城市差異較為明顯;東南城市金融競爭力領銜發展，東北城市金融競爭力提升較為困難，中部和西北區域的城市金融競爭力指數普遍低于東南部區域和環渤海區域的城市金融競爭力指數，處于中等發展水平。第二，在中國城市金融競爭力的影響因素分析中發現，科技創新與中國城市金融競爭力之間具有顯著的正相關性，科技創新是推動中國城市金融競爭力發展的最關鍵性因素。第三，基于中國城市金融競爭力差異測算與基于回歸的Shapley值分解研究發現，以科技創新為代表的包括和諧社會、多元文化、開放信息、金融發展等在內的多種影響要素是導致中國城市金融競爭力差異的重要影響因素，其中，科技創新是導致中國城市金融競爭力差異的關鍵性驅動因素。

為了縮小中國城市金融競爭力之間的差異，實現不同城市的共同繁榮發展，有以下幾點建議：第一，中國資源分布不均衡，人口聚集在胡煥庸線以東地區，科技創新發展水平呈現著“南高于北，東優于西”的現象;為了彌合導致城市金融競爭力差異的科技創新方面的差距，就必須破除科技創新的體制機制障礙，調動人才積極性，發揮各城市的比較優勢，促進科技創新的協同發展，全方位多層次地暢通經濟大循環，促進不同城市的共同繁榮發展。第二，優化科技創新布局，打造科技創新城市體系，促進科技創新的集聚與擴散。積極推動5G、工業互聯網、電子信息技術等新基建項目與智慧城市的深度融合，將多元文化與開放信息納入到城市綠色金融的可持續發展過程之中，培育新的經濟增長點，以科技創新促進后發城市擺脫貧困，縮小城市金融競爭力的差距，從而推動中國城市共同繁榮的早日實現。第三，營造良好的營商環境，大力提升城市軟實力，吸引和培育創新型企業，打造具有核心競爭力的創新高地。要營造良好的營商環境，為企業提供優質高效的金融服務，一方面需要建立健全科技創新市場導向機制，暢通資本、技術和人才的流通渠道，弘揚創新精神，激發市場創新活力;另一方面要提高城市國際知名度，打造開放包容、創新活力之城，打造創新創業的城市品牌形象。另外，需要特別強調的是，對于城市金融競爭力較高的城市而言，縮小其差距的重要著力點應當在于科技創新的投入、基礎設施的建設以及打造優質的金融服務水平與營建良好的營商環境。而對于城市金融競爭力較低的城市而言，縮小其差距的主要手段除了基礎設施建設與技術創新能力提升之外，更為重要的任務應當在于著力提高制度軟環境的建設水平。

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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