數字金融集聚空間分布模式對區域創新能力的影響及其作用機制

陳宇斌，王 森

(1.山西財經大學經濟學院，山西 太原 030006；2 暨南大學國際商學院，廣東 珠海 519000)

創新作為經濟發展的核心引擎，驅動經濟高質量發展，探究創新能力的影響機制與提升策略是進一步釋放經濟發展活力的有效路徑[1]。在信息化時代，數字金融的高速發展對創新能力產生著重要影響[2]。長期來看，數字金融要素參與經濟發展的重要程度將會越發凸顯，并且在傳統金融發展的助力下，數字金融將會呈現出更大的發展空間[3]。因此，區域創新能力的提升將更加依賴數字金融要素的集聚。然而，在數字金融集聚空間分布模式異質性的條件下，“數字金融驅動創新”的期盼一定能達成嗎？不同省域由數量、規模和稟賦等各不相同的城市單元組成，省域之間存在差異不單由規模和數量解釋，也可能是城市發展層面的空間異質性造成的。與創新活動的空間異質性類似，數字要素資源的城市分布非均衡使得數字金融集聚水平在空間層面上具有明顯的異質性[4][5]。并且就空間分布模式的具體類型來看，省域在不同的發展階段呈現出“單中心化”或“多中心化”的差異[6]。根據新經濟地理學的理論闡釋，數字金融集聚空間分布模式的差異將產生不同的區域創新效應，不合理的空間分布模式非但不能促進區域創新能力的提升，反而降低區域創新能力，從而產生過度集聚的“負外部效應”或“效率損失”[7][8]。那么，怎樣的數字金融集聚空間分布模式更有利于區域創新能力的提升？如何合理規劃不同城市規模的數字金融集聚空間分布模式，以推動區域創新？數字金融集聚空間分布模式影響區域創新能力的傳導路徑是什么？

基于上述討論，本文主要從以下三方面對現有研究進行拓展：第一，將省域內城市層面的數字金融集聚異質性作為切入點，兼顧數字金融集聚單中心化和多中心化空間分布模式對區域創新的影響，通過靜態面板估計、工具變量估計等多種方式進行驗證；第二，從多中心化的異質性入手，考察不同程度的多中心化空間分布模式對區域創新能力的影響效果及其規律；第三，識別數字金融集聚空間分布模式影響區域創新能力的路徑。本研究豐富了數字金融發展與區域創新關系的理論研究，以期為相關部門在制定數字金融和創新發展戰略時提供經驗借鑒。

一、文獻綜述與研究假說

(一)文獻綜述

關于數字金融對創新能力的影響，現有文獻分別從省域、城市和企業三個層面進行了研究。省域層面，數字經濟不僅被證實對創新能力具有提升作用[9]，而且數字金融還可通過增加人力資本和研發資本、優化產業結構以及減少融資約束間接提升創新能力[10]。城市層面，數字金融對城市創新發展的正向促進作用具有“馬太效應”，即創新能力越強的城市，這種促進作用越大，同時傳統金融發展在此影響過程中具有正向調節作用[11][12]。企業層面，數字金融發展對企業創新具有“結構性”正向作用，這種作用在金融發展落后地區更為明顯，能有效扭轉企業的融資難窘境[13]。另外，通過貨幣基金、數字支付以及保險等途徑，數字金融能有效激發中小企業的創新活力[14]。

綜上所述，數字金融驅動創新的結論已被相關文獻證實，但還存在深化空間：第一，忽略了數字金融在城市層面的空間異質性。現有文獻基本專注于數字金融發展規模對區域創新能力的影響，但省域系統內部的城市數字金融集聚空間分布模式可能也會對區域創新能力產生影響。第二，數字金融集聚空間分布模式對區域創新能力的影響并非一蹴而就，影響過程中極有可能存在傳導機制。

(二)研究假說

從空間異質性出發，城市既是省域系統中數字金融要素集聚的場所，又是創新活動發生的單元。然而，數字金融發展在省域系統內具有顯著的空間異質性，并且通過城市空間分布模式的“單中心化”和“多中心化”表現出來。單中心化的城市空間分布模式表現為等級分明的剛性垂直結構，并且呈現出“一城獨大”的空間發展格局；而多中心化的城市空間分布模式表現為扁平化結構，這種結構一般是在垂直結構基礎之上，進一步經過空間單元之間的長期發展，空間范圍內不同城市間的合作互補和省域系統的持續升級等過程形成的有序的空間分布模式。當然，省域系統內的創新活動本身具有空間自相關性，并且不同的數字金融集聚空間分布模式對區域創新能力產生不同的作用。

1.數字金融集聚單中心化空間分布模式對區域創新能力的影響邏輯。數字金融集聚的“單中心化”空間分布模式容易產生數字金融過度集聚問題，使得“中心”和“外圍”的界限過于明顯，雖然促進了中心城市創新能力的提高，但可能積累形成“負外部性”，對省域系統整體創新能力造成效率損失。具體地，第一，數字金融作為新興產業，其新模式、新技術和新業態的形成與發展亟需一個能消化新型產品和服務的成熟市場作為基礎支撐。一般，生產要素向高回報率地區匯聚。省域系統內的省會城市作為中心城市，較其他中小城市在區位條件、資源稟賦以及產業結構等方面更具優勢，容易形成數字金融發展的“單中心化”要素集聚。而其他中小城市在數字金融培育和發展方面相對薄弱，這些城市的數字金融技術和要素不斷向中心城市集聚，從而形成數字金融發展空間失衡的狀況。第二，數字金融集聚之“單中心化”極易導致“搭便車”行為。從公共管理和發展的角度考慮，數字金融驅動區域創新的單中心化空間模式反映的是區域創新的單中心化驅動機制，缺乏創新驅動機制的協作體系和條件，難以產生良好的驅動效果。第三，“單中心化”的數字金融集聚空間分布模式不僅與省域系統整體數字金融發展能力提高的要求背道而馳，而且由于中心城市的過度集聚發展造成“虹吸效應”[15][16]，進而形成大城市“肥胖”與中小城市“瘦弱”的空間分布模式，導致兩極分化，加劇空間層面創新產出的非均衡性[17]。在此過程中，落后地區數字金融發展環境建設存在一系列問題，比如觀念落后、人才激勵機制不健全以及區域數字經濟發展頂層設計滯后等。由此，本文提出如下假說：

假說1：數字金融集聚單中心化空間分布模式對省域系統整體創新能力的提升具有抑制作用。

2.數字金融集聚多中心化空間分布模式對區域創新能力的影響邏輯。隨著數字金融的發展，數字金融集聚空間分布模式由單中心化向多中心化演變，該過程一定程度上有助于化解單中心化的負面效應。優化數字金融集聚空間分布模式，以省域內各城市數字金融協同發展為切入點，推動區域創新的協同升級將是未來發展趨勢。數字金融集聚的多中心化空間分布模式為城市的數字金融協同發展提供了條件，有助于化解由于單中心化造成的負外部性和效率損失。一方面，數字金融發展的多中心化空間分布模式避免了因數字金融單中心化發展而造成的要素空間配置不合理和區域創新能力效率損失；另一方面，數字金融發展的多中心化空間分布模式縮短了垂直結構的縱向距離，有助于提高城市單元之間的橫向聯系與合作，中心城市的發展經驗進一步傳遞至毗鄰中小城市，充分實現數字金融相關服務在城市間空間層面的擴散與互饋[18][19]，形成以各城市數字金融協同發展的方式全面推動省域系統創新。

進一步，數字金融集聚空間分布模式多中心化的強度差異可能對省域系統創新能力的影響存在異質性。隨著數字金融發展的階段性進步，更多的城市單元被納入多中心化空間分布模式發展的范疇之內，使得整個省域系統多中心化強度提升。各個被納入的城市單元在此空間分布模式內不斷學習、交流和合作，通過對數字支付、貨幣基金以及保險等一系列數字金融技術和服務的應用，進一步強化區域之間的要素流動和產業對接，充分發揮相互之間的比較優勢。所以，隨著更多的城市單元被納入多中心化空間分布模式范疇，城市之間的聯系互動更加頻繁，合作交流更為緊密，數字金融服務和技術在空間范圍內實現了更快傳播，從而更好地促進了省域系統創新能力的提升。鑒于此，本文提出如下假說：

假說2：數字金融集聚多中心化空間分布模式對省域系統整體創新能力的提升具有促進作用。

假說3：數字金融集聚多中心化空間分布模式對省域系統整體創新能力的促進作用會隨著多中心化強度增加而有所強化。

3.數字金融集聚空間分布模式之單中心化、多中心化影響區域創新能力的傳導機制。數字金融集聚空間分布模式可能會通過刺激消費支出和增加教育投入而間接促進區域創新能力的提升。具體而言，一方面，數字金融影響消費和教育。數字金融發展通過解決金融排斥問題、緩解融資約束[20]、減貧增收[21][22]、縮小城鄉收入差距[23]以及提高支付便捷性等，促成消費增長與居民受教育水平的提高；另一方面，消費和教育也被廣泛認為是創新活動的核心動力之一。消費需求的結構性升級促進了創新產出的提高[24]，而教育通過促進人力資本的優化和積累對區域創新能力具有正向促進作用[25]。所以，在數字金融影響區域創新能力的過程中極有可能存在“數字金融—消費—創新”和“數字金融—教育—創新”這兩條傳導路徑。然而，在考慮數字金融空間分布異質性的條件下，數字金融發展通過促進消費增長和教育投入而間接驅動區域創新的前置推論可能不完全成立。根據前文理論分析可知，在空間異質性層面，數字金融集聚單中心化空間分布模式可能會使消費支出和教育投入過度集中于中心城市，造成消費和教育資源在空間層面的分配不均衡，從而可能抑制區域創新能力的提升；相反，多中心化空間分布模式有助于消費潛力和教育資源的多點并發，從而在一定程度上促進區域創新能力的提升。由此，本文提出如下假說：

假說4：數字金融集聚單中心化空間分布模式通過促使消費支出和教育投入過度集聚而間接抑制區域創新能力的提升，而多中心化空間分布模式驅動下的消費和教育資源的空間合理配置有助于提升區域創新能力。

二、實證策略、變量說明與特征事實

(一)模型設定

實證部分重點分析數字金融集聚的單中心化和多中心化的城市空間分布模式對省域系統創新能力的影響及其作用機制，故先構建模型(1)：

(1)

其中，i和t分別代表省份和年份。被解釋變量inno代表區域創新能力。H是核心解釋變量，反映數字金融集聚的單中心化和多中心化空間分布模式。α代表數字金融集聚的兩種空間分布模式對區域創新能力的總效應。Xk代表第k個控制變量，m為控制變量的個數，φk為控制變量影響系數的矩陣形式。α0為截距項，μ代表省份固定效應，υ代表年份固定效應，ε代表隨機誤差項。

為了驗證數字金融集聚空間分布模式影響區域創新能力的傳導機制，進一步構建式(2)、(3)：

(2)

(3)

其中，M代表待檢驗中介變量，其余參數與式(1)類似。根據中介效應檢驗步驟：第一，α顯著代表總效應顯著；第二，證明β顯著；第三，證明?1和?2均顯著且?2·β與α同號，此時直接效應和間接效應顯著。同時滿足以上三個要求即表明M在H影響inno的過程中承擔部分中介作用。

(二)變量說明

1.被解釋變量：區域創新能力(inno)。專利申請和授權數量常作為區域創新能力的量化指標。以往研究主要選取各省份專利授權數表征區域創新能力，本文從專利的結構組成入手，進一步考慮專利的發明、實用新型和外觀設計三個子類別，借鑒鄭萬騰等(2021)[26]的做法，分別將上述三種專利賦權為0.5、0.3和0.2，采用加權專利授權數來表征區域創新能力。

2.解釋變量：數字金融集聚的單中心化指數(mono)和多中心化指數(poly)。相關數據來自北京大學數字金融研究中心編制和測度的數字普惠金融指數，該數據起始于2011年，覆蓋省域、地級市和縣域三個層面。數字普惠金融指數可進一步分為覆蓋廣度、使用深度以及數字化程度三個子維度指數。本文的單中心化指數和多中心化指數主要由26個省域系統內部330個地級市數字普惠金融指數原始數據并結合首位城市占比方法進行構建。

(1)單中心化指數(mono)。單中心化反映省域內部首位城市占比，其構建方法如式(4)所示：

(4)

其中，monoit代表數字金融集聚單中心化指數，n代表省域i內城市數量，DIijt代表省域i在第t年基于數字普惠金融指數且規模位于第j位城市的數字普惠金融指數。

(2)多中心化指數(poly)。多中心化實質上反映的是其他城市與首位城市之間的發展差距，具體構建方法如式(5)所示：

(5)

其中，s代表省域內城市數字普惠金融指數排名(s=2,3,4)。考慮到各省域系統內部的城市數量差異，為增強多中心化指數的可比性和延展性，本文分別計算了二位城市多中心化指數(polyi2t)、三位城市多中心化指數(polyi3t)和四位城市多中心化指數(polyi4t)，多中心化指數值越大，代表該省域的數字金融集聚多中心化程度越高。另外，用poly234表示二位、三位和四位城市多中心化指數均值。

3.中介變量：消費支出(buy)和教育投入(edu)。前者以居民消費支出來衡量，后者以各省份人均受教育年限表征。

4.控制變量。本文還控制了影響區域創新能力的其他外部因素。(1)研發資本(rd)，采用研究與試驗發展經費內部和外部支出總和(萬元)表征；(2)產業結構升級(ind)，以各省份的第二、三產業增加值與地區生產總值的比重表征；(3)交通設施升級(high)，使用各省份建設高鐵的地級市數量與全部地級市數量(包括自治州、盟)的比值表征；(4)數字金融發展規模(index)，相對于單中心化和多中心化指數，該指標作為數字金融發展的規模效應納入模型右側，采用北京大學數字普惠金融指數表征。

5.內生性及工具變量識別。基于理論和現實判斷，數字金融集聚空間分布模式與區域創新能力之間可能存在內生性。一方面，數字金融集聚空間分布模式可能與區域創新能力之間存在反向因果關系，在數字金融集聚空間分布模式影響區域創新能力的同時，區域創新能力的提升也可能使數字金融集聚空間分布模式發生變化；另一方面，可能忽略了影響區域創新能力的重要因素，使得模型設定存在偏誤。鑒于此，本文采用工具變量法識別數字金融集聚空間分布模式對區域創新能力的影響。已有研究中，數字金融的工具變量主要采用互聯網與移動電話使用[27]和各地到杭州的球面距離[28]。由于本研究樣本屬于面板數據結構，而各地至杭州的距離是固定的，考慮到距離類工具變量并不隨時間變化，無法估計時間效應,所以將互聯網普及率(net,%)和電話普及率(tel,包括移動電話，部/百人)作為本研究工具變量。一方面，互聯網普及率和電話普及率是數字金融的基礎設備，密切影響著數字金融的發展，滿足了工具變量相關性的要求；另一方面，在控制了研發資本、人力資本、交通設施及產業結構等因素后，互聯網普及率、電話普及率與區域創新之間并不存在直接聯系，保障了工具變量外生性的要求，使得互聯網普及率和電話普及率有條件成為有效的工具變量。

6.數據說明。區域創新能力原始數據來自國家知識產權局，教育投入數據來自歷年《中國人口與就業統計年鑒》，消費支出、產業結構升級、互聯網普及率和電話普及率的原始數據來自中國宏觀經濟數據庫，研發資本數據來自中國科技數據庫，交通設施升級數據來自國家鐵路局和地方鐵路監督管理局。由于數字金融集聚單中心化和多中心化指數的測算是以每個省份的地級市樣本為基礎的，故剔除北京、天津、上海、重慶四個直轄市以及地級市數據缺失嚴重的海南和港澳臺地區樣本，最后保留了2011—2018年26個省份的數據,同時對相應的實量指標做對數處理。表1為變量的描述性統計結果。

表1 變量描述性統計

(三)特征事實描述

1.時空演化特征。為了初步了解區域創新能力、單中心化指數和多中心化指數的時空演變情況，圖1刻畫了三者的年份均值和個體均值的時序發展及空間分布差異。在時序層面(圖1a)，區域創新能力和數字金融集聚多中心化指數在研究期內穩步提升，而單中心化指數呈下降趨勢。在空間層面(圖1b)，區域創新能力指標上，廣東、江蘇以及山東等東部沿海省份明顯高于其他省份；研究期間單中心化指數較高而多中心化指數較低的為寧夏、陜西、貴州、湖南、四川、云南、山西、湖北、西藏以及青海等中西部省份，多中心化指數較高而單中心化指數較低的主要有山東、廣東、江蘇、河北以及遼寧等東部沿海省份。

圖1 單中心化、多中心化與區域創新能力的時空演化

2.特征線性關系。為了初步揭示數字金融集聚空間分布模式與區域創新能力之間的內在關系，圖2分別刻畫了數字金融集聚單中心化指數、二位城市多中心化指數、三位城市多中心化指數以及四位城市多中心化指數與區域創新能力之間的線性擬合分布情況。圖2顯示，單中心化指數與區域創新能力負相關，而二位城市、三位城市以及四位城市的多中心化指數與區域創新能力均正相關。這些事實說明數字金融集聚單中心化空間分布模式對省域系統整體創新能力具有阻礙作用，數字金融集聚多中心化空間分布模式對省域系統整體創新能力具有提升作用。由此初步驗證了前文提出的部分前置假說，但這些描述性結論是否可靠，需要建立計量模型加以驗證。

圖2 線性擬合

三、實證結果分析

(一)單中心化空間分布模式對區域創新能力的影響

1.基準面板回歸。在基準估計之前，先通過方差膨脹因子檢驗排除了解釋變量之間的多重共線性，Hausman檢驗發現，宜選用固定效應面板模型。表2的第(1)、(2)列是沒有控制年份和省份效應條件下的估計結果，可以發現，不論是否考慮控制變量的影響，數字金融集聚單中心化空間分布模式對區域創新能力的影響系數均為負且在1%水平上顯著。第(3)列同時控制了年份和省份效應，結果同樣表明單中心化空間分布模式會阻礙區域創新能力的提升。第(4)列進一步控制了其他變量后，單中心化空間分布模式對區域創新能力的負向影響仍然在5%水平上顯著。這說明數字金融發展的“一城獨大”不利于區域創新能力的提升。另外，數字金融發展規模、研發資本投入和交通設施升級也正向驅動區域創新。

表2 普通面板估計：單中心化與區域創新能力(N=208)

2.工具變量估計。選用互聯網普及率和電話普及率作為數字金融集聚單中心化指數的工具變量，采用兩階段最小二乘(TSLS)和廣義矩(GMM)進行估計。工具變量過度識別檢驗結果顯示，p值最小為0.6309且大于0.1，根據Hansen(1982)[29]，工具變量不存在過度識別問題。Wald檢驗結果顯示，顯著拒絕“弱工具變量”的原假設，故可認為本文選擇的工具變量有效。根據表3結果，在TSLS估計和GMM估計中，單中心化指數對區域創新能力的影響均顯著為負，至少通過了5%的顯著性檢驗，因此，可認為基準估計結果可靠。至此，假說1得到驗證。

表3 工具變量估計：單中心化與區域創新能力(N=208)

(二)多中心化空間分布模式對區域創新能力的影響

1.基準面板回歸。將數字金融集聚多中心化空間分布模式劃分為二位城市多中心化(poly2)、三位城市多中心化(poly3)以及四位城市多中心化(poly4)，分別考察其對區域創新能力的影響。表4結果表明，數字金融集聚二位城市多中心化指數、三位城市多中心化指數和四位城市多中心化指數對區域創新能力的影響均顯著為正。這說明數字金融集聚多中心化空間分布模式有助于推動區域創新。并且，從第(1)—(3)列估計系數的大小來看，隨著多中心化程度的增強，其對區域創新能力的提升作用也增強。

表4 普通面板估計：多中心化與區域創新能力(N=208)

2.工具變量估計。表5數字金融集聚多中心化指數對區域創新能力影響的工具變量估計結果顯示，數字金融集聚的二位城市、三位城市以及四位城市多中心化分布模式均能促進區域創新能力的提升；數字金融集聚空間分布模式由二位城市多中心化向四位城市多中心化演變的過程中，其對區域創新能力的正向驅動力遞增。綜上，數字金融集聚多中心化空間分布模式對省域系統整體創新能力具有提升作用，并且該作用會隨著多中心化程度的提高而增強。工具變量過度識別檢驗發現，p值最小為0.5184且大于0.1，同時，Wald檢驗結果強烈拒絕“弱工具變量”原假設，這也表明本文選擇的工具變量是有效的。總體上，數字金融集聚多中心化空間分布模式在驅動區域創新層面有著顯著的“帕累托改進”。因此，假說2和假說3得到驗證。

表5 工具變量估計：多中心化與區域創新能力(N=208)

(三)穩健性檢驗(1)受篇幅限制，穩健性檢驗結果未報告，作者備索。

1.因變量測量誤差。前文采用加權專利授權數表征區域創新能力，此處采用非加權的專利授權數作為區域創新能力的替代指標，重新進行工具變量TSLS估計。估計結果顯示，數字金融集聚單中心化指數對區域創新能力的影響顯著為負，多中心化指數對區域創新能力的影響顯著為正，數字金融集聚由單中心化向多中心化空間分布模式演進過程中，數字金融集聚空間分布模式對區域創新能力的影響表現為負向作用弱化、正向作用強化的趨勢。由此，更換被解釋變量后的估計結果依然支持基準結論。

2.自變量測量誤差。借鑒相關研究，利用赫芬達爾指數(HHI)測算數字金融集聚多中心化指數[30]。HHI主要用于計算和衡量多中心化指數分布的均衡性特征，其值位于0—1區間，值越大代表多中心化程度越低。數字金融集聚多中心化指數通過式(6)計算：

(6)

其中，vcist為數字金融集聚多中心化指數(s=2,3,4)，包括vci2t、vci3t和vci4t；HHIist代表省域i內前s座城市的數字金融集聚多中心化空間分布模式的赫芬達爾指數；DIijt的含義與前文一致；DIit代表第t年省域i內數字普惠金融指數位于前s座城市的指數總和。

估計結果顯示，多中心化空間分布模式對區域創新能力具有正向影響，且在由二位城市多中心化演變至四位城市多中心化的過程中，這種正向作用逐漸增強。因此，再次印證了基準估計結果是穩健的。

(四)拓展性分析

1.異質性分析。從數字普惠金融指數的結構異質性角度入手，根據式(4)、(5)分別計算覆蓋廣度指數集聚單中心化(mono_c)和多中心化(poly_c234)、使用深度指數集聚單中心化(mono_u)和多中心化(poly_u234)以及數字化程度指數集聚單中心化(mono_d)和多中心化(poly_d234)，以探究數字金融次級維度指數集聚空間分布模式對區域創新能力的影響差異。由表6可知，數字金融的三項細分維度指數集聚單中心化對區域創新能力的影響系數至少在10%水平上顯著為負，其中使用深度指數集聚單中心化對區域創新能力的抑制作用最明顯，估計系數為-0.726，其后依次是覆蓋廣度指數集聚單中心化和數字化程度指數集聚單中心化，影響系數分別為-0.307和-0.232，這表明數字金融的三項細分維度指數集聚的單中心化對區域創新能力的影響存在異質性。另外，數字金融的三項細分維度指數集聚多中心化空間分布模式對區域創新能力均具有顯著的提升作用，但從作用大小來看，覆蓋廣度指數與使用深度指數的多中心化對區域創新能力的提升作用高于數字化程度指數。

表6 異質性分析(N=208)

2.作用機制分析。為了檢驗假說4，即消費支出和教育投入在數字金融集聚空間分布模式之單中心化(mono)和多中心化(poly234)影響區域創新能力過程中的傳導作用，結合式(2)、(3)進行分步估計。表7為消費支出和教育投入的中介效應檢驗結果。單中心化對區域創新能力的影響系數為-0.376且在1%水平上顯著，說明總效應顯著；單中心化對消費支出和教育投入的影響系數分別為-0.142和-0.158且均在1%水平上顯著；消費支出和單中心化指數同時加入等式右側后的影響系數分別為0.683和-0.160且均在1%水平上顯著，教育投入和單中心化指數同時加入等式右側后的影響系數分別為0.724和-0.294且均在1%水平上顯著，另外0.683*(-0.142)、0.724*(-0.294)均與-0.376同號。至此，可證明消費支出和教育投入在數字金融集聚單中心化空間分布模式影響區域創新能力的過程中均承擔部分中介作用。數字金融集聚單中心化空間分布模式加劇了消費支出和教育投入的集中化，使得消費和教育資源空間分配不合理，從而對省域系統整體創新能力的提升具有抑制作用。同理可知，消費支出和教育投入在數字金融集聚多中心化空間分布模式影響區域創新能力的過程中也均承擔部分中介作用。而相比數字金融集聚單中心化空間分布模式，多中心化空間分布模式促進了消費和教育資源在省級空間層面的合理分配，從而提高了區域創新能力。至此，假說4得到驗證。

表7 中介效應檢驗(N=208)

四、結論及政策建議

本文從空間異質性的視角出發，考察了省域系統內部數字金融集聚空間分布模式對區域創新能力的影響及其傳導機制。研究發現：(1)中西部省份數字金融集聚空間分布模式主要表現為單中心化，而東部沿海省份主要表現為多中心化；(2)數字金融集聚單中心化空間分布模式會阻礙區域創新能力的提升，而多中心化空間分布模式有助于促進區域創新能力的提升，而且多中心化空間分布模式對省域系統整體創新能力的提升作用會隨著多中心化程度的提高而強化；(3)數字金融的三個子維度指數集聚單中心化對區域創新能力的抑制作用由高到低依次為使用深度、覆蓋廣度和數字化程度，而三個子維度指數集聚多中心化對區域創新能力均表現為顯著的提升作用；(4)數字金融集聚單中心化使得消費支出和教育投入過度集中，抑制了省域系統整體創新能力的提升，而多中心化促進消費支出和教育投入在城市層面的合理配置，從而促進了區域創新能力的提升。

根據上述結論，本文提出如下政策建議：第一，建立城市之間數字金融發展的協作體系。數字金融發展的“一城獨大”不能有效激發整個區域的創新活力，有必要建立城市之間的數字金融協同發展機制，主張數字金融集聚的多中心化發展。實現數字金融發展規模效應與數字金融集聚多中心化空間分布模式兩者的契合，數字金融發展的規模效應與多中心化空間分布模式并不矛盾，需要統籌兼顧。擴大數字金融發展規模，注重發揮多中心化空間分布模式正向驅動創新要素的擴散與互饋作用。第二，合理調整區域數字金融集聚空間分布模式。中西部地區需要為數字金融發展落后的地級市合理配置資源，促進數字金融發展的多中心城市點的形成；同時，促進主次城市間的良性互動，加強城市之間和區域之間的數字金融技術交流與合作，實現數字金融服務更廣泛的覆蓋，形成協同發展的數字金融發展空間分布模式，推動區域創新。第三，強化數字金融推動區域創新的路徑依賴。大力培育消費新增長極，推動數字金融扶貧建設，增加地區教育投入，平衡地區教育資源，推動新型數字信息技術與教育的深度融合創新，全面激發人才創新創業活力。