金融支持战略性新兴产业发展宏观实证研究——以广东省与陕西省高新技术企业为例

胡海青 ，魏 薇 ，张 丹 ，2，张 琅

（1.西安理工大学 经济与管理学院，陕西 西安 710054；2.西安交通大学 经济与金融学院，陕西 西安 710061）

一、引言

随着一系列政策措施的陆续提出，战略性新兴产业在我国经济发展中发挥着举足轻重的作用。《国务院关于加快培育与发展战略性新兴产业的决定》从根本上确定了战略性新兴产业发展的重心及方向、主要任务以及扶持政策。陕西省积极响应国家号召发布了《陕西省“十三五”战略性新兴产业发展规划》以及《陕西省实施创新驱动发展战略纲要》，明确指出陕西应在现有产业发展的基础条件下，考虑市场需求，从而更好的突出全省所具有的科技优势、资源优势以及产业优势。此外，要把技术创新放在首位，重点关注科技成果转移转化以及这些成果如何应用，旨在让战略性新兴产业发展的愈大愈强。

就目前而言，从财政支持战略性新兴产业发展基本情况来看，近几年政府对战略性新兴产业的支持一直保持持续增长，主要体现在对科研机构、高校财政支持力度加大，以及对战略性新兴产业投资的显著增长；从金融信贷支持战略性新兴产业发展基本情况来看，近几年来陕西金融业取得了长足的发展，金融机构的数量、规模以及经营实力都有了突破性的进展，这些金融后盾力量对战略性新兴产业的发展起到了很好的推动作用；从资本市场支持战略性新兴产业发展基本情况来看，近几年来证券资本市场发展程度不高，限制了战略性新兴产业融资。总的来说，陕西省在发展战略性新兴产业方面已经取得了一些成绩，尤其是在航空航天、生物医药、软件服务外包和新材料等方面已初具规模。在金融支持方面，虽然商业性金融支持的信贷总量增加，金融信贷强度有新突破，政府通过政策扶持、资金杠杆等方式促进了科技创新，但由于金融信贷的资源、政策等问题急需解决，仍然存在各类金融支持不健全，风险投资、资本市场不完善等问题，使得无论是证券市场、风险投资市场，还是民间资本，对战略性新兴产业发展的支持都十分有限，需要进一步分析为促进金融支持战略性新兴产业发展提供对策。金融支持战略性新兴产业发展的研究已经成为国内外学者关注的重点，现有文献大多是基于理论视角对金融支持战略性新兴产业的效应评价和策略设计进行研究，较少有文献对金融支持战略性新兴产业发展进行实证分析，且主要是研究战略性新兴产业的某一方面，针对战略性新兴产业的全面分析更是少之又少。

因此，本文从宏观角度出发采用陕西省和广东省2008—2016年年度时间序列数据，利用多元回归分析方法，实证分析陕西省政府财政科技投入、金融信贷支持、资本市场支持等因素对战略性新兴产业发展的影响效果和影响程度，客观地研究金融支持对陕西宏观层面上战略性新兴产业发展水平的影响，以期为决策者提供有价值的参考建议。

二、文献回顾

金融支持的定义最早是从金融发展理论中衍生出来的，Ronald I等（1974）[1]将金融和产业发展的关系视作金融和经济增长以及经济发展关系在产业范畴的表现。作为金融发展理论基石的金融相关率（FIR）是学者R.W.Goldsmith[2]在1969年指出的。战略性新兴产业的金融支持渠道主要包括三个方面，其一是银行等金融机构，其二是资本市场，其三是风险投资。学者 Arestis（1997）[3]、Beck T等（2004）[4]分析得出金融支持和产业发展两者之间具有同向变动的关系。R.W.Goldsmith（1969）[2]研究发现在墨西哥工业化快速推进的进程中，国有金融机构所发挥的作用是不可替代的。与之不同的是，学者 Morck R 等（1999）[5]、Weinstein D E和 Yafeh Y（2010）[6]、Rajan R G（2012）[7]研究表明，银行在经营过程中要充分考虑稳健性，如此一来，信贷支持就会相对更保守一些，使得风险与收益都很高的项目很难得到贷款支持，也就是说，若金融体系以银行为主导，产业创新的实现力度会大大增强。Tykvova T（2000）[8]认为技术创新的特征在风险投资中表现的很充分，鉴于风险投资能够契合新创企业在管理以及融资方面的需求，因此其顺理成章的成为中小企业融资的首选渠道。Canepa A等（2008）[9]基于欧盟第二以及第三次创新共同体调查所得的数据，研究金融对英国新兴产业的影响作用，结论表明，金融在高技术产业以及战略性新兴产业发展过程中起着至关重要的作用。Gebhardt G（2009）[10]研究发现新兴产业在发展过程中信息不对称问题突出，高风险使其融资时会出现预算束缚以及信用匹配等一系列问题，风险投资借助约束融资量以及将融资分阶段进行等方式为一些新兴项目融资，如此一来，能有效促进技术创新，进而使新兴产业的发展速度更快。Zhou W（2014）[11]分析了金融支持在国内外一些低碳城市中的作用，并基于研究结果提出完善银行等金融机构和资本市场这些金融支持体系的政策措施。Ueba M和Hirukawa（2014）[12]把新兴经济体相关数据视作实证研究样本，分析得出具有较强创新能力的新兴产业在筹集创业风险投资方面具有比较优势，与此同时，筹集到的投资会反过来促进新兴产业创新能力的发展，这是一个良性循环、互促互进的过程。Alexander（2013）[13]基于欧洲几十个国家的数据利用面板模型进行实证分析，研究结果表明风险投资对于新兴产业的发展有很强的促进作用。

国内学者对于金融支持战略性新兴产业发展的研究主要集中在以下两个方面：其一，金融支持战略性新兴产业的效应评价。王洁（2013）[14]把新一代信息技术产业视为战略性新兴产业的重要标志，并将此作为样本数据，基于面板模型分析得出众多的金融支持方式中，股权投资产生的效果最为明显。此外，凌江怀和胡雯蓉（2012）[15]将战略性新兴产业与传统产业进行对比，分析得出股权融资能够有效促进上市公司经营绩效，基于此，公司在不断创新发展的过程中，应当重视股权投资，将其视为重要的金融支持渠道。谭中明等（2015）[16]以苏浙沪具有代表性的100多家上市公司的数据作为研究样本，基于实证结果指出这些地区的股权投资制度急需完善，此外，应该让金融发展和科技发展互促互融。邓彦和卢鹏光（2016）[17]利用DEA模型研究广东省具有代表性的80多家新兴产业上市公司，结论表明该省金融支持效率总体水平不高，但趋势上表现为缓慢上升。李梦琳（2017）[18]将定性分析与定量分析结合在一起，研究了融资途径在河北省战略性新兴产业中所发挥的作用。李亚波（2018）[19]借助销售收入法评判战略性新兴产业企业处于生命周期的哪个阶段，在此基础上利用计量模型，分析处于生命周期不同阶段的企业各受到何种金融支持因素的影响。王娣（2018）[20]借助因子分析法研究银行信贷、股权融资、商业信用、内部资金以及政府支持等金融支持形式在战略性新兴产业上市公司发展进程中所起的作用。其二，金融支持战略性新兴产业的策略设计。学者张靖霞（2010）[21]、熊广勤和罗方珍（2012）[22]表明，与其他产业相同，战略性新兴产业也要经历生命周期的演变，因此在产业发展过程中资金占据重要的地位，鉴于不同阶段具有不同的发展特点，因此金融资源配置的方式和策略也不同，金融支持调整方式主要分为三个范畴：其一是银行业，其二是资本市场，其三是政府政策。学者顾海峰（2011）[23]研究得出金融支持的“两制两体”模式，此外，唐斯斯和董晓宇（2012）[24]研究得出金融支持的“交互式融资”模式，从内容来看，这两种资金配置机制大同小异，都提出金融支持路径一定要兼顾直接市场和间接市场，还要实现市场选择以及政策扶持间的有机协调，如此一来，战略性新兴产业的发展过程中就会注入活力，从而保障该产业的顺利发展。王林（2011）[25]对战略性新兴产业在发展过程中存在的政策、财务、经营以及技术等常见风险进行了深入分析后，基于商业银行的角度提出了保障该产业发展的相关政策建议。阚景阳（2017）[26]研究发现中小企业在我国战略性新兴产业中的份额较大，传统的金融支持方式力度小、条件高，使得中小企业面临融资难融资贵的困境，因此，必须发展和完善传统的金融支持政策，致力将资本市场多层次的功能发挥的更加充分。蒋静芳（2017）[27]考虑到战略性新兴产业在资金需求方面所具有的特殊之处，指出政府政策引导的重要性，具体来说，要颁布一系列促进市场化金融改革的政策法律，要充分认识到创新在发展中的重要性，把创新驱动视为发展重点。廖继胜和韩兵（2018）[28]以江西省战略性新兴产业为研究对象，探讨如何提高其科技金融支持效率的问题中指出既需要纯技术效率的提升改进也需要规模效率的不断提高。高昕睿和邵诗峰（2018）[29]对国内外战略性新兴产业进行了详细研究，结合国内外不同的发展经验，基于产业发展生命周期理论强调发展阶段与金融支持相互匹配的重要性，并提出行之有效的发展建议和发展对策。

综上所述，金融支持战略性新兴产业发展具有丰富的理论研究成果，也为本文提供了坚实的理论基础，相比之下，对金融支持战略性新兴产业发展进行的实证研究分析显得尤为不足。对于金融支持战略性新兴产业发展实证研究目前大多集中于具体的行业，缺乏全面的产业分析，尤其是对陕西省战略新兴产业金融支持的研究，未见相关研究文献。基于此，本文从宏观角度出发通过多元回归模型对陕西省金融支持战略性新兴产业发展进行了实证分析。

三、研究假设

（一）金融信贷支持研究假设

在战略性新兴产业发展过程中，金融机构既能够为战略性新兴产业提供资金信贷支持，也能够为科研院所等支撑性研发机构提供资金信贷支持。金融长期信贷对战略性新兴产业发展各个环节提供资金支持，有利于战略性新兴产业发展整个链条的长期运作。同时，信贷政策能够为战略性新兴产业营造良好的政策环境，进而为战略性新兴产业的发展提供充足的资金保障。与此同时，信贷制度的不断完善和优化能够扩大其信贷支持范围、改进信贷水平、提高信贷效率，从而会对战略性新兴产业的发展起到促进作用。

基于上述分析，本文认为，金融对科技活动的信贷支持规模对战略性新兴产业发展水平具有促进作用，据此本文提出以下研究假设：

H1：金融信贷支持规模与战略性新兴产业发展水平呈正相关关系。

（二）政府财政科技投入研究假设

规范的市场机制、完善的基本规则、必要的市场监管在战略性新兴产业的发展过程中发挥着不可或缺的作用，除此之外，战略性新兴产业发展也离不开政府财政政策的宏观指导。通过政府财政科技拨款和政府资金必要调节，指导企业和产业发展，最后引导企业参与市场竞争。在战略性新兴产业发展从研究开发、工程化、生产到推向市场过程的不同阶段，政府对战略性新兴产业发展的政府资金支持起着不同作用：在战略性新兴产业的初创成长时期，战略性新兴产业发展的强度与速度依赖于政府财政资金支出、税收优惠政策；在战略性新兴产业发展成熟期，政府会对战略性新兴产业实施公共采购政策。因此，战略性新兴产业发展从初创到成熟，政府的财政科技投入都会对其起到支持促进的作用。

基于此，本研究认为政府财政科技投入对战略性新兴产业发展水平具有促进作用，财政科技投入越多，战略性新兴产业发展越好。据此本文提出以下假设：

H2：政府财政科技投入与战略性新兴产业发展水平呈正相关关系。

（三）资本市场支持假设

社会各经济参与主体进行的有关资本融通的所有交易行为构成资本市场。在战略性新兴产业中，小企业作为战略性新兴产业发展主体占有很大比例。因此，本文研究的资本市场主要是证券资本市场、风险投资市场和民间资本市场。对战略性新兴产业的发展主体而言，证券资本市场是重要的资金融通市场，同时也可以促进融资企业改进生产技术，提高科技创新水平，在技术层面上推动企业科技创新和战略性新兴产业发展。证券市场发达程度能够影响证券市场融资功能，越是发达的证券市场越是可以为企业融通更多资金，解决企业发展长期资金需求问题，为提高战略性新兴企业发展可能性起到促进作用。彭红枫（2007）[30]指出通过建立多层次资本市场支持能够推动持续科技创新，而促进科技创新的最终目的就是促成战略性新兴产业的产业化发展。

基于上述研究，本文认为证券资本市场水平越发达，企业在证券资本市场上融资就越多，战略性新兴产业发展水平越高。据此本文提出以下假设：

H3：证券资本市场发展水平与战略性新兴产业发展水平呈正相关关系；

H4：风险投资市场与战略性新兴产业发展水平呈正相关关系；

H5：民间资本市场与战略性新兴产业发展水平呈正相关关系。

四、变量选取

1.战略性新兴产业发展衡量指标。战略性新兴产业这一概念于2010年9月8日正式提出，目前处于初级发展的不成熟阶段，各地区尚没有针对战略性新兴产业发展水平的统一统计衡量口径。而高技术产业概念提出较早，数据更为全面和完善，对比二者关于战略性新兴产业和高技术产业的划分（见表1），可以认为高技术产业属于战略性新兴产业的重要二级子行业。从数据可获得性和合理性考虑，本文选取高技术产业主营业务收入（ZL）作为战略性新兴产业发展的衡量指标。

表1 战略性新兴产业和高技术产业划分

2.金融支持衡量指标。基于对上述金融支持相关假设分析，本文分别从政府财政科技投入、金融信贷、证券资本市场发展水平三个方面研究金融支持对战略性新兴产业发展的影响情况。刘凤朝和沈能（2007）[31]指出政府财政科技投入是科技活动经费筹集中的政府资金。徐玉莲和王宏起（2012）[32]研究财政科技投入时，通过采用政府科技活动经费投入资金指标进行实证来反映政府科技财政投入情况。由于政府财政科技投入中税收政策法律、法规不能够作为量化指标来衡量，因此，本文选取政府科技活动经费投入资金（CF）来衡量政府科技财政投入；企事业单位和居民从金融机构得到的对最终产品需求的贷款被称为金融信贷，本文选取当年金融机构科技贷款（JR）来衡量战略性新兴产业发展中的金融信贷规模；衡量证券市场发展水平的指标是上市公司市值与GDP的比值，即证券化率。本文研究的是证券市场对科技型企业的支持情况，即科技型企业证券化率，其值高低反映出科技型企业在证券资本市场上融资发展水平程度，因此选取各科技型上市公司总市值与各省GDP的比值（ZQ）来衡量；鉴于各投资机构规模有很大差异性，相互之间可比性缺乏科学性，本文选取风险投资管理资本总额（FX）来衡量。

3.控制变量衡量指标。鉴于本文的实证分析涉及多个地区，因此选取各地区金融发展水平指标作为控制变量。周立（2004）在选取衡量金融资产的指标时，使用“地区金融相关比率”来衡量地区金融发展水平，采用各地区银行的存贷款合计总额与各地区生产总值之间的比值进行具体测算。李广众（2002）、史永东等（2003）都是使用类似指标，以便于衡量金融发展与全国经济发展之间关联性。

本文沿用上述衡量地区金融发展的计算思路，采用地区金融相关比率（JRSP）来作为衡量地区金融发展水平的指标，使用各地区银行存贷款总额测算各地区金融发展规模、差异以及发展水平。综上所述，上述指标变量选取如表2所示。

表2 各类变量衡量指标

五、宏观实证研究

为了进一步论证陕西金融支持与战略性新兴产业发展之间的关系，本文构建了以战略性新兴产业发展为因变量的多元回归模型。为了更全面、客观的分析陕西金融支持对战略性新兴产业发展的影响，同时选取了在战略性新兴产业发展水平方面极具代表性质的广东地区进行实证研究，比较陕西与广东省在金融支持对战略性新兴产业发展影响效果方面的区别差异并分析其原因，给予陕西一些借鉴启示。

（一）计量模型与数据

本文构建了因变量战略性新兴产业发展（ZL）和自变量金融信贷支持（JR）、财政科技投入（CF）、证券资本支持（ZQ）、风险投资支持（FX）、民间资本（CX）支持以及控制变量地区金融发展水平（JRSP）之间的多元回归模型，定义为式（1）：

本文选取2008—2016年陕西省和广东省相应指标（见表1）的面板数据，采用的数据来源于《中国科技统计年》《中国金融年鉴》《中国经济普查年鉴》《陕西科技统计报告》《陕西科技统计年鉴》《陕西科技发展报告》《中国证券期货统计年鉴》以及锐思数据库。同时将各变量所使用的数据进行自然对数变换，既能减少数据数量级之间的波动，也能够消除各个变量之间可能存在的异方差性，同时不改变各变量之间关系，提高了数据估计的可靠性。

（二）单位根检验

对时间序列进行平稳性检验是防止序列伪回归的常用方法。根据时间序列是否是一阶自回归序列，将面板数据单位根检验的方法划分为两大类：（1）DF 检验；（2）ADF 检验。当前主要采用ADF检验对序列进行平稳性检验，该方法适用于高阶自回归的时间序列。本文利用Eviews8.0软件，对所有变量的面板数据进行ADF单位根检验，具体结果如表3、表4所示。

表3 陕西序列和差分序列的ADF单位根检验结果

如表3和表4所示，初始状态下的LNZL以及金融支持变量 LNJR、LNCF、LNZQ、LNFX、LNCX、LNJRSP存在单位根。一阶差分之后得到各变量的P统计值均显示拒绝原假设，表明变量LNZL以及金融支持变量 LNJR、LNCF、LNZQ、LNFX、LNCX、LNJRSP不存在单位根，即7个变量存在一阶单整I（1）。

表4 广东序列和差分序列的ADF单位根检验结果

（三）格兰杰因果检验

Granger（1980）[33]指出，如果两个非平稳的时间变量之间存在协整关系，那么变量之间至少存在一个方向上的格兰杰因果关系。引申到面板数据的格兰杰因果检验中即为检验变量X是否能对变量Y起到解释或者预测的作用，若加入X能够提高对Y的解释程度或对Y的预测存在统计意义上的显著相关，则称X与Y之间存在格兰杰因果关系[34]。本文面板数据的格兰杰因果检验结果如表5、表6所示。

表5 陕西金融支持与战略性新兴产业发展之间的Granger因果关系检验结果表

表6 广东省金融支持与战略性新兴产业发展之间的Granger因果关系检验结果

其中，“D”代表一阶差分后的数据，当前滞后阶数为2，通过对陕西省和广东省分别进行的格兰杰因果检验结果可以得出：金融机构科技投入（JR）、政府财政科技投入（CF）、证券资本市场（ZQ）、风险投资市场（FX）、民间资本投入（CX）、金融发展水平（JRSP）与战略性新兴产业发展呈现单向Granger因果关系。这说明金融支持大小对战略性新兴产业发展能够产生影响，对于影响效果需要通过构建多元回归模型来验证。

（四）多元回归模型分析

利用上文式（1）构建的模型，在分析陕西省和广东省战略性新兴产业发展与金融支持变量时，由于相关变量经过单位根检验存在非平稳的时间序列，所以利用差分平稳后的变量进行多元回归分析，用最小二乘法估计，应用Eviews8.0软件计算出自变量的回归系数，结果如表7、表8所示。

对于上述多元回归模型的结果，还需对其进行进一步的检验，如拟合优度检验、对整个回归方程显著性进行检验，各个参数进行显著性检验以及自回归检验，以此来判断回归模型的准确性和科学性，以及对前文的假设进行验证。

1.拟合优度检验。如表7和表8所示，陕西省多元回归模型中修正拟合优度R2=0.685，广东省多元回归模型中修正拟合优度R2=0.701，说明自变量对因变量的解释程度分别可达到68.5%和70.1%，对构建的陕西地区和广东地区金融支持对战略性新兴产业发展的模型拟合效果比较理想，解释变量能够对被解释变量做出合理解释。

表7 陕西省金融支持与战略性新兴产业发展之间的多元回归模型检验结果

表8 广东省金融支持与战略性新兴产业发展之间的多元回归模型检验结果

2.整体回归方程的显著性检验，即F检验。假设 H0：β0=β1=β2=β3=β4=β5=β6=0；对于给定的显著水平α=0.05，可在 F分布表中查到自由度分别为k-1=5，n-k=3的临界值为9.010：表7中陕西省多元回归模型的F=11.001，表8中广东省多元回归模型的F=9.935，均大于临界值9.010，所以拒绝H0：β0=β1=β2=β3=β4=β5=β6=0 的原假设，说明两个回归方程比较显著，即政府科技财政投入（CF）、金融机构科技信贷支持（JR）、证券资本市场（ZQ）、风险投资市场（FX）、民间资本投入（CX）、金融发展水平（JRSP）整体对陕西省和广东省的战略性新兴产业发展的影响是比较显著的。

3.方程内部各个解释变量对被解释变量的显著性分析，即进行 T 检验：分别针对 H0：β0=β1=β2=β3=β4=β5=β6=0的原假设，对于给定的显著水平 α=0.05，可在T分布表中查的自由度为n-k=3的临界值为3.182，对陕西省和广东省各个变量T检验分析结果如下：

对于陕西省而言，DLNJR（β1）、DLNCF（β2）、DLNZQ（β3）和 DLNJRSP（β6）均拒绝原假设，说明上述因素对陕西省战略性新兴产业发展具有显著影响。此外，DLNFX（β4）、DLNCX（β5）均接受原假设，说明风险投资市场和民间资本投入对于陕西省战略性新兴产业发展影响不显著，前文提出的假设不成立。

对于广东省而言，DLNJR（β1）、DLNCF（β2）、DLNZQ（β3）、DLNFX（β4）、DLNCX（β5）和 DLNJRSP（β6）均拒绝原假设，说明上述因素对广东西省战略性新兴产业发展具有显著影响。

4.自相关性检验。陕西省和广东省的多元回归模型中DW检测统计值分别为2.128和2.091，均接近2，因此可以判定该模型中变量的残差项不存在自相关。

通过多元回归模型的拟合结果可以看出，金融信贷支持、政府财政科技投入、证券资本市场这三个因素对于陕西省战略性新兴产业发展均有正向的促进作用，前文的假设H1、H2、H3成立；风险投资管理资本和民间资本对于战略性新兴产业发展的正向促进作用不显著，原因可能在于陕西省的风险投资市场和民间资本市场发展不完善，对战略性新兴企业发展暂时没有促进作用，因此假设H4、H5不成立。而广东省在发展战略性新兴产业时，上述6个因素均对其发挥了积极的正面促进作用，前文提出的假设 H1、H2、H3、H4、和H5均成立。

由表9可以看出，陕西金融支持各项指标的P值的显著性整体上要弱于广东，同时陕西金融支持对战略性新兴产业发展的影响系数也要低于广东，说明广东各项衡量金融支持的指标对战略性新兴产业发展的影响作用要优于陕西。这也是符合实际情况的。由于广东经济实力发达，科技水平高，地理位置优越，开放程度高，利用创新资源集聚优势，科技人力、物力投入产出效果比较明显，各类资源发挥作用比较显著，战略性新兴产业发展良好。同时，陕西风险投资对战略性新兴产业发展影响不显著，而广东地区则显著，本文关于风险投资对战略性新兴产业发展的假设在陕西地区不成立、广东地区成立。

表9 两个地区多元模型回归系数和P值对比

六、结论与政策建议

实证发现，陕西省金融支持对战略性新兴产业发展具有促进作用，金融信贷支持每增加1%，陕西省战略性新兴产业增值0.287%；财政科技投入每增加1%，陕西省战略性新兴产业增值0.593%；证券资本支持每增加1%，陕西省战略性新兴产业增值0.178%。表明随着陕西省金融市场化程度的不断提高，战略性新兴产业在未来经济发展中的地位和作用都将越来越重要。与此同时，陕西省在发展战略性新兴产业时要认识到自身与广州等经济发达地区的差异，不断的借鉴学习，加快激发风险投资和民间资本对战略性新兴产业发展的促进作用。

在遵循产业发展生命周期理论的基础上实现战略性新兴产业的发展目标，要求陕西省加快建立完善的金融市场体系。因此，除传统商业性金融支持方式外，陕西应该加强构建风险投资市场，促进证券市场等直接融资市场发展，发挥资本市场对战略性新兴产业发展作用。需要加强政府主导、扶持作用，优化科技金融资源配置，在发挥传统金融机构信贷优势以外，资本市场的发展，特别是民间资本与风险投资，也需要被重视起来，拓宽战略性新兴产业发展的资金融通渠道，充分调动风险资本、金融资本共同参与战略性新兴产业发展，健全金融支持体系，提升地区金融发展水平，才能为战略性新兴产业的发展提供充足有效的资金支持。虽然陕西金融支持对战略性新兴产业发展各个方面较广东来说仍有一定差距，但通过对广东实证模型结果分析以及实践经验学习，能够在一定程度上对构建陕西省战略性新兴产业发展的金融支持体系具有借鉴意义。