科技金融对实体经济高质量发展的影响研究——基于建设金融强国的理论背景

邹 克 周益赞

一、引言

2023年10月30—31日召开的中央金融工作会议首次明确“要加快建设金融强国”。为实体经济高质量发展提供更优质的金融服务，是建设金融强国面临的重要问题与根本使命。虽然中国通过大力发展实体经济使其规模在2022年达到103.96万亿元①实体经济规模按GDP剔除金融业产值与房地产业产值计算。，但随着金融化持续推进，金融资本逐渐突破产业资本循环的约束，在非生产性领域快速扩张，导致虚拟经济不断膨胀，而中小微企业金融支持不足、金融资源分配不均等问题突出，经济逐渐“脱实向虚”（陈享光和黄泽清，2020），实体经济占比从2005年高点的91.5%下降至2020年的84.5%。在建设金融强国的过程中，通过做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章，有利于提高金融服务实体经济的质效，促进实体经济高质量发展。

科技金融是建设金融强国的重要方向，处于中央金融工作会议提出的金融五篇大文章首位。科技金融①中国人民银行文件习惯将其称为“科创金融”，并主导开展了科创金融改革试验区试点。是促进科技开发、成果转化和高新技术产业发展的一系列金融工具、金融制度、金融政策与金融服务的系统性、创新性安排（赵昌文等，2009）。在建设金融强国的理论背景下，通过科技金融促进实体经济高质量发展是最重要的途径之一。从宏观角度看，科技金融通过一系列制度、政策安排，推动创新驱动战略，有利于引导金融资源向创新部门倾斜与配置、提高全要素生产率，促进实体经济发展；从产业角度看，科技产业金融通过跨时空的资源转移，平滑行业生命周期的收益与风险，推动高新技术产业集聚发展与产业结构优化，能够推动实体经济发展；从微观角度看，公共科技金融发挥引导与撬动效应，市场科技金融创新金融工具与服务，能够缓解科技实体企业的融资约束、共同分担创新项目的风险、促进创新知识与技术信息分享与流通，突破相关技术壁垒、培养和吸引科技人才，推动实体经济发展。然而，目前对科技金融与实体经济关系之间的相关研究仍然较少。

由此本文提出以下问题：科技金融何以影响实体经济高质量发展？是否存在结构、时空等异质性？其主要作用机制是什么？本文试图阐述科技金融影响实体经济高质量发展的理论机制，构建包括公共与市场两个维度的科技金融发展指数及实体经济高质量发展指数，利用2008—2020年的省级面板数据，从基本影响、时空异质性、作用机制等方面实证检验两者之间的关系，并提出针对性对策。本文的创新之处可能包括两个方面：一是将科技金融与实体经济高质量发展联系起来，通过对科技金融、实体经济高质量发展的构成进行解析，较为全面与深入地阐述了科技金融发展影响实体经济高质量发展的理论与作用机制，拓展了科技金融理论与效应的研究边界；二是在统计测度的基础上，实证支持了科技金融能够从公共与市场两个维度，显著促进实体经济规模增长、科技含量提升、产业结构优化与生态环境改善，进而促进实体经济高质量发展，并检验识别了时空异质性、市场化调节机制，能够为中国在建设金融强国过程中制定科学合理的科技金融政策提供量化支持。

二、文献综述

（一）金融与实体经济之间的关系

对实体经济的概念界定，目前理论界仍存在争论。早期学者将实体经济等同于物质经济，金融归于虚拟经济。杜厚文和伞锋（2003）认为实体经济是指传统商品和劳务生产流通过程的经济活动。但周小川（2012）认为实体经济不仅包括物质经济，还包括银行贷款、企业债券和股票融资等为实体经济直接服务的金融活动。黄群慧（2017）从产业视角给出了狭义与广义实体经济的分层框架。夏杰长（2022）认为数字经济和实体经济融合必然不断拓展实体经济的内涵和范围。本文主要从综合指数视角以及质与量相结合视角研究。

关于金融对实体经济的影响，一些研究持积极观点。金融主要通过金融内部传导和创新两条路径促进实体经济发展。Chou（2007）认为金融创新有利于资本积累并促进实体经济增长；Barattieri et al.（2020）发现银行与实体经济联系增加有利于提高GDP增长率。另有研究则认为金融过度发展导致了经济“脱实向虚”。Rousseau and Wachtel（2011）发现金融深化到一定程度后金融发展对经济增长的促进作用消失，并将其称为“消失效应”。张志明（2018）认为经济过度金融化使得资金持续流入利润高的虚拟经济，产生了经济“脱实向虚”问题。彭佳颖和郑玉航（2021）认为实体企业的金融化会减少固定资产和研发投入减少，加剧企业“脱实向虚”。另外，胡春阳等（2023）发现金融市场与实体经济存在双向风险溢出效应。

（二）科技金融与实体经济高质量发展之间的关系

有研究推测认为，金融内部结构对实体经济高质量发展有异质性影响。为实体经济提供有效服务的金融有利于实体经济发展，而过度追逐利润、自我循环的金融泡沫则不利于实体经济发展，应一分为二地看待金融对实体经济的影响。科技金融的本质是为了促进科技创新发展，属于有利于实体经济发展的类型。

实体经济高质量发展是实现经济高质量发展的关键，除了要考虑经济效益，还要考虑经济结构、科技以及生态环境等因素（冯锐等，2021），其发展除了“量”的增长，更重要的是体现“质”的改善（何宏庆，2018）。一方面，中国目前仍然是发展中国家，需大力发展实体经济，满足人们日益增长的美好生活需要；另一方面，“量”的增长受要素投入的制约，新发展阶段要求产业结构优化升级、实体经济科技含量提升以及生态环境改善等（王勇，2023）。产业结构作为资源转化器，其优化升级在调整实体经济发展方式中起关键作用；实体经济高质量发展还离不开创新驱动，提升实体经济的科技含量是增强中国经济竞争力的重要手段；生态环境改善是实体经济可持续发展的重要保证，也是“两山论”思想、全面绿色转型战略在实体经济高质量发展中的重要体现。因此，本文拟从科技创新、经济增长、产业结构优化及生态环境改善视角梳理科技金融与实体经济高质量发展之间的关系。

科技创新方面，科技金融可通过缓解融资约束、分担创新风险、分享知识信息、提供激励作用等支持科技创新。徐玉莲和王宏起（2012）认为科技金融能够通过提供资金支持、审查筛选创新项目、监督管理项目运行从而促进技术创新；康艳玲等（2023）发现科技金融政策通过引导信贷支持与资本市场融资显著促进了企业创新。经济增长方面，科技金融主要通过创新等途径驱动经济发展。King and Levine（1993）通过建立内生增长模型研究发现，金融通过科技创新促进了经济增长；汪淑娟和谷慎（2021）发现科技金融投入能够显著促进经济高质量发展；闫翠翠等（2022）认为金融与科技要素协同集聚有利于提升城市发展质量。产业结构方面，科技金融能够作用于产业结构高级化、合理化。陈亚男和包慧娜（2017）发现科技金融对产业结构高级化起到促进作用；龙海明等（2021）发现科技金融对制造业结构合理化和高级化具有促进效应。生态环境方面，科技金融通过支持企业创新活动，降低生产过程中的能源消耗和污染排放，进而促进生态环境改善（刘应元和阳天伦，2021）；刘立军和刘义臣（2022）认为科技金融通过绿色发展等路径促进了实体经济高质量发展。

总之，现有文献仅从某些层面或视角研究了科技金融与实体经济之间的关系，缺乏整体阐述和系统验证。本文试图从理论和实证方面深入研究科技金融对实体经济高质量发展的影响，拟将科技金融分为公共科技金融和市场科技金融两个维度，将实体经济高质量发展划分为四个维度，在理论机制阐述的基础上，构建科技金融指数和实体经济高质量发展指数，从结构维度、异质性、作用机制等方面进行实证检验，围绕科技金融发展、市场化、区域特征提出针对性政策建议。

三、理论机制分析

（一）科技金融与实体经济高质量发展的关系

本文将实体经济高质量发展分解为规模增长、科技含量提升、产业结构优化与生态环境改善，并从公共、市场角度分析科技金融对实体经济高质量发展的影响。

1.规模增长视角。首先，从投入产出角度看，随着科技金融的投入增加，以及创新效率的提高，实体经济规模也将加速扩大。科技金融可通过推进质量变革、效率变革和动力变革实现经济高质量发展（何宏庆，2018）。其次，科技金融可利用不同的金融工具服务于企业成长周期不同阶段，促进实体经济规模扩大。在种子期与初创期，政府引导基金与风险投资基金能够激发创业热情，增加初创型科技实体企业数量，为创新发展培育潜力。随着实体企业进入成长期，资金需求大增，公共科技金融引导风险投资基金加大介入力度，金融机构利用知识产权质押贷款等工具加强支持，能够加速企业成长壮大。随着实体企业进入成熟期，企业融资渠道丰富、融资能力增强，资本市场适时提供直接融资，推动企业高质量发展。最后，科技金融也能够对其它实体经济部门产生溢出效应。一方面，科技型企业利用其技术创新助推其它实体经济部门提高效率，加速生产向高附加值迭代升级，促进实体经济增长；另一方面，实体经济也为科技创新、科技成果转化提供了资金支持，两者良性循环最终将促进实体经济规模螺旋式增长。

2.科技含量提升视角。科技金融主要通过科技金融产品、服务与体系，推动科技创新、科技成果转化与产业发展。以公共科技金融与市场科技金融组成的科技金融体系能够有效提升实体经济的科技含量，其具体路径可概括为：以公共科技金融为引导，撬动市场科技金融介入，通过信号效应、风险分担、缓解融资约束等（徐玉莲和王宏起，2012），提高了实体企业的研发投入，形成对粗放式重复投资的纠偏；通过发挥科技金融的信息甄别与传递效应、监督管理效应，能够明显改善企业科技创新的投入产出效率，增强企业技术创新能力与技术储备能力，提高科技创新产品产出能力、产品迭代能力与新产品拓展能力。随着科技创新产出的增加，科技创新的贡献率将明显上升，进而提升实体经济的科技含量。结合统计数据看，中国R&D经费投入强度从2008年的1.54%提升至2022年的2.55%，相应地，2003—2008年的科技进步贡献率为48.8%，2015—2019年上升至59.5%，实体经济的科技含量明显上升。

3.产业结构优化视角。科技金融可通过直接、技术溢出、乘数、产业竞争选择等效应促进高新技术产业发展，进而推动产业结构升级；也可以通过提高创业活力水平推动产业结构升级（白万平等，2022）。科技金融促进产业结构优化的机制具体可概括为三个方面。首先，科技金融的主要支持对象处于第二、第三产业，有利于提高第二产业和第三产业占比；科技金融能够推动传统企业技术升级，淘汰落后产能与产业，能够实现产业结构合理化。其次，科技金融支持对象属于知识与技术密集类型，将影响第二产业与第三产业结构，促进知识资本积累与知识服务业发展，提升以知识为主的就业质量，有利于实现产业结构高级化。最后，科技金融通过支持科技创新产业发展或推动传统产业转型升级，有利于提升技术水平，提高全要素生产率，实现产业结构高效化。

4.生态环境改善视角。科技金融通过影响科技创新、产业结构优化进而影响生态环境（刘应元和阳天伦，2021）。首先，科技金融能够为企业的创新活动提供资金和服务，提高创新效率并实现技术进步，既有利于提高生产过程中的资源利用率，优化生产流程减少环境污染，也有利于通过绿色技术创新增强污染治理能力，提高绿色创新效率减少环境污染，还可以通过资金投入与人才支持促进绿色发展（刘立军和刘义臣，2022）。其次，科技金融有利于产业结构优化进而改善生态环境。绿色低碳产业在科技金融的支持下得到发展壮大，“两高一剩”产业发展则被抑制，或通过绿色创新实现升级。两类产业的此消彼长，将显著降低环境污染、改善生态环境。

基于科技金融可能产生的实体经济规模增长效应、产业结构优化效应、科技含量提升效应与生态环境改善效应，本文提出假说1。

假说1：科技金融能够显著促进实体经济高质量发展。

（二）公共、市场科技金融维度的关系

1.公共科技金融与实体经济高质量发展。公共科技金融是支持科技创新的一系列政策性金融安排，包括政策性投资基金、税收优惠与补助机制、再贷款工具等（刘熹微和邹克，2021）。公共科技金融对实体经济高质量发展的促进作用体现在三个层面。微观层面，利用政府引导基金、税收优惠与补助机制以及一系列制度安排，用于弥补科技创新融资的“麦克米伦”缺口，推动科技成果转化，引导创新创业，培育科技中小企业，为实体经济发展提供创新动力支持；中观层面，利用产业政策与产业基金对冲高科技领域的高创新风险，支持高铁、特高压、芯片、新能源等战略性新兴产业发展，同时政策性资金也支持传统行业的技术转型升级，有利于产业转型升级、生态环境改善；宏观层面，通过制订创新驱动相关战略，加大科技金融投入，提高全要素生产率，促进实体经济高质量发展。

2.市场科技金融与实体经济高质量发展。市场科技金融是商业性金融机构与市场主体为创新发展提供的一系列金融工具、产品与服务。市场科技金融主要由风险投资、资本市场融资等权益资本与商业银行科技贷款、科技保险等债权资本构成（刘熹微和邹克，2021）。风险投资主要针对初创期与成长期企业，基于大数定律对大量中小企业进行股权投资，在获取超额利润的同时，也推动了实体经济规模增长。资本市场主要支持成长期与成熟期科技创新企业上市融资，能够增加企业的研发投入，提升企业管理水平，进而促进技术创新与新产品销售，带动整个实体经济产业链条发展并降低环境污染。债权资本主要对成熟期的科技企业予以支持，成熟期科技企业利用其专业知识与领域前沿意识，展开科技创新研究与投资，能有效提升科技创新效率与成功概率，进而使得科技创新产业不断发展壮大，同时有利于优化实体经济结构与改善生态环境。

3.公共科技金融与市场科技金融的交互效应。一方面，公共科技金融通过风险分担、信号与引导效应，实现市场科技金融对科技创新企业的融资支持，进而通过促进实体经济规模扩大、产业结构优化、提升科技含量、改善生态环境实现实体经济高质量发展；另一方面，在实体经济高质量发展过程中市场科技金融也实现了自身增值，并且为政府创造大量税收，增强公共科技金融的可持续性。

但是，公共科技金融与市场科技金融有可能相互替代。首先，创新链涉及基础研究、应用基础研究、技术研发、产品开发到市场应用环节（李颖明等，2022），市场科技金融存在对基础研究与应用基础研究环节、初创期与成长期创新企业支持不足的“市场失灵”现象。其次，公共科技金融用于弥补市场失灵，但其也存在行政效率低下、财政赤字、官僚主义等“政府失灵”的风险（邹克和倪青山，2019）。当公共科技金融因政策运用不当，市场科技金融可能减少自有资金投入以规避科技创新风险。

综合上述分析，本文提出假说2和假说2a。

假说2a：公共科技金融、市场科技金融之间交互效应既可能促进实体经济高质量发展，也可能不利于实体经济高质量发展。

（三）市场化的调节机制

科技金融对实体经济的影响离不开制度环境的支撑。中国向市场经济体制转变存在制度环境市场化的过程。市场化程度用于衡量在资源配置过程中市场发挥作用的大小，可能影响科技金融发展水平、科技金融资本配置效率与投资意愿等方面。结合王小鲁等（2019）的市场化指数，本文从法律制度与市场中介环境、政府干预程度、市场发育程度分析市场化程度的调节作用。

首先是法律制度与市场中介环境。科技创新项目高风险特征更可能面临经济纠纷，良好的法律环境能够保障投资者合法权益，提升投资意愿与信心；完善的知识产权保护制度是科技创新的重要制度基础，有利于发挥科技金融对实体经济的促进作用；完善的会计、保险等市场中介组织能够为专业性高的科技金融业务通过提供风险识别、风险分担等服务，也有利于科技金融促进实体经济增长。其次是政府干预程度。总体上政府干预程度越小，市场发挥高效配置资源的作用就越大。但科技创新活动初期风险与收益不匹配，需要政府介入弥补“市场失灵”。较少的政府干预有利于发挥市场科技金融推动实体经济高质量发展的作用，但有效的公共科技金融支持也能够弥补市场缺位，推动科技创新活动与科技成果转化。最后是市场发育程度。产品市场发育程度越高，科技创新技术越能被合理定价，有利于保障经济利润，诱发企业研发投入，推动实体经济高质量发展；要素市场发育程度越高时，资金价格相对合理，所有制歧视问题较小，有利于科技企业融资，推动科技创新产业与实体经济发展；人力资源市场定价将使得科研人员能够得到合理的薪资水平，有利于知识资本的持续积累以及知识扩散，对实体经济高质量发展有益。

由此，本文提出假说3。

假说3：市场化程度在科技金融对实体经济高质量发展的影响起显著的正向调节作用。

综上所述，科技金融影响实体经济高质量发展的理论机制可如图1所示。本文将实证检验上述假说。

四、模型设定及指标测度

（一）模型设定与变量说明

为研究科技金融对实体经济高质量发展影响，本文构建基本计量模型（1）：

其中，被解释变量hrealeit为实体经济高质量发展指数；核心解释变量ftit为科技金融指数；X表示一系列控制变量的向量；λi表示个体固定效应，δt表示时间固定效应；α表示变量的系数；ε表示残差；i、t分别表示第i省、第t年。

连接诊断仪，读取发动机和变速器故障码、数据流，发动机和变速器系统内均未存储任何故障码，且数据流也未见明显异常。

为尽量减少模型遗漏变量的设定误差，本文参考罗茜等（2022）的做法，控制以下变量：对外开放水平（open），采用各省份进出口总额与地区生产总值（地区GDP）的比值衡量；城镇就业人口（employ），采用各省份城镇就业人口取对数衡量；教育发展水平（educ），采用每十万人普通高等学校本科生在读人数的对数进行衡量；政府财政支出（gov），采用政府财政支出取对数处理；交通基础设施（trafic），采用各省份单位面积铁路和公路里程数之和作为衡量。

本文还将从分维度、时空异质性、作用机制等视角实证检验科技金融对实体经济高质量发展的影响。这里不一一列举计量模型说明。

（二）指数测度与描述性统计

1.实体经济高质量发展指数测度。基于对实体经济高质量发展内涵的讨论，并参考冯锐等（2021）的研究，本文将其划分为实体经济规模增长（size）、产业结构（instr）、科技含量（tech）、生态环境（envir）四个子维度，根据科学性、代表性、可操作性等原则，具体指标如表1所示。需要说明的是，本文参考干春晖等（2011）的做法，产业结构维度选择产业结构合理化、产业结构高级化2个指标，其中，高级化指数用第三产业与第二产业比值进行衡量，合理化指数采用泰尔指数衡量，具体公式为表示产值；L表示就业人数；j表示产业。

表1 实体经济高质量发展综合指标体系

本文采用定量与定性相结合的等比赋权方法对子维度与二级原始指标进行赋权。其中，定量赋权方法为变异系数法，仅从数据变异特征对指标进行客观赋权，但受数据质量的影响较大，该方法计算得到的权重占比为0.5；定性赋权方法为层次分析法，该方法既考虑了数据客观性，也一定程度考虑了现实因素，本文一共向20位专家进行咨询打分，其中14位为研究该领域的学者，6位为该领域政府部门与企业专家。层次分析法计算得到的权重占比也为0.5。最后得到的等比赋权综合权重如表1所示，规模增长占比0.232，科技含量占比0.320，产业结构占比0.223，生态环境占比0.226。在计算综合指数之前，本文采用正向化与归一标准化对原始指标进行处理。

2.科技金融发展指数测度。参考刘熹微和邹克（2021）的研究，科技金融划分为公共科技金融、市场科技金融两个维度，分别用科技金融指数（ft）、公共科技金融指数（pft）、市场科技金融指数（mft）表示，具体指标见表2。与实体经济高质量发展指数测度一样，科技金融指数利用变异系数法与层次分析法等比赋权得到。其中，层次分析法权重调查对象与实体经济高质量发展指标体系的做法一致。得到的公共科技金融子维度的权重为0.448，市场科技金融子维度的权重为0.552，最终确定的权重如表2所示。同样，在计算综合指数之前，本文采用正向化与归一标准化对原始指标处理。

表2 科技金融发展综合指标体系

3.变量描述性统计。本文研究区间为2008—2020年，研究对象为全国31个省级样本（西藏自治区、港澳台地区除外）。数据来源于国家统计局网站、各省份《统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国金融统计年鉴》《樊纲市场化指数》。其中，实体经济高质量发展指数的原始指标主要来源于国家统计局网站，科技金融发展指数的原始指标主要来源于《中国科技统计年鉴》，PM2.5浓度数据来源于大气成分分析组（Atmospheric Composition Analysis Group），风险投资总额数据来源于WIND数据终端。表3为变量描述性统计，实体经济高质量发展指数均值为0.421，标准差为0.063，最小值为0.263，最大值为0.668；科技金融发展指数的均值为0.132，标准差为0.118，最小值和最大值分别为0.026和0.692。图2为2008—2020年实体经济高质量发展指数以及科技金融指数均值的变化趋势。从图2可以看出，实体经济高质量发展的波动性较大，科技金融指数、实体经济高质量发展指数呈现出较明显的共同趋势。

表3 变量描述性统计

五、实证检验

（一）基准回归

采用stata17软件进行回归分析。Hausman检验显示应使用固定效应模型，基准回归结果如表4所示。其中，列（1）和列（2）代表单向固定效应回归结果；列（3）和列（4）代表双向固定效应回归结果。回归结果的可决系数R2较高，表明模型整体拟合较好，解释能力较强。结果显示，ft系数均为正且均在1%水平下显著，说明科技金融总体上能够显著促进实体经济高质量发展。这可能是科技金融从宏观、中观、微观层面发挥了缓解融资约束效应、信号效应、引导效应与监督管理效应等，促进了实体经济高质量发展。假说1得到基本验证。

（二）实体经济高质量发展维度检验

本文进一步检验科技金融对实体经济不同维度的影响，回归结果如表5所示。列（1）ft系数为0.164，统计显著性为1%，表明科技金融可能通过提升投入产出效率、作用于实体科技企业生命周期以及产生溢出效应，扩大实体经济的规模。列（2）ft系数为0.328且统计显著性为1%，表明科技金融能够有效增强技术创新能力，提高科技创新产出水平，提升科技创新的贡献率，进而增加实体经济的科技含量。列（3）ft系数为0.180，在10%的水平下显著，表明科技金融可能通过支持第二、第三产业创新发展、知识资本及科技创新与传统产业融合转型，一定程度推动了产业结构合理化与高级化。列（4）ft系数为0.217，在10%的水平下显著，表明科技金融可能通过支持技术创新迭代淘汰落后产能，通过调整产业结构和提升能源利用率降低环境污染，一定程度改善了实体经济发展过程中的生态环境问题。结合基准回归结果分析可知，科技金融能够有效促进实体经济增长、优化提升产业结构、提升实体经济科技含量以及改善生态环境，进而促进实体经济实现高质量发展，假说1得到完全验证。

表5 实体经济高质量发展各维度回归结果

（三）科技金融维度检验

本文为检验公共科技金融（pftit）和市场科技金融（mftit）对实体经济高质量发展的影响，建立模型（2）和模型（3）；为检验两者是否形成良性互动，引入交互项pftit*mftit，建立模型（4）。具体如下所示：

单独将pft、mft纳入模型回归时（表6），列（1）pft系数和列（2）mft系数分别为0.153和0.138，且均在1%水平上显著，表明公共科技金融、市场科技金融均能够显著促进实体经济高质量发展，假说2得到验证。将pft、mft同时纳入模型回归时，列（3）pft、mft系数分别为0.127和0.071，显著性水平分别为1%与10%，同时系数值较回归结果列（1）与列（2）均有所下降，且mft系数下降幅度更大。进一步加入交互项后，列（4）中的pft*mft系数为-0.035，显著性水平为10%。而剥离交互效应后，mft系数由列（3）中的0.071上升至列（4）中的0.123。以上结果表明，公共科技金融、市场科技金融均能够显著促进实体经济高质量发展，但由于公共科技金融可能存在行政效率低下、财政赤字、官僚主义等“政府失灵”风险，过度分担了科技创新风险，对市场科技金融产出了替代效应，会降低市场科技金融对实体经济高质量发展的支持作用。因此，把握公共科技金融边界，发挥市场科技金融的主体作用十分重要。

表6 公共与市场科技金融对实体经济高质量发展指数影响的回归结果

（四）时空异质性检验

本文通过对不同地区和不同时间段分别回归探索科技金融的异质性影响。首先，按通行做法将样本划分为东中西部地区分析区域异质性（由于中部、西部地区科技金融发展平均差异较小，因而将中西部地区合并）；其次，划分为2008—2013年和2014—2020年两个时间段进行回归，研究科技金融影响的事变特征。回归结果如表7所示。

表7 时空异质性检验回归结果

科技金融对实体经济高质量发展的影响存在较为明显的区域异质性。东部、中西部地区的ft系数分别为0.341、0.128，表明东部地区对实体经济发展质量的促进效果更好；这可能是因为东部比中西部地区经济发达，科技企业数量多，科技金融投入规模大，能够显著带动科技企业发展、促进科技创新、优化产业结构与生态环境；而中西部地区的经济相对欠发达，科技金融投入力度较小，导致科技金融的促进效应也相对较小。

科技金融对实体经济高质量发展的影响存在逐渐增强的时变特征。2008—2013年ft系数为0.118，统计显著性为10%。而2014—2020年ft系数为0.183，统计显著性为5%，系数变大的同时统计显著性也有所提升。这可能是因为随着时间推移，科技金融规模不断扩大、公共科技金融的有效性增强和市场法律机制不断完善以及科技金融与实体行业不断融合，提升了其对实体经济高质量发展的影响效应。

（五）稳健性检验与内生性讨论

本文采用三种方法检验回归结果的稳健性：一是将变量hreale由等比赋权调整为简单平均法加权，即实体经济规模、产业结构、科技创新以及生态环境四个维度分别占比25%，回归结果见表8第（1）列；二是将变量hreale、ft按上下分位数1%进行缩尾处理并替代，剔除极端值对回归结果造成的影响，回归结果见表8第（2）列；三是鉴于实体经济发展的动态性，采用系统GMM方法对模型进行估计，回归结果见表8第（3）列。由表8可知，三类稳健性检验的ft系数均为正且在1%的水平下显著，表明回归结果受加权方法、样本极端值以及回归方法的影响较小，基准回归结果具有稳健性。

表8 稳健性检验及内生性检验结果

为缓解可能存在的内生性问题，本文参考陈亚男和包慧娜（2017）的做法，将核心解释变量科技金融指数ft、pft、mft滞后一期（iv）作为工具变量，利用两阶段最小二乘法（2SLS）进行回归（表9）。回归结果第（1）～（3）列中ft、pft、mft系数均为正且在1%的显著性水平下显著，表明科技金融对实体经济高质量发展具有显著促进作用，支持基准回归的结论。对工具变量进行弱工具变量识别，F值分别为350.99、325.39、213.22，表明工具变量不存在弱工具变量情况，满足相关性要求。

表9 基于工具变量的第二阶段回归结果

双重差分法能够有效避免内生性问题。本文试图从科技和金融结合试点出发，利用双重差分法说明科技金融对实体经济高质量发展的促进效应是显著的。具体而言，选择第一批科技和金融结合试点地区是省份（直辖市）的样本作为处理组，包括江苏、上海、天津、重庆；省份内只有部分城市试点的非完全样本被删除，包括北京、辽宁、山东、广东、浙江、湖北、湖南、安徽、四川、陕西；其它非试点地区的样本作为对照组。为排除第二批试点的影响，研究区间设置为2008—2015年。当样本为处理组且在试点时间2011年之后，设置双重差分变量DID取值为1，否则取值为0。以hreale作为被解释变量，回归结果见表10。由此可知，无论是否添加控制变量，DID系数均显著为正，表明试点政策显著促进了实体经济高质量发展。根据邹克等（2022）的研究，试点地区的科技和金融结合水平比非试点地区提升更快，因而能够说明科技金融发展显著促进了实体经济高质量发展。本文也进行了平行趋势与安慰剂检验，结果表明，试点前处理组与对照组不存在显著差异，符合平行趋势假定；试点政策对实体经济高质量发展的影响效应不是来自偶然因素。

表10 基于科技金融试点政策的回归结果

（六）市场化水平作用机制检验

本文采用分组回归和交互效应模型两种方式检验市场化的调节机制。首先，采用王小鲁等（2019）的市场化指数作为机制变量，按照2008—2020年的市场化指数平均值进行高低分类。其次，交互效应模型则是在基本模型中增加科技金融指数（ftit）与市场化水平（marketit）的交互项，如式（5）所示。根据研究目的不同，其中的ftit可替换为pftit或mftit。

回归结果见表11。列（1）和列（2）显示，科技金融在市场化水平高、低地区的ft系数分别为0.320和0.125，统计显著性分别为1%与5%，表明科技金融对市场化水平高的地区实体经济高质量发展的影响要高于市场化水平低的地区。结果（7）ft*market系数也显著为正，支持市场化起正向调节作用的结论。这可能是因为随着市场化水平的提高，相关法律法规、产品市场以及要素市场等不断发育，科技金融对实体经济高质量发展的影响增强。从子维度看，列（3）和列（4）显示，在市场化水平高、低的地区pft系数分别为0.217和0.074，统计显著性分别为1%与10%，表明随着市场要素不断完善，公共政策传导路径相对比较顺畅，公共科技金融在市场化水平高的地区能够更显著促进实体经济高质量发展。结果（8）pft*market系数显著为正，表明市场化对公共科技金融起正向调节作用。进一步观察结果（5）～（6）以及结果（9）的系数，同样也发现科技金融在市场化水平高的地区作用效果相对更强，市场化对市场科技金融起正向调节作用。由此假说3得到验证。

表11 市场化水平调节效应分组回归及交互效应

六、结论及政策建议

本文从科技金融与实体经济高质量发展内涵出发构建相关指数，基于2008—2020年的省级数据实证检验了科技金融对实体经济高质量发展的影响，得出三点主要结论。

一是科技金融显著促进了实体经济高质量发展。科技金融能够促进实体经济规模增长、产业结构优化、科技含量提升与生态环境改善，从而推动实体经济高质量发展；公共科技金融可能产生的信号、引导与风险分担效应，市场科技金融可能产生的融资约束缓解、监督管理效应等，均能够显著促进实体经济高质量发展；但由于政府失灵问题，公共科技金融对市场科技金融形成挤压，抵消了部分市场科技金融的促进效应。二是科技金融对实体经济高质量发展的促进效应存在时空异质性。科技金融在所有地区均对实体经济发展质量能够产生显著的提升作用，但东部地区的作用效果更好，与其科技金融发展水平存在关联。随着时间推移，科技金融对实体经济发展质量的提升作用不断增强，这可能与公共科技金融、市场科技金融有效性提升有关。三是市场化是科技金融发挥促进效应的重要机制。分组结果表明，市场化水平越高的地区，公共科技金融、市场科技金融均对实体经济高质量发展的促进效应更显著；交互效应结果表明，市场化指数与科技金融变量的交互项均为正，表明市场化在科技金融促进实体经济高质量发展过程中起正向调节作用。

结合“建设金融强国”的理论背景与研究结论，本文提出五点政策建议。第一，充分利用科技金融促进实体经济发展质、量齐升。一是加大科技金融投入力度。随着科技金融有效性不断上升，应出台更有力的科技金融政策，逐步增加财政科技支出，强化公共科技金融撬动效应，引导各类市场资金加大对实体经济的支持力度，通过缓解融资约束推动实体企业增加研发投入，实现科技金融投入占比与研发强度不断提升。二是多维度提升实体经济发展质量。加强引导科技金融支持国家战略性新兴产业、专精特新企业，支持核心技术与关键共性技术突破，支持科技高水平自立自强，支持实体企业技术产品迭代升级，在科技金融投资指标体系中增加绿色发展、产业结构优化等内容，推动科技金融与绿色金融结合支持绿色低碳创新发展。第二，坚持从Patrick供给引导型金融理论出发，发挥公共科技金融能动作用。以公共科技金融为着力点，深化金融供给侧结构性改革，提升科技创新再贷款政策、定向降准政策的引导能力，不断完善与创新融资贴息、后补助等各类财政补贴方式，建立不同科技金融政策的联动协调机制，加大科技金融政策的叠加力度；探索政府引导基金分类管理，构建政府风险投资引导基金市场化运营模式，基于风险投资规律进行管理、考核与监管。第三，发挥市场科技金融的主体作用，抑制金融过度深化对实体经济发展产生的“消失效应”。一是支持风险投资发展壮大，大力发展直接融资。为风险投资发掘对实体经济、科技创新有耐心的民间投资人，培育专业的基金管理人；持续完善股权交易与并购市场建设，建设多层次资本市场，推动完善退出渠道多样化、成熟化的激励机制。二是推动支持实体经济高质量发展的间接融资模式创新。在传统的金融产品与工具基础上，设计专门的制度安排发展科创贷等投贷联动产品，包括收益分享、特许经营、风险隔离、配套政策等特殊安排，采取沙盒监管等一系列安排试点发展并购贷款与资本金贷款。第四，不断完善与科技、金融相关的市场化机制，实现市场化的高效调节作用。加快科技与金融的产品市场与要素市场培育，提升技术交易市场活跃度，加强数据要素与创新、知识要素的结合等；完善知识产权制度、投贷联动等科技创新科技金融方面的法律制度环境，构建知识产权机构与金融机构之间规范化、标准化的共识机制；简化办事审批流程与程序，完善相关配套功能以优化营商环境，建设综合科技金融服务平台，推动科技金融市场中介组织发展以打造良好的科技金融生态。第五，充分重视区域异质性，采取针对性科技金融策略支持实体经济平衡发展。结合中西部地区的产业、生态环境等禀赋，增加对中西部地区的财政科技支出力度以降低研发强度的区域差异，采取发达地区资金技术与人才对口帮扶等模式，推动科技成果转化、创新与生态及产业紧密结合发展；以国家科技中心城市建设、科技与金融结合试点政策为契机，探索中西部地区科技金融发展新模式，打造中西部地区创新极，发挥科技创新扩散效应支持相对欠发展地区实体经济发展。