科技金融促进了工业新质生产力发展吗？

作者简介： 李燕凌（1963—），湖南邵阳人，博士，湖南农业大学公共管理与法学学院教授，博士生导师，研究方向：公共经济与公共管理；通信作者：蔡湘杰（1997—），湖南岳阳人，湖南农业大学公共管理与法学学院博士研究生，研究方向：公共经济与公共管理。

摘 要：基于2012—2022年省级面板数据，深入探究科技金融对工业新质生产力的影响。研究发现：公共科技金融与市场科技金融对工业新质生产力发展水平均具有显著提升作用，且通过区域创新能力进行有效传导。同时，该作用在地理区位、政策试点方面呈现出异质性特征，并受到创新人才集聚、服务组织集聚、服务组织与工业协同集聚的显著调节。鉴于此，各地区应加快科技金融发展步伐，注重创新要素集聚，为社会主义现代化强国建设背景下工业新质生产力培育、工业高质量发展保驾护航。

关键词： 科技金融；工业；新质生产力；创新能力；创新要素集聚

中图分类号：F832；F424 文献标识码： A 文章编号：1003-7217（2024）06-0010-09

一、引言及文献综述

2023年9月，习近平总书记对推进新型工业化作出重要指示：深刻把握新时代新征程推进新型工业化的基本规律，积极主动适应和引领新一轮科技革命和产业变革，把高质量发展的要求贯穿新型工业化全过程。这为制造强国建设擘画出了方向。新质生产力作为先进生产力的代表，以科技创新为核心支撑，能持续创造新模式、催生新业态、激发新动能，培育工业新质生产力对推进新型工业化建设和发展具有显著优势。目前学界对工业新质生产力的研究尚不充分，有学者从“新”与“质”两个视角总结新质生产力的内涵特征^[1]；有学者对新质生产力与工业的关联性进行归纳，提出随着工业向更高阶段发展，生产范式经历多层次、全方位变革，也将对应着更高阶的新质生产力^[2]。也有学者提出新质生产力与新型工业化存在协同互促关系，二者具备共通性^[3]。基于上述文献，对工业新质生产力的内涵进行概括，工业新质生产力是新质生产力由区域向产业范畴细化的具体形式呈现，是聚焦于实践范围的表征指向，基础是“量”，关键在“质”，特点在“新”。“量”代表工业产品供需总量和劳动者规模总量大、生产资料应用领域及范围广。“质”代表工业领域产品高端化升级、产业数字化与绿色化转型的有机统一，形成质态演进。“新”代表工业领域技术新、业态新、模式新、价值新、人才新。

培育和发展工业新质生产力，要以创新为主要抓手，补短板、锻长板，建立新的产业融合关系，形成以新兴产业与先进技术为主导的产业体系。在这个过程中，科技金融将发挥重要支撑作用。科技金融位居中央金融工作会议提出的五篇大文章之首，是指为促进科学进步与研究开发而实施的一系列金融手段^[4]。现阶段，大多数科技型中小企业处于初创阶段，风险资本期限短、起步资金少，而从知识技术创造到成果转化需要大量资金，传统信贷模式存在烦琐的评估流程，严重制约企业发展^[5]。同时，初创期企业较差的财务数据表现与银行业稳健作风之间的矛盾，导致传统金融难以做到大规模支持。而科技金融则能够凭借国有股权资本力量参与和政府部门的干预有效弥补金融市场这一缺陷。一方面，科技金融通过创新科技类金融产品与服务和发挥政府干预作用^[6]，引导资金向科技型企业集聚，从而激发科技型企业开展科创活动的积极性，加速科技成果转化，促进新质生产力生成。另一方面，以国有银行为代表的银行业金融机构在科技金融政策导向下，逐步健全专业化服务机制，同时依托国有银行的业内影响力缓解科技型企业融资约束。可见，科技金融能够加快科技型企业资金周转、提升科技创新效率、降低研发风险，这与加快培育工业新质生产力的实践目标相呼应。

基于此，本文以科技金融为要点，考察其对工业新质生产力的影响。在明晰公共科技金融和市场科技金融均能促进工业新质生产力发展的基础上，探究创新能力的核心路径；同时，分析地理区位、政策试点的异质性特征；并进一步从人才要素、金融要素、服务组织要素集聚以及工业与服务组织的协同集聚视角考察调节作用。本文旨在进一步拓展科技金融与工业新质生产力之间的理论体系，以期为发挥科技金融效能、推动工业高质量发展建言献策。

二、理论机制分析与研究假设

（一）科技金融对工业新质生产力的直接影响

传统生产力理论强调以劳动者、劳动对象和劳动资料为构成要素^[7]。新质生产力在传统生产力基础上，内含“创新”的核心特质^[8]。工业新质生产力是基于传统生产力的要素构成与我国工业发展所处阶段背景及客观生产能力相结合所构成的新质态生产力，其实践导向可着重内化为科技型、绿色型和数字型三个维度^[9]。首先，科技金融能够推动科技生产力发展，优化地区科技创新体系建设。一方面，从科创环境要素来看，科技金融能拓宽企业创新活动的资金来源，缩短研发周期和资金流转周期。同时，科技金融政策也将通过税收优惠和创新补助的形式间接形成创新激励作用^[10]。另一方面，从科创主体要素来看，企业位于科技金融网络中，将与网络中其他主体共同形成规模效应，这种规模效应将提升企业获取稀缺性资源、搜集信息的能力，进而优化创新网络效能^[11]。其次，科技金融能促进绿色生产。一方面，科技金融能增加企业节能减排投资，鼓励企业在项目投资时兼顾生态效益与经济效益，在末端治理环节推进绿色转型^[12]。另一方面，科技金融供给主体将会严格控制高污染企业贷款标准，为高污染企业实施更短的债务期限和更高的融资门槛^[13]，这将促使企业改善生产工艺并购进减排设备。最后，科技金融能加快数字生产力培育。一方面，企业数字化转型与科技金融“ABCD”底层技术形成“共同诉求”，为企业转型带来数字技术优势^[14]。另一方面，由于数字技术应用对外部资金的高度依赖性，企业将更需要金融政策体系的有效配合，而作为专项政策工具的科技金融，能针对性地驱动企业数字化转型。据此，提出：

假设1 科技金融能够促进工业新质生产力发展。

（二）创新能力的中介效应

加快提升区域创新能力是推动工业新质生产力发展的必然要求。区域创新能力提升既需要公共科技金融发挥引导、监管、服务保障作用，也需要市场科技金融发挥创新激励、化解风险、优化交易作用。公共科技金融指以支持科技创新为目的的政策性制度安排，主要包括税收补助与优惠机制、再贷款工具、政策性投资基金等；市场科技金融指市场主体为开展科技创新活动所供给的融资工具、服务与产品的总和^[15]。公共科技金融更加注重国家宏观调控与国家战略需求，更关注战略性新兴产业、高技术产业等重大产业的发展前景和企业建设的可持续性与成长性^[12]，并以政策性贷款、财政补贴、投资基金等方式间接提升区域创新能力。同时，在金融市场失灵领域，公共部门为促进产业持续健康发展，将在创新活动中发挥直接引导、干预科技金融资源配置的作用。市场科技金融主要由风险投资、资本市场融资、权益资本与商业银行债权资本构成^[15]。风险投资主要针对成长期与初创期企业，能通过缓解融资约束平滑研发投资的顺周期性^[16]，进而对企业资金流转起到维稳作用。资本市场融资与债权资本主要作用于成熟期科创企业，基于成熟期企业的前沿意识、知识积累及先进管理经验所形成的高水平资本应用能力，增强企业创新能力。在公共、市场科技金融双重支持下，区域创新能力的提升能破除新质生产力发展的制度藩篱，变革非契合性生产关系，优化创新生态系统结构，提升产业链协同水平，加速产业塑造^[17]，以此推动工业新质生产力发展。据此，提出：

假设2 科技金融能够通过提升区域创新能力进而促进工业新质生产力发展。

（三）创新要素集聚的调节作用

创新要素集聚指区域开展创新活动时各类创新要素在地理空间内汇聚的状态。劳动力、资本和技术是创新要素的核心组成^[18，19]，其中人才与资金是前期积累的结果，是生产力发展的基础与保障；科技服务业集聚、工业与科技服务业的协同集聚是技术要素形成的重要路径，该集聚状态下产业人员通过学习过程将知识技能逐渐内化为自身能力，并进一步演进为技术要素集聚形态。

首先，创新人才理解、识别和吸收先进知识与数智技术的能力是形成区域开放式创新、提高企业研发效率的关键因素。人才集聚形成的共享效应能超越技术预适应的预测轨迹和前沿动向，为颠覆式技术创新提供新机遇。其次，金融产品与服务集聚能降低劳动对象的研发成本与风险，扩大新质生产工具的应用范围，增强对高素质劳动者的吸引力。同时，集聚状态下高效有序的资金运转体系能对周边地区形成涓流效应，这有助于改进新质劳动资料。再次，科技服务业是运用信息、经验要素向经济社会提供智力服务、优化创新生态、推动科技成果转化的重要新兴产业。由于服务产品与过程的特殊性，科技服务业在创新网络中处于偏中心位置^[20]，集聚状态下创新网络技术和知识流动加速能优化创新布局，提升创新效率。最后，相较于单一产业集聚在空间上的要素“堆砌”作用，产业协同集聚更强调要素空间配置，高质量要素实现组合优化的过程更契合新质生产力孕育。科技服务业贯穿于工业产业链全链条，与工业的协同集聚能调节具有共同生产结构特征的上下游关系。同时，协同集聚能驱动互补性产业间形成知识、技能和治理手段的外溢，与之而来的激励、协同、连锁等效应^[21]，有助于新业态、新模式的培育。据此，提出：

假设3 创新要素集聚调节科技金融对创新能力、工业新质生产力的影响。

三、研究设计

（一）模型设计

1.基准模型。依据上文机制分析，构建基准回归模型：

INQPFit=α0+α1TFit+α2Zit+μi+φt+ωit（1）

式（1）中，INQPFit为工业新质生产力，TFit为科技金融，Zit为控制变量，μi为个体效应，φt为时间效应，ωit为随机扰动项，下同。

2.中介效应模型。借鉴已有研究^[22]，采用逐步回归法构建递归方程：

TIit=β0+β1TFit+β2Zit+μi+φt+ωit（2）

INQPFit=γ0+γ1TFit+γ2TIit+γ3Zit+

μi+φt+ωit（3）

式（2）中，TIit代表区域创新能力，下同。

3.调节效应模型。采用层级调节回归分析法：

INQPFit=0+1TFit+2TFit×MVit+

3Zit+μi+φt+ωit

（4）

TIit=ρ0+ρ1TFit+ρ2TFit×MVit+ρ3Zit+

μi+φt+ωit（5）

式（4）～式（5）中，MVit为调节变量。

（二）变量说明

1.被解释变量：工业新质生产力（INQPF）。面对我国工业大而不强的局面，实现工业化、智能化与信息化的深度融合是破解这一难题的重要途径，这一途径的实践结果表现为经济效益好、技术含量高、资源消耗低、环境污染少、人力资源强，并内化为科技、绿色和数字三个维度^[9]。首先，依据内生增长理论，经济增长的决定性因素是技术进步。依靠传统生产要素已不适应工业高质量发展要求，数字技术、智能技术、绿色技术等新技术形态是工业现代化的“动能化身”，这些“动能”的实现亟待以高素质劳动者发挥创新原动力，并注重以高水平科技创新实现劳动资料智能化、自动化转型，实现新兴产业与未来产业的高效孕育、深度发展^[23]。其次，实现人与自然和谐共生的物质生产交换关系是先进生产力的内在要求。国家的资源量、环境承载力会基于自身技术水平对生产可能性曲线构成约束，新质生产力理念要求我们注重绿色低碳发展，以清洁生产、污染治理、节能低碳等技术，实现粗放式向集约式发展模式的转变，并拓宽生产边界，工业生产能耗能有效衡量工业生产效率^[24]。最后，现阶段的新型工业化是数字经济与知识经济形态下的工业化，以产业数字化和知识产业化运营转型为增长方式，而新质生产力是传统要素与数字要素的深度融合所形成的高阶生产力。基于数据要素，人工智能、大数据等数字技术深度赋能工业生产多过程、多领域，催生生产智能化、供需高效匹配化、分工网格化等新模式，极大释放出生产潜能。由此构造评价指标体系，具体见表1，采用熵权法测算指标权重，进一步采用TOPSIS法测算工业新质生产力评分。

2.解释变量：公共科技金融（PTF）与市场科技金融（MTF）。借鉴刘熹微和邹克的研究^［15］，采用熵权TOPSIS法测度公共科技金融、市场科技金融指数，指标选取及指标权重测度结果见表2。

3.控制变量（Zit）：选取社会消费水平（LSC）、信息化水平（II）、政府干预程度（DGI）、产业结构（IS）、对外开放程度（OOW）和交通基础设施水平（LTI），分别以社会消费品零售总额占GDP比重、邮电业务总量占GDP比重、财政支出占GDP比重、第三产业与第二产业增加值比值、货物进出口总额占GDP比重、公路里程与人口总数比值衡量。

4.中介变量（TIit）：借鉴贺正楚等的研究^［25］，采用区域人均专利授权数衡量。

5.调节变量（MVit）：运用区位熵模型测算人才要素集聚指数（CIT）、金融要素集聚指数（CFR）、服务组织要素集聚指数（CST）。借鉴王世权和王向淑的研究^[26]，人才要素选取R＆D人员全时当量衡量；金融要素选取金融业就业人数衡量；服务组织选取科技服务业就业人数衡量。运用协同集聚指数模型测算服务组织与工业协同集聚指数（SCIST）。

DAij=（eoiij/EOIij）/（eoii/EOIi） （6）

SCIST=1－DIA－CST/DIA+CST （7）

式（6）中，DAij代表单一创新要素集聚指数，包括CIT、CFR、CST；eoiij代表j地区第i个要素取值，EOIij代表j地区同标准要素整体取值；eoii代表全国第i个要素取值，EOIi代表全国同标准要素整体取值。式（7）中，DIA代表工业集聚指数，测算过程同式（6）。

（三）数据来源

选择2012—2022年我国30个省（区、市）的面板数据为样本（因数据来源限制，研究样本未包含西藏、香港、澳门、台湾）。数据来源于《中国工业统计年鉴》《中国火炬统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国环境统计年鉴》以及IRF联盟和国家统计局，少量缺失数据采用插补法补齐，所有变量数据均属于省级层面。

四、实证分析

（一）基准回归

表3结果显示，公共科技金融与市场科技金融的回归系数均在1%的水平上显著为正，表明科技金融能促进工业新质生产力发展，假设1得以验证。市场科技金融的回归系数更大，即市场科技金融促进作用强于公共科技金融，可能的原因是公共科技金融存在财政赤字、行政审批时滞较长等政府失灵风险，导致企业科创活动效率受限；市场科技金融凭借其精准的资金定位、高效的流通机制，能快速渗透于企业生产、销售和管理等多层面。

（二）中介效应检验

表3中，公共科技金融的中介效应检验结果为列（1）～列（3）。列（2）中，PTF的回归系数为正，表明公共科技金融有助于增强区域创新能力。列（3）中，TI的系数为正，表明创新能力提升能促进工业新质生产力发展。列（3）中，PTF的系数为正，表明创新能力在公共科技金融对工业新质生产力的作用过程中存在部分中介效应。市场科技金融的中介效应检验结果为列（4）～列（6）。列（5）中，MTF的回归系数为正，表明市场科技金融有助于增强区域创新能力。列（6）中，MTF与TI的系数均为正，表明创新能力在市场科技金融对工业新质生产力的作用过程中也存在部分中介效应。假设2得以验证。公共科技金融能切实发挥宏观调控功能，并作用于新兴产业、高技术产业等领域，驱动集中式、颠覆式创新，此类领域持续性创新成为工业新质生产力的核心动能。对于民营企业而言，特别是初创期和种子期的企业在市场科技金融作用下，积极投入高科技研发，逐步实现高科技金融化，以科技、产业与金融的良性市场循环培育出生产力新质态。

（三）稳健性检验①

由于工业新质生产力测度结果在0～1之间，被解释变量属于受限制变量，因此选用Tobit模型进行稳健性检验。所有Tobit模型的LR检验均在1%的水平上显著，表明工业新质生产力作为约束条件的假设成立。稳健性回归结果表明，科技金融、创新能力的回归系数在回归方向和显著性上未出现变化，因此基准回归结果及其中介效应结果是稳健的。

（四）异质性检验

1.区域异质性检验。考虑到各地区产业基础、区位优势、要素禀赋的差异，从区域异质性出发，考察科技金融对工业新质生产力影响的差异。由表4列（1）～列（4）可知，内陆地区公共科技金融、市场科技金融对工业新质生产力的影响均略微高于沿海地区，表明内陆地区经济欠发达，相对沿海地区，科技企业数量偏少，科技金融投入力度相对较弱；依据边际报酬递减规律，增加内陆地区的科技金融投入，对于提升企业的科技创新绩效、提升绿色化与数字化转型效能的作用更为明显。

2.政策异质性检验。考虑到国家政策作用，从地区是否属于开展科技和金融结合试点出发进行检验，表4列（5）～列（8）为基于科技和金融结合试点政策的分组回归结果。具体而言，选取第一批科技和金融结合试点省（区、市）为试点组，包括上海、天津、江苏和重庆等。同时，为确保研究的可比较性，将省内仅包含部分城市试点的样本和第二批试点城市所在省（区、市）剔除，包括北京、广东、浙江、四川、安徽、辽宁、山东、湖北、湖南、陕西、福建、江西、河南、贵州、宁夏、内蒙古；其余省（区、市）为无试点组。回归结果显示，试点组PTF与MTF的系数均显著高于无试点组，即科技和金融结合试点更有利于发挥科技金融效能。这表明试点地区在开发金融产品与服务、推动科技金融机构设立、优化创新环境等方面的探索实践能有效打破束缚新质生产力发展的资金壁垒。

（五）调节效应检验

依据式（4）～式（5），检验创新要素集聚的调节效应。创新要素集聚的调节效应检验结果见表5。表5中列（1）～列（4）、列（5）～列（8）分别为公共科技金融、市场科技金融与工业新质生产力的调节效应检验结果。列（1）～列（4）中，CIT与PTF的交互项系数、SCIST与PTF的交互项系数均显著为正，表明CIT、SCIST在PTF与INQPF的关系中具有正向调节作用；CFR与PTF的交互项系数并不显著，表明金融业集聚不能形成调节效应；CST与PTF的交互项系数为正，但并不显著，表明单一的科技服务业集聚不能形成调节作用，但科技服务业与工业呈现协同集聚状态时，调节效应明显。列（5）～列（8）中，CIT与MTF的交互项系数、SCIST与MTF的交互项系数均通过显著性检验，表明CIT、SCIST在MTF与INQPF的关系中具有正向调节作用。因此假设3得以验证。公共科技金融与市场科技金融的调节效应成立因素具有趋同性，表明不论是发挥公共科技金融的引导、激励等方面的作用，还是发挥市场科技金融的风险分散、创新激励等方面的效能，始终需要创新人才发挥作用。人才是科技金融创新的主体，创新人才集聚使行业内“隐形”知识持续溢出，造就一批跨行业的复合型人才，进一步提升科技金融产品的供给能力与质量，使科技金融应对产业科技创新、绿色化与数字化转型要求时形成更有针对性的策略组合。实现科技服务业与工业的协同集聚是增强科技金融效用的有效方式，协同集聚形态下，各类风险偏好的多元化科技金融组合衔接性更强，能缓解科技资本在创新活动中的领域错配和阶段性错配问题以及因风险受益匹配失衡而削弱企业创新意愿的状况，进而形成正向调节效应。

创新要素集聚在科技金融与创新能力关系中的调节效应检验结果见表6。表6中列（1）～列（4）为公共科技金融与创新能力的调节效应检验结果，列（5）～列（8）为市场科技金融与创新能力的调节效应检验结果。列（1）～列（4）中，CIT与PTF的交互项系数、CST与PTF的交互项系数均在5%的水平上显著，表明CIT、CST在PTF与TI的关系中具有调节作用；CFR与PTF的交互项系数并不显著，表明金融业集聚并不能调节科技金融对创新能力的影响；SCIST与PTF的交互项系数并不显著，表明科技服务业集聚能在公共科技金融与创新能力的影响作用中发挥调节作用，但科技服务业与工业呈现协同集聚状态时，调节效应并不明显，这表明我国科技服务业逐渐成为区域创新能力提升的重要支撑，但支撑作用可能更多存在于高技术服务产业中，科技服务业与工业实现协同集聚进而赋能创新能力提升的效果尚不明显。列（5）～列（8）中，CIT与MTF的交互项系数、CST与MTF的交互项系数均通过显著性检验，表明CIT、CST在MTF与TI的关系中同样具有调节作用。由于集聚往往伴随着竞争，创新人才集聚形成的竞争效应使得人才质量持续提升，吸引更多创新资源与金融机构，驱动金融产品更新、服务优化升级，营造出优质的创新生态。科技服务业的本质特征决定其通过创新协同、中介平台和知识供给促进企业创新，面对高复杂性产品，创新难度更大，融资约束问题更为严峻。科技服务业集聚程度高的地区，企业消化科学知识的能力越强，越需要大量资金用于开展信息交流、技术咨询、知识产权服务等活动，因此对创新能力的提升作用更强。

为进一步显示创新要素集聚的调节作用，绘制调节效应图（见图1）。图1中，（a）与（b）分别对应为CIT、SCIST对PTF与INQPF关系的调节效应图，（c）与（d）分别对应为CIT、SCIST对MTF与INQPF关系的调节效应图，（e）与（f）分别对应为CIT、CST对PTF与TI关系的调节效应图，（g）与（h）分别对应为CIT、CST对MTF与TI关系的调节效应图。通过观察（a）～（d）发现，在PTF、MTF与INQPF关系中，CIT与SCIST均起到正向调节作用。通过观察（e）～（h）发现，在PTF、MTF与TI关系中，CST起到正向调节作用。CIT的调节作用为负，可能的原因在于企业并未科学分析人才的职位适配性，并未构建出多层次、多元化的人才资源体系，导致人才同质化严重。同时，偏离实际需求的人才过度消费也会导致科技金融配置效率下降，因此负向调节了科技金融对创新能力的影响。

五、结论与政策建议

以工业新质生产力为研究对象，考察科技金融对工业新质生产力的影响、创新能力的中介效应，探讨基于地理区位和公共政策而形成的异质性特征，并进一步分析创新要素集聚调节作用。结论如下：第一，公共科技金融与市场科技金融能显著促进区域工业新质生产力发展。第二，创新能力在公共科技金融、市场科技金融与工业新质生产力关系中均形成中介效应。第三，内陆地区科技金融对工业新质生产力的促进作用略强于沿海地区；科技和金融结合试点政策地区科技金融对工业新质生产力的促进作用明显强于非试点地区。第四，在公共、市场科技金融的直接作用路径中，创新人才集聚、科技服务业与工业协同集聚的正向调节作用显著。在公共、市场科技金融的间接路径中，创新人才集聚的负向调节作用显著，科技服务业集聚的正向调节作用显著。

依据上述研究结论，提出如下建议：第一，充分发挥科技金融的赋能作用，加大投入力度。积极出台科技金融政策，强化其撬动效应，通过科技金融缓解企业融资约束，增加企业研发投入与强度。在科技金融投资体系中增加绿色发展评价指标，多方面推进企业绿色发展。因企施策，提升扶持措施在企业数字化转型阶段的匹配度。第二，通过科技金融解决技术创新中片面化、低效化等问题。围绕创新链部署科技金融支持，强化对关键技术、关键行业的定向激励，推动科技金融向科技型中小企业、专精特新企业倾斜。第三，因地制宜，依托区位与政策优势，发挥科技金融价值。内陆地区适当增加公共科技金融支出，以市场资本为主体弥补融资缺口。沿海地区通过设立科技金融专营机构、拓展多层次资本市场融资渠道等方式发挥大市场作用。第四，广泛吸收高素质人才，推动科技服务业集聚式发展，支持科技服务业产业园区建设，通过资格认证、服务外包等新型供给手段，强化政策支持，聚焦数据、信息等高端要素，引导各类资源集中起来，拓展服务范围，形成高效有序的协同合作网。

注释：

① 限于篇幅，稳健性检验结果不予报告，如有需要可向作者索取。

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（责任编辑：厉亚）

Does Science and Technology Finance Promote the Development

of Industrial New Quality Productive Force？

LI Yanling^1，2，CAI Xiangjie¹

（1.College of Public Administration and Law， Hunan Agricultural University， Changsha， Hunan 410128， China；

2.School of Public Policy and Administration， Xi’an Jiaotong University，Xi’an，Shaanxi 710049， China）

Abstract：Based on the provincial panel data from 2012 to 2022， this paper deeply explore the impact of science and technology finance on industrial new quality productive force. Research findings are： Public science and technology finance and market science and technology finance have a significant role in improving the development level of industrial new quality productive force; moreover， this effect is effectively transmitted through the regional innovation ability. At the same time， this role presents heterogeneous characteristics in geographical location and policy pilot， and is significantly regulated by the agglomeration of innovative talents， agglomeration of service organizations， service organizations and industry collaborative agglomeration. In view of this， all regions should speed up the pace of the development of science and technology finance， pay attention to the agglomeration of innovation elements， and promote the cultivation of industrial new quality productive force and industrial high-quality development under the background of the construction of a modern socialist country.

Key words：science and technology finance; industry; new quality productive force; innovation ability; innovation factor agglomeration