科技金融投入對高質量發展的門檻效應研究

■劉傳哲，管方圓

本文以2008～2017年我國30個省市自治區的面板數據為樣本，運用面板門限模型，分別以研發人員投入、科技金融投入指數、政府的科技投入以及風險投資占比為門限變量，研究科技金融和高質量發展的非線性關系。研究結果顯示：存在一個研發人員投入和風險投資占比的最佳區間，使得科技金融投入對高質量發展的促進作用最強；隨著科技金融投入指數的增加，科技金融投入對高質量發展的作用由“抑制”變為了“促進”，呈“U”型變化；隨著政府科技投入強度的增加，科技金融投入對高質量發展的作用呈“N”型變化，即“促進-抑制-促進”。根據上述結果，本文提出針對性的建議以推動高質量發展。

一、引言與文獻綜述

黨的十九大報告指出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。創新發展包括科技創新、人才創新以及金融創新等等。當前我國經濟增長的驅動力正在經歷由要素驅動向創新驅動轉變，經濟增長也由高速度增長逐步向高質量發展轉化。其中，科技創新往往會直接推動生產率提高、產業升級，而金融業作為調節資源配置的重要渠道，通過資金流向從而促進技術進步，科技和金融的融合，有利于“創新驅動發展”。

科技金融激勵了創新，創新驅動的發展推動我國實現高質量發展。具體來說，一方面，科技金融投入帶來了技術進步，促使專業化分工，帶動勞動生產率提高，直接推動了經濟增長效率。重大的技術進步甚至還有可能實現產業結構的優化升級，從而推動高質量發展。另一方面，發達國家向發展中國家進行技術轉讓。發展中國家通過模仿學習外國的先進技術，用先進技術替代本國落后技術，并且在此基礎上進行創新，進一步帶動技術進步，提高勞動生產率，即通過技術溢出效應提高本國的經濟增長質量，實現高質量發展。

從理論研究視角看，科技金融的定義目前尚未統一，最具權威并為廣大學者普遍接受的定義是趙昌文等（2009）在《科技金融》一書的表述：“科技金融是促進科技開發、成果轉化和高新技術產業發展的一系列金融工具、金融制度、金融政策與金融服務的系統性、創新性安排，是由向科學與技術創新活動提供融資源的政府、企業、市場、社會中介機構等各種主體及其在科技創新融資過程中的行業活動共同組成的一個體系”。而“高質量發展”一詞最早出現在十九大報告中，中國經濟由高速增長階段向高質量發展階段轉變，表明高質量發展將成為我國未來較長時間的發展目標。寧吉喆（2018）系統詳細地闡述了高質量發展的內涵，認為要想實現高質量發展就要以創新作為動力、協調作為內生動力、綠色作為普遍形態、開放為必由之路、以共享作為根本目的。這為本文構建的高質量發展體系提供了一個理論基礎。

已有的關于科技金融的研究大多集中在科技金融指數的構建上，但在指標體系和研究方法上存在較大的差異。比如：王健（2018）通過使用DEAMalmquist 方法測度了全國各個省市的科技金融的結合效率；龍云飛等（2018）利用主成分分析、數據包絡法和Moran指數結合的方法計算了全國各個省市科技金融的發展效率，得出大部分地區科技金融發展效率低同空間發展不均衡的結論；周柯和郭鳳茹（2019）從四個維度全面測度科技金融的發展狀況，使用復合熵權法得到中部六省的科技金融指數并進行了比較；王海蕓和劉楊（2019）創新地將環境引入科技金融指標體系中，使用較多指標力求全面測度科技金融水平。還有部分研究集中在研究科技金融與科技創新的關系上，戚湧和郭逸（2018）用協整檢驗和格蘭杰因果檢驗探討了科技金融與科技創新的互動機理，并據此提出了相關的建議；張芷若和谷國鋒（2019）構建了科技金融與科技創新的耦合協調關系，并利用空間計量探討省級空間差異。還有些學者研究科技金融的影響因素，薛曄等（2017）從投入的角度，通過熵權法和貝葉斯隨機前沿模型測算了各個投入的影響差異；章思詩和李姚礦（2017）運用DEA-Tobit 模型從高技術企業、政府和創投企業三個視角探討影響因素；童紀新和曹越美（2018）測度了“一帶一路”周邊國家的科技金融效率，探討了空間分布并且利用Tobit模型分析影響因素。

當前國內關于科技金融和高質量發展或者經濟增長質量的文章并不多，而且大多從宏觀的角度進行討論的，實證研究文章較少。謝廷宇和葉存軍（2017）發現金融創新與經濟增長質量的協調度較低，并且指出協調度較低的原因。劉曉娟（2017）對金融創新影響我國人均GDP增長、經濟增長方式及穩定性質量進行實證分析，認為在短期里，金融創新會抑制人均GDP 和經濟增長質量的提高，在長期，金融創新對我國人均GDP增長與經濟增長方式質量的提高均有反向調整修正作用。何宏慶（2018）提出科技金融在推動高質量發展的過程中會面臨很多困難，比如相關政策法規不完善、服務平臺共享不足、融資模式單一等問題，因此提出了要加強法制建設、培養復合型人才等對策。谷慎和汪淑娟（2018）對科技金融投入影響經濟增長質量的機理進行了深度分析，并且利用固定效應變系數面板模型探究其時空異質性。

由此可見，已有研究探討了科技金融與經濟增長質量之間存在線性關系。但是，科技金融對高質量發展的作用不一定是線性的，因為一些外部因素的存在可能會使科技金融對高質量發展的作用強度發生改變。比如：適度的政府干預會更有利于科技金融對高質量發展的促進作用，而干預力度加大則會起到反作用。因此，本文假設科技金融與高質量發展之間存在著一種非線性關系，那么政府在科技方面應該投入多少對高質量發展最有利？風險投資是否存在最佳投入區間？研發人員是不是越多越好？基于此，本文將我國30 個省市自治區作為研究對象，對提出的問題進行研究，加深對科技創新作為經濟高質量發展根本動力的理解，為我國更好地制定和實施科技金融政策提供借鑒。

二、理論假設

（一）科技金融與高質量發展

當科技金融投入水平較低且在不斷發展時，由于科技金融投入體系較不完善，科技金融體系的發展過程需要政府部門、金融機構等多部門共同協調配合。改善科技金融環境的效果也不能立竿見影，且從科技金融投入到實現成果化更需要耗費大量的時間（谷慎等，2018）。那么在這個過程中，科技金融投入在不斷加大，但是可能并沒有帶來短期顯著的經濟增長質量的增長反而成本在不斷增加，因此在這一時期，科技金融對高質量發展可能會具有負向影響。

當科技金融投入水平達到一定程度時，科技環境氛圍良好，同時融資渠道多元化，科技與金融結合，金融為科技進步提供充足資金支持，科技進步為金融提供了高收益并激勵金融創新（李政青，2018），二者實現良性互動，從而打造出優越的科技金融生態環境，推動技術創新。而創新作為引領發展的第一動力，帶動技術進步，提高了資源的配置效率和生產率，豐富人們的物質生活。因此，在這一過程，科技金融顯著促進了經濟的高質量發展。

基于此，本文提出假設1：在控制其他變量的前提下，科技金融與高質量發展呈現“U”型關系。

（二）科技金融、風險投資與高質量發展

科技金融對高質量發展的影響機制可以分解為兩步，即科技金融對技術進步即技術創新的影響和技術創新對高質量發展的影響。參照已有的Peneder（2010）和馮照楨（2016）對風險投資和科技創新的研究，風險投資對科技創新的作用主要是通過三條路徑進行傳導，如圖1所示：提供具有選擇效應的融資服務、提供增值服務以及盤剝效應。首先，風險投資企業通過搜集信息篩選投資對象，為其提供充足的資金進行技術研發；此外，風險投資企業往往還會對投資對象提供風險控制、管理、人才等方面的顧問等服務，給予企業全方位的支持；而盤剝效應又通過獨占創新思想、為了短期利益減緩創新、專利的排他行為等對科技創新產生一定消極影響。

圖1 風險投資對科技創新的傳導機制

當風險投資存量較小時，風險投資很難通過上述三個路徑對科技創新產生影響。小規模的風險投資存量很難為企業解決融資問題；另外，即使進行了投資，也會因為存量小，缺乏對企業的重大決策的話語權。由于信息不對稱，在風險投資存量小時，投資聲譽機制較不健全，無法尋覓到較好的風險投資者。一旦進行了風險投資，那么風險投資者的盤剝效應會制約企業的技術創新。因此，基于上述原因，較小的風險投資會在一定程度上制約科技金融對高質量發展的促進作用。

當風險投資存量開始擴大時，行業規模的擴大會加劇風險投資機構對投資對象投資的競爭程度，緩解信息不對稱現象。那么對于有潛力的企業而言不僅更容易獲得融資，而且還可以對風險投資機構進行選擇，從而推動科技金融促進技術創新，進而對高質量發展發揮強烈的積極作用。而當風險投資規模過大時，風險投資機構的選擇效應就會減弱，可能會投資于發展前景并不好的項目，從而這就降低了風投機構的風險投資效率，削減了他們的預期收益。為了對減少的收益進行補償，那么風險投資機構會加大對企業的盤剝，從而反過來又會抑制創新，因此科技金融對高質量發展的促進作用又會減弱。

基于此，本文提出假設2：當以風險投資為門檻變量時，科技金融對高質量發展的邊際增量存在最佳區間。

（三）科技金融、政府的科技投入與高質量發展

政府的科技投入可以分為政府的直接資助與間接資助。其中，直接資助指的是政府給予企業的補助被企業用于科技研發，間接資助則是指政府對高等學校或科研院所給予的補助。這兩種資助都會存在促進和抑制兩方面的作用。

圖2 政府資助對科技創新的傳導機制

政府對企業的直接資助可能會提高企業的邊際收益，從而激勵企業增加投資，通過投資乘數的放大，企業的產出會加倍增加，促進社會的產出增加，進而有利于我國的經濟增長。而政府對科研機構的資助則會幫助企業減少研發環節，節約企業研發成本。同時，還可以為企業輸送研發人才，這些都可以幫助企業提高研發效率。

但是，朱平芳和徐偉民（2003）的實證結果顯示當政府資助水平上升到一定程度時，政府補助的促進作用反而下降。這有可能是由以下幾個原因導致。首先，政府直接資助可能會對企業的科技投入產生“擠出效應”，從而企業自身的科研投入降低，反而可能引起科研投入總量的下降，不利于科技創新。另外，未獲得政府資助的企業可能會更容易放棄開展類似研究，從而不利于營造競爭環境，降低社會福利。此外，Guellec D（2003）認為政府的直接和間接資助都會增加企業對研發資源的需求，從而抬高了社會中研發資源的價格，導致研發成本上升，抑制技術創新，進而也不利于經濟的高質量發展。

基于此，本文提出假設3：當以政府的科技投入為門檻變量時，科技金融與高質量發展呈現“倒U”型關系。

（四）科技金融、研發人員與高質量發展

當研發人員投入水平較低時，整體研發能力有限，此時增加科技金融的投入的會形成部分資源閑置，降低科技金融的利用效率，對高質量發展的促進作用有限。當科研人員投入增加時，研發人員的整體科研承載力和科研素質也隨之增加，這加快了創新產出，不僅促進了產出數量的增加，還提高了科研成果質量，提高了科研效率，并進一步促進科研成果的轉化與吸收，促進產業技術進步，極大地促進了科技金融投入產出率的提高，對高質量的發展有更為顯著的促進作用。

當研發人員投入進一步增加時，過多的人員相對于有限的科研需求會造成人員冗余的現象。一方面，這會造人力資本利用率降低，降低單位科研人員的生產率，使企業整體科研效率降低，進而使一定的科技金融投入沒有得到預期的產出，限制了對高質量發展的促進作用。另一方面，研發人員成本支出的上漲會對企業造成巨大的負擔，不僅降低了企業利潤，而且還會影響企業整體人員和資本結構，對企業的研發投入形成消極作用，不利于科技金融促進高質量發展。

基于此，本文提出假設4：當以研發人員投入為門檻變量時，科技金融對高質量發展的邊際增量存在最佳區間。

三、研究設計

（一）變量選取與數據來源

1.被解釋變量

高質量發展指數（HIGHi，t）。根據十九大報告及寧吉喆（2018）對高質量發展的系統闡述，本文從綜合指標、創新發展、協調發展、綠色發展、開放發展、共享發展六個方面建立指標體系，以盡可能全面地覆蓋高質量發展的內涵。體系構建如表1 所示：

表1 高質量發展指標體系

關于權重的設置，考慮到不同省份的基本情況差異較大，本文對30 個省市分別采用熵權法賦權，從而更好地客觀反映不同省份的真實情況。得到權重后，再用權重乘以標準化后的數據矩陣，即得到了高質量發展指數。

2.核心解釋變量

科技金融投入指數（TECi，t-1）的滯后一期。 根據趙昌文對科技金融的定義，本文從科技金融外部融資的三個渠道構建了科技金融投入指標體系，分別是政府渠道、金融機構渠道、風險投資渠道，如表2所示。

表2 科技金融投入指標體系

值得注意的是，科技金融支持的主要行業是高新技術產業。在高新技術產業中，中小企業占絕大部分，而上市的高新技術企業中，中小企業占比則相對較低。此外，資本市場資金來自全國各地，無法按照省份劃分資本市場的資金來源。考慮到這兩點，本文沒有將資本市場融資渠道包含進去。另外，從科技金融投入到生產率提高的這個過程，往往需要較長時間，即科技金融的投入往往具有滯后效應。因此，本文將科技金融投入的滯后一期引入模型作為核心解釋變量。

由于各個省份的科技金融投入方式的差異較大，本文對科技金融投入的賦權采用與高質量發展指數相同的方法，即分省份采用熵權法賦權。權重得到后，再乘以相應的標準化矩陣，就得到了科技金融投入指數。

3.主要控制變量

參考白俊紅和王林東（2016）控制變量的選取，本文選擇了以下控制變量。

（1）經濟開放度（OPENi，t）。本文以外貿依存度來衡量經濟開放度，外貿依存度計算公式如下：

IMPORTi，t表示第i個省份在第t年的進口總額；EXPORTi，t表示的是表示第i個省份在第t年的出口總額；GDPi，t表示第i個省份在第t年的國民生產總值。

（2）勞動力素質（EDUi，t）。本文以勞動力平均受教育年限來表征勞動力素質。勞動力平均受教育年限采用公式（2）來計算。其中，MNi，t表示的是文盲、半文盲的就業人口比重；XNi，t表示的是接受小學教育的就業人口比重；CNi，t表示的是接受初中教育的就業人口比重；GNi，t表示的是接受高中教育的就業人口比重；ZNi，t表示的是接受大專及以上的就業人口比重。

（3）基礎設施建設（ROADi，t）。本文選擇公路里程數來代表基礎設施建設的水平。

（4）政府干預（GOVi，t）。在我國，政府干預對經濟發展發揮了重要作用。本文采用政府財政支出占國民生產總值的比重表示政府干預。

4.門限變量

本文選擇了四個門限變量：（1）風險投資占比（VCi，t）。風險投資占比用各地區風險投資額（按當年匯率的年平均價換算成人民幣）占國民生產總值的比重代表。（2）科技金融投入指數（TECi，t-1）。科技金融投入指數同時作為核心解釋變量，上文已詳細闡述。（3）研發人員投入（PIi，t）。本文選擇研發人員全時當量來衡量研發人員的投入。（4）政府科技投入（TECGOVi，t）。政府科技投入用地方財政科學技術支出與地方財政一般預算支出之比進行測度。相關變量的描述性統計見表3。

鑒于數據的可得性，本文剔除了西藏、香港、臺灣和澳門的相關數據。樣本選擇為2008～2017年全國30個省（市、自治區）的面板數據。為了消除異方差影響，對上述變量中的絕對量——勞動者素質（EDUi，t）、基礎設施建設（ROADi，t）和研發人員投入（PIi，t）進行了對數化的處理。實證分析采用STATA 15軟件。數據來源于《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國金融年鑒》、國家統計局網站、Wind數據庫等。

表3 變量的描述性統計（N=300）

（二）模型設定

為了探究我國科技金融投入對經濟增長的作用，本文建立下列基礎模型：

其中，i 代表省份，t 代表年份；被解釋變量HIGHi，t表示的是高質量發展；核心解釋變量TECi，t-1代表科技金融投入指數；Zi，t代表一組控制變量，即經濟開放度（OPENi，t）、勞動力素質（EDUi，t）、基礎設施建設（ROADi，t）、政府干預（GOVi，t）；μi表示個體固定效應項；εi，t表示隨機擾動項。

為了探究我國科技金融投入與經濟增長之間的非線性關系，本文建立單一門限模型和雙重門限模型。單一門限模型的設定如下所示：

其中，i 代表省份，t 代表年份；qi，t表示任一門限變量，在本文中即風險投資占比（VCi，t）、科技金融投入（TECi，t-1）、研發人員投入（PIi，t）、政府的科技投入（TECGOVi，t），γ表示門限值，μi表示個體固定效應項；εi，t表示獨立同分布的隨機擾動項，且與TECi，t-1不相關，δ不受門限值的影響。合并成一個式子，即：

其中，I（·）為示性函數。

門限模型的參數估計值通過計算殘差平方和S1得到。殘差平方和的計算按照下列式子進行：

而門限值的估計值應該取使得殘差平方和達到最小值處的門限值，也就是：

類似的雙重門限模型設定如下：

其中，門限值γ1＜γ2，合并成一個式子：

示性函數I（·）可表示為下列幾種情況：

變量含義同單一門限模型，在此不再贅述。

四、實證分析

在進行模型估計之前，本文首先進行面板平穩性檢驗，采用LLC 檢驗、IPS 檢驗、Fisher-ADF 檢驗及Fisher-PP 檢驗，結果均表明。所有變量在5%的置信水平下都是平穩的，可以進行模型的估計。

（一）門限值的確定

在探討我國科技投入與高質量發展的非線性關系時，本文對前述的四個門限變量即風險投資占比（VCi，t）、科技金融投入指數（TECi，t-1）、研發人員投入（PIi，t）和 政 府 科 技 投 入（TECGOVi，t），采 用Bookstrap 方法抽樣300 次，得到各門限變量對應門限個數的顯著性結果，如表4所示。

表4 門限個數的顯著性檢驗

具體來看，第一，當門限變量為研發人員投入時，單一門檻在5%的水平下顯著，雙重門檻則在1%的顯著性水平下成立，所以本文采用雙重門限模型進行分析，得到門限值分別為8.4345 和8.5936。第二，當門限變量為科技金融投入指數時，單一門限在5%的水平下顯著，且門限值為0.01。第三，當門限變量為政府的科技投入時，選擇雙重門限模型，且門限值均在1%的水平下顯著。兩個門限值將區間劃分為三個部分，分別是政府的科技投入占比小于0.0132，大于0.0132 小于0.0149 和大于0.0149。第四，當門限變量為風險投資占比時，單一門限在1%的水平下顯著，而雙重門檻則在10%的顯著性水平下成立，門限值分別是0.0048 和0.0060。各門限變量的門限值及置信區間統計如表5所示。

表5 門限估計值和置信區間

（二）模型回歸結果

本文首先將選定的門檻變量分別加入到基礎模型中去，觀察各個變量對高質量發展的線性影響。然后，根據豪斯曼檢驗確定四個線性模型均采用固定效應模型。同時，用面板門限模型考察在各個門限變量的取值在不同區間內，科技金融投入對高質量發展分別有什么不同的影響，再進行具體分析。另外，通過比較固定效應模型和門限模型的估計結果，也可以檢驗門限模型的穩健性。

結果如表6所示，當以研發人員為門限變量時，由線性模型可知，研發人員投入和科技金融投入對高質量發展的影響均是正向的，且分別在5%和1%的水平下顯著，但是研發人員對高質量發展的促進作用較小。控制其他變量不變時，研發人員投入上升1%，平均說來，高質量發展指數變動0.000692 個單位；控制其他變量不變，科技金融投入指數上升1個單位，高質量發展指數平均提高了2.291 個單位。門限模型結果顯示，當用人員全時當量衡量的研發人員投入小于e8.4345時，在1%的顯著性水平下，科技金融投入對高質量發展影響的彈性為1.99；當研發人員投入大于e8.4345，但是卻小于e8.5936時，科技金融投入1 個單位，高質量發展指數提高2.737 個單位，此時彈性最大；當研發人員投入超過了e8.5936時，彈性為1.78，且均在1%的水平下顯著。通過比較這兩個模型，可以看到控制變量的取值相近，符號沒有發生變化，說明該門限模型是穩健的。這種變化可能是由于當研發人員較少時，創新能力較低，創新成果較少，無法高效推動高質量發展；當研發人員過多時，一方面，研發人員冗雜，研發相關成本增加，另一方面可能會存在“搭便車”等偷懶行為，這時如果不能很好地解決研發效率問題，會阻礙創新，不利于高質量發展。

表6 以研發人員投入為門限變量的模型參數估計

當以科技金融投入指數為門限變量時，如表7所示，由線性模型可知，在1%的統計水平下，科技金融投入對高質量發展起著促進作用。在控制其他變量不變的情況下，科技金融投入指數提高一個單位，高質量發展指數提高2.858個單位。具體來看，當科技金融投入指數小于0.01時，科技金融投入指數每增加一個單位，高質量發展指數降低2.98個單位，并且在10%的水平下顯著；當科技金融的投入大于0.01 時，在5%的統計水平下，科技金融投入指數對經濟增長的彈性會提高到3.568。另外，比較兩個模型變量的系數，系數大小十分相近，因此該門限模型是非常穩健的。也就是說，科技金融投入對高質量發展存在一個閾值，在小于這個閾值時，即當科技金融的投入程度比較低時，此時風險投資不活躍、政府對科技投入強度不夠、資本市場的不完善和各部門協調需要較長時間等因素都會阻礙科技創新，進而可能造成在開始時科技金融對高質量發展是抑制作用。當科技金融投入程度大于這個閾值時，即隨著我國經濟水平的提高，國家對科技支出力度加大，融資渠道多元化，科技金融生態環境改善，科技金融對高質量發展的促進作用就比較顯著了（谷慎等，2018）。

表7 以科技金融投入指數為門限變量的模型參數估計

當以政府科技投入為門限變量時，結果如表8所示，線性回歸結果說明了政府的科技投入和科技金融投入指數對高質量發展都具有顯著的正向影響。在控制其他變量不變的情況下，政府的科技投入上升一個單位，高質量發展指數平均提高1.003個單位，并在1%的水平顯著。控制其他變量不變，在5%的統計水平下，科技金融投入指數上升一個單位，高質量發展指數平均下降4.5071個單位。可以看出，作為科技金融投入指數的一部分，政府的科技投入給高質量發展帶來的影響是積極的，而整體的科技金融投入指數的作用卻是反向的。雙門限回歸表明，在政府的科技投入小于0.0132 時，科技金融投入指數提高一個單位，高質量發展指數提高4.8237 個單位，但是這個影響僅在10%的水平下顯著。當政府的科技投入大于0.0132 小于0.0149 時，在1%的顯著性水平下，科技金融投入指數會抑制高質量發展指數，且抑制作用較強，為-13.3735。當政府的科技投入大于0.0149時，科技金融投入每變動一個單位，高質量發展指數會提高0.5045 個單位，但是該變動并不顯著。由這個結果可知，當政府的科技投入小于第一個門限值時，科技金融能夠推動高質量發展且促進作用較大，一旦超過第一個門限值，科技金融會抑制高質量發展。即使達到了第二門限值，促進作用也是非常微弱的。比較兩個模型的變量系數，除了GOVi，t大小有較大差異但是符號并沒有發生變化，其他控制變量的數值都相近，所以模型穩健性較好。在開始時，政府的科技投入資源有限，資源的利用效率較高，且政府補助會進一步激勵企業的投資，促進產出加倍增加；但是一味地提高政府的科技投入，不僅可能會出現資源錯配、貪污腐敗等亂象，降低資源的配置效率，而且還會對企業的研發投入產生“擠出效應”，反而可能造成研發投入總量減少，且抬高了研發資源的需求，使得研發成本上升，不利于科技創新和經濟的高質量發展（李瑞茜，2014）。政府針對這些亂象進行約束和治理后，政府的科技投入對高質量發展又起到了推動作用，但是由于這些現象無法根治，因此資源的利用效率仍然達不到最好的效果，科技金融對高質量發展最后呈現不顯著的促進作用，呈現“N”型，研究假設3不成立。

表8 以政府科技投入為門限變量的模型參數估計

當以風險投資占比為門限變量時，結果如表9所示，個體固定效應模型結果顯示，風險投資占比和科技金融投入對高質量發展在1%的統計性水平具有顯著的影響。在控制其他變量不變的情況下，風險投資占比提高一個單位，高質量發展指數下降5.911個單位，這種現象有可能是由于風險投資帶來的“盤剝”效應大于“融資支持”效應（馮照楨等，2016）。控制其他條件不變，科技金融投入指數提高一個單位，高質量發展指數平均上升9.061 個單位。具體來看，雙門限模型表明，當風險投資占比小于0.0048時，科技金融投入指數對高質量發展指數的彈性為5.425；當風險投資占比大于0.0048但小于0.0060 時，科技金融投入指數上升一個單位，高質量發展指數平均上升10.713個單位；當風險投資占比大于0.0060時，科技金融投入指數對高質量發展的促進作用會減弱，且上述結果均在1%的水平下顯著。比較兩個模型，可以發現控制變量的數值大小相近，符號未發生變化，因此可以判斷該門限模型具有較強的穩健性。造成這個結果的原因有可能是當風險投資占比較小時，風險投資的融資支持作用和決策權都較小，且存在盤剝效應。當風險投資占比提高，風險投資行業競爭的加劇使得信息不對稱現象得到緩解，從而潛力企業更容易獲得融資。風險投資占比更大時，風險投資會分割投資對象較多的利潤甚至會為了當前的利益阻止企業進行進一步地創新（馮照楨，2016），做出不利于企業可持續發展的決策，從而促進作用減弱。

表9 以風險投資占比為門限變量的模型參數估計

其次，綜合上述模型估計結果，分析各個控制變量對被解釋變量的作用。第一，在1%的顯著性水平下，基礎設施建設（ROADi，t）對高質量發展起著非常顯著的促進作用。基礎設施建設資金多來自于政府投資，因而能夠拉動經濟的增長。另外，完善的基礎設施建設便捷了人力、資本要素的運輸，提高經濟增長效率，產生經濟的外溢效應；第二，在5%的顯著性水平下，經濟開放度（OPENi，t）對高質量發展起著比較顯著的促進作用。對外開放主要通過技術溢出，促進技術的進步。吸引外商投資推動經濟增長，或者根據“干中學”理論，勞動者不斷積累經驗，提高生產率，帶動了高質量發展；第三，政府干預（GOVi，t）對高質量發展的促進作用在10%的統計水平下顯著。我國市場機制不完善，信息不對稱現象較為嚴重，政府作為信息優勢方，通過干預可以提高資源的配置效率。適當的政府干預還可以提高投資者的信心，促進民間投資；第四，在以上的參數估計中，勞動力素質對高質量發展具有抑制作用，但是從統計意義上來看并不顯著。這可能是因為人力資本對經濟增長質量提高具有一定的滯后作用，導致系數為負及結果不顯著。

五、結論與政策建議

本文以科技金融投入、研發人員全時當量、風險投資占比、政府的科技投入為門檻變量，運用門限模型，分析我國科技金融投入與高質量發展的非線性關系，得到如下的結論：

第一，科技金融與高質量發展呈“U”型關系。即科技金融投入對高質量發展存在一個閾值：在小于這個閾值時，科技金融對高質量發展是抑制作用；當大于這個閾值時，科技金融對高質量發展的促進作用就比較顯著了。

第二，高質量發展存在研發人員門檻效應。當研發人員投入大于e8.4345，但是卻小于e8.5936時，科技金融投入1 個單位，高質量發展指數提高2.737 個單位，這時的科技金融對高質量發展指數的促進作用是最強的。在其他兩個區間，雖然科技金融也能推動高質量發展，但是其促進作用較弱。

第三，高質量發展存在風險投資門檻效應。風險投資占比存在一個最優區間[0.0048，0.0060]，在這個區間里，科技金融投入對高質量發展的促進作用最強。

第四，高質量發展存在政府的科技投入門檻效應。隨著政府的科技投入的增加，科技金融與高質量發展指數呈“N”型，即先促進，后抑制，最后又變成了不顯著的促進作用。政府的科技投入占比在不超過0.0132時，科技金融的促進作用最強。

基于以上結果，本文提出如下幾點政策建議：

第一，為了推動我國高質量發展，政府要推動科技和金融的有機結合。盡管短期來看，科技金融可能不利于經濟高質量發展，但是從長期看，科技金融提供了資金支持，帶動了科技創新，為技術進步提供了強有力的推動力。因此，政府要加大科技金融的支持和引導力度，不僅要激勵企業創新，還要鼓勵金融行業在提供資金時優先向技術密集型行業或者研發投入活動傾斜，為處于初創期的企業研發活動解決融資問題，促進科技和金融的深度結合。

第二，在不同的研發人員水平下，科技金融投入與高質量發展的非線性關系，要求我國適度擴大研發人員數目，在保證研發人員管理效率較高的情況下，增加研發經費，保證設備儀器能夠滿足科研的需要，協調好人員之間科研經費的使用，使經費的產出效率最高。同時，研發人員也有必要提高自身素質，打造一支高素質研發團隊，提高高素質研發人員的占比，提高企業的創新能力。

第三，風險投資對于創業初期企業作用重大，尤其是高科技行業。一方面，風險投資企業要建立良好的篩選系統，篩選優質客戶，完善服務業務，提高風險投資的資本外效應。另一方面，政府要為企業構建良好的風險投資環境，建立健全風險投資的相關法律法規制度，完善風險投資的配套制度，建立完善的退出機制，為風險投資企業提供保障。

第四，在不同的政府科技投入下，科技金融投入與高質量發展的關系呈“N”形。政府要加大研發活動的支持和引導力度，激勵企業創新的同時，防止信息不對稱和監管不到位造成的亂象叢生，從投入管理體制和激勵監督機制中加強治理。比如：要提高科研經費的發放集中度，做到主次分明，經費的發放應向重點領域傾斜；客觀嚴格和細致地篩選有潛力的項目，減少人情項目和沒有意義的小項目；加強科研經費的管理，建立經費使用追蹤記錄并向社會公開，提高透明度，避免監管逃避行為的發生。