科技與金融結合對全要素生產率的影響
——基于“促進科技和金融結合試點”準自然實驗的經驗證據

馮 銳，馬青山，劉傳明

(1.中央財經大學 經濟學院，北京 100081；2.中南財經政法大學 經濟學院，湖北 武漢，430073)

0 引言

提高全要素生產率是中國經濟實現高質量發展的主要動力，然而目前我國全要素生產率增速低于2%，對經濟增長質量的提升作用有限，需要充分發揮科技創新的關鍵作用。由于科技創新具有復雜程度高、風險大、周期長等特點，科技型中小企業融資難問題成為制約科技創新水平提升的瓶頸。中國科技型企業直接融資比例在10%以下，遠低于歐洲發達國家80%的直接融資比例。間接融資依然是企業融資的首選，但中小企業貸款在銀行業貸款余額中占比不足30%，以銀行間接融資為主的傳統金融體系并不能有效解決融資難問題，而科技金融能夠充分整合多元化金融資源、提升融資效率。如何促進科技和金融結合，加快科技成果轉化，發揮金融對于科技創新的重要支持作用，對于提升城市全要素生產率，進而促進中國經濟高質量發展具有重要意義。為此，國家積極探索提升城市全要素生產率的有效途徑，其中，促進科技和金融結合試點備受關注。

中國促進科技和金融結合試點政策(以下簡稱“試點政策”)經歷了由淺入深、分批次逐漸推進的探索式發展過程。目前，我國共批復了兩批試點地區，首批科技和金融結合試點于2011年獲批復，涉及16個地區，包括43個地級市(區)。在第一批試點地區的影響下，我國于2016年確定批復第二批試點，涉及9個城市。至此，促進科技和金融結合試點達到52個地級市。試點政策實施后，各試點城市積極創新財政科技投入方式，搭建新型科技創新投融資平臺，科技信貸產品創新層出不窮，提升了試點城市創新能力和融資能力。需要關注的問題是試點政策是否促進了全要素生產率增長？試點政策通過哪些機制影響全要素生產率增長？試點政策對全要素生產率的影響是否具有異質性？上述問題的答案對于促進中國經濟高質量發展具有重要意義。

近年來，隨著中國經濟進入高質量發展階段，全要素生產率增長研究逐漸受到重視，學者們從不同角度對科技金融與全要素生產率進行研究。本文通過對現有文獻的梳理，將主要文獻分為3類：第一類研究關注科技發展對于全要素生產率的影響。Romer[1]、Mizobuchi[2]、陳繼勇等[3]、尹向飛與段文斌[4]、李政與楊思瑩[5]研究發現，科技發展對于經濟發展和全要素生產率提升具有重要作用。第二類研究關注金融發展對于全要素生產率的影響。國內外學者較早關注了金融發展對全要素生產率的影響，但未形成統一結論，主要提出3種觀點：第一種觀點中，Buera等[6]、Méon & Weill[7]、張杰與高德歩[8]、徐思遠與洪占卿[9]認為，金融發展阻礙全要素生產率提升。第二種觀點中，冉芳[10]、李占風與郭小雪[11]、馬勇與張航[12]、李健與盤宇章[13]研究認為，金融發展促進全要素生產率提升。第三種觀點將試點政策作為準自然實驗，分析該政策對創新水平、企業競爭力等因素的影響。現有研究將試點政策視為一項準自然實驗，分析科技和金融結合對城市創新水平的影響。馬凌遠與李曉敏[14]、鄭石明等[15]發現，科技和金融結合可以顯著提升試點城市創新水平；何震[16]和吳凈[17]發現，科技和金融結合可以顯著提高企業創新水平；孔一超、周丹[18]研究科技和金融結合試點對高新技術企業生產效率的影響；程翔等(2020)研究科技和金融結合試點對競爭力的影響，發現試點政策可以促進企業生產效率和競爭力提升。

綜上所述，現有研究大多探討科技或者金融對經濟發展或全要素生產率的影響，雖然科技進步對全要素生產率的積極作用被廣泛認可，但金融發展對于全要素生產率的提升作用卻莫衷一是。目前，學術界尚未關注科技和金融結合試點政策對全要素生產率的影響。因此，本文采用雙重差分法試點政策對全要素生產率的影響填補了理論空白。

本文可能的邊際貢獻主要在于：①首次利用雙重差分法評估試點政策對城市全要素生產率的影響，豐富科技和金融結合與城市全要素生產率增長研究；②研究方法上，利用雙重差分等方法能夠有效解決內生性問題，確保試點政策評估結果的穩健性；③對試點政策的異質性進行分析，并深入探究該政策對城市全要素生產率的作用機制，提出促進全要素增長的作用機制。

1 理論機制與研究假設

試點政策以多元化金融資源為基礎，形成促進科技創新的合力，主要從以下方面促進全要素生產率增長：首先，試點政策有助于緩解企業融資約束，從而有效推動城市全要素生產率提升。實施試點政策的目的在于緩解科技型企業融資難問題，通過頂層制度設計促進科技和金融結合，對試點地區組織實施內容作出具體規定，助力科技型中小企業發展。其次，試點政策有助于促進企業創新水平提升，從而促進全要素生產率增長。地方政府申請成為試點的目標在于促進金融資源集聚，推動地方創新體系建設，加快地方科技體制改革和金融體制改革，從而促進地方經濟高質量發展。第三，試點政策有助于推動產業結構升級，從而促進全要素生產率增長。試點政策能夠引導金融機構加大對科技型企業、戰略性新興企業的融資支持力度，改造傳統產業，促進新興產業發展，有利于產業結構升級，進而促進城市全要素生產率提升。據此，本文提出以下假設：

H1：試點政策有助于城市全要素生產率提升；試點政策通過創新效應、融資效應與結構效應促進全要素生產率增長。

試點政策提升城市全要素生產率的機制分析包括以下內容：

(1)試點政策通過發揮創新效應提升城市全要素生產率。一方面，試點地區匯聚國家與地方政府合力，以提升科技創新水平為主要目標。首先，Lin & Monga[19]認為，試點地區政府可以因勢利導，根據地方經濟金融發展基礎進行甄別，在發揮市場決定性作用的基礎上，通過充分整合創新資源開展創新活動，促進城市創新水平提升；李政、楊思瑩[5]認為，可以因勢利導，對積極從事技術創新的企業給予一定的資助和補貼，從而促進企業創新水平提升。其次，試點城市通過加強創新資源投入促進創新要素集聚，從而提升創新水平。試點政策可以通過促進試點地區創新科技投入，優化科技投入結構從而促進創新水平提升。此外，試點地區可以積極鼓勵高校、企業和科研機構開展創新合作，通過加強創新基地建設和服務平臺建設，促進科技成果轉化，推動創新水平提升。因此，試點設立的主要目標就是通過促進科技和金融結合，以金融資源支持技術創新，從而實現科技創新水平提升。另一方面，城市創新水平提升有助于促進城市全要素生產率增長。Fare等[20]研究發現，技術進步和技術效率提升會極大地促進全要素生產率提升；余泳澤和張先軫[21]發現，在增長動力轉換的關鍵時期，傳統土地、勞動力和資本等生產要素明顯不能滿足經濟高質量發展需求，技術創新和升級成為全要素生產率提升的關鍵。可見，促進科技和金融結合試點通過創新效應可以有效提升城市全要素生產率。據此，本文提出以下假設：

H1a：試點政策通過創新效應提升城市全要素生產率。

(2)試點政策通過融資效應促進城市全要素生產率提升。一方面，試點地區可以極大地提升企業融資效率。首先，試點地區積極采取貼息、補助和股權融資等方式提升中小科技企業融資效率。并且，試點地區積極創新金融機構服務模式，專門為中小高新技術企業提供特有的貸款計劃和審批程序，加大科技信貸投入，從而提升中小科技企業投融資效率。此外，試點地區積極引入民間資本，進一步緩解高新技術企業融資難問題。其次，唐松等(2019)研究發現，科技和金融結合促使金融業依托大數據、云計算等先進技術，降低長尾市場信息不對稱成本，打破資金投向少量高端客戶的“二八定律”，為長尾市場需求群體提供便捷的金融服務，從而提升創新型企業融資效率。最后，科技和金融結合可以分散融資風險，試點地區加強和完善科技保險服務，提高保險中介服務質量，推出科技企業融資保障類保險。積極開展科技企業信用體系建設，根據信用評級進一步精確甄別科技企業投融資需求，從而提升融資效率。另一方面，試點城市企業融資效率提升有利于促進全要素生產率增長。隨著科技資源和金融資源有效對接，融資效率提升為科技型中小企業發展注入新的活力。融資效率提升為科技型中小企業積極開展科技研發活動創造了條件，促進企業自主創新能力和生產效率提升，進而促進全要素生產率增長。據此，本文提出以下假設：

H1b：試點政策通過融資效應提升城市全要素生產率。

(3)試點政策通過結構效應提升城市全要素生產率。一方面，鄧雅君、張毅[22]研究指出，試點政策能夠助力戰略性新興產業發展。首先，試點政策依托多元化金融資源，帶動試點地區以人才、技術為導向的戰略新興產業集聚，從而促進戰略性新興產業發展。其次，劉克逸[23]發現，試點政策能夠改造傳統產業，促進傳統產業整合。與勞動力、資本等傳統生產要素促進經濟增長的模式相比，試點政策依托豐富的金融資源促進科技發展，采用大數據、知識、技術等生產要素，而上述新型生產要素具有規模報酬遞增的特點，傳統產業與新型生產要素相結合，不斷提升產業運行效率，促進傳統產業轉型升級。另一方面，產業結構升級能夠促進全要素生產率增長。楊仁發和李娜娜[24]基于馬克思主義政治經濟學視角研究發現，產業結構對質量型經濟增長具有顯著推動作用，進而促進全要素生產率增長。隨著產業結構優化升級，新興產業發展模式為試點地區提供示范作用，帶動相關產業發展先進技術，提高生產效率，從而促進試點地區全要素生產率提升。據此，本文提出以下假設：

H1c：試點政策通過結構效應提升城市全要素生產率。

圖1 理論研究機制

2 研究設計與數據說明

2.1 雙重差分模型構建

2011年以來，科技部、中國人民銀行、中國銀監會、中國證監會、中國保監會發布了《關于印發促進科技和金融結合試點實施方案的通知》，結合各地促進科技和金融結合試點方案，在天津等42個城市實施試點政策，為檢驗試點政策對城市全要素生產率的影響提供了良好的準自然實驗素材。本文將2011年實施的試點政策視為一項準自然實驗場景，采用雙重差分法對該政策與全要素生產率增長的因果關系進行識別。試點城市可作為準自然實驗的實驗組，未列入計劃的城市可作為準自然實驗的對照組，采用雙重差分法識別該政策的凈效應。因此，本文構建雙重差分的雙向固定效應模型如下：

(1)

式中，TFP為在DEA框架下采用基于非期望產出的超效率SBM模型測度的城市全要素生產率，分別以規模不變條件下的CRS和規模報酬可變條件下的VRS表示，period表示時間虛擬變量，2011年試點政策實施之前period=0，試點政策實施后period=1。treat表示組間虛擬變量，42個試點城市為準自然實驗的實驗組，treat=1，未列入計劃的其它城市treat=0。period×treat是雙重差分項，表示試點政策對城市全要素生產率的影響效應。Control表示一組控制變量，包括經濟發展水平、金融相關率、教育支出、科學支出、人口數量、產業結構等。地區固定效應μ表示不隨時間變化的因素，時間固定效應γ是對時間趨勢的控制，v為隨機擾動項。傳統面板數據回歸模型僅對個體固定效應進行檢驗，未考慮不同時間、不同城市的殘差相關性，因而導致回歸結果存在偏誤。如果不考慮時間異質性和個體異質性，該偏誤會隨時間推移呈增大趨勢。為克服傳統面板數據回歸模型的偏誤，本文采用包含個體固定效應和時間固定效應的雙向固定效應模型檢驗試點政策對全要素生產率增長的影響，確保回歸結果穩健可靠。

2.2 動態模型構建

前文構建的雙重差分法，其基準回歸模型表示試點政策對城市全要素生產率的影響只是理論上的結果，實際上，試點受政策實施強度、配套措施、生產要素調整等因素影響，可能不會取得立竿見影的效果。一方面，試點政策具有緩沖期和消化期，導致政策實施效果具有一定的滯后性，對城市全要素生產率具有長期動態影響。另一方面，在對試點政策與城市全要素生產率的因果關系進行研究時，需要滿足共同趨勢假定，即如果沒有實施試點政策，隨著時間推移，實驗組與對照組的城市全要素生產率沒有顯著差異。基于以上原因，借鑒劉傳明和馬青山[25]的研究成果，本文構建如下動態效應模型：

(2)

式中，TFP表示城市全要素生產率，dummy表示一組反事實虛擬變量，假設試點政策從2011年前的τ年實施(τ=2011、2010…2005)，則dummy=1，其它年份dummy=0；假設結合試點政策從2011年之后的η年實施(τ=2011、2012…2017)，則dummy=1，其它年份dummy=0，試點政策實施的2011年dummy=1，其它年份dummy=0。如果回歸系數θτ沒有通過顯著性檢驗，說明在政策實施前，實驗組與對照組城市全要素生產率并沒有顯著差異，如果θη通過顯著性水平檢驗，說明在試點政策制度實施之后，實驗組和對照組城市全要素生產率存在顯著性差異，滿足共同趨勢假設。本文采用圖示方式對共同趨勢假設進行描述，采用繪制圖表方式對動態性進行展示。

2.3 中介效應模型構建

本文將城市創新能力、產業結構升級、城市融資能力作為為中介變量，采用復旦大學產業發展研究中心公布的2005—2016年中國城市和產業創新力指數作為城市創新能力衡量指標，采用第三產業產值占城市生產總值的比重作為產業結構升級衡量指標，采用存款和貸款之和除以城市生產總值作為融資能力衡量指標。

借鑒Baron&Kenny[26]、溫忠麟等[27]的研究成果，本文構建中介效應模型，主要步驟如下：首先，將城市全要素生產率作為被解釋變量，將科技和金融結合試點作為核心解釋變量進行回歸，如果試點政策回歸系數顯著為正，則表示科技和金融結合試點能夠促進城市全要素生產率提升。其次，將城市創新能力、產業結構升級、城市融資能力作為中介變量，考察試點政策對中介變量的影響，如果回歸系數為正且顯著，說明試點政策實施可以促進城市產業創新能力、融資能力提升，從而加快產業結構升級。第三，采用中介變量對城市全要素生產率進行回歸，如果回歸結果為正且通過顯著性水平檢驗，說明中介變量能夠促進城市全要素生產率提升。第四，將試點政策和中介變量同時納入回歸模型，觀察二者對城市全要素生產率的影響。接下來，按照中介效應檢驗步驟構建模型如下：

(3)

(4)

(5)

(6)

其中，tfp表示城市全要素生產率；Time表示試點政策的時間虛擬變量，2011年前為0，2011年后為1；Group表示試點組間虛擬變量，試點城市為1，否則為0；Time×Group表示試點政策變量；X和H是一組控制變量，innov表示技術創新。mid表示中介變量，其中包括城市創新能力(innov)、產業結構升級(indu)、融資能力(capital)。

2.4 數據來源與說明

(1)被解釋變量：城市全要素生產率增長(TFP)。本文在DEA框架下，采用基于非期望產出全局參比的超效率SBM模型對城市全要素生產率進行測度，基于規模報酬不變假設測度的城市全要素生產率為CRS，基于規模報酬可變假設測度的城市全要素生產率為VRS。城市全要素生產率投入指標采用資本、勞動、用水、電力衡量，期望產出指標采用實際GDP、綠色覆蓋率、政府支出衡量，非期望產出采用工業廢水、工業SO2、工業煙塵、PM2.5衡量。核心解釋變量為試點政策，試點城市treat=1，不屬于試點城市treat=0，政策實施后period=1，政策實施前period=0，treat×period表示試點政策。

(2)控制變量：城市經濟發展水平(lngdp)采用人均國內生產總值衡量；城市金融發展水平(finan)采用金融相關率衡量，金融相關率采用城市存款與貸款之和與城市經濟發展水平的比值衡量；產業結構(indu)采用第二產業增加值占城市生產總值的比例衡量；技術進步(lnsci)采用城市科學支出的對數衡量，科學支出反映了城市研發支出情況；教育水平(lnedu)采用城市教育支出的對數衡量；人口總量(popu)采用人口總量的對數衡量城市人口密度。以上數據來自于《中國城市統計年鑒》，城市PM2.5濃度數據來自美國國家航空航天局公布的衛星遙感數據，基于周亮等[28]利用國家基礎地理信息中心提供的 1:400萬中國基礎地理信息數據，裁剪得到各城市歷年PM2.5濃度均值。

3 平行趨勢檢驗與基準回歸結果分析

3.1 平行趨勢檢驗

平行趨勢檢驗是采用雙重差分法進行政策評估的前提，圖2為規模報酬不變假設下城市全要素生產率測算與分析結果，可以看出，試點政策對城市全要素生產率的影響在實施4年后開始顯現，政策實施具有滯后性。圖3為規模報酬可變假設下城市全要素生產率測算與分析結果，可以發現，試點政策對城市全要素生產率的影響在試點實施一年后開始顯現，第2、3年不產生影響，第4年又開始顯現，體現出試點政策實施效果具有一定的動態性和不穩定性。總體來看，試點政策實施促進了城市全要素生產率增長，在實施試點政策之前，實驗組與對照組的城市全要素生產率沒有顯著差異，說明在未真正實施試點政策前，虛擬試點政策并未對城市全要素生產率產生顯著影響。由此，證明本研究滿足共同趨勢假定。

圖2 平行趨勢檢驗(規模報酬不變)

圖3 平行趨勢檢驗(規模報酬可變)

3.2 基準回歸結果分析

表1為以雙重差分法就試點對城市全要素生產率影響的評估結果。基于規模報酬不變假設進行分析，第(1)列結果表明，試點政策實施后城市全要素生產率顯著提升。其原因可能包括：第一，時間趨勢效應，即城市全要素生產率本身具備逐年提升趨勢；第二，試點政策實施的確顯著提升了城市全要素生產率。在第(2)列，同時控制時間固定效應和個體固定效應，即在控制第一種原因的影響后，試點政策對城市全要素生產率的影響系數仍顯著為正，并且從時間虛擬變量回歸結果看，城市全要素生產率存在逐年提升趨勢，說明試點政策實施對城市全要素生產率具有顯著正向影響。第(3)和第(4)列為加入控制變量后的回歸結果，試點政策對全要素生產率的影響系數通過了1%的顯著性水平，說明試點政策能夠顯著帶動城市全要素生產率提升。控制變量結果顯示，人口對全要素生產率增長的影響為正且通過顯著性檢驗，說明人口數量增加能夠充分發揮人口紅利，促進全要素生產率增長。第二產業占比對全要素生產率增長的影響為負值，但未通過顯著性水平檢驗。這是由于第二產業具有高投入、高能耗特征，對全要素生產率存在負向影響，但隨著經濟高質量發展，這種影響變得不顯著。金融發展水平對全要素生產率的影響顯著為正，說明金融能夠為經濟發展提供融資支持，促進全要素生產率增長。人均GDP對全要素生產率的影響為負，說明人均GDP只能表征經濟發展 “量”的增加，過分強調“量”的增長，會阻礙經濟發展“質”的提升。因此，要繼續推動經濟發展提質增效。

表1 基準回歸結果

4 異質性分析

4.1 區域異質性

中國東部地區擁有地理條件優勢，加上國家對于沿海開放地區的政策傾斜度較大，該地區是諸多試點政策的先行者。因此，相比于中部、西部地區，東部地區在科技創新要素集聚等方面擁有獨特的優勢，這種區位優勢可能造成試點政策對于城市全要素生產率的影響存在顯著地區差異。為驗證這一異質性，本文對東部、中部以及西部地區城市進行分組回歸，結果如表2所示。可以看到，在東部地區和中部地區，無論加入控制變量與否，回歸結果均顯著為正，表明試點政策可以顯著提升東部地區和中部地區城市全要素生產率，而在西部地區試點政策效果卻不明顯。可能原因在于東部地區城市處于科技創新發展的中級甚至高級階段，試點政策具有良好的基礎環境支撐。與東部地區相比，中部地區雖然存在顯著差距，但隨著中部崛起戰略深入實施，中原城市群、武漢都市圈、長株潭城市群在金融資源集聚以及科技創新方面發揮了強有力的帶動作用，一定程度上彌補了這一差距。可見，試點政策在中部地區表現出良好的政策效果。

表2 區域異質性檢驗結果

與中、東部地區相比，西部地區科技金融環境存在較大差距。因此，現階段試點政策在西部地區并沒有表現出良好的政策效果。

4.2 科教水平異質性

較高的城市科教水平為科技創新和城市全要素生產率提升提供了良好的基礎，為檢驗城市間因科教水平差異導致的異質性，本文將地級市劃分為科教水平較高城市和較低城市，劃分依據參考李政與楊思瑩[5]的做法，根據該城市是否擁有“211工程大學”，如果有則認為該城市科教水平較高，否則該城市為科教水平較低城市，回歸結果如表3所示。可以看出，無論是否加入控制變量，在高科教水平城市，試點政策顯著提升了城市全要素生產率，而在低科教水平城市，試點政策實施效果并不顯著。可能原因是城市間科技創新和全要素生產率的競爭歸根結底是人才競爭，較高的科教水平能夠為科技與金融發展提供高素質人才，高水平人才集聚可以為試點政策實施提供人力和智力支持。科教水平較低城市沒有“211”工程大學，高水平人才較少，往往在“搶人大戰”中處于劣勢。因此，試點實施效果因科教水平不同呈現出顯著差異。

表3 科教水平與金融發展異質性檢驗結果

4.3 金融發展水平異質性

較高的金融發展水平可以為試點政策實施提供財力支撐，并且金融發展水平較高地區，其市場運作更為規范和成熟，能夠為試點設立過程中的科技資源和金融資源對接提供便利。為檢驗因金融發展水平差異導致的試點實施效果，本文將地級市樣本劃分為金融發展水平較高地區和較低地區，劃分依據為與2005年所有地級市貸款平均數相比，如果該城市貸款數額高于此平均數，則認為該城市為高金融發展水平城市，反之亦然，回歸結果如表6所示。與低金融發展城市相比，高金融發展城市組無論是否加入控制變量，試點政策實施均能有效提升城市全要素生產率。在低金融發展水平城市，試點政策實施并未顯著提升城市全要素生產率。可能原因是高金融發展水平城市往往具有良好的金融基礎，具備先發優勢，能夠引領城市科技金融發展，因而可以為試點政策實施創造條件。金融發展水平較低城市，因地方財力匱乏，加上創新能力較弱，導致科技金融融合比較困難，試點政策效果難以凸顯。

5 影響機制分析

本文采用雙重差分法考察試點政策對城市全要素生產率的影響，發現試點政策能夠顯著促進城市全要素生產率提升。根據前文理論機制分析，本文認為，試點政策通過產業結構升級效應、融資效應、創新效應等3個途徑對全要素生產率產生影響。接下來，對3種影響渠道進行中介模型實證檢驗。

5.1 城市創新能力的中介效應分析

本文認為，試點政策能夠提高城市創新能力，從而提高城市全要素生產率。表4為中介效應模型回歸結果，模型1結果顯示，試點政策對城市全要素生產率的影響回歸系數為0.029 7，通過1%的顯著性水平檢驗，說明試點政策可以促進城市全要素生產率提升，與前文結果一致。模型2結果表明，試點政策對城市和產業創新能力影響的回歸系數為34.077 3，通過1%的顯著性水平檢驗，意味著試點政策可以促進城市和產業創新能力提高。模型3回歸結果顯示，城市和產業創新能力對城市全要素生產率影響的回歸系數為0.001 09且通過了1%的顯著性水平檢驗，說明城市和產業創新能力可以促進城市全要素生產率提升。將試點政策與城市和產業創新能力同時納入回歸模型(模型4)發現，試點政策回歸結果為-0.008 5，未通過顯著性檢驗；城市和產業創新能力對城市全要素生產率影響的回歸系數為0.001 12，通過1%的顯著性水平檢驗。綜上所述，同時加入試點政策與城市和產業創新能力后，試點政策對全要素生產率的影響被城市和產業創新能力擠占，說明城市和產業創新能力在試點政策與城市全要素生產率間發揮中介效應。因此，H1a得到驗證。

表4 城市創新能力中介效應檢驗結果

5.2 城市融資能力的中介效應分析

本文認為，試點政策能夠提高城市融資能力，從而提高城市全要素生產率。表5為將城市融資能力作為中介變量時的回歸結果，模型1結果顯示,試點政策對城市全要素生產率的影響回歸系數為0.030，通過5%的顯著性水平檢驗，說明試點政策促進城市全要素生產率提升，與前文結果一致。模型2結果表明，試點政策對城市融資能力影響的回歸系數為1.021，通過1%的顯著性水平檢驗，意味著試點政策提高了城市融資能力。模型3回歸結果顯示，城市融資能力對城市全要素生產率影響的回歸系數為0.044且通過了1%的顯著性水平檢驗，說明城市融資能力可促進城市全要素生產率提升。將試點政策與城市融資能力同時納入回歸模型(模型4)發現，試點政策回歸結果為-0.016，未通過顯著性檢驗；城市融資能力對城市全要素生產率影響的回歸系數為0.045，通過1%的顯著性水平檢驗。與模型3回歸結果相比，模型4中的融資能力系數有所上升。綜上所述，同時加入試點政策與城市融資能力后，試點政策對全要素生產率的影響被城市融資能力擠占，說明城市融資能力在試點政策與城市全要素生產率間發揮中介效應。因此，H1b得到驗證。

表5 城市融資能力中介效應檢驗結果

5.3 產業結構升級的中介效應分析

本文認為，試點政策能夠促進城市產業結構升級，從而提高城市全要素生產率。表6為中介效應模型的回歸結果，模型1結果顯示，試點政策對城市全要素生產率影響的回歸系數為0.030，通過了5%的顯著性水平檢驗，說明科試點政策可以促進城市全要素生產率提升，與前文結果一致。模型2結果表明，試點政策對城市產業結構影響的回歸系數為0.019，通過了5%的顯著性水平檢驗，意味著試點政策可以促進城市產業結構升級。模型3回歸結果顯示，產業結構對城市全要素生產率影響的回歸系數為0.132且通過了1%的顯著性水平檢驗，說明產業結構升級有利于城市全要素生產率提升。將試點政策與產業結構同時納入回歸模型(模型4)發現，試點政策對城市全要素生產率影響的回歸結果為0.027，通過了5%的顯著性檢驗；產業結構對城市全要素生產率的影響回歸系數為0.130，通過1%的顯著性水平檢驗。綜上所述，促進科技和金融結合試點政策通過顯著促進產業結構優化升級，提升了城市全要素生產率。因此，H1c得到驗證。

表6 產業結構升級的中介效應檢驗結果

6 結語

6.1 結論

本文利用2005—2017年283個城市面板數據，通過雙重差分法實證檢驗科技金融結合試點政策對城市全要素生產率的影響，主要結論如下：

(1)整體來看，試點政策實施可以顯著提升規模報酬不變情況下的城市全要素生產率，該結論在假設規模報酬可變的情況下依然成立。

(2)異質性研究發現，試點政策對城市全要素生產率的影響具有異質性(因城市區位、科教水平、金融水平不同所致)。在東部、中部地區，以及科教水平、金融水平較高的城市，試點政策實施能夠顯著提升城市全要素生產率。而在西部地區，以及科教水平、金融發展水平較低的城市，試點政策實施效果并不顯著。

(3)試點政策能夠通過提升城市創新水平、融資效率以及優化產業結構等方式，對城市全要素生產率產生間接促進作用。試點政策對城市創新的促進作用，以及對融資效率的提升作用是其促進城市全要素生產率提升的重要原因。

6.2 政策建議

(1)及時總結經驗，有序擴大試點實施范圍，推動城市全要素生產率普遍提升。研究發現，試點政策對城市全要素生產率具有重要提升作用。因此，應加快“中央制定—地方試點—中央總結—地方推廣”的試點政策實施步伐，促進試點制定與實施的互動機制構建。當前，我國于2011年設立的第一批試點取得了階段性成效，并于2016年進一步擴大了試點范圍。未來需要進一步總結試點經驗，加快試點城市科技成果轉化，形成一般性規律經驗，加快推廣速度，從而促進科技和金融深度融合。

(2)堅持因地制宜，提升政策執行的靈活度和包容性。由于試點政策實施效果存在因區域、科教水平及金融發展水平差異導致的異質性，故在試點政策實施和推廣過程中，應避免單一化做法。例如，西部地區，由于金融資源匱乏且科技創新水平較低，在試點政策實施過程中應充分發揮財稅政策的引領作用，加強資金支持，探索多元化財政支持方式，為試點政策實施營造良好的科技和金融環境。科教水平和金融發展水平較低城市，應重視人力資本積累與金融基礎完善。同時，應積極構建具有地方特色的科技金融體系，充分發揮地方獨特優勢，從而促進試點政策實施。此外，應重視試點政策監督和評價，構建科學合理的退出機制，將試點政策效果不佳的城市剔除。

(3)積極探索試點政策多維路徑，提升試點政策實施效果。研究發現，試點政策能夠通過提升城市創新水平、融資效率以及優化產業結構等方式促進城市全要素生產率提升。因此，應加大政府科技支出力度，充分調動企業創新積極性，大力提升城市創新水平；改善城市金融基礎環境，推動傳統金融業模式創新，規范金融交易市場秩序，為試點政策實施營造良好的金融環境。此外，應促進城市產業結構優化升級，從多維度、多路徑發揮試點政策對城市全要素生產率的提升作用。