“雙創”背景下數字金融對創新質量的影響

馬 強，張 榮，王 伶

(遼寧石油化工大學 經濟管理學院，遼寧 撫順 113001)

1 引 言

創新是經濟高質量發展的決定性因素和關鍵驅動力[1][2]。2019年，中國學術論文數量全球第一，研發投入和知識產出全球第二，專利申請數量已連續9年全球第一，中國已成為具有重要影響力的科技大國。但通過西方對中國關鍵技術“卡脖子”事件可以看出，中國創新數量雖多，但“多而不強”[3]，在關鍵及核心技術上的創新仍然不足，中國創新質量仍需提升。創新是高風險活動，高效、較低成本的金融資源是創新能夠取得突破的重要保障[4]，高質量創新更是如此。金融支持雖然可以促進技術創新[5]，但中國傳統金融體系的供需并不平衡，存在結構性錯配，制約了經濟高質量發展[6]。在此背景下，基于大數據、區塊鏈等新興技術的數字金融應運而生[7]。憑借技術優勢，數字金融能夠緩解信息不對稱，更易識別并賦能高質量創新。基于此，研究數字金融和創新質量二者關系，探討其中機理具有重要意義。

學術界對數字金融的經濟效應開展了豐富的研究，在經濟增長[8][9]、融資約束[10][11]、創業[12]、收入[13]、商業銀行風險[14]、收入差距[15]、減貧[16][17]、消費[18]等多個領域展開了討論，且普遍認為數字金融具有積極的經濟效應。在數字金融對創新的影響及作用機制方面，學者們從宏觀和微觀兩方面進行了大量的研究。在微觀層面，唐松等(2020)[19]、李春濤等(2020)[20]、蔡樂才和朱盛艷(2020)[21]的研究表明數字金融可顯著促進企業創新、提升企業價值，其作用機制包括緩解融資約束[22]、提升風險管理能力[23]等。在宏觀層面，汪亞楠等(2020)[24]、徐子堯等(2020)[25]的研究表明數字金融的發展能顯著促進區域創新，其作用機制包括人力資本效應、優化信貸資源配置等。簡而概之，已有研究普遍認為數字金融可減少逆向選擇和道德風險、提升服務質效，具有創新效應，但二者關系在區域、結構性、產權性質等方面存在異質性。

由于數字金融可通過緩解金融排斥提升普惠性，因此早期監管采取了鼓勵發展、提高容忍度的態度，這推動了數字金融的發展[26][27]，但相對寬松的監管環境也導致了一系列不良事件，如早期監管的寬松導致了P2P網貸行業頻發暴雷事件，金融投資者損失慘重。如今加強監管已成為社會各界的共識，但監管尺度難以把握，監管過于嚴格可能阻礙數字金融的效能釋放，過于寬松則會使得數字金融熱衷于金融業務本身而非科技賦能[28]，只有監管適當，才既有助于守住不發生金融風險的底線，也有利于數字金融的高質量發展[29][30]。

綜上所述，學術界對數字金融有著廣泛的興趣，普遍認為數字金融具有創新效應，但有關數字金融和創新質量關系的研究仍然較少。理論上講，數字金融可通過緩解信息不對稱有效甄別高質量創新，并可高效賦能高質量創新。那么在現實中，數字金融對創新質量的影響如何，二者關系是否存在異質性，這一實證問題仍然需要進一步的討論。企業是創新的主體，但高校、科研院所在基礎研究和關鍵核心技術攻關上發揮著不可或缺的作用，產學研協同創新是我國的國家創新戰略，因此本文聚焦于宏觀層面的創新質量。

雖然學術界普遍認同數字金融具有積極的經濟效應，但已有研究還表明，如果監管缺位，數字金融容易形成壟斷格局，低透明度會誘發高杠桿，增加金融風險，甚至危害國家安全[31]。因此如何在發揮數字金融創新驅動效應的同時，通過監管防范其潛在風險，成為具有重要現實意義的課題。

在數字金融影響創新的作用機制方面，已有研究大多從約束創新的內部機制層面展開討論，但創新同時需要良好的外部環境，只有充分競爭的市場環境和崇尚創新的文化氛圍，才會進一步激發創新活力，增加創新競爭動力，并最終提升創新質量。國家大力推進的“大眾創業，萬眾創新”戰略有利于形成良好的創新生態，數字金融對于創新和創業的積極影響已得到廣泛驗證，那么數字金融能否通過創新創業機制提升創新質量，這也是本文要研究的問題。

鑒于創新質量對我國的重要性，以及數字金融在識別和賦能高質量創新方面的優勢，本文以省級面板數據為樣本，深入分析了數字金融的發展如何影響中國創新質量。首先，基于2010—2019年數據，實證檢驗了數字金融對創新質量的影響及其在城鎮化、地理位置和經濟發展水平方面的異質性；其次，把2015年作為數字金融監管分界線設置虛擬變量，并引入虛擬變量和金融監管的交互項，考察監管是否影響了數字金融對創新質量的驅動作用；最后，考察創新、創業中介效應下數字金融影響創新質量的傳導機制。

本文可能的邊際貢獻主要包括：第一，深入考察了數字金融對于創新質量的影響，為制定區域高質量創新政策提供了理論支撐。第二，從創新質量視角，驗證了對數字金融進行監管的必要性，為監管層出臺相應的制度提供了有益的經驗支撐。第三，在一個統一的框架內，從創新、創業渠道刻畫了數字金融影響創新質量的機制，為相關政策的制定和協調提供了合乎實踐的經驗證據。

2 理論分析與研究假設

2.1數字金融對創新質量的直接影響

數字金融的出現一方面帶動了新模式、新業態的涌現。另一方面對傳統金融體系形成沖擊。第一，隨著移動支付的誕生和普及，共享經濟隨之出現并得到了國家的認同，共享交通、共享住宿等新模式不斷涌現，這些新模式、新產業既是創新的產物，也代表了我國經濟轉型的方向，如共享單車打通了出行的“最后一公里”難題，減少了機動車的使用，踐行了綠色發展理念。第二，充足持續的金融支持是創新提質增效的重要保障，基于互聯網和移動互聯網的數字金融可通過精細化的風險定價和集約化的業務流程提供低價、高效的金融服務，通過提供持續穩定的金融資源緩解創新融資約束。憑借人工智能、云計算、區塊鏈等技術，數字金融可對非結構化信息進行分析、剖析和歸納，實現精準化的用戶畫像，緩解信息不對稱，從而更加有效地甄別高質量創新。對創新主體來說，市場識別機制的提升會倒逼其專注于提升核心競爭力，把有限的資源投入高質量創新中，提升創新質量。第三，數字金融具有“鯰魚效應”。創新是高風險活動，中小企業雖然是我國的創新主力軍，貢獻了70%以上的創新，但因為缺少抵押資產，傳統模式下的商業銀行等金融機構并不愿意給中小企業提供金融服務，數字金融的出現加劇了市場競爭，一方面使得傳統金融機構不得不應用新技術，提升自身數字化水平，另一方面提高了服務質效，加大對更有潛力的、符合國家發展方向的高質量創新的支持力度。更優質的金融服務最終使得整體創新質量得以提升。

基于此，本文提出假設1：數字金融對提升創新質量具有積極作用。

2.2數字金融監管對創新質量的影響

以數字金融為代表的金融科技的快速發展壯大，雖然增加了金融普惠性，提升了金融服務實體經濟的效率，但發展初期過于寬松的監管環境，導致了P2P金融的野蠻生長，披著數字貨幣外衣的ICO惡性炒作欺詐等事件，讓金融消費者損失慘重，并給公眾留下負面印象。在金融科技領域，頭部企業容易“贏者通吃”，部分企業發展壯大后，會借助自身的規模及數據優勢獲得壟斷地位，一旦形成壟斷格局，大型數字金融機構可根據成本收益原則，專注于通過金融業務獲得超額收益，而忽視了通過科技為金融賦能，為實體經濟服務的初衷，顯然無論對于數字金融行業，還是對于實體企業，這都不利于高質量創新。

過于寬松的監管還可能導致頭部企業筑造行業壁壘，阻礙中小企業進入，顯然不利于行業公平競爭，如早期的寬松政策使得騰訊、阿里巴巴、美團、滴滴等互聯網巨頭已在各自領域形成壟斷地位，這些巨頭也因濫用市場支配地位受到巨額罰款。充分的市場競爭對于創新具有積極的作用，只有感受到競爭對手的壓力，才可能逼迫數字金融不斷提升自身創新能力。在激烈的競爭環境中，為獲得長期收益，數字金融企業必須專注賦能市場上真正具備核心技術，具有長期發展潛力的項目，并為其提供持續穩定的數字金融服務，這些持續的金融支持也必然使得核心、關鍵技術更容易獲得突破。綜上所述，本文提出以下研究假設。

假設2：監管的加強有利于數字金融提升創新質量。

2.3數字金融對創新質量的間接影響

關鍵核心技術的突破及基礎性研究的攻關離不開資金的支持，以人工智能、區塊鏈、大數據等技術為代表的數字金融自出現以來就受到了社會各界的廣泛關注，人工智能、大數據等技術代表了我國產業轉型的方向，是我國新基建領域的代表性技術，發展區塊鏈技術及其應用已上升到國家戰略的高度，“數字經濟”“數字中國”等詞匯連續5年被寫入政府工作報告。國家重視程度的提高使得這些領域的研發投入持續增加，這有助于緩解長期限制創新的融資約束，助力高質量創新。

創新創業活動踐行了“創新驅動”理念，是中國經濟高質量發展的新引擎。為進一步激發市場創新活力，培育經濟發展新動能，國務院提出“大眾創業，萬眾創新”國家戰略。政策的支持加上融資約束的緩解激發了大眾的創業熱情，來自天眼查的數據顯示，自2014年提出“大眾創業，萬眾創新”以后，我國的小微企業數量持續增加，2017—2019年，每年新注冊的小微企業數量都超過1000萬家，2020年更是達到1490萬家。通過發揮鯰魚效應、蝴蝶效應，“大眾創業，萬眾創新”促進了創新要素的流動，倒逼體制機制不斷革新，最終形成良好的創新環境和文化氛圍，在更有活力和競爭力的外部環境中，創新質量不斷得到提升。

綜上所述，本文提出假設3和4。

假設3：數字金融發展可通過增加研發投入提升創新質量。

假設4：數字金融發展可通過促進創業提升創新質量。

圖1 數字金融影響創新質量的作用機制

3 研究設計

3.1模型構建

3.1.1基準模型

本文重點研究數字金融對創新質量的影響，結合前文理論分析，構建以下面板模型：

IQit=α0+α1IFIit+∑αiCVit+εit

(1)

其中，IQ是創新質量，IFI是數字金融，CV是一系列控制變量，εit為隨機誤差項。

3.1.2中介效應模型

為驗證創新機制和創業機制下，數字金融對于創新質量的影響，借鑒溫忠麟和葉寶娟(2014)[32]的逐步檢驗回歸系數方法，分別以創新和創業作為中介變量，構建以下中介效應模型：

RDit=β0+β1IFIit+∑βiVit+eit

(2)

IQit=γ0+γ1IFIit+γ2RDit+∑γiCVit+μit

(3)

ENTit=β0+β1IFIit+∑βiVit+eit

(4)

IQit=γ0+γ1IFIit+γ2ENTit+∑γiCVit+μit

(5)

其中，RD為創新指標，ENT為創業指標，如果γ1不顯著，二者關系為完全中介效應，如果β1、γ1和γ2都顯著，表明二者關系至少存在部分中介效應。

3.2變量選擇

3.2.1被解釋變量

學術界雖然從不同角度對創新問題開展了大量的研究，但關于創新質量的研究仍然較少，已有研究大多從投入和產出兩個角度測度創新。由于創新是高風險活動，從投入到產出存在較大的不確定性，投入角度的創新可能存在高估問題。基于此本文從產出角度測度創新質量，已有產出角度的研究大多使用專利作為創新指標的替代變量，專利分為三種，分別為發明專利、實用新型專利和外觀設計專利，相比之下，發明專利更能體現創新質量，后兩種則反映了創新數量。已有研究大多以發明專利、PCT專利[33]、專利復雜度[34]等指標作為創新質量指標，本文借鑒卞元超等(2019)[35]的研究，使用授權的發明專利數量作為創新質量指標，作為對比，本文進一步把實用新型和外觀設計專利之和作為創新數量指標，把三種專利總和作為創新總量指標，分別用符號QP、GP和SP表示。為緩解異方差擾動，實證過程中取對數處理。

3.2.2核心解釋變量

借鑒宋敏等(2021)的方法[36]，使用數字金融公司數量作為數字金融發展水平指標，實證中取對數。

3.2.3中介變量

本文的中介變量為創新和創業，結合前文分析，數字金融可通過影響創新投入和創業情況進而影響創新產出，因此選擇區域R&D投入作為創新指標，使用城鎮個體和私營企業從業人員數量作為創業指標。

3.2.4控制變量

本文同時控制了可能影響創新質量的變量，主要包括：(1)經濟發展水平(PGDP)，用更能反映區域發展水平的人均GDP表示，實證過程中取自然對數。(2)勞動力投入(LAB)，用就業人數作為勞動力投入指標，實證過程中取自然對數。(3)物質資本投入(K)，用固定資產投資額作為物質資本投入指標，實證過程中取自然對數。(4)外商直接投資情況(FDI)，用外商直接投資與GDP之比表示。(5)產業升級(STR)，用第三產業增加值與第二產業增加值之比表示。(6)政府財政支出(GOV)，用政府財政支出與GDP之比表示。

4 實證分析

4.1基準回歸

表1 基準回歸結果

首先使用固定效應模型考察數字金融對不同創新的影響，結果列入表1中的(1)—(3)列。可以看出，被解釋變量分別為創新質量、數量和總量時，數字金融系數均顯著為正，表明數字金融發展有利于提升不同類型的創新，對比系數大小可知，數字金融對于創新質量的提升作用大于創新數量。列(4)—(6)為加入控制變量后的結果，數字金融仍可對三種創新產生顯著正向影響，對比系數大小可知，數字金融對于創新質量的影響仍然最大，由此判斷數字金融具有創新質量驅動效應，研究假設1得到了驗證。此外，數字金融對于識別和賦能高質量創新更具優勢，對于創新質量的提升作用大于創新數量。回歸結果對于地方政府的創新政策具有一定的啟示作用，管理者可通過持續推進數字金融發展來提升區域創新質量，為地區創新注入活力，助力區域經濟高質量發展。

4.2穩健性檢驗與內生性處理

4.2.1穩健性檢驗

為保證數字金融和創新質量關系的可靠性，本文分別使用變換樣本、變換估計方法和變換變量的方式進行穩健性檢驗。

第一，樣本數據剔除4個直轄市。我國地域遼闊，存在區域發展不平衡問題，相比之下，直轄市集聚了較多金融資源，因此去掉4個直轄市重新進行估計，結果見表2中的第(1)列，結果顯示數字金融系數的符號和顯著性并無明顯變化，數字金融仍對創新質量產生顯著正向影響。

第二，改變估計方法。對樣本數據分別改用隨機效應和混合效應重新進行估計，得到結果為表2中的第(2)列和第(3)列。結果表明，使用不同方法進行回歸后，數字金融仍可對創新質量產生顯著正向影響。

第三，替換核心解釋變量。使用北京大學編制的數字普惠金融指數作為核心解釋變量，重新進行回歸，結果列入表2中的第(4)列，結果顯示數字金融系數仍為正且統計顯著，數字金融發展仍可顯著提升創新質量。

由此可知，使用不同方法進行穩健性檢驗，數字金融都對創新質量產生顯著正向影響，這意味著本文結論具有一定的穩健性。

表2 穩健性及內生性檢驗

4.2.2內生性處理

雖然本文已經控制了可能影響二者關系的有關變量，但內生性問題仍然難以避免。一方面，數字金融具有金融屬性，同創新之間面臨著反向因果關系。另一方面，影響創新的因素眾多，相關因素被遺漏的風險難以避免。本文分別使用系統廣義矩估計(SYS—GMM)和兩階段最小二乘法(2SLS)來緩解變量潛在的內生性問題。SYS—GMM是一種動態面板方法，以變量的滯后項作為工具變量，以達到緩解內生性問題的目的。使用工具變量法需要確定工具變量，借鑒杜傳忠和張遠(2020)[37]的方法，選擇移動電話數量作為工具變量。數字金融的發展離不開移動互聯網，故使用移動電話數量作為工具變量可滿足相關性要求，同時在控制了經濟發展水平、資本、勞動力等變量后，移動電話數量和創新之間并無直接聯系。因此，移動電話數量滿足有效工具變量的要求。

內生性檢驗結果列在表2中的第(5)列和第(6)列。結果顯示，使用不同方法進行內生性處理后，數字金融的系數仍然顯著為正，表明控制了內生性問題后，數字金融仍能夠顯著促進地區創新質量，結果同前文保持了一致。

4.3異質性檢驗

為深入探討數字金融與創新質量間的關系，本文進一步考察二者關系的異質性。根據已有文獻，城鎮化水平、地理位置和經濟發展水平都可能影響數字金融的發展，因此從這三個層面分析二者關系的異質性。

第一，城鎮化水平的異質性。數字金融發展能夠彌補傳統金融的不足，減緩金融排斥，提升金融普惠性[38]。因此按照城鎮化水平的高低把樣本分成兩組，高于中位數的高城鎮化組及低于中位數的低城鎮化組，表3中的(1)列和(2)列為兩組數據使用固定效應模型的回歸結果。結果顯示，兩個結果中數字金融系數均顯著為正，且城鎮化較低地區的系數更大，結果驗證了數字金融的普惠性，在不同地區數字金融均可提升創新質量，但城鎮化較低地區數字金融的邊際效用更大，本文結論同謝絢麗等(2018)[39]的研究結果基本保持了一致。

第二，地理位置的異質性。我國不同地區的經濟和社會發展存在較大差異，按照地理位置把我國分成東部沿海和中西部內陸地區，分別使用兩組數據基于固定效應進行回歸，結果為表3中的第(3)和第(4)列。可以看出，不同地區數字金融系數均顯著為正，且中西部內陸地區數字金融系數更大，表明不同地區數字金融均可提升創新質量，但中西部地區數字金融提升創新質量的邊際效用更大。

第三，經濟發展程度的異質性。使用人均GDP作為經濟發展程度指標，按人均GDP大小把樣本分成經濟發展水平較高地區(中位數以上)和經濟發展水平較低地區(中位數以下)并使用固定效應進行估計，結果為表3中的第(5)和第(6)列。研究發現不同分組中的數字金融系數均顯著為正，其中經濟發展水平較低地區的系數較大，表明在經濟發展水平較低地區數字金融影響創新質量的邊際效應更大，結果驗證了數字金融的普惠性。

表3 異質性檢驗

4.4監管對數字金融創新質量驅動效應的影響分析

根據監管辯證理論，金融創新和監管之間存在動態博弈關系，金融機構通過創新規避監管從而獲得超額收益[40]。數字金融是把科技深度應用到金融服務及產品中的產物，因此必須要加強監管，不加監管的數字金融除了讓消費者損失慘重外，還可能形成壟斷格局，不利于行業競爭。如果缺乏監管，還會導致金融科技機構運行的不透明，如螞蟻集團雖然通過金融科技手段緩解了中小企業的融資約束，提升了金融普惠性，但直到上市前夕，其高達百倍的杠桿水平才被外界知曉，如此高的杠桿水平蘊含巨大的金融風險，一旦遭遇不可預測事件的沖擊，必然給整體金融體系，乃至整個經濟系統造成重大影響，讓數量巨大的普通金融消費者損失慘重。對數字金融進行監管已成為社會各界的共識，只有加強監管才可“守住不發生系統性風險的底線”，讓數字金融發揮其科技賦能的初衷，而非憑借技術專注于金融業務本身。那么，不斷強化的監管是否影響到了數字金融對創新質量的驅動效應呢？

為討論金融監管對于創新質量的影響，本文借鑒李華民等(2021)的方法[41]，使用地區金融監管支出比重作為金融監管指標(REG)。數字金融出現初期，監管較為寬松，監管政策多為鼓勵其發展，隨著各種問題的不斷顯現，監管逐漸收緊。為考察加強監管前后數字金融和創新間的關系，參照黃銳等(2020)[42]的方法，以2015年作為監管的分界線設置虛擬變量D2015(2015之前取0，之后取1)，把虛擬變量和金融監管的交互項(D2015* REG)作為解釋變量引入模型。結果顯示，金融監管在各模型中的系數都為正，且顯著性較高，金融監管可對創新產生積極影響。交互項在創新質量模型中通過了顯著性檢驗，而創新數量和總量模型都不顯著，這意味加強監管有助于提升創新質量，同時可減緩“量多質低”“創新泡沫”“迎合性創新”等問題，有助于緩解我國創新在全球技術鏈中的“低端鎖定”困局。

表4 監管對數字金融創新質量驅動效應的影響

4.5傳導機制分析

為檢驗數字金融是否通過創新創業機制提升了創新質量，把相關數據代入模型(2)—(5)，估計結果如表5所示。

根據表5第(2)列，數字金融影響研發投入的模型中，數字金融回歸系數顯著為正，根據第(3)列，數字金融和研發投入影響創新質量模型中，二者回歸系數均顯著為正。這意味著數字金融的發展增加了區域研發投入，數字金融的發展和研發投入的增加共同提升了創新質量。結合前文結果可知，創新投入在數字金融對于創新質量的提升效應中，至少發揮了部分中介效應，前文假設3得到了驗證。

根據表5第(4)列，數字金融影響創業的模型中，數字金融回歸系數顯著為正。根據第(5)列，數字金融和創業影響創新質量模型中，二者回歸系數均顯著為正。這意味著數字金融的發展能顯著激發大眾創業的熱情，在數字金融發展和大眾創業的共同作用下，創新質量得到顯著提升。結合前文結果可知，創業在數字金融對創新質量的正向影響中，至少發揮了部分中介效應，前文假設4得到了驗證。

表5 數字金融通過創新創業影響區域創新產出的傳導機制

5 結論與啟示

為考察數字金融和創新質量二者關系，借助2010—2019年中國省級面板數據實證檢驗了數字金融對創新質量的影響，以及加強監管對二者關系的影響，并進一步考察數字金融影響創新質量的機制，主要得到以下結論：第一，數字金融可顯著提升創新質量，更換樣本、更換方法和更換變量后，結論仍然穩健，考慮內生性問題后，結論仍成立。第二，在中西部地區和城鎮化水平低經濟發展水平低的地區，數字金融對于創新質量的提升作用更強。第三，加強監管有利于發揮數字金融對創新質量的提升作用。第四，數字金融可通過增加創新投入、鼓勵創業的機制提升創新質量。

本文研究的政策啟示非常明顯：

第一，鼓勵數字金融在技術賦能方面的創新。數字金融的本質為金融賦能，為實體經濟服務，因此對于數字金融在技術方面的創新應大力支持，尤其是在我國較為薄弱的關鍵核心技術和底層技術方面，如區塊鏈底層技術，可通過加強對重點核心技術的支持力度實現關鍵技術的盡快突破。嚴防打著高科技旗號的欺詐行為，對于為了追求高收益使用高杠桿或存在其他潛在風險的金融創新應堅決杜絕。通過知識產權保護提高創新的積極性，通過加強人才培養為數字金融提供源源不斷的高素質人才。此外，還要鼓勵數字金融對于高質量創新創業的支持行為，憑借大數據優勢，數字金融機構更能準確甄別和有效賦能高質量創新活動，因此可通過營造良好的外部環境，積極發揮市場機制，促進數字金融對于高質量創新的賦能效應，并在政策及稅收上鼓勵數字金融對于高質量創新的支持行為。

第二，通過包容審慎的監管守牢風險底線。建立數字化監管體系，借助大數據、人工智能等技術提升監管效率，通過“監管沙箱”設立創新緩沖區。防范網絡安全風險，數字金融高度依賴網絡，網絡風險具有傳播快、范圍廣、影響大、突發性強的特點，要隨時把網絡安全放在重要位置。促進公平競爭，數字平臺的頭部企業憑借數據優勢可實現“贏者通吃”，要重點關注大公司可能的數據壟斷、市場壟斷行為。明確數據權益歸屬，數據確權是數據市場化配置及報酬定價的基礎性問題，我國已把數據列為同勞動、資本、技術并列的生產要素，大型機構擁有大量的用戶數據，應盡快明確數據確權，充分保護各方權益，還要建立并完善數據的流轉和價格形成機制，通過多方共享數據提高創新產出和創新質量。提升金融科技機構，尤其是大型機構的運行透明度，嚴格限制其杠桿水平，減低潛在的金融風險。

第三，大力支持創新創業活動。轉變政府職能，完善市場競爭環境，防范壟斷及濫用市場支配地位的行為，降低創業者的市場準入門檻。既要大力支持創新，尤其是在核心技術及關鍵技術的高質量創新，又要防范在國家重點支持領域的政策套利行為，及不經充分論證的“大干快上”行為。加強創業教育，完善創業培訓制度，通過培育創業精神和企業家精神讓創業尤其是高質量創業的理念深入人心，讓富有創業精神、勇于承擔風險的創業人才脫穎而出。鼓勵成果轉化，結合我國實際情況，盡快推出中國版“拜杜法案”，明確分配創新收益，鼓勵最新科技成果進入市場并完成量產。鼓勵數字化創業，政府、通信企業加強數據共享，大型科技企業設立創新創業平臺，以此降低數字化創業門檻，讓更多人投身創新創業。