科技金融投入對高技術產業創新績效的組態效應
——基于模糊集定性比較分析(fsQCA)

顧幼瑾，王志瑛，郭彤梅,，陳 紅

(1.昆明理工大學 管理與經濟學院，云南 昆明 650093；2.太原工業學院 經濟與管理系，山西 太原 030008； 3.山西財經大學 管理科學與工程學院，山西 太原 030006)

0 引言

高技術產業是加快實施創新驅動發展戰略的重要載體，其發展水平已成為衡量一個國家或地區創新能力的關鍵因素。2019年，我國高技術產業主營業務收入已超過15萬億元。高技術產業的高速發展離不開科技金融投入?？萍冀鹑谕度胧侵竿度氲礁呒夹g產業技術創新、成果轉化和產業化等領域的各類資金資源，是科技創新生態的重要組成部分[1]。然而，我國高技術產業多集中在東部地區，研發投入也隨之呈現出較高的集中度，東部地區占全國的74.8%。而且，各省科技金融投入尚未達到協調發展，短期內同時加大各類科技金融投入難以實現。因此，在創新驅動、轉型發展的關鍵時期，如何通過調整科技金融投入組合方式，實現高技術產業創新績效提升，是一個亟待解決的現實問題。

隨著科技金融實踐與高技術產業不斷融合，有研究發現，地方銀行和科技資本市場發展能夠促進高技術產業的流程創新和產品創新，并有利于專利數量增加[2]；政府投入有助于提高高技術產業的研發投入意愿[3]。然而，這些研究忽視了科技金融投入的整體性特征，可能導致研究結論的片面性。近年來，基于整體視角考察科技金融投入與高技術產業創新的研究逐漸涌現[4]，但在研究方法上，大多仍采用傳統回歸分析方法研究單個變量對結果的凈效應，未能解釋科技金融投入要素間相互依賴、互動作用對高技術產業創新的影響。定性比較分析(QCA)基于整體視角，能夠充分探討3個以上條件間相互作用對結果的影響機制[5]。鑒于此，本文使用模糊集定性比較分析(fsQCA)方法，以中國內地30個省份(西藏因數據缺失未納入統計)為案例樣本，探索科技金融投入對高技術產業創新績效的組態效應。具體地，本文嘗試回答以下問題：單一科技金融投入來源是否構成提升高技術產業創新績效的必要條件？哪些科技金融投入組態能促進高技術產業創新績效提高？多種科技金融投入間具有怎樣的內在聯系？本文研究上述問題，有助于揭示科技金融投入對高技術產業創新的復雜互動機制，為各省高技術產業創新績效提升提供理論借鑒和實踐啟示。

1 文獻綜述

技術創新理論認為，創新是多主體共同參與、相互作用的復雜過程[6]。高技術產業創新績效是多種要素投入相互作用的結果。趙昌文[1]指出，科技金融是促進高技術產業創新的“第一生產力”和“第一推動力”，技術創新的前提是金融創新，科技金融投入就是向科技創新領域提供資金資源，既包括政府資金投入，也包括市場主體資金投入。為全面準確了解科技金融投入對高技術產業創新的作用機制，國內外學者進行了大量研究，主要從公共科技金融投入和市場科技金融投入兩個層面進行分析。

在公共科技金融投入層面，學者們主要關注財政科技投入、稅收優惠[7]等因素對高技術產業創新績效的影響，其中財政科技投入是高技術產業開展科技創新活動的重要資金來源。目前，在財政科技投入與高技術產業創新的研究中，有學者發現財政科技投入能夠激勵高技術產業加大研發投入，促進高技術產業的創新活動，對高技術產業創新具有顯著正向影響。進一步研究表明，財政科技投入對高技術產業創新的作用效果與企業屬性及企業所處區域密切相關[8]。此外，有研究發現，財政科技投入可能具有擠出效應，政府投入會擠出企業自有研發資金投入[9]，進而抑制高技術產業創新。

在市場科技金融投入層面，學者們關注創業投資、銀行貸款、資本市場融資等對高技術產業創新績效的影響。理論上，有效的市場科金融投入是高技術產業開展創新活動的重要原因，市場的逐利性特征使金融資源自發投入到回報率高的技術創新領域，并由此促進高技術產業創新[10]。目前，在市場科技金融投入與高技術產業創新的研究中，大多數學者基于融資視角對比債務性融資與股權性融資對高技術產業創新的作用效果，發現股權性融資對高技術產業創新具有更為顯著的作用，而債務性融資則不具有顯著作用[11]。此外，也有研究持相反觀點[12]。相關研究結論存在差異，可能是受到區域融資市場環境、技術發展階段等因素影響。

綜上，國內外學者對財政科技投入、創業投資、銀行貸款等因素與高技術產業創新的影響關系進行了大量理論探索和實證檢驗，為探究科技金融投入與高技術產業創新績效的因果復雜機制提供了依據。然而，現有研究多關注科技金融投入單一層面對高技術產業創新績效的影響。事實上，科技金融投入具有一體化特征，政府、創業機構、金融機構、資本市場是高技術產業創新的重要資金供給方，多種科技金融投入具有系統性和協同性[1]，對高技術產業創新的影響過程也存在1+1>2的效應。因此，本文整合公共科技金融投入和市場科技金融投入，探討影響高技術產業創新績效的因果復雜機制，重點考察財政科技投入、創業投資、銀行貸款、科技資本市場融資、科技保險在促進高技術產業創新績效提升過程中是如何聯動、匹配的。

2 理論基礎與模型構建

2.1 理論基礎

Perez[13]的技術—經濟范式分析了技術創新與金融資本的關系，并指出，金融資本有助于推動技術創新和技術擴散。在歷次技術革命導入期和狂熱期，金融資本自發流向新技術領域，促進新技術擴散，加劇新舊技術的競爭。隨著金融資本的無序擴張，原有制度和管理體系難以適應新技術產業領域發展，政府需要根據新技術領域發展需求，重新調整管制思路和手段，引導市場有序發展。在技術革命成熟期，金融資本從成熟產業撤出，流向技術后發國家或其它創新領域。由此可見，政府和市場在促進技術發展過程中缺一不可。因此，本文深入分析公共科技金融投入和市場科技金融投入如何聯動、匹配影響高技術產業創新。借鑒被廣泛認可的研究成果[1,10]，公共科技金融投入的主要表現形式是財政科技投入，市場科技金融投入可細分為創業投資、銀行貸款、科技資本市場融資和科技保險。既有相關研究側重考察單一科技金融投入對高技術產業創新的線性關系，這為深入探索科技金融投入對高技術產業創新績效的組態效應奠定了基礎。

2.2 理論分析

2.2.1 財政科技投入與高技術產業創新績效

財政科技投入對高技術產業創新績效具有重要作用[14]。一方面，政府加大對高技術產業的資金投入，能夠降低技術創新成本和風險[15]，促進實質性技術創新活動(發明專利)的增加[8]，但這種作用效果受到政府投入規模與結構、所處區域和企業性質等因素影響。另一方面，政府財政科技投入具有外部性。財政科技投入會向其他科技金融投入主體傳遞正向信號[16]，縮短其他投入主體識別“好項目”或“好企業”的時間[17]，從而擴大高技術產業的外源融資規模，促進高技術產業創新。然而，政府投入在高技術產業創新成長期和成熟期的效果顯著，但在衰退期的效果不明顯，因此高技術產業衰退期需要其它投入來源的資金支持。

2.2.2 創業投資與高技術產業創新績效

創業投資能夠顯著促進高技術產業創新績效提升。獲得創業投資的高技術產業，其專利申請量、有效專利數和專利被引頻次更高[18]，上市后的全要素生產率也明顯高于未獲得創業投資的產業[19]。創業投資機構具備完善的“投前篩選+投后管理”機制。投資前，創業投資機構通常會篩選具備一定創新基礎(如研發人員、專利數量)的高技術產業進行投資。創業投資能夠有效增加被投企業研發支出和人才引進支出，而且投資規模越大、時機越早，越能影響創業投資對高技術產業創新績效的作用效果[20]。投資后，創業投資機構通過投資協議進入被投企業董事會，能有效監督金融資源流向創新領域，從而保障高技術產業創新活動的順利開展。同時，創業投資機構還將自身的良好聲譽、管理經驗和資源直接輸送到被投企業，增加高技術產業創新資源優勢，提升高技術產業創新績效[21]。但是，創業投資機構追求短期高額回報，可能無法長期支持高技術產業的創新活動[22]。高技術產業要想獲得長期資金支持，還需考慮其它投入來源的資金支持。

2.2.3 銀行貸款與高技術產業創新績效

銀行貸款是高技術產業創新的重要資金來源[23]，但關于銀行貸款對高技術產業創新績效的影響，卻未取得統一認識。傳統觀點認為，銀行更愿意貸款給低風險產業。高技術產業通常伴隨著高風險，銀行出于風險規避考慮，往往會提高信貸門檻。因此，銀行貸款會阻礙高技術產業創新。但有研究基于競爭視角提出，地方銀行間的競爭有助于促進高技術產業的過程創新[3]；還有研究基于生命周期理論認為，在高技術產業創新的中后期，即科技成果轉移轉化階段和產品產業化階段，創新規模不斷擴大，融資需求增加，可抵押資產逐漸豐富，高技術產業獲取銀行貸款的可能性增大。在這種情況下，銀行貸款正向促進高技術產業創新績效提高。然而，創新活動具有不確定性，銀行貸款會增加高技術產業財務壓力，對于創新能力較強的高技術產業而言，更愿意選擇權益類資金資源[11]。

2.2.4 科技資本市場與高技術產業創新績效

科技資本市場通過完善的價格反饋機制和風險評價機制，顯著促進高技術產業研發經費投入強度、研發投入規模和新產品產值等創新績效指標提升[12]。但科技資本市場投入并非越多越好，過度投入同樣不利于高技術產業創新績效提高[24]?，F實中，科技資本市場的資源配置效率受區域資本市場發展水平影響較大，同等投入規模下，科技資本市場發達的區域能夠實現較高的創新績效[25]。而且，科技資本市場門檻、成本高，只有大型成熟的高技術企業才能獲得科技資本市場投入，對于中小型高技術企業而言，還需拓展其它創新資金投入渠道。

2.2.5 科技保險與高技術產業創新績效

科技保險是為科技創新過程中可能出現的各種風險提供保障的所有保險的統稱[26]，具有分散和轉移創新風險、提升高技術產業風險防范能力的作用[27]?？萍急ｋU能夠促進高技術產業加大創新人員[28]和研發投入[29]，提升管理者對創新風險的容忍度，推動高技術產業創新活動，進而提升盈利能力[30]。目前，我國科技保險支持體系尚不完善，科技保險對高技術產業的融資效應尚未凸顯，對高技術產業創新的作用效果存在一定局限性。

由此可見，單一科技金融投入難以滿足高技術產業創新過程的所有資金需求?？萍冀鹑谕度朐诮槿敫呒夹g產業創新活動過程中存在明顯的階段性替代效應，即在高技術產業發展早期，財政科技投入和創業投資是構成企業技術創新階段資金來源的重要組成部分，隨著技術創新成果落地轉化和產業化發展，財政科技投入規模不足以支持企業的產業化發展，需要市場科技金融投入的支持。此外，公共科技金融投入通過建立創業投資引導基金、完善科技保險補償機制等方式，不斷降低市場科技金融投入風險，引導市場科技金融資源流向高技術產業創新領域[10]。由此可見，科技金融投入是一個有機體系[1]，在提升高技術產業創新績效過程中既具有互補替代性，又具有協同聯動性。那么，不同科技金融投入之間是如何聯動、匹配的？怎樣的組合能夠提升高技術產業創新績效？為回答這些問題，本文基于組態視角，深入挖掘科技金融投入對高技術產業創新績效的因果復雜機制，構建如圖1所示的研究框架。

圖1 研究框架Fig.1 Research framework

3 研究設計

3.1 案例選擇與數據來源

本文遵循QCA案例樣本選取原則[31]，以中國內地30個省份(西藏因數據缺失未納入統計)為案例樣本。數據來源于2019—2020年《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國高技術產業統計年鑒》以及國泰安數據庫。

3.2 變量測量與校準

3.2.1 變量測量

(1)高技術產業創新績效。發明專利是高技術產業創新的重要產出形式，借鑒Gary等[32]的研究，高技術產業創新績效用發明專利申請量(IP)衡量。同時，考慮到高技術產業創新績效存在滯后效應，結果選擇滯后一期，即2020年數據。

(2)財政科技投入。財政科技投入規模受經濟發展水平影響較大，選取財政科技投入絕對數指標可能導致研究案例不具有可比性。因此，借鑒Luo[3]的研究，使用相對數指標財政科技投入力度(GOV)作為財政科技支出的測量變量，GOV用地方財政科技支出與地方財政總支出的比值表示。

(3)創業投資。借鑒趙昌文等[1]的研究，使用創業投資力度(VI)作為創業投資的測量變量，VI用創業投資機構管理資本額與區域高技術產業營業收入的比值表示。

(4)銀行貸款。由于統計口徑變更，目前統計資料中已無科技貸款的權威數據。因此，借鑒趙昌文等[1]的研究，使用科技貸款投入力度(LO)作為銀行貸款的測量變量，LO用科技型上市公司長期貸款額占區域貸款總額的比值表示。根據國家統計局《高技術產業分類》(2018)的行業分類標準，將屬于以下行業的上市公司確定為科技型上市公司：醫藥制造業；通用設備制造業；專用設備制造業；鐵路、船舶、航空航天和其他設備制造業；計算機、通信和其他電子設備制造業；儀器儀表制造業；電信、廣播電視和衛星傳輸服務；互聯網和相關服務；軟件和信息技術服務業；研究與試驗發展；專業技術服務業；科技推廣和應用服務業；生態保護和環境治理業；綜合類。最終，共確定1 348家科技型上市公司。

(5)科技資本市場融資。借鑒徐玉蓮等[33]的研究，使用科技資本市場投入力度(CM)作為科技資本市場融資的測量變量，CM用區域科技型上市公司資本市場籌資額(首次公開發行股票籌資總額、增發股票籌資總額和配股籌資總額三者之和)占區域資本市場籌資總額的比值表示。

(6)科技保險。由于科技保險尚無權威統計數據，難以獲得科技保險深度指標，參考張芷若[34]的研究，用保險深度(STI)作為科技保險的代理變量，STI用原始保費收入與地區生產總值的比值表示。各變量具體情況見表1。

表1 變量及測量Tab.1 Variables and measurement

3.2.2 變量校準

本文條件(科技金融投入)和結果(高技術產業創新績效)數據來源于統計資料，數據可靠性高、使用性廣，但缺乏校準的外部依據和理論標準。因此，借鑒Ragin[31]的研究，采用直接法進行校準。將結果和條件的完全隸屬、交叉點、完全不隸屬3個錨點分別設置為75%、50%、25%，具體校準錨點如表2所示。同時，為避免集合計算時出現理論困難，將校準后的數據0.5調整為0.501[35]。

表2 各變量校準錨點Tab.2 Calibration anchor points of each variable

4 數據結果分析

4.1 必要條件分析

本文運用fsQCA3.0軟件對高技術產業創新績效進行必要條件分析，如表3所示。結果顯示，所有條件的一致性均低于0.9，即各條件不是導致高技術產業高創新績效的必要條件[31]。因此，需要進一步探討提升高技術產業創新績效的科技金融投入組態。

表3 前因條件必要性分析結果Tab.3 Necessity analysis results of causal conditions

4.2 條件組態的充分性分析

本文沿用Fiss[36]的做法，將一致性閾值設置為0.8。同時，遵循杜運周等[5]的建議，將PRI一致性閾值設置為0.7，頻數閾值設定為1。運用fsQCA3.0軟件對各省科技金融數據進行真值表分析，結果產生6個組態(見表4)，分別是S1、S2、S3、S4、S5、S6。其中，S1、S2的核心條件一致，這兩個組態構成二階等價組態；S3、S4、S5、S6的核心條件一致，這4個組態也構成二階等價組態。上述6個組態的一致性分別為0.963、0.880、0.901、0.951、0.884和0.892，均大于一致性閾值0.8，表明組態分析結果可靠；解的一致性為0.929，表明6個條件組態可以解釋92.9%的高技術產業高創新績效案例；解的覆蓋率為0.616，表明有61.6%的案例企業呈現出高創新績效。

表4 高技術產業高創新績效組態Tab.4 Configuration of high innovation performance in high-tech industry

4.2.1 組態S1：GOV*LO*CM*～STI

組態S1中，無論創業投資投入力度如何，在科技保險欠佳的情況下，只要財政科技投入和科技貸款作為核心條件，科技資本市場作為邊緣條件，就能提升高技術產業創新績效。可能的原因是，高技術產業發展較為成熟的省份，往往更容易獲得政府投入，這些省份的高技術產業通常有一定數量的可抵押資產，創新失敗風險較低，與銀行風險防范要求相適應，獲得銀行貸款也較為便利。同時，政府投入的信號傳遞作用，有助于企業獲得更多外部金融資源，特別是權益類資本。

該組態的典型案例是江蘇。江蘇依托良好的制造業基礎，高技術產業發展較為成熟。2018年，江蘇高技術企業數量居全國第2，為4 870家，其中大中型企業1 315家，占全部高技術企業數量的27%。這些企業具備一定技術創新基礎，是政府投入的主要對象，企業規模大，可抵押資產豐富，獲得銀行貸款也較容易。2018年，江蘇財政科技投入力度居全國第6位(4.35%)，全省科技型上市公司獲得銀行貸款總數為286.96億元，居全國第4位。財政科技投入和銀行貸款是江蘇高技術產業高創新績效的核心條件。此外，企業積極對接資本市場，2018年江蘇科技型上市公司通過IPO、增發、配股等方式籌資總額達845.21億元，占股票籌資總額(1 724.51億元)的49.01%。由此可見，在高技術產業發展較為成熟的省份，財政科技投入和銀行貸款作為核心條件，輔以科技資本市場融資，有助于推動高技術產業創新績效提升。

4.2.2 組態S2：GOV*～VI*LO*～CM*STI

組態S2中，即使創業投資和科技資本市場融資投入力度不足，但只要財政科技投入和銀行貸款作為核心投入存在，輔以科技保險支持，就能提升高技術產業創新績效?？赡艿脑蚴牵雠_政策法規能夠促進科技保險發展，為企業分散創新風險提供保障，從而提升銀行向創新領域投入的意愿。

該組態的典型案例是上海。上海是高技術產業發展先行區，規模大的重資產類高技術企業獲得財政科技投入和銀行貸款更為便利，但是規模小的輕資產類高技術企業獲得貸款的渠道和數額仍有限。上海市政府牽頭推出高技術中小企業履約貸款保險產品，企業可以通過購買科技保險獲得銀行貸款，科技保險的風險分散作用能夠提升銀行科技貸款投入力度。2018年，上海財政科技投入力度為5.11%，居全國第3位，科技型上市公司獲得銀行貸款463.64億元，占全市貸款總額的7.5%。與財政科技投入和銀行貸款的高投入相反，上海的創業投資和科技資本市場融資處于較低水平。由此可見，在核心投入主體政府和銀行的作用下，如果能輔以科技保險作為補充，即使創業投資和科技資本市場融資不足，同樣能夠提升高技術產業創新績效。

4.2.3 組態S3：VI*～LO*CM*～STI

組態S3中，無論財政科技投入多少，只要創業投資和科技資本市場融資投入力度足夠大，即使銀行貸款和科技保險投入不足，同樣能實現高技術產業高創新績效?？赡艿脑蚴?，對于高技術產業尚處于起步、融合階段的省份，創業投資機構和科技資本市場的高投入，能夠彌補政府、銀行、保險機構等科技投入的不足，促進高技術產業創新。

該組態的典型案例是天津。天津是承接鄰近區域高技術產業轉移的主力軍，其高技術產業尚處于融合發展階段，規模普遍較小。2018年，天津高技術企業(452家)中有超過75%的企業為小型企業，創新基礎較為薄弱，政府和銀行投入不足，但天津通過設立22支政府引導基金，帶動創業投融資額達77億元。2018年，天津科技型上市公司獲得科技資本市場籌資額占地區資產市場籌資總額的6.35%，居全國第2。此外，天津通過建立濱海柜臺交易市場，積極幫助科創型企業掛牌交易。由此可見，天津轉接的鄰近區域優質創新資源尚未轉化為優勢資源，財政科技投入、銀行科技貸款和科技保險尚未發揮其應有的作用，但權益類科技金融的高投入提升了天津高技術產業創新績效。

4.2.4 組態S4：VI*LO*CM*STI

組態S4中，無論政府投入多少，只要市場科技金融保持高投入，就能提升高技術產業創新績效。可能的原因是，在高技術產業發展良好的省份，各類科技金融優質資源集聚，創業投資機構容易識別優質企業，通過篩選的企業創新效率較高。同時，完善的社會中介機構也能為這些企業提供技術、管理方面的幫助，進而對接科技資本市場，而獲得資本市場融資的企業或者上市企業，更容易獲得銀行貸款。這些省份的高技術企業，即使規模小、起步晚，也能通過科技保險對接銀行，獲得一定程度發展。

該組態的典型案例是廣東。2018年，廣東高技術企業(8 525家)數量占全國總數的25%以上。高技術企業集聚帶動省內創業投資機構集聚，2018年，廣東有效創業投資機構數量為131家，雖然數量不多，僅為北京、浙江、江蘇等地的20%～25%，但管理資本總額達1 616.15億元，居全國第3。不同高技術產業發展階段各異，發展較為成熟的產業容易獲得銀行貸款和科技資本市場融資。2018年，廣東科技型上市公司獲得銀行貸款和科技資本市場融資額分別為1 166.02億元和3 816.88億元，均居全國第2，其中，科技型上市公司資本市場融資額占地區資本市場籌資額的48.73%。針對部分研發風險較高、不易獲得科技貸款或科技資本市場融資的產業，廣東積極拓展科技保險業務，一方面通過建立信貸資金風險補償基金，降低銀行風險，另一方面，設立研發過程保險，降低企業研發風險。由此可見，在科技金融市場發展較為成熟的省份，創新投入以市場主體投入為主，銀行、創業投資機構、科技資本市場和科技保險機構協同配合，共同提升高技術產業創新績效。

4.2.5 組態S5：～GOV*VI*～LO*CM

組態S5中，無論科技保險投入與否，只要創業投資和科技資本市場投入力度足夠大，就能克服政府和銀行投入不足的問題，提升高技術產業創新績效。可能的原因是，在高技術產業技術創新尚處于起步階段的省份，創業投資和科技資本市場融資通過股權投資形式投入到高技術產業，能有效解決企業技術創新階段的資金短缺問題，進而實現高技術產業高創新績效。

該組態的典型案例是重慶。重慶高技術企業起步晚、規模小，2018年，全市高技術企業數量為696家，其中中小型企業數量為644家，占比92.5%，財政科技投入力度和銀行貸款投入力度分別為1.51%和1.05%。但重慶創新氛圍良好，有超過半數(56.5%)的高技術企業開展研發活動。2018年，重慶高技術產業獲得創業投資投入力度為1.16%。重慶通過設立市級種子引導基金，鼓勵區、縣科研機構安排創業專項資金，實現種子引導基金、天使投資引導基金和科技風險投資縱向聯動。此外，重慶積極對接資本市場，全市科技型上市公司獲得科技資本市場融資額為205.02億元，占地區資本市場籌資額的97.87%。由此可見，在高技術產業處于起步階段的區域，即使財政科技投入和銀行貸款表現為低水平，只要創業投資和科技資本市場保持高投入，就能提升高技術產業創新績效。

4.2.6 組態S6：～GOV*VI*CM*STI

組態S6中，創業投資、科技資本市場、科技保險投入水平均較高，而財政科技投入水平較低，這種情況下，無論銀行科技貸款投入水平如何，都會提升高技術產業創新績效?？赡艿脑蚴?，科技保險能為高技術產業技術創新提供保障，增強創業投資機構和科技資本市場投資高技術產業的意愿，進而促進高技術產業創新。

該組態的典型案例是陜西。陜西是最早開展科技保險試點的省份之一，2012年，陜西設立科技保險保費補貼資金，隨著西安聚焦硬科技產業發展，重大技術裝備保險、新材料首批次應用保險等科技研發保險的險種逐漸增多，有效分散了創業投資機構的風險。同時，陜西還是最早設立國有創投機構的省份之一，陜西高技術產業細分領域中，企業數量、利潤總額雙高的醫藥制造業和電子及通訊設備制造業是技術創新投入的洼地，也是創投機構投資的首選對象；航空、航天器及設備制造業則剛好相反，前期投入大、市場化規模尚未凸顯、利潤低，由國有創投機構領投。截至2018年，陜西擁有創業投資機構69家，管理資本總額達253.49億元，投資項目占全國的3.6%。創投機構良好的管理機制，助推陜西高技術企業上市融資。2018年，陜西科技型上市企業數量(19家)占全省上市公司數量(49家)的40%。在創業投資機構、科技資本市場和科技保險的共同作用下，陜西高技術產業得以實現高創新績效。

通過對比6個組態發現，組態S1、S4的原始覆蓋率較高，分別是0.326和0.255，累計解釋了58.1%的結果，共覆蓋8個案例。表明高技術產業創新績效高的案例省份中，大部分省份通過這兩條路徑提升高技術產業創新績效。但是，這兩個組態的核心條件構成并不一致，組態S1的核心投入主體是政府和銀行，組態S4的核心投入主體是創業投資機構和科技資本市場，這充分說明高技術產業創新績效的提升路徑是由不同科技金融投入驅動的，而二者具有等效性。

4.3 穩健性檢驗

Schneider[37]等提出QCA方法的3種穩健性檢驗方法，即調整校準的隸屬值、一致性閾值和案例頻數。由于本文科技金融投入與高技術產業創新績效數據屬于新公布的統計數據，缺乏調整校準錨點的標準，難以通過調整錨點的方法進行穩健性檢驗。同時，本文案例數量中等(30個)，改變案例頻數可能導致組態不存在。因此，本文使用提高一致性閾值的方法進行穩健性檢驗。具體地，首先將一致性閾值由0.8上調為0.85，組態結果無變化。為進一步提升研究結果的可靠性，繼續將一致性閾值上調至0.9，產生的組態如表5所示。調整一致性閾值后，解的一致性由0.929上升為0.953，解的覆蓋率由0.616下降至0.504。對比表4和表5可知，表5中組態N1、N2是表4中組態S1的子集，表5中組態N3是表4中組態S5的子集，由此表明研究結論具有穩健性。

表5 穩健性檢驗結果Tab.5 Robustness test results

5 結論、啟示與展望

5.1 研究結論

本文運用fsQCA方法，結合中國內地30個省份的案例樣本，從整體視角探討科技金融投入對高技術產業創新績效的組態效應，結果表明：首先，單一科技金融投入并不是構成高技術產業高創新績效的必要條件，說明單一科技金融投入并不是制約高技術產業實現創新績效的瓶頸。其次，財政科技投入和銀行貸款是提升高技術產業創新績效的核心條件(組態S1和S2)。其中，組態S1是財政科技投入、銀行貸款和科技資本市場融資的聯動匹配，組態S2是財政科技投入、銀行貸款和科技保險的聯動匹配。當高技術產業難以獲得財政科技投入和銀行貸款時，創業投資和科技資本市場融資成為提升高技術產業創新績效的核心條件(組態S3～S6)。其中，組態S3和S5(因二者邊緣條件不同，故劃分為兩個組態)是創業投資和科技資本市場融資的聯動匹配，組態S4是創業投資、銀行貸款、科技資本市場融資和科技保險的聯動匹配，組態S6是創業投資、科技資本市場融資和科技保險的聯動匹配。這些組態都能提升高技術產業創新績效，組態之間具有等效性，即科技金融投入的多種組合方式都能夠促進高技術產業創新績效提高。

5.2 理論貢獻

本文理論貢獻主要表現在以下兩方面：第一，本文整合科技金融投入五大來源研究促進高技術產業創新績效提升的機制，深化了金融資本顯著促進高技術產業創新方面的研究。本文發現不同科技金融投入協同影響高技術產業創新績效的6個組態。這一發現回應了李培楠等(2014)的觀點，即創新要素間相互作用產生的系統效應，有助于提升高技術產業創新績效。第二，本文運用QCA方法揭示了不同科技金融投入在促進高技術產業創新績效提升中的聯動匹配關系，發現各類投入在提升高技術產業創新績效過程中相互依賴、高度關聯，而且具有互補替代性。例如，在高財政科技投入和高銀行貸款條件下(組態S1和S2)，科技資本市場融資與科技保險之間具有互補替代關系；在高創業投資和高科技資本市場融資條件下(組態S3～S6)，銀行貸款與科技保險之間具有互補替代關系。這一發現克服了統計分析方法不能解釋自變量相互依賴的難題，拓展了潘娟等[4]的研究，為各類科技金融投入間耦合關系研究提供了新思路，也為今后研究高技術產業創新問題提供了參考。

5.3 啟示

本文結論對我國不同省份高技術產業創新發展具有一定啟示。科技金融投入是促進高技術產業發展的重要資源，不同省份要通過調整不同科技金融投入間組合方式，尋求提升高技術產業創新績效的路徑。

第一，鼓勵各類科技金融投入協同發展。單一科技金融投入并不是促進高技術產業創新的必要條件。這啟示我國各省不能一味追求單一科技金融投入的增加，而是要結合本省科技金融資源賦存情況，重點關注財政科技投入、創業投資、銀行貸款、科技資本市場融資和科技保險之間的聯動匹配，探索適合自身發展的科技金融投入組合方式。

第二，借鑒先進地區優秀經驗。本文研究發現我國高技術產業發展存在區域差異。對于高技術產業起步早、重資產比重較高的省份而言，財政科技投入和銀行貸款是驅動高技術產業創新績效的核心條件，應加大財政科技投入，以政府投入引導銀行貸款投入，進而促進高技術產業創新。對于高技術產業尚處于起步階段或發展較為成熟的省份而言，權益類科技金融投入是促進高技術產業創新績效提升的核心要素，在財政科技投入不足的情況下，通過鼓勵創業投資和科技資本市場發展，為高技術產業獲得金融資源提供支撐。此外，本文研究發現，在權益類科技金融投入作為核心條件的情況下，銀行貸款和科技保險在提升高技術產業創新績效過程中存在替代效應。這啟示各省在重視權益類科技金融投入的同時，需要立足本省高技術產業發展實際，有的放矢，探索適合自身發展的最優路徑。

5.4 研究不足與展望

本文不足主要表現在以下方面：首先，在變量測量上，由于統計數據的限制，部分變量測量使用了代理變量。其次，本文對導致高技術產業低創新績效的科技金融投入僅進行了單一條件的必要性分析，并未進行多個條件的組態分析，對高技術產業低創新績效的成因尚需進一步討論。最后，本文僅對高技術產業創新績效的提升路徑進行了靜態分析，未來還需追蹤時間序列QCA研究方法進展，分析科技金融投入在時間變量作用下如何促進高技術產業創新績效提高。