科技金融、經濟高質量發展與共同富裕

摘 要：科技金融作為促進創新要素深度融合的一種新型經濟范式，能夠助推經濟高質量發展與共同富裕的實現。在理論分析的基礎上，運用熵值法計算我國2006—2021年的30個省區市的共同富裕指數與經濟高質量發展水平，利用超效率DEA測算科技金融效率值，并采用固定效應和門檻效應模型檢驗科技金融與共同富裕間的關系，研究表明：科技金融與共同富裕間存在著“U”型關系，0.438為科技金融效率的拐點值；經濟高質量發展在科技金融與共同富裕的關系中呈現雙門檻效應，當經濟高質量發展水平跨越第二門檻值0.155，科技金融對共同富裕的影響由負轉正。從優化科技金融投入、加快科技金融產出、提供差異化政策、合理調整產業結構、健全保障機制方面為實現共同富裕提出建議。

關鍵詞：科技金融；共同富裕；經濟高質量發展；科技創新；金融服務

中圖分類號：F832；F015

文獻標識碼：A

文章編號：1673-9841（2024）04-0141-14

一、問題的提出

2023年10月中央金融工作會議指出，要做好科技金融、綠色金融、普惠金融、養老金融、數字金融“五篇大文章”。其中“科技金融”居于首位，科技金融作為一個系統性、創新性的金融工具、服務和制度體系，旨在促進科技開發、成果轉化以及高新技術產業的發展，為新質生產力的發展提供強有力的支撐。

2024年7月中國共產黨第二十屆中央委員會第三次全體會議召開，會議重點研究了進一步全面深化改革、推進中國式現代化問題，會中明確指出“在發展中保障和改善民生是中國式現代化的重大任務”，這一表述與中國共產黨第二十次全國代表大會中提出的“中國式現代化是全體人民共同富裕的現代化”相呼應，充分體現了黨改善人民生活，實現共同富裕的決心。在推進共同富裕目標實現的過程中，人民的生活水平整體上得到了顯著提高。然而，城鄉、區域之間發展不均衡的問題仍然存在。隨著科技持續進步和創新，我國生產力、競爭力以及經濟質量顯著提升，勞動者的收入水平也隨之提高。科技創新不僅推動了經濟高質量發展，還提升了勞動者的收入水平。當然，上述目標的實現需要足夠的資金投入，需要科技與金融的深度融合［1］，因此發展科技金融將是實現共同富裕目標的重要途徑。

從實踐層面來看，科技金融是科技創新與金融服務的有機融合［2］，通過金融資本有效開發科技資源，推動科技進步；同時，科技資源的有效利用也可以促進金融資本的增值［3］。具體而言，首先，科技金融推動了科技創新，對改善社會生產、推進經濟增長、調整經濟結構、提高效率、促進公平、縮小收入差距等方面起到了積極作用［4-5］。其次，科技金融作為金融體系的重要組成部分，具有普惠性質，能為不同社會階層服務，并在經濟發展的各個環節發揮作用［6］。加大對小微企業、個體工商戶、農村地區等相對弱勢群體的金融支持，可以消減金融資源配置不均衡、不科學、不合理可能帶來的貧富分化［7］，從而推動實現共同富裕目標。因此，研究科技金融對共同富裕的影響機制與效果具有重要的現實意義。

縱觀現有文獻，學者們廣泛探討了科技金融對經濟增長、金融服務質量提升等的影響，但鮮有文獻關注科技金融對共同富裕的影響機制及效果。基于以上分析，本文在理論分析的基礎上，選取我國30個省區市作為研究對象，探討科技金融與共同富裕之間的關系，主要邊際貢獻在于：第一，研究發現科技金融作用于共同富裕的拐點值為0.438，兩者之間存在著顯著的“U”型關系；第二，研究發現經濟高質量發展水平是一個重要的門檻變量，只有當經濟高質量發展水平跨越門檻值時，科技金融才能促進共同富裕的實現。因此，本文深入探究科技金融是否促進了共同富裕，以期為實現人民共同富裕的中國式現代化貢獻智慧。

二、理論分析與研究假說

1912年，Schumpeter首次提出“創新”的概念，并論證了貨幣、信貸和利率等金融變量對技術創新的影響，開啟了對科技金融的研究［8］。2003年，Perez揭示了技術創新與金融資本的基本范式“新技術崛起—經濟發展不確定—風險資本進入新技術領域—金融資本與技術創新高度耦合—技術創新繁榮和金融資本爆發式增長” ［9］，而后這一基本范式成為科技金融主要的理論來源。此后，科技金融內涵逐漸豐富，趙昌文提出，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資源的各種主體及其在科技創新融資過程中的行為活動共同組成的一個體系，是國家科技創新體系和金融體系的重要組成部分［10］。

科技金融從兩個方面影響共同富裕。一方面，科技金融通過賦能中小微企業的發展，提升中小微企業經營者和員工的收入水平，分享改革發展的紅利；另一方面，科技金融助推經濟高質量發展，做大國家經濟發展的“蛋糕”，有助于共同富裕的實現。

當科技金融投入水平較低且金融市場體系不完善時，容易出現資源分配失衡、投資冗余等問題。首先，不同企業、行業以及生產者在市場上獲取信息和機會的差異性會導致資源分配的失衡［11］。其次，由于金融市場的不完善，科技創新在初期的風險管理能力較弱，這會對經濟造成不利影響［12］。此外，在熱門領域的研發存在“一哄而上”的現象，這會導致研發效率不高及研發人員冗余等問題，對經濟增長產生消極阻礙作用［13］。因此這一階段的科技金融抑制了共同富裕的實現。

當科技金融投入水平達到一定程度且金融市場體系趨于完善時，整體環境對推動科技創新和實現經濟高質量發展具有積極作用。首先，科技金融發揮著金融普惠功能，能夠支持中小微企業進行科技創新，由此優化成果分配并縮小貧富差距［14］。其次，科技金融還能夠促進科技創新，推動經濟高質量發展，提高最終產出水平并改善居民生活質量，從而提升社會整體收入和福利水平［15］。此外，科技金融有助于金融資源實體化，縮小金融泡沫，減少二次分配的不平等現象，優化成果分配［16］。因此這一階段的科技金融促進了共同富裕的實現。

綜上所述，科技金融效率較低時，資源的分配不均會在一定程度上抑制共同富裕的實現。隨著科技金融效率的提高，科技金融可以提升科技創新整體能力，也可以為中小微企業提供更有力的金融支持，促進財富的均衡分配，從而推動共同富裕的實現。

基于以上分析，提出如下研究假說：

H1：科技金融與共同富裕間存在著“U”型關系。

經濟高質量發展是科技金融與共同富裕的基礎。經濟發展的質量和效益提升，會使得金融體系的效率和穩定性得到增強，從而激勵企業增加研發投入，提高生產效率和質量，最終推動科技金融領域的發展，為實現共同富裕奠定有力基礎。同時經濟高質量發展本身的最終落腳點和根本目標就是共同富裕［17］。然而，在實際運行中，經濟高質量發展初期存在著人才儲備不足、區域間發展不均衡等問題［18-19］，這可能限制科技金融對共同富裕的促進作用，導致經濟高質量發展水平在科技金融推進共同富裕實現的過程中表現出階段性特征。具體分析如下：

科技金融發展水平較低時，經濟高質量發展通常處于增長初期，以傳統的粗放型要素驅動為主［20］。這種情況下，研究與試驗發展經費投入不足、資源配置結構失衡，企業創新動力不足，會導致市場的新產品和服務嚴重不足，可能還會加劇區域差距，從而在一定程度上抑制共同富裕的實現。隨著經濟高質量發展水平的提升，經濟結構逐漸向技術密集型轉變［21］，科技金融發展由此受到重視，其資源配置優化功能得以充分發揮。具體而言，一方面，科技金融引導資本流向新技術領域，促進戰略性新技術和新產品的發展，同時結合產業關聯效應與協同創新，有效推動區域間技術交流，促進區域經濟協調發展；另一方面，科技金融引導資源流向實體經濟，降低二次分配的不平等程度［22-23］，從而推動共同富裕目標的實現。

基于以上分析，提出如下研究假說：

H2：隨著經濟高質量發展水平的提高，當其超過一定閾值后，科技金融對共同富裕的影響由負轉正。

三、實證研究設計

（一）變量選取

1.被解釋變量——共同富裕指數

共同富裕指數（cp）：共同富裕是以人民為中心、消除兩極分化和貧窮的普遍富裕，是將社會和諧、生態文明包含在內的不斷滿足人民對美好生活需求的全面富裕［24］。因此，在構建共同富裕指標體系時，本文綜合借鑒陳麗君和萬廣華等的指標構建，將發展性、共享性和可持續性作為一級指標維度［25-26］，并基于研究目的從中選取了21個三級指標，具體內容詳見表1。在構建共同富裕指數時，首先對各個三級指標進行標準化處理，然后使用熵值法賦予各項指標權重，進行最后的指數合成。

2.核心解釋變量——科技金融效率

科技金融效率（tf）：科技金融是科技創新與金融服務的有機融合，以融資功能為基礎，以服務科技創新企業、科技成果轉化以及科技研發為目的和宗旨，是金融以科技創新為載體獲取經濟價值、生態價值和社會價值，以有利于經濟高質量發展的實踐活動［27］。借鑒薛曄等對科技金融投入、產出指標的選取，參考了其勞動投入、資本投入，科技產出、效益產出指標的設置［28］。此外，科技金融作為支持經濟高質量發展的重要力量，其評價應當體現新發展理念，因而在指標體系中增選了數字投入要素，且在科技產出中加入了對綠色要素的考量，具體見表2。

科技金融效率的計算是一個多投入、多產出的復雜過程，且我國近幾年來對科技金融的投入力度不斷加大。基于這一現實狀況，本文選擇“投入角度”的超效率數據包絡分析模型（Super Efficiency Data Envelopment Analysis，SE-DEA）對我國各個省區市的科技金融效率進行測算。考慮到科技金融投入產出之間存在時滯性效應，為保證測算結果的真實有效，本文設置科技金融產出期滯后于投入期1年，即t-1期的投入對應t期的產出。

3.門檻變量——經濟高質量發展水平

經濟高質量發展水平（econ）：經濟高質量發展是以滿足人民日益增長的美好生活需要為目標的高效率、公平和綠色可持續的發展，是五位一體的協調發展［29］ 。既具系統平衡性特征，即經濟、政治、社會生態各領域平衡，又具民生指向性特征，即滿足人民的美好生活需要［30］。本文在已有研究的基礎上，遵循科學、全面、動態原則，參考曾藝等人的做法，從經濟發展動能、經濟發展結構、經濟發展成果三個方面構建經濟高質量發展指標體系［31］。具體如表3所示。

4.控制變量

共同富裕除了受到核心解釋變量科技金融效率的影響，同時也受到其他因素影響。為了保證模型估計的準確度，本文參考學者羅明忠和劉文文等的研究，選取以下變量作為控制變量［32-33］。（1）市場化水平（mi）。市場化進程的加快有助于完善市場分配制度，促使有效市場和有為政府更好地結合，弱化傳統市場中“優勝劣汰”效應，在促進經濟發展的同時兼顧效率與公平［34］。本文采用市場化綜合指數

根據王小魯團隊所發布的中國分省化指數報告整理所得。

來衡量市場化水平。（2）平均受教育年限（edu）。隨著平均受教育年限的增加，社會勞動力整體素質提高，能有效促進經濟增長，同時，教育有助于提高公眾的社會責任感，從而減少社會不平等現象。本文采用人均受教育年限來衡量此指標。（3）城鎮化率（urban）。城鎮化的加深可提高居民的收入水平，促進公共服務的改善。本文采用城鎮人口/年末常住人口來衡量此指標。（4）研發投入強度（rd）。研發投入強度的提高可以促進技術創新和產業升級，從而提高經濟增長和就業水平，進而實現共同富裕。本文采用規模以上工業企業研究與試驗發展經費/地區GDP來衡量此指標。

（二）模型構建

為考察科技金融對共同富裕的直接影響機制，本文構建雙向固定效應模型，如式（1）：

cpit=α0+α1tfit+αk∑controlsit+μi+δt+εit（1）

上式中，t和i分別表示不同的年份和省份，cpit為被解釋變量，表示各省份共同富裕指數；tfit為解釋變量，表示各省份科技金融效率；controlsit為其他影響共同富裕指數的一系列控制變量；αk為控制變量的系數，μi表示地區固定效應，δt表示時間固定效應，εit表示隨機誤差項。

通過前文分析得出，經濟高質量發展在科技金融與共同富裕間的關系中可能存在著門檻效應，為了進一步檢驗三者間的關系，建立單門檻與雙門檻模型加以考察，單門檻模型如式（2），雙門檻模型如式（3）：

cpit=α0+α1tfit×I（thrit≤γ）+α2tfit×I（thritgt;γ）

+αk∑controlsit+μi+δt+εit（2）

cpit=α0+α1tfit×I（thrit≤γ1）+α2tfit×I（γ1≤thritlt;γ2）

+α3tfit×I（thritgt;γ2）+αk∑controlsit+μi+δt+εit （3）

上式中，thrit為門檻變量；I（·）為示性函數，當括號內門檻條件滿足時取值為1，否則為0；γ為單門檻模型的門檻值；γ1為雙門檻模型的第一門檻值，γ2為雙門檻模型的第二門檻值。

（三）數據來源與說明

綜合指標數據的可獲得性，本文選取了我國30個省、自治區、直轄市2006—2021年的相關數據（除港澳臺外，由于西藏數據缺失嚴重，故也從樣本數據中剔除）。數據均來源于2006—2021年歷年的《中國科技統計年鑒》《中國火炬統計年鑒》《中國高技術產業統計年鑒》《中國統計年鑒》以及國家統計局數據庫和各省市統計年鑒。對缺失值已用線性插值、擬合趨勢等方法補齊，并且在進行實證檢驗時對數據進行了標準化處理。各變量原始數據的描述性統計如表4。

四、實證結果與分析

（一）基準回歸分析

為了檢驗科技金融發展對共同富裕的影響效果，進行了基準回歸，結果如表5所示。在列（1），未加入控制變量且不控制時間與個體效應的情況下，科技金融一次項（tf）的系數為-0.482，科技金融二次項（tf2）的系數為0.677，均在10%的水平上顯著，這初步表明科技金融與共同富裕間存在非線性關系。為了克服不可觀測因素對共同富裕水平的影響，在列（2）～列（4）中引入控制變量。除此之外，列（2）控制了時間效應，列（3）控制了個體效應，其結果都顯示科技金融一次項（tf）的系數顯著為負，科技金融二次項（tf2）的系數顯著為正。為了更準確地分析，列（4）對式（1）所示的雙向固定效應模型進行了回歸分析，其結果顯示科技金融一次項（tf）的系數在1%的水平上顯著為負，科技金融二次項（tf2）的系數在10%的水平上顯著為正，這表明科技金融對共同富裕的作用表現出先抑制后促進的“U”型曲線特征。對比列（1）與列（4）可知，在加入控制變量且固定雙效應后，R-squared從0.006提高到0.796，模型的擬合優度顯著提升，說明雙向固定效應模型的設定具有一定的穩健性。

為了進一步驗證科技金融與共同富裕間的“U”型關系，參考Lind amp; Mehlum對“U”型關系的檢驗，進行了Utest檢驗［35］。結果如表6所示，曲線拐點值為0.438，在科技金融效率（tf）的取值范圍內，在10%的水平上顯著，拒絕原假設。根據slope結果看，在［0.320，0.438］范圍內曲線斜率為-0.287，在［0.438，1.710］范圍內曲線斜率為0.368，二者都在10%的水平上顯著。這表明科技金融與共同富裕間的“U”型關系顯著成立，在科技金融效率小于0.438時，科技金融的發展會抑制共同富裕的實現，而當科技金融效率超過0.438后，科技金融對共同富裕的影響才能發生由負轉正的結構性轉變，由此證明假設1成立。

從控制變量來看，如表5列（4）所示，市場化水平（mi）的系數為0.180，在1%的水平上顯著。市場化水平的提高會提升企業的生產效率，創造更多的就業機會，促進產品和服務的多樣高質化，同時優化資源配置，進而促進共同富裕。平均受教育年限（edu）的系數為0.131，在1%的水平上顯著。因為延長勞動者接受教育的時間可幫助其積累更多專業技能與知識，提升創新能力，創造出更新的產品和服務，為經濟增長與共同富裕貢獻力量。城鎮化率（urban）的系數為0.159，在1%的水平上顯著。城鎮化率的提高通常伴隨著城市化和工業化的發展，這不僅為社會帶來了更多的經濟機會，更重要的是促進了教育和醫療等資源的均衡分配，提高了居民的收入水平和生活質量，從而推動共同富裕。研發投入強度（rd）的系數為-0.202，在1%的水平上顯著。研發投入的加大容易導致資源的過度集中和技術的不平等傳播，進而拉大貧富差距，從而不利于共同富裕的實現。

（二）內生性檢驗

在科技金融與共同富裕的關系檢驗中，可能會存在遺漏變量或是雙向因果問題，故需要做內生性處理。本文參考岳明陽和袁瀚坤的做法，又考慮到本研究樣本為面板數據，因而構造各省份1984年每百人固定電話數（與個體變化有關）分別與上一年全國互聯網網民數（與時間有關）的交互項作為工具變量，再對全部變量加以控制并選擇雙重固定效應，采用兩階段最小二乘法進行檢驗［36］。因工具變量個數與內生性解釋變量個數相等，為恰好識別，故只需進行弱工具變量檢驗。表7報告了內生性檢驗結果。根據檢驗結果來看，第一階段回歸結果偏R2p值為0.008，遠小于0.050，表明不存在弱工具變量問題，所選工具變量合理有效。而且，工具變量與核心解釋變量的相關性顯著。根據第二階段回歸結果來看，如表8列（1）所示，科技金融一次項（tf）的系數在10%的水平上顯著為負，科技金融二次項（tf2）的系數在1%的水平上顯著為正，假設1再次得到驗證。

（三）穩健性檢驗

第一，更換樣本區間。2020年以來，全球新冠疫情持續蔓延，世界經濟受疫情沖擊，科技金融發展不可避免也遭受沖擊，故前述回歸結果可能受到影響。因此，剔除了2020—2021年可能會受影響的數據，沿用式（1）模型選取 2006－2019 年作為新的樣本區間進行穩健性檢驗，結果如表8列（2）所示。結果顯示，科技金融一次項（tf）的系數為-1.039，在1%的水平上顯著；科技金融二次項（tf2）的系數為1.351，在1%的水平上顯著，與前文得到的回歸結果一致。

第二，縮尾處理。原始數據可能受各種原因影響而存在異常值，為了減小異常值對回歸結果產生的不利影響，本文借鑒多數文獻的做法，對被解釋變量進行5%水平上的縮尾處理來消除異常值的干擾，結果如表8列（3）所示。結果顯示，科技金融一次項和二次項的系數符號和顯著性仍然沒有發生根本性的變化，再次論證了研究結論的穩健性。

第三，滯后控制變量。控制變量與被解釋變量間可能存在雙向因果關系，為解決可能由此產生的內生性問題，本文將滯后一期的控制變量納入模型進行估計，結果如表8列（4）所示，科技金融發展一次項及二次項系數分別顯著為負值與正值，這表明在排除控制變量的干擾后，科技金融發展與共同富裕間的“U”型關系仍然存在，依舊支持基準回歸的實證結果。

（四）異質性分析

前文的研究發現，從全國層面來看，科技金融與共同富裕間存在著明顯的“U”型曲線特征。然而，這種影響可能在不同經濟發展水平、不同地理特征的區域下存在差異。因此，需要進一步做異質性分析，其結果如表9所示。

根據各省區市經濟社會發展水平，本文將全國分為東部、中部、西部三個區域。根據回歸結果來看，東部區域科技金融一次項（tf）的系數為負，二次項（tf2）的系數為正，均在1%的水平上顯著。中部區域科技金融一次項（tf）的系數為負，二次項（tf2）的系數為正，但并不顯著。西部區域科技金融一次項（tf）的系數為正，二次項（tf2）的系數為負，有倒“U”型特征的趨勢，但不顯著。綜上，東部區域科技金融與共同富裕間存在著穩健的“U”型曲線特征，中西部無此明顯特征。一種合理的解釋為：東部地區在信息、政策、經濟與技術環境方面有明顯優勢，科技金融發展較早，金融機構和科技企業較為集中，因此在初始階段會出現一些負面影響，如金融資本的過度集中和科技金融創新帶來的風險不確定性等問題，會對共同富裕產生一定的抑制作用。隨著科技金融的不斷發展和創新，科技金融可以提高金融服務的效率和普惠性，促進資源配置的優化和社會經濟的可持續發展，從而對共同富裕產生積極影響。相比之下，在中部和西部地區，高校科研院所與傳統科技相關企業占主導，還存在著一些由東部地區或區域中心城市轉移的偏制造型科技企業，資源相對分散，因此科技金融對共同富裕的影響未表現出明顯的先抑制后促進的特點。在這些地區，科技金融的發展可能更多地呈現出促進共同富裕的趨勢，因為科技金融的發展可以帶動當地經濟的增長和就業機會的增加，從而促進地區間的均衡發展。

沿海和內陸省份在經濟基礎、技術優勢、金融市場發展程度等方面存在顯著差異，因此本文根據有無海岸線的地理特征，將全國分為沿海和內陸省份進行異質性分析。沿海省份科技金融一次項（tf）的系數在5%的水平上顯著為負，二次項（tf2）的系數在1%的水平上顯著為正。內陸省份科技金融一次項（tf）與二次項（tf2）的系數雖分別為負和正，但并不顯著。一種合理的解釋為：沿海地區依靠地理區位優勢與開放環境，通常擁有更發達的經濟和科技基礎，因此科技金融的發展會導致一部分人的財富快速增長和資源的過度集中，削減一些地區或群體的財富，從而加劇貧富差距。但隨著時間的推移，科技金融的發展能夠帶動整個地區的經濟增長，創造更多的就業機會和財富分配機會，從而促進共同富裕。相比之下，內陸地區的財富分配本身就相對均衡，科技金融的發展對貧富差距的影響可能相對較小。因此，內陸地區科技金融對共同富裕的影響不會像沿海地區那樣有明顯的“U”型特征。

（五）門檻效應分析

為了檢驗經濟高質量發展水平（econ）的門檻效應是否存在，采用Bootstrap自舉法對門檻值的存在性進行檢驗，反復抽樣500次得到表10的檢驗結果。根據結果來看，單一門檻和雙重門檻均在5%的水平上顯著，三重門檻p值為0.710，未通過顯著性檢驗，說明經濟高質量發展水平在科技金融與共同富裕的關系中存在著顯著的雙門檻效應。

表11展示了門檻效應回歸結果，從結果來看，當經濟高質量發展水平（econ）≤0.082（第一門檻值）時，科技金融系數在1%的水平上顯著為負。在經濟高質量發展水平較低時，國家科研資金投入較少、科技貸款發展滯后、風險管理渠道有所缺失，這些因素共同阻礙了科技金融的發展，從而抑制了共同富裕的實現。當0.082＜econ≤0.155（第二門檻值）時，科技金融的系數雖為負，但并不顯著。在這個階段，科技金融由于投入的滯后性或受其他因素影響，尚未充分發揮作用，致使其對共同富裕的影響尚未凸顯。當econ＞0.155時，科技金融的系數在5%的水平上顯著為正。這在一定程度上是因為當經濟高質量發展達到一定水平后，科技金融投入帶來了顯著的收益，促進了經濟的發展，推動了社會資源的合理配置，從而促進共同富裕的實現。從控制變量來看，市場化水平、平均受教育年限、城鎮化水平均顯著地促進了共同富裕的實現。由此假設2得到論證。

為了明晰各省科技金融與共同富裕間的關系以提出針對性建議，本文總結了2006年、2010年、2015年、2020年、2021年未跨越門檻值的省份，其結果如表12所示。從2006年至2021年，在東部地區，北京、天津、河北、上海、海南的經濟高質量發展水平已逐步跨越第二門檻值，為科技金融與共同富裕創造了良好的環境，即科技金融能夠顯著促進共同富裕的實現。然而，東部其余省份的經濟高質量發展水平還未跨越第二門檻值，科技金融對共同富裕的影響尚不明朗。一種合理的解釋是，隨著近40年的快速工業化和經濟發展，東部地區目前面臨發展瓶頸，如東南沿海經濟帶的江蘇、浙江、福建、廣東省雖經濟總量較大，但在區域產業協調及城鄉差距方面還略有不足，科技與產業的融合還在深化中，因此科技金融對共同富裕還未出現顯著的促進效果；環渤海灣經濟帶的山東、遼寧省位于北方地區，產業結構相對傳統，產業集聚能力還有待進一步提升，科技金融對于促進共同富裕實現的優勢也未充分顯現。

在中部地區，山西、黑龍江、河南等省份科技金融與共同富裕間存在著顯著的正向關系，其余省份科技金融的作用尚未得到充分發揮。中部地區的資源稟賦相對有限，產業結構以傳統制造業為主，缺乏多樣化的發展機會，這可能限制了其創新能力和投資潛力。因此，中部地區科技金融發展水平普遍一般，其對共同富裕的促進效果也相對有限。

在西部地區，只有四川和重慶的經濟高質量發展水平未跨越第二門檻值。作為西部地區較為中心的省份，重慶和四川在科技金融領域的發展水平相對較高。而這一領域通常涵蓋高薪高福利的職位，這些職位往往只由少數人掌握，從而在一定程度上擴大了收入差距，也對一些傳統產業和就業崗位造成了沖擊，從而抑制了共同富裕的實現。

五、結論與建議

本文利用我國30個省區市2006—2021年的面板數據，根據共同富裕內涵與時代特征建立了共同富裕評價指標體系，并采用熵值法計算得出共同富裕指數。同時，根據經濟高質量發展的內涵闡釋，通過熵值法評估了經濟高質量發展水平。通過超效率DEA模型計算了科技金融效率。采用固定效應模型、門檻效應模型對科技金融對共同富裕的影響和作用機制進行了實證檢驗。研究結果表明：第一，科技金融發展與共同富裕間存在著顯著的“U”型關系，科技金融效率的拐點值為0.438，且當科技金融效率處于［0.438，1.710］區間時，科技金融效率每增長1個單位，將促進共同富裕指數提升0.368單位；第二，科技金融與共同富裕的“U”型關系存在地區異質性，東部地區和沿海省份“U”型曲線特征明顯，而其他地區不顯著；第三，經濟高質量發展水平在科技金融與共同富裕的關系中呈現雙門檻效應，隨著經濟高質量發展水平跨過閾值0.155，科技金融對共同富裕的影響由負轉正。

共同富裕的實現是一個復雜的系統性工程，絕非簡單地推動某一行業或者版塊的發展就能實現。基于上述研究結論，為科技金融推進共同富裕的實現提出如下政策建議：

第一，優化科技金融投入，加快科技金融產出，跨越“U”型曲線拐點，賦能共同富裕。基于前文基準回歸結果，應考慮科技金融投入與產出之間的結構合理性，以保證科技金融的合理有效發展，從而推動共同富裕的實現。在科技金融投入方面，首先應大力發展直接融資，為企業挖掘對科技創新有耐心的私人投資者，培育專業的基金管理人，同時不斷完善股權交易機制，構建多層次資本市場體系；其次，創新間接融資模式，針對科技金融的風險性與長期性特點，創新金融產品與服務，優化投資回報和風險分擔機制。在科技金融產出方面，金融機構可通過知識產權質押、專利質押等融資方式，為科技成果研發和轉化應用提供特殊的金融產品。

第二，提供差異化政策扶持，充分釋放科技金融對鄰近省市的空間貢獻潛力，促進區域協調發展。在中國共產黨第二十屆中央委員會第三次全體會議中，習近平總書記多次強調改革要堅持從實際出發，遵循先立后破、因地制宜與分類指導的原則。這一改革方法論具有普適性，為實現共同富裕目標提供了重要的指導框架。基于前文的異質性分析結果，應充分考慮可能影響科技金融發揮效用的因素，以實現因地施策，推進共同富裕。首先，政府可通過設立專項基金或提供政策支持，鼓勵沿海地區向內陸地區輸送資源，同時推動沿海地區與內陸地區的科技企業和金融機構合作，促進資源的均衡配置和互利共贏。其次，中西部地區應積極把握住科技金融的機遇期，結合當地實際充分挖掘自身優勢潛力，促進科技成果的轉化。此外，東部較發達省份可在中西部設立科技金融分支機構，以促進科技金融資源的合理流動，解決部分省份因技術發展滯后而面臨的科技成果轉化等問題。

第三，合理調整產業結構，健全保障機制，助力經濟高質量發展，完善科技金融推動共同富裕實現的門檻條件。根據前文門檻效應分析結果，經濟高質量發展水平較低時，科技金融對共同富裕的影響不顯著甚至有抑制作用。因此，為了減小經濟高質量發展水平過低造成的負面影響，一方面，應當健全保障機制，增加對教育、醫療等基本公共服務的投入，提升服務質量和覆蓋范圍，從而提升人民幸福感，鼓勵他們更積極地參與社會和經濟建設。另一方面，需要優化產業結構，調整產業結構是破解“穩發展、促增長”困局的有效路徑，有助于建立共同富裕的長效機制。具體而言，既要加強對傳統產業的改造和升級，推動有條件的潛力型省份發展電子信息制造、數據存儲和挖掘等戰略性科技新興產業，又要引導經濟向高附加值、高技術含量和環保型產業發展，加快產業結構高端化轉型。

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Sci-TechFinance，High-Quality Economic Development and Common Prosperity：

An Empirical Analysis Based on Threshold Effect

Abstract：As a new economic paradigm to promote the deep integration of innovation elements，science and technology （Sci-Tech） finance has boosted the progress of science and technology，better exerted the inclusive nature of finance，and injected the vitality of the age for the realization of common prosperity. Based on the theoretical analysis，this paper calculates the index of common prosperity level and the level of high-quality economic development of 30 provinces and municipalities in China from 2006 to 2021 with the entropy method，measures the efficiency value of science and technology finance by using super-efficiency DEA，and examines the relationship between science and technology finance and common prosperity by adopting fixed effect and threshold effect models. The study has the following findings. First，there is a “U”-shaped relationship between sci-tech finance and common prosperity，and 0.438 is the inflection point of science and technology financial efficiency. Second，the high-quality development of the economy presents a double-threshold effect in the relationship between sci-tech finance and common prosperity，and the impact of sci-tech finance on common prosperity turns from negative to positive when the level of high-quality development of the economy crosses the second threshold value of 0.155. Finally，the paper offers suggestions on realizing common prosperity by optimizing the inputs and accelerating the outputs of sci-tech finance，implementing differentiated policies，rationally adjusting the industrial structure，and enhancing the guarantee mechanism.

Key words：sci-tech finance；common prosperity；high-quality economic development；scientific and technological innovation；financial services