科技金融賦能企業新質生產力發展的機制與對策

DOI：10.3969/j.issn.1004-910X.2025.05.002 [中圖分類號]F830；F270 [文獻標識碼]A

引言

2023年7月以來，習近平總書記在四川、黑龍江、浙江等地考察調研時，提出“要整合科技創新資源，引領發展戰略性新興產業和未來產業，加快形成新質生產力”。面對新一輪科技革命和產業變革，中國提出發展新質生產力，既順應了全球科技創新的趨勢，也為創新驅動、科技引領現代產業體系建設提供新動能[1]。高水平科技自立自強需要形成與之相適應的科技金融體系，這對金融服務實體經濟高質量發展提出了更高要求。中央金融工作會議提出做好金融“五篇大文章”，將科技金融擺在首位，不僅突出了金融賦能科技創新的“含金量”，同時也指明了金融資源傾斜領域和發力方向。

科技金融是金融資本與科技創新的有機結合，旨在豐富金融產品、改進服務模式，暢通“以科技創新推動產業創新”過程中的融資堵點，為科技型企業提供全生命周期的多元化、接力式金融服務。長期以來，科技型企業因“規模小、資產輕、難估值”，存在融資難融資貴的問題，且傳統金融難以降低金融摩擦引致的高昂成本，造成偏向型結構性金融錯配，而科技金融從客觀上彌補了短板[2]。在有效控制風險前提下，創業投資、股權投資基金等發揮了“投早、投小、投硬科技”的功能[3.4]。但如何平衡風險與收益之間的動態關系，推動“四鏈”深度融合，是亟待解決的重要課題。因此，本文基于滬深A股主板非金融類上市公司財務數據，實證檢驗地區科技金融水平對企業新質生產力發展的影響。

本文挖掘了新質生產力創新主體的微觀驅動因素。區別于已有理論研究，本文基于微觀視角，實證檢驗了企業層面的新質生產力水平與地區科技金融發展之間的關系；拓展了科技金融支持實體經濟創新發展的示范場景。不同于評估“科技與金融”結合試點的政策效果，本文基于“投入-產出”視角，構建科技金融指標體系，較為準確地測度各地區科技金融發展水平及其作用效果；系統地研究兩者之間的作用機理。細化金融要素供給與科技資源集聚兩條路徑，厘清“地區-行業-企業”不同情景下的賦能情況，精準“滴灌”企業新質生產力發展，并針對性地提出對策建議。

1文獻綜述與研究假設

1. 1 文獻綜述

關于新質生產力的相關研究，學者們集中探討其理論基礎、形成條件、結構承載與培育路徑。從驅動因素看，新質生產力發展區別原有生產力的要素規模性投人，通過技術革命性、顛覆性突破等方式，實現生產質效的穩步提升[5]。從實踐路徑看，新質生產力不是簡單的要素疊加，而是通過引入新技術、新工藝、新管理模式等創新手段，高效率、高質量地實現生產目標[6。其中，在影響新質生產力發展質效的諸多因素中，金融體系與制度建設發揮著不可低估的作用。

關于科技金融的相關研究，主要圍繞測度方式及經濟效果等方面展開。在指標構建方面，張玉喜和趙麗麗（2015）[2]以資源投入主體為切人點，基于政府、企業、金融市場與中介機構4個方面綜合研判科技金融發展水平；王宏起和徐玉蓮（2012）[7從創新產出效果角度，基于資金規模、投資績效、結構特征和外部環境4個維度，拓展指標體系。在賦能宏觀經濟發展方面，Chowdhury和Maung（2012）[8以發達國家和新興經濟體為樣本，檢驗了金融市場的高效運行對科技創新投入和宏觀經濟增長有顯著促益作用；張芷若和谷國鋒（2019）采用空間計量模型，證明了科技金融供給有助于城市重構自身的創新能力，并輻射帶動周邊區域釋放創新潛能。在調動微觀企業創新方面，張婕等（2021）[10]以長三角G60科創走廊企業為例，發現財政科技投入和金融機構科技信貸有助于提升企業的創新績效。綜上所述，已有文獻從學理角度搭建了科技金融支持新質生產力發展的研究框架。而本文基于兩者之間的理論聯系，采用實證研究方法深入剖析內在機理，進一步豐富相關領域的研究內容。

1.2 研究假設

（1）科技金融發展與企業新質生產力

科技創新作為新質生產力的核心要素，在突破關鍵共性技術、助推產業轉型升級等方面發揮戰略支撐作用，需要引領撬動資本要素向培育發展新質生產力的主陣地集聚。

從宏觀創新體系建設的資金供給看，科技金融能夠全方位提升創新鏈條的協同效率。在凝聚合力方面，通過加深科研院所、企業、金融機構等主體的交流合作，一體推進新質生產力發展[2]在技術外溢方面，通過支持專利技術合作和跨企業、跨領域傳播，加速技術擴散，縮小企業間生產效率的差距。從現實情況看，我國東部與西部地區的傳統金融資源稟賦差異較大，而科技金融助力各類要素在不同地區間流通配置，促進區域經濟均衡發展[1]。在塑造生態方面，通過簡化服務流程、設計科創產品等，減少企業在融資過程中的搜尋、談判及履約成本，營造良好的投融資氛圍。

從微觀創新主體企業的資金需求看，科技金融助推科創資金供給結構的持續優化。在改善資金錯配方面，風險投資、私募股權、科技創新再貸款等融資方式日趨多元，以便適配不同發展階段企業的差異化資金需求[12]。在風險防范與分擔方面，通過科學配置公共風險與私人風險，有效增強風險承擔能力。特別是在數字化轉型背景下，企業數據資產安全可能誘發新型金融風險，這對傳統監管模式提出了嚴峻挑戰。實踐中，金融機構以科技金融體系建設為抓手，綜合運用大數據、人工智能等技術，合理評估科創企業的信用水平，緩解信息不對稱問題，保護投資者的合法權益，并最大限度地分散創新風險[13]。因此，提出以下研究假設：

H1：科技金融能夠有效助推企業新質生產力的發展。

（2）科技金融發展、研發投入與企業新質生產力

在探討科技金融賦能新質生產力發展的路徑機制時，需統籌協調現代金融與科技產業之間的耦合關系，發揮市場在資源配置中的決定性作用和政府的支持引導作用。

從拓寬資金供給渠道角度看，科技金融通過創新財政科技投入、提供專項信貸支持、匯聚投資機構耐心資本等多種方式，緩解企業融資難的問題，提升企業創新意愿。政府部門綜合運用激勵政策，如擴大研發費用加計扣除范圍，降低企業研發投入的稅收負擔等，直接豐盈企業現金流[14]實踐中，部分地區會傾向性地給予資金獎勵，鼓勵企業持續加大創新投入強度，形成正向循環；特別是在金融資源相對豐沛的地區，企業獲取信貸資源和研發補貼較為便利，可用于購買先進設備、研發先進技術等，助力生產效率的大幅提升[10]。同時，在破解科技貸款風險收益不匹配、知識產權專利技術無形資產評級難度大等問題時，政府性融資擔保能夠發揮政府信用融資背書作用，穩慎提升科技創新和技術改造再貸款的精準性。此外，市場端也通過創新金融產品、改進服務模式等方式，為企業提供覆蓋全生命周期的金融支持，從初創階段的天使投資到風險投資，再到成長成熟階段的專項再貸款等，引導各類長期耐心資本流向創新主體，有效地緩解了企業內源資金不足的問題，為其持續創新提供了資金保障。因此，提出以下研究假設：

H2：科技金融通過豐富金融資源供給，助力企業提高研發投人強度，有效助推企業新質生產力的發展。

（3）科技金融發展、低碳轉型與企業新質生產力

綠色發展是高質量發展的底色，新質生產力本身就是綠色生產力，企業是踐行“雙碳”目標的關鍵主體。基于外部性理論，企業在減污降碳過程中需將負外部性成本內部化，當其受到內源性資金約束時，需要依托金融機構發行的綠色債券、綠色信貸等金融工具獲取外源性資金支持，科技金融服務企業低碳轉型恰逢其時[]

綠色工藝創新性突破、資源環境要素市場化配置、綠色生產生活方式等是構建綠色低碳循環發展經濟體系的關鍵環節。特別是以綠色低碳技術為代表的生產過程創新，如低碳、零碳、負碳技術等，具有高資本、高知識密集性的特征，對創新主體的資本實力和創新能力提出極高要求。科技金融通過整合多元化融資方式，緩解企業在技術迭代與產業化落地過程中的資金難題[15]。同時，科技資源深度賦能推動了金融機構的數智化轉型，使其利用人工智能、大數據等技術，精準判斷綠色環保、清潔能源產業項目的可行性[16]。金融機構在數字技術的加持下，廣泛獲取企業信息，充分掌握創新活動數據，助力綠色技術的轉化運用。同時，幫助企業研判供應鏈上下游的動態變化，向市場傳遞其環境治理及可持續發展的積極信號，綜合提升企業的綠色生產效能[17]。因此，提出以下研究假設：

H3：科技金融通過助力企業低碳轉型，加快綠色技術專利成果轉化運用，有效助推企業新質生產力的發展。

2 研究設計

2.1 模型設計

（1）基準回歸

為驗證地區科技金融發展情況（TechF）對企業新質生產力水平（ （N p r o） 的影響，借鑒黃志剛和張霆（2022）[18]的研究，構建固定效應模型如下：

（1）

為有效控制行業差異和時間趨勢的影響，引入行業、年份虛擬變量（Industry、Year）， 表示控制變量， 表示隨機誤差項。 為核心解釋變量的待估參數，若該系數顯著為正，則H1成立，表明良好的科技金融發展有助于提升區域內企業的新質生產力水平。

（2）中介效應模型

為挖掘兩者間的作用機制，基于前述理論分析，采用中介效應模型進行檢驗：

式（2）為傳導路徑的第二階段，分別引入企業研發投入強度（ （R d s t r） 和綠色專利授權量（ P a tentG）作為中介變量，預期 系數顯著為正；式（3）為傳導路徑的第三階段，若僅 系數顯著，證明中介變量起到完全作用；若 和 同時顯著為正，則需通過Sobel檢驗，佐證中介變量起到部分作用。

（3）調節效應模型

科技金融與企業新質生產力發展之間的作用關系，可能受到市場環境、政策扶持等企業外部因素的影響，并產生調節效果。基于此，構建模型如下：

（4）

式（4）中 I n t 為調節變量，分別為分析師跟蹤 （A n a N U） 、投資者關注度（ R e p R E） 和政府補助（Govsubsidy）。當交互項的待估參數 顯著時，說明調節效應存在。

2.2 變量定義

（1）被解釋變量：企業新質生產力

本文采用熵權法測度企業層面的新質生產力水平 （N P r o） 。借鑒肖有智等（2024）[13]的研究，基于生產二要素理論和新質生產力的基本內涵，構建指標體系見表1。其中，人才集聚是構成創新動能的基礎力量；勞動對象高端化轉型升級是提高生產效率的關鍵路徑；勞動資料的深度協同為生產力增量提質提供了全面支撐。

（2）核心解釋變量：科技金融發展水平

借鑒郭金錄等（2023）[19]的研究方法，基于科技金融的“投入-產出”視角構建地區科技金融評價指標體系，并采用熵值法測算發展水平（TechF）。從投人端看，資金投入代表各地區對創新活動的資金支持力度，以財政科技撥款支出占比作為代理變量；環境投人包含人力資源與科研資源兩類服務的綜合應用場景[20]。從產出端看，地區專利申請和授權情況能夠直接反映企業的實質性創新行為。

（3）控制變量

為避免遺漏重要解釋變量，鑒于不同城市之間的經濟發展水平和金融供給結構等存在顯著差異，本文借鑒史丹和孫光林（2024）[21]的研究，選取企業和城市兩個層面的控制變量，變量定義及測度方法見表2。

2.3數據來源與樣本選取

2011年12月，全國16個地區首批入選“促進科技和金融結合”政策試點范圍，而后2016年6月，鄭州、廈門、寧波等9個地區納入第二批試點范圍，傳統金融供給模式增添科技含量，助推企業釋放創新主體活力。鑒于上述原因，本文選取2011＼～2023年滬深A股主板非金融類上市公司作為研究樣本，在剔除ST、 及財務數據缺失樣本，采用插補法補齊缺失值后，最終得到12694個觀測值，并對所有連續變量在 1% 水平上進行了Winsorize縮尾處理，消除異常值影響。上市公司財務數據來自Wind數據庫和CSMAR數據庫，專利數據來源于國家知識產權局，城市層面的數據來自《中國城市統計年鑒》。

3 實證結果與分析

3.1 描述性統計①

企業層面的新質生產力（Npro）均值為4.878，方差為2.830，表明不同企業間新質生產力水平存在明顯差異；同時，采用企業全要素生產率（TFP）作為企業新質生產力的代理變量，均值為5.885，方差波動范圍較大，與熵權法測度下的表征水平基本一致。科技金融發展水平（TechF）均值為3.002，呈現離散特征，說明不同區域的科技金融服務水平差異性較大，研究異質性特征具有經濟意義。主要變量均通過相關性檢驗，方差膨脹因子VIF值均小于3，不存在嚴重的共線性問題。

3.2 基準回歸分析

表3匯報了基準回歸結果，列（1）、（3）展示了科技金融發展水平對企業新質生產力和全要素生產率影響的單變量回歸結果，核心解釋變量TechF的回歸系數均在 1% 水平上顯著為正，結果初步支持了科技金融發展有助于提升企業的生產效率，佐證H1。在此基礎上，列（2）、（4）加入控制變量，TechF系數均顯著為正，說明在綜合考慮企業特質因素與外部經營環境后，科技金融高水平發展對企業新質生產力具有促進作用。

3.3穩健性檢驗②

（1）替換核心解釋變量

本文采用北京大學數字金融研究中心編制的“中國數字普惠金融指數”作為替代變量[22]，旨在依托數字產業化和產業數字化，提升各層級金融服務的可得性。結果表明地區數據要素與技術要素協同發力，為金融資源的精準配置提供了堅實保障，有效提升企業生產力水平，回歸結果穩健。

（2）工具變量法

為規避遺漏變量和測度偏差帶來的內生性問題，選取企業所在省（區、市）前三年地級市科技金融發展水平均值（ATechF）作為工具變量。兩階段回歸結果的TechF系數顯著為正，F檢驗值遠大于臨界值10，通過弱工具變量檢驗。即在充分考慮內生性后，地區科技金融發展正向促進企業的生產效率提升。

（3）雙重差分法

由于各行業、各地區以及各企業之間仍存在著經營相關聯性，如產業鏈上下游企業的生產資料和生產方式兼具協同共生、相互制約等多重關系，容易受到共同因素干擾。為避免有偏估計，本文采用“促進科技和金融結合”試點政策作為準自然實驗，采用雙重差分法（DID）進行穩健性檢驗。將兩批次共41個試點城市設定為實驗組，其他城市設為對照組。經平行趨勢檢驗，交互項系數顯著為正，說明試點地區在獲取科技金融資源方面具有比較優勢，驅動生產效率的大幅提升。

3.4 異質性分析

（1）地區異質性：經營地所屬區域

不同區域在要素稟賦、產業基礎、政策扶持等方面均存在差異。依據國家統計局經濟地帶劃分標準，按企業經營所在地劃分為東、中、西、東北部4個地區。表4列（1）＼～（4）顯示，東部和中部地區的TechF系數顯著為正，西部和東北部地區的TechF系數不顯著。可能的解釋是，東部地區科技金融服務體系更加完善，有效打通了資金堵點。中部地區崛起吸收了勞動密集型產業轉移過程中釋放的紅利，但由于基礎條件相對薄弱，科技金融作用效果不及東部地區，但仍有較大提升空間。此外，西部地區的基礎工業門類少，東北部地區金融機構集聚程度低且產品創新有限，是制約金融資源精準賦能的主要原因。

（2）行業異質性：是否隸屬戰略性新興產業

按企業是否隸屬于戰略性新興產業進行分類檢驗。表4列（5）、（6）顯示，戰略性新興產業企業TechF系數為0.407，在 1% 水平上顯著。細分產業賽道，所屬企業處于關鍵核心技術落地及產業化發展階段，需要大量資金投入，而科技金融加速技術、管理、數據等先進生產要素的深度融合，顯著提升技術研發和科技成果轉化效率。

（3）企業異質性：股權性質與外部審計

按企業股權性質將樣本劃分為民營企業和非民營企業，結果見表5列（1）、（2）。民營企業的TechF系數為0.268，而非民營企業系數不顯著。可能的解釋是，國有企業轉型主要依托資源稟賦的比較優勢，科技金融對其創新發展的作用效果有限，但能夠明顯改善民營企業的融資難問題。

按企業外部審計情況將樣本劃分為四大會計師事務所提供審計服務及其他，結果見表5列（3）、（4），非四大審計企業的TechF系數顯著為正。主要原因是，采用四大外審的企業通常內部控制規范合理，資金供給的邊際效果不顯著；而采用其他外部審計機構的企業，存在經營不確定性高、財務穩定性不強等問題，科技金融的支持效果明顯。

4進一步分析：中介效應和調節效應

4.1 中介效應分析

（1）金融資源供給提高研發強度

借鑒任曙明和王夢娜（2024）[23]的研究，采用企業研發投入強度（Rdstr）作為中介變量。計算方法為企業年度研發投入總額與營業收入之比，用以衡量企業當年實際發生的研究與試驗經費比重。表6列（1）為基準回歸結果，列（2）、（3）分別表示中介效應的第二階段和第三階段結果。TechF和Rdstr的系數均顯著為正，經Sobel檢驗Z統計量顯著，證明了企業研發投入強度在加速金融資源賦能高效生產中起到了部分中介作用，H2成立。存在“金融資源供給加大-研發投入強度提高-企業新質生產力提升”的傳導路徑。

（2）科技資源供給釋放綠色低碳轉型動能

借鑒劉海英和郭文琪（2021）[15]的研究，采用綠色技術專利授權量（PatentG）作為中介變量。按照國際專利分類表（IPC）A-H8分類方式，結合世界知識產權組織（WIPO）發布的《國際專利分類綠色清單》綠色專利分類號（IPC編碼），區分7類綠色專利清單并獨立統計授權情況。表6列（4）、（5）顯示，TechF和PatentG的回歸系數均顯著為正，經Sobel檢驗Z統計量顯著。可能的解釋是，科技金融疊加技術驅動，精準識別企業的創新活動表現，甄別其在綠色環保、減排降碳等領域的實質性創新行為，激發綠色創新活力，H3成立。存在“技術資源集聚加碼-綠色低碳技術創新轉型-企業綠色生產力提升”的傳導路徑。

4.2 調節效應分析

（1）分析師跟蹤人數

機構分析師通過電話會議、實地調研等方式對目標企業的經營情況和財務狀況進行考察，獲取一手材料并形成較為客觀的分析報告，及時捕捉企業創新行為的邊際變化與增量信息。參考李哲和王文翰（2021）[24]的研究方法，采用分析師跟蹤人數（AnaNU）作為調節變量。表7列（1）中T e c h F×A n a N U 的交互項系數顯著為正，說明分析師跟蹤作為促進因素，及時挖掘企業的實質性創新信息，增強了兩者間的正向效應。

（2）投資者關注度

投資者在互聯網搜索引擎上查閱公司信息關鍵詞的頻繁程度，直接反映了公眾關注程度。企業為滿足投資者需要，有意愿樹立創新求變的公眾形象，主動轉型升級。參考王福勝等（2021）[25]的方法，采用上市公司百度搜索指數（RepRE）作為調節變量。表7列（2）中 T e c h F×R e p R E 的交互項系數顯著為正，說明投資者關注作為催化因素，發揮了外部監督的“軟約束”作用，倒逼企業提高信息披露質量，優化內部治理結構，增強兩者間的正向作用。

（3）政府補貼

科技與金融的融合效果可能受到制度激勵的影響。政府通過技術審查和項目監管，對符合要求的企業提供直接補貼，保障了創新活動的平穩推進；另外，產業政策調整釋放有利信號，撬動社會資本參與到關鍵領域。參考郭玥（2018）[26]的研究，采用政府補助（Govsubsidy）作為調節變量，表7列（3）中TechF Govsubsidy的交互項系數顯著為正，說明政府補貼的激勵作用顯著，促進兩者的正向關系，進一步提高生產效率。

5 結論與建議

本文檢驗了地區科技金融發展對企業新質生產力的影響效果。得到主要結論：（1）科技金融通過豐富金融資源供給、加快綠色低碳技術集聚兩條路徑，助推企業新質生產力發展和全要素生產率的提升；（2）對東部和中部地區、戰略性新興產業、民營企業、非四大外部審計服務企業的生產力發展，激勵效果更加顯著；（3）具有分析師跟蹤多、投資者關注度高、政府扶持力度強等特征的企業，充分發揮了調節效用，強化兩者之間的關系。

據研究結論，提出對策建議如下：

（1）加快科技與金融深度融合步伐，緊密圍繞新質生產力發展，持續提升科技金融服務質效。在服務主體方面，金融機構需把握數字化轉型契機，將人工智能、區塊鏈等技術融入業務全流程，提升服務的精準性和有效性。在服務方式方面，創新搭建集技術研發、專利知識共享、技術轉移轉化一體化綜合性科技金融服務平臺，延展服務價值鏈條。在服務監管方面，需處理好風險防控與創新發展的關系，提升數智風控水平，加快形成風險管控長效機制，助力新質生產力發展行穩致遠。

（2）持續深化具有科技屬性的市場主體間協同作用，堅持有效市場與有為政府相結合，因地制宜打造科技創新投融資生態圈。從政府端看，應加快構建以政府基金為引導、社會資本為主體的市場化資本籌措機制和風險補償分擔機制，充分發揮財政科技投入的“杠桿撬動”作用，發展壯大長期資本、耐心資本。從市場端看，科技金融要充分結合各地經濟發展實際，研發專屬金融產品，鼓勵支持企業因地制宜開展基礎研究、應用研究，以金融資源梯度轉移為抓手促進優勢要素合理流動，助推各類先進生產要素向發展新質生產力方向順暢流通。

（3）加強科技型企業全生命周期金融服務，構建與科技創新相適應的科技金融體制機制。持續完善多元化科技金融組織體系建設。探索設立專注服務科技創新和成果轉化的科創專營組織，推動商業銀行總部設立科技金融事業部、科技貸款中心等，分行設立科技金融中心支行等；加強商業銀行與風險投資、擔保機構等深度合作，共同服務科技型企業結構性融資需求。另外，建立健全區域科技金融服務效果評估機制，以評促改形成正向激勵，將創新產品服務重點科技項目、重點產業鏈和產業集群等情況納入評估體系，為新質生產力的高質量發展提供基礎保障。

注釋：

限于篇幅，主要變量的描述性統計未列示，留存備索。 限于篇幅，替換核心解釋變量、工具變量法和雙重差分法等穩健性檢驗結果未列示，留存備索。

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[26]郭玥.政府創新補助的信號傳遞機制與企業創新［J]．中國工業經濟，2018，（9）：98＼～116.

Mechanisms and Strategies for Empowering the Development of New Quality Productivity in Enterprises Through Science and Technology Finance

Zhang Zijing1，2Li Bowen3Liu Yisheng3 （1.Postdoctoral Research Station，Dalian University of Technology，Dalian 116O81，China；2.School of Economics，Dalian Administrative College，Dalian 116O13，China；3. School of International Business， Zhejiang Yuexiu University，Shaoxing 312O3O，China）

[Abstract]Basedon financial data from non-financialcompanies listedonthe main boardsof the ShanghaiandShenzhen stock exchanges from2O11to2O23，thispaper examinestheimpactofscienceandtechnologyfinanceonnewqualityproductivity. Thefindingsindicatethatoptimizedtech-fiancialservicessignificantlyenhanceproductivityandtotalfactorproductivity，withe sultsremainingrobust.Mediationanalysisreveals thattech finance boosts Ramp;Dinvestmentthrough improvedfunding andreduces costs viabeterresourcealocation，promotinglow-carbontransformation.Heterogeneitytestsshowthattheseefectsaremorepotentineasternandcentralregions，strategicemergingindustris，privatefirmsandnon-Big4auditedcompanies，especilwen accompaniedbyhighanalystcoverage，strong investoratentionand generousregionalsubsidies.Thisstudyprovidesmicro-level evidencesupportingtheroleofsienceandtechologyfianceinadvancingtechnologicalself-elianceandfosteringavituouscycle among technology，industry and finance.

[Key words]scienceand technology finance policy；new qualityproductivity；enterprises’Ramp;Dinvestment；green low-carbontechnolog；mediatingefect；moderating efect；reducecostsandincreaseeficiency；analystcoverage；investorattntion； regional subsidies

[Jelclassification]G39；O16

（責任編輯：楊婧）