科技金融、知識產權保護與新質生產力

【摘 要】 科技金融和知識產權保護均為培育新質生產力的關鍵途徑。文章基于2011—2022年我國省級面板數據，運用空間計量模型、調節效應模型和門檻效應模型，實證分析了科技金融與知識產權保護協同發展對新質生產力的影響。研究表明，科技金融與知識產權保護協同發展對新質生產力具有顯著的“U”型影響，并且這種協同效應在空間上對周邊區域的新質生產力產生了倒“U”型溢出效應。進一步研究發現，交通便利程度在該過程中發揮正向調節作用和雙門檻效應，而國有化水平則表現出負向調節作用和單門檻效應，不同地區所受到的影響程度存在差異性。研究結果拓展了新質生產力領域的理論研究，為我國加速推進新質生產力的培育與發展提供了新的經驗證據及路徑參考。

【關鍵詞】 科技金融； 知識產權保護； 新質生產力； 門檻效應

【中圖分類號】 F832；F124" 【文獻標識碼】 A" 【文章編號】 1004-5937（2025）19-0031-10

一、引言

2023年7月以來，習近平總書記在四川、黑龍江等地調研時，提出要加快發展新質生產力。新質生產力的特點是創新，關鍵在質優?？萍紕撔乱蕾嚱鹑谥С?，科技金融與新質生產力發展需求之間存在高度的契合性[ 1 ]。2023年10月，中央金融工作會議將科技金融列為金融強國建設的五篇大文章之首。健全的知識產權保護體系能夠為新質生產力的培育提供關鍵的制度性保障。習近平總書記強調，保護知識產權就是保護創新。黨的十八大以來，黨中央將知識產權保護工作擺在更加突出的位置，開創了一條具有中國特色的知識產權發展道路。《“十四五”國家知識產權保護和運用規劃》指出，要積極穩妥發展知識產權金融。2025年全國知識產權局局長會議提出，在重點地區探索建設知識產權金融生態綜合試驗區，更好地幫助中小企業解決融資難問題。這些政策構建了科技金融與知識產權保護協同推進新質生產力發展的有利格局。因此，本文從科技金融與知識產權保護的視角出發，探究二者協同發展對新質生產力的影響機制及作用效應具有重要的現實意義。

學術界關于新質生產力的研究已經較為全面且深入，科技金融與知識產權保護在新質生產力培育過程中的重要性已引起廣泛關注。少數學者從高技術產業集聚[ 1 ]、產業結構和綠色技術創新效率[ 2 ]等角度，探討了科技金融對新質生產力的影響?，F有研究揭示了知識產權保護與金融資本有效配置之間存在正相關性。在金融新質生產力推動企業技術創新能力提升的過程中，知識產權保護發揮著積極的調節作用[ 3 ]。知識產權金融作為一種關鍵的創新手段，通過其乘數效應、溢出效應以及集聚效應的綜合作用，顯著推動了科技型中小企業的創新行為與成長進程[ 4 ]。但目前僅有個別學者從理論層面分析了科技金融與知識產權協同發展對新質生產力的促進作用[ 5 ]。對于科技金融、知識產權保護與新質生產力三者間關系的理論和實證研究仍顯不足，尤其缺乏針對科技金融與知識產權保護協同發展對新質生產力的非線性影響的研究成果。

科技金融、知識產權保護與新質生產力之間存在緊密的關聯性。一方面，科技金融可從提供融資支持、推動產業轉型升級、促進要素創新性配置等方面助力新質生產力的形成[ 6-7 ]。另一方面，知識產權保護通過激發創新活力、加速創新要素流動、提供高效的服務保障等路徑促進新質生產力的提升[ 8 ]?？萍冀鹑谂c知識產權保護二者之間相互依存、相互促進。其一，發展科技金融有助于緩解知識產權保護體系的缺陷。通過構建專利險、資金險等風險分散機制，能有效分散因知識產權保護機制不健全而引發的侵權風險。其二，加強知識產權保護能夠緩解科技金融服務領域面臨的供給短缺、制度框架不完善及創新動力缺乏等困境，有效抑制了仿制行為對創新技術的模仿和侵權行為，促進了科技成果轉換機制與科技金融服務的協同進步，從而為科技金融工具創新帶來了新機遇。

本文可能的貢獻如下：一是從理論層面將科技金融、知識產權保護和新質生產力納入同一分析框架，探究了科技金融與知識產權保護協同發展對新質生產力的非線性影響，拓展了新質生產力領域的理論研究；二是構建空間計量模型，實證檢驗了科技金融與知識產權保護協同發展對新質生產力的直接效應及空間溢出效應；三是進一步構建調節效應模型和門檻效應模型，驗證了交通便利程度和國有化水平在其中的調節作用及門檻特征。研究成果為我國加速推進新質生產力的培育和發展提供了新的經驗證據及路徑參考。

二、理論分析與研究假設

（一）科技金融與知識產權保護協同發展對新質生產力的直接效應

科技金融與知識產權保護協同發展主要通過激發創新動力、促進新型生產要素高效流通、提升發展質量對新質生產力的形成產生積極影響。首先，二者協同發展有助于引導社會閑置資金流向技術創新領域，拓寬融資渠道，減輕技術創新投資的融資約束?？萍冀鹑诜諜C構與知識產權保護體系的建設能夠降低技術風險與市場風險，增強風險資本投向戰略性產業高端化的信心[ 9 ]，推動新質生產力從潛在形態向現實形態轉化。其次，二者協同發展推動了企業間、跨區域間知識轉移與技術合作，加速了知識、技術、管理等新型生產要素流動，暢通了國際創新要素流通渠道，提升了新質生產力的發展效率。最后，二者協同發展有助于引導投資向高技術產業流動，優化區域內產業間的投資分配，推動新質生產力發展。通過為企業綠色技術創新提供外部資金支持，有助于推動新質生產力的綠色化轉型，進而保障企業專利所得利潤[ 10 ]。

科技金融與知識產權保護協同發展對新質生產力的影響可能呈現非線性特征。在二者協同發展初期，由于核心技術的安全性及資金來源的穩定性難以得到保障，這不僅會削弱創新者的創新積極性，而且投資者會為規避流動性風險而降低對高投入、高不確定性創新項目的投資力度，進而阻礙新質生產力發展。若科技金融出現過度發展，金融機構的逐利性和“低創新偏好”會抑制新質生產力發展。此時，二者協同發展的負面影響大于正面影響。在二者協同發展的較高水平階段，技術性企業將擁有更完善的多層次融資渠道，并能有效保護其自身核心技術，這將極大地激發企業的創新動力，有力助推新質生產力的形成。由此認為科技金融與知識產權保護協同發展對新質生產力可能存在“先抑制后促進”的非線性影響?；诖耍岢黾僭O1。

H1：科技金融與知識產權保護協同發展對新質生產力具有“U”型影響。

（二）科技金融與知識產權保護協同發展促進新質生產力的空間溢出效應

科技金融與知識產權保護的協同發展在促進本地新質生產力形成的同時，還通過促進技術、知識、人才等關鍵要素在區域間的流動，進一步推動了周邊區域新質生產力的發展。在科技金融與知識產權保護協同發展的早期階段，合作雙方更傾向于進行知識與技術的交流，同時利用信息技術促進了知識、技術的跨區域傳播[ 11 ]。這種溢出效應為合作雙方提供了創新設計和技術知識等信息，并通過“學習效應”與“示范效應”提升了整體的創新水平，有效地促進了周邊區域新質生產力的發展。然而，隨著科技金融與知識產權保護協同發展的水平不斷提高，那些協同發展水平較高的地區能夠確保資金與技術的安全，進而吸引了大量人才與高技術企業的集聚。這種集聚雖然促進了“隱性知識”的傳播，但也可能引發對周邊區域的“虹吸效應”，從而抑制了周邊區域新質生產力的發展?；诖?，提出假設2。

H2：科技金融與知識產權保護協同發展對新質生產力的影響具有倒“U”型空間溢出效應。

（三）科技金融與知識產權保護協同發展促進新質生產力的作用機制

1.交通便利程度的調節效應與門檻效應

交通的便捷性不僅是傳統融資模式的關鍵支撐，而且是促進要素流動的基礎性條件。當科技金融與知識產權保護協同水平較低時，交通便捷性促進了人才、技術和知識的流通，但同時容易導致核心技術與知識的保護不足，進而削弱了創新的積極性，不利于新質生產力的發展。當二者協同發展水平較高時，企業的核心技術得到保障，交通便捷性的提升不僅促進了生產要素的高效流通和知識溢出，還提升了企業的融資能力，增強了這種協同發展的創新賦能，從而進一步加強了科技金融與知識產權保護協同發展對新質生產力的促進作用。據此，提出假設3。

H3：交通便利程度在科技金融與知識產權保護協同發展影響新質生產力的過程中可能存在正向調節效應。

交通便利程度的提升是一個逐步推進的過程。交通便利程度可能在科技金融與知識產權保護協同影響新質生產力的過程中產生非線性效應。在交通條件欠佳的地區，區域要素流動受限，市場活力受到抑制，且金融服務獲取成本較高，這些因素均不利于科技金融與知識產權保護的協同效應發揮，進而影響新質生產力水平的提升。但隨著交通便利程度的逐步改善，區域要素流動得以加強，經濟活力和就業率得到提升，從而顯著增強了科技金融與知識產權保護協同發展的賦能作用，促進了新質生產力的發展。據此，提出假設4。

H4：交通便利程度在科技金融與知識產權保護協同影響新質生產力的過程中可能存在門檻特征。

2.國有化水平的調節效應與門檻效應

作為政府干預經濟的主要工具，國有經濟具有“宏觀穩定效應”和“增長拖累效應”。在國有化水平較高的地區，科技金融與知識產權保護協同作用對新質生產力的促進效果會有所減弱。當二者協同發展水平較低時，國有企業因具備較強的融資能力且缺乏科技成果轉化激勵分配政策[ 12 ]，其仍可維持原有創新水平。因此，二者協同發展對新質生產力的抑制作用得以緩解。當二者協同發展水平較高時，企業的資金來源和核心技術得到保障，要素流動順暢，從而迅速推動新質生產力的發展。然而，國有經濟的“增長拖累效應”可能導致資本錯配[ 13 ]，且對此協同作用的影響不敏感。因此，在國有化水平較高的地區，二者協同發展對新質生產力的促進效果有所削弱。據此，提出假設5。

H5：國有化水平在科技金融與知識產權保護協同影響新質生產力的過程中可能存在負向調節效應。

在“宏觀穩定效應”與“增長拖累效應”的共同作用下，國有化可能對科技金融與知識產權保護的協同效應及其對新質生產力的影響產生非線性作用。在市場機制尚不完善的情況下，國有經濟發揮著改善市場失靈、穩定經濟運行和提供社會福利的關鍵作用。然而，一旦國有化水平超越了某一臨界值，政府對社會經濟活動的過度干預將加大“增長拖累效應”對經濟的負面影響，從而降低了資源配置效率。這進一步削弱了二者的協同作用對新質生產力效率提升的貢獻。據此，提出假設6。

H6：國有化在科技金融與知識產權保護協同發展影響新質生產力的過程中可能存在門檻特征。

三、研究設計

（一）變量說明

1.被解釋變量

本文的被解釋變量為新質生產力（NQF）。參考王玨等[ 14 ]的研究，將新質生產力分為勞動者、勞動對象和勞動資料3個維度，構建新質生產力評價指標體系（見表1），并通過熵值法測算各省份歷年的新質生產力水平。

2.解釋變量

本文的核心解釋變量為科技金融與知識產權保護協同發展水平（TEF）。借鑒既有研究[ 15-16 ]，從公共科技金融、市場科技金融、立法水平以及司法水平4個維度共選取14項具體指標，構建科技金融與知識產權保護評價指標體系，如表2所示。采用熵值法分別測算出2011—2022年各省份科技金融與知識產權保護的綜合得分，再構建耦合協調度模型測度二者的協同發展水平。具體公式如下：

其中，C表示耦合度；D表示耦合協調度；TF、IPP分別為科技金融綜合得分和知識產權保護綜合得分；T表示科技金融與知識產權保護綜合評價值；a、b表示子系統權重，由于認為兩系統同樣重要，因此設定a、b均取值0.5，并參考葛陽琴等[ 17 ]的做法，識別耦合協調類型。

3.調節變量和門檻變量

本文選取交通便利程度（lnTRF）、國有化水平（SOE）同時作為調節變量和門檻變量。交通便利程度用旅客周轉量和貨物周轉量之和表示，為方便計算，將旅客周轉量通過換算因子轉換成貨物周轉量[ 18 ]，國有化水平通過規模以上工業企業數的國有化比重來衡量。

4.控制變量

參考既有研究，本文設置以下5個控制變量：（1）工業化水平（GY），采用工業增加值占GDP比重來表示；（2）對外貿易開放度（FDI），采用外商投資企業投資總額與地區生產總值之比測算；（3）市場發展（MAR），采用人均社會消費品零售總額來衡量；（4）經濟集聚程度（lnAGG），通過各省份夜間燈光數據均值衡量；（5）就業水平（WORK），通過總就業人數與常住人口的比值測度。

（二）模型構建

1.空間計量模型構建

為檢驗科技金融與知識產權保護協同發展對新質生產力的影響效應，本文構建空間杜賓模型（SDM）如下：

其中，NQFit表示i省份第t年的新質生產力水平；TFPit表示i省份第t年的科技金融與知識產權保護協同發展水平；W表示空間權重矩陣；Controlit表示一系列控制變量；α、ρ表示待估計系數；μi、ηt分別為空間固定效應和時間固定效應；εit為隨機擾動項。

2.調節效應模型構建

為驗證交通便利程度、國有化水平在科技金融與知識產權保護協同影響新質生產力中的調節作用，構建調節效應模型如下：

其中，Mit為調節變量，分別為交通便利程度、國有化水平；TFPit×Mit表示科技金融與知識產權保護協同發展和調節變量的交互項；其余變量含義同模型（4）。

3.門檻效應模型構建

為進一步驗證交通便利程度、國有化水平在科技金融與知識產權保護協同影響新質生產力中的門檻效應，構建門檻效應模型如下：

其中，qit為門檻變量，分別為交通便利程度、國有化水平；ωi為第i個門檻值；I（·）為指標函數，若指標函數為真I（·）=1，反之I（·）=0；其余變量含義不變。

（三）數據來源

本文的研究樣本為我國2011—2022年30個省份的面板數據。由于西藏的指標數據缺失較多，故予以剔除。數據來源于《中國統計年鑒》《中國教育統計年鑒》《中國第三產業統計年鑒》《中國城市建設統計年鑒》《中國林業統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國環境統計年鑒》《中國電力統計年鑒》《中國人口和就業統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國金融年鑒》《中國火炬統計年鑒》以及各省份統計年鑒。數字普惠金融數據來源于北京大學數字金融研究中心和螞蟻金服集團，專利相關數據來源于國家知識產權局，夜間燈光數據來源于DMSP/OLS，部分缺失數據通過線性插值法予以補充。變量描述性統計結果如表3所示。

四、實證結果與分析

（一）空間相關性分析

基于空間鄰接權重矩陣的新質生產力、科技金融與知識產權保護協同發展水平的全局Moran's I指數進行測算。結果顯示，2011—2022年Moran's I指數均顯著為正，說明各省份的新質生產力水平、科技金融與知識產權保護協同發展水平均具有較強的空間正相關性。因此，本文采取空間計量模型進行實證分析。

（二）基準結果分析

本文通過LM、LR、Wald、Hausman檢驗，確定最終使用SDM模型，結果如表4所示。從直接效應來看，科技金融與知識產權保護協同發展水平的一次項系數顯著為負，二次項系數顯著為正，這驗證了H1。通過計算可得，考察期內二者協同發展水平的均值為0.371，2022年的均值為0.430，均高于“U”型曲線的拐點值0.251，表明大多數省份的科技金融與知識產權保護協同發展均對本地新質生產力水平的提升具有積極作用。從間接效應來看，二者協同發展水平的一次項系數顯著為正，二次項系數顯著為負，揭示了二者協同發展對鄰近地區新質生產力發展存在倒“U”型影響，H2得到驗證。

（三）穩健性與內生性檢驗

1.穩健性檢驗

本文通過以下5種方法進行穩健性檢驗。一是采用雙向固定效應模型替代空間杜賓模型進行回歸分析，其結果見表5列（1）。二是運用空間固定效應的空間杜賓模型進行回歸，結果見表5列（2）。三是引入空間經濟—地理距離矩陣，重新對SDM模型進行回歸，結果見表5列（3）。四是用空間滯后模型替代空間杜賓模型回歸分析，結果見表5列（4）。五是對變量進行上下1%的縮尾處理，以排除異常值可能產生的干擾，再對SDM模型進行回歸，結果見表5列（5）。上述穩健性檢驗的結果與基準模型分析結果基本一致，從而驗證了研究結論的穩健性。

2.內生性檢驗

為減少可能存在的內生性問題，本文借鑒張浩和陶倫琛[ 19 ]的做法，采用1919年各省基督教會小學數量的歷史數據表征與西方文化聯系程度，并作為科技金融與知識產權保護協同發展的工具變量。依據如下：首先，季菲菲等[ 20 ]的研究指出，契約精神有利于營造良好的科技金融環境，而該精神源自新教倫理；其次，方穎和趙揚[ 21 ]的研究揭示了新教倫理與產權保護制度之間的緊密聯系，并指出這種聯系能夠通過歷史傳承持續作用于地區的制度環境。本文采用該變量與解釋變量滯后一期的交乘項構建工具變量，并運用兩階段最小二乘法（2SLS）進行估計，結果見表5列（6）。LM統計量為99.369（p=0.000）；F統計值為72.848，表明不存在識別不足或弱識別問題，從而驗證了工具變量的有效性和外生性。

五、進一步分析

（一）調節效應檢驗

表6為調節效應檢驗結果。從列（1）交通便利程度的檢驗結果來看，α1α4-α2α3=-0.007lt;0，表明“U”型曲線的拐點位置左移，意味著交通便利會使科技金融與知識產權保護協同發展對新質生產力的提升作用提前出現。該協同發展水平的二次項與交通便利程度的交互項系數顯著為正，表明交通便利性使得原本的“U”型曲線變得更加陡峭，從而強化了科技金融與知識產權保護協同效應對新質生產力的“U”型影響，驗證了H3。從列（2）國有化水平的檢驗結果來看，α1α4-α2α3=0.272gt;0，揭示了“U”型曲線的拐點位置右移，進而導致作用效果出現滯后性?？萍冀鹑谂c知識產權保護協同發展水平的二次項與國有化水平的交互項系數顯著為負，表明國有化水平的提升會緩和原有的“U”型曲線，減弱二者協同發展對新質生產力的“U”型影響，H5得到驗證。

（二）門檻效應檢驗

表7為門檻模型回歸結果?？梢姡煌ū憷潭却嬖趦蓚€門檻值，分別為9.411、10.131；國有化水平的門檻值為0.027。當交通便利程度低于9.411時，科技金融與知識產權保護協同發展對新質生產力的影響系數為0.565；當交通便利程度介于9.411和10.131之間時，該影響系數增至0.621；而當交通便利程度超過10.131時，影響系數提高至0.688，H4得到驗證。當國有化水平低于0.027時，科技金融與知識產權保護的協同效應對新質生產力的影響系數為0.838，而一旦超過0.027，該影響系數下降至0.614，這驗證了H6。

（三）異質性分析

鑒于各地區在科技金融與知識產權保護協同發展水平以及新質生產力水平方面表現出明顯的差異性，為考察其科技金融與知識產權保護協同發展對新質生產力的區域異質性影響，本文將研究樣本分為東部、中部、西部三個子樣本再分別進行回歸。異質性分析結果（表略）顯示：第一，從直接效應來看，三大地區的解釋變量二次項系數均顯著為正，說明各地區科技金融與知識產權保護協同發展對新質生產力具有“U”型影響。東部地區的一次項系數為負且不顯著，而中西部地區的一次項系數顯著為負且明顯高于東部地區，表明盡管中西部地區受到交通基礎設施、人才儲備等關鍵因素的制約，新質生產力發展水平相對較低，但均具有較大的發展潛力。因此，科技金融與知識產權保護協同發展能夠顯著促進中西部地區新質生產力的形成。第二，從間接效應來看，東部地區科技金融與知識產權保護協同發展對新質生產力呈現倒“U”型影響，其變化趨勢與全國保持一致，而中部和西部地區表現為先抑制后促進的“U”型影響。原因可能在于研究初期二者協同發展水平相對較低，這在一定程度上限制了其在促進新質生產力發展過程中的相互作用，然而，隨著西部地區二者協同發展水平的提升，其對周邊省份新質生產力發展的推動作用逐漸顯現。

六、研究結論與政策建議

（一）研究結論

本文基于2011—2022年我國省域面板數據，通過耦合協調度模型測算科技金融與知識產權保護的協同水平，并構建空間杜賓模型、調節效應模型和門檻效應模型，實證檢驗科技金融與知識產權保護協同發展對新質生產力的非線性影響及其作用機制。主要結論如下：

第一，科技金融與知識產權保護協同發展對新質生產力具有“U”型影響，且經過穩健性及內生性檢驗后依然成立。大部分省份均跨過了拐點，科技金融與知識產權保護協同發展對新質生產力產生促進作用?？萍冀鹑谂c知識產權保護協同發展對周邊區域新質生產力存在倒“U”型的空間溢出效應。

第二，在科技金融與知識產權保護協同影響新質生產力的過程中，交通便利程度具有正向調節作用和雙門檻效應，國有化水平具有負向調節作用和單門檻效應?？萍冀鹑谂c知識產權保護協同發展對新質生產力的非線性影響因交通便利程度、國有化水平的不同而存在差異。當交通便利程度較高時，二者協同發展對新質生產力的促進效果有所增強；當國有化水平較高時，二者協同發展對新質生產力的促進效果有所削弱。

第三，科技金融與知識產權保護協同發展對新質生產力影響效果存在明顯的區域異質性。在中部和西部地區，科技金融與知識產權保護協同發展均對本區域的新質生產力具有顯著的“U”型影響。從科技金融與知識產權保護協同發展對周邊區域的新質生產力的影響效果來看，東部地區呈現顯著的倒“U”型影響，而中部和西部地區均表現為顯著的“U”型影響。

（二）政策建議

第一，積極推進科技金融與知識產權保護的協調發展。對于已跨過拐點的省份，建立政府引導、科技企業與金融機構等多方共建的科技金融與知識產權保護服務平臺，依據科技創新活動的不同類別和階段，提供差異化、精準化的融資服務與知識產權保護服務。對未跨過拐點的省份，通過數字技術引導金融資源流向技術企業的創新活動，構建“科技+金融”深度融合的新業態體系。運用大數據、人工智能等數字技術加快形成多主體、全方位“雙向預警+聯合檢查”模式，切實解決知識產權保護過程中成本高、周期長等問題。

第二，充分發揮科技金融與知識產權保護的空間溢出效應。要協調各區域的發展策略，以削弱科技金融與知識產權保護協同作用較強的省份對較弱省份產生的“虹吸效應”，并充分發揮二者協同作用較強的區域對較弱區域的帶動效應。鼓勵企業與金融機構開展跨區域合作，打破分割地區、封鎖市場的體制障礙與行政壁壘，不斷健全區域合作機制與互助機制，促進新興技術、人才等要素在區域間有序流動與合理共享。

第三，持續推進交通基礎設施建設。加強“三張交通網”建設，提升交通系統的便捷性，促進要素跨區域流動。加快建設物聯網、車聯網、大數據等新型基礎設施，推動城市交通數智化發展。強化物流行業的協同合作，推動形成“縱向串聯+橫向聚集”發展模式，以此凸顯集群效應。

第四，科學調控政府干預與國有經濟的作用。完善國有企業科技成果轉化激勵與分配政策，防止資源過度集中于國有企業。健全國有資產監管與問責機制，平衡政府與市場在科技金融和知識產權保護協同發展中的調節作用，建立信息透明的市場環境，降低信息不對稱性。

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