數(shù)字金融驅(qū)動高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新對策研究

■ 阮值華 劉文華

（1.臺州科技職業(yè)學(xué)院 浙江臺州 318020；2.宜春學(xué)院 江西宜春 336000）

引 言

黨的十八大提出創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)是新技術(shù)的使用者、投資者和研發(fā)者。在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)由模仿創(chuàng)新向自主創(chuàng)新的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型期，中國經(jīng)濟也由制造大國向創(chuàng)新強國邁進，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在推動技術(shù)創(chuàng)新方面功不可沒。中國經(jīng)濟正處于結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵期，新形勢下產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、新舊動能轉(zhuǎn)換和高質(zhì)量發(fā)展都需靠技術(shù)創(chuàng)新來支撐，技術(shù)創(chuàng)新成為經(jīng)濟發(fā)展的驅(qū)動力和推進機制。然而現(xiàn)階段中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)存在原創(chuàng)性技術(shù)、核心技術(shù)、重大關(guān)鍵技術(shù)嚴重不足而處于全球價值鏈中低端等問題，從而制約了中國“創(chuàng)新強國”戰(zhàn)略的實施。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新具有周期長、不確定性高、風險高等特點，傳統(tǒng)金融體系的結(jié)構(gòu)性失衡導(dǎo)致高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新鏈中面臨較強的融資約束。數(shù)字金融的發(fā)展能夠有效解決高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新鏈中融資難的問題，進而促進高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

一、文獻綜述

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新鏈是“創(chuàng)新投入—創(chuàng)新產(chǎn)出—成果轉(zhuǎn)化”的自主創(chuàng)新，自主創(chuàng)新鏈的周期長，不確定性高，風險高，需要大量、持續(xù)的資金支持，技術(shù)創(chuàng)新過程中融資困難，從而影響高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新鏈順利開展。現(xiàn)有文獻多從微觀層面、宏觀層面論證如何提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率。在企業(yè)微觀層面上，企業(yè)規(guī)模、研發(fā)資金、研發(fā)人員、高管特征、外商投資企業(yè)、國有企業(yè)、市場競爭程度、信息基礎(chǔ)設(shè)施等與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率有正向關(guān)系；在宏觀層面上，經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)政策、政府稅收、財政政策、杠桿率水平、金融水平等對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率有正向關(guān)系。其中金融水平是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新環(huán)境的核心組成部分，金融能否有效供給將直接影響到高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動的順利開展。陸岷峰、汪昌云等認為數(shù)字金融可以有效地降低信息不對稱，規(guī)避道德風險和逆向選擇，對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新有利。黃卓、張勛等認為數(shù)字金融拓展了傳統(tǒng)金融的廣度和深度，吸納市場金融資源，通過網(wǎng)絡(luò)借貸、數(shù)字支付，降低融資成本。姚博、金浩等認為數(shù)字金融在5G、大數(shù)據(jù)、云計算、智能算法、區(qū)塊鏈等技術(shù)支撐下，構(gòu)建算力、算法和大數(shù)據(jù)倉庫，通過對標準化和非標準化數(shù)據(jù)進行挖掘、處理、分析，降低資金供應(yīng)與需求之間的信息不對稱，提升金融資源配置效率，使得“長尾群體”受益，進而降低企業(yè)技術(shù)研發(fā)的風險，促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新和企業(yè)的成長。綜上所述，數(shù)字金融的發(fā)展對經(jīng)濟增長和企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新有正向效應(yīng)，但鮮有文獻研究數(shù)字金融對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的驅(qū)動效應(yīng)。鑒于此，本文從數(shù)字金融和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的特征出發(fā)，選取數(shù)字金融發(fā)展、經(jīng)濟發(fā)展水平、制度環(huán)境質(zhì)量、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新、R&D經(jīng)費支出、R&D人員折合全時當量、從業(yè)人員等指標，建立省級面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建線性回歸中嶺回歸模型，探究數(shù)字金融驅(qū)動高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響及數(shù)字金融對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)微觀主體技術(shù)創(chuàng)新的異質(zhì)性研究。

二、研究假設(shè)、變量選擇和數(shù)據(jù)來源

（一）研究假設(shè)

假設(shè)1：數(shù)字金融對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新鏈存在正向的促進效應(yīng)。

假設(shè)2：數(shù)字金融發(fā)展對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)微觀主體中處于不同的經(jīng)濟環(huán)境、制度環(huán)境、所有權(quán)性質(zhì)、地區(qū)的影響呈現(xiàn)異質(zhì)性。

（二）變量選擇

1.解釋變量。數(shù)字金融總指數(shù)。選取數(shù)字金融總指數(shù)（index-aggregate）衡量中國31個省份（不含港澳臺）的數(shù)字金融水平。基于螞蟻金服底層用戶的大數(shù)據(jù)，北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心聯(lián)合螞蟻金服集團共同編制了“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（一期、二期）”，該指數(shù)從覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度指數(shù)3個維度、33個具體指標，定量描繪了中國31個省份、337個城市、2800個縣三個層級的數(shù)字金融的發(fā)展水平，該指標體系科學(xué)，采用層次分析法，具有較高的可信度和有效度。

從表1可以看出，數(shù)字金融總指數(shù)從2011年的16.22發(fā)展到2020年的431.93，這10年中國的數(shù)字金融處于快速發(fā)展時期。地區(qū)之間標準差從2011年的18.61增大到2020年的34.72，地區(qū)之間的差異越來越大，越來越明顯。東部地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展一直處于領(lǐng)先地位，中部、西部、東北次之，西部地區(qū)和東北地區(qū)相差不大，但與東部地區(qū)之間有很大的差距，數(shù)字金融的發(fā)展存在空間不平衡性。

表1 2011～2020 年數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)

2.被解釋變量。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平。選取2011～2020年的中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)中的專利申請數(shù)來衡量高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新水平，為消除量綱、內(nèi)生性等問題，取專利申請數(shù)的自然對數(shù)表示高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平。

從表2中專利申請數(shù)對數(shù)的平均值可以看出，我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在2011～2020年總體保持高速發(fā)展。從標準差來看，地區(qū)差異在增大。東部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平發(fā)展一直處于領(lǐng)先地位，中部、西部、東北次之。

表2 2011～2020 年高技術(shù)產(chǎn)業(yè)專利申請數(shù)對數(shù)

3.控制變量。（1）經(jīng)濟發(fā)展水平（地區(qū)GDP）。采用地區(qū)生產(chǎn)總值衡量各地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平，為消除量綱影響，取地區(qū)生產(chǎn)總值自然對數(shù)。經(jīng)濟發(fā)展水平較高代表該地區(qū)較高的資源稟賦優(yōu)勢，創(chuàng)新活躍度較高，更有益于促進技術(shù)創(chuàng)新水平的提升。

（2）制度環(huán)境質(zhì)量。采用中國市場化指數(shù)代理制度環(huán)境質(zhì)量變量。中國市場化指數(shù)從5個層面衡量了中國市場化程度，市場化指數(shù)可以體現(xiàn)中國31個省份的市場化水平，也常常用于評價地區(qū)制度質(zhì)量的高低。

（3）高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入變量。為探究數(shù)字金融對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的作用，同時為了避免由于遺漏變量帶來的內(nèi)生性問題，選取R&D經(jīng)費支出、R&D人員折合全時當量、從業(yè)人員作為控制變量納入系統(tǒng)模型中，為消除量綱的影響，均對上述三個變量取自然對數(shù)。

（三）數(shù)據(jù)來源

數(shù)字金融發(fā)展指標來自《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011～2020）》；GDP數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計局國家數(shù)據(jù)；市場化總評分指數(shù)來自《中國分省份市場化指數(shù)報告（2021）》；專利申請數(shù)、從業(yè)人員、R&D人員折合全時當量、R&D經(jīng)費支出相關(guān)數(shù)據(jù)來自2011～2019年《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國科技年鑒2018》。為消除量綱的影響分別對GDP、專利申請數(shù)、從業(yè)人員、R&D人員折合全時當量、R&D經(jīng)費支出5個變量取自然對數(shù)，選取2011～2019年時間段作為跨度，構(gòu)建中國31個省份279個觀測值的省級平衡面板數(shù)據(jù)，并對殘缺值采用插值法補齊。

三、實證結(jié)果及分析

（一）變量描述統(tǒng)計

從表3可以看出，專利申請數(shù)對數(shù)最小值為0，最大值為11.72，標準差為2.14，表明高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平差距很大，變異程度很高；數(shù)字金融指數(shù)最小值為16.22，最大值為410.28，標準差為91.65，表明地區(qū)的數(shù)字金融發(fā)展水平差距非常之大；市場化總評分指數(shù)最小值為-0.23，最大值為11.49，標準差為2.24，表明地區(qū)的市場環(huán)境質(zhì)量差距非常之大。

表3 變量描述統(tǒng)計

（二）數(shù)字金融發(fā)展與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的相關(guān)性

從數(shù)字金融指數(shù)與專利申請數(shù)對數(shù)的散點圖（圖1）可以看出，數(shù)字金融的發(fā)展與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間存在正相關(guān)，數(shù)字金融的發(fā)展正向促進高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展。

圖1 數(shù)字金融指數(shù)與專利申請數(shù)對數(shù)的散點圖

（三）相關(guān)性分析和嶺回歸分析模型

從表3可以看出，主要變量標準差和方差不為0，分別用皮爾森系數(shù)、斯皮爾曼系數(shù)進行相關(guān)性檢驗（表4），表格內(nèi)左下部分是皮爾森系數(shù)矩陣計算結(jié)果，右上部分是斯皮爾曼系數(shù)矩陣計算結(jié)果。主要變量的相關(guān)性系數(shù)均在[-0.9，0.9]上，主要變量之間高度相關(guān)，變量之間可能存在多重共線性問題。

表4 主要變量相關(guān)性分析

進一步經(jīng)過最小二乘法線性診斷（表5），六個變量的VIF值大于5，其中一個變量的VIF值達到44.461。

表5 最小二乘法線性診斷

基于主要變量之間高度相關(guān)，3個變量的VIF值大于10，可以采用線性回歸中的嶺回歸模型進行進一步的回歸分析，嶺回歸模型為：

Y=θ0+θ1X1+θ2X2+θ3X3+θ4X4+θ5X5+θ6X6

嶺回歸模型可以解決變量之間多重共線性的問題，嶺回歸模型對于參數(shù)估計的顯著性和穩(wěn)定性明顯高于普通回歸，并使參數(shù)具有解釋意義和統(tǒng)計學(xué)意義，是一種對回歸參數(shù)缺乏解釋性問題的改良最小二乘估計法回歸方法。通過放棄最小二乘法的無偏性，以損失部分信息、降低精度為代價獲得回歸系數(shù)更為符合實際、更可靠的回歸方法，對病態(tài)數(shù)據(jù)的擬合要強于最小二乘法。當k越大，消除變量之間的多重共線性影響效果越好，但會導(dǎo)致擬合精度R2降低越大。當各回歸系數(shù)基本穩(wěn)定時的對應(yīng)的k值即為合適的最小值。通過圖2中k-β圖（嶺脊圖）可以看出，當k大于等于0.020時，各回歸系數(shù)趨于穩(wěn)定，于是得出最佳嶺回歸參數(shù)k=0.020。

圖2 k-β圖（嶺脊圖）

輸入k=0.020，通過R2值分析模型擬合情況（表6）。

表6 模型擬合情況

進一步進行F檢驗（嶺回歸ANOVA檢驗）（表7），F(xiàn)=833.420,p=0.000＜0.05，說明模型有意義。

表7 嶺回歸F檢驗

進行Ridge回歸分析，回歸結(jié)果見表8。

表8 Ridge回歸分析結(jié)果

表9 數(shù)字金融發(fā)展與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的異質(zhì)性檢驗

從表6、表7、表8可知，將數(shù)字金融指數(shù)、GDP對數(shù)、市場化總評分指數(shù)、R&D經(jīng)費支出對數(shù)、R&D人員折合全時當量對數(shù)、從業(yè)人員平均人數(shù)對數(shù)作為自變量，將專利申請數(shù)對數(shù)作為因變量進行Ridge回歸（嶺回歸）分析，K值為0.020，模型R2值為0.948，意味著數(shù)字金融指數(shù)、GDP對數(shù)、市場化總評分指數(shù)、R&D經(jīng)費支出對數(shù)、R&D人員折合全時當量對數(shù)、從業(yè)人員平均人數(shù)對數(shù)可以解釋專利申請數(shù)對數(shù)的94.84%變化原因。對模型進行穩(wěn)健性檢驗F檢驗時，模型通過穩(wěn)健性檢驗F檢驗（F=833.420,p=0.000＜0.05），說明數(shù)字金融指數(shù)、GDP對數(shù)、市場化總評分指數(shù)、R&D經(jīng)費支出對數(shù)、R&D人員折合全時當量對數(shù)、從業(yè)人員平均人數(shù)對數(shù)中至少1項會對專利申請數(shù)對數(shù)產(chǎn)生影響關(guān)系，通過表8得出模型公式為：

Y=-4.067+0.256*X1+0.128*X2+0.106*X3+0.444*X4+0.358*X5+0.185*X6

數(shù)字金融指數(shù)的回歸系數(shù)值為0.256（t=6.671，p=0.003＜0.01），數(shù)字金融指數(shù)的發(fā)展對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新鏈有顯著的正向促進作用。數(shù)字金融的發(fā)展有效地促進高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新鏈呈現(xiàn)出對資金需求量大、周期長、風險高等特點，數(shù)字金融借助5G、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、智能算法、區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)和信息技術(shù)，通過了金融產(chǎn)品升級、服務(wù)升級、降低交易成本等途徑使高技術(shù)產(chǎn)業(yè)獲得低成本的資金，從融資渠道、服務(wù)門檻、防范風險、融資效率、征信體系等方面為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新提供了優(yōu)質(zhì)的金融服務(wù)。

GDP對數(shù)的回歸系數(shù)值為0.128（t=3.417，p=0.027＜0.05），經(jīng)濟發(fā)展水平（地區(qū)GDP）會對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生顯著的正向影響。經(jīng)濟發(fā)展好的地區(qū)具有物質(zhì)基礎(chǔ)高、人才聚焦等資源稟賦優(yōu)勢，利于營造良好的研發(fā)和創(chuàng)新的氛圍，有利于數(shù)字金融助力于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新鏈水平的提升。市場化總評分指數(shù)的回歸系數(shù)值為0.106（t=3.666，p=0.000＜0.01），市場化總評分指數(shù)會對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生顯著的正向影響。高質(zhì)量制度環(huán)境有利于促進企業(yè)增加技術(shù)研發(fā)資金的投入和防范風險，從而有利于數(shù)字金融對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的促進作用。R&D經(jīng)費支出對數(shù)的回歸系數(shù)值為0.444（t=10.569，p=0.000＜0.01），R&D經(jīng)費支出對數(shù)會對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生顯著的正向影響。R&D人員折合全時當量對數(shù)的回歸系數(shù)值為0.358（t=8.388，p=0.000＜0.01），R&D人員折合全時當量對數(shù)會對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生顯著的正向影響。從業(yè)人員平均人數(shù)對數(shù)的回歸系數(shù)值為0.185（t=3.743，p=0.000＜0.01），從業(yè)人員平均人數(shù)對數(shù)會對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)的創(chuàng)新產(chǎn)生顯著的正向影響。因此，數(shù)字金融指數(shù)、市場化總評分指數(shù)、R&D經(jīng)費支出對數(shù)、R&D人員折合全時當量對數(shù)、從業(yè)人員平均人數(shù)對數(shù)會對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系。

綜上所述，數(shù)字金融對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生顯著的正向影響，假設(shè)1驗證通過。

（四）異質(zhì)性檢驗

研究數(shù)字金融發(fā)展對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)微觀主體處于不同的經(jīng)濟環(huán)境、制度環(huán)境、不同所有權(quán)性質(zhì)、不同地區(qū)的影響效應(yīng),分別進行嶺回歸異質(zhì)性檢驗，結(jié)果如表 9所示。

1.經(jīng)濟環(huán)境質(zhì)量異質(zhì)性檢驗。將高技術(shù)產(chǎn)業(yè)微觀主體所處的經(jīng)濟環(huán)境質(zhì)量分成經(jīng)濟發(fā)展水平高和經(jīng)濟發(fā)展水平低兩組。在經(jīng)濟發(fā)展水平高這一組回歸結(jié)果中，數(shù)字金融指數(shù)的系數(shù)是0.131，可見經(jīng)濟水平發(fā)展高的地區(qū)數(shù)字金融對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新呈現(xiàn)正向促進作用，并在5%的水平下顯著。

2.制度環(huán)境質(zhì)量異質(zhì)性檢驗。將高技術(shù)產(chǎn)業(yè)微觀主體所處的制度環(huán)境質(zhì)量分成制度環(huán)境質(zhì)量高和制度環(huán)境質(zhì)量低兩組。在制度環(huán)境質(zhì)量高這一組的回歸結(jié)果中，數(shù)字金融指數(shù)的系數(shù)是0.111，可見制度環(huán)境質(zhì)量高的地區(qū)數(shù)字金融對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新呈現(xiàn)正向的促進作用，并在5%的水平下顯著。

3.企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)異質(zhì)性檢驗。將高技術(shù)企業(yè)微觀主體的所有權(quán)性質(zhì)分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)兩組。在非國有企業(yè)這一組的回歸結(jié)果中，數(shù)字金融指數(shù)的系數(shù)是0.034，可見數(shù)字金融發(fā)展對非國有高技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新呈現(xiàn)正向促進作用，且在1%水平上顯著，但對國有高技術(shù)企業(yè)的促進作用并不顯著。

4.地理位置的異質(zhì)性檢驗。將高技術(shù)企業(yè)微觀主體所處的地理位置分為東部地區(qū)和中、西、東北地區(qū)兩組。中、西、東北地區(qū)這一組回歸結(jié)果中，數(shù)字金融指數(shù)的系數(shù)是0.159，可見數(shù)字金融發(fā)展對中、西、東北地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新呈現(xiàn)正向促進效應(yīng)，且在1%水平上顯著。這充分體現(xiàn)了我國數(shù)字金融發(fā)展的普惠性質(zhì)，對欠發(fā)達地區(qū)的作用更加顯著。

綜上所述，數(shù)字金融發(fā)展對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)微觀主體中處于不同的經(jīng)濟環(huán)境、制度環(huán)境、所有權(quán)性質(zhì)、地區(qū)的影響呈現(xiàn)異質(zhì)性，假設(shè)2通過驗證。

四、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

1.數(shù)字金融的發(fā)展對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新存在顯著的正向促進作用。基于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新鏈周期長、風險高、保密性強等特點，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新鏈中融資困難，而技術(shù)創(chuàng)新活動需要持續(xù)、穩(wěn)定的資金支持才能順利地開展，數(shù)字金融的發(fā)展能夠提供高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動所需持續(xù)、穩(wěn)定和低成本的資金支持。數(shù)字金融通過5G、大數(shù)據(jù)、智能算法、區(qū)塊鏈等信息技術(shù)獲取需融資企業(yè)的基本信息和信用評價信息，解決供需雙方信息不對稱問題，降低信貸審批前的調(diào)查成本，縮短信貸服務(wù)審批周期，提高金融服務(wù)效率，并根據(jù)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的特性量身定制金融產(chǎn)品，為推動高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新營造良好的外部融資環(huán)境和提供有力的資金支持，并激勵高技術(shù)產(chǎn)業(yè)加大技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)人員和資金的投入，提高研發(fā)創(chuàng)新的效率。

2.數(shù)字金融作用于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)微觀主體技術(shù)創(chuàng)新過程中受到企業(yè)所處內(nèi)外部環(huán)境的影響，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)微觀主體所處的經(jīng)濟環(huán)境質(zhì)量、制度環(huán)境質(zhì)量、企業(yè)所有權(quán)、區(qū)域位置等不同，數(shù)字金融對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生的影響也不同。將樣本按經(jīng)濟環(huán)境質(zhì)量高低、制度環(huán)境質(zhì)量高低、國有、非國有企業(yè)所有權(quán)、東部、中部、西部、東北地區(qū)區(qū)域位置分組進行嶺回歸，嶺回歸結(jié)果呈現(xiàn)異質(zhì)性。

高質(zhì)量經(jīng)濟發(fā)展水平下數(shù)字金融的發(fā)展對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)微觀主體的技術(shù)創(chuàng)新存在顯著的正向促進作用。經(jīng)濟發(fā)展水平高的地區(qū)具有物質(zhì)基礎(chǔ)高、人才聚焦等資源稟賦優(yōu)勢，有利于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)提升研發(fā)資金和研發(fā)人員的投入，有利于形成技術(shù)研發(fā)創(chuàng)新的氛圍和人才聚集，從而進一步提升了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平。同時，經(jīng)濟環(huán)境質(zhì)量高的地區(qū)可以助力數(shù)字金融機構(gòu)實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟，減少供需雙方的信息不對稱，降低金融交易成本。

高質(zhì)量制度環(huán)境下數(shù)字金融對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)微觀主體技術(shù)創(chuàng)新的促進作用更加顯著。高質(zhì)量制度環(huán)境是一切活動的保障，可以減少尋租成本、逆向選擇、道德風險、金融系統(tǒng)性風險等問題的發(fā)生，通過完善監(jiān)督機制，有利于保障高技術(shù)產(chǎn)業(yè)微觀主體的技術(shù)研發(fā)活動順利進行。

從企業(yè)所有權(quán)來看，數(shù)字金融對非國有高技術(shù)產(chǎn)業(yè)微觀主體技術(shù)創(chuàng)新的正向促進效應(yīng)更為顯著，但對國有高技術(shù)企業(yè)的促進作用并不顯著。這說明國有高技術(shù)企業(yè)享受的政策扶持和財政支撐的力度比非國有高技術(shù)企業(yè)大，因此數(shù)字金融發(fā)展對其作用效應(yīng)不顯著。而非國有企業(yè)面臨“所有權(quán)歧視”和“規(guī)模歧視”，融資難，無法為技術(shù)研發(fā)提供充足的資金支持。數(shù)字金融利用5G、大數(shù)據(jù)、智能算法、區(qū)塊鏈等信息技術(shù)打破了地域等的限制，解決信息不對稱的問題，構(gòu)建基于創(chuàng)新項目價值評價體系和信用評價體系，促進非國有高技術(shù)企業(yè)獲取更多技術(shù)創(chuàng)新資金，使非國有高技術(shù)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動順利開展。

從地理位置上看，數(shù)字金融發(fā)展對中、西、東北地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)微觀主體技術(shù)創(chuàng)新的正向促進效應(yīng)更顯著，而對東部地區(qū)的作用更小。這充分體現(xiàn)了我國數(shù)字金融發(fā)展的普惠性質(zhì)，對欠發(fā)達地區(qū)的改善有顯著影響。數(shù)字金融應(yīng)用大數(shù)據(jù)、云計算和智能算法等信息技術(shù)，通過提供個性化的金融服務(wù)產(chǎn)品讓服務(wù)的受眾面更廣，解決金融服務(wù)“最后一公里”難題，數(shù)字金融可以通過降低金融服務(wù)門檻、優(yōu)化資源配置等途徑促進高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率。

（二）建議

1.高質(zhì)量發(fā)展數(shù)字金融，助力高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。一是加大數(shù)字金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投入，加快數(shù)字金融建設(shè)的進程，金融行業(yè)應(yīng)加快與5G、互聯(lián)網(wǎng)+、數(shù)字+、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)的結(jié)合，加快金融產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的進程，合理布局數(shù)字金融整體空間分布。二是深化金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，完善數(shù)字金融監(jiān)管機制，防控金融系統(tǒng)性風險。政府在引導(dǎo)數(shù)字金融良性發(fā)展的基礎(chǔ)上放寬數(shù)字金融機構(gòu)的市場準入門檻，增加數(shù)字金融有效供給。三是利用大數(shù)據(jù)、智能算法、區(qū)塊鏈、人工智能等先進的數(shù)字技術(shù)和信息技術(shù)，建立基于模型預(yù)估高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新項目價值的審核體系，增強數(shù)字金融的風險評判的科學(xué)性，對信貸資金流向和使用情況進行監(jiān)測和監(jiān)管。四是架構(gòu)數(shù)字金融行業(yè)的云數(shù)據(jù)，在保障數(shù)據(jù)安全、規(guī)范數(shù)據(jù)使用道德的基礎(chǔ)上與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)建立信息共享機制，以減少銀企供需信息的不對稱，提高投融資的匹配度與效率，構(gòu)建基于技術(shù)創(chuàng)新項目價值的審核體系，精準地為“長尾客戶”提供個性化的融資服務(wù)，更好地滿足高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新微觀主體多樣化的融資需求。五是發(fā)展多元化的金融主體結(jié)構(gòu)，積極發(fā)展線上數(shù)字金融業(yè)務(wù)，積極開發(fā)數(shù)字金融產(chǎn)品，豐富數(shù)字金融產(chǎn)品的種類，提高企業(yè)辦理融資業(yè)務(wù)的便利性，為高技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新拓寬融資渠道。利用數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新服務(wù)模式，提升融資服務(wù)質(zhì)量和融資服務(wù)效率，降低高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的時間成本和借貸成本。

2.改善經(jīng)濟環(huán)境，充分發(fā)揮數(shù)字金融對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的正向促進作用。通過增加創(chuàng)新型人才的專項資金，進一步加大對人才的引進力度，吸引更多的人才加入并形成人才集聚，優(yōu)化人才結(jié)構(gòu)，建立健全合理的人才激勵機制，使人才在數(shù)字金融和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展中發(fā)揮最大作用，助力高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。

3.優(yōu)化制度環(huán)境，加強監(jiān)管政府應(yīng)完善制度結(jié)構(gòu)，完善與數(shù)字金融有關(guān)的法律法規(guī)，加強數(shù)字金融市場主體行為、客體行為、經(jīng)營行為、操作行為和資金使用情況的監(jiān)管，防范信息風險、資金風險、信用風險和金融行業(yè)系統(tǒng)性風險。構(gòu)建以市場行為監(jiān)管和審慎監(jiān)管合力并行的數(shù)字金融監(jiān)管框架。強化數(shù)字金融與互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)合監(jiān)管機制，加強對大數(shù)據(jù)分析、區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)的利用，暢通信息共享渠道，利用技術(shù)手段對信息風險、信用風險和操作風險進行管控，及時預(yù)警并防范金融行業(yè)系統(tǒng)性風險。同時加強高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在融資過程中的合法權(quán)益、技術(shù)創(chuàng)新項目和創(chuàng)新成果的保護和知識產(chǎn)權(quán)的保護。

4.構(gòu)建基于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新項目價值的評估體系?；?G、大數(shù)據(jù)、云數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等信息技術(shù)的應(yīng)用，數(shù)字金融通過構(gòu)建基于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新項目價值的評估體系，將高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新項目的價值置于數(shù)字技術(shù)分析框架下，減少供需信息不對稱程度，打破了“所有制歧視”和“規(guī)模歧視”的約束，為信貸提供更加全面的和科學(xué)的依據(jù)，有效解決非國有高技術(shù)企業(yè)由于“所有制歧視”和“規(guī)模歧視”融資難的困境。通過制定個性化的融資服務(wù)，讓更多“長尾用戶”獲得信貸資金的支持，更好地滿足非國有技術(shù)創(chuàng)新主體多樣化的融資需求。

5.加大中西部地區(qū)數(shù)字金融建設(shè)，提供更多的政策傾斜。從地理位置上看，數(shù)字金融發(fā)展對中、西、東北地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)微觀主體技術(shù)創(chuàng)新的正向促進效應(yīng)更顯著。建議加大中西部地區(qū)數(shù)字金融建設(shè)，提供更多的政策傾斜，以促進高技術(shù)產(chǎn)業(yè)共同高質(zhì)量協(xié)同發(fā)展。