科技金融如何影響企業(yè)新質生產力？

摘"要：加快形成新質生產力是塑造發(fā)展經濟新優(yōu)勢的必然要求，提升企業(yè)新質生產力是積極穩(wěn)妥發(fā)展科技金融的接入口。在此背景下，本文以2013—2022年A股上市公司作為研究樣本，構建了企業(yè)新質生產力指標體系并進行了測算，采取多時點雙重差分法，實證考察了科技與金融結合對企業(yè)新質生產力的影響。研究發(fā)現，科技金融政策能夠有效提升企業(yè)新質生產力。機制檢驗發(fā)現，科技金融通過政府創(chuàng)新補貼與信息約束程度影響企業(yè)新質生產力。進一步分析還表明，企業(yè)性質、企業(yè)生命周期、企業(yè)所在地市場化程度以及企業(yè)所處地理位置等內外部環(huán)境差異會導致科技金融政策出現異質性的影響效應。

關鍵詞：科技金融；新質生產力；政府創(chuàng)新補貼；信息約束

中圖分類號：F830；F27644文獻標識碼：A文章編號：1001-148X（2025）01-0047-10

收稿日期：2024-11-21

作者簡介：姚鳳閣（1971—），男，山東黃縣人，教授，博士生導師，研究方向：數字金融、發(fā)展經濟學；于佳怡（1996—），女，遼寧鳳城人，博士研究生，研究方向：數字金融。

基金項目："國家社會科學基金重大項目“加快形成新質生產力的政策體系和實現路徑研究”，項目編號："23amp;ZD069。

一、引"言

2023年10月31日中央金融工作會議明確提出“做好科技金融、綠色金融、普惠金融、養(yǎng)老金融、數字金融五篇大文章”，其中“科技金融”居于首要地位。這一戰(zhàn)略部署既強調通過科技創(chuàng)新提升金融服務效能，又明確金融資源配置的戰(zhàn)略方向。作為新興金融模式，科技金融通過構建“耐心資本”體系——即以價值投資、長期投資和責任投資為核心的投資范式，有力推動科技創(chuàng)新與金融資本的深度融合，促進科技、產業(yè)與金融的協同發(fā)展。2024年2月1日習近平總書記在中共中央政治局第十一次集體學習時強調"“發(fā)展新質生產力是推動高質量發(fā)展的內在要求和重要著力點”。2024年12月中央經濟工作會議進一步明確指出“要以科技創(chuàng)新推動產業(yè)創(chuàng)新，"特別是以顛覆性技術和前沿技術催生新產業(yè)、新模式、新動能，"發(fā)展新質生產力”。而科技創(chuàng)新離不開金融的支持，金融是推動科技創(chuàng)新和產業(yè)發(fā)展的關鍵力量。在此背景下，深入探究科技與金融深度融合對企業(yè)新質生產力的影響機制、傳導路徑及異質性效應，對優(yōu)化科技金融服務體系、助推企業(yè)高質量發(fā)展具有重要的理論價值與實踐意義。

本文以2013—2022年滬深A股上市公司為樣本，選取科技金融試點政策作為準自然實驗，采用多時點雙重差分法系統考察科技金融對企業(yè)新質生產力的影響。本文的邊際貢獻在于：首先，構建雙重差分模型揭示科技金融對企業(yè)新質生產力的政策效應，拓展了宏觀政策與微觀企業(yè)行為研究的理論邊界；其次，基于政府創(chuàng)新補貼、信息約束緩解視角，采用理論闡述與實證檢驗相結合的方法，系統分析科技金融影響新質生產力的內在邏輯；最后，從企業(yè)內部環(huán)境和外部環(huán)境差異兩個層面展開多維異質性分析，構建多重視角的政策評估體系，為科技金融政策的精準施策提供經驗證據。

二、理論分析與研究假設

科技與金融結合試點政策是創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略的重要制度創(chuàng)新，通過構建適配科技研發(fā)與成果轉化的金融工具、制度體系和政策框架［1］，有效促進了科技與金融的深度融合。科技與金融結合試點政策既強化了對企業(yè)創(chuàng)新活動和戰(zhàn)略性新興產業(yè)的資金支持力度，又展現出系統性、創(chuàng)新性和可持續(xù)性的制度特征［2］。在深化金融體制改革的戰(zhàn)略背景下，科技金融已成為推進中國式現代化金融體系建設的核心動能［3］，其通過提高資金要素配置效率、提升產業(yè)鏈供應鏈治理能力、優(yōu)化勞動力資源配置等途徑，持續(xù)為經濟高質量發(fā)展注入新活力。我國科技金融的主要發(fā)展歷程"：1985年首次提出“對高科技開發(fā)工作設立創(chuàng)業(yè)投資給予支持”，標志著政策探索的起點；2008年國務院明確提出加大財政對科技創(chuàng)新的信貸支持，形成政府主導的財政投入模式；2011年《國家“十二五”科學和技術發(fā)展規(guī)劃》與2016年《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》相繼出臺，政策體系日趨完善，并遴選出16個試點地區(qū)和9個試點城市開展實踐探索；隨著數字經濟發(fā)展，當前已構建起政府引導、市場主導、金融機構與科技企業(yè)協同發(fā)力的新格局。這種演進軌跡呈現出三大特征：支持主體從單一政府主導轉向多元主體協同，政策工具從財政直補擴展到市場化金融創(chuàng)新，服務范圍從基礎研發(fā)延伸至全產業(yè)鏈培育。

科技金融對新質生產力的催化作用體現在兩個方面：一方面是，科技與金融的有效結合在于其共有的賦能特性，科學技術將金融資源投入科技創(chuàng)新中，通過新經濟、新產業(yè)與新業(yè)態(tài)的金融產品和信貸服務，利用資金將數據、信息、技術等非物質資源整合形成新的生產力要素。具體而言，金融資本注入推動科技創(chuàng)新“物化”于智能裝備、數字平臺等新型生產工具，賦能勞動者數字技能提升，借助資金杠桿效應加速科技成果轉化和產業(yè)升級進程［4］。而作為以配置整合資源為特長的金融活動，又將人工智能等新興技術應用于金融服務中，優(yōu)化金融服務流程，提高金融服務普及率與效率，全程參與服務企業(yè)技術研發(fā)與產業(yè)化等環(huán)節(jié)，"通過協調補齊要素短板等方式，推動企業(yè)生產力前沿的拓展，為新質生產力發(fā)展提供強大動力［5］；另一方面是，金融在整個科技創(chuàng)新循環(huán)體系中具有重要的加速器功能，從產業(yè)視角來看，科技金融目標在于通過精準匹配科技產業(yè)，滿足科學技術發(fā)展與科學技術應用過程中不同層次的需求，對企業(yè)進行金融服務，有利于市場價值發(fā)現，最終實現通過金融支撐促進科技創(chuàng)新［6］，而金融活動對原創(chuàng)性、顛覆性科技創(chuàng)新的支持，能夠及時有效地將科技創(chuàng)新成果應用到具體產業(yè)與產業(yè)鏈上，有效提升金融服務戰(zhàn)略性新興產業(yè)和未來產業(yè)發(fā)展的質效，更好地促進金融與科技的深度融合，"推進新質生產力快速發(fā)展［2，4］?；谝陨戏治?，本文提出如下研究假設：

H1：科技金融試點政策能夠顯著提升企業(yè)新質生產力。

政府創(chuàng)新補貼是政府為強化企業(yè)創(chuàng)新動能、發(fā)揮引導作用而設立的政策工具［7］。從信號理論視角分析，科技與金融結合試點政策具有雙重驅動效應：首先，該政策通過釋放明確的戰(zhàn)略導向信號，有效彌合信息優(yōu)勢方與劣勢方之間的認知鴻溝。政府創(chuàng)新補貼作為顯性政策工具，不僅能夠引導優(yōu)質資源精準配置至重點企業(yè)，更通過構建良性互動的政企關系，顯著降低監(jiān)管成本、增強政府對企業(yè)創(chuàng)新活動的信任度，從而確保企業(yè)充分對接政府創(chuàng)新資源［8］。這種政企協同機制使企業(yè)得以深度整合科技金融政策紅利，對新質生產力培育產生顯著的催化作用［9］。其次，科技金融試點政策在促進“政府補貼+資源導入”的同時，更形成資源集聚效應：一方面是激發(fā)內部人才虹吸效應，為創(chuàng)新研發(fā)和產業(yè)升級提供智力支撐［10］；另一方面是依托科技金融特有的風險評估體系和云計算、大數據等數字技術，構建智能化的資源適配機制，有效引導創(chuàng)新要素向戰(zhàn)略性新興產業(yè)聚集［11］。這種“政策信號-資源整合-技術賦能”的傳導路徑，使企業(yè)既能獲得持續(xù)的外部資源注入，又可構建內生化的創(chuàng)新生態(tài)系統。由此可見，科技與金融結合試點政策通過激活創(chuàng)新要素、整合政府資源、人才儲備和市場資本，充分發(fā)揮政策引導效能，為培育企業(yè)新質生產力提供系統化支撐［12］?；谏鲜龇治?，本文提出如下研究假設：

H2：科技金融試點政策通過強化政府創(chuàng)新補貼提升企業(yè)新質生產力水平。

緩解企業(yè)信息約束可以促進企業(yè)創(chuàng)新［13］，根據微觀銀行理論，信息不對稱不僅導致信貸資源錯配，更會通過道德風險傳導形成融資約束的惡性循環(huán)［14］?？萍寂c金融結合試點政策的實施，為破解這一困局提供了創(chuàng)新路徑：通過重構金融生態(tài)與科技賦能的協同機制，既驅動金融機構服務效能升級，又實現要素流動的系統性優(yōu)化，顯著降低企業(yè)信息約束強度，進而形成促進經濟高質量發(fā)展的金融基礎支持［15］。

科技金融試點政策對信息約束的緩解主要體現在兩個方面：一是金融資源配置層面，科技金融通過創(chuàng)新金融風險識別機制，有效識別企業(yè)經營數據并進行風險評估，根據企業(yè)信用情況為企業(yè)匹配全生命周期的差異化融資方案［16］。二是技術治理層面，企業(yè)利用人工智能、大數據等技術構建智能信息處理系統，對生產流程、創(chuàng)新活動進行全周期數字化賦能。通過信息數據處理與智能分析，不僅強化企業(yè)自身的信息管理能力，更便于利益相關方掌握企業(yè)經營實質狀況，有效緩解由信息約束導致的逆向選擇風險［17］；這種數字賦能機制既有效緩解企業(yè)外部融資約束，又可以通過精準診斷優(yōu)化其內部管理效率［18］。更為重要的是，科技金融試點政策驅動的信息約束緩解并非單向傳導：當企業(yè)借助科技金融工具提升信息披露質量時，會反向增強金融機構的風險識別能力，這種雙向優(yōu)化顯著降低金融摩擦成本，加速創(chuàng)新資本向新質生產力培育領域聚集?；谏鲜龇治?，本文提出如下研究假設：

H3：科技金融試點政策通過緩解信息約束促進企業(yè)新質生產力形成。

綜上，科技金融可能通過政府創(chuàng)新補貼與緩解信息約束對企業(yè)新質生產力產生影響，傳導路徑如圖1所示。

圖1"傳導路徑

三、研究設計

（一）數據來源

本文選取2013—2022年A股上市公司作為研究樣本，所用到的財務數據來源于CSMAR、Wind、CNRDS以及根據企業(yè)年報手工整理得出，為保障研究的準確性，本文對原始樣本進行如下處理：（1）剔除金融類企業(yè)與財務數據不全的樣本；（2）剔除產權性質無法識別的樣本；（3）剔除ST、*ST的樣本；（4）為避免異常值對本文研究造成影響，故選擇對相關連續(xù)型變量進行上下1%縮尾處理。最終本文共選取17674個企業(yè)-年度觀測樣本。

（二）變量說明

1被解釋變量

企業(yè)新質生產力（NQPF），本文借鑒袁維海等（2024）［18］和宋佳等（2024）［19］的研究，從新質生產力的基本內涵出發(fā)，堅持以科技創(chuàng)新為核心，以產業(yè)升級為導向，著力推動勞動者、勞動資料、勞動對象及其優(yōu)化組合的躍升和質變，其中，對生產力三要素的評價，參考韓文龍和張國毅（2024）［20］、張秀娥等（2024）［21］的研究，在此基礎上形成由3個維度、8個二級指標與18個三級指標構建企業(yè)新質生產力指標體系，綜合測度2013—2022年企業(yè)新質生產力發(fā)展情況，具體如表1所示。

根據上述指標體系，為了所得到的結果更為客觀，信息更為準確，本文借鑒王軍（2013）的相關研究［23］，運用面板動態(tài)熵值法進行測度：

第一步，無量綱與歸一化處理。

Xpj=［xpj－min（xpj）］/［max（xpj）－min（xpj）］（1）

Xpj=［max（xpj）－xpj］/［max（xpj）－min（xpj）］（2）

第二步，熵權法計算綜合評價得分。為降低主觀因素的影響，分別采用熵權法和線性加權法測算出各二級指標在一級指標中的權重，同樣的方法再測算出一級指標在各體系中的權重，據此算出兩產體系的綜合得分。

熵權法的計算過程如下：

第j個指標下第i個樣本所占比重，具體見公式（3）。

pij=zij∑mi=1zij（i=1，2，…，m，j=1，2…，n）（3）

第j個指標的信息熵，具體見公式（4）。

ej=－1lnm∑mi=1pij（lnpij）（4）

計算信息熵的冗余度，具體見公式（5）。

dj=1－ej（5）

確定指標權重，具體見公式（6）。

wj=dj∑nj=1dj（6）

其中，m是樣本個數，n是系統中指標個數。

計算指標綜合得分，具體見公式（7）。

Ui=∑nj=1pijwj（7）

經過上述步驟，本文測算出2013—2022年期間企業(yè)新質生產力發(fā)展水平，經過比較，本文測度的企業(yè)新質生產力與宋佳等（2024）［19］測度結果相近，分布趨勢也大體相同，與現實情況基本相符。

2核心解釋變量

科技金融政策（DID），若企業(yè)所在城市當年實施了科技金融政策，則當年及以后年份取值為1，否則為0。根據科學技術部、中國人民銀行、中國銀監(jiān)會、中國證監(jiān)會和中國保監(jiān)會《關于印發(fā)促進科技和金融結合試點實施方案的通知》（國科發(fā)財〔2010〕720號）與2011年10月發(fā)布《關于確定首批開展科技和金融結合試點地區(qū)的通知》（國科發(fā)財〔2011〕539號）要求，結合各地提出的促進科技和金融結合試點方案，確定中關村國家自主創(chuàng)新示范區(qū)、天津市、上海市、江蘇省、浙江省“杭溫湖甬”地區(qū)、安徽省合蕪蚌自主創(chuàng)新綜合實驗區(qū)、武漢市、長沙高新區(qū)、廣東省“廣佛莞”地區(qū)、重慶市、成都高新區(qū)、綿陽市、關中—天水經濟區(qū)（陜西）、大連市、青島市、深圳市等16個地區(qū)為首批促進科技和金融結合試點地區(qū)。同時鑒于政策的實施具有一定的滯后性，因此，將首批試點時間統一設定為2012年，同時2016年試點地區(qū)出現少量擴增，第二批以2016年為政策實施第一年［24］?；诖?，共同構成本文核心解釋變量。

3中介變量

本文的中介變量主要包括政府創(chuàng)新補貼（GCS）與信息約束（IC）。其中政府補貼收入主要參考劉春林等（2021）相關研究［24］，選取“研發(fā)”“科技項目”等有關政府創(chuàng)新補貼與科技金融政策的關鍵詞，在企業(yè)年報政府資助項目中所披露的相關信息進行搜索與識別，并對其最終結果進行加1取對數處理；信息約束則主要借鑒潘越等（2015）［25］的相關做法，同樣采用研報跟蹤數加1取對數進行衡量。

4控制變量

為減少遺漏變量的誤差，本文參考已有文獻，并結合數據可得性，選取以下控制變量：企業(yè)規(guī)模（size），由企業(yè)期末總資產的自然對數表示；財務杠桿（lev），由總負債與總資產的比值表示；盈利能力（dlcr），由凈利潤與總資產比值表示；董事會規(guī)模（rec），由董事會人數表示；資本負債率（fixed），由期末負債總額與期末資產總額的比值表示；企業(yè)成長性（inv），由企業(yè)當年營業(yè)收入增長額與上年營業(yè)收入總額的比值表示；現金流水平（roal），由現金凈流量與總資產比值表示；股權制衡度（board），由第二大股東與第一大股東比值表示。

具體變量的描述性統計如表2所示，其中企業(yè)新質生產力發(fā)展水平最小值為09048，標準差為23931，最大值166940，中位數為48577，這表明不同企業(yè)的新質生產力水平之間具有較大差距，為下文分析奠定了基礎。同理可知，各變量均符合要求。

（三）模型設定

科技金融政策由政府制定并實施，具有一定的外生性，即它不由研究者控制，而是由政策制定者基于經濟、社會或政治考量所決定。且政策在不同的時間或地區(qū)實施，這種時間或空間上的差異可以被用來界定處理組和控制組，進而評估政策的影響?；诖?，考慮到不同企業(yè)受科技金融政策干預時點存在一定差異，所以本文構建多時點雙重差分模型檢驗科技金融試點政策對企業(yè)新質生產力的影響，基準回歸模型設定如下：

NQPFit=α0+α1DIDit+βConit+μi+γt+εit（8）

其中，NQPFit表示i企業(yè)在t年的新質生產力發(fā)展情況，DIDit表示科技金融試點政策虛擬變量，α1為核心參數，Conit表示本文控制變量，同時還進一步控制了企業(yè)個體固定效應μi和年份固定效應γt，εit為擾動項。

四、實證結果分析

（一）基準回歸

為初步考察科技與金融結合試點政策對企業(yè)新質生產力的影響效應，將各變量帶入雙重差分模型進行檢驗，具體結果如表3所示。表3列（1）—列（5），無論是否加入控制變量，是個體固定、隨機效應或OLS估計，其DID估計系數均顯著為正，說明科技金融結合試點政策會顯著提升企業(yè)新質生產力，由此驗證了假設H1。究其原因在于科技金融是落實好新質生產力的接入口，科技與金融結合試點政策加快了技術研發(fā)與成果轉化，推動企業(yè)未來產業(yè)與戰(zhàn)略性新興產業(yè)的發(fā)展，進而提升企業(yè)新質生產力。

（二）平行趨勢檢驗

多時點DID的有效性依賴于其是否滿足平行趨勢假設，也是緩解內生性的前提，即處理組與對照組在事件發(fā)生前不存在時間趨勢上的差異。本文平行趨勢檢驗結果如圖2所示。

圖2"平行趨勢檢驗

在政策實施之前，其估計系數置信區(qū)間包括0，且均不顯著，符合平行趨勢假設的預期；在政策實施之后系數逐漸變成顯著為正，且其置信區(qū)間不包括0，表明科技金融政策能夠顯著提升企業(yè)新質生產力。

（三）安慰劑檢驗

考慮到未觀測到的遺漏變量可能對實證結果產生影響，為了更準確地評估科技與金融結合試點政策對企業(yè)新質生產力的影響，本文參考袁維海和周健鵬（2024）［18］的做法對科技金融試點的時間進行隨機匹配，結果如圖3所示。

圖3"安慰劑檢驗

從圖3可以看出，交互項系數值集中在0附近，大多數P值并不顯著說明構造的隨機事件不會對企業(yè)新質生產力產生影響，因此企業(yè)新質生產力水平的提升可以歸因于科技金融政策的實施，并非其他遺漏因素所致，進一步驗證本文的核心結論。

（四）傾向得分匹配-雙重差分法

盡管外生沖擊事件可以緩解內生性問題，但政策試點城市的樣本選擇并非完全隨機，基于此，本文通過傾向得分匹配的方法來進一步克服政策評估的“噪音”影響。本文借鑒申明浩等（2023）［26］的方法，采取逐期匹配的方法來選取控制組企業(yè)，具體結果如表4所示。

不難看出，其無論是半徑匹配、近似匹配與和匹配，在消除樣本自選擇問題后，科技金融試點政策對企業(yè)新質生產力的提升效應仍舊顯著，其回歸系數在1%水平下顯著為正，進一步驗證了本文核心研究結論。

（五）其他穩(wěn)健性檢驗

結合前文分析，本文的研究結論已基本得到證實，為進一步增加結論的穩(wěn)健性，本文首先進行行業(yè)省份聚類，其次鑒于企業(yè)上市時間會影響企業(yè)發(fā)展，故剔除上市年份小于3年的企業(yè)再次進行回歸；再次運用動態(tài)面板進行回歸，最后剔除重大公共衛(wèi)生事件期間樣本數據，具體結果如表5所示。

表5列（1）—列（4）分別對應了四種穩(wěn)健性檢驗方法，可以發(fā)現，在利用不同方法進行檢驗的基礎上，回歸結果系數仍然顯著為正，表明在經過一系列穩(wěn)健性檢驗后，科技金融結合試點政策對企業(yè)新質生產力的促進效應仍保持顯著，再次為本文研究結論的準確性提供了依據，綜上本文H1得以充分驗證。

五、影響機制檢驗

經過前文的一系列穩(wěn)健性檢驗，表明科技金融試點政策會顯著促進企業(yè)新質生產力發(fā)展。然而，科技金融試點政策影響企業(yè)新質生產力的傳導機制還需進一步探討，基于此，本部分本文在基準回歸模型的基礎上，設定如下機制檢驗模型：

Zit=α1+β1treati×timet+δcontrolit+i+μi+εit（9）

NQPFit=α2+β2treati×timet+β3Zit+δcontrolit+i+μi+εit（10）

其中，Z為中介變量，主要是指政府創(chuàng)新補貼以及信息約束，式（9）主要研究科技金融試點政策對中介變量Z的直接影響，式（10）則分析在加入中介變量后，科技金融試點政策對企業(yè)新質生產力的影響情況。

首先是政府創(chuàng)新補貼，回歸結果如表6所示，表6列（2）表明科技金融試點政策有助于企業(yè)獲取政府創(chuàng)新補貼，且在10%水平下顯著為正，列（3）表明政府創(chuàng)新補貼在科技金融促進企業(yè)新質生產力過程中具有中介效應，科技金融結合試點政策的實施能夠合理調整政府資源投向，促使企業(yè)有效嫁接至政府專項創(chuàng)新投資渠道，提升政府投資效率，降低政府監(jiān)督成本的同時，促進企業(yè)創(chuàng)新資源的有效配置，優(yōu)化企業(yè)的生產流程，提高企業(yè)的生產效率，進加快企業(yè)新質生產力的形成，假設H2得到驗證。

其次是信息約束，回歸結果如表7所示，列（2）表明科技金融試點政策能夠增強企業(yè)對標準化、精確化信息的披露，提高了市場對企業(yè)的跟蹤關注度，在一定程度上緩解信息約束問題，且系數在1%水平下顯著為正，列（3）顯示信息約束對企業(yè)新質生產力的回歸系數為00071且在5%的水平下顯著為正，表明信息約束在科技金融促進企業(yè)新質生產力過程中具有中介效應，這意味著科技金融結合試點政策的實施緩解了信息約束，為信息弱勢的利益相關者識別、篩選以及利用信息提供了便捷，從而促進企業(yè)要素流動，有利于企業(yè)新質生產力的發(fā)展，假設H3得到驗證。

六、進一步分析

為了更加深入地理解科技金融結合試點政策對企業(yè)新質生產力的影響，本文將從企業(yè)內部與外部雙重視角進行異質性分析，探討在不同環(huán)境影響下，科技與金融結合試點政策對企業(yè)新質生產力是否會產生不同的影響效應。

首先是企業(yè)內部環(huán)境，本文根據《國家重點支持的高新技術領域》，將企業(yè)劃分為高新技術企業(yè)與非高新技術企業(yè)兩類，具體結果如表8所示。根據表8列（1）結果顯示，當企業(yè)為高新技術企業(yè)時，其估計系數顯著為正；列（2）顯示，當企業(yè)為非高新技術企業(yè)時，其估計系數為正但并不顯著，說明科技金融結合試點政策對高新技術企業(yè)的提升效果更好。究其原因可能在于，相比于非高新技術企業(yè)，科技金融能夠憑借自身優(yōu)勢，就高新技術企業(yè)所處不同階段給予不同程度的支持，能夠促進企業(yè)在研發(fā)、創(chuàng)新以及生產等方面順利開展，進而推進技術產業(yè)發(fā)展，提升企業(yè)新質生產力。

同時將企業(yè)劃分為成長期、成熟期和衰退期三個階段，回歸結果如表9所示。試點政策顯著提升成長期和成熟期企業(yè)新質生產力水平，對衰退期企業(yè)研發(fā)投入沒有明顯作用。針對于成熟期和衰退期企業(yè)的結論與任曙明和王夢娜（2024）［16］的研究結論基本保持一致。因此，可以得出試點政策增加成長期企業(yè)新質生產力水平的結論。究其原因可能在于，成熟期科創(chuàng)企業(yè)獲得全方位金融支持，找準金融支點“撬動”科技創(chuàng)新，能夠較好地發(fā)揮科技金融試點政策效果。而成長期的企業(yè)可能會存在技術研發(fā)方向模糊等問題，其政策的作用效果尚不如成熟期企業(yè)，同時鑒于科技金融更關注將資源配置到產出高效率的企業(yè)，衰退期的企業(yè)通常不符合科技金融政策的資源導向，因而其作用效果并不顯著。

其次是企業(yè)外部環(huán)境，本文主要根據企業(yè)所在地區(qū)市場化水平進行劃分，將其劃分為高市場化水平和低市場化水平，具體結果如表10所示。根據表10列（1）結果顯示，當企業(yè)所處地區(qū)為低市場化水平時，其估計系數雖然為正但并不顯著；列（2）顯示，當企業(yè)所處地區(qū)為高市場化水平時，其估計系數在1%水平下顯著為正，說明科技金融政策對高市場化水平地區(qū)企業(yè)的提升效果更好。究其原因可能在于，高市場化水平地區(qū)的信息不對稱程度更低，信貸資金分配的水平相對較高，同時高市場化水平也意味著政府干預度較低，企業(yè)盈余質量較高，能夠降低企業(yè)對持有現金的依賴，能夠充分地進行研發(fā)投入，促進未來產業(yè)和戰(zhàn)略性新興產業(yè)的發(fā)展，進而提升企業(yè)新質生產力。而低市場化水平的市場調控機制相對較弱，企業(yè)大力研發(fā)潛在風險較大，在一定程度上抑制了其自身的發(fā)展。

同時伴隨著改革開放的快速發(fā)展，我國經濟取得了舉世矚目的成就，但各地區(qū)在經濟發(fā)展與制度質量等方面均存在較大差異，基于此，本文根據企業(yè)所在經濟地帶將樣本劃分為東部、中部和西部，具體結果如表11所示。根據表11列（1）結果顯示，當企業(yè)所處地區(qū)為東部地區(qū)時，其估計系數在1%水平下顯著為正；列（2）顯示，當企業(yè)所處地區(qū)為中部地區(qū)時，其估計系數在5%水平下顯著為正；列（3）顯示，當企業(yè)所處地區(qū)為西部地區(qū)時，其系數為負且未通過顯著性檢驗，說明科技金融政策對東部地區(qū)企業(yè)效果最好，其次為中部地區(qū)，最后是西部地區(qū)。究其原因可能在于東部地區(qū)相較于中西部地區(qū)而言，國家戰(zhàn)略改革部署要求東部地區(qū)改革創(chuàng)新率先探索、高強度的外向型經濟和財富積累，使得東部地區(qū)在人工智能、先進計算以及智能制造等高技術領域的研發(fā)投入明顯加大，大力發(fā)展科技創(chuàng)新為扎實推進西部大開發(fā)、中部崛起的發(fā)展奠定堅實的基礎，進而能夠更好地為企業(yè)新質生產力發(fā)展奠定基礎。

七、結論及政策建議

為探究推動企業(yè)新質生產力發(fā)展的新途徑，對企業(yè)新質生產力注入新活力，系統評估科技金融試點政策對企業(yè)新質生產力的影響。本文利用2013—2022年A股上市公司面板數據，在構建企業(yè)新質生產力指標體系并進行測算的基礎上，采取多時點雙重差分模型探究科技金融試點政策對企業(yè)新質生產力的內在關聯與作用機制。研究發(fā)現：（1）科技金融試點政策對提升企業(yè)新質生產力具有顯著的促進作用，且通過一系列穩(wěn)健性檢驗后依舊成立。（2）科技金融試點政策主要通過政府創(chuàng)新補貼與信息約束程度，推動企業(yè)新質生產力的提高。（3）科技金融試點政策對企業(yè)新質生產力的促進作用存在差異性，從企業(yè)內部環(huán)境來看，該政策在高新技術企業(yè)與成長期企業(yè)的政策效果更為明顯；從企業(yè)外部環(huán)境來看，主要在高市場化水平和東部地區(qū)對企業(yè)新質生產力水平提升促進作用更為明顯。

根據以上結論，本文提出如下政策建議：

一是為不同企業(yè)提供差異化的金融服務，推行科技金融賦能企業(yè)新質生產力定制化解決方案。鑒于不同企業(yè)性質與企業(yè)外部環(huán)境存在差異，導致其受到科技金融結合試點政策的影響效果存在差異，因此要著重引導金融機構要結合不同發(fā)展階段企業(yè)的不同需求，結合科技金融結合試點政策，進一步優(yōu)化產品、市場和服務體系，為各類企業(yè)提供全生命周期的多元化接力式金融服務。二是完善科技金融監(jiān)管框架，加強科技金融知識普及與人才培養(yǎng)?？萍冀鹑谝獮楦哔|量發(fā)展提供金融服務奠定基礎，當前企業(yè)科技金融不確定性較強，風險較不穩(wěn)定，企業(yè)需不斷完善自身風險控制機制，設立專業(yè)化的科技金融服務組織，培育專業(yè)人才隊伍，健全考核激勵和盡職免責等機制等，更好地促使科技金融賦能企業(yè)高質量發(fā)展。三是優(yōu)化科技金融發(fā)展政策環(huán)境，推動科技金融與實體經濟深度融合。科技金融服務于實體經濟，其與實體經濟深度融合是實現技術創(chuàng)新、產業(yè)升級和企業(yè)高質量發(fā)展的關鍵，強化科技成果轉化機制，利用科技金融杠桿效應，促進企業(yè)成長與產業(yè)化發(fā)展，不斷為經濟高質量發(fā)展注入活力。

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How"Does"Fintech"Affect"the"Enterprise"New"Quality"Productivity？

YAO"Fengge，YU"Jiayi

（School"of"Finance，Harbin"University"of"Commerce，Harbinnbsp;150028，China）

Abstract："Accelerating"the"formation"of"new"quality"productivity"is"an"inevitable"requirement"for"shaping"new"development"advantages，"and"enhancing"the"new"quality"productivity"of"enterprises"is"an"active"and"stable"access"point"for"the"development"of"technology"and"finance."This"article"takes"A-share"listed"companies"from"2013"to"2022"as"research"samples"and"adopts"the"multi"time"point"double"difference"method"to"test"the"impact"of"technology"finance"on"the"new"quality"productivity"of"enterprises."Research"has"found"that"technology"finance"policies"can"effectively"enhance"the"new"quality"productivity"of"enterprises."Mechanism"testing"found"that"technology"finance"affects"the"new"quality"productivity"of"enterprises"through"government"innovation"subsidies"and"information"constraints."Further"analysis"also"indicates"that"differences"in"the"internal"and"external"environment"of"enterprises"can"lead"to"heterogeneous"effects"in"technology"finance"policies."This"study"provides"empirical"evidence"for"promoting"the"implementation"of"technology"finance"policies"and"accelerating"the"formation"of"new"quality"productivity"in"enterprises.

Key"words：technology"finance;"new"quality"productivity;government"credit"subsidies;information"constraints

（責任編輯：鄒學慧）