科技金融政策、創(chuàng)新要素集聚與產業(yè)鏈韌性

摘 要：科技金融作為推動產業(yè)鏈韌性提升的重要引攀，其政策實踐對實體經(jīng)濟轉型升級具有重要意義。本文基于 2005-2021年中國277個地級城市的面板數(shù)據(jù)，運用多期雙重差分模型，系統(tǒng)考察了科技金融政策對產業(yè)鏈韌性的影響效應及共作用機制。研究發(fā)現(xiàn)，科技金融政策顯著提升了產業(yè)鏈韌性。機制分析表明，科技金融政策通過促進創(chuàng)新資本要素和創(chuàng)新人才要素向試點地區(qū)集聚，有效提升了產業(yè)鏈韌性。異質性分析發(fā)現(xiàn)，在東部城市、規(guī)模較大城市和市場化程度較高的城市中，科技金融政策對產業(yè)鏈韌性的提升作用更為明顯。進一步分析發(fā)現(xiàn)，科技金融政策不僅提升了試點地區(qū)的產業(yè)鏈韌性，還對地理鄰近和經(jīng)濟鄰近地區(qū)產生了積極的溢出效應。

關鍵詞：科技金融政策;產業(yè)鏈韌性：創(chuàng)新要素集聚：多期雙重差分模型：準自然實驗

中圖分類號：F832文獻標識碼：A文章編號：1001-148X（2025）03-0001-09

一、引言與文獻綜述

在全球經(jīng)濟低迷、逆全球化思潮涌動的背景下，提升產業(yè)鏈韌性已成為培育新動能、完善現(xiàn)代經(jīng)濟體系和實現(xiàn)高質量發(fā)展的關鍵。近年來，中美貿易摩擦等事件暴露出中國高新技術產業(yè)在關鍵生產環(huán)節(jié)的脆弱性，凸顯了產業(yè)鏈穩(wěn)定性和供應鏈安全的重要性。特別是在全球產業(yè)鏈加速重構的形勢下，如何通過產業(yè)結構升級與重塑，強化國內產業(yè)鏈供應鏈的安全性與穩(wěn)定性，有效抵御外部風險沖擊，充分發(fā)揮實體經(jīng)濟對高質量發(fā)展的帶動作用，已成為當前亟待解決的重要課題。

科技金融作為推動金融強國建設的重要引擎，在促進科技創(chuàng)新和產業(yè)升級方面發(fā)揮著不可替代的作用。自2011年科學技術部、中國人民銀行等部門牽頭實施“促進科技與金融結合試點”政策以來，科技金融政策已在全國50個地級及以上城市展開試點。該政策通過科技賦能金融，引導金融機構支持科技創(chuàng)新，加速科技成果轉化，為實體經(jīng)濟發(fā)展注人了新動能。2023年中央金融工作會議進一步強調，要優(yōu)化金融資源配置，加大對科技創(chuàng)新的支持力度，著力構建“科技-金融-產業(yè)”良性循環(huán)體系。在此背景下，深人探究科技金融政策對產業(yè)鏈韌性的影響效應及其作用機制具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

目前，與本文主題相關的研究主要集中在以下兩個方面：一是產業(yè)鏈韌性的概念內涵與影響因素研究。產業(yè)鏈韌性的研究源于生態(tài)學領域，Holling（1973）首次提出韌性概念，將其定義為生態(tài)系統(tǒng)應對沖擊并恢復至初始狀態(tài)的能力！。這一概念隨后被引人經(jīng)濟學研究領域，Reggiani等（2002）開創(chuàng)性地將其應用于空間經(jīng)濟系統(tǒng)分析，強調經(jīng)濟系統(tǒng)應對風險的反應能力國。隨著研究的深人，Celini和Tornsi（2014）進一步明確了經(jīng)濟韌性的內涵將其界定為經(jīng)濟系統(tǒng)在外部沖擊下維持穩(wěn)定并恢復至原有發(fā)展水平的能力！。近年來，學者們開始將韌性概念延伸至產業(yè)鏈研究領域。羅黎平（2018）首次提出產業(yè)集群韌性這一概念，構建了包含沖擊吸收能力、沖擊適應能力及恢復更新能力三維分析框架國;在此基礎上，陳曉東等（2022）著重強調了產業(yè)鏈的恢復能力[，谷城和張樹山（2023）認為，產業(yè)鏈韌性包含產業(yè)鏈基礎、產業(yè)鏈抵抗力產業(yè)鏈恢復力、產業(yè)鏈可持續(xù)和產業(yè)鏈引領力五個維度切。這一概念演進過程反映出學術界對產業(yè)鏈韌性認識的不斷深化。影響產業(yè)鏈韌性的因素主要包括知識產權治理1、碳稅政策、數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展！等外部因素，以及高技術制造業(yè)技術創(chuàng)新[]企業(yè)數(shù)字化轉型]、工業(yè)機器人應用 等產業(yè)鏈內部因素。二是有關科技金融政策對產業(yè)鏈韌性的影響研究，主要從兩個維度展開。一方面是科技金融對產業(yè)結構的影響，有研究表明，科技金融政策對產業(yè)結構升級具有顯著促進作用。馮永琦和邱品品（2021）證實，科技金融通過加大財政科技投人和提高地方金融發(fā)展水平兩條路徑推動產業(yè)結構升級。胡歡歡和劉傳明（2021）[]進一步指出，技術創(chuàng)新與金融發(fā)展是科技金融驅動產業(yè)結構升級的關鍵機制。值得注意的是，張馳和王滿倉（2023）[的研究揭示了科技金融政策效果的異質性特征，發(fā)現(xiàn)其在區(qū)位條件優(yōu)越、人力資本水平良好以及金融發(fā)展程度較高的地區(qū)效果更為顯著。另一方面是創(chuàng)新要素集聚的中介作用。谷慎和汪淑娟（2018）[]指出，科技金融投人本質上實現(xiàn)了資本要素向創(chuàng)新領域的集聚。謝文棟（202）的研究進一步證實，科技金融政策能夠顯著提升科技人才集聚水平。在要素集聚與產業(yè)鏈韌性提升的關系方面，孫紅雪和朱金鶴（2023）[四發(fā)現(xiàn)，自貿試驗區(qū)通過促進人才、技術、資本與數(shù)據(jù)等創(chuàng)新要素集聚來增強產業(yè)鏈韌性，其中人才創(chuàng)新的中介效應最為顯著。謝家智和何雯好（2024）[]的研究則表明，先進制造業(yè)集群有利于形成“鏈主”企業(yè)并對產業(yè)鏈韌性產生積極影響。

現(xiàn)有研究為本文提供了重要的理論基礎，但仍存在以下局限：第一，較少從制度環(huán)境維度探討科技金融對產業(yè)鏈韌性的影響;第二，缺乏對創(chuàng)新要素集聚效應的系統(tǒng)考察，特別是對創(chuàng)新資本要素和創(chuàng)新人才要素的區(qū)分研究;第三，對科技金融政策效果的異質性和空間溢出效應關注不足。

本文基于創(chuàng)新要素集聚視角，采用2005-2021年中國277個地級城市面板數(shù)據(jù)，運用多期雙重差分模型，系統(tǒng)考察科技金融政策對產業(yè)鏈韌性的影響效應。研究重點圍繞以下核心問題展開;科技金融政策能否有效提升產業(yè)鏈韌性？其作用機制如何？是否存在地域異質性影響？是否會產生空間溢出效應？本研究的主要創(chuàng)新體現(xiàn)在以下三個方面：第一，在研究視角上，將科技金融政策效應聚焦于產業(yè)鏈韌性領域，既豐富了產業(yè)鏈韌性影響因素的研究文獻，又拓展了科技金融政策評估的研究邊界，為優(yōu)化科技金融政策體系提供了新的理論依據(jù)。第二在研究方法上，創(chuàng)新性地構建多期雙重差分估計框架，從創(chuàng)新資本要素和創(chuàng)新人才要素兩個維度深人揭示科技金融政策提升產業(yè)鏈韌性的作用機制，為產業(yè)鏈韌性提升路徑研究提供了新的分析視角。第三，在研究內容上，系統(tǒng)考察了科技金融政策的異質性效應和空間溢出效應，為因地制宜發(fā)展科技金融、提升區(qū)域產業(yè)鏈韌性提供了實證支持。

二、理論分析與研究假設

（一）科技金融政策與產業(yè)鏈韌性

產業(yè)鏈韌性是指產業(yè)鏈在外部風險或不確定性沖擊下，通過“自我學習”和“主動創(chuàng)新”等機制維持穩(wěn)定運行、規(guī)避斷裂風險，并實現(xiàn)快速復甚至優(yōu)化升級的能力[四]?？萍冀鹑谡咦鳛榭萍紕?chuàng)新與金融體系深度融合的制度安排，旨在通過構建多層次金融服務體系、培育科技金融人才，為科技企業(yè)提供資金與智力支持，從而賦能產業(yè)鏈韌性提升。自2011年首批試點政策實施以來，科技金融政策經(jīng)歷了從探索到深化的兩個發(fā)展階段：探索階段（2011-2016）：以擴大科技金融規(guī)模、激發(fā)企業(yè)技術創(chuàng)新活力為目標，初步構建了科技金融政策框架;深化階段（2016-至今）：通過金融市場建設融資方式變革、科技人才服務等多項配套措施，推動金融體系升級，加速科技金融對金融結構的重塑。

科技金融政策的核心功能在于構建“資金一人才”高效互動的生態(tài)系統(tǒng)，通過雙重賦能機制提升產業(yè)鏈韌性;一方面，科技金融政策加速了資本有效配置?？萍冀鹑谡咄ㄟ^搭建服務平臺、完善信用體系等方式創(chuàng)新金融產品與服務，拓寬產業(yè)鏈主體的融資渠道，滿足其多元化投融資需求。這不僅有助于緩解鏈上企業(yè)融資約束，增強其抵御沖擊的能力，還能催生新興企業(yè)、吸納技術優(yōu)勢企業(yè)，為產業(yè)鏈“補鏈”“延鏈”，提升整體競爭力。另一方面，科技金融政策激發(fā)了人才創(chuàng)新潛能。科技金融政策通過知識產權保護、創(chuàng)新獎勵等激勵機制，加大對高素質人才的培養(yǎng)與引進力度，促進人才在產業(yè)鏈中的流動與優(yōu)化配置。這不僅為產業(yè)鏈創(chuàng)新能力提升蓄勢賦能，還通過“補鏈”“延鏈”增強了產業(yè)鏈整體競爭力?；谏鲜龇治觯疚奶岢鋈缦卵芯考僭O：

H1：科技金融政策有助于提升產業(yè)鏈韌性。

（二）科技金融政策、創(chuàng)新要素集聚與產業(yè)鏈韌性

為進一步揭示科技金融政策影響產業(yè)鏈韌性的具體機制，本文從創(chuàng)新要素集聚視角出發(fā)，提出“資本一人才”雙輪驅動的作用路徑。作為政策先行區(qū)，“促進科技與金融結合試點”通過政策示范效應與引導作用，推動創(chuàng)新資本要素與創(chuàng)新人才要素向試點地區(qū)集聚，為產業(yè)鏈韌性提升提供資金與人才保障。有鑒于此，科技金融政策提升產業(yè)鏈韌性可能存在如下兩種具體作用機制。

1.創(chuàng)新資本要素集聚機制

隨著科技金融政策的持續(xù)推進，試點地區(qū)會搭建起政府、企業(yè)、金融機構等有效聯(lián)動的科技金融投融資體系，吸引金融資本向試點地區(qū)集聚，形成科技創(chuàng)新資金“蓄水池”。同時，借助科技手段構建的新型投融資平臺，打破了金融機構與科技企業(yè)之間的“信息鴻溝”，實現(xiàn)了資本要素與科技創(chuàng)新項目的精準匹配。從金融地理學視角來看，金融資源通過地域運動與實體經(jīng)濟緊密結合，即隨著試點地區(qū)科技創(chuàng)新項目的落地，創(chuàng)新資本要素逐步向試點地區(qū)匯聚，形成金融集聚效應。創(chuàng)新資本要素集聚的優(yōu)勢體現(xiàn)在：一方面是緩解融資約束，為產業(yè)鏈各環(huán)節(jié)提供資金支持，激發(fā)研發(fā)創(chuàng)新活力，推動科技成果市場化與產業(yè)化;另一方面是分散風險，降低資金鏈斷裂帶來的跨期風險，保障產業(yè)鏈創(chuàng)新行為的持續(xù)性與穩(wěn)定性;此外，還可以提升抗風險能力，通過改善創(chuàng)新效率與生產效率，增強產業(yè)鏈面對沖擊的抗擊力與恢復力?；谏鲜龇治?，本文提出如下假設：

H2：科技金融政策通過加速創(chuàng)新資本要素集聚進而提升了產業(yè)鏈韌性。

2.創(chuàng)新人才要素集聚機制

科技金融政策通過引導金融機構創(chuàng)新產品與服務模式，提升對科技企業(yè)的金融服務質量，激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新動力與能力，進而優(yōu)化試點地區(qū)的創(chuàng)新環(huán)境。良好的創(chuàng)新環(huán)境通過提供豐富的資源、活躍的氛圍和完善的設施，吸引創(chuàng)新人才集聚。創(chuàng)新人才集聚對產業(yè)鏈韌性的提升作用主要體現(xiàn)在：一方面是技術賦能，通過加速新技術、新工藝的研發(fā)與應用，推動產業(yè)鏈向高端化、智能化、綠色化轉型。另一方面是知識溢出，通過學習效應與技術溢出，加快新知識、新技術在產業(yè)鏈主體間的傳播速度，為產業(yè)鏈發(fā)展提供堅實的技術支撐。此外，提高抗風險能力，提升產業(yè)鏈整體技術水平與轉型更新能力，增強其應對風險沖擊的韌性?；谏鲜龇治觯疚奶岢鋈缦卵芯考僭O：

H3：科技金融政策通過推動創(chuàng)新人才要素集聚進而提升了產業(yè)鏈韌性。

三、計量模型、變量與數(shù)據(jù)

（一）計量模型設定

為了考察科技金融政策實施能否提升產業(yè)鏈韌性，根據(jù)不同地級城市實施科技金融政策的時間差異，本文設定如下多期雙重差分（DID）模型：

式（1）中，i、分別代表城市和年份;RIC。為產業(yè)鏈韌性;SCF：為科技金融政策虛擬變量。Control為控制變量，4：、入，分別代表城市和年份固定效應;s為隨機擾動項。

（二）變量選擇

1.被解釋變量：產業(yè)鏈韌性（R/C）

結合前文產業(yè)鏈韌性的概念內涵來看，產業(yè)鏈韌性更加關注產業(yè)鏈抵御外部干擾的安全穩(wěn)定性和在沖擊中尋找機遇的創(chuàng)新升級力?；诖?，本文綜合考慮城市層面數(shù)據(jù)可得性與指標科學性參考李勝會和戎芳毅（2022）[]、孫紅雪和朱金鶴（2023）[四]的研究做法，以抗干擾能力和創(chuàng)新能力綜合表征產業(yè)鏈韌性。其中，選取產業(yè)多樣化來衡量產業(yè)鏈抗干擾能力，用赫希曼-赫達芬爾指數(shù)（HHI）構建產業(yè)多樣化逆向指標;選取發(fā)明專利授權數(shù)來衡量產業(yè)鏈創(chuàng)新能力，發(fā)明專利授權數(shù)越多，說明產業(yè)鏈的轉型更新能力越強。本文采用嫡值法測算產業(yè)鏈抗干擾能力和產業(yè)鏈創(chuàng)新能力兩個指標權重進而加權求和獲得產業(yè)鏈韌性綜合指數(shù)。

2.解釋變量：科技金融政策（SCF）

本文借鑒已有研究的做法！-，以不同地級城市是否設立“促進科技與金融結合試點”來衡量科技金融政策。由于“促進科技與金融結合試點”的設立時間不同，為保持實驗組的動態(tài)調整狀態(tài)，本文將2011年和2016年設立試點的地級城市作為實驗組。倘若地級城市i在第：年設立“促進科技與金融結合試點”，則科技金融政策變量在該年度及以后年度取值為1，反之則為0。

3.控制變量

本文控制變量包括：（1）經(jīng)濟增長水平（EGR）以地級城市國內生產總值的增長比率度量;（2）政府干預程度（CO7），以地級城市財政支出總額與國內生產總值之比表示;（3）金融發(fā)展水平（FE），以地級城市金融機構信貸存量與國內生產總值的比值衡量;（4）外資依存度（FDI），以地級城市實際使用外資金額與國內生產總值之比衡量;（5）創(chuàng)業(yè)活躍度（ENA），以地級城市城鎮(zhèn)私營和個體從業(yè)人員數(shù)與總人口之比度量。

（三）數(shù)據(jù)來源

考慮到樣本的一致性與數(shù)據(jù)的可獲得性，本文研究涉及中國大陸 277個地級城市① 2005-2021年的樣本數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)主要來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》、CNRDS 數(shù)據(jù)服務平臺和EPS全球統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析平臺。表1列示了相關變量的描述性統(tǒng)計結果。

人口之比度量。

（三）數(shù)據(jù)來源

考慮到樣本的一致性與數(shù)據(jù)的可獲得性，本文研究涉及中國大陸 277個地級城市① 2005-2021年的樣本數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)主要來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》、CNRDS 數(shù)據(jù)服務平臺和EPS全球統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析平臺。表1列示了相關變量的描述性統(tǒng)計結果。

四、實證結果分析

（一）基準回歸檢驗

表2是基于多期DD模型的基準回歸結果。其中，列（1）是未加人控制變量的回歸結果，逐步加人控制變量的回歸結果如列（2）-列（6）所示。從核心解釋變量科技金融政策（SCF）的結果來看，其對產業(yè)鏈韌性的影響系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，且模型的擬合優(yōu)度R”隨著控制變量的逐步加人持續(xù)增大，表明在逐步加入控制變量以后，回歸結果更加穩(wěn)健。因此，科技金融政策能夠顯著促進產業(yè)鏈韌性提升，從而支持了研究假設H1。正如前文理論分析所述，科技金融政策通過激活“資本-人才”雙輪驅動作用，不僅加速了資本的有效配置，還激發(fā)了人才的創(chuàng)新潛能，為產業(yè)鏈提供了資金和智力的雙重支持，從根本上塑造了一個更加穩(wěn)健和可持續(xù)發(fā)展的產業(yè)鏈格局，最終有助于提升產業(yè)鏈韌性。

在控制變量方面，經(jīng)濟增長水平（ECR）顯著促進了產業(yè)鏈韌性提升。經(jīng)濟增長能夠有效促進新技術的應用，推動產業(yè)鏈的建立和完善，進而提升產業(yè)鏈韌性。政府干預程度（GO1）顯著抑制了產業(yè)鏈韌性提升。過度的政府干預可能抑制產業(yè)鏈主體的創(chuàng)新動力，并導致創(chuàng)新資源在產業(yè)鏈名環(huán)節(jié)之間的錯配，進而阻礙產業(yè)鏈韌性提升。金融發(fā)展水平（FIE）對產業(yè)鏈韌性具有提升作用。金融發(fā)展通過提高產業(yè)鏈主體的信貸可得性，促使其加大核心技術環(huán)節(jié)研發(fā)投人，推動產業(yè)創(chuàng)新發(fā)展與優(yōu)化升級，有助于提升產業(yè)鏈韌性。外資依存度（FD）對產業(yè)鏈韌性的影響顯著為負，可能是因為由外商投資企業(yè)主導產業(yè)會導致產業(yè)對國外技術產生依賴，過多依賴外資會造成當?shù)仄髽I(yè)喪失研發(fā)動力，影響產業(yè)鏈的自主可控，導致產業(yè)鏈抵抗外部沖擊的能力不足，從而抑制了產業(yè)鏈韌性提升。創(chuàng)業(yè)活躍度（ENA）顯著促進了產業(yè)鏈韌性提升。較高的創(chuàng)業(yè)活躍度能夠促進生產要素在不同部門間流通，提高生產要素使用效率，淘汰不適應社會生產發(fā)展的低端產業(yè)，增強產業(yè)鏈創(chuàng)新能力和抗干擾能力。

（二）內生性處理

科技金融政策可能并非完全外生，存在反向因果關系所導致的內生性問題。本文運用兩階段最小二乘法（2SIS）進行估計，并選擇城市到最近港口距離的倒數(shù)（I1）和清朝末期是否設立為通商口岸城市（12）作為科技金融政策的工具變量，結果如表3所示。其中，列（1）和列（3）的結果表明，工具變量與科技金融政策變量呈顯著正相關關系。同時，Kleibergen-PaapIM檢驗和 Grags-Donald WaldF檢驗結果排除了工具變量識別不足和弱工具變量的可能。列（2）和列（4）的結果表明，在緩解內生性問題之后，科技金融政策對產業(yè)鏈韌性的正向促進作用仍然顯著存在。

（三）其他穩(wěn)健性檢驗

1.平行趨勢檢驗

本文采用事件研究法進行平行趨勢檢驗，圖1繪制了檢驗結果。結果顯示，在科技金融政策（SCF）實施之前，回歸系數(shù)均保持在0附近，未通過顯著性檢驗，說明基準回歸的平行趨勢假設得到滿足;而政策實施之后的回歸系數(shù)均顯著大于0，且系數(shù)數(shù)值不斷增加，表明科技金融政策實施伴隨著產業(yè)鏈韌性的逐年提升。

2.安慰劑檢驗

本文采用偽實驗組安慰劑檢驗對基準結果再次檢驗，具體操作如下：從277個地級城市中隨機抽取 46個作為“偽實驗組”，然后形成“偽政策虛擬變量”，重復進行 500 次。圖2顯示了安慰劑檢驗的回歸結果，從圖中可以看出，回歸系數(shù)普遍位于10%顯著性閥值之上，且系數(shù)分布呈現(xiàn)出明顯的零值集聚特征。與基準結果存在明顯差異，再次驗證了科技金融政策能夠促進產業(yè)鏈韌性提升。

3.PSM-DID 回歸

為了進一步檢驗科技金融政策是否是隨機選擇的結果，同時避免其他不可觀測因素導致產業(yè)鏈韌性樣本選擇誤差，本文采用雙重差分傾向得分匹配模型（PSM-DID）來檢驗科技金融政策對產業(yè)鏈韌性的影響。基于PSM-DID的回歸結果如表4列（1）所示，其中，科技金融政策實施對產業(yè)鏈韌性的影響系數(shù)為0.0762，且在1%的水平上顯著，證明本文基準回歸結論具有穩(wěn)健性。

4.調整樣本時間區(qū)間

考慮到 2020年新冠疫情暴發(fā)可能會對產業(yè)鏈韌性產生一定影響，本文生成新的時間窗口[2005-2019]重新回歸。表4列（2）為調整樣本時間區(qū)間的回歸結果，其中，科技金融政策的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明科技金融政策對產業(yè)鏈韌性具有顯著的提升作用，再次證實了本文的研究假設 H1。

5.控制省份時間趨勢

在試點城市設立過程中，不同省份也會實施與科技金融相關的政策。因此，本文在回歸中控制省份時間趨勢，避免各地級城市由于省份不同而導致結果偏差。結果如表4列（3）所示，在控制省份時間固定效應后，科技金融政策對產業(yè)鏈韌性的影響依舊與前文基準回歸結論保持一致。

6.排除競爭性假設

為排除在科技金融政策實施期間其他政策可能引起的干擾，本文在式（1）中進一步加人“創(chuàng)新城市試點政策”（ICP）與“低碳城市試點政策”（LCP）進行控制，以檢驗產業(yè)鏈韌性的提升是否僅是源于其他政策效應。結果如表4列（4）所示，在控制“創(chuàng)新城市試點政策”與“低碳城市試點政策”的情形下，科技金融政策的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，即科技金融政策對產業(yè)鏈韌性提升仍然存在顯著的促進作用。（四）影響機制檢驗為了進一步探究科技金融政策影響產業(yè)鏈韌性的機制，本文主要檢驗科技金融政策對機制變量（創(chuàng)新資本要素集聚和創(chuàng)新人才要素集聚）的影響，同時采用已有文獻驗證機制變量對產業(yè)鏈韌性的影響，以提高機制識別的可信度。具體的計量模型構建如下：

式（2）和式（3）中，ICA表示創(chuàng)新資本要素集聚，以地級城市科技貸款額與金融機構貸款總額之比衡量①;IHA 表示創(chuàng)新人才要素集聚，以地級城市科研技術人員與總人口之比衡量。8、8分別表示科技金融政策對創(chuàng)新資本要素集聚、創(chuàng)新人才要素集聚兩個機制變量的影響系數(shù)。其余變量定義同計量模型（1）保持一致。

表5列（1）的回歸結果顯示，科技金融政策（SCF）的回歸系數(shù)為0.0573，在5%的水平上顯著，說明科技金融政策顯著促進了創(chuàng)新資本要素集聚。已有研究表明，創(chuàng)新資本要素集聚對提升產業(yè)鏈韌性具有積極影響[，四。由此可見，創(chuàng)新資本要素集聚是科技金融政策影響產業(yè)鏈韌性的重要機制，即科技金融政策可以通過加速創(chuàng)新資本要素集聚進而提升產業(yè)鏈韌性，從而證實了前文的研究假設 H2。根據(jù)表5列（2）的回歸結果科技金融政策的回歸系數(shù)為6.5784，且在1%的水平上顯著，證明科技金融政策對創(chuàng)新人才要素集聚起到了明顯的促進作用。已有研究基本證實了創(chuàng)新人才要素集聚有利于提升產業(yè)鏈韌性。因此，創(chuàng)新人才要素集聚機制得到了印證，即科技金融政策通過推進創(chuàng)新人才要素集聚促進了產業(yè)鏈韌性提升，前文的研究假設 H3 成立。

五、異質性分析

（一）城市地理區(qū)位異質性考慮到不同地理區(qū)位的城市在基礎設施建設自然資源、政策制度等方面存在明顯差異，本文根據(jù)慣例將樣本城市分為東部城市、中西部城市兩類①，并據(jù)此分類進行異質性分析。結果如表6列（1）和列（2）所示，組間系數(shù)差異性檢驗的P值為0.0044，說明組間系數(shù)在1%的水平上顯著，即科技金融政策的估計系數(shù)可以直接進行大小與顯著性比較?？萍冀鹑谡邔|部城市和中西部城市產業(yè)鏈韌性的影響系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，系數(shù)數(shù)值分別為0.0833和0.0562，表明科技金融政策對產業(yè)鏈韌性的提升作用在東部城市與中西部城市均有效，但科技金融政策對東部城市產業(yè)鏈韌性的提升幅度顯著高于中西部城市?？赡苁怯捎跂|部城市本身的地理優(yōu)勢和政策傾斜導致東部城市的經(jīng)濟基礎更好，產業(yè)鏈發(fā)展更加成熟、產業(yè)結構更加穩(wěn)定，從而在科技金融政策實施后，其對東部城市產業(yè)鏈韌性的提升作用更大。

（二）城市規(guī)模異質性

不同規(guī)模城市的要素稟賦存在顯著差異，導致科技金融政策的作用效果也可能有所區(qū)別。本文按照年份常住人口均值的中位數(shù)將樣本城市劃分為規(guī)模較大和規(guī)模較小城市兩類，并據(jù)此分類進行異質性分析。由表6列（3）和列（4）的結果可知，組間系數(shù)差異性檢驗的P值為0.0000，表明組間系數(shù)在1%的水平上顯著，即兩組樣本間存在顯著差異?？萍冀鹑谡邔σ?guī)模較大城市和規(guī)模較小城市產業(yè)鏈韌性的影響系數(shù)分別在1%和10%的水平上顯著表明對于不同規(guī)模的城市，科技金融政策均能顯著提升其產業(yè)鏈韌性。兩類城市樣本中科技金融政策的回歸系數(shù)分別為0.0918 和 0.0141，這表明相較于規(guī)模較小城市，規(guī)模較大城市實施科技金融政策的效果更加顯著。這可能是因為人口數(shù)量越大，推動產業(yè)鏈韌性提升的人力資本要素越多，科技金融政策的實施效果也將越顯著。

（三）城市市場化程度異質性通常而言，較高的市場化程度能夠有效緩解信息不對稱現(xiàn)象，增強金融體系服務實體經(jīng)濟的能力。本文按照年份市場化程度②均值的中位數(shù)將樣本城市分為市場化程度較高和較低兩組，并據(jù)此分類進行異質性分析。表6列（5）和列（6）的結果顯示，組間系數(shù)差異性檢驗的P值為0.0000，通過了1%的顯著性水平檢驗，意味著兩組樣本的科技金融政策系數(shù)可以進行比較?？萍冀鹑谡邔κ袌龌潭容^高城市和較低城市產業(yè)鏈韌性的影響系數(shù)分別在 1%和5%的水平上顯著為正，回歸系數(shù)數(shù)值分別為0.0942和0.0526，表明科技金融政策對市場化程度高的城市與市場化程度低的城市的產業(yè)鏈韌性均存在顯著的提升作用，相較于市場化程度較低的城市，科技金融政策更有助于提升市場化程度較高城市的產業(yè)鏈韌性。這是由于市場化程度越高，金融市場更加健全，金融機構之間的競爭更加激烈，當科技金融政策實施以后，金融配置效率更高，對產業(yè)鏈韌性的提升效果更加明顯。

六、進一步分析：空間溢出效應檢驗

通常而言，科技金融政策具有空間溢出效應。然而，傳統(tǒng)雙重差分法（DID）基于穩(wěn)定單位處理值假設（SUTVA），即假定個體處理效應不受其他單元干預狀態(tài)的影響。這一前提忽視了空間維度可能存在的溢出效應和空間依賴性，導致處理效應的估計產生系統(tǒng)性偏誤，進而影響因果推斷的有效性。采用雙重差分空間杜賓模型能夠判斷科技金融政策是否在鄰近空間單元之間產生溢出效應，進而更全面地考察科技金融政策對產業(yè)鏈韌性的影響效果。為此，本文在進行全局Mormn's1指數(shù)檢驗、Wa 檢驗、IR 檢驗后，構建多期雙重差分空間杜賓模型，對科技金融政策影響產業(yè)鏈韌性的空間溢出效應進行分解。從表7的結果來看，在三種空間權重矩陣下，科技金融政策對產業(yè)鏈韌性的直接效應、間接效應（空間溢出效應）和總效應均在1%的水平上顯著為正，表明科技金融政策除了可以促進當?shù)禺a業(yè)鏈韌性提升，還能夠通過空間溢出效應推動地理鄰近或經(jīng)濟鄰近的其他地級城市產業(yè)鏈韌性提升。可能的原因是，科技金融政策鼓勵加大產業(yè)創(chuàng)新投人和增強產業(yè)鏈創(chuàng)新能力，這不僅會對本地產業(yè)鏈韌性產生積極作用，還能通過知識溢出效應傳播到鄰近地區(qū)，被鄰近地區(qū)的產業(yè)鏈主體學習和借鑒，進而提升其產業(yè)鏈韌性。同時，由于位置鄰近，科技金融政策所帶來的金融制度和融資模式優(yōu)化，可以使鄰近地區(qū)產業(yè)鏈主體獲得金融資源支持，從而有助于提升其產業(yè)鏈韌性。

七、研究結論與政策建議

本文基于 2005-2021年中國277 個地級城市的面板數(shù)據(jù)，運用多期雙重差分模型，系統(tǒng)考察了科技金融政策對產業(yè)鏈韌性的影響效應及其作用機制。主要研究結論如下：（1）科技金融政策對產業(yè)鏈韌性具有顯著促進作用。這一結論在內生性處理以及多種穩(wěn)健性檢驗后依然成立。（2）機制檢驗發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新資本要素集聚和創(chuàng)新人才要素集聚是科技金融政策影響產業(yè)鏈韌性的重要渠道。具體而言，科技金融政策通過促進創(chuàng)新資本要素和創(chuàng)新人才要素向試點地區(qū)集聚，有效提升了產業(yè)鏈韌性。（3）異質性分析發(fā)現(xiàn)，相較于中西部城市、規(guī)模較小城市和市場化程度較低的城市，科技金融政策對產業(yè)鏈韌性的提升作用在東部城市、規(guī)模較大城市和市場化程度較高的城市中更加明顯。（4）進一步分析發(fā)現(xiàn)，科技金融政策不僅提升了試點地區(qū)的產業(yè)鏈韌性，還對地理鄰近和經(jīng)濟鄰近地區(qū)產生了顯著的空間溢出效應。

基于以上結論，本文提出以下政策建議：

第一，加大科技金融政策實施力度，提升金融服務質效。一方面，加強新型數(shù)字基礎設施建設，擴大數(shù)字技術的覆蓋范圍與應用深度，為科技金融政策的落地提供技術支撐;另一方面，培育和發(fā)展針對性強的科技金融試點項目，實現(xiàn)產業(yè)鏈需求與金融供給的精準銜接，促進金融資源的高效流動，增強產業(yè)鏈抗風險能力。

第二，提升創(chuàng)新要素集聚水平，暢通傳導機制。一方面制定優(yōu)惠政策，引導資本向科技金融領域集聚，為產業(yè)鏈現(xiàn)代化發(fā)展提供資金保障;另一方面完善人才培養(yǎng)與引進機制，為產業(yè)鏈韌性提升提供智力支持，充分釋放科技金融的政策紅利。

第三，因地施策，分類指導，提升區(qū)域產業(yè)鏈競爭力。東部地區(qū)依托地理與政策優(yōu)勢，強化科技金融在技術創(chuàng)新與成果轉化中的作用，推動優(yōu)勢產業(yè)集聚集群發(fā)展，賦能產業(yè)鏈韌性提升。中西部地區(qū)加快數(shù)字基礎設施與算力資源建設，降低產業(yè)鏈薄弱環(huán)節(jié)的斷裂風險，增強產業(yè)鏈安全性與穩(wěn)定性。

第四，優(yōu)化空間布局，釋放政策溢出效應。一方面，建立跨區(qū)域合作機制，統(tǒng)籌各地區(qū)產業(yè)發(fā)展特點與空間關聯(lián)性，構建科技金融政策聯(lián)盟，打破創(chuàng)新主體間的壁壘，補齊產業(yè)鏈短板;另一方面擴大政策惠及范圍，通過優(yōu)化科技金融創(chuàng)新業(yè)態(tài)的空間布局，最大限度釋放試點政策的創(chuàng)新溢出效應，提升整體產業(yè)鏈的創(chuàng)新能力與韌性。

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