政府引導基金可提升數字產業創新效率嗎？

張學超

（上海建橋學院，上海市 201306）

隨著數字技術持續迭代升級，數字經濟核心產業（以下簡稱“數字產業”）異軍突起，逐漸成為帶動經濟增長的重要引擎[1]。黨的二十大報告提出，“加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群”。在國家政策引領下，我國數字產業發展取得較好成果，對經濟社會發展的支撐作用日益凸顯。國家知識產權局數據顯示，截至2022年底，我國數字產業發明專利授權有效量為160.0萬件，占我國發明專利有效總量的38.0%[2]。其中，量子信息、大數據、區塊鏈等領域發明專利授權有效量領先全球，為活躍國內市場經濟提供了扎實的技術支撐。但由于產業創新效率較低，數字產業發展仍面臨核心技術創新不足、數字化轉型不充分和低端產能過剩等諸多問題[3—4]，制約數字技術賦能價值的發揮。在此背景下，如何提升數字產業創新效率，已成為我國釋放經濟潛能、促進經濟高質量發展的關鍵。

近年來，由政府出資設立并引導公共資本進入特定領域、以促進經濟發展為目標的政府引導基金[5]，憑借資金成本較低的優勢和杠桿效應獲得快速發展。我國政府引導基金發展經歷了三個時期，在各個時期的投資方向不同，均發揮了極為關鍵的作用。2002—2007年為初步探索期。政府主要在試點地區設置創業投資引導基金和科技型中小企業創業投資引導基金，通過注資、增信帶動社會資金，消解試點地區中小企業投融資市場失靈困境。2008—2016年為規范發展期。政府從資金來源、投資領域與風險控制等方面規范引導基金的設立與運作，發揮“小出資、大杠桿”的優勢，借助政府信用背書引導超過4 倍機構、民間、國外等社會資金參與風險投資，既拓展了創投資本來源，又大幅降低了科技型企業創新創業風險。2017年后是存量精耕細作期。政府引導基金的重點是存量基金的精耕細作，通過修改出資比例、返投比例等方式激活現有基金。截至2022 年，排名前20 位的省（自治區、直轄市）累計共有政府引導基金2 107 支，覆蓋東中西部主要省份。其中，江蘇、浙江、山東位居前三，分別是237 支、182 支與160 支，排名靠后的重慶、廣西、內蒙古也達到33支、36支與43支[6]。進入數字化時代后，政府引導基金順應時代發展需要，通過協調各方資源，引導高校及科研院所、頭部企業共同參與，打造起共享、共建、共用、共創機制和數字化底座的市場化運營機制[7]，為數字產業創新發展帶來重要契機。

理論上，政府引導基金作為實現經濟高質量發展的新動能，在深入數字產業重點領域與薄弱環節過程中，能夠提高資源配置水平、提升全要素生產率[8]，促進數字產業自動化與智能化，進而加快數字產業健康發展。那么，政府引導基金可否提升數字產業創新效率，其中的內在影響機制又如何，政府引導基金對數字產業創新效率的影響是否存在異質性？對這些問題的深入分析，不僅有利于發揮政府引導基金應有價值，而且能進一步提升數字產業創新效率，創新驅動經濟高質量發展。

一、文獻綜述

目前，專門探討政府引導基金對數字產業創新效率影響的文獻究較少，但相關文獻較豐富，且主要集中在三個方面。

（一）政府引導基金的內涵

政府引導基金作為國家社會保障基金的一部分，是政府專款用于特定目的的資金，現已擴展到創投類、產業類、政府與社會資本合作（Public-Private Partnership，PPP）類3 種基本模式[9]。政府引導基金設立之初主要用于解決創業投資市場失靈問題，是對資本供給端的干預[10]。目前，學術界對政府引導基金概念一直沒有統一觀點。一般認為，政府引導基金是政府立足市場運作機制、通過單獨出資或與社會資本共同出資設立，為相關產業發展提供的專項政策性基金[11-13]。有研究從廣義與狹義視角對政府引導基金概念進行了闡述。如李善民等[14]認為，狹義的政府引導基金指政府創業投資引導基金，廣義的政府引導基金還涉及政府產業發展引導基金與政府基礎設施建設引導基金。另外，也有研究從投資視角對政府引導基金概念進行分析。如許（Xu）等[15]認為，政府引導基金本質上是通過發揮政府資金低成本優勢和杠桿效應，帶動地方社會資本、支持地方重點產業發展的一種投資活動。

（二）政府引導基金的經濟效應

邁入21 世紀之后，我國政府引導基金發展迅猛，數量和規模均呈現快速增加態勢，推動了各地產業與經濟社會穩健發展[16]。在此背景下，有學者開始嘗試探討政府引導基金的經濟效應，主要從宏觀經濟和微觀企業經濟活動方面展開論證。在宏觀經濟層面，當前文獻重點分析了政府引導基金對區域產業、全產業鏈、地區經濟等方面影響。卡明（Cumming）等[17]認為，政府引導基金能夠扶持所在區域重點產業發展，促進地方就業，增加稅收，對經濟發展具有長期戰略意義。王江璐等[18]提出，政府引導基金在拉動經濟增長、服務全產業鏈發展等方面發揮關鍵性作用。成程等[19]研究指出，政府引導基金顯著提高本地經濟水平、促進風險投資。在微觀企業經濟活動層面，主流研究著重關注政府引導基金對企業融資、經營、投資等的影響。馮冰等[20]發現，在為私人資本提供收益類補償情況下，政府引導基金可為創業企業后續融資提供支持。宮義飛等[21]實證研究發現，政府引導基金有利于緩解企業融資困境，拓寬資本融資渠道。周育紅等[22]研究證實，政府引導基金可通過實施讓利激勵或監管懲罰政策，影響創投機構投資策略和初創企業創新策略選擇，使初創企業、創投機構和政府三方達到均衡狀態。張慧雪等[23]認為，控制獨立風險資本投資后，政府引導基金抑制了企業內涵式增長，顯著降低企業經營績效；而在創業投資落后地區，政府引導基金顯著提高了企業經營績效。

（三）數字產業創新

伴隨數字經濟快速發展，以數字技術為核心的數字產業創新已成為推動現代化產業體系建設的重要力量。為此，諸多研究就數字產業創新展開具體探討。孫守遷等[24]研究指出，數字創意產業具有科技先進、綠色環保和跨界范圍廣等屬性，對全面提升我國產業競爭力意義重大。張元慶等[25]認為，數字協同創新可通過促進相關企業數字化轉型，在減小碳排放強度同時，提高當地經濟發展質量。戚聿東等[26]強調，數字產業創新是驅動中國經濟高質量發展的關鍵力量，而技術標準化在推進數字產業創新中發揮重要引領作用。科學準確評估數字產業創新水平是促進數字經濟高質量發展的前提和基礎，如何準確度量數字產業創新效率以評估數字產業發展狀況極富挑戰。現有研究普遍以戰略性新興產業、高技術產業為衡量指標并進行測度，間接考察數字產業創新效率。曾卓騏等[27]以營業收入增長額、營業收入、營業收入增長率作為技術成果轉化階段的創新產出指標，測算并比較戰略新興產業的創新效率，認為不同細分產業的創新效率存在異質性。程廣斌等[28]利用Dagum基尼系數探索三大地區創新效率的差異，認為整體上我國高技術產業創新效率不斷上升，但研發效率與轉化效率明顯不協調。

綜上所述，現有研究就政府引導基金內涵、經濟效應以及數字產業創新與產業創新效率等內容展開細致探討，為本文分析提供了理論支撐，但仍存在較大拓展空間。第一，鮮有文獻從效率視角考察政府引導基金對數字產業的影響，即未將政府引導基金與數字產業創新效率納入同一框架。第二，少有文獻針對政府引導基金對數字產業創新效率的影響機制、異質性展開論證。有鑒于此，本文基于創新投入與產出視角，探討政府引導基金對數字產業創新效率的影響與作用機制，并以2008—2021年滬深A 股數字產業上市公司數據展開實證分析。研究結論不僅解釋政府引導基金影響數字產業創新效率的具體路徑，也為科學利用政府引導基金提升數字產業創新效率提供新視角。

二、理論分析與研究假設

政府引導基金作為一種直接且有效的公共財政工具，可通過降低外部創新風險、激發內部創新積極性與優化創新資源配置，提升數字產業創新效率。其一，降低外部創新風險。政府引導基金可通過權威、理性指導[29]，將外部資本合理引入數字產業內部，鼓勵相關主體進行技術轉讓，引導技術承接方參與創新，共同分擔創新風險，提高數字產業創新效率。在此過程中，政府引導基金可聚集社會資本共同參與數字產業創新活動，降低融資不足帶來的創新風險。其二，激發內部創新積極性。理論上，數字產業創新活動具有公共產品屬性，創新成果原創者無法完全控制創新外部利益[30]，創新參與者外部利益損失難以通過市場途徑獲得補償，削弱內部創新積極性。政府引導基金可通過信號傳遞效應，為相關主體提供市場信息及相關資金補助[31]，增加額外創新收益，提升數字產業創新效率。其三，優化創新資源配置。政府引導基金可通過優化創新資本與創新技術等要素配置，提高數字產業創新效率。從創新資本視角而言，政府引導基金利用政策導向，將創投機構引入數字產業活動，為數字產業參與者提供充足資金，提高創新資金靶向性，為數字產業創新效率提升奠定金融基礎。就創新技術而言，政府引導基金注入數字產業創新各個環節，可為數字產業參與者提供技術研發所需資金，激發相關主體技術創新積極性，進而提高數字產業創新效率。由此，提出如下研究假設：

H1：政府引導基金有利于提高數字產業創新效率。

政府引導基金既能夠通過降低外部風險、激發內部創新積極性與優化資源配置效應直接作用于數字產業創新效率，亦可以發揮融資約束緩解效應，間接影響數字產業創新效率。一方面，政府引導基金本身具備良好認證與聲譽特征，并憑借信號傳遞效應為致力于長遠發展數字產業的投融資項目提供擔保，降低數字產業信息搜集成本，緩解融資約束[32]，使數字產業參與者將資金集中于研發環節，提升數字產業創新效率。另一方面，政府引導基金具有政策導向屬性，可通過差異化經濟補償與激勵舉措[33]降低數字產業面臨的信貸資金成本，擴大數字產業參與者融資規模，提高金融機構對數字產業還款履約能力的信任，降低數字產業貸款成本。數字產業參與者可利用充足的外部資本優化內部創新環境與創新流程，從而提升整體創新效率。綜合來說，政府引導基金是一種具備適度利益讓渡或收益補償性質的金融工具[34]，其落地應用可以分散數字產業參與者投資風險，緩解數字產業參與者融資約束，提高整體創新效率。鑒于此，提出如下研究假設：

H2：政府引導基金可通過發揮融資約束緩解效應提高數字產業創新效率。

三、研究設計

（一）數據來源

選取2008—2021年滬深A股數字產業上市公司發布的專利申請信息、財務數據、行業與城市特征數據，進行匹配與篩選。以2008 年作為研究起始年份的主要原因在于，該年是我國政府引導基金在全國不同城市落實的時間。政府引導基金數據主要來自清科研究中心的私募通，部分來自萬得（Wind）經濟數據庫。行業層面（數字產業）數據源于中國專利統計年鑒、中國開放數據庫（CnOpenData）。在具體研究過程中，需要對企業特征與城市特征數據、行業與企業數據進行匹配，進行如下篩選：刪除當年上市公司樣本；去掉被ST、PT 的上市公司；刪除無法通過插值法、平均值法彌補數據空缺的研究樣本；對連續變量在1%分位處進行縮尾處理。最終獲得18 960個觀測樣本。

（二）模型構建與變量定義

1.模型構建

為實證分析政府引導基金對數字產業創新效率的影響，構建如下基準回歸模型：

其中，i、t分別代表數字企業與年份，innov為被解釋變量數字產業創新效率，gov為核心解釋變量政府引導基金，X為系列控制變量，β0為常數項，β1至βn為各變量待估系數，industry與year分別指行業效應與年度效應，ε為隨機誤差項。

為探討融資約束在政府引導基金與數字產業創新效率中的中介作用，構建如下中介模型：

其中，KZ為融資約束，χ、φ均代表各變量待估系數。其中，模型（1）中系數β1顯著是中介效應成立的前提，模型（2）中系數χ1顯著意味著政府引導基金對融資約束作用顯著。如上述研究結論成立，將融資約束（KZ）代入回歸模型（3）分析。此時，若φ1不顯著，φ2顯著，表明政府引導基金對數字產業創新效率的部分或全部影響來自融資約束；若φ2不顯著，即證明中介效應存在。中介效應大小為χ1×φ2，中介效應占總效應的比重為（χ1×φ2）/φ1。

2.變量定義

被解釋變量：數字產業創新效率（innov）。借鑒已有研究[35]，從創新投入與創新產出兩方面構建數字產業創新效率評價指標體系。

其一，創新投入層。研發創新活動投入通常涉及人員與資金。人員投入是確保數字產業可持續發展的重要保障，以研發人員全時當量衡量，即通過將全時工作人員與非全時工作人員工作量按全時進行折算和加總獲得。研發活動資金是數字產業創新活動的有效支撐，一般包括科研項目直接費用、配套管理服務費等間接費用。考慮到科研資金投入創新產出通常存在滯后性，本文采用研發經費內部支出存量衡量資金投入。在計算過程中，選用楊林濤等[36]的永續盤存法，將研發經費內部支出轉化為資本存量進行計算，公式為：

其中，λ指經費折舊率，以學術界通常做法將其設為15%，σi，t-1表征t-1 年折現后的經費投入，ki，t-1為t-1 年的研發經費內部支出存量。其中，研發經費內部支出存量初期值計算公式為：

其中，ν為研發經費內部增長率，研發經費指數計算公式為：固定資產投資總數×46%+居民消費價格指數×54%[37]。

其二，創新產出層。數字產業創新過程分為兩個階段：第一階段為單純產出知識與技術等的階段，其產出以企業專利申請數量表征；第二階段是知識與技術轉換為新產品或被賦予市場價值階段，其產出以新產品銷售收入表征。最后，以數字產業創新產出與數字產業創新投入之比測算數字產業創新效率，具體形式如下：

其中，applyit指數字企業i在t年的創新產出水平，rdit為數字企業i在t年的創新投入水平。

核心解釋變量：政府引導基金（gov）。以數字企業是否受政府引導基金投資保障作為衡量標準，構建反映政府引導基金政策效果的核心解釋變量。若gov=1，表明數字企業i在t年獲得政府引導基金支持；若gov=0，表示數字企業i在t年未獲得政府引導基金支持。

中介變量：融資約束（KZ）。現階段，部分學者以內部現金流[38]與現金持有量[39]表征數字企業融資約束。然而，鑒于實體項目投資周期長，加之數字企業展開實體投資需將大量資源優先配置，若缺乏足夠現金流支持，數字企業的機會成本將大幅提升。因此，企業受融資約束程度越高，外部融資的難度越大。為追求資金安全性，數字企業會加大投資力度。借鑒王洪亮等[40]的做法，選取企業投資支出率（即企業為提高經濟效益而進行的研發投資、股權投資等資本性支出水平）作為融資約束的代理變量。

控制變量：為提高回歸結果準確率，需要引入可能對數字產業創新效率產生影響的其他變量。參照產業創新相關研究[41-42]，從宏觀層面、中觀層面及微觀層面選取控制變量，包括經濟發展水平（gdp）、研發人員投入（fdi）、城鎮化水平（city）以及數字企業特征變量（資產負債率、年限、規模、現金持有），同時控制行業及年度效應。上述變量符號及其計算方法如表1所示。

表1 控制變量及其計算方法

四、實證結果分析

（一）描述性統計

為明確各變量基本特征及樣本數據變化趨勢，對各變量展開描述性特征統計（見表2）。其中，數字產業創新效率（innov）的最大值為2.106，最小值是0.191，平均值為0.936，說明數字產業創新水平總體較低，數字產業之間創新水平差距明顯。政府引導基金（gov）平均值為0.459，標準差為0.642，意味著全國各地區政府引導基金政策落實情況存在較大差異性。在中介變量層面，融資約束（KZ）標準差為0.736，表明數字產業之間融資約束程度有差異。此外，各控制變量的最大值、最小值亦呈現較大差異。

表2 變量描述性特征統計結果

（二）基準回歸結果分析

借助Stata 軟件展開基準回歸分析。在此之前，先進行豪斯曼（Hausman）檢驗，結果顯示P值低于0.05，故將實證模型確定為固定效應模型。政府引導基金對數字產業創新效率影響的基準回歸結果如表3 所示。其中，政府引導基金（gov）對數字產業創新效率的影響通過1%水平的顯著性檢驗，估計系數為0.021。從經濟學意義來看，政府引導基金每提升1個百分點，數字產業創新效率相應提升0.021%，H1 得證。其原因是，政府通過組建專業化管理團隊將轄區內政府引導基金納入管理系統，完善數字資源配置。數字產業參與者可借助集中投資資金，降低信息不對稱程度，提高整體創新效率。

表3 基準回歸估計結果

控制變量估計結果顯示，除資產負債率（lev）的估計系數顯著為負外，經濟發展水平（gdp）、研發人員投入（fdi）、城鎮化水平（city）、企業年限（age）、企業規模（size）與現金持有（cla）的系數顯著為正，說明僅資產負債率對數字產業創新效率產生明顯負向作用。可能原因是，數字產業資產負債水平較高時，缺乏用于創新活動的資金，難以優化創新環節，將抑制創新效率提升。

（三）中介效應檢驗

表4結果表明，融資約束（KZ）對政府引導基金（gov）影響數字產業創新效率（innov）的中介效應成立。其中，政府引導基金（gov）對融資約束（KZ）的估計系數為-0.132，且在1%水平上顯著，表明政府引導基金有利于緩解融資約束；融資約束（KZ）影響數字產業創新效率（innov）的估計系數為-0.084，且在1%水平上顯著，說明融資約束的作用路徑成立，H2得證。此外，為進一步提高中介效應檢驗的可靠性，同時展開索貝爾（Sobel）檢驗，結果顯示P值在5%水平上顯著。這一結果支持融資約束的作用路徑，且融資約束的中介效應在總效應中占比50.4%（計算方式為：-0.132×（-0.084）/0.022）。

表4 融資約束的中介效應檢驗結果

（四）異質性檢驗

1.城市異質性

前面已證明，政府引導基金政策越好，越有利于提升數字產業創新效率。但不同城市數字基礎、交通條件、金融發展水平、對外貿易環境均有所區別，導致城市之間數字產業發展所需的財政支持、技術環境、資源稟賦等有所差異。鑒于此，對企業注冊地所在城市進行劃分，從城市異質性視角探究這一問題①。具體結果如表5 列（1）、列（2）所示。其中，列（1）為政府引導基金（gov）對等級較高城市數字產業創新效率的影響結果，估計系數為-0.125，且在5%水平上顯著，表明政府引導基金抑制等級較高城市數字產業創新效率的提升。可能原因在于，政府引導基金過度干預會對數字產業創新活動產生較大干擾，抑制數字產業創新效率水平提升。列（2）為政府引導基金（gov）對等級較低城市數字產業創新效率影響結果，估計系數為0.855，且在5%水平上顯著，說明政府引導基金顯著促進等級較低城市數字產業創新效率提升。究其細因，處于低發展水平城市的數字產業亟須借助外部融資提高市場核心競爭優勢，而政府引導基金恰為這部分城市數字產業提供充足外部資金，為其創新活動奠定資金基礎，助力數字產業創新效率提升。

表5 異質性檢驗回歸結果

2.行業異質性

依據國家統計局《數字經濟及其核心產業統計分類（2021）》，將數字產業劃分為電信、廣播電視和衛星傳輸服務業，互聯網相關服務業，軟件開發及信息技術服務業三大類。在選取過程中，考慮到前兩類數字企業數量較少，本文將二者融合為傳媒服務業，并將軟件開發及信息技術服務業劃歸另一組，由此檢驗行業異質性。估計結果如表5 列（3）、列（4）所示。檢驗結果發現，在軟件開發及信息技術服務業中，政府引導基金（gov）對數字產業創新效率（innov）的影響在1%水平上顯著，估計系數為0.357；在傳媒服務業中，政府引導基金（gov）的估計系數為0.136，且在1%水平上顯著。由此可知，政府引導基金對軟件開發及信息技術服務業、傳媒服務業的數字產業創新效率均產生正向影響，但對前者的影響作用明顯強于后者。產生這一現象的可能原因在于，與傳媒服務類企業相比，軟件開發及信息技術服務類企業對政府引導基金的吸收能力更強。在政府引導基金扶持下，軟件開發及信息技術服務類企業可更好地展開創新活動，并借助外部資金對各環節進行優化，從而推動數字產業創新效率提升。

3.生命周期異質性

數字產業創新發展經歷從駛入藍海、擴大規模、快速成長，到穩健發展、多元擴張，再到創新突破、煥發新生的整個階段。在每個階段，政府引導基金對數字產業創新效率產生何種影響？為闡釋這一問題，借鑒現有研究[43]，以現金流模式法劃分數字企業生命周期，將全部樣本劃分為初創期、成長期與成熟期，分別進行回歸檢驗。具體結果如表5列（5）至列（7）所示。從估計結果看，在初創期內政府引導基金（gov）的估計系數雖為正但不顯著，表明此階段政府引導基金對數字企業創新效率影響不明顯。可能原因是，初創期是數字產業從孕育到付諸實踐的時期，也是數字產品從構想到落地的爬升期。在此過程中，數字產業需要通過優化內部結構來提高創新效率，而對政府引導資金的需求較低。在成長期內，政府引導基金（gov）對數字產業創新效率（innov）的估計系數為0.125，且在5%水平上顯著，意味著政府引導基金對成長期數字企業創新效率提升具有明顯促進作用。可能原因是，處于成長期的數字企業亟須借助外部融資提高市場核心競爭優勢，而政府引導基金恰為成長期數字企業提供充足外部資金，為其創新活動奠定資金基礎，助力數字產業創新效率提升。在成熟期內，政府引導基金（gov）估計系數為-0.855，且在5%水平上顯著，意味著政府引導基金顯著抑制成熟期數字企業創新效率。當發展至成熟期時，數字企業可以憑借自身優勢獲得外部融資，政府引導基金過度干預會干擾數字企業正常創新活動，抑制其創新效率水平提升。

（五）穩健性檢驗

1.內生性檢驗

前已述及，政府引導基金可顯著推動數字產業創新效率提升，但數字產業創新效率的提升或可擴大政府引導基金投入規模，二者之間具有逆向因果關系，即存在內生性問題。對此，采用工具變量法處理內生性問題。在工具變量選取方面，將“專利發明數量加1取對數（lnpatent）”作為數字產業創新效率的代理工具變量，并通過兩階段最小二乘法（2SLS）進行重新回歸，結果見表6列（1）、列（2）。其中，第一階段估計F值為778.790，表明不存在弱工具變量問題，即所選工具變量比較合理。同時，經dwh檢驗可知，P值在1%水平上顯著，說明工具變量為外生。經檢驗，H1 仍舊成立。

表6 穩健性檢驗結果

2.替換估計方法

考慮到創新投入與創新產出的相關數據會被刪除，可能導致研究結果出現較大偏誤，選取受限因變量模型（Tobit模型）進行回歸檢驗，結果如表6列（3）所示。其中，政府引導基金（gov）對數字產業創新效率（innov）的影響仍然顯著為正。這說明核心解釋變量的顯著性并未因估計方法不同而產生質的變化。

3.數據縮尾處理

為降低異常值對研究結果的干擾，對所有變量進行1%的數據平滑處理，結果見表6列（4）。結果顯示，H1 依然成立，說明核心結論未受異常值干擾。

五、研究結論與政策啟示

（一）研究結論

推動數字產業創新發展是助力中國式現代化發展的重要途徑。聚焦政府引導基金、融資約束與數字產業創新效率之間的關系，選取2008—2021 年滬深A 股數字產業上市公司數據，實證分析政府引導基金對數字產業創新效率的影響機制，為評估政府引導基金的經濟效應提供了關鍵的經驗證據。研究發現，政府引導基金有利于提升數字產業創新效率，該結論在采用內生性檢驗、替換估計方法與數據縮尾等一系列穩健性檢驗后仍成立，說明發揮政府引導基金的引導效應和杠桿效應能夠提高數字產業創新效率。進一步分析發現，政府引導基金通過擴大數字產業參與者融資規模、降低數字產業貸款成本緩解融資約束，進而提高數字產業創新效率。異質性檢驗結果發現，相較于高等級城市數字創新產業、傳媒服務行業、初創期與成熟期數字企業而言，政府引導基金對低等級城市數字創新產業、軟件開發及信息技術服務業、成長期數字企業的創新效率作用更顯著。

（二）政策啟示

第一，發揮政府引導基金“創投+”作用，提升數字產業創新能級。研究證實，政府引導基金有利于促進數字產業創新效率提升。因此，政府應著力擴大引導基金規模，發揮“創投+”作用，為促進數字產業效率提升提供支持。政府應通過自身引導、市場運作，使社會資金流向數字創新創業和新興產業，促進產業轉型升級，提升數字產業效率。例如，政府與相關單位互相配合，將相關基金引入人工智能、智能制造、數字經濟等符合當地數字產業發展規劃的戰略新興領域，幫助數字產業快速提升創新效率。同時，創投機構應借助政府引導基金政策工具，憑借自身資源豐富優勢，在整合各方資源、推進資本運作等多方面提供專業管理支撐和增值服務，為提升數字產業創新效率提供資金扶持。

第二，打造多層次資本獲取渠道，降低數字產業融資成本。考慮到政府引導基金可通過緩解融資約束提升數字產業創新效率，數字產業只有破除融資成本高的困境，方可發揮自身優勢，提高產業創新效率。其一，政府應積極發揮科技創新母基金、數字產業基金等政府引導基金作用，吸引社會資本投資數字產業。在此基礎上，利用科技型中小企業信貸風險損失補償資金池，開發數字產業專屬信貸產品，激勵銀行增加對人工智能領域企業的信貸供給。多渠道對接多層次資本市場，拓寬人工智能領域企業融資渠道，降低融資成本，進而為數字產業創新效率提升提供支持。其二，金融機構應配合政府引導基金，支持鼓勵高校、科研機構為數字產業提供支持，鼓勵企業自主或與高校、科研機構合作組建創新聯合體，降低這類群體融資成本，持續提高創新效率。同時，金融機構應激勵企業搭建“揭榜掛帥”平臺，聯合高校、科研機構解決企業重大需求或關鍵核心技術，通過技術融資方式緩解融資約束，提升數字產業創新效率。其三，行業層面應挖掘一批在細分領域處于領先地位且具有較好發展潛力的數字企業，為其提供更多融資渠道，提高數字產業創新效率。

第三，實施異質性政府引導基金政策，驅動數字產業創新效率協同提升。鑒于經濟要素、企業能力的差異，政府引導基金對數字產業創新效率的作用各有不同。因此，政府應實施差異化的引導基金投資政策，賦能數字產業創新效率提升。其一，金融機構應實時調研數字產業發展需求，建立研發創新專項基金，加強對研發創新基金的監管，提高基金使用效率。一方面，金融機構要不斷優化金融業務結構，及時與數字產業相關參與者溝通，制定即時性研發創新基金，提高基金使用價值；另一方面，金融機構還應結合企業生命周期階段特征，制定異質性金融扶持政策，助力數字產業創新效率提升。其二，數字產業參與者應客觀評估政府引導基金效果，引入第三方金融資本，不斷優化研發資金投入，降低創新風險。此外，數字產業參與者應重視政府引導基金、金融支持協同作用的發揮，提高資金使用質量和效率，促進創新效率提升。

注釋：

①按照新一線城市研究所2020年5月29日發布的《2020城市商業魅力排行榜》，以商業資源集聚度、城市樞紐性、城市人活躍度、生活方式多樣性以及未來可塑性為標準，將城市劃分為一線（4 個）、新一線（15 個）、二線（30 個）、三線（70 個）、四線（90 個）和五線（128 個）六大類。基于研究需要，將一線城市、新一線城市和二線城市歸為等級較高城市；將三線城市、四線城市和五線城市歸為等級較低城市。