專精特新中小企業創新需要怎樣的科技金融生態

摘" "要：構建一個由財政投入、風險投資、科技貸款、科技資本市場、科技保險和科技服務六要素組成的科技金融生態系統，采用模糊集定性比較分析（fsQCA）方法，探討我國30個省級行政區科技金融生態對專精特新中小企業創新的聯動效應與組態路徑。研究發現，（1）單一要素既不是必要條件，也不足以構成充分條件，只有多重要素耦合構成的科技金融體系才能發揮作用;（2）存在5種促進專精特新企業創新科技金融生態，可進一步歸類為“財政投入+科技資本市場+科技服務”型、“科技貸款+科技資本市場”型和“風險投資+科技資本市場+科技服務”型，發達的科技資本市場均充當核心條件;（3）存在5種制約促進專精特新企業創新科技金融生態，政府支持力度不足、科技資本市場發展滯后是兩大突出短板。

關" 鍵" 詞：科技金融;金融生態系統;專精特新中小企業;創新能力

中圖分類號：F832" " " 文獻標識碼：A" " " "文章編號：2096-2517（2024）03-0062-11

DOI：10.16620/j.cnki.jrjy.2024.03.006

一、引言

專精特新中小企業是培育發展新質生產力的重要力量。2011年，工信部在《中國產業發展和產業政策報告（2011）》中首次提出了“專精特新”的概念，并將“專精特新”作為中小微企業轉型升級、轉變發展的方向。2013年，工信部出臺《關于促進中小企業“專精特新”發展的指導意見》，提出培育和扶持一批專注于細分市場、創新能力強、市場占有率高、掌握關鍵核心技術、質量效益優的專精特新中小企業，促進中小企業走專業化、精細化、特色化、新穎化的發展之路。2016年6月，《促進中小企業發展規劃（2016—2020年）》將專精特新中小企業培育工程作為提升中小微企業創新能力的六大關鍵工程之一。2021年7月，中央政治局會議重點提及發展專精特新中小企業。2022年10月，黨的二十大報告再次強調支持專精特新企業發展，推動制造業高端化、智能化、綠色化發展。經歷十余年發展演進，專精特新企業已經成為落實創新驅動發展戰略的關鍵載體、支撐中國制造的戰略支點、帶動中小企業發展的中堅力量， 為貫徹新發展理念、構建新發展格局、推動高質量發展提供了源源不斷的動力。

金融是國民經濟的血脈，企業是國民經濟的細胞，金融活則經濟活、企業活。黨的二十大做出推動創新鏈產業鏈資金鏈人才鏈的“四鏈”深度融合戰略部署，資金鏈串聯起金融資本、物質資本、技術資本和人力資本，引導各類生產要素合理流動、高效配置，對專精特新中小企業創新發展尤為關鍵。然而，目前專精特新中小企業融資仍面臨不少困難和問題。一方面，專精特新中小企業在技術研發、成果轉化等方面資金需求頻率高、金額大、周期長;另一方面 ，專精特新中小企業規模有限， 經營發展不確定性強，導致專精特新中小企業創新成長普遍面臨融資短板。例如在銀行信貸方面，專精特新中小企業比較難獲得與成熟企業相同的評級和授信條件。在債券市場方面，專精特新中小企業財務條件往往不滿足發行要求。在股權融資方面，一是我國金融結構仍以間接融資為主，股權融資占比低;二是資本市場短期行為多、“耐心資本”少，對處于發展早期的科技型中小企業關注和支持不足。

解決專精特新中小企業面臨的融資難題，關鍵是堅持深化金融供給側結構性改革。習近平總書記指出，“重資產和輕資產、大中小微企業、國有企業和民營企業、 創新型產業和傳統產業……需求不同，要區分不同情況，增強差異化服務能力”，強調“要適應發展更多依靠創新、創造、創意的大趨勢，推動金融服務結構和質量來一個轉變”;“構建風險投資、銀行信貸、債券市場、股票市場等全方位、多層次金融支持服務體系”。 專精特新中小企業的特點和差異化需求，決定其創新發展需要一個多元科技金融要素共棲共生、協調配合的良好生態。

目前科技金融相關研究多采取回歸方法估計單一金融要素平均凈效應，從整體上對科技金融生態體系的分析不夠充分，也未能揭示科技金融生態內部各要素的聯動匹配關系，金融驅動專精特新企業創新的具體機制仍是“黑箱”。本文基于我國30個省級行政區的實踐案例， 運用模糊集定性比較分析方法（fsQCA），研究財政投入、風險投資、科技貸款、科技資本市場、科技保險和科技服務六要素影響專精特新企業創新的多重等效生態。本文邊際貢獻在于，通過引入新興的定性比較分析方法，推動科技金融研究從單因素局部視角向多因素整體視角轉變，識別了三類促進專精特新企業創新能力的科技金融生態類型，區分了每一類科技金融生態中的核心要素和輔助要素，探討了不利于專精特新企業的“負面生態”，為各省份從正反兩方面入手優化科技金融體系提供理論借鑒和實踐啟示。

二、文獻綜述與理論框架

從定義看，科技金融就是向科技創新領域提供資金資源，是由科技金融需求方、科技金融供給方、科技金融市場等要素構成的綜合體， 具有多主體、開放式、自組織、自適應等特征[1]。科技金融資源既包括來自政府的公共資金投入，也包括市場主體資金投入，其在多元主體間的運轉配置與自然界生態循環十分相似[2]。趙昌文等（2009）從我國實踐出發，提出科技金融生態包含“科技財力資源配置、創業風險投資、科技貸款、科技資本市場、科技保險”等五方面因素[3]。此后的研究基本上遵循這一分析框架展開。 考慮到近年來科技服務機構如律師事務所、會計師事務所、信用評級公司、資產評估公司等的作用不可忽視，本文進一步加入了“科技服務”變量，擴展為六因素分析框架。

1.財政投入與企業創新。大多數研究發現政府財政投入能夠促進企業創新。在宏觀層面上，財政投入作為政府宏觀調控和實施產業政策的重要手段，能夠引導社會資本流向高新技術領域，提高全要素生產率[4]。在微觀層面上，財政科技支出增強了創新企業的風險承擔能力[5]，并且在政府力量的驅動下，促進“財政+金融”協同聯動，緩解中小企業科技融資約束，提升創新數量和質量[6]。也有部分研究探討了政府行為對企業創新的負面影響。 李政等（2018）基于信號傳遞理論研究發現，如果政府對企業研發支持過多，可能造成企業創新風險高、經營風險大的負面印象，提高外源性融資成本[7]。楊洋等（2015）認為政府補貼、稅收優惠還可能引發逆向選擇和道德風險，企業采取迎合策略，并不能真正提升創新績效[8]。

2.風險投資與企業創新。風險投資具有追求高收益、承擔高風險的權益資本特性，為高成長性和高風險性的企業提供更為充裕的資本支持[9]。Kortum等（2000）研究發現，企業成長早期進入的投資能顯著提高專利數量和質量， 促進企業在原有優勢領域深度研發創新[10]。一方面，風投機構具有專業技能，采取分段注資的特殊結構合同緩解了初創企業道德風險，激發創新者科技研發的積極性[11]。另一方面，風投機構能夠對創新型人力資本蘊含的超常型默示知識加以保護和定價，彌補現有產權保護和價值評估機制的缺陷， 提高企業創新績效[12]。但是Caselis等（2009）研究認為風險投資與技術創新之間沒有必然聯系，甚至還有阻礙作用[13]。

3.科技貸款與企業創新。我國金融體系以間接融資為主，銀行在企業創新中扮演著不可或缺的角色。孫芹等（2020）發現銀行等金融機構發揮“長尾效應”將社會零散閑置資本集中投向科技創新企業，可以滿足企業研發、生產、營銷活動資金需求[14]。同時，銀行發放科技貸款前的信息搜集調查，有利于識別創新潛力更強的企業，貸款發放后的跟蹤調查和持續評估也能夠助力企業提高技術創新的成功率[14]。但張玉喜等（2015）研究發現，從長期看銀行貸款對企業技術創新活動的促進作用并不明顯，甚至抑制企業創新[15]。

4.科技資本市場與企業創新。科技資本市場是為高新技術企業提供直接融資的資本市場，包括場內的主板、創業板、科創板、新三板等市場，也包括部分場外交易市場。 李瑞晶等（2017）認為，由于技術創新投資風險較大，且存在信息不對稱、信貸歧視、缺乏充足抵押品等問題，企業通過債權融資渠道難度很大[16]。閆紅蕾等（2023）、宋偉等（2021）研究發現， 中小創新企業可以發揮可持續性激勵、可得性強、主體偏好匹配等優勢，利用科技資本市場直接融資促進技術研發[17-18]。賈利軍等（2023）研究發現科技資本市場使彌補高新技術企業創新中的高度不確定性成為可能，一方面承擔著為創新型企業融資的職能，另一方面也為早期進入的創業投資機構提供了最重要的退出渠道，加速企業創新資本形成[19]。

5.科技保險與企業創新。張運生等（2022）認為， 科研開發過程中會面臨諸多不確定風險因素，科技保險是規避、轉移、分散風險因素所導致損失的重要手段[20]。陳雨露（2007）認為，科技保險幫助從事創新活動的企業在發生風險損失后獲得來自保險人的補償，從而減少了風險損失對內部自有資金的侵蝕，企業可以放心地將這些自有資金用于或計劃用于新的研發項目[21]。胡曉寧（2009）認為，科技企業為契合投保要求或應對保險公司承保檢查及保險期內的風險監督，主動完善落實相應制度和體制，提升內部管理水平，從而提高企業競爭力和創新績效[22]。

6.科技服務與企業創新。何紹慰（2015）認為，科技服務業是技術轉移和資源流動的重要媒介和紐帶，各類科技服務機構圍繞技術擴散、成果轉化等，幫助創新主體優化資源配置、提高創新效率、降低創新風險[23]。白玉娟等（2019）認為，律師事務所、會計師事務所、信用評級機構、資產評估機構等連接了科技金融資源需求方和供給方，減少信息不對稱[24]。劉欒云嶠等（2021）認為，科技服務機構憑借其平臺化、生態性及其在組織靈敏度、場景深入度及底層技術開發度等方面的優勢，介入原本以傳統金融機構為主導的金融體系，保證了科技金融生態的良性循環[25]。

已有研究從科技金融生態的內涵、各參與主體的企業創新效應等方面進行了有益探索，但仍存在以下不足：一是鮮有研究聚焦科技金融體系與專精特新企業創新的關系，難以為地區差異化創新驅動路徑選擇提供支持;二是大多數研究忽略了科技金融多主體交互作用對企業創新的聯動影響，僅側重于解釋單一主體如何“個別”地影響企業創新。本文采用模糊集定性比較分析（fsQCA）方法，關注科技金融要素之間的勾稽關系，以及它們如何“共同”影響企業創新能力的現實路徑，識別不同因素在復雜情境下的相對主次關系和等效因果路徑。 本文理論框架如圖1所示。

三、研究設計

（一）研究方法

本文采用模糊集定性比較分析（fsQCA）方法，識別能夠提升專精特新企業創新能力的科技金融生態。選擇QCA方法的主要考慮是，科技金融體系是政府部門、創投業、銀行業、證券業、保險業和科技服務業等多元主體共同構成的，我國各省區市實際情況差異巨大，基于回歸技術的傳統計量方法主要估計單一影響因素的平均凈效應， 而QCA方法注重分析不同科技金融要素組態的多重互動機制，識別每一個樣本的差異化組態路徑，確定核心條件和輔助條件，更適合本文的研究目標。QCA方法體系包括清晰集定性比較分析（csQCA）、多值集定性比較分析（mvQCA）和模糊集定性比較分析（fsQCA）。 csQCA和mvQCA要求研究者對變量數據人為進行二分或多分， 過分突出組間差異，忽略了組內差異。本文采用的指標多為連續變量，因此采用反映因果條件連續變化的fsQCA方法。

（二）變量說明

本文以我國30個省級行政區的數據為研究樣本（西藏因數據缺失未納入）， 構建由財政投入、 風險投資、科技貸款、科技資本市場、科技保險和科技服務等6個條件變量構成的科技金融體系，分析其對結果變量專精特新企業創新的組態影響路徑。

1.專精特新企業創新。發明專利是企業創新成果的重要載體， 也是測度企業創新能力的通用指標。借鑒夏清華等（2023）的研究[26]，本文采用平均每家專精特新企業擁有的有效發明專利量測度創新能力，數據來自《專精特新“小巨人”企業科創能力報告》。

2.財政投入。為了避免絕對數指標的缺陷，借鑒Luo等（2021）的研究[27]，本文采用政府研發投入與地區生產總值的比值測度政府財政對科技創新投入的相對強度，數據來自《中國區域創新能力評價報告》。

3.風險投資。借鑒趙昌文等（2009）[3]的研究，本文采用創投機構管理資本額與地區高技術產業營業收入的比值測度風險投資發展水平。創投機構管理資本額數據來自《中國創業投資發展報告》，地區高技術產業營業收入數據來自《中國科技統計年鑒》。

4.科技貸款。由于2009年后有關部門不再統計和發布科技經費籌集中的銀行貸款額，本文采用金融機構貸款額在規模以上工業企業研發經費內部支出總額中的占比測度科技貸款水平，數據來自《中國區域創新能力評價報告》。

5.科技資本市場。國際上常用“股市總市值/國內生產總值”衡量資本市場發展程度，參考這一指標設計思路，本文采用科技型上市公司總市值與地區生產總值的比值測度科技資本市場水平，數據來自同花順數據庫。

6.科技保險。借鑒顧幼瑾等（2023）的研究[28]，本文采用原始保費收入與地區生產總值之比（保險深度）作為科技保險市場發展水平的代理變量，數據來自國家金融監管總局。

7.科技服務。本文采用科技服務業從業人員占第三產業從業人員比重測度科技中介服務水平，反映不同地區科技金融生態中的環境條件，數據來自《中國區域創新能力評價報告》。

綜上所述，本文變量指標和數據來源如表1所示。

（三）描述性統計和變量校準

變量校準是fsQCA研究的必要步驟， 即將30個樣本在每一維度的原始數據映射到一個[0，1]區間內的數值， 以評估樣本隸屬于該維度集合的程度。根據樣本實際情況，利用直接校準法將原始數據轉換為模糊集隸屬分數，設定完全隸屬閾值（原始數據在該閾值以上，則隸屬分數為1）、交叉點閾值（原始數據等于該閾值，則隸屬分數為0.5）和完全不隸屬閾值（原始數據在該閾值以下，則隸屬分數為0）分別為85%、50%和15%分位數。結果變量和條件變量的描述性統計和校準情況如表2所示。

四、研究結果

（一）單個條件的必要性分析

與國際QCA研究的普遍做法類似， 首先進行單個條件的必要性分析。如果某一條件在結果發生時總是存在，則認為該條件是結果發生不可缺少的必要條件。從集合角度來看，必要性分析即檢驗結果集合是否為某一前因條件集合的子集。表3匯報了fsQCA3.0軟件分析得出的必要性檢驗結果。一般認為必要條件的判定依據是一致性水平在0.9以上。表3顯示，所有前因條件及其非集的一致性水平均低于0.9， 單一科技金融要素都不足以構成必要條件。這表明促進專精特新企業創新，并不要求財政投入必須到位、風險投資必須活躍、科技貸款必須充裕、科技資本市場必須發達、科技保險必須完善或者科技服務必須成熟。換句話說，即使缺失其中一項或幾項條件，各地區也可以因地制宜整合其他科技金融要素，彌補缺失條件的功能。這就需要進一步通過條件組態充分性分析，識別多重要素耦合構成的科技金融生態，探索促進專精特新企業創新的差異化路徑。 值得注意的是，“～科技資本市場”對“～專精特新企業創新”必要性程度盡管低于0.9，但也高達0.823，說明很大一部分專精特新企業創新能力不強的省份都缺乏發達的科技資本市場，科技資本市場是這些省份構建良好科技金融生態亟待補足的短板。

（二）條件組態的充分性分析

QCA組態分析的目標是識別出導致結果存在的前因條件組態，即各項資本要素的哪些組合是能夠引致高創新能力的充分條件。閾值設定方面，參考Schneider等（2010）的建議，設定頻數閾值為1， 原始一致性閾值為0.8，PRI一致性閾值為0.7[29]。在輸出中間解的過程中，為避免不恰當的假設影響研究結論的全面性和科學性，本文在面對問題“前因條件分別處于何種狀態會導致專精特新企業高創新能力”時選擇了“存在或缺席”，即不做人為的反事實假定。表4呈現了促進專精特新企業創新發展的科技金融要素組態。

從單一條件變量維度看，科技資本市場在全部5種組態路徑中均作為核心條件出現，科技服務在4個組態中出現且3個為核心條件，說明科技資本市場、科技服務行業發展水平對促進專精特新企業融資創新意義重大。從多元條件組態角度看，組態S1核心條件為“財政投入×科技資本市場×科技服務”，是由政府部門、證券業和科技服務業主導驅動的科技金融生態， 又可分為S1a和S1b兩個子組態。組態S2核心條件均為“銀行貸款×科技資本市場”， 是由銀行業和證券業主導驅動的科技金融生態，又可分為S2a和S2b兩個子組態。組態S3的核心條件為“風險投資×科技資本市場×科技服務”，是由創投業、證券業和科技服務業主導驅動的科技金融生態。

1. 組態S1： 財政投入×科技資本市場×科技服務→專精特新企業創新

組態S1a中，以高財政投入、高科技資本市場和高科技服務為核心條件，高風險投資和高科技貸款為輔助條件，科技保險處于模糊狀態。該組態一致性水平為0.944，原始覆蓋度為0.26，惟一覆蓋度為0.092。政府除了直接加大研發投入，還通過設立產業基金等方式，引導銀行信貸和民間資本流向專精特新企業;科技資本市場發揮服務高技術企業的先天優勢， 并為創業投資機構提供順暢的退出渠道;科技服務組織在科技金融體系中“穿針引線”，促進形成各主體協同共生、各司其職、均衡發展的良好金融生態。 組態S1a覆蓋的典型樣本是北京。北京設立了總規模300億元的市科技創新基金，優先保障推進科創中心建設重點項目。2020—2022年，北京市級財政資金支持科創中心重點清單項目193個，累計投入資金285.5億元①。目前，北京已有133家國家級專精特新企業登陸海內外資本市場，并擁有專門服務中小創新型企業的北京證券交易所②。良好的科技金融生態不僅提高了北京專精特新企業數量， 而且有效激發了創新質量和效率。2022年，北京專精特新企業員工人均有效發明專利量達31件，高出全國平均水平約55%③。

組態S1b中，以高財政投入、高科技資本市場和高科技服務為核心條件，非高科技貸款和高科技保險為輔助條件，風險投資處于模糊狀態。該組態一致性水平為0.971，原始覆蓋度為0.223，惟一覆蓋度為0.078。組態S1b表明，盡管科技貸款力度不足，但只要政府投入、科技資本市場和科技服務水平足夠高，在科技保險的加持下，也可以促進專精特新企業發展創新。主要原因是，銀行信貸發放注重企業財務業績和實物抵押擔保，處于初創期或成長期的新興產業“小巨人”經營不確定性大，失敗風險高，不敢貸、不愿貸、不能貸、不會貸問題突出。此時在科技保險的配合下，“小快靈”的市場化科技融資服務機構能夠較好滿足初創期和成長期專精特新企業融資需求。組態S1b覆蓋的典型樣本是上海和廣東省。2021年，上海保險業通過首臺（套）保險、生物醫藥保險、專利保險、科技貸保險等科技類保險產品， 累計為社會提供風險保障近900億元。從科技資本市場看，上海市專精特新“小巨人”企業在A股上市企業的占比達10%， 新三板掛牌達15%，一級市場融資超過60%。截至2022年，上海擁有國家級專精特新企業687家， 申請專利9.49萬件，創新能力穩居全國前列①。

2.組態S2：科技貸款×科技資本市場→專精特新企業創新

組態S2a中，以高科技貸款和高科技資本市場為核心條件，高財政投入、非高科技保險和高科技服務為輔助條件，風險投資處于模糊狀態。該組態一致性水平為0.921，原始覆蓋度為0.207，惟一覆蓋度為0.015， 典型樣本是湖北省。 組態S2b與組態S2a類似，高科技保險配合高科技貸款和高科技資本市場，能夠克服財政投入、風險投資和科技服務不足對專精特新企業創新的負面影響。該組態一致性水平為0.965，原始覆蓋度為0.093，惟一覆蓋度為0.031，覆蓋的典型樣本是山東省。與組態S1相比，銀行科技貸款從輔助條件甚至缺席條件上升為核心條件， 在組態S2中對專精特新企業創新發揮重要作用， 主要原因是我國不同地區的產業結構差異。北京、上海、廣東省等地專精特新企業集中在信息技術、生物醫藥等新興產業，湖北省、山東省專精特新企業則集中在傳統裝備制造業的高端化智能化升級。例如，湖北省2021年專精特新企業專利量全國排名靠前的領域分別是海洋工程裝備制造（11家企業獲122件有效發明專利， 排名全國第五）、航空航天裝備制造（14家企業獲258件有效發明專利，排名全國第七）、電力農機和數控機床及機器人制造（80家企業獲873件有效發明專利，排名全國第八）②。山東省在海洋工程裝備制造業擁有28家專精特新“小巨人”企業，獲得484件有效發明專利，位列全國第一③。裝備制造業是資本密集型行業，重資產比重高， 相關企業與地方政府和國資國企聯系密切，銀行貸款和科技資本市場融資難度較小，成為該組態下專精特新企業科技創新的主要融資渠道。

3. 組態S3： 風險投資×科技資本市場×科技服務→專精特新企業創新

組態S3中，以高風險投資、高科技資本市場和高科技服務為核心條件，非高財政投入、非高科技貸款和非高科技保險為輔助條件，構成促進專精特新企業創新的科技金融體系。該組態一致性水平為0.846，原始覆蓋度為0.077，惟一覆蓋度為0.16。與組態S1和S2相比，該組態下政府研發投入、銀行科技貸款和科技保險發展水平都相對較弱，依靠完善的科技服務、活躍的創投機構和發達的科技資本市場， 仍然有效提升了專精特新企業創新能力。組態S3的典型樣本是浙江省。 中小微企業是浙江的特色和優勢，浙江省在2017年對投資“專精特新”培育企業1年以上的風險投資機構，專門設立創業投資風險補償專項資金給予補貼。同時，浙江省也是全國首個區域股權市場創新試點，浙江省股權交易中心設立“科創助力板”，并于2023年進入第一批專精特新專板建設方案備案名單。這一科技金融生態助力浙江省在工信部公布的五批國家級專精特新企業占1436家，穩居全國第三④。

（三）穩健性檢驗

穩健性檢驗是QCA研究的重要一環。 參照Schneider（2012）的做法[29]，將原始一致性閾值由0.8上調至0.85后重新執行fsQCA分析程序，穩健性檢驗結果如表5所示。由于上調閾值減少了真值表行數，組態數量從5個減少為4個。組態H1、H2、H3、H4的構成與組態S1a、S1b、S2a、S2b完全一致，相關參數僅發生微小變化，不足以得出截然不同的實質性結論。本文研究結果是穩健的。

五、進一步討論

（一）區域異質性分析

受經濟發展水平、制度環境、地理區位等因素影響，我國東、中、西部具有明顯的異質性，科技金融生態在很大程度上因空間差異對專精特新企業創新產生異質性影響。同時，東、中、西部省份內部之間又可能存在一定的相似性。本文將研究樣本按照東、中、西部進行劃分，進一步探索科技金融支持專精特新企業創新的“組間異質性”和“組內相似性”。

表6的分析結果顯示，首先，我國東部地區存在4種細分組態。組態E1和E2表明，財政投入和科技資本市場作為核心條件， 可以在風險投資、科技貸款、科技保險等因素相對偏弱的條件下，持續促進專精特新企業創新發展。組態E3和E4表明，科技資本市場作為核心條件，既可以輔以科技貸款和科技保險，也可以輔以風險投資和科技服務，“殊途同歸”地提升專精特新企業創新能力。其次，我國中部地區存在2種細分組態M1和M2， 均以風險投資和科技資本市場發展為核心條件。例如，中部省份安徽省擁有科大訊飛、中科類腦等為代表的一大批科技創新型上市公司，這批領軍企業幫助安徽省有效實現了對經濟發達地區的趕超。最后，我國西部地區存在1種組態W1。該組態表明，對于科技資本市場不發達的西部省份，以政府財政投入為核心條件，輔以風險投資和科技保險，能夠在一定程度上通過政府“有形之手”彌補市場“無形之手”缺位，促進專精特新企業創新發展。

（二）負面組態分析

本文還探索了負面組態類型，即科技金融要素的何種組合無法促進專精特新企業發展創新。與前文相同，仍然設定頻數閾值為1，原始一致性閾值為0.8，PRI一致性閾值為0.7， 不做人為的反事實假定，研究結果如表7所示。

組態L1顯示，在缺乏財政投入、科技資本市場和科技服務的金融環境中，即便有較高的風險投資和科技貸款水平， 專精特新企業創新能力也不會高。組態L2顯示，在缺乏財政投入、資本市場和科技服務的金融環境中，即便有較高的科技貸款和科技保險水平， 專精特新企業創新能力也不會高。組態L3顯示，在缺乏財政投入、風險投資、科技貸款和科技保險的金融環境中，即便有較高的科技資本市場和科技服務水平，專精特新企業創新能力也不會高。組態L4和L5顯示，在科技資本市場不發達的情況下，即便其他要素水平較高，也不足以支撐專精特新企業發展和創新。 從單一變量維度看，分別有4種負面組態缺乏財政投入和科技資本市場，說明政府支持不足、科技資本市場發展滯后是制約專精特新企業創新的兩大突出短板。

六、總結與啟示

（一）研究總結

本文構建了一個由財政投入、風險投資、科技貸款、科技資本市場、科技保險和科技服務六要素組成的科技金融生態系統，采用模糊集定性比較分析（fsQCA）方法，探討我國30個省級行政區科技金融生態對專精特新企業創新的聯動效應與組態路徑。（1）單一要素既不是必要條件，也不足以構成充分條件，只有多重要素耦合構成的科技金融體系才能發揮作用;（2） 存在5種促進專精特新企業創新科技金融生態，可進一步歸類為“財政投入+科技資本市場+科技服務”型、“科技貸款+科技資本市場”型和“風險投資+科技資本市場+科技服務”型，發達的科技資本市場均充當核心條件;（3） 存在5種制約促進專精特新企業創新科技金融生態，政府支持不足、科技資本市場發展滯后是兩大突出短板。

（二）建議與展望

從本文結論出發， 各地區應堅持系統觀念，準確評估自身資源稟賦特點，選擇適合自身的發展路徑，引導和推動科技金融生態中各類主體密切配合、高效結合、協同整合，優化科技金融生態，為專精特新企業創新提供高質量金融服務。 具體來說：

第一，“財政投入+科技資本市場+科技服務”型生態表明，盡管發達地區財政實力雄厚，但單純加大財政投入并不能有效提升專精特新企業創新能力， 還需要科技資本市場和科技服務協同配合。發達地區要更加聚焦科技型企業的成長特點和融資需求，引導企業選擇符合自身發展定位的境內外證券交易所上市，鼓勵專精特新企業充分利用科創票據、公司債券、資產證券化等多樣化融資工具。同時著力促進科技服務業發展，加大配套政策和措施支持，既要培育一批輻射帶動作用強的科技服務龍頭企業，又要立足專精特新企業特點，培育一批專注于細分領域的科技服務機構。

第二，“科技貸款+科技資本市場”型生態表明，對于財政資源有限、傳統產業占比大的地區，應充分發揮銀行科技貸款對專精特新企業創新的促進支持作用。要著力解決銀行“不敢貸、不愿貸、不能貸、不會貸”問題，完善科創信貸風險補償機制和政策性擔保體系，加大專精特新中小企業數據整合力度，為商業銀行信用評價提供數據基礎，用技術手段緩解資金供需錯配，拓展專精特新中小企業科技創新融資渠道。

第三，“風險投資+科技資本市場+科技服務”型生態表明，在科技服務發展完善、科技資本市場等退出渠道通暢的條件下，風險投資在一定程度上可以通過市場“無形之手”替代政府“有形之手”。因此，對于財政資源不充裕的次發達和欠發達地區，應適當轉變公共資金“輸血”支持創新的發展思路，轉而將有限的資源用于打造良好的科技金融市場環境，大力吸引外地風險投資機構，促進專精特新中小企業創新發展。

第四，從負面組態看，專精特新企業創新績效不高、科技金融生態發展滯后的地區，要著力突破資本市場發展滯后和政府投入力度不足兩大瓶頸。一方面要支持符合條件的專精特新企業在新三板基礎層和創新層掛牌、在北交所上市，探索并深化區域性股權市場創新試點;另一方面應建立財政科技投入長效機制，加強資金管理，提高科技經費使用效益，強化績效評價結果應用，著力提高財政科技資金配置效率和使用效益。

本文研究也存在一些不足，并為下一步研究指明了方向。首先，本文以我國30個省級行政區為研究樣本，案例顆粒度有一定局限性，下一步可以將地級市作為研究樣本加以細化。其次，由于目前時序QCA方法尚不成熟， 本文未能闡明科技金融生態在時間維度上的演變。 下一步可收集時間序列數據，探索科技金融生態發展的歷史邏輯。最后，如何加強“思想與證據的對話”始終是QCA研究的難點，本文主要通過整理公開信息、結合相關理論對不同科技金融生態予以闡釋。未來可深入典型地區獲取第一手材料，構建基于中國實踐、具有中國特色的科技金融生態理論。

參考文獻：

[1]孫龍，雷良海.科技金融生態對科技創新的跨層級交互作用研究——基于兩階層線性模型的實證分析[J].技術經濟，2021（2）：1-7.

[2]張華.科技金融創新生態系統的規劃框架與協同創新機制[J].科學管理研究，2016（5）：89-93.

[3]趙昌文，陳春發，唐英凱.科技金融[M].北京：科學出版社，2009.

[4]余泳澤，王岳龍，李啟航.財政自主權、財政支出結構與全要素生產率——來自230個地級市的檢驗[J].金融研究，2020（1）：28-46.

[5]唐大鵬，李淵，鄭好，等.政府科技支出、財政政策工具與企業風險承擔——基于公共風險視角的分析[J].財政研究，2021（5）：55-69.

[6]吳莉昀.政府補助與中小企業融資約束：異質性作用結果與機制研究[J].商業研究，2019（8）：14-24.

[7]李政，楊思瑩.財政分權、政府創新偏好與區域創新效率[J].管理世界，2018（12）：29-42.

[8]楊洋，魏江，羅來軍.誰在利用政府補貼進行創新？——所有制和要素市場扭曲的聯合調節效應[J].管理世界，2015（1）：75-86.

[9]夏清華，樂毅.風險投資促進了中國企業的技術創新嗎[J].科研管理，2021（7）：189-199.

[10]KORTUM S，LERNER J.Assessing the Contribution of Venture Capital to Innovation[J].Journal of Economics，2000， 31（4）：674-692.

[11]程昆，劉仁和，劉英.風險投資對我國技術創新的作用研究[J].經濟問題探索，2006（10）：17-22.

[12]方竹蘭，徐騰達.人力資本制度與區域創新績效——基于模糊集定性比較分析（fsQCA）的研究[J].經濟理論與經濟管理，2021（11）：23-34.

[13]CASELLI S，GATTI S，PERRINI F.Are Venture Capitalists a Catalyst for Innovation[J].European Financial Management，2009，15（1）：92-111.

[14]孫芹，宋夏云.科技貸款對技術創新的非線性作用機制研究[J].云南財經大學學報，2020（11）：70-79.

[15]張玉喜，趙麗麗.中國科技金融投入對科技創新的作用效果——基于靜態和動態面板數據模型的實證研究[J].科學學研究，2015（2）：177-184，214.

[16]李瑞晶，李媛媛，金浩.區域科技金融投入與中小企業創新能力研究——來自中小板和創業板127家上市公司數據的經驗數據[J].技術經濟與管理研究，2017（2）：124-128.

[17]閆紅蕾，張自力，趙勝民.資本市場發展對企業創新的影響——基于上市公司股票流動性視角[J].管理評論，2020（3）：21-36.

[18]宋偉，楊海芬.河北省科技型中小企業創新的金融支持政策演化及效果評價[J].金融理論探索，2021（4）：38-50.

[19]賈利軍，郝啟晨.發展完善直接融資體系破解創新型中小企業融資難題[J].政治經濟學評論，2023（1）：100-116.

[20]張運生，肖錦擘.創業投資機構股權投資對新創企業技術創新績效的影響機制[J].科技管理研究，2022（8）：148-155.

[21]陳雨露.科技風險與科技保險[J].中國科技投資，2007（1）：68-70.

[22]胡曉寧，李清，陳秉正.科技保險問題研究[J].保險研究，2009（8）：57-64.

[23]何紹慰.科技保險的社會福利效應及其成本控制[J].科技進步與對策，2015（20）：23-26.

[24]白玉娟，于麗英.我國科技金融生態系統評價及空間演化趨勢分析[J].科技管理研究，2019（23）：67-74.

[25]劉欒云嶠，張玉喜.區域科技金融生態系統共生與進化實證研究[J].科技進步與對策，2021（5）：48-58.

[26]夏清華，朱清.增量提質：營商環境生態與專精特新企業——基于模糊集定性比較分析[J].經濟與管理研究，2023（8）：126-144.

[27]LUO X W，HUANG F F，TANG X B.Government Subsidies and Firm Performance：Evidence from High-TechStart-up sin China[J].Emerging Markets Review，2021（12）：1-10.

[28]顧幼瑾，王志瑛，郭彤梅，等.科技金融投入對高技術產業創新績效的組態效應——基于模糊集定性比較分析（fsQCA）[J].科技進步與對策，2023（2）：60-68.

[29]SCHNEIDER C Q，WAGERMANN C.Standards of Good Practice in Qualitative Comparative Analysis and Fussy-Sets[J].Comparative Sociology，2010（3）：397-418.

①數據來源：北京市財政局.北京財政高質量保障高水平科技自立自強[EB/OL]（2023-07-04）.https：//czj.beijing.gov.cn/zwxx/czyw/202307/t20230707_3157859.html.

②數據來源：科技創新信息服務商智慧芽.2023年專精特新“小巨人”企業科創力報告[R/OL].（2023-08-23）.https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1775028668970533994amp;wfr=spideramp; for=pc.

③同②。

①數據來源：上海國創科技產業創新發展中心，德勤中國.2023上海市專精特新企業發展指數報告[R/OL].（2023-07-29）.https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1772737164034845342amp;wfr=spideramp;for=pc.

②③④數據來源：科技創新信息服務商智慧芽.2023年專精特新“小巨人”企業科創力報告[R/OL].（2023-08-23）.https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1775028668970533994amp;wfr=spideramp;for=pc

基金項目：習近平經濟思想研究中心2023年度基礎課題項目“有效市場和有為政府更好結合的理論邏輯研究”（D2023010）;福建省發展和改革委員會黨的創新理論重點課題項目“深入學習貫徹習近平經濟思想" 打造國際一流營商環境助推新時代新福建建設研究”（HX2024004）

作者簡介：徐騰達，男，江蘇常熟人，博士，研究方向為金融學、組態理論與方法。