金融发展、地方政府激励与企业技术效率

汤 萱 高 星

广州大学 工商管理学院，广东 广州 510006

周秋萍

广州大学 经济与统计学院，广东 广州 510006

一、引言

过去中国经济增长主要倚赖于有形生产要素驱动，然而劳动力成本已不具备长久优势，持续依赖这一生产模式极易陷入“比较优势陷阱”。当下中国经济增速放缓，由高速增长阶段转向高质量发展阶段，战略性新兴产业以创新为主要驱动力，知识技术密集、成长潜力大，是中国经济发展转型升级的有力结合点。“十三五规划”明确提出要把战略性新兴产业摆在经济社会发展更加突出的位置，大力构建现代产业新体系，要紧密结合“中国制造2025”战略，促使一批新兴产业发展壮大并成为支柱产业，持续引领产业向中高端发展。但目前战略性新兴产业虽被普遍认为是新一轮经济和科技发展的制高点，却由于“风险与收益”的势差使产业扩张速度与资金供给速度不相匹配，存在盲目投资、重复建设乃至低水平无序竞争等问题，引致战略性新兴产业效率低下(吕岩威和孙慧，2014[1])。

如何有效提升战略性新兴企业技术效率？从世界主要发达国家(如美国、英国等)的实践经验来看，其实现跨越式发展主要得益于强劲的金融支持。根据金融内生理论，金融发展被认为是影响经济和产业发展的内生因素。金融发展水平的提升，一方面，能有效积聚社会闲散资金，促进金融资本形成与金融资源供给，为战略性新兴企业提供资金支持；另一方面，信息揭示、风险管理等功能不断完善，能为新兴企业发展节省成本(熊正德等，2011[2])。由此可见，战略性新兴产业的发展亟需金融发展的高效支持。

当前有关金融发展与战略性新兴产业的研究文献，存在如下共性特征。一是研究导向上。现有研究简单分析了金融支持对战略性新兴产业发展的影响，至于金融发展对战略性新兴产业有何异质性作用以及金融发展通过何种传导机制作用于战略性新兴产业技术效率鲜少涉及。当前中国经济转向高质量发展阶段，推行创新驱动发展战略，深入探求金融发展如何作用于战略性新兴企业技术效率显然更契合当前的发展要求。二是研究主体上。既有文献多围绕金融发展与战略性新兴产业展开研究，并未充分考虑地方政府这一经济主体行为。由于战略性新兴产业肩负着浓厚的政府意志，且金融资源配置也受制于地方政府行为，若遗漏地方政府行为将会影响回归结果的真实性。基于上述事实分析，本文将从两个方面做出边际贡献：第一，依循“整体现象—异质性分析—刻画多主体联合效应—机制识别”逻辑条理，细致分析“金融发展—企业技术效率”发展路径，进一步为战略性新兴产业发展提供理论依据；第二，考虑到战略性新兴产业具有浓厚的政府战略意志，地方政府的目标导向将影响其服务实体经济行为，因此，识别地方政府的激励行为与金融发展的联合经济效应能拓宽该研究主题的边界，有利于厘清战略性新兴产业背后的发展机理。

二、理论分析

战略性新兴产业是由中国政府提出，国际上尚无对战略性新兴产业的通行论述。而关于金融发展对于新兴产业的影响机理，多数学者肯定金融发展在新兴产业发展中的积极作用。尤以Schumpeter和Gerschenkron的研究最为经典。Schumpeter(1912)[3]认为金融机构(商业银行)可以识别出具有发展潜力的企业，并为它们提供资金支持，促使新兴企业实现技术创新。Gerschenkron(1962)[4]则强调商业银行在新兴产业发展中的创造性作用。事实上，金融发展对于战略性新兴企业的正向作用主要有三个方面。第一，提供资金支持。当金融发展不断提升，意味着金融机构提供的金融服务越便利周到，缓解信息不对称，人们从事金融活动的安全感和欲望就越强烈，此时金融机构可积聚社会闲散资本，扩大社会储蓄的总供给，以满足战略性新兴产业发展对金融资源的庞大需求。第二，缓解融资窘况。战略性新兴产业下大多是中小型企业，普遍存在金融资源供给不足的“麦克米伦缺口”(Macmillan Gap)(Li et al.，2016[5])，致使战略性新兴企业一时难以实现技术突破。而金融发展水平的提高，不仅仅是金融资源总量的增加，还可能意味着资源配置效率的提升。金融机构能更加精准地识别出那些有发展潜力的战略性新兴企业，使其获得更多的金融资源，支持其发展(袁礼和许涛，2019[6])。第三，风险控制机制。金融机构作为中介可以分散和化解一定的流动性风险(Spatareanu，2008[7])。金融发展水平越高，相应地，金融机构对于战略性新兴企业的事前风险评估、事中实时监测以及事后风险管控能力也将随之提升，能在一定程度上防止企业高层的盲目投资行为，有效提高资金使用效率。

当然，也有学者对金融发展在新兴产业发展中的作用持不同看法，他们认为，金融机构(商业银行)对战略性新兴产业领域尚缺乏系统认识，对战略性新兴企业的资质、信用水平以及风险等级的评估可能存在主观意愿上的偏见，造成“所有制歧视”“规模歧视”现象(于泽等，2015[8])；而且金融机构是以盈利为目的，在发放贷款时需要资金需求方提供抵押品或担保，但对处于发展初期的战略性新兴产业企业来说融资门槛较高，资金匮乏，新兴企业的决策者会选择将资金投入到能够迅速产生回报的“短平快”项目，而不是周期长、回报高的研发项目，因此可能导致企业生产效率低下(张超林等，2019[9])；同时现有金融机构针对战略性新兴产业发展的配套服务机制尚未形成，内部的体制问题和复合型专业人才的匮乏，对战略性新兴产业而言，可能存在信贷错配问题，会抑制战略性新兴产业的有序发展(张庆君和李萌，2018[10])。

综上所述，学界关于“金融发展—战略性新兴企业技术效率”的研究早已付诸实践且硕果颇丰，但研究结论不尽相同，可能的原因在于：一方面，金融发展导向在一定程度上受制于政府行为目标；另一方面，战略性新兴产业本就肩负着国家战略意志，其发展动向必然也与政府决策函数休戚相关。显然，有必要在“金融发展—企业技术效率”路径中嵌入地方政府激励，以期导出更加客观的无偏结果。

改革开放以来，很长一段时间内形成了风靡一时的“GDP绩效观”。地方政府官员力争通过维持GDP的高速增长来获取晋升机会。不可否认，这种以GDP为显性衡量标准的晋升体制在很大程度上推动了中国过去较长时间内的“增长奇迹”。但在这种强激励机制背后，引致了地方保护主义与重复建设等问题(周黎安，2004[11])，极大地降低了地区(企业)进行创新的主观能动性。当下，中国经济向高质量增长转变，地方政府绩效考核标准呈优化趋势，以创新驱动经济发展的理念正逐渐被地方官员所接受(韩晶和张新闻，2016[12])，这意味着地方政府会引导金融资源投入战略性新兴产业中的技术研发项目，大力支持其发展。

三、研究设计

(一)数据来源与变量设定

为确保变量数据的连贯性与可获性，本文以中国2011～2016年间战略性新兴产业558家上市公司作为研究对象，并作如下处理：第一，剔除ST和期间退市的样本；第二，剔除存在缺失值的企业。确定样本企业后，进一步对所有微观变量数据进行1%和99%的缩尾处理，以减轻离群值的扰动。微观层面的财务数据来自Wind数据库、国泰安数据库，宏观层面的数据则来源于国家统计局。

1. 被解释变量。战略性新兴企业技术效率(TE)。目前学术界惯常运用数据包络分析法(DEA)和随机前沿(SFA)两种方法测度技术效率。前者属于非参数法，后者则属于参数法。在确保模型设定无误且使用面板数据的前提下，随机前沿的估计效果相较数据包络分析方法更优(Gong and Sickles，1992[13])。因此，本文拟采用随机前沿方法(SFA)进行测算；同时借鉴任保全和王亮亮(2014)[14]的做法，选取企业员工人数和总资产分别作为劳动力和资本要素的投入指标，主营业务收入作为产出指标。具体模型如下：

LnYit=β0+β1t+β2LnKit+β3LnLit+θit+εit

(1)

εit=θit-μit

i=1,2,…,N

t=1,2,…,T

式(1)中，Yit、Kit以及Lit分别代表战略性新兴产业中i企业t时期的主营业务收入、总资产和员工人数；β0为截距项；β1，β2，β3为待估参数；εit为误差项，由两个独立部分组成。第一部分θit为i企业噪声的随机误差项，θit∈iid，服从N(0，σμ2)，第二部分μit为i企业技术无效的随机误差项，第二部分μit∈iid，服从N(mit，teitσμ2)，反映了那些在第t年作用于i企业的随机因素。teit代表i企业第t年的技术效率水平，取值越大，技术效率水平越高。

2. 核心解释变量。金融发展(Fin)。Demirguc-Kunt et al.(2011)[15]和Love(2003)[16]认为金融发展水平应该包括股票市场的发展程度与金融机构的发展程度两方面。前者用股票市值/GDP来表示，后者则用金融机构贷款总额/GDP衡量。鉴于中国当前金融发展仍然以间接金融为主，故选取金融机构贷款总额/GDP来衡量金融发展。该指标数值越大，则金融发展水平越高，反之亦然。

3. 控制变量。为得到更精确的实证结果，本文还加入了一系列控制变量，具体有资本密集度(CD，总资产/营业收入)、企业生命周期(Lifecycle)、资产负债率(Lev，负债总额/资产总额)、成立年限(Age)、营业成本率(Cost，营业成本/营业收入)。此外，还将时间虚拟变量与行业虚拟变量纳入指标体系(表1)。

表1 描述性统计

(二)模型设定与实证策略

为探究金融发展对战略性新兴企业技术效率的影响作用，首先构建如下模型：

TEit=α+β1FINit-1+∑φCV+ε

(2)

式(2)中，战略性新兴企业技术效率(TE)为被解释变量；核心解释变量为金融发展(FIN)；CV为控制变量组；ε为随机误差项。由于短期内生产要素仅劳动力可适时改变，而在长期发展中，生产要素(劳动力和资本)均可做出相应调整，但需要一定时间才产生实质性影响，考虑到这一时滞性因素，本文对核心解释变量进行滞后一期处理。

借鉴崔光庆和王景武(2006)[17]、郭杰等(2019)[18]的思路，引入地方政府激励与其他变量构造交互项，探究地方政府在不同的压力激励下，“金融发展—企业技术效率”路径间的传导机制如何变化。故构建如下方程：

Mediatorit=β+β1FINit-1+β2Pressit-1+β3(FINit-1×Pressit-1)+∑φCV+ω

(3)

TE=∂′0+∂′1Mediatorit-1+∑φCV+μ

(4)

式(3)与式(4)中Mediatorit-1为中介变量组。宏观层面上，地方政府行为会影响经济发展导向以及金融资源是否真正作用于实体经济。因此，该视角下的中介变量分别为人均GDP(LnGDP)和产业结构(Struct，第二产业增加值/第三产业增加值)。微观层面上，地方政府在不同的激励目标下，对金融资源的调配会有所偏差，对战略性新兴企业的资金链影响也将有所差异，因此，将融资约束与偿债能力作为微观中介变量。融资约束(KZ)代理变量为Kaplan and Zingales(1997)[19]的KZ指数，企业偿债能力(CR)则采用流动资产/流动负债计算得出。

FINit-1为滞后一期的金融发展，Pressit为地方政府激励。借鉴叶显等(2019)[20]的研究思路，本文拟从地方GDP总量竞争和技术创新竞争两大角度来考察地方政府激励(Pressit)，具体测度方法为企业所属省份所在地区板块的GDP(总专利授权数)增长率均值减去所属省份GDP(总专利授权数)增长率所得差额，进而得到代表政府的经济压力激励(GDP-Press)和创新压力激励(Innov-Press)。若该差额>0，意味着该省的经济(创新)绩效并不理想，政府官员所面临的晋升概率就越低，反之亦然。同样考虑到时滞性，本文对地方政府激励采取滞后一期的处理方法。FINit-1×Pressit-1为滞后一期的金融发展与地方政府激励的交互项；CV为控制变量组；μ为随机误差项。

四、实证结果与经济解释

(一)金融发展与企业技术效率的影响效果

在基准回归结果中(表2)，由M(1)可知，金融发展程度越高，企业技术效率更高(系数为0.012，且通过1%的显著性检验)。确实，当金融发展水平提升，可释放的金融资源总量增加，同时金融环境得以改善，可以缓解“所有制歧视”与“规模歧视”现象，进而提升金融资源的配置效率，有潜力的战略性新兴企业可获得更多金融资源，为战略性新兴企业技术研发提供保障。

在M(1)的基础上，对核心解释变量(Fin)分别进行“滞后一期(L.Fin)→滞后二期(L2.Fin)”的技术处理，观察“金融发展—企业技术效率”路径的动态效应。结果显示，M(2)中滞后一期的金融发展水平越高，对当期企业技术效率展现出强劲的正向作用(系数为0.011，通过1%的显著性检验)。M(3)中滞后二期的金融发展对当期企业技术效率的正向作用依旧有效(系数为0.012，通过1%的显著性检验)。由此可见，在较长的时间维度上，金融发展始终对新兴企业技术效率产生积极效应。

接下来本文以战略性新兴企业技术效率(TE)的均值为界，将样本企业划分成技术效率较高(M(4))与技术效率较低(M(5))的两组。结果显示，对于技术效率较高的新兴企业，有着显著的金融支持效应(M(4)中回归系数为0.011，且通过5%水平的检验)。一方面，技术效率较高的战略性新兴企业已初步形成具有自身特色的技术路径，发展前景可观，金融机构愿意给予这类企业更多的资金支持；相反，技术效率较低的新兴企业由于发展不确定性，不符合金融机构放贷条件，因此无法得到足量的金融资本。另一方面，技术效率较高的战略性新兴企业在获得金融资本后，能减少研发过程中的“无谓损失”，进而形成高效产出；而技术效率较低的战略性新兴企业原本金融总量就较少，加之技术不成熟，在研发过程中将损耗更多的金融资源，导致低效产出。

表2 金融发展对企业技术效率的影响：基准回归

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的显著性水平；括号中为t值。下文同

前文的基准回归结果停留在“整体现象”的研究层次，接下来将本文从三个视角进行异质性分析：M(1)组按企业性质分成国有企业和非国有企业；M(2)组以样本企业总资产均值为界，大于均值(22.1363)者为大规模企业，反之为小规模企业；M(3)组依据地区划分成东部和中西部(1)按照国家对宏观区域经济格局的划分，东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。。

于非国有企业而言(M(1))，“金融发展—企业技术效率”的正向调节作用甚是显著(系数为正，且通过1%的显著性检验)，而国有企业下这种正向作用却并未凸显而出。一方面，地方政府会出于“父爱主义”(Kornai et al.，2003[21])抑或是政治庇护动机主动利用其控制的金融体系(主要是银行体系)“倾斜式”支持国有企业；此背景下，国有企业资金充裕，逐渐爆发出自主创新意识薄弱、资本劳动力投入比不合理等问题，引致技术效率过低(张天华和张少华，2016[22])。另一方面，虽然民营企业所获金融资源总量相对较少，但正是如此，使得民营企业有着“精打细算”的现实激励，秉持“钱都花在刀刃上”的原则，尽可能使资本配置效率最大化，推动企业有序发展。

就规模属性而言(M(2))，金融发展对企业技术效率的正向驱动作用仅在大规模企业下凸显而出(通过1%的显著性检验)。当金融发展水平越高时，金融机构对战略性新兴企业的可释放信贷资金越多。首先，从资金供给端出发，金融机构出于风险规避动机，会偏好大规模企业。此时，小规模企业处于劣势地位。其次，从资金需求端而言，大规模企业借助自身规模优势，且具有更多可抵押固定资产，自然更受金融机构青睐，能够相对容易获取较多的金融资源。而小规模企业尚处于探索阶段，并未形成独有的技术路径，且因为抵押品等原因往往难以获得贷款(张一林等，2019[23])。

从地区属性来看(M(3))，东部地区金融发展对企业技术效率呈现出显著的正向影响(通过了1%的显著性检验)，但在中西部地区这种正向效应并不显著。第一，从金融资源总量来看，东部地区是改革开放的先行之地，大量金融资源聚集于此，倚靠经济优势，东部地区会进一步吸纳中西部地区的金融资源，进而致使中西部地区陷入金融资源供给不足的窘境(高星等，2018[24])。金融资源供给量的差距，使东部地区有能力传送丰厚的金融资源至战略性新兴产业，而中西部地区则是“心有余而力不足”；第二，从地区目标导向出发，东部地区作为中国经济发展的“领头羊”，发展目标早已从经济总量扩张转向经济效率的提升，此时，地方政府会引导金融资源流向战略性新兴产业。而中西部地区经济基础薄弱，其发展着力点仍在于实现经济总量扩张，行为目标并不在提升生产效率，此时，中西部地区将忽略具周期长但未来会有高回报的技术研发项目。

表3 金融发展对企业技术效率的影响：异质性分析

五、拓展性研究：为增长而竞争？为创新而竞争？

前文详细阐述了“金融发展—企业技术效率”的动态效应与异质性。接下来本文将地方政府激励纳入研究框架，探究地方政府绩效考核标准转变后(由“GDP经济总量”转向“创新驱动”)将带来何种异质性效果。

回归结果(表4)显示，金融发展与经济压力激励的交互项(L.Fin×L.GDP-Press)并未通过惯常水平下的显著性检验，但金融发展与创新压力激励的交互项(L.Fin×L.Innov-Press)则显著为正(通过5%的显著性检验)，表明地方政府目标导向转至创新驱动经济增长时，金融发展水平越高能提升推动企业技术效率。在中国，曾出现“晋升锦标赛”热潮，当时地方政府只是“为增长而竞争”，会引导金融机构偏向性支持“多快好省”的项目，那些回报周期较长的项目被暂且搁置，致使企业选择以低成本、低端制造方式贸然跟进、盲目扩张，最终引致企业资源利用率低下、技术效率滞后。不过随着有形生产要素的边际效益递减，以技术突破推动生产效率提升成为经济高质量发展的必由之路。与此同时，地方首长在位期间的创新绩效逐渐被纳入升迁考核标准。在此背景下，地方政府面临创新压力，将高度关注战略性新兴产业发展的内外部环境，主动引导金融资源导向战略性新兴产业，助力其开展创新研发活动。

表4 金融发展与地方政府激励行为的交互作用结果

表5列示了“金融发展×地方政府激励”对各中介变量的影响效果。结果显示，金融发展与不同地方政府激励的交互项对各中介变量的影响效果不一。宏观视角上，仅金融发展与创新压力激励的交互项(L.Fin×L.Innov-Press)对经济发展水平展现出强劲的正向效应(M(5)中系数为正，且通过1%水平下的检验)。这说明当地方政府面临经济压力时，会调配金融资源大力支持基础设施建设，甚至不惜举债大搞建设，这样的发展路径短期内可能会使GDP大幅上升，但长期而言，并不是“明智之举”。若地方政府面临创新压力激励，随着金融发展的逐步加深，金融资源输送至有潜力的新兴产业，资源配置效率提升，有利于经济发展。在产业结构方面，金融发展与经济压力激励的交互项(L.Fin×L.GDP-Press)对以第二产业为主的产业结构具有正向作用(M(2)中系数为正，通过5%水平下的检验)。与之形成对比的是，金融发展与创新压力激励的交互项(L.Fin×L.Innov-Press)则对以第二产业为主的产业结构具有负向作用(M(6)中系数为负，通过5%水平下的检验)。“后发大国”的禀赋条件决定了中国曾经选择优先发展重工业，支撑中国实现工业化赶超并建立全面工业体系。在地方政府面临经济压力激励时，会偏好支持那些“多快好省”的产业，可能会引导金融资源继续支持重工业。而当地方政府基于创新压力激励，且金融发展水平提升时，势必会对产业的可持续性发展要求更为苛刻，将形成“优胜劣汰”的市场选择机制，倒逼产业结构转型升级，金融资源也将逐步被转移至第三产业(叶德珠等，2019[25])。

微观视角上，仅金融发展与创新压力激励的交互项(L.Fin×L.Innov-Press)对融资约束(KZ)展示出显著负向效果(M(7)中系数为负，通过5%水平下的检验)。地方政府无论面临何种压力，为了社会经济发展，都会主动采取相关措施增加货币供给来缓解企业所面临的融资困境(薛菁和陈川林，2018[26])。不同之处在于，金融机构在放贷时往往存在“规模歧视”与“所有制歧视”现象，当地方政府面临经济压力激励时，其对于金融机构放贷行为的管控措施较为宽松，在此情境下，或可缓解那些资质较好、有一定商誉的新兴企业的融资困境，但那些潜力尚未爆发的新兴企业将仍旧面临融资窘况(祝佳等，2020[27])。只有当地方政府面临创新压力激励时，才会对金融机构的放贷行为加以管控，明确要求金融机构将金融资源输送至新兴企业，大力支持新兴企业的发展，此时，新兴企业的整体融资约束将得到缓解。进一步地，金融发展与创新压力激励的交互项(L.Fin×L.Innov-Press)对偿债能力(CR)表现出正向驱动作用(M(8)中系数为正，通过5%水平下的检验)。地方政府在面临经济压力激励时，大量的金融资源都被输送至短期内能支撑经济增速大幅上涨的企业，譬如国有企业(Shleifer and Vishny，2016[28])，新兴企业的金融资源被挤占，冲击企业的偿债能力。而当地方政府面临创新压力激励，且金融发展水平不断提升时，可获取的金融资源总量增加，地方政府将引导更多的金融资源投放至新兴企业，新兴企业的偿债能力将随之攀升。

表5 金融发展与地方政府激励对各中介变量的影响作用——宏微观视角

表6展示了各中介变量对于企业技术效率的作用结果。M(1)中经济发展水平(LnGDP)对企业技术效率(TE)呈现出正向作用(系数为0.010，且通过1%水平的检验)，意味着当地区的软、硬基础设施建设大幅提升，此时，无论是制度、环境还是交通网络都将更契合战略性新兴企业进行技术研发的外部需求。M(2)中以第二产业为主的产业结构(Struct)对企业技术效率(TE)具有负向作用(系数为-0.014，且通过1%水平的检验)。因为经过较长时间的扩张发展后，以第二产业为主线的发展模式逐渐爆发出微观主体活力不足的弊病(于斌斌，2017[29])，抑制了微观主体(战略性新兴企业)创新动能。M(3)中融资约束(KZ)对企业技术效率(TE)作用显著为负。根据企业筹资啄食顺序(pecking order)原则，当企业进行融资时，内源融资排在第一位，其次为间接融资。对于战略性新兴企业而言，其发展特征就是研发投入大、回报周期长，内部留存收益无法满足企业所需，显然，融资约束越严重，对企业资金链的负面冲击越大，最终将抑制战略性新兴企业技术效率提升。M(4)中偿债能力(CR)对企业技术效率(TE)展现出正向效应(系数为0.006，且通过1%水平的检验)。战略性新兴企业的偿债能力越高，说明战略性新兴企业内部资金充裕，也就意味着有更多的资金可以用于支持研发项目，将会提升企业技术效率。

表6 各中介变量对企业技术效率的影响结果

综上可知，金融发展提升战略性新兴企业技术效率的传导路径如下(图1、图2)：宏观层面上，一是“金融发展×地方政府创新压力激励→(助推)经济可持续性增长→(提升)企业技术效率”；二是“金融发展×地方政府创新压力激励→(优化)产业结构→(提增)企业技术效率”。微观层面上，一是金融发展×地方政府创新压力激励→(缓解)融资困境→(促进)企业技术效率；二是金融发展×地方政府创新压力激励→(提增)偿债能力→(助力)企业技术效率。

六、稳健性检验

此部分将对金融发展与企业技术效率的关系进行检验。

首先，其他变量保持不变，在回归模型中分别加入其他控制变量，旨在缓解因遗漏变量所引致的内生性问题(逯东和朱丽，2018[30])。具体做法为：M(1)～M(4)依次引入托宾Q值(Tobinq)、总资产周转率(Opc)、赫芬达尔指数(HHI)、员工人均薪酬(Labor)；在M(5)中将M(1)～M(4)引入的5个控制变量同时放置在一个模型中进行检验。结果如表7所示。

表7 稳健性检验：替换控制变量

其次，本文选取另外两个可表征金融发展的变量来测度“金融发展—企业技术效率”的确当性，分别为金融机构人民币贷款/城市建成区面积(LocalFin1)、区位熵指数(LocalFin2)(陶峰等，2017[31])。进一步地，对两个指标(LocalFin1、LocalFin2)滞后1期，结果在表8中展示。

表8 稳健性检验：替换核心解释变量

综上所述可知，在加入其他控制变量以及更改核心解释变量后，结果并未发生实质性改变(核心解释变量的系数均显著为正，控制变量系数方向亦无异常变动)，因此基本可以认定，本文的研究结论具有一定的稳健性。

七、结论与建议

本文详细分析了战略性新兴企业“金融发展—企业技术效率”的作用路径，得到如下结论。第一，金融发展对战略性新兴企业发展有着重要作用。地方金融发展水平越高，越有利于企业提升经济效率，且具有异质性。具体表现为：在企业性质方面，非国有企业对有限的金融资源更具“精打细算”的动力，因此，金融发展对非国有企业技术效率表现出显著正向作用；在规模方面，大规模企业借助自身规模优势，且具有更多可抵押固定资产，更受金融机构的青睐，能相对容易获取较多的金融资源，而小规模企业则表现稍逊；在分布地区上，东部地区自身拥有丰厚的金融资源，由于“虹吸作用”的存在会进一步吸纳有关技术创新活动所需的生产要素，因而东部地区“金融发展—促进企业技术效率”这一路径显著有效。第二，地方政府激励行为与金融发展的交互作用对企业技术效率有差异化效果。在地方政府面临创新压力激励下，金融发展会显著推动企业技术效率的提升。宏观视角上，地方政府面临创新压力激励时，随着金融发展水平的不断提升，一方面，金融资源会被引流至具有发展潜力的战略性新兴产业，旨在推动经济的可持续发展；另一方面，加速产业结构转型升级，金融资源从第二产业中逐渐抽离，转而流向第三产业。微观视角上，在地方政府创新压力激励与金融发展的交互作用下，战略性新兴企业可以获取的金融资源总量激增，能够缓解困扰其已久的融资困境；进一步地，可提升战略性新兴企业的偿债能力，为战略性新兴企业发展提供支持。

据此，本文得到如下重要的政策启示。第一，坚持更高水平的对外开放，完善多层次直接融资市场，使中国社会融资方式由间接融资为主向直接、间接融资并重转换。缓解金融部门对战略性新兴企业信贷的“所有制歧视”局面，降低银行信贷的错配程度，为战略性新兴产业发展注入更多外援资金。第二，构建充分竞争的金融市场环境。政府通常是金融资源的“分配者”，长此以往，将有悖于市场均衡发展，直接的结果就是扭曲市场价格，带来负外部性冲击，资源配置效率在低水平区间徘徊。立足战略性新兴产业的长远发展，应建立多层次、广覆盖的信用担保体系及良好的金融监管机制，构建良好的金融生态环境，以制度安排保障新兴企业不论规模大小、姓公姓私，政策上一律平等对待，让市场成为金融资源配置的主体，使各市场主体平等享受金融资源。第三，地方政府应摒弃一贯的“唯GDP总量”发展思想，积极落实创新驱动经济发展理念，扭转为了自身政治仕途而过度重视短期利益、盲目性重复投资建设行为。更重要的是，地方政府应把握好干预市场发展的力度，并主动引导金融资源流向战略性新兴产业，防止出现高端产业低端化发展的被动局面。