虚拟经济、创新抑制与经济发展动力重塑

孙 军，高彦彦

（1.江苏海洋大学商学院，江苏 连云港 222005；2.东南大学经济管理学院，江苏 南京 211189）

一、引 言

以金融和房地产为代表的具有虚拟经济特征的行业是经济发展的“快变量”，能够根据国内外经济形势、政策风向的变动做出快速反应，而以创新为根本生命力的工业行业的创新活动则具有发展相对缓慢的特征，是一个“慢变量”，“快变量”与“慢变量”之间的时滞性可能会造成经济的“脱实向虚”。现实中，如果实体经济出现产能过剩、新一轮创新瓶颈尚未突破，而货币市场又相对宽松时，就会有大量的金融资本与房地产等行业相结合，推动虚拟经济高涨。 如果这种情形长期存在，不仅会使要素资源严重错配、抑制创新，甚至可能会使实体经济出现“空心化”倾向。 基于实体经济与虚拟经济的新分类框架[1]，将房地产业和金融业作为虚拟经济部门，以金融业增加值和房地产业增加值占GDP 的比重作为国民经济虚拟化程度的度量，以工业增加值占GDP 的比重作为衡量实体经济发展水平的指标，可以得到如图1 所示的虚拟经济与实体经济之间的关系。 整体上看，从1978 年到2019 年间，实体经济所占比重呈现下滑趋势，而虚拟经济处于上升趋势，尤其是2003 年之后，虚实之间的转化更为明显，这毫无疑问对经济社会发展产生了深远影响。

图1 实体经济与虚拟经济演化趋势（1978～2019）

不论经济发展到什么程度，实体经济都是一国经济发展和在国际经济竞争中赢得主动的根基所在。 振兴实体经济的重点是解放和发展社会生产力，用改革的办法推进结构调整，减少无效和低端供给，扩大有效和中高端供给，增强供给结构对需求变化的适应性和灵活性，增强微观主体内生动力，提升盈利能力，提高全要素生产率，而这其中的关键因素是创新能力的提升。 要坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，把科技自立自强作为国家发展的战略支撑①，这在经济进入新时代后显得愈发重要。由此，构建金融“快变量”与创新“慢变量”之间的协同发展新机制，依托国内广阔空间构建中国产业升级的大国雁阵[2]，化解我国经济“脱实向虚”问题，实现创新驱动下的经济发展动力重塑，就成为一个重要的课题。

本文的创新之处主要体现在3 个方面。 一是整合了以房地产业和金融业为代表的虚拟经济，从实证层面论证了“脱实向虚”本身并不会导致经济地理格局重塑，但会通过引致创新性劳动的匹配错位，弱化企业创新能力，进而导致企业随着工资等要素成本的上升而被迫实施区域间被动转移。 二是指出以金融和房地产等行业为代表的虚拟经济是一个“快变量”，而创新是一个“慢变量”，在久久为功的创新过程中， 除了持续引导资金进入创新领域外， 更应该为社会资金寻求更优质的投资渠道，缓解经济过快“脱实向虚”的问题。 三是从虚拟经济“快变量”与实体经济创新“慢变量”之间协同发展的角度给出了我国新一轮依托供给侧结构性改革实施创新驱动战略的路径及相关建议。

二、相关文献综述

（一）经济“脱实向虚”成因

麦金农提出的“金融抑制”和“金融深化”理论认为，金融与以产业结构变动为特征的经济增长之间互为因果关系[3]。 不过，2008 年全球金融危机之后，越来越多的研究发现，随着金融发展水平的不断提高，金融对经济增长的影响力却在不断下降，甚至消失了[4]。 其中的原因在于，由于虚拟经济波动程度大，内部循环效率高，使得其以远高于实体经济的增速而快速膨胀，进而产生了超额回报[5]。房地产投资占固定资产投资的比重偏离其最优结构对于金融效率具有抑制效应，不利于金融支持实体经济发展[6]。 Tori 等发现非金融部门对金融活动的热衷将会导致非金融公司生产率的降低，进而造成经济增长的脆弱性[7]。 具体到我国，2003 年以来房地产业迅速崛起，尤其是2008 年金融危机的出现使得我国出口严重下滑，实体制造业企业遭遇大规模产能过剩， 回报率急剧下降，“最优土地出让模式”消失，房地产业与金融业之间的互动能力不断增强，对其他行业的“挤出效应”愈加明显[8][9]。 整体来看，随着房地产业对于金融资源的占用，其他行业能够利用金融资源的机会明显减少，这使得产业之间的互动机会相应减少，整体产业系统逐渐呈现出虚拟化特征[10]。 经济“脱实向虚”或者“实虚失衡”能够机制化的关键在于实体经济回报率不断下降趋势和虚拟经济依靠资产价格泡沫收益不断上升之间的极大反差[1]。

（二）“脱实向虚”下的创新抑制

大量研究认为，过度金融化将使得产业重心从实体经济部门转向虚拟经济部门，形成产业空心化，进而削弱制造业技术创新基础[11][12]。Kotz 指出，熊彼特式创新面临着大量突发性、风险性和不确定性，这导致拥有强烈套利动机的企业在其研发创新过程中表现出消极的投资意愿，其金融资产配置占比会对企业创新活动产生明显的排挤作用[13]。 实体经济中的企业为了追求虚拟经济的超额回报，往往会选择减少在产品研发、技术创新、设备升级等实体经济层面的投资[14]。 王文春和荣昭利用中国35 个大中城市1999～2007 年规模以上工业企业的数据进行分析后发现，房地产价格快速上涨对中国微观企业创新能力造成了负面影响[15]。 张杰等指出，中国金融体系通过对房地产贷款期限结构的偏向效应对中国的创新活动形成了进一步的抑制作用[16]。王红建等研究发现，实体企业通过对金融资产投资以分享金融业的高额利润，表现为一种市场套利行为[17]，虽然短期有助于提升企业经营业绩，但从长期来看，实体企业金融化套利动机会显著抑制企业进行技术创新的动力。

经济“脱实向虚”为何会导致创新抑制？究其原因，首先在于优质金融资产的供给短缺。一般来说，在新兴市场经济国家， 其资本的实物产出能力很强，但金融资产的创造能力却严重不足。 这一方面表现为产能过剩，另一方面又表现为优质金融资产的长期供给短缺，即金融市场不够发达，金融工具和金融产品稀少，投资者投资渠道单一，结果导致有限的优质金融资产被过多的货币所追逐，从而形成严重的资产泡沫和金融风险。 严重的泡沫经济必然诱使或者迫使企业轻视或放弃实业活动，从而成为经济持续稳定增长的“天敌”[18]。 反过来，优质金融资产的长期短缺则会直接导致实体经济发展严重缺乏稳定的长期资金。此外，如前所述，科技创新是“慢变量”，因此落实到实体层面进而实现产业升级也是一个较慢的过程，赶不上金融追求高利润的节奏。 周密和刘秉镰则认为，实体经济回报递减下资源配置结构性扭曲的主要原因是需求结构升级后投机性交易劳动收益高于创新性劳动收益的市场选择[19]。 蔡昉指出，我国应当进行政策调整，形成国内版的“雁阵”模型和“创造性毁灭”的政策环境，获得资源重新配置效率，并且从技术进步和体制改善中获得更高效率[20]。 即使在宏观层面制定了创新驱动战略，但在社会氛围、社会制度和政策安排还没有完全到位的情况下，大量资金和人才等要素仍然可能游离于创新之外，创新战略的有效落地仍会存在时间滞后性。

（三）“脱实向虚”下的实体企业区位选择

Krugman 基于不完全垄断竞争模型建立的新经济地理学理论表明，包括劳动力供给和成本在内的要素价格变化，将影响生产要素的流动和企业的区位选择[21]。 在我国，经济“脱实向虚”的一个重要体现就是房价快速上升，而房价的上升推动了劳动力等要素成本的上升。 2003 年以来，我国开始实行倾向于中西部的土地供应政策，相应压缩东部的土地供应，造成东部地区房价快速上升，进而推升了东部地区的工资上涨[22]。 另外，房价上涨带动土地价格上涨，而要素价格的变化会导致区位优势发生变化，从而影响企业的区位选择[23]。 邵挺和范剑勇发现，大型城市的房价过快上涨以及制造业产品的丰富度欠缺是长三角地区制造业分散化布局的重要原因[24]。 他们进一步发现，城市综合地价上升越快则省份制造业的平均产业集中度下降幅度越大，制造业的扩散趋势越明显，即城市综合地价直接影响企业选址[25]。 高波等对 2000～2009 年中国 35 个大中城市样本进行实证检验发现，区域房价差异是影响东、中、西部地区产业转移和产业升级的一个重要因素[26]。 安同良和杨晨则发现，互联网放大了以房价为表征的拥挤成本的分散力，正在重塑中国的经济地理格局[27]。 而且，劳动力工资差异是影响跨国公司区位选择的重要因素[28]。

（四）简要评析

近些年来，中国区域政策的制定与实施，例如西部大开发、中部崛起和高质量发展以及东北振兴等，更多侧重于实体经济层面，对虚拟经济区域发展的关注则相对不足，这一状况也同样体现在已有研究文献上。实际上，相对于实体经济，我国虚拟经济发展的区域差异同样较大，且虚拟经济水平的高低可以反过来影响实体经济的发展。 虚拟经济膨胀之后的资金流向变化是表象，其背后则是创新资源取向从研发领域转向金融、住房等投机性领域的变化，进而通过要素成本的膨胀引发创新能力弱化和企业区位的重塑。创新是实体经济高质量发展的引擎，是实体经济结构调整优化和转变发展方式的原动力，是区域经济能否转型升级的重要决定性因素，也是当前我国供给侧结构性改革的核心和关键所在。 由此，在区域协调发展战略的制定与实施过程中，需要深入思考实体经济、虚拟经济的空间异质性，降低两类经济的空间错配程度，更加尊重市场规律，更好发挥政府作用，促进中国实体经济与虚拟经济实现良性互动。 充分挖掘中国分散化经济地理格局形成的内在机理，不仅有助于拓宽微观经济理论的适用边界，更是对中国经济的创新能力提升与经济地理格局重塑具有重要的理论价值和现实意义，这也符合我国区域协调发展总要求以及宏观治理体系新理念。

三、实证设计与数据来源

（一）实证设计

实证模型的设定思路主要着眼于检验虚拟经济是否通过抑制创新进而影响了实体经济发展，本研究用工业企业的区位选择来表示实体经济发展。计量方程具体设定如下：

（二）变量说明

1.被解释变量。 本研究的被解释变量是实体经济发展情况（Firm），用工业企业的区位选择来表示，具体而言，用城市规模以上工业企业占全国规模以上工业企业数量的比重来反映企业区位选择状况。规模以上工业企业数目在地级市层面完整度和连续性较强，且大小合适，能更准确地反映实体企业的区位选择[27]。

2.核心解释变量。（1）创新能力（lnpatent）。我国当前供给侧结构性改革的核心就在于创新，提升创新能力也被各地视为增强发展动能的关键方式。专利数指标一直是大部分学者研究城市创新能力的代理指标，与已有研究相似，本研究对于创新能力的度量方式仍以专利数量为主，并对其取对数。 不过，鉴于专利产出数量不能够完全反映不同专利的质量和价值，而寇宗来和刘学悦以专利更新模型为理论基础开发的我国城市创新指数较好地体现了知识的历史累积和研发成长能力[29]，因此在稳健性检验部分， 将用城市创新指数替代专利数指标，并对其取对数（lninnovation）；（2）经济“脱实向虚”程度（virtual）。“脱实向虚”有不同的指标，如民间固定资产投资的下滑、个人房贷的快速增长等。 根据我国实际，我们将经济“脱实向虚”理解为住房、金融等领域增加值相对于实体经济领域的膨胀现象，并采用房地产业与金融业从业人员占整体从业人员的比重进行衡量。

3.控制变量。 （1）经济发展水平（lnpgdp）。 经济增长不仅与良好的制度环境、 优质的劳动力市场相伴，而且能够有效扩大市场规模，对企业吸引力巨大。 本研究以2002 年为基期用各省物价水平对人均GDP 进行调整，并取对数值；（2）城乡收入差距（gap）。 城乡发展不平衡已经成为影响我国经济均衡发展的重要因素，也是制约内循环扩张的重要原因，而城乡差距缩小有利于增强地区对企业的吸引力。 出于数据的可获得性，以城乡居民收入差距来度量城乡收入差距；（3）人口规模（lnpeo）。 人口数量与劳动力市场规模正相关，劳动力资源越丰富，企业用工成本越低， 劳动力市场的匹配更顺利，企业也更愿意进驻。 本研究选用城市常住人口数量表示人口规模，并对其取对数；（4）人均财政支出（lnpfinance）。地方政府存在招商引资提升政绩的激励，会通过土地、就业、社会保障、行政管理、补贴等制度安排来吸引企业，地方转型速度也因之更快，本文用人均财政支出的对数值度量；（5）利用外资情况（fdi）。 外资进入越多的地方，外资企业越多，越有利于当地经济发展，并吸引更多的本土企业参与配套。 本研究用实际使用外商直接投资占GDP 比重表示该变量；（6）教育水平（lnedu）。 接受教育是增强人力资本质量的重要途径，能够促进企业创新，提高全要素生产率，且居民受教育水平较高地区吸引企业进驻能力也较强。 本研究选用每万人普通高等学校在校学生（人）的对数值来度量地区教育水平。

（三）数据说明与描述性统计

2003 年国务院下发的 《关于促进房地产市场持续健康发展的通知》（即“18 号文”）明确了房地产业的国民经济支柱地位之后，房地产业开始快速发展。 基于此，本文选择 2003～2018 年中国 283 个地级市的面板数据作为实证样本。 其中，发明专利授权数来自中国研究数据服务平台（CNRDS）的创新专利研究（CIRD）数据；城市创新指数数据来自《中国城市和产业创新力报告2017》，2017 和2018年的城市创新指数通过与专利数指标进行对照，运用trend 插值法得到；其余变量均来自于《中国城市统计年鉴》。 变量的描述性统计如表1 所示。

表1 变量的描述性统计

四、实证结果分析与机制检验

（一）虚拟经济、创新能力对实体经济影响的估计

在OLS 估计中，Hausman 检验表明应该采用固定效应模型。不过由于工业企业的区域布局具有时间延续性，因而除了采用OLS 估计外，还采用了有助于克服解释变量内生性问题的GMM 方法估计。 同时，由于DIF-GMM 较易受小样本偏误与弱工具变量的影响，因此本研究运用SYS-GMM 方法来估计增长模型，结果见表 2。 表 2 中模型（1）、（2）根据固定效应模型得出， 模型 （3）、（4） 是一步法GMM 估计结果，模型（5）、（6）是两步法 GMM 估计结果。可以发现，与未加入控制变量时相比，回归结果在加入控制变量后发生了小范围波动，但总体上依然一致。 各模型估计结果满足一阶、二阶自相关检验以及Sargan 检验。

表2 虚拟经济、创新能力对实体经济影响的估计结果

整体上看， 各个模型系数的显著性非常一致，这在一个层面上说明了所得结论的稳健性。具体来看，“脱实向虚”的系数显著为正，表明金融、房地产等行业的适度发展会促进资金的有效配置，从而推动新增企业布局。“脱实向虚”与专利的交互项的系数至少在5%的水平上显著为负，这表明“脱实向虚”会通过抑制专利发明进而制约新生企业出现或者推动本地企业外迁。

就控制变量而言，人均GDP 和人口规模系数显著为正，这说明经济发展水平越高、劳动力规模越大，越能够有效扩大市场规模，对于企业形成巨大吸引力，这与中国地区经济发展实践一致。 在以内循环为主导的新时代，这类特征将表现得更为明显。外商直接投资占GDP 比重的影响显著为正，这表明对外开放有助于吸引更多企业落户，现实中也可以观察到开放度越大的地区企业数量也越多。人均财政支出的系数同样显著为正，我国基础设施领域的长期投资主要依靠政府投融资平台，这使得很多长期投资项目负债率过高。在我国东部等财政充裕地区，整体还债压力较小、还债能力较强，但在中西部等地区，还债压力非常大。出于获取集聚租、提升政绩的考虑， 地方政府具有吸引企业进驻的强大动力，政府干预明显影响了企业的区位选择，这可能会抑制东部地区企业向中西部地区转移的步伐。另外，地区教育程度的影响并不显著，意味着大多数企业仍然处于全球价值链的中低端位置，对高端人才的需求相对不足。 城乡收入差距的系数为负，这一结果与现实情况一致，但并不显著。

根据上述实证结果，能够得出以下主要结论：经济“脱实向虚”本身表明本地经济可能更为发达，企业在本地集群的规模较大，但经济“脱实向虚”会间接地通过抑制专利创新从而弱化企业在本地继续落户的意愿或者推动本地企业外迁，而且这种效应非常显著。结合我国实际，金融、房地产等行业的繁荣虽然有助于本地区经济发展，然而当资金持续进入这两个行业时就会形成“羊群效应”，导致虚拟经济投资回报率高、回收快，进而通过作用于专利创新能力对企业布局重塑产生负面影响。 也就是说，当一个地区虚拟经济持续过旺时，以专利创新数量衡量的创新能力并不会提升企业在本地经营的可持续性，或者说创新速度无法匹配经济向虚速度，导致企业转移。当然，上述情形在现实中可能会形成“中心-外围”模式，但前提是外围地区要将虚拟经济控制在一定范围内，且要持续增加为工业企业配套的能力。

（二）创新性劳动投入、要素成本对创新能力影响的机制检验

企业创新能力被抑制导致区域经济地理重塑的原因，一是经济“脱实向虚”可能会引发创新部门的创新性劳动被挤出，弱化企业创新能力；二是经济“脱实向虚”会引发工资等要素成本上升，导致创新成本高企，推动企业迁移。为验证上述逻辑机制，构建如下方程：

创新性劳动投入（scip）以研究和发展人员投入占城镇从业人员比重表示，其他变量的定义与上文一致。 结果如表 3 中的模型（1）、（2）、（3）所示。

可以发现，无论采用何种方法，表3 中各主要变量系数在显著性上近乎完全一致，这表明了计量结果的稳健性。 具体来看，专利发明的滞后项在1%水平上显著为正，这表明研发能力具有强大的惯性。科研劳动投入与“脱实向虚”变量的系数均至少在5%水平上显著为正，这说明科研劳动与“脱实向虚”对专利创新均有着显著的促进作用。“脱实向虚”与科研劳动投入的交互项至少在5%水平上显著为负，这表明“脱实向虚”显著降低了科研人才劳动投入对于专利创新形成的促进作用。由此，虽然“脱实向虚”促进了专利创新，但却会通过间接抑制科研人才进入创新部门，进而长期性地弱化地区创新能力的提升，引发区域经济地理重塑。

另外，经济“脱实向虚”也会推升生产要素价格进而提高企业生产成本，这既可能诱致企业加大创新力度、加快向价值链高端迈进，也有可能因为成本上升速度过快而引发企业被迫实施区域间转移。以城镇平均人员工资表示要素成本，并用其所在省份的消费价格指数进行调整并取对数（lnwage），我们对上述可能性进行验证。 构建方程如下：

实证结果发现，在整个样本时间段内“脱实向虚”与工资的交叉项系数并没有通过显著性检验，但将计量时间逐步后移可以观察到，2014 年之后这两者之间的交互项在5%水平上显著为负，结果如表 3 中模型（4）、（5）所示，这表明 2014 年及之后“脱实向虚”与工资成本的上升对专利形成了非常明显的抑制作用。 换言之，虽然“脱实向虚”并不会直接对创新形成抑制，但因“脱实向虚”形成的工资逐步上升抑制了企业的创新行为。

表3 创新性劳动投入、要素成本对创新能力影响的估计结果

总结起来，住房和金融领域的“脱实向虚”会抑制企业家的创新性劳动，这一方面表现在减少企业科研劳动投入，另一方面表现在推升工资等要素成本，这两者都会制约企业创新能力的提升，进而导致企业在区域间乃至国际间迁移。

五、稳健性检验

鉴于机制检验的估计结果中已包含稳健性检验的内容，我们将结合城市创新指数对基准模型和作用机制再次进行检验。首先对基准模型的结果进行稳健性检验。由于2017 和2018 两年的城市创新指数是通过插值法得到的，因此我们用2003～2016年和2003～2018 年两个样本分别进行估计。 由表4可以发现，估计结果与表2 基本一致，再次证明了前文所得结果的稳健性。

表4 基于创新指数的虚拟经济、创新能力对实体经济影响的估计结果

进一步地，我们将创新指数作为因变量，对其中的作用机制进行再次验证。 除了用OLS 估计外，仍然采用了有助于克服解释变量内生性的系统GMM 方法估计，结果如表5 所示。表5 所得结果与表3 基本一致。 需要注意的是，在OLS 估计中如果不加入创新的滞后项则变量系数不再显著，但这种情形下的FE 估计会形成动态面板偏差，因此OLS结果只能作为一个参考。 动态估计结果显示，科研人员的增加有助于城市创新能力的提升，“脱实向虚”也同样有助于创新能力提升，两者交叉项则至少在10%水平上显著为负，这同样能够说明上述基准回归结果的稳健性。 表 5 中模型（4）、（5）是对于工资成本上升的创新影响检验，可以发现，与基于专利的创新影响不同的是， 在2003～2018 年整个样本时间段内，基于创新指数的实证结果均相对比较显著，也就是说，基于城市创新指数的估计受工资等成本上升的影响更大，要素成本上升对城市创新指数的抑制作用更为明显。

表5 基于创新指数的创新性劳动投入、要素成本对创新能力影响的估计结果

六、结论与建议

实体经济是虚拟经济发展的根基，虚拟经济是实体经济发展的“助推器”，只有实体经济振兴，二者才有可能真正相辅相成、互促共进。但近些年来，不少实体企业或者在业务中增加了房地产板块，或者直接放弃继续从事实体经济活动转而进入房地产等行业。 虽然政府进行了多轮调控，采取了诸多措施， 但资金进入实体经济的动力仍然相对不足。虚拟经济的快速发展不仅通过高利润吸附了大量稀缺优质要素，而且通过推升资产价格使得要素成本快速上升，增加了企业经营成本。 虚拟经济的投机性高利润与实体经济技术创新缓慢之间形成了背离，反过来抑制了企业创新。 本文通过实证分析发现，这其中的传导机制为：经济“脱实向虚”→创新受到抑制→创新性劳动减少→要素成本上升→企业区位重塑→经济发展动力弱化。 因此，现阶段的关键任务在于化解“脱实向虚”过程中创新部门和虚拟经济部门人才结构失衡问题以及生产经营成本上升过快问题。只有优先解决“脱实向虚”引发的创新性劳动减少，才能真正实现创新驱动，进而实现经济发展动力重塑。 基于以上研究结论，我们提出如下建议：

第一，给地方政府建立包括房地产税、消费税等在内的稳定的税收来源，使其逐步摆脱依赖土地财政的不良“习惯”。 应当按照十八届三中全会以来的相关精神，推动中央与地方财权事权关系的调整，把房地产税等作为地方政府征收和掌控的主体税种，创新地方政府依托税收收入在债券市场的融资渠道，提升融资能力，逐步化解地方政府干预房地产市场的利益冲动。

第二，通过政策措施强化企业创新的自主能动性，持续提升全要素生产率。 推动科技成果快速转化和知识产权有效保护制度加速落地，构建鼓励创新的环境和氛围，对创新型人才充分松绑，并依托国内强大的市场规模优势虹吸全球高端人才。通过税收、信贷优惠政策等鼓励我国企业开展大规模技术改造活动， 瞄准产业发展前沿培育发展新兴产业，逐步淘汰低端和落后产能。鼓励企业通过技术、管理、工艺、知识等的创新制造新产品、创造新需求、打造新动能，提升全要素生产率，最终实现整个供给端的提质增效。

第三，构建新型“中心-外围”模式，强化区域一体化发展格局。 “中心-外围”模式的形成需要中心地区通过生产性服务业发展和科技进步来实现，外围地区的原料和制造生产能力等则通过中心地区的技术外溢来支撑，“中心-外围” 之间必须进行耦合互动，才能够有效形成都市圈、城市群式一体化发展格局。 具体来讲，发达地区要稳住房价上升的节奏， 通过软硬件基础设施与外围地区的互联互通， 强化以高端生产性服务业为引领的各类创新，基于一体化发展模式构建生产性服务业与制造业空间互动的“中心-外围”模式。 欠发达地区应完善区内公共服务，构筑与中心地区产业配套、协作创新的生态位势，在稳住房价的同时，强化与中心城市的分工合作。

第四，更加注重健全多层次资本市场体系，通过其创新引领功能的构建和资产有效供给来强化企业创新能力。 大幅度增加优质资产供给，化解过多资金进入房地产等虚拟经济过度发展行业的局面，并持续提高企业直接融资比重，力争将科创板打造成为我国中小实体经济崛起的战略平台，以科创板为龙头激活全流程创新链条，进而掀起全社会开展大规模科技创新活动的高潮。 在此基础上，加快场外交易市场的建设并大力发展债券类市场。

注：

①中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议 [EB/OL]. https://www.ndrc.gov.cn/fggz/fgdj/zydj/202011/t20201130_125164 6.html?code=&state=123，2020-11-30。