刘元雏 华桂宏
内容提要 以2011—2019年战略性新兴产业上市公司为研究样本，利用文本挖掘分词算法及网络爬虫技术通过“百度新闻”金融科技相关词频构建的地区金融科技发展程度指标，实证考察金融科技发展对企业创新产出的影响及其路径机制。研究发现，地区金融科技发展水平与企业创新产出存在显著的正相关关系，并且这一正向关系在实质性创新产出方面作用更为明显。利用地级市互联网宽带接入户数构建工具变量进行检验，上述结论仍然成立。进一步研究发现，金融科技能够通过缓解企业融资约束、减少企业信贷隐性成本、增强政府补贴的创新激励效应，有效促进企业创新产出。研究结论对提升战略性新兴产业自主创新能力、推进金融科技良性发展提供了有益启示。
创新是撬动经济发展的第一杠杆。自历史上第一次工业革命以来，人类社会的每一次飞跃性发展无一例外都由突破性的科技创新促成[1]金碚：《中国经济发展新常态研究》，《中国工业经济》2015年第1期。。我国目前正处于新旧动能转换的关键时期，新兴产业的技术创新与发展，能够显著促进产业链环节耦合与完善，对关联产业产生联动影响[2]张同斌、高铁梅：《财税政策激励、高新技术产业发展与产业结构调整》，《经济研究》2012年第5期。。类属于战略性新兴产业的微观企业肩负着创新主角的使命，在培育壮大我国新动能、加快产业转型升级方面发挥着纲举目张的作用。因此，如何有效提升战略性新兴产业企业自主创新能力、激发其创新活力，已成为全社会广泛关注的焦点。
学术界已对创新领域进行了有益探索。最早可追溯至20世纪上半叶熊彼特率先提出的创新理论，此后，索罗也在其提出的经济增长模型中描述了技术创新在经济发展过程中不可或缺的作用。近年来，以企业创新为考察对象的学术研究仍热度不减，国内外学者分别从产业政策、制度环境、股权结构、对外直接投资、高管特征、组织形式等角度考察了这些因素对企业创新的影响效应[1]黎文靖、郑曼妮：《实质性创新还是策略性创新？——宏观产业政策对微观企业创新的影响》，《经济研究》2016年第4期；
徐辉、周孝华：《外部治理环境、产融结合与企业创新能力》，《科研管理》2020年第1期；
蔡卫星、倪骁然、赵盼、杨亭亭：《企业集团对创新产出的影响：来自制造业上市公司的经验证据》，《中国工业经济》2019年第1期。。不同视角关于企业创新的研究内容截然不同，但学者们在企业创新活动的特征方面却存在共识，即企业创新活动具有周期长、风险高以及信息不对称等特点，充足的资金支持是企业持续进行突破性创新的基础[2]鞠晓生、卢荻、虞义华：《融资约束、营运资本管理与企业创新可持续性》，《经济研究》2013年第1期。。
近年来，金融科技在金融领域的运用和渗透，使得金融业态及服务格局发生了巨大改变[3]薛莹、胡坚：《金融科技助推经济高质量发展：理论逻辑、实践基础与路径选择》，《改革》2020年第3期。，企业创新的融资环境得到相应改善。金融科技的应用显著降低了金融资源搜寻及传输成本，在减轻企业融资难度的同时，加速了科技向生产力的稳步转化[4]卢亚娟、刘骅：《科技金融协同集聚与地区经济增长的关联效应分析》，《财经问题研究》2018年第2期。。此外，李杨等[5]李杨、程斌琪：《“一带一路”倡议下的金融科技合作体系构建与金融外交升级》，《清华大学学报（哲学社会科学版）》2018年第5期。的研究表明金融科技可以通过增加投资资本积累、促进储蓄向投资转化、匹配长尾消费需求、扩大可贸易范围4个路径有效助力中国经济的高质量发展。2019年中国人民银行印发的《金融科技（FinTech）发展规划（2019—2021年）》指出：“发展金融科技能够快速捕捉数字经济时代市场需求变化，有效增加和完善金融产品供给，助力供给侧结构性改革。运用先进科技手段对企业经营运行数据进行建模分析，实时监测资金流、信息流和物流，引导资金从高污染、高能耗的产能过剩产业流向高科技、高附加值的新兴产业，推动实体经济健康可持续发展。”[6]中国人民银行：《金融科技（FinTech）发展规划（2019—2021年）》，2019年8月23日，http://www.gov.cn/xinwen/2019-08/23/content_5423691.htm。鉴于上述背景，定量刻画我国金融科技的发展程度，梳理和明确金融科技对企业创新的影响机制，对推进我国金融供给侧结构性改革、提升企业自主创新能力均有重要理论与实践价值。
基于此，本文从当前金融科技迅速发展的背景出发，围绕“金融科技是否可以促进企业创新”这一问题，分别从缓解融资约束、降低企业信贷隐性成本、提高政府补贴创新激励作用3个方面探讨金融科技发展对企业创新产出的影响机理。本文可能从以下3个方面丰富相关研究：第一，指标与方法层面，构建金融科技领域与企业投融资密切相关的关键词词库，运用文本挖掘法及网络爬虫技术借助百度新闻中的高级检索系统，拟合地级行政区金融科技发展指数。第二，研究主题方面，系统性地梳理金融科技发展“新热点”与企业创新“老话题”之间的逻辑关系，有助于进一步丰富金融科技发展所带来的企业经济效益方面的研究视角和体系。第三，理论机制方面，分别从缓解融资约束、改善企业信贷隐性成本、提高政府补贴对创新的激励作用3个角度分析金融科技影响企业创新的内在作用路径，有助于更全面详实地揭示金融科技对企业创新的影响效应。
现代公司财务理论认为，信息不对称是导致企业面临融资约束的重要原因[7]张纯、吕伟：《信息环境、融资约束与现金股利》，《金融研究》2009年第7期。。早在1988年Fazzari[1]S.Fazzari,R.G.Hubbard,B.C.Petersen,"Financing Constraints and Corporate Investment",Brooking Papers on Economic Activity,1988,(1),pp.141-195.等就指出，企业融资约束问题是由资本市场的不完善所引致的，尤其在创新活动较为频繁的企业中，这种问题会更加严峻。金融科技发展为缓解企业融资问题提供了新的思路，人工智能、大数据、云计算等新兴技术的应用为金融机构对企业过往行为进行信用识别和预测提供了便利，也为投资者提供了更为精准的决策参考，在有效避免道德风险的同时，大幅降低了信息不对称程度。大数据技术的运用，有助于金融机构将企业行为转化为数据信息流，为更深层次的智能化分析和预测企业未来走向提供了参考依据。部分金融科技公司还利用大数据以及人工智能技术搭建了专业化平台，为投资者提供大量上市公司非公开性的可替代数据，包括非金融支付报告数据类账单、年度网站浏览痕迹报告等。这些数据化信息，均有助于投资者在制定决策前获取补充性市场讯息，使其对企业创新绩效和发展潜力的评估也更为可靠。
不仅如此，云计算技术与金融业的深度融合为金融机构提供了一体化平台。在信息安全、监管合规、数据隔离和中立性等要求下，一体化平台能够有效整合金融市场的多个信息系统，消除信息孤岛，增强信息透明度。伴随数字化、信息化、网络化、智能化深度融合的发展趋势，金融科技在数据挖掘技术的支撑下，在横向范围内能够利用多方位、多角度的非结构性企业数据（图片、新闻、视频等）进行类结构化的转换以及智能分类辨析，在纵向范围内能够对企业上下游产业内关联性企业的大量结构性数据进行动态和实时的追踪监测。在企业创新活动过程中，金融科技能够运用数据挖掘算法，通过资料追踪，更科学、精准、实时地预测创新进度以及创新成果市场化的概率，有助于企业与投资者之间消除信息鸿沟，提高信息透明程度，为投资者提供更可靠的决策依据。由此可见，金融科技在不断推动着金融产品及业务模式丰富高效的同时，对企业在创新过程中信息环境的改善更为显著，进一步为企业营造了更加优质的创新环境。基于此，本文提出如下假设：
假设1：在其他情况已定的前提下，金融科技发展能够促进企业创新产出。
充裕的资金是企业创新活动得以延续的基础，也是创新活动能够取得市场化成果、内化为企业竞争力的重要保障[2]Hall,H.Bronwyn,"Financing Constraints,R&D Investments and Innovative Performances:New Empirical Evidence at the Firm Level for Europe",Economics of Innovation and New Technology,2016,25(3),pp.183-196.。企业研发创新活动所具有的不确定性和风险性，使得企业的外部投资者往往面临信息不对称问题和潜在的道德风险[3]舒伟、曹晶、曹健、汪方军：《企业信息化投入能够抑制盈余管理吗？——基于中国A股上市公司的经验证据》，《苏州大学学报（哲学社会科学版）》2021年第5期。。加之创新知识的外溢性和非排他性，企业在创新活动进程中倾向于维持保密状态，因而外部投资者很难从处于进行时的创新活动中获取相关信息。此外，结合战略性新兴产业企业的特殊性，在资金不足与必要创新之间发生冲突时，为降低风险、加快资金回笼以及迎合政府补贴，企业往往会放弃原本需要进行的创新活动而展开并无重大技术突破的策略性创新，以维持创新成果数量并未减少的“面子工程”。在此情况下，金融科技的发展为疏通投资机构与企业创新之间的资金梗阻提供了新思路。
针对企业创新环节中所面临的由信息不对称引致的融资约束窘境，金融科技能够有效助力企业在创新活动中构建信用形象，将“无形”担保资产转化为“有形”。一方面，金融科技可以运用大数据技术为企业建立信用评分，根据企业以往在创新活动中的非结构化数字足迹来衡量企业创新的绩效价值。此外，大数据、云计算等新兴技术的运用，大幅提升了金融机构发现市场真相、捕捉企业未来价值的能力。另一方面，从投资者视角出发，金融科技能够运用深度学习算法和人工智能，识别和判定投资者对优质上市企业的投资需求，促进金融服务向长尾群体扩展，有的放矢地提升金融投资者投资意愿，进而增加企业在资本市场中的融资总量。融资总量的增加，有助于从根本上缓解企业面临的融资约束，进而化解企业在研发活动中可能面临的资金不充足问题。由此，本文提出如下假设：
假设2：在其他情况已定的前提下，金融科技发展能够通过缓解企业融资约束进而促进企业创新总产出，且对高质量创新产出的促进作用更为明显。
企业在创新活动中面临融资约束压力时，更倾向于改善银企关系，通过信贷寻租等方式达到获取信贷资源的目的，虽然一定程度上缓解了企业短期内的资金桎梏，但由于企业在信贷寻租过程中也会消耗额外的融资及运营成本，因此会大幅挫伤企业的创新积极性[1]P.Aghion,P.Askenazy,N.Berman,"Credit Constraints and the Cyclicality of R&D Investment:Evidence from France",Journal of the European Economic Association,2012,10(5),pp.1001-1024.。为了迅速收回信贷隐性成本，企业往往会舍弃周期长、难度大的高质量创新项目，片面追求创新数量，将寻租活动获得的资金应用于收益“短平快”的项目，挤出了原本高质量创新项目的资金配置[2]甄丽明、罗党论：《信贷寻租、金融错配及其对企业创新行为影响》，《产经评论》2019年第4期。。针对上述问题，金融科技可以通过对企业信用信息的智能抓取以及创新风险的迅速识别与状态监控，助力减少信息黑箱，在缓解因信息不对称而给企业造成的融资成本负担的同时，最终减少企业信贷隐性成本支出。从金融机构发放贷款的操作层面来看，金融科技可以凭借数据信息不可篡改、智能合约运行机制等技术简化繁琐的信贷程序，有效约束银行等金融机构履行放贷业务的职员权力，给企业营造快捷高效的信贷融资环境。基于上述分析，本文提出如下假设：
假设3：在其他情况已定的前提下，金融科技发展能够通过减少企业信贷隐性成本支出进而促进企业创新。
金融科技也有助于政府实施精准的企业创新激励补贴，其在金融领域中的渗透与应用，推动了金融服务的数字化发展，也促进了政府部门等投资主体的数据共享。大数据技术对企业客观精准及全方位的描述，使政府在对企业进行创新补贴时更能做到“心中有数”，也有助于政府甄别出企业在创新活动中的融资需求，减少资金错配引起的成本损失，进而激发企业的创新意愿。此外，区块链技术在资金动向监管方面的应用，可以免去政府从企业端获取报告材料来识别资金使用动向的繁琐程序，实时通过企业所开展的业务以及所发生的资金流来合成监管信息，做出企业对政府补贴利用程度及流向的审核结论。在降低制度性成本的同时，金融科技也有助于政府对企业在创新补贴资金运用上的动态监管，在企业合理使用资金补贴方面起到有效的约束作用，一定程度上制约了企业利用策略性创新活动“迎补”“骗补”的行为。基于上述分析，本文提出如下假设：
假设4：在其他情况已定的前提下，金融科技发展能够增强政府补贴对企业创新总产出的激励作用，政府补贴的激励作用促进效应在高质量创新产出方面更为明显。
1.样本选择和数据来源
本文最终选取的样本为沪深A股上市公司中2011—2019年687家战略性新兴产业企业。将主营业务收入占比20%以上属于战略性新兴产业的公司归类为样本企业，判定标准参考《战略性新兴产业分类（2018）》和《上市公司行业分类指引》（2012年修订）。在筛选过程中剔除了近3年被特别处理或主营业务发生重大变更以及指标严重缺失的公司。此外，本文还综合了多家数据库和上市公司资讯网站数据，企业层面数据主要来源于国泰安数据库和WIND数据库，地区层面数据主要来源于《中国城市统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》。
2.核心变量定义
（1）创新产出
借鉴黎文靖等[1]黎文靖、郑曼妮：《实质性创新还是策略性创新？——宏观产业政策对微观企业创新的影响》，《经济研究》2016年第4期。的做法，本文采用企业年度专利申请数衡量企业每年的创新产出，并将发明型专利认定为高质量创新产出，将外观及实用新型专利认定为策略性创新产出，该划分标准主要依据《中华人民共和国专利法》。在实证分析中，本文分别对创新产出数量做加1取自然对数的处理。
（2）金融科技发展水平
在综合考虑金融科技内涵概念以及定量衡量方法的可行性后，本文借鉴沈悦等[2]沈悦、郭品：《互联网金融、技术溢出与商业银行全要素生产率》，《金融研究》2015年第3期。构建互联网金融指数的方法，运用Python语言的主题网络爬虫技术，根据所选定的关键词与地级市在“百度新闻”中共同出现的次数来构建金融科技发展程度指标。具体步骤如下：
第一，本文参照《中国金融科技运行报告（2019）》《中国智能金融发展报告（2019）》和“中国金融信息网”中相关资讯，结合手动识别，运用Python分词技术识别出战略性新兴产业的上市公司在融资过程中可能接触到的词语，筛选出在此类资讯中词频大于5次的金融科技相关词语，构建衡量金融科技发展水平指标的词库，最终得到了包含供应链金融、互联网金融、商业智能等52个关键词的词库。
第二，运用爬虫技术，批量对“百度新闻”中的网页源代码进行爬取，将词库中包含的关键词与全国各地级市同时出现的次数进行年度统计，进而得到“金融科技+地级市名称”每年的总搜索量。此外，考虑到金融科技发展目前呈现逐年自增态势，为克服实证检验中数据右偏性的干扰，结合对偏态分布数据处理的主流方法，本文对该指标进行了取对数处理，并将其作为后文衡量地级行政区的金融科技发展水平指标。
3.控制变量选取
为使回归模型更为准确，本文参考了陆国庆等[3]陆国庆、王舟、张春宇：《中国战略性新兴产业政府创新补贴的绩效研究》，《经济研究》2014年第7期；
张璇、刘贝贝、汪婷、李春涛：《信贷寻租、融资约束与企业创新》，《经济研究》2017年第5期。的做法，在模型中添加了相应控制变量，具体定义如表1所示。
表1 变量定义
4.计量模型设定
通过前述机理分析中假设1，本文构建以下基准回归模型:
模型（1）式中下标i表示战略性新兴产业上市公司，t表示所在年份；
CONTROLS表示模型中各控制变量YEAR和CITY分别表示控制了时间和区域层面的固定效应。创新总产出（LNAPP）和实质性创新产出（LNIN）以及策略性创新产出（LNSURF）作为被解释变量，（1）式所关注的核心是金融科技（FINTECH）的估计系数。
5.描述性统计
表2报告了各主要变量的描述性统计结果。在样本统计期内战略性新兴产业上市公司年平均专利申请数量为23.90件，其中发明专利平均申请量为11.324件，发明专利平均申请量占专利申请总量的47.38%。与传统产业相比，战略性新兴产业发明专利产出在总创新产出中占比较高，反映了战略性新兴产业在中国工业体系中自主创新方面的引领特征。此外，地区金融科技发展水平标准差显示出不同区域之间金融科技发展水平存在较大差异。
表2 描述性统计结果
1.基准回归结果
本文依据所建立的基准回归模型检验了地区金融科技发展水平对战略性新兴产业企业创新产出的影响，估计结果如表3所示。其中，第（1）列至（6）列每两列分别报告了地区金融科技发展水平与企业创新总产出的回归结果、与企业实质性创新产出的回归结果以及与企业策略性创新产出的回归结果。本文对公司层面及地区层面逐步添加了控制变量且控制了年份及城市的固定效应。
表3第（1）列回归结果显示，以创新总产出作为被解释变量且不控制企业及地区层面因素的情况下，地区金融科技发展水平（FINTECH）的估计系数在1%的水平上显著为正。在逐步对其他因素进行控制后，地区金融科技发展水平（FINTECH）的估计系数依然显著为正。由此可以说明，地区金融科技的发展有助于战略性新兴企业创新总产出的增加。从第（3）列和（4）列的回归结果可知，地区金融科技发展水平可以在1%的水平上显著促进战略性新兴企业实质性创新产出的增加，可能的原因是，金融科技发展为企业营造了良好的信息与融资环境，增强了企业进行实质性创新的动机与信心。第（5）列和（6）列的回归结果显示，在控制了地区及企业层面的影响因素后，地区金融科技发展水平对企业策略性创新产出并无显著的促进作用，由此可以推测，金融科技发展程度对战略性新兴企业创新总产出的显著促进作用大概率来源于对企业实质性创新产出的激励效应。
表3 基准回归结果
2.内生性问题处理
本文参考谢绚丽等[1]谢绚丽、沈艳、张皓星、郭峰：《数字金融能促进创业吗？——来自中国的证据》，《经济学（季刊）》2018年第4期。的研究，使用地级市互联网宽带接入户数作为工具变量进行内生性处理。该变量同时满足了相关性和外生性两个条件：地区互联网宽带接入户数一定程度上反映了该地区互联网经济的发达程度，因而与地区金融科技发展水平具有相关性，但其并不能对该地区企业创新产出产生影响，同时满足了统计意义上的两个条件。表4报告了以地区互联网宽带接入户数为工具变量的回归结果，表明在考虑内生性情况下，金融科技发展水平对企业创新总产出以及实质性创新产出的促进作用更为明显，与基准回归一致。
表4 工具变量回归结果
3.稳健性检验
为进一步验证基准回归结果“金融科技能够促进企业创新”的稳健性，本文选取替换核心解释变量以及变换回归模型两种方法对基准回归结果的稳健性进行检验。首先使用郭峰等[2]郭峰、王靖一、王芳、孔涛、张勋、程志云：《测度中国数字普惠金融发展：指数编制与空间特征》，《经济学（季刊）》2020年第4期。编制的中国数字普惠金融指数作为核心解释变量对模型进行稳健性检验，并进一步通过泊松回归验证了基准回归的稳健性，结果如表5、表6所示。
表5 将城市级普惠金融指数作为解释变量的稳健性检验
表6 利用泊松回归方法进行的稳健性检验
1.融资约束角度的机制检验
为检验金融科技发展对企业融资约束的影响以及金融科技通过缓解融资约束促进企业创新的影响机制，本文还建立了如下模型：
其中FC表示企业受到的融资约束，本文参考王碧珺等[1]王碧珺、谭语嫣、余淼杰、黄益平：《融资约束是否抑制了中国民营企业对外直接投资》，《世界经济》2015年第12期。的研究，运用综合指标打分法衡量企业面临的融资约束（FC）。根据前述假设2，我们预期α1显著小于0，β1与β3显著大于0，γ1与γ3在显著大于0的同时绝对值应大于β1与β3。
表7报告了机制分析中模型的回归结果。（1）列结果显示金融科技的发展可以有效缓解企业融资约束；
（2）列和（3）列的回归结果显示，不论是企业总的创新产出方面还是实质性创新产出方面，金融科技均可以起到显著正向促进作用。此外，由金融科技与融资约束交互项的系数可以看出，在融资约束阻碍企业创新产出的同时，金融科技可以通过降低信息不对称、拓宽企业融资渠道缓解企业融资约束，也在一定程度上抵消了融资约束对企业创新的抑制作用。
表7 影响机制分析：缓解融资约束
2.信贷约束角度的机制检验
进一步地，为检验金融科技发展对企业信贷隐性成本的影响，以及金融科技通过降低信贷隐性成本促进企业创新的影响机制，本文建立如下模型：
参考万华林等[1]万华林、陈信元：《治理环境、企业寻租与交易成本——基于中国上市公司非生产性支出的经验证据》，《经济学（季刊）》2010年第2期。的研究，本文将企业年度管理费用取对数作为信贷隐性成本（RENT）的替代变量，其余变量与模型（1）相一致。回归结果如表8所示，由（1）列可以看出，金融科技发展能够有效抑制企业的信贷隐性成本。此外，（2）列和（3）列中信贷隐性成本的系数显著为负，信贷隐性成本与金融科技的交互项分别在1%、5%的水平下显著为正，表明与前述假设相符，金融科技的发展可以有效调节信贷隐性成本对企业创新的抑制作用。
表8 影响机制分析：减少企业信贷隐性成本
3.政府补贴的激励作用角度的机制检验
从政府视角看，金融科技可以利用大数据、商业智能等新兴科技有效消除企业与政府之间的信息盲区，为政府补贴提供更精准的目标方向。因此，为检验金融科技发展在政府补贴对企业创新激励作用中的影响，探寻该路径的作用机制，本文还建立了如下模型：
由于相同金额的政府补贴对于不同经营规模的企业所发挥的作用差异较大，因此本文借鉴已有研究[2]孔东民、刘莎莎、王亚男：《市场竞争、产权与政府补贴》，《经济研究》2013年第2期。，采用政府补贴与当年营业收入的比值这一指标作为政府补贴的代理变量。回归结果如表9所示。在被解释变量为实质性创新产出时，单独的政府补贴系数并不显著，但与金融科技交互项系数却分别在5%、1%的水平下显著为正，表明金融科技的发展可以有效增强政府补贴对企业实质性创新产出的激励作用。这一结论印证了前述理论分析中所作的假设，金融科技的发展在促进政府补贴对实质性创新产出的激励作用中更为明显。
表9 影响机制分析：增强政府补贴激励作用
1.主要结论
作为新一代信息及智能技术在金融领域运用的产物，金融科技在改变和颠覆传统金融业态的同时，也对实体经济产生着重大且深远的影响。本文基于2011—2019年战略性新兴产业上市公司的研究样本并利用文本挖掘分词算法和网络爬虫技术，采用以“百度新闻”出现的词频数构建地区金融科技发展程度指标，实证考察了金融科技能否影响企业创新产出及其影响机制。研究发现，地区金融科技发展水平与战略性新兴产业企业创新产出存在显著的正相关关系，并且这一正向关系在企业实质性创新产出方面更为明显。在考虑内生性情况及进行稳健性检验后，上述结论仍然成立。进一步研究发现，金融科技能够通过缓解企业融资约束、减少企业信贷隐性成本、增强政府补贴对企业创新的激励作用，有效促进企业创新产出，为企业营造良好创新环境。
2.政策启示
第一，政府应着力加强金融科技相关基础设施及应用型人才建设，进一步推进我国金融科技高质量发展。从促进金融科技未来良性健康发展入手，构建适应区域层面金融科技发展创新差异化监管要求的监管政策体系和法律法规；
从硬件基础设施着手，进一步推进新一代信息技术系统和通信网络建设，避免金融科技在应用层面受到由基础设施不健全造成的阻碍。与此同时，还应加强金融科技创新人才培育，为金融科技长远发展注入源源不断的生机活力。
第二，政府应充分利用金融科技相关数字技术以进一步提升对战略性新兴产业企业优质创新的甄别能力。政府补贴应逐步形成精准性投放、过程式监督模式，笼统的政府补贴资金不利于企业提高实质性创新能力，还有可能引发企业利用表演式的创新行为获取高额补贴。大量的策略性创新不但浪费了大量优质研发要素资源还进一步助长了企业的创新惰性。利用金融科技相关数字技术准确识别优质创新企业，提高研发要素资源的配置效率，才能从根本上促进战略性新兴产业企业自主创新能力的提升。
第三，以促进产业优化升级、战略性新兴产业高质量发展为目标，助力金融科技赋能实体经济。在百年未有之大变局的背景下，增强实体经济的韧性以促进企业自主创新能力和全要素生产率的提升，离不开金融科技的赋能。因此，需要政府在助力金融科技创新有序推进的同时，进一步引导金融科技更好地服务实体经济，充分发挥金融科技的技术创新优势，为具有创新实力的民营企业进一步拓宽融资渠道。在降低金融门槛的同时打破信息黑箱，使企业内外部能够刺激创新活力的资金得以精准涌流。为具备带动产业升级能力的技术创新型主导企业提供更加契合的金融服务，增强企业的创新决心。
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