尹希果，魏苗苗

（重慶大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院，重慶 400044）

0 引言

隨著經(jīng)濟(jì)增速逐步放緩，中國經(jīng)濟(jì)已經(jīng)由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，這就迫切需要更多新動(dòng)能以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長內(nèi)在動(dòng)力的變革，從而將經(jīng)濟(jì)增長模式從要素驅(qū)動(dòng)的粗放型增長方式轉(zhuǎn)變?yōu)橐揽考夹g(shù)進(jìn)步、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的增長方式。新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換是新的經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力替代舊的生產(chǎn)力的過程，加快推動(dòng)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換對于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定增長、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展等具有重要意義。雖然近年來各地區(qū)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換已取得一定成果，但短時(shí)間內(nèi)新動(dòng)能的培育難以彌補(bǔ)傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)弱化的缺口[1]，因此，如何改造提升舊動(dòng)能、加快培育新動(dòng)能依然是當(dāng)前中國經(jīng)濟(jì)亟待解決的重大問題。

隨著人工智能、云計(jì)算、區(qū)塊鏈等前沿?cái)?shù)字技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)逐漸成為經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下國民經(jīng)濟(jì)的重要支撐力量和增長動(dòng)力，在提高全要素生產(chǎn)率[2]、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展[3]方面發(fā)揮著重要作用。那么，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否能夠促進(jìn)地區(qū)的新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換？少數(shù)學(xué)者如李曉華（2019）[4]從理論角度分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何成為新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的重要推動(dòng)力量，但上述研究不能為數(shù)字化轉(zhuǎn)型對新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的影響效應(yīng)提供可靠的證據(jù)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與地區(qū)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換之間的關(guān)系需要進(jìn)一步的研究和驗(yàn)證。此外，技術(shù)創(chuàng)新是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的重要推動(dòng)力量，但研發(fā)資金投入不足的問題逐漸成為科技型中小企業(yè)自主創(chuàng)新能力提升的瓶頸[5]?？萍冀鹑趯⒖萍紕?chuàng)新鏈條和金融產(chǎn)業(yè)鏈條相融合，促進(jìn)科技資源和金融資源的有效對接，引導(dǎo)金融資本流向科技創(chuàng)新，在一定程度上緩解了企業(yè)融資難、融資貴的問題[6,7]，從而通過遞增效應(yīng)、外溢效應(yīng)等推動(dòng)經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展[8]?，F(xiàn)有文獻(xiàn)集中于探究科技金融對科技創(chuàng)新[9]、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級[10]的影響，鮮有研究涉及科技金融投入是否影響新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換。因此，本文基于平衡面板數(shù)據(jù)，對科技金融投入、數(shù)字化轉(zhuǎn)型與經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換三者之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，以期為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供理論支撐和決策參考。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換

數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有降成本性、強(qiáng)擴(kuò)散性以及高成長性等主要特征[11]。為經(jīng)濟(jì)增長提供新動(dòng)能。首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠催生新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新商業(yè)模式，數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域存在諸多市場機(jī)會(huì)，吸引企業(yè)和新的創(chuàng)業(yè)者進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、培育新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)。其次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型依托新技術(shù)為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)賦能提效，數(shù)字技術(shù)發(fā)展有助于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)重塑產(chǎn)業(yè)鏈、價(jià)值鏈，加快推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化、智能化優(yōu)化與升級。同時(shí)，信息技術(shù)通過促進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)相互融合，提高產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率[12,13]。最后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提升經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率促進(jìn)經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換。數(shù)字經(jīng)濟(jì)以數(shù)據(jù)為核心生產(chǎn)要素滲透到產(chǎn)業(yè)的各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)，通過改變生產(chǎn)過程中要素的投入種類和比例[14]，提升生產(chǎn)效率。同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)極大程度上優(yōu)化了“看得見的手”的資源配置功能[15]，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量提升?；谏鲜龇治觯疚奶岢黾僭O(shè)1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換具有顯著的促進(jìn)效應(yīng)。

1.2 科技金融投入與新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換

科技金融投入在新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換中的作用主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：一是緩解企業(yè)融資約束，降低企業(yè)融資成本?？萍冀鹑谕卣沽诵聞?dòng)能領(lǐng)域企業(yè)的融資渠道，降低科技創(chuàng)新型企業(yè)受到金融排斥的風(fēng)險(xiǎn)，有效提升企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力，從而充分發(fā)揮金融發(fā)展對新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的支撐作用。二是實(shí)現(xiàn)金融資源有效配置，提升資源利用效率?？萍冀鹑诟偁帣C(jī)制能夠激發(fā)企業(yè)的市場競爭意識(shí)，進(jìn)而激勵(lì)企業(yè)更加有效地整合、利用金融資源，實(shí)現(xiàn)資金利用效率的最大化。三是提升風(fēng)險(xiǎn)控制能力，增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)增長穩(wěn)定性?？萍冀鹑诶枚喾N創(chuàng)新的融資工具橫向分散風(fēng)險(xiǎn)，在一定程度上降低了企業(yè)創(chuàng)新行為帶來的風(fēng)險(xiǎn)。在科技金融體系逐漸完善的過程中，金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)不僅有效降低了系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率[16]，而且推動(dòng)了實(shí)體經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級?；谏鲜龇治觯疚奶岢黾僭O(shè)2：科技金融投入對新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換具有顯著的促進(jìn)效應(yīng)。

1.3 科技金融投入、數(shù)字化轉(zhuǎn)型與新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，企業(yè)生產(chǎn)具有高固定成本、低邊際成本的特征[17]，這就要求企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型前期投入巨額資金，絕大多數(shù)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展受到資金的制約?？萍冀鹑谕ㄟ^將科技和金融相融合，有效緩解了企業(yè)面臨的融資約束，從而能夠顯著提升企業(yè)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用的水平和強(qiáng)度[18]。同時(shí)，科技金融生態(tài)環(huán)境的不斷改善進(jìn)一步降低了投融資過程中的信息不對稱程度，顯著提升金融資源配置效率，使得資本更多地流入高成長、高效率的數(shù)字新興產(chǎn)業(yè)。因此，科技金融投入水平提高有利于增強(qiáng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的促進(jìn)作用。基于上述分析，本文提出假設(shè)3：科技金融投入在數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換過程中發(fā)揮顯著的正向調(diào)節(jié)作用。

1.4 制度環(huán)境、科技金融投入與新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換

新制度經(jīng)濟(jì)學(xué)強(qiáng)調(diào)了制度因素在社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的作用及其重要性。制度環(huán)境水平較高的地區(qū)，信息不對稱程度和交易成本更低，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、科技成果轉(zhuǎn)化等法律法規(guī)更加完善，從而為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)營造了良好的外部環(huán)境。盡管科技金融投入能夠?yàn)榭萍夹推髽I(yè)提供資金基礎(chǔ)，但金融資源能否充分發(fā)揮積極作用必然會(huì)受到制度環(huán)境的影響，從而影響地區(qū)的新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換。具體而言，在增加科技金融投入后，科技創(chuàng)新成果需要在特定的社會(huì)條件和制度環(huán)境下不斷轉(zhuǎn)化，最終轉(zhuǎn)換為生產(chǎn)力，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。同時(shí)，市場化程度的提高也能夠促進(jìn)各地區(qū)內(nèi)部科技金融資源高效利用，提高金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效率，進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)質(zhì)量提升。因此，科技金融對新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的推動(dòng)作用需要各地區(qū)良好的制度環(huán)境支持?；谏鲜龇治?，本文提出假設(shè)4：制度環(huán)境在科技金融投入影響新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換過程中發(fā)揮顯著的正向調(diào)節(jié)作用。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 模型設(shè)定

基于前文提出的假設(shè)，為檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換、科技金融投入與新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換之間的關(guān)系，本文構(gòu)建如下模型：

其中，NOCit為地區(qū)i在t時(shí)期的經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換水平；digiit為地區(qū)i在t時(shí)期的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度；stfit為地區(qū)i在t時(shí)期的科技金融投入水平；Zit代表一系列控制變量；μi是地區(qū)固定效應(yīng)；δt為時(shí)間固定效應(yīng)；εit表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

為檢驗(yàn)科技金融投入是否能夠強(qiáng)化數(shù)字化轉(zhuǎn)型對新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的影響，本文將科技金融投入（stfit）、數(shù)字化轉(zhuǎn)型與科技金融投入的交互項(xiàng)（digiit×stfit）加入式（1），得到如下模型：

同理，為檢驗(yàn)制度環(huán)境是否在科技金融投入對新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的影響中存在調(diào)節(jié)效應(yīng)，本文將制度環(huán)境（insit）、科技金融投入與制度環(huán)境的交互項(xiàng)（stfit×insit）加入式（2）可得：

為了最大限度地減小可能出現(xiàn)的多重共線性影響，對式（3）、式（4）中的交互項(xiàng)進(jìn)行了中心化處理。

2.2 變量選取

（1）新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換（NOC）：參考鄭江淮等（2018）[19]對經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)能的評價(jià)指標(biāo)體系，本文從需求側(cè)動(dòng)能、供給側(cè)動(dòng)能以及結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換動(dòng)能出發(fā)，結(jié)合省級數(shù)據(jù)的可獲得性，選取內(nèi)需、外需、資本投入、創(chuàng)新、金融發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和綠色發(fā)展7個(gè)方面的12個(gè)子指標(biāo)構(gòu)成評價(jià)指標(biāo)體系，使用熵值法評價(jià)模型構(gòu)建各地區(qū)經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換指數(shù)。

（2）數(shù)字化轉(zhuǎn)型（digi）：關(guān)于區(qū)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的衡量，目前并沒有統(tǒng)一的指標(biāo)。雖然一些研究機(jī)構(gòu)測算了各地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展水平，但均存在樣本時(shí)期跨度小的問題。因此，本文從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)、數(shù)字技術(shù)及數(shù)字應(yīng)用4 個(gè)維度選取12 個(gè)指標(biāo)衡量各地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。

（3）科技金融投入（stf）：借鑒徐玉蓮等（2011）[20]對科技金融發(fā)展水平的測度，本文從公共科技金融投入和市場科技金融投入兩個(gè)方面選取了政府財(cái)政科技投入、政府研發(fā)支出、科技資本市場投入、金融機(jī)構(gòu)科技貸款、企業(yè)研發(fā)支出和創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資占比6個(gè)指標(biāo)，并采用熵值法構(gòu)建科技金融投入水平。其中，政府財(cái)政科技投入以財(cái)政科技支出占地方政府財(cái)政總支出的比重衡量；政府研發(fā)支出以“研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出”中的政府資金占GDP的比重衡量；科技資本市場投入以科技型上市公司總市值占上市公司總市值的比重衡量；由于金融機(jī)構(gòu)科技貸款數(shù)據(jù)自2009 年起不再披露，因此本文借鑒白俊紅和蔣伏心（2015）[21]的做法，使用“研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出”中的其他資金占GDP 的比重衡量金融機(jī)構(gòu)科技貸款；企業(yè)研發(fā)支出以“研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出”中的企業(yè)資金占GDP 的比重衡量；創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資占比以風(fēng)險(xiǎn)投資額占GDP的比重衡量。

（4）制度環(huán)境（ins）：本文采用王小魯?shù)龋?019）[22]構(gòu)建的中國分省份市場化指數(shù)作為區(qū)域制度環(huán)境的衡量指標(biāo)。該指數(shù)由政府與市場的關(guān)系、非國有經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、產(chǎn)品市場的發(fā)育程度、要素市場的發(fā)育程度、市場中介組織發(fā)育與維護(hù)市場的法制環(huán)境5個(gè)維度構(gòu)建所得，能夠全面反映各地區(qū)的制度環(huán)境水平。由于該報(bào)告指數(shù)數(shù)據(jù)只更新到2016 年，因此本文借鑒俞紅海等（2010）[23]的做法，根據(jù)歷年市場化指數(shù)的平均增長率測算得到2017—2019年的市場化指數(shù)。市場化指數(shù)越高，表明該地區(qū)的制度環(huán)境水平越高。

（5）控制變量：參考已有文獻(xiàn)，本文選取了一系列控制變量：經(jīng)濟(jì)發(fā)展（lnpgdp）：用各地區(qū)人均GDP來衡量，為了消除異方差的影響，在實(shí)證回歸中取對數(shù)；城鎮(zhèn)化率（ur），用各地區(qū)城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋嚷时硎荆徽深A(yù)（gov），用財(cái)政支出占GDP 的比重來表示；公共教育支出水平（edu），用各地區(qū)地方財(cái)政教育支出占財(cái)政支出的比重表示；基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平（ic），用各地區(qū)平均每平方千米公路里程表示。

本文主要參考楊麗和孫之淳（2015）[24]改進(jìn)的熵值法評價(jià)模型構(gòu)建經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換指數(shù)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度及科技金融投入水平。表1為各地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度和經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換指數(shù)評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建指標(biāo)和指標(biāo)屬性。

2.3 數(shù)據(jù)來源

基于數(shù)據(jù)的可得性，本文選取2009—2019 年中國30個(gè)省份（不含西藏和港澳臺(tái)）的平衡面板數(shù)據(jù)展開研究。研究使用的科技資本市場投入、風(fēng)險(xiǎn)投資額、金融機(jī)構(gòu)貸款余額等指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于Wind 資訊數(shù)據(jù)庫，制度環(huán)境數(shù)據(jù)來源于《中國分省份市場化指數(shù)報(bào)告》，其他變量數(shù)據(jù)主要來源于歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)年鑒》《中國電子信息統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省份統(tǒng)計(jì)年鑒。表2是主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

3 實(shí)證結(jié)果與分析

3.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

結(jié)合豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果，本文選擇面板雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行基準(zhǔn)回歸分析。下頁表3 報(bào)告了式（1）至式（4）的估計(jì)結(jié)果。列（1）報(bào)告的是數(shù)字化轉(zhuǎn)型對經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的影響。在時(shí)間和地區(qū)雙向固定效應(yīng)下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型（digi）的估計(jì)系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于地區(qū)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換具有明顯的積極作用，假設(shè)1得到驗(yàn)證。依托數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)字化轉(zhuǎn)型改變了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)模式，加快推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級。同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有利于提升創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)能力，能夠直接促進(jìn)新產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，從而有助于各地區(qū)培育壯大經(jīng)濟(jì)新動(dòng)能。

表3 基準(zhǔn)回歸：面板雙向固定模型結(jié)果

表3 中列（2）報(bào)告了科技金融投入對經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的影響效應(yīng)?？萍冀鹑谕度耄╯tf）的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明科技金融投入水平越高，經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的水平也就越高，驗(yàn)證了假設(shè)2?？萍冀鹑趯⒖萍紕?chuàng)新與金融創(chuàng)新高度融合，通過對科技型企業(yè)的資金支持，推動(dòng)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，加快驅(qū)動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換。

表3中列（3）關(guān)注的是科技金融投入在數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換過程中是否存在調(diào)節(jié)效應(yīng)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型與科技金融投入的交互項(xiàng)（digi×stf）系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明科技金融投入對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換之間的關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用，即科技金融投入水平越高，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換水平的提升作用就越強(qiáng)，假設(shè)3 得到驗(yàn)證。科技金融投入通過優(yōu)化融資體系，緩解融資約束，為企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了物質(zhì)基礎(chǔ)，從而促進(jìn)了科技金融與數(shù)字化轉(zhuǎn)型協(xié)調(diào)發(fā)展，提升經(jīng)濟(jì)增長速度和質(zhì)量。

表3中列（4）關(guān)注的是制度環(huán)境對科技金融投入與經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用?？萍冀鹑谕度肱c制度環(huán)境的交互項(xiàng)（stf×ins）系數(shù)顯著為正，表明制度環(huán)境在科技金融投入與新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換之間的關(guān)系中具有正向調(diào)節(jié)效應(yīng)，即地區(qū)制度環(huán)境的改善有利于增強(qiáng)科技金融投入對經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的促進(jìn)作用，假設(shè)4得到驗(yàn)證。市場化水平的提高既有利于激發(fā)微觀個(gè)體創(chuàng)新活力，又能有效提升金融資源配置效率，從而可以最大限度地發(fā)揮科技金融投入為新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換帶來的積極效應(yīng)。

3.2 內(nèi)生性分析

本文參考Blundell 和Bond（1998）[25]的做法，引入被解釋變量的滯后項(xiàng)，將解釋變量的滯后期作為模型估計(jì)的工具變量，使用系統(tǒng)GMM 模型處理模型設(shè)定偏誤及其內(nèi)生性問題。表4 報(bào)告了系統(tǒng)GMM模型下的估計(jì)結(jié)果。在所有模型中，AR（2）檢驗(yàn)結(jié)果表明擾動(dòng)項(xiàng)的差分不存在二階自相關(guān)，Hansen 檢驗(yàn)結(jié)果表明所選擇的工具變量不存在過度識(shí)別的問題。列（1）中數(shù)字化轉(zhuǎn)型、列（2）中科技金融投入系數(shù)顯著為正，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型、科技金融投入均能顯著促進(jìn)地區(qū)的新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換；列（3）中數(shù)字化轉(zhuǎn)型與科技金融投入的交互項(xiàng)、列（4）中科技金融投入與制度環(huán)境的交互項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)在5%的水平上顯著為正，表明科技金融投入能夠強(qiáng)化數(shù)字化轉(zhuǎn)型對新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的促進(jìn)作用，而制度環(huán)境可以正向調(diào)節(jié)科技金融投入與新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換之間的關(guān)系。因此，在控制潛在的內(nèi)生性問題后，前文結(jié)論依然成立。

表4 內(nèi)生性檢驗(yàn)：系統(tǒng)GMM回歸結(jié)果

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

前文已經(jīng)使用系統(tǒng)GMM模型對可能存在的內(nèi)生性問題進(jìn)行處理。為進(jìn)一步增強(qiáng)研究結(jié)果的穩(wěn)健性，本文從增加控制變量和使用聚類標(biāo)準(zhǔn)誤兩個(gè)方面進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。為解決因遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，本文在原有模型基礎(chǔ)上進(jìn)一步控制了人口紅利、資源稟賦、人力資本水平①人口紅利以15～64歲勞動(dòng)年齡人口占比來衡量；資源稟賦以資源稅占總稅收的比重衡量；人力資本水平以普通高等學(xué)校在校大學(xué)生數(shù)來衡量，在回歸中取對數(shù)。等變量，表5 中列（1）至列（4）結(jié)果報(bào)告了增加控制變量后的估計(jì)結(jié)果。結(jié)果顯示，在增加控制變量后，主要解釋變量的估計(jì)系數(shù)依然顯著為正，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果無顯著差異?？紤]到面板數(shù)據(jù)在個(gè)體與時(shí)間維度可能會(huì)因擾動(dòng)項(xiàng)自相關(guān)而引致標(biāo)準(zhǔn)誤低估的問題，回歸結(jié)果列（5）至列（8）在省份和年度層面對標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行雙重聚類調(diào)整。使用聚類標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行估計(jì)后，以上結(jié)論依然成立。綜上所述，本文研究結(jié)論的穩(wěn)健性得以證實(shí)。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4 進(jìn)一步分析：門檻效應(yīng)

借鑒Hansen（1999）[26]的門檻模型，本文在制度環(huán)境視角下進(jìn)一步分析科技金融投入、數(shù)字化轉(zhuǎn)型與新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換之間的非線性關(guān)系。

首先，以科技金融投入（stfit）為門檻變量，數(shù)字化轉(zhuǎn)型（digiit）為核心變量，分析不同科技金融投入水平下數(shù)字化轉(zhuǎn)型對地區(qū)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的作用效果，模型設(shè)定如下：

其中，I(*)為示性函數(shù)，括號內(nèi)表達(dá)式為真時(shí)取值為1，反之取值為0，θn為待估計(jì)的門檻值，模型根據(jù)自抽樣結(jié)果對門檻數(shù)量進(jìn)行確定。Zit代表一系列控制變量，與基準(zhǔn)回歸模型保持一致；μi是地區(qū)固定效應(yīng)，δt則為時(shí)間固定效應(yīng)；εit表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

其次，以制度環(huán)境（insit）為門檻變量，科技金融投入（stfit）為核心變量，檢驗(yàn)不同制度環(huán)境水平下科技金融投入與地區(qū)經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換之間的關(guān)系，模型設(shè)定如下：

最后，以制度環(huán)境（insit）為門檻變量，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與科技金融投入的交互項(xiàng)（digiit×stfit）為核心變量，進(jìn)一步分析不同制度環(huán)境水平下數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換過程中科技金融投入的調(diào)節(jié)作用是否存在顯著差異，模型設(shè)定如下：

本文依次在單一門檻、雙重門檻和三重門檻的設(shè)定下對式（5）、式（6）和式（7）是否存在門檻效應(yīng)進(jìn)行了檢驗(yàn)，以確定門檻數(shù)量。門檻效應(yīng)檢驗(yàn)及門檻估計(jì)值結(jié)果如表6所示。在1%的顯著性水平上，可以認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型與經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換之間存在以科技金融投入為門檻變量的單一門檻效應(yīng)；在5%的顯著性水平上，可以認(rèn)為科技金融投入與經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換之間存在以制度環(huán)境為門檻變量的雙重門檻效應(yīng)；在5%的顯著性水平上，可以認(rèn)為科技金融投入對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用存在以制度環(huán)境為門檻變量的雙重門檻效應(yīng)。

表6 門檻效應(yīng)檢驗(yàn)及門檻估計(jì)值結(jié)果

表7 中列（1）給出了以數(shù)字化轉(zhuǎn)型為解釋變量，科技金融投入為門檻變量的回歸結(jié)果。當(dāng)科技金融投入水平低于門檻值0.3832 時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在1%的水平上顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換；當(dāng)科技金融投入高于門檻值時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)依然顯著為正，且估計(jì)系數(shù)顯著增加，說明科技金融投入水平的提升能夠正向強(qiáng)化數(shù)字化轉(zhuǎn)型對地區(qū)經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的促進(jìn)作用。

表7 門檻模型系數(shù)估計(jì)結(jié)果

表7 中列（2）給出了以科技金融投入為解釋變量，制度環(huán)境為門檻變量的回歸結(jié)果。當(dāng)制度環(huán)境水平小于門檻值8.1時(shí)，科技金融投入對新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的影響不顯著；當(dāng)制度環(huán)境水平介于門檻值8.1 和9.68 之間時(shí)，科技金融投入對經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的影響變?yōu)轱@著為正；當(dāng)制度環(huán)境水平大于第二門檻值9.68時(shí)，科技金融投入對經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的促進(jìn)作用進(jìn)一步增強(qiáng)。究其原因，當(dāng)?shù)貐^(qū)市場化程度較低時(shí)，產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平也不會(huì)很高，無法為技術(shù)創(chuàng)新行為提供激勵(lì)和保障，導(dǎo)致科技金融投入對新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的促進(jìn)作用不顯著。只有當(dāng)制度環(huán)境達(dá)到一定水平后，科技金融投入才表現(xiàn)出對新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的正向影響。

表7中列（3）給出了以數(shù)字化轉(zhuǎn)型與科技金融投入的交互項(xiàng)為解釋變量，以制度環(huán)境為門檻變量的回歸結(jié)果。隨著制度環(huán)境水平由低到高，科技金融投入對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用在1%的顯著性水平上始終為正，且回歸系數(shù)由0.4906 上升為1.1077 再升至1.6288，呈現(xiàn)邊際效應(yīng)遞增的趨勢，表明制度環(huán)境水平的提高能夠強(qiáng)化科技金融投入對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換之間關(guān)系的正向調(diào)節(jié)作用。制度環(huán)境水平提升推動(dòng)了科技金融投入與數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間相互促進(jìn)、良性互動(dòng)，從而在更高水平上促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新行為，加快推動(dòng)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換。

5 結(jié)論與啟示

本文基于2009—2019 年的省級面板數(shù)據(jù)樣本，運(yùn)用調(diào)節(jié)效應(yīng)及門檻效應(yīng)模型實(shí)證探討了在制度環(huán)境視角下科技金融投入、數(shù)字化轉(zhuǎn)型與新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換三者的關(guān)系。得到如下主要結(jié)論：數(shù)字化轉(zhuǎn)型、科技金融投入均是促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的重要因素，且科技金融投入在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換之間的關(guān)系中起到正向調(diào)節(jié)作用，制度環(huán)境在科技金融投入與新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換之間的關(guān)系中起到正向調(diào)節(jié)作用。另外，門檻效應(yīng)模型表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的過程中存在單一門檻效應(yīng)，科技金融水平越高，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用越強(qiáng)；科技金融投入對新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的影響存在以制度環(huán)境為門檻變量的雙重門檻效應(yīng)，只有當(dāng)制度環(huán)境水平高于第一門檻值時(shí)，科技金融投入對新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換才有顯著的正向影響；科技金融投入在數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換過程中的調(diào)節(jié)效應(yīng)具有雙重門檻效應(yīng)，且隨制度環(huán)境水平的提升呈現(xiàn)非線性遞增的趨勢。

本文的研究結(jié)論對于推動(dòng)新時(shí)代經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量、可持續(xù)發(fā)展具有一定的啟示意義：第一，充分把握數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展機(jī)遇，推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，加快培育經(jīng)濟(jì)新動(dòng)能。各地區(qū)須進(jìn)一步加大數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資力度，推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，同時(shí)加強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展，推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化共同發(fā)展。第二，加大政府支持力度，提高科技金融投入水平，將科技金融與數(shù)字化轉(zhuǎn)型有機(jī)結(jié)合作為地區(qū)經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的政策工具。繼續(xù)完善科技金融投入體系，優(yōu)化科技金融投入戰(zhàn)略布局，從而充分發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型在新動(dòng)能培育過程中的積極作用。第三，深化市場機(jī)制改革，優(yōu)化制度環(huán)境水平，為經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換奠定良好的制度基礎(chǔ)。加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)，完善實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境，為激發(fā)市場主體創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活力提供法治保障，從而有效發(fā)揮科技金融投入帶來的正向作用，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。