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本文利用2000—2023年中国工商企业注册大数据，运用自然语言处理技术构建城市层面高科技创业指标，通过构建多时点双重差分模型实证检验政府引导基金对高科技企业创业的影响及其作用机制。研究表明，政府引导基金显著提升城市高科技企业创业水平，该结论经过多项稳健性检验后仍然成立。异质性分析表明，政策效果在行政层级较高、区位优势明显、营商环境更优的城市中更为突出。机制检验证实，政府引导基金通过释放政策信号，驱动资本、人才、技术三大要素协同集聚，即撬动社会风险资本以缓解融资约束，吸引高端人才以壮大创业主体，促进技术成果集聚以创造创业机会。本文揭示了“信号释放—要素集聚—创业激活”的传导路径，验证了政府引导基金作为精准政策工具的有效性，为优化基金布局、营造良好创业生态提供了经验证据。
Abstract：Using big data on industrial and commercial enterprise registrations in China from 2000 to 2023, this paper employs natural language processing techniques to construct city-level high-tech entrepreneurship indicators and adopts a staggered difference-in-differences model to examine the effects and the working channels through which governmentguided funds influence the high-tech entrepreneurship. The results show that government-guided funds significantly enhance the level of urban high-tech entrepreneurship, and this conclusion remains robust after a series of robustness checks. Heterogeneity analysis indicates that the policy effects are more pronounced in cities with higher administrative ranks, superior location advantages, and better business environments. Mechanism analysis confirms that government-guided funds, by releasing policy signals, drive the co-agglomeration of three factors-capital, talent, and technology. Namely, they mobilize social venture capital to ease financing constraints, attract high-end talents to strengthen entrepreneurial entities, and promote the accumulation of technological achievements to create entrepreneurial opportunities. This study reveals the transmission pathway of “signal release → factor agglomeration → entrepreneurship activation”, verifies the effectiveness of government-guided funds as a targeted policy tool, and provides empirical evidence for optimizing fund allocation and fostering a sound entrepreneurial ecosystem.
(1)吴超鹏、严泽浩：《政府基金引导与企业核心技术突破：机制与效应》，《经济研究》2023年第6期。
(2)燕志雄、张敬卫、费方域：《代理问题、风险基金性质与中小高科技企业融资》，《经济研究》2016年第9期。
(1)Stiglitz J. E., Weiss A., Credit Rationing in Markets with Imperfect Information, American Economic Review, vol. 71,no. 3, 1981, pp. 393-410.
(2)Arrow K. J., The Economic Implications of Learning by Doing, Review of Economic Studies, vol. 29, no. 3, 1962, pp.155-173.
(3)Baumol W. J., Entrepreneurship:Productive, Unproductive, and Destructive, Journal of Political Economy, vol. 98, no. 5,1990, pp. 893-921.
(1)Spence M., Job Market Signaling, Quarterly Journal of Economics, vol. 87, no. 3, 1973, pp. 355-374.
(2)丛菲菲、李曜、谷文臣：《国有创投资本对民营资本的引导效应研究》，《财贸经济》2019年第10期。
(3)Schultz T. W., Investment in Human Capital, American Economic Review, vol. 51, no. 1, 1961, pp. 1-17.
(4)Shane S., Venkataraman S., The Promise of Entrepreneurship as A Field of Research, Academy of Management Review,vol. 25, no. 1, 2000, pp. 217-226.
(1)彭俞超、吴琬婷、李建军：《劳动力成本上升与高科技企业创业——来自工商注册信息大数据的证据》，《经济研究》2024年第4期。
(2)白俊红、张艺璇、卞元超：《创新驱动政策是否提升城市创业活跃度——来自国家创新型城市试点政策的经验证据》，《中国工业经济》2022年第6期。
(1)汪伟、刘玉飞、彭冬冬：《人口老龄化的产业结构升级效应研究》，《中国工业经济》2015年第11期。
(2)行伟波、张思敏：《财政政策引导金融机构支农有效吗？——涉农贷款增量奖励政策的效果评价》，《金融研究》2021年第5期。
(3)聂秀华、江萍、郑晓佳等：《数字金融与区域技术创新水平研究》，《金融研究》2021年第3期。
(4)张萃：《什么使城市更有利于创业？》，《经济研究》2018年第4期。
(1)周阔、曲植、曾思棚等：《科技金融与关键数字技术突破：来自“专精特新”企业的证据》，《世界经济》2025年第11期。
(1)陈强、齐霁、颜冠鹏：《双重差分法的安慰剂检验：一个实践的指南》，《管理世界》2025年第2期。
(1)林超、刘盛宇、尹恒：《营商环境、交易费用与小微企业生存》，《世界经济》2024年第9期。
(1)De Chaisemartin C., D’ Haultfoeuille X., Two-Way Fixed Effects Estimators with Heterogeneous Treatment Effects,American Economic Review, vol. 110, no. 9, 2020, pp. 2964-2996.
(1)李志军、张世国、李逸飞等：《中国城市营商环境评价及有关建议》，《江苏社会科学》2019年第2期。
(2)杜运周、刘秋辰、程建青：《什么样的营商环境生态产生城市高创业活跃度？——基于制度组态的分析》，《管理世界》2020年第9期。
(1)杜群阳、俞航东：《2003~2015年中国城市劳动力技能互补、收入水平与人口城镇化》，《地理科学》2019年第4期。
基本信息:
中图分类号:F276.44;F832.51;F272
引用信息:
[1]张博,高西琪,张佳琦.政府引导基金如何影响高科技企业创业[J].东方论坛-青岛大学学报(社会科学版),2026,No.199(03):19-37.
基金信息:
国家自然科学基金面上项目“法制、文化与金融二元体系的历史演进：典型事实、理论机制与经验证据”（72273075）; 国家社会科学基金重大项目“促进实体经济高质量发展的金融结构优化与制度创新研究”（22&ZD117）;国家社会科学基金重点项目“新发展格局下金融结构优化服务经济高质量发展研究”（21AZD114）; 山东省自然科学基金青年项目“知识产权保护、科创金融发展与科技型中小企业贷款合约条款设计”（ZR2024QG022）的阶段性成果
2026-05-15
2026-05-15