一、变量选取
被解释变量：经济高质量发展（Hqd）。运用上一章测算的经济高质量发展指标衡量各省份经济高质量发展水平。该指标从“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念进行指标构建，而且熵值法具有消除不同量纲和赋予权重获得有效信息的作用，与单一指标相比，该综合指标的客观性和准确性更高。
解释变量：科技金融（TF）。基于本文的研究需要和我国科技金融发展的实际情况，文章从科技金融融资、科技金融资源、科技金融投入和科技金融产出四大方面来构建科技金融综合指标，运用熵值法进行测算，具有更高的信息准确性。控制变量：为避免数据遗漏影响实验结果的准确性，在借鉴相关学者研究的基础上，文章选取工业化水平、外商直接投资、产业结构水平、城镇化水平、金融结构这些对经济高质量发展产生重要影响的经济指标作为控制变量。控制变量选取的具体情况如下：
工业化发展水平（GYH）：工业决定着国民经济现代化的速度和水平。随着经济发展方式的转变，工业生产结构也不断调整，加速淘汰钢铁等落后产能企业，发展基础产业和新兴产业。工业化发展水平对我国经济高质量发展水平具有一定影响，该指标借鉴丁翠翠（2015）学者的研究，取各省份工业企业对数进行衡量。
城镇化水平（CZH）：本质上是农村资源与要素向城市地区不断靠拢积聚的过程，城镇化建设不仅有利于农村消费市场与非农产业的完善升级，扩大城市金融与科技下沉覆盖的地理范围，还整体提升居民生活质量与教育水平，与经济高质量发展有着紧密联系。该指标借鉴李春生（2018）的研究，以城镇人口占区域人口总数比重加以衡量。
表 3-3 全国及三大区域科技金融指标情况
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第五章 结论和建议
第一节 研究结论
本文在梳理国内外有关科技金融与经济高质量发展相关文献的基础上，阐述了有关科技金融与经济高质量发展的概念，归纳分析科技金融与经济高质量发展的理论基础与作用机制。随后本文在收集 2009-2019 年 30 个省市相关数据的基础上，使用熵值法构建科技金融和经济高质量发展的综合评价指标，分析全国各省份科技金融和经济高质量发展的情况以及东部、中部和西部三大区域发展具体状况，最后使用固定效应模型和门槛模型从全国和区域层次分别分析科技金融对经济高质量发展的影响效果。具体结论如下：
（一）通过归纳国内外学者对于科技金融和经济高质量发展研究的相关文献，以及相关理论分析，得出科技金融对经济高质量发展具有促进作用。同时根据区域经济发展理论和空间机制的分析，认为科技金融对经济高质量发展具有区域差异性。
（二）从全国层面来看：首先，科技金融和经济高质量发展整体水平呈逐年上升的趋势。其次，科技金融对经济高质量发展具有促进作用，二者间存在门槛效应，当科技金融提升到跨过门槛值的临界点数值后，其对经济高质量发展的促进作用又会上升到新的高度。最后，经济高质量发展存在内部系统发展惯性，即经济高质量发展水平受自身过去发展质量的正向推动作用。
（三）从区域层次看：首先，东部、中部和西部地区的科技金融和经济高质量发展水平逐年增大。二者发展水平的变动趋势呈现出阶梯式发展的特点，就科技金融水平来说，东部>西部>中部，经济高质量发展而言，东部>中部>西部。其次，各地区的科技金融对经济高质量发展均产生促进作用，对西部影响效果最显著，东部居中，西部最后。最后，西部地区的科技金融对经济高质量发展不具有门槛效应，东部和中部地区对经济高质量发展存在单一门槛效应，且东部地区门槛值大于中部地区门槛值，科技金融发展水平跨过门槛值后，其对经济高质量发展的促进作用力度更为显著。
参考文献（略）
