长三角硬科技直接融资：哪个城市最“吸金”？协同难在哪？

今天（7月23日），上海发布《充分发挥直接融资功能 进一步加强科技金融服务的若干措施》。“投早、投小、投硬科技”与直接融资，成为2026年科技金融的两大关键词。2026年5月，长三角地区主要领导座谈会强调发挥创业投资引导基金功能；6月，陆家嘴论坛明确，发挥直接融资功能，打造股权投资集聚区。

长三角硬科技早期直接融资如何分布，呈现怎样的演变趋势？哪些城市融资能力更强，有哪些值得借鉴的做法？

本文基于第三方平台，梳理了2024年1月1日至2026年6月30日长三角41城一级市场股权融资数据，于7月20日采访了上海社会科学院创新创业经济研究中心主任李湛、上海立信会计金融学院金融科技学院院长殷林森和长三角G60联席办副主任、G60创新研究中心主任贾占锋，试图回答以上问题。

本文所指硬科技主要包括制造业和软件算法的前沿科技行业，如人工智能、医疗健康、先进制造、机器人、工具软件、VR/AR、汽车交通、元宇宙、区块链。

本文主要发现如下：

• 长三角领投全国，但供需错位、亟须协同。长三角早期硬科技投资机构占全国18%，六成集中在上海；企业吸收52.49%的早期资金，分散在沪杭苏合锡等城市。资本供给与产业需求空间错位明显，是区域协同亟须突破的要素。

• 不同城市融资能力差异显著。综合考虑经济体量和创新禀赋，发现嘉兴、湖州、芜湖等城市早期硬科技融资表现超预期，三地近两年均有针对性举措出台，值得关注。泰州、温州、南京、宁波早期硬科技融资不及预期。

• 金融要素不充分和行政壁垒是共建上海（长三角）国际科技创新中心的重要瓶颈。长三角科技金融要素的协同仍有较大作为空间，关键堵点在于跨区域资源合作所依赖的高层次制度体系建设尚不完善。

「长三角投资机构六成在上海」

截至2026年6月30日，长三角共有2725家金融机构参与早期硬科技领域融资，占全国的33.18%。金融资源集中在上海，共有1720家“投早投小投硬科技”的直接融资机构，占长三角该类机构总量的63.11%（表1）。

长三角早期硬科技金融资源断档明显。杭州以408家位列第二，占23.7%；苏州、宁波、南京居第二梯队，但规模不及杭州一半。在硬科技投资案例中，90%以上是A轮、pre-A融资。

徐州（60.0%）、无锡（52.3%）和合肥（51.5%）国资占比高。上海（13.1%）、杭州（16.1%）和温州（16.7%）国资占比低。

数据来源：IT桔子 谢秋伊制表数据说明：统计注册于不同城市的、有股权投资活动的金融机构数量。宿迁、亳州、六安、宣城、池州、淮北、淮南、铜陵、马鞍山、黄山数据为0，不再列出。

「五城投早资金超百亿」

2024年1月1日至2026年6月30日，长三角41城累计披露硬科技领域A轮及以前投资事件5181件，占全国49.90%，吸收金额2561.56亿元，占全国52.49%。整体而言，长三角一级市场资本参与“投早投小投硬科技”比例为26%，高出全国5.57个百分点。

相比融资机构的“单极”分布，企业吸收融资的格局更偏向“多中心”——吸收“投早投小投硬科技”资金超百亿的城市有五个（表2），分别是上海（1076.9亿元）、杭州（916.6亿元）、苏州（417.1亿元）、合肥（170.2亿元）和无锡（132.5亿元）。

上海占据长三角60%的早期投资机构，但企业吸收的早期融资金额仅占长三角的34%，事件数仅占27%。可见上海金融机构跨地域性强，投了大量周边城市的项目。

杭州“投早”规模最大，A+轮及以前金额占所有轮次融资金额之比高达59.7%。不过该数据中包含一项极端值——2026年6月DeepSeek融资510亿元，直接将杭州的早期硬科技融资拉到接近上海的体量。

苏州、合肥、无锡三城早期硬科技融资也过百亿，但单个融资事件涉及金额少，是典型的小额多投“播种”型投资策略。无锡、合肥2025年GDP位列长三角第六、七名，硬科技融资却超过GDP排名第四、五的南京、宁波。

整体而言，长三角硬科技资本高度集聚上海，但创新企业散布各地，供需空间错位明显。

殷林森认为，“资本方面，上海拥有不可替代的金融基础设施优势——‘募投管退’全流程中，上海既是唯一具备充足退出渠道（因主板、创业板等交易市场的主管机构及资源集中于此）的地方，又是最具募资便利性的地方（依托国际金融中心地位及FT账户、离岸账户等跨境政策优势）。因此，上海天然成为资本的集聚地。

项目方面，上海适合搞早期研发，但周边地区成本低、地方大，适合做生产和中试，所以很多进入中试环节的制造业硬科技都会在上海周边选址。同时，现在地方政府的招商力度大，会从上海‘挖’企业。这种行政力量也对项目分布有所影响。”

空间错位说明跨区域协同是一个关键工作。贾占锋说：“长三角的科技成果转化，尤其是硬科技企业的落地，很大程度上取决于金融要素的有效配置。因此，金融服务是G60平台的重点发力方向。”

「哪些城市“超常发挥”？」

城市的经济体量、产业结构和创新资源禀赋不同，且这些基础条件在较长时期内相对稳定。那么，哪些城市的硬科技早期融资表现相对其禀赋而言更高，哪些又偏低呢？

为剔除经济体量、产业基础和创新资源等禀赋差异的影响，研究员设计的模型控制了GDP、工业占比、制造业单项冠军数、专精特新“小巨人”数、国家级孵化器数、双一流高校数、在校生规模、专利授权量、国家实验室及全国重点实验室数等一系列变量（表3），在同等禀赋条件下进行比较后发现，杭州、苏州、合肥、无锡、湖州、嘉兴、芜湖等城市的实际早期融资规模，明显高于模型预测值。这些城市的相对融资能力较强。而泰州、温州、南京、宁波等城市，参照其创新资源和经济体量，早期硬科技股权融资格局还有待进一步打开。

模型说明：本模型目的仅在于识别硬科技融资金额排名相对超出其经济和科技禀赋情况的城市，仅做参考。模型首先构建涵盖的候选变量体系。鉴于变量间存在多重共线性且维度较高，采用 Lasso 回归进行变量筛选，通过 10 折交叉验证确定最优惩罚参数 λ，以平衡模型拟合精度与稀疏性。然后将筛选所得变量纳入 OLS 回归，估计各城市融资额度的预期值，并计算实际值与预期值之差。为排除极端值影响，样本删去最高值上海和最低值淮北。

其中，超额相对比例较高的三个城市分别是嘉兴、湖州和芜湖。

长三角城市2025年GDP，嘉兴7851.06亿元排15名，湖州4452.8亿元排24名，芜湖5402.69亿元排21名。但从2024年初到2026年中的硬科技早期融资金额来看，嘉兴（35.6亿元）、湖州（27.7亿元）、芜湖（24.8亿元）分别跻身第9、10和11位。也就是说，这三座城市以中游的经济体量，在硬科技早期融资上跑进了前十。

研究员通过梳理资料和调研访谈发现，三个城市在吸引资本上各有特点。

嘉兴对异地资金和市场化资金的吸引力较强。在其融资额前十的硬科技项目中，超七成投资方来自北京、上海、珠三角及海外，涵盖国家级战略资本、产业CVC与市场化VC，可见早期资本网络层次丰富、多元。该网络的底座，和全国首家私募基金小镇——南湖基金小镇的建设有关。这座小镇是面向全国乃至国际性的资本汇聚平台，已集聚超7000只股权基金。

湖州发挥“以商引商”模式。数据显示，湖州早期硬科技投资主要被新材料吸收，很多高质量项目发挥了“一带多”的效应。典型案例是国科炭美新材料，其创始人在考察十余个城市后，仅湖州招商团队主动赴山西对接，签约后持续协助对接供应链与客户资源。创始人最终不仅将产业落地湖州，还成为当地“招商红娘”，向产业链上下游主动推介湖州。

芜湖探索“产业链+基金”模式。在芜湖前十大早期硬科技投资事件中，当地汽车龙头企业奇瑞旗下的瑞丞基金参与了5次，投向电子设备、汽车零部件、集成电路等环节，均与奇瑞供应链相关。芜湖投资促进中心依托瑞丞基金，已组建6只基金，均围绕首位产业（汽车制造）开展投资。

政策和制度方面，三城也有动作。近年来湖州和芜湖都有大型母基金落地，2025年，芜湖设立了总规模不低于30亿元的“鸠兹科创湾”母基金。2025年，湖州发布了总规模300亿元的湖州市产业母基金，并出台《湖州市政府产业基金管理办法》等政策，强化激励引导，健全尽职免责。嘉兴则出台全国首部科创金融专项法规，健全尽职免责机制，不以单个项目或单一年度盈亏论成败。

以上情况说明，资源禀赋是一方面，但城市的融资战略、制度建设也发挥较大作用。

「协同显成效，制度瓶颈亦有」

研究员注意到，表现突出的嘉兴、芜湖和湖州都在G60科创走廊上。据贾占锋介绍，过去十年间，长三角G60科创走廊构建起包括深化金融政策落实、对接多层次资本市场、运行科技成果转化基金、做实金融服务联盟、建设产融结合园区、举办产融对接活动和探索ESG与并购在内的“七位一体”。

但贾占锋说，金融服务方面的跨区域行政壁垒仍然是长三角一体化科创发展道路上的瓶颈。“G60科技成果转化基金一期由九城市共同出资，打破了行政区划限制，效果较好。但二期募资时，部分城市财政资金吃紧，继续出资困难。”

他提到，各城市的一期出资方（引导基金、产业基金等）章程大多要求资金只能用于本地的产业培育或招引，若要继续参与跨区域基金，需一事一议、重新走决策流程，突破原有行政治理壁垒难度较大。

首先，金融机构跨省服务的绩效考核和统筹机制尚未建立，难以有效服务跨区域布局的企业。如企业研发在上海、生产在安徽，遇到开户行在本地没有分支机构，就会出现结算不便、融资效率低问题。

其次，金融产品（如债券发行）存在评级门槛过高问题。贾占锋说：“硬科技中小企业难以达到2A级以上的评级要求，无法发行科创债或科创票据；而国企、央企虽能低成本发债，却并不急需资金，形成‘需要的发不了’‘不需要的反倒能发’的问题”。现有的担保机构大多局限于本行政区域，跨区域的增信机制（如中债增信）尚在探索中，集合债模式也面临企业样本、行业相近等操作难度。

再次，跨区域企业信息共享机制缺失。企业的科技含量、专利、税收等信息分散在各地监管部门。比如，苏州、杭州等地金融综合服务平台虽有征信牌照，但只能服务本区域，跨区域的数据共享机制尚未建立，增加了金融机构尽调成本，也影响对企业精准画像和授信评估。

贾占锋表示，未来，G60科创走廊将把金融服务作为长三角科创协同工作的重点，更加积极地加强与各城市及金融条线资源的对接沟通，切实推动上述问题有效解决。

人事的努力固然重要，而李湛指出，协同工作难做的根源在于缺乏高层次制度性安排。无论是财政出资的跨区域流动、银行服务的跨区域协同、债券增信的跨区域覆盖，还是企业数据的跨区域共享，都受制于现有的行政分割和绩效考核体系，尚未形成常态化的协同制度。

李湛建议，尝试区域股份制制度。对重大科创项目，允许长三角各地政府国有投资机构以股份形式共同参与投资，而非仅由项目所在城市独自承担，也让各地共享项目成长收益。

第二，建立税收共享机制。不同城市的投资方所在地应能分享项目产生的税收收入，而不仅仅是注册地独享。“如果税收共享制度建立起来，地方政府就有了跨区域投资的积极性，而不是只盯着本地招商。”

第三，针对政府财政资金投早、投小、投硬科技的高风险特性，需要建立明确的容错和免责制度。“只要决策程序合规、领导个人没有谋取私利，即便项目失败也应免责。”

殷林森建议，建立一个覆盖长三角的、统一的科创企业成果认定与资产估值平台。对科创企业的技术成果进行统一认定和评估，让长三角所有地方政府和投资机构都能知晓、查询和参考，降低区域信息不对称。

（实习生张曼宁对本文亦有贡献。）