龍海明 任雪瑩 李涵鈺

[摘要]采用熵值法計算我國28個省份2009-2018年科技金融綜合指數(shù)，本研究構建起固定效應模型分析科技金融對制造業(yè)結構升級的影響，在此基礎上研究技術創(chuàng)新和要素市場發(fā)育在這一關系中的中介作用。結果表明：科技金融顯著推動制造業(yè)結構合理化和制造業(yè)結構高級化，技術創(chuàng)新在科技金融和制造業(yè)結構升級之間具有中介效應，而要素市場發(fā)育僅在科技金融和制造業(yè)結構合理化之間發(fā)揮中介作用?？萍冀鹑谠诮洕l(fā)達地區(qū)和經濟較發(fā)達地區(qū)顯著推動制造業(yè)結構升級，在經濟欠發(fā)達地區(qū)對制造業(yè)結構高級化影響不顯著。

關鍵詞]制造業(yè)結構;科技金融;中介效應

[中圖分類號]F830.2

[文獻標識碼]A

[文章編號]1008-1763（2021）06-0080-10

一引言

制造業(yè)是我國經濟行穩(wěn)致遠的壓艙石。尤其在國際貿易保護主義抬頭、外部環(huán)境波動加劇的背景下，制造業(yè)成為支撐我國經濟社會持續(xù)健康發(fā)展的穩(wěn)定器。經過改革開放四十多年的發(fā)展，我國已成為位居世界前列的制造業(yè)大國，但與此同時，我國制造業(yè)轉型升級面臨著“雙重擠壓”困境：一方面，中低端制造業(yè)與越南、菲律賓等低勞動力成本發(fā)展中國家的競爭日趨激烈，形成“低端鎖不定”局面;另方面，發(fā)達國家積極推動再工業(yè)化政策，重重非關稅壁壘阻斷我國制造業(yè)向高技術密集型躍遷的升級路徑，高端制造領域競爭優(yōu)勢仍待培育。為此，黨的十九大提出實施創(chuàng)新驅動戰(zhàn)略，著力建設先進制造業(yè)集群，優(yōu)化供給體系質量和效率。毫無疑問，科技金融是支持科技成果轉化、培育高附加值產業(yè)發(fā)展的新經濟范式，而實現(xiàn)制造業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，離不開科技金融的支持。值得思考的是，科技金融是否能推動制造業(yè)結構升級？具體通過哪些路徑影響制造業(yè)結構升級？探索這些問題，對豐富金融層面推動制造業(yè)高質量發(fā)展的相關研究，具有一定的理論和現(xiàn)實意義。

借鑒已有研究文獻對科技金融的論述，不難發(fā)現(xiàn)，科技金融是政府、金融機構及創(chuàng)投機構為從事研發(fā)創(chuàng)新、成果轉化和產業(yè)化的企業(yè)等創(chuàng)新主體提供配套金融產品、服務與政策支持的資源體系。相關專家學者從科技金融影響經濟發(fā)展和產業(yè)結構調整兩個方面內容進行深入探討：一是關于科技金融對經濟增長的數(shù)量和質量效應。劉文麗等利用面板數(shù)據(jù)單位根檢驗和固定效應模型，表明區(qū)域科技金融能夠有效推動經濟增長并縮小地區(qū)發(fā)展差距谷慎等分析了科技金融通過經濟結構、經濟穩(wěn)定、社會福利和資源利用四條路徑發(fā)揮質量效應，具有時空異質性。二是關于科技金融對經濟高質量發(fā)展效應研究。汪淑娟等從五個維度建立高質量發(fā)展評價指標體系，研究表明科技金融能夠促進經濟高質量發(fā)展，其效應呈現(xiàn)出明顯地區(qū)差異。

科技金融對產業(yè)結構的影響表現(xiàn)為三個方面：一是對效率的影響研究。郭燕青等通過構建SYS GMM模型，實證檢驗表明科技金融能夠顯著提升制造業(yè)創(chuàng)新效率的。李俊霞等運用系統(tǒng)動力學方法研究發(fā)現(xiàn)，相比公共科技金融，市場科技金融可更大幅度提高高新技術產業(yè)產值。程翔等研究表明，科技金融政策可有效提高企業(yè)競爭力，但存在一定時滯性。金浩等研究表明，科技金融投入的增加能推動高新技術產業(yè)發(fā)展，進而實現(xiàn)產業(yè)結構優(yōu)化目標。而廖繼勝等運用DEA及其擴展模型研究發(fā)現(xiàn)，長江經濟帶的地區(qū)科技金融對文化制造業(yè)的支持基本是無效率的。二是關于區(qū)域差異的研究。顧海峰等研究表明，以江蘇、上海為中心的科技金融高耦合協(xié)同度省份能更大幅度提高企業(yè)融資效率，進而加快高新技術產業(yè)發(fā)展，而耦合協(xié)同度較差的西部及邊緣省份對企業(yè)融資效率的影響較弱。徐越倩運用雙重差分模型研究表明，東部地區(qū)科技金融運作機制更成熟，能夠有效轉化企業(yè)科技成果為生產力，進而帶動產業(yè)結構升級，而西部地區(qū)科技金融難以優(yōu)化人員與產業(yè)結構配比，對地區(qū)產業(yè)結構升級的帶動作用不顯著2。丁日佳等研究發(fā)現(xiàn)，科技金融對內陸地區(qū)制造業(yè)結構合理化的促進作用高于沿海地區(qū)。三是關于空間效應的研究。張玉華等運用省級面板數(shù)據(jù)構建動態(tài)空間杜賓模型研究發(fā)現(xiàn)，科技研發(fā)經費和政府科技投入對生產性服務業(yè)與制造業(yè)集聚發(fā)展有正向溢出作用4。鄒建國等基于空間計量模型研究表明，科技金融既能顯著促進本地產業(yè)結構升級，又對臨近區(qū)域產業(yè)結構升級有正向空間溢出效應。季菲菲等以無錫高新區(qū)為實證樣本研究發(fā)現(xiàn)，科技金融體系能帶動產業(yè)空間和社會空間實現(xiàn)轉型。

借鑒已有文獻，本文采用中介效應模型，在分析科技金融對制造業(yè)結構升級影響效果的基礎上，從技術創(chuàng)新和要素市場發(fā)育兩個維度探討科技金融影響制造業(yè)結構升級的作用機理，并按照經濟發(fā)展水平劃分地區(qū)進行區(qū)域差異化分析，比較不同區(qū)域科技金融發(fā)揮作用的區(qū)域差異性，以期增強科技金融服務實體經濟的能力，穩(wěn)步推進供給側結構性改革。

二理論分析與研究假設

（一）技術創(chuàng)新

技術創(chuàng)新具有研發(fā)投入高、創(chuàng)新鏈條長、風險高等專屬特征，金融資本為其發(fā)展提供持續(xù)推動力具體來說，科技金融對技術創(chuàng)新的影響主要有四個方面：一是提供資金支持。政府通過加大財政對科技的投人，設立科技創(chuàng)新引導基金，利用政府信用吸引民間資本、國外資本進入創(chuàng)新投資領域;科技銀行等科技金融專營機構為科創(chuàng)企業(yè)提供科技擔保貸款，降低其融資成本;科技資本市場通過股權投資支持科創(chuàng)企業(yè)成長。二是分散和轉移風險?？萍冀鹑诶枚喾N融資工具橫向分散風險，避免單個投資者過度承擔風險;資本市場平滑資金流動性有效分散流動性風險;科技貸款、知識產權質押等科技金融產品分散跨期風險。三是揭示和篩選信息。銀行等金融機構利用成熟的貸款審查機制，篩選優(yōu)質項目，降低信貸風險;科技資本市場投資者分析上市公司公開信息，投資優(yōu)秀科創(chuàng)企業(yè)。四是提供事后監(jiān)督管理。政府財政參與創(chuàng)新項目整個生命周期，監(jiān)督項目開展情況、階段成果及經費使用明細;銀行根據(jù)企業(yè)現(xiàn)金流量動態(tài)變化，跟蹤調査企業(yè)生產經營和技術創(chuàng)新狀況;資本市場利用股價機制規(guī)范科創(chuàng)企業(yè)行為，激勵企業(yè)經理人長期服務意愿。

錢納里工業(yè)化階段理論提出，后工業(yè)化時期制造業(yè)結構將從資本密集型向技術密集型轉變，技術進步是影響制造業(yè)結構升級的決定性因素之一。具體來說，技術創(chuàng)新主要通過兩個方面影響制造業(yè)結構升級：一是供給方面，制造業(yè)企業(yè)依托技術創(chuàng)新提高生產效率，在市場上形成壟斷并獲得超額利潤，各類資源向優(yōu)質企業(yè)集聚，淘汰落后產業(yè)，改造中低端產業(yè)，建設新興產業(yè)集群。技術創(chuàng)新通過集聚效應、水平擴散效應進一步加強企業(yè)間的協(xié)作，實現(xiàn)制造業(yè)結構合理轉化。技術創(chuàng)新改變要素邊際生產率、相互替代關系和相對成本，通過前向關聯(lián)和后向關聯(lián)在上下游生產部門延伸，逐步形成一條新型產業(yè)鏈，推動產業(yè)結構向高級化轉變。二是需求方面自由市場下技術創(chuàng)新的新工藝改善原有需求結構，激發(fā)潛在需求，新需求的產生會刺激制造業(yè)改造傳統(tǒng)產品、開發(fā)新產品，帶動制造業(yè)高級化發(fā)展。三是新興產業(yè)對落后傳統(tǒng)產業(yè)形成擠出效應，在企業(yè)生命周期規(guī)律作用下，部分不符合社會需求的低端技術制造業(yè)企業(yè)被淘汰，產業(yè)內部動態(tài)變化更豐富，有利于從要素驅動型產業(yè)轉變?yōu)閯?chuàng)新驅動型產業(yè)，在更高層次實現(xiàn)制造業(yè)結構合理化和高級化。

綜上所述，科技金融發(fā)揮資金配置、風險管理、信息識別和事后監(jiān)督等功能支持技術創(chuàng)新發(fā)展，技術創(chuàng)新從供給和需求角度提高企業(yè)產能利用率，推動制造業(yè)結構升級。因此，本文提出研究假設H1和研究假設H2。

H1：科技金融能夠通過影響技術創(chuàng)新進而影響制造業(yè)結構合理化。

H2：科技金融能夠通過影響技術創(chuàng)新進而影響制造業(yè)結構高級化。

（二）要素市場發(fā)育

要素市場發(fā)育是指資本、勞動力、技術和信息等生產要素流動和交換的市場發(fā)育水平。當前，我國要素市場發(fā)育仍不充分。根據(jù)Blundell&.Bond提出的扭曲理論，要素市場價格扭曲主要體現(xiàn)在資本、勞動力等要素市場的條塊分割，錯誤價格信號往往導致資源的錯配1?？萍冀鹑谀苡行Ь徑庖厥袌霾糠峙で鸂顟B(tài)，提高要素市場配置效率。具體來說，科技金融主要通過三個方面影響要素市場發(fā)育：一是優(yōu)化信貸資金投放結構?？萍冀鹑诋a品特有的運作模式促成銀行業(yè)金融機構與私募股權投資者、天使投資機構合作，政府型創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)投資擔保公司為中小企業(yè)提供融資擔保，提高非國有企業(yè)銀行貸款比重，進一步實現(xiàn)信貸資金分配公平化。二是改善人力資本供應條件。知識產權質押融資、科技保險等科技金融產品的出現(xiàn)，加快金融業(yè)內部市場細分和升級，金融業(yè)對高技能人才需求增大，集聚優(yōu)質人力資源，提升地區(qū)人力資本水平。三是提高科技成果轉化市場化程度。天使投資機構、創(chuàng)業(yè)投資機構與創(chuàng)業(yè)孵化平臺基于“創(chuàng)投十孵化”模式展開合作，為技術成果市場化和產業(yè)化提供資金、平臺與業(yè)務等組合式支持，建立風險補償機制，促進技術成果轉移和轉化。

根據(jù)赫克歇爾一俄林理論，地區(qū)要素資源配置效率決定該地區(qū)產業(yè)結構形態(tài)。具體來說，要素市場發(fā)育主要通過三個方面影響制造業(yè)結構升級：是要素流動效應。要素資源向高效益制造業(yè)企業(yè)聚集，高效企業(yè)資源占有量上升，提升單個企業(yè)要素利用率，釋放產業(yè)波及效應，改善整個制造業(yè)行業(yè)的生產效率。二是價格市場化效應。以往地方政府為推進工業(yè)化發(fā)展，壓低土地、勞動力等要素價格，使相關企業(yè)缺失研發(fā)創(chuàng)新的動力，形成要素擴張型生產方式。要素市場化程度不斷加深，要素價格逐步回歸其真實價值，企業(yè)作為要素需求方會積極改造技術以提高生產效率，推動產業(yè)鏈升級。要素市場化配置程度高使企業(yè)減少尋租行為，進一步改進企業(yè)內部資源配置效率，增大其技術創(chuàng)新動力;要素供給方為獲得要素資源價格回升帶來的更高溢價，不斷提高生產要素質量，進而提升制造業(yè)產品質量。

三是企業(yè)成本效應。技術市場作為要素市場的重要組成部分，發(fā)育良好的技術市場能夠降低資源的信息搜尋成本和成果的交易成本，便于企業(yè)高效利用資金和資源研發(fā)新技術，實現(xiàn)制造業(yè)轉型升級。

綜上所述，科技金融影響信貸結構、人力資本水平和技術成果市場化，提高要素市場發(fā)育水平。要素市場發(fā)育從要素流動、要素價格和生產成本角度引導資源向優(yōu)質企業(yè)集聚，優(yōu)化制造業(yè)結構，為此，提出研究假設H3和研究假設H4。

H3：科技金融通過影響要素市場發(fā)育程度進而影響制造業(yè)結構合理化。

H4：科技金融通過影響要素市場發(fā)育程度進而影響制造業(yè)結構高級化。

通過上述理論分析，科技金融影響制造業(yè)結構升級的作用機理模型如圖1所示。

三實證檢驗

（一）變量選取

1.被解釋變量

本文選取制造業(yè)結構合理化和制造業(yè)結構高級化來衡量制造業(yè)結構升級程度。OECD將制造業(yè)結構劃分為低端技術產業(yè)、中低端技術產業(yè)、中高端技術產業(yè)和高端技術產業(yè)。本文以OECD標準為基礎，并借鑒李賢珠和傅元海的分類方法將制造業(yè)結構劃分為低端技術制造業(yè)、中端技術制造業(yè)和高端技術制造業(yè)，來測度制造業(yè)結構合理化和高級化。

是制造業(yè)結構合理化。產業(yè)結構合理化本質上用于測度要素投入結構和產出結構的耦合程度，強調資源在產業(yè)間的協(xié)調聚合度、配置效率等。本文參考呂明元、尤萌萌和張林提出的新結構偏離指數(shù)測度制造業(yè)結構合理化2-23，具體公式見（1）式。

在（1）式中，RMIS指數(shù)表示制造業(yè)結構合理化水平，Y代表制造業(yè)總產值，L代表制造業(yè)總勞動力數(shù)量，代表制造業(yè)第i行業(yè)部門，Yi/Y代表制造業(yè)第i行業(yè)產值在制造業(yè)總產值中的比重，LiL代表制造業(yè)第i行業(yè)勞動力數(shù)量在制造業(yè)總勞動力數(shù)量中的比重。RMIS值越大，表示制造業(yè)產業(yè)結構越合理，反之RMIS值越小，制造業(yè)產業(yè)結構就越不合理。

二是制造業(yè)結構高級化。高端技術制造業(yè)已成為制造業(yè)中的主導產業(yè)，且創(chuàng)新性也增強了。高端制造業(yè)在制造業(yè)中比重越大，表明制造業(yè)結構水平越高，反之，比重越小則制造業(yè)結構水平越低。因此，本文借鑒傅元海等的方法，用高端技術制造業(yè)總產值與中端技術制造業(yè)總產值的比重測度制造業(yè)結構高度化水平。

2.解釋變量

借鑒曹颕和張芷若的方法，本文從科技金融資源、科技金融經費、科技金融融資和科技金融產出四個維度測度科技金融綜合發(fā)展指數(shù)，選取科技金融綜合發(fā)展指數(shù)（STF）為解釋變量，如表1所示。

本文參考周德田使用的熵值賦權法計算科技金融綜合發(fā)展指數(shù)。熵值賦權法的計算步驟如下首先，標準化處理數(shù)據(jù)。假設當前有r個年份，n個樣本，m個分項指標，則xi為第t年省份i的第j項

對分項指標值進行無量綱化處理;其次，根據(jù)

計算分項指標的特征比重;再次，計算分項指標的信息熵e;和冗余度

算出10項科技金融分項的權重，并加權得出科技金融綜合指數(shù)。

3.中介變量

一是技術創(chuàng)新（TEC）。目前衡量技術創(chuàng)新的方法主要為投入法和產出法：從創(chuàng)新投入角度多采用研發(fā)資金投入、研發(fā)人員投入等變量，從創(chuàng)新產出角度多采用專利申請數(shù)量、專利授權數(shù)量等變量。由于在創(chuàng)新研發(fā)階段存在資源使用的低效率和浪費，所以從投入角度來看不能充分衡量技術創(chuàng)新水平。因此，本文參考溫成玉等的做法，基于產出角度選取具有更強時效性的專利申請數(shù)量衡量技術創(chuàng)新水平

二是要素市場發(fā)育（FM）。要素市場發(fā)育水平代表區(qū)域資本、勞動力等要素市場資源配置情況因此，本文選取王小魯?shù)葴y算的分省份要素市場發(fā)育程度評分來衡量要素市場發(fā)育水平。

4.控制變量

為避免因遺漏變量而產生的內生性問題，本文除解釋變量外，還在模型中加入政府干預、固定資產投資和外商直接投資三個控制變量。政府干預（FIS）是以各地區(qū)財政支出與各地區(qū)生產總值的比值表示;外商直接投資（FDI）是以各地區(qū)實際利用外商投資與各地區(qū)生產總值的比值表示，實際利用外商投資按照當年的人民幣平均匯率進行轉換;固定資產投資（INV）是以各地區(qū)固定資產投資與各地區(qū)生產總值的比值表示。

（二）數(shù)據(jù)說明

本文選取2009-2018年全國28個省、市、自治區(qū)為樣本，未對數(shù)據(jù)缺失較多的新疆、西奯和青海地區(qū)進行研究。原始數(shù)據(jù)來源于《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國高技術產業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國創(chuàng)業(yè)風險投資發(fā)展報告》及Wind數(shù)據(jù)庫和各地區(qū)統(tǒng)計年鑒。由于制造業(yè)產值數(shù)據(jù)的主要來源《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》尚未更新2018版和2019版，因此本文借鑒俞紅海等和馬連福等的方法，以2009-2016年制造業(yè)各行業(yè)總產值的年平均增長幅度作為2017-2018年制造業(yè)各行業(yè)總產值的增長幅度，對其進行外推計算80-81。為剔除價格因素對制造業(yè)總產值的影響，本文利用2009年為基期的分行業(yè)工業(yè)品出廠價格指數(shù)進行平減化處理。要素市場發(fā)育水平數(shù)據(jù)來源于王小魯?shù)妊芯砍晒驍?shù)據(jù)時間跨度為2008-2016，參考俞紅海等的做法，根據(jù)年均增長幅度計算出2017年和2018年的數(shù)據(jù)2-，變量選取如表2所示。

各變量描述性統(tǒng)計結果如表3所示。

一是從制造業(yè)結構合理化（RMIS）來看，平均值為1.9401，最小值和最大值分別為0.0572、5.2223，表明我國部分地區(qū)制造業(yè)結構合理化水平較高，而大部分地區(qū)結構合理化水平較低，各地區(qū)存在一定差異。從制造業(yè)結構高級化（AMIS）來看平均值為1.7148，最小值和最大值分別為0.2221、8.2918，標準差為1.4156，表明各地區(qū)制造業(yè)結構高級化水平差異明顯。

二是從科技金融綜合指數(shù)（STF）來看，平均值為0.1106，最小值和最大值分別為0.0311、0.4262，標準差為0.0706，表明我國各地區(qū)科技金融發(fā)展水平差異較小。

三是從中介變量來看，我國技術創(chuàng)新（TEC）和要素市場發(fā)育（FM）存在顯著區(qū)域差異，部分地區(qū)技術創(chuàng)新能力和要素市場發(fā)育程度有待進一步提高。

四是從控制變量來看，我國各地區(qū)固定資產投資（INV）差異較大，政府干預（FIS）和外商直接投資（FDI）在各地區(qū)發(fā)展差異較小。

（三）模型設定和估計方法

為分析科技金融對制造業(yè)結構升級的影響，以下計量模型可以構建：

其中，是省份、t是年份、RMIS和AMIS。分別表示地區(qū)i在第年制造業(yè)結構合理化指數(shù)和制造業(yè)結構高級化指數(shù);STF表示地區(qū)在第1年的科技金融綜合指數(shù);FIS2表示i地區(qū)第t年的政府千預程度;FDI。表示i地區(qū)第t年的外商直接投資額;INV表示i地區(qū)第年的固定資產投資額;a、b、g、o、。、o、か為常數(shù)項，是個體效應，en、e、;為隨機誤差項。

為進一步檢驗科技金融影響制造業(yè)結構升級的路徑機制，在上述模型的基礎上引入中介變量（TEC、FM），參考溫忠麟的方法，本研究設定中介效應模型如下：

四實證結果

（一）基本回歸分析

在對模型進行回歸分析前先進行Hausman檢驗，結果顯示拒絕原假設，選用固定效應模型進行回歸，回歸結果如表4所示。由表4模型（1）可知，科技金融對制造業(yè)結構合理化的影響系數(shù)顯著為0.363，說明科技金融對制造業(yè)結構合理化具有正向促進作用?？萍冀鹑趧?chuàng)新金融產品和服務，提高資源要素的流動和配置效率，實現(xiàn)制造業(yè)各部門之間的協(xié)調發(fā)展;由模型（4）可知，科技金融對制造業(yè)結構高級化的影響系數(shù)顯著為0.274，說明科技金融能夠提高制造業(yè)結構高級化程度，為技術密集型和中小型制造業(yè)企業(yè)提供多元化融資渠道，發(fā)揮金融風險分散機制，促進制造業(yè)產品提質增效。

從控制變量估計結果來看，外商直接投資對制造業(yè)結構合理化和制造業(yè)結構高級化均呈顯著負向影響，原因可能是我國市場經濟體系尚未發(fā)育成熟，相關法律、政策不夠完善，難以正確引導外商直接投資在各行業(yè)中均衡分配，使得行業(yè)間發(fā)展差距逐漸增大，對制造業(yè)結構合理化和制造業(yè)結構高級化造成消極影響。固定資產投資對制造業(yè)結構合理化呈顯著正向影響，原因可能是隨著我國經濟的不斷發(fā)展，固定資產投資結構持續(xù)優(yōu)化、投資效率不斷提高，且中高端技術制造業(yè)是其重點投資對象，有助于制造業(yè)結構合理化。

（二）中介效應檢驗

1.技術創(chuàng)新的中介效應檢驗

本部分檢驗技術創(chuàng)新的中介效應，由表4模型1）可知，在控制其他變量的前提下，科技金融對制造業(yè)結構合理化的總效應顯著為0.363;由模型（2）可知科技金融對技術創(chuàng)新的效應顯著為0.684：;模型（3）分析了科技金融與技術創(chuàng)新對制造業(yè)結構合理化的聯(lián)合效應。結果表明，科技金融的系數(shù)顯著為0.204（直接效應），系數(shù)相比于模型（1）的0.363有所下降，此外，技術創(chuàng)新的系數(shù)顯著為0.234（間接效應），即技術創(chuàng)新能夠提高制造業(yè)企業(yè)的勞動生產率進而推動結構合理化發(fā)展。結合模型（2）結果，根據(jù)中介效應檢驗原則，科技金融通過提高技術創(chuàng)新水平推動制造業(yè)結構合理化，技術創(chuàng)新在該過程起到的部分中介效應大小為[（0.684*0.234）/0.363]=0.4409，即科技金融對制造業(yè)結構合理化的提升作用有44.09%是通過提高技術創(chuàng)新水平實現(xiàn)的，H1得到驗證。

由模型（4）可知，科技金融促進制造業(yè)結構高級化的總效應顯著為0.274;模型（6）分析了科技金融與技術創(chuàng)新對制造業(yè)結構高級化的聯(lián)合效應，科技金融的系數(shù)顯著為0.217（直接效應），系數(shù)相比于模型（4）的0.274略有下降;同時，技術創(chuàng)新的系數(shù)顯著為0.0842（間接效應），即技術創(chuàng)新能夠通過激發(fā)潛在需求結構，淘汰技術落后制造業(yè)企業(yè)，進而實現(xiàn)制造業(yè)結構的高級化。結合模型（5）的結果，中介效應成立，科技金融能夠通過提高技術創(chuàng)新水平推動制造業(yè)結構高級化，技術創(chuàng)新在該過程中起到的部分中介效應大小為[（0.6840.0842）/0.274]=0.2101，即技術創(chuàng)新在總效應中起到21.01%的中介作用，H2得到驗證。

2.要素市場發(fā)育的中介效應檢驗本部分檢驗要素市場發(fā)育的中介效應。由表5模型（1）可知，在控制其他變量的前提下，科技金融對制造業(yè)結構高級化的總效應顯著為0.363：由模型（2）可知，科技金融對要素市場發(fā)育的效應為0.172，系數(shù)不顯著;而模型（3）表明科技金融系數(shù)顯著為0.276（直接效應），系數(shù)小于模型（1）的0.363，且要素市場發(fā)育系數(shù)顯著為0.508（間接效應）。根據(jù)溫忠麟等的結論，中介效應檢驗方法分為逐步檢驗法和系數(shù)乘積檢驗法，當回歸結果中出現(xiàn)解釋變量對中介變量影響較小，即系數(shù)不顯著，而中介變量對被解釋變量的影響較大，即系數(shù)顯著的情況時，逐步檢驗法會犯第二類錯誤，判斷中介效應不存在，此付應采用功效更高的系數(shù)乘積檢驗法驗證中介效應2。本文分別采用Sobel檢驗和Bootstrap檢驗法驗證要素市場發(fā)育在科技金融與制造業(yè)結構升級中的中介效應。

另外，在控制其他變量情況下，由表5模型（5）中可知要素市場對制造業(yè)結構高級化沒有顯著影響;從模型（6）可知，科技金融對制造業(yè)結構高級化的影響系數(shù)顯著為0.277（直接效應），且要素市場發(fā)育系數(shù)不顯著（間接效應）。根據(jù)溫忠麟等的研究結論，結合表5中模型（4）（5）（6）的回歸結果，要素市場發(fā)育在科技金融影響制造業(yè)結構高級化過程中不存在中介效應32，H4不成立。

本文借鑒溫忠麟和葉寶娟的方法，運用Sobe檢驗法和Bootstrap檢驗法對要素市場發(fā)育的中介效應進行檢驗。結果如表6所示，以制造業(yè)結構合理化為被解釋變量，Sobel檢驗的Z值顯著為正表明要素市場發(fā)育的中介效應顯著存在。Bootstrap檢驗結果顯示，間接效應在95%的置信區(qū)間為[0.1371，0.3621]，區(qū)間不包含0，間接效應顯著，直接效應區(qū)間包含0，直接效應不顯著，說明要素市場發(fā)育在兩者之間發(fā)揮完全中介效應。Bootstrap檢驗結果與Sobel檢驗結果一致，科技金融能夠通過完善要素市場發(fā)育程度進而推動制造業(yè)結構合理化，H3成立。

（三）區(qū)域異質分析

按人均GDP，我國28個?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）可劃分為經濟發(fā)達地區(qū)、經濟較發(fā)達地區(qū)和經濟欠發(fā)達地區(qū)三個區(qū)域。從表7可知，經濟發(fā)達地區(qū)的科技金融對制造業(yè)結構合理化和制造業(yè)結構高級化的影響系數(shù)顯著為0.443和0.406;經濟較發(fā)達地區(qū)科技金融的影響系數(shù)顯著為0.419和0.215;經濟欠發(fā)達地區(qū)的科技金融對制造業(yè)結構合理化影響系數(shù)顯著為0.509，而對制造業(yè)結構高級化影響系數(shù)不顯著。從結果來看，科技金融對不同區(qū)域制造業(yè)結構升級的影響程度不同。經濟發(fā)達地區(qū)科技金融對制造業(yè)結構升級的影響程度高于經濟較發(fā)達地區(qū)和經濟欠發(fā)達地區(qū)。經濟發(fā)達地區(qū)綜合實力雄厚，開放水平高，科技金融資源豐富，資源的高效配置提高了制造業(yè)企業(yè)生產效率，為制造業(yè)結構升級提供了動力。經濟較發(fā)達地區(qū)作為過渡區(qū)域，要素利用率和技術轉化率較好，穩(wěn)步推動了制造業(yè)結構升級。經濟欠發(fā)達地區(qū)科技金融支持體系建設較落后，阻礙了高新技術企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新，不利于制造業(yè)結構高級化。

（四）穩(wěn)健性檢驗

穩(wěn)健性檢驗即通過改變模型中某些核心指標計量方法和參數(shù)來檢驗回歸結果是否可靠。為此本文采用不同的被解釋變量替代變量進行檢驗。首先，本文借鑒傅元海等的做法，用高端技術制造業(yè)總產值與制造業(yè)總產值的比重來表示制造業(yè)結構高級化（AMIS2）。用干春暉等提出的泰爾指數(shù)表示制造業(yè)結構合理化（RMIS2），泰爾指數(shù)改進了產業(yè)結構偏離度系數(shù)絕對值形式，能夠具體衡量不同類型產業(yè)的重要程度。該指數(shù)數(shù)值越大表明制造業(yè)結構合理化程度越低，具體公式如下：

由表8模型（1）和模型（2）可知，科技金融對制造業(yè)結構合理化和制造業(yè)結構高級化的影響系數(shù)分別顯著為-0.4101和0.1292，表明科技金融對制造業(yè)結構合理化和高級化起積極促進作用。采用不同衡量指標后，中介效應檢驗和區(qū)域異質檢驗的結果與前文一致。由此表明，本文的實證分析結果具有較好的穩(wěn)健性。

五研究結論與政策建議

從全國層面看，科技金融能夠顯著推動制造業(yè)結構升級，技術創(chuàng)新在科技金融與制造業(yè)結構升級之間發(fā)揮中介作用，要素市場發(fā)育僅在科技金融與制造業(yè)結構合理化之間發(fā)揮中介作用。從區(qū)域層面看，在經濟發(fā)達地區(qū)和經濟較發(fā)達地區(qū)，科技金融對制造業(yè)結構升級的推動作用顯著為正，在經濟欠發(fā)達地區(qū)，科技金融對制造業(yè)結構合理化有正向影響，而對制造業(yè)結構高級化影響不顯著。從其他控制變量來看，外商直接投資對制造業(yè)結構合理化和制造業(yè)結構高級化的系數(shù)都顯著為負，原因可能是國內市場體系尚未發(fā)育成熟，難以有效引導外商直接投資在各行業(yè)中的合理分配，進一步拉大行業(yè)間的發(fā)展差距，加劇制造業(yè)結構失衡。固定資產投資能有效促進制造業(yè)結構合理化，表明固定資產投資結構不斷完善，優(yōu)質資源向中高端技術制造業(yè)集聚，刺激制造業(yè)轉型升級。據(jù)此，本文提出以下建議：

一是建立多維度科技金融服務體系。首先，要提高科技與金融耦合協(xié)調度，強化科技金融體系頂層設計，推出一系列科技金融新政策以優(yōu)化科技金融布局，如政府出臺相關政策打造科技型銀行，鼓勵商業(yè)銀行提升制造業(yè)授信占比和金融服務質效。其次，要發(fā)揮多層次資本市場融資功能，為制造業(yè)企業(yè)中長期貸款提供支持。最后，要鼓勵科技金融產品創(chuàng)新，發(fā)展個性化、精細化和定制化的科技金融產品，設計科技保險產品，如保單質押融資、保投聯(lián)動等新興產品，分散企業(yè)技術創(chuàng)新面臨的風險。

二是構建科技金融信息交流平臺。全國范圍內聯(lián)網互通的科技金融服務平臺應逐步建立，再配套系統(tǒng)化、智能化科技金融服務機構等措施，這能為處于生命周期各階段的科創(chuàng)企業(yè)提供完整的金融服務，提高科技金融資源配置效率，引導資金流向中高端技術制造業(yè)企業(yè)，設立創(chuàng)投引導基金和信貸融資機制緩解制造業(yè)企業(yè)融資難題，加強科技金融與制造業(yè)企業(yè)的深度融合;同時還應積極建設科技金融高水平人才隊伍，嘗試建立科技保險經濟人、科技融資租賃等制度。

是推動科技金融等生產性服務業(yè)與先進制造業(yè)深度融合。作為創(chuàng)新性強、專業(yè)化程度高的生產性服務業(yè)，科技金融與制造業(yè)發(fā)展具有較強的關聯(lián)度，為制造業(yè)提供稀缺金融資源。因此，科技金融等生產性服務業(yè)與制造業(yè)融合效率應不斷加強，從而引導現(xiàn)代生產性服務業(yè)與先進制造業(yè)集群協(xié)調發(fā)展。高水平的科技金融服務體系不僅有助于制造業(yè)企業(yè)提高生產要素利用率，還能集聚大量高端化人才，為制造業(yè)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新提供優(yōu)質的人力資本?？傊萍冀鹑诘痊F(xiàn)代生產性服務業(yè)與先進制造業(yè)的深度融合可為我國經濟高質量發(fā)展提供堅實后盾。

[參考文獻]

[1]戴翔，徐柳，張為付.“走出去”如何影響中國制造業(yè)攀升全球價值鏈？[J].西安交通大學學報（社會科學版），2018（2）：11-20

[2]趙昌文，陳春發(fā)，唐英凱.科技金融[M].北京：科學出版社，2009

[3]劉文麗，郝萬祿，夏球.我國科技金融對經濟增長影響的區(qū)域差異——基于東部、中部和西部面板數(shù)據(jù)的實證分析[J].宏觀經濟研究，2014（2）：87-94.

[4]谷慎，汪淑娟.中國科技金融投入的經濟增長質量效應——基于時空異質性視角的研究[J].財經科學，2018（8）：30-43

[5]汪淑娟，谷慎.科技金融對中國經濟高質量發(fā)展的影響研究——理論分析與實證檢驗[J].經濟學家，2021（2）：81-91

[6]郭燕青，李海銘.科技金融投入對制造業(yè)創(chuàng)新效率影響的實證研究——基于中國省級面板數(shù)據(jù)[J].工業(yè)技術經濟，2019（2）：29-35

[7]李俊霞，張哲，溫小霓.科技金融支持高新技術產業(yè)發(fā)展的實證研究——基于系統(tǒng)動力學方法[J].中國管理科學，2016（S1）：751-757

[8]程翔，張瑞，張峰.科技金融政策是否提升了企業(yè)競爭力——來自高新技術上市公司的證據(jù)[J].經濟與管理研究，2020（8）：131-144.

[9]金浩，李瑞晶，李媛媛.科技金融投入、高新技術產業(yè)發(fā)展與產業(yè)結構優(yōu)化——基于省際面板數(shù)據(jù)PVAR模型的實證研究[J].工業(yè)技術經濟，2017（7）：42-48

[10]廖繼勝，劉志虹，鄭也夫.文化制造業(yè)的科技金融支持效率及其影響因素研究——基于長江經濟帶省際面板數(shù)據(jù)[J].江西社會科學，2019（10）：37-49+254

[11]顧海峰，下雨晨.科技一金融耦合協(xié)同提升了企業(yè)融資效率

基于中國755家科技型上市公司的證據(jù)[J].統(tǒng)計與

信息論壇，2020（9）：94-109

[12]徐越倩，李拓，陸利麗.科技金融結合試點政策對地區(qū)經濟增長影響研究——基于科技創(chuàng)新與產業(yè)結構合理化的視角[J].重慶大學學報（社會科學版），Doi：10.11835/.iss[N].1008-58312021.03.004.

[13]丁日佳，劉瑞凝.科技金融對制造業(yè)結構優(yōu)化的雙重效應研究——基于省級制造業(yè)面板數(shù)據(jù)的GMM估計[J].科技進步與對策，2020（12）：55-63

[14]張玉華，張濤.科技金融對生產性服務業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚的影響研究[J].中國軟科學，2018（3）：47-5

[15]鄒建國，李明賢.科技金融對產業(yè)結構升級的影響及其空間溢出效應研究[J].財經理論與實踐，2018（5）：23-29.

[16]季菲菲，陳雯，袁豐，孫偉.高新區(qū)科技金融發(fā)展過程及其空間效應——以無錫新區(qū)為例[J].地理研究，2013（10）：1899-1911.

[17]錢納里，等.工業(yè)化和經濟增長的比較研究[M』.上海：上海人民出版社，1995

[18] Richard， Blundell， et al. Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Modelsijl Jourcal of Etonometric，1998（1）：115-143.

[19]李坤望.國際經濟學[M].北京：高等教育出版社，2010

[20]李賢珠.中韓產業(yè)結構高度化的比較分析——以兩國制造業(yè)為例[J].世界經濟研究，2010（10）：81-86+89

[21]傅元海，葉祥松，王展祥.制造業(yè)結構變遷與經濟增長效率提高[J].經濟研究，2016（8）：86-100.

[22]呂明元，尤萌萌.韓國產業(yè)結構變遷對經濟增長方式轉型的影響——基于能耗碳排放的實證分析[J].世界經濟研究，2013（7）：73-80+89

[23]張林.中國雙向FDI、金融發(fā)展與產業(yè)結構優(yōu)化[J].世界經濟研究，2016（10）：111-124+137.

[24]杜爽，劉剛.基于價值網絡分析的我國智能產業(yè)發(fā)展機制研究——以北京智能產業(yè)發(fā)展為例[J].湖南科技大學學報（社會科學版），2020（2）：66-74

[25]曹顥，尤建新，盧銳，等.我國科技金融發(fā)展指數(shù)實證研究[J]中國管理科學，2011（3）：134-140

[26]張芷若，谷國鋒.中國科技金融與區(qū)域經濟發(fā)展的耦合關系研究[J].地理科學，2020（5）：751-759.

[27]周德田，馮超彩.科技金融與經濟高質量發(fā)展的耦合互動關系——基于耦合度與PVAR模型的實證分析[J].技術經濟，

2020（5）：107-115+141.

[28]溫成玉，劉志新.技術并購對高技術上市公司創(chuàng)新績效的影響[J].科研管理，2011（5）：1-7+28.

[29]王小魯，等.中國分省份市場化指數(shù)報告：2018[M].北京：社會科學文獻出版社，2019

[30]俞紅海，徐龍炳，陳百助.終極控股股東控制權與自由現(xiàn)金流過度投資[J].經濟研究，2010（8）：103-114

[31]馬連福，王麗麗，張琦.混合所有制的優(yōu)序選擇：市場的邏輯[J].中國工業(yè)經濟，2015（7）：5-20

[32]溫忠麟.張雷，侯杰泰，等，中介效應檢驗程序及其應用[J].心理學報，2004（5）：614-620

[33]溫忠麟，葉寶娟.有調節(jié)的中介模型檢驗方法：競爭還是替補？[J].心理學報，2014（5）：714-726

[34]干春暉，鄭若谷，余典范.中國產業(yè)結構變遷對經濟増長和波動的影響[J].經濟研究，2011（5）：4-16+31