科技金融對制造業結構優化的雙重效應研究
——基于省級制造業面板數據的GMM估計

丁日佳，劉瑞凝

(中國礦業大學(北京) 管理學院，北京 100083)

0 引言

目前，我國經濟處在重大戰略機遇期，建設現代化經濟體系、實現經濟高質量發展成為我國重要戰略目標。作為國民經濟的核心產業，制造業直接影響著經濟增長速度、質量以及我國在全球價值鏈分工中的地位。改革開放后，我國制造業取得突飛猛進的發展，世界銀行數據顯示，我國制造業增加值從1978年不足600億美元提高到2018年的4.003萬億美元(當年價)，已成為世界第一制造大國。面對國際分工體系變化和國內經濟結構調整要求，我國制造業存在以下突出問題：第一，我國制造業仍以傳統制造業為主，面臨生產成本高和技術含量低等問題，已無法適應經濟發展的需要；第二，制造業創新能力不足。根據世界經濟論壇發布的《2018年“制造業的未來”準備狀況報告》，中國制造業科技與創新驅動因素評分為5.74，在所研究的100個國家中位列第25位，遠低于美國、英國和瑞士，創新產出能力與發達國家存在較大差距。在此情形下，加快我國制造業由低端技術產業向高端技術產業轉變，發展先進制造業，優化制造業結構成為當務之急。

近年來，隨著金融市場蓬勃發展以及國家對科技產業發展的重視，科技金融應運而生。我國最早關于科技金融的概念由深圳科技局在1993年提出，趙昌文[1]于2009年提出較為完整的含義，認為科技金融是以政府、市場、企業等金融資源提供者為主體，通過金融工具、金融政策、金融服務和金融制度進行一系列安排與創新，以完善金融資源配置、提高資本活力，促進產業科技創新、技術進步、成果轉化以及高新技術發展，是科技作為“第一生產力”與金融相結合的產物。科技金融服務是一個動態過程，意味著金融要參與科技創意形成、孵化到創新成果產出全過程且具有不同的參與主體和參與形式。目前，我國科技金融飛速發展，國家及各地方政府積極制訂相關政策法規，以保證科技金融市場正常運行，助力科技企業發展的多層次資本市場初步建立，通過多樣化金融服務滿足不同類型企業的科技融資需求。另外，根據《全國科技經費投入統計公報》數據，我國政府科研投入金額近5年平均增長8.2%，2018年已達到2 691.7億元，各類企業科研投入金額年均增長率高達10.94%。創業風險投資機構數量超過2 000家，截至2018年我國創業投資機構管理資本量僅次于美國，約2.4萬億元，科技金融市場極具規模。

2017年,中國人民銀行等多部門聯合印發《關于金融支持制造強國建設的指導意見》，明確提出加強金融對制造業的服務功能，以促進制造業科技創新、轉型升級。制造業結構優化既需要金融資本服務，又需要科技創新的驅動力，這一結論已得到諸多學者研究證實[2,3,4,5]。因此，作為以科技創新為資本投入導向的新金融，科技金融能否促進制造業結構優化升級？如果能，其如何促進制造業結構優化升級？本文試圖探索科技金融對我國制造業結構優化的雙重效應，以期對我國制造業發展研究有所啟發。本文貢獻可能在于：①研究對象上，創新性地分析科技金融對制造業結構優化的影響；②研究角度上，從直接效應和間接效應兩個方面探究科技金融對制造業結構的影響。

1 文獻綜述

制造業結構優化不僅關系到經濟增長和生產率提升[6,7,8]，還會影響環境治理[9]、貿易結構[10]、勞動力結構[11]等。制造業結構影響經濟社會多個方面。因此，國內外學者積極探索制造業結構優化的影響因素，以發揮制造業的“結構紅利”效應。關于制造業結構影響因素，現有文獻多從經濟因素和非經濟因素兩個角度展開：從經濟因素角度看，隨著我國在國際分工體系中扮演的角色日益重要，對外經濟開放程度提高帶來我國制造業結構優化升級[12]，在此過程中，貿易結構對制造業結構優化具有長期效應，引導勞動密集型產業升級[13]。金融市場發展為制造業拓寬融資渠道，提高了制造業資本積累能力，特別是金融規模與金融效率對制造業結構合理化和高級化具有積極影響[2,3,4]。另外，生產性服務業發展、財政支出、房地產價格等均對制造業存在一定影響[14,15,16]。從非經濟因素角度看，人口是制造業結構的重要影響因素。一方面，人口老齡化和勞動力短缺會倒逼制造業結構調整與升級(趙昕東、劉成坤，2019)；另一方面，勞動力成本以及勞動力供給變化也是制造業結構的影響因素[17-19]。同時，環境規制、城鎮化水平、技術進步均影響制造業結構優化升級[20,21,22]。

科技金融已成為支持科技發展和促進產業進步的重要動力。眾多學者已證明,科技金融對科技創新能力具有顯著提升作用，不僅能夠帶動區域創新能力提升[23]，還能拉動相關產業，如高新技術產業、制造業等創新效率提高[24,25]。作為支持科技創新以及科技成果轉化的金融工具，科技金融在創新發展過程中促進了其它經濟社會層面的進步。首先，科技金融對地區經濟增長具有積極影響，而且存在空間溢出效應[26]。其次，科技金融對產業結構具有一定影響，在產業結構由勞動密集型向資本密集型轉化過程中具有積極推動作用[27]。

現有文獻證明，科技金融能夠促進產業結構調整升級，同時制造業結構優化需要金融發揮支持作用，但鮮有文獻研究科技金融在制造業結構調整升級中的地位與作用。因此，本文從直接和間接效應雙重角度出發，利用全國內地30個省域制造業細分行業面板數據，研究科技金融是否對制造業結構升級存在影響以及如何影響，以彌補現有文獻的不足。

2 理論分析與研究假設

科技金融作為推動科技創新，促進科技產業發展的金融工具，其價值已經得到學者們的肯定。本文認為，一方面，科技金融通過優化資本配置支持科技企業發展，提高產業間協同發展能力。同時，引導企業發揮技術優勢，提高產品附加值，促進低中端技術制造業升級以及高端技術制造業發展壯大，從而直接促進制造業結構優化升級；另一方面，科技金融通過促進技術創新以及要素市場完善，為制造業結構優化提供良好的發展條件與空間，對制造業結構優化產生間接影響。繪制科技金融對制造業結構優化的雙重效應傳導圖，如圖1所示。

圖1 科技金融對制造業結構優化的雙重效應

2.1 科技金融對制造業結構優化的直接效應

制造業結構優化是指通過調整制造業產業，實現制造業內部產業之間協調發展以及制造業由低端向高端形態演化。現有文獻中，制造業結構優化通常由結構合理化和高級化表示。制造業結構合理化描述的是制造業各部門之間要素資源配置和協調發展能力；制造業結構高級化描述的是制造業結構升級狀態，反映出制造業由低級向高級演化過程。制造業結構轉型升級需要資本發揮資源配置功能。科技金融發展的目的是利用資本為科技創新、科技產業發展提供金融服務，恰好滿足了制造業結構優化需求。一方面，科技金融在服務制造業過程中發揮資本導向效應。金融的有限性決定了資本流向高回報率行業，科技金融基于發展前景、投資風險等因素會選擇效益高的企業，通過合理有效的資源配置扶持高技術制造業發展，從而使制造業比例結構與當前經濟發展要求相適應，實現產業結構合理化。另一方面，科技金融為中低端技術制造業帶來轉型動力，為高端技術制造業發展帶來規模效應。科技金融在淘汰低端制造業的同時，刺激中低端制造業企業及時調整發展模式，使之適應經濟發展水平變化。同時，科技金融為以科技為核心的高端技術制造業，以及高端技術制造企業創新產品、開拓市場和提高競爭力注入資本活力，促進高端制造業迅速發展，從而實現制造業從低端向高端演變，促進制造業結構高級化。 綜上，本文提出以下假設：

H1:科技金融對制造業結構優化存在直接促進效應。

H1a：科技金融對制造業結構合理化存在積極促進效應；

H1b：科技金融對制造業結構高級化存在積極促進效應。

2.2 科技金融對制造業結構優化的間接效應

(1) 技術創新的中介效應。作為制造業結構優化的重要推動力，技術創新在制造業升級過程中對新產品研發和生產效率提升具有重要作用。熊彼得的創新理論認為，要創造新的產品價值、釋放生產力，需要通過技術創新對現有資源進行整合以使其發揮作用。技術創新突破原有生產水平，能夠迅速整合資源使其向高技術部門集聚，提高生產效率。同時，技術創新改變了原有產品需求，刺激相關制造業生產部門研發新產品并提高商品附加值，推動低端行業向高端行業轉變[28]。技術創新的動力來源于資本，而科技金融是資本的提供者。在獲得科技金融的資本支持后，科技公司、科研機構等科技研發主體能夠孵化出更多新技術和新產品，豐富技術創新市場。綜上，本文提出以下假設：

H2：科技金融通過提高技術創新能力促進制造業結構優化。

(2)要素市場發育的中介效應。要素市場發育衡量的是某地區生產要素包括資本、勞動力、科技等市場發育程度。要素市場發育程度高說明該地區的要素市場環境更加完善，完善的要素市場是實現經濟高質量發展、促進制造業結構優化的前提和保障。第一，良好的要素市場可提高生產端要素利用效率，因資金缺乏、技術落后而導致產業升級停滯不前的局面；第二，要素市場為制造業帶來新的經濟增長動力和增長點。隨著資本、勞動力、技術及其它生產要素在全行業范圍流動，擴大了各行業交流空間，為新技術發展和新產品研發帶來活力。科技金融的出現能夠緩解部分地區要素市場發展扭曲狀態，完善金融結構，為制造業帶來資本活力，同時促進人才交流以及技術進步，極大提高要素市場發育水平。綜上，本文提出以下假設：

H3：科技金融通過提高要素市場發育程度促進制造業結構優化。

3 模型構建、變量與數據來源

3.1 模型構建

(1)科技金融對制造業結構優化的直接效應模型。根據科技金融，即政府、企業及創業風險投資的投入，采用廣義柯布—道格拉斯(Cobb-Douglas)生產函數，建立如下模型:

Yit=Agovα1firmα2vcα3fdiα4eduα5clα6ftα7openα8

(1)

將模型(1)兩邊取對數得：

lnYit=α0+α1lngovit+α2lnfirmit+α3lnvcit+α4lnfdiit+α5lneduit+α6lnclit+α7lnftit+α8lnopenit+εit

(2)

考慮到內生性可能帶來的結果偏差，本文采用系統GMM估計對模型進行回歸，因而設定直接效應公式為：

lnYit=α0+α1L.lnYit+α2lngovit+α3lnfirmit+α4lnvcit+α5lnfdiit+α6lneduit+α7lnclit+α8lnftit+α9lnopenit+εit

(3)

其中，Y表示制造業結構優化程度，分別由制造業結構合理化(tl)和制造業結構高級化(hm)表示。L.lnYit為制造業結構優化程度的滯后一期項，α0為常數項，εit為隨機擾動項。

(2)科技金融對制造業結構優化的間接效應模型。

lnYit=β0+β1L.lnYit+β2lngovit×lntecit+β3lnfirmit×lntecit+β4lnvcit×lntecit+β5lnfdiit+β6lneduit+β7lnclit+β8lnftit+β9lnopenit+μit

(4)

其中，lngovit×lntecit、lnfirmit×lntecit、lnvcit×lntecit分別為政府科研投資、企業科研投資、創業風險投資與技術創新能力的交叉項。β0為常數項，μit為隨機擾動項。

lnYit=γ0+γ1L.lnYit+γ2lngovit×lnfmit+γ3lnfirmit×lnfmit+γ4lnvcit×lnfmit+γ5lnfdiit+γ6lneduit+γ7lnclit+γ8lnftit+γ9lnopenit+δit

(5)

其中，lngovit×lnfmit、lnfirmit×lnfmit、lnvcit×lnfmit分別為政府科研投資、企業科研投資、創業風險投資與要素市場發育程度的交叉項。γ0為常數項，δit為隨機擾動項。

3.2 變量選擇

3.2.1 被解釋變量：制造業結構優化

本文選取制造業結構合理化(tl)和制造業結構高級化(hm)兩個維度表示我國制造業結構優化程度。借鑒李賢珠[29]對制造業的分類方法，按照經合組織(OECD)的分類標準,將中高端技術制造業并入高端技術制造業并將制造業劃分為三大類：低端技術制造業、中端技術制造業和高端技術制造業(見表1)。

(1)制造業結構合理化描述的是制造業各部門之間要素資源配置和協調發展能力。根據干春暉等[30]對產業結構合理化的衡量方法，采用泰爾指數表示制造業結構合理化程度，如式(6)所示。

(6)

式(6)中，tl表示泰爾指數，即制造業結構合理化。Y為制造業產值，L為制造業就業人數，n為制造業產業部門數，i為制造業中某產業。泰爾指數(tl)越小，表明制造業結構合理化水平越高，反之，泰爾指數(tl)越大，表明制造業結構合理化水平越低。

(2)制造業結構高級化描述的是制造業結構升級狀態，反映出生產技術效率和產品價值提升的產業升級過程。根據傅元海等(2016)的研究方法，選取高端技術制造業總產值與中端技術制造業總產值之比衡量制造業結構高級化程度。

(7)

式(7)中，hm表示制造業結構高級化程度，Sh表示高端技術制造業總產值，Sm表示低端技術制造業總產值。

表1 制造業分類

3.2.2 解釋變量：科技金融

科技金融是指支持科技創新、新產品開發和促進高新技術制造業發展的一系列金融產品與工具。我國現有科技金融投資主體主要包括政府、企業、金融機構以及創業風險投資機構，考慮到現有統計數據已不提供金融機構科技貸款數據且推導和預測存在困難，故借鑒陳珊[31]的思路，選取科技金融政府投入、企業投入以及創業風險投資衡量科技金融指標。基于數據可得性，政府資金投入(gov)采用政府資金投入占科技活動經費籌集資金總額的比值表示，企業資金投入采用企業資金投入占科技活動經費籌集資金總額的比值表示，創業風險投資采用各地區創業風險投資機構數量表示。

3.2.3 中介變量

(1)技術創新能力。現有文獻中，部分學者從創新投入角度入手，采用政府或企業R&D投入、科研人員投入等指標衡量技術創新能力，但在創新研發過程中存在資源利用率低的問題[32]，無法充分體現一個地區的技術創新能力。因此，本文從創新產出角度選取技術創新能力衡量指標，由于專利授權具有滯后性，故采用地區專利申請數衡量。

(2)要素市場發育水平。要素市場發育程度反映地區資本、勞動、金融等要素市場完善狀況，可體現出一個地區的市場資源配置水平。因此，本文選取王小魯等[33]測算出的各地區要素市場發育程度指標表示。

3.2.4 控制變量

為保證回歸結果的準確性，防止因遺漏變量而導致內生性問題與樣本偏差，本文還加入除核心解釋變量外的控制變量：①外商投資水平：以各地區外商投資額的對數值表示，外商投資額以當年平均匯率(人民幣兌美元)換算成人民幣；②教育水平：以各地區每十萬人口高等學校平均在校人數的對數值表示；③城鎮化水平：以各地區城鎮人口占總人口的比值表示；④固定資產投資：以各地區固定資產投資占地區總產值的比值表示；⑤貿易規模：以各地區進出口額占地區總產值的比值表示。

3.3 數據來源與描述性統計

本文制造業結構相關數據主要來源于2010—2016年《中國工業統計年鑒》和各省域統計年鑒。科技金融相關數據主要來源于2010—2016年《中國科技統計年鑒》和《中國創業風險投資發展報告》。技術創新能力數據來源于《中國科技統計年鑒》，要素市場發育水平數據來源于王小魯等(2017)的研究成果，因數據時間跨度為2010—2014年，借鑒俞紅海等[34]的做法，根據年均增長率計算出2015年和2016年數據。控制變量數據均來源于2010—2016年《中國統計年鑒》。本文利用Stata15.1對模型進行回歸估計。

變量描述性統計如表2所示，制造業結構合理化平均值為5.126 3，最小值和最大值分別為0、8.347 3，表明我國部分省份制造業合理化水平較高，但大多數省份結構合理化程度較低，各省份存在較大差異。制造業結構高級化的平均值為4.691 9，最小值和最大值分別是3.036 8、6.535 1，標準差為0.759 5，說明我國各省份制造業結構高級化存在一定的差異性，但差異化程度小于結構合理化程度。科技金融方面，大多數省份的政府科研投資水平較高，表明政府對科研高度重視；企業科研投資的標準差為0.239 6，我國各省份企業科研投入差異較小；創業風險投資在我國發展存在顯著區域差異，平均值為2.805，最大值和最小值分別為6.25、0，表明我國大多數省份創業風險投資發展水平較低。中介變量方面，我國技術創新能力的標準差為1.467，存在區域異質性，各省份技術創新能力差異較大，要素市場發育水平的最小值和最大值分別為-0.994、2.68，部分地區市場要素發育水平有待進一步提高。控制變量方面，我國各地區外商投資水平和貿易規模差異較大，教育水平、城鎮化水平和固定資產投資在各省份發展差異較小。

表2 變量描述性統計結果

4 實證結果及分析

根據前文理論分析與研究模型，本文利用系統GMM就科技金融對制造業結構優化的直接效應與間接效應進行回歸估計，以弱化內生性問題，提高結果的準確性。

4.1 科技金融對制造業結構優化的直接效應

為驗證H1，本文對式(3)進行回歸，分別驗證科技金融對制造業結構合理化和高級化的直接影響，結果如表3和表4所示。各回歸模型結果顯示，AR(1)小于0.05，AR(2)與Sargen檢驗結果均小于0.05，滿足GMM估計結果的要求，說明科技金融對制造業結構優化的直接效應檢驗結果合理有效。

(1)科技金融對制造業結構合理化的直接效應。根據表3，從全國檢驗結果看，科技金融對制造業結構合理化存在直接效應，科技金融發展在一定程度上能夠直接促進制造業結構合理化。其中，科技金融中政府資金投入與企業自身資金投入系數分別為-0.331 8和-0.899 1，均在10%和5%水平上顯著，創業風險投資對制造業結構合理化的影響系數為-0.038 1，但并不顯著。上述結果反映出，科技金融中政府資金投入和企業資金投入對制造業結構合理化存在直接效應，但創業風險投資的直接效應不顯著，從而在一定程度上驗證了H1a。政府資金投入與企業資金投入能夠直接促進制造業結構合理化，且企業資金投入對制造業結構合理化的直接效應大于政府資金投入，說明企業資金投入是促進制造業結構合理化最有效的金融工具。企業最明確自身生產技術、要素配置等方面的短板，通過針對性的金融投入，可以促進企業開發新產品，提高產品附加值，提高上下游制造業產業關聯程度，促進制造業各產業間相互協調，使制造業結構適應當前經濟發展需要。我國創業風險投資起步晚，雖然近年來發展迅速，但資本市場規模與發達國家相比仍存在較大差距。我國風險投資業主要集中在經濟發展水平較高的地區，我國經濟發展不平衡決定了創業風險投資對制造業結構合理化的影響不顯著。

表3 科技金融對制造業結構合理化的直接效應

注：***、**和*分別表示系數在1%、5%和10%水平上顯著，括號內為系數的t值，下同

從沿海和內陸地區角度看，科技金融對制造業結構合理化的直接效應存在一定差異。沿海地區政府資金投入與企業資金投入系數為-1.079 4和-1.688 8，在5%和10%水平上顯著，內陸地區政府資金投入與企業資金投入系數分別為-2.081 3和-6.029 6。沿海和內陸地區創業風險投資的影響系數均不顯著。上述結果證明科技金融對制造業結構合理化存在直接影響，同時反映出科技金融對制造業結構合理化的直接效應具有地區異質性。從結果上看，內陸地區科技金融對制造業結構合理化的影響程度高于沿海地區，相對于沿海地區，內陸地區制造業發展水平低，要素利用率與技術成果轉化率低，科技金融能夠很大程度上改善內陸地區在發展高端技術制造業方面的局限性。沿海地區由于開放水平高、資本市場較為完善，因此，科技金融對制造業結構合理化的影響程度低于內陸地區。

控制變量方面，外商直接投資、城鎮化水平、固定資產投資對制造業結構合理化存在促進效應，而教育水平和貿易規模對制造業結構合理化存在負向影響。原因可能是隨著改革開放進一步深化，我國外商投資環境進一步優化，外商直接投資為高端技術制造業帶來大量資本，同時為中低端技術制造業轉型提供了條件，促使制造業結構日趨合理化。城鎮化水平提高促使消費結構變化，城鎮建設過程中對高端技術的要求促使制造業結構趨于合理以適應城鎮化發展。當前，我國制造業固定資產投資增速較快且致力于中高端技術制造業發展，從而促進制造業結構合理化程度提高。而我國教育水平雖取得巨大進步，但勞動力素質結構無法適應當前制造業結構轉型升級的要求。同時我國盡管是貿易大國，貿易規模不斷擴大，出口產品結構進一步優化，但是出口商品仍以低中端技術產品為主，從而影響我國制造業結構向高端技術方向演化。

(2)科技金融對制造業結構高級化的直接效應。根據表4，從全國范圍看，科技金融對制造業結構高級化存在直接促進作用。其中，政府資金投入和創業風險投資對制造業結構高級化的影響系數分別為0.085 4、0.017 7，均在10%水平上顯著，企業資金投入系數為0.113 9，但并不顯著，反映出政府和創業風險投資對制造業結構高級化具有顯著促進效應，在一定程度上驗證了H1b。國家對發展高端技術制造業日益重視，加大高端技術投入力度，營造良好的產業升級環境，推動制造業結構由中低端向高端轉變。同時，創業風險投資獲得了良好的發展空間，是促進科技成果轉化的重要工具，可提高成果產業化能力，推動高端制造業發展。

表4 科技金融對制造業結構高級化的直接效應

就沿海和內陸地區而言，科技金融對制造業結構高級化的直接影響存在顯著的地區差異。由表4中的模型(2)和(3)結果可知，科技金融對沿海地區制造業結構高級化具有顯著促進作用，而對內陸地區的作用不顯著。制造業結構高級化意味著產品具有高附加值和高技術水平，需要良好的技術發展環境。相對于沿海地區，內陸地區在技術創新環境、人才市場、資本流動等方面處于劣勢，科技金融發展環境較為落后，無法發揮金融助力結構升級的優勢。同時，沿海地區依靠強大的制造業轉型優勢，積極轉移低端技術制造業，其轉移目的地主要為內陸地區以及東南亞地區，充分利用科技金融服務中高端技術制造業，支持中端技術制造業向高端升級。

4.2 科技金融對制造業結構優化的間接效應

(1)技術創新的中介效應。為驗證H2，對式(4)進行回歸估計，結果如表5中的模型(1)和(2)所示。從科技金融對制造業結構合理化角度，交叉項lngov×lntec、lnfirm×lntec和lnvc×lntec分別為-0.092 9、-0.329 2、-0.022 9，在10%、5%和10%上顯著，說明科技金融，即政府資金投入、企業資金投入和創業風險投資通過促進技術創新實現制造業結構合理化。從制造業結構高級化角度，交叉項lngov×lntec、lnfirm×lntec和lnvc×lntec分別為0.017 6、0.026 5、0.005 1。其中，政府資金投入和創業風險投資與技術創新的交叉項結果顯著，說明科技金融中政府資金投入和創業風險投資通過促進技術創新提高制造業結構高級化程度。綜上所述，科技金融能夠通過促進技術創新推動制造業結構優化升級，驗證了H2。

(2)要素市場發育的中介效應。科技金融對制造業結構優化的間接效應中，要素市場發育的中介效應結果如表5中(3)和(4)所示。從制造業結構合理化角度，政府資金投入、企業資金投入和創業風險投資與要素市場發育的交叉相系數分別為-0.3271、-1.11、-0.082 5。其中，要素市場發育對政府資金投入和企業資金投入的中介效應顯著，證明要素市場發育在科技金融對制造業產業結構合理化的影響中發揮顯著促進作用。從制造業結構高級化角度，政府資金投入和創業風險投資與要素市場發育的交叉項系數分別為0.056 4、0.018 1，分別在10%和5%水平上顯著，企業資金投入與要素市場發育的交叉項lnfirm×lnfm系數為0.023 9，說明科技金融能夠通過完善要素市場促進制造業結構高級化。綜上所述，要素市場發育能夠在科技金融影響制造業結構優化的過程中起中介效應，驗證了H3。

表5 科技金融對制造業結構優化的間接效應

5 結論與政策建議

5.1 結論

本文利用2010—2016年制造業細分行業面板數據，從制造業結構合理化和高級化角度，通過系統GMM估計研究科技金融對制造業結構優化的雙重效應，得出以下結論：

(1)科技金融對制造業結構優化存在積極直接效應，科技金融能夠積極推動制造業結構合理化和高級化。從結構合理化角度，政府資金投入和企業資金投入對制造業結構合理化的影響最顯著，政府資金投入起政策導向作用，可有效提高科技金融在制造業中的資本配置效率，促進制造業結構與經濟發展要求相適應。同時，企業資金投入彌補了自身技術等要素不足，促使產品服務與上下游產業相契合，從而實現制造業產業間協調發展；從結構高級化角度，政府資金投入和創業風險投資可顯著促進制造業結構高級化，政府與創業風險投資給高端技術制造業帶來了規模效應，為高端技術制造業發展提供了良好的融資環境，同時刺激中低端技術制造業轉型升級。

(2)科技金融對制造業結構優化的直接效應具有地區異質性。科技金融對內陸地區制造業結構合理化的促進作用大于沿海地區，而科技金融能夠顯著提高沿海地區制造業結構高級化程度，對內陸地區的作用不明顯。我國沿海地區經濟比內陸地區發達，擁有地理、人才、資本、信息等要素優勢，其制造業在結構優化過程中能夠充分利用科技金融資源，促進結構合理化和高級化。

(3)科技金融能夠通過促進技術創新加快制造業結構優化，同時要素市場發育在科技金融促進制造業結構優化過程中起推動作用。科技金融為技術創新提供動力，支持研發部門、相關企業進行技術與產品創新，推動科技成果轉化，助力制造業由中低端向高端技術產業邁進。科技金融發展能夠為要素市場帶來良好的資本、勞動力等資源，緩解要素市場發育不足的問題，從而為制造業營造良好的發展環境，促進各生產要素在行業范圍內流通，提高制造業產業間協調性，同時激發制造業發展活力，引導制造業結構轉型升級。

5.2 建議

(1)支持科技金融發展，建立政府引導下全方位、多層次的科技金融服務體系。首先，完善科技金融體系頂層設計，創新科技金融政策。如政府采取財政手段，對創業風險投資企業或高端技術制造業給予一定的稅收優惠。其次，強化政府投資引導基金建設，可按照行業分類或風險等級分類,針對投資對象建立相應的子基金。另外，可結合各科技金融主體發展特點，建立基金聯盟。最后，搭建“政府+企業+風險投資+金融機構”多維科技金融服務平臺，提高投資主體間交流合作能力，優化科技金融資源配置。鼓勵科技金融與制造業深度融合，消除中小企業科技融資壁壘，結合當前智能化、網絡化發展態勢，引導科技金融擴大與制造業合作范圍，提高科技金融資本服務效率和水平。

(2)建立區域間科技金融信息共享平臺，引導資本在地區間合理流通，提高科技金融服務效率。發揮沿海地區科技金融的輻射帶動作用，積極引導沿海地區“過剩”資本向內陸地區轉移，鼓勵金融、科技人才投身內陸地區建設，完善內陸地區基礎設施，為科技金融發展營造良好的環境。

(3)大力推進科技金融在金融工具、金融政策、金融服務等方面創新。金融工具方面，拓寬高端技術制造業、科研機構的間接融資渠道，探索知識產權質押、商標質押等符合投資對象特點的金融工具；金融政策方面，鼓勵各地區結合本地科技金融發展情況和制造業結構現狀，創新金融政策，如金融稅收政策；金融服務方面，與大數據、信息化相結合，建立“互聯網+”金融業務創新模式，提高科技金融服務制造業轉型的能力。

5.3 不足與展望

本研究還存在以下不足：第一，鑒于科技金融數據可得性，本文僅基于政府、企業和創業風險投資機構的投資主體角度衡量科技金融指標，未考慮金融機構科技貸款、科技保險等其它科技金融變量對制造業結構優化的影響。因此，未來研究可從多層次資本市場角度進一步完善科技金融指標，以彌補現有研究的不足。第二，本文僅從技術創新能力和要素市場發育水平兩個角度考察科技金融對制造業結構優化的間接效應，未來可從其它角度考慮間接效應。另外，就科技金融對制造業結構優化的影響，未來可以研究地區制度環境、人力資本結構、區域開放程度和區域信息化等因素的調節作用，以進一步豐富和完善科技金融對制造業結構優化影響的理論框架。