科技金融对制造业结构优化的双重效应研究——基于省级制造业面板数据的GMM估计

丁日佳，刘瑞凝

(中国矿业大学(北京) 管理学院，北京 100083)

0 引言

目前，我国经济处在重大战略机遇期，建设现代化经济体系、实现经济高质量发展成为我国重要战略目标。作为国民经济的核心产业，制造业直接影响着经济增长速度、质量以及我国在全球价值链分工中的地位。改革开放后，我国制造业取得突飞猛进的发展，世界银行数据显示，我国制造业增加值从1978年不足600亿美元提高到2018年的4.003万亿美元(当年价)，已成为世界第一制造大国。面对国际分工体系变化和国内经济结构调整要求，我国制造业存在以下突出问题：第一，我国制造业仍以传统制造业为主，面临生产成本高和技术含量低等问题，已无法适应经济发展的需要；第二，制造业创新能力不足。根据世界经济论坛发布的《2018年“制造业的未来”准备状况报告》，中国制造业科技与创新驱动因素评分为5.74，在所研究的100个国家中位列第25位，远低于美国、英国和瑞士，创新产出能力与发达国家存在较大差距。在此情形下，加快我国制造业由低端技术产业向高端技术产业转变，发展先进制造业，优化制造业结构成为当务之急。

近年来，随着金融市场蓬勃发展以及国家对科技产业发展的重视，科技金融应运而生。我国最早关于科技金融的概念由深圳科技局在1993年提出，赵昌文[1]于2009年提出较为完整的含义，认为科技金融是以政府、市场、企业等金融资源提供者为主体，通过金融工具、金融政策、金融服务和金融制度进行一系列安排与创新，以完善金融资源配置、提高资本活力，促进产业科技创新、技术进步、成果转化以及高新技术发展，是科技作为“第一生产力”与金融相结合的产物。科技金融服务是一个动态过程，意味着金融要参与科技创意形成、孵化到创新成果产出全过程且具有不同的参与主体和参与形式。目前，我国科技金融飞速发展，国家及各地方政府积极制订相关政策法规，以保证科技金融市场正常运行，助力科技企业发展的多层次资本市场初步建立，通过多样化金融服务满足不同类型企业的科技融资需求。另外，根据《全国科技经费投入统计公报》数据，我国政府科研投入金额近5年平均增长8.2%，2018年已达到2 691.7亿元，各类企业科研投入金额年均增长率高达10.94%。创业风险投资机构数量超过2 000家，截至2018年我国创业投资机构管理资本量仅次于美国，约2.4万亿元，科技金融市场极具规模。

2017年,中国人民银行等多部门联合印发《关于金融支持制造强国建设的指导意见》，明确提出加强金融对制造业的服务功能，以促进制造业科技创新、转型升级。制造业结构优化既需要金融资本服务，又需要科技创新的驱动力，这一结论已得到诸多学者研究证实[2,3,4,5]。因此，作为以科技创新为资本投入导向的新金融，科技金融能否促进制造业结构优化升级？如果能，其如何促进制造业结构优化升级？本文试图探索科技金融对我国制造业结构优化的双重效应，以期对我国制造业发展研究有所启发。本文贡献可能在于：①研究对象上，创新性地分析科技金融对制造业结构优化的影响；②研究角度上，从直接效应和间接效应两个方面探究科技金融对制造业结构的影响。

1 文献综述

制造业结构优化不仅关系到经济增长和生产率提升[6,7,8]，还会影响环境治理[9]、贸易结构[10]、劳动力结构[11]等。制造业结构影响经济社会多个方面。因此，国内外学者积极探索制造业结构优化的影响因素，以发挥制造业的“结构红利”效应。关于制造业结构影响因素，现有文献多从经济因素和非经济因素两个角度展开：从经济因素角度看，随着我国在国际分工体系中扮演的角色日益重要，对外经济开放程度提高带来我国制造业结构优化升级[12]，在此过程中，贸易结构对制造业结构优化具有长期效应，引导劳动密集型产业升级[13]。金融市场发展为制造业拓宽融资渠道，提高了制造业资本积累能力，特别是金融规模与金融效率对制造业结构合理化和高级化具有积极影响[2,3,4]。另外，生产性服务业发展、财政支出、房地产价格等均对制造业存在一定影响[14,15,16]。从非经济因素角度看，人口是制造业结构的重要影响因素。一方面，人口老龄化和劳动力短缺会倒逼制造业结构调整与升级(赵昕东、刘成坤，2019)；另一方面，劳动力成本以及劳动力供给变化也是制造业结构的影响因素[17-19]。同时，环境规制、城镇化水平、技术进步均影响制造业结构优化升级[20,21,22]。

科技金融已成为支持科技发展和促进产业进步的重要动力。众多学者已证明,科技金融对科技创新能力具有显著提升作用，不仅能够带动区域创新能力提升[23]，还能拉动相关产业，如高新技术产业、制造业等创新效率提高[24,25]。作为支持科技创新以及科技成果转化的金融工具，科技金融在创新发展过程中促进了其它经济社会层面的进步。首先，科技金融对地区经济增长具有积极影响，而且存在空间溢出效应[26]。其次，科技金融对产业结构具有一定影响，在产业结构由劳动密集型向资本密集型转化过程中具有积极推动作用[27]。

现有文献证明，科技金融能够促进产业结构调整升级，同时制造业结构优化需要金融发挥支持作用，但鲜有文献研究科技金融在制造业结构调整升级中的地位与作用。因此，本文从直接和间接效应双重角度出发，利用全国内地30个省域制造业细分行业面板数据，研究科技金融是否对制造业结构升级存在影响以及如何影响，以弥补现有文献的不足。

2 理论分析与研究假设

科技金融作为推动科技创新，促进科技产业发展的金融工具，其价值已经得到学者们的肯定。本文认为，一方面，科技金融通过优化资本配置支持科技企业发展，提高产业间协同发展能力。同时，引导企业发挥技术优势，提高产品附加值，促进低中端技术制造业升级以及高端技术制造业发展壮大，从而直接促进制造业结构优化升级；另一方面，科技金融通过促进技术创新以及要素市场完善，为制造业结构优化提供良好的发展条件与空间，对制造业结构优化产生间接影响。绘制科技金融对制造业结构优化的双重效应传导图，如图1所示。

图1 科技金融对制造业结构优化的双重效应

2.1 科技金融对制造业结构优化的直接效应

制造业结构优化是指通过调整制造业产业，实现制造业内部产业之间协调发展以及制造业由低端向高端形态演化。现有文献中，制造业结构优化通常由结构合理化和高级化表示。制造业结构合理化描述的是制造业各部门之间要素资源配置和协调发展能力；制造业结构高级化描述的是制造业结构升级状态，反映出制造业由低级向高级演化过程。制造业结构转型升级需要资本发挥资源配置功能。科技金融发展的目的是利用资本为科技创新、科技产业发展提供金融服务，恰好满足了制造业结构优化需求。一方面，科技金融在服务制造业过程中发挥资本导向效应。金融的有限性决定了资本流向高回报率行业，科技金融基于发展前景、投资风险等因素会选择效益高的企业，通过合理有效的资源配置扶持高技术制造业发展，从而使制造业比例结构与当前经济发展要求相适应，实现产业结构合理化。另一方面，科技金融为中低端技术制造业带来转型动力，为高端技术制造业发展带来规模效应。科技金融在淘汰低端制造业的同时，刺激中低端制造业企业及时调整发展模式，使之适应经济发展水平变化。同时，科技金融为以科技为核心的高端技术制造业，以及高端技术制造企业创新产品、开拓市场和提高竞争力注入资本活力，促进高端制造业迅速发展，从而实现制造业从低端向高端演变，促进制造业结构高级化。 综上，本文提出以下假设：

H1:科技金融对制造业结构优化存在直接促进效应。

H1a：科技金融对制造业结构合理化存在积极促进效应；

H1b：科技金融对制造业结构高级化存在积极促进效应。

2.2 科技金融对制造业结构优化的间接效应

(1) 技术创新的中介效应。作为制造业结构优化的重要推动力，技术创新在制造业升级过程中对新产品研发和生产效率提升具有重要作用。熊彼得的创新理论认为，要创造新的产品价值、释放生产力，需要通过技术创新对现有资源进行整合以使其发挥作用。技术创新突破原有生产水平，能够迅速整合资源使其向高技术部门集聚，提高生产效率。同时，技术创新改变了原有产品需求，刺激相关制造业生产部门研发新产品并提高商品附加值，推动低端行业向高端行业转变[28]。技术创新的动力来源于资本，而科技金融是资本的提供者。在获得科技金融的资本支持后，科技公司、科研机构等科技研发主体能够孵化出更多新技术和新产品，丰富技术创新市场。综上，本文提出以下假设：

H2：科技金融通过提高技术创新能力促进制造业结构优化。

(2)要素市场发育的中介效应。要素市场发育衡量的是某地区生产要素包括资本、劳动力、科技等市场发育程度。要素市场发育程度高说明该地区的要素市场环境更加完善，完善的要素市场是实现经济高质量发展、促进制造业结构优化的前提和保障。第一，良好的要素市场可提高生产端要素利用效率，因资金缺乏、技术落后而导致产业升级停滞不前的局面；第二，要素市场为制造业带来新的经济增长动力和增长点。随着资本、劳动力、技术及其它生产要素在全行业范围流动，扩大了各行业交流空间，为新技术发展和新产品研发带来活力。科技金融的出现能够缓解部分地区要素市场发展扭曲状态，完善金融结构，为制造业带来资本活力，同时促进人才交流以及技术进步，极大提高要素市场发育水平。综上，本文提出以下假设：

H3：科技金融通过提高要素市场发育程度促进制造业结构优化。

3 模型构建、变量与数据来源

3.1 模型构建

(1)科技金融对制造业结构优化的直接效应模型。根据科技金融，即政府、企业及创业风险投资的投入，采用广义柯布—道格拉斯(Cobb-Douglas)生产函数，建立如下模型:

Yit=Agovα1firmα2vcα3fdiα4eduα5clα6ftα7openα8

(1)

将模型(1)两边取对数得：

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

(2)

考虑到内生性可能带来的结果偏差，本文采用系统GMM估计对模型进行回归，因而设定直接效应公式为：

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

(3)

其中，Y表示制造业结构优化程度，分别由制造业结构合理化(tl)和制造业结构高级化(hm)表示。L.lnYit为制造业结构优化程度的滞后一期项，α0为常数项，εit为随机扰动项。

(2)科技金融对制造业结构优化的间接效应模型。

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分别为政府科研投资、企业科研投资、创业风险投资与技术创新能力的交叉项。β0为常数项，μit为随机扰动项。

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分别为政府科研投资、企业科研投资、创业风险投资与要素市场发育程度的交叉项。γ0为常数项，δit为随机扰动项。

3.2 变量选择

3.2.1 被解释变量：制造业结构优化

本文选取制造业结构合理化(tl)和制造业结构高级化(hm)两个维度表示我国制造业结构优化程度。借鉴李贤珠[29]对制造业的分类方法，按照经合组织(OECD)的分类标准,将中高端技术制造业并入高端技术制造业并将制造业划分为三大类：低端技术制造业、中端技术制造业和高端技术制造业(见表1)。

(1)制造业结构合理化描述的是制造业各部门之间要素资源配置和协调发展能力。根据干春晖等[30]对产业结构合理化的衡量方法，采用泰尔指数表示制造业结构合理化程度，如式(6)所示。

(6)

式(6)中，tl表示泰尔指数，即制造业结构合理化。Y为制造业产值，L为制造业就业人数，n为制造业产业部门数，i为制造业中某产业。泰尔指数(tl)越小，表明制造业结构合理化水平越高，反之，泰尔指数(tl)越大，表明制造业结构合理化水平越低。

(2)制造业结构高级化描述的是制造业结构升级状态，反映出生产技术效率和产品价值提升的产业升级过程。根据傅元海等(2016)的研究方法，选取高端技术制造业总产值与中端技术制造业总产值之比衡量制造业结构高级化程度。

(7)

式(7)中，hm表示制造业结构高级化程度，Sh表示高端技术制造业总产值，Sm表示低端技术制造业总产值。

表1 制造业分类

3.2.2 解释变量：科技金融

科技金融是指支持科技创新、新产品开发和促进高新技术制造业发展的一系列金融产品与工具。我国现有科技金融投资主体主要包括政府、企业、金融机构以及创业风险投资机构，考虑到现有统计数据已不提供金融机构科技贷款数据且推导和预测存在困难，故借鉴陈珊[31]的思路，选取科技金融政府投入、企业投入以及创业风险投资衡量科技金融指标。基于数据可得性，政府资金投入(gov)采用政府资金投入占科技活动经费筹集资金总额的比值表示，企业资金投入采用企业资金投入占科技活动经费筹集资金总额的比值表示，创业风险投资采用各地区创业风险投资机构数量表示。

3.2.3 中介变量

(1)技术创新能力。现有文献中，部分学者从创新投入角度入手，采用政府或企业R&D投入、科研人员投入等指标衡量技术创新能力，但在创新研发过程中存在资源利用率低的问题[32]，无法充分体现一个地区的技术创新能力。因此，本文从创新产出角度选取技术创新能力衡量指标，由于专利授权具有滞后性，故采用地区专利申请数衡量。

(2)要素市场发育水平。要素市场发育程度反映地区资本、劳动、金融等要素市场完善状况，可体现出一个地区的市场资源配置水平。因此，本文选取王小鲁等[33]测算出的各地区要素市场发育程度指标表示。

3.2.4 控制变量

为保证回归结果的准确性，防止因遗漏变量而导致内生性问题与样本偏差，本文还加入除核心解释变量外的控制变量：①外商投资水平：以各地区外商投资额的对数值表示，外商投资额以当年平均汇率(人民币兑美元)换算成人民币；②教育水平：以各地区每十万人口高等学校平均在校人数的对数值表示；③城镇化水平：以各地区城镇人口占总人口的比值表示；④固定资产投资：以各地区固定资产投资占地区总产值的比值表示；⑤贸易规模：以各地区进出口额占地区总产值的比值表示。

3.3 数据来源与描述性统计

本文制造业结构相关数据主要来源于2010—2016年《中国工业统计年鉴》和各省域统计年鉴。科技金融相关数据主要来源于2010—2016年《中国科技统计年鉴》和《中国创业风险投资发展报告》。技术创新能力数据来源于《中国科技统计年鉴》，要素市场发育水平数据来源于王小鲁等(2017)的研究成果，因数据时间跨度为2010—2014年，借鉴俞红海等[34]的做法，根据年均增长率计算出2015年和2016年数据。控制变量数据均来源于2010—2016年《中国统计年鉴》。本文利用Stata15.1对模型进行回归估计。

变量描述性统计如表2所示，制造业结构合理化平均值为5.126 3，最小值和最大值分别为0、8.347 3，表明我国部分省份制造业合理化水平较高，但大多数省份结构合理化程度较低，各省份存在较大差异。制造业结构高级化的平均值为4.691 9，最小值和最大值分别是3.036 8、6.535 1，标准差为0.759 5，说明我国各省份制造业结构高级化存在一定的差异性，但差异化程度小于结构合理化程度。科技金融方面，大多数省份的政府科研投资水平较高，表明政府对科研高度重视；企业科研投资的标准差为0.239 6，我国各省份企业科研投入差异较小；创业风险投资在我国发展存在显著区域差异，平均值为2.805，最大值和最小值分别为6.25、0，表明我国大多数省份创业风险投资发展水平较低。中介变量方面，我国技术创新能力的标准差为1.467，存在区域异质性，各省份技术创新能力差异较大，要素市场发育水平的最小值和最大值分别为-0.994、2.68，部分地区市场要素发育水平有待进一步提高。控制变量方面，我国各地区外商投资水平和贸易规模差异较大，教育水平、城镇化水平和固定资产投资在各省份发展差异较小。

表2 变量描述性统计结果

4 实证结果及分析

根据前文理论分析与研究模型，本文利用系统GMM就科技金融对制造业结构优化的直接效应与间接效应进行回归估计，以弱化内生性问题，提高结果的准确性。

4.1 科技金融对制造业结构优化的直接效应

为验证H1，本文对式(3)进行回归，分别验证科技金融对制造业结构合理化和高级化的直接影响，结果如表3和表4所示。各回归模型结果显示，AR(1)小于0.05，AR(2)与Sargen检验结果均小于0.05，满足GMM估计结果的要求，说明科技金融对制造业结构优化的直接效应检验结果合理有效。

(1)科技金融对制造业结构合理化的直接效应。根据表3，从全国检验结果看，科技金融对制造业结构合理化存在直接效应，科技金融发展在一定程度上能够直接促进制造业结构合理化。其中，科技金融中政府资金投入与企业自身资金投入系数分别为-0.331 8和-0.899 1，均在10%和5%水平上显著，创业风险投资对制造业结构合理化的影响系数为-0.038 1，但并不显著。上述结果反映出，科技金融中政府资金投入和企业资金投入对制造业结构合理化存在直接效应，但创业风险投资的直接效应不显著，从而在一定程度上验证了H1a。政府资金投入与企业资金投入能够直接促进制造业结构合理化，且企业资金投入对制造业结构合理化的直接效应大于政府资金投入，说明企业资金投入是促进制造业结构合理化最有效的金融工具。企业最明确自身生产技术、要素配置等方面的短板，通过针对性的金融投入，可以促进企业开发新产品，提高产品附加值，提高上下游制造业产业关联程度，促进制造业各产业间相互协调，使制造业结构适应当前经济发展需要。我国创业风险投资起步晚，虽然近年来发展迅速，但资本市场规模与发达国家相比仍存在较大差距。我国风险投资业主要集中在经济发展水平较高的地区，我国经济发展不平衡决定了创业风险投资对制造业结构合理化的影响不显著。

表3 科技金融对制造业结构合理化的直接效应

注：***、**和*分别表示系数在1%、5%和10%水平上显著，括号内为系数的t值，下同

从沿海和内陆地区角度看，科技金融对制造业结构合理化的直接效应存在一定差异。沿海地区政府资金投入与企业资金投入系数为-1.079 4和-1.688 8，在5%和10%水平上显著，内陆地区政府资金投入与企业资金投入系数分别为-2.081 3和-6.029 6。沿海和内陆地区创业风险投资的影响系数均不显著。上述结果证明科技金融对制造业结构合理化存在直接影响，同时反映出科技金融对制造业结构合理化的直接效应具有地区异质性。从结果上看，内陆地区科技金融对制造业结构合理化的影响程度高于沿海地区，相对于沿海地区，内陆地区制造业发展水平低，要素利用率与技术成果转化率低，科技金融能够很大程度上改善内陆地区在发展高端技术制造业方面的局限性。沿海地区由于开放水平高、资本市场较为完善，因此，科技金融对制造业结构合理化的影响程度低于内陆地区。

控制变量方面，外商直接投资、城镇化水平、固定资产投资对制造业结构合理化存在促进效应，而教育水平和贸易规模对制造业结构合理化存在负向影响。原因可能是随着改革开放进一步深化，我国外商投资环境进一步优化，外商直接投资为高端技术制造业带来大量资本，同时为中低端技术制造业转型提供了条件，促使制造业结构日趋合理化。城镇化水平提高促使消费结构变化，城镇建设过程中对高端技术的要求促使制造业结构趋于合理以适应城镇化发展。当前，我国制造业固定资产投资增速较快且致力于中高端技术制造业发展，从而促进制造业结构合理化程度提高。而我国教育水平虽取得巨大进步，但劳动力素质结构无法适应当前制造业结构转型升级的要求。同时我国尽管是贸易大国，贸易规模不断扩大，出口产品结构进一步优化，但是出口商品仍以低中端技术产品为主，从而影响我国制造业结构向高端技术方向演化。

(2)科技金融对制造业结构高级化的直接效应。根据表4，从全国范围看，科技金融对制造业结构高级化存在直接促进作用。其中，政府资金投入和创业风险投资对制造业结构高级化的影响系数分别为0.085 4、0.017 7，均在10%水平上显著，企业资金投入系数为0.113 9，但并不显著，反映出政府和创业风险投资对制造业结构高级化具有显著促进效应，在一定程度上验证了H1b。国家对发展高端技术制造业日益重视，加大高端技术投入力度，营造良好的产业升级环境，推动制造业结构由中低端向高端转变。同时，创业风险投资获得了良好的发展空间，是促进科技成果转化的重要工具，可提高成果产业化能力，推动高端制造业发展。

表4 科技金融对制造业结构高级化的直接效应

就沿海和内陆地区而言，科技金融对制造业结构高级化的直接影响存在显著的地区差异。由表4中的模型(2)和(3)结果可知，科技金融对沿海地区制造业结构高级化具有显著促进作用，而对内陆地区的作用不显著。制造业结构高级化意味着产品具有高附加值和高技术水平，需要良好的技术发展环境。相对于沿海地区，内陆地区在技术创新环境、人才市场、资本流动等方面处于劣势，科技金融发展环境较为落后，无法发挥金融助力结构升级的优势。同时，沿海地区依靠强大的制造业转型优势，积极转移低端技术制造业，其转移目的地主要为内陆地区以及东南亚地区，充分利用科技金融服务中高端技术制造业，支持中端技术制造业向高端升级。

4.2 科技金融对制造业结构优化的间接效应

(1)技术创新的中介效应。为验证H2，对式(4)进行回归估计，结果如表5中的模型(1)和(2)所示。从科技金融对制造业结构合理化角度，交叉项lngov×lntec、lnfirm×lntec和lnvc×lntec分别为-0.092 9、-0.329 2、-0.022 9，在10%、5%和10%上显著，说明科技金融，即政府资金投入、企业资金投入和创业风险投资通过促进技术创新实现制造业结构合理化。从制造业结构高级化角度，交叉项lngov×lntec、lnfirm×lntec和lnvc×lntec分别为0.017 6、0.026 5、0.005 1。其中，政府资金投入和创业风险投资与技术创新的交叉项结果显著，说明科技金融中政府资金投入和创业风险投资通过促进技术创新提高制造业结构高级化程度。综上所述，科技金融能够通过促进技术创新推动制造业结构优化升级，验证了H2。

(2)要素市场发育的中介效应。科技金融对制造业结构优化的间接效应中，要素市场发育的中介效应结果如表5中(3)和(4)所示。从制造业结构合理化角度，政府资金投入、企业资金投入和创业风险投资与要素市场发育的交叉相系数分别为-0.3271、-1.11、-0.082 5。其中，要素市场发育对政府资金投入和企业资金投入的中介效应显著，证明要素市场发育在科技金融对制造业产业结构合理化的影响中发挥显著促进作用。从制造业结构高级化角度，政府资金投入和创业风险投资与要素市场发育的交叉项系数分别为0.056 4、0.018 1，分别在10%和5%水平上显著，企业资金投入与要素市场发育的交叉项lnfirm×lnfm系数为0.023 9，说明科技金融能够通过完善要素市场促进制造业结构高级化。综上所述，要素市场发育能够在科技金融影响制造业结构优化的过程中起中介效应，验证了H3。

表5 科技金融对制造业结构优化的间接效应

5 结论与政策建议

5.1 结论

本文利用2010—2016年制造业细分行业面板数据，从制造业结构合理化和高级化角度，通过系统GMM估计研究科技金融对制造业结构优化的双重效应，得出以下结论：

(1)科技金融对制造业结构优化存在积极直接效应，科技金融能够积极推动制造业结构合理化和高级化。从结构合理化角度，政府资金投入和企业资金投入对制造业结构合理化的影响最显著，政府资金投入起政策导向作用，可有效提高科技金融在制造业中的资本配置效率，促进制造业结构与经济发展要求相适应。同时，企业资金投入弥补了自身技术等要素不足，促使产品服务与上下游产业相契合，从而实现制造业产业间协调发展；从结构高级化角度，政府资金投入和创业风险投资可显著促进制造业结构高级化，政府与创业风险投资给高端技术制造业带来了规模效应，为高端技术制造业发展提供了良好的融资环境，同时刺激中低端技术制造业转型升级。

(2)科技金融对制造业结构优化的直接效应具有地区异质性。科技金融对内陆地区制造业结构合理化的促进作用大于沿海地区，而科技金融能够显著提高沿海地区制造业结构高级化程度，对内陆地区的作用不明显。我国沿海地区经济比内陆地区发达，拥有地理、人才、资本、信息等要素优势，其制造业在结构优化过程中能够充分利用科技金融资源，促进结构合理化和高级化。

(3)科技金融能够通过促进技术创新加快制造业结构优化，同时要素市场发育在科技金融促进制造业结构优化过程中起推动作用。科技金融为技术创新提供动力，支持研发部门、相关企业进行技术与产品创新，推动科技成果转化，助力制造业由中低端向高端技术产业迈进。科技金融发展能够为要素市场带来良好的资本、劳动力等资源，缓解要素市场发育不足的问题，从而为制造业营造良好的发展环境，促进各生产要素在行业范围内流通，提高制造业产业间协调性，同时激发制造业发展活力，引导制造业结构转型升级。

5.2 建议

(1)支持科技金融发展，建立政府引导下全方位、多层次的科技金融服务体系。首先，完善科技金融体系顶层设计，创新科技金融政策。如政府采取财政手段，对创业风险投资企业或高端技术制造业给予一定的税收优惠。其次，强化政府投资引导基金建设，可按照行业分类或风险等级分类,针对投资对象建立相应的子基金。另外，可结合各科技金融主体发展特点，建立基金联盟。最后，搭建“政府+企业+风险投资+金融机构”多维科技金融服务平台，提高投资主体间交流合作能力，优化科技金融资源配置。鼓励科技金融与制造业深度融合，消除中小企业科技融资壁垒，结合当前智能化、网络化发展态势，引导科技金融扩大与制造业合作范围，提高科技金融资本服务效率和水平。

(2)建立区域间科技金融信息共享平台，引导资本在地区间合理流通，提高科技金融服务效率。发挥沿海地区科技金融的辐射带动作用，积极引导沿海地区“过剩”资本向内陆地区转移，鼓励金融、科技人才投身内陆地区建设，完善内陆地区基础设施，为科技金融发展营造良好的环境。

(3)大力推进科技金融在金融工具、金融政策、金融服务等方面创新。金融工具方面，拓宽高端技术制造业、科研机构的间接融资渠道，探索知识产权质押、商标质押等符合投资对象特点的金融工具；金融政策方面，鼓励各地区结合本地科技金融发展情况和制造业结构现状，创新金融政策，如金融税收政策；金融服务方面，与大数据、信息化相结合，建立“互联网+”金融业务创新模式，提高科技金融服务制造业转型的能力。

5.3 不足与展望

本研究还存在以下不足：第一，鉴于科技金融数据可得性，本文仅基于政府、企业和创业风险投资机构的投资主体角度衡量科技金融指标，未考虑金融机构科技贷款、科技保险等其它科技金融变量对制造业结构优化的影响。因此，未来研究可从多层次资本市场角度进一步完善科技金融指标，以弥补现有研究的不足。第二，本文仅从技术创新能力和要素市场发育水平两个角度考察科技金融对制造业结构优化的间接效应，未来可从其它角度考虑间接效应。另外，就科技金融对制造业结构优化的影响，未来可以研究地区制度环境、人力资本结构、区域开放程度和区域信息化等因素的调节作用，以进一步丰富和完善科技金融对制造业结构优化影响的理论框架。