科技金融生态系统共生对制造业结构优化影响研究

李爱玲 刘 燃

（哈尔滨商业大学金融学院 黑龙江哈尔滨 150028）

科技金融生态系统为科技金融生态系统的子种群在一定的金融环境下形成的相互配合、彼此协调、共同生长的关系。其能推动科技创新的原因是，共生水平是科技金融生态系统稳定程度的反映，在生态学理论中，只有各种群之间协同合作、共同发展，才能保持生态系统稳定繁盛的状态，才能充分发挥其各项功能，最终达到推动发展的效果。基于此，本文提出研究假设Rh1以及假设Rh2。

Rh1：科技金融生态系统共生能够通过影响科技创新进而影响制造业结构合理化。

Rh2：科技金融生态系统共生能够通过影响科技创新进而影响制造业结构高级化。

一、实证检验

（一）变量选取。

1.被解释变量：制造业结构优化。本文选用制造业结构合理化（Rms）和制造业结构高级化（Ams）两个指标来对制造业结构的优化程度进行衡量。经济合作与发展组织（OECD）将制造业分为四大类，即高端、中高端、中低端以及低端技术产业，本文以该分类标准为依据，并参考李贤珠的分类方法[1]最终对制造业进行了划分，即分为高端技术、中端技术以及低端技术制造业三大类，在此基础上，展开制造业结构优化程度分析。

（1）制造业结构合理化（Rms）：制造业结构合理化体现的是要素投入与产出之间的关联程度，反映了各部门之间的资源配置效率和协调发展能力。本文综合吕明元等[2]、张林[3]以及龙海明等[4]的方法，采用以下指标来对制造业结构合理化水平进行测度，计算公式为：

上式中，Rms即为制造业结构合理化水平。Y为制造业总产值，L为制造业就业人口总数，i为制造业第i行业。Yi/Y表示制造业第i行业的产值与制造业总产值的比重，Li/L表示制造业第i 行业就业人口数量占制造业就业人口总数的权重。Rms 值与制造业结构合理化水平呈正相关关系，即Rms 值越大，制造业便会具有越合理的结构，反之则具有越不合理的结构。

（2）制造业结构高级化（Ams）：制造业结构高级化是技术密集程度、规模经济效益以及劳动生产率不断提高的过程。所以，本文借鉴傅元海等[5]的相关做法，对于制造业结构高级化水平，选择用高端技术制造业与中端技术制造业的产值比来衡量，具体计算公式为：

其中，中端技术制造业以及高端技术制造业的产值分别由OVh以及OVm来表示。

2.解释变量：科技金融生态系统共生。如前所述，科技金融生态系统共生是指科技金融生态系统的子种群在一定的金融环境下形成的相互合作、彼此协调、共同生长的关系。本文选取刘栾云峤[6]等测算的科技金融生态系统共生度（Sym）来衡量科技金融生态系统共生水平，具体操作步骤如下：

（1）计算种群序参量分量有序度。设科技金融生态系统中各种群的序参量为，对于第i个生态种群来说，其第j个序参量分量由xij来表示，当均能够产生正向影响时，其有序度计算公式为：

其中,αij为第i 个生态种群第j 个序参量分量的最大值，βij为第i个生态种群第j个序参量分量的最小值，即βij≤xij≤αij。

（2）计算种群序参量有序度。运用算术加权法对种群序μij参量分量的有序度进行集成，得到种群序参量有序度：

其中，di(X)为第i个种群的序参量有序度，其数值的大小与种群自身的发展水平成正比；为种群序参量分量的权重，可通过相关系数法求得。

（3）计算科技金融生态系统共生度。以种群序参量有序度为基础，通过种群间动态协同状况，测度科技金融生态系统共生度。设初始时刻t0和另一时刻t1的种群序参量有序度分别为，则科技金融生态系统共生度为：

其中，Sym即为衡量科技金融生态系统共生程度的科技金融生态系统的共生度。该值越大，表明科技金融生态种群之间的共生关系越紧密。θ为参数，反映科技金融生态系统共生关系的发展方向，计算公式为：

θ＝1时，表明种群间的共生关系朝着正向发展，θ＝-1时，表明种群间的共生关系朝着负向发展。

3.中介变量：科技创新。目前，现有文献多采用研发资金投入、研发人员投入、专利申请数量或专利授权数量等单一指标衡量科技创新绩效，难以全面反映科技创新从科技研发到产生效益回报的各阶段成果。因此，本文选择采用综合指标来衡量科技创新绩效，并运用主成分分析法（PCA）将原高维数据降维，得到充分反映科技创新的唯一指标，即科技创新绩效（Stip）指标，以便于进一步的研究分析。

4.控制变量。为避免因遗漏变量而产生估计偏误等问题，本文还加入了一组省份控制变量，具体包括：对外开放水平（Idf），以外商直接投资与地区生产总值的比值表示；政府信贷干预水平（Inter），以各地区存款总额与贷款总额的比值表示；城镇化水平（Urb），以各地区城镇人口数量与总人口数量的比值表示；人力资本水平（Edu），以各地区高等教育人口数量与总人口数量的比值表示。

（二）数据说明。本文以2010—2020年为研究时段，剔除数据缺失较为严重的港澳台及西藏地区，对30个省市进行研究。原始数据主要来源于《中国工业统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国火炬统计年鉴》以及各地区统计年鉴。科技金融生态系统共生度来源于张玉喜等的研究成果，因数据时间跨度为2010—2018，同时考虑到科技金融生态系统的稳定性和延续性，本文参考俞红海等[7]的做法，采用2014—2018 年各省份科技金融生态系统共生度的年平均增长幅度作为2018—2019以及2019—2020 的年增长幅度，来获得2018—2020 年各省份科技金融生态系统共生度。对于科技创新绩效指标，本文选取各省市每万人专利授权数、高新技术企业营业收入、技术市场成交额和研发人员占总人口比重四个科技创新指标的样本数据进行研究，并在这些指标的基础上运用主成分分析法对原始多维数据进行降维处理，得到唯一的科技创新绩效衡量指标。变量选取如表1所示。

表1 变量选取及说明

表2对变量描述性统计结果进行了展示。通过对被解释变量的分析会发现，制造业结构合理化的平均值为1.8698，最大值为5.8515，最小值为0.0469，表明我国部分省份制造业结构较为合理，而个别省份制造业结构合理性较差，各地区存在一定的差异；制造业结构高级化的平均值为1.5540，最大值为8.1307，最小值为0.1671，标准差为1.3708，说明我国省份与省份之间的制造业结构高级化水平拥有较大差异，且差异化程度高于制造业结构合理化的差异化程度。从解释变量来看，科技金融生态系统共生的平均值为0.0533，最小值为-0.0830，最大值为0.7630，标准差为0.0955，表明我国大部分省份科技金融生态系统的共生程度较高，个别省份共生度为负，但省份间科技金融生态系统共生度差异不大。从中介变量来看，地区与地区间的科技创新水平存在较大差异，部分省份的科技创新能力相对较弱。从控制变量角度分析，对外开放水平和人力资本水平在各地区发展差异较小，政府信贷干预水平和城镇化水平差异较大。

表2 变量描述性统计结果

（三）模型设定和估计方法。为了研究科技金融生态系统共生对制造业结构优化的影响，本文针对性地构建如下计量模型，即：

上式以省份i为研究对象，在第t年中，其制造业结构的高级化水平以及合理化水平分别由Amsit以及Rmsit来表示，科技金融生态系统的共生度由Symit来表示。系数α1和β1反映了共生关系对制造业结构优化的影响程度，是本文的重点研究对象。若在控制了一系列省份变量后，该系数仍显著为正，则表明科技金融生态系统共生有助于推动制造业结构优化，反之则不利于制造业结构优化。Idfit表示省份i在第t年的对外开放水平，Interit表示省份i在第t年的政府信贷干预水平，Urbit表示省份i在第t年的城镇化水平，Eduit表示省份i在第t年的人力资本水平，α0、β0为常数项，μi为个体效应，εit、ρit为随机扰动项。

为深入探究科技金融生态系统共生通过何种方式影响制造业结构优化，在完成了对以上模型的构建之后，引入中介变量科技创新（Stip），具体模型如下：

其中，Stipit表示省份i在第t年的科技创新绩效，γ0、δ0、θ0为常数项，σit、ωit、ϕit为随机扰动项。

二、实证结果及分析

（一）基本回归分析。为确保模型的估计效率和稳定性，本文在对模型进行回归分析前先进行Hausman检验，依据检验结果，选用固定效应模型进行回归，表3对回归结果进行了展示。

表3 科技金融生态系统共生对制造业结构优化的影响

第一，通过对模型（1）以及模型（2）的分析会发现，对于制造业结构合理化来说，科技金融生态系统共生对其产生的影响系数显著为1.6390，对于制造业结构高级化来说，科技金融生态系统共生对其产生的影响系数同样显著，为1.3597，说明科技金融生态系统共生对制造业结构合理化和制造业结构高级化都具有显著的正效应，即科技金融生态系统共生能够对制造业结构优化起到促进作用。主要是因为科技金融生态系统共生反映的是其子种群间共同发展以及协调配合的良性关系，有利于充分发挥科技金融生态系统各项功能，进而通过为制造业企业提供多元化融资支持、创新金融服务以及产品、提高资源要素的流动和配置效率并提高制造业创新产出等推动制造业结构优化。

第二，从控制变量估计结果来看，对外开放水平、政府信贷干预水平以及城镇化水平对制造业结构高级化呈显著正向影响，而政府信贷干预水平对制造业结构合理化呈显著负向影响。原因可能是我国外商投资环境越来越完善，相关法律及政策越来越成熟，能为制造业吸引大量资本，并在制造业的各个行业之中引导外商直接投资实现合理分配，进而实现制造业结构高级化的发展。政府通过信贷干预，为高端技术制造业的生产经营活动提供精准的资金支持，能在很大程度上促进制造业结构高级化的发展，而这种精准支持往往会忽略各部门之间的资源配置效率和协调发展能力，因此也会一定程度的阻碍制造业结构合理化发展。城镇化水平的提高会相应的提高人们的消费水平，人们对高端技术产品的需求越来越大，从而推动制造业结构日趋高级化。

（二）中介效应检验。为分析科技创新在科技金融生态系统共生与制造业结构优化中的作用，对式（9）—（11）进行回归，所得结果见表4。

表4 科技创新的中介效应检验

1.科技创新对制造业结构合理化的中介效应检验。通过对表3模型（1）的分析会发现，科技金融生态系统共生对制造业结构合理化的总效应（c1）值显著为1.6390；由表4 模型（3）可知，科技金融生态系统共生对科技创新的效应（a）显著为4.4402；表4模型（4）得出科技创新对制造业结构合理化的间接效应（b1）不显著。以温忠麟等[8]的研究结论为依据，系数乘积检验法以及逐步检验法为中介效应检验法的主要分类形式，当c1显著，而a、b1至少有一个不显著时，使用逐步检验法会得出中介效应不存在的结论，为了确保结果具有准确性，这时便需要借助系数乘积检验法来验证中介效应的存在情况。

本文采用Bootstrap 检验法来进一步确定科技创新是否具有中介效应。表5对结果进行了展示，间接效应在95%的置信区间为[0.0055288，1.902639]，0未处在该区间内，表明间接效应显著；直接效应在95%的置信区间为[-0.6528374，2.189073]，0被包含在该区间内，表明直接效应不显著。通过上述分析可知，间接效应显著而直接效应不显著，说明中介变量在解释变量与被解释变量之间发挥完全中介效应，即科技金融生态系统共生能够通过推动科技创新的发展进而促进制造业结构合理化，Rh1成立。

表5 科技创新的Bootstrap检验

2.科技创新对制造业结构高级化的中介效应检验。通过对表3模型（2）的分析会发现，科技金融生态系统共生对制造业结构高级化的总效应（c2）显著为1.3597；由表4 模型（3）可知，科技金融生态系统共生对科技创新的效应（a）显著为4.4402；表4 模型（5）得出科技创新对制造业结构高级化的间接效应（b2）显著为0.2836，而科技金融生态系统共生对制造业结构高级化的直接效应（c2）为0.1004，系数不显著。当c2、a、b2显著，而c2不显著时，说明中介变量在解释变量与被解释变量之间发挥完全中介效应，即科技金融生态系统共生能够通过推动科技创新的发展进而促进制造业结构高级化，Rh2成立。

（三）稳健性检验。为保证回归结果的准确性和可靠性，本文从以下两个方面做稳健性检验：1.考虑到科技金融生态系统共生对制造业结构优化可能存在一定的滞后效应，用科技金融生态系统共生度的滞后1期替代原解释变量来进行稳健性检验，结果如表6所示。将其与表3模型（1）和模型（2）进行对比可以发现，解释变量除了在回归系数的大小上有细微差别，在系数的方向和显著性上完全一致，说明本文的实证分析结果具有较好的稳健性。2.为避免因为遗漏变量或科技金融生态系统共生度的测量误差而导致结果出现偏误从而产生内生性问题，本文以科技金融生态系统共生度的滞后项作为工具变量，使用工具变量方法来弱化这一问题。表7显示了工具变量的回归结果，在考虑科技金融生态系统共生与制造业结构优化之间可能存在的内生性问题后，科技金融生态系统共生的系数仍显著为正，证明其的发展能够推动制造业结构优化，这与前文结果完全一致，说明本文的实证分析结果具有较好的稳健性。

表6 解释变量取滞后1期的稳健性检验

_cons N R2 F 3.3452*(1.7371)300.0000 0.3119 8.5999[0.0000]-1.9774(1.3599)300.0000 0.4222 96.0007[0.0000]

表7 工具变量回归结果

三、研究结论与对策建议

（一）研究结论。第一，科技金融生态系统共生对制造业结构优化具有显著的正效应。第二，科技创新在科技金融生态系统共生和制造业结构合理化以及制造业结构高级化之间均发挥完全中介效应。第三，从控制变量来看，对外开放水平、政府信贷干预水平以及城镇化水平都能显著推动制造业结构高级化发展，而人力资本水平对制造业结构优化的促进作用不显著。

（二）对策建议。第一，积极促进科技金融生态系统集群的发展，加强生态种群间的协调互动，提高科技金融生态系统共生效应。各科技金融生态系统种群不仅需要充分发挥自身的各项功能，同时还需要加强彼此间的协调融合，只有这样才能最大限度地发挥科技金融生态系统的共生效应，进而推动制造业结构优化。对于企业种群来说，应加大科创型人才的培养力度，充分发挥高端人才的研发创新能力，进一步提高企业种群作为科技创新主体的作用。对于中介服务机构种群来说，应设立行业门槛，对从业人员的职业素养提出要求，加强中介服务机构的专业性和规范性。加大对专业型人才的投入力度，培养职业技能过硬的综合性人才，提高中介服务机构种群的服务质量。对于科技金融机构和市场种群来说，要建立健全多层次的科技金融市场体系，完善市场结构，丰富市场产品，充分发挥其作为科创型企业重要融资平台、分散科创型企业创新风险、降低科创型企业创新损失等作用，进而加大对科技创新型企业的支持。同时，要加强国际交流，借鉴国际上较为成熟的科技金融机构和市场，学习其先进的管理理念和创新经验，从而推动科技金融机构和市场种群的发展；对于政府部门种群来说，应加大对科技创新型企业的政策支持力度，提供资金支持、引导担保机构为科创型企业进行担保等。同时，进一步完善相应的法律法规，如知识产权法、专利法等，从法律层面保护科创型企业的创新成果。

第二，加强科技创新的发展，充分发挥其在科技金融生态系统共生与制造业结构优化中的中介作用。科技金融生态系统通过为企业提供创新平台、为创新活动提供资金支持，分散创新活动风险、及时共享创新信息、保护创新成果等推动科技创新的发展，科技创新又通过影响要素、供给和需求来促进制造业结构优化。因此，要大力发展科技创新，强化其对制造业结构优化的推动作用。具体来说，应通过市场激励和政策指引等，激发各类创新主体参与创新研发活动的积极性，促进科技创新的发展。同时，加强创新创业服务指导体系的建设，为企业进行科技创新活动提供完善的指导与服务，减轻企业创新活动损失，激发创新创业活力。

第三，推动人才事业发展，提升人力资本水平对制造业结构优化的驱动作用。人力资本水平对制造业结构优化的促进作用不显著，可能是因为目前大部分高等教育人才只是拥有比较完善的理论知识，实际操作能力还有所欠缺，并不能将所学理论知识较好的应用到实践中。因此，要进一步推动人才事业发展，改善现有人才培养模式，如加强校企合作，线上线下结合等，培育理论性与实操性兼备的专业型人才。同时，要加强国际人才交流，互相借鉴学习优秀的人才培养理念，并根据现有市场需求积极引进高质量人才，优化劳动力技能结构，为制造业结构优化提供坚实的人才支撑。